公眾環境關注度對生態全要素生產率的影響

摘 要：文章以2011—2022年中國三大城市群地級市面板數據為研究基礎，利用空間杜賓模型分析公眾環境關注度對地區生態全要素生產率的影響作用。研究發現：公眾環境關注度對地區生態全要素生產率的提升有明顯的空間溢出效應；公眾環境關注度對生態全要素生產率的影響并非短期存在，而是具有長期效應的特征，并呈現邊際遞增趨勢；在有為政府和有效市場的調節作用下，公眾環境關注度能夠更好地發揮對生態全要素生產率提升的促進作用，從而實現政府、企業與公眾三方之間的有機結合。研究結論可為健全生態環境治理體系、提升城市群綠色發展水平提供有益參考。

關鍵詞：區域協調發展；公眾環境關注度；生態全要素生產率；有為政府；有效市場

中圖分類號：F124.5；X321" " " 文獻標識碼：A " " 文章編號：1007-5097（2025）01-0063-10

The Impact of Public Concern over Environment on Ecological Total Factor Productivity：

Taking China′s Major City Clusters as Examples

LAN Zirui 1， LIU Baoliu 2a， 2b

（1. Institute of Ecological Civilization， Tianjin Academy of Social Sciences， Tianjin 300191， China;

2. a. Institute of Ecological Civilization; b. College of Economics and Management， Beijing University of Technology， Beijing 100124， China）

Abstract：Based on panel data from prefecture-level cities of Chinas three major city clusters from 2011 to 2022， this article utilizes the Spatial Durbin Model to analyze the impact of public concern over environment on regional ecological total factor productivity. According to the research findings， public concern over environment presents a significant spatial spillover effect on the improvement of regional ecological total factor productivity. This impact of public concern over environment on the ecological total factor productivity is not just short-term but tends to produce a long-term effect with a marginally increasing trend. Under the regulatory functions of a proactive government and an efficient market， public concern over environment can more effectively enhance the ecological total factor productivity， thereby achieving an organic integration of the government， enterprises， and the public. The research conclusion can serve as a valuable reference for improving the ecological and environmental governance system and enhancing the green development level of city clusters.

Key words：regional coordinated development; public concern over environment; ecological total factor productivity; proactive government; efficient market

一、引言及文獻綜述

城市群作為吸引各類資源要素流動的主體空間，是推動協同聯動發展、區域經濟一體化布局以及創新鏈、人才鏈和產業鏈融合發展的關鍵，其發展有利于加強不同區域間的合作交流，促進生產和創新要素的跨區域流動聚集。然而，生態承載力不足、環境污染等問題在城市群快速發展的同時不斷顯現，如城市人口規模的持續擴大將引起生態系統退化，城市群中過快的工業化發展將產生大氣、土壤和水污染問題。由此可見，平衡城市群經濟發展與生態環境保護、實現城市群生態環境與經濟社會協調發展，是一項亟待解決的現實問題。城市群生態全要素生產率作為衡量城市群經濟、資源與環境之間協調關系的量化指標，既為城市群綠色發展提供直觀的效果評價，也為政策制定提供決策依據。黨的十八大以來，我國經濟增長從高速增長轉向高質量發展。建立有效管用、科學完備的生態環境治理體系對持續提升城市群生態全要素生產率、實現城市群經濟效益和生態效益最大化至關重要。

黨的二十屆三中全會強調，推進生態環境治理責任體系、監管體系、市場體系、法律法規政策體系建設。建立完備有效的生態環境治理體系需要政府、市場和公眾三方力量參與、互動［1］，政府在地區環境治理的資源分配和管制政策方面發揮著重要作用，但容易出現資本不足和監管不到位的問題。通過不斷完善環境信息披露制度，政府可以更好地將公眾環境訴求轉化為公眾參與環境污染治理，將提高公眾環境關注度作為治理環境污染、增強地區生態效益水平的新方向。隨著公眾環境關注度呈現逐年遞增的趨勢，如何評估公眾環境關注度對不同區域城市群生態全要素生產率的影響，從而實現整體經濟效益和生態效益協同增長，以及政府和市場如何實現更好的調節作用，這些問題的研究對于構建有效的環境治理多元共治體系、完善和落實區域協調發展戰略、加快現代化經濟體系建設具有重要的理論和現實意義。

