人口流動背景下黃河流域碳減排路徑研究

關鍵詞：人口流動；人力資本；碳排放；遮掩效應

中圖分類號：F124.5 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2024.04.011

據《中國氣候藍皮書（2022）》報告顯示，中國升溫速率高于同期全球平均水平，成為全球氣候變化的敏感區［1］。氣候變暖帶來的環境問題日益嚴峻，其主要原因在于碳排放量的增加［2］。作為世界第二大經濟體的中國積極承擔大國責任，于2020年9月宣布力爭2030年前實現“碳達峰”，2060年前實現“碳中和”。黃河流域作為我國的“能源流域”，石油儲量占全國40%，煤炭儲量占全國一半以上，是我國重要的能源、化工、原材料和基礎工業基地［3］，踐行“雙碳”目標面臨巨大挑戰。2021年10月22日，習近平總書記在深入推動黃河流域生態保護與高質量發展座談會上再次強調，要堅定走綠色低碳發展道路，推動流域經濟發展質量變革、效率變革、動力變革。然而流域內經濟發展方式對資源的依賴程度較高，短期內難以改變［4］。目前，人口和經濟被認為是影響碳排放的最主要因素［5-6］。因此，從人口角度入手，尋找黃河流域碳排放的影響因素并探索其碳減排路徑，成為流域實現碳減排目標的重要著力點。

在學界，關于人口因素對碳排放的影響研究主要圍繞人口規模、人口結構變動與碳排放的關系展開［7-9］，對人口流動影響碳排放的關注較少。但人口流動作為人口規模與人口結構變化的重要驅動力，在促進人口空間變化的同時也實現了碳排放的轉移。Liang等［10］與Gao等［11］分別對國際移民與碳排放的影響進行研究，均認為國際移民產生的人口規模及結構變動將會導致地區碳排放增加，Gao等的研究結論指出移民每增加1%將會觸發0.118%～0.124%的碳轉移。Long等［12］對國內人口流動與碳排放間的關系研究，指出人口流動對碳排放的促進作用遠大于地區人口凈增長。綜上，大多學者認為人口流動將導致地區碳排放量增加，但也不乏異議。Komatsu等［13］認為人口流動將會導致流入地能源消耗及碳排放的降低。Bu等［14］則認為人口流動對流入地的碳排放無顯著影響，并且會增加人口流出地碳減排任務實施的障礙。

綜上所述，現有研究為本文提供了堅實的理論和實證基礎，但仍存在不足。研究層面上，現有研究主要從國家及省級層面展開研究，對黃河流域內、城市間人口流動的碳排放效果關注較少。研究內容上，學界主要對人口流動與碳排放間關系存在與否展開論證，對其內在作用機制及人口流動背景下的碳減排路徑缺乏進一步探究。研究結論上，關于人口流動是否具有減排效應，尚未得出一致結論。鑒于此，本文以黃河流域60個城市為研究對象，從流域層面實證檢驗人口流動對碳排放的影響，并構建調節與中介效應模型對人口流動背景下黃河流域的碳減排路徑進行探究，以期為黃河流域碳減排提供相關建議。

1 研究假設

1.1 人口流動與碳排放

人口流動的最直接表現為人口規模的空間變化，單位人口能源消耗量不變的情況下，人口流動將會導致流入地人口規模擴大，碳排放增加。此外，人類生產、生活活動是碳排放的主要來源。

生產方面，生產要素是從事生產經營活動所需的資源，也是維系生產經營過程所必須的因素。在各類生產要素中，勞動力要素是最活躍、最能動的要素，土地、資本只有通過勞動力才能激活和運轉，技術、數據要素則是復雜勞動的派生產物［15］。根據推拉理論和短期生產函數理論，勞動力受地區間收入差距影響，短期內由欠發達地區向發達地區大規模流入將迅速作用于地區勞動要素的供給，資源的優化配置使得地區產量增加。任何形式的生產活動都離不開能源的消耗與碳排放的產出，產量的增加也意味著碳排放的增加［16］。

