區(qū)域人口健康水平差異及其影響因素
——基于經(jīng)濟合作與發(fā)展組織28國的模糊集定性比較分析

楊亞軍 李靜華 伍寶玲 龔韓湘

1 廣州醫(yī)科大學(xué)附屬第二醫(yī)院 廣東廣州 510260; 2 廣州醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院 廣東廣州 511495

健康被認為是人類生存與進步的根本要素,而健康權(quán)則是每個人的基本權(quán)益[1-3]。這一權(quán)益不僅與國民的生活品質(zhì)息息相關(guān),也直接關(guān)系到國家的安全和社會的穩(wěn)定[4-5]。隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展、醫(yī)療衛(wèi)生開支的持續(xù)增長、醫(yī)療技術(shù)的不斷進步,以及人們對健康風(fēng)險因素的更好掌控,各個國家的國民健康水平都呈現(xiàn)出積極的改善趨勢。當(dāng)前,提升人口健康水平已成為世界各國的共識[6-8]。世界衛(wèi)生組織強烈呼吁縮小國家內(nèi)部不同人群、不同區(qū)域之間的健康差異,將享有良好的健康水平作為各國政府主要的社會目標(biāo)之一。

但現(xiàn)有文獻偏重于考察單個或少數(shù)幾個因素對區(qū)域人口健康水平的影響,這種單一因果線性關(guān)系的分析思路容易忽視現(xiàn)實條件下多個要素組態(tài)作用對健康水平產(chǎn)生的影響,導(dǎo)致在不同情境下健康水平研究結(jié)論差異明顯,甚至出現(xiàn)截然相反的現(xiàn)象[9-12]。本研究參考“技術(shù)-組織-環(huán)境”(technology-organization-environment,簡稱TOE)框架,以經(jīng)濟合作與發(fā)展組織國家的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)為樣本,運用模糊集定性比較分析(fuzzyset qualitative comparative analysis,fsQCA)探究影響區(qū)域人口健康水平的相關(guān)因素,并通過研究這些因素的組態(tài)效應(yīng),探討它們影響健康水平的必要性和充分性,以期為我國有關(guān)部門制定相關(guān)政策或規(guī)劃提供一些借鑒。

1 經(jīng)濟合作與發(fā)展組織28國人口健康水平差異比較

從歐洲健康概覽官網(wǎng)中獲取數(shù)據(jù)并制作1970年和2019年經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(organization for economic co-operation and development,OECD,簡稱經(jīng)合組織)28國預(yù)期壽命情況圖(見圖1)。根據(jù)圖1可知,2019年經(jīng)合組織國家的平均出生預(yù)期壽命為81歲,比1970年高出10多歲。2019年預(yù)期壽命最低的國家分別是拉脫維亞、立陶宛、匈牙利、斯洛伐克共和國和波蘭,均低于79歲;而1970年,預(yù)期壽命最低的國家分別是盧森堡、捷克共和國、匈牙利、斯洛文尼亞和葡萄牙,均低于70歲。自1970年以來,OECD 28國中,盧森堡(+15.1 y)、捷克共和國(+13.0 y)、匈牙利(+12.9 y)、斯洛文尼亞(+12.0 y)和葡萄牙(+11.9 y)的預(yù)期壽命增長幅度最大。

注：數(shù)據(jù)來源于https://www.oecd-ilibrary.org/social-issues-migration-health/health-at-a-glance-2021_ae3016b9-en。

2019年,經(jīng)合組織國家的癌癥死亡率平均為每10萬人中有191人死亡。拉脫維亞(235.9人)、立陶宛(219.5人)和匈牙利(263.7人)的癌癥死亡率最高(超過230人),盧森堡(167.1人)、芬蘭(180.9人)和瑞士癌癥(188.8人)死亡率最低(見表1)。自評健康反映了個人對其健康的整體看法,居民自評健康狀況最低的分別是立陶宛、拉脫維亞、葡萄牙、愛沙尼亞和匈牙利,自評健康率均低于60%;自評健康率高于80%的分別有加拿大、愛爾蘭和瑞士。

表1 OECD 28國人口健康水平情況 (1/10萬人)

2 理論基礎(chǔ)和分析框架

TOE框架(technology-organization-environment framework),最早由L.G.Tornatzky和M.Fleisher于1990年提出,是一種綜合性分析框架,其基礎(chǔ)是技術(shù)應(yīng)用情境[13-14]。該模型認為,技術(shù)應(yīng)用情境受到3個主要方面的影響,包括技術(shù)特征、組織內(nèi)部層面以及環(huán)境因素[15]。本文以TOE框架為基礎(chǔ),結(jié)合現(xiàn)有研究成果,旨在確定影響OECD 28國人口健康水平的相關(guān)因素以及這些因素之間的相互作用。

