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内容提要：本文在构建空气质量与劳动供给之间相互影响的局部均衡模型基础上，利用2012年全国流动人口动态监测数据和工具变量法，实证检验城市空气污染对于流动人口劳动供给时间的影响。研究发现，作为外部冲击的城市空气污染对于流动人口的劳动供给时间存在显着的抑制效应，城市空气污染程度平均每上升1％，城市就业流动人口的劳动供给时间将减少0.011～0.019天/周。子样本检验结果发现，上述抑制作用存在明显的身份差异和性别差异，女性和城市间流动人口对于城市空气污染的敏感性更高，男性和乡城间流动人口因为空气污染程度加剧而退出劳动力市场的可能性相对较小。上述结论表明在评估环境规制政策效果时应重视城市空气质量改善对于劳动力市场的正向溢出效应，以及对于不同户籍性质和不同性别流动人口的影响差异。 内容来自dedecms

关键词：劳动供给 空气污染 抑制效应 织梦内容管理系统

一、问题提出及文献述评

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空气污染作为经济发展的副产品，广泛存在于发展中国家。近年来，中国多地频发雾霾天气，以可吸入颗粒物（PM10）和入肺细颗粒物（PM2.5）为主要构成成分的雾霾污染问题愈发严峻并日益受到各界关注。据美国巴特尔纪念研究所（Battelle Memorial Institute）和哥伦比亚大学地球学院国际地球科学信息网络中心（CIESIN）2001—2010年卫星测定数据显示，中国约三分之二的省区都存在比较严重的雾霾污染，参比世界卫生组织（WHO）建议的人口加权年度PM2.5最宽浓度标准，山东、江苏、北京、天津等东部偏北省区以及河南、河北、湖北、安徽等中部省区2001—2010年的人口加权PM2.5浓度值均已超过35μg/m3，属于重度污染地区。2013年，国家环保部首次正式对外公布中国74个环保重点城市的年均PM2.5浓度值，数据结果同样表明，中部省区以及东部偏北省区仍是雾霾污染的重灾地区，而且近年有向东南省区甚至全国大部分省区蔓延的态势。 本文来自织梦

环境经济学界的最新研究结果表明，包括雾霾在内的空气污染将会对人类健康和平均寿命产生不利影响。陈玉宇等（Chen et al.，2013）基于中国淮河取暖分界线的实证检验了空气污染对于人们预期寿命的长期影响，研究发现空气中的总悬浮颗粒物每上升100μg/m3，将致使那些长期暴露在污染空气中的人群平均预期寿命缩短3年。埃本斯坦等（Ebenstein et al.，2015）通过匹配中国国家疾病监测点的各地区平均寿命数据和空气污染（PM10）数据的微观实证检验结果表明，空气污染会增加患有心肺疾病人群的死亡率，从而显着地阻碍人们的健康改善和平均寿命延长。格罗斯曼（Grossman，1972）开创性地将健康视作为一种人力资本，如果上述结论成立的话，很显然，健康状况的改善或恶化将会引起劳动供给数量的相应增加或减少[1-2]。

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不仅如此，空气污染也会通过影响劳动者的消费边际效用等途径间接作用于人们的劳动供给决策。然而，学术界对于这种影响的方向和程度并未达成一致认识。豪斯曼（Hausman et al.，1984）等通过控制城市个体效应对巴特（Bart，1983）模型进行拓展后的实证检验结果发现，空气中的总颗粒物每增加1个标准差将会使劳动者的误工天数显着增长10％左右，远高出巴特（Bart，1983）提出的4.4％的水平。近些年，汉纳和奥利瓦（Hanna&Oliva，2011）、日温和奈德尔（Zivin&Neidell，2012）等学者基于不同国家或地区宏观数据的实证检验也都得到了类似的结论，即空气污染会对劳动供给数量和劳动生产效率产生显着抑制作用。当然，也有学者对上述结论提出了质疑，如常等人（Chang et al.，2014）利用美国1999—2008年微观数据的实证检验结果表明，以PM2.5浓度衡量的雾霾污染的确显着降低了工人的生产效率，但对工人劳动供给意愿和时间并不存在显着影响。 copyright dedecms

