1 引言

自人類進(jìn)入工業(yè)文明時(shí)代以來(lái),城市作為人口和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主要集聚空間吸引著越來(lái)越多的人居住于此,城市正逐步取代鄉(xiāng)村,成為人類聚集的高級(jí)形式(李雪銘等, 2012)。但在城市化和工業(yè)化快速發(fā)展的同時(shí)也帶來(lái)了一系列的人居環(huán)境問(wèn)題,如大氣污染、水污染和垃圾污染等,導(dǎo)致人居環(huán)境質(zhì)量不斷惡化,并嚴(yán)重威脅到人類健康,導(dǎo)致健康問(wèn)題日益嚴(yán)重。健康水平不僅關(guān)乎居民的生活質(zhì)量,更關(guān)系到國(guó)家的社會(huì)穩(wěn)定與長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。黨的十八屆五中全會(huì)提出推進(jìn)“健康中國(guó)”建設(shè),將“健康中國(guó)”上升為國(guó)家戰(zhàn)略,強(qiáng)調(diào)健康發(fā)展方式與保障全民健康,充分說(shuō)明隨著生活水平的提高和生活方式的轉(zhuǎn)變,人們對(duì)自身健康的重視度越來(lái)越高,高質(zhì)量的生活方式正成為人們追求的目標(biāo)。因此,正確認(rèn)識(shí)與深入研究居民健康狀況的空間差異,對(duì)實(shí)施“健康中國(guó)”戰(zhàn)略與制定相關(guān)政策具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

學(xué)術(shù)界對(duì)健康問(wèn)題的研究由來(lái)已久,隨著地理學(xué)理論和研究方法的多維轉(zhuǎn)向及人本主義思潮的興起,環(huán)境危害對(duì)人類健康的影響逐漸成為學(xué)者們關(guān)注的焦點(diǎn)(Chakraborty et al, 2011; Arcaya et al, 2012; Baeten et al, 2013; Bakkeli, 2016)。健康與地理環(huán)境的關(guān)系密不可分,“地方病”“癌癥村”等便是地理環(huán)境影響健康的典型例子。比如醫(yī)學(xué)地理學(xué)研究從自然生態(tài)角度出發(fā),重點(diǎn)關(guān)注自然生態(tài)環(huán)境與人的身體健康之間的關(guān)系,研究疾病的空間分布、人類健康的地理學(xué)特點(diǎn)以及與此相關(guān)的醫(yī)院與醫(yī)療服務(wù)的空間分布(譚見(jiàn)安, 1994; Parr, 2003; 張寧等, 2003)。同時(shí),隨著工業(yè)化與城鎮(zhèn)化的推進(jìn),石化類產(chǎn)業(yè)(PX項(xiàng)目)、核電站與垃圾場(chǎng)等鄰避型產(chǎn)業(yè)的布局對(duì)居民身體健康與周圍環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生了極大負(fù)面影響,由此引發(fā)的“鄰避效應(yīng)”也日益受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注(Hsu, 2006; Gu, 2016; Sun, 2016)。

從已有研究看,國(guó)外對(duì)居民健康的研究主要集中在健康與環(huán)境公平性(Anderton et al, 1994; Brown et al, 2003)、收入不平等與健康(Wagstaff et al, 2000; Wilkinson et al, 2006; Chen L et al, 2014)以及鄰避型產(chǎn)業(yè)布局對(duì)居民健康產(chǎn)生的影響等(Simsek et al, 2014)。如Lu等(2015)發(fā)現(xiàn)空氣污染、有毒工業(yè)污染和水污染等一系列環(huán)境問(wèn)題對(duì)身體健康都有不利影響,尤其是對(duì)死亡率和發(fā)病率的影響最明顯。還有一些研究分析了環(huán)境危害的社會(huì)分布以及健康與貧窮、老人等社會(huì)弱勢(shì)群體(Perlin et al, 2001; Payne-Sturges et al, 2006; Chen, 2011)之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)弱勢(shì)群體受環(huán)境污染的影響最嚴(yán)重,尤其是貧困人口和老年人(Zhao et al, 2014)。國(guó)內(nèi)地理學(xué)者對(duì)健康的研究多通過(guò)對(duì)某種疾病的分析來(lái)刻畫健康的空間分布與影響因素,典型代表就是對(duì)“癌癥村”的研究。如龔勝生等(2013)對(duì)中國(guó)1980-2011年“癌癥村”的時(shí)空分布變遷規(guī)律進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)“癌癥村”的分布與河流關(guān)系密切,水污染是導(dǎo)致“癌癥村”的罪魁禍?zhǔn)?。董丞妍?2014)也認(rèn)為“癌癥村”主要受到大氣污染、水污染以及重金屬污染等多重污染綜合作用的影響。趙雪雁等(2017) 研究2003-2013年中國(guó)居民健康的區(qū)域差異狀況,發(fā)現(xiàn)環(huán)境質(zhì)量是影響居民健康水平的重要因子。還有學(xué)者對(duì)中國(guó)居民個(gè)體超重狀況進(jìn)行了實(shí)證研究,以此來(lái)反映建成環(huán)境對(duì)健康的影響(孫斌棟等, 2016)。

總的來(lái)說(shuō),對(duì)人類健康的研究從空間尺度上可以劃分為區(qū)域(Brulle et al, 2006; Chan, et al, 2008;Chen, 2011; Campos-Matos et al, 2016)、城市(Subramanian et al; 2001; Chakraborty, 2009; Chen J et al, 2014)和社區(qū)(孫斌棟等,2016) 3個(gè)層次。國(guó)外學(xué)者比較注重環(huán)境污染、貧困與收入等因素對(duì)居民健康的影響,并通過(guò)改善人居環(huán)境、減少貧困與縮小收入差距等措施來(lái)提高居民健康水平;而國(guó)內(nèi)地理學(xué)界關(guān)于環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)居民健康影響的研究尚不多見(jiàn),研究尺度多為國(guó)家或區(qū)域等宏觀層面,且多采用描述性統(tǒng)計(jì)與聚類分析等方法,未考慮微觀個(gè)體居民真實(shí)的環(huán)境污染暴露情況,缺乏從微觀層面對(duì)個(gè)體居民的環(huán)境危害暴露及健康效應(yīng)的正面關(guān)注(馬靜等, 2017)。隨著中國(guó)城市規(guī)模的不斷擴(kuò)張,城市內(nèi)部異質(zhì)性日趨明顯,目前對(duì)城市內(nèi)部居民個(gè)體健康空間差異的定量研究相對(duì)不足。已有研究多以官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行居民健康水平的研究,缺乏使用第一手調(diào)查數(shù)據(jù)從居民自身健康評(píng)價(jià)與環(huán)境危害感知的視角對(duì)健康水平進(jìn)行研究。為此,本文以鄭州市區(qū)為例,基于2016年8月大規(guī)模問(wèn)卷調(diào)查,利用GIS空間分析方法研究微觀尺度下居民自評(píng)健康狀況與環(huán)境危害感知的空間差異,以及環(huán)境危害對(duì)居民健康的影響,并借助計(jì)量模型對(duì)其影響因素進(jìn)行分析,擬解決以下幾個(gè)科學(xué)問(wèn)題：①居民對(duì)自身健康評(píng)價(jià)與環(huán)境危害感知在城市內(nèi)部是否存在空間差異?②個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性與環(huán)境危害對(duì)居民健康狀況具有什么樣的影響?旨在為鄭州市推進(jìn)“健康中國(guó)”戰(zhàn)略,建設(shè)生態(tài)宜居城市提供科學(xué)依據(jù)與理論指導(dǎo)?；谏鲜鲅芯繂?wèn)題,本文嘗試構(gòu)建居民健康與環(huán)境危害感知的綜合分析框架。如圖1所示,居民個(gè)體特征(社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性、婚姻狀況、住房類型等)的不同決定其環(huán)境污染暴露程度,進(jìn)而影響到對(duì)環(huán)境污染(空氣污染、噪聲污染、垃圾污染與水污染等)的感知狀況,同時(shí),環(huán)境污染感知狀況也可折射出不同類型的居民社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性;城市環(huán)境污染主要通過(guò)直接作用影響居民自身健康的評(píng)價(jià),反過(guò)來(lái),通過(guò)對(duì)居民自我健康評(píng)價(jià)可以為減少環(huán)境污染提供政策依據(jù);此外,不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性的居民對(duì)自身健康評(píng)價(jià)存在差異,以此反映健康狀況在不同群體的分布,為提高弱勢(shì)群體的健康水平,制定合理的健康政策提供反饋與建議。由此可見(jiàn),居民健康與環(huán)境危害感知之間存在非常復(fù)雜的關(guān)系,需要從微觀尺度將二者關(guān)聯(lián)進(jìn)行綜合分析。

