不同公眾參與模式對環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的影響
——基于空間杜賓模型的實(shí)證研究

肖漢雄

(中國社會科學(xué)院研究生院，北京 100024)

世界各國的環(huán)境保護(hù)模式經(jīng)過長期的變遷，環(huán)保主體亦隨之不斷變化和更新。早期的環(huán)境保護(hù)模式以政府的立法和行政命令為主，而政策法規(guī)和市場力量的結(jié)合則成為近期治理環(huán)境的新思路。然而，僅僅通過行政和經(jīng)濟(jì)手段，以經(jīng)濟(jì)利益為直接調(diào)控對象、以政府和企業(yè)為主要參與者的環(huán)境保護(hù)機(jī)制并不能充分保障社會成員對生活質(zhì)量的需求。現(xiàn)代社會多元化的利益訴求意味著在環(huán)境保護(hù)的進(jìn)程中同樣需要各類社會組織和公民個體的廣泛介入。

公眾參與環(huán)境治理的模式是豐富多樣的。從參與主體看，有基于公民個人的參與、基于非營利組織的參與、基于媒體的參與等形式；從參與環(huán)節(jié)看，有決策參與、過程參與和事后參與等形式；從參與渠道看，有通過行政程序的參與、通過立法程序的參與等形式。正是這種多樣性使公眾參與具有廣泛的作用范圍，影響環(huán)境治理的各個主體、各個環(huán)節(jié)和各種具體手段，充分彌補(bǔ)其他環(huán)境保護(hù)機(jī)制的缺陷。Tietenberg(1998)認(rèn)為在環(huán)保法律體系的建立和市場工具的廣泛運(yùn)用后，公眾參與正成為環(huán)境保護(hù)的第三波浪潮[1]。

隨著中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們的基本生活需求逐漸得到滿足，良好的生產(chǎn)生活環(huán)境等高級需求的重要性不斷提升。相關(guān)調(diào)查已顯示，公眾對良好環(huán)境的需求和環(huán)境保護(hù)的意識趨于上升。例如，上海交通大學(xué)民意與輿情調(diào)查研究中心發(fā)布的《2016中國城市居民環(huán)保意識調(diào)查》顯示，多數(shù)城市居民對環(huán)境污染有強(qiáng)烈感受，將環(huán)境污染視為政府最應(yīng)該解決的問題，并表示愿為改善環(huán)境做出貢獻(xiàn)。民間高漲的環(huán)保意識已轉(zhuǎn)化為多方面的實(shí)際行動，并促使政府和企業(yè)采取有效的環(huán)保措施予以回應(yīng)。在此背景下，研究各種公眾參與方式如何影響政府的環(huán)境規(guī)制力度、理清環(huán)境保護(hù)進(jìn)程中政府和民間的互動關(guān)系具有重要的實(shí)踐意義。

一、相關(guān)文獻(xiàn)綜述

自20世紀(jì)90年代以來，隨著公眾參與在環(huán)境問題治理中的地位日益上升，國外學(xué)者開始探尋公眾參與和環(huán)境規(guī)制間的關(guān)系。目前，研究范圍已相當(dāng)廣泛，涵蓋發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家的眾多行業(yè)。大部分研究認(rèn)為公眾參與對提升環(huán)境規(guī)制的強(qiáng)度、遏制污染做出一定的貢獻(xiàn)。Kathuria(2007)研究印度古吉拉特地區(qū)的資料，認(rèn)為當(dāng)?shù)氐南嚓P(guān)新聞報(bào)道明顯抑制企業(yè)的排污行為[2]。Longpap和Shimshack(2010)研究美國水污染治理的進(jìn)程，指出公眾監(jiān)督作為一種非正式的環(huán)境規(guī)制發(fā)揮了巨大作用[3]。Feres和Reynaud(2012)研究非正式規(guī)制對巴西制造業(yè)企業(yè)環(huán)境績效的影響，認(rèn)為非正式規(guī)制明顯影響企業(yè)的環(huán)境績效和政府的規(guī)制強(qiáng)度[4]。Cole等(2013)研究1990～1998年英國空氣污染的狀況，認(rèn)為非正式的環(huán)境規(guī)制明顯減少了污染強(qiáng)度[5]。

