中国空气质量对公众健康的影响
2018-04-18董阳
董阳
摘要：为了检验空气污染对于公众健康的影响程度及其影响机制，本文聚焦于2002-2012年期间G20国家环境空气质量对于公众健康的影响。首先，以人口平均预期寿命作为主要健康指标，衡量PM2.5浓度对人口平均预期寿命的影响程度，发现空气质量对人口平均预期寿命存在一定的负面影响；其次，为了深入探究空气质量对于公众健康水平的影响机制，将肺癌死亡率作为主要的健康指标，检验空气质量恶化对肺癌死亡率增加的促进作用，进而验证出空气质量通过增加肺癌死亡率的路径来减缓人口平均预期寿命的增长；最后，将中国从G20国家的样本中抽取出来做个案分析，并与G20整体的数据形成对比，观察其与G20国家整体变化趋势的匹配程度。
关键词：空气质量；公众健康；G20
中图分类号：C924.24；X513 文献标识码：A 文章编号：1000-4149（2018）02-0057-12
DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2018.02.006
一、前言
根据亚洲开发银行和清华大学于2013年1月联合发布的《中华人民共和国国家环境分析》报告，中国的空气质量恶化造成了较为高昂的社会成本，基于疾病成本估算，每年由空气污染所产生的经济损失约折合为当年GDP的1.2%，而基于支付意愿估算，这种经济损失则能够高达当年GDP的3.8%。若以GDP为50万亿元人民币的当量计算，1%的损失约等于5000亿元左右。可见目前的污染已经严重影响到健康、经济与社会的发展，政府治理空气污染迫在眉睫。
绿色和平组织于2014年委托北京大学公共卫生学院对雾霾的健康危害开展了研究，并发布《危险的呼吸2：大气PM2.5对中国城市公众健康效应研究》报告，指出与最清洁的WHO情景相比，在基线情景即2013年PM2.5污染暴露水平下，31个省会城市或直辖市共发生了25.7万例超额死亡。十九大以后，公共健康问题更加受到关注，在此背景下有必要就空气质量对健康影响加以研究。
二、空气污染对于人口平均预期寿命的影响
2013年10月，WHO下属的国际癌症研究中心把大气颗粒物（以PM10、PM2.5为代表）升级列为一类致癌物。近年来的多项研究表明，伴随控烟措施的推行，吸烟导致的肺癌（鳞状上皮癌，简称鳞癌）发病率上升势头得到明显控制，但与环境影响呈正相关的肺癌（小细胞腺癌，简称腺癌）发病率却飞速上涨。改革开放以来，特别是从20世纪90年代以后，中国的医疗卫生条件得到极大改善，公众健康状况明显好转，儿童死亡率降低，结核病和下呼吸道感染等传染病发病率下降，在一定程度上实现了人口平均预期寿命的增长，但是，中国的人口平均预期寿命增长却是非常有限的。
暴露一反应关系将空气质量的变化（每增加一单位PM2.5浓度）和人群健康效应终端（死亡率、患病率、住院率等）的变化联系起来，是定量评价空气污染对健康损失的关键。因此，对于健康水平的衡量，首先需要采用常规指标，根据WHO对健康的定义并参照以往研究，将重点选取10岁组人口平均预期寿命作为度量指标，即假定当期各年龄段的死亡率保持不变，根据婴儿和各年龄段人口死亡的情况计算后得出，同一时期出生的人预期能继续生存的平均年龄。这一指标可以反映出一个社会生活质量的高低，除了个人差异，还与社会经济条件、医疗卫生水平、环境质量等客观因素密切相关，可以在一定程度上识别健康水平的结构差异。
1.样本选取