另一类与本文相关的文献主要集中于考察环境管制对劳动力市场的影响。大多数文献的研究结果都认为，通过征收环境税和能源税、强化污染治理投资、加强环境保护立法等环境管制措施将带来劳动供给的增加和劳动生产率的提高[3]。然而，这类研究存在一个被忽略的先验假设，即污染必然会带来劳动供给的减少以及劳动生产率的降低。显然，这种假定是不合理的，也不符合前述的文献结论。尽管如此，上述文献对于本文的研究仍具有重要的启发意义。

本文拟从如下几个方面对已有文献进行拓展：（1）对外生变量中的空气质量进行内生化处理，通过将其纳入到劳动者的效用函数，首次尝试构建空气质量与劳动供给之间相互影响的局部均衡模型，探讨空气污染对劳动者劳动供给决策的影响程度和作用机制。（2）已有文献大多利用一国或地区的宏观数据展开实证检验，国内尚没有使用微观数据分析空气污染如何影响劳动者劳动供给决策的相关文献。同时，仅从宏观的角度进行分析掩盖了对于微观个体劳动供给作用机制的考察，也无法区分空气污染对于不同群体的影响差异。因此，本文尝试使用全国流动人口动态监测调查数据对上述不足进行弥补。（3）考虑到空气污染和劳动供给之间存在的内生性问题，本文综合使用广义最小二乘法（GLS）和工具变量法（2SLS）进行稳健性估计，从而可以保证实证分析结果的可信度。 copyright dedecms

研究结论表明，作为外部冲击的城市空气污染对于流动人口的劳动供给时间存在显着的抑制效应，但异质性群体间存在影响差异。上述结论对评估环境规制政策效果提供了经验证据。

二、理论模型

（一）模型设定 内容来自dedecms

考虑到空气质量相对于劳动者劳动供给意愿具有外生决定性，并为突出考察空气污染影响劳动供给的边际效应，本文仅构建相对简单的空气质量与劳动供给相互影响的局部均衡模型。假定劳动者的个人效用仅取决于劳动者的个人消费（c）以及劳动供给（e），空气质量（α）的好坏将会对劳动者的个人消费和劳动供给决策产生影响。因此，在一定空气质量条件下的劳动者个人效用函数可以表示为u=u（c，e；α）。依照经典的微观经济理论，人们对于正常商品的消费满足“稻田”法则，即uc＞0，ucc＜0。

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同时，借鉴豪斯曼（Hausman et al.，1984）等学者对于劳动供给与个人效用的反比关系假设，设定ue＜0，uee＜0。空气污染会对劳动者的身心健康甚至寿命预期产生不利影响，对于劳动者而言是“厌恶商品”，换句话说，人们对于更高质量的空气条件存在偏好，因为良好的空气质量将更有利于劳动者的身体健康和寿命延长，从而对劳动者产生正的效应，因此ueα＞0。 内容来自dedecms

然而，已有研究对于空气污染与个人消费之间的效应关系并未给出明确结论或数据支持，两者之间的关系存在着不确定性。一方面，在空气质量条件较好的情形下，人们将更有可能或意愿进行外出消费，此时ucα＞0；而与此同时，在不考虑其他因素的情况下，较好的空气质量条件意味着人们将拥有更佳的健康状况，至少能够降低人们患上与空气污染相关疾病的概率，从而减少人们对于健康医药产品和服务的消费，从这个层面上看，较好的空气质量条件又将减少人们的个人消费，也即Mcα＜0。 织梦内容管理系统

基于劳动者的个人效用函数及上述假定，一定空气质量和约束条件下劳动者的效用最大化函数可表述为：

max u（e，w；α）=λ（α）·w（α）·e（α）-g（e；α） 内容来自dedecms

s.t.w（α）·e（α）+y-pc=0（1） 织梦好，好织梦

式（1）意味着劳动者的最大化效用取决于一定空气质量条件下劳动者所能获得的工资收入总效用与劳动供给负效应的差。其中，w（α）和W（α）·e（α）分别表示一定空气质量条件下劳动者面临的工资水平以及在此工资水平下劳动者一生可获得的工资总收入。λ（α）反映在最优劳动供给决策情况下，工资收入对劳动者产生的边际效用。预算约束条件式中的Y和P分别表示独立于空气质量（α）的非工资收入以及消费价格。g（e；α）表示劳动者在一定空气质量条件下支付劳动所产生的负效应，其展开形式为： 织梦内容管理系统