生活方面，衣食住行也是碳排放的主要來源，人口流動的同時，居民生活碳排放也發生了空間轉移。此外，人口流動還通過情感聯系、生活習慣及生活環境對流域內碳排放產生影響。人與人的情感及對家鄉的思念無法隨距離的增加而割舍，日常生活用品及家鄉特產的郵寄、節假日探親祭祖等需要使得交通運輸業能源消耗增加。受生活環境及生活習慣的影響，不同地區不同人群的生產生活方式也存在差異，人口流動在改變地區人口結構的同時也使得地區碳排放發生變化［17-18］。黃河流域橫跨東中西九大省份，主要位于溫帶季風與溫帶大陸氣候區，夏季制冷降溫、冬季供暖供熱，人口流入規模的擴大將進一步使得地區碳排放的增加。基于以上分析，提出研究假設：

H1：黃河流域人口流動對碳排放的影響呈現顯著的促進作用。

1.2 人力資本積累的中介效應

1.2.1 人口流動與人力資本積累人口流動指居民在不變更戶口前提下，由于各種原因離開戶籍登記地，到外地寄居或暫住的現象。人力資本積累是體現在勞動者身上的，有經濟價值的能力、知識、技術和健康素質的綜合，反映了勞動者的質量。人口流動是改變人口數量和人力資本空間分布格局的重要因素，但人口流動引起的人口數量和人力資本空間分布變化并不具有一致性［19］。以往對人口流動的研究一般只關注人口數量的流動，而忽略了人力資本的轉移，等量的人口流入并不帶來同量的人力資本積累［20］。

流動人口中的一部分是具有較高人力資本積累的勞動力，各地人才引進政策的實施也使得該類人群跨地區流入更加順利，在一定程度上擴大了地區間人力資本積累的差異［21］。此外，隨遷子女也是流入地人力資本積累的重要來源。隨遷子女隨父母到流入地往往接受更好的教育，進一步加速了流入地的人力資本積累［22］。總體而言，人口流動對流入地人力資本積累的影響過程主要有“先天流入”與“后天積累”兩條路徑。

1.2.2 人力資本積累與碳排放

人力資本主要通過拉動經濟增長、推動技術創新及提高環境意識三方面與碳排放構建聯系。首先，人力資本是EKC曲線移動的加速因子，在縮小經濟增長與環境污染同步的“兩難”區間的同時，推動經濟發展，縮短“爬坡”時間［23］。此外，人口的跨區域流動使得各個地理空間形成聯結，為知識和技術的空間溢出提供通道。人力資本的知識溢出效應為流入地綠色碳減排技術的升級帶去了新思想、新方法。低技能勞動力流向流入地后，也將通過“干中學”推動技術升級，提高生產效率、降低碳排放［24］。人力資本積累不僅有助于低碳清潔技術發展及新工藝技術的推行，還有助于提高地區低碳意識，與碳減排更是有直接的聯系［25］。

受低碳環保理念影響，擁有較高人力資本積累的勞動力在工作中也會更加注重綠色、低碳技術的研發與應用［26］。當地區人力資本積累水平較低時，人們難以形成低碳環保的文化理念，環保意識較為薄弱，不利于碳減排政策的實施和經濟發展的低碳轉型［27］。居民擁有更高的人力資本積累在一定程度上也擁有更高的收入水平，對于物質以外的其他追求更加強烈，環保意識及環保責任較強，易于形成綠色、低碳的生活方式［28］。綜上所述，提出研究假設：

