摘要 研究經(jīng)濟轉(zhuǎn)型過程中環(huán)境污染對人體健康影響的深層機理，是當(dāng)前迫切需要解決的重大問題。利用山西省臨汾市的空氣污染資料，描述了1985－2005年臨汾市的空氣質(zhì)量狀況，并根據(jù)臨汾市2003－2005年的月空氣污染指數(shù)和呼吸系統(tǒng)疾病發(fā)病門診量，估計了臨汾市空氣污染對呼吸系統(tǒng)疾病門診量的邊際貢獻率。實證結(jié)果表明，空氣污染指數(shù)對臨汾市呼吸系統(tǒng)疾病發(fā)病率具有顯著的影響，其他影響因素還有季節(jié)、煙草人均消費量和城鎮(zhèn)人均可支配收入。根據(jù)實證結(jié)果，認為：如果我們繼續(xù)走“先污染后治理”的傳統(tǒng)經(jīng)濟增長道路，那么最終將會損害當(dāng)?shù)氐慕】等肆Y本，進而制約經(jīng)濟的可持續(xù)增長。

關(guān)鍵詞 健康生產(chǎn)函數(shù)；空氣污染；健康

中圖分類號 F407.21；C913.3 文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 1002-2104（2008）05-0205-05

長期以來，對空氣污染與健康問題的定量研究始終是環(huán)境科學(xué)和醫(yī)學(xué)工作者富有挑戰(zhàn)性的課題。已有文獻通過橫截面研究、病例-對照研究以及隊列研究開展了高濃度的空氣污染物（如粉塵、二氧化硫等）對健康損害的定量估計，如優(yōu)勢比、相對危險度等等。但在當(dāng)前經(jīng)濟發(fā)展過程中，這些研究結(jié)果遠遠不能滿足當(dāng)前環(huán)境對健康影響研究的需要，因為空氣污染對健康造成的損害還在進一步的加劇，持久性的污染還在相當(dāng)范圍內(nèi)存在。

1 資料的收集

空氣污染的作用受氣象、地理、行為等因素的影響很大，幾乎不可能找到理想的對照人群，這給定量空氣污染的健康損害效應(yīng)帶來了困難。為此，我們只能從宏觀角度考察臨汾市空氣污染指數(shù)對當(dāng)?shù)睾粑到y(tǒng)疾病發(fā)病率的影響。

1.1 調(diào)查對象

受空氣污染物、氣象和患者門診就診情況等數(shù)據(jù)資料的可獲得性的影響，本文選取山西臨汾市作為觀測點，以典型抽樣的方法選取臨汾市幾個大型醫(yī)院（包括臨汾市第一人民醫(yī)院、臨汾市衛(wèi)校附屬醫(yī)院、臨汾市鐵路醫(yī)院、臨汾市第四人民醫(yī)院、臨汾市堯都區(qū)第一人民醫(yī)院）為觀測樣本，調(diào)查從2003年1月1日至2005年12月25日為期三年間，月呼吸系統(tǒng)疾病患者門診就診的原始記錄等，同期月均空氣污染物指數(shù)和氣象數(shù)據(jù)來自臨汾市環(huán)境檢測部門和臨汾市氣象局。其他相關(guān)數(shù)據(jù)來自臨汾市統(tǒng)計局。

1.2 調(diào)查內(nèi)容

用于研究的數(shù)據(jù)包括健康結(jié)果變量和空氣污染物指數(shù)、氣象數(shù)據(jù)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民人均醫(yī)療保健支出等數(shù)據(jù)，下面對這些數(shù)據(jù)做具體的介紹。[KG)]

（1）健康指標(biāo)，采用調(diào)查地區(qū)在觀測期內(nèi)醫(yī)院每天所有呼吸系統(tǒng)疾病患者的門診人次數(shù)，呼吸系統(tǒng)疾病主要包括哮喘、氣管炎、支氣管炎、上呼吸道感染、肺炎、扁桃體炎、肺氣腫等幾種主要的疾病。

（2）空氣污染指標(biāo)，采用調(diào)查地區(qū)在觀測期內(nèi)每天主要空氣污染物數(shù)據(jù)，包括：二氧化硫(SO₂)指數(shù)，氮氧化物(NOX)指數(shù)、空氣動力學(xué)直徑小于10μm的微粒(PM10)，由于環(huán)境監(jiān)測站只能提供日空氣污染指數(shù)和首要污染物，因此在月均值上采用算術(shù)平均法來計算首要空氣污染物的月均指數(shù)。

