中国省域突发公共卫生事件应急系统脆弱性评价及驱动因素分析*

王若楠，余伯韬，何艳婷，张屹立

(南方医科大学卫生管理学院, 广东 广州 510515)

在此次抗击新型冠状病毒(Corona Virus Disease 2019，COVID-19)中，中国在世界上树立了防疫典范。但在疫情前期，我国的突发公共卫生事件应急系统(以下简称“公共卫生应急系统”)仍暴露出疫情信息公开迟滞、应急物资短缺等短板[1]。目前，国内在公共卫生应急系统的既有研究中，研究视角多集中于以结果为导向的“事件—功能主义”，将公共卫生危机视作静态、孤立的社会结果。脆弱性是指系统易受到外界冲击影响的程度，系统面对外界干扰的暴露性、敏感性和适应性是构成脆弱性的三大要素[2]。基于脆弱性视角的公共卫生应急系统研究，能够将对公共卫生危机的认识转向对危机社会因素的考察，使得对危机的认识真正进入到多元联系、动态发展的认识框架之下[3]。通过梳理相关文献[3-7]，发现目前基于脆弱性视角对公共卫生应急系统进行分析的研究相对薄弱，且其研究方法多集中于定性研究，研究内容多局限于界定公共卫生应急系统脆弱性的内涵以及论述将脆弱性概念框架应用于完善应急系统所引发的思考，缺乏统一的公共卫生应急系统脆弱性研究框架和综合评价体系。本文旨在以我国31个省份(不包含港澳台)为基本研究单元，在明确公共卫生应急系统脆弱性内涵及其形成机理的基础上，尝试从暴露性、敏感性和适应性三维度构建公共卫生应急系统脆弱性评估模型，探讨应急系统脆弱性的时空分异特征及其主要驱动因素，为政府实施差异化应急管理策略提供科学依据。

1 公共卫生应急系统脆弱性形成机理分析

依据脆弱性的概念内涵，结合公共卫生应急系统的特点和功能，本文将公共卫生应急系统脆弱性定义为：公共卫生应急系统暴露在由于自然环境变化和人类活动交互作用的扰动下，系统某些内部结构部分易受干扰和影响，存在薄弱点，对突发公共卫生事件适应能力不强，应对乏力，而呈现出的系统脆弱性状态和程度。为了建立更合理的公共卫生应急系统脆弱性理论模型，本文选用基于“暴露性-敏感性-适应性”逻辑思维的脆弱性经典模型——压力与释放(Pressure and Release Model, PAR)[8]模型对公共卫生应急系统脆弱性的形成机理进行分析。见图1。

图1 公共卫生应急系统脆弱性形成机理

暴露性指系统受到外界扰动的强度。公共卫生应急系统的直接扰动源为各类突发公共卫生事件，间接扰动源为诱发突发公共卫生事件的外部宏观尺度因素，具体包括自然灾害、气候变化等自然环境异常扰动，以及环境污染、食物中毒等人为活动[9]。系统可能同时遭受多种扰动源的侵扰，是多种因素耦合的结果。因此外部宏观尺度要素是诱发系统脆弱性的先导因素；系统的暴露性是影响脆弱性的基础性因素。

敏感性指系统的易损性，主要取决于系统内部结构的稳定性。系统的敏感性越低，其应对外界扰动的能力越强。公共卫生应急系统在微观层面上主要由应急队伍建设、监测系统、信息公开系统、应急储备(物资和资金)、公民危机意识和能力培养等五个部分构成[6]，五部分相互作用、相互配合使得系统自身具有一定的结构刚性，因此系统的敏感性是影响脆弱性的内核推动因素。

适应性指外部环境发生变化时系统抗御扰动的特性，反映系统可避免损害的程度，决定系统在灾害事件影响下的实际损失大小，主要取决于社会财富、教育、基础设施等[10]。与敏感性不同的是，适应性着眼于中长期机制，强调系统的可持续发展潜力。借助系统思维，从社会层面上宏观施策能够保证公共卫生应急系统的有效建设[11]。因此系统的适应性是影响脆弱性的外援拉力因素，提升系统的适应性在缓解系统外部驱动因素影响的同时，也有助于缓解其敏感性程度。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

