公民生态环境素养与经济发展的实证关系研究

韩宇坤

一、前言

如何平衡经济发展与环境保护之间的关系是学界讨论的重要课题。随着经济发展总量的上升，可能会出现各类污染物排放量的上升，随之而来的是环境质量的下降，以及相继的居民福利的损失。顺着污染会对居民部门生活以及福利影响这一思路，产生了大量的研究文献，多是讨论环境污染对居民心理身体健康或者主观幸福感造成的负面影响。这些文献大多忽略了污染本身对于居民心理以及思维方式的影响。显然污染的发生使得居民更加关注自身所处地区的环境质量，并因此学习了大量的环境方面知识，该部分知识的学习促进了其对污染的认知与感知，使其改变了过去的一些行为方式。因此，本文立足于居民对于污染的适应与“学习”，探讨何种因素促进了居民对于环境污染的认知与感知，即公民生态环境素养，并分析该素养的积累对于经济社会的影响。

二、实证模型设定与变量定义

由于本文同时考虑了个人层次变量与地方层次变量，因此计量方法采取了分层线性回归模型，采取随机截距形式。

本文首先估计了一个不含任何解释变量的模型：

对该模型进行估计可以分解出个人层次因素与地方层次因素的方差数值，运用该数值可以计算出组内相关系数，该系数越高，越说明生态环境素养差异更多的可以被地方层次因素所解释。

在估计以上模型后，本文将逐步向模型中增加各解释变量，所形成的最终实证模型如下：

个人层次：

地方层次：

本文的因变量被区分为两种指标，分别为公民对于环境的认知和感知程度（Literacy），公民的环保行为参与程度（Protect）。由于认识的改变将促进行为的改变，因此环保行为的参与度作为侧面反映环境素养的指标被纳入了模型。

本文个人层次的自变量包括性别、居住地点、年龄、教育水平、收入水平、健康水平、信息来源方式、家庭规模、个人对地方政府环境治理评价；地方层次自变量包括人均GDP、第二产业增加值占地区生产总值比重、废水排放量以及废气排放量。

三、数据说明

本文的因变量及个人层次数据来自于自中国人民大学中国调查与数据中心负责实施的 2013 年中国综合社会调查（CGSS2013）。CGSS2013 通过12 道题目考察了居民对于生活地区环境问题的感知程度，询问了居民是否知道所在地区的各种污染，回答知道得分为2，不知道得分为1；通过10 道题目考察了居民的环保知识储备，即公民的污染认知，回答正确得分为2，错误得分为1。本文计算了各受访者两类问题的总分，并各赋权重0.5 进行加总，得出环境认知与感知得分：

CGSS2013 通过10 类环保参与行为考察了居民的环保行为参与程度，回答经常得分为3，偶尔得分为2，从不得分为1，通过计算各受访者该类问题总分，得出环保行为参与程度得分：

个人层次数据由受访者数据直接提供，其中收入的单位：元/年，进一步的，本文对收入进行了对数化处理。需要特别说明的是：受访者为男性则赋值为0，受访者为女性则赋值为1；个人健康水平的回答数值越高，意味着受访者健康水平越良好；信息来源方式回答数值越高，意味着受访者获取信息的方式越高效；居住地点回答数值越高，意味着受访者居住地区越靠近市区中心。

由于CGSS2013 调查于2013 年开展，因此，本文选取2013 年《中国统计年鉴》数据作为地方层次变量数据来源。人均GDP 用地区生产总值与地区人口之间的比值表示，单位：万元/人。第二产业增加值比重由各省市第二产业增加值与对应地区生产总值之间的比值表示。地区废气排放量由该地区二氧化硫排放量、氮氧化物排放量与烟（粉）尘排放量的算术平均值表示，单位：万吨。废水排放量直接由统计年鉴数据获得。

四、描述性统计

表1 为各变量的描述统计结果。可以看出，无论是生态环境素养得分还是环境保护行为得分，均值都位于较高水平，并且波动程度并不剧烈，说明多数受访者的生态环境素养水平较高，也意味着我国居民对于环境的关心与了解程度较高。

表1 变量的描述性统计

五、实证结果

模型以生态环境素养为因变量，全部个人层次因素与地方层次因素为自变量，回归结果见表2。

表2 多层分析的结果

本文首先对各个回归模型进行解释：模型1 中，模型未加入任何解释变量，即随机效应的单因素方差分析模型，根据组内相关系数结果（ICC×100%=8.9%）可以看出，在不考虑任何解释变量的条件下，受访者生态环境素养的差异有8.9%来自于地区差异，这说明了在考察居民生态环境素养时不能忽略地区差异，亦说明了采取分层线性回归模型的必要性。模型3 中加入了全部的个人层次变量，可以看到组内相关系数结果下降到了4.2%，说明个人层次因素的差异在一定程度上解释了受访者数据的地区差异。由于各地方层次因素之间有着较强的相关性，模型3 至模型5 分别加入了各地方层次因素进行回归，可以看到，在加入各个地方层次变量后，组内相关系数未出现明显下降，各地方层次数据并未对受访者地区差异进行良好的解释。鉴于此，模型6 至模型8 增加了地方层次因素之间交互效应的考察，这一方面是为了进一步检验各地方层次数据是否可以解释受访者数据的地区差异，另一方面是为了考察经济发展与环境污染如何交织对居民生态环境素养产生影响。可以看到，在加入地方废水排放量及其与人均GDP 的交互项后，组内相关系数下降为3.8%。

在个人层次因素方面，可以观察到年龄的估计系数显著为负，说明随着年龄的下降，对于环境的认知与感知程度将上升。健康水平的估计系数显著为正，说明随着健康水平的提升，对于环境的认知与感知程度将上升。教育水平估计系数显著为正并且估计值为0.32，说明教育水平的上升将促进环境认知与感知水平，仅次于教育水平促进作用的是收入水平。

信息来源的估计系数在各显著性水平上均不显著。家庭规模的估计值为0.04，家庭规模扩大与对环境的认知与感知水平相关性微弱，但仍可以看出家庭规模的扩大起着正向促进的作用。地方政府环境治理估计系数显著为负，地方政府环境治理水平的提升抑制了居民环境认知与感知水平的提升。

地方层次因素方面，地区废水排放量的估计系数在10%的显著性水平上显著为正，其与人均GDP 的交互项估计系数在5%的水平上显著为负，说明地区废水排放量的增加使得该地区居民平均环境认知与感知水平有所提高，但人均GDP 的增加在一定程度上抑制了提高的幅度。

五、结语

本文接下来运用了CGSS2013 以及《中国统计年鉴》的数据进行了多层线性回归的实证分析。总体回归结果表明：1.无论是从环境认知感知水平的积累的角度，还是环保行为参与程度的角度，教育水平、收入、个人健康水平都将促进生态环境素养的积累。2.信息来源方式虽然不会导致对环境认知与感知水平的提高，但是越接近传统媒体的信息来源方式越会促进环境保护行为。3.家庭规模的扩大将在较小幅度增加居民对于环境的认知与感知水平，较大幅度增加居民环保行为参与程度。4.个人对地方政府环境治理评价的提高将抑制居民对于环境的认知与感知，促进居民的环保参与行为。5.地区废水排放量的增加使得该地区居民平均环境认知与感知水平有所提高，但人均GDP 的增加却在一定程度上抑制了提高的幅度。6.人均GDP 的提升对于居民环保行为参与程度有正向促进的作用，第二产业占地区生产总值比重的增加削弱了居民环保行为参与程度，废气排放量的增加对居民环保行为参与程度具有正向促进的作用，促进程度随着人均GDP 的增加而降低。

引用

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