城市环境信息服务均等化的影响因素研究——基于系统动力学的模型构建与分析

胡刃锋，陈美玲，陈宏颖，雷 宇

(1.长春工业大学公共管理学院，长春 130012；
2.长春工业大学公共服务大数据战略研究中心，长春 130012)

2020年底出台的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标的建议》中，将“生态文明建设实现新进步”作为“十四五”时期经济社会发展的主要目标之一[1]。当前，公众对于环境质量和环境权益维护的需求日益提高，获取信息的成本却大大降低，所以参与环境治理的优势也越来越突出。环境信息服务是环境基本公共服务的重要组成，是地方政府部门提供一种维护公民个人的环境信息权的公共信息服务，均等化的城市环境信息服务要求在政府部门的提供下，在中国城市发展的各个阶段，保证城乡居民都能够享有大致均等的环境信息服务[2]。我国环境信息发展经历了自给自足、信息公开与公共服务[2]3个步骤，当前中国正处于从环境信息公开向环境信息服务的过渡与改革时期，更要着重加强以公众需求为首位实现环境信息服务均等化。

国外学者 RobertoChavez(2021)[3]通过利用资源编排理论以及权变理论辨析了“环境导向、外部环境信息交换及环境绩效”三者之间的中介关系，研究表明可以通过外部信息共享的解决方式来弥补环境导向的不是[3]。随着社会的不断发展，环境公平强调的重点也不同，主要有4种观点：Stretesky(2021)等[4]强调共同承担环境污染；
随着环境法律的完善和污染治理技术的发展，DobsonA(2021)[5]强调环境政策应使每个人享受到公平的待遇；
美国环境保护署[6]强调环境保护的公共参与；
Scandrett(2021)等[7]强调资源的环境公平，包括资源消耗和生态健康两方面 。国内学者李红祥(2011)等[8]认为环境信息性服务是为了给公民提供方便公民获得环境知情权的渠道和促进公众参与环境决策并实施监督的渠道[8]。同时，杨诚[9]，翟羽佳[10]，朱店珠[11]认为信息服务的均等化是我国实现社会公共服务均等化一个不可或缺的部分，本质内容是为了实现信息的公平供给，主要体现在信息分配和信息获取两个方面。但从目前现有的研究成果来看未对环境信息服务均等化的概念进行明确界定，现有文献大部分是针对环境基本公共服务均等化影响因素的研究，聚焦环境信息服务均等化影响因素的研究较少，而这是实现生态文明的重要因素，具有研究价值和现实意义。

本研究中主要解决3个方面的问题：1)哪些因素影响城市环境信息服务均等化；
2)如何构建基于系统动力学的城市环境信息服务均等化影响因素动态模型；
3)所构建的动态模型对现实的指导意义。本文可以从理论层面上为城市环境信息服务均等化的影响因素分析提供研究支撑，在实践层面上为政府环境管理部门提供一定的参考。

1.1 环境信息服务及其均等化的相关概念

学者陈真亮(2019)[12]认为环境基本公共服务是指由政府主导提供的，在社会一定的发展阶段，保障公众基本环境权益的最小范围、最低标准的公共服务。其包含两个方面：一方面环境基本公共服务要维护公民最基本的环境权益，另一方面是指其具有阶段性的概念，即是动态存在的。以达到对环境基本公共服务进行细分，分别为环境基础性服务、基本民生性服务、环境安全性服务、环境信息性服务等4个方面。

本文主要研究内容为环境信息服务，即环境基本公共服务的组成之一。国内学者认为环境信息服务是指为保障公众环境信息权而提供的公共信息服务。主要包括为防治环境污染、改善生态环境、保护自然资源、发展生态经济等所提供的各种信息服务[13]。其核心价值在于首先是由政府主导提供，其次是为了能够实现城市居民均等享有。因此，笔者将给出自己对于环境信息服务及环境信息服务均等化的理解和定义。首先，城市环境信息服务可以定义为政府相关责任主体为了保障公民的环境信息权而提供的一种包括“环境管理、保护、改善，技术开发”等方面的信息服务。其次，环境信息服务均等化可以定义为在政府的统筹协调下，在城市发展的不同阶段，保障城市居民都能享有均等的环境信息分配机制和均等的信息获取机会的公共服务。

