环保行政透明度与环境治理满意度——基于CSS2013数据的研究

罗开艳 田启波

(深圳大学，广东 深圳 518060)

一、引言

生态文明建设是关系中华民族永续发展的千年大计，提高环境治理水平是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要组成部分。党的十九大报告明确提出建立以政府为主导，企业为主体，社会组织和公众共同参与的环境治理体系，党的十九届四中全会将生态环境治理作为国家治理现代化的重要内容。生态环境治理离不开地方政府，而行政透明、公众满意都是推进国家治理现代化进程中考察政府工作质量的重要维度，充分体现了以人民为中心的治理理念。

对于政府环境信息公开的治理效应，国内外学者都开展了相关研究。Gupta认为，行政透明是实现“善治”的必备条件和必然特征，环境信息公开和公众参与是世界环境治理发展的主流趋势。[1]Winslow总结了西方政治制度下的环境治理模式，认为政府环境信息公开有利于民众通过“用手投票”的方式直接给官员带来压力，从而推动当地政府加强环境治理。[2]随着透明治理理念在西方国家的流行，1998年联合国欧洲经济委员会通过了影响广泛的《奥胡斯公约》，即《在环境问题上获得信息、公众参与决策和诉诸法律的公约》。该公约极大促进了西方国家政府环境信息公开的研究与实践，被称为环境信息公开和公众参与制度发展历程中的里程碑。国内学者的研究更加注重中国本土的制度特征。杨万平和赵金凯研究发现政府污染源监管信息公开可以减少地方政府污染庇护行为，促进地方环境质量改善。[3]郭红彩和姚圣基于城市污染源监管信息公开指数(PITI)的研究认为，地方政府环境信息公开能够有效抑制环保领域的政企合谋。[4]但既有研究在提到政府环境信息公开时主要是指污染源监管信息公开，忽视了政府环保行政信息公开的问题。政府在中国当前的环境治理体系中占据绝对的主导地位，地方政府的环保行政行为则直接影响到环境治理目标的落实以及环境治理过程的规范性、合法性、公平性和有效性。地方政府的环保行政行为在信息不对称和缺乏广泛监督的条件下，不仅可能与中央政府的生态环境政策目标出现偏差，还可能使环保法律失灵。[5]显然，研究中国的环境治理问题不得不考虑地方政府的环保行政行为，但相关的定量研究还十分不足。同时，以往对环境治理效果的研究多基于空气质量、污染物排放达标率等客观指标，忽视公众对政府环境治理工作的主观评价。PM2.5浓度、碳排放量等环境质量指标只能在有限层面体现环境治理的结果，但难以反映实现这一结果的方式是否规范，更不能准确反映广大群众是否满意。公众的满意度是评价政府环境治理能力和成果的重要依据，而环保行政透明是否影响居民对地方政府环境治理工作的满意度以及如何影响则是一个值得关注的议题。

二、理论分析与研究假设

(一)环保行政透明、地方政府环境治理行为与居民满意度

党的十八大以来，中央政府大力推行绿色发展的理念和政策，要求既要保持一定速度的经济增长，又必须严守生态环境红线。地方官员的绩效考核和升迁受到环保工作的影响越来越大，同时发展经济的压力也一直存在。地方政府既要努力实现GDP的增长和财政收入的增加，又要做好生态环境治理，才能满足新时代人民对美好生活的需要和中央政府的发展期望。虽然从长期来看，绿色、平稳的高质量发展是可行的，但对大部分地方政府而言，短期内实现这一目标的难度较大。在这种情境下，中央政府与地方政府、民众与地方政府之间是典型的多任务委托-代理关系。地方政府作为中央政府和普通群众的代理人，承担着发展当地经济和保护生态环境的双重任务。同时，委托人和代理人之间存在明显的信息不对称。Holmstrom和Milgrom研究认为，当委托人给代理人分配多个工作任务时，在信息不对称的条件下，就可能存在代理人的“套利”行为，表现为代理人可能调动一切资源甚至违反基本规则来完成激励最强的任务，从而既使所完成的任务付出更高的成本，也使其它任务受到忽视。[6]具体到中国的环境保护与经济发展问题而言，地方政府作为中央政府和广大群众的代理人，担负着发展经济、治理生态环境的多重任务，在中央政府不能清晰知晓地方政府行动过程的条件下，同样可能基于自己的偏好做出“套利”行为。当地方的经济增长能够给当地官员带来更多晋升机会时，地方政府可能会不惜牺牲生态环境追求GDP的更快增长；而当面临巨大的环保考核压力，环保不达标会直接导致官员被严重问责时，地方政府又可能以实现短期环保指标为目的，不惜损害企业的合法权益，不顾居民的正常生产生活，以致出现“一刀切”式的环保乱作为现象。因此，从理论分析而言，尽管中央政府对生态环境治理空前重视，制定了一系列制度体系，但地方政府在具体执行过程中，可能因为自身的效用偏好及信息优势而出现较为严重的执行偏差，导致地方环境治理背离中央政策的初衷和人民的期望。[7]

