如何有效识别城市发展过程中健康短板、积极应对城市健康风险从而提高城市居民的健康福祉，是实施健康中国战略和推动城市高质量发展面临的重大理论与实践问题。党的二十大报告把“健康中国”作为我国2035年经济社会发展总体目标的一个重要内容，并以“全生命周期管理”理念推动健康城市建设。因此，健康城市发展水平的实证分析对“健康中国”战略实施效果评价具有重要意义，同时，也反映了评估城市的物理环境、社会环境、文化、服务和经济等综合生态系统的重要性。以往研究较少对城市的健康发展进行分析，即使有少量研究，也很少从六个方面对城市健康发展进行实证分析。

基于此，本文拟通过熵权法对中国54个主要大城市健康发展进行实证分析。同时，从六个指标维度进行权重赋值，从综合评价、区域评价、等级评价对健康城市发展水平进行综合评价，以期为促进城市健康发展、提高居民健康福祉提供理论依据。

1 指标、资料与方法 1.1 指标构成

课题组前期以健康社会决定因素理论为依据构建了健康城市指标体系，并经过科学验证具有有效性。该指标体系强调了影响健康的多维性、综合性因素，从个体因素到环境因素，涉及地理、经济、社会、文化、服务与个体等整个城市的社会生态系统。^[1-2]该指标体系以健康社会决定因素理论为依据，参考国内外健康城市指标体系研究成果，从健康环境、健康社会、健康文化、健康服务、健康经济、健康人群六个维度来构建健康城市指标体系^[3-7](表 1)。此外，为增加城市间的可比性，指标选取时倾向于人均指标而非总量，便于反映城市健康发展的质量而非总量。^[8-10]

1.2 样本选择及数据来源

本研究基于人口规模、经济总量和行政级别三个维度，选取了中国54个主要大城市作为样本。首先选择城区常住人口超过100万的城市；其次选择行政级别在副省级以上的城市，行政级别越高意味着城市拥有公共卫生资源越丰富；最后选择市辖区生产总值大于1 000亿元的城市，经济总量大意味着在公共卫生支付方面拥有较好的财政基础。本研究选取中国54个主要大城市作为样本基于两方面考虑：一方面，大城市人口规模大且具有更高流动性，其面临的健康风险更高，呈现出更多的先验性和规律性特点；另一方面，行政级别高和经济发展好的城市拥有更好的卫生资源，其在应对健康风险方面具有更丰富的经验。

本研究数据来源包括：(1)《中国城市统计年鉴2021》《中国城市建设年鉴2021》《中国卫生统计年鉴2021》等统计年鉴数据；(2)北京、上海、广州等城市经济社会发展公报。

1.3 分析方法

本研究采用熵权法和聚类分析。^[11]熵权法是一种客观赋权法，它依赖数据本身的离散性，根据指标变异性大小来确定权重。相较于专家评价法，这种方法更为客观，尽量规避因主观因素过大而损失权重的科学性。^[1]步骤如下：

第一步：指标标准化处理：由于各项指标计量单位不一样，在计算前应对指标进行无量纲化处理，即把指标绝对值转化为相对值。由于正向指标和负向指标所代表的含义不同，其具体计算公式也不同，分别为∶

正向指标(分值越高代表城市健康水平越高)归一化处理方法：

(1)

负向指标(分值越高代表城市健康水平越低)归一化处理方法：

(2)

其中，X′_ij表示第i个样本第j项评价指标归一化处理后的数值, X_j为第j项指标值，X_max为第j项指标的最大值，X_min为第j项指标的最小值。

第二步：计算第j项指标的熵值：

(3)

其中k为常数。

第三步：计算第j项指标的偏差度：

(4)

对于一个信息完全无序的系统，其熵值最大，此时x对于给定的i全部相同，那么，此时e取极大值。令，则有0≤e≤1。

第四步：计算第j项指标的权重：

(5)

第五步：进行综合评价：

(6)

(7)

其中，I_h(h=1, 2, 3, 4, 5, 6)为健康城市六个子系统分指数(即一级指标)，m为分指数所含有的三级指标数量，n为分指数所包含的二级指标数量，λ_i为i项二级指标的权重，λ_ij为i项分指标下的第j个三级指标的权重，Z_ij为i项指标下的第j个三级指标的数值，

A_h(h=1, 2, 3, 4, 5, 6) Ah (h=1, 2, 3, 4, 5, 6) 为六个子系统指数权重。

最后，利用熵值法确定权重，建立健康城市的综合评价模型，计算得到健康城市综合指数(Healthy City Development Index，HCDI)。

由于城市数量较多，本文采用了K-Means法进行聚类分析。它是一种基于中心的聚类算法，通过迭代，将样本分到给定的K个类别中，使得每个样本与其所属类的中心或均值的距离之和最小。

