公众环境关注度与农业碳排放关系分析

朱 宁,韩俊英,巩小静

(广东海洋大学经济学院 广东,湛江 524088)

引言

由温室气体排放引起的气候变化和污染排放引起的环境污染是我国经济发展面临的主要环境问题[1]。《中共中央国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》中明确提出要“加快推进农业绿色发展,促进农业固碳增效”。在经济增长和人口增长的同时,农业生产活动也在不断扩大和普及。然而,传统的粗放型农业生产模式存在多种问题,如过度使用化肥和农药、过度翻耕和灌溉、低效率的生产和不合理的资源配置等,这些问题直接或间接导致了大量的农业碳排放和高强度的农业碳排放,对于农业低碳、高质量发展产生了严重的制约[2]。农业碳排放作为碳排放的一个重要组成部分,不仅对环境造成了严重的影响,同时也给人类健康和社会经济发展带来了巨大的挑战。在此背景下,公众对农业碳排放的关注度也越来越高。本文旨在探讨公众环境关注度与农业碳排放之间的关系,并为促进农业碳排放的减少提供有益的思路和建议。

1 文献综述及理论假设

已有相关文献中,公众环境参与多用环境信访次数[3]、来信总数、人大建议数、政协提案数[4,5]等官方统计数据,环境信访效率低、成本高、代价大等问题的存在,使得公众通过环境信访的渠道实现环境治理中的全面参与成为困境。伴随互联网的广泛应用,百度、Google搜索指数被广泛应用在学术研究中。一方面,当网民使用搜索引擎关注环境信息时,公众对环境的关注能够被直接显示出来,进而网络关键词搜索量可用于衡量公众环境关注度;另一方面,公众环境关注具有协调环保行动一致性的作用,从而网络关键词搜索量度量的公众环境关注度可用于衡量一般性质的公众环境参与[6]。刘涛雄、徐晓飞[7]对互联网搜索行为的宏观经济预测能力进行研究,指出搜索行为数据不是对现有统计数据的替代,而是补充。

关于公众环境关注度对环境治理的研究,李永友[8]认为,公众的环保行为没有被纳入我国环境管制的框架内, 公众的环境质量诉求并不能够在环保执法中得到满足。郑思琪等[9]研究发现,公众环境关注度能够有效地推动地方政府更加关注环境治理问题, 通过环境治理投资、改善产业结构等方式来改善城市的环境污染状况。王宇哲等[10]利用“雾霾”关键词百度搜索量衡量公众环境关注度对股指收益率影响,发现公众环境关注度越高,空气污染治理类企业股票收益率越高,且影响波及环保类股票。张宏翔等[11]认为公众环保诉求对环境规制监管、收益均能够产生正向影响,且公众环境诉求呈现十分强烈的空间溢出效应。李涛等[12]探究公众环境关注、企业环境绩效对企业环境信息披露行为的影响,发现对于高耗能行业而言,社会公众环境关注度对环境信息披露具有显著的抑制作用,且具有滞后效应。

1.1 公众环境关注度对农业碳排放的影响

公众环境关注度在一定程度上反映了社会大众对地区环境污染的担忧程度[13],数字媒介能够为公众获取环境信息、形成绿色环保理念提供新方式与契机[14],公众可通过互联网反映污染行为,实现政府、企业和民众在环境规制上的协同发力。因此,公众环境关注度为传统农业转型升级,实现农业高质量发展提供了新契机。一方面,伴随着公众生活水平的不断提高,公众个体的权利意识也在不断增强,对健康、安全、环境等议题越来越关注,对可能影响自身生活舒适度的相关政策及其执行的关注度和参与意愿越来越强烈[15]。当负向的公共品需求与个体权利相冲突,并且没有科学共识和便捷的常态化沟通时,个体或群体的自我保护倾向会与整体公共利益发生碰撞。而当个体受到环境污染的影响、其利益遭受损害时,其心理状态不稳定,个体更易焦虑,从而更易受到负面情绪的影响而产生消极行为[16]。此种情况下,个体天生具有的趋利避害心理造成的“邻避”会使包括邻避者在内的整体公共利益的边界变得模糊,一些社会公众可能会出现非制度参与的应激化反应,利用互联网进行即时传播,但也正是这种网络舆论监督在一定程度上也会迫使政府和企业甚至公众自身不得不采取措施,推广低碳农业生产方式。另一方面,公众环境关注度的提高于传统农业生产的升级改造,促进产业智能化、绿色化转型。具体来说,公众环境关注度的提高可以带动低碳生产方式的推广和应用,比如推广有机农业、精准农业、农业生态化种植等方式,从而减少农业生产过程中的温室气体排放。促进政府和企业开展农业碳减排项目,比如通过种植树木、建设农业废弃物处理设施等措施来减少农业碳排放。

