孫 猛，蘆曉珊

（1.吉林大學 東北亞研究中心，吉林 長春 130012；2.長春大學 黨委組織部，吉林 長春 130022）

一、引言

改革開放以來的快速經(jīng)濟發(fā)展顯著提高了中國的綜合國力和人民生活水平，但是粗放型的發(fā)展方式也致使環(huán)境資源問題持續(xù)累積，長期的經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展受到嚴峻挑戰(zhàn)，其中由空氣污染所引發(fā)的居民健康風險和危害已經(jīng)成為全社會普遍關注的公共話題之一。2017年全國338個地級及以上城市中有239個城市空氣質(zhì)量超標，全年發(fā)生重度污染2 311天次、嚴重污染802天次，以PM2.5為首要污染物的天數(shù)占重度及以上污染天數(shù)的74.2%，以PM10 為首要污染物的占20.4%。［1］空氣污染的形成雖然存在一定程度的氣象因素，但是歸根結底還是源于發(fā)展方式粗放、能源效率不高和環(huán)境治理低效等發(fā)展問題。［2］近年來，全國范圍內(nèi)的空氣污染天氣頻發(fā)，尤其是以PM2.5為首要污染物的霧霾天氣已經(jīng)嚴重危害了居民的公共健康。

圖1 空氣污染、城鄉(xiāng)差異與公共健康（1998-2016年）

全國范圍內(nèi)頻繁發(fā)生的空氣污染不僅危害居民健康，同時也在影響社會結構的深刻變化，因為發(fā)展落后地區(qū)以及貧困弱勢群體可能承擔著更高的健康風險，而空氣污染也會進一步加劇新的社會不平等。圖1反映的是1998-2016年全國各省區(qū)直轄市的空氣污染、城鄉(xiāng)差異與公共健康的相關關系，以PM2.5為表征的空氣污染與各地區(qū)的人口死亡率呈現(xiàn)明顯正向關系，空氣污染越嚴重地區(qū)的居民死亡風險更高。2016年中國人均預期壽命為76.4歲，健康預期壽命則僅為68.7歲；全年歸因于空氣污染的死亡率為1.13‰，［3］引致的死亡人口占總死亡人口的比重高達15.94%。此外，圖中還反映出人口死亡率與城鄉(xiāng)收入差距之間的正相關關系，收入差距較大地區(qū)意味著擁有較高比重的低收入群體，他們預防環(huán)境健康損害風險的能力相對較低，這種健康不平等在發(fā)展中地區(qū)的影響程度可能更為嚴重。其原因主要體現(xiàn)在不同區(qū)域、群體間占有和支配環(huán)境資源的顯著差異以及不同區(qū)域、群體間享有環(huán)境公共服務的顯著差異。［4］

2016年8月習近平總書記在全國衛(wèi)生與健康大會上指出“沒有全民健康，就沒有全面小康”，“良好的生態(tài)環(huán)境是人類生存與健康的基礎”，“要按照綠色發(fā)展理念，實行最嚴格的生態(tài)環(huán)境保護制度，建立健全環(huán)境與健康監(jiān)測、調(diào)查、風險評估制度，重點抓好空氣、土壤、水污染的防治，加快推進國土綠化，切實解決影響人民群眾健康的突出環(huán)境問題?！憋@然，關注空氣污染對居民健康的影響具有重要現(xiàn)實意義，而從經(jīng)濟學視角出發(fā)探討空氣污染與社會變遷對居民健康的影響機制具有極高理論價值。本文后續(xù)結構安排如下：第二部分為文獻梳理及述評；第三部分介紹數(shù)據(jù)準備與實證模型設定；第四部分實證討論居民健康的群體差異及影響因素；第五部分為全文的總結性評論。

