空气质量如何影响公众主观满意度？

李雪妮 苏杨 周绍杰

摘要 空气污染问题长期以来备受社会各界关注，极大地影响了社会和谐，而空气污染治理也成为考验地方政府治理的最具显示性的领域，是公众对政府工作满意度的一个重要衡量。现有研究缺乏从多个视角定量分析空气质量对公众满意度的影响。本文使用2016年中国民生调查微观数据，匹配空气质量客观数据，采用Ordered Probit模型实证考察了空气质量对我国城镇居民环境质量评价、个人生活评价、政府行政评价的影响。研究表明： ①空气污染显著降低了城镇居民的环境满意度，表明居民的主观满意度可以反映空气质量的客观情况;②空气污染显著降低生活满意度，表明空气质量是影响居民“获得感”的重要方面;③空气污染是影响居民对政府评价的负面因素，表明空气质量治理作为“看得见”的治理，其治理水平极大地影响居民对于政府工作的评价;④个体针对空气质量的主观满意度判断不仅取决于短期内状况，一段时期内的平均空气质量对主观满意度的影响更强;⑤个体的各类主观满意度存在异质性，其中年龄、受教育水平、家庭收入水平等对满意度指标具有显著影响。本文的政策含义在于：其一，公众的主观满意度具有信息价值，政府治理绩效的客观提升会得到公众的积极评价，能提高公众的福利水平和获得感。其二，随着互联网的廣泛普及，公众对于政府治理的相关信息的可获性大大增强，公众参与是发展治理的重要推动力量，政府应当充分重视公众对于发展治理的主观评价，并且通过提升客观治理绩效回应公众关切，这不仅有利于提升政府治理效率，而且有助于打造责任型、回应型政府形象。

关键词 空气质量;生活满意度;环境满意度;政府满意度;Ordered Probit模型

随着中国特色社会主义进入新时代，高质量发展已经成为未来中国发展的主线，而经济与生态环境的协调发展是实现高质量发展的重点之一。环境污染问题作为舆情焦点，极大地影响社会和谐。从某种意义上讲，空气污染治理是地方政府治理水平最具有显示性的领域，也成为公众对政府工作满意度的一个重要衡量，可以称之为“看得见的治理”（Visible Governance）。从治理绩效来看，中国城市空气质量得到明显提升，但是公众对当前空气质量仍然不满意。从公共政策的角度来看，居民反馈（Citizen Feedback）反映了居民对于某特定公共治理领域的满意度，对政府制定公共政策具有重要意义。

本文利用中国民生调查数据，并匹配城市空气质量数据，从居民主观满意度的视角对空气质量变化是否影响居民对于空气质量的满意度、生活满意度以及对政府工作的评价进行实证研究。本文的实证研究发现空气质量改善对上述三者产生积极的影响。本文的主要贡献在以下三个方面：其一，本文从多个角度评估了居民对空气质量改变的主观评价;其二，本文的实证结果是建立在更加精确的数据匹配的基础上，研究结论更具有可信度;其三，本文的实证研究证实公众的主观满意度具有信息价值，为政府应当充分重视公众对于发展治理的主观评价提供了依据。

1 文献综述

在公共治理领域中，Deichmann和Lall[1]认为公众主观满意度是一种有效的评价公共服务提供质量的方法。James[2]发现政府的客观治理绩效会对公众对政府的主观评价产生积极影响，政府治理的客观绩效的提高会提升公民对政府的主观绩效评价。明承瀚等[3]的研究发现政府提供公共服务的质量会对公民满意度产生积极的促进作用。陈刚和李树[4]的研究发现政府质量对居民幸福感的正面效应远远高于经济增长。环境质量是政府治理的重要领域，是影响个体生活满意度的重要决定因素。Smyth等[5]、Morris[6]、Van Praag和Baarsma[7]的研究均发现环境质量对居民的生活满意度具有重要影响。Welsch[8]利用10个欧洲国家的面板数据分析得出空气污染会显著降低居民生活满意度;Levinson[9]、Ferreira等[10]分别利用美国、欧洲的数据得出空气污染会造成居民生活满意度下降;Rehdanz和Maddison[11]利用德国社会经济调查数据研究发现主观认为空气污染严重的居民，其幸福感也低且对改善空气质量的支付意愿更高;Mackerron和Mourato[12]利用伦敦地区的数据也得出类似的结论。

