阮芳芳,曾賢剛（1.中國人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100872；2.寧波財經(jīng)學(xué)院,浙江 寧波 315000）

PM2.5是空氣污染中最主要的致病因素,與多種不良健康結(jié)果相關(guān)[1].近年來,我國空氣污染治理工作成果喜人,地級及以上城市 PM2.5年均濃度從62μg/m3（2014年）降至36μg/m3（2019年）,但最近的研究表明在現(xiàn)有的空氣質(zhì)量水平下仍有大量的早逝和患病情況發(fā)生[2],且由于人口老齡化和疾病率的上升,即使PM2.5濃度下降,預(yù)測2030年我國空氣污染所致的死亡人數(shù)仍會增加[3].評估空氣污染對公共健康造成的影響,特別是特定污染源對居民健康負(fù)擔(dān)的影響已成為公共健康領(lǐng)域的研究熱點.

交通行業(yè)是環(huán)境顆粒物污染的主要污染源,交通相關(guān)的空氣污染與人群過早死亡密切相關(guān),且使居民患呼吸系統(tǒng)疾病和心血管疾病的風(fēng)險增加[4-6].2015年全球 38.5（95% CI:27.4～49.3）萬人死亡與交通運(yùn)輸空氣污染排放有關(guān),占全球空氣污染疾病負(fù)擔(dān)的11.4%.盡管許多國家采取了更嚴(yán)格的車輛排放標(biāo)準(zhǔn),但交通運(yùn)輸部門仍是全球空氣污染疾病負(fù)擔(dān)的主要貢獻(xiàn)者[7].在人口密集且交通活動水平較高的地區(qū),可歸于與交通尾氣排放的空氣污染疾病負(fù)擔(dān)更是遠(yuǎn)高于全球平均水平[8].當(dāng)前,我國交通行業(yè)污染問題日益突出,是空氣污染的重要來源,移動源污染更是大中型城市PM2.5污染的主要來源.2013年,交通運(yùn)輸對中國人口加權(quán) PM2.5暴露量的貢獻(xiàn)程度約為 15%,其貢獻(xiàn)的歸因死亡占中國 PM2.5歸因死亡 15%,僅次于煤炭燃燒（40%）[3].北京、天津、上海等15個城市大氣PM2.5源解析工作顯示,本地排放源中移動源對 PM2.5濃度的貢獻(xiàn)范圍為13.5%～ 52.1%[9].

目前針對我國交通行業(yè)的污染排放研究主要集中在碳排放和減排問題上,對顆粒物污染和人群健康的影響研究有限,且以城市或省為研究對象.主要通過LEAP模型或行駛里程法預(yù)測交通行業(yè)不同減排情景下的顆粒物排放量,在此基礎(chǔ)上用暴露反應(yīng)函數(shù)對健康影響進(jìn)行測算[10-12].可以看到,現(xiàn)有針對我國交通污染健康影響評估的研究較少,有必要對我國交通行業(yè)的空氣污染排放情況及健康影響進(jìn)行系統(tǒng)的評估.

為合理評估我國交通行業(yè)污染排放狀況和變化趨勢,理清其對我國居民健康影響的程度,本文以PM2.5為標(biāo)志性污染物,在宏觀尺度上構(gòu)建了交通行業(yè)PM2.5排放及健康影響評估模型,以2010～2018年為研究時段對我國交通行業(yè)健康影響進(jìn)行評估,旨在全面了解交通行業(yè)能源消耗、污染排放水平及其對居民健康的影響.

1 方法與數(shù)據(jù)

本文構(gòu)建了交通行業(yè)“能源消耗-污染排放-健康影響”（T-EPH）評估模型,為研究關(guān)鍵驅(qū)動因素對中國交通行業(yè)大氣污染排放的影響,能源需求和污染排放模塊采用自下向上的方法,基于不同的活動水平、技術(shù)水平分析中國交通行業(yè)歷年能源需求和大氣污染排放的變化趨勢,健康影響模塊參考流行病學(xué)研究,具體模型如圖1所示.

