張 華

（1. 復(fù)旦大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，上海 200433；2. 南京審計(jì)大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 211815）

一、引 言

就業(yè)是最大的民生。十九大報(bào)告指出，堅(jiān)持就業(yè)優(yōu)先戰(zhàn)略和積極就業(yè)政策，實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量和更充分就業(yè)。從就業(yè)情況看，2000年以來，整體產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人數(shù)基本上保持穩(wěn)定的上升趨勢(shì)，而第一產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人數(shù)則不斷下降，這體現(xiàn)了勞動(dòng)力產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整的過程，也是工業(yè)化和城市化的必然結(jié)果；失業(yè)方面，城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數(shù)不斷攀升，而城鎮(zhèn)登記失業(yè)率在2003年后基本圍繞4.1%的水平線上下波動(dòng)?？傮w而言，失業(yè)人數(shù)與就業(yè)總?cè)藬?shù)同步增長，未來需要謀求降低失業(yè)率的有效途徑。由于勞動(dòng)力就業(yè)直接關(guān)系到公眾收入、社會(huì)穩(wěn)定等重大民生和發(fā)展問題，因此，探索勞動(dòng)力就業(yè)的影響因素進(jìn)而尋求相應(yīng)就業(yè)促進(jìn)機(jī)制的研究方興未艾。既有文獻(xiàn)從教育、工資、戶籍、人口結(jié)構(gòu)等方面進(jìn)行了相關(guān)研究，然而罕有文獻(xiàn)著重考察環(huán)境污染對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響。更為重要的是，對(duì)這一問題的回答有利于厘清環(huán)境污染的就業(yè)損失效應(yīng)，為進(jìn)一步評(píng)估環(huán)境污染的社會(huì)成本和設(shè)計(jì)最優(yōu)的環(huán)境政策提供科學(xué)依據(jù)和參考。

理論上，環(huán)境污染通過生理健康、個(gè)體生產(chǎn)率、人力資本積累等途徑對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生重要影響（Zivin 和 Neidell，2018）。既有文獻(xiàn)（Chen 等，2013；Ebenstein 等，2017）發(fā)現(xiàn)，中國淮河以北地區(qū)因煤炭供暖政策導(dǎo)致總懸浮顆粒物（TSPs）和PM10的年平均濃度分別提高了184 ug/m3和41.7 ug/m3，這進(jìn)一步導(dǎo)致北方居民的預(yù)期壽命分別減少了5.5年和3.1年。環(huán)境污染除了威脅居民的健康之外，還影響了廣大社會(huì)公眾經(jīng)濟(jì)生活的方方面面，包括對(duì)戶外活動(dòng)、消費(fèi)出行、工作效率、情緒行為等都產(chǎn)生不利影響（鄭思齊等，2016），甚至一度出現(xiàn)逃離“北上廣”的現(xiàn)象（肖挺，2016）。隨著環(huán)境污染對(duì)人們思維情緒和生理健康的影響，最終積羽沉舟，影響人們的就業(yè)狀況，導(dǎo)致了個(gè)體勞動(dòng)生產(chǎn)率的降低（魏下海等，2017），最終對(duì)勞動(dòng)力供給產(chǎn)生沖擊（李佳，2014）。

然而在計(jì)量上，準(zhǔn)確識(shí)別環(huán)境污染與勞動(dòng)力就業(yè)之間因果關(guān)系的最大挑戰(zhàn)在于，如何較好地處理環(huán)境污染的內(nèi)生性問題。這一問題來源于三個(gè)方面：一是遺漏變量問題，可能存在某些不可觀測的遺漏變量同時(shí)影響環(huán)境污染與勞動(dòng)力就業(yè)，即使采取面板數(shù)據(jù)并控制隨時(shí)間不變的固體效應(yīng)亦不能解決環(huán)境污染的內(nèi)生性問題，從而導(dǎo)致污染的就業(yè)效應(yīng)估計(jì)不一致。二是環(huán)境污染指標(biāo)的測量誤差問題（He等，2016）。既有文獻(xiàn)（Ghanem和Zhang，2014）發(fā)現(xiàn)，地方政府為了減輕環(huán)境考核壓力，并不是切實(shí)下工夫提高環(huán)境績效，而是玩起了數(shù)據(jù)游戲。顯然，環(huán)境污染的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)存在造假嫌疑將損害數(shù)據(jù)質(zhì)量。同時(shí)，如果根據(jù)個(gè)體居住位置搜尋其最近監(jiān)測點(diǎn)的污染數(shù)據(jù)，以此作為個(gè)體污染暴露水平將導(dǎo)致測量偏誤（祁毓等，2014）。三是自選擇問題（Aragón等，2017），人類具有自我保護(hù)意識(shí)，所以從業(yè)者對(duì)環(huán)境污染具有響應(yīng)行為，即從業(yè)者可能根據(jù)自身的健康、收入等實(shí)際情況，逃離環(huán)境污染嚴(yán)重的地區(qū)，而選擇環(huán)境質(zhì)量更好的地區(qū)就業(yè)。因此，處理好環(huán)境污染的內(nèi)生性問題是準(zhǔn)確估計(jì)污染的就業(yè)效應(yīng)的前提。

為了緩解環(huán)境污染與勞動(dòng)力就業(yè)之間因果關(guān)系的內(nèi)生性問題，本文以2005年底環(huán)保問責(zé)制政策引起的兩控區(qū)（酸雨控制區(qū)和SO2污染控制區(qū)）城市與非兩控區(qū)城市SO2排放的外生變化為契機(jī)，①為了強(qiáng)化地方政府污染減排的約束力，遏制日益嚴(yán)峻的環(huán)境污染形勢(shì)，中央政府于2005年12月3日在《國務(wù)院關(guān)于落實(shí)科學(xué)發(fā)展觀加強(qiáng)環(huán)境保護(hù)的決定》首次提出，把環(huán)境保護(hù)納入領(lǐng)導(dǎo)班子和領(lǐng)導(dǎo)干部考核的重要內(nèi)容，并將考核情況作為干部選拔任用和獎(jiǎng)懲的依據(jù)之一；同時(shí)，建立問責(zé)制，對(duì)因決策失誤造成重大環(huán)境事故、嚴(yán)重干擾正常環(huán)境執(zhí)法的領(lǐng)導(dǎo)干部和公職人員進(jìn)行追責(zé)。這是中央政府第一次將環(huán)境指標(biāo)納入地方政府官員政績考核體系之中（Chen等，2018），并首次對(duì)環(huán)保實(shí)行問責(zé)，具有重要戰(zhàn)略地位（本文將這一政策稱之為“環(huán)保問責(zé)制”政策）。這種“指揮棒”的改變，具有引導(dǎo)地方政府官員行為選擇的“風(fēng)向標(biāo)”作用，矯正過往地方政府官員“重經(jīng)濟(jì)發(fā)展輕環(huán)境保護(hù)”的行為偏好。利用2003-2013年285個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)以及工具變量法和雙重差分法，實(shí)證檢驗(yàn)了SO2排放對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，SO2排放顯著降低了勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)，并且這一效應(yīng)在不同產(chǎn)業(yè)和地區(qū)之間存在異質(zhì)性。同時(shí)，環(huán)保問責(zé)制政策的減排效應(yīng)具有“周期性波動(dòng)”特征，短期效果明顯，而長期效果大打折扣。就經(jīng)濟(jì)成本看，SO2排放每年導(dǎo)致的就業(yè)損失超過250萬人，經(jīng)濟(jì)損失年平均在540億元左右，且成本逐年上升。

