劉國峰，孫美平，王智勇，簡偉研△

(1．北京大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院衛(wèi)生政策與管理系，北京　100191； 2. 中國社會(huì)科學(xué)院人口與勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究所，北京　100028)

·論著·

城鎮(zhèn)化水平與慢性病及健康相關(guān)行為的關(guān)聯(lián)分析

劉國峰1，孫美平1，王智勇2，簡偉研1△

(1．北京大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院衛(wèi)生政策與管理系，北京100191； 2. 中國社會(huì)科學(xué)院人口與勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究所，北京100028)

[摘要]目的：探究中國不同城鎮(zhèn)化水平與慢性病的關(guān)系，為城鎮(zhèn)化過程中相關(guān)衛(wèi)生政策的設(shè)計(jì)提供依據(jù)。方法： 通過2011年中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS)獲得健康相關(guān)數(shù)據(jù)，利用多階段抽樣方法，調(diào)查覆蓋150個(gè)區(qū)縣，樣本有全國代表性；利用地理信息系統(tǒng)(geo-information system, GIS)方法計(jì)算出各個(gè)地區(qū)面積，結(jié)合第六次人口普查數(shù)據(jù)計(jì)算出各個(gè)地區(qū)的人口密度作為城鎮(zhèn)化水平的代理變量。采用Logistic模型分析不同城鎮(zhèn)化水平對高血壓、糖尿病、吸煙、飲酒、超重、肥胖的影響。結(jié)果： 上海市、深圳市城鎮(zhèn)化水平最高，人口密度超過3 000人/平方公里。整體而言，中國西北地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平明顯低于東南地區(qū)，沿海地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平普遍高于內(nèi)陸地區(qū)。高血壓患病率隨著城鎮(zhèn)化水平的提高而增加，但是差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。糖尿病患病率呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢。飲酒率、超重率和肥胖率在城鎮(zhèn)化水平較低時(shí)呈上升趨勢，之后經(jīng)歷下降過程，拐點(diǎn)數(shù)值分別依次是737、1 186、1 353人/平方公里;而人群吸煙率經(jīng)歷先下降后上升的變化，拐點(diǎn)為1 029人/平方公里。結(jié)論： 不同城鎮(zhèn)化水平對慢性病患病率、健康相關(guān)行為及超重、肥胖的影響不同。城鎮(zhèn)化水平較低時(shí)可能對健康產(chǎn)生負(fù)向影響，而較高水平時(shí)可能由于衛(wèi)生服務(wù)可及性、環(huán)境改善等原因又會(huì)提高居民的健康狀況。決策者在城鎮(zhèn)化水平的不同時(shí)期要側(cè)重關(guān)注居民的不同健康問題，包括環(huán)境污染的影響、衛(wèi)生資源配置、衛(wèi)生服務(wù)可及性等,盡量減少或者避免城鎮(zhèn)化對慢性病的負(fù)面影響，以應(yīng)對慢性病帶來的威脅。

[關(guān)鍵詞]都市化；慢性?。唤】抵R，態(tài)度，實(shí)踐；中國

改革開放以來，中國的城鎮(zhèn)化水平從1978年的18%迅速增加到2011年的51%[1]，如此迅速的城鎮(zhèn)化進(jìn)程，讓中國實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟(jì)增長，但同時(shí)一系列的社會(huì)問題接踵而至。對于健康而言，城市地區(qū)擁有較為完備的衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施，民眾受教育水平較高，衛(wèi)生服務(wù)可及性較好，這是促進(jìn)健康水平提升的積極因素[2-3]。然而，在城鎮(zhèn)化推進(jìn)過程中，居住環(huán)境惡化、生活方式改變(如高鹽飲食、體力勞動(dòng)減少等)、精神壓力增大等負(fù)面因素隨之而來[4-5]，給人們的健康、尤其是慢性病方面帶來很高的風(fēng)險(xiǎn)[6]。本研究分析了中國城鎮(zhèn)化水平與慢性病的關(guān)系，探討應(yīng)對城鎮(zhèn)化給慢性病帶來威脅的策略。

