空氣污染影響中國城市人口流動的分析

楊涵麟

摘 要：本文利用中國282個地級市2014-2018年的數據，探究了空氣污染對人口流動影響的影響機制與空間效應。研究發現空氣污染會對人口流入速度產生顯著的負向影響。此外，研究還發現空氣污染與人口流入速度均表現出顯著的正向空間依賴關系。上述結論表明，政府應將空氣污染對人口流動的影響納入環境政策的成本效益分析中，經濟發展水平高的城市應加大環境治理投入，國家層面應建立生態補償機制以防止在空氣污染治理領域出現“公地悲劇”。

關鍵詞：空氣污染;人口流動;高質量發展

中圖分類號：F2 文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2022.18.009

0 引言

人口流動作為一種人力資本再配置的要素分配手段，能夠使人口從勞動力過剩地區轉移至勞動力短缺地區，整體提高勞動力的使用效率，有效激活中國這一人口大國豐富的勞動力資源。改革開放以來，伴隨著人口流動限制的放寬與工業化、市場化進程的加快，流動人口對經濟增長的重要性日益凸顯。據測算，1982—1997年間，人口流動帶來的勞動力再配置貢獻了中國經濟增長率的1.62個百分點，占貢獻份額的20.23%。在經濟新常態下，人口與經濟的協調發展業已成為經濟發展轉向高質量發展階段的重要途徑。經濟增長與工業化進程的加快也使中國流動人口規模日益增長，據第七次全國人口普查數據顯示，2000年-2020年中國流動人口從1.21億人增長至3.76億，20年內增加3.1倍，增速遠超人口增速。在中國人口生育率下降及人口結構進一步老齡化的大背景下，人口流動已成為優化地區人口結構、提振地區經濟發展的重要手段。

我國流動人口早期普遍通過考察目標城市的收入水平和就業機會來選擇人力流動的目的地。但近年來隨著流動人口的整體素質不斷提升，并呈現出年輕化與家庭化的特征，人口流動的驅動因素更加多元化。特別是隨著民眾對生活質量要求的提高，城市宜居性對人口的吸引力顯著增強，其水平的提升能夠增強流動人口的居留意愿。從城市宜居性的視角看，空氣質量是重要的地區自然舒適性條件，嚴重的空氣污染會給城市居民的生活質量和身心健康帶來負面影響，出于身心健康的考慮，勞動力在流動過程中會傾向于流向空氣污染低的城市。空氣污染所具備的空間溢出和集聚效應也會使得空氣污染影響周邊城市，從而影響周邊城市的人口流動決策。因此，治理空氣污染，提高空氣質量不僅是踐行綠色發展理念的要求，同樣是地方政府在面臨少子化和老齡化問題時，完成留住本地人口和吸引外來人口這一重要任務的工作抓手。本文旨在利用中國地級行政版塊研究空氣污染這一環境因素對人口流動的影響，并對該影響進行異質性分析與空間效應分析，不僅能夠提高對人口流動現象的理解，拓寬現有研究領域，還能為地方政府的環境治理、人口政策乃至城市高質量發展提供新的理政視角與思路。

1 研究設計

1.1 模型構建

1.1.1 構建基準模型

為研究空氣污染是否會影響人口流動，本文構建如下基準模型：

Mit=β0+β1Ait+βjXit+εit

基于研究方法與數據的可得性，本文選擇的被解釋變量Mit為i城市第t年的人口流入速度，解釋變量Ait表示為i城市第t年的空氣污染指數，Xit為其他控制變量，用以控制工資水平、人口規模、醫療教育水平等。

1.1.2 構建空間權重矩陣

為了綜合考慮各城市間的空間地理因素，本文擬依據空間距離構建空間權重模型W，地理空間權重矩陣W設置為：

ω1-ij=1d2ij，i≠j0，i=j

d2ij為i城市與j城市間根據經緯度測算的空間距離，并對空間距離的倒數做標準化處理。

1.1.3 基于空間權重矩陣構建和空間杜賓模型（SDM）

基于基準模型與空間權重矩陣，本文為研究空氣污染和城市規模對人口流動的空間效應構建SDM模型。

SDM模型

Mit=β0+ρWMit+β1Ait+βjXit+β4WAit+βkWXit+εit

其中系數ρ為被解釋變量人口流動的空間相關度。

1.2 數據來源

人口流入速度Mit：基于研究方法與數據的可得性，本文選取的被解釋變量為人口流入速度，數據來源為歷年《中國城市統計年鑒》。根據《中國城市統計年鑒》數據統計方法，本文人口流入速度計算公式為：人口流入速度=（年末人口數-上年末人口-上年末人口數*人口自然增長率）/年末人口數，式中各類人口數均指常住人口。