H2：人力資本積累是人口流動背景下黃河流域碳減排的重要路徑。

1.3 金融發展、交通及文化基礎設施建設的調節效應

1.3.1 金融發展水平的調節效應

根據衛健委發布的“流動人口動態監測調查數據”整理發現黃河流域以務工經商為目的的流動人口約占地區流動人口總數的82%。追求更高的勞動報酬、更低的生產成本是該類人群流動的主要動機。金融發展通過收入效應、就業效應和貿易效應三大傳導機制充分滿足勞動力的需求，為以務工經商為目的的勞動力自由流動提供助力［29］。同時，金融發展水平的提高還有助于降低個人教育信貸門檻、拓寬個體資金獲取渠道，通過減少受教育的機會成本，促進地區人力資本積累［30］。此外，地區金融發展水平差異主要表現為金融集聚程度差異。金融集聚水平越高，碳排放效率越高，碳減排效果越好［31］。

1.3.2 交通基礎設施建設的調節效應

無論是何種方式的人口流動，其流動方向、流動距離均受地區交通發展的制約。省際間交通發展使得人口流動突破地理界限，城市間交通發展與基礎設施聯動進一步推進地區人口集聚進程［32］。完備交通基礎設施也是實現生產要素空間流動的重要渠道，其建設水平的提升能夠顯著降低人力資本外溢及信息交流的成本，優化人力資本資源配置，進一步推動地區人力資本的積累［33］。于碳排放而言，城市間交通基礎設施建設水平的提升，有效地減少運輸周轉次數，降低運輸里程，提高能源利用效率，抑制碳排放量的增加［34］；城市內公共交通基礎設施建設的不斷完善在為市民提供便利的同時，也有助于更好地為碳減排事業的發展服務［35］。

1.3.3 文化基礎設施建設的調節效應

隨著物質生活水平的提高，人民對精神文化生活的需求也日益增長，文化基礎設施建設水平也逐漸成為流動人口對流入地選擇的重要衡量指標［36］。人力資本作為動態積累可持續的生產要素，也是持續投資的產物。受地區文化基礎設施建設水平差異的影響，不同地區人力資本積累的質量也存在差異［37］。人的行為偏好深受社會大環境影響。通過加強低碳文化基礎設施建設，加大碳減排宣傳力度，也可以潛移默化增強居民碳減排意識，影響居民的生產生活行為，使得碳減排目標早日達成［38］。綜上分析，提出假設：

H3：人口流動背景下金融發展、交通及文化基礎設施建設水平具有碳減排調節效應。

（2）核心解釋變量：人口遷移率（MP）

通過對現有人口流動相關研究總結發現，關于人口遷移率的界定普遍采用常住人口與戶籍人口間的關系進行衡量。因此，本文借鑒汪偉［45］的做法，用常住人口除以戶籍人口對人口遷移率進行估算。我國城市年末總人口數以戶籍人口數為標準進行統計，城市戶籍人口數即為城市年末總人口數；各城市常住人口數僅在人口普查年份才有所統計［46］。根據相關文件，國家統計局要求自2004年起，各地需要統一使用常住人口計算人均GDP［47］。由此，常住人口數可以用地區GDP除以人均地區GDP獲得［48］。

（3）中介變量：人力資本積累（HC）

受教育程度是人力資本沉淀的直接反映，影響流動人口對新事物的接受能力、新知識的學習能力，是造成分層差異的主要原因［49］。通常城市教育發展水平越高，創新能力和人力資本發展水平越高，越有利于碳減排任務實現［50］。綜合考慮黃河流域部分城市高等教育資源短缺及不同時期學歷的價值水平，本文運用熵值法將普通中學及高等院校數量去中心化后加總對地區人力資本積累衡量［51］。

（4）調節變量：金融發展水平（FD）、交通基礎設施（PO）和文化基礎設施建設水平（DC）

金融發展水平（FD）以年末金融機構各項存貸款余額衡量；交通基礎設施（PO）運用熵值法將公路、鐵路、水路及航空客運量去中心化后加總衡量；文化基礎設施建設水平（DC）以圖書館擁有量來衡量。

