环境规制、数字化信息渠道与农户亲环境行为

高鹏 ，白福臣，郑沃林

（1.广东海洋大学 管理学院，广东 湛江 524088；2.广东金融学院 信用管理学院，广东 广州 510520）

促进形成绿色、可持续的生产生活方式，关系着当代人对美好生活的向往，更是子孙后代永续发展的基本保障。为此，我国先后出台了《中华人民共和国水污染防治法》《中华人民共和国土壤污染防治法》《农村人居环境整治提升五年行动方案（2021—2025 年）》等多部法律法规和行动方案[1]。与政策努力形成强烈反差的是，截至2022 年，农业生产中化肥农药利用率仅为40%，农户生活垃圾分类回收利用率仅为30%，这说明农户并未形成绿色生产与生活习惯[2]。因此，如何控制农业生产与农村生活过程中所产生的污染，改造现有的以牺牲环境为代价的粗放型农业生产与生活方式，是实现可持续发展的重要议题。

相关研究表明，环境规制强度的提高将导致资源利用效率下降[3]，但不可忽略的是，政府环境管理强度的提升有利于提高环境污染治理的有效性[4]。类似研究也证实，环境规制对农业绿色全要素生产率具有正向影响且存在受种植业比重、贸易依存度、劳动力文化水平影响的双重门槛效应[5]；环境规制下的经济激励与农业污染治理具有显著的正相关[6]，同时环境规制政策能够倒逼农业生产技术进步[7]。对此，历年的中央一号文件持续聚焦农业绿色生产转型与乡村人居环境整治并明确指出：农业生产要合理控制用水、化肥和农药，并实现畜禽粪便、废旧农膜、秸秆的资源化利用；分类有序推进农村厕所革命。因地制宜建设污水处理设施。健全农村生活垃圾收运处置体系。深入推进村庄清洁和绿化行动等。尽管农村生态环境治理上升为国家战略，具体实践却没有达到预期效果[8]。究其原因，农村生活环境相对闭塞，农户文化素质水平不高，导致农户对信息的获取和理解能力有限，对环境规制、绿色生产技术的认识不足[9]；而且“熟人社会”天然形成的社会关联，农户之间因互动而产生相对稳定的社会体系，并提供“从众（模仿）效应”“相互包庇”的行动功能，这在很大程度上规避了外部环境污染的监督与问责，进而采用粗放型生产与生活模式，加重了农村污染[10]。

随着农村数字化转型加快，数字技术与农业农村深度融合是大势所趋。已有研究表明，在农业生产领域，云计算、物联网等数字技术能够优化农业生产要素配置，提升农业的生产、经济和生态效率，实现传统农业向数字化、绿色化转型[11]，而且数字化水平与农业绿色发展呈倒“U”型关系并具有显著的空间溢出效应[12]，绿色金融则通过为农业企业与农户的绿色研发和绿色生产提供融资渠道和融资便利，推动农业生产的绿色转型升级[13]。在农村人居环境方面，数字化能够为破解农村人居环境整治问题提供全面监测和评估的手段、智能化的管理方法，提升农村人居环境整治的治理能力[14]。被忽略的是，通信技术作为数字经济发展的关键驱动因子，推动数字化的知识和信息等关键生产要素向农村流动[15]。这意味着，数字化促进了环境规制信息的城乡流动，而且农村数字基础设施的不断完善，给予农户更多的学习机会，提升了农户素质，增强了农户的规则感知，进而促进农户采纳亲环境行为。可以认为，环境规制对农户亲环境行为的作用逻辑并非显而易见的，引入数字化信息渠道能够更好地解释其中的逻辑。基于此，本文构建了“环境规制—数字化信息渠道—农户亲环境行为”分析框架，基于“中国土地经济调查（CLES）”中的农户数据，采用二元Probit 模型进行实证检验，以期为后小康时代农业农村绿色化转型的政策体系提供参考。

