原文信息：Nicholas Z. Muller, Robert Mendelsohn, and William Nordhaus. (2011). Environmental Accounting for Pollution in the United States Economy. American Economic Review.
内容摘要
通过空气污染排放实验及政策模型（Air Pollution Emission Experiments and Policy(APEEP) Analysis Model, 下文简称APEEP模型），作者测算了美国经济中每个部门、行业的空气污染的边际外部损害(Marginal External Damage, 简称MED)和外部损害总值(Gross External Damage, 简称GED）。通过比较每个部门、行业的外部损害总值与增加值(Value Added, 简称VA）的比值，作者发现：第一，固体废物燃烧、污水处理、采石场、码头、石油和燃煤发电厂等所造成的空气污染的外部损害总值大于它们的增加值；第二，外部损害总值最大的行业是燃煤发电行业，占该行业增加值的比重为0.8-5.6。
研究背景
发展适当的核算体系和可靠的环境损害估计一直是环境经济学中一个重要且备受关注的话题。在当前的学术研究中，部分学者聚焦于评估自然资源的价值，如水资源、森林和矿产；其他研究则关注环境污染，如早期论文主要通过物质流分析(Material Flow Analysis)计算工业生产中单位产品的污染物排放量。物质流分析可以衡量社会经济活动的物质投入、输出和物质利用率，但不适用于国民经济核算，因为该方法无法测算不同污染物的环境成本。
鉴于此，今天想和大家分享一篇关于环境污染核算的经典论文，“Environmental Accounting for Pollution in the United States Economy”。该论文由Nicholas Z. Muller, Robert Mendelsohn和William Nordhaus(2011)三位作者合作完成，并发表在AER上。这篇文章的主要贡献有可以概括为以下三点：第一，作者详细阐述了环境污染的核算原理以及核算方法的有效性；第二，作者给出了每个行业外部损害总值的计算公式；第三，作者应用该计算方法测算了美国经济中每个行业空气污染的外部损害总值，并将其纳入国民经济核算体系内。
环境污染的核算原理
从分析的角度来看，作者将外部性解释为未被补偿的交易。对于给定的污染水平，作者可以估算额外排放一单位污染物的边际外部损害。因此，外部损害总值可以定义为额外排放一单位污染物的边际外部损害乘以该污染物的排放总量。如果排污者免费获得许可证，那么外部损害总值就是该行业污染物排放的环境成本。但是，如果污染者购买了污染物排放许可证或者支付了污染税，那么根据核算准则，污染成本将是公司成本的一部分。为了避免重复计算，该部分购买许可支出应该从外部损害总值中扣除，从而得到净外部损害(Net External Damage, 简称NED）。在大多数情形下，公司可以免费得到排放许可，所以外部损害总值等于净外部损害。
在文章中，作者以单一污染物二氧化硫(SO2)为例，对上述的核算原理进行了阐释(见图3)。如果企业必须购买污染物排放许可证，那么该污染物的市场价值可以用蓝色阴影区域表示（原文中对应的是图形ABCp*的面积），其等于污染物的排放量乘以污染物排放许可证的市场价格。在政府管制的条件下，污染物的外部损害总值可以用图中粉色和蓝色阴影区域面积之和表示（原文中对应的是图形ADυ*B的面积），其等于污染物的排放数量乘以污染物排放的边际外部损害。所以，净外部损害等于外部损害总值与缴纳的污染物排放税额之差，即图3中的粉色阴影区域面积。
环境污染的核算方法—APEEP 模型
