空氣污染對人口遷移的影響
——基于斷點回歸的估計

□李衛(wèi)兵，楊歡

一、引言

改革開放以來，中國經濟高速增長的同時也帶來了生態(tài)環(huán)境的惡化和環(huán)境事故的頻發(fā)。 據(jù)《中國生態(tài)環(huán)境狀況公報》顯示，2018 年全國338 個地級及以上城市中有217 個城市空氣污染超標，占比高達64.2%。 另據(jù)亞洲開發(fā)銀行和清華大學最新發(fā)布的《中華人民共和國國家環(huán)境分析》報告，500 個大型城市中只有不到1%的城市的空氣質量達到世界衛(wèi)生組織的空氣質量標準。 不容樂觀的空氣質量不僅成為政府和企業(yè)廣泛關注的問題[1]，也漸漸成為影響人口遷移的重要因素之一。 2010 年進行的第六次全國人口普查數(shù)據(jù)顯示，中國遷移人口總量已達到2.61 億人次，占全國人口總量的19.58%，其中省際流動人口增長了4345.78 萬，省內的流動人口增長了7308.94 萬。 人口遷移主要受經濟發(fā)展機會的影響，但在以高消耗和高污染為特征的粗放型增長給居民生存環(huán)境帶來極大挑戰(zhàn)的前提下[2]，人口也會為了更好的生態(tài)環(huán)境而選擇遷移。 人口的遷移意味著勞動力的遷移，人口的持續(xù)輸出將降低流出地的人力資本水平[3]，擴大地區(qū)發(fā)展差距[4]，還可能導致城市規(guī)模經濟效應的發(fā)揮失效[5]。 人口在城市之間的流動是影響各城市的城市化進程和長期發(fā)展的重要因素，日益嚴重的空氣污染在多大程度上影響著中國城市人口的遷入和遷出呢? 對此問題的深入探討，能為地方政府采取有效的環(huán)境政策改善空氣質量，以更好地吸引外來人口提供理論依據(jù)，對推動中國經濟的高質量發(fā)展有著極為重要的理論與現(xiàn)實意義。

關于環(huán)境與人口遷移的關系，相關文獻主要集中于地質、氣候環(huán)境等對人口遷移的影響，如颶風[6]、地震[7][8]、龍卷風[9]、洪水[10]、山體滑坡[11]、降水[12][13]、氣溫[14][15]等對人口遷移的影響，而關于城市污染中常見的空氣污染、固體廢棄物污染、水污染等對人口遷移影響的文獻相對較少。 例如，Gawande 等研究了廢棄物填埋場附近居民的遷出情況[16]。 席鵬輝和梁若冰基于中國地級市樣本數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)具有環(huán)保模范城市稱號的城市其住宅銷售面積會顯著提高，間接發(fā)現(xiàn)了環(huán)境改善增加外來移民的證據(jù)[17]。 洪大用等通過北京市的電話調查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，霧霾的加劇導致部分居民萌生遷出意愿，但是這種意愿受到行為模式以及對政府治霾信心的影響[18]。 Chen 等利用五年期間的平均熱強度變化作為中程空氣污染水平的外源變化的來源，研究表明，空氣污染對中國境內居民的流入率和流出率造成很大影響[19]。 綜合來看，現(xiàn)有研究在一定程度上分析了環(huán)境質量對人口遷移的影響，但仍存在需要改善的地方。 例如，現(xiàn)有文獻對居民日常生活感受最深的空氣污染對其遷移的影響研究相對較少，僅有的極少數(shù)研究又未能有效解決實證研究中的內生性問題。 相對于傳統(tǒng)的回歸方法，本文采用的地理斷點回歸(regression discontinuity，RD)方法能有效處理內生性問題，分析上也更具隨機性特征。 同時，采用多種與居民生活息息相關的空氣污染物研究中國292 個地級市人口的凈遷入情況，數(shù)據(jù)豐富，研究更具有代表性和推廣性。

