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        2010—2015年我國31個省市區(qū)人口預期壽命差異及影響因素研究

        2020-03-27 16:35:36張榕芳
        現(xiàn)代營銷·理論 2020年1期
        關(guān)鍵詞:因素影響研究

        張榕芳

        摘要:本文基于六普和1%全國人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù),對我國東中西部人口預期壽命分布及其影響因素進行研究。首先,文章分析了我國不同區(qū)域預期壽命分布與變化特點,然后,選取影響因素指標,通過斯皮爾曼相關(guān)系分析法,分析不同區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展因素與預期壽命的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)我國東、中、西部不同區(qū)域、社會經(jīng)濟發(fā)展不同階段,人口預期壽命影響因素存在顯著差異,東部地區(qū)人口預期壽命相關(guān)系數(shù)最大因素以社會經(jīng)濟發(fā)展及醫(yī)療資源配置為主。中部地區(qū)生活垃圾無害化處理率、二氧化硫排放量與人口預期壽命相關(guān)性最強。對西部地區(qū)來說,與預期壽命相關(guān)系數(shù)最大的2010年到2015年由科教因素變?yōu)樯鷳B(tài)環(huán)境治理因素。

        關(guān)鍵詞:預期壽命;影響因素

        健康是人類發(fā)展的主題。人口預期壽命(life expectancy)又稱“期望壽命”,是對人的生命一種有根據(jù)預測。具體指在當前年份,一批人出生以后平均每人所能存活的年數(shù),可以綜合評估各個年齡段的死亡率水平。[1] 通過對預期壽命進行分析,可以衡量出該地區(qū)人們的健康水平。[2] 同時,一個地區(qū)人口預期壽命的變化,其法定勞動年齡也會隨之變化[3],可見人口預期壽命的變化會影響人力資源、社會保障政策和醫(yī)療服務(wù)規(guī)劃的制定。[4] 因此,人口平均預期壽影響因素研究受到社會各界的關(guān)注。

        一、研究綜述

        國內(nèi)外很早就開始對人口預期壽命影響因素進行研究。20世紀70年代,Samuel Preston 通過研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長對于人口預期壽命提高具有正的非線性效應(yīng),該研究成果后被稱為“普雷斯頓曲線”。[5] Renton A 通過使研究發(fā)現(xiàn)對于發(fā)展中國家,與技術(shù)進步相社會經(jīng)濟發(fā)展比醫(yī)療技術(shù)手段進步對于提高人口預期壽命更為重要。[6] Meara, E. R.等人通過研究發(fā)現(xiàn)受教育水平差距會加大使人口預期壽命差距。[7] Leon 研究了不同時期歐洲人口預期壽命的影響因素,發(fā)現(xiàn)醫(yī)療水平、生活方式、飲食習慣尤其是吸煙與飲酒對于不同性別人口預期壽命影響。[8] 除了以上選取多種因素分析外,另有部分學者側(cè)重于研究某些因素對于預期壽命影響的作用大小及原因進行分析,并提出相應(yīng)政策建議。如齊亞強, 李琳認為經(jīng)濟發(fā)展水平和增長速度、收入不平等程度以及教育和衛(wèi)生基礎(chǔ)資源狀況是導致不同地區(qū)人口預期壽命差異的重要影響因素。[9]上述研究表明各國預期壽命隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高而增加,同時在不同時間段不同的國家、民族、地區(qū)預期壽命影響因素存在較大差異。

        二、我國2010——2015年間預期壽命的空間分布

        根據(jù)數(shù)據(jù)顯示,2010年中國各省市區(qū)預期壽命最大與最小兩個地區(qū)相差12.09歲,且這一差距到2015年擴大到14.55歲。同時對2010年、2015年全國各省市區(qū)人口預期壽命離散程度進行測量,可以得出2010年我國各省市區(qū)人口預期壽命方差為7.55,2015年我國各省市區(qū)人口預期壽命方差為8.77,全國人口預期壽命差異性加大。

        為進一步分析我國地域間人口預期壽命差異性,按照地理位置將全國31個省市區(qū)分成東中西三個區(qū)域,分別計算2010年及2015各地區(qū)人口預期壽命算術(shù)平均值,結(jié)果顯示,2010年與2015年人口期望壽命算數(shù)平均值降序排列順序相同,依次為東部、中部、西部。從增長量分析,東部地區(qū)人口預期壽命平均增長量為1.52歲,中部地區(qū)平均增長量為1.03歲,西部地區(qū)增長量為1.48歲。表明東部與中部地區(qū)人口預期壽命差距增大,中部西部人口預期壽命差異性減小。

        三、預期壽命影響因素分析

        1.變量與數(shù)據(jù)選擇:

        通過對文獻的分析總結(jié),我們可知人口預期壽命的影響因素是多方面的。具體的外部環(huán)境因素及對應(yīng)的指標說明如下:

