肇慶市老年人口健康水平的人居環(huán)境影響因素*

李宇珅， 劉曄， 黃柏石， 孫志涯

1.中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院，廣東 廣州 510006

2.貴陽(yáng)學(xué)院城鄉(xiāng)規(guī)劃與建筑工程學(xué)院，貴州 貴陽(yáng) 550005

3.廣東省公共安全與災(zāi)害工程技術(shù)研究中心 / 廣東省城市化與地理環(huán)境空間模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州 510006

4.肇慶市統(tǒng)計(jì)局，廣東 肇慶 526040

人口老齡化的加速與環(huán)境社會(huì)資源的需求增長(zhǎng)之間的矛盾，是關(guān)系到區(qū)域和人類可持續(xù)發(fā)展的核心問(wèn)題（林寶，2021）。截至2020 年，中國(guó)60歲以上的老年人口已達(dá)2.64 億，占總?cè)丝诒戎?8.7%，相比2010 年上升了5.44%（國(guó)務(wù)院衛(wèi)健委，2021）。隨著我國(guó)人口老齡化程度不斷加深，目前各地仍普遍存在著居家養(yǎng)老社區(qū)建設(shè)滯后、城鄉(xiāng)養(yǎng)老資源設(shè)施不足、面向老年人口的社會(huì)服務(wù)體系尚未建立等問(wèn)題，營(yíng)造老年宜居環(huán)境已成為刻不容緩的社會(huì)任務(wù)（周素紅等，2020）。世界衛(wèi)生組織提出“健康老齡化”的人類發(fā)展戰(zhàn)略（WHO，2015）。國(guó)務(wù)院衛(wèi)健委等部門近期也聯(lián)合出臺(tái)了《“十四五”健康老齡化規(guī)劃》，指出健康是根本性的民生問(wèn)題，以老年人健康需求為導(dǎo)向，建立綜合連續(xù)、覆蓋城鄉(xiāng)的老年人健康服務(wù)體系（國(guó)務(wù)院衛(wèi)健委，2022）。提升老年人的健康水平和生活質(zhì)量能夠促進(jìn)我國(guó)積極應(yīng)對(duì)深度老齡化的國(guó)情，緩解家庭和社會(huì)的老年撫養(yǎng)壓力，使全社會(huì)各年齡段的居民都從中受益（符建華和曹曉晨，2021）。

世界衛(wèi)生組織已明確指出，個(gè)體的健康受多種因素的綜合影響，包括居住環(huán)境、生活方式、生物學(xué)基礎(chǔ)和衛(wèi)生服務(wù)等（鄭振華和彭希哲，2019）。人居環(huán)境代表了人類聚居生活的空間，涵蓋了自然生態(tài)、建筑環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等多個(gè)要素（吳良鏞，2018）。在各種人居環(huán)境中暴露程度不同，可能導(dǎo)致健康不平等問(wèn)題（丁宏等，2018），環(huán)境暴露導(dǎo)致的健康效應(yīng)會(huì)因時(shí)空效應(yīng)、個(gè)體或群體差異和環(huán)境多因素的混雜效應(yīng)呈現(xiàn)不同特征（周素紅等，2020），老年群體因其活動(dòng)特征和生理弱勢(shì)更易承擔(dān)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)（鄭振華 和 彭希哲，2019）。隨著年齡增長(zhǎng)，老年人的身體機(jī)能和認(rèn)知能力會(huì)出現(xiàn)連續(xù)性衰退。對(duì)于能力下降的老年人，宜老的支持性環(huán)境既能保證老年人維持基本生活能力的功能發(fā)揮，也可以預(yù)防或延緩疾病，動(dòng)態(tài)改善適老化人居環(huán)境對(duì)其健康至關(guān)重要（于一凡和劉旭輝，2021）。

