公共卫生教育对中国流动人口健康不平等的影响机制研究

为解决中国流动人口面临的健康不平等问题，Lanyan Cheng等研究人员基于2018年中国流动人口动态监测调查数据(CMDS)，采用RIF-I-OLS分解模型和工具变量法(IV)，系统研究了公共卫生教育对健康不平等的影响。研究发现接受≥2类公共卫生教育可使Wagstaff-Erreygers指数(WI)降低0.102单位(p<0.001)，相当于收入相关健康集中曲线相对平等线缩小47.4%，其机制主要通过提升医疗可及性实现。该研究为优化流动人口健康政策提供了重要证据，对推进"健康中国"战略具有实践意义。

　　

在中国城镇化进程中，3.76亿流动人口如同城市的血液般持续涌动，却面临着一个鲜为人知的健康困境：他们贡献了27%的GDP，却承受着比户籍人口更高的健康风险。这种健康不平等现象不仅关乎个体福祉，更成为制约社会均衡发展的隐形枷锁。当新冠疫情暴露出公共卫生体系的脆弱性时，人们突然发现——频繁跨省流动的农民工、街头巷尾的个体商户、工厂流水线上的女工，这些城市运转不可或缺的群体，恰恰是最容易滑向健康劣势的"脆弱环"。

东南大学人文学院的研究团队敏锐捕捉到这一社会痛点，他们发现现有研究多聚焦于医疗保险或城市化对健康的影响，却忽视了公共卫生教育这一基础性干预手段的关键作用。通过分析2018年中国流动人口动态监测调查(CMDS)中125,220个样本，结合民政部社区服务中心的宏观数据，研究人员首次系统评估了公共卫生教育对流动人口健康不平等的改善效果。这项发表在《BMC Health Services Research》的研究，犹如一盏明灯，照亮了健康公平政策的新路径。

研究采用三大关键技术方法：1) 运用Recentred Influence Function(RIF)回归将健康不平等指数(WI/CI/EI)转化为个体层面数据；2) 构建"社区服务中心数量×社区平均健康教育参与度"作为工具变量(IV)，解决内生性问题；3) 通过Wen和Ye的中介效应模型，验证医疗可及性的中介机制。所有分析均控制省份固定效应和个体特征变量。

健康分布呈现"亲富"梯度

数据分析揭示，流动人口健康状态呈现显著的社会经济分层：大学学历者自评"非常健康"比例(92.24%)是小学及以下群体(74.38%)的1.24倍；高收入人群健康评分(3.8905)明显优于低收入者(3.7888)。区域比较显示，东北地区健康不平等程度(WI=0.368)是东部地区(0.0856)的4.3倍，凸显出公共卫生资源配置的严重失衡。

公共卫生教育的平等化效应

在解决内生性后，接受≥2类公共卫生教育的流动人口，其健康不平等指数(WI)显著降低0.102单位——相当于将收入相关健康集中曲线与平等线之间的面积缩小47.4%。值得注意的是，工具变量法的估计效果比OLS结果高出45.9%，证实传统方法可能严重低估公共卫生教育的实际价值。这种平等化效应在传染病防控(参与率39%)和慢性病管理(29.98%)教育中尤为突出，而心理健康教育(19.28%)的覆盖率亟待提升。

异质性分析的意外发现

研究揭示了两组"敏感人群"：省内流动者的健康改善效果(β=-0.0727)优于跨省流动者(-0.0651)，这可能源于方言文化相近带来的信息接收优势；自雇群体(β=-0.0568)比受雇者获益更多，反映出工作时间灵活性对健康行为改变的关键作用。这些发现为精准化健康教育策略提供了靶向依据。

医疗可及性的双重中介路径

机制分析显示，公共卫生教育通过两条路径缓解健康不平等：建立健康档案(医疗可用性，β=-0.0389)和签约家庭医生(医疗可及性，β=-0.0322)。前者贡献度达55.6%，表明基层卫生服务的制度化覆盖比单纯增加服务供给更能促进健康公平。当流动人口通过健康教育掌握"健康档案建立→家庭医生签约→分级诊疗"的服务链时，他们就能突破户籍制度的桎梏，构建起属于自己的健康安全网。

这项研究的深远意义在于，它首次量化证明了公共卫生教育作为"社会疫苗"的价值——不仅能预防疾病，更能治愈社会的健康不平等顽疾。研究团队建议：应开发方言版心理健康教育材料，在社区服务中心开设非工作时间健康教育课程，并将健康档案电子化率纳入地方政府考核。这些发现为"健康中国2030"战略提供了可操作的实施路径，也为全球范围内解决流动人口健康问题贡献了中国智慧。当每个流动工人都能平等地获得健康知识时，城市才能真正成为承载梦想的乐土，而非健康风险的温床。