发展中的城市地区中的多维贫困与福祉

《Discover Public Health》：Multidimensional poverty and welfare in developing urban areas

　　**摘要**
多维贫困不仅仅是收入不足的问题。本研究使用结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）分析了南非豪登省（Gauteng Province）中多维贫困、健康状况和服务满意度之间的关联。该研究基于对9个城市地区13,616个随机抽取的家庭所收集的数据集进行二次分析。研究结果表明，多维贫困与较差的健康结果存在显著关联，并通过医疗健康获取、非传染性疾病（Non-Communicable Diseases, NCDs）、收入和食物满意度等因素在统计学上起到中介作用；同时，多维贫困也与较低的服务满意度密切相关，这些关联同样受到医疗健康获取、收入和食物满意度的中介影响。为了缓解这些相互关联的问题，需要制定有针对性的、综合性的政策干预措施，以同时改善医疗健康获取、收入稳定性和食物安全状况。

**1 引言**
生活在贫困中的人们容易遭遇慢性健康问题，而贫困状况对这些问题的影响各不相同[1]。他们通常患糖尿病（Diabetes Mellitus, DM）和心脏病等慢性疾病的比率较高，死亡率也较高。美国的一项研究发现，贫困是与心力衰竭和慢性心脏病死亡率最强的社会经济因素相关联的因素，其中超过一半的关联可以通过糖尿病和肥胖症的患病率差异来解释[2]。此外，他们往往面临获得医疗保健服务的障碍。英格兰北部的一项研究表明，低收入家庭在获取国家医疗服务方面面临财务和其他方面的障碍，而对于居住在偏远/农村地区的人来说，这些障碍更为严重[3]。其他障碍还包括缺乏教育、健康保险问题、对医疗服务提供者的不信任[4]，以及健康素养低、行动不便、对医疗系统的了解不足，以及未能认识到预防性治疗的价值[5]。
贫困是多维度的，不仅仅包括收入不足；它还涵盖了经济、社会和心理等多个方面[6]。多维贫困通过“多维贫困指数”（Multidimensional Poverty Index, MPI）进行衡量，该指数由Sabina Alkire和James Foster与牛津贫困与人类发展计划（Oxford Poverty and Human Development Initiative, OPHI）及联合国开发计划署（United Nations Development Programme, UNDP）合作开发于2010年[7]。
深入理解多维贫困的复杂性对于制定有效的策略和促进人口健康与福祉至关重要。多维贫困强调了各种剥夺现象之间的相互关联性——某个领域的不足往往会加剧其他方面的贫困[8]。由于经济限制、地理位置偏远或缺乏保险等原因，处于多维贫困中的人们可能难以获得医疗服务，这可能导致就医延迟、预防性服务减少以及慢性疾病管理不善[9,10,11]。
本文借鉴了Sen的能力方法（Capabilities Approach），该方法认为贫困不仅仅是收入短缺，更是健康、教育、经济活动和生活水平等基本能力的剥夺[12]。各种能力之间的关系对健康结果的形成起着关键作用。例如，由于地理隔离和经济限制导致医疗保健服务获取有限，进一步加剧了多维贫困人群之间的健康差异[13]。这一多方面的动态表明，解决多维贫困问题对于改善不同人口群体的健康结果和服务满意度至关重要。

**2 材料与方法**
2.1 数据集与抽样
本项二次研究使用了2020年和2021年豪登市地区观察站（Gauteng City-Region Observatory, GCRO）生活质量（Quality of Life, QoL）调查（第六轮）的数据集作为样本框架[22]。GCRO QoL（2020/21）是一项公开的数据收集项目，受访者是随机选取的18岁及以上的个体。所有受访者都在GeoSpace International的现场工作人员的亲自访谈下接受了调查，访谈过程严格遵守了COVID-19安全规范。数据收集时间从2020年10月初持续到2021年5月末（2020-10-06至2021-05-27），采用面对面访谈方式。最终从豪登市地区的529个社区（如埃库胡莱尼市（Ekurhuleni City）、约翰内斯堡大都会市（Johannesburg Metropolitan Municipality）等）中随机选取了13,616名受访者。所有GCRO QoL调查的数据均根据CC BY-SA 4.0许可协议公开发布，可通过Data First服务获取：https://www.datafirst.uct.ac.za/dataportal/index.php/catalog/874。
该调查工具由Hamann和de Kadt设计[23]，内容涵盖广泛的主题，包含超过200个问题，涉及COVID-19影响、交通、贫困与社会流动性、饥饿与食物安全、暴力与安全、卫生、社区与社会态度、迁移与搬家、基本服务、环境与极端事件、政府绩效与满意度以及生活质量等方面。

