公共危机情态下社会信任对村民参与人居环境整治行为的影响——基于山东省微观调查数据的实证分析

王春鑫

（湘潭大学公共管理学院，湖南 湘潭 411105）

一、引言

农村人居环境整治是推进乡村振兴战略的第一场硬仗［1］，但目前我国农村人居环境状况不容乐观。本文以山东省为例，从山东省的自然地理、经济发展、人口总量、社会状况等基本情况来看，拥有转型中国的现实特征，如东中西部发展不均衡、经济总量大但人均水平不高等，被视为当前转型中国的一个经典缩影［2］。本研究以公共危机为情态背景，以疫情防控为切入点，将村民参与人居环境整治行为作为关注点，以信任——合作理论为基础框架，从社会信任的两个维度——制度信任、人际信任出发，纳入风险感知和参与意愿作为中介变量，构建多重中介的结构方程模型，选取山东省作为研究案例，实证探究社会信任对村民参与农村人居环境整治行为响应的作用机理，并据此提出加强农村人居环境整治的相关建议。

二、文献综述与研究假设

（一）研究假设

1.村民参与人居环境整治的意愿及行为响应。

本研究中村民参与意愿是指村民参与农村人居环境整治的决策意愿。村民参与农村人居环境整治更加强调过程参与，不仅仅是决策意愿参与。村民整治行为响应是指村民对于农村人居环境整治中各个行为的响应水平。根据《农村人居环境整治三年行动方案》，村民参与人居环境整治主要体现在厕所改造、生活垃圾处理、生活污水处理和村容村貌提升等方面。本研究提出四个题项内容来衡量村民参与农村人居环境整治的行为响应变量，分别是“厕所卫生”“生活垃圾处理”“生活污水处理”和“村庄清洁和绿化”。

2.社会信任与参与意愿和行为响应。

信任-合作理论是村民参与农村人居环境整治的重要理论基础，村民的社会信任程度会影响其参与意愿和行为响应。在信任的测量上，卢曼将信任划分成为人际信任与制度信任。人际信任以人与人之间的情感为纽带，存在强弱差异，这种差异表现在对亲人的信任强于对邻居的信任；制度信任依赖于制度环境，如政治、法律等，对村干部的信任也可视为制度信任。已有研究指出，制度政策等可以直接或间接影响个体参与环境保护的动机和意愿［3，4］。杨卫兵等通过研究发现，对政府比较信任的农户，其水环境治理支付意愿较强［5］。汪红梅等研究发现，信任对农户参与环境治理意愿有显著的积极作用，即信任水平越高，参与意愿越强［6］。赵连杰等认为人际信任对农户农膜和秸秆处理行为均有显著的促进作用［7］。姚志友等认为，可以通过信任采取合作策略，开展合作行为，促进乡村环境治理［8］。鉴于以上考量，本研究提出如下假设：

H1：社会信任显著正向影响村民参与人居环境整治意愿

H1a：制度信任显著正向影响村民参与人居环境整治意愿

H1b：人际信任显著正向影响村民参与人居环境整治意愿

H2：社会信任显著正向影响村民人居环境整治行为响应

H2a：制度信任显著正向影响村民人居环境整治行为响应

H2b：人际信任显著正向影响村民人居环境整治行为响应

3.风险感知与参与意愿和行为响应。

风险感知是指村民对特定风险事件的主观直接判断。环境风险感知也被称为环境风险认知，指公众在面对客观环境风险时的主观判断与直接感，高风险感知者采取较多应对行为［9］。朱慧对青年环境友好行为的影响因素的分析发现，环境风险感知对青年环境友好行为有积极的作用［10］。王丹丹基于全国性微观数据的研究发现，环境风险感知对公众的环境友好行为产生显著促进作用［11］。张郁研究发现，公众的健康和环境风险感知识影响环境类邻避设施冲突参与意向的主要因素［12］。魏东等研究表明，环境风险感知与环境治理参与意愿之间存在显著的正向影响关系。Toma和Mathijs研究发现，环境风险感知是影响农民参与意愿的最主要因素［13］。鉴于以上考量，本研究提出如下假设：

