社会投资视角下环境治理、公共服务供给与劳动力空间集聚研究
李国正 艾小青 陈连磊 高书平
摘要
新型城镇化的核心是人的城镇化。改革开放四十年来，中国进城农村剩余劳动力群体的异质化特征越来越明显，虽然就业与收入仍旧是影响劳动力迁移的重要因素，但是环境质量、公共服务水平也成为劳动力迁移决策的重要考量指标。基于2012和2014—2015年国家卫计委流动人口动态监测数据和国家统计局数据，统计显示：①近60%的流动人口在流入地都有着明确的居留意愿，全国户籍人口城镇化率呈现稳步提升态势，但地区间差距较大；②房价、污染物排放增长率、高等教育招生增长率存在较大的省际差异。进一步利用面板数据随机效应模型研究发现：①房价、教育招生、空气质量对流动人口居留意愿影响显著，每平米房价提高1 000元，居留意愿将降低1.573个百分点；②烟尘排放每提高一个百分点，流动人口居留意愿降低3.270个百分点；③高等院校教育招生规模每提高一个百分点，流动人口居留意愿提高0.222个百分点。研究认为，政府应该转变财政支出理念，由经济建设向社会服务支出倾斜，增加教育、环境治理、保障型住房建设等社会投资支出，进而改善公共服务的质量，为流动人口创造更好的生活及发展环境，引导城镇人口空间集聚优化。
关键词 烟尘排放；公共服务；社会投资；居留意愿；流动人口
中图分类号 F323.6 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2018）05-0058-08 DOI：10.12062/cpre.20171214
改革开放40年来，大规模农村剩余劳动力涌入城镇，推动了中国的城镇化进程。然而，由于自然禀赋、宏观政策等差异，中国城镇化水平的非均衡现象日益凸显：一方面，人口向特大城市、大城市过度集聚，导致交通拥堵、住房难、上学难、空气污染等“大城市病”越来越突出；另一方面，中小城市人力资源短缺，发展缺乏活力。因此，研究流动人口定居意愿的影响因素，进而实现城镇人口空间集聚优化，具有一定的现实意义。伴随着流动人口经济社会特征的转变，城镇流动人口定居意愿和发展诉求产生了新的变化，除了就业机会和较高的收入期望，教育资源、居住保障、空气质量等越来越成为流动人口迁移的重要动力。十九大报告也明确指出，到2035年“基本公共服务均等化基本实现……生态环境根本好转”。因此，城市环境治理与公共服务资源供给对于进一步推进城镇化和实现十九大确立的第一阶段目标具有重要意义。文章从流动人口居留意愿着眼，
运用国家卫生与计划生育委员会“全国流动人口动态监测”数据和国家统计局数据，
探讨房价水平、教育质量、污染治理对流动人口居留意愿的影响，进而提出了提高流动人口居留意愿的对策。
1 人口城镇化困境与文献梳理
1.1 人口城镇化面临的问题
改革开放以来，伴随着城镇二、三产业的发展，农村剩余劳动力源源不断地涌入城镇，出于就业、工作变换和农忙的需要，他们会不断地在“城—城”、“城—乡”间迁移，进而形成了规模庞大的流动人口。根据国家卫计委统计数据显示，截止到2016年底，全国流动人口已经突破2.47亿，然而，目前我国常住人口城镇化率为56%左右，户籍人口城镇化率还不到40%。截止到2017年，为了提高户籍人口城镇化率，全国31个省份取消了农业户口，各城镇纷纷降低了落户门槛，然而城镇是否能够吸引到流动人口落户，取决于流动人口的居留意愿。
当前，在户籍人口城镇化背景下，全国各省份、城镇面临着严峻的挑战：①环境质量堪忧。以往我国经济走的是“先污染、后治理”的发展路径，各级政府单纯追求GDP数据，甚至不惜以环境破坏换取经济增长，造成了严重的环境问题。2016年国务院公布的中国环境污染数据显示，我国化学需氧量、二氧化硫等主要污染排放物排放量仍然处于2 000万 t的高位，环境承载能力超过或接近上限，784%的城市空气质量未达标。②社会服务支出较低。在以经济建设为中心的战略指导下，政府财政支出向经济建设倾斜，社会服务支出严重滞后；根据2016年国家统计局和财政部数据显示，全国GDP总量为74.4亿元，一般公共预算支出为18.78万亿元，占GDP的比重为2524%，其中教育支出为2.81亿元，占总预算支出的149%，占GDP比重仅为3.78%，相比之下，世界教育支出平均水平在GDP中的比重在4%以上，如果再考虑到我国人口基数，那么，我国人均教育支出是非常低的。③房价居高不下。长期以来，一些地方政府严重依赖出让土地使用权的收入来维持地方财政收入，根据财政部和国土资源部公布的数据，2009—2016年，土地收入在地方政府财政收入中的占比一直维持在40%以上的高位；“土地财政”使得我国房价一直处于高位，1998—2014年中国房价收入比的均值是8.9倍[1]，超過适合中国城镇普通居民家庭的房价收入比合理区间2.9～7.6[2]，“住房难”成为城镇人口面临的普遍问题。
综上所述，当前中国城镇普遍存在环境污染、住房、入学难等问题，城镇人口的生存和发展环境不容乐观。城镇人口的居留或迁移是一个理性的过程，留居意愿反映了流动人口对城市的期望，也反映了城市对流动人口的态度[3]，当前大规模流动人口及“城归”恰恰反映了城镇人口对于所在城镇的态度，是流动人口“用脚投票”[4]的结果。
中国人口·资源与环境 2018年 第5期
1.2 文献梳理
城镇劳动力空间集聚状态是由人口迁移方向决定的，而人口迁移方向则是一个理性选择的过程，是个人比较成本收益并追求更高效用的结果[5]。换言之，劳动力在“乡—城”之间、“城—城”之间、“中心城区—郊区”之间的迁移是为了追求更高的效用。然而，伴随着城镇化进程推进、宏观政策转变、劳动力人口学及经济社会特征转变，人口迁移的动因也在不断发生变化。
长期以来，就业机会和更高收入期望被看做是人口迁移的主要影响因素。传统发展经济学的理论认为，由于传统农业部门和工业部门、商业部门之间的“收入差”[6-7]以及城镇更高收益的就业机会[8]，推动着农村剩余劳动力源源不断的涌入城镇；即使面临着失业风险，只要城镇预期收益（就业概率、预期收入）高于农村的收入和迁移成本，迁移就会发生[9]。中国“乡—城”人口流动从很大程度上验证了以上研究。改革开放以前，长期推行重工业优先发展战略而形成的扭曲的产业结构和人口分布格局为中国人口流动提供了特殊动力[10]；改革开放以来，城镇二、三产业的迅速发展创造了大量的就业机会，大规模的农村剩余劳动力流入城镇，形成了规模庞大的流动人口群体[11]；同时由于各地区自然禀赋、宏观政策等差异，城乡和地区收入差距扩大，为中国人口流动提供了新的助力[12]。务工经商以增加收入是中国流动人口迁移的主要动因[13]。
以上研究主要诠释了“就业与收入”在人口“乡—城”迁移中的作用，但是对于劳动力具体会倾向于流入哪些城镇还缺乏解释力。换言之，为什么人口往往愿意涌入特大城市、大城市呢？新经济地理模型从劳动力跨地区空间流动着眼，认为劳动力倾向于从“边缘”地区向商品更多样化、工资水平更高和就业机会更多的“中心”地区集聚[14-15]。近年来，人力资本外部性和城市的规模经济效应更好的解释了劳动力在地区间的流向问题。人力资本外部性是形成教育社会回报的重要机制，教育不仅使个人收入提高，而且一个地区的平均教育水平提高，也能够提高个人收入：一方面，人力资本外部性有利于个人获得更多的学习机会进而提升技能水平，人口密度高的地方使得技能匹配更容易[16]；另一方面，通常情况下城市规模越大，人力资本水平越高，高教育者能够获得城镇规模带来的规模效应，低收入者则可以更多地获得其他人的人力资本外部性[17]。因此，城市劳动力市场上的人力资本外部性和规模经济效应推动劳动力流向平均教育水平高和人口密度强的城市。基于中国劳动力流向的实证研究也验证了上述理论：非农产业和外向型经济比重高、人口规模大、平均教育程度高、预期收入高、与流出地距离近的省份更容易成为劳动力流入地[18-19]。
