空气质量对中国人口迁移的影响

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曹广忠^,¹^,², 刘嘉杰¹^,², 刘涛^,¹^,²

1.北京大学城市与环境学院,北京 100871

2.北京大学未来城市研究中心,北京 100871

Examining the role of air quality in shaping the landscape of China′s internal migration: Phase characteristics, push and pull effects

CAO Guangzhong^,¹^,², LIU Jiajie¹^,², LIU Tao^,¹^,²

1. College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China

2. Center for Urban Future Research, Peking University, Beijing 100871, China

通讯作者: 刘涛（1987-）,男,安徽宿州人,博士,研究员,博士生导师,主要研究方向为人口迁移与城镇化。E-mail: liutao@pku.edu.cn

收稿日期:2019-10-17接受日期:2020-03-24网络出版日期:2021-01-10

基金资助:

国家自然科学基金青年项目.41801146
教育部人文社科青年基金项目.18YJC840022
英国研究理事会全球挑战研究基金项目.ES/P011055/1

Received:2019-10-17Accepted:2020-03-24Online:2021-01-10
作者简介 About authors
曹广忠（1969-）,男,山东莘县人,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为城镇化、城市与区域规划。E-mail: caogzh@urban.pku.edu.cn

摘要
随着中国流动人口群体构成和迁移模式的持续变化,空气质量等舒适性要素逐渐成为塑造人口迁移空间格局的重要因素。基于2000年以来的人口普查和抽样调查数据,本文探讨了空气质量对人口迁移影响的总体特征、变动趋势和作用模式。研究发现,空气质量已逐渐成为影响中国人口迁移格局的重要因素,且主要表现为推力作用。空气质量直接关系到人口迁出决策,污染严重的地区更难留住人;而在迁入地选择过程中,收入水平和就业机会则更为重要,但其影响近年来有所弱化,城市吸引力更加综合多元。此外,研究还验证了教育资源对人口迁移的导向性作用,并从人口迁移的角度发现了城市群作为城镇化主体形态的地位在持续强化。
关键词： 人口迁移;空气质量;舒适性要素;城市群

Abstract

With the continuous changes in the composition and migration patterns of floating population in China, amenities such as air quality have gradually become important factors in shaping the spatial pattern of migration. On one hand, the heterogeneous demand structure of various subgroups of migrants is surely to lead to substantial change in their overall preference for attributes of destination cities as the composition of migrants evolves significantly in recent years, that is, but not limited to, the increasing shares of the high-skilled, the aged, and followers. On the other hand, emerging types of migration such as inter-city migration, secondary migration, and return migration has not only made the spatial modes of China′s internal migration much more complex than before but also provided more opportunities to cities that used to lack economic superiority and thus can rarely share the migration dividend in the past. Against this background, based on the data of population censuses and sample surveys since 2000 and by using panel data models, this paper explores the overall characteristics, changing trends and acting paths of the effect of air quality on migration. Regression results of the panel data model demonstrated the significantly positive association between air quality and net migration rate which has rarely been discussed in previous literature. A set of cross-sectional models further revealed the increasing role that air quality plays in affecting the geography of China′s internal migration, which is in line with the migration transition history of developed countries. In-depth analysis on the mechanism of this effect found that the environmental condition has been acting mainly as a push factor instead of a pull one. Air quality is directly related to the emigration decision, which means that a number of Chinese people have been escaping from heavily polluted areas. In contrast, satisfactory air quality and pleasant living conditions have not been a vital factor in attracting migrants. As it is a fact that income level and job opportunity still play a significant role in pulling, their overall influence has been shrinking gradually as the income level increases commonly in all Chinese cities. In addition, the study verified the guiding role of accessibility of educational resources for cities to attract internal migrants and further revealed the continuously strengthened position of megalopolises as the main spatial form of China′s new-type urbanization from the perspective of migration.