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显然，由对偶原理可以很自然地将ueα＞0的假定转化为geα＜0。同样地，原本具有凹性的效用函数也转变为凸性的负效用函数，表明劳动者支付劳动的负效用将随着劳动供给时间的延长而增大，也即gee＞0。

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综上，可以得到能够用于求解劳动者个人效用均衡解的拉格朗日函数： dedecms.com

L（λ，c，e）=u（c，e；α）+λ[w（α）·e（α）+y-pc（α）]（3） 本文来自织梦

（二）均衡分析：假定劳动生产率外生情形下

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首先从最基本的情形出发进行均衡分析。在式（3）的基础上，假定劳动者的劳动生产率不受空气质量好坏的影响，满足外生性条件，这是一个较强的假定。式（3）中的工资率实际上反映了劳动者支付劳动的边际生产效率，因此，可将拉式函数式（3）简化为：

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L（λ，c，e）=u（c，e；α）+λ[w·e（α）+y-pc（α）]（4）

分别对劳动者的个人消费（c）和劳动供给（e）求取拉式函数（4）的偏微分，并对空气质量（α）求取二阶偏导数，简化并经移项整理可得空气质量（α）对个人消费（c）和劳动供给（e）的边际效应函数：

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式（6）中，实质上反映的是一定空气质量条件下劳动者支付劳动的“收入效应”，表现为空气质量的改善将有助于提高劳动者单位劳动时间的边际收入，从而使得劳动者有可能减少自身的劳动供给。相应地，-geα（e；α）则可以理解为一定空气质量条件下劳动者支付劳动的“替代效应”，表现为空气质量的改善将有助于减少劳动者支付劳动的负效用，从而使得劳动者有可能增加自身的劳动供给。因此，总体上，空气质量对于劳动供给的边际影响取决于空气质量改善带来的“收入效应”和“替代效应”的共同作用。同时，对预算约束方程关于空气质量（α）求取一阶偏导数，并将式（6）代入可得： dedecms.com

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（三）均衡分析：假定劳动生产率内生情形下

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事实上，空气质量的变化不仅会引起劳动供给数量的调整，还会对劳动者的劳动生产率产生影响。因此，本部分放松前述强假定，进而考虑劳动生产率内生的情形，此时的拉式函数如式（3）所示。在式（3）的基础上，可求得空气质量（α）对个人消费（c）和劳动供给（e）的边际效应函数：

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与式（6）相比，式（9）中空气质量对于劳动供给的边际效应增加了项，该项实际上反映的是一定空气质量条件下，劳动者边际工资的增加对于劳动供给的“替代效应”。一般情况下，更高的工资水平将使得劳动者更愿意支付劳动，从而“替代”了部分劳动支付产生的负效用。可见，是大于零的正值。同时，式（9）也同样表明空气质量（α）对于劳动供给（e）的边际影响是由劳动供给的“收入效应”和“替代效应”共同决定的。 内容来自dedecms

同样地，通过求取预算约束方程对于空气质量（α）的一阶偏导数，并将式（9）代人得到：

不难理解，的正负性是由的大小决定的。相比式（9），式（10）的分子中增加了项，该项实质上反映了更高的工资收入以及由于额外增加劳动供给所引起的收入增长，显然，工资收入的增加会带来“收入效应”，从而有可能使得劳动者的劳动供给意愿降低，进而减少劳动的供给数量。与前述分析一样，的大小仍取决于ucα的正负性，由于ucα存在ucα＞0或ucα＜0两种不同取值，因而的正负性同样存在两种不同的可能性。

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因此，可以预见，除了劳动供给的“收入效应”大于“替代效应”这一种情形外，其他任何情形下的空气质量改善都将有助于劳动供给的增加，换句话说，包括雾霾在内的空气污染将会降低劳动者的劳动供给意愿，进而减少劳动的供给数量。

