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空气污染对医疗支出的短期影响:来自北京的证据

原文信息

Xia, F., Xing, J., Xu, J., & Pan, X. (2022). The short-term impact of air pollution on medical expenditures: Evidence from Beijing. Journal of Environmental Economics and Management, 102680.

图片来源:百度图片

 

一、引言

 

空气污染是全球人类健康面临的主要环境风险,WHO的估计显示,2016年,空气污染在全球范围内造成420万人过早死亡。空气污染影响全世界各个国家,但中低收入的国家负担最大。中低收入国家空气污染水平最高,但解决污染的资源有限,也缺乏相关法规。空气污染会导致与心血管和呼吸系统疾病相关的健康成本增加,预期寿命缩短,生产率降低。然而,由于缺乏大规模、高质量的医疗支出数据,严重空气污染对医疗成本影响的确切程度仍不清楚。

 

本文通过北京市城镇职工基本医疗保险,获得了2013年至2016年期间的医疗费用详细交易数据,这项保险涵盖了北京市大部分居民。本文将北京市的逐日医疗数据与2013年至2016年北京所有空气质量监测站的平均每日污染读数相结合,研究空气污染对医疗支出的短期影响,并检验了不同污染持续时间对于医疗支出的影响。

 

本文的研究结果发现,较高水平的空气污染和持续时间较长的污染事件都会显著增加医疗就诊和医疗支出。对于多天污染事件的分析进一步表明,随着污染事件持续数天,边际医疗就诊和边际医疗支出开始增加。本文的研究结果提供了经验证据,证明在制定政策以降低空气污染的健康成本时,污染事件的强度和持续时间都应是关键的考虑因素。

 

本文从以下几个方面对现有关于空气污染的文献做出了贡献:首先,利用医疗费用和处方的详细信息,本文估计了空气污染对不同药物类别费用的影响。其次,本文获取到的详细个人数据能够估计空气污染对广泛人群的健康影响,而不是仅仅局限于弱势群体的影响。第三,本文探索了中国污染事件的具体特征,并确定了污染事件过程中健康成本的变化,能够为估计空气污染的总健康成本提供证据。

 

二、背景及数据

 

1. 北京市城镇职工基本医疗保险数据集

城镇职工基本医疗保险作为基本医疗保险制度的支柱之一,由员工和雇主共同出资,是帮助覆盖城镇居民医疗费用的主要项目。作为政府运营的强制性社会保险项目,城镇职工基本医疗保险在市级进行管理,覆盖所有在正规部门就业的城镇居民,并在退休后继续覆盖。保险受益人的家庭成员不会自动纳入该计划,除非他们自己受雇于正规部门。因此,失业人员、在非正规部门工作的人员以及农村居民不在该保险计划的覆盖范围之内。由于城镇职工基本医疗保险的覆盖范围以就业为基础,因此居民能够根据就业所在的就业城市(而非户口制度下的户口所在城市)参与城镇职工基本医疗保险。在北京的城镇职工基本医疗保险系统中,每一位保险受益人都有一个账户,记录着他详细的医疗支出。由于中国的医疗服务主要由医院提供,因此,即使该数据不包含非医院就诊以及在非医院附属药房或药店发生的交易,仍能反映出居民的大部分医疗支出。

 

本文利用北京市医疗保障局维护的北京市城镇职工基本医疗保险机密数据进行分析,使用了2013年至2016年的数据。截止至2016年底,该数据中登记了1970万人,覆盖了90%以上的北京居民。该数据集详细记录了医院信息、个人信息、医疗费用结算信息以及用药的数据信息。

 

本文将上述数据针对个人进行匹配,汇总每日的医疗交易成本。本文使用(30岁以下、30-39岁、40-49岁、50-59岁、60-69岁、70岁或以上)六个年龄组,根据性别及年龄将样本分为不同的群体。本文汇总了12个人口统计组中的每日医院支出,并将汇总值除以对应月份相应人口统计组中的受益人人数,构建组间日度平衡面板。为了捕捉潜在的滞后效应,本文关注一系列医疗变量的三天总和。表1展示了城市层面汇总的变量描述统计。

2. 空气污染及气象数据

在空气污染方面,本文将北京市所有监测站的小时空气质量数据汇总至日度平均水平,并选择2013年至2016年的日均PM2.5浓度进行分析。同时,本文控制了最低温度、最高温度、相对湿度、降水和风速等一系列气象因素。