（3）氣象指標(biāo)，氣象因子作為主要考慮的混雜因子進入研究，主要收集的指標(biāo)有觀測期日均最高溫度、最低溫度、相對濕度等氣象資料，溫度特別是日均氣溫是主要的氣象指標(biāo)，所有的研究都使用了這一指標(biāo)。

（4）其他混雜因子資料，收集了一些特殊事件資料，如流行性感冒等等，另一些混雜因子也是要充分考慮但不需要收集資料，它們是：季節(jié)性(seasonality)、日歷效應(yīng)(calendar effects)、時間趨勢(time trend)。

2 臨汾市空氣質(zhì)量狀況的描述性分析

20世紀(jì)90年代中期以后，臨汾市空氣質(zhì)量主要受到二氧化硫(SO₂)，二氧化氮(NO₂)、總懸浮顆粒（TSP）、可吸入顆粒物(PM10)4項污染物的影響，廢氣排放總量在不斷增長，但是其增長速度在下降；SO₂濃度呈上升趨勢，NO₂基本保持了平穩(wěn)的水平，TSP自1985年以來濃度呈下降趨勢（見表1）?？偟膩碚f，臨汾市在最近幾年的空氣質(zhì)量狀況有所好轉(zhuǎn)，污染等級已經(jīng)由極重污染降為嚴重污染，顆粒物和二氧化硫污染均有不同程度的減輕，表2詳細描述了2001－2005年間的空氣污染狀況。從表2中可以看出，近幾年，影響臨汾市空氣質(zhì)量的主要污染物是顆粒物（PM10）和二氧化硫(SO₂)。

染），最大值為423，達到重度污染（301－500為重度污染），[CM)]應(yīng)用30天移動平均數(shù)反映PM10指數(shù)的變動趨勢（見圖1），1月、11月和12月達到了污染的最高峰，5月到9月污染程度最低；SO₂的日均指數(shù)為118.86，屬于輕度污染，其最大值為212，達到中度污染（201～300為中度污染）。

注：由于變量有366個觀測值，其實際值有很大的隨機波動性，在圖中不能直接反映其變化趨勢，因此文章采用30天移動平均數(shù)來代替實際值描述變量的發(fā)展趨勢。觀測期內(nèi)呼吸系統(tǒng)疾病門診患者共199 30人次，日均門診量為55人次，最高為280人次，呼吸系統(tǒng)疾病患者門診就診變化情況也用30天移動平均數(shù)表示（見圖1）。

根據(jù)觀測期內(nèi)日門診量、影響空氣質(zhì)量的污染物日指數(shù)等數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析，結(jié)果表明，呼吸系統(tǒng)疾病患者門診量與PM10的簡單相關(guān)系數(shù)達到了0.806 5，經(jīng)單側(cè)顯著性檢驗，在0.05水平上具有統(tǒng)計上的顯著性，表明兩者間有正相關(guān)關(guān)系。PM10和門診量的劑量－反應(yīng)關(guān)系見圖2。

4 空氣污染對呼吸系統(tǒng)發(fā)病率（門診量）的健康生產(chǎn)函數(shù)分析

在分析了空氣污染物與地區(qū)呼吸系統(tǒng)疾病發(fā)病率之間有正相關(guān)關(guān)系的基礎(chǔ)上進一步估計空氣污染物對呼吸系統(tǒng)發(fā)病率的邊際貢獻率［1］。在空氣污染和健康研究的文獻中，研 究者一般采用單純研究各空氣污染物對發(fā)病率的作用大小［2］，即建立單一種空氣污染物和發(fā)病率之間的回歸模型，而不考慮其他影響發(fā)病率的因素，這樣就會使得估計結(jié)果出現(xiàn)統(tǒng)計上的“偏誤”，不能得出空氣污染對疾病影響的精確結(jié)果。為了彌補這一缺陷，本文采用Grossman提出的健康生產(chǎn)函數(shù)理論，分析空氣污染物指數(shù)對呼吸系統(tǒng)疾病發(fā)病率的邊際貢獻率。

4.1 理論模型

健康是一種商品，這是從經(jīng)濟學(xué)理論的角度評價健康的前提。為了獲得健康，人們愿意對自身的健康進行投資。個體的健康狀況，受個人的收入水平、個人天生所具有的健康存量、周圍的環(huán)境質(zhì)量、上一期的健康狀況、上一期消費的與健康有關(guān)的商品、衛(wèi)生醫(yī)療服務(wù)支出等等，總之，影響健康的因素很多，有些可以直接觀測到，比如個人的收入水平、個人的醫(yī)療服務(wù)支出等，而有些卻不能直接觀測到，像個人天生的健康存量等。但是無論是可觀測的變量，還是不可觀測的變量，它們之間進行優(yōu)化組合就可以生產(chǎn)出健康，因此可以像研究一般商品的生產(chǎn)函數(shù)那樣來研究個人的健康生產(chǎn)函數(shù)，與一般商品的生產(chǎn)函數(shù)不同之處在于在健康生產(chǎn)函數(shù)當(dāng)中包括了對健康產(chǎn)出有負影響的污染因素，這是本文研究的重點所在。