然而，人口迁移是否仅仅为了获得更好的就业机会和更高的预期收入呢？国内外大量的研究显示，城市公共服务资源也是影响人口迁移的重要因素。根据《“十三五”推进基本公共服务均等化规划》，公共服务包括公共教育、劳动就业创业、社会保险、医疗卫生、社会服务、住房保障、公共文化体育、残疾人基本公共服务等8个方面。Tiebout提出的“用脚投票”理论最早将地方公共服务纳入到人口迁移的效用模型中，认为居民倾向于选择税率低且公共服务好的地区居住[4]。Oates基于税收—公共服务资本化研究，最早对公共服务影响劳动力流入地选择进行了经验验证，通过对社区房产价值与地区水平和公共品提供水平的归回分析，发现地方房地产价值与实际房地产税之间呈负相关，与每年花费在公共学校的学生身上的平均支出呈正相关[20]。换言之，如果居民在选择居住地时确实将公共服务产出和税率作为重要考量标准，那么公共服务越好、税率越低的地方将吸引越多的居民，进而推断出公共服务和税率显著影响了人口迁入地的选择。由于该研究框架具有良好的数据可得性和简单的计量方法，因此，后来又有相当多的经验研究借鉴了Oates的模式，并在美国、欧洲等地找到了公共服务和税收被资本化到房地产价值中去的证据[21-24]。但是，这类研究只能证明居民的公共产品需求符合Tiebout模型，却无法检验地方公共服务供给中存在的Tiebout竞争。因此，迁移率研究对Tiebout模型有着更大的解释力，能够更好的评估地区公共服务差异对迁移行为的影响。Day[25]通过对加拿大人口省际迁移的研究发现，各省的地方公共支出差异在居民迁移行为中的作用非常显著。Sharp[26]通过对美国住宅与城市发展署的普查数据进行计量分析发现，住房质量和价格、教育质量和相对税率是城市居民迁移的主要考虑因素。汤韵和梁若冰[27]通过省级数据加总对中国省际居民迁移率进行研究发现，地方公共支出在2000年之前对居民迁移作用不显著，而在2000年、2005年的迁移中有显著的正向作用。张丽等[28]以第四次人口普查和2005年1%人口抽样调查中的省际人口迁移率为研究对象，研究发现地方财政支出增加时迁入人数也会增加，相对于地方政府基本建设支出，文教、卫生和社会保障支出对人口迁移的影响更大。然而，长期以来，中国以经济建设为中心的发展思路，导致经济建设支出比重过高，社会服务等支出比重过低，进而使得城镇基本公共服务质量满足不了城镇人口的需求，“住房难”、“上学难”、“看病难”等问题日益凸显。十九大报告提出了“以人民为中心”的发展思路，坚持在发展中保障和改善民生，大力发展公共服务，实现“幼有所育、学有所教、劳有所得、病有所医、老有所养、住有所居、弱有所扶”，为人口城镇化指明了发展方向。
综上所述，国外对于公共服务与人口迁移的研究已经比较成熟，但是缺乏对环境质量这一因素的考察；国内相关的研究则更少，尤其是我国特殊的户籍管理制度，环境质量与公共服务到底对于地区人口集聚有多大的影响还缺乏深入的實证研究。鉴于此，本文主要按照以下框架展开论证：首先，基于国家卫计委流动人口动态监测数据，从宏观上分析流动人口居留意愿；然后，结合国家统计局数据，运用OLS估计和面板数据随机效应估计分析房价、教育招生、环境因素对流动人口居留意愿的影响；最后基于社会投资视角，提出对策和建议。
2 数据来源与变量的描述性统计
本研究数据来源于国家卫生和计划生育委员会组织的2012—2015年国家流动人口动态监测调查结果，其中2012年样本量为158 556，2013年样本量为198 795，2014年样本量为200 937，2015年样本量为206 000。国家流动人口动态监测调查采用分层、多阶段、规模成比的PPS抽样方法，本研究选择在本地居住1个月及以上，非本区（县、市）的流动人口作为调查对象。由国家卫生计生委统一下发调查问卷，基层调查员进行现场调查。本研究不涉及香港、澳门、台湾等省区。
本文以此次调查中的“您是否打算在本地长期居住（5年以上）”一题作为流动人口长期居留意愿的度量标准。题目共有三个选项（打算；不打算；没想好）。“打算”在本地长期居住的认为有居留意愿；“不打算”和“没想好”在本地长期居住的认为无居留意愿。由于2013年的调查问卷没有此项问题，选取替代变量导致的误差过大，故剔除2013年的数据。一个省市的居留意愿（%）用选择“打算”在本地长期居住的流动人口数所占本省市流动人口的比例来衡量流动人口总体的居留意愿水平。
“安居乐业”是中国人传统思想观念，因此，流动人口在城镇是否有长期定居意愿首要考虑的就是居住问题，然而，一个地区的房价（商品房平均销售价格）是流动人口在迁居时不得不考虑的成本因素，变量选取为商品房平均销售价格（103元/m2）。
其他影响因素包括：
（1）空气污染对居民的生活造成很大的影响，也会对流动人口居留意愿产生影响。空气污染排放有二氧化硫、氮氧化物、烟尘等几个指标，由于雾霾天气等较容易被感知，而烟尘排放又是雾霾形成的主要因素，故用烟尘排放来表示空气污染排放程度，变量选取为烟尘排放增长率（%）。
（2）城鎮化水平是城镇户口居民占常驻居民的比例，城镇化水平越高，城镇对于流动人口的吸引力相对越高，变量选取为城镇化率水平（%）。
（3）教育招生增长率为各省市自治区普通高等学校招生的增长率。流动人口家庭化迁居已经成为当前流动人口的迁移趋势[29]，而子女教育问题是他们在流入地不得不面对的问题，教育招生对于流动人口的居留意愿有着影响，变量选取为高等教育招生增长率水平（%）。
上述数据来源于国家统计局网站（www.stats.gov.cn）。
由表1的描述性统计我们可以看出：
（1）从居留意愿来看，2012、2014、2015三个年度，流动人口居留意愿平均水平差距不大，接近60%的流动人口在城镇有长期定居意愿。
较大比例的流动人口城镇长期定居意愿为推进新型城镇化、提高户籍人口城镇化率奠定了基础。
从省际对比来看，落户意愿最高的省份与落户意愿最低的省份差距较大，在这三年中，全国最大值为2012年的上海达到80.04%，最小值为2014年的西藏只有28.87%。由此可见，在推进户籍人口城镇化的新形势下，从全国范围来看，落户意愿的地区间差异较大，诸如北
上广等经济发达地区流动人口落户意愿较高，而西藏、新疆、甘肃等经济欠发达地区流动人口落户意愿较低。
流动
表1 变量的描述性统计
Tab.1 Descriptive statistics of variables
数据来源：根据国家卫生计生委2012、2014、2015年全国流动人口动态监测数据和国家统计局数据整理计算而得。
人口城镇长期定居意愿的地区差异性为今后大城市群规划与发展提供了参考。从具体
省份来看，福建、浙江、广东等东南沿海发达地区的流动人口长期居留意愿远低于全国平
均水平，分别为51.038%、49.047%、50.178%，这从侧面也印证了近年来当地企业愈发严
峻的“招工难”问题。
（2）从烟尘排放来看，2014年度烟尘排放增长率最高，2015年度有所回升；从省际对比来看，有的省份烟尘排放增长率较快，而有的省份烟尘排放率呈现负增长，这说明环境污染的治理存在较大的省际差异。具体而言，安徽、福建、广西、湖北、辽宁、青海、山东、上海、山西、天津、西藏等省
份烟尘排放增长率较高，北京、贵州、黑龙江、宁夏、云南、浙江等省份呈现负增长。