圖1 交通行業(yè)“能源消耗-污染排放-健康影響”評估模型Fig.1 "Energy Consumption-Pollution Emission-Health impact" model in transportation industry

1.1 交通行業(yè)部門劃分

根據(jù)中國交通部門能源的最終使用結(jié)構(gòu),并考慮相關(guān)能源技術(shù)參數(shù)的可獲得性,將交通行業(yè)分為部門、子部門、終端利用、燃料類型4個層次,如表1所示.第一層按照交通運(yùn)輸方式劃分,交通行業(yè)由鐵路、民航、水路、道路和管道5種運(yùn)輸方式組成.由于管道運(yùn)輸與人們的日常生活沒有直接關(guān)系,且運(yùn)輸量非常有限,產(chǎn)生的大氣污染可以忽略,因此本文未將管道運(yùn)輸納入計算.第二層中,民航部門按照航線可劃分為國內(nèi)、國際航線,由于國際航線產(chǎn)生的大氣污染基本無法對我國居民產(chǎn)生健康影響,因此只估計國內(nèi)航線的大氣污染排放情況;水路部門根據(jù)活動地點又可劃分內(nèi)河運(yùn)輸、沿海運(yùn)輸和遠(yuǎn)洋運(yùn)輸,其中遠(yuǎn)洋運(yùn)輸產(chǎn)生的大氣污染不會對我國居民的健康產(chǎn)生影響,因此本文對水路部門的統(tǒng)計僅包括內(nèi)河和沿海兩個部分.道路部門主要由公路交通和軌道交通構(gòu)成,由于軌道交通基本使用電力,不排放PM2.5,因此道路部門只估計道路機(jī)動車部分.

表1 模型中的部門結(jié)構(gòu)Table 1 Sectorial structure in the mode

1.2 能源消耗模塊

鐵路、民航、水路3個部門的能源消耗量根據(jù)部門的活動水平和能源強(qiáng)度計算得來,其公式為:

式中:ED為能源需求量;AL為活動水平;EI為能源強(qiáng)度.

1.2.1 鐵路活動水平 《非道路移動源大氣污染物排放清單編制技術(shù)指南》（以下簡稱《非道路指南》）[13]定義非道路移動源中鐵路部門只包含內(nèi)燃機(jī)車,因此,本文僅針對內(nèi)燃機(jī)車估計 PM2.5排放量,其主要燃料為柴油.

式中:AL鐵客內(nèi)燃機(jī)車鐵路客運(yùn)活動水平,104t·km;AL鐵貨是內(nèi)燃機(jī)車鐵路貨運(yùn)活動水平,104t·km; Z客合是客運(yùn)鐵路機(jī)車合計貨物周轉(zhuǎn)量,104t·km;Z貨合貨運(yùn)鐵路機(jī)車合計貨物周轉(zhuǎn)量,104t·km;RC貨電、RC貨內(nèi)、RC貨合分別是貨運(yùn)鐵路電力機(jī)車日產(chǎn)量、貨運(yùn)鐵路內(nèi)燃機(jī)車日產(chǎn)量、貨運(yùn)鐵路機(jī)車合計日產(chǎn)量,104t·km.相關(guān)數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》[14]和國家統(tǒng)計局網(wǎng)站[15].

1.2.2 民航活動水平 民航活動水平用旅客周轉(zhuǎn)量與貨郵周轉(zhuǎn)量表示,由于兩者計量單位不同,需要進(jìn)行轉(zhuǎn)換.民航局從 2001年開始,采用國際通行的統(tǒng)計口徑,按每位旅客90kg將以人公里為單位的旅客周轉(zhuǎn)量這算為噸公里周轉(zhuǎn)量,即11.1:1[16].

式中:AL航是民航總活動水平,104t·km; AL航客是民航旅客周轉(zhuǎn)量,104t·km; AL航貨是民航貨郵周轉(zhuǎn)量,104t·km.相關(guān)數(shù)據(jù)來自歷年《民航行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》[17]、《中國統(tǒng)計年鑒》[14].

1.2.3 水路活動水平 研究表明[18],我國內(nèi)河船舶主要使用普通柴油,沿海及遠(yuǎn)洋船舶主要使用船用燃料油,為計算方便,本文默認(rèn)內(nèi)河船舶使用柴油,沿海船舶使用船用燃料油.

式中:AL水是水路總活動水平,104t·km;Zw客是內(nèi)河或沿?？瓦\(yùn)周轉(zhuǎn)量,104t·km;Zw貨是內(nèi)河或沿海貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量,104t·km.相關(guān)數(shù)據(jù)來自歷年《中國交通年鑒》[19]和《交通運(yùn)輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》[20].