1.2 理论基础

1)环境知情权理论。19世纪的瑞典首次提出了环境知情权这一理论，并且把环境知情权视为公民的一项基本环境权利，隶属于行政法制度的一部分[14]。吕忠梅教授[15]认为环境信息知情权是指公民可以及时地获得自己国家以及世界的有关环境与环境管理状况信息的权利。因此，本文在环境知情权，即公民和社会组织等具有要求公开并了解环境信息的权力的基础上，进一步阐述城市居民能够均等获取城市环境信息的理论基础。

2)信息不对称理论。在信息交往过程中由于信息掌握程度不一样，往往结果会有所不同[13]。其实质是指由于人们处于信息不对称的环境当中，导致环境信息的提供主体与接受主体之间存在一定供需匹配的差异，从而出现了环境信息掌握不对称的情况[16]。信息不对称理论不仅可以利用在市场经济中，同样也存在于社会公众、政府和企业之间，政府行使环境管理权，具有对环境管理绝对的控制权利和垄断权利，并有权利公开各种环境信息，从而达到弥补环境信息服务不对称的缺陷，保障公众的环境权益，让每个公民都能享受到均等的环境信息服务。因此，平衡环境信息供需双方之间的均衡匹配以达到理想的状态是本文的研究重点。

3)系统动力学理论。系统动力学模型最早由福瑞斯特教授[17]创建，一直被视为企业战略研究的重要工具，目前系统动力学方法在我国公共服务领域的应用也越来越广泛有效。系统动力学具有的特点：首先，系统动力学的研究方法结合了传统的量化和质化的研究方法，可以通过反馈机理研究数据不全的复杂系统[18]。其次，运用系统动力学的研究方法可以通过对研究对象未来一段时间内的变化趋势进行预测，来减少风险发生的概率。再次，系统动力学可以研究多因素交叉系统和动态的、不稳定的组织系统。最后，系统动力学建立的模型是标准和规范的。由于在探析环境信息服务均等化问题时，部分数据收集困难且大量影响因素与指标之间的关系错综复杂，难以用单一的数量化方法进行计算，故本文采取了系统动力学的方法进行仿真模拟，从而探析影响环境信息服务均等化的因素。

综前所述，本文将基于系统动力学构建城市环境信息服务均等化影响因素的动态模型。通过对动态模型的仿真模拟来辨别能够直接反应未来环境信息服务发展状况的关键指标要素，对未来环境信息服务均等化的发展提出针对性意见。

2.1 城市环境信息服务均等化概念模型的构建

构建城市环境信息服务均等化的概念模型，一方面要明确城市环境信息公共服务均等化的基本内容，即在政府的统筹协调下，在城市发展的不同阶段，保障城市居民都能享有均等的环境信息分配机制和均等的信息获取机会的公共服务。另一方面要以内容为纲并结合均等化的内在要求，才能合理地构建出城市环境信息服务均等化的概念模型，根据其定义搭建由责任主体即政府、环境信息流和需求主体3部分构成的概念模型。

1)责任主体。城市环境信息服务属于环境基本公共服务的组成之一，首先，由于公共服务具有很强的公益性且投资巨大，政府提供的环境信息相比于其他责任主体更具有一定的法律依据和有效性；
其次，政府能够在短时间内高效地收集到更多的环境信息资源；
再次，相对于其他责任主体来说，政府具有雄厚的财力和强大的活动组织能力；
最后，城市环境信息服务更加吻合政府对未来服务型政府建设的要求。因此，本文主要研究的责任主体聚焦为政府，其他责任主体不做主要研究。

2)需求主体。现阶段中国正处于从环境信息公开向环境信息服务的过渡与改革时期，更着重加强以公众需求为首位，即按照公众的需求来重新塑造环境信息流，包括参与服务的环境信息提供者、聚焦环境信息供给决策的活动内容、生产的全部过程以及环境信息服务的质量监督与评价等过程。故本文将公众需求作为研究城市环境信息服务均等化的需求主体之一。

3)环境信息流。环境信息流全过程的完善是提供均等化环境信息服务首先要解决的问题，具体内容为消除信息鸿沟，即整合信息资源问题，打通信息之间的壁垒，真正意义上实现环境信息资源的共同享有[19]。环境信息服务的信息流要按照公众需求来重新塑造，环境信息流的全过程包括环境信息生产、环境信息公开、环境信息服务以及环境信息反馈这4个主要信息活动，重点强调如何通过完善4个信息活动内容来提高环境信息流的质量，从而促进环境信息服务的均等化，详如图 1。

