环境污染感知、环保意愿与农民生活满意度

○罗明忠 曾雪銮

（1华南农业大学经济管理学院,广东 广州 510642；2华南农业大学乡村振兴实验室,广东 广州 510642）

一、问题提出

改革开放以来，中国人民物质生活水平得到明显提高，但居民生活满意度并未随经济增长而显著提升，存在中国式“伊斯特林悖论”。粗放式经济增长造成的资源浪费、环境污染等问题是导致这一现象的重要原因[1]。根据《2020年中国生态环境状况公报》显示，全国337个地级及以上城市中，空气质量达标城市低于60%；部分流域存在不同程度的水质污染问题，仅7.3%的地表水达到Ⅰ类水质；只有14个城市的环境质量达到一级水平。环境污染问题不仅影响经济发展，还会影响居民的日常生活，对居民生活满意度的提升带来负面影响。环境污染感知是人们对待环境污染严重程度的认知。生态环境质量状况可以通过感知途径影响生活满意度，一般而言，只要公众感知到周围环境正遭到污染，就会增加其厌恶和焦虑等心理困扰，导致负面情绪增加，进而降低其生活满意度，即环境污染感知会对居民生活满意度产生负向影响[2-3]。研究环境污染感知对农民生活满意度的影响，有助于进一步梳理农民生活满意度提升路径，贯彻绿色发展理念。

生活满意度是个体心理状态和情绪的反映，是个体基于生活状况的一种主观综合性效用评价[4]。农民生活满意度则反映了农民对整体生活质量的判断和认知，是农民衡量生活质量期望水平与实际生活水平的重要指标[5-6]。影响居民生活满意度的因素既包括性别、收入、婚姻、健康、教育、阶层认同等个体主观因素[7-9]，也包括公共服务、经济发展水平、城市化进程等外在客观因素[10-11]，其中，环境因素是影响居民生活满意度的重要因素之一[12]。

近年来，已有部分研究关注生态环境变化对农民生活满意度的影响，基本共识是环境污染将明显降低农民生活满意度。究其原因，主要是污染物会不可避免地通过各种途径进入人体内，增加患病率，影响身体健康[13]。尤其是高环境污染感知会显著降低心理健康水平[14]，导致生活满意度降低[8]。即使在控制了客观的污染水平后，环境污染感知依然会影响个体的心理感受。显然，环境污染感知和客观环境污染都会对当地居民生活满意度产生明显不利影响[15]；某种意义上，相较于客观环境污染，环境污染感知对个体生活满意度的负面影响更大[16]。当然，也有部分学者基于经济发展视角提出，环境污染能够有效促进经济增长并增加收入，而收入提高带来的幸福感提升将挤压环境污染导致的生活满意度降低[17]。

遗憾的是，一方面，现有研究大多只选用环境污染单一维度，比如空气污染进行研究，缺乏比较不同环境污染感知对个体生活满意度的影响。事实上，空气污染、水质污染和噪音污染的表现形式不一样，对农民生活满意度的影响也可能存在差别。另一方面，已有研究并未严格区分客观环境污染和环境污染感知，大多数学者主要关注，如二氧化硫、二氧化氮、PM2.5 等空气污染物和固体废弃物、污水等污染物浓度或者排放量对农民生活满意度的影响。此外，现有研究主要集中于探讨不同群体环境污染感知水平高低以及是否采取环保行动，大多数文献在因素选择上，以个体、家庭及社会特征为主，但是，分析环境污染感知对农民生活满意度影响的研究较少。由此，本文的创新点在于将环境污染感知划分为空气污染感知、水质污染感知和噪音污染感知三个维度，比较环境污染感知对农民生活满意度的影响。进一步对比分析环境污染感知和客观环境污染对农民生活满意度的异质性影响，为推进乡村生态宜居，促进人与自然和谐共生发展，提升农民获得感、安全感和幸福感提供有益借鉴。

