城市空气污染与人口流动关系的实证研究

李文杰 刘向东

【摘要】本文以我国228个地级市2010-2016年的面板数据分析空气污染对各城市人口流动的影响。研究发现，从全国层面看，城市空气污染都是影响人口流入的一个统计显著的因素;城市产业结构也是影响人口流动的重要因素，对人口流动则有显著的影响。

【关键词】人口流动  空气污染  固定效应模型  GMM估计

一、引言

布鲁金斯学会认为，大都市对全球经济总量、就业和人口吸纳的贡献率已呈现出压倒性优势。尤其是随着城市进入规模化发展阶段，大都市对区域就业、人口吸纳等方面的影响力，已然成为全球经济的增长源。中国经济保持了40年的高速增长，尽管制造业高度发达，但中国的城市化进程一直慢于其工业化和经济发展的速度。作为全球人口最多且为第二大经济体，中国的城市化水平依然大大低于世界平均水平，仅有一半的人口是城市居民。根据上海社科院和社科文献出版社发布的《国际城市蓝皮书：国际城市发展报（2018）》，虽然从2000年进入“全球化与世界城市研究网络”世界城市榜单的6个城市增加到2016年的33个，但中国占全部世界城市的比重仅9.14%。

近些年来，我国把注意力转向城市特别是超级大城市发展，开始青睐超级城市和城市圈，以其作为未来经济增长的驱动器。城市规模和人口数量息息相关，大量的人口涌入虽然会给城市带来源源不断的劳动力以及庞大的需求，给城市带来活力，但同时也会给城市带来各种问题，如：拥堵、高房价和污染等。过去十几年（尤其是频发雾霾的近些年），人們开始认识到环境问题的重要性，对污染的关注也大幅提升。但过去十几年的环保政策和人为努力并未取得明显成效。统计数据表明，2013-2018年的空气质量指标实际上并没有明显的改善。正当数以亿计的中国人，包括许多贫困的农民背井离乡寻找工作，加入中国生机勃勃的城市热潮时，少数城里人却决定进行相反方向的迁徙。环境问题的加剧成为移民的重要原因。

二、文献回顾

人口迁移是一个长期的决定，它有很多影响因素，比如收入、政治、教育和生活质量。空气质量作为生活质量重要的组成部分可能影响迁移决策。大量的研究表明，空气污染会对人们的呼吸道、大脑、心血管、睡眠（Heyes & Zhu，2019）以及孕妇肚中的胎儿（Guo et al，2018）造成伤害，降低人们的寿命和幸福感（Zheng et al，2019）。空气污染大大增加了日常生活的成本，人们不得不采取各种有效的行动来减轻污染对自身的伤害，居民会用“用脚投票”的方式，流向与个人偏好相匹配的地方。除了大量的文献研究空气污染对健康的长期和短期影响之外，最近的文献发现，空气质量对工人的生产力和学术成果也有显著的影响（He et al，2016;Xue et al，2019; Stafford，2015）。

与上述两类文献相比，也有大量的文献把人口迁移与环境污染直接放在一起进行研究，因为这是一个近来比较受关注的话题。Qin et al（2018）研究发现，出现重度空气污染时，移民情绪显著攀升。洪大用等（2016）基于北京市电话调查数据研究发现，对于频发的雾霾污染部分民众确有向外迁移的意向。李明和张亦然（2019）基于来华留学生的城市选择行为研究发现收入水平相对高、迁移成本相对低的人群，对空气污染更敏感。肖挺（2016）认为城市污染气体排放量的增长在一定程度上导致劳动力外流。杨晓军（2019）研究认为城市环境质量可以有效的促进人口流动，而且大城市的环境质量对人口流动的推动作用大于中小城市;但城市环境质量会限制人口向城市迁移。Chen et al（2017）从迁出地视角考察了空气污染的移民效应，他们基于中国人口普查抽样数据计算县级层面人口迁出率，研究发现空气污染推动着人口流出，空气污染是造成中国移民流入和流出的巨大变化的原因。

通过对现有文献的回顾发现，以往的研究对聚焦于环境污染与城市宜居性两方面，另外，现有的大多数文献基本没有分区域考虑地区的差异而形成的空气质量的不同，进而对人口流动的影响也可能会存在区别，而本文从不同地区与全国的层面具体考察了城市空气质量对人口流动的不同的影响效应。

