空气污染到底有多大的危害？

大家都知道空气污染有害，到底有害到什么程度呢？这可是一个很难回答的问题。

空气污染可以看作是低剂量的毒药，需要长时间作用于人体才能导致显著的后果，这就给科学家们提出了一个难题：应该如何量化空气污染的危害呢？

如果实验对象是动物，问题很好解决。只要找到一批同样条件的动物，将它们随机地分成两组，一组生活在污染的环境中，另一组生活在正常环境中，除了污染物之外其它条件都一样。最后只要统计一下两组动物各活了多长时间，就可以知道空气污染导致了怎样的危害。可是人类没办法这么做，一来很难找到两个先天条件完全相同的人群，二来很难保证这两个人群长年固定地住在同一个地方。所以说，这类研究往往只能通过流行病学的方法，通过长时间的观察和分析，得出一个近似的结论。显然，这属于权宜之计，最后得出的结果往往不那么准确，说服力不强。

但是，在某些特殊情况下，空气污染的随机对照实验还是有可能做的。比如，距离重庆市103公里的铜梁县就曾经为科学家提供过这样一个实验现场。这座县城没有燃煤耗能工业，主要污染物来源除了机动车以外，就只有一座年耗煤量为2.4万吨的火力发电厂，每年的枯水期依靠它为县城居民提供电能。这座电厂距离城中心较近，而且已经运营了40年，设备陈旧，效率低，污染严重，污染物排放超过了国家标准，被列入了重庆市经委的关厂名单中，决定于2004年正式关闭。

此事被美国哥伦比亚大学儿童环境健康研究中心分子流行病实验室主任唐德良教授知道了，他立刻意识到这是一个进行对照实验的绝佳机会，便于2002年春天启动了铜梁实验，在铜梁县4家医院的协助下，招募了150名不吸烟的孕妇，等孩子生下来后，测量他们的身高体重和头围，以及血液中多环芳烃（Polycyclic Aromatic Hydrocarbons，简称PAH）的含量。这个PAH是化石燃料（尤其是煤）不完全燃烧后产生的环状碳氢化合物，能够影响中枢神经系统的发育。等这批孩子长到两岁时，再采用国际通用的“盖塞尔测验法”测量他们的中枢神经系统的发育程度，以此作为对照组。

2004年，发电厂如期关闭，铜梁县的空气质量在一夜之间有了明显好转，PAH浓度减少了30%以上。唐德良教授又招募了150名电厂关闭后怀孕的妇女，进行了同样的实验，然后比较两组孩子的健康状况，发现后一组孩子血液中的污染物含量减少了40%，两岁时的头围和体重都要比第一组更大，“盖塞尔测验”的得分也更高，说明第二组孩子的神经发育水平比第一组孩子要好。

唐德良教授认为，两组孩子出生日期只相差两年，其他各方面条件大体一致，因此他们的差别很可能是空气污染所导致的。

这个实验虽然已经好到足够写成论文发表在国际科学期刊上，但显然还不够完美。两组孩子毕竟相差了两年，也许这两年当地生活水平有了显著提高，最终导致了差异。那么，有没有这样的情况，两组实验对象生活在同一个时代，彼此之间的生活水平相差不大，只是空气污染程度有差异呢？答案是肯定的，而且就在中国。

众所周知，中国的供暖政策有着严格的地域差异，淮河以北地区冬季可以烧煤采暖，淮河以南则不许这么做。这个政策直接导致了淮河以北地区的空气污染程度比南部非供暖地区严重得多。另外，中国严格的户籍制度使得中国居民很少流动，住在北方的人常年呼吸同样的空气，南方也是如此。

换句话说，中国独特的采暖政策间接地帮助科学家们建立了一个以淮河为界的随机对照实验室，两边的居民其他情况差不多，只有空气不同。全世界像这样的情况几乎找不出第二例，难怪美国麻省理工学院（MIT）经济系教授麦克·格林斯通（Michael Greenstone）知道了这个政策后，简直不敢相信自己的耳朵：“我一直试图回答一个问题，那就是空气污染到底会给一个人的一生带来怎样的危害。我找了十多年都没有找到能够回答这个问题的理想的实验地点，最后终于在中国找到了。”

于是，格林斯通教授联合了北大、清华和耶路撒冷希伯来大学的几位科学家，对中国淮河两岸的居民情况进行了长达5年的调查研究。因为这个“天然实验室”的条件太好了，格林斯通没有按照惯例将此项研究称为“流行病学调查”，而是大胆地称之为“准实验”（Quasi-experiment），意思是说，这项研究已经非常接近实验室条件下的随机对照实验了。

那么，这项研究到底是怎么做的呢？首先，研究人员选择了“总悬浮颗粒物”（Total Suspended Particulates，以下简称TSP）作为衡量空气污染程度的指标，一来这是中国环保局测量最多的指标，二来这种污染物不像PM2.5那样容易扩散，便于控制实验条件。

其次，研究人员从中国官方环保机构和世界银行等国际组织的数据库中找出了1981-2000这个时间段内中国90座城市的每日大气TSP浓度数据，他们认为在2000年之前的官方数字可信度还是比较高的，因为那时空气质量问题不像现在这么敏感，而且有些数字还是从未公开发表过的，造假的可能性不大。统计结果显示，因为采暖方式的不同，导致淮河两岸的TSP浓度发生了跳跃性的变化，淮河以南的TSP平均浓度大约为354微克/立方米，淮河以北则骤升至552微克/立方米，北方比南方多出了55%。相比之下，同期美国的TSP浓度全国标准为75微克/立方米，实际数值仅为45微克/立方米左右，几乎是中国平均值的十分之一。

第三，研究人员通过中国疾病监控系统（DSP）拿到了1991-2000年间的中国各个城市的死亡数据，包括每个年龄段的死亡率、死亡原因、受教育程度、生前收入水平等等。这些数据基本上不存在造假的动机，准确度更高。

最后，研究人员通过计算机对上述数据进行了统计分析，在排除了教育程度和吸烟与否等等其他条件的影响后，发现人均寿命和TSP浓度直接相关，同等条件下北方人平均要比南方人多活5.5年。更有说服力的是，死亡率的上升几乎全都是由于心肺疾病发病率的提高而导致的，而且和局部地区的TSP浓度直接相关。

不过，这算不上什么新鲜事。此前已经有无数实验证明，TSP浓度上升可以导致心血管系统和呼吸系统发病率增加，这篇论文的目的并不是要证明两者之间有关系，而是想把两者的关系定量化。也就是说，这篇论文得出的最重要的结论是：大气TSP浓度每提高100微克/立方米，当地居民的平均寿命就会降低3岁左右。这个数字把大家惊呆了，此前很多人都没有意识到，环境污染能有这么大的危害。

事实上，这还只是TSP污染而已。已有初步研究显示，PM2.5的危害要比TSP大一倍！

这件事再次证明，统计数字的力量胜过千言万语。

那么，这个数字可靠吗？有人说，这项研究是几个经济学家做出来的，他们缺乏流行病学知识，所用的统计方法有待进一步检验。也有人说，这个研究所用的数据量太小，希望将来能有更加长期而全面的数据。这些指责都有一定的道理，期待中国的研究者们拿出更准确的数据来吧。