单纯地看中国的个案情况，难以判断环境监管是否真正有效，是否能够改善公众健康水平，因为缺乏有效的衡量标准。只有把中国的个案纳入同类国家的整体水平情境下，才能提炼出一个相对客观的标准，從而与中国的具体情况进行比较，得出中国的环境监管与公众感受之间的关系。
基于样本的典型性与可比性考虑，本研究选取G20（二十国集团）国家为分析样本。与OECD、APEC等具有明显发展水平或地域归属特征的国际组织相比，G20国家的样本类型呈现出较为多元化的特点，样本的分布较为广泛，分别来源于亚洲、非洲、欧洲、北美洲、南美洲、大洋洲等各个地区，G20的构成兼顾了发达国家和发展中国家以及不同地域的平衡性，G20人口占全球的2/3，国土面积占全球的60%，国内生产总值占全球的90%，贸易额占全球的80%。
作为一种国际合作网络，G20对于自身的加盟成员已经参照相应标准做出一定地筛选，形成一种良好的取样机制，所选国家具有非常显著的典型性和代表性，并且究其政治、经济、社会及自然条件而言，同中国具有一定的可比性，因此，直接将G20国家（剔除欧盟，共19个样本）作为分析对象，能较好地为中国环境监管中的“数字减排”困局提供参照样本，并基于此展开比较研究。
同时，根据样本数据的科学性和可操作性，本研究重点选择G20国家在2002-2012年之间的相关指标数据，这一时期也正是世界各国经济、社会稳定高速发展的阶段，能够较为明显地识别出“数字减排”困局的影响因素和形成机理。
2.计量模型
在G20国家中，绝大多数发达国家都拥有较好的空气质量和较高的人口平均预期寿命，但是，这不能断定空气质量与人口平均预期寿命之间存在必然的关联性。因此，本文将基于G20国家的面板数据，建立回归模型来进行分析。
数据均取自G20国家在2002-2012年期间的年度数据，i表示国家，t表示年份。其中，被解释变量expectancyit代表健康，分别用各国每年的总人口、男性和女性人口平均预期寿命来表示，因为不同人群对空气污染暴露的毒性反应不同，PM2.5的沉积、迁移、清除及毒性的主要后果都不可避免地受到性别等特征的影响，所以对不同性别的影响予以区分。
核心解释变量pmit表示安全质量，用各国每年的年平均PM2.5浓度值来表示，选取由耶鲁大学环境法规政策中心、哥伦比亚大学国家地球科学信息网络中心、瑞士世界经济论坛和意大利欧洲委员会联合研究中心联合发布的环境绩效指标（Environmental Performance Index，EPI），其中各国PM2.5年均浓度是根据范·董科拉尔（Van Donkelaar）的模型，利用中分辨率成像光谱仪观测到的气溶胶光学厚度（MODIS Aerosol Optical Depth）和地表大气PM2.5浓度水平的关系得到计算结果。
在衡量环境质量和公众健康水平之间关系时，需要尽可能全面考量整体效应，诸如经济发展水平、城镇化水平、公共卫生水平、工业比重以及吸烟率等因素。在各项控制变量中，用人均GDP来衡量经济发展水平，用城镇人口占总人口的比重来衡量城镇化水平，用人均医疗卫生开支来衡量公共卫生水平，用工业产值占GDP的比重来衡量工业比重。同时，吸烟率也是一个重要的控制变量，因为肺癌死亡率不仅受空气污染的影响，同样也与吸烟密切相关，将这一变量纳入考量，能更好地识别环境空气质量对健康的影响，吸烟率也区分不同性别看待，分别考察不同性别吸烟人口的比重。
