議題背景：

哈佛大學公共衛生學院（Harvard T.H. Chan School of Public Health）研究團隊的兩份新研究指出，居住地越靠近運轉中的核電廠，周邊居民的整體癌症風險，以及特定癌症的發生率與死亡率皆有顯著上升的趨勢。但專家也指出，這兩項研究分別以郡（county）和郵遞區號（zip code）為單位，所以仍不能直接推估到個人風險及因果關係上。由於核能作為低碳轉型中的一環，為瞭解核電廠正常運轉期間對周邊居民健康是否有影響，哈佛大學公共衛生學院（Harvard T.H. Chan School of Public Health）研究團隊，以美國癌症資料為基礎，先後在《自然通訊》（Nature Communications）發表全美癌症死亡率研究，以及在《環境健康》（Environmental Health）發表麻州癌症發生率研究 。

全美國範圍之癌症死亡率與鄰近核能發電廠之關聯分析： https://doi.org/10.1038/s41467-026-69285-4

美國麻州（Massachusetts）住宅鄰近核能發電廠與癌症發生率（2000–2018）：https://doi.org/10.1186/s12940-025-01248-

 

上述兩篇研究發表後，在國際學界與媒體引發廣泛關注與討論。

台灣科技媒體中心邀請公共衛生、空間流行病學及職業環境醫學領域的專家，就研究方法、限制與台灣能源政策的啟示提供專業觀點。

 

專家怎麼說？
【劉家軒】【林若婷／詹長權】【溫在弘】

2026年03月08日
國立陽明交通大學公共衛生研究所副教授 劉家軒

Q1：這兩份研究（全美死亡率與麻州發生率）的分析方法與結果，在研究上有哪些值得關注的突破？

美國廣泛依賴核能，核能發電量生產為世界之首，但探討運轉中核電廠周邊輻射暴露與癌症數據的流行病學研究卻有限。過去美國相關研究大多分析單一核電廠或部分區域，而全國性研究未詳細用居住地與核電廠距離多少公里等連續數值分析，因此第一篇全美研究彌補了這些不足。此外，現有的全美研究（包括第一篇研究）僅使用居住縣級數據，且未分析癌症發生率，因此第二篇研究使用美國麻州的居住郵遞區號級數據來探討居住地與核電廠距離如何影響癌症發生率。

Q2：想請教您，這份研究仍然有哪些研究限制？在政策或研究上需要哪些突破？

這兩篇文章有以下的研究限制讀者必須考慮：

  1. 最重要的研究限制是缺乏輻射劑量測定，因此無法知道居民的輻射暴露量，及核電廠距離和居住時間如何影響輻射暴露量。
  2. 研究僅使用縣或郵遞區號級的核電廠距離及癌症數據，不確定能否反映分析個人與核電廠距離及癌症數據之結果。
  3. 離核電廠遠或近的居民或許彼此有不同特徵，而這些特徵若是罹癌或癌症死亡的危險因子，未充分校正它們會使因果推論不正確，無法區分是因居住距離或其他特徵而導致癌症數據不同。作者雖分析時有校正些社會人口、環境暴露等變項，但基於資料限制只做了粗糙控制，例如年齡只以超過65歲之百分比、教育程度只以低於高中教育程度之百分比、空氣污染暴露只以PM2.5單一項標準等控制。此外，作者也未控制與眾多癌症相關的飲酒行為、飲食品質、健康保險及與黑色素瘤相關的紫外線暴露等因素。

Q3：其他您覺得解讀這份研究時，值得提出的研究觀點或政策建議？

這兩篇研究能促進未來研究更精確地探討核電廠運轉如何影響周邊居民的健康。未來研究必須測定各地輻射劑量，以了解距離核電廠多近和居住時間多久，才會達到國際組織訂定的不安全輻射暴露劑量。若有居民的核電廠輻射暴露量已超過安全標準，應提供遷移措施和做流行病學研究，了解他們與特徵類似，但無核電廠輻射暴露的民眾有何不同健康狀況。

 

利益聲明：無利益相關

 

2026年03月08日
中國醫藥大學公共衛生學院職業安全與衛生學系教授 林若婷

國立臺灣大學公共衛生學院環境與職業健康科學研究所特聘教授 詹長權

Q1：這兩份研究有哪些值得關注的突破？

這兩篇美國研究有三個值得關注之處：暴露怎麼算、時間看多長，以及能不能把風險換算成實際病例數。

第一，計算「離核電廠多近」的方式與範圍更精細。

研究不再只把居民分成「住在核電廠幾公里內或外」，而是採用距離加權方法：把每個地區200公里（全美）或120公里（麻州）範圍內所有核電廠都納入計算，距離越近權重越高、越遠越低，再把每個地區所有鄰近核電廠的影響加總成一個連續的「接近核電廠程度」指標。用這種方法，研究可以畫出「距離與癌症風險」的關係曲線。例如在全美資料中，當把一個郡周圍所有核電廠的距離合起來換算，等同於住在距離一座核電廠大約5–10公里的位置時，65–74歲族群的癌症死亡風險約增加20%。在麻州資料中，當把一個郵遞區號周圍所有核電廠的距離合起來換算，等同於住在距離一座核電廠約2公里的位置時，模型估計55歲以上居民的整體癌症發生風險大約增加50%到150%。之後會隨距離越遠而下降，在約25公里以外時，風險差異幾乎看不出來。

