公眾環(huán)境關注度與農(nóng)業(yè)碳排放關系分析

朱 寧,韓俊英,鞏小靜

(廣東海洋大學經(jīng)濟學院 廣東,湛江 524088)

引言

由溫室氣體排放引起的氣候變化和污染排放引起的環(huán)境污染是我國經(jīng)濟發(fā)展面臨的主要環(huán)境問題[1]。《中共中央國務院關于完整準確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達峰碳中和工作的意見》中明確提出要“加快推進農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展,促進農(nóng)業(yè)固碳增效”。在經(jīng)濟增長和人口增長的同時,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動也在不斷擴大和普及。然而,傳統(tǒng)的粗放型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式存在多種問題,如過度使用化肥和農(nóng)藥、過度翻耕和灌溉、低效率的生產(chǎn)和不合理的資源配置等,這些問題直接或間接導致了大量的農(nóng)業(yè)碳排放和高強度的農(nóng)業(yè)碳排放,對于農(nóng)業(yè)低碳、高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生了嚴重的制約[2]。農(nóng)業(yè)碳排放作為碳排放的一個重要組成部分,不僅對環(huán)境造成了嚴重的影響,同時也給人類健康和社會經(jīng)濟發(fā)展帶來了巨大的挑戰(zhàn)。在此背景下,公眾對農(nóng)業(yè)碳排放的關注度也越來越高。本文旨在探討公眾環(huán)境關注度與農(nóng)業(yè)碳排放之間的關系,并為促進農(nóng)業(yè)碳排放的減少提供有益的思路和建議。

1 文獻綜述及理論假設

已有相關文獻中,公眾環(huán)境參與多用環(huán)境信訪次數(shù)[3]、來信總數(shù)、人大建議數(shù)、政協(xié)提案數(shù)[4,5]等官方統(tǒng)計數(shù)據(jù),環(huán)境信訪效率低、成本高、代價大等問題的存在,使得公眾通過環(huán)境信訪的渠道實現(xiàn)環(huán)境治理中的全面參與成為困境。伴隨互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用,百度、Google搜索指數(shù)被廣泛應用在學術研究中。一方面,當網(wǎng)民使用搜索引擎關注環(huán)境信息時,公眾對環(huán)境的關注能夠被直接顯示出來,進而網(wǎng)絡關鍵詞搜索量可用于衡量公眾環(huán)境關注度;另一方面,公眾環(huán)境關注具有協(xié)調(diào)環(huán)保行動一致性的作用,從而網(wǎng)絡關鍵詞搜索量度量的公眾環(huán)境關注度可用于衡量一般性質(zhì)的公眾環(huán)境參與[6]。劉濤雄、徐曉飛[7]對互聯(lián)網(wǎng)搜索行為的宏觀經(jīng)濟預測能力進行研究,指出搜索行為數(shù)據(jù)不是對現(xiàn)有統(tǒng)計數(shù)據(jù)的替代,而是補充。

關于公眾環(huán)境關注度對環(huán)境治理的研究,李永友[8]認為,公眾的環(huán)保行為沒有被納入我國環(huán)境管制的框架內(nèi), 公眾的環(huán)境質(zhì)量訴求并不能夠在環(huán)保執(zhí)法中得到滿足。鄭思琪等[9]研究發(fā)現(xiàn),公眾環(huán)境關注度能夠有效地推動地方政府更加關注環(huán)境治理問題, 通過環(huán)境治理投資、改善產(chǎn)業(yè)結構等方式來改善城市的環(huán)境污染狀況。王宇哲等[10]利用“霧霾”關鍵詞百度搜索量衡量公眾環(huán)境關注度對股指收益率影響,發(fā)現(xiàn)公眾環(huán)境關注度越高,空氣污染治理類企業(yè)股票收益率越高,且影響波及環(huán)保類股票。張宏翔等[11]認為公眾環(huán)保訴求對環(huán)境規(guī)制監(jiān)管、收益均能夠產(chǎn)生正向影響,且公眾環(huán)境訴求呈現(xiàn)十分強烈的空間溢出效應。李濤等[12]探究公眾環(huán)境關注、企業(yè)環(huán)境績效對企業(yè)環(huán)境信息披露行為的影響,發(fā)現(xiàn)對于高耗能行業(yè)而言,社會公眾環(huán)境關注度對環(huán)境信息披露具有顯著的抑制作用,且具有滯后效應。

