环境质量对长三角城市群人口流动影响研究

2021-01-22史秀蕾

武汉理工大学学报（信息与管理工程版） 2020年6期

史秀蕾，熊锋

(河海大学商学院，江苏常州 213022)

随着我国经济的快速发展和制度变迁导致大量人口流向城市，加快了我国的城镇化进程，流动人口已成为我国城镇人口的重要组成部分和城镇化快速推进的重要主体[1]。但是，目前我国城镇化水平仍较为滞后，城镇化率将以年均增长约1%的速度推进[2]，这就意味着大量人口向城市流动的趋势不变。截至2018年底，长三角地区已有7个城市的人口净流入量突破100万人，长三角城市群城镇化浪潮势不可挡。随着经济发展水平的逐步提高、城镇化浪潮的不断冲击及人们对于良好环境质量需求的不断提升，城市环境问题日益成为影响城镇化速度和城市人口流动规模的重要因素[3]，因此将环境指标引入人口流动分析中，有效衡量长三角城市群环境质量对人口流动的影响，对准确理解人口流动行为具有重要的理论意义，也对长三角城市群健全区域环境治理联动机制、实现区域内长远协调发展、推进长三角地区新型城镇化建设和改善城市环境质量具有重要的现实意义。

1 文献综述

目前，针对城市人口流动驱动因素的研究中，不少学者认为经济是影响城市人口流动的首要因素。由于外来人口倾向于去经济更发达的城市，因此地区经济落后会造成人口流出，而地区经济发达则会造成人口流入[4]。沈映春等[5]认为经济增长对区域内人口流动有促进作用；张耀军等[6]指出地区经济差异是影响中国人口流动的主要因素。随着国民收入的不断增长，人们对生活质量的要求越来越高，地方公共服务质量对人口流动的影响作用逐渐突显。任洁等[7]认为获得基本卫生服务可以显著提升劳动力流入城市并定居的意愿；武优勐[8]通过分析城市公共服务集聚对劳动力流动的影响机制，发现城市公共服务集聚与劳动力流入呈倒U型关系，即随着集聚水平的提升，其边际效应先增强然后逐渐减弱。产业结构的升级直接导致劳动力结构的变动，因此产业结构也会对城市人口流动产生影响。杨芸等[9]研究发现城市产业升级会显著提高劳动力迁移就业的概率。邵敏等[10]认为当某些地区出现产业升级时，既可能存在低技能劳动力与新的产业结构不匹配时的“被动失业”，又可能存在高技能劳动力寻求与自身人力资本更匹配时的“主动离职”，这时产业升级带来的这种转变将直接影响劳动者就业地的选择，并导致区域间的人口流动。

近年来，学者们逐渐关注环境质量对人口流动的影响，且多从环境质量的某一个角度考察其对人口流动的影响。①关于空气质量对人口流动的影响方面，李佳[11]通过研究发现空气污染明显抑制了劳动力供给，且这种抑制作用呈现“门槛效应”；孙伟增等[12]研究发现空气污染对流动人口的就业选址具有显著的负向影响；张义等[13]认为空气污染健康损害阻碍了劳动力流动，而劳动力流动抑制了经济增长；CUI等[14]认为空气污染事件会迫使人们离开城市。②关于生态环境质量对人口流动的影响方面，何蕾蕾[15]通过研究发现生态环境指数对迁移人口数具有一定的吸引力,迁移人口数随着生态环境指数的提高而增加。③关于环境污染对人口流动的影响方面，盛鹏飞等[16]通过研究发现环境污染会在短期内显著降低劳动供给水平，但从长期来看，环境污染程度的加剧会导致劳动供给水平先升高后降低；肖挺[17]从污染排放的视角分析人口流迁决策，指出污染排放的驱赶效应主要体现在我国经济较发达地区，且随着收入水平的增长，污染排放对于人们迁移决策的影响程度会逐步提升。

综上，现有文献对城市人口流动影响因素的研究多局限于经济因素或公共卫生服务层面，而从环境质量层面分析城市人口流动的研究较少，且仅考虑环境质量的某一方面，尚未从多方面综合论证环境质量对城市人口流动的影响。因此，笔者在已有研究的基础上，将环境质量细分为大气环境、固体废物环境、水环境和生态环境4个方面，并基于长三角城市群这一特定的地理位置，运用系统GMM回归模型[18]，先综合这4个方面考察环境质量对人口流动的影响，然后分析各方面对城市人口流动的影响，以期为长三角城市群推进新型城镇化建设和改善城市环境质量提供借鉴和参考。

2 计量模型与数据

2.1 模型构建

利用2008—2018年长三角城市群面板数据实证检验环境质量对人口流动的影响，并探讨不同环境质量类型对人口流动影响的差异。为考察长三角城市群环境质量对城市人口流动的影响，构建如下计量回归模型[19]：

