公眾環境監督行為、公眾環境參與政策對工業污染治理效率的影響

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　　摘要 隨著工業化進程的推進，環境污染問題日益嚴峻，公眾越來越重視污染治理問題，并積極地參與到環境治理中。公眾對環境污染的監督本質上是一種監督式的環境參與行為，為了促進公眾的環境監督行為，政府頒布了諸多公眾環境參與政策以保障公眾環境監督權利的實施。本文以2006-2014年間30個省份的面板數據和國家層面的時間序列數據為研究樣本，分析了公眾監督行為以及公眾環境參與政策對于工業污染治理效率的影響，并研究了公眾監督行為與政策間的交互作用。實證結果表明，從省級面板數據的回歸結果來看，以環境來信和政協提案衡量的公眾監督行為與工業“三廢”的治理效率相關程度不強，但在國家層面上公眾的環境來信行為能夠顯著地提高工業污染治理效率;公眾環境參與政策在這兩種情形下，對工業污染治理效率均呈現出促進作用，說明政府頒布的公眾環境參與政策更具強制性，對環境污染的治理效率具備一定的正面效力，能夠減緩環境條件的惡化速度。另外，從國家級的公眾環境參與分析結果來看，政策對環境治理效率具有長期影響效應，當期開始便會對污染物的治理效率產生最大的影響作用，隨著時間的推移，其效力會不斷的削弱。公眾參與政策和環境來信之間存在良好的交互作用，并且當期的政策同樣能影響未來1～3 a的公眾監督行為。政府頒布的政策能促進公眾的環境來信行為，公眾的環境來信行為同樣有助于政策的完善與實施，兩者的交互效應能夠對環境治理產生正向作用。所以，面對環境問題，在堅持政府自上而下領導作用的同時，也要注重公眾自下而上的環境參與訴求。
　　關鍵詞 公眾環境監督行為;公眾環境參與政策;政策量化;工業污染治理效率
　　中圖分類號 F205
　　文獻標識碼A
　　文章編號1002 - 2104（2019） 01 - 0144 - 08
　　D01：10.12062/cpre.20180928
　　工業化、城鎮化以及經濟社會快速發展使得中國環境問題日益突出，特別是諸多地區一度走的是“先污染，后治理”、“以犧牲環境為代價”的粗放式經濟發展道路，這使得社會公眾的日常生活和生產受到了嚴重的影響。這也使得公眾愈加關注環境污染問題。社會公眾在2012年美國駐北京大使館公布PM2.5相關數據后對環境污染的關注曾達到高峰。廣泛的網絡連接、微博、手機、在線投票等媒介為人們提供了了解信息、相互溝通和發表觀點的多種渠道。頻繁出現的極端天氣以及日益增多的環保事故使得公眾不得不為保護自身健康和權益積極采取行動。由于污染問題與每一位公民都是息息相關的，涉及所有人的切身利益，以及環境治理的復雜性、環境資源的公共性、環境保護成果的共享性，使得公眾有意愿也有必要參與到污染治理中。為推動公眾依法有序參與環境保護、監督企業污染物排放，切實保障公民獲取環境信息、參與和監督環境保護的權利，中國政府自1979年開始通過多部法案為公眾參與環境治理提供了保障。從最新修訂的《環境保護公眾參與辦法》（2015）中我們可以看出公民主要通過環境來信、檢舉、控告等方式對企業污染排放的監督來改善環境治理效率。因此，本文擬采用中國省際面板數據，將主動的公眾監督行為與強制性的公眾環境參與政策結合起來研究二者對工業污染治理效率的影響，并提出提高污染治理效率的政策與建議。
　　1 文獻綜述
　　公眾參與這一概念源于西方民主制度，公眾對環境污染的監督本質上是一種具體的、監督式的環境參與行為。Tiebout認為公眾可以通過遷徙選擇與其偏好相同的公共服務，這一行為不僅提供了公眾對公共服務滿意與否的明確信號，而且給地方政府施加了改善公共服務的壓力。赫希曼在上述“退出威脅”的基礎上，增加了“呼吁”的公眾參與行為，他認為通過請愿、申訴、發動輿論以及抗議同樣能夠達到相應的效果。李勝指出環境治理是多方共同參與的結果，除了提高中央的政策置信度與強化地方的問責制，還要鼓勵社會公眾參與環保，以提高環境污染治理的效率。
