地理科学 ›› 2018, Vol. 38 ›› Issue (1): 135-142.doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2018.01.015
杨振1,2(), 丁启燕1,2, 王念1,2, 刘会敏2(
)
收稿日期:
2017-01-10
修回日期:
2017-02-20
出版日期:
2018-01-10
发布日期:
2018-01-10
作者简介:
作者简介:杨振(1978-),男,山东菏泽人,博士,教授,主要从事人口发展与健康地理研究。E-mail:
基金资助:
Zhen Yang1,2(), Qiyan Ding1,2, Nian Wang1,2, Huimin Liu2(
)
Received:
2017-01-10
Revised:
2017-02-20
Online:
2018-01-10
Published:
2018-01-10
Supported by:
摘要:
通过构建人口健康脆弱性评价指标体系,利用集对分析法对中国31个省级行政区(不含港、澳、台)的健康脆弱性指数进行测算,同时引入障碍度模型考察脆弱性指数分布差异的影响因素,并对各省区主要障碍因子进行识别。研究发现:① 2014年中国人口健康脆弱性省际差异较大,总体上处于中、高水平,在空间上呈现明显的“西高、东低、中部居中”分异格局,与健康敏感性、应对性指数的地域分布不尽一致;② 各省区健康脆弱性指数分布的地域级差化特征明显,低脆弱省市均分布在东部地带,高脆弱省区均分布在西部地带,中度和较高脆弱水平的省区数量最多,在三大地带上均有分布;③ 健康脆弱性降低的主要障碍因子存在较大地区差异,促进经济发展、增加社保支出、加大卫生投入、改善医疗条件和优化生态环境对降低脆弱性尤为重要。
中图分类号:
杨振, 丁启燕, 王念, 刘会敏. 中国人口健康脆弱性地区差异与影响因素分析[J]. 地理科学, 2018, 38(1): 135-142.
Zhen Yang, Qiyan Ding, Nian Wang, Huimin Liu. Distribution Characteristics of Health Vulnerability and Its Influence Factors in China[J]. SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA, 2018, 38(1): 135-142.
表1
区域人口健康脆弱性评价指标体系"
目标层 | 准侧层 | 代码 | 指标层 | 指标含义 | 权重 |
---|---|---|---|---|---|
区域人口健康脆弱性 | 敏感性(+) | S1 | 65岁及以上人口所占比重(%) | 反映地区人口年龄结构(+) | 0.0283 |
S2 | 15岁及以上人口文盲率(%) | 反映地区人口受教育水平(+) | 0.1213 | ||
S3 | 传染病发病率(1/10万) | 反映地区卫生防疫水平(+) | 0.0509 | ||
S4 | 孕产妇死亡率(1/10万) | 反映地区妇女保健状况(+) | 0.0903 | ||
S5 | 围产儿死亡率(‰) | 反映地区幼儿保健状况(+) | 0.0557 | ||
S6 | 森林覆盖率(%) | 反映地区环境承载力高低(-) | 0.0373 | ||
S7 | 人均废水排放量(t/人) | 反映地区水环境质量状况(+) | 0.0296 | ||
S8 | 人均二氧化硫排放量(t/人) | 反映地区大气质量状况(+) | 0.0646 | ||
S9 | 年末城镇人口比重(%) | 反映地区人口城市化水平(-) | 0.0229 | ||
应对性(-) | R1 | 人均GDP(元/人) | 反映地区经济发展水平(+) | 0.0854 | |
R2 | 人均医疗保健支出(元/人) | 反映地区个体健康投入状况(+) | 0.0241 | ||
R3 | 人均可支配收入(元/人) | 反映地区居民生活水平(+) | 0.0700 | ||
R4 | 人均财政医疗卫生支出(元/人) | 反映政府医疗卫生投入强度(+) | 0.1006 | ||
R5 | 人均财政环境保护支出(元/人) | 反映地区环境保护能力(+) | 0.1010 | ||
R6 | 人均财政社会保障和就业支出(元/人) | 反映地区社会保障水平(+) | 0.0746 | ||
R7 | 每千人医疗机构床位数(张/千人) | 反映地区医疗服务可及性(+) | 0.0436 |
表2
各省区人口健康脆弱性、敏感性与应对性指数差异"
地区 | 脆弱性指数 | 排序 | 敏感性指数 | 排序 | 应对性指数 | 排序 | 地区 | 脆弱性指数 | 排序 | 敏感性指数 | 排序 | 应对性指数 | 排序 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
