多年来，我国经济实现了快速发展，在很多领域都取得了重大成就，与之而来的则是很严重的污染以及工作强度太大等问题，而这些问题对人们的身心健康都造成了重要的影响。健康是一项基本人权。健康以及健康平等应该成为所有国家关注的重点问题。然而，社会公民的健康状况在全国范围内存在着广泛而严重的不平衡，促进和保障社会公民的健康状况，有利于社会与经济的可持续发展，从而提高人们的生活质量。因此，健康和健康的空间分布应该受到人们更多的关注，政府的重要社会目标之一应该是减少全国各地人民之间的健康差异，促进健康平等，使全体公民享有良好的健康水平。因此，对于我国人口健康的深入研究就显得尤为重要，但是目前对于我国居民健康状况空间分布格局的探索研究较少，且对影响因素的探索也主要是用最小二乘法。然而，如果健康状况的分布存在着空间自相关性，采用传统的 OLS统计分析方法则会影响统计结果。因此，本研究收集2002年至2015年我国各省就诊量的数据，分析中国各省域健康的空间分布状况，并利用2015年数据应用空间OLS回归模型分析其相关社会经济影响因素，以期为制定相关政策提供参考依据。

朴素是真的高贵，你穿戴齐整的时候当然是好看，但那好看是寻常的，人人都认得的，素服时的眉，有我独到的领略。

一、国内外相关研究综述

加拿大联邦政府以及地方人口健康咨询委员会在1997年对人口健康定义作了阐述，他们认为，人口健康受到诸如社会、经济物理环境、人类生物学以及卫生服务等多因素的影响，它是以健康状况这一指标来评估人口整体的健康的。相关研究表明，约 50%的人的疾病与生活方式和行为有关；20%与环境因素有关，包括生活环境和社会环境；20%与遗传因素等生物因素有关；10%与健康服务的缺陷有关[1]。尤其是随着近年来我国经济的发展，环境遭受到了很大的污染，一些研究通过构建 PM2.5等污染性指标，探讨了环境污染所带来的健康风险的空间分布，以及对居民行为选择、流动人口、贫困人口等空间分布的影响（傅崇辉等，2014；曾贤刚等，2015；许瀛等，2015；魏巍贤等，2017）[2-5]。因此，为了实现人口的全面健康和各地区之间的平等，在医疗方面进行预防和治疗的同时，也要关注环境和社会方面的问题。

对于我国人口健康的空间分布不平衡问题，也有部分文献对此问题做了相关方面的探讨。卢若艳，洪志斌，李跃平（2017）[6]使用 2010第六次人口普查数据研究了我国大陆地区老年人健康的空间分布以及影响因素问题，结果显示，我国老年人健康存在着显著的全局自相关以及局部自相关。老年人健康平均分均高(高－高型)的热点区域为江苏、浙江和福建及自身及周边地区，并且不同地区的GDP以及医疗机构数是影响老年人健康状况最主要的影响因素。杨振，刘会敏，王晓霞（2017）[7]使用近三次人口普查数据对我国省际层面的人口健康分布进行分析，结果发现，人均的预期寿命存在着明显的地域差异：西部最低、中部次之、东部最高。人均预期寿命在整体上表现出一定的空间凝集倾向，但是这种倾向随着时间的推移而有所弱化。苏建婷等（2009）[8]针对北京地区人口的健康不均衡的问题进行了相关探索，他们认为，北京地区人口的健康公平性总体上来说是比较好的，但是也存在一些健康差异，这种差异在城乡之间、流动人口和当地人口以及社会不同经济水平之间更加明显。解垩（2009）[9]通过研究健康与收入水平及医疗服务的利用平等性进行研究，发现与农村地区相比，城市健康不平等的程度更高，并且未来这种现象会变得更加严重。邓曲恒（2010）[10]通过研究影响中国城镇居民的健康不平等的相关因素，发现对这种健康不平等有显著影响的因素包括年龄结构、收入、性别、教育等。杜本峰，王旋（2013）[11]认为老年人的健康水平在不同的地区呈现出非常明显的差异，我国中部和东部地区老年人的健康状况相对较好。

作为与教育同等重要的一种人力资本形式，健康一直被认为是决定各国经济增长和经济水平差异的一个重要因素。从经济学视角来看，一方面，健康投资是一种对人力资本的投资，这种投资可以提高人们的健康水平、提升人们的业务处理能力、延长人们的寿命、提高工作的质量，进而也会增加人们的经济收入。另一方面，通过健康经济带来的社会效益以及经济效益，能够改善社会上一些长期处于失业状态人的现状，增加他们的收入，缓解他们对于社会阶层的焦虑心态，从而减少社会管理成本，降低社会的犯罪率。这些社会效应的改变，也会改善我们社会生活环境的稳定性，从而间接促进了经济的健康发展[12-13]。有关研究发现，工业污染能够阻碍经济的增长，而经济增长能够有效促进人口的健康，因此，工业污染会减少人们的健康程度。人口健康程度对经济的促进效果并不明显，但是受教育状况却能显著地促进经济的增长，但是却不能直接影响人口的健康状况[14]。