Keywords：internal migration;air quality;amenity migration;megalopolis

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本文引用格式
曹广忠, 刘嘉杰, 刘涛. 空气质量对中国人口迁移的影响. 地理研究[J], 2021, 40(1): 199-212 doi:10.11821/dlyj020190892
CAO Guangzhong, LIU Jiajie, LIU Tao. Examining the role of air quality in shaping the landscape of China′s internal migration: Phase characteristics, push and pull effects. Geographical Research[J], 2021, 40(1): 199-212 doi:10.11821/dlyj020190892

1 引言

伴随中国工业化进程,市场驱动下的人口迁移现象日渐活跃,就业机会多、收入水平高的地区成为人口流动的主要目的地^[1];与此同时,这些地区的快速工业化也带来了较为严重和普遍的空气污染问题,可能降低其人口吸引力。近年来全国人口流动开始出现一些新形势,流动人口的年轻化和家庭化趋势普遍增强,整体素质不断提升,“城-城”流动人口规模快速增加,人口迁移的空间模式和驱动因素更加复杂和多元化^[2]。自然环境、公共服务等非经济因素在人们迁移目的地选择和城市吸引力提升中的作用不断增强,也开始受到城市和人口迁移研究者的关注。

通常来说,人口迁移的影响因素主要包括经济因素和舒适性因素两类^[3]。前者即为劳动力市场提供的经济机会,后者则特指地方所特有的非经济要素。但长期以来,哪类因素起到决定性作用仍存争议。经典迁移理论普遍认为经济因素对人口迁移具有主导作用^[4,5,6],但后来随着传统发达国家进入郊区化、逆城市化过程,人口迁移流动的方向出现逆转变化,越来越多的研究开始关注城市舒适性因素对人口迁移的影响,目前大致形成了两种观点。第一种观点基于非均衡模型的假设,认为区域间的发展不均衡始终存在,人口迁移正是响应了经济机会差异带来的效用差异,迁移是为了寻找更高工资、更低失业率、更好工作机会的劳动力市场,迁移行为便是这三个变量的函数^[7,8]。第二种观点基于均衡模型的假设,认为各地的效用差异可以通过市场调整实现均衡,迁移的动机实质上是来源于人们对不可贸易商品的需求^[9,10],所以舒适性因素是诱发人口迁移的主导原因。

基于均衡模型的实证案例多集中于欧美发达国家,而在发展中国家关于舒适性因素对人口迁移的影响作用尚未得到广泛验证。中国人口迁移的已有研究中,近年已逐渐验证了气候条件、公共服务等舒适性因素的影响作用^{[11,12,13,14,15]},但关于空气质量影响人口迁移的证据相对较少。而且由于全国空气质量监测数据时序较短,流动人口统计难度较大,已有研究仅局限于省会和主要城市^[16],缺少全国范围精细尺度的研究^[17]。所以仍有一些问题值得深入探究,比如空气质量是否、何时成为影响中国人口迁移空间格局的重要因素?这种影响主要体现在促进人口迁出的推力还是吸引人口迁入的拉力?为尝试回答这些问题,本文利用全国地级行政单元的面板数据展开研究,讨论以PM_2.5浓度为表征的空气质量对人口迁移的影响作用。这不仅是对中国人口迁移现象的进一步理解,也是对经典理论的中国特色拓展,同时还可能提供从人口吸引力看待城市竞争力的新视角。

2 文献综述与研究假说

从城市舒适性的角度看,空气质量正是一种依附于地方的自然舒适性条件,所以可能会对人口迁移产生影响。如果存在影响,那么这种影响的重要性和作用模式又是如何?一方面,发达国家的经验表明,这种影响的重要性可能是随社会经济发展阶段而变化的。另一方面,从推拉理论出发,这种影响的作用机制又可分解为具体的拉力与推力。据此思路,结合已有研究提出本文的基本假说。

城市舒适性的概念始于美国地理学家Ullman对温暖气候影响美国人口迁移的发现^[18],后来逐渐成为探讨城市发展动力的重要内容^[19]。在经济学视角下,城市舒适性通常被视为一类商品来研究,具有不可贸易和地方特有这两个主要特征,人们为了满足对这类商品的需求而进行居住地的迁移^[20]。随着研究的广泛深入,城市舒适性的内涵逐渐丰富,主要包括自然条件、公共服务、文化氛围等要素^[21]。已有大量研究证实了各种舒适性因素对人口迁移的重要影响,包括气候^[22]、阳光^[3]、景观^[23]、文化^[24]等。空气质量同样是一种舒适性因素,也可能对人口迁移产生影响,并导致各个城市呈现不同的迁移特征。因此提出假说1：空气污染对人口净迁移率产生显著负向影响。