準確估計空氣污染對人口遷移的影響必須處理好兩個問題。 第一個問題是二者之間可能存在反向因果關系而導致內生性問題。 一方面，空氣污染會通過損害人體健康[20]、增加生活成本等阻礙居民遷入；另一方面，人口的遷入也可能影響一個地區(qū)的空氣質量，如過多的遷入人口可能會導致污染物的大量排放等。 因此，如何準確分離出空氣污染對人口遷入的影響是本文首先要解決的問題。 近年來廣泛運用的RD 回歸能有效避免參數(shù)估計的內生性問題，識別變量之間的真實因果關系[21]。 因此，本文利用中國在秦嶺-淮河分界線以北實施的冬季集中供暖政策的準自然實驗，采用RD 方法估計空氣污染對人口遷移的影響。 由于地理位置差異，中國北方的平均溫度比南方低很多，再加上計劃經濟時代的資源與財政約束導致無法進行全國供暖，只有北方地區(qū)享有冬季集中供暖福利[22][23]。 北方集中供暖政策導致空氣污染在秦嶺-淮河線分界線處出現(xiàn)明顯斷點(圖1)，為本文準確識別空氣污染對人口遷移的影響提供了契機。 此外，使用RD 方法還需滿足其他兩個條件:一是斷點分界線的選擇要具有隨機性，不存在人為操作的可能，而秦嶺-淮河線作為冬季集中供暖政策的分界線是由它一月份的地理溫度為0℃所決定的，并不涉及其他政治或經濟目的[24]，所以滿足隨機性假定的要求。 二是除了核心變量外，其他控制變量在斷點處呈連續(xù)變化，以避免捕捉到其他變量的斷點效應，混淆回歸結果[25]。 實際上，本文關注的相關城市變量以及氣候變量在斷點處確實是連續(xù)的(圖2)。

第二個問題是測量誤差問題。 首先是人口凈遷入指標的選取。 鑒于中國特殊的戶籍制度，地區(qū)人口統(tǒng)計通常包括戶籍人口和常住人口兩個指標。 出于兩方面的考慮，本文認為選取常住人口作為衡量指標更為可靠。 一方面，關于衡量戶籍制度政策變動難度較大，在實證研究時很難有效剔除戶籍政策的影響；另一方面，遷入人口轉化為戶籍人口需要滿足一定的條件，且存在時間限制，即常住人口成為戶籍人口的過程中存在較長的時滯。 所以，如果以戶籍人口作為研究對象可能會存在低估空氣污染對人口凈遷入的影響。 其次，特定位置的空氣污染可能會被錯誤地測量或受到人為操作的影響[26]，并且選用哪種污染物來衡量空氣污染也會對實證結果產生重要影響。 本文選用中國地級及以上城市的年度PM2.5 平均排放濃度作為空氣污染的核心衡量指標，原因在于PM2.5 數(shù)據(jù)提取自衛(wèi)星地圖，可以降低數(shù)據(jù)操控和缺失的風險，而且PM2.5 作為空氣中普遍存在的細顆粒物，對人體有直接的傷害。 此外，在穩(wěn)健性檢驗部分，本文進一步引入二氧化硫(SO2)、可吸入顆粒物(PM10)、二氧化氮(NO2)等空氣中對個體影響較大的污染物作為空氣污染的替代指標，以便更全面地考察空氣污染對人口遷移的影響。

基于以上分析，我們采用2000—2018 年292 個中國地級及以上城市的非平衡面板數(shù)據(jù)，利用RD方法估計空氣污染對人口遷移的影響。 基準回歸結果表明，以秦嶺-淮河為分界線實施的集中供暖政策使得北方城市的PM2.5 排放濃度比南方城市高，而北方城市的人口凈遷入量則顯著地低于南方城市。 因此，基于冬季集中供暖政策所導致的南北空氣質量差異這一準自然實驗，本文從城市層面證實嚴重的空氣污染會增加人口的遷出，阻礙人口的遷入。 此外，一系列穩(wěn)健性檢驗(如調整執(zhí)行變量階數(shù)、改變帶寬、替換空氣污染指標、安慰劑檢驗)證實本文的核心結論是可信的。

空氣污染可能通過多種機制影響人口遷移，本文結合中國家庭追蹤調查數(shù)據(jù)(CFPS)、中國勞動力動態(tài)調查數(shù)據(jù)(CLDS)、省級犯罪率數(shù)據(jù)、空氣污染數(shù)據(jù)和RD 回歸方法對相關作用機制進行說明和檢驗。