較之于以往文獻(xiàn)，本文可能的貢獻(xiàn)體現(xiàn)在三個(gè)方面：第一，關(guān)注并處理了環(huán)境污染指標(biāo)的內(nèi)生性問題。本文遵循Chen等（2018）的思路，借助于2005年底環(huán)保問責(zé)制政策引起的兩控區(qū)城市與非兩控區(qū)城市環(huán)境污染（SO2排放）的外生變化，以此為突破口，進(jìn)一步觀察了這一外生變化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響。第二，為環(huán)境污染的就業(yè)效應(yīng)提供了發(fā)展中國家的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，特別是豐富了中國的現(xiàn)有研究。既有關(guān)于環(huán)境污染對(duì)生理健康、個(gè)體生產(chǎn)率和勞動(dòng)力供給的研究絕大部分集中于發(fā)達(dá)國家（Zivin 和 Neidell，2012；Currie 等，2015；Schlenker和 Walker，2016；Chang 等，2016；Lichter等，2017；Gehrsitz，2017），雖然也有關(guān)于發(fā)展中國家的研究，如孟加拉國（Carson 等，2011）、墨西哥（Hanna和 Oliva，2015）、秘魯（Aragón等，2017），但總體上相關(guān)研究還比較稀少?？紤]到各國環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)和醫(yī)療條件的差異，而92%的與污染相關(guān)的死亡又發(fā)生在低收入和中等收入國家，所以發(fā)達(dá)國家的經(jīng)驗(yàn)結(jié)論不一定適宜于發(fā)展中國家，這進(jìn)一步彰顯了尋求發(fā)展中國家證據(jù)的必要性。第三，估算了環(huán)境污染的經(jīng)濟(jì)社會(huì)成本，具有較強(qiáng)的實(shí)踐意義。準(zhǔn)確識(shí)別環(huán)境污染的社會(huì)福利效應(yīng)對(duì)設(shè)計(jì)最優(yōu)的環(huán)境政策至關(guān)重要，過高或過低估計(jì)將導(dǎo)致過嚴(yán)或過松的環(huán)境政策強(qiáng)度，均不利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展（He等，2016）。本文從勞動(dòng)力就業(yè)視角為環(huán)境政策的成本效益評(píng)估提供了新證據(jù)，為中央政府制定合理的環(huán)境政策強(qiáng)度提供決策參考。

二、文獻(xiàn)綜述

與本文緊密相關(guān)的文獻(xiàn)主要有二：一是環(huán)境污染影響健康的文獻(xiàn)，另一是環(huán)境污染影響勞動(dòng)生產(chǎn)率和勞動(dòng)力供給的文獻(xiàn)。究其原因，環(huán)境污染可以通過影響勞動(dòng)人群的生理健康來影響個(gè)體生產(chǎn)率和人力資本積累，這進(jìn)一步影響勞動(dòng)力就業(yè)供給。

關(guān)于第一類文獻(xiàn)，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的毒理學(xué)和流行病學(xué)已經(jīng)證明，環(huán)境污染會(huì)直接影響個(gè)體生理健康。醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，空氣污染導(dǎo)致呼吸系統(tǒng)相關(guān)疾病的主要原因之一是空氣中的SO2濃度（陳碩和陳婷，2014）。同時(shí)，空氣中高濃度的細(xì)顆粒污染物（PM2.5和PM10）也是“看不見的殺手”，它們會(huì)隨著人類呼吸深入肺部，影響營養(yǎng)吸收、誘發(fā)呼吸道和心血管疾病，導(dǎo)致住院率和死亡率上升（魏下海等，2017）、降低預(yù)期壽命?！吨袊h(huán)境狀況公報(bào)》顯示，大氣中總懸浮顆粒物濃度每增加1倍，慢性障礙性呼吸道疾病死亡率就增加38%。而令人談虎色變的霧霾主要由SO2、氮氧化物和可吸入顆粒物組成，其對(duì)人體的危害之大促使中國政府開啟“藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)”。

雖然醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)證實(shí)環(huán)境污染確實(shí)是影響健康的重要因素，但在多大程度上影響健康，并沒有提供足夠的證據(jù)（祁毓等，2014）。同時(shí)，這些文獻(xiàn)大都基于個(gè)體或非隨機(jī)樣本且不考慮內(nèi)生性問題，并且較少關(guān)注地區(qū)性的影響因素（陳碩和陳婷，2014）。相比于醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)更加關(guān)注環(huán)境污染與健康之間的因果關(guān)系，并借助于準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的方法著重解決環(huán)境污染的內(nèi)生性問題，以期揭示兩者關(guān)系背后的“隨機(jī)性”，為該領(lǐng)域提供了新證據(jù)。準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的方法主要包括工具變量法（IV）、雙重差分法（DID）、斷點(diǎn)回歸法（RD）等。這類方法的核心思路是，捕捉某些特定的事件或政策導(dǎo)致環(huán)境污染的外生變化，進(jìn)一步觀察這一外生沖擊對(duì)健康（或疾?。┑挠绊?。