从现实情况来看，地方政府的环境治理确实存在环保乱作为和污染庇护的双重问题，并引起群众的不满。一方面，在中央政府强有力的环保督查、考核压力下和严峻的环境污染形势下，地方政府的环保乱作为现象时有发生。为应对环保考核实施无差别的企业强制关停、在替换方案不成熟的条件下强制居民拆除煤炉、超越法律规定划定生猪禁养范围等地方政府环保乱作为现象就引起了社会较为广泛的关注，并引起中央政府的高度重视。2019年9月至11月，生态环境部专门开展了针对生态环境治理“一刀切”问题的专项整治行动，这也在一定程度上反映出地方政府的环保乱作为现象亟待解决；另一方面，地方政府对当地企业的污染庇护行为长期存在。在增加经济效益方面，地方政府可能与企业形成“利益共同体”，导致地方部分企业的生态环境破坏行为得不到有力惩治。值得注意的是，对于同一个地方而言，政府的污染庇护行为与环保乱作为并不是互相矛盾的现象，而是经常并存，综合表现办“平时不作为、慢作为，急时乱作为、滥作为”(1)引自2019年3月时任生态环境部部长李干杰在全国两会期间对记者的讲话。。两种现象出现的概率大小主要取决于地方政府当时受到的哪种激励更强，但都有损政府公信力，违背了以人民为中心的治国理念。地方政府对部分企业的污染庇护行为导致当地群众生活环境遭到破坏、身体健康陷于风险中。而群众合理正当的环保诉求长期得不到政府的有效回应，自然也会对当地政府的环境治理工作产生不良印象；政府的环保“一刀切”行为虽然以保护环境为名，但执法不文明、不规范，损害了企业和群众的合法权益，影响了当地企业的生产经营和群众的日常生活，同样会导致公众对当地政府的环境治理工作给出更多的差评。

“阳光是最好的防腐剂”。环保行政透明度越高，上级政府、媒体、环保组织、基层群众对地方政府的环保行政过程掌握越清楚，信息不对称性越弱，越能有效的发挥监督作用。有学者以激励理论为基础，对财政透明度与政府腐败的关系进行实证分析，结果发现提高财政透明度能够有效抑制官员的违法犯罪行为。[8]政府环保行政透明度与财政透明度表达的内容有所不同，但在影响官员行政行为方面具有一定的可比性。虽然中国的地方政府可能更偏向于向上负责，但群众、社会媒体的关注会促进上级政府对地方政府环保乱作为和污染庇护行为的问责，从而起到规范地方政府环境治理行为的作用。同时，在行政透明度较高的条件下，上级政府掌握了更多地方政府的行为信息，也可以更为精准的直接对其环保行政行为进行有针对性的指导和监督。根据国务院的意见，生态环境部于2019年专门下发了《关于在生态环境系统推进行政执法公示制度、执法全过程记录制度、重大执法决定法制审核制度的实施意见 》，以规范各地方的环境行政执法过程。其次，政府环保行政信息公开有利于公众参与环境治理决策，减少有违反法律和群众根本利益的环保行政行为的发生，使相关的环保行政规范、行政决定更多地吸收群众意见，更大程度地让人民满意。另外，法学界的研究也认为，行政透明是提高政府治理能力，建立政府与民众互信的重要途径，政府只有在阳光下进行行政权力的运行，才能有效约束权力对法律的超越，使政府的权力真正服务于公民，也使民众对政府更加信任和满意。[9]

