目的 基于城乡视角对中国家庭多维健康贫困进行测度与解构,为进一步缩小城乡健康贫困差距以及消除健康贫困提供循证依据.方法 收集2018年中国家庭追踪调查(CFPS)中12494户中国家庭(城镇家庭6409户、农村家庭6085户)的经济活动、教育获得、家庭关系与家庭动态、人口迁移、身心健康等数据,采用健康贫困评价指标体系及多维健康贫困测度指数创新性地以健康权利、健康能力和健康风险三大维度测度解构多维贫困的贡献归属.结果 2018年中国家庭的多维健康贫困指数和发生率分别为0.216和0.472,城乡分解测度显示城市家庭的多维健康贫困指数和发生率分别为0.184和0.410,农村家庭的多维健康贫困指数和发生率分别为0.249和0.537;维度分解表明健康风险、健康能力和健康权利的贡献度分别为0.478、0.268和0.254,全国、城市和农村在健康权利维度上的贡献度分别为0.254、0.267和0.244,在健康能力维度上的贡献度分别为0.268、0.228和0.299,在健康风险维度上的贡献度分别为0.478、0.505和0.457.结论 2018年中国农村家庭的多维健康贫困指数和发生率均高于城市家庭,健康风险已成为多维健康贫困的重要贡献维度,而健康能力则是城乡差异最大的维度,对农村健康能力的提高应加以重视.

目的 了解中国中老年人群健康贫困及其影响因素之间作用在时空上可能存在的非平稳性特征,为多元协同治理网络下区域健康减贫行政效率的提升提供时空特异性证据.方法 收集2011、2013、2015和2018年中国健康与养老追踪调查(CHARLS)中中国28个省(自治区、直辖市)37296户≥45岁中老年家庭的相关数据,基于自行开发的多维健康贫困指数测度工具分别采用普通最小二乘模型(OLS)、地理加权回归模型(GWR)、时间加权回归模型(TWR)和时空加权回归模型(GTWR)对2011-2018年中国中老年家庭健康贫困及其影响因素之间的作用进行建模,并进一步对最优模型估计系数的时空特征进行了勾勒.结果 在控制了年份和地区固定效应后,全局OLS模型回归分析结果显示,随着慢性病患病率、残疾患病率、人均国内生产总值、平均医疗自付费用和调查前3年年均PM2.5浓度的提高,多维健康贫困指数随之增长;而随着人口密度、基本医疗保险参保率和每万人口护士数的提高,多维健康贫困指数则随之降低.在所有的局部模型中,GWR模型的表现最优,与全局OLS模型相比,其调整后R2值从70.57％上升至88.68％,残差平方和从797.791下降至585.277.GWR模型中慢性病患病率、残疾患病率、人口密度、人均国内生产总值、基本医疗保险参保率、平均医疗自付费用、每万人口护士数和调查前3年年均PM2.5浓度8个协变量与响应变量的作用均存在非平稳性.GWR模型分析结果显示,慢性病患病率对多维健康贫困指数的正向促进作用在内蒙古自治区、河北省、山西省、云南省和贵州省达到最强;残疾患病率对多维健康贫困指数的正向促进作用在江苏省、安徽省和河南省达到最强;人口密度对多维健康贫困指数的负向抑制作用在甘肃省、内蒙古自治区、河北省和北京市达到最强,在黑龙江省、吉林省、辽宁省、山东省和山西省也表现为相对较强;基本医疗保险参保率和每万人口护士数对多维健康贫困指数的负向抑制作用以及人均国内生产总值对多维健康贫困指数的正向促进作用均在新疆维吾尔自治区、青海省和甘肃省达到最强;平均医疗自付费用对多维健康贫困指数的正向促进作用在河南省、安徽省和江苏省达到最强;调查前3年年均PM2.5浓度对多维健康贫困指数的正向促进作用以北京市、河北省和内蒙古自治区为中心向外减弱,辐射了整个环渤海区域.结论 健康贫困与其影响因素间的时空特征存在着空间非平稳性,引入局部加权回归技术为提供有助于提升区域健康减贫行政效率的时空特异性证据奠定了技术基础.

