Spatial and temporal prevalence of household-based multidimensional health poverty among middle-aged and elderly populations in China: a CHARLS data analysis
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摘要:
目的 了解中国中老年人群多维健康贫困指数的时空分布格局，为中老年人群多维健康贫困的精准消除提供循证依据。 方法 收集2011、2013、2015和2018年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）中37296户中国家庭 ≥ 45岁中老年人群的个人基本信息、家庭结构和经济支持、健康状况、医疗服务利用和医疗保险、收入和消费等相关数据，采用课题组构建的健康贫困评价指标体系及多维健康贫困测度指数创新性地以健康权利、健康能力和健康风险三大维度测算2011 — 2018年中国中老年人群多维健康贫困指数并进行地区分解测度，分析中老年人群多维健康贫困指数的时空分布格局。 结果 中国中老年人群2011、2013、2015、2018年的健康贫困指数和发生率分别为0.320和69.7%、0.326和69.0%、0.349和71.9%、0.291和63.0%，2011 — 2018年中老年人群健康权利、健康能力和健康风险的贡献度均值分别为0.143、0.450和0.416；基于多维健康贫困指数地区分解测度结果显示，2011年健康贫困最严重的地区为贵州（0.365）、甘肃（0.364）、新疆（0.395）、四川（0.377）、安徽（0.402）和吉林（0.413）6个省（自治区），2013年健康贫困最严重的地区为云南（0.359）、青海（0.361）、内蒙古（0.381）、四川（0.378）、安徽（0.389）和贵州（0.402）6个省（自治区），2015年健康贫困最严重的地区为云南（0.395）、新疆（0.388）、青海（0.448）、四川（0.406）、内蒙古（0.390）、安徽（0.388）、重庆（0.391）、贵州（0.373）、天津（0.370）、黑龙江（0.366）、广西（0.362）、山东（0.362）、江西（0.359）、吉林（0.355）、福建（0.351）和辽宁（0.350）16个省（自治区、直辖市），2018年健康贫困最严重的地区为四川（0.352）、贵州（0.352）和云南（0.351）3个省份。 结论 中国中老年人群2011 — 2018年的健康贫困指数和发生率总体上均有所下降，西南地区始终是多维健康贫困最为严重的地区，已陷入整体性的多维健康贫困。 Abstract:Objective To examine spatial and temporal distribution patterns of household-based multidimensional health poverty (MHP) indexes among middle-aged and elderly populations in China, and to provide evidence to precise elimination of MHP in the populations. Methods The data of the analysis were extracted from four rounds of China Health and Retirement Longitudinal Survey (CHARLS) conducted in 2011,2013,2015, and 2018 across China, which collected the information of residents aged ≥ 45 years in 37 296 households on demographics, income and consumption, family structure, economic support, health status, health service utilization and medical insurance. The MHP was assessed and deconstructed with self-established health poverty evaluation index system and multidimensional health poverty measurement index (MHPI) covering three dimensional components (health right, health capability and health risk)of MHP. The year and region specific distribution of MHPI were described. Results For all the middle-aged and elderly residents surveyed in 2011, 2013, 2015, and 2018,the health MHPI were 0.320,0.326,0.349, and 0.29 and the MHP prevalence were 69.7%, 69.0%, 71.9%, and 63.0%, respectively. The mean values of index measuring the contribution of health right, health capacity and health risk to MHP were 0.143, 0.450 and 0.416 for all the residents surveyed in the four rounds of CHARLS study. The results of regional decomposition analysis on MHPI showed that following six provincial-level administrative divisions (PLADs) could be assessed as with severe prevalence of health poverty in 2011: Guizhou, Gansu, Xinjiang Uygur Autonomous Region (Xinjiang), Sichuan, Anhui, and Jilin, with the mean MHPI of 0.365, 0.364, 0.395, 0.377, 0.402, and 0.413,respectively; in 2013, the six PLADs assessed as having severe prevalence of health poverty were Yunnan, Qinghai, Inner Mongolia Autonomous Region (Inner Mongolia), Sichuan, Anhui, and Guizhou and the mean MHPI for those PLADs were 0.359, 0.361, 0.381, 0.378, 0.389, and 0.402; while in 2015 the number of PLADs with severe