張 義，黃 寰

（1.江蘇師范大學商學院，江蘇徐州221116；2.成都理工大學商學院，成都 610059）

一、引 言

就業(yè)是最大的民生。黨的十九大在指出堅持就業(yè)優(yōu)先戰(zhàn)略和積極就業(yè)政策，實現(xiàn)更高質量和更充分就業(yè)的同時，也做出了實施健康中國戰(zhàn)略的重大決策部署，《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》提出“實施職業(yè)健康保護行動。勞動者依法享有職業(yè)健康保護的權利。針對不同職業(yè)人群，倡導健康工作方式，……。加強塵肺病等職業(yè)病救治保障。到2022年和2030年，接塵工齡不足5年的勞動者新發(fā)塵肺病報告例數(shù)占年度報告總例數(shù)的比例實現(xiàn)明顯下降，并持續(xù)下降。”這說明我國行業(yè)員工得呼吸道感染型職業(yè)病的現(xiàn)象較為嚴重，其直接原因為就業(yè)環(huán)境普遍存在較為嚴重的空氣污染。2017年，中國有124 萬人死于空氣污染，中國歸因空氣污染的年齡標化傷殘調整壽命年（DALY）率為1 513.1/100 000，慢性阻塞性肺病的DALY有40.0%歸因于空氣污染①資料來源：中國及各省空氣污染對死亡、疾病負擔和預期壽命的影響［E/OL］.澎湃，https：//m.thepaper.cn/baijiahao_8874079，2020-08-31.。這些污染源來自不同的行業(yè)，將造成中國行業(yè)環(huán)境健康風險參差不齊，嚴重威脅勞動力的健康發(fā)展，如部分行業(yè)的“矽塵”過度排放導致勞動力肺部病變等事件影響廣泛而深遠。由此，《十四五規(guī)劃和2035年遠景目標建議》則將保障人民健康放在了優(yōu)先發(fā)展的戰(zhàn)略地位，而健康不僅是疾病的對立終點，更是一種能夠提升收入水平、獲得足夠營養(yǎng)和創(chuàng)造美好生活環(huán)境的人力資本。對健康意識不斷增強的以80、90 后新生代為主體的勞動力而言，環(huán)境健康人力資本發(fā)展的需求愈加強烈②以往人力資本投資理論主要分為格羅斯曼型和福格爾型兩種，但Crooper（1981）將空氣污染引入健康人力資本生產(chǎn)函數(shù)，表明環(huán)境健康人力資本投資理論的誕生。即本文中的環(huán)境健康人力資本需求表示人們更樂意為了追求好的環(huán)境而發(fā)生遷移或流動，進行健康人力資本投資。。勞動力會為了健康人力資本發(fā)展而流動，更偏好流向環(huán)境生態(tài)健康的城市（張海峰等，2019）[1]。然對行業(yè)而言，則更可能流向污染健康風險小的行業(yè)。如2018年第四季度同比2017年，采礦業(yè)、電力煤氣及水生產(chǎn)和供應業(yè)等行業(yè)市場需求人數(shù)分別下降了15.8%和14.5%③資料來源：2018年第四季度部分城市公共就業(yè)服務機構市場供求狀況分析，人社部官網(wǎng)，http：//www.mohrss.gov.cn，2019-02-01.。類似此行業(yè)就業(yè)的下降是否包含了空氣污染的健康沖擊效應？即空氣污染的健康沖擊是否已成為影響勞動力行業(yè)就業(yè)選擇的重要因素之一？此種影響在不同的行業(yè)之間具體又如何表現(xiàn)？這是本文研究的重點。然而目前研究大都只注重環(huán)境污染與勞動力跨區(qū)流動效應探討，不僅缺乏一定的研究范式，忽視了健康沖擊的異質作用，同時也缺乏以此對行業(yè)或部門間流動進行的經(jīng)驗研究。因此，從行業(yè)異質視角，研究空氣污染的健康沖擊下的就業(yè)選擇效應意義重大。文章主要邊際貢獻為：從工業(yè)行業(yè)的健康沖擊異質視角，建立一個理論分析框架，并實證評估了空氣污染對健康沖擊的就業(yè)選擇效應，發(fā)現(xiàn)：不同健康沖擊水平行業(yè)的就業(yè)擠出效應有著明顯差異，低沖擊水平行業(yè)就業(yè)擠出彈性最大，主要由被動選擇效應導致；高等沖擊水平行業(yè)就業(yè)擠出彈性其次，主要由主動選擇效應導致；中等沖擊水平行業(yè)的擠出效應則不明顯。

二、文獻綜述

目前學界關于異質性勞動力就業(yè)區(qū)位選擇效應的探討主要涉及羅伊（Roy）研究范式和空間經(jīng)濟模型研究范式（梁琦等，2018）[2]。前者是基于微觀個體主動選擇，以收入或福利最大化為分析框架，更加強調從勞動力自身視角出發(fā)的自選擇效應。有學者探討拉丁移民悖論過程中發(fā)現(xiàn)，勞動力會根據(jù)自身健康狀況，而選擇是否遷移（Yi et al.，2019）[3]，其他領域則更多探究依據(jù)自身技能水平和教育程度選擇是否遷移，技能越高和教育程度越高，遷移傾向越大（Borjas et al.，1992[4]；Parey et al.，2017[5]）。后者則是基于宏觀環(huán)境外延特征的選擇（包含主動和被動兩種選擇效應），以不同單元的空間均衡分析框架，更傾向于研究勞動力流動過程中的集聚效應變化，更加注重探討空間均衡視角下的異質企業(yè)和異質勞動力的空間選擇效應的外延特征。如勞動力會依據(jù)勞動力市場質量的好壞，結合自身技能、素質進行主動選擇。相反，高質量的勞動力市場要求匹配高質量勞動力，淘汰低質量勞動力，從而發(fā)生被動選擇（Venables，2011）[6]。例如，城市會通過治理環(huán)境以吸引高素質勞動力。環(huán)境規(guī)制也會影響城市的勞動力需求，進而影響勞動力的區(qū)位決策（梁琦等，2018[2]；Liu et al.，2017[7]）。其中涉及了勞動力流動的主動選擇和被動選擇問題。但目前關于空氣污染與勞動力流動關系的研究僅停留在對影響評估的經(jīng)驗研究層面，對此并未深入探討。

