空气污染的健康经济损失评价研究进展

李惠娟，周德群，魏永杰

1.南京航空航天大学经济与管理学院,江苏 南京 211106 2.徐州工程学院金融学院,江苏 徐州 221111 3.中国环境科学研究院,北京 100012

改革开放以来，尤其是进入21世纪以来，我国经济发展突飞猛进，取得了举世瞩目的成就，但同时也付出了极大的环境成本.环境质量尤其是空气质量下降明显，雾霾天气常态化，由此造成的影响引起全世界关注；同时，随着生活水平提高，公众的健康需求日益增加，2016年底出台的《“健康中国2030”规划纲要》要求把公众健康摆在优先发展的战略地位，这需要加强环境污染治理才能更好地满足公众的健康需求与对美好生活的需求.虽然已经确定空气污染对公众健康有较大的负面影响，但是这种健康影响需要更加深入的货币化估算才能作为环境保护措施的成本-效益分析基础.因此，空气污染健康影响的经济评价逐渐成为热点.

空气污染的健康经济损失评价与低碳经济、环境经济、环境评价、环境健康等研究紧密关联，反映了该领域学科交叉的特点.为了掌握其研究动态，该研究基于Elsevier Science、CNKI数据库，使用空气污染(air pollution)、经济损失(economic cost)为关键词，撷取了1999—2019年国内外环境科学、经济学、公共卫生学等领域部分有影响力的文献，从空气污染健康经济损失的评价对象、评价方法以及空气污染因子的选择3个方面对文献进行系统分析，以期为开拓研究视野、提升研究水平提供重要参考.

1 空气污染的健康经济损失评价研究

大部分空气污染物是经济发展的副产品.随着工业化推进，空气污染大规模出现.近年来的环境流行病学及环境毒理学研究已证实，长期或短期暴露于污染(尤其是重污染)空气中，会造成人体心血管、呼吸、神经和免疫系统疾病，甚至致人早逝[1-5]，而且空气污染与癌症和出生缺陷的发生也呈显著正相关[6-9].这些疾病与早逝不但使个人和家庭痛苦，也导致整个社会遭受经济损失.纵观全球，现阶段空气污染造成的健康危害比1990年之前大幅增加，主要原因在于东南亚等人口稠密地区的空气污染较为严重[10-13].研究[14]表明，2016年我国伤残调整寿命年(disability-adjusted of life years，DALY)高达 15 562.9×104人年(由代谢、环境和行为三大类危险因素导致)，其中受空气污染影响的比例为9.3%.发达国家对空气污染健康经济损失评价的研究开展较早，我国开展较晚.该研究将从研究对象、研究方法、空气污染因子选择3个方面综述中外相关文献的研究进展.

2 研究对象与方法

2.1 研究对象

根据研究对象不同，空气污染的健康经济损失评价可以分为国家、多个城市、单一城市3个层面.

2.1.1国家层面

世界卫生组织(WHO)在2011年的报告中指出，全球每年约有130×104人死于空气污染[15].美国环境保护局估计，在颁布《清洁空气法》后，1990—2010年美国由于居民健康状况和生态环境改善而获得的经济效益达6×108～50×108美元，其中大部分可归因为与空气污染相关的死亡人数的减少[16].新加坡1999年由于PM10造成的健康经济损失占当年GDP的4.31%[17].对瑞士、法国、奥地利等国家的研究发现，空气污染与人群的发病、死亡均显著相关[18].将样本国家扩大到法国、西班牙、英国、丹麦、德国、瑞士、捷克共和国、匈牙利和波兰后，通过问卷调查法估算出整个欧洲的生命年货币价值 (monetary value of a life year，VOLY)为 40 000欧元〔95%CI (置信区间)为25 000～100 000欧元〕[19].

《大气污染防治行动计划》实施以前，中国空气污染程度较严重，成为一些重要国际机构与学者研究的热点地区.研究[20]指出，2017年中国每10万人中有161人死于空气污染，男性的死亡率与死亡人数均大于女性.一些研究机构及学者估算了中国1997年以后由于空气污染造成的早逝与患病经济损失，约占当年GDP的1%～6%[21-24].由于每年的空气污染程度、社会经济发展不同，造成每年的健康经济损失也有较大差异.2004年早逝及患病损失高达1 703×108元[25]，2005年仅早逝的直接福利损失高达420×108美元[23]，2010年约120×104人早逝，导致伤残调整寿命年损失超过 2 500×104人年，疾病负担增加了33%[26].

