北京市可吸入颗粒物对人体健康损失评估

　　随着经济社会迅速发展，大气环境污染已成为世界许多国家和地区面临的重要环境问题。可吸入颗粒物，又称PM10，是城市大气污染的重要组成部分，其可在环境空气中长时间持续，影响人体健康和大气能见度。根据2018年中国环境质量公报数据显示，中国338个地级以上城市仅121个城市的空气质量达标，占35.8%，338个城市发生重度污染1899天次，其中以PM10为首要污染物的占37.2%。北京优良天数比例为62.2%，同比上升0.3个百分点；PM10浓度为68微克/立方米，较2013年下降37%[1]。以上数据表明北京市空气污染状况有所好转，但仍十分严峻。
　　改善大气环境、降低污染危害是现阶段北京市建设宜居城市、实现生态文明的迫切目标[2]。空气污染不仅影响公众的主客观生活质量，且会带来严重的健康风险，降低居民的平均寿命[3,4]。具体表现为因劳动者发病率和死亡率上升，以及因环境质量恶化而导致的医疗费用开支的增加和人得病或过早死亡而造成的收入损失。在全面打造“健康中国”的背景下，评估可吸入颗粒物对北京市居民健康经济损失的影响，对促进相关公共政策的优化和保障经济社会的可持续发展具有重大意义。

　　近年来我国以雾霾为代表的空气污染问题频发，打赢蓝天保卫战，应以减少最影响人民群众幸福感的重污染天气为目标。目前对国内主要城市尤其是北京大气环境的人群危害风险缺乏足够系统全面的研究成果，不能满足大众正确认知的参考需求。这主要是由两方面的原因造成的：一是国内大气污染危害风险方面的研究主要集中在数据检测、生物学机制、统计学特征等方面，对人群危害风险的量化评估和经济学评价的研究较少[5-7]。关于空气污染对城市居民的健康风险、由此造成的经济损失、室内空气污染特征以及对居民的健康影响还缺乏系统的研究；二是对国外研究的依赖性较强，目前我国在环境空气质量标准、环境污染防治政策的制定上还主要依据于WHO的评估报告和国外其他城市的研究成果[8]。
　　在此背景下，本文利用剂量-反应模型评估可吸入颗粒物对人体健康的损失，通过公式计算经济损失将可吸入颗粒物对人体健康造成的损失进行量化，为人们正确认识大气污染中的可吸入颗粒物造成的健康损害价值大小提供有效价值参考。鉴于北京市是近年来大众关注大气污染话题的热点城市，且监测站点多，数据全面，可以得出更为清晰明显的计算结果。因此，本文以北京作为研究对象，在分析了2018年大气颗粒物污染基本特征的基础上，使用剂量-反应模型对北京市大气污染中的可吸入颗粒物造成的健康损害开展定量化评估，对健康损失进行经济核算，有助于人们对环境污染状况以及环境污染造成的健康损失有个定量的认识，引导大众正确应对大气污染。

　　本文选用2018年北京市大气可吸入颗粒物浓度监测数据及所罹患相关疾病人数，致死人数等数据，将其运用于可吸入颗粒物所导致人体健康损失的分析中，计算出健康损失金额，并提出相应的对策建议。本文分为五个部分：第一部分为绪论，对文章的选题背景与研究意义进行详细介绍。第二部分为文献综述与相关理论，重点介绍了国内外健康损失评价相关研究的进展，并进行了简要述评。第三部分介绍了北京市2018年可吸入颗粒物的基本情况和可吸入颗粒物对健康的危害，着重介绍了健康损失评估的剂量-反应分析方法，以便进行后续的健康损失估算。第四部分根据搜集到的相关数据，结合北京市现状，建立剂量-反应模型对健康损失展开最终核算并得出分析结果。第五部分根据文章结论，针对北京市现状提出改善办法及相关建议。

　　本文在查阅国内外相关文献的基础上，根据搜集的2018年北京市大气可吸入颗粒物浓度检测数据，相关疾病感染人数，死亡率等数据，采用剂量-反应模型对北京市可吸入颗粒物造成的健康损失进行核算，并用修正的人力资本法进行最终具体的经济损失分析，提出相应的对策建议。