1資料與方法

1.1數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)中國社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心“中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(ChinaHealthandRetirementLongitudinalStudy,CHARLS)”2011年數(shù)據(jù)。利用多階段抽樣方法，地區(qū)覆蓋150個(gè)區(qū)縣和450個(gè)村級單位，通過地圖繪制、抽樣復(fù)核等方法保證其調(diào)查質(zhì)量，具有全國代表性。調(diào)查對象是中國45歲以上居民及其配偶，最終樣本量為17 000多人，調(diào)查設(shè)計(jì)和問卷的相關(guān)信息已有文獻(xiàn)詳細(xì)說明[7]。此處利用基本信息模塊中的年齡、性別、婚姻狀況、受教育程度等，健康狀況和功能模塊中的患病情況，體檢模塊中的身高和體重指標(biāo)。

本研究關(guān)注高血壓、糖尿病兩種慢性病及其危險(xiǎn)因素吸煙和飲酒[8-9]，同時(shí)關(guān)注超重和肥胖情況，以身體質(zhì)量指數(shù)(bodymassindex,BMI)作為評價(jià)指標(biāo)。

對于城鎮(zhèn)化水平，相關(guān)文獻(xiàn)中有利用人口密度、城鎮(zhèn)地區(qū)人口比例、教育水平、衛(wèi)生資源配置情況等代表城鎮(zhèn)化水平[10-12]，此處利用當(dāng)?shù)氐娜丝诿芏?常駐人口與地區(qū)面積的比值)作為城鎮(zhèn)化水平的代理變量。常駐人口數(shù)據(jù)采用2011年公布的第六次全國人口普查數(shù)據(jù)，地區(qū)面積利用地理信息系統(tǒng)(geo-informationsystem,GIS)方法進(jìn)行計(jì)算。

1.2數(shù)據(jù)分析

整個(gè)分析過程用STATA/SE12.0軟件進(jìn)行操作。采用Logistic模型進(jìn)行回歸分析，公式如下：

Y=α0+β1U_level+β2U_level2+φX,

其中，Y為因變量，U_level代表不同的城鎮(zhèn)化水平，U_level2表示城鎮(zhèn)化水平的平方值，加入平方項(xiàng)的目的是探究是否存在影響拐點(diǎn)。X代表受訪者基本信息，包括受訪者教育水平、婚姻狀況、年齡、性別、患有慢性病的種類數(shù)，同時(shí)在回歸過程中采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤(家庭層面)。部分自變量和因變量的解釋說明如表1所示，特別地，對于BMI采用多水平Logistic回歸模型，分別將肥胖和超重進(jìn)行比較分析。

NCD,non-communicabledisease;BMI,bodymassindex.

經(jīng)推算可知，U_level對因變量Y的影響拐點(diǎn)近似等于β1/(-2β2)。根據(jù)β1和β2的符號不同，又將影響變化分為4類：

如果β1<0, β2>0，那么城鎮(zhèn)化水平對Y的影響先負(fù)向后正向；

如果β1>0, β2<0，那么城鎮(zhèn)化水平對Y的影響先正向后負(fù)向；

如果β1>0, β2>0，那么城鎮(zhèn)化水平對Y的影響正向；

如果β1<0, β2<0，那么城鎮(zhèn)化水平對Y的影響負(fù)向。

此外，回歸前利用STATA/SE12.0中的WINSOR2命令對城鎮(zhèn)化水平和BMI進(jìn)行縮尾處理，將小于1%和大于99%分位的數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失處理，以得到更穩(wěn)健的結(jié)果。

