河长制治理:政策工具、水利工程与系统治理效果

2024-05-04 07:10杜海娇邓群钊
中国人口·资源与环境 2024年2期
关键词:生态系统理论政策工具社会

杜海娇 邓群钊

关键词:社会-生态系统理论;河长制治理系统;政策工具;水利工程;系统治理效果

2016年,中共中央办公厅印发《关于全面推行河长制的意见》[1-2],在原来分级负责和属地管理的基础上,根据各流域单元的属性明确了不同级别的党政领导为上下对应的各级河长[3]。在跨部门协作方面,将治水责任发包给各级河长,由其牵头协调解决部门之间的矛盾和冲突。在跨地区合作方面,可请求上级河长出面进行行政协调。在跨层级治理方面,可通过垂直的首长责任链条以及加强考核问责等,实现对流域的层级控制。

河长制为中国探索出一种崭新的水资源系统治理模式,其实际政策效果似乎仍不尽如人意。2021年5月7日一篇标题为《污水入河垃圾漂浮,河长制为何形同虚设》[4]的醒目报道,打破了人们对它的美好愿景。关于河长制有效性的问题,学术界也存在质疑,认为河长制起源于“太湖蓝藻应急事件”,治理结果过于依赖河长的“个人意愿”[5],治理过程中充满“不确定性”,只能短期有效而长期无效。现有研究,支持应通过加强“河长”考核[6]、鼓励群众参与[7]、立法[8]及促进协同治理模式[9]等方式来完善其长效机制。这些方式逻辑出发点局限于河长制的“制度设计困境”,缺乏具有完善长效机制功能的机理证据。

河长制强调系统治理,突出水资源系统与人类社会系统的整体性[10-15]。因此,本研究从系统的角度出发,基于社会-生态系统理论构建河长制治理系统,以河长制实际采用的政策工具与水利工程“软”“硬”治理工具为导向,探索河长制治理系统机理,以期丰富中国水资源治理理论。

1文献综述

1.1政策工具与环境问题

政策工具对环境质量的影响一直是研究的重点。许多国家已设计和应用了大量不同类型的环境政策工具,例如税费、可交易排污许可、自愿协议等[16-17]。世界银行将这些政策工具归纳为利用市场、创建市场、环境管制、公众参与[18]。国内学者更愿意把它们划分为强制型、混合型、自愿型[19-20],分别代表了政府、市场、社会3股力量。著名的庇古外部性理論[21]指出,环境污染问题是具有“负外部性”的,个人经济行为对社会或他人造成影响时,可能并不会承担相应的责任。这时,如果没有政府的干预,市场是不可能填补这一空缺,这为政府介入环境问题提供一个合理的理论依据。强制型政策工具就是以政府为主导,利用立法或政策执行等强制型工具的方式对用户进行管制;不过,Coase[22]并不完全认同政府主导的看法,认为当自然资源产权界定清楚、协商交易成本较低时,当事人能够通过讨价还价的方式进行自我协商,将环境的负外部性“内部化”,简单来说,一定条件下,市场本身也具有解决“负外部性”的能力。混合型政策工具就是建立在市场机制的基础上通过信息规制、补贴、产权等方式来影响其他主体的行为选择;不过,大量实证表明不仅会“市场失灵”[23-24],政府的环境规制也会“政策失灵”[25]。

除了使用政府环境规制和市场机制外,居民环境意识和积极参与[26]也是环境质量提升的关键。自愿型政策工具就是通过引导、宣传、教育的方式,让家庭、社区、志愿者组织等主体自由发挥的方式。强制型、混合型、自愿型政策工具分别代表了政府、市场、社会对待环境问题的态度,它们互为补充,具有相同的治理目标,拥有各自的应用空间,会产生不同治理机理[13,27]河长制实际治理过程,也同时应用了不同类型的政策工具,它们共同服务于同一治理目标。不过现有研究仅对河长制所使用的政策工具进行了量化分类[28-29],而有关其政策工具的治理机理研究较少。河长制不同政策工具产生治理效果的具体机制仍需进一步证实。

