农户参与农村环境治理意愿影响因素及关联路径研究——基于ISM-MICMAC模型

戴智杰, 林丽梅, 李学渊

(1.福建农林大学 公共管理与法学院,福建 福州 350002;2.福建江夏学院 公共事务学院,福建 福州 350002)

党的二十大报告指出:“全面建设社会主义现代化国家,最艰巨最繁重的任务仍然在农村。”实现乡村振兴,必须加快农村环境整治,但种种迹象表明,我国农村环境治理——包括人居环境与自然环境的整治问题仍十分严峻[1]。农村人居环境与自然环境属于具有非排他性和竞争性的自然资源,具有这种属性的公共物品如果不加以治理,最终的结果是陷入“公地悲剧”的困境。已有研究指出,具有非排他性和竞争性的公共物品治理的“利维坦”方案与“私人化”方案都可能存在缺陷,利用自主治理的方案往往能更好地解决“公地悲剧”问题[2]。虽然自主治理方案的提出为农户自治提供了可能性,但目前农村环境治理中的农户参与整体呈现出“缺位”的状况[3-4]。《农村人居环境整治提升五年行动方案(2021—2025年)》提出:“改善农村人居环境是实施乡村振兴战略的重点任务,事关美丽中国建设。解决农村环境治理问题,必须充分发挥农民主体作用。”农户作为农村环境的受益者,也是农村环境的破坏者,作为对农村环境的第一影响主体来看,如何促进农户参与到环境治理当中,对实现乡村振兴、美丽中国建设具有重要的意义[5]。

回顾已有关于农户环境治理参与意愿的相关研究,目前已充分开展了农户生活垃圾分类意愿[6]、保护农村生态环境意愿[7]、种植业污染治理意愿[8]、养殖业污染治理意愿[9]、环境治理付费意愿[10]、水污染治理参与意愿[11]等相关参与意愿主题研究,并深入研究与分析社会规范[12]、社会监督[12]、地方依恋[13]、社会信任[13]、风险感知[14]、环境规制[15]、社会网络[10]等多种角度对农户农村环境治理参与意愿的影响。整体来看,目前研究农户环境治理参与意愿的相关研究和研究角度十分丰富,但仍存在以下不足:①目前针对于农户环境治理参与意愿的相关研究往往集中于内部因素与外部因素之一,如只关注认知、情感等内部因素,亦或只关注政策等外部因素,较少研究同时考虑到内部因素与外部因素,影响了研究的系统性。②当前能够影响农户环境治理参与意愿的影响因素非常丰富,但并未有相关文献对影响因素进行深入系统性地分析,深入挖掘农户环境治理参与意愿影响因素的内在关联及传导路径仍是一项十分必要的工作。③已有研究常以中介效应检验深层次的影响因素路径,其往往仅能考虑一个或几个深层次的影响因素,未能窥其系统全貌。而ISM与MICMAC模型克服了中介效应的缺陷,能够将所有可能的影响因素进行研究和探讨内在的关系及可能存在的传导路径。

因此,文中将通过对已有文献进行回顾,对农户环境治理参与意愿的影响因素进行梳理,利用ISM-MICMAC组合模型对农户环境治理参与意愿影响因素进行关联传导路径研究,并探讨ISM-MICMAC组合模型在研究农户参与农村环境治理参与意愿的适用性,对影响因素在系统中的层次类别、重要程度进行识别,以期能够明晰影响因素之间深层关系及更具针对性地提出对策与建议。

一、材料与研究方法

(一)影响因素的选择与识别

农村环境治理要求农户的积极参与,农户作为理性人,其意愿变化往往会涉及复杂的影响因素及成本-利益的考虑。通过对已有文献研究进行统计分析,对影响农户环境治理参与意愿的主要影响因素进行识别,将相关因素归纳为个体因素、家庭因素、认知情感因素和外部环境因素四个方面,对已有文献研究的重要影响因素进行提取和分类编号,形成主要影响因素清单,详见表1。

表1 农户环境治理参与意愿影响因素清单

(二)解释结构模型(ISM)