在本文中,我們從TOE框架的理論角度出發(fā),將影響OECD 28國人口健康水平的因素劃分為3個主要類型:技術(shù)條件(包括診斷技術(shù)和醫(yī)療技術(shù)水平)、組織條件(包括公共衛(wèi)生資源配置和衛(wèi)生支出)以及環(huán)境條件(包括健康風(fēng)險因素、空氣污染和環(huán)境退化),結(jié)合現(xiàn)有相關(guān)研究成果,構(gòu)建了分析框架(見圖2)。技術(shù)、組織、環(huán)境三者之間相互聯(lián)動,共同作用于健康水平:①技術(shù)條件指的是技術(shù)自身的特征及其與組織的關(guān)系,它的關(guān)注點在于技術(shù)自身與組織結(jié)構(gòu)匹配程度,以及能夠給組織帶來現(xiàn)實或潛在的收益等方面。診斷技術(shù)是通過借助某項設(shè)施設(shè)備對疾病進行較為精準(zhǔn)和高效的診斷,醫(yī)療技術(shù)水平則是指醫(yī)學(xué)專業(yè)人員完成某項技術(shù)性工作的能力,能力強就說明技術(shù)水平高,能以最小的付出取得最佳的醫(yī)療效益,只有通過學(xué)習(xí)、實踐和培訓(xùn)來不斷提高專業(yè)技術(shù)水平。診斷技術(shù)和醫(yī)療技術(shù)水平的不斷進步,對于人口健康水平的提升具體積極作用。②在實證研究中,組織條件對技術(shù)應(yīng)用的影響也受到廣泛關(guān)注,主要涉及組織規(guī)模和資源合理配置等方面。其中,公共衛(wèi)生資源是提升地方政府公共衛(wèi)生水平的基礎(chǔ)。如果一個組織缺乏足夠的資源,那么它的正常權(quán)力運作將無法得到保障。而衛(wèi)生支出是政府公共衛(wèi)生治理的基本手段,是公共衛(wèi)生資源合理調(diào)配的基礎(chǔ)。③環(huán)境條件對政府的公共衛(wèi)生治理和區(qū)域內(nèi)人口健康系統(tǒng)內(nèi)部要素之間的相互作用具有重要的影響和支配作用,并且它可以直接或間接地影響著區(qū)域內(nèi)人口的健康水平。健康風(fēng)險因素指的是那些可能增加疾病或死亡風(fēng)險,或者增加健康不良后果發(fā)生概率的因素。

圖2 健康水平影響因素和組態(tài)效應(yīng)的分析框架

根據(jù)歐洲健康概覽官網(wǎng)劃分的健康維度及其關(guān)鍵性指標(biāo)[16],同時參照WHO衛(wèi)生系統(tǒng)績效評價框架[17]和OECD衛(wèi)生保健質(zhì)量評價框架[18]的健康評價體系,構(gòu)建本文健康水平影響因素和組態(tài)效應(yīng)的分析框架(見圖2)。在組態(tài)視角下,技術(shù)條件、組織條件和環(huán)境條件對區(qū)域人口健康水平的影響并非相互獨立,而是通過聯(lián)動匹配的方式協(xié)同發(fā)揮作用。

3 資料與方法

3.1 資料來源

數(shù)據(jù)來源于經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(organization for economic co-operation and development),簡稱經(jīng)合組織(OECD)[18],是由38個市場經(jīng)濟國家組成的政府間國際經(jīng)濟組織。納入本研究的指標(biāo)分別有預(yù)期壽命、嬰兒死亡率、癌癥發(fā)病率、癌癥死亡率、自評健康狀況、精準(zhǔn)醫(yī)療設(shè)備數(shù)量(CT、MRI 和 PET)、平均住院時間、每千人住院人次、每千人的執(zhí)業(yè)醫(yī)生數(shù)、每千人的執(zhí)業(yè)護士數(shù)、人均衛(wèi)生支出、衛(wèi)生支出占GDP的比重、青少年吸煙情況、青少年酗酒情況、青少年肥胖情況、環(huán)境顆粒物污染導(dǎo)致死亡情況等。鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性和完整性,選取了其中28個國家的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)。