2.2 变量测量
本研究采用多维贫困方法对家庭进行分类，通过多种维度和指标来评估贫困程度及相关贫困水平。研究使用了改良后的南非多维贫困指数（SAMPI），根据具体分析和目标调整了其维度和指标，同时保留了全球多维贫困指数（MPI）的方法论基础[7, 24]。
使用的维度、指标和权重见表1。
表1显示了用于计算贫困指数的维度、指标和权重。

根据这些指标计算出的贫困得分被用来将家庭分为三个类别：非贫困、中度贫困和重度贫困。根据南非统计局的定义，如果家庭的贫困得分达到或超过33.3%，则被视为多维贫困[25]。贫困家庭中，如果贫困得分为1/5到1/3之间，则被归类为中度贫困；如果贫困得分达到或超过1/2，则被归类为重度贫困[7]。

2.3 模型与数据分析流程
本研究采用结构方程模型（SEM）来分析多维贫困与自我报告的健康状况和服务满意度之间的关系。选择SEM作为主要分析方法是因为它能够在统一的建模框架内同时估计测量误差和结构成分，从而处理潜在变量和复杂的中介关系。多维贫困本质上是无法直接观察的，必须通过多个相关的剥夺指标来推断。传统的计量经济学方法（如普通最小二乘法或逻辑回归）将这些指标视为直接观察到的变量，未能明确建模测量误差，可能导致参数估计偏差和关系减弱。相比之下，SEM能够明确考虑测量误差，并允许使用验证性因子分析（confirmatory factor analysis）对潜在变量进行建模，从而提高构念的有效性和内部一致性[26, 27]。
通过将测量验证、结构建模和中介检验整合到单一分析系统中，这种方法提供了对多维贫困与健康结果和服务满意度之间关联的理论基础和统计上的严谨检验。SEM框架确保了构念操作的透明度，考虑了测量误差，并捕捉了剥夺过程的相互依赖性[28]。本研究以Sen的能力方法为理论框架，旨在为学术界和实践领域做出贡献，并通过提供实证证据，为管理者提出关于发展中的城市地区家庭中多维贫困与健康结果之间关联的各种中介因素的政策建议。

**3 结果与讨论**
（具体结果和讨论内容在此部分未提供，可根据原文要求补充。）这种方法与能力理论（capability theory）和多维福利框架（multidimensional welfare frameworks）相一致，这些框架强调在不同匮乏领域之间的关联性。此外，结构方程模型（SEM）便于同时模拟贫困的决定因素和后果，为结构劣势如何转化为健康不平等和对服务的不满提供了连贯的解释[34]。所有分析都在R平台4.4.0版本[35]中进行，使用了lavan包[36]和lavanExtra包[87]。路径分析图是用semPlot包[37]和semtools包[38]绘制的。由于一些观察指标是二元的和有序的，模型采用了加权最小二乘均值和方差调整（WLSMV）估计器进行估计。这种估计器特别适用于包含有序分类数据的模型，因为它不假设多元正态性，并且在这种条件下能够提供更准确的参数估计、标准误差和拟合统计量。缺失数据由WLSMV估计器通过成对存在的方法[39, 40]进行内部处理。模型拟合度通过多个全局拟合指标进行评估。报告了卡方拟合优度统计量（chi-square goodness-of-fit statistic）、比较拟合指数（Comparative Fit Index，CFI）、近似均方根误差（Root Mean Square Error of Approximation，RMSEA）和标准化均方根残差（Standardised Root Mean Square Residual，SRMR）。可接受的模型拟合度定义为CFI≥0.95、RMSEA≤0.06和SRMR≤0.08，这与当前的SEM指南[26, 34]一致。这种方法确保了模型方程能够提供一致且经过测量误差调整的描述，说明多维贫困如何通过经济、营养和医疗获取途径与自我报告的健康状况和服务满意度相关联。为了评估模型的稳健性，还检验了不同的模型规格，并报告了标准化和非标准化的系数，以提高解释性和可重复性。