解释结构模型通常用来研究系统内部各要素的结构和层次关系[22],基于MATLAB软件与专家学者的经验结合,对变量数量多,结构关系复杂的影响因素进行分层和分级,以此来深入探究影响因素的传导路径及各因素在系统中的层级。具体模型构建如下:

1.建立系统影响因素集合S

S={S1,S2,S3,…,Si}

(1)

式中,Si(i=1,2,…,n)表示系统中的第i个影响元素。用S0表示农户环境治理参与意愿。

2.构建邻接矩阵A和可达矩阵M

邻接矩阵需要通过影响因素之间的逻辑关系求得,影响因素之间的逻辑关系是指任意两个影响因素之间是否会互相影响,包括Si和S0的关系以及Si和Sj之间的相互影响关系。邻接矩阵A的构成要素定义如下:

(2)

式中,i=1,2,…,n,j=1,2,…,n。

借助MATLAB软件,可将邻接矩阵A转化为可达矩阵M,具体计算方式如下:

M=(A+I)λ+1=(A+I)λ≠(A+I)λ-1

(3)

式中,I表示为单位矩阵,2≤λ≤n,矩阵的幂运算采用布尔运算法则。

3.层级划分

从最高层到最底层的层级要素确定方式如下:

L={Si|P(Si)∩Q(Si)=C(Si)}

(4)

式中,P(Si)代表可达集;Q(Si)代表先行集;C(Si)代表可达集P(Si)和先行集Q(Si)的交集。根据(3)式得到的可达矩阵M,可求得可达集P(Si)、先行集Q(Si)。其中,可达集P(Si)表示可达矩阵M中要素所对应的一行中包含有“1”的矩阵元素所对应的列要素集合;先行集Q(Si)表示可达矩阵M中要素所对应的一列中包含有“1”的矩阵元素所对应的行要素集合。在上述基础之上,依据可达集P(Si)等于交集C(Si)的原则,确定最高层级的因素所形成的集合,再将该集合中因素在可达矩阵中对应的行、列去掉,得到新的可达矩阵M,并以此类推,得到农户环境治理参与意愿的层级结构。

(三)MICMAC分析方法

基于ISM模型对影响因素进行层次划分结果,采用MICMAC分析方法,通过计算各个影响因素的依赖性Ei和驱动性Fi来对影响因素所处的地位和作用进行深层次的分析,提出相对应的对策和建议。

在得到可达矩阵M的基础上,进行MICMAC分析,依赖性是指M中各因素所在的列对应是1的元素个数,驱动力是M中各因素所在的行对应是1的元素个数。并由此可将所有指标划分为五个区域:Ⅰ(自主因素)、Ⅱ(依赖因素)、Ⅲ(关联因素)、Ⅳ(驱动因素)、Ⅴ(调整因素)[23],依赖度、驱动性具体计算公式如下:

(5)

(6)

式中,mij表示为可达矩阵M中的影响因素。

二、结果与分析

(一)农户环境治理参与意愿ISM模型构建

通过采用Si(i=1,2,…,n)表示农户环境治理参与意愿的影响因素,其中S0表示为农户环境治理参与意愿,在咨询农村环境治理专家的基础上,结合已有文献和相关理论的分析,确定各因素之间的影响关系。由此假定如果行因素i对列因素j有影响则用V表示;如果列因素j对行因素i有影响则用A表示;如果行因素i和列因素j无影响关系则用O表示。各影响因素逻辑关系详见图1。

图1 影响因素逻辑关系图

根据影响因素逻辑关系,并通过(2)式、(3)式的计算,可得到可达矩阵M,并根据可达矩阵M可求得可达集P(Si),先行集Q(Si)和可达集P(Si)和先行集Q(Si)的交集C(Si)。详见表2,表3。