部分研究基于微觀層面，從跨區(qū)流動視角，實證表明霧霾等空氣污染會影響勞動力的流動或遷移意愿（Li et al.，2017[8]；Lu et al.，2018[9]；孫偉增等，2019[10]；Guo et al.，2022[11]）。如孫偉增等（2019）[10]利用2011～2015 年全國流動人口動態(tài)監(jiān)測調查數(shù)據(jù)，采用條件Logit 模型研究發(fā)現(xiàn)：城市的PM2.5 濃度上升1μg/m3，流動人口到該城市就業(yè)的概率將顯著下降0.39個百分點。Guo et al.（2022）[11]則基于PM2.5濃度樣本與中國勞動力動態(tài)調查（CLDS）的個人遷移數(shù)據(jù)匹配，研究表明，中國城市間人口遷移對空氣污染具有敏感性，空氣污染增加了當?shù)厝丝谶w移的概率。少數(shù)則基于宏觀層面，從跨區(qū)流動視角，實證分析了空氣污染對勞動力流動的影響（肖挺，2016[12]；Chen et al.，2017[13]）。如肖挺（2016）[12]利用2004～2012年城市面板樣本研究表明，廢氣排放在一定程度上會產(chǎn)生人口驅趕效應，尤其在中國經(jīng)濟較發(fā)達的沿海及內地中心城市更為明顯。從行業(yè)流動視角進行經(jīng)驗研究的較少。部分研究基于哈里斯-托達羅（H-T）分析框架，從理論層面探討了環(huán)境污染對勞動力在不同行業(yè)或部門間流動的影響（Beladi&Rapp，1993[14]；Beladi&Frasca，1999[15]；Jha&Whalley，2001[16]）。如Jha&Whalley（2001）[16]以“H-T模式”為框架分析了資本在工業(yè)部門和農(nóng)業(yè)部門間不流通的前提下，工業(yè)部門的污染將影響勞動力轉移的邊際收益，并進而影響勞動力城鄉(xiāng)之間的流動規(guī)模。但這部分缺乏必要的經(jīng)驗研究。只有少數(shù)學者如肖挺（2016）[12]、張華（2019）[17]和Chen et al.（2017）[13]等研究涉及了勞動力遭受空氣污染而產(chǎn)生的跨行業(yè)就業(yè)變動效應分析。張華（2019）[17]分別以第一、第二和第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)的對數(shù)來衡量行業(yè)就業(yè)水平變化。研究表明：SO2排放顯著降低了第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的勞動力就業(yè)人數(shù)，提升了第一產(chǎn)業(yè)的勞動力就業(yè)人數(shù)；Chen et al.（2017）[13]則研究認為，環(huán)境污染對城市人口產(chǎn)生的“驅趕效應”是由大中城市第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)向城鎮(zhèn)和農(nóng)村的第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)轉移的結果。

以上研究也均并未都真正聚焦健康異質作用進行深入探究。盡管孫偉增等（2019）[10]認為空氣污染對勞動力流動的影響主要來自健康損害作用，但并未真正將三者納入統(tǒng)一分析框架。

綜上，目前研究主要熱衷于空氣污染對勞動力跨區(qū)流動的經(jīng)驗研究，并未嚴格遵照具體的研究范式，而針對勞動力跨行業(yè)或部門的研究也多集中在理論研究層面，經(jīng)驗研究尚少，大都也缺乏對健康異質性進行考察。因此，基于“H-T”部門間均衡分析框架，直接突出和考慮健康異質作用，從理論層面分析空氣污染對跨行業(yè)就業(yè)選擇（就業(yè)流動）的影響，并給出相關經(jīng)驗證據(jù)，意義重大。后文內容安排依次為：理論分析與假設提出、研究設計與數(shù)據(jù)說明、結果分析以及結論與政策含義。

三、理論分析與假設提出

（一）理論模型構建與分析

首先，利用柯布道格拉斯產(chǎn)出函數(shù)形式，借鑒張義和王愛君（2020）[18]建模思路，引入健康因素，得到生產(chǎn)模塊為：

Y為總產(chǎn)出，全要素生產(chǎn)率為A，L為勞動力數(shù)量，K為資本存量，q表示勞動的健康度（因本文重點關注的是空氣污染的健康沖擊，下文用空氣質量的健康度表述），φ、φ均在[0，1]區(qū)間內，分別表示對應要素的總投入份額，即要素產(chǎn)出彈性，此處放松其規(guī)模報酬情況，不作具體形式設定。其中a為e-τ，τ為變式后的空氣質量的健康度對勞動力供給的影響系數(shù)。

進一步地，借鑒肖挺（2016）[12]建模思路，將地區(qū)生產(chǎn)成本引入模型，地區(qū)生產(chǎn)總成本為：

（2）式中：w為勞動力平均工資水平，r為資本利率，則地區(qū)經(jīng)濟的總利潤水平πit為：

分別將（1）、（2）代入（3），對最大化利潤目標函數(shù)Max（πit）求解，從而對Lit求一階偏導，得極值條件為：

再進一步地，依據(jù)哈里斯－托達羅的分析框架，但跳出農(nóng)業(yè)－工業(yè)部門或城鄉(xiāng)具體之分，假設某一地區(qū)城鎮(zhèn)生產(chǎn)系統(tǒng)存在兩個環(huán)境健康絕對風險初始同質的一般性生產(chǎn)部門（此假設前提是為排除生產(chǎn)部門產(chǎn)生非空氣污染物的影響），生產(chǎn)部門1和生產(chǎn)部門2。在之后的生產(chǎn)過程中，生產(chǎn)部門1生產(chǎn)會排放氣體廢物，造成生產(chǎn)的空氣環(huán)境污染，而生產(chǎn)部門2則相對為清潔型生產(chǎn)，無廢氣污染產(chǎn)生，生產(chǎn)的空氣環(huán)境相對清潔。從企業(yè)視角看，勞動力資源在這兩部門間被配置決策或者從勞動力自身就業(yè)選擇視角看，勞動力在這兩部門間進行就業(yè)流動決策，從事生產(chǎn)活動。于是，區(qū)域就業(yè)總勞動力數(shù)為L=L1+L2，可將L標準化為1，區(qū)域總資本為K，分別在兩部門間配置為K1、K2，K=K1+K2，基于上文的生產(chǎn)函數(shù)以及成本設定，兩部門分別按照各自利潤最大化生產(chǎn)原則，則有：