此外，控制变量smokerit表示总人口、男性、女性吸烟率，来源于WHO和华盛顿大学健康计量与评估研究所联合开展的全球疾病负担（The Global Burden 0f Diseases，Injuries，and Risk Factors Study，GBD）项目数据库；lnpergdpi，表示人均GDP，取对数形式，urbanrateit表示城镇化率，indvalit表示工业在国民经济中所占比重，lnhealexi，表示人均医疗卫生投人，取对数形式，数据均来源于世界银行数据库；残差ηit表示其他可能起作用但是并没有被模型捕获的因素，随机分布于模型的被解释变量中。
研究所使用的面板数据为大N小T结构，如不考虑样本的异质性，直接运用最小二乘法进行回归，会产生一定的估计偏误。因此，标准的处理办法是使用固定效应模型或随机效应模型，假定个体的回归方程都拥有相同的斜率，但截距项不同。需要强调的是，二者之间的区别主要是：随机效应模型的前提是个体的特征与解释变量之间均不相关，否则的话，最小二乘估计将不再是一致估计，因而其具备更为严格的前提假设；而固定效应模型则不同，其允许代表个体特征的截距项与解释变量相关，这一点则与现实条件具有更高的吻合度。具体到人口平均预期寿命这一健康议题，地区间的自然条件、经济发展水平和社会文化因素等多个方面的差异，均有可能与人口平均预期寿命呈现出相关性，而且，各国之间许多难以观测、难以识别和难以量化的个体特征也极有可能对PM2.5排放浓度产生潜在而深远的影响。从这个层面而言，固定效应模型将能更好地适应这一问题的分析，运用Hausman检验对面板数据进行估计，所得结果为P=0.0000，确实能够支持固定效应模型。
3.回歸结果
表1显示了空气污染水平，即PM2.5浓度对于国民平均预期寿命的影响，以G20国家为例，PM2.5的浓度对于国民平均预期寿命有着非常显著且稳定的负面影响。在控制了吸烟率、人均GDP、城镇化率、工业比重和人均医疗卫生投入等指标之后，PM2.5的浓度对于总人口平均预期寿命影响系数为-0.112，其中，对于男性平均预期寿命的影响系数为-0.144，而对女性平均预期寿命的影响系数为-0.101。这也就意味着PM2.5浓度每增加100μg/m3，总人口的平均预期寿命就将减少11.2年，男性平均预期寿命减少14.4年，而女性平均预期寿命减少10.1年，由此可以得知，PM2.5对于男性人口的负面影响更为严重。
在影响国民平均预期寿命的各个控制变量中，吸烟率也是较为显著的一个变量，吸烟率对于总人口平均预期寿命的影响系数为-0.112，说明总人口的吸烟率每增加10个百分点，人口平均预期寿命就会降低1.12年。医疗卫生支出对于国民平均预期寿命有着显著的正面影响，影响系数为1.921，而且无论是对于男性抑或是女性人口，其影响系数都非常高，当人均医疗卫生支出每增加一个单位，随之所产生的正面效应使总人口平均预期寿命增加1.921年，而男女的平均预期寿命分别增加2.199年和1.688年。值得一提的是，城镇化率对于男性的平均预期寿命没有显著影响，而对于总人口和女性的平均预期寿命影响则非常显著，影响系数分别为0.049和0.106，这意味着，在G20国家中，城镇化率越高，总人口和女性的平均预期寿命就越高。城镇化的发展，必然伴随着各项公共服务水平的提升和整体生活质量的改善，因此城镇化的发展对于人口平均预期寿命的促进作用是显而易见的。然而，城镇化对于男性平均预期寿命的改善作用极其微弱，而且并不显著，为何城镇化进程在男女平均预期寿命上体现出截然不同的作用效果？对此，有一种可能的解释是因为随着城镇化的发展，基础设施逐步改进，薪柴等传统高污染的烹饪条件得以改善，降低了室内的空气污染，从而使女性的平均预期寿命得到提升；而男性的工作和生活条件则没有特别明显的改善。当然，这仅仅是一种推测，还须运用相关数据对其进行验证。人均GDP则对国民平均预期寿命没有显著影响，这主要是由于G20国家本身多为发达国家，因而将这些国家进行对比时，经济发展水平对于国民平均预期寿命的影响就不是很明显，更主要的因素则体现在资源的分配环节，诸如医疗卫生资源的投入。而工业比重越高，国民平均预期寿命也越高，但是这一结论并没有通过显著性检验。