我國(guó)早期的健康地理學(xué)較為關(guān)注存在特殊健康狀況（如傳染病、地區(qū)病）的局部地區(qū)（如癌癥村、長(zhǎng)壽村等），近年學(xué)術(shù)界的關(guān)注焦點(diǎn)開(kāi)始轉(zhuǎn)向了地區(qū)的客觀環(huán)境和物質(zhì)條件差異對(duì)慢性疾病和整體健康水平的影響（高曉路等，2015）。在研究自然生態(tài)環(huán)境與健康的領(lǐng)域，許多研究采用了宏觀空間范圍的養(yǎng)老追蹤調(diào)查、人口普查等數(shù)據(jù)，以揭示城市和鄉(xiāng)村地區(qū)的污染、氣溫、藍(lán)綠空間（水域和綠地）等因素與老年人健康水平之間的聯(lián)系（黃柏石等，2020；潘澤瀚等，2022；Browning & Rigo‐lon，2018；Mitchell & Popham，2008）。特別值得注意的是，空氣污染被認(rèn)為是當(dāng)前全球范圍內(nèi)最普遍存在的人居環(huán)境健康風(fēng)險(xiǎn)之一（Klompmaker et al.，2019）。研究表明，空氣污染會(huì)增加老年人患認(rèn)知功能下降、癌癥等疾病的風(fēng)險(xiǎn)（Fan et al.，2022）。然而，空氣污染、藍(lán)綠空間以及它們對(duì)老年人健康的調(diào)節(jié)作用存在時(shí)空差異，因此關(guān)于地區(qū)環(huán)境暴露對(duì)老年人健康效益的宏觀機(jī)制研究尚不清晰（Schüle et al.，2019）。在城市建成環(huán)境與健康的方面，學(xué)者們關(guān)注后城鎮(zhèn)化時(shí)代的老年宜居社區(qū)的品質(zhì)和老年人的生活福祉，主要研究公共服務(wù)設(shè)施的可達(dá)性和多樣性、交通環(huán)境的安全性、家庭環(huán)境的適老性，以及多維環(huán)境因素對(duì)老年人健康的綜合影響（于一凡和劉旭輝，2021）。在建成環(huán)境要素中，住房條件被多項(xiàng)研究證實(shí)對(duì)老年人健康的影響程度較高（Gu & Ming，2021）。在社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境與健康的領(lǐng)域，學(xué)者們逐漸認(rèn)識(shí)到地區(qū)環(huán)境問(wèn)題背后是社會(huì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的延伸，特別是中小城市正經(jīng)歷工業(yè)化的發(fā)展階段，更有可能在城市發(fā)展效益和生態(tài)環(huán)境保護(hù)之間權(quán)衡取舍，而地區(qū)發(fā)展過(guò)程可能伴隨環(huán)境污染等問(wèn)題危害健康（艾斌，2022）。一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)，中國(guó)的城鎮(zhèn)化快速發(fā)展對(duì)老年人的健康產(chǎn)生積極影響，東、中、西部城市的老年人健康狀況呈現(xiàn)明顯的空間差異（黃柏石等，2020；潘澤瀚等，2022），同時(shí)鄉(xiāng)村地區(qū)老年人的自評(píng)健康狀況通常低于城市老年人（趙雪雁等，2017）。盡管在上述人居環(huán)境因素與健康的研究方面取得了一些進(jìn)展，但其中多數(shù)研究仍然集中在單一環(huán)境暴露要素的影響，如風(fēng)險(xiǎn)要素強(qiáng)調(diào)空氣污染暴露的負(fù)向健康效益；福祉要素強(qiáng)調(diào)綠地等要素對(duì)老年群體健康水平存在影響，忽略了多維度環(huán)境因素相互作用的綜合效應(yīng)（Stephens et al.，2019）。研究多維環(huán)境因素如何影響老年人健康并實(shí)施政策干預(yù)是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)，政策干預(yù)可能包括改善醫(yī)療保健體系、加強(qiáng)生態(tài)居住環(huán)境、提高住房支持條件等，識(shí)別各個(gè)人居環(huán)境因素對(duì)不同城市的特定問(wèn)題和特定人群的影響差異，才能提高地區(qū)的老年人口健康水平。

目前我國(guó)人居環(huán)境對(duì)老年人健康水平的影響研究還存在一些局限：首先，部分研究使用一手調(diào)查數(shù)據(jù)因樣本數(shù)量、空間覆蓋度等原因存在代表性不足的問(wèn)題，導(dǎo)致研究估計(jì)值有偏差。而采用宏觀的二手調(diào)查數(shù)據(jù)較難獲取老年群體的空間地理信息和人居環(huán)境數(shù)據(jù)，因此較多研究遺漏了對(duì)健康影響的環(huán)境變量；其次，盡管有少數(shù)研究使用大樣本的普查數(shù)據(jù)，但該類研究?jī)H在較為宏觀地理尺度上研究省域或者地級(jí)單元，較少在宏觀空間范圍研究微觀地理單元（如鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道尺度）的老年人健康狀況的空間差異及其影響因素；再次，既有研究大多以經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的大型城市為案例地，對(duì)按人口規(guī)模等級(jí)劃定的中小城市關(guān)注不足。我國(guó)中小城市普遍存在產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力不足、生態(tài)環(huán)境脆弱等問(wèn)題，部分城鎮(zhèn)還要承接周邊大城市外移的傳統(tǒng)污染產(chǎn)業(yè)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)之間存在尖銳矛盾。同時(shí)，中小城市勞動(dòng)力大量外遷，老齡化呈現(xiàn)加速態(tài)勢(shì)，老年撫養(yǎng)比普遍低于大城市，社會(huì)養(yǎng)老負(fù)擔(dān)較大，養(yǎng)老資源配套供應(yīng)能力有限（艾斌，2022）。因此深入研究中小城市老年人口的健康水平差異，揭示影響老年人健康的環(huán)境問(wèn)題根源，對(duì)老年宜居環(huán)境的理論和實(shí)施提供科學(xué)依據(jù)。

肇慶市位于珠三角城市群的外圍地區(qū)，城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡，人口老齡化程度卻遠(yuǎn)超珠三角平均水平，是一個(gè)典型已步入老齡化的中等城市，在中小城市中具有代表性。鑒于此，本文選取肇慶為研究案例，基于全國(guó)第七次人口普查數(shù)據(jù)（簡(jiǎn)稱七普），擬回答以下幾個(gè)問(wèn)題：1） 2020 年城、鎮(zhèn)、村的老年人健康水平存在何種人群特征差異？2）鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道尺度上的老年人健康水平存在何種空間格局？3）影響肇慶市老年人健康水平的人居環(huán)境因素有哪些，人居環(huán)境要素在城鄉(xiāng)地區(qū)對(duì)老年人健康水平的影響是否存在異質(zhì)性？多維環(huán)境要素之間對(duì)老年人健康的影響是否存在一些混雜效應(yīng)？本文研究結(jié)果以期為肇慶市健康老齡化的推進(jìn)、老年人健康政策的制定、適老化環(huán)境規(guī)劃的建設(shè)提供參考。

