用面板数据模型探索5岁以下儿童死亡的影响因素
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供指导意见ꎮ
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ꎮ 通过查阅« 浙江统计年
∗基金项目:浙江省科技厅软科学重点项目资助(２０１９Ｃ２５００９) ꎻ浙江省
大学生科技创新活动计划( 新苗人才计划) (２０１９Ｒ４０１２３６)
人床位数ꎬ人均医疗卫生支出ꎬ人均教育支出ꎬ良好空
气质量 天 数ꎬ 城 镇 化 率 转 化 值ꎬ 环 境 污 染 治 理 费 占
随机误差项ꎮ
３ 统计分析
对率或构成资料进行平方根反正弦变换ꎬ并根据
２０１０ 年物价水平对人均 ＧＤＰꎬ人均医疗卫生支出ꎬ人
均教育支出进行调整 [８] ꎮ 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ꎬ纳入多因素的面板回归分析中ꎬ再根据相
关矩阵排出强相关指标后ꎬ根据 Ｆ 检验结果和 Ｈａｕｓ￣
育水平、环境污染情况等因素均有关联 [４ － ６] ꎮ 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ꎬ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ꎬ为相关的公共政策实施及进一步降低儿童死亡提
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ꎬ并采用面板回归模型进行分析ꎮ 结果 人均医疗卫生支出( ｔ ＝ － ２ １９ꎬＰ ＝
０ ０３２) 及城镇化率( ｔ ＝ － ２ ２４ꎬＰ ＝ ０ ０２８) 是 ５ 岁以下儿童死亡率的保护因素ꎬ而人均 ＧＤＰ( ｔ ＝ － ０ ５２ꎬＰ ＝ ０ ６０７) ꎬ人均
教育支出( ｔ ＝ － ０ ５２ꎬＰ ＝ ０ ６０６) ꎬ良好空气质量天数( ｔ ＝ － ０ ９５ꎬＰ ＝ ０ ３４５) ꎬ环境污染治理费占 ＧＤＰ 比例( ％ ) ( ｔ ＝ －
０ ６８ꎬＰ ＝ ０ ５０２) 对 ５ 岁以下儿童死亡的影响无统计学意义ꎮ 结论 卫生资源的投入增加和城镇化建设有利于降低 ５ 岁
１. 浙江大学流行病与卫生统计学系(３１００５８)
２. 浙江大学医学院第二附属医院临床大数据与统计中心
△通信作者:李秀央ꎬＥ￣ｍａｉｌ:ｌｉｘｉｕｙａｎｇ＠ ｚｊｕ ｅｄｕ ｃｎ
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
４１２
中国卫生统计 ２０２０ 年 ６ 月第 ３７ 卷第 ３ 期
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
１
１
１ꎬ２△
【 提 要】 目的 研究 ５ 岁以下儿童死亡率的影响因素ꎬ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ꎮ 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、
重要指标ꎬ是制定妇幼卫生政策的重要依据ꎮ １９８７ 年
以后联合国儿童基金会 ( Ｕｎｉｔｅｄ Ｎａｔｉｏｎｓ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ
Ｃｈｉｌｄｒｅｎ′ｓ Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ＦｕｎｄꎬＵＮＩＣＥＦ) 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] ꎮ 联合国千年发展目标( ｍｉｌｌｅｎｎｉｕｍ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ
以下儿童死亡率ꎬ为了进一步降低 ５ 岁以下儿童死亡率ꎬ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ꎮ
【 关键词】 面板数据模型 ５ 岁以下儿童死亡 影响因素
５ 岁 以 下 儿 童 死 亡 率 ( ｕｎｄｅｒ￣ｆｉｖｅ ｍｏｒｔａｌｉｔｙ ｒａｔｅꎬ
