1 引言

居住迁移（Residential relocation）是以居住地位置改变为标志的人口移动。居住迁移可以分为2大类——一类是城市内部的迁移（Intra-urban migration）或迁居（residential mobility）^[1]，另一类是长距离、跨国或跨地区的迁移，如伴随城市化的城乡人口迁移。其中，城市内部的迁居多出于住房相关的原因^[2]，而长距离的迁移更多出于工作相关的原因^[3]。无论是哪类居住迁移，往往都伴随着居住环境的较大变化。而由于人们的居住环境对其生理和心理健康有重要影响^[4-7]，因此居住迁移可能对居民的健康产生显著而长期的影响。

目前，医学地理和健康地理等领域已经有不少研究评估了居住迁移前后居民健康状况的变化，近期部分学者也梳理了居住迁移对健康影响的相关文献^{[8, 9]}。其中，很多研究发现迁移对移民的健康存在负面影响。如Stokols等发现，更频繁的迁移经历往往伴随着更多的疾病^[10]；Bhugra在综述上百篇研究后指出，伴随迁移的语言障碍、社会网络断裂和地方歧视等会对移民的精神健康产生负面的影响^[11]；James等研究发现，迁移后的情感痛苦（emotional distress）会对移民的健康产生长期、负面的影响^[12]；Murphy等发现，伴随迁移的父母与子女分离对父母和子女的健康都会产生负面影响^{[13, 14]}；类似地，Tang等发现，女性的迁移会导致其婴儿出生健康指标更差^[15]，Eremenko等发现，童年时期因父母迁移而与其有长期分离经历的人心理健康状况较差^[16]。对国内城乡迁移群体及随迁老人的研究也显示，迁移会给移民的身体和心理健康造成负面影响^[17-19]。

不过，也有研究发现居住迁移对健康的影响不一定都是负面的。如秦立建等基于农业部农村固定观察点的连续跟踪调查数据分析发现，外出打工促进了农村居民的健康水平^[20]；Vanhoutte等也发现，英国到澳大利亚的移民比澳大利亚本地出生的居民有更好的身体健康状况^[21]；Noymer等发现，在控制人口结构等因素后移民与当地居民的健康状况没有显著差异^[22]。还有一些研究指出，迁移对健康的影响因迁移距离而异——长距离迁移往往比短距离迁移对健康的影响更加负面。如Larson等发现，跨邮区或城乡间的迁移者比邮区内部的迁移者更常去医院问诊^[23]；王婷等发现，方言和观念距离对乡城流动人口的健康状况有负面影响^[17]；秦立建等发现，跨省迁移对农民工的健康状况存在显著的负向影响，而省内迁移没有显著影响^[24]。

还有研究指出，评估迁移对移民健康的影响时需要考虑内生性问题。由于健康状况良好者更倾向于迁移，也更容易在跨国迁移申请中被批准进入，因此移民迁移之前的健康状况可能就普遍好于本地居民，这通常被称为“移民健康效应”（Healthy Immigrant Effect）。很多研究证实了移民健康效应的存在，即移民或迁移意愿更强的人健康状况更好^[25-29]。一些研究还提出了统计上检验或排除移民健康效应的方法^[30]，区分了迁移前的健康状况和迁移过程中的健康损耗^{[31, 32]}，并发现随着移民在目的地停留时间的增长其健康情况与当地人逐渐趋于一致^[33-35]。此外，健康条件恶化的移民很可能会返回迁出地，这一般被称为三文鱼效应（Salmon Bias）。三文鱼效应也已经被一些研究所证实^{[25, 36-38]}。

总体上，现有研究存在以下三方面不足。首先，现有研究或是没有区分不同距离的居住迁移对居民健康的影响^{[39, 40]}，或是主要关注跨境或跨省迁移，鲜有研究专门分析城市内部的迁移对居民健康的影响。目前，国外对城市内部居住迁移的健康效应的研究主要针对政策性住房项目（如美国的Moving to Opportunity）^[41]，但是这些享受政策性住房的移民的个人属性及其迁移前后的居住环境特征较一般迁移有很大差异；国内仅刘扬等调查了城市内部居住迁移对居民健康的影响，但是尚未考察居住环境变迁对居民健康状况变化的影响^[42]。然而，由于城市内部的迁移一般出于改善居住条件等原因，迁移过程中较少会面临语言障碍、社会文化歧视和社会网络断裂等问题，因此对健康的影响可能与跨国或城乡间迁移对健康的影响不同。其次，现有研究主要控制年龄、职业等社会经济因素和社会保险等制度因素，较少分析迁移过程中居住环境变化的影响。然而，有理由认为，居住环境的变化是城市内部居住迁移对健康影响的主要路径。最后，虽然现有研究考虑并尝试控制健康移民效应和三文鱼效应等导致分析结果的偏差，但是仍然主要基于截面数据^{[9, 43]}。然而，面板数据在解决内生性和评估效应时明显更具优势。