因此，基于以上综合分析，本文提出如下三个假设：

基准假设(H1)：环保行政透明度的增强可以提高居民对地方政府环境治理工作的满意度。

中介效应假设(H2)：环保行政透明度的增强可以有效减少地方政府的环保乱作为现象，从而提高当地居民对地方政府环境治理工作的满意度。

中介效应假设(H3)：环保行政透明度的增强可以有效减少地方政府的污染庇护行为，从而提高当地居民对地方政府环境治理工作的满意度。

(二)环境质量、环保行政透明与居民满意度

居民对美好生活的追求包括良好的生态环境。当地生态环境状况的好坏显然会影响居民对地方政府环境治理工作的主观评价，同时还可能影响环保行政透明度与被解释变量的关系。如果政府公开的行政信息很少被居民关注，没有进入到居民的主观意识中，则很难影响居民对政府环保工作的评价。在不同的环境质量状况下，居民对政府环保行政信息的关注度可能是不一样的。注意力经济理论的先驱，美国经济学家赫伯特·西蒙(Herbert A. Simon)在上个世纪七十年代就研究了信息社会中人的注意力分配问题。此后，许多学者开始将注意力理论用于研究个人和政府的决策过程及行为。当代社会信息越来越多，人的注意力变得越来越稀缺，人们会对直接影响自己生活的严重问题分配更多的注意力。[10]当污染现象越严重，环境质量越差时，居民对于加强环境治理的需求越大，对政府公开的环境行政信息自然给予更多的关注，从而可能使环保行政透明度更深刻地影响居民对政府环境治理工作的满意度。因此，基于上述分析提出本文第四个假设：

调节效应假设(H4)：在环保行政透明度影响居民对地方政府环境治理工作的满意度方面，当地生态环境质量具有负向调节作用。

三、数据来源、变量选择与模型设定

(一)数据来源与说明

中国社会状况综合调查(Chinese Social Survey，简称CSS)是由中国社会科学院社会学研究所于2005年发起的全国性社会状况抽样调查项目。2013年度的CSS项目采用多阶段混合概率抽样方法，共获得有效调查问卷10206份，覆盖全国30个省级行政单位，具有良好的全国代表性。虽然中国社会科学院已经公开2017年、2015年的调查数据和问卷，但2013年的调查问卷中包含了更多的环境治理方面的题目，提供了更多有关地方环境治理的基础信息。因此本文采用2013年的中国社会状况综合调查数据进行相关问题研究。

(二)变量的选择与定义

1.被解释变量：居民对地方政府环境治理工作的满意度。被解释变量为居民对地方政府环境治理工作的满意度，在CSS2013原始调查问卷中相应的题目为“您认为所在地方政府在保护环境、治理污染方面的工作做得好不好？”，被访问者的可选答案包括“很好”、“比较好”、“不太好”、“很不好”、“不清楚”五个选项。回答“不清楚”的观测值占比较小，将其删除后对前四个有效答案选项分别按等级赋值(见表1)，数值越高表示居民对当地政府的环境治理工作越满意。

2.核心解释变量：环保行政透明度。环保行政透明度主要表现为政府有关环境治理的行政信息公开程度和质量。生态环境治理是一项复杂的系统工程，涉及政府多个部门的协同行动。尤其是在2018年生态环境部组建以前，中国的环境治理职能分散于政府众多部门，处于“九龙治水”的分散状态，环保统一监管无论在形式上还是在实践中都没有实现。在环境治理部门分权体制下，环保行政信息公开与地方政府各部门的行政信息公开实际上是紧密联系、融为一体的。换而言之，至少在2018年生态环境部及其下级机构正式运行以前，政府总体上的行政信息公开质量也有效反映了环保行政工作的透明度。因此，用2013年居民所观察到的政府工作透明度度量当年的政府环保行政透明度是合理的。CSS2013原始问卷中对应的题目为“您认为所在地方政府在政府信息公开、政府工作透明度方面做得好不好？”对其有效答案选项按等级赋值(见表1)，数值越高表示当地政府在行政信息公开方面做得越好，环保行政透明度越高。

3.控制变量。当地的生态环境质量是重要的解释变量。从政府的角度而言，当地的环境质量在一定程度上体现了他们环境治理的绩效。从居民的主观感受而言，居住地的污染状况及环境质量会直接影响他们的日常生活，从而影响其对政府环境治理工作的评价。CSS2013原始调查问卷中的对应问题为“请用1-10分来表达您对目前居住地的环境状况的满意程度”。