1.2.4 能源強(qiáng)度 鐵路、民航、水路的能源強(qiáng)度是指單位運(yùn)輸工作量燃料消耗量,單位是 kg燃料/（104t·km）.其中,鐵路用歷年內(nèi)燃機(jī)車能耗數(shù)據(jù)[21];民航用歷年航空煤油能耗數(shù)據(jù)[16];中國水運(yùn)單位運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量油耗數(shù)據(jù)缺乏,交通運(yùn)輸部從2011年起正式執(zhí)行交通運(yùn)輸能耗統(tǒng)計監(jiān)測報表制度,但對于水運(yùn)部門只統(tǒng)計了遠(yuǎn)洋和沿海貨運(yùn)企業(yè)油耗,本文用該數(shù)據(jù)代表沿海船舶油耗系數(shù),其中2010年用2011年數(shù)據(jù)表示[20],內(nèi)河船舶油耗系數(shù)采用《非道路指南》[13]推薦值.

1.3 污染排放模塊

對于鐵路、民航、水路3個部門的PM2.5排放,根據(jù)每個部門的能源消耗量和單位燃料排放系數(shù)計算得到.

式中:APh是h部門PM2.5排放量,t;EDh是h部門能源消耗量,kg燃料;EFh是h部門PM2.5單位燃料排放系數(shù),g/kg燃料;h是鐵路、民航、水路3個部門.對于PM2.5排放系數(shù),鐵路和水路部門參考《非道路指南》[13];民航部門采用韓博等[22]利用A320機(jī)型的真實航班行程獲得的實驗數(shù)據(jù),由于PM2.5排放系數(shù)在飛行全過程變化較小,本文取其均值（0.305g/kg航空煤油）.

對于道路部門機(jī)動車污染排放量,通過行駛里程法進(jìn)行估計.

式中:VP是機(jī)動車保有量;VKT是機(jī)動車年均行駛里程,km;EFv是機(jī)動車行駛單位距離尾氣所排放的污染物的量,t/km;v是機(jī)動車子部門.

不同車型、不同燃料、不同排放標(biāo)準(zhǔn)下的機(jī)動車污染物排放系數(shù)不同[13],為精確估計機(jī)動車PM2.5排放量,需要對歷年機(jī)動車保有量進(jìn)行“車輛類型-燃料種類-排放標(biāo)準(zhǔn)”三級分類精細(xì)化估計.利用車隊模型法估計機(jī)動車車輛的技術(shù)分布,計算如下:

式中:i為車齡;j為車型;k為年份;VPi,j,k為k年車齡為 i的機(jī)動車保有量;Sj,k-i為第k-i年該類車的新車注冊量或新車銷售量;φi,j為 j車型i車齡機(jī)動車的存活率;VPj,k為k年j車型的機(jī)動車保有量;bj為失效陡度;Tj為j車型的服務(wù)壽命.

由于數(shù)據(jù)獲取問題,機(jī)動車車型不包括摩托車和低速貨車.機(jī)動車燃料包括柴油、汽油及其他,由于其他燃料類型多樣且占比較小,本文僅估算柴油和汽油機(jī)動車.此外,基于數(shù)據(jù)的可得性和測算方便,根據(jù)我國車輛報廢標(biāo)準(zhǔn)[23],將機(jī)動車使用年限統(tǒng)一設(shè)定為 15a.由于國內(nèi)新車注冊量從 2002年開始統(tǒng)計,統(tǒng)計時間較短,因此本文采用新車銷售量代替[24],相關(guān)數(shù)據(jù)從《道路指南》[13]和歷年《中國汽車市場年鑒》[25]獲得.由于新車銷售數(shù)據(jù)最早只能查到1996年,最新數(shù)據(jù)截至2018年,因此本文設(shè)定評估的起止年份為 2010～2018年.對于機(jī)動車存活曲線,我國在車輛存活規(guī)律的數(shù)據(jù)積累和研究進(jìn)展仍處于起步階段,目前還沒有比較權(quán)威的研究結(jié)果,本文采用依據(jù)廣東省 2014年機(jī)動車保有量數(shù)據(jù)庫估計得到的結(jié)果[26].

1.4 健康影響模塊

使用基于流行病學(xué)的暴露-反應(yīng)函數(shù),來量化PM2.5濃度增加所引起的人群健康影響變化.

式中:ΔY是污染物濃度變化的健康影響估計;Y0是健康效應(yīng)終端的基線發(fā)生率;Pop為暴露人群數(shù)量;ΔC 是 PM2.5濃度變化,μg/m3;β是暴露-反應(yīng)關(guān)系系數(shù).

