陳曉虹

(南京工程學(xué)院經(jīng)濟與管理學(xué)院，江蘇 南京，211167)

隨著我國教育和收入水平的提高，空氣污染已經(jīng)逐漸成為人們關(guān)注的焦點之一?？諝馕廴静粌H造成人們的主觀幸福感降低[1-2]，同時還具有負向健康效應(yīng)[3-4]，比如肺癌、兒童呼吸道疾病等[5]，還會增加抑郁癥狀的發(fā)生率[2]。已有研究認為霧霾的主要污染物PM2.5導(dǎo)致了2010年中國1 255 400 人過早死亡[6]。

環(huán)境質(zhì)量的舒適性要素逐漸成為塑造人口遷移空間格局的重要因素[7]。以空氣污染物PM2.5為例，根據(jù)國際環(huán)保組織綠色和平發(fā)布的中國74個城市2013年P(guān)M2.5年均濃度排名，京津冀地區(qū)PM2.5年均值接近中國國家標準的2～3倍，也遠遠超過了世界衛(wèi)生組織(WHO)的濃度限值①。中國地區(qū)間的移民行為不再僅僅決定于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平及社會就業(yè)，各地區(qū)良好的環(huán)境也顯著地吸引環(huán)境移民[8]。有研究曾指出很多二線城市環(huán)境的宜居性及人們對這些地區(qū)環(huán)境舒適性的感知，也是拉動“逃離北上廣”人群的重要因素[9]。隨著城市化進程加快，各種空氣污染物和大量粉塵造成了霧霾的加劇[10]。當(dāng)霧霾嚴重威脅到人們的健康并帶來許多疾病時[11]，人們可能在一定程度上被“迫使”尋求更健康、更舒適的居住地，從而引發(fā)人口遷移行為[12]。

值得注意的是，中國衛(wèi)生計生委發(fā)布《中國流動人口發(fā)展報告2016》顯示中國人口遷移進入家庭化為主遷移階段。自20世紀90年代以來，人口遷移與流動的家庭化成為人口遷移與流動不同于1970年代和1980年代的一個重要標志[12]。已有研究指出，將家庭作為一個綜合性的分析單位使用在分析流動人口問題時更為適用[13]。洪大用等[14]認為個體遷出很可能只是居民不得已而采取的“緩兵之計”(如暫時赴外地工作或送子女出國留學(xué))，舉家遷出更能夠真實代表居民永久性“逃離”這座城市的強烈意向。家庭是人口遷移決策的基礎(chǔ)而非一個獨立的個體，家庭遷移決策基于一個最小的風(fēng)險水平，很可能受到社會環(huán)境的影響[15]。

綜上，本研究擬采用第六次中國人口普查的微觀截面數(shù)據(jù)，以家庭為分析單位，實證檢驗空氣污染物PM2.5對中國家庭化遷移行為的影響。黨的十九大報告曾指出“實行最嚴格的生態(tài)環(huán)境保護制度，形成綠色發(fā)展方式和生活方式，建設(shè)美麗中國，為人民創(chuàng)造良好生產(chǎn)生活環(huán)境”。聯(lián)合國的可持續(xù)發(fā)展目標包含了“良好健康與福祉”和“可持續(xù)城市和社區(qū)”，因此系統(tǒng)研究空氣污染與中國家庭化遷移行為的關(guān)系具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義，本研究也能為政策制定者提供相應(yīng)城市發(fā)展的政策建議，以期為“健康中國”戰(zhàn)略實施、“美麗中國”建設(shè)和可持續(xù)發(fā)展目標實現(xiàn)提供參考和借鑒。

一、文獻綜述

影響人口遷移的因素總體涉及社會、經(jīng)濟、政治、環(huán)境等四個方面。目前學(xué)界關(guān)于社會、經(jīng)濟、政治等方面因素主導(dǎo)的人口遷移研究比較豐富[9]，環(huán)境因素與遷移的因果分析則較為局限。環(huán)境移民還可以細分為環(huán)境災(zāi)害難民、生態(tài)移民、環(huán)境污染移民等類型[16]。