H3：风险感知显著正向影响村民参与人居环境整治意愿

H4：风险感知显著正向影响村民人居环境整治行为响应

4.社会信任与风险感知。

公共健康风险下，政府信任对公众风险评估过程有显著影响，公众对政府的信任度越高，风险感知就越低［14］。唐林等研究表明，社会信任对农户的大病风险感知存在显著负向影响，大病风险感知在社会资本和非正式预防性行为之间起着中介作用［15］。黄震等对风险感知的影响因素进行实证研究，结果表明，信任因素对风险感知呈显著负向影响［16］。王文彬研究了信任对城市居民风险感知的影响，发现人际信任与制度信任均对风险感知有正向积极影响［17］。Slovic认为风险感知由情境与个体两个因素共同决定，换句话说，“风险”对于不同人来说意味着不同的事物［18］。与此同时，风险感知受到不同公众的情境因素感知的影响，如个人或群体信任感较强，在一些情境因素的影响下，仍可能导致高的环境风险感知［19］。本文亦是基于新冠肺炎疫情的情境下展开调查研究，鉴于以上考量，本研究提出如下假设：

H5：社会信任显著正向影响村民的风险感知

H5a：制度信任显著正向影响村民的风险感知

H5b：人际信任显著正向影响村民的风险感知

5.村民参与人居环境整治的意愿与行为响应。

理性行为理论认为，个体行为由特定行为意愿所决定。王格玲等通过实证研究表明，农户的参与意愿和参与行为有较强的相关关系，但较高的合作意愿并不导致最终的参与行为，农户参与小型水利设施合作意愿和合作行为有显著的差异［20］。董新宇等通过实证研究表明，公众在环境决策中的参与行为受到参与意愿的有限正向影响，即公众参与意愿处于较高水平，却不能有效转化为公众的参与行为［21］。华春林等实证研究表明，农户对农业面源污染治理的参与意愿与最终参与行为不能等同，更加不能以意愿作为某种行为的判断标准［22］。

鉴于以上考量，本研究提出如下假设：

H6：村民参与人居环境整治意愿显著正向其整治行为响应。

H7：社会信任通过风险感知间接正向影响村民的行为响应

H7a：制度信任通过风险感知间接正向影响村民的行为响应

H7b：人际信任通过风险感知间接正向影响村民的行为响应

H8：社会信任通过参与意愿间接正向影响村民的行为响应

H8a：制度信任通过参与意愿间接正向影响村民的行为响应

H8b：人际信任通过参与意愿间接正向影响村民的行为响应

H9：社会信任通过风险感知和参与意愿远程间接正向影响村民的行为响应

H9a：制度信任通过风险感知和参与意愿远程间接正向影响村民的行为响应

H9b：人际信任通过风险感知和参与意愿远程间接正向影响村民的行为响应

综上所述，在本文的模型中，主要变量包括社会信任（制度信任和人际信任）、风险感知、参与意愿和行为响应。进而，提出概念模型如图1所示。

图1 研究模型

（二）量表开发

根据以上理论分析与研究假设，本研究设计了村民参与农村人居环境整治行为响应测量量表，详见表1。为了保证量表质量和效果，量表开发充分参考已有研究中的成熟量表。通过归纳设计和小规模的预调研，最终确定调查量表及理论概念模型。该量表包含4个潜变量和12个观测变量。潜变量包括制度信任（Institution Trust，简写为“ITA”）、人际信任（Interpersonal Trust，简写为“ITB”）、风险感知（Risk Perception，简写为“RP”） 和行为响应（Behavioral Responses，简写为“BR”），参与意愿（Participation Intention，简写为“PI”） 直接表示为观测变量，观测变量的指标赋值均采用李克特五级量表的形式予以表征，1代表“非常不赞同”，5代表“非常赞同”。

