新时代背景下家庭户生态需求模型及实证检验

韩秀华，陈雪松

(1.长安大学 经济与管理学院，陕西 西安 710064；2.北京科技大学 经济管理学院，北京 100083)

一、引 言

党的十九大报告中指出：“我们要建设的现代化是人与自然和谐共生的现代化，既要创造更多物质财富和精神财富以满足人民日益增长的美好生活需要，也要提供更多优质生态产品以满足人民日益增长的优美生态环境需要”[1]。 把对优美生态环境的需要提到与物质财富和精神财富同等重要的位置，体现了人民对美好环境的渴望及对生态需求的快速增长，但随着经济发展，环境污染日趋严重，生态系统提供优质生态产品的能力却在下降。为了解决这一矛盾，必须推进绿色发展观，形成绿色生产方式和生活方式，以节约资源、保护环境，推动生态文明建设，实现经济、社会的可持续发展，这是习近平新时代中国特色社会主义思想的重要内容，体现了新时代中国经济社会发展的基本要求。

生态需求是绿色生活方式的重要内容，在很大程度上影响着个体生态消费行为，因此，研究生态需求及影响因素，是形成绿色生活方式，建设生态文明的重要内容。生态需求是人类的共同需求，是可持续发展的重要内容，不仅反映人类对生态系统的直接依赖，更包含了几乎所有的生产活动。为了加快建立健全以生态价值观念为准则的生态文化体系、以产业生态化和生态产业化为主体的生态经济体系和以治理体系和治理能力现代化为保障的生态文明制度体系，需要把握个体生态需求规律。

由于生态需求具有可分割性差、排他性弱等特点，大多隐于日常消费品内，经济个体消费而不能自我感知，使得可测的数量比实际消费量少得多，从而导致对宏观生态需求进行研究更容易，但对微观层面家庭生态需求的测度存在一定困难。然而，如果没有对基本消费单位的研究，不足以科学地把握生态需求对生态系统及个体福利的影响。因此，构建以家庭户为基本单位的生态需求模型是研究生态需求的基础，可以全面地分析生态需求的影响因素，更加准确地预测生态需求的发展趋势。

通过构建以家庭户为基本单位的效用最大化模型，从理论上探讨影响家庭生态需求的各种因素。研究发现，收入水平对家庭生态产品和服务需求有正向影响，而基本消费品的价格对家庭生态产品和服务需求的影响是不确定的。此外，公共政策也会明显影响家庭的生态需求。理论模型表明，生态产品和服务从价税的提高会导致家庭生态产品和服务的消费减少，家庭生态需求下降。本文进一步利用中国综合社会调查(CGSS)2010年数据实证检验了收入水平对生态需求的影响。实证研究结果表明，在基本消费品的价格和生态消费品价格不变的情况下，收入水平的上升会明显提高个体生态需求。无论是改变因变量的度量方式还是改变模型的估计方法，得到的结果是稳健的。

本文创新性主要体现在以下三个方面：第一，从经济学的学科视角和微观家庭的角度出发，基于消费者偏好理论构建了以家庭户为基本单位的效用最大化模型，在推导出生态需求和需求函数的基础上，详细分析了影响生态需求的各种因素，弥补了以往研究只从环境科学的学科视角切入以及只注重于分析宏观生态需求的不足；第二，已有研究较少关注到公共政策对家庭生态需求的影响。通过在模型中引入税收，本文具体分析了政府对生态产品和服务征税如何影响家庭生态需求，为生态需求的公共政策实施提供了一定的理论依据；第三，已有研究较少对生态需求进行实证检验，本文利用中国综合社会调查(CGSS)2010年数据，实证检验了收入水平对生态需求的影响，为分析生态需求的影响因素提供了一定程度上的经验证据。

二、文献综述

生态需求是一个很宽泛的概念。哲学、经济学、政治学、生态学等不同领域都从不同侧面、不同角度做出过描述，但大多侧重宏观层面，较少涉及人类的具体需求。已有研究主要关注以下三个方面：

