公共卫生部门在预防死亡方面的效果如何？外文翻译资料

公共卫生部门在预防死亡方面的效果如何？

原文作者：Timothy Tyler Brown 单位：School of Public Health, University of California

摘要：本研究估计了加利福尼亚州公共卫生部门支出变化对全因死亡率和相关挽救生命值的影响。由于县公共卫生部门的活动可能会影响滞后的死亡率，因此使用Lewbel工具变量估计器估算Koyck分布滞后模型。结果表明，人均公共卫生支出增加10美元可使全因死亡率降低每10万人死亡9.1人。在目前的资金水平下，加利福尼亚州公共卫生部门的存在所节省的长期年度生命数估计约为27,000（26,937人的生命，95％的信心间:[11,963,41,911]）。根据美国政府对统计寿命价值（790万美元）的调整标准，这些生命的年度价值估计为2128亿美元。

关键词：公共卫生支出、全因死亡率、Lewbel工具变量、动态面板模型、加州

1、简介

公共卫生领域的重点是预防疾病和促进人群的健康行为。县公共卫生部门的重点可以通过公共卫生的10项基本服务来描述：（1）监测健康状况以发现问题;（2）调查健康问题和危害（3）教育人们健康问题;（4）动员社区伙伴关系，以确定和解决健康问题;（5）制定支持个人和社区健康的政策和计划;（6）执行与健康有关的法律法规;（7）将人们与所需的个人健康服务联系起来，并确保在其他情况下无法提供医疗服务;（8）确保有能力的医疗保健人员;（9）评估个人和人口卫生服务的有效性，可及性和质量;（10）研究健康问题的创新解决方案（疾病控制和预防中心，2011年）。表1列出了加利福尼亚州公共卫生部门开展的具体活动类型。开展了大量活动，其中一些活动与医疗保健重叠。这些活动构成了对健康总需求的相关公共卫生环境。因此，这种背景将通过设计影响人们对健康的偏好。

表1

资料来源：2010年全国地方卫生部门概况。

县公共卫生系统对人口健康需求的影响是什么？要回答这个问题，需要考虑到公共卫生活动发生时间与这些活动产生的人口健康结果之间的时间关系的模型。一年内进行的疾病预防和健康促进活动往往会影响死亡率，不仅仅是一年，而且是未来多年。换句话说，任何特定年份所进行的活动的总体影响将随着时间累积。因此，如果不考虑这一累积过程，公共卫生活动对人口健康结果的影响可能会被低估（甚至不被发现）。

过去在这方面的研究都发生在经济文献之外。 早期检查本质上是横断面和探索性的（Schenck等，1995; Kennedy，2003; Honore等，2004; Kanarek等，2006），而最近的研究主要集中在面板数据和研究上，包括固定效应和工具变量设计（Grembowski等，2010; Erwin等，2011; Mays和Smith，2011）。然而， 迄今为止没有研究充分利用现有的面板数据来估计公共卫生支出对健康的累积影响。评估此累积影响的一种方法是使用动态面板模型。

动态面板模型已被用于经济学文献中的一组相关研究中，以估计医疗支出对死亡率的影响（Lichtenberg，2004; Thornton，2011）。 Lichtenberg（2004）使用1960年至2001年的时间序列数据，支持医疗补助和医疗保险（通过立法于1965年通过而产生）的假设，这一假设显着促进了这一时期寿命的延长。相比之下，桑顿（2011）使用医疗补助和医疗保险（1983-2000）创建后的数据，在短期或长期的暗示中，没有影响医疗支出对人口健康的影响，以死亡率衡量美国可能正在经历医疗服务方面的“曲折”（Star fi eld，2000; Altman等，2003; Fuchs，2004）。上述发现的差异可能部分归因于Lichtenberg的分析所使用的不同时期有目的地包括医疗保险和医疗补助（1960-1964）颁布之前的时间段，以便具体检查医疗补助和医疗保险的影响（与医药研究和开发的影响一起，而索恩顿的分析主要集中在医疗保险和医疗补助计划颁布后的最近时期)。

公共卫生支出（2009年不变美元）在2001-2008年期间如图1所示。有趣的是，当公共卫生支出在2004年下降时，死亡率在一年滞后后增加。当公共卫生支出在2006年恢复其上升趋势时，死亡率最初会出现，然后恢复其下降趋势。

选择本研究的结果，即全因死亡率，以确保尽可能全面地评估公共卫生支出对死亡率的影响，从而促进计算每个人的生活费用。正如Lauer等人所指出的那样。（1999），在临床试验中推荐全因死亡率高于疾病特异性死亡率，全因死亡率是最可能的终点，不受临床判断或评估错误的影响。此外，如果县公共卫生部门没有降低全因死亡率，而只是改变个体死亡的分布，那么它几乎不是成功的标志。

根据动态面板模型的结果，我们估计每年节省的生命数量和公共卫生活动节省的生命成本。此外，我们估计这些生命的价值得以保存。

.......每10000人的年龄调整死亡率

通货膨胀调整后的人均支出（美元）

每10,000人均公共健康支出的年龄调整死亡率（$）

图1.全因死亡率和通货膨胀调整后公共卫生支出的国家级趋势：2001-2008 *。

2.方法

2.1 经济模型

我们将感兴趣的关系，即县级公共卫生支出与全因死亡率之间的因果关系置于县级衡量的健康模型总需求的背景下。从表1中的公共卫生活动清单可以看出，公共卫生活动是体制环境的一个关键方面，在这种环境中，对健康的需求发生，并且主要是为了影响人们对健康的偏好。 由于县级公共卫生支出的决策发生在县级，因此该县是分析的单位。

如上所述，感兴趣的关键变量 - 公共卫生支出 - 将主要影响未来期间的死亡率。我们使用Koyck分布滞后模型来近似滞后结构（Harvey，1990; Wooldridge，2003）。 Koyck模型假设公共卫生支出的影响可以通过相对较小的初始影响（例如，当地公共卫生计划对当地人口中健康状况最差的个体的影响）进行表征，然后随着时间的推移随着时间的推移逐渐下降。这些计划可能需要更长的时间才能对人口中更健康，更健康的个人产生可衡量的影响。换句话说，一年的公共卫生支出对死亡率的影响随着时间的推移而略有下降。根据我们分析的最终结果，参见图2，了解该模式的一个示例。我们有兴趣估计初始影响（图2中的第一个条形图）以及总体累积影响（过去所有条形图的总和）。在数学上，该模型可以描述如下：

yct frac14; a thorn; b0 x_ct thorn; b1 lx_ct—1 thorn; b2 l x_ct—2 thorn; · · · thorn; u_ct; （1）

其中y是每100,000人县级全因死亡率（下标c指每个县，下标t指时间段），x是县人均公共卫生支出，l，其中0 lt;l lt;1， 是分布式滞后的变化率。 最后一个术语uct是错误术语。 为了估计这个方程，我们将方程（1）滞后一个周期，乘以l，从方程式中减去这个滞后方程。 （1），然后重新排列以获得以下内容：

yct frac14; a0 thorn; bxct thorn; lyct—1 thorn; vct ; (2)

其中vct =（uct-luct-1），a0 = a（1-l）。 应该注意的是，该等式假设滞后的影响不能改变符号。 这似乎是一个合理的假设，因为公共卫生活动很少 - 永远不会导致死亡率上升。

如果我们将长期值替换为上面的等式，其中y的长期值由y *表示，而x的长期值由x *表示，我们得到（抑制下标）：

y^m frac14; a0 thorn; ly^m thorn; bx^m (3)

求解y *收益率

最后，我们确定死亡率的长期变化

从长期县级公共

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