超越死亡界限：中国空气污染控制对健康经济影响的多元结果评估

《Environmental Research》：Beyond Mortality: A Multi-Outcome Assessment of Health Economic Benefits from Air Pollution Control in China

　　

摘要

近年来，中国在空气污染控制方面投入了大量资金，但对相关健康经济效益的全面评估仍然有限。以往关于空气污染控制健康经济效益的研究主要集中在死亡率结果和PM_2.5上，这可能大大低估了清洁空气政策的真实效益。本研究旨在通过纳入多种健康结果、人口群体和空气污染物来评估空气污染控制所带来的健康经济效益和损失。我们整合了2015年至2022年18个城市的每日死亡率、住院率和门诊就诊量以及空气污染物（二氧化氮、臭氧[O₃）的数据，以评估健康经济效益。使用广义加性模型来估计浓度-反应关系。健康经济效益是根据统计寿命价值（VSL）和直接医疗费用计算得出的。2015年至2022年间，控制PM_2.5和NO₂在所有健康结果上均带来了显著的健康经济效益。在广东省，空气污染控制对多个健康结果产生了显著的健康经济效益。与PM_2.5和NO₂相关的总健康经济效益分别为103.0535亿和101.70亿元人民币。相比之下，O₃的控制在所有结果上均带来了负的净效益。2015年至2022年间，控制PM_2.5的多结果健康效益比仅考虑死亡率的估计高出31.79%。对于PM_2.5的控制，老年人占死亡相关效益的85%以上。这些发现强调了协调控制PM_2.5和O₃的必要性，以及在政策设计中整合多结果评估，并对弱势群体（特别是老年人）进行针对性保护的必要性。

引言

空气污染长期以来一直是中国主要的公共卫生问题，与一系列不良健康结果（如死亡率、住院率和门诊就诊量）密切相关，从而造成了巨大的疾病和经济负担。作为回应，中国实施了一系列空气污染控制策略（例如2013年的《空气污染预防与控制行动计划》[1]、为期三年的《蓝天保卫战行动计划》[2]和《空气质量持续改善计划》[3]）。结果，主要污染物（如PM_2.5）的浓度显著下降[4]，[5]。然而，对这些干预措施后的健康经济效益进行综合评估以及对未来效益的预测仍十分匮乏。此外，近年来O₃浓度急剧上升[4]，[6]，其相关的健康损失尚未得到明确量化。因此，亟需评估健康经济效益和未来情景，以指导下一阶段的空气污染控制政策制定。在环境流行病学领域，越来越多地认识到使用真实世界的人类数据进行环境健康政策的重要性[7]。这种基于人群的证据被认为比动物研究的发现更具政策相关性，监管机构也越来越依赖人类流行病学数据来制定环境污染物指南。

浓度-反应函数结合统计寿命价值（VSL）和疾病成本是评估健康经济效益的主流方法[8]。现有研究使用统计寿命价值（VSL）和疾病成本方法，基于死亡率、发病率等健康结果，评估了中国、美国、印度等地地区的健康经济损失和效益。然而，对空气污染控制健康经济效益的实证评估仍然有限。首先，大多数研究局限于死亡率，忽略了门诊就诊和住院率等中间结果[9]，[10]，[11]，[12]，[13]。其次，污染物覆盖范围不平衡，研究主要集中在PM_2.5上，而忽视了NO₂和O₃[14]，[15]，[16]。第三，评估通常基于单一年份，未能捕捉到动态趋势[17]，[18]，[19]。这些限制阻碍了政策制定者准确量化污染控制政策的总体健康收益。

广东省人口密度高，空气污染物复杂，因此空气污染相关的健康风险和经济效益尤为显著[20]，[21]。自2015年以来，广东成为中国在空气污染控制方面投入最大的省份之一，率先建立了以珠江三角洲为中心的区域联合防控机制[22]，并逐步推进PM_2.5和臭氧[23]的协调控制。然而，该省空气污染控制的综合健康经济效益仍不清楚，特别是在多个健康结果（死亡率、住院率、门诊就诊量）和多种污染物（PM_2.5、NO₂、O₃）上的效益模式，这阻碍了政府进一步优化治理策略。

为此，基于2015年至2022年广东省18个城市的气候和空气污染物数据，本研究旨在：(1) 评估控制PM_2.5、NO₂和O₃对不同健康结果的健康经济效益；(2) 比较多结果综合评估与仅考虑死亡率的评估之间的差异。我们假设多结果方法估计的健康经济效益显著高于仅考虑死亡率的方法估计，且效益方向因污染物而异（PM_2.5和NO₂的控制带来正效益，而O₃的控制可能因浓度增加而带来负效益）。

章节摘录

数据来源

健康数据（包括死亡率、门诊就诊量和住院率）来自广东省疾病预防控制中心。死亡率数据涵盖了广东省的18个城市（东莞、佛山、广州、河源、惠州、江门、揭阳、茂名、梅州、清远、汕头、韶关、深圳、阳江、云浮、湛江、肇庆、珠海），而门诊和住院数据涵盖了其中10个城市（东莞、佛山、广州）。

结果

在滞后效应分析中，我们估算了每种污染物从lag0到lag2的单一日效应。结果显示，对于大多数城市-污染物组合，lag0（同日暴露）的效应估计最大且最具统计显著性，此后效应幅度逐渐下降。因此，我们选择lag0作为主要滞后时间来展示空气污染暴露的即时健康影响。完整的滞后特定结果提供在

讨论

研究发现，归因于PM_2.5和NO₂的健康经济损失显著减少，而归因于O₃的健康经济损失显著增加。与以往的研究不同，我们是首次使用VSL和直接医疗费用来比较死亡率、住院率和门诊就诊量，以及多种污染物造成的健康经济损失和政策实施后的健康经济效益。我们还探讨了年龄和性别的差异。

结论

CRediT作者贡献声明

Haseeb Tufail Moryani：写作——审稿与编辑，调查。Jun Liu：写作——审稿与编辑。Min Xie：数据整理。Duo-Hong Chen：写作——审稿与编辑，调查。Guang-Hui Dong：写作——审稿与编辑，资金获取。Guo-Ping Dong：写作——审稿与编辑。Li-Zi Lin：写作——审稿与编辑。Zhi-Ming Han：写作——审稿与编辑，数据整理。Wen-Wen Bao：写作——审稿与编辑。Haowen Liao：写作——审稿与编辑。Yang Zhou：写作——审稿

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

本项目得到了中国国家重点研发计划（2023YFC3905203）、国家自然科学基金（U24A20766）、广东省科技计划（2025A0505020035）以及广东省专项支持计划（2025D373）的支持。

Hao-Wen Liao|Zhi-Ming Han|Guo-Ping Dong|Duo-Hong Chen|Min Xie|Jun Liu|Junyu Zheng|Yun-Ting Zhang|Haseeb Tufail Moryani|Muhammad Amjad|Yang Zhou|Wen-Wen Bao|Li-Zi Lin|Guang-Hui Dong

教育部环境与健康联合国际研究实验室，广东省环境污染防治与健康风险评估工程技术研究中心，中山大学公共卫生学院，中国广州510080