Page 8 - 南京医科大学社科版
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                                                    南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版）                 第5期 总第124期
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                                             Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences）  2024年10月
                                             Journal
               为所有 OECD 国家中最早进入中度老龄化社会的国                         趋势的基础上，根据 1970—1974 年指标实际数据构
               家。为准确描绘中重度人口老龄化对卫生资源配                             建线性模型并计算 1965—1969 年的卫生经费和成
               置的可能影响，本文将研究时间范围从 1970 年向前                        人受教育水平数据；除人口老龄化、GDP 和总人口
               追溯 5 年，以 1965 年为研究起点。因此，样本数据                      数之外的其他变量都存在个别年份的缺失，本研究
               的时间跨度为 1965 至 2021 年，包括 32 个已经进入                  使用插值法，通过已知数据点之间的线性插值补充
               中度老龄化社会的OECD 国家，总计1 824条数据。                       这部分少量的缺失值；PM2.5数据的系统性监测和统
                  （二）研究变量及处理                                     计在全球范围内的开展时间有所不同，32 个 OECD
                   1. 自变量                                        国家均从 1990 年开始统计报告且前期为不连续发
                   人口老龄化水平，即 65 岁及以上人口占总人口                       布，本研究采用趋势外推法填补初期缺失的数据，
               的比重。按照联合国标准 ，人口老龄化水平超过                            采用插值法填充年份间缺失数据。在变量插补中，
                                      ［9］
               7%，为老龄化社会，超过 14%，进入中度老龄化社                         计算了插补前后的均值和标准差，发现补充后的数
               会，而超过20%，则进入重度/深度老龄化社会。                           据与原始数据的分布特性基本一致，说明补充值具
                   2. 因变量                                        有一定合理性。
                   卫生资源配置，包括卫生经费、卫生人力和卫                             （三）统计学方法
               生设施等卫生资源的数量。借鉴既有研究，并基于                                1. 一般描述性分析
               对数据缺失情况的综合考量，卫生经费使用卫生总                                对 32 个已经进入中度或重度老龄化的 OECD
               支出占国内生产总值（GDP）的比重测量，其中卫生                          国家的人口老龄化水平、卫生支出占 GDP 比重、每
               总支出包括个人支出、集体支出和国家支出；卫生                            千人口医生数和每千人口住院床位数进行现状的
               人力使用每千人口医生数测量，医生的统计口径是                            横向比较分析，并对人口老龄化水平与卫生资源指
               为患者提供直接医疗健康服务的执业医生；卫生设                            标进行Pearson 相关性检验，分析相关关系。
               施使用每千人口住院床位数测量，住院床位的统计                                2. 门槛效应回归模型
               口径是现存的、立即可供住院患者服务使用的床位                                为检验人口老龄化水平与卫生资源数量间可
               数量，包括治疗（或急诊）病床、康复病床、长期护理                          能存在的非线性关系，研究采用 Hansen 回归模型                  ［11］
               病床和医院的其他病床。                                       进行门槛效应考察，该模型在揭示复杂关系和解释
                   3. 控制变量                                       数据中的非线性结构方面具有优势。门槛效应指
                   为控制其他混杂变量对结果的可能影响，获得                          的是自变量与因变量之间的关系受到门槛变量的
               更为稳健和符合实际的研究结果，研究参考 Kalan⁃                        影响，该门槛变量的具体数值会影响关系图形的趋
               tari 等 ［10］ 的分析，选择 GDP、总人口数、成人受教育                 势。在门槛值附近，自变量与因变量的关系会出现
               水平、劳动力参与率和细颗粒物（PM2.5）浓度等五项                        显著差异，因此也常称之为阈值效应。门槛效应表
               指标作为控制变量。各变量的解释如下：总人口数                            现为自变量与因变量之间存在一个拐点，使得两者
               指一个国家的国民总数，包括所有该国国籍的居                             呈现非线性关系，常见形式包括“U 型曲线”和“倒 U
               民；GDP 是在一定时期内，一个国家通过生产商品                          型曲线”等。相较于线性模型，门槛效应的检验模
               和提供服务创造的附加值的标准度量，衡量了从生                            型能够更准确地揭示解释变量和被解释变量之间
               产中获得的收入，或者用于购买最终商品和服务的                            的关系，从而更精确地反映经济社会现实。
               总金额；成人受教育水平定义为 25 至 64 岁人口中                           本文将人口老龄化水平（aging）纳入卫生资源
               受过高等教育的人数占同龄人口的百分比，反映了                            配置影响因素的分析框架，构建的基本门槛模型
               成年人口的受教育情况；劳动力参与率为 15 至 64                        如下：
               岁就业人口数与对应年龄段总人口数之比，反映了                                HRit=∝0 +∝1agingit ∙ I（thrit≤γ）+∝2agingit ∙ I（thrit>
               就业和劳动市场的参与程度；PM2.5浓度指的是人口                         γ）+δXit+λ i+ε it                          （1）
               暴露于超过 10 微克/立方米的空气细颗粒物（颗粒                             HRit 表示 i 国家在 t 时期的卫生资源（health re⁃
               直径小于或等于 2.5 微米）情况，以年均值表示，反                        sources）水平指标，包括卫生经费、卫生人力和卫生
               映空气质量。                                            设施；agingit 代表 i 国家在 t 时期的人口老龄化水平
                   鉴于总人口数、GDP 等指标存在较大的偏度，                        指标，向量 X 代表可能影响卫生资源的其他特征变
               本文选择其自然对数进行分析，这一方法在一定程                            量；thrit 是门槛变量，即老龄化程度；γ为待估计的
               度上减小了指标之间的差异，使得数据更为平滑，                            门槛值，γ可以将数据样本划分为两个区间，当其
               更符合分析的要求。部分国家 1965—1969 年的卫                       处于不同区间时，样本区间的回归系数取值存在
               生经费和成人受教育水平指标缺失，本研究采用趋                            不同。I（·）为指示函数，满足条件时取值为 1，反之
               势外推法进行补充，在识别时间序列数据线性增长                            取值为 0。∝0代表截距项，∝1代表老龄化变量系数，
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