建立居民健康档案是开展社区卫生工作、提高居民卫生水平的重要手段，也是基本公共卫生服务均等化的首要环节。根据《中华人民共和国2019年国民经济和社会发展统计公报》^[1]，截至2019年末，全国共有流动人口2.36亿人，约占全国总人口的16.9%。因流动性强，流动人口健康档案的建立和管理往往比较困难。部分研究^[2-4]显示，我国流动人口基本公共卫生服务利用率较低，其获取公共卫生服务的可能性小于当地的常住居民^[5]。同时，由于我国卫生资源配置的省（自治区、直辖市）间差异，不同地域的流动人口获取公共卫生服务的难易程度也存在差异。长此以往，难以实现基本公共卫生服务均等化。完善健康档案是流动人口获得基本公共卫生服务的基础和保障。因此，现了解我国流动人口健康档案建立现状、影响因素及影响的省（自治区、直辖市）间差异，以期为推进健康档案工作、提高流动人口建档率、促进基本公共卫生服务均等化提供参考。

1 资料与方法 1.1 资料来源

研究使用的资料来源于2017年中国流动人口动态监测调查，调查人数169 989人。该调查由国家卫生健康委流动人口服务中心牵头，以2016年全国全员流动人口年报数据为基本数据抽样框架，用分层、多阶段和成比例的PPS（probability proportionate to size sampling）抽样调查法抽取样本点，每年调查1次，调查覆盖全国31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团，具有覆盖面广、样本量大、代表性良好的优势。研究对象为2017年年满15周岁且在流入地居住6个月及以上、没有流入地户口的流动人口。经数据清理后，样本量为114 061。

1.2 研究方法

抽样时，数据具有层次结构，提示数据可能存在地域聚集性，因此，用多水平二分类logistic回归模型分析。该方法是处理具有层次结构的数据的常用工具，已被广泛运用于公共卫生领域。

1.2.1 变量设置

既往研究^[6-7]认为，流动人口群体使用卫生服务具有内部异质性，年龄、性别、文化程度、流入地城乡类型等特征会对流动人口使用基本公共卫生服务有影响。因此，研究以是否建立居民健康档案为因变量，水平1为个体，包含的自变量有：①年龄，按照世界卫生组织的标准将人群分为“青年（15岁~ < 45岁）”“中年（45岁~ < 60岁）”“年轻老人（60岁~ < 75岁）”“高龄老人（≥75岁）”，分别赋值0、1、2、3；②性别，女性赋值为0，男性赋值为1；③受教育程度，分为“未受教育”“初等教育”“中等教育”“高等教育”4类，分别赋值0、1、2、3；④社会保障，将受访者按是否办理个人社会保障卡分为“未办理”“已办理”，分别赋值0、1；⑤医疗保险（以下简称“医保”）参保地，将医保参保地分为“户籍地或其他”“调查所在地”，分别赋值0、1；⑥收入水平，为连续变量，用过去1年研究对象家庭月平均收入取对数后的数值；⑦流入地城乡类别，以调查所在的“村委会”或“居委会”作为城乡的代理变量，“村委会”代表乡村，“居委会”代表城镇或街道，分别赋值0、1；⑧健康水平，将“健康”“基本健康”合并为“良好”，赋值为0，将“不健康，但生活能自理”“生活不能自理”合并为“不佳”，赋值为1；⑨流动范围，将流动人口按流动范围分为“跨省流动”和“省内流动”，分别赋值为0、1。水平2为省（自治区、直辖市）。

1.2.2 模型构建

流入地城乡类别对流动人口建档的影响通常是正向的。多数研究^{[3-4, 8]}仅局限于单个地区，缺少对全国样本的研究。因此，研究假定流入地城乡类别对流动人口建档的影响在水平2即不同省（自治区、直辖市）具有差异，设定两水平模型。

水平1的模型为

logit（r_ij）= β_0j + β_1j x_ij + ε_ij

水平2的模型为

β_0j = γ₀₀ + γ₀₁ ω_ij + u_0j

β_1j = γ₁₀ + γ₁₁ ω_ij + u_1j

两水平组合模型为

logit（r_ij）= γ₀₀ + γ₀₁ ω_ij + γ₁₀ x_1ij + γ₁₁ x_1ij ω_ij + u_0j + u_1ij x_1ij + ε_ij

式中：r_ij为建档记录；x_ij为水平1解释变量，如年龄、性别等（仅列举1个便于理解）；ω_ij为水平2的解释变量；β_0j为随机截距项，β_1j为随机斜率项，二者是水平2解释变量的线性组合；ε_ij、u_0j和u_1j是误差项；γ₀₀、γ₀₁、γ₁₀、γ₁₁为系数项。

