南京市PM10人群健康经济损失评估

陈依　柏益尧　钱新

摘要 基于2004～2013年南京市PM10浓度、人口资料及经济指标等数据，以死亡为慢性健康效应终点，选择相应的暴露-反应关系，采用修正的人力资本法进行经济损失评估。结果表明，2004～2013年南京市PM10污染呈波动增长的趋势，最高值出现在2013年，经济损失达106.06亿元，占当年GDP的1.32%。可见，目前南京市PM10长期污染造成的人群健康经济损失相当可观，亟需制定相关污染防治措施。

关键词 南京市；PM10；健康效应；货币化

中图分类号 S181.3 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2015）19-248-03

进入21世纪以来，南京市城市化建设不断加快，机动车保有量持续上升，经济发展所带来的问题与空气质量之间的矛盾，使得近年来南京市空气质量屡屡超标。空气污染不仅将严重危害城市居民健康，还会抑制经济发展，定量评估空气污染人群健康经济损失成为现实需求，也为制定污染治理提供可靠依据。

世界卫生组织（World Health Organization）、美国环保局（U.S.Environmental Protection Agency）和欧盟（European Union）等机构，均选择颗粒物作为代表性大气污染物评价大气污染健康危害，颗粒物已被公认为对人群健康危害最大且最具代表性的污染物[1-3]。从历年南京市环境质量公报来看，可吸入颗粒物（PM10）一直是影响南京市空气质量的首要污染物[4]。可吸入颗粒物（PM10）是指大气颗粒物中空气动力学当量直径< 10 μm的颗粒物，成分复杂且具有显著的人体健康危害[5-7]。空气污染对人群健康效应分为急性效应和慢性效应[8]。急性效应是指人体短时间内暴露于空气污染中所产生的健康效应，反映的是现有的敏感弱势人群对空气污染所产生的健康效应，不能代表全人群的健康效应；慢性效应不仅体现了急性效应，还涵括了人群长期暴露于空气污染中慢性积累的健康效应。此外，空气污染物的浓度一般较低，健康效应主要表现为慢性效应[9]。研究表明，颗粒物慢性暴露的相对危险度远比急性暴露作用大[10]。可见，慢性效应研究可较全面地反映空气污染对人群的健康效应。

PM10慢性健康效应研究均以年作为时间尺度，以死亡作为健康终点[6，11-13]。大气污染健康经济损失评估的货币化手段，多采用人力资本、疾病成本、支付意愿、统计生命价值等方法[14-16]。当前，我国市场经济模式不完备，尚不具备运用隐含价值法的市场条件，人力资本法成为必要的方法。笔者以南京市为研究对象，基于PM10污染与人群健康效应的暴露-反应关系，采用修正的人力资本法，定量评估2004～2013年PM10污染对人群健康的经济损失，对当地政府评估大气污染健康经济损失、环保投入比重、调整能源结构及制定污染防治措施等，均具有现实意义[17]。

1 资料与方法

1.1 基础数据 2004～2013年南京市PM10年均浓度数据、人口统计资料和经济指标数据来自《南京统计年鉴》（2005～2014）及南京市卫生统计信息[18]。由图1可知，2004～2013年南京市PM10年均浓度值呈逐年波动的状态，平均值为110 μg/m3，超过《环境空气质量标准》（GB 3095-2012）二级标准70 μg/m3。其中，年均浓度值最高的为2013年，达137 μg/m3，最低值出现在2011年，为97 μg/m3。可见，南京市PM10污染严重，且年际间波动较大，将严重危害居民健康。表1表明，自2004年以来，南京市人口数处于缓慢的增长状态，增长速率逐年降低，从2009年开始增长速率已不足1%。与此同时，南京市GDP则呈现飞速增长的趋势，年增长速率均在11%以上，特别是2004～2007年GDP年增长速率均在15%以上，2013年GDP已是2004年的4倍左右。

1.2 健康终点及暴露-反应关系 慢性效应评估主要采用横断面研究（cross-section study）和队列研究（cohort study）的方法。迄今为止，国际上公认的相关空气污染长期暴露与人群死亡率关系的队列研究，为美国哈佛大学的6城市研究[6]和美国癌症协会队列研究[19]。Dockery等[6]于1974年对美国6个城市8 111名25～74岁居民的健康状况、城市空气质量等，开展长达 14～16年的调查及观测，通过控制相关影响因素研究空气污染对死亡率的影响，发现PM10年均浓度每增加 10 μg/m3，人群总死亡增加 8.2%。污染物浓度与人群健康效应之间具有密切联系，死亡是所有健康影响中最显著的终点，目前PM长期暴露的其他健康终点仍然未被系统研究[20]。

评估人群健康效应多采用危险度的评估方法，即污染物每增加一个单位所产生的健康危害。暴露-反应关系体现的是PM10浓度变化与人体健康终点之间的定量函数关系。我国近年来公开发表的流行病学相关的队列研究结果较少[21-23]，与国外相比存在较大差异，主要与浓度变化、人群敏感程度及颗粒物组分等相关。若直接引用国外研究的结果，可能会产生较大的不确定性。充分考虑统计数据的可获得性与代表性，根据研究区域（包括南京市）无需进行系数转换的研究结果，确定PM10浓度每升高10 μg/m3造成总死亡的暴露-反应关系系数（β）为1.6%（95%可信限 CI：0.7%，2.6%）[21]。