研究数据涵盖区间为2010～2020年。相关数据由人口普查以及历年《中国工业统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国卫生健康统计年鉴》等资料整理而得。

2.2 评估模型构建

2.2.1 指标体系构建

依据公共卫生应急系统脆弱性概念及形成机理，基于PAR理论模型，从暴露性、敏感性、适应性三个维度构建公共卫生应急系统脆弱性指标体系。在采用极差标准化法对指标数据进行标准化处理的基础上，选用熵值法确定各指标权重见表1。在指标获取时，利用主成分分析法对指标进行了初步挑选，并通过两轮专家咨询，对指标进行了二次筛选。

表1 公共卫生应急系统脆弱性评价指标体系

2.2.2 脆弱性综合评价模型

PAR模型认为脆弱性是暴露性、敏感性和适应性三者综合作用的结果，暴露性、敏感性与脆弱性呈正比，适应性与脆弱性呈反比[12]。据此公共卫生应急系统脆弱性评价模型如下：

EVI=(EI×RI)×SI

(1)

式中：EVI表示公共卫生应急系统脆弱性指数；EI、SI、RI分别表示暴露性指数、敏感性指数、适应性指数。各维度指数分别通过加权求和法求取，以EI为例，公式为：

(2)

式中：wj为各维度指标的权重；Eij为第i个省份第j项指标的标准化值；n为各维度指标数量。

2.2.3 脆弱性评定与分级

采用自然断裂点五级分级法将EVI划分为微度、轻度、中度、重度和极度五级(表2)。使用ArcGIS进行可视化处理。

表2 公共卫生应急系统脆弱性综合评价分级标准

2.3 关键致脆因子评价

地理探测器作为探测空间分异性，以及揭示其别后驱动力的一组统计学方法，因其有对样本数量要求低、多自变量共线性免疫等特点[13]，目前已被广泛应用于区域经济、公共健康、环境等多个领域[14-17]。其基本原理是通过空间异质性来探测因变量与自变量之间空间分布格局的一致性，据此度量自变量对因变量的解释程度。本文选用地理探测器中的因子探测剖析我国公共卫生应急系统脆弱性的主导驱动因子，其结果用q值表示。q值的含义为某自变量解释了100×q%的因变量，其值越大表示该自变量的影响力越大。公式为：

(3)

利用ArcGIS中的自然断裂法对自变量进行分层，将因变量和分层后的自变量导入到GeoDetector软件中进行探测。

3 结果

3.1 暴露性、敏感性、适应性、脆弱性等指数的时序变化

国家统计局将我国划分为东、中、西部三个区域[18]，据此绘制EVI、EI、SI、RI走势图，分析我国公共卫生应急系统脆弱性的区域性差异，见图1。在EVI(图1a)方面，我国全国以及东、西部的EVI均呈缓慢波动式下降趋势，年均下降率分别为0.23%、1.07%、2.22%，而中部呈缓慢波动式上升趋势，上升率为3.13%。从三区域EVI的相对水平来看，西部最高(0.0891)，东部(0.0798)与中部(0.0795)相当。在EI(图1b)方面，全国以及东、西部均呈波动下降趋势，分别由2010年的0.1003、0.0980、0.0985降为2020年0.0830、0.0667、0.0831。中部EI可以分为两个阶段，在2010～2019年间呈波动上升，但在2020年出现了大幅下滑，由2019年的0.1189降至2020年的0.0992。11年间中部EI明显高于东部与西部，其均值分别为0.1102、0.0876、0.0894。在SI(图1c)方面，全国以及三区域均呈明显下滑趋势，年均降幅分别为2.13%、1.83%、2.01%、2.40%。东部SI最低，均值为0.1007，西部最高(0.1571)。在RI(图1d)方面，全国以及各区域均呈波动式下降，其中东部最低，均值0.1126，中部最高(0.1679)。