1 研究數(shù)據(jù)和方法

1.1 研究區(qū)概況

肇慶市位于廣東省，地處珠江三角洲西部山地丘陵區(qū)，下轄3個(gè)市轄區(qū)和一個(gè)高新區(qū)、4個(gè)縣，代管四會(huì)市（見(jiàn)圖1）。其中端州區(qū)、鼎湖區(qū)、高要區(qū)、高新區(qū)和四會(huì)市屬于珠三角經(jīng)濟(jì)圈，懷集縣、廣寧縣、封開(kāi)縣和德慶縣位于粵西北山區(qū)，因此形成肇慶“半山半珠”的地理區(qū)位，但肇慶市域?qū)儆诨浉郯拇鬄硡^(qū)的組成部分。截至2020 年，肇慶市共有105 個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道單元，其中城區(qū)街道7個(gè)，常住人口411.36 萬(wàn)人，老年人口占總?cè)丝诘?6.1%，是珠三角城市群中唯一即將進(jìn)入深度老齡化階段的城市（廣東省統(tǒng)計(jì)局，2021）。肇慶市老齡化逐步加深以及與之相伴的養(yǎng)老需求激增將會(huì)給老年宜居環(huán)境建設(shè)帶來(lái)沖擊和挑戰(zhàn)。

圖1 肇慶市行政區(qū)劃圖Fig.1 Administrative map of Zhaoqing

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文人口數(shù)據(jù)來(lái)源于肇慶市統(tǒng)計(jì)局提供的2020 年肇慶市全國(guó)第七次人口普查數(shù)據(jù)，研究區(qū)是105 個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道普查單元（林場(chǎng)和南江工業(yè)園管委會(huì)因功能特殊被排除）。人口普查數(shù)據(jù)按各鄉(xiāng)鎮(zhèn)單元所在的城區(qū)、鎮(zhèn)區(qū)、鄉(xiāng)村3個(gè)分組填報(bào)。城區(qū)是指在市轄區(qū)和不設(shè)區(qū)的市，區(qū)、市政府駐地的實(shí)際建設(shè)連接到的居民委員會(huì)和其他區(qū)域。鎮(zhèn)區(qū)是指在城區(qū)以外的縣人民政府駐地鎮(zhèn)名為城關(guān)鎮(zhèn)，以及其他建制鎮(zhèn)，即政府駐地的實(shí)際建設(shè)連接到的居民委員會(huì)和其他區(qū)域。鄉(xiāng)村是指除去上述城區(qū)和鎮(zhèn)區(qū)以外的區(qū)域。詳情參考《統(tǒng)計(jì)上劃分城鄉(xiāng)的規(guī)定》（https：//www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/200610/t20061018_8666.html）。研究提取的多項(xiàng)人口、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)屬性指標(biāo)都源于普查數(shù)據(jù)，包括老年人口自評(píng)健康、住房條件及社會(huì)經(jīng)濟(jì)背景等。環(huán)境數(shù)據(jù)使用了Google Earth Engine 信息系統(tǒng)平臺(tái)下載的landsat8 柵格數(shù)據(jù) （空間尺度約為1 km×1 km） 計(jì)算代表地區(qū)年均綠量的歸一化植被指數(shù)NDⅤⅠ（normalized difference vegetation index）和水域覆蓋率2 個(gè)指標(biāo)，使用了MAⅠAC 1 km AOD 數(shù)據(jù)集和時(shí)空統(tǒng)計(jì)模型生成PM2.5濃度的指標(biāo)（He et al.，2021）。污染企業(yè)名稱來(lái)源于肇慶生態(tài)環(huán)境局政府信息公開(kāi)平臺(tái)（https：//www.zhaoqing.gov.cn）。POⅠ數(shù)據(jù)從高德地圖獲?。╤ttps：//www.amap.com）。醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)來(lái)源于肇慶市綜合醫(yī)院官方網(wǎng)站。肇慶市行政單元矢量數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心（https：//www.ngcc.cn）。

1.3 研究方法

Tobit 模型是擬合解釋變量和受限被解釋變量關(guān)系的一種斷尾回歸方法（陳強(qiáng)，2015）。因變量采用肇慶市域鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道空間單元內(nèi)健康老年人口數(shù)量占老年人口總數(shù)的比例，以此反映地區(qū)老年人自評(píng)健康水平。該數(shù)據(jù)是連續(xù)變量，取值范圍在0～1之間，但數(shù)據(jù)左右斷尾被壓縮在一個(gè)區(qū)間，普通的OLS 模型無(wú)法反映這種特征，因此選取To‐bit 模型反映因變量是比例的數(shù)據(jù)類別差異，得到解釋變量和被解釋變量之間穩(wěn)健獨(dú)立關(guān)系（黃柏石等，2020）。計(jì)算公式為

式中yi為可觀測(cè)地區(qū)i的健康老年人口比例，為不可觀測(cè)的被解釋變量，α為常數(shù)項(xiàng)，xi為環(huán)境變量在i地區(qū)的觀測(cè)值，βi為待估參數(shù)，εi為擾動(dòng)項(xiàng)。

為探討肇慶市不同地區(qū)的生態(tài)污染程度以及其他環(huán)境變量對(duì)因變量是否存在混雜影響，在分組樣本的Tobit 回歸模型上引入交互項(xiàng)（周廣肅等，2014）。計(jì)算公式為

式中x1為主效應(yīng)，M表示調(diào)節(jié)變量，β1為主效應(yīng)環(huán)境變量的待估參數(shù)，β2為調(diào)節(jié)變量的待估參數(shù)，β3為主效應(yīng)和調(diào)節(jié)變量中心化（變量減去它的均值）后的交互項(xiàng)。調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著性結(jié)果需要滿足基礎(chǔ)模型中主效應(yīng)系數(shù)β1顯著，并且加入了調(diào)節(jié)變量交互項(xiàng)系數(shù)β3顯著。

