【香樟推文2101】空气污染与劳动力迁移
图片来源：
http://www.nipic.com/show/22216167.html
原文信息：
Khanna, Gaurav, Wenquan Liang, Ahmed Mushfiq Mobarak, and Ran Song, 2021, The Productivity Consequences of Pollution-Induced Migration in China. NBER Working Paper Series.
01
研究问题与主要结论
近年来，中国城市的空气污染状况表现出较强的区域差异，东部城市和东北沿海城市的污染状况相比于其他地区更为严重。文章研究了这种城市间空气污染的差异是否会造成劳动力在城市间进行转移，而改变宏观层面的生产水平。文章研究发现，高水平劳动力比低水平劳动力更可能因为空气污染而离开当前居住的城市，从而导致劳动力的空间错配，降低平均生产力水平，对宏观经济造成负面影响。通过构建理论模型和反事实分析，应对空气污染的政策，例如搬迁重污染产业、针对重点城市设定空气污染防治计划，均能够避免劳动力空间错配，进而提升生产力和平均福利。
02
数据
文章采用了三种不同的方式衡量人口迁移。作者首先将2015年人口普查1%样本中居住地与户口所在地不同且在居住地居住超过半年的劳动年龄人口视作迁移劳动力。第二，作者使用中国劳动力动态调查（CLDS）数据，将过去曾经改变居住地视为发生过迁移。第三，为了考虑城市层面的劳动力数量和结构的改变，作者利用普查数据计算了城市中高水平和低水平劳动力的存量。
空气污染数据主要采用的是PM2.5浓度，分城市和劳动力水平的工资数据来自于中国劳动力动态调查，其他数据包括人口、GDP和天气等。
下图展示了空气污染和工资水平在中国城市间的分布情况，可以看出，随着时间推移，空气污染程度和工资水平在城市间的差异逐渐增大。
下方的三幅图分别展示了中国城市的空气污染情况、低水平迁出劳动力比例和高水平迁出劳动力比例。除新疆外（沙尘是空气污染主要来源），东北沿海和东部地区是空气污染最严重的地区，这与高水平劳动力的迁出地区比较一致，而低水平劳动力迁出地主要是南部地区。
下图对此进行进一步考察，可以看出高水平劳动力迁出与空气污染之间较为明显的正相关性。
03
空气污染对劳动力迁移的影响
文章首先使用了OLS回归估计了当地PM2.5浓度对数对单个劳动者是否迁出的影响。随后作者使用了固定效应面板数据模型和一系列工具变量回归处理内生性问题，还使用了RD方法利用淮河南北供暖系统的差异对因果关系进行识别。
下表展示的是OLS回归和工具变量回归的结果。可以看出，空气污染对劳动力迁出有显著的促进作用，并且对于高水平劳动力的作用更强。为了显示结果的可靠性，作者在附录中展示了一连串稳健性检验结果。
作者计算了各城市Mincer工资方程中大学及以上学历的系数，并分析其与城市空气污染的关系。结果显示，在空气污染更为严重的城市，学历所能带来的工资收益更大，如下表。
04
反事实分析
为了探讨空气污染对劳动力迁移的作用会导致城市的生产力水平发生怎样的变化，作者从劳动力需求和供给角度建立了理论模型，并求解均衡。模型构建、赋值和求解过程不在此详述。在反事实分析中，作者识别空气污染影响生产力水平的三种不同的机制，一是文章实证部分探讨的高水平劳动力迁出可能带来的空间错配，从而引起生产力水平下降，二是规模效应减弱，三是空气污染对健康的负面影响。
作者首先考虑了单一城市情形，以北京为例。若稳态均衡下PM2.5浓度降低50%，平均生产力可提升14.4%。也可将三种机制拆分开来各自进行计算。类似地，若将政策条件替换为，降低外生部分的PM2.5、放宽高水平劳动力户口限制或放宽低水平劳动力户口限制，也可计算得到相应结果。如下表所示。
作者随后考虑在多城市情形下，将空气污染在城市间进行转移的政策效应。例如，将污染较高的火电厂从高新技术产业集中的城市搬出至低水平劳动力密集型城市。结果显示，这一政策也会使平均生产力水平升高，其中的主要原因是高水平劳动力会迁至他们能获得更高生产力的城市，劳动力空间错配程度降低。另外，从福利角度计算平均工资和平均福利（考虑污染成本和搬迁成本），可以发现，这一政策对于高水平劳动力的福利提高程度比对低水平劳动力更大。
Abstract
Migration and pollution are two defining features of China's impressive growth performance over the last 30 years. In this paper we study the migration response to pollution in Chinese cities, and its consequences for productivity and welfare. We document a robust pattern in which skilled workers emigrate more in response to pollution than the unskilled. Their greater sensitivity to air quality holds up in cross-sectional variation across cities, panel variation with individual fixed- effects, and when instrumenting for pollution using distant power-plants upwind of cities, or thermal inversions that trap pollution. Pollution therefore changes the spatial distribution of skilled and unskilled workers, which results in higher returns to skill in cities that the educated migrate away from. We quantify the loss in aggregate productivity due to this re-sorting by estimating a model of demand and supply of skilled and unskilled workers across Chinese cities. Counterfactual simulations from the estimated model show that reducing pollution would increase productivity through spatial re-sorting by approximately as much as the direct health benefits of clean air. Physical and institutional restrictions on mobility exacerbate welfare losses. People's dislike of pollution explains a substantial portion of the wage gap between cities.
声明：推文仅代表文章原作者观点，以及推文作者的评论观点，并不代表香樟经济学术圈公众号平台的观点。
本期小编：秦范