Schlenker和Walker（2016）以加利福尼亞東海岸12個(gè)最大機(jī)場的飛機(jī)起降增加日均污染水平的機(jī)會(huì)，以飛機(jī)的滑行時(shí)間作為空氣污染的工具變量，發(fā)現(xiàn)飛機(jī)滑行時(shí)間越長，CO污染濃度越高；污染水平每增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，導(dǎo)致機(jī)場10公里內(nèi)600萬人的呼吸和心臟相關(guān)的住院費(fèi)用增加54萬美元。Currie等（2015）以美國1 600個(gè)有毒氣體排放工廠的營業(yè)和關(guān)閉為準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)機(jī)會(huì)，借助于DID方法發(fā)現(xiàn)有毒氣體顯著影響工廠1英里之內(nèi)的空氣質(zhì)量，并且工廠營業(yè)導(dǎo)致周圍1英里嬰兒低出生體重的概率增加約3個(gè)百分點(diǎn)。Chen等（2013）、Ebenstein等（2017）使用RD方法發(fā)現(xiàn)，中國淮河以北地區(qū)的煤炭供暖降低了居民預(yù)期壽命。同時(shí)，一些學(xué)者同時(shí)使用多種準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法以達(dá)到研究目的。例如，He等（2016）運(yùn)用DID和IV方法發(fā)現(xiàn)，為順利舉辦2008年北京奧運(yùn)會(huì)，一些城市采取臨時(shí)性、階段性、強(qiáng)制性的減排政策顯著降低了PM10濃度，并且PM10濃度每下降10%，嬰兒死亡率將下降8%。

關(guān)于第二類文獻(xiàn)，學(xué)者們一般使用兩種方法估計(jì)環(huán)境污染對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率和勞動(dòng)供給的影響，分別是最小二乘法（OLS）和準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法，并且前者數(shù)量占絕大多數(shù)，后者主要借鑒第一類文獻(xiàn)的研究思路。最初，Zivin和Neidell（2012）使用OLS方法發(fā)現(xiàn)，臭氧污染顯著降低美國加州中央谷農(nóng)場計(jì)件工人的勞動(dòng)生產(chǎn)率。Chang等（2016）進(jìn)一步將研究視角切換到室內(nèi)污染，發(fā)現(xiàn)細(xì)顆粒污染物（如PM2.5）雖然是室外污染物，但是容易滲透到室內(nèi)，并顯著降低室內(nèi)包裝工人的勞動(dòng)生產(chǎn)率。不同于上述文章將研究對(duì)象聚焦于普通人群，Lichter等（2017）運(yùn)用1999-2011年德國專業(yè)足球運(yùn)動(dòng)員的面板數(shù)據(jù)，以傳球總數(shù)衡量運(yùn)動(dòng)員的生產(chǎn)率，發(fā)現(xiàn)空氣污染顯著降低了運(yùn)動(dòng)員的傳球次數(shù)，拓展了環(huán)境污染的受害人群范圍。另外，Aragón等（2017）評(píng)估了細(xì)顆粒物對(duì)勞動(dòng)力供給的短期影響，發(fā)現(xiàn)環(huán)境污染顯著降低了勞動(dòng)力供給。雖然上述四篇文章均使用OLS估計(jì)方法，但文章或多或少討論了環(huán)境污染的內(nèi)生性問題。為了避免陷入內(nèi)生性難題的漩渦，Hanna和Oliva（2015）、Isen等（2017）使用了準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法。總的來看，這兩篇文獻(xiàn)的思路不謀而合，也一致于第一類文章中He等（2016）的研究思路，由此本文的兩類文獻(xiàn)在此交匯。

相比于國外研究，國內(nèi)文獻(xiàn)并不重點(diǎn)關(guān)注環(huán)境污染的內(nèi)生性問題，絕大部分文獻(xiàn)并沒有使用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法，而以O(shè)LS方法和GMM方法為主。楊俊和盛鵬飛（2012）利用1991-2010年中國省級(jí)面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，環(huán)境污染促進(jìn)了當(dāng)期的勞動(dòng)生產(chǎn)率，而抑制了下一期的勞動(dòng)生產(chǎn)率。對(duì)此，他們解釋為環(huán)境污染對(duì)勞動(dòng)供給的影響是不確定的，取決于環(huán)境污染增加帶來的“生產(chǎn)效應(yīng)”和“決策效應(yīng)”的總和。鄭思齊等（2016）利用大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)線上點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)與環(huán)保部發(fā)布的PM2.5濃度數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)空氣污染會(huì)降低居民的外出就餐頻率和滿意度。魏下海等（2017）遵循于Lichter等（2017）的思路，利用2014-2017年中國足球超級(jí)聯(lián)賽522場的比賽數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)空氣污染顯著降低了球員的傳球次數(shù)。祁毓等（2015）研究發(fā)現(xiàn)環(huán)境污染顯著制約了勞動(dòng)力供給與勞動(dòng)生產(chǎn)率，這一結(jié)論與肖挺（2016）一致。與上述文獻(xiàn)不同，李佳（2014）注意到環(huán)境污染的內(nèi)生性問題，以各地區(qū)的城市化率和主要農(nóng)產(chǎn)品的單位面積作為SO2排放量的工具變量，發(fā)現(xiàn)SO2排放量每上升1%，將導(dǎo)致勞動(dòng)力供給減少0.028%，并且環(huán)境污染的勞動(dòng)力供給效應(yīng)存在地區(qū)異質(zhì)性。

梳理上述文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，關(guān)于環(huán)境污染影響健康的研究，醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)與經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)互為補(bǔ)充，研究較為成熟，并且絕大多數(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)均使用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法解決環(huán)境污染的內(nèi)生性問題；相比之下，關(guān)于環(huán)境污染影響勞動(dòng)力的研究尚在快速發(fā)展之中，相關(guān)研究也在借鑒第一類文獻(xiàn)的研究思路。同時(shí)，雖然較少國內(nèi)文獻(xiàn)也關(guān)注了環(huán)境污染與勞動(dòng)力這一議題，但并沒有較好地處理環(huán)境污染指標(biāo)的內(nèi)生性問題，研究視角大多集中于省級(jí)層面，也沒有提供環(huán)境污染對(duì)不同產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力影響的證據(jù)，更加缺乏相關(guān)的環(huán)境社會(huì)福利分析。鑒于此，本文希望在上述問題上有所推進(jìn)。

三、實(shí)證設(shè)計(jì)

（一）計(jì)量模型設(shè)定。為了估計(jì)環(huán)境污染對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響，本文沿襲一般的環(huán)境污染健康效應(yīng)的文獻(xiàn)（Aragón 等，2017；Lichter等，2017；魏下海等，2017），構(gòu)建如下基準(zhǔn)計(jì)量模型：