　　與此同時，國內外學者對公眾參與行為的影響效用進行了實證檢驗。Di和Wang通過對中國85個地方城鎮進行實證分析，指出地方政府對工業污染治理的偏好會受到上級政府干預以及本轄區居民抱怨的影響，即上級政府對環境保護的重視程度和本轄區居民對環境污染的投訴會提升地方政府對環境污染的治理程度。Liao從公眾訴求的角度考察了中國綠色投資的決定因素，研究得出公眾訴求顯著增加了對中國環境的綠色投資。然而，有些學者通過研究發現公眾環境參與對環境治理并沒有明確地推動作用，他們認為將公眾參與引進環境治理領域不僅會增加管理成本和時間，而且公眾參與的結果未必能夠提高管理決策的科學性。Pargal等人以1996年印度250家大中型廠商為對象，并選擇公民的教育程度、所得水平、都市化程度作為公眾環境參與的衡量指標，通過實證分析發現公眾環境參與行為與污染排放之間不存在顯著的負相關關系。國內學者李永友和沈坤榮對工業污染減排的實證分析進一步探索了公眾環境參與效果不夠理想的原因，由于缺乏正當渠道，公眾在環境保護方面的訴求無法得到滿足，因而也無法對環保執法起到積極的推動作用。在此基礎上，新近的研究主要對公眾參與的影響因素以及公眾參與的方式進行了探索。Trucco通過構建計量模型發現政府回應會對公眾參與的積極性產生影響，并且公眾參與也促進了政府相關工作的開展;Chen等人研究發現對于中國縣級政府，公民涉及群體行為、上級政府部門的訴求會促使縣級政府進行回應，而公民在訴求中表明對黨的忠誠與政府的回應度沒有關聯;Fedorenko和Sun探討了網絡公眾參與對環境政策制定的影響作用，發現微博平臺可以擴大公眾參與對中國環境治理的作用。本文將從公眾環境監督行為與政策兩個角度探討公眾參與對環境治理效率的影響作用。對于公眾環境參與政策，國外頒布的比較早，而且比較詳細。相較而言，中國政府在頒布公眾環境參與政策方面，起步較晚，政策結構還不夠完善。考慮到數據可獲得性因素，過往關于公眾環境參與政策的研究多采用定性方法。所以，選用中國的數據探討公眾環境參與行為與政策對環境治理效率的影響具有必要性及研究意義。 　　綜上，本文將進一步對這一具有爭議性的問題進行探討，分別考察省級層面和國家級層面的公眾環境參與行為對企業的監督作用，并在此基礎上，探索公眾環境監督行為與政策之間的交互滯后效應。本文的理論貢獻主要有以下三點：第一點，本文直接基于政策文本，通過量化978條公眾環境參與政策，建立了表征公眾環境參與政策的指標。以往研究中的代理指標只是政府在實施環境規制后的結果指標，如征收的污染費用和污染減排支出等，并且使用經濟性的代理指標在實證研究中往往會導致內生性問題，導致估計結果的穩健性值得商榷。第二，本文分別探究了地方級和國家級的公眾環境監督行為對工業污染治理效率的作用效果，以考察地方政府對中央政策的落實情況;第三，分析了公眾環境參與政策和公眾環境監督行為之間的交互作用，將二者結合起來考察對工業污染治理效率的影響。
　　2 變量描述與研究設計
　　2.1 變量選取
　　本文選用2006-2014年全國30個省份（不包括西藏、港澳臺）的面板數據，考察公眾環境監督行為及相關政策對工業污染治理效率的影響。選取工業固體綜合利用率、工業二氧化硫去除率、工業用水重復利用率作為工業污染治理效率的因變量;選取公眾環境監督行為、公眾環境參與政策為主要自變量。其中，公眾環境監督行為采用環境來信以及政協提案來衡量，公眾環境參與政策采用與公眾參與相關的環境政策的量化打分結果進行衡量;其他控制變量為產業結構因素和公眾受教育程度，分別采用第二產業占比和人均受教育年限來衡量。
　　2.2 變量描述
　　2.2.1 自變量描述
　　（1）公眾環境監督行為。與環境問題相關的來信數是體現公民環境參與的直接性指標，各地區公眾都可以通過信件直接向當地環境保護機構反映環境問題，來信數量越大表明當地的公眾環境參與程度越高、監督意愿強;而政協提案數則反映了具有社會影響力的公民，通過中國人民政治協商會議表達環境意愿的間接性環境參與方式，相比于環境來信影響力更大。本文同時從這兩個角度刻畫公眾環境監督行為，即環境來信（Letter）以及政協有關環境污染治理的提案（Prfposal）作為公民在環境監督行為方面的替代變量。
