一、引 言
经济发展对死亡率的影响一直以来都是人口学研究的热点。Brenner 等早期研究显示，经济萧条会导致健康水平恶化，进而死亡率上升。但随着统计学的不断发展，Joyce 和 Mo-can、Ruhm、Laporte、Tapia 和 Ionides等学者却得出了相反的结论，他们发现当控制住关键变量后，死亡率呈现出顺经济周期现象，即经济萧条情况下，健康水平会得到改善，进而死亡率会下降。目前该领域的学者基本都认为死亡率呈顺经济周期波动。
改革开放三十多年来，中国经济得到迅速发展，人们的生活水平显着提高，然而健康水平却有下降的趋势.那么，中国人口死亡率是否也呈现出顺经济周期波动呢？ 弄清楚这一问题非常重要，毕竟健康水平不仅关乎个人效用水平，而且也是社会发展的目标之一。根据Ruhm的研究，本文用失业率表示经济发展指标，失业率越低，经济越繁荣； 另外本文用死亡率表示健康水平，虽然死亡率无法完全反映健康水平，但它比较客观，易于测量，而且也很难找到比它更适合的指标。从图 1 可以看出，自改革开放以来，中国人口死亡率与失业率大体呈反向变动关系，即失业率越高，人口死亡率越低，这说明中国人口死亡率在一定程度上也呈顺经济周期波动。考虑中国官方公布的城镇登记失业率并不能真正反映真实失业率，本文又用 GDP 增长率作为衡量经济发展的指标。从图 2 可以看出，改革开放以来，人口死亡率与GDP 增长率基本上保持正向关系，这更加直观地说明中国人口死亡率大致呈顺经济周期波动。【图1-2】
一般而言，在经济繁荣时期，人们的收入水平显着提高，个人可通过改善生活水平及购买更好的医疗服务使健康水平得到改善，换句话说，人口死亡率应该呈逆经济周期波动才对。
那为何国外及中国的数据却得出了相反的结论呢？ 本文认为环境污染可能在其中扮演着重要的角色。改革开放以来，中国为迅速发展经济不计环境后果，造成了非常严重的环境污染。
高增长带来高污染，而高污染又伴随着高发病率及死亡率，因而使得人口死亡率呈现出顺经济周期波动。为了验证这一假说，本文将根据中国 2003 -2010 年的省级面板数据实证性地探讨环境污染在经济发展和人口死亡率之间所起的作用。本文可能的贡献或创新之处在于：
（ 1） 从经济周期波动角度考察人口死亡率的变化趋势，从理论上进一步丰富人口经济学关于人口死亡率的讨论； （ 2） 延续和拓展了 Ruhm等人的研究，将环境污染视为一个重要渠道来解释人口死亡率呈顺经济周期波动的原因；（ 3） 从人口死亡率角度考察环境污染的危害性，从另一个侧面为中国转变经济发展模式提供理论依据。
本文的组织结构如下： 第二部分对已有的研究成果进行文献评述； 第三部分构建模型并进行数据描述； 第四部分考察经济发展、人口死亡率及环境污染之间的关系，并进行回归分析；第五部分根据不同地区以及不同类型的疾病进一步细分样本，并对“环境污染说”进行稳健性检验； 第六部分给出本文的结论及政策建议。
二、文献评述
Brenner曾提出人口死亡率呈反经济周期波动，但随着统计学的不断发展，这一结论逐渐被后续研究所推翻，其中 Ruhm的研究最具代表性，他利用美国 1972 -1991 年的面板数据实证考察了经济发展状况与死亡率之间的关系，结果发现总死亡率以及他所考察的八种疾病死亡率都呈顺经济周期波动。比如，失业率（ 他认为是最常用的宏观经济指标） 每增加一个百分点将使总死亡率（ 健康水平的衡量指标） 降低 0. 3 个百分点至 0. 5 个百分点。Ruhm 的这一结论得到普遍认同，目前几乎所有学者都认为死亡率呈顺经济周期波动。
那么，为什么死亡率会呈现出顺经济周期波动现象呢？ 从目前的文献来看，其原因可大致分为两类。第一类解释认为经济状况的改变使人们的消费习惯发生了变化。比如，Ruhm发现当经济萧条，人们收入水平降低后，烟酒的消费出现下降，因此由烟酒所引发的死亡率相应下降①.Gruber 和 Frakes、Xu 和 Kaestner也发现烟酒消费呈顺经济周期波动，证实了Ruhm 的论断。另外，Ruhm发现经济衰退时，由于收入水平降低，人们更倾向于在家里吃饭，这一改变使得人们每日摄入的脂肪量减少，而对水果和蔬菜的消费量增加，因而减少了由肥胖引发的疾病。Courtemanche也指出在经济繁荣时人们的体重普遍偏重。第二类解释认为经济状况会改变人们的生活习惯。如 Dust-mann 等认为经济萧条使得闲暇的机会成本降低，人们会将更多的时间用于休息和运动。