图1 城市环境信息服务均等化概念模型

2.2 城市环境信息服务均等化的影响因素提取及指标体系构建

分别对环境信息服务责任主体、需求主体以及信息流3部分进行影响因素的提取和分析。

1)城市环境信息服务均等化的责任主体影响因素提取。李红祥(2011)等[8]学者认为，作为环境信息服务均等化的责任主体要起到服务过程及结果的保障作用。一方面应具有雄厚的信息资源，即具有丰富的纸质资源与电子资源，另一方面要具有专业的技术人才队伍提供专业性的环境信息服务。作为政府一方，要同时具备人、财、物、信息4个方面的保障，引进先进的科学技术，培养专业的人才队伍、拥有充足的资金支持以及丰富的环境信息资源。因此，通过对文献的分析得出影响责任主体的因素可以归纳为“水利、环境和公共设施管理从业人数”“每万居民配比环境监测、管理人员数”“环境信息服务人员工资总额占各行业工资总额比”“环境污染治理投资占 GDP比”“万人均环境信息服务设施管理业固定资产投资”“环境信息服务科技科研业务费占比”“环境信息服务系统高级职称人员占比”。

2)城市环境信息服务均等化的需求主体影响因素提取。丁煦诗(2018)[20]认为环境信息服务达到均等化的测度之一就是公众的满意度，主要包括公民信息需求的收集，高效达成公众需求和公众对环境信息服务满意度的反馈等，总结起来主要体现为两个方面：即绩效考核和满意度测评。将公众获取环境信息的重要性、及时性、完整性等指标纳入公众满意度测评中。因此，通过对文献的分析可将影响需求主体的因素归纳为“中央政府信任”“地方政府信任”“污染状况认知”“环境效能感”“万人均环境信息公开率”“环境治理信心”“空气污染治理时间”“污染程度”“污染对身体的伤害”“额外资金投向”“环保知识”“环保行为意愿”。

3)城市环境信息服务均等化的信息流影响因素提取。从环境信息流的全过程看，由于环境信息公开存在信息质量不过关、公开环境信息的费用超出预算、公众对服务的不满意度过高等一系列的问题[21]，而环境信息服务是一种交互、网状的信息关系，能够很好地解决信息困境问题，所以具体如何完善环境信息流全过程的质量、费用等问题，本文将分别从环境信息的生产、环境信息公开、环境信息服务以及环境信息反馈这4个维度进行影响因素分析[22]。通过对文献的分析，影响环境信息流的因素可以归结为“环境信息生产成本”“环境信息交易成本”“城市万人均经济收入”“上级政府环境政策采纳率”“万人均教育支出”“万人均技术研发支出(人工智能)”“互联网普及度”“本地污染源的超标排放量”“本地区域环境质量超标排放量”“本地或异地的农产品质量超标信息”“污染源的环境管理信息”“地方政府的环境管理信息”“农产品质量安全溯源信息”“专项资金的投入”“绩效考核标准”“政策量化评估”“舆论监督体系”等。

为了确定具体的指标要素，本文作者计划选取环境信息服务研究领域的知名学者进行访谈。由于访谈对象直接影响最终指标的真实性和可靠性，最终确定了本领域的知名学者(5位)、高校教授(10位)以及政府人员(5位)共20人进行了访谈，达到了访谈人数要求，并采取填写问卷和回收处理的形式。确定的最终指标详见表 1。

表1 影响城市环境信息流全过程的指标汇总表

3城市环境信息服务均等化的动态模型构建

通过对目前已有的文献进行梳理和汇总，采用专家访谈法确定影响环境信息服务均等化的指标要素，并将环境信息流的全过程细化分为环境信息生产、环境信息公开、环境信息服务和环境信息反馈4个维度[23]，组成了环境信息服务流程的完整系统。在理论上4个维度相互作用实现了由“城市环境信息公开”向“城市环境信息服务”的升华。因此，本文将针对这4个维度构建系统动态模型，即基于系统动力学分别建立环境信息生产子系统、环境信息公开子系统、环境信息服务子系统和环境信息反馈子系统。各个子系统内部的影响因素间存在一定的正相关或负相关的关系，并以此来研究分析影响城市环境信息服务均等化的动态模型。