基于上述分析,提出以下假说:

假说1:公众环境关注度的提高可以降低农业碳排放。

1.2 公众环境关注度对农业碳排放的影响机制

信息化建设水平的提高,能够建设智能化农业生产系统,实现对气象、土壤、水文等数据的实时监测和分析,从而优化农业生产流程,减少农业碳排放。首先,可以利用大数据、互联网等信息化手段对农业生产进行监督,确保农业生产所需的各类资源合规合理,减少农药、化肥等给环境带来的负担[17]。其次,公众环境关注度促进信息化建设水平的提高,从而有利于落实绿色生产理念,引导公众关注农业环境问题,推广低碳农业生产方式,如有机农业、精准施肥等,减少化肥、农药等的使用。通过大力宣传农业环境问题,引导公众关注农业碳排放问题,提高公众环保意识,从而促进农业环境管理和治理,支持农业碳减排项目,引导社会资本投入农业碳减排项目,促进低碳农业的发展,从而降低农业碳排放。最后,信息化建设水平的提高能够促进农业与电商结合形成新兴农业发展形态,助力农业更多可能的发展。换言之,通过提高农业生产的信息化水平、推广低农业生产方式、引导公众关注农业环境问题和支持农业碳减排项目等多方面的努力,可以降低农业碳排放,保护农业环境,实现农业可持续发展目标。

基于上述分析,本文提出理论假说2。

假说2:公众环境关注度能够通过信息化建设水平的提高来降低农业碳排放。

2 模型、指标与数据

2.1 计量模型

为了检验公众环境关注度对农业碳排放的影响,本部分借鉴理论界成果,利用2011—2020年中国30个省面板数据,构建如下基准回归模型。

ACEit=α0+α1PEAit+∑βiXit+υi+μt+εit

(1)

式(1)中,ACEit表示i地区第t年的农业碳排放强度;PEAit为i地区第t年的公众环境关注度;X为系列控制变量,包括经济发展水平、产业结构水平等;υi表示省份固定效应;μt表示时间固定效应,εit为随机误差项。

2.2 变量选择

2.2.1 被解释变量

本研究的被解释变量为农业碳排放强度(ACEit),使用省份i在t年的农业碳排放总量与第一产业产值比值的对数值衡量,其中,农业碳排放总量的测度方法参考相关研究成果[18,19],如式(2)所示。

E=∑Ei=∑Ti*δi

(2)

式中E表示农业碳排放总量,Ei表示各类农业物资(也称之为碳源,下同)排放量,Ti为第i类碳源的量,δi表示的是第i类碳源的排放系数,具体的排放系数如表1所示。

表1 农业碳排放碳源排放系数

2.2.2 核心解释变量

本研究的核心解释变量为公众环境关注度(PEAit),本文采用百度媒体指数作为公众环境关注度的一个代理变量。本文研究搜索的关键词为“环境污染”,以年平均媒体指数衡量公众环境关注度。

2.2.3 中介变量

本研究的中介变量为信息化建设水平(Mit),互联网端口接入已成为信息化建设水平的主要衡量指标之一,因此采用互联网宽带接入端口数的对数值作为测量各省份农村信息化建设水平的衡量指标。

2.2.4 控制变量

本研究为避免遗漏变量对估计结果的影响,引入系列控制变量。其中,经济发展水平),采用人均地区生产总值对数衡量;产业结构),采用第一产业产值占GDP比重度量;环境规制),参考王元彬等[19]的研究,使用各地政府工作报告中环保相关词频包括“绿色”“低碳”“二氧化碳”“减排”“环保”“环境保护”“污染”“能耗”“空气”“二氧化硫”“生态”“PM10”和“PM2.5”加一之后取对数的值来表示环境规制强度;农村可支配收入),将农村居民人均可支配收入取对数处理;人大建议数),采用各地区在环境规制方面承办的人大建议数,反映出政府对环境治理的重视程度与办理效率。