第一，空氣污染會通過損害人體的生理健康和心理健康促使居民遷出。 空氣污染對生理健康的影響主要是增加中風、肺癌、呼吸道疾病、心臟病、心血管疾病等風險，這一論斷已經被多位學者 證實[27][28][29]。 近年來，很多學者發(fā)現(xiàn)空氣污染對心理健康的損害也不容忽視，它會帶來個體各種負面情緒的增加[30]，嚴重時還會轉化為抑郁癥等心理疾病，帶來安全隱患[31][32]。 利用2010、2012、2014 年CFPS 成人調查數(shù)據(jù)與RD 方法，我們發(fā)現(xiàn)北方居民無論是生理健康狀況還是心理健康狀況都比南方居民差，且空氣污染對人體的生理健康和心理健康確實存在顯著的負向影響。

第二，空氣污染會增加個體的生活成本，而成本是人口遷移的重要決定因素。 這種成本體現(xiàn)在直接成本和間接成本兩個方面，直接成本表現(xiàn)為空氣污染會增加居民上下班的通勤時間以及由于空氣污染帶來的損害所導致的醫(yī)療費用的上升等[33]，而間接成本更多體現(xiàn)在采取預防措施所增加的費用上，包括居民為了應對空氣污染購買口罩、空氣凈化器、凈水機等生活用品的費用，以及購買商業(yè)醫(yī)療保險和商業(yè)健康險等的費用[34]。 此外，孩童對空氣污染的影響尤其敏感，居民對孩童采取的空氣污染預防措施也會更及時主動，當空氣污染嚴重時居民在孩童醫(yī)療上所花的費用也會上升。 基于2014、2016 年CFPS 孩童調查數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)北方居民的孩童醫(yī)療費用和商業(yè)醫(yī)保費用都更高，證實空氣污染確實顯著促進了居民的醫(yī)療支出，增加了居民的生活成本。

第三，空氣污染會增加女性孕期妊娠異常現(xiàn)象的發(fā)生，導致相關家庭產生遷出行為。 女性在孕期的身體狀況比較特殊，對周圍的環(huán)境狀況也比其他時期反應更明顯，孕期暴露于空氣污染之中與妊娠不良結局之間存在關聯(lián)性[35]，例如低出生體重、早產和先天畸形等不良妊娠結局都和孕期的空氣污染暴露有關[36][37]。 利用2014、2016 年CLDS 數(shù)據(jù)與RD 方法，我們發(fā)現(xiàn)空氣污染對多種妊娠異?，F(xiàn)象有顯著影響。

最后，空氣污染還可能導致地區(qū)犯罪行為的增加，而安全因素是居民選擇是否定居的重要考量因素。 在犯罪學、社會學和經濟學文獻中，關于犯罪行為與周圍環(huán)境關系的研究比較豐富。 例如，Cohn and Rutton 發(fā)現(xiàn)隨著溫度上升，暴力犯罪呈倒“U”形變化[38]；而Ranson 認為暴力犯罪與溫度是線性關系[39]。 此外，Jacob 等發(fā)現(xiàn)犯罪和降水存在著一定的關聯(lián)[40]。 Reyes 發(fā)現(xiàn)在童年時期的鉛暴露會增加個體的未來犯罪率[41]。 而關于空氣污染對犯罪活動的影響的文獻相對較少，如Herrnstadt and Muehlegger 提供了空氣污染對犯罪活動影響的準實驗證據(jù)[42]，與心理學關于污染與侵略之間關系的證據(jù)一致，即有害的空氣污染會導致反社會行為的發(fā)生[43]。 結合中國省級犯罪數(shù)據(jù)和RD 方法，我們發(fā)現(xiàn)空氣污染顯著增加逮捕和起訴的比例。

本文可能的貢獻為:(1)基于292 個中國地級及以上城市2000—2018 年的面板數(shù)據(jù)，研究空氣污染與人口遷移之間的關系，為地方政府促進城市化進程并推動經濟高質量發(fā)展提供經驗依據(jù)。 (2)利用RD 方法估計空氣污染對人口遷移的影響，能有效緩解內生性問題，得到與其他學者利用其他實證方法進行分析相一致的結論，揭示空氣污染對人口凈遷入的直接、顯著的不利影響，是對現(xiàn)有相關文獻的補充和完善。 (3)利用國內公開的幾個大型微觀數(shù)據(jù)庫提供的豐富信息，重點考察空氣污染如何通過損害個人健康、提高生活成本、造成女性妊娠異?，F(xiàn)象和增加犯罪行為四大機制影響居民的遷入行為，揭示二者之間的深層次關系。

