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地方政府与公众环境注意力的关联及减排效应研究

2020-08-01

电子科技大学学报(社科版) 2020年4期
关键词:环境治理环境污染耦合

[安徽财经大学 蚌埠 233030]

引言

改革开放40年来,我国经济发展迅速,经济发展所取得的巨大成就被世人誉为“中国奇迹”。与经济快速增长相伴而生的是生态环境问题。如何推进我国环境治理、实现经济发展与生态环境优化的协同发展业已成为我国发展进程中需要解决的重要难题。中国政府高度重视我国环境污染问题,十九大报告将生态文明建设称为中华民族的千年大计,同时,美丽中国建设被纳入国家现代化建设目标,可以预见的是,生态文明建设必将成为政府与公众关注的焦点问题。大量环境治理相关的法律法规陆续出台实施,如《中华人民共和国环境保护税法》已于2018年1月1日起施行,中国十九大报告也出台了一系列相关执行措施。在此背景下,地方政府对环境污染和环境治理问题的关注度逐渐提高,地方政府出台环境治理方面的法律法规也在不断增多。综上,中央与地方政府在环境污染和环境治理方面的注意力不断提升。

在我国环境治理实践中,中央政府与地方政府是环境政策的主要制定者,地方政府、企业和居民是环境治理的主要执行者。环境政策究竟应该由中央政府还是地方政府制定、中央政府的环境政策效应与地方政府环境政策效应孰优孰劣,环境治理究竟应该由地方政府抑或公众执行、地方政府抑或公众环境治理效果孰优孰劣,现有文献的研究存在分歧[1]。既有支持环境集权的文献[2~5],也有学者的研究表明,环境治理中应采用环境分权管理[6~9]。

相较于现有文献的研究而言,本文研究的边际贡献在于:一是从环境治理主体出发,引入心理学中注意力,聚焦地方政府与公众环境注意力的减排效应研究,系统阐释地方政府与公众环境注意力影响环境污染的内在机理,研究视角较为新颖;二是探究地方政府与公众环境注意力之间的内在关联机制,构建耦合协调度模型,测算地方政府与公众环境注意力的耦合协调度,分析其时空演化特征;三是借助大数据方法搜集地方政府环境注意力和公众环境注意力数据,实证研究地方政府与公众环境注意力的污染减排效应,并有针对性地提出相应的政策建议,研究结论为我国环境治理政策制定提供智力支持。

一、机理分析

地方政府环境注意力提升是如何影响公众环境注意力呢?首先,地方政府生态环境注意力提升的直观表现是地方政府对环境污染的监管加强[10],在企业生产、居民消费等方面的环境管制不断提升。与此同时,地方政府对资源的消费、能源使用效率等方面的关注度不断增强,即地方政府环境注意力提升将显著提高环境规制强度。其次,地方政府环境治理投资增加也是地方政府环境注意力提升的又一表现形式。大量的资金投入是地方政府环境治理的重要基础,环境分权明晰了地方政府环境治理的主体地位。此背景下,地方政府将具备更强的动力加强环境治理,进而提高其环境治理方面的投入,即地方政府环境注意力提升将显著提高地方政府环境治理投资。综上所述,环境分权背景下地方政府环境注意力将显著增强,通过影响地方政府环境治理投资和环境规制强度,进而影响环境污染水平,这是环境注意力影响环境污染的直接效应。

另一方面,地方政府环境注意力提升的同时也会影响公众环境注意力。具体而言,地方政府环境注意力提升将提高地方政府环境规制强度和治理投资水平,还将影响居民的消费行为和企业的生产行为①。比如,地方政府在招商引资过程中将环评作为重要依据,环保标准将成为企业能否正常生产的重要依据。因此,地方政府环境注意力提升将对企业生产产生重要影响;同时,在影响企业生产的同时,也会影响居民的消费行为。最后,企业和居民在环境标准上的认知变化将直接影响公众环境注意力。同时,公众环境注意力变化通过重要会议、舆论媒体宣传等形式,进而提高地方政府环境注意力,即公众环境注意力对地方政府环境注意力具有反作用,通过两者的交互作用影响环境质量。

