城市居民“碳中和”參與意愿的logistic模型實(shí)證分析

俞佳雯 沈晟陽(yáng) 奚穎穎 陳凌潔 方晴

摘 要：面對(duì)全球氣候變化，我國(guó)在2020年提出了“雙碳”目標(biāo)?！疤贾泻汀痹妇暗膶?shí)現(xiàn)不僅需要生產(chǎn)端的持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新與體制機(jī)制改革，也需強(qiáng)化消費(fèi)者責(zé)任。城市居民作為消費(fèi)主體，其碳減排潛力大、效率高，碳中和消費(fèi)理念與行為也會(huì)倒逼生產(chǎn)側(cè)碳減排。文章在對(duì)浙江省寧波市798份調(diào)查問(wèn)卷基礎(chǔ)上，剖析了城市居民“碳中和”參與現(xiàn)狀，建立了城市居民“碳中和”參與意愿的影響因素logistic模型，從實(shí)證上揭示了城市居民“碳中和”參與意愿主要影響因素，并提出相關(guān)政策建議。

關(guān)鍵詞：“碳中和” 參與意愿 城市居民 影響因素 Logistic模型

中圖分類(lèi)號(hào)：F290；C915文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1004-4914（2023）09-044-03

一、引言

近年來(lái)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)已被列為全球最主要風(fēng)險(xiǎn)。隨著溫室氣體濃度持續(xù)攀升、全球變暖進(jìn)程加快，極寒、洪水、干旱等極端天氣頻發(fā)，大大加劇了全球自然生態(tài)系統(tǒng)和人類(lèi)經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)的不確定和不穩(wěn)定性。為達(dá)成《巴黎協(xié)定》中控制全球溫升與工業(yè)革命前相比不超過(guò)2℃、力爭(zhēng)1.5℃的目標(biāo)，我國(guó)與世界各國(guó)一道，加快推進(jìn)碳減排進(jìn)程，提出二氧化碳排放要于2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，爭(zhēng)取在2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。我國(guó)“碳中和”愿景的實(shí)現(xiàn)不僅需要生產(chǎn)側(cè)的技術(shù)創(chuàng)新和體制改革，更要重視居民消費(fèi)側(cè)碳減排。城市居民作為消費(fèi)主體，一是碳減排潛力大、效率高，有時(shí)一個(gè)生活習(xí)慣的轉(zhuǎn)變就可帶來(lái)大量碳減排；二是其“碳中和”的消費(fèi)理念與行為還將倒逼生產(chǎn)側(cè)碳減排。

為剖析城市居民碳中和參與現(xiàn)狀，揭示“碳中和”參與意愿的影響因素，筆者在2021年7～9月份對(duì)浙江省寧波市6大區(qū)53個(gè)街道的居民進(jìn)行了問(wèn)卷調(diào)查，發(fā)放問(wèn)卷850份，最后回收有效問(wèn)卷798份。從性別、年齡等人口變量看，調(diào)查所得樣本代表性較好，且樣本容量較大，利用這些樣本數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)論能夠較好反映出目前城市居民碳中和參與意愿的現(xiàn)狀以及主要影響因素。

二、城市居民“碳中和”參與現(xiàn)狀

（一）居民對(duì)“碳中和”了解程度日益上升，互聯(lián)網(wǎng)媒體功不可沒(méi)

調(diào)查結(jié)果顯示，分別有9.80%和20.50%的受訪(fǎng)者不了解或不太了解國(guó)家的“雙碳”政策，但也有超40%的受訪(fǎng)者比較了解相關(guān)內(nèi)容，這表明盡管政策宣傳覆蓋率待提升，但越來(lái)越多的居民愿意并正在了解相關(guān)政策。研究結(jié)果還顯示居民大多通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)自媒體和官媒了解到雙碳政策，則“碳中和”的持續(xù)推廣還需善用互聯(lián)網(wǎng)媒體。

（二）居民“碳中和”行為參與度待提升，未雨綢繆正當(dāng)時(shí)

