基于元回歸的疫苗分配效率和公平的影響因素研究＊

■ 孫琬瑩 劉云

中國科學院大學公共政策與管理學院 100190

0 引言

疫苗每年預防了約250 萬兒童死亡，并且隨著某些導致兒童死亡的主要病癥（包括肺炎、腹瀉和瘧疾）引入了新疫苗，疫苗的作用會越來越大。然而，世界各地的許多兒童仍然沒有接種數十年前就已經開發成熟的基本兒童疫苗[1]。盡管推廣疫苗這一工作已經取得了進展，但國家之間和國家內部的疫苗接種覆蓋率仍然存在嚴重的不平等。例如，脊髓灰質炎疫苗(Polio Vaccine,PV)的覆蓋率在高收入國家平均達到99%，但在低收入地區仍為78%，甚至還有一些國家更低，如幾內亞只有51%的兒童在出生后的第一年接受了PV。在某些特定的人群中，兒童疫苗覆蓋率可能更低。教育、地理位置、家庭財富和多維貧困是兒童疫苗接種的重要決定因素，這些因素都導致了國家內部覆蓋面的不平等[2]。

為了解決全球疫苗獲取不平等的問題，全球疫苗免疫聯盟（the Vaccine Alliance,GAVI）于2000年正式誕生。GAVI 的性質是全球公私合作伙伴關系，而提高疫苗的覆蓋率和公平性是GAVI2021～2025年的核心戰略。因此，了解為什么一些國家實現了更高、更公平的疫苗覆蓋水平，對于制定未來的戰略方法至關重要。在疫苗覆蓋率和公平性的領域，我國的學界研究落后于國內和國際實踐。今天，我國正在和GAVI逐步達成疫苗研究、開發、運輸和分配的全產業鏈合作，共同推進疫苗在全球的普遍推廣和公平分配，在這一時代背景下，進行疫苗覆蓋率和公平性的研究更加重要和緊迫。

國內對全球疫苗免疫聯盟、全球健康發展援助領域少人涉足。但與此同時，西方已經有了較為全面的探討。先前對免疫支持的評估顯示，有關免疫的政策決策和現有衛生系統對增加疫苗覆蓋率具有重要的積極影響。疫苗可以通過降低疾病發病率，改善健康狀況并降低死亡率，提高健康水平。有研究表明，疫苗接種水平的任何積極變化都可以改善嬰兒和兒童的死亡率[3]。此外，還有學者認為公共健康相關的基礎設施建設可能會增加非特異性免疫，進而增加疫苗的保護功效[4]。

GAVI 的支持是否使各國的免疫接種率增加？該機構的核心工作是改善疫苗的普及性，那么學者們當然可以發現疫苗接種率正在上升，但這種現象其實具有很大的欺騙性。例如，有研究指出，如果沒有創建GAVI，那么各國可能會找到其他方式為其民眾提供疫苗，因此GAVI 對4/5 的疫苗覆蓋率變化沒有影響或影響很小[5]。此外，還有少數研究關注了GAVI 的公平性，比如，有學者認為GAVI給予私人捐助者較多的單方面權力來決定全球衛生目標的做法有失偏頗[6]。

雖然國外學者對疫苗的覆蓋率和公平性已經有了較為豐富的和深刻的討論，但仍有以下幾個問題：首先，研究多以定性分析為主，討論多圍繞國際組織的運作模式、成長路徑等領域，少有使用官方數據的定量分析；研究多流于表面，停留在對國家間疫苗覆蓋率差異和不公平性的批評上，而未有研究深入挖掘此現象的成因；研究多為案例分析，聚焦某個地區、某個國家，而少有國家間的對比分析。在本研究中，本研究針對GAVI 所廣泛推行的典型疫苗PV，首先探索了影響PV 覆蓋率的國家級因素；接下來，本研究采用量化手段進行元回歸，進一步深入研究影響PV 覆蓋率的不平等情況的國家級因素，回歸共涉及GAVI 支持的44 個國家。本研究將聚焦國家衛生系統、衛生籌資、治理以及地理和社會文化因素對國家間疫苗接種覆蓋率及其不平等程度的作用，旨在填補當前學界研究空白，為我國未來的疫苗戰略提供理論指導。本研究作為國家自然科學基金項目《新興產業全球創新網絡形成機制、演進特征及對創新績效的影響研究》中公共衛生領域全球創新網絡演進特征部分的研究成果，既填補了理論上的空白，也為我國和世界范圍內的實踐提供了實踐指導。