Edwards发现经济萧条时，人们会将更多的时间用于社会交往以及照顾家人。这些活动在一定程度上都会改善人们的健康状况，减少发病率及死亡率。不过，也有部分学者提出了质疑，他们认为萧条期间消费习惯或生活习惯的改变可能并不是死亡率下降的主要原因。比如，Miller 等认为劳动人口只占总人口的一定比例，萧条期间他们生活方式的改变不足以解释死亡率大幅下降的现象。Bckerman 等发现芬兰年轻人的体重并不是顺经济周期波动的。
Johansson 等也发现在芬兰由酒驾引起的死亡人数是逆经济周期波动的。这些研究使人们对“生活方式改变说”产生了质疑②.除了“生活方式改变说”,是否还有其他因素会导致死亡率呈现顺经济周期波动呢？ 笔者认为环境污染可能是一个重要原因。一方面，众多实证研究已证明，经济发展和环境污染之间存在着密切的相关关系。20 世纪 90 年代，Grossman 和 Krueger和 Shafik 和 Bandyo-padhyay根据经验数据提出，经济发展与环境污染水平呈倒“U”字形关系，即环境库兹涅 茨 曲 线 （ Environmental Kuznets Curve,EKC） .以 大 气 环 境 质 量 为 例，Grossman 和Krueger 估计出大气中 SO2 浓度的转折点在人均 GDP 4 000 ~5 000美元之间（ 以 1985 年美元不变价计算）①.之后，许多学者都尝试利用经验数据验证本国经济发展与环境污染是否存在 EKC 关系，虽然存在一些异议，但总体说来，EKC 可以相对准确地表示这二者之间的关系.根据 IMF 公布的数据，2010 年中国人均 GDP 大约为4 382美元，这一数据说明在过去几十年，中国经济发展程度与环境污染的关系仍处于倒“U”字形的上升阶段，即经济高速发展、环境不断恶化的阶段。另一方面，环境污染对人们健康水平的危害毋庸置疑。
《中国卫生统计年鉴》数据显示，近年来在影响人口健康的十大疾病中，一半以上的疾病是由污染直接或间接引发的。另外，环境污染对婴幼儿和老年人的健康危害尤其严重.
基于上述分析，笔者有理由认为环境污染是死亡率呈顺经济周期波动的重要原因。在经济高速发展过程中，人均收入显着提高，人们可以通过改善生活水平及购买更多的医疗服务而使得健康水平得到提高，但在这一过程中，环境不断恶化，对人们的健康水平产生了极其严重的危害，如果该危害程度超过了由收入增加引起的健康水平的提高，那么死亡率就会呈现顺经济周期波动。同理，在经济萧条时，虽然人们的收入偏低，但环境污染对人们造成的危害也偏小，因此人们的健康反而可能得到改善。基于这一推断，笔者接下来将利用中国 2003 -2010年的省级面板数据实证考察环境污染到底是否是死亡率呈顺经济周期波动的重要原因。
三、模型构建及数据描述
（ 一） 模型构建
本文的实证研究思路是： 首先，以死亡率为被解释变量构建基本模型，其中经济发展指标是重要的解释变量，通过考察该指标回归系数的符号，就可以判断死亡率到底是否呈现顺经济周期波动现象； 其次，将环境污染指标放到基本模型进行回归，观察经济发展指标对死亡率的影响是否减弱，如果影响减弱甚至改变符号并且污染指标的系数为正，说明环境污染确实是导致死亡率呈现顺经济周期波动的原因； 最后，为了检验模型的稳健性，笔者将进一步考察各地区死亡率以及各种疾病死亡率情况。
根据 Ruhm的研究，本文将基本模型设定为【1】
其中，下标 i 表示各省（ 市/区） ,t 表示时间，α为不可观测的地区效应，λ 为时间效应，ε 为随机误差项。M 表示死亡率，虽然它无法完全反映人们的健康水平，但它比较客观，易于测量，而且大多数学者在研究健康问题时都用它来衡量健康水平.E 为经济发展的衡量指标，大多数国外文献都用失业率表示，但考虑中国官方公布的城镇登记失业率并不能真正反映中国的经济发展程度，本文将采用 GDP 增长率作为经济发展指标，但在进行回归分析时，本文会同时考虑这两个指标。值得注意的是，经济发展指标可能存在潜在的内生性问题，因为它与人口死亡率存在双向因果关系。本文用滞后一期的经济发展指标进行回归分析，这样的处理方法在一定程度上可以消除其内生性问题。