2 实证分析 2.1 健康城市综合分析结果

对54个城市各级指标进行处理，得到各城市6个一级指标的得分和综合得分。由表 2可见，54个城市的健康发展总体水平良好，但城市之间、区域之间差距较为明显，不平衡问题较为突出。排名前十的城市依次为：北京、上海、深圳、珠海、杭州、绍兴、南京、台州、广州、惠州，可见北、上、广、深4个一线城市综合得分排名均位于前列。值得注意的是，位于浙江省的台州、绍兴和广东省珠海也位列前十。3个城市在健康文化和健康经济方面得分较高，而健康经济在6个一级指标中权重占比最大，健康文化所占权重中等，这也是3个城市综合得分较高的主要原因。排名靠后的城市依次为银川、南宁、石家庄、中山、贵阳、重庆、西宁、泉州、徐州、临沂。这些城市在健康城市的6个维度方面的表现较差，尤其是健康社会、健康服务和健康经济得分较低。

从健康城市的六个子系统得分来看，城市之间呈现出分异特点：城市的综合得分与单项得分高低并不一致，综合得分高的一些城市在某一单项方面得分较低，综合得分低的有些城市某一单项得分较高。尤其是在健康环境、健康社会、健康文化及健康服务维度上单项得分较高的城市，与该城市综合得分差异显著。如乌鲁木齐在综合得分上比较靠后但在健康环境子维度上的得分较高，排名仅次于广州；北京综合得分较高但在健康环境上的得分排名仅为31名。在健康社会子维度上，惠州和东莞得分较高，而它们的综合得分较低；在健康文化子维度上，西安、绍兴、青岛、台州、南昌、哈尔滨的排名位处于前十，相反，综合得分比较高的广州和上海在该维度上得分并不高，深圳则是第40名。在健康服务子维度上，排名前十的城市依次为：长春、济南、西宁、哈尔滨、潍坊、太原、杭州、郑州、北京、昆明，相反，综合得分较高的深圳、广州在该子维度上得分排名靠后。

总体来看，54个样本城市中综合得分高的城市多表现在健康经济上，同时，大部分城市都存在不同程度、不同单项类别的优势和短板，这也说明了各个城市之间的健康发展水平不充分、不平衡的现象普遍存在。为从全局上把握我国大城市健康发展水平的空间差异特征，本研究根据健康发展综合得分对54个样本城市进行聚类分析。

由表 3聚类分析结果可见，54个样本城市划分为4个梯队，健康等级最高的为第一梯队，有3个城市(5.56%)，第二梯队的健康城市有6个(11.11%)，第三梯队的健康城市有16个(29.63%)，第四梯队的健康城市有29个(53.70%)。

2.2 区域分析

我国现行经济区域划分东部、中部、西部和东北四大地区，本研究将54个样本城市归类到上述四个区域内，并分别统计不同地区在健康城市综合得分和六个子系统得分的均分(表 4)。结果显示，城市健康水平存在较大的地域差异，东部城市得分最高，中部和东北城市次之，西部城市最低；图 1为不同地区城市单项健康发展指数小提琴图，其兼具箱线图和核密度图的双重优点，图中间部分为2.5%、25%、50%、75%和97.5%分位数，展示数据分布及密度情况。不难发现，健康社会、健康经济和健康人群三个单项维度呈现相近的趋势；且西部地区健康发展比较薄弱，尤其是健康社会、经济和人群方面得分较低，而东部城市在健康社会和健康经济上的优势明显。

2.3 等级分析

国务院2014年印发的《关于调整城市规模划分标准的通知》(国发〔2014〕51号)中，按城区常住人口数量将城市划分为五类七档。^[12]据此，本文将54个样本城市进行划分，有7个超大城市，14个特大城市，14个Ⅰ型大城市，17个Ⅱ型大城市和2个中等城市(表 5)。

对不同等级的城市健康发展水平进行分析(表 6)发现，超大城市健康水平最高，且远高于特大城市，其次是中等城市和Ⅱ型大城市，Ⅰ型大城市健康综合水平最低，超大城市具有最高的健康水平。

为更加客观地表示健康指标得分与城市人口规模之间的关联性，直观展示不同类别数据间的相关性，绘制散点图(图 2)，并采用Pearson分析研究综合得分及A1—A6六项一级指标得分分别与城镇常住人口之间的相关关系，使用Pearson相关系数表示相关关系的强弱情况(表 7)。

由散点图和Pearson相关分析结果可见，健康环境、健康社会、健康文化、健康服务四项指标与城市常住人口之间相关性不显著，这说明四个子系统与城市常住人口规模相关关系不强。而健康经济、健康人群、城市健康发展综合得分与城市常住人口规模间的相关系数分别为0.470、0.421和0.466，P值均小于0.05，存在显著的相关性。通过线性回归分析，将城市常住人口作为自变量，将健康经济得分、健康人群得分和综合得分分别作为因变量进行线性回归分析，得出三个模型R方值分别为0.221、0.177、0.218，P值均小于0.05，意味着城市常住人口(万)可以解释健康经济得分22.1%、健康人群17.7%和综合得分的21.8%变化原因，说明城市常住人口规模会对健康经济、健康人群及健康综合水平产生显著影响。

