我國圍產(chǎn)兒省際健康公平性研究

劉詩婷 應(yīng)曉華

復(fù)旦大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院 上海 200032

圍產(chǎn)兒死亡率是指妊娠滿28周至出生后7天內(nèi)發(fā)生的死產(chǎn)及新生兒死亡,能反映一個國家或地區(qū)婦幼保健工作水平質(zhì)量。[1]相較于新生兒死亡率等通常用以刻畫兒童健康指標(biāo),圍產(chǎn)兒死亡率關(guān)注到死產(chǎn)問題。死產(chǎn)作為懷孕和分娩的敏感指標(biāo),具有較高可預(yù)防性。[2]然而,目前我國圍產(chǎn)兒健康改善進(jìn)展遲緩。根據(jù)華盛頓大學(xué)健康指標(biāo)與評估研究所和聯(lián)合國兒童基金會的數(shù)據(jù),我國圍產(chǎn)兒死亡在5歲以下兒童死亡占比不斷上升,到2019年圍產(chǎn)兒死亡率占比高達(dá)60.65%;其中死產(chǎn)和極早新生兒健康改善相對于嬰兒較為緩慢,2000—2019年,7～27天嬰兒死亡率下降約87.76%;死產(chǎn)率下降約65.66%,極早新生兒死亡下降約83.88%。[3]因此我國公共衛(wèi)生領(lǐng)域加快死產(chǎn)、極早新生兒死亡率下降速度以均衡各年齡段兒童福祉十分必要。

2009年新一輪醫(yī)改啟動實施了基本公共衛(wèi)生服務(wù)項目以促進(jìn)中西部地區(qū)、農(nóng)村地區(qū)孕產(chǎn)婦和兒童保健事業(yè)的發(fā)展并縮小婦幼健康差距,但我國圍產(chǎn)兒健康區(qū)域不公平性仍然存在。實證研究發(fā)現(xiàn)圍產(chǎn)兒死亡更多集中于相對貧困的地區(qū)[4],且圍產(chǎn)兒死亡與區(qū)域的衛(wèi)生資源配置、基本醫(yī)療服務(wù)利用等有關(guān)[5]。此外按照“東部—中部—西部”進(jìn)行區(qū)域劃分[6],圍產(chǎn)兒健康水平的區(qū)域差異總體呈擴(kuò)大趨勢,圍產(chǎn)兒健康區(qū)域公平性有待改善。

經(jīng)濟(jì)學(xué)家Grossman于1972年提出的健康生產(chǎn)理論從微觀層面揭示了健康決策和健康狀況之間的關(guān)系。[7]個體健康決策受到多因素影響,包括個體的收入、教育水平、社會環(huán)境以及與醫(yī)療保健相關(guān)的因素。同時,個體健康也受到遺傳因素和環(huán)境因素等的制約。目前健康生產(chǎn)理論也拓展并廣泛應(yīng)用于政策和資源配置對健康狀況和健康公平性的評估研究。[8-9]學(xué)者們通過將地區(qū)層面變量替換原模型中的個體層面變量,實現(xiàn)宏觀層面分析,進(jìn)而為公共決策提供了理論依據(jù)。本文基于健康生產(chǎn)理論總結(jié)了中國圍產(chǎn)兒健康的影響因素研究,主要集中于四個方面:(1)衛(wèi)生系統(tǒng)因素,包括衛(wèi)生資源配置、衛(wèi)生服務(wù)利用與衛(wèi)生政策[10-11];(2)個人層面因素,包括人口學(xué)特征、生物學(xué)因素以及個人健康行為[1,12-13];(3)社會經(jīng)濟(jì)因素,包括收入、職業(yè)等[14-15];(4)自然環(huán)境因素,包括大氣質(zhì)量、[16]水環(huán)境等。這四大類因素共同作用于圍產(chǎn)兒健康,導(dǎo)致其健康差異與健康不公平。在圍產(chǎn)兒健康區(qū)域公平性時空變化態(tài)勢的研究中,[4,6,12,17]大多以東、中、西部做區(qū)域界定,并未見對省際健康差異與趨勢進(jìn)行刻畫。

