環境污染與衛生總費用的關系分析
——基于我國31個省際面板數據的實證研究

鄭俊萍，陶群山

（安徽中醫藥大學醫藥經濟管理學院，安徽 合肥 230012）

衛生總費用反映一定經濟條件下的政府、社會和居民個人對衛生保健的重視程度和費用負擔水平，過高的衛生總費用不僅給政府帶來繁重的財政壓力，還會嚴重影響衛生事業的可持續發展。近年來，我國粗放式的發展模式造成環境污染嚴重，并由此導致的高醫療成本支出引起人們廣泛關注。中國是空氣污染、水污染的重災區，由此引發的疾病種類和居民患病概率會更大，從而導致醫療保健支出的增加[1]。2009 年新醫改正式啟動之后幾年，我國衛生總費用年平均增速達到13.6%，高于國內生產總值（GDP）增長速度（8.9%）[2]。劉巧艷等[3]將系統動力學引入衛生經濟領域，預測了2015－2020年我國衛生費用的發展趨勢，認為我國衛生總費用仍舊保持增長的大趨勢，預計2025 年將達到74571.2 億元。相關研究表明，如果沒有醫療保險，大多數中國家庭就會負擔不起醫療費用[4]。因此，進一步探討衛生總支出高增長的影響因素，以便從多方面控制其過快增長是當前亟需解決的難題之一。本文在探究衛生總費用影響因素的基礎上，通過主成分分析法構建新的環境污染指標，選取相關控制變量，建立計量模型，對衛生總費用的影響機制進行實證分析。

1 文獻回顧

國內外學者針對衛生總費用增長的影響因素及衛生費用的控制展開了大量研究，提供了有價值的引導。既有研究從兩個方面進行了深入的探討：一是從需求和供給的角度，影響衛生總費用的因素有人口學特征、經濟發展水平、衛生資源等。侯文等（2008）利用協整理論及Granger 因果檢驗研究衛生總費用與GDP 之間的動態均衡關系，認為GDP增長是衛生總費用增長的原因，同時衛生總費用增長也拉動GDP 的增長，兩者互為因果。趙郁馨等[5]分析1978－1998年中國衛生總費用，得出城鎮居民人均消費水平、人均衛生事業費、國有經濟單位的職工人均醫療消費平均水平和農村居民人均醫療消費水平對衛生總費用的影響最大。王朝陽等[6]采用灰色馬爾可夫模型對湖北省未來5年的衛生總費用及籌資結構進行預測，發現人均GDP、城鎮和農村居民的可支配收入在選取的所有因素中占據重要地位。

二是從環境污染的角度出發，Jerrett等[7]使用加拿大安大略省49個縣的數據，探討醫療支出與污染之間的關系。結果顯示，有毒污染物排放量較高的縣人均衛生保健支出較高，而環境保護支出較高的縣衛生保健支出較低。Apergis等[8]使用1995－2017年178 個國家的面板數據，評估不同收入群體的醫療支出和空氣污染之間的關系。李樂樂等[9]采用廣義線性回歸分析，發現PM2.5 對呼吸系統疾病的衛生保健支出有顯著影響。隨著空氣污染指數的增加，呼吸系統疾病的醫療保健支出負擔也逐漸增加。Clofent 等[10]證實，環境污染是我們呼吸空氣的一種強大致癌力，其與肺癌存在著正相關關系，污染越嚴重的地區，肺癌患者就越密集。Ebenstein（2012）研究發現，飲用水質量每惡化一個等級，中國居民的消化系統癌癥死亡率就增加9.7%[11]，且隨著工業廢物的排放，水環境的監測固化會導致疏漏水，這會直接加大水環境的污染幾率，損害居民健康；在環境污染物與癌癥關聯的原始研究論文中，或至少報告一種環境污染物是致癌的潛在原因[12]。環境問題，尤其是空氣污染，會嚴重威脅人類健康，進而導致沉重的醫療成本。

綜上所述，衛生總費用的影響因素頗多，但涉及環境污染方面的研究卻屈指可數。本文從環境污染、地區經濟發展水平、衛生資源條件、人口規模和結構等方面，分析環境污染對衛生總支出的影響，通過主成分分析法，運用降維思想，提取并合并主成分，與其他影響因素建立面板數據的回歸模型，清晰準確的揭示環境污染對衛生總費用的影響程度。