本文的研究主要基于居民的个人观察和主观感受，因此个体的很多特征可能会对被解释变量产生影响。国内外医学界的研究早已发现，大气污染、水质恶化等环境污染问题会给居民带来许多身体疾病，影响人的身体健康，不同健康状况的人可能会对政府环境治理工作有着不同的要求和看法；在信息时代，网络媒体空间可能存“负面偏见”，导致有关政府的负面新闻往往比正面新闻更容易引起网民的关注，从而使居民的互联网使用频率可能对被解释变量产生负向影响。[11]

因此，为尽量减少遗漏重要变量的可能性，本文以CSS2013原始调查问卷的内容为基础，参考其他学者的相关研究，对可能影响居民对地方政府环境治理满意度的重要因素进行控制(见表1和表2)。

4.中介变量。地方政府对企业进行污染庇护的主要原因就在于片面追求经济增长而忽视环境保护。CSS2013原始调查问卷中相关的题目为 “发展经济比保护环境更重要，这种说法和您日常观察的情况相符合吗？”意识影响行为，发展思路决定了地方政府环境治理的行为特征。认为发展经济比保护环境更重要的风气越流行，地方政府就越可能放纵企业的污染行为，污染庇护现象就越严重。但不管是政府所倡导的发展思路，还是政府的环保行政行为，最终会被当地居民所感知，并体现在他们的相关评价中。因此，可以用该问题的信息来度量地方政府污染庇护的严重程度。

从依法治国的角度而言，绝大部分的环保行政乱作为都属于违反依法行政原则的行为，具体表现为政府实施的环保行政决定、行政处罚、行政强制措施等，或者是缺乏相关的法律依据和授权，或者是直接违反既有法律规定。同时，相对于污染庇护行为而言，环保乱作为是政府的积极行政行为，比较容易被广大群众直接察觉。因此通过居民所观察到的地方政府行政执法规范性可以了解到地方政府行政乱作为的严重程度。CSS2013原始调查问卷中对应的问题为“您认为所在地方政府在依法办事、执法规范性方面的工作做得好不好”。该问题良好反映了居民所观察到的当地政府的行政规范程度。同时正如前文所提到的，在2018年以前，中国环保行政职权十分分散，政府总体的依法行政水平可以代表政府环保行政的规范性。因此，可以采用该问题提供的信息和数据来测度地方政府环保乱作为的严重程度。

5.调节变量。 当地环境质量不仅可能直接影响被解释变量，还可能对核心解释变量与被解释变量的关系产生调节效应。因此，当地环境质量既是基准模型中重要的控制变量，也是机制分析中的调节变量，在CSS2013原始调查问卷中对应的问题同样是“请用1-10分来表达您对目前居住地的环境状况的满意程度”。

表1 变量的选择及定义

表2 变量的描述性统计

(三)计量模型的设定

1.基准模型的设定。居民对地方政府环境治理工作的主观评价是典型的离散有序数据。若采用普通最小二乘法(OLS)进行回归，则是将有序变量视为连续数值处理。但国外有学者研究指出，如果模型设定正确，最小二乘法的估计效果并不比多值排序probit(Order Probit，以下简称Oprobit)方法差。[12-13]国内学者温忠麟等也认为，在实际应用中许多有序变量可以合理地视为连续变量来处理。[14]本文主要基于Oprobit模型进行分析，求取最大似然(MLE)估计量，同时也采用OLS进行检验比较。

为验证H1，设定以下基准回归模型：

SATi=β0+β1*GIOi+d1*Xi+CITYi+εi

(1)

其中，SATi表示第i位居民的环境治理满意度；GIOi为居民观察到的环保行政透明度；Xi是控制变量的向量组合，具体包括当地环境质量(LEQ)、就业状态(EMP)、个人收入(SAL)、年龄(AGE)、政治面貌(POL)、健康状况(HEL)、受教育程度(EDU)、互联网使用频率(INT)、户籍(REG)，共9个变量。CITYi表示以地级市(直辖市的区)为单位的地区固定效应。

2.中介效应模型设定。以地方政府的环保行政乱作为(ROL)、污染庇护行为(EPP)为中介变量，采用中介效应模型对影响机制进行研究，具体包括以下三个步骤：①检验环保行政透明度(GIO)对于居民评价地方政府环境治理工作的影响，采用的模型与前文的基准回归模型相同；②将中介变量环保乱作为(ROL)、污染庇护(EPP)分别对环保行政透明度(GIO)进行回归，如模型(2)、(3)所示；③将两个中介变量和环保行政透明度(GIO)同时放入模型，检验它们对被解释变量(SAT)的影响，如模型(4)所示。