3.2 研究方法

定性比較分析(qualitative comparative analysis,QCA)是由社會學(xué)家Ragin開發(fā)的一種新方法,用于分析復(fù)雜因果關(guān)系的組態(tài)問題,基于布爾代數(shù)和集合理論[19]。這一方法特別適用于處理中小樣本的數(shù)據(jù),并且能夠結(jié)合定性方法的案例取向和定量方法的變量取向,以探索不同條件組合與結(jié)果變量之間的生成邏輯。QCA的出現(xiàn)填補了傳統(tǒng)方法只能研究大樣本下單一變量與結(jié)果變量之間線性關(guān)系的不足之處。QCA根據(jù)變量類型分為3種主要類型:csQ-CA(清晰集定性比較分析)、mvQCA(多值定性比較分析)和fsQCA(模糊集定性比較分析)[20]。

本文選取被廣泛使用的模糊集定性比較分析方法來分析健康水平的影響因素以及因素之間的組態(tài)效應(yīng)。該方法能較好地處理復(fù)雜的多因素影響問題,特別適用于中小樣本數(shù)據(jù)的分析,而且能夠捕捉因素之間的非線性關(guān)系。通過使用fsQCA方法,能夠更全面地理解技術(shù)、組織和環(huán)境條件對健康水平的影響,以及它們在不同條件下如何共同塑造了健康狀況的多樣性。因此,本研究選擇fsQCA 方法深入分析OECD區(qū)域內(nèi)不同國家人口健康水平的不同實現(xiàn)方式,明確影響OECD 28國人口健康水平的具體路徑。

3.3 變量選擇、校準(zhǔn)與測量

3.3.1 變量選擇 基于QCA條件變量的選取原則,對于中等樣本的分析通常4～7個解釋條件。本研究遵循指標(biāo)納入全面精準(zhǔn)的原則,同時注意多個維度的飽和原則,運用QCA模糊集分析方法生成各觀測指標(biāo)的模糊集隸屬分數(shù),最終得出每個關(guān)鍵指標(biāo)的模糊集隸屬分數(shù)并進行下一步分析。本研究納入研究的關(guān)鍵指標(biāo)分別是:健康水平、診斷技術(shù)、醫(yī)療技術(shù)水平、公共衛(wèi)生資源配置、衛(wèi)生支出、健康風(fēng)險因素、空氣污染和環(huán)境退化。在使用fsQCA 進行分析前,需將變量設(shè)計為結(jié)果變量、條件變量兩大類。其中,“健康水平”指標(biāo)為結(jié)果變量,其他指標(biāo)皆為條件變量。

3.3.2 校準(zhǔn) 模糊集定性比較分析(fsQCA)的結(jié)果表現(xiàn)為集合關(guān)系而不是單一變量,因此需要進行校準(zhǔn),以將變量從原始數(shù)據(jù)維度轉(zhuǎn)換為集合維度[21]。根據(jù)fsQCA的原理和軟件操作,首先需要將結(jié)果和各前因變量的原始數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換,將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為0到1之間的隸屬值。為了校準(zhǔn)條件變量的取值范圍為0到1之間,研究者需要根據(jù)案例中條件變量的實際取值分布,選擇能夠反映條件變量中間程度的取值來確定校準(zhǔn)的錨點(完全隸屬、交叉點、完全不隸屬)。對于選擇“完全隸屬”“交叉點”和“完全不隸屬”這3個錨點,一般可以參照既有研究的做法,例如選取樣本數(shù)據(jù)的0.95、0.50和0.05分位數(shù)。

3.3.3 變量測量 在變量測量方面,研究者通常會借鑒現(xiàn)有研究并依據(jù)已有理論和經(jīng)驗知識來轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)為模糊集隸屬分數(shù)。這個過程可以根據(jù)各條件和結(jié)果的數(shù)據(jù)類型來進行,以符合fsQCA系統(tǒng)的要求:將預(yù)期壽命、嬰兒死亡率、癌癥發(fā)病率、癌癥死亡率、自評健康狀況、精準(zhǔn)醫(yī)療設(shè)備數(shù)量(CT、MRI 和 PET)、平均住院時間、每千人住院人次、每千人的執(zhí)業(yè)醫(yī)生數(shù)、每千人的執(zhí)業(yè)護士數(shù)、人均衛(wèi)生支出、衛(wèi)生支出占GDP的比重、青少年吸煙情況、青少年酗酒情況、青少年肥胖情況、環(huán)境顆粒物污染導(dǎo)致死亡情況交叉點的校準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)為0.5分位點,完全不隸屬校準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)為0.05分位點,完全隸屬的校準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)為0.95。各變量描述性統(tǒng)計及校準(zhǔn)錨點詳見表2。