二、文獻綜述

20世紀70年代以來，社會經(jīng)濟地位在關于居民健康的研究中越來越受到重視，二者不僅存在顯著相關關系，而且社會經(jīng)濟地位差異也是引發(fā)健康不平等的重要原因之一。社會經(jīng)濟地位是一個內(nèi)涵比較復雜的概念，通常采用收入、受教育年限和職業(yè)地位等指標來衡量，也可以根據(jù)職業(yè)地位差異構造社會經(jīng)濟地位指數(shù)（SEI）。［5］一個關于22個歐洲國家居民健康的研究顯示社會經(jīng)濟地位與居民健康之間存在穩(wěn)健而持續(xù)的關系。［6］同樣的結論在中國也獲得了經(jīng)驗證據(jù)，但是卻受到地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的調(diào)節(jié)而表現(xiàn)為不同模式，較為發(fā)達地區(qū)的社會經(jīng)濟地位差異對居民健康的影響相對較小，［7］這也意味著農(nóng)村地區(qū)農(nóng)民社會經(jīng)濟地位的提升能夠更好地改善個人健康狀況。［8］從單項指標來看，收入增加對個人健康狀況改善具有顯著的正向偏效應，這種偏效應表現(xiàn)為邊際遞減規(guī)律，從而加劇了收入不均帶來的群體間的健康不平等。［9］類似結論在教育程度和職業(yè)地位的影響機制中也得到了驗證，盡管他們與健康之間存在線性關系，但是教育和職業(yè)的分化依然會導致健康總效應的不平等，教育程度較高的個人更具有良好的健康優(yōu)勢，［10］而收入與健康的關系則表現(xiàn)為顯著的職業(yè)差異。［11］綜合已有研究來看，社會經(jīng)濟地位差異對居民健康優(yōu)勢的影響主要來自以下幾個方面：收入增加能夠改善個人生活環(huán)境、提高醫(yī)療保健資源獲取能力；良好的教育背景使其在獲取醫(yī)療保健知識和經(jīng)濟社會資源方面更具有優(yōu)勢；職業(yè)地位的向上流動往往伴隨著工作環(huán)境和體力活動狀況的改善，從而使其面臨的健康風險更低。［12］

在環(huán)境健康風險研究的文獻中，影響最為廣泛的莫過于環(huán)境科學與流行病學領域中的劑量反應關系研究，即環(huán)境健康風險取決于暴露污染中的概率，高暴露人群承擔的健康風險和遭受的健康危害更大。［13］其中，可吸入顆粒物濃度升高可引起暴露人群循環(huán)系統(tǒng)疾病的死亡率升高，［14］細顆粒物濃度升高會導致暴露人群肺心病、肺癌的死亡率增加，居住在污染嚴重地區(qū)會面臨更高的死亡風險。［15］經(jīng)濟學對居民健康的研究始于Grossman開創(chuàng)的健康生產(chǎn)函數(shù)，［16］環(huán)境健康風險的經(jīng)濟機制主要表現(xiàn)為環(huán)境因素對健康資本折舊率的影響。［17］長期以來，環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展關系的文獻主要集中在環(huán)境庫茲涅茨曲線研究框架中，盡管拐點前的經(jīng)濟發(fā)展會帶來持續(xù)的收入效應，但是仍然可能無法抵消環(huán)境健康風險的惡化態(tài)勢。中國的經(jīng)驗證據(jù)表明，經(jīng)濟增長所帶來的家庭收入效應只能減緩而未能抵消環(huán)境污染加劇導致的健康損害，［18］因此居民健康的替代效應要遠大于收入效應，環(huán)境污染在總體上降低了公眾健康水平。［19］進一步的宏觀經(jīng)驗研究顯示煙粉塵排放量與居民總體死亡率之間表現(xiàn)為顯著負相關，［20］二氧化硫超量排放會導致呼吸系統(tǒng)疾病和肺癌的死亡人數(shù)增加，進而造成較高的醫(yī)療費用成本損失。［21］此外，部分文獻還進一步考察了環(huán)境污染所引發(fā)的健康不平等問題，主要觀點傾向于低社會經(jīng)濟地位群體因其更容易暴露于環(huán)境污染中而承擔更高的健康風險。［22］不難看出環(huán)境污染還是影響健康不平等的重要傳導機制，由于不同社會經(jīng)濟地位個體的規(guī)避環(huán)境風險能力不同，因此環(huán)境污染的差異化暴露水平會成為引發(fā)健康以及社會不平等的新來源，［23］這也意味著提高環(huán)境規(guī)制強度是降低污染暴露風險和實現(xiàn)環(huán)境健康公平的重要突破口之一。［24-25］