本研究基于2002—2020年我國省際面板數(shù)據(jù),運用基尼系數(shù)描述圍產(chǎn)兒死亡率省際差異的歷時性變化,并構(gòu)建涵蓋衛(wèi)生系統(tǒng)、人口結(jié)構(gòu)、社會經(jīng)濟(jì)以及自然環(huán)境的健康決定因素模型。此外研究進(jìn)一步通過雙向固定效應(yīng)回歸識別圍產(chǎn)兒健康關(guān)鍵影響因素,并利用夏普利值分解具有顯著影響效應(yīng)變量對省際差距貢獻(xiàn)度的動態(tài)變化。本研究旨在觀察我國圍產(chǎn)兒健康在更長時間跨度中的時空演變特征,并從一系列聚焦于圍產(chǎn)兒健康的影響因素中挖掘我國更具優(yōu)先級的方面。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本研究數(shù)據(jù)來源于2003—2021年《中國統(tǒng)計年鑒》及《中國民政統(tǒng)計年鑒》、2003—2012年《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》、2013—2017年《中國衛(wèi)生和計劃生育年鑒》、2018—2021年《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》、2005與2018年《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》、Wind(萬德)數(shù)據(jù)庫和加拿大達(dá)爾豪斯大學(xué)大氣成分分析組。除我國宏觀經(jīng)濟(jì)和金融市場相關(guān)數(shù)據(jù)外,萬德數(shù)據(jù)庫提供部分人口、社會特征的數(shù)據(jù)。本研究中的流動人口指標(biāo)來源于萬德數(shù)據(jù)庫。加拿大達(dá)爾豪斯大學(xué)大氣成分分析組是研究大氣中化學(xué)成分和氣候變化的學(xué)術(shù)研究團(tuán)隊,提供衛(wèi)星監(jiān)測下的全球PM2.5柵格數(shù)據(jù)?；诖吮狙芯渴褂肁rcGIS 軟件提取了2002—2020年中國各省年均PM2.5相關(guān)數(shù)據(jù)。

1.2 指標(biāo)與方法

1.2.1 相關(guān)變量與指標(biāo)

本研究選取中國31個省(自治區(qū)、直轄市)的圍產(chǎn)兒死亡率為被解釋變量。綜合現(xiàn)有研究成果,本文從衛(wèi)生資源配置、衛(wèi)生服務(wù)利用、人口結(jié)構(gòu)、社會經(jīng)濟(jì)以及自然環(huán)境五方面探討我國圍產(chǎn)兒健康公平性的影響因素。以人均財政衛(wèi)生支出、每千人口衛(wèi)技人員、每百萬人婦幼機(jī)構(gòu)、每萬人醫(yī)院婦產(chǎn)科床位、每十萬人婦幼機(jī)構(gòu)床位來刻畫衛(wèi)生資源配置情況;以孕產(chǎn)婦系統(tǒng)管理率刻畫衛(wèi)生服務(wù)利用情況;以平均受教育年限、戶籍人口與總?cè)丝诒戎?、離婚率刻畫人口結(jié)構(gòu)特征;以人均國民生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民可支配收入、農(nóng)村居民可支配收入、城鎮(zhèn)人口比重和城市供水覆蓋率刻畫社會經(jīng)濟(jì)特征;以年均PM2.5濃度刻畫地區(qū)自然環(huán)境特征(表1)。

表1 圍產(chǎn)兒死亡率及相關(guān)變量定義表

研究選取基尼系數(shù)(Gini coefficient)、廣義熵指數(shù)(Generalized entropy index)以刻畫圍產(chǎn)兒健康公平性,其中廣義熵指數(shù)作為穩(wěn)健性檢驗指標(biāo)。具體而言,研究使用廣義熵指數(shù)中的平均對數(shù)離差與泰爾指數(shù)兩種測度指標(biāo)。基尼系數(shù)受平均值變化影響更大,平均對數(shù)離差受樣本較小的值變化影響更大,泰爾指數(shù)受樣本較大的值變化影響更大。本研究主要利用以下公式進(jìn)行計算:

(1)

(2)

其中,G為基尼系數(shù),GE為廣義熵指數(shù),當(dāng)a=0,GE為平均對數(shù)離差,當(dāng)a=1,GE為泰爾指數(shù),yi為第i個省份的圍產(chǎn)兒死亡率,yj為第j個省份的圍產(chǎn)兒死亡率,n為省份個數(shù),μ為總體圍產(chǎn)兒死亡率的平均值,n為地區(qū)個數(shù),fi為各省總量所占比例。

1.2.2 雙向固定效應(yīng)回歸模型

本研究選取雙向固定模型構(gòu)建圍產(chǎn)兒健康水平影響因素的回歸模型,其中對圍產(chǎn)兒死亡率以及費用類變量均采取對數(shù)處理。依次將衛(wèi)生系統(tǒng)、社會經(jīng)濟(jì)、人口結(jié)構(gòu)以及自然環(huán)境四維度影響因素逐步放入回歸模型,以觀察全模型回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。雙向固定效應(yīng)回歸方程如下:

(3)

其中Y為圍產(chǎn)兒死亡率,X為自變量,β為回歸系數(shù),δ為省份效應(yīng),τ為時間效應(yīng),εit為隨機(jī)擾動項。

1.2.3 基于回歸的夏普利值分解法

研究采用我國學(xué)者萬光華提出的基于回歸的夏普利值分解法系統(tǒng)地衡量各因素對我國圍產(chǎn)兒死亡率省際差異的貢獻(xiàn)度,貢獻(xiàn)度越大體現(xiàn)該因素對不公平性的作用越強(qiáng)。[18,19]夏普利值理論基礎(chǔ)為合作博弈,分解時分別將解釋變量的真實值與均值代入回歸方程,測度兩個估計值的不公平性,二者差異即為特定變量貢獻(xiàn)度。由于存在博弈,需要經(jīng)過迭代計算考慮其中分析單元排列組合的情況,具體計算為:

(4)

(5)

(6)

其中,自變量集合為Xi,K為選取變量X1后剩余變量集X′的子變量集Zi的個數(shù),CX′Zi為子集Zi在X′的余集,I為不公平性測度指標(biāo),N個變量的絕對貢獻(xiàn)值(S1,…,SN),Pn為各變量對不公平的相對貢獻(xiàn)度。

在雙向固定效應(yīng)回歸模型的基礎(chǔ)上,選用反映區(qū)域健康公平性的指標(biāo)來分解不同解釋變量對圍產(chǎn)兒死亡率影響的貢獻(xiàn)度。另外由于夏普利分解的橫向可加性,本研究還將各因素貢獻(xiàn)度加總到每一大類里。本研究采用Stata 14.0進(jìn)行回歸分析以及聯(lián)合國世界發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)研究開發(fā)的Java程序完成夏普利分解。

2 結(jié)果

2.1 圍產(chǎn)兒死亡率及相關(guān)影響因素基本情況

2002—2020年圍產(chǎn)兒死亡率的均值由12.92‰降至4.64‰,標(biāo)準(zhǔn)差小幅降低。在我國圍產(chǎn)兒死亡率改善的同時,省際差異縮小。圍產(chǎn)兒健康相關(guān)影響因素中,除每百萬人婦幼機(jī)構(gòu)數(shù)外,其他衛(wèi)生資源配置因素均體現(xiàn)了一定比例的投入增加,其中相較于2002年,2020年人均財政衛(wèi)生支出標(biāo)準(zhǔn)差增加且幅度較大。孕產(chǎn)婦系統(tǒng)管理率提高且標(biāo)準(zhǔn)差顯著變小。研究期間,人口結(jié)構(gòu)中平均受教育年限由7.7年增長至9.5年,離婚率由0.21%增長至0.63%,總體上人口流動結(jié)構(gòu)變化不大。社會經(jīng)濟(jì)因素中人均GDP、城鎮(zhèn)居民及農(nóng)村居民人均可支配收入均增加且標(biāo)準(zhǔn)差明顯增大;城鎮(zhèn)人口比重與城市供水覆蓋率變化較大,分別由31.85%和24.29%增至63.73%和40.30%。自然環(huán)境維度中,年均PM2.5的均值標(biāo)準(zhǔn)差也有所下降,其均值由2002年的36.73微米/立方米降至2020年的27.75微米/立方米(表2)。