基于以上分析可知,地方政府与公众环境注意力的关联机制可表述为:环境分权背景下地方政府环境治理注意力提升有利于增加地方政府生态环境治理投资,提高环境规制强度,进而影响居民消费和企业生产行为,最终提高公众环境注意力,见图1所示。

地方政府与公众环境注意力提升是如何影响环境污染水平呢?首先,地方政府与公众环境注意力提升通过影响能源消费总量、能源消费结构以及能源效率,进而影响环境污染水平。具体而言,地方政府与公众环境注意力提升背景下节能减排将深入人心,居民将具备更强的节能减排意识,比如能源消费方面,增加徒步出行、公共交通出行的比例;能源消费结构上,人们将清洁能源作为出行首选,进而有利于降低环境污染水平,即地方政府环境注意力在影响公众环境注意力的同时,将对居民消费和企业生产行为产生影响,通过影响能源消费、能源结构、能源效率等方面,进而影响环境污染水平。同时,公众环境注意力对地方政府环境注意力具有反作用,两者的交互作用也是影响环境污染的重要因素,见图2所示。

二、地方政府与公众环境注意力的关联

1.地方政府环境注意力

国内学者王印红和李萌竹①较早关注环境注意力研究。作者采用环境污染相关词汇在地方政府工作报告中出现频数表征地方政府环境注意力。随着经济社会的发展,环境污染相关词条层出不穷,大量环境污染相关的词汇不断涌现,并对地方政府环境注意力内涵进行了扩展,构建了保留以下反映地方政府环境注意力的变量:生态,生态环境,生态文明,节能,可持续发展,绿色,绿化,绿水青山,环境保护(环保),环境治理(环境整治,环境污染整治,环境综合治理,污染治理),环境质量,环境友好,美丽,污染,排放,大气污染,水污染(污水),土壤污染,PM2.5,PM10,新能源,资源节约(能源节约),能耗(能源强度、能源效率)。基于以上逻辑,计算各省(市、区)以上环境污染词条在地方政府工作报告中出现的频数表征环境污染水平,用EIG表示。

2.公众环境注意力

公众环境注意力的度量是个难点,目前尚未发现该方面的研究及其度量方法。作为一种尝试性的探索,本文结合“互联网+”和“大数据”的发展趋势,构建来自于百度官网的百度指数进行分析,该指数可以反映用户在互联网上对特定关键词的关注程度及持续变化情况,指数是各个关键词在百度网页搜索中搜索频次的加权和。具体搜索步骤为,在百度指数中搜索关键词“环境污染”,地区范围定义为全国各省份,由于移动端数据只能追溯到2011年,而用电脑PC端搜索的指数可以从2009年开始,故起止时间确定为2009~2016年PC端百度指数。得到各省(市、区)“环境污染”百度指数后,用该指数除以本地区本年度的人口数,进而得到公众环境注意力相对指数,用EIP表示。

3.耦合协调度模型

耦合度概念来源于物理学,用于衡量两个或多个变量之间内在关联程度的一个指标。耦合度是耦合度协调模型构建的基础。相较于耦合度模型只能表征系统间相互作用大小、不能反映各系统的水平。不同的是,耦合协调度既可以表征各系统是否具有较好的水平,又可以衡量系统间的相互作用关系。计算地方政府与公众环境注意力耦合度之前,有必要对两个指数进行标准化,这里采用最大最小标准化方法对地方政府与公众环境注意力变量进行标准化。在此基础上,基于以下公式计算地方政府与公众环境注意力的耦合度:

(1)式中,EIG和EIP分别表示地方政府环境注意力与公众环境注意力,C表示耦合度。

基于地方政府与公众环境注意力耦合度测算,地方政府与公众环境注意力耦合协调度用D表示,计算公式为:

