我國流動人口的健康差異測度及其成因分解

楊若愚，董永慶，張 豆

1中國民航大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，天津，300300；2天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津，300072

我國的流動人口群體日益壯大，第七次人口普查數(shù)據(jù)顯示，2020年流動人口數(shù)量為3.76億，流動人口占總?cè)丝诒戎氐?6.64%[1]。自改革開放以來，雖然中國人口的整體經(jīng)濟(jì)狀況和醫(yī)療水平在不斷改善，但群體間的健康差異卻依然存在。流動人口群體的健康差異問題近年來也備受政府關(guān)注。2016年發(fā)布的《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》，明確指出要“推動健康領(lǐng)域基本公共服務(wù)均等化”，重點(diǎn)關(guān)注基本健康服務(wù)和健康水平差異問題。同年發(fā)布的《流動人口健康教育和促進(jìn)行動計劃(2016-2021年)》，針對提高流動人口健康水平提出了“推動形成有利的政策環(huán)境”“提高衛(wèi)生計生服務(wù)可及性”等7項重點(diǎn)工作任務(wù)?，F(xiàn)有關(guān)于流動人口健康問題的學(xué)術(shù)研究，多關(guān)注流動人口健康的影響因素，或是流動人口內(nèi)部特定群體的健康狀況[2-5]，對于流動人口群體內(nèi)部健康差異的研究卻相對匱乏。在此背景下，本研究利用2017年全國流動人口衛(wèi)生計生動態(tài)監(jiān)測大樣本數(shù)據(jù)，對流動人口這一群體的健康差異進(jìn)行測度與分解。

1 資料來源與方法

1.1 資料來源

本研究中所使用的數(shù)據(jù)來自于原國家衛(wèi)生和計劃生育委員會組織的2017年全國流動人口衛(wèi)生計生動態(tài)監(jiān)測調(diào)查。該調(diào)查關(guān)注流動人口的生存發(fā)展?fàn)顩r、流動特征、社會融合情況和健康及基本公共服務(wù)利用的狀況，范圍覆蓋31個省級行政單位及新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)，樣本總量達(dá)169989。調(diào)查抽樣采取分層、多階段、與規(guī)模成比例的PPS(probability proportionate to size)抽樣方法，具有科學(xué)性、專業(yè)性和較好的代表性。綜上，該調(diào)查數(shù)據(jù)能夠較好符合本文對于流動人口健康差異研究的需要。

1.2 健康狀況的測量

對于健康狀況的測量存在主觀維度和客觀維度。其中，自評健康是常用的主觀健康評價指標(biāo)，以往研究證明自評健康數(shù)據(jù)與死亡率等客觀健康測量指標(biāo)高度相關(guān)，可以有效地度量健康，較好反映個人綜合健康狀況[6]，故本文選取自評健康作為主觀健康指標(biāo)。通過借鑒以往研究，本文的客觀健康評價指標(biāo)選擇兩周內(nèi)不適指數(shù)及患慢性病指數(shù)。綜上，本文衡量健康狀況的指標(biāo)有3個，且均有對應(yīng)的問卷問題與之相匹配。

1.3 健康差異影響因素的測度

在本研究中，健康影響因素包含個體特征、社會融合、醫(yī)療資源可及性和流動人口的流動特征4個方面。結(jié)合問卷問題和以往研究，個體特征選取性別、年齡、受教育程度和婚姻狀況4個子指標(biāo)進(jìn)行度量，就社會融合而言，本文參考楊菊華等學(xué)者構(gòu)建的社會融入指標(biāo)體系[7]，根據(jù)易得性和問卷中原始數(shù)據(jù)的因子分析，選擇將經(jīng)濟(jì)整合、行為適應(yīng)以及身份認(rèn)同作為測度社會融合的3個維度，將個人月收入、住房類型作為測度經(jīng)濟(jì)整合維度的兩個指標(biāo)，其中，住房類型參照以往學(xué)者關(guān)于流動人口住房保障的研究進(jìn)行“安居”屬性的分類[8]。將流動人口的社區(qū)參與作為測度行為適應(yīng)的指標(biāo)，并通過流動人口對于戶籍人口的心理距離以及歸屬感等作為測量流動人口身份認(rèn)同的指標(biāo)。醫(yī)療資源可及性一定程度上影響著公共衛(wèi)生資源的配置，體現(xiàn)了資源的可得性。因此，本文運(yùn)用到達(dá)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的時間來測量該指標(biāo)。就流動特征而言，本研究結(jié)合問卷問題選擇“流動距離”和“流動年份”兩個指標(biāo)進(jìn)行測度，二者分別反映了空間和時間層面的流動性，可以很好地表征流動特征。