环境污染是中国公众对于社会环境的主要关切点之一[13]。苏杨和席凯悦[14]基于中国民生调查数据的研究发现，空气质量是影响公众对环境感知的重要因素。杨继东、章逸然[15]利用中国社会调查（CGSS）数据发现城市空气污染程度提高显著降低居民个人幸福感，且对低收入、男性等群体的影响更大。储德银等[16]利用CGSS数据研究发现环保模范城市引起的主观空气污染的改善显著提高了居民幸福感，而Zhang等[17]利用2010、2012、2014三年的CGSS数据则发现居民幸福感与近期空气质量关系不大。Zheng等[18]利用2014年全国144个城市的用户在微博社交媒体发布内容采用机器学习方法构建生活满意度指数，研究发现空气污染显著降低居民生活满意度。曹大宇[19]利用CGSS数据的研究发现城市空气中二氧化氮浓度对城市居民的生活满意度有显著的负面影响。

空气污染问题已经成为一个政治社会生活议题。王学义和何兴邦[20]研究发现空气污染不仅直接降低居民的生活满意度，同时也会降低居民对政府的满意度和信任度。王凯民和檀榕基[21]认为环境安全问题所导致的群体性事件可能更大程度降低居民对政府的信任。左翔和李明[22]的研究发现，遭受环境污染侵权会降低个体对政府权威的认可度，提高公众对民主和司法独立的诉求，而且这两种政治效应随着经济发展程度的提高具有强化趋势。因此，公众环境满意度实际上是一种潜在的民意，影响政府声誉，而政府的声誉无疑对于政府治理具有重要的影响。从这个意义上讲，基于满意度视角对政府公共治理行为进行研究具有政策价值。

2 计量模型与数据

2.1 计量模型

借鉴Levinson[9]的计量模型，本文设定了如下的基准回归方程：

其中，Lkij是第k类满意度，k=1，2，3分别对应城市第j个被调查者的环境满意度、生活满意度、政府满意度，Airi代表i城市的空气质量水平，Xij、δi都是代表控制变量的向量，前者表示年龄、受教育水平、婚姻状况等一系列微观个体特征，后者表示城市风速、降雨、气温等气象状况，εij为误差项。

2.2 数据来源与指标说明

文本采用的满意度数据来源于中国民生指数调查数据。国务院发展研究中心“中国民生指数研究”课题组自2010年起每年进行一个基于大样本调查的民生改善评价[14]。鉴于调查具体日期的可获得性，本文利用2016年电话调查数据进行实证研究。该调查涵盖了全国31个省区、158个地级市的18～74岁之间城乡居民。中国民生调查详细记录了被调查者的个体基本信息，包括性别、年龄、居住地、婚姻状况、受教育水平、家庭人口数、收入状况等。

本论文的被解释变量和核心解释变量如下。被解释变量包括环境满意度、生活满意度和政府满意度。在调查满意度时，环境满意度对应的问题是“您对居住地环境状况的总体评价”;生活满意度的对应的问题是“总体而言，您对自己目前生活状况的评价”;政府满意度对应的问题是“您对居住地政府部门服务的总体评价”。基于上述问题，受访者者从“非常满意”“比较满意”“一般”“不太满意”以及“非常不满意”中进行选择。

实证研究的核心解释变量是空气质量。我们采用空气质量指数（Air Quality Index，以下简称AQI）作为衡量空气质量的标准。本文收集了全国1 440个原环保部监测站发布的2015、2016两年AQI历史数据，数据频次为小时，监测主要设置在城市地区，覆盖366个地级市，计算得出城市日平均AQI数据。在实证研究中，其它控制变量包括一系列反映微观个体特征的变量，包括性别、年龄、居住地、婚姻状况、受教育水平、户口所在地、家庭收入水平等。此外，由于气象因素可能对空气质量产生影响，我们从中国气象数据网收集了292个地市级的2016年逐日地面气象数据，包括风速、降雨、气温、气压等。