（3）从城镇化率来看，全国城镇化率呈现上升趋势，从2012年到2015年，全国城镇化率平均值提升了3.216个百分点；从省际对比来看，全国城镇化率最高的省份趋近90%，而最低的省份还不到30%，这说明地区间城镇化率存在较大差距，未来我国城镇化率提升的空间还很大。
（4）从高校教育招生增长率来看，全国高等院校招生规模呈现稳步扩大的态势，平均每年增长2%～3%，但是省际间差距较大，有的省份高等院校招生规模增长率高达17%，而
北京、河北、辽宁、内蒙古、上海、云南、浙江等
有的省份却呈现下降趋势，这说明高等教育资源在省际间分配不均衡。
此外，像北京、上海等高等教育资源集中的省市，高等院校招生规模呈现负增长，则反映了全国高等教育资源向均衡化发展的趋势。
（5）从房价来看，全国城镇房价增长较快，2012年全国房价平均值为5 607元/m2，到2015年全国房价平均值为6 586元/m2；从省际对比来看，全国房价最高的省份与最低的省份之间相差5～6倍。
从房价的空间分布来看，北京、上海、浙江、天津、广东等经济发达地区的房价居全国前5，
这说明，房价与经济增长水平之间具有较高的耦合度；相反，东部沿海的河北、江苏、山
东等地的房价均低于全国平均水平，这可能也从侧面反映出近年来这些省份经济增长存在
一定的问题。
3 房价、教育招生、污染排放对居留意愿的影响
基于省级层面的三年数据，建立面板数据模型研究房价、高校招生、空气污染物排放等变量对流动人口的居留意愿的影响。面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率，早在1966年，Balestra和Nerlove对美国36州13年的天然气需求的面板数据进行研究[30]。根据解释变量中是否包含被解释变量的滞后值，分为动态面板和静态面板。静态面板数据模型一般形式为：
yit=x′itβ+z′iδ+ui+εit（i=1，…，n；t=1，…，T）（1）
其中，zi为不随时间变化的个体特征，而xit为可以随个体及时间变化的。扰动项由（ui+εit）两部分构成，其中，不可观测的随机变量ui是代表个体异质性的截距项，如果与某个解释变量相关，则为固定效应模型（Fixed Effects Model），如果与所有解释变量均不相关，则为随机效应模型（Random Effects Model）。我们构造如下面板数据模型：
yit=β1Houseit+β2CITYit+β3EDUit+β4Pollutionit+
ci+εit（2）
其中，被解释变量yit表示i省第t年的流动人口的居留意愿；解释变量Houseit、Pollutionit、CITYit、EDUit分别表示i省第t年的房价水平、烟尘排放增长、城镇化率和高等院校招生增长率；ci表示与各省相关的个体效应，反映得是一些无法观察的个体变量影响；εit是表示随时间变化的随机误差项。若ci与某个解释变量相关，则需要采用固定效应模型估计；若ci与解释变量不相关，则需使用随机效应模型进行估计。对于数据是采用随机效应还是固定效应
进行估计，可以通过Hausman检验来判定模型适合随机效
应还是固定效应（见表2）。
Hausman检验的原假设是“接受随机效应模型”，Hausman检验卡方值为2.56，P值0.634 8，在5%的显著性水平下不拒绝原假设，故选用随机效应模型对面板数据进行回归。
采取随机效应对面板数据进行处理得出回归结果，同时为了对比，采用普通最小二乘法对数据进行OLS线性回归（见表3）。
对照表3的回归结果，我们可以得出如下结论：
（1）在房价对流动人口居留意愿的回归结果中，不管是OLS估计结果还是面板数据随机效应估计结果，房价对流动人口居留意愿的影响都呈现负相关。OLS估计低估了房价对居留意愿的影响程度，而且结果是不显著的。面板数据模型可以更好的发现房价与流动人口居留意愿之间的关系。回归结果显示，房价每增加1 000元，居留意愿将降低1.573个百分点。由此可见，流动人口对于城镇房价还是比较敏感的，正所谓“安居才能乐业”。鉴于此，十八大以来，党和国家出台了一系列严控房价的措施，对房价起到了一定地抑制作用。2016年底，习近平总书记在主持中央财经领导小组第十四次会议时也明确指出，“让全体人民住有所居”。
（2）OLS估计和面板随机效应回归结果都显示，烟尘排放对流动人口居留意愿就有显著影响。随机效应回归结果显示，烟尘排放增长率每提高一个百分点，流动人口居留意愿降低3.270个百分点，说明流动人口在关注就业和收入的同时，更加注重生活环境和身体健康。因此，环境质量较好的省份和城镇将会吸引越来越多的流动人口定居。越来越多的流动人口涌入海南、云南等地定居养老也印证了这一点。
（3）高等院校招生规模对流动人口定居留意愿具有显著影响，面板随机效应回归结果显示，高等院校教育招生增长率每提高一个百分点，流动人口居留意愿提高0222个百分点，这从侧面说明，流动人口对于子女教育越来越重视，教育质量和高等院校招生规模成为流动人口在城镇定居的重要影响因素；伴随着流动人口“家庭化”迁移，流动人口将更加重视随迁子女教育问题，因此，子女教育便利性、教育质量、升学率等将成为未来流动人口选择定居城镇的重要考量因素。
（4）从城镇化水平来看，城镇化率每提高一个百分点，流动人口居留意愿提高0.581个百分点。城镇率越高，即城镇户籍人口与常住人口的比例越高，流动人口居留意愿越高。这可能说明城镇化率高的省份、城镇具有较高的公共服务质量、较多的就业机会以及较低的房价。
表2 面板数据Hausman检验结果
Tab.2 Hausman test results of panel data
数据来源：根据国家卫生计生委2012、2014、2015年全国流动人口动态监测数据和国家统计局数据整理计算而得。
表3 房价、教育招生、污染排放对居留意愿的回归结果
Tab.3 Regression result of housing price， education
enrollment and pollution emission on the will of residence
数据来源：根据国家卫生计生委2012、2014、2015年全国流动人口动态监测数据和国家统计局数据整理计算而得。
注：*、**、***分别表示10%、5%、1%的水平上显著。
4 政府社会服务支出与流动人口居留意愿提升对策
通过上面的论证我们可以看出，房价、子女教育与环境状况对于流动人口居留意愿有显著影响。中国地域广大，区域发展存在明显的不平衡性，城镇经济社会发展水平更是存在较大的差异。因此，流动人口迁移可选择的范围就更加广泛，各城镇如果想留住流动人口，就必须改善流动人口在选择迁移还是居留时关注的因素。
房价虽然属于市场行为，但是当前中国城镇房价存在较大的泡沫，房价与工资比明显偏高，已经超过了绝大部分流动人口的购买能力[31]。因此，针对当前中国的房价，一方面亟需政府采取有效措施加以调控，另一方面，也需要政府增加投资，为流动人口提供更多的保障性住房。子女教育（教育招生）更多的归属于政府公共服务问题，对于流动人口或者城镇中产阶层来说，子女升学的选择有限，更多的会关注定居城镇的教育质量、水平和升学率。污染排放（环境问题）也应该归属于政府公共服务问题，而且污染排放具有扩展性、区域性，因此需要政府间协同治理[32]；例如京津冀地区是全国污染最严重的地区，其中，北京地区的环境质量更多地受到周边地区的影响。
通过以上分析我们可以发现，房价、教育、环境等问题不是个人问题，而是一个社会问题，需要政府介入加以解决：一方面需要政府通过顶层设计进行制度创新；另一方面需要政府转变财政支出理念，增加社会服务支出。顶层制度设计考验着国家和政府领导层的管理智慧，社会服务支出则由政府财政支出理念所决定。