依據(jù)哈里斯—托達羅的勞動分配模式，在均衡處兩部門期望工資相等，故有：

進一步變換整理得：

（二）研究假設

以上理論模型分析表明，當行業(yè)或部門產(chǎn)生嚴重的污染時，勞動力就業(yè)增量將顯著下降。結合異質勞動力區(qū)位選擇的空間經(jīng)濟研究范式內涵，這主要包含了勞動力主動選擇效應和被動選擇效應。結合低技能水平工人集聚區(qū)環(huán)境一般較差的實際（梁琦等，2018）[2]，假設行業(yè)的環(huán)境健康沖擊水平與勞動技能水平需求呈負相關。即主動選擇效應為：勞動力為了保證最優(yōu)的預期收益，會主動選擇流出特定環(huán)境健康沖擊水平的行業(yè)或部門，以匹配自身的人力資本水平；被動選擇效應則主要為：特定環(huán)境健康沖擊水平的行業(yè)或部門會吸引或淘汰特定人力資本水平的勞動群體。對于污染的健康沖擊暴露水平較高的工業(yè)而言，一方面，勞動力受到健康沖擊以后，不僅會產(chǎn)生疾病負擔，降低勞動生產(chǎn)率，增加醫(yī)療支出負擔，從而會大幅降低最優(yōu)邊際收益；另一方面，因該類行業(yè)崗位技能需求水平普遍較低，勞動力技能水平仍能滿足其生產(chǎn)需求，因此，此類行業(yè)勞動力在遭受污染的健康沖擊后更偏好主動流出，就業(yè)流出的主動選擇效應較大，而此時行業(yè)吸納低技能勞動群體而發(fā)生的被動選擇效應有限（即低技能勞動力被迫進入此部門替代勞動需求有限），最終會產(chǎn)生一定的就業(yè)擠出效應。部分經(jīng)驗研究也捕捉到了這一現(xiàn)象。當某城市中第三產(chǎn)業(yè)占比在52.17%以下或68.48%以上時，廢氣污染排放對勞動人口均有顯著的驅趕效應（肖挺，2016）[12]。這意味著，在工業(yè)為主的城市，廢氣污染的加劇對勞動人口存在明顯的驅趕效應，這種效應可能主要來自工業(yè)就業(yè)人數(shù)的減少；在服務業(yè)占主導的城市，廢氣污染對就業(yè)流動的影響較之工業(yè)城市更為明顯，這主要因為，污染氣體排放可分為工業(yè)類和生活類兩個主要來源（肖挺、劉華，2014）[19]，當服務業(yè)占比高時，服務業(yè)的人口也較為集中，污染排放主體將從以工業(yè)類排放為主轉為以生活類排放為主。由此，此時驅趕效應則可能主要來自第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)量的下降。但2016年以前，我國大部分地區(qū)仍主要靠工業(yè)支撐發(fā)展。因此，就全國平均而言，此時驅趕效應主要可能來自工業(yè)就業(yè)增量的下降。這也與基于“H-T模式”，以不發(fā)達的二元經(jīng)濟結構為背景所得的研究結論之中包含的污染要素與勞動要素具有替代關系的內涵一致，即在政府嚴格控制工業(yè)部門污染要素使用的情況下，污染下降，工業(yè)部門就業(yè)將增加，反之亦然。繼而提出H1：

H1：在其他條件一定的情況下，空氣污染對勞動力工業(yè)就業(yè)有著顯著的擠出效應。

進一步地，從跨行業(yè)異質視角，不同健康沖擊水平的行業(yè)就業(yè)擠出效應必然大不相同，這主要取決于勞動力的被動選擇效應和主動選擇效應的相對大小。健康沖擊水平高的行業(yè)會吸納低技能水平的勞動群體而使得其發(fā)生被動選擇效應，但吸納能力有限，而部分勞動力面臨高的環(huán)境健康沖擊水平會選擇流出，發(fā)生較大的主動選擇效應。而環(huán)境健康沖擊水平低的行業(yè)容易大幅擠出技能水平較低的勞動群體，發(fā)生較大的被動選擇效應，但因利潤回報小和市場規(guī)模有限，因此發(fā)生選擇流入的主動選擇效應則相對較小。結合中國勞動力技能水平普遍偏低的實際，一般被動選擇效應要大于主動選擇效應的影響。因此，環(huán)境健康沖擊水平高的工業(yè)行業(yè)就業(yè)的綜合擠出效應可能要小于環(huán)境健康沖擊水平低的行業(yè)。此外，不同行業(yè)也會因自身的稟賦條件不同，而表現(xiàn)出不確定的影響?；谕评碚?，環(huán)境規(guī)制對勞動力就業(yè)擠出效應取決于環(huán)境規(guī)制的強弱和行業(yè)的異質性（李珊珊，2015[20]；秦楠等，2018[21]；李斌等，2019[22]）；技術進步對勞動力就業(yè)也有擠出效應（王君斌、王文甫，2010[23]；劉宗明、李春琦，2013[24]），等等。因此，若某行業(yè)存在一定的污染健康沖擊水平，但其環(huán)境規(guī)制強度過大、技術進步指數(shù)高等，則會加劇空氣污染對勞動力行業(yè)就業(yè)的被動選擇效應。另，從就業(yè)性別結構看，男性對空氣污染比女性更為敏感（Li et al.，2017）[8]。女性占比低的行業(yè)更易加劇勞動就業(yè)的主動選擇效應，但是女性大都以藍領為主①據(jù)六普調查顯示，女性白領所占比例偏低，藍領占比偏高。，其工作環(huán)境健康沖擊水平可能更高，因此女性占比高的行業(yè)也可能更易加劇勞動就業(yè)的被動選擇效應；若某行業(yè)就業(yè)性別合理，可能能夠緩解這一綜合擠出效應。同時，一個福利較好且污染的健康沖擊水平較小的就業(yè)環(huán)境的存在，如國企就業(yè)規(guī)模占比越大和要素生產(chǎn)率高的行業(yè)，也可能緩解這種就業(yè)流出的主動選擇效應。提出研究假設H2和H3：

H2：不同水平的污染的健康沖擊的行業(yè)受自身的異質條件影響，對勞動力就業(yè)選擇效應的影響不同。環(huán)境健康沖擊水平低和高的工業(yè)行業(yè)發(fā)生的勞動就業(yè)擠出效應顯著，前者可能大于后者。而中等水平的污染的健康沖擊的工業(yè)行業(yè)的就業(yè)流出效應可能表現(xiàn)得不明顯。

H3：基于假設H2，進一步地，同等水平的污染的健康沖擊的行業(yè)中，工資越高、環(huán)境規(guī)制越強，技術進步水平越高，將加劇污染的健康沖擊對行業(yè)就業(yè)產(chǎn)生的負面影響；而若提高某行業(yè)國企就業(yè)規(guī)模和全要素生產(chǎn)率，及優(yōu)化性別比，則可緩解這一負面影響。

基于以上分析建立的研究框架如下：

圖1 研究分析框架

四、研究設計與數(shù)據(jù)說明

（一）實證步驟設計

首先，基于中國工業(yè)優(yōu)先粗放發(fā)展的實際歷程和工業(yè)行業(yè)構成的行業(yè)具體屬性認知，工業(yè)較第三產(chǎn)業(yè)的環(huán)境健康沖擊水平更高。因此，選擇工業(yè)研究污染的健康沖擊下的就業(yè)選擇效應。

其次，參照趙細康（2003）[25]、王麗萍、夏文靜（2019）[26]以工業(yè)三廢污染排放綜合測算結果，并結合可得數(shù)據(jù)（即各省在研究期內均擁有的行業(yè)樣本），將圈定的29個工業(yè)行業(yè)劃分為高、中、低三種污染的健康沖擊等級①本文認為，工業(yè)三廢污染排放程度越高的行業(yè)，其空氣污染的絕對暴露風險可能不僅高，而且存在其他污染的健康人力資本損害作用，更會加劇空氣污染的健康人力資本損害暴露的劑量反應風險，因此，將工業(yè)三廢污染排放程度高的行業(yè)識別為環(huán)境健康人力資本損害程度大的行業(yè)。，分別進行分析。劃分如表1。

