收入公平、教育、生态-幸福效率与环境造成的疾病负担的实证分析

刘桂芳, 刘雅晴

(上海交通大学安泰经济与管理学院， 上海 200052)

0 引 言

国际上针对环境表现与经济水平及收入公平程度的关系已有许多跨国研究，其中大部分研究者都选用污染物排放量指标作为被解释变量.虽然污染物排放量是比较好的衡量环境影响的指标，但相信大多数人更加关注环境变化又将对人类造成怎样的影响.

环境造成的疾病负担(Environmental Burden of Disease)是由耶鲁大学、哥伦比亚大学和世界经济论坛等机构共同公布的2008环境表现指数(2008 Environmental Performance Index)[1]报告中的一个衡量环境对人类影响的指标.该指标采用世界卫生组织研究计算出的伤残调整生命年(disability-adjusted life year， DALY)作为单位进行测量，其含义是从疾病发生到因病死亡所损失的全部健康生命年.它包括两部分，一是环境引起的早死带来的生命损失年YLLs(Years of life lost with premature death)，一部分是环境引起的残疾带来的生命损失年YLDs(Years of lived with disability).残疾和早死的共同点是在不同程度上减少了人的健康生命，而人的生命又是以时间(年)来度量的，因此DALY是以时间为单位综合考虑残疾和死亡两种健康损失，并赋以社会价值取向的信息，使之更全面合理地表达环境引起的疾病对人们健康的影响.

最近的研究已发现经济发展、收入公平与健康的关系，主要的研究方法是将经济收入、收入公平等变量放在回归方程的右边并通过跨国比较或一国的时间序列数据来分析它们之间的关系.Ezzati, Van-der Hoorn 等(2005)[2]选用跨国数据研究发现人均GDP与某些健康指标间存在非线性关系，在中等的人均GDP水平下，健康指标的风险因子水平相对较高；而当人均收入达到非常高的水平时，风险因子水平又会下降.De Maio(2008)[3]关于阿根廷的实证研究表明，随着社会不公指数的上升，人们的平均预期寿命会缩短.Kim和 Kawachi(2008)[4]的跨国研究发现，人均GDP的增加对健康状况有着积极影响，但随着社会不公的加剧，心脏病、抽烟影响等健康指标会不断恶化.

我们在借鉴国际已有研究成果的基础上，采用人均收入、收入公平变量来拟和环境造成的疾病负担与经济社会发展关系的同时，引入了代表社会教育水平与生态效率的解释变量.Torras和 Boyce(1998)[5]曾发现识字率与SO2的排放量存在反向线性关系，而生态幸福效率这一指数与环境资源的实际利用效率又有着极为密切的联系.欧洲环境署(The European Environment Agency )对生态效率的定义是，从更少的自然资源中获得更多的福利[6]，这种对生态效率本质的理解给我们的研究提供了宝贵的启发.为了调查研究生态幸福效率与环境造成的疾病负担的可能联系，我们提出如下假设：一国的生态-幸福效率越高，其对环境造成的压力可能越小，而人们由于环境污染而受到的损害也越小.本文中，我们采用90个国家的跨国数据实证分析了以上解释变量与因环境引起的健康损失之间的关系.

1 模型的建立

1．1 模型指标的选取

引言部分已经详细介绍了本文的研究变量，关于各变量指标的选取，借鉴国际已有的研究成果，选择由权威机构公布或学术上权威文献所采用的指标.

1．1．1 应变量

环境造成的疾病负担.采用耶鲁大学、哥伦比亚大学提供的DALY(Disability Adjusted of Life Years)指标.该指标根据世界卫生组织公布的有关数据制成，它衡量了由于环境影响造成的疾病给人们带来的生命年的丧失以及有能力的生命年的减少.该指标对原始数据进行同一量化后取值范围为从0到100，100表示最优目标水平，数值越大说明环境造成的疾病负担越小.

1．1．2 自变量

(1)人均收入.采用耶鲁大学、哥伦比亚大学提供的人均收入数据(Gdp-cap MARY)，该数据是经过实际购买力平价(PPP)修正后的以美元为单位的年人均收入.2008年全球220个国家的人均收入介于600～69 900美元之间.