圖1   居民健康與環(huán)境危害感知的研究框架

Fig.1   Research framework of resident health and environmental hazard perception

2 研究區(qū)域概況

鄭州是河南省政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心,中原城市群建設(shè)的核心增長(zhǎng)極和國(guó)家重要的綜合交通樞紐、通訊樞紐和現(xiàn)代物流、商貿(mào)中心(圖2)。隨著中部崛起和中原經(jīng)濟(jì)區(qū)作為國(guó)家戰(zhàn)略的實(shí)施,以鄭東新區(qū)的開發(fā)建設(shè)為標(biāo)志,鄭州城市空間迅速擴(kuò)展,進(jìn)入了有史以來(lái)最大規(guī)模的城市擴(kuò)張期,城市的用地空間由中心城區(qū)(三環(huán)以內(nèi))不斷向外圍擴(kuò)展,鄭州市建成區(qū)面積從1999年的112 km2增加到2015年的437.6 km2。截至2015年底,鄭州市常住人口已達(dá)到956.9萬(wàn)人,較2014年增加20萬(wàn)人。受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與環(huán)境破壞等因素影響,霧霾天氣加重。2015年鄭州市空氣質(zhì)量達(dá)到二級(jí)以上的天數(shù)為136天,可吸入顆粒物為0.17 mg/m3,城市空氣質(zhì)量排名居全國(guó)后十位。每萬(wàn)人擁有醫(yī)院床位數(shù)81.8張,市區(qū)每萬(wàn)人擁有公交車輛12.7輛,在各類噪聲排放中,交通噪聲為57.2 dB,工業(yè)噪聲為50.90 dB,生活噪聲為54.70 dB。鄭州市在快速擴(kuò)張的同時(shí)也導(dǎo)致中心城區(qū)交通擁堵、公共服務(wù)設(shè)施緊張、公共空間缺失、環(huán)境污染加重等問(wèn)題,這些因素均對(duì)居民健康水平產(chǎn)生重要影響。

圖2   鄭州市行政區(qū)劃圖

Fig.2   Administrative area of Zhengzhou City and distribution of survey samples

3 數(shù)據(jù)與方法

3.1 研究數(shù)據(jù)

本文數(shù)據(jù)主要來(lái)自于2016年8月課題組對(duì)鄭州市居民生活質(zhì)量與健康問(wèn)卷調(diào)查,調(diào)查對(duì)象為在鄭州市居住一年以上且年滿18周歲的居民,調(diào)查范圍包括鄭州市轄區(qū)(金水區(qū)、中原區(qū)、二七區(qū)、管城區(qū)、經(jīng)開區(qū)、惠濟(jì)區(qū)、高新區(qū)、鄭東新區(qū))的79個(gè)街道辦事處、576個(gè)社區(qū)、5鎮(zhèn)3鄉(xiāng)。根據(jù)2010年第六次人口普查鄭州市各街道的人口數(shù)量以及性別比例,采用定額抽樣和隨機(jī)抽樣結(jié)合方法,按照置信度為95%,允許的抽樣誤差為3%的統(tǒng)計(jì)方法,計(jì)算樣本量規(guī)模為1067個(gè)。采用入戶現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查的方法共回收問(wèn)卷2274份,為研究居民環(huán)境和健康感知的空間差異,刪除沒(méi)有填寫居住街道和小區(qū)名稱的樣本,并篩選出社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性信息完全的樣本,最終進(jìn)入模型的樣本個(gè)數(shù)為2019個(gè)(圖2),問(wèn)卷有效率89%。依據(jù)調(diào)查問(wèn)卷的設(shè)計(jì),本文從問(wèn)卷中提取3個(gè)方面的變量來(lái)反映對(duì)居民健康的影響：一是居民社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征變量,主要包括性別、年齡、婚姻狀況、受教育程度等方面(表1);二是居民環(huán)境危害感知變量,主要包括空氣污染、噪聲污染、垃圾污染與水污染等4個(gè)方面;三是區(qū)位變量,主要包括居住地到最近的醫(yī)院距離,居住地到工作地的距離以及所在的街道位置等3個(gè)方面。這些變量的綜合考慮有助于研究居民健康與環(huán)境危害感知的相關(guān)關(guān)系。另外,本文涉及的研究區(qū)現(xiàn)狀數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2016年鄭州市統(tǒng)計(jì)年鑒。根據(jù)中國(guó)空氣質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)平臺(tái)數(shù)據(jù),2016年8月調(diào)研期間空氣質(zhì)量的空間分布呈現(xiàn)中心城區(qū)較差,西北部較好的格局(圖3),為驗(yàn)證居民空氣污染感知的空間差異的結(jié)果提供依據(jù)。

表1   居民主要的社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性統(tǒng)計(jì)

Tab.1   Statistics of key sociodemographic attributes of residents

變量變量設(shè)定與說(shuō)明年齡20~29歲(56.06%);30~39歲(22.22%);40~49歲(10.23%);50~59歲(6.05%);≥60歲(5.44%)性別男(43.44%);女(56.56%)婚姻狀況已婚(55.87%);未婚(42.49%);其他(1.64%)受教育程度初中及以下(14.86%);高中(17.35%);大學(xué)大專(62.42%);研究生(5.37%)月收入2000元以下(13.03%);2000~3999元(43.29%);4000~5999元(29.62%);6000~7999元(6.98%);8000元及以上(7.08%)戶籍鄭州(42.26%);外地(57.74%)住房類型自有(53.86%);租住(37.87%);單位住房(8.27%)

注：括號(hào)內(nèi)數(shù)據(jù)表示不同類型所占的比例。

新窗口打開

圖3   2016年8月鄭州市空氣質(zhì)量空間格局

Fig.3   Spatial pattern of Zhengzhou air quality, August 2016

3.2 研究方法

3.2.1 李克特量表法

李克特量表法(Likert scale)又稱總加量表法,由美國(guó)社會(huì)心理學(xué)家李克特(R. A. Likert)于1932年首次提出。這種量表通常采用5級(jí)量表形式,即對(duì)量表中每一題目均給出表示態(tài)度程度等級(jí)的5種備選評(píng)語(yǔ)答案(如“很不滿意”“不滿意”“說(shuō)不準(zhǔn)”“滿意”“非常滿意”),并用1-5分別為5種答案計(jì)分(亓萊濱, 2006)。它反映了被調(diào)查者對(duì)某事物或主題的綜合態(tài)度。基于李克特五級(jí)量表法的居民健康狀況自評(píng)估是目前國(guó)際上公認(rèn)的最常用的健康評(píng)價(jià)指標(biāo)(顧麗娟等, 2017)。