自從Grossman提出了健康生產(chǎn)函數(shù)的雛形后，很多學(xué)者根據(jù)不同研究目的構(gòu)建了各種健康生產(chǎn)函數(shù)模型［3～5］。

本文采用了以下健康生產(chǎn)函數(shù)分析框架：

h=F(Y，S，V)（1）

在這里，Y代表了經(jīng)濟狀況指標(biāo)的人均向量，S和V分別代表人均社會及生活方式因素指標(biāo)和環(huán)境因素指標(biāo)。具體化為：

ht=(y1t，y2t，…ynt;s1t，s2t，…，smt；ν1t，ν2t，…νgt)（2）

用微分法把上式細化成具體的形式為

ht=ПyaiitПsβjjtПνγkkt（3）

這里的αi，βj，γk都是彈性系數(shù)。

把健康生產(chǎn)函數(shù)兩邊取對數(shù)后的式子：

Lnh=αi(lnyi)+βj(lnsj)+γk(lnνk)（4）

4.2 空氣污染對呼吸系統(tǒng)疾病發(fā)病率影響的估計結(jié)果

4.2.1 變量的選取

（1）對因變量的選取。這里的h是個人的健康狀況。研究健康生產(chǎn)函數(shù)，如何度量健康是關(guān)鍵的問題。然而，對一個地區(qū)人群健康狀況的直接度量是非常困難的［6］，因此研究者們提出用與健康狀況相反的變量度量健康，一些研究者提出用出生時的期望壽命測量。一些研究者等用年齡調(diào)整死亡率作為衡量健康的變量［7］。Cutler和Richardson借鑒衛(wèi)生領(lǐng)域的研究，通過建立生命周期效用模型衡量健康［8］。在國內(nèi)，劉國恩等介紹了4種常用的衡量指標(biāo)［9］。趙忠等用生活質(zhì)量指標(biāo)來衡量中國城鎮(zhèn)居民的健康狀況［10］。本文用與環(huán)境污染有關(guān)的疾病發(fā)病率作為衡量健康狀況的指標(biāo)。有兩個原因，第一，本文所要研究的重點是環(huán)境污染對人體健康的影響，并不是所有的疾病都與環(huán)境污染相關(guān)，如果用期望壽命或死亡率作為因變量，將減少環(huán)境污染對人體健康狀況所造成的邊際貢獻率；第二，疾病死亡率所測度的主要是環(huán)境污染對健康影響在死亡維度上的情況，而對健康其他維度的情形如發(fā)病、失能和不適（mobility、disability和discomfort）等則未充分反映，因此用疾病發(fā)病率能更加準(zhǔn)確地描述環(huán)境污染對人體健康造成的影響。

（2）對自變量的選取。①經(jīng)濟因素向量的選?。篈uster [WTBX]et al[WTBZ]、Thornton和Bichaka Fayissa等都用選用人均GDP來衡量人群的收入水平，期望對健康生產(chǎn)有一個正的影響，因為收入高的人一般可以消費質(zhì)量更好的商品和服務(wù)，居住條件更好和享受更好的有利于健康狀況的醫(yī)療服務(wù)。然而，一些學(xué)者認為在超出一些影響的臨界水平外，高收入不再帶來更好的健康。事實上，可能導(dǎo)致產(chǎn)生壓力和不健康的生活方式，而這種生活方式對健康狀況影響不利。進一步講，收入增加，人們可能會選擇對健康更不利的飲食，開快車，減少鍛煉等等［7， 11］。本文選用城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入（y1）作為衡量人群的收入水平；一些實證研究用地區(qū)擁有的衛(wèi)生設(shè)施存量，像每1 000人擁有的衛(wèi)生機構(gòu)床位數(shù)、每1000人擁有的衛(wèi)生機構(gòu)醫(yī)生數(shù)等來度量在健康上的支出。然而，Hadley認為用人均醫(yī)療保健支出要比用地區(qū)醫(yī)療設(shè)備供應(yīng)量更合理的衡量了人們對健康生產(chǎn)的投資［12］，因此本文選用城鎮(zhèn)居民家庭人均醫(yī)療保健支出（y2）作為衡量衛(wèi)生服務(wù)狀況的指標(biāo)。②生活方式因素向量的選?。阂延醒芯勘砻?，生活方式和衛(wèi)生醫(yī)療資源享受狀況等因素都對居民的健康水平產(chǎn)生影響。本文選用城鎮(zhèn)居民家庭人均煙草購買量（s2）作為衡量生活方式的因素。③環(huán)境因素變量的選?。喊諝馕廴局笖?shù)（ν1）和月均溫度（ν2）。④控制變量的選取：按月份或按季節(jié)數(shù)據(jù)的許多經(jīng)濟時間序列呈現(xiàn)有季節(jié)模式，個人或群體在空氣污染中的暴露時間隨季節(jié)的變化而變化，因此我們選擇了季節(jié)虛擬變量（D1，D2，D3），如果是春天，D1＝1，如果是夏天，D2＝1，如果是冬天，D3＝1。