本文倡导构建“社会服务型国家”，增加社会投资，提高社会服务支出在总预算支出中的比例。安东尼·吉登斯首先提出了“社会投资”的概念，从“社会投资战略”出发，认为应该尽可能在人力资本上投资，而最好不要直接提供经济资助[33-34]，安东·海默瑞克進一步阐发了社会投资政策与经济发展的关系，认为社会投资政策是一个生产性的因素，教育和培训等人力资源投资是一项具有长期回报率的社会投资[35]。因此，通过增加政府社会投资规模，改善城镇流动人口生活、发展环境，进而吸引农村剩余劳动力在城镇“扎根”，这是推进人口城镇化的重要路径选择。
具体而言：①教育方面：增加教育支出，一方面，增加初等教育支出规模，改善初等教育质量，实现初等教育资源均衡化发展；另一方面，加大对高等教育薄弱省份的政策扶持力度，鼓励和支持地方高校“双一流”建设，扩大地方院校招生规模。
此外，探索地区共建设模式，可以更快地将优质院校的教育资源、教育理念、管理方法等
“移植”到教育相对落后的地区。
②环境方面：增加环境保护支出，一方面是加大对土地、河流等污染区域的治理投入，另一方面是增强对高污染企业转型升级的支持力度；2006年环境保护支出才被纳入国家财政预算，“十二五”期间，环境保护支出占GDP比重约1.5%，根据国际经验，经济发展过程中环境保护投入占GDP的比重达到1.5%才能阻止环境恶化，达到2%～3%才能真正改善环境[37]，因此，我国环境保护支出还存在较大提升空间。
除此之外，全面贯彻落实“河长制”，
探索“河水制”在环境保护和经济增长方面的发生机制。
③住房方面：增加保障性住房建设投资，一方面要增加中央对保障性住房的资金支持规模，另一方面要提高地方政府资金投入比例，尤其是增加土地出让金的资金支持规模。
同时，探索住房保障体制机制创新，
推进“共有产权房”试点，落实“房产税”
征收，试点集体用地建设保障房政策。
（编辑：王爱萍）
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Study on environmental governance， public service supply and labor space agglomeration
in the perspective of social investment
LI Guo-zheng AI Xiao-qing CHEN Lian-lei GAO Shu-ping
（School of Economics and Management，Beijing University of Technology，Beijing 100124，China）
Abstract The core of new type of urbanization is human urbanization. It has been 40 years after the China reform and opening-up. The hetero-generous characteristics of rural surplus labor groups have become more and more obvious in China. Although job opportunity and income are still the important factors that affect labor migration， environmental quality and the level of public service has also become important indicator of labor migration decisions. Based on the dynamic monitoring data of the national health and family planning commission and the data of the National Bureau of Statistics in 2012 and 2014—2015， the statistics show that： ①Nearly 60% of the immigrating population have a clear intention to stay in urban area， and the urbanization rate of registered permanent residents in China is steadily increasing， but the gap between regions is larger than before. ② The growth rate of estate real price， pollutant emission and the rate of higher education enrollment are different in different provinces. Further data random effects model study finds that： ① Several factors such as estate real price， education enrollment and the air quality that significantly affect immigrating population residence. The estate real prices increase 1，000 yuan/square meter， residence intend to be cut down by 1573%. ②When soot emissions increase every one percentage point， the immigrating population will be reduced by 3.270%. ③When education enrollment increases every one percentage point， immigrating population will be increased by 0.222%. Studies suggest that the government should change the idea of fiscal expenditure. They should change from the economic construction to the social service expenditure， increase social investment expenditure in the fields of education， environmental governance and economical housing construction. Thus we can improve the quality of public services， create better life and development environment for immigrating population， and guide urban agglomeration optimization.