为此，本文拟运用北京市一项追踪调查，基于现有考察居住环境与居民健康的相关文献以及城市内部居住迁移前后居民居住环境变化的相关发现构建分析模型，比较城市内部居住迁移前后居民健康状况的变化，及其与已有关于长距离居住迁移对健康影响研究发现的差异，进而运用纵向分析模型探究居住环境变化对居民健康改善的影响。

2 研究设计 2.1 分析框架

尽管目前尚未有研究系统分析居住环境变化对城市内部居住迁移者健康状况改变的影响，但是我们可以基于考察居住环境对居民健康影响以及迁移前后居住环境变化的文献入手，构建分析框架。这种分析方法在已有对居住迁移影响的研究^{[44, 45]}中较为常用。

居住环境对居民健康的影响主要分为住房特征和社区环境两部分文献。其中，很多研究考察过住房对居民健康的影响^{[46, 47]}。如Habib等对黎巴嫩贝鲁特市某大型非正规居住区的研究发现，较差的住房条件（通风、潮湿、采光、蟑鼠等）容易引发慢性病^[48]；Schootman等对一项美国圣路易斯市非洲裔美国人跟踪调查的分析也发现，较差的住房条件（卫生、装修等）容易引发糖尿病^[49]。此外，住房所有权往往对健康有积极影响^[50]。如Macintyre等对西苏格兰地区老年人的一项研究发现，拥有住房产权的受访者健康水平显著好于租房者^[51]；类似地，Sandel等发现，不稳定的住房状态（拖欠房租、多次迁移或有无家可归史）或无家可归都伴随着较差的健康水平^{[52, 53]}。基于这些文献，本文提出假设1：城市内部居住迁移中住房条件的改善和住房产权的获得会提高迁移者的健康水平。

社区环境对居民的健康也有重要影响^{[47, 54, 55]}。一般认为，邻近公园或社区内的绿化水平有助于提升居民的健康水平^[56]。社区的步行环境也会影响居民的体力活动，进而影响其健康水平^[57]。社区周边的健康食品店铺及公交站点等设施的可达性会影响居民的肥胖水平和健康状况^{[58, 59]}。此外，社区的社会环境也对居民的健康水平有较大的影响^{[7, 60]}。如Roux等发现，居住在收入、教育和职业等社会经济环境较差的社区的居民其冠心病发病率和死亡风险更高^{[61, 62]}；Gordeev等的研究也显示，社区的社会融合（social cohesion）水平和噪音等邻里问题（neighborhood problems）会影响居民的体力活动^[63]和健康水平^{[64, 65]}。基于这些文献，本文提出假设2：城市内部居住迁移中社区物理环境（步行环境等）和社会环境（社会融合等）的改善会提高迁移者的健康水平。

关于居住迁移前后居住条件和环境的变化，已有不少研究进行过系统分析^[66-68]或梳理^[69]。总体上，城市内部自发的居住迁移往往伴随着住房条件和社区环境的改善，即人们往往会搬到更大的、有产权的房子^{[70, 71]}，并且进入社会经济条件和绿化水平更高的社区^[68]。为此，本文提出假设3：大多数城市内部的居住迁移会带来健康状况的改善。

2.2 数据来源

本文的数据来源于笔者在北京开展的一项两期的追踪调查。出于跟踪调研的需要，首期调查主要针对那些在接下来6个月会在北京内部迁居的家庭。为防止那些即将搬迁者对其住房条件或社区环境的评价存在偏见，我们还排除了最近两周内就会迁居的居民。受访家庭采用分层抽样方法抽取，我们首先根据其住房类型和产权情况物色候选访谈对象，再根据识别问卷筛选出符合条件的家庭，进而商讨好访谈时间后对所有12岁以上的家庭成员展开入户调查。首期调查在2011年11月到2012年6月期间完成，最终有467户家庭、1243位居民接受了访谈。在首期调查结束一年后，我们邀请所有受访者接受回访。第二期调查在2013年4月至8月间完成，最终有229户家庭、537位居民接受了第二期访谈。考虑到部分居民的联系方式变动、搬迁计划有变和拒访等情况，这一追踪访谈的比率（49%）是可以接受的。尽管这项调查距今已经有几年的时间，但是一方面这仍是目前国内少有关于迁居和健康的追踪调查，另一方面本文研究的议题更偏重对理论假设的检验，受数据时效性影响不大。当然，笔者也期待未来有更新的调查数据进一步验证本文的分析结论。两期受访者的基本信息如表 1所示。可以发现，参与两次访谈样本的人口和社会经济特征基本相似，大部分为中青年、高中及以上文凭、已婚者、全职工作者和北京本地人；在迁移后，更多的受访者获得了住房产权和汽车产权，并且更多迁往外城及郊区。本文接下来的分析主要针对两期都参与调查的受访者展开。