(一)从概念出发，研究生态需求的内涵等问题，主要强调生态需求是人类的基本需求之一，无论是理论研究还是实践活动，都应予以重视。王全新是较早使用生态需求概念的学者之一，认为生态需求是人类需求的新特点，既是人类向自然界索取自然资源，也是向地球排泄废弃物的过程[2]。实际上，生态需求是伴人类而生的需求，在生态产品丰裕时，自然界自动地满足了人类需求，不是生态需求被激发，而是生态意识被触动。刘思华认为人的需求是物质文化需求和生态环境需求的生态经济综合体系，生态需求本质上是一种社会需求， 是对现代人类创造的物质、精神文明和生态健全的优美环境的一种依赖和渴求[3]。现代经济社会是一个生态经济有机整体，现代人的需求是物质文化需要和生态环境需要的生态经济综合体系[4]。钟茂初在分析可持续消费特征的基础上，把人类需求划分为物质需求、人文需求、生态需求，并从这三个视角对可持续消费作出了新的阐释[5]。蔡永海和甫玉龙则认为，消费是人类生活永恒的话题，资源节约和环境友好型社会的构建必将引起消费观的生态需求走向[6]。张金泉将人类社会经济活动与福利纳入生态系统进行广角透视，发现生态需求具备五种形态并分别对应不可持续和可持续两个发展阶段，认为在中国工业化和城市化加速发展和生态环境整体恶化的历史背景下，应加强生态需求管理，推进社会生态需求从低级向高级、从自发向自觉转变[7]。

这些研究尽管叙述不尽相同，但都不否认生态需求是人类的基本需求，能否得到满足、满足到什么程度，影响人类的生存质量，并约束着人类社会的进一步发展，它强调了生态需求的存在及其重要意义，在引发人们对生态需求进而对生态环境的关注中起着积极作用。但这一研究没有取得较为一致看法，也没有更深入的探索。实际上，生态需求几乎全方位涵盖了人类生产活动及生活过程，与其它需求融为一体，且人类需求是综合体验，很难以主体为研究对象划分生态需求边界，把客体作为切入点，以物分类，将生态需求界定为对生态产品的需求，可以更清楚地表述生态需求，进行更细致的研究。

(二)从环境科学学科视角运用生态足迹等理论进行分析。生态足迹理论将生态需求定义为：一个国家或地区用以维持人类生存及发展的物质资源所需要的土地面积与吸纳人类产生的废弃物所需要的土地面积之和。通过模型测算，与既定人口的区域生态承载力进行比较，评估人类对生态系统的影响，测度区域可持续发展状况。 这一理论使描述性研究走向实证研究，从而可以从实证的角度讨论生态需求到底是什么，评估生态需求总量，度量生态功能是否能够承载人类的消耗与污染。肖建红等运用生态足迹理论，构建了6类大型水电工程建设的生态供给足迹与生态需求足迹模型，并以此为基础确立了大型水电工程建设的生态补偿标准评价模型[8]。唐秀美等从生态需求角度出发，选择生态经济协调度、生态稀缺程度、人文发展水平作为评价指标，采用多指标条件判定法对北京市生态需求程度进行评价，从而对北京市生态区位进行划分[9]。董雅洁和梅亚东将河流生态系统功能与水电站对河流生态系统的影响相结合，研究水电站对河流生态系统服务功能的影响。应用生态足迹法，他们从区域尺度计算漫湾水电站生态供给足迹和生态需求足迹，从而为漫湾水电站库区生态环境保护和后续干流水电梯级电站建设提供政策参考[10]。乔青等从满足滞纳粉尘、SO2净化和维持碳氧平衡等生态需求的角度出发，详细分析了海城市绿地系统现状。他们的研究指出，在绿地总量控制的前提下，通过增加绿地面积、优化树种配植结构、合理布局绿地生态空间等措施，提高绿地生态系统的服务功能，可以充分发挥绿地在改善生态环境和维护城市生态安全中的作用[11]。钟晓青等基于生态足迹理论，在静点测算基础上，对中国20多年来的生态足迹供给与需求进行了动态测算与分析[12]。史丹和王俊杰以单位生态足迹的GDP产出来表征生态效率，发现1991—2013年中国人均生态足迹提高了144%，且处于生态赤字持续增加的状态[13]。彭建等在系统梳理生态用地概念内涵的基础上，对比分析了生态需求与生态用地需求的概念异同，提出基于空间与功能的城市生态用地需求测算概念框架[14]。张晓玲和景慎好结合生态学观点，从生态需求的角度解读城市体育公园的发展并对未来体育公园的发展方向提出建议[15]。郑霞和沈婷在生态需求视角下对现有部分城市体育公园现状、城市体育公园的文化生态学、城市居民体育锻炼行为分析及城市居民对体育公园的认知与需求等方面进行调研[16]。李英和裴佳音在界定城市森林生态服务内涵的基础上，从物质生活环境、城市生态环境、环境保护意识等三方面分析了居民产生城市森林生态服务需求的环境条件[17]。