（5）控制變量：產業結構（SI）、環境規制（CU）、社會投資（GI）、對外開放水平（lnTF）

在其他學者研究基礎之上［7，9］，綜合考慮外部環境影響及數據可得性，從企業、政府、市場以及國際貿易幾個角度出發，選取四個控制變量進行分析。產業結構（SI）通過構建產業結構層級化指數衡量，產業結構層級化指數通過對第一、第二、第三產業加權計算得到［52］；環境規制（CU）以生活垃圾無害化處理率衡量；社會投資（GI）以社會固定資產投資占生產總值比重來衡量；對外開放水平（lnTF）以進出口總額來衡量。

2.3 數據來源

借鑒張可云等［53］關于黃河流域的劃分方法，充分考慮數據可得性，選取黃河流域60 個地級市作為研究對象。數據來源于《中國城市統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國城市建設統計年鑒》《中國區域統計年鑒》。對部分缺失數據和異常數據采取線性插值法和均值替代法進行替換和補全。各變量描述如表1所示。

由表1 可知，碳排放量的最大值為91.089，最小值為0.083，均值為10.013，表明不同城市的碳排放狀況存在較大差距。人口遷移率最大值為1.318，最小值僅為0.472，均值為0.997，人口遷移率小于1表示人口從此地流出，大于1即表示人口流入。由此可知，黃河流域各城市間人口流動狀況同樣存在較大差異，且流域人口流動狀態整體呈流出態勢。

3 實證結果及分析

3.1 數據檢驗

為避免偽回歸，本文采用HT檢驗、ADF檢驗和PP檢驗對面板數據的單位根進行檢驗。具體檢驗結果見表2。

此外本文采用Westerlund 檢驗各模型中變量的協整性，結果顯示各模型回歸結果均在1%的顯著性水平下顯著，即各個模型的變量之間存在協整關系，模型設置合理。對模型進行多重共線檢驗，結果顯示方差膨脹系數（VIF）值均在5以下通過檢驗，模型不存在多重共線性。

3.2 基準回歸

通過對模型進行Hausman檢驗以確定選擇使用隨機效應模型或固定效應模型。Hausman檢驗的原假設是隨機效應模型。結果顯示，模型均在1%的顯著性水平下拒絕了原假設，因此使用固定效應模型。基本經驗模型回歸結果見表3。

列（1）檢驗了黃河流域人口流動與碳排放的相關性，回歸結果表明人口流動系數在5%的水平下顯著為正，說明人口流動增加了流域碳排放。列（2）進一步檢驗了黃河流域人口流動與碳排放是否存在“U形”關系。由回歸結果可知，人口流動的一次項系數顯著為負，二次項系數顯著為正，說明人口流動對黃河流域碳排放起到了先抑制后提升的作用，即兩者呈現出顯著的“正U形”曲線特征。運用Utest測算發現人口遷移率的極值點0.867位于區間（0.472，1.318）內且在1%水平下拒絕原假設，slope值在區間內為正號，驗證模型存在“U形”關系，即當人口大量遷出使得常住人口與戶籍人口之比小于0.867 時，黃河流域人口流動的碳減排效果顯現。但由描述性統計可知黃河流域人口遷移率均值為0.997，大于拐點0.867，長期來看，人口遷移率的提高將使流域內碳排放增加，假設H1得到驗證。

從控制變量上看，列（1）和列（2）中產業結構、對外開放水平均對黃河流域碳排放產生正向影響，社會投資對黃河流域碳排放產生負向影響。環境規制對黃河流域碳排放的影響系數在5% 水平下顯著為正，即隨環境治理投資增加，碳排放量增加，環境規制并未起到碳減排效果。究其原因可能有如下兩點：（1）黃河流域生活垃圾無害化處理方式仍主要為填埋造景、焚燒供熱與堆肥降解，在焚燒供熱與堆肥發酵過程中仍會有大量二氧化碳產生；（2）環境規制是指以環境保護為目的，對污染公共環境的各種行為進行規制，降低碳排放并非環境治理投資的主要任務，環境治理項目的實施對能源需求進一步增加同樣會使得黃河流域碳排放量增加［54］。

