追踪中国房地产行业对空气质量和健康的隐性影响：基于消费行为的评估

《Journal of Environmental Chemical Engineering》：Tracing the hidden air quality and health burdens of China’s real-estate sector: A consumption-based assessment

中国房地产活动通过建筑材料的生产和运输对PM2.5浓度产生显著影响，2002-2017年间贡献2.0-3.4μg/m3，占环境总量的6-9%，并导致2002、2007、2012、2017年分别有131900、106200、90500、101000例早逝，经济损失达89.5亿元。

　　

黄爱诗|程文轩|张汉宇|赵娜

山东技术商务大学数学与信息科学学院，中国烟台264000

摘要

要持续改善中国的空气质量，就必须明确评估污染的供需驱动因素。然而，从消费角度出发，房地产行业对环境和健康的影响尚未得到量化。本研究首次综合性地、基于消费角度量化了由中国房地产活动引发的PM_2.5负担及其相关的公共卫生和经济影响。结果显示，2002年至2017年间，与房地产相关的活动使全国PM_2.5浓度增加了2.0–3.4微克/立方米，相当于环境水平的6–9%，超过了传统上认为的主要污染源（如钢铁和道路交通）的估计值。这些影响在京津冀地区和长江三角洲等大城市群中尤为集中。相关健康负担十分严重，2002年、2007年、2012年和2017年分别有131,900人、106,200人、90,500人和100,100人因PM_2.5过早死亡（分别占PM_2.5相关死亡人数的6%、4%、4%和5%）。相应的健康经济损失从2002年的223亿元人民币增加到2017年的895亿元人民币，增长了三倍。本研究首次从消费角度量化了与房地产发展相关的空气质量和健康影响，为房地产供应链上的空气污染预防和控制提供了具体的行业证据，特别是在建筑活动密集的城市区域，并为制定更有效的、以消费为导向的环境政策提供了支持。

引言

随着中国从投资驱动型经济增长转向消费驱动型经济增长，基于“污染者付费”原则的传统生产侧环境治理已不足以改善空气质量[1]、[2]、[3]。为此，研究人员和政策制定者越来越关注从消费角度出发的方法，以追踪需求中体现的环境负担[4]、[5]、[6]、[7]。在中国经济中，房地产行业是最受需求驱动的行业之一，并与水泥、钢铁和平板玻璃等高排放活动有着密切联系[8]、[9]、[10]。虽然房地产行业本身不直接排放污染物，但其发展过程（包括建筑材料的生产和运输以及现场施工）会产生大量空气污染[11]、[12]。因此，了解房地产需求所引发的环境负担对于制定以消费为导向的政策至关重要。

以往大多数将房地产与空气质量联系起来的研究依赖于投资与环境PM_2.5之间的统计或计量经济关联[13]、[14]、[15]。尽管这些方法提供了有价值的信息，但它们很少提供可溯源的具体政策数据，例如特定需求行业导致的浓度变化、死亡人数和经济损失。使用空气质量模型的平行研究则量化了传统污染源（如电力、工业和交通）的贡献[16]、[17]、[18]、[19]。Karagulian等人[20]回顾了51个国家的PM_2.5来源归因研究，发现全球范围内，机动车排放占城市PM_2.5水平的约22%。Reche等人[21]、Targino等人[22]和Liu等人[23]分别研究了西班牙、巴西和印度的农村生物质露天燃烧对城市空气污染的影响。许多研究指出，建筑材料制造是中国城市空气污染的重要来源[24]、[25]、[26]。然而，这些评估通常是从生产侧出发的，很少将影响归因于最终驱动这些活动的需求。因此，与房地产发展直接相关的消费侧负担在很大程度上尚未得到量化。

PM_2.5暴露对健康的影响已有充分记录，包括增加心血管和呼吸系统疾病的风险。许多研究结合大气化学传输模型和暴露-反应关系，评估了全球和地区范围内的过早死亡情况[27]、[28]、[29]。这些研究包括全球范围的分析[30]、[31]、[32]，以及针对印度、中国和东南亚地区的区域研究[33]、[34]、[35]、[36]。在探讨多个污染源的贡献时，发现印度的健康影响主要受住宅能源排放的影响[28]、[37]、[38]；而在中国，住宅能源使用和工业排放都起到了重要作用[39]、[40]。然而，由消费尤其是房地产需求所驱动的健康负担尚未得到明确量化。如果没有这些信息，政策制定者可能会忽视这一重大且迅速发展的公共卫生风险源，尤其是在建筑活动密集的人口密集城市区域。

为填补这些空白，本研究采用了一种综合的、基于消费的评估方法，来评估中国房地产行业对空气质量和人类健康的影响。使用多区域投入产出（MRIO）框架将房地产需求分配到各个生产省份，通过WRF–CAMx系统模拟相应的生产侧排放，并结合全球暴露死亡模型（GEMM）和支付意愿方法量化健康影响。分析涵盖了2002年、2007年、2012年和2017年，得出了适合化学传输建模的省级排放数据、空间明确的PM_2.5增量以及相应的过早死亡和健康经济损失估计。通过从消费角度明确这些关联，本研究为将房地产相关排放纳入中国的空气质量管理提供了具体行业证据，并突出了政策相关的空间差异性——特别是在建筑活动密集的大城市区域，从而为制定更有效的、以需求为导向的环境政策提供了依据。更广泛地说，该框架通过将消费驱动的供应链排放与模拟的PM_2.5暴露增量和健康风险估值联系起来，支持了空气污染的预防和控制。

模型配置

本研究采用了综合的WRF–CAMx系统来评估中国房地产行业对环境PM_2.5水平的影响。模拟范围包括中国及几个邻国，水平分辨率为36×36公里，垂直层数为34层，从地面延伸至50百帕。模拟时间选为2002年、2007年、2012年和2017年的四个代表性月份：1月、4月、7月和10月。

与中国房地产相关的PM_2.5排放：生产与消费

鉴于PM_2.5对环境和健康的重大影响，我们以PM_2.5为例进行详细分析；其他代表性污染物（包括SO₂、NO_x和VOCs）的结果见图S2。图2展示了2002年、2007年、2012年和2017年中国房地产相关的PM_2.5排放情况，从生产和消费两个角度进行分析。净排放流量可表示为：$\mathrm{NET}=E_{\mathrm{prod}}?E_{\mathrm{cons}}$，其中NET > 0表示净出口。

结论

本研究通过一个综合的、基于消费的框架，全面量化了中国房地产发展带来的空气质量和健康负担，将经济需求与大气和健康结果联系起来。通过结合基于MRIO的排放追踪、WRF–CAMx模拟和GEMM暴露-反应模型，本研究提供了从房地产需求到污染、暴露和过早死亡的全链条评估——这种方法在相关领域很少应用。

CRediT作者贡献声明

张汉宇：撰写 – 审稿与编辑，概念构思。程文轩：调查，数据整理。黄爱诗：撰写 – 初稿撰写，可视化，方法论设计，概念构思。赵娜：撰写 – 审稿与编辑。

资助

本研究得到了山东技术商务大学科研启动基金（BS2025045）的支持。

利益冲突声明

作者声明没有已知的利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。