　　尽管大气污染的影响和损失体现在健康、能见度、材料等多方面,本文仅评估因可吸入颗粒物导致的健康损失。已有研究均表明,因空气污染带来的健康损失是空气污染造成社会经济总损失中最重要的组成部分。健康损失的经济代价评估是指对大气污染物引发的健康损失量进行货币估计，以便能够直观认知大气污染给经济发展带来的不利影响。当前研究主要集中在健康损失的直接和间接经济代价评估这2个方面。其中，直接经济损失是指大气污染造成居民自身直接经济损失，包括早逝经济损失、治病费用支出以及误工收入损失。间接经济损失则是指大气污染诱发劳动力供应和医疗支出费用变化而对宏观国民经济产生的冲击[9]。以下主要从直接损失和间接损失两方面入手进行综述。
　　2.1.1我国大气污染健康损失评价研究进展
　　随着经济飞速发展，中国面临严峻的大气污染形势，给人群健康造成极大威胁[10]。相较国外，国内学者的研究开始较晚，我国关于环境污染造成的健康损失开始于20世纪80年代。随后相关机构和研究人员开始对环境污染引起的经济损失进行研究。中国社会科学院环境与发展研究中心1996年发布的《九十年代环境与生态问题造成经济损失估算》研究中，估算出19993年我国环境污染造成的健康损失为334.6亿元。
　　①直接经济损失：穆泉等[11]针对2013年1月雾霾事件的研究显示，采用直接损失评估法、疾病成本法和人力资本法计算出2013年1月雾霾事件造成直接经济损失约230亿元。如Huang等[12]发现在颗粒物造成的各类健康影响中,因颗粒物所致过早死亡的健康损失占健康总损失的90%。陈仁杰等[13]评2006年中国113个城市PM10污染的健康危害，发现PM10引发29.97万人早逝、25.49万人住院。过孝民等[14]依据1985年中国SO2浓度和居民健康数据，采用修正人力资本法揭示出其造成的健康损失价值为37.64亿元。Song等[15]探寻PM2.5对心血管和呼吸系统疾病的影响，发现2013年中国PM2.5污染造成14.98万人死于心血管疾病、44.60万人死于呼吸系统疾病。
　　②间接经济损失：徐从燕等[16]对2002年山东省因大气污染造成的经济损失进行了估算，结果表明2002年山东省大气污染经济损失约占当年山东省GDP的1.2%。王佳芝等[17]运用投入产出模型评估2013年1月北京市雾霾重污染事件给交通运输业造成的总损失达9100.72万元。
　　此外，也有学者利用卫星遥感数据判定不同大气污染物胁迫下暴露人群数量，为核算居民健康损失提供新的视角[18]。
　　2.1.2国外大气污染健康损失评价研究进展
　　国外学者的研究开始于20世纪60年代，Ridker[19]利用经济学方法估算出1958年X因大气污染导致的健康经济损失约为802亿美元,成为定量评估大气污染健康效应的开端。随着研究的深入，从流行病学视角出发开展的大气污染对居民健康影响研究亦呈增多趋势。
　　①直接损失：Dockery等[20]通过追踪X6个城市PM2.5浓度与8000名被调查人群的健康变化状况，发现PM2.5浓度最高城市的人口死亡率大约是浓度最低城市的1.26倍。Aunan等[21]基于搜集到的42篇文献成果，借助Meta方法探寻中国PM10和SO2污染对居民健康的影响，结果发现PM10和SO2浓度每增加1μg·m3，人口死亡率分别上升0.03%和0.04%。
　　②间接损失：Seethaler等[22]采用支付意愿法评估1996年欧洲奥地利、法国和瑞典PM10污染引发的健康损失，得出健康损失的经济价值约为270亿欧元，占据同年国内生产总值比重的1.7%。
　　2.2.3简要述评
　　归纳来看，目前国内外研究更多地关注特定污染事件中的重污染影响与损失,针对非污染事件时期的重污染危害的研究不够系统全面，故而不能引起公众对大气污染的广泛关注。本文针对北京市2018年大气可吸入颗粒物污染情况，对北京市因可吸入颗粒物造成的健康损失进行计算，得出损失价值，以期引导公众正确认识大气污染健康损失，提高空气污染防护意识。