目的 了解中国中老年人群多维健康贫困指数的时空分布格局,为中老年人群多维健康贫困的精准消除提供循证依据.方法 收集2011、2013、2015和2018年中国健康与养老追踪调查(CHARLS)中37296户中国家庭≥45岁中老年人群的个人基本信息、家庭结构和经济支持、健康状况、医疗服务利用和医疗保险、收入和消费等相关数据,采用课题组构建的健康贫困评价指标体系及多维健康贫困测度指数创新性地以健康权利、健康能力和健康风险三大维度测算2011-2018年中国中老年人群多维健康贫困指数并进行地区分解测度,分析中老年人群多维健康贫困指数的时空分布格局.结果 中国中老年人群2011、2013、2015、2018年的健康贫困指数和发生率分别为0.320和69.7％、0.326和69.0％、0.349和71.9％、0.291和63.0％,2011-2018年中老年人群健康权利、健康能力和健康风险的贡献度均值分别为0.143、0.450和0.416:基于多维健康贫困指数地区分解测度结果显示,2011年健康贫困最严重的地区为贵州(0.365)、甘肃(0.364)、新疆(0.395)、四川(0.377)、安徽(0.402)和吉林(0.413)6个省(自治区),2013年健康贫困最严重的地区为云南(0.359)、青海(0.361)、内蒙古(0.381)、四川(0.378)、安徽(0.389)和贵州(0.402)6个省(自治区),2015年健康贫困最严重的地区为云南(0.395)、新疆(0.388)、青海(0.448)、四川(0.406)、内蒙古(0.390)、安徽(0.388)、重庆(0.391)、贵州(0.373)、天津(0.370)、黑龙江(0.366)、广西(0.362)、山东(0.362)、江西(0.359)、吉林(0.355)、福建(0.351)和辽宁(0.350)16个省(自治区、直辖市),2018年健康贫困最严重的地区为四川(0.352)、贵州(0.352)和云南(0.351)3个省份.结论 中国中老年人群2011-2018年的健康贫困指数和发生率总体上均有所下降,西南地区始终是多维健康贫困最为严重的地区,已陷入整体性的多维健康贫困.

目的 突破现有健康贫困测度工具缺乏的研究局限,构建以"健康能力-健康权利-健康风险"为内容维度的健康贫困评价指标体系与多维测度指数,为健康贫困测度提供相应工具集.方法 通过文献研究初步确定健康贫困评价指标体系,采用德尔菲专家咨询法和定性访谈法征询来自健康贫困较为严重的边境地区以及在健康扶贫实践方面处于领先水平地区的10名资深专家的意见对指标进行筛选,采用层次分析法进行指标权重的计算,从多维角度构建健康贫困测度工具集,并采用关键绩效指标法及"双界限法"构建多维健康贫困测度指数.结果 2轮专家咨询的积极系数均为100％,专家咨询的权威系数分别为0.815和0.867;第1,2轮二级指标和三级指标专家意见的协调系数分别为0.342和0.233、0.487和0.353(均P＜0.05),专家意见的协调性较好;经过2轮专家咨询及定性访谈后,以健康权利、健康能力和健康风险作为框架构建了包含3个一级指标、11个二级指标和39个三级指标的健康贫困评价指标体系,并通过关键绩效指标法及"双界限法"构建了包含健康权利、健康能力和健康风险3个维度10个具体指标的多维健康贫困测度指数.结论 本研究构建的集"评价指标体系-关键绩效指标体系-多维测度指数"为一体的健康贫困测度工具集,实现了对多维健康贫困测度、时空分布格局描绘和健康贫困人群的特征刻画,为多维健康贫困的消除提供了理论方法与测度工具的支撑.

目的 考察不同类型的医疗保险对农业转移人口多维贫困的影响.方法 利用2017年全国流动人口动态监测数据,采用A-F法计算多维贫困指数,并采用倾向得分匹配方法检验医疗保险对多维贫困的减贫效应.结果 城镇职工医保、城镇居民医保和城乡居民医保对农业转移人口的多维贫困有显著的减贫效应,其减贫路径主要体现在减少收入贫困、教育贫困和社会排斥贫困方面,而对健康贫困没有显著影响.新农合对多维贫困和各单维贫困均没有显著的减贫效应.结论 鼓励企业将农业转移人口纳入城镇职工医保,改善新农合的便携性和受益水平,提高城乡居民医保的统筹层次、统一保障待遇.

目的:明确农村育龄期妇女相对健康贫困脆弱性的风险因素,为健康扶贫研究提供借鉴.方法:使用三阶段可行广义最小二乘法计算宁夏农村育龄期妇女相对健康贫困脆弱性指数,并通过归并最小绝对离差法估计模型并分析其影响因素.结果:现阶段,有6.44％的农村育龄期妇女陷入健康贫困的可能性较高;个人特征、生活环境、健康状况、卫生服务、健康经济负担都能在不同程度上影响农村育龄期妇女的健康贫困脆弱性;其中参加"两癌筛查"(-0.0199)、使用冲水厕所(-0.1560)、饮用自来水(-0.0665)、参加医疗保险(-0.0454)等都能减少陷入健康贫困的风险.结论:影响农村育龄期妇女健康贫困脆弱性的因素多维且复杂,为了防止更多育龄期妇女陷入健康贫困,管理者应改善农村育龄期妇女的生活环境,关注其健康状况,加大"两癌"筛查的宣传力度和落实力度,为已经陷入健康贫困风险的人提供相应的经济支持,以确保该类人群不会因为健康问题返贫.