图1 2010～2020年脆弱性及各维度指数趋势图

3.2 公共卫生应急系统脆弱性的时空演化

为进一步分析我国公共卫生应急系统脆弱性的时空差异，选取2010、2015和2020年3个时间节点，将各省份的EVI值进行可视化处理，见图3。总的来说，我国公共卫生应急系统脆弱性有所下降，重度及以上脆弱性省份由2010年的12个(黔、苏、鲁、川、滇、浙、陇、桂、冀、豫、陕、新)减少为2020年的7个(鄂、内蒙古、川、滇、皖、湘、赣)。从空间分布上看，脆弱性在空间上基本形成了多个以某高值脆弱性省份为核心，边缘省份脆弱性递减的“核心—边缘”圈层结构。随着时间的推移，圈层结构在空间上由东向西有所转移，西南及北部边境的圈层结构有所加强，东部沿海明显减弱。圈层高值中心由2010年的黔、鲁、浙、苏变为2020年的川、鄂和内蒙古。从时序上看，全国各省份脆弱性水平日益趋于均衡。首先在跨越级别上，以东部为例，由2010年跨域微弱、轻、中、重、极五个等级变为2020年微、轻、中三个等级。其次在脆弱性等级涵盖省份数量上，2010～2020年脆弱性等级数量虽均呈“中间大、两头小”的“纺锤形”分布结构，但结构日益凸显。2010年微度、轻度、中度、重度、极度各个等级涵盖省份数量分别为3、6、10、6、6；2015年分别为4、4、9、8、5；2020年分别为3、6、15、3、4。值得一提的是，除2019年纳入长三角城市群的安徽省外，京津冀、长三角城市群所覆盖省份的脆弱性水平在2010～2020年均有所下降。

图2 公共卫生应急系统脆弱性等级分布时空演化图

3.3 公共卫生应急系统脆弱性演变的驱动力分析

将我国EVI值作为因变量，30个要素指标作为自变量，运用因子探测分析我国公共卫生应急系统脆弱性空间异质性成因。各因子在不同时期均通过了显著性检验(P< 0.05)，进一步证明了脆弱性评估模型所选指标的可行性。2010～2020年间，各因子对脆弱性的影响力基本稳定，排名前十的因子始终是S8、S7、R11、E3、S3、S4、S5、E6、E4、S10。从因子解释力度的时序变化来看。排名前十的因子中，S4、S5、S7、S8、R11、E3、E4、E5、E6的Q值趋于增强。S10和S3的Q值趋于减弱。见表3。

表3 2010～2020年我国公共卫生应急系统脆弱性因子探测结果

4 讨论与建议

4.1 暴露性、敏感性、适应性对三大区域脆弱性的影响不同

整体来看，东部和中部SI低于全国平均水平，西部高于全国平均水平，EVI的区域分布与之相似。分析认为相较于中西部，快速城市化发展的东部，具有较高的人才、资本等生产要素集聚程度，极大提高了公共卫生应急机制的灵活性和机动性。而生产要素集聚程度的提高在风险防控方面存在“双重效应”，在给地区带来增加性收益的同时，区域地理空间上物质财富和人口密度也在随之增加，进而增加了灾害风险的严重程度和致灾可能性。突发公共卫生事件一旦爆发将极有可能在短时间内导致更为严重的财富损失和人员伤亡，应急防控难度加大。这也进一步证明了东部RI低于中西部这一结果。在EI方面，中部整体高于东西部以及全国平均水平，在2010～2019年间呈缓慢波动式上升趋势，并在2020年出现骤减。分析认为随着我国区域经济的不断深入，东部迫于资源与环境约束、劳动力成本上升等压力，将大量以传统技术驱动的制造业和劳动力密集型产业不断向中部转移。作为主要产业承载地的中部，其内部的产业集群、密集就业日益庞大，一方面使得职业与食物中毒事件的发生风险增加，另一方面区域内的空气、水环境可能因不协调的经济发展目标与资源环境承载力而加重污染，进而增加了公共卫生应急系统的暴露性[19]。COVID-19疫情防控期间，政府实施了停工停产、居家隔离等政策，空气质量得到了有效改善[20]，这也进一步解释了2020年三区域EI均出现急速下降的现象。不同地区因存在地理、经济发展等内部差异性，不利于采取“一刀切”的政策解决方案。为了因地制宜，针对西部应继续加大卫生资源、财政投入等的扶持力度，确保资源的足够供给；中部在承接来自东西部产业的过程中应保证产业承载能力与生态环境质量的协调发展；东部应提高对突发公共卫生事件的精准感知以及逆向调节能力，确保在第一时间缩减区域内部的复杂运动以及网络形态，以减少因风险暴露而造成的损失。