根据人口迁移的历史发展理论,当一个国家或地区处于不同的社会经济发展阶段时,人口迁移状态也往往不同^[25]。随着发展阶段的不断升级,人口迁移各类影响因素可能变得更加全面和多元。比如Mueser等对1950—1980年美国人口再分布过程中的经济机会和舒适性因素进行分时期比较,证实了迁移趋势与舒适性偏好的关联性,且随着收入和技术的改善,舒适性因素的重要程度可能继续提高^[26]。在国内已有研究中,经济因素通常被认为是主导影响因素,包括工资收入、经济规模、地方投资等^{[27, 28]}。但随着中国工业化和城镇化发展进入中后期,人民收入和生活水平不断提高,城市舒适性因素对人口迁移的影响作用可能在逐渐显现并有所增强。已有研究得到初步验证,如肖挺通过实证分析发现污染排放对人口流动有驱赶效应,且随收入水平的提升,环境质量对迁移决策的影响变得更大^[16]。李明等发现收入水平相对高的人群对空气污染更为敏感^[29]。因此提出假说2：空气质量对人口迁移的影响在社会经济发展到一定阶段时才会有所显现。

推拉理论认为人口迁移受到两方面作用力的影响,一种是有利于迁移的积极因素即拉力,另一种是不利于迁移的消极因素即推力^[6]。各类因素往往通过推力或拉力对人口迁移产生影响,比如工资水平可能既在迁出地表现为推力,也在迁入地表现为拉力。而空气质量对人口迁移产生的推力和拉力可能有所不同,一方面是由于全国区域发展和收入差距仍然较大,对于迁入地而言,良好空气质量的拉力强度可能仍不及经济收入。另一方面是在制定迁移决策时,由于预期收入具有不确定性,进入城市仍然存在失业风险,所以人们决定迁出时考虑的因素可能更多,迁出地的空气质量便可能成为其中一种关键推力。因此提出假说3：空气质量对人口迁移的影响表现为推力作用,没有明显的拉力作用。

3 数据与模型

3.1 研究数据

本文的“迁移”概念采用流动人口的统计口径,即指非户籍迁移的流动。基于2000年以来的五普、六普和两次抽样调查,根据公式（1）和公式（2）计算迁入率和迁出率,分别表征人口流入和流出状况。根据公式（3）计算人口净迁移率,用以反映一个地区综合的人口吸引力,即其留住本地人口和吸引外来人口的综合能力。

（1）

常住人口 = 户籍人口 + 流入人口 - 流出人口

（2）

迁入率 (迁出率) = \frac{流入人口 (流出人口)}{常住人口}

（3）

净迁移率 = \frac{流入人口 - 流出人口}{常住人口} = 迁入率 - 迁出率

本文的PM_2.5数据来源于哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心（CIESIN）公开发布的全球栅格数据,该数据集通过遥感影像数据反演获得,整体低于中国环境监测总站的地面观测值。使用ArcGIS10.2软件中的“分区统计”工具处理后对应到全国地级行政单元,这种面源数据相比于点源数据更能真实地反映一个地区的PM_2.5污染情况^[30],在地级行政单元尺度上可以准确反映各地空气质量差异。其他原始数据来源于《中国城市统计年鉴》和《中国区域经济统计年鉴》,非普查年份的常住人口数据通过各省统计年鉴补齐。为验证各省统计年鉴人口数据的可靠性和可比性,利用相应年份的1%人口抽样调查结果进行校核,发现二者的一致性较强,数据较为可靠。

图1展示了全国地级及以上行政单元的人口净迁移率。对比发现,在2010年及以前的人口迁移空间格局特征上,基本与已有研究结论一致：流动人口主要向东部沿海三大城市群集聚,呈现连绵化趋势,而中部地区则表现出人口净迁移率普遍为负的“塌陷”特征^[31,32]。与之相比,2015年的净迁移率分布出现了一些新特征：① 东部沿海三大城市群内部的人口集聚程度明显分化,京津冀的极化格局仍在持续,而长三角和珠三角的中心城市则表现出对周边城市更强的辐射扩散作用。② 内陆省会城市的人口吸引力不断增强,对应了流动人口的内陆化趋势,这些城市正在承载越来越多的流动人口,在省内逐渐形成了省会城市集聚、其他地区均衡的空间格局,同时也显现出一系列新兴二线城市逐渐在“抢人大战”中获得新一轮的发展机遇。③ “中部塌陷”特征没有发生转折性变化,尤其是中部省际边缘区的城市仍存在大量人口流出现象,该地区既靠近长三角和珠三角两个引力中心,存在大量的跨省迁移,又同时受到了附近省会城市的吸引,在二者的共同作用下,中部省份交界地带的大部分城市仍然延续了人口净流出的特征。

