环境质量与居民生活满意度的实证分析

曹大宇

0 引言

居民的幸福感或者说生活满意度在近年来逐渐得到国内外学术界的关注。近几十年来，经济学家大量考察了经济因素对主观幸福感的影响。个人收入与生活满意度的之间的关系得到了许多研究的支持。此外，失业率、通货膨胀率，宏观的GDP及其增长速度与生活满意度之间的关系也得到了实证研究的支持。然而，影响生活满意度的重要因素——环境质量与居民生活满意度之间的关系还没有得到重视。事实上，环境质量对居民生活满意度有重要的影响。一方面，环境质量的好坏会直接对个人幸福感产生影响；另一方面，环境质量也通过健康因素影响人力资本，从而影响收入进而间接影响人的幸福感。

近几十年来，随着中国经济的快速增长，环境污染问题也越来越突出，其中，城市的空气污染是一个比较严重的问题。根据Economy（2007）所述，在全世界污染最严重的20个城市中，中国占了16个[1]。世界银行的报告也显示，自从2003年以来，中国城市的氮氧化物（NOx）和二氧化硫（SO2）的浓度在增加。2003年，在341个监控城市中，有53%的城市年平均可吸入颗粒（PM10）的浓度超过了100 g/m3，超出了美国标准的2倍[2]。氮氧化物和二氧化硫能够导致酸雨，从而对农作物和城市建筑产生破坏作用。此外，跟空气污染有关的呼吸道疾病不仅对人们的健康产生负面的影响，也使人们遭受经济上的损失。可见，城市的空气质量下降已经成为一个严重的问题。

严重的空气环境质量下降对于城市居民的生活满意度会有怎样的影响？现有的国内文献并没有给出一个明确的答案。此外，环境质量的变化对不同人群的影响也是不同的。高收入人群对环境变化的应对能力更强，而低收入人群更加容易成为环境污染的受害者。这种差异是否也体现在不同收入阶层人群的生活满意度上？这个问题同样也没有得到很好的回答。因此，本文拟以我国城市空气质量为例，探讨居民幸福感与空气质量之间的关系。本文试图回答以下两个问题：第一，空气环境质量对我国居民生活满意度是否存在显著的影响？第二，空气环境质量对不同收入阶层居民生活满意度的影响是否存在差异？研究的结果可以为有关政府部门的决策提供参考。

1 理论与实证模型

1.1 包含环境变量的满意度函数

自从Easterlin（1974）开创性的论文[3]以来，经济学家大量考察了经济因素对主观幸福感的影响，个人收入与生活满意度的之间的关系得到了许多研究的支持。此外，失业率、通货膨胀率，宏观的GDP及其增长率与生活满意度之间的关系也得到了实证研究的支持（更加详细的介绍可以参见Frey and Stutzer（2002）的综述性质的文章[4]）。近些年来，经济之外的因素与生活满意度之间的关系也开始受到经济学家的关注，例如Frey and Stutzer（2000）考察了制度因素与生活满意度之间的关系[5]。环境质量与生活满意度之间的关系在Welsh（2002）之后也开始受到研究者的关注[6]。相关的研究表明，在很多情形下环境质量的改变对生活满意度具有显著的影响。因此，在生活满意度函数中不仅应该包括收入及其他社会经济变量，而且应该包括环境变量。包含环境变量的生活满意度函数可以用公式（1）式表示。

此处LS表示生活满意度，Y表示收入，EQ表示环境质量，X表示其他影响生活满意度的因素。由于收入增加会导致生活满意度的提升，环境质量的改善也能够导致生活满意度增加，因此有UY＞0,UEQ＞0。

1.2 实证模型

本文的实证模型中，被解释变量是被调查者的个人生活满意度，解释变量包括：被调查者所在城市的的空气质量（用二氧化氮、二氧化硫和可吸入颗粒等来衡量），被调查者的家庭收入，以及控制变量。

由于可吸入颗粒的浓度跟二氧化氮和二氧化硫的浓度均具有较强的相关性，为了避免在回归中出现多重共线性的问题，在回归模型中我们只采用二氧化氮浓度作为衡量空气质量的变量，这也是多数国外研究所采用的变量。

本文主要的控制变量包括以下几个方面的因素：（1）人口学特征变量，主要包括性别，年龄等因素；（2）个人状态变量，主要包括健康状况、婚姻状况、就业状况等；（3）个人社会特征变量，主要包括受教育程度、与亲戚朋友联系密切程度等。具体的变量及其含义见表1。

2 数据与估计方法

2.1 数据

表1 变量含义及描述性统计

本文的关键数据包括两个部分：生活满意度和城市空气质量。我们在后面的实证分析中把两种数据整合在一起。生活满意度数据来源于中国综合社会调查(简称CGSS）。CGSS是中国人民大学社会学系和香港科技大学社会科学部组织的一项全国范围内的大型抽样调查项目。根据控制变量的选取要求，本文采用的是2005年的调查数据。在CGSS中，被调查者生活满意度的数据是通过如下问题而得到的：“总体而言，您对自己所过的生活的感觉是怎么样的呢？您感觉您的生活是：”，被调查者在“非常不幸福、不幸福、一般、幸福、非常幸福”五个选项中间选择一个适合自己的答案。对上述回答分别赋值为1～5，得到每个被调查者的生活满意度得分。各个城市总体的生活满意度取该城市被调查者得分的平均值。CGSS的调查范围涉及到我国28个省市的10000多个样本，并且提供了具体到被调查者所在居民（村民）委员会的资料，这使得我们能够以城市为单位对样本进行分类。由于我们只能够获得省会和直辖市的空气质量数据，因此我们只能选取那些属于直辖市和省会城市市区的样本数据。剔除掉不符合要求的样本后，我们得到18个城市①的生活满意度数据。与生活满意度数据的时间相对应，城市空气质量数据来源于2006年版的《中国统计年鉴》。如前所述，本文以二氧化氮的浓度来衡量空气环境质量。各个变量的描述性统计见表1。