本文結(jié)合截面數(shù)據(jù)的Tobit 模型，研究老年人口健康水平的人居環(huán)境影響關(guān)系。模型結(jié)果綜合考慮方程的復(fù)雜性及擬合程度，進(jìn)一步采用阿開(kāi)克信息準(zhǔn)則（AⅠC）和偏差信息準(zhǔn)則（BⅠC）對(duì)模型擬合度進(jìn)行評(píng)價(jià)。AⅠC 和BⅠC 值越低，表明模型的擬合程度越好。

1.4 變量選取

在我國(guó)年齡在60歲以上的人被定義為老年人，已有研究采用了人口普查中老年人自評(píng)健康狀況指標(biāo)評(píng)估各地區(qū)的老年人口的健康水平。該指標(biāo)源于第六次和第七次全國(guó)人口普查針對(duì)老年人的問(wèn)卷調(diào)查：“一般來(lái)說(shuō)，你會(huì)如何評(píng)價(jià)你過(guò)去一個(gè)月的健康狀況？”對(duì)應(yīng)4個(gè)選項(xiàng)回答：“健康”、“基本健康”、“不健康但生活能自理”、“生活不能自理”（失能）。參照以往研究的方法，“健康”和“基本健康”的老年人被歸類為健康老年人，“不健康但生活能自理”、“生活不能自理”被歸類為不健康老年人（黃柏石等，2020）。本文因變量是鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道尺度健康的老年人口比例（下文簡(jiǎn)稱為健康老人比例），即健康和基本健康的老年人數(shù)量之和占老年人口總數(shù)的比例。2020 年，全國(guó)自評(píng)為健康老人比例為87.25%，肇慶市的健康老人比例為91.36%。

自變量選取參考關(guān)于健康宜老人居環(huán)境、環(huán)境剝奪的多維度模型（Davern et al.，2020；Rich‐ardson et al.，2013；黃柏石等，2020），綜合納入可能對(duì)身體健康產(chǎn)生影響的環(huán)境指標(biāo)，包括生態(tài)污染環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境、住房環(huán)境和人口學(xué)特征等（如表1）。生態(tài)污染環(huán)境相關(guān)變量主要包括PM2.5年均質(zhì)量濃度、污染企業(yè)數(shù)量、年均綠量NDⅤⅠ和水域覆蓋率；住房環(huán)境相關(guān)變量，包括住房條件綜合指數(shù)（王洋等，2017）（表2）；交通環(huán)境變量包括縣級(jí)以上路網(wǎng)密度指標(biāo)（路網(wǎng)密度）；社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境相關(guān)變量，包括區(qū)域貧困剝奪指數(shù)（Adams et al.，2004；Markey et al.，2023）、無(wú)主要收入來(lái)源的老人比例和千人指標(biāo)的醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)；人口學(xué)特征變量包括80 歲以上高齡老人比例。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)信息1）Table 1 Descriptive statistics of variables

表2 住房條件綜合指數(shù)的信息熵和權(quán)重結(jié)果1）Table 2 The information entropies and weights of the comprehensive index of house conditions in Zhaoqing

已有研究表明，可吸入顆粒物PM2.5及污染企業(yè)排放的廢水廢氣廢渣會(huì)對(duì)老年人健康產(chǎn)生威脅（馬靜等，2019），而地區(qū)的藍(lán)綠空間對(duì)提升老年人健康水平存在積極影響（陳玉潔等，2020），故生態(tài)污染環(huán)境變量選取PM2.5年均質(zhì)量濃度、污染企業(yè)數(shù)量、年均綠量和水域覆蓋率指標(biāo)。指標(biāo)體系還引入了住房條件綜合指數(shù)，用以反映住房環(huán)境的老舊程度、擁擠程度、生活設(shè)施和無(wú)障礙設(shè)施情況，這一指數(shù)是基于人口普查數(shù)據(jù)的多個(gè)指標(biāo)降維計(jì)算得出，是評(píng)估老年人居家養(yǎng)老住房質(zhì)量的有效衡量標(biāo)準(zhǔn)（王洋等，2017）。為了考慮地區(qū)交通狀況對(duì)老年人的健康影響，建成環(huán)境指標(biāo)納入了縣級(jí)以上道路密度，該指標(biāo)可反映區(qū)域內(nèi)的交通通達(dá)性，同時(shí)在一定程度上也能反映交通噪聲污染程度（Klompmaker et al.，2019）。鑒于地區(qū)社會(huì)貧困階層的老年人群在經(jīng)濟(jì)收入、社會(huì)地位以及就醫(yī)資源等方面通常處于較弱勢(shì)地位，易受到社會(huì)貧困剝奪導(dǎo)致的健康不平等。因此納入了地區(qū)的貧困剝奪指數(shù)、沒(méi)有主要收入來(lái)源的老年人比例以及千人指標(biāo)下的醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)（Browning & Rigolon，2018；Wan & Su，2016）。需要強(qiáng)調(diào)的是，本研究使用了衡量經(jīng)濟(jì)弱勢(shì)群體分布特征的區(qū)域貧困剝奪指數(shù)，計(jì)算是根據(jù)西方國(guó)家的人口普查數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用的Z分?jǐn)?shù)湯森剝奪指數(shù)法，采用我國(guó)人口普查數(shù)據(jù)中與區(qū)域經(jīng)濟(jì)弱勢(shì)相關(guān)的4 個(gè)指標(biāo)，包括初中及以下學(xué)歷的人口比例、月租房的家庭比例、無(wú)住房所有權(quán)和無(wú)汽車所有權(quán)的家庭比例?？紤]了家庭住房來(lái)源和汽車擁有權(quán)狀況，這些因素在同為鄉(xiāng)村屬性的不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道也會(huì)存在差異，如住房所有權(quán)受村民集體土地所有權(quán)和商品住房開(kāi)發(fā)情況的影響，而汽車擁有對(duì)于偏遠(yuǎn)的農(nóng)村家庭可能有不同的意義（Ouyang et al.，2022）。最后，考慮到年齡與健康狀況密切相關(guān)，納入80 歲以上高齡老年人比例，以便更穩(wěn)妥地控制回歸分析中的混淆因素，確保結(jié)果的可靠性。此外，考慮到建成環(huán)境的一級(jí)指標(biāo)（包括土地利用、密度、可達(dá)性、設(shè)計(jì)等）較為寬泛（Li et al.，2022），本文選擇了一些具體的相關(guān)指標(biāo)替代，如遙感數(shù)據(jù)年均綠量NDⅤⅠ替代了土地利用中綠地用地面積，采用PM2.5和污染企業(yè)數(shù)量代替工業(yè)用地比例，以及更為精細(xì)的住房條件綜合指標(biāo)代替居住用地密度。研究未選擇反映主觀感知類指標(biāo)（如美觀設(shè)計(jì)、感知評(píng)價(jià)）等，因?yàn)檫@些指標(biāo)不如客觀數(shù)據(jù)容易科學(xué)量化。在進(jìn)行模型分析前，首先對(duì)所有變量進(jìn)行共線性和相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示需要剔除路網(wǎng)密度指標(biāo)，因其方差膨脹因子ⅤⅠF 值為10.02 且與年均綠量、水域覆蓋率、醫(yī)療床位數(shù)等變量相關(guān)性大于0.8（一般不大于0.6）。檢驗(yàn)后選取的控制變量ⅤⅠF 均小于6，模型不存在多重共線性問(wèn)題。

