环境质量满意度影响因素研究＊

陈昕洲

一、引 言

中国经济的高速增长所带来的环境问题，已经成为公众关心的热点。近年来，PM2.5、雾霾天气等新词汇的出现和运用，也反映了居民对环境的关注程度和监督水平的提高。今年的两会期间，人大环保委名单表决时出现850票的反对票，创反对票新高，体现的也是公众对环境污染问题的不满。武汉大学质量发展战略研究院《2012年中国质量发展观测报告》，通过对全国26个省（自治区、直辖市）48个地区的公众进行调查的结果显示：环境质量满意度位于产品质量、服务质量、工程质量满意度之后，排名最后一位，其满意度得分为60.30分；而传统上认为质量较差的产品质量却排在首位，满意度得分为64.72分；另外服务质量满意度为62.30分，工程质量满意度为60.76分。这些调查数据充分说明了，公众对环境质量非常不满意。传统的库兹涅茨曲线认为，当经济增长达到一定阶段后，环境污染问题会得到改善，但是现实情况却是，我国很多大城市的人均GDP已经接近发达国家水平，居民对环境的满意度却并没有因此而出现明显的提升。

那么，什么是影响居民对环境质量满意度评价的最关键因素？环境质量满意度的影响因素是否会随着经济的增长而发生变化？本文将以部分处于不同发展阶段，人均GDP存在差异的中国直辖市、副省级市、地级市以及县级市（县）的居民对该地区的环境质量满意度，来研究主观的环境满意度的影响因素变化与人均GDP之间存在的关系。本文数据来自武汉大学质量发展战略研究院《2012年中国质量发展观测报告》。该报告将影响环境质量满意度的主观影响因素分为空气、水资源、噪音、植被，因此本文从这四个影响因素来研究，主观的环境质量满意度与人均GDP之间的关系是否和客观的污染排放指标与人均GDP之间的关系拥有同样的规律特征，同时将主要研究是哪方面的影响因素导致了环境质量满意度的改变。本文第二部分对有关经济增长与环境质量关系的研究文献以及环境质量影响因素的研究文献进行评述；第三部分，是通过数据处理来分析环境质量满意度变化的影响因素，与环境库兹涅茨曲线比较后分析差异及其原因；第四部分，为本文的结论总结以及政策建议部分。

二、文献综述

对于环境质量的相关性研究，最初是由Grossman &Krueger（1991）通过对42个国家面板数据的分析，发现环境污染与经济增长的长期关系呈倒U型，并于1993年发表了他们的研究成果。后被称之为环境库兹涅茨曲线（the Environmental Kuznets Curve，简称EKC）。EKC揭示出：环境质量，在经济发展初期阶段，随着人均收入水平提高而退化；经济发展到一定阶段，人均收入水平上升到一定程度后，随着人均收入水平提高而改善，即环境质量与人均收入水平呈倒U曲线型关系。

之后，国内外对经济增长带来的环境质量问题做了大量的研究。Lopez（1993）认为，在国际贸易自由的环境下，污染会从制造业国家向农业国家转移，这就会造成发达国家环境质量提升，并进入倒U曲线的下降段；而农业国家会逐步向制造业国家转变，污染排放会增加，从而进入倒U曲线的上升段。Jones &Manuelli（1995）认为EKC曲线的下降阶段是由于经济增长之后，人们对环境质量的需求随之提高，从而对环境质量不满足而造成的。环境问题的逐步显现最终会有足够的动机促使人们聚合在一起，采用投票机制来给政府施加压力，促使政府采取更为严格的环境保护政策。Torras &Boyce（1998）从政府的环境政策方面进行研究，发现在发展中国家所采取的环境政策，当人均收入增长时，至少在几个重要的环境维度上，可以使环境质量得到改善；同时在低收入国家，文化素养、政治自由和公民权利在很大程度上会影响环境质量。Copeland &Taylor（2004）也从国际贸易角度研究，认为贸易政策对环境质量有部分影响，认为拒绝进口可以提高环境质量。国内研究EKC曲线方面，陆虹（2000）考察了1975－1996年我国人均CO2排放量与人均GDP的关系，发现人均GDP与人均CO2排放量的当前值与前期值之间确实存在交互影响作用，而不是呈简单的倒U型关系。范金和胡汉辉（2002）以我国81个大中城市1995－1997年度氮氧化物、二氧化硫、总悬浮颗粒物浓度和年人均降尘量的面板数据，对环境库兹涅茨曲线进行实证分析，发现除氮氧化物浓度外，其余污染物与收入确实存在倒U型关系，但二氧化硫和总悬浮颗粒物的转折点处于几乎不可能达到的高收入水平上（分别为人均21，000，942和5，367，610美元，以1985年美元不变价计算）。包群和彭水军（2006）通过对1996－2000年中国30个省市的面板数据，建立污染方程和产出方程的联立方程组分析得出，除工业废水中污染物化学需氧量以外，其他污染指标均符合EKC的倒U型关系，而且得出U型转折点高于3万元／人。陆旸（2012）从开放的宏观视角出发分析了环境与增长、就业、贸易、迁移的关系，认为环境质量的改善，在很大程度上只是转移了污染，而不是解决了污染问题。黄欣（2009）以厦门市为例分析了城市环境质量的影响因素来源问题，他以出租车、公共汽车、绿化、CO2排放、噪音达标面积、客运量等作为指标进行实证分析后，得出城市环境质量的最重要影响因素是汽车尾气的排放和城市绿化建设。