2 研究假說和計量模型

2.1 研究假說

2009 年起，我國實行新的醫療衛生體系改革，目的就是緩解“看病難、看病貴”的問題，雖取得一定成效，但衛生總支出的持續高增長可能超出社會經濟的負擔能力，不僅衛生資金的可持續性得不到保障，還會加劇居民看病負擔。國內外目前諸多研究中，很多學者從不同角度分析衛生總費用的影響因素，綜合已有研究，本文提出如下假設。

2.1.1 環境污染

早期大多數學者忽略環境污染加速健康資本的折舊從而引發衛生總費用的上漲，在Gerking（1986）和Alberni（1997）將空氣污染因素引入到健康生產函數中進行研究后，關于環境污染與公共健康之間的聯系才被逐漸探索。流行病學研究表明人類的疾病70%～90%與環境有關。一項全國環境分析顯示，在中國366個地級市中，只有不到15%達到世界衛生組織建議的空氣質量標準，其中50%以上的地區年平均PM2.5濃度比歐美國家高幾倍[13]。近年來大氣污染、水污染、土壤污染、輻射污染等造成的霧霾天氣、SO2及過度CO2排放、有害物質對水污染的危害等給人類造成無法比擬的傷害，中風、缺鐵性心臟病、慢性呼吸系統疾病等因環境造成的死亡占比之大不容忽視。因此，本研究認為環境污染與衛生總費用有著正向變化的關系。

2.1.2 地區經濟發展水平

人均GDP 是用來衡量國民對醫療衛生服務需求狀況的指標，也是推動一國衛生總費用增長的關鍵點。著名學者Newhouse 早在1977 年使用OECD國家中13 個經濟發展水平相似國家1968 年、1971年和1972 年的橫截面數據證實人均GDP 是影響醫療支出最重要的變量[14]。近20 年的數據顯示，我國衛生總費用在與國民經濟增長保持同步的基礎上，略快于國民經濟增長[15]。大量研究表明，地區經濟發展與衛生總費用呈同向變化，且二者之間關系保持長期穩定。經濟發展為醫療領域的發展提供更多資金，社會經濟持續增長，居民收入水平隨之提高，居民衛生服務需求增加，進而導致居民保健需求和醫療衛生支出的增長。因此，經濟發展水平提升也會導致衛生總支出的增加。

2.1.3 人口規模和年齡結構

人口基數的不斷擴大使得衛生總支出顯著提升，且隨著平均預期壽命的增加、出生率和死亡率的下降，老年人口比例不斷上升，促使老齡化加劇。2019年，我國衛生總費用達到6.5萬億元，占GDP的比重為6.6%，在合理期間內，預計到2030 年接近超級老齡社會時，衛生總費用占比將達到8%[16]。老年人口增加對衛生資源提出更高的要求，對基本醫療保障基金、養老保險造成巨大沖擊，給居民家庭和公共財政帶來沉重負擔，也給“未富先老”的中國衛生體系帶來嚴峻挑戰。因此，人口規模增加和老齡化發展導致衛生總費用的增長。

2.1.4 衛生資源條件

衛生資源是衛生服務利用的基礎，關系著人們基本醫療衛生服務的獲得和健康改善。馬偉寧[17]提出進行醫療衛生改革要兼顧社會目標和經濟目標，平衡好醫療服務供給的公平和效率。一是為社會居民提供平等、安全的醫療衛生服務，保障居民健康權益；二是控制醫療費用與成本，保證醫療衛生服務發展的可持續性。衛生資源水平的不斷提高，影響著衛生服務的提供和利用，使居民對醫療服務更有信心。

2.2 計量模型

本文通過2007－2018 年全國31 個省級面板數據構建計量經濟學模型，實證分析衛生總支出的影響因素，面板數據的基本形式為：

其中參數αi和βi都是個體時期恒變量。

面板數據模型一般分為3種模式：（1）無個體影響的不變系數模型：此時，即個體在橫截面上無個體影響和結構變化。（2）變截距模型：認為在橫截面上存在個體影響，無結構性變化，只是截距的不同，此時αi=αj，βi=βj=β。（3）變系數模型：是指在橫截面上存在個體影響和結構變化，即存在截距項αi（i=1，2，3…N）的同時還允許系數向量βi（i=1，2，3…N）依個體成員的不同而變化。變截距面板數據又分為固定影響變截距和隨機影響變截距；若截距項αi是確定的，則對應的模型就是固定效應模型，若截距項αi是隨機的，對應的就是隨機效應模型。為檢驗樣本數據屬于哪一種面板數據模型的形式，較好的避免模型設定的偏差，改進參數估計的有效性，主要檢驗以下兩種假設：

