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欧盟27国人口健康、劳动生产率、数字化与竞争力的多维聚类类型学研究

《BMC Public Health》:Population health, labour productivity dynamics and competitiveness in the EU-27: an exploratory cross-country cluster analysis

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月27日 来源:BMC Public Health 4.4

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   摘要背景人口健康通常被视为劳动力供给和经济绩效的投入因素,健康指标也被纳入国际竞争力框架之中。然而,关于健康、生产率动态与竞争力如何在欧盟(EU)成员国之间共同演变,相关比较性证据仍然零散:现有的欧盟层面比较对各领域进行独立评估,并按单一标尺对国家进行排名,而此类排名被已知对

  

摘要

背景

人口健康通常被视为劳动力供给和经济绩效的投入因素,健康指标也被纳入国际竞争力框架之中。然而,关于健康、生产率动态与竞争力如何在欧盟(EU)成员国之间共同演变,相关比较性证据仍然零散:现有的欧盟层面比较对各领域进行独立评估,并按单一标尺对国家进行排名,而此类排名被已知对方法选择较为敏感。本研究构建了一个探索性的、以国家为层级的欧盟27国类型学,旨在描述人口健康、健康行为、病假缺勤、累计劳动生产率增长、数字化水平与竞争力如何相互聚集。

方法

本研究从世界卫生组织(WHO)、欧盟统计局(Eurostat)、欧盟委员会和世界论坛汇编了六项国家级指标,每项指标均取自其最近的可比参考年份(2019–2022年;每国一个观测值):出生时健康期望寿命(HALE)、报告从事非工作相关体力活动的成年人比例、报告病假缺勤的就业人员比例、实际每小时劳动生产率指数(2015年=100,衡量2015–2020年的累计增长)、数字经济与社会指数(DESI)以及全球竞争力指数(GCI)。对标准化后的变量采用k-均值聚类进行分组。聚类数量通过肘部法、轮廓系数、间隙统计量、Calinski–Harabasz准则和Davies–Bouldin准则进行评估,并通过层次聚类与k-中值聚类、逐变量剔除、变量替换、自举重采样、逐国剔除以及生产率参考年份分析等方法检验稳定性,以调整后的Rand指数(ARI)和Jaccard系数进行量化。

结果

统计准则指向两到四组之间;最终采用四聚类方案,作为较粗划分的嵌套式细化,解释了总方差的70.7%,并解决了在k=3时出现的南部群组分离不佳的问题。西北欧国家兼具最优越的健康、行为、数字化与竞争力特征,但报告的病假缺勤率也最高。西南欧国家健康期望寿命最长,但体力活动和数字化水平中等。中东欧国家健康特征最弱,报告缺勤率最低,但2015年以来的累计生产率增长最快,而克罗地亚、塞浦路斯和希腊的竞争力、数字化水平和生产率增长均为最低。该划分对替代聚类算法具有较强稳健性(ARI 0.84–0.93),对变量选择则较为敏感(ARI 0.53–1.00)。在自举重采样下,西北欧和中东欧聚类的稳定性很高(平均Jaccard 0.87),而由三国组成的东南欧聚类稳定性最低(0.61),当生产率指数改用2019年而非2020年数据时即发生解体。

结论

该类型学仅为描述性,并未识别因果机制。但结果表明,在欧盟27国中,相似的人口健康特征可以与截然不同的生产率和竞争力结果并存,且数字化水平始终将国家群组区分开来。两个大型聚类构成稳定的核心;小型东南欧群组是稳定性最低的要素,部分反映了2020年疫情对生产率造成的冲击。该类型学可为跨国基准比较提供支持,并有助于根据区域特征定制健康与数字政策监测方案。

背景

人口健康通常被视为劳动力供给和经济绩效的投入因素,健康指标也被纳入国际竞争力框架之中。然而,关于健康、生产率动态与竞争力如何在欧盟(EU)成员国之间共同演变,相关比较性证据仍然零散:现有的欧盟层面比较对各领域进行独立评估,并按单一标尺对国家进行排名,而此类排名被已知对方法选择较为敏感。本研究构建了一个探索性的、以国家为层级的欧盟27国类型学,旨在描述人口健康、健康行为、病假缺勤、累计劳动生产率增长、数字化水平与竞争力如何相互聚集。

方法

本研究从世界卫生组织(WHO)、欧盟统计局(Eurostat)、欧盟委员会和世界论坛汇编了六项国家级指标,每项指标均取自其最近的可比参考年份(2019–2022年;每国一个观测值):出生时健康期望寿命(HALE)、报告从事非工作相关体力活动的成年人比例、报告病假缺勤的就业人员比例、实际每小时劳动生产率指数(2015年=100,衡量2015–2020年的累计增长)、数字经济与社会指数(DESI)以及全球竞争力指数(GCI)。对标准化后的变量采用k-均值聚类进行分组。聚类数量通过肘部法、轮廓系数、间隙统计量、Calinski–Harabasz准则和Davies–Bouldin准则进行评估,并通过层次聚类与k-中值聚类、逐变量剔除、变量替换、自举重采样、逐国剔除以及生产率参考年份分析等方法检验稳定性,以调整后的Rand指数(ARI)和Jaccard系数进行量化。

结果

统计准则指向两到四组之间;最终采用四聚类方案,作为较粗划分的嵌套式细化,解释了总方差的70.7%,并解决了在k=3时出现的南部群组分离不佳的问题。西北欧国家兼具最优越的健康、行为、数字化与竞争力特征,但报告的病假缺勤率也最高。西南欧国家健康期望寿命最长,但体力活动和数字化水平中等。中东欧国家健康特征最弱,报告缺勤率最低,但2015年以来的累计生产率增长最快,而克罗地亚、塞浦路斯和希腊的竞争力、数字化水平和生产率增长均为最低。该划分对替代聚类算法具有较强稳健性(ARI 0.84–0.93),对变量选择则较为敏感(ARI 0.53–1.00)。在自举重采样下,西北欧和中东欧聚类的稳定性很高(平均Jaccard 0.87),而由三国组成的东南欧聚类稳定性最低(0.61),当生产率指数改用2019年而非2020年数据时即发生解体。

结论

该类型学仅为描述性,并未识别因果机制。但结果表明,在欧盟27国中,相似的人口健康特征可以与截然不同的生产率和竞争力结果并存,且数字化水平始终将国家群组区分开来。两个大型聚类构成稳定的核心;小型东南欧群组是稳定性最低的要素,部分反映了2020年疫情对生产率造成的冲击。该类型学可为跨国基准比较提供支持,并有助于根据区域特征定制健康与数字政策监测方案。

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