第二，觀察時間夠長，可以考慮累積暴露與潛伏期。

兩篇研究都使用2000–2018年（共19年）的癌症資料，全美分析看的是癌症死亡，麻州分析看的是癌症發生。全美研究還計算每座電廠過去10年的平均暴露，用來反映癌症可能需要多年累積暴露與潛伏期，並測試2、5、10、15、20年不同時間窗，結果都相當一致，顯示研究結論對時間窗設定相當穩定。

第三，研究不只指出距離越近風險增加，還估算可能多出的病例數。

兩篇研究都把相對風險換算成可歸因病例數。例如全美研究推估，在研究涵蓋的2000–2018年各郡中，大約累積115,586例癌症死亡可歸因於與核電廠的空間接近。在麻州研究，則估計約有20,618例癌症病例與住在核電廠附近有關。若粗略除以19年，約相當於全美每年平均多6千多例（文章指出其中光是65歲以上族群，每年就約有4,266例癌症死亡與核電廠鄰近有關）、麻州每年平均多1千多例的病例。簡單來說，就是模型估計在這段時間裡，有一部分癌症可能和長期住在核電廠附近有關，可以視為理論上有機會被避免的病例；如果沒有這樣的距離暴露，這些病例發生的機會本來可以更低。

Q2：對台灣能源政策與環境監測有什麼啟示？

這兩篇研究傳達的一個共同訊息是：即使在沒有事故、排放符合法規的情況下，核電廠附近居民的癌症風險看起來並不是零，而且會隨著與電廠的距離改變，越遠越低。在全美的研究中，風險差異主要出現在距離核電廠約5–10公里、且年齡55歲以上的族群；在麻州的研究中，距離超過約25公里後，風險幾乎看不到差異。

全美那篇研究的作者也指出，核電廠相關的健康影響主要集中在電廠附近的社區，而不像燃煤電廠那樣影響到更大範圍的人口。燃煤電廠的健康影響主要來自空氣污染。有研究估計，美國燃煤電廠相關空氣污染在1999–2020年間，累積約造成46萬例死亡，換算下來平均每年約20,909例與這類空氣污染相關的死亡。[2]

台灣核電廠多位於北部與東北部沿海，周邊住宅、學校和醫療院所非常密集。即使每個人的風險只增加10–20%，一旦乘上幾十萬甚至上百萬的暴露人口，再加上長期暴露時間，累積的癌症病例數與醫療負擔仍可能相當可觀，而這部分在過去的風險溝通中往往被低估。

對能源政策來說，這代表台灣在比較核能、燃煤、天然氣、再生能源時，除了看減碳效果與發電成本，也應該把核電廠周邊居民可能增加的癌症負擔納入同一個評估框架比較。我們在2024年的一項整合17個國家、175座核電廠的國際研究中發現，住在核電廠30公里內的居民，全癌症、甲狀腺癌與白血病風險都有顯著增加，而且5歲以下兒童的全癌風險最高，顯示兒童可能是更敏感的族群，這也是值得關注的。[1]

Q3：這些研究有哪些限制？

這兩篇研究屬於生態研究，使用的是郡或郵遞區的平均資料，因此很適合用來觀察哪些地區風險較高，但如果是談個人風險或因果關係，就無法直接推論「某個人因為住在某個距離就一定增加多少風險」。此外，研究主要用住家距離核電廠作為暴露指標，並沒有直接測量每個人的輻射劑量；實際暴露仍可能受到排放量、風向、排放高度、地形等因素影響。

另一個限制是，這兩篇研究都沒有對兒童癌症做詳細分析，主要原因是兒童癌症在資料中相對少，一旦再按照年齡、性別、地區和年份分層，資料會變得太稀疏，估計不穩定。不過，兒童與青少年通常被認為是對輻射較敏感的族群，如前述我們的國際研究顯示，5歲以下兒童的全癌症風險較高，因此未來研究若能結合兒童資料與長期追蹤，會更完整。

如果是用在能源政策或跨國比較，則有另一個限制。目前這兩篇研究把所有核電廠視為同一類暴露來源，也就是用距離估計暴露程度，沒有細分不同機組的型式、建造年代或能源政策等。但實際上，不同國家與不同世代的核電廠在設計與運轉條件上差異很大。未來若要更精確評估核電對公共衛生的影響，就需要把電廠技術型式、建造年代與國家能源政策等一併納入分析。