(3)式中,α和β分别表示地方政府环境注意力与公众环境注意力贡献的份额,现有文献的研究认为,两者处于等同地位[11],因此,α和β的取值为0.5。其中,D表示地方政府环境注意力与公众环境注意力的耦合协调度,D取值越大时,意味着地方政府与公众环境注意力之间的协调度越好,其取值一般介于0~1。一般认为,耦合协调度在0~0.3称为低度耦合协调,耦合协调度在0.3~0.5称为中度耦合协调,耦合协调度在0.5~0.8称为高度耦合协调,耦合协调度在0.8~1称为极度耦合协调。

4.耦合协调度结果分析

对我国30个省(市、区)2009~2015年地方政府与公众环境注意力耦合协调度进行测算,篇幅所限,表1仅报告了2009年和2015年30个地区的测算结果。综合而言,主要有以下特点:(1)样本期间内,绝大部分地区地方政府与公众环境注意力耦合协调度处于中度耦合协同和高度耦合协调之间,没有地区处于极度耦合协调状态,仅有少部分地区处于低度耦合协调状态;(2)从横向对比来看,我国东中西三大区域来看,地方政府与公众环境注意力耦合协调度总体呈现出依次递减的特点,随着时间的推移,这种特征尤其明显。具体而言,处于低度耦合协调状态的地区全部为中西部地区,处于高度耦合协调状态的地区主要集中于东部地区。(3)从纵向对比来看,随着时间的推移,地方政府与公众环境注意力耦合协调度具有不断降低的趋势,其中处于较高耦合协调度的地区数量在不断减少,即高度耦合协调地区从2009年的10个地区减少到2015年的1个地区;同时,处于低度耦合协调度的地区数量在不断增加,从2009年的3个地区增加到2015年的12个地区。

表 1 耦合协调度测算结果

三、实证分析

(一)模型设定

为了实证考虑地方政府与公众环境注意力对我国环境污染的影响效应,基于前文的理论机理分析,本文建立如下计量模型:

上式中,被解释变量POLLUTION为环境污染指数,通过构建包括工业废水排放量、工业废气排放量、工业烟尘排放量、工业粉尘排放量、工业二氧化硫排放量、工业固体废弃物排放量等变量综合得到。EIG表示地方政府环境注意力,EIP表示公众环境注意力,CONTROL为影响环境污染的其他控制变量,下标t表示时间单元,为模型的随机扰动项,为模型的待估参数。

(二)变量与数据说明

为了准确衡量我国各省(市、区)环境污染水平,本文选取上述六个指标来表征环境污染水平。由于不同指标的度量标准及其表征尺度有所差异,本文首先对工业废水排放量、工业废气排放量、工业烟尘排放量、工业粉尘排放量、工业二氧化硫排放量和工业固体废弃物排放量变量进行标准化。其次,相较于主权赋权法而言,熵值法(客观赋权法)可以在一定程度上避免主观因素带来的偏差。因此,本文采用学界常用的熵值法确定环境污染变量的权重矩阵,最后得到各省(市、区)环境污染综合指数,用POLLUTION表示。

地方政府与公众环境注意力表征方法及其数据来源前文已有说明,这里不再赘述。

控制变量方面。现有文献从不同维度探讨了环境污染的影响因素。部分学者的研究表明,经济增长是加剧我国环境污染的重要因素[12]。为此,本文将经济增长引入模型中,用各省(市、区)地区生产总值予以表征,用GDP表示。进出口贸易的快速发展是改革开放以来我国经济社会发展进程中的显著特征,在促进我国经济快速增长的同时,也对我国环境问题产生了重要影响[13],现有文献的研究主要围绕“污染天堂假说”进行扩展。对外开放采用各省(市、区)进出口贸易总占地区生产总值比重表征,用OPEN表示。环境质量政策方面,现有文献就环境集权抑或环境分权的研究是近年来学者们关注的热点问题,本文探讨地方政府与公众环境注意力的减排效应研究也是在此语境下进行了一些深入探讨,将环境分权变量引入模型中,采用地方环保人员占全国环保人员的比重表征环境分权,用ED表示。此外,一些文献的研究表明,产业发展方式、产业结构是影响环境污染的重要因素,产业结构调整、产业升级有利于降低我国的环境污染水平。为此,本文将产业升级变量引入模型中,用于考察产业升级的减排效应。现有文献对产业升级的标准方法较多,本文采用Moore指标予以表征,用IND表示。