環(huán)境與人口遷移的關(guān)系已經(jīng)引起了眾多學(xué)者的關(guān)注，現(xiàn)有多數(shù)文獻從自然災(zāi)害、氣候變化(溫度、降水)的不利影響入手[17]。Thiede等[18]發(fā)現(xiàn)與降水相比，溫度的變化對遷移的影響更穩(wěn)健，對于城鄉(xiāng)遷移而言溫度的上升和降低使遷移的可能性分別增加3.6%和9.9%。而Lewin等[19]的分析指出降水與農(nóng)村遷移轉(zhuǎn)出是負相關(guān)關(guān)系，即遷移者選擇去降水變異多和干旱可能性低的地區(qū)。孫翊等建立了一個氣候變化經(jīng)濟學(xué)模型，發(fā)現(xiàn)氣候變化導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力改變后，人口潛在遷出地主要是環(huán)渤海地區(qū)、成熟工業(yè)化地區(qū)、新型工業(yè)化地區(qū)和長三角地區(qū)[20]。還有些研究分析了遷移對環(huán)境的影響，比如陳樹志和洪共福[21]分別從人口遷移的方向、規(guī)模、路線、方式、動機、背景等方面探討人口遷移對環(huán)境變遷的影響，人口遷移數(shù)量增長會影響并改變環(huán)境供應(yīng)資源的能力，可能造成生態(tài)惡化、資源枯竭等環(huán)境問題。

近年來，環(huán)境污染(空氣污染)帶來的外部性及其對人口遷移的因果關(guān)系的實證研究在逐漸增加。環(huán)境因素在遷移決策中的作用逐漸顯得重要[22]。根本上，環(huán)境因素都通過影響人們需求程度的滿足及福利水平的提高來作用于人口遷移。在環(huán)境質(zhì)量方面，Hsieh和Liu[23]利用美國的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)兩地區(qū)之間的環(huán)境質(zhì)量差異是解釋人口遷移的重要因素。廢氣污染與中國安徽省的人口凈遷出率也正向相關(guān)[9]。就空氣污染而言，從國際移民的視角來看，Xu和Sylweste[12]實證分析了環(huán)境質(zhì)量(以PM2.5指數(shù)代表空氣污染)與國際遷移的因果關(guān)系，發(fā)現(xiàn)空氣污染不是影響國際移民的顯著性因素，盡管高污染國家的高教育水平人群應(yīng)對污染而遷移的可能性較高。而Qin和Zhu[24]發(fā)現(xiàn)如果空氣質(zhì)量指數(shù)AQI上升100點，對“移民”的百度搜索指數(shù)會增加2.3%～4.7%，暗示了空氣污染會增強人們的移民傾向?，F(xiàn)實中大多數(shù)環(huán)境惡化引致的人口遷移在本國境內(nèi)發(fā)生，如果僅限于國際人口遷移，則會嚴重低估環(huán)境、氣候變化帶來的人口遷移問題[25]。從國內(nèi)遷移的視角來看，Cebula和Vedder[26]分析了空氣污染、犯罪率或氣候能否解釋美國的人口遷移，其結(jié)論認為空氣污染不是一個顯著的原因。洪大用等[14]基于北京市電話調(diào)查數(shù)據(jù)得出以霧霾為標志的空氣污染問題使得部分居民由于擔(dān)憂產(chǎn)生了遷出意向。然而，Li等[27]借助CFPS數(shù)據(jù)從微觀個體層面得出PM2.5污染對人口遷出具有顯著的積極作用，這種影響已經(jīng)從遷移意向上升到實際遷移行為。李明和張亦然[28]分析了空氣污染的移民效應(yīng)，得出城市空氣污染越重，轄區(qū)內(nèi)高校在校來華留學(xué)生數(shù)越少。陳友華和施旖旎[29]指出學(xué)界已經(jīng)關(guān)注到霧霾將如何使社會經(jīng)濟和人體健康受損，但霧霾將如何影響家庭總體的遷移決策與流動，迄今尚未得到理論界足夠的關(guān)注與研究。

綜上所述，現(xiàn)有文獻針對環(huán)境—人口遷移已展開一定的研究，空氣污染與人口遷移決策的關(guān)系也有考察。然而，環(huán)境變化在決定遷移過程中的作用可能被極大忽視了[17]。已有研究的相對不足之處在于：將空氣污染—人口遷移的研究聚焦于個體的遷移行為，鮮有以家庭為單位展開分析的研究。相關(guān)研究也并未實證探討家庭中老人和孩子是否由于易受霧霾侵害而作出家庭式遷移決策這一可能的作用機理。