　?。?）公眾環境參與政策。對于公眾環境參與政策指標，本文從兩方面進行構建。其一為中央政府對公眾環境參與的重視程度。在發達國家，人們可以投票選擇當地政府官員作為其代表，以增加公共開支，改善環境質量。相比之下，中國是一個自上而下的政治體系，各個地區的公共選擇不適用。中國中央政府愿意聽取公眾呼吁，建立嚴格的污染排放環境法規，以維持社會穩定。中央政府通過“壓力傳導機制”推動省級和地方政府執行這些規定。因此，對于各個省份來說中央政策在各個省份的實行具有一定的一致性。本文通過對中央公眾環境參與政策的量化指標來表征。其二為各地方政府對環境政策的實行程度。由于各個地區經濟水平、產業結構、能源結構等不盡相同，各地方政府需要根據自身的發展特點達到中央政策的要求。本文使用環境治理投資額作為中央環境政策在各地方的實現程度。
　　關于中央政策方面，政府頒布的相關政策具有強制性與直接性，對環境污染治理的效率發揮著重要作用。本文從全球法律法規網數據庫中收集了自1978年起的環境規制政策并已經形成政策數據庫，基于該數據庫從中篩選公眾環境參與政策，并借鑒Mou等人的政策量化模式，從政策目標這一維度篩選出國家層面自2006年至2014年間共頒布的978條政策并對其進行量化，進而構建公眾環境參與政策指標。不同環境政策中，對于促進公眾參與這一目標的體現方式各有不同，重視程度也存在差異。政策目標的量化結果應該體現政府對該目標的態度以及實現目標的程度，根據態度的強硬程度、實現目標的程度大小給予目標5、4、3、2、1分的賦值。
　　基于上述量化結果，本文對公眾環境參與政策進行構建。第t年政府想要通過實施第j條政策來達成對促進公眾參這一目標的強烈程度以pgtj來衡量?？紤]到總量指標更能反映一段時期內中央政府的總體重視程度，本文將第t年所有政策的pgit加總，得到第t年中央政府對推進公眾環境參與的重視程度Pot：
　　Pot=∑j=pgij，t=[2006，2014]
　　（1）
　　上式體現的是中央政府對于公眾環境參與的重視程度，由于中國屬于一黨執政的國家，中央的政策能夠對全國各地區政府產生效力。地方官員的晉升機會與中央政府制定的政策目標的完成度相掛鉤。因此，當地政府對中央頒布的公眾環境參與政策的響應程度可以通過該省的環境治理投資額體現出來。在本文中，我們用國家層面的政策指標乘以各省份環境治理投資額（Inv）來體現出各地區政府對當地公眾環境參與的重視程度，即各省的公眾環境參與政策指標，如公式（2）所示：
　　Policyi，t=Pot×Invi，t
　?。?）
　　本文分別從公眾監督和政府的角度考察公眾參與對環境問題的具體效應，公眾環境監督變量體現的是人民對日益嚴重的環境問題的關注程度和參與程度，是從公眾角度出發考察公眾參與對環境問題的影響效應;公眾環境參與政策變量表示的是政府希冀通過政策的實施激勵公眾關于環境問題的參與，是從政府的角度出發，體現著政府對公眾監督的重視程度。
　　2.2.2 因變量描述
　　工業污染是環境污染的最主要來源，目前的研究尚未有全面衡量環境污染治理整體水平的統一指標，普遍采用具體的污染物治理指標表征污染治理效率，本文借鑒王鵬和謝麗文使用的環境治理效率指標，選取工業三廢處理率作為環境治理效率指標。在工業固體廢物治理效率方面，選用工業固體廢物綜合利用量占工業固體廢物產生量的比重——工業固體廢物綜合利用率（IWU，Industrial Wastes Utilization Rate），表示可利用的固體廢物量的提取和回收利用情況。關于大氣污染的治理，包括二氧化硫、煙塵、粉塵等污染物的去除，鑒于近年來二氧化硫污染的嚴重性與危害性，本文選取工業二氧化硫去除率（ISD，Industrial Sulphur Dioxide Removed Rate）表示工業廢氣污染的治理效率，計算公式為：工業二氧化硫去除率=工業二氧化硫去除量/（工業二氧化硫排放量+工業二氧化硫去除量）·100%。另外，我們使用工業重復用水率（IWR，Industrial Water Recycled Rate）來衡量工業廢水污染的治理效率，計算公式為：工業重復用水率=重復利用的水量/工業總用水量。 　　2.2.3 控制變量描述