### 结果
#### 3.1 描述性统计
样本包括13,616名受访者，男性和女性各占一半（50%）。表2展示了受访者的详细描述性统计信息。

样本在男性和女性受访者之间分布均匀，每组各占50%。大多数受访者（71%）使用了公共医疗服务，而29%使用了私人医疗服务。仅有少数人（5%）同时使用了这两种服务。传统的和精神医疗保健实践很少被采用。关于对医疗服务的自我满意度，43%的受访者表示满意，20%表示非常满意；相反，16%表示不满意，9%表示非常不满意。在过去四周内，54%的受访者认为自己的健康状况良好，33%认为非常好，只有13%认为自己的健康状况差或非常差。最常见的非传染性疾病（NCD）是高血压，影响了23%的受访者，其次是糖尿病（11%）、哮喘（8%）、心脏病（5%）和肺炎（1%）。这些趋势与早期研究的结果一致，表明在拥有完善的国家医疗体系的背景下，公共医疗服务通常被认为更容易获得且更可靠[41]。公共医疗服务通常因为其可负担性而更受欢迎，因为它们是由国家资助的，而私人医疗服务则依赖于自付费用和保险[42]。然而，由于私人医疗服务主要集中在较富裕的地区，因此获取不平等仍然存在[43, 44]。

收入数据显示，26%的受访者每月收入在R801到R3,200之间，只有8%的收入超过R25,601。关于多维贫困的调查显示，50%的受访者不属于贫困人口，2%处于脆弱状态，31%经历中等程度的贫困，15%被归类为生活在极端贫困中。食物满意度相对较高，58%的受访者表示满意，21%表示非常满意，15%表示不满意。这些统计数据与先前的研究结果一致，这些研究表明低收入人群更容易遭受贫困和食物不安全的影响，突显了经济和健康结果方面的持续不平等[45, 46, 47]。

#### 3.2 测量模型验证
为了评估潜在结构的可靠性和收敛有效性，使用semTools包计算了复合可靠性（McDonald’s omega）、Cronbach’s alpha和平均提取方差（Average Variance Extracted，AVE）。疾病（Diseases）结构的Cronbach’s alpha为0.441，而有序Cronbach’s alpha为0.761。AVE为0.352，表明大约35%的指标方差可由该潜在结构解释。每个指标的标准化因子载荷显示在表3中。

所有载荷在1%的水平上都具有统计学意义（p<0.01），数值范围从0.422（哮喘）到0.726（糖尿病）。这些结果表明，每个指标都对潜在结构的测量有显著的贡献，其中糖尿病和高血压的关联最强。

#### 3.3 路径分析
由于数据的复杂性和存在分类变量，选择了稳健估计和自助法（bootstrapping）技术来考虑非正态性，并确保参数估计及其标准误差的有效性。模型拟合摘要显示，分析中使用的观测值为13,250个，占总观测值13,616的97.31%。模型拟合的卡方检验结果为819.886，自由度为51，且p<0.05，表明模型并不完全适合数据。然而，需要强调的是，卡方检验通常对大样本量敏感[48]，这里确实如此（有13,250个观测值）。因此，需要考虑其他指标。比较拟合指数（Comparative Fit Index，CFI）为0.995，Tucker-Lewis指数（TLI）为0.994；CFI和TLI的值高于0.95表明模型与数据拟合良好。近似均方根误差（Root Mean Square Error of Approximation，RMSEA）为0.040，90%的置信区间为0.038到0.043。RMSEA值低于0.05表示模型拟合良好，这也得到了置信区的支持。此外，标准化均方根残差（Standardised Root Mean Square Residual，SRMR）为0.079；低于0.08的值通常表示拟合良好。路径分析如图1所示。

**图1**：多维贫困、健康结果和中介变量之间关系的结构模型。来源：GCRO QoL [22]

分析重点关注了四个中介变量：四个观察变量（自我报告的食物满意度和收入），以及一个潜在变量（非传染性疾病）。研究发现，从癌症和糖尿病等指标推断出的非传染性疾病表现出正向关系，其中糖尿病和高血压的系数最强，为0.71。医疗服务获取受到私人医疗服务的影响，其系数为0.900，而公共医疗服务的系数为-0.831，显示出显著的负相关。这一发现与现有文献一致，即接受私人医疗服务的个体比依赖公共医疗系统的个体有更好的医疗服务获取和结果。