不同国家的健康损失有较大差异，主要是因为这些研究选择的研究方法、基准年、暴露人群、暴露反应系数、污染因子阈值、健康终端等不同所致.

2.1.2多个城市层面

研究多个样本城市空气污染造成的健康经济损失具有普遍性意义.美国也曾经历较严重的空气污染，对哈佛六城市的研究[27]发现，空气污染能显著增加人群的发病与死亡风险.对美国51个大城市中211个地区的研究[28]发现，ρ(PM2.5)年均值每降低10 μg/m3，人群期望寿命增加约(0.61±0.20)a.对美国 2000—2007年545个县的研究[29]发现，ρ(PM2.5)年均值每降低10 μg/m3，人群期望寿命增加约(0.35±0.16)a，人口密度较大的城市人群期望寿命增加更显著.这些差异的产生主要是由研究方法、人群特征、季节、暴露水平等不同所致.1994年，法国罗讷-阿尔卑斯大区里昴等城市居民因空气污染导致的呼吸系统疾病的支出高达0.79×108～1.35×108法郎，其中，药物支出占44%，误工损失占38%[30].西班牙巴塞罗那大都市区的ρ(PM10)约为50 μg/m3，若能降至WHO的推荐标准值(20 μg/m3)，每年将有约64×108欧元的收益[31].

我国有三大世界级城市群，分别为京津冀城市群、长三角城市群与珠三角城市群，其中京津冀城市群的空气污染最严重，也是研究的重点区域.2013年1月我国发生大面积雾霾事件，京津冀城市群中有12个城市因PM2.5污染导致了严重的公共健康代价，造成2 725人早逝，其中，因心血管系统疾病早逝1 878人，因呼吸系统疾病早逝846人[32]；另外，此次雾霾对东部地区也造成严重影响，东部地区急/门诊的经济损失占总直接损失的98%[33].2013年，京津冀城市群民用源煤炭燃烧对PM2.5的贡献为30%[34]，冬季取暖时升至48%，若有315×104户散煤用户改为电力取暖，北京市、天津市、河北省ρ(PM2.5)分别可降低5.4、5.6、2 μg/m3，产生的总健康效益可达352.34×108元[35].我国淮河以北集中供暖消耗的大量煤炭造成居民健康损失，据测算，ρ(PM10)每升高10 μg/m3，居民的预期寿命减少0.64 a (95%CI为0.21～1.07 a)[36].长三角城市群冬季主要污染物为PM2.5与NH3，夏季主要污染物为SO2与NOx[37].长三角城市群与珠三角城市群的空气污染程度相对较轻，健康损失也比京津冀城市群小.国内多城市层面空气污染的健康经济损失如表1所示.

表1 国内多城市层面空气污染的健康经济损失研究Table 1 Study on health and economic loss of air pollution in domestic cities

2.1.3单一城市层面不论对于哪个国家，大城市、重点城市常常获得更多关注.对美国加利福尼亚南海岸盆地1989年和2008年空气质量效益进行评估后发现，随着时间推移及治理措施的实施，颗粒物与O3浓度降低后减少了人群的暴露风险[42].澳大利亚悉尼市的ρ(PM2.5)与ρ(O3)均处于相对较低水平，但如果能进一步降低，即便是少量降低也将产生一系列健康收益[43].据估算，悉尼市ρ(PM2.5)若在2007年基础上降低10%并持续10 a以上，将减少早逝650例，增加生命年3 500 a，并减少700例呼吸及心脑血管疾病就诊人次[43].印度的那格浦尔(Nagpur)2013年ρ(PM2.5)较高，造成 3 300 人早逝，伤残调整寿命年达 9 100人年，经济损失约22×108美元[44].

北京市空气污染较严重.2013年1月北京市雾霾重污染期间，较高浓度的PM2.5暴露造成早逝201例、呼吸系统疾病住院 1 056 例、心血管疾病住院545例，健康经济损失高达4.89×108元[45].通过对2012年北京市16个市辖区的研究[46]发现，PM2.5造成的健康经济损失占GDP的0.3%～0.9%，其中早逝的损失占全部经济损失的80%.兰州市也是我国空气污染较严重的城市，对兰州市实施能源改造后可减少健康经济损失4.86×108元，占GDP比重可降低0.4%[47].