1 數據和回歸方法

1.1 數據

本研究的分析僅限于GAVI 支持的國家于2010～2020年的疫苗接種數據，樣本共包含44個國家。本研究使用了人口與健康調查(Demographic and Health Sur‐veys, DHS)的數據。DHS 是自1984年以來在大多數低收入和中等收入國家進行的具有全國代表性的住戶調查。DHS 重點關注母嬰健康，訪查員訓練有素，且使用標準化問卷，有助于保證收集的數據在各國之間具有可比性，給本研究提供了較好的環境。本研究數據均為公開數據，來自世界銀行世界發展指標數據庫、世衛組織全球衛生支出數據庫、世界銀行全球治理指標項目、聯合國開發計劃署人類發展報告數據庫[7]。

1.2 變量

1.2.1 因變量

在每個國家，本研究構建了4 個因變量：國家PV 覆蓋率、以及3個PV覆蓋率絕對不平等的測量辦法。

（1）.覆蓋率的測算

每個國家的全國PV 覆蓋率由調查時接種含PV 疫苗的12-23 個月兒童的比例估算。PV 和流行性腦脊髓膜炎疫苗（Meningococcal Vaccine, MCV）的覆蓋率已經成為某一國家和地區的衡量免疫系統性能所常用的覆蓋率指標[8]。因此，本研究在穩健性檢驗中對MCV的覆蓋率也進行了回歸，以評估結果穩健性。

（2）公平性的測算：公平斜率指數(Slope Index of In‐equality,SII)

由于公平性在不同維度上可能存在很大差異，本研究參考前人研究，使用3 個不同的指標來衡量覆蓋率的公平性：財富指數、教育指數和多維貧困指數（Multidi‐mensional Poverty Index,MPI）[9]。財富指數構建自家庭對選定資產、住房材料以及獲得清潔水和衛生設施的所有權。教育指數由6 個表示教育程度的啞變量來衡量。MPI 由DHS 中可用的10 個指標構建，以衡量家庭層面在健康、教育和生活標準方面重疊的剝奪情況。

本研究使用SII測量3個指標PV覆蓋范圍的絕對不平等。SII 表示每個指標衡量的社會維度頂部與底部的預期PV 覆蓋率的百分比差異。SII 值為零意味著，覆蓋率在社會群體中呈平均分布，而正值則表明在更具社會優勢的群體中覆蓋率更高。

本研究使用邏輯回歸計算SII。首先將家庭的3 個指標從低到高排序，再根據他們在每個指標的累積分布中的位置分配一個相對排名指數（最小為0，最大為1），再將孩子的疫苗接種狀態對其相對排名回歸，即可得到SII。

1.2.2 國家層面的預測因子

本研究使用了由健康問題社會決定因素委員會制定的概念理論來指導國家級預測因子的選擇。該理論從權力理論出發，認為造成社會健康不平等的機制主要包括3個核心組成部分：（1）健康不平等的結構性決定因素；（2）健康的中間決定因素；（3）社會經濟和政治背景。該理論認為，結構性決定因素包括所有在社會中產生分層和社會階級劃分，并在權力、聲望和資源獲取渠道中定義個人社會經濟地位的社會和政治機制；結構性決定因素通過健康的中介決定因素引起并發揮作用，以影響健康。本研究以該框架為出發點，指定出4個一級特征：健康系統、公共衛生資金、政府治理能力、經濟不穩定性、地理和社會文化背景。由于嬰兒的疫苗接種狀態是在12～23 個月大時確定，所以本研究使用了DHS 前一年的國家級預測變量，并選擇與國家衛生系統、公共衛生資金、政府治理、經濟不穩定性以及地理和社會文化背景相關的10個特征，詳見表1。

