2 结 果

2.1数据检验结果 13项数据的克隆巴赫系数为0.862，基于标准化项目的克隆巴赫系数为0.910。相关系数矩阵见表3。

表3相关系数矩阵自变量

表4KMO和巴特利特检验

2.2主成分分析结果 KMO和巴特利特检验表明，主成分分析的效果很好(检验系数为0.786，P=0.000)。见表4。该模型得到了3个主要成分(特征值大于1)，第1～3个的主成分贡献率分别为53.517%、21.812%，8.536%，累积贡献率为83.865%，意味着前3个主成分就包含了13个自变量指标83.865%的信息，因此，可选择前3个主成分取代原自变量进行回归分析。见表5、6。

表5总方差解释组件初始特征值合计方差百分比累积(%)提取载荷平方和合计方差百分比累积(%)16...5176......3292....1108....7495.........

表6成分矩阵及其得分系数自变量主成分1得分系数主成分2得分系数主成分3得分系数

2.3回归分析结果 模型调整后的R2=0.743，表示主成分自变量一共可解释因变量74.3%的变化。见表7。表8显示回归模型可靠(F=29.865，P=0.000)。常量、Z1、Z2对因变量均有显著影响(P=0.000)，Z3对因变量无显著影响(P=0.421)。3个主成分变量不存在共线性，回归模型可靠(VIF值均为1)。见表9。回归方程：Y=80.935+26.706×Z1+42.033×Z2。主成分Z1的主要决定变量(成分比例大于0.8)为E、F、G、H、M、N，即第二产业值、第三产业值、工业增加值、金融业增加值、城市照明路灯数量、氮氧化物排放量，主成分Z2的主要决定变量为C、I，即人均GDP、居民消费水平。地区睡眠障碍人群规模影响因素按权重降序排序分别为第二产业值、第三产业值、工业增加值、城市照明路灯数量、金融业增加值、氮氧化物排放量、人均GDP、居民消费水平，因变量与以上指标均为正相关关系。

表7模型摘要模型RR2调整后的R2标准估算的错误.92 444

表8ANOVAa模型平方和自由度均方FP1回归74 957.0 985..残差22 588..623--总计97 545.---

表9系数a模型非标准化系数标准错误标准系数tP共线性统计容许VIF1(常量)

3 讨 论

有研究表明，经济增长水平主要受第二产业与第三产业的影响，其中第二产业对经济水平的影响最大[11-12]。本研究结果显示，第二产业值、第三产业值、工业增加值、金融业增加值、人均GDP、居民消费水平均为体现经济水平的相关指标，充分表明在排除人口数量因素下经济水平越高的地区睡眠障碍发病率越高，可能是生活、工作节奏快与社会竞争压力大所致；环境因素中城市照明路灯数量与氮氧化物排放量与睡眠障碍发病率呈正相关关系，二氧化硫排放量、城市绿化覆盖率及公园个数与睡眠障碍发病率无关。

何灿等[13]研究表明，城市居民区、城市道路、商业街、车站等公共照明设施及广告牌是造成北京市光污染的主要成因，其对居民健康睡眠造成了负面影响。氮氧化物与二氧化硫的主要排放源均为煤和石油的燃烧，而机动车尾气中的主要成分之一为氮氧化物[14-15]。

综上所述，为更好地降低睡眠障碍发病率，需加强城市环境建设：改善照明设施，控制照明时长，加强对空气污染的治理，扶持新能源汽车的研发和投产。针对经济水平较高地区：鼓励社会资本建设睡眠理疗机构，制定合理的减税降负政策，缓解劳动者的工作及生活压力等。

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文章来源：《经济视野》 网址: http://www.jjsyzz.cn/qikandaodu/2020/1216/861.html