空氣污染、空間外溢與公共健康

孫涵+聶飛飛+申俊+彭麗思+於世為

摘要 空氣污染對(duì)居民公共健康的影響，引起了人們高度的關(guān)注。但大多數(shù)學(xué)者研究從樣本的獨(dú)立性出發(fā)且不考慮內(nèi)生性問(wèn)題，忽視區(qū)域之間空間相關(guān)性，所得結(jié)論和政策建議需謹(jǐn)慎對(duì)待。為了彌補(bǔ)上述不足，本文基于Grossman中國(guó)宏觀健康生產(chǎn)函數(shù)，選取2001—2014年中國(guó)廣東省珠江三角洲9個(gè)城市作為樣本，選擇以PM10和PM2.5作為空氣污染的代理指標(biāo)，在充分考慮空間效應(yīng)和嚴(yán)格假設(shè)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上選擇合適的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，對(duì)此進(jìn)行實(shí)證研究。主要研究結(jié)果顯示：空氣污染對(duì)居民的公共健康帶來(lái)了負(fù)面影響，即PM10和PM2.5每增加1%，導(dǎo)致哮喘疾病和內(nèi)科門診等疾病人數(shù)不斷上升，且影響都比較大，尤其是對(duì)哮喘疾病的影響分別為0.2236%和0.2272%。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)公共健康均有顯著的促進(jìn)作用，影響最大；其它財(cái)政醫(yī)療支出、衛(wèi)生技術(shù)人員和人口密度等要素對(duì)居民公共健康的影響較小。由于空氣污染的負(fù)外部性，研究還發(fā)現(xiàn)，區(qū)域之間空氣污染的“溢出效應(yīng)”對(duì)領(lǐng)域居民公共健康存在顯著的影響，說(shuō)明忽視空間自相關(guān)性的存在，會(huì)使得空氣污染對(duì)公眾健康的估計(jì)產(chǎn)生偏差。從長(zhǎng)期看，空氣污染對(duì)本地居民公共健康的直接效應(yīng)都顯著為正，PM2.5間接效應(yīng)顯著為負(fù)，但PM10間接效應(yīng)并不顯著。因此，各級(jí)政府除了在源頭上治理污染物的排放，提高公共健康水平外，還應(yīng)該打破各自為陣的行政壟斷，應(yīng)該作為一個(gè)整體，實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域環(huán)保合作，共同治理和制定公共衛(wèi)生政策等。這對(duì)區(qū)域之間協(xié)同減排和保護(hù)居民公共健康具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)鍵詞 空氣污染；外溢效應(yīng)；空間面板模型；公共健康；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

中圖分類號(hào) X196文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A文章編號(hào) 1002-2104（2017）09-0035-11DOI：10.12062/cpre.20170469

長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程中，更多的關(guān)注經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，忽略了環(huán)境資源價(jià)值，甚至在一定程度上以犧牲環(huán)境為代價(jià)。而且伴隨著工業(yè)化和城市化進(jìn)程不斷加速，能源大量集中消耗，導(dǎo)致城市區(qū)域大氣污染日趨嚴(yán)重，表現(xiàn)為大氣能見(jiàn)度嚴(yán)重下降，霧霾鎖城事件頻繁發(fā)生。而愈發(fā)嚴(yán)峻的空氣污染，對(duì)居民的公共健康的影響也引起了人們高度的關(guān)注。在此背景下，如何分析空氣污染所帶來(lái)的公共健康問(wèn)題具有極為重要的意義。