对应到中国的具体情境中，2012年的PM2.5浓度值与2002年相比，增长了10.21μg/m3，如果不考虑其他控制变量的话，可以计算得出，2012年的总人口平均预期寿命应当比2002年降低了1.12年，男性平均预期寿命降低1.44年，女性平均预期寿命降低1.01年。而事实上，中国2012年的总人口平均预期寿命比2002年增长了2.28年，男性和女性的平均预期寿命均有增长，分别为2.32年和2.24年，这主要是得益于医疗卫生投入的提高。根据测算，2002-2012年，中国的人均医疗卫生开支增加了近300美元，取对数为1.79，因而，总人口平均预期寿命应当比2002年增长3.44年，而男性和女性平均预期寿命应该分别增长3.94年、3.02年。由此可见，空气污染对于人口平均预期寿命的影响非常明显，使得人口平均预期寿命的损失超过了1年（与应然状态相比）。
这说明伴随着经济社会的发展，尤其是医疗条件的改善，人口平均预期寿命本应有更加显著的增长，但是，由于空气污染状况的日益严重，人口平均预期寿命的改善变得较为缓慢。就这个层面而言，足以证明公众的感受能够较为客观地反映出环境质量的恶化趋势。
三、空气污染对于男、女肺癌死亡率的影响
1.计量模型
上述分析可以发现，空气污染的确对G20各国的国民健康水平产生了显著的负面影响，但是具体的影响机制尚不清晰。现有的流行病学数据还不能够完全支持PM2.5和死亡率增加的因果关系，无法推断PM2.5的暴露一反应关系，也尚未阐明PM2.5诱发疾病发病率和死亡率增加的机理。
爱本斯因（Ebenstein）等针对中国空气污染与国民健康状况进行了个案研究，基于中国的DSPS（全国疾病监测点系统）数据与《中国环境年鉴》中的空气污染数据相匹配，运用一阶差分等微观计量手段得出：空气污染主要是通过恶化心肺疾病的死亡率等途径来降低人口平均预期寿命的。
由此可見，心肺疾病的死亡率应当成为进一步研究的焦点，通常而言，癌症发病与死亡是评价一个国家和地区居民癌症负担、制定防控策略的重要信息。根据三次全国死因调查，过去30年我国人群恶性肿瘤标化死亡率由75.6/10万上升至91.24/10万，与环境质量密切相关的肺癌等病因的死亡构成呈明显上升趋势，肺癌死亡率在过去30年间上升了465%，从1996年起，肺癌已成为我国肿瘤中的第一位死因，死亡率平均每年上升4.5%左右。相关研究认为，环境污染加剧或其相对重要性上升带来的健康风险不容忽视。
本文重点选取气管、支气管和肺恶性肿瘤（tracheal，bronchus，and lung cancer，以下简称“肺癌”）的死亡率指标作为核心被解释变量，数据主要取自WHO和华盛顿大学健康计量与评估研究所联合开展的全球疾病负担项目数据库。由于表1的分析结果已经得出吸烟率对于国民平均预期寿命也有着较为显著的影响，而且对于男性和女性的影响不尽相同，因此，在进一步的研究中，将继续区分男性和女性的肺癌死亡率，分别展开分析。