3.3 中介效應檢驗

由中介效應回歸結果（表4）可知，列（2）中人口流動對人力資本積累的影響顯著為正，列（3）中人口流動及人力資本對碳排放影響效果均在1%水平下顯著，說明人力資本積累在黃河流域人口流動對碳排放的影響過程中存在中介效應。進一步分析發現，列（3）與列（1）對比人口流動的系數絕對值上升，且列（3）中人口流動與人力資本對碳排放影響系數異號，說明人力資本在人口流動促進黃河流域碳排放的過程中存在遮掩效應。即黃河流域人口流動對碳排放的總效應為促進作用，人力資本積累對人口流動與碳排放之間的關系起限制性中介作用。由此可知，人力資本積累是人口流動背景下黃河流域的碳減排路徑之一，假設H2得到驗證。

3.4 調節效應檢驗

調節效應檢驗結果見表5，列（1）中人口流動系數（21.984）在5%的水平下顯著為正，金融發展水平與人口流動的交乘項系數（-0.004）在1% 的水平下顯著為負，表明金融水平的發展削弱了人口流動對碳排放的正向影響，即金融發展水平提升具有碳減排調節效應；列（2）中人口流動系數（18.480）在5% 的水平下顯著為正，交通基礎設施建設水平與人口流動的交乘項系數（-0.496）在1%的水平下顯著為負，表明交通基礎設施建設水平的提升削弱了人口流動對碳排放的正向影響，即交通基礎設施建設水平的提升有助于改善人口流動對碳排放的不利影響；列（3）中人口流動系數（20.083）在5%的水平下顯著為正，文化基礎設施建設水平與人口流動的交乘項系數（-0.213）在5% 的水平下顯著為負，表明文化基礎設施建設水平的提升削弱了人口流動對碳排放的正向影響，即文化基礎設施建設水平的提升對人口流動所帶來的碳排放量增加具有負向調節作用。綜上所述，金融發展水平、交通及文化基礎設施建設水平的提升均在黃河流域人口流動對碳排放的影響過程中具有碳減排調節效應，假設H3得到驗證。

3.5 穩健性檢驗

考慮到人口流動可能受到地區環境的反向影響，為避免雙向因果關系導致內生性問題和極端值影響，同時進一步驗證與增強估計結果的可靠性，通過引入工具變量進行兩階段最小二乘法（2sls）回歸、對所有變量進行1% 縮尾處理排除極端值影響及剔除省會及副省會等高級別城市三種方法進行穩健性檢驗，檢驗結果如表6所示。列（1）與列（2）為2sls回歸結果，F 值為355.863gt;10，不存在弱工具變量。列（1）顯示人口流動滯后一期變量對當期人口流動的影響在1% 水平下顯著，即二者存在相關性；列（2）顯示基于工具變量人口流動滯后一期對人口流動的影響回歸得到的當年人口流動預測值對碳排放的影響在1%水平下顯著為正，即在考慮內生性問題后，人口流動的碳排放效果顯著。列（3）是縮尾處理后回歸結果，列（4）為剔除省會及副省會城市后的回歸結果，所有結果與基準回歸結果基本一致，說明研究結論較為穩健。

4 結論與建議

4.1 研究結論

基于2006—2020年黃河流域60個地級市的面板數據，建立固定效應模型、中介效應模型及調節效應模型對人口流動、人力資本與碳排放之間的關系進行研究，得出以下結論：（1）人口流動對黃河流域碳排放產生重要影響，影響效果呈“U形”曲線特征，長期狀態下人口流動將導致地區碳排放增加；（2）人力資本積累是人口流動背景下黃河流域的重要碳減排路徑；（3）外部環境對人口流動的碳排放效應發揮著重要調節作用，金融發展水平、交通及文化基礎設施建設水平提升均在人口流動作用于黃河流域碳排放的過程中具有碳減排效應。

