摘要：本文研究空气污染对健康支出的影响，采用位数回归模型建模分析研究。研究发现PM2.5、O3、优良天数在各分位点对医疗健康支出呈正向影响，SO2、NO2在低分位显著正向影响，CO在中高分位处显著正向影响;PM2.5、O3两种污染物质对中等水平医疗健康支出水平较敏感，NO2对低尾医疗健康支出促进作用明显，优良天数、SO2对中低水平的医疗健康支出影响明显。

关键词：分位数回归;空气污染;医疗健康支出

一、绪论

随着21世纪的到来，社会经济蓬勃发展，工业制造业飞速拓展，在保持经济快速增长的同时，我国能源环境问题却日趋严重，由环境污染引发的健康风险和损失成为社会各界高度关注的焦点。这种带来的只追求速度而忽视社会环境保护致使高增长、高消耗、高排放的粗放式增长模式。致使我国生态环境问题越发严峻，各种污染不断加剧，公民健康受到威胁。同时，随着环境保护意识的萌生，居民自身健康保护理念不断加强，环境治理和养生疗养体系不断完善。中国的几十年的城市化和工业化进程不可避免地伴随着环境污染，如今中国许多城市正在遭受严重的雾霾污染。推进绿色发展，着力解决环境问题，持续实施大气污染防治行动，打赢蓝天保卫战等举措。环境发展关乎满足人民对美好生活的向往的需求，必须首先解决环境问题。

二、文献综述

近年来，越来越多的学者开始注意环境污染对人体健康的影响。关于空气污染和健康的研究，最早是从Grossman开创健康生产函数理论开始的。健康生产函数描述的是健康生产投入与健康产出之间的关系;随后污染研究也随之增多，Carla、David等人（2019）分析人均收入和环境空气质量变量对健康支出决定因素的影响，发现人均收入对医疗支出有积极的影响，并得到适当的卫生支出水平，或获得更好的环境质量和社会福利;Narayan等人（2008）利用面板协整模型，发现短期内经济发展与一氧化碳排放量与健康支出具有正的相关关系，长期来看，除了经济发展与一氧化碳排放量，二氧化硫的排放量也与健康支出具有正相关的关系。国内学者也从二氧化硫、氮氧化合物、雾霾等一系列污染对人体的健康损害、健康支出、健康损失估算等作出研究。如谢杨、戴瀚程等人（2016）分析发现对京津冀地区污染的联合控制可对经济效益带来增长;李根生、韩民春等人（2015）发现雾霾污染增加了城市居民医疗健康支出，同时对老年和少儿两个群体的健康支出影响更明显;另有学者以空气污染为视角研究，比如王姝（2005）分析了空气污染对健康的影响，提出现行的空气污染对经济损失的估算方法;王逸青、蔡一润、卢蕊等人（2019）运用面板模型研究空气污染中二氧化硫排放量、氮氧化物排放量和烟（粉）尘排放量各污染元素的排放量对公共卫生支出的关系;彭希哲、田文华等人（2003），发现上海空气污染疾病意愿支付费用在1999年占GDP的1.28%。

结合文献梳理，发现国内外对空气污染研究较全面，但是对从医疗健康支出不同水平着手，因此本文全面从各研究吸取优点，并利用分位数回归去谈及不同医疗健康水平受各空气污染因子的影响探究。

三、模型选定与变量选取

传统的最小二乘法得的模型反应的是自自变量变化对因变量的均值产生的影响，这在某些研究中并不能很好的反映我们所关心的问题，也就说条件期望并不能反映一个分布的全部状况。而分位数回归可以克服这个问题，因此本文采用分位数回归模型建模，采用分位数回归的评估方法对样本进行分析。分位数回归模型是利用解释变量X和被解释变量Y的条件分位数进行建模，假设条件分布Y/X的总体分位数是的线性函数，即，其中被称为的分位数回归系数，其估计值为：

如果1/2，则其称为中位数回归，此目标函数可以化简为：

因此中位数回归又称为“最小绝对离差估计量”。从此处可以明显看出，分位数回归比OLS更不易受到极端值的影响，其回归方法更加稳健。

四、实证分析

本文采用分位数回归模型来研究医疗健康支出空气污染的影响，选定分位数回归能准确反映被解释变量的不同部位随自变量变化的差异。

1.模型设定

本文利用住院患者人均医药费用为因变量表示人医疗健康支出建立分位数回归模型，模型如下：

其中，lnfd表示重庆市2018年各区县环境iqi指数的优良天数取对数;lnPM10表示区县10微米以下的颗粒物污染物质浓度取对数;lnSO2、lnNO2、lnPM2.5分别表示地区二氧化硫、二氧化氮、直径小于等于2.5微米的颗粒物的浓度取对数;lnO3表示地区臭氧日最大8小时滑动平均值第90百分位数取对数;lnCO表示地区一氧化碳24小时平均第95百分位数取对数，以及其他控制变量。