由于中外制度環(huán)境的差異，公眾在環(huán)境保護(hù)中的參與必然呈現(xiàn)不同的模式特點(diǎn)。中國環(huán)境治理中的公眾參與是學(xué)界先前較少涉及的領(lǐng)域，相關(guān)研究視角各異，得出的結(jié)論也各不相同。部分文獻(xiàn)支持公眾參與在中國環(huán)境治理中的作用，認(rèn)為公眾意見確實(shí)對提升環(huán)境規(guī)制的強(qiáng)度或控制污染的排放具有一定的作用。徐圓(2014)別出心裁地進(jìn)行分行業(yè)的研究，指出非正式性環(huán)境規(guī)制相對于正式性環(huán)境規(guī)制的影響力較低，但在控制污染方面仍起到積極的作用[6]。吳建南(2016)的分析表明環(huán)境信訪、非政府組織等公眾參與方式對控制不同類型的污染物排放各有其貢獻(xiàn)[7]。同時，也有為數(shù)不少的研究表示并未觀測到公眾參與在環(huán)境治理中的作用。韓超等(2016)認(rèn)為在考慮城市間互動性的情況下，公民信訪并未帶來環(huán)境治理投資的增加和環(huán)境污染的改善[8]。閆文娟(2012)認(rèn)為公眾參與促進(jìn)環(huán)境公平的作用不顯著，說明中國環(huán)境保護(hù)的公眾參與還較為缺乏[9]。張彩云(2015)指出公眾參與通過中國式的財(cái)政分權(quán)間接影響地方的環(huán)境規(guī)制水平，但影響并不顯著[10]。

綜上所述，國內(nèi)學(xué)者圍繞公眾參與在環(huán)境治理中扮演角色的研究并未達(dá)成一致意見。目前相關(guān)研究取得諸多進(jìn)展，對人們理解公眾參與和環(huán)境規(guī)制間的關(guān)系頗有幫助，但也存在以下的不足之處：第一，對公眾參與的定義稍顯狹隘，對公眾通過媒體、非政府組織等其他途徑進(jìn)行的參與實(shí)踐關(guān)注不足；第二，對政府環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的衡量不夠妥當(dāng)，未能充分考慮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、行業(yè)排放強(qiáng)度等因素的省際差異；第三，在選擇計(jì)量模型時，對各省區(qū)間在環(huán)境規(guī)制方面已得到證實(shí)的空間互動關(guān)系考慮不足。本文在已有研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步擴(kuò)充公眾參與方式的選擇，構(gòu)建新指標(biāo)刻畫環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，并采用空間計(jì)量方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，力圖對公眾參與程度和政府環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度之間的關(guān)系做出更為全面、精確的描述。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)變量選取

本文利用2011～2015年中國大陸30個省、自治區(qū)和直轄市的面板數(shù)據(jù)[注]由于部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，西藏未納入本文。，實(shí)證分析公眾參與對環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的影響。選取的被解釋變量是環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，解釋變量包括五大類：(1)通過網(wǎng)絡(luò)的參與；(2)通過傳統(tǒng)媒體的參與；(3)通過行政信訪途徑的參與；(4)通過人大和政協(xié)途徑的參與；(5)通過非政府組織的參與。控制變量則包括人口密度、城市化率、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值和市場化指數(shù)。

1.因變量。以環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度作為被解釋變量，參考王勇等(2007)提出的修正方法[15]，構(gòu)造的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度指標(biāo)如下：