4.2.2 實證結(jié)果

本部分利用2003-2005年的月空氣污染指數(shù)和月呼吸系統(tǒng)疾病門診量，實證研究空氣污染指數(shù)對健康狀況的影響和檢驗，基本的計量模型如下：

Lnht=αYLnYt+βSLnSt+γVLnVt+φCCt+μt（5）

ht代表不同時期的呼吸系統(tǒng)發(fā)病率，Yt是經(jīng)濟因素向量，包括城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入y1t，城鎮(zhèn)居民家庭人均醫(yī)療保健支出y2t，St是社會及生活方式向量，本文選取城鎮(zhèn)居民家庭人均煙草購買量s1t，Vt是環(huán)境因素向量，本文選取PM10的月均指數(shù)ν1t作為空氣污染指數(shù)，選取月均溫度ν2t為氣溫因子，Ct是控制變量向量，本文的控制變量選取的是季節(jié)虛擬變量（D1，D2，D3）。αY，βS，γV，φC，分別是向量參數(shù)，μt是誤差項。Grossman認為不僅良好的健康狀況獲得需要醫(yī)療保健和收入，而且反過來醫(yī)療保健和收入的獲得也需要良好的健康狀況，二者之間互為因果，因此為了獲得健康生產(chǎn)函數(shù)的一致性估計，估計方法選擇二階段最小二乘法。

表3列出了應(yīng)用2SLS方法的健康生產(chǎn)函數(shù)估計結(jié)果。估計結(jié)果顯示，這個模型解釋了臨汾市2003-2005年呼吸系統(tǒng)發(fā)病率的72.1%。PM10的估計參數(shù)是0.222，t-統(tǒng)計量是2.326。說明在臨汾市可吸入顆粒物PM10對呼吸系統(tǒng)發(fā)病率的影響顯著，PM10月均污染指數(shù)每變化1%，所引起的呼吸系統(tǒng)疾病發(fā)病率增加0.222%。從而也證實了在臨汾市2003-2005年可吸入顆粒物PM10是造成呼吸系統(tǒng)發(fā)病率的主要污染源。醫(yī)學(xué)也證明可吸入顆粒物（PM10）被人吸入后，會累積在呼吸系統(tǒng)中，引發(fā)許多疾病。對粗顆粒物的暴露可侵害呼吸系統(tǒng)，誘發(fā)哮喘病。細顆粒物可能引發(fā)肺病、呼吸道疾病，降低肺功能等。一些可吸入顆粒物來自污染源的直接排放，比如煙囪與車輛。另一些則是由環(huán)境空氣中硫的氧化物、氮氧化物、揮發(fā)性有機化合物及其他化合物互相作用形成的細小顆粒物，它們的化學(xué)和物理組成依地點、氣候、一年中的季節(jié)不同而變化很大。另一個需要關(guān)注的是城鎮(zhèn)家庭人均醫(yī)療保健支出y2t，估計參數(shù)是0.106 8，t-統(tǒng)計量是1.041，這個 結(jié)果說明在對呼吸系統(tǒng)發(fā)病率高的臨汾市而言，醫(yī)療支出的邊際貢獻率在統(tǒng)計上不顯著，與Auster的分析結(jié)果類似。從表3中還發(fā)現(xiàn)虛擬變量D1在呼吸系統(tǒng)發(fā)病率中的重要作用，春天臨汾市呼吸系統(tǒng)發(fā)病率比其他季節(jié)的發(fā)病率要高23.73%。同時也證實了吸煙對呼吸系統(tǒng)發(fā)病率的影響存在統(tǒng)計上的顯著性。