1.2.3 统计学分析

用Stata 15.1对数据进行清理和描述性分析；用MLwiN 2.30进行模型构建，在模型中使用二阶近似的预测性拟似然法（2nd penalized quasi-likelihood）对模型进行拟合并估计参数。

2 结果 2.1 基本情况

经标准化权数加权计算后，2017年，流动人口整体建档率为33.89%，城镇地区流动人口建档率为37.40%，农村地区流动人口建档率为25.81%。研究对象中，取对数后的家庭月平均收入为3.77。青年流动人口占比较高，为75.18%，人口呈现明显的劳动力倾向型结构；男性占51.81%，男女比例较为均衡；受过中等教育的流动人口占比最高，占65.43%；56.07%的流动人口办理了社会保障卡；仅30.18%的流动人口在流入地参与了医保；大多数流动人口的流入地类型都为城镇/街道；仅2.86%的流动人口健康状况不佳；省（自治区、直辖市）内流动的人口占比略高于跨省（自治区、直辖市）流动的人口占比。见表 1。

2.2 多水平logistic回归分析结果

对是否建立健康档案拟合一个两水平的空模型，计算得到方差分割系数（variance partition coefficient, VPC）为0.136，可认为数据有较强的地域聚集性，用多水平模型分析，结果见表 2。固定效应部分中，除家庭月均收入、流入地城乡类别外，其余协变量造成我国流动人口健康档案建档率的差异均有统计学意义。其中，老年人比青年人更有可能建立健康档案，中年人建档的可能性较小。男性建立健康档案的可能性小于女性（OR = 0.866，95%置信区间为0.844~0.888）。受教育程度对建立健康档案有促进作用。已办理社会保障卡的流动人口建档可能性大于未办理社会保障卡的流动人口（OR = 1.412，95%置信区间为1.371~1.454），医保参保地在流入地的流动人口建档可能性较参保地为户籍地或其他地方的更大（OR = 1.383，95%置信区间为1.340~1.427）。健康状况与建档可能性存在正向关联（OR = 0.799，95%置信区间为0.736~0.868）。跨省（自治区、直辖市）流动者建立档案的可能性小于在省（自治区、直辖市）内流动者（OR = 0.913，95%置信区间为0.885~0.942）。随机效应部分显示，不同省（自治区、直辖市）的建档情况差异有统计学意义。

在随机效应部分，随机截距参数有统计学意义，表明我国流动人口的健康档案建档率存在省（自治区、直辖市）间差异；省（自治区、直辖市）的随机系数参数（斜率）具有统计学意义，表明流入地城乡类别对我国流动人口居民健康档案建档率的影响存在省（自治区、直辖市）间差异；协方差的随机参数检验也有统计学意义，说明截距和斜率共同变化，在流动人口民健康档案建档率较高的省（自治区、直辖市），流入地城乡类别对建档率的影响较小，其相关系数为-0.486。为了更直观地展示截距和斜率在不同省（自治区、直辖市）间的差异，研究计算了不同省（自治区、直辖市）的水平2残差及其置信区间并排序，见图 1、图 2。不同的省（自治区、直辖市）的截距和斜率有不同变化。图 1展示了当各变量处于基线状态时不同省（自治区、直辖市）截距的差异，东部地区处于图 1的左下角，部分中西部地区处于图 1的右上角，表明在基线状态下，东部地区流动人口建档的可能性小于部分中西部地区。图 2展示了斜率的变化，即流入地城乡类别对各省（自治区、直辖市）建立健康档案的影响，东部地区整体处于图 2的中上方，部分中西部地区处于图 2的左下方，表明流入东部地区城镇对流动人口建立健康档案的影响大于流入部分中西部地区城镇对流动人口建档的影响。

3 讨论与建议

整体上，流动人口的建档率较低，仅为33.89%，距离流动人口电子建档率80.00%的要求^[9]还有不小的差距。2016年，我国城乡居民健康档案建档率为80.6%^[10]，流动人口基本公共卫生服务均等化的目标尚未实现，仍有较大提升空间。青年、中年群体是流动人口的主力军。多水平模型分析结果显示，与中年人相比，青年人建立健康档案的可能性更大。受教育程度越高，流动人口建立健康档案的可能性越大，这是因为年轻人和受教育程度高的人接纳能力较强，健康素养较高，对健康档案的了解程度更多，他们主动参与健康档案建立的意愿也会更强。居民健康体格检查是建立健康档案的重要途径^[7]。与青年人相比，老年人的卫生服务需求更大，利用医疗体格检查等卫生服务可以促进老年人建立健康档案，同时，国家每年为老年人提供免费的体格检查也促进了老年人建立健康档案^[11]。同样地，青年女性流动人口的婚孕需求使得总体上女性建档的可能性大于男性。社会保障卡、在流入地地参与医保都与建档正相关，这是因为社会保障和医保都能够为建立健康档案带来便利，拥有社会保障卡和在流入地参与医保意味着流动人口在当地社会的融入度更高。流动范围对建档有影响，这是因为面向跨省（自治区、直辖市）流动人员的建档工作比面向省（自治区、直辖市）内流动人员更难，我国目前并未建立完善的跨区域居民电子健康档案转移和共享系统，流动人口在流入省（自治区、直辖市）外后，周围环境的变化也容易降低其主动参与建档的积极性。