2.3 数据来源

本研究使用2011—2020年中国省级面板数据进行研究。基于数据可得性,本研究删除西藏自治区、香港地区、澳门地区与台湾地区数据,共计包括30个省、直辖市与自治区数据。数据来源为中国国家统计局、WIND数据库。针对上述使用数据,本研究进行异常值删除、缺失值填补等前期处理。主要变量的统计结果见表2。

表2 主要变量的描述性统计

3 实证结果

3.1 基准回归结果

本文利用式(1)中模型检验公众环境关注度对农业碳排放的影响。在检验之间,需要进行具体计量模型的选择。从模型检验结果来看,F检验和Hausman检验均在1%水平上拒绝原假设,为了尽量避免不随时间变化的不可观测因素带来的内生性问题,本文基准分析模型为双向固定效应模型。

基准模型回归结果如表3所示。(1)列为没有加入任何控制变量的固定效应模型。其中,ACE的系数为-0.007,且在5%的统计水平显著,说明公众环境关注度每提高1单位,能够降低农业碳排放强度0.007%。(2)列为添加经济发展水平、产业结构水平、环境规制强度等控制变量的回归结果。其中,ACE的系数依旧为负值,且在5%的统计水平显著,证实公众环境关注度的负向影响。(3)列报告随机效应回归结果作为对比。其中,ACE回归系数为依旧为负,且1%水平下显著。上述回归结果表明,基准回归模型证实公众环境关注度能够降低农业碳排放。

回归结果还显示其他因素对农业碳排放的影响。其中,经济发展水平(Ingdp)和产业结构(ind)均在1%水平显著为负,表明随着经济发展水平的提高,农业生产方式得到了改进和优化,使得农业生产的效率提高,减少了对土地、水资源的浪费,同时减少了排放的温室气体。一方面,随着经济的发展,国家对农业产业的投入逐渐增加,农业产业结构向规模化、集约化、专业化方向发展,从而减少了农业生产中的浪费和污染。另一方面,政府通过出台各种农业政策,鼓励农民采用节能、环保、低碳的农业生产方式,提高农业生产的效率,减少农业碳排放。简言之,产业结构的优化和经济高质量发展能够有效降低农业碳排放强度,其他因素对农业碳排放的影响则较弱或不显著。

表3 基准回归模型结果

3.2 稳健性检验结果

3.2.1 替换解释变量

在基准回归模型中,公众环境关注度采用媒体指数来衡量,为检验分析结果稳健性,本文借鉴吴力波[4]的研究,采用百度环境污染搜索指数的PC 端搜索指数年均值的对数值刻画公众环境关注度,同时利用基准模型进行回归检验。检验结果见表4列(1)。实证结果显示,公众环境关注度回归系数依旧在10%水平上显示为负,且系数大小与基准回归结果相近,说明公众环境关注度对农业碳排放的影响在不同衡量方式下依旧显著,证明了前文分析结果的稳健性。

3.2.2 数据缩尾处理

为了剔除数据异常值对估计结果的影响,本文对变量在1%和99%分位上进行缩尾处理,然后用缩尾后的样本重新进行回归估计。具体结果见表(3)第(2)列。回归结果表明,公众环境关注度的估计系数在5%水平上显著性为负。表明剔除极端异常值后,基准回归结果依然稳健。

3.2.3 内生性检验

2.2.5 稳定性试验 按照“2.2.1”项下的方法制备供试品溶液，分别于0、2、4、6、8、12、24 h进样，精密吸取供试品溶液10 uL，注入液相色谱仪，记录葛根素的峰面积。结果平均峰面积为7 592 098.7，RSD值为0.25%，表明样品在24 h内稳定。

控制变量可能还存在着“反向因果”所引起的内生性问题,为排除这一不利影响,借鉴陈诗一等[20]的做法,将所有控制变量滞后一期,由表4列(3)可知,回归结果也基本不改变,验证模型的稳健性。