1.1 公眾環(huán)境關注度對農(nóng)業(yè)碳排放的影響

公眾環(huán)境關注度在一定程度上反映了社會大眾對地區(qū)環(huán)境污染的擔憂程度[13],數(shù)字媒介能夠為公眾獲取環(huán)境信息、形成綠色環(huán)保理念提供新方式與契機[14],公眾可通過互聯(lián)網(wǎng)反映污染行為,實現(xiàn)政府、企業(yè)和民眾在環(huán)境規(guī)制上的協(xié)同發(fā)力。因此,公眾環(huán)境關注度為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了新契機。一方面,伴隨著公眾生活水平的不斷提高,公眾個體的權利意識也在不斷增強,對健康、安全、環(huán)境等議題越來越關注,對可能影響自身生活舒適度的相關政策及其執(zhí)行的關注度和參與意愿越來越強烈[15]。當負向的公共品需求與個體權利相沖突,并且沒有科學共識和便捷的常態(tài)化溝通時,個體或群體的自我保護傾向會與整體公共利益發(fā)生碰撞。而當個體受到環(huán)境污染的影響、其利益遭受損害時,其心理狀態(tài)不穩(wěn)定,個體更易焦慮,從而更易受到負面情緒的影響而產(chǎn)生消極行為[16]。此種情況下,個體天生具有的趨利避害心理造成的“鄰避”會使包括鄰避者在內(nèi)的整體公共利益的邊界變得模糊,一些社會公眾可能會出現(xiàn)非制度參與的應激化反應,利用互聯(lián)網(wǎng)進行即時傳播,但也正是這種網(wǎng)絡輿論監(jiān)督在一定程度上也會迫使政府和企業(yè)甚至公眾自身不得不采取措施,推廣低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式。另一方面,公眾環(huán)境關注度的提高于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的升級改造,促進產(chǎn)業(yè)智能化、綠色化轉(zhuǎn)型。具體來說,公眾環(huán)境關注度的提高可以帶動低碳生產(chǎn)方式的推廣和應用,比如推廣有機農(nóng)業(yè)、精準農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)生態(tài)化種植等方式,從而減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的溫室氣體排放。促進政府和企業(yè)開展農(nóng)業(yè)碳減排項目,比如通過種植樹木、建設農(nóng)業(yè)廢棄物處理設施等措施來減少農(nóng)業(yè)碳排放。

基于上述分析,提出以下假說:

假說1:公眾環(huán)境關注度的提高可以降低農(nóng)業(yè)碳排放。

1.2 公眾環(huán)境關注度對農(nóng)業(yè)碳排放的影響機制

信息化建設水平的提高,能夠建設智能化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng),實現(xiàn)對氣象、土壤、水文等數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和分析,從而優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)流程,減少農(nóng)業(yè)碳排放。首先,可以利用大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等信息化手段對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進行監(jiān)督,確保農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所需的各類資源合規(guī)合理,減少農(nóng)藥、化肥等給環(huán)境帶來的負擔[17]。其次,公眾環(huán)境關注度促進信息化建設水平的提高,從而有利于落實綠色生產(chǎn)理念,引導公眾關注農(nóng)業(yè)環(huán)境問題,推廣低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,如有機農(nóng)業(yè)、精準施肥等,減少化肥、農(nóng)藥等的使用。通過大力宣傳農(nóng)業(yè)環(huán)境問題,引導公眾關注農(nóng)業(yè)碳排放問題,提高公眾環(huán)保意識,從而促進農(nóng)業(yè)環(huán)境管理和治理,支持農(nóng)業(yè)碳減排項目,引導社會資本投入農(nóng)業(yè)碳減排項目,促進低碳農(nóng)業(yè)的發(fā)展,從而降低農(nóng)業(yè)碳排放。最后,信息化建設水平的提高能夠促進農(nóng)業(yè)與電商結合形成新興農(nóng)業(yè)發(fā)展形態(tài),助力農(nóng)業(yè)更多可能的發(fā)展。換言之,通過提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的信息化水平、推廣低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式、引導公眾關注農(nóng)業(yè)環(huán)境問題和支持農(nóng)業(yè)碳減排項目等多方面的努力,可以降低農(nóng)業(yè)碳排放,保護農(nóng)業(yè)環(huán)境,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展目標。

基于上述分析,本文提出理論假說2。

假說2:公眾環(huán)境關注度能夠通過信息化建設水平的提高來降低農(nóng)業(yè)碳排放。

2 模型、指標與數(shù)據(jù)

2.1 計量模型

為了檢驗公眾環(huán)境關注度對農(nóng)業(yè)碳排放的影響,本部分借鑒理論界成果,利用2011—2020年中國30個省面板數(shù)據(jù),構建如下基準回歸模型。

ACEit=α0+α1PEAit+∑βiXit+υi+μt+εit

(1)

