公共政策與政府信任：來自“新農?！钡慕涷炞C據

●楊耀宇

一、引言

在經濟發(fā)展新常態(tài)下，我國于2013年首次提出了“社會政策要托底”這一思路。社會公共政策作為國家通過立法和政府行政干預來解決社會問題、改善社會環(huán)境、增進社會福利的一種手段，涵蓋了住房、養(yǎng)老、醫(yī)療、教育等主要民生問題，回顧21世紀初至今，黨中央、國務院密集出臺了一系列社會保障政策措施：2003年出臺 “新農合”，2007年實施農村低保全覆蓋及城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險，2009年出臺“新醫(yī)改”、試點“新農保”，2010 年通過《社會保險法》，2012 年推進新農保全覆蓋等，使我們看到了中央解決民生問題、構建和諧社會的決心和信心（李迎生，2012）。

在具體實施中，這一系列公共政策產生了哪些政策效果？該問題需要科學嚴謹?shù)恼咴u估（Policy Evaluation）給予回答。目前，國內外學者利用政策效果評估中的主要識別策略和方法，包括合成控制法、斷點回歸、外部有效性和回歸方法的因果關系解讀等（Athey和Imbens，2016），更多地關注于公共政策對消 費 （Feldstein，1974；Gleen，1995；賀 李龍，2015）、健康（Cutler和 Vigdor ，2005；Finkelstein 等，2011； 潘杰等，2013）、勞動供給 （Krueger和 Pischke，1992；Blaus和 Goodstein，2010； 程杰，2014）、 福利（Galiani等，2014；Knight等，2009； 張川川等，2014）等客觀指標的影響，而較少分析公共政策對于一些主觀指標的影響，學者們在主觀方面往往也就滿意度（Radcliff，2001；Whiteley 等，2010； 盧海陽等 ，2016）、 幸福 感（Ouweneel，2002；Blanchflower等，2011）這兩個常見的話題展開研究，因此，尋找政策對其他主觀指標的影響必將是一個潛在的學術生長點。

雖然既有文獻對一系列公共政策進行了較為深入的評估，但是有一個潛在的影響效果并沒有得到學者們足夠的重視，那就是政策客體——民眾對于政府的信任。結合著當前公眾對政府的信任下降，政府信任問題再一次成為學術界關注熱點的現(xiàn)況 （Nye等，1997；胡榮，2007），我們自然便會有所思考：公共政策的有效實施是否能夠提升民眾對于政策的制定者和實施者——政府的信任程度？政府是否能夠在居民參與政策的過程中“贏得民心”？伴隨著一些社會問題的凸顯和公共事件的廣泛影響，上述問題是一個非常具有現(xiàn)實意義的研究話題。利用實證研究解答這一問題，是對現(xiàn)有文獻不足的一次重要補充，也提供了一條探索當下政府信任問題的新道路。

本文以新型農村社會養(yǎng)老保險這一政策為例，使用2010年中國綜合社會調查 （CGSS 2010）中的農村樣本數(shù)據，實證分析個體是否參加新農保這一政策對其政府信任程度的影響。研究發(fā)現(xiàn)，參與新農保政策對居民的中央政府信任程度有顯著的正向影響，相比于未參保居民而言，選擇參保能夠提高居民對的中央政府的信任度，但是該效應卻在對地方政府信任度的影響中不顯著，這一結論具有較高的穩(wěn)健性。同時，文章還利用分組估計對異質性進行了分析，發(fā)現(xiàn)新農保參保對中央政府信任度的影響在高年齡、完成九年義務教育、東部和中部地區(qū)等群組中較為顯著。

二、文獻綜述

公共政策自20世紀后半期以來，吸引了經濟學、社會學、政治學等多學科學者的關注，成為主流社會科學的焦點之一 （Pierson和Castles，2006）。其中，公共政策實施的效果評價是在政策運行過程這一有機鏈條中的重要一環(huán)。無論在發(fā)達國家還是發(fā)展中國家，民眾關心、政府著力實施的社會公共政策均以養(yǎng)老保險、醫(yī)療保障為主，國內外學者們也對此展開了相應的研究。

