人口流动对农户环境治理支付意愿的影响--基于双栏模型

洪月苇, 黄森慰

(福建农林大学 公共管理与法学院, 福州 350002)

改革开放后,在中国社会经济飞速发展的同时,生态环境恶化、农村劳动力流失等问题也出现了。近年来,政府高度重视农村环境,在以政府为主导的农村环境连片整治、生态补偿等环境治理系列工程的实施下,农村环境大有改善。党的二十大报告提出要全面推进乡村振兴,而生态振兴是关键一环,农村环境治理是应有之举,这关系着5.56亿农民的生活福祉,亦关乎乡村振兴的成效。但当前我国农村环境治理现状仍然严峻,主要表现在工业污染与城市污染向农村转移、农业面源污染严重、农村生活垃圾处理简单等,这使得农村生态环境遭受内源污染破坏与外源污染转移的双重夹击[1]。

农村生态环境恶化的现实困境要求农村必须提高环境治理效率。农户作为农村环境污染的受害者及环境治理的受益者[2],是改善农村生态环境的源动力,亦是解决农村环境问题的突破口,其参与与否及参与程度直接影响着农村环境治理的成效。但目前农村人口向城市单向流动的现象依然存在,而留在农村的农民在环境治理中又表现出参与度低、积极性弱等问题[3],“公地悲剧”难以避免。因此,在人口流动的背景下,基于农户视角的环境治理意愿研究,对改善农村环境治理效果具有重要意义。

1 文献综述

我国将户籍没有变动的人口空间移动定义为人口流动。1988年,在正式取消对农村与城市劳动力流动的行政限制后,我国农村大量人口在城乡之间灵活流动[4]。城乡间的人口流动对城市和农村的发展均产生了复杂的影响。人口流动对农村经济、社会的影响主要有:与农村土地流转相互作用[5],缩小了农村家庭的储蓄率差距[6];对农村生态环境的影响主要有:使得农村劳动力由充足向稀缺转变,由此“老人农业”“化学农业”“非生态化农业”成为常态,影响我国农村生态环境[7],对农户村庄环境治理意愿起抑制作用[8],破坏乡村行动逻辑基础,从而拉低乡村生态整治等社会公共事务治理的效率[9]。可见,人口流动对农村的影响并不单一,对农户环境治理意愿的影响具有复杂性及多维性。

在提升农户环境治理意愿方面,学者主要围绕农户垃圾分类参与意愿及支付意愿展开研究,普遍认为生态认知[10]、制度环境[11]可显著提高农户垃圾分类意愿;村规民约[12]、必要性认知与村干可信度[13]对农户垃圾分类支付意愿有显著促进作用;村庄情感[14]可强化污染认知对农户垃圾分类意愿的驱动作用;而环境满意度、必要性认知[12]分别对村民出资意愿起调节作用和中介作用。

虽然学术界就人口流动和农村环境治理意愿分别做了大量研究,但鲜有学者将农村的人口流动与环境治理结合考虑。上述研究为分析农户环境治理支付意愿的影响因素提供了一定借鉴,但仍存在以下不足。一是较少学者关注到人口流动这一现象对农村环境治理的影响;二是已有研究的研究对象多以垃圾治理的分类意愿以及出资意愿为主,但农村环境治理也不局限于垃圾治理,还包括污水治理、畜禽养殖污染、农药农膜污染防治、公园生态工程建设、饮水安全工程付费等项目;三是已有学者在人口流动对地方治理的影响上进行研究,但大多从城市发展等宏观角度进行探究,较少关注到农户与农户、区域与区域之间存在的差异性。

因此,本文从农户微观主体视角出发,系统考虑农村环境治理的多个项目,利用双栏模型实证分析农村人口流动对农户环境治理支付意愿以及支付额度的具体影响作用,并对比分析福建、安徽、陕西三省之间人口流动对农户环境治理支付意愿影响的区域差异性,以提高农户环境治理参与意愿以及参与程度,从而促进乡村振兴的实现。

