空氣汙染與二手菸對兒童氣喘、呼吸道過敏之實證分析

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(1)國立高雄大學應用經濟學系碩士班碩士論文. 空氣汙染與二手菸對兒童氣喘、呼吸道過敏之實證分析 Effects of Air Pollution and Secondhand Smoke on Respiratory Diseases and Childhood Asthma. 研究生：洪育玟撰指導教授：耿紹勛博士. 中華民國九十九年六月.

(2) 致謝詞研究所兩年的求學生涯真的過得很快，好像才剛新生入學，還在熟悉這美麗的校園，轉眼間就變成要寫論文致謝詞的準畢業生。在論文完成的這些日子以來，要感謝的人很多，首先誠摯感謝我的指導老師耿紹勛博士，一整年來老師悉心指導與鼓勵，提供許多寶貴的意見使得本論文得以順利完成。另外，也感謝口試委員國立成功大學田維華老師與系上的許聖章老師，您們的寶貴建議與指正，才使得本論文更加完備，謹致以最深的謝意。感謝增達同學及婉婷同學，一起挑燈夜戰處理資料，一起研究難懂的程式指令，有你們陪伴互相幫助及鼓勵，有幸和你們一同學習打拼。感謝班上同學們，在我學習過程中一起努力，使我的碩士班生活留下許多美好難忘的回憶。感謝瑞樺學姐，在計量程式問題上的幫助及教導。感謝所有關心我的朋友們，給我的加油打氣及經驗分享。最後，感謝我親愛的父母、育佩及弟弟在求學過程中的鼓勵與支持。在撰寫論文期間日夜顛倒、絞盡腦汁，有你們悉心的照顧與陪伴，讓我撐過這段日子。我衷心感謝你們無所求的付出與支持。. 洪育玟謹致於國立高雄大學應用經濟學系 99 年仲夏. I.

(3) 空氣汙染與二手菸對兒童氣喘、呼吸道過敏之實證分析指導教授：耿紹勛博士國立高雄大學應用經濟學系. 學生：洪育玟國立高雄大學應用經濟學系碩士班. 摘要. 台灣從農業社會，轉型成輕、重工業，締造現今繁榮的經濟。但環境因此遭到破壞，空氣品質惡化，空氣汙染防制相灣問題成為民眾與政府所關心的議題。在二手菸方面，台灣男性吸菸人口呈逐年緩慢下降的趨勢，但女性的吸菸人口維持不變。由於大部分都是由母親照護兒童的生活，因此兒童的健康與母親的吸菸行為息息相關。在台灣經濟社會、醫療技術進步的同時，呼吸相關疾病的盛行率卻逐年上升。因此本文探討兒童呼吸相關疾病的肇因，採用 2001 年國民健康訪問調查 (NHIS)資料及環保署空氣汙染之數據，先利用 Bivariate probit 模型探討室外的空氣汙染及母親吸菸行為對小孩呼吸健康的影響；並使用 Trivariate probit 模型加入父親吸菸行為的影響。以吸菸率、宗教信仰、是否滿 18 歲抽菸為工具變數，處理家長抽菸對小孩呼吸健康的內生性問題。實證結果發現，二氧化氮(NO2)及臭氧(O3)對十二歲以下兒童罹患氣喘的機率有正向顯著之影響，二氧化硫(SO2)為顯著負向影響，懸浮微粒(PM10)與一氧化碳(CO)則是未達顯著水準。父、母親吸菸的影響為正向但不顯著。兒童的氣喘盛行率男生高於女生，且體重愈重氣喘盛行率也愈高。另外，呼吸過敏之結果顯示：汙染物質與呼吸過敏沒有顯著影響，與溫度及相對濕度較有關係，父、母親的吸菸行為則不顯著，可知導致氣喘與呼吸過敏的發病機制並不完全相同。居住在北部及市區的小孩，有呼吸過敏的機率較高，且父、母親的教育程度愈高其子女呼吸過敏盛行率也愈高。男生患有呼吸過敏的機率較女生高，體重與呼吸過敏正向顯著影響，此部分與氣喘的結果一致。. 關鍵字：空氣汙染、二手菸、氣喘、呼吸疾病、trivariate probit model. II.

(4) Effects of Air Pollution and Secondhand Smoke on Respiratory Diseases and Childhood Asthma Advisor(s): Dr.Shao-Hsun Keng Department of Applied Economics National University of Kaohsiung. MA Student: Yu-Wun Hong Department of Applied Economicd National University of Kaohsiung. ABSTRACT. Because of the rapid economic development in Taiwan, environmental and air pollution has become a central issue to the government. Many studies have confirmed that air pollution is harmful to health. Given that second-hand smoke is a common indoor pollutant, we used the NHIS (2001) combined with air monitoring data from air pollution monitoring stations around the island to investigate the effects of exposure to second-hand smoke and other air pollutants on child respiratory health. To fix the potential endogeneity of parental smoking, we use trivariate probit model to examine the impact of patents’ smoke behavior on child respiratory health. The IVs include male and female’s smoking rates at county level, parental religion and whether father (mother) started smoking before age 18. We found that NO2 and O3, was significantly associated with asthma prevalence in children, but not respiratory allergic. Parental smoking behavior has negative effect on child health, and the prevalence of asthma was higher among boys than girls.. Keywords: Air Pollution, Secondhand Smoke, Respiratory Diseases, Childhood Asthma, trivariate probit model. III.

(5) 目錄致謝詞.............................................................................................................................I 中文摘要....................................................................................................................... II 英文摘要...................................................................................................................... III 目錄..............................................................................................................................IV 圖目錄..........................................................................................................................VI 表目錄........................................................................................................................ VII 第一章研究動機與目的 ............................................................................................. 1 第二章文獻回顧 ......................................................................................................... 7 第一節室外空氣汙染對健康之影響.................................................................. 7 第二節二手菸對人體健康之影響...................................................................... 9 第三章實證模型與分析 ........................................................................................... 13 第一節 Bivariate Probit 模型 ............................................................................. 13 第二節 Trivariate Probit 模型 ............................................................................ 15 第三節解釋變數選擇之動機探討.................................................................... 17 第四章實證資料來源與變數定義 ........................................................................... 22 第一節實證資料來源........................................................................................ 22 第二節資料處理與變數建構............................................................................ 23 第三節敘述性統計分析.................................................................................... 26. IV.

(6) 第五章實證結果與分析 ........................................................................................... 32 第一節 Bivariate Probit 模型結果 ..................................................................... 32 第二節 Trivariate Probit 模型結果 .................................................................... 46 第六章結論 ............................................................................................................... 58 參考文獻...................................................................................................................... 61 附錄一監測站汙染物年平均濃度............................................................................ 65 附錄二各縣市汙染物平均濃度................................................................................ 67. V.

(7) 圖目錄圖一台灣中小學童氣喘盛行率.................................................................................. 2 圖二汽機車量成長趨勢圖.......................................................................................... 3 圖三 2001、2002、2005 年台灣吸菸率趨勢圖......................................................... 4 圖四各年齡層家中有人吸菸百分比.......................................................................... 5. VI.

(8) 表目錄表 4.1 變數名稱與定義.............................................................................................. 24 表 4.2 各年齡層兒童患有氣喘、呼吸過敏及呼吸相關疾病之比率...................... 27 表 4.3 工具變數平均值及標準差.............................................................................. 28 表 4.4 自變數平均值及標準差.................................................................................. 29 表 5.1 小孩氣喘與母親吸菸，bivariate probit 模型估計結果 ................................ 37 表 5.2 小孩呼吸過敏與母親吸菸，bivariate probit 模型估計結果 ........................ 40 表 5.3 小孩呼吸疾病與母親吸菸，bivariate probit 模型估計結果 ........................ 43 表 5.4 小孩氣喘與母親吸菸，trivariate probit 模型估計結果................................ 49 表 5.5 小孩呼吸過敏與母親吸菸，trivariate probit 模型估計結果........................ 52 表 5.6 小孩呼吸相關疾病與母親吸菸，trivariate probit 模型估計結果................ 55. VII.

(9) 第一章研究動機與目的氣喘及呼吸過敏是台灣兒童常見的過敏性疾病之一。過敏性疾病，是指有過敏體質的兒童接觸到過敏原或其他刺激因素而產生的慢性發炎，若是氣管或鼻子有發炎的情況則分別形成氣喘病及過敏性鼻炎，患有氣喘疾病時通常也都會有過敏性鼻炎，在台灣有 70%的氣喘病人併發過敏性鼻炎(台灣兒童過敏氣喘及免疫學會，2009)。目前全世界氣喘病患約有3億人口(GINA世界氣喘防治小組，2004)，且氣喘盛行率在台灣及世界各國都有日益增加的趨勢；根據謝貴雄教授(1985)調查7~15 歲國中小學童氣喘盛行率，由1974年的1.3%上升至1985年的5.1%。謝教授又於 1994年調查北部國中學生氣喘及過敏性鼻炎盛行率，國中學童氣喘盛行率已快速增加至10.2%，而過敏性鼻炎增加的趨勢更明顯，1985年只有7.84%學童有過敏性鼻炎，而1994年罹患過敏性鼻炎的學童已經增加至33%。長庚兒童氣喘過敏中心2002年調查國小學童的氣喘盛行率已高達19%，圖一為台灣近三十年間兒童的氣喘盛行率逐年成長。兒童的健康是國家的財富，探討學齡兒童的健康有助於提升國民健康生活品質。特別是兒童氣喘、呼吸過敏疾病，其症狀大都會持續到成人，由於會經常發病造成個人生活不便無法正常上班或上課、擾亂家庭生活秩序，對家中的經濟及社會、醫療成本都是一大負擔。雖然兒童氣喘的死亡率不高但氣喘兒童的人數持續增加，已成為一個不容忽視的健康議題。. 1.