居民對(duì)“碳中和”行為的認(rèn)知程度及對(duì)碳減排的支付意愿，很可能是居民“碳中和”行為參與意愿的重要影響因素。為引導(dǎo)居民行為轉(zhuǎn)變，本文歸納概括出城市居民在消費(fèi)習(xí)慣、生活方式及對(duì)“碳中和”的態(tài)度等方面的行為表。調(diào)查結(jié)果顯示，積極踐行光盤(pán)行動(dòng)、無(wú)紙化辦公與紙張雙面使用的參與度最高。但盡管大部分受訪(fǎng)者愿意關(guān)注或參與“碳中和”推廣，實(shí)際參與植樹(shù)造林等低碳活動(dòng)的受訪(fǎng)者較少（具體見(jiàn)圖1）。

有學(xué)者指出居民衣食住行所產(chǎn)生的間接能耗在全國(guó)消費(fèi)總量中占比不小，其中家庭耗能與出行耗能是間接耗能的主要方面[2]。節(jié)能是成本最低的碳中和路徑，但調(diào)查結(jié)果顯示，分別僅有35.2%，39.7%的受訪(fǎng)者能真正踐行綠色出行和外出時(shí)保證家用電器不處于待機(jī)狀態(tài)。實(shí)際上，我國(guó)城市家庭平均待機(jī)能耗約占家庭總用電量的10%，僅電器關(guān)機(jī)沒(méi)拔插頭就會(huì)造成每年高達(dá)180億度的待機(jī)浪費(fèi)電量，這已相當(dāng)于3個(gè)大亞灣核電站的年發(fā)電量。這足以說(shuō)明當(dāng)前不少居民生活方式依然粗放，消費(fèi)行為中存在高耗能的巨大漏洞。

（三）居民對(duì)碳交易政策持積極態(tài)度，但支付意愿偏弱

假設(shè)政府為減少二氧化碳的總排放量，為每個(gè)人每年的二氧化碳排放量設(shè)置一定標(biāo)準(zhǔn)，明確個(gè)人比該標(biāo)準(zhǔn)少排放的部分可轉(zhuǎn)讓出售，而多排放的部分將被要求付費(fèi)，則有超80%的受訪(fǎng)者表示支持該政策，但當(dāng)受訪(fǎng)者被進(jìn)一步詢(xún)問(wèn)是否愿意以植樹(shù)或付費(fèi)的方式補(bǔ)償日常生活碳排放時(shí)，支持比例下降，這表明構(gòu)建行之有效的方針政策去引導(dǎo)城市居民參與碳中和支付極為重要。

三、城市居民“碳中和”參與意愿影響因素的logistic模型

（一）影響因素測(cè)量指標(biāo)構(gòu)建

計(jì)劃行為理論是社會(huì)心理學(xué)中最著名的態(tài)度行為關(guān)系理論，已被廣泛應(yīng)用于多個(gè)行為領(lǐng)域的研究，并被證實(shí)能顯著提高研究對(duì)行為的解釋力和預(yù)見(jiàn)力。為構(gòu)建城市居民“碳中和”參與意愿的影響因素模型，本文以計(jì)劃行為理論為架構(gòu)，結(jié)合城市居民“碳中和”參與意愿的特點(diǎn)，參考汪興東、華堅(jiān)、齊紹洲、王建明、Fishbein等的從不同層面探討的居民低碳出行和碳排放的影響因素引入外部變量，最終構(gòu)建包括低碳認(rèn)知、感知價(jià)值等外部變量與行為態(tài)度、感知行為控制、主觀規(guī)范、參與意愿之間的影響機(jī)制模型（如圖2所示）。依據(jù)模型，構(gòu)建包括36個(gè)測(cè)量指標(biāo)的影響因素測(cè)量題項(xiàng)，并根據(jù)樣本信息對(duì)問(wèn)卷量表進(jìn)行了信度與效度分析，結(jié)果顯示問(wèn)卷Cronbach’s都在0.8以上，則信度較高。通過(guò)因子分析也能發(fā)現(xiàn)問(wèn)卷的效度可觀。