二、研究方法

(一)數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

2010年中國第六次人口普查0.1%的抽樣調(diào)查的范圍覆蓋了中國大陸31個省、自治區(qū)、直轄市的農(nóng)村和城鎮(zhèn)地區(qū)，調(diào)查信息以戶為單位詳細調(diào)查了家庭中每個人的性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況等個體特征狀況及戶口登記代碼、現(xiàn)在居住地代碼、離開戶口登記地的時間等信息。該數(shù)據(jù)中也包含了調(diào)查對象的婚姻狀況以及15～64周歲婦女的存活子女?dāng)?shù)等信息，從而為識別家庭遷移行為提供了很大的便利。本文所使用的年全國人口抽樣調(diào)查隨機樣本共有554 452個住戶。

核心自變量PM2.5濃度的數(shù)據(jù)來源于美國宇航局社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)與應(yīng)用中心的柵格數(shù)據(jù)，其觀測范圍是北緯70度到南緯60度，觀測精度為0.5度乘0.5度，通過該數(shù)據(jù)進行預(yù)測得到PM2.5的年濃度數(shù)據(jù)，其測量單位是0.001 μg/m3。每個縣級行政區(qū)劃單位的宏觀數(shù)據(jù)來自《中國縣(市)社會經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。工具變量的數(shù)據(jù)來自中國氣象局主辦的“中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)”。

本文將人口遷移微觀數(shù)據(jù)與各縣級行政區(qū)劃單位的PM2.5濃度、宏觀數(shù)據(jù)進行匹配③，采用個體微觀數(shù)據(jù)實證分析空氣污染物PM2.5對家庭遷移行為的影響。對于個別數(shù)據(jù)存在的缺失值，本文采用線性插值法進行補充。本文在該截面數(shù)據(jù)中保留了非集體戶的家庭，樣本涉及中國大陸的31個省(自治區(qū)、直轄市)、2 856個縣級行政區(qū)劃單位。

(二)計量模型、變量設(shè)定與描述性統(tǒng)計

當(dāng)PM2.5污染加重，遷出地的空氣質(zhì)量可能構(gòu)成“推力”因素促使家庭產(chǎn)生對環(huán)境污染的某種適應(yīng)性行為或個體的私有保護行為，例如遷移[30]。而人們能夠調(diào)整行為去抵御PM2.5污染帶來的潛在健康風(fēng)險的影響，或積極采取行為去減緩健康風(fēng)險[24]，例如購買防霾口罩[31]，則也可能不會做出遷移決策。人們對政府治霾的信心也可以顯著抑制霧霾遷出意向，而霧霾防護行為也會顯著增加居民的遷出意向[14]。此外，原居住地良好的經(jīng)濟因素、社會因素、就業(yè)機會、福利水平等因素也是阻礙勞動力外遷的重要因素[27,32]。對于一個家庭來說，孩子和老人是容易受到空氣污染傷害的特殊人群，因此家庭在考慮遷移可能性時可能會因孩子和老人而顯著上升。

假定潔凈的空氣是正常品，對于家庭是否遷移的二值選擇行為，通常以“潛變量”表示該遷移行為的凈收益。在考慮空氣污染時，假定人們認識到當(dāng)?shù)氐目諝赓|(zhì)量狀況及空氣污染的不良后果，并將這些信息用于家庭是否遷移的決策之中[33]。家庭對遷移的投資取決于可獲得的有效回報，而環(huán)境污染或其他環(huán)境問題也會降低地區(qū)的吸引力[17]。陸旸[34]指出面對漸進的環(huán)境污染或環(huán)境變化，人們有足夠的時間做出決策，“是否遷移”也將取決于個人的偏好，此時環(huán)境問題是影響遷移決策因素之一。由于人口遷移現(xiàn)象是環(huán)境和非環(huán)境因素的相互作用而導(dǎo)致的[35]，本文將環(huán)境因素和非環(huán)境因素均納入家庭遷移決策分析框架，構(gòu)建二元logit模型(見下式)。樣本采用遷移當(dāng)年的截面數(shù)據(jù)，后文實證分析均采用穩(wěn)健標準差進行回歸。

