空气污染影响中国城市人口流动的分析

杨涵麟

摘 要：本文利用中国282个地级市2014-2018年的数据，探究了空气污染对人口流动影响的影响机制与空间效应。研究发现空气污染会对人口流入速度产生显著的负向影响。此外，研究还发现空气污染与人口流入速度均表现出显著的正向空间依赖关系。上述结论表明，政府应将空气污染对人口流动的影响纳入环境政策的成本效益分析中，经济发展水平高的城市应加大环境治理投入，国家层面应建立生态补偿机制以防止在空气污染治理领域出现“公地悲剧”。

关键词：空气污染;人口流动;高质量发展

中图分类号：F2 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2022.18.009

0 引言

人口流动作为一种人力资本再配置的要素分配手段，能够使人口从劳动力过剩地区转移至劳动力短缺地区，整体提高劳动力的使用效率，有效激活中国这一人口大国丰富的劳动力资源。改革开放以来，伴随着人口流动限制的放宽与工业化、市场化进程的加快，流动人口对经济增长的重要性日益凸显。据测算，1982—1997年间，人口流动带来的劳动力再配置贡献了中国经济增长率的1.62个百分点，占贡献份额的20.23%。在经济新常态下，人口与经济的协调发展业已成为经济发展转向高质量发展阶段的重要途径。经济增长与工业化进程的加快也使中国流动人口规模日益增长，据第七次全国人口普查数据显示，2000年-2020年中国流动人口从1.21亿人增长至3.76亿，20年内增加3.1倍，增速远超人口增速。在中国人口生育率下降及人口结构进一步老龄化的大背景下，人口流动已成为优化地区人口结构、提振地区经济发展的重要手段。

我国流动人口早期普遍通过考察目标城市的收入水平和就业机会来选择人力流动的目的地。但近年来随着流动人口的整体素质不断提升，并呈现出年轻化与家庭化的特征，人口流动的驱动因素更加多元化。特别是随着民众对生活质量要求的提高，城市宜居性对人口的吸引力显著增强，其水平的提升能够增强流动人口的居留意愿。从城市宜居性的视角看，空气质量是重要的地区自然舒适性条件，严重的空气污染会给城市居民的生活质量和身心健康带来负面影响，出于身心健康的考虑，劳动力在流动过程中会倾向于流向空气污染低的城市。空气污染所具备的空间溢出和集聚效应也会使得空气污染影响周边城市，从而影响周边城市的人口流动决策。因此，治理空气污染，提高空气质量不仅是践行绿色发展理念的要求，同样是地方政府在面临少子化和老龄化问题时，完成留住本地人口和吸引外来人口这一重要任务的工作抓手。本文旨在利用中国地级行政版块研究空气污染这一环境因素对人口流动的影响，并对该影响进行异质性分析与空间效应分析，不仅能够提高对人口流动现象的理解，拓宽现有研究领域，还能为地方政府的环境治理、人口政策乃至城市高质量发展提供新的理政视角与思路。

1 研究设计

1.1 模型构建

1.1.1 构建基准模型

为研究空气污染是否会影响人口流动，本文构建如下基准模型：

Mit=β0+β1Ait+βjXit+εit

基于研究方法与数据的可得性，本文选择的被解释变量Mit为i城市第t年的人口流入速度，解释变量Ait表示为i城市第t年的空气污染指数，Xit为其他控制变量，用以控制工资水平、人口规模、医疗教育水平等。

1.1.2 构建空间权重矩阵

为了综合考虑各城市间的空间地理因素，本文拟依据空间距离构建空间权重模型W，地理空间权重矩阵W设置为：

ω1-ij=1d2ij，i≠j0，i=j

d2ij为i城市与j城市间根据经纬度测算的空间距离，并对空间距离的倒数做标准化处理。

1.1.3 基于空间权重矩阵构建和空间杜宾模型（SDM）

基于基準模型与空间权重矩阵，本文为研究空气污染和城市规模对人口流动的空间效应构建SDM模型。

SDM模型

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

其中系数ρ为被解释变量人口流动的空间相关度。

1.2 数据来源

人口流入速度Mit：基于研究方法与数据的可得性，本文选取的被解释变量为人口流入速度，数据来源为历年《中国城市统计年鉴》。根据《中国城市统计年鉴》数据统计方法，本文人口流入速度计算公式为：人口流入速度=（年末人口数-上年末人口-上年末人口数*人口自然增长率）/年末人口数，式中各类人口数均指常住人口。