3.2.2 多元回歸分析

多元回歸模型是社會(huì)科學(xué)分析中用于對(duì)復(fù)雜因素影響作用進(jìn)行建模的常用統(tǒng)計(jì)方法之一,本文將多元回歸模型設(shè)定為以下公式：

y=α0+α1x1i+α2x2i+……+αnxni+ui(1)

式中： y為因變量; x為解釋變量;i代表不同的個(gè)體; α為對(duì)應(yīng)的模型估計(jì)系數(shù);u為隨機(jī)干擾項(xiàng)。在變量測(cè)度上,①因變量：基于李克特五級(jí)量表,被調(diào)查居民從“非常好/很好/一般/很差/非常差”5項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)中選擇最合適他們的健康選項(xiàng),并將這些健康選項(xiàng)賦予不同的權(quán)值,考慮到李克特自評(píng)健康賦值法對(duì)研究健康評(píng)價(jià)的重要意義,本文采用自評(píng)健康的量度值作為因變量。②自變量：首先根據(jù)性別、年齡、婚姻狀況、受教育程度等反映居民社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征的指標(biāo)劃分不同的類型,并將這些指標(biāo)類型進(jìn)行數(shù)據(jù)化處理,依次作為自變量納入模型;其次,根據(jù)被調(diào)查居民分別從“非常低/很低/一般/很高/非常高”5項(xiàng)中選取他們對(duì)環(huán)境污染危害程度的感知選項(xiàng),將4類環(huán)境危害感知指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)化處理,并作為自變量納入模型。

3.2.3 多分類logistic回歸模型

為了進(jìn)一步對(duì)多元回歸分析結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,本文采用多分類logistic回歸模型對(duì)影響居民自評(píng)健康的相關(guān)因素進(jìn)行分析,從而揭示各因素變量對(duì)居民健康狀況的作用和強(qiáng)度,具體表達(dá)式如下(楊云龍等, 2011; 梁辰等, 2014)：

ln(pi/(1-pi))=α+∑k=1kβkxki(2)

式中：p為事件發(fā)生的概率,pi=p(yi=1|x1i,x2i, …, xki);xki是自變量,即影響居民自評(píng)健康的相關(guān)因素; βk為待求的回歸系數(shù); α為截距。

4 居民健康狀況分析

4.1 居民總體健康狀況

本文采用李克特量表法,對(duì)自我健康的評(píng)價(jià)分為5個(gè)等級(jí),從1(非常好)-5(非常差)。根據(jù)已有研究(Ma et al,2017),并結(jié)合鄭州市實(shí)際情況,對(duì)環(huán)境危害感知(1=污染非常低,5=污染非常高)主要通過(guò)噪聲污染、水污染、空氣污染和垃圾污染(城市垃圾、工業(yè)廢棄物和建筑垃圾)4個(gè)方面反映。圖4為每種類型的受訪者比例,通過(guò)計(jì)算得出鄭州市居民對(duì)自身健康狀況感知的平均值為2.73(SD=0.84),總的來(lái)說(shuō)大多數(shù)居民認(rèn)為自身的健康狀況較為很好,其中有4.0%和37.4%的居民認(rèn)為自己的健康狀況好和較好,13.9%和2.5%的居民認(rèn)為自己的健康狀況較差和差。從圖4還可以看出來(lái)多數(shù)人認(rèn)為鄭州市的空氣污染和噪聲污染較為嚴(yán)重,垃圾污染和水污染為一般,說(shuō)明空氣污染、噪聲污染要比垃圾污染和水污染對(duì)居民健康狀況的影響更嚴(yán)重。圖5為不同環(huán)境危害程度(1=污染非常低,5=污染非常高)下自我感知健康狀況很好或非常好的人數(shù)比例,總體來(lái)看健康狀況很好的概率隨著居民對(duì)環(huán)境危害感知的增加而逐漸下降。

圖4   自評(píng)健康與環(huán)境危害感知的統(tǒng)計(jì)分布

Fig.4   Statistical distribution of self-rated health and environmental hazard perception

圖5   不同環(huán)境危害程度(1=非常低,5=非常高)下自我感知健康狀況很好或非常好的人數(shù)比例

Fig.5   Population (%) reporting good or very good health by environmental hazard categories (1 = very low, 5 = very high)

4.2 居民健康與環(huán)境危害感知的空間差異

本文共涉及5項(xiàng)指標(biāo),每個(gè)題項(xiàng)都是5分制,累加后的得分會(huì)因題項(xiàng)的不同而有差異。為了具有統(tǒng)一可比性,將5分制換算為百分制,按照百分制賦值分別對(duì)(1-5) 5個(gè)選項(xiàng)賦值,累加后再除以量表的題項(xiàng)數(shù)即為最后得分。其中健康得分越高,表明居民健康狀況越好,得分越低則越不健康;噪聲污染、空氣污染、垃圾污染、水污染得分越高,表明污染越嚴(yán)重,得分越低,污染則越輕,并在鄭州市的街道空間尺度上運(yùn)用GIS空間插值方法表征居民健康與環(huán)境危害感知的空間差異,結(jié)果如圖6所示。

圖6   居民健康與環(huán)境危害感知空間分布

Fig.6   Spatial distribution of resident health and perceived environmental hazards

由圖6a可知,居民健康得分的空間差異明顯,呈現(xiàn)出明顯“中間低—外圍高”特征,即市中心地區(qū)的健康得分較低,而位于市中心周邊地區(qū)的健康得分較高。表明市中心地區(qū)健康狀況較好的人數(shù)比例低于周邊地區(qū)。中心城區(qū)由于早期城市發(fā)展及演變歷程,存在大量的舊住宅小區(qū)且居民以低收入者居多,生活環(huán)境差,使得該區(qū)域居民對(duì)健康狀況感知較差。同時(shí)由于火車站在此區(qū)域,使得外來(lái)人口流量大、交通擁堵現(xiàn)象嚴(yán)重、噪聲污染明顯、居民人身財(cái)產(chǎn)安全等問(wèn)題突出,因而健康得分不高。周邊地區(qū)雖然沒(méi)有市中心地理位置優(yōu)越,但隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展及逆城市化現(xiàn)象的出現(xiàn),越來(lái)越多的人選擇在郊區(qū)買房,使得郊區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施與生活便利程度進(jìn)一步改善,且郊區(qū)環(huán)境質(zhì)量比中心相對(duì)較好,因此其健康得分也較高。從圖6b可知,鄭州市居民對(duì)噪聲污染感知較嚴(yán)重的地區(qū)主要分布在城市的北部與中部地區(qū),近年鄭州市老城區(qū)的城中村改造力度大,尤其以中原區(qū)為代表,施工過(guò)程噪聲較大,外加道路維修及地鐵建設(shè)都對(duì)居民日常生活產(chǎn)生較大的噪聲影響。經(jīng)開區(qū)企業(yè)較多,在生產(chǎn)運(yùn)輸過(guò)程中容易產(chǎn)生噪聲,影響居民休息,進(jìn)而導(dǎo)致居民健康感知較差。從圖6c可知,居民認(rèn)為鄭州市空氣污染整體都比較嚴(yán)重,空氣污染嚴(yán)重的地區(qū)主要分布在中心城區(qū)與市區(qū)東北部。從圖6d可知,垃圾污染整體呈現(xiàn)出由中心向四周遞增的分布格局。越靠近市中心地區(qū),其垃圾污染越輕。越向外圍,垃圾污染越嚴(yán)重。從圖6e可知,居民對(duì)鄭州市街道水污染感知整體呈現(xiàn)出“南低北高”的分布格局。居民認(rèn)為鄭州市經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)水污染最嚴(yán)重。這可能是因?yàn)榻?jīng)開區(qū)制造業(yè)較多,工業(yè)生產(chǎn)廢水排放量多,因此水污染較嚴(yán)重。