如果接受假設H2，則認為樣本數據不符合不變截距、不變系數模型；如果拒絕假設H2，則需要檢驗假設H1；如果接受H1，則認為樣本數據符合變截距、不變系數模型；反之，則認為樣本系數符合變系數模型。關于固定效應模型和隨機效應模型的選擇，采用Hausman檢驗進行判定。

根據前面的研究假設，在變量選取的基礎上構建模型如下：

模型中用C代表固定參數；用The代表被解釋變量衛生總費用；用Ep表示解釋變量環境污染，用Pgdp表示地區人均生產總值，Updi表示城鎮居民人均可支配收入，Nhc代表衛生機構數，Ntp表示每千人口衛生技術人員數，Pop表示人口數量。用β1，β2等代表影響系數，用u代表隨機因素；用i=1，2，…，N，表示省份，用t=1，2，…，T，表示時間。

本文的數據主要來自于《中國統計年鑒》和《中國衛生統計年鑒》。

3 各指標的統計描述

環境污染指標是運用主成分分析法提取的一個表征指標。選出的6 個環境污染變量（廢水排放總量、化學需氧量、SO2排放量、煙粉塵排放量、固體工業廢物產生量、氨氮排放量）之間并非相互獨立，直接進行回歸會出現多重共線性、異方差等問題。因此，在建立回歸模型之前，先提取主成分來消除變量之間的相互影響，減少指標選擇的工作量。

運用SPSS21.0 得出KMO 值為0.705，大于0.5，變量間相關性較強。球狀檢驗Bartlett's=1912.475，P=0.00，達到顯著性水平，變量間具有相關性，適合做主成分分析。由表1 可知，初始特征值大于1 共提取2 個主成分，累積貢獻率83.973%>80%，因此前2 個主成分基本可以反映全部的指標信息，所以選取前2個主成分為宜。根據指標在各主成分線性組合中的系數，由表2 初始因子載荷矩陣中的數據除以表1 主成分相對應特征值的平方根，其中第一主成分對應的特征值為3.631，第二主成分對應的特征值為1.407，即可得到主成分的載荷值，這個值越大說明主成分與該變量的相關性越好，而后得出2個主成分的表達式。

表1 解釋的總方差Table 1 Explained total variance

表2 主成分與標化后自變量的載荷矩陣及系數矩陣Table 2 Load matrix and coefficient matrix of principal components and normalized independent variables

提取方法：主成分，已提取了2個成分。

將第一主成分命名為c1，第二主成分命名為c2，根據主成分系數矩陣寫出主成分的表達式：

方差貢獻率越大，該主成分的重要性就越強。因此，將方差貢獻率看成不同主成分的權重，由于原有指標基本可以用前2 個主成分代替，即指標系數可以看成以這2 個主成分方差貢獻率為權重，對指標在這2 個主成分線性組合中的系數做加權平均。由此得到環境污染的綜合模型為：

根據全國31 個省市的衛生總費用，計算出2007－2018 年各年衛生總支出的平均值和變異系數，如表3。

表3 2007－2018年全國衛生總費用的平均值和變異系數Table 3 Mean value and variation coefficient of total national health expenditure from 2007 to 2018

我國各地區衛生總支出的差距先減小、后又逐漸增大。2009 年實行新醫改后變異系數由2007 年的0.656 下降到0.609；2011 年離散程度最小，僅為0.555。由于醫療衛生資源配置不均衡、醫療質量難以保障等問題的存在，使得各地區衛生總費用差距增大，變異系數在2011 年以后直線上升，在2018 年達到0.634。見圖1。

圖1 2007－2018年我國人口數和環境污染變異系數趨勢圖Figure 1 Trend chart of variation coefficient of population and environmental pollution in China from 2007 to 2018

環境污染。環境污染給居民身心健康帶來不可忽視的影響。2007 年環境污染全國省際平均值為27151，2018 年增長到38806，增長1.43 倍；從變異系數來看，2007－2014 年環境污染情況的變異系數由0.8下降到0.755，說明隨著工業化水平的提升，使得各省市之間環境污染的差距降低。2015 年之后差距逐漸擴大，2017 年變異系數達到最大值，為0.927，說明各地區環保意識不一，部分地區和部門環保意識差強人意。