1.2基础设施与环境问题

大量实证表明水利工程建设具有双重效应。一方面,对社会生态系统具有正效应,兴建水利工程能够满足人们防洪、排涝、供水、发电、航运、旅游等需求[30]。如水力发电是一种可再生、无污染的能源利用方式,为人类提供电能[31]。筑坝所形成的水库,能够为生物生长提供丰富的水源,缓解洪水对生态系统的冲击,丁坝还能起到河流生态修复的作用[32]。另一方面,也会对社会生态系统产生一定的负效应。水利工程建设与运行期间对河流的截流、建筑垃圾处理、污染物排放,会对河流、人群健康、鱼类及其他水生物健康产生影响,破坏下游水文、河流完整及文化遗产的完整性[33]。

该如何有效缓解水利工程的负效应的问题,同时受到了政界和学术界的关注。1989年,世界银行颁布了一项政策,要求在大坝和水库有关的任何水利工程执行中,其总目标要达到最小化成本,即向世界银行的贷款者要拒绝环境和社会代价高的计划[34]。2012年,中国国家发展改革委和水利部也发文规定国家重大固定资产投资项目建设必须要开展社会稳定风险评估[35]。学术界则在传统水利工程理论的基础上发展出生态工程技术和建设理论[36],并逐渐形成了生态工程学,其主旨是寻求人类社会和自然环境双方共同受益,探讨可持续生态系统的设计方法[37]。

遗憾的是,中国关于生态水利工程的研究起步较晚[38-39],多数学者依然停留在水利工程影响效应等结果变量的量化评价上[40-41],而关于水利工程影响治理效果的机理研究较少。水利工程具有“双重效应”,过量规模的水利工程建设,不仅会浪费治理成本,更会对社会生态环境造成不可逆转的负影响。河长制背景下,水利工程建设规模对治理效果的影响机理需进一步明确。

基于上述已有研究缺口,本研究在构建河长制治理系统的基础上,利用江西、安徽、福建、云南4个省份各地级及以上城市河长制政策文本数据、河长制实施后水利工程投入总额数据以及水资源系统相关数据,对河长制治理系统的治理机理进行实证分析,一方面从政策工具、水利工程“软”“硬”双重视角刻画河长制治理系统的治理机理,弥补现有研究不足;另一方面通过分析总结水资源治理经验,对使用政策工具、基础设施治理的其他环境问题提供一定参考。

2河长制治理系统分析框架

河长制政策推行后,会引发社会-生态系统(Social?EcologicalSystem,SES)中某些特定的因素发生变化,这需要对社会-生态系统中所设计的相关变量之间的复杂关系进行分析。社会-生态系统理论认为生态系统与人类社会系统是一个紧密联系、相互依赖的有机的整体,任何生态系统与人类社会系统之间的互动都包含在这个整体中[42-43]。?zerol[44]将SES中的各子系统具体分解为公共资源、资源用户、公共基础设施、公共基础设施提供者4个子系统。Ostrom[45]则提出一个用于分析系统之间复杂公共资源治理问题的社会-生态系统概念框架(Social?EcologicalSystemFramework,SESF)。基于上述理论构建河长制治理系统分析框架。

2.1河长制治理系统概念框架

依据Anderies等[46]的讨论,外部政策可以被理解为社会、经济、政治背景,即河长制可以作为社会-生态系统外部情景变量,对现有社会-生态系统互动方式进行改变,形成新的互动形式。本研究将改变后的社会-生态系统称之为河长制治理系统,包括河长制、“水资源子系统”“资源用户子系统”“公共基础设施子系统”“水资源治理组织子系统”,以及子系统之间相互连接互动6个部分(图1)。

2.2河长制治理系统分析框架

任一系统中都拥有着不同的系统要素,系统要素彼此之间相互连接,产生不同的交互方式,形成不同的系统结构,进而产生不同系统运行状态[47]。在河长制治理系统中,“水资源”“资源用户”“公共基础设施”“水资源治理组织”4个子系统内部系统要素彼此相互连接,形成河长制治理系统不同的系统结构,具有不同的治理机理,进而产生不同的系统治理效果。