数据均取自G20国家2002-2012年期间的年度数据，i表示国家，t表示年份。其中，被解释变量cancerit分别代表各国每年的男性、女性肺癌死亡率，核心解释变量pmit表示各国每年的PM2.5浓度值。此外，控制变量smokerit表示男性、女性吸烟率；lnpergdpit表示人均GDP，取对数形式；urbanrateit表示城镇化率；indvalit表示工业在国民经济中所占比重；lnhealexit表示人均医疗卫生投入，取对数形式；残差δit表示其他可能起作用但是并没有被模型捕获的因素，按照假设这些因素应该随机分布于模型的被解释变量中。在核心解释变量的选取上，需要强调的一点是，除了空气污染之外，还将空气污染与吸烟率的交互项纳入分析过程，即添加pmsmokerit变量。因为，同样是肺癌死亡率的重要影响因素，空气污染和吸烟率之间是否存在着相互增强的作用，这一点值得深入探究。
在回归分析之前，首先对男性和女性肺癌死亡率面板数据分别进行Hausman检验，结果表明该面板更适合采用固定效应模型（P=0.000），更好地控制自相关和异方差等因素，将采用带有稳健性检验的固定效应模型进行回归分析。考虑到肺癌的发病周期通常为13.65个月，当年的肺癌死亡率可能与上一年度的空气污染因素有更强的相关性，因此，分别对“PM2.5浓度”这一变量作了滞后1期、滞后2期的处理，并建立回归模型。其中，模型（1）、模型（2）、模型（3）是用于估计男性肺癌死亡率，分别是固定效应模型、滞后1期、滞后2期模型；而模型（4）、模型（5）、模型（6），主要用于对女性肺癌死亡率的回归分析。模型回归结果如下（见表2）。
为了对中国的具体状况进行有效地识别，将中国的个案从总样本中予以剔除，将其余18个G20国家的总体样本进行回归分析，对二者之间主要解释变量的影响系数进行比较分析，探究中国个案是否偏离了G20样本的总体规律，并对其偏离程度予以着重考量，详见表3。
通过将表2和表3中所得出的影响系数逐一比对，发现在G20全样本的回归分析中，PM2.5浓度对于男、女性肺癌死亡率都有着非常显著的正向影响，且这种影响在滞后2期的时候依旧十分显著。然而，当剔除中国的样本后，PM2.5浓度对于男、女性肺癌死亡率影响系数均出现了明显下降，且对于女性肺癌死亡率的影响已然趋于不显著。这说明中国空气质量对公众健康状况的负面影响可能高于G20国家的平均水平。但从总体上看，二者没有本质上的差异。因此，可以断定中国的空气质量对公众健康起到了较显著的负面影响，与G20国家整体趋势相吻合。
2.回归结果
由于中国的个案与G20国家的总体样本趋势相吻合，因此，为全面地反映空气质量对公众健康的影响，将重点以G20全样本的计量回归结果作为分析对象，以便更好地确保结果的稳健性。
（1）PM2.5浓度。通过回归分析，可以发现在G20国家中，PM2.5浓度与男、女性肺癌死亡率都呈正相关关系，对于男性人口的肺癌死亡率影响系数为0.730，对于女性人口的肺癌死亡率影响系数为0.097。由此可见，空气污染对于男性和女性的影响不尽相同：当PM2.5浓度每增加100μg/m，每十万人中，男性的肺癌死亡率增加73人，而女性的死亡人数仅增加9.7人，PM2.5对于男性肺癌死亡率的影响程度是女性的7.5倍。但是运用滞后1期模型，则可以得出PM2.5浓度对于男、女肺癌死亡率的影响系数分别为0.639和0.093，对于男性肺癌死亡率的影响程度是女性的6.9倍；对于男性的影响程度有所减弱，对女性的影响则没有明显的变化，上一年度的PM2.5浓度增加，将对本年度的人口肺癌死亡率产生非常显著的影响，而采用滞后2期模型进行回归分析时，PM2.5浓度对于男、女肺癌死亡率的影响系数分别为0.550和0.092，相差6倍，两者之间的差距再度缩小。无论是考量当年PM2.5浓度对肺癌死亡率的影响，还是观察上两个年度的滞后影响，PM2.5对于男女的肺癌死亡率都产生较为悬殊的影响。