以本文方法測算的各省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與按照單位產(chǎn)值污染治理投資這一傳統(tǒng)方式測算的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度有著較大的不同[注]因篇幅限制，詳細(xì)結(jié)果已略去，作者備索。。以傳統(tǒng)方法測算的2011年各省環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，發(fā)現(xiàn)寧夏、黑龍江、青海和內(nèi)蒙古等人口稀少、地域廣闊及資源型產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)的省區(qū)具有較高的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度。而以本文方法測算的2011年環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度則得出完全不同的結(jié)果，四川、陜西、河南和北京等4個人口密集的省市具有較高的規(guī)制強(qiáng)度。對2015年的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度進(jìn)行測算，結(jié)果與之類似。寧夏和新疆等資源型省區(qū)在傳統(tǒng)方法的測算下位居前列，而陜西、北京和湖北等人口密集地區(qū)則在本文方法的測算下領(lǐng)跑全國，這說明傳統(tǒng)方法可能沒有充分考慮地區(qū)間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)帶來的可比性問題。由于環(huán)境規(guī)制的終極目標(biāo)是減少污染物的排放、遏制經(jīng)濟(jì)活動對環(huán)境的負(fù)面影響，單位污染物排放對應(yīng)的治理投入顯然是衡量環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的更好指標(biāo)。

2.自變量。引入網(wǎng)絡(luò)參與、傳統(tǒng)媒體參與、非政府組織參與、人大政協(xié)參與和行政信訪參與等5大類公眾參與方式下的8種參與途徑，作為代表公眾參與密度的因變量(見表1所示)。

(1)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注密度。網(wǎng)絡(luò)途徑的公眾參與具有高度的直接性、匿名性和互動性等特點(diǎn)，在降低政治參與成本的同時，也提升參與的效率，經(jīng)常得到地方政府的關(guān)注。本文采用百度關(guān)鍵詞“環(huán)境污染”的搜索指數(shù)除以某省區(qū)人口數(shù)來衡量該省區(qū)公眾對環(huán)境問題的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注密度。

(2)媒體關(guān)注密度。由于報(bào)道的權(quán)威性、受眾的廣泛性等特點(diǎn)，媒體針對環(huán)境問題的報(bào)道經(jīng)常成為公眾意見和政府決策間的橋梁。本文以百度新聞搜索關(guān)鍵詞“環(huán)境污染”+省區(qū)名獲取的新聞數(shù)除以某省區(qū)人口數(shù)來衡量該省區(qū)公眾通過新聞媒體對環(huán)境問題的關(guān)注密度。

表1 變量含義和數(shù)據(jù)來源

(3)來電、來信和來訪密度。信訪參與的中間環(huán)節(jié)較少，需要的知識水平更低，因而是最基礎(chǔ)的公眾參與方式。本文分別以環(huán)保部門接到的電話和網(wǎng)絡(luò)投訴總數(shù)、來信總數(shù)及來訪總數(shù)3個變量除以某省區(qū)人口數(shù)來衡量該省區(qū)公眾通過3種信訪方式參與環(huán)境治理的程度。

(4)人大和政協(xié)提案密度。人大代表和政協(xié)委員來自社會各行各業(yè)，在工作和生活中以不同角度接觸到環(huán)境問題，對相關(guān)議題的看法具有廣泛的代表性。同時，人大代表和政協(xié)委員的提案也起到反映公眾意見的作用。本文分別以各級人大和政協(xié)提案的數(shù)量除以某省區(qū)人口數(shù)來衡量該省區(qū)公眾通過人大和政協(xié)參與環(huán)境治理的程度。

(5)非政府組織參與密度。非政府組織在宣傳環(huán)保知識、舉報(bào)環(huán)境違法行為等領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。非政府組織的活躍度經(jīng)常能較好地反映一個地區(qū)公眾的環(huán)保意識和水平。本文以生態(tài)環(huán)境類非政府組織人員總數(shù)除以某省區(qū)人口數(shù)來衡量該省區(qū)公眾通過非政府組織參與環(huán)境治理的程度。