Ｕ５ＭＲ) 是衡量一个国家社会发展和国民健康水平的
ｇｏａｌꎬＭＤＧ) 即为 ５ 岁以下儿童死亡率减低三分之二ꎮ
我国自 ２０００ 年来ꎬ５ 岁以下儿童死亡率呈持续下降趋
势ꎬ并于 ２００７ 年提前完成联合国千年发展目标ꎮ 然
而ꎬ不同地区之间ꎬ城乡之间的儿童健康水平差异问题
仍然突出 [２ － ３] ꎮ 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
( 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( ％ ) ꎬ消费者价
格指数等指标ꎮ 部分年鉴缺失数据通过咨询当地统计
局补齐ꎬ最终无数据缺失ꎮ
２ 模型介绍
以 ５ 岁以下儿童死亡率转化值( Ｍ ｉｔ ) 为反应变量ꎬ
以 人 均 ＧＤＰ ( ａｖ＿ＧＤＰ ｉｔ ) 、 人 均 医 疗 卫 生 支 出
ｍａｎ 检验结果选择模型并进行参数估计和结果解释ꎮ
本研究以 Ｐ≤０ ０５ 认为差异有统计学意义ꎮ
结 果
１ 统计描述
４１３
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ ＳｔａｔｉｓｔｉｃｓꎬＪｕｎ. ２０２０ꎬＶｏｌ. ３７ꎬＮｏ. ３
分别以人均 ＧＤＰꎬ每千人卫生技术人员数ꎬ每千
β４ ＧＤ ｉｔ ＋ β５ Ｕｒｂ ｉｔ ＋ β６ Ｅｎｖｉ ｉｔ ＋ ｕ ｉｔ
ｉ ＝ １ꎬ２ꎬ３１１ꎻｔ ＝ １ꎬ２ꎬ３７
其中ꎬｉ 表示地区( 杭州、宁波、ꎬ舟山) ꎬｔ 表示年
份(２０１０、２０１１、ꎬ２０１６) ꎮ β０ ＝ α ｉ ＋ μꎬα ｉ 为个体影响
的随机变量ꎬμ 为模型在时空上的共同均值项 [７] ꎬｕ ｉｔ 为
( ａｖ＿ＥＰＨ ｉｔ ) 、人均教育支出( ａｖ＿ＥＳ ｉｔ ) 、良好空气质量
天数( ＧＤ ｉｔ ) ꎬ城镇化率转化值( Ｕｒｂ ｉｔ ) ꎬ环境污染治理
费占 ＧＤＰ 比例( ％ ) 转化值( Ｅｎｖｉ ｉｔ ) 为解释变量构建
面板回归模型ꎮ
Ｍ ｉｔ ＝ β０ ＋ β１ ａｖ＿ＧＤＰ ｉｔ ＋ β２ ａｖ＿ＥＰＨ ｉｔ ＋ β３ ａｖ＿ＥＳ ｉｔ ＋
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ꎮ 通过查阅« 浙江统计年
∗基金项目:浙江省科技厅软科学重点项目资助(２０１９Ｃ２５００９) ꎻ浙江省
大学生科技创新活动计划( 新苗人才计划) (２０１９Ｒ４０１２３６)
人床位数ꎬ人均医疗卫生支出ꎬ人均教育支出ꎬ良好空
气质量 天 数ꎬ 城 镇 化 率 转 化 值ꎬ 环 境 污 染 治 理 费 占
随机误差项ꎮ
３ 统计分析
对率或构成资料进行平方根反正弦变换ꎬ并根据
２０１０ 年物价水平对人均 ＧＤＰꎬ人均医疗卫生支出ꎬ人
均教育支出进行调整 [８] ꎮ 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ꎬ纳入多因素的面板回归分析中ꎬ再根据相
关矩阵排出强相关指标后ꎬ根据 Ｆ 检验结果和 Ｈａｕｓ￣
育水平、环境污染情况等因素均有关联 [４ － ６] ꎮ 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ꎬ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ꎬ为相关的公共政策实施及进一步降低儿童死亡提
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ꎬ并采用面板回归模型进行分析ꎮ 结果 人均医疗卫生支出( ｔ ＝ － ２ １９ꎬＰ ＝
０ ０３２) 及城镇化率( ｔ ＝ － ２ ２４ꎬＰ ＝ ０ ０２８) 是 ５ 岁以下儿童死亡率的保护因素ꎬ而人均 ＧＤＰ( ｔ ＝ － ０ ５２ꎬＰ ＝ ０ ６０７) ꎬ人均
教育支出( ｔ ＝ － ０ ５２ꎬＰ ＝ ０ ６０６) ꎬ良好空气质量天数( ｔ ＝ － ０ ９５ꎬＰ ＝ ０ ３４５) ꎬ环境污染治理费占 ＧＤＰ 比例( ％ ) ( ｔ ＝ －
０ ６８ꎬＰ ＝ ０ ５０２) 对 ５ 岁以下儿童死亡的影响无统计学意义ꎮ 结论 卫生资源的投入增加和城镇化建设有利于降低 ５ 岁