　?。?）產業結構。本文控制了產業結構（Scale）因素，選取第二產業占GDP的比重來衡量，地區產業布局情況和工業發展規模與環境質量密切相關，不同產業結構對應著不同的污染排放結構，污染型產業占比越大，污染越嚴重。Torvanger在指標分解法的基礎上結合OECD九個成員國1973-1987年的數據，研究得出產業結構對降低碳排放存在重大影響，第二產業的比重越大，環境質量的狀況就越糟糕。
　?。?）公眾受教育程度。本文還對公眾受教育程度（Edu）進行了控制，用人均受教育年限來衡量。本文預期，公眾受教育程度越高的省份，對環境問題的關注度會越高，進而能推進環境狀況的改善。Zheng和Kahn利用中國83個城市2003-2012年的面板數據，研究得出，當公眾的平均受教育年限每增加1個單位，空氣污染顆粒物PM10的濃度將會下降0.918個單位。
　　3 實證分析
　　3.1 計量模型設定
　　工業污染治理效率的生產函數涉及勞動力、資本等因素，因此建立如下環境污染治理效率的投入與產出關系：P=g（L，I，O），其中，P代表工業污染的治理效率，L代表環境污染治理的人力投入，反映在本文中表示公眾環境監督;I體現了環境污染治理的資本投入;0表示其他影響環境治理產出的因素，體現在本文中就是公眾環境參與政策、居民受教育程度以及產業結構因素。基于改進的C-D生產函數設定如下模型：P=。前面提到的Di等人構造了公眾環境參與和上級政府干預影響環境治理效率的面板數據模型，本文借鑒其思路，利用省級層面的工業污染治理效率Pollit估計如下方程。為了提高變量的平穩性，取對數進行回歸，具體線性面板數據模型如下：
　　3.2 公眾環境監督行為與政策的實證分析
　　回歸之前，本文首先對回歸的有效性進行檢驗，防止經典假設不成立帶來的估計偏誤。具體結果如表1所示。
　　表1是針對模型估計有效性的檢驗。其中，Pesaran是對組間同期相關的檢驗;Wald是對模型組間異方差的檢驗;Wooldridge則是對面板數據組內自相關的檢驗。由以上結果可知，統計量均強烈拒絕“無組間同期相關”“同方差”“不存在一階組內自相關”的原假設，認為存在組間異方差，組內自相關以及組間同期相關。針對上述問題，本文在正文部分已運用了面板矯正標準誤（PCSE）對其進行了修正。
　　表2展示了使用面板矯正標準誤（PCSE）的回歸結果。從上表的數據可以看出，公眾環境參與政策（Policy）與工業方面的環境狀況存在顯著的因果關系。從影響程度來看，政府對公眾環境監督的重視程度每提高1個單位，就能使工業二氧化硫去除率（/SD）提高0.206個單位，工業廢水的重復利用率（WR）提高0.370個單位。這說明，政府在環境治理中扮演舉足輕重的角色，政府自上而下的公眾環境參與政策是積極有效的，應該繼續強化實施。
　　但是，在公眾監督行為的兩個代理變量中，只有少數回歸結果的系數具備統計學上的顯著性。其中，只有環境來信（Letter）對工業重復用水率（IWR）產生了顯著的正向作用，其他變量的系數都是不顯著的。這可能是由于媒體對企業污染信息環境曝光程度不強，公眾與企業之間存在著極大的信息不對稱。另外，公眾的環境監督行為未能引起地方政府的重視，也有可能是導致公眾監督效果不理想的因素。
　　此外，工業占比（Scale）越高，環境污染的治理效率就越差，這與前面Torvanger的研究結論是一致的。從第1列的結果可以看出，第二產業占比（Scale）對工業二氧化硫去除率（lSD）產生了顯著的負向作用，說明工業產值占GDP的比重越大，污染物的排放就越高。這表明了中國工業結構變化對于工業污染治理效率的影響比較復雜并且尚未形成抑制性，經濟增長方式還未完全由高排放、高能耗型轉變為綠色生態環保型。另外，從第3列的結果我們可以看出人均受教育年限（Edu）越長，工業廢水的治理效率（IWR）就越高，對企業污染改善形成了良好的監督效果。