為了計算交通行業(yè)大氣污染物排放對人體造成的健康影響,需要將PM2.5排放量轉(zhuǎn)換為環(huán)境濃度以便于測算,公式如下:

式中:PM是交通行業(yè)排放的PM2.5濃度值,μg/m3;AP是交通行業(yè)的 PM2.5排放總量,104t/a;A是研究區(qū)域建成區(qū)面積,km2;A1是研究區(qū)域城區(qū)面積,km2;χ是排放轉(zhuǎn)換系數(shù),本文取值為1[27];φ是排放總量控制系數(shù),不同省份取值范圍 2.8×104～8.4×104km2/a[28],本文取中間值5.6×104km2/a.

依據(jù)GBD研究成果[1],環(huán)境顆粒物污染與8種健康結(jié)局的因果關(guān)聯(lián)證據(jù)較強(qiáng),分別是下呼吸道感染,氣管、支氣管和肺癌,缺血性心臟病,缺血性腦卒中,腦出血,蛛網(wǎng)膜下腔出血,慢性阻塞性肺疾病,2型糖尿病.結(jié)合以中國為研究區(qū)域的流行病學(xué)文獻(xiàn),PM2.5污染的健康效應(yīng)終點及急性暴露-反應(yīng)關(guān)系系數(shù)β取值如表2所示.β取值原則如下:文獻(xiàn)以中國為研究區(qū)域;盡量選擇薈萃分析（Meta）或多城市、多區(qū)域研究結(jié)果,使結(jié)論更適用于中國總體人群.其中,早逝、住院、和門診的β值是Meta分析的結(jié)果,住院的β值是多區(qū)域研究結(jié)果.

表2 主要健康影響暴露-反應(yīng)系數(shù)Table 2 Exposure-response relationship coefficient of major health effects

歷年健康效應(yīng)終點基線發(fā)生率來源于相關(guān)統(tǒng)計資料,其中全因死亡來源于《中國統(tǒng)計年鑒》[14],其他健康效應(yīng)終點的數(shù)據(jù)來源于最新一次的國家衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查分析報告[32].

1.5 健康影響的經(jīng)濟(jì)損失

空氣污染健康經(jīng)濟(jì)損失采用靜態(tài)成本核算模型,基于健康終端的損失（如早逝人數(shù)）進(jìn)行貨幣化.

式中:E是總經(jīng)濟(jì)損失;m是各健康效應(yīng)終點;Hm是第m種健康效應(yīng)終點的單位貨幣價值.

其中,早逝引起的單位貨幣損失（VSL）根據(jù)歷年的個人年收入、家庭人口數(shù)和受教育程度估計得到[33].

式中:VSLk是 k年單位統(tǒng)計生命價值,元;INCk是 k年全國居民人均可支配收入,元;FSk是k年平均家庭人口數(shù),人;EDUk是 k年人均受教育程度,小學(xué)及以下為1,初中為2,高中職校為3,大專為4,本科為5,本科以上為6.相關(guān)數(shù)據(jù)來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》[14].

住院和門診的人均醫(yī)藥費(fèi)通過歷年《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》[34]估算得到.

2 結(jié)果與分析

2.1 鐵路、民航、水路部門PM2.5排放量

鐵路、民航、水路部門歷年活動水平用交通周轉(zhuǎn)量表示,如圖 2（a）所示,總體活動水平呈逐年上升趨勢.3個部門中,水路部門占比最大（62%～84%）,周轉(zhuǎn)量和占比均呈上升趨勢;鐵路部門占比次之（14%～36%）,周轉(zhuǎn)量呈“U”型變化趨勢;民航部門占比最?。?.2%～1.5%）,周轉(zhuǎn)量和占比逐年增加.

圖2 鐵路、民航、水路部門活動水平、歷年燃料使用情況Fig.2 Activity level,fuel usage of railway,air and water sectors over the years

從鐵路、民航、水路部門能源消耗量（圖2b）來看,只有鐵路部門的柴油消耗量呈下降趨勢,2017、2018年略上升,表明鐵路部門內(nèi)燃機(jī)車的使用率在下降;其他兩個部門的燃料消耗量均呈現(xiàn)上升趨勢.與2010年相比,2018年,鐵路內(nèi)燃機(jī)柴油年消耗量減少 24.12%,航油消耗量增加 127.61%,船用柴油、船用燃料油分別增加177.52%、10.04%.