(2)基尼指数.采用联合国发展项目报告(UNDP，2007)[7]中2005年世界各国的基尼指数来衡量收入分配不公.虽然该指数中涉及到的某些国家提供了支出数据，从而在一定程度上造成了指数的误差，但总体来看，基尼指数还是能作为表示收入不平等的替代指标.基尼指数取值范围从0到100，指数值越大，收入分配越是趋向不平等.

(3)识字率.识字率被定义为一个国家当中十五岁以上“成年人”能读写文字的人的比率，在一定程度上代表着受教育的程度，已有许多研究发现教育水平与健康之间呈显著的正向关系.本文采用联合国发展项目报告(UNDP，2007)中世界各国2005年的识字率作为一个解释变量.识字率取值范围从0到100，数值越大说明一国教育普及程度越高.

(4)生态-幸福效率(HPI). 本文采用快乐地球指数(The Happy Planet Index)[8]作为生态-幸福效率的替代指标.快乐地球指数是由新经济基金会(New Economics foundation)于2006年公布的一个关于人类福祉和环境影响之间关系的指数，它代表了一个国家或地区将有限的地球资源转换为国民的幸福生活年数的效率，该指标的基本统计计算形式为：

生态足迹是用土地和水域的面积来估算人类为了维持自身生存而利用自然的量，在生态足迹计算中，各种资源和能源消费项目被折算为耕地、草场、林地、建筑用地、化石能源土地和海洋(水域)等6种生物生产面积类型.生态足迹的值越高，代表人类所需的资源越多，对生态和环境的影响就越严重.

上述公式中分子反映了平均国民幸福感水平，分母生态足迹反映了人均资源消耗，该指标可从幸福年数(Happy life years)的产出这一角度来审视一国的生态效率.文献[8]通过实证显示，高水平的资源消耗并不总是生产出高水平的国民幸福.HPI取值范围从0到100，数值越大说明一个国家或地区将地球资源转换为国民的幸福生活年数的效率越高.

1．2 数据的来源

所选数据为跨国截面数据，主要来源为《环境表现指数2008》、《联合国发展项目报告(UNDP，2007)和《快乐地球指数报告》.

1．3 模型的设立

考虑到本文主要研究的是经济变量、教育变量和效率变量对环境表现的影响，影响因子比较简单，因此可采用以下一次方程模型：

EBD=α+β0X+β1GINI+β2L+β3HPI

EBD表示被检验的环境造成的疾病负担；X表示人均收入/1 000；GINI表示基尼指数；L表示识字率(%)；HPI表示生态效率.X采用人均收入1/1 000，主要是因为其它变量的取值范围都介于0到100之间，X的取值范围较大，容易造成异方差，通过简单变形，将取值范围调整到与其它变量同一范围之内，可以消除异方差的影响.

表1 模型的VIF检验

2 实证结果

我们采用方差扩大因子法(VIF)来检验模型是否有多重共线性，结果得到的VIF值均小于10(见表1)，说明回归模型各解释变量间无明显多重共线性.

通过VIF检验后，我们用普通最小二乘法(OLS)对模型进行回归，结果如表2所示.

表2 跨国数据的OLS回归结果

由表2可见，X,GINI,L,HPI的t值都很显著，另外，修正可决系数为0.801 2，F值为90.657，表明看起来模型拟合的较好.在运用white检验法对模型进行异方差检验后，得到Obs*R-squared=24.774 92，Probability为0.036 856，大于表2中解释变量系数对应的最大P(t)=0.024 0，表明在0.025的P值水平下，模型通过检验不存在明显异方差，而且回归得出的DW(Durbin-Watson sta)=1.884 9,在显著水平α=0.025下不存在一阶自相关.

识字率的估计系数为0.756 9,表明与环境造成的疾病负担指标之间呈显著正向关系.人均收入的估计系数仅为0.292 8，而生态-幸福效率指数的估计系数达到了0.589，且它的t统计量值也更为显著，这种强烈的对比表明了环境资源利用效率的提高与环境造成的疾病负担的减轻可能有着更为深厚的关系.基尼指数的估计参数的符号与预想的一致，进一步支持了Kim和 Kawachi关于收入分配不公与健康状况之间关系的研究结果.随着收入分配不公的加剧，环境造成的疾病负担变得更为沉重.

