地方环保法规代表使用的地方环境标准数量

本节内容涉及的研究变量将按照研究假设的思路进行选取。研究变量的选取将遵循两个主要原则:一是所选变量能够较好地代表研究假设中提及的影响环境综合治理政策协同与执行的各种因素；二是所选变量必须具有足够的代表性且与三类不同的环境综合治理政策都存在密切的联系。本节内容将论述研究涉及的因变量、自变量和控制变量。对于部分曾经在第四章已经有过详细论述和说明的研究变量，本部分将不再过度赘述。

5.2.2.1　因变量

环境综合治理政策的执行情况主要考察的是已经完成的环境综合治理任务与需要完成的环境综合治理任务之间的差距。如果这种差距越小，则说明环境综合治理政策的执行状况越好，反之则说明政策的执行状况越差。基于此，可以认为政府和官员对于环境综合治理政策的执行情况指的是其完成环境综合治理任务的程度。对政府官员而言，当前环境综合治理的主要任务在于控制企业排放的工业污染物数量，所以各类工业污染物排放的达标率(污染物处置量/污染物排放量*100%)可以用来有效衡量政府环境综合治理的工作成就。基于理性经济人的观点，各类工业污染物的排放达标率不会自然上升(石昶，陈荣，2012)，只有政府采取有效措施执行环境综合治理政策才能提升工业污染物的排放达标率，且工业污染物排放达标率越高则说明政府的环境综合治理政策协同与执行的越好，而省级环境绩效也会越好。鉴于此，本章将继续选取“工业三废”排放综合达标率作为研究的因变量。一方面是因为“工业三废”排放综合达标率将工业废水排放达标率、工业二氧化硫排放达标率、工业粉尘排放达标率和工业固体废弃物处置和综合利用率四项全面衡量政府和官员环境综合治理任务完成程度的因素(较好的代表了工业废水、工业废气和工业固体废弃物处置程度)纳入指标体系当中，可以有效考察环境综合治理任务完成和政策协同与执行的综合状况；另一方面是因为“工业三废”排放综合达标率也可以较好地代表省级环境绩效，具有鲜明的指标意义，符合本章因变量选取的要求。

本章将继续使用第四章的方法对工业废水排放达标率、工业二氧化硫排放达标率、工业粉尘排放达标率和工业固体废弃物处置和综合利用率四项研究数据进行等值加权处理以获得“工业三废”排放综合达标率。上述四项数据(除西藏自治区之外中国大陆的30个省级行政单位的数据)均来源于《中国环境年鉴》(2008—2016年)。

5.2.2.2　自变量

本章研究自变量的选取将按照政策设置的合理性与有效性、政府投入的政策资源、政府拥有的政策协同与执行力和政府政策协同与执行的手段等4大维度以及9项具体的政策协同与执行影响因素来进行选取。

5.2.2.2.1　政策设置的合理性与有效性

根据影响环境综合治理政策协同与执行的因素可以知道，代表政策设置合理性与有效性的因素主要包括上级政府的环境执行要求和地方性环保法规两个方面。首先，将选取三类环境综合治理政策文件是否对地方政府政策协同与执行的责权有详细要求来代表上级政府的环境执行要求。如果三类环境综合治理政策的文本书件中强调了地方政府对环境综合治理政策协同与执行的权责，则说明省级政府在制定政策时考虑到了政策协同与执行中可能遇到的问题，采用文本说明的方式将地方政策协同与执行的责任制度化，降低了地方政府拒绝执行或者执行低效的可能性，是政策设置合理的表现(罗柳红，张征，2010)。这样的做法不仅有利于环境综合治理政策的执行，而且能够显著提升省级环境绩效。如果政策文件中并没有做出相应规定，则说明政策设置本身缺乏足够的约束力，对环境综合治理政策的执行将带来不利的影响。本章研究采用二元变量的形式来定义环境综合治理政策文件是否对地方政府政策协同与执行的责权有详细要求。如果一个省级行政单位从某一年开始在三类环境综合治理政策的文件中对地方政府政策协同与执行的责权进行详细要求，则该省份在这一年和随后的年份被定义为1，在其他年份则被定义为0。相关的资料和数据均从各省、自治区、直辖市环保部门的官方网站获得。

其次，各省级行政单位在国家环保局备案的地方环境标准数量将用来代表地方性环保法规这一因素。省级行政单位在国家环保局备案的地方环境标准数量越多，则说明省级行政单位对于地方政府进行环境综合治理政策协同与执行提出的要求也就越多。地方环境标准不仅能够代表省级政府从政策设置的角度对地方政府的政策协同与执行进行监督，也能够具化三类环境综合治理政策中的各项内容，帮助地方政府更好的执行这三类政策。省级行政单位在国家环保局备案的地方环境标准数量这一指标的相关数据来源于《中国环境年鉴》(2008—2016年)。

5.2.2.2.2　政府投入的政策资源

研究假设中已经说明，为了保证所选取和使用的政策资源能够兼顾三类环境综合治理政策，本章研究将只选取财力资源作为政府投入的政策资源的衡量标准。因此，本维度的自变量选取将从环境支出和治污投入两方面进行。