二、研究假说

（一）环境污染感知对农民生活满意度的影响

人类有不同层次的需要，不同阶段，需要层次及其重点关注的满足物不同。当生理生存需要得到持续稳定满足后，公众会更关注和重视更高层次的安全需要和社会交往需求，例如环境、尊重等。生态环境是人们生活场所好坏的重要评价标准，人类对其有与生俱来的安全依赖和情感依赖。当经济发展到一定阶段，公众的基本物质需求得到一定程度的满足后，会更加关注生活质量，追求良好的生态环境。环境污染感知主要是通过破坏心情的方式降低生活满意度[17]，并将进一步强化个体对环境污染的认识以及对良好环境质量的偏好[8]。一方面，环境污染感知与烦恼、抑郁等心理健康显著相关[18]。当农民意识到环境污染加重，将对个体心理健康产生负面影响，如产生对生活环境不宜居的担忧，增加个人抑郁焦虑情绪。另一方面，环境污染感知会影响生活舒适度，增加额外支出。一般而言，高污染感知会导致农民认为居住环境舒适度下降。为了缓解环境污染的负面影响，不让自己暴露在环境污染中，农民通常会改变日常生活方式，例如采取戴口罩、关闭门窗、使用空气净化器、净水器等措施；更有甚者，有的农民可能会通过携家属一起外出务工、迁居等方式避免自己及家人暴露在污染的环境中。总之，高环境污染感知会降低农民生活满意度[19]。

基于此，本文提出假说H1：环境污染感知对农民生活满意度有显著的负向影响。

（二）环保意愿在环境污染感知对农民生活满意度影响中的调节作用

意愿是个体愿意为某种行为付出的努力程度。农民环保意愿是农民想要采取环保行为的倾向。个人环保行为主要受环保态度的影响[20]，个人态度越积极，越有可能参与环保行为。环境意愿与环保行为之间存在正相关关系[21]，环保意愿的提升有助于促进公众实施环保行为，从而提高个人生活满意度。积极的环保意愿不仅有助于促使农民采取节约用水、回收利用、购买环保产品等环保行为，还可以帮助个体保持积极乐观的态度和愉悦的心情，提升生活满意度[21]。相关研究证明，农民主动实施环保行为将产生正向的情感，从情绪的途径提升生活满意度[22-23]。

此外，经常关注环境问题的公众对环境质量评价往往较差，他们能够通过风险感知判断环境污染对其健康造成的影响。这种判断可以提高公众对环境污染及其对人类和生态系统负面影响的认识，降低生活满意度。因此，高污染感知会提升个体的环保意愿，促使农民采取有效的环保行为，例如通过种植绿色植物、回收垃圾等方式，来美化环境，从而提升愉悦感，抵消环境污染感知对生活满意度的负向影响。

基于此，本文提出假说H2：环保意愿能有效缓解环境污染感知对农民生活满意度的消极影响。

三、研究设计

（一）数据来源

本文选用中国社会状况综合调查（Chinese Social Survey，简称CSS）2019 年的数据。CSS 是中国社会科学院社会学研究所于2005年发起的全国大型连续抽样调查项目，每两年开展一次，调查内容包括个人基础信息、家庭及社会生活、民生问题、社会态度等方面；调查区域覆盖全国31个省/自治区/直辖市，包括151个区市县，604个村/居委会，每次调查访问7 000 到10 000 余个家庭，具有全国代表性。依据本文研究农村地区家庭环境污染感知与生活满意度的需要，在全国样本中筛选出农村户籍样本，剔除漏答、拒答、不确定、缺失值，最终获得有效样本2 896个。其中，男性占44.06%，女性占55.94%。

（二）变量选取

1.被解释变量：农民生活满意度。本文选取受访者生活满意度主观评价作为被解释变量，依据受访者对问卷中具体题目“总体来说，您对生活的满意度”的回答来度量，选项用1到10分别代表从“非常不满意”到“非常满意”，既可视为排序变量，也可视为连续变量。由表1可知，样本农民生活满意度的均值为7.055，表明样本农民生活满意度总体较高。

2.核心解释变量：环境污染感知。本文选取农民对环境污染的评价进行刻画，依据受访者对问卷中“在您目前居住的地区，下列现象严重吗？”的回答来度量，该项分别对空气污染、水质污染和噪音污染三个问题进行提问。为了研究的严谨性，本文剔除“不好说”的观测值，并对环境污染感知指标进行赋值，1表示“没有此现象”，2表示“不太严重”，3表示“比较严重”，4 表示“很严重”。数值越大，说明农民感知的环境污染程度越严重。对空气污染、水质污染和噪音污染三项污染指标之和除以3，得到环境污染感知值。环境污染感知的均值是1.937，表明样本农民认为农村地区的环境污染还不太严重。