表2 結(jié)果變量與條件變量的指標(biāo)描述與校準(zhǔn)

4 結(jié)果分析

4.1 構(gòu)建模糊集隸屬分數(shù)表

本文采用Ragin等人開發(fā)的fsQCA3.0分析軟件,將一致性閾值設(shè)定為0.8,案例閾值設(shè)定為1,進行Quine-McCluskey檢測。在QCA模糊集分析中,要求數(shù)據(jù)在0到1之間,需要對原始數(shù)據(jù)進行校準(zhǔn),評估變量在“完全隸屬”和“完全不隸屬”之間的程度。為防止系統(tǒng)自動剔除校準(zhǔn)后的最大模糊值“0.5”,可將其微調(diào)至“0.51”。模糊集校準(zhǔn)后,軟件生成原始數(shù)據(jù)矩陣,包括原始變量和模糊集隸屬分數(shù),見表3。然后,通過建立模糊子集與真值表的關(guān)聯(lián),根據(jù)子集的一致性分數(shù)設(shè)定臨界值(通常為0.75)來確定對OECD區(qū)域健康水平產(chǎn)生影響的路徑。高于0.9的分數(shù)編碼為結(jié)果=1,否則編碼為結(jié)果=0,以保持結(jié)論的穩(wěn)健性。

表3 原始條件變量和結(jié)果變量校準(zhǔn)后的模糊集隸屬分數(shù)

4.2 必要性分析

必要性檢驗即檢驗結(jié)果變量的必要條件變量,反映的是兩種變量的交集在模糊集合中所占比例,即覆蓋率。進行組態(tài)分析前,檢驗條件變量與結(jié)果變量的關(guān)系,判斷其是否為健康水平增長的必要條件。使用fsQCA3.0軟件計算各條件變量的一致性和覆蓋度(見表4)。必要條件判定標(biāo)準(zhǔn):一致性大于0.9表示能獨立解釋結(jié)果變量,可視為必要條件;一致性小于0.9表示需要與其他條件變量聯(lián)合解釋結(jié)果變量。

表4 必要條件分析

無論是高健康水平抑或是低健康水平單因素變量的一致性水平,皆小于0.9,說明高健康水平的形成并不是由單一因素導(dǎo)致的,7個條件變量對高健康水平或是低健康水平都不具備獨立解釋力,需要綜合考慮條件變量的組態(tài)效應(yīng)。健康水平下存在的前因條件大部分一致性程度大于0.7,表明大部分地區(qū)健康水平的組態(tài)條件存在共性,即有組態(tài)效應(yīng)。

4.3 組態(tài)分析

組態(tài)分析在QCA方法中具有重要地位,它通過分析多個條件組合是否足以導(dǎo)致結(jié)果的發(fā)生來衡量充分性。從集合論角度看,這相當(dāng)于判斷條件組合是否為結(jié)果組合的子集。本研究設(shè)定一致性閾值為0.80和頻數(shù)為1,以獲得復(fù)雜解、中間解和簡約解。通過對中間解和簡約解進行布爾代數(shù)運算,得出組態(tài)結(jié)果(見表5)。在表5中,空格表示模糊狀態(tài)(即條件可能存在或缺席),而大圓表示核心條件(即同時存在于簡約解和中間解中的條件)。可以看出,共有6條影響健康水平的路徑,總體解和單個解的一致性水平均高于0.75?？傮w解的一致性為0.938 8,覆蓋度為0.722 4。這6種組態(tài)可以被視為影響OECD 28國人口健康水平(高水平)的充分條件組合。