河长制治理系统现实运行过程是:水资源治理组织子系统借助公共基础设施子系统,通过直接提升水资源子系统状态,或者通过改变资源用户子系统行为模式,来间接提升水资源子系统状态。公共基础设施子系统在其中发挥了关键作用,是河长制的“治理工具集合”,其科学性与合理性对系统治理效果的实现至关重要。河长制背景下,公共基础设施子系统包括政策工具与水利工程两个主要系统要素,政策工具发挥间接治理效果,而水利工程则发挥直接治理效果。因此,将重点关注这两个系统要素所形成的治理机理。河长制推行后,首先,改变水资源治理组织方式,产生新的行政部门河长办(GS1)任命地方行政官员担任河长,负责区域一切水资源管理与治理工作[3]。并重新设计新的治理工具——河长制行动方案(IS1)[48],包含政策工具(IS11)的使用与水利工程(IS12)的建设,通过改变资源用户与水资源之间互动方式(a)或是直接改变公共基础设施与水资源之间的互动方式(b),来影响系统治理效果(O)。表1为河长制治理系统概念框架第二、三、四层级变量列表,变量与变量间的互动过程便构成整体分析框架。

3研究假设

3.1政策工具与系统治理效果

政策工具是水资源治理组织实现治理目标的有力“软”治理工具,它的应用将使系统产生新的交互,间接影响系统治理效果。由中央及各地方政府所印发的《河长制行动方案》可知,其中涉及了不同类型的多种政策工具,可归纳为强制型、混合型、自愿型。强制型代表政府主体的力量,所需信息较少,见效较快,不过灵活性较低,持久性不强。混合型代表市场主体的力量,具有较强的经济性与灵活性,不过所需交易成本较高。自愿型代表社会主体的力量,有较低的交易成本和较高的环境标准,不过较难实现。3种政策工具各具优缺点,同时又可互为补充,当其中某一方力量失灵时,其他力量也能够进行补给[49],它们的综合使用会产生出乎意料的治理效果。

假设1:河长制政策工具之和(IS11)对系统治理效果(O)具有正向促进作用。

河长制不同类型政策工具集合具有相同的治理目标,在某一方面会产生共同的治理机理。如河长制强制型政策工具突出表现为对资源用户的取用水许可进行严格管控[50],设置水资源总量红线,当超过某一红线时,资源用户将受到相应的处罚。混合型政策工具表现为对水资源进行登记确权以及水权改革。依据产权激励理论[51],这种方式能够增强水资源的使用权的安全性,提升资源用户节水设施的使用。自愿型政策工具则表现为利用报纸、新媒体等手段努力宣传“共建节水型社会”,提升资源用户“节水”意识。强制型、混合型与自愿型分别从硬性规定、内在规律、主体意识3个方面合力引发资源用户取用水行为改变,产生节约型取用水新行为,这种行为将促进系统治理效果提升。

机制1:节约型取用水(a1)在政策工具之和(IS11)对系统治理效果(O)的正向作用间起中介作用

不同类型政策工具除了具有共同治理机理外,也具有獨立的治理机理。受行政等级制度的影响,强制型政策工具是河长制第一喜爱的工具[29],是水资源治理效果最显著的工具[49]。资源用户中农户行为受强制型政策工具影响最大[52],农户最大的用水途径为农业灌溉,强制型取用水许可会促使农户采取节水型灌溉设施,产生节水型灌溉行为,增加有效灌溉面积,在水量控制方面取得系统治理效果。