空气污染指数Ait：本文拟采用“中国空气质量在线检测分析平台”提供的日度AQI历史数据，取其算数平均数为各城市年平均AQI数据。

其他控制变量Xi：其他控制变量包括其他可能对人口流入有影响的变量，包括工资水平、人口规模、平均医疗机构数量、基础教育等，数据取自历年《中国城市统计年鉴》。

由于本文研究主体为城市，现有研究多采用省级层面或部分城市作为研究样本衡量人口流动，无法将我国大多数城市纳入研究。因此本文将地级市作为研究对象，排除部分数据残缺城市（如西藏部分城市）和地理区位特殊，无法纳入空间模型的地级市（如三沙市），共选取282个地级市作为研究样本。此外由于我国2013年后开始普遍使用AQI指数统计空气污染指数，为保证统计口径统一，本文使用2014-2018年面板数据，研究空气污染对城市人口流动的影响。

2 实证分析与讨论

2.1 基本回归

表1报告了利用含AR（1）扰动的随机效应线性模型（一步法估计）估计的282个地级市空气污染影响人口流入速度的基本回归结果。通过逐步加入控制变量的方式来考察空气污染对人口流入速度的影响。

在第（1）列中仅加入了空气污染变量，从回归结果来看，城市空气污染指数与人口流入速度呈现出显著的负相关关系。具体来说，各城市的AQI指数平均每上升1点，人口流入速度将显著下降0.027个百分点。

第（2）列则引入基础教育变量，即每万在校生的普通中学数量。此时空气污染指数对人口流入速度的影响仍呈现1%的显著性水平。而基础教育变量对人口流入速率的影响显著为正，这反映了流动人口对基础教育的重视，有流动意向的居民在选择流入城市会考虑该城市的基础教育资源是否紧张，以保证子女能够就近入学。具体来说，每万名在校生的普通中学数量增加1所，人口流入速率显著的上升0.220个百分点。

在第（3）列引入平均医疗机构数量这一变量，引入新变量后原有变量的影响与显著性水平变化略有下降。而平均医疗机构数量在1%的显著性水平下对人口流入速率存在负向影响。这可能与我国的医疗体制有关，我国的医疗机构具有覆盖面广的特点，在乡镇或街道均建有卫生机构，一定程度上人口密度较小的地区具有较高的平均医疗机构数。从回归结果上来看，每万人平均医疗机构数量增加1所，人口流入速率下降2.14个百分点。

在第（4）列引入城市规模这一变量，发现该变量的引入对空气污染、基础教育、医疗水平影响人口流入速度的水平和显著性的影响较小，城市规模对于人口流入速度的影响显著为负，这可能是由于城市规模增大会降低城市的宜居性，提高居民的生存成本，因此对流动人口的吸引力更小。具体来看，人口规模每增加1万人，人口流入速度显著下降0.78个百分点。

在第（5）列中，加入了反映城市居民平均收入水平的变量，发现工资水平对于流动人口流入速度具有显著的正向影响。具体来看，居民工资水平每增加1万元/年，人口流入速度将显著上升1.02个百分点。但此时空气污染对人口流入速度的影响将不显著。从拟合优度上来说，当加入工资水平这一解释变量后，拟合优度大幅上升，这说明工资水平对人口的拉力远大于空气污染对人口流动的推力，相较于空气污染，人们对城市收入水平的变化更敏感。

上述模型回归证明工资水平对模型拟合优度的影响最大，甚至会使彻底改变空气污染对人口流入速度的影响水平，这意味着工资水平对人口流动的拉力几乎是绝对性的，只有在同等的经济水平和居民收入水平下，城市通过改善环境来影响城市流入速度才有效果。