1.4 健康差異的測量與分解方法

集中指數(shù)是測度健康差異的常用方法，通過集中指數(shù)這一基于雙變量分布的測度方式，可以觀察在相關(guān)社會經(jīng)濟(jì)因素變量完全一致時，健康分布的不均衡程度，從而對其進(jìn)行“反事實”的分解，進(jìn)行因果關(guān)系的推斷[9]。因此，本文將運(yùn)用集中指數(shù)進(jìn)行健康差異分解。

1.4.1 健康差異的測量。集中指數(shù)(concentration index，CI)是集中曲線和絕對公平線(斜對角線)所圍面積的兩倍，本文所使用的計算CI的公式為：

(1)

其中CI指的是集中指數(shù)，n代表的是樣本個數(shù)，μ指的是健康水平h的均值，hi表示個體的健康水平，Ri表示的是個體的收入秩次。由于本文的健康指數(shù)代表的是健康不良水平，故當(dāng)CI為正時，健康不平等對窮人有利，為負(fù)時表示對富人有利，為0時則代表完全平等。

1.4.2 健康差異的分解。本文采取Wagstaff等的方法[10]，將健康集中指數(shù)與回歸框架相結(jié)合，對健康差異進(jìn)行分解。設(shè)定健康水平H為因變量，健康影響因素X為自變量，建立健康回歸模型為：

(2)

βk是指第k個因素對健康的邊際影響，εi是誤差項。則健康集中指數(shù)可以分解為：

(3)

由于用于計算集中指數(shù)的健康指標(biāo)必需是一個二分變量或連續(xù)型變量[11]，而本文的自評健康數(shù)據(jù)是通過4個等級的打分制獲得的，因此，有必要對這一變量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理?？紤]到直接將自評健康變?yōu)槎肿兞繒ポ^多信息，本文采用Wagstaff提出的潛在變量法進(jìn)行處理，假定自評健康得分的背后存在一個潛在的變量滿足標(biāo)準(zhǔn)的對數(shù)正態(tài)分布，并計算4個自評健康等級所占有的比例，按照比例查正態(tài)分布表并進(jìn)行指數(shù)換算，從而將自評健康這一有序變量轉(zhuǎn)化為了數(shù)值變量。

1.4.3 變量及其操作化定義。本文以2017年全國流動人口衛(wèi)生計生動態(tài)監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)中的A卷調(diào)查結(jié)果為依據(jù)，變量類型及其操作化定義如表1所示。

表1 變量類型及其操作化定義

2 結(jié)果

2.1 基于收入分組的健康差異現(xiàn)狀分析

本文使用數(shù)據(jù)僅涉及15歲及以上且在流入地居住1個月及以上的流動人口。表2報告了總樣本健康狀況均值和根據(jù)收入水平分組統(tǒng)計的被調(diào)查流動人口健康狀況的平均值。自評健康均值為1.206，且慢性病患病率均在7%以下?？梢钥闯?，流動人口的整體健康狀況良好(自評健康狀況采取1至4分的打分制，分?jǐn)?shù)越高表明自評健康越差)。隨著收入的提高，人們的自評健康和兩周內(nèi)不適的指數(shù)都在下降，高收入組的流動人口身體狀況普遍好于低收入組，流動人口群體的健康狀況存在著“親富人”的現(xiàn)象，但收入對慢性病患病率的影響在更高的收入層次有所減小。

