刘玉杰 谷槐英 陈 煜,3

1.成都医学院公共卫生学院，四川成都 610500；2.新疆大学创新管理研究中心，新疆乌鲁木齐 830046；3.新疆医科大学公共卫生学院，新疆乌鲁木齐 830011

在我国经济高速发展过程中，大量能源的集中消耗导致的环境问题接踵而来[1-2]，其中大气污染已然成为危害人类生存的健康杀手[3-5]。美国健康效应研究所发布的《2019 全球空气状况》[6]中指出，2017 年全球受害于大气污染的人数近500 万，且人数还将继续上升，其中中国人数高达120 万，由此造成的健康成本和经济损失尚不可估计。因此，对污染物造成的人群健康经济损失的探索性研究意义重大。目前在学术界，大气污染物与心脑血管疾病、呼吸系统疾病和死亡等结局之间的暴露反应关系已得到初步证实[7-9]，从宏观视角下对不同地区间大气污染所致健康经济损失进行对比分析以及对不同区域特点及其与污染物指标之间相关性的研究尚不多见。本研究利用熵权法提取大气污染综合评价指标，利用疾病成本法和修正人力资本法对各类型区域大气污染健康经济损失进行估算，运用多重线性回归分析不同区域、不同经济发展水平、大气污染程度、人口、医疗服务价格、地理环境和大气污染健康经济损失之间的相关关系，其结果可以为不同类别区域大气污染治理工作提供依据和参考。

1 资料与方法

1.1 一般资料

30 个省排放废气中主要污染物含量、基本人口和经济数据均来源于《中国统计年鉴2019》[10]，因缺乏2018 年各省废气排放数据并考虑到空气污染对健康损害的滞后效应[11]，选择2017 年各省排放废气中主要污染物：氮氧化物、二氧化硫和烟粉尘质量数据作为空气污染评价指标；贴现率来源于《建设项目经济评价方法与参数》[12]，医疗卫生数据来源于《中国卫生健康统计年鉴2019》[13]。

1.2 计算方法

1.2.1 大气污染综合评价 采用熵权法[14-16]对各省排放废气中主要污染物赋予权重，在有m 个对象，n 个指标的综合评价体系中，Xij表示第i 个地区的第j 项指标值，在计算熵值之前需要对原始数据进行归一化以消除量纲和数量级的影响。

对于正向指标：

对于负向指标：

第j 项指标的信息熵值Ej为：

如果pij=0，则定义pijlnpij=0。

第j 项指标的熵权Wj为：

1.2.2 健康经济损失计算 大气污染所致健康经济损失由疾病成本法[17-19]和修正的人力资本法[20-22]计算得出。ECA 被分为ECA1和ECA2两部分。第一部分为2018 年因大气污染导致早死造成的经济损失ECA1，第二部分为因大气污染导致相关疾病患者住院和误工造成的经济损失ECA2。

ECA1为因大气污染导致早死造成的经济损失；Ped为2018 年大气污染所致早死人数；HCLm为修正的人均人力资本损失。

t 为人均损失寿命年，通过制作简易寿命表，结合各地区人口数、各年龄组呼吸系统疾病和脑血管疾病死亡率计算而来；为未来第i 年的人均GDP 贴现值；GDPpc0为2018 年地区人均GDP；α 为人均GDP增长率。

ECA1为因大气污染导致相关疾病患者住院和误工造成的经济损失；peh为2018 年大气污染造成的住院人数；Ch为各地区住院患者人均医药费用，数据来源于《中国卫生健康统计年鉴2019》[13]；WD 为疾病休工天数，根据第三次卫生服务调查结果，呼吸系统疾患者均休工3 d；Cwd为因病休工日均损失，Cwd=2018 年人均GDP/365。

2 结果

2.1 30 个省大气污染综合评价结果

大气污染评价体系中权重大小依次为：二氧化硫（33.53%）＞氮氧化物（33.23%）＞烟粉尘（33.23%），三类污染物权重相差不大。大气质量最好的5 个地区依次是：海南、北京、上海、天津、青海；大气质量最差的5 个地区依次是：河北、山东、江苏、内蒙古、辽宁。30 个省大气污染综合评价得分均值为32.51，前13 个地区得分大于均值，空气质量情况相对较差，该类区域多位于中国北部和西部地区，存在煤炭消耗量大、沙尘暴多发、降水少和空气不流通等现象；后17 个地区得分小于均值，其中大部分为易形成空气对流、有着丰富降水量和较大植被覆盖率的东、南方地区。见表1。

表1 各省大气污染指数综合得分

2.2 省际大气污染所致健康经济损失

2.2.1 人均损失寿命年 利用简易寿命表和呼吸系统疾病、脑血管疾病年龄别死亡率计算人均损失寿命。2018 年我国因呼吸系统疾病死亡和因脑血管疾病死亡人数分别为：171 461、337 251 人；疾病别寿命年损失分别为：2 279 121.52、5 434 216.26 年；呼吸系统疾病患者和脑血管疾病患者人均损失寿命年分别为13.29 年和16.00 年，平均值为14.65 年，本文取近似值15 年。见表2。

