NBER美国国民经济研究局-NBER-Recent-Increases-in-Air-Pollution_--Evidence-and-Implications-for-Mortality_29页_1mb

总结：近期空气污染增加对死亡率的影响

核心内容

本研究分析了2016年至2018年间美国部分县市细颗粒物（PM2.5）浓度的上升趋势及其对死亡率的影响。研究发现，尽管PM2.5浓度在2009年至2016年间下降了24.2%，但随后在2017和2018年出现显著上升，增加了5.5%。这种上升在多个普查地区（尤其是中西部和西部）尤为明显，且发生在达到和未达到国家空气质量标准（NAAQS）的县市中。研究还指出，PM2.5浓度的增加与9,700例额外的早逝有关，相当于890亿美元的健康损害。

主要观点

• PM2.5浓度变化趋势：2009年至2016年，全国PM2.5浓度下降了24.2%；2016年至2018年，浓度上升了5.5%。
• 地区差异：PM2.5浓度上升主要集中在中西部和西部，而东北和南部地区变化不大。
• 非达标县市变化：非达标县市的PM2.5浓度在2016年至2018年间上升了8.1%，达标县市上升了4.9%。
• 健康影响：PM2.5浓度的上升与9,700例额外早逝相关，且这些早逝的经济价值估计为890亿美元。
• 加州的特殊性：加州在2016至2018年间PM2.5浓度显著上升，占全国早逝人数的43%。

关键信息

数据来源与方法

• 数据来自美国环境保护署（EPA）的空气质量系统（AQS）数据库，涵盖2009年至2018年的每日监测数据，共包含超过180万条记录。
• 研究采用固定效应模型，考虑了污染监测点（j）、月份（m）、日期（d）和年份（t）的固定效应。
• 通过排除关键的野火季节（6月至9月）和特定月份（如2018年11月）进行稳健性检验。

PM2.5浓度变化的驱动因素

• 经济活动：不同类型的PM2.5亚种（硝酸盐、硫酸盐、元素碳）显示出不同的变化趋势。硫酸盐持续下降，而硝酸盐和元素碳则显著上升，可能与天然气消费和车辆行驶里程增加有关。
• 野火：野火在西部和中西部地区对PM2.5浓度有显著影响，但并非全国趋势逆转的主要原因。
• 执法力度：113d类执法行动（针对清洁空气法的违规处罚）从2013年至2018年显著减少，这可能与污染上升相关。

健康与经济影响

• 早逝人数：2016年至2018年，PM2.5浓度的上升导致全国范围内增加了9,700例早逝。
• 经济价值：按照统计生命价值（VSL）估算，这些早逝的健康损害约为890亿美元。
• 老年人影响：约80%的空气污染健康负担由老年人群体承担，特别是预期寿命在5至10年之间的群体。

结构分析

PM2.5浓度趋势

• 全国趋势：2009年至2016年下降24.2%，2016年至2018年上升5.5%。
• 区域趋势：
  • 东北地区：2016年平均PM2.5浓度为7.50 μg/m³，变化不大。
  • 中西部地区：2016年至2018年上升9.3%。
  • 南部地区：2016年至2018年变化不大。
  • 西部地区：2016年至2018年上升11.5%。

PM2.5亚种变化

• 硝酸盐：2009年至2016年下降，2016年至2018年上升7.4%。
• 硫酸盐：2009年至2016年下降，2016年至2018年继续下降9.0%。
• 元素碳：2009年至2016年下降，2016年至2018年上升20.7%。

执法行动变化

• 113d执法行动：从2013年至2018年，执法行动数量显著减少。
• 达标与非达标县市：达标县市和非达标县市的执法行动均下降，但非达标县市下降更为明显。

早逝与健康损害

• 早逝人数：2016年至2017年增加约4,900例，2016年至2018年增加9,700例。
• 健康损害估算：按照2016年美元价值计算，早逝带来的健康损害约为890亿美元。
• 加州影响：加州PM2.5浓度显著上升，占全国早逝人数的43%。

结论

• 尽管PM2.5浓度在2009年至2016年间显著下降，但2016年至2018年间出现反弹，且对健康造成显著影响。
• 研究表明，经济活动、野火和执法力度的下降可能是PM2.5浓度上升的原因。
• 进一步研究需要确定这三种因素的相对贡献及其他可能原因。

参考文献

• Borgschulte, Molitor, Zou (2018): “Air Pollution and the Labor Market: Evidence from Wildfire Smoke.”
• Deryugina et al. (2019): "The mortality and medical costs of air pollution: Evidence from changes in wind direction."
• Energy Information Administration (2019a, 2019b): 消费数据。
• Federal Highway Administration (2019): 车辆行驶里程数据。
• Krewski et al. (2009): 剂量-反应函数。
• Muller, Mendelsohn, Nordhaus (2011): 环境会计研究。
• Viscusi, Aldy (2003): 统计生命价值估算方法。