以上研究或从城市绿化等角度研究城市的生态承载力，或用某地区的数据研究区域生态承载力及发展趋势，对实践具有一定的指导意义，但生态足迹理论本身存在缺陷，对现实的解释力有待加强，它测度的是维持人类生存的需求，但不同国家的生活习惯、食品结构不同，生产技术水平和劳动生产率不同，需要的生物生产性地域空间也不相同，均衡因子的使用使得这些差异消失了，不能够准确测度某一特定地区的生态承载力。此外，生态足迹理论研究人类的生态需求总量，不能体现个体间的差异，具有宏观视角的参考价值，却不能为管理家庭户的生态需求提供依据。

(三)从微观单位切入，研究消费者和企业生态行为。徐学荣等从消费者效用和企业利润最大化动机出发，导出了绿色食品及同类一般食品的需求函数并分析了绿色食品价格对其生产的影响，给出了绿色食品消费和生产的政策建议[18]。陈红等从消费者对绿色生态住宅的偏好分析入手，运用比较动态分析方法，分析绿色生态住宅的二元价值结构特征，并在此基础上结合中国绿色生态住宅的标准，引入环境舒适度参数，导出绿色生态住宅的需求模型，为绿色生态住宅产业组织及竞争力的提升提供了市场需求的理论分析依据[19]。段莉群借鉴并改进了陈红等建立的生态住宅需求模型，在假设社会中存在的中位人对生态房产需求是该地区所有人需求的平均数以及构建人口总数预测模型的基础上，建立了生态房产需求预测模型并运用西安市的统计数据和调查数据对生态房产的需求量做出预测[20]。上述文献虽然进一步以消费者行为理论为基础，但更多关注的是单一的生态消费品如绿色食品和生态住宅等，没有从总体上考察家庭的生态需求行为，也没有利用微观数据进行实证检验。

本文基于消费者行为理论和实证分析的角度考察家庭生态需求，通过建立包含基本消费品和生态消费品的家庭效用最大化模型，详细地分析了影响家庭生态环境需求的各种因素并利用微观数据进行实证检验，弥补已有研究只从环境科学的学科视角分析宏观生态需求和缺乏经验证据的不足。通过在理论模型中引入政府征税行为，具体分析政府的公共政策，比如对生态产品和服务征收从价税如何影响家庭生态需求，从而为生态需求的公共政策实施提供一定的理论依据。

三、理论模型

已有研究在用理论模型分析生态需求时，往往关注的是单一的生态消费品如绿色食品和生态住宅等，没有考虑更为一般的家庭生态需求行为。为了从总体上分析家庭的生态需求，本文建立一个理论模型。家庭除了消费满足衣食住行等需求的基本产品和服务以外，还要消费满足生态需求的产品和服务。记C为家庭消费的基本产品和服务，X为家庭消费的生态产品和服务，P1为基本产品和服务的价格，P2为生态产品和服务的价格，M为家庭总收入，则家庭的预算约束为P1C+P2X≤M。设家庭的效用函数为U(C，X)且为拟凹的，满足以下条件：

(1)

