本报告收集了2019年全年徐州市9家三甲医院的医保报销数据，整理出其中因呼吸系统疾病和心脑血管疾病产生的就诊记录。收集同时期空气质量监测站的PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO、O₃浓度数据，通过反距离加权赋值至各医院。收集同期徐州市平均气温、平均湿度和降雨量作为控制变量。使用线性模型研究空气污染对呼吸系统疾病和心脑血管疾病医疗支出的线性影响，使用广义线性泊松模型和广义加性泊松模型研究空气污染对就诊次数的线性和非线性影响，构建暴露反应关系曲线。同时分年龄层、病种探究影响的异质性。从就诊数据看，男性和儿童是呼吸系统疾病的易感人群，老人是心脑血管疾病的易感人群。线性模型结果发现，PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、O₃会对不同滞后期的医疗支出产生显著影响。异质性分析表明，PM_2.5、PM₁₀、SO₂对老年组的影响最大，NO₂对青年组的影响最大，CO和O₃对少年组的影响最大。分病种看，脑梗和冠心病的医疗支出受到各种污染物更显著的影响。广义加性泊松模型的结果表明，PM_2.5、PM₁₀、CO的暴露反应曲线呈倒“U”形。从医疗花费的角度看，空气污染对大于18岁的成人群体的影响远超儿童，这可能是由于成年人本身医疗支出基数更大，且因为工作和年龄的影响，存在更多的基础病，从而导致费用的变化幅度更大。医疗支出仅反映了空气污染的货币化影响的一部分，还有如旷工导致的经济损失未被计算在内，实际空气污染带来的经济损失应大于本报告的估计。