到底给孩子看什么书？我像所有家长一样迷茫。给她买过成套的绘本，她扫了一遍，就置之不理：“这都是小毛毛看的。”假期的短暂无聊里，实在找不到童书，她居然从我书架上找了一本《吸血鬼女王》。我分析来分析去，估计她以为名叫“女王”的书和“XX公主”一样，都是童话故事。

二、研究设计与数据介绍

（一）研究方法

第三，GPS技术。GPS技术的优势是精准、快捷、高效，有效工作范围甚至可以达到半径30千米，为了使信号稳定不受高耸建筑的影响，可以在接收站与测量点之间设置中继站，使数据结果更为准确。测量流程为接受设备将获取到的数据信息传送到流动站，流动站再利用OTF算法计算数据信息，确定坐标点的具体位置。

全局空间自相关指标用于探测整个研究区域的空间模式，即使用单一的值来反映该区域的自相关程度。全局自相关可以衡量区域之间整体上的空间关联和空间差异程度。本文使用全局Moran’s I指数来度量空间自相关。全局Moran’s I指数反映的是空间邻接或邻近的区域单元属性值得相似程度，其计算公式如下：

 

通过计量结果可以发现，校正可决系数R2为0.863，该模型表达了大约 86.3%的人均就诊量的情况。总的来说，若Vif的值大于7.5，则与之相关联的解释变量应该逐一从回归模型删除。利用本文数据所得到 VIF的值来看，该模型没有冗余的解释变量。模型联合F统计量在95%的置信水平下显著，说明整个模型非常显著。人均GDP的系数虽然为正，但是较小，在1%的置信水平下通过了检验，说明人均GDP对人均就诊量的影响确实存在，但是较小，说明各地区经济发展状况对其该地的健康状况并没有特别大的影响。性别比对数的系数为6.489，表明男性越多，该地区的人均就诊量越大，说明男性的健康状况不容乐观，应及时给予关注。卫生财政支出对数以及单位面积工业固体废物对数的系数都为负，并且都未通过检验，说明这两项因素并不是主要影响因素。十五岁以上文盲比、单位面积废水排放量对数和每千人拥有医生数都与人均就诊量呈现正向关系，表明环境的污染尤其是水污染会显著影响人们的健康水平，每千人拥有医生数所代表的医疗设施条件会影响人们的就诊状况，即生病了前往医院的频率。

总体而言，大部分论文对健康的研究没有考虑到空间自相关，而且着重研究健康对其他社会经济因素的影响，而没有顾及到健康本身的影响因素。人口健康对经济的发展存在一定的影响，但是经济发展以及其所带来的环境问题也会对人口的健康存在一定的影响，本文重点就健康状况的空间自相关进行分析，探讨包括人均GDP以及环境因素在内的一系列指标对健康的影响。

2.热点分析

[1] Engel G,the need for a new medical model, a challenge for biomediding, since,1977:196.

（二）数据介绍

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三、空间自相关分析

（一）全局空间自相关

以省际为单位计算全局空间自相关Moran’s I指数，我们可以发现，2002—2015年期间，中国大陆内地31个省域单位其经济增长的全局Moran’s I数值都为正，除了2006、2007、2008这三年未在10%的置信水平下通过检验，其他年份Z统计量都在1.96之上，因此均通过了5%水平上的显著性检验，这个结果意味着中国各个省域的人口健康存在着显著的空间自相关，省际地区间的差异确实存在（见图一）。从整体上来说，省际间的差异在2006年之前是在快速缩小的，而在2007年之后至2015年，省际间的差异又在逐渐增大。但是各省人口的健康状况并非表现出完全的随机性，而是表现出相似值之间的空间集聚，即人口健康状况好的省际单位与健康状况相对好的省级单位相邻，人口健康状况差的省际单位与健康状况相对查的省级单位相邻。