　　2.1.1污染负外部理论
　　外部效应是指私人的边际效益和边际成本与社会的边际效益和边际成本发生偏离。空气作为公共资源没有排他性却有竞争性，使之成为了负外部性的多发地带。环境以及大气颗粒物的污染都会造成经济负外部性，使人们不得不支付一定费用去改善已造成的状况。
　　2.1.2环境经济学理论
　　对环境损害(或效益)进行价值评估的方法,又称为货币化技术或环境经济评价技术，是指通过一定的手段，对环境资产(包括环境质量)所提供的物品或服务进行定量评估,并通常以货币形式表征评估结果[23]。利用环境经济学理论可以揭示人们对空气等环境物品或服务的偏好程度，进而揭示该物品或服务的价值。
　　2.1.3环境流行病学
　　根据环境流行病学理论方法，通过追踪大气污染物和样本人群的健康变化状况，以此确定两者之间的暴露响应系数，在此基础上推算特定区域居民遭受的健康损失量[24,25]。其目的在于揭示环境污染对人群健康潜在的和远期的危害，阐明环境污染与健康之前的相关关系和因果关系。
　　以上健康损失评价相关理论均可为后续北京市可吸入颗粒物健康损失研究提供理论依据，为后续分析提供理论支撑。

　　北京市生态环境局发布2019年全年北京市空气质量情况显示，2018年北京市PM10、PM2.5、NO2和SO2年均浓度分别为68微克/立方米、42微克/立方米、37微克/立方米和4微克/立方米。其中，PM10、NO2首次达到国家标准（70微克/立方米、40微克/立方米）；SO2稳定达到国家标准（60微克/立方米）；PM2.5仍是北京市大气主要污染物，超过国家标准（35微克/立方米）20%。
　　以上数据表明，在区域空气质量同步改善、气象条件较常年整体有利的情况下，北京市大气环境中细颗粒物(PM2.5)等四项主要污染物同比均明显改善，但距离发达国家城市仍有较大差距。

　　图4-1 2018年北京市大气污染物年平均浓度

　　可吸入颗粒物(PM10)是指粒径在10微米以下的颗粒物，由于其粒径细小，能通过人的鼻腔，深入到人体肺部沉积，且不易排出，对人体健康造成危害。可吸入颗粒物(PM10)能够在空气中长期漂浮，因此又被称为飘尘。主要来源于化石燃料的燃烧、机动车尾气、工业粉尘、废弃物焚烧等。其具有较强的吸附能力，是多种污染物的载体，可成为多种污染物的集合体，是导致各种疾病的罪魁祸首。
　　已有大量研究表明，空气中弥漫着的可吸入颗粒物非常小，能够直达并沉积于肺部，直接参与血液循环，对人体的危害相当大[26,27]。人体若吸入大量的可吸入颗粒，可以导致呼吸系统病症，长期累积也会引起呼吸系统疾病，如气促、咳嗽、诱发哮喘、慢性支气管炎、慢性肺炎等[28]。患有慢性肺炎、心脏病、感冒或哮喘病患者的老年人及儿童则是最易受可吸入颗粒物影响的人群[29]。
　　当颗粒物浓度超过一定阈值时，便会对健康产生危害，而这些危害体现在医疗费用包括就诊费药费及因病损失的工资和过早死亡导致的工资损失。根据前篇对大气中可吸入颗粒物对人体健康危害的分析及相关研究成果，我们可以得出可吸入颗粒物对健康损失是由于颗粒物进入人体造成急性与慢性病症而不得不承担治疗、机能下降及过早死亡产生的经济损失。可吸入颗粒物导致健康损失的详细路径分析见图4-2。

　　图4-2可吸入颗粒物对健康损失路径分析

　　作为一种广泛应用的直接市场评价法,剂量—反应法具有简单直观,易于进行后续损失价值货币化计算的优点。剂量-反应法是通过环境损害和造成损害的原因之间的关系，确定在一定的污染水平下，产品或服务产出的变化，并依据市场价格（或影子价格）将产出变化量货币化，由此对环境变化进行价值评估。
　　剂量-反应法在获得环境污染造成的物理效果方面，包括以下几个途径：①通过受控实验获得；通过实验室或者实地研究获得；②通过收集各种基础数据采用统计回归技术剥离得到所需要的影响关系；③从现实生活中获得大量信息建立关系模型。计算公式如下：
　　（1）
　　其中：
　　：第i种健康效应终端的健康效应变化量,如超额患病数或死亡病例数；
　　POP:暴露人口数；
　　：第i种健康效应终端的基线情况,如基线发病率或死亡率；
　　：第i种健康效应终端健康风险变化与大气颗粒物浓度变化的关系系数,即剂量-反应关系系数；
　　C：所评估的大气颗粒物的基线浓度值评估；
　　：所采用的参考基准浓度值。