珠江三角洲地區(qū)（珠三角）是我國(guó)最大的工業(yè)生產(chǎn)區(qū)，市場(chǎng)最繁榮的城市群，也是我國(guó)相對(duì)其它地區(qū)空氣污染較嚴(yán)重的地區(qū)之一，備受人們關(guān)注。據(jù)最新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2015年珠三角PM2.5區(qū)域平均濃度為35 ug/m3，各市平均濃度范圍在27—40 ug/m3之間。伴隨著“區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化”進(jìn)程的加快，區(qū)域之間距離不斷縮小以及大氣污染長(zhǎng)距離擴(kuò)散的自然屬性，使得整個(gè)區(qū)域內(nèi)所有城市也呈現(xiàn)出“區(qū)域污染一體化”的趨勢(shì)[1-2]。據(jù)研究，珠三角各市空氣質(zhì)量受區(qū)域內(nèi)其他城市污染源的影響程度約為10%—30%。也就是說(shuō)，各城市的空氣質(zhì)量除受本市的污染源影響之外，還受到周邊城市污染源不同程度的影響。因而，治理環(huán)境健康問(wèn)題不僅僅是一個(gè)行政區(qū)的問(wèn)題，而且還是一個(gè)區(qū)域性的問(wèn)題，必須考慮到區(qū)域之間影響，即大氣污染問(wèn)題與其周邊地區(qū)存在空間依賴性。但是，鮮有經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)對(duì)其環(huán)境健康效應(yīng)進(jìn)行系統(tǒng)且嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖R(shí)別。醫(yī)學(xué)和環(huán)境學(xué)者大都基于個(gè)體或非隨機(jī)樣本且不考慮內(nèi)生性問(wèn)題，且較少關(guān)注區(qū)域性之間環(huán)境健康的空間交互影響，所得結(jié)論及政策建議均需謹(jǐn)慎對(duì)待。

因而，本文試圖從空間的角度，以PM10和PM2.5污染物為主的典型珠江三角洲為例，一是分析區(qū)域之間空氣污染（PM10和PM2.5）對(duì)公共健康的影響？二是探討一個(gè)地區(qū)的空氣污染增加是否對(duì)鄰域的公共健康產(chǎn)生影響？這些研究是有益的補(bǔ)充，極具社會(huì)現(xiàn)實(shí)性和研究的迫切性。其意義在于，第一，保護(hù)環(huán)境的重要性，理解環(huán)境資源價(jià)值。第二，認(rèn)識(shí)降低環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展和公共健康的現(xiàn)實(shí)意義。這有助于地方政府進(jìn)一步了解經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和公共健康的環(huán)境代價(jià)。從而實(shí)現(xiàn)中央政府提出的“環(huán)境友好型社會(huì)”和推進(jìn)“健康中國(guó)”戰(zhàn)略。

1 文獻(xiàn)回顧

環(huán)境污染對(duì)健康的影響及所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失等問(wèn)題，引起了政策制定者和經(jīng)濟(jì)學(xué)者的興趣，開(kāi)始逐漸地認(rèn)識(shí)到環(huán)境健康問(wèn)題研究中經(jīng)濟(jì)學(xué)的價(jià)值和意義。環(huán)境對(duì)健康的研究是以Grossman開(kāi)創(chuàng)的健康生產(chǎn)函數(shù)為起點(diǎn)，并在此基礎(chǔ)上Cropper[3]、Gerking[4]引入環(huán)境污染到健康生產(chǎn)函數(shù)中，證明了污染對(duì)健康折舊率的影響。學(xué)者認(rèn)為在生命周期中，除年齡外，環(huán)境污染是影響健康折舊率的重要因素，環(huán)境污染嚴(yán)重地區(qū)的居民普遍面臨著健康存量加速折舊的沖擊[5]?，F(xiàn)有的研究以此為研究基礎(chǔ)，主要是從環(huán)境健康關(guān)系、環(huán)境健康效應(yīng)評(píng)估和環(huán)境健康的差異性等方面進(jìn)行研究。