图1

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图1全国人口净迁移率的变化情况

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS（2019）1825号）绘制,底图无修改。
Fig. 1Changes in the net migration rate at prefecture level in China

根据全国地级及以上行政单元的PM_2.5时间序列数据绘制得到图2（见第203页）,主要特征表现为空气污染范围逐年扩大,以华北平原为主要污染区出现向南连片化的扩散趋势。2000年,河北、山东、河南三省交界处最先出现PM_2.5高值分布。至2005年,空气污染区域快速扩张,长江以北的上海、安徽、江苏多地出现污染,武汉周边也出现了高值区。2010年,空气污染区域逐渐连片化,华北平原及长江中下游平原北部成为全国突出的PM_2.5高值分布区。2015年,安徽和湖北的污染面积继续扩大,同时在东北出现了新的PM_2.5高值区,空气污染的南北差距愈加明显^[33]。

图2

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图2全国PM_2.5平均浓度的变化情况

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS（2019）1825号）绘制,底图无修改。
Fig. 2Changes in the average concentration of PM_2.5 at prefecture level in China

3.2 模型与变量

本文使用2000年、2005年、2010年、2015年共4个年份的面板数据进行计量研究。根据空间一致性原则,按照民政部公开的行政区划目录合并统一为2015年行政区划。前文的人口迁移和空气质量空间格局分析对应全国地级及以上行政单元共338个,对行政区划调整的地级单元依据县级单元数据进行调整核对。考虑到数据的可得性、连续性与可比性,后文的回归模型使用全国地级及以上的城市样本,并剔除各年份均缺失数据或行政区划调整导致数据无法匹配的巢湖市、中卫市、拉萨市、日喀则市、三沙市、儋州市,共保留287个连续可比的城市样本,部分年份因数据缺失而导致观测样本数低于287个。基本模型为：

（4）

netmi g_{it} = f (AI R_{it}, E_{it}, A_{it}, P)

式中：地级行政单元i在t年份的净迁移率（

netmi g_{it}

）受到空气质量（

AI R_{it}

）、经济因素（

E_{it}

）、其他舒适性因素（

A_{it}

）、区位条件（

P

）的共同影响。具体形式为：

（5）

\begin{array}{l} netmig = β_{0} + β_{1} PM + β_{2} PGDP + β_{3} emp Ⅱ + β_{4} emp Ⅲ + β_{5} library + β_{6} school + \\ β_{7} hospital + β_{8} pop + β_{9} admin + β_{10} east + β_{11} mid + β_{12} agg + u \end{array}

式中：

β_{0}

为常数项;

β_{1} — β_{12}

为回归系数;

u

为误差项。公式（5）同时用于面板数据和截面数据的回归,左侧的因变量可替换为迁入率或迁出率,所有自变量对应指标见表1。

Tab. 1
表1
表1解释变量与对应指标
Tab. 1Explanatory variables and indicators

影响因素		指标	变量
经济因素	发展水平	人均GDP（对数）	PGDP
	就业结构Ⅱ	第二产业从业人员比例	empⅡ
	就业结构Ⅲ	第三产业从业人员比例	empⅢ
舒适性因素	空气质量	PM_2.5年平均浓度	PM
	文化环境	每百人公共图书馆藏书量	library
	教育资源	每百学生中学教师数	school
	医疗设施	每万人医生数	hospital
区位条件	行政等级	是否为直辖市或省会	admin
	区位特征	是否在东部	east
		是否在中部	mid
		是否在城市群	agg
控制变量	人口规模	常住人口总量（对数）	pop