#### 3.4 多维贫困、健康状况和中介变量之间的关联
表4展示了各种因素（医疗服务、非传染性疾病、收入和食物满意度）在多维贫困与健康状况之间的关系中的标准化和非标准化估计值、置信区间和p值。由于一些观察指标是二元和有序的，分析采用了带有多重相关矩阵的对角加权最小二乘（Diagonally Weighted Least Squares，DWLS/WLSMV）估计器。这种方法放宽了多元正态性的假设，为分类数据提供了稳健的参数估计和标准误差。鉴于数据的横截面性质，估计的关系应被解释为统计关联而非因果关系，因为在横截面设计中无法确定时间顺序和潜在的反向因果关系。

分析主要关注标准化估计值，以增强对各种中介变量关联的理解。贫困与自我报告的健康状况之间的直接关联在统计学上不显著，标准化估计值为-0.002（p=0.827）。医疗服务作为一个重要的中介变量，从贫困到医疗服务的路径标准化估计值为-0.420（p<0.001）。此外，从医疗服务到健康状况的路径显示出正向关联，标准化估计值为0.105（p<0.001）。通过医疗服务的标准化间接关联为-0.044（p<0.001），表明医疗服务获取不足部分中介了多维贫困与健康结果之间的观察关联。非传染性疾病也起到了中介作用，贫困与非传染性疾病之间的路径标准化估计值为-0.111（p<0.001）。这些中介变量共同产生了-0.069（p<0.001）的标准化间接关联，表明多维贫困与健康结果之间存在总体上的负相关。

#### 3.5 多维贫困、医疗服务满意度与中介变量之间的关联
表5展示了各种因素（私人医疗服务、公共医疗服务、非传染性疾病、收入和食物满意度）在多维贫困与医疗服务满意度之间关系的标准化和非标准化估计值、置信区间和p值。这种解释侧重于标准化估计值，以理解这些中介变量的相对关联。分析显示，多维贫困与医疗服务满意度之间存在显著负相关，标准化估计值为-0.047。医疗服务是主要的中介变量，贫困与满意度之间的间接关联为-0.178。这表明较高的贫困水平与较低的医疗服务获取相关，从而与较低的满意度相关。相比之下，非传染性疾病并未对这种关系产生显著的中介作用。虽然贫困与非传染性疾病之间存在负相关，但这种关联在统计学上不显著。此外，收入和食物满意度也有小的中介作用，共同产生了-0.201的总体间接关联。最终，多维贫困对医疗服务满意度的总影响为-0.248，表明整体上有强烈的负面影响。

#### 4 讨论
本研究考察了多维贫困对健康结果的影响，重点关注南非豪登省（Gauteng Province）的自我报告健康状况和医疗服务满意度。研究发现，多维贫困通过医疗服务获取、非传染性疾病、收入和食物满意度与健康状况存在显著的负相关，并通过医疗服务获取、收入和食物满意度中介对医疗服务满意度产生强烈负面影响。这些结果表明，多维贫困通过医疗服务获取、非传染性疾病、收入和食物满意度等中介变量间接损害了健康状况和服务满意度。研究结果支持了Sen的能力方法（Sen’s Capability Approach）[49]，这是本研究的指导理论框架。Sen认为，解决贫困不仅仅是增加收入的问题。这一能力框架强调，贫困不仅仅是低收入的问题，更重要的是人们实现有价值的“功能”（如健康、营养良好、受教育或社会包容）的能力受到剥夺。能力受到个人资源和社会/环境条件的共同影响，这些条件既可能促进也可能限制这些能力的使用。下面，我们利用Sen的能力框架系统地分析了研究结果背后的原因。鉴于研究的横截面设计，观察到的关系可能反映了双向动态，即健康状况不佳可能会加剧贫困，同样，贫困也与较差的健康结果相关。