Key words smoke and dust emission； public services； social investment； willingness to stay； immigrating population
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摘要
新型城镇化的核心是人的城镇化。改革开放四十年来，中国进城农村剩余劳动力群体的异质化特征越来越明显，虽然就业与收入仍旧是影响劳动力迁移的重要因素，但是环境质量、公共服务水平也成为劳动力迁移决策的重要考量指标。基于2012和2014—2015年国家卫计委流动人口动态监测数据和国家统计局数据，统计显示：①近60%的流动人口在流入地都有着明确的居留意愿，全国户籍人口城镇化率呈现稳步提升态势，但地区间差距较大；②房价、污染物排放增长率、高等教育招生增长率存在较大的省际差异。进一步利用面板数据随机效应模型研究发现：①房价、教育招生、空气质量对流动人口居留意愿影响显著，每平米房价提高1 000元，居留意愿将降低1.573个百分点；②烟尘排放每提高一个百分点，流动人口居留意愿降低3.270个百分点；③高等院校教育招生规模每提高一个百分点，流动人口居留意愿提高0.222个百分点。研究认为，政府应该转变财政支出理念，由经济建设向社会服务支出倾斜，增加教育、环境治理、保障型住房建设等社会投资支出，进而改善公共服务的质量，为流动人口创造更好的生活及发展环境，引导城镇人口空间集聚优化。
关键词 烟尘排放；公共服务；社会投资；居留意愿；流动人口
中图分类号 F323.6 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2018）05-0058-08 DOI：10.12062/cpre.20171214
改革开放40年来，大规模农村剩余劳动力涌入城镇，推动了中国的城镇化进程。然而，由于自然禀赋、宏观政策等差异，中国城镇化水平的非均衡现象日益凸显：一方面，人口向特大城市、大城市过度集聚，导致交通拥堵、住房难、上学难、空气污染等“大城市病”越来越突出；另一方面，中小城市人力资源短缺，发展缺乏活力。因此，研究流动人口定居意愿的影响因素，进而实现城镇人口空间集聚优化，具有一定的现实意义。伴随着流动人口经济社会特征的转变，城镇流动人口定居意愿和发展诉求产生了新的变化，除了就业机会和较高的收入期望，教育资源、居住保障、空气质量等越来越成为流动人口迁移的重要动力。十九大报告也明确指出，到2035年“基本公共服务均等化基本实现……生态环境根本好转”。因此，城市环境治理与公共服务资源供给对于进一步推进城镇化和实现十九大确立的第一阶段目标具有重要意义。文章从流动人口居留意愿着眼，
运用国家卫生与计划生育委员会“全国流动人口动态监测”数据和国家统计局数据，
探讨房价水平、教育质量、污染治理对流动人口居留意愿的影响，进而提出了提高流动人口居留意愿的对策。
1 人口城镇化困境与文献梳理
1.1 人口城镇化面临的问题
改革开放以来，伴随着城镇二、三产业的发展，农村剩余劳动力源源不断地涌入城镇，出于就业、工作变换和农忙的需要，他们会不断地在“城—城”、“城—乡”间迁移，进而形成了规模庞大的流动人口。根据国家卫计委统计数据显示，截止到2016年底，全国流动人口已经突破2.47亿，然而，目前我国常住人口城镇化率为56%左右，户籍人口城镇化率还不到40%。截止到2017年，为了提高户籍人口城镇化率，全国31个省份取消了农业户口，各城镇纷纷降低了落户门槛，然而城镇是否能够吸引到流动人口落户，取决于流动人口的居留意愿。
当前，在户籍人口城镇化背景下，全国各省份、城镇面临着严峻的挑战：①环境质量堪忧。以往我国经济走的是“先污染、后治理”的发展路径，各级政府单纯追求GDP数据，甚至不惜以环境破坏换取经济增长，造成了严重的环境问题。2016年国务院公布的中国环境污染数据显示，我国化学需氧量、二氧化硫等主要污染排放物排放量仍然处于2 000万 t的高位，环境承载能力超过或接近上限，784%的城市空气质量未达标。②社会服务支出较低。在以经济建设为中心的战略指导下，政府财政支出向经济建设倾斜，社会服务支出严重滞后；根据2016年国家统计局和财政部数据显示，全国GDP总量为74.4亿元，一般公共预算支出为18.78万亿元，占GDP的比重为2524%，其中教育支出为2.81亿元，占总预算支出的149%，占GDP比重仅为3.78%，相比之下，世界教育支出平均水平在GDP中的比重在4%以上，如果再考虑到我国人口基数，那么，我国人均教育支出是非常低的。③房价居高不下。长期以来，一些地方政府严重依赖出让土地使用权的收入来维持地方财政收入，根据财政部和国土资源部公布的数据，2009—2016年，土地收入在地方政府财政收入中的占比一直维持在40%以上的高位；“土地财政”使得我国房价一直处于高位，1998—2014年中国房价收入比的均值是8.9倍[1]，超過适合中国城镇普通居民家庭的房价收入比合理区间2.9～7.6[2]，“住房难”成为城镇人口面临的普遍问题。
综上所述，当前中国城镇普遍存在环境污染、住房、入学难等问题，城镇人口的生存和发展环境不容乐观。城镇人口的居留或迁移是一个理性的过程，留居意愿反映了流动人口对城市的期望，也反映了城市对流动人口的态度[3]，当前大规模流动人口及“城归”恰恰反映了城镇人口对于所在城镇的态度，是流动人口“用脚投票”[4]的结果。
中国人口·资源与环境 2018年 第5期
1.2 文献梳理
城镇劳动力空间集聚状态是由人口迁移方向决定的，而人口迁移方向则是一个理性选择的过程，是个人比较成本收益并追求更高效用的结果[5]。换言之，劳动力在“乡—城”之间、“城—城”之间、“中心城区—郊区”之间的迁移是为了追求更高的效用。然而，伴随着城镇化进程推进、宏观政策转变、劳动力人口学及经济社会特征转变，人口迁移的动因也在不断发生变化。
长期以来，就业机会和更高收入期望被看做是人口迁移的主要影响因素。传统发展经济学的理论认为，由于传统农业部门和工业部门、商业部门之间的“收入差”[6-7]以及城镇更高收益的就业机会[8]，推动着农村剩余劳动力源源不断的涌入城镇；即使面临着失业风险，只要城镇预期收益（就业概率、预期收入）高于农村的收入和迁移成本，迁移就会发生[9]。中国“乡—城”人口流动从很大程度上验证了以上研究。改革开放以前，长期推行重工业优先发展战略而形成的扭曲的产业结构和人口分布格局为中国人口流动提供了特殊动力[10]；改革开放以来，城镇二、三产业的迅速发展创造了大量的就业机会，大规模的农村剩余劳动力流入城镇，形成了规模庞大的流动人口群体[11]；同时由于各地区自然禀赋、宏观政策等差异，城乡和地区收入差距扩大，为中国人口流动提供了新的助力[12]。务工经商以增加收入是中国流动人口迁移的主要动因[13]。
以上研究主要诠释了“就业与收入”在人口“乡—城”迁移中的作用，但是对于劳动力具体会倾向于流入哪些城镇还缺乏解释力。换言之，为什么人口往往愿意涌入特大城市、大城市呢？新经济地理模型从劳动力跨地区空间流动着眼，认为劳动力倾向于从“边缘”地区向商品更多样化、工资水平更高和就业机会更多的“中心”地区集聚[14-15]。近年来，人力资本外部性和城市的规模经济效应更好的解释了劳动力在地区间的流向问题。人力资本外部性是形成教育社会回报的重要机制，教育不仅使个人收入提高，而且一个地区的平均教育水平提高，也能够提高个人收入：一方面，人力资本外部性有利于个人获得更多的学习机会进而提升技能水平，人口密度高的地方使得技能匹配更容易[16]；另一方面，通常情况下城市规模越大，人力资本水平越高，高教育者能够获得城镇规模带来的规模效应，低收入者则可以更多地获得其他人的人力资本外部性[17]。因此，城市劳动力市场上的人力资本外部性和规模经济效应推动劳动力流向平均教育水平高和人口密度强的城市。基于中国劳动力流向的实证研究也验证了上述理论：非农产业和外向型经济比重高、人口规模大、平均教育程度高、预期收入高、与流出地距离近的省份更容易成为劳动力流入地[18-19]。