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自变量主要包括三类：经济因素、舒适性因素、区位条件。首先,经济因素中包括经济发展水平和就业结构两方面,分别反映地区收入水平和就业机会。人均GDP可以表征一个地区或城市的经济发展水平,经济发展水平越高,人口迁移现象往往会更加活跃^[27];第二产业、第三产业从业人员比例表征城市提供的就业机会,非农产业尤其是第三产业会吸纳更多的劳动力流入^[34]。其次,舒适性因素中的空气质量为核心解释变量,用PM_2.5平均浓度来反映。PM_2.5也被称为细颗粒物,是雾霾天气的主要污染物,高浓度PM_2.5会产生较高的人群健康风险。作为计算空气质量指数（AQI）的6项指标之一,PM_2.5浓度可以较好地表征空气质量优劣程度。在舒适性因素中,加入对教育资源、医疗设施和文化环境的考虑。因为随着流动人口携带随迁子女的现象越来越多,教育、医疗等公共服务资源的重要性已不容忽视^[35],此处采用普通中学专任教师数与在校学生数之比和每万人医生数分别反映教育资源的配置和基础医疗设施情况。文化环境因素较难用宏观统计指标衡量,参考已有研究^[36],此处采用每百人公共图书馆藏书量反映社会文化发展水平。

除了经济因素和舒适性因素以外,结合现实情境,纳入了对区位条件的考察。第一是关于行政等级的划分。在中国的行政体系下,行政等级更高的城市往往出现各类要素的高度集聚,在自上而下的资源配置上出现了城市间的差异,从而影响了人口吸引力的差异。第二是东中西区域的划分^① (①东部区域包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南;中部区域包括黑龙江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南;西部区域包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。)。中国经济发展的区域差异显著,也对流动人口空间分布格局存在影响^[37]。第三是城市群的归属与否。城市群是城市和区域发展的高级形态,处在城市群中的城市会获得更好的资源共享和交流条件^[38]。但是,全国“十三五”规划纲要从引导的角度出发所划定的城市群空间范围较大,与目前的现实发展状况有一定差距。因此,本文采用已有研究中根据城市群发育程度指数划分的发育较好城市群范围^[39],以判断城市群相较于其他地区是否获得了吸引人口的明显优势。此外,将人口规模作为一个重要的控制变量,因为净迁移率的计算会受到人口基数影响。所有变量的描述性统计见表2。

Tab. 2
表2
表2变量描述性统计
Tab. 2Descriptive statistics of variables

变量	观测数	均值	标准差	最小值	最大值
netmig	1148	-3.10	14.49	-45.60	82.56
immig	1148	8.01	10.90	0.06	83.57
emig	1148	11.16	7.41	0.04	47.44
PM	1148	33.83	16.65	5.03	79.14
PGDP	1140	9.79	0.95	7.06	12.24
empⅡ	1109	25.53	11.80	1.12	76.02
empⅢ	1109	31.64	9.87	5.17	81.11
library	1135	45.56	68.90	2.00	924.57
school	1139	6.75	1.83	0.08	19.67
hospital	1141	17.87	7.97	4.83	115.15
pop	1148	5.84	0.69	2.77	8.01
admin	1148	0.10	0.30	0	1
east	1148	0.35	0.48	0	1
mid	1148	0.35	0.48	0	1
agg	1148	0.33	0.47	0	1

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4 空气质量对人口迁移的影响

4.1 空气质量影响的总体特征

首先基于面板数据分析空气质量影响的总体特征,判断空气质量对人口迁移是否存在显著影响。通过B-P检验和White检验发现存在异方差性,此处采用稳健标准差的方法修正异方差影响。以混合OLS估计作为参照,发现模型解释力比较有限,而且混合回归忽略了个体异质性,本研究中可能存在随个体而不随时间变化的遗漏变量,故继续进行固定效应、随机效应以及双向固定效应模型的估计。比较固定效应与随机效应的估计结果发现一些变量的系数和显著性都有较大差异,因此个体效应不能被忽略。通过Hausman检验确定固定效应模型优于随机效应模型;并通过检验年度虚拟变量的联合显著性,发现时间效应也不容忽视,故采用双向固定效应模型估计。并以去除PM_2.5的模型估计参数作为对照,保证回归结果的稳健性。