本文其余部分結構安排如下:第二部分介紹研究背景，第三部分說明數(shù)據(jù)來源、指標選取及回歸模型，第四部分分析實證結果，第五部分檢驗潛在作用機制，最后得出結論并提出政策建議。

二、研究背景

中國北方地區(qū)冬季較為寒冷，人們不得不采取各種形式取暖，但爐子燒散煤對空氣污染有加劇作用，因此，中國政府制定了北方地區(qū)集中供暖政策，由于當時財政預算不足，所以只為秦嶺-淮河以北的地區(qū)提供免費的冬季供暖福利[22]。 以煤炭為主要原料的取暖方式意味著，燃煤所排放的大氣污染物會隨著城市供暖面積的快速增長而同步增長。 有學者基于秦嶺-淮河分界線以北冬季集中供暖政策的準自然實驗，證實集中供暖導致北方地區(qū)的空氣污染更為嚴重[23][24][44]。 集中供暖政策所導致的南、北方空氣污染斷點，是識別空氣污染與人口遷移因果關系的關鍵。

隨著城市化進程的加快，居民收入逐年提高，居民供暖需求已成為一項重要的政府民生措施，因此城市集中供熱面積始終保持穩(wěn)定的增長速度[41]。 隨著人們越來越關注環(huán)境質量，冬季供暖政策造成的霧霾天氣頻發(fā)、空氣質量持續(xù)惡化的現(xiàn)狀亟待改變。 鑒于此，政府出臺了一些措施，如2012 年的《重點區(qū)域大氣污染防治“十二五”規(guī)劃》，呼吁積極采用天然氣等清潔能源代替燃煤，2013 年國務院在發(fā)布的《關于印發(fā)大氣污染防治行動計劃的通知》中列舉了以“全面治理燃煤小鍋爐，加快實施‘煤改氣’”為代表的大氣污染防治十項措施。 雖然“煤改氣”對減少空氣污染有一定效果，但它并不能從根本上緩解集中供暖政策所導致的空氣污染問題。 一方面，天然氣供暖成本過高，輸送距離過長，增加了集中供暖的經濟成本[45]；另一方面，2017 年各地的“煤改氣”熱潮引發(fā)了“氣荒”，中國是富煤缺油少氣的國家，自身天然氣供應不足，天然氣需求的大量增加導致一些地區(qū)無法供暖或者供暖溫度不足，這違背了改善民生的初衷。 因而在現(xiàn)階段，北方大部分地區(qū)仍以煤炭燃燒作為冬季取暖的主要方式[44]。 總體來說，政府雖然采取了一些污染預防措施，但集中供暖政策所導致的南、北方空氣污染斷點依然存在。

根據(jù)以上背景分析，本文基于秦嶺-淮河分界線進行RD 估計能合理利用外生政策變化引起的空氣污染物的變化，以有效解決反向因果關系導致的內生性問題。 此外，北方集中供暖政策作為一項外生政策，具有連續(xù)性特征，有助于更加準確地分析空氣污染對人口遷移的長期影響。

三、數(shù)據(jù)和方法

(一)指標選擇與數(shù)據(jù)來源

1. 空氣污染

我們以中國地級及以上城市的PM2.5 平均排放濃度作為核心空氣污染指標，原因在于:(1)本文選擇的樣本期的時間跨度較長，而其他污染物的數(shù)據(jù)較難獲得或時間的連續(xù)跨度較短，不適于進行面板分析，而且可能存在數(shù)據(jù)造假和操控等問題[46]。 而PM2.5 數(shù)據(jù)來自于哥倫比亞大學和美國大氣成分組聯(lián)合發(fā)布的根據(jù)衛(wèi)星地圖提取的數(shù)據(jù)，更具有客觀性和覆蓋范圍廣的優(yōu)點。 (2)微粒物質是中國最主要的污染排放物，PM2.5 不僅囊括化石燃料的燃燒及其排放的污染氣體在空氣中進一步產生的化學反應物，而且更易穿透室內[47]。 據(jù)《2010 年全球疾病負擔評估》顯示，PM2.5 形式的室外空氣污染居中國20個首要致死風險因子的第四位，造成120 萬人的過早死亡和2500 萬人的健康損失。 此外，在穩(wěn)健性檢驗部分，我們進一步引入SO2、PM10、NO2等空氣中對個體影響較大的污染物作為空氣污染的替代指標，以便更全面地考察空氣污染對人口遷入的影響。 考慮這部分數(shù)據(jù)的可得性，我們選用2002—2018年24 個省會城市的相關數(shù)據(jù)，該部分數(shù)據(jù)均來源于中國生態(tài)環(huán)境部數(shù)據(jù)中心。