较小的时间尺度容易忽略污染物对健康影响的滞后效应，连续若干年的研究则能反映某城市的健康经济损失动态变化情况.对比兰州市2002—2009年因PM10造成的影响发现，健康经济损失在2002年最低，但其占GDP的比重最高；2009年的健康经济损失最高，2008年的健康经济损失占GDP比重最低[48].对西安市2014—2016年冬季PM2.5健康损害价值评估的研究[49]发现，健康经济损失与PM2.5浓度呈正相关，3 a内的健康经济损失呈先降后升的特征.郑州市2014—2016年的健康经济损失呈先升后降的特征，但空气污染情况依然严峻，对公众的健康损害依然较大[50].上海市ρ(PM2.5)年均值未达到GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(35 μgm3)，若上海市能加大PM2.5污染治理力度并达到二级标准，则可以有效降低健康经济损失[51].各城市健康经济损失动态变化情况具体如表2所示.

表2 我国各城市健康经济损失动态变化情况Table 2 Dynamic changes of health economic losses in different cities in China

2.2 研究方法

评价中经常采用的方法有人力资本法、修正人力资本法、患病失能法、支付意愿法、疾病成本法、统计寿命价值法(Value of a Statistical Life,VSL)、情景分析法等.

由于人力资本法存在伦理道德缺陷所以被修正，修正人力资本法不需要考虑个体价值的差异[52].慢性阻塞性肺病与空气污染所致其他疾病对患者造成的痛苦有较大差异，因此应单独使用患病失能法估计，而不能与其他疾病采用同一种方法，以免低估其健康经济损失[25].支付意愿法是调查居民对未来疾病或死亡的支付意愿，是一种事前估计与预测的方法，但是该方法可能会高估损失.因各城市的经济社会、人文环境、生态环境等不同，收集高质量资料的成本较高，我国仅对部分城市(如兰州市、重庆市、天津市、上海市、北京市等)居民进行过调查，居民的支付意愿差异较大，调研结果仅适用于小范围研究.统计寿命价值法是基于个体对死亡风险与财富之间的权衡，在发达国家应用较广泛，但对于是否存在“老年折扣”(老年人的统计寿命价值较低)的现象还未形成统一的结论[53].疾病成本法则是一种事后计算方法，该方法以已发生的医疗费用、收入损失等为标准，更加接近现实支出[45].随着卫生统计数据质量的提高与进一步公开，疾病成本法的估算结果将更加可靠.各研究方法的优缺点如表3所示.

表3 各研究方法的优缺点Table 3 Advantages and disadvantages of various research methods

情景分析法在研究中主要采用两种方法，一种是预测排放量，即运用大气化学等知识，根据相关的排放预测模型，得出未来污染物的排放量及相应浓度再进行测算，部分研究已延伸至2050年.Selin等[54]运用MIT的排放预测和政策分析模型，结合预测未来排放量的全球气候变化对流层化学模型以及IPCC的报告，运用情景分析法评价了全球16个国家O3污染导致的健康损害及其经济影响，结果表明，2050年O3污染导致的健康损失可达 5 800×108美元，占世界GDP总值的0.4%，其中40%的损失是由累积的经济负担所致，急性暴露的死亡人数超过200×104人.Matus等[23]也运用MIT的排放预测和政策分析模型，估算了2005年中国PM污染物和O3导致的消费损失为690×108美元(占当年总消费额的7%)，进一步设置两种较高的空气质量水平情景进行分析发现，损失情况有所改善，损失分别减少至380×108与46.6×108美元.另一种是不预测排放量，即以污染物浓度降低到某种限值为情景，测算经济效应变化.黄德生等[55]对京津冀地区实施空气污染治理措施后，ρ(PM2.5) 年均值达到GB 3095—2012二级标准限值(35 μgm3)时可实现的健康效益进行了分析，结果表明，可实现的健康经济总效益相当于京津冀地区2009年GDP的1.66%～6.94%，其中河北省的总效益最大.陈仁杰等[56]估算出2013年74个环保重点城市PM2.5污染使居民期望寿命减少了1.48 a，通过情景分析还发现，降低ρ(PM2.5)可显著增加居民的期望寿命，当ρ(PM2.5)达到世界卫生组织的空气质量指导值(10 μgm3)时可使期望寿命增加1.26 a.谢扬等[57]运用CGE等模型，估算出无额外空气污染控制情景下PM2.5污染导致2020年北京市额外健康支出为44.2×108元，人均劳动时间损失为81.3 h，当采取了各种终端控制措施使ρ(PM2.5)有效降低后，额外健康支出和人均劳动时间损失分别降至 8.8×108元与22.0 h.