3.1 因果关系图分析

环境信息流作为城市环境信息服务均等化研究的出发点，更强调按照公众需求来重新塑造环境信息流，安排环境信息的生产、公开、服务与反馈等活动。其中，环境信息生产子系统注重城市居民日常生活中所需的环境信息的产出与收集；
环境信息公开子系统注重政府对履行环境保护职责中产生或获取的信息进行公开，侧重于公布政府的环境执法依据、环境统计、环境质量状况等信息；
环境信息服务子系统则在环境信息公开的基础上强调提供公众的环境健康与财产损益等基本环境权益的安全状况、遭受环境侵权的状况以及环境侵权的责任溯源和救济等信息；
环境信息反馈子系统注重信息服务向有关的司法机关和立法机关的及时反馈等从而形成一个完整的动态系统，详如图 2。

图2 政府环境信息服务整体因果关系图

整体因果关系图中共有 26个状态变量且有众多的因果回路，由于本文主要研究对象为环境信息服务均等化的供给，故选取 3个重要的反馈环进行分析。

回路 1：环境信息服务→+环境侵权→+本地或异地的农产品质量超标信息→+农产品质量安全溯源信息→+责任追溯→+污染源的环境管理信息→+私人决策与公众参与；

回路 2：环境信息公开→+城市万人均经济收入→+专项资金投入→+环境信息反馈→+舆论监督体系；

回路 3：私人决策与公众参与→+环境信息服务→+环境侵权→+本地或异地的农产品质量超标信息→+农产品质量安全溯源信息→+责任追溯→+地方政府的环境管理信息→+污染源的环境管理信息。

3.2 存量流量图分析

前述的城市环境信息服务因果关系图只能表达各个因素之间的因果关系和反馈关系，并不能满足模型的量化需求，即不存在数学关系，不能进行量化处理。在系统动力学模型中，用矩形框架来表示存量，其内涵是容器所能承载的存量内容；
用箭头和云朵分别表示流量和流量的源和漏，也就是流量的初始点和最终点。为了将各个因素之间的影响关系数据化呈现，我们构建了城市环境信息服务整体存量流量图，如图 3所示。

3.2.1 模型主要变量公式

1)环境信息公开能力=INTEG(If Then Else(优化政府环境信息公开>=0，优化政府环境信息公开—政府信息公开降低率，0)，10)

2环境信息服务能力=INTEG(If Then Else(环境信息服务能力>=0，城市万人均环境信息公开水平—外部压力，0)，10)

3环境信息质量控制能力=INTEG(If Then Else(环境信息质量控制能力>=0，“人工智能+”—政府监管与机构认证，0)，10)

4人工智能技术创新能力=INTEG(If Then Else(人工智能技术创新能力>=0，信息获取能力—技术风险，0)，10)

图3 城市环境信息服务流量存量图

3.2.2 城市环境信息服务动态模型仿真与分析

3.2.2.1 数据来源

通过调研及阅读文献确定参数值；
根据历史数据，对相关参数进行预测；
对尚未定义过的变量，根据专家咨询、调研、实际情况做出合理假设。具体参数详见表 2。

表2 模型中常数参量设置

3.2.2.2 趋势分析

经过检验，模型运行显示没有问题。将存量流量图中的常量进行赋值并模拟运行。首先，在“环境信息公开能力”的运行趋势图中，随着时间的推移环境信息服务均等化的规范能力呈现下降趋势，分析原因树发现“环境信息公开能力”受“上级政府环境政策采纳率”的影响，这说明可能存在的政府信息公开的政策制度不完善等因素导致了环境信息公开能力呈现下降趋势。

其次，在“环境信息服务能力”的趋势图中，随着时间的推移，整体的运行趋势呈现出上升的趋势。分析原因树发现“公众压力”“万人均经济收入”“环境信息信息公开能力”及“人工智能技术创新能力”都直接影响环境信息流的服务水平。

再次，在“环境信息质量控制能力”的趋势图中，随着时间的推移，政府对于环境信息服务均等化的规范能力呈现下降趋势。分析原因树发现“技术研发能力”直接影响环境信息质量控制能力。

最后，在“人工智能技术创新能力”的趋势图中，随着时间的推移政府对于环境信息服务均等化的规范能力呈现上升趋势，分析原因树发现“人工智能+”“图像声音识别处理能力”和“算法偏差”都直接影响人工智能技术的创新能力。