家庭的决策是：在预算约束下最大化其基本产品和服务的消费C以及生态产品和服务的消费X。其最优化问题为：

(2)

解此最优化问题，使得家庭的最优生态产品和服务消费X*满足：

(3)

其中，P1、P2和M均为外生变量，从而X*是P1、P2和M的函数，即X*=X*(P1，P2，M)。

对生态产品和服务的最优消费X*关于家庭总收入M作比较静态分析。对式(3)两边关于M求偏导，得：

(4)

(5)

一般地，假定生态产品和服务消费的增加可以提高基本产品和服务消费的边际效用是合理的，即U12>0。由U1>0、U2>0、U11<0和U22<0可知，∂X*/∂M>0，即家庭总收入对生态产品和服务消费的影响为正。故得出：

结论1：在产品和服务价格不变的情况下，随着家庭总收入的增加，家庭对生态产品和服务的需求也增加。

同样地，可对生态产品和服务的最优消费X*关于基本产品和服务的价格P1作比较静态分析。对式(3)两边关于P1求偏导，得：

(6)

由式(6)可得：

(7)

结论2：在家庭总收入不变的情况下，基本产品和服务价格的提高对家庭生态产品和服务需求的影响是不确定的。

进一步地，还可在模型中引入税收分析政府对生态产品和服务征税会如何影响家庭生态需求。若政府对每单位生态产品和服务征收从价税τ，则家庭的最优化问题为：

(8)

其中，将基本产品和服务的价格设定为1。解此最优化问题，可得家庭的最优生态产品和服务消费X*满足：

P2U1(M-(1+τ)P2X*，X*)

=U2(M-(1+τ)P2X*，X*)

(9)

对生态产品和服务的最优消费X*关于从价税τ作比较静态分析。对式(9)两边关于τ求偏导，得：

(10)

由式(10)可得：

(11)

由U1>0、U2>0、U11<0、U22<0和U12>0可知，式(11)的分子为正，分母为负，因此∂X*/∂τ<0。故得出：

结论3：若政府对生态产品和服务征收从价税，会抑制家庭的生态需求，导致家庭生态产品和服务的消费减少。

四、实证分析

(一)数据和计量模型

理论模型表明，在其他因素不变的情况下，随着家庭总收入的增加，家庭对生态产品和服务的需求也会随之增加，进一步使用微观数据实证检验这一结论。本文所用的实证数据来自2010年的中国综合社会调查(Chinese General Social Survey，CGSS)。CGSS是由中国人民大学中国调查与数据中心负责执行的大规模全国性调查。自2003年起，CGSS已经进行了8次，系统全面地收集了社会、社区、家庭、个人多个层次的数据。从开始实施以来，CGSS共使用了三套不同的抽样方案：2003—2006年抽样方案、2008年实验性抽样方案、2010年抽样方案。虽然抽样框架有所不同，但这三套抽样方案从原则上都采用多阶分层PPS随机抽样，可以最有效地代表中国社会的各方面情况。CGSS目前已公布了多轮调查数据，最新的公开数据为CGSS2015。然而，在多次的CGSS调查中，只有2010年的问卷详细询问了居民对生态环境保护的偏好和关注程度，能在数据中反映居民的生态需求。因此，本文主要使用CGSS2010年的数据进行分析。事实上，在目前涉及生态环境的相关实证研究中，大部分所使用的数据也都是CGSS2010[21-23]。在2010年CGSS的数据中，共抽取了100个县级单位和五大都市(上海、北京、广州、深圳、天津)，480个村/居委会，11 783位18岁以上居民接受调查。