这样的发现对于固有的认知而言，无疑是一种颠覆，男女为何在这个方面表现出如此显著的差异？已有相关研究论证，女性对于空气污染的感知程度更加敏锐，能够对污染进行较为及时、有效的防护，减弱部分负面影响。此外，可能的解释有以下几个方面：①男性的吸烟率明显地高于女性，空气污染和吸烟都会导致人体的炎症因子异常，两者相互增强，使趋化因子CXCL13在癌组织的表达量明显增高，促进肿瘤细胞的迁移、转移；②这与男女性的职业暴露程度有关，由于存在一定程度的职业性别隔离（Occupational Gender Segregation），相比于女性，男性更多地从事一些室外作业的职业，因而增加了污染暴露的几率；③这与二者的体质差异有关，男性的肺功能各项指标，诸如肺活量等，一般会优于女性，而这更有可能受到空气污染的影响。
（2）吸烟率。相比于空气污染等其他致病因素，吸烟对于整体肺癌死亡率的影响更强。G20国家中男性肺癌死亡率较高的国家分别是土耳其、俄罗斯和韩国，女性肺癌死亡率较高的国家分別是美国、加拿大和英国，这些都是吸烟率较高的国家。同时，吸烟率对男性和女性肺癌死亡率影响也不相同，当年的吸烟率对男性的影响系数为0.842，影响非常显著，而对女性的影响虽然为负值，但并不显著。通过对比可得知，对男性而言，吸烟率对健康的影响程度大于空气污染。仅2013年，吸烟（含二手烟）就导致了610万人的死亡和1.435亿的伤残调整生命年。其中，直接吸烟导致的死亡人数从1990年的460万增长到2013年的580万，伤残调整生命年则从1.159亿增长到1.342亿。
为了衡量空气污染与吸烟率之间的关系，添加了空气污染与吸烟率之间的交互项，空气污染与男性吸烟率之间的交互项为-0.00687，绝对值很小，说明二者之间存在极小的相关性，而且没有通过显著性检验，而空气污染与女性吸烟率之间的交互项则非常显著，影响系数为-0.0201，这意味着随着女性吸烟率的上升，空气污染对于女性肺癌死亡率的影响则递减。需要强调的是，这并不是因为女性吸烟率和空气污染二者之间存在必然的因果关系，而是存在一定相关关系，从样本中可以看出，在G20国家中，女性吸烟率较高的国家多为发达国家，空气状况较好，而印度、中国等国家本身虽然空气状况不佳，但是女性吸烟率也较低。因此，可以认为吸烟率和空气污染都是肺癌死亡率的影响因素，但是对于不同国家的影响不同。在中国，雾霾属于主要影响因素。
（3）城镇化率。城镇化率对于男性和女性肺癌死亡率的影响截然不同：城镇化率对于男性的肺癌死亡率有着正面影响，即城镇化水平越高，男性肺癌死亡人数越多（见图1）。根据“差别暴露”理论（Differential-exposure Theory）进行判断，相对于农村地区而言，城镇所面临的空气污染问题更严重，因为伴随着城镇化发展，高密度居住环境、建筑业和交通发展所导致的污染，使城市居民通常被暴露在更为严重的环境危害中，必然会增加肺癌死亡率。这一影响对于当年的肺癌死亡率有十分显著的影响，而滞后效应却并不显著。