4.2 政策建議

基于上述結論，從長期看，人口流動規模擴大并不具有碳減排效應，但考慮到黃河流域高質量發展的需要，流域正處于產業結構轉型升級的關鍵期，勞動力作為必不可少的生產要素在這一過程中發揮著重要作用。因此，讓人口自由流動十分必要。同時，在流域高質量發展的背景下，實現地區碳排放的降低勢在必行，經檢驗，人力資本積累是人口流動狀態下黃河流域的重要碳減排路徑。據此，提出如下建議：

（1）加速地區人力資本積累。高質量發展不充分，支撐性人才外流是制約流域低碳發展的重要短板。“引才”與“育才”是加速地區人力資本積累的重要舉措。一方面，吸引地區外部人力資本流入。據此，流域內各地區可以依托深厚的黃河文化根基、豐富的文化遺產資源對黃河文化進行創造性發展，充分發揮游牧文化、關中文化和儒家文化等地域特色文化的影響力和吸引力，滿足具有較高人力資本積累勞動力的文化需要，提升其流動意愿；通過加強宏觀調控，深化戶籍制度改革，簡化人才的落戶流程，為地區人力資本積累營造政策軟環境；從住房安置、生活補貼、晉升機制等方面盡可能滿足具有較高人力資本積累勞動力的物質及精神需求。另一方面，增強對流域內部人力資本的培養。據此，政府可以通過加強地區教育基礎設施建設，設立地區教育專項基金，公開募資引入社會資本，增加教育領域資金投入，支持改善上中游地區教學水平；學校可以通過深化教育體制改革，積極推動校企合作，加大科技、環境工程類專業人才培養力度。通過政府、社會學校多方發力，實現地區人力資本積累，進而充分發揮碳減排效應。

（2）提升地區金融發展水平。在完善黃河流域地區銀行基礎設施建設的同時，在中心城市加快引進和培育非銀行類金融機構，不斷豐富金融業態；充分發揮政府的積極作用，通過規劃引導與高端金融機構對接，營造良好的金融創新生態系統，加快流域金融產業集聚，充分發揮金融集聚對碳排放的抑制作用；支持社會資本建立黃河流域綠色科技成果轉化基金，構建并完善綠色金融體系，為地區碳減排事業的發展提供資金支持。

（3）加強地區交通基礎設施建設。加快形成以魯甘“一字型”、甘寧蒙晉豫“幾字型”和蒙陜線與甘陜線共同組成的“十字型”為主骨架的交通網絡，加密黃河流域交通基礎設施布局；推動干線鐵路、高速公路“卡脖子”路段改造升級，暢通通道連接；填補缺失路段、接續“斷頭”路段，提升交通基礎設施網絡末端供給能力，解決旅客出行與物流服務“最后一公里”。通過提升黃河流域交通基礎設施建設水平，減少人口流動過程中的周轉次數，降低運輸里程，減少能源消耗，抑制地區碳排放量的增加。

（4）加快地區文化基礎設施建設。拓寬文化傳播渠道，宣傳綠色低碳文化思想，潛移默化增強居民碳減排意識；推動文化創意產業與文化事業共同發展，引導居民綠色低碳消費；將低碳教育納入文化素質教育體系，吸引畢業生投身于黃河流域生態保護事業；傳揚黃河歷史文化，增強沿岸居民的凝聚力、向心力和共同體意識，同心協力為實現黃河流域低碳高質量發展而奮斗。

4.3 研究不足與展望

本研究尚存在一些不足之處，首先，限于篇幅，僅對流域整體中人口流動的碳排放效果、作用路徑和外部環境影響進行研究，并未就地區經濟發展水平、地理位置差異所引起的人口流動碳排放效果展開異質性分析。此外，相對于人口流動而言，研究人力資本流動對地區碳排放的影響可能更具有現實意義，但受城市層面人力資本流動數據可得性影響，相關研究推進存在較大困難。

在未來的研究中，可充分考慮地區時空差異，詳細闡述不同地理環境、經濟發展狀況下各地區人口流動的碳排放效果；與此同時，積極尋找能夠可靠衡量人力資本流動的合理變量，進一步探索人力資本流動對地區碳排放的影響。