　　綜上所述，地方政府越重視公眾環境參與政策的推行，企業的排污行為越能受到遏制;省級層面的公眾環境監督行為對工業污染治理效率的影響并不大;第二產業占GDP的比重越大，環境污染就越嚴重;隨著人們受教育水平的提高，對環境問題的關注度會更高，同樣有助于企業污染治理效率的提升。
　　在此基礎上，本文將廣義最小二乘法（FGLS）作為模型回歸的穩健性檢驗。結果顯示，與表2結果相比，模型回歸系數的正負效應以及顯著性并無較大差異。一般說來，對于估計偏誤的修正PCSE最為穩健，FGLS最有效率。本文中，無論是OLS +PCSE方法還是FGLS回歸得到的結論均一致。
　　3.3 公眾環境監督行為和政策之間的交互效應
　　工業污染治理效率不僅受當期公眾環境參與政策的影響，而且也受到過去政府頒布的相關政策的影響。為此，本文選取國家層面2000-2015年的時間序列數據，利用多項式分布滯后模型（PDLS）來考察公眾環境參與政策對工業污染治理效率的時滯效應。首先，本文分析了國家層面的公眾監督行為、公眾環境參與政策對工業污染治理效率的獨立影響，具體模型如下：
　　其中，DEPi為獨立變量與控制變量集合;β0為政策的短期乘數作用;（β1+β2+…+βk）為政策的長期影響作用。ALMON分布滯后模型利用次數較低的p階多項式來逼近βi的值：
　　βi=γ1+γ2（i-c）+ γ3（i-c）2+…+γp+1（/i-c）p （5）
　　上式中C為常數，用來避免隨著滯后期數增加所產生的共線性問題，不影響β的估計。隨著公眾環境參與政策的頒布實施，其影響作用在不斷減弱，我們加入一個遠端約束（如下所示），限制政策對因變量的作用在大于k期之后消失。并且考慮到待估參數過多帶來的自由度損失，多項式階數p要小于滯后階數k，由于樣本量的限制，本文考察了政策變量滯后1～3期的影響。利用PDLS模型得到的結果見表3。 　　βk+1=γ1+γ2（k+l-c）+γ3（k+l-c）2+…+
　　yp+1（k+l -c）p=0
　?。?）
　　觀察表3中的數據可知，公眾環境參與政策（Policy）對工業二氧化硫去除率（ISD）以及工業重復用水率（IWR）的提高有一定的作用。并且，上表還可以反映出公眾環境參與政策在當期開始便會對污染物的治理效率產生最大的影響作用，隨著時間的推移，其效力在不斷的削弱。從公眾環境監督行為方面來看，回歸結果與省級面板數據的回歸結果存在很大的差異，省級層面的環境來信對工業污染治理效率并未產生令人滿意的效果，但國家級的環境來信（Letter）與環境治理效率的三個代理變量幾乎都通過了1%的顯著性檢驗。這表明公眾環境監督行為對環境質量的改善的確能起到推動作用，但地方政府未能對此加以重視，從而導致各地區的公眾監督效果不佳。
　　上面分析僅僅考慮了公眾環境監督行為和政策對環境治理效率的獨立影響效應，尚未兩者之間的交互效應。一個自變量對因變量的影響效應會因為另一個自變量的水平不同而有所不同，則這兩個變量之間就存在交互效應。從現有的研究文獻來看，現有研究成果通常將公眾參與行為和政策作為獨立、平行的變量，沒有探究這兩者之間是否存在交互作用。接下來，本文通過構建以下模型來考察公眾參與行為和政策之間的交互效應。
　　其中，Cont為控制變量;Policyt×CLt代表政策和環境來信之間的交互效應，Policyt×CEPt代表公眾環境參與政策和政協提案之間的交互效應，αi，βi為回歸系數，μt為誤差項，結果如表4所示。