表1 國家層面預測因子框架

一級、二級預測因子的具體說明如下：

（1）健康系統：使用3 個變量衡量健康系統，包括該國的全國平均疫苗接種覆蓋率（也用作因變量）、每1000人中護士/助產士、和社區衛生工作者占總人口的比例。

（2）公共衛生資金：包括人均政府衛生支出金額和各國人均獲得的衛生外部資金。外部資源與非常駐機構單位收到專用于衛生的資金數額有關，這些資金通過政府或私營部門在當地提供疫苗分配渠道。有研究表明，外部資金將會擠占政府衛生支出，因此其對疫苗覆蓋率和公平性的影響暫不可知[6]。

（3）政府治理能力：本研究納入了全球治理指標(world government index, WGI)的政治穩定性衡量政府治理水平。WGI以標準正態分布為單位表示，均值為0，標準差為1，值越高，治理水平越高。

（4）經濟不穩定性：本研究采用年平均股票波動率衡量經濟穩定性

（5）地理和社會文化背景：本研究使用土地面積（以百萬平方公里為單位）和兩個社會文化特征衡量該影響影子：語言分化指數和性別不平等指數（Gender Inequali‐ty Index,GII）。語言分化指數通過母語所占比例來估計一個國家目前的社會分化程度，值越大，分化越大。GII由孕產婦死亡率、青少年生育率、各性別所占的議會席位份額、各性別教育程度和勞動力五個指標測算性別不平等，0 表示女性和男性的表現相等，1 表示其中一種性別的表現非常差。上述指數均進行了標準化。

1.3 回歸方法

本研究使用元回歸來評估PV 覆蓋范圍的異質性，以考察財富、教育和多維貧困指數相關不平等的程度是否與國家層面的因素相關。具體而言，相關公式為：

其中，t 為相應年份，k 為相應國家。X 為影響因子，y 為PV覆蓋率或SII。元回歸分析可評價研究間異質性的大小及來源。元回歸將因變量的逆方差加權，可以解釋多元線性回歸無法解釋的異質性。本研究將調整后R2統計量（adjusted R-squared）解釋為預測因子所能解釋的國家間差異的百分比。元回歸的權重使用DHS 提供的家庭級調查權重。

2 回歸結果

圖1 提供了PV 覆蓋率與44 個國家的不平等之間關聯的散點圖。本研究發現，疫苗接種覆蓋率存在相當大的異質性，即各國之間存在較大的不平等；同時，國家覆蓋水平相似的國家可能會擁有明顯不同的公平程度。年平均PV 覆蓋率最低為埃塞俄比亞的41.4%，最高為盧旺達的99%，在所有44 個國家/地區平均為81.3%。與財富相關的平均不公平性為0.32，這表明與最貧窮的兒童相比，最富有的兒童的疫苗接種覆蓋率平均高出30個百分點。在尼日利亞，其母親處于教育水平頂端的孩子，PV 覆蓋率比母親處于底端的孩子高91個百分點。，本文發現，國家覆蓋水平相似的國家可能會擁有明顯不同的公平程度。

圖1 PV覆蓋率和PV覆蓋率公平性的二維散點圖

表2 顯示了有關疫苗接種覆蓋率的元回歸的結果。在所有國家層面的預測因素中，政治穩定指數最好地解釋了各國PV 覆蓋范圍的差異，其調整后擬合優度為0.121，解釋了12.1%的疫苗覆蓋率差異。同時，政治穩定性指數每增加一個標準差（政治穩定性更高），PV 覆蓋率增加11 個百分點。同時，更高的政府公共衛生支出、更完善的健康系統、更高的政府治理效率和腐敗控制也與疫苗覆蓋率正相關。較大的土地面積、語言分化和性別不平等與PV疫苗覆蓋率負相關。

表2 PV疫苗接種覆蓋率的元回歸結果

表3表示了疫苗覆蓋率SII的國家級預測因子結果。可以看到，3 個指標的預測因子具有相似性。PV 覆蓋率與覆蓋率SII 負相關，且該參數的調整后擬合優度最高，最大程度地解釋了各國之間的差異。該國的PV 覆蓋率越高，其不公平性就越低。此外，更大的政治穩定性、政府衛生支出和衛生外部資金也預測了PV 覆蓋范圍內較低的不平等程度。廣闊的土地面積、程度更深的語言分化和性別不平等則與疫苗不公平的加劇有關。例如，在PV 覆蓋范圍內，性別不平等每增加一個標準差，與財富相關的不平等就會增加10%。

