许兴龙，周绿林，张林荣

（江苏大学a.管理学院；b.财经学院，江苏 镇江 212013）

0 引言

改革开放近40年来，中国持续、高速的经济增长举世瞩目，相应出现的社会经济结构变化深刻，由此引发的环境污染问题也日趋严重，《中国环境发展报告（2015）》指出，近10年来我国人均10%的GDP经济增速虽然提升了人民生活水平和质量，但生态环境遭受了严重破坏，尤其是环境污染对居民的健康危害日益突出。数据显示，我国每年因环境污染所引发的肺心病患者达到21.3万人，慢性支气管炎患者150万人，直接导致的健康效益损失约占GDP的10%[1]。不难发现，经济增长所引发的环境污染已经对居民的基本生活和生存产生了巨大的威胁，这一现象也成为政府、学界和公众关注的热点和重点议题。

国内外学者对于经济、环境、健康之间的影响关系已经做了大量研究[2-7]，现有研究主要呈现出以下三个特点：（1）研究大多是采用时间序列分析经济对健康或环境对居民健康的影响，研究中容易出现遗漏变量问题，导致研究结果存在偏差；（2）目前国内学者关于新常态下经济增长、环境污染对居民健康影响的研究较少，且观点存在分歧；（3）鲜有研究考虑区域经济发展差异化水平影响下环境污染对居民健康的影响关系。本文选取新常态下长江经济带区域的经济增长、环境污染与居民健康之间的关系进行实证分析，试图探究经济新常态周期中，长江经济带环境污染状况能否得到有效控制、居民健康水平是否提升，以及在区域产业结构不一致、经济发展不均衡的背景下，不同省份之间经济增长对居民健康影响有何差异。

1 模型构建、变量选取与数据来源

1.1 模型构建

本文借鉴了Grossman创建的健康生产函数理论，该理论认为健康是包含生活方式、生活环境、教育、个人收入以及医疗卫生服务等一系列投资所产生的商品。为了考察新常态背景下经济增长对居民健康水平的影响，本文把经济作为健康生产的投入要素，在此基础上参照Alberini等[8]、赵忠[9]、曲卫华[10]等学者的研究，将环境污染这一中介变量加入到模型当中，最终构建模型如下：

其中，Hit表示i省在t年的居民健康水平，Fit和Eit分别表示i省在t年的经济状况和环境污染状况，xit表示其他控制变量，μi表示与区域发展相关的地区效应，主要用来反映一些无法观察到的区域变量的影响，εit表示随时间变化的随机扰动项，β1、β2表示待估计参数，反映的是经济增长和环境污染对居民健康水平的影响程度（βi同理）。此时，假设εit为独立同分布，且与μi不相关。

在面板数据常用的估计方法上，学界往往假定个体回归方程斜率相同但截距项不同，以此捕捉个体异质性。当μi与某个解释变量相关，为了消除不可观测固定效应所产生的估计偏差，可选用固定效应模型进行估计；而一旦μi与所有解释变量均不相关，则需采用随机效应模型进行估计。两种估计方法将通过Hausman检验加以选取。

1.2 变量选取

被解释变量是区域内居民健康水平。参考程明梅[11]提出健康度量指标，本文选取人均期望寿命、新生儿死亡率和孕妇死亡率三项指标来衡量某一省份居民的健康水平。相比于微观数据，宏观数据中对健康水平的度量存在一定的局限，由于健康是具备多维性和复杂性的概念，目前学界还没有一个统一的指标对其进行度量，因此只能通过一些近似的人均期望寿命及死亡率等指标来进行度量。

主要解释变量是经济状况和环境污染程度。对于经济状况的测量，在现有研究中运用最为广泛、也被普遍认可的是地区年度GDP水平；对于环境污染程度的测量，多数学者认为PM2.5、PM10等固体颗粒物是影响环境质量和损害人体健康的主要污染源，然在现实中，这类数据不易获得，本文参照以往研究选取的不同地区工业二氧化硫排放量与工业烟尘排放量表征某地区环境质量：一是相比于其他环境因素，空气的外异性和外生决定性较强，这可以降低本文的内生性问题；二是区域居民暴露于大气环境中的概率相对较高，这可以有效应对宏观数据使用的缺陷；三是PM2.5、PM10等固体颗粒物的主要成分即为工业二氧化硫和工业烟尘。且此二项指标作为表征环境质量指标也是经过诸多学者验证和认可的[12]。