2.2 估计方法

由于本文中生活满意度指标是一个有序的离散数据，因此不能采用通常的最小二乘法（OLS）进行回归，而必须采用有序的离散选择模型进行回归。本文在下面的分析中采用Ordered Logit模型来进行回归。

有序的离散选择模型可以由一个潜变量模型推出。假设因变量与自变量的关系可以由如下的线性方程表示：

其中y*表示真实值，但是并不能被直接观察，我们称y*为潜变量。不过，虽然不能直接观察到潜变量的值，但是我们可以观察到跟潜变量相关的变量y，y跟y*之间的关系可以用如下的公式表示：

y=1，若y*≤c1

y=2，若c1≤y*≤c2

…

y=m，若y*＞cm-1（3）

其中c1,c12,…cm-1被称为临界值（cutpoint）。

因此，对于给定x值的累积概率可以用如下公式表示：

对于Ordered Logit模型，我们假定误差项服从逻辑斯蒂（Logistic）分布，其定义如下：

因此，从（4）式可以推出：

通常将上式左边称为y的Logit形式，或者Logit(y)，Logit(y)与自变量x之间是线性相关的关系，但是y本身与x之间并不存在线性关系。如果能够通过回归分析估计出各个系数的值，则可以分析各个自变量x的变化对Logit(y)的影响。如果把P(y≤j|x)看成是某种情况发生的概率，而[1-P(y≤j|x)]则是某种情况不发生的概率，两者之比称为“发生比”，Logit(y)可以解释“发生比”的对数。

将上述估计方法应用到本文的实证模型中去，通过考察参数估计的系数，就可以知道某个解释变量对居民生活满意度的影响。具体来说，解释变量的回归系数为正，则说明该变量的增加有利于提高居民生活满意度；反之，若解释变量回归系数为负，则说明该变量的增加将会降低居民的生活满意度。

3 实证结果

3.1 模型估计的结果

根据本文的实证模型设定以及上述的估计方法，本文采用stata软件对数据进行处理，Ordered Logit回归的结果见下页表2。

3.2 估计结果的解释

回归式（1）是对全部样本进行的回归，从回归结果来看，污染物二氧化氮的对数ln(no2)的系数为负，且在5%的显著性水平下显著，这表明二氧化氮浓度对城市居民生活满意度具有显著的负效应，即二氧化氮浓度提高会降低居民生活满意度。这个回归结果跟国外现有的大部分研究结果是一致的。

下面通过比较回归式（2）和回归式（3）的结果来考察不同收入阶层人群生活满意度与环境质量的关系。回归式（2）中，Ln(no2)的系数虽然为负，但是不显著，这表明对于高收入居民群体而言，二氧化氮浓度的提高对生活满意度没有显著的负面影响。回归式（3）中，Ln(no2)的系数为负，并且在1%的显著性水平下显著，这表明对于低收入居民群体而言，二氧化氮浓度提升会显著降低其生活满意度。可见，对于样本居民而言，空气质量的变化对于不同收入群体的居民影响是不一致的，高收入居民所受影响较小，而低收入居民所受影响较大。因此，环境质量的下降有可能加剧社会的不公平。

4 结论

本文对我国18个城市的居民生活满意度与空气环境质量之间的关系进行了实证分析。研究的主要结论有两点：第一，城市空气中二氧化氮的浓度对相应城市居民的生活满意度具有显著的负面影响；第二，空气质量下降的影响主要体现在对低收入阶层居民的影响上，二氧化氮的浓度对高收入阶层的居民没有显著影响。

表2 Ordered Logit回归结果

本研究的政策含义在于：改善环境质量，一方面可以直接提高居民的幸福感，另一方面可以通过促进社会公平而间接提高居民幸福感。

[1]Economy,E.The Great Leap Backward?The Costs of China’s Environmental Crisis[J].Foreign Affairs,2007,(86).

[2]World Bank.Costs of Pollution in China.Washington DC,World Bank[EB/OL].Http://Siteresources.Worldbank.org/INTEAPREGTOPENVIRONMENT/Resources/China_Cost_of_Po llution.pdf.

[3]Easterlin,R.A.Does Economic Growth Improve the Human Lot?Some Empirical Evidence[A].In:Paul A.David and Mel W.Reder,eds.,Nations and Households in Economic Growth:Essays in Honour of Moses Abramovitz[C].New York:Academic Press,1974.

[4]Frey,B.S.,Stutzer,A.What Can Economists Learn from Happiness Research?[J].Journal of Economic Literature,2002,(40).[5]Frey,Bruno S.,Alois Stutzer.Happiness,Economy and Institutions[J].The Economic Journal,2000,(110).

[6]Welsch,H.Preferencesover Prosperity and Pollution:Environmental Valuation Based on Happiness Surveys[J].Kyklos,2002,(55).