3 讨论

通过以上研究结果显示，在中国54个城市中，健康城市的发展水平总体态势良好，这与清华大学2021年健康城市数据分析结果相一致^[4]，但不同城市在不同区域及不同等级之间仍存在一定差距，健康发展不平衡问题依然突出。

3.1 从健康综合指数来看，54个城市呈现出四个层次的梯队特征

北京、上海、深圳是第一梯队的城市。这些城市由于经济发达，拥有较为丰富的医疗和公共卫生资源，在应对健康风险、促进城市健康可持续发展方面起着引领示范作用；在第二梯队城市中，既有传统的一线城市如广州，也有新一线城市杭州和南京，还有一些地级市珠海与台州，这说明高水平的健康城市建设具有多样性，并不一定都是一线城市，对于行政等级相对较低的地级市来说，只要持续投资、创新实践，同样可以取得良好成绩。一些省会城市，如哈尔滨、沈阳、石家庄、郑州、太原等处在第三梯队和第四梯队中，该类城市的健康发展水平与城市本身的地位不太相符，需要加大投资力度和政策倾斜，推动城市健康水平不断提升。

3.2 从健康城市内部的六个子系统来看，呈现出了更加分化的特点

有的城市尽管综合指数得分不高，但某些单项得分比较靠前。如乌鲁木齐和呼和浩特，其综合指数得分仅排在第四梯队，但其健康环境得分却排在前列。惠州、东莞等城市在健康社会上的得分排在前列，西安、青岛、哈尔滨等在健康文化上的得分排在前列，长春、济南、西宁等在健康服务上得分排在前列，珠海、绍兴、台州等在健康经济上得分排在前列，杭州、嘉兴等在健康人群上得分排在前列。相比之下，北京在健康环境上的得分排名比较靠后，深圳在健康文化上得分排名比较靠后，广州、深圳、上海在健康服务上的得分排名比较靠后。出现综合得分与单项子维度得分差异明显的原因，一方面可能是由于健康城市建设发展不充分、不平衡现象客观存在；另一方面可能与指标类型采用人均指标存在一定关系。

3.3 健康城市综合表现与内部六个子系统的表现并不能完全统一

通过健康城市综合指数和内部六个子系统指数对比分析发现，健康城市综合表现和内部六个子系统表现并不能完全统一，即综合表现良好的城市并不意味着其内部六个子系统均表现完好。这也表明，不同城市，无论大小、行政级别以及现有资源禀赋多寡，只要政策适当和投入科学，均能在健康城市某一方面取得好的效果。同时，那些综合表现优秀或良好的城市，并不是每个单项都好，还需要进一步提升短板，防止健康城市建设发展的“木桶效应”。

3.4 健康城市发展水平存在显著的区域差异

从区域角度来看，健康城市发展水平存在显著的地域差异，地域之间发展不平衡问题较为突出。本研究结果显示，得分从高到低分别是东部、中部、东北和西部地区，而且东部地区的城市在健康社会和健康经济两项上的得分高于其他地区的城市，尤其是社会建设与民生保障水平明显优于其他地区。这在一定程度上反映了经济建设对健康城市发展的基础性作用。东部地区的城市经济发展水平相对较高，更有实力和条件为该地区居民提供民生保障和优质公共服务。但同时，东部地区的人口密度较大，过多的人口和经济活动聚集对东部地区的城市健康运营与管理也带来更大的压力，其面临的健康风险挑战更大。

3.5 不同等级的城市健康发展水平差异显著

从城市等级来看，不同等级的城市健康发展水平差异显著，其中，超大城市健康水平高于特大城市，特大城市高于其他城市。可见，城市健康发展水平与城市行政级别、人口规模和经济发展水平等综合等级有着紧密关系。等级越高的城市，其医疗卫生资源的配置能力越高，在公共卫生政策制定上具有更高的“发言权”。以城市行政等级为例，我国城市行政等级设置往往具有资源配置向行政中心偏向的特点，这种城市行政等级政策设置架构有利于行政等级高的城市获得更高的权限、更多资源和更多机会，为本地区的居民提供更好的医疗卫生服务、社会保障和就业机会等。这些资源与服务能够大大提升城市整体的健康发展水平。相反，行政级别较低的城市在优质卫生资源配置和公共服务供给能力上相对较弱，影响了该类城市健康发展水平的整体提升。

总之，健康城市发展是一个动态过程，而不是一个最终结果，健康城市发展水平实证分析也应保持弹性和动态调整空间，来促进城市在新发展阶段的新变化、新趋势。^[13]健康城市建设的好与坏，直接影响着健康中国战略的实施效果。^[14-17]本研究对我国54个城市的实证分析，从不同侧面客观反映了我国主要大城市的健康发展水平，为“补短板、强弱项”，制定相关的公共卫生政策提供了理论依据。

作者声明本文无实际或潜在的利益冲突。