綜上所述，空氣污染與健康風險關系的研究多集中在環(huán)境科學和流行病學領域，經(jīng)濟學領域的研究相對較少?，F(xiàn)有健康經(jīng)濟學文獻中，宏觀層面的環(huán)境健康損害機制檢驗往往受到變量內(nèi)生性的影響而缺乏穩(wěn)健性；微觀機制檢驗則容易存在同類相關問題，即通常獲得的客觀污染數(shù)據(jù)在地域上涵蓋范圍較大，不容易反映出個體間的暴露體驗差異，致使大多數(shù)模型檢驗結果的穩(wěn)健性較差，甚至難以得到合理預期結果。雖然空氣污染對居民健康影響的負效應是明確的，但是空氣污染與經(jīng)濟社會因素的協(xié)同模式并不一定相同，因為不同社會經(jīng)濟地位人群的暴露風險存在顯著差異。盡管較高社會經(jīng)濟地位人群規(guī)避健康風險的能力更強，但是他們往往聚集在空氣污染較為嚴重的城市發(fā)達地區(qū)，這也使得暴露風險成倍增加，因此空氣污染與社會經(jīng)濟地位的協(xié)同模式取決于二者的相對程度，正負效應則會分別導致居民健康不平等的收斂或發(fā)散?；诖?，本文利用中國綜合社會調(diào)查（CGSS）數(shù)據(jù)探討居民健康的影響因素及分化機制，重點關注以下幾個方面的內(nèi)容：一是居民健康狀況的群體差異；二是空氣污染、社會經(jīng)濟地位對居民健康的影響效應及城鄉(xiāng)異質(zhì)性；三是空氣污染對居民健康不平等的分化機制。

三、研究設計

1.數(shù)據(jù)準備

本文研究采用的是“中國綜合社會調(diào)查”（CGSS）數(shù)據(jù)集①數(shù)據(jù)來源及相關說明見http：//cgss.ruc.edu.cn/。，最終選取了包含個案居住地空氣污染狀況選項的2010年和2013年數(shù)據(jù)，剔除缺失項與極端離群值樣本后最終保留了12 200條有效調(diào)查數(shù)據(jù)，其中城市有效樣本7 556個，農(nóng)村有效樣本4 644個。

本文選取的被解釋變量是主觀健康水平，盡管與客觀健康存在一定偏差，但是其優(yōu)點在于能夠綜合反映個人健康狀況，因此在很多國家和地區(qū)仍然被認為是死亡率和其他功能性限制的有效預測指標。［26］相對于“自評健康狀況”，問卷中的“健康影響日常工作和生活程度”的問題因其參照性而準確測量程度更高，二者的等級相關系數(shù)大于0.6且非常顯著。因此，本文最終的被解釋變量設定為基于5等級健康受限程度測量構造的二分類變量，回答選項為“從不、很少”的設為健康極佳，編碼為1，其他回答選項則統(tǒng)一編碼為0，視為健康較差。

本文關注的核心解釋變量是空氣污染和社會經(jīng)濟地位。由于客觀污染指標往往涵蓋較大地理范圍，其與微觀個案數(shù)據(jù)匹配性較差；同時，客觀污染指標往往與宏觀經(jīng)濟指標相關，容易受到EKC假說影響而難以分離出負效應。因此，本文選取調(diào)查問卷中的主觀感知量表來測量個體的空氣污染暴露程度，其優(yōu)越性在于更能直觀體現(xiàn)污染與健康的感知關系。具體的主觀感知量表設定為1=沒有、2=一般、3=不嚴重、4=不太嚴重、5=比較嚴重、6=很嚴重，空氣污染程度依次遞增。社會經(jīng)濟地位的測量本文選取了收入、教育和階層三個變量，其中收入采用對數(shù)家庭人均收入來測量，階層變量為1-10 個序次等級的測量。教育采用受教育年限來測量，具體測量為1=沒有受過教育、2=私塾、6=小學、9=初中、11=職業(yè)高中、12=普通高中、13=中專/技校、14=成人高等教育大專、15=正規(guī)高等教育大專、16=成人高等教育本科、17=正規(guī)高等教育本科、20=研究生及以上。