本文关注的是收入水平对生态需求的影响，因此因变量为生态需求。CGSS2010数据详细调查了居民对生态环境的偏好。参考高云梦的做法，本文使用CGSS2010中的L12a题“为了保护环境，你在多大程度上愿意支付更高的价格？”来测量居民的生态环境需求[21]。回答选项包括“非常愿意”“比较愿意”“既非愿意也非不愿意”“不太愿意”“非常不愿意”和“无法选择”六项。将“无法选择”的样本删去，并将受访者支付意愿从低到高赋值，得到衡量生态环境需求的变量(demand)。具体来说，赋值的方法为：1为“非常不愿意”，2为“不太愿意”，3为“既非愿意也非不愿意”，4为“比较愿意”，5为“非常愿意”，数字越高代表受访者对生态环境的支付意愿越高，生态环境需求越高。重点关注的自变量是居民的收入水平，CGSS2010中详细调查了居民上一年的收入水平。本文把居民汇报的上一年收入进行取对数处理生成衡量居民收入水平的变量(lnincome)。其他控制变量包括：(1)基本消费品需求(lnexpense)。理论模型表明，基本消费品的价格和需求也会影响生态环境需求。CGSS2010中调查了居民的支出行为。本文把居民汇报的日用消费品支出进行取对数处理生成衡量基本消费品需求的变量(lnexpense)；(2)性别(sex)，用以控制性别对居民生态需求的影响，其中若居民性别为男性，设置为1，否则为0；(3)年龄(age)，用受访年份减去居民出生年份得到，用以控制年龄对居民生态需求的影响；(4)是否接受过教育(edu)，用以控制居民的受教育程度对居民生态需求的影响，若居民不曾接受过教育，设置为1，否则为0。

CGSS2010的居民问卷由A、B、C、D、L、M、N、Q、Z部分构成，其中A、C、D部分的问题所有受访者都要回答，而L、M、N部分调查对象三选一作答。本文关注的重点是生态需求，定义变量所采用的数据来自问卷中的“L”部分。因此，并不是2010年所有的受访者都会被问到与生态环境需求相关的问题，只有选择“L”部分问题的受访者才会有调查数据。通过保留所有“L”部分有记录的样本并删去控制变量等缺失的样本，最终共有3 325个样本进入回归分析。

为了检验居民收入水平对生态环境需求的影响，建立以下计量模型：

demandi=α0+α1lnincomei+α2X+εi

(12)

其中，下标i表示第i个居民。demandi表示居民的生态环境需求，lnincomei表示居民的收入水平，X为控制变量向量，包括居民的性别(sex)、年龄(age)、是否接受过教育(edu)和居民对基本消费品的需求(lnexpense)。εi为随机误差项。α0为常数项，α1是我们关心的自变量的系数。

(二)统计性描述和相关性分析

表1展示了生态环境需求(demand)的统计性描述。具体来看，在剔除数据缺失样本之后，在调查的3 325个样本中，“非常不愿意”支付更高的环保价格即生态环境需求最低的人数为259人，占比为7.789%。“不太愿意”支付更高的环保价格的有845人，占比为25.414%。“既非愿意也非不愿意”支付更高的环保价格的人数为671人，占比为20.18%。“比较愿意”支付更高的环保价格的人数最多，有1 238人，占比为37.23%。“非常愿意”支付更高的环保价格的人数为312人，占比为9.38%。如果把“非常愿意”“比较愿意”“既非愿意也非不愿意”的居民看作是生态环境需求较高的人群，把“不太愿意”“非常不愿意”看作是生态环境需求较低的人群，则前者累积占比为66.79%，后者累积占比为33.20%。

表2展示了其他主要变量的描述性统计。其中，居民收入水平(lnincome)的均值为9.344，标准差为4.090，最小值为0，最大值为16.118。居民性别(sex)的均值为0.475，标准差为0.499，说明样本中有47.5%的受访者为男性。居民年龄(age)的均值为46.799岁，标准差为12.552岁，最小值为17岁，最大值为91岁。居民是否接受过教育(edu)的均值为0.111，标准差为0.314。居民基本消费品需求(lnexpense)的均值为5.989，标准差为2.013，说明受访者中基本消费品需求差别较大。

表1 生态环境需求的统计性描述

表2 主要变量的统计性描述

表3展示了主要变量间的相关性分析结果。demand和lnincome的相关系数为0.045，在1%的统计性水平下显著，说明居民收入水平的提升会可能对生态环境需求产生正向影响。从表中还可以看到，其他控制变量之间相关系数的大小不足以构成多重共线性问题。