2.3 描述性统计

文本从微观视角对环境满意度、生活满意度、政府满意度做了实证研究。在满意度水平赋值上，我们把“非常满意”“比较满意”“一般”“不太满意”以及“非常不满意”依次赋值为5、4、3、2、1。这种赋值方法在现有研究中较为普遍，例如，Oswald 和 Wu[23]对于美国各州的生活满意度回归分析中也采取了类似的方法;周绍杰等[24]在研究民生满意度的决定因素时也采用了类似方法。

表1是主要变量的分布情况。这里需要特别指出的是空气质量指数。由于此次调查是2016年8月下旬至9月上旬，这一期间受气候因素影响，空气质量相对较好，特别是对于北方地区。例如，2016年8月和9月，北京市的AQI平均值分别为94和86，而12月的AQI为168。此外，AQI月度平均值越高，AQI月内的波动范围也越大。因此，本研究利用受访者受访时的AQI进行实证研究更能够精确反映个体对空气质量的主观满意度。同时我们也计算出受访前一周、前三个月及前一年的AQI平均值以便研究长期空气质量对公众主观满意度的影响。

3 实证分析

以下分别以环境满意度、生活满意度、政府满意度作为被解释变量，分别检验空气质量对这三个主观满意度的影响。其中，核心的解释变量为AQI。由于主观满意度指标均为序数设定，計量分析可以采用有序Probit回归模型（Ordered Probit model）。此外，还可以把受访者的回答按照其满意度高低赋值，把满意度视为基数值（cardinal），采用OLS模型进行计量分析。Carbonell和 Frijters[25]发现，这两种方法的估计是一致的。在本研究中，我们也分别采用这两种方法进行计量分析。总体来看，两种方法的估计结果的显著性水平和符号方向完全一致。

3.1 空气质量对环境满意度的影响

在本研究中，个体环境满意度是个体对所居住地区整体生活环境的综合评价，包括空气质量、环境卫生（例如垃圾处理、污水处理等）、噪声状况、绿化状况等方面，这些方面均会影响个体的环境满意度。在本研究中，我们主要关注空气质量状况对环境满意度的影响，因此其它方面的环境指标不做考虑。表2和表3分别报告了以环境满意度作为被解释变量的回归结果。其中，在表2的回归结果中，空气质量的测度分别是调查当天的空气质量和调查时点过去一周的平均空气质量;在表3的回归结果中，空气质量的测度分别是调查时过去三个月的平均空气质量和调查时过去一年的平均空气质量。这样做的目的是检验受访者基于不同时间跨度的空气质量信息是否对环境满意度都产生影响。在模型的使用上，表2和表3中模型1～3使用Ordered-Probit模型估计，模型4～6使用OLS模型。其中，模型1和4没有控制气象因素，其它模型控制了气象因素。

根据表2的回归结果可以得出以下主要结论。首先，AQI的回归系数来看显著为负，表明受访者受访当天的空气质量显著地影响了受访者的环境满意度，AQI越高（空气污染越严重），受访者的环境满意度越低。这一实证结果也表明，尽管媒体公布的环境事件会对公众的环境治理评价产生影响，但是，公众的环境质量评价反映了其切身体验到的环境质量，是对空气质量的有效主观评估。

空气质量影响环境满意度的程度，可以由模型4或5中AQI的回归系数和AQI的标准差进行估计。一个标准差的AQI（23.4）对环境满意度的影响为0.096（0.0041×23.4=0.096），即如果空气质量提高AQI的一个标准差，个体环境满意度评价级别上升一个级别（例如，从“一般”上升到“比较满意”，从“比较满意”上升到“非常满意”等）的概率为9.6%。考虑到部分重污染城市在污染严重月份的空气质量波动性，空气质量对个体环境满意度的影响非常显著。例如，2016年12月，北京市AQI的最小值和最大值分别为54和431，两者之差对应的环境满意度变化为1.5（（431-54）×0.0041=1.546），相当于跨越两个评价等级。