表1 29個工業(yè)行業(yè)健康沖擊類型劃分表

最后，為進一步深究異質性行業(yè)下的不同影響，選擇行業(yè)數(shù)（14個）較多的污染的健康沖擊水平低的行業(yè)，參照朱智洺、張偉（2015）[27]對工業(yè)行業(yè)不含廢物排放約束的全要素生產(chǎn)率和技術進步指數(shù)測度結果，采用k-均值聚類法進行劃分。并結合僅有的分行業(yè)可得數(shù)據(jù)指標，如平均工資水平、環(huán)境規(guī)制強度等異質性特征（詳見后文分析涉及的指標）進行等級劃分，考察同等環(huán)境健康沖擊水平下，空氣污染在不同條件稟賦下，對不同行業(yè)勞動力就業(yè)流動的不同影響。特別地，分行業(yè)的環(huán)境規(guī)制強度采用李小平、李小克（2017）[28]以單位污染排放的治理支出衡量行業(yè)環(huán)境規(guī)制強度，無量綱化測算公式為：

其中，ERjt為t時期，行業(yè)j的環(huán)境規(guī)制強度，expjnt為t時期行業(yè)j第n種污染處理費用或成本支出，pouljnt為t時期行業(yè)j第n種污染排放，因年鑒未報告工業(yè)分行業(yè)固體廢物設施運行費用。因此，此處采用分行業(yè)廢水、廢氣設施運行費用表示污染治理支出。篇幅所限，測算后具體劃分結果略①全要素生產(chǎn)率和技術進步指數(shù)參照朱智洺和張偉（2015）［26］不含廢物排放約束的測度結果；女性就業(yè)占比和國有單位就業(yè)占比分別為城鎮(zhèn)單位女性就業(yè)數(shù)和國有單位就業(yè)人數(shù)占城鎮(zhèn)單位總就業(yè)人數(shù)比重。以上數(shù)據(jù)均來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》，《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》，《中國勞動統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》以及特定的參考文獻資料。等級識別均依據(jù)各行業(yè)各時期的測算結果，進一步求研究期（2007～2015）年內的均值，再采用k-均值聚類法進行識別。。以上均通過采用分階段、分組回歸和工具變量進行穩(wěn)健性檢驗。

（二）基準計量模型

基于前文理論模型式（8），基準計量模型式設定如下：

其中i表示區(qū)域，j為行業(yè)，t為年份，βj分別為各變量系數(shù)（j=0，1，2，3，4，5，6，7），μi為個體效應，ωt為時間效應，εit隨機誤差效應。

因變量：參考趙德昭、許和連（2013）[29]、肖挺（2014）[30]等，利用跨區(qū)跨行業(yè)就業(yè)增量指標表示勞動力跨行業(yè)就業(yè)流動情況。具體測度公式為：

△lijt為在t時期i省的工業(yè)分行業(yè)j的勞動力跨行業(yè)流轉數(shù)量，git為t時期i省總體的就業(yè)增幅，某省就業(yè)增幅為該省本期的就業(yè)人數(shù)凈增額除以上期就業(yè)人數(shù)。若某一細分行業(yè)從業(yè)人數(shù)增幅與該地區(qū)總體就業(yè)增幅一致，就不存在勞動力的跨行業(yè)流動問題，若不一致，則存在跨行業(yè)流動效應。若△lijt大于0，表示時期內省區(qū)域行業(yè)勞動力人口跨行業(yè)的流入，反之則表示流出。依據(jù)可得數(shù)據(jù)，本文的L利用細分行業(yè)的城鎮(zhèn)單位年末就業(yè)人數(shù)進行測算，而城鎮(zhèn)就業(yè)單位人員不包含私營就業(yè)企業(yè)，也就意味著這一批勞動力就業(yè)戶口問題大都能夠解決，即能夠有效反映出勞動力流動的內涵。

解釋變量：空氣污染指數(shù)（h），參照張義、王愛君（2020）[20]指標體系和方法測度。穩(wěn)健變量為：空氣污染健康沖擊指數(shù)（h2）⑧、PM2.5 濃度（pm25表示），因為PM2.5 嚴重威脅著勞動力生命健康（Raaschou-Nielsen，2013[31]；Song et al.，2019[32]），和顯著影響著勞動力流動（陳友華、施旖旎，2017[33]；Li et al.，2017[8]），為避免因果雙向影響，我們均采用滯后一期進行實證分析。

控制變量：期望工資水平。趙德昭、許和連（2013）[29]認為，收入水平吸引勞動力，應為包含扣除就業(yè)機會成本后的期望收入，即直接影響勞動力轉移的并非部門或行業(yè)間收入的絕對差距，而是考慮了就業(yè)概率加權后的期望工資水平，即期望工資水平rw1it、調整后的實際工資wit和失業(yè)率rit關系為：

此外，因為環(huán)境規(guī)制對勞動力就業(yè)擠出效應取決于環(huán)境規(guī)制的強弱和行業(yè)的異質性，環(huán)境規(guī)制與就業(yè)可能存線性（周五七、陶靚，2021[34]；孫文遠、楊琴，2017[35]）、非線性（李珊珊，2015）[20]關系，且環(huán)境規(guī)制不是本文考察的重點，而且此處研究的是勞動力在行業(yè)間的就業(yè)量凈增減的情形，因此，環(huán)境規(guī)制強度只加入一次項進行控制，利用各省環(huán)保支出占比（proex）表示；另，參照趙德昭、許和連（2013）[29]、肖挺（2014）[30]認為資本存量或資本深化程度，對勞動力具備一定吸引力，采用地區(qū)人均資本量（k）表示。因本文重點研究工業(yè)行業(yè)勞動力就業(yè)流動情況，而產(chǎn)業(yè)結構變動也是跨區(qū)跨行業(yè)流動的重要影響因素（肖挺，2014）[30]。因此，借鑒干春暉等（2011）[36]、肖挺（2014）[30]等利用區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比（chye）作為產(chǎn)業(yè)結構升級的度量。同時，外商直接投資可以通過作用于產(chǎn)出和生產(chǎn)效率等因素對勞動需求產(chǎn)生影響，進而影響就業(yè)（毛日昇，2009[37]；李斌等，2019[22]）。本文利用外資實際利用額與GDP比值（fd）表示；此外，高波等（2012）[38]、肖挺（2015）[30]認為教育、醫(yī)療條件和貿(mào)易發(fā)達程度可以作為人均資本存量的替代變量，這意味著若此處加入人均資本存量變量已經(jīng)包含以上三個變量的影響效應，但也有眾多研究認為人均教育水平是勞動力就業(yè)或流動的重要影響因素（張華，2019[17]；李斌等，2019[22]；肖挺，2016[12]），為保證解釋變量間不存多重共線性，還控制了地區(qū)人均教育水平，利用不同階段教育年限加權的人均教育水平（pere）表示。鑒于勞動力在行業(yè)間就業(yè)流動與環(huán)境污染等變量存在的雙向因果關系可能更強，且勞動力在跨區(qū)跨行業(yè)就業(yè)抉擇時可能更多參照上一時期的主要因素水平情況。因此，解釋變量及控制變量均采用滯后一期參與分析。為消除多重共線性以及異方差影響，控制變量均采用自然對數(shù)形式參與分析。