Migrationi=α1+β1PM2.5j+β2genderk+β3agek+β4marrk+β5eduk+β6workk+

β7housei+β8houseusei+β9childnumi+

β10oldnumi+β11nonagrii+β12pergdpj+

β13(pergdpj)2+β14popdenj+

式中i指的是家庭，k為戶主，j為戶口所在地的縣。

主要變量說明及采用依據(jù)如下：

1.被解釋變量

本文借鑒崇維祥和楊書勝[13]的研究，以該年該家庭中至少兩個具有親屬關(guān)系的個體發(fā)生了遷移行為的二元變量作為因變量，并將其定義為家庭化遷移。按照“離開戶口登記地的時間”在半年以下和半年到一年的視為2010年遷移，其余個體(包含其他年份遷移的和沒有離開戶口登記地的)在本樣本里視為非遷移人群。遷移是指樣本內(nèi)“戶口登記地”代碼與“普查時點居住地”代碼不一致，則本文認為該個體發(fā)生了遷移行為。鑒于PM2.5濃度數(shù)據(jù)的精確度，本文將地級市市轄區(qū)內(nèi)人戶分離的人口②不視為遷移個體。

2.核心解釋變量

本文以該遷移當(dāng)年家庭所在戶口登記地PM2.5的年均濃度作為本文核心解釋變量。對于沒有遷移的家庭來說，“戶口登記地”與“普查時居住地”應(yīng)當(dāng)一致。

3.控制變量

“故鄉(xiāng)”是名詞，認知指向是一個實體，也即概念重組的輸入“元素”。在這里，“故鄉(xiāng)”這個實體的認知指向與“美麗”的指向主體相對應(yīng)，即概念重疊，那么這兩個結(jié)構(gòu)就具有整合的基礎(chǔ)，這樣的一致會引發(fā)人的一系列的思維和推理，然后，我們就可以將這兩個詞按線性次序整合在一起，形成“美麗的故鄉(xiāng)”。

有研究指出戶主的個人特征在某種程度上決定著家庭能舉家遷移的可能性。因此，本文引入的控制變量分為遷出時戶主的特征變量、家庭結(jié)構(gòu)變量、區(qū)域宏觀變量、控制固定效應(yīng)的虛擬變量。戶主的特征變量涉及性別(gender)、年齡(age)、普查時的受教育年限(edu)、普查時的婚姻狀況(marr)、工作情況(work)、住房面積(house)及其住房用途(houseuse)。已有研究表明性別、年齡、受教育水平、婚姻狀況等個體特征是會影響人們的遷移行為[18,30，36,37]。Thorat等[38]分析了城鄉(xiāng)遷移的決定因素，發(fā)現(xiàn)戶主年齡和家庭人口數(shù)每增加一個單位使家庭成員遷移的可能性分別增加0.81%和8.7%。本文依據(jù)唐家龍和馬忠東[39]構(gòu)建了受教育年限變量，過程如下：如果“學(xué)業(yè)完成狀態(tài)”是畢業(yè)則按照小學(xué)、初中、高中、大學(xué)?？?、大學(xué)本科、研究生受教育水平轉(zhuǎn)換為6年、9年、12年、15年、16年、19年的受教育年限，如果“學(xué)業(yè)完成狀態(tài)”是在校、肄業(yè)、輟學(xué)或其他則受教育年限減半計算。盛亦男[40]曾指出經(jīng)濟收入是影響家庭遷居決策的剛性因素。由于數(shù)據(jù)沒有提供個體的收入水平，收入是影響遷移的重要因素之一[32,41]，本文采用是否有住房的虛擬變量作為衡量個體收入水平的代理變量。但住房面積的大小所表示的住房條件的好壞還取決于另一個變量住房類型，如果住房同時還兼作生產(chǎn)經(jīng)營用房,那么面積大小就不能直接表示了。因此，住房面積和住房類型必須同時被放入方程才能表示遷移人口的住房條件[12]。家庭結(jié)構(gòu)變量包含遷移當(dāng)年家庭中低于18歲的小孩個數(shù)(childnum)、家庭中老人(女性55歲以上，男性60歲以上)個數(shù)(oldnum)、家庭戶口性質(zhì)(nonagri)。Lu等[42]在分析霧霾風(fēng)險感知對遷移意向的影響時也控制了個體的性別、年齡、婚姻狀況、受教育水平、工作年限和家庭孩子數(shù)量等變量。Enchautegui[32]從女性遷移的角度得出年齡、教育、婚姻狀況和家庭人口結(jié)構(gòu)、就業(yè)、工資均對遷移產(chǎn)生影響。家庭孩子數(shù)量、家庭戶口類型(農(nóng)業(yè)/非農(nóng))可能對勞動力遷移產(chǎn)生影響[14,27]，因此本文在分析霧霾影響勞動力遷移決策的模型中也控制了家庭中孩子和老人的數(shù)量、家庭戶口性質(zhì)等變量。