2.3 度量指标

本文采用受访者在第二期调查中自评的健康水平改善程度衡量居住迁移后的健康状况变化，受访者根据其搬迁后的健康状况与搬迁前的健康状况的对比在7分的李克特量表（1为“差很多”，7为“好很多”）上给出评分。住房特征主要包括搬迁前后家庭人均住房面积的变化、住房产权的变化和住房类型变化三个变量，其中住房产权主要分为有房者（O）和无房者（主要为租房者，R）两类，并根据搬迁前与搬迁后的住房产权组合形成四种类型（O-R，OO，R-O，R-R）；住房类型被分为商品房（C）、政策性住房（S）和其他住房（O）三类，进而根据搬迁前后的住房类型组合生成住房类型变化变量。社区特征主要包括主观和客观两类指标。主观指标包括受访者自评的14个社区社会环境的评分，我们将两期的评分进行了差分以衡量感知的社区环境变化。为了减少变量的共线性问题，我们利用探索性因子分析方法将这14个变量的变化值合并为4个因子（如表 2），并根据各个变量的因子载荷（factor loading）将这四个因子分别命名为外观与设计（NEF1）、安全与噪音（NEF2）、同质性与社会交往（NEF3）、设施与公共交通可达性（NEF4）。客观的社区环境指标主要包括3个变量—综合性设施可达性变化（DAccess）、社区步行环境友好程度变化（DWalkability）和社区的城市区位变化（LocationChange）。其中，DAccess根据搬迁前后步行时间在15分钟内的公交站、菜场、公园等设施的数量变化生成；DWalkability根据搬迁前后社区的人行道与机动车道的隔离情况将社区的步行环境变化分为三种情况（从隔离到不隔离、无变化、从不隔离到隔离）；LocationChange则根据搬迁前后居民住在城区（四环内I）与郊区（四环外S）的组合生成。个人与家庭社会经济属性变量基本遵循已有研究的分类，这里不再详述。

2.4 研究方法

本文采用变分模型（Change Score Model）和随机截距的多层次定序逻辑斯特回归模型结合的分析方法考察居住迁移后居民自评健康状况变化的影响因素。多层次模型被广泛用于处理具有层级嵌套结构的数据中同一层级数据的自相关问题^[72]，并且可以区分不同层级要素对个体方差的贡献。变分模型是追踪研究中较常用的分析方法^{[73, 74]}，主要利用不同时点变量的变化值构建模型。基于前文提出的假设，本文的模型设定如下：

其中，Y_ij为j家庭i个体所报告的居住迁移后的自评健康状况变化评分（Y_ij∈ [1, 7]），P(Y_ij ≤ m) 为Y_ij小于等于m的累积概率，Logit(P(Y_ij ≤ m)) 为P(Y_ij ≤ m) 的对数几率：

α_j为得分j对应的常数项，X为自变量向量，主要包括住房条件和社区环境变化的相关变量，同时控制了居民人口和社会经济属性的影响；β为自变量的系数向量，γ_j为家庭层面的随机截距，ε_ij为残差项。模型使用Stata 13.0估计。

3 实证结果 3.1 居住迁移前后居民自评健康状况的变化

如图 1所示，居住迁移后绝大多数（57.5%）居民的自评健康状况有所好转。其中，108人（20.1%）认为其迁移后的健康状况比迁移前“较好”；104人（19.4%）认为其迁移后的健康状况比迁移前“好”；97人（18.0%）认为其迁移后的健康状况比迁移前“好很多”，而只有5.4%的受访者在居住迁移后自评健康状况变差。这一发现表明，城市内部的居住迁移与跨省或跨境迁移有所不同，城市内部迁移中居民更多基于改善住房条件的目的而变更居住区位，因此对居民的自评健康更多具有积极影响。此外，37%的受访者居住迁移前后自评健康状况没有变化，这可能由于改善健康状况并非这些居民此次迁移的主要目的，因而与健康相关的居住环境变化不大。不过，由于本研究主要采用的是主观感知的总体健康状况变化，因此这一结论仍待未来基于肥胖、生命体征和疾病等客观指标佐证，本研究目前也尚不能解释居住迁移前后哪些具体方面的健康状况得到改善。