表1 村民参与农村人居环境整治行为响应量表

三、数据收集与样本描述

（一）数据收集

研究所用全部数据来自于问卷调查，采取实地调研与网络问卷调查的方式。在正式发放问卷之前，2020年3月，进行了小样本预调研，根据调研情况进行因子分析，对问卷部分词语和版面样式进行调整。调整完成后，本研究于同年4至5月进行。由于受疫情影响，数据收集主要采用网络方式回收问卷，辅以随机街访。此次调研利用问卷网平台，对答题设置进行一定的限制约束，过滤审核所收集到的数据，以山东省农村村民为研究对象，剔除有异常值的问卷以确保数据质量的可靠性与真实性。经过以上程序，本研究最终回收685份有效问卷。

（二）样本描述

根据有效调查问卷，运用SPSS17.0对样本基本情况进行描述性统计分析，结果显示：调查对象以具有一定文化水平的普通村民为主，女性占比54.01%略多于男性占比45.99%，性别比例较为合适；被调查者各年龄阶段比例也较为适合；收入来源方面，以外出务工为主，也包括务农和经商的人群；家庭年收入各项占比较为均匀，其中2到4万的居多；此次受访者中，党员占比10.80%。总体上调查结果较为符合现实分布特征，可以认为本次调查的样本具有良好的代表性。受访者的人口统计学特征详见表2。

表2 样本分布情况及基本特征（描述性统计）

四、模型拟合与分析

（一） 数据分析

1.信度检验。

本研究的信度分析采用Cronbach’α系数来检验村民样本数据。具体研究中，指标的真实性需要通过信度系数来验证，通常为0.7以上。通过SPSS17.0软件对样本调查数据进行可靠性分析，结果表明总体的Cronbach’α系数值为0.954，制度信任、人际信任、风险感知和行为响应的信度系数均在0.85以上，均超过了0.7的标准值，说明本量表具有很高的一致性与稳定性。由此得出研究所收集使用的样本数据的可信度较高。

2.效度检验。

效度反映测量工具能够准确测出所需测量事物的真实程度，所以在进行效度检验时，需要通过内容效度检验和结构效度检验。由于本文变量的各项指标体系均建立在学者们的研究基础之上，本量表具备良好的内容效度。结构效度需要采取定量分析方法对问卷数据的特质进行检验，本文主要采用验证性因子分析（CFA） 对问卷的有效性进行评测。利用Amos22.0进行验证性因子分析，因子载荷值是结构效度检验的重要依据，该值越大，因子对原变量的解释性就越强。结果表明，潜变量的因子荷载量的绝对值均在0.834-0.942之间，满足参考区间［0.5，0.95］，由此说明数据具有良好的效度，满足分析的基本条件。所有观测变量的标准化因子载荷均在0.7以上，组合信度（CR） 值均在0.8以上。因此该测量模型的内部一致性良好，每个潜变量的观测变量能较为一致地测量相应潜变量。此外，为了表明个潜变量的聚合效度良好，本文采用平均变异量抽取（AVE）值进行测量，结果显示AVE值均在0.6以上，说明该模型具有良好的聚合效度。因子载荷也表现出显著状态，说明本研究的模型也具有良好的内在拟合度，详见表3。此外，村民参与农村人居环境整治行为模型中的误差方差没有出现负值，标准化系数的绝对值也未超过1，表明本研究模型没有出现违规估计情况。

（二）模型分析与假设检验

1.模型初步构建与整体适配度检验。

本文建立了初始结构方程模型，重点验证社会信任与村民参与人居环境整治意愿和行为之间的关系，并且不加入控制变量，对问卷数据信度和效度的检验质量加以保证。如图2所示，初始结构方程模型由4个潜变量（制度信任、人际信任、风险感知、行为响应）和1个观测变量（参与意愿）构成，其中4个潜变量中又包含11个观测变量；通过对模型拟合的相关参数进行估计，模型适配度检验虽然大部分指标基本达到理想水平，如拟合指数中RMSEA=0.068＜0.08，GFI=0.957＞0.90，CFI=0.984＞0.90，NFI=0.979＞0.90，IFI=0.984＞0.90 等。但是模型绝对拟合指数中，CMIN/DF=4.131＞3，因此该研究模型还需要进一步的调整修正。