3.控制變量

(1)人口密度。通常來說，在人口較為密集的地區(qū)，人地關(guān)系比較緊張，環(huán)境問題更為突出，可能導(dǎo)致政府采取嚴(yán)厲的環(huán)保政策。而人口稀疏地區(qū)的環(huán)境承載力較強(qiáng)，政府采取嚴(yán)厲環(huán)境保護(hù)政策的動力不足。因此，本文以某省區(qū)人口數(shù)除以轄區(qū)面積來衡量該省區(qū)的人口密度。

(2)城市化率。由于城鎮(zhèn)居民與政府的空間關(guān)系更為密切，更易采取行動助推政府采取有力的環(huán)保政策，農(nóng)村居民在這方面則處于不利地位。同時，人口密集的城市地區(qū)可能造成較大的環(huán)境壓力，促使政府提升環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，而農(nóng)村地區(qū)相對較強(qiáng)的環(huán)境承載力易使地方政府忽視環(huán)境治理的必要性。因此，高度城市化地區(qū)的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度可能更高。

(3)人均收入。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的階段，公眾的主要訴求集中在提高物質(zhì)生活水平上，較少顧及環(huán)境問題。而經(jīng)濟(jì)發(fā)展到較高階段后，公眾往往更多地關(guān)注生存環(huán)境，并推動政府采取保護(hù)環(huán)境的政策。據(jù)此，本文以人均收入(取對數(shù))來衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

(4)市場化指數(shù)。在市場化指數(shù)較高的地區(qū)，政府的決策和執(zhí)行都較為透明，能有效打擊破壞環(huán)境的行為，堅(jiān)決執(zhí)行環(huán)保政策。而在市場化指數(shù)較低的地區(qū)，政府的行政能力相對較弱，執(zhí)行環(huán)保政策的力度可能有所欠缺。因此，本文以王小魯?shù)染幹摹吨袊质》菔袌龌笖?shù)報(bào)告(2016)》中給出的各省區(qū)歷年市場化指數(shù)來衡量該省區(qū)的市場化程度。

(二)空間計(jì)量模型的構(gòu)建

環(huán)境治理不僅涉及某一地區(qū)的政府部門、企業(yè)與公眾間的互動過程，還關(guān)系鄰近地區(qū)之間的互動。環(huán)境規(guī)制的“逐底競賽”效應(yīng)就是這種現(xiàn)象的有力證明?？梢姡芯凯h(huán)境治理問題時必須充分考慮空間因素，以確保研究的完整和全面。空間杜賓模型不僅能識別因變量受本地區(qū)自變量的影響，還可識別因變量受其他地區(qū)自變量和因變量的影響，對研究涉及復(fù)雜空間關(guān)系的環(huán)境治理問題具有明顯的幫助[12]。本文構(gòu)建的空間面板杜賓模型為：

其中，Inte代表環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，Pub代表公眾參與強(qiáng)度(8個解釋變量分別代入進(jìn)行估計(jì))，C代表控制變量，i表示各省(區(qū)、市)，t表示年份，μi代表個體固定效應(yīng)，λt代表時間固定效應(yīng)，εit代表誤差項(xiàng)，W代表空間權(quán)重矩陣。α代表空間回歸系數(shù)，描述本地區(qū)因變量受其他地區(qū)因變量的影響。β和δ反映本地區(qū)因變量受本地區(qū)自變量的影響。χ和φ反映本地區(qū)因變量受其他地區(qū)自變量的影響。

(三)權(quán)重矩陣的構(gòu)建

在空間計(jì)量分析時，首先應(yīng)選取適當(dāng)?shù)臋?quán)重矩陣，應(yīng)以表示空間單元之間相互影響的作用方式。常用的權(quán)重矩陣包括鄰接矩陣、反距離矩陣和經(jīng)濟(jì)特征矩陣等?？紤]到使用經(jīng)濟(jì)特征矩陣在理論和實(shí)踐上的依據(jù)都顯不足，因而本文選擇鄰接矩陣和反距離矩陣兩種權(quán)重矩陣進(jìn)行分析。構(gòu)造鄰接矩陣時，矩陣元素由兩省區(qū)是否有共同邊界決定。若有，則共同邊界取值1，否則取值0。為避免某一單元不與任何其他單元接壤而引起的難于處理的孤島效應(yīng)(isolation effect)，本文假定粵瓊兩省接壤。構(gòu)造反距離矩陣時，矩陣元素由兩省區(qū)行政中心地理位置的直線距離的倒數(shù)決定。

