南京市PM10人群健康經濟損失評估

陳依　柏益堯　錢新

摘要 基于2004～2013年南京市PM10濃度、人口資料及經濟指標等數據，以死亡為慢性健康效應終點，選擇相應的暴露-反應關系，采用修正的人力資本法進行經濟損失評估。結果表明，2004～2013年南京市PM10污染呈波動增長的趨勢，最高值出現在2013年，經濟損失達106.06億元，占當年GDP的1.32%?？梢?，目前南京市PM10長期污染造成的人群健康經濟損失相當可觀，亟需制定相關污染防治措施。

關鍵詞 南京市；PM10；健康效應；貨幣化

中圖分類號 S181.3 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2015）19-248-03

進入21世紀以來，南京市城市化建設不斷加快，機動車保有量持續上升，經濟發展所帶來的問題與空氣質量之間的矛盾，使得近年來南京市空氣質量屢屢超標?？諝馕廴静粌H將嚴重危害城市居民健康，還會抑制經濟發展，定量評估空氣污染人群健康經濟損失成為現實需求，也為制定污染治理提供可靠依據。

世界衛生組織（World Health Organization）、美國環保局（U.S.Environmental Protection Agency）和歐盟（European Union）等機構，均選擇顆粒物作為代表性大氣污染物評價大氣污染健康危害，顆粒物已被公認為對人群健康危害最大且最具代表性的污染物[1-3]。從歷年南京市環境質量公報來看，可吸入顆粒物（PM10）一直是影響南京市空氣質量的首要污染物[4]?？晌腩w粒物（PM10）是指大氣顆粒物中空氣動力學當量直徑< 10 μm的顆粒物，成分復雜且具有顯著的人體健康危害[5-7]。空氣污染對人群健康效應分為急性效應和慢性效應[8]。急性效應是指人體短時間內暴露于空氣污染中所產生的健康效應，反映的是現有的敏感弱勢人群對空氣污染所產生的健康效應，不能代表全人群的健康效應；慢性效應不僅體現了急性效應，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。此外，空氣污染物的濃度一般較低，健康效應主要表現為慢性效應[9]。研究表明，顆粒物慢性暴露的相對危險度遠比急性暴露作用大[10]?？梢?，慢性效應研究可較全面地反映空氣污染對人群的健康效應。

PM10慢性健康效應研究均以年作為時間尺度，以死亡作為健康終點[6，11-13]。大氣污染健康經濟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、統計生命價值等方法[14-16]。當前，我國市場經濟模式不完備，尚不具備運用隱含價值法的市場條件，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的暴露-反應關系，采用修正的人力資本法，定量評估2004～2013年PM10污染對人群健康的經濟損失，對當地政府評估大氣污染健康經濟損失、環保投入比重、調整能源結構及制定污染防治措施等，均具有現實意義[17]。

1 資料與方法

1.1 基礎數據 2004～2013年南京市PM10年均濃度數據、人口統計資料和經濟指標數據來自《南京統計年鑒》（2005～2014）及南京市衛生統計信息[18]。由圖1可知，2004～2013年南京市PM10年均濃度值呈逐年波動的狀態，平均值為110 μg/m3，超過《環境空氣質量標準》（GB 3095-2012）二級標準70 μg/m3。其中，年均濃度值最高的為2013年，達137 μg/m3，最低值出現在2011年，為97 μg/m3?？梢?，南京市PM10污染嚴重，且年際間波動較大，將嚴重危害居民健康。表1表明，自2004年以來，南京市人口數處于緩慢的增長狀態，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，南京市GDP則呈現飛速增長的趨勢，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 健康終點及暴露-反應關系 慢性效應評估主要采用橫斷面研究（cross-section study）和隊列研究（cohort study）的方法。迄今為止，國際上公認的相關空氣污染長期暴露與人群死亡率關系的隊列研究，為美國哈佛大學的6城市研究[6]和美國癌癥協會隊列研究[19]。Dockery等[6]于1974年對美國6個城市8 111名25～74歲居民的健康狀況、城市空氣質量等，開展長達 14～16年的調查及觀測，通過控制相關影響因素研究空氣污染對死亡率的影響，發現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之間具有密切聯系，死亡是所有健康影響中最顯著的終點，目前PM長期暴露的其他健康終點仍然未被系統研究[20]。