3.2 居住迁移前后居民自评健康状况变化的影响因素

多层次定序逻辑斯特回归结果（如表 3）表明，住房特征和社区环境特征的变化是影响居住迁移前后居民自评健康状况变化的重要因素。具体而言，那些在搬迁中丧失了住房产权的居民比其他居民更有可能出现健康状况的恶化。这一发现印证了已有研究关于住房产权对个人健康状况有积极影响的发现^[50]，表明住房产权不仅意味着住房装修和改造等权利，而且是一种社会地位的象征^[75]，能够对居民的健康产生一系列潜移默化的影响。值得注意的是，那些获得住房产权的迁移者健康状况并没有显著改善，这可能由于新获得住房产权的迁移者多为努力打拼的青年人，一方面由于工作等原因花在居住空间内的时间偏少，因此没有因为新获得住房产权而改善其健康状况，另一方面因为买房而承担着房贷等压力，从而对健康造成一定的负面影响。人均住房面积的变化对迁移者健康状况的改善没有显著影响，说明住房面积可能不是影响居民健康的主要因素。从商品房搬迁到政策性住房或其他类型住房的居民以及从政策性住房搬迁到其他类型住房的居民自评健康状况的改善程度显著低于其他居民。这一结果基本反映出商品房对居民自评健康状况有积极影响，但是由于从政策性住房或其他类型住房搬迁到商品房的居民其自评的健康状况改善程度并没有更大，说明住房类型对自评健康的影响可能是不对称的，未来值得更深入地考察二者间的复杂关系。

感知的社区环境的安全与噪音水平和同质性与社会交往程度的提升有利于居民搬迁后的自评健康水平的改善，这很可能由于搬到更为安全和同质的社区后居民更容易进行体育锻炼等体力活动。比较出乎意料的是，无论是主观还是客观的设施可达性指标对搬迁后自评健康状况的变化都没有显著影响，这可能由于影响每个居民自评健康状况的设施类型及其可达性门槛有所不同，未来可以采用细分设施、分组建模、构建非线性模型和深度访谈等形式进一步探索社区周边设施可达性变化对居民自评健康状况的影响。社区步行环境的变化对居民搬迁后自评健康状况的变化也有重要影响——那些从步行道与机动车道隔离的社区搬迁到步行道与机动车道不隔离的社区的居民自评健康水平会有显著的下降，说明社区步行环境是影响居民自评健康水平的重要因素。从中心城区搬迁到郊区的居民自评的健康水平改善程度显著高于其他居民，说明郊区的环境更有利于健康，且从中心城区迁到郊区的居民往往更注重郊区环境对自评健康的积极影响。

绝大多数个人和家庭的社会经济属性变量对于搬迁前后居民的自评健康状况变化没有显著影响。这侧面说明基于居住迁移这种准实验设计考察健康状况的变化结论相对稳健，基本能够避免遗漏个体社会经济变量的估计偏误。唯一的例外是高收入人群搬迁后自评的健康状况改善程度更低。这可能由于收入较高的人基期健康水平就已经很高，因此相对更难通过居住迁移改善健康状况。不过，由于个人社会经济属性更多通过居住条件等间接影响居民的健康状况，其直接影响也并非本研究关注的重点，因此这里不再对相关结果进行更深入详细的分析。

4 结论与讨论

本文运用一项北京市居民城市内部居住迁移前后的追踪调查数据，采用多层次定序逻辑斯特回归等方法，分析了居住迁移对居民自评健康状况的影响，并重点考察了居住迁移前后住房条件和社区环境的变化对居民自评健康水平改善的影响。研究发现，绝大多数居民在迁移后自评健康状况有所改善，说明城市内部的居住迁移与跨省或跨境的迁移不同，对自评健康的影响主要为正向的；居住迁移前后自评的健康状况变化主要受住房产权、住房类型、社区安全性、社区同质性、社区内步行环境和社区区位等特征变化的影响。上述发现不仅提供了国内居民城市内部居住迁移对其自评健康状况影响的证据，而且也进一步证实了已有研究关于住房条件和社区环境对健康状况影响的发现，为通过改善住房设计和社区规划、建设健康城市提供了政策制定方向。

不过，受文章篇幅和问卷设计等限制，本研究还有一些值得改进的方向。首先，本研究主要采用个人自评的健康状况变化指标度量居住迁移对居民健康水平的影响。虽然这一方法在已有的居住迁移效果研究中比较常用，但是由于健康的内涵较为丰富，未来的研究需进一步采用诸如BMI、呼吸系统疾病发病率等客观指标对本文的结论加以补充验证，并对居住迁移前后健康状况变化的具体方面进行更为详细的调查分析。其次，本文使用的多层次定序逻辑斯特回归模型仍是相对传统的方法，虽然能够处理组内自相关等统计偏误，但是在因果关系检验方面仍有改进空间。未来研究可以进一步采用自然实验^[76]等设计增强结果的稳健性。最后，本研究主要考察的是居住环境变化对居民健康的直接效应，未来可以通过加入体力活动^[77]、饮食构成和社会网络等中介变量，进一步考察居住迁移影响居民健康的具体机制。