此外，本文還引入了反映個人特征、家庭特征以及年份特征的控制變量。其中，個體特征控制變量包括性別、年齡、婚姻，家庭特征控制變量包括家庭規(guī)模、人均住房面積、城鄉(xiāng)，年份特征控制變量為1=2013年、0=2010年。性別測量為1=男性、0=女性，年齡為18歲及以上個體的具體年齡，婚姻為1=在婚、0=單身；家庭規(guī)模量表為1-12人，人均住房面積測量為家庭住房建筑面積/家庭規(guī)模，城鄉(xiāng)為1=城市、0=農(nóng)村（見表1）。

表1 樣本描述統(tǒng)計

2.模型設定

根據(jù)Grossman提出的健康生產(chǎn)函數(shù)，本文首先構建了用于識別空氣污染、社會經(jīng)濟地位等因素對居民健康產(chǎn)生影響的基準模型，具體設定如下：

其中，Health為個人的自評健康狀況，Pollution為個人所在地區(qū)的空氣污染狀況，SES為個人的社會經(jīng)濟地位指標變量集，X為個體特征、家庭特征及年份特征的變量集，γ、β、λ為相關變量的偏效應參數(shù)，ε為殘差項。為了進一步分析空氣污染、社會經(jīng)濟地位對居民健康不平等的分化機制，本文進一步構建了如下的回歸方程進行估計：

上述方程中的變量含義與基準模型設定一致，其中SES與Pollution的交互項用以反映二者對個人健康狀況影響的協(xié)同作用，能夠進一步揭示空氣污染暴露風險效應的個體社會經(jīng)濟地位差異。

由于本文設定的被解釋變量為二分類離散數(shù)據(jù)，因此采用基于Logit 變換的極大似然法進行參數(shù)估計。上述方程中變量估計系數(shù)的自然指數(shù)形式Exp(β)為優(yōu)勢比OR，表示居民個人健康狀況極佳概率與較差概率的比值。當某個系數(shù)值大于0時則有OR大于1，意味著相應的變量可以提高個人健康狀況極佳的概率水平，也就是說該特征因素對于個人健康狀況的改善具有顯著的正向效應。

四、實證結果

1.居民健康差異的描述性分析

首先基于本文選取的CGSS個案數(shù)據(jù)進行健康群體差異的描述分析，表2報告了自評健康與主要解釋變量的相關統(tǒng)計結果，二值變量給出的是健康狀況的相對頻數(shù)分布，等距變量給出的則是對應不同健康狀況的指標平均值。從表2的描述統(tǒng)計結果可以初步看出，城市居民中健康狀況極佳的比率顯著高于農(nóng)村，男性健康狀況整體要好于女性，在婚者比單身者的健康優(yōu)勢更為明顯。在健康狀況極佳的個案特征描述中，大多數(shù)個體相對較為年輕，平均家庭人口規(guī)模大于3人，人均住房面積與健康狀況較差個體的平均水平相差不大。值得注意的是健康狀況在社會經(jīng)濟地位上的分化較為明顯，健康狀況極佳個體的平均社會經(jīng)濟地位顯著高于較差個體，包括較高的家庭人均收入、社會階層等級以及受教育年限。

此外，本文對每個解釋變量與自評健康之間的相關性進行了Pearson 檢驗，除婚姻狀況的檢驗概率為0.013外，其他變量的檢驗P值均遠遠小于0.001，說明本文選取的解釋變量與自評健康之間存在顯著的相關關系，適合引入回歸模型中做進一步的推斷統(tǒng)計分析。需要指出的是空氣污染與自評健康表現(xiàn)出一定程度的正相關趨勢，說明相關分析中包含其他特征因素的影響。例如環(huán)境庫茲涅茨倒U形曲線假說中拐點之前污染與收入之間正相關，這也意味著污染嚴重地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平可能更高，收入效應對空氣污染的健康風險存在緩解效應，甚至部分發(fā)達地區(qū)在較嚴重污染條件下由經(jīng)濟社會因素所改善的健康狀況處于更高水平。這一表面關系的背后主要來自經(jīng)濟增長效應的傳導機制影響，類似結論可參見鄭君君等關于環(huán)境污染對居民幸福感影響的研究。［27］后文通過引入多變量控制嘗試估計空氣污染的偏效應參數(shù)，以待進一步識別空氣污染對居民健康的負向作用機制。