X 为一组影响人口死亡率的控制变量。其中，Consume 为消费水平，本文用消费支出占地区 GDP 的比例衡量。根据“生活方式改变说”,消费习惯的变化会影响人们的健康状况，进而影响人口死亡率，加入消费水平变量在一定程度上可以检验“生活方式改变说”.Sexratio 为性别比例，本文用女性占地区总人口的比例衡量。一般而言，女性更加注重自身的健康问题。
《中国卫生统计年鉴》显示，在排名前五的恶性肿瘤死亡率统计中，男性死亡率均高于女性死亡率，因而性别比例的变化会影响人口死亡率。Laborratio 为劳动人口比例，本文用 15 -64岁人口占地区总人口的比例衡量。经济的快速发展会改变劳动人群的生活方式，而生活方式的改变在一定程度上会影响该人群的健康状况，所以劳动人口比例的变化会对人口死亡率产生一定的影响。Oldratio 为老年人口比例，本文用 65 岁及以上人口占地区总人口的比例衡量。目前，中国正处于人口老龄化阶段，老年人口增加势必增加人口死亡率。Urban 为城市化水平，本文用城市人口占地区总人口的比例衡量。一般而言，城市医疗服务要大大好于农村，随着城市化水平的不断提高，人口死亡率应该出现下降的趋势。Industry 为第二产业（ 工业制造业） 所占比例。第二产业包括各种排放“三废”的制造业，该比例增加在一定程度上意味着环境污染的恶化，因而会对人口死亡率产生负面影响。
在基本模型的基础上，本文将环境污染指标加入到模型中，从而得到：【2】
其中，P 为环境污染程度。大多数国外学者，如Ruhm,都用城市空气质量指标（ PM10 和 CO 的浓度） 来衡量环境污染的程度。由于中国政府近几年才开始公布 PM10 的数据，而且公布的都是全国主要城市的 PM10 数据，另外 CO 浓度没有公布，所以本文无法利用这两类指标进行回归分析。依据彭水军和包群等国内学者的做法，本文将选取污染物排放量来衡量环境污染的程度。其中，污染排放物可分为三类： 气体污染排放物、液体污染排放物以及固体废弃物。根据《中国统计年鉴》的数据，本文进行以下换算来得到三种污染物排放量：
气体污染物排放量 = 工业 SO2排放量 + 生活 SO2排放量 + 工业烟尘排放量 + 生活烟尘排放量 + 工业粉尘排放量液体污染物排放量 = 工业废水排放总量 -工业废水排放达标量 + 生活污水排放量固体废弃物排放量 = 工业固体废物排放量另外，为了说明环境污染在其中的传导机制，本文首先将考察环境污染与经济发展程度之间的关系，即回归以下模型①：【3】
其中，控制变量 Z 包括消费水平 （ C） 、城市化水平 （ Urban） 以及第二产业所占比例 （ Indus-try） .很显然，这三个变量会对环境污染产生一定影响。另外，为了消除内生性问题，该模型也用滞后一期的经济发展指标进行回归分析。
（ 二） 数据描述
本文选取 2003 -2010 年中国 30 个省（ 市/区） 的面板数据进行实证分析②，之所以选取这个区间，主要是因为《中国统计年鉴》在 2003年之后才开始详细统计上述三种污染物的排放量。另外，自 2003 年以来，人口死亡率增长迅速，该现象值得关注。模型中所有数据均来自《中国统计年鉴》、《中国卫生统计年鉴》、《新中国六十年统计资料汇编》及中经网统计数据库,其中，GDP 增长率是通过 GDP 平减指数计算得到的。表 1 为样本数据的统计性描述。为了分析方便，在回归过程中，本文对人口死亡率及“三废”排放量进行对数变换③.【表1】
四、实证回归结果及讨论
（ 一） 环境污染与经济发展程度之间的关系