3 原因分析

(1)Boyce提出的加权权利的社会决定规则(power-weighted social decision rule)模型强调指出只有当每一个人得到平等权利的时候，社会发展才能获得最高的成本收益.环境破坏的成本和收益分配越不对称，环境越容易被破坏，这是因为伴随着环境破坏而获得高经济收益的人有动力继续采取原来的行动，而且他们有更多的选择降低环境破坏对他们造成的不利影响，如搬迁到环境优越的地区生活；而主要忍受环境破坏成本的群体大多是处于社会较低层的人，受较低的经济实力和环保意识的局限，对环境问题的关注程度低，不易重视环境的问题.因此，当破坏环境的人比忍受环境破坏成本的人拥有更多的权利的时候，往往会导致缺乏效率的高水平环境破坏，高水平的收入分配不均(GINI)将与高污染紧密相连，而环境污染引发的疾病问题也将不可避免的加重.

(2)识字率对环境造成的疾病负担有明显的影响.一方面，识字率的提高有助于人们更容易获得信息，而获得信息能帮助人们增强对自己的健康防护.另一方面，识字率在一定程度上代表着受教育程度，教育促进社会的发展自然也包括促进医学的进步在内，医疗水平的提高可以减少早死的情形和减轻残疾带来的不便，从而减少环境造成的疾病负担.此外，Torras和 Boyce曾提出“识字率高的国家倾向于有更公平的权力分配”，间接通过收入公平的提高而减少环境破坏，环境污染引发的疾病问题也得以减轻.

(3)欧洲环境署对生态效率的定义暗示着提高生态效率从本质上来说是在最大化价值的同时最小化资源消耗、污染和废物.随着资源消耗少和污染产出的减少，人们为了满足自己的幸福感而对环境造成的压力也减少了.较少的污染在环境可承载能力范围内，从而在能持续的满足人类需求的同时又保持较好的环境质量，这对于人们的健康有着直接的积极影响.因此，生态-幸福效率与环境造成的疾病负担指数之间的显著正向关系也在情理之中.

4 结束语

本文通过引入人均收入、基尼指数、识字率、生态-幸福效率4个变量指标验证了世界社会经济发展与环境造成的疾病负担指标之间的耦合关系，分析表明人均收入并不能完全反映出该国的社会发展状况.以往的研究主要将注意力集中在经济水平上的变量与环境、健康的关系，而我们的实证研究强调了收入分配公平、教育以及生态幸福效率对环境造成的疾病负担的重要影响.

环境、健康与社会发展的和谐不仅体现在收入的增长上，更应从经济增长方式的维度来反思我们与环境、健康的关系.经济增长始终要付出成本，而只有当我们缩小收入差距来形成成本收益更匹配的社会决定规则、提升全民教育水平促进社会的进步并以较小的资源消耗来获取较大的国民幸福时才有可能维持较好的生活质量，实现真正可持续的发展.

参考文献

[1] Yale Center for Environmental Law and Policy (YCELP) and Center for International Earth Science Information Network (CIESIN) Columbia University, with the World Economic Forum, and Joint Research Centre (JRC) of the European Commission (2008) [R]. 2008 Environmental Performance Index，2008.

[2] Ezzati, M., Vander Hoorn, S., Lawes, C. M. M.,etal. Rethinking the “diseases of afuence” paradigm: global patterns of nutritional risks in relation to economic development[J]. PLoS Medicine,2005，(2)： 123-133.

[3] De Mario, F. G. Ecological analysis of the health effects of income inequality in Argentina[J]. Public Health, 2008，(122)： 487-496.

[4] Kim. D., Kawachi, I. Is inequality at the heart of it cross-country associations of income inequality with cardiovascular diseases and risk factors[J]. Social Science & Medicine,2008，(66)：1 719-1 732.

[5] 诸大建,邱寿丰. 生态效率是循环经济的合适测度[J]. 中国人口·资源与环境,2006，16(5)：37-39.

[6] Torras,M., Boyce, J.K. Income, inequality, and pollution: a reassessment of the environmental Kuznets curve[J]. Ecological Economics,1998，(25)：147-160.

[7] UNDP. Human Development Report[R]. United Nations,2007.

[8] New Economics Foundation. The Happy Planet Index[R],2006.