以上这些研究，主要都是从客观污染数据来分析环境质量问题，其存在的缺陷主要有：

第一，数据的可得性问题，环境污染排放指标数据的时间序列短，环境的截面数据也不全，特别是还有许多环境污染排放没有相关的统计数据。

第二，关于选取何种污染物，如何保证所选取的污染物权重确立的科学性，以及所选取污染物排放量的统计、计算及至最终结果的准确性也存在问题。

第三，之前的研究都是基于政府发布的工业排放的客观数据，没有涉及到当地居民的主观感受。很多污染的排放指标，比如CO2是生活中的主要排放废气，但是它无味、无色、无显著危害，该排放物的统计就与居民主观看到、感受到的环境质量问题不一致，而居民能够感受到的环境质量问题却不一定进入到了政府的排放统计当中。因此，到底是哪方面因素影响了居民的环境质量满意度评价，以及这些影响因素随经济增长有何变化，目前还没有这方面的研究。

三、数据说明及其与库兹涅茨曲线的关系

（一）基本假设与预期曲线

图1 预测曲线与库兹涅茨曲线的比较

本文的基本假设是城市污染物的排放以及环境状况能够被居民准确感知到，并能够完全转化为准确的满意度打分。EKC曲线x轴表示人均GDP水平，y轴为环境污染指数，由于指数越小环境质量越好，故得出的曲线为倒U型曲线。而本文的y轴为居民对环境的满意度指数，由于指数越高代表的环境质量越好；因此，若按照EKC曲线呈现的规律推断，人均GDP水平越低，环境污染指数越低，居民对环境质量满意度的感受应该更好，那么本文预期所做出的曲线应该为U型（如图1）。

终身成长词典的词条《154：心流》中提到，心流，是一种将个人的精神力，完全投注在某种活动上的感觉。心流产生时，会有高度的兴奋及充实感，会感到内心的纯净，对手头任务充满自信。同时很难感觉到时间的流逝，等到结束时发现几个小时已经过去了。当一个人处在心流的状态下，大脑活动的方式，会体现出高效率和准确性，耗费的能量也较少。然而，激发心流的重要条件之一，就是要做到专注。如果注意力被负面情绪分走了一大半，就不可能产生这种体验。当然，这里说的情绪主要指的是负面情绪。可见，戒掉负面情绪，你就成功了一半。

即当库兹涅茨曲线显示的环境污染指数越高的时候，环境质量的满意度就越低；反之当库兹涅茨曲线显示的环境污染指数越低的时候，环境质量的满意度就越高。

（二）数据选择与处理

为了检验以上假设曲线是否成立，本文数据样本（如表1）选取了36个地区，包含直辖市、副省级市、地级市以及县级市（县），每个地区的数据为当地被调查者对环境质量满意度评价指数的加权平均。排除掉的数据样本包括离差较大的地区、数据缺失的地区，以及由于行政区划问题人均GDP被计算在上一级地区中，从而未查到当年人均GDP数据的地区。由于被调查的居民对环境质量的满意度是2012年的数据，无法得到该年度以前的数据，所以无法使用时间序列数据对经济增长进行考察。对环境质量满意度的数据分析采用的是2012年度的横截面数据。

表1 各地区环境质量满意度及人均GDP

续表1

图2 环境质量满意度和人均GDP的关系

对表1中的人均GDP和环境质量满意度数据做出散点图，如图2可以看出具有类似于N的走势，而该图形与上文预期的U型曲线不符。即可能存在环境质量满意度对人均GDP的三次方程，该方程如下：