（三）數(shù)據(jù)來源與說明

數(shù)據(jù)均來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》等。選擇2007～2015年為研究期，主要理由為：（1）部分研究表明，2004年以后，開始出現(xiàn)勞動供給不足的劉易斯拐點，尤其2007以后，去除2008年金融危機效應，出現(xiàn)更為明顯（蔡昉，2010[39]；馬忠東，2019[40]），而截至2015年，是中國“十一五”至“十二五”發(fā)展實踐時期，這一時期環(huán)境污染問題仍然嚴重，居民健康問題日漸突出，從而導致國家在“十三五”開始（2016年）將健康問題納入發(fā)展戰(zhàn)略實踐。這也避免了這一政策的外生性影響。（2）研究涉及的健康終點指標統(tǒng)計期自2007年起，同時2016年以前我國仍以工業(yè)發(fā)展為主，第三產(chǎn)業(yè)比重在2016年開始達到51.6%。因此，選擇2007～2015研究期能夠為當前的綠色、健康發(fā)展戰(zhàn)略事業(yè)提供些許經(jīng)驗性的實踐啟示。其中涉及工資等貨幣價值指標均按照2007年為基期利用工資指數(shù)或消費等價格指數(shù)進行實際可比性調整。特別地，資本存量依據(jù)按照張義、王愛君（2020）[18]處理方式，利用永續(xù)盤存法計算各省的實際資本存量，外資利用率為外資利用額按照各年美元匯率實際調整后與當年GDP的比值。樣本描述統(tǒng)計見表2。

表2 變量基本描述性統(tǒng)計

五、結果分析

（一）空氣污染對工業(yè)就業(yè)擠出效應分析

勞動力就業(yè)選擇工業(yè)行業(yè)流入量近年整體呈下降趨勢，各地差異較大，具體地，從工業(yè)行業(yè)就業(yè)流入的影響估計看（表3），空氣污染對就業(yè)流入增量影響顯著為負，采用不同控制組分別回歸結果顯示，每組結果趨于一致，即此種負向影響大小較為穩(wěn)定且可靠。這可能包含了空氣污染造成健康沖擊，影響工業(yè)行業(yè)勞動力的最優(yōu)邊際收益，影響其就業(yè)決策而產(chǎn)生的擠出效應（健康沖擊作用機制從下文的健康異質影響分析部分得以驗證）。按照model7結果分析，空氣污染對工業(yè)行業(yè)就業(yè)凈流入增量的影響系數(shù)在5%水平下通過顯著性檢驗，在其他條件一定的情況下，空氣污染指數(shù)每上升一個百分點，工業(yè)就業(yè)凈流入增量平均顯著地下降約0.158萬人，即若上升一個標準單位，工業(yè)就業(yè)凈流入增量平均顯著地下降15.789萬人，而徐鴻翔、張文彬（2017）[41]利用煙粉塵的自然對數(shù)作為解釋變量，估計其對勞動力就業(yè)的影響，結果是煙粉塵排放每上升一個百分點，勞動力總就業(yè)供給平均下降0.045個百分點，即若煙粉塵排放每上升一個單位，按照26省2007～2015年工業(yè)行業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)的年均人數(shù)約為193.729 萬人計算①數(shù)據(jù)來源：經(jīng)歷年的《中國勞動統(tǒng)計年鑒》相關數(shù)據(jù)計算而得，即研究樣本中包括的26省在2007～2015年間工業(yè)行業(yè)城鎮(zhèn)單位的總年均就業(yè)人數(shù)。，即降幅變動約為8.718 萬人，這低于本文降幅15.789 萬人的研究結果。這主要因為：一是本文的空氣污染指數(shù)包含了除煙粉塵以外的其他空氣污染要素的影響；二是污染針對健康沖擊較大且處在產(chǎn)業(yè)結構升級時期的特定工業(yè)的就業(yè)環(huán)境影響要比對全國范圍內總的就業(yè)環(huán)境影響更富有彈性；三是本文的被解釋變量為跨區(qū)跨行業(yè)的就業(yè)凈流入增量，測算條件更為苛刻。因此，相比較他們利用的區(qū)域總就業(yè)量作為被解釋變量而言，空氣污染對前者影響更大②本文還做了對第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)凈流入增量的影響估計，發(fā)現(xiàn)均為正向影響，由此可見，若以區(qū)域總就業(yè)作為被解釋變量進行分析，將忽略勞動力跨行業(yè)就業(yè)流動行為所產(chǎn)生的結構性影響，從而導致對空氣污染所產(chǎn)生就業(yè)供給的負面影響的低估，因此對工業(yè)行業(yè)就業(yè)凈流入增量的影響更富有彈性。由于第三產(chǎn)業(yè)不是分析重點，結果未全部列出，但從下文的穩(wěn)健檢驗部分所列的結果可見一斑。。但空氣環(huán)境的改善有利于增加工業(yè)行業(yè)勞動力供給，這一結論與徐鴻翔、張文彬（2017）[41]、肖挺（2016）[12]等分析結果基本一致。由此，前文的假設H1得以驗證。