Q4：民眾應該如何解讀這些研究？

這些研究並非直接定論「核電一定致癌」，而是指出在大型人口資料中可以看到一個穩定的現象：住得越靠近核電廠，癌症的發生或死亡風險有小幅增加，增加幅度大多在1.1到1.2倍左右。對單一個人來說，這可能不是非常高的風險；但從公共衛生的角度，小幅風險如果乘上很多人、又持續很多年，就可能累積成一個不可忽視的人口疾病負擔。

這兩篇美國研究估算，2000–2018年間，研究涵蓋的美國郡中約有115,586例癌症死亡，在麻州約有20,618例癌症個案，被估計與住在核電廠附近有關，約相當於全美每年增加6千多例、麻州每年增加1千多例。我們一篇針對全球的研究也顯示，住在核電廠30公里內的居民，全癌、甲狀腺癌與白血病風險有顯著增加，5歲以下兒童的全癌風險最高，代表不同國家、不同資料來源看到的方向是一致的。[1]

對民眾和決策者來說，比較合理的態度是：不要把核電視為完全沒有健康代價，也不要簡化為一使用核電就會造成多人致癌，而是把核能當成一個有減碳效益、但健康風險並非零的能源選項。把核能與燃煤、燃氣及再生能源放在同一個健康風險與環境效益的框架下比較，將有助於未來更理性地討論能源轉型與公共健康。

[1] Lin RT, Boonhat H, Lin YY, Klebe S, Takahashi K. Health Effects of Occupational and Environmental Exposures to Nuclear Power Plants: A Meta-Analysis and Meta-Regression. Curr Environ Health Rep. 2024 Sep;11(3):329-339. doi: 10.1007/s40572-024-00453-8. https://link.springer.com/article/10.1007/s40572-024-00453-8

[2] Henneman L, Choirat C, Dedoussi I, Dominici F, Roberts J, Zigler C. Mortality risk from United States coal electricity generation. Science. 2023 Nov 24;382(6673):941-946. doi: 10.1126/science.adf4915. https://www.science.org/doi/10.1126/science.adf4915   [文章連結]

 

2025年03月09日
國立臺灣大學地理環境資源學系教授 溫在弘

Q1：這兩份研究（全美死亡率與麻州發生率）的分析方法與結果，在研究上有哪些值得關注的突破？

這兩份關於核電廠周圍癌症風險的研究，從空間流行病學的角度來看，有兩項特別值得關注的方法突破。第一是重新界定距離效果。所謂距離效果，是指健康風險通常隨著污染源距離增加而遞減，亦即距離越近，暴露與風險往往越高。相較於過去常以固定距離區間或緩衝區進行分組，這兩篇研究進一步將距離處理為可連續量化的空間暴露指標，並以距離倒數加權方式，也就是距離越近、權重越大的計算方法，整合多個污染源的影響，使暴露估計更能反映真實世界中風險隨距離遞減，以及多個污染源共同作用的情形。

第二是將「時間延遲」納入暴露與疾病關聯的推論架構。由於環境暴露與癌症結果之間，往往存在明顯的時間延遲，當前觀察到的癌症發生或死亡，不一定對應當下的環境條件，而可能反映數年甚至十多年前的長期累積暴露。若研究僅以當前的居住地或僅以當年度居住地與污染源的距離來解釋風險，便可能錯置真正相關的暴露關係。從空間流行病學的角度來看，這提醒我們，疾病風險並非單純的地理鄰近問題，而是地點、時間與暴露史相互作用的結果。真正完整的分析，不僅要掌握人們現在居住於何處，更要回溯其過去在哪些地點居住、暴露多久，以及透過何種途徑累積了多少暴露。這樣的思維，有助於將流行病學研究由靜態的空間相關描述，提升到更反映疾病形成機制的時空推論。

Q2：這份研究仍然有哪些研究限制？在政策或研究上需要哪些突破？

這兩篇研究的重要限制在於，研究仍以「距離」作為暴露的替代指標，而非直接量測個體實際接受的暴露劑量。距離可以作為致病風險的替代變數，但無法反映真實的暴露程度，因為風向、地形、水系、排放量與居住時間等因素，都可能顯著改變個體所承受的實際風險。

在政策解讀上，應避免將「靠近核電廠的鄰里，其癌症風險較高」簡化為「已證實核電廠暴露具有致癌效應」。更準確的解讀是，這兩份研究提供了跨尺度、方向一致、值得正視的空間流行病學警訊，但尚未達到個體層次、具嚴謹因果關係的實證證據。後續更重要的工作，應是以分區監測、資料透明、鄰近核電廠社區的健康追蹤等方式，建立更高時空解析度的暴露與健康資料庫，以釐清暴露途徑、累積風險與可能的因果機制。