南京市PM10人群健康經(jīng)濟(jì)損失評估

陳依　柏益堯　錢新

摘要 基于2004～2013年南京市PM10濃度、人口資料及經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等數(shù)據(jù)，以死亡為慢性健康效應(yīng)終點(diǎn)，選擇相應(yīng)的暴露-反應(yīng)關(guān)系，采用修正的人力資本法進(jìn)行經(jīng)濟(jì)損失評估。結(jié)果表明，2004～2013年南京市PM10污染呈波動(dòng)增長的趨勢，最高值出現(xiàn)在2013年，經(jīng)濟(jì)損失達(dá)106.06億元，占當(dāng)年GDP的1.32%?？梢?，目前南京市PM10長期污染造成的人群健康經(jīng)濟(jì)損失相當(dāng)可觀，亟需制定相關(guān)污染防治措施。

關(guān)鍵詞 南京市；PM10；健康效應(yīng)；貨幣化

中圖分類號 S181.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號 0517-6611（2015）19-248-03

進(jìn)入21世紀(jì)以來，南京市城市化建設(shè)不斷加快，機(jī)動(dòng)車保有量持續(xù)上升，經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來的問題與空氣質(zhì)量之間的矛盾，使得近年來南京市空氣質(zhì)量屢屢超標(biāo)?？諝馕廴静粌H將嚴(yán)重危害城市居民健康，還會(huì)抑制經(jīng)濟(jì)發(fā)展，定量評估空氣污染人群健康經(jīng)濟(jì)損失成為現(xiàn)實(shí)需求，也為制定污染治理提供可靠依據(jù)。

世界衛(wèi)生組織（World Health Organization）、美國環(huán)保局（U.S.Environmental Protection Agency）和歐盟（European Union）等機(jī)構(gòu)，均選擇顆粒物作為代表性大氣污染物評價(jià)大氣污染健康危害，顆粒物已被公認(rèn)為對人群健康危害最大且最具代表性的污染物[1-3]。從歷年南京市環(huán)境質(zhì)量公報(bào)來看，可吸入顆粒物（PM10）一直是影響南京市空氣質(zhì)量的首要污染物[4]?？晌腩w粒物（PM10）是指大氣顆粒物中空氣動(dòng)力學(xué)當(dāng)量直徑< 10 μm的顆粒物，成分復(fù)雜且具有顯著的人體健康危害[5-7]?？諝馕廴緦θ巳航】敌?yīng)分為急性效應(yīng)和慢性效應(yīng)[8]。急性效應(yīng)是指人體短時(shí)間內(nèi)暴露于空氣污染中所產(chǎn)生的健康效應(yīng)，反映的是現(xiàn)有的敏感弱勢人群對空氣污染所產(chǎn)生的健康效應(yīng)，不能代表全人群的健康效應(yīng)；慢性效應(yīng)不僅體現(xiàn)了急性效應(yīng)，還涵括了人群長期暴露于空氣污染中慢性積累的健康效應(yīng)。此外，空氣污染物的濃度一般較低，健康效應(yīng)主要表現(xiàn)為慢性效應(yīng)[9]。研究表明，顆粒物慢性暴露的相對危險(xiǎn)度遠(yuǎn)比急性暴露作用大[10]?？梢?，慢性效應(yīng)研究可較全面地反映空氣污染對人群的健康效應(yīng)。

PM10慢性健康效應(yīng)研究均以年作為時(shí)間尺度，以死亡作為健康終點(diǎn)[6，11-13]。大氣污染健康經(jīng)濟(jì)損失評估的貨幣化手段，多采用人力資本、疾病成本、支付意愿、統(tǒng)計(jì)生命價(jià)值等方法[14-16]。當(dāng)前，我國市場經(jīng)濟(jì)模式不完備，尚不具備運(yùn)用隱含價(jià)值法的市場條件，人力資本法成為必要的方法。筆者以南京市為研究對象，基于PM10污染與人群健康效應(yīng)的暴露-反應(yīng)關(guān)系，采用修正的人力資本法，定量評估2004～2013年P(guān)M10污染對人群健康的經(jīng)濟(jì)損失，對當(dāng)?shù)卣u估大氣污染健康經(jīng)濟(jì)損失、環(huán)保投入比重、調(diào)整能源結(jié)構(gòu)及制定污染防治措施等，均具有現(xiàn)實(shí)意義[17]。