机制2:节水型灌溉(a2)在强制型政策工具(IS11a)对系统治理效果(O)的促进作用中起中介作用。

强制型政策工具虽见效快,但持续性较差,一旦硬性红线取消或执法力度减弱,治理效果将难以维持,此时,便需要混合型政策工具的支持。混合型政策工具是河长制第二喜爱工具[29],资源用户中企业排污行为受混合型政策工具影响较大[53]。河长制中排污费(税)以及排污权交易等混合型政策工具对重污染行业、核心城区的减排效果最为明显[54]。企业在考虑成本-收益的基础上,只能选择引进新型清洁型生产设备[55],当大部分企业都完成设备引进后,整个产业链结构便会发生巨大的变化,形成一种新的产业结构[56]。产业结构升级会减少工业废水的排放,进而取得一定的系统治理效果。

机制3:产业结构升级(a3)在混合型政策工具(IS11b)对系统治理效果(O)的促进作用中起中介作用。

强制型与混合型政策工具发挥作用,都需要特定的实施条件,一旦条件不满足,都有可能发生失灵的现象,此时,社会力量不可忽视。自愿型政策工具是河长制第三喜爱工具[27],河长制中设立河长制公示牌、加强中小学生爱水文化教育、成立“河小青”志愿队伍、建立信息共享机制、河长制奖罚名单透明化等自愿型政策有利于提高公众水资源治理意识,产生参与治理的行为。现有研究也表明,河长制中公众参与治理行为,能够有效提高水资源治理效果[57]。

机制4:公众参与治理(a4)在自愿型政策工具(IS11c)对系统治理效果(O)的促进作用中起中介作用。

3.2 混合型政策工具与水利工程

水利工程与政策工具是河长制治理系统中“软”“硬”两类治理工具,两者之间也存在一定的必然联系。传统地方政府单靠税收、征地等方式增加财政收入,每年财政存量较为匮乏,水利工程建设投资有限。为了缓解资产压力,地方政府会选择新的融资方式,采取政府与企业合作的方式(PPP模式)[58],由社会资本承担项目设计、融资、建造、运营、维护等职责,合同期满后项目资产及相关权利再移交给政府。PPP模式是河长制混合型政策工具主推的方式之一,对于政府和企业双方都更加透明,项目融资由企业完成,政府在背后作信用担保,能够有效解决地方政府的财政压力,水利工程建设规模自然也能够进一步扩大[59-60]。

假设2:混合型政策工具(IS11b)会扩大水利工程(IS12)的建设规模。

3.3 水利工程与系统治理效果

水利工程与系统治理效果之间关系较为复杂,并非简单的线性关系。现有研究表明,水利工程的建设具有双重效应[31-32],既可能提高河流泄洪抗灾水平,又同时会改变河流的自然水系流通,改变水温环境,不利于水生物生存繁衍;既能够为人类社会带来资源使用的便利,同时也会带来移民、改变水文文化等社会风险。水利工程的建设规模并不是越大越好,过量水利工程建设规模不仅浪费治理成本,也可能产生不理想的治理效果,只有将水利工程建设规模控制在适度范围内才与系统治理效果成正比关系。

假设3:水利工程(IS12)的建设规模与系统治理效果(O)呈倒“U”型关系。

如果河长制混合型政策工具能够促进企业产业结构的升级[61],就意味着企业已引入了大量清洁型水利技术设备,而水利技术设备的大量引进与应用也就意味着全社会层面的水利技术水平已经得到提升[62]。当水利工程采用新的水利技术时,水利工程的工作效率会得到相继提升[63],同等的水资源治理任务仅需更小规模的水利工程便能够完成。随着水利技术水平的提升,所需要水利工程的建设规模相继减少。

机制5:水利技术(d1)提升将降低水利工程(IS12)的建设规模的倒“U”型顶点。

4数据来源与变量选择

4.1数据来源

样本数据来自江西省、安徽省、福建省、云南省4个省份的52个地级及以上城市水利局、生态环境局、统计局、市场监督管理局、市人民政府官方网站2011—2020年所发布的《水资源公报》《生态环境状态公报》《统计年鉴》《专利统计》,以及2016—2020年所发布的《河长制行动方案》《河长制湖长制实施条例》《年度河长制湖长制工作要点及考核方案》《年度河长制湖长制工作总结》和有关河长制的新闻报道。