图2 初始结构方程模型

表3 村民参与农村人居环境整治行为响应测量模型的验证性因子分析

2.模型修正。

在基本达标的基础上，为使本文整体模型适配度检验各项指标均达理想水平，得到最优模型，本文对模型进行了三次修正，力图使模型与实测数据适配度更高。根据AMOS22.0模型修正（Modification Indices） 输出项M.I.值，最终增补e12与e14、e11与e12、e2与e3等三组共变关系。从修正后的模型拟合标准来看，模型与数据的拟合度水平已经达到更高水平，详见表4。因此综合而言，该测量模型是准确有效的，可以用于假设检验。

3.研究假设检验与结果分析。

在理论模型的构建基础上，本文的结构方程模型路径为社会信任→风险感知→参与意愿→参与行为，运用AMOS22.0软件得到修正后的结构方程模型各变量间的路径系数，详见表5。判断假设成立与否，主要是依据路径系数的方向（即系数正负）和显著性水平（即P值）。P值大于0.05时，则表明该路径的系数显著，再依靠系数的正负得出假设关系是否成立。

由表5可以明显看出，假设H1（H1a、H1b）、H2（H2a、H2b）、H3、H4、H5和 H6相关验证成立，假设得到支持。风险感知、社会信任和参与意愿均对村民参与农村人居环境整治行为响应有显著的正向影响。村民参与农村人居环境整治意愿对其行为响应的影响系数最大，其次为人际信任，再次为制度信任，影响最小的是风险感知。具体如下：

（1） 对于村民参与农村人居环境整治的意愿，社会信任和风险感知都对其有显著正向影响。社会信任的两个维度对参与意愿具有较高的正向影响，制度信任的标准化路径系数为0.314，人际信任的标准化路径系数为0.435，所以假设H1a、H1b得到验证，即村民的信任水平显著正向影响其参与人居环境整治的意愿。村民对制度和人际的信任水平越高，信任水平越高，对村民参与人居环境整治意愿产生的正向影响越显著。风险感知对参与意愿的影响系数为0.131，且在0.001水平上显著，因此假设H3得到支持。这也说明村民的风险感知水平越高，其参与农村人居环境整治的意愿也随之提升。

表4 结构方程模型分析拟合指标值

表5 修正后的结构方程模型路径检验结果

（2）对于村民在农村人居环境整治行为响应中，风险感知、社会信任和参与意愿都对其有显著正向影响。人际信任对行为响应的影响系数（0.273）大于制度信任（0.198），社会信任水平越高，越有利于促进村民在农村人居环境整治中的行为响应程度，且人际信任的影响更大，假设H2a、H2b得到验证。风险感知对行为响应具有正向影响，在0.01水平上显著，假设H4成立，其路径系数仅为0.073。这说明村民的风险感知对参与行为的影响虽然有一定影响，但较为有限。参与意愿对行为响应的路径系数达到了0.431，假设H6得到验证。这就说明了村民的参与意愿越强，参与行为的响应程度越大。

（3）对于村民在农村人居环境整治中的风险感知中，社会信任对其有显著正向影响，假设H5a、H5b得到证实，社会信任能够正向促进村民的农村人居环境中的风险感知。从社会信任两个维度中具体来看，制度信任的路径系数（0.462）明显高于人际信任（0.211），显著性水平也更高，相比于人际信任，制度信任对村民风险感知的正向影响更大。村民对风险感知能力的强弱，很大一部分取决于其社会信任的程度，包括制度信任和人际信任。在新冠肺炎疫情背景下，村民对社会信任的程度越强，尤其是制度信任，风险感知能力则越强，这与在公共健康风险下的研究高度契合。

4.模型中介效应检验。

根据研究假设，村民的社会信任可能通过6条路径对其行为响应产生影响，即ITA→RP→BR，ITB→RP→BR，ITA→PI→BR，ITB→PI→BR，ITA→RP→PI→BR和ITB→RP→PI→BR，以下采用Bootstrap 法对6条路径的中介效应是否存在进行检验，并对其中介效果进行相互比较。