表3 PV疫苗接種覆蓋率SII的元回歸結果

具體而言，政治穩定、性別平等和較小的土地面積是更高和更公平的疫苗接種覆蓋水平的最重要預測因素。政治不穩定對疫苗接種率的負面影響在過往的脊髓灰質炎根除運動的研究中也有所提及[10]。而本研究的研究結果表明，政治不穩定也與較低和較不公平的PV 接種覆蓋率有關。在國家和地區的沖突期間，人口流離失所、安全問題無法得到保障，會很大程度影響疫苗接種工作。此外，生活在沖突地區的護理人員表現出更多的消極態度，并且對疫苗接種人員和衛生系統的信任度大大降低[11]。因此，政治不穩定可能與疫苗的有效供給減少有關。

性別不平等程度較高的國家，疫苗接種覆蓋率較低，且更不公平。很多研究證明，通過提高女性識字率、教育和勞動力市場參與率以及通過降低生育率、少女懷孕率和家庭暴力來改善性別平等，可以改善兒童的生存情況和幸福程度[12]。本研究認為，缺乏經濟和整體自主權的母親可能無法尋求兒童免疫服務；年輕、受教育程度低和文盲的母親更有可能缺乏有關疫苗接種服務的實用知識，不太可能了解疫苗接種卡、復查日期等免疫知識。

土地面積也與所有4 個指標密切相關，這可能反映了地理因素的重要性。本研究認為，與小國相比，大國更難向偏遠地區提供衛生服務，因此，加強衛生系統向偏遠地區居民提供免疫接種的能力至關重要。

在語言分化嚴重的國家，PV 的覆蓋率也往往較低，且公平性較低。語言分化通常意味著語言群體和種族群體之間更大的社會分裂。同時，語言障礙可能使得偏遠地區的人們無法向醫務工作者尋求幫助。因此，健康和免疫系統應該適應不同語言和種族群體的需求，以減輕根深蒂固的社會不平等。

接受更多外部衛生資金援助的國家的疫苗接種覆蓋率水平更高。本研究認為，如果獲得了外部的有效投資和援助，有助于提升疫苗覆蓋率，降低覆蓋面不平等問題。這一部分需要進一步研究，以探索外部衛生資源與衛生服務覆蓋范圍內的社會不平等之間的關系。

更高的全國覆蓋率與更低的不平等相關。然而，需要注意的是這種關聯是因為絕對不平等與這一結果的總體水平之間擁有結構性關系，在全國覆蓋率非常高的情況下絕對不平等會不可避免地變低。

此外，衛生工作者的密度與疫苗接種覆蓋率和不平等沒有密切關聯。這可能和在許多國家衛生人力和疫苗接種數據的收集并非每年收集，數據測量較為分散，數據測量不精確有關。

3 穩健性檢驗

雖然PV作為21世紀以來來最廣泛接種的疫苗已經具有一定代表性，但為了證明結論的穩健性，本研究采用MCV替代PV進行了元回歸，結果如表4。

表4 穩健性檢驗結果

該結果中各項預測因子的系數與PV 的結果基本一致，但系數和調整后的R 平方比PV 更小，這說明預測因子對MCV 覆蓋率和疫苗公平的影響更弱。MCV 疫苗接種不僅通過常規的免疫系統，還通過大規模的免疫運動進行，這令MCV 疫苗更能覆蓋邊緣群體，并減小了其他因素在影響麻疹疫苗接種覆蓋率和不平等方面的作用。當然，這不意味大規模免疫運動就是更加高效的。本研究認為，免疫運動在具體實施時和常規免疫系統相比擁有更高的成本，更低的可持續性，也可能對現有的健康衛生系統具有潛在的破壞性影響。