2 肇慶市老年人口健康水平的群體差異和空間差異

2.1 老年人口健康水平人群特征差異

2010 年肇慶市健康老年人口比例為91.07%，2020年為91.36%，總數(shù)為61.67萬(wàn)人。各街鎮(zhèn)健康老人比例范圍是74%～97%，均值為90%。其中，肇慶城區(qū)的城東街道、城西街道和南岸街道健康老人比例高達(dá)93%以上，而四會(huì)市羅源鎮(zhèn)、封開(kāi)縣江川鎮(zhèn)和懷集縣甘灑鎮(zhèn)的健康老人比例低于80%。端州區(qū)、鼎湖區(qū)和高新區(qū)的老年人自評(píng)健康水平高于其余縣區(qū)。

城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村的健康老人比例存在較大的差距，且隨著老年人年齡的增長(zhǎng)差距愈加明顯（如圖2）。城市的健康老人比例略優(yōu)于鎮(zhèn)，但明顯優(yōu)于鄉(xiāng)村。從年齡因素分析，肇慶市城鄉(xiāng)地區(qū)60～69 歲的健康老人比例都在90%以上；70～80 歲的健康老人比例在80%以上，高齡健康老人比例的城、鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村差距進(jìn)一步拉大，城市高齡健康老人比例為80%以上，而鄉(xiāng)村高齡老人比例僅約65%。伴隨著老人年齡的增長(zhǎng)，健康人口比例呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)，高齡老人的健康水平比低齡老人的更趨于消極。從不同性別的老年人健康差異分析，在65～69 歲之前的年齡段，女性老人健康水平略優(yōu)于男性，而隨著年齡增長(zhǎng)，女性健康狀況急劇下降，男性逐漸優(yōu)于女性。進(jìn)入80 歲以后，老年人健康水平的性別差異持續(xù)顯現(xiàn)。該結(jié)果符合“男女健康生存悖論（Male-female health-survival paradox）”（Oksuzyan et al.，2008），即高齡男性老年人的自評(píng)健康水平優(yōu)于女性，但女性平均預(yù)期壽命高于男性，背后存在生物學(xué)（如基因）、行為科學(xué)（如危險(xiǎn)行為）和社會(huì)學(xué)（如性別角色）的原因。

圖2 2020年肇慶城鎮(zhèn)鄉(xiāng)地區(qū)老年人群特征健康水平差異Fig.2 Proportion of health status of different characteristics of the elderly in Zhaoqing urban,town and rural areas in 2020

2.2 老年人口健康水平的空間格局

我國(guó)中小城市市域城鎮(zhèn)體系規(guī)劃的等級(jí)結(jié)構(gòu)是按城區(qū)-城關(guān)鎮(zhèn)-建制鎮(zhèn)3 個(gè)層級(jí)劃分（王春程和羅小龍，2022），城區(qū)、縣城城關(guān)鎮(zhèn)、建制鎮(zhèn)對(duì)周圍臨近鄉(xiāng)村均可輻射并共享其公共服務(wù)設(shè)施資源（如醫(yī)療、道路等），在城鄉(xiāng)一體化的政策引導(dǎo)下，城鄉(xiāng)統(tǒng)籌的基礎(chǔ)空間單元擴(kuò)大，在市域空間內(nèi)部形成城鄉(xiāng)發(fā)展組團(tuán)（高相鐸等，2018）。因此觀察城區(qū)、縣城城關(guān)鎮(zhèn)、建制鎮(zhèn)的規(guī)模和職能地位的梯度等級(jí)差距，可判斷其輻射能力強(qiáng)弱和與周邊鄉(xiāng)村的城鄉(xiāng)人居環(huán)境發(fā)展融合程度。肇慶作為珠三角邊緣的成長(zhǎng)型地級(jí)市，2020 年城鎮(zhèn)化率僅為51%，不僅低于廣東省的74%，還低于全國(guó)平均水平65%（廣東省統(tǒng)計(jì)局，2021）。肇慶市屬于珠三角城市群的東南主城區(qū)輻射能力有限，區(qū)域貧困剝奪指數(shù)較高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)都位于西北山區(qū)，西北山區(qū)四縣經(jīng)濟(jì)總量?jī)H占全市三成。