1 理论推导及其假说

1.1 环境规制对农户亲环境行为的影响

新古典经济学认为，农户作为“理性人”，为获得更多农作物产出，往往会产生“机会主义”行为，即通过利用形势来营私肥己，漠视规则和对环境的破坏[16]。这意味着控制和解决农村污染问题并不仅是技术问题，且单纯依靠市场化的机制并不能解决。因此，合理设计的环境规制被认为是环境保护治理的重要手段。环境规制可分为约束型环境规制手段和激励型环境规制手段[17]。从约束型环境规制手段来看，地方政府制定了严格的污染治理法规，对化肥、农药等不同类型的污染源提出了治理措施（如化肥农药登记制度、划定禁限养区域、出台农村人居环境整治提升五年行动方案等），从源头上对污染进行控制。如果农户偏离了既定目标，他们将面临罚款等行政处罚。因此，环境规制意识较强的农户在行为实施前往往会权衡违规成本，通过其经济理性在规避损失的驱动下采取绿色生产与生活行为。从激励型环境规制手段来看，新古典经济学认为，农民作为生产者，是追求利润最大化的“理性经济人”[18]。农户是否采用农业绿色生产方式取决于农业生产成本以及预期收益[19]。地方政府通过转变财政补贴的利用方向，将主要用于化肥、农药等购销环节的价格补贴转向对农业绿色生产技术研发补贴和对农户对绿色生态农事活动的激励补贴[18]，推进了农资投入的绿色化以及农业生产与生活废弃物资源化利用。同时，采用“以奖促治”“以奖代补”等经济激励的方式[19]，引导农民朝着亲环境生产方式转变。因此，本文提出如下假说。

假说1：环境规制对农户亲环境行为具有显著的正向效应。

1.2 环境规制对农户亲环境行为的影响：数字化信息渠道的调节效应

行为决策理论认为人是有限理性的，即在识别和发现问题中容易受到知觉偏差的影响，因此决策者在进行决策时需要充分了解和掌握有关决策环境的信息情报，了解经营与市场动态趋势[20]。但在中国农村现实社会中，生活空间相对闭塞，农户获取信息的渠道较为狭窄，存在着严重的信息不对称问题[21]，可能会做出有偏的行为决策。而信息不对称则是“机会主义”产生的重要条件之一[22]，即政府的环境规制信息与农户的信息获取之间的不对称导致了事前“逆向选择”或事后的“污染风险”，进而促使农业生产与农村生活环境恶化。但是，随着农村数字化的发展，互联网成为农户获取信息的主要方式，环境规制信息依托各种新媒体平台得以快速传播，传播方式兼具点对点传播、面对面传播，人际传播、大众传播相结合等特点，而传播内容具有文字、语音和视频等多种形式，且传播路径满足了复杂多样的社会网络特征[23]。因此，地区数字化基础设施建设水平或农户家中是否有宽带和智能通信设备可以反映出互通信息机会的多少，数字化增强了环境规制信息在农户之间的互联互通，打破了农户的“机会主义”行为，对实现农业绿色生产以及绿色生活具有积极作用。更为重要的是，乡村数字化信息渠道的贯通能够赋能小农户信息意识萌发、信息技能掌握、信息成效变现等三个途径[24]，进而提高农户对环境规制信息的处理能力，即通过唤醒小农户信息使用意愿及主动性，开辟多种渠道增加获取信息使用技能的机会，激发广泛参与发挥信息效能，进而弥合数字鸿沟，缓解农村居民对环境规制信息处理能力发展的困境。值得注意的是，“数字普惠金融+绿色金融”在互联网、大数据技术、区块链等的支持下，能够低成本地对海量数据进行处理，降低了交易成本和信息成本[19]，进而赋能激励型环境规制，使之更为全面、精准、绿色和高效。因此，本文提出如下假说。

假说2：数字化信息渠道在环境规制对农户亲环境行为的正向影响中发挥正向调节效应。

2 数据来源、变量选取与模型选择

2.1 数据来源

本文使用两期“中国土地经济调查（CLES）”数据，即南京农业大学于2020—2021 年在江苏省进行的涵盖土地市场、农业生产等多方面的内容的调查。调查采用PPS 抽样方法，从江苏省管辖的13 个地级市中抽取26个调研区县，在每个区县分别抽取2 个样本乡镇，每个乡镇抽取1 个行政村，每个村随机抽取50 户农户。在基线调查中共包含2 628 户农户，第二期调查成功追访到了基线调查中的1 695 户农户。同时，剔除数据缺失及逻辑错误的样本后，最终保留1 118 户农户，共2 236个样本数据。

2.2 变量选取

2.2.1 被解释变量

以农户亲环境行为作为被解释变量。借鉴贾亚娟等[25]的测度方法并结合调研问卷实际，将农户亲环境行为区分为农业生产和农村生活两方面进行测度。其中，农业生产方面，选取农户是否施用低毒、低残留农药来衡量；农村生活方面，选取农户是否进行生活垃圾分类处理来衡量。均为二值变量，若是则赋值为1，若否则赋值为0。