其中：i和t分別表示城市和年份，εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。模型被解釋變量 Yit表示地區(qū)勞動(dòng)力就業(yè)水平。核心解釋變量 Pit表示地區(qū)環(huán)境污染水平； σ1是本文最關(guān)心的估計(jì)系數(shù)，表示環(huán)境污染的就業(yè)效應(yīng)。 Xit表示一組控制變量，以控制其他因素對(duì)地區(qū)勞動(dòng)力就業(yè)水平的影響。同時(shí)，本文采用雙向固定效應(yīng)的方法，控制了地區(qū)固定效應(yīng) αi和時(shí)間固定效應(yīng) λt，以捕捉那些無法觀測的、不隨時(shí)間變化的因素和宏觀性的共同沖擊對(duì)地區(qū)勞動(dòng)力就業(yè)水平的影響。

然而，基準(zhǔn)計(jì)量模型（1）中，由于遺漏變量、測量誤差等因素使得環(huán)境污染變量 Pit存在內(nèi)生性問題，因此使用OLS估計(jì)方法將得到有偏的環(huán)境污染就業(yè)效應(yīng)。為此，本文基于2005年底環(huán)保問責(zé)制政策引起的兩控區(qū)城市與非兩控區(qū)城市環(huán)境污染的外生變化，借助兩階段最小二乘（2SLS）的估計(jì)方法，遵循 Schlenker和 Walker（2016）、He等（2016）和 Isen 等（2017）的思路，構(gòu)建如下計(jì)量模型：

其中：2SLS中的第一階段是一個(gè)DID模型，根據(jù)式（2）估計(jì)出環(huán)境污染的預(yù)測水平 P^ 替換掉基準(zhǔn)計(jì)量模型（1）中的 Pit，得到2SLS中第二階段的計(jì)量模型，即方程（3）。 T CZi為處理組的虛擬變量，如果城市i在1988年被劃定為兩控區(qū)城市，那么 T CZi取值為1，反之為0； P ostt為實(shí)施環(huán)保問責(zé)制政策的時(shí)間虛擬變量，2005年之后 T CZi取值為1，反之為0（Chen等，2018）。2SLS中，β1是本文最關(guān)心的估計(jì)系數(shù)，表示環(huán)保問責(zé)制政策引起的環(huán)境污染的外生變化對(duì)就業(yè)的影響。實(shí)際上，方程（2）和（3）中，將交叉項(xiàng) T CZi×Postt作為環(huán)境污染 Pit的工具變量。理論上，合理的工具變量要滿足兩個(gè)要求：相關(guān)性和外生性。其中，本文滿足相關(guān)性要求，即環(huán)保問責(zé)制政策能夠顯著影響環(huán)境污染，下文實(shí)證分析結(jié)果證明這一要求。關(guān)于外生性要求，計(jì)量上并不能直接檢驗(yàn)。回顧兩控區(qū)的劃定標(biāo)準(zhǔn)，其主要依據(jù)各地區(qū)的降雨pH值與空氣SO2年平均濃度是否超過國家二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行劃分，即兩控區(qū)的劃定標(biāo)準(zhǔn)主要依賴于當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境情況，而非就業(yè)情況。換言之，勞動(dòng)力就業(yè)變量并非反向影響交叉項(xiàng) T CZi×Postt。同時(shí)，在下文實(shí)證部分，本文控制了經(jīng)濟(jì)社會(huì)等控制變量以及個(gè)體效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)等變量，結(jié)果依然穩(wěn)健，這意味著并沒有證據(jù)表明環(huán)保問責(zé)制政策引起的SO2變化與不可觀測的潛在因素相關(guān)?？傊?，交叉項(xiàng) T CZi×Postt具有一定的外生性。

與此同時(shí)，本文還可以進(jìn)一步估計(jì)環(huán)保問責(zé)制政策對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)水平的影響，遵循Isen等（2017）的思路，構(gòu)建如下簡約式（reduced-form）計(jì)量模型：

根據(jù)劉生龍等（2016），方程（2）、（3）和（4）中變量的估計(jì)系數(shù)存在如下數(shù)量關(guān)系： 。這一數(shù)量關(guān)系有利于檢驗(yàn)下文實(shí)證結(jié)果的準(zhǔn)確程度。其余變量的含義一致于方程（1）。

（二）樣本與變量。本文采用的樣本為中國2003-2013年285個(gè)地級(jí)及以上城市的非平衡面板數(shù)據(jù)。所需數(shù)據(jù)來自各年度《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》等。同時(shí)，由于

β1= ψ1/δ1缺少城市層面的價(jià)格指數(shù)，因此以貨幣單位的名義變量，均以相應(yīng)省級(jí)層面的價(jià)格指數(shù)進(jìn)行消脹處理，調(diào)整為以2000年為基期的不變價(jià)格。

1. 勞動(dòng)力就業(yè)。本文參照祁毓等（2015）、肖挺（2016）的做法，勞動(dòng)力就業(yè)水平以年末單位從業(yè)人員的對(duì)數(shù)來衡量。同時(shí)，下文考察了環(huán)境污染對(duì)就業(yè)影響的產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性，分別以第一、第二和第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)的對(duì)數(shù)來衡量。

2. 環(huán)境污染。本文以SO2排放量及其相應(yīng)變形作為衡量環(huán)境污染的指標(biāo)。之所以采用SO2排放量而非其他污染物，是因?yàn)榄h(huán)保問責(zé)制與兩控區(qū)政策的目標(biāo)減排污染物為SO2這一污染物。文獻(xiàn)中，陳碩和李婷（2014）、李佳（2014）、Hanna 和 Oliva（2015）也采用 SO2排放量估計(jì)了環(huán)境污染的健康效應(yīng)。一般而言，衡量環(huán)境污染的指標(biāo)包括三類：污染物排放量、人均污染物排放量和污染物排放強(qiáng)度，至于采用哪一類指標(biāo)，既有文獻(xiàn)并沒有達(dá)成共識(shí)。鑒于上述考慮和數(shù)據(jù)的可得性，本文采用下列三類指標(biāo)：工業(yè)SO2排放量的對(duì)數(shù)、人均工業(yè)SO2排放量的對(duì)數(shù)和單位GDP的工業(yè)SO2排放量，并以第一類指標(biāo)為主，后兩類指標(biāo)為輔。

3. 控制變量。本文參照 He（2015）、Lin（2017）、肖挺（2016）和沈坤榮等（2017）的工作，在控制變量集X中納入如下變量：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外商直接投資、人口密度、財(cái)政自給率、受教育水平、金融發(fā)展和人均收入。具體地，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重衡量；外商直接投資以FDI占GDP的比重衡量；人口密度以各地區(qū)年末人口總數(shù)與轄區(qū)面積比值的對(duì)數(shù)衡量；財(cái)政自給率以一般預(yù)算財(cái)政收入占一般預(yù)算財(cái)政支出的比重衡量；受教育水平以普通高校在校學(xué)生數(shù)占地區(qū)人口總數(shù)的比重衡量；金融發(fā)展以金融機(jī)構(gòu)的貸款余額占GDP比重衡量；人均收入以各地區(qū)人均實(shí)際GDP的對(duì)數(shù)衡量。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 主要變量的定義和描述性統(tǒng)計(jì)分析