(三)实证结果

表4展示了居民的收入水平对生态需求的回归结果。所有的回归中都加入了居民所在省份的虚拟变量，用以控制各地的商品和服务价格差异等宏观因素的影响。第(1)列不加入任何控制变量，发现居民收入水平对居民的生态环境需求有明显的正向影响，这与相关性分析的结果是一致的。第(2)列加入了居民性别(sex)作为控制变量，发现居民收入水平(lnincome)的系数在5%的统计性水平下显著为正，而居民性别(sex)对居民生态环境需求没有影响。第(3)列在第(2)列的基础上加入了居民年龄(age)作为控制变量，居民收入水平(lnincome)的系数略有下降，但仍然在5%的统计性水平下显著为正。居民年龄(age)的系数在5%的显著性水平下显著为负，说明年龄越大的居民对生态环境需求越低。第(4)列进一步在第(3)列的基础上控制了居民是否接受过教育(edu)，可以发现居民收入水平(lnincome)的系数在10%的统计性水平下显著为正。居民是否接受过教育(edu)的系数为-0.389，在1%的显著性水平下为负，说明没有接受过教育的居民对生态环境的需求更低。理论模型表明，居民收入水平对生态环境需求的影响是在居民基本消费品需求不变的前提下成立的，因此在回归中进一步控制了居民基本消费品需求(lnexpense)。第(5)列展示了在第(4)列的基础上控制了居民基本消费品需求(lnexpense)后的回归结果。居民收入水平(lnincome)的系数依然在10%的统计性水平下显著为正。表4的基准回归结果表明，在控制其他因素不变的情况下，居民收入水平的提升会对居民的生态环境需求有明显的正向影响，这与前面的结论是相同的，居民收入水平是影响居民生态环境需求的重要因素。

表4 基准回归结果

五、稳健性检验

基准回归的结果表明，在控制其他因素不变的情况下，居民收入水平的提升会对居民的生态环境需求有明显的正向影响。为了进一步检验基准回归结果的稳健性，改变因变量的设置方式，对因变量进行替换重新回归。具体而言，设置居民生态环境需求的虚拟变量(demand_dummy)：把“非常愿意”“比较愿意”“既非愿意也非不愿意”的居民看作是生态环境需求较高的人群，赋值为1；把“不太愿意”“非常不愿意”看作是生态环境需求较低的人群，赋值为0。将新生成的体现居民生态环境需求的虚拟变量(demand_dummy)作为因变量进行回归。

表5展示了改变因变量的设置方式后的回归结果。同样地，所有的回归中都加入了居民所在省份的虚拟变量，用以控制各地的商品和服务价格差异等宏观因素的影响。第(1)列为不加入任何控制变量的回归结果，发现居民收入水平的系数为0.005，在5%的统计性水平下显著为正，说明居民的收入水平对居民的生态环境需求有明显的正向影响。第(2)列加入了居民性别(sex)作为控制变量，发现居民收入水平(lnincome)的系数不变，仍然在5%的统计性水平下显著为正，而居民性别(sex)对居民生态环境需求没有影响。第(3)列在第(2)列的基础上加入了居民年龄(age)作为控制变量，居民收入水平(lnincome)的系数略有下降，为0.004，但仍然在5%的统计性水平下显著为正。居民年龄(age)的系数在5%的显著性水平下显著为负，说明年龄越大的居民对生态环境需求越低。第(4)列进一步在第(3)列的基础上控制了居民是否接受过教育(edu)，可以发现居民收入水平(lnincome)的系数没有发生变化，为0.004，在10%的统计性水平下显著为正。居民是否接受过教育(edu)的系数为-0.119，在1%的显著性水平下为负，说明没有接受过教育的居民对生态环境的需求更低。第(5)列展示了在第(4)列的基础上控制了居民基本消费品需求(lnexpense)后的回归结果。居民收入水平(lnincome)的系数依然为0.004，在10%的统计性水平下显著为正。表5的稳健性检验结果表明，改变因变量的设置方式并不影响基准回归结果，在控制其他因素不变的情况下，居民收入水平的提升会对居民的生态环境需求有明显的正向影响。