表4 稳健性回归结果

3.3 异质性分析结果

上文结果证实,公众环境关注度与农业碳排放之间存在显著且稳健的负向影响。但考虑到我国不同地区经济发展水平各异、农业发展程度也存在较大差距,为更清晰判断公众环境关注度对农业碳排放的影响,本文30个省份划分为东、中、西三个地区,并分别进行研究,表5报告了公众环境关注度对农业碳排放的区域异质性影响。结果显示,公众环境关注度对东、西部地区农业碳排放具有明显的抑制作用,控制其他因素的影响下,西部地区公众环境关注度回归系数为-0.004且在5%水平上显著,东部地区公众环境关注度每提高一个单位,能够显著降低农业碳排放0.007%,但是公众环境关注度并没有显著地降低中部地区的农业碳排放强度。

根据人均地区生产总值的平均值将样本划分为低收入、中等收入、高收入三组。表5同时汇报了不同收入水平省际间的差异。结果显示,公众环境关注度降低农业碳排放作用在不同收入水平组均显著。

3.4 机制分析

为考察公众环境关注度影响碳排放的作用渠道,本文借鉴温忠麟等[21]的研究方法,在式(1)的基础上构建中介效应模型,具体如下:

Mit=∂0+∂ACEit+∑πitCit+νi+μi+εit

(3)

PEAit=π+π1ACEit+π2Mit+∑ρi+Cit+νi+μi+εit

(4)

Mit表示本文的中介变量,农村信息化建设水平。基准回归式(1)模型已经考察了公众环境关注度对农业碳排放的直接传导机制,(3)式用来检验公众环境关注度对中介变量农村信息化建设水平的影响效果,(4)式用以考察公众环境关注度对农业碳排放的中介效应。在α1显著的基础上,若θ1、π2显著,在π1显著时,则表明存在部分中介效应,若π1不显著,即为完全中介效应;若θ1、π2之间至少一个不显著,则进行Bootstrap检验,检验通过则表示存在部分中介效应。传导机制的中介效应检验结果见表6。

表5 异质性分析

表6 中介效应回归结果

表6列(2)回归结果显示,农村信息化建设水平(M)与公众环境关注度(PEA)在5%的水平下正向显著;第(3)列的报告结果显示,在加入了农村信息化建设水平中介变量后,公众环境关注度对农业碳排放的抑制作用依旧是负向显著,且对比基准模型(1)的影响系数有所降低,但农业信息化建设水平对农业碳排放的影响并不显著,因此需要通过Bootstrap法进行进一步检验,若间接效应_bs_1的置信区间不包括0,则中介效应成立。Bootstrap回归结果见表7,结果显示,其置信区间明显不包含0,即中介效应成立。因此,农村信息化建设水平是公众环境关注度抑制农业碳排放的传导机制,中介效应占比约为,该实证结果支持了假设2。

表7 Bootstrap中介效应检验

4 结论与启示

全面加强农村环境生态环境保护离不开公众的有效参与。本研究的目的在于分析公众环境关注度对农业碳排放的影响,并进一步考察传导机制和不同地理位置与收入水平条件下的异质性。本研究采用百度媒体环境污染搜索指数度量的公众环境关注度,使用2011—2020年我国30个省的相关数据对公众环境关注度对农业碳排放的影响进行研究,主要有以下发现:第一,公众环境关注度对农业碳排放强度有一定的抑制作用,通过更换解释变量、剔除部分样本等方式后,上述结论依旧稳健。第二,公众环境关注度主要通过信息化建设水平的提高实现对农业碳排放的抑制作用。第三,公众环境关注度对农业碳排放的抑制效果具有异质性;其中对东部和西部地区表现出更强的影响效果,但对不同收入水平的影响效果差距并不明显。

最后,基于本文的研究结论,提出如下政策建议。第一,加强环境教育,提高公众环境参与度。环境教育是提高公众环境意识的重要途径。政府、学校、社会组织等应该加强环境教育,提高公众对环境问题的认识和意识,特别是针对农业碳排放问题进行教育和宣传,引导公众主动参与环保行动。政府、社会组织和企业等应该加强公众参与环保行动的意识和机制建设,引导公众参与农业碳排放问题的解决。第二,推行环境法规。政府应该加强环保法律法规的制定和执行,对环境问题的违法行为进行惩罚,保护环境和公众的利益,提高公众对环境问题的信心和关注度,推动农业碳排放问题的解决。第三,鼓励可持续农业发展。农业碳排放问题的解决需要综合考虑经济、社会和环境等因素,政府可以通过鼓励可持续农业发展和推广科学耕作等措施,促进农业生产的绿色化、智能化和可持续发展,从而降低农业碳排放。