2.3 空气污染因子选择

空气污染因子的选择是健康经济评价中的重要组成部分.随着科技水平、环境监测水平、环境流行病学、环境毒理学研究的深入，不断有新的污染因子被发现并应用于该领域.早期研究中，污染因子常为SO2、TSP、NO2、CO等；随着科技与环境监测能力发展，研究中污染因子常为PM10[58].近年来，由于环境监测水平进一步提高，环境流行病学、环境毒理学研究的进一步深入，发现PM2.5对健康的危害大于PM10.研究[59-60]表明，颗粒物的粒径越小，其对应的数量浓度和总表面积越大，越有可能吸附更多的有害物质，因此PM0.5、PM1比PM2.5对人体健康的危害更大，造成的损失也更大.但由于环境监测科技水平及建站成本的限制，我国环境保护部门还没有公布PM1及以下的监测数据，因此学界还无法开展大规模相应的经济评价.目前，PM10与PM2.5是WHO推荐的最具代表性的大气污染物，全球疾病负担(GBD)研究中使用二者计算大气污染造成的疾病负担[5,9,61-63].

研究[64]发现，近地面O3也是致病的环境污染因子，其具有极强的氧化性，进入呼吸道即会造成伤害，可以导致肺功能下降等多种不良健康事件.目前，O3已成为北美与欧洲最值得关注的空气污染物之一，降低其浓度可以在一定程度上减少早逝和其他疾病的发生[65].国内对O3所导致的健康损失评价较少，且集中在中国香港、中国台湾、上海市、广州市等沿海地区，而对污染较严重的内陆城市的研究比较匮乏[66].目前，这种情况正在不断改变，研究人员对O3的关注不断增加.曾贤刚等[67]对2017年全国 1 365 个监测站点的数据分析发现，O3在空间分布上呈明显的集聚性，估计O3污染共造成我国早逝人数为 98 473 例(95%CI为 53 419～143 292 例).对珠三角地区多个城市的研究[68-69]发现，2012年归因于O3污染的死亡人数约为2006年的3倍，并且非ρ(O3)峰值期的健康危害比峰值期更大.苏州市10月—翌年3月ρ(O3)与日死亡率的关系较4—9月更显著[70].上海市2008年归因于O3的健康经济损失为32.42 ×108元(95%CI为10.80×108～59.23×108元)，其中早逝损失占比为88.12%[71].

3 结论

a) 对于空气污染健康经济损失的研究对象，无论是对国家层面、多个城市层面，还是单一城市层面的空气污染健康经济损失评价研究，均主要集中在中国等空气污染较严重的新兴经济体国家.由于中国的监测数据日趋完善，已经出现运用连续多年数据估算以反映区域健康经济损失的动态变化.

b) 对于空气污染健康经济损失的研究方法，每种方法各有适用的范围与优缺点，评价中常综合使用多种方法以提高结果的可靠性.

c) 对于空气污染健康经济损失的空气污染因子的选择，评价中的空气污染因子通常依据当时科技观测水平及观测结果选中首要污染物，已由SO2、CO为主，逐渐转向以PM10与PM2.5为主，O3为辅.加强PM2.5、O3、CO2的协同治理已经成为共识，并在部分区域付诸实施.

4 展望

从世界范围来讲，空气污染对人群健康的威胁在各国普遍存在，各国专家对空气污染会导致人群健康经济损失已有共识.研究者不仅测算了历史时段的经济损失，也对未来情景进行了预测.但由于所采用的方法与统计口径不一致，指标选取和参数估计较困难等原因，对于同一个国家或区域的测算结果有时存在差异.研究成果不仅发挥了警醒作用，也为相关部门制定政策提供了理论基础与数据支撑.由于空气污染的健康经济损失评价领域涉及内容较广，所以应吸引更多学科的研究人员加入，以提高研究质量并且促进学科交叉发展.