1 資料與方法

1.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù) 2004～2013年南京市PM10年均濃度數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計(jì)資料和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)來自《南京統(tǒng)計(jì)年鑒》（2005～2014）及南京市衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)信息[18]。由圖1可知，2004～2013年南京市PM10年均濃度值呈逐年波動(dòng)的狀態(tài)，平均值為110 μg/m3，超過《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB 3095-2012）二級標(biāo)準(zhǔn)70 μg/m3。其中，年均濃度值最高的為2013年，達(dá)137 μg/m3，最低值出現(xiàn)在2011年，為97 μg/m3?？梢?，南京市PM10污染嚴(yán)重，且年際間波動(dòng)較大，將嚴(yán)重危害居民健康。表1表明，自2004年以來，南京市人口數(shù)處于緩慢的增長狀態(tài)，增長速率逐年降低，從2009年開始增長速率已不足1%。與此同時(shí)，南京市GDP則呈現(xiàn)飛速增長的趨勢，年增長速率均在11%以上，特別是2004～2007年GDP年增長速率均在15%以上，2013年GDP已是2004年的4倍左右。

1.2 健康終點(diǎn)及暴露-反應(yīng)關(guān)系 慢性效應(yīng)評估主要采用橫斷面研究（cross-section study）和隊(duì)列研究（cohort study）的方法。迄今為止，國際上公認(rèn)的相關(guān)空氣污染長期暴露與人群死亡率關(guān)系的隊(duì)列研究，為美國哈佛大學(xué)的6城市研究[6]和美國癌癥協(xié)會(huì)隊(duì)列研究[19]。Dockery等[6]于1974年對美國6個(gè)城市8 111名25～74歲居民的健康狀況、城市空氣質(zhì)量等，開展長達(dá) 14～16年的調(diào)查及觀測，通過控制相關(guān)影響因素研究空氣污染對死亡率的影響，發(fā)現(xiàn)PM10年均濃度每增加 10 μg/m3，人群總死亡增加 8.2%。污染物濃度與人群健康效應(yīng)之間具有密切聯(lián)系，死亡是所有健康影響中最顯著的終點(diǎn)，目前PM長期暴露的其他健康終點(diǎn)仍然未被系統(tǒng)研究[20]。

評估人群健康效應(yīng)多采用危險(xiǎn)度的評估方法，即污染物每增加一個(gè)單位所產(chǎn)生的健康危害。暴露-反應(yīng)關(guān)系體現(xiàn)的是PM10濃度變化與人體健康終點(diǎn)之間的定量函數(shù)關(guān)系。我國近年來公開發(fā)表的流行病學(xué)相關(guān)的隊(duì)列研究結(jié)果較少[21-23]，與國外相比存在較大差異，主要與濃度變化、人群敏感程度及顆粒物組分等相關(guān)。若直接引用國外研究的結(jié)果，可能會(huì)產(chǎn)生較大的不確定性。充分考慮統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可獲得性與代表性，根據(jù)研究區(qū)域（包括南京市）無需進(jìn)行系數(shù)轉(zhuǎn)換的研究結(jié)果，確定PM10濃度每升高10 μg/m3造成總死亡的暴露-反應(yīng)關(guān)系系數(shù)（β）為1.6%（95%可信限 CI：0.7%，2.6%）[21]。

1.3 暴露評估 死亡在人群中屬于小概率事件，遵從統(tǒng)計(jì)學(xué)的泊松分布。目前，流行病學(xué)研究多采用基于泊松分布的Cox回歸分析模型獲取的PM10污染與人群健康效應(yīng)的暴露-反應(yīng)關(guān)系。根據(jù)泊松回歸模型進(jìn)行轉(zhuǎn)換，歸因于PM10污染人群健康效應(yīng)變化和由PM10污染所引起的人群死亡人數(shù)計(jì)算公式分別：

ΔI=I-I0=I·{1-1/exp[β（C-C0]} （1）

N=P·E·{1-1/exp[β（C-C0]} （2）

式中，I表示實(shí)際濃度下人群的健康效應(yīng)（死亡）；I0為閾值下人群的健康效應(yīng)（死亡）；ΔI表示人群健康效應(yīng)（死亡）的變化；N表示PM10長期污染造成的死亡人數(shù)；P表示PM10暴露的人口數(shù)；E表示死亡率；β表示暴露-反應(yīng)關(guān)系系數(shù)；C表示污染暴露濃度；C0表示濃度閾值，目前對閾值的確定存在較大爭議，這里采用美國癌癥協(xié)會(huì)（ACS）最低觀察濃度15 μg/m3[24]。

1.4 貨幣化 空氣污染人群健康經(jīng)濟(jì)損失評估常用的貨幣化手段主要包括疾病成本法、統(tǒng)計(jì)生命價(jià)值法、成果參照法、支付意愿法和人力資本法。其中，疾病成本法（COI）基于空氣污染與人群健康的暴露-反應(yīng)關(guān)系估算疾病發(fā)病率增加所帶來的醫(yī)療成本；統(tǒng)計(jì)生命價(jià)值法（DALY）用于疾病負(fù)擔(dān)評價(jià)；成果參照法（BT）則是采用他人的研究成果；支付意愿法（WTP）以調(diào)查問卷等形式，評估環(huán)境質(zhì)量改善而愿意支付的金額；人力資本法（HCA）是將人的生產(chǎn)作為價(jià)值評估。綜合比較各類方法，基于當(dāng)前市場經(jīng)濟(jì)并不完善，且以死亡作為健康終點(diǎn)進(jìn)行研究，選擇人力資本法作為貨幣化手段。