prevalence of health poverty increased to 16, including Yunnan (mean MHPI = 0.395), Xinjiang (0.388), Qinghai (0.448), Sichuan (0.406), Inner Mongolia (0.39), Anhui (0.388), Chongqing (0.391), Guizhou (0.373), Tianjin (0.370), Heilongjiang (0.366), Guangxi (0.362), Shandong (0.362), Jiangxi (0.359), Jilin (0.355), Fujian (0.351), and Liaoning (0.350); but in 2018, only 3 PLADs (Sichuan, Guizhou, and Yunnan, with the mean MHPI of 0.352, 0.352, and 0.351) could be assessed as with severe prevalence of health poverty. Conclusion According to this analysis, both mean index and prevalence of health poverty declined generally among middle-aged and elderly populations in China during 2011 – 2018; there were regional differences in health poverty prevalence and the multidimensional health poverty was more severe in Southwest region. -
图 1 中国中老年人群2011 — 2018年不同地区多维健康贫困指数
注：基于国家自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站下载的审图号为GS（2019）1831号的标准地图制作。
表 1 健康贫困维度、指标、剥夺临界值和权重
维度 指标 剥夺临界值 权重 A 健康权利 A1 家庭成员是否参加基本医疗保险 任一家庭成员无医疗保险视为被剥夺，赋值为1 0.11 A2 家庭成员是否参加养老保险 任一家庭成员无养老保险同时未领取养老金视为被剥夺，赋值为1 0.11 A3 家庭是否发生灾难性卫生支出 家庭1年内发生灾难性卫生支出视为被剥夺，赋值为1 0.11 B 健康能力 B1 家庭中是否有慢性病患者 家庭中有1个人患≥2种慢性病或≥2个人患1种慢性病视为被剥夺，赋值为1 0.06 B2 家庭成员的体检情况 任一家庭成员近2年未参加体检视为被剥夺，赋值为1 0.06 B3 家庭成员是否存在数字鸿沟 家庭中无宽带视为被剥夺，赋值为1 0.06 B4 家庭人均年收入 家庭人均年收入低于国家贫困线（2011年为2300元、2013年为2736元、2015年为2855元、2018年为2995元）视为被剥夺，赋值为1 0.06 B5 家庭是否有教育代际贫困 父辈教育水平高于子辈视为被剥夺，赋值为1；子代大专及以上则不视为被剥夺 0.06 B6 家庭成员受教育程度 任一家庭成员未完成小学教育视为被剥夺，赋值为1 0.06 C 健康风险 C1 家庭成员饮酒情况 任一家庭成员1个月饮酒 > 1次视为被剥夺，赋值为1 0.11 C2 家庭成员站立情况 任一家庭成员久坐后站立有困难视为被剥夺，赋值为1 0.11 C3 家庭成员社会排斥情况 任一家庭成员1个月内无任何社交活动视为被剥夺，赋值为1 0.11 
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表 2 中国中老年人群2011 — 2018年多维健康贫困指数三大维度贡献度
维度 贡献率 均值 2011年 2013年 2015年 2018年 健康权利 0.118 0.149 0.147 0.123 0.143 健康能力 0.467 0.449 0.452 0.430 0.450 健康风险 0.415 0.402 0.401 0.447 0.416
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表 3 中国中老年人群2011 — 2018年多维健康贫困指数各指标贡献度
维度 指标 贡献率 均值 2011年 2013年 2015年 2018年 A 健康权利 A1 家庭成员医疗保险参保情况 0.027 0.017 0.040 0.015 0.025 A2 家庭成员养老保险参保情况 0.038 0.076 0.050 0.048 0.053 A3 家庭是否发生灾难性卫生支出 0.053 0.056 0.057 0.060 0.057 B 健康能力 B1 家庭成员患慢性病情况 0.083 0.076 0.080 0.090 0.082 B2 家庭成员的体检情况 0.086 0.095 0.088 0.089 0.090 B3 家庭是否有宽带 0.110 0.100 0.091 0.079 0.095 B4 家庭人均年收入 0.036 0.038 0.057 0.020 0.038 B5 家庭代际教育贫困 0.065 0.058 0.057 0.064 0.061 B6 家庭成员的受教育状况 0.087 0.082 0.079 0.088 0.084 C 健康风险 C1 家庭成员的饮酒频率 0.118 0.121 0.119 0.119 0.119 C2 家庭成员的社会排斥状况 0.171 0.156 0.162 0.185 0.169 C3 家庭成员的站立风险 0.126 0.125 0.119 0.144 0.129
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表 4 2011 — 2018年健康贫困最严重省份与北京市和上海市三大维度贡献度
维度 年份 全国 北京 上海 四川 安徽 贵州 云南 健康权利 2011 0.118 0.293 0.235 0.104 0.098 0.067 0.076 2013 0.148 0.051 0.148 0.150 0.119 0.106 0.102 2015 0.147 0.225 0.217 0.152 0.118 0.123 0.094 2018 0.123 0.000 0.095 0.159 0.106 0.085 0.081 健康能力 2011 0.466 0.319 0.365 0.482 0.480 0.507 0.507 2013 0.449 0.282 0.407 0.454 0.480 0.501 0.493 2015 0.453 0.375 0.317 0.459 0.472 0.520 0.481 2018 0.430 0.481 0.333 0.422 0.444 0.482 0.461 健康风险 2011 0.416 0.387 0.400 0.414 0.422 0.426 0.417 2013 0.402 0.667 0.444 0.396 0.401 0.393 0.405 2015 0.400 0.400 0.467 0.389 0.409 0.358 0.425 2018 0.447 0.519 0.571 0.419 0.450 0.433 0.457
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