2結(jié)果

2.1中國2011年城鎮(zhèn)化水平的地區(qū)分布

中國2011年城鎮(zhèn)化水平分布情況如圖1。中國西北地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平明顯低于東南地區(qū)，沿海地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平普遍高于內(nèi)陸地區(qū)。北京市、河南省鄭州市、江蘇省蘇州市、浙江省嘉興市、上海市、廣東省廣州市和深圳市等地的城鎮(zhèn)化水平在1 000人/平方公里以上，其中深圳和上海高于中國其他地區(qū)，人口密度已經(jīng)超過3 000人/平方公里;而在城鎮(zhèn)化水平較低的地區(qū)中，四川省成都市、吉林省吉林市、新疆維吾爾自治區(qū)烏魯木齊市等城市的城鎮(zhèn)化水平明顯高于周邊地區(qū)，以四川省為例，涼山彝族自治州、甘孜藏族自治州、綿陽市等地人口密度不到300人/平方公里，兩個(gè)自治州更是小于100人/平方公里，但成都市的城鎮(zhèn)化水平數(shù)值為1 146人/平方公里，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于周邊其他城市。

Data of Hong Kong, Macao and Taiwan is treated as zero(unit: people/km2).圖1　中國不同地區(qū)城鎮(zhèn)化分布(2011年)示意圖Figure 1　Sketch map of the distribution of China’s urbanization (2011)

2.2城鎮(zhèn)化水平與慢性病及健康相關(guān)行為的關(guān)系

城鎮(zhèn)化水平與慢性病及健康相關(guān)行為的關(guān)系如表2所示。可以看出，隨著城鎮(zhèn)化水平的提高，高血壓的患病率在增加但差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，而糖尿病的患病率最初是升高趨勢，城鎮(zhèn)化水平達(dá)到1 883人/平方公里之后開始下降。

吸煙和飲酒率與城鎮(zhèn)化水平的關(guān)系趨勢相反，當(dāng)城鎮(zhèn)化水平升高，人群中吸煙率先下降后上升(拐點(diǎn)是1 029人/平方公里)，飲酒率在700人/平方公里的城鎮(zhèn)化水平之前是上升趨勢，之后經(jīng)歷下降過程。肥胖和超重二類人群的比例變化趨勢均是先上升后下降，拐點(diǎn)均略高于1 000人/平方公里。

高血壓和糖尿病的患病率隨著受教育水平的增加而升高，肥胖和超重的比例也有同樣趨勢。吸煙率在本科及以上學(xué)歷的人群中較小，而飲酒率隨著受教育水平的變化無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。年齡分布上，高血壓、糖尿病的患病率在高年齡組的人群中較高。同時(shí)，男性的慢性病患病率和肥胖或超重率均低于女性，但是吸煙和飲酒率高于女性。此外，與患有1種或2種慢性病的人群相比，患有多種慢性病的人群中的吸煙和飲酒率較低。

3討論

3.1城鎮(zhèn)化水平對慢性病和健康相關(guān)行為影響的方式

從城鎮(zhèn)化水平的地區(qū)分布看，中國東南地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平明顯高于西北地區(qū)。從回歸結(jié)果看，不同慢性病的患病率和健康相關(guān)行為隨著城鎮(zhèn)化水平的提高有不同趨勢，而且存在拐點(diǎn)。糖尿病患病率、飲酒率、肥胖率和超重率的趨勢均是先上升后下降，高血壓患病率的上升趨勢不明顯，吸煙率呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢。

有文獻(xiàn)研究顯示，城鎮(zhèn)化的發(fā)展對居民的健康促進(jìn)作用大于不利影響[2, 13]，如人均預(yù)期壽命增加、新生兒死亡率降低等；也有研究結(jié)果表明城鎮(zhèn)化對健康和健康相關(guān)行為的負(fù)面作用占主導(dǎo)地位[4-5, 14-15]，包括慢性病風(fēng)險(xiǎn)增加，肥胖、吸煙和酗酒比例的升高等，但均是單一的結(jié)果。從本研究結(jié)果中可以看出，城鎮(zhèn)化的發(fā)展對于健康和健康相關(guān)行為來說并非簡單的積極或消極因素，而是危險(xiǎn)因素和保護(hù)因素共存，城鎮(zhèn)化既能解決一些健康問題，卻又使一些問題變得“更糟糕”[16]。

3.2復(fù)雜關(guān)聯(lián)的可能原因分析

城鎮(zhèn)化發(fā)展初期，決策者優(yōu)先考慮的是經(jīng)濟(jì)發(fā)展，與此同時(shí)伴隨著環(huán)境污染、居民飲食結(jié)構(gòu)和生活方式的改變[5, 17]。本研究發(fā)現(xiàn)慢性病的危險(xiǎn)因素(包括飲酒率、超重率、肥胖率)在城鎮(zhèn)化初期均為上升趨勢，與以往的研究結(jié)果較一致[5, 17]。

表2　慢性病和健康相關(guān)行為的回歸結(jié)果

Robuststandarderrorsinparentheses; * P<0.1; △ P<0.01; # P<0.05.