3.调节变量：环保意愿。本文选取农民在闲暇时间参加环保组织的意愿进行刻画，依据受访者对问卷中“如果有时间的话，我非常愿意参加环保组织”这一题项的回答来度量。为确保研究的严谨性，本文剔除“不好说”的观测值并对环保意愿指标进行赋值，1 表示“完全不愿意”，2 表示“不太愿意”，3表示“比较愿意”，4表示“完全愿意”，数值越大，说明农民的环保意愿越强烈。环保意愿的均值为3.315，表明农民比较愿意在日常生活中加入环保组织来保护环境。

4.控制变量。本文参考有关生活满意度的文献，借鉴罗明忠和刘子玉[24]的做法，在模型中控制有可能对生活满意度产生影响的变量，包括性别、年龄、年龄平方项、受教育程度、家庭收入、婚姻状态、政治面貌（是否党员）、医疗保险参保情况、阶层认同和生态环境等变量。本文研究环境污染感知对农民生活满意度的影响，之所以控制客观生态质量，是为了避免遗漏相关变量。生态质量是指各个省份根据《生态环境状况评价技术规范》（HJ192-2015）标准评价得出各省域的生态环境状况和变化趋势，利用生态环境状况指数（EI）反映区域生态环境的整体状态。生态环境状况指数（EI）的范围为0～100。全国2019 年生态环境状况指数（EI）值为51.3，表明生态质量一般。

变量的描述性统计结果见表1，样本中农民的平均年龄约为46岁，受教育程度多为初中学历，仅有7.25%的样本农民是党员。82.84%的样本农民处于已婚状态，83.18%的样本农民购买了医疗保险；而且，大多数样本农民认为自己当前社会经济地位较低；样本农民对水质污染感知的均值最高。可见，比较符合当前中国农村的现实状况，样本有较高的代表性。

表1 变量定义及其基本统计量

（三）模型构建

农民生活满意度有明显的递进关系，是典型的离散型排序数据（Ordered Data），如果使用普通的OLS 估计回归会将排序数据视为基数数据来处理，可能影响估计结果的准确性。但也有学者指出，只要模型设定正确，OLS 估计和Ordered Probit模型没有优劣之分。本文参照祝仲坤和冷晨昕[25]的做法，使用Ordered Probit 模型和OLS 估计分别进行回归。

1.Ordered Probit模型。为便于分析，本文选用Ordered Probit为基准回归模型，公式如下：

式（1）中，为不可观测的潜变量。environmenti为环境污染感知，Controli为一系列影响农民生活满意度的控制变量，包括性别、年龄、年龄平方、受教育程度、家庭年收入、婚姻状态、政治面貌、参保情况、阶层认同、生态质量等。β0为常数项，β1、β2为待估参数，εi为服从正态分布的扰动项。可观测的农民生活满意度yi与不可观测的潜变量之间存在以下关系：

式（2）中，μ1、μ2、μ3……μ9分别是农民生活满意度变量的未知分割点，且μ1＜μ2＜μ3……μ9，由此得到农民生活满意度为1、2、3……10的概率，分别为:

式（3）中，Φ为标准正态分布的累计密度函数。与二元Probit模型一样，Ordered Probit模型参数也将采用极大似然估计法进行估计。

2.OLS 估计。鉴于因变量农民生活满意度可视为一个连续变量，因此本文再选用OLS模型进行分析，模型公式为：

式（4）中，yi为因变量，表示农民生活满意度，environmenti表示环境污染感知，Controli为一系列影响农民生活满意度的控制变量，α0为常数项，α1、α2为待估参数，εi为服从正态分布的随机扰动项。

四、实证检验与分析

（一）实证检验

1.基准回归结果。表2 汇报了Ordered Probit模型和OLS 回归的估计结果，模型I、模型IV 是环境污染感知对农民生活满意度的回归结果，模型II、模型V 是增加一系列控制变量后，环境污染感知对农民生活满意度的回归结果，模型III、模型VI 是在模型II 的基础上，增加省级虚拟变量作为控制变量，环境污染感知对农民满意度的回归结果。随着控制条件逐渐严格，解释变量和控制变量的系数和显著性没有太大的差异，表明模型具有稳健性。