ROLi=γ0+γ1*GIOi+d2*Xi+μi

(2)

EPPi=δ0+δ1*GIOi+d3*Xi+φi

(3)

SATi=η0+η1*GIOi+η2*ROLi+η3*EPPi+d4*Xi+θi

(4)

3.调节效应模型设定。本文的调节效应检验分为两个步骤：①将核心解释变量(GIO)、调节变量(LEQ)及其它控制变量共同放入模型对被解释变量(SAT)进行回归，如基准模型(1)所示；②增加核心解释变量(GIO)与调节变量(LEQ)的交互项对被解释变量(SAT)进行回归，检验模型如式(5)所示(调节变量LEQ包含在向量X中)。

SATi=β0+β1*(GIOi*LEQ)+β2*GIOi+d5*Xi+τi

(5)

四、实证分析

(一)基准回归结果分析

表3显示了基准假设的检验结果，其中模型(1)-(3)采用的是Oprobit估计方法，模型(4)-(6)采用的是OLS估计方法。总体而言，虽然OLS估计和Oprobit估计结果的绝对值所反映的含义不同，难以直接比较，但相应变量影响因子的显著性和方向性具有高度一致性，也在一定程度上验证了模型设定的合理性。表3中的模型(6)显示，在控制了地区固定效应的条件下，采用Oprobit估计方法，政府环保行政透明度(GIO)对被解释变量(SAT)的影响因子为正，且在1%的水平上显著，表明在控制了当地环境质量等重要解释变量后，地方政府环境行政透明度越高，当地居民对政府环境治理工作的主观评价也倾向于越好。除了核心解释变量，大部分控制变量的检验结果也符合理论预期和现实情况。个人收入水平(SAL)、户籍(REG)等控制变量对被解释变量的影响不显著，可能的原因在于当时中国环境质量状况总体不容乐观，雾霾等环境问题频发，覆盖范围广，引起了不同收入水平、不同户籍人群的共同关注。

表4报告了基准模型Oprobit估计中核心解释变量(GIO)对应的边际效应。表4中的列(3)表明，在控制了其它重要解释变量和地区固定效应的条件下，环保行政透明度每提高一个等级，居民对地方政府环境治理工作评价为“很满意”的概率会增加5.3%，评价为“比较满意”的概率会增加9.6%，对地方政府环境治理工作评价为“不太满意”的概率会降低9.1% ，评价为“很不满意”的概率会降低5.8%。

表3 基准模型的检验

表4 环保行政透明度对被解释变量的影响(边际效应)

(二)机制检验结果分析

1.中介效应检验。表5报告了中介效应模型的检验结果。其中列(1)、列(2)分别显示，环保行政透明度(GIO)对于地方政府环保乱作为(ROL)、污染庇护行为(EPP)的影响因子均为负，并且都在1%的水平上显著，表明从居民的观察和主观评价来看，地方政府环保行政透明度越高，行政执法就越规范，环保乱作为和污染庇护行为发生的概率就越小。同时，表5中列(3)的结果显示，两个中介变量对被解释变量(SAT)的影响因子均在1%的水平显著为负，说明地方政府环保乱作为、污染庇护现象的减少能够有效提高居民对地方政府环境治理工作的满意度。综合分析可以发现，假设2(H2)和假设3(H3)得到证实。

表5的检验结果还显示，在控制了环保乱作为、污染庇护等一系列重要变量的条件下，环保行政透明度(GIO)仍然对被解释变量(SAT)具有显著的正向影响，表明中介变量环保乱作为(ROL)、污染庇护(EPP)产生部分中介效应，是重要的作用机制，但还存在其它渠道使环保行政透明度能够影响居民对地方政府环境治理工作的主观评价。

表5 中介效应检验结果(Oprobit估计)

2.调节效应检验。表6报告了调节效应假设(H4)的检验结果，其中列(3)、列(5)的数据显示，在控制了地区固定效应和其它重要变量的条件下，两种估计方法中环保行政透明度与当地环境质量的交互项(GIO﹡LEQ)的系数至少在5%的水平上显著为负，表明环境质量(LEQ)能够对核心解释变量(GIO)与被解释变量(SAT)的关系产生负向调节效应，假设4(H4)得到验证。

表6 调节效应检验(因变量：SAT)