在城鎮(zhèn)化水平較高的地區(qū)，糖尿病的患病率、飲酒率及肥胖/超重率的變化有相同趨勢，雖然他們的拐點(diǎn)并不相同，但是從整體上看，均經(jīng)歷了下降過程。換言之，雖然城鎮(zhèn)化在初期對健康的影響是不利的，但是后期對降低慢性病患病率及改善健康相關(guān)行為起到了積極的促進(jìn)作用，可能的原因是當(dāng)城鎮(zhèn)化發(fā)展到一定程度，地區(qū)衛(wèi)生服務(wù)的可及性增加減緩了慢病的發(fā)生發(fā)展[3]，而且居民整體教育水平和健康意識的提高也是促進(jìn)健康的有利條件[18]。此外，健康水平及其公平性和社會(huì)決定因素密切相關(guān)[19]。研究發(fā)現(xiàn)，中國城鎮(zhèn)化程度較高的地區(qū)，衛(wèi)生服務(wù)的公平性相對較好[20-21]，對健康的促進(jìn)作用優(yōu)于較落后的地區(qū)，因此慢性病患病率低于城鎮(zhèn)化程度較低的地區(qū)。但是從吸煙率來看，吸煙人數(shù)的比例在城鎮(zhèn)化過程中的變化趨勢是先下降后上升，可能由于中國吸煙人數(shù)的比例一直處于上升趨勢[22-23]，吸煙是個(gè)人的固有習(xí)慣，即使所在環(huán)境發(fā)生變化(如流動(dòng)人口進(jìn)入城市)，吸煙習(xí)慣也難以發(fā)生變化，而且城鎮(zhèn)化水平高的地區(qū)，人們的工作、生活壓力較大，抽煙是主要的緩解方式之一。以上兩個(gè)因素可能對居民吸煙率的影響較大，因此城鎮(zhèn)化水平較高的地區(qū)人群吸煙率也較高。

此外，還可以看出，吸煙和飲酒率在受教育水平較高的人群中較低。較高教育水平的人群相對更容易獲得健康相關(guān)知識并加以利用來改善自身健康[18]，也更容易認(rèn)識到吸煙和飲酒的不利影響，故其健康相關(guān)行為好于受教育水平較低的人群。城鎮(zhèn)化有助于提升民眾的受教育水平，這也是城鎮(zhèn)化對健康有利的一面。

3.3在不同城鎮(zhèn)化水平時(shí)期決策者需要關(guān)注的問題

上述的分析結(jié)果提示，決策者在規(guī)劃地區(qū)發(fā)展的同時(shí)，要關(guān)注城鎮(zhèn)化水平和慢性病關(guān)系拐點(diǎn)的存在，盡量減少或者避免城鎮(zhèn)化對慢性病的負(fù)面影響，以應(yīng)對慢性病帶來的威脅。在初期階段需要重視進(jìn)程中的一系列環(huán)境和健康相關(guān)行為變化等問題，如對哮喘、慢性肺部疾病、心腦血管疾病及惡性腫瘤的關(guān)注，對于飲酒、吸煙、低體力勞動(dòng)、高鹽高脂肪飲食方式等慢性病危險(xiǎn)因素的宣傳教育和干預(yù)。不同城鎮(zhèn)化水平地區(qū)的醫(yī)療資源往往配置不均衡[24]，城鎮(zhèn)化初期政府應(yīng)該重視居民衛(wèi)生服務(wù)利用的可及性。在城鎮(zhèn)化后期，雖然城鎮(zhèn)化對健康的影響可能為正向，決策者仍需繼續(xù)關(guān)注地區(qū)層面的健康教育和衛(wèi)生服務(wù)利用，同時(shí)提高醫(yī)療資源的利用效率，包括醫(yī)療資源整合、利用分級診療提高慢性病患者的衛(wèi)生服務(wù)利用等。