從國家、地區、企業以及公眾等層面，梳理公眾參與環境治理對經濟和社會生活的影響可以發現，不同層面的公眾環境關注度本身也存在明顯的差異，其產生的影響機制和路徑也各具特點。國家層面形成的公眾環境關注度更加注重通過官方渠道與相關部門進行對話，監督出臺相應的環境治理方案，確保公眾參與環境治理的合法權益得到保障［2］；地區層面形成的公眾環境關注度，則會以影響地方政府績效考核和城市良好形象的方式來發揮監督作用，且當地政府制定和實施相應的政策法規，又需要公眾環境關注度這種非正式環境規制工具來進行監督和反饋，從而有利于環境治理相關政策的順利開展［3］；對于企業和公眾層面來說，公眾環境關注度給不同行業帶來的影響具有明顯的差異性特征。環保型企業更需要通過公眾參與監督和治理來樹立良好的企業形象，并盡可能地為企業可持續發展提供新的發展渠道［4］。同時，公眾也能夠發揮正向輿論作用，為企業可持續發展提供動力源泉。從現有研究來看，多數研究側重考慮公眾環境關注度對環境污染問題的影響以及政府和企業之間的相互博弈，鮮有考察公眾參與環境治理可能帶來的經濟效益和生態環境效益的協同增長。隨著可持續發展理念深入人心和生態文明建設不斷發展，國內外學者逐漸將生態保護因素納入研究和分析。例如，從不同角度對生態效率進行測算［5-6］，或從全要素生產率角度出發，將生態因素加入測算框架中，形成生態全要素生產率［7-9］。但較少有學者擴大生態全要素生產率的測算范圍，從地級市層面進行測度。此外，以公眾環境關注度為發展特征的新型環境治理模式，能夠更好發揮非正式環境規制的作用效果。如何將這種參與環境治理的行為與地區經濟增長和生態效益提升聯系到一起，探討它們之間的良性互動關系顯得尤為重要。因此，本文采用2011—2022年中國三大城市群（京津冀、長三角和粵港澳大灣區）的地級市面板數據，針對上述問題進行深入探討。

與已有研究相比，本文可能的邊際貢獻主要有以下四點：①在研究視角方面，選擇經濟相對發達地區為參考樣本。考慮公眾環境關注度對各地區生態全要素生產率的空間差異性，重點分析具有明顯地域特征的城市群生態全要素生產率變化情況，進一步利用空間杜賓模型研究其空間溢出效應。②從區域協調發展的角度入手，將政府、企業和公眾納入統一分析框架，重點分析有為政府和有效市場在促進地區生態效益和經濟效益提升中的作用，研究結論將幫助政府更好地理解公眾環境關注度如何影響生態全要素生產率，從而制定更加有效的環境政策，同時為企業在制定環境戰略時提供參考，有助于實現經濟效益和生態效益的雙贏。③考慮公眾環境關注度帶來的長期影響作用，充分探討新時代發展背景下公眾環境關注度具有的多樣化參與渠道，并嘗試反映互聯網發展帶來的正向促進作用。④通過采用空間杜賓模型分析公眾環境關注度對生態全要素生產率的影響，并采用一系列措施進行穩健性檢驗，包括采用廣義空間兩階段最小二乘法來進行對比，進一步證實公眾環境關注度這種非正式環境規制在實現地區經濟高質量發展中的作用，嘗試為相關政府部門制定相應政策提供參考。

二、理論分析與研究假設

（一）公眾環境關注度對生態全要素生產率的影響

根據環境不平等理論，不同地區和群體的差異性會導致環境暴露的風險進一步加大，一些特定群體更容易面臨比較高的環境威脅。這種不平等性受到經濟發展水平或者收入水平的影響，會導致一定的環境負擔出現，進而引起公眾對環境問題愈發關注。具體來說，公眾對環境關注的直接來源就是對環境污染問題暴露產生的感知，這也是污染驅動假說的內容。一個地區環境污染治理水平越低，公眾越能感知存在的環境風險，進而會提高對環境污染的認知水平。一方面，政府通過環境立法的形式對公眾參與制度作出相應的規定，鼓勵公眾參與環境保護工作，以此來提高地區環境治理的效率。同時，公眾環境關注度發揮著連接政府、企業和社會公眾之間的橋梁作用［10］，監督政府和相關企業是否將真實的環境信息予以公開，并對政府承擔的環保責任和企業的污染排放行為進行督促，進而增強公眾主體參與各地區生態文明建設的主動意識，提高生態系統防御能力和生態效益水平。另一方面，隨著互聯網技術的不斷發展，公眾主體對環境問題的關注度也不斷得到提升，信訪渠道進一步呈現多元化的形式，除了傳統的書信、上訪等方式，公眾還可以利用互聯網技術，通過互聯網信訪平臺和微博等方式參與到環境治理工作中，這會給地方政府和相關污染企業帶來巨大的壓力，確保政府對環保政策的落實，提高企業進入市場的標準和技術壁壘，釋放地區可持續發展中產生的經濟紅利，從而提升地區整體的經濟效益。另外，通過公眾對環境問題關注、參與和監督的方式，能夠為政府決策提供參考依據。通過大力引進對環境污染影響較小、排放較低的企業投資，提升零碳能源產業發展帶來的生態效益和環境效益水平，可以有效提高地區整體生態全要素生產率水平。基于此，本文提出假設1。

H1：公眾環境關注度能夠有效促進生態全要素生產率水平的提升。

（二）公眾環境關注度影響生態全要素生產率的長期效應

前文通過闡述表明公眾環境關注度對地區生態全要素生產率提升具有一定的影響作用。然而，從公眾對環境問題的關注以及參與環境治理的進程來看，未來這種影響作用可能會持續下去，并不僅僅是短期影響效應。