（二）热点分析

在分析了健康的全局分布之后，我们进一步研究了这些区域连续十四年的局部自相关分布情况。由于年份较多，我们根据上文所做的Moran’s I指数的变化趋势对年份进行分段，共分成四个，分别为2002年—2006年，2007年—2009年，2010年—2012年，2013年—2015年。我们使用空间热点分析方法来探究健康状况的高水平聚类。所谓“热点”，指的是这些地区不仅是人口健康分布的高值，而且是紧密聚集的，即在老年人的健康状况方面，该地区总体上较全国贫困。通过对四个阶段的热点分析，我们发现“热点地区具有高度的一致性”。2002年—2006年间，东北地区的吉林、河南、山西以及江苏省是在 90%的置信水平下的热点区域，在这一时间段，重庆以及贵州是在 90%置信水平下的冷点区域。山东和北京则是在 95%的置信水平下的热点区域。可以看出，热点区域主要集中在华北平原，冷点区域主要集中在西南地区。在2007—2009年间，相比于上个研究阶段，东北地区热点分布不明显，贵州地区冷点分布不明显。2010年—2012年间，相比于上个研究阶段，热点分布并无太大变化，热点地区出现了略微变化，但是仍然集中在中部地区，安徽成为热点区域，冷点区域并无变化。2013年—2015年间，相比于上个阶段，冷点区域的分布并无变化，热点分布区域有扩张的态势，华中地区的湖北省成为热点区域。整体来说，“热点”区域主要集中在河南，河北，山东，山西，安徽，湖北等中部地区，相对于全国而言，该地区人口的健康状况较差，且呈现出一种集聚趋势，另外整体的相似度也较高。

 

 

四、空间回归分析

尽管上述分析分别从全局和局部两个层面考察了人均就诊量的空间自相关，但并没有解释人均就诊量的影响因素。因此，有必要建立一个空间计量经济模型来探讨人均就诊量的影响因素。我们以人均就诊量为被解释变量，以人均 GDP、性别比对数、卫生财政支出对数、十五岁以上文盲比重、单位面积废水排放量对数、单位面积工业固体废物对数、每千人拥有医生数作为解释变量，构造回归模型。本文使用2015年数据建立回归模型。

其中，n为样本数，xi 和xj分别为第I个地区和第j个地区的人均就诊量，为人均就诊量的平均值，wij为第i个地区和第j个地区的空间权重，wij= 1，则这两个区域邻接，若等于0，则这两个区域不邻接。Moran’s I指数的取值范围一般为[-1，1]，越接近于-1则表示各区域单元间的差异越大或者说是分布越分散，越接近于 1则表示单元间的关系越密切，性质越相似（高值聚集或低值聚集），越接近0则代表单元间不相关，空间分布呈随机状态。

1.空间自相关

 

表1 中国人口健康影响因素空间计量回归模型

  

系数 robust-t VIF人均GDP 0.00002 3.918*** 3.414性别比对数 6.489 4.218*** 1.544卫生财政支出对数 -0.043 -0.203 1.79十五岁以上文盲比重 0.032 2.576*** 1.363单位面积废水排放量对数 0.34 3.2*** 3.81单位面积工业固体废物对数 -0.013 -0.997 2.166每千人拥有医生数 0.51 5.704*** 2.046 R2 0.863 F 27.19

五、结论

本文采用空间计量经济学的相关模型和方法，对2002—2015年间中国大陆内地各省域单位的人口健康状况进行了空间自相关分析，并在此基础上利用2015年的数据对健康状况的影响因素进行了空间回归分析，获得了一系列结果。我国人口的健康状况分布存在着较为明显的空间自相关，从2006年—2015年，不同省市人口的健康状况存在显著差异，且各省市之间的差距呈现出逐年增大的趋势。除此之外，我国华北地区以及华中部分地区几个省份人口的人均就诊量呈现出高值集聚的现象，表明这些地区的健康状况相对较差。经济的发展水平（以人均GDP来表示）对健康的影响程度较小，一方面经济的快速发展对人们体力，脑力的消耗以及过大生存压力的存在对健康所造成负面影响，另一方面，经济的快速发展，经济状况的好转使得人们的生活质量得到了较大的提升会对健康产生正面影响，二者相互抵消，使得经济发展这一指标对健康的影响没有特别明显。性别比对健康状况的影响效果最大，由于男性承担着高于女性的家庭和工作压力，并且生活方式不规律，不注重自己的健康，健康状况堪忧。医疗条件（以每千人拥有的医生数来表示）对健康状况的影响相对也较大，医疗设施越好，人们越倾向于去医院治病。环境的恶化尤其是废水的排放对健康有着直接的负面影响。因此，不同地区应该根据本地的实际情况制定符合当地现状的政策，致力于发展环保型企业，将污水制止在源头。

参考文献：

本文在探索局部自相关时，并未选择局部Moran’s I指数，而是选择了热点分析。局部Moran’s I指数虽然能测定出在空间上的聚类分布，但是无法区分是属性值得高值聚类还是低值聚类。局部G统计量是在广义G统计量的基础上构造出另一个局部空间自相关指标。局部G统计量的有点在于可以区分高值聚类区域和低值聚类区域，分别称为热点和冷点。热点和冷点都是局部空间正相关，是属性值高度相似的区域，这是局部 Moran’s I指数无法区分的。对于具有统计意义的正z分数，Z得分越高，高值（热点）的聚类越紧，Z值越低，低值（冷点）的聚类就越紧密。

在诊室空间设计过程中，设计人员需要设置单人诊室，为患者提供更好的就医体验，保障患者的权益。为了保证诊室空间设计更加合理，设计人员要将诊室内部的各项设备进行统一规划，保证诊室内部环境更加和谐，对患者的情绪起到良好的缓解作用。诊室中也可以悬挂装饰品，营造良好的就医氛围。诊室内部的通风与采光效果要不断加强，定期进行通风，保证室内细菌浓度不断下降。

[2]傅崇辉,王文军,汤健,等. PM2.5健康风险的空间人口分布研究——以深圳为例[J].国软科学,2014(9):78-91.

