气候变化对中国人口流动的效应研究

卢洪友，文洁，许文立

（武汉大学经济与管理学院，湖北武汉 430072）

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气候变化对中国人口流动的效应研究

卢洪友，文洁，许文立

（武汉大学经济与管理学院，湖北武汉 430072）

中国已成为温室气体排放的最大贡献国，近十年来，气候变化所引发的自然灾害越来越严重，从而导致不同收入水平的人们做出差异化的迁移决策，最终可能出现“环境贫困陷阱”。基于此，利用1994年-2009年中国105个城市的面板数据，采用门槛回归的方法，实证分析气候变化对中国人口跨地区流动的影响及其作用机制。结果表明：气温变化与人口流动呈显著正相关关系，但降水量变化对人口流动的影响不显著，即气温高于平均温度1摄氏度，人口迁移率上升0.475个百分点；在收入水平较高的地区，随着气温的升高，人口流动率较高，而在收入较低的贫困地区，人口流动率则较低，因此，气候变化会引发“环境贫困陷阱”。基于以上结论，政府应加大节能减排措施应对气候变暖，以及加大对低收入的贫困地区环境基础设施建设以减轻气候变化对穷人的不利影响，从而避免“环境贫困陷阱”的出现。

气候变化；收入水平；人口流动

数千年来，人们在中国这片土地上不断迁徙，主要是为了适应生态环境变化，尤其是气候条件的变化。新中国建立以来，尤其是改革开放之后，经济高速发展，人们生活水平不断提高，工业化与城镇化进程的不断推进使得中国成为全球最大的温室气体排放国。全球气候变暖的背景下，中国近几十年来的平均气温也有所升高。气候变化引发的洪涝、干旱等极端自然风险发生的频率越来越高，对生态系统乃至人类生存环境都产生了很大的影响，给人类社会的生存和发展带来了严峻挑战。一方面，气温变化会影响生产率。[1](p1-51)当一个国家或地区的气温超过历史平均气温时，其生产率就会随着气温的上升而下降。[2](p103-105)另一方面，气候变暖会导致海平面上升，在地势低洼的地区，人们的生命和生活受到威胁，丧失生活空间和生计来源。因此，由气候变化导致的人口流动现象已经成为了21世纪人类社会的严峻挑战，中国也不例外。

气候变化会影响居民的迁移决策，然而居民迁移行为却仍受到其自身收入水平的影响。即是说，气候变化影响人口流动的机制依赖于初始收入，初始收入较低会对人口流动产生抑制效应，或者选择流动到附近地区或国家生活。[3](p1249-1274)而初始收入中等的地区人们可能由于气温上升，导致其生产率下降，进而引起收入下降，这就对他们产生一种迁移到城市发展的激励。因此，初始收入越低的地区越容易陷入贫困陷阱，气候恶劣地区的人们想要离开该地区，但是由于其本身的贫穷，负担不起搬迁的成本，因此会被迫留下来，进而变得更加贫穷。[4](p71-78）基于此，本文以中国1994年-2009年105个城市的面板数据分析气候变化对中国跨地区人口流动的影响，以期为中国节能减排，控制气候变化提出政策建议，从而防止“环境贫困陷阱”的出现。

一、文献回顾

人口流动是一种非常复杂的社会现象，受社会、经济、政治、个人、环境等多种因素的影响。[5](p47-51)学者们从社会学、人口学、经济学、历史学等不同学科对人口迁移展开了一系列研究，从不同的角度探讨人口迁移的影响因素和规律，形成了不同的人口迁移理论。如，“推—拉”理论，双重劳动力市场理论、新迁移经济理论、历史发展理论等。学者们基于这些理论框架对人口迁移的影响因素进行分析，利用国际、全国或者地区层面的数据进行实证分析，发现人口迁移受社会（基础设施、文化教育水平等）、经济（如迁入地和迁出地的GDP、人均GDP、城乡收入差距、产业结构、投资与消费结构等）、人口（如迁入地和迁出地的人口密度、人口规模、从业人员数量、三大产业从业人员比重等）、地理（交通距离、干线布局、可达性等）、政治（人口迁移政策的实施、户籍制度、战争等）等因素的影响。[6](p87-95)