（二）城市居民“碳中和”參與意愿影響因素的logistic模型

分析可知，低碳認(rèn)知、感知價(jià)值等9個(gè)層面的影響因素之間存在顯著或極顯著的相關(guān)關(guān)系，這反映變量之間有共同變化的趨勢(shì)，解釋變量之間存在著共線(xiàn)性問(wèn)題。利用SPSS26.0軟件對(duì)9個(gè)維度變量進(jìn)行因子分析后，KMO和巴特利特球檢驗(yàn)結(jié)果表明9個(gè)變量均適合做因子分析。為使方差損失控制在20%以下，累積方差貢獻(xiàn)率能夠在80%左右，我們把9個(gè)維度變量均提取2個(gè)因子，并根據(jù)每一因子中測(cè)量條款的具體含義，分別進(jìn)行命名（具體見(jiàn)表1）。

為建立城市居民“碳中和”參與意愿logistic數(shù)學(xué)模型，本調(diào)研問(wèn)卷設(shè)置題項(xiàng)“您是否愿意以植樹(shù)或付費(fèi)的方式補(bǔ)償您的日常生活碳排放？”，回答“愿意”賦值“1”，回答“不愿意”賦值“0”，把這一題項(xiàng)作為碳中和參與意愿因變量，并以被調(diào)查對(duì)象的人口特征變量和表1中因子分析降維后命名的18個(gè)因子為自變量建立城市居民“碳中和”參與意愿的二元logistic回歸模型。

表1分別給出了回歸系數(shù)（B）、標(biāo)準(zhǔn)誤差（S.E.）、Wald統(tǒng)計(jì)量、自由度（df）、顯著度（Sig.）、冪指（Exp（B））。其中，sig.表示不同變量Wald檢驗(yàn)的顯著水平；（Exp（B））等于發(fā)生比率（odds ratio），可以測(cè)量解釋變量變化一個(gè)單位給原來(lái)的發(fā)生比所帶來(lái)的變化?；貧w結(jié)果還顯示，模型的卡方值為81.281，顯著性概率為0.000<0.05，且最大似然平方的對(duì)數(shù)值為823.814，要遠(yuǎn)大于卡方臨界值，因此該模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

由表1可知，消費(fèi)認(rèn)知、社會(huì)價(jià)值、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)這幾個(gè)因子的顯著性概率小于0.05，即它們可以被放入回歸模型中。進(jìn)一步把原始樣本數(shù)據(jù)帶入模型進(jìn)行預(yù)測(cè)檢驗(yàn)，分類(lèi)檢測(cè)結(jié)果顯示：595個(gè)愿意為“碳中和”付費(fèi)的城市居民中有577人被預(yù)測(cè)正確，正確率高達(dá)97.0%，且模型的整體預(yù)測(cè)正確水平達(dá)74.3%?？梢?jiàn)本調(diào)研通過(guò)logistic得到的模型基本可較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)城市居民“碳中和”的參與意愿（付費(fèi)意愿），在識(shí)別城市居民“碳中和”付費(fèi)意愿上有較好的應(yīng)用價(jià)值。本調(diào)研得到城市居民“碳中和”參與意愿（付費(fèi)意愿）的二元logistic回歸模型如下：

y=

其中，x1、x2、x3、x4分別為消費(fèi)認(rèn)知、社會(huì)價(jià)值、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)y＜0.5時(shí)表明城市居民不愿意為“碳中和”付費(fèi)，當(dāng)y＞0.5時(shí)表示城市居民愿意為“碳中和”付費(fèi)。