首先，本章研究将沿用环境支出占省级行政单位的财政总支出比例这一因素来衡量省级政府的环境支出情况。一方面，环境支出占省级行政单位财政总支出的比例越大，则政府在三类环境综合治理政策中投入的政策资源就越多，政策协同与执行中遇到的困难和问题就会越少；另一方面，环境支出占省级行政单位财政总支出的比例越大，说明省级政府对于环境综合治理政策的期望就越大。出于自利性原则的考虑，地方政府在执行这些环境综合治理政策时就会更加用心，其对省级环境绩效的积极影响就越大。

其次，本书还将选用工业污染治理投资总额来代表政府的治污投入。与环境支出这一变量的作用类似，工业污染治理投资总额的数量也代表了环境综合治理政策协同与执行面临的阻力大小和省级政府对于工业污染治理的决心和态度。但是与环境支出表示政府对环境综合治理领域的整体政策资源投入不同的是，工业污染治理投资总额这一变量聚焦于工业污染治理这一领域，所关注的政策资源投入点更加集中，与环境综合治理政策协同与执行的联系更加密切，可以更加精准的反映影响环境综合治理政策协同与执行的因素对于“工业三废”排放综合达标率的影响。环境支出占省级行政单位的财政总支出比例和工业污染治理投资总额这两项研究指标的相关数据都来源于《中国统计年鉴》(2008—2016年)。(www.xing528.com)

5.2.2.2.3　政府拥有的政策协同与执行力

本书将选用环境污染事故发生次数、已处理群众来信来访批次和环境行政处罚案件数量这三项指标来指代政府拥有的政策协同与执行力这一维度。上述三项指标的数据均从《中国环境年鉴》(2008—2016年)中获得。

首先，环境污染事故发生次数可以代表政府预防环境突发事件的能力，而这一能力是政府政策协同与执行力的重要方面。如果政府拥有较强的政策协同与执行能力，则可以较好地预防环境突发事件的产生，环境污染事故发生的次数就会较少(王玉明，2015)。反之，如果环境污染事故发生的次数较多，则说明政府的政策协同与执行力较弱，环境综合治理政策的执行效果较差。因此，可以认为环境污染事故发生次数与省级环境绩效呈现负相关关系。

其次，已处理群众来信来访批次可以用来反映政府应对公众环境反馈的能力。处理群众关于环境问题的来信来访是我国政府和环境保护部门的重要工作内容(杨妍，2009)。政府和环保部门处理的群众关于环境问题来信来访批次越多，说明政府根据公众环境反馈意见进行环境处置的能力就越强，就越有可能完成环境综合治理任务，带来的省级环境绩效就越好。

再次，环境行政处罚案件数量代表了省级政府和环保部门的业务执法能力。进行环境行政处罚是政府和环保部门应对生态破坏和环境污染行为最常用的手段(王华，郭红燕，2015)。这项指标可以代表政府和环保部门日常工作能力的高低。如果政府和环保部门完成的环境行政处罚案件数量较多，则说明政府和环保部门的业务态度和业务能力都处于较高的水平，其政策协同与执行能力就会较强，环境综合治理政策的执行效果就会较好。

5.2.2.2.4　政府政策协同与执行的手段

政府政策协同与执行的手段可以大体划分为强力政策协同与执行手段和柔性政策协同与执行手段两类。本部分将对这两种政策协同与执行手段分别细化，共计设立四个指标。

首先，强力政策协同与执行手段可以用各省级行政单位的环境监理所(监察所)数量和环境监理所(监察所)执法人数两个指标指代。环境监理所是环保部门用于监督和处置环境违法违规行为的基本单位，具有环境行政处罚的业务执法权，是省级政府和环保部门确保环境综合治理政策协同与执行的根本关键(齐晔，2014)。因此，这两个指标可以指代政府政策协同与执行中的强力手段。环境监理所(监察所)的数量和一线执法人数越多，则说明政府的强力政策协同与执行手段应用的就越好，就越有利于环境综合治理政策的有效执行和省级环境绩效的提升。这两项研究指标的相关数据来源于《中国环境年鉴》(2008—2016年)。其次，本维度中的柔性政策协同与执行手段用环境宣传教育活动次数和各省级行政单位环境宣教中心机构人数两个指标进行指代。三类环境综合治理政策的顺利执行不仅需要强力手段支持，也需要采用教育和宣传等柔性手段。环保教育和宣传是环境综合治理政策深入人心，被广大群众和企业主自觉接纳和支持的关键(Hanifzadehetal，2017)。因此，环境宣传教育活动次数和各省级行政单位环境宣教中心机构人数可以用来衡量政府采用柔性政策协同与执行手段治理环境问题的水平。《中国环境年鉴》(2008—2016年)提供了上述两项研究指标的相关数据。

5.2.2.3　控制变量

本章的研究是在第四章的研究基础上开展的，研究的内容也是影响三类环境综合治理政策协同与执行的各种因素对于省级环境绩效的影响。因此，设置相应的控制变量不仅可以使本章与第四章的研究构架保持一致，更好地研究各类影响政策协同与执行的因素对省级环境绩效造成的影响，而且可以把社会经济发展因素对于本书的影响纳入考察范畴当中，防止研究结果出现偏误。

因此，本章研究将继续使用代表社会经济总体发展水平的年末人口数量、人均受教育年限、人均GDP和第二产业GDP占省份总GDP比重等四个变量作为控制变量来进行辅助分析。由于本章选择和设置的控制变量与4.3、4.4设置的控制变量相同，故此处不再过多解释其意义与重要性。四项控制变量的统计数据均来自于2008—2016年的《中国统计年鉴》。