用面板数据模型探索5岁以下儿童死亡的影响因素*

张铁威 林静静 李秀央，2△

【提 要】 目的 研究5岁以下儿童死亡率的影响因素，为相关管理决策部门提供进一步降低5岁以下儿童死亡率的理论科学依据。方法 通过查阅统计年鉴及卫生年鉴获得2010-2016年浙江省11个地级市的5岁以下儿童死亡率、人均GDP、每千人卫生技术人员数、每千人床位数、人均医疗卫生支出、人均教育支出、良好空气质量天数、城镇化率、环境污染治理费占GDP比例(%)的面板数据，并采用面板回归模型进行分析。结果 人均医疗卫生支出(t=-2.19，P=0.032)及城镇化率(t=-2.24，P=0.028)是5岁以下儿童死亡率的保护因素，而人均GDP(t=-0.52，P=0.607)，人均教育支出(t=-0.52，P=0.606)，良好空气质量天数(t=-0.95，P=0.345)，环境污染治理费占GDP比例(%)(t=-0.68，P=0.502)对5岁以下儿童死亡的影响无统计学意义。结论 卫生资源的投入增加和城镇化建设有利于降低5岁以下儿童死亡率，为了进一步降低5岁以下儿童死亡率，政府部门有必要提高卫生资源的投入和进一步推进城镇化建设水平。

5岁以下儿童死亡率(under-five mortality rate,U5MR)是衡量一个国家社会发展和国民健康水平的重要指标，是制定妇幼卫生政策的重要依据。1987年以后联合国儿童基金会(United Nations International Children′s Emergency Fund，UNICEF)公布的“世界儿童健康状况”以5 岁以下儿童死亡率作为第一指标[1]。联合国千年发展目标(millennium development goal，MDG)即为5岁以下儿童死亡率减低三分之二。我国自2000年来，5岁以下儿童死亡率呈持续下降趋势，并于2007年提前完成联合国千年发展目标。然而，不同地区之间，城乡之间的儿童健康水平差异问题仍然突出[2-3]。有研究表明5岁以下儿童死亡水平与地区的经济状况、卫生资源投入情况、城镇化进程、教育水平、环境污染情况等因素均有关联[4-6]。本研究收集浙江省11个地级市的2010-2016年的5岁以下儿童死亡率及当地的经济状况、卫生资源投入情况、城镇化进程、教育水平、环境污染情况，采用面板数据分析方法定量研究其对5岁以下儿童死亡率的影响情况，为相关的公共政策实施及进一步降低儿童死亡提供指导意见。

资料和方法

1.资料来源

通过查阅《浙江卫生年鉴(2011-2017年)》获得5岁以下儿童死亡率、每千人卫生技术人员数、每千人床位数等卫生资源投入指标。通过查阅《浙江统计年鉴(2011-2017年)》及各地级市统计年鉴(2011-2017年)获得人均GDP(万元)、人均医疗卫生支出(百元)、人均教育支出(百元)、良好空气质量天数、城镇化率、环境污染治理费占GDP比例(%)，消费者价格指数等指标。部分年鉴缺失数据通过咨询当地统计局补齐，最终无数据缺失。

2.模型介绍

以5岁以下儿童死亡率转化值(Mit)为反应变量，以人均GDP(av_GDPit)、人均医疗卫生支出(av_EPHit)、人均教育支出(av_ESit)、良好空气质量天数(GDit)，城镇化率转化值(Urbit)，环境污染治理费占GDP比例(%)转化值(Enviit)为解释变量构建面板回归模型。

Mit=β0+β1av_GDPit+β2av_EPHit+β3av_ESit+β4GDit+β5Urbit+β6Enviit+uit

i=1,2,3…11；t=1,2,3…7

其中，i表示地区(杭州、宁波、…，舟山)，t表示年份(2010、2011、…，2016)。β0=αi+μ，αi为个体影响的随机变量，μ为模型在时空上的共同均值项[7]，uit为随机误差项。