2.2.2 核心解释变量

以环境规制作为核心解释变量。借鉴张成等的研究，将环境规制区分为约束型环境规制和激励型环境规制两类[26]。其中，约束型环境规制以地级市法规颁布数量来衡量，数据来源于北大法宝数据库，检索关键词为“农业生态”“农村绿色生活”“农业面源污染治理”等，为连续型变量，并做取对数处理。激励型环境规制采用政府是否实施了奖惩措施来衡量，为二值变量，若是则赋值为1，若否则赋值为0。

2.2.3 调节变量

以数字化信息渠道作为调节变量。由于本文认为乡村数字化发展扩宽了农户获取信息的渠道，进而增进了农户规则感知，借鉴马述忠等[27]的研究，以平时获取各种信息的主要渠道作为测度项，赋值如下：1=基本通过非网络渠道进行信息的获取；2=主要通过非网络渠道获取信息，网络渠道获取信息较少；3=网络渠道和非网络渠道的信息获取比例相差不大；4=主要通过网络获取信息，非网络渠道获取信息较少；5=基本通过在网络渠道进行信息的获取。

2.2.4 控制变量

在借鉴已有研究[19,21,25]的基础上，从个人特征、家庭特征和外部环境三个维度选取控制变量。其中，个人特征包括性别、年龄、健康状况、受教育程度等变量；家庭特征包括家庭常住人口数量、外地居住时长等变量；外部环境包括村庄环境变量。具体变量说明及描述性统计见表1。

表1 变量说明及描述性统计

2.3 模型选择

为检验环境规制对农户亲环境行为具有显著的正向效应。由于农户亲环境行为的衡量指标为农户是否使用高效、低毒、低残留农药以及农户是否采用垃圾分类处理行为，均包含“是”或“否”两种情况。因此，本文选择二元Probit 模型进行实证检验，见式（1）、式（2）：

为检验数字化信息渠道在环境规制对农户亲环境行为的正向影响中发挥正向调节效应。本文借鉴温忠麟等[28]提出的调节效应检验方法，构造核心解释变量环境规制与调节变量数字化信息渠道的交乘项，并纳入模型，见式（3）、式（4）。

式（3）、（4）中：behaviour1为农户是否使用高效低毒低残留农药；behaviour2为农户是否采用垃圾分类处理行为；rule1为约束型环境规制；rule2为激励型环境规制；dig为数字化信息渠道；dig×rule1为数字化信息渠道与约束型环境规制的交乘项；dig×rule2为数字化信息渠道与激励型环境规制的交乘项；control为控制变量，包括个人特征、家庭特征和外部环境特征变量；C0、C4为常数项；C1、C2、C3、C5、C6、C7、C8、C9、C10、C11、C12、C13为回归系数；ε1、ε2为随机扰动项。

3 结果与分析

3.1 环境规制对农户亲环境行为的影响

3.1.1 基准回归

在进行回归之前，为避免多重共线性问题，需要先进行多重共线性检验，结果显示方差膨胀因子（VIF）最大为1.58，且VIF值均小于2，表明各变量之间不存在严重的多重共线性问题。随后，通过Hausman 检验来选择采用随机效应模型（RE）还是固定效应模型（FE），基准回归模型的Hausman 检验结果显示Prob＞chi2=0.000，因此，本文将重点考察固定效应模型，并利用Stata 17软件进行回归。表2 汇报了环境规制对农户亲环境行为的回归结果。其中，模型1 的结果显示，在未控制个体特征变量、家庭特征变量、外部环境变量以及个体固定效应与时间固定效应的情况下，约束型环境规制和激励型环境规制均对农户亲环境行为具有显著正向影响。由模型2 可知，在分别控制了个体特征变量、家庭特征变量、外部环境变量的情况下，约束型环境规制和激励型环境规制对农户亲环境行为同样具有显著正向影响，但回归系数均有所下降，这表明若不考虑农户个体、家庭以及外部环境等因素的作用，则会高估环境规制对农户亲环境行为的影响。模型3 进一步控制了个体和时间固定效应，约束型环境规制和激励型环境规制对农户亲环境行为的影响同样有所下降。因此，可以认为，环境规制对农户亲环境行为具有显著的正向影响，假说1 得到验证，即环境规制下的约束型环境规制手段和激励型环境规制手段推进了农资投入的绿色化以及农业生产与生活废弃物资源化利用。同时，采用“以奖促治”“以奖代补”等经济激励的方式，引导农民朝着亲环境生产与生活方式转变。