三、實(shí)證研究結(jié)果及分析

(一)全域空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

在引入空間計(jì)量方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析之前，首先應(yīng)確定使用空間計(jì)量模型的必要性。度量空間自相關(guān)的方式最為可靠的方法是Moran’s I指數(shù)。本文分別計(jì)算2011～2015年鄰接矩陣和反距離矩陣兩種情況下中國各省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的Moran’s I指數(shù)。由圖1可知，2011～2016年環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的Moran’s I指數(shù)均為正且分別在1%和5%的水平上顯著，說明各省區(qū)的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度呈現(xiàn)明顯的正向空間依賴性，各省區(qū)按照環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的高低存在一定的集群現(xiàn)象，故引入空間因素有助于提升研究的精度。

圖1 基于鄰接矩陣(左)和反距離矩陣(右)計(jì)算的中國各省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的Moran’s I指數(shù)和P值

(二)局域空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

全域空間自相關(guān)性檢驗(yàn)說明中國各省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度存在空間自相關(guān)性，但沒有給出空間自相關(guān)性呈現(xiàn)的具體特征。局部空間關(guān)聯(lián)可能出現(xiàn)與全域空間關(guān)聯(lián)相異的非典型狀況，即所謂的空間異質(zhì)性。Moran散點(diǎn)圖可說明空間自相關(guān)性在各個局部的具體表現(xiàn)。圖2分別給出2011和2015年中國各省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的Moran散點(diǎn)圖。由圖2發(fā)現(xiàn)，大部分點(diǎn)均聚集于第一和第三象限，擬合直線的斜率為正，說明某一省區(qū)與鄰近其他省區(qū)的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度之間存在較顯著的正向相關(guān)關(guān)系。以上分析表明，中國各省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的空間關(guān)聯(lián)性較為顯著，引入空間計(jì)量模型是合理的。本文將在地理空間因素的基礎(chǔ)上構(gòu)建空間計(jì)量模型，以考察公眾參與對各省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的影響。

(三)模型的進(jìn)一步篩選

根據(jù)Elhorst(2012)的研究，應(yīng)以Wald檢驗(yàn)確定空間杜賓模型是否可簡化為空間滯后模型，而以LR檢驗(yàn)確定空間杜賓模型是否可簡化為空間誤差模型[13]。本文對8個解釋變量對應(yīng)的8個模型分別進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)全部的Wald和LR統(tǒng)計(jì)值均在1%的水平上顯著，表明空間杜賓模型不可退化為空間滯后模型或空間誤差模型，而必須以空間杜賓模型進(jìn)行估計(jì)。接下來，本文以Hausman檢驗(yàn)在固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)間進(jìn)行選擇，發(fā)現(xiàn)全部8組統(tǒng)計(jì)值均在1%的水平上顯著。故此，拒絕存在隨機(jī)效應(yīng)的假設(shè)，而以固定效應(yīng)為基礎(chǔ)進(jìn)行估計(jì)[注]因篇幅限制，詳細(xì)的3組檢驗(yàn)結(jié)果已略去，作者備索。。

圖2 中國各省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的Moran散點(diǎn)圖

(四)基于空間面板杜賓模型的回歸估計(jì)

本文利用Stata 14.2軟件導(dǎo)入兩種空間權(quán)重矩陣，并實(shí)證檢驗(yàn)公眾參與對各省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的影響效應(yīng)。關(guān)于空間面板杜賓模型的回歸系數(shù)，應(yīng)從主效應(yīng)、鄰里效應(yīng)、直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和全體效應(yīng)等方面展開分析。主效應(yīng)代表某省區(qū)公眾參與程度對該省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的影響，鄰里效應(yīng)代表其他省區(qū)公眾參與程度對該省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的影響。與主效應(yīng)不同，直接效應(yīng)還考慮該省區(qū)公眾參與程度作用于其他省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，其他省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度再作用于該省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的反饋機(jī)制。間接效應(yīng)代表某省區(qū)公眾參與程度對其他省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的影響。全體效應(yīng)則為直接效應(yīng)與間接效應(yīng)之和。