評估人群健康效應多采用危險度的評估方法，即污染物每增加一個單位所產生的健康危害。暴露-反應關系體現的是PM10濃度變化與人體健康終點之間的定量函數關系。我國近年來公開發表的流行病學相關的隊列研究結果較少[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。若直接引用國外研究的結果，可能會產生較大的不確定性。充分考慮統計數據的可獲得性與代表性，根據研究區域（包括南京市）無需進行系數轉換的研究結果，確定PM10濃度每升高10 μg/m3造成總死亡的暴露-反應關系系數（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，遵從統計學的泊松分布。目前，流行病學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的暴露-反應關系。根據泊松回歸模型進行轉換，歸因于PM10污染人群健康效應變化和由PM10污染所引起的人群死亡人數計算公式分別：

ΔI=I-I0=I·{1-1/exp[β（C-C0]} （1）

N=P·E·{1-1/exp[β（C-C0]} （2）

式中，I表示實際濃度下人群的健康效應（死亡）；I0為閾值下人群的健康效應（死亡）；ΔI表示人群健康效應（死亡）的變化；N表示PM10長期污染造成的死亡人數；P表示PM10暴露的人口數；E表示死亡率；β表示暴露-反應關系系數；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會（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濟損失評估常用的貨幣化手段主要包括疾病成本法、統計生命價值法、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-反應關系估算疾病發病率增加所帶來的醫療成本；統計生命價值法（DALY）用于疾病負擔評價；成果參照法（BT）則是采用他人的研究成果；支付意愿法（WTP）以調查問卷等形式，評估環境質量改善而愿意支付的金額；人力資本法（HCA）是將人的生產作為價值評估。綜合比較各類方法，基于當前市場經濟并不完善，且以死亡作為健康終點進行研究，選擇人力資本法作為貨幣化手段。

傳統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視為經濟損失。修正的人力資本法則將人均GDP視為統計意義上的期望壽命對社會所作的貢獻[25]。從人類全社會的角度來考察人力資本，不考慮個體差異[26]。已有不少研究者利用該方法作為貨幣化手段進行經濟損失[27-28]，計算公式為：

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期望壽命與平均死亡年齡之差，其中平均死亡年齡因數據難以獲取，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貼現值；GDPPe0表示基準年人均GDP；r表示社會貼現率，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]計算。

2 結果與分析

2.1 PM10長期污染造成的死亡人數 由表2可知，2004～2013年南京市PM10長期污染的年死亡人口數處于逐年波動的狀態。2010年的死亡人數最多，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。

2.2 PM10人群健康經濟損失 由表3可知，隨著人口的緩慢增加和經濟的迅速發展，2004～2013年南京市PM10人群健康經濟損失總體上呈現波動增長的趨勢。2004～2007年人群健康經濟損失逐年波動，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44.11億元。人群健康經濟損失最高值出現在2013年，為106.06億元，占當年GDP的1.32%；最低值出現在2005年，為9.09億元，占當年GDP的0.38%；短短幾年間經濟損失增長了近10倍。可見，南京市PM10人群健康經濟損失已不容忽視。

3 結論與討論

南京市PM10人群健康經濟損失已不容忽視，2004～2013年呈現波動增長的趨勢，最高值出現在2013年，為106.06億元，占當年GDP的1.32%。當前南京市人口處于緩慢增長狀態，且人口增長率已不足1%。就經濟損失增長趨勢而言，主要原因一是經濟的快速發展，二是隨著經濟的快速發展，空氣污染嚴重日益嚴重。從評估結果可知，南京市經濟發展的環境代價較高，不利于可持續發展，應采取有力措施來改善空氣質量，以實現經濟和環境的協調發展。

該研究評估了PM10污染對人群健康經濟損失，受數據和研究基礎等客觀因素影響，評估結果存在一定的不確定性。主要表現：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并不單取決于一種污染物，而是多種污染物共同作用的結果；②部分衛生數據難以獲取，未能全面反映健康損害對人群造成的負效應和福利損失，有可能低估其經濟學價值；③貨幣化手段對經濟損失評估結果影響較大，需要不斷探索，力求找到一種最能真實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，可結合相關模型進行評估，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濟損失存在一定的不確定性，但其結果仍然可以反映出2004～2013年南京市PM10污染所造成的健康經濟損失狀況。

安徽農業科學 2015年

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