2.人口凈遷入量

借鑒現(xiàn)有文獻的常用做法，我們采用常住人口作為統(tǒng)計口徑去衡量人口凈遷入量[48]。 需要說明的是，由于缺少公開的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，我們參照劉歡、席鵬輝的做法[49]，根據(jù)《中國城市統(tǒng)計年鑒》中公布的以常住人口為標準進行平均的人均生產總值來推算常住人口數(shù)據(jù)。 具體計算公式為:常住人口=城市生產總值總量/城市人均生產總值。 將推算的結果與ERIC 數(shù)據(jù)庫中公布的部分城市常住人口數(shù)據(jù)進行比對，我們發(fā)現(xiàn)結果基本一致，表明這種推算方法是可靠的。 人口凈遷入量的計算公式為:凈遷入量=年末常住人口數(shù)-上年末常住人口數(shù)-年末總人口×人口自然增長率。

3.其他變量

控制變量中，我們選取反映城市經濟特征和公共物品特征的一組變量，包括城市勞動生產率(人均GDP)、產業(yè)結構(第三產業(yè)產值占GDP 總產值的比重)、工資水平(在崗職工工資總額/在崗職工數(shù))、公共支出(人均地方財政支出)、基礎設施水平(人均道路面積)、教育水平(每萬人擁有的普通中學專任教師數(shù))及醫(yī)療水平(每萬人擁有的病床數(shù))。 同時，我們還控制可能會影響空氣污染的部分天氣變量[50]。 上述數(shù)據(jù)均來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》。 對于部分存在缺失值和錯誤值的數(shù)據(jù)，我們使用各省級年鑒和各地級市統(tǒng)計年鑒中的相關數(shù)據(jù)進行補充和替換。

為了有效識別空氣污染影響人口遷移的潛在機制，我們從損害人體健康、增加孩童醫(yī)療和保險費用、造成母親孕期異?，F(xiàn)象以及增加社會犯罪行為四個方面進行檢驗，前兩個數(shù)據(jù)分別來自CFPS 的成人調查問卷和兒童調查問卷部分，第三個數(shù)據(jù)來自于CLDS 數(shù)據(jù)，犯罪率數(shù)據(jù)來自于各省檢察局年度工作報告。 詳細變量定義見表1。

表1 變量的基本含義及測算方式

(二)描述性統(tǒng)計

表2 顯示了核心變量的描述性統(tǒng)計結果，可以發(fā)現(xiàn)，北方地區(qū)的4種空氣污染指標均顯著高于南方地區(qū)，南方居民的人口凈遷入量也比北方高，意味著空氣污染與人口凈遷入之間可能存在一定的關系，詳細因果關系有待下文的實證驗證。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

(三)估計方法

實際上，少數(shù)北方城市由于某些原因并未集中供暖，所以模糊RD 方法更切合實際，我們通過兩階段最小二乘法(2SLS)對模型進行估計。 估計方程為:

其中，式(2)、式(3)是第一階段回歸方程，式(4)是第二階段回歸方程。 u、t 分別表示城市和時間；North為處理變量，位于秦嶺-淮河分界線以北的城市取值1，以南的城市取值0；L 為執(zhí)行變量，即各城市的緯度值減去秦嶺-淮河分界線的平均緯度值；f(Lu)是以相對緯度作為執(zhí)行變量的RD 多項式函數(shù)，通過多項式的調整，可以降低差異和偏誤，達到更穩(wěn)健的結果；Pollution 為空氣污染指標；X 是一系列控制變量，包括城市變量和氣候變量；γ 和ρ 分別代表時間固定效應和地區(qū)固定效應；ε 為以城市為聚類的穩(wěn)健標準誤差項；δ1為衡量空氣污染對人口凈遷入量的影響，是本文重點關注的系數(shù)。

