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中國民航大學經濟與管理學院，天津，300300；2天津大學管理與經濟學部，天津，300072

我國的流動人口群體日益壯大，第七次人口普查數據顯示，2020年流動人口數量為3.76億，流動人口占總人口比重的26.64%[1]。自改革開放以來，雖然中國人口的整體經濟狀況和醫療水平在不斷改善，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注。2016年發布的《“健康中國2030”規劃綱要》，明確指出要“推動健康領域基本公共服務均等化”，重點關注基本健康服務和健康水平差異問題。同年發布的《流動人口健康教育和促進行動計劃(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境”“提高衛生計生服務可及性”等7項重點工作任務。現有關于流動人口健康問題的學術研究，多關注流動人口健康的影響因素，或是流動人口內部特定群體的健康狀況[2-5]，對于流動人口群體內部健康差異的研究卻相對匱乏。在此背景下，本研究利用2017年全國流動人口衛生計生動態監測大樣本數據，對流動人口這一群體的健康差異進行測度與分解。

1 資料來源與方法

1.1 資料來源

本研究中所使用的數據來自于原國家衛生和計劃生育委員會組織的2017年全國流動人口衛生計生動態監測調查。該調查關注流動人口的生存發展狀況、流動特征、社會融合情況和健康及基本公共服務利用的狀況，范圍覆蓋31個省級行政單位及新疆生產建設兵團，樣本總量達169989。調查抽樣采取分層、多階段、與規模成比例的PPS(probability proportionate to size)抽樣方法，具有科學性、專業性和較好的代表性。綜上，該調查數據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，以往研究證明自評健康數據與死亡率等客觀健康測量指標高度相關，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。通過借鑒以往研究，本文的客觀健康評價指標選擇兩周內不適指數及患慢性病指數。綜上，本文衡量健康狀況的指標有3個，且均有對應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、醫療資源可及性和流動人口的流動特征4個方面。結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個子指標進行度量，就社會融合而言，本文參考楊菊華等學者構建的社會融入指標體系[7]，根據易得性和問卷中原始數據的因子分析，選擇將經濟整合、行為適應以及身份認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濟整合維度的兩個指標，其中，住房類型參照以往學者關于流動人口住房保障的研究進行“安居”屬性的分類[8]。將流動人口的社區參與作為測度行為適應的指標，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同的指標。醫療資源可及性一定程度上影響著公共衛生資源的配置，體現了資源的可得性。因此，本文運用到達醫療機構的時間來測量該指標。就流動特征而言，本研究結合問卷問題選擇“流動距離”和“流動年份”兩個指標進行測度，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

集中指數是測度健康差異的常用方法，通過集中指數這一基于雙變量分布的測度方式，可以觀察在相關社會經濟因素變量完全一致時，健康分布的不均衡程度，從而對其進行“反事實”的分解，進行因果關系的推斷[9]。因此，本文將運用集中指數進行健康差異分解。

1.4.1 健康差異的測量。集中指數(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，n代表的是樣本個數，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代表的是健康不良水平，故當CI為正時，健康不平等對窮人有利，為負時表示對富人有利，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]，將健康集中指數與回歸框架相結合，對健康差異進行分解。設定健康水平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。則健康集中指數可以分解為：

(3)

由于用于計算集中指數的健康指標必需是一個二分變量或連續型變量[11]，而本文的自評健康數據是通過4個等級的打分制獲得的，因此，有必要對這一變量數據進行處理?？紤]到直接將自評健康變為二分變量會失去較多信息，本文采用Wagstaff提出的潛在變量法進行處理，假定自評健康得分的背后存在一個潛在的變量滿足標準的對數正態分布，并計算4個自評健康等級所占有的比例，按照比例查正態分布表并進行指數換算，從而將自評健康這一有序變量轉化為了數值變量。

1.4.3 變量及其操作化定義。本文以2017年全國流動人口衛生計生動態監測調查數據中的A卷調查結果為依據，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 結果

2.1 基于收入分組的健康差異現狀分析

本文使用數據僅涉及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收入水平分組統計的被調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，分數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不適的指數都在下降，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行更深層次的量化分析，本研究計算出在自評健康、兩周內不適和患慢性病3個健康指標上的集中指數分別為-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?？梢钥闯觯@3個健康指標上都存在著“親富人”的現象，即高收入群體的健康水平更佳。其中，自評健康集中指數為-0.0742，和2020年張志堅等人利用2016年基層衛生綜合改革調查數據得出的自評健康指數(-0.0507)相比[12]，指數的絕對值較大，說明流動人口內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的健康集中曲線

圖2 以月收入排序繪制的兩周內不適指標的健康集中曲線

圖3 以月收入排序繪制的患慢性病指標的健康集中曲線

2.2 健康各指標的集中指數分解

為了進一步探究其中的原因機理，本文針對3個健康指標進行了差異分解。其中，患慢性病指數是患高血壓指數、患糖尿病指數、患糖尿病和高血壓指數的加總值?？傮w而言，負值貢獻率縮小健康差異，正值貢獻率擴大健康差異，各維度的分解結果整合如下表3所示。自評健康的分解結果中，年齡的彈性為正，貢獻率達16.25%，其“親富人”的特征使其擴大健康差異，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，貢獻率達-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果顯示，年齡因素是擴大患慢性病健康差異的主要因素，貢獻率達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，貢獻率分別達到-5.55%、-5.18%和-3.74%。兩周內不適指數的分解結果顯示，月收入對健康差異的貢獻高達68.23%，是造成兩周內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，貢獻率分別為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不適程度擴大了健康差異?；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不適水平，縮小了健康差異。