1.基于鄰接矩陣的估計(jì)。表2報(bào)告鄰接矩陣基礎(chǔ)上的估計(jì)結(jié)果。從直接效應(yīng)看，來訪密度(VIS)的回歸系數(shù)為正且在1%的水平上顯著，說明某省區(qū)的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與該省區(qū)群眾來訪密度存在正相關(guān)關(guān)系，群眾來訪水平的增強(qiáng)將導(dǎo)致該省區(qū)的環(huán)境規(guī)制水平提升。政協(xié)提案密度(CPPCC)和非政府組織參與密度的回歸系數(shù)為負(fù)且分別在5%和10%的水平上顯著，表示某省區(qū)的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與該省區(qū)的政協(xié)提案密度和非政府組織參與密度存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。從全體效應(yīng)看，來訪密度的回歸系數(shù)為正且在1%的水平上顯著，說明某省區(qū)群眾來訪密度的提升能促進(jìn)該省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的增加。政協(xié)提案密度和非政府組織參與密度的回歸系數(shù)為負(fù)且在10%的水平上顯著，說明某省區(qū)的政協(xié)提案密度和非政府組織參與密度的提升將導(dǎo)致該省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的下降。在鄰接矩陣基礎(chǔ)上進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果表示，某省區(qū)公眾參與水平的提升對鄰近省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的作用不明顯。在控制變量中，城市化率、人口密度和人均收入的回歸系數(shù)分別在1%、10%和1%的水平上顯著。城市化率和人口密度的回歸系數(shù)為正，說明城市化率較高、人口密度較大的省區(qū)傾向于具有較高的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度；而人均收入的回歸系數(shù)為負(fù)，說明人均收入較高的省區(qū)傾向于具有較低的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度。

表2 基于鄰接矩陣的回歸估計(jì)結(jié)果

2.基于反距離矩陣的估計(jì)。表3報(bào)告反距離矩陣基礎(chǔ)上的估計(jì)結(jié)果。從直接效應(yīng)看，來訪密度的回歸系數(shù)為正且在1%的水平上顯著，說明某省區(qū)的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與該地單元群眾來訪水平呈正相關(guān)，群眾來訪水平的增強(qiáng)將導(dǎo)致該省區(qū)的環(huán)境規(guī)制水平提升。而政協(xié)提案密度的回歸系數(shù)為負(fù)且在10%的水平上顯著，說明某省區(qū)的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與該省區(qū)的政協(xié)提案數(shù)呈負(fù)相關(guān)。從間接效應(yīng)看，非政府組織參與密度的回歸系數(shù)為正且在10%的水平上顯著，說明某省區(qū)的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與鄰近省區(qū)的非政府組織參與密度呈正相關(guān)。從全體效應(yīng)看，來訪密度的回歸系數(shù)為正且在10%的水平上顯著，說明某省區(qū)的群眾來訪密度與該省區(qū)的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度呈正相關(guān)。政協(xié)提案密度和非政府組織參與密度的回歸系數(shù)為負(fù)且在10%的水平上顯著，說明某省區(qū)的政協(xié)提案密度和非政府組織參與密度與該省區(qū)的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度呈負(fù)相關(guān)。在控制變量中，城市化率和人口密度的回歸系數(shù)為正且分別在1%、1%和5%的水平上顯著，說明城市化率較高、人口密度較大的省區(qū)傾向于具有較高的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度。而人均收入的回歸系數(shù)為負(fù)且在1%和5%的水平上顯著，說明人均收入較高的省區(qū)傾向于具有較低的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度；市場化水平的回歸系數(shù)為負(fù)且在部分模型中顯著，說明市場化水平在這些模型中傾向于抑制環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度。

