2019冠状病毒病死亡的种族差异:从人口普查数据中寻找经济根源

2019冠状病毒病的许多令人担忧的特征之一是，它倾向于通过不成比例地打击少数群体来扩大不平等。在许多情况下，非裔美国人、拉丁/西班牙裔和印第安人群体的死亡率是全国平均水平的两倍多(例如Oppel等人，2020年，Gross等人，2020年，Price-Haywood等人，2020年，Romero和Healy 2020年)。

研究人员在这个问题上有两个不同的贡献。首先是衡量这些差异的大小。第二点，可能是更重要的一点，是确定其来源——特别是试图确定可以通过政策解决的社会经济来源本专栏将提供这两个任务的工作示例。

用于衡量COVID-19种族差异的最完整的数据集是Oppel等人(2020年)通过《信息自由法》诉讼获得的美国疾病控制和预防中心(CDC)截至2020年5月28日持有的所有COVID-19个人数据。即使是这个数据集也是非常有限的:大多数病例没有种族或县，而且数据都来自不到三分之一的美国县，代表了全国人口的55%。

数据显示，非洲裔美国人的人均COVID-19病例率是白人的2.7倍，是拉丁裔/西班牙裔的3.2倍。在每个年龄组中，这一比例往往更大。这些比率在全国各地也有很大差异。Gross等人(2020年)获得了按州划分的28个州的年龄校正相对死亡率，其数据按种族划分。他们报告了一个非裔美国人与白人的比例范围，从极高的威斯康星州的18降至宾夕法尼亚州的0.44。他们对美国的总体估计是，非洲裔美国人的COVID-19死亡率是白人的3.57倍，西班牙裔/拉丁裔美国人是白人的1.88倍。

因此，我们可以认为这些差异在数据中得到了很好的证实，而且很大。从概念上讲，可以将其来源分为三类:

㈠导致少数群体感染率较高的因素;

㈡导致感染病毒的少数群体需要更高比率住院的因素;而且

(iii)导致少数民族患者住院后死亡率较高的因素。

(i)类可以包括工人集中于无法在家里提供的基本服务，要求工人前往一个有形的工作场所，在那里他们将接触到其他工人或客户(Hooper等，2020年);有无差别的带薪病假;对公共交通依赖程度的差异(Harris 2020);获得医疗保险机会的差异;2和居住密度的差异

第(ii)和(iii)类可包括可能使COVID-19感染更加危险的既往疾病的差异发生率4或医疗机构在治疗方面的歧视环境种族主义可能导致这三种情况

Price-Haywood等人(2020年)采用了最直接的方法来理清这三个类别，他们从路易斯安那州一家大型医院系统获得了2020年3月1日至4月11日期间3481名COVID-19检测呈阳性的患者的机密数据。对于每个患者，研究人员都可以获得他们的种族、邮政编码和医疗记录。总的来说，70.4%的检测呈阳性的人是黑人，而服务地区的人口中只有31%是黑人。这些患者中约40%因病毒住院，其中77%为黑人;约9%死于医院，其中70.6%是黑人。

由于死亡率的差异与感染率的差异相同(即黑人死亡率是平均死亡率的2.28倍)，这种差异似乎是由于上述(i)类，而不是(ii)或(iii)类。此外，作者还估计了以住院为条件的死亡率危险率模型，并发现一旦控制了共病，在统计上没有种族的显著影响。这似乎证实了医院护理的不平等与本案无关。在乔治亚州进行的一项较早但规模小得多的研究也发现了类似的结果(Gold等人，2020年)。

鉴于COVID-19的差异似乎更多地源于接触病毒的比率，而不是随后的治疗，人们自然会关注寻找接触差异的社会经济原因。在这方面，数据问题是一个主要障碍。理想情况下，应该有一个大的病人样本和关于他们的就业、教育、职业、收入等的完整信息，以及每个人的医疗结果，但这是无法获得的。研究员Merlin Chowkwanyun评论道:“当病人来到诊所时，他们可以自我报告自己的种族，但他们如何自我报告自己的社会经济地位呢?你是如何收集这些信息的?(Wood 2020)。

一个不完美的解决方法可以描述如下。回顾一下，大多数县的死亡率数据没有按种族分类;然而，人口数字是。假设全国各少数民族的死亡率相差不大。想象一下我们用县的少数民族人口比例回归县的死亡率。那么，如果少数民族i的人口占比系数为正，则说明i群体的死亡率高于平均水平，其死亡率与平均水平的比值可以简单计算反推。那么，如果我们控制了额外的社会经济变量后，这样测量的死亡率差异消失了，那就可以作为这些变量是差异的根本来源的证据。这是我在迈凯轮(2020)采取的方法。

这种间接方法适用于四个人口普查群体:非裔美国人、西班牙/拉丁裔美国人、亚裔美国人，以及人口普查类别“美国印第安人和阿拉斯加原住民”(这里简称为“第一民族”)。控制变量是2019冠状病毒病前的县特征，2013-8年的平均值，取自人口普查局的美国社区调查。这些数据包括中位数家庭收入、贫困率、受教育程度、无保险比例、该县的职业状况以及使用公共交通工具上班的比例。

主要研究结果如下:

(i)这种方法证实了死亡率的种族差异非常大，与直接措施提供的估计相差不远。

(ii)对于拉丁裔/西班牙裔和亚裔人口来说，一旦教育和职业得到控制，这些差异基本上就消失了。

(iii)相比之下，对于非裔美国人和第一民族人口来说，这种差距非常大。令人惊讶的是，它几乎没有受到职业、收入、贫困率，甚至(重要的是)获得医疗保险等因素的影响，因此这些因素似乎不是造成差距的重要原因。

(iv)造成非洲裔美国人差异的一个重要因素似乎是新冠肺炎疫情前使用公共交通的情况——至少在4月份是这样，此时死亡率与公共交通之间的部分相关性非常强。Harris(2020年)提出了一个强有力的论据，认为地铁是COVID-19在纽约市早期传播的一个关键因素，但随着客流量的下降，这种影响会消散，这些结果与此一致(即使在纽约市下降时)。

这些对非裔美国人和第一民族人的负面结果至少有助于缩小对差异来源的搜索范围。目前不能排除的重要候选人包括:

(我)在不能在家完成的“必要”职业中就业不成比例．尽管在上述回归中，职业的影响不显著，但这些职业的影响仍然可能是造成差异的原因，因为美国社区调查中的县级职业类别非常粗糙;8这可能是职业变量没有显示出显著结果的原因(尽管它们对其他两个少数民族非常显著)。

(2)居住密度．Emeruwa等人(2020年)研究了纽约两家医院在数周内因分娩和分娩住院的每名妇女。根据法律要求，每一位患者都接受了COVID-19检测，使其成为研究阳性相关性的理想样本。作者发现，COVID-19阳性的最强预测因素是患者是否居住在每户平均人口数量较高的社区。这个变量比邻里收入或人口密度重要得多。不幸的是，这些数据不包括种族，所以这是否是差异的一个来源还是一个悬而未决的问题。

(3)环境种族主义．Wu等人(2020年)研究了县级空气中的颗粒物对COVID-19死亡率的影响，发现了惊人的强烈影响。再加上大量证据表明，环境危害不成比例地发生在少数族裔社区，这似乎可能是造成这种差异的原因之一。然而，该研究单独控制了黑人人口份额，并发现它的影响与那些没有控制污染的研究一样强烈这似乎排除了颗粒物是造成死亡率差异的根本原因，但还有许多其他形式的环境危害可以以类似的方式加以探讨。

2019冠状病毒病的不平等现象非常严重。明确哪些机制最容易出问题，有助于将注意力集中在需要哪些政策来解决这些问题上。到目前为止，确切的机制还难以捉摸。

参考文献

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尾注

许多评论员和活动人士警告说，有一种有害的倾向，就是把这些差异归咎于生物差异或少数群体不负责任的行为;例如，参见Hopper等人(2020年)、Johnson(2020年)、Mtshali(2020年)和Rubin等人(2020年)。对原因的研究可以帮助对抗这种趋势。

黑人和拉丁裔/西班牙裔美国人更有可能没有保险;见Berchick等人(2019年)和疾病控制中心(2020年)。华盛顿特区圣三一非裔卫理公会锡安圣公会教堂牧师蒂莫西·弗里曼称，保险覆盖对COVID差异至关重要:“我看到没有进行诊断测试……由于保险，住院时间极短——或者根本不发生”(引用《约翰逊2020》)。

Desmet和Wacziarg(2020)发现COVID-19病例与两种县密度指标之间存在密切关系。然而，Emeruwa等人(2020年)研究了3月22日至4月21日期间在纽约两家医院住院分娩的每名妇女，所有这些妇女都接受了COVID-19检测，发现COVID-19阳性的最强预测因素是居住在每个住所都有很多人的社区，而不是每平方英里有很多人。

4 Wiemers等人(2020年)使用收入动态专题研究中大流行前的回顾性问题，确定已被证明是COVID-19危险共病的因素的社会经济相关性。其中一些共病与种族、教育和收入密切相关。

5 Mtshali(2020)强调了这些因素。Hall等人(2015)的调查研究证明了医疗保健提供者的隐性偏见，并发现了对医疗保健结果的一些影响。Hoffman等人(2016)报告证据表明，由于种族态度，很大一部分卫生专业人员低估了非裔美国患者所经历的痛苦，有人声称，与卫生专业人员有不良经历的非裔美国人难以信任他们，因此寻求治疗的速度较慢(Johnson 2020)。

6关于这个术语的起源和关于政策造成了对少数种族有害的环境的开创性论证，见基督教联合教会争取种族正义委员会(1987年)。

Wu等人(2020年)在县级数据中表明，在控制了众多变量后，由广泛的工业设施产生的空气中颗粒物的高比率是COVID-19死亡率的有力预测因素。

8例如，一个控制变量是劳工部职业类别31:医疗保健支持职业中所雇用的县劳动力份额，其中包括家庭健康助理、护理助理和护理员等职业。这一变量与COVID-19死亡病例密切相关。

9 Wu等人(2020年)发现，在控制颗粒物和其他县特征的情况下，黑人人口份额的一个标准偏差增加与45%的死亡率增加有关。西班牙裔/拉丁裔的比例也受到控制，但在统计上不显著。