5 影響因素分析

5.1 不同屬性個(gè)體的健康狀況感知

首先構(gòu)建居民主觀健康感知的影響因素框架,參考已有相關(guān)研究(Clark, 2003; Helliwell, 2003; Blanchflower et al, 2008; Frey et al, 2010; Dong et al, 2016; 陸杰華等, 2017),結(jié)合鄭州市居民的實(shí)際情況,選取個(gè)人屬性、收入狀況、住房情況、環(huán)境因素與街道區(qū)位因素等方面共13個(gè)變量。表2分別統(tǒng)計(jì)了不同屬性個(gè)體在主觀健康狀況感知回答中選擇非常健康與健康選項(xiàng)的人數(shù)比重,并進(jìn)行顯著性分析(P<0.05)。由表2可知,女性對(duì)自身健康狀況感知很好或者非常好的人數(shù)比例要比男性低1.90個(gè)百分點(diǎn)。不同年齡組的自我健康評(píng)價(jià)表現(xiàn)出隨著年齡的增加,健康狀況越來(lái)越差的特征。從婚姻狀況來(lái)看,已婚居民對(duì)健康狀況感知好或者較好的人數(shù)比重與未婚居民沒(méi)有顯著差別,但比其他婚姻狀況(離異、喪偶)居民高出6.24個(gè)百分點(diǎn)。隨著收入與住房面積的增加,個(gè)體對(duì)健康狀況感知好或者較好的人數(shù)比重也隨之增加。值得注意的是,從受教育程度來(lái)看,學(xué)歷越高對(duì)健康狀況感知好或者較好的人數(shù)比例則越高。相對(duì)于有鄭州戶口的人來(lái)說(shuō),沒(méi)有鄭州戶口的人對(duì)自身健康狀況感知好或者較好的比例要低2.79個(gè)百分點(diǎn)。這可能與外來(lái)人口在鄭州所居住的環(huán)境與收入水平有關(guān),沒(méi)有戶籍的外來(lái)人口大多居住在周邊環(huán)境較差的城中村或破舊的小區(qū),這種生活環(huán)境對(duì)居民的健康狀況產(chǎn)生一定影響。居住地到工作單位的距離以及到醫(yī)療服務(wù)站的距離越遠(yuǎn),健康狀況感知很好或者非常好的人數(shù)比例越低。從住房產(chǎn)權(quán)來(lái)看,在外租房子的人對(duì)自身健康狀況感知很好或者非常好的比例要比自有住房及單位住房的人分別低9.55與3.93個(gè)百分點(diǎn)。

表2   不同屬性個(gè)體的健康狀況感知

Tab.2   Health perception of various groups of residents

變量屬性健康狀況感知很好/非常好的比重/%P值變量屬性健康狀況感知很好/非常好的比重/%P值年齡20~2960.19<0.01受教育程度初中及以下37.04<0.0130~3948.33高中40.7640~4943.67大學(xué)大專42.9750~5934.48研究生及以上47.16≥6033.33戶口鄭州戶口42.72<0.01性別男42.53<0.01非鄭州戶口39.93女40.63居住地到醫(yī)療≤1 km42.53<0.01婚姻狀況已婚41.69<0.01服務(wù)站的距離1~3 km39.32未婚42.27≥3 km38.13其他(離異/喪偶)35.45居住地到工作≤1 km45.53<0.01收入≤200035.74<0.01單位的距離1~3 km41.652000~399939.593~5 km40.774000~799941.56≥5 km33.73≥800044.71住房產(chǎn)權(quán)自有48.17<0.01住房面積小戶型(<100 m2)38.44<0.01租住38.62大戶型(>100 m2)46.72單位住房42.55

注：居住地到醫(yī)療服務(wù)站與工作單位的距離為居民問(wèn)卷調(diào)查給出的距離值。

新窗口打開

5.2 居民主觀健康感知影響因素的多元回歸分析

基于以上影響因素框架,采用多元回歸模型進(jìn)行分析自我健康評(píng)價(jià)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性、環(huán)境危害與街道區(qū)位的關(guān)系。經(jīng)計(jì)算解釋變量間的相關(guān)系數(shù)均小于0.4,因此模型不存在嚴(yán)重的共線性問(wèn)題。然后對(duì)上述方程進(jìn)行OLS回歸,對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)其P值為0.0015,拒絕原假設(shè)即存在異方差?？紤]到異方差問(wèn)題對(duì)模型系數(shù)顯著性推斷的影響,因此采用加權(quán)最小二乘法(WLS)消除異方差后的回歸結(jié)果,如表3所示,其中模型1加入了居民的社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和空間區(qū)位變量;模型2進(jìn)一步加入環(huán)境感知變量;模型3在模型2的基礎(chǔ)上加入街道虛擬變量,以控制街道尺度地理環(huán)境要素對(duì)居民健康感知的影響。為了更好地反映個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征對(duì)居民自我健康與環(huán)境危害感知的影響以及不同變量類別的對(duì)比,參考這些變量的分布頻次,本文性別變量中的“男性”、年齡變量中的“20~29歲”、婚姻狀況變量中的“已婚”、住房面積變量中的“大戶型”列為參照變量。

表3   居民主觀健康感知多元線性回歸模型結(jié)果

Tab.3   Multivariate linear regression results of residents’ subjective health perception

變量模型1模型2模型3系數(shù)t值系數(shù)t值系數(shù)t值性別(參照組：男性)女性-0.0997**-2.16-0.0817*-1.84-0.0831*-1.87年齡(參照組：20~29歲)30~390.263**4.020.2494**3.820.2401**3.6840~490.279**3.310.2516**3.310.237**3.1350~590.0162**0.110.0130**0.460.0191**0.1560歲及以上0.0042***0.020.0901***0.470.0675***0.36婚姻狀況(參照組：已婚)未婚0.04180.600.05530.860.04840.75其他（離異/喪偶）0.07910.310.13750.560.1310.54住房面積(參照組：大戶型)小戶型0.1202**2.420.1193**2.500.1008**2.27受教育程度0.0940***3.140.04761.590.04541.53收入0.0981***4.220.0905***4.100.0845***3.84居住地到工作單位的距離0.0753***3.420.0506**2.370.0499**2.34居住地到醫(yī)療服務(wù)站的距離0.0765*1.740.0661*1.570.0695*1.69水污染0.0732***2.650.0736***2.67垃圾污染0.0819**2.450.0756**2.31空氣污染0.1006***3.140.0908**2.65噪聲污染0.0961***2.750.0900***2.90街道(參照組：金水區(qū)杜嶺街道)金水區(qū)豐產(chǎn)路街道-0.3086*-1.77金水區(qū)南陽(yáng)新村街道0.5504*1.95二七區(qū)嵩山路街道-0.4267*-1.67二七區(qū)一馬路街道0.7844**2.38惠濟(jì)區(qū)大河路街道1.0768**2.25惠濟(jì)區(qū)迎賓路街道0.3687**2.04常數(shù)項(xiàng)1.737***11.010.7536***4.090.8878***3.93R20.0500.1170.151