首先，從公眾對環境問題的關注以及參與環境治理的手段來看，隨著經濟社會的發展，公眾對環境的關注和參與渠道從傳統的報紙、電視和廣播等媒介逐漸向微博和抖音短視頻等新型互聯網媒介轉移，呈現比較明顯的技術性特征。因此，未來隨著信息技術的更新和發展，公眾對環境問題的關注會成為地區環境治理和經濟發展中不可或缺的一部分，這會導致公眾環境關注度對地區生態全要素生產率的影響具有邊際遞增效應。

其次，從公眾參與環境治理的發展規模來看，國際上已經有一定規模的環境非政府組織參與國際氣候治理。而在中國，公眾發揮作用的渠道與西方國家相比存在一定差距。隨著經濟社會發展和相關制度的不斷完善，未來環境非政府組織發展的規模會越來越大，將有效提升公眾主體參與環境治理的地位和作用。

最后，從公眾對環境問題的關注以及參與環境治理發揮的作用來看，當環境污染帶來的傷害影響到公眾的身體健康、心理愉悅感和個人幸福感等，人們會要求采取行動來解決問題。公眾對環境污染問題的關注一方面會進一步提升地方政府環境治理能力［11］，另一方面也會間接提高企業的市場競爭力，這種影響效應隨著時間的推移會進一步強化。基于此，本文提出假設2。

H2：公眾環境關注度對地區生態全要素生產率的提升作用并不是短期的，而是具有長期的邊際遞增效應。

（三）有為政府與有效市場的調節效應

1. 有為政府的調節效應

黨的二十屆三中全會強調，加快經濟社會發展全面綠色轉型，健全生態環境治理體系。這不僅需要政府從宏觀層面出臺相應政策，大力開展生態環境治理和修復工作，建立完善的生態環境治理體系，還需要非政府層面的監督和參與，建立多元共治的環境治理體系。公眾環境關注度能夠提高公眾主體與地方政府的互動頻率，公眾通過正常渠道反映的環境訴求，能夠得到政府響應，并履行相應的行政責任［12］。因此，政府可以運用“看得見的手”來對宏觀政策進行調整，從而幫助公眾更好地履行參與環境治理的權利和義務，確保公眾環境關注度在實現地區生態效益和經濟效益協同增長中發揮重要作用［13］。基于此，本文提出假設3。

H3：公眾環境關注度對地區生態全要素生產率的影響受有為政府調節，政府有效約束能夠增強公眾環境關注度對其的促進作用。

2. 有效市場的調節效應

隨著經濟社會的發展和進步，相關政策體制和市場機制不斷趨于完善，市場化程度也不斷提升。有效市場中，公眾環境關注度會對相關企業的資本和技術提出更高要求。一方面，進入競爭市場內的企業為了確保相關產業的長遠發展，會提高相應的生產技術標準，以此來提高企業的技術規格，形成技術壁壘［14］；另一方面，市場化程度越高的地區，相應的基礎設施建設和信息技術發展更加完善，能夠為政府相關部門和企業提供良好的競爭環境和市場反饋機制，有利于公眾更好地了解企業發展現狀，并通過構建完善的環境信息披露機制，確保政府、企業和公眾之間形成良性循環互動，促進地區生態環境治理和經濟長遠發展。基于此，本文提出假設4。

H4：公眾環境關注度對地區生態全要素生產率的影響受有效市場調節，市場化程度高會正向激勵公眾環境關注度對其的積極影響。

三、模型建立與數據說明

（一）模型建立

首先，驗證公眾環境關注度對生態全要素生產率的影響。由于不同地區要素流動存在差異，這一影響作用可能并非獨立，而是存在一定的空間溢出效應，因此本文引入空間計量模型進行分析，從而彌補傳統面板模型無法體現樣本在時間和空間上的溢出效應。在借鑒相關研究的基礎上［15］，本文設定空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）。具體模型設定如下：

空間滯后模型（SLM）：

[ETFPit=ρWnETFPit+α0+α1PECit+β1Zit+εit] （1）

空間誤差模型（SEM）：

[ETFPit=α0+α1PECit+β1Zit+（1?ρWn）εit] （2）

空間杜賓模型（SDM）：

[ETFPit=α0+ρWnETFPit+α1PECit+α2WnPECit+β1Zit+β2WnZit+εit] （3）

其中：[ETFPit]為i地區第t年的生態全要素生產率；[Wn]為空間加權矩陣；[WnETFPit為]生態全要素生產率的空間滯后項；[PECit]為i地區第t年的公眾環境關注度；[WnPECit為]公眾環境關注度的空間滯后項；[Zit]為一系列控制變量；[WnZit反映的是]控制變量的空間滯后項；[εit]代表的是模型的誤差項；α0、α1和β1代表回歸系數；[ρ]、[α2]、[β2代表]模型中的空間自相關系數。