為了將健康狀況的差異程度進(jìn)行更深層次的量化分析，本研究計算出在自評健康、兩周內(nèi)不適和患慢性病3個健康指標(biāo)上的集中指數(shù)分別為-0.0742、-0.1152和-0.1225，并繪制出了基于月收入的健康集中曲線，如圖1-3所示。可以看出，這3個健康指標(biāo)上都存在著“親富人”的現(xiàn)象，即高收入群體的健康水平更佳。其中，自評健康集中指數(shù)為-0.0742，和2020年張志堅等人利用2016年基層衛(wèi)生綜合改革調(diào)查數(shù)據(jù)得出的自評健康指數(shù)(-0.0507)相比[12]，指數(shù)的絕對值較大，說明流動人口內(nèi)部的健康差異程度比總體人口的健康差異水平還要高。

表2 按月收入分組的被調(diào)查流動人口健康狀況(均值)

圖1 以月收入排序繪制的自評健康指標(biāo)的健康集中曲線

圖2 以月收入排序繪制的兩周內(nèi)不適指標(biāo)的健康集中曲線

圖3 以月收入排序繪制的患慢性病指標(biāo)的健康集中曲線

2.2 健康各指標(biāo)的集中指數(shù)分解

為了進(jìn)一步探究其中的原因機(jī)理，本文針對3個健康指標(biāo)進(jìn)行了差異分解。其中，患慢性病指數(shù)是患高血壓指數(shù)、患糖尿病指數(shù)、患糖尿病和高血壓指數(shù)的加總值。總體而言，負(fù)值貢獻(xiàn)率縮小健康差異，正值貢獻(xiàn)率擴(kuò)大健康差異，各維度的分解結(jié)果整合如下表3所示。自評健康的分解結(jié)果中，年齡的彈性為正，貢獻(xiàn)率達(dá)16.25%，其“親富人”的特征使其擴(kuò)大健康差異，成為月收入外影響自評健康差異的主要因素，性別、受教育程度和婚姻狀況通過集中提升高收入人群的自評健康水平擴(kuò)大了流動人口的健康差異。住房類型在一定程度上縮小了流動人口的自評健康差異，貢獻(xiàn)率達(dá)-1.46%，更具“安居”屬性的住房類型通過集中降低高收入人群的自評健康水平縮小了健康差異。對患慢性病的健康差異分解結(jié)果顯示，年齡因素是擴(kuò)大患慢性病健康差異的主要因素，貢獻(xiàn)率達(dá)26.61%。此外，受教育程度、住房類型和流動距離的彈性雖然都為正，但其親富的特征使其成為縮小慢性病患病率的主要因素，貢獻(xiàn)率分別達(dá)到-5.55%、-5.18%和-3.74%。兩周內(nèi)不適指數(shù)的分解結(jié)果顯示，月收入對健康差異的貢獻(xiàn)高達(dá)68.23%，是造成兩周內(nèi)不適健康差異的主要因素。個體特征如性別、年齡以及受教育程度也對健康差異存在重要貢獻(xiàn)，貢獻(xiàn)率分別為10.20%、4.71%和7.42%。性別和受教育程度通過集中降低高收入者的兩周內(nèi)不適程度擴(kuò)大了健康差異?；橐鰻顩r和住房類型的彈性為正，但提高了較高收入群體的兩周內(nèi)不適水平，縮小了健康差異。

2.3 健康綜合指數(shù)的廣義logistic回歸

為了驗證上述分析結(jié)論的穩(wěn)健性，本文使用logistic回歸分析方法進(jìn)行影響因素分析。為了綜合度量健康狀況，構(gòu)建“綜合健康得分”因變量，將自評健康、兩周內(nèi)不適指數(shù)以及患慢性病指數(shù)進(jìn)行加和。為了避免出現(xiàn)頻次較低的分類，本文將健康狀況得分中的“5，6，7”合并成一個分類，留下5個類別進(jìn)行估計。其中，1至5分別代表健康狀況“很好”“好”“一般”“差”和“很差”。本研究所構(gòu)建的綜合健康得分可以作為一個獨(dú)立的變量，故選擇有序logistic回歸模型對其進(jìn)行分析。采用有序logistic回歸模型需要滿足平行性假設(shè)，即對于因變量的每個分類，自變量的影響效果是一樣的。本研究利用Stata 15.0對其進(jìn)行平行線假設(shè)檢驗，結(jié)果顯示P值均顯著，拒絕平行線假定的原假設(shè)，則使用有序logistic回歸模型是不合理的。因此，本文選擇能較好解決這一問題并更為簡潔的分析方法——廣義logistic回歸[13]，對健康綜合得分的回歸結(jié)果見表4。同時，表5報告了健康綜合得分相關(guān)影響因素的邊際效應(yīng)。