注：***、**、*分別表示P<0.01、P<0.05、P<0.10。

新窗口打開

從表3可知,不同的社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性特征及污染程度對(duì)居民自身健康狀況感知影響顯著。首先,模型1僅考慮個(gè)體的社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性及工作距離因素對(duì)健康狀況感知的影響。從性別來(lái)看,女性與自身健康狀況感知之間的關(guān)系顯著為負(fù),說(shuō)明女性居民普遍認(rèn)為自身的健康狀況要比男性差。因?yàn)楝F(xiàn)代社會(huì)中女性無(wú)疑承擔(dān)著越來(lái)越多的責(zé)任,承受事業(yè)、家庭以及來(lái)自多方面的壓力,因而導(dǎo)致其對(duì)健康狀況的感知較差。與20~29歲年齡段的人相比,隨著年齡的增長(zhǎng)人們普遍認(rèn)為自身的健康狀況越來(lái)越差,尤其是在60歲以上年齡段的人最為顯著;從婚姻狀況來(lái)看,已婚與否及其他婚姻狀況與自身健康狀況感知之間并不存在顯著的相關(guān)關(guān)系;從住房面積來(lái)看,其與健康感知之間的關(guān)系顯著為正,說(shuō)明與大戶型相比,小戶型對(duì)自己健康狀況的感知較差;受教育程度與月收入2個(gè)變量的系數(shù)均顯著為正,說(shuō)明高學(xué)歷人群與高收入人群對(duì)健康狀況的感知較好,而低學(xué)歷人群與低收入人群對(duì)自身健康狀況感知?jiǎng)t較差;從居住地到工作單位及醫(yī)療服務(wù)站的距離來(lái)看,兩者與健康感知之間的關(guān)系為正相關(guān),說(shuō)明距離越遠(yuǎn),居民對(duì)健康狀況的感知越差,可能是由于較遠(yuǎn)的職住距離容易導(dǎo)致居民“早起晚歸”,從而增加生活壓力和疲憊感,成為健康狀況的一個(gè)消極因素。以上這些結(jié)論也與國(guó)內(nèi)外已有研究結(jié)論相類似(黨云曉等, 2014; Zhang et al, 2015; Shao et al, 2016)。

其次,考慮加入環(huán)境因素對(duì)居民健康狀況感知的影響,通過(guò)模型2發(fā)現(xiàn)水污染、垃圾污染、空氣污染以及噪聲污染均顯著影響居民健康狀況。即污染越嚴(yán)重,居民的健康狀況就越差。其中空氣污染與噪聲污染2個(gè)變量的系數(shù)較大,說(shuō)明這2個(gè)因素對(duì)居民健康狀況感知的影響較大。且在加入環(huán)境因素之后,模型的擬合優(yōu)度從0.05提高到0.117,約增加了134%,充分顯示出環(huán)境感知對(duì)居民健康狀況的重要影響。

最后,模型3加入街道控制變量反映街道區(qū)位因素對(duì)居民健康狀況感知的影響(由于本文有79個(gè)街道,考慮篇幅有限,不能將其一一列上)。根據(jù)上述百分制賦值法對(duì)每個(gè)街道的健康評(píng)價(jià)得分進(jìn)行計(jì)算,由于金水區(qū)杜嶺街道健康得分為60分,達(dá)到健康評(píng)價(jià)的及格水平,故將其選為參照組。通過(guò)回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)金水區(qū)豐產(chǎn)路街道與二七區(qū)嵩山路街道的系數(shù)均顯著為負(fù),說(shuō)明這2個(gè)街道居民對(duì)健康狀況感知要比杜嶺街道好。通過(guò)計(jì)算發(fā)現(xiàn),豐產(chǎn)路街道健康得分為66.98,嵩山路街道健康得分為69.09,均高于杜嶺街道。且杜嶺街道的垃圾污染與水污染均比豐產(chǎn)路街道及嵩山路街道嚴(yán)重,使得杜嶺街道居民對(duì)健康狀況感知不如豐產(chǎn)路街道及嵩山路街好。金水區(qū)南陽(yáng)新村街道、二七區(qū)一馬路街道及惠濟(jì)區(qū)大河路街道與迎賓路街道系數(shù)均顯著為正,說(shuō)明這些街道居民對(duì)健康狀況感知均不如杜嶺街道。首先大河路街道健康得分為46.67,南陽(yáng)新村街道為57.78,一馬路街道為44.29,迎賓路街道為59.64,均低于杜嶺街道。尤其是一馬路街道健康得分最低,而且這些街道的空氣污染以及水污染均比杜嶺街道嚴(yán)重,因此其健康狀況感知較差。與模型1、模型2相比,加入街道區(qū)位因素以后模型的擬合優(yōu)度較模型2增加了0.034,表明街道區(qū)位的地理環(huán)境因素對(duì)居民健康狀況感知的差異存在顯著影響。

根據(jù)本文數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征以及l(fā)ogistic回歸模型原理,在多元線性回歸的基礎(chǔ)上引入logistic回歸,通過(guò)2種方法的對(duì)比尋找影響鄭州市居民對(duì)健康感知的主要因素,以檢驗(yàn)多元線性回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。由于本文居民對(duì)健康狀況的感知分為5類,因此采用有序多分類logistic回歸模型,結(jié)果如表4所示。從表4可知,有序多分類logistic回歸與多元線性回歸相比,其結(jié)果的不同之處在于女性對(duì)自身健康狀況的感知與男性相比并沒(méi)有顯著的差別。在加入街道因素以后,惠濟(jì)區(qū)花園口鎮(zhèn)也與金水區(qū)杜嶺街道呈現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān),說(shuō)明花園口鎮(zhèn)居民對(duì)健康狀況感知要好于杜嶺街道,這與上文健康得分空間分布狀況相一致。通過(guò)以上2個(gè)模型回歸結(jié)果對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),性別與婚姻狀況對(duì)居民健康狀況感知的影響并不穩(wěn)定,表明這2個(gè)因素不是影響健康狀況的重要因素。年齡是影響居民對(duì)健康狀況感知的顯著因素之一,兩者為正相關(guān)關(guān)系,即隨著年齡的增長(zhǎng)對(duì)健康狀況感知越差,尤其是在60歲以上的居民最為明顯。住房面積、收入以及居住地到工作單位的距離都顯著影響居民對(duì)健康狀況的感知。其中住房面積越小,對(duì)健康狀況的感知就越差。受教育程度與收入越高,對(duì)健康狀況的感知?jiǎng)t越好。居住地至工作單位的距離越遠(yuǎn),對(duì)健康狀況感知很好或非常好的比例越小。環(huán)境危害是影響居民對(duì)健康狀況感知的重要因素,2個(gè)模型回歸結(jié)果均證明環(huán)境污染越嚴(yán)重,居民對(duì)自身健康狀況的感知就越差。街道區(qū)位因素對(duì)居民健康狀況感知也具有顯著的影響作用,街道不同,健康得分與污染程度不同,居民對(duì)健康的感知也不同。