(10) 圖 1 台灣中小學童氣喘盛行率資料來源：張立德林佑蓉(2006) 健康與生活周遭的環境關係密切，有許多因素會導致氣喘及呼吸過敏疾病增加，包括工廠及汽機車所排放的廢氣，飲食習慣的改變，天氣的變化，居家生活環境以及基因遺傳等因素。其中空氣汙染與呼吸道疾病的關係更是息息相關。空氣污染又可分為室外空氣汙染及室內空氣污染，室外的空氣汙染主要來源可分為「移動性汙染源」及「固定性汙染源」。移動性汙染源主要是由汽機車所排放的廢氣造成，而固定性汙染源則是來自工廠排放的廢氣。目前最廣為使用的五個室外空氣污染指標：PM10(懸浮微粒)、SO2(二氧化硫)、NO2(二氧化氮)、CO(一氧化碳)和O3(臭氧)。室內的空氣汙染物則有煮飯燒水、燒香拜拜時所產生的汙染物或家中二手菸害為主。目前國內外已有許多相關文獻證實空氣汙染與二手菸對健康會有不良的影響。如吳家興與林瑞雄等人(1998)，對全台做的研究發現，汽車. 2.

(11) 等交通污染愈多的區域，暴露在二手菸環境下均會有較高的氣喘罹病率。近年來，隨著台灣經濟迅速蓬勃發展，國民所得提高，民眾對於生活品質的要求提高，汽機車成為生活中不可或缺的交通工具，因此造成汽機車輛的快速成長。由圖二可知，汽機車輛數逐年成長，汽機車輛的密度也高居全球之冠(陳宥杉、張克群，2006)。我國的產業型態也由農業轉為輕、重工業及服務業，工廠到處林立，燃燒石油與煤炭產生廢氣。汽機車及工廠排放的廢氣、汙染物質，使環境在短時間內遭到破壞。由行政院環保署網站資料顯示，近來台灣的空氣品質變化，PM10濃度自 1994 年起逐漸下降至 2003 年，但之後又有上升的趨勢；O3則呈逐年惡化現象，其他污染物濃度大部份都呈下降趨勢。. 圖 2 汽機車輛成長趨勢圖資料來源：交通部統計處 (2010). 3.

(12) 根據國家衛生研究院(2002)估計：台灣的吸菸人口約有 450 萬人，因吸菸而造成的經濟損失約有 500 億新台幣，對社會帶來沉重的經濟負擔。雖然目前台灣的吸菸人口有逐漸減少(圖三)，男性吸菸盛行率呈現緩慢下降的趨勢，女性則維持不變，但是開始吸菸的年齡卻有越來越年輕化的趨勢(鄭丁元，2002)。其中二手菸是室內空氣汙染最主要的來源，由國民健康局 2007 年「成人吸菸行為調查」，約有 1/3 的受訪者會暴露在二手菸環境中，圖四中顯示 12 歲以下兒童曝露在菸害環境中的比例更高達約 50%，對於兒童健康的影響極大。吸菸不僅會影響到吸菸者本身的健康，也會使周遭的人暴露於二手菸害的環境，危害被動吸菸者的身體健康。. 圖 3 2001、2002、2005 年台灣吸菸率趨勢圖資料來源：行政院衛生署國民健康局. 4.

(13) 圖 4 各年齡層家中有人吸菸百分比資料來源：國家衛生研究院，2001 年國民健康訪問調查近年來台灣政府也致力於空氣汙染及菸害的相關防治政策、法令，由政策的制定更能顯示出生活環境對健康的重要性，讓民眾更正視汙染物質危害人體健康的問題。我國政府分別在 1975 年制定「空氣汙染防制法」，1997 年公佈「菸害防制法」，更在 2009 年起室內及公共場所全面禁菸。以上政策的目的皆希望能維護國民健康，提高生活品質，減少對環境的危害。空氣汙染以及二手菸對人類健康有負面的影響，尤其是學齡期的兒童正值成長發育的關鍵時刻，免疫系統及器官都尚未發育成熟，若此時曝露於汙染環境中，對健康的危害會比成人更深遠，甚至影響其發展及學習狀態。在 Ha et al.(2003) 研究發現兒童及嬰兒比成人或老人更容易受到微粒狀汙染物的影響。在美國每年約有 40 多萬名的兒童氣喘發作、15 萬到 30 萬名嬰幼兒呼吸道感染(行政院衛生署，2007)。因此空氣汙染對於兒童氣喘、呼吸過敏疾病的影響是值得探討的。. 5.

(14) 本研究以 2001 國民健康訪問調查資料(National Health Interview Survey， NHIS)中 12 歲以下兒童為研究對象，且將兒童依年齡分組(0~3 歲、4~6 歲、7~12 歲)，依據資料庫中相同的家戶代碼聯結父母親與小孩的樣本資料，並以鄉鎮市區代碼與 2001 年行政院環保署 72 個空氣品質監測站汙染物的濃度測值資料合併，估計汙染物質及家中是否有二手菸，對於 12 歲以下不同年齡層氣喘、呼吸疾病的影響程度。本文研究主要針對兒童氣喘及呼吸過敏疾病，不探討新生兒死亡率及成人氣喘、呼吸相關疾病。因為新生兒的死亡原因包含很多種，室外空氣汙染只是其中之一，加上新生兒大部分時間都在室內活動，室外的空氣汙染與新生兒的死亡率之間的相關性不大，且成人當下引發的疾病可能是反應很多年前暴露於汙染的環境下，但兒童的免疫系統仍未成熟引發氣喘或呼吸疾病是直接與立即的，所以空氣汙染對於兒童健康是比成人更為直接的衝擊，因此探討兒童的健康狀況與空氣汙染之相關性會更具說服力。本篇文章之研究架構如下：第一章介紹本文的研究動機與目的；第二章陳述近來國內外空氣汙染及二手菸與氣喘、呼吸疾病的相關文獻回顧：第三章闡述所有實證模型與分析；第四章說明資料來源及所有變數的建構與樣本敘述統計；第五章呈現實證結果之分析；第六章為本文結論。. 6.

(15) 第二章文獻回顧空氣汙染對人體的危害已是國際間重視的議題，根據環保署(2002)針對國人對環境問題的感受調查，民眾認為空氣汙染是所有環境問題中最嚴重的；在菸害方面，吸菸所造成的健康、社會、經濟與環境問題，世界各國也相當重視，世界衛生組織（World Health Organization; WHO）在2003年制定「菸草控制框架公約」(The Framework Convention on Tobacco Control；FCTC)，希望透過立法、行政推動菸害防制工作。近年來，已有許多國內外流行病學及醫學方面的文獻探討空氣汙染與呼吸疾病的相關性。然而，在經濟學方面探討空氣汙染及二手菸與兒童氣喘及呼吸道疾病的研究並不多。本章首先介紹室外空氣汙染對健康之影響的相關研究，再探討二手菸對人體危害的相關文獻。. 第一節室外空氣汙染對健康之影響關於空氣汙染與健康之間的各類文獻，探討的議題與對象很廣泛，有些學者特別針對新生兒死亡率的探討，如劉錦龍(2007)利用台灣 1995 年~2003 年內政部新生兒童的出生檔資料，配合環保署空氣汙染監測站之資料，探討PM10、SO2、 NO2對新生兒體重過低(低於 2500 公克)及是否早產(懷孕周數未滿 37 周)的影響。作者利用Logit機率模型，在考量新生兒胎別、性別、母親年齡及父母教育程度等變數後，發現PM10、SO2、NO2等汙染物質增加會造成新生嬰兒早產的風險機率增加；而PM10及NO2對新生兒是否體重過低呈現統計顯著的正向關係，說. 7.

(16) 明空氣汙染對新生兒的健康有不利的影響。在國外文獻中也有相似的研究，Currie and Neidell (2004)以美國加州 (California)的新生兒檔案，運用受訪人郵遞區號結合當地的環境保護局監測站 (Environmental Protection Agency；EPA)資料，探討母親懷孕時住家周遭的空氣環境品質與新生兒健康的關係。文中使用Fixed effect分析空氣汙染物質是否會影響新生兒出生體重過輕、早產或死亡。實證結果發現，母親為非白人、教育程度越低都會使嬰兒的出生結果較差，在汙染物方面CO的濃度會與新生兒體重呈負相關；PM10、O3的濃度增加會導致新生兒早產的機率上升；CO、PM10及NO2的濃度增加都會使新生兒的死亡率顯著上升。 Neidell(2004)分析美國加州兒童暴露於PM10、CO、O3、NO2等汙染物與氣喘之間的關係，並探討父母的社會經濟地位(Socio-Economic Status；SES)以及每天公佈的空氣汙染預報(smog alerts)，對不同年齡層兒童氣喘病發住院的影響差異，同時利用空氣品質預報來探討空氣品質是否會影響房價。本文作者採用 1992 年~1998 年加州醫院 80 萬名 18 歲以下兒童的病歷資料(California Hospital Discharge Data；CHDD)，運用郵遞區號(zip code)結合環境保護局監測站資料、空氣汙染預報及天氣觀測資料。研究結果顯示，社會經濟地位較低的家庭大多居住在房價相對較低、空氣汙染也相對較嚴重的地區，所以小孩受到空氣汙染的危害相對較大；在汙染物質方面，CO的濃度對 1~18 歲兒童因氣喘住院治療有正相關的顯著影響，O3濃度增加則只對 12 歲以下兒童氣喘發病住院有顯著的正向影. 8.

(17) 響。在國內外有不少探討空氣汙染與兒童氣喘及呼吸過敏相關的醫學相關研究，如楊俊毓等人(2007)採用 1996 年~2003 年的 47 間醫院中 25,602 筆氣喘病患的健保就醫檔案，結合環保署資料來探討台北地區空氣汙染的濃度與氣喘住院之間的關聯性。此篇研究採用Poisson時間序列模型，在控制氣溫(warm day高於攝氏 25 度、cool day低於攝氏 25 度)、季節等變數發現NO2、O3、CO濃度上升與氣喘病患的住院率有顯著的正相關。李永凌(2004)以環保署 1995 年~1996 年的國中學童呼吸道健康問卷調查資料與空氣汙染監測站資料結合，作者利用Logit機率模型估計台灣溫度、濕度及空氣汙染物濃度，與國中學童氣喘及過敏性鼻炎盛行率的相關性，研究發現學童年齡越低、父母教育程度越高、兄弟姊妹較少都是影響學童氣喘的危險因子。氣溫及相對濕度與空氣汙染物的濃度變化有關，氣溫較低時氣喘發病率較高，但相對濕度與氣喘及過敏性鼻炎則沒有明顯的相關。在汙染物方面，CO、NO2的濃度與學童氣喘及過敏性鼻炎發病率有高度相關；但SO2、 PM10無顯著之影響。Nidhi(2008)以印度新德里當地 7 家醫院約 6 千名病患的就醫紀錄為研究對象，其結果發現空氣汙染物質O3、NO2及相對溼度都與呼吸疾病的發病、就診率有正相關的影響。上述相關研究都證實空氣汙染對兒童健康、氣喘、呼吸過敏疾病的發病率有不利的影響。. 第二節二手菸對人體健康之影響. 9.