表2 可达矩阵

表3 可达集合与先行集合及其交集表

(二)农户环境治理参与意愿的ISM模型

借助 MATLAB 软件,对21个因素进行层级划分,分为6个层级,详见表4。L2层级包含的影响因素最多,L4、L5、L6层级存在的影响因素较少。

表4 层级划分表

根据ISM层级划分表可得到农户环境治理参与意愿的层级结构,通过对表4中分级结果进行缩减层次化处理,得出农户环境治理参与意愿影响因素的解释结构模型,详见图2。

图2 解释结构模型

依据解释结构模型,将影响因素分为三个层级,其中,第一层和第二层为浅层,第三层和第四层为中层,第五层和第六层为深层。

处于浅层的影响因素主要有性别(S6)和家庭收入(S8)。需要说明的是,经过计算,家庭收入(S8)与家庭生产方式(S9)、环境认知(S12)、环境关心(S13)、社会信任(S14)、地方归属感(S15)、乡规民约(S17)、社会参与(S19)、村子环境治理执行力(S20)存在强相关关系。这些强关系影响因素同样属于浅层影响因素,浅层影响因素会直接影响农户环境治理参与意愿,并且可以发现,浅层因素主要集中为认知情感类影响因素与家庭因素两个大类,即说明农户环境治理参与意愿的影响因素中,对环境治理重要性的认知和对村庄的情感能直接影响参与意愿,同时家庭的生活生产方式及家庭收入也会直接影响参与意愿,整体上看,农户是否会有环境治理的参与意愿往往会考虑到认知情感和物质两个主要层面。

中层影响因素主要包括了文化程度(S1)、健康状况(S4)、拥有资源数量(S10)、政府宣传(S16)、环境政策规制(S18)和村干部身份(S2),中层影响因素主要是直接对浅层影响因素造成影响或间接对农户环境治理参与意愿产生影响的因素,这类变量存在着复杂性的特点,同时也是如何提高农户环境治理参与意愿的重点和难点。其中,中层影响因素文化程度(S1)、健康状况(S4)、拥有资源数量(S10)、政府宣传(S16)、环境政策规制(S18)会通过影响农户的家庭收入(S8)、家庭生产方式(S9)、环境认知(S12)、环境关心(S13)、社会信任(S14)、地方归属感(S15)、乡规民约(S17)、社会参与(S19)、村子环境治理执行力(S20)来间接影响农户环境治理参与意愿,并且村干部身份(S2)会通过影响环境政策规制(S18)来影响农户环境治理参与意愿,同时,村干部身份(S2)还会受到底层变量的影响,其他中层影响因素则不受到其他底层变量的影响。

处于深层的影响因素有社会网络(S11)、年龄(S3)、外出务工(S5)、家庭人口数量(S7),深层影响因素是直接或间接影响其他影响因素的根本因素。其中,年龄(S3)、外出务工(S5)、家庭人口数量(S7)会通过影响社会网络(S11)来影响农户环境治理参与意愿的整个系统,社会网络(S11)又会通过影响村干部身份(S2)来影响整个系统,深层影响因素是影响农户环境治理参与意愿的本质致因,如果不重视深层影响因素的管控与强化,那么很难从根源上实现有效的农村环境治理,很难提高农户整体的环境治理参与意愿。

以垃圾分类工作为例,其目前工作重点在于防止垃圾分类反弹与解决居民主观能动性差的问题。主要方案是依靠打造“抬头可见、驻足可观、心里常念、入脑入心”的环境氛围和提高居民自然驱动力与经济驱动力来解决问题,即提高居民整体的环境认知水平,促进社会整体的高质量参与,或提高居民参与垃圾分类所能获得的自然效益和经济效益[24],在现实生活中,开展垃圾分类工作也主要是依靠宣传、提高整体居民文化程度、建设体制机制等手段来影响居民参与垃圾分类的成本与效益来提高居民参与意愿与行为。同时,计划行为理论同样也指出了感知因素会对意愿和行为产生影响[25]。由此可见,提高农户环境治理参与意愿最直接的方式就是居民选择参与所能带来的整体效益大于整体成本。认知情感因素属于精神效益,家庭收入与家庭生产生活方式属于经济效益,参与治理会产生参与成本。综上,只有当参与治理的成本必须小于精神效益与经济效益之和时,居民才会选择参与。那么如何提高精神效益与经济效益,降低参与成本便是提高参与意愿的关键性问题。何以解决这一问题的关键在于识别影响精神效益与经济效益和参与成本的深层次因素,通过解决深层次因素来改变效益与成本的现状,以此提高农户的参与意愿。