作者根据不同部门、行业描述了空气污染外部损害的测算方法。该测算方法的核心是APEEP模型。APEEP模型是一个综合评估模型，它利用美国环保局的空气污染物排放清单以及空气质量模型来测算10000个污染源6种空气污染物的外部损害。这6种空气污染物分别是二氧化硫(SO2)、氮氧化物(NOx)、挥发性有机化合物(VOCs)、氨(NH3)、细颗粒物(PM2.5)和粗颗粒物(PM10- PM2.5)，它们对经济和社会的影响可以概括为以下6个方面，即人类健康、农业、木材、人造物质、娱乐服务和能见度。关于该6种污染物、6个方面的外部损害的计算，穆勒和麦迪逊(Muller & Mendelsohn, 2006)给出了详细的计算过程。该计算过程分为4步：第一步，利用源-受体矩阵(Source-receptor Matrix)、大气区域扩散模型和高斯扩散模型等解决了不同污染物在不同地区间相互流动以及部分污染物的转化问题（如NOx经过化学反应可以转化成NO2）；第二步，计算每个被污染地区的受体暴露；第三步，通过浓度反应函数(Concentration-response Function)将污染物浓度和受体暴露转化为各种物理影响，如住院、非正常死亡、木材和农产品产量下降、人造材料的贬值加剧、娱乐活动减少等；第四步，利用第三步的计算结果并结合受体的对应价格，估计各个地区每种污染物的外部损害。在文章中，作者详细阐述了空气污染对人类健康造成的外部损害的计算方法。测算空气污染对人类健康造成的外部损害需要确定受体的非正常死亡（因暴露空气污染而造成）的经济价值。在基准模型中，作者从生命年限的减少角度来处理受体因暴露空气污染而造成的非正常死亡问题。Va,c表示地区c、年龄组a人群的非正常死亡的经济价值，它等于年死亡风险溢价(Annual Mortality Risk Premium)乘以预期剩余寿命的求和。各个年龄群体的未来生命价值需要根据各个年龄组的成员存活到下一时期的累积生存概率进行折现加权。因此，计算公式可以表示为
其中，Va,c为地区c、年龄组a人群的非正常死亡的现值；R为年死亡率风险溢价（美元/生命年）；Ta,c为地区c、年龄组a人群的剩余寿命年数；ΓTa,c为地区c、年龄组a人群活到时期T的累积生存概率；δ表示折现率。
除了计算空气污染对人类健康的外部损害，作者还用APEEP模型分别测算了空气污染对农业、木材、人造物质、娱乐服务和能见度带来的外部损害。在此基础上，作者就可以计算地点j、污染物s的边际外部损害MDs,j。地点j、第i个行业的空气污染物s的外部损害总值(GEDs,i,j)等于地点j、第i个行业的空气污染物s的排放量(Es,i,j)乘以地点j、污染物s的边际外部损害(MDs,j)。从而，地点j、第i个行业的污染物s的外部损害总值(GEDs,i,j)可以表示为
因此，第i行业的外部损害总值(GEDi)为APEEP模型所涵盖的6种污染物和所有污染源的损害之和，即
除了测算上述6种污染物的外部损害，作者还通过气候与经济动态综合模型(Dynamic Integrated model of Climate and the Economy, 简称DICE模型)测算了CO2的边际外部损害，为每吨7.4美元。DICE模型从新古典经济增长理论的视角出发主要研究气候变化经济学。在传统的新古典经济增长理论中，经济主体在资本、教育和技术方面进行投资，从而减少当前消费，以增加未来的消费。DICE模型扩展了这一方法，将气候系统的自然资本作为另外一种存量资本。进一步说，温室气体的大量聚集就可以被视为负的自然资本，而温室气体减排则被视为对自然资本的投资。通过将部分产出用于减少温室气体的排放，经济主体虽然减少了今天的消费，但可以防止对经济有害的气候变化，从而增加未来消费的可能性。
测算结果
按部门分类测算的外部损害
作者首先按部门估计了空气污染的外部损害总值。表1显示了美国经济中各个部门的外部损害总值以及外部损害总值/增加值。如表所示，公用事业部门和农林部门的外部损害总值占比最大，两者占所有部门外部损害总值的比重为50%。其中，公用事业部门的外部损害总值最大，约为630亿美元，占其增加值的比重为34%。农林部门产生的外部损害为320亿美元，占其增加值的比重为38%。此外，交通运输部门产生的外部损害为230亿美元，占增加值的比重为10%。余下部门的外部损害总值/增加值均低于10%。
按行业分类测算的外部损害