为了更好地理解本文所提出的“环境污染说”,笔者有必要先考察一下经济发展程度对环境污染的影响，换句话说，考察环境污染是否也存在周期波动现象。基于 2003 - 2010 年中国 30 个省（ 市/区） 的面板数据，本文首先对模型 （ 3） 进行回归分析。由于本文使用的是面板数据，所以必须先确定回归方法。固定效应模型考虑了每个省（ 市/区） 的个体效应，比随机效应模型更加准确，加之 Hausman 检验结果也支持固定效应模型，所以本文将使用固定效应模型进行随后的回归分析。另外，考虑到潜在的内生性问题，本文将分别用 GDP 增长率（ E1） 和失业率 （ E2） 的滞后项作为解释变量，结果详见表 2.根据表 2 中的回归结果，GDP增长率的回归系数都显着为正，即 GDP 增长率增加 1 个百分点会使得气体污染物排放量、液体污染物排放量以及固体废弃物排放量分别增加 0. 8%、1. 7% 和 8. 5%.这一结论表明环境污染呈顺经济周期波动，即经济发展越快，环境污染越严重。该结论与现实经济非常吻合。在“以 GDP 为纲”的发展理念指导下，各省（ 市/区） 毫无顾忌地大力发展经济，造成了严重的环境污染。另外，失业率的回归系数基本上都不显着，而且符号也不统一，可能的原因是中国城镇登记失业率并不能准确反映中国经济发展的真实就业情况。表 2 中的控制变量基本上都非常显着。具体而言，消费水平的增长、城市化水平的提高以及第二产业所占比例的增加都会导致各类污染物排放量的进一步增加，即环境不断恶化。【表2】
（ 二） 人口死亡率顺经济周期波动的检验
在考察人口死亡率顺经济周期波动的原因前，有必要先验证一下这种现象是否在中国真实存在。利用中国省级面板数据，本文对模型（ 1） 进行回归分析，结果详见表 3.在回归过程中，为了消除潜在的内生性问题，本文还是用GDP 增长率 （ E1） 和失业率 （ E2） 的滞后项作为解释变量。根据第一列和第三列的回归结果，本文发现，不管使用 GDP 增长率还是失业率作为经济发展的指标，其回归系数都非常显着。具体而言，GDP 增长率的回归系数显着为正，即当 GDP 增长率上升 1 个百分点，人口死亡率将增加3. 8%,这一结论充分说明中国人口死亡率的确呈顺经济周期波动。比如，2010 年中国 GDP 增长率为10. 3%,比2009 年（ 9. 2%）上升了 1. 1 个百分点。由于 2009 年中国人口死亡率为7. 08‰，所以 GDP 增长率的上升将导致人口死亡率增加 （ 7. 08 ×1. 1 ×3. 8%） ‰，或0. 296 个千分点。另外，失业率的回归系数显着为负，即当失业率上升 1 个百分点，将导致人口死亡率下降7. 4%.这一结论同样证明了中国人口死亡率呈顺经济周期波动。Ruhm的估计结果显示，当失业率上升 1 个百分点，人口死亡率将下降0. 5%,这一系数远远小于本文的7. 4% ,可能的解释是中国城镇登记失业率存在严重低估的情况，故导致其回归系数偏高。
（ 三） “环境污染说”的检验
中国政府以“GDP 为纲”的理念导致环境不断恶化，而环境恶化又严重威胁着人们的健康水平，那么环境污染到底是不是人口死亡率呈顺经济周期波动的重要原因呢？ 接下来，本文将环境污染指标加入模型中进行回归分析，结果详见表 3 中第二列和第四列。比较第一列和第二列的回归结果，发现 GDP 增长率的回归系数变为负数，而且在 5% 的水平上显着。根据前面的分析，在经济高速发展过程中，人均收入显着提高，人们可以通过改善生活水平以及购买更多的医疗服务而使得健康水平得到提高，但在这一过程中，环境不断恶化，对人们的健康水平造成了严重的危害。因此，当我们将环境因素分离出来后，GDP 增长率的系数就变为负数，即人口死亡率呈逆经济周期波动。换句话说，在不考虑由经济发展所导致的环境恶化的情况下（ 即将污染指标分离出来） ,人们的健康水平会随着收入的增加而不断改善。这一结论充分说明环境污染因素确实是人口死亡率呈现顺经济周期波动的重要原因，为“环境污染说”提供了有力的证据。另外，比较第三列和第四列的回归结果，发现当模型加入环境污染指标后，失业率的回归系数变得不再显着。
这一结论在一定程度上也可以证明环境污染是人口死亡率呈顺经济周期波动的原因，因为把环境因素控制住后，失业率对人口死亡率就没有影响了。总的来说，本文实证结果证明环境污染确实是中国人口死亡率呈顺经济周期波动的重要原因。