如表2所示，无论是将农民生活满意度排序的Ordered Probit模型估计，还是将农民生活满意度视为连续变量的OLS 回归，结果显示，环境污染感知对农民生活满意度均有显著的负向影响，加入其他控制变量和省级虚拟变量后，环境污染感知仍然在1%的显著性水平下对农民生活满意度有负向影响，表明环境污染感知与农民生活满意度二者间存在显著的负相关关系，环境污染感知会降低农民生活满意度，当农民认为居住地环境受到严重的污染时，其生活满意度将大打折扣，假说1 得到验证。主要原因在于环境污染不仅会对个体身体健康造成不利影响，还会对个体的心理健康产生负面影响[18]。随着农民生活水平提高，农民基本物质需求得到满足后，生活需求更加多样化，更加追求良好的生态环境，也更加在意心理感受。

2.边际效用分析。由于Ordered Probit 模型的参数含义不直观，表2的结果只能从显著性和参数符号方面给出有限信息。因此，本文进一步分析各个解释变量对农民生活满意度的边际效应。计算公式如下：

表2 环境污染感知对农民生活满意度的影响

其中，x表示二阶段回归的所有解释变量，式（5）的边际效用含义是，当解释变量变动1单位时，被解释变量取各值的概率如何变化。

表3 汇报了在控制省级虚拟变量和其他控制变量基础上，核心解释变量环境污染感知对农民生活满意度的边际效应系数。可见，当所有解释变量处于均值时，环境污染感知与农民低生活满意度（1～7 分）是显著正相关，而与农民高生活满意度（8～10分）呈显著负相关。

表3 环境污染感知的边际效应系数

3.调节效应分析。表4汇报了环境污染感知、环保意愿对农民生活满意度的回归结果。模型IX中环保意愿的系数为0.219，通过显著性检验，表明环保意愿对农民生活满意度提升有促进作用。模型X 环境污染感知与环保意愿的交互项系数为0.158，回归系数显著为正，表明环保意愿在环境污染感知对农民生活满意度的影响关系中起着调节作用。当农民意识到环境质量恶化，积极的环保意愿能缓解环境污染感知对其生活满意度产生的消极影响。农民环保意愿态度越积极，就越认同环保行为对周边环境的积极影响，在闲暇时间会更多实施环保行为，充实自己的生活，培养乐观心态，产生积极的情绪，从而提升其生活满意度。

表4 环境污染感知、环保意愿对农民生活满意度的影响

4.稳健性检验。为了进一步验证结果的稳健性，本文通过更换核心解释变量，并使用OLS模型进行估计（见表5）。环境污染感知、空气污染感知、水质污染感知和噪音污染感知均是个体心理状态和情绪的反映，有一定的相似性。本文分别以“空气污染感知”“水质污染感知”“噪音污染感知”替换“环境污染感知”，作为稳健性检验的核心解释变量。结果发现，控制变量系数值符号、显著性与模型VI一致，表明模型设置合理，上文研究结论是稳健的。空气污染感知、水质污染感知和噪音污染感知均与农民生活满意度在1%的统计水平上有显著的负向影响。其中，水质污染感知的系数最大，回归系数为-0.239，其次是空气污染和噪音污染。表明水质污染感知是影响农民生活满意度的最重要因素。

表5 不同维度环境污染感知对生活满意度的影响

模型XIV 是三种环境污染感知对农民生活满意度的回归结果，水质污染感知与农民生活满意度呈显著负相关，空气污染感知和噪音污染感知对农民生活满意度有负面影响，但没有通过显著性检验，再一次印证水质污染感知是影响农民生活满意度的最重要因素。可能的原因是，人类生活离不开水资源，水是人类生活的基础。特别地，水既是日常洗漱饮食的必需品，也是农业生产灌溉的必需品，一直是农民关注的重点。而且，污水从流出的那一刻起就更容易被分辨出，可以被人们更为直观的感知其“干净”程度，因此更有可能被农民观察和感知。