肇慶市老年人口的健康水平總體空間格局呈現(xiàn)東南高西北低的特征、城區(qū)、縣城城關(guān)鎮(zhèn)、建制鎮(zhèn)呈現(xiàn)等級(jí)差距（如圖3）。肇慶市東南部城區(qū)老年人健康水平較好，中部和西北部縣域地區(qū)老年人健康水平相對(duì)較差。從各街鎮(zhèn)的空間格局分析，健康情況良好的老年人主要集中在南部肇慶市和四會(huì)城區(qū)以及廣寧縣和懷集縣的縣政府所在的城關(guān)鎮(zhèn)等經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平優(yōu)勢(shì)街鎮(zhèn)，整體呈現(xiàn)自中心向外側(cè)逐漸降低的趨勢(shì)。因此，相較于肇慶中部和西北部四個(gè)縣鎮(zhèn)，以及代管的四會(huì)市，肇慶東南部地處珠三角的端州區(qū)、鼎湖區(qū)、高要區(qū)、高新區(qū)具有區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和健康效應(yīng)優(yōu)勢(shì)。各縣政府所在城關(guān)鎮(zhèn)與建制鎮(zhèn)的城鄉(xiāng)差異也較為明顯。究其原因，一是城關(guān)鎮(zhèn)相較于其他建制鎮(zhèn)，區(qū)域貧困剝奪指數(shù)較低、住房條件較好、醫(yī)療衛(wèi)生設(shè)施資源較豐富，優(yōu)勢(shì)資源都傾向于分配給優(yōu)先發(fā)展的城鎮(zhèn)。二是居住在環(huán)境優(yōu)質(zhì)地區(qū)的老年人，大部分具有主要收入來(lái)源，老年生活有較穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)保障，因此其自評(píng)健康水平相對(duì)較高。

圖3 2020年肇慶市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)老年人口健康水平空間格局Fig.3 Spatial Distribution of health status of elderly population in townships of Zhaoqing in 2020

3 影響肇慶市老年人口的人居環(huán)境因素

運(yùn)用Tobit 回歸模型揭示各種人居環(huán)境因素對(duì)老年人口健康水平的影響，模型結(jié)果如表3 所示。其中Model 1 是因變量為全市健康老人比例的模型，并將其中人居環(huán)境條件較為落后的鄉(xiāng)村地區(qū)分了對(duì)照組（Model 2）。

表3 模型估計(jì)結(jié)果1）Table 3 Estimation results of Tobit models

實(shí)證結(jié)果總體呈現(xiàn)以下特征：① 對(duì)比全樣本組與鄉(xiāng)村組回歸結(jié)果，空氣質(zhì)量、住房條件、醫(yī)療保障、貧困剝奪、老年撫養(yǎng)比指標(biāo)對(duì)健康老人比例的影響，估計(jì)系數(shù)絕對(duì)值鄉(xiāng)村組比全樣本組更大，說(shuō)明老人的健康水平在鄉(xiāng)村地區(qū)受到環(huán)境因素的影響程度相對(duì)更大。② 生態(tài)污染環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境、人口學(xué)特征等多因素變量與健康老人比例的相關(guān)性顯著。各因素具體影響程度如下：

在生態(tài)污染環(huán)境方面，PM2.5年均質(zhì)量濃度對(duì)健康老人比例有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。PM2.5年均質(zhì)量濃度每增加1%，健康老人比例降低1.2%，鄉(xiāng)村健康老人比例降低4.5%。PM2.5對(duì)老年人健康水平的負(fù)向預(yù)測(cè)作用，與眾多研究發(fā)現(xiàn)基本一致（Klompmaker et al.，2019；Liu et al.，2022）。此外，肇慶市污染企業(yè)數(shù)量、年均綠量、水域覆蓋率與健康老人比例在統(tǒng)計(jì)上未存在顯著的關(guān)聯(lián)。

在住房環(huán)境方面，住房條件綜合指數(shù)每提高1個(gè)單位，健康老人比例提升3%，鄉(xiāng)村健康老人比例提升11.6%。由此可知，建筑年代、建筑結(jié)構(gòu)、住房擁擠程度和住房生活設(shè)施是影響老年人健康水平的重要指標(biāo)。將住房環(huán)境與老年人身體機(jī)能聯(lián)系起來(lái)的研究由來(lái)已久。老年人身體機(jī)能和活動(dòng)能力弱勢(shì)且改造環(huán)境能力不足，長(zhǎng)時(shí)間居家，居住條件簡(jiǎn)陋，缺少獨(dú)立性生活空間和基礎(chǔ)生活設(shè)施，都會(huì)對(duì)其健康帶來(lái)長(zhǎng)期的不良影響（Gu &Ming，2021）。因此，老年人住房環(huán)境的宜居性是老人健康維持和改善的基礎(chǔ)保障。