表3 空氣污染對勞動力工業(yè)就業(yè)流動估計結果

由控制變量影響結果看（見model7），當其他條件一定時，地區(qū)期望工資每上升1個百分點，工業(yè)行業(yè)勞動力就業(yè)凈流入增量在10%顯著水平下，平均上升0.01*119.169≈1.912萬人，而徐鴻翔、張文彬（2017）[41]認為，工資水平與勞動力就業(yè)供給呈現(xiàn)倒“U”形曲線關系，在工資水平較低的情況下，增加工資的收入效應大于替代效應，勞動力供給增加，而隨著工資水平的上升，勞動者對生活質量（空閑）的追求高于對工資的追求，此時增加工資的替代效應大于收入效應，勞動力就業(yè)供給減少。因此，從本文結果看，勞動力的期望工資對工業(yè)行業(yè)勞動就業(yè)凈增量存在正向作用。這表明我國工業(yè)行業(yè)實際工資仍普遍偏低，與國內實際情況基本相符。地區(qū)環(huán)保支出占比每上升一個百分點，工業(yè)行業(yè)勞動力就業(yè)凈流入增量在5%顯著水平下，平均減少約0.131萬人，盡管本文未考察二次項關系，但所得結論與王勇等（2013）[42]研究觀點基本一致，即我國2010年的環(huán)境規(guī)制強度遠低于U型拐點，即環(huán)境規(guī)制強度對工業(yè)就業(yè)規(guī)模仍是負面影響。這也表明，當前我國采取的環(huán)境規(guī)制在工業(yè)行業(yè)中的就業(yè)替代效應大于就業(yè)創(chuàng)造效應，但隨著工業(yè)行業(yè)的就業(yè)機會下降，勞動力就業(yè)也開始向第三產(chǎn)業(yè)等領域轉移。因此，環(huán)境規(guī)制對我國就業(yè)的總體影響卻可能為正，正如馬驥濤、郭文（2018）[43]研究認為，環(huán)境規(guī)制影響重污染地區(qū)就業(yè)規(guī)模的U 型曲線向右下方移動，影響第三產(chǎn)業(yè)為主地區(qū)就業(yè)規(guī)模的U型曲線向左上方移動，其拐點值小于工業(yè)為主地區(qū)。這意味著工業(yè)行業(yè)更易受到環(huán)境規(guī)制對就業(yè)的負面影響，而且這一負面影響的持續(xù)時間也比其他行業(yè)要長，且與受到污染異質程度有關（秦楠等，2018）[21]；地區(qū)的資本深化程度即人均資本量每上升一個百分點，工業(yè)行業(yè)勞動力就業(yè)凈流入增量在1%顯著水平下，平均增加約0.301萬人。這表明在研究期內，我國地區(qū)資本深化帶來的就業(yè)規(guī)模增長的規(guī)模效應大于資本對勞動力的替代效應，與秦楠等（2018）[21]、王勇等（2013）[42]觀點一致；而地區(qū)前一期的產(chǎn)業(yè)結構升級每上升一個百分點，工業(yè)行業(yè)勞動力就業(yè)凈流入增量在5%顯著水平下，平均增加約0.318 萬人；這一結論與我們的直覺相悖，即地區(qū)的第三產(chǎn)業(yè)較第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比值越大，屬于第二產(chǎn)業(yè)的工業(yè)

勞動力就業(yè)凈流入增量卻是增加的，深入思考不難理解，地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級尤其是第三產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展必然拉動我國國內的消費需求，進而能夠帶動地區(qū)的工業(yè)不斷發(fā)展。這也與歐陽艷艷等（2016）[44]利用2000～2011年58個國家樣本分組分析所得結論一致，即發(fā)達國家的一、三產(chǎn)業(yè)對工業(yè)就業(yè)呈現(xiàn)負的產(chǎn)業(yè)間溢出效應，而發(fā)展中國家則呈現(xiàn)積極的產(chǎn)業(yè)間溢出。這正符合中國的實際情況，即作為一個發(fā)展中國家，產(chǎn)業(yè)結構正處于調整階段，勞動力資源相對豐富，三大產(chǎn)業(yè)可同時實現(xiàn)發(fā)展，從而推動就業(yè)增長（歐陽艷艷等，2016）[44]。地區(qū)外資利用所占GDP比率每上升一個百分點，工業(yè)行業(yè)勞動力就業(yè)凈流入增量在10%顯著水平下，平均增加約3.537萬人，即外商投資企業(yè)能夠直接吸收東道國的勞動力就業(yè)，還可通過技術溢出等方式影響本土企業(yè)的生產(chǎn)效率，提高競爭力，從而為工業(yè)提供更多的就業(yè)機會（王勇等，2013）[42]；而人均教育年限對工業(yè)行業(yè)勞動力就業(yè)凈流入增量影響并不明顯。這可能因勞動力跨區(qū)的行業(yè)就業(yè)選擇可能對人均教育年限并不敏感，但對高等教育資源可能更為敏感，但我們進一步地利用地區(qū)人均大學院校數(shù)作為人均教育資本替代變量加入回歸分析，結果仍不顯著。由此，這印證了高波等（2012）[38]、肖挺（2014）[30]認為教育、醫(yī)療條件和貿(mào)易發(fā)達程度可以作為人均資本存量的替代變量的觀點，即教育資本影響的顯著效應部分被人均資本存量即資本深化程度的影響效應所吸收。但此處不妨礙本文對所研究問題的分析判斷。

（二）不同健康沖擊影響分析

需要說明，盡管污染程度與環(huán)境規(guī)制強度可能存在正相關關系，但部分污染行業(yè)的環(huán)境規(guī)制強度還比較低，少數(shù)清潔行業(yè)的真實環(huán)境規(guī)制強度卻較高，且更重要的是一些污染強度高（低）的行業(yè)，其環(huán)境規(guī)制強度未表現(xiàn)出相應的強關聯(lián)性（李小平、李小克，2017）[28]。這意味著污染的健康沖擊大的行業(yè)其環(huán)境規(guī)制強度未必高。同時，本文因變量為跨區(qū)跨行業(yè)就業(yè)流動，也已經(jīng)控制了地區(qū)的環(huán)境規(guī)制水平，意味著在同一環(huán)境規(guī)制水平下，勞動力跨區(qū)跨行業(yè)的就業(yè)選擇仍然受到空氣污染健康沖擊的影響。至此，基于前文對環(huán)境健康沖擊的測度與劃分，給出的這類行業(yè)的一些經(jīng)驗證據(jù)基本可靠。

具體地，分不同等級的污染的健康沖擊的行業(yè)看（表4），首先，空氣污染對勞動力就業(yè)凈流入增量仍均呈下降影響，進一步說明上文估計結果的可靠；其次，不同的污染的健康沖擊等級的行業(yè)受到的影響不同，污染的健康沖擊高和低的行業(yè)其就業(yè)凈流入增量下降效應顯著，即健康沖擊水平高的行業(yè)的勞動力技能水平會大幅下降，影響其最大化收益，技能水平也可能不能滿足企業(yè)崗位需求，會被迫流出該行業(yè)，但健康沖擊水平低的行業(yè)的勞動力技能水平會受到影響，影響其最大化收益，盡管其技能水平尚能滿足企業(yè)崗位需求，但他們可能主動流出該行業(yè)。同時，結果顯示，污染的健康沖擊高的行業(yè)受到的行業(yè)平均影響要小于污染的健康沖擊低的行業(yè)，兩種行業(yè)平均擠出影響彈性分別約為：0.016萬人和0.136萬人。而中等水平的行業(yè)受到的影響則不顯著。這主要因為：一是，這主要取決于污染的健康沖擊所造成的被動選擇效應和主動選擇效應所帶來流入或流出的相對大小；二是，污染的健康沖擊高和低的行業(yè)的期望工資水平、環(huán)境規(guī)制強度和技術進步水平等差異不明顯，但污染的健康沖擊低的行業(yè)其女性就業(yè)占比規(guī)模過高，國企就業(yè)空間較小等因素很可能加劇了這一負面影響（見表5）①牛建林等（2011）［41］基于深圳2009年流動人口微觀調查樣本分析表明，個人收入高的流動者比個人收入低的流動者身體健康更差，即對于流動人口群體而言，高收入往往更多地意味著高水平的勞動付出和健康代價。而本文的污染的健康沖擊低和高的行業(yè)勞動力期望工資水平高，也與牛建林等分析結果一致。另，李衛(wèi)兵、張凱霞（2019）［42］研究表明，空氣污染的健康人力資本損害的生產(chǎn)率降低效應在非國有企業(yè)會被放大，這意味著非國有企業(yè)受空氣污染的健康人力資本損害而導致的企業(yè)生產(chǎn)率下降效應大，將大幅降低企業(yè)勞動需求，這與本文國有企業(yè)較少的污染的健康沖擊低的行業(yè)勞動力流出效應大的結論本質一致，從而一定程度上加劇了對勞動力流動的負面影響。，從而導致其遭受的空氣污染的行業(yè)就業(yè)凈流入增量影響大于污染的健康沖擊高的行業(yè)；而污染的健康沖擊中等的行業(yè)未表現(xiàn)出明顯的就業(yè)增量下降效應。結合上文的工業(yè)整體結果分析發(fā)現(xiàn)，空氣污染對勞動力的行業(yè)就業(yè)流動的影響不僅與地理空間尺度與有關，還與行業(yè)空間尺度有著莫大的關系。從控制變量來看，估計結果基本與前文作用方向一致。