(三)农户环境治理参与意愿的MICMAC结果分析

将可达矩阵M数据代入(5)(6)式当中进行计算,得出农户环境治理参与意愿的各个影响因素的依赖性和驱动力,计算结果详见表5。根据表5绘制农户环境治理参与意愿影响因素驱动力和依赖性分类图,详见图3,用于对风险因素的分析。

图3 农户环境治理参与意愿依赖性和驱动力分类图

表5 农户环境治理参与意愿影响因素依赖性和驱动力

通过对农户环境治理参与意愿影响因素进行MICMAC分析,可将20个影响因素分为以下几类:

Ⅰ区代表自主因素区域,仅有性别(S6)一个影响因素,自主因素的依赖性和驱动力都不大,一般属于独立因素,与其他因素的关联性小并与其他因素之间的关系简单,不容易引发连锁反应。Ⅱ区代表依赖因素区域,包括文化程度(S1)、村干部身份(S2)、年龄(S3)、健康状况(S4)、外出务工(S5)、家庭人口数量(S7)、拥有资源数量(S10)、社会网络(S11)、政府宣传(S16)、环境政策规制(S18),依赖因素一般能较强地链接到其他因素,易受其他因素控制,但驱动力不强,是构成农户环境治理参与意愿的最根本、最关键的因素。加强对依赖因素的治理与提升能够显著影响浅层和中层影响因素对农户环境治理意愿的提高,因此应对依赖因素进行重点治理与提升其对整体系统的影响程度。Ⅲ区代表关联因素区域,关联因素具有高度依赖性和高度驱动力的特征。Ⅳ区代表驱动因素,驱动因素的特征是具有高度的驱动性力和较低的依赖性,不容易被影响,一般处于结构方程模型的较低层。Ⅴ区在均值线上,为调整因子,包括家庭收入(S8)、家庭生产方式(S9)、环境认知(S12)、环境关心(S13)、社会信任(S14)、地方归属感(S15)、乡规民约(S17)、社会参与(S19)、村子环境治理执行力(S20),在图3中可观察到处于Ⅴ区的调整因子具有高度的驱动力和具有处于均值水平的依赖性,说明调整因子具有关联因素与驱动因素的双重特征:对整体系统的影响作用大并且处于结构方程模型的较低层,在研究提升农户环境治理参与意愿的研究当中,需要通过对依赖因素的治理与提升来影响底层因素的作用,从而实现农户环境治理参与意愿的整体提升。

三、结论与建议

(一)研究结论

文中基于对已有的农户环境治理参与意愿的相关研究进行梳理,提炼出影响农户环境治理参与意愿的影响因素,并采用ISM模型来分析农户环境治理参与意愿影响因素的传导路径及影响因素之间的层级结构,并在ISM模型分析结果的基础上使用MICMAC分析方法进一步分析各影响因素对农户环境治理参与意愿的影响强度及各传导路径的影响强度。

ISM模型结果发现:年龄(S3)、外出务工(S5)、家庭人口数量(S7)、社会网络(S11)属于农户环境治理参与意愿整体系统中的深层影响因素。中层影响因素包括文化程度(S1)、健康状况(S4)、拥有资源数量(S10)、政府宣传(S16)、环境政策规制(S18),会通过影响农户的家庭收入(S8)、家庭生产方式(S9)、环境认知(S12)、环境关心(S13)、社会信任(S14)、地方归属感(S15)、乡规民约(S17)、社会参与(S19)、村子环境治理执行力(S20)来间接影响农户环境治理参与意愿。浅层的影响因素主要有性别(S6)和家庭收入(S8)。需要说明的是,经过计算,家庭收入(S8)与家庭生产方式(S9)、环境认知(S12)、环境关心(S13)、社会信任(S14)、地方归属感(S15)、乡规民约(S17)、社会参与(S19)、村子环境治理执行力(S20)存在强相关关系。