在社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境方面，貧困剝奪指數(shù)和健康老人比例有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。貧困剝奪性高的老年群體沒(méi)有能力更換到更優(yōu)質(zhì)的養(yǎng)老居住環(huán)境，可能終身生活在位置邊緣、資源匱乏的地區(qū)，因此導(dǎo)致了環(huán)境健康剝奪的產(chǎn)生（Poortinga et al.，2008；Wan & Su，2016）。無(wú)主要收入來(lái)源的老人比例提高1%，健康老人比例將減少0.1%。養(yǎng)老的經(jīng)濟(jì)來(lái)源是老年人維持基本生活的保障，還影響康養(yǎng)和就醫(yī)選擇。千人指標(biāo)的醫(yī)院衛(wèi)生院床位數(shù)對(duì)健康老人比例的預(yù)測(cè)系數(shù)為負(fù)值，這一發(fā)現(xiàn)與預(yù)期不符，但此結(jié)果與黃柏石等（2020）采用相同數(shù)據(jù)在全國(guó)范圍地級(jí)單元的研究結(jié)論一致。解釋其可能的原因是醫(yī)院附近的街道多為病毒和感染源集中地區(qū)，雖方便就醫(yī)，但并不利用老年人長(zhǎng)期居住。醫(yī)療保障資源是支持或破壞個(gè)人健康的關(guān)鍵因素（潘澤瀚等，2022），但居住地在鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道的醫(yī)院附近并不利于居民健康。

在人口學(xué)特征方面，反映人口學(xué)特征的年齡指標(biāo)對(duì)老年人健康水平呈現(xiàn)顯著的影響。80 歲高齡老人比例提高1%，健康老人比例會(huì)減少4%。表明年齡是影響老人健康狀況的一項(xiàng)重要因素，隨著高齡老人的增多，健康老人規(guī)模將快速下降，該結(jié)果與人體機(jī)能隨年齡的增長(zhǎng)而逐漸衰退的自然規(guī)律相吻合（敖榮軍等，2017）。

進(jìn)一步探究PM2.5、年均綠量和污染企業(yè)等生態(tài)污染指標(biāo)對(duì)健康老人比例是否存在混雜影響，以及貧困剝奪地區(qū)污染環(huán)境暴露對(duì)老年人健康是否存在加劇影響。在表3 基礎(chǔ)模型中，加入中心化后的PM2.5與年均綠量、PM2.5與污染企業(yè)數(shù)量以及PM2.5與貧困剝奪三組交互項(xiàng)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果得出全地區(qū)樣本模型上述交互項(xiàng)均不顯著，但鄉(xiāng)村地區(qū)模型中統(tǒng)計(jì)上顯著（見(jiàn)表4），說(shuō)明鄉(xiāng)村老年人的健康水平在面臨PM2.5危害時(shí)表現(xiàn)出較強(qiáng)的敏感性和脆弱性。

表4 鄉(xiāng)村地區(qū)調(diào)節(jié)效益模型估計(jì)結(jié)果1）Table 4 The results on the moderating effect of Tobit models in rural areas

分析鄉(xiāng)村地區(qū)3組調(diào)節(jié)效應(yīng)模型結(jié)果：年均綠量與PM2.5的交互項(xiàng)估計(jì)系數(shù)顯著為正（模型3a），且與主效應(yīng)PM2.5估計(jì)系數(shù)符號(hào)相反，說(shuō)明年均綠量會(huì)削弱PM2.5對(duì)老年人健康水平的負(fù)向影響。PM2.5與污染企業(yè)數(shù)的交互項(xiàng)估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)（模型3b），表明PM2.5濃度提高會(huì)加劇污染企業(yè)數(shù)量對(duì)老年人健康水平的損害程度。深入分析PM2.5與污染企業(yè)數(shù)量的關(guān)系，可以注意到在二者的交互項(xiàng)加入后，PM2.5對(duì)因變量的影響關(guān)系由顯著（模型2）變?yōu)椴伙@著（模型3b），而污染企業(yè)數(shù)量對(duì)因變量的影響關(guān)系由不顯著（模型2）變?yōu)轱@著模型?？山馕龅脑蚴窃谡貞c鄉(xiāng)村地區(qū)，污染企業(yè)的數(shù)量集聚對(duì)老年人的健康產(chǎn)生了不利影響，這些企業(yè)排放廢氣和污染物對(duì)老年人的健康水平構(gòu)成了威脅，而老年人健康產(chǎn)生影響的主要污染物不是PM2.5，而是其他更危害健康的空氣污染物，但PM2.5的濃度會(huì)隨著污染企業(yè)的廢氣排出一起升高，從而PM2.5濃度提高會(huì)加劇污染企業(yè)數(shù)量對(duì)老年人健康水平的損害程度。最后，PM2.5與地區(qū)貧困剝奪指數(shù)有關(guān)的交互項(xiàng)估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)（模型3c），說(shuō)明PM2.5在鄉(xiāng)村地區(qū)中貧困剝奪指數(shù)高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道中，會(huì)加劇對(duì)老年人健康水平的危害。此結(jié)論與已有研究結(jié)果較為一致（Liu et al.，2022）。這一結(jié)果證明了社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境和物理環(huán)境對(duì)健康的復(fù)合影響，這一觀點(diǎn)也得到其他研究的支持（Liu et al.，2022；Poortinga et al.，2008）。城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村老年人之間健康差異的形成原因可能在于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，這導(dǎo)致了老年人群的經(jīng)濟(jì)狀況差異，同時(shí)影響了他們應(yīng)對(duì)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的能力，擁有社會(huì)資本的群體有能力積極應(yīng)對(duì)人居環(huán)境中空氣污染、綠地缺失、住房條件簡(jiǎn)陋等問(wèn)題（Poortinga et al.，2008；Wan & Su，2016）。因此政府要重點(diǎn)關(guān)注遭受貧困剝奪且體能弱勢(shì)的鄉(xiāng)村地區(qū)老年人群，他們規(guī)避環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、改造環(huán)境的能力嚴(yán)重受到限制，可能受到環(huán)境、貧困、健康不平等的多重剝奪。