鐵路、民航、水路部門歷年 PM2.5排放情況如表3所示.水路部門PM2.5排放量明顯高于其他兩個部門,且基本呈上升趨勢,從2010年的10.05×104t增加到2018年的12.75×104t,增長了27.41%;鐵路和民航部門排放量較小,2018年兩個部門PM2.5合計排放量僅占3部門總量的8.86%,鐵路部門PM2.5年排放量呈下降趨勢,而民航部門呈逐年上升趨勢,在 2014年超過鐵路部門.

表3 鐵路、民航、水路部門歷年P(guān)M2.5排放情況（104t）Table 3 PM2.5 emissions in railway,air and water sectors over the years（104t）

2.2 機(jī)動車部門PM2.5排放量

2.2.1 機(jī)動車保有量 利用公式（8）～（10）可以估計得到 2010～2018年我國機(jī)動車三級分類保有量,以2018年為例,機(jī)動車三級保有量如表4所示.2018年,國一前機(jī)動車已全部淘汰,共有機(jī)動車 23731.99萬臺,其中汽油車占比86.11%.

表4 2018年中國道路機(jī)動車保有量（輛）Table 4 China road vehicle ownership in 2018（car）

正常情況下,由于本文只估計柴油、汽油機(jī)動車保有量,因而機(jī)動車年保有量估計值應(yīng)當(dāng)少于統(tǒng)計資料中對所有燃料機(jī)動車保有量的統(tǒng)計.對比國家統(tǒng)計局統(tǒng)計的歷年民用汽車擁有量[15],除2015年外,本文對載客汽車年保有量的估計值均小于統(tǒng)計數(shù)據(jù),而對載貨汽車保有量的估計均大于統(tǒng)計數(shù)據(jù),導(dǎo)致歷年機(jī)動車保有量總體估計值要比統(tǒng)計數(shù)據(jù)高1.3%～5.9%.造成這種誤差的可能原因有以下 2點:①采用的廣東省機(jī)動車存活曲線無法較好地代表全國機(jī)動車存活曲線,這可能是最重要的原因;②將機(jī)動車強(qiáng)制報廢年限統(tǒng)一設(shè)置為15a,與實際情況有出入.

此外,機(jī)動車車型中有兩類特殊車型（出租車、公交車）屬于營運(yùn)車輛,一般其保有量、行駛里程及污染物排放量需單獨(dú)計算以減少計算誤差.對于公交車,其使用年限為 13a[23],認(rèn)為用車隊模型法估計得到的公交車保有量基本符合實際情況;參考《道路指南》[13],公交車的VKT值與大型客車相近,且EF值一致,因而本文不再單獨(dú)計算公交車的PM2.5排放量.

對于出租車,其使用年限一般為 8a[23],EF值與小型客車的一致,但 VKT值與小型客車相差較大（120000km、18000km）.從準(zhǔn)確性出發(fā),應(yīng)當(dāng)單獨(dú)估計出租車 PM2.5排放量,然而現(xiàn)有統(tǒng)計數(shù)據(jù)無法完成出租車保有量三級精細(xì)化測算,使得本文的不確定性增大.相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,2010～2018年全國出租車運(yùn)營數(shù)量在122.57～140.4萬輛之間[20],汽油、柴油出租車保有量占比分別為51.8%、3.6%（2014年數(shù)據(jù)）[35],汽油、柴油出租車保有量在小型載客汽車中占比約為 0.65%,因此可以認(rèn)為未單獨(dú)估計出租車PM2.5排放量對整體交通行業(yè) PM2.5排放量估計影響不大.

2.2.2 機(jī)動車PM2.5排放量 根據(jù)式（7）和機(jī)動車三級保有量估計結(jié)果可以計算得到我國歷年道路機(jī)動車PM2.5排放量,如圖3所示.機(jī)動車PM2.5總排放量及柴油車 PM2.5排放量除 2016年（29.58×104t、26.94×104t）外均逐年降低,分別由 2010年的 28.96×104t、26.37×104t降至 2018 年的 24.51×104t、21.84×104t.與2010年相比,2018年機(jī)動車PM2.5總排放量及柴油車PM2.5排放量分別降低了15.36%、17.16%;汽油車 PM2.5年排放量變化不大,在（2.59～2.68）×104t范圍內(nèi)波動.這表明盡管機(jī)動車保有量呈逐年上升趨勢,但隨著機(jī)動車排放標(biāo)準(zhǔn)的不斷嚴(yán)苛,我國機(jī)動車污染物排放情況在逐年改善當(dāng)中.分機(jī)動車車型來看,貨車是PM2.5排放的主體,占比約74%～87%;重型貨車又占了貨車排放量的 47%～51%,是機(jī)動車PM2.5排放的主要污染源.