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基本回歸。首先，本文使用OLS方法估計(jì)環(huán)境污染的勞動(dòng)力就業(yè)效應(yīng)，結(jié)果見表2第（1）列至第（3）列。不難發(fā)現(xiàn)，不論模型是否包含控制變量和時(shí)間固定效應(yīng)，SO2排放對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響為正，但在統(tǒng)計(jì)上不顯著，意味著SO2排放并不會(huì)影響勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)。當(dāng)然，由于環(huán)境污染存在內(nèi)生性問題，使用OLS方法可能得到有偏的估計(jì)結(jié)果。表2第（4）列至（6）列進(jìn)一步報(bào)告了工具變量法的估計(jì)結(jié)果。容易發(fā)現(xiàn)，lnSO2的估計(jì)系數(shù)符號(hào)分別為顯著正、不顯著正和顯著負(fù)。在控制了城市和時(shí)間固定效應(yīng)的第（6）列中，lnSO2的估計(jì)系數(shù)為-0.3345，并且通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)。第一階段F值為16.994，大于10，說明這里并不需要擔(dān)心弱工具變量問題；同時(shí)，由于本文所選取的工具變量個(gè)數(shù)正好等于內(nèi)生解釋變量的個(gè)數(shù)，故不存在過度識(shí)別問題。上述結(jié)論表明，在給定其他條件不變的情況下，SO2排放量每增加1%，就業(yè)人數(shù)則減少0.3345個(gè)百分點(diǎn)。為了對(duì)這個(gè)估計(jì)系數(shù)的含義有直觀的理解，本文列舉兩個(gè)相反的例子（相關(guān)數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》）：北京的工業(yè)SO2排放量由2003年的114 012噸降至2013年的52 041噸，下降了54.35%，那么，模型的估計(jì)系數(shù)意味著環(huán)境質(zhì)量改善將會(huì)使北京的就業(yè)人數(shù)增加18.18個(gè)百分點(diǎn)；與此相反，濟(jì)南的工業(yè)SO2排放量由2003年的61 437噸增加至2013年的81 118噸，增長了32.03%，這意味著環(huán)境質(zhì)量惡化將會(huì)使?jié)系木蜆I(yè)人數(shù)減少10.71個(gè)百分點(diǎn)。

由表2可知，在處理SO2排放指標(biāo)內(nèi)生性問題之后，SO2排放顯著降低了勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)，證實(shí)了環(huán)境污染的就業(yè)損失效應(yīng)。這一結(jié)論符合經(jīng)濟(jì)直覺，并且與Carson等（2011）、Hanna和Oliva（2015）、肖挺（2016）的研究結(jié)論一致。同時(shí)，上述結(jié)果也表明，不考慮環(huán)境污染內(nèi)生性問題的OLS估計(jì)結(jié)果會(huì)低估環(huán)境污染對(duì)就業(yè)的影響。有趣的是，這一結(jié)論類似于Isen等（2017）的研究工作。他們發(fā)現(xiàn)，在不考慮環(huán)境污染內(nèi)生性的情況下，環(huán)境污染顯著增加了勞動(dòng)力就業(yè)和收入。然而，在使用1970年清潔空氣法案解決了環(huán)境污染的內(nèi)生性問題后，上述效應(yīng)發(fā)生逆轉(zhuǎn)，即環(huán)境污染顯著降低了勞動(dòng)力的就業(yè)和收入。這表明，環(huán)境污染的內(nèi)生性問題有可能導(dǎo)致完全相反的錯(cuò)誤結(jié)論。

表2 環(huán)境污染影響勞動(dòng)力就業(yè)的基本回歸結(jié)果

（二）方程（2）和（4）的回歸結(jié)果。根據(jù)前文實(shí)證策略，本文進(jìn)一步估計(jì)了環(huán)保問責(zé)制政策對(duì)SO2排放量（工具變量估計(jì)第一階段，方程2）、就業(yè)人數(shù)（簡約式模型，方程4）的影響，估計(jì)結(jié)果見表3。由表3第（1）列至第（3）列可知，在包含控制變量和時(shí)間固定效應(yīng)的前提下，TCZ×Post的估計(jì)系數(shù)為-0.1495，并通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，這說明環(huán)保問責(zé)制政策顯著降低了SO2排放量，體現(xiàn)了行政問責(zé)制政策的有效性，與Chen等（2018）的結(jié)論一致。同時(shí)，由表3第（4）列至第（6）列可知，不論模型是否包含控制變量和時(shí)間固定效應(yīng)，環(huán)保問責(zé)制政策變量TCZ×Post的估計(jì)系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說明2005年底實(shí)施的環(huán)保問責(zé)制政策顯著促進(jìn)了就業(yè)人數(shù)。根據(jù)方程（2）、（3）和（4）中估計(jì)系數(shù)的數(shù)學(xué)關(guān)系式 ψ1= β1δ1，理論上可以推斷出 TCZ×Post的估計(jì)系數(shù)為 0.0500[-0.1495×（-0.3345）]。對(duì)照表 2 第（6）列的實(shí)際估計(jì)系數(shù)（0.0499）可知，兩者之間在數(shù)量上非常接近，由此證明本文的估計(jì)方法正確、研究結(jié)論可信。

表3 方程（2）和（4）的回歸結(jié)果

續(xù)表3 方程（2）和（4）的回歸結(jié)果

（三）異質(zhì)性分析。

1. 產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性。上文分析了環(huán)境污染對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的總體影響，然而這種基于總體宏觀勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)的分析可能掩蓋了潛在的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異，即環(huán)境污染對(duì)不同產(chǎn)業(yè)的影響可能存在差異。鑒于此，本文進(jìn)一步檢驗(yàn)了環(huán)境污染對(duì)不同產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力就業(yè)的影響，估計(jì)結(jié)果見表4。

表4 環(huán)境污染影響勞動(dòng)力就業(yè)的產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性回歸結(jié)果