表5 高健康水平的組態(tài)分析

支出-組織驅(qū)動型(組態(tài)1、組態(tài)3和組態(tài)5):組態(tài)1和組態(tài)3都表明,組織條件中的衛(wèi)生支出的存在發(fā)揮了核心作用。組態(tài)1的一致性為0.971 8,唯一覆蓋為0.017 1,原始覆蓋度為0.458 3;組態(tài)3的一致性為0.969 9,唯一覆蓋為0.025 8,原始覆蓋度為0.427 7。而組態(tài)5中,衛(wèi)生支出發(fā)揮了核心作用,公共衛(wèi)生資源配置發(fā)揮了輔助作用。該組態(tài)一致性為0.967 6,唯一覆蓋為0.000 7,原始覆蓋度為0.397 4。該路徑分別能夠解釋約45.83%、42.77%和39.74%的區(qū)域人口健康水平差異的案例。這意味著OECD 28國較高的衛(wèi)生支出水平是影響人口健康的重要條件,在這個組態(tài)下,當(dāng)衛(wèi)生支出和公共衛(wèi)生資源配置(組織條件)存在時,其他條件對于OECD 28國人口高健康水平無關(guān)緊要。因此,我們將這個組態(tài)命名為“支出-組織驅(qū)動型”。這表明,組織對于提高區(qū)域人口健康水平能夠有效地克服環(huán)境、技術(shù)等客觀稟賦條件的限制。

環(huán)境-組織驅(qū)動型(組態(tài)2和組態(tài)6):在組態(tài)2和組態(tài)6中,組織條件中的公共衛(wèi)生資源配置和環(huán)境條件中的空氣污染和環(huán)境退化都在OECD 28國人口健康水平中發(fā)揮著核心作用。組態(tài)2的一致性為0.989 0,唯一覆蓋度為0.044 9,原始覆蓋度為0.336 6;組態(tài)6的一致性為0.988 4,唯一覆蓋度為0.000 1,原始覆蓋度為0.321 3。該路徑能夠解釋約33.66%和32.13%的區(qū)域人口健康水平差異的案例。該組態(tài)意味著較為豐富公共衛(wèi)生資源、合理的公共衛(wèi)生資源配置以及較低的空氣污染和環(huán)境退化是保持OECD 28國人口健康水平的重要條件,我們也將其命名為“環(huán)境-組織驅(qū)動型”。

技術(shù)-組織驅(qū)動型(組態(tài)4):醫(yī)療技術(shù)水平和衛(wèi)生支出發(fā)揮了核心作用,公共衛(wèi)生資源配置發(fā)揮了補充性的作用。該組態(tài)的一致性為0.952 3,唯一覆蓋度為0.064 5,原始覆蓋度為0.414 5。該路徑能夠解釋約41.45%的區(qū)域人口健康水平差異的案例。這表明,在該組態(tài)下,較高的醫(yī)療技術(shù)水平和較高的衛(wèi)生支出能夠有效提高區(qū)域人口健康水平,因此我們將該組態(tài)命名為“技術(shù)-組織驅(qū)動型”。

5 結(jié)論

提升人口健康水平是世界各國政府和專家學(xué)者關(guān)注的重點之一,但已有研究對影響區(qū)域人口健康水平的核心條件及其復(fù)雜互動機制并未深入探討,而是偏重于考察單個或少數(shù)幾個因素對區(qū)域人口健康水平的影響?；诖?本文以O(shè)ECD 28國人口健康情況為案例,使用fsQCA 來進行條件組態(tài)分析,探討技術(shù)、組織、環(huán)境條件影響OECD 28國人口健康水平的驅(qū)動路徑。研究發(fā)現(xiàn):第一,技術(shù)、組織、環(huán)境條件均無法單獨構(gòu)成區(qū)域人口高健康水平的必要條件;第二,本文采用組態(tài)視角和QCA方法發(fā)現(xiàn)了區(qū)域人口高健康水平6種組態(tài)模式。這6種組態(tài)模式體現(xiàn)了不同國家人口健康水平的多重實現(xiàn)方式,這說明政策制定者可以根據(jù)所在國家或區(qū)域的各種條件變量要素現(xiàn)狀、高衛(wèi)生支出為核心的支出-組織驅(qū)動型,強調(diào)公共衛(wèi)生資源合理配置、加強環(huán)境保護的環(huán)境-組織驅(qū)動型,以發(fā)揮高醫(yī)療技術(shù)水平、高衛(wèi)生支出的核心作用的技術(shù)-組織驅(qū)動型。能否提高區(qū)域人口健康水平,有賴于提高醫(yī)療技術(shù)水平、加強公共衛(wèi)生資源合理配置、合理增加衛(wèi)生支出以及減少空氣污染和環(huán)境退化,同時建立健全相應(yīng)保障機制。在這個情況下,組織驅(qū)動型路徑對于提高區(qū)域人口的健康水平發(fā)揮著更加重要的作用。這意味著相對其他條件而言,強化組織管理能力,即加強公共衛(wèi)生資源合理配置、加大衛(wèi)生支出的作用至關(guān)重要。