环境是人们赖以生存和发展的基础，人口迁移和环境因素息息相关。一些研究分析了环境因素对人口迁移的影响（陈秋实，2015；余庆年等，2010），还有一些研究分析了人口迁移对环境的作用（Aguilar Steen,2012；陈树志等，2007；郑慧等，2001）。为了寻找更好的土地、更温和的气候和更便利的生活环境，人们开始了迁移活动（Livingstone, 1992）。

关于环境对人口迁移的研究，国内研究大部分偏向于自然科学领域和理论层面。方金琪（1989）研究了气候变化及其由此而引起的环境变化对我国历史时期人口迁移的影响，强调了气候变化对历史人口迁移的影响，但并不认为它是唯一的影响因素。余庆年、施国庆（2010）对气候变化引起的人类迁移活动的作用机理进行分析，对环境、气候变化和人口迁移这一领域的热点难点问题进行了梳理。肖周燕（2010）立足于中国人口迁移流动的实际情况，提出人口迁移势能转化假说，认为人口迁移行为是个人、环境和中间渠道的函数。曹志杰、陈绍军（2012）分析了气候风险与人口迁移的历史与现实机理，针对气候变暖导致的气候移民现状及其发展趋势提出了一系列的对策建议，以期解决气候移民的难题。余庆年等（2011）关注极端气候事件对人口迁移的影响，对2010年西南特大干旱事件进行调研，引入了“气候变化-人口迁移响应”的理论框架模型。

国外有关气候对人口流动的影响这类文献是近些年开始出现并且快速发展的。一方面是研究气候对国内人口流动的影响。一些论文分析了洪水、干旱、高温、低降水等事件在一些特定国家对国内人口流动的影响。例如，Dillon et al.（2011）分析了尼日利亚北部的人口流动，Mueller et al.（2014）观察了巴基斯坦的温度变化与人口流动之间的联系，Gray and Mueller（2012a）考虑埃塞俄比亚气流和人口流动之间的联系，Gray and Mueller（2012b）分析了洪水对孟加拉国人口流动的影响，Gray and Bilsborrow（2013）以及Gray（2009）分析了厄瓜多尔为应对降雨的人口迁移情况。Harper（2013）分析了人口迁移，老龄化与气候变化之间的相互关系，认为环境因素导致的迁移会改变通过全球技术移民的规模、流动速度和目的地而加大对迁入、迁出国人口构成的影响。Henry et al.（2004）研究了布基纳法索年降水量和人口流动的关系。Bohra-Mishra et al.（2014）分析了印度尼西亚的情况，而Kelley et al.（2015）专注于叙利亚。由于极端贫穷和对农业生产和就业的依赖，撒哈拉以南的非洲地区一直是人们关注的一个重要方面。Barrios et al.（2006）分析了撒哈拉以南的非洲平均降雨量和城市化进程之间的联系，Marchiori et al.（2012）研究了温度和降水的异常是如何影响撒哈拉以南非洲的迁移。另一方面是深入研究气候对国际人口流动的影响。这类文章研究的主要对象是墨西哥向美国移民。Munshi（2003）最先显示低的降雨量和从墨西哥到美国的迁移率之间的联系，Feng et al.（2010）确认了墨西哥的天气和移民之间的关系。然而，Auffhammer and Vincent（2012）的研究表示控制了一系列丰富的协变量后这个效果会消失。

对于气候因素是否导致人口迁移以及其重要程度，学者对此仍然存在着争议。Amartya Sen认为并不会环境因素导致饥荒和人口迁移，而是政治因素。Henry et al.（2004）的研究表明环境变量对人口迁移的作用只有5%，而干旱仅仅有0.8%的作用。很多学者认为更多是非气候因素对人口迁移起驱动作用，如政治、经济、文化、自然资源等多种因素，而这些因素之间也可能是相互作用。