人口規模。我國各地區人口平均數由2007 年的4206人增長到2018年的4504人，且變異系數11年間在0.64 徘徊，說明各地區人口數量的差距無太大變化，這種現象與加劇的人口老齡化現狀息息相關。

經濟發展水平。各地區經濟發展水平與衛生總支出息息相關。如圖2，2007 年各地區的人均GDP 為21987.48 元，變異系數為0.636；而2018 年大幅度上升，人均GDP 達到65254.45 元，變異系數為0.45。2007 年城鎮居民人均可支配收入的平均值為13111.4 元，變異系數為0.273；2018 年城鎮居民的人均可支配收入增加到37750.4 元，變異系數下降到0.262，說明2007－2018 年各區域經濟發展水平呈上升趨勢，省際間地域發展不平衡問題在逐漸縮小。

圖2 2007－2018年我國人均地區生產總值和城鎮居民人均可支配收入變異系數趨勢圖Figure 2 Trend chart of variation coefficient of per capita regional GDP and per capita disposable income of urban residents in China from 2007 to 2018

醫療資源。我國衛生機構從2007 年的9626.1個上升到2018 年的32175.3 個，11 年間增長3.34倍；每千人口衛生技術人員數從4.13 個增長到6.94個。圖3的變異系數可以看出區域之間所擁有的醫療衛生機構數差距懸殊，而每千人口衛生技術人員數在不同地區之間的數量差距在逐漸縮小，政府對衛生人員政策的傾斜，使得各省市在醫療水平上的差距不斷減小。

圖3 2007－2018年我國衛生機構數和每千人口衛生技術人員數變異系數趨勢圖Figure 3 Trend chart of variation coefficient of the number of health institutions and health technicians per 1000 popu‐lation in China from 2007 to 2018

4 實證分析結果

4.1 數據處理

為確保估計效果的有效性與真實性，先對數據進行處理。

（1）平穩性檢驗：為避免偽回歸，面板數據回歸之前需要對數據的平穩性進行單位根檢驗，消除異方差。如表4，對衛生總費用、環境污染、人口數、衛生機構數、人均地區生產總值、城鎮居民人均可支配收入、每千人口衛生技術人員數各指標數據進行LLC、ADF 以及PP 單位根進行檢驗，發現原數列均為非平衡數量，不能通過ADF 單位根檢驗，而一階差分序列的單位根檢驗均能通過ADF單位根檢驗，所有序列皆為同階單整I（1）序列，平穩性檢驗效果明顯。

表4 變量單位根檢驗結果Table 4 Variable unit root test results

（2）協整檢驗。協整指的是對于某一隨機向量x1=（x1t，x2t，x3t…xNt）′，如果已知xt～Id；存在一個N×1 階列向量β（β≠0），使得β′xt～I（d-b），則可以稱變量x1t，x2tx3t…xNt存在階數為（d-b）的協整關系。為證明變量間存在穩定的長期均衡關系，進行Johnsan 協整檢驗。在數據的johnsan 檢驗中，kao 檢驗中的t統計量為-2.67，P=0.0038；Pedroni 的統計值為-3.3332，P=0.0004，拒絕原假設無協整關系，所以方程是平穩的，可以進行回歸分析。

4.2 模型選擇

采用F統計量對模型進行判定。F檢檢用于確定模型是否存在個體效應，即確定是選擇混合模型還是固定效應模型進行估計，經計算得到F值為1.66>1.29，拒絕原假設，樣本數據屬于變截距模型。關于固定效應模型和隨機效應模型的選擇，采用Hausman 檢 驗 進 行 判 定，檢 驗 的F值104.38，P=0.00。因此，在99%的置信水平下拒絕原假設個體效應與解釋變量不相關，選擇固定效應模型。

4.3 結果分析

利用eviews8.0軟件對樣本數據進行回歸，見表5。由實證結果可知，所有解釋變量包括環境污染、人均地區生產總值、城鎮居民人均可支配收入、人口數、衛生機構數、每千人口衛生技術人員數對衛生總支出的影響十分顯著，變量都在5%和1%的顯著性水平上通過顯著性檢驗。