表2 我國2002年和2020年圍產(chǎn)兒死亡率及相關(guān)因素

2.2 圍產(chǎn)兒健康水平影響因素回歸分析

本研究選擇雙向固定效應(yīng)模型,同時控制省份和時間效應(yīng),根據(jù)我國31個省市的面板數(shù)據(jù),構(gòu)建圍產(chǎn)兒健康水平的影響因素模型,將各維度影響因素逐次放入回歸模型,探究四類因素對圍產(chǎn)兒死亡率的影響。逐步回歸結(jié)果顯示大多數(shù)估計系數(shù)的符號和預(yù)期一致(表3)。衛(wèi)生資源如財政衛(wèi)生支出、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、婦幼機(jī)構(gòu)數(shù)、醫(yī)院婦科床位數(shù)、婦幼機(jī)構(gòu)床位數(shù)對圍產(chǎn)兒死亡率具有負(fù)向作用,孕產(chǎn)婦系統(tǒng)管理對圍產(chǎn)兒死亡率也呈負(fù)向作用,人口學(xué)特征中流動人口比例與離婚率提高使圍產(chǎn)兒死亡率增加但并不顯著,社會經(jīng)濟(jì)狀況中城鎮(zhèn)居民可支配收入、城鎮(zhèn)人口比重與城市家庭供水覆蓋率對圍產(chǎn)兒死亡率具有負(fù)向作用?？傮w回歸結(jié)果顯示人均財政衛(wèi)生支出、每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、每百萬人婦幼機(jī)構(gòu)、孕產(chǎn)婦系統(tǒng)管理率、平均受教育年限、城鎮(zhèn)居民可支配收入、城鎮(zhèn)人口比重6個因素對圍產(chǎn)兒死亡率影響顯著。具體而言,人均財政衛(wèi)生支出在10%的顯著性水平上對圍產(chǎn)兒健康水平存在正向影響,人均財政衛(wèi)生支出每增加1%,圍產(chǎn)兒死亡率下降0.85%,每千人衛(wèi)生技術(shù)人員、每百萬人婦幼機(jī)構(gòu)在5%顯著性水平上每增加1單位,圍產(chǎn)兒死亡率分別下降2.3%和3.1%。孕產(chǎn)婦系統(tǒng)管理率增加1%,圍產(chǎn)兒死亡率顯著下降0.2%。在人口結(jié)構(gòu)因素中,每增加一年平均受教育年限,圍產(chǎn)兒死亡率降低8.1%,是7個因素中對圍產(chǎn)兒死亡率影響最大的指標(biāo)。在社會經(jīng)濟(jì)因素中,城鎮(zhèn)人均可支配收入每增加1%,圍產(chǎn)兒死亡率下降0.16%。城鎮(zhèn)人口比重變化1單位,圍產(chǎn)兒死亡率下降0.7%,說明我國城鄉(xiāng)圍產(chǎn)兒死亡率差距仍然存在。

2.3 圍產(chǎn)兒死亡率省際不公平現(xiàn)狀

2002—2020年,圍產(chǎn)兒死亡率基尼系數(shù)由0.20降至0.14,廣義熵指數(shù)顯示較一致的變化趨勢(圖1)。2013年不公平性程度小幅度增加,2002—2020年我國省際圍產(chǎn)兒死亡率不公平程度呈逐步下降趨勢?；嵯禂?shù)數(shù)值變動幅度更敏感,可見樣本中較小與較大值的變動均小于均值的變動,極端值較少發(fā)生。