就養(yǎng)老保險而言，國外學者針對南非和部分南美國家，如：巴西、秘魯、哥倫比亞等發(fā)展中國家的社會養(yǎng)老保險項目進行了較為全面的評估，這些研究的主要結論表明：養(yǎng)老金收入改變了家庭 養(yǎng) 老 模 式 （Edmonds 等 ，2001；Keller，2004；Jensen，2004；Cox 和 Jimenez，1992）、 改善了老年人的自評健康和營養(yǎng)狀況 （Case，2004；Case和Deaton，1998）、提高了老年人的生活滿意度和家庭地位（Case，2004；Barrientos，2003）、降低了勞動供給（Bertrand 等，2003；Carvalho，2000；Posel等，2006）。中國的養(yǎng)老保險在2014年城鄉(xiāng)居保制度正式實施前，主要有三類：城鎮(zhèn)居民養(yǎng)老保險制度、新型農村社會養(yǎng)老保險和職工基本養(yǎng)老保險制度，國內學界也分別從不同角度對其實施效果進行了評估，得到了與上述相似的結論：新農保政策的實施在一定程度上減少了老年人貧困、促進了消費、提高了老年人的生活福利水平（張川川等，2014），減少農村老年人的勞動供給行為（黃宏偉，2014）；城居保制度對于促進消費、降低儲蓄率有一定積極意義，同時降低了城鄉(xiāng)收入差距，提高社會總福利（李時宇，2014）。醫(yī)療保障作為公共政策另一個重要組成部分，也受到了國內外學者們廣泛的關注，其主要評價的指標為健康水平（Chen 和 Jin，2010；Lei和 Lin，2009；黃楓、甘犁，2010）、 死亡率 （Card 等，2008；Finkelstein 和McKnight，2008；黃楓、吳純杰，2009）、醫(yī)療支出（Feenberg 和 Skinner，1994；王新軍、鄭超，2014）等，得出的結論大致都符合制定政策時的預期目標。

通過對已有政策評估文獻的回顧，我們發(fā)現(xiàn)在以往關于公共政策評價的研究中，既有國內外文獻主要關注于政策所帶來的經濟后果，幾乎沒有學者探討過政策對民眾政府信任的影響。雖然Gandotra（2016）曾指出印度政府通過提供社會養(yǎng)老金建立善意（Goodwill），進而增加民眾對于政府的信任，但是文章僅僅做了簡單論述，沒有用具有說服力的微觀數(shù)據和實證結果證實這一觀點。

現(xiàn)有文獻在對政府信任影響方面的缺漏，啟發(fā)我們進一步完善對公共政策評價的同時，也為我們提供了一條提升居民政府信任程度的探尋途徑。當前，中國公眾對于中央和地方政府信任程度存在著“央強地弱”的差序格局（Li，2004），在探尋公眾對于地方政府、中央政府的影響因素時，除了常見的人口統(tǒng)計學變量外，國內外學者還發(fā)現(xiàn)了其他諸多因素，如：制度因素（Stoneman，2008；Hetherington，1998；Miller，1974； 胡 榮 等 ，2011）、 文化因素 （Putnam，1995；Wong 等，2009；Shi，2001）等。此外，有的學者以政府信任作為自變量，發(fā)現(xiàn)政府信任水平顯著影響了個體對于社會公共政策（基層群眾自治、新型農村合作醫(yī)療）的參與（張川川、胡志成，2016）。略顯不足的是，雖然現(xiàn)有文獻涉及到了公共政策與政府信任的關系，但是這些研究是從影響公共政策參與的因素這一視角進行分析（吳玉鋒，2011），與本文所探討的公共政策對居民政府信任的影響不同，不過這些研究啟發(fā)我們在進行本文的實證研究中要著力解決內生性問題和結果的穩(wěn)健性。