(18) 近年來有越來越多涵蓋不同層面關於二手菸危害人體健康議題的研究、報告，例如：二手菸的防制政策、孕婦吸菸對胎兒的影響或針對青少年吸菸、非自願吸菸者暴露於二手菸與癌症或呼吸相關疾病的關連性等議題。如Mullahy and R. Porten (1990) 認為呼吸疾病與吸菸及空氣汙染都有相當大的關係，作者採用1979 年美國國民健康訪問調查資料 (National Health Interview Survey；NHIS)合併環境保護局(Environmental Protection Agency；EPA)監測站的資料，並刪除沒有吸菸及受訪者住家離監測站太遠(超過10英里)的樣本，欲探討受訪者居住附近的空氣品質及本身吸菸習慣對自身呼吸道疾病的影響，其中作者將〝吸菸者本身是否有抽菸〞視為內生變數，因為吸菸者本身的健康狀態而影響其吸菸行為，所以使用工具變數模型(instrumental variables models)並且以種族(RACE)、工作階級 (COLLAR)當IV，估計曝露在菸害環境中對健康的影響。在控制年齡、性別、教育程度及婚姻狀態等其他變數下，估計結果發現:O3濃度越高，呼吸疾病生病的天數越多，且溫度越高會使呼吸道疾病的發病率提高，在吸菸方面，受訪者每天抽菸的根數越多因呼吸道疾病的生病天數越多，吸菸量與自身健康呈顯著的負相關。吸菸危害健康的對象不只吸菸者本身，Agee and Croker (2007) 利用1991年的美國National Maternal and Infant Health Survey(NMIHS)資料，研究目的著重於父母親的吸菸行為使小孩暴露在菸害環境中(Environmental Tobacco Smoke；ETS) 對小孩健康的影響。作者認為父母的行為會間接或直接影響小孩，例如：家長消. 10.

(19) 費香菸而導致減少小孩用品的支出，父母因自身或小孩健康狀態而改變吸菸行為等，將〝家中是否有人抽菸〞視為內生性變數並且利用Hausman test檢定，此變數為內生變數，接著再利用工具變數模型以受訪者所在各洲的香菸平均價格 (CIGPRICE)及各州的每人醫療服務(HEALTH SERVICES)當IV作估計。實證結果顯示，父母親自身的健康與吸菸量呈負向關係，小孩曝露在菸害環境中時數、家中抽菸人數皆與小孩健康狀態為統計顯著的負相關。有關二手菸對氣喘的醫學文獻研究很多，如Gortmaker(1982)，探討父母吸菸與小孩氣喘發病率的關係。作者利用美國密西根州Genesee County 1977年的家庭調查問卷，針對0~17歲的小孩作研究，結果發現如果父母親有吸菸行為，都增加小孩的氣喘發病率，其中母親吸菸會使氣喘發病率由5.0%上升至7.7%；住在都市的小孩氣喘發病率比鄉下地區的小孩來的高;若小孩本身有過敏疾病也會使氣喘發病率提高。Kattan et al. (2007) 統計發現非裔美國小孩一天約有70%的時間是處於室內，大約58%的兒童暴露在吸菸家庭中。研究發現室內高濃度的NO2及ETS 會引起兒童氣喘及上呼吸道疾病症狀增加，其中ETS對2~3歲的小孩影響較大，且其影響力會因小孩年齡而逐年遞減。 Sabia (2008) 指出經濟領域對於氣喘方面相關的文獻很少，認為提高香菸稅可能有助於降低氣喘發病率，因此迫切須要經濟方面的研究作為制定、分析相關政策的實施。此篇文章著重在氣喘發病率的高危險群—低收入及低教育程度的家庭。故作者使用美國 Fragile Families and Child Wellbeing Study(FFACWS) 1998. 11.

(20) 年~2002 年的調查資料，母親產後抽菸是否影響小孩是氣喘、從產前到小孩３歲的母親產後是否抽菸，對小孩健康及呼氣喘疾病的影響。分別利用 Probit model 及差異中的差異(Difference in Difference；DID)方法，作回歸估計。在控制母親婚姻狀態、種族、年齡、工作等其他變數後，估計結果發現媽媽每天抽菸的小孩比媽媽不抽菸的小孩有較高的機率會罹患氣喘疾病，而且母親產後的吸菸量越高小孩患有氣喘疾病的機率越高，但母親在懷孕期間抽菸與小孩氣喘之間沒有顯著關係。父母親是否抽菸、母親的教育程度皆會顯著影響小孩的氣喘發病率，此篇文章的樣本多為單親或未婚媽媽，且大多由母親在家中照顧小孩，所以母親的相關變數與小孩的影響較有關聯。綜上所述，在影響兒童氣喘及呼吸疾病的因素不外乎父母的社會經濟變數、家中是否有人抽菸、身體狀況、周遭環境空氣品質、溫度、濕度等，其中又以抽菸及空氣品質為主要影響變數。大多數文獻皆發現二手菸及空氣汙染物質對兒童健康有負面的影響。在國外，已有經濟領域的相關研究，但在國內大多只有著重於醫療資源利用或遺傳基因方面的醫學研究，因此本文將利用2001年國民健康訪問調查(NHIS) 之受訪者為觀察對象，分析台灣地區環境空氣品質及二手菸對兒童氣喘及呼吸疾病的影響。. 12.

(21) 第三章實證模型與分析第一節 Bivariate Probit 模型本研究首先探討空氣汙染及母親吸菸行為對小孩氣喘、呼吸道過敏的影響，過去已有相關文獻提及母親吸菸與小孩健康狀況這兩者之間具有內生性的關係。母親抽菸行為與小孩呼吸道健康之間可能會有相互影響的關係，例如：母親吸菸行為會影響小孩健康，另一方面若家長本身或小孩患有呼吸道疾病會傾向減少吸菸甚至不吸菸。所以小孩的呼吸道健康問題與母親的抽菸行為可能具有內生性問題(endogenous treatment effect)，為了避免個別估計所產生的偏誤，使用 Maddala(1983)提出含有工具變數之bivariate probit實證模型進行估計。在選取工具變數時，工具變數必須與小孩呼吸道健康無關以符合排除性限制，且與母親的抽菸行為相關以符合相關性限制。在本文中我們以吸菸率、宗教信仰與籍貫為工具變數處理其內生性問題，以下是兒童氣喘疾病及呼吸道過敏與空氣汙染的基本模型設定：依據Greene（1997）對bivariate probit 模型所描繪的特性，我們將小孩呼吸道健康狀況假設為. 分別有氣喘、呼吸過敏、呼吸相關疾病三個被解釋變數；並將. 母親吸菸行為假設為. ，用以下模型表達：. 13.

(22) 式為小孩呼吸道健康狀況估計式，而. 式為母親吸菸行為估計式。其中，. 代表兒童是否罹患氣喘、呼吸道過敏、呼吸道方面的疾病，其值為 1 時，代表受訪的兒童有氣喘、呼吸道過敏、呼吸道疾病，. 的值為 0 時，為其他情況；. 則是代表母親是否有吸菸行為，其值為 1 時，代表受訪兒童其母親有吸菸行為，. 的值為 0 ，則為其他情況。另外，. 解釋變數涵. 蓋了受訪兒童的呼吸道健康情形，包含了兒童的基本特徵變數、父母親的基本特徵變數、家庭所得、居住地、籍貫、濕度、溫度及環保署汙染物質等相關變數。為受訪兒童之母親的吸菸情形可觀察的解釋變數組合，包含了母親年齡、教育程度、工作階級、家庭所得、個人身體健康狀態、及工具變數：吸菸率、是否滿18歲開始吸菸、及籍貫等。並假設. ，分配如下：. 為不可觀察的隨機誤差，其相關係數以 ρ 表示。若 ρ 顯著異於零，表示誤差項. 與. 之間有相關性，即母親的抽菸行為與兒童罹患呼吸道疾病之間. 存在內生性問題，因此使用bivariate probit model來解決可能的內生性問題進行分析。然而，已知雙變數常態累積密度函數(bivariate normal cdf)為. 14.

(23) 其中. 因此，可運用最大概似估計法進一步建構出「小孩呼吸道健康狀態」與「母親吸菸行為」之對數概似函數(log-likelihood function)，其方程式(function form)為：. 其中. 為相關係數為ρ之雙元標準常態分配方程式，. 則表示為樣本的觀察值數。估計係數. 的正負號可推斷自變數與應變數之間. 的相互關聯性。至於各變數對於兒童呼吸道健康的影響程度，我們可依bivariate probit迴歸模型的設定，分別計算自變數的邊際效果(marginal effect)，其計算公式如下：. 其中 δ k 代表個別解釋變數對於被解釋變數的邊際效果機率，Φ (‧)為累積標準常態機率分配， φ (⋅)則為標準常態機率分配。. 第二節 Trivariate Probit 模型 15.

(24) 本研究接著探討母親吸菸對小孩呼吸道健康程度的影響效果，並加入父親的吸菸行為。觀察父親吸菸行為加入之後，母親吸菸對於小孩呼吸道健康的影響是否因為父親吸菸行為的效果，進而更增加小孩罹患氣喘、呼吸疾病的機率。由於小孩或家長本身有呼吸道方面疾病的父親則較有可能不抽菸，所以小孩的呼吸道健康狀況與父親的抽菸行為之間也可能具有內生性問題。在估計時，若把母親與父親吸菸行為當成外生變數進行估計將會造成偏誤。因此，我們使用trivariate probit模型來修正「小孩呼吸道健康狀態」方程式中含有兩個內生的解釋變數時所造成的偏誤。模型設定如下：. (9)式、(10)式定義與上節所述相同，式(11)為父親吸菸行為估計式。其中，則是代表父親是否有吸菸行為，其值為 1 時，代表父親有吸菸行為，. 的值為 0 ，則為其他情況。另外，. 16. 為受訪兒童父親的吸菸.