空氣污染指數Ait：本文擬采用“中國空氣質量在線檢測分析平臺”提供的日度AQI歷史數據，取其算數平均數為各城市年平均AQI數據。

其他控制變量Xi：其他控制變量包括其他可能對人口流入有影響的變量，包括工資水平、人口規模、平均醫療機構數量、基礎教育等，數據取自歷年《中國城市統計年鑒》。

由于本文研究主體為城市，現有研究多采用省級層面或部分城市作為研究樣本衡量人口流動，無法將我國大多數城市納入研究。因此本文將地級市作為研究對象，排除部分數據殘缺城市（如西藏部分城市）和地理區位特殊，無法納入空間模型的地級市（如三沙市），共選取282個地級市作為研究樣本。此外由于我國2013年后開始普遍使用AQI指數統計空氣污染指數，為保證統計口徑統一，本文使用2014-2018年面板數據，研究空氣污染對城市人口流動的影響。

2 實證分析與討論

2.1 基本回歸

表1報告了利用含AR（1）擾動的隨機效應線性模型（一步法估計）估計的282個地級市空氣污染影響人口流入速度的基本回歸結果。通過逐步加入控制變量的方式來考察空氣污染對人口流入速度的影響。

在第（1）列中僅加入了空氣污染變量，從回歸結果來看，城市空氣污染指數與人口流入速度呈現出顯著的負相關關系。具體來說，各城市的AQI指數平均每上升1點，人口流入速度將顯著下降0.027個百分點。

第（2）列則引入基礎教育變量，即每萬在校生的普通中學數量。此時空氣污染指數對人口流入速度的影響仍呈現1%的顯著性水平。而基礎教育變量對人口流入速率的影響顯著為正，這反映了流動人口對基礎教育的重視，有流動意向的居民在選擇流入城市會考慮該城市的基礎教育資源是否緊張，以保證子女能夠就近入學。具體來說，每萬名在校生的普通中學數量增加1所，人口流入速率顯著的上升0.220個百分點。

在第（3）列引入平均醫療機構數量這一變量，引入新變量后原有變量的影響與顯著性水平變化略有下降。而平均醫療機構數量在1%的顯著性水平下對人口流入速率存在負向影響。這可能與我國的醫療體制有關，我國的醫療機構具有覆蓋面廣的特點，在鄉鎮或街道均建有衛生機構，一定程度上人口密度較小的地區具有較高的平均醫療機構數。從回歸結果上來看，每萬人平均醫療機構數量增加1所，人口流入速率下降2.14個百分點。

在第（4）列引入城市規模這一變量，發現該變量的引入對空氣污染、基礎教育、醫療水平影響人口流入速度的水平和顯著性的影響較小，城市規模對于人口流入速度的影響顯著為負，這可能是由于城市規模增大會降低城市的宜居性，提高居民的生存成本，因此對流動人口的吸引力更小。具體來看，人口規模每增加1萬人，人口流入速度顯著下降0.78個百分點。

在第（5）列中，加入了反映城市居民平均收入水平的變量，發現工資水平對于流動人口流入速度具有顯著的正向影響。具體來看，居民工資水平每增加1萬元/年，人口流入速度將顯著上升1.02個百分點。但此時空氣污染對人口流入速度的影響將不顯著。從擬合優度上來說，當加入工資水平這一解釋變量后，擬合優度大幅上升，這說明工資水平對人口的拉力遠大于空氣污染對人口流動的推力，相較于空氣污染，人們對城市收入水平的變化更敏感。

上述模型回歸證明工資水平對模型擬合優度的影響最大，甚至會使徹底改變空氣污染對人口流入速度的影響水平，這意味著工資水平對人口流動的拉力幾乎是絕對性的，只有在同等的經濟水平和居民收入水平下，城市通過改善環境來影響城市流入速度才有效果。