四、實證結果

(一)RD 估計結果

核心變量在秦嶺-淮河分界線處是否存在斷點是進行RD 估計的前提。 我們以該分界線為基準，將執(zhí)行變量的緯度標準化，以考察空氣污染和人口凈遷入量在分界線處是否存在非連續(xù)性變化。 如圖1 所示，PM2.5 在斷點處明顯向上跳躍，表明冬季集中供暖政策是導致北方空氣污染程度比南方嚴重的重要原因①圖1 選擇90%的置信水平繪制。。 同樣的，人口凈遷入量在斷點處也出現(xiàn)南方比北方高的情況，證實南方城市的人口凈遷入量更大。 因此，圖1 意味著兩個核心變量之間存在某種因果關系，RD 方法適合用來估計此類問題。

圖1 人口凈遷入量和空氣污染在秦嶺-淮河分界線處的斷點圖

回歸結果見表3。 其中，Panel A和Panel B 為第一階段的結果。 可以發(fā)現(xiàn)，無論是否引入固定效應，北方地區(qū)的空氣污染均顯著高于南方地區(qū)，并且北方地區(qū)人口的凈遷入量顯著低于南方地區(qū)，證明冬季集中供暖政策是導致空氣污染“北高南低”和人口凈遷入量“南高北低”的決定因素。 Panel C 的第二階段回歸結果表明，無論是否引入控制變量和固定效應，空氣污染都在1%的統(tǒng)計水平下顯著降低人口凈遷入的規(guī)模。 對比第3 列和第4 列的結果，可以發(fā)現(xiàn)引入控制變量后，估計結果小幅下降，但整體來看，本文所估計的空氣污染對人口凈遷入量的影響系數(shù)比較穩(wěn)定。

城市特征變量中，城市勞動生產率對人口凈遷入量的影響并不顯著，這可能是因為GDP 在現(xiàn)行核算體系存在著很多不完善的地方，人均GDP 的增長并不一定能轉化為居民收入增長從而帶來居民生活質量的提高[51]。 產業(yè)結構對人口凈遷入量的影響顯著為正，這是因為第三產業(yè)占比的提高能有效促進產業(yè)結構均衡，提高經濟增長的動力，增加對人口遷入的拉力。 而工資水平和人口遷入之間存在負相關關系，可能的原因是兩者之間存在著一定的內生性，一方面城市較高的工資水平促進人口遷入，同時由于人口大規(guī)模遷入導致城市勞動力供給增加，這可能會降低城市的職工工資水平[52]。 城市公共物品供給水平代表著城市更高的生活水平，更完善的公共服務質量，因而會對人口遷入產生拉力[53][54]。 實證結果證實，公共支出、教育水平、基礎設施、醫(yī)療水平等公共物品指標均對人口凈遷入量具有顯著的正向影響。

表3 空氣污染對人口凈遷入量的影響：RD 估計

(二)穩(wěn)健性檢驗

1. 改變帶寬

斷點回歸的有效性和穩(wěn)健性受到帶寬選擇的影響。 帶寬的大小具有兩面性，帶寬大，密度函數(shù)會越平滑，方差也越??；而帶寬越小，對斷點附近不可觀測的因素以及其他控制變量的估計越準確，回歸越有效。 此外，帶寬越大，斷點附近的領域越大，偏差也就越大；而帶寬小，樣本量會大量損失，可能造成無效估計。 總之，帶寬過大或過小都不是最優(yōu)選擇。 綜合回歸所要求的平衡性和有效性，我們利用Imbens and Lemieux 提出的IK 法[55]算出本文的最優(yōu)帶寬為1.18①0.5 倍帶寬所包含的樣本量過少，可能會對結果的準確性產生影響，不予報告。，然后改變最優(yōu)帶寬(包括最優(yōu)帶寬的1 倍、2倍、4 倍和8 倍)并分別進行回歸。 表4 的回歸結果顯示，無論在多大帶寬下，空氣污染對人口凈遷入量的影響始終是負向顯著的。