3.2.2.3 灵敏度分析

根据前述对“环境信息公开能力”趋势图的分析，得出“上级政府政策采纳率”会直接影响“政治规范能力”，通过改变上级政府对政策采纳的数量改变相应的投入比例，运行趋势将发生相应的变化。当我们增加政策采纳的概率时，即由 0.2增加到 0.5时，相应的政治规范能力降低的幅度就会减小；
相反，如果降低对政策的采纳率，由 0.2降低到 0.1时，政府的政治规范能力下降的幅度明显超过初始值状态下的幅度。因此，我们得出政府对上级政策建议采纳数量的多少直接影响政府的环境信息公开能力，且呈现正相关的关系。即在未来一段时间内，政府要加强相应政策的采纳率，积极响应上级政府发行的政策，提高城市环境信息的公开水平。

同样，通过分析“环境信息服务能力”的趋势图发现“公众压力”“城市万人均经济收入”及“人工智能技术创新能力”都直接影响环境信息流的服务水平。当“环境信息公开能力”由 0.25增加到 0.5时，环境信息服务能力水平的上升幅度明显提升；
相反，当“环境信息公开能力”由 0.25降低到 0.1时，环境信息服务能力虽然呈现上升的趋势，但其上升的幅度明显降低，这说明环境信息公开能力直接影响环境信息服务能力，且呈现正相关。同样，我们改变“人工智能技术创新”与“城市万人均经济收入”的投入比例时，也会直接影响环境信息服务能力，且呈现正相关的关系。但是，当我们增加或者减少“公众压力”这一要素时，环境信息服务能力并没有发生明显的变化趋势，这就说明该因素对政府的环境信息服务能力并没有直接影响，或者说影响的作用并不明显，如图 4。

图4 环境信息服务能力趋势运行图

对“人工智能技术创新管理能力”进行灵敏度分析，改变“图像声音识别和处理能力”的投入比例来观察影响“人工智能技术创新能力”的变化。

首先，当我们增加对“图像声音识别和处理能力”的投入比例时，发现“人工智能技术创新能力”的整体运行呈现明显的上升趋势。而当减少其投入比例时，发现“人工智能技术创新能力”虽然有下降的趋势，但下降趋势并不明显，存在着其他的影响因素制约着“人工智能技术”这项能力。当对整体的流入率树模型进行分析时，发现同时受到“技术风险”这一指标的影响，而“技术风险”与“人工智能技术应用”呈现负相关的关系，当“技术风险”呈现上升的趋势时，“人工智能技术应用”将会受到制约。因此，我们在应用人工智能技术提高环境信息服务均等化时，不仅要保证人工智能技术与政府环境信息服务的匹配度与契合度，同时还要合理地控制技术风险，减少人工智能的数据偏差，提高算法的准确度与灵活性。剩余其他的三级影响指标通过模拟运行，与一级指标均呈现正相关关系，如图 5。

4.1 研究结论

本文基于环境知情权理论与信息不对称理论构建了城市环境信息服务均等化的概念模型，提取了影响均等化的因素并验证了关键的影响指标，搭建了基于系统动力学方法下的城市环境信息服务均等化的动态模型，利用 VensimPLE软件进行了仿真分析。文章中挑选出的3个变量均对城市环境信息均等化具有较高灵敏度且呈现正相关关系，即提高“上级政府环境政策采纳率”“人工智能技术研发投入比例”和“城市万人均经济收入”可以促进城市环境信息服务的均等化进程，而“技术风险”则呈现负相关关系，即技术风险的增加会阻碍城市环境信息服务均等化的进程。同时，“公众压力”这一指标对城市环境信息服务均等化不存在直接影响作用，即为不相关变量。

图5 人工智能技术创新能力运行趋势分析图

4.2 研究启示

根据仿真结果可以看出，模型不仅能够清晰地反映出影响城市环境信息服务均等化的关键指标，同时为进一步促进城市环境信息服务均等化，实现人人均等享有城市环境信息服务提供了理论和实践价值。具体表现在：首先，供给主体方面政府要加强提供环境信息服务的有关法律依据和政策支持，同时政府要及时公开城市环境信息的资源以保证公众均等享有。其次，需求主体方面要根据公众的需求和意愿提供城市环境信息服务。最后，提高城市环境信息服务的质量，即加强环境信息流的整合，通过提高人工智能技术的投入等建立以公众需求为中心的城市环境信息体系。

4.3 研究局限性

由于研究过程中部分政府数据难以获得以及部分分析效果无法用数值表示，故模型中的常量赋值存在一定的主观性。因此，城市环境信息服务均等化影响因素分析效果的具体量化还需进一步深入研究。

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