2010—2015年我国31个省市区人口预期寿命差异及影响因素研究

张榕芳

摘要：本文基于六普和1%全国人口抽样调查数据，对我国东中西部人口预期寿命分布及其影响因素进行研究。首先，文章分析了我国不同区域预期寿命分布与变化特点，然后，选取影响因素指标，通过斯皮尔曼相关系分析法，分析不同区域社会经济发展因素与预期寿命的关系。研究发现我国东、中、西部不同区域、社会经济发展不同阶段，人口预期寿命影响因素存在显著差异，东部地区人口预期寿命相关系数最大因素以社会经济发展及医疗资源配置为主。中部地区生活垃圾无害化处理率、二氧化硫排放量与人口预期寿命相关性最强。对西部地区来说，与预期寿命相关系数最大的2010年到2015年由科教因素变为生态环境治理因素。

关键词：预期寿命;影响因素

健康是人类发展的主题。人口预期寿命（life expectancy）又称“期望寿命”，是对人的生命一种有根据预测。具体指在当前年份，一批人出生以后平均每人所能存活的年数，可以综合评估各个年龄段的死亡率水平。[1] 通过对预期寿命进行分析，可以衡量出该地区人们的健康水平。[2] 同时，一个地区人口预期寿命的变化，其法定劳动年龄也会随之变化[3]，可见人口预期寿命的变化会影响人力资源、社会保障政策和医疗服务规划的制定。[4] 因此，人口平均预期寿影响因素研究受到社会各界的关注。

一、研究综述

国内外很早就开始对人口预期寿命影响因素进行研究。20世纪70年代，Samuel Preston 通过研究发现经济增长对于人口预期寿命提高具有正的非线性效应，该研究成果后被称为“普雷斯顿曲线”。[5] Renton A 通过使研究发现对于发展中国家，与技术进步相社会经济发展比医疗技术手段进步对于提高人口预期寿命更为重要。[6] Meara， E. R.等人通过研究发现受教育水平差距会加大使人口预期寿命差距。[7] Leon 研究了不同时期欧洲人口预期寿命的影响因素，发现医疗水平、生活方式、饮食习惯尤其是吸烟与饮酒对于不同性别人口预期寿命影响。[8] 除了以上选取多种因素分析外，另有部分学者侧重于研究某些因素对于预期寿命影响的作用大小及原因进行分析，并提出相应政策建议。如齐亚强， 李琳认为经济发展水平和增长速度、收入不平等程度以及教育和卫生基础资源状况是导致不同地区人口预期寿命差异的重要影响因素。[9]上述研究表明各国预期寿命随着经济发展水平的提高而增加，同时在不同时间段不同的国家、民族、地区预期寿命影响因素存在较大差异。

二、我国2010——2015年间预期寿命的空间分布

根据数据显示，2010年中国各省市区预期寿命最大与最小两个地区相差12.09岁，且这一差距到2015年扩大到14.55岁。同时对2010年、2015年全国各省市区人口预期寿命离散程度进行测量，可以得出2010年我国各省市区人口预期寿命方差为7.55，2015年我国各省市区人口预期寿命方差为8.77，全国人口预期寿命差异性加大。

为进一步分析我国地域间人口预期寿命差异性，按照地理位置将全国31个省市区分成东中西三个区域，分别计算2010年及2015各地区人口预期寿命算术平均值，结果显示，2010年与2015年人口期望寿命算数平均值降序排列顺序相同，依次为东部、中部、西部。从增长量分析，东部地区人口预期寿命平均增长量为1.52岁，中部地区平均增长量为1.03岁，西部地区增长量为1.48岁。表明东部与中部地区人口预期寿命差距增大，中部西部人口预期寿命差异性减小。

三、预期寿命影响因素分析

1.变量与数据选择：

通过对文献的分析总结，我们可知人口预期寿命的影响因素是多方面的。具体的外部环境因素及对应的指标说明如下：

（1）社会经济发展：联合国开发计划署的研究表明国家的经济发展水平和人口预期寿命有着很强的相关性，本文选取人均GDP、城镇化水平、农村居民消费水平、城镇居民消费水平来反映地区的社会经济发展状况。

（2）医疗资源配置：医疗卫生事业的发展可以改善居民健康水平，降低各年龄段死亡率，从而延长人口期望寿命。本文采用每万人拥有卫生技术人员数、每万人拥有医疗机构床位数、每万人拥有执业（助理）医师数（人）来反映当医疗资源配置情况。

（3）生态环境与治理：人们生活所在的生态环境会对人体健康产生直接影响，从而间接相应人口预期寿命，本文选取二氧化硫排放量、生活垃圾无害化处理率（%）及环境污染治理投资总额来作为反映生态环境与治理的对应指标。

（4）生活居住条件：人们生活的居住条件包含拥挤程度、公共资源配置等对生活方式产生影响，生活质量提高与人口预期寿命增长息息相关。本文选择了城市人口密度、人均日生活用水量、人均公园绿地面積作为人们的生活质量水平对应指标。

（5）科教发展：教育的发展可以提高人们的素质，本文选用每万人口高等学校平均在校生数评估教育与科学发展状况，反映科教发展水平。

综合以上分析情况，将各个影响因素所对应的指标进行整理，见表2

2.分析方法：

本部分关于预期寿命与各影响因素的相关性分析用相关系数来衡量。本文中针对各地区变量属于非连续数据，利用spearman相关系数进行比较。

相关系数又称线性相关系数，它是衡量变量之间线性相关程度的指标。相关系数一般用r表示，一般情况下r的绝对值越大，相关程度越高。相关系数与相关程度关系见表3

3.变量与全国东中西部省市区预期寿命相关性

由于我国土地疆域辽阔，人口预期寿命差异较大，为进一步分析我国地域间人口预期寿命差异性，按照地理位置将全国31个省市自治区分成东中西三个区域。相关性运算结果如下：

从表中可以看出，对于不同的区域，选取影响指标与预期寿命相关系数差异较大。总体上，所选因素与所对应地区预期寿命相关系数东部最高，西部地区居中，中部地区最小。其中中部地区影响因素最少的原因可能是中部地区数据过少。东部地区人口预期寿命相关系数最大因素以社会经济发展及医疗资源配置为主。中部地区生活垃圾无害化处理率、二氧化硫排放量与人口预期寿命相关性最强。对西部地区来说，与预期寿命相关系数最大的2010年到2015年由科教因素变为生态环境治理因素。

四、结论

2010年到2015年间，我国31个省市自治区东、中、西部省际人口预期寿命差异性扩大。同时，我国人口预期寿命与社会经济发展、医疗资源配置、生态环境治理、科学教育发展呈显著相关性。在东、中、西部不同区域、社会经济发展不同阶段，人口预期寿命影响因素存在显著差异。

參考文献：

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.

王晓军，赵明.寿命延长与延迟退休：国际比较与我国实证[J].数量经济技术经济研究，2015，32（03）：111-128.

张翔， 宋寒冰， 吴博文. 收入、预期寿命和社会养老保险收入再分配效应[J]. 统计研究， 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.

齐亚强，李琳.中国预期寿命变动的地区差异及其社会经济影响因素：1981—2010[J].中国卫生政策研究， 2018， 11（08）：33-39.