4.2变量选择

4.2.1因变量:系统治理效果

以水資源可持续利用水平反映系统治理效果。其一,河长制政策实施背景下,不仅水资源系统状态会发生改变,人类社会系统行为也会改变,对治理效果的衡量应具有全面性、系统性。水资源可持续利用水平能够反映区域社会系统与水资源系统协调发展水平、水资源状态、开发利用程度、水资源治理工程状态、水资源治理政策实施效果[64-65]。其二,河长制背景下,政策工具的实施与水利工程的建设都是为了缓解中国的水资源困境,实现代际和代内水资源的可持续利用,实现自然与社会的可持续发展,与水资源可持续利用总体思想相一致。

衡量水资源可持续利用水平的方式有两种:一种是基于生态承载力理论,认为当生态承载量不超过生态承载上限,就达到水生态可持续性,例如翁异静等[65]就以水生态承载力来表征水资源系统最终可持续利用的年限;另一种是基于DPSIR(驱动力-压力-状态-影响-响应)模型,从水资源系统面对外界驱动力时的动态响应过程,来表达水资源系统的可持续性。鉴于第二种测量方式更能够体现系统性思想,基于DPSIS模型,参考已有研究成果[66-68],构建包括29个二级指标的水资源可持续利用评价指标体系,并运用熵权TOPSIS法[69]计算得到最终水资源可持续利用水平值。

4.2.2核心自变量:政策工具、水利工程

政策工具和水利工程是核心变量。依据文献[29]的做法,将政策工具划分为强制型、混合型、自愿型3种,并利用PMC(PolicyModelandCritique,PMC)指数模型[70]对各类政策工具进行量化。首先,利用ROSTCM6.0软件对所获取政策文本进行分词预处理,并统计其中频次超过5的关键词,生成政策工具类型及关键词列表。然后,基于所生成的关键词列表对照历年各市河长制政策文本数据集,若关键词出现则此处记为1,若未出现则记为0。其次,按不同政策工具类型分别进行记分加总,再除以各类政策工具关键词全部出现时的得分,得到不同政策工具PMC值。最后,加总3种政策工具的PMC值,得到政策工具之和的PMC值。

在衡量水利工程建设规模方面,出于水利工程建设主要取决于各地政府水利支出的考虑,选用“各地级及以上城市水利支出决算数”来衡量水利工程建设规模。

4.2.3机制变量:节约型取用水、节水型灌溉、产业结构升级、公众参与治理、水利技术

节约型取用水,是用来表示政策工具之和对所有资源用户取用水行为产生的影响。目前,大部分研究是通过调查问卷的方式来获取节水行为数据[71]。但问卷是以行为主体依据主观感受来进行填写的,这可能与实际行为结果有出入。为此,以人均年用水减少量((上年人均水资源用量-当年人均水资源用量)/上年人均水资源用量)的客观数据来表示。

节水型灌溉行为,是用来表示强制型政策工具对农户取用水行为变化的影响。当强制型规定落实后,农户大多会遵从规定选择节水型灌溉技术[53],同时实际有效灌溉面积也会扩大。因此,以有效灌溉面积来表示。

产业结构升级,是用来表示混合型政策工具对企业排污行为变化的影响。参考文献[72]以产业结构高级化(第三产业GDP/第二产业GDP)对产业结构升级进行表征。

公众参与治理,是用来表示自愿型政策工具对资源用户参与治理行为变化的影响。如果公众自身水资源保护意识提高[57],便有可能产生参加志愿者活动和宣传活动的实际行动。因此,以各地级及以上城市政府官网所报道“河小青/禹”志愿组织活动和河长制宣传活动的次数来表示。

水利技术,是用来表示水利技术因素对水利工程规模的影响,参考以往对技术水平的衡量[73],以各地级及以上城市年末行业内水生产有效专利数来表示,部分缺失数据以行业内水生产有效专利占比×年末有效专利数进行代替。