表2 居民健康分布的群體差異

2.健康效應及城鄉(xiāng)異質(zhì)性分析

首先利用全樣本數(shù)據(jù)估計基準模型，然后分別估計城市居民健康模型和農(nóng)村居民健康模型，以進一步考察相關解釋變量對自評健康狀況影響的城鄉(xiāng)差異，表3報告了三個模型的回歸估計結果。

全樣本基準模型估計結果顯示在控制了個體特征、家庭特征以及年份特征等一系列因素影響后，社會經(jīng)濟地位變量對居民健康狀況影響的偏效應系數(shù)均顯著為正。社會經(jīng)濟地位回歸系數(shù)的自然指數(shù)是健康極佳相對于健康較差狀況的優(yōu)勢比，也就是說人均收入、階層等級以及教育年限的正向變動能夠提高個體健康狀況改善的概率。具體而言，家庭人均收入對數(shù)每提高1個單位，個體健康狀況獲得改善的概率會提高18.2%，而社會階層上升1個等級、教育年限延長1年則會促進健康狀況改善概率分別提高14.5%和5.5%。由于社會經(jīng)濟地位變量與自評健康狀況的對數(shù)優(yōu)勢比呈線性關系，因此這種正向效應也意味著居民整體健康水平會隨著社會經(jīng)濟地位分化、分層而呈現(xiàn)不平等態(tài)勢，其中人均收入的對數(shù)模式則意味著收入健康效應存在邊際遞減特征。那么，這里的政策啟示也是顯而易見的，即改善居民整體健康水平應該注重低收入者的收入增長，這一群體的收入邊際效應更大；改善較低社會階層居民的工作環(huán)境和社會福利獲得狀況，降低階層福利對個體健康的分化機制；加強教育公平，普及健康知識，提高較低教育程度居民的健康保健知識以及相關資源的獲得能力。此外，空氣污染變量在全樣本基準模型中未能通過顯著性檢驗，這可能來自城鄉(xiāng)差異對參數(shù)估計所造成的影響；控制變量中婚姻狀況和住房條件不顯著，其他變量則均獲得了較高顯著性水平的參數(shù)估計。其中，男性比女性更容易獲得極佳的健康水平，生理年齡增長與健康狀況改善呈現(xiàn)負相關，家庭規(guī)模擴大對個體健康的影響表現(xiàn)為正效應，年份變量估計結果顯示2013年的居民平均健康水平比2010年有顯著正向改善。

表3 基準回歸估計結果

城鄉(xiāng)變量在全樣本模型中的估計結果非常顯著，城市居民比農(nóng)村居民具有更為突出的健康優(yōu)勢，具體機制主要來自其他相關因素的影響差異，這可以從城鄉(xiāng)模型參數(shù)估計結果的異質(zhì)性看出。盡管大部分參數(shù)的作用方向及顯著性與全樣本模型回歸結果高度一致，但是系數(shù)的相對程度卻出現(xiàn)了明顯分化。具體來看，城市居民健康狀況改善的收入效應大于農(nóng)村，城市居民社會階層和教育程度的健康正效應要略小于農(nóng)村，性別和年齡的健康效應模式在城鄉(xiāng)居民之間差異不大，家庭規(guī)模的擴大對城市居民帶來的健康改善效果更為明顯，婚姻狀況和住房條件的健康效應在城鄉(xiāng)居民之間無差異。空氣污染變量的健康效應在城鄉(xiāng)居民之間出現(xiàn)了顯著分化趨勢，城市居民面臨空氣污染風險的健康效應顯著為負，而農(nóng)村居民健康狀況受到的影響程度相對較弱，模型檢驗結果并不顯著。這一估計結果產(chǎn)生的主要原因在于中國農(nóng)村地區(qū)人口密度遠遠小于城市，空氣的流動性也較城市地區(qū)更強，大氣顆粒物等污染暴露持續(xù)的時間相對短暫，因此農(nóng)村居民面臨的空氣污染風險要低于城市人口集中區(qū)。近年來由于中國農(nóng)村地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生條件的持續(xù)改善以及人均收入的不斷增長，農(nóng)村居民的整體健康狀況獲得較大程度提高，因此模型中年份間的平均健康改善效應農(nóng)村居民顯著大于城市居民。