本文的其他解释变量主要包括：人口特征变量、医疗资源变量、环境卫生变量。其中人口特征变量包含人口老龄化程度、区域人均GDP、受教育程度等；医疗资源变量包含：每千人口医生数、区域医疗卫生机构数、医保覆盖率等；环境卫生变量主要通过工业污染治理投资进行衡量。

1.3 研究对象与数据来源

本文以2010—2015年作为研究时段，基础数据来源于《中国统计年鉴》《中国卫生统计年鉴》以及长江经济带11个省统计年鉴中的面板数据。由于各地区人均预期寿命只有1990年、2000年和2010年的数据，故本文参考冯怀珠[13]提出的人口期望寿命插补法：首先计算出1990—2010年各省份人均期望寿命的平均年增长率，再分别以2000年和2010年为基期，根据平均增长率求出2005—2015年各省市人均期望寿命。此外，为消除序列相关性，并将可能的非线性关系转化为线性关系，减少变量的异常值、非正态分布及异方差性，本文对区域生产总值（GDP）、区域人均生产总值（per GDP）、工业SO2排放量、工业烟尘排放量、医疗卫生机构数和工业污染治理投资取对数，具体变量的定义及描述性统计如表1所示。

2 实证结果与讨论

2.1 模型估计结果

表2分别报告了经济增长、环境污染对人均预期寿命、新生儿死亡率及孕妇死亡率影响的估计结果。根据Hausman检验结果，人均预期寿命模型的估计结果适宜用随机效应模型（p值为0.051）进行分析，而新生儿死亡率和孕妇死亡率模型适宜用固定效应模型进行分析（p值均为0）。结果显示，区域生产总值对人均预期寿命、新生儿死亡率及孕妇死亡率均有显著的负向影响，说明区域经济增长会使得人均预期寿命、新生儿死亡率及孕妇死亡率降低；工业SO2排放量对人均预期寿命呈显著负相关，与新生儿死亡率、孕妇死亡率呈显著正相关，说明环境污染程度加重将显著降低居民健康水平；工业烟尘排放量对新生儿死亡率呈显著正相关，对人均预期寿命和孕妇死亡率无显著影响。

表1 变量定义与描述性统计

表2 2010—2015年长江经济带11个省份经济、环境与居民健康实证分析结果

在影响健康状况的人口特征变量中，居民教育程度提升可以有效促进人均预期寿命增加，但对新生儿死亡率和孕妇死亡率并无显著影响；医疗资源变量中医疗卫生机构及每千人口执业（助理）医生数量的增加能够有效降低孕妇死亡率；医疗卫生机构数量增加还可以提升人均预期寿命、降低孕妇死亡率；此外，医保覆盖率增加也促进了人均期望寿命的提升。环境卫生变量中工业污染治理投资增加可以有效提升人均期望寿命，对新生儿死亡率和孕妇死亡率并无显著影响。

为了检验实证结果的稳健性，研究根据中国东、中、西部省份划分将长江经济带11个省份分为长江上游：贵州、云南、四川、重庆四省（市）；中游：湖南、湖北、江西、安徽四省；下游：江苏、浙江、上海三省（市），由于中国东、中、西部地区间产业结构、经济状况等均存在着显著差异，因此研究将地区变量放入回归模型中，并进一步考察经济状况对居民健康影响可能存在的区间差异。应当指出的是，加入调节变量后使得变量总数和选取的个体成员数量相等，故此处可直接选用固定效应模型进行分析。

表3 2010—2015长江经济带11个省份经济、环境与居民健康的地区差异

表3结果显示，区域生产总值对孕妇死亡率并无显著地区差异，但对人均预期寿命及新生儿死亡率存在显著地区差异。具体来看，经济相对较好的长江中下游省份区域生产总值增加会使得人均预期寿命降低，而对上游省份影响并不显著，说明在经济状况相对较好的地区，区域生产总值过快增长会使得居民健康收益边际效应降低；长江上游省份新生儿死亡率受区域生产总值影响显著，区域生产总值的增加会降低该地区新生儿死亡率，而对中下游省份影响并不显著。可以预见，经济状况的改善对长江上游居民带来的健康收益远远高于中下游省份居民。其他变量影响与表2结果大体相同，此处不再赘述。