另一個值得注意的問題是解釋變量之間的多重共線問題，直接用OLS估計模型，發(fā)現(xiàn)模型存在多重共線問題，污染指數(shù)和城鎮(zhèn)家庭人均醫(yī)療支出之間的關(guān)系，直接計算這兩個變量的相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)它們之間的簡單相關(guān)系數(shù)為-0.467，顯示了中度相關(guān)，但是這還不能認為它們之間有線性關(guān)系，還需要用一次差分來看差分后的相關(guān)性，結(jié)果顯示，差分后這兩個變量的簡單相關(guān)系數(shù)只有-0.060 7，從而證實了這兩個變量之間存在偽相關(guān)。因此污染指數(shù)和城鎮(zhèn)家庭人均醫(yī)療支出之間不存在真正意義上的線性關(guān)系，即模型中的解釋變量之間不存在嚴重的多重共線問題。

5 結(jié) 論

本文用地區(qū)數(shù)據(jù)證明了臨汾市空氣污染和呼吸系統(tǒng)

疾病的月均門診量之間存在顯著的相關(guān)性，進一步用健康生產(chǎn)函數(shù)方法研究了臨汾市的空氣污染對人體健康影響的程度。根據(jù)研究結(jié)果得出如下結(jié)論：

空氣污染對人體健康影響的經(jīng)驗分析存在顯著性，表明臨汾市空氣污染對人體健康影響存在明顯的負效應(yīng)，而且這種負效應(yīng)已經(jīng)成為疾病發(fā)病率的主要原因。在經(jīng)濟發(fā)展面臨資源和環(huán)境約束的情況下，如果我們?nèi)匀蛔摺跋任廴竞笾卫怼钡膫鹘y(tǒng)經(jīng)濟增長道路，那么最終將會損害了當(dāng)?shù)氐慕】等肆Y本，進而制約經(jīng)濟的可持續(xù)增長。

(編輯：溫武軍)

參考文獻(References)

［1］World Bank. Cost of pollution in China.2007［B/OL］.www.worldbank.org/eapenvironment.

［2］田文華. 城市空氣污染健康損失的經(jīng)濟學(xué)研究疾病損失為對象的上海實證分析［D］. 上海：復(fù)旦大學(xué)，2002. ［Tian Wenhua. Economic Study on Health Losses by Urban Air Pollution: a Case Study of Illness Losses in Shanghai［D］. Shanghai: Fudan University，2002.］

［3］Cropper， Maureen L. Measuring the Benefits from Reduced Morbidity［J］. American Economic Review， 1981， 71(2):235～240.

［4］Schultz，T Paul， Tansel. Wage and Labor Supply Effects of Illness in Cote d` lvoire and Ghana: Instrumental Variable Estimates for Days Disabled［J］. Journal of Development Economics， 1997， 53(2):251～286.

［5］Christophe Muller. A Health Production Function for QuasiAutarkic Agr icultural Households in Rwanda［J］. The European Journal of Development Research， 2001，13(1):87～105.

［6］Bichaka Fayissa， Paulos Gutema. Estimating a Health Production Function for SubSaharan Africa［J］. Applied Economics， 2005，37(2):155～164.

［7］Richard Auster， Irving Leveson，et.al. The Production ofHealth， an Exploratory Study［J］. The Journal of Human Resources， 1969，4(4):411～436.

［8］Cutler， D M and E Richardson. Measuring the Health of the U.S. P opulation［R］. Brookings Papers on Economic Activity: Microeconomics. 1997：217 ～271.

［9］劉國恩，William H. Dow等.中國的健康人力資本與收入增長［J］.經(jīng)濟學(xué)， 2004， 4(1). ［Liu G.， William H. Dow et al. Health Human Capital and Income Growth in China［J］. China Economic Quarterly， 2004，4(1).］

［10］趙忠，侯振剛. 我國城鎮(zhèn)居民的健康需求與Grossman模型——來自截面數(shù)據(jù)的證據(jù)［J］. 經(jīng)濟研究，2005， (10).［Zhao Zhong， Hou Zhengang. Health Demand in Urban China and Grossman Model: Evidence from Crosssectional Analysis［J］. Economics Research Journal， 2005，(10).］

［11］Rodgers， GB. Income and Inequality as Determinants of Mortality: An International Crosssection Analysis ［J］. Population Studies， 1979，(33):343～351.

［12］Jack Hadley， Anthony Osei. Does Income Affect Mortality? An Analysis of the Effects of Different Types of Income on Age/Sex/RaceSpecific Mortality Rates in the United States ［J］. Medical Care， 1982， 20(9):901～914.