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    新常態(tài)下公民社會公平感的影響因素分析

    2020-08-07 05:33:33張艷芳李燦黃振華賈仙
    經(jīng)濟研究導刊 2020年17期
    關鍵詞:政治面貌宗教信仰公平

    張艷芳 李燦 黃振華 賈仙

    摘 要:基于CGSS2015(中國綜合社會調查)全國性數(shù)據(jù),分析了民眾社會公平感的狀況及影響因素,然后在因子分析的基礎上構建了社會公平感的Logistic回歸模型,得到的主要結論為:從整體上看,超過半數(shù)的公民認為社會是公平的,但仍有46.271%的公民認為社會是不公平的,主要表現(xiàn)為公民在公共醫(yī)療、社會管理、勞動就業(yè)社會保障、城鄉(xiāng)基礎設施服務、收入合理度上感到不公平。教育水平、宗教信仰、經(jīng)濟地位、能力和收入合理度對社會公平感有顯著性影響,而性別、民族和政治面貌沒有顯著性的影響。

    關鍵詞:社會公平感;因子分子;Logistic回歸模型

    中圖分類號:C915 ? ? ?文獻標志碼:A ? ? ?文章編號:1673-291X(2020)17-0178-07

    引言

    改革開放以來,中國經(jīng)濟快速發(fā)展,人民生活水平日益提高,但貧富差距卻越來越大。雖然近幾年來隨著國家精準扶貧政策的大力實施,不平等程度可能有所減少,但公民的公平感卻沒有提高。因為社會不公平感的增高,可能會危及社會的穩(wěn)定。因此,對社會公平感的研究具有很大的現(xiàn)實意義,不僅可以為提高公民的公平感的政策的制定提供參考價值,而且可以為構建和諧社會提供一些重要的理論依據(jù)。

    目前國內外已有很多研究對公民社會公平感的影響因素進行了分析。主要是針對收入分配制度的合理性對公民公平感的影響[1-5],即探討階層地位和社會比較如何影響分配公平感。在分配公平感的研究中,有研究者發(fā)現(xiàn),階層地位對中國公民的公平感的預測效果不佳[4],他們認為公民更加關注社會比較。有研究者從分配程序上入手分析公民的歸因偏好對公平感的影響,研究發(fā)現(xiàn),公民越將不平等歸因于個人績效,公平感越強;越將不平等歸因于權利政策,不公平感越強[5]。也有研究者發(fā)現(xiàn)教育的啟蒙性質能夠使人超越狹隘的利己主義,從而對不平等持更加批判的態(tài)度[6]。

    綜上所述,公民公平感受到諸多因素的影響,但現(xiàn)有的研究中主要是與社會的資源分配的結果有關的。然而,公民公平感的大小不僅與收入分配、教育等有關系,而且要考慮公民自身的原因,如性別、宗教信仰、名族、政治面貌、學歷等因素。因此,本文將在這一方面有所改進,采用CGSS2015全國性數(shù)據(jù),對與公平感有關的項目進行因子分析,得到衡量社會總公平感的指標,然后找出與社會公平感顯著性相關的因素進行l(wèi)ogistic模型分析。

    一、數(shù)據(jù)說明

    (一)數(shù)據(jù)來源

    本文通過搜集下載CGSS2015(中國綜合社會調查)全國性數(shù)據(jù)。①從中挑選出與社會公平感有關的數(shù)據(jù),分別挑選了問卷中的A2.性別;A4.您的民族;A5a.您是否有宗教信仰;A7a.您目前的最高教育程度;A10.您目前的政治面貌;A35.總的來說,您認為當今社會公不公平;A43.在我們的社會里,您認為你處在哪一個等級;B1.與同齡人相比,您認為您本人的社會經(jīng)濟地位是;B5.考慮到您的能力和工作狀況,您目前的收入是否合理;B15.您對政府在下列工作方面的表現(xiàn)是否滿意;B16.您對政府所提供的下面公共服務的滿意度如何;B17.您對我國目前公共服務總體滿意度如何。對這總共12個問題所對應的數(shù)據(jù)進行分析。

    (二)數(shù)據(jù)選擇

    根據(jù)22個體現(xiàn)社會公平感的項目并篩選掉缺失值后,從10 969份問卷中篩選出7 646份有效問卷。樣本的性別分布為,男性的比率為49.4899%,女性的比率為50.5101%。樣本的宗教信仰分布為,有宗教信仰的比率為54.549%,無宗教信仰的比率為45.451%。樣本的政治面貌分布為,共產(chǎn)黨員的比率為10.3%,非共產(chǎn)黨員比例為89.7%。樣本的民族分布為,漢族的比率為92.1%,少數(shù)民族比率為7.9%。樣本的教育水平分布為,未受過教育的比率為13.75%,初中及以下的比率為52.12%,高中的比率為17.96%,大學的比率為15.18%,研究生及以上的比率為0.98%。