为了验证实证研究的稳健性，我们在模型3和模型6使用前一周的平均AQI作为衡量空气质量的指标。空气质量的回归系数依然显著为负，表明实证结果是稳健的。由于模型3的其它控制变量与模型2的其它控制变量的回归系数相差极小，但是模型3中空气质量的回归系数的绝对值显著高于模型2的空气质量回归系数，这说明受访者对于空气质量的评价受过去一周平均的空气质量影响程度更大。更进一步地，我们采用更长时间跨度的平均空气质量作为解释变量（见表4），即过去三个月和过去一年的平均空气质量作为解释变量。回归结果显示，空气质量的回归系数依然显著为负。此外，从表3和表4中模型5和模型6的空气质量的回归系数可见，过去三个月的平均空气质量的回归系数最大，而过去一年的平均空气质量的回归系数低于过去三个月平均空气质量的回归系数，但是高于调查时当天和过去一周的空气质量的回归系数。这表明，空气质量对于个体环境满意度的影响不仅取决于短期的空气质量状况，一段时期内平均状况更为显著，例如三个月。

表2的回归结果也表明，受访者对环境满意度评价具有个体差异。例如，女性的环境满意度低于男性，可能的解释是女性对环境污染更加敏感;受教育程度较高的个体的环境满意度相对较高，可能的解释是受教育程度较高的个体的总体居住环境相对较高;已婚的个体的环境满意度相对较高。此外，从家庭收入水平的影响来看，相比低收入组（3万～10万元），中等收入组（10万～25万元）回归系数显著增加，而高收入组（25万元以上）系数增幅低于中等收入组。低收入组家庭往往居住地环境条件更差，其次中高收入组家庭的空气净化器、防霾口罩等家用环保产品购买投入更多因而受到的空气污染影响得到一定程度削弱。从户口所在地来看，本省外市、外省户口的人群环境满意度更低，这可能是因为这类群体的居住环境相对较差。

3.2 空气质量对生活满意度的影响

生活满意度是指个体基于自己选择的参照标准对自身的生活状况和生活质量所做出的总体评价[37]。表4和表5的实证结果报告了空气质量对生活满意度的影响。除了被解释变量以外，各个回归模型的设定分别与表2和表3一致。根据回归结果，可以得出如下主要结论。首先，受访时的空气质量对受访者的生活满意度具有显著的影响。从影响程度来看（以模型5为例），一个标准差的AQI（23.4）对生活满意度的影响为0.023（0.0009×23.4=0.021），即如果空气质量提高AQI的一个标准差，个体生活满意度评价级别上升一个级别的概率为2.1%。如果用受访前一周的平均AQI作为解释变量（模型3），虽然回归系数依然为负，但是回归系数不显著。同时，利用更长时间跨度内的平均空气质量做空气质量的衡量指标（见表5），空气质量仍然显著影响个体的主观满意度。从影响程度来看，过去三个月的平均空气质量对于个体生活满意度的影响程度更高。进一步地，如果以北京市2016年12月的AQI的最大值和最小值估计空气质量对生活满意度的影响，其影响程度为0.37（0.0010×（431-54）=0.37），表明其影响对生活满意度评价相邻等级变化的概率为37%。

从其它控制变量的回归系数来看，表4的回归结果与生活满意度或生活满意度相关研究的结论一致。例如，女性的生活满意度较男性高;高学历个体的生活满意度高于低学历个体;已婚个体的生活满意度高于未婚、离异、丧偶人群。从家庭收入组来看，与周绍杰等[24]估计结果一致。从低收入组（3万～10万元）到中等收入组（10万～25万元）回归系数显著增加，而高收入组（25万元以上）系数增幅则不大。这表明家庭总收入对居民生活满意度有正向影响，但其边际影响趋向于下降。从户口所在地看，相比户口在本市人群，本省外市、外省人群的生活滿意度更低，可能的解释是这类群体的居住情况以及享受居住地的公共服务处于相对劣势。