下面我們將以新農保為例，探討新農保政策為農村居民帶來的政府信任提升，搭建起政策評價和政府信任的跨領域橋梁，為此方向的研究做出些許貢獻。

三、數(shù)據來源和變量的描述性統(tǒng)計

（一）數(shù)據來源

本文使用數(shù)據是來自2010年中國人民大學中國調查與數(shù)據中心的 “中國綜合社會調查（CGSS）”中的農村樣本。CGSS是中國第一個全國性、綜合性、連續(xù)性的大型社會調查項目，目的是通過定期、系統(tǒng)地收集中國人與中國社會各個方面的數(shù)據，總結社會變遷的長期趨勢，探討具有重大理論和現(xiàn)實意義的社會議題，推動國內社會科學研究的開放性與共享性，為政府政策決策與國際比較研究提供數(shù)據資料。CGSS 2010的調查點覆蓋了全國31個?。ㄊ?、自治州）90個市（地區(qū)、自治州、盟），一共調查了135個縣區(qū)的480個村（居）委會，每個村（居）委會調查25個家庭。其采用多階段隨機抽樣的方法，獲得了一個由11783人組成的具有全國代表性的樣本，其中包含農村戶籍6040人，城市戶籍5150人。

新農保首批試點推行時間為2009年9月，CGSS2010數(shù)據調查時間為2010年7月至9月，新農保第二批試點批復時間為2010年10月。數(shù)據調研時間與政策實施時間相差接近一年，在這一年的時間中，試點地區(qū)都進行了范圍較全、力度較大的宣傳，不存在由于不知道該項社會保障政策而沒有參加的情況。同時，由于“新農保”仍處于試點推行階段，中央政府、地方政府和新聞媒體的監(jiān)督力度較大，基本不存在各個縣 （市、區(qū)、旗）片面追求功績而強制農民參保的行為（霍鵬等，2016）。

《國務院關于開展新型農村社會養(yǎng)老保險試點的指導意見》中規(guī)定“新農?！钡膮⒈７秶鸀椋骸澳隄M16周歲（不含在校學生）、未參加城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險的農村居民”，所以，本文在實證分析中從農村樣本里剔除了在校學生這一群體（剔除后最小年齡為18周歲）。同時，由于《全國首批新農保試點縣名單》中規(guī)定：北京、上海、天津、重慶四個直轄市不批復具體試點縣，中央財政按政策規(guī)定和確定比例給予補助，因此關于直轄市下屬管轄區(qū)是否為新農保試點區(qū)的數(shù)據缺失，我們在樣本中剔除了直轄市的315個樣本。除此之外，部分個體的關鍵變量缺失、“不適用”或者“拒絕回答”，我們選擇將其剔除，最終獲得一個由4934個農村居民組成的總樣本。

（二）主要變量定義及其測度

1、被解釋變量。文本關注的被解釋變量為政府信任。政府信任差序格局的存在，意味著我們在后文分析時需要區(qū)分 “對中央政府的信任”和“對地方政府的信任”。

CGSS中對受訪者提問 “您對于下面這些機構的信任程度怎么樣？——中央政府”和“您對于下面這些機構的信任程度怎么樣？——本地政府（農村指鄉(xiāng)政府）”，受訪者從“1，2，3，4，5”中選擇一個數(shù)值代表信任程度，數(shù)值從小到大依次代表“完全不可信”、“比較不可信”、“居于可信與不可信之間”、“比較可信”和“完全可信”，由此定義本文所探討的兩個變量：“對中央政府的信任程度”（beli lg）和“對地方政府的信任程度”（beli lg）。

2、解釋變量。 農保參與情況（NRPi）。CGSS2010中詢問了受訪者“你是否參加了城市/農村基本養(yǎng)老保險”，根據受訪者的選擇定義一個“0—1”變量，參與農保賦值為1，否則賦值為0。

是否為試點縣（CNRPi）。下一部分模型設定中涉及使用一個縣（區(qū)）是否為新農保試點縣作為居民是否參保的工具變量。

居民的個人特征、家庭特征等一系列控制變量?？紤]到居民對政府的信任程度可能還受到其他因素的影響，為了盡可能控制樣本中居民的異質性特征，參考已有的相關文獻，選取了居民的個人特征和家庭特征方面的一系列變量作為控制變量，這些變量包括：性別、年齡、婚姻狀況、受教育年限、宗教信仰、健康狀況、政治身份、家庭過去一年總收入。由于家庭過去一年總收入存在個別極端值，我們將0.1%的極端值進行了縮尾（winsorize）處理。