表4 按照污染健康沖擊風險等級劃分的工業(yè)行業(yè)分別估計結果

表5 三種行業(yè)指標特征表

（三）進一步穩(wěn)健檢驗

進一步采用空氣污染的健康沖擊指數(shù)h2和霧霾濃度PM2.5 作為空氣污染指數(shù)的替代變量進行穩(wěn)健分析（表6），結果表明，空氣污染的健康沖擊指數(shù)對工業(yè)總體、污染健康沖擊高、低行業(yè)的就業(yè)流入的凈增量仍具顯著的負向影響，對污染的健康沖擊中的行業(yè)就業(yè)流入的凈增量無明顯影響，對第三產(chǎn)業(yè)行業(yè)就業(yè)流入的凈增量有正向影響，這種正向影響則來自勞動力跨區(qū)跨行業(yè)主動和被動就業(yè)流入決策的綜合結果，這也符合工業(yè)健康沖擊水平高于以服務業(yè)為主的第三產(chǎn)業(yè)健康沖擊水平的實際情況，正如牛建林等（2011）[45]針對流動人口健康問題分析表明，與制造業(yè)外來務工人員相比，交通運輸業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、居民服務等行業(yè)務工的流動者健康狀況明顯較好。另，霧霾濃度PM2.5作為替代變量穩(wěn)健檢驗結果也基本一致。值得注意的是，它們對工業(yè)行業(yè)就業(yè)流入凈增量的影響均小于空氣污染指數(shù)對工業(yè)行業(yè)就業(yè)流入凈增量的影響，這主要是因為，空氣污染指數(shù)不僅較于PM2.5 而言，包含的污染因素信息更為豐富，而且較于本文的空氣污染的健康沖擊指數(shù)而言，包含了未能量化的潛在的健康疾病終點以及其他如環(huán)境規(guī)制，舒適度等外部因素的影響信息。因此，替代變量作用結果均小于空氣污染指數(shù)對工業(yè)行業(yè)就業(yè)流入凈增量的影響結果。但總體不影響給出以上結論基本可靠的判斷。

表6 穩(wěn)健檢驗結果

綜上，前文所得結論基本可靠，即在其他條件一定的情況下，環(huán)境健康沖擊高的行業(yè)，勞動力就業(yè)流入增量下降明顯。但不同水平的污染的健康沖擊的行業(yè)受自身的異質條件影響，對勞動力就業(yè)流動的影響不同，特別地，若處于污染的健康沖擊特定水平行業(yè)的引力和推力作用相當，則其污染的健康沖擊的就業(yè)流出效應可能表現(xiàn)得不明顯。由此，假設H1和H2得以驗證。

（四）其他因素異質影響分析

如表7，在同等水平的污染的健康沖擊的行業(yè)中，實際工資越高的行業(yè)中，空氣污染對勞動力行業(yè)就業(yè)流入的負面影響越大，這表明平均實際工資高的行業(yè)中，勞動力更加注重生活質量，在同等的污染的健康沖擊下，平均實際工資高的行業(yè)中勞動力邊際生產(chǎn)力下降后的期望損失將更大，更容易減少就業(yè)供給（徐鴻翔、張文彬，2017）[41]。在同等水平的污染的健康沖擊的行業(yè)中，女性就業(yè)占比高和低的行業(yè)中，空氣污染對勞動力行業(yè)就業(yè)流入的負面影響顯著，且女性就業(yè)占比高的行業(yè)負面影響更大。這印證了男性對空氣污染比女性更為敏感，且女性大都以藍領為主，其工作環(huán)境健康暴露風險更高，因此女性占比低和高的行業(yè)更易發(fā)生擠出效應；而行業(yè)就業(yè)性別適中，則會因拉力和推力相互作用而緩解就業(yè)擠出效應。在同等水平的污染的健康沖擊的行業(yè)中，國企就業(yè)占比越低的行業(yè)中，空氣污染對勞動力行業(yè)就業(yè)流入的負面影響越大。這主要因為：一是國企就業(yè)因制度福利的優(yōu)越性，本身就具備一定的吸引力；二是，以國企就業(yè)規(guī)模占比按照不同等級劃分的行業(yè)也一定程度上代表了空氣污染的暴露風險的程度不同，國企就業(yè)容納能力越大，該行業(yè)的污染暴露風險越小。因此，空氣污染在非國有企業(yè)的沖擊影響大于國有企業(yè)（李衛(wèi)兵、張凱霞，2019）[46]，這也表明某行業(yè)的國企就業(yè)容納能力越大，空氣污染對勞動力行業(yè)就業(yè)流入的負面影響越小。這意味著，緩解此負面影響，必須加快完善企業(yè)制度改革，一方面要加快國企市場化改革的同時，確保福利制度供給的有效性不降低；另一方面應進一步完善私人企業(yè)的福利制度供給機制。