１. 浙江大学流行病与卫生统计学系(３１００５８)
２. 浙江大学医学院第二附属医院临床大数据与统计中心
△通信作者:李秀央ꎬＥ￣ｍａｉｌ:ｌｉｘｉｕｙａｎｇ＠ ｚｊｕ ｅｄｕ ｃｎ
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
４１２
中国卫生统计 ２０２０ 年 ６ 月第 ３７ 卷第 ３ 期
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
１
１
１ꎬ２△
【 提 要】 目的 研究 ５ 岁以下儿童死亡率的影响因素ꎬ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ꎮ 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、
重要指标ꎬ是制定妇幼卫生政策的重要依据ꎮ １９８７ 年
以后联合国儿童基金会 ( Ｕｎｉｔｅｄ Ｎａｔｉｏｎｓ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ
Ｃｈｉｌｄｒｅｎ′ｓ Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ＦｕｎｄꎬＵＮＩＣＥＦ) 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] ꎮ 联合国千年发展目标( ｍｉｌｌｅｎｎｉｕｍ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ
以下儿童死亡率ꎬ为了进一步降低 ５ 岁以下儿童死亡率ꎬ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ꎮ
【 关键词】 面板数据模型 ５ 岁以下儿童死亡 影响因素
５ 岁 以 下 儿 童 死 亡 率 ( ｕｎｄｅｒ￣ｆｉｖｅ ｍｏｒｔａｌｉｔｙ ｒａｔｅꎬ
Ｕ５ＭＲ) 是衡量一个国家社会发展和国民健康水平的
ｇｏａｌꎬＭＤＧ) 即为 ５ 岁以下儿童死亡率减低三分之二ꎮ
我国自 ２０００ 年来ꎬ５ 岁以下儿童死亡率呈持续下降趋
势ꎬ并于 ２００７ 年提前完成联合国千年发展目标ꎮ 然
而ꎬ不同地区之间ꎬ城乡之间的儿童健康水平差异问题
仍然突出 [２ － ３] ꎮ 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
( 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( ％ ) ꎬ消费者价
格指数等指标ꎮ 部分年鉴缺失数据通过咨询当地统计
局补齐ꎬ最终无数据缺失ꎮ
２ 模型介绍
以 ５ 岁以下儿童死亡率转化值( Ｍ ｉｔ ) 为反应变量ꎬ
以 人 均 ＧＤＰ ( ａｖ＿ＧＤＰ ｉｔ ) 、 人 均 医 疗 卫 生 支 出
ｍａｎ 检验结果选择模型并进行参数估计和结果解释ꎮ
本研究以 Ｐ≤０ ０５ 认为差异有统计学意义ꎮ
结 果
１ 统计描述
４１３
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ ＳｔａｔｉｓｔｉｃｓꎬＪｕｎ. ２０２０ꎬＶｏｌ. ３７ꎬＮｏ. ３
分别以人均 ＧＤＰꎬ每千人卫生技术人员数ꎬ每千
β４ ＧＤ ｉｔ ＋ β５ Ｕｒｂ ｉｔ ＋ β６ Ｅｎｖｉ ｉｔ ＋ ｕ ｉｔ
ｉ ＝ １ꎬ２ꎬ３１１ꎻｔ ＝ １ꎬ２ꎬ３７
其中ꎬｉ 表示地区( 杭州、宁波、ꎬ舟山) ꎬｔ 表示年
份(２０１０、２０１１、ꎬ２０１６) ꎮ β０ ＝ α ｉ ＋ μꎬα ｉ 为个体影响
的随机变量ꎬμ 为模型在时空上的共同均值项 [７] ꎬｕ ｉｔ 为
( ａｖ＿ＥＰＨ ｉｔ ) 、人均教育支出( ａｖ＿ＥＳ ｉｔ ) 、良好空气质量
天数( ＧＤ ｉｔ ) ꎬ城镇化率转化值( Ｕｒｂ ｉｔ ) ꎬ环境污染治理
费占 ＧＤＰ 比例( ％ ) 转化值( Ｅｎｖｉ ｉｔ ) 为解释变量构建
面板回归模型ꎮ
Ｍ ｉｔ ＝ β０ ＋ β１ ａｖ＿ＧＤＰ ｉｔ ＋ β２ ａｖ＿ＥＰＨ ｉｔ ＋ β３ ａｖ＿ＥＳ ｉｔ ＋