(25) 情形之可觀察的解釋變數組合，包含了父親年齡、教育程度、工作階級、家庭所得、個人身體健康狀態及工具變數：吸菸率、是否滿18歲開始吸菸及籍貫等解釋變數。其中，方程式(9)、(10)、(11)中的誤差項服從三元標準常態分配，即:. 代表各條方程式中誤差樣的相關係數，當. 而. 使用單一變數probit model估計(9)、(10)、(11)式，將會產生偏誤，使用trivariate probit model來進行估計則可以得到一致的估計量。若當ε1、ε2及ε3獨立時，使用trivariate probit model與probit model來估計將會有一致的結果(Maddala， 1983)。然而，由於本研究具有來自同一家庭之樣本資料，一個家庭裡父母親可能同時有多個子女，樣本間具有家庭內部的群組關係(within-family cluster relationship)，有群組樣本時，估計上會造成標準誤低估，因此藉由資料庫中的「家庭代碼」來代表樣本是否來自同一個家庭，做cluster correlation的調整，經過調整後的標準誤會變大，使得在做t檢定時不容易拒絕虛無假設(Greene 2002)。. 第三節解釋變數選擇之動機探討在解釋變數方面，可分為五大類：（一）氣候及空氣汙染數據（二）影響父母親抽菸行為之變數 (三)工具變數（四）父母親之社經變數（五）兒童個人特徵變數。以下將依序探討解釋變數的動機： 17.

(26) (一) 濕度、溫度及空氣汙染數據在醫學相關研究指出，塵螨是引起兒童過敏病常見的吸入性過敏原，而大氣環境中的濕度條件可能會影響塵螨生存的環境，間接的影響氣喘及呼吸疾病的發病率，因此本文也將濕度(HUMIDITY)納入解釋變數中，但在過去的文獻中，卻無法獲得一致性的相關結論。在氣溫方面，當溫度(TEMP)的高低會影響空氣汙染物質的濃度變化，如氣溫增高會造成O3的濃度增加，且氣溫變化也會的會影響呼吸道相關疾病的發病率。在空氣汙染物質方面，我們使用五種汙染物質PM10、 SO2、NO2、CO和O3的年平均濃度來進行分析，探討汙染物質與12歲以下兒童的氣喘、呼吸道相關疾病之關聯性。 (二) 影響父母親抽菸行為之變數在許多文獻上指出教育程度與健康之間具有直接的因果關係。 Grossman(1972)認為教育程度愈高的人，愈懂得如何利用醫療資源，對於健康方面的資訊取得也較容易，故加入教育程度(EDU)此變數，並預期當教育程度愈高，愈重視自身的身體保健，吸菸的機率也會較低。由2005年衛生署國民健康局的成人吸菸行為調查中指出有超過50%的吸菸者年齡在30-50歲，然而年齡愈大身體機能日漸衰退，因此吸菸人口的比例隨年齡增加反而遞減，故加入年齡(AGE) 及年齡平方項(AGE2)。本文也考慮家庭收入(INCOME)的影響，所得較高的家庭在基本開銷之外，仍有較多的錢購買其他非必需品，如:香菸，則預期家庭收入與吸菸行為有正向關係。另外，本研究也考慮父母親的工作階級(COLLAR)，由. 18.

(27) 於從事白領工作大部分多為室內工作者，且其教育程度也較高，如：醫師、教師等。故預期白領階級工作者的吸菸行為相對於其他階級工作者有較低的機率吸菸。（三）工具變數為解決家長的抽菸行為的內生性問題，我們利用2001年台灣各縣市吸菸率 (SMOKERATE)、宗教信仰(RELIGION)及吸菸者本身是否在18歲之前就有吸菸行為(SMOKE18)為工具變數，處理家長吸菸行為對兒童呼吸道健康影響的內生性問題，上述工具變數皆與兒童呼吸道健康無關，但與個人吸菸行為有密切的相關性。台灣各縣市的吸菸率愈高，預期吸菸的人口數愈多，家長吸菸的機率就愈高；在宗教信仰方面，台灣的宗教各式各樣皆有，有些宗教有基本戒律，例如：不可吸菸、喝酒、吸毒等。考量家長的吸菸行為可能會受到宗教信仰的影響，預期宗教信仰對於家長吸菸行為的有影響。由於吸菸習慣在愈年輕時開始養成或菸齡較長的人，相對於較晚開始吸菸的人戒菸是不容易的，因此預期未滿18即開始吸菸的家長有較高的機率目前仍有吸菸行為。（四）父母親之社經變數在上述所提及教育與健康之間的關係，因此當父母親重視自身的健康，同時也會注重子女健康方面的問題，也較易取得相關的保健資訊，擁有的健康知識也會愈多，因此加入了父母親的教育程度(EDU)，並預期父母親教育程度越高，其小孩有呼吸方面疾病的機率愈低。在家庭收入方面，Neidell(2004)認為居住環境. 19.

(28) 的空品質與房價有正向關係，家庭社經地位較低的小孩有較高的機率暴露在濃度較高的汙染環境中，因此本文在解釋變數裡加入家庭所得(INCOME)。另外，我們將受訪者居住型態(URBAN)區分為都市及鄉鎮兩大類，在都市汽、機車數量多交通擁塞、廢氣排放量高，因此預期居住在都市受到空氣汙染的影響較大。由於各族群間文化及背景上的差異，我們將受訪者依籍貫(RACE)作區分，將受訪者分成閩南人、客家人、外省人及原住民四類。台灣由於地理環境之阻隔，長期以來中央山脈以東的區域發展相對較西部落後，卻也因此使得都市化比率、公路、人口密度相對較低，空間寬廣，空氣較清新。另外，台灣的南部是國內重工業和化工業生產製造的重要區塊，如鋼鐵、石化、電力等工業，其產生的廢氣汙染造成空氣品質較其他地區不良。因此，為了區別各地區上的差異，加入居住區域(REGION)此項變數，我們將受訪者居住地區分成北部、中部、南部及東部四個區域探討。（五）兒童個人特徵變數根據相關文獻結果顯示，不論是氣喘、呼吸道過敏及呼吸相關疾病盛行率皆是男生高於女生，且男、女性呼吸道相關疾病的盛行率，隨著年齡增加而有減緩的趨勢，故納入兒童的性別(GENDER)及年齡(CHILDAGE)變數，並將年齡分組探討。另一方面，我們也考慮食物對呼吸道相關疾病的影響，有許多醫學研究指出對食物過敏的兒童罹患其他過敏症狀的比率相對一般人較高，美國疾病中中心 (CDC)在2007年調查發現，美國約有三百萬名兒童有食物過敏，其中約有29%的. 20.

(29) 兒童同時也患有氣喘；且合併患有呼吸道過敏的比例高達30%。台灣兒童過敏氣喘及免疫學會表示在台灣常見的食物性過敏原包括蛋白(EGG)、和牛奶(MILK) 等，因此本文加入這兩項變數加以控制。. 21.

(30) 第四章實證資料來源與變數定義本章首先說明本研究所使用的資料來源及解釋資料處理過程；接著針對使用的被解釋變數及其他解釋變數加以定義，最後以敘述統計量說明本研究的樣本特性。第一節實證資料來源在資料來源方面，本研究使用行政院衛生署國民健康局國家衛生研究院，在民國九十所進行的國民健康訪問調查（National Health Interview Survey，NHIS），與行政院環保署空氣品質監測網72個監測站資料做結合。其中，國民健康訪問調查的目的是為了瞭解台灣一般民眾的健康狀況及醫療使用情形，包括台灣本島及外島的澎湖縣、金門縣和連江縣共二十五各縣市的三百六十五各鄉、鎮、市、區的居民對其進行分層抽樣調查，並將其分為台灣地區、離島地區和山地地區。本研究僅採用台灣地區之資料，問卷調查依內容主要分為五類，家戶問卷、12以上個人問卷、12歲以下個人問卷、20-65歲生活品質自填問卷及12-19歲青少年自填問卷。家戶問卷檔包含家戶社經狀況、與戶長關係等，在12歲以上個人問卷中包含個人基本資料、健康狀態、工作及經濟狀況；12歲以下個人問卷資料檔中包含兒童的基本資料、兒童健康狀態等。本研究目的在於探討外在空氣汙染與家長的抽菸行為，是否對兒童的呼吸健康產生影響，故選取12歲以上及12歲以下的問卷檔為研究樣本依據，又因外島沒有設立空氣品質測站的關係，本研究不採用離島地. 22.

(31) 區之樣本資料。. 第二節資料處理與變數建構本文利用國民健康訪問調查資料庫中的〝家戶樣本編碼〞作為將12歲以上個人問卷與12歲以下個人問卷的串連橋樑，並依據12歲以上問卷資料的〝身分(與戶長關係)〞以及〝婚姻狀況〞與12歲以下問卷的〝身分(與戶長關係)〞此三個問題判斷兩者身分的關係，推得其為同一家庭的夫妻、親子關係。將樣本串連後我們刪除無法明確判別親子關係的樣本，例如，同一家戶中同時有兩位以上的母親或父親，且小孩人數超過兩個以上時，此情形有可能是兄弟姊妹結婚後仍同住，則無法確認之間的關係，故本研究予以刪除。另一方面，由於汙染物數據資料來自座落在72個鄉鎮的空氣汙染監測站，因此我們申請國民健康訪問調查資料庫中的管制變項--〝鄉鎮市區代碼〞，本研究中樣本的居家環境汙染得以利用鄉鎮市區代碼分別將72個測站之觀測值一一對照，附表1為72個監測站各汙染物的年平均濃度。若樣本所在之鄉鎮市區沒有監測站，則以鄰近的鄉鎮之測站數據代替；如果樣本所在的鄉鎮市區及鄰近鄉鎮市區皆無監測站時，則以該縣市汙染物平均濃度代替，其中縣市汙染物的平均濃度是利用縣、市內全部的監測站數據取平均值而來。附表2為各縣市汙染物的平均濃度。本文探討母親及父親吸菸行為對子女呼吸道方面影響的部分，因此以雙親家. 23.

