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我国县域工业大气污染损失评估 ———基于ExternE模型的IPA法
作者:石家庄赵丽娜律师编辑   出处:法律顾问网·涉外www.flguwen.com     时间:2011-02-19 13:33:00

我国县域工业大气污染损失评估 ———基于ExternE模型的IPA法

卓桂珍,赵定涛,魏玖长,中国科学技术大学管理学院,安徽合肥230026

摘要:根据县域内国家监控废气排放企业的数量,运用ExternE模型估算了2007年全国县域工业的大气污染损失。我国县域工业对大气污染造成的损失高达3 007. 02亿元,其中人体健康损失和粮食损失分别占 85%和15%。根据结果提出应重视县域大型工业项目的选址及完善生态补偿机制等政策建议。

关键词:ExternE模型;影响途径分析(IPA);县域工业;大气污染损失

一、引言大气污染已成为一个地区乃至世界性的问题,在我国县域地区尤为突出。县域工业的粗放型增长及以煤为主的能源结构,带来了二氧化硫、工业粉尘等废气的大量排放,其中煤烟型大气污染尤为严重,城市工业向县域的转移更是加剧了这一现象。除了大气污染事故造成的直接经济损失外,大气污染更多地是以慢性污染的方式存在,危害人类健康、农作物生长。如何使用定量化和货币化手段评估大气污染带来的经济损失一直是学术界关注的难点问题。目前常用的方法有影子工程法、机会成本法、市场价值法、人力资本法[1]157,然而以货币估算为主的大气污染评价方法还处于探索阶段。

ExternE(Extern costof energy)模型是1992 年由欧盟委员会资助,致力于建立一个统一的估算各类大气污染排放所造成经济损失的分析框架。模型起初被用于对发电厂采用不同发电技术造成的环境外部成本的估算,而后被推广应用到交通领域。随着研究的深入,2005年公布的模型可适用于各类大气污染的估算,开发的Ecosense软件可在世界范围内使用。模型采用由下至上的“影响途径分析”(IPA, ImpactPathwayAnalysis)方法,该方法提供了符合逻辑且又透明的评估大气污染造成的经济损失的途径, IPA方法已经广泛应用于项目和政策的相关研。我国关于大气污染经济损失的研究始于 20世纪80年代。国内有学者曾在全国范围内对大气污染造成的健康经济损失进行评估。在世界银行的支持下,国内外专家联合开展了中国大气污染对人体健康、农作物及建筑材料造成的经济损失的研究。

然而, 大多数研究是从省域、市域的范围开展,且目前尚未出现一个符合中国国情的、规范的评价体系。我国大气污染监测点多分布在城市,对于县域的大气污染监测较为缺乏,这给县域地区大气污染经济损失的评估研究造成很大困难,因此很少有针对县域地区的相关研究。林寿富运用IPA方法估算了2006年中部六省县域工业大气污染造成的经济损失。本文依据县域内国家重点监控废气排放企业的数量,并基于ExternE模型估算2007年全国各省县域工业大气污染造成的经济损失(以下简称“大气污染损失”)。

二、ExternE模型理论及适用性研究假设

(一)ExternE模型方法社会科学版 IPA方法利用剂量反应函数估算大气污染对人体健康、农作物、建筑材料等造成的损失。剂量反应函数是建立在模型技术和经济计价方法基础上,客观描述污染物与不同受纳体的损害关系,例如关于人体健康部分的函数是利用流行病学相关资料分析污染物浓度与不同受害人群之间的健康效应关系,农作物部分是根据大气污染物浓度改变与农作物减产之间的关系。IPA方法在不同的研究中具体细节有所差异,但具有一致性的观念及操作程序。 Ecosense的研究表明,对人体健康有影响的大气污染物主要包括PM10、SO2、NO2和O3, 相对而言,PM10是对人体健康影响的主要因素 (硫酸盐的毒性可等同于PM10的,硝酸盐的相当于PM10的1/2)。大气污染对人体健康造成的影响包括慢性支气管炎、急性支气管炎、肺气肿、哮喘病、门诊、过早死亡等。其中,大气污染导致的过早死亡影响用寿命损失年数(YOLL) 表示。

由于Ecosense中的剂量反应函数是建立在发达国家大量数据和研究基础上的,直接应用于我国显然不合适。为此,应使用本土数据替代Ecosense中的数据,或者通过间接方式计算那些本土没有或者不充分的数据。 Wei利用中国统计年鉴、中国健康年鉴中的相关数据对Ecosense中的数据进行替换,使估算的大气污染损失更适合我国国情。人体健康的剂量反应函数是线性的, PM10对人体的健康影响如表1所示。 大气污染物对农作物的影响具有双向作用,当向大气中排放的SOX、NOx浓度较低(SO2 浓度在0~13. 6ppb)时,由于酸化和氮沉积都利于土地的肥化,从而利于农作物的成长。只有当浓度超过某个阈值时才会导致农作物的减产。SO2对于粮食作物产生影响,其剂量反应函数是具有拐点的非线性函数,如表2所示。

(二)适用性研究假设使用IPA方法时,大气污染物及其浓度数据是必需的。然而,目前我国县域地区的大气污染数据是不可得的,因此需要做出一些合理的假设。

1.大气污染源的确定 Mirasgedis运用典型设施方法,并假设典型设施排放乘以实际数量为所有工业企业造成的环境负荷,从而实现了在企业层面上的工业大气污染的测算[5]39-56。国家环保部以2007年环境统计数据库为基础,并参考往年国家重点监控企业名单,以工业二氧化硫和氮氧化物排放量占全部企业(重点调查企业)排放量65%以上的企业为原则确定了2009年国家重点大气监控企业名单。在3 715家国家重点监控企业中,有2 154家位于县域地区,占全国总数的 58%。为研究的便利,不妨作出如下假设: 假设1:县域内国家重点监控废气排放企业是县域工业大气的主要污染源。

2.大气污染物浓度的估算市大气环境质量的监测,颗粒物年均浓度达到二级标准的城市占72. 0%,二氧化硫年均浓度达到二级标准的城市占79. 1%。在中国的行政区划中,城市与县域相互邻近,相邻地区大气环境具有一致性;《环境空气质量标准》将城镇规划中确定的居住区、商业交通居民混合区、文化区、一般工业区和农村地区划分为二类区,且二类区执行二级标准。因此,虽然相对于人口密集、工业发达的城市地区,县域地区的大气污染物浓度较小,但对于县域重点废气监控企业的一定范围内的地区大气污染物浓度仍可作如下假设: 假设2:县域重点废气监控企业的一定范围内的大气污染物浓度为二级标准。本文研究中涉及到的大气污染物的浓度取二级标准的年平均值。


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