有研究指出城市的人口總量和經(jīng)濟發(fā)展水平也是推動人口流動的原因[27,43,44]。隨著地區(qū)經(jīng)濟狀況的改善，人們遷移到其他地方的意愿也會降低。因此，縣級及以上行政區(qū)劃單位的宏觀控制變量包括人均GDP(Pergdp)和年末人口密度(Popden)，其中，人均GDP采用省級的消費價格指數(shù)(CPI)進行了調(diào)整以剔除價格因素。Rupasingha等[41]在遷移模型中也加入了每平方千米的人口密度變量作為典型的推動因素。劉生龍[43]也在遷移引力模型中引入了人均實際GDP作為經(jīng)濟發(fā)展水平的指標。

因為生態(tài)環(huán)境與城市化進程總是相互影響的[10]，所以以PM2.5為代表的空氣污染與遷移之間可能存在反向因果的內(nèi)生性[45]，導(dǎo)致回歸結(jié)果存在偏差。隨著經(jīng)濟發(fā)展和城市化進程加快，人口在空間上的大規(guī)模聚集促使需求和資源使用增加，造成環(huán)境污染[10,46]，城市的電力和熱力消費又反過來造成了空氣質(zhì)量的惡化。本文擬采用工具變量法解決PM2.5與人口遷移的內(nèi)生性問題，也可以在一定程度上克服變量遺漏偏誤問題。工具變量在選擇時，理論上應(yīng)與內(nèi)生解釋變量PM2.5高度相關(guān)且與模型中的隨機擾動項正交。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本文采用戶口登記地的縣/市層面的年平均風(fēng)速作為PM2.5的工具變量，該變量基本獨立于家庭的遷移決策。大量研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)速能減少PM2.5濃度[47-49]，因此，年平均風(fēng)速的估計系數(shù)預(yù)期為負。

已有研究指出，遷移決策可能是家庭基于對以往年份的長期觀察而做出的，即空氣污染對遷移的影響可能存在長期性和累積性[8,45]。本文將遷移當(dāng)年P(guān)M2.5濃度的均值分別替換為遷移前3年和前5年累計平均的PM2.5濃度均值進行估計。本文進而分析了家庭面對PM2.5污染是否傾向于家庭整體遷出(家庭中的遷移個體數(shù)與家庭人口數(shù)相同)及夫妻匹配樣本的影響。在夫妻匹配的樣本中則分別加入了夫妻兩人的個體特征變量，家庭變量和宏觀控制變量與以上模型一致。

勞動力人口遷移的目的不僅是為滿足自身追求、獲得個體效用的增加，還希望通過遷移行為提高家庭中其他成員的福利[40]。然而，家庭中孩子和老人在面對環(huán)境污染時通常是重點保護的對象，家庭中孩子和老人的數(shù)量可能構(gòu)成了家庭化遷移重要的影響因素。因此，本文分別構(gòu)建了家庭遷移是否攜帶孩子和老人數(shù)量作為被解釋變量加入模型，以測度家庭面對PM2.5污染而做出的遷移決策是否受到家庭中孩子和老人數(shù)量的影響。此外，本文還將家庭遷移時攜帶孩子的年齡進行了細分，作為穩(wěn)健性檢驗。

表1是樣本的變量定義和描述性統(tǒng)計，可以看出，樣本中家庭化遷移的樣本平均比例為0.159。家庭選擇帶孩子遷移的樣本比帶老人遷移的樣本多，家庭攜帶6歲及以下孩子遷移的樣本與攜帶7～12歲孩子遷移的樣本差異不大。戶主的平均年齡為48歲，平均受教育年限為9.316年，已婚和有工作的樣本居多。樣本家庭所在的戶口登記地PM2.5的濃度均值變化較大，遷移當(dāng)年的PM2.5濃度均值為32.21 μg/m3，比前3年累計平均濃度低3.28 μg/m3，但比前5年累計平均濃度低3.52 μg/m3。家庭基本均有住房，平均有0.628個孩子和0.436個老人。樣本家庭所在地區(qū)人均GDP為3.507萬元，人口密度為116人/km2。