首先，我们发现改善医疗服务获取与更好的自我报告健康状况之间存在强烈关联。根据Sen的框架，贫困限制了寻求和接受护理的能力。即使有医疗服务存在，缺乏财务、信息或社会资源也会降低将其转化为实际健康结果的自由度。文献还显示，在贫困人群聚居区，基本需求（如水、厕所、排水系统、废物收集以及安全和适当的住房）已经短缺或不存在；此外，空间限制、暴力和贫民窟中的过度拥挤使得自我护理的努力变得不切实际[50]。因此，所有这些限制都影响了贫困人口获取医疗服务的能力，导致自我报告的健康状况较低。

此外，这些发现也得到了健康社会决定因素理论（Social Determinants of Health Theory）的支持。该理论强调，健康结果是由社会、经济和环境条件共同塑造的，而不仅仅是个人行为[51]。Schmidt等人也发现，贫困群体由于医疗服务的结构性障碍而特别容易受到不良健康结果的影响，这增加了发病率和死亡率风险[52]。因此，提高医疗服务的质量和可及性对于边缘化群体至关重要[51]。

其次，我们发现多维贫困与非传染性疾病（NCDs）之间存在负相关。研究发现与Pereira-Payo的研究结果一致，该研究发现家庭收入低于贫困线与缺乏体力活动、不健康的饮食以及目前或曾经酗酒之间存在关联，这些因素会导致高血压、糖尿病、肝脏疾病、肾脏问题、关节炎、充血性心力衰竭、心绞痛、心脏病发作、中风以及多种并发症[53]。根据Sen的理论框架，贫困会通过营养不良、压力和有限的预防措施增加患非传染性疾病（NCDs）的风险。这反映了人们无法过上健康生活的能力被剥夺。文献表明，当贫困被视为能力剥夺时，与仅基于低收入或主观幸福感的方法相比，可以识别出不同的贫困群体[6]。低收入会带来经济上的困难，从而产生一种匮乏的心理状态，这种状态与不良饮食、睡眠不足、压力和认知负担过重有关[54]，这些都促进了非传染性疾病的发展。此外，在某些情况下，个人无法采取健康生活方式的能力与当地资源的匮乏有关，但这种联系可能因具体情况而大不相同[6]。多维度贫困与非传染性疾病之间的关联得到了经常出现在贫困人群中的不健康习惯的支持。研究结果也与物质健康理论相一致，该理论认为有限的物质资源（如营养丰富的食物、干净的水和医疗服务）会增加健康风险[55]；同时，生命历程理论也指出，长期的社会经济劣势会在人的一生中累积健康风险[56]。Manderson和Jewett的研究进一步证实了这一负面联系，他们将贫困与不良饮食、久坐生活方式和不健康的食品系统联系起来，认为这些因素会增加非传染性疾病的风险[57]。Schneider等人也发现了类似的负面关联[58]。此外，来自韩国的证据显示，贫困与中风和呼吸系统疾病的发病率之间存在显著相关性[59]。

我们的一个有趣发现是，尽管贫困通过非传染性疾病间接影响个人报告的健康状况，但这条路径对健康服务满意度的直接影响在统计上并不显著。从Sen的理论角度来看，非传染性疾病直接限制了一个人保持健康的能力。贫困增加了人们接触风险因素的机会（如营养不良、压力和有限的预防措施），从而提高了非传染性疾病的患病率[57]。这减少了实现“健康状态”的自由。用Sen的话来说，贫困侵蚀了人们实际过上健康生活的能力，因此通过非传染性疾病产生的间接关联是强烈且具有统计意义的。另一方面，对健康服务的满意度反映了一个人在与医疗系统互动中的感知能动性和体验[60]。虽然非传染性疾病会恶化健康状况，但它们并不一定决定一个人对所接受服务的满意度。例如，一个患有糖尿病的人即使健康状况不佳，但如果医疗服务易于获取、态度尊重且反应迅速，也可能表示出高满意度。相反，如果没有非传染性疾病，但如果医疗服务官僚化或不公平，一个人可能会感到不满。用Sen的话来说，非传染性疾病限制了保持健康的能力，但它们并不直接限制人们在服务使用中的能动性。这种能力更多地受到获取途径、收入和食物满意度的影晌，我们的模型发现这些因素是重要的中介变量[61]。