(32) 庭為研究樣本，在我們去除無法辨識關係、變數遺漏、變數不清者，最後所得總小孩樣本數為2815筆，將此作為本研究的樣本。我們將所有變數分為應變數、工具變數及自變數，其建構過程與定義整理於表4.1。表4.1 變數名稱與定義變數名稱. 變數定義. 應變數： Asthma. 受訪者是否有氣喘病;有=1，沒有=0。. Allergic. 受訪者是否有上呼吸道過敏、鼻炎或鼻過敏；有=1，沒有=0。受訪者是否有呼吸相關疾病，患有 asthma、allergic 其中一項即是患有呼吸相關疾病；有=1，沒有=0。. Respiratory 工具變數：. Dsmoke18. 各縣市整體吸菸率，目前每天吸菸或偶而才吸菸之百分比。各縣市女性吸菸率，目前每天吸菸或偶而才吸菸之百分比。各縣市男性吸菸率，目前每天吸菸或偶而才吸菸之百分比。父親是否 18 歲以上才開始吸菸；是=1，不是=0。. Msmoke18. 母親是否 18 歲以上才開始吸菸；是=1，不是=0。. Otherbelief. 宗教信仰為其他；是=1，不是=0。. Taoism. 宗教信仰為道教；是=1，不是=0。以道教為基本組。. Buddhism. 宗教信仰為佛教；是=1，不是=0。. Western religions. 宗教信仰為西方宗教；是=1，不是=0。. Smokerate Femalesmokerate Malesmokerate. 自變數：氣候及空氣汙染數據： Humidity. 年平均相對濕度，中央氣象局全台測站資料。. Averagetemp. 年平均溫度，中央氣象局全台測站資料。. PM10. PM10懸浮微粒的年平均濃度，單位(μg/m2)。 24.

(33) 變數名稱. 變數定義. SO2. SO2二氧化硫的年平均濃度，單位(ppb)。. NO2. NO2二氧化氮的年平均濃度，單位(ppb)。. CO. CO 一氧化碳的年平均濃度，單位(ppb)。. O3. O3臭氧的年平均濃度，單位(ppb)。. 父母親抽菸行為變數： Dadsmoke. 父親是否有抽菸行為；有=1，沒有=0. Momsmoke. 母親是否有抽菸行為；有=1，沒有=0. Dage. 父親之實際年齡。. Mage. 母親之實際年齡。. Dage2. 父親實際年齡的平方項。. Mage2. 母親實際年齡的平方項。. Dhealth. 父親自評健康狀況；好=1，不好=0。. Mhealth. 母親自評健康狀況；好=1，不好=0。. Dadedu. Income_less_3. 父親受教育年數；不識字或未受正規教育=0，小學六年級=6，國中三年級=9，高中職或五專三年級=12，大學(四技)四年級=16 研究所及以上=17。母親受教育年數；不識字或未受正規教育=0，小學六年級=6，國中三年級=9，高中職或五專三年級=12，大學(四技)四年級=16 研究所及以上=17。家庭月平均收入低於 3,0000 元，作為基本組。. Income_3_7. 家庭月平均收入介於 3,0000~7,0000 元。. Income_7_15. 家庭月平均收入介於 7,0000~15,0000 元。. Income_15_over. 家庭月平均收入超過 15,0000 元以上。. Dwork. 父親目前是否有工作；有=1，沒有=0。. Mwork. 母親目前是否有工作；有=1，沒有=0。. Dw_collar. 父親目前有工作且職業類別為白領階級。. Mw_collar. 母親目前有工作且職業類別為白領階級。. Db_collar. 父親目前有工作且職業類別為藍領階級。. Momedu. 25.

(34) 接上頁變數名稱. 變數定義. Mb_collar. 母親目前有工作且職業類別為藍領階級。. 父母親之社經變數：. minnan. 受訪者居住型態；直轄市、縣轄市、省轄市=1，鄉、鎮=0。受訪者籍貫為閩南人；是=1，不是=0。. hakka. 受訪者籍貫為客家人；是=1，不是=0。. mainlanders. 受訪者籍貫為外省人；是=1，不是=0。. aboriginal. central. 受訪者籍貫為原住民；是=1，不是=0。以原住民為基本組。受訪者居住區域為北部；是=1，不是=0。以北部為基本組。受訪者居住區域為中部；是=1，不是=0。. southern. 受訪者居住區域為南部；是=1，不是=0。. east. 受訪者居住區域為東部；是=1，不是=0。. Urban. north. 兒童之個人特徵變數： Childage_0_3. 受訪兒童之實際年齡在 0-3 歲。以 0-3 歲為基本組。. Childage_3_6. 受訪兒童之實際年齡在 3-6 歲。. Childage_6_12. 受訪兒童之實際年齡在 6-12 歲。. Weight. 受訪兒童之體重；單位：公斤。. High. 受訪兒童之身高；單位：公分。. Male. 受訪兒童性別為男生。. Egg. 受訪兒童是否經常(每週 3 次以上)吃蛋類食品；有=1，沒有=0。受訪兒童是否經常(每週 3 次以上)吃奶類食品；有=1，沒有=0。. Milk. 第三節敘述性統計分析本節將以所選取的樣本資料中，幾個重要的解釋變數與被解釋變數之基本統 26.

(35) 計量及其特性做概括性的說明。我們將變數的平均數及標準差列表於下。一、. 應變數表4.2為本研究所抽取之樣本患有氣喘、呼吸過敏及呼吸相關疾病的比率。. 由結果可明顯看出3~6歲兒童罹患氣喘病的比率(4.93%)較其他年齡層兒童高；各年齡層兒童呼吸過敏的比率均偏高，0~3歲為16.6%、3~6歲為23.55%、6~12歲兒童為21.62%；又以3~6歲與6~12歲的呼吸過敏情況較嚴重。由於本研究對於呼吸相關疾病的定義較為寬鬆，因此0~12歲兒童患有呼吸相關疾病的比例都相對呼吸過敏及氣喘的比例高。. 表4.2 各年齡層兒童患有氣喘、呼吸過敏及呼吸相關疾病之比率樣本數. 氣喘. 呼吸過敏. 呼吸疾病. 個數. 百分比. 個數. 百分比. 個數. 百分比. 0-3 歲. 783. 26. 3.32%. 130. 16.60%. 141. 18.01%. 3-6 歲. 1,278. 63. 4.93%. 301. 23.55%. 328. 25.67%. 754. 35. 4.64%. 163. 21.62%. 176. 23.34%. 2,815. 124. 4.40%. 594. 21.10%. 645. 22.91%. 6-12 歲總數. 資料來源：行政院衛生署國民健康局，2001 年國民健康訪問調查二、工具變數在表4.3，我們整理了本文中所使用的所有工具變數的平均數與標準差，在. 27.

(36) 各縣市吸菸率部分，女性的吸菸比率僅3.57%，與男性的吸菸比率差距很大，反應出吸菸人口大部分以男性為主，男性約有44.58%的比例是滿18歲才開始吸菸，而吸菸女性只有3.91%的比例是滿18歲才開始吸菸。另外，在宗教信仰方面，受訪樣本為道教居多，其比例為51.33%，西方宗教最少僅有3.91%。. 表4.3 工具變數平均值及標準差工具變數. 平均數. 標準差. 21.6136. 2.9660. 3.5722. 1.9891. 39.8854. 4.8808. Dsmoke18. 0.4458. 0.4971. Msmoke18. 0.0391. 0.1938. Otherbelief(其他宗教). 0.2753. 0.4468. Taoism(道教). 0.5133. 0.4999. Buddhism(佛教). 0.1723. 0.3777. Western religions(西方宗教). 0.0391. 0.1938. 各縣市吸菸率 Smokerate Femalesmokerate Malesmokerate 是否在 18 歲前有吸菸行為. 宗教信仰. 資料來源：行政院衛生署國民健康局，2001 年國民健康訪問調查三、自變數表4.4為所選取的全部樣本各類別解釋變數之平均值及標準差。在氣候方面，台灣各縣市的年平均相對濕度約79.12%，平均溫度約15.14度。本研究樣本 28.

(37) 中，父、母親的平均年齡約在30歲至40歲之間，受教育的年數平均約11年，即高中職畢(肄)業，父親吸菸的比例(57.66%)高於母親吸菸的比例(4.58%)，此結果與各縣市男、女性吸菸率一致。在家庭所得方面，有一半以上(55.2%)的樣本是來自中所得家庭(3~7萬元)，其次約28.3%為中高所得家庭(7~15萬元)。父親目前有工作的比例約94.25%，母親目前有工作的比例只有不到60%。另外，在省籍方面受訪樣本為閩南人居多，比例為77.94%，其次外省人的比例為10.8%。在居住地方面，來自都市地區的受訪家庭約56%，鄉鎮地區約有44%，居住區域則是以北部居多，而東部地區僅有4.51%。在受訪兒童部分，男生佔51.83%、女生佔 48.17%，男女生的比例大致相同，平均身高大約96公分，體重約22公斤，年齡以 3~6歲的兒童居多，0~3歲與6~12歲兒童的比例約在27%上下。表4.4 自變數平均值及標準差自變數. 平均數. 標準差. humidity. 79.1269. 3.8075. averagetemp. 15.1435. 1.2897. PM10(μg/m2). 57.9250. 13.2068. SO2(ppb). 4.2555. 2.1568. NO2(ppb). 22.6211. 6.6304. CO(ppb). 0.7471. 0.3695. O3(ppb). 24.9299. 4.2363. Dadsmoke. 0.5766. 0.4942. Momsmoke. 0.0458. 0.2091. 氣候及空氣汙染數據. 父母親抽菸行為變數. 29.