三、实证模型与数据 本文来自织梦

（一）实证方法 copyright dedecms

1.基准模型

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借鉴已有的关于劳动供给的经典文献，通过在已有的劳动供给方程中直接引入空气污染这一外生性变量构建可供计量检验的劳动供给模型： 织梦好，好织梦

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式（11）中，被解释变量Hi表示个体i的劳动供给量；Pollutionic反映个体i所在地区c的空气污染程度，是本文重点关注的核心解释变量；主要控制变量Wi为个体i的单位劳动时间的工资水平，Ij为同期其他家庭成员，的工资收入，V表示同期家庭所拥有的其他收入或财富积累；其他控制变量ZIi为度量个体i工作偏好以及生活处境的变量集合，控制变量ZZi为度量个体i所在地区c的一系列影响劳动供给的外在变量；ci为个体i所在地区的固定效应，μi为个体i所处行业的固定效应，其他如劳动力市场发育程度、宏观环境变化以及随机因素等不可观测变量的影响包含在残差项εi中。 copyright dedecms

2.工具变量模型

评价空气污染对劳动供给的影响需要特别重视两者间的内生性问题，即一国或地区的劳动供给可能与该地区的空气污染存在某种相互作用。同时，微观个体之间不可观测的异质性特征也是产生内生性问题的重要方面，如劳动者个体的工作偏好往往是因人而异的，一般而言，工作厌恶者支付劳动的意愿和供给时间往往会比较低，而类似于工作偏好等的个体异质性特征，相对而言是不易改变且难以被观测的。因此，忽略这些个体异质性将会导致遗漏变量问题而造成回归结果的向下偏误，从而低估空气污染对劳动供给的影响程度。 本文来自织梦

对于截面数据而言，解决内生性的有效办法之一是利用工具变量（IV）方法进行估计。因此，本文对于工具变量的选择，借鉴陆铭等（2012）的做法[4]，用个体i所在地区c在受访年度之前12年（2000—2011年）的年平均空气污染程度作为2012年空气污染程度的工具变量，同时，还控制了个体i所在地区和所处行业的固定效应，以克服空气污染与劳动供给之间的双向因果关系可能导致的联立内生性问题。

（二）数据来源与样本描述 copyright dedecms

本文所用的微观数据来源于原国家人口计生委开展的全国流动人口动态监测数据，该调查综合采用分层、多阶段、与规模成比例的PPS抽样方法，调查范围覆盖全国31个省区，能够较好地代表全国及各省区的流动人口基本情况。调查面向15～59岁、在本地居住一个月及以上且为非本区（县、市）户口的流动人口，调研内容涉及流动人口的基本情况，就业、居住和医保情况，婚育状况与计划生育服务以及在本地的生活与感受等四个方面。2012年全国流动人口监测数据总样本量为158 556，其中有效样本量137 860。在实际回归过程中，将根据具体模型除去关键变量缺失的样本，因此各个模型中的样本可能不尽相同。

之所以使用全国流动人口动态监测数据，除了该份数据所涉及的内容较为契合，数据质量较高之外，一个更重要的原因是，流动人口相比于本地居民在城市就业工作类型、工作环境以及职业构成等方面有其特殊性。一般而言，相比于本地居民，流动人口对于流入城市的选择以及进入城市后的工作意愿有着更多自主性和可能性。同时，就整体而言，流动人口较之于本地居民所从事的职业可能也更为灵活，尤其是占到流动人口绝大部分的外出农民工，该群体中的相当部分属于零工、散工或自我雇佣等非正规形式就业，可以相对自由地决定劳动供给的时间长短。此外，流动人口相对来说也更多地从事户外工作或劳动条件较差的工作，因此对于空气污染可能有着更为直观的感受。

对于描述空气污染程度的变量的选择，已有相关研究大多采用各省区废气中主要污染物（包括二氧化硫、氮氧化物、烟（粉）尘）的排放量作为空气污染程度的代理变量。由于官方并未公开正式的权威城市层面大气环境数据，因此，本文借鉴大多数文献的常用做法，并进一步具体到县级以上城市，采取中国县级以上城市的工业二氧化硫排放量来衡量地区空气污染程度，基础数据来源于2013年《中国城市统计年鉴》。此外，式11所示的劳动供给模型所涉及的其他控制变量的具体设置和描述性统计结果如表1所示。 copyright dedecms