2 数据来源、变量设置与模型说明

2.1 数据来源

数据来源于2018年国家社科基金项目的实地走访调研数据。课题组分别在我国东、中、西部选择福建、安徽、陕西作为调研区域,福建、安徽、陕西较早开展农村环境连片整治,调查这三省的农村环境整治情况具有一定的代表性;同时三省距离较远,可减少空间内生性问题,也可体现不同区域农村环境治理的情况以及农户参与环境治理支付意愿的差异。此次调查采取随机抽样,分别在每个省份随机选取3～4个经济发展水平不同的城市,在每个城市随机选取2～3个开展农村环境连片整治或农村环境综合整治项目的县(区)或县级市,在每个县(区)或县级市随机选取4～5个乡镇,在每个乡镇随机选取2～6个行政村,在每个行政村随机选取若干村民进行问卷调查。最终调查了14个县区,分别是福建福州的闽清、宁德的古田、三明的沙县、南平的延平和武夷山、龙岩的新罗和永定,安徽合肥的长丰和肥东、阜阳的阜南和界首,陕西西安的临潼、延安的宝塔、榆林的靖边,共发放问卷618份,回收有效问卷529份,问卷有效率为85.60%。

2.2 变量选取

2.2.1 被解释变量

农户参与村庄环境治理具有多样化的特征,用单个环境治理项目衡量农户的环境治理参与意愿及其参与程度可能不够全面。为了科学反映农户环境治理参与意愿,了解农户愿意对村庄环境治理进行支付的额度情况,在问卷设计中从多角度反映农村环境治理项目,分别为生活垃圾处理、生活污水处理、畜禽养殖污染、农药农膜污染防治、公园生态工程建设、饮水安全工程六个项目。首先对农户是否有环境治理支付意愿进行测量,有意愿赋值为1,无则赋值为0;其次,针对有支付意愿的农户,对其在这六个项目上愿意支付的金额求和加总,得出农户环境治理的支付额度。

2.2.2 解释变量

1)核心解释变量:人口流动。当前,我国农村因农闲季节等原因产生农业就业不足以及对城市生活的向往,使得村庄人口大量流动。农村居民向城市转移对农村的封闭性形成冲击,从而对农户的环境保护观念产生影响。参考徐俊武[15]的研究,采用家庭常住人口数占家庭成员数量总数的比例来衡量人口流动。

(1)

2)控制变量。借鉴黄华和姚顺波[10]、姜利娜和赵霞[11]、杨紫洪等[12]、朱凯宁[13]、刘霁瑶[14]的研究发现,影响农户参与环境治理意愿的主要因素有个体特征、家庭特征以及村庄特征。个体特征引入年龄、文化程度和性别3个变量,家庭特征引入家庭经济水平,家庭规模及距城镇距离3个变量,村庄特征引入制度建设、资金公开性及组织建设3个变量。具体变量赋值与描述性统计情况如表1所示。

表1 变量设置及描述性统计

2.2.3 模型设定

在农户是否愿意参与村庄环境治理意愿的基础上进一步获取农户对村庄环境治理的支付意愿,样本支付意愿这一变量中存在大量的零值情况。根据以往的研究,存在大量零值的数据特征需要使用截尾数据模型。在计量经济学中,Tobit模型、Heckman两阶段模型和Double-hurdle模型是处理此类数据的常用模型。由于存在零值可能是角点解也可能是农户未参与村庄环境治理的状况,因而这将影响普通最小二乘(ordinary least squares,OLS)估计及Tobit估计的无偏性和有效性[16]。由于Tobit模型要求两个决策过程要保持同一组解释变量以及影响机制也要一致,Tobit模型得到的结果可能具有一定误差。而估计两阶段Heckman模型未将第一阶段的支付意愿与第二阶段的支付额度进行独立,使得第一阶段的误差被带入第二阶段,从而导致模型估计结果较差[17]。双栏模型(double hurdle model)则较为普遍,是由Cragg在Tobit模型基础之上的拓展模型[18],放宽了对零观察值的解释,可降低估算结果偏差的概率。因此,构建双栏模型来处理这一数据类型问题。双栏模型可将农户参与村庄环境治理的决策过程分为两个阶段,第一阶段为农户决定是否参与村庄环境治理;第二阶段为农户愿意参与村庄环境治理下对环境治理行为的支付意愿。