圖1 2002—2020年我國圍產(chǎn)兒死亡率省際不公平演變

2.4 圍產(chǎn)兒死亡率省際不公平來源分析

進(jìn)一步分解7個具有顯著影響效應(yīng)因素的歷年貢獻(xiàn)度。穩(wěn)健性檢驗顯示GE0以及GE1分解后各變量貢獻(xiàn)度與基于基尼系數(shù)分解的結(jié)果總體上均較為一致(下面主要報告基于基尼系數(shù)分解的結(jié)果),并取各變量貢獻(xiàn)度的縱向加權(quán)平均得到各變量歷年綜合貢獻(xiàn)度(表4)。城鎮(zhèn)人均可支配收入始終居于首位,其貢獻(xiàn)率呈波動上升,從2002年31.29%增長至2020年49.67%。城鎮(zhèn)人口比重綜合排名第二且綜合貢獻(xiàn)度為22.47%。綜合排序第三和第四的分別為平均受教育年限和人均財政衛(wèi)生支出。人均財政衛(wèi)生支出貢獻(xiàn)度雖在2017年略有回升,但總體上其對省際圍產(chǎn)兒死亡率不公平性的貢獻(xiàn)呈降低趨勢。此外,相較于平均受教育年限而言,2002—2007年間,人均財政衛(wèi)生支出更大程度導(dǎo)致了省際圍產(chǎn)兒健康差距。每千人衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)綜合貢獻(xiàn)排在第五位,其貢獻(xiàn)度為7.70%,2009—2018年其對省際圍產(chǎn)兒健康差距貢獻(xiàn)度高于綜合排名第四的人均財政衛(wèi)生支出。孕產(chǎn)婦系統(tǒng)管理率貢獻(xiàn)度排名第六,縱觀整個研究期間其貢獻(xiàn)度變化幅度較小。最后則是每百萬人婦幼機(jī)構(gòu),其貢獻(xiàn)度由2002年的6.60%降至2020年1.77%。2011—2017年的貢獻(xiàn)度為負(fù),說明該指標(biāo)弱化了省際圍產(chǎn)兒健康不公平性(圖2)。

圖2 2002—2020年圍產(chǎn)兒死亡率省際不公平性各因素 貢獻(xiàn)度及演變

表4 2002—2020年我國圍產(chǎn)兒死亡率省際不公平來源分解結(jié)果

橫向加總衛(wèi)生系統(tǒng)、人口結(jié)構(gòu)、社會經(jīng)濟(jì)三個維度對圍產(chǎn)兒健康省際不公平性的貢獻(xiàn)度發(fā)現(xiàn),社會經(jīng)濟(jì)因素在圍產(chǎn)兒死亡率省際公平性上至關(guān)重要,始終保持在第一位,并且總體處于波動上升趨勢,到2020年其貢獻(xiàn)度達(dá)69.42%。衛(wèi)生系統(tǒng)對圍產(chǎn)兒健康不公平性的貢獻(xiàn)度在2010年之前高于人口結(jié)構(gòu)層面因素的貢獻(xiàn)度,總體上呈波動下降態(tài)勢,2016—2020年其貢獻(xiàn)度又呈現(xiàn)一定幅度的回升。人口結(jié)構(gòu)層面的貢獻(xiàn)水平在2002—2020年略有波動,并在2014年達(dá)到頂峰(圖3)。

圖3 2002年—2020年我國圍產(chǎn)兒死亡率省際不公平性各維度平均貢獻(xiàn)及演變

3 討論

根據(jù)回歸和夏普利值分解結(jié)果,收入和城鎮(zhèn)化水平對圍產(chǎn)兒死亡公平性貢獻(xiàn)水平處于優(yōu)勢地位?，F(xiàn)有研究表明較高的收入水平提升了個人保持營養(yǎng)膳食[20]、獲取醫(yī)療資源[21]、決定居住生活環(huán)境的能力,進(jìn)而影響圍產(chǎn)兒健康。而城鎮(zhèn)化演進(jìn)中醫(yī)療條件和收入水平也在不斷提高,孕產(chǎn)婦預(yù)防保健服務(wù)、產(chǎn)前檢查率等公共衛(wèi)生服務(wù)利用率也會提升,人群生命安全保障待遇得到改善將極大地降低圍產(chǎn)兒的死亡風(fēng)險。[23]