在第二列和第四列的回归结果中，气体和液体污染物排放量的系数显着为正，但固体废弃物排放量的系数不显着。近些年来，气体污染排放物导致全国主要各城市的 PM10 浓度偏高，液体污染排放物导致水污染严重，由于人们比较容易接触到这两类污染物，因而它们对人体健康危害较大。相比而言，人们较少接触到固体废弃物，所以它对人体健康危害较少。关于其他控制变量，消费水平、性别比例、老年人口比例以及第二产业的比例基本上都比较显着，说明它们对人口死亡率有显着影响； 劳动人口比例和城市化水平基本上都不显着，说明它们对人口死亡率几乎没有影响。【表3】
五、“环境污染说”稳健性检验
通过前面的分析，本文已证明环境污染确实是人口死亡率顺经济周期波动的重要原因，然后本文将从两个方面细分样本，进一步考察每个子样本下“环境污染说”是否仍成立。具体而言，本文将根据不同地区和不同类型的疾病细分样本，并分别进行“环境污染说”的稳健性检验。
（ 一） 基于不同地区的稳健性检验
中国不同区域的经济发展程度不同，因而环境污染的程度也不同。东部经济最发达，加上人口密度高，环境污染最为严重，而西部经济落后，人烟稀少，环境污染较轻。那么，在不同区域内，“环境污染说”是否还成立呢？ 本文将样本细分为东、中、西部三个子样本，并分别进行回归，结果详见表 4.根据前面的分析，中国的失业率并不能真正反映经济发展的状态，所以接下来的回归模型只用 GDP 增长率作为经济发展的指标。如表 4 所示，东部地区的回归结果支持“环境污染说”,换句话说，当模型加入污染指标后，GDP 增长率的系数变为负数，而且非常显着。东部经济发展程度最高，其污染程度也最高，因此由收入增加而导致健康水平的改善被环境污染的危害所抵消，当我们把环境因素分离出来后，收入增加对健康水平的促进作用才显现出来。从回归结果来看，当加入环境污染指标后，东部地区的 GDP 增长率上升 1 个百分点会导致人口死亡率下降 5. 8%.
就中部地区而言，当把环境因素分离出来后，GDP 增长率的回归系数变得不再显着，正如前面的分析，这种情况在某种程度上也支持“环境污染说”.西部地区的情况比较有趣。加入环境变量前，GDP 增长率的回归系数显着为负，表明人口死亡率呈逆经济周期波动； 加入环境变量后，GDP 增长率的回归系数依然显着为负，人口死亡率的波动规律不变。值得注意的是，加入环境变量后，GDP 增长率回归系数的绝对值变大，这一结论与西部地区环境污染较轻相关。西部地区经济落后，很多地方人迹罕至，自然环境较少受到“三废”的污染，因而环境污染对人们健康水平的负面影响较小，不足以抵消由收入增加带来的健康改善，所以当把环境因素分离出来后，GDP 增长率的回归系数的绝对值变得更大。这一现象也在一定程度上支持“环境污染说”.另外，其他变量的回归系数跟前面基本一样，故不再赘述。【表4】
（ 二） 基于不同疾病的稳健性检验
根据常识，各种疾病的死亡率不尽相同，有些疾病与环境污染有直接或间接的联系，有些疾病则没有。通过考察各种疾病的波动情况，可以进一步检验本文所提出的“环境污染说”.根据各地区统计年鉴，本文选取六种疾病，这些疾病不仅常见，而且构成了 80% 以上的死亡原因。他们分别是恶性肿瘤、心脏病、脑血管病、呼吸系统疾病、损伤和中毒，以及内分泌、营养和代谢疾病。本文分别以这六种疾病的死亡率作为被解释变量进行回归，结果详见表 5.【表5】
首先，恶性肿瘤（ 癌症） 、心脏病以及呼吸系统疾病的回归结果支持“环境污染说”,换句话说，在加入环境指标前，GDP 增长率的回归系数都显着为正； 加入环境指标后，它们变成显着为负。据世界卫生组织的报道，80% 的癌症与环境污染有关； 美国心脏病协会也发现，空气污染会加剧心脏病的发病率； 呼吸系统疾病与空气污染密切相关。这些证据充分说明环境污染是上述三类疾病死亡率呈顺经济周期波动的重要原因。其次，内分泌、营养和代谢疾病死亡率的顺经济周期波动原因在一定程度上也可以归因于环境污染，因为加入环境变量后，GDP 增长率的系数变得不再显着。再次，脑血管病死亡率呈顺经济周期波动，在加入环境变量后，波动情况不变。这主要是因为脑血管病主要与不良生活方式有关，比如工作紧张、吸烟、营养过剩等。一般而言，经济繁荣时期，人们工作压力大，而且收入提高后会增加烟酒消费，并出现肥胖等问题，因而脑血管病发病率高，所以这种疾病始终呈现顺经济周期现象。最后，损伤和中毒所导致的死亡率不呈现周期波动，即使加入环境变量也是如此。其实也不难理解，这两类疾病基本上与经济发展程度及环境污染无关。
