追求健康,对每个人、每个家庭而言都是永恒的。人口健康水平的高低在一定程度上可以反映一个国家、一个民族的发展状况,也是影响社会保障和社会保险服务政策制定标准的重要因素,探索人口健康分布变化的时空规律是科学设计卫生体制、合理配置医疗资源的基础工作之一。本文利用我国人口“四普”、“五普”和“六普”的预期寿命作为样本,通过构建空间关联模型和收敛性检验模型,以全国31个省为研究对象,对我国人口健康分布的时空变化特征进行分析。采用面板回归方法,探析我国人口健康分布时空变化特征的影响因素,进而归纳出提高我国人口健康水平的措施。结论如下:第一,20年间我国人口整体的预期寿命得到大幅提升,但在省际尺度上,人口平均预期寿命存在比较明显的差异,研究期间均表现为明显的“东部较高、中部居中、西部最低”的空间梯度差异特征。运用基尼系数子群分解方法通过计算,显示出我国整体健康水平虽然存在一定差距,但仍经历了一个较明显的缩小过程,东、中、西三大地带的平均预期寿命差距是导致我国总体预期寿命差距的主要原因。第二,31个省的健康水平空间分布特征并不是随机的,而是在总体上显示出了一定的空间集聚特征。也就是说,从地理位置上看,健康水平高的地区,其周围地区的健康水平分布相对较高,而健康水平低的地区,周边地区健康水平也相应较低,这种集聚的趋势随着时间变化有所弱化。在集聚基础上,通过收敛模型,可以明显发现,不同省区的平均预期寿命值呈明显的趋同性,收敛速度随时间变化有所降低。第三,地区经济发展水平、社会发展状况、自然环境、污染防治情况、医疗水平指标变量对人口预期寿命的影响有积极作用。人均GDP、人口城市化率、森林覆盖率、废水处理达标率与每万人病床数等指标较高的地区,其预期寿命相对较高。恩格尔系数的面板回归值为负值,说明在目前我国社会中,居民在食物消费方面的支出比重越大,则居民的总体生活状况就越差,与之相对应的健康水平也越低。第四,为更加有效的改善我国人口健康状况,提升人口预期寿命,缩小地区人口预期寿命差距,在预期寿命的高、低集聚区应分别采取不同的应对措施。从经济、环境、医疗、社会保障等方面,促进预期寿命的整体提高。大力发展国民经济,缩小城乡差距、地区差距,扩大医疗供给,协调医疗资源的分配,改善人民的居住环境。与此同时,对待人口老龄化问题也应做出相对应的解决之策,以应对未来日益庞大的老龄化人口。