4.2 公共卫生应急系统脆弱性存在明显的空间分异特征

EI、SI、RI三者耦合，使得我国EVI呈“核心—边缘”圈层结构。分析认为首先在EI方面，易诱发公共卫生事件的风险性事件(如污染、洪涝、地震)易形成串发性或并发性灾害链，溢出特定的行政区域范围，同时各类突发公共卫生事件作为公共卫生应急系统的直接扰动源也会因自然和社会因素跨域快速传播。以2020年圈层高值中心湖北为例，受COVID-19的影响，其周围地区湖南、江西、安徽等省份EVI在2020年相较于2015年均未有所减弱。其次在SI和RI层面上，发达地区易集聚医疗、教育等公共卫生应急系统韧性建设所需要素，虹吸效应导致周边地区的医疗资源、人口要素等条件受限。在空间分布上，西南及北部边境地区“核心—边缘”圈层结构有所加深，分析认为主要受限于地缘性因素。西南以及北部边境长期以来经济基础薄弱，公共卫生应急系统建设底子薄，加上自然条件恶劣、住房及卫生设施差等因素增加了突发公共卫生事件的防控难度。其次，跨国界流动作为边境地区居民社会生活形态的重要组成[21]，使得边境地区极易成为突发公共卫生事件暴发的“暴露地带”。东部EVI整体呈递减趋势，“核心—边缘”圈层结构明显缩减，内部均衡性有所加强，分析认为主要归功于区域协调发展战略的实施。发达地区带动周边地区的连带效应凸显[22]，应急资源、管理能力在区域内得以均衡布局。同时，腾挪空间变大，风险防控的资源和空间优势得以凸显，京津冀、长三角等城市群所覆盖的区域EVI得以降低。因此培育和壮大城市群，是降低区域EVI的必要手段，也是区域内公共卫生应急系统协调发展的重要途径。未来应继续以京津冀协同发展、长江经济带发展等重大战略为引领，促进东中西部的相互融通补充，实现公共卫生应急系统韧性建设的均衡化发展。

4.3 公共卫生应急系统脆弱性的形成存在复杂多维的影响机制

因子探测结果显现，S8、S7、R11、E3、S3、S4、S5、E4、E4、S10始终是研究期间的主导驱动因子，说明人口要素、环境治理要素、公共卫生资源及防范能力要素是各期影响我国EVI的共性因子，也是未来我国公共卫生应急系统可持续健康发展所需坚持注重的地方。地区内部良好的生态环境不仅能够助力公共卫生应急防治措施的快速实现，且能够减少因自然灾害所引发的公共卫生事件概率[23]。公众作为区域的主要骨干，在突发公共卫生事件生命周期的各阶段应对策略中均具有重要作用[24]。已有研究表明[25]，受教育程度较高的公众具有较好的风险信息感知能力及防范意识；弱势人群(老年人、儿童、贫困者)更容易受到健康风险的影响，而且其潜在的活动限制能够削弱其准备、应对及从灾害中恢复的能力[25]。公共卫生资源作为提高公共卫生应急防范能力的基本保障，在应急系统韧性建设中发挥着重要作用。从主要驱动因子的影响力大小变化来看，研究期间S4、S5、S7、S8、R11、E3、E4、E5、E6的Q值趋于增强。S10、S3的Q值趋于减弱，说明影响我国公共卫生应急系统脆弱性的因子已经由单一的公共卫生领域向社会人口、环境治理等综合领域倾斜，且倾斜力度在逐渐加强。因此未来应继续强化公共卫生资源供给，同时应将重点放在加大卫生监督和环境整治专项工作力度以及提升公众防范意识和能力等多个方面。