表2給出了樣本相關變量的描述性統(tǒng)計。全部樣本中，農村居民對中央政府和地方政府的平均信任水平分別為4.524、3.684，呈現(xiàn)“央強地弱”的差序格局。參保率較低，僅為25.7%。從居民構成來看，男女性別比例基本持平；年齡的波動范圍較大，從18歲到90歲，以中年人為主；已婚人士所占比例較高，達85.9%；平均受教育年限為6.5年，完成小學及私塾文化教育的居多；有宗教信仰的居民和黨員都較少；平均自評健康情況水平較高；家庭過去一年總收入在居民之間差異非常大，最高達到80萬元。

表1變量描述與定義

表2變量的描述性統(tǒng)計

四、模型設定與實證分析

（一）模型設定

Ferrer-i-Carbonell&Frijters（2004）與 Angrist&Pischke（2009）等研究指出，只要回歸方程設定正確，那么無論將政府信任視為連續(xù)變量（基數(shù)）使用OLS估計，或者是將其視為有序變量（序數(shù)）使用Ordered Probit模型估計，兩種方法在估計參數(shù)的方向和顯著性上具有一致性。鑒于此，同時結合上述文獻和初步的分析，本文所設定的模型為：

其中，Belii表示個體的政府信任程度，文章接下來的部分將分別考慮“對中央政府的信任”（beli cg）和“對地方政府的信任”（beli lg）。Xi表示其他控制變量。πFE表示省份固定效應，以便控制各個省份之間存在的經濟、文化等差異。ui是隨機擾動項。

模型（1）存在前文所探討的內生性問題，使得估計結果存在偏誤，無法識別居民參保政策與政府信任之間的因果關系。因此，為了緩解并克服這一問題，借鑒馬光榮、周廣肅（2014）的做法，我們根據居民所在縣（區(qū)）實施新農保的時間，定義一個縣（區(qū)）在2010年調查時點是否為首批試點縣這一虛擬變量（CNRPi），以此作為農村居民是否參加新農保的工具變量（Instrumental Variable）。一個縣（區(qū)）是否為新農保試點決定了農民是否能夠參保，符合工具變量的相關性條件（instrumental relevance），見表 3中一階段結果。而一個縣（區(qū)）是否為新農保試點地區(qū)主要是由中央政府決定，與農戶個體層面的參保行為無關，滿足工具變量的外生性條件（instrumental exogeneity）。因此，政府信任的約簡型方程（reduced form）為：

對于方程（1），使用普通最小二乘法（OLS）對其進行估計必然會存在嚴重的內生性問題，因此本文將直接使用OLS對約簡型方程（2）進行估計，并報告異方差穩(wěn)健標準誤。在此之后，使用兩階段最小二乘法（2SLS）來糾正模型中存在的內生性問題，報告估計結果。必須明確的是，在2SLS設定下使用工具變量方法，我們識別的是局部平均處理效應（LATE）（Angrist和 Imbens，1995），估計的是新農保對順從者（complier，即新農保開展試點后選擇參保的人群）的效果 （Angrist和 Pischke，2009；馬光榮、周廣肅，2014）。

（二）約簡型回歸結果

表 3 中（1）－（4）列給出了在平均意義下，一個縣區(qū)是否為試點縣對農村居民的政府信任程度影響的估計結果。

表3中第（1）列和第（3）列僅控制了地區(qū)固定效應，我們可以看出，是否為試點縣和該縣區(qū)居民的中央政府信任度有著顯著的正相關關系，試點縣農村居民對中央政府的信任水平要比非試點縣農村居民高出0.073。與對中央政府的信任相比，在不添加控制變量的情況下，試點縣居民與非試點縣居民在對地方政府的信任水平上無顯著差異，影響也遠小于對中央政府的信任。

表3新農保政策對居民政府信任的影響

第（2）、（4）列在第（1）、（3）列的基礎上進一步添加了上文所設定的控制變量：年齡、性別、婚姻狀況、教育年限等?？刂七@些變量使得是否為試點縣的影響有所降低，這一關系減弱到了0.065，在5%水平上統(tǒng)計顯著，對于地方政府的信任也依舊沒有出現(xiàn)顯著的影響。

其他控制變量的回歸系數(shù)和顯著性均比較符合預期。除了年齡、健康情況、家庭過去一年總收入之外，其他控制變量對居民中央政府信任度的影響在10%的水平上均不顯著。反觀對地方政府的信任度，（平均意義上）居民年齡對其地方政府信任度具有正向關系：年齡每增加1歲，其地方政府信任程度上升0.010；男性的地方政府信任度要顯著低于女性的；婚姻狀況在1%水平上對于居民的地方政府信任有顯著的負向影響；對于有宗教信仰的居民，其地方政府信任度會越低；對于家庭收入越高的居民，其地方政府信任度越低。除此之外，黨員身份和居民的健康狀況都有利于提高其地方政府信任度。