根据双向固定效应模型估计的结果（表3）,PM_2.5浓度对人口净迁移率存在显著的负向影响。PM_2.5平均浓度越高,空气污染问题越严重,城市人口净迁移率越低。从系数来看,PM_2.5平均浓度每升高1个单位（μg/m3）,人口净迁移率大约降低0.18个百分点,空气质量更好的城市具有更强的人口吸引力。加入时间趋势后,经济因素中的人均GDP和就业结构均未表现出显著影响,表明经济因素对人口迁移的影响作用随时段变化已经发生了改变,其正向影响可能在减弱,而其具体的变化效果仍有待进一步考察。对比去除PM_2.5后的模型（4）,三产就业比例的系数和显著性发生改变,表明现代化三产的发展与空气污染存在一定的负相关关系,其他系数和显著性基本无变化,佐证了空气污染负面影响的稳健性。其他舒适性因素中,中学师生比表现为显著的正向影响,印证了教育资源在人口迁移家庭化趋势下产生的重要影响。而公共图书馆藏书量和万人医生数的影响并不显著,暂不能明确文化氛围舒适性和医疗服务的具体影响。

Tab. 3
表3
表3随机效应、固定效应及双向固定效应结果
Tab. 3Random effect, fixed effect and two-way fixed effect results

变量	（1）随机效应	（2）地区固定效应	（3）双向固定效应	（4）双向固定效应
PM	-0.286***	-0.292***	-0.178***
	(0.029)	(0.027)	(0.035)
PGDP	-0.538	-1.493***	0.985	1.591
	(0.434)	(0.417)	(1.012)	(1.013)
empⅡ	0.214***	0.077*	0.045	0.049
	(0.047)	(0.040)	(0.042)	(0.041)
empⅢ	0.121***	0.031	0.044	0.067*
	(0.045)	(0.037)	(0.035)	(0.036)
library	0.032***	-0.007	-0.003	-0.003
	(0.007)	(0.008)	(0.009)	(0.008)
school	0.319*	0.546***	0.440***	0.345**
	(0.186)	(0.176)	(0.165)	(0.157)
hospital	0.018	0.039	0.028	0.035
	(0.034)	(0.036)	(0.038)	(0.038)
pop	1.884***	32.66***	35.15***	35.92***
	(0.917)	(6.046)	(6.523)	(6.769)
admin	8.816***
	(1.801)
east	7.350***
	(1.637)
mid	3.759***
	(1.059)
agg	7.381***
	(1.281)
year.2005			-5.574***	-8.493***
			(0.945)	(0.820)
year.2010			-4.506***	-8.060***
			(1.697)	(1.631)
year.2015			-7.911***	-11.690***
			(2.239)	(2.187)
Constant	-19.65***	-176.0***	-213.0***	-227.2***
	(6.167)	(33.58)	(40.80)	(41.89)
Observations	1089	1089	1089	1089
Adj.(伪) R-squared	0.487	0.306	0.374	0.348
F (Wald chi2)	495.81***	25.73***	26.26***	25.90***

注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著;括号内为标准误差;随机效应模型报告伪R²和Wald chi2值。

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4.2 空气质量影响的变动特征

根据发达国家的已有研究,各类舒适性要素对人口迁移的影响往往是在发展到一定阶段时才有所显现,基于此进一步探究何时出现空气质量的显著影响。分别对4个年份的截面数据回归,估计结果见表4（见第207页）。可以发现PM_2.5的影响作用由2000年的不显著变为2005年之后的显著负向影响,空气质量的重要性在逐渐显现,这种变化对应了社会经济发展阶段的升级。2000年空气污染问题尚不严重,人们对舒适生活环境的需求并不特别迫切,迁移决策基本不会受到空气污染的影响,最主要的迁移驱动力还是经济机会。而后,全国范围内大量城市出现严重的空气污染问题,对人们的日常生活和长期的身体健康产生了较大影响,人们逐渐开始意识到空气环境的重要性。与此同时,全国经济发展水平稳步提高,人民生活逐渐富裕起来,流动人口的群体需求也在同步升级,尤其对于更加年轻化的新生代流动人口而言,城市生活质量与经济收入水平具有几乎等同的重要性^[15]。2005年之后,PM_2.5呈现显著负向影响,且较为稳定,说明人口迁移已经出现了逃避空气污染的倾向和趋势,空气质量较好的城市具有更高的人口净迁移率和更强的人口吸引力。