表4   居民主觀健康感知logistic回歸模型結(jié)果

Tab.4   Logistic regression results of residents' subjective health perception

變量模型1模型2模型3系數(shù)Z值系數(shù)Z值系數(shù)Z值性別(參照組：男性)女性-0.0796-0.77-0.1172-1.12-0.1386-1.27年齡(參照組：20~29歲)30~390.6413**4.180.6142**3.960.6808**4.1940~490.5531**2.880.5304**2.730.6502**3.2050~590.1139**0.430.0193**0.070.1355**0.4960歲及以上0.0931***0.250.0911***0.240.1147***0.29婚姻狀況(參照組：已婚)未婚0.06470.450.13810.950.19861.30其他（離異/喪偶）0.64741.360.68901.480.8824*1.80住房面積(參照組：大戶型)小戶型0.3194***2.960.3009***2.760.2722**2.40受教育程度0.1667**2.290.10361.400.1371*1.74收入0.1792***3.590.1660***3.290.1953***3.67居住地到工作單位的距離0.1562***3.050.1310**2.540.1578***2.90居住地到醫(yī)療服務(wù)站的距離0.0921*0.900.1236*1.210.1154*1.09水污染0.1432**1.810.1872**2.29垃圾污染0.1486**1.800.1523**1.80空氣污染0.2762***3.610.2695***3.40噪聲污染0.2004***3.020.2071***3.00街道(參照組：金水區(qū)杜嶺街道)金水區(qū)豐產(chǎn)路街道-0.6976*-1.66金水區(qū)南陽(yáng)新村街道1.2921**1.99惠濟(jì)區(qū)大河路街道2.3848**2.37惠濟(jì)區(qū)花園口鎮(zhèn)-1.5544*-1.80惠濟(jì)區(qū)迎賓路街道0.8670**2.05二七區(qū)嵩山路街道-1.0281*-1.71二七區(qū)一馬路街道1.7169*1.88

注：***、**、*分別表示P<0.01、P<0.05、P<0.10。

新窗口打開

6 結(jié)論與討論

本文基于微觀尺度視角,結(jié)合鄭州市城市發(fā)展與建設(shè)實(shí)際情況,在問(wèn)卷調(diào)查基礎(chǔ)上,運(yùn)用GIS空間分析、多元線性回歸模型及l(fā)ogistic回歸模型對(duì)鄭州市居民健康與環(huán)境危害感知進(jìn)行研究,并得出以下結(jié)論：

(1) 總體上鄭州市大多數(shù)居民認(rèn)為自身健康狀況較為很好;認(rèn)為空氣污染最嚴(yán)重,其次是噪聲污染、垃圾污染與水污染。

(2) 在空間分布上,居民自評(píng)健康狀況在城市內(nèi)部的空間差異顯著,呈現(xiàn)出明顯的“中間低—外圍高”的分布特征,市中心地區(qū)的健康得分較低,處于外圍的地區(qū)健康得分較高。這一結(jié)論與Ma等(2017)關(guān)于北京市居民健康狀況的空間分布特征相一致。從環(huán)境危害感知在城市內(nèi)部的空間差異看,市中心地區(qū)的空氣污染與噪聲污染比較嚴(yán)重,而中心城區(qū)周邊與工業(yè)區(qū)的垃圾污染與水污染比較嚴(yán)重。

(3) 不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性個(gè)體對(duì)健康狀況感知不同。從年齡結(jié)構(gòu)看,隨著年齡的增長(zhǎng),健康狀況也越來(lái)越差,其中60歲以上的人群對(duì)健康狀況感知最差。從學(xué)歷與收入水平看,受教育程度的高低、收入狀況的好壞與健康水平呈正相關(guān)的關(guān)系高學(xué)歷與高收入者對(duì)自身的健康狀況感知整體要好于低學(xué)歷與低收入者;這與,解堊(2011)、,李立清等(2015)的研究結(jié)論具有一致性。性別以及婚姻狀況對(duì)健康感知的影響并不顯著。

(4) 環(huán)境危害是影響居民影響居民自評(píng)健康狀況主要的因素之一。其污染越嚴(yán)重,居民對(duì)健康狀況感知就越不好?？諝馕廴竞驮肼曃廴臼怯绊戉嵵菔芯用褡栽u(píng)健康2個(gè)重要因素,其次是垃圾污染與水污染。

(5) 居住地到工作單位與醫(yī)療服務(wù)站的距離也顯著影響居民對(duì)健康狀況的感知,其距離越遠(yuǎn),居民對(duì)健康狀況感知好或者較好的比例就越少。另外,街道區(qū)位的地理環(huán)境因素也對(duì)居民健康狀況感知的差異存在顯著影響。

上述結(jié)論豐富和深化了城市居民健康方面的相關(guān)研究,對(duì)推進(jìn)“健康中國(guó)”與建設(shè)宜居城市也有一定政策啟示。鑒于此,為改善鄭州市居民健康狀況,提出以下建議：①增加中低收入群體的收入水平。收入的增加對(duì)提高居民健康狀況具有正向的作用,尤其是對(duì)中低收入群體的健康水平有顯著的促進(jìn)作用。政府應(yīng)通過(guò)各種措施提高中低收入居民的工資水平。②逐步完善外來(lái)人口、老年人口等社會(huì)弱勢(shì)群體的社會(huì)保障體系建設(shè),針對(duì)老年人的健康問(wèn)題,制定合理有效的養(yǎng)老政策,發(fā)展養(yǎng)老健康產(chǎn)業(yè)。③改善城市弱勢(shì)群體的居住環(huán)境,合理規(guī)劃醫(yī)療服務(wù)站的空間布局,為居民提供便捷的醫(yī)療服務(wù)。④在就業(yè)密集地區(qū)適當(dāng)規(guī)劃居住小區(qū),不斷優(yōu)化職住布局,減少居民通勤時(shí)間,有助于提供居民的健康水平。⑤針對(duì)環(huán)境污染比較嚴(yán)重地區(qū),進(jìn)一步完善環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),增加城市綠化面積,加強(qiáng)環(huán)境管制力度。在空氣污染和噪聲污染比較嚴(yán)重的市中心地區(qū)實(shí)施交通管制措施,提高交通工具的通行效率,禁止隨意鳴笛。在垃圾污染與水污染比較嚴(yán)重的工業(yè)園區(qū),合理配置垃圾處理點(diǎn),提高企業(yè)處理“三廢”能力,逐步調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),積極發(fā)展新能源行業(yè),走綠色化企業(yè)轉(zhuǎn)型與可持續(xù)發(fā)展之路。

限于數(shù)據(jù)可獲得性,本文僅考慮了影響居民的相關(guān)社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和因素,沒(méi)有考察更高層級(jí)的地理空間關(guān)系的影響,如個(gè)體所在的街道或市轄區(qū)的屬性特征對(duì)個(gè)體健康狀況感知的影響;對(duì)農(nóng)民工等弱勢(shì)群體關(guān)注不夠;且在影響健康感知指標(biāo)選取上不夠全面,沒(méi)有考慮職業(yè)類型、個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位以及醫(yī)療政策制度等因素。這些問(wèn)題都需要從更廣泛、深刻的地理角度來(lái)考量,也是未來(lái)需要多加關(guān)注的研究方向。

The authors have declared that no competing interests exist.

參考文獻(xiàn)

[1]黨云曉, 張文忠, 余建輝, 等. 2014.