表4 帶寬敏感性檢驗

2. 控制變量的連續(xù)性檢驗

為了確保RD 回歸的有效性，我們需要檢驗所有控制變量在秦嶺-淮河分界線處是否呈連續(xù)性變化。 由圖2 可知，所有控制變量在分界線處均沒有出現(xiàn)明顯的斷點，呈連續(xù)變化，滿足平滑性條件。 因此，本文的RD 估計并未捕捉到影響人口凈遷入量的其他相關控制變量的斷點效應。

3.調整空氣污染變量

我們選取燃煤所產生的代表性大氣污染物， 鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性， 選取24 個省會城市2002-2018 年的數(shù)據(jù)進行穩(wěn)健性檢驗②附圖1(限于篇幅，附圖1 已留存?zhèn)渌?顯示所有的代表性大氣污染物均在斷點處發(fā)生跳躍，北方的污染均比南方嚴重。。 根據(jù)表5 的回歸結果，無論用哪種污染物作為空氣污染指標，空氣污染均對人口凈遷入具有顯著的負向影響，證實本文研究的空氣污染與人口凈遷入量之間的關系對于污染指標的選取并不敏感。

4.改變執(zhí)行變量的階數(shù)

由于斷點附近存在部分不可觀測因素，我們可以改變執(zhí)行變量的函數(shù)形式去反映，分別選取執(zhí)行變量的一次項、二次項和三次項來進行RD 估計，結果如表6 所示。 可以發(fā)現(xiàn)，無論選擇哪種空氣污染物，無論執(zhí)行變量采用幾次項，空氣污染對人口凈遷入的影響始終是負向、顯著的，證實基準回歸結論的穩(wěn)健性。

表5 調整空氣污染指標

圖2 控制變量的連續(xù)性檢驗

5.安慰劑檢驗

我們通過隨機移動秦嶺-淮河分界線的方式進行安慰劑檢驗。 如果根據(jù)假想的秦嶺-淮河分界線進行RD 估計之后核心變量的系數(shù)仍然顯著，則說明人口遷移不一定是受秦嶺-淮河以北冬季集中供暖政策的影響。 我們將秦嶺-淮河分界線分別向南、向北移動1°和2°，然后以之作為假想的分界線，并重新進行RD 估計。 表7 中模型(1)、(2)分別報告了分界線向北移動1°和2°的結果，模型(3)、(4)分別報告了分界線向南移動1°和2°的結果。 顯然，無論分界線如何移動，空氣污染指標的系數(shù)均不再顯著，從側面證明冬季集中供暖政策確實是降低人口遷入規(guī)模的重要因素。

表6 改變執(zhí)行變量階數(shù)

五、機制檢驗

(一)人體健康

為了分析空氣污染對居民生理健康和心理健康的影響，我們采用相關信息比較齊全的2010、2012、2014年CFPS 成人問卷調查數(shù)據(jù)，將生理健康、心理健康指標分別作為結果變量，選取的控制變量包括被調查個體的年齡、性別、婚姻狀態(tài)、宗教信仰、生活滿意度、個人收入排序、社會地位排序、未來信心度、不公平對待、個人收入等。 具體RD 估計結果見表8①附圖4-8 描繪了相關機制檢驗變量在分界線處的斷點圖。 限于篇幅，附圖4-8 已留存?zhèn)渌?。?結果顯示，無論是否引入控制變量，空氣污染都對人體的生理健康和心理健康有顯著的負向影響。 此外，我們進一步將心理健康指標細化，考察空氣污染對6 個抑郁癥狀的不同影響，包括情緒沮喪、精神緊張、坐臥難安、失去希望、難以克服困難、生活沒有意義，結果顯示空氣污染均顯著促進了這些抑郁癥狀的發(fā)生(表9)。

表7 安慰劑檢驗

表8 空氣污染對人體健康的影響：RD 估計

表9 空氣污染對不同心理抑郁癥狀的影響：RD 估計

(二)生活成本

急劇增加的醫(yī)療支出已成為中國居民沉重的經濟負擔，空氣污染會增加居民的醫(yī)療支出，從而增強其遷移意愿。 由于缺乏成年人數(shù)據(jù)，我們以孩童樣本進行檢驗。 在中國家庭中，相對于成年人來說，兒童對空氣污染更加敏感，空氣污染會直接導致兒童醫(yī)療費用的上升；同時出于預防目的，居民家庭傾向于更多地為兒童購買商業(yè)醫(yī)療保險。 基于2014、2016 年CFPS 孩童問卷調查數(shù)據(jù)，我們將商業(yè)醫(yī)保費用、醫(yī)療總費用、自理醫(yī)療費用分別作為結果變量進行RD 估計，選取的控制變量為年齡、性別、民族、居住地、孩子居住地、孩子由誰看管、孩子與父母同住時間、孩子生病如何處理、孩子是否上學等。 表10 的回歸結果表明空氣污染對家庭孩童的這三項費用都有顯著的正向影響，證實空氣污染越嚴重，家庭在孩童醫(yī)療上的花費越多，生活成本相應增加。