由模型可知，消費(fèi)認(rèn)知、社會(huì)價(jià)值、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)這幾個(gè)變量顯著影響城市居民的“碳中和”付費(fèi)意愿。又因消費(fèi)認(rèn)知和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)因子的系數(shù)為負(fù)數(shù)，則這兩項(xiàng)因子負(fù)向影響碳中和支付意愿；反之，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)正向影響“碳中和”支付意愿。且因社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)因素的因子系數(shù)明顯大于其他因子系數(shù)，則城市居民“碳中和”付費(fèi)意愿更易受家庭氛圍、國(guó)家政策等的影響。

四、相關(guān)建議

（一）加強(qiáng)新媒體矩陣宣傳，活化政策傳播方式

調(diào)研結(jié)果顯示，“雙碳”目標(biāo)提出至今，仍有許多居民對(duì)其認(rèn)知模糊，通過(guò)加強(qiáng)“碳中和”宣傳力度來(lái)提高居民的認(rèn)知度勢(shì)在必行。官方新媒體要實(shí)現(xiàn)矩陣式全覆蓋化宣傳以在居民中建立正確的輿論導(dǎo)向，將通過(guò)構(gòu)思將“碳中和，碳達(dá)峰”的價(jià)值觀念和目標(biāo)內(nèi)容進(jìn)行視覺(jué)化、感性化、鮮活化轉(zhuǎn)換，通過(guò)影像化、符號(hào)化的傳播方式做好低碳教育工作，降低全民理解難度。政府還可通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)模范低碳家庭營(yíng)造城市低碳生活氛圍。當(dāng)一部分人受到感化，在日常生活中踐行低碳活動(dòng)時(shí)，也會(huì)在無(wú)形中促進(jìn)主流社會(huì)規(guī)范的形成。

（二）制定統(tǒng)一碳足跡核算標(biāo)準(zhǔn)清單，破除數(shù)據(jù)壁壘

推進(jìn)統(tǒng)一碳足跡核算標(biāo)準(zhǔn)清單，打造統(tǒng)一的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通平臺(tái)，建立數(shù)據(jù)監(jiān)管與風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制已成為“碳中和”政策進(jìn)一步落細(xì)落實(shí)的關(guān)鍵。政府應(yīng)深度結(jié)合“東數(shù)西算”國(guó)家發(fā)展大戰(zhàn)略，一方面積極鼓勵(lì)建立不同區(qū)域、不同行業(yè)、不同場(chǎng)景的“碳中和”數(shù)據(jù)庫(kù)，為打造覆蓋全國(guó)、全行業(yè)的統(tǒng)一“碳中和”數(shù)據(jù)庫(kù)深化基礎(chǔ)；另一方面，應(yīng)依托數(shù)據(jù)基礎(chǔ)利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，充分開(kāi)發(fā)優(yōu)化碳中和測(cè)算模型，探索測(cè)試統(tǒng)一的碳足跡核算標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，還要進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)監(jiān)管的制度框架，充分運(yùn)用云計(jì)算、區(qū)塊鏈等技術(shù)，提升數(shù)據(jù)采集使用安全性、透明度。推行上可從金融業(yè)等信任度較高的行業(yè)試點(diǎn)，逐步推進(jìn)“低碳賬戶(hù)”互聯(lián)互通。

（三）落實(shí)落細(xì)“碳中和”激勵(lì)政策，激發(fā)居民參與意愿

大部分居民雖支持“雙碳”政策，但碳補(bǔ)償支付意愿偏弱，政府需制定合適的政策法規(guī)并采取合理的激勵(lì)措施來(lái)刺激居民低碳消費(fèi)。一方面要利用好稅收的杠桿作用，對(duì)高耗能產(chǎn)品抬高征稅稅率，對(duì)低碳產(chǎn)品降低征稅稅率，且對(duì)生產(chǎn)企業(yè)加大政策優(yōu)惠力度。另一方面，還要推動(dòng)個(gè)人碳賬戶(hù)政策試點(diǎn)，試行公共出行積分化政策，在促消費(fèi)的大背景下推出低碳消費(fèi)券，探索更多深層激勵(lì)方式以提升居民參與度與積極性。此外，政府可出臺(tái)“低碳積分換購(gòu)”等居民購(gòu)買(mǎi)低碳產(chǎn)品的補(bǔ)貼政策，以增強(qiáng)居民購(gòu)買(mǎi)低碳產(chǎn)品的意愿，從消費(fèi)終端環(huán)節(jié)倒逼生產(chǎn)端轉(zhuǎn)型。