（三）2SLS估計結果

表 3 中 （5）－（7）列報告了使用2SLS 對模型（1）進行估計的結果。 第（5）列為一階 段 （first-stage）中是否參與新農保的約簡型估計結果，居民所在縣（區(qū)）是否為試點縣和居民是否參保具有顯著的工具相關性。在模型（1）中，農村居民決定是否參保 （0-1變量）是一個內生性的選擇結果，與其個體特征存在著較強的相關性，一階段中除了性別、婚姻狀況和健康狀況，其余外生變量均在1%的顯著性水平下對參保決策有影響，非常符合預期。

第（6）列二階段（second-stage）的估計結果表明，新農保政策對其中央政府信任度具有顯著的正向作用：已參保居民相較于未參保居民，其中央政府信任度平均要高0.134，在5%水平上統(tǒng)計顯著。政府信任度取值范圍為1到5的整數(shù)，因此這是一個較大程度的影響值。其他外生變量，如：年齡、健康狀況和家庭過去一年收入，與居民的中央政府信任度都有顯著的相關關系。對于居民的地方政府信任度2SLS結果，變量的相關解釋與描述與第（4）列類似，在此便不再做進一步的解釋。

本文還計算了Kleibergen-Papp rk Wald統(tǒng)計量，該統(tǒng)計量的估計值遠遠高于Stock和Yogo（2002）建議的在10%的顯著水平上拒絕弱工具變量的臨界值（16.38），由此可見，本文所選擇的工具變量對居民參保決策具有較強的解釋力，通過了弱工具變量的檢驗。

（四）異質性分析

考察哪一群體受到公共政策影響并對政府信任產生反饋的效果最大，對于政策評估和之后如何提升提高政府信任都具有重要的現(xiàn)實意義。因此，我們有必要探討可能存在的異質性問題。從表3的結果得知，本文所研究的關鍵自變量與地方政府信任度之間不存在顯著的相關關系，因此，接下來我們僅討論對中央政府的信任這一方面②。

考慮到不同年齡、教育年限和地區(qū)的居民對中央政府的信任程度可能存在著顯著差異，我們分別按照受訪者的年齡、家庭總收入、所在地區(qū)進行劃分，將樣本依次劃分為：小于60周歲（繳費階段）和60周歲以上（包括60周歲，領取階段）③；完成九年義務教育和未完成；東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)。同樣的，我們采用2SLS進行分組估計以解決可能存在的內生性問題，結果在表4中給出。

表4異質性分析

對比而言，新農保參保決策對其中央政府信任度的影響在60周歲以上的居民組中更大：60周歲以上的已參保居民的中央政府信任度要比非參保居民高0.228，系數(shù)在5%水平上統(tǒng)計顯著，而60周歲以下居民的系數(shù)僅為0.093且不顯著。

表 5 中第（3）、（4）列的估計結果表明，對于完成九年義務教務教育的農村居民，新農保政策對其中央政府信任度的影響較大，但是系數(shù)并不顯著，而對于未完成九年義務教育的居民，其系數(shù)僅為0.118，在10%水平上統(tǒng)計顯著。

表 4 中第（5）、（6）、（7）列出了分地區(qū)估計的結果。黃宏偉等（2014）和張曄等（2016）在新農保政策評價中也都加入了對地區(qū)異質性的分析。從估計結果來看，政策對于東部、中部地區(qū)居民的中央政府信任度具有顯著的正向影響，但對西部地區(qū)的居民群體則呈現(xiàn)不顯著的負向影響，從東部至西部呈遞減的變化趨勢。因此，分地區(qū)估計的結果顯示對東部和中部地區(qū)的參保居民的政府信任提升作用最為明顯。

此外，我們還對樣本按性別、婚姻狀況、健康狀況、家庭總收入等進行了分組估計，充分考慮了女性和男性、已婚和未婚、健康狀況良好和健康情況較差以及中高收入和低收入這一系列群體，發(fā)現(xiàn)參與新農保政策對前一群體的中央政府信任度的提升作用要顯著地大于后者。限于篇幅，本文未列出相關結果。