3.4研究不足之處

本研究對城鎮(zhèn)化和慢性病之間的關(guān)系進(jìn)行了初步實(shí)證分析，但是也存在不足之處。由于采用的是橫斷面研究，方程中可能會(huì)遺漏重要變量，無法消除變量內(nèi)生性問題，從而系數(shù)估計(jì)可能出現(xiàn)偏誤。在之后的相關(guān)研究中會(huì)利用面板數(shù)據(jù)作進(jìn)一步分析，觀測城鎮(zhèn)化水平隨時(shí)間的變化對慢性病造成的影響，從而減弱或消除橫斷面數(shù)據(jù)的劣勢，同時(shí)擴(kuò)大慢性病的種類(包括呼吸系統(tǒng)疾病和惡性腫瘤等)，并嘗試通過多方面因素來構(gòu)建新的綜合指標(biāo)代表城鎮(zhèn)化水平，以期深入研究二者的關(guān)系。

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(2016-02-19 收稿)

(本文編輯：劉淑萍)

Association analysis between urbanization and non-communicable diseases and health-related behavior

LIU Guo-feng1, SUN Mei-ping1, WANG Zhi-yong2, JIAN Wei-yan1△

(1．DepartmentofHealthPolicyandManagement,PekingUniversitySchoolofPublicHealth,Beijing100191,China; 2.TheInstituteofPopulationandLaborEconomics,ChineseAcademyofSocialSciences,Beijing100028，China)

ABSTRACTObjective： To explore the association between different urbanization levels and non-communicable diseases (NCDs) in China and provide suggestions on designing relevant health policies in the urbanization process. Methods: We obtained health-related data from China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) 2011. This study used multistage sampling in design stage and covered 150 districts/counties, representative at the levels of the country. Geo-information system (GIS) method was used to get district areas data, and in combination with the Sixth National Census population data, we computed the population density which was regarded as the proxy variable of urbanization level in every city. The Logistic model was used to explore the effect of urbanization level on hypertension, diabetes, smoking, drinking, overweight and obesity. Results: Compared with other cities in China, Shanghai and Shenzhen, with the population density of more than 3 000 people per km2, were the cities with highest urbanization level. From the map of urbanization distribution across China, it was found that the urbanization levels of the northwestern districts were lower than those of the southeastern and coastal districts. The hypertension rate increased with the development of urbanization but there was no statistical significance. The proportion of patients with diabetes went up first and then saw a decrease trend in the process of urbanization. Drinking rate, overweight rate and obesity rate had similar trends, falling to their lowest point when urbanization level equaled 737,1 186 and 1 353 people per km2 respectively and then ex-perienced upward trends. By contrast, smoking rate declined first and then went up (the turning point was 1 029 people per km2). Conclusion: Different urbanization levels have different effects on NCDs, health-related behavior, overweight and obesity. Low urbanization level may create negative impact on health while high level can pose positive effect and increase people’s health condition possibly due to the improvement of health care accessibility and the quality of living environment. Policy-makers should specially focus on different residents’health problems in different periods of urbanization, such as the impact of environmental pollution, health resources’ allocation and accessibility of health services. It is necessary to reduce or avoid the negative effect of urbanization on NCDs during the local development process to face the NCDs’ threat.

KEY WORDSUrbanization; Chronic disease; Health knowledge, attitudes, practice; China

Corresponding author△’s e-mail, jianweiyan@bjmu.edu.cn

[中圖分類號]R19

[文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A

[文章編號]1671-167X(2016)03-0478-05

doi:10.3969/j.issn.1671-167X.2016.03.018

網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間：2016-5-1213：25：34網(wǎng)絡(luò)出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/11.4691.R.20160512.1325.012.html