然而，人口迁移是否仅仅为了获得更好的就业机会和更高的预期收入呢？国内外大量的研究显示，城市公共服务资源也是影响人口迁移的重要因素。根据《“十三五”推进基本公共服务均等化规划》，公共服务包括公共教育、劳动就业创业、社会保险、医疗卫生、社会服务、住房保障、公共文化体育、残疾人基本公共服务等8个方面。Tiebout提出的“用脚投票”理论最早将地方公共服务纳入到人口迁移的效用模型中，认为居民倾向于选择税率低且公共服务好的地区居住[4]。Oates基于税收—公共服务资本化研究，最早对公共服务影响劳动力流入地选择进行了经验验证，通过对社区房产价值与地区水平和公共品提供水平的归回分析，发现地方房地产价值与实际房地产税之间呈负相关，与每年花费在公共学校的学生身上的平均支出呈正相关[20]。换言之，如果居民在选择居住地时确实将公共服务产出和税率作为重要考量标准，那么公共服务越好、税率越低的地方将吸引越多的居民，进而推断出公共服务和税率显著影响了人口迁入地的选择。由于该研究框架具有良好的数据可得性和简单的计量方法，因此，后来又有相当多的经验研究借鉴了Oates的模式，并在美国、欧洲等地找到了公共服务和税收被资本化到房地产价值中去的证据[21-24]。但是，这类研究只能证明居民的公共产品需求符合Tiebout模型，却无法检验地方公共服务供给中存在的Tiebout竞争。因此，迁移率研究对Tiebout模型有着更大的解释力，能够更好的评估地区公共服务差异对迁移行为的影响。Day[25]通过对加拿大人口省际迁移的研究发现，各省的地方公共支出差异在居民迁移行为中的作用非常显著。Sharp[26]通过对美国住宅与城市发展署的普查数据进行计量分析发现，住房质量和价格、教育质量和相对税率是城市居民迁移的主要考虑因素。汤韵和梁若冰[27]通过省级数据加总对中国省际居民迁移率进行研究发现，地方公共支出在2000年之前对居民迁移作用不显著，而在2000年、2005年的迁移中有显著的正向作用。张丽等[28]以第四次人口普查和2005年1%人口抽样调查中的省际人口迁移率为研究对象，研究发现地方财政支出增加时迁入人数也会增加，相对于地方政府基本建设支出，文教、卫生和社会保障支出对人口迁移的影响更大。然而，长期以来，中国以经济建设为中心的发展思路，导致经济建设支出比重过高，社会服务等支出比重过低，进而使得城镇基本公共服务质量满足不了城镇人口的需求，“住房难”、“上学难”、“看病难”等问题日益凸显。十九大报告提出了“以人民为中心”的发展思路，坚持在发展中保障和改善民生，大力发展公共服务，实现“幼有所育、学有所教、劳有所得、病有所医、老有所养、住有所居、弱有所扶”，为人口城镇化指明了发展方向。
综上所述，国外对于公共服务与人口迁移的研究已经比较成熟，但是缺乏对环境质量这一因素的考察；国内相关的研究则更少，尤其是我国特殊的户籍管理制度，环境质量与公共服务到底对于地区人口集聚有多大的影响还缺乏深入的實证研究。鉴于此，本文主要按照以下框架展开论证：首先，基于国家卫计委流动人口动态监测数据，从宏观上分析流动人口居留意愿；然后，结合国家统计局数据，运用OLS估计和面板数据随机效应估计分析房价、教育招生、环境因素对流动人口居留意愿的影响；最后基于社会投资视角，提出对策和建议。
2 数据来源与变量的描述性统计
本研究数据来源于国家卫生和计划生育委员会组织的2012—2015年国家流动人口动态监测调查结果，其中2012年样本量为158 556，2013年样本量为198 795，2014年样本量为200 937，2015年样本量为206 000。国家流动人口动态监测调查采用分层、多阶段、规模成比的PPS抽样方法，本研究选择在本地居住1个月及以上，非本区（县、市）的流动人口作为调查对象。由国家卫生计生委统一下发调查问卷，基层调查员进行现场调查。本研究不涉及香港、澳门、台湾等省区。
本文以此次调查中的“您是否打算在本地长期居住（5年以上）”一题作为流动人口长期居留意愿的度量标准。题目共有三个选项（打算；不打算；没想好）。“打算”在本地长期居住的认为有居留意愿；“不打算”和“没想好”在本地长期居住的认为无居留意愿。由于2013年的调查问卷没有此项问题，选取替代变量导致的误差过大，故剔除2013年的数据。一个省市的居留意愿（%）用选择“打算”在本地长期居住的流动人口数所占本省市流动人口的比例来衡量流动人口总体的居留意愿水平。
“安居乐业”是中国人传统思想观念，因此，流动人口在城镇是否有长期定居意愿首要考虑的就是居住问题，然而，一个地区的房价（商品房平均销售价格）是流动人口在迁居时不得不考虑的成本因素，变量选取为商品房平均销售价格（103元/m2）。
其他影响因素包括：
（1）空气污染对居民的生活造成很大的影响，也会对流动人口居留意愿产生影响。空气污染排放有二氧化硫、氮氧化物、烟尘等几个指标，由于雾霾天气等较容易被感知，而烟尘排放又是雾霾形成的主要因素，故用烟尘排放来表示空气污染排放程度，变量选取为烟尘排放增长率（%）。
（2）城鎮化水平是城镇户口居民占常驻居民的比例，城镇化水平越高，城镇对于流动人口的吸引力相对越高，变量选取为城镇化率水平（%）。
（3）教育招生增长率为各省市自治区普通高等学校招生的增长率。流动人口家庭化迁居已经成为当前流动人口的迁移趋势[29]，而子女教育问题是他们在流入地不得不面对的问题，教育招生对于流动人口的居留意愿有着影响，变量选取为高等教育招生增长率水平（%）。
上述数据来源于国家统计局网站（www.stats.gov.cn）。
由表1的描述性统计我们可以看出：
（1）从居留意愿来看，2012、2014、2015三个年度，流动人口居留意愿平均水平差距不大，接近60%的流动人口在城镇有长期定居意愿。
较大比例的流动人口城镇长期定居意愿为推进新型城镇化、提高户籍人口城镇化率奠定了基础。
从省际对比来看，落户意愿最高的省份与落户意愿最低的省份差距较大，在这三年中，全国最大值为2012年的上海达到80.04%，最小值为2014年的西藏只有28.87%。由此可见，在推进户籍人口城镇化的新形势下，从全国范围来看，落户意愿的地区间差异较大，诸如北
上广等经济发达地区流动人口落户意愿较高，而西藏、新疆、甘肃等经济欠发达地区流动人口落户意愿较低。
流动
表1 变量的描述性统计
Tab.1 Descriptive statistics of variables
数据来源：根据国家卫生计生委2012、2014、2015年全国流动人口动态监测数据和国家统计局数据整理计算而得。
人口城镇长期定居意愿的地区差异性为今后大城市群规划与发展提供了参考。从具体
省份来看，福建、浙江、广东等东南沿海发达地区的流动人口长期居留意愿远低于全国平
均水平，分别为51.038%、49.047%、50.178%，这从侧面也印证了近年来当地企业愈发严
峻的“招工难”问题。
（2）从烟尘排放来看，2014年度烟尘排放增长率最高，2015年度有所回升；从省际对比来看，有的省份烟尘排放增长率较快，而有的省份烟尘排放率呈现负增长，这说明环境污染的治理存在较大的省际差异。具体而言，安徽、福建、广西、湖北、辽宁、青海、山东、上海、山西、天津、西藏等省
份烟尘排放增长率较高，北京、贵州、黑龙江、宁夏、云南、浙江等省份呈现负增长。