1.3 暴露评估 死亡在人群中属于小概率事件，遵从统计学的泊松分布。目前，流行病学研究多采用基于泊松分布的Cox回归分析模型获取的PM10污染与人群健康效应的暴露-反应关系。根据泊松回归模型进行转换，归因于PM10污染人群健康效应变化和由PM10污染所引起的人群死亡人数计算公式分别：

ΔI=I-I0=I·{1-1/exp[β（C-C0]} （1）

N=P·E·{1-1/exp[β（C-C0]} （2）

式中，I表示实际浓度下人群的健康效应（死亡）；I0为阈值下人群的健康效应（死亡）；ΔI表示人群健康效应（死亡）的变化；N表示PM10长期污染造成的死亡人数；P表示PM10暴露的人口数；E表示死亡率；β表示暴露-反应关系系数；C表示污染暴露浓度；C0表示浓度阈值，目前对阈值的确定存在较大争议，这里采用美国癌症协会（ACS）最低观察浓度15 μg/m3[24]。

1.4 货币化 空气污染人群健康经济损失评估常用的货币化手段主要包括疾病成本法、统计生命价值法、成果参照法、支付意愿法和人力资本法。其中，疾病成本法（COI）基于空气污染与人群健康的暴露-反应关系估算疾病发病率增加所带来的医疗成本；统计生命价值法（DALY）用于疾病负担评价；成果参照法（BT）则是采用他人的研究成果；支付意愿法（WTP）以调查问卷等形式，评估环境质量改善而愿意支付的金额；人力资本法（HCA）是将人的生产作为价值评估。综合比较各类方法，基于当前市场经济并不完善，且以死亡作为健康终点进行研究，选择人力资本法作为货币化手段。

传统的人力资本法将死亡损失在期望寿命年间所能获取的人力资本投资回报视为经济损失。修正的人力资本法则将人均GDP视为统计意义上的期望寿命对社会所作的贡献[25]。从人类全社会的角度来考察人力资本，不考虑个体差异[26]。已有不少研究者利用该方法作为货币化手段进行经济损失[27-28]，计算公式为：

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资本损失；Δt表示损失寿命为社会期望寿命与平均死亡年龄之差，其中平均死亡年龄因数据难以获取，选择第六次人口普查资料中南京市人均死亡年龄72.79岁；GDPdvpei表示未来第i年的人均GDP贴现值；GDPPe0表示基准年人均GDP；r表示社会贴现率，以央行一年期存款利率3%代替；α表示人均GDP增长率，分别以南京市2004～2013年人均GDP增长率[18]计算。

2 结果与分析

2.1 PM10长期污染造成的死亡人数 由表2可知，2004～2013年南京市PM10长期污染的年死亡人口数处于逐年波动的状态。2010年的死亡人数最多，为7 273人；2006年最少为4 367人。其中，PM10长期污染死亡人数占总死亡12.30%～17.73%，占比最多的为2013年，最少的为2008年。可见，南京市PM10污染与人群健康密切相关。

2.2 PM10人群健康经济损失 由表3可知，随着人口的缓慢增加和经济的迅速发展，2004～2013年南京市PM10人群健康经济损失总体上呈现波动增长的趋势。2004～2007年人群健康经济损失逐年波动，差距较小；而2008年后则快速增长，速率呈也逐年上升，其中2013与2012年相差最大，达44.11亿元。人群健康经济损失最高值出现在2013年，为106.06亿元，占当年GDP的1.32%；最低值出现在2005年，为9.09亿元，占当年GDP的0.38%；短短几年间经济损失增长了近10倍。可见，南京市PM10人群健康经济损失已不容忽视。

3 结论与讨论

南京市PM10人群健康经济损失已不容忽视，2004～2013年呈现波动增长的趋势，最高值出现在2013年，为106.06亿元，占当年GDP的1.32%。当前南京市人口处于缓慢增长状态，且人口增长率已不足1%。就经济损失增长趋势而言，主要原因一是经济的快速发展，二是随着经济的快速发展，空气污染严重日益严重。从评估结果可知，南京市经济发展的环境代价较高，不利于可持续发展，应采取有力措施来改善空气质量，以实现经济和环境的协调发展。

该研究评估了PM10污染对人群健康经济损失，受数据和研究基础等客观因素影响，评估结果存在一定的不确定性。主要表现：①未考虑其他污染物（SO2、NOx等）对人群健康影响[29]，空气污染对人群的健康效应并不单取决于一种污染物，而是多种污染物共同作用的结果；②部分卫生数据难以获取，未能全面反映健康损害对人群造成的负效应和福利损失，有可能低估其经济学价值；③货币化手段对经济损失评估结果影响较大，需要不断探索，力求找到一种最能真实反映污染损失的方法④未考虑污染物浓度及人口的空间差异性变化，可结合相关模型进行评估，如GIS软件[30-32]、WRF-Chem模型[33]等。虽然该研究中对PM10污染造成人群死亡带来的经济损失存在一定的不确定性，但其结果仍然可以反映出2004～2013年南京市PM10污染所造成的健康经济损失状况。

安徽农业科学 2015年

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