我们还发现食物满意度是一个关键的中介因素。食物满意度与贫困之间存在强烈的负相关关系，并且对健康状况和服务满意度有显著的间接影响，这完美地体现了Sen的能力方法论，该方法将贫困定义为基本能力（如食物和健康）的剥夺[49]。Sen的理论框架强调，贫困剥夺了人们实现有价值“功能”的能力，例如获得充足营养和保持健康。收入不仅仅是一种资源，它还是扩展健康饮食能力的手段。在低收入和中等收入国家，低收入常常会降低饮食质量[62]，从而限制了人们获得充足营养的能力。贫困人群中对食物的不满表明他们无法实现与食物相关的基本功能[63]。因此，在贫困条件下努力养成健康的饮食习惯反映了较高的能力，这可能导致食物满意度，进而影响健康状况和服务满意度。此外，相对剥夺理论进一步解释了幸福感取决于绝对需求和社会比较[64]。贫困人群中的食物不满可能会加剧紧张情绪，导致情绪化进食。与贫困相关的物质匮乏可能导致对食物和医疗服务的更多不满[65]。Mokhele等人也证实，在非正式居住区，食物不安全会负面影响人们对健康的认知[67]。

我们还发现医疗服务的可获得性与服务满意度密切相关。这表明对工作人员相关护理的感知会积极影响满意度[68]。这一发现与Turan和Bozaykut-Buk的研究结果一致，该研究发现可靠且反应迅速的服务、富有同情心的工作人员行为以及适当的物质条件是决定患者高满意度最重要的因素[69]。在Sen的理论框架中，医疗服务的可获得性不仅仅是一种资源，它还是一种转换因素，使人们能够将收入、保险和公共提供的权益转化为实际获得护理和实现健康的状态。当获取途径受限（如距离、成本、官僚主义）时，无论护理质量如何，人们都会感到沮丧和不满。相反，当获取途径顺畅时，满意度会提高，因为人们可以实际实现与健康相关的能力。如果没有足够的获取途径，即使医疗服务存在，人们也无法利用这些服务。因此，医疗服务的可获得性扩展了人们选择和利用服务的能力，这直接影响了服务满意度。研究结果还强化了健康社会决定理论的观点，即由贫困驱动的获取限制会影响满意度和健康结果[70]。自我决定理论也提供了有价值的见解，表明在管理自身健康方面感到有能力和自主性的人往往更有动力和满意度[71]。保持适当的饮食习惯可以鼓励积极的的行为，并促进与医疗提供者的积极互动[72, 73]，而自我效能感的提高会增强对服务的感知价值[74]。

我们还发现收入与健康结果之间存在复杂的关系。虽然较高的收入与更好的健康状况相关，但它也与医疗服务满意度呈负相关。在Sen的理论框架中，收入是一种手段，而不是最终目的。它通过提供更好的营养、预防措施和更健康的生活条件来扩展人们的能动性，因此较高的收入与健康状况呈正相关，因为人们可以将财务资源转化为实现健康的状态。然而，随着收入的增加，人们通常期望获得更及时、更高质量和个性化的护理。如果公共或地方服务未能满足这些期望，不满情绪就会增加。从能力角度来看，收入扩展了潜在的能力范围，但如果机构未能提供符合这些期望的服务，人们会感到被剥夺了能动性。此外，高收入人群可能有更大的自由来比较不同类型的服务（公共服务与私人服务）。如果公共服务被认为比私人服务效率低或不足，服务满意度就会下降。这反映了权利（收入允许选择）与转换因素（服务质量）之间的不匹配。即使服务客观上是充分的，高收入群体也可能认为它们不如其他选择。这种对选择受限的感知会降低服务满意度，即使健康状况有所改善。这种现象也符合期望理论，即高收入群体往往有更高的期望，当这些期望未能实现时，他们的满意度会下降[75]。收入不平等假说也支持这一观点，认为服务质量的感知受到收入相关因素以及情境和性别因素的影响[76, 77]。