國(guó)外學(xué)者開(kāi)展大氣污染對(duì)居民健康的影響或風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了一系列研究，第一，分析不同污染物和健康狀況之間的關(guān)系。其中，許多學(xué)者研究顯示不同污染物與生命預(yù)期壽命之間有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義和存在顯著的負(fù)相關(guān)，即不斷增加的污染物對(duì)預(yù)期壽命和疾病帶來(lái)不利的影響[6-8]。近幾年，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)主要使用的泊松回歸和傳統(tǒng)的廣義線性模型等傳統(tǒng)方法，不能有效剔除影響健康的內(nèi)生性問(wèn)題而產(chǎn)生偏差，主要表現(xiàn)在測(cè)量偏差和遺漏變量問(wèn)題[9-10]。于是人們采用面板數(shù)據(jù)運(yùn)用工具變量估計(jì)法或兩階段最小二乘法來(lái)解決[11-12]。第二，危害健康帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失程度也被許多學(xué)者關(guān)注。不同時(shí)期國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究結(jié)果均表明，空氣污染引發(fā)疾病或致死而造成的健康經(jīng)濟(jì)損失是巨大的[13-14]。其主要是根據(jù)污染劑量效應(yīng)和人口暴露-響應(yīng)原理的解析法評(píng)估環(huán)境污染對(duì)居民健康的經(jīng)濟(jì)損失程度[15]。在研究?jī)?nèi)容方面，空氣污染引發(fā)疾病或致死而造成的健康經(jīng)濟(jì)損失主要包括疾病醫(yī)療成本、疾病保健成本、過(guò)早死亡導(dǎo)致生產(chǎn)力的損失和健康質(zhì)量的下降[16-18]。為了降低環(huán)境健康損失，一些學(xué)者從交通等角度分析人們乘交通行為方式的改變，所帶來(lái)的環(huán)境改善和健康成本收益的問(wèn)題[19-21]。第三，環(huán)境污染健康效應(yīng)區(qū)域（群體）差異性分析。在研究環(huán)境對(duì)健康的影響時(shí)，我們不能忽視結(jié)構(gòu)效應(yīng)影響，即環(huán)境污染對(duì)不同地區(qū)或群體的健康的影響存在差異。研究發(fā)現(xiàn)發(fā)展中國(guó)家空氣污染產(chǎn)生的貨幣化疾病負(fù)擔(dān)，貧困家庭的更明顯[22]。有的學(xué)者發(fā)現(xiàn)污染物對(duì)不同發(fā)展程度的國(guó)家均有影響，且存在差異性，而且除了污染之外，還認(rèn)為社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素有更強(qiáng)的影響[12]。因此，可以說(shuō)環(huán)境健康績(jī)效的異質(zhì)性看似圍繞個(gè)體的差異[23]，實(shí)際很大程度上是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、醫(yī)療保健支出等要素造成的。endprint

縱觀國(guó)內(nèi)研究，起步較晚，主要是參照國(guó)外的理論和方法進(jìn)行研究。一方面從區(qū)域及行業(yè)的角度采用解析法評(píng)估環(huán)境健康損失效應(yīng)。從區(qū)域的角度，評(píng)估單個(gè)地區(qū)不同SO2、PM10等氣體的暴露水平及由于能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化所減少的人群健康損失[24-25]；以及預(yù)測(cè)未來(lái)不同能源消費(fèi)情景下單個(gè)地區(qū)SO2等氣體排放量及其引發(fā)的公共健康經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估[26-28]。另一方面，較少學(xué)者采用統(tǒng)計(jì)與計(jì)量分析法研究環(huán)境污染與公共健康之間的關(guān)系，其主要局限于特定地區(qū)，實(shí)證檢驗(yàn)二者之間的關(guān)系[29-30]。近幾年，少數(shù)學(xué)者就兩者之間因果識(shí)別進(jìn)行研究，其中有的學(xué)者以單一地區(qū)為研究對(duì)象，運(yùn)用Grossman函數(shù)模型分析空氣污染物等要素對(duì)居民健康需求的影響[31-32]。有的學(xué)者以面板數(shù)據(jù)并利用計(jì)量模型研究空氣質(zhì)量等要素對(duì)公共健康的影響[33]，并對(duì)男女差異性以及發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家居民健康效應(yīng)差異作比較分析[34]。在對(duì)中國(guó)112個(gè)重點(diǎn)城市的研究中顯示經(jīng)濟(jì)發(fā)展越落后，污染的健康經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)就越嚴(yán)重，且呈現(xiàn)出明顯的累退分布[35]。與此同時(shí)，有的學(xué)者在研究環(huán)境污染與公共健康時(shí)，也考慮到了公共健康存在遺漏變量等內(nèi)生性問(wèn)題[36-37]?？傊袊?guó)學(xué)者參考國(guó)外的理論與方法更多地引用空氣暴露系數(shù)關(guān)注環(huán)境健康損失評(píng)估，而采用計(jì)量的方法分析空氣污染與公共健康的因果識(shí)別較少，鮮有人從空間的角度分析空氣污染對(duì)公共健康影響的研究。