傳統(tǒng)的人力資本法將死亡損失在期望壽命年間所能獲取的人力資本投資回報(bào)視為經(jīng)濟(jì)損失。修正的人力資本法則將人均GDP視為統(tǒng)計(jì)意義上的期望壽命對社會(huì)所作的貢獻(xiàn)[25]。從人類全社會(huì)的角度來考察人力資本，不考慮個(gè)體差異[26]。已有不少研究者利用該方法作為貨幣化手段進(jìn)行經(jīng)濟(jì)損失[27-28]，計(jì)算公式為：

HCLm=Δti=1GDPdvpei=GDPPe0×Δti=1（1+α）i（1+r）i（3）

式中，HCLm表示修正的人均人力資本損失；Δt表示損失壽命為社會(huì)期望壽命與平均死亡年齡之差，其中平均死亡年齡因數(shù)據(jù)難以獲取，選擇第六次人口普查資料中南京市人均死亡年齡72.79歲；GDPdvpei表示未來第i年的人均GDP貼現(xiàn)值；GDPPe0表示基準(zhǔn)年人均GDP；r表示社會(huì)貼現(xiàn)率，以央行一年期存款利率3%代替；α表示人均GDP增長率，分別以南京市2004～2013年人均GDP增長率[18]計(jì)算。

2 結(jié)果與分析

2.1 PM10長期污染造成的死亡人數(shù) 由表2可知，2004～2013年南京市PM10長期污染的年死亡人口數(shù)處于逐年波動(dòng)的狀態(tài)。2010年的死亡人數(shù)最多，為7 273人；2006年最少為4 367人。其中，PM10長期污染死亡人數(shù)占總死亡12.30%～17.73%，占比最多的為2013年，最少的為2008年?？梢?，南京市PM10污染與人群健康密切相關(guān)。

2.2 PM10人群健康經(jīng)濟(jì)損失 由表3可知，隨著人口的緩慢增加和經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，2004～2013年南京市PM10人群健康經(jīng)濟(jì)損失總體上呈現(xiàn)波動(dòng)增長的趨勢。2004～2007年人群健康經(jīng)濟(jì)損失逐年波動(dòng)，差距較小；而2008年后則快速增長，速率呈也逐年上升，其中2013與2012年相差最大，達(dá)44.11億元。人群健康經(jīng)濟(jì)損失最高值出現(xiàn)在2013年，為106.06億元，占當(dāng)年GDP的1.32%；最低值出現(xiàn)在2005年，為9.09億元，占當(dāng)年GDP的0.38%；短短幾年間經(jīng)濟(jì)損失增長了近10倍?？梢?，南京市PM10人群健康經(jīng)濟(jì)損失已不容忽視。

3 結(jié)論與討論

南京市PM10人群健康經(jīng)濟(jì)損失已不容忽視，2004～2013年呈現(xiàn)波動(dòng)增長的趨勢，最高值出現(xiàn)在2013年，為106.06億元，占當(dāng)年GDP的1.32%。當(dāng)前南京市人口處于緩慢增長狀態(tài)，且人口增長率已不足1%。就經(jīng)濟(jì)損失增長趨勢而言，主要原因一是經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，二是隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，空氣污染嚴(yán)重日益嚴(yán)重。從評估結(jié)果可知，南京市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的環(huán)境代價(jià)較高，不利于可持續(xù)發(fā)展，應(yīng)采取有力措施來改善空氣質(zhì)量，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展。

該研究評估了PM10污染對人群健康經(jīng)濟(jì)損失，受數(shù)據(jù)和研究基礎(chǔ)等客觀因素影響，評估結(jié)果存在一定的不確定性。主要表現(xiàn)：①未考慮其他污染物（SO2、NOx等）對人群健康影響[29]，空氣污染對人群的健康效應(yīng)并不單取決于一種污染物，而是多種污染物共同作用的結(jié)果；②部分衛(wèi)生數(shù)據(jù)難以獲取，未能全面反映健康損害對人群造成的負(fù)效應(yīng)和福利損失，有可能低估其經(jīng)濟(jì)學(xué)價(jià)值；③貨幣化手段對經(jīng)濟(jì)損失評估結(jié)果影響較大，需要不斷探索，力求找到一種最能真實(shí)反映污染損失的方法④未考慮污染物濃度及人口的空間差異性變化，可結(jié)合相關(guān)模型進(jìn)行評估，如GIS軟件[30-32]、WRF-Chem模型[33]等。雖然該研究中對PM10污染造成人群死亡帶來的經(jīng)濟(jì)損失存在一定的不確定性，但其結(jié)果仍然可以反映出2004～2013年南京市PM10污染所造成的健康經(jīng)濟(jì)損失狀況。

安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2015年

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