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在全球发展进程中，准确衡量国家发展水平意义重大。为探究社会经济指标与人类发展指数（HDI）的关系，研究人员分析 189 个国家数据。结果发现婴儿死亡率（IMR）和多维贫困指数（MPI）是 HDI 的良好预测指标。该研究为政策制定提供依据。
在全球发展的大舞台上，如何衡量一个国家的发展水平，一直是备受关注的焦点。过去，经济指标在衡量国家发展中占据主导地位，人们普遍认为经济增长就等同于国家发展。然而，随着社会的进步，这种观念的局限性逐渐显现。单纯的经济增长并不能全面反映一个国家居民的生活质量、健康水平以及教育普及程度等多方面情况。例如，有些国家经济增长迅速，但居民的健康状况却没有得到相应改善，教育资源分配也不均衡。这就如同只关注一座大厦的高度，却忽略了它的居住舒适度和安全性。
为了更全面、准确地衡量国家发展水平，联合国在 1990 年引入了人类发展指数（HDI）。它综合考量了出生时预期寿命、教育年限以及生活水平（如人均国民总收入）等多个维度，成为评估国家发展的重要指标。但 HDI 也并非完美无缺，它在一定程度上低估了国家内部的不平等和不公正现象。于是，基尼系数指数（GCI）、多维贫困指数（MPI）、研发支出占国内生产总值的百分比（R&D）、婴儿死亡率（IMR）和性别发展指数（GDI）等社会经济指标应运而生，它们从不同角度补充和完善对国家发展状况的评估。
在这样的背景下，来自伊朗卡兹万医科大学预防非传染性疾病研究所社会健康决定因素研究中心的研究人员 Zainab Alimoradi、Mark D. Griffiths 和 Mehran Alijanzadeh 开展了一项研究。他们旨在评估选定的社会经济指标与 HDI 之间的相关性，并探究这些指标在预测 HDI 总分中的作用。该研究成果发表在《Discover Public Health》上。
研究人员采用二手数据分析方法，从联合国和世界卫生组织的网站上收集了 189 个国家 2022 年的数据。这些数据涵盖了 HDI、GCI、MPI、R&D、IMR 和 GDI 这六个指标。他们运用 SPSS 软件进行统计分析，包括描述性统计、相关性分析、独立样本 t 检验、方差分析以及多变量线性回归模型分析等。
研究结果
- 变量描述性统计：参与研究的 189 个国家中，世界平均 HDI 为 0.72（SD ± 0.14），平均 IMR 为 21.35（SD ± 19.18）。不同指标的数据完整性存在差异，IMR 数据可用性最高（187 个国家），MPI 数据可用性最低（109 个国家）。
- 相关性分析：大多数研究变量与 HDI 之间存在显著相关性。其中，IMR 与 HDI 的负相关性最强（r = -0.885），即 IMR 越高，HDI 越低。
- 洲际比较：欧洲在 HDI、R&D 和 GDI 指标上得分最高；非洲在 IMR 和 MPI 指标上得分最高；美洲在 GCI 指标上得分最高。这表明不同大洲的社会经济发展状况存在明显差异。
- 高低 HDI 国家比较：低 HDI 国家在所有研究变量上的表现均比高 HDI 国家差，这进一步证实了 HDI 与其他社会经济指标之间的紧密联系。
- HDI 的预测因素：多变量线性回归模型显示，IMR 和 MPI 是 HDI 的重要预测指标。IMR 每增加一个单位，HDI 得分降低 -0.003；MPI 每增加一个单位，HDI 得分降低 0.383%。这两个指标能够解释 HDI 得分 84.7% 的方差。
研究结论与讨论
该研究表明，IMR 和 MPI 可以很好地描述国家的经济和社会福祉状况，可作为 HDI 的替代指标。降低 IMR 和减少贫困（降低 MPI）对于提高国家的 HDI 至关重要。这意味着，要提升一个国家的整体发展水平，改善居民的生活质量，就必须重视婴儿健康和贫困问题。
从全球范围来看，欧洲在社会经济发展方面表现出色，而非洲面临着诸多挑战，如较高的 IMR 和 MPI。这为不同地区制定发展策略提供了参考依据。对于发展中国家而言，应加强健康教育，提高母亲的健康知识水平，合理分配资源，改善贫困地区母婴的营养和医疗条件；对于发达国家来说，可进一步优化产前和产后护理，加强儿童健康筛查。
研究也存在一定局限性。数据为横断面数据且来源于二手数据集，只能描述变量间的关联，无法确定因果关系；部分国家的数据缺失，可能影响研究结果的普遍性。尽管如此，该研究仍为政策制定者提供了重要参考，帮助他们识别需要改进的领域，优先制定促进人类发展的干预措施，对推动全球发展具有重要意义。