2.2 異質性分析

由人口流動的歷史發展理論可知，經濟發展水平的升級會使城市宜居性等非經濟因素對人口流動的影響作用開始逐步凸顯，并隨著經濟發展逐漸增強。而我國目前存在區域發展不平衡的現象，東部地區經濟發達，中部、西部地區經濟發展階段相對滯后，能夠分別代表不同的經濟發展階段。本文選擇將地級市按區域分類，不同區域分別指代不同的經濟發展階段，從經濟發展階段的角度對城市樣本進行分組回歸，考察不同經濟發展階段空氣污染對人口流入速度的異質性影響效果。將樣本根據區域分成三組：高發展水平城市、中等發展水平城市和較低發展水平城市。模型設定則分別與表1的列（1）與列（5）相同，分類后的回歸結果如表2。

當變量未控制時，我們可以看出高發展水平城市回歸的擬合優度遠高于中等發展水平城市和較低發展水平城市，說明高發展水平城市空氣污染指數對人口流入的影響更大，即流入高發展水平城市的人口對空氣污染的重視程度更高。值得一提的是較低發展水平城市在為控制其他變量時空氣污染指數對人口流入速度的影響不顯著，這說明空氣污染不是選擇流入較低發展水平城市的流動人口主要考慮的因素。

當控制其他變量時中等發展水平城市與較低發展水平城市空氣污染對人口流入的影響顯著性都較低，這與基準回歸的結果相同，但此時高發展水平城市空氣污染對人口流動的影響卻是顯著為負的，這驗證了本文的研究假設，即社會經濟發展水平越高，空氣污染對人口流動的影響作用逐漸顯現并有所增強，因此在相對發達的地區，可以通過改善環境以吸引更多人口。

2.3 人口流動的空間自相關性

空間自相關性最常用的度量指標是莫蘭指數，本文分別計算各城市人口流入速度與空氣污染指數的莫蘭指數以考察其空間自相關性，莫蘭指數的取值范圍為[-1，1]，指數大于0，則說明該指標為空間正相關，反之為負相關，絕對值越大證明其空間相關性越強，即該地區的人口流入速度與空氣污染對周邊城市的依賴度更高。

從表3中可以看出，2014-2018年空氣污染與人口流入速率的莫蘭指數均顯著的大于0，這意味著其表現出了顯著的正向空間依賴關系，存在明顯的空間特征，這也表明有必要從空間的角度研究空氣污染對人口流動的影響。

2.4 SDM的回歸結果

基于stata16.0對數據的處理，空氣質量對人口流入速率影響的空間杜賓模型如表4，通過比較R2、LogL、Spatial rho等統計量，認為空間固定效應模型具有最好的擬合效果，從空間固定效應模型中看，空氣質量的系數顯著為負，說明在考慮空間效應時，空氣污染對城市人口流入的影響仍為負向的。同時，該模型的空間相關系數顯著為正，這表明人口流動存在正向的空間溢出效應，即臨近城市的人口流入速度下降會導致本地區人口流入速度下降，工資水平、醫療水平、基礎教育等空間固定效應不顯著，說明工資水平等因素不具有空間溢出效應，相關結果如表4。

2.5 穩健性檢驗

為保證研究結論的穩健性，本文用年均PM2.5數據替代年均AQI指數并重新回歸以驗證模型的穩健程度，回歸結果如表5所示。對比表4的結果，發現雖然部分控制變量的回歸系數與顯著性水平發生了一些變化，但關鍵指標的符號與顯著性水平與原回歸一致，證明回歸結果是穩健的。

3 結論

本文利用全國282個地級市的城市統計數據，考察了空氣污染對城市人口流動的影響及該影響的空間效應。基于以上分析，本文得出以下三條研究結論：

（1）雖然工資水平對人口流動的影響是絕對性的，但空氣污染同樣會對人口流入速度產生顯著的負向影響。

（2）空氣污染對不同發展階段的城市人口流入影響效果不同，城市社會經濟發展水平較低時，空氣污染不是人口流動的主要影響因素，社會經濟發展水平越高，空氣污染對人口流動的影響越強。

（3）根據對莫蘭指數的分析，空氣污染與城市人口流入速度表現出了顯著的正向空間依賴關系。而空間杜賓模型分析顯示空氣污染對城市人口流入有顯著的負向效應，且這種影響具有同向的空間溢出效應。

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