表3 基于反距離矩陣的回歸估計(jì)結(jié)果

3.對估計(jì)結(jié)果的分析。采用空間杜賓模型在兩種空間權(quán)重矩陣基礎(chǔ)上進(jìn)行的分析說明，各種公眾參與方式對環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的影響總體上并不顯著，只有來訪密度、政協(xié)提案密度和非政府組織參與密度等3個解釋變量的影響呈現(xiàn)一定的顯著性，與環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度呈正相關(guān)的解釋變量更是只有來訪密度。為此，本文嘗試從以下角度解釋這一現(xiàn)象。

首先，來訪是普通群眾參與環(huán)境治理的眾多方式中最為直接有力的一種。第一，相對于電話和來信等方式，訪客直接到政府部門信訪的成本必然更高，因此親自到訪的群眾必然有著較為強(qiáng)烈的解決環(huán)境問題的訴求，導(dǎo)致來訪者更積極地關(guān)注和敦促問題的解決，并向政府部門施加壓力，從而更有可能導(dǎo)致政府部門采取有效行動、增強(qiáng)環(huán)境治理的力度。第二，群眾到訪政府部門并與政府工作人員當(dāng)面交流是一種更為高效的溝通方式，而電話和書信等交流方式受制于雙方無法當(dāng)面溝通，不利于政府工作人員清晰了解群眾在環(huán)境治理方面的訴求，也無助于與群眾共同探討面臨的環(huán)境問題的解決方案。

其次，政協(xié)、生態(tài)環(huán)境類非政府組織與政府環(huán)保部門的職能之間可能存在一定意義上的替代關(guān)系。作為中國政治框架內(nèi)特有的協(xié)商式的民主機(jī)構(gòu)，各級政協(xié)具有與政府和人大不同的獨(dú)特作用，在地方的利益格局中處于比較超脫的地位。同時，政協(xié)委員的知識水平普遍較高，具有就專業(yè)問題展開討論、提出看法的良好素養(yǎng)，他們圍繞環(huán)境議題發(fā)表言論、參加調(diào)研或提出提案的過程本身也對污染企業(yè)構(gòu)成壓力，成為一種實(shí)實(shí)在在的環(huán)境治理行動。而非政府組織則以監(jiān)督污染企業(yè)、環(huán)保宣傳、發(fā)起公益訴訟等方式廣泛參與到環(huán)境保護(hù)的進(jìn)程中，發(fā)育成熟的非政府組織在環(huán)境治理中扮演著積極角色，成為政府在環(huán)境投入方面的一種有益補(bǔ)充。

本文的結(jié)論顯示，政協(xié)和非政府組織承擔(dān)了政府的部分環(huán)保職能，從而對政府的環(huán)保投入形成擠出效應(yīng)。在環(huán)境治理的過程中，這兩類主體與政府保持以合作為主、在一定程度上相互疏離的關(guān)系，這種獨(dú)立性或許是擠出效應(yīng)的來源。在非政府組織或政協(xié)強(qiáng)化對某一環(huán)境問題的關(guān)注時，政府有可能認(rèn)為這一環(huán)境問題已得到足夠的監(jiān)督，從而不再將其作為監(jiān)管的重點(diǎn)。如果非政府組織或政協(xié)能保持較高的監(jiān)督強(qiáng)度，易導(dǎo)致政府在一定程度上撤回監(jiān)管資源。由于各級人大與政府部門的關(guān)系較為密切，難以觀測到政府部門與人大之間在環(huán)境治理中的相互替代。王耀東(2016)等曾經(jīng)提出在中國環(huán)境治理中可能存在政府部門與私人投入的替代效應(yīng)[15]。考慮到環(huán)境監(jiān)管供給不足的問題仍是中國環(huán)境治理中的主要矛盾，這種擠出效應(yīng)發(fā)生過早或許并非理想的狀況。