表2显示了17个6位数的北美工业分类系统(NAICS)代码行业的外部损害总值以及外部损害总值/增加值（表中显示的行业满足外部损害总值大于40亿美元或者外部损害总值/增加值大于45%）。如表所示，燃煤发电带来的外部损害最大，为530亿美元/年，其比另外三个污染最严重的行业造成的损失总和还要大，即农作物生产（150亿美元/年），畜牧业（150亿美元/年），道路和桥梁建设（130亿美元/年）。紧接着，卡车运输和水路运输分别产生92亿美元、77亿美元的外部损害。从外部损害总值与增加值的比值来看，表中7个行业空气污染的外部损害总值大于它们的增加值，这些行业分别是固体废物燃烧、石油发电、污水处理、燃煤发电、采石、船坞码头和石油及煤炭产品。其中，固体废物燃烧的外部损害总值/增加值最大，为6.7，石油及煤炭产品行业的该比值最小，为1.4。
外部损害总值超过增加值意味着如果国民经济核算包括空气污染排放的外部成本，那么这些行业的实际增加值为负。如果这些外部成本完全内部化，并且产出和投入价格没有变化，外部成本的规模将超过这7个行业的增加值。
敏感性分析
在文章中，作者对研究结果进行了敏感性分析，发现研究结果对APEEP模型的三个假设比较敏感。第一，研究结果对PM2.5的暴露与成人死亡率之间的关系很敏感；第二，研究结果对统计的生命价值(Value of a Statistical Life, 简称VSL)是否随着PM2.5的暴露人口的年龄变化而变化很敏感；第三，研究结果对统计的生命价值非常敏感。外部损害总值/增加值的新结果见表3。
在敏感性分析的第一种情形中(Cass II)，作者使用拉登等(Laden et al., 2006)的PM2.5浓度反应函数计算得到的外部损害总值与增加值比值超过情形1(Cass I)的两倍。但是，外部损害总值/增加值的排名变化不大。在敏感性分析的第二种情形中(Cass III)，作者对所有年龄群体使用相同的统计的生命价值。在这种情况下，外部损害总值/增加值平均增加了2.5倍。这是因为空气污染造成的死亡群体主要是老年人。尽管相同的统计的生命价值提高了外部损害总值，但对相对排名的影响仍然是有限的。在敏感性分析的第三种情形中，作者变化统计的生命价值的量级，将统计的生命价值(Cass I)的赋值从600万美元变为200万美元(Cass IV)，外部损害总值/增加值将下降2/3。相似地，当使用1000万美元的统计的生命价值(Cass V)时，外部损害总值/增加值比情形1(Cass I)增加了60%。但是，统计的生命价值的变化没有对外部损害总值/增加值的排名造成很大影响。敏感性分析揭示，外部损害总值/增加值对PM2.5的反应函数、统计的生命价值的量级以及不同年龄群体的统计的生命价值很敏感，但这些影响因素对外部损害总值/增加值的排名几乎没有影响。
此外，作者计算了发电行业产生的CO2的外部损害，并进行了敏感性分析（见表5）。其中，煤炭发电产生的CO2的外部损害总值为153亿美元，占比为22%；石油发电产生的CO2的外部损害总值为7亿美元，占比为28%；天然气发电产生的CO2的外部损害总值为25亿美元，占比为74%。若碳的社会成本取值范围为每吨碳6美元-每吨碳65美元，则煤炭发电所产生CO2的外部损害总值的取值范围为34亿美元-367亿美元，石油发电所产生CO2的外部损害总值的取值范围为2亿美元-16亿美元，天然气发电所产生CO2的外部损害总值的取值范围为5亿美元-60亿美元。
结论
作者通过APEEP模型测算了美国经济中各个部门、行业空气污染的边际外部损害和外部损害总值，并将外部损害总值纳入到国民经济核算的框架内。在文章中，作者详细阐述了环境污染外部性的测算原理以及测算方法的有效性。根据作者的论述，每种污染物的外部损害总值等于该污染物的边际外部损害乘以污染物的排放量。在文章的最后，作者认为将当前发展的空气污染的核算原理和方法扩展到水污染、固体废物和危险废物污染是可行的。尽管单个学者可以完成当前这种环境污染损害的估算，但完整的环境账户核算需要各国统计机构投入大量的工作人员、专业知识和专有的数据资源才能完成。
撰稿 | 薛村