而与之相反，城镇化率与女性肺癌死亡率之间呈现出非常显著的负相关性，相关系数为-0.223，这意味着城镇化率越高，女性肺癌死亡率越低，这一点可能是由于城镇化过程所导致的传统生活方式，特别是传统烹饪方式（薪柴、油烟为特点）的改变，降低了室内空气污染，进而降低了女性肺癌死亡率。这一结果恰好验证了德国马克斯一普朗克研究所的研究成果：从全世界范围来看，传统的烹饪方式，即生火做饭产生的烟尘对于空气污染的影响很大，在2010年的过早死亡人数中，有31%即100万人左右是由住宅内薪柴能源的使用导致的，特别是在中国，空气污染的32%来源于居民能源消耗，居民做饭取暖时炉灶不完全燃烧产生烟尘，此类烟尘形成后往往聚集于狭窄、封闭的室内空间中，且浓度很大，属于高毒性的细颗粒物，主要集中在广大农村地区，而这种家务劳动又主要由女性来承担，必然会对女性人口的肺癌死亡率产生巨大的影响。如图2所示，室内空气污染程度最为严重的三个国家分别是印度尼西亚、印度和中国，这三者的城镇化进程的确也在G20国家中处于较为落后的水平，进而可以确认城镇化率对于女性肺癌死亡率的影响在一定程度上是通过室内空气污染这一中介变量而发挥作用的。而伴随着城镇化的发展，传统的烹饪条件逐步得到改善，女性也逐渐从高污染的炊事环境中解放出来，进而肺癌死亡率也得到了一定程度的减缓。
（4）人均医疗卫生开支。医疗卫生开支对于男性和女性的肺癌死亡率都有着显著的影响，但是影响方向却截然相反：医疗开支对于男性肺癌死亡率呈现负相关，说明医疗卫生投入能够起到减缓的作用，而且效果十分明显，影响系数为-3.203；而医疗卫生支出对于女性肺癌死亡率的影响则是正向的，即医疗水平越高，女性肺癌死亡率也越高，这一结论看似有悖于常理，但是通过观察女性肺癌死亡率的数据，似乎能够与这一结论相吻合。女性肺癌死亡率较高的国家诸如美国、加拿大、英国等，往往都是医疗投入较高的国家，而死亡率较低的国家为沙特、印度、墨西哥，其医疗投入则也处于较低的水平。这也与男性肺癌死亡率形成鲜明的对照：男性肺癌死亡率较高的国家分别是土耳其、俄罗斯、韩国，这些国家的医疗卫生开支均处于较低的水平，因而，人均医疗卫生投入水平在男性和女性的肺癌死亡率上产生了截然不同的影响。
事实上，根据现有的研究结论可以发现，卫生费用和健康绩效（尤其是单一病种的改善情况）之间，并不存在必然的线性关系，“卫生投入的规模拐点和边际拐点预示着卫生投入规模可能存在一个最小值和一个最大值”，最小值意味着“卫生投入必须达到此门槛值，否则投入是低效甚至无效的”，而最大值则“显示卫生投入达到此门槛值后边际效应开始递减，此时增加的投入不再带来足够的回报”。
所以，对于这一现象的解释应当对人均医疗开支这一指标做详细的划分，其本身是一个包含了多种健康医疗投入的综合性指标，而肺癌等相关疾病的治疗仅占其中极为有限的一部分。可能是由于具体领域的医疗资源分配不合理所导致，女性肺癌治疗相关的卫生经费未能与总的卫生开支实现同步增长。肺癌是慢性非传染性疾病中的一类，根据WHO的测算，2012年，全世界共死亡5600万人，其中3800万死于慢性非传染性疾病，占到了68%的比重，但是，与之形成鲜明对照的是，对于慢性非传染性疾病的医疗投入始终未能超过医疗卫生总投入的2%。
四、中国的个案：PM2.5浓度对于肺癌死亡率的影响
基于G20国家的面板数据所得出的结论是否能够适用于中国的具体情境，则需要进一步验证，将中国的个案从中抽取出来，识别其空气污染对于肺癌死亡率的影响。
在环境污染诱导下，中国肺癌的发病率和死亡率呈持续走高态势，中国人群死亡率上升最快的是癌症。全国肿瘤登记中心发布的《2012中国肿瘤登记年报》在对全国24个省的8500万人进行数据统计和分析后显示，肺癌已取代肝癌，居于癌症发病率和死亡率的榜首，占全部恶性肿瘤死亡的22.7%，且發病率和死亡率仍在继续上升。