(38) 接上頁. 平均數. 標準差. Dage. 37.5494. 5.7558. Mage. 34.4863. 5.4834. Dage2. 1,443.0730. 454.6702. Mage2. 1,219.3630. 387.8889. Dhealth. 0.9313. 0.2530. Mhealth. 0.9637. 0.1869. Dadedu. 11.8295. 2.7265. Momedu. 11.5215. 2.6604. income_less _3. 0.1303. 0.3368. income _3_7. 0.5520. 0.4974. income_7_15. 0.2835. 0.4508. Income_15_over. 0.0341. 0.1815. Dwork. 0.9425. 0.2329. Mwork Dw_collar. 0.5975 0.4011. 0.4905 0.4902. Mw_collar. 0.2625. 0.4401. Db_collar. 0.5400. 0.4985. Mb_collar. 0.3350. 0.4721. urban. 0.5606. 0.4964. minnan. 0.7794. 0.4147. hakka. 0.0948. 0.2930. mainlanders. 0.1098. 0.3127. aboriginal. 0.0160. 0.1254. north. 0.4504. 0.4976. central. 0.2377. 0.4257. southern. 0.2668. 0.4424. east. 0.0451. 0.2076. 父母親之社經變數. 30.

(39) 接上頁. 平均數. 標準差. Childage_0_3. 0 .2782. 0.4482. Childage_3_6. 0 .4540. 0.4980. Childage_6_12. 0.2679. 0.4429. weight. 22.31076. 13.10458. high. 95.93009. 50.6567. male. 0.5183. 0.4998. egg. 0.9311. 0.2534. milk. 0.9044. 0.2940. 兒童之個人特徵變數. 資料來源：行政院衛生署國民健康局，2001 年國民健康訪問調查. 31.

(40) 第五章實證結果與分析第一節 Bivariate Probit 模型結果我們採用 Bivariate probit 模型分析空氣汙染及母親吸菸對小孩呼吸道健康的影響，同時也將 probit model 估計結果一併附在表中。結果如表 5.1、5.2、5.3，其應變數分別為小孩是否患有氣喘、小孩是否有呼吸過敏，最後則是小孩是否有呼吸相關疾病。由表 5.1 實證結果發現，在probit模型中母親吸菸行為對小孩罹患氣喘為負向顯著影響其結果與預期相反，其餘變數的估計結果與Bivariate probit模型相似，因此以下僅探討Bivariate probit的估計結果。在Bivariate probit模型中小孩罹患氣喘機率估計式中，平均溫度、相對濕度及其交叉項對氣喘的影響皆不顯著。 NO2及O3對 12 歲以下兒童罹患氣喘的機率有顯著正向影響，邊際效果皆為 0.0027，代表當NO2或O3濃度越高，小孩罹患氣喘的機率會越高。此外SO2的濃度會使罹患氣喘機率顯著降低 0.0044，PM10與CO則不顯著。由於各地區地理環境不同、氣候也有差異或研究方法不同，因此汙染物質對人體健康的影響結果會有差異，本研究此部分之實證結果與Tenias(1998)研究西班牙氣喘就醫的結果類似。另外，母親吸菸行為會使小孩罹患氣喘機率增加 0.0726，但其效果不顯著。就父母親社經變數而言，父母親的教育程度對小孩氣喘的影響不同，父親教育程度愈高，則小孩罹患氣喘的機率會減少 0.0001；母親教育程度愈高，小孩罹患氣喘的機率會增加 0.002，但父母親的教育程度並無產生顯著效果。在家庭收. 32.

(41) 入方面相對於低收入家庭，家庭收入 3 萬-7 萬的小孩罹患氣喘機率降低 0.0093，家庭收入 7 萬-15 萬的小孩罹患氣喘機率降低 0.0076，家庭收入超過 15 萬以上的小孩罹患氣喘機率反而會增加 0.0352，但全都不顯著。省籍為閩南人、客家人或外省人，罹患氣喘病的機率都較原住民低，其中受訪者為閩南人罹患氣喘的機率會顯著減少 0.0695，為外省人則會顯著減少 0.0306。居住在都市地區的小孩罹患氣喘的機率會比居住在鄉下者低 0.0134，其效果並不顯著。在小孩個人特徵變數方面，相對於 0-3 歲小孩，3-6 歲小孩罹患氣喘的機率會增加 0.0096，6-12 歲小孩則會減少 0.0063，但統計上不顯著。母親吸菸行為對不同年齡層小孩的影響也有差異，控制母親有吸菸行為情形下，相對於 0-3 歲小孩，3-6 歲小孩罹患氣喘的機率會顯著降低 0.00369，6-12 歲小孩則會顯著減少 0.0304，表示母親有吸菸行為對 0-3 歲小孩罹患氣喘的影響較大。體重與罹患氣喘的機率呈正向顯著關係，其邊際效果為 0.0008，體重越重罹患氣喘機率會增加。在性別方面，男生患有氣喘的機率會比女生高 0.0137。在兒童飲食方面，蛋類及奶類對罹患氣喘的機率並無產生顯著效果。表 5.2 中probit 模型估計結果與Bivariate probit模型相似，僅有母親吸菸行為對小孩呼吸過敏的影響不同，但其結果都不顯著，因此以下探討Bivariate probit 模型的估計結果。在小孩呼吸過敏估計式中，平均溫度及相對濕度都與呼吸過敏呈負向顯著關係，其邊際效果為 0.2355、0.0611。高溫及高濕度的環境與塵螨的生長有關係會導致呼吸過敏，但溫度較低會增加呼吸過敏的機率，而冬季濕度增. 33.

(42) 加反而會減緩呼吸過敏的發生情況，本研究發現平均溫度與相對濕度的交叉項為正向，罹患呼吸過敏機率會顯著增加 0.0028。此結果與李永凌(2004)的研究類似，文獻中並表示導致氣喘與呼吸過敏的發病機制並不完全相同。在其他汙染物質方面PM10、SO2、NO2、CO及O3對 12 歲以下兒童呼吸過敏之影響皆無顯著效果。另外，母親吸菸會使小孩罹患呼吸過敏的機率減少 0.0169，但不顯著。在父母親社經變數方面，父母親的受教育年數與呼吸過敏呈正向關係，父母親教育程度愈高，則小孩罹患呼吸過敏的機率分別會增加 0.0067、0.0088，但父親的教育程度並無產生顯著效果。在家庭收入方面相對於低收入家庭，家庭收入 3 萬-7 萬的小孩患有呼吸過敏機率會降低 0.0204，家庭收入 7 萬-15 萬的小孩罹患呼吸過敏機率降低 0.0190，家庭收入超過 15 萬以上的小孩罹患呼吸過敏機率會減少 0.0059，即低收入家庭的小孩罹患呼吸過敏的機率相對較高，但其效果全都不顯著。省籍為閩南人、客家人，罹患呼吸過敏的機率都較原住民高，其中受訪者為閩南人罹患氣喘的機率會增加 0.1060，為客家人則會增加 0.1811。居住在都市地區小孩有呼吸過敏的機率會比居住在鄉下的小孩高 0.027，北部地區相較於其他地區，居住在北部小孩患有呼吸過敏的機率較高，與本文預期結果相同，但其效果皆不顯著。在小孩個人特徵變數方面，相對於 0-3 歲小孩，3-6 歲小孩患有呼吸過敏的機率會顯著增加 0.0786，6-12 歲小孩增加 0.0297。控制母親有吸菸行為情況下，相對於 0-3 歲小孩，3-6 歲小孩罹患呼吸過敏的機率會降低 0.0482，6-12 歲小孩. 34.

(43) 則會減少 0.0091，表示 0-3 歲小孩受母親吸菸行為的影響較大。兒童體重越重罹患呼吸過敏機率會顯著增加 0.0013；男生患有呼吸過敏的機率會比女生高 0.0683。在兒童飲食方面，本研究結果並無產生顯著效果。最後，在表 5.3 呼吸相關疾病估計式中，因為本研究的樣本中兒童患有呼吸過敏的比例相對於患有氣喘的比例高，故在此部分估計係數的正負符號與第(2) 式的係數正負符號大致相同，但僅有相對濕度、母親受教育年數、小孩年齡、體重及性別等變數呈顯著效果。相對濕度都與呼吸相關疾病呈負向顯著關係，其邊際效果為 0.0485。平均溫度與相對濕度的交叉項為正向，罹患呼吸相關疾病的機率會增加 0.0021；另外，其他汙染物質對罹患呼吸相關疾病皆無顯著效果，母親吸菸會使小孩患有呼吸相關疾病的機率增加 0.0721，但不顯著。母親的受教育年數會使小孩罹患呼吸相關疾病機率顯著增加 0.01。相對於 0-3 歲小孩，3-6 歲小孩患有呼吸相關疾病的機率會顯著增加 0.0881。兒童體重越重會使罹患呼吸相關疾病的機率顯著增加 0.0019；男生患有呼吸疾病的機率較女生高 0.0683。在上述三組估計模型，母親吸菸機率估計式中，工具變數顯著且正負符號符合預期，如各縣市女性吸菸率為正向顯著關係，即吸菸率越高的縣市母親吸菸的機率越高。母親的自評健康狀況及教育程度對於母親吸菸行為的影響是負向顯著，其邊際效果分別為0.0013、0.0005，表示教育程度越高或健康狀況越好的母親吸菸的機率越低。在家庭收入方面，家庭收入15萬以上者相對於收入較低的家庭，母親吸菸的機率會顯著減少0.0023。另外，工作階級對母親吸菸機率沒有顯. 35.

(44) 著影響，而都市化層別則會對母親吸菸行為有顯著影響，居住在都市地區的母親吸菸機率皆比居住在鄉下者高0.002。在省籍方面，相對於原住民，閩南人、客家人及外省人母親的吸菸機率都較低。相較於北部地區，居住在中部地區的母親吸菸機率會增加0.0002，南部地區母親的吸菸機率增加0.0015，東部則是減少 0.0016。表5.1、5.2、5.3中，其ρ(ε1，ε2)皆不顯著，表示ε1與ε2獨立，由於 ρ值並不顯著，表示母親吸菸行為與兒童罹患氣喘、呼吸過敏及呼吸相關疾病之間不會產生內生性問題，故亦可使用probit model的估計結果來解釋。. 36.