Moore结构变动值评价法利用空间向量的原理,以空间向量的夹角为基础,将产业分为N个部门,构成一组n维向量,把两组向量在两个时期间的夹角,作为象征产业结构变化程度的指标,该指标值即为Moore结构变化值,简称Moore值。计算公式为:

(5)与(6)式中,i表示不同产业的编号,即i=1,2,3;o表示基期年份,即2003年;t表示比较期年份,即t=2004,2005,···,2015;wi,o表示基期i产业的产值比重;wi,t表示比较期t时期i产业的产值比重;Mt表示比较期Moore结构变化值;表示两组向量在两个时期间的夹角。当各产业产值占比发生变化时,该产业构成的空间向量夹角就会发生变化,向量夹角越大,表明该产业结构变动幅度越大。

(三)数据的描述性统计

本文实证分析数据为我国30个省(市、区)2009~2015年②省级面板数据,共计210个截面单元,新疆由于缺少大量数据而没有考虑进行。环境污染和环境分权数据来源于《中国统计年鉴》《中国环境年鉴》和《中国环境统计年鉴》。经济增长、对外开放和产业升级数据来源于《中国统计年鉴》。地方政府与公众环境注意力数据的获取前文已有说明,这里不再赘述。对各变量的描述性统计见表2所示,数据处理及实证分析在STATA.11软件中进行。

表 2 变量的描述性统计(2009~2015年)

(四)实证分析

为了实证考察地方政府与公众环境注意力对我国环境污染的影响效应,本部分采用实证研究方法进行计量检验。本文研究中被解释变量环境污染与经济增长、对外开放等解释变量具有较强的交互作用,解释变量与被解释变量之间的因果关系是导致内生性问题的重要因素。此外,环境污染的影响非常复杂,很难将环境污染的影响因素全部考虑进来,遗漏控制变量也会使得模型出现内生性问题。为了避免内生性问题影响模型估计结果,本文采用系统广义矩估计方法进行计量检验。工具变量的选取上,系统GMM估计方法对水平方程和差分方法同时进行估计,利用水平变量的滞后项作为差分方程的工具变量,采用差分变量的滞后项作为水平方程的工具变量。相较于一步估计方法而言,两步估计法可以有效解决异方差问题,进而使得模型估计结果更为稳健,因此,本文两步估计法进行估计。表3报告了随机干扰项的序列相关和工具变量有效性检验结果,表明模型不存在随机干扰项的序列相关问题,工具变量的选取也是有效的。

研究结果显示,地方政府环境注意力变量系数为负,并在1%的显著性水平上显著,表明地方政府环境注意力提升有利于降低我国环境污染水平,进而验证了前文的理论分析。研究还发现,公众环境注意力变量系数为负,并在1%的显著性水平上显著,表明公众环境注意力对我国环境污染具有显著的负向影响,即公众环境注意力提升是降低我国环境污染水平的有效手段。正如前文所言,由于环境污染和环境治理的外部性特征,使得地方政府与公众在环境治理方面的投资意愿不高,这也是我国当前环境治理中面临的突出难题。而本文的实证研究表明,地方政府与公众环境注意力对我国环境具有显著的负向影响。其启示性意义在于:政策层面应制定相应的措施来提高地方政府与公众对环境污染和环境治理的关注度,如何提高我国地方政府与公众环境注意力也是我国环境治理进程中继续解决的焦点问题。控制变量方面,经济快速增长对我国环境污染具有显著的负向影响,表明经济增长有利于降低我国环境污染水平。从现有文献的研究结论来看,经济增长对我国环境污染的影响存在分歧,也有一些学者的研究表明,经济增长对我国环境污染的影响呈“倒U型”关系,即经济发展的初期阶段,经济增长将加剧环境污染,随着经济发展的深入,经济增长反而有利于降低我国环境污染水平。本文实证研究的结果表明,经济快速增长是近年来我国环境质量不断提升的关键要素。环境分权变量系数为负,并在1%的显著性水平上显著,表明环境分权有利于提高环境质量,此结论的实际意义在于:相较于环境集权而言,环境分权更有利于降低我国环境污染水平,因此,大力推进环境分权制度改革是推进我国环境治理的有效手段。研究还发现,产业升级对我国环境污染影响为负,表明产业升级有利于降低我国的环境污染水平,意味着推进产业结构调整、产业升级既是提高我国经济增长质量、产业发展向全球价值链高端跃升的重要手段,也是推进我国环境治理的关键抓手。值得关注的是,对外开放对我国环境污染的影响结论不稳定。