同時，假設模型中的空間自相關系數均為0時，又可以得到傳統的OLS模型：

[ETFPit=α0+α1PECit+β1Zit+εit] （4）

其次，為了深入討論有為政府和有效市場的調節效應，是否會更有助于發揮公眾環境關注度對城市群生態全要素生產率的積極促進作用，本文在空間模型的基礎上加入交互項來進行檢驗。其中，模型（5）為檢驗有為政府視角下公眾環境關注度對生態全要素生產率的影響，模型（6）為檢驗有效市場視角下的影響效應。

[ETFPit=α0+ρWnETFPit+α1PECit+α2WnPECit+α1govit+α2Wngovit+α2WnPECit×govit+β1Zit+β2WnZit+εit] （5）

[ETFPit=α0+ρWnETFPit+α1PECit+α2WnPECit+α1marit+α2Wnmarit+α2WnPECit×marit+β1Zit+β2WnZit+εit] （6）

其中：[govit]代表有為政府的作用效果；[marit]代表有效市場的水平高低；i和t分別反映地區和年份；其他變量含義和上述公式中的含義保持一致。

（二）變量選取與說明

1. 被解釋變量

生態全要素生產率（ETFP）。對于生態全要素生產率的衡量，既要考慮生態環境改善帶來的可持續發展效益，又要注重地區經濟效益的提升。因此，本文采用劉保留等（2023）［16］的測算方法進行計算，在投入和產出指標選擇方面，也將生態要素納入分析。具體來說，除了傳統資本、勞動力要素投入外，還從能源、水資源和土地資源三方面來表征資源投入。產出指標的選擇主要包括期望產出和非期望產出。期望產出以地區經濟效益和生態效益表征，非期望產出以環境污染指數表征。

2. 核心解釋變量

公眾環境關注度（PEC）。目前關于公眾環境關注度的衡量方式較為豐富，既有通過地級市《政府工作報告》、污染源監管信息以及環境調查等官方統計數據來測度［17］，也有利用反映網絡關鍵詞搜索量的搜索指數來進一步度量［18］。隨著大數據、人工智能等互聯網信息技術的不斷應用和發展，互聯網搜索記錄網民用戶行為的相關數據能夠及時捕捉人們對特定事件的關注情況，反映其偏好和行為意圖。本文借鑒陳云賢（2019）［19］的研究，采用百度霧霾搜索指數年均值對公眾環境關注度進行度量，并將總搜索指數分為PC端搜索指數和移動端搜索指數。選擇百度霧霾搜索指數表征公眾環境關注度是因為公眾對霧霾污染的感知程度比較高，憑借空氣能見度就能明顯感知環境污染的強弱，且百度作為中文搜索引擎，搜索覆蓋面相對較為廣泛。

3. 控制變量

為了避免遺漏變量對空間杜賓模型的回歸結果產生較大的偏差，本文參考學者們對區域生態全要素效率的既往研究，選擇五個控制變量：交通基礎設施水平（tra），采用各地區道路總面積與總人口的比值衡量；經濟發展水平（pgdp），采用各地區生產總值與年末常住人口的比值衡量；人力資本水平（hr），采用各地區普通高等學校在校生人數占年末常住人口比重衡量；財政干預水平（gov），采用各地區當年財政支出占生產總值的比重衡量；金融發展水平（fin），采用各地區年末金融機構貸款余額與生產總值的比值衡量。

4. 調節變量

正如前文理論闡述中對于有為政府和有效市場發揮的調節效應分析，這兩個變量的調節效應對提高城市群生態全要素生產率有重要促進作用。如何有效對這兩個指標進行衡量，也是本文需要重點解決的問題。這兩個變量的具體衡量方式如下。

政府效率（gov）：為了更加有效體現政府調控力度的大小，本文采用政府效率來體現有為政府的作用效果。從有為政府的內涵和職能作用來看，政府效率不僅體現在辦事和審批流程比較規范和標準，還需要尊重市場運行規律，維護市場秩序，在確保經濟社會平穩運行中有效合理配置資源［19］。因此，借鑒相關研究［20-21］，采用超效率SBM模型測算各地政府效率的高低，并與對應的地級市進行匹配。

市場化水平（mar）：實現地區經濟高質量發展需要建設現代化經濟體系，而市場化程度的高低是確保現代經濟體系激發經濟發展活力的重要影響因素［22］。建設高水平社會主義市場經濟體制需要市場主體在市場機制的指引下，自發開展相應的經濟活動，實現國家和地方經濟的平穩、有序和健康發展。有效市場的發展特征主要體現在三個方面。一是良好的市場競爭環境；二是有序的法治監管流程；三是健全的社會信用體系［19］。為此，本文借鑒王小魯等（2019）［23］的研究，通過測算市場化指數來體現“有效市場”，主要從政府與市場之間的關聯性、非國有經濟發展水平、要素市場發育程度、產品市場發育程度以及市場中介組織發育程度和法律制度環境五個方面進行測度。