4.穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為進(jìn)一步確認(rèn)估計(jì)結(jié)果的可靠性，我們需要進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。目前，同類研究中用于穩(wěn)健性檢驗(yàn)的方法主要有廣義空間面板兩步最小二乘法和空間面板Arellano-Bond動態(tài)線性回歸等。前者是廣義最小二乘法的空間拓展版本，旨在處理解釋變量內(nèi)生性的問題。不過，前文的估計(jì)采用的是最大似然法。而Anselin(1988)提出空間估計(jì)中使用最大似然法能在一定程度上抑制內(nèi)生性問題[16]。因此，本文使用Shehata(2013)提供的程序，以空間面板Arellano-Bond動態(tài)線性回歸方法進(jìn)行估計(jì)[17]。通過顯著性檢驗(yàn)的變量與表3、4的分析并無差異，部分變量甚至呈現(xiàn)更高的顯著性[注]因篇幅限制，此處表格已略去，作者備索。。此外，韓超等(2016)指出以中國為背景的空間計(jì)量應(yīng)用研究大都顯示以最大似然法為基礎(chǔ)進(jìn)行的估計(jì)表現(xiàn)良好。因此，本文認(rèn)為表3和4給出的分析結(jié)果是基本可靠的。

四、結(jié)論與建議

本文分別基于鄰接矩陣和反距離矩陣構(gòu)建空間杜賓模型，檢測8種公眾參與方式對各省區(qū)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的影響?；谘芯拷Y(jié)果，本文提出以下的政策建議：

第一，打破體制機(jī)制障礙，疏通公眾參與途徑。為改變傳統(tǒng)媒體和網(wǎng)絡(luò)媒體在環(huán)境保護(hù)方面影響有限的現(xiàn)狀，環(huán)保部門應(yīng)積極關(guān)注輿情，及時采取措施應(yīng)對社會關(guān)切的重大環(huán)境問題。同時，進(jìn)一步調(diào)整環(huán)境信訪機(jī)構(gòu)設(shè)置，建立動態(tài)監(jiān)督考核機(jī)制，確保政府對公眾反映強(qiáng)烈的環(huán)境問題采取有效的處理手段，形成政府與公眾在環(huán)境治理中的良性互動。

第二，強(qiáng)化人大政協(xié)作用，豐富民意表達(dá)手段。各級政府部門應(yīng)創(chuàng)造有利條件，幫助人大代表和政協(xié)委員合理有效地履職。各級人大應(yīng)積極做好執(zhí)法檢查、工作評議和規(guī)范性文件備案審查等工作，對政府部門形成有效的規(guī)范和監(jiān)督作用。人大和政協(xié)應(yīng)主動聯(lián)系群眾，回應(yīng)社會關(guān)切，幫助實(shí)現(xiàn)民意上達(dá)，做好公眾與政府行政部門之間的溝通工作。

第三，引導(dǎo)非政府組織發(fā)展，形成全社會范圍的合力。在環(huán)境治理供給不足的當(dāng)下，不能在政府治理和非政府組織參與之間有所偏廢，而必須探索多元主體共同參與治理的模式，實(shí)現(xiàn)“1+1>2”的積極效應(yīng)。政府部門應(yīng)完善備案制度、健全監(jiān)管機(jī)制，營造有利于非政府組織健康發(fā)展的法律環(huán)境。非政府組織則應(yīng)堅(jiān)持專業(yè)化、知識化的發(fā)展方向，完善自身管理體制，以積極合作的姿態(tài)加入環(huán)境治理的進(jìn)程中。

此外，本文主要存在以下的研究不足：第一，對環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的刻畫仍有不夠準(zhǔn)確之處，僅考慮各方面的環(huán)境污染治理投資，而對相關(guān)法規(guī)政策的出臺未加考慮；第二，對公眾參與方式的概括仍不夠齊全，未包括座談會、公開咨詢等方式；第三，對政協(xié)、非政府組織與政府部門之間在環(huán)境治理上的替代效應(yīng)及機(jī)制的解讀仍顯不夠深入，有待后續(xù)研究彌補(bǔ)。