从女性肺癌死亡率的发展趋势上看，G20国家的平均死亡率与中国的情况呈现出比较相近的变化趋势，基本上都没有明显的波动；但是，男性的肺癌死亡率方面，二者却是背道而驰的，中国的死亡率呈现出轻微上扬的趋势，而G20国家的平均水平则是在显著下降，更加符合PM2.5的浓度变化趋势（见图3）。聚焦中国的个案，从2002年到2012年，中国的PM2.5浓度增长了10.21μg/m3，在不考虑其他因素的前提下，中国每10万人中的男、女肺癌死亡人口应当分别增长4.6人和0.6人；而事实上，中国每10万人中男性肺癌死亡人口增加值为3.7人，女性肺癌死亡人口甚至比2002年有所下降，减少了1.2人。就此而言，PM2.5的浓度对于男性影响确实更加明显，而且中国空气污染状况的逐步恶化也的确导致了人口肺癌死亡率的大幅增加。
除了空气污染，吸烟率构成了中国肺癌死亡率的另一大风险因素。据测算，中国有3亿吸烟人群，7.4亿人遭受二手烟的暴露威胁，每年因吸烟而过早死亡的人数（主要为男性），2010年已达到100万人。如果目前的趋势持续下去，2030年这一数字将翻倍，达到每年200万人。相反，中国女性的吸烟率有大幅度的下降，由烟草所致的过早死亡危害程度也较低，且呈下降趋势，也正因为如此，中国女性肺癌死亡率并没有明显的增长。
城镇化率的影响因素在中国尤为突出，快速的城市化进程对生态环境造成了严重的影响，同时，城镇化通过对室内污染因素的减弱，却对女性肺癌死亡率的降低发挥了积极作用。虽然所针对的疾病并不相同，但是从某种程度上讲，这样的研究与本文的结果形成呼应，说明传统农村的炊事条件确实对于女性的健康产生更为不利的影响。
空气污染所造成的健康危害在一定程度上不可避免，但由于公共卫生医疗条件的改善在提升健康人力资本中发挥的重要作用，健康危害可在总体上得到一定程度缓解，由污染所造成的健康风险差异可能会伴随医疗卫生供给差异而扩大或缩小，公共卫生资源配置可能也是缓解甚至规避环境健康风险的重要手段。2002-2012年，正是中国全面推行医疗改革的阶段，医疗卫生投入有了大幅的增长，中国的肺癌死亡率在此期间并没有伴随PM2.5浓度而同步增长，也得益于卫生条件的显著改善。
五、结语
综上所述，从人口总体健康状况而言，空气污染对于人口平均预期寿命有着显著的影响，其中对于男性人口的负面影响最为强烈，这主要是受到了吸烟等因素的影响。然而，具体到肺癌死亡率，空气污染对于男、女肺癌死亡率都有显著影响，但是，影响程度则有明显的不同，空气污染对于男性肺癌死亡率的影响程度是对女性影响的7.5倍，这其中更明显地是受到了吸烟率的影响。
因而，吸烟率这一致病因素则不得不提，其对于总人口和男性人口的预期寿命都产生了相当负面的影响。而在肺癌死亡率这一具体病因方面，吸烟率是导致男、女肺癌死亡率差异的最主要原因，由于吸烟的负面影响及其与空气污染所产生的交互效应，直接导致了男性肺癌死亡率的居高不下。
此外，聚焦中国的个案，中国公众健康水平与环境质量的关联性，基本上与G20国家的整体趋势相吻合：空气污染通过增加肺癌死亡率，进而减缓了公众预期寿命的增长，使得医疗卫生事业发展的成果被弱化，健康水平的提升未能达到预期。但是，通过表2和表3的对比发现，在影响程度上，PM2.5浓度对于中国公众健康状况的影响要远大于对G20国家公众健康平均水平的影响。
所以，对于中国而言，应当采取“防治结合”的策略，在进一步加大公共卫生医疗投入的同时，也要进一步扼制致病、致死因素的蔓延态势：①进一步加大环境保护和污染治理的投入力度，从而有效地降低PM2.5等空气污染物的大幅增长；②中国也应当进一步加大控烟的力度，特别是对于男性人口的控烟，应多措并举，运用行政手段、经济手段和宣传手段，有效降低吸烟率；③应当逐步地改善炊事、人居等卫生条件，减少室内空气污染的负面效应。
[责任编辑 武玉]