基于MICMAC分析结果发现:文化程度(S1)、村干部身份(S2)、年龄(S3)、健康状况(S4)、外出务工(S5)、家庭人口数量(S7)、拥有资源数量(S10)、社会网络(S11)、政府宣传(S16)、环境政策规制(S18)属于依赖因素;家庭收入(S8)、家庭生产方式(S9)、环境认知(S12)、环境关心(S13)、社会信任(S14)、地方归属感(S15)、乡规民约(S17)、社会参与(S19)、村子环境治理执行力(S20)是具有关联因素与驱动因素特征的调整因子。

(二)对策建议

第一,提高农户环境治理参与意愿要从家庭物质因素与认知情感因素入手。提高农户对环境治理的认知水平,提高其参与环境治理的精神效益,同时也要提高其家庭收入,改变其家庭的生产生活方式。例如,推广农业环保新技术,推广无污染化肥等来改变农村家庭生产生活方式。

第二,要通过教育、宣传、政策等方式方法来提高整体农户的环境保护的认知水平和情感因素,要发挥村干部、党员的先锋模范作用,提高村子环境治理执行力。同时,也需要提高农户整体收入水平。主要方式是要对农户的农地、池塘等资源进行产权明晰,农地与池塘等资源是农户的收入来源之一,也是影响农户生产的重要因素,确保农业资源的产权明晰能够促进农村治理效果与提高农业资源的利用效率。

第三,要鼓励外出务工的农户返乡就业,推进二孩、三孩生育政策的落地。人口与人口流动性是保持农村社会活力的关键,也是农村社会网络保持“熟人社会”的重要因素,社会网络与人口是促进实现农户环境治理参与高意愿的深层原因,“熟人社会”状态下的农村社会网络关系更加密切,对环境认知、情感因素的影响更大,农户能够起到自我监督、自我管理、自我学习的作用,能够更好地提高教育、宣传、政策等方式的效果,进而提高农户参与治理的意愿。

四、反思与展望

目前国内使用ISM-MICMAC组合方法的文章数量并不多,ISM模型与MICMAC分析方法作为两种独立的研究方法既可以组合使用,也可以单独使用。ISM模型的优势在于其能够揭示不同因素之间的传导路径和层级结构,但也存在不足之处:其不能够体现出不同层级因素之间及各种传导路径之间的影响强度。MICMAC分析方法则是建立在ISM模型的基础上,利用可达矩阵计算各个因素的依赖性和驱动力的大小,来分析各个因素的影响强度及各因素对整体系统的作用情况,在一定程度上能够弥补ISM模型的不足,但MICMAC分析方法同样存在缺陷,其是根据可达矩阵进行计算,由0和1组成的可达矩阵往往会忽略了系统中因素之间的细微关系,这也导致了MICMAC分析结果可能会与现实情况出现些许偏差。

在现有的相关研究当中,有部分学者在意愿行为悖离主题的研究当中将logit模型与ISM模型结合使用,通过logit模型的回归结果选择显著变量进行结构分析,这种做法在传统计量中属于一种创新的研究方法。同时,也存在着不足:放入模型的变量无法做到面面俱到,所做的结构层次分析可能会存在局限性问题。我国学术发展正值蓬勃发展阶段,计量研究方法作为社会科学一把利器已成为研究的主流方法。计量方法也为不同主题的相关研究带来了许多研究角度和影响因素,研究角度的多样化和影响因素的不同选择也造成了对于某一主题的核心影响因素难以把握的难题,如何在众多影响因素当中提取出最核心的影响因素并提出相应的对策建议成为了许多研究开展的痛点。

综上所述,在一些研究较为成熟的领域,亟需将研究领域作为一个整体系统来厘清各种要素之间的影响路径及要素对整体系统的影响强度,提炼研究领域的未来研究重点方向,针对整体系统中的重要因素及重要影响路径进行更加深入的探究。