表4及表5顯示，在個體特征中，性別、年齡和受教育程度對綜合健康得分的差異的貢獻(xiàn)是顯著的。其中，性別存在正向影響，說明男性流動人口的自評健康狀況整體要好于女性流動人口。年齡對綜合健康水平存在負(fù)向影響，說明年輕人的身體素質(zhì)普遍優(yōu)于老年人，這與客觀規(guī)律相符。受教育程度越高，測得綜合健康狀況較差的概率就越小。婚姻狀況總體上而言對綜合健康的影響并不顯著。就社會融合的層面而言，月收入在1%的水平上顯著提高了測得更高綜合健康水平的可能性，單就邊際效應(yīng)而言，在其他自變量的條件不變的情況下，月收入每提高一個單位，測得綜合健康“很好”的概率提高3.91%。住房類型對于綜合健康水平存在著負(fù)向的影響，這與上文的分析結(jié)果一致。身份認(rèn)同對綜合健康存在正向影響。在邊際效應(yīng)中，身份認(rèn)同每提高一個水平，綜合健康報告“很好”的概率提高2.52%。行為適應(yīng)對綜合健康存在負(fù)向影響。在邊際效應(yīng)中，行為適應(yīng)每提高一個單位，綜合健康報告“很好”的概率降低0.01%，報告“好”的概率降低0.19%。就流動特征而言，流動距離對綜合健康存在顯著的正向影響， 流動年份對綜合健康存在顯著的負(fù)向影響。流動年份與年齡有著相似的影響路徑，但影響的程度較小。醫(yī)療資源可及性對于綜合健康存在正向影響。在邊際效應(yīng)分析中，若其他條件不變，到達(dá)時間每提高一個單位，綜合健康報告“很好”的概率增加1.11%，“一般”的概率提高0.03%，“差”的概率降低0.20%，“很差”的概率降低0.07%。

表3 自評健康指數(shù)的健康差異分解

表4 健康綜合得分相關(guān)影響因素的回歸分析

表5 健康綜合得分相關(guān)影響因素的邊際效應(yīng)分析(%)

3 討論

3.1 流動人口在年齡、性別等層面存在健康差異

本研究發(fā)現(xiàn)，流動人口群體內(nèi)部存在著“親富人”的健康差異。就個人特征層面而言，年齡、性別是除收入外導(dǎo)致健康差異的主要因素，這與以往的研究結(jié)論相一致[14-15]。年齡增長容易帶來身體機(jī)能下降和各種健康風(fēng)險[16]，年齡在廣義logistic回歸中的邊際效應(yīng)分解顯示其對流動人口的綜合健康水平存在顯著的負(fù)向影響，在集中指數(shù)的分解中發(fā)現(xiàn)，年長的流動人口大多集中在低收入組，年齡所帶來的身體機(jī)能下降與低收入所帶來的醫(yī)療支付壓力擴(kuò)大了流動人口群體的健康差異。拋去性別本身的健康生物學(xué)差異所帶來的“健康不平等”，不同性別的群體在資源、信息、權(quán)力方面存在的差距也會造成健康差異[17]。在本研究中，性別在3個健康指標(biāo)的集中指數(shù)的分解結(jié)果表明，社會經(jīng)濟(jì)地位偏高的男性健康狀況優(yōu)于女性。廣義logistic回歸的結(jié)果也顯示，性別存在顯著的正向影響。因此，應(yīng)在提供基本公共衛(wèi)生服務(wù)時重點(diǎn)關(guān)注流動人口中的老年與女性群體，推動醫(yī)療保險更多惠及流動老人，并應(yīng)出臺針對不同性別的就醫(yī)政策，以提高就醫(yī)公平性以及醫(yī)療資源的利用率，以提升流動人口的整體健康水平。