气温与经济增长之间关系的研究主要集中在两个方面：一方面，研究不同国家平均温度与其经济增长之间的关系；另一方面是平均温度的变化对经济增长的影响。M.Dell et al.（2008）考察了全球过去50年的平均温度变化对经济增长的影响，结果显示贫穷国家和发达国家情况不同，贫穷国家温度每上升一摄氏度，国家收入会下降8.5%，而发达国家不存在这种情况。有的学者认为高温显著降低贫穷国家的经济增长，但对富裕国家的影响很小。如果贫困国家长期保持较低增长，意味着温度上升会具有更大的影响。[7](p137-142)

总体上看，在全球气候变化的背景下，虽然气候因素在人口迁移成因中已经得到重视，大多数学者也都认可环境变化对人口迁移的影响。但我认为已有研究存在以下几方面的问题：国内大多数研究侧重于理论分析，停留在定性分析的层面上，较少有文献从模型方面分析；现存定量研究中国城市人口流动的文献也主要集中在研究人口总量、地区经济发展差距和社会因素对人口流动的影响，未考虑气候因素对人口迁移的影响。此外，定量研究中国跨地区人口迁移文献也大多以省为单位，所采用的实证方法过于简单，基本上都是使用OLS的方法进行参数估计。鉴于此，本文收集了105个城市（含县级市）1951年-2009年的数据，通过面板数据模型和门槛回归的方法来考察气候变化如何影响人口流动。

二、理论模型和分析

人口流动并不是随机进行，而是一种自决策过程。[8](p9780-9785)气候变化作为人口流动的一个可能原因，不能与其他经济、政治等原因区分开来。在气候变化与人口流动两者之间，经济因素是中间变量。也就是说，气候变化是通过影响社会经济条件等结构性力量，进而与人口迁移相关。[9](p96-103)在全球气候变化加剧的背景下，其对人口流动的影响是复杂的，它既通过极端气候威胁人们的生命而使人们为了生存而迁移，又通过影响农业生产率等其他方面改变人们的收入水平而作用于人口流动。人们从一个地区迁移到另一个地区的动机是迁入地的收入和生活水平高于迁出地，并且有迁移意愿的居民收入必须大于迁移成本才可以迁移。

其中，lr为地区r的居民收入；wr为平均工资收入；单位能力收入（σr表示不同外部环境所影响的能力差异），且其服从均值为0，标准差为1的正态分布。

其中，u为地区u的居民收入；wu为平均工资收入；单位能力收入（σu表示不同外部环境所影响的能力差异），且其服从均值为0，标准差为1的正态分布。无论地区r还是地区u，假设单位能力收入相同，且wu＞wr,σu＞σr，地区u收入高于地区r收入，地区u居民的工作能力也高于地区r居民，但地区r居民流动到地区u后，也会获得其同样的工作能力，这是因为地区r居民流动到地区r后，也同样会享受到高质量的公共服务，技能培训和相关信息服务等。

假设人口迁移成本为C，且忽略时间贴现。人们是否迁移的决策依赖于迁移的受益与成本比较。[11](p1667-1717)那么，迁移决策条件为

上式移项变形为

公式（4）为人口流动的激励条件，只有居民迁移到u之后，所获得的收入减去迁移成本大于留在原地所带来的收入时，居民才有激励，产生流动。且我们假设σu＞σr，因此，总会产生正流动效应，即从地区r流向地区u。

假设地区r人口服从正态分布，且标准为均值为0，标准差为1。那么，人口流动率即为流动的概率，根据Borjas（1994），一个人的流动概率为

从激励条件（4）可以看出，随着地区r居民收入增长，临界值也会增长。那么，我们就可以得到

假设：人口流动率会随着温度的上升而加大。

本文主要研究气候变化对人口流动的影响，这一部分用面板数据回归方法进行实证检验。把气温变化和降水量变化分别纳入计量方程作为核心解释变量，同时将影响人口流动的其他因素以控制变量的形式引入。具体模型构建如下：