(三)稳健性分析

1.不同检验方法的比较。通过Oprobit估计和OLS估计的比较进行稳健性检验。根据Ferrer-I-Carbonell和Frijters、 Angrist和Pischke的研究，在模型设定合理的条件下，OLS估计与Oprobit估计不会有明显的优劣之分。[12-13]表3中两种方法的估计结果都表明环保行政透明度能够在1%的水平上对被解释变量产生正向影响，其他控制变量的检验结果也基本一致，研究结论具有稳健性。

2.去除首都的观测值。北京作为中国的首都，中央政府对北京地方政府行政信息的掌握程度要远大于其它省份，当地政府执行中央环境政策出现偏差的可能性相对较小。因此，鉴于首都的政治特殊性，将北京地区的观测值删除后进行检验。表7的结果显示，去除北京的观测值后，核心解释变量(GIO)对被解释变量(SAT)的影响因子在两种估计方法的检验中均在1%的水平上显著为正，表明研究结论具有稳健性。

表7 稳健性检验(去除首都地区观测值)

3.考虑内生性问题。由于可能存在遗漏重要变量、调查数据的测量误差、双向因果关系，基准回归模型因此可能出现内生性问题。通过选择合适的工具变量，可以对模型的内生性问题进行有效检验。

有效的工具变量需要满足两个基本要求：一是工具变量应与内生变量相关，即“相关性”条件；二是工具变量影响被解释变量的渠道具有“排他性”；本文采用地级市自然灾害强度作为核心解释变量(GIO)的工具变量。一方面，一个地方一旦发生自然灾害，受灾群众对政府的行动更为关切，媒体和社会公众也会对当地政府给予更多关注，从而产生更强的政府信息公开的需求，这其中很可能也包括地方政府的环保行政信息；另一方面，当地政府为应对自然灾害和社会关注，通常会建立更为完善的与公众进行信息交流和反馈的机制通道，这也有助于环保行政透明度的提高；因此，自然灾害强度在理论上与地方政府的环保行政透明度存在相关性。普通居民通常也会认为自然灾害的发生难以预料，主要取决于自然力而不是政府或者其他人为的因素。从理论上来讲，自然灾害与居民对当地政府环境治理工作的主观评价没有直接关系。但自然灾害有可能改变当地的环境污染状况和环境质量，从而影响居民对政府环境治理的满意度。因此，在模型中始终将当地环境质量作为重要解释变量进行控制，从而使自然灾害强度满足外生性要求。综合以上分析，选取地级市自然灾害强度作为政府环保行政透明度的工具变量具有理论上的合理性。

根据《中国民政统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》的资料可以得到各地级市2012年、2013年因自然灾害导致的死亡(含失踪)人口数、受灾总人次、直接经济损失等相关数据。考虑到自然灾害的影响可能会延续一段时期，采用被访问者所在地级市2012和2013年自然灾害强度的均值作为当地政府环保行政透明度(GIO)的工具变量。自然灾害强度可以用受灾总人次与当地人口的比值(NHP)、自然灾害造成的直接济损失占当地GDP的比值(NHE)这两个指标来表示。

尽管核心解释变量(GIO)与被解释变量(SAT)均为有序离散变量，但根据前文的分析以及既有文献的研究，也可以采用两阶段最小二乘法(2SLS)进行工具变量估计。[12-13]为判断工具变量的有效性，首先进行弱工具变量检验。结果显示，Kleibergen-Paapark Wald F 统计量均明显大于Stock-Yogo检验在10%水平上的临界值(15.64)，表明城市自然灾害强度对当地政府环保行政透明度有较强的解释力，不存在弱工具变量的问题。

表8报告了工具变量两阶段最小二乘法(IV-2SLS)的估计结果。列(1)、列(3)中第一阶段的检验结果显示，工具变量的回归系数均在1%的水平上显著为正，表明环保行政透明度与工具变量间满足相关性要求。列(2)、列(4)的数据表明，在考虑了内生性问题后，环保行政透明度(GIO)对被解释变量的影响因子在1%的水平上显著为正，与基准模型的估计结果(见表3)保持一致，研究结论得到印证。

表8 稳健性检验-工具变量法(IV-2SLS)

