報告中使用OR值來衡量不同商品消費行為增減對健康的影響 , OR值大于1 , 對健康影響為負(小于1則為正) , 某種商品OR值越大 , 說明該商品消費越多對健康越不利 。 根據健康消費指數的評價體系 , 紅肉OR值為1.02、加工肉為1.18、蛋類介于1.07-1.29之間 , 說明這些食物不能過度攝入 。 相比之下 , 水產品OR為0.94 , 蔬菜為0.90 , 瓜果則為0.81 。 搭配膳食的時候 , 哪些食物要多吃 , 哪些要少吃 , 可以說是一目了然 。
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圖:中國居民健康消費指數評價體系產品類目及居民健康行為權重
大數據創新動態監測
揭秘居民健康密碼
居民健康狀況的調查、監測和風險評估 , 對于實施健康中國行動意義重大 。 據國家衛健委公布的數據 , 2020年我國居民健康素養水平達到23.15% , 比2019年提升3.98個百分點 , 增長幅度為歷年最大 , 但總體水平仍不高 , 且健康問題和健康資源的區域差異較大 , 某些地區和人群的健康狀況亟需改善 。
雖然目前各地都報告了部分健康行為數據 , 傳統的地區健康狀況調研往往從調查問卷入手 , 調查樣本相對有限 , 且數據更新較慢 , 無法全面、及時地反映中國居民健康行為變化 。 互聯網大數據則為健康行為數據的獲取提供了另一種可能 。
中國居民健康消費指數 , 便是基于國內頭部電商在31個省(市、區) , 涉及36種、200余個產品的網上購物消費大數據 , 構建起一套具有動態性和可持續性的指標體系 。 報告執筆人 , 國家信息中心數字中國研究院副院長、理事 , 脈策首席經濟學家陳沁博士近年來一直致力于大數據的挖掘研究 , 在他看來 , 居民健康消費指數的最大特點 , 是在健康數據的獲取成本和準確性上 , 取得了難得的平衡 。
通過大數據構建居民健康消費指數評價體系時 , 具體情況可能非常復雜 。 比如有人每天幫20位同事買漢堡套餐 , 會被大數據認定為暴飲暴食么?當然不會 。 健康消費指數在生成時一方面采用多種外部權威數據對電商數據進行驗證 , 另一方面通過觀察用戶購買的“標尺商品” , 也就是一般消費者每天必然會使用、且使用量較為穩定的某種產品 , 如手紙、清潔用品等 , 來推斷購買者背后真實的消費人數 , 并進一步測算人均商品消耗量 。 最后 , 參照不同產品對健康的影響(正面或負面) , 即可推算出各地居民在不同細分產品上的健康消費指數 , 將分項指數加總 , 便得到該地區的健康消費指數 。
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