图片来源：ima AI
原文信息：Lutz Sager. Global air quality inequality over 2000-2020, Journal of Environmental Economics and Management, 2025,130,103112.
01
引言
空气污染对人类健康和社会生产力的影响在全球范围内已经达到共识，不同程度的空气污染对人类健康和社会生产力的影响也存在千差万别。既有的研究多关注于空气污染在国家内部分布的差异性，但是极少有文献关注到不同国家间乃至全球空气污染分布的差异性。因此，全球空气污染的分布状况如何以及国家内部和不同国家或区域之间空气污染的分布状态如何贡献于全球空气污染的分布状况，依然是未知的。本文中，作者结合人口网格数据和PM2.5浓度数据，使用多个不平等指数测度指标对全球空气污染分布状况进行测度和分析，填补了这一空白。
数据与方法
02
全球PM2.5 排放浓度数据来自于Van Donkelaar et al. (2021)，版本为V5.GL.04，作者使用了2000，2005，2010，2015，2020四个年份的年均地表PM2.5浓度数据，空间分辨率为0.01度，在北欧地区约为方圆500米范围，在赤道地区约为1100米的范围。人口数据来自于哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心CIESIN(2018)开发的全球人口分布栅格模型（GPW v4.11），包含了241个国家/地区2000，2005，2010，2015和2020年的人口统计数据。空间分析单元依照GPW v4.11 人口数据中的栅格单元进行设定。各年份各栅格的PM2.5取值以距离该人口网格单元质心最近的污染网格单元的PM2.5数据为准，如果该污染网格单元的PM2.5 数据缺失，则使用周围8个没有缺失数据的污染网格单元PM2.5的平均值进行代表。
本文中使用的空气质量不平等性测度方法主要来自于经济领域对于不平等性的测度方式，包括相对不平等指标（90百分位人口加权PM2.5与10百分位人口加权的PM2.5比值， R9010）和绝对不平等指标（基尼系数以及三种广义熵指数—平均对数偏差，泰尔指数以及变异系数平方的一半）。
03
测度结果
图2显示了全球2000-2020年间PM2.5暴露水平的分布情况，左侧图显示了2000和2020年全球PM2.5 分布的高斯核密度分布，右侧图则显示了2000-2020年间全球PM2.5 分布的不平等性指数值（Gini系数、Theil指数、R9010）。可以看出： 2000-2020年间，全球PM2.5呈现出不平衡的分布状况。R9010值从4.3增长至6.8，全球空气质量Gini 系数从2000年的0.30增长至2020年的0.35，Theil指数从0.15增长至0.19。
作者进一步使用2000年的人口格栅数据对2020年的PM2.5分布情况进行三类不平等性指数的测算用于考察了不平等指数增长的来源，结果与图2基本保持一致， 这意味着：全球PM2.5分布不平等性的变化大部分来自于PM2.5浓度的变化而非人口数量的变动。
图2中，作者使用可分解的Theil指数进一步考察全球PM2.5分布不平等性的来源，结果显示：国家间PM2.5分布的不平等性贡献度达到2/3。这意味着即使是世界上每个国家内部所有地方的PM2.5浓度都是一样的，国家之间PM2.5的分布依然存在着明显的差异性，并且这种差异性的持续增长是全球PM2.5分布不平等性持续恶化的主要原因。
健康负担不平等
04
作者基于2019全球疾病负担框架来衡量空气质量不平等引致的健康负担不平等程度。该框架衡量了全球204个国家/地区，约364种病因（286种致死病因，87种危险性因素）可能造成的健康负担，其中暴露于高浓度的PM2.5空气中被视为一种空气污染风险性因素。作者使用该负担框架中的“污染浓度-疾病响应方程”将各个国家PM2.5水平转换为年度各类疾病死亡风险水平，计算结果见表2所示。
本文的研究样本覆盖了全球约85%的人口，按照表2中的估计结果，每年约有330万人的死亡可以归因于PM2.5污染，即平均每100万人约有507人因此而死亡。那些位于PM2.5浓度值90百分位上国家（地区），每100万人中有991人因此而死亡，位于PM2.5浓度值10百分位上国家（地区），每100万人中有121人因此而死亡，前者的死亡风险约是后者的9倍。在具体的疾病及死亡率数据中，中风，慢性阻塞性肺疾病以及肺癌人群中由于暴露于高浓度PM2.5的空气中而死亡的风险分布极为不平等，远高于呼吸系统疾病或者糖尿病人群暴露于同等水平PM2.5空气中的死亡风险分布。
05
“空气质量贫困”
与“令人窒息的十亿”
PM2.5浓度分布的不平等意味着有相当一部分人口位于空气污染较为严重的地区；这些地区大多数也是经济发展水平较低的地区，本文将这种地区的人口界定为正在承受“空气质量贫困”的人口。在本文的2020年的全球人口样本中，约有10亿人口正在承受“空气质量贫困”，这同样是“令人窒息的十亿”人口。这10人口大部分分布在印度北部（4.79亿人）、孟加拉国（1.28亿人）、巴基斯坦（0.85亿人）和尼泊尔地区，其次是中国东部（1.84亿人）、尼日利亚北部以及阿拉伯半岛地区；其他一些小国也有较高比例的人口处于“空气质量贫困”状态，如沙特阿拉伯地区约3/4比例的人口，尼日尔约一半的人口以及尼日利亚约1/3的人口等。结合GBD的疾病负担公式进行测算，作者发现这“令人窒息的十亿”人口在与PM2.5相关的疾病上的医疗支出平均比其他地区的人口高约57%。从健康支出的分布上来看，这些人占全球总人口的15%，却负担了约22%的健康支出。
结论
06
本文的核心贡献在于以基尼系数等不平等性指数揭示空气质量引致的生存危机，具体结论有：1.全球PM2.5暴露的基尼系数从2000年的0.30逐渐增长至2020年的0.35，堪比将法国的贫富差距（0.31）恶化为俄罗斯的水平（0.36）；污染鸿沟已经超越了国界，国家间差异贡献了整体不平等的2/3，系统性环境剥削正在蔓延；2.全球空气质量分布极为不平衡，南亚沦为“重灾区”，如印度和巴基斯坦等国家的空气污染占全球极端污染的73%；最富裕的10%的人群仅承受污染巅峰值的1/7，暴露差异相差高达7倍；3. PM2.5致死率的分布更不平等，其基尼系数较污染暴露的基尼系数高约32%，这意味着医疗资源分布的不平等性加剧了空气污染引致的生存危机。
推文作者：郑佳佳，河南大学。
Abstract
Air pollution generates vast health burdens and economic costs around the world. Pollution exposure varies greatly, both between countries and within them. But the degree of air quality inequality and its’ trajectory have not been quantified at a global level. I use economic inequality indices to measure global inequality in exposure to ambient fine particles smaller than 2.5 µm (PM2.5). I find high and rising levels of global air quality inequality. The global PM2.5 Gini Index rose from 0.30 in 2000 to 0.35 in 2020, exceeding levels of income inequality in many countries. Air quality inequality is mostly driven by differences between countries and less so by variation within them, as decomposition analysis shows. A large share of those facing the highest levels of PM2.5 exposure live in only a few countries. Building on the Global Burden of Disease framework, I find that mortality associated with PM2.5 exposure is even more unequal than pollution exposure itself. The findings suggest that the common focus on inequality within countries overlooks an important global dimension of environmental justice.
声明：推文仅代表文章原作者观点，以及推文作者的评论观点，并不代表香樟经济学术圈公众号平台的观点。
0
推荐
京公网安备 11010502034662号 