MIGi,t=c+αMIGi,t-1+βEQi,t+γCVi,t+vt+εi,t

(1)

式中：MIG为城市流动人口；EQ为城市环境质量；CV为控制变量；c为常数项；α、β、γ分别为各自变量的估计系数；i为城市；t为年份；v为时间效应；ε为随机扰动项。

为更好地衡量环境质量各方面对城市人口流动的作用，构建如下计量回归模型：

MIGi,t=c+αMIGi,t-1+β1AEi,t+β2SEi,t+

β3WEi,t+β4EEi,t+γCVi,t+vt+εi,t

(2)

式中：AE为大气环境；SE为固体废物环境；WE为水环境；EE为生态环境。

2.2 变量说明

选取2008—2018年长三角城市群26个城市(不含盐城市，因其数据缺失严重)的面板数据作为研究样本，数据来源为2009—2019年《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》、国家统计局、各市统计年鉴及各地级市的国民经济和社会发展统计公报。

(1)被解释变量：城市人口流动MIG。笔者采用各地级市常住人口与户籍人口的差值占户籍人口的比例来衡量城市人口流动情况，该数值越大则表示城市人口流动的规模越大。

(2)解释变量：环境质量EQ。由于环境质量的各方面包含多个指标，故采用主成分分析法提取出第一主成分得分值高的指标。其中，大气环境AE采用空气质量二级以上天数衡量；固体废物环境SE采用一般工业固体废物综合利用率衡量；水环境WE采用污水处理率衡量；生态环境EE采用建成区绿化覆盖率衡量。

(3)控制变量。控制变量主要包括经济发展水平DD、劳动力失业率UR、人口密度PD、产业结构IC、教育水平ED、医疗卫生水平HE。经济发展水平选用地区人均GDP衡量；劳动力失业率采用城镇登记失业率衡量；人口密度采用每平方千米的人口数衡量；产业结构用城市第三产业产出在总产出的占比表征；教育水平采用每千人中的大学生人数衡量；医疗卫生水平选用医疗卫生机构总数来衡量。各变量的描述性统计结果如表1所示，可看出AE、SE、WE、EE的最大值与最小值之间均呈现较大差异，可见各地区各年份环境质量存在较大变动；城市人口流动MIG的最大值和最小值分别为0.686 2、-0.451 3，可见各地区各年份的城市人口流动也呈现较大差异，因此有必要进一步探讨各地区各时期不同类型环境质量对城市人口流动的影响机制。

表1 各变量的描述性统计结果

3 实证分析

3.1 环境质量对城市人口流动的影响

使用SPSS进行主成分分析，用所得权重将4个环境质量指标综合为环境质量总指标，运用Stata15.1生成长三角城市群26个城市2008—2018年动态面板数据样本的检验结果，同时采用逐步添加控制变量的系统GMM方法来克服内生性问题，通过将工具变量设置为被解释变量的滞后期，可以有效改善估计结果的一致性和有效性[20]。此外，针对工具变量是否有效的问题，模型选取Hansen检验作为过度识别约束检验。其中，AR(1)和AR(2)分别表示一阶残差自相关系数和二阶残差自相关系数，通过判断AR(2)的P值来验证残差项与二阶序列是否存在自相关。对面板数据进行系统GMM回归后发现，AR(2)的P值都较大，Hansen检验均不能拒绝原假设，说明工具变量没有过度识别，相关估计方程也不存在二阶序列相关关系，采用系统GMM估计法的回归结果是可靠且有效的，同时系统GMM模型可以解决固定效应模型和随机效应模型无法解决的内生性问题。

环境质量对城市人口流动影响的系统GMM回归结果如表2所示，可以看出：模型(1)中只考虑了环境质量EQ这一影响因素，结果显示环境质量对城市人口流动存在显著的正向影响；模型(2)～模型(7)逐步加入控制变量经济发展水平DD、劳动力失业率UR、人口密度PD、教育水平ED、医疗卫生水平HE、产业结构IC后，环境质量对城市人口流动仍具有显著正向影响，说明城市环境质量成为人们选择流入城市的重要影响因素。其中，经济发展水平DD对城市人口流动具有显著正向影响，即地区经济发达会吸引人口流入，反之则会造成人口的流出；人口密度PD对城市人口流动具有显著正向影响，这是因为城市人口规模的扩大有利于劳动力收入水平的上升[21],劳动力收入水平上升会吸引人口流入城市，因此人口密度越大的城市越能吸引人口流入；教育水平ED对城市人口流动具有显著负向影响，原因在于大城市优越的教育资源对流动人口施加的额外限制性条件削弱了流动人口流入城市的意愿[22]，因此良好的教育水平反而抑制了人口的流入；医疗卫生水平HE对城市人口流动具有正向影响，主要是由于劳动力选择流向某个城市，不仅为了获得更高的工资水平和更好的就业机会，还为了享受该城市的医疗服务等公共服务[23]；劳动力失业率UR和产业结构IC对城市人口流动具有正向影响，由于产业结构升级会导致劳动力的结构性失业，因此劳动力失业率和产业结构对城市人口流动影响的方向一致。王巧等[24]通过研究发现产业优化升级对劳动力转移就业呈现出倒“U”型的促进作用，产业优化升级对劳动力转移就业的促进作用并非简单的单调递增，而是存在一个“拐点”，但当前我国产业结构仍在不断升级，还未达到所谓的“拐点”，因此产业结构升级会进一步促进城市人口的流入。综上可知，环境质量对城市人口流动存在显著的正向影响，是影响城市人口流动的重要因素。