（3）从城镇化率来看，全国城镇化率呈现上升趋势，从2012年到2015年，全国城镇化率平均值提升了3.216个百分点；从省际对比来看，全国城镇化率最高的省份趋近90%，而最低的省份还不到30%，这说明地区间城镇化率存在较大差距，未来我国城镇化率提升的空间还很大。
（4）从高校教育招生增长率来看，全国高等院校招生规模呈现稳步扩大的态势，平均每年增长2%～3%，但是省际间差距较大，有的省份高等院校招生规模增长率高达17%，而
北京、河北、辽宁、内蒙古、上海、云南、浙江等
有的省份却呈现下降趋势，这说明高等教育资源在省际间分配不均衡。
此外，像北京、上海等高等教育资源集中的省市，高等院校招生规模呈现负增长，则反映了全国高等教育资源向均衡化发展的趋势。
（5）从房价来看，全国城镇房价增长较快，2012年全国房价平均值为5 607元/m2，到2015年全国房价平均值为6 586元/m2；从省际对比来看，全国房价最高的省份与最低的省份之间相差5～6倍。
从房价的空间分布来看，北京、上海、浙江、天津、广东等经济发达地区的房价居全国前5，
这说明，房价与经济增长水平之间具有较高的耦合度；相反，东部沿海的河北、江苏、山
东等地的房价均低于全国平均水平，这可能也从侧面反映出近年来这些省份经济增长存在
一定的问题。
3 房价、教育招生、污染排放对居留意愿的影响
基于省级层面的三年数据，建立面板数据模型研究房价、高校招生、空气污染物排放等变量对流动人口的居留意愿的影响。面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率，早在1966年，Balestra和Nerlove对美国36州13年的天然气需求的面板数据进行研究[30]。根据解释变量中是否包含被解释变量的滞后值，分为动态面板和静态面板。静态面板数据模型一般形式为：
yit=x′itβ+z′iδ+ui+εit（i=1，…，n；t=1，…，T）（1）
其中，zi为不随时间变化的个体特征，而xit为可以随个体及时间变化的。扰动项由（ui+εit）两部分构成，其中，不可观测的随机变量ui是代表个体异质性的截距项，如果与某个解释变量相关，则为固定效应模型（Fixed Effects Model），如果与所有解释变量均不相关，则为随机效应模型（Random Effects Model）。我们构造如下面板数据模型：
yit=β1Houseit+β2CITYit+β3EDUit+β4Pollutionit+
ci+εit（2）
其中，被解释变量yit表示i省第t年的流动人口的居留意愿；解释变量Houseit、Pollutionit、CITYit、EDUit分别表示i省第t年的房价水平、烟尘排放增长、城镇化率和高等院校招生增长率；ci表示与各省相关的个体效应，反映得是一些无法观察的个体变量影响；εit是表示随时间变化的随机误差项。若ci与某个解释变量相关，则需要采用固定效应模型估计；若ci与解释变量不相关，则需使用随机效应模型进行估计。对于数据是采用随机效应还是固定效应
进行估计，可以通过Hausman检验来判定模型适合随机效
应还是固定效应（见表2）。
Hausman检验的原假设是“接受随机效应模型”，Hausman检验卡方值为2.56，P值0.634 8，在5%的显著性水平下不拒绝原假设，故选用随机效应模型对面板数据进行回归。
采取随机效应对面板数据进行处理得出回归结果，同时为了对比，采用普通最小二乘法对数据进行OLS线性回归（见表3）。
对照表3的回归结果，我们可以得出如下结论：
（1）在房价对流动人口居留意愿的回归结果中，不管是OLS估计结果还是面板数据随机效应估计结果，房价对流动人口居留意愿的影响都呈现负相关。OLS估计低估了房价对居留意愿的影响程度，而且结果是不显著的。面板数据模型可以更好的发现房价与流动人口居留意愿之间的关系。回归结果显示，房价每增加1 000元，居留意愿将降低1.573个百分点。由此可见，流动人口对于城镇房价还是比较敏感的，正所谓“安居才能乐业”。鉴于此，十八大以来，党和国家出台了一系列严控房价的措施，对房价起到了一定地抑制作用。2016年底，习近平总书记在主持中央财经领导小组第十四次会议时也明确指出，“让全体人民住有所居”。
（2）OLS估计和面板随机效应回归结果都显示，烟尘排放对流动人口居留意愿就有显著影响。随机效应回归结果显示，烟尘排放增长率每提高一个百分点，流动人口居留意愿降低3.270个百分点，说明流动人口在关注就业和收入的同时，更加注重生活环境和身体健康。因此，环境质量较好的省份和城镇将会吸引越来越多的流动人口定居。越来越多的流动人口涌入海南、云南等地定居养老也印证了这一点。
（3）高等院校招生规模对流动人口定居留意愿具有显著影响，面板随机效应回归结果显示，高等院校教育招生增长率每提高一个百分点，流动人口居留意愿提高0222个百分点，这从侧面说明，流动人口对于子女教育越来越重视，教育质量和高等院校招生规模成为流动人口在城镇定居的重要影响因素；伴随着流动人口“家庭化”迁移，流动人口将更加重视随迁子女教育问题，因此，子女教育便利性、教育质量、升学率等将成为未来流动人口选择定居城镇的重要考量因素。
（4）从城镇化水平来看，城镇化率每提高一个百分点，流动人口居留意愿提高0.581个百分点。城镇率越高，即城镇户籍人口与常住人口的比例越高，流动人口居留意愿越高。这可能说明城镇化率高的省份、城镇具有较高的公共服务质量、较多的就业机会以及较低的房价。
表2 面板数据Hausman检验结果
Tab.2 Hausman test results of panel data
数据来源：根据国家卫生计生委2012、2014、2015年全国流动人口动态监测数据和国家统计局数据整理计算而得。
表3 房价、教育招生、污染排放对居留意愿的回归结果
Tab.3 Regression result of housing price， education
enrollment and pollution emission on the will of residence
数据来源：根据国家卫生计生委2012、2014、2015年全国流动人口动态监测数据和国家统计局数据整理计算而得。
注：*、**、***分别表示10%、5%、1%的水平上显著。
4 政府社会服务支出与流动人口居留意愿提升对策
通过上面的论证我们可以看出，房价、子女教育与环境状况对于流动人口居留意愿有显著影响。中国地域广大，区域发展存在明显的不平衡性，城镇经济社会发展水平更是存在较大的差异。因此，流动人口迁移可选择的范围就更加广泛，各城镇如果想留住流动人口，就必须改善流动人口在选择迁移还是居留时关注的因素。
房价虽然属于市场行为，但是当前中国城镇房价存在较大的泡沫，房价与工资比明显偏高，已经超过了绝大部分流动人口的购买能力[31]。因此，针对当前中国的房价，一方面亟需政府采取有效措施加以调控，另一方面，也需要政府增加投资，为流动人口提供更多的保障性住房。子女教育（教育招生）更多的归属于政府公共服务问题，对于流动人口或者城镇中产阶层来说，子女升学的选择有限，更多的会关注定居城镇的教育质量、水平和升学率。污染排放（环境问题）也应该归属于政府公共服务问题，而且污染排放具有扩展性、区域性，因此需要政府间协同治理[32]；例如京津冀地区是全国污染最严重的地区，其中，北京地区的环境质量更多地受到周边地区的影响。
通过以上分析我们可以发现，房价、教育、环境等问题不是个人问题，而是一个社会问题，需要政府介入加以解决：一方面需要政府通过顶层设计进行制度创新；另一方面需要政府转变财政支出理念，增加社会服务支出。顶层制度设计考验着国家和政府领导层的管理智慧，社会服务支出则由政府财政支出理念所决定。