（四）提高居民“碳中和”體驗(yàn)感獲得感，形成良性循環(huán)

基于計(jì)劃行為理論，居民對(duì)“碳中和”實(shí)踐過(guò)程的可行性、可持續(xù)性和可接受性的疑慮，是其感知風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的來(lái)源。因此，提升居民“碳中和”行動(dòng)的體驗(yàn)感和獲得感，形成實(shí)踐上的良性循環(huán)十分重要。首先，政府可通過(guò)劃撥城市綠地，讓居民在參與“互聯(lián)網(wǎng)+家庭植樹(shù)”與“螞蟻森林”植樹(shù)活動(dòng)的過(guò)程中擁有親手植樹(shù)的機(jī)會(huì)，在提升用戶(hù)粘性的同時(shí)給予居民更多榮譽(yù)感、體驗(yàn)感。其次，可構(gòu)建城市“碳中和”體驗(yàn)館，與城市廣場(chǎng)、公園、博物館相結(jié)合，吸引不同年齡群體參與體驗(yàn)，同時(shí)鼓勵(lì)低碳產(chǎn)品入駐以激發(fā)低碳消費(fèi)熱情。在此，可在城市空間中選取老舊小區(qū)、老舊工廠(chǎng)等樣板進(jìn)行“低碳社區(qū)”“低碳空間”改造，通過(guò)立體綠化提升碳匯水平，提升光伏等清潔能源使用比例，完善資源回收利用體系，用建設(shè)區(qū)域智慧大腦精準(zhǔn)管理等的方式逐步轉(zhuǎn)變城市發(fā)展理念，將碳中和理念貫徹城市規(guī)劃、設(shè)計(jì)、建設(shè)、運(yùn)營(yíng)、治理全過(guò)程。

參考文獻(xiàn)：

[1] The Global Risks Report 2020，World Economic Forum，Geneva．

[2] 鳳振華，鄒樂(lè)樂(lè)，魏一鳴.中國(guó)居民生活與CO2排放關(guān)系研究[J].中國(guó)能源，2010，32（03）：37-40.

[3] 汪興東，景奉杰.城市居民低碳購(gòu)買(mǎi)行為模型研究——基于五個(gè)城市的調(diào)研數(shù)據(jù)[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2012，22（02）：47-55.

[4] 齊紹洲，柳典，李鍇，劉樹(shù)，鄧哲.公眾愿意為碳排放付費(fèi)嗎？——基于“碳中和”支付意愿影響因素的研究[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2019，29（10）：124-134.

[5] 華堅(jiān)，趙曉曉，張韋全.城市居民低碳產(chǎn)品消費(fèi)行為影響因素研究——以江蘇省南京市為例[J].經(jīng)濟(jì)體制改革，2013（03）：53-56.

[6] 王建明，王俊豪.公眾低碳消費(fèi)模式的影響因素模型與政府管制政策——基于扎根理論的一個(gè)探索性研究[J].管理世界，2011（04）：58-68.DOI：10.19744/j.cnki.11-1235/f.2011.04.008.

[7] AJZEN I . The theory of planned behavior［J］Organizational behavior ＆ human decision processes，1991，50（2）： 179-211．

[8] Carr J C ，Sequeira J M . Prior family business exposure as intergenerational influence and entrepreneurial intent： A Theory of Planned Behavior approach[J]. Journal of Business Research， 2007， 60（10）：1090-1098.

[9] 王秀村，呂平平，周晉.低碳消費(fèi)行為影響因素與作用路徑的實(shí)證研究[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2012，22（S2）：50-56.

[10] 王璐.城市居民低碳消費(fèi)行為選擇及其影響因素研究[D].湖南大學(xué)，2014.