在研究对象方面，发达国家由于数据资料完备、科技手段辅助等原因，空气污染的健康经济损失评价研究范围较广、研究内容较深入.虽然美国、欧洲等曾经是学者们的研究重点，但随着欧美对空气质量的重视与治理、全球产业分工变化、国际贸易发展等原因，欧美空气质量大幅好转；同时，东南亚等地区空气质量变差，人们的研究重心也逐渐转向东亚、南亚地区.尤其是中国经济社会的高速发展伴随着严重的空气污染，使其成为全球学者的研究热点.

我国的空气污染问题是一个长期积累过程，解决此问题也需要较长时间.我国的空气治理决心之大、力度之大、效果之显著，也进一步激发了学者们的研究兴趣.2013年，第一阶段监测的京津冀、长三角、珠三角等重点区域以及直辖市和省会城市等共74个城市的ρ(PM2.5)平均值为72 μgm3，环境空气质量达到GB 3095—2012标准的城市比例仅为4.1%.通过实施《大气污染防治行动计划》《打赢蓝天保卫战三年行动计划》等，全国各地树立与践行“绿水青山就是金山银山”的理念，进一步理顺了经济发展同生态环境保护的关系，逐步调整优化了产业结构、能源结构、运输结构、用地结构等，强化了空气污染的区域联防联控，统筹区域环境治理，减少了高浓度、大范围空气污染事件的发生.2019年，全国337个地级及以上城市ρ(PM2.5)平均值为36 μgm3，优良天数比例平均值为82.0%，环境空气质量比2013年大幅改善，空气污染造成的健康损失也大大减轻，人民的蓝天幸福感明显增强.但我国空气污染治理已进入爬坡过坎阶段，剩下的都是“难啃的硬骨头”，诸多城市群空气质量管理进入“深水区”[72].未来各城市群空气质量还有多少提升空间、如何提升，及其对居民健康影响的效果都有待学者进一步研究.

在研究方法方面，对于支付意愿法，未来应进行更多城市支付意愿的调查研究，以确切反映各城市居民因生活习惯、消费理念等不同而造成的空气污染支付意愿差异.对于疾病成本法，由于目前卫生数据的滞后与不全面，影响了疾病成本法的使用效果，建议各级卫生部门加大卫生数据的公开力度.对于情景分析法中使用的排放预测模型，未来应引入更多变量以提高情景研究结果与现实的拟合程度.随着环境流行病学与环境毒理学的发展，空气污染对人体健康的影响机制逐渐明朗，但居民暴露模式、气象因素、其他污染物等各种混杂因素均会对研究结果的可靠性产生影响，规范的慢性研究、多城市研究和队列研究等仍然较缺乏，未来待通过更加规范的研究来提高研究结果的可靠性.

在空气污染因子选择方面，虽然分子状、粒子状的多种空气污染因子共同损害人体健康，但如果将每个污染因子的损害结果加总则会高估损害总量，而且目前多种污染因子对人体健康的协同损害机理并不十分明确，所以国内外学者在一项研究中通常将单一污染因子的影响结果作为最终结果.2013年以前研究中使用的污染因子以SO2、CO为主，PM10为辅，PM2.5较少；2013年后以PM10为主，且对PM2.5的研究迅速增加，少量研究也涉及O3等.根据《2018中国生态环境状况公报》，全国169个重点监测城市以PM2.5为首要污染物的天数占总超标天数的44.1%，以O3为首要污染物的天数占总超标天数的43.5%，说明O3与PM2.5已成为同样重要的污染因子.因此，应加强降低ρ(O3)的研究.目前，已有对PM2.5、O3、CO2协同治理的研究并付诸于个别区域的实践.随着科技的发展、样本标志物的增加及数据的开放，PM1、PM0.5、PM0.1也将从试验研究监测项目转为环保部门必监测项目，未来研究将更多涉及更小颗粒物对人体健康的影响、多种污染因子对人体健康的交叉影响，以及上述影响产生的健康经济损失.