3.统计分析

对率或构成资料进行平方根反正弦变换，并根据2010年物价水平对人均GDP，人均医疗卫生支出，人均教育支出进行调整[8]。使用SAS 9.4软件进行单因素的面板回归分析筛选出对5岁以下儿童死亡率有影响的指标，纳入多因素的面板回归分析中，再根据相关矩阵排出强相关指标后，根据F检验结果和Hausman检验结果选择模型并进行参数估计和结果解释。本研究以P≤0.05认为差异有统计学意义。

结 果

1.统计描述

分别以人均GDP，每千人卫生技术人员数，每千人床位数，人均医疗卫生支出，人均教育支出，良好空气质量天数，城镇化率转化值，环境污染治理费占GDP比例(%)转化值为X轴，以5岁以下儿童死亡率的转化值为Y轴，做面板数据散点图，见图1。结果显示，除良好空气质量天数与5岁以下儿童死亡率呈正相关外，其他指标与5岁以下儿童死亡率均呈负相关。

图1 各指标对5岁以下儿童死亡率转化值散点图

2.模型构建

(1)面板单因素回归分析：以5岁以下儿童死亡率的转化值作为反应变量，分别将上述8个指标作为解释变量进行单因素分析，结果如表1。单因素结果显示人均GDP、每千人卫生技术人员数、每千人床位数、人均医疗卫生支出、人均教育支出、良好空气质量天数、城镇化率、环境污染治理费占GDP比例(%)均是5岁以下儿童死亡率的影响因素。

表1 浙江省5岁以下儿童死亡的单因素面板分数据析结果

*：表示选用随机效应模型的结果，其余为固定效应模型结果。

(2)模型选择

在排除解释变量之间的共线性后，根据F检验(F=6.00，P<0.001)和Hausman检验(m=5.68，P=0.460)结果，选择随机效应模型。

(3)参数估计

将变量纳入面板数据随机效应模型，其参数估计及假设检验结果见表2。

表2 浙江省5岁以下儿童死亡的多因素面板数据分析结果

*：R2=0.6338

根据多因素分析的结果，人均医疗卫生支出及城镇化率是5岁以下儿童死亡率的保护因素，而人均GDP、人均教育支出、良好空气质量天数、环境污染治理费占GDP比例对5岁以下儿童死亡的影响并不显著。

讨 论

本文使用了面板数据回归分析来评估一些政府工作评价指标对5岁以下儿童死亡率的影响。不同于针对死亡进行分析的传统的死因分析[9]，从宏观角度为政府改善医疗卫生工作的决策提供一些证据。面板数据表明个体间存在异质性，而基于横截面数据或时间序列数据的一般多因素分析方法没有控制这种异质性，其结果很可能是有偏的。此外，面板数据具有更多的信息，更大的变异，变量间更弱的共线性，更大的自由度及更高的效率[10]。

在本研究选取的影响5岁以下儿童死亡的5个维度中，仅卫生资源投入及城镇化水平有统计学意义。其中，人均医疗卫生支出的影响显著而人均GDP的影响不显著与McCullough JM等的研究结果一致[11]，即经济水平与健康不总是正相关，起到决定性作用的是卫生资源的投入量。而城镇化的提高降低了儿童死亡率，这可能是因为高城镇化水平的地区基础建设、居民的收入水平、通信条件、污染控制[12-13]及医疗卫生资源的覆盖率和质量[13-14]等因素更优。因此，为进一步提高儿童医疗卫生服务质量，政府需要在注重经济增长的同时增大卫生资源的投入，并坚定不移地推进城镇化建设。

儿童死亡率的影响因素很复杂，除本文所研究的5个维度外可能还包括诸如地理环境、卫生资源的配置利用、社会对儿童问题的关注度[15]等因素，而各因素对儿童死亡是直接影响还是间接影响也值得探讨。此外，本研究的对象是浙江省的11个地级市，都属于东部发达地区，为解决我国妇幼卫生事业东西部发展不平衡的问题，在对象的选取上可以考虑包括东西部的不同省份。这些问题都有待更进一步的研究。