本文倡导构建“社会服务型国家”，增加社会投资，提高社会服务支出在总预算支出中的比例。安东尼·吉登斯首先提出了“社会投资”的概念，从“社会投资战略”出发，认为应该尽可能在人力资本上投资，而最好不要直接提供经济资助[33-34]，安东·海默瑞克進一步阐发了社会投资政策与经济发展的关系，认为社会投资政策是一个生产性的因素，教育和培训等人力资源投资是一项具有长期回报率的社会投资[35]。因此，通过增加政府社会投资规模，改善城镇流动人口生活、发展环境，进而吸引农村剩余劳动力在城镇“扎根”，这是推进人口城镇化的重要路径选择。
具体而言：①教育方面：增加教育支出，一方面，增加初等教育支出规模，改善初等教育质量，实现初等教育资源均衡化发展；另一方面，加大对高等教育薄弱省份的政策扶持力度，鼓励和支持地方高校“双一流”建设，扩大地方院校招生规模。
此外，探索地区共建设模式，可以更快地将优质院校的教育资源、教育理念、管理方法等
“移植”到教育相对落后的地区。
②环境方面：增加环境保护支出，一方面是加大对土地、河流等污染区域的治理投入，另一方面是增强对高污染企业转型升级的支持力度；2006年环境保护支出才被纳入国家财政预算，“十二五”期间，环境保护支出占GDP比重约1.5%，根据国际经验，经济发展过程中环境保护投入占GDP的比重达到1.5%才能阻止环境恶化，达到2%～3%才能真正改善环境[37]，因此，我国环境保护支出还存在较大提升空间。
除此之外，全面贯彻落实“河长制”，
探索“河水制”在环境保护和经济增长方面的发生机制。
③住房方面：增加保障性住房建设投资，一方面要增加中央对保障性住房的资金支持规模，另一方面要提高地方政府资金投入比例，尤其是增加土地出让金的资金支持规模。
同时，探索住房保障体制机制创新，
推进“共有产权房”试点，落实“房产税”
征收，试点集体用地建设保障房政策。
（编辑：王爱萍）
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Study on environmental governance， public service supply and labor space agglomeration
in the perspective of social investment
LI Guo-zheng AI Xiao-qing CHEN Lian-lei GAO Shu-ping
（School of Economics and Management，Beijing University of Technology，Beijing 100124，China）
Abstract The core of new type of urbanization is human urbanization. It has been 40 years after the China reform and opening-up. The hetero-generous characteristics of rural surplus labor groups have become more and more obvious in China. Although job opportunity and income are still the important factors that affect labor migration， environmental quality and the level of public service has also become important indicator of labor migration decisions. Based on the dynamic monitoring data of the national health and family planning commission and the data of the National Bureau of Statistics in 2012 and 2014—2015， the statistics show that： ①Nearly 60% of the immigrating population have a clear intention to stay in urban area， and the urbanization rate of registered permanent residents in China is steadily increasing， but the gap between regions is larger than before. ② The growth rate of estate real price， pollutant emission and the rate of higher education enrollment are different in different provinces. Further data random effects model study finds that： ① Several factors such as estate real price， education enrollment and the air quality that significantly affect immigrating population residence. The estate real prices increase 1，000 yuan/square meter， residence intend to be cut down by 1573%. ②When soot emissions increase every one percentage point， the immigrating population will be reduced by 3.270%. ③When education enrollment increases every one percentage point， immigrating population will be increased by 0.222%. Studies suggest that the government should change the idea of fiscal expenditure. They should change from the economic construction to the social service expenditure， increase social investment expenditure in the fields of education， environmental governance and economical housing construction. Thus we can improve the quality of public services， create better life and development environment for immigrating population， and guide urban agglomeration optimization.
Key words smoke and dust emission； public services； social investment； willingness to stay； immigrating population
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