其中，i表示城市（i=1,2，…，105），t表示年份。

三、变量选取和数据来源

本文运用中国1994-2009年105个城市的面板数据估计气候因素是否影响人口流动。要想分析中国跨地区人口流动，首先需要对人口流动这一被解释变量进行量化。由于相关资料的限制，中国对城市层面的人口迁移的统计资料相对缺乏且不成体系，本文通过计算地区年度人口净流入量占地区常住人口的比例来表示地区人口流动。随着户籍制度的逐渐放宽，常住人口的统计数据更能够真实地反映人口分布状况。[12](p73-83)根据相关年鉴数据统计方法，我们计算人口流入率的公式如下：人口流入率=（年末人口数-上年末人口数-上年末人口数×人口自然增长率）÷年末人口数×100%。式中的各类人口数均为常住人口。数据来源于相应年份的《中国城市统计年鉴》。

核心解释变量我们选择了城市的年平均气温的变化和年降水量的变化。我们收集了105个城市（含县级市）1951年-2009年的年平均气温和年降水量，计算出这些城市59年来的平均年气温和平均年降水量，用当年的气温和降水量减去这个平均值来表示当年气温和降水量的变化。气候数据来源于中国气象数据网，其数据集为中国194个基本、基准地面气象观测站及自动站1951-2009年气候资料年值数据集。本文保留了105个城市（含县级市）的数据。

控制变量情况如下：

经济发展水平。经济发展是人口流动的重要影响因素，本文选择使用人均国内生产总值来表示城市的经济发展水平。为了剔除价格因素的影响，以1994年为基期利用CPI对样本数据进行了缩减。

人口地理饱和度。城市的人口承载力有限，过量的人口会导致城市人口饱和，从而限制人口流入该城市。人口地理饱和是指由于土地、水、生态环境等自然资源有限，城市人口过多会造成环境污染、竞争激烈、交通拥堵等一系列问题，会给流动人口带来负效应，降低其迁入意愿；但城市人口太少也有可能导致劳动力不足、经济增长过慢等状况，也不利于城市的发展。本文选择人口密度的自然对数来表示人口地理饱和度。

产业结构。若一个城市的第三产业有较强的吸纳就业的能力，这样会吸引人口流入。但如果第三产业收入拉动作用较差，则对外来人口的吸引力较小。本文使用第三产业占GDP比重的对数值表示城市产业结构状况。

城市化水平。在二元经济社会体制下，城市化水平越高意味着收入和福利水平也越高，所以城市化也是吸引人口流入的重要因素。[13](p83-98)本文使用目前学术界普遍采用的“地区非农业人口与总人口总数之比”来表示城市化水平。[14](p50-58)

上述控制变量的数据均根据相应年份的《中国城市统计年鉴》和《中国区域经济统计年鉴》的数据整理和计算得出。

四、面板数据模型实证结果

常见的面板数据模型根据对εij设定的不同分为固定效应模型和随机效应模型。随机效应模型假定εij与所有其他解释变量都是不相关的。但是绝大部分研究中无法观察到的个体效应与所有回归量之间不相关这一假定都被拒绝了，因此，为了克服由无法观察到的个体效应与所有回归量之间相关导致的参数估计偏差，固定效应估计成为面板数据模型中最为常见的参数估计方法（Cheng和Wall, 2002）。本文利用1994-2009年105个城市的面板数据，在进行面板数据回归之前，进行Hausman检验。Hausman统计量的检验结果显示，以气温为核心解释变量方程的固定效应与随机效应回归识别中支持固定效应，而以降水量变化为核心解释变量方程中支持随机效应。