表 3 计量检验

四、研究结论及政策建议

随着我国经济的快速发展,生态文明建设日益成为政府与公众关注的焦点问题,如何推进我国环境治理业已成为政府与学界研究的重要现实问题。有鉴于此,本文将心理学中注意力理论引入环境污染治理研究中,阐释了地方政府与公众环境注意力之间的内在关联,探讨了地方政府与公众环境注意力影响环境污染的内在机理,在此基础上,建立耦合协调度模型探究地方政府与公众环境注意力之间的内在关联。最后,基于我国30个地区2009~2015年省级面板数据,采用系统广义矩估计方法,实证检验了地方政府与公众环境注意力的减排效应,主要结论如下:

1.2009~2015年,我国大部分省域地区地方政府与公众环境注意力耦合协调度处于中度耦合协同和高度耦合协调之间,没有地区处于极度耦合协调状态,仅有少部分地区处于低度耦合协调状态。分区域来看,东、中、西部地区地方政府与公众环境注意力耦合协调度不断递减,大部分中西部地区地方政府与公众环境注意力耦合协调度不高。

2.地方政府与公众环境注意力的减排效应研究结果表明,地方政府与公众环境注意力对我国环境污染均具有显著的负向影响,即地方政府与公众环境注意力提升有利于降低我国环境污染水平,因此,如何提高我国地方政府与公众环境注意力也是我国环境治理进程中急需解决的焦点问题。

基于本文的理论与实证研究,提出以下政策建议:

1.加快制度创新,在我国环境治理实践中实施分权制度改革,通过明晰责权的方式地方政府在环境政策制定中扮演更为重要的角色,提高地方政府与公众环境注意力。本文的实证研究结果表明,地方政府与公众环境注意力提升是降低我国环境污染水平的重要路径。此外,由于环境污染具有典型的外部性特征,中央政府、地方政府、企业与公众在环境治理中存在多重博弈行为,进而使得地方政府与公众在环境治理的投资意愿不高。因此,推进我国环境治理中的分权制度改革迫在眉睫。

2.加强环境污染和治理方面的制度设计,做到奖惩分明,提高地方政府与公众环境注意力。20世纪90年代初期的财政分权改革彻底激发了地方政府之间的竞争,形成了地方政府间为GDP而形成的“竞标赛”竞争,其中,将GDP纳入中央对地方政府考核指标体系是重要原因。与此相类似,生态文明建设、绿色发展理念实施背景下,应逐步将环境治理纳入考核指标体系中,形成地方政府之间为了环境而竞争的氛围,提高地方政府与公众环境注意力,进而提高环境治理效果。

注释

① 王印红和李萌竹(2017)采用各省(市、区)生态、生态环境、生态文明、污染、节能、可持续发展、新能源、绿化、环境保护(环保)、环境治理、排放等十个关键词在政府工作报告中出现的频数表征地方政府对生态环境的注意力。

② 数据说明:由于《中国环境年鉴》和《中国环境统计年鉴》只更新到2016年,即2015年数据,而环境分权和环境污染又是本文研究的关键变量,因此,本文研究数据截止到2015年。此外,本文核心解释变量公众环境注意力采用百度搜索引擎的方法获取数据,由于只能搜到跟踪到2009年,因此,本文实证研究采用的数据样本为2009~2015。

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