縱觀國(guó)內(nèi)學(xué)者，醫(yī)學(xué)和環(huán)境領(lǐng)域文獻(xiàn)大多基于個(gè)體或非隨機(jī)樣本對(duì)空氣污染與公共健康進(jìn)行了大量而富有成果的研究，較少?gòu)目臻g的角度對(duì)其進(jìn)行系統(tǒng)且嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊蚬R(shí)別?，F(xiàn)有的研究仍需謹(jǐn)慎對(duì)待。第一，引入空間面板計(jì)量模型分析，準(zhǔn)確分析空氣污染與公共健康之間的關(guān)系。打破傳統(tǒng)的面板回歸通常假定各個(gè)地區(qū)的要素是相互獨(dú)立的假設(shè)，這顯然與現(xiàn)實(shí)存在偏離，如經(jīng)濟(jì)、空氣污染等客觀因素使得一個(gè)地區(qū)的公共健康必然會(huì)受到鄰近地區(qū)的影響，因而如果忽略這種空間相關(guān)性的影響，模型估計(jì)將是有偏的或產(chǎn)生錯(cuò)誤的參數(shù)檢驗(yàn)[38]。第二，空氣污染等要素對(duì)公共健康影響有多大，區(qū)域之間“越境污染”是否對(duì)鄰近區(qū)域公共健康有影響？因此，分析區(qū)域之間在空間交互的作用下不同驅(qū)動(dòng)要素對(duì)公共健康影響的空間效應(yīng)包括直接效應(yīng)和溢出（間接）效應(yīng)，有待深入研究。

2 空間計(jì)量模型的構(gòu)建與變量選擇

2.1 空間計(jì)量模型設(shè)定

環(huán)境污染對(duì)健康的影響研究源于Grossman在1972年首次建立的健康生產(chǎn)函數(shù)來(lái)分析居民的健康微觀需求，該函數(shù)考慮了包括收入方式、健康水平、教育、環(huán)境等多方面因素，居民的健康狀況除了受環(huán)境影響外，還受其他諸多因素的影響。在此基礎(chǔ)上，由Cropper[3]、Gerking[4]不斷改進(jìn)和完善。同時(shí)參考曲衛(wèi)華[33]、盧洪友等[34]和趙忠[39]等人的研究。將居民的健康影響因素確定為經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、教育、醫(yī)療衛(wèi)生與環(huán)境，由此健康生產(chǎn)函數(shù)可以表示為如公式（1）所示：

其式（1）中，H代表健康水平，Envi、Phce、Eco、Doc、Pop分別代表環(huán)境、醫(yī)療支出（占GDP的比重）、經(jīng)濟(jì)、人均醫(yī)療衛(wèi)生技術(shù)人員與人口密度等變量。α1，α2，α3，α4和α5為解釋變量的彈性系數(shù)，Ω為初始健康狀況的估計(jì)值。