综上所述，六种疾病死亡率的波动情况基本上支持本文所提出的“环境污染说”.另外，其他变量的回归系数跟前面基本一样，故不再赘述。
六、结论及建议
一直以来，学者们都试图解释人口死亡率的顺经济周期波动现象，有些学者提出了“生活方式改变说”,但这一假说被随后的许多实证研究所质疑。本文从环境污染角度出发考察人口死亡率顺经济周期波动的原因。具体做法是考察模型加入环境变量前后，经济发展指标回归系数的符号是否发生了改变。首先，本文考察了整个样本的情况。从回归结果来看，模型在加入环境变量之前，人口死亡率确实呈顺经济周期波动，但加入环境变量后，GDP 增长率的回归系数变为负数，这一改变说明环境污染确实是人口死亡率顺经济周期波动的重要原因。为了进一步检验模型系数的稳健性，本文接着从以下两个方面考察了“环境污染说”: 不同地区和不同类型的疾病。就不同地区而言，东部和中部地区的回归结果支持“环境污染说”,虽然西部地区人口死亡率始终呈逆经济周期波动，但 GDP 增长率的回归系数的绝对值变大在一定程度上也支持“环境污染说”.就不同疾病而言，本文发现恶性肿瘤、心脏病以及呼吸系统疾病死亡率的波动情况支持“环境污染说”; 内分泌、营养和代谢疾病死亡率的顺经济周期波动原因在一定程度上也可以归因于环境污染； 而脑血管病死亡率、损伤和中毒死亡率的波动情况无法用“环境污染说”解释，考虑到这两类疾病的诱因，“环境污染说”的无效性恰好从另一侧面证实了其有效性。
综上所述，本文认为环境恶化才是人口死亡率增加的真正原因。一方面，中国经济快速发展，人们的收入水平普遍提高，人们的生活水平大幅改善而且可以获得更多更好的医疗服务； 另一方面，经济发展带来了严重的环境污染，不断危害着人们的健康水平，其负面影响甚至超过了生活水平提高对健康产生的正面影响，其综合结果则表现为人口死亡率呈顺经济周期波动，即经济越发展，人口死亡率越高。针对这一现象，政府应及时采取有效措施扭转环境不断恶化的趋势，其根本在于改变“以 GDP为纲”的发展理念，提高 GDP 的质量，只有这样，才能使人们真正享受到经济发展的成果。
参考文献：
[1]Brenner M. H. . “Mortality and the National Economy”,The Lancet,1979,314.
[2]Joyce T. H. and Mocan H. N. . “Unemployment andInfant Health: Time - Series Evidence from the State ofTennessee”,Journal of Human Resource,1993,28（ 1） .
[3]Ruhm C. J. . “Are Recessions Good For Your Health?”,Quarterly Journal of Economics,2000,115（ 2） .
[4]Laporte A. . “Do Economic Cycles Have a PermanentEffect on Population HealthRevisiting the Brenner Hy-pothesis”,Health Economics,2004,13（ 8） .
[5]Tapia G. J. and Ionides E. L. .“The Reversal of the Re-lationship Between Economic Growth and Health Pro-gress: Sweden in the 19th and 20th Centuries”,Journalof Health Economics,2008,27（ 3） .
[6]中华人民共和国卫生部： 《中国卫生统计年鉴》，北京： 中国协和医科大学出版社 2004 -2011 年版。