3.2 社會融合對于流動人口綜合健康水平具有重要影響

社會融合與流動人口的健康密切相關(guān)[18]。在本研究中，月收入以及住房類型作為社會融合的經(jīng)濟(jì)整合維度指標(biāo)，對于流動人口的健康差異具有重要影響。月收入是流動人口健康差異擴(kuò)大的主要因素，而住房類型是流動人口健康差異縮小的主要因素，在邊際效應(yīng)的分解結(jié)果中，月收入和住房類型對于流動人口健康的影響程度也是顯著的。已往研究表明，低收入易導(dǎo)致健康不佳[19]。低收入有可能會增加個體暴露于有害環(huán)境的風(fēng)險。本文分析也顯示收入的提高整體上有利于流動人口健康水平的提升。實證結(jié)果表明，住房類型越具安居性，流動人口的健康狀況反而越不佳。這可能是由于隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷加快，城市房價也在不斷飛漲，穩(wěn)定的住房類型伴隨的高成本卻使得流動人口生活負(fù)擔(dān)加重，進(jìn)而影響其健康狀況。經(jīng)濟(jì)整合層面極大地影響著流動人口的健康差異，建議增強(qiáng)針對流動人口的就業(yè)信息提供與就業(yè)培訓(xùn)，縮小該群體內(nèi)部的收入差距。此外，應(yīng)擴(kuò)大保障性住房的覆蓋范圍，更好發(fā)揮公共租賃房的作用，減輕流動人口的居住壓力。身份認(rèn)同體現(xiàn)著流動人口對于流入地的歸屬感與認(rèn)同感，深刻影響著流動人口的行為與知覺。行為適應(yīng)體現(xiàn)了流動人口對于新環(huán)境的適應(yīng)能力，但也可能會使流動人口更多地暴露于歧視與壓力的環(huán)境之中，從而降低其健康水平。因此應(yīng)該進(jìn)一步關(guān)注流動人口的心理健康，推動開放包容的社區(qū)氛圍建設(shè)，促進(jìn)其更好融入流入地，并建立相應(yīng)的社會支持體系，及時為流動人口提供健康資源支持。

3.3 醫(yī)療資源可及性能夠有效提高流動人口綜合健康狀況

研究結(jié)果顯示，醫(yī)療資源可及性對于流動人口的健康差異貢獻(xiàn)較小，但在邊際效應(yīng)分解中，其對于流動人口群體健康存在顯著的正向影響。醫(yī)療資源可及性是公共衛(wèi)生服務(wù)的基本指標(biāo)，其通過直接的醫(yī)療資源的供給為流動人口的健康提供保障。但已有研究表明，流動人口對于醫(yī)療資源的利用率不高[20]。因此，在為流動人口提供基本醫(yī)療資源的同時，流入地還應(yīng)保障其獲取基本醫(yī)療服務(wù)的權(quán)利，加強(qiáng)針對流動人口的醫(yī)療權(quán)益宣傳，以提高醫(yī)療資源使用效率。建議在流動人口聚集區(qū)域建立便民醫(yī)療點(diǎn)或者流動性的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)站，保障醫(yī)療資源的可及性。

3.4 流動特征對流動人口綜合健康水平具有重要影響

流動特征包含流動距離與流動年份，在健康集中指數(shù)的分解中，流動特征對于流動人口的健康差異的貢獻(xiàn)總體而言并不顯著。但是在廣義logistic回歸的結(jié)果中，流動特征的影響是顯著的。本研究發(fā)現(xiàn)，流動距離對于流動人口的健康狀況具有正向的影響，即跨省流動的人口健康狀況比省內(nèi)流動的人口健康狀況更好，一方面可能是因為存在健康選擇效應(yīng)[21]，健康狀況更好的流動人口更易遷移。另一方面是大城市的醫(yī)療資源可能比省內(nèi)的醫(yī)療資源更好。在本研究中，流動年份對流動人口的健康狀況存在負(fù)向影響，這可能是因為流動時間更久的流動人口暴露在“陌生環(huán)境”中的時間更長，健康風(fēng)險從而也更大。因而，需要落實異地醫(yī)保政策，保障流動年份久、流動距離遠(yuǎn)的流動人口享有更廣泛的醫(yī)療健康服務(wù)。