5.内生性检验。环境污染感知与农民生活满意度可能存在反向因果关系。为解决内生性问题，本文借鉴林叶祥和张尉[26]的研究，把“除该农民外省级层面其余农民的平均环境污染感知”作为工具变量，将生活满意度视为连续变量，采用两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计。一方面，省级层面其他农民平均环境污染感知可以反映样本所在地区环境污染情况，个体环境污染感知与当地平均环境污染感知具有一定相关性；另一方面，农民的平均环境污染感知一般不会对个体的生活满意度产生直接影响，符合工具变量外生性假设。由表6 可知，在三个模型中，过度识别检验的P 值均大于0.1，不能拒绝工具变量符合外生性条件的原假设，说明工具变量可以有效排除内生性干扰，更准确估计环境污染感知对农民生活满意度的影响。第一阶段回归结果显示，工具变量对环境污染感知在1%的显著性水平上有负向影响，联合显著性检验的F 值分别为54.77、53.73、47.89，F 统计量远大于10，根据经验准则可以判断不存在弱工具变量问题。第二阶段估计结果显示，环境污染感知在1%的显著性水平下与农民生活满意度有负相关关系，表明环境污染感知降低了农民生活满意度，与前文回归结果保持一致。

表6 工具变量法的估计结果

（二）拓展讨论

1.主观环境污染感知和客观环境污染对比分析。环境污染感知其实是对环境污染主观感受的表征，而客观污染主要指通过客观指标测度环境受到破坏的程度，是环境污染的事实表征。现有研究主要将客观污染指标划分为污染物排放量和污染物浓度两类。根据上文结论可知，农民的环境污染感知状况会直接影响其生活满意度。另有部分学者认为，公众的生活满意度会随着客观环境污染的愈加严重而下降[27]。客观环境污染既会诱发身体疾病，产生健康成本负担[28]，又会损伤中枢神经系统，损害精神健康，使公众情绪低落[29]。为了比较主观环境污染感知和客观环境污染二者对农民生活满意度的影响差异，本文选择了二氧化氮年平均浓度、二氧化硫年平均浓度、可吸入颗粒物PM10年平均浓度和细颗粒物PM2.5年平均浓度作为客观环境污染指标，考察其对农民生活满意度的影响。上述四种要素是国家和各省份的年度环境状况公报追踪评价的污染物，均会对生态环境产生不良影响，再加上环保部门在中国绝大多数地方都设有相应的监测点，数据的可信性和代表性较强。

表7汇报了Ordered Probit模型的估计结果，不同污染物浓度系数均没有通过显著性检验，说明在控制条件不变的情况下，目前阶段，客观环境污染对农民生活满意度影响较小。可能的原因在于以下两个方面：一是除了核污染这类突发性污染，大多数环境污染的变化是一个缓慢的过程，需要不断积累，公众不易察觉出环境质量在短时间内细小的变化。二是环境污染具有明显的区域特征，往往发生在某一个区域的群体，在全体农民中不易表现出来。相比客观污染，主观环境污染感知的系数更高且通过显著性检验，也就是说环境污染感知更能直接反映环境质量对农民生活满意度的影响。农民生活满意度的高低更依赖于农民如何看待目前所处的环境状况，“闭眼吃毛虫”，即环境污染感知会对农民生活满意造成明显的负面作用，在某种程度上，甚至相较于客观环境污染的危害更大。

表7 污染物浓度对农民生活满意度的影响

2.异质性分析。由于表2 的结果仅揭示环境污染感知对农民生活满意度的同质影响，而环境污染感知受个体意识影响较大，存在个体差异。同时，部分研究指出，环境污染对低收入群体的生活满意度负面影响相对较高或者更为显著[30-31]；反对者则认为，相对于低收入群体来说，高收入群体的环境污染感知对其生活满意度的负面影响更大[26]。另外，也有研究发现，生态质量对生活满意度的影响存在地域差异[32]。由此，本文采用OLS回归方法，主要从以下两方面探讨环境污染感知对农民生活满意度影响的异质性：一是收入异质性，分为高收入群体和低收入群体；二是区域异质性，分为东部区域和中西部区域。