根据表6可知，路径ITB→PI→BR和ITA→RP→PI→BR在0.01水平上显著，ITA→RP→BR，ITB→RP→BR，ITA→PI→BR 和ITB→RP→PI→BR等4条路径在0.05的水平上显著。此外，Bootstrap中介效应检验结果显示，Bias-corrected方法的极值区间均不包含0，故可知6条路径的中介效应均存在，即 H7a、H7b、H8a、H8b、H9a、H9b 得到验证。以风险感知为中介，相对于人际信任，制度信任对行为响应的影响系数较高；以参与意愿为中介，想对于制度信任，人际信任对参与意愿的影响较大；以风险感知和参与意愿组成的链式中介中，相对于人际信任，制度信任更有利于促进村民的行为响应。社会信任两个维度的间接效应中，人际信任对行为响应的间接效应大于制度信任的影响，说明单独从间接效应来看，人际信任对行为响应的影响更大。

表6 中介效应检验

五、研究结论与建议

首先，村民行为响应的影响因素包括社会信任、风险感知以及参与意愿。基于计划行为理论，行为意愿是对个体实际行为最直接的影响因素，而从前文可知，社会信任（制度信任、人际信任）、风险感知、参与意愿是影响村民农村人居环境整治行为响应的重要因素。政府及村干部的善意和公正程度越高、能力越强，村民对其也就越加信任，对国家政策等制度因素也会积极响应。若风险与个体生活紧密联系，村民的风险感知较高，便会产生强烈的保护动机，参与较多的整治行为。

其次，社会信任和风险感知正向影响参与意愿和行为响应得到了验证，即信任程度高和环境风险感知高的村民对农村人居环境整治会有更高的参与意愿并采取更多的参与行为，其中风险感知的影响相对较弱。

再次，社会信任作对风险感知和参与意愿有着不同程度的影响。信任程度越高，越会增强村民的环境与健康的风险感知，即表现出更高信任程度者便会感知到更高的环境风险，且制度信任的影响高于人际信任。

最后，社会信任通过风险感知和参与意愿的中介作用影响村民的参与行为。社会信任程度的提高，与个体联系紧密的环境风险感知升高，无疑使村民农村人居环境整治的参与意愿增加，有效转化为实际参与行动的概率增大。在中介效应检验中，单以参与意愿为中介，社会信任对行为响应的作用最大。

基于上述结论，可以得出以下政策启发：

首先，多渠道开展宣教工作，积极提高村民的环境与健康意识。引导村民充分认识到环境风险的严重性和危害性，并让其充分感知到卫生条件不佳的人居环境是病菌的滋生地，改变村民的风险感知敏感度较低的现状，努力提高村民参与农村人居环境整治的意愿与行为响应水平。

其次，加强农村地区环境监管体系建设，补齐人居环境突出短板。优良的制度信任有助于充分调动村民参与农村人居环境整治的意愿，践行整治的行为。在农村地区构建科学高效的环境监管体系，是提升村民制度信任水平的基础，同时保障村民的环境权益。因此，在需要如期完成农村人居环境整治行动目标和疫情防控常态化的背景下，应当制定并合理实施环境监管的政策与规范，打造农村地区规范公正的环境监管制度体系。

最后，培育村民的公共性精神，营造积极参与环境整治的社会氛围。环境的本质是人们共同所有的公共物品，农村人居环境整治行动体现和维护了公共利益。高程度的人际信任来源于人际互动与互惠，并能够提升村民人居环境整治的参与意愿与行为响应。村庄作为村民共同的生活空间，培育村民共同体意识是农村人居环境整治有序开展的基础，需要把分散的村民重新凝聚在村庄共同体中。在农村人居环境整治过程中，充分利用现代文化和乡土文化，构建农村环境命运共同体，引导村民自觉提升农村人居环境整治参与意愿。