贵州 | 0.6289 | 1 | 0.5632 | 6 | 0.3293 | 27 | 湖北 | 0.5331 | 17 | 0.4113 | 17 | 0.3909 | 18 |
新疆 | 0.6089 | 2 | 0.6730 | 3 | 0.4464 | 14 | 广东 | 0.4984 | 18 | 0.3676 | 24 | 0.4094 | 17 |
甘肃 | 0.6029 | 3 | 0.5505 | 7 | 0.3647 | 23 | 陕西 | 0.4978 | 19 | 0.4261 | 12 | 0.4542 | 13 |
河南 | 0.5947 | 4 | 0.4034 | 18 | 0.2954 | 31 | 青海 | 0.4937 | 20 | 0.6866 | 1 | 0.6288 | 3 |
云南 | 0.5905 | 5 | 0.4859 | 8 | 0.3444 | 26 | 黑龙江 | 0.4928 | 21 | 0.3629 | 27 | 0.4177 | 16 |
安徽 | 0.5816 | 6 | 0.4228 | 13 | 0.3242 | 28 | 重庆 | 0.4925 | 22 | 0.4637 | 10 | 0.4880 | 10 |
广西 | 0.5804 | 7 | 0.4128 | 16 | 0.3125 | 30 | 海南 | 0.4872 | 23 | 0.3714 | 22 | 0.4332 | 15 |
西藏 | 0.5647 | 8 | 0.6769 | 2 | 0.5430 | 6 | 内蒙古 | 0.4698 | 24 | 0.5679 | 5 | 0.6001 | 5 |
四川 | 0.5639 | 9 | 0.4550 | 11 | 0.3684 | 22 | 浙江 | 0.4685 | 25 | 0.3636 | 25 | 0.4606 | 12 |
山西 | 0.5606 | 10 | 0.4765 | 9 | 0.3802 | 19 | 吉林 | 0.4654 | 26 | 0.4173 | 15 | 0.5008 | 8 |
山东 | 0.5498 | 11 | 0.4184 | 14 | 0.3684 | 21 | 辽宁 | 0.4468 | 27 | 0.3693 | 23 | 0.4928 | 9 |
宁夏 | 0.5447 | 12 | 0.6367 | 4 | 0.5222 | 7 | 江苏 | 0.4138 | 28 | 0.2919 | 30 | 0.4845 | 11 |
湖南 | 0.5410 | 13 | 0.3860 | 20 | 0.3574 | 24 | 天津 | 0.3821 | 29 | 0.3807 | 21 | 0.6169 | 4 |
河北 | 0.5391 | 14 | 0.3632 | 26 | 0.3449 | 25 | 上海 | 0.3303 | 30 | 0.3134 | 29 | 0.6575 | 2 |
江西 | 0.5365 | 15 | 0.3139 | 28 | 0.3139 | 29 | 北京 | 0.2269 | 31 | 0.2218 | 31 | 0.7694 | 1 |
福建 | 0.5343 | 16 | 0.3960 | 19 | 0.3781 | 20 | 平均值 | 0.5104 | - | 0.4403 | - | 0.4451 | - |
表3
人口健康脆弱性降低的主要障碍因子"
地区 | 障碍因子(前5位) | 地区 | 障碍因子(前5位) | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
北京 | R5 | R4 | R1 | R3 | R6 | 湖南 | R7 | S1 | R1 | S9 | R3 |
天津 | R1 | R4 | R6 | R3 | S6 | 广东 | R1 | R3 | S7 | S3 | R5 |
河北 | S6 | S8 | R5 | R1 | S9 | 广西 | S5 | S3 | S9 | R4 | S1 |
山西 | S8 | S6 | R6 | R7 | S5 | 海南 | R4 | R6 | S3 | R5 | R1 |
内蒙古 | S8 | R6 | R5 | R1 | R4 | 重庆 | R6 | R7 | S1 | R5 | R4 |
辽宁 | R6 | R1 | R7 | S8 | R3 | 四川 | R7 | S1 | S6 | S2 | R6 |
吉林 | R5 | R6 | R1 | R7 | S5 | 贵州 | S2 | S8 | R4 | R7 | S4 |
黑龙江 | R6 | R7 | R5 | S5 | R1 | 云南 | S2 | R6 | S5 | R7 | S9 |
上海 | R1 | R3 | R4 | R6 | S6 | 西藏 | S2 | R4 | R5 | S4 | R6 |