表2 环境规制与农户亲环境行为

3.1.2 稳健性检验

（1）倾向得分匹配。对于本文的结论，一个可能的质疑在于，约束型环境规制和激励型环境规制的统计显著性可能来源于样本选择偏差。为了减少数据偏差和混杂因素干扰导致的内生性问题，本文使用倾向得分匹配法（PSM）再次估计约束型环境规制和激励型环境规制对农户亲环境行为（区分农业生产和农村生活）的影响。首先，区分实验组和对照组。按照地级市环境法规颁布数量的均值（79.895 部）分为高约束型环境规制组和低约束型环境规制组；按照政府是否实施了奖惩措施划分为有激励型环境规制组和无激励型环境规制组。其次，通过运用近邻匹配、卡尺匹配和核匹配这三种匹配法之后得到的实验组与控制组的平均处理效应（ATE）。结果表明约束型环境规制、激励型环境规制与农户亲环境行为呈现正相关，进一步验证了本文估计结果的稳健性（表3）。

（2）估计偏误的测量。另外一个可能的质疑在于，一些不可测量变量导致估计结果出现偏误。本文利用可观测变量计算不可观测变量造成估计偏误的可能性，主要做法分为三步[29]。首先，建立两组回归，一组不加入控制变量或只加入少数（性别、年龄、健康状况）受约束控制变量，另一组加入全部控制变量的回归，然后分别计算两组回归中关键解释变量的系数βr和βf（r代表不包含或包含部分控制变量组，f代表包含全部控制变量组）。其次，计算统计量F值，公式为F=|βf/(βr-βf)|，若F≥1，则结果稳健，F值越大，说明不可观测因素对目前的估计结果造成的偏误越小。依据F值的计算公式可知，βr与βf越接近，说明已知的控制变量对估计结果的影响越小，若要改变目前的基本结论则需要加入更多的控制变量；而βf越大，表示那些可能需要控制的未知变量的影响效力要越大才能够影响到现有估计结果的稳健性。针对农户亲环境行为（区分农业生产和农村生活）这一被解释变量，分别分为两个包含受约束控制变量组和两个包含全部控制变量组的回归。由表4 可知，四种情形中的F值为1.564～3.989，均值为2.535。说明如果要提升表2 中模型估计结果的稳健性，那么未知变量或无法观测变量的数量要达到目前所有控制变量数量的2.535 倍，但这样的可能性较小，因此认为估计结果是稳健的。

表4 估计偏误的测量

3.2 环境规制对农户亲环境行为的影响：异质性分析

前文呈现了环境规制对农户亲环境行为的影响，即同质性影响。然而，现实中不同个人特征下环境规制对农户亲环境行为的影响存在差异。接下来，本文将从性别、受教育水平两个方面考察环境规制对农户亲环境行为（区分农业生产和农村生活）的异质性影响。表5 和表6 汇报了环境规制对农户亲环境行为的异质性影响。结果表明：基于不同性别的讨论，在农户农业生产亲环境行为中，相较于女性，约束型环境规制和激励型环境规制对农户农业生产亲环境行为的影响对男性来说更为显著。而在农户农村生活亲环境行为中则相反，约束型环境规制对农户农村生活亲环境行为的影响对女性来说更为显著，激励型环境规制则没有明显的异质性。究其原因，社会角色理论认为社会行为中的性别差异源于社会制定的两性劳动分工，男性和女性分别在生理上被驱使去承担养家糊口和照料家庭的角色，并认为男性和女性天生就与这些角色相关。基于不同受教育水平的讨论，无论是在农户农业生产亲环境行为中还是在农村生活亲环境行为中，相较于小学及以下受教育水平，约束型环境规制与激励型环境规制对农户亲环境行为的影响对于初中及以上受教育水平来说更为显著。究其原因，初中及以上受教育水平的农户由于受到良好教育的影响，认知能力会越强，对外部环境的变化会更加敏感，对规则的理解会更深，因此在约束型环境规制和激励型环境规制的共同驱动下，往往会采取亲环境行为。