表1 變量定義與描述性統(tǒng)計

三、實證結(jié)果

(一)基礎(chǔ)模型結(jié)果

表2分別報告了遷移當(dāng)年P(guān)M2.5的平均濃度值、遷移前3年和前5年P(guān)M2.5累計平均的濃度值對家庭化遷移行為的估計結(jié)果，最后一列報告了所有變量的平均邊際效應(yīng)結(jié)果。估計結(jié)果顯示，PM2.5濃度均值在表2中的回歸系數(shù)均為正向，即無論是遷移當(dāng)年、遷移前3年還是遷移前5年累計平均的戶口登記地PM2.5平均濃度均在1%的顯著性水平上對家庭的遷移行為產(chǎn)生促進作用。這意味著家庭的戶口所在地PM2.5濃度越高，其遷移行為發(fā)生的可能性越大，也說明了遷出地的環(huán)境污染是遷移的推動性因素[8,50]，說明環(huán)境因素在遷移決策里變得越來越重要[22]。王兆華等[51]指出空氣污染對城鎮(zhèn)人口遷移的影響存在短期累積效應(yīng)，居民以往的城市空氣污染經(jīng)歷會持續(xù)作用到當(dāng)前的遷移行為。還有文獻發(fā)現(xiàn)身體健康風(fēng)險感知、心理健康風(fēng)險感知和政府控制感知對技工的移民意向有顯著的解釋能力，這證實了感知霧霾風(fēng)險的程度能顯著增加遷移意向[42]，從而發(fā)揮其他健康投資方式的替代效應(yīng)和健康損害的規(guī)避效應(yīng)，切實改善自身健康狀況[52]。

最后一列邊際效應(yīng)結(jié)果顯示，當(dāng)遷移當(dāng)年、遷移前3年、遷移前5年累計平均的戶口登記地PM2.5平均濃度每增加1%，使得家庭做出遷移決策的可能性均增加0.7%。Li等[27]得出伴隨著PM2.5平均濃度增加10%，勞動力流出的可能性上升1%。而Chen等[45]采用縣級的5年為周期的凈遷出率作為因變量得出，PM2.5每增加10%，每100居民中就會有2.7人流出。這意味著環(huán)境因素盡管能顯著影響遷移行為但相比經(jīng)濟社會因素可能作用相對較小[22]。

對于其他控制變量的估計，戶主的性別對家庭是否遷移的決策的影響為負，即女性戶主更傾向于遷移。蔡昉[53]曾指出與男性相比，女性的遷移動機要接近于以發(fā)展為主，而不是生存所迫。戶主年齡對家庭是否遷移的影響在1%水平上負顯著，即隨著年齡增長個體的遷移概率是遞減的[32,54]。已有研究表明，中青年群體人們遷移的可能性較高，Boustan等[30]發(fā)現(xiàn)30～40歲具有較高的遷移率，Thiede等[18]曾指出20～45歲的群體遷移的可能性最高。遷移的估計系數(shù)隨著戶主教育年限提高而逐漸變大，即受教育程度作為一種人力資本，也能顯著增加人們遷移的可能性[19,32]。如果人們沒有工作他們就很難負擔(dān)起遷移的成本[44]，因而戶主是否工作的估計系數(shù)為負。已婚狀況也會顯著阻礙家庭遷移行為。戶主的婚姻狀況變量的估計系數(shù)為負顯著。盡管房屋面積可能與家庭的收入水平相關(guān)，其估計系數(shù)是負顯著的。人們擁有的住房作為實物資本具有保險機制，會降低舉家遷居的可能性，也可能是由于遷移成本較高導(dǎo)致的[44]。家庭中孩子數(shù)量和老人數(shù)量的系數(shù)顯示為負，表明它們會在一定程度上阻礙家庭的遷移行為，可能的原因在于兒童和老人的數(shù)量越多意味著越高的遷移成本[12,19]。盛亦男[40]認為較大的家庭規(guī)模、未成年子女?dāng)?shù)量的增加，會使家庭采取謹慎、緩慢的方式進行遷居。Enchautegui[32]得出家庭人口結(jié)構(gòu)與遷移成反比，Li等[27]的線性估計結(jié)果也顯示人口撫養(yǎng)比會阻礙遷移。