表1 变量设置及描述性统计

表2 计量回归结果

表3 计量回归结果

表2中模型（1）用随机效应模型进行参数估计。模型（1）仅包括气温变化这一核心解释变量。可以看到，气温变化对人口流动有着显著的正向影响。这和我们的假设（人口流动率会随着温度的上升而加大，公式5）是一致的。模型（2）在模型（1）的基础上引入所有的控制变量。这些变量分别是人均地区生产总值的对数值、产业结构、人口密度、城市化率。这些控制变量都是先前提到的不同文献中提到并且使用的。在引入所有的控制变量后，气温变化对人口流动仍然有显著的正向影响。模型（3）我们用固定效应模型替代随机效应模型对模型（1）进行估计，可以看到气温变化对人口流动有着显著的正向影响，且回归系数更大。模型（4）在模型（3）的基础之上加入所有的控制变量，再一次用固定效应模型进行参数估计。加入这些控制变量之后，绝大部分控制变量的参数估计结果与模型（2）中控制变量的参数估计结果在方向上是一致的。有所不同的是，产业结构在模型（2）中是正向的，而在模型（4）中是负向的，但是结果均为不显著。人均GDP的对数值在随机效应模型中是正向显著的，但在固定效应模型中是负向的且不显著。从模型（4）的结果我们可以看出，气温变化的回归系数显著为正，说明气温变化对人口流动的影响是显著正相关的。气温变化每增加一摄氏度，人口迁入率增加0.475%。城市化指数回归系数显著为正，说明城市化会促进人口流入，因为城市化水平越高，居民的生活质量、收入等方面也会吸引更多的人口流入。人均GDP、人口密度和产业结构的回归系数不显著的结果表明，从整体上看人口地理饱和度和产业结构并未对人口流动产生很明显的抑制作用。

更换解释变量为降水变化量，回归结果如下表。

表4 门槛估计值

（2）***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。

表5 门槛模型估计结果

根据Hausman检验结果，p值为0.270。说明以降水量变化为核心解释变量方程支持随机效应。表3中模型（1）用随机效应模型进行参数估计。模型（1）仅包括降水量变化这一核心解释变量。可以看到，降水量变化对人口流动的影响不显著。模型（2）在模型（1）的基础上引入所有的控制变量。这些变量分别是人均地区生产总值的对数值、产业结构、人口密度、城市化率。我们发现人均GDP的对数值和城市化率这两个控制变量对人口流动是显著正向的影响。人均GDP对数值的回归系数为0.278，城市化率的回归系数是1.425，这说明城市化率对人口流动的影响要大于人均GDP。模型（3）我们用固定效应模型替代随机效应模型对模型（1）进行估计，仍然发现降水量的变化对人口流动的影响不显著。模型（4）在模型（3）的基础之上加入所有的控制变量，再一次用固定效应模型进行参数估计。加入这些控制变量之后，控制变量的参数估计结果与模型（2）中控制变量的参数估计结果在方向上是一致的。从模型（4）的结果我们可以看出，除了城市化率对人口流动是显著正向影响外，其余的解释变量的回归系数均不显著。

稳健性检验：（1）进行面板数据回归估计，Hausman检验结果显示以气温为核心解释变量方程的固定效应与随机效应回归识别中支持固定效应，而以降水量变化为核心解释变量方程中支持随机效应。（2）对上述模型回归过程中逐个加入控制变量，并对控制变量取滞后项尽可能解决内生性问题，最后得到的结果没有性质上的改变。

五、门槛回归检验

通过面板回归的结果显示发现，气温变化和人口流动呈显著的正相关关系。我们认为气温影响人口流动依赖于初始收入，初始收入较低会对人口流动产生抑制效应，而初始收入中等或以上的地区，人们可能由于气温上升，导致农业收入下降，对他们产生一种迁移到城市发展的机理。为了验证这一观点，本文构建如下门槛回归模型：

其中，Migit为各个城市的人口流动比率；Temchangeit为年平均气温变化值；yit为人均GDP的对数，γ为门槛值；Z为控制变量向量；∈it为随机扰动项。其中控制变量包括产业结构、人口密度和城市化率。

本文首先对门槛效应进行检验，以确定回归方程中的门槛个数。根据门槛回归的结果显示，单一门槛效应显著存在，在1%的显著水平上显著。但是双重门槛和三门槛效应没有通过显著性检验。因此接受该回归方程存在单一门槛值。