Tab. 4
表4
表4截面回归结果
Tab. 4Sectional regression results

变量	（1）2000年	（2）2005年	（3）2010年	（4）2015年
PM	0.079	-0.285***	-0.229***	-0.149***
	(0.064)	(0.061)	(0.043)	(0.042)
PGDP	10.07***	6.588***	8.242***	7.915***
	(2.305)	(1.424)	(1.640)	(1.718)
empⅡ	0.135	0.397***	0.372***	0.180**
	(0.083)	(0.138)	(0.089)	(0.086)
empⅢ	0.114	0.031	0.180	0.052
	(0.075)	(0.072)	(0.109)	(0.137)
library	0.051	0.085***	0.070***	0.062***
	(0.042)	(0.032)	(0.012)	(0.012)
school	1.876*	0.133	-0.086	-0.407
	(0.972)	(0.605)	(0.347)	(0.336)
hospital	-0.137	-0.272	-0.061	0.089
	(0.109)	(0.217)	(0.114)	(0.099)
admin	-3.833	-0.027	5.241**	7.671***
	(4.343)	(2.893)	(2.320)	(2.931)
east	-7.786***	3.455*	1.785	3.633*
	(1.923)	(1.793)	(1.899)	(2.050)
mid	-3.137***	2.652**	1.951	0.458
	(1.077)	(1.310)	(1.555)	(1.500)
agg	0.373	1.060	2.344*	3.566***
	(1.059)	(1.059)	(1.218)	(1.232)
pop	1.791	1.440	0.372	0.993
	(1.177)	(1.205)	(0.984)	(1.036)
Constant	-113.1***	-79.14***	-100.90***	-101.20***
	(20.56)	(13.47)	(17.03)	(18.06)
Observations	246	273	283	287
Adj. R-squared	0.494	0.591	0.685	0.686
F	14.11***	29.98***	42.34***	49.04***

注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著;括号内为标准误差。

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经济因素中,人均GDP始终为显著的正向影响,但系数大小有所变化。从单一年份来看,城市经济发展水平与人口吸引力呈高度正相关,但结合表3结果说明,经济增长可能并不能持续增强城市人口吸引力,而是在不同的发展阶段表现出不同程度的正向影响。就业机会方面,二产从业人员比例除2000年以外基本一直表现为正向的人口吸引力,表明传统的第二产业对外来流动人口的接纳能力很强,可以提供更多低门槛易进入的工作岗位,从而提高预期收入水平。相较而言,三产从业人员比例却并没有表现出显著影响,这是由于第三产业中不同职业存在不同层次的知识和技能需求,影响到流动人口的进入门槛。

区位特征中,省会城市对人口的强吸引力表现突出,从不显著转为显著正向影响,系数逐渐增大。这与省内人口流动日渐活跃的趋势相对应,流动人口就近向省会城市集聚的现象越来越多^[32]。而东中西的区位条件影响作用也在变化,这可能是由于不同板块区域人口流动的活跃程度不同而造成。早期东部地区大量中小城市人口就近向大城市集聚,而后来东部城市间差异逐渐缩小,人口流入的主要来源由东部中小城市变为中西部城市。此外,城市群的辐射带动能力在逐渐发挥,其回归系数始终为正且转变为具有显著意义,说明全国已初步形成以城市群为主体形态的发展趋势,各个城市群正逐渐成为全国流动人口的最主要聚集地^[2]。

4.3 空气质量的拉力和推力作用

根据人口迁移的推拉理论,各类影响因素可能存在不同的拉力或推力作用,故继续分析空气质量所表现出的拉力或推力效果。利用双向固定效应模型估计PM_2.5对人口迁入率和迁出率的影响得到表5结果,发现PM_2.5浓度对迁出率有显著的正向影响,而对迁入率的影响并不显著,表明空气质量是人口迁移的重要推力,而拉力作用并不明显。这也就意味着人们会因为空气污染选择迁出本地,而不会仅仅因为目标迁入地的良好空气质量而选择迁入。人均GDP则恰好相反,对迁入率有显著正向影响,对迁出率无显著影响,表明收入水平是形成人口迁移拉力的主要来源。而且二产和三产就业比例也具有显著的拉力,而推力作用并不明确。此处的结果同时佐证了前文对净迁移率回归的模型结论,即经济增长随时序变化对城市人口净迁移率的正向影响作用并不显著,这是由于经济因素仅对城市的人口拉力有促进作用,而推力效果是不明确的,导致二者的作用力之和也存在诸多不确定性。