三、模型设定

本文在实证研究中参考肖挺（2016）的方法来研究空气污染对人口流动的影响。模型设定如下：

npopit=α+α1pm2.5it+α2lnetcit+βCVit+μi+εit

式中i和t分别表示城市和年度;μi为不可观测的城市特质，代表各城市不同但是在各年度间不变或变化很小的影响因素， 如地理位置等;εit为随机扰动项;CVit代表的是控制变量，包括：产业结构（is）、职工平均工资（wage）、外资依赖程度（open）以及固定资产投资（ifa）。

若考虑到环境质量以及其他因素对人口流动可能存在的滞后影响，引入人口流动变量前期的数据，这样可以更好地消除内生性对实证结果带来的冲击。为了进一步解决内生性问题并且观察系数估计值的一致性和稳健性，使用动态面板数据模型，即在自变量中加入因变量以及自变量（前定变量）的滞后期。为了克服估计偏误和内生性问题，采用常用的系统广义矩估计法（GMM），并且在分析结果部分同时报告城市固定效应和动态面板数据GMM估计的结果， 以便比较各估计值和观察它们的稳健性。

四、变量说明与数据来源

本文主要使用了228个地级市2010-2016年的数据（大多数城市常住人口的统计数据开始于2010年），其中东部城市85个、中部城市77个以及西部城市66个。原始数据全社会用电量（elc）、职工平均工资（wage）、第二产业产值占GDP的比重和第三产业产值占GDP的比重、实际外资使用额以及国内生产总值（GDP）来自于《中国城市统计年鉴》（2011-2017）;各地级市的常住人口和户籍人口数据来自于CEIC数据库中的中国经济数据库（社会人口）;各地级市的数据来自于CNRDS中国研究数据服务平台中的环境研究（CEDS）。表1 报告了各变量的描述性统计结果。

五、实证结果分析

采用FE和GMM手段进行估计，在GMM回归结果中的Sargan统计量结果显示估计结果不存在工具变量的过度识别问题，工具变量是有效的。结果表明，无论是在固定效应模型还是在GMM模型中，城市空气污染都是影响人口流入的一个统计显著的因素。从GMM模型中可以看出，除了受自身过往人口流入量的冲击因素及其他因素影响外，滞后一期的城市污染气体排放量也会影响城市人口净流入，且两者均和人口净流入呈负相关关系，促使劳动人口的减少;当滞后一期的空气污染提高一个单位，则会造成人口净流出0.2164个单位。根据回归结果，当期的经济发展水平与当期的人口净流入之间无显著地关系，但上一期的经济发展水平会显著的促进当期人口的流入。城市发展水平较高的城市相对来说拥有更完善的社会公共设施，会吸引人口流入。

从控制变量上看，在本文的GMM模型中，城市平均工资水平并没有能显著影响到人口的流动，而在固定效应模型的回归结果中，高的工资水平在特定情况下对人口流动产生的是负面影响。因此，可以看出，城市平均工资水平并不是吸引城市外人口迁入该城市的重要原因。城市高的名义工资往往也伴随着高房价和高支出水平，进而在很大程度上阻碍劳动力流入工资高的城市。产业结构对人口流动则有显著的影响。从GMM回归结果中可以看出，随着第三产业的比重逐渐上升，人口会大量流入。第三产业拥有较低的进入“门槛”与较好的工作环境，也即意味着第三产业有较强的就业吸纳能力，会吸引人口流入。

六、基本结论

本文以我国228个地级市2010-2016年的面板数据分析空气污染对各城市人口流动的影响。研究发现：

市空气污染都是影响人口流入的一个统计显著的因素，城市平均工资水平并没有能显著影响到人口的流动;城市产业结构也是影响人口流动的重要因素，对人口流动则有显著的影响。从GMM回归结果中可以看出，随着第三产业的比重逐渐上升，人口会大量流入。第三产业拥有较低的进入“门槛”与较好的工作环境，也即意味着第三产业有较强的就业吸纳能力，会吸引人口流入。

参考文献：

[1] Shuai Chen， Paulina Oliva， Peng Zhang （2017）. The effect of air pollution on migration： evidence from china [J]. NBER working Paper 24036.

[2] He J， Liu H， Salvo A （2016）. Severe air pollution and labor productivity： Evidence from industrial towns in china [J]. IZA Discussion Paper No. 8916.

[3] Zhang X， Zhang X， Chen X （2015）. Happiness in the air： How does a dirty sky affect subjective well-being？ [J]. IZA Discussion Paper No. 9312

[4] Yu Qin， Hongjia Zhu （2017）. Run away？ Air pollution and emigration interests in China [J]. Journal of Population Economics.

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