（三）數據來源與描述性統計

考慮部分地級市數據的可獲得性，本文選擇2011—2022年中國京津冀、長三角和粵港澳大灣區城市群的50個地級市面板數據為研究對象。數據主要來源于國家統計局相關年鑒數據，如城市、環境和能源統計年鑒以及各地級市統計年鑒等數據資料。少量缺失數據采用插值法進行補充，通過利用缺失數據周圍的已知數據點的信息，對缺失數據進行估算。如當某個時間點或城市數據缺失時，可以通過線性插值、樣條插值和多式插值估算缺失的數據值。同時，對數據進行對數化處理，以消除異方差和量綱的影響。涉及價格指數的問題，則以2011年為基期進行平減處理。

四、實證結果分析

（一）三大城市群生態全要素生產率變化趨勢分析

本文計算2011—2022年中國三大城市群生態全要素生產率的均值變化，并進行對比分析。粵港澳大灣區城市群生態全要素生產率均值明顯高于京津冀和長三角城市群，這在一定程度上可以反映粵港澳大灣區城市群擁有的技術進步水平、環境治理能力和經濟發展實力高于其他兩個城市群。另外，從三大城市群生態全要素生產率整體均值變化趨勢的情況來看，京津冀和長三角城市群生態全要素生產率均值呈波動上升趨勢。其中，粵港澳大灣區城市群生態全要素生產率均值變化浮動較大，呈現先下降后逐漸上升的趨勢。可能的原因是，自黨的十八大以來，國家更加重視推進生態文明建設工作。由于建設初期需要投入大量資金和技術，環境治理效果體現得并不明顯，而隨著時間的推移，地區生態全要素生產率水平逐漸得到提升。

在運用空間杜賓模型進行研究之前，需要進一步了解各城市群的變動趨勢，進而進行空間自相關性分析。本文通過構建Moran' I指數，對生態全要素生產率的空間自相關性進行研究。從整體來看，中國三大城市群生態全要素生產率的莫蘭指數在5%和1%的水平上顯著為正，表明其存在正空間相關性，具有空間集聚的特征。因此，初步的分析結果證實能夠采用空間杜賓模型進行深入研究。

（二）模型的選擇

基于上述城市群生態全要素生產率的空間相關性分析，并考慮空間杜賓模型具有控制空間自相關、反映數據間的空間溢出效應等優勢，本文選擇空間杜賓模型來研究公眾環境關注度對生態全要素生產率的影響效應。對所選擇的空間杜賓模型的合理性進行驗證，需要先對面板數據進行Hausman 檢驗，再對比不同模型下統計量的檢驗結果。回歸結果見表1所列。

通過Hausman檢驗分析發現，選擇固定效應模型更優于隨機效應模型。從LM檢驗結果來看，LM-Lag、LM-Error和Robust LM-Error的顯著性均在1%的水平上顯著為正，這能夠證實選擇空間計量模型進行研究是比較合理的。再者，通過LR似然比和Wald檢驗的結果來看，統計量均通過1%的顯著性檢驗，證實選擇空間杜賓模型是比較合適的［24］。因此，本文選擇固定效應的空間杜賓模型進行研究。

（三）空間杜賓模型回歸結果

為了更好地展示空間杜賓模型的回歸結果，本文計算鄰接權重矩陣（W1）、地理距離矩陣（W2）和經濟距離矩陣（W3）下，公眾環境關注度對生態全要素生產率的空間溢出效應。三種權重矩陣下的具體計算結果見表2所列。

從表2結果可以看出，在考慮空間關聯效應后，無論是鄰接權重矩陣、地理距離矩陣還是經濟距離矩陣下的回歸系數，均在5%的顯著性水平下為正，表明地區生態全要素生產率具有一定的空間溢出效應。公眾環境關注度對地區生態全要素生產率的影響顯著且為正，說明公眾主體對環境問題的更多關注會促使地區環境治理能力的提升，也會推動環境政策在工業化進程中實施力度的增加，促進低碳技術創新水平較高的企業產生更多經濟效益。同時，提高對生態環境問題治理的關注，也意味著用于創新研發和人才引進等投入資金會逐漸增加，對節約資源和降低污染的創新投入也會加大，從而有效促進地區生態全要素生產率水平提升。從W×ln PEC的估計值來看，回歸系數在5%以及1%的顯著水平下為正，這進一步表明公眾環境關注度在促進地區生態全要素生產率水平中存在溢出效應，本地區公眾環境關注度對相鄰地區生態全要素生產率提高有正向促進效應。

控制變量中，交通基礎設施水平對地區生態全要素生產率產生正向影響，這是因為較完善的交通基礎設施能夠加快不同要素之間的相互流動，促進不同綠色低碳技術的交流和進步，進而提升地區整體生態環境治理能力和經濟增長水平。經濟發展水平、政府干預水平和金融發展水平對地區生態全要素生產率提升具有正向促進作用，而人力資本水平對地區生態全要素生產率有負向影響。這說明隨著地區經濟實力提升，政府通過實施相應的環境治理政策和提高地區金融發展水平，能夠實現生態效益和經濟效益的協同增長。人力資本帶來的地區經濟紅利效應可能短期內無法有效釋放，對地區生態全要素生產率水平提升的促進作用并未有效顯現。