四、实证检验与结果分析 内容来自dedecms

（一）基础回归

表2报告了依照基准模型并采用全样本估计得到的空气污染影响劳动供给时间的GLS回归结果。其中，模型1报告了在控制城市和行业固定效应情况下，劳动供给对于空气污染的敏感程度；模型2和模型3则是在模型1的基础上，分别控制了流动人口个体特征变量和家庭特征变量；模型4通过同时控制上述外生变量，估计了空气污染影响劳动供给时间的边际效应。整体来看，空气污染程度的加剧确实会对城市就业流动人口的劳动供给产生抑制效应，在模型1至模型4中，两者均表现出显着的负相关关系。平均而言，城市的空气污染程度每提高1个百分点，流动人口每周的劳动供给时间将会相应减少0.011～0.019天，这一结论初步证实了前述理论模型的推导结果。

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然而，如前所述，内生性问题的存在使得上述结果存在向下偏误的可能。因此，本文使用2000—2011年各城市的年平均工业二氧化硫排放量作为2012年各城市工业二氧化硫排放量的工具变量，采用2SLS工具变量方法重新估计了劳动供给模型，以减轻可能存在的内生性偏误和遗漏变量偏误。表3给出了空气污染影响劳动供给的工具变量2SLS估计结果。表3中第一阶段的回归结果为在控制其他变量的基础上，内生变量（2012年各城市工业二氧化硫排放量）对工具变量（2000—2011年各城市平均工业二氧化硫排放量）的回归结果。回归结果显示，各城市前若干年的空气污染情况对于2012年的空气污染程度具有显着的正向影响。同时，工具变量的显着性F统计量均超过1 000，表明弱工具变量问题在本文回归中并不明显。

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表3的回归结果进一步证实了空气污染对于城市就业流动人口的劳动供给具有显着的抑制作用。比较模型8和模型4可知，城市空气污染程度每增加1％，对于劳动供给时间的抑制效应有所增大，但仍介于0.011～0.019天/周之间。同时，从模型8中其他控制变量的回归结果来看，来自农村的男性未婚流动人口较之于其他流动人口，每周工作的时间相对更长，更高的受教育程度将有助于减少流动人口每周的工作时间；工作经验与劳动供给之间存在显着的倒“U”型关系，伴随着工作经验的增加，流动人口的劳动供给时间是先升后降的，当然，这种下降的趋势和幅度是比较有限的。 织梦内容管理系统

从影响流动人口劳动供给的家庭特征变量来看，相比于只身外出的流动人口，有家属随迁或是举家迁移的流动人口每周的工作时间相对更长。不难理解，有家属随迁的流动人口之间可以相互扶持，从而使得家庭成员能够有更多的时间提供劳动。同时，家属随迁尤其是举家迁移的流动人口将会面临更高的城市消费，甚至有部分流动人口有长期在城市安家的打算，显然，这部分流动人口将需要通过提供更多的劳动以实现职业身份甚至是制度身份的转变。同样，家庭子女数量越多，对于外出就业的流动人口来说，其面临的生活压力也相应越大，而且往往有多个子女的流动人口多为外出务工的农民工，而该群体中的绝大部分人在流入城市从事着低端职业甚至非正规形式就业。因此，对于这部分流动人口而言，增加劳动供给时间是其获得更多收入的重要甚至是唯一途径。值得注意的是，与预期一致，家庭总收入或财富积累越多的流动人口倾向于供给较少的劳动，然而，这种劳动供给的抑制程度是很微弱的。一种可能的解释是，就整体而言，流动人口尤其是其中的农民工群体，其实并不会有太多的财富积累，往往需要尽可能多的家庭成员参与劳动，以获得现时的工资收入来维持家庭的生活开支以及子女的教育费用。