2.分位数回归估计结果

我们对重庆市各区县相关数据进行研究，得到如表3的结果，结果显示fd变量在低中高尾均显著且对医疗健康支出有正的影响;变量PM10在所有分位数

表1给出回归结果，本文发现医疗健康支出在不同分位下受各污染物质的影响是不同的，而这种影响效应是OLS回归结果是无法给出的。而分位数回归对不同水平医疗康康支出的影响作出一个全面描述，PM10无论是OLS回归还是分位数各分位点的回归结果均对医疗健康支出是负向影响;SO2、NO2、PM2.5、O3、CO、fd对重庆各区县医疗健康支出均为正向影响。NO2和SO2在高医疗健康支出地区影响不显著，在低分位水平显著，说明两者对医疗健康支出相对较少的地区存在显著性正向影响;CO在低医疗健康支出地區影响不显著，说明CO对高健康支出影响显著为正;其余三个变量在各分位点上均显著为正，说明医疗健康支出受其影响显著为正。进一步看，PM2.5、O3在不同分位数下的医疗健康支出的系数呈“倒U”型影响，说明两种污染物质对中等水平医疗健康支出地区较敏感;NO2在不同分位数的医疗健康水平的系数呈“阶梯”型影响，说明NO2对低尾的医疗健康支出促进作用更明显;fd、SO2在不同分位数的医疗健康支出系数呈“几”字型影响，两变量对中低水平医疗健康支出高于平均水平，即是两指标对中低水平的医疗健康支出有一定的促进作用;CO在不同水平的医疗健康支出水平的系数呈“折线”型，也就是说变量取值需要达到一定程度，CO对医疗健康支出的促进作用才明显。

五、建议及对策

1.加强污染管控，按源头排查

一方面调整产业结构。减少过剩产能和落后产能，强化“散乱污”企业整治，加快城市建成区重污染企业搬迁改造，大力发展绿色环保产业，推动经济高质量发展。另一方面调整能源结构。减少煤炭消费，增加清洁能源使用，因地制宜发展水电、核电、风能、太阳能、生物质能、地热能等新能源和清洁能源。

2.持續推进排污许可改革

坚持以国务院排污许可“谁核发、谁监管”为原则，结合国家和生态环境保护综合行政执法改革精神，全面实行排污许可证，推进排污权、用能权、碳排放市场化交易。排污权交易通过市场手段对排污权进行交易，实现对环境资源的优化配置。

3.加强污染防治与治理

持续推进污染防治。巩固扩大蓝天保卫战成果，加强工业、燃煤、机动车三大污染源治理加大城市污水管网和处理设施建设力度;促进资源节约和循环利用，推广绿色建筑。加强生态系统保护修复。推进山水林田湖草生态保护修复工程试点，持续抓好国土绿化、防沙治沙、水土流失治理和生物多样性保护。

4.加强社会医疗保健支出支持作用

鼓励社会力量提供医疗服务，深化医改，改善民生;鼓励发展多样化的医疗服务，全面的利用社会资源运营高水平诊所。加快医疗发展专业化服务，积极支持社会力量提供专业化的医疗服务，细分医疗行业服务领域，扩大服务供给，培养专业化的品牌服务机构。

参考文献

Carla P，David C，Marta P.On the nexus of air pollution and health expenditures：new empirical evidence.[J]. Gaceta sanitaria，2019，33（4）.

Paresh K，Narayan S Narayan.Does environmental quality influence health expenditures？ Empirical evidence from a panel of selected OECD countries[J].Ecological Economics，2008，65（2）.

谢杨，戴瀚程，花岡達也，増井利彦.PM_（2.5）污染对京津冀地区人群健康影响和经济影响[J].中国人口·资源与环境，2016，26（11）：19-27.

李根生，韩民春.雾霾污染对城市居民健康支出的影响分析[J].中国卫生经济，2015，34（07）：74-76.

王姝.空气污染对人体健康影响及经济损失估算[J].辽宁城乡环境科技，2005（06）：47-50.

王逸青，蔡一润，卢蕊.空气污染对我国公共卫生支出的影响研究[J].中国卫生经济，2019，38（08）：51-55.

彭希哲，田文华.上海市空气污染疾病经济损失的意愿支付研究[J].世界经济文汇，2003（02）：32-44.

作者简介：

李虹桥（1994.9-）;男;汉族;四川广元人;在读硕士;重庆工商大学，长江上游经济研究中心;研究方向：产业结构与布局