（四）進一步討論

1. 長期效應估計

前文通過運用空間杜賓模型，驗證公眾環境關注度對地區生態全要素生產率的影響具有連續性特征，存在空間溢出效應。隨著時間的推移，公眾環境關注度對地區生態全要素生產率的促進作用應該也具有長期性，并呈現邊際效應遞增趨勢。為此，本文在相關研究的基礎上［25-26］，進一步采用移動平均法進行處理，通過對相關研究變量進行兩年、三年、四年和五年的移動平均處理來檢驗長期效應是否存在，回歸結果見表3所列（限于篇幅，只展示鄰接距離權重矩陣的結果）。移動平均法是一種基于最近的實際數據預測未來一期或者幾期數據發展需求的方法，具有一定的可靠性。同時，為了確保對公眾環境關注度長期效應的檢驗更加準確和合理，本文采用公眾環境關注度滯后一期、滯后二期和三期的數據進行回歸分析，并對比回歸結果的差異性。通過對比ln PEC和W×ln PEC的回歸系數大小以及顯著性變化趨勢可以發現，隨著年份不斷改變，公眾環境關注度對生態全要素生產率的影響系數呈現逐漸增大的趨勢，這符合前文的研究假設，說明未來公眾主體參與環境治理的地位將不斷提升，公眾環境關注度的持續增加對提高地區生態效益和經濟效益具有促進作用。

2. 調節效應檢驗

前文通過理論分析得出，公眾環境關注度對地區生態全要素生產率的影響除具有長期作用外，政府和市場也能夠發揮重要調節效應。因此，本文進一步對有為政府和有效市場的調節效應進行驗證，分別將政府效率、市場化指數與公眾環境關注度的交互項納入回歸模型中，回歸結果見表4所列（這里只展示鄰接權重矩陣的結果）。

首先，有為政府的調節結果如表4列（1）、列（2）所示。在不加入控制變量和加入控制變量的情況下，公眾環境關注度和政府效率交互項的回歸系數均在5%的水平下顯著為正，這表明政府可以通過法律和政策對公眾參與環境治理的行為進行約束，以提高公眾主體的參與度。如貴州、廣西等地陸續出臺生態文明建設促進條例，明確公眾參與環境治理的多種途徑，有利于提高公眾的生態文明意識。同時，在有為政府的調節作用下，不同社會主體能夠更合理地進行資源分配，適度的政府干預會促使公眾環境關注度產生更加明顯的正向影響。W×ln PEC×ln gov的估計系數在1%的水平下顯著為正，也進一步證實公眾環境關注度對地區生態全要素生產率的空間溢出效應。

其次，有效市場的調節結果如表4列（3）、列（4）所示。可以進一步看到，無論是不加入控制變量還是加入控制變量，公眾環境關注度和市場化指數的交互項回歸系數均通過顯著性檢驗，這也驗證了前文的假設，即市場化程度越高的地區，政府、市場和公眾的協同發展能力越強，公眾環境關注度越能夠更好地發揮正向作用，進而對市場競爭力的提升產生正反饋效應。同時，通過對控制變量進行控制和分析，以確保回歸結果的穩健性。

（五）穩健性檢驗

為了確保研究結果的可靠性，本文進一步采用以下方法對樣本進行穩健性檢驗。一是進行滯后一期的檢驗，重點考慮核心解釋變量對被解釋變量的滯后性影響；二是剔除部分樣本檢驗，考慮經濟發展實力較高地區更容易產生“虹吸效應”，資本、技術等要素資源比較有優勢，因此，將北京、上海、廣州和深圳這幾個一線城市以及天津、蘇州、南京、東莞、寧波、佛山這幾個新一線城市予以剔除，并進一步回歸檢驗；三是改變空間權重矩陣檢驗，前文在表2 的基準回歸部分，已經列出鄰接權重矩陣、地理距離矩陣和經濟距離矩陣三種不同空間權重矩陣下的回歸結果，證實了結果的穩健性。表5中列（1）、列（2）和列（3）、列（4）分別是滯后一期和剔除部分樣本的回歸結果，可以看到，生態全要素生產率的估計系數均在5%的顯著性水平下為正，與表2的基準回歸結果對比，并沒有本質上的變化，證實了研究結果的穩健性。

此外，為了確保回歸結果的可靠性，避免可能存在反向因果關系導致的內生性問題，造成相關變量的估計結果出現偏誤，本文借鑒前人的研究方法［27］，采用廣義空間兩階段最小二乘法（GS2SLS）對基準回歸方程進行參數估計。該方法由Kelejian和Prucha（1998）［28］提出，在處理模型內生性和異方差方面具有優勢。具體來說，GS2SLS方法是通過聯合兩階段最小二乘法和基于空間Cochrane-Orcutt轉換（Spatial Cochrane-Orcutt Transformation）的廣義最小二乘法，能控制不可觀測因素的影響，進而對空間計量模型進行一致的參數估計。GS2SLS方法能夠在不引入外部工具變量的情況下，通過選取全部解釋變量及其空間滯后項作為工具變量，對模型參數進行更穩健的估計，以削弱內生性對估計結果造成的偏誤［29］。具體回歸結果見表6所列。盡管采用GS2SLS估計方法得出的核心解釋變量系數和前文基準回歸結果有一定程度的偏差，但相關解釋變量的影響方向和顯著性與前人研究結果保持一致，這進一步證實本文回歸結果的可靠性。