(四)进一步讨论：异质性分析

1.区域异质性检验。中国幅员辽阔、人口众多，区域之间在发展水平、地理特征等方面都存在不同，可能导致环保行政透明度与被解释变量之间的关系产生差异。杨万平和赵金凯(2018)研究发现，政府污染源监管信息公开的水平对当地的环境质量改善具有显著的正向作用，并且这种影响在中国不同的发展区域(东部、中部与西部)存在显著差异。[3]然而，北京大学公众参与研究与支持中心发布的调查研究报告《中国行政透明度观察(2014-2015)》专门分析了中国各级政府的行政透明度，并明确指出中国地方政府的行政透明度与当地经济发展水平并没有统计上的相关性。因此，环保行政透明度对被解释变量(SAT)的影响是否在中国不同区域存在显著差异还需要进一步的检验。

结合中国国民经济和社会发展规划对于中国发展区域的分类，将中国社会综合状况调查(2013)覆盖的30个省份划分为东部、中部、西部三大发展区域。表9中列(1)-(3)的分区域样本Oprobit检验结果显示，在控制了相关变量和地区固定效应的条件下，东部、中部、西部地区的环保行政透明度均显著影响居民对当地政府环境治理工作的满意度，并且都在1%的水平上显著为正，区域之间没有明显差异。主要原因可能在于，中国自改革开放以来，尽管存在发展不平衡的问题，但总体上各个区域都呈现经济快速增长，居民收入不断提高的趋势，绝对贫困人口已经较少，基本生活需求得到满足，对良好生态环境的需要和对政府环境治理的关注普遍达到不低的水平。

2.城乡异质性检验。中国长期存在城乡二元结构特征，可能对核心解释变量(GIO)与被解释变量(SAT)的关系产生影响。按照CSS2013所提供的被访问者的户籍数据，将观测值分为农村居民和城市居民进行分组检验。表9第(4)、(5)列显示，就农村居民而言，政府行政透明度对被解释变量的影响因子在1%的水平上显著为正；而对于城市居民而言，行政透明度对被解释变量的影响因子仅在10%的水平显著为正。可能的原因在于，地方环境治理的“一刀切”行为对许多农民工、农村居民的正常生活产生了干扰，比如不考虑配套条件而大面积强制推行煤改气、过于严苛的生猪禁养政策等，影响了数量众多的农民的正常生产生活，同时受“一律关停”方式影响较大的制造业雇佣的工人也是以农民工为主，因此环保行政透明度的提高对于他们评价政府环境治理工作的影响也更强。

表9 分样本检验(Oprobit估计)

五、 结论与建议

本文基于CSS2013的调查数据，结合中国环境治理实践，以环保行政透明度与居民对地方政府环境治理满意度的关系为核心进行了相应研究，并得出以下主要结论：(1)从居民的观察和评价来看，环保行政透明度的增强可以显著提高居民对地方政府环境治理工作的满意度。同时，对于污染越严重、环境质量越差的地区，环保行政透明度的影响效果更为强烈。(2)环保行政透明度的增强缓解了委托代理关系中的信息不对称问题，能够有效规范地方政府的环保行政行为，减少污染庇护和环保乱作为现象的发生，从而促进国家环境治理体系的现代化，提高居民对地方政府环境治理工作的满意度。(3)环保行政透明对居民环境治理满意度的影响在全国范围内普遍存在，但在城乡之间存在强度差异，在农村居民中作用关系更敏感。

在生态文明建设的大背景下，如何完善我国的环境治理体系和提高环境治理能力成为政府和社会各界广泛关注的问题。基于本文的研究提出以下建议：(1)全面推进各级政府的环保行政信息公开，提高环保行政透明度，完善国家环境治理体系。应按照依法治国的准则，实现环保行政执法全过程留痕和执法信息事前、事中及事后的全面公开，减少上级政府与地方政府、基层群众与地方政府的信息不对称，充分保障公众对环境治理的知情权、监督权、参与权和表达权，使地方政府的环保行政行为置于更广泛、更严格的监督之下。(2)在环境治理过程中，上级政府不仅要依据环境监测指标来对相关部门进行考核，还应该通过信息化技术和制度建设获取地方政府的环保行政行为信息，考核地方政府的环保行政过程是否出现偏差，以避免地方政府为实现生态环境指标合格而产生违背依法行政原则的行为，损害群众和企业合法权益，影响人民对政府的满意度。(3)政府的环境治理过程应考虑公众的诉求，尤其是农民及农民工等相对弱势群体的生活就业。通过更加开放、透明、规范的环保行政过程，保护社会基层劳动者的权益，降低环境规制的社会成本，最大程度地协调好环境保护和就业民生，以更规范、更公平、群众更为满意的方式实现国家的生态环境治理目标。