    二、社會公平感影響因素的因子分析

    通過查閱與社會公平感的有關的資料發(fā)現(xiàn),公民的社會公平感主要表現(xiàn)在公民對政府在公共醫(yī)療、社會管理、勞動就業(yè)社會保障、城鄉(xiāng)基礎設施服務等方面的滿意度有關,而且公民公平感的大小與公民的經(jīng)濟地位、能力與收入合理性、社會階層、性別、民族、宗教信仰、學歷、政治面貌等個人特征的因素有關,為了從這22個社會公平感的度量項目中選擇有重要影響的變量,可以采用因子分析法來進行分析,來對公民的社會公平感的高低進行度量,從而為提高公民的社會公平感提供理論依據(jù)。

    (一)因子分析適當與否的檢驗

    在做影響公民的公平感的因素之前,必須進行KMO取樣足夠度的度量檢驗和Bartlett的球形度檢驗。取樣足夠度的KMO值是用來檢驗變量之間的偏相關系數(shù)大小的;Bartlett的球形度檢驗是用來檢驗偏相關系數(shù)矩陣是否為單位矩陣。把整理好的CGSS2015全國性數(shù)據(jù)錄入spss21.0檢驗結果如表1。

    從表1可以看到KMO值為0.931,根據(jù)通常的標準,KMO值大于0.6時就認為可以做因子分析。Bartlett的球形度檢驗結果的顯著性為0.000,小于顯著性水平0.05,故拒絕Bartlett的球形度檢驗的零假設。所以,以上兩個檢驗結果都表明所選用的樣本適合做因子分析。

    (二)因子分析

    借助統(tǒng)計軟件spss21.0,通過主成分分析法提取因子和Kaiser標準化最大方差法,可得到旋轉后的因子載荷矩陣表,如表2。選擇特征值大于1的3個主成分來衡量公民的社會公平感的因素,這3個主成分對樣本的方差貢獻率累積和為61.367%。

    這3個因子的得分系數(shù)矩陣表如表3所示。由表3可知,主成分F1主要由Q10、Q11、Q12、Q13、Q14、Q15、Q16、Q17和Q18決定,主成分F2主要由Q1、Q2、Q3、Q4、Q5、Q6、Q7、Q8和Q9決定,主成分F3主要由Q19、Q20、Q21和Q22決定(注:Q1-Q22具體指代見表3)。從經(jīng)濟意義上,主成分F1代表公共服務滿意度因子,主成分F2代表政府工作滿意度因子,主成分F3代表公共資源滿足度因子。主成分F3中的Q19、Q20、Q21和Q22的系數(shù)都為負數(shù),可能原因是,社會公共資源的覆蓋率還是挺廣的,人人都希望得到公共資源,但現(xiàn)實是有些人獲取了過多的資源,而有些人并沒有獲得,所以引起社會不公平感的降低。

    由回歸法估算出因子得分,由表2可知各因子得分的貢獻率分別為,F(xiàn)1:31.124%、F2:20.565%、F3:9.678%,再以各因子得分的貢獻率作為權數(shù)計算社會整體的公平感高低,其計算公式如下:

    這樣就得到了能夠衡量社會整體的公平感高低的指標,F(xiàn)值越大,表示社會公平感程度越高。由于通過SPSS得到的F得分是標準化了數(shù)據(jù),為了衡量社會整體的公平感大小,本文按照標準化后的均值0為分界點,F(xiàn)值大于等于0表示公平,F(xiàn)小于0表示不公平。最后計算結果為,社會整體感到公平的比例為53.729%,感到不公平的比例為46.271%,說明超過半數(shù)的公民認為社會是公平的,但仍有46.271%的公民認為社會是不公平的。在所有的影響因子中影響力最大的為F1,達到了47.6%(31.124%/65.400%),說明公共服務滿意度因子對公民社會公平感的影響很大,政府應該完善公共服務的制度體系,盡量能夠顧及到社會所有公民,提高公民的社會公平感。其次是F2,影響力占比為31.4%(20.565%/65.400%),說明政府工作的滿意度也是影響公平社會公平感的一個很大的因素。F3公共資源的滿意度因子的影響力為21%,說明公共資源的充足度因子對社會公平感有影響,但不是主要因素。