五、研究結論與政策建議

本文以2011—2022年中國京津冀、長三角和粵港澳大灣區城市群的地級市面板數據為研究基礎，利用百度霧霾搜索指數年均值對公眾環境關注度進行衡量，采用空間杜賓模型分析公眾環境關注度對城市群生態全要素生產率的溢出影響，經過一系列穩健性檢驗，回歸結果依舊成立。主要有以下結論：①公眾環境關注度能夠促進地區生態全要素生產率水平提升，并具有明顯的空間溢出效應。經過更換空間權重矩陣、剔除部分樣本以及采用廣義空間兩階段最小二乘法估計等一系列穩健性檢驗后，回歸結果依舊穩健。②考慮公眾環境關注度的發展特征，公眾環境關注度對地區生態全要素生產率的影響并不是短期存在的，而是具有明顯的長期影響特征。③有為政府和有效市場的調節效應更有利于發揮公眾環境關注度對地區生態全要素生產率的促進作用。這既符合構建高水平社會主義市場經濟體制的要求，也有利于更好地實現區域協調發展的戰略目標。

基于上述研究結論，本文提出以下政策建議：

第一，注重實現地區生態效益和經濟效益協同增長，充分考慮不同地區的技術差距，深化和統籌區域協調發展戰略布局。從三大城市群生態全要素生產率均值變化情況來看，京津冀和長三角地區的均值明顯低于粵港澳大灣區。這進一步說明，要積極加大對外開放力度，促進不同要素資源正常流動，縮小地區之間的技術水平差距，逐漸弱化城市生態全要素生產率的空間非均衡性特征。具體來說，粵港澳大灣區可以將先進技術和發展經驗更好地向京津冀和長三角地區傳遞，通過建立跨區域合作和交流平臺來實現要素和資源的融合發展。進一步推動區域協調發展，需要采取因地制宜的政策措施，取長補短，充分發揮不同地區的資源、技術和勞動力等優勢，形成規模經濟發展的局面。如城市群中的發達地區將豐富的環境治理經驗、先進的綠色低碳技術與欠發達地區分享，從而提高整體生態環境治理能力和經濟發展水平。

第二，注重提高公眾環境關注度轉變為參與環境治理的意識和能力，積極發揮地區環境保護的外部監督作用。公眾環境關注度能夠有效發揮非正式環境規制的監督和約束影響。隨著國家對環保問題越來越重視，在多元共治的環境治理體系下，中央和地方政府需要重視公眾對環境治理的滿意程度，建立健全參與環境治理的體制機制。如將城市群的發達地區作為試點城市，推行環境標簽制度，方便公眾更好地識別不同種類的綠色商品，有利于公眾更好地參與環境治理，將公眾環境關注度與參與環境治理更好地結合起來，進而形成政府、企業和公眾良性互動的環境治理格局。

第三，提高有為政府和有效市場的調節能力，充分重視有為政府和有效市場在公眾環境關注度促進地區生態全要素生產率提升中的重要作用。黨的二十屆三中全會強調要構建高水平社會主義市場經濟體制，這就要求有為政府和有效市場要更好地發揮調節作用。同時，公眾對環境問題的關注和參與環境治理的行為，離不開政府在制度制定和政策實施層面的保障和支持。通過賦予公眾參與環境治理權利，履行相應義務，從而更好地推動生態環境治理工作上臺階，這種正向的反饋作用又會要求相關企業采用更高效和環保的技術來提高市場競爭力。因此，在有為政府和有效市場的調節作用下，政府為公眾創造良好的參與環境治理的制度環境，市場能夠營造綠色、低碳和可持續的發展環境，確保地區生態全要素生產率穩步提升。

第四，進一步幫助公眾樹立長遠的綠色消費觀和綠色生活觀，避免短期效應，發揮公眾參與環境治理帶來的長期正向影響作用。具體來說，公眾參與環境治理容易存在盲目跟風的心理，無法進行有效判斷，從而可能會導致地區環境治理效果不顯著。通過構建完善的環境信息披露制度，提高公眾參與環境治理水平，推進公眾參與環境治理實現有效的改革。通過建立健全監督管理機制，使得公眾參與環境治理帶來的經濟紅利和環境效益發揮到最大水平，尤其在城市群的欠發達地區推行綠色生活方式，以綠色消費為抓手培育欠發達地區新的經濟增長點，確保實現長遠、可持續發展。

參考文獻：

［1］蔡真，萬兆.公眾參與與政府響應視角下的環境治理機制及效果［J］.經濟學動態，2024（5）：72-88.

［2］董史烈.國際援助中的環境非政府組織：運行機制與經驗啟示［J］.國外社會科學，2021（1）：76-84，158-159.

