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【数据趣说】十四、又是一年雾霾季,你会为了躲避雾霾而搬到别的城市

【数据趣说】十四、又是一年雾霾季,你会为了躲避雾霾而搬到别的城市

作者: 字衍之 | 来源:发表于2019-11-21 17:12 被阅读0次

            又是一年雾霾季,虽然近些年环境治理使得雾霾比最重的那些年份要轻了很多,但是由于地势、气候等原因,北方的雾霾依然没有被根除。不记得从什么时候开始,伴随着雾霾,我患上了过敏性鼻炎,这样我一直有搬到没有雾霾的南方城市的想法,今年的体检,肺部发现了一个微小的结节,虽然医生说是良性没有什么危害,但是正常人谁会长这玩意啊?但是南方城市晾不干内裤的夏季、冻死人的冬季、辣穿菊花的饮食等等都在给我泼冷水,或许视角放大一些,从全球层面选一个城市会更好一些吧。今天我们就来谈谈为了躲避雾霾而迁移这个问题。

            国际迁移是全球化进程中的一个重要环节,对劳动力市场、生产率和经济增长有着重要的影响。迁移作为一种长期决策,受到收入、政治、教育、生活质量等诸多因素的影响。作为生活质量的重要内容,空气质量也可能是影响迁移决定的重要因素。这次基于日均空气质量数据考察了空气污染对国际迁移意愿的短期冲击。

    数据描述

    1、百度搜索指数

      百度指数能够提供某一关键词的搜索量,用于衡量搜索频率。由于国际迁移是一种长期决定过程,百度指数一定程度上能够表征迁移意愿。因此,我们使用“移民”这个关键词,收集与2014年153个城市空气质量匹配的该关键词的每日百度搜索指数。同时为了考察针对不同目的地国家迁移意愿的异质性,这次搜集了中国移民的四大目的地国家:澳大利亚、加拿大、新西兰和美国分别对应的关键词“移民澳大利亚”、“移民加拿大”、“移民新西兰”和“移民美国”的搜索频率。

    2、空气污染

      2014年153个城市每日的AQI数据来源于环境保护部,将该数据与百度迁移指数匹配,构建平衡面板数据。根据AQI,空气质量水平被分为六类:优秀、良好、轻度污染、中度污染、高污染和严重污染,分别对应的AQI分界点是50、100、150、200、300和500。基于对官方AQI数据存在质疑的考虑,我们同时使用美国大使馆公布的中国北京、上海、广州、成都和沈阳五个城市的小时PM2.5数据来进行检验。

    3、气候数据

      在回归中,我们控制了一系列的天气数据,包括2014年的日温度、露点温度、风速、降水,数据来源于美国NOAA的国家气候数据中心,选择离每个城市地理中心最近的监测站点数据。

    实证方法

            为了估计空气污染对迁移意愿的潜在短期效应,设定如下回归方程:

    方程1

            由于不清楚是否空气污染是否具有影响搜索行为的同时和滞后效应,我们在上述回归方程中同时加入当天和六个滞后天的空气质量状况,估计参数表示不同时期空气污染对搜索行为的潜在影响。此外,在模型中加入两个提前天(即明天和后天)的空气质量来进行反事实检验,如果模型设定正确,当前的搜索不会受到明天和后天空气质量状况的影响。进一步控制气候因素,通过不同的固定效应形式来保证估计结果的稳健性。由于百度指数具有明显的非负计数特征,采用泊松模型进行估计。另外,为了检验空气质量对搜索行为的非线性效应,按照空气污染级别将AQI分位六组进行估计,方程如下:

    方程2

    主要结果

    1、动态效应

            基于方程(1)进行动态回归表明,百度搜索指数主要受到滞后一天的AQI的影响。在此基础上,仅考虑滞后一天的AQI作为空气污染的核心变量,回归结果表明,AQI每增加1个百分点,第二天百度关于移民的搜索上升4.8%,在进一步控制更强的固定效应之后,该结果依然是显著的。这表明,空气污染对移民意愿存在短期的影响。

    2、非线性效应

            基于方程(2)估计空气污染的非线性效应,见下表。可以看出,空气污染越严重,其对移民意愿的影响越显著。尤其是当AQI达到重度污染之后,这一正向影响高度显著。当AQI超过300,其对迁移意愿的影响达到7.9%到12.8%之间。

    3、美国大使馆数据的检验

      基于数据真实性的考虑,基于美国大使馆的小时PM2.5数据进行稳健检验。回归结果表明,滞后一天的工作时间(上午九点到下午六点)的PM2.5显著影响了搜索指数。非线性检验来看,当PM2.5值超过350,这一影响在5.3%到13.8%之间。

    4、异质性

            进一步考察了移民目的地国(美国、加拿大、澳大利亚、新西兰)和中国最大的四大城市(北京、上海、广州、深圳)的异质性。回归结果表明,空气污染仅对移民美国的意愿产生了显著影响,AQI上升1个百分点,导致对“移民美国”的搜索上升2.6%,但是对移民澳大利亚、新西兰和加拿大的影响则不显著(见下表)。

            四大城市的比较来看,空气污染对移民意愿的影响仅在北京比较显著,AQI上升1个百分点,迁移意愿增加2.9%,当AQI超过300之后,这一影响高达12.7%(见下表)。

    5、稳健性

      为了理解空气污染对迁移意愿的影响,我们进一步考察空气污染对“PM2.5”、“雾霾”、“口罩”搜索的影响,以反映人们的关心程度,回归结果均为显著。

      另一种情形是,灰霾天人们可能窝在家里搜索很多内容,也就是说,空气污染可能并不仅仅是带来针对移民搜索的增加。为此,我们进一步考察空气污染对袜子、衣服、找工作这些关键词搜索的影响,进行反事实检验。回归结果不显著,说明对于移民的搜索并不是因为污染天气整体搜索量增加导致。

      第三个可能的影响是,2014年中国开始了反腐败,一些研究表明反腐败也会导致高技术人才的迁移。为了剔除该因素的影响,我们进一步收集反腐这个关键词的搜索数据,作为回归的控制变量,结果依然是显著的。


    数据趣说,用科学的数据来解读,告诉你一些社会现象背后的原理。

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