后苏联国家婴儿死亡率持续性与马太效应研究：基于非线性和傅里叶时间序列方法的证据

《Primary Health Care Research & Development》：Investigating the persistence of infant mortality and the Matthew effect in post-Soviet countries: evidence from nonlinear and Fourier-based time-series methods

　　

本研究调查了15个后苏联国家婴儿死亡率（IMR）的长期趋势，旨在检验马太效应假说，该假说认为健康结果的不平等往往会持续甚至随时间扩大。为了全面评估这些趋势，研究人员采用了多种单位根检验，包括传统的增广迪基-富勒（ADF）、非线性（KSS、Kruse、Sollis和Hepsag）以及基于傅里叶的方法（傅里叶KPSS、傅里叶ADF、灵活傅里叶ADF、灵活分数傅里叶ADF、傅里叶KSS、傅里叶Kruse和傅里叶Sollis），数据期间为1982年至2022年。此外，还使用了多准则决策分析（MCDA）方法，如等权法、熵权法和TOPSIS，进行稳健性检验。研究结果表明，在亚美尼亚、阿塞拜疆、格鲁吉亚、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、立陶宛、拉脱维亚、塔吉克斯坦、土库曼斯坦、乌克兰和乌兹别克斯坦，序列的平稳性得到验证，从而证实了马太效应。相反，白俄罗斯、爱沙尼亚、摩尔多瓦和俄罗斯的IMR序列呈现非平稳性，表明这些国家的婴儿死亡率模式存在持续波动或结构性变化。研究结果指出，几个国家的婴儿死亡率已趋于平稳，表明政策有效性停滞不前。相反，一些国家表现出动态变化，可能表明其卫生系统具有响应性。这些见解为制定针对具体国家的卫生政策以更有效地降低IMR和健康不平等提供了重要方向。

该论文发表在《Primary Health Care Research》上。研究背景：婴儿死亡率（IMR，指每千名活产婴儿中未满一岁死亡的人数）是衡量人口健康和社会经济发展的关键指标。后苏联国家在苏联解体后经历了不同的卫生系统转型路径，部分国家卫生改革成效显著，而另一些国家则面临社会保护体系弱化、健康可及性不平等持续的问题。马太效应（Matthew Effect）假说认为，初始健康优势会随时间累积，导致健康不平等持续甚至扩大。目前，针对后苏联国家IMR的长期动态及其是否支持马太效应的系统性研究尚属空白。研究人员开展此研究，旨在利用多种时间序列方法检验后苏联国家IMR的平稳性，从而判断马太效应是否成立，并为制定有针对性的卫生政策提供依据。研究结论：在11个国家中IMR序列平稳，证实马太效应；在4个国家中非平稳，表明卫生政策干预改变了轨迹，反驳了马太效应。重要意义在于揭示了后苏联国家健康不平等的持续性，并强调了针对具体国家设计卫生政策的必要性。

主要关键的技术方法：研究人员使用了多种单位根检验方法，包括传统增广迪基-富勒（ADF）检验、非线性单位根检验（KSS、Kruse、Sollis、Hepsag）以及基于傅里叶的方法（傅里叶KPSS、傅里叶ADF、灵活傅里叶ADF、灵活分数傅里叶ADF、傅里叶KSS、傅里叶Kruse、傅里叶Sollis）。此外，还采用了多准则决策分析（MCDA）方法（等权法、熵权法、TOPSIS）进行稳健性检验。数据来源为世界银行世界发展指标（World Development Indicators），涵盖1982年至2022年15个后苏联国家的IMR数据。

研究结果：
**趋势分析与线性检验**：通过趋势分析（附录表A1）发现所有国家IMR序列均包含趋势项。线性检验（Harvey and Leybourne，2007；Harvey et al.，2008）表明序列存在非线性特征，因此后续单位根检验采用包含常数项和趋势项的模型。
**ADF与Fourier ADF检验**：ADF检验显示亚美尼亚、阿塞拜疆、爱沙尼亚、格鲁吉亚、哈萨克斯坦、摩尔多瓦、乌克兰和乌兹别克斯坦的IMR序列平稳。Fourier ADF检验（考虑结构突变）进一步确认亚美尼亚、阿塞拜疆、格鲁吉亚、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、拉脱维亚、立陶宛、俄罗斯、塔吉克斯坦和乌兹别克斯坦的序列平稳，支持马太效应。白俄罗斯、爱沙尼亚、摩尔多瓦、土库曼斯坦和乌克兰的Fourier ADF检验结果为非平稳。
**非线性单位根检验（KSS、Sollis、Kruse、Hepsag）**：KSS、Sollis、Kruse检验结果表明，亚美尼亚、阿塞拜疆、格鲁吉亚、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、拉脱维亚、立陶宛、摩尔多瓦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦、乌克兰和乌兹别克斯坦的IMR序列平稳。Hepsag检验进一步确认亚美尼亚、阿塞拜疆、爱沙尼亚、格鲁吉亚、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、立陶宛、塔吉克斯坦、土库曼斯坦、乌克兰和乌兹别克斯坦的序列平稳，而白俄罗斯、拉脱维亚和俄罗斯为非平稳。
**傅里叶基检验（Fourier KPSS、Fourier ADF、灵活傅里叶ADF等）**：Fourier KPSS检验（反向假设）显示所有国家序列非平稳，但亚美尼亚的傅里叶项不显著，结果无效。灵活傅里叶ADF检验仅确认乌克兰和乌兹别克斯坦的序列平稳。Fourier KSS、Fourier Kruse、Fourier Sollis等检验结果与上述基本一致，但部分国家因傅里叶项不显著而采用标准检验版本。例如，Fourier Sollis检验中，阿塞拜疆、立陶宛、拉脱维亚为平稳，而其他多数国家为非平稳。
**MCDA综合分类**：采用等权法、熵权法和TOPSIS方法对12种单位根检验结果进行综合，将马太效应强度分为弱、中、强三类。结果显示，亚美尼亚、阿塞拜疆、哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦等为强马太效应；格鲁吉亚、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦等为中等；白俄罗斯、爱沙尼亚、俄罗斯等为弱或无效。

总结讨论部分：研究结论部分翻译为：本研究利用传统、非线性和基于傅里叶的多种单位根检验，调查了15个后苏联国家IMR的平稳性，主要目的是评估马太效应的有效性。研究结果表明，大多数国家的IMR序列是平稳的，这意味着健康不平等不仅是持久的，而且可能是自我强化的。相反，少数国家表现出非平稳行为，表明其婴儿死亡率动态存在持续转变或波动。在亚美尼亚、阿塞拜疆、格鲁吉亚、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、立陶宛、拉脱维亚、塔吉克斯坦、土库曼斯坦、乌克兰和乌兹别克斯坦等国家，平稳性的存在表明IMR已稳定在某一阈值，未出现重大变化，符合马太效应，这些国家的政策有效性似乎已达到饱和点，需要更复杂、针对性更强的高投入干预措施才能取得进一步进展。相反，白俄罗斯、爱沙尼亚、摩尔多瓦和俄罗斯等非平稳国家反映了政策不一致、外部冲击或社会政治动荡，阻碍了IMR的可持续下降。从政策角度看，政府必须采取多维度的、以公平为中心的政策框架，针对婴儿死亡率的根本原因，并考虑其社会经济决定因素，如妇女教育、早婚、清洁饮水、营养、产前和产后护理等。研究还指出，未来研究应利用区域和家庭层面数据，采用替代计量技术，并明确纳入卫生支出、教育和制度质量的影响。