我们还发现多维度贫困与对健康服务的满意度之间存在直接的负相关关系。这一发现强化了Sen的观点，即医疗系统必须扩展人们的能力，而不仅仅是提供服务。Sen强调，贫困不仅仅是收入的缺乏，更重要的是能力的剥夺。对医疗服务的满意度反映了人们在与医疗系统互动时是否能够行使能动性、尊严和选择权。多维度贫困限制了人们选择何时、何地以及如何获取医疗服务的能力。即使服务存在，贫困家庭也常常面临各种障碍，使他们感到无力，这些问题包括个人、结构和系统层面的原因[5]。这种缺乏能动性的情况转化为对医疗服务的不满。此外，贫困加剧了对不公平对待的意识。社会经济弱势群体往往面临更长的等候时间、较差的设施或不尊重的互动[78]。这削弱了人们获得有尊严治疗的尊严感，这是服务满意度的核心。Sen区分了资源和转换因素。对于贫困人群来说，即使服务名义上是可获得的，社会和制度上的转换因素（如交通、识字率和文化障碍）也会阻碍他们将这些服务转化为实际福利。服务不满是因为系统未能支持他们有意义地使用医疗服务的能力。贫困侵蚀了人们发声和被认可的能力[79]。当人们在服务中感到被边缘化或排斥时，无论临床结果如何，满意度都会下降。此外，研究结果也与健康服务的感知价值理论一致。该理论认为，人们根据可及性、个人经验和期望等因素来评估医疗服务[80]。面临财务或物流障碍的人往往对这些服务有负面评价[81]。

我们发现收入与健康结果之间存在复杂的关系。虽然较高的收入与更好的健康状况相关，但它也与医疗服务满意度呈负相关。在Sen的理论框架中，收入是一种手段，而不是目的。它通过提供更好的营养、预防措施和更健康的生活条件来扩展人们的能动性，因此较高的收入与健康状况呈正相关，因为人们可以将财务资源转化为实现健康的状态。然而，随着收入的增加，人们往往期望获得更及时、更高质量和个性化的护理。如果公共或地方服务未能满足这些期望，不满情绪就会增加。从能力角度来看，收入扩展了潜在的能力范围，但如果机构提供的服务不符合这些期望，人们会感到被剥夺了能动性。此外，高收入人群可能有更大的自由来比较不同类型的服务（公共服务与私人服务）。如果公共服务被认为不如私人服务有效或不足，服务满意度就会下降。这反映了权利（收入允许选择）与转换因素（服务机构的质量）之间的不匹配。即使服务客观上是充分的，高收入群体也可能认为它们不如其他地方的服务。这种对选择受限的感知会降低服务满意度，即使健康状况有所改善。这种现象也符合期望理论，即高收入群体往往有更高的期望，当这些期望未能满足时，他们的满意度会下降[75]。收入不平等假说也支持这一观点，认为服务质量的感知受到收入相关因素以及情境和性别因素的影响[76, 77]。

我们还发现多维度贫困与对健康服务的满意度之间存在直接的负相关关系。这一发现强化了Sen的观点，即医疗系统必须扩展人们的能力，而不仅仅是提供服务。Sen强调，贫困不仅仅是收入的缺乏，更是能力的剥夺。对医疗服务的满意度反映了人们在与医疗系统互动时是否能够行使能动性、尊严和选择权。多维度贫困限制了人们选择何时、何地以及如何获取医疗服务的能力。即使服务存在，贫困家庭也常常面临各种障碍，使他们感到无力，这些问题包括个人、结构和系统层面的原因[5]。这种缺乏能动性的情况转化为对医疗服务的不满。此外，贫困加剧了对不平等待遇的意识。社会经济弱势群体往往面临更长的等候时间、较差的设施或不尊重的互动[78]。这削弱了人们获得有尊严治疗的尊严感。Sen区分了资源和转换因素。对于贫困人群来说，即使服务名义上是可获得的，社会和制度上的转换因素（如交通、识字率和文化障碍）也会阻碍他们将这些服务转化为实际福利。服务不满是因为系统未能支持他们有意义地使用医疗服务的能力。贫困侵蚀了人们发声和被认出的能力[79]。当人们在服务中感到被边缘化或排斥时，无论临床结果如何，满意度都会下降。此外，研究结果也与健康服务的感知价值理论一致。该理论认为，人们根据可及性、个人经验和期望等因素来评估医疗服务[80]。面临财务或物流障碍的人往往对这些服务有负面评价[81]。