[3]曾贤刚,谢芳,宗佺.降低 PM2.5健康风险的行为选择及支付意愿——以北京市居民为例[J].中国人口·资源与环境, 2015, 25(1):127-133.

[4]许瀛,叶心怡,郑筱涵,等.降低 PM2.5 健康风险的居民行为选择及其支付意愿研究——以武汉市为例[Z].2015.

[5]魏巍贤,罗庆鹤.京津冀 PM2.5治理的居民支付意愿及行为选择的实证分析[J].统计研究,2017, 34(3):55-64.

数据主要来源于2002—2015年《中国卫生统计年鉴》以及 2002—2015年《中国统计年鉴》。本文使用人均就诊量作为健康状况的指标，按照大多数研究的做法，采用人均GDP来衡量地区的经济发展状况。对于环境污染我们主要利用单位面积废水排放量对数和单位面积工业固体废物对数来衡量废水和废渣。另外，我们以卫生财政支出对数以及每千人医生数来表示各地区的医疗设施状况。对于各省的人口特征，我们以性别比对数来表示男女数，以十五岁以上文盲比来来衡量一个地区的总体文化程度。

[6]卢若艳,洪志斌,李跃平.中国大陆地区老年人健康状况空间分布及社会经济影响因素[J].中国公共卫生,2017, 33(4):544-547.

[7]杨振,刘会敏, 王晓霞. 中国人口健康分布的时空变化与影响因素[J]. 世界地理研究,2017,26(2):161-168.

[8]苏健婷,傅鸿鹏,邓瑛,等.北京地区的健康差异和公平性问题研究[J].中国卫生经济,2009,28(1):61-63.

[9]解垩.与收入相关的健康及医疗服务利用不平等研究[J].经济研究,2009(2):92-105.

本文选择《明清小说研究》发表的论文，作为简要检讨的主要参照。《明清小说研究》是目前惟一主发明清小说兼及其它古代小说研究成果的专业期刊，以“篇不计长短，文不论家门。考证务以翔实见长，论述当以深颖取胜。论难不避，言当有据；评说当新，力戒浮华”(首期《开卷语》)为办刊宗旨，从1985年创办，至2011年第2期已出版整整100期。2001-2011年间共发表论文1058篇(会议综述、书讯、书评等不计)，试按各论文的主要题材内容和论述焦点分类统计如下：

[10]邓曲恒.中国城镇地区的健康不平等及其分解[J].中国社会科学院研究生院学报,2010(5):62-68.

[11]杜本峰,王旋.老年人健康不平等的演化、区域差异与影响因素分析[J].人口研究,2013,37(5):81-90.

质量风险还源于验收方面，物资采购验收工作在整个物资采购管理中非常重要。但是，部分企业未真正重视验收工作，没有严格按照合同以及企业内部制度所规定的内容进行采购审核以及验收，进而引发质量问题以及质量风险。具体来讲，在物资采购的工程中，没有在质量要求方面进行协商与管理，没有采取科学化工作方式对整个采购环节进行合理控制，不仅出现质量的问题，甚至存在数量少的问题，这些都是引发企业物资采购质量风险的主要原因，不利于企业健康稳定的发展。

[12]杜本峰.健康—人力资本—经济效应[J].经济问题, 2005(3):74-76.

[13] Grossman,M. , The Hum an Capita l M o del of theDem and for Health, NBER Wor king PaperSeries[ E B ]. www .nber. org , 1999.

我国城市商业银行在发展的过程中，通过运用不同的竞争策略，从经营和产品的方法、手段、种类等多方面参与市场竞争，将许多资源投入到关注竞争多收的一举一动上，却忽视了自身的目标市场定位，未能作出合乎时宜的自身目标市场定位，同时，市场细分也不够合理，忽略了客户导向的因素，从而被动地跟随着竞争对手。近年来，城市商业银行频频采取应急性竞争应对策略，在自身的市场营销战略和策略上又存在明显不足。

[14]齐良书.经济、环境与人口健康的相互影响:基于我国省区面板数据的实证分析[J].中国人口•资源与环境, 2008,18(6):169-173.