北京居民主觀幸福感評(píng)價(jià)及影響因素研究

[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展, 33(10): 1312-1321.

[本文引用: 1]    

[Dang Y X, Zhang W Z, Yu J H, et al.2014.

Residents' subjective well-being and influencing factors in Beijing

[J]. Progress in geography, 33(10): 1312-1321.]

[本文引用: 1]    

[2]董丞妍, 譚亞玲, 羅良明, 等. 2014.

中國(guó)"癌癥村"的聚集格局

[J]. 地理研究, 33(11): 2115-2124.

[本文引用: 1]    

[Dong C Y, Tan Y L, Luo L M, et al.2014.

Spatial aggregation pattern of "cancer village" in China

[J]. Geographical Research, 33(11): 2115-2124.]

[本文引用: 1]    

[3]龔勝生, 張濤. 2013.

中國(guó)"癌癥村"時(shí)空分布變遷研究

[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 23(9): 156-164.

[本文引用: 1]    

[Gong S S, Zhang T.2013.

Temporal-spatial distribution changes of "cancer villages" in China

[J]. China Population Resources and Environment, 23(9): 156-164.]

[本文引用: 1]    

[4]顧麗娟, 曾菊新. 2017.

社會(huì)經(jīng)濟(jì)及環(huán)境因子對(duì)不同收入群體自評(píng)健康的影響

[J]. 地理研究, 36(7): 1257-1270.

[本文引用: 1]    

[Gu L J, Zeng J X.2017.

The impacts of socioeconomic and environmental factors on self-rated health status among different income groups in China

[J]. Geographical Research, 36(7): 1257-1270.]

[本文引用: 1]    

[5]李立清, 許榮. 2015.

中國(guó)居民健康水平的區(qū)域差異分析

[J]. 衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)研究, (1): 14-20.

[本文引用: 1]    

[Li L Q, Xu R.2015.

The regional difference of the resident's health level in China

[J]. Health Economic Research, (1): 14-20.]

[本文引用: 1]    

[6]李雪銘, 晉培育. 2012.

中國(guó)城市人居環(huán)境質(zhì)量特征與時(shí)空差異分析

[J]. 地理科學(xué), 32(5): 522-529.

[本文引用: 1]    

[Li X M, Jin P Y.2012.

Analysis of the characteristics and spatial-temporal differences of urban human settlement environment in China

[J]. Scientia Geographica Sinica, 32(5): 522-529.].

[本文引用: 1]    

[7]梁辰, 王諾. 2014.

基于Logistic回歸的沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)建設(shè)用地演變驅(qū)動(dòng)因素研究: 以大連市新市區(qū)為例

[J]. 地理科學(xué), 34(5): 556-562.

[本文引用: 1]    

[Liang C, Wang N.2014.

Driving factor analysis of construction land changes in coastal economic zone based on logistic regression: A case study of Dalian New Urban

[J]. Scientia Geographica Sinica, 34(5): 556-562.]

[本文引用: 1]    

[8]陸杰華, 郭冉. 2017.

基于地區(qū)和社區(qū)視角下老年健康與不平等的實(shí)證研究

[J]. 人口學(xué)刊, 39(2): 57-67.

[本文引用: 1]    

[Lu J H, Guo R.2017.

An empirical study on health and health inequality of Chinese elderly: Based on regional and community prespective

[J]. Population Journal, 39(2): 57-67.]

[本文引用: 1]    

[9]馬靜, 柴彥威, 符婷婷. 2017.

居民時(shí)空行為與環(huán)境污染暴露對(duì)健康影響的研究進(jìn)展

[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展, 36(10): 1260-1269.

[本文引用: 2]    

[Ma J, Chai Y W, Fu T T.2017.

Progress of research on the health impact of people's space-time behavior and environmental pollution exposure

[J]. Progress in Geography, 36(10): 1260-1269].

[本文引用: 2]    

[10]亓萊濱. 2006.

李克特量表的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析與模糊綜合評(píng)判

[J]. 山東科學(xué), 19(2): 18-23.

[本文引用: 1]    

[Qi L B.2006.

Statistics analysis and fuzzy comprehensive evaluation of Likert scale

[J]. Shangdong Science, 19(2): 18-23]

[本文引用: 1]    

[11]孫斌棟, 閻宏, 張婷麟. 2016.

社區(qū)建成環(huán)境對(duì)健康的影響: 基于居民個(gè)體超重的實(shí)證研究

[J]. 地理學(xué)報(bào), 71(10):1721-1730.

[本文引用: 3]    

[Sun B D, Yan H, Zhang T L.2016.

Impact of community built environment on residents' health: A case study on individual overweight

[J]. Acta Geographica Sinica, 71(10): 1721-1730.]

[本文引用: 3]    

[12]譚見(jiàn)安. 1994.

健康、環(huán)境、發(fā)展: 當(dāng)代醫(yī)學(xué)地理的主題

[J]. 地理學(xué)報(bào), 49(S1): 710-718.

[本文引用: 1]    

[Tan J A.1994.

Health, environment, development: The theme of contemporary medical geography

[J]. Acta Geographica Sinica, 49(S1): 710-718.]

[本文引用: 1]    

[13]解堊. 2011.

中國(guó)地區(qū)間健康差異的因素分解

[J]. 山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào), 33(8): 11-24.

[本文引用: 1]    

[Xie E.2011.

Analysis of regional differences in health in China

[J]. Journal of Shanxi Finance and Economics University, 33(8): 11-24.]

[本文引用: 1]    

[14]楊云龍, 周小成, 吳波. 2011.

基于時(shí)空l(shuí)ogistic回歸模型的漳州城市擴(kuò)展預(yù)測(cè)分析

[J]. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào), 13(3): 374-382.

[本文引用: 1]    

[Yang Y L, Zhou X C, Wu B.2011.

Urban expansion prediction for Zhangzhou City based on GIS and spatiotemporal logistic regression model

[J]. Journal of Geo-information Science, 13(3): 374-382.]

[本文引用: 1]    

[15]張寧, 王興中. 2003.

國(guó)外對(duì)城市康體保護(hù)空間的研究

[J]. 人文地理, 18(2): 24-29.

[本文引用: 1]    

[Zhang N, Wang X Z.2003.

Research on the urban health-space in foreign countries

[J]. Human Geography, 18(2): 24-29.]

[本文引用: 1]    

[16]趙雪雁, 王偉軍, 萬(wàn)文玉. 2017.

中國(guó)居民健康水平的區(qū)域差異: 2003-2013

[J]. 地理學(xué)報(bào), 72(4): 685-698.

[本文引用: 1]    

[Zhao X Y, Wang W J, Wan W Y.2017.

Regional inequalities of residents' health level in China: 2003-2013

[J]. Acta Geographica Sinica, 72(4): 685-698.

[本文引用: 1]    

[17]Anderton D L, Anderson A B, Oakes J M, et al.1994.

Environmental equity: The demographics of dumping

[J]. Demography, 31(2): 229-248.

[本文引用: 1]    

[18]Arcaya M, Brewster M, Zigler C M, et al.2012.

Area variations in health: A spatial multilevel modeling approach

[J]. Health & Place, 18(4): 824-831.

[本文引用: 1]    

[19]Baeten S, Van Ourti T, Van Doorslaer E.2013.

Rising inequalities in income and health in China: Who is left behind

[J]. Journal of health economics, 32(6): 1214-1229.

[本文引用: 1]    

[20]Bakkeli N Z.2016.