表5 环境规制与农户亲环境行为（农业生产角度）的异质性分析

表6 环境规制与农户亲环境行为（农村生活角度）的异质性分析

3.3 环境规制对农户亲环境行为的影响：数字化信息渠道的调节效应

为了检验数字化信息渠道在环境规制对农户亲环境行为影响中的调节作用，由于问卷中关于该问题仅在2021 年进行了调查，2020 年并没有此项数据，因此，在验证数字化信息渠道的调节效应时仅利用2021 年的数据进行回归。在表1 基准回归中模型3 的基础上，加入了数字化信息渠道以及约束型环境规制、激励型环境规制与数字化信息渠道的交互项进行回归，回归结果见表7。模型4 的结果显示，在未控制个体特征变量、家庭特征变量、外部环境变量的情况下，数字化信息渠道、约束型环境规制与激励型环境规制与数字化信息渠道的交乘项均对农户亲环境行为具有显著正向影响。由模型5 可知，在分别控制了个体特征变量、家庭特征变量、外部环境变量的情况下，数字化信息渠道、约束型环境规制和激励型环境规制与数字化信息渠道的交乘项对农户亲环境行为同样具有显著正向影响，但回归系数均有所下降，这表明若不考虑农户个体、家庭特征以及外部环境等因素的作用，则会高估数字化信息渠道与两者的交乘项对农户亲环境行为的影响，假说2 得到检验。这表明数字化增强了环境规制信息在农户之间的互联互通，打破了农户的“机会主义”行为，对实现农业绿色生产以及绿色生活具有积极作用。

4 结论与建议

基于构建的“环境规制—数字化信息渠道—农户亲环境行为”分析框架以及中国土地经济调查中的农户数据，采用二元Probit 模型进行了实证研究。结果表明：①约束型环境规制与激励型环境规制对农户亲环境行为具有正向驱动作用，这一结论经过稳健性检验后仍成立。②约束型与激励型环境规制在不同情境下对农户亲环境行为的采用存在异质性。一方面，在农业生产亲环境行为中，相较于女性，约束型环境规制和激励型环境规制对男性农户亲环境行为的影响更为显著，而在农村生活亲环境行为中则相反，约束型环境规制对女性农户亲环境行为的影响更为显著，激励型环境规制则没有明显的异质性；另一方面，无论是在农业生产中还是在农村生活中，相较于小学及以下受教育水平，约束型环境规制与激励型环境规制对农户亲环境行为的影响对于初中及以上受教育水平来说更为显著。③环境规制和数字化信息渠道的交互作用对农户亲环境行为具有正向驱动作用，主要源于数字化拓宽农户的环境规制信息获取渠道，增强农户的信息获取能力，促进农户环境规则感知，进而促使农户采取亲环境行为。

结合上述结论，本文得出如下政策启示：①加强科学顶层设计，制定绿色乡村发展路径。建立健全农业生态文明法律法规，规范农业生产和农村生活，并推选出一批防治工作积极、成效显著的典型地区。政府应加大对农资企业绿色农业生产技术创新的财政倾斜力度，通过行业标杆宣传、树立典型等方式发挥好农资企业技术创新的“领头羊”作用。充分发挥政府“集中力量办大事”的制度优势，加强农村基础设施建设，特别是建立生态数据观测平台，使之对生态现状进行系统、定量评估，并及时进行改善和调整，推动乡村生态建设成为推动乡村绿色化的核心动力。采取法律宣传、职业培训和路演相结合的方式，且充分运用互联网等信息传播渠道，对农业绿色生产知识进行普及推广，提高农户环保意识，重视并发挥农户的监管作用。②加大对农村地区的数字化建设，夯实数字中国的底层架构。首先，完善数字化建设规划，形成政府资金引导、社会资本广泛参与、社会群体严格监督的实施机制，确保资源投入合理。其次，推动建立农村电信普遍服务补偿机制，支持村镇光纤网络建设和5G 基站建设，实现农村城市“同网同速”，缩小城乡“数字鸿沟”，畅通数字农业生产技术的应用渠道和农业生产信息的传播渠道。此外，积极推动大数据、区块链等高端技术发展并应用于农业生产，提高数字金融普惠服务的覆盖范围，在守住底线的前提下给足数字金融“试点容错”的空间。以上措施有望进一步释放数字金融的绿色效应，助力农村经济发展绿色转型升级。