我们还发现收入通过医疗服务质量间接影响健康结果。这表明贫困会减少医疗服务的机会和服务的感知价值[82]。Sen强调，资源（如收入）只有在扩展人们的能力时才有意义。能力不仅取决于资源，还取决于将资源转化为实际自由的制度和社会结构。将收入转化为健康状态的能力在很大程度上取决于转换因素，如医疗服务的质量。多维度贫困限制了财务资源和社会功能[83]，缩小了能力范围。贫困人群在营养、预防措施和医疗服务方面的选择较少，不得不依赖资金不足或过度拥挤的公共服务。随着收入的增加，人们可以获得更高质量的服务（私人诊所、专业护理）。这反映了Sen的观点，即收入扩展了潜在的能力，但制度环境（服务质量）决定了这些能力是否能够实现。满意度取决于服务是否满足人们对尊严和响应性的期望。质量低下的服务限制了人们有意义地使用医疗服务和受到尊重的可能性。因此，贫困通过限制收入和服务的质量间接降低了服务满意度。研究结果也符合Levesque的健康获取框架，该框架强调了物理、经济和组织方面的获取重要性[84]。公众的看法更多受到个人经历的影响，而非机构声誉[85]。这强调了公平的服务提供对于提高满意度和健康结果的重要性[86]。尽管本研究有一定的局限性，但它仍具有重要的贡献。本研究使用了横断面调查的数据。由于采用的是横断面设计，因果推断受到限制，观察到的关系可能反映了多维度贫困与健康结果之间的同时性或反向因果关系。本研究的社会经济背景是城市发展区域。使用自我报告的月收入数据存在一定的可靠性问题，特别是在以自给自足为基础的经济中，因为受访者可能会低估自己的收入或难以量化非现金收入，从而导致测量误差。由于数据限制，无法计算出完整的 MPI（多维贫困指数）。然而，研究使用了可用的维度和指标来计算剥夺分数。此外，研究仅在Gauteng地区进行，没有探讨文化或地理差异可能如何调节研究中发现的关系。未来的研究可以在多个城市地区或不同地理位置进行，并应调查其他变量（如性别、教育程度和城乡差异）的作用，这些变量可能会影响观察到的关联的强度和方向。

总之，本研究揭示了多维度贫困主要通过有限的医疗服务获取、食物不安全、收入限制和非传染性疾病的负担与健康结果相关，强调了解决健康的社会决定因素的重要性，而不仅仅是关注个人行为。为了解决多维度贫困对健康结果的影响，需要制定全面且多部门的策略。重点应包括加强初级卫生保健基础设施、改善人们获得负担得起的预防性和慢性病管理服务的途径，以及扩大食品安全计划（如学校营养计划和农业补贴）的规模。此外，扩大社会保护和创收举措（特别是定向现金转移和技能发展）可以帮助家庭抵御经济冲击。与非政府组织、社区组织和地方领导人的合作对于确保干预措施具有针对性、公平性和可持续性至关重要。

**实际意义**
这项研究的发现为政策制定者、城市规划师和在发展中的城市地区工作的公共卫生从业者提供了若干可操作的见解。为了增强医疗服务可及性，应扩大负担得起、地理上可到达且文化适应性的医疗基础设施，并投资于优先考虑服务不足地区的公共卫生设施，同时整合移动诊所或远程医疗服务以覆盖地理上偏远的人群。医疗专业人员需要通过预防性护理来应对各种非传染性疾病（如糖尿病和高血压）。可以为低收入家庭量身定制特定的慢性病管理项目。基于社区的筛查、教育和生活方式干预措施应得到推广，以减轻非传染性疾病的负担并改善长期健康结果。城市当局需要认识到，诸如有条件现金转移、就业计划和社会保护计划等减贫措施可以带来健康方面的收益。基于SAMPI的分类方法能够更精确地识别在多个维度上处于中度或重度贫困中的家庭，从而更有针对性地实施干预措施。贫困与医疗服务满意度之间的负面关联表明，需要更加响应迅速和参与式的卫生治理机制。卫生部门与经济发展部门之间的跨部门合作对于解决卫生不平等的经济根源至关重要。社区卫生委员会、反馈平台和公民评价卡等机制有助于使服务更符合用户期望，并提高对公共系统的信任度。

**政策建议**
研究结果强调了将食品安全纳入卫生政策的必要性。这可以通过实施包括营养教育和支持家庭食物储备能力的卫生促进策略来实现。通过营养干预（如补贴食品计划、城市农业项目和学校供餐计划）可以间接改善健康结果和服务满意度。政策制定者在规划和资源分配时应采用多维度贫困指数，以确保干预措施能够解决各种形式的贫困问题。