五、穩(wěn)健性檢驗

（一）安慰劑檢驗

上述經驗分析表明，新農保對參保農村居民的中央政府信任度具有顯著正影響，為進一步檢驗現(xiàn)有結論的穩(wěn)健性，我們使用居民對于其他機構的信任程度代替政府信任作為因變量，進行安慰劑檢驗（placebo test）。如果在表3中得到的政策對其中央政府信任度的影響是由新農保帶來的，那么這種效應在使用對其他機構的信任度作為因變量的回歸中應該不會持續(xù)存在。反之，如果看不到變量類似的顯著性，那么我們就可以判斷安慰劑檢驗成功，進一步提升了結果的穩(wěn)健性。

表5安慰劑檢驗結果

表5報告了使用居民對法院及司法系統(tǒng)、公安部門、全國人民代表大會和學校及教育系統(tǒng)的信任程度作為安慰劑的2SLS估計結果。結果顯示居民是否參保對其機構信任度的影響在10%水平下均不顯著，這意味著上述結論依舊保持穩(wěn)健。

（二）全樣本檢驗

在上文數(shù)據來源介紹中，我們提及由于直轄市試點區(qū)數(shù)據缺失的原因，剔除了四個直轄市315個樣本④。為了在安慰劑檢驗的基礎上更進一步地檢驗結果的穩(wěn)健性，我們將四個直轄市的315個樣本添加進來，出于對直轄市經濟水平的考慮，我們將其所有下屬管轄區(qū)均設為首批新農保試點區(qū)，即。依舊使用2SLS來估計方程（2），實證結果同本文之前的結果保持一致。由于篇幅的原因，全樣本穩(wěn)健性檢驗的回歸結果不再展示。

六、結論

以新農保為例，已有大量的文獻表明，學者們著重從經濟績效、健康績效等客觀指標方面評價新農保的實施效果，充分肯定了其作為一項公共政策的作用。但遺憾的是，目前尚未有學者去考察一項公共政策實施后，其對于政策客體的政府信任會產生什么樣的影響，政策評價在此方面的研究仍屬空白。

本研究使用來自新農保政策的證據，首次系統(tǒng)考察了一項公共政策對居民政府信任的影響?？紤]到居民是否參與新農保可能內生于政府信任，我們構造了的工具變量——其所在縣（區(qū)）是否為新農保試點縣。首先利用OLS估計了政府信任的約簡型方程，初步了解了工具變量與政府信任的關系。進一步地，2SLS估計的結果表明，已參保居民的中央政府信任顯著高于未參保居民，但該效應在地方政府信任中不存在。我們還發(fā)現(xiàn)，公共政策對中央政府信任度的提升作用在不同群體中存在著較為顯著的異質性。

基于以上發(fā)現(xiàn)，文章彌補了現(xiàn)有文獻中關于公共政策評價和政府信任的不足。同時，本文的研究為以后的政策評估新增了關于政府信任的研究視角，也在社會保障逐步完善的階段為國家如何提升政府信任提供了思路。

必須指出的是，本文仍存在以下的不足：本研究未能解釋公共政策影響居民政府信任的作用機制，這是一個有待學者們繼續(xù)深究的研究方向，非常具有實際應用意義，因為通過對公共政策與政府信任之間作用機制的分析，能夠更加針對性地為政府提高其自身信任提供理論上的指導，進一步糾正現(xiàn)有政策、制定將來政策，提高政府的社會治理能力?！?/p>

注釋：

①我們在數(shù)據處理和分析過程中，發(fā)現(xiàn)對于地方政府信任的影響依然不顯著。

②由于新農保制度實行“捆綁政策”，因此“已年滿60周歲、未享受城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險待遇的，不用繳費，可以按月領取基礎養(yǎng)老金”的居民也可以視作在子女層面進行了是否參保的決策。

③直轄市下屬區(qū)是否為試點區(qū)的數(shù)據缺失，影響約簡型方程（1）的OLS估計和方程（2）的2SLS估計。但是，我們仍擁有四個直轄市居民的參保與否（NRP_i）數(shù)據。