［3］LONG F，LIU J，ZHENG L. The Effects of Public Environmental Concern on Urban-Rural Environmental Inequality：Evidence from Chinese Industrial Enterprises［J］. Sustainable Cities and Society，2022，80：103787.

［4］伊志宏，陳欣，田柳.公眾環境關注對企業綠色創新的影響［J］.經濟理論與經濟管理，2022，42（7）：32-48.

［5］劉蒙罷，張安錄，文高輝.長江中下游糧食主產區耕地利用生態效率時空格局與演變趨勢［J］.中國土地科學，2021，35（2）：50-60.

［6］于志慧，何昌磊.數字金融與城市生態效率——基于長江經濟帶108個地級市的實證分析［J］.華東經濟管理，2024，38（4）：14-26.

［7］楊萬平，李冬.中國生態全要素生產率的區域差異與空間收斂［J］.數量經濟技術經濟研究，2020，37（9）：80-99.

［8］辛寶貴，高菲菲.生態文明試點有助于生態全要素生產率提升嗎？［J］.中國人口·資源與環境，2021，31（5）：152-162.

［9］尹朝靜，楊坤，田云.經濟發展、中國農業生態全要素生產率增長：經驗事實、區域差異與動態演進［J］.中國農村經濟，2024（2）：20-43.

［10］吳力波，楊眉敏，孫可哿.公眾環境關注度對企業和政府環境治理的影響［J］.中國人口·資源與環境，2022，32（2）：1-14.

［11］程華，樊沁怡，龔強.地方政府環境關注度、媒體監督和國有企業減排績效［J］.經濟科學，2023（5）：183-198.

［12］李世輝，程宸.資本性環保支出、公眾環境訴求與企業價值——來自重污染行業上市公司的經驗證據［J］.華東經濟管理，2022，36（5）：66-78.

［13］莫龍炯，葛立宇，吳梓林.數字經濟如何賦能城市綠色發展——政府與公眾多元治理的視角［J］.西南民族大學學報（人文社會科學版），2024，45（1）：129-140.

［14］游家興，于明洋，曹旭，等.政府環境關注與企業環境治理——基于政府工作報告文本分析的視角［J］.管理評論，2024，36（5）：235-247.

［15］DING J，LIU B，SHAO X. Spatial Effects of Industrial Synergistic Agglomeration and Regional Green Development Efficiency：Evidence from China［J］. Energy Economics，2022，112：106156.

［16］劉保留，蘭梓睿，尹皓，等.技術異質下中國城市生態全要素生產率測度及其空間溢出效應［J］.中國人口·資源與環境，2023，33（12）：195-207.

［17］佟孟華，郭娜娜，李劍培.政府環境信息公開對居民主觀幸福感影響的效應研究［J］.財經問題研究，2023（8）：55-70.

［18］GONZALEZ-FERNANNDEZ M，GONZALEZ-VELASCO C. Can Google Econometrics Predict Unemployment？ Evidence from Spain［J］. Economics Letters，2018，170：42-45.

［19］陳云賢.中國特色社會主義市場經濟：有為政府+有效市場［J］.經濟研究，2019，54（1）：4-19.

［20］王知桂，陳家敏.消費結構升級與經濟高質量發展——兼論有效市場與有為政府的門檻特征［J］.財政科學，2021（8）：48-63，114.

［21］祁毓，林佳穎，童澤峰.“潤滑劑”還是“絆腳石”：政府自身消費與地方政府效率——來自地級市“三公”消費的經驗實證［J］.財貿研究，2023，34（8）：71-86.

［22］金碚.關于“高質量發展”的經濟學研究［J］.中國工業經濟，2018（4）：5-18.

［23］王小魯，樊綱，胡李鵬. 中國分省份市場化指數報告（2018）［M］：北京：社會科學文獻出版社，2019.

［24］孫振清，李歡歡，劉保留.空間關聯視角下協同創新效率對區域碳減排的影響研究［J］.大連理工大學學報（社會科學版），2021，42（5）：23-32.

［25］袁勝超，龐瑞芝，呂翠翠.“成本病”是否導致了“看病貴”？——來自中國省級層面的經驗證據［J］.當代經濟科學，2020，42（3）：106-116.

［26］QUINN D P，TOYODA A M. Does Capital Account Liberalization Lead to Growth？［J］. The Review of Financial Studies，2008，21（3）：1403-1449.

［27］邵帥，范美婷，楊莉莉.經濟結構調整、綠色技術進步與中國低碳轉型發展——基于總體技術前沿和空間溢出效應視角的經驗考察［J］.管理世界，2022，38（2）：46-69，10.

［28］KELEJIAN H H，PRUCHA I R. A Generalized Spatial Two-stage Least Squares Procedure for Estimating a Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Disturbances［J］. The Journal of Real Estate Finance and Economics，1998，17（1）：99-121.

［29］ELHORST" P J. Specification and Estimation of Spatial Panel Data Models［J］. International Regional Science Review，2003，26（3）：244-268.

［責任編輯：陳建華］