由表4第（1）列至第（3）列可知，SO2排放顯著降低了第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)，回歸結(jié)果與總體宏觀勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)一致；相反，SO2排放促進(jìn)了第一產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)，并通過了5%的顯著性水平檢驗(yàn)。對(duì)此，肖挺（2016）提供了間接證據(jù)。他利用2004-2012年中國4個(gè)直轄市和26個(gè)省會(huì)城市的面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)環(huán)境污染顯著降低了勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)，從而認(rèn)為環(huán)境問題是產(chǎn)生“逃離北上廣”現(xiàn)象的推手之一。也就是說，環(huán)境污染導(dǎo)致大中城市勞動(dòng)力就業(yè)外流，產(chǎn)生“驅(qū)趕效應(yīng)”。無獨(dú)有偶，Chen等（2017）利用熱逆轉(zhuǎn)（thermal inversion）強(qiáng)度的波動(dòng)作為環(huán)境污染的工具變量，發(fā)現(xiàn)環(huán)境污染顯著增加人口凈遷出率，支持了“驅(qū)趕效應(yīng)”。由于大中城市經(jīng)濟(jì)主要以第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)為主，而以農(nóng)、林、牧、漁業(yè)等為主的第一產(chǎn)業(yè)主要集中于城鎮(zhèn)和農(nóng)村地區(qū)，因此，勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移效應(yīng)可以較好地解釋這種污染就業(yè)效應(yīng)的異質(zhì)性。需要注意的是，即使存在勞動(dòng)力向第一產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，但是這種轉(zhuǎn)移效應(yīng)依然不能彌補(bǔ)第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)損失人數(shù)，導(dǎo)致環(huán)境污染的總就業(yè)效應(yīng)為負(fù)。

同時(shí)，由表4第（4）列至第（6）列可知，環(huán)保問責(zé)制政策對(duì)第一、第二和第三產(chǎn)業(yè)的影響分別為-0.1199、0.0413和0.0369。根據(jù)公式 ψ1= β1δ1，可以推算出交叉項(xiàng)TCZ×Post的估計(jì)系數(shù)分別為-0.1210（-0.1495×0.8093）、0.0405[-0.1495×（-0.2709）]和 0.0376[-0.1495×（-0.2514）]?？梢钥闯觯疚膶?shí)際的估計(jì)結(jié)果與公式推導(dǎo)結(jié)果非常接近，說明本文實(shí)證結(jié)果值得信賴。

2. 地區(qū)異質(zhì)性?？紤]到中國幅員廣闊，在資源稟賦、地理位置、技術(shù)水平和制度安排等方面均存在巨大差異，這導(dǎo)致了各個(gè)城市勞動(dòng)力就業(yè)的地理分布和結(jié)構(gòu)迥異。鑒于此，本文進(jìn)一步考察環(huán)境污染影響勞動(dòng)力就業(yè)的地區(qū)差異。根據(jù)實(shí)際人均GDP水平和普通高校在校學(xué)生數(shù)，本文將樣本內(nèi)的城市分成三等分（低、中和高），以反映勞動(dòng)力在不同發(fā)展水平和不同人力資本水平的差異性，估計(jì)結(jié)果見表5。①表5核心解釋變量為SO2排放量的對(duì)數(shù)。另外，采用人均SO2排放量的對(duì)數(shù)和SO2排放強(qiáng)度作為核心解釋變量進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果一致。感謝匿名審稿專家提出這一建議?？梢园l(fā)現(xiàn)，SO2排放顯著降低了高經(jīng)濟(jì)發(fā)展、高人力資本水平地區(qū)的勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)，而對(duì)低、中經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及低、中人力資本水平地區(qū)的勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)影響則并不顯著。可能的原因是，高經(jīng)濟(jì)發(fā)展、高人力資本水平地區(qū)的居民更重視自身的健康水平，更為關(guān)注環(huán)境質(zhì)量的提升（肖挺，2016），因此，環(huán)境污染的就業(yè)“驅(qū)趕效應(yīng)”對(duì)這類地區(qū)更為敏感和顯著，這與李佳（2014）、肖挺（2016）的研究結(jié)論一致。值得注意是，表5中模型第一階段F值絕大多數(shù)小于10，說明模型可能存在弱工具變量問題，因此上述結(jié)論需要謹(jǐn)慎對(duì)待。

表5 環(huán)境污染影響勞動(dòng)力就業(yè)的地區(qū)異質(zhì)性回歸結(jié)果

五、識(shí)別假定檢驗(yàn)、穩(wěn)健性檢驗(yàn)與福利分析

（一）識(shí)別假定檢驗(yàn)。盡管上文發(fā)現(xiàn)整體上SO2排放具有顯著的勞動(dòng)力就業(yè)損失效應(yīng)，但這一結(jié)果依賴于環(huán)保問責(zé)制確實(shí)導(dǎo)致了兩控區(qū)城市與非兩控區(qū)城市SO2排放的外生變化，即第一階段方程（2）識(shí)別的可靠性。因此，本文進(jìn)行了兩組檢驗(yàn)：一是共同趨勢(shì)檢驗(yàn)，方程（2）實(shí)際上是一個(gè)DID模型，其有效的基本前提是政策未發(fā)生時(shí)處理組與控制組并不存在系統(tǒng)性的差異，具備共同趨勢(shì)；二是安慰劑檢驗(yàn)，旨在排除環(huán)保問責(zé)制的減排效應(yīng)受到不可觀測的遺漏變量干擾的可能性。

1. 共同趨勢(shì)檢驗(yàn)。為了檢驗(yàn)環(huán)保問責(zé)制政策發(fā)生之前兩控區(qū)城市和非兩控區(qū)城市的共同趨勢(shì)條件，本文構(gòu)建如下計(jì)量模型：

其中： Y eart表示年份虛擬變量，如變量 Y ear2010表示2010年取值為1，其他年份為0；同時(shí)，本文以2003年作為基準(zhǔn)年份，其余變量的含義與方程（2）一致。當(dāng) t ＜2006時(shí)，如果 χt不顯著異于0，則說明處理組和控制組在環(huán)保問責(zé)制政策發(fā)生之前具備共同趨勢(shì)；相反，如果 Pit顯著異于0，則說明處理組和控制組不滿足共同趨勢(shì)條件。 Pit包括三類污染指標(biāo)：SO2排放量、人均SO2排放量和SO2排放強(qiáng)度。另外，方程（5）還具有另外一個(gè)優(yōu)勢(shì)，即可以估計(jì)環(huán)保問責(zé)制政策減排效應(yīng)的動(dòng)態(tài)變化。相比之下，前文方程（2）的估計(jì)結(jié)果均為平均效應(yīng)，從而忽視了不同時(shí)期的動(dòng)態(tài)特點(diǎn)。因此，方程（5）可以同時(shí)檢驗(yàn)共同趨勢(shì)條件與政策的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。