式(1)中,ACEit表示i地區(qū)第t年的農(nóng)業(yè)碳排放強度;PEAit為i地區(qū)第t年的公眾環(huán)境關注度;X為系列控制變量,包括經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結構水平等;υi表示省份固定效應;μt表示時間固定效應,εit為隨機誤差項。

2.2 變量選擇

2.2.1 被解釋變量

本研究的被解釋變量為農(nóng)業(yè)碳排放強度(ACEit),使用省份i在t年的農(nóng)業(yè)碳排放總量與第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比值的對數(shù)值衡量,其中,農(nóng)業(yè)碳排放總量的測度方法參考相關研究成果[18,19],如式(2)所示。

E=∑Ei=∑Ti*δi

(2)

式中E表示農(nóng)業(yè)碳排放總量,Ei表示各類農(nóng)業(yè)物資(也稱之為碳源,下同)排放量,Ti為第i類碳源的量,δi表示的是第i類碳源的排放系數(shù),具體的排放系數(shù)如表1所示。

表1 農(nóng)業(yè)碳排放碳源排放系數(shù)

2.2.2 核心解釋變量

本研究的核心解釋變量為公眾環(huán)境關注度(PEAit),本文采用百度媒體指數(shù)作為公眾環(huán)境關注度的一個代理變量。本文研究搜索的關鍵詞為“環(huán)境污染”,以年平均媒體指數(shù)衡量公眾環(huán)境關注度。

2.2.3 中介變量

本研究的中介變量為信息化建設水平(Mit),互聯(lián)網(wǎng)端口接入已成為信息化建設水平的主要衡量指標之一,因此采用互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)的對數(shù)值作為測量各省份農(nóng)村信息化建設水平的衡量指標。

2.2.4 控制變量

本研究為避免遺漏變量對估計結果的影響,引入系列控制變量。其中,經(jīng)濟發(fā)展水平),采用人均地區(qū)生產(chǎn)總值對數(shù)衡量;產(chǎn)業(yè)結構),采用第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重度量;環(huán)境規(guī)制),參考王元彬等[19]的研究,使用各地政府工作報告中環(huán)保相關詞頻包括“綠色”“低碳”“二氧化碳”“減排”“環(huán)保”“環(huán)境保護”“污染”“能耗”“空氣”“二氧化硫”“生態(tài)”“PM10”和“PM2.5”加一之后取對數(shù)的值來表示環(huán)境規(guī)制強度;農(nóng)村可支配收入),將農(nóng)村居民人均可支配收入取對數(shù)處理;人大建議數(shù)),采用各地區(qū)在環(huán)境規(guī)制方面承辦的人大建議數(shù),反映出政府對環(huán)境治理的重視程度與辦理效率。

2.3 數(shù)據(jù)來源

本研究使用2011—2020年中國省級面板數(shù)據(jù)進行研究。基于數(shù)據(jù)可得性,本研究刪除西藏自治區(qū)、香港地區(qū)、澳門地區(qū)與臺灣地區(qū)數(shù)據(jù),共計包括30個省、直轄市與自治區(qū)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源為中國國家統(tǒng)計局、WIND數(shù)據(jù)庫。針對上述使用數(shù)據(jù),本研究進行異常值刪除、缺失值填補等前期處理。主要變量的統(tǒng)計結果見表2。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

3 實證結果

3.1 基準回歸結果

本文利用式(1)中模型檢驗公眾環(huán)境關注度對農(nóng)業(yè)碳排放的影響。在檢驗之間,需要進行具體計量模型的選擇。從模型檢驗結果來看,F檢驗和Hausman檢驗均在1%水平上拒絕原假設,為了盡量避免不隨時間變化的不可觀測因素帶來的內(nèi)生性問題,本文基準分析模型為雙向固定效應模型。

基準模型回歸結果如表3所示。(1)列為沒有加入任何控制變量的固定效應模型。其中,ACE的系數(shù)為-0.007,且在5%的統(tǒng)計水平顯著,說明公眾環(huán)境關注度每提高1單位,能夠降低農(nóng)業(yè)碳排放強度0.007%。(2)列為添加經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結構水平、環(huán)境規(guī)制強度等控制變量的回歸結果。其中,ACE的系數(shù)依舊為負值,且在5%的統(tǒng)計水平顯著,證實公眾環(huán)境關注度的負向影響。(3)列報告隨機效應回歸結果作為對比。其中,ACE回歸系數(shù)為依舊為負,且1%水平下顯著。上述回歸結果表明,基準回歸模型證實公眾環(huán)境關注度能夠降低農(nóng)業(yè)碳排放。