江苏 | R1 | R3 | S6 | S7 | S1 | 陕西 | R6 | R7 | R4 | S8 | R1 |
浙江 | R1 | R3 | S7 | R4 | S2 | 甘肃 | S6 | R6 | S8 | S2 | R4 |
安徽 | S6 | S2 | S1 | S9 | R3 | 青海 | R5 | R4 | R6 | S2 | S6 |
福建 | R1 | R3 | S7 | R4 | S3 | 宁夏 | S8 | R5 | R4 | R6 | S6 |
江西 | R4 | S9 | S1 | S8 | R3 | 新疆 | S3 | S5 | R7 | S8 | S6 |
山东 | R1 | S6 | R7 | R3 | S1 | 东部地带 | R1 | R3 | R4 | R6 | S6 |
河南 | S6 | R7 | S9 | S8 | R1 | 中部地带 | R7 | R1 | S9 | S1 | R6 |
湖北 | R7 | R1 | R6 | S6 | S1 | 西部地带 | R6 | R4 | S8 | S2 | R7 |
[14] | [Jiang Ping, Tian Chengshi, Shang Hongyun.Empirical study on the relationships between human health and long-term economic growth in China. Chinese Journal of Population Science, 2008(5):44-51.] |
[15] | 齐兰兰, 周素红, 闫小培, 等. 医学地理学发展趋势及当前热点[J]. 地理科学进展,2013, 32(8):1276-1285. |
[Qi Lanlan, Zhou Suhong,Yan Xiaopeiet al. Trend and hot topics of medical geography. Progress in Geography,2013, 32(8):1276-1285.] | |
[16] | 李锋. 基于集对分析法(SPA)的中国旅游经济系统脆弱性测度研究[J].旅游科学,2013,27(1):15-28. |
[Li Feng.Study of vulnerability measurement of Chinese tourism economic system: based on SPA. Tourism Science,2013, 27(1):15-28.] | |
[17] | 武剑, 杨爱婷. 基于SPA的广东省区域经济脆弱性及障碍因素研究[J]. 经济地理,2012, 32(9):32-38. |
[Wu Jian, Yang Aiting.The analysis of regional economic vulnerability and obstacle factors of Guangdong province based on set pair analysis. Economic Geography,2012, 32(9):32-38.] | |
[18] |
方创琳, 王岩.中国城市脆弱性的综合测度与空间分异特征[J].地理学报,2015, 70(2): 234-247.
doi: 10.11821/dlxb201502005 |
[Fang Chuanglin, Wang Yan.A comprehensive assessment of urban vulnerability andits spatial differentiation in China. Acta Geographica Sinica,2015, 70(2): 234-247.]
doi: 10.11821/dlxb201502005 |
|
[19] | 赵克勤. 集对分析及其初步应用[M].杭州:浙江科学技术出版社, 2000. |
[Zhao Keqin.Set analysis and its preliminary application. Hangzhou: Zhejiang Science and Technology Press, 2000.] | |
[20] |
苏飞, 储毓婷, 张平宇. 中国典型旅游城市经济脆弱性及障碍因素分析[J]. 经济地理,2013, 33(12):189-194.
doi: 10.3969/j.issn.1000-8462.2013.12.030 |
[Su Fei, Chu Yuting, Zhang Pingyu.Analysis of economic vulnerability and obstacle factors of typical tourism cities in China. Economic Geography,2013,33(12):189-194.]
