题目
Inequity in consumption of goods and services adds to racial-ethnic disparities in airpollution exposure
作者
Tessum, Christopher W.，Apte, Joshua S. and Goodkind, Andrew L.
一作
单位
Univ Washington, Dept Civil & Environm Engn, Seattle, WA 98195 USA
链接
https://scihub.wikicn.top/10.1073/pnas.1818859116
在美国PM2.5暴露是一个主要的健康风险因素，大约构成了环境致死人数的63%，所有死亡人数的3%。该风险因素在人群中分布并不均衡，在种族差异中体现了显著的差别，这部分是因为不同种族在居住区域的差异。值得探究的是，尚不清楚不同种族对商品和服务的消费差异多大程度上导致了观察到的暴露程度的差异，同样不清楚的是，不同种族群体是否从空气质量最近的改善中公平受益。因此，本研究对于PM2.5的消费排放与受暴露影响的种族差异进行了探究。作者通过调查污染排放责任方及其对健康的影响之间的联系来做到这一点。首先，需要估算美国所有排放源PM2.5的死亡率；其次，将这些排放归因于最终使用活动和最终对其产生负责的最终用户各方；最后，比较不同种族之间的结果，以探究研究所说的“污染不平等”：不同种族的人群不匹配地造成或承担了污染负担。为了确定种族和种族之间的不平等，本研究将消费导致的PM2.5暴露量和接触的PM2.5暴露量数据按种族进行了分类处理。“暴露”在这里指居住地点的人口加权平均环境浓度。并且此研究借助已有人口数据，黑人或非裔美国人占总人口的12%；西班牙裔或拉丁裔占人口的17%；非西班牙裔白人占人口的62%以及所有其他种族群体占人口的8%;由此，“白人/其他种族”占人口的70%。本研究设定参数Ig以量化种族污染不平等度，参数Eg以量化种族接触的PM2.5暴露量，参数Cg以量化种族消费导致的PM2.5的暴露量。污染不平等的正值表明一个群体所接触的暴露量比它所消费导致的暴露量多(平均而言，在按人口规模调整后);负值表示相反。
环境经济投入产出分析常被用于追踪由国家内部和国家之间的经济需求引起的空气污染物和温室气体排放。很少有研究报告国内和国际贸易引起与空气质量相关的健康影响。在本文中，作者及其团队探究了人们终端消费活动，由这些活动引起的PM2.5相关的健康影响，相应的种族群体之间的消费-暴露不平等，以及相关的时间趋势之间的相互联系。与用于气候变化影响评估的温室气体排放分析不同，非温室气体空气污染对健康影响的分析在很大程度上受益于空间差异。例如，在美国每单位PM2.5排放对健康的影响在不同排放地点之间差别很大。当需要量化不同种族之间暴露差异的时候，空间分辨率显得尤其重要。因此，为了创建空间显式扩展环境经济投入产出模型，团队耦合了经济投入产出数据、消费数据、空间显式排放数据（InMAP空气质量模型）和空间显式的人口与健康数据。由此产生的模型根据人口密度和排放密度，将空气污染排放、浓度和健康影响与美国的经济活动在1至48公里的空间尺度上联系起来。该模型被命名为EIEIO模型，该模型可在Zenodo知识库免费获得。EIEIO模型能够在空间上解决整个美国相邻的城市和城市内的浓度梯度，这对于量化城市和城市间的暴露差异至关重要。
EIEIO利用经济数据追踪直接和间接导致空气污染物排放的人类最终用途活动，以及由此导致的人类对PM2.5的暴露。该模型跟踪了“最终用户”、他们参与的活动或“最终用途”(用经济投入产出术语来说，是“对商品的最终需求”)与实际释放空气污染物排放的“排放者”实体之间的关系。EIEIO还跟踪“中间用途”，中间用途是指企业购买产品以生产他们要销售的东西，而最终用途是指购买但不是为了生产直接销售的东西。例如，购买电力给家庭供暖是最终用途，而购买电力制造肥料是中间用途。我们的分析包括由于最终使用产生的排放(例如驾驶汽车的尾气排放)和由于支持最终使用的经济活动产生的排放(例如为汽车提供燃料的汽油生产产生的排放)。EIEIO总共跟踪了19种终端用户类型、389种终端使用类型和5434种排放源类型。
研究表明，黑人或非裔美国人PM2.5暴露量为6.05μg/m3，超过全球平均人群暴露量（5μg/m3）21%，并且由于消费导致的PM2.5暴露为3.85μg/m3，低于全球平均水平23%。通过模型计算，黑人或非裔美国人存在56%的污染不平等情况。西班牙裔或拉丁裔PM2.5暴露量为5.5μg/m3，超过全球平均人群暴露量（5μg/m3）12%，并且由于消费导致的PM2.5暴露为3.4μg/m3，相较于全球平均水平低31%。通过模型计算，西班牙裔或拉丁裔存在63%的污染不平等情况。与前两者相对的是，白人所受到的PM2.5暴露量为4.65μg/m3，比平均水平低7%，而由于消费导致的PM2.5暴露为5.55μg/m3，相较于平均水平高12%，从而污染不平等程度为-17%。除此以外，在任何排放部门中，黑人或非裔美国人相较于白人都遭受了更多的暴露。而对于西班牙裔或拉丁裔来说，除了来自农业、煤电部门、生活木材燃烧部门的PM2.5暴露低于白人，其它部门也都高于白人。这是由于这三种类型的排放集中在美国西班牙裔或拉丁裔人口相对较少的地区。在所有七个最终用途类别中，白人/其他人群比黑人或非裔美国人和西班牙裔或拉丁裔消费更多，造成更多暴露;最终用途代表了消费引起的接触的最大差异是食品(白人/其他人群分别比黑人或非裔美国人和西班牙裔或拉丁裔人多造成61%和49%)、交通(74%和93%)和服务(118%和114%)。图1 各种族PM2.5接触暴露量与消费造成的暴露量
相对于接触暴露差异，不同种族间的消费差异是造成污染不平等的主要因素。消费差异分别占到黑人或非裔美国人、西班牙裔或拉丁裔和白人/其他人群总体污染不平等的52%、73%和63%(图2)。已有的研究发现，考虑居住地的差异要比考虑收入的差异大得多。而我们的结果表明，即使它作为暴露因素在统计上可能不那么重要，收入在与消费相关的程度上，是决定一个人造成多少污染的一个重要因素。我们还发现，不同种族群体对暴露贡献的差异更多地是由他们总体消费量的差异(强度效应)驱动的，而不是由他们消费的商品和服务类型的差异(成分效应)驱动的。
在本研究中，作者描述了人类终端使用与空气污染之间的联系，以及其中的种族-民族差异。我们的分析首次显示出，不同种族群体在污染暴露和导致排放的消费方面的差异是如何导致污染不公平的。然而，关于污染不平等的空间背景、其根本原因以及如何最好地修饰它以及它的普遍性仍然存在问题。例如，人们对不平等的“空间尺度”知之甚少，比如消费者倾向于居住在离其消费造成的污染暴露者近还是远的地方。关于这一问题的进一步资料将澄清是否最好在城市、州或国家一级调查和处理这种不平等。另一个有待解决的问题是，在其他污染物、时间或地点(例如在其他国家)是否观察到这里描述的污染不平等模式。这里定义的污染不平等度量可用于探讨此类问题，并为讨论其他环境负担中的不平等提供信息，包括气候变化，因为不平等除了跨种族族裔之外，还可能跨大洲和跨代发生。