4.2.4控制变量:区域降水量、人口密度、人均GDP、城镇化率

河长制治理系统治理效果会同时受到水资源子系统(WS)、资源用户子系统(US)、公共基础设施子系统(IS)、水资源治理组织子系统(GS)的影响。为了聚焦政策工具、水利工程对系统治理效果的影响,需对河长制治理系统中自然、人口、经济等其他相关因素进行控制。具体而言,以区域降水量控制水资源系统所受自然因素的影响,人口密度、人均GDP、城镇化率控制资源用户行为受人口状况和经济发展水平的影响。具体变量的定义和描述性统计见表2。

5实证分析

5.1河长制的系统治理效果

为评估河长制实际系统治理效果,以时间为驱动变量,以系统治理效果为结果变量,以河长制在全国范围内的推行时间2016年为断点,进行断点回归设计,回归结果见表3。依据赤池信息准则[74],支持2阶多项式估计结果,估计参数为0.086,4个含不同阶数多项式的估计系数始终在99%置信水平上显著,估计结果具有一定稳健性。河长制具有一定的系统治理效果,能够提升区域水资源可持续利用水平。

5.2基准回归分析

5.2.1政策工具與系统治理效果

政策工具影响系统治理效果回归结果见表4。其中,模型(1)—模型(3)为综合考虑政策工具之和影响的情况。逐步回归估计结果显示,政策工具之和在99%的置信水平上显著正向影响系统治理效果,假说1得到验证。政策工具之和能够显著促使资源用户采用节约用水的行为,资源用户的节约型用水行为在政策工具之和与系统治理效果之间起到显著的中介作用,间接中介效应约为0.025,机制1得到证实。

表4模型(4)—模型(6)为单独考虑强制型政策工具影响的情况。逐步回归估计结果显示,强制型政策工具在99%的置信水平上显著正向影响系统治理效果,强制型工具能够显著促使农户采取节水型灌溉行为,节水型灌溉行为在强制型工具与系统治理效果之间起到显著的中介作用,间接中介效应约为0.017,机制2得到证实。表4模型(7)—模型(9)为单独考虑自愿型政策工具影响的情况。逐步回归估计结果显示,虽然自愿型政策工具系数为正但统计上并不显著,自愿型工具也未能够显著促使资源用户产生参与治理的行为,机制3未得到证实。为寻找其中原因,将自愿型政策工具对系统治理效果的影响进行了分地区检验,回归结果见表5。发现福建省与云南省的自愿型政策工具对系统治理效果具有显著的促进作用,公众参与治理在其中起到显著的中介作用,但江西省与安徽省并不显著。对比可以发现,福建省人均GDP对系统治理效果的影响显著高于其他省份,云南省区域降水量对系统治理效果的影响显著高于其他省份。查看原始数据可知,福建省与云南省水资源系统受外界压力都相对较小。福建自身经济发展水平较高,治理投资实力较强,福建水资源系统所受社会条件压力会相对较小。而云南省年份间区域降水量较为稳定且充盈,地表水资源量含量较为丰富,云南水资源系统所受自然条件压力相对较小。这可能是促使自愿型政策能够在这两个地区发挥系统治理效果的本质原因。自愿型政策工具本身就是河长制第三喜爱工具,使用比例偏少,只有在水资源系统自身状态较好或所受外界影响较小的区域,少量的自愿型政策工具的系统治理效果才得以显现。

表4模型(10)—模型(12)为单独考虑混合型政策工具影响的情况。逐步回归估计结果显示,混合型政策工具在99%的置信水平上显著正向影响系统治理效果,并且混合工具能够显著促使企业群的产业结构升级,产业结构升级在混合型工具与系统治理效果之间起到显著的中介作用,间接中介效应约为0.017,机制4得到证实。

5.2.2混合型政策工具与水利工程

混合型政策工具影响水利工程建设规模的回归结果见表6,模型(13)估计结果显示,混合型政策工具在95%的置信水平上能够显著扩大水利工程的建设规模,假说2得到证实。河长制混合型政策工具利用PPP等融资方式,能够达到政府与企业双赢的局面,减轻地方政府的财政压力,水利工程的建设规模也自然被进一步扩大。

