中国长寿人口空间不平等格局及其社会经济影响因素分析

《BMC Public Health》：Patterns of spatial inequality in China’s longevity population and its socio-economic influences

本研究针对中国长寿人口分布不均的问题，聚焦社会经济因素对长寿人口空间格局的影响。研究人员基于2020年人口普查数据，运用空间计量经济学模型，系统分析了全国及七大地理分区长寿人口的空间分布特征及其驱动机制。研究发现中国长寿人口呈现显著的空间集聚性，东南沿海为热点区，西北为冷点区；家庭规模、教育水平、医疗资源等社会经济因素是主要影响因素。该研究为制定精准公共卫生政策提供了科学依据，对促进健康老龄化具有重要意义。

　　

随着全球人口老龄化进程加速，健康长寿已成为衡量国家发展水平的核心指标。联合国可持续发展目标（SDG-3）明确提出要改善全球健康与福祉，而长寿人口作为评估区域健康水平的关键指标，其空间分布格局及影响因素的研究显得尤为重要。中国作为世界人口最多的发展中国家，长寿人口分布呈现出显著的空间异质性，但现有研究多聚焦自然因素，对快速城市化背景下社会经济因素的作用机制尚缺乏系统探讨。

为深入解析中国长寿人口的空间分布规律，杨敏等研究人员在《BMC Public Health》发表了题为"Patterns of spatial inequality in China's longevity population and its socio-economic influences"的研究论文。该研究基于2020年全国人口普查数据，涵盖2845个县级单元，以80岁以上高龄人口比例为衡量指标，创新性地从全国整体和七大地理分区（东北、华北、华中、华东、华南、西南、西北）双重视角，运用空间自相关分析和空间计量经济模型，系统揭示了长寿人口的空间分布格局及其社会经济驱动机制。

研究采用的关键技术方法包括：基于逆距离权重矩阵的空间自相关分析（包括全局Moran's I和局部LISA），用于检测长寿人口的空间集聚特征；空间误差模型（SEM）和空间滞后模型（SLM），用于量化社会经济因素对长寿人口分布的影响；方差膨胀因子（VIF）检验，确保变量间多重共线性处于可接受范围。所有分析均通过GeoDa等专业空间分析软件完成。

空间分布格局分析结果

研究发现中国长寿人口分布呈现"东南高、西北低"的显著空间分异，且严格遵循胡焕庸线（Heihe-Tengchong line）的分界规律。东南部地区长寿人口比例普遍超过1.00%，形成明显的高值集聚区，而西北部地区比例较低且分布分散。性别分析显示女性长寿人口比例（普遍高于3.00%）显著高于男性，且在华东和华南地区形成更大范围的热点区。

空间自相关特征

全局Moran's I指数显示全国长寿人口存在显著空间正相关（I=0.448，p<0.001），表明长寿人口在空间上呈现明显的集聚态势。局部自相关分析识别出三类典型集聚区：高-高（HH）集聚区主要分布在东北、华东沿海、华中和西南东部；低-低（LL）集聚区集中于西北干旱区、西南山区和华北南部。特别值得注意的是，女性长寿人口在华南和华东地区几乎完全被HH集聚类型覆盖，显示出更强的空间集聚性。

分区空间格局特征

华东地区作为经济发达区域，长寿人口数量最多（23,469,399人，占比2.84%），形成以江苏兴化市、海南陵水县等为核心的多中心热点区。西南地区呈现特殊的"核心-边缘"结构，以重庆、四川为中心形成高集聚热点，云南、西藏为边缘冷点。西北地区仅在陕西省形成热点区，青海和新疆西部主要为冷点区。分区比较发现，HH型长寿人口在西北（124个县）和西南（169个县）数量最多，华南最少（仅23个县）。

社会经济影响因素分析

全国层面回归分析表明，四大类社会经济因素对长寿人口分布产生显著影响：城镇化与区域活力（城镇化率UR、夜间灯光强度Nli）、人口特征（平均受教育年限Ays、家庭规模Ahs、未婚离婚比例UDProp）、居住条件与生活水平（租房比例Rha、人均住房面积Hfsp、汽车拥有率Cor）以及医疗服务可及性（医院数量Ngh）。其中Ahs（系数-2.984）、Ays（系数0.460）和Hfsp（系数0.341）影响最为突出，表明家庭结构、教育水平和居住条件是中国长寿人口分布的关键决定因素。

性别差异影响因素

男性长寿人口与总体影响因素基本一致，影响程度排序为Ahs>Ays>年降水量Aap>Hfsp。女性长寿人口则呈现独特模式：Ays呈现负向影响（系数-1.286），而PM_2.5（系数-0.230）和Aat（系数0.039）显著相关，反映出女性长寿更易受环境压力和气候条件影响。这种性别差异可能与我国传统性别分工下女性承担更多家庭照料责任有关。

分区影响因素异质性

东北地区以Ays和Ahs为主导因素；华北地区受自然因素影响显著，Aap呈负向影响；华东地区经济发达，Nli、Ays和Ngh发挥正向促进作用；华南地区Ays和Hfsp呈正向影响，但UR和Ahs为负向；西南地区Hfsp和PM_2.5呈现与其他地区相反的正向效应，可能与当地特殊的地理环境有关；西北地区自然因素主导，Aap和PM_2.5均呈正向影响，反映出干旱半干旱地区的特殊生态适应性。

研究结论表明，中国长寿人口的空间分布不平等本质上是社会经济不平衡发展的空间映射。城镇化进程、教育水平提升、医疗资源优化配置以及居住条件改善是促进长寿人口均衡分布的关键路径。该研究创新性地将空间分析方法与社会经济因素相结合，为理解健康老龄化与区域发展的复杂关系提供了新视角，对制定针对性的健康老龄化政策具有重要指导意义。特别是在不同地理区域和性别群体中采取差异化策略，如加强西北地区医疗基础设施投入、关注女性老年人口的社会支持体系建设等，将有助于缩小区域健康差距，推动健康中国战略的有效实施。