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

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，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：

France Meslé， Jacques Vallin and Zoe Andreyev. Mortality in Europe： The Divergence between East and West[J]. Population （English Edition， 2002-）， 57（1）：157-197.

Denny V?ger?. The East–West Health Divide in Europe： Growing and Shifting Eastwards[J]. European Review， 2010， 18（1）：23-34.

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.

張翔， 宋寒冰， 吳博文. 收入、預期壽命和社會養(yǎng)老保險收入再分配效應[J]. 統(tǒng)計研究， 2019， 36（03）：80-89.

Samuel H. Preston. The Changing Relation between Mortality and Level of Economic Development[J]. Bulletin of the World Health Organization， 29（2）：231-248.

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.