3.3 空气质量对政府满意度的影响

表6和表7报告了以政府满意度作为被解释变量的回归结果，分别对应不同时间跨度的空气质量水平。除了被解释变量以外，各个回归模型的设定分别与表2和3一致。根据回归结果，我们可以得出如下主要结论。首先，空气质量对公众政府满意度具有显著的影响，空气污染程度越高公众对政府的满意度越低。这一结果表明，政府的环境治理绩效会显著提高公众对政府的满意度。此外，模型3的空气质量用过去一周AQI的平均值替代，其回归系数显著高于模型1和模型2。从定量的影响来看，基于上述方法估计，一个标准差的AQI（23.4）对政府满意度的影响为0.035（0.001 5×23.4=0.035），即如果空气质量提高AQI的一个标准差，个体政府满意度评价级别上升一个级别的概率为3.5%。进一步地，如果以北京市2016年12月的AQI的最大值和最小值估计空气质量对政府满意度的影响，其影响程度为0.64（0.0015×（431-54）=0.64），表明其影响对生活满意度评价相邻等级变化的概率为64%。利用更长时间跨度的平均空气质量作为解释变量（见表7），回归结果同样显示空气质量显著地影响个体对政府满意度评价。其中，在定量的影响上，过去三个月的平均空气质量对政府满意度的影响程度更高，高于调查时当天以及调查时过去一周平均空气质量的影响，但是低于过去一年的平均空气质量的影响。因此，可以认为空气质量对于公众的政府满意度影响是显著的，而且在一定时期内存在持久性。

从其它控制变量的回归系数来看，个体对政府满意度的评价与个体特征有关。实证结果具有如下发现。女性的政府满意度高于男性，可能的解释是男性更关注政府行为，也对政府的治理行为有更高的期望。从受教育年限来看，受教育程度高的人群对政府满意度相对较高，一个可能的解释是高学历个体对政府领导人和公共政策等政治知识相对较高，而政治知识与政府满意度则呈正相关[26]。年龄与政府满意度存在“U”型，即随着年龄增长城镇居民的政府满意率先下降，在中年以后再上升，可能的解释时年轻人和老年人是政府服务的“优待”主体，相比承担的社会责任，社会获得感更强，因而对政府满意度更高。从家庭收入组来看，家庭年收入低于25万元的家庭，收入越高的人群政府满意度越高，而超过25万元时政府满意度略有下降但系数并不显著。低收入组家庭由于面临物质上的紧缺社会剥夺感更强，所以随着家庭收入的提高这种剥夺感会被减弱因而对政府满意度会提高，而高收入家庭不再满足于基本的物质需求，对政治生活参与的需求提高进而满意度降低。从户口所在地来看，本市户口人群的政府满意度更高，户口在外地的个体的政府满意度较低，可能的原因是这类群体与居住地政府打交道面临更高的成本。

4 结论与政策启示

环境治理是典型的“看得见”的治理领域。本文利用中国民生调查微观数据分析了空气质量对环境满意度、生活满意度和政府满意度的影响。本文的主要发现如下：①空气污染显著降低了城镇居民的环境满意度，这表明居民的主观满意度可以反映空气质量的客观情况;②空气污染显著降低生活满意度，这表明空气质量是影响居民“获得感”的重要方面;③空气污染是影响居民对政府评价的负面因素，这表明空气质量治理作为“看得见”的治理，其治理水平极大地影响居民对于政府工作的评价;④个体针对空气质量的主观满意度不仅取决于短期内状况，一段时期内的平均空气质量对主观满意度的影响更强。

本研究具有如下的政策启示。其一，空气质量是重要的民生领域，已经成为影响人民群众获得感的重要因素，各级地方政府应当把改善空气质量作为优先的发展领域，提升居民的环境满意度和生活满意度。其二，公众的主观满意度具有信息价值，政府治理绩效的客观改善会得到公众的积极评价。政府应当充分重视公众对于发展治理的主观评价，并且通过提升客观治理绩效回应公众关切，这不仅有助于提升政府治理效率，而且有利于打造责任型、回应型政府形象。

（编辑：刘呈庆）

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