首先,构建农户参与村庄环境治理意愿模型,方程如下:

Prob[yi=0|x1i]=1-Ø(x1iα)

(2)

Prob[yi>0|x1i]=Ø(x1iα)

(3)

式中:yi为因变量,表示第i个农户是否具有环境治理支付意愿,无则赋值为0;x1i为自变量,表示人口流动、个人基本特征以及家庭特征等;α为相应的待估计系数;Ø(x1iα)为标准正态分布的累积函数。

其次,构建农户参与村庄环境治理的支付额度模型,方程如下:

E[yi|yi>0,x2i]=x2iβ+σγ(x2iβ|σ)

(4)

式中:E[yi|yi>0,x2i]为条件期望,表示第i个农户在yi>0时,即在有支付意愿的情况下,第i个农户愿意在环境治理上支付的额度;x2i为自变量,表示人口流动、个人基本特征以及家庭特征等;β为相应的待估系数;σ为截取正态分布的标准差。

基于式(2)～式(4),建立如下对数似然函数:

ln Ø(x2iβ|σ)-lnσ+ln{Ø[(yi-x2iβ)|σ]}]

(5)

式中:lnL为对数似然函数值。利用极大似然估计法估计式(5),可得到该文所需的各相关参数。

3 估计结果与分析

3.1 方差膨胀因子检验

考虑到模型中的变量可能存在多重共线性,因而为保证模型的准确性,在进行基准回归之前对变量进行多重共线性检验。检验多重共线性的方法多样,采用方差膨胀因子(VIF)进行检验,一般来说方差膨胀因子越大,解释变量之间的多重共线性越强。结果显示,所有的变量的方差膨胀因子均明显接近于1,说明该模型中各变量之间多重共线性的程度存在合理的范围中(表2)。

表2 多重共线性检验结果

3.2 基准回归结果分析

通过Stata16.0对模型进行运算,回归结果如表3所示。似然比检验(likelihood ratio test)在1%的显著性水平上通过了检验,说明人口流动、个人特征、家庭特征以及村庄特征对农户环境治理支付意愿与支付额度具有显著影响,模型拟合效果较好,模型整体显著。

3.2.1 支付意愿影响因素分析

1)人口流动的影响。在表3支付意愿列中,人口流动对农户村庄环境治理支付意愿的影响系数为-5.515,通过10%的显著性水平检验,说明人口流动对农户环境治理支付意愿具有负向影响。这意味着农户外出流动越强,对村庄环境治理的支付意愿越弱。而这主要的解释可能是,农户外出的流动性越强会使得其对村庄的归属感越低。农户对村庄的归属感降低使得农户对村庄公共事务的支付意愿并没有比长期待在村庄中的农户高。其次,流动性越强也使得农户在村庄的熟人关系减弱,变成半熟人关系甚至是非熟人状态,即社会资本不断变少。Ostrom[19]的新集体理论认为集体行动是建立在一定的社会资本的积累上,因而,农户在村庄内社会资本减少弱化其参加集体行动的积极性。综上所述,人口的流动可能使得农户在农村熟人社会中所形成的具有解决公共事务的能力减弱。