（1）收入异质性检验。2019年，中国农村居民的人均可支配收入约为1.6 万元，本文借鉴马晓君等[12]的做法，按样本农民家庭人均年收入排序，将家庭人均收入高于当年农村居民人均可支配收入的农民列入高收入群体，其他的列入低收入群体。回归结果如表8所示，环境污染感知对高收入群体和低收入群体的农民生活满意度回归系数均显著为负，环境污染感知明显降低了不同收入群体的农民生活满意度，印证结论的稳健性。高收入群体的回归系数绝对值远小于低收入群体，表明相对于高收入群体，低收入群体更关心环境质量对自身生活的满足程度。当环境质量变差时，低收入群体应对能力更弱，因环境污染感知造成的生活满意度降低比高收入群体更明显。

表8 环境污染感知对农民生活满意度影响的收入异质性

（2）区域异质性检验。考虑到中国东部与中西部地区自然环境差别很大，经济发展水平上也存在较大差异。为此，本文将样本分为东部地区和中西部地区两组，分别考察环境污染感知对农民生活满意度的影响（见表9）。无论东部地区和中西部地区，环境污染感知的系数均显著为负，表明环境污染感知对不同区域农民生活满意度的都会产生显著降低效应。东部地区环境污染感知的系数绝对值小于中西部地区，表明西部地区环境污染感知对农民生活满意度的负面影响更大。可能的原因是，东部地区经济发展较好，医疗、保健等公共品的供给水平较高，环境污染造成的健康问题相对能够及时解决。而中西部地区经济发展相对欠发达，医疗、教育和社会保障等公共品供给相对不足，农民也更重视生态质量对其生活满意度的促进作用。因此，相对于东部地区农民，改善生态环境质量对中西部地区农民生活满意度具有更明显的增进作用。除此之外，在东部地区，水质污染感知对农民生活满意度影响程度最大。究其原因，东部地区虽然降雨多，水资源丰富，但是东部地区人口密集，工业化水平高，工业用水量多，导致人均水资源匮乏，所以，水质污染感知对农民生活满意度的影响较大。中西部地区三种环境污染感知的估计系数相差不大，且通过显著性检验。这主要是因为中西部农村地区经济发展较东部农村地区落后，而且，自然条件相对恶劣，农民对环境变化更为敏感，由此导致环境污染感知对农民生活满意度的影响更大。

表9 环境污染感知对农民生活满意度影响的区域异质性

五、结论与启示

本文利用2019 年中国社会状况综合调查（CSS）数据，考察了环境污染感知、环保意愿与农民生活满意度之间的关系。结果发现：（1）环境污染感知对农民生活满意度有显著的负面影响，环境污染感知越高，对环境污染越敏感，对农民生活满意度的负面影响越大。同时，相比于客观环境污染，环境污染感知更能直接反映环境质量对农民生活满意度的影响。（2）环保意愿对农民生活满意度有正向影响，而且能缓解环境污染感知对农民生活满意度产生的消极影响。当环境污染严重时，农民环保意愿态度越积极，越认同环保行为对环境有积极的意义，产生积极乐观的情绪，进而提升生活满意度。（3）环境污染感知对农民生活满意度的影响，因收入水平和地理区域存在差异；相对于高收入群体，低收入群体更关心环境质量对自身生活满意度的影响；中西部地区农民的环境污染感知对农民生活满意度的负面影响更大。

综上，可得到如下启示：第一，要继续加强农村地区环境治理，优先解决农民反映最强烈的环境问题，在发展经济的同时提升农民生活满意度。坚持走人与自然和谐共生的中国式现代化道路，继续推进“农村厕所革命”，不断加大和推进农村环境治理力度，建设“美丽中国”，共绘“美丽乡村”蓝图。第二，相关部门要准确公布环境监测数据，并及时宣传污染数据对应的环境质量状况，改善农民对环境质量的主观感知，让群众感受到环境改善与环境治理的成效，进而增进农村居民的安全感、获得感和幸福感。第三，要加大环保知识宣传，提升公众环保参与度。保护环境需要公众广泛参与，要激发农民参加环保组织的意愿，培育环保群众组织，引导公众参与积极环保活动，让广大群众在环保行动中增进环境改善带来的满足感和幸福感，不断提升生活满意度。