　　在计算健康影响时，选择参考浓度至关重要，浓度阈值也通常用于健康影响评估研究。不论是发达国家还是发展中国家，空气颗粒物及其对公众健康影响的证据都是一致的，即目前城市人群所暴露的颗粒物浓度水平，会对健康产生有害效应。颗粒物对健康的影响是多方面的，但主要影响呼吸系统和心血管系统；所有人群都可受到颗粒物的影响，其易感性视健康状况或年龄而异。随着颗粒物暴露水平的增加，各种健康效应的风险也会随之增大，但很少有证据提供颗粒物的阈值，即低于该浓度的暴露不会出现预期的健康危害效应。事实上低浓度范围颗粒物的暴露虽然会产生健康危害效应，但其浓度值并没有显著高于环境背景值。本文依据WHO《空气质量准则》中的规定，选取了颗粒物准则值。PM2.5：年平均浓度10μg/m3。24小时平均浓度25μg/m3。PM10:年平均浓度20μg/m3。24小时平均浓度50μg/m3。

　　建立剂量反应模型的关键在于确定系数（即大气可吸入颗粒物每增加10μg/m3，呼吸道和心脑血管问诊率增加百分比）。可吸入颗粒物的剂量反应系数的确定存在较多难点，第一如何明确罹患心脑血管疾病和呼吸道疾病是由于可吸入颗粒物的浓度超标所导致；第二北京市流动人口巨大，如何确定问诊人员是在北京受到了健康危害。
　　在综合考虑上述困难及文章严谨性的前提下，本文选择使用2012年范春阳关于北京空气污染物对经济损失研究中的指示变量系数[30]。其优势在于①控制饮食、吸烟、季节变化。②研究对象同为北京市所以阈值选择和人口分布情况一致。③通过选取分布在不同区县的三所职工医院数据，尽可能排除流动人口来京就诊相关干扰，再使用加权平均法计算全市数据。④2012年北京市污染情况特殊，一年中92.3%的严重污染天数是由于颗粒物造成的，所以其模型的自变量也是颗粒物。具体系数值见表1。
　

　　根据2019年北京统计年鉴数据可知全市心脑血管疾病和呼吸疾病患病人数、死亡率数据，详见表2。因2019年数据将在2020年北京市统计年鉴中报告，无法获得相关数据，故使用2018年发布数据，全市因呼吸系统相关疾病就诊人数共959.28万人次，心脑血管383.86万人次。通过公式（1）计算,可吸入颗粒物导致居民患心血管疾病问诊量提高约27.8万人次、呼吸道疾病问诊量提高约19.07万人次、两种疾病总计增加提前死亡数751人。

　　可吸入颗粒物导致的健康损失分为两部分，一是医疗费用，二是过早死亡的经济损失。目前国内外研究方法有很多，因修正后的人力资本法从整体方面入手，可以忽略个体差异，较疾病成本法而言更加全面，故本文选用修正后的人力资本法计算。
　　表2 全市居民前十位死因顺位、死亡率及百分比构成

顺 位	全市			男性			女性
	死因 名称	死亡率（1/10万）	构成（%）	死因 名称	死亡率（1/10万	构成（%）	死因 名称	死亡率（1/10万）	构成（%）
1	心脏病	185.12	26.26	恶性肿瘤	219.63	27.56	心脏病	176.81	28.79
2	恶性肿瘤	183.25	25.99	心脏病	193.52	24.29	恶性肿瘤	147.22	23.97
3	脑血管病	130.92	18.57	脑血管病	150.09	18.84	脑血管病	111.94	18.23
4	呼吸系统疾病	69.48	9.85	呼吸系统疾病	81.63	10.24	呼吸系统疾病	57.44	9.35
5	损伤和中毒	29.27	4.15	损伤和中毒	34.75	4.36	损伤和中毒	23.84	3.88
6	内分泌、营养和代谢疾病	22.69	3.22	内分泌、营养和代谢疾病	23.39	2.94	内分泌、营养和代谢疾病	21.99	3.58
7	消化系统疾病	18.16	2.58	消化系统疾病	20.21	2.54	消化系统疾病	16.14	2.63
8	神经系统疾病	9.42	1．34	神经系统疾病	10.39	1.30	神经系统疾病	8.46	1.38
9	泌尿生殖系统疾病	5.21	0.74	传染病	5.72	0.72	泌尿生殖系统疾病	5.04	0.82
10	传染病	4.24	0.60	泌尿生殖系统疾病	5.39	0.68	传染病	4.12	0.67
	10种死因合计	657.76	93.30	10种死因合计	744.72	93.47	10种死因合计	573.00	93.30