2)农户自身特征变量的影响。在表3的支付意愿列中,年龄、文化程度对农户村庄环境治理支付意愿的影响系数分别为-0.084、-0.536,分别通过5%和1%的显著性水平检验。年龄对农户村庄环境治理意愿的负向影响可能的解释是,样本中的被调查者年龄均值在55岁,在我国农村中,这个年龄段的被调查者出生于我国经济还比较落后、信息不发达的时代,他们对环境治理的意义可能缺乏科学的认识,从而他们从主观态度上忽略环境治理的重要性。文化程度对农户村庄环境治理意愿的负向影响可能的解释是,城镇化进程加速农村向城镇转移的趋势,高文化程度的农户会有更加强烈的欲望离开农村。因而其从未来自身利益感知的角度出发,便对村庄环境治理意愿较为不感兴趣。

3)农户自身家庭特征变量的影响。在表3的支付意愿列中,家庭规模和家庭距城镇对农户村庄环境治理支付意愿的影响系数分别为0.529、-0.116,且分别通过了5%和1%的显著性水平检验。家庭经济水平在统计水平上不显著,但从回归系数来看,家庭经济水平越高农户对村庄环境治理支付意愿越强。从家庭规模上来看,家庭规模越大农户对村庄环境治理的意愿越强。这可能的解释是,家庭规模较大的农户,其家庭的社会资本较为充足,亲人之间的信任程度等对农户自身行为的影响是有效的。家庭地点距城镇的距离越近农户对村庄环境治理的意愿越强;这主要的原因可能是城镇的环境治理体系与农村相比而言较为完整,环境保护与治理也起步较早,城镇将其完备的环境治理的理念、方式等向其附近的乡村辐射,促进城中村或其附近村庄的村民开始对环境保护与治理加以重视。

4)农户所在村庄特征变量的影响。在表3的支付意愿列中,资金使用是否公开对农户村庄环境治理支付意愿的影响系数为-0.997,通过10%的显著性水平检验,制度建设和组织建设均没有通过显著性检验。村庄资金的公开性越强。农户对村庄环境治理的意会减弱。这可能的解释是,在我国农村发展的初期,政府对环境的关注不够,资金的使用大部分在经济发展上。这样的资金使用情况可能使农户认为村庄环境差的原因主要在于政府投资较少,而不是公众参与不足、配合不够。

3.2.2 支付额度影响因素分析

1)农户人口流动的影响。在表3支付额度列中,人口流动对农户村庄环境治理支付额度的影响系数为183.219,通过5%显著性水平检验。这说明人口的流动越强烈农户对村庄环境治理的支付额度越大。值得注意的是,人口流动对农户村庄环境治理支付意愿为负向影响,而在支付额度影响中却为正向。这说明外出流动越频繁的农户如果愿意参与村庄环境治理,那么他们对环境治理的支付额度将比其他不流动的农户高。可能的解释是,农户外出使得他们收入提高,见识阅历也更加丰富,在环境问题上更能接收到科学的看法,一旦他们回归村庄,其环境治理的支付额度也会随之提高。

2)农户自身特征变量的影响。在表3支付额度列中,年龄对农户村庄环境治理支付额度的影响系数为-4.071,通过5%显著性水平检验。年龄对农户村庄环境治理支付额度的影响与支付意愿的影响一样,同为负向影响。这表明年龄越大的农户,其不仅对村庄环境治理支付意愿低,同时也对村庄环境支付额度低。这可能的解释还是在于年龄大的农户本身对环境治理的认识本来就较为薄弱,其次他们更新自我知识的机会也较少。文化程度虽然没有通过显著性检验,但是其系数为正,这说明文化程度高的农户虽然可能在村庄环境治理参与程度上没有表现出较大的积极性,但若愿意参与环境治理,愿意对村庄环境治理支付的额度是较大的。

