空间分析的人文关怀：癌症发病率的社会不平等

上一期推文中我们分享了大数据在旅游地理上的应用，这一期我们介绍空间分析的经典应用领域——疾病研究。

相信大家对19世纪英国的霍乱流行事件已有所了解，当时在发病原因始终没有找到的情况下，约翰·斯诺医生通过对霍乱流行地区进行绘图，内容涵盖道路、房屋、饮用水机井等，并标注了死亡病例的居住位置，于是他通过分析这张霍乱分布图找到了发病根源。这就是早期空间分析人文关怀的体现。

       这一期，我们将以中国深圳为研究区，从社会剥夺的视角来探究肝癌发病率的社会不平等。

背景

       根据世界卫生组织的相关报道，全球因慢性疾病而死亡的人数占死亡总人数的60%，其中癌症病例占到约13%。2012年全球新增癌症病例有1410万，其中800万来自发展中国家，占总比的64.5%，中国的癌症病例有300万。世界卫生组织发布的《世界癌症报告2012》中公布了全球癌症死亡排行榜。肺癌和肝癌分别位居第一、第二，癌症已对人类健康造成了严重威胁。

（数据来源：WHO）

那么，到底是什么原因造成癌症如此多发呢？

目前有很多文章是从发病机理、遗传、自然因素等方面来做相关的疾病研究，然而这些研究很少考虑社会经济层面上的问题。近几年有文献指出如收入、受教育程度等社会因素同样与人类疾病有紧密的联系。社会不平等会带来个体差异，而那些处于劣势地位的个体往往更容易面临疾病风险。“社会剥夺”一词可以用来阐述这种不平等性，它最先由英国学者Townsend定义，指个体在很多方面都缺少相应的资源，无法满足其基本需求，不能参与到正常家庭形式或者其他社会关系的现象。

本研究将以深圳市为例，利用社会剥夺的概念来衡量社会不平等，从街道水平（深圳街道区划如下图所示）分析2009~2011各年地区社会剥夺与肝癌发病率的空间关联。

数据来源

1. 2009~2011年肝癌发病数据是由深圳市健康信息中心提供的，以此来计算肝癌发病率。2. 用于构建社会剥夺指数的社会经济数据来源于《深圳市2010年人口普查资料（全三册）》，其内容全面，可获性强，按街道分别将相关数据录入到数据库中。所有数据均经过归一化和标准化处理。

如何衡量社会不平等？

本研究借助社会剥夺指数来衡量社会不平等，然而迄今为止并没有一个统一的指标系统来评价社会剥夺，研究者往往是根据不同的研究对象和具体应用选择较合适的指标。

英国学者Townsend最早提出对社会剥夺的度量，他从基本的物质需求和社会生活等角度提出了从教育、饮食、就业等13个维度来衡量社会剥夺。我们通过对已有的部分文献中用到的衡量社会剥夺的指标体系类别进行整理归纳，统计其使用频率，制成云标签图如下所示，发现最常用的七项指标为：收入、教育、就业、健康、住房、居住环境、社会经济地位。

             基于这些理论依据和实际数据的可获性，本研究所用的指标将分为以下五类：收入、就业、教育、住房以及人口结构（如下表所示）。

确定好社会剥夺评价体系之后，通过为每一项指标赋予权重，计算综合的社会剥夺指数。我们采用两种典型的主观性方法（层次分析法和模糊层次分析法）和两种常用的客观性方法（变异系数法和熵权法）来为指标建立权重以得到地区社会剥夺指数。

深圳市各地区社会剥夺程度

       下图（a）~（d）分别表现了层次分析法、模糊层次分析法、变异系数法、熵权法计算得到的各个街道社会剥夺指数的空间分布。

       整体看来不同权重确定方法得到的社会剥夺指数在空间上的分布是相似的，都说明了深圳市各街道的社会剥夺有很明显的空间异质性。总体而言，处于深圳市外围以及东部的街道表现出较高的社会剥夺水平，这些街道主要位于光明新区、龙岗区、罗湖区、坪山新区等经济欠发达地区。而深圳西南地区的街道主要位于南山区、福田区这些经济中心区，社会剥夺程度也相对较低。

肝癌发病率的社会不平等

利用空间自相关回归模型（空间滞后回归）探究社会剥夺与肝癌发病率的空间关联，肝癌发病率为因变量，社会剥夺指数作为自变量。从下表的结果可以看到，每一年用不同方法衡量的社会剥夺与肝癌发病率的回归结果非常相近，这说明两者之间的空间关联对权重的确定方法和时间并不敏感。另外，肝癌发病率和社会剥夺指数之间的关系呈正相关，意味着社会剥夺程度越高的街道更容易出现较高的肝癌发病率。

       本研究通过四种方法构建社会剥夺指数，直观地反映了深圳市各街道社会剥夺水平，其空间格局存在明显的异质性。空间回归的结果揭示了肝癌发病率的社会不平等，说明处于社会剥夺越高的地区人们患癌症的可能性越大。这一发现与发达国家的相关研究相一致，提示我们在全球范围内应重视弱势群体的健康促进。

人类能否控制甚至战胜某种疾病，绝非仅与医学技术本身有关，而是社会综合治理的结果。——李化成《19世纪英国霍乱防治的经验与启示》

【参考文献】[1] Min Weng, Jianhua Pi, Bingqing Tan, Shiliang Su, Zhongliang Cai. Area Deprivation and Liver Cancer Prevalence in Shenzhen, China: A Spatial Approach Based on Social Indicators[J]. Social Indicators Research, 2016. doi:10.1007/s11205-016-1358-6

[2] Shiliang Su, Yue Gong, Bingqing Tan, Jianhua Pi, Min Weng, Zhongliang Cai. Area Social Deprivation and Public Health: Analyzing the Spatial Non-stationary Associations Using Geographically Weighed Regression[J]. Social Indicators Research, 2016. doi:10.1007/s11205-016-1390-6

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