2.3 健康綜合指數的廣義logistic回歸

為了驗證上述分析結論的穩健性，本文使用logistic回歸分析方法進行影響因素分析。為了綜合度量健康狀況，構建“綜合健康得分”因變量，將自評健康、兩周內不適指數以及患慢性病指數進行加和。為了避免出現頻次較低的分類，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”。本研究所構建的綜合健康得分可以作為一個獨立的變量，故選擇有序logistic回歸模型對其進行分析。采用有序logistic回歸模型需要滿足平行性假設，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對其進行平行線假設檢驗，結果顯示P值均顯著，拒絕平行線假定的原假設，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果見表4。同時，表5報告了健康綜合得分相關影響因素的邊際效應。

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向影響，說明年輕人的身體素質普遍優于老年人，這與客觀規律相符。受教育程度越高，測得綜合健康狀況較差的概率就越小?；橐鰻顩r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向的影響，這與上文的分析結果一致。身份認同對綜合健康存在正向影響。在邊際效應中，身份認同每提高一個水平，綜合健康報告“很好”的概率提高2.52%。行為適應對綜合健康存在負向影響。在邊際效應中，行為適應每提高一個單位，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。醫療資源可及性對于綜合健康存在正向影響。在邊際效應分析中，若其他條件不變，到達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 自評健康指數的健康差異分解

表4 健康綜合得分相關影響因素的回歸分析

表5 健康綜合得分相關影響因素的邊際效應分析(%)

3 討論

3.1 流動人口在年齡、性別等層面存在健康差異

本研究發現，流動人口群體內部存在著“親富人”的健康差異。就個人特征層面而言，年齡、性別是除收入外導致健康差異的主要因素，這與以往的研究結論相一致[14-15]。年齡增長容易帶來身體機能下降和各種健康風險[16]，年齡在廣義logistic回歸中的邊際效應分解顯示其對流動人口的綜合健康水平存在顯著的負向影響，在集中指數的分解中發現，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能下降與低收入所帶來的醫療支付壓力擴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差異所帶來的“健康不平等”，不同性別的群體在資源、信息、權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個健康指標的集中指數的分解結果表明，社會經濟地位偏高的男性健康狀況優于女性。廣義logistic回歸的結果也顯示，性別存在顯著的正向影響。因此，應在提供基本公共衛生服務時重點關注流動人口中的老年與女性群體，推動醫療保險更多惠及流動老人，并應出臺針對不同性別的就醫政策，以提高就醫公平性以及醫療資源的利用率，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[18]。在本研究中，月收入以及住房類型作為社會融合的經濟整合維度指標，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，在邊際效應的分解結果中，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，低收入易導致健康不佳[19]。低收入有可能會增加個體暴露于有害環境的風險。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化進程的不斷加快，城市房價也在不斷飛漲，穩定的住房類型伴隨的高成本卻使得流動人口生活負擔加重，進而影響其健康狀況。經濟整合層面極大地影響著流動人口的健康差異，建議增強針對流動人口的就業信息提供與就業培訓，縮小該群體內部的收入差距。此外，應擴大保障性住房的覆蓋范圍，更好發揮公共租賃房的作用，減輕流動人口的居住壓力。身份認同體現著流動人口對于流入地的歸屬感與認同感，深刻影響著流動人口的行為與知覺。行為適應體現了流動人口對于新環境的適應能力，但也可能會使流動人口更多地暴露于歧視與壓力的環境之中，從而降低其健康水平。因此應該進一步關注流動人口的心理健康，推動開放包容的社區氛圍建設，促進其更好融入流入地，并建立相應的社會支持體系，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

研究結果顯示，醫療資源可及性對于流動人口的健康差異貢獻較小，但在邊際效應分解中，其對于流動人口群體健康存在顯著的正向影響。醫療資源可及性是公共衛生服務的基本指標，其通過直接的醫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，流動人口對于醫療資源的利用率不高[20]。因此，在為流動人口提供基本醫療資源的同時，流入地還應保障其獲取基本醫療服務的權利，加強針對流動人口的醫療權益宣傳，以提高醫療資源使用效率。建議在流動人口聚集區域建立便民醫療點或者流動性的醫療衛生服務站，保障醫療資源的可及性。

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，在健康集中指數的分解中，流動特征對于流動人口的健康差異的貢獻總體而言并不顯著。但是在廣義logistic回歸的結果中，流動特征的影響是顯著的。本研究發現，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[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療資源可能比省內的醫療資源更好。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“陌生環境”中的時間更長，健康風險從而也更大。因而，需要落實異地醫保政策，保障流動年份久、流動距離遠的流動人口享有更廣泛的醫療健康服務。