為促進(jìn)我國居民健康水平及健康公平性,逐步實現(xiàn)基本公共衛(wèi)生服務(wù)均等化成為2009年新一輪醫(yī)療衛(wèi)生體制改革重點之一。在城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分割的情況下,為了避免和扭轉(zhuǎn)財政分權(quán)對基本公共衛(wèi)生服務(wù)供給產(chǎn)生的不平等影響,此輪醫(yī)改特別加強(qiáng)了中央財政轉(zhuǎn)移支付力度,以促進(jìn)均等化項目的實施。在過去一段時間里,財政衛(wèi)生投入、衛(wèi)生技術(shù)人員配置、婦幼機(jī)構(gòu)資源以及孕產(chǎn)婦系統(tǒng)管理服務(wù)四個方面的貢獻(xiàn)度呈現(xiàn)出波動下降的趨勢。衛(wèi)生系統(tǒng)維度的貢獻(xiàn)度下降一定程度上得益于基本公共衛(wèi)生服務(wù)均等化項目的實施和衛(wèi)生服務(wù)體系建設(shè)的加強(qiáng),從而顯著改善了服務(wù)利用情況。從整體上看,衛(wèi)生系統(tǒng)維度對圍產(chǎn)兒死亡率的公平性的貢獻(xiàn)居于次優(yōu)地位。

教育水平與健康需求密切相關(guān)。個人教育水平提高可能伴隨行為與生活方式的改善進(jìn)而直接影響健康。已有研究表明孕產(chǎn)婦教育水平是女性推遲頭胎年齡的重要機(jī)制,低齡妊娠可能導(dǎo)致諸如流產(chǎn)、畸形引產(chǎn)、死胎死產(chǎn)等問題并影響圍產(chǎn)兒健康。[24]此外,教育水平的提高還會間接影響個人健康,如隨著教育水平的提高,個人的收入水平也會相應(yīng)增加,在促進(jìn)健康改善方面也起到重要作用。盡管本研究發(fā)現(xiàn),在三個維度中受教育程度貢獻(xiàn)程度較低,但在圍產(chǎn)兒健康公平性促進(jìn)方面,教育對個人健康水平的影響有更為廣泛的作用,同樣不容忽視。

4 建議

4.1 重視社會經(jīng)濟(jì)因素對圍產(chǎn)兒健康省際不公平性的貢獻(xiàn)度優(yōu)勢

相關(guān)政策制定中需要重點關(guān)注社會經(jīng)濟(jì)相關(guān)因素。一方面,由于各省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異擴(kuò)大阻礙圍產(chǎn)兒健康水平省際公平性改善,要求決策者促進(jìn)機(jī)會、規(guī)則、權(quán)利的公平性以協(xié)調(diào)好各省城鎮(zhèn)人均可支配收入水平。[25]改善中低收入人群的經(jīng)濟(jì)狀況是縮小圍產(chǎn)兒健康省際不公平程度的可行方案。另一方面,城鎮(zhèn)化水平對我國圍產(chǎn)兒健康省際不公平性的貢獻(xiàn)度較高,不僅說明我國各省之間城鎮(zhèn)化進(jìn)程并不協(xié)調(diào),也提示城鄉(xiāng)之間圍產(chǎn)兒健康進(jìn)程存在差距。因此,建議各地在積極發(fā)展當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的同時,繼續(xù)加大對中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對滯后地區(qū)的扶持和傾斜,重點關(guān)注城鎮(zhèn)化進(jìn)程較為遲緩的省份,充分發(fā)揮城鎮(zhèn)化進(jìn)程對圍產(chǎn)兒健康的積極影響。

4.2 繼續(xù)實施基本公共衛(wèi)生服務(wù)均等化政策,發(fā)揮衛(wèi)生系統(tǒng)次優(yōu)貢獻(xiàn)度

為發(fā)揮衛(wèi)生系統(tǒng)在改善圍產(chǎn)兒省際健康不公平性方面的作用,應(yīng)繼續(xù)鞏固現(xiàn)階段基本公共衛(wèi)生服務(wù)均等化成果,并持續(xù)發(fā)力加速這一進(jìn)程。因此,除增加經(jīng)費、人力、機(jī)構(gòu)及服務(wù)提供外還應(yīng)更加重視服務(wù)質(zhì)量的監(jiān)管,提高資源投入效率的同時,進(jìn)一步縮小圍產(chǎn)兒健康地區(qū)之間的差異,改善健康公平性。