（二）进一步拓展 copyright dedecms

考虑到城市和农村流动人口以及不同性别的流动人口在工作类型、工作环境以及职业构成等方面存在的较大差异，在表4的模型9和模型10中，我们分别对城乡间流动人口和不同城市间流动人口进行了子样本的工具变量估计。从回归结果来看，城市空气污染对于流动人口劳动供给的抑制作用存在显着的群体差异。在控制其他变量的情况下，城市空气污染对于非农流动人口具有显着的抑制效应，空气污染程度每上升1个百分点，将导致非农流动人口平均减少0.04天/周的劳动供给，这一效应要大于基于全样本估计的0.011～0.019天/周的平均程度。同时，尽管城市空气污染程度的加剧也会导致农业流动人口的劳动供给时间有所减少，但这种影响程度非常小且并不显着。

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表4中的模型11和模型12分别报告了不同性别流动人口子样本的工具变量估计结果。回归结果表明，城市空气污染对于不同性别流动人口的劳动供给抑制作用同样存在影响差异。由模型11和模型12可知，在控制其他变量的情况下，空气污染程度的加剧对于城市女性流动人口的劳动供给具有显着的抑制作用，空气污染程度每提高1个百分点，女性流动人口的劳动供给时间将相应减少0.039天/周，这一抑制程度同样也超出了利用全样本估计的平均效应区间。然而，空气污染程度的加剧似乎并不会对城市就业的男性流动人口产生显着的抑制效应，但这并不有悖于现实。不难理解，男性较之于女性流动人口，需要承担更多的家庭责任和社会压力，从而迫使男性流动人口尽可能多的提供劳动。同时，相比于女性，男性流动人口对于空气污染的适应能力也相对更强，对于空气污染的敏感性较弱，从而能够保证更多的劳动时间供给。

五、研究结论与政策启示 织梦内容管理系统

本文通过将空气污染外生变量内生化，构建出空气污染与劳动供给之间相互影响的局部均衡模型，并对空气污染影响劳动者劳动供给决策的影响程度和作用机制进行了探讨。在此基础上，首次利用全国性的微观调研数据并综合使用广义最小二乘法和二阶段工具变量法，实证检验了作为外生冲击的城市空气污染对于城市就业流动人口劳动供给时间的影响。同时，考虑到城市和农村流动人口以及不同性别的流动人口在工作类型、工作环境以及职业构成等方面的差异，本文还分别对上述两种不同分类的子样本进行了工具变量估计。研究发现，整体上，空气污染程度的加剧将会对城市就业流动人口的劳动供给时间产生显着的抑制作用，平均而言，城市空气污染程度每上升1％，将会导致城市就业流动人口的劳动供给时间相应减少0.011～0.019天/周。子样本估计结果表明，空气污染对于流动人口劳动供给的抑制效应在“城—乡”流动人口和“城—城”流动人口之间存在差异，同时，这种效应差异同样也显着存在于不同性别的流动人口之间。相对而言，“城—城”流动人口和女性流动人口对于城市空气污染具有更强的敏感性，“城—乡”流动人口和男性流动人口则不太可能会因为空气污染程度的加剧而退出劳动力市场。 织梦好，好织梦

上述结论的政策含义在于：旨在改善城市空气质量的环境规制措施，将会间接影响到城市就业流动人口的劳动供给决策，进而会对劳动力市场中的人口流动以及劳动力供求关系产生影响。当然，在评估环境规制政策效果时还应注意到，环境规制措施对于劳动力市场的这种间接“溢出效应”对于不同户籍性质和不同性别的流动人口是有所差异的，应该区别看待并采取相对应的政策措施。

参考文献： 织梦好，好织梦

[1]张川川.健康变化对劳动供给和收入影响的实证分析[J].经济评论，2011（4）：79-88.

[2]王金营，李竟博，石贝贝，等.医疗保障和人口健康状况对大城市劳动供给影响研究——以深圳市为例[J].人口与经济，2014（4）：14-22. dedecms.com

[3]赵连阁，钟搏，王学渊.工业污染治理投资的地区就业效应研究[J].中国工业经济，2014（5）：70-82. copyright dedecms

[4]陆铭，高虹，佐藤宏.城市规模与包容性就业[J].中国社会科学，2012（10）：47-66.