(45) 表 5.1 小孩氣喘與母親吸菸，bivariate probit 模型估計結果 Probit model 氣喘係數變數名稱應變數：工具變數： Femalesmokerate Msmoke18 Otherbelief Taoism Buddhism 自變數：氣候及空氣汙染數據： HumidityTemp Averagetemp Humidity PM10 SO2 NO2 CO O3 父母親抽菸行為變數： Momsmoke Mage. Bivariate probit model 氣喘係數. 母親吸菸係數. 0.0024 -0.2021 -0.0803 0.0033 -0.0626* 0.0393* -0.4897 0.0392**. (0.0064) (0.5468) (0.1433) (0.0081) (0.0337) (0.0223) (0.3004) (0.0165). 0.0024 -0.2005 -0.0796 0.0033 -0.0624* 0.0392* -0.4914 0.0390**. (0.0064) (0.5462) (0.1431) (0.0081) (0.0338) (0.0223) (0.3020) (0.0166). -5.0362***. (0.4225). 0.6114. (0.5023). 37. 0.1465** 4.3291*** 0.1298 0.0492* 0.6736. (0.0595) (0.4288) (0.4187) (0.3942) (0.3743). 0.1273. (0.1663).

(46) 接上頁變數名稱 Mage2 Mhealth Dadedu Momedu Income_3_7 Income_7_15 Income_15_over Mw_collar Mb_collar 父母親之社經變數： Urban minnan hakka mainlanders central southern east 兒童之個人基本特質： Childage_3_6 Childage_6_12 age2Momsmoke. Probit model 氣喘係數. Bivariate probit model 氣喘係數. 母親吸菸係數. -0.0012 0.0281 -0.1319 -0.1139 0.3665. (0.0215) (0.0212) (0.1417) (0.1629) (0.2293). -0.0012 0.0284 -0.1316 -0.1136 0.3680. (0.0215) (0.0212) (0.1417) (0.1630) (0.2295). -0.1873 -0.6890 -0.5167 -0.7149* -0.1171 -0.3217 0.0393. (0.1149) (0.3683) (0.3927) (0.3884) (0.1707) (0.2638) (0.3143). -0.1879 -0.6857* -0.5142 -0.7112* -0.1168 -0.3215 0.0381. (0.1149) (0.3693) (0.3930) (0.3888) (0.1707) (0.2637) (0.3146). 0.1302 -0.0921 5.6150*. (0.1275) (0.1522) (0.5995). 0.1306 -0.0914 -5.9189***. (0.1275) (0.1522) (0.4446). 38. -0.0032 -0.2869**. (0.0026) (0.1305). -0.1059*** -0.4544* -0.2326 -4.9394*** -0.0094 0.0826. (0.0411) (0.2555) (0.2770) (0.3770) (0.3274) (0.2492). 0.4637** -0.3543 -0.2657 -0.6182 0.0455 0.2750 -1.2874. (0.2355) (0.4428) (0.5944) (0.4661) (0.2479) (0.2691) (0.7896).

(47) 接上頁變數名稱 age3Momsmoke Weight High Male Egg Milk _cons ρ (ε 1 , ε 2 ) Log-lkielihood 樣本數. Probit model 氣喘係數 4.5944* 0.0119** 0.0013 0.1964** 0.1339 -0.0388 3.4387. Bivariate probit model 氣喘係數 -1.0253** 0.0119** 0.0013 0.1966** 0.1361 -0.0378 3.3731 -0.0616 -607.1679 2815. (0.6586) (0.0047) (0.0013) (0.0837) (0.1991) (0.1450) (12.3921). 2815. 說明：*代表 10%顯著水準；**代表 5%顯著水準；***代表 1%顯著水準. 39. 母親吸菸係數 (0.6045) (0.0047) (0.0013) (0.0837) (0.2002) (0.1451) (12.3802) (0.2269). -1.7657. (2.5653).

(48) 表 5.2 小孩呼吸過敏與母親吸菸，bivariate probit 模型估計結果 Probit model 變數名稱應變數：工具變數： Femalesmokerate Msmoke18 Otherbelief Taoism Buddhism 自變數：氣候及空氣汙染數據： HumidityTemp Averagetemp Humidity pm10 so2 no2 co o3. Bivariate probit model. 呼吸過敏係數. 呼吸過敏係數. 母親吸菸係數. 0.1416** 4.3284*** 0.1667 0.0538* 0.7189. 0.0099** -0.8340** -0.2155** -0.0015 0.0069 0.0023 -0.0472 0.0063. (0.0046) (0.3918) (0.1020) (0.0054) (0.0226) (0.0149) (0.2110) (0.0114). 父母親抽菸行為變數：. 40. 0.0100** -0.8374** -0.2172** -0.0016 0.0069 0.0022 -0.0325 0.0072. (0.0046) (0.3926) (0.1021) (0.0054) (0.0226) (0.0149) (0.2107) (0.0114). (0.0590) (0.4311) (0.4322) (0.4008) (0.3773).

(49) 接上頁變數名稱 Momsmoke Mage Mage2 Mhealth Dadedu Momedu Income_3_7 Income_7_15 Income_15_over Mw_collar Mb_collar 父母親之社經變數： Urban minnan hakka mainlanders central southern east. Probit model 呼吸過敏係數 0.1074 (0.2836). Bivariate probit model 呼吸過敏母親吸菸係數係數 -0.0614. (0.3094). 0.0238 0.0322* -0.0702 -0.0657 -0.0138. (0.0170) (0.0163) (0.1085) (0.1251) (0.2111). 0.0238 0.0315* -0.0724 -0.0685 -0.0210. (0.0170) (0.0163) (0.1083) (0.1250) (0.2108). 0.0945 0.4341 0.5669 0.3813 -0.0929 -0.0514 -0.1467. (0.0814) (0.4824) (0.4956) (0.4894) (0.1183) (0.1686) (0.2261). 0.0963 0.4189 0.5518 0.3695 -0.0921 -0.0526 -0.1438. (0.0814) (0.4826) (0.4956) (0.4895) (0.1183) (0.1685) (0.2259). 兒童之個人基本特質：. 41. 0.1371 -0.0033 -0.2778**. (0.1634) (0.0026) (0.1300). -0.1074*** -0.4685* -0.2168 -5.0534*** -0.0238 0.0759. (0.0412) (0.2491) (0.2767) (0.4300) (0.3307) (0.2469). 0.4955** -0.4287 -0.3603 -0.7003 0.0175 0.2625 -1.2737*. (0.2225) (0.4437) (0.5934) (0.4645) (0.2424) (0.2654) (0.7716).

(50) 接上頁變數名稱 Childage_3_6 Childage_6_12 age2Momsmoke age3Momsmoke Weight High Male Egg Milk _cons ρ (ε 1 , ε 2 ). Probit model 呼吸過敏係數 0.2680*** 0.1085 -0.2257 -0.1091 0.0047 0.0006 0.2453*** -0.0558 -0.0099 15.7911*. Bivariate probit model 呼吸過敏母親吸菸係數係數. (0.0803) (0.0962) (0.3412) (0.3586) (0.0033) (0.0008) (0.0554) (0.1143) (0.0980) (8.6930). Log-lkielihood 2815 樣本數說明：*代表 10%顯著水準；**代表 5%顯著水準；***代表 1%顯著水準. 42. 0.2666*** 0.1049 -0.1857 -0.0326 0.0046* 0.0006 0.2440*** -0.0641 -0.0136 15.9679 0.2049 -1527.9708 2815. (0.0803) (0.0962) (0.3529) (0.3648) (0.0033) (0.0008) (0.0553) (0.1143) (0.0980) (8.7029) (0.1545). -1.9124. (2.5181).

(51) 表 5.3 呼吸疾病與母親吸菸，bivariate probit 模型估計結果. 變數名稱應變數：工具變數： Femalesmokerate Msmoke18 Otherbelief Taoism Buddhism 自變數：氣候及空氣汙染數據： HumidityTemp Averagetemp Humidity pm10 so2 no2 co o3 父母親抽菸行為變數： Momsmoke Mage. Probit model 呼吸相關疾病係數. Bivariate probit model 呼吸相關疾病母親吸菸係數係數. 0.0071 -0.6012 -0.1630 -0.0004 0.0027 0.0002 -0.0293 0.0069. (0.0045) (0.3787) (0.0992) (0.0053) (0.0223) (0.0146) (0.2071) (0.0112). 0.0072 -0.6035 -0.1642* -0.0005 0.0026 0.0002 -0.0195 0.0075. (0.0045) (0.3790) (0.0992) (0.0053) (0.0223) (0.0146) (0.2072) (0.0112). 0.3447. (0.2685). 0.2268. (0.3020). 43. 0.1442** 4.3367*** 0.1643 0.0629* 0.7168. (0.0593) (0.4300) (0.4294) (0.3998) (0.3759). 0.1349. (0.1646).

(52) 接上頁變數名稱 Mage2 Mhealth Dadedu Momedu Income_3_7 Income_7_15 Income_15_over Mw_collar Mb_collar 父母親之社經變數： Urban minnan hakka mainlanders central southern east 兒童之個人基本特質： Childage_3_6 Childage_6_12 age2Momsmoke age3Momsmoke. Probit model 呼吸相關疾病係數. Bivariate probit model 呼吸相關疾病母親吸菸係數係數. 0.0249 0.0342** -0.0846 -0.0729 -0.0630. (0.0165) (0.0158) (0.1055) (0.1219) (0.2083). 0.0249 0.0337** -0.0859 -0.0746 -0.0679. (0.0165) (0.0159) (0.1054)) (0.1219) (0.2081). 0.0643 0.1860 0.3328 0.1461 -0.1043 -0.1241 -0.1872. (0.0797) (0.3696) (0.3836) (0.3791) (0.1176) (0.1667) (0.2205). 0.0658 0.1750 0.3219 0.1376 -0.1039 -0.1249 -0.1851. (0.0796) (0.3695) (0.3834) (0.3789) (0.1175) (0.1666) (0.2204). 0.2857*** 0.0938 -0.5471 -0.4244. (0.0798) (0.0949) (0.3355) (0.3473). 0.2846*** 0.0910 -0.5237 -0.3747. (0.0798) (0.0949) (0.3468) (0.3571). 44. -0.0033 -0.2812**. (0.0026) (0.1299). -0.1067** -0.4666* -0.2231 -5.0565*** -0.0192 0.0772. (0.0412) (0.2498) (0.2767) (0.3661) (0.3299) (0.2467). 0.4866** -0.4100 -0.3350 -0.6792 0.0305 0.2686 -1.2782*. (0.2247) (0.4425) (0.5913) (0.4614) (0.2430) (0.2673) (0.7770).