    三、社會公平感的logistic回歸建模

    為了分析影響公平社會公平感的因素,利用方差分析從被調查者的個體特征來分析其對于F1、F2、F3、F的不同影響,結果如表4所示。

    由表4可以看出,主要由民族、宗教信仰、教育水平、經(jīng)濟地位、能力與收入合理性引起各調查項目公平感的差異,而性別、政治面貌只對個別調查項目有顯著差異。

    (一)模型的選擇

    本文研究的是社會公平感的影響因素分析,即找出影響社會公平感的因素,然后衡量社會公平與否的可能性程度。在某種意義上可以看作社會公平與否的轉移概率,因此這里可以選用logistic回歸模型。logistic回歸模型研究的是影響定性因變量的因素,分析在一定條件下呈現(xiàn)某種狀態(tài)的相對可能性。

    (二)社會公平感的logistic模型的構建

    由上一部分的因子分析的結果可得到:衡量總的社會公平感的指標F,并把F整理成0,1的二項分布,作為因變量Y。影響社會公平感的因素有很多,這里主要考慮個體特征性別、民族、宗教信仰、教育水平、政治面貌、收入合理度對社會公平感的影響,因此把這6個影響因素作為自變量,分別記為X1、X2、X3、X4、X5、X6。具體分析結果如下:

    從整體上看,模型系數(shù)的綜合檢驗的卡方值為160.645,模型的最大似然值為14 983.167,都很大,因為似然值越大,模型預測效果越好,而且對應的P值為0.000,在0.05的顯著性水平下,從而說明模型的選擇是有效的;模型Nagelkerke R2值為0.153,說明模型的建立是有意義的。Hosmer和Lemeshow檢驗值為0.862,說明模型的擬合優(yōu)度檢驗通過。在1%的顯著水平下都是顯著的,預測總的準確率為55.2%。模型的回歸結果如表5所示。

    從模型的顯著性值來看,宗教信仰、教育水平、經(jīng)濟地位、能力和收入合理度所對應的P值均小于0.05,說明這四個變量對社會公平感有顯著性影響,而性別、民族和政治面貌沒有顯著性的影響。

    四、新常態(tài)下社會公平感的影響因素分析

    由以上分析可得到影響社會公平感的幾個因素,下面可對這幾個因素與社會公平感進行交叉分析,得到結果如表6。對于新常態(tài)下社會公平感的影響因素分析主要從以下七個方面進行分析。

    (一)性別特征對于社會公平感的影響因素分析

    性別對于社會公平感的影響并不顯著,男女的社會公平感差別并不大。男性感到公平的比例為53.99%,感到不公平的比例為46.01%,女性感到公平的比例為53.50%,感到不公平的比例為46.50%,說明男性比女性的公平感稍高。

    (二)教育水平對于社會公平感的影響因素分析

    從logistic模型與交叉分析表中可以得到,受教育水平對社會公平感有顯著性影響,所對應的P值為0,小于0.05。而且Exp(B)表現(xiàn)為從沒有受過任何教育到小學逐漸減少,再從小學到研究生及其以上逐漸增加,說明受教育程度對公民的社會公平感有一種“中庸”式的影響。受教育程度處于中等水平的公民的社會公平感更低,反而沒有受過教育的和研究生及其以上的公民的社會公平感更高??赡茉蚴牵瑳]有受過教育的人因為沒有受到過教育,思想水平也沒有那么高,因此并沒有產(chǎn)生對社會的不公平感;而受教育程度越高對社會現(xiàn)實的復雜性的認知越深刻,而且批判式反應越強烈,從而間接削弱其社會不公平感。

    (三)經(jīng)濟地位對于社會公平感的影響因素分析

    從表5的logistic回歸分析表中可以看到,經(jīng)濟地位在5%的顯著性水平下是通過檢驗的;而從表6中可以看到,經(jīng)濟地位與社會公平感的交叉分析的卡方值為11.156。這說明經(jīng)濟地位也是影響社會公平感的一個很重要的因素。其中,經(jīng)濟地位較高的公民的Exp(B)為0.758,表示在其他自變量值固定的情況下,經(jīng)濟地位每降低一個等級,相應的社會公平感的自然對數(shù)值為0.758。也就是說,經(jīng)濟地位每降低一個等級,社會公平感增加0.758倍,即經(jīng)濟地位越高,公民的社會公平感越高。

    (四)宗教信仰對于社會公平感的影響因素分析

    從logistic模型與交叉分析表中可以得到,宗教信仰對社會公平感有顯著性影響。其中宗教信仰的回歸系數(shù)值為-0.214,說明有宗教信仰的人的社會公平感更低。從表6的交叉表中也可以得到相同的結論,有宗教信仰的公民認為社會公平的比例為54.55%,而沒有宗教信仰的公民認為社會公平的比例占52.22%。