5.2.3水利工程与系统治理效果

水利工程影响系统治理效果的基本回归结果见表6。模型(14)估计结果显示,在95%以上的置信水平上一阶次水利工程对系统治理效果影响系数为正,二阶次水利工程对系统治理效果影响系数为负,水利工程建设规模与系统治理效果成倒“U”形关系,适度规模的水利工程建设才能提升系统治理效果,假说3成立。模型(15)估计结果显示,加入水利技术变量后,一阶次水利工程对系统治理效果的正向影响系数增大,而二阶次水利工程对系统治理效果的负向影响系数减小,表明随着水利技术水平的提高,水利工程具有更为有效的系统治理效果,同时也会抑制建设规模的无限扩张,即水利技术水平能够降低水利工程建设规模的倒“U”型顶点(未加入技术水平变量,倒“U”顶点纵坐标值为0.467;加入水利技术水平变量,倒“U”顶点纵坐标值约为0.421),促使水利工程建设饱和点提前达到,机制5得到证实。

5.3稳健性分析

河长制治理系统是一个的复杂社会-生态系统,上述实证过程可能存在反向因果和遗漏变量等内生性问题,估计结果可能存在偏差。其一,可能缺少其他相关生态资源系统变化所产生影响的控制。土地资源、森林资源、湿地资源等自然资源的变化,会引起地下水资源持有量发生变化[75],河流岸边灌木植物的种植量,也将直接影响河流水质[76]。其二,政策工具、水利工程与系统治理效果之间可能存在互为因果关系。水资源系统质量较差的地区本身也可能更容易获得上级关注,获得更多治理资源。地方政府领导也可能承受更大的上级压力与社会压力[77],加大政策工具执行力度,建设更多水利工程[78]。为克服上述内生性问题对实证结果的影响,采用工具变量法对实证结果进行稳健性检验。

以“流域面积×河流断面水质”作为政策工具之和的工具变量。原因是,各地级及以上城市流域面积是自然地理变量,它外生于气候特征、自然条件和人文社会的变化。河长制是行政区域内河段分派河长[9],即河流流域面积越广,所配备人员设备越多,所分配治理资源越丰富,所采用的政策手段可能越多样。各地河长制所使用的政策工具与河流流域面积具有强相关关系。另外,各地级及以上城市河流断面水质是影响河长制政策力度变化的重要原因之一,正如上述所言,本身水资源环境质量较差可能直接導致地方政府的集中关注,加大政策工具执行力度。流域面积、河流断面水质数据来自各地水利局与自然资源局所发布的《水资源公报》与《自然资源公报》。

以“降雨异常值×社会用电量升降率”作为水利工程的工具变量。它体现了各地所受洪涝、干旱自然灾害的危险度,危险度越高[29],地方政府扩大抗洪救灾水利工程建设规模的可能性越大。水力发电是目前国内重要的清洁型电能来源,随着人民生活水平以及环境保护意识的提升,社会需电量的增加,会进一步促进水力发电工程的扩建[79]。降雨异常值、社会用电量升降率来自各地气象局与统计局发布的《气象公报》与《国民经济和社会发展统计公报》。

表7呈现工具变量回归结果。模型(16)估计结果显示,政策工具之和(工具变量)的系数为正统计上显著,“流域面积×河流断面水质”的交互项对河长制的系统治理效果有显著的促进作用,流域面积越大所分配的治理资源越丰富,河长制政策工具越多样化,河流断面水质达标率越低,地方政府关注度越高,河长制政策执行力度越强,系统治理效果提升越快。与模型(1)估计结果相一致,再次验证了假设1。模型(17)估计结果显示,水利工程(工具变量)一阶系数估计系数仍显著为正,二阶变量估计系数显著为负,“降雨异常值×社会用电量升降率”交互项与系统治理效果之间呈倒“U”形关系,降雨异常值与社会用电量的增加,会促使政府进一步扩大抗洪救灾与发电水利工程的建设规模,水利工程既具有正效应也具有负效应,当超过一定规模时会抑制系统治理效果,与模型(13)估计结果相一致,再一次支持假设3。上述实证结果具有一定的稳健性。

