中国电子烟网络关注度的时空特征及影响因素：基于百度指数的观察性研究

本研究针对中国电子烟使用监测数据匮乏的现状，通过百度指数(BI)大数据分析2015-2022年31省电子烟网络搜索的时空特征。研究人员采用空间自相关分析和空间杜宾模型(SDM)，发现电子烟关注度呈现"东南高-西北低"的聚集模式，男性比例、高中以上学历占比和人均地区生产总值(GRDP)正向影响人均搜索指数(PBI)，而城镇化率呈负相关。该研究为低收入国家利用网络数据补充传统监测体系提供了创新范式。

　　

电子烟作为新兴烟草制品，近年来在全球范围内呈现爆发式增长。中国作为全球95%电子烟的生产基地，2021年出口额已突破千亿人民币规模。然而令人担忧的是，中国成人电子烟使用率从2015年的1.3%升至2019年的1.6%，中学生使用率更是在同期翻了一番。面对这一公共卫生新挑战，绝大多数低收入和中低收入国家尚未建立有效的电子烟使用监测体系。

在此背景下，武汉科技大学的研究团队创新性地利用百度搜索大数据，在《Journal of Medical Internet Research》发表了开创性研究。该团队收集了2015-2022年中国31个省级行政区的电子烟搜索数据，通过构建空间计量经济学模型，首次系统揭示了中国电子烟网络关注度的时空演变规律及其深层驱动因素。

研究采用三大关键技术方法：首先运用浓度比方法分析时间聚集性，其次基于Rook邻接准则构建空间权重矩阵进行全局/局部Moran's I空间自相关分析，最后通过时空双固定效应空间杜宾模型(Spatial Durbin Model, SDM)解析影响因素。所有数据均来自公开的百度指数平台和中国统计年鉴。

【时间特征】研究发现电子烟日均百度指数(DBI)从2015年的53,234.873波动上升至2021年峰值85,416.995，2022年回落至52,174.906。2019-2020年呈现显著时间聚集性(M值0.399-0.417)，这与当年出台的电子烟网络销售禁令等"政策冲击"密切相关。

【空间特征】未调整人口的DBI在山东、江苏等东南沿海省份最高，而经人口校正的PBI却在西藏、青海等西北地区居首。全局Moran's I指数(0.151-0.265)证实存在持续的空间正相关。贵州、湖北等中部省份构成稳定的低-低聚集区，反映出传统烟草消费大省对电子烟的较低接纳度。

【影响因素】SDM模型显示：男性性别比每增加1单位，本地PBI上升0.065；高中以上学历占比提升1%会带动PBI增长0.069；人均GRDP对数每增加1单位对应PBI提高0.016。而城镇化率每上升1%则导致本地PBI下降0.161。值得注意的是，邻近地区高学历人口比例每增加1%，会通过空间溢出效应使本地PBI降低0.288。

这项研究具有三重重要意义：其一，首次绘制了中国电子烟网络关注度的时空图谱，发现西北地区和高收入人群构成新的风险人群；其二，证实网络搜索数据可作为传统监测的有效补充，特别适用于监测资源有限的地区；其三，为制定精准干预策略提供了科学依据，建议针对西北地区、男性、农村人群、高学历者及高收入群体开展差异化健康教育。研究采用的时空分析方法也为其他公共卫生问题的网络监测研究提供了可借鉴的方法学框架。