报告中使用OR值来衡量不同商品消费行为增减对健康的影响 , OR值大于1 , 对健康影响为负(小于1则为正) , 某种商品OR值越大 , 说明该商品消费越多对健康越不利 。 根据健康消费指数的评价体系 , 红肉OR值为1.02、加工肉为1.18、蛋类介于1.07-1.29之间 , 说明这些食物不能过度摄入 。 相比之下 , 水产品OR为0.94 , 蔬菜为0.90 , 瓜果则为0.81 。 搭配膳食的时候 , 哪些食物要多吃 , 哪些要少吃 , 可以说是一目了然 。
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图:中国居民健康消费指数评价体系产品类目及居民健康行为权重
大数据创新动态监测
揭秘居民健康密码
居民健康状况的调查、监测和风险评估 , 对于实施健康中国行动意义重大 。 据国家卫健委公布的数据 , 2020年我国居民健康素养水平达到23.15% , 比2019年提升3.98个百分点 , 增长幅度为历年最大 , 但总体水平仍不高 , 且健康问题和健康资源的区域差异较大 , 某些地区和人群的健康状况亟需改善 。
虽然目前各地都报告了部分健康行为数据 , 传统的地区健康状况调研往往从调查问卷入手 , 调查样本相对有限 , 且数据更新较慢 , 无法全面、及时地反映中国居民健康行为变化 。 互联网大数据则为健康行为数据的获取提供了另一种可能 。
中国居民健康消费指数 , 便是基于国内头部电商在31个省(市、区) , 涉及36种、200余个产品的网上购物消费大数据 , 构建起一套具有动态性和可持续性的指标体系 。 报告执笔人 , 国家信息中心数字中国研究院副院长、理事 , 脉策首席经济学家陈沁博士近年来一直致力于大数据的挖掘研究 , 在他看来 , 居民健康消费指数的最大特点 , 是在健康数据的获取成本和准确性上 , 取得了难得的平衡 。
通过大数据构建居民健康消费指数评价体系时 , 具体情况可能非常复杂 。 比如有人每天帮20位同事买汉堡套餐 , 会被大数据认定为暴饮暴食么?当然不会 。 健康消费指数在生成时一方面采用多种外部权威数据对电商数据进行验证 , 另一方面通过观察用户购买的“标尺商品” , 也就是一般消费者每天必然会使用、且使用量较为稳定的某种产品 , 如手纸、清洁用品等 , 来推断购买者背后真实的消费人数 , 并进一步测算人均商品消耗量 。 最后 , 参照不同产品对健康的影响(正面或负面) , 即可推算出各地居民在不同细分产品上的健康消费指数 , 将分项指数加总 , 便得到该地区的健康消费指数 。
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