我們可以從2003-2013年兩控區(qū)城市與非兩控區(qū)城市的SO2排放量演變趨勢(shì)看出，在環(huán)保問責(zé)制政策實(shí)施之前（2003-2005年），兩控區(qū)城市與非兩控區(qū)城市的SO2排放量都呈現(xiàn)較快的上升趨勢(shì)；在政策實(shí)施之后（2006-2013年），兩控區(qū)城市的SO2排放量保持了穩(wěn)定且小幅度的下降趨勢(shì)，而非兩控區(qū)城市的SO2排放量波動(dòng)幅度較大，下降趨勢(shì)不明顯。這初步證明了本文符合共同趨勢(shì)的前提假定。為了進(jìn)一步排除其他因素的干擾，對(duì)方程（5）進(jìn)行回歸，我們獲得了“TCZ×年份虛擬變量”的估計(jì)系數(shù)和置信區(qū)間?？梢园l(fā)現(xiàn)，無論何種環(huán)境污染指標(biāo)，交叉項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)在2006年之前都不顯著，這說明在環(huán)保問責(zé)制政策發(fā)生之前，兩控區(qū)城市和非兩控區(qū)城市在SO2排放上并無顯著差異，滿足共同趨勢(shì)假設(shè)。

關(guān)于環(huán)保問責(zé)制政策的動(dòng)態(tài)效應(yīng)，在2006年及之后，交叉項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)出現(xiàn)一些差異：第（1）列中，交叉項(xiàng)系數(shù)在2009年、2010年和2013年不顯著，其余系數(shù)顯著為負(fù)；第（2）列中，交叉項(xiàng)系數(shù)在2009年和2010年不顯著，其余系數(shù)顯著為負(fù)；第（3）列中，交叉項(xiàng)系數(shù)均顯著為負(fù)，且絕對(duì)值越來越大。這說明，環(huán)保問責(zé)制政策有效降低了SO2排放強(qiáng)度，且效應(yīng)隨著時(shí)間的推移越來越大；同時(shí)，環(huán)保問責(zé)制政策對(duì)SO2排放量和人均SO2排放量的影響類似，在“五年規(guī)劃”中的前2-3年的減排效應(yīng)較強(qiáng)且顯著性較高，而在后2年的減排效應(yīng)大大減弱，出現(xiàn)了減排的“周期性波動(dòng)”。這一結(jié)論類似于袁凱華和李后健（2015）、梅賜琪和劉志林（2012）的研究。前者發(fā)現(xiàn)，廢氣排放存在政治周期性波動(dòng)，僅在黨代會(huì)前期存在有限度排放控制，然而黨代會(huì)后期則呈現(xiàn)劇烈增排的情形；后者發(fā)現(xiàn)，行政問責(zé)制作為一種超常規(guī)政治激勵(lì)手段，會(huì)在不同類型的政策執(zhí)行主體中產(chǎn)生“政策行為從眾”的行為模式，而這種模式客觀上導(dǎo)致了節(jié)能約束性指標(biāo)大打折扣，最終整體上減弱了行政問責(zé)制的政策效果?？偨Y(jié)而言，由于行政問責(zé)對(duì)地方執(zhí)行行為的推動(dòng)主要依靠自上而下的行政壓力，因此，僅局限于任務(wù)考核約束會(huì)導(dǎo)致官員缺乏足夠的內(nèi)在減排動(dòng)力，從而導(dǎo)致短期政策效果較為明顯，而長期效果并不能得到有效保障，甚至逐漸消失。這一結(jié)論蘊(yùn)含著需要建立污染減排的長效機(jī)制。

2. 安慰劑檢驗(yàn)。為了排除環(huán)保問責(zé)制的減排效應(yīng)受遺漏變量干擾的可能性，本文遵循Cai等（2016）的做法，通過隨機(jī)選擇兩控區(qū)城市進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。具體地，本文共有159個(gè)兩控區(qū)城市和126個(gè)非兩控區(qū)城市，因此，隨機(jī)選擇159個(gè)城市作為處理組城市，并構(gòu)造假的處理變量×Postt，使用方程（2）的模型設(shè)定，對(duì)三類SO2污染物指標(biāo)重復(fù)進(jìn)行了1 000次回歸，分別獲得了三類SO2污染物方程中處理變量回歸系數(shù)的分布情況。可以發(fā)現(xiàn)，SO2方程、人均SO2方程和SO2強(qiáng)度方程中，基于隨機(jī)樣本估計(jì)得到的回歸系數(shù)均分布在0附近，均值分別是-0.0006、-0.0008和-0.0028，而三類方程的基準(zhǔn)回歸系數(shù)分別是-0.1495、-0.1496和-4.4731，小于絕大部分模擬值，可被視為極端值。這意味著，第一階段環(huán)保問責(zé)制對(duì)SO2污染物的減排效應(yīng)并未受到遺漏變量的干擾，這將為第二階段的工具變量回歸奠定了基礎(chǔ)。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1. 更換環(huán)境污染的其他指標(biāo)。前文基本回歸部分主要使用了污染物的“絕對(duì)值”作為衡量環(huán)境污染的指標(biāo)，為了增強(qiáng)研究結(jié)論的可靠性，這里使用污染物的人均值和排放強(qiáng)度這兩類“相對(duì)值”作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表6報(bào)告了環(huán)境污染對(duì)整體產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)和三類細(xì)分產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的影響，其中第（1）列至第（4）列是人均工業(yè)SO2排放量的對(duì)數(shù)作為衡量環(huán)境污染指標(biāo)的結(jié)果，第（5）列至第（8）列是單位GDP的工業(yè)SO2排放量作為衡量環(huán)境污染指標(biāo)的結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，所有模型第一階段的F值均大于10，說明這里的弱工具變量問題并不嚴(yán)重。同時(shí)，人均SO2排放量和SO2排放強(qiáng)度均顯著抑制了整體產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力的就業(yè)人數(shù)，并顯著增加了第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)，與前文結(jié)論一致，表明本文主要結(jié)論并不受SO2排放量具體指標(biāo)形式的影響。