圖3 機(jī)動車不同車型歷年P(guān)M2.5排放量Fig.3 PM2.5 emissions from different vehicle models over the years

2.3 交通行業(yè)歷年P(guān)M2.5排放量

2010～2018中國交通行業(yè)PM2.5排放量如表5所示,歷年排放量在40萬t左右波動.其中道路部門是主要污染源,占比在 60%以上,但呈下降趨勢;水路部門是第二大污染源,占比約在 25%～33%,占比呈上升趨勢;鐵路部門和民航部門 PM2.5排放量僅占 2%～3%,對交通部門PM2.5總體排放量的貢獻(xiàn)量較小.

表5 2010～2018中國交通行業(yè)PM2.5排放量（×104t）Table 5 PM2.5 emission from China's transport sector in 2010～2018（×104t）

2.4 交通行業(yè)PM2.5健康影響

對于PM2.5的健康影響是否存在閾值濃度,目前還沒有定論.本文參考一項針對中國縣域?qū)用娴难芯縖36],認(rèn)為在中國PM2.5污染對健康的影響無閾值濃度.根據(jù)公式（11）、（12）估計得到交通行業(yè)空氣污染健康損失如表 6所示.對于歷年健康終點的損失,波動不大.以2018年為例,全國交通行業(yè)PM2.5排放造成的全因早逝人數(shù)為 14.90萬例,住院人次數(shù)為26.28萬例,門診人次數(shù)為1272.68萬例.

表6 2010～2018年交通行業(yè)PM2.5排放造成的健康損失（萬例）Table 6 Health loss caused by PM2.5 emissions from the transportation industry in 2010～2018（104）

續(xù)表6

2.5 交通行業(yè)PM2.5健康經(jīng)濟(jì)損失

根據(jù)公式（13）估計得到交通行業(yè)造成的健康經(jīng)濟(jì)損失,如表 7所示.盡管各健康終點的歷年健康損失變化不大,但由于健康終點的單位貨幣損失隨著我國經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高而增加,因此,交通行業(yè)健康經(jīng)濟(jì)損失由2010年的1380.13億元增長到2018年的 3479.42億元,約占?xì)v年全國 GDP的 0.33%～0.39%.其中早逝是交通行業(yè)健康經(jīng)濟(jì)損失最重要的部分,造成的經(jīng)濟(jì)損失占總損失 97%以上.以全國338個地級及以上城市 PM2.5年均濃度作為全國平均濃度,利用公式（11）、（13）估計環(huán)境PM2.5污染的健康經(jīng)濟(jì)損失,2015～2018年,交通行業(yè)城市PM2.5健康經(jīng)濟(jì)損失占環(huán)境 PM2.5污染健康經(jīng)濟(jì)損失的比重分別為44%、51%、50%、56%.

表7 2010～2018年交通行業(yè)PM2.5排放造成的健康經(jīng)濟(jì)損失（億元）Table 7 Health economic loss caused by PM2.5 emissions in the transportation industry from 2010 to 2018（100million yuan）

2.6 不確定性分析與討論

2.6.1 不確定性分析 本文在對交通行業(yè)進(jìn)行劃分時,為方便估計,簡化了燃料類型.例如機(jī)動車燃料除了汽油和柴油,還包括天然氣、壓縮天然氣、液化石油氣、乙醇汽油、混合動力等;民航燃料還包括生物煤油等;水路燃料還包括生物柴油等新興燃料.未將這些燃料類型的交通工具納入模型中,可能會使估計結(jié)果偏低.

在式（12）中,由于氣象、地理等因素的差異,排放轉(zhuǎn)換系數(shù)在不同地區(qū)不盡相同,該系數(shù)與地區(qū)氣象條件有關(guān),本文直接采取了各地區(qū)的平均水平,可能會使排放轉(zhuǎn)換系數(shù)偏大,造成PM2.5濃度估計結(jié)果偏低.