2.2 异质性分析

由人口流动的历史发展理论可知，经济发展水平的升级会使城市宜居性等非经济因素对人口流动的影响作用开始逐步凸显，并随着经济发展逐渐增强。而我国目前存在区域发展不平衡的现象，东部地区经济发达，中部、西部地区经济发展阶段相对滞后，能够分别代表不同的经济发展阶段。本文选择将地级市按区域分类，不同区域分别指代不同的经济发展阶段，从经济发展阶段的角度对城市样本进行分组回归，考察不同经济发展阶段空气污染对人口流入速度的异质性影响效果。将样本根据区域分成三组：高发展水平城市、中等发展水平城市和较低发展水平城市。模型设定则分别与表1的列（1）与列（5）相同，分类后的回归结果如表2。

当变量未控制时，我们可以看出高发展水平城市回归的拟合优度远高于中等发展水平城市和较低发展水平城市，说明高发展水平城市空气污染指数对人口流入的影响更大，即流入高发展水平城市的人口对空气污染的重视程度更高。值得一提的是较低发展水平城市在为控制其他变量时空气污染指数对人口流入速度的影响不显著，这说明空气污染不是选择流入较低发展水平城市的流动人口主要考虑的因素。

当控制其他变量时中等发展水平城市與较低发展水平城市空气污染对人口流入的影响显著性都较低，这与基准回归的结果相同，但此时高发展水平城市空气污染对人口流动的影响却是显著为负的，这验证了本文的研究假设，即社会经济发展水平越高，空气污染对人口流动的影响作用逐渐显现并有所增强，因此在相对发达的地区，可以通过改善环境以吸引更多人口。

2.3 人口流动的空间自相关性

空间自相关性最常用的度量指标是莫兰指数，本文分别计算各城市人口流入速度与空气污染指数的莫兰指数以考察其空间自相关性，莫兰指数的取值范围为[-1，1]，指数大于0，则说明该指标为空间正相关，反之为负相关，绝对值越大证明其空间相关性越强，即该地区的人口流入速度与空气污染对周边城市的依赖度更高。

从表3中可以看出，2014-2018年空气污染与人口流入速率的莫兰指数均显著的大于0，这意味着其表现出了显著的正向空间依赖关系，存在明显的空间特征，这也表明有必要从空间的角度研究空气污染对人口流动的影响。

2.4 SDM的回归结果

基于stata16.0对数据的处理，空气质量对人口流入速率影响的空间杜宾模型如表4，通过比较R2、LogL、Spatial rho等统计量，认为空间固定效应模型具有最好的拟合效果，从空间固定效应模型中看，空气质量的系数显著为负，说明在考虑空间效应时，空气污染对城市人口流入的影响仍为负向的。同时，该模型的空间相关系数显著为正，这表明人口流动存在正向的空间溢出效应，即临近城市的人口流入速度下降会导致本地区人口流入速度下降，工资水平、医疗水平、基础教育等空间固定效应不显著，说明工资水平等因素不具有空间溢出效应，相关结果如表4。

2.5 稳健性检验

为保证研究结论的稳健性，本文用年均PM2.5数据替代年均AQI指数并重新回归以验证模型的稳健程度，回归结果如表5所示。对比表4的结果，发现虽然部分控制变量的回归系数与显著性水平发生了一些变化，但关键指标的符号与显著性水平与原回归一致，证明回归结果是稳健的。

3 结论

本文利用全国282个地级市的城市统计数据，考察了空气污染对城市人口流动的影响及该影响的空间效应。基于以上分析，本文得出以下三条研究结论：

（1）虽然工资水平对人口流动的影响是绝对性的，但空气污染同样会对人口流入速度产生显著的负向影响。

（2）空气污染对不同发展阶段的城市人口流入影响效果不同，城市社会经济发展水平较低时，空气污染不是人口流动的主要影响因素，社会经济发展水平越高，空气污染对人口流动的影响越强。

（3）根据对莫兰指数的分析，空气污染与城市人口流入速度表现出了显著的正向空间依赖关系。而空间杜宾模型分析显示空气污染对城市人口流入有显著的负向效应，且这种影响具有同向的空间溢出效应。

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