　　4.4.1患病经济损失
　　根据中国2019年卫生统计年鉴数据知（表3），2018年北京市人均医疗费用为525.2元，计算公式为
　　（2）
　　其中，Cp：空气污染导致的居民问诊经济损失，
　　C：2018年北京市居民人均医院问诊花费，
　　Zp：污染后全市有关疾病问诊量，
　　Zc：污染前(污染物浓度小于等于阈值)全市有关疾病问诊量，
　　β：加权平均后的相关系数。
　　根据4.3中可吸入颗粒物导致的北京市增加就诊人数，计算推导出大气颗粒物导致心脑血管经济损失约为10686.43万元，呼吸疾病经济损失约7330.67万元。
　　表3 2014-2018年北京市部分医疗机构门诊及住院病人人均费用情况（单位：元）

项目	2014	2015	2016	2017	2018
门诊病人人均医疗费用
XX办综合医院	418.6	438.9	451.6	503.0	525.2
其中：三级	448.5	467.6	480.2	539.1	569.5
二级	327.5	346.1	356.9	377.3	368.2
一级	169.3	183.6	181.5	242.2	331.2
社区卫生服务中心	174.4	195.9	234.6	273.4	315.1

　　4.4.2过早死亡导致经济损失
　　损失一个统计生命年对社会而言就相当于损失了一个人均,则人均损失寿命年内的人均的贴现值即为过早死亡的人力资本损失运用修正后法计算。公式如下：
　　（3）
　　其中，为修正的人均人力资本损失；
　　为未来第i年的人均GDP贴现值；
　　为基准年的人均GDP;
　　α：据2019中国统计年鉴为年GDP增长率取值7%
　　r：贴现率4.7%
　　t：人均损失寿命/年。
　　因人体不同阶段的生理因素导致的不同年龄患病死亡比例和距离活到期望寿命的损失寿命都不相同，所以t的选择根据可吸入颗粒物对各年龄段的影响程度只能分别计算后再相加。在表4中，北京市卫生年鉴中将年龄分为13个阶段，对于呼吸病和心脑血管病的过早死亡比例。根据此分类方式，分别计算各段最终相加结果：全市全年龄心脑、呼吸过早死亡导致经济损失分别为：41563.58万元、17277.84万元。
　　

　　本文基于剂量-反应模型，计算出2018年北京市可吸入颗粒物污染所引发的健康问题导致经济损失共计76858.25万元。研究结果可为环境评估和预警工作、污染防治政策的制定、健康经济损失的定量评价提供一定的参考。

　　（1）重视大气污染物和居民健康终端数据库建设。建立长时序大气污染物数据库不仅是进行长短期健康效应评估的前提，也可为综合评价多种大气污染物的健康损失奠定基础。
　　（2）建立大气污染变化动态传播机制模型并分析其敏感性及不确定性。依据回顾性筛查研究结果，定量分析大气污染变化中直接暴露与间接暴露因素变化对宿主、病原体及传播途径变化的影响，进而掌握大气污染变化对传染病发生影响程度，研究全球大气污染变化下的典型传染病发生以及动态传播机制。
　　（3）受大气污染变化影响的脆弱人群的时空分布根据全国和典型区域若干期人口、经济、环境资源普查和抽查资料，获取与健康关联的数据，包括人口特征:人口年龄结构、性别结构、出生/死亡率、种族特点等;交通旅游:全球/国内/区域内交通网络、旅游、迁徙;经济发展:城市化、土地利用、收入差异;主体功能区划;计划免疫和疾病控制的时空差异。
　　（4）大气污染-健康敏感区域识别和健康负担区划基于大气污染-健康区划原理、地理空间转换机理、大气污染-健康区域风险评估和敏感区域识别、区域健康边际负担模型和区划，准确识别和估算大气污染-健康的脆弱人群、敏感区域和健康负担。
　　（5）从多个维度建立大气污染敏感疾病的响应和适应机制，并对响应和适应机制进行验证和评估。建立大气污染-健康信息共享平台。开展我国不同地区的大气污染-健康脆弱性综合评估，主要包括暴露度、敏感度和适应能力三方面。暴露度的主要指标有暴露的强度、时间、频率等;敏感度的主要指标有脆弱人群特征及分布、地形地貌、区域规划等;适应能力的主要指标包括民众对大气污染变化及健康影响的认知水平和态度，当地应对大气污染变化及其对健康影响的政策和指南、当地相关机构和组织对应对大气污染变化及其对健康影响的意见和建议、医疗卫生资源状况等。然后计算大气污染-人类健康脆弱性指数，导入决策支持系统，为应对大气污染变化的策略和措施提高决策依据。

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