回歸結果還顯示其他因素對農(nóng)業(yè)碳排放的影響。其中,經(jīng)濟發(fā)展水平(Ingdp)和產(chǎn)業(yè)結構(ind)均在1%水平顯著為負,表明隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式得到了改進和優(yōu)化,使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率提高,減少了對土地、水資源的浪費,同時減少了排放的溫室氣體。一方面,隨著經(jīng)濟的發(fā)展,國家對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的投入逐漸增加,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結構向規(guī)模化、集約化、專業(yè)化方向發(fā)展,從而減少了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的浪費和污染。另一方面,政府通過出臺各種農(nóng)業(yè)政策,鼓勵農(nóng)民采用節(jié)能、環(huán)保、低碳的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率,減少農(nóng)業(yè)碳排放。簡言之,產(chǎn)業(yè)結構的優(yōu)化和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展能夠有效降低農(nóng)業(yè)碳排放強度,其他因素對農(nóng)業(yè)碳排放的影響則較弱或不顯著。

表3 基準回歸模型結果

3.2 穩(wěn)健性檢驗結果

3.2.1 替換解釋變量

在基準回歸模型中,公眾環(huán)境關注度采用媒體指數(shù)來衡量,為檢驗分析結果穩(wěn)健性,本文借鑒吳力波[4]的研究,采用百度環(huán)境污染搜索指數(shù)的PC 端搜索指數(shù)年均值的對數(shù)值刻畫公眾環(huán)境關注度,同時利用基準模型進行回歸檢驗。檢驗結果見表4列(1)。實證結果顯示,公眾環(huán)境關注度回歸系數(shù)依舊在10%水平上顯示為負,且系數(shù)大小與基準回歸結果相近,說明公眾環(huán)境關注度對農(nóng)業(yè)碳排放的影響在不同衡量方式下依舊顯著,證明了前文分析結果的穩(wěn)健性。

3.2.2 數(shù)據(jù)縮尾處理

為了剔除數(shù)據(jù)異常值對估計結果的影響,本文對變量在1%和99%分位上進行縮尾處理,然后用縮尾后的樣本重新進行回歸估計。具體結果見表(3)第(2)列。回歸結果表明,公眾環(huán)境關注度的估計系數(shù)在5%水平上顯著性為負。表明剔除極端異常值后,基準回歸結果依然穩(wěn)健。

3.2.3 內(nèi)生性檢驗

2.2.5 穩(wěn)定性試驗 按照“2.2.1”項下的方法制備供試品溶液，分別于0、2、4、6、8、12、24 h進樣，精密吸取供試品溶液10 uL，注入液相色譜儀，記錄葛根素的峰面積。結果平均峰面積為7 592 098.7，RSD值為0.25%，表明樣品在24 h內(nèi)穩(wěn)定。

控制變量可能還存在著“反向因果”所引起的內(nèi)生性問題,為排除這一不利影響,借鑒陳詩一等[20]的做法,將所有控制變量滯后一期,由表4列(3)可知,回歸結果也基本不改變,驗證模型的穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性回歸結果

3.3 異質(zhì)性分析結果

上文結果證實,公眾環(huán)境關注度與農(nóng)業(yè)碳排放之間存在顯著且穩(wěn)健的負向影響。但考慮到我國不同地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平各異、農(nóng)業(yè)發(fā)展程度也存在較大差距,為更清晰判斷公眾環(huán)境關注度對農(nóng)業(yè)碳排放的影響,本文30個省份劃分為東、中、西三個地區(qū),并分別進行研究,表5報告了公眾環(huán)境關注度對農(nóng)業(yè)碳排放的區(qū)域異質(zhì)性影響。結果顯示,公眾環(huán)境關注度對東、西部地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放具有明顯的抑制作用,控制其他因素的影響下,西部地區(qū)公眾環(huán)境關注度回歸系數(shù)為-0.004且在5%水平上顯著,東部地區(qū)公眾環(huán)境關注度每提高一個單位,能夠顯著降低農(nóng)業(yè)碳排放0.007%,但是公眾環(huán)境關注度并沒有顯著地降低中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放強度。

根據(jù)人均地區(qū)生產(chǎn)總值的平均值將樣本劃分為低收入、中等收入、高收入三組。表5同時匯報了不同收入水平省際間的差異。結果顯示,公眾環(huán)境關注度降低農(nóng)業(yè)碳排放作用在不同收入水平組均顯著。

3.4 機制分析

為考察公眾環(huán)境關注度影響碳排放的作用渠道,本文借鑒溫忠麟等[21]的研究方法,在式(1)的基礎上構建中介效應模型,具體如下:

Mit=?0+?ACEit+∑πitCit+νi+μi+εit

(3)

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

(4)

Mit表示本文的中介變量,農(nóng)村信息化建設水平。基準回歸式(1)模型已經(jīng)考察了公眾環(huán)境關注度對農(nóng)業(yè)碳排放的直接傳導機制,(3)式用來檢驗公眾環(huán)境關注度對中介變量農(nóng)村信息化建設水平的影響效果,(4)式用以考察公眾環(huán)境關注度對農(nóng)業(yè)碳排放的中介效應。在α1顯著的基礎上,若θ1、π2顯著,在π1顯著時,則表明存在部分中介效應,若π1不顯著,即為完全中介效應;若θ1、π2之間至少一個不顯著,則進行Bootstrap檢驗,檢驗通過則表示存在部分中介效應。傳導機制的中介效應檢驗結果見表6。

表5 異質(zhì)性分析

表6 中介效應回歸結果

表6列(2)回歸結果顯示,農(nóng)村信息化建設水平(M)與公眾環(huán)境關注度(PEA)在5%的水平下正向顯著;第(3)列的報告結果顯示,在加入了農(nóng)村信息化建設水平中介變量后,公眾環(huán)境關注度對農(nóng)業(yè)碳排放的抑制作用依舊是負向顯著,且對比基準模型(1)的影響系數(shù)有所降低,但農(nóng)業(yè)信息化建設水平對農(nóng)業(yè)碳排放的影響并不顯著,因此需要通過Bootstrap法進行進一步檢驗,若間接效應_bs_1的置信區(qū)間不包括0,則中介效應成立。Bootstrap回歸結果見表7,結果顯示,其置信區(qū)間明顯不包含0,即中介效應成立。因此,農(nóng)村信息化建設水平是公眾環(huán)境關注度抑制農(nóng)業(yè)碳排放的傳導機制,中介效應占比約為,該實證結果支持了假設2。

表7 Bootstrap中介效應檢驗

4 結論與啟示

全面加強農(nóng)村環(huán)境生態(tài)環(huán)境保護離不開公眾的有效參與。本研究的目的在于分析公眾環(huán)境關注度對農(nóng)業(yè)碳排放的影響,并進一步考察傳導機制和不同地理位置與收入水平條件下的異質(zhì)性。本研究采用百度媒體環(huán)境污染搜索指數(shù)度量的公眾環(huán)境關注度,使用2011—2020年我國30個省的相關數(shù)據(jù)對公眾環(huán)境關注度對農(nóng)業(yè)碳排放的影響進行研究,主要有以下發(fā)現(xiàn):第一,公眾環(huán)境關注度對農(nóng)業(yè)碳排放強度有一定的抑制作用,通過更換解釋變量、剔除部分樣本等方式后,上述結論依舊穩(wěn)健。第二,公眾環(huán)境關注度主要通過信息化建設水平的提高實現(xiàn)對農(nóng)業(yè)碳排放的抑制作用。第三,公眾環(huán)境關注度對農(nóng)業(yè)碳排放的抑制效果具有異質(zhì)性;其中對東部和西部地區(qū)表現(xiàn)出更強的影響效果,但對不同收入水平的影響效果差距并不明顯。

最后,基于本文的研究結論,提出如下政策建議。第一,加強環(huán)境教育,提高公眾環(huán)境參與度。環(huán)境教育是提高公眾環(huán)境意識的重要途徑。政府、學校、社會組織等應該加強環(huán)境教育,提高公眾對環(huán)境問題的認識和意識,特別是針對農(nóng)業(yè)碳排放問題進行教育和宣傳,引導公眾主動參與環(huán)保行動。政府、社會組織和企業(yè)等應該加強公眾參與環(huán)保行動的意識和機制建設,引導公眾參與農(nóng)業(yè)碳排放問題的解決。第二,推行環(huán)境法規(guī)。政府應該加強環(huán)保法律法規(guī)的制定和執(zhí)行,對環(huán)境問題的違法行為進行懲罰,保護環(huán)境和公眾的利益,提高公眾對環(huán)境問題的信心和關注度,推動農(nóng)業(yè)碳排放問題的解決。第三,鼓勵可持續(xù)農(nóng)業(yè)發(fā)展。農(nóng)業(yè)碳排放問題的解決需要綜合考慮經(jīng)濟、社會和環(huán)境等因素,政府可以通過鼓勵可持續(xù)農(nóng)業(yè)發(fā)展和推廣科學耕作等措施,促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的綠色化、智能化和可持續(xù)發(fā)展,從而降低農(nóng)業(yè)碳排放。