表5 稳健性检验：改变因变量回归分析

基准回归中，因变量为程度不同的序数变量。在这种情况下，使用OLS进行回归可能会使结果有较大的偏误。为了减少结果的偏误，本文进一步使用有序Probit模型(Order Probit)进行稳健性检验，有序Probit模型更适用于因变量是序数变量的情形。

表6汇报了使用有序Probit模型重新进行回归后的结果。类似地，所有的回归中都加入了居民所在省份的虚拟变量，用以控制各地的商品和服务价格差异等宏观因素的影响。第(1)列不加入任何控制变量，发现居民收入水平对居民的生态环境需求有明显的正向影响，与基准回归结果一致。第(2)列加入了居民性别(sex)作为控制变量，发现居民收入水平(lnincome)的系数在5%的统计性水平下显著为正，而居民性别(sex)对居民生态环境需求没有影响。第(3)列在第(2)列的基础上加入了居民年龄(age)作为控制变量，居民收入水平(lnincome)的系数略有下降，但仍然在5%的统计性水平下显著为正。与基准回归一致，居民年龄(age)的系数在5%的显著性水平下显著为负，说明年龄越大的居民对生态环境需求越低。第(4)列进一步在第(3)列的基础上控制了居民是否接受过教育(edu)，可以发现居民收入水平(lnincome)的系数在10%的统计性水平下显著为正。居民是否接受过教育(edu)的系数为-0.369，在1%的显著性水平下为负，说明没有接受过教育的居民对生态环境的需求更低。第(5)列展示了在第(4)列的基础上控制了居民基本消费品需求(lnexpense)后的回归结果。居民收入水平(lnincome)的系数依然在10%的统计性水平下显著为正。表6的稳健性检验结果与基准回归结果是一致的：在控制其他因素不变的情况下，居民收入水平的提升会对居民的生态环境需求有明显的正向影响。

表6 稳健性检验：Order Probit回归

六、结 论

通过建立效用最大化的经济学模型，分析了影响家庭生态需求的各种因素。研究结果表明：第一，在产品和服务价格不变的情况下，个体收入水平的提升会导致对生态产品和服务需求的增加，这一结论有着很强的稳健性。第二，基本消费品价格也是影响生态消费品和服务需求的重要因素。在收入水平不变的情况下，提升基本产品和服务价格对家庭生态产品和服务需求的影响是不确定的。第三，公共政策对个体生态需求有着较大影响。具体来说，如果生态产品和服务被政府征收从价税，则人们会减少对其消费，从而抑制家庭的生态需求。研究结论对公共政策实施具有一定的指导价值：首先，为了加快建立健全以生态价值观念为准则的生态文化体系，推进新时代生态文明建设，需要提高人民群众的生态需求，而收入水平的提高对居民的生态需求有正向影响。因此，实现生态惠民、生态利民和生态为民，关键在于进一步提升居民的收入水平。其次，政府公共政策措施会对居民的生态需求造成很大的影响。因此，政府应实施税收等调节措施，以供给侧改革为契机，增加生态产品的供给，以消费补贴等经济手段增加生态需求，并营造舆论氛围助推绿色消费理念的形成，使消费者自觉践行绿色生活。政策结果是一连串的反应，在推出生态需求的相关公共政策时，需要对公共政策实施效果进行系统全面的评估，从而更好地满足人民日益增长的优美生态环境需要。

总之，本文虽然使用居民对环境保护的支付意愿作为生态需求的代理变量，但还存在着改进之处。受研究问题所限，本文使用的数据是CGSS2010，无法采用更为实时的数据。此外，研究发现基本消费品价格和从价税的征收会对居民的生态需求产生影响，但囿于数据的可得性，没有从实证上对这两个命题进行检验。因此，如何使用更全面实时的数据衡量居民的生态需求，从而对基本消费品价格和税收如何影响居民生态需求进行更为全面和细致的探讨，是未来进一步研究的方向。