 

3. 北京空气污染事件

根据现有文献,本文将空气污染事件定义为:PM2.5从小于50ug/m3增长至100ug/m3以上,随后回落至50ug/m3以下,从第一天到最后一天的测量时间被视为空气污染事件的持续时间,且该事件需要至少持续三天。即连续三天或三天以上的污染事件指每天的PM2.5都超过50ug/m3,且至少一天的PM2.5浓度超过了100ug/m3。本文将单一的污染日定义为不属于上述事件的污染日,并将PM2.5小于50ug/m3的日定义为晴天。

 

三、实证策略

 

1. PM2.5的线性短期影响

2. 工具变量

为了排除内生性的影响,本文利用大气逆温构造工具变量,分别构造了第一层、第二层、第三层的大气逆温虚拟变量和连续变量,对空气污染的影响进行进一步估计。

 

3. 基于事件的分析

为了探究超过一天的空气污染对于医疗支出的影响,本文进一步进行了基于事件的分析。此时,模型中允许PM2.5对医疗就诊和医疗费用的边际影响随着污染的持续而变化。

 

四、实证结果

 

1. PM2.5浓度对医疗就诊和医疗费用的线性短期影响

OLS和IV的估计表明,空气污染会导致医疗就诊和医疗费用的增加。在不同药物方面,空气污染主要导致了心血管药物和呼吸系统药物支出的显著增长。

 

在线性基准回归的基础上,本文也进行了一系列稳健性的检验,包括了延长被解释变量的时间窗口、排除住院就诊数据、仅使用急诊就诊数据、使用急性上呼吸道感染药物数据、利用天气控制的替代函数重新进行估计、控制流感监测指标等。稳健性检验的结果与基准回归均保持一致。

2. 污染事件对医疗利用和医疗费用的影响

随后,本文根据污染事件的不同持续时间,估计了污染持续对于健康的边际影响变化,图3展示了污染对健康边际影响在一段时间内的演变,以及晴天和单个污染日对健康结果的影响。研究结果表明,空气污染导致的健康成本随着污染事件持续时间的增加而增加。若忽略污染事件中边际效应幅度的变化,将会严重低估空气污染的实际健康成本。

3. 异质性分析

在异质性分析部分,本文根据性别和年龄对样本人群进行划分,图4描述了空气污染对医疗支出影响的异质性。研究结果表明,在男性和女性之间未发现空气污染影响的异质性;老年组(50岁以上的个体)受到的影响略大于年轻组(50岁以下的个体)。

4. PM2.5水平在污染事件健康影响中的作用

最后,本文研究了污染浓度对健康结果的非线性影响,进一步说明了污染事件持续时间的重要影响。

五、研究结论

 

本文利用北京市城镇职工基本医疗保险数据研究了空气污染对医疗就诊和医疗支出的短期影响。研究表明,短期内空气污染与医疗使用之间存在着较强的正相关关系。同时,基于事件的分析表明,随着污染持续,PM2.5的短期健康影响会不断升级。当相对较高的空气污染水平在多日污染事件中持续更长时间时,会引起更大的健康反应,即医疗就诊和医疗费用的大幅度增加。基于事件分析的结果表明,空气污染产生的健康成本比基于线性模型估算出的健康成本高约70%。因此,为了准确估计空气污染的总健康成本,应该考虑到污染事件边际效应的变化。为了降低空气污染的总健康成本,应该将预防长期污染事件放在更优先的位置。政府在制定相关政策时,不应仅考虑空气污染强度,更应该同时关注严重污染的持续时间。

 

Abstract

 

We identify the short-term effects of PM 2.5 concentrations on medical costs in Beijing by analyzing two datasets: one detailing daily air quality indexes over a four-year period and the other containing individual-level records of all health care visits and medical transactions that occurred under a government insurance program that covers most city residents. We find that both higher levels of air pollution and longer-lasting pollution episodes significantly increase health care visits and medical expenditures. An analysis of multiple-day pollution episodes shows that marginal health care visits and marginal health costs start to increase as the pollution event lasts for consecutive days. Omitting the variation in the magnitude of the marginal effects of pollution exposure over the course of a pollution episode would lead to the underestimation of the total health costs of air pollution. Our findings provide empirical evidence that both the intensity and the duration of pollution episodes are critical considerations when designing policies to reduce the health costs of air pollution.

 

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