3.健康不平等的污染分化機制

通過上文分析我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，社會經(jīng)濟地位與居民自評健康之間存在顯著的正相關關系，這種健康偏效應會隨著社會經(jīng)濟地位的分化進一步加劇居民健康的不平等?？諝馕廴颈┞秾用窠】稻哂忻黠@負效應且在城市居民中的健康風險尤為顯著，接下來我們在基準模型中引入空氣污染與社會經(jīng)濟地位的交互項來精準識別群體暴露風險及預防能力差異，進一步考察空氣污染對居民健康不平等影響的分化機制是收斂還是發(fā)散。

表4 報告了引入交互項的全樣本模型和城鄉(xiāng)模型估計結果，相關變量偏效應參數(shù)的估計符號及顯著性與基準模型高度一致，大多數(shù)系數(shù)估計值受交互項的影響有所下降，說明模型的穩(wěn)健性較好。引入空氣污染與社會經(jīng)濟地位的交互項之后，空氣污染變量的偏效應系數(shù)為負且非常顯著，也就是說在不考慮交互效應時空氣污染程度每提高1 個等級會導致個體健康狀況惡化的概率增加24.7%。這一結果反映的是暴露個體的平均健康風險概率，考慮個體差異還會進一步受到社會經(jīng)濟地位特征的調(diào)整，檢驗結果顯示其主要來自收入差異和城鄉(xiāng)差異的影響，兩個交互項在全樣本模型中均具有較高的顯著性。以h、ap、lny和ur分別表示自評健康對數(shù)發(fā)生比、空氣污染等級、對數(shù)人均收入和城鄉(xiāng)特征，那么對表4全樣本模型估計結果求空氣污染的導數(shù)有，當這一臨界條件等于0時則意味著收入效應會抵消空氣污染的健康風險。對于農(nóng)村居民來說，當家庭人均收入超過1 212元時可以抵消空氣污染對個體健康產(chǎn)生的負向影響，而城市居民抵消空氣污染健康風險的收入門檻要顯著高于農(nóng)村，家庭人均收入要達到7 900元左右。由此可以得出基本結論：空氣污染對居民健康影響的平均效應顯著為負，但是其隨著居民收入差距擴大卻進一步加劇了群體間的健康不平等，這種強化機制因其收入門檻不同而在城市居民中的影響程度更大。因為較高收入者不僅能夠通過加強營養(yǎng)狀況和醫(yī)療服務來提高自身健康水平，同時在購買口罩、凈化器等防御空氣污染能力方面也更強，這種環(huán)境產(chǎn)品支出的較高成本在城市地區(qū)會進一步加劇居民健康不平等的分化程度。

表4 空氣污染的健康分化機制估計結果

空氣污染對健康不平等分化機制的異質(zhì)性在城鄉(xiāng)模型檢驗結果中表現(xiàn)得更為充分，因為社會經(jīng)濟地位對居民健康的影響程度也存在顯著城鄉(xiāng)差異。表4中城鄉(xiāng)模型估計結果顯示，加入交互項后的空氣污染在城鄉(xiāng)地區(qū)均表現(xiàn)出顯著負效應，但是城市地區(qū)的偏效應要大于農(nóng)村地區(qū)，這與全樣本模型中城鄉(xiāng)變量交互項的結果是一致的。收入與空氣污染對居民健康的影響僅在城市地區(qū)存在顯著交互效應，階層等級、教育年限與空氣污染的交互項在城鄉(xiāng)模型中都不顯著，也就是說空氣污染的分化機制會進一步加劇城市居民的健康不平等程度，而農(nóng)村居民受到這種分化機制的影響相對較弱，農(nóng)村地區(qū)的居民健康不平等則主要為社會經(jīng)濟地位的群體分化所致，這一結果與社會現(xiàn)實的直觀感知基本一致。此外，城鄉(xiāng)異質(zhì)性模型檢驗結果還表明，上文描述分析結果中的城鄉(xiāng)居民健康差異主要來自空氣污染、社會經(jīng)濟地位以及偏效應的雙重影響，尤其是收入、階層和教育差距的持續(xù)擴大會進一步加劇城鄉(xiāng)居民的健康不平等。