表2 PM2.5對家庭遷移決策的影響

(二)工具變量回歸

表3的報告了基于工具變量法的兩階段回歸結(jié)果，第(3)列是第二階段的平均邊際效應(yīng)結(jié)果。對外生性原假設(shè)的Wald檢驗結(jié)果的p值為0.000，暗示可在1%水平上認為PM2.5濃度均值存在內(nèi)生性問題。第一階段的結(jié)果顯示，年平均風(fēng)速工具變量對PM2.5濃度均值在1%的水平上顯著，具有較強的解釋力。年平均風(fēng)速的估計系數(shù)均為負，這意味著風(fēng)速的增加能顯著降低PM2.5濃度[47,49]。第二階段PM2.5濃度的估計系數(shù)為0.935，大于表2第(1)列基礎(chǔ)模型的估計系數(shù)，即沒有考慮內(nèi)生性問題會低估PM2.5污染對人口遷移影響的估計系數(shù)。這說明，即使引入工具變量控制內(nèi)生性問題也不影響本文結(jié)論，即PM2.5空氣污染對人群做出遷移行為決策起了顯著地推動作用[45]。Bhattacharya和Innes[55]也認為環(huán)境變化和人口增長是相互影響的，其結(jié)論支持了農(nóng)村人口增長與環(huán)境惡化存在惡性循環(huán)的觀點。

表3 PM2.5對家庭遷移決策的兩階段估計結(jié)果及邊際效應(yīng)

(三)是否攜帶老人、孩子遷移的估計結(jié)果分析

表4第(1)～(3)列報告了將因變量替換為家庭是否攜帶老人遷移的估計結(jié)果，其中PM2.5濃度均值及其累計均值的估計系數(shù)均為正顯著。這意味著隨著PM2.5污染的增加，家庭攜帶老人一同遷移的可能性也顯著上升。類似的，(4)～(6)列報告了因變量為家庭是否攜帶孩子一起遷移的估計結(jié)果，正顯著的估計系數(shù)表明家庭傾向于攜帶孩子一同“躲避”空氣PM2.5污染。本文的估計結(jié)果暗示了家庭面對PM2.5污染而考慮遷移時，更可能因為家庭中受保護的群體(老人、孩子的數(shù)量)而受到影響。已有研究指出子女年齡對家庭夫妻外出打工具有決定影響[54]，因此，本文將孩子的年齡細分進行回歸。表4中(7)～(12)列結(jié)果說明將孩子的年齡細分進行估計得到了類似的結(jié)果，說明無論家庭中孩子的年齡，家庭面對PM2.5污染時更傾向于做出攜帶他們一起遷移的決策，部分原因可能是老人和孩子是家庭中需要保護的對象，他們的身體更需要免受PM2.5污染的威脅。袁霓[54]也得出子女年齡是妻子是否單獨外出打工的決定因素，而且這種影響也隨著孩子年齡的不同而不同。

表4 是否攜帶老人、孩子遷移的估計結(jié)果

(四)穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

表5中前3列報告了PM2.5濃度均值及其3年和5年累計平均濃度對家庭是否整體遷移的影響，第(4)列是以夫妻匹配樣本為基礎(chǔ)的模型結(jié)果。盛亦男[40]指出國內(nèi)的相關(guān)研究中，很少關(guān)注家庭成員向外流動的數(shù)量決策(全部人遷居或部分人先行遷出)。PM2.5污染是否會促使家庭整體遷移，即舉家遷居也是本研究的關(guān)注點。表5中的估計系數(shù)的符號和顯著性基本一致，均在1%的顯著性水平上為正。遷移當(dāng)年的PM2.5污染濃度及其前3年、前5年的濃度值均對家庭整體遷移產(chǎn)生正向影響，該結(jié)果也驗證了上述分析結(jié)果的穩(wěn)健性。平均邊際效應(yīng)的結(jié)果意味著PM2.5污染濃度每增加1%，舉家遷移的可能性會上升0.8%，同時也證明了舉家遷移已成為流動人口家庭遷移過程的主要模式[37]。PM2.5污染對中國以家庭為單位的遷移行為表現(xiàn)出了顯著的促進作用，盡管其邊際效應(yīng)系數(shù)值較小。