Income inequality and health in China: A panel data analysis

[J]. Social Science & Medicine, 157: 39-47.

[本文引用: 1]    

[21]Blanchflower D G, Oswald A J.2008.

Is well-being U-shaped over the life cycle

[J]. Social Science & Medicine, 66(8): 1733-1749.

[本文引用: 1]    

[22]Brown P, Mayer B, Zavestoski S, et al.2003.

The health politics of asthma: Environmental justice and collective illness experience in the United States

[J]. Social Science & Medicine, 57(3): 453-464.

[本文引用: 1]    

[23]Brulle R J, Pellow D N.2006.

Environmental justice: Human health and environmental inequalities

[J]. Annual Review of Public Health, 27: 103-124.

[本文引用: 1]    

[24]Campos-Matos I, Subramanian S V, Kawachi I.2016.

The 'dark side' of social capital: Trust and self-rated health in European countries

[J]. The European Journal of Public Health, 26(1): 90-95.

[本文引用: 1]    

[25]Chakraborty J.2009.

Automobiles, air toxics, and adverse health risks: Environmental inequities in Tampa Bay, Florida

[J]. Annals of the Association of American Geographers, 99(4): 674-697.

[本文引用: 1]    

[26]Chakraborty J, Maantay J A, Brender J D.2011.

Disproportionate proximity to environmental health hazards: Methods, models, and measurement

[J]. American Journal of Public Health, 101(S1): S27-S36.

[本文引用: 1]    

[27]Chan C K, Yao X.2008.

Air pollution in mega cities in China

[J]. Atmospheric Environment, 42(1): 1-42.

[本文引用: 1]    

[28]Chen J.2011.

Internal migration and health: Re-examining the healthy migrant phenomenon in China

[J]. Social Science & Medicine, 72(8): 1294-1301.

[本文引用: 2]    

[29]Chen J, Chen S, Landry P F, et al.2014.

How dynamics of urbanization affect physical and mental health in urban China

[J]. The China Quarterly, 220: 988-1011.

[本文引用: 1]    

[30]Chen L, Wu Y, Coyte P C.2014.

Income-related children's health inequality and health achievement in China

[J]. International Journal for Equity in Health, 13: 102.

[本文引用: 1]    

[31]Clark A E.2003.

Unemployment as a social norm: Psychological evidence from panel data

[J]. Journal of Labor Economics, 21(2): 323-351.

[本文引用: 1]    

[32]Dong G, Ma J, Harris R, et al.2016.

Spatial random slope multilevel modeling using multivariate conditional autoregressive models: A case study of subjective travel satisfaction in Beijing

[J]. Annals of the American Association of Geographers, 106(1): 19-35.

[本文引用: 1]    

[33]Frey B S, Stutzer A.2010. Happiness and economics: How the economy and institutions affect human well-being[M].

Princeton,

NJ: Princeton University Press.

[本文引用: 1]    

[34]Gu H.2016.

NIMBYism in China: Issues and prospects of public participation in facility siting

[J]. Land Use Policy, 52: 527-534.

[本文引用: 1]    

[35]Helliwell J F.2003.

How's life: Combining individual and national variables to explain subjective well-being

[J]. Economic Modelling, 20(2): 331-360.

[本文引用: 1]    

[36]Hsu S H.2006.

NIMBY opposition and solid waste incinerator siting in democratizing Taiwan

[J]. The Social Science Journal, 43(3): 453-459.

[本文引用: 1]    

[37]Lu F, Xu D, Cheng Y, et al.2015.

Systematic review and meta-analysis of the adverse health effects of ambient PM2.5 and PM10 pollution in the Chinese population

[J]. Environmental Research, 136: 196-204.[38]Ma J, Mitchell G, Dong G, et al.2017.

Inequality in Beijing: A spatial multilevel analysis of perceived environmental hazard and self-rated health

[J]. Annals of the American Association of Geographers, 107(1): 109-129.

[本文引用: 1]    

[39]Parr H.2003.

Medical geography: Care and caring

[J]. Progress in Human Geography, 27(2): 212-221.

[本文引用: 1]    

[40]Payne-Sturges D, Gee G C.2006.

National environmental health measures for minority and low-income populations: Tracking social disparities in environmental health

[J]. Environmental Research, 102(2): 154-171.

[本文引用: 1]    

[41]Perlin S A, Wong D, Sexton K.2001.

Residential proximity to industrial sources of air pollution: Interrelationships among race, poverty, and age

[J]. Journal of the Air & Waste Management Association, 51(3): 406-421.

[本文引用: 1]    

[42]Shao C, Meng X, Cui S, et al.2016.

Income-related health inequality of migrant workers in China and its decomposition: An analysis based on the 2012 China labor-force dynamics survey data

[J]. Journal of the Chinese Medical Association, 79(10): 531-537.

[本文引用: 1]    

[43]Simsek C, Elci A, Gunduz O, et al.2014.

An improved landfill site screening procedure under NIMBY syndrome constraints

[J]. Landscape and Urban Planning, 132: 1-15.

[本文引用: 1]    

[44]Subramanian S V, Duncan C, Jones K.2001.

Multilevel perspectives on modeling census data

[J]. Environment and Planning A, 33(3): 399-417.

[本文引用: 1]    

[45]Sun L, Zhu D, Chan E H W.2016.

Public participation impact on environment NIMBY conflict and environmental conflict management: Comparative analysis in Shanghai and Hong Kong

[J]. Land Use Policy, 58: 208-217.[46]Wagstaff A, Van Doorslaer E.2000.

Income inequality and health: What does the literature tell us

[J]. Annual Review of Public Health, 21(1): 543-567.

[本文引用: 1]    

[47]Wilkinson R G, Pickett K E.2006.

Income inequality and population health: A review and explanation of the evidence

[J]. Social Science & Medicine, 62(7): 1768-1784.

[本文引用: 1]    

[48]Zhang H, d'Uva T B, Van Doorslaer E.2015.

The gender health gap in China: A decomposition analysis

[J]. Economics & Human Biology, 18: 13-26.

[本文引用: 1]    

[49]Zhao X, Zhang S, Fan C.2014.

Environmental externality and inequality in China: Current status and future choices

[J]. Environmental Pollution, 190: 176-179.

[本文引用: 1]    

相關(guān)知識(shí)

居民時(shí)空行為與環(huán)境污染暴露對(duì)健康影響的研究進(jìn)展
城市環(huán)境研究︱“環(huán)境+健康+城市”的研究演進(jìn)
大城市郊區(qū)居民通勤模式對(duì)健康的影響研究——以北京天通苑為例
聚焦城市化背景下大氣環(huán)境健康風(fēng)險(xiǎn)研究
健康住宅社區(qū)居民體質(zhì)健康狀況及運(yùn)動(dòng)干預(yù)的研究
變電站電磁輻射對(duì)環(huán)境影響的實(shí)證研究
沼氣做能源對(duì)室內(nèi)空氣質(zhì)量及人體健康的影響
《清華城市健康環(huán)境指數(shù)》發(fā)布 全國(guó)主要城市健康環(huán)境評(píng)估揭曉
醫(yī)學(xué)地理和環(huán)境健康研究的主要領(lǐng)域與進(jìn)展
余兆武：基于自然的城市氣候與健康韌性解決方案

網(wǎng)址: 大城市居民自評(píng)健康與環(huán)境危害感知的空間差異及影響因素——基于鄭州市區(qū)的實(shí)證研究 http://m.u1s5d6.cn/newsview222927.html