其中y代表环境质量满意度，x代表人均GDP水平。本文采用SPSS17.0对以上数据做三次方的曲线估计。变量为人均GDP，因变量为环境质量满意度。输出如下结果：

表2 环境质量满意度和人均GDP的关系参数估计值

由输出结果可知：样本数据存在近似于N的趋势，但是R方的值只有0.264，说明对三次曲线的拟合程度不是太高；不过对曲线显著性的检验P值为0.024，小于0.05，反映对三次曲线的估计显著。故下文着重对为何曲线呈现N型而不是U型曲线进行分析。

（三）人均GDP与环境质量满意度关系图与库兹涅茨曲线的比较

为了使图形更容易观察，且易于分析变化趋势的规律及其特点，在此将图2简化以后与EKC曲线进行比较，如图4。

图3 人均GDP与环境质量满意度的三次拟合曲线

图4 实际曲线与库兹涅茨曲线的比较

和预期的环境质量满意度与人均GDP关系图走势不同的是：人均GDP在1万元到5万元区间，并没有因为城市经济的快速增长，而使居民对该地区的环境质量满意度降低；而当人均GDP在5万元左右时，出现拐点，居民对当地的环境质量满意度的评价迅速下降；并且直到人均GDP到达10万元时，对环境质量满意度的评价都维持在较低水平，没有因为人均GDP的增长而出现对环境质量满意度评价上升的趋势。

由图4可以看到，人均GDP在大约4万元以下的城市居民并非比4万元到5万元的城市居民对当地环境满意度高；而人均GDP较高的城市，在中国主要是特大以上城市①2010年中小城市绿皮书《中国中小城市发展报告（2010）》中，依据中国城市人口规模现状，提出的全新划分标准为：市区常住人口50万以下的为小城市，50万—100万的为中等城市，100万—300万的为大城市，300万—1000万的为特大城市，1000万以上的为巨大型城市。，其居民对环境质量满意度都在60分上下，并没有出现显著上升的趋势；只有无锡一个城市的环境质量满意度达到了80.8，而无锡为一个地级市，并不能代表巨大型城市的环境质量满意度变化趋势。因此，可以说，对于巨大型城市而言，其经济增长带来的人均GDP增长并非一定会带来当地居民对环境质量满意度的提高。但是作为人口、地域面积更小的中小型城市来说，其经济增长与人均GDP的关系存在一个N型的曲线，即：人均GDP较低的时候，居民对环境质量满意度会较低；随着经济增长到一定水平，城市的环境质量会得到改善，但是再增长的过程中会逐步下降；直到经济增长到一定水平才会带来环境质量满意度的再次提高。

四、环境质量满意度影响因素的相关性分析

由于对总体环境质量满意度的评价涉及到诸多影响因素，本文采用的样本数据中，诸多影响因素已经简化为日常生活能够感知到的空气、水资源、噪音、植被四个因素。居民在对总体环境质量满意度做出评价时，考虑的是整体感知而并非仅限于以上四个因素，同时也不是以上四个因素的加权平均值。因此，需要通过居民对这四个因素的评价来分析这四个因素对环境质量总体满意度有多大的影响以及如何影响，以便于分析N型曲线的形成原因及影响因素。本节根据散点图（图2）观察得出，人均GDP 5万元为转折点，故将样本数据分为两个部分进行分析。

（一）Pearson相关分析

由于被调查者在对环境质量满意度以及各影响因素包括空气、水资源、噪音、植被打分时是一个综合的考虑，其对所能感知到的这四个因素的评价会对总体环境质量满意度评价的考虑产生影响。本节采用SPSS17.0软件，通过Pearson相关系数来分析环境质量满意度与其它四项因素之间的相关程度，用以判断空气、水资源、噪音、植被在多大程度上影响到了被调查者对总体环境质量满意度的评价。

如表3所示，空气、水资源、噪音、植被满意度与人均GDP在5万元以下的城市环境满意度的相关系数检验的t统计的显著性概率均小于0.05，本文认为空气、水资源、噪音、植被的单项满意度的评价与环境满意度的评价有显著的正相关关系。

表3 人均GDP小于5万元地区各因素相关系数

表4 人均GDP大于5万元地区各因素相关系数

如表4所示，空气、水资源、噪音、植被满意度与人均GDP在5万元以上的城市环境满意度的相关系数检验的t统计的显著性概率均小于0.05，本文认为空气、水资源、噪音、植被的单项满意度的评价与环境满意度的评价有显著的正相关关系。

（二）多元回归分析确定关系系数

Pearson相关分析可以说明各因素之间是否存在关系以及关系的紧密度与方向，采用多元回归分析则可以说明因素之间是否存在因果关系。以人均GDP 5万元作为转折点，分为前后两个部分对空气、水资源、噪音、植被的满意度与总体环境质量满意度的前后因果关系进行验证。采用多元线性回归方法来分析空气、水资源、噪音、植被四个自变量对因变量环境质量满意度的影响及其程度。