表7 行業(yè)異質估計結果1

從表8可得，同等水平的污染的健康沖擊的行業(yè)中，若環(huán)境規(guī)制強度越大，將加大空氣污染對勞動力在該行業(yè)就業(yè)流入的負面影響。這表明對于同等水平的污染的健康沖擊的行業(yè)來說，此時的環(huán)境規(guī)制越強，其所造成的就業(yè)替代效應遠大于創(chuàng)造效應。同等水平的污染的健康沖擊的行業(yè)中，技術進步指數(shù)越高的行業(yè)，空氣污染對勞動力行業(yè)就業(yè)凈流入增量下降影響越大。盡管如趙利等（2011）[47]的總結表明，技術進步不僅具備就業(yè)創(chuàng)造效應，也具備就業(yè)破壞效應或替代效應，這與時間的長短期有著緊密關系（龔玉泉、袁志剛，2002[48]；姚戰(zhàn)琪、夏杰長，2005[49]），但從技術進步行業(yè)劃分表現(xiàn)特征看，技術進步水平高的行業(yè)平均工資水平也高，環(huán)境規(guī)制強度也大。因此，在本文研究期內，同等水平的污染的健康沖擊下，技術進步指數(shù)越高的行業(yè)，空氣污染對勞動力行業(yè)就業(yè)凈流入增量下降影響越大的主要原因有：一是因為技術進步越高，其所帶來的資本深化對就業(yè)的破壞效應大于創(chuàng)造效應，這與姚遂、雷鈺婷（2018）[50]研究認為制造業(yè)的技術進步偏向資本，一定程度抑制了就業(yè)增長的觀點一致。二是行業(yè)就業(yè)人員的收入水平越高，其對空氣污染的健康沖擊更為敏感，依據(jù)技術進步高、中、低行業(yè)的平均工資水平為：48 085.389、40 961.867、37 713.000元；三是該類型行業(yè)的環(huán)境規(guī)制強度在短期內對就業(yè)產(chǎn)生的替代效應大于創(chuàng)造效應，技術進步高、中、低行業(yè)的環(huán)境規(guī)制平均強度依次為：0.093、0.065、0.057。因此，同等水平的污染的健康沖擊下，對技術進步水平越高的行業(yè)來說，空氣污染對勞動力行業(yè)就業(yè)凈流入增量的下降效應更大。同等水平的污染的健康沖擊行業(yè)中，全要素生產(chǎn)率較高的行業(yè)，空氣污染對勞動力凈流入增量下降的影響越小。這表明同等水平的污染的健康沖擊下，全要素生產(chǎn)率較高的行業(yè)，便于擴大生產(chǎn)規(guī)模，行業(yè)整體利潤空間較大，勞動力就業(yè)機會較多，且生產(chǎn)率普遍較高，從而使得勞動力的期望收益也較高，從而帶來的就業(yè)創(chuàng)造效應或補充效應大于就業(yè)破壞效應（張微微，2019）[51]。從而在一定程度上緩解了空氣污染對勞動力凈流入增量下降的影響。

表8 行業(yè)異質估計結果2

綜上，同等水平的污染健康沖擊的行業(yè)中，工資越高、環(huán)境規(guī)制度越強、技術進步水平越高，將加劇污染的健康人力資本沖擊產(chǎn)生行業(yè)就業(yè)的負面影響；而假如行業(yè)中的國企容納力大、全要素生產(chǎn)率高和就業(yè)性別比合理，可緩解污染的健康沖擊產(chǎn)生行業(yè)就業(yè)的負面影響。由此，假設H3得以驗證。

六、結論與政策含義

利用26省的29個工業(yè)行業(yè)面板樣本，借鑒趙細康（2003）[25]、王麗萍、夏文靜（2019）[27]等前人研究，對污染的健康沖擊等異質條件進行識別和劃分，基于勞動力的跨區(qū)跨行業(yè)就業(yè)選擇視角，研究空氣污染、健康沖擊與工業(yè)行業(yè)就業(yè)選擇關系。結果顯示：空氣污染對勞動力工業(yè)行業(yè)就業(yè)存在著顯著的擠出效應（平均擠出彈性為0.158萬人）。此種擠出效應是由被動選擇效應和主動選擇效應的相對大小決定的。污染的健康沖擊水平低的行業(yè)對勞動力就業(yè)擠出的平均效應最大（平均擠出彈性為0.135萬人），主要為被動選擇效應所致；沖擊水平高的行業(yè)就業(yè)擠出效應較?。ㄆ骄鶖D出彈性為0.016萬人），主要為主動選擇效應所致；而中等沖擊水平的行業(yè)則無明顯的就業(yè)流出效應。同時，擠出效應也受到行業(yè)中其他稟賦因素的影響，同等水平的污染健康沖擊的行業(yè)中，工資越高、環(huán)境規(guī)制度越強，技術進步水平越高，空氣污染對勞動力行業(yè)就業(yè)流入效應的負面影響越大；而若提高行業(yè)國企就業(yè)規(guī)模和全要素生產(chǎn)率，及優(yōu)化性別結構，可減小這一負面影響。

綜上，當務之急是依托已頒布的《工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃（2016～2020年）》和《健康企業(yè)建設規(guī)范（試行）》，進一步制定健康行業(yè)的發(fā)展規(guī)劃，持續(xù)推進行業(yè)清潔健康轉型與發(fā)展，降低行業(yè)的污染的健康沖擊風險（這是期望收入下降、身體健康遭受損害、引起不同環(huán)境規(guī)制，阻礙行業(yè)技術發(fā)展等的重要誘因）。其次，加快行業(yè)智能管理轉型，確保行業(yè)勞動供給充足?？諝馕廴驹斐傻慕】禌_擊對工業(yè)行業(yè)的就業(yè)流出效應的影響因行業(yè)稟賦條件不同而不同，主要原因在于作用于行業(yè)就業(yè)效應的因素眾多，取決于推拉力之間相互作用的大小。因此，絕不能施行一刀切的行業(yè)就業(yè)政策，更沒有“一招出，天下鮮”的萬能政策?？山柚颂攸c，長期內，對環(huán)境健康風險高的行業(yè)要充分發(fā)揮拉力要素作用（如控制合理的性別比，擴大國企就業(yè)容量），降低流出的主動選擇效應；短期內，對環(huán)境健康風險低的行業(yè)充分降低推力因素影響（如杜絕不合理的環(huán)境規(guī)制，加大特定行業(yè)技能培訓等），降低被動選擇效應。加快智能化管理轉型，對行業(yè)就業(yè)增量進行合理適度地調節(jié)，是在人口老齡化和“用工荒”等問題加劇背景下，實現(xiàn)勞動供給充足的重要保障。第三，定期評估，建立健康人力資本沖擊損失與期望收益的彈性防控機制，是穩(wěn)定就業(yè)環(huán)境的關鍵一招。同等風險水平下，工資越高的行業(yè)其就業(yè)流出效應越大，這表明勞動力面臨同樣污染健康沖擊時，其期望工資損失會有所不同，主要原因在于工資定價機制脫離了環(huán)境健康人力資本沖擊的影響，因而有必要將其納入工資彈性調節(jié)之中。

本文不足在于，在有限的條件下，只考察了空氣污染造成的健康沖擊下的勞動力跨行業(yè)就業(yè)選擇效應，沒有考慮到行業(yè)所在地區(qū)的空間溢出效應，也沒有進一步比較研究勞動力跨省和跨縣等在不同空間尺度上流動的就業(yè)選擇效應，更沒有實證探究微觀層面的影響路徑及影響機制，這些是今后研究的重點。?