doi: 10.3969/j.issn.1000-8462.2013.12.030 |
|
[21] | 中华人民共和国国家统计局. 中国统计年鉴(2015)[M].北京: 中国统计出版社, 2016. |
[Statistics Bureau of China.China Statistical Yearbook (2015). Beijing: China Statistics Press, 2016.] | |
[22] | 中华人民共和国国家统计局. 中国环境统计年鉴(2015)[M].北京: 中国统计出版社,2016. |
[Statistics Bureau of China.China Environment Statistical Yearbook (2015). Beijing: China Statistics Press, 2016.] | |
[23] | 中华人民共和国国家统计局. 中国卫生与计划生育统计年鉴(2015)[M].北京: 中国统计出版社,2016. |
[1] | Timmerman P.Vulnerability, resilience and the collapse of society: a review of models and possible climatic applications[M]. Toronto, Canada: Institute for Environmental Studies, University of Toronto,1981. |
[2] | Blaikie P, Cannon T,Davis Iet al. At risk: natural hazards, people's vulnerability, and disasters[M]. London: Routledge,1994. |
[3] |
聂承静,杨林生,李海蓉.中国地震灾害宏观人口脆弱性评估[J].地理科学进展,2012,31(3):375-382.
doi: 10.11820/dlkxjz.2012.03.014 |
[Nie Chengjing, Yang Linsheng, Li Hairong.Macro assessment of seismic population vulnerability in China. Progress in Geography,2012, 31(3): 375-382.]
doi: 10.11820/dlkxjz.2012.03.014 |
|
[4] | Katia R, Ajax M.The role of domestic fundamentals on the economic vulnerability of emerging markets[J]. Emerging Markets Review,2010(11):173-182. |
[5] |
谢盼,王仰麟,彭建,等.基于居民健康的城市高温热浪灾害脆弱性评价:研究进展与框架[J].地理科学进展,2015,34(2):165-174.
doi: 10.11820/dlkxjz.2015.02.005 |
[Xie Pan, Wang Yanglin,Peng Jianet al. Health related urban heat wave vulnerability assessment: research progress and framework. Progress in Geography,2015, 34(2):165-174.]
doi: 10.11820/dlkxjz.2015.02.005 |
|
[6] | 袁海红,牛方曲,高晓路. 城市经济脆弱性模拟评估系统的构建及其应用[J]. 地理学报,2015, 70(2): 271-282. |
[Yuan Haihong, Niu Fangqu, Gao Xiaolu.Establishment and application of an urban economic vulnerability evaluation system. Acta Geographica Sinica,2015,70(2):271-282.] | |
[7] | 窦玥,戴尔阜,吴绍洪.区域土地利用变化对生态系统脆弱性影响评估:以广州市花都区为例[J].地理研究,2012,31(2):311-322. [Dou Yue, Dai Erfu, Wu Shaohong.Assessment on vulnerability of ecosystems to land use change: a case study of Huadu district, Guangzhou city. Geographical Research,2012,31(2):311-322.] |
[8] |
El-Zein A, Tonmoy F N.Assessment of vulnerability to climate change using a multi-criteria outranking approach with application to heat stress in Sydney[J]. Ecological Indicators,2015,48:207-217.
doi: 10.1016/j.ecolind.2014.08.012 |
[9] |
Harlan S L, Barreto J H,Stefanov W Let al. neighborhood effects on heat deaths: social and environmental predictors of vulnerability in Maricopa County, Arizona[J]. Environmental Health Perspectives,2012,121(2):197-204.
doi: 10.1289/ehp.1104625 pmid: 3569676 |
[10] | Parry M L.Climate change 2007: impacts, adaptation and vulnerability: contribution of working group II to the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2007. |
[11] |
王五一, 李海蓉, 杨林生, 等. 典型鼠疫疫源地环境-健康脆弱性评价[J]. 地理研究,2001, 20(3): 290-297.
doi: 10.3321/j.issn:1000-0585.2001.03.005 |
[Wang Wuyi, Li Hairong,Yang Linshenget al. Assessment of environment-health vulnerability in typical plague foci in China. Geographical Research,2001, 20(3): 290-297.]