通过表5的结果我们发现，当人均GDP的对数值小于10.113时，气温变化值的回归系数为0.283，而当人均GDP的对数值大于10.113时，气温变化值得回归系数为3.815，这和我们的预期是一致的。也就是说，在收入水平较高的地区，随着气温的升高，人口流动率较高。而在收入较低、较为贫困的地区，人口流动率较低。这是因为人口迁移需要成本，初始收入较低会对人口流动产生抑制效应。初始收入越低的地区越容易陷入贫困陷阱：环境差的地区的人们想要离开，但是由于其本身就很贫穷，负担不起搬迁的成本，因此会留下来，甚至会变得更加贫穷（祈毓，卢洪友，2015）。而初始收入中等的地区，人们可能由于气温上升，导致他们的农业收入下降，这就对他们产生了一种迁移到城市发展的激励。我们进行了稳健性检验，发现结果跟前面几乎一致，证明我们的回归结果是稳健的。

六、结论与建议

本文收集105个城市1994-2009年的气温和降水量数据以及这些城市有关人口流动的数据，构建面板数据模型，研究气温和降水是否是人口流动的影响因素。我们分别利用随机效应模型和固定效应模型估计方法进行了参数估计，研究结果发现气温变化对人口流动有显著的正向影响，气温高于平均温度1摄氏度，人口迁移率上升0.475个百分点，但是降水量变化对人口流动的影响不显著。同时发现城市化率对人口流动有显著的正向作用，而人口密度和产业结构对人口流动的影响不显著。后来我们建立了门槛模型，用人均GDP的对数值作为门槛变量，将被解释变量和解释变量放入门槛模型中通过固定效应和稳健性检验进行回归分析。门槛检验的结果表明，在收入较低、较为贫困的地区，人口流动率不会很高，而在收入水平较高的地区，随着气温的升高，人口流动率会明显升高。这证明了气候变化可能会引发“环境贫困陷阱”。

在全球气候变暖的背景下，由气候变化引起的人口流动现象引起了全球社会和各国政府的广泛关注。虽然目前国际社会各界已经采取了一些适应气候变化的措施，但作用仍然十分有限。不同国家和地区受气候变化影响的程度不同，所以应对气候变化而导致的人口流动所采取的措施也应当不同。各个国家和地区应该引起足够的重视，根据具体情况制定相应的政策应对环境和气候变化带来的人口流动的挑战，并尽可能地减少环境和气候变化带来的负面效应。

首先，应该加大节能减排措施，应对气候变暖。控制温室气体的排放需要继续调整产业结构，抑制高碳行业的过快增长，推动传统制造业优化升级，大力发展战略性新兴产业和服务业。优化能源结构，调整化石能源结构，大力发展清洁能源，加强能源节约。控制工业领域、交通领域以及农业、商业和废弃物处理等领域的排放。在各项节能减排措施上，应该加强对经济措施的利用程度，充分发挥市场机制以及经济杠杆的作用，综合利用财政税收、金融、行政等措施的协同作用，推动节能减排的大力实施，应对气候变暖。同时，应当将由气候变化引发的人口流动纳入国家和地区的发展方略，要充分考虑气候变化、环境变化乃至生态变化对人口流动的影响。

其次，加大对低收入的贫困地区环境基础设施的建设，以减少气候变化对穷人的不利影响。提高城乡基础设施的适应能力和可持续发展能力，特别是贫困地区的适应能力和发展能力。地区建设规划要充分考虑气候变化的影响，合理布局地区建筑、公共设施、道路、绿地等功能区，提升建造、运行和维护技术标准，保障基础设施在极端气候变化下能顺利运行。优化调整水利设施、交通设施、能源设施等建设，提高农业与林业适应能力，加强防灾减灾体系建设。加大财税政策对贫困地区的倾斜，以减少气候变化对穷人的不利影响，避免“环境贫困陷阱”的产生。

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责任编辑 郁之行

C913

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1003-8477（2017）02-0077-08

卢洪友（1958—），男，武汉大学经济与管理学院博士生导师，教授；文洁（1991—），女，武汉大学经济与管理学院硕士研究生；许文立（1987—），男，武汉大学经济与管理学院博士研究生。

国家社科基金重大招标项目“建构基于生态文明建设的公共财政体制研究”（15ZDB158）；国家自然科学基金面上项目“财政分配的居民收入分配效应测度及矫正机制研究”（71573194）的阶段性研究成果。