(53) 接上頁變數名稱 Weight High Male Egg Milk _cons ρ (ε 1 , ε 2 ). Probit model 呼吸相關疾病係數 0.0063** 0.0005 0.2724*** -0.0355 -0.0332 11.6707. Bivariate probit model 呼吸相關疾病母親吸菸係數係數. (0.0032) (0.0008) (0.0543) (0.1141) (0.0957) (8.4762). Log-lkielihood 樣本數說明：*代表 10%顯著水準；**代表 5%顯著水準；***代表 1%顯著水準. 45. 0.0063* 0.0005 0.2714*** -0.0415 -0.0362 11.7933 0.1513 -1586.3302 2815. (0.0032) (0.0008) (0.0542) (0.1141) (0.0958) (8.4789) (0.1509). -1.8899. (2.5402).

(54) 第二節 Trivariate Probit 模型結果我們採用trivariate probit模型分析加入父親吸菸行為後對小孩呼吸道健康的影響，另外我們同時也將父母親吸菸行為視為外生變數使用probit model估計並將結果一併附在表中，結果如下表 5.4、5.5、5.6 所示。在trivariate probit模型的估計結果中，僅母親吸菸行為對小孩罹患氣喘的影響為負向顯著，但其結果與 probit model不同且也與預期不符，而母親的吸菸行為對小孩罹患呼吸過敏及呼吸相關疾病的機率並沒有顯著關係與probit model之結果不同，其餘變數之估計結果皆與probit model相似，因此本節將只探討trivariate probit模型之估計結果。在表 5.4trivariate probit模型中應變數為小孩是否患有氣喘的估計結果發現，汙染物質僅剩O3對 12 歲以下兒童罹患氣喘有正向顯著之影響，NO2的影響依然是正向，但由原先的顯著轉為不顯著，此外SO2為顯著負向影響，PM10與CO則是未達顯著水準，與原先的bivariate probit結果無差異。加入探討父親吸菸行為後，父母親吸菸皆會正向影響小孩罹患氣喘的機率，但其效果不顯著。就父母親社經變數而言，父母親的教育程度對小孩罹患氣喘的機率有正向影響。在家庭收入方面相對於低收入家庭，家庭收入 3 萬-7 萬、7 萬-15 萬的小孩罹患氣喘機率皆較低，但並不顯著；家庭收入超過 15 萬以上的小孩罹患氣喘機率反而會顯著增加。省籍為閩南人、客家人或外省人，對小孩罹患氣喘病的機率都較原住民低。居住在都市地區的小孩罹患氣喘的機率較居住在鄉下者低，其效果並不顯著。小孩年齡方面，相對於 0-3 歲小孩，3-6 歲小孩罹患氣喘的機率會增加，6-12 歲小孩則會下降，但統計上不顯著。父母親吸菸行為對不同年齡層小孩的影響也有差異，控制母親有吸菸行為情況下，相對於 0-3 歲小孩，3-6 歲及 6-12 歲小孩. 46.

(55) 罹患氣喘的機率皆會顯著降低，父親方面則都不顯著。小孩體重與罹患氣喘的機率呈正向顯著關係，且男生患有氣喘的機率比女生高。在呼吸過敏及呼吸相關疾病的部分，考慮父母親吸菸行為對小孩的影響與只考慮母親吸菸行為其結果相同。表 5.5 及 5.6 中，平均溫度及相對濕度都與呼吸過敏呈負向顯著關係，平均溫度與相對濕度的交叉項對罹患呼吸過敏機率有正向顯著影響，其他汙染物質方面皆無顯著影響。另外，父親吸菸對小孩罹患呼吸過敏及相關疾病為負向影響，母親吸菸則有正向影響，但皆不顯著。父母親的教育程度與呼吸過敏呈正向關係，父母親教育程度愈高，則小孩罹患呼吸過敏及相關疾病的機率愈高。在家庭收入方面，相對於低收入家庭，家庭收入 3 萬-7 萬、7 萬-15 萬及 15 萬以上的小孩罹患呼吸過敏及相關疾病的機率相對較低，但全都不顯著。省籍為閩南人、客家人、外省人，罹患呼吸過敏及相關疾病的機率都較原住民高；居住在都市地區小孩患有呼吸疾病的機率也比居住在鄉下的小孩高；相較於其他地區，居住在北部小孩患有呼吸過敏的機率較高，但其效果皆不顯著。在小孩個人特徵變數方面，相對於 0-3 歲小孩，3-6、6-12 歲小孩患有呼吸疾病的機率會顯著增加。控制父母親有吸菸行為情況下，0-3 歲小孩受父母親吸菸行為的影響較大。兒童體重對罹患呼吸疾病的機率為正向顯著影響；男生患有呼吸疾病的機率會比女生高。在本節各組估計模型中，母親吸菸機率估計式中的所有解釋變數的係數符號及顯著變數與影響方向皆與前一節結果相同。各縣市女性吸菸率為正向顯著關係，自評健康狀況及教育程度對於母親吸菸行為的影響為負向顯著。相對於收入較低的家庭，家庭收入較高者母親吸菸的機率會顯著減少。居住在都市地區的母. 47.

(56) 親吸菸機率比居住在鄉下者高。父親吸菸行為的解釋變數中，各縣市男性吸菸率與父親吸菸呈正相關，即吸菸率越高的縣市，其父親吸菸的可能性會增加。父親的受教育年數與吸菸行為呈顯著的負向關係，教育程度越高，越重視自我的健康而減少吸菸的機率。另外，家庭收入方面，相較於低收入家庭者，家庭收入 3-7 萬、7-15 萬者父親的吸菸機率較低，父親為白領或藍領階級工作者吸菸的機率比目前無工作者低，都市化層別也會對父親吸菸行為有顯著影響，居住在都市地區的父親吸菸機率會比居住在鄉下者高，在省籍方面，相對於原住民，閩南人、客家人及外省人父親的吸菸機率都較低，在居住地父親吸菸機率則是南部較其他地區高。表 5.4、5.5、5.6 中，其ρ(ε1，ε2)、ρ(ε1，ε3)皆不顯著，表示ε1與ε2獨立及ε1與ε3獨立； ρ(ε2，ε3)顯著異於 0，即ε2與ε3並不獨立具有相關性。由於ρ值並不顯著，表示父母親吸菸行為與兒童罹患氣喘、呼吸過敏及呼吸相關疾病之間不會產生內生性問題，故亦可使用probit model的估計結果來解釋。. 48.

(57) 表 5.4 小孩氣喘與母親吸菸，trivariate probit 模型估計結果 Probit model 變數名稱工具變數 Femalesmokerate Malesmokerate Dsmoke18 Msmoke18 Otherbelief Taoism Buddhism 自變數：氣候及空氣汙染數據 HumidityTemp Averagetemp Humidity PM10 SO2 NO2 CO O3 父母親抽菸行為變數 Dadsmoke. 氣喘係數. Trivariate probit model 氣喘係數. 母親吸菸係數 0.1200** -0.0207*** 4.5011*** 0.7184*** 0.1040 0.0020 0.6324*. 0.0027 -0.2243 -0.0871 0.0045 -0.0634* 0.0382* -0.4794 0.0405**. (0.0063) (0.5438) (0.1428) (0.0081) (0.0337) (0.0224) (0.3008) (0.0167). 0.0022 -0.1825 -0.0771 0.0043 -0.0595* 0.0359 -0.4567 0.0401**. (0.0062) (0.5340) (0.1404) (0.0080) (0.0337) (0.0222) (0.2992) (0.0166). 0.1578. (0.1840). 0.0091. (0.2005). 49. (0.0996) (0.1443) (0.4033) (0.2376) (0.4141) (0.4020) (0.3842). 父親吸菸係數 -0.0383 -0.0723 1.0877*** 2.2863*** 0.5296** 0.5354** 0.6992***. (0.0568) (0.0614) (0.2881) (0.1221) (0.2490) (0.2456) (0.2521).

(58) 接上頁變數名稱 Momsmoke Dage Mage Dage2 Mage2 Dhealth Mhealth Dadedu Momedu Income_3_7 Income_7_15 Income_15_over Dw_collar Mw_collar Db_collar Mb_collar 父母親之社經變數 Urban minnan hakka mainlanders. Probit model 氣喘係數 -5.1332***. (0.4183). Trivariate probit model 母親吸菸係數. 氣喘係數 0.6180. (0.4178) 0.1145 -0.0032 **. -0.2845 0.0121 0.0285 -0.1284 -0.1153 0.3962*. (0.0217) (0.0220) (0.1427) (0.1623) (0.2300). -0.1905* -0.7157* -0.5385. 0.1156 0.3693 0.3943. -0.7352*. 0.3892. 0.0068 0.0289 -0.1328 -0.1221 0.3892*. -0.1870 -0.6830* -0.5048 -0.7077*. 50. 父親吸菸係數. (0.0221) (0.0218) (0.1424) (0.1618) (0.2315). 0.1150 0.3766 0.4007 0.3973. **. 0.0192. (0.0553). -0.0007. (0.0007). -0.0095. (0.0417). -0.1672***. (0.0213). -0.0996 0.1315 -0.0635 -0.4235**. (0.1664) (0.1797) (0.2725) (0.2033). -0.4122**. (0.1963). 0.2128** -0.5092 -0.4339 -0.5552. (0.1056) (0.5075) (0.5252) (0.5218). (0.1772) (0.0028) (0.1342). -0.1025 -0.5128* -0.2363 -3.5863***. (0.0424) (0.2780) (0.3051) (0.4915). -0.0336. (0.3352). 0.0400. (0.2501). 0.6474*** -0.5100 -0.4089 -0.8543*. (0.2047) (0.4062) (0.5569) (0.4475).