3)农户自身家庭特征变量的影响。在表3支付额度列中,家庭规模和城镇距离对农户村庄环境治理支付额度的影响系数分别为38.048、5.582,分别通过1%和10%的显著性水平检验;家庭经济水平没有通过显著性检验。根据回归结果,家庭规模和距城镇的距离对农户村庄环境治理的支付额度影响均为正向影响。这表明随着家庭规模的扩大,农户对村庄环境治理的支付额度也会提升。距城镇的距离对支付意愿的影响为负向影响,对支付额度的影响却为正向影响,这说明一旦愿意参与,离城镇远的农户对环境治理的出自额度会更高。

4)农户所在村庄特征变量的影响。在表3支付额度列中,制度建设、资金使用的公开性以及组织建设均没有通过显著性检验。可能的解释是,长期以来农村环境治理一直是政府为主,正式制度对农户环境治理积极性的刺激没有农户周围环境所带来的影响大。

4 不同省份下农户环境治理支付意愿的差异性分析

人口在各个区域中的流动具有较大的差异性,对不同的省份进行差异性分析具有现实意义。因此,按照不同省份分析人口流动对农户环境支付额度的影响。在省份的差异性分析中,将支付金额进行划分。具体划分如下:若愿意支付的金额为0元,则赋值为1;若愿意支付的金额位于1～50元的区间,则赋值为2;若愿意支付的金额位于50～100元的区间,则赋值为3;若愿意支付的金额位于100～200元的区间,则赋值为4;若愿意支付的金额200以上,则赋值为5。因归类后的支付意愿为定序变量,故采用有序Logit模型进行相关参数估计,估计结果如表5所示,限于篇幅只显示通过显著性的相关变量。

表5 农户环境治理支付意愿的差异性结果

由表5可知,福建的人口流动对农户环境治理支付额度的影响系数为0.849且通过了5%的显著性检验;安徽的人口流动对农户环境治理支付额度的影响系数为-1.661且通过10%的显著性检验;陕西未通过显著性检验。这说明,在福建人口流动促进农户环境治理支付额度的提高,在安徽人口流动则抑制农户环境治理支付额度的提高。可能的解释是,福建位于沿海地区,与安徽和陕西相比,人口流动多为省内流动,而省内流动更有可能返回家乡,跨省流动则较为可能发展为其他区域的常住人口。

5 结论与启示

5.1 结论

城镇化的不断深入使农村人口在城乡之间的流动也愈加频繁,人口流动给流入地带来影响的同时也改变流出地的社会经济状况。通过对三省数据分析,从实证角度研究人口流动对农户环境治理支付意愿的影响。主要结论如下:第一,人口流动对农户环境治理支付意愿起到负向影响作用,抑制农户对村庄环境治理参与的积极性;第二,人口流动对农户环境治理支付额度的影响具有正向影响作用;第三,福建人口流动促进农户环境治理意愿的提高,安徽人口流动抑制农户环境治理意愿的提高,陕西人口流动影响作用则不显著。

5.2 启示

环境问题是最大的民生,与民众的幸福生活息息相关。在乡村振兴的农村发展背景下,探究如何提升农户对村域环境治理的积极性成为促进美丽乡村建设的重要所在。因此,提出以下对策:第一,高度重视人口流动对农户村域环境治理的行为影响,降低人口流动对农户村域环境治理支付意愿的影响。如可通过以乡村特色为基础加快乡村产业发展,尤其是旅游等第三产业,从而为村庄剩余劳动力提供更多具有吸引力的岗位,留住人才。第二,农户对村域环境治理行为的态度存在个体差异和区域差异。个体差异上,如农户的年龄和文化程度对农户环境治理行为影响较为突出。区域差异上,则是不同省份、不同村庄对农户环境治理的参与行为也不同。因而,根据个体差异、区域差异,采取不同的针对性策略,促进农户对环境治理的参与。第三,环境治理不同于其他一般的公共事务处理,更需要公众的广泛参与。因而,加大对环境保护的宣传,培养农户的环境认知;落实奖惩措施,引导与约束双管齐下,提高农户环境治理参与度。