doi: 10.3321/j.issn:1000-0585.2001.03.005 |
|
[12] | 中华人民共和国国家统计局.中国卫生与计划生育统计年鉴(2016)[M].北京:中国统计出版社,2017. |
[Statistics Bureau of China.Health and Family Planning Statistical Yearbook (2016). Beijing: China Statistics Press, 2017.] | |
[13] |
齐良书. 经济、环境与人口健康的相互影响:基于中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.
doi: 10.3969/j.issn.1002-2104.2008.06.029 |
[Qi Liangshu.Interrelationship between growth, environment and population health: an empirical analysis based on China's provincial data.China Population, Resources and Environment,2008, 18(6):169-173.]
doi: 10.3969/j.issn.1002-2104.2008.06.029 |
|
[14] | 蒋萍, 田成诗, 尚红云. 人口健康与中国长期经济增长关系的实证研究[J].中国人口科学,2008(5):44-51. |
[23] | [Statistics Bureau of China.Health and Family Planning Statistical Yearbook (2015). Beijing: China Statistics Press, 2016.] |
[1] | 童磊, 郑珂, 苏飞, 汤青, 曹轶蓉, 郑艳艳. 浙江省人口健康脆弱性评估及影响因素分析[J]. 地理科学, 2020, 40(8): 1293-1299. |
[2] | 吴吉林, 刘帅, 刘水良, 谢文海, 姚春桂. 张家界农户乡村旅游脆弱性评价与影响因素[J]. 地理科学, 2020, 40(8): 1336-1344. |
[3] | 董丽晶, 苏飞, 温玉卿, 王永超. 阜新市收缩城市经济系统弹性演变趋势与障碍因素分析[J]. 地理科学, 2020, 40(7): 1142-1149. |
[4] | 李花, 赵雪雁, 王伟军, 李巍. 甘南高原乡村社会固有脆弱性及其影响因素[J]. 地理科学, 2020, 40(5): 804-813. |
[5] | 曾通刚, 赵媛, 杨永春, 贺容. 中国老年群体脆弱性时空格局与性别协调发展特征——基于积极老龄化政策框架[J]. 地理科学, 2019, 39(12): 1910-1918. |
[6] | 吴浩, 王秀, 周宏浩, 王颖, 陈晓红. 东北三省资源型收缩城市经济效率与生计脆弱性的时空分异与协调演化特征[J]. 地理科学, 2019, 39(12): 1962-1971. |
[7] | 邹君, 刘媛, 谭芳慧, 刘沛林. 传统村落景观脆弱性及其定量评价——以湖南省新田县为例[J]. 地理科学, 2018, 38(8): 1292-1300. |
[8] | 奚旭, 张新长, 孙才志, 鲍建腾. 不确定性条件下的下辽河平原地下水脆弱性评价及空间分布软区划[J]. 地理科学, 2017, 37(9): 1439-1448. |
[9] | 黄建毅, 苏飞. 城市灾害社会脆弱性研究热点问题评述与展望[J]. 地理科学, 2017, 37(8): 1211-1217. |
[10] | 苏飞, 莫潇杭, 魏敏, 李博. 中国普通高中教育均等化及障碍因素分析[J]. 地理科学, 2017, 37(10): 1478-1485. |
[11] | 苏飞, 应蓉蓉, 李博. 生计脆弱性研究热点与前沿的可视化[J]. 地理科学, 2016, 36(7): 1073-1080. |
[12] | 孙才志, 覃雄合, 李博, 王泽宇. 基于WSBM模型的环渤海地区海洋经济脆弱性研究[J]. 地理科学, 2016, 36(5): 705-714. |
[13] | 杨佩国, 靳京, 赵东升, 李静. 基于历史暴雨洪涝灾情数据的城市脆弱性定量研究——以北京市为例[J]. 地理科学, 2016, 36(5): 733-741. |
[14] | 高江波, 侯文娟, 赵东升, 吴绍洪. 基于遥感数据的西藏高原自然生态系统脆弱性评估[J]. 地理科学, 2016, 36(4): 580-587. |
[15] | 李博, 杨智, 苏飞, 孙才志, 许妍, 郭建科, 王泽宇. 基于集对分析的中国海洋经济系统脆弱性研究[J]. 地理科学, 2016, 36(1): 47-54. |
|