基于两阶段非期望动态SBM模型的空气污染与肺癌效率关系研究——以台湾22县市为例

为解决亚洲地区空气污染与肺癌关联研究的不足，来自台湾的研究人员创新性地采用两阶段非期望动态SBM（Slacks-Based Measure）模型，首次系统评估了工业交通污染与肺癌之间的效率链。该研究将生产过程分为"生产环境效率"和"生命健康效率"两阶段，为精准健康政策及可持续发展目标（SDG3、SDG11）提供了创新分析框架和实证依据。

　　

在探索肺癌致病因素的科研领域，吸烟长期占据风险因素研究的C位，而空气污染(Air Pollution)的影响却长期被低估——这种现象在亚洲地区尤为明显。针对这一研究空白，科学家们玩了个漂亮的"模型跨界"，把常用于经济领域的非期望动态SBM(Slacks-Based Measure)模型搬到了健康医学舞台。

研究团队以台湾地区22个县市作为决策单元(DMUs)，设计了两阶段动态分析剧本：第一阶段聚焦"生产与环境效率"，解码工业排放和交通尾气这些"反派角色"；第二阶段转向"生命健康与福祉效率"，追踪这些污染物如何化身肺癌的"幕后推手"。这种创新性的双阶段追踪设计，就像给污染与疾病的关系装了台动态CT扫描仪。

特别值得关注的是，这项研究为可持续发展目标(SDGs)中的SDG₃(健康与福祉)和SDG₁₁(可持续城市)提供了量化评估的新武器。模型输出的实证数据，相当于给政策制定者配了套"精准导航系统"，让环境健康政策可以有的放矢地锁定重点防控区域。这项亚洲首例应用动态SBM模型解析污染-疾病效率链的研究，无疑为环境健康经济学(EHE)领域投下枚"深水炸弹"。