新型城镇化对健康支出的时空异质性影响：基于GTWR模型的中国省级实证研究

《International Journal of Health Geographics》：Exploring spatial-temporal heterogeneity in new-type urbanization’s impact on health expenditure: a GTWR analysis

本研究针对中国快速城镇化带来的健康支出增长问题，利用2012-2019年31个省面板数据，构建包含人口、经济、社会和生态四个维度的新型城镇化评价体系，采用地理和时间加权回归(GTWR)方法，揭示了新型城镇化对健康支出的时空异质性影响。研究发现健康支出呈现显著的高-高和低-低空间集聚特征，且新型城镇化的影响具有明显的时空非平稳性，为通过优化城镇化发展路径控制健康支出增长提供了科学依据。

　　

在中国城镇化进程快速推进的背景下，健康支出持续增长已成为不容忽视的公共卫生问题。2000年至2023年间，中国卫生总费用年均增长率高达14.52%，远超GDP增速，人均卫生费用从0.46万亿元激增至9.06万亿元。这种快速增长不仅威胁财政可持续性，还加剧了卫生资源分布的不平等。与此同时，中国正在实施以人为核心的新型城镇化战略，强调人口、经济、社会和生态的协同发展。然而，新型城镇化与健康支出之间的具体影响机制尚不明确，特别是其时空异质性特征缺乏系统研究。

为填补这一研究空白，李鸣和杨华在《International Journal of Health Geographics》上发表研究，利用2012-2019年中国31个省份的面板数据，构建了包含四个维度的新型城镇化综合评价指标体系，并采用地理和时间加权回归(GTWR)方法，深入分析了新型城镇化对健康支出的空间效应、影响因素及空间异质性。

研究采用了多种关键技术方法：从《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国卫生统计年鉴》等权威来源收集省级面板数据；构建包含人口城镇化、经济城镇化、社会城镇化和生态城镇化的综合评价指标体系；使用全局和局部莫兰指数进行空间自相关分析；采用普通最小二乘法(OLS)、地理加权回归(GWR)和地理时间加权回归(GTWR)模型进行对比分析，其中GTWR模型通过构建时空权重矩阵同时捕捉空间异质性和时间自相关性。

健康支出模式与变化

研究发现，中国健康支出主要呈现高-高和低-低集聚模式，且存在空间波动。2012-2015年至2016-2019年期间，平均健康支出从2,734元显著增加至4,305元，高支出区域从东北地区、京津冀地区和东部沿海地区逐步扩展。局部空间自相关分析显示，东北和华北地区的健康支出主要集中在高-高集聚区，而西南地区则以低-低集聚为主，反映了医疗资源分布和医疗服务利用的不平等现象。

回归模型结果比较

GTWR模型在拟合优度方面明显优于OLS和GWR模型，其调整R2为0.868，AICc值为-362.368，表明GTWR能更好地捕捉变量间的时空非平稳性。空间依赖性检验显示，健康支出存在显著的空间相关性，且LM检验和Wooldridge检验均证实了时空依赖性的存在，证明了采用时空回归模型的必要性。

GWR回归结果

地理加权回归结果显示，各影响因素对健康支出的作用存在明显空间异质性。PM_2.5的负效应主要来源于云南和东北地区，而正相关区主要集中在新疆；绿地覆盖率对健康支出的正效应主要来自西南和华南地区，负效应区集中在东北和华东地区；病床数的正效应主要来自西南和南部地区，负效应区集中在西部地区。

GTWR回归结果

时空加权回归进一步揭示了各影响因素的动态变化特征。随着城镇化水平提高，PM_2.5对健康支出的负效应增强，正效应显著减弱，西北地区成为主要负相关区；绿地覆盖率的负效应增强，西南地区持续呈现正效应，东部沿海地区主要表现为负效应；病床数对健康支出的负效应范围逐渐扩大，正效应范围收缩；卫生技术人员的正效应范围从东部地区显著转向东北地区。

讨论与启示

研究从社会城镇化、生态城镇化、经济城镇化和人口城镇化四个维度深入探讨了新型城镇化对健康支出的影响机制。社会城镇化方面，病床数量与健康支出 initially呈现正相关，但随着城镇化推进和医疗资源分配优化，正效应减弱而负效应增强；卫生技术人员则始终呈现正相关，且随着城镇化进程效应强度增强。生态城镇化方面，PM_2.5与健康支出正相关，但随着环境治理措施的实施，这种正效应逐渐减弱；绿地覆盖率则呈现负相关，且随着生态城镇化水平提高，负效应进一步增强。经济城镇化方面，人均GDP与健康支出正相关，但随着经济发展和居民健康意识提升，负效应变得更加明显。人口城镇化方面，城镇人口比例与健康支出显著正相关，城镇化过程中的流动人口和老龄化共同推动了健康支出增长。

研究的创新之处在于首次系统构建了新型城镇化的多维评价体系，并采用GTWR模型揭示了各维度对健康支出的时空异质性影响。相比传统回归方法，GTWR通过构建时空权重矩阵，能同时捕捉空间异质性和时间自相关性，为理解区域发展差异和生态系统演变提供了新的分析视角。

基于研究结果，文章提出了四方面政策建议：完善医疗卫生保障体系，减少卫生资源配置不平衡，提高居民健康素养，促进健康公平；改善生态环境，降低疾病发生率，控制健康支出增长；优化经济结构，提高医疗资源利用效率，降低医疗成本；优化人口结构，提高人口素质，减少由人口因素引起的医疗需求增长。

研究也存在一定局限性，如数据仅到省级层面无法分析省内空间效应、未考察健康支出内部构成的空间格局、变量选择受数据可得性限制等。未来研究可进一步探讨新型城镇化对不同类型健康支出的差异化影响，为制定健康相关政策提供更有针对性的证据支持。

该研究通过时空综合分析，揭示了新型城镇化对健康支出的复杂影响机制，为优化城镇化发展路径、控制健康支出增长提供了重要科学依据。研究结果不仅填补了新型城镇化与健康支出关系的研究空白，也为促进健康公平、完善卫生政策提供了理论支持和实践指导。