4 結論

在研究了最新的影響44個受GAVI資助國家的覆蓋率和公平的國家級因素之后，對PV 覆蓋率的研究發現，更高的政治穩定性、更高的政府公共衛生支出、更完善的健康系統、更高的政府治理效率和腐敗控制與疫苗覆蓋率正相關；較大的土地面積、語言分化和性別不平等與PV 疫苗覆蓋率負相關。對PV 覆蓋率不公平指數的研究發現，PV覆蓋率與覆蓋率SII負相關，且該參數的調整后擬合優度最高，最大程度地解釋了各國之間的差異；政治穩定、性別平等和較小的土地面積是更高和更公平的疫苗接種覆蓋水平的最重要預測因素；性別不平等程度較高的國家，疫苗接種覆蓋率較低，且更不公平；土地面積也與所有四個指標密切相關，這可能反映了地理因素的重要性；在語言分化嚴重的國家，PV 的覆蓋率和公平性較低；接受更多外部衛生資金援助的國家的疫苗接種覆蓋率水平更高。

本研究的研究結果補充了現有的關于疫苗接種覆蓋率的國家級預測因素的文獻，首次在量化層面聚焦了疫苗不平等現象，深入研究了導致疫苗接種覆蓋率不平等的國家級預測因素。此外，本研究使用最新的DHS數據，衡量了3 個維度的SII，考慮了人口中所有子群體的信息，在國家間比較中更為可靠，也提供了更完整的不平等測量維度。本研究可以為將來各國在增進公共衛生領域方面的工作提供政策指導。

這項研究仍有其局限性。首先，數據條件所限，本研究的樣本僅限于GAVI 支持的國家，這些國家可能無法完全代表所有中低收入國家。未來的研究應該進一步調查將本研究中確定的國家層面預測因子與疫苗接種覆蓋率和不平等聯系起來的因果機制，進一步精細研究提高疫苗覆蓋率、改善疫苗公平、提升人民福祉的方法。

5 政策建議

基于以上分析和結論，本研究現提出如下政策建議：

（1）通過創新國際治理幫助中低收入國家實現了高且公平的疫苗覆蓋水平。只有中低收入國家實現了高且公平的覆蓋水平，現有和未來的疫苗才能獲得真正的成功。因此，大國應在全球治理框架下加強科技創新國際合作，通過建立廣泛的全球合作創新網絡，促進多邊創新交流，共同應對全球性挑戰，積極支持學術界開展國際科技合作；同時，也要鼓勵非政府組織和私營部門借助資源、理念、組織等優勢，完善疫情防控全球治理機制和疫苗全球共研共治機制，促進流行病疫苗的公平、高效分配，在公共衛生領域實現資源共享，責任分擔，共同治理。

（2）大力改善公共健康系統和基礎建設水平。較高的公共健康系統和基礎建設水平是實現更高疫苗覆蓋率、更高效疫苗生產和更公平疫苗分配的重要條件。這包括加強重點人群健康服務，健全醫療保障體系，完善藥品供應保障體系，化藥品、醫療器械流通體制改革，加強城鄉環境衛生綜合整治。加強各部門各行業的溝通協作，形成促進公共健康的合力，在這個逆全球化思潮甚囂塵上的時代尤為寶貴。

（3）合理分配公共衛生資金，尋求國際合作。對于較為落后的國家，應當合理規劃國內和國際援助的公共衛生資金的比例，以最大程度改善公共衛生情況。對于尚有余力的國家，幫助衛生環境較為落后的國家改善疫苗衛生狀況、提升疫苗覆蓋率和分配公平，也有利于相關疾病在全人類的消滅。

（4）重視行政建設、經濟發展和社會治理。政府治理和經濟建設是提升公共免疫衛生健康的“地磚”，一個政治穩定性低、經濟基礎薄弱的國家很難有足夠的行政和經濟條件來改善疫苗覆蓋率，提升社會健康水平。改善社會貧困，改善婦女兒童的教育環境，改善性別和民族間的不平等，經濟增長為社會免疫系統奠定堅實基礎，行政體質將改善免疫水平和公平性納入快速軌道，科技創新將為提高健康水平提供有力支撐，各方面制度更加成熟更加定型將為健康領域可持續發展構建強大保障。