    (五)民族對于社會公平感的影響因素分析

    民族這個因素對社會公平感沒有顯著性影響,但漢族的社會公平感略高于少數(shù)民族。從表6的交叉分析表中可以看到,漢族中感到社會公平的占53.89%,少數(shù)民族中感到社會公平的比例為51.89%??傮w來說,無論是漢族還是少數(shù)民族,感到社會公平的比例要高于感到社會不公平的比例。

    (六)政治面貌對于社會公平感的影響因素分析

    政治面貌在logistic回歸模型中的P值為0.945,對社會公平感的影響并不顯著。但在交叉分析中,對應的卡方值較大,說明政治面貌對社會公平感還是有一定的影響。其中,共產(chǎn)黨員的社會公平感要高于非共產(chǎn)黨員,共產(chǎn)黨員中感到社會公平的比例為57.54%,而非黨員中感到社會公平的比例為53.27%。

    (七)能力與收入合理性對社會公平感的影響因素分析

    能力與收入合理性對社會公平感有顯著性影響。認為收入合理的公民認為社會公平的比例只占53.21%,而認為收入非常不合理的公民認為社會公平的比例卻占了55.92%??赡茉蚴?,那些能力較差的公民得到了一定的收入,認為收入很合理,但可能只能從事很低端的行業(yè),不能享受公平的待遇,導致他們的社會公平感較低。

    五、結論與建議

    隨著中國社會的貧富差距問題日益突出且難以在短時間內得到根本解決,減少社會不公平感等問題迫切地影響著當今中國的政治和社會穩(wěn)定。對此,通過以上分析,我們得到以下幾條結論與建議。

    1.通過因子得分計算的F值來看,超過半數(shù)的公民認為社會是公平的,但仍有46.271%的公民認為社會是不公平的。主要表現(xiàn)為公民在公共醫(yī)療、社會管理、勞動就業(yè)社會保障城鄉(xiāng)基礎設施服務、收入合理度上感到不公平。政府公共服務滿意度對公民社會公平感的影響力最大,所以政府應該完善公共服務的制度體系,盡量能夠顧及到社會所有公民,提高公民的社會公平感。

    2.從社會公平感的logistic模型中可以看出,宗教信仰、受教育水平、經(jīng)濟地位、能力和收入合理度是影響社會公平感的主要因素,而性別、民族和政治面貌對社會公平感沒有顯著性的影響。其中有宗教信仰的人的社會公平感更低。受教育程度對民眾的社會公平感有一種“中庸”式的影響,即受教育程度處于中等水平的民眾的社會公平感更低,反而沒有受過教育的和研究生及其以上的公民的社會公平感更高。隨著經(jīng)濟地位的降低,社會不公平感逐漸增加,認為能力和收入合理的公民的社會公平感反而更低。

    社會不公平感是民眾對不平等的感知和判斷,對社會穩(wěn)定至關重要。造成社會公平感差異的主要因素是宗教信仰、受教育水平、經(jīng)濟地位、能力和收入合理度。因此,要保證社會的穩(wěn)定性提高公民的公平感,首先,政府應該正確看待有宗教信仰的公民,不應該給予太多的干涉;其次,政府應該提高中等受教育水平和收入水平較低的公民的社會公平感,同時應該完善收入分配制度,減少貧富差距,實現(xiàn)社會的和諧穩(wěn)定。

    參考文獻:

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    Analysis of Influencing Factors of the Sense of Civil Society Equity under the New Normal

    ——Based on CGSS2015 China comprehensive social survey data

    ZHANG Yan-fang,LI Can,HUANG Zhen-hua,JIA Xian

    (College of Numbers Statistics,Hunan University of Commerce and Industry,Changsha 410205,China)

    Abstract:Based on the national data CGSS2015(China Comprehensive Social Survey),this paper analyzes the situation and influencing factors of peoples sense of social equity,and then constructs a Logistic regression model of social equity sense on the basis of factor analysis.The main conclusions are as follows:on the whole,more than half of the citizens think that society is fair,but 46.271% still think that society is unfair,mainly because citizens feel unfair in public health care,social management,social security of labor and employment,urban and rural infrastructure services,income reasonableness.The level of education,religious belief,economic status,ability and income rationality have significant influence on the sense of social equity,but the gender,nationality and political outlook have no significant influence.

    Key words:sense of social equity;factor molecules;Logistic regression model

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