由于區(qū)域之間空氣污染的相互影響。因此，本文從空間視角來(lái)評(píng)估空氣污染等要素對(duì)公共健康的影響，一般采用空間計(jì)量模型。為了不失一般性，本項(xiàng)目采用空間杜賓模型（Spatial Dubin Model SDM），它是空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）和空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）的一般形式，其表達(dá)式為：

上式（2）中，yit為被解釋變量，xit為解釋變量，c為常數(shù)項(xiàng)，δ為空間自回歸系數(shù)，β與θ分別為待估系數(shù)，ε為殘差項(xiàng)。xitβ為區(qū)域自變量對(duì)因變量的影響，δ∑Nj=1Wijyit為空間滯后項(xiàng)，表示各空間單元（i=1，…，N）的解釋變量在時(shí)間t時(shí)（t= 1，…，T）的觀測(cè)值所組成的π×1階因變量；εit是獨(dú)立且同分布的隨機(jī)誤差項(xiàng)；ui和λi分別表示空間和時(shí)間效應(yīng)。本文構(gòu)造空間變量：W·自變量（W·空氣污染）、W·因變量來(lái)刻畫(huà)PM2.5以及公共健康的空間外溢。W·自變量（W·空氣污染）表示一個(gè)地區(qū)周圍其他地區(qū)的空氣污染對(duì)該地區(qū)公共健康的影響，即通過(guò)其他地區(qū)空氣污染的加權(quán)和來(lái)衡量空氣污染的“溢出效應(yīng)”。W表示為空間權(quán)重，計(jì)算各個(gè)空間元素之間存在關(guān)聯(lián)與相互影響程度，一般用0和1來(lái)表示（相鄰為1，不相鄰為0）。

對(duì)于自變量影響的測(cè)度，根據(jù)空間杜賓模型估計(jì)得參數(shù)測(cè)度其影響程度是不準(zhǔn)的，長(zhǎng)期看空間效應(yīng)的存在可以將解釋變量對(duì)被解釋變量的影響效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)[40]，其中直接效應(yīng)表示各區(qū)域自影響因素的改變對(duì)該地區(qū)本身公共健康的影響，間接效應(yīng)表示影響因素的改變通過(guò)空間交互作用潛在地影響所有其它地區(qū)公共健康（被解釋變量）?？梢詫⑸鲜龉剑?）轉(zhuǎn)換為一般形式為：

被解釋變量對(duì)第K個(gè)自變量的偏導(dǎo)數(shù)微分方程矩陣為：

上式（4）中，定義右邊矩陣元素值和的平均值為直接效應(yīng)，非對(duì)角線元素所有行與列元素和的平均值為間接效應(yīng)，反映其他區(qū)域自變量對(duì)區(qū)域因變量的影響。

由于空間模型都是從全域計(jì)算空間相關(guān)性，因而空間回歸模型中變量可能存在內(nèi)生性問(wèn)題，對(duì)上述模型的估計(jì)如果仍采用普通最小二乘法（OLS），則會(huì)產(chǎn)生系數(shù)估計(jì)值有偏或無(wú)效[38，41]，Anselin建議采用極大似然法（ML）來(lái)估計(jì)空間計(jì)量模型參數(shù)。其好處在于一方面能夠克服傳統(tǒng)OLS估計(jì)中的變量?jī)?nèi)生性問(wèn)題而產(chǎn)生的估計(jì)偏誤；另一方面又科學(xué)地反映了區(qū)域之間要素的相關(guān)性。

2.2 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)說(shuō)明

我國(guó)居民的公共健康受到環(huán)境、經(jīng)濟(jì)條件、生活方式、社會(huì)因素和醫(yī)療水平等諸多復(fù)雜因素影響。在選取影響因素時(shí)，根據(jù)前人研究，按照對(duì)影響人們公共健康的影響程度和資料獲取的難易程度進(jìn)行甄別，提煉出具有代表性的影響因素（見(jiàn)表1）。endprint