此外，采用OLS和FE估计方法[25]对动态面板模型进行估计，以证实系统GMM估计结果的有效性。通过OLS回归和FE估计发现，系统GMM中被解释变量滞后一期项的影响系数均介于OLS估计(-0.028 3)和FE估计(0.776 9)之间，说明系统GMM的估计结果是有效的。在系统GMM的估计结果中，城市人口流动的滞后一期项的影响系数均显著为正，体现了城市人口流动具有累积性和持续性的特点，进一步证明实证结果的稳健性，具体估计结果如表3所示。

表2 环境质量对城市人口流动影响的系统GMM回归结果

表3 环境质量对城市人口流动影响的OLS和FE回归结果

3.2 环境质量类型对城市人口流动的影响

环境质量类型对城市人口流动影响的系统GMM估计回归结果如表4所示，二阶残差自相关检验系数AR(2)的P值均不显著，说明模型残差序列不存在二阶自相关，因此采用系统GMM回归对面板数据模型估计的结果是有效的。

由表4可以看出，大气环境对城市人口流动具有显著的正向影响；随着控制变量的逐步加入，固体废物环境对人口流动由显著的正向影响变为显著的负向影响；水环境对人口流动具有显著的负向影响；生态环境对人口流动的影响由显著正向影响变为不显著的负向影响。由此可见，不同环境质量类型对城市人口流动的影响存在显著差异。

在逐步加入控制变量的情况下，大气环境对城市人口流动始终保持显著的正向影响，这表明良好的大气环境会明显促进城市人口流动，而糟糕的大气环境如雾霾天气则会严重影响人们的生产与生活，降低整个城市的经济发展质量[26]，严重阻碍城市人口流动，因此大气环境是影响城市人口流动的重要因素。固体废物环境对城市人口流动由显著正向影响转变为显著负向影响，在未加入控制变量时，良好的固体废物环境会促进城市人口的流动，在加入控制变量后，这种促进作用转变为抑制作用。这主要是因为在不考虑其他因素对城市人口流动影响的情况下，一般工业固体废物综合利用率越高，说明城市固体废物环境越好，越会促进城市人口流入，体现为固体废物环境对城市人口流动的显著促进作用。但是在考虑经济发展水平等控制变量的情况下，一般工业固体废物综合利用率高的城市，人口流入门槛也变高，体现为固体废物环境对城市人口流动的抑制作用。水环境对城市人口流动始终保持显著的负向影响，即污水处理率越高，越会抑制城市人口流入。这主要是因为污水处理率越高的城市，对水资源的需求越高，人均用水限制就会越高，从而抑制人口流入城市，体现为水环境对城市人口流动显著的抑制作用。在不考虑控制变量的情况下，良好的生态环境对吸引人口流入有显著促进作用，人们倾向于流向生态环境更好的城市[27]。当逐步加入控制变量后，生态环境对城市人口流动的影响由促进转变为抑制，这是因为好的生态环境对人口的吸引作用基于人口承载力[28]，当达到人口承载力时，生态环境的改善会对人口流入设置门槛，体现为生态环境对人口流动的抑制作用。

表4 环境质量类型对城市人口流动影响的系统GMM回归结果

4 结论与建议

4.1 研究结论

笔者利用2008—2018年长三角城市群26个城市的相关数据构建面板数据模型，运用系统GMM回归模型实证分析了环境质量对长三角城市群人口流动的影响，得到以下主要结论：

(1)环境质量对长三角城市群人口流动具有显著的促进作用，良好的环境质量会促进城市人口流入。

(2)不同环境质量类型对长三角城市群人口流动的影响存在显著差异。良好的大气环境对城市人口流动具有显著的正向影响；水环境对城市人口流动具有显著负向影响；随着控制变量的逐步加入，固体废物环境对城市人口流动由显著的正向影响转变为显著的负向影响；生态环境对城市人口流动的影响由显著正向影响转变为不显著的负向影响。