表2 人均损失寿命年

2.2.2 大气污染所致不同地区健康经济损失情况 前5 位依次是：江苏、山东、广东、河南、浙江，合计损失占全国大气污染健康经济损失总量的42.45%；后5 位依次是：新疆、甘肃、宁夏、青海、海南，合计损失占总量的2.61%。全国大气污染健康经济损失低估达5642.74 亿元，占当年全国GDP 总量的0.64%。不同污染等级（1～5）区域健康经济损失总和（均值）分别为：12.48（12.48）、1029.73（171.62）、1193.29（149.16）、1894.09（189.41）、1513.16（302.63）亿元。见表3。

表3 不同类别地区大气污染健康经济损失（亿元）

2.3 省际大气污染与健康经济损失相关性研究

以大气污染健康经济损失（ECA，ECA1，ECA2）作为被解释变量；以大气污染综合评价指标（Score）、地区别人均GDP（PCGDP）、年末城镇人口数（PNOC）、住院病人人均医药费用（Price）、住院率（Hospitalization）、死亡率（Death）为解释变量进行多重线性回归分析，回归方程分别为ECA=-520.8017+2.2861Score+0.0039 PCGDP+0.0485PNOC-0.0094Price+52960Death+4.1264 Hospitalization（F=32.12，P ＜0.0001，R2=0.89）；ECA1=-518.0520+2.2734Score+0.0039PCGDP+0.0482PNOC-0.0095Price+52799Death-1.5215Hospitalization（F=32.09，P ＜0.0001，R2=0.89）；ECA2=-2.7497+0.0127 Score-5.32×10-6PCGDP+0.0003PNOC+9.589×10-5Price+160.6699Death+5.6479Hospitalization（F=18.16，P ＜0.0001，R2=0.83）。结果可见，大气污染物Score对前述三类健康经济损失均有贡献，其值越大，地区健康经济损失越大。年末城镇人口数、地区别人均GDP 和死亡率的增加会导致ECA 和ECA1的增加。年末城镇人口数在5%的置信水平上，住院率、住院病人人均医药费用在1%的置信水平上对ECA2有正向影响，其数值的上升都会导致住院健康经济损失的增加。见表4～5。

表4 变量的描述性统计

3 讨论

大气污染综合评价体系中，二氧化硫、氮氧化物和烟粉尘三者权重较为接近，提示三类污染物对大气环境的危害均较大，在大气污染防治过程中不能偏移重心，应同等重视综合治理。大气污染导致大量居民患呼吸系统疾病或脑血管疾病死亡和住院，严重危害人体健康。从年龄别损失寿命年来看，在青少年群体中呼吸系统疾病对健康的威胁大于脑血管疾病，而居民在25 岁以后，脑血管疾病对健康的威胁更大；从人均损失寿命年来看，脑血管疾病对个人健康威胁更大，这与韩明霞等[23]对我国2003 年疾病别过早死亡的人均损失寿命年研究所得结果基本一致，但2018 年我国居民因呼吸系统疾病和脑血管疾病损失人均健康寿命年更小，说明居民个人健康有所提升。2018 年全国范围因大气PM10 污染致死人数为535 914 人，患病（呼吸系统疾病、脑血管疾病）住院人次为350 057 次，大气PM10 污染造成的健康经济损失低估达5642.74 亿元，占当年全国GDP 总量的0.64%。2006 年[24]我国113个主要城市因PM10 污染造成29.97 万例过早死亡，16.59 万例心血管疾病住院和8.90 万例呼吸系统疾病住院，3414.03 亿元健康经济损失。2013 年[25]我国因大气污染所致健康经济损失达7722.54 亿元。在大气污染健康成本研究中，不同学者关注的研究区域、研究方法、暴露人群、污染物类别、健康结局等存在差异，但仍能看出大气污染给我国居民造成了较大的健康和健康经济损失，且随时间递增。

表5 多重线性回归分析参数估计表

进一步探索大气污染与健康经济损失之间的相关性发现，大气污染等级与健康经济损失均值之间呈明显正相关关系，回归分析结果发现，健康经济损失的形成受多种因素影响,包括大气污染程度、人口数、地区人均GDP 等，黄金印[25]研究发现经济发展水平、教育水平、政府治理投资等因素对健康经济损失也有贡献。总体来看因早逝所致健康经济损失占大气污染健康经济损失总量的99.4%，因此为显著降低大气污染健康经济损失,相邻地区可携手治理，共同改善大气环境[26]，需要重点控制氮氧化物、二氧化硫和烟粉尘等污染物的排放和治理，降低其含量，为居民创造一个健康的生存环境，从而降低死亡率，减少健康损失。

鉴于此，为了减少健康经济损失，相关部门应加大环保力度以减少大气污染物的排放，提高当地医疗水平以降低死亡率和住院率，调整相关疾病医保政策、药物价格和住院费用以减轻患者的负担，以期提高人民生命质量和幸福指数。此外，本研究仍存在如下缺项和不确定性来源：暴露人口和健康结局涵盖不全导致2018 年中国大气污染健康经济损失被低估；未考虑PM2.5、O3等污染物对环境、人体健康和健康经济损失的影响；回归模型中解释变量涵盖不全，样本量较小，未能准确发现健康经济损失的全部影响因素。