江克忠 陳友華

(1.南京審計大學 公共經(jīng)濟