綜上所述，中小城市在城鎮(zhèn)體系譜序中常被忽略，與城區(qū)環(huán)境資源優(yōu)勢(shì)明顯、輻射能力較強(qiáng)的大型城市不同，中小城市內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)發(fā)展不協(xié)調(diào)，城區(qū)與周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)無(wú)法形成“城區(qū)主導(dǎo)”或“城鄉(xiāng)平等”一體化融合的空間體系，城區(qū)有益于老年人健康的環(huán)境資源也難以輻射到周邊（高相鐸等，2018）。宜老健康的環(huán)境建設(shè)是一項(xiàng)長(zhǎng)期重要的任務(wù)，多數(shù)中小城市宜老健康的環(huán)境影響因素研究還基本空白，老年宜居環(huán)境需要考慮環(huán)境資源的改善與老年人健康需求相協(xié)調(diào)。本文采用鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度人口普查數(shù)據(jù)，并結(jié)合遙感影像、POⅠ等多源環(huán)境數(shù)據(jù)，補(bǔ)充了同類型中小城市人居環(huán)境的老年人健康效應(yīng)的研究實(shí)證。本研究通過(guò)分組回歸和調(diào)節(jié)效應(yīng)分析來(lái)強(qiáng)化多維人居環(huán)境要素和老年人健康的相關(guān)關(guān)系論證，這補(bǔ)充了敖榮軍等（2017）、馬靜等（2019）學(xué)者以地區(qū)總?cè)丝跒閷?duì)象的生態(tài)學(xué)研究思路。此外，一些單一環(huán)境因素對(duì)老年人健康的影響結(jié)果與前人尚未達(dá)成一致，如住房條件對(duì)老年人健康存在顯著的關(guān)聯(lián)影響，與于一凡和劉旭輝（2021）的研究未顯著關(guān)聯(lián)的結(jié)果不同，這說(shuō)明了中小城市肇慶與以上海為代表的特大城市的情況有所區(qū)別。而年均綠量NDⅤⅠ和肇慶鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道的老年人沒(méi)有關(guān)聯(lián)，該結(jié)果與黃柏石等（2020）使用全國(guó)市級(jí)尺度普查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的年均綠量NDⅤⅠ和老年人正相關(guān)關(guān)系并不一致，說(shuō)明兩者相關(guān)關(guān)系因空間范圍和尺度單元的異質(zhì)性存在影響差異。本研究采樣的普查數(shù)據(jù)僅能獲取截面數(shù)據(jù)，未來(lái)研究將運(yùn)用長(zhǎng)時(shí)間序列的自評(píng)健康數(shù)據(jù)，探索肇慶市人居環(huán)境因素與老年人健康水平之間的關(guān)系，并且后續(xù)研究會(huì)采樣個(gè)人層面數(shù)據(jù)開(kāi)展更細(xì)致的調(diào)查，并會(huì)繼續(xù)探索更多維的環(huán)境變量指標(biāo)對(duì)老年人健康水平的非線性影響關(guān)系。

4 結(jié) 論

本文以肇慶市105個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道為研究對(duì)象，基于第七次人口普查的老年人口自評(píng)健康數(shù)據(jù)，并結(jié)合遙感影像、POⅠ等多源環(huán)境數(shù)據(jù)，采用空間可視化與統(tǒng)計(jì)建模等方法，分析了多維環(huán)境要素對(duì)老年人口健康水平的影響關(guān)系，得到如下結(jié)論：

1） 城、鎮(zhèn)、鄉(xiāng)的老年人健康狀況存在梯度遞減趨勢(shì)。老年人健康水平的性別差異也較為明顯，在70歲后，男性較女性的健康狀況優(yōu)勢(shì)更為明顯并持續(xù)擴(kuò)大。

2） 城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)的分化不僅體現(xiàn)在人居環(huán)境維度，也體現(xiàn)在肇慶市老年人健康水平在城區(qū)、城關(guān)鎮(zhèn)、建制鎮(zhèn)組成的空間結(jié)構(gòu)中也存在等級(jí)差異。

3） 環(huán)境因素中的生態(tài)污染環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境、住房環(huán)境等多因素變量與健康老人比例的相關(guān)性顯著，其中PM2.5濃度、貧困剝奪與老年人健康水平存在負(fù)向關(guān)聯(lián)，且在鄉(xiāng)村地區(qū)多維環(huán)境因素之間對(duì)老年人健康水平具有混雜影響，地區(qū)綠量?jī)H在鄉(xiāng)村地區(qū)對(duì)PM2.5濃度產(chǎn)生的不良健康效應(yīng)存在緩沖作用，污染企業(yè)數(shù)量集聚則會(huì)加劇PM2.5濃度的不良健康效應(yīng)。鄉(xiāng)村老年人的健康水平在面臨空氣污染危害時(shí)有較強(qiáng)的脆弱性，其中居住在貧困剝奪的鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道的老年人群更為明顯。

綜上，人居環(huán)境對(duì)老年人健康的影響是多元復(fù)雜而非單一維度，不能忽視環(huán)境要素的地域性和群體健康效益的差異。

致謝：感謝武漢理工大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院的何青青副教授在數(shù)據(jù)獲取上給予的幫助，感謝中山大學(xué)地理與規(guī)劃學(xué)院的姚澤儀、張建行、蔡麗敏、陳安琪在數(shù)據(jù)采集和整理上給予的幫助，感謝編輯和審稿專家提出了寶貴的修改建議。