省（自治区、直辖市）间差异中，截距的差异可能由于青年流动人口在性别、医疗等方面都处于相对弱势。该结果与我国区域经济水平不一致，可能的原因是跨省（自治区、直辖市）流动人口集中流入东部的经济发达地区，尤其是处于图 1左下角的城市，跨省（自治区、直辖市）流动人口在这些城市占比高，甚至部分城市（北京、天津、上海）仅有跨省（自治区、直辖市）流动人口。中西部城市的大部分流动人口都属于省（自治区、直辖市）内跨市或跨县流动，区域内居民电子健康档案的转移和共享工作也更好开展。另一个原因是公共卫生服务经费的投入能够影响建档率^[12]，国家财政对中西部地区的补贴力度大于东部发达地区，二者造成了流入中西部城市的人口建档可能性大于流入东部城市的人口。

流入城镇对建档的影响与部分研究^{[3, 8]}结果有出入。研究在解析了数据的层次结构后发现，流入部分地区城镇对建立健康档案的作用并不理想，且流入不同省（自治区、直辖市）、地区城镇对建立健康档案的作用有差异。如流入东部地区与流入中部地区有差异，流入东部及少部分中西部地区（湖南、陕西、青海等）的城镇对建档有促进作用。由于东部地区经济发达，公共卫生服务体系建设较完善，卫生资源集中在这些地区的城市，促进了流动人口建档。青海省的流动人口建档率超过其他省（自治区、直辖市）。这与青海省严格要求流动人口建档工作有关。2017年，青海省流动人口健康档案的建档率为47.8%，远超全国同期水平^[13]。流入部分中西部地区（云南、内蒙古、广西等）城镇的人口建档的可能性反而小于流入该地区农村的人口。就建档人数的绝对值而言，城镇建档人数普遍高于农村，但由于流动人口外出的主要目的是务工、经商，流入中西部农村地区的人口偏少，流入城镇的人口较多，这有利于农村对流动人口进行管理，反而造成了这部分地区农村流动人口的建档可能性高于城镇。

健康档案是基本公共卫生服务均等化的重要组成部分，流动人口建档工作难度大。跨省（自治区、直辖市）流动是建档率较低的重要原因，应建全和完善跨区域电子健康档案转移共享体系，加强流入地、流出地的交流。城镇地区整体建档率虽然略高于农村地区，但城镇地区未发挥卫生资源集中的优势，流动人口建档率仍未达标，应加大对建档工作的投入，发挥城乡地区各自的优势，加速基本公共卫生服务均等化进程。流动人口属于弱势群体，长期以来，中国的户籍制度阻碍了流动人口在流入地享受公共政策和福利制度，造成流动人口获取卫生服务的机会不如常住人口^{[5, 14]}。流动人口中，女性、受教育程度不高、跨省（自治区、直辖市）流动者属于弱势群体中的弱势群体，其获取公共服务的机会更少，更应该受到关注。东部发达地区应着重关注跨省（自治区、直辖市）流动人群，利用好东部地区卫生资源集中、信息化产业发达的优势，适当提高东部地区的财政补贴以缩小地域差距；增强流动人口群体的健康素养，通过社区宣教等方式加深其对基本公共卫生服务的印象，通过提高健康信念达到主动参与建档的目的。

4 结论

研究发现，流动人口健康档案整体建档率亟待提高。建立健康档案的可能性受年龄、性别、受教育程度等社会人口学特征的影响，跨省（自治区、直辖市）流动人群建档的可能性较小，可能性与流入区域经济发展水平负相关。除社会人口学特征外，流入地城乡类别对建档的影响具有省（自治区、直辖市）间差异，流入城镇对建档的影响并非始终是正向的，流入部分中西部地区城镇人口的建档可能性反而小于流入该地区农村的人口。东部地区开展流动人口基本公共卫生服务时应关注跨省（自治区、直辖市）流动的弱势人群，同时，国家财政补贴应给予东部地区更多关注。地方政府在制定公共卫生政策时应考虑本省（自治区、直辖市）流动人口的结构、特征，精准掌握流动人口建档难点，加强流入地、流出地沟通，加快建立区域内电子健康档案转移共享系统。

致谢: 感谢国家卫生健康委员会流动人口数据平台提供数据。

·作者声明本文无实际或潜在的利益冲突