我国农村居民吸烟行为的影响因素分析.docx

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我国农村居民吸烟行为的影响因素分析

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陈多惠韩婉新王清王政弘王雅群张宇波李长乐

【摘要】本文通过对来源于中国家庭追踪调查（CFPS）的数据分析，在得出研究结果的基础上提出了对策建议。指出，年龄、离婚、教育程度、饮酒和健康状况这些因素不同程度的影响着农村居民的吸烟行为，因此，应采取的控烟措施是：明确农村地区开展戒烟干预的目标人群为青年男性;通过健康教育告知其吸烟百害无一利并无释放压力的功效;在学校开展健康教育课程，明确告知学生吸烟的危害。同时开展烟草和酒精危害的宣传教育活动。

【关键词】农村居民;吸烟行为;影响因素;对策建议

健康中国必是无烟中国，然而2015年中国成人烟草报告显示，我国15岁及以上成人的吸烟率为27.7%，约有吸烟者总数3.16亿，是世界上最大的烟草消费国。[1]吸烟已经被证明是导致癌症、呼吸系统疾病和心脑血管疾病的主因。[2]从城乡来看，农村的成人吸烟率为29.1%，高于城市的25.9%，故对我国农村居民吸烟行为的影响因素分析显得十分必要，本研究可为农村地区开展有效的控烟活动提供意见建议。

一、数据来源与研究方法

1、数据来源

本研究的数据全部来自北京大学“985”项目资助、北京大学中国社会科学调查中心执行的中国家庭动态跟踪调查（CFPS）。由于本研究的目標人群为农村地区居民，故剔除所有城市居民。此外，本研究将采用平衡面板数据展开分析，故纳入的个体需2010年、2012年和2014年均参与了访问。最后经过剔除缺失关键变量的个体，本研究的最终样本量为10，610人，三轮访问的总样本量为31，830人。

2、数据分析方法

本研究的因变量为虚拟变量，故采用逻辑回归分析。此外，本研究采用的数据类型为平衡面板数据，这就面临着是选择固定效用模型（Fixedeffectmodel）还是随机效应模型（Randomeffectmodel）的问题。[3]本研究通过豪斯曼检验（Hausmantest）可知固定效用模型更为适合该样本数据，具体变量见表1。

二、研究结果

由下表2可知，固定效应逻辑回归模型中，年龄（Age）的Z值为-8.32且P值小于0.01，意味着年龄（Age）在置信水平为1%时统计学有意义。年龄（Age）的优势比为0.85（小于1），说明其它因素不变的情况下，随着农村居民的年龄每增加一岁，吸烟的几率比就会下降15%。

务农（Working）的Z值为3.06且P值小于0.01，意味着务农（Working）在置信水平为1%时统计学有意义。务农（Working）的优势比为1.30（大于1），说明其它因素不变的情况下，务农的农村居民的吸烟几率比是非务农农村居民的1.30倍。

离婚（Ms3）的Z值为1.77且P值小于0.10，意味着离婚（Ms3）在置信水平为10%时统计学有意义。离婚（Ms3）的优势比为7.83（大于1），说明其它因素不变的情况下，离婚的农村居民的吸烟几率比是其它婚姻状态农村居民的7.83倍。

饮酒（Drinking）的Z值为7.42且P值小于0.01，意味着饮酒（Drinking）在置信水平为1%时统计学有意义。饮酒（Drinking）的优势比为2.21（大于1），说明其它因素不变的情况下，饮酒的农村居民的吸烟几率比是非饮酒农村居民的2.21倍。

健康状况（HS）的Z值为-2.40且P值小于0.05，意味着健康状况（HS）在置信水平为5%时统计学有意义。健康状况（HS）的优势比为0.78（小于1），说明其它因素不变的情况下，自评健康状况差的农村居民的吸烟几率比是自评健康状况好的农村居民的0.78倍。

三、讨论与建议

第一，随着年龄的不断增长，农村居民吸烟的概率不断下降，并且男性农村居民的吸烟概率远远高于女性农村居民。李晓峰等人研究发现性别和年龄影响农民吸烟行为，具体来说男性和41-59岁组别的吸烟率较高，该结果与本研究结果一致。[4]

第二，饮酒的农村居民的吸烟概率高于非饮酒的农村居民。刘苹等人研究发现饮酒影响吸烟行为，且吸烟与饮酒存在正相关关系，该结果与本研究结果一致。[5]

第三，离婚的农村居民的吸烟概率高于其它婚姻状态的农村居民。洪倩等人研究发现婚姻状况影响吸烟行为，其中分居、离婚或丧偶者吸烟率最高，该结果与本研究结果一致。[6]

第四，自评健康状态差的农村居民吸烟的概率小于自评健康状态好的农村居民。并且，务农的农村居民的吸烟概率高于非务农的农村居民。虽然未发现相关文献研究上述两个因素，但是由于健康状况较差，农村居民可能会拒绝危险行为继续损害自身的健康。而由于务农的农民劳动强度较大，可能会倾向于通过抽烟解乏。

基于以上所得结论，可能的政策建议如下：第一，明确农村地区开展戒烟干预的目标人群为青年男性，应尽早对其开展如戒烟咨询、药物治疗或尼古丁替代疗法等。