(三)妊娠異常

女性在懷孕期間，由于身處特殊時期，受空氣污染的影響比普通人大，空氣污染可能導致女性懷孕期間體內相關激素等指標發(fā)生變化，嚴重情況下會導致孕期出現(xiàn)異?，F(xiàn)象，包括流產、早產、死產、死胎和難產等。 我們用2014、2016 年CLDS 數(shù)據(jù)進行分析，選取“是否發(fā)生孕期異?，F(xiàn)象”以及上述五種具體異?，F(xiàn)象作為結果變量進行RD 估計，選取的控制變量包括年齡、居住地、是否有醫(yī)療保險、是否有生育保險、過去一年工作時長、每天上下班 時 長、 收 入等。 根據(jù)表11的回歸結果，6個估計中有5個空氣污染的系數(shù)是顯著的，總體來說，空氣污染對各種孕期異?，F(xiàn)象有顯著的正向影響。

表10 空氣污染對生活成本的影響：RD 估計

表11 空氣污染對妊娠異常的影響

(四)犯罪行為

環(huán)境因素和犯罪行為息息相關，空氣污染可能激發(fā)人的攻擊性行為。 我們采用2000—2016 年除西藏以外的30 個省份的檢察機關公布的年度工作報告中的每萬人逮捕比和每萬人起訴比作為結果變量，同時控制城鄉(xiāng)收入差距、人均GDP、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率、財政支出、常住人口、普通高等學校在校學生數(shù)等變量，對此機制進行檢驗。 表12 的RD 估計結果顯示，空氣污染對每萬人逮捕比和每萬人起訴比都有顯著的正向影響，證實空氣污染程度加劇確實會導致地區(qū)犯罪行為增加。 如果居民所處的環(huán)境不安全因素超過其接受范圍，他們就可能考慮遷移。

表12 空氣污染對犯罪的影響

六、結論和政策建議

本文采用中國地級及以上城市2000—2018 年的面板數(shù)據(jù)，利用RD 方法考察空氣污染對人口遷移的影響，并探究潛在的影響機制。 估計結果顯示，不斷惡化的空氣污染會對人口遷入產生顯著的負向影響。 該結論在經過選擇不同帶寬、變換執(zhí)行變量階數(shù)、替換空氣污染指標、安慰劑檢驗等一系列穩(wěn)健性檢驗后依然成立。 此外，我們發(fā)現(xiàn)空氣污染通過危害人體健康、提高居民生活成本、造成妊娠異?，F(xiàn)象以及增加社會犯罪等途徑影響人口遷入。

本文從城市人口遷移的視角揭示了環(huán)境保護的重要性，為地方政府管理和改善環(huán)境質量以及人口遷移提供了經驗證據(jù)。 人口的遷入和遷出對地方的勞動力供給、人力資本都有著不可忽視的作用，因而政府在確定環(huán)境治理目標時，必須注意環(huán)境污染對居民生活及其行為的不利影響，應把居民生活標準的相關指標納入政府對各類環(huán)境的評價指標體系中，加快環(huán)境政策的落實和實施。 宜居的生活環(huán)境逐漸成為居民在選擇是否遷移時的重要考量因素，城市在吸納外來人口進入時，除了要致力于城市基礎設施的建設和公共服務的完善外，也不能忽略空氣污染帶來的負面效應。 對于受空氣污染影響比較嚴重的居民，政府應積極采取措施，或者利用其他途徑去補償他們所造成的損失。 此外，空氣污染通過危害居民健康而影響居民的遷移決策，因而政府應通過建設完善的社會保障體系來提高家庭及個人面對環(huán)境危機時的抗風險能力，提高收入水平，降低弱勢群體、老年群體面對環(huán)境污染受到的不利影響。