2.2 讨论

总体上来看，新常态下经济增长有效降低了长江经济带新生儿死亡率、孕妇死亡率，但人均预期寿命呈下降趋势。而进一步分区域研究发现，在长江经济带经济发展较快省份，区域生产总值增加与人均预期寿命呈显著负相关，而在经济发展欠发达省份，区域生产总值增加却对人均预期寿命增加显著。那么，新常态下长江经济带经济增速对居民健康及其区域差异影响的具体原因是什么呢？分析认为：

（1）长江经济带经济增速放缓的同时中下游省份环境污染仍然严重。当前中国经济发展形式主要依赖于工业制造，而发达省份经济增长的同时必然产生大量工业污染，统计显示，长江中下游废气废水中主要污染物排放量已超过全国平均水平，严重影响了居民健康水平，而长江上游省份废气废水中污染物排放量相对较低，验证了环境污染在经济增长过程中影响居民健康的中介作用，这也在一定程度上符合Grossman创建的健康生产函数中经济增长与公共健康存在“倒U型”的特征。

（2）长江经济带居民健康意识提高。数据显示，长江经济带人口教育程度（大专及以上人数占比）由2010年10%上升到2015年28.7%，表2研究指出，居民教育程度提高显著提升了人均预期寿命。分析可知，近年来长江经济带居民接收教育程度提高、健康意识也显著增强，并由此产生了新的生活方式及行为习惯。此外，伴随经济增长，居民日益增长的健康消费需求也相应得到了满足，这也在一定程度增强了居民健康水平。

（3）长江经济带医疗资源数量增加。伴随经济增长，政府医疗卫生资源投入数量增加，缓解了供给侧总量不足的同时又加强了对医疗卫生资源配置结构调整，更加注重医疗卫生领域“保基本、强基层”的重要性，使得相对贫困和落后地区的医疗需求得到一定的满足。此外政府顶层设计也更加完善，医保覆盖率、覆盖范围不断增大、筹资水平逐年提升也极大地促进居民健康水平提升。

3 结论与建议

本文利用2010—2015年长江经济带省级面板数据，实证研究了经济增长、环境污染对居民健康水平的影响，主要得出以下几点结论：（1）经济发展新常态下，长江经济带环境污染对居民健康水平影响仍然较大，成为经济增长过程中降低居民健康效益的重要传导渠道，而增加工业污染治理投资可以有效提升人均预期寿命；（2）长江经济带经济增长与居民健康水平不一定存在正相关性，且存在显著地区差异，长江上游地区经济增长带来的健康效益明显高于中下游；（3）在长江经济带各省份经济增长同时提高居民教育程度、增加医疗卫生资源、完善医疗保障制度等均可以有效提高居民健康水平。基于此，本文提出如下建议：

第一，提高企业环保意识，优化环保资金配置效率。工业排放是引发长江经济带环境污染的主要因素，由此引发的健康危机也得到社会广泛关注。提高企业环保意识，由以往末端治理转向对污染源头预防与过程控制，并加大对长江中下游省份的环保投入力度，尤其是对重污染企业的投资与治理，提高环保基金的配置效率，在区域经济增长的同时促进居民健康效益最大化。

第二，协调区域间经济发展，共同促进居民健康。现阶段正面临中国经济发展转型，国家经济总量增速放缓，然而长江经济带不同省份之间的经济差距仍然显著，上游地区医疗卫生资源仍然匮乏，通过产业结构调整带动经济结构调整，中下游地区逐步减少工业制造企业，发展能源健康产业，进一步放缓经济增速；上游地区要抓住融入长江经济带的契机，发挥自身地域优势，推动产业多元化发展。此外，还应当加强地区间的交流合作，建立优质资源共享机制，缩小地区间贫富差距。

第三，注重政府顶层设计，降低环境引发的健康风险。不同地区间存在的环境健康风险差异很大程度上受制于当地的教育、公共服务、医疗卫生资源等匮乏，完善政府保障机制、加强政府投入，引导居民健康的生活行为和方式不仅能够降低环境污染所带来的健康威胁，同时也可以提升社会整体公共服务水平和人民福祉。