表5 穩(wěn)健性檢驗的估計結(jié)果

四、結(jié)論與啟示

無論是遷移當(dāng)年還是遷移前3年、5年累計平均的PM2.5濃度均值，均對以家庭單位的遷移行為產(chǎn)了顯著的“推動”作用。這一結(jié)論證實了環(huán)境質(zhì)量降級(空氣污染)能顯著地引發(fā)人們的遷移行為。然而，本文得到的邊際效應(yīng)系數(shù)相對較小，即空氣污染推動人口進行聯(lián)合遷移的作用有限。許韶立[56]指出雖然某些情況下環(huán)境變遷對人口遷移曾起著更為重要的作用，但大多數(shù)情況下，相比社會政治、經(jīng)濟等因素，環(huán)境變遷并非是人口遷移的決定因素，它只是人口遷移的因素之一。與Chen等、Li等[27,45]等文獻結(jié)論一致，本文采用大樣本數(shù)據(jù)從家庭層面證明了遷出地PM2.5濃度作為環(huán)境厭惡品，顯示出了對家庭遷移的“推動”作用。此外，PM2.5與人口遷移之間存在因果內(nèi)生性。運用工具變量法的估計結(jié)果顯示，PM2.5污染對人口遷移影響的估計系數(shù)相比基礎(chǔ)模型的結(jié)果增大，即沒有考慮內(nèi)生性問題會低估PM2.5污染對人口遷移的推動作用。

將因變量進一步劃分，本文發(fā)現(xiàn)PM2.5污染會促使家庭攜帶老人和孩子遷移以規(guī)避由于污染造成的健康危害，保護家中易受污染侵害的弱勢群體。將孩子按年齡進行細分，結(jié)果具有一致性。本文通過穩(wěn)健性檢驗進一步證明了PM2.5濃度均值越高，家庭傾向于舉家遷移及夫妻聯(lián)合遷移的可能性也會上升，結(jié)果具有良好的穩(wěn)健性。

習(xí)近平總書記曾指出生態(tài)文明建設(shè)是關(guān)系中華民族永續(xù)發(fā)展的根本大計。生態(tài)興則文明興，生態(tài)衰則文明衰。城市的生態(tài)環(huán)境與其發(fā)展緊密相連。綜合本文結(jié)論，本文認為政府應(yīng)當(dāng)從以下幾方面制定措施：首先，加緊完善環(huán)境政策、實施空氣污染管制“黑名單”制度，借助網(wǎng)絡(luò)媒體對違規(guī)污染源實行舉報制度、鼓勵使用清潔能源來控制并逐步減少PM2.5的排放量。其次，提高基礎(chǔ)設(shè)施的投資和建設(shè)，促使醫(yī)療保障體系更加完善，盡可能減少環(huán)境污染的不良影響；政府還可以聯(lián)合其他公共部門、非政府組織、大學(xué)科研機構(gòu)加大對清潔產(chǎn)業(yè)技術(shù)的投資和研發(fā)，也可以依靠政府和社會資本合作(PPP)模式積極推進空氣污染的治理項目。最后，為應(yīng)對空氣污染沖擊下個體攜帶家中易受環(huán)境風(fēng)險危害的特殊群體(老人和孩子)聯(lián)合遷移現(xiàn)象，政府應(yīng)當(dāng)為遷移群體提供相應(yīng)的公共政策服務(wù)體系，例如為隨遷兒童提供平等教育機會或為隨遷老人提供完善的醫(yī)保異地報銷制度，更好地保障隨遷群體的福利水平和社會融入。

注釋：

① 世界衛(wèi)生組織建議PM2.5年均濃度不應(yīng)超過10 μg/m3[55]，中國《環(huán)境空氣質(zhì)量標準》建議PM2.5年均濃度限值是35 μg/m3。

② 對于少量缺失PM2.5數(shù)據(jù)的行政區(qū)劃單位，以其地理位置為基準，在其所處地理單元中，找到PM2.5數(shù)據(jù)庫中距其最近的縣級行政區(qū)劃單位，以其數(shù)據(jù)替代該缺失樣本的PM2.5濃度水平。由于行政區(qū)劃的變動，個別市轄區(qū)的宏觀數(shù)據(jù)存在缺失。

③ 市轄區(qū)內(nèi)人戶分離的人口是指一個直轄市或地級市所轄的區(qū)內(nèi)和區(qū)與區(qū)之間，居住地和戶口登記地不在同一鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道的人口。