空氣污染、水污染、土壤污染等環境污染損害居民健康，對中國各城市居民醫療衛生費用和醫保基金支出都呈正相關關系。由表5 可知，環境污染指標每增加1%，衛生總費用則提高0.0952%。使用2015年CHARLS的調查數據發現，年均AQI每增加1 單位，全國45 歲以上中老年人口的醫療費用將增加642.29 億元[18]。而截止至2016 年，因飲用水污染導致的全國城鄉居民醫療衛生總費用高達3400 億元，占據衛生總費用的7%。過高的醫療衛生費用是造成城鄉居民貧困風險的主要原因之一，而低收入和貧困人群更容易遭受空氣、水、土壤等環境污染，進一步加重他們的醫療支出負擔。

表5 模型估計結果Table 5 Model estimation results

經濟發展水平提高，人們收入增加，帶動衛生總費用顯著提升。人均地區生產總值每增加1%，衛生總支出增加0.3469%；而城鎮居民的人均可支配收入每增加1%，衛生總費用則增長0.9427%。國民經濟高增長使得個人可支配收入增加，醫療購買力提升，醫療需求規模和結構相伴發生變化，讓“健康”成為一種生活品質的理念逐漸為更多人所接收和追求，自然會帶來相當規模的醫療消費。

醫療衛生資源的改善與提升帶動衛生總費用的增加。在回歸結果中，衛生機構每增加1%，衛生總支出則增長0.0415%；每千人口衛生技術人員數每增加1%，衛生總費用會提高0.1923%。2018 年，全國醫院總數增長了6.02%，全國衛生總費用相比2017年增長了10.2%，醫療資源的充足與可及，使得衛生總費用顯著提升。

各地區人口數量與衛生總費用呈正相關關系。實證分析，人口每增加1%，衛生總支出則增加1.2951%。當人口增長速度超過經濟增長速度時，會出現社會衛生狀況惡化、衛生服務供給不足、傳染病暴發等社會問題，導致衛生總支出的增加。

5 結論與政策建議

5.1 結論

通過建立固定效應模型進行回歸分析，結果表明環境污染、經濟發展水平、人口規模、衛生資源條件都刺激了衛生總支出的增加。主要結論有：環境污染是導致衛生總費用提升的重要因素，通過對人體健康造成損害，繼而引發衛生費用的增加；經濟發展水平對衛生總費用影響顯著，經濟實力越強越有助于提高社會健康水平，從而帶動衛生總支出增長；人口規模與衛生總支出呈同向變動，人口規模越大，衛生總費用增長越快；醫療衛生資源越充足，衛生總支出提高越顯著。

5.2 政策建議

5.2.1 加強環境污染治理，改善居民健康

為應對嚴重的污染問題，我國政府應在治理方面投入資金，制定環境法律法規，通過立法改善人們生存環境，從而降低衛生總費用支出[19]。首先，要以解決損害群眾健康突出環境問題為重點。環境污染通過加速個體健康折舊率來影響健康狀況，帶動衛生總支出的增加。為此，政府要加強大氣、水、土壤、煙粉塵顆粒物等污染物的防治力度，還要加強重點地區、重點行業的污染控制，對高能耗產業加強監督管理，逐步淘汰高污染、高消費產業，注重產業升級。加強環境立法，推進生態環境治理體系和治理能力現代化，健全環境治理法律法規政策體系。強化環境執法監管，嚴厲查處各行各業違反環境治理及干預環境執法的行為。其次，構建以政府、企業、社會組織和公眾共同參與的環境治理體系，牢記以生態環境保護和可持續發展理念為基礎。通過規制以期達到控制醫療費用過度增長的目的。

5.2.2 增強群眾環保意識，提倡健康生活方式

環保意識較低是造成生活污染和工業污染的主要成因。有關部門應加大環境保護宣傳力度，普及相關環保知識，號召群眾積極參與到環境保護中，發揮群眾力量改善環境污染狀況，保護居民健康。環保部門還要加強各類環境污染知識、污染成因、危害與防治等方面的宣傳，以便公眾能夠正確認識環境污染的害處與治理的緊迫[20]。人們需按照一定要求和規范對污水進行排放，減少水體污染。

5.2.3 推動經濟高質量發展，優化衛生費用結構

各地區應積極發展地區經濟，轉變經濟發展方式，提升居民生活水平，提高生活質量；同時均衡配置醫療衛生資源，建立多元化的醫療服務供給主體，加快建立全科醫生首診制度、分級診療制度，充分發揮醫保杠桿作用；針對不同年齡患者，采取差別費用控制策略，提高居民健康服務水平。