表6 更換環(huán)境污染其他指標(biāo)的回歸結(jié)果

（三）環(huán)境污染導(dǎo)致勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)損失的經(jīng)濟(jì)成本。結(jié)合上文結(jié)論和歷年工業(yè)SO2排放數(shù)據(jù)，表7計(jì)算了SO2排放導(dǎo)致就業(yè)損失的經(jīng)濟(jì)成本。平均而言，2000-2015年間，每年由于SO2排放導(dǎo)致的勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)損失超過250萬人；就業(yè)損失人數(shù)整體上呈現(xiàn)出先上升后下降的倒U形趨勢(shì)，2005年和2006年是就業(yè)損失的“峰值”年，此后呈波浪式下降趨勢(shì)，2015年就業(yè)損失人數(shù)降至考察區(qū)間的最低點(diǎn)。由于文獻(xiàn)中并沒有關(guān)于中國勞動(dòng)者工作一年的經(jīng)濟(jì)價(jià)值數(shù)據(jù)，本文以城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員的平均工資進(jìn)行換算，計(jì)算出環(huán)境污染導(dǎo)致就業(yè)損失的經(jīng)濟(jì)成本。由表7可知，源于平均工資一直處于上升通道，就業(yè)損失的經(jīng)濟(jì)成本也逐年增加。如果將貨幣換算成2000年的不變價(jià)格，那么經(jīng)濟(jì)成本從2000年的240.42億元增加至2015年的777.96億元，增幅達(dá)223.58%，平均經(jīng)濟(jì)損失為544.91億元。

為了進(jìn)一步理解表7的結(jié)論，本文梳理了關(guān)于環(huán)境污染健康成本的相關(guān)文獻(xiàn)。He等（2016）以2008年北京奧運(yùn)會(huì)為一次準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，估計(jì)了空氣污染減少的健康收益。根據(jù)中國2010年城市居民人口和統(tǒng)計(jì)生命價(jià)值方法進(jìn)行估算，PM10濃度每下降10 ug/m3，城市居民死亡人口將減少285 190例，相應(yīng)所節(jié)省的貨幣價(jià)值超過3 670億美元，占當(dāng)年GDP的6%。與本文相近的一篇文章中，Chen等（2018）估算出2005年的目標(biāo)績效考核可以降低4.1 ug/m3的SO2濃度，由此減少的疾病發(fā)生率價(jià)值2.2億元（1997年不變價(jià)格）；同時(shí)，該政策也導(dǎo)致PM2.5濃度下降1.5%，拯救了大約833個(gè)生命，生命價(jià)值為4.9億元（1997年不變價(jià)格）。另外，陳碩和陳婷（2014）也推算出，SO2排放每年造成的死亡人數(shù)在18萬人左右，導(dǎo)致的相關(guān)醫(yī)療費(fèi)用超過3 000億元。上述文獻(xiàn)主要從生命價(jià)值的角度估算環(huán)境污染的健康成本，由于既有文獻(xiàn)對(duì)生命的經(jīng)濟(jì)價(jià)值只給出一個(gè)估計(jì)區(qū)間，因此上述文獻(xiàn)估算的污染健康成本波動(dòng)較大。本文從勞動(dòng)力的就業(yè)價(jià)值出發(fā)，以城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員的平均工資代替每一個(gè)勞動(dòng)力的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，因此，本文的結(jié)論將是一個(gè)下限，并補(bǔ)充了相關(guān)文獻(xiàn)。

六、結(jié)論與啟示

隨著中國進(jìn)入社會(huì)主義新時(shí)代，環(huán)境污染和勞動(dòng)力紅利逐漸消失成為當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)面臨的重要挑戰(zhàn)和熱點(diǎn)問題。關(guān)于環(huán)境污染與勞動(dòng)力就業(yè)間關(guān)系的理解與認(rèn)識(shí)，不僅關(guān)系就業(yè)民生的社會(huì)問題，更關(guān)系環(huán)境政策的成本效益評(píng)估與最優(yōu)環(huán)境政策設(shè)計(jì)的重大戰(zhàn)略問題。然而，既有研究大多忽略了就業(yè)民生中環(huán)境污染治理的關(guān)鍵作用。鑒于此，本文根據(jù)中國2003-2013年285個(gè)地級(jí)及以上城市的面板數(shù)據(jù)，基于2005年底環(huán)保問責(zé)制政策引起兩控區(qū)城市與非兩控區(qū)城市SO2排放的外生變化，利用工具變量法和雙重差分法檢驗(yàn)了SO2排放對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）SO2排放量每增加1%，勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)則減少0.3345個(gè)百分點(diǎn)；（2）SO2排放對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響具有產(chǎn)業(yè)和地區(qū)異質(zhì)性，顯著降低了第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)，但增加了第一產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)；同時(shí)，SO2排放的就業(yè)抑制效應(yīng)在高經(jīng)濟(jì)發(fā)展和高人力資本的子樣本中更為顯著；（3）整體而言，環(huán)保問責(zé)制政策有效抑制了SO2排放量，但減排效應(yīng)具有“周期性波動(dòng)”特征，短期效果明顯，而長期效果則大打折扣；（4）SO2排放每年導(dǎo)致的勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)損失超過250萬人，經(jīng)濟(jì)損失年平均約540億元，并且隨著時(shí)間的推移，經(jīng)濟(jì)損失也逐年增加。

本文的實(shí)證結(jié)果表明，環(huán)境污染治理不僅可以提升環(huán)境質(zhì)量、建設(shè)美麗中國，藉此滿足人們對(duì)美好生活的需要，還可以緩解就業(yè)損失。因此，污染治理具有環(huán)境、經(jīng)濟(jì)效益的“一箭雙雕”作用。本文結(jié)論反映了“綠水青山就是金山銀山”的深刻寓意，也與“保護(hù)生態(tài)環(huán)境就是保護(hù)生產(chǎn)力，改善生態(tài)環(huán)境就是發(fā)展生產(chǎn)力”的關(guān)系理念一致。結(jié)合核心研究結(jié)論，本文認(rèn)為應(yīng)加大污染治理力度，有效抑制環(huán)境污染的就業(yè)損失效應(yīng)。雖然近年來環(huán)境支出的規(guī)模不斷提升，但與歐美、日本等發(fā)達(dá)國家相比，依然面臨環(huán)境支出不足的窘境。因此，持續(xù)增加環(huán)境支出依然是各級(jí)政府的重要工作。一方面，地方政府應(yīng)改變過往“重基建、輕環(huán)保等社會(huì)公共品”的支出偏好，提高環(huán)境支出的利用效率；另一方面，中央政府需加大生態(tài)和環(huán)境轉(zhuǎn)移支付，擴(kuò)大支出范圍，承擔(dān)一部分地方政府的環(huán)境支出負(fù)擔(dān)，以緩解地方政府財(cái)權(quán)與事權(quán)不對(duì)稱的情形。