　　首先，公眾環境參與政策與環境來信兩者的交互項（Policy×Letter）對工業二氧化硫去除率（ISD）、工業用水重復利用率（IWR）以及工業固體廢物綜合利用率（IWU）產生了顯著的正向作用。這表明政策（Policy）與環境來信（Letter）率的影響表現為互補效應，政策的推行鼓勵了公眾監督行為，公眾的環境來信行為同樣可以促進政策的完善與實施，兩者的交互效應更有利于環境質量的改善。另外，國家級的環境來信與滯后1～3期的政策之間的交互項（Policy×Letter，L1-L3）也對環境治理效率的三個代理變量產生了顯著的正向作用。這表明環境治理結果不僅受當期政策與環境來信的交互效應的影響，也受前期的政策與環境來信之間的交互效應的影響，也就是說，當年的政策同樣能影響以后年度的公眾環境監督行為。接下來，我們來看公眾環境參與政策與政協提案之間的交互效應。上表中的數據顯示，公眾環境參與政策與政協提案的交互項（Policy×Proposal）和三個因變量的關系都沒有通過顯著性檢驗。這可能是由于政協提案不同于普通的環境來信，它是參加政協的民主黨派、團體和政協委員提出的，并且政協提案是必須辦理的，必須保證件件有答復，事事有交待。另外，本文選取的是國家級別的政協提案來進行分析的，這些提案更有可能形成政策性文件，這就導致公眾環境參與政策的一些內容可能與政協提案的內容是相似的，所以兩者之間的交互效應未能對環境治理產生顯著的提高作用。
　　4 結論與建議
　　公眾是環境污染的直接受害者，也應是環境治理的參與者和監督者。本文利用中國30個省份（不包括西藏、港澳臺）2006-2014年工業污染治理效率的面板數據，分析了公眾環境參與的現狀，得出以下結論：
　　第一，以環境來信以及政協提案這兩個指標來衡量的公眾環境監督行為與工業污染治理效率之間未呈現出顯著的相關關系，公眾環境監督行為對企業污染沒有達到預期的監督作用。這可能一方面是由于公眾的環境監督行為未能引起地方政府的重視，因為從國家層面的回歸結果來看，公眾的環境的來信行為對工業污染治理效率具備顯著地促進作用;另一方面由于企業的環境信息披露機制不健全，公眾對于企業的污染物排放存在較大的信息不對稱，從而造成公眾環境監督對企業排污行為的監督效果不理想。
　　第二，公眾環境參與政策對工業污染的治理都發揮了促進作用。中國政府推行的公眾環境參與政策是比較成功的，能夠起到減緩環境質量惡化速度的效果。參與環境治理是以政府為主導的自上而下的形式，公眾參與環境治理大多依賴政府頒布相關法律政策，社會公眾必須按照相關規定遵守法律法規制定的要求。相對而言，這種方式更具備直接性和時效性，政府頒布的公眾環境參與政策能夠對工業污染治理效率產生直接而重要的作用。
　　第三，從國家級的公眾環境參與政策分析結果來看其在當期開始便會對污染物的治理效率產生最大的影響作用，隨著時間的推移，其效力會不斷的削弱。另外，政策與環境來信的交互項和環境治理效率顯著相關，與政協提案之間不存在交互效應。也就是說，政府頒布的政策能有效作用于公眾的環境來信行為，公眾的環境來信行為同樣可以促進政策的完善與實施，兩者的交互效應更有利于環境質量的改善。并且，當期的政策同樣能影響未來期間的公眾環境監督行為。根據上述結論，本文提出以下三條建議：
　　第一，面對環境問題，在堅持政府主體由上而下領導作用的同時，也要注重由下而上的公民層面的環境參與訴求。各地政府應該進一步加強環保宣傳工作，健全信息披露機制，建立公民與國家環保部、地方環保局的良好互動機制，充分調動公眾環境參與的積極性，有效監督污染物排放，從而使環境狀況得到改善。
　　第二，政府在推進環境治理方面占據主導地位，即使在公眾環境參與發展較快的今天我們依然需要重視政府在治理環境問題方面發揮的主體作用。政府應以已出臺的相關法律法規為基礎，進一步完善公民環境參與的體制機制，拓展公民環境參與的范圍和渠道，倡導公民通過公益訴訟維護環境保護權利。
　　第三，在制定政策時政府要充分考慮公眾環境來訪的意見，積極發揮政策對公眾參與行為的促進作用，將政策真正落實到公眾身上，兩者的交互可以更好地促進工業污染治理效率的提高。
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