Tab. 5
表5
表5对迁入率和迁出率的双向固定效应估计结果
Tab. 5Estimated results of two-way fixed effects on immigration rate and emigration rate

变量	（1）迁入	（2）迁出
PM	-0.021	0.154***
	(0.020)	(0.028)
PGDP	1.694**	0.438
	(0.748)	(0.830)
empⅡ	0.047**	0.008
	(0.020)	(0.032)
empⅢ	0.060***	0.019
	(0.022)	(0.028)
library	-0.001	0.002
	(0.006)	(0.003)
school	0.077	-0.346**
	(0.095)	(0.161)
hospital	0.024	0.003
	(0.025)	(0.027)
pop	18.09***	-16.85***
	(3.533)	(4.058)
year.2005	-1.101*	4.475***
	(0.629)	(0.824)
year.2010	0.561	5.217***
	(1.234)	(1.422)
year.2015	-2.851*	5.309***
	(1.686)	(1.864)
Constant	-116.50***	97.50***
	(23.38)	(25.80)
Observations	1089	1089
Adj. R-squared	0.430	0.406
F	30.24***	38.37***

注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著;括号内为标准误差。

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一般来说,一个完整的迁移过程包括决定是否迁移和决定向何处迁移两个方面^[40],即迁移决策和迁移行为。PM_2.5表现出的推力实质上反映的是空气污染影响到人们的迁移决策,而人均GDP和就业结构所表现出的拉力则反映的是经济机会影响到人们的迁移行为。在决定是否迁移时,人们可能会因为本地过于严重的空气污染而迁出,但在选择具体的迁入地时,人们依然会选择经济发展更好的城市。因此,从城市问题的角度上来看,空气质量关系到“能否留得住人”的问题,而经济发展则关系到“能否吸引到人”的问题。此外,教育资源也表现为显著的推力作用,在流动人口家庭化趋势普遍增强的背景下,以教育资源为代表的基本公共服务配置不足的地方已成为最主要的人口迁出地。

5 结论与讨论

近年来,中国流动人口的群体构成和迁移模式都在发生显著变化,就业和经济不再是促进人口迁移的唯一重要因素,自然环境、公共服务等舒适性因素在塑造人口迁移空间格局中的作用越来越重要。在人们环境意识逐渐增强的背景下,本文重点关注空气质量对人口迁移的影响。通过地级单元面板数据的实证分析,发现空气质量已经成为影响中国人口迁移格局的重要因素;且主要表现为推力作用,而拉力作用则并不明显。PM_2.5平均浓度越低的城市人口净迁移率越高,且随社会经济发展这种影响作用愈加明显。收入水平和就业机会可以显著增强城市的人口拉力,但这种影响也会随时间和发展阶段而发生变化。在迁移决策过程中,空气质量直接关系到人口迁出决策,影响到城市能否留住人的问题;而在迁入地选择过程中,收入水平和就业机会则更为重要,因此成为城市能否吸引到人的关键因素。此外,研究还验证了教育等公共服务对人口迁移的导向性作用,从人口迁移的角度发现了城市群作为城镇化主体形态的地位持续强化。

本文的实证研究结果为城市如何吸引人、留住人等现实问题提供了新的支持,也由此衍生出了关于新时代如何提升城市竞争力的探讨。在以人为核心的新型城镇化背景下,城市人居环境正受到越来越多的重视,而空气污染便是其中一个重要方面。2018年,国务院发布了《打赢蓝天保卫战三年行动计划》,治理空气污染已成为城市环境建设的一项重点任务,良好的空气质量和舒适的生活环境将更大程度影响到城市的综合竞争力。另一方面,人力资本时代的到来为更多二线城市提供了新的发展契机。通过治理空气污染,提高生活环境质量,这些城市将吸引到更多人口流入,为城市发展提供充足的人力资本,从而全面提高城市竞争力。可以预见,未来的城市竞争将不仅仅停留在经济发展层面,而将包括更多以人为核心的发展策略,城市的宜居性将越来越重要。此外,本文的研究暂未区分不同年龄、不同受教育程度等不同类型群体,而空气质量可能对不同群体产生不同影响,所以下一步研究需要细分群体进行补充。

致谢

真诚感谢二位匿名评审专家在论文评审中所付出的时间和精力,评审专家对本文迁移格局研究内容、数据方法介绍及模型设定等方面的修改意见,使本文获益匪浅。

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