4.3 采取跨領(lǐng)域整合的健康導(dǎo)向措施以改善圍產(chǎn)兒健康省際公平

資源稀缺性對其配置結(jié)構(gòu)的合理性提出更高的要求,實施積極干預(yù)以統(tǒng)籌聯(lián)合貢獻(xiàn)度不同的各因素,發(fā)揮協(xié)同效應(yīng),并最終改善圍產(chǎn)兒健康的省際公平狀況。政府部門可以適當(dāng)關(guān)注經(jīng)濟(jì)劣勢地區(qū)、農(nóng)村地區(qū)人群,落實我國公共服務(wù)型政府的義務(wù)。具體而言,加大農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),配置充分的醫(yī)療資源并完善醫(yī)療保障制度。在提供健康相關(guān)公共產(chǎn)品與服務(wù)時充分考慮個人收入差距問題,確保不因個體收入差距影響其對公共衛(wèi)生產(chǎn)品和服務(wù)的可及性和獲得產(chǎn)品及服務(wù)的質(zhì)量,居民能公平地享受相關(guān)健康服務(wù)。各地政府可通過開展更為精準(zhǔn)的健康扶貧行動對城鎮(zhèn)人均可支配收入較低人群給予更高的醫(yī)療保障力度,增加地方政府財政衛(wèi)生投入以促進(jìn)孕產(chǎn)婦預(yù)防保健服務(wù)、產(chǎn)前檢查率等公共衛(wèi)生服務(wù)覆蓋率以及提高服務(wù)質(zhì)量。

5 研究局限性

囿于數(shù)據(jù)可獲得性,目前的研究在指標(biāo)選擇方面存在一些不足。一方面,尚未全面反映圍產(chǎn)兒相關(guān)衛(wèi)生服務(wù)質(zhì)量在省際健康公平性方面的貢獻(xiàn)度。通過孕產(chǎn)婦系統(tǒng)管理率這一關(guān)鍵指標(biāo),只能了解產(chǎn)前、產(chǎn)后和新生兒訪視的服務(wù)利用情況而無法捕捉到基本公共衛(wèi)生服務(wù)均等化政策導(dǎo)向下孕產(chǎn)婦相關(guān)公共衛(wèi)生服務(wù)質(zhì)量變化對圍產(chǎn)兒健康及其公平性的影響。這可能會削弱現(xiàn)有結(jié)果中衛(wèi)生系統(tǒng)維度的貢獻(xiàn)度。此外,本研究也未能收集到各省歷年分娩鎮(zhèn)痛普及程度差異對省際圍產(chǎn)兒健康公平性的影響。自2019年我國開啟第一批國家分娩鎮(zhèn)痛試點醫(yī)院,隨著政策推進(jìn)和統(tǒng)計指標(biāo)的完善,未來研究中或可考慮納入反映分娩鎮(zhèn)痛試點成效的指標(biāo)。另一方面,衛(wèi)生人力對健康產(chǎn)出具有較大影響,但目前無法收集各省份聚焦于婦幼保健的人力資源數(shù)據(jù),故以衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)作為服務(wù)提供方人力的衡量指標(biāo)是為權(quán)衡之下的替代選擇。

另外,本研究雖然揭示了關(guān)鍵要素對圍產(chǎn)兒健康水平發(fā)展的影響,但未能充分解釋其對圍產(chǎn)兒健康發(fā)展的內(nèi)在機(jī)制。未來可綜合質(zhì)性方法進(jìn)行中小尺度區(qū)域研究,為圍產(chǎn)兒相關(guān)衛(wèi)生保健政策提供更有價值的參考。

作者聲明本文無實際或潛在的利益沖突。