        (1)社會經(jīng)濟發(fā)展:聯(lián)合國開發(fā)計劃署的研究表明國家的經(jīng)濟發(fā)展水平和人口預期壽命有著很強的相關(guān)性,本文選取人均GDP、城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)村居民消費水平、城鎮(zhèn)居民消費水平來反映地區(qū)的社會經(jīng)濟發(fā)展狀況。

        (2)醫(yī)療資源配置:醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展可以改善居民健康水平,降低各年齡段死亡率,從而延長人口期望壽命。本文采用每萬人擁有衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、每萬人擁有醫(yī)療機構(gòu)床位數(shù)、每萬人擁有執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)(人)來反映當醫(yī)療資源配置情況。

        (3)生態(tài)環(huán)境與治理:人們生活所在的生態(tài)環(huán)境會對人體健康產(chǎn)生直接影響,從而間接相應(yīng)人口預期壽命,本文選取二氧化硫排放量、生活垃圾無害化處理率(%)及環(huán)境污染治理投資總額來作為反映生態(tài)環(huán)境與治理的對應(yīng)指標。

        (4)生活居住條件:人們生活的居住條件包含擁擠程度、公共資源配置等對生活方式產(chǎn)生影響,生活質(zhì)量提高與人口預期壽命增長息息相關(guān)。本文選擇了城市人口密度、人均日生活用水量、人均公園綠地面積作為人們的生活質(zhì)量水平對應(yīng)指標。

        (5)科教發(fā)展:教育的發(fā)展可以提高人們的素質(zhì),本文選用每萬人口高等學校平均在校生數(shù)評估教育與科學發(fā)展狀況,反映科教發(fā)展水平。

        綜合以上分析情況,將各個影響因素所對應(yīng)的指標進行整理,見表2

        2.分析方法:

        本部分關(guān)于預期壽命與各影響因素的相關(guān)性分析用相關(guān)系數(shù)來衡量。本文中針對各地區(qū)變量屬于非連續(xù)數(shù)據(jù),利用spearman相關(guān)系數(shù)進行比較。

        相關(guān)系數(shù)又稱線性相關(guān)系數(shù),它是衡量變量之間線性相關(guān)程度的指標。相關(guān)系數(shù)一般用r表示,一般情況下r的絕對值越大,相關(guān)程度越高。相關(guān)系數(shù)與相關(guān)程度關(guān)系見表3

        3.變量與全國東中西部省市區(qū)預期壽命相關(guān)性

        由于我國土地疆域遼闊,人口預期壽命差異較大,為進一步分析我國地域間人口預期壽命差異性,按照地理位置將全國31個省市自治區(qū)分成東中西三個區(qū)域。相關(guān)性運算結(jié)果如下:

        從表中可以看出,對于不同的區(qū)域,選取影響指標與預期壽命相關(guān)系數(shù)差異較大??傮w上,所選因素與所對應(yīng)地區(qū)預期壽命相關(guān)系數(shù)東部最高,西部地區(qū)居中,中部地區(qū)最小。其中中部地區(qū)影響因素最少的原因可能是中部地區(qū)數(shù)據(jù)過少。東部地區(qū)人口預期壽命相關(guān)系數(shù)最大因素以社會經(jīng)濟發(fā)展及醫(yī)療資源配置為主。中部地區(qū)生活垃圾無害化處理率、二氧化硫排放量與人口預期壽命相關(guān)性最強。對西部地區(qū)來說,與預期壽命相關(guān)系數(shù)最大的2010年到2015年由科教因素變?yōu)樯鷳B(tài)環(huán)境治理因素。

        四、結(jié)論

        2010年到2015年間,我國31個省市自治區(qū)東、中、西部省際人口預期壽命差異性擴大。同時,我國人口預期壽命與社會經(jīng)濟發(fā)展、醫(yī)療資源配置、生態(tài)環(huán)境治理、科學教育發(fā)展呈顯著相關(guān)性。在東、中、西部不同區(qū)域、社會經(jīng)濟發(fā)展不同階段,人口預期壽命影響因素存在顯著差異。

        參考文獻:

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        王曉軍,趙明.壽命延長與延遲退休:國際比較與我國實證[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2015,32(03):111-128.

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        Renton A , Wall M , Lintott J . Economic growth and decline in mortality in developing countries: An analysis of the World Bank development datasets[J]. Public Health, 2012, 126(7).

        Meara E R , Richards S , Cutler D M . The Gap Gets Bigger: Changes In Mortality And Life Expectancy, By Education, 1981-2000[J]. Health Affairs, 2008, 27(2):350-360.

        Leon, D. A. Trends in European life expectancy: a salutary view[J]. International Journal of Epidemiology, 40(2):271-277.

        齊亞強,李琳.中國預期壽命變動的地區(qū)差異及其社會經(jīng)濟影響因素:1981—2010[J].中國衛(wèi)生政策研究, 2018, 11(08):33-39.

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