在機(jī)動車“車輛類型-燃料種類-排放標(biāo)準(zhǔn)”三級保有量估算過程中,存在一定的誤差.一是將所有機(jī)動車的使用年限設(shè)定為15a,實際情況中機(jī)動車保有量中占比較大的非營運(yùn)小、微型客車無強(qiáng)制使用年限限值,因此本文對機(jī)動車保有量的估計可能低估.二是使用的廣東省機(jī)動車生存曲線參數(shù)代表性問題,廣東省經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),機(jī)動車部門的節(jié)能減排力度高于全國平均水平,小、微型客車使用年限較短,使得本文的估計結(jié)果偏低.三是不同的燃料排放標(biāo)準(zhǔn)實施起止日期不一定均是年初、年尾,本文在數(shù)據(jù)分類時做了調(diào)整,將排放標(biāo)準(zhǔn)實施日期統(tǒng)一設(shè)定為年末,可能會使估計結(jié)果偏高.

本文以 PM2.5為代表性污染物估算交通污染的健康影響,未考慮其他交通污染排放物（如CO、HC、NOx、SO2等）對居民健康的影響.此外,本文僅從國家層面估計健康影響,未考慮地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異、人口密度、地理環(huán)境等因素對結(jié)果的影響.地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度直接影響交通發(fā)展程度,進(jìn)而影響交通行業(yè) PM2.5排放量;而地區(qū)人口密度差異也反映在暴露人群數(shù)量方面;因此本文的估計結(jié)果僅能作為參考數(shù)值衡量近年來交通行業(yè) PM2.5排放量的變化趨勢及由此造成的疾病負(fù)擔(dān)程度.在后續(xù)的研究中,應(yīng)當(dāng)以“T-EPH”模型為基礎(chǔ),建立各省的數(shù)據(jù)庫,探討從省級層面估計我國交通行業(yè)健康影響的可行性.

2.6.2 討論 本文的估計存在較多的不確定性,評估結(jié)果僅能反映交通行業(yè) PM2.5污染健康影響的變化趨勢.交通行業(yè)各部門歷年能源使用情況和 PM2.5年排放量表明盡管交通行業(yè)的活動水平和燃料使用量增長明顯,但排放標(biāo)準(zhǔn)的不斷緊縮以及燃料經(jīng)濟(jì)性的增加使得交通行業(yè)近年來 PM2.5排放量變化較小.在我國交通運(yùn)輸行業(yè)蒸蒸日上的情況下,由于單位能耗不斷降低以及施行更加嚴(yán)格的燃料排放標(biāo)準(zhǔn),交通行業(yè) PM2.5年排放量相對穩(wěn)定.結(jié)合我國正在推進(jìn)的藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn),在環(huán)境PM2.5濃度下降的情況下,空氣污染造成的疾病負(fù)擔(dān)中交通行業(yè)的貢獻(xiàn)度在不斷上升.以全因早逝健康效應(yīng)終點為例,交通行業(yè)的貢獻(xiàn)度由2015年的44%上升到2018年56%.在下一階段的空氣污染治理過程中,應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)交通行業(yè)的治理力度.

3 結(jié)論

3.1 本文以運(yùn)輸方式為分類基礎(chǔ),早逝、住院、門診為健康效應(yīng)終點,構(gòu)建了自下向上的交通行業(yè)“能源消耗-污染排放-健康影響”（T-EPH）評估模型,探討近年來我國交通行業(yè) PM2.5排放對居民健康的影響程度及關(guān)鍵驅(qū)動因子.

3.2 2010～2018年,我國交通行業(yè) PM2.5年排放量在 38.4～42.78萬 t之間波動,道路部門和水路部門是最重要的來源.其中道路部門貢獻(xiàn)了 63.66%～72.51%的排放量,水路部門貢獻(xiàn)了 25.16%～33.12%的排放量.

3.3 2010～2018年,交通行業(yè)PM2.5污染引起的居民健康損失變化不大.以2018年為例,全因早逝人數(shù)為11.05萬例,心血管疾病住院11.79萬例,呼吸系統(tǒng)疾病住院7.69萬例,心血管疾病門診475.82萬例,呼吸系統(tǒng)疾病門診467.89萬例.

3.4 盡管交通行業(yè)健康損失在 2010～2018年間波動較小,但是由于健康終點單位貨幣損失逐年增長,交通行業(yè)造成的健康經(jīng)濟(jì)損失由2010年的832.52億元增長到2018年的1846.54億元,約占?xì)v年全國GDP的0.21%.