6结论与政策启示

河长制是极具中国特色的水资源系统治理政策,不同于美国联邦的集中制治理模式[80],也不同于欧洲的分散式治理方式[81]。本研究将社会-生态系统理论与中国河长制实施情景相结合,构建了河长制治理系统分析框架,揭示了河长制背景下政策工具与水利工程“软”“硬”两方面的治理机理,呈现了复杂河长制治理系统中,水资源治理组织子系统、基础设施子系统、资源用户子系统、水资源子系统之间的动态互动过程。研究结果显示,河长制具有一定的系统治理效果,其系统治理效果是借助政策工具与水利工程“软”“硬”两类治理工具,通过间接改变用户取/用/排水行为的方式,或直接改变水资源系统状态的方式来共同实现的。其中,政策工具之和、强制型政策工具、混合型政策工具会分别通过所有资源用户的节约用水行为、农户的节约型灌溉行为、企业的产业结构升级型排污行为,来提升系统治理效果。自愿型政策工具只有在水资源系统所受外界压力较小的情况下,才能通过公众参与治理的方式发挥系统治理效果。水利工程建设与系统治理效果呈倒“U”形关系,只有当水利工程建设处于适度范围内时,水利工程才具有提升系统治理效果的作用。混合型政策工具会扩大水利工程的建设规模,水利技术则会促使水利工程规模提前达到建设饱和点。

基于研究结果认为,河长制可从以下3个方面进行优化:①调整自愿型政策工具使用占比。河长制治理系统中,不同政策工具类型分别代表政府、市场、社会3股力量,各具不同优缺点。其中,强制型与混合型政策的过量使用可能会带来一些不可避免的负效应,例如混合型政策工具虽然能够扩大水利工程的建设规模,但水利工程建设既具有正效应也具有负效应,此时,自愿型政策工具的作用不可忽视。然而,目前河长制自愿型政策工具使用依然较少,只能在水资源系统外界压力较小的地区才能发挥出系统治理效果。因此,应适当增加自愿型政策工具的使用占比,可利用新媒体等途径积极进行宣传教育,提升公众治水文化意识,定期举行治水公益活动,扩展多元化的参与水治理的途径,鼓励制定“民间河长”参与地方河长制行动方案,肯定公众水治理决策权力。②掌握各地不同资源用户取/用/排水行为模式。河长制治理系统中,不同政策工具类型面向不同的资源用户主体,通过间接改变他们取/用/排水行为的方式来实现系统治理效果。不同资源用户主体具有各自的取/用/排水行为特点,农民的主要用水途径是农业灌溉,企业的主要用水途径是工业生产,城市居民的主要用水途径是生产生活。各地资源用户主体构成不同,所表现出地区总体的取/用/排水行为模式也存在显著差异。因此,可联合当地高校、科研院所等机构,开展实地调研活动,通过调查研究,切实掌握当地资源用户取/用/排水行为模式。通过所掌握的行为模式信息,设计出附有地区针对性的政策工具组合方案。③支持水利技术发展,科学控制水利工程建设规模。水利工程与系统治理效果呈倒“U”型关系,适度的水利工程建设规模才能提升水资源系统治理效果。在水利工程建设规模控制因素中,水利技术水平起到了关键作用,不仅能够提升水利工程的治理效果,更能够降低水利工程建设规模饱和临近点。因此,可与国家科技创新政策建立连接,顺应国家大力发展科学技术的浪潮,为水利人才提供创新平台与资金支持,鼓励高清洁、低污染、高效率水利技术的开发,逐渐完善现有水利工程的水利技术更新,科学控制水利工程建设规模处于适当范围内。

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