通过SPSS17.0软件，运用多元线性回归分析方法，首先对5万元以下及以上的各城市的满意度因果关系进行分析。

1.人均GDP 5万元以下城市做多元回归分析的输出结果

表5 人均GDP 5万元以下城市做多元回归分析输出结果

如表5输出结果所示，对人均GDP 5万元以下的地区进行多元线性回归，其中R方的结果为0.928，说明回归线性拟合程度较高。对总体线性回归的显著性检验的P值为0.000，说明总体多元线性回归结果显著。但是对于各影响因素来说，空气因素的显著性检验P值为0.000，水资源为0.623，噪音为0.097，植被为0.407，说明只有空气对总体环境质量满意度的影响显著，其影响系数为0.889，反映出空气质量与总体环境质量满意度呈正相关关系。

2.人均GDP 5万元以上城市做多元回归分析输出的结果

表6 人均GDP 5万元以上城市做多元回归分析输出结果

如表6输出结果所示，对人均GDP 5万元以上的地区进行多元线性回归，其中R方的结果为0.976，说明回归线性拟合程度较高。对总体线性回归的显著性检验的P值为0.000，说明总体多元线性回归结果显著。对于各影响因素来说，空气因素显著性检验P值为0.047，水资源为0.003，噪音为0.041，植被为0.012，均小于0.05，说明各环境影响因素对总体环境质量满意度的影响显著。

（三）相关性分析结果的解释

通过描绘人均GDP与环境质量满意度的曲线图（图2），观察得出在人均GDP处于5万元以下的城市中（如图4，阶段1），并没有呈现出与假设相一致的随着经济的增长，排污量的上升而致使居民对环境质量满意度下降的趋势；而是在人均GDP达到5万元以前，居民对环境质量的满意度呈现出随着经济增长而上升的趋势。根据表5的数据分析可知，环境质量满意度处在上升趋势的同时，居民对空气质量的满意度与环境质量满意度的变化趋势相同。可以通过观察发现人均GDP处于5万元以下的城市主要是地级市、县级市（县）等中小城市。说明处于该阶段的城市，由于城市的规模不大，人口密度不如特大城市和巨大型城市的人口密度高，经济能力限制了其机动车购买能力和保有量；并且工业发展水平也无法使这些中小城市的工业废水、废气的排放量，对其环境质量造成质的改变。从图3中也可以看到，当人均GDP处于5万元以下时，经济增长与环境质量满意度为同方向变化，也充分说明城市的经济增长为城市的环境改善所作的贡献；城市环境的建设需要财政能力的支撑，并且最终会体现在对总体环境质量的满意度的评价中。

如表1所示，人均GDP超过5万元的城市主要为地级以上的大城市、特大城市以及巨大型城市（如图4阶段2和3）。在这个阶段呈现出同EKC曲线相适应的规律性特点，即随着经济的发展，城市排污量的增加，居民对城市环境质量满意度的评价在下降，直到人均GDP达到10万元以前都保持稳定。处于这两个阶段的城市主要为直辖市和省会城市，只有类似佛山、绍兴这样的经济较发达地级市和三个县级市进入到该阶段。此时，由于经济增长所带来的城市环境建设水平的提高，例如城市绿地面积的增加，城市内河水体以及附属设施的修缮，以及大量基础设施建设工程的完工所带来的噪音污染的减少等，它们所带来的环境质量满意度评价的正效应最后会被空气污染所带来的负效应所抵消。而且这种相对平缓的满意度指数，直到人均GDP达到10万元都没有呈现显著的上升趋势。而图4阶段4所呈现出的显著上升趋势，仅来自于无锡一个城市。只能反映出，非巨大型城市在经济发展程度接近发达国家水平时，有可能获得和无锡一样的环境质量满意度水平。

由于本文将人均GDP 5万元作为转折点，来分析经济发展水平处于两个不同区间的规律，因此，还需要对为何会出现人均GDP 5万元这个转折点进行解释。本文认为，之所以会在库兹涅茨曲线处于上升阶段出现一个环境质量满意度的拐点，是由于居民对满意度的评价标准也会随着经济发展水平，以及居民生活水平的提高而转变——从对生活水平量的追求，向对生活水平质的追求转变。在这个转变的过程当中，当经济发展处于较低水平时，居民需求更为强烈的是改善物质生活水平；直到物质生活水平达到某一程度后，其对物质生活水平的需求已经得到基本满足，转而向生活质量的需求转变，而这种转变就体现在环境质量满意度的评价当中。因此才会出现图4中所描绘的阶段1和阶段2之间的拐点。这个拐点所代表的就是居民对环境质量满意度评价标准的提升与环境质量满意度评价下降的交汇点。居民对环境质量的主观评价标准会越来越高，而环境质量已经不能满足居民的需求。而本文通过绘制曲线图，得出这个转折点约为人均GDP 5万元。