五、總結性評論

與以往單純研究居民健康問題不同，本文考察了空氣污染、社會經(jīng)濟地位對居民健康影響的城鄉(xiāng)異質(zhì)性并進一步識別了空氣污染通過干擾社會經(jīng)濟地位對居民健康不平等的分化機制。為了精準識別上述影響機制，本文選取了CGSS調(diào)查數(shù)據(jù)集中的2010年和2013年樣本數(shù)據(jù)，分別估計了基準模型和交互模型。

本文研究顯示在中國18歲及以上的成年人和老年人群體中，社會經(jīng)濟地位較高的人群要比社會經(jīng)濟地位較低的人群擁有更好的自評健康水平，這與以往的研究結論基本一致。這也意味著社會經(jīng)濟地位的分化會持續(xù)加劇居民健康不平等，因此消除健康不平等不僅是醫(yī)療衛(wèi)生改革的重要目標，同時也是收入改革以及教育機會均等化改革的重要目標之一?？諝馕廴驹诿枋鼋y(tǒng)計中顯示了與居民自評健康的正相關，這一結論與環(huán)境倒U形曲線理論是吻合的，但是并不意味著空氣污染具有正效應，而是經(jīng)濟增長中其他福利改善的替代效應所致。

本研究的一個主要目標就是考察空氣污染、社會經(jīng)濟地位與健康關系的城鄉(xiāng)模式。無論是基準模型還是交互模型，社會經(jīng)濟地位健康效應在城市居民中的作用程度更大，尤其是家庭人均收入的偏效應，而教育水平的偏效應在城鄉(xiāng)之間的差異相對較小，因此城鄉(xiāng)居民之間的健康差異主要來自收入的絕對差異和偏效應差異，以及社會階層和教育水平的絕對差異。但是，城市居民社會經(jīng)濟地位的較高偏效應水平也意味著其健康不平等分化程度要高于農(nóng)村居民。此外，空氣污染的負效應在城鄉(xiāng)交互模型中均非常顯著，但是農(nóng)村地區(qū)的偏效應要小于城市，比較而言城市居民承擔更高的空氣污染暴露風險。

本文重點關注的是空氣污染健康風險及其對健康不平等的分化機制，基本結論是空氣污染對居民健康不平等具有顯著的發(fā)散機制，其作用途徑是通過干擾社會經(jīng)濟地位尤其是收入來實現(xiàn)的，這種分化機制在城市居民中表現(xiàn)得尤為突出。具體而言，收入與空氣污染對居民健康的交互效應在城市模型中顯著為正，階層等級、教育年限與空氣污染的交互項在城鄉(xiāng)模型中都不顯著，也就是說城市居民收入增長對空氣污染的健康風險存在正向調(diào)整機制，而階層和教育的調(diào)整機制不明顯，這也意味著空氣污染的持續(xù)暴露會進一步加劇城市居民健康不平等。

健康是反映民生的重要指標，定量考察居民健康的影響因素及作用機制具有重要意義。因此，本文研究結論蘊含了以下啟示：一是加強環(huán)境規(guī)制、嚴控大氣污染，降低居民整體空氣污染暴露風險并弱化健康不平等的分化機制；二是推進以醫(yī)療保健、社會保障和環(huán)境保護為側(cè)重點的基本公共服務均等化，提高弱勢群體預防和抵御健康風險的能力；三是加強對城鄉(xiāng)居民的教育培訓扶持力度，緩解因收入差距和教育分化而引致的健康不平等程度。