五、研究结论与政策建议

本文采用相关性分析得出2012年居民对所在城市总体环境质量满意度与空气、水资源、噪音、植被四个因素满意度之间的相关关系。通过对人均GDP与总体环境质量满意度的曲线估计，以及对各环境因素的相关系数的分析，得出以下结论：

第一，经济增长所带来的环境污染物的排放量的增加，并非会造成居民对环境质量的满意度的下降。人均GDP处于5万元以下时，经济增长没有带来明显的空气质量问题，并且能够伴随城市建设带动各项环境因素满意度的提升，从而带来整体的环境满意度的上升。

第二，当经济增长在人均GDP达到5万元水平后，环境质量满意度出现快速下降的趋势。这种显著下降的趋势主要是被负面的空气评价所拉低。大型城市集中了大量资源和人口，即使在绿化建设、水体建设、噪音控制中获得了较高的满意度，但是其所带来的环境质量满意度的提升最终被空气质量的下降所抵消。

第三，在库兹涅茨曲线处于上升阶段时，之所以会出现环境质量满意度的拐点，是由于随着当地经济发展水平的提高，居民对环境质量的需求水平也会相应提高。其对环境质量的评价标准的上升最终会和环境污染负面评价之间形成一个交汇点。这个交汇点反映在环境质量满意度和人均GDP的关系图上，呈现出的就是环境质量满意度从上升到下降的拐点。

第四，从图2的散点图可以看出，人均GDP 5万元至10万元之间的城市环境质量满意度处于较低水平，且呈现较为平缓的趋势。说明对于特大或巨大型的城市来说，由于城市规模过大，生活废气、汽车尾气等空气污染问题难以得到改善，致使环境质量满意度处于较低水平且较为稳定。无锡作为一个经济发展水平较高的城市，其人均GDP水平已经接近发达国家水平。因此，为了使特大型城市的环境问题得到改善，可以将发展的重心向地级市或者中小城市倾斜，由此可以带动人口向更多中小型城市分流；而人口密度的降低不仅可以改善特大型城市空气污染问题，同时，发展重心的转移也能给予中小型城市更多的发展机会，这样，才有可能使居民对环境质量的满意度达到无锡这样的水平。

[1]包群、彭水军，2006：《经济增长与环境污染——环境库兹涅茨曲线假说的中国检验》，《财经问题研究》第8期。

[2]包群、彭水军，2006：《经济增长与环境污染：基于面板数据的联立方程估计》，《世界经济》第11期。

[3]程虹、李丹丹、范寒冰，2011：《宏观质量统计与分析》，北京大学出版社。

[4]程虹、李清泉，2009：《我国区域总体质量指数模型体系与测评研究》，《管理世界》第1期。

[5]程虹，2009：《宏观质量管理》，湖北人民出版社。

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[8]武汉大学质量发展战略研究院中国质量观测课题组，2013：《2012年中国质量发展观测报告》，中国质检出版社／中国标准出版社。

[9]黄欣，2009：《基于主成分分析对城市环境质量因素进行综合评价——以厦门市为例》，《中外企业家》第2期（下）。

[10]陆虹，2000：《中国环境问题与经济发展的关系分析——以大气污染为例》，《财经研究》第10期。

[11]陆旸，2012：《从开放宏观的视角看环境污染问题：一个综述》，《经济研究》第2期。

[12]李锴、齐绍洲，2011：《贸易开放、经济增长与中国二氧化碳排放》，《经济研究》第11期。

[13]李建民、王国营、周春旗、赵细康，2005：《环境库兹涅茨曲线及在中国的检验》，《南开经济研究》第3期。

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[16]Khanna，N.，2002，“The Income Elasticity of Non－Point Source Air Pollutants：Revisiting the Environmental Kuznets”，EconomicsLetters，Vol.77，pp.387－392.

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[18]Manuelli，R.E.，Jones，L.E.，1995，“A Positive Model of Growth and Pollution Controls”，NBER Working Paper Series.

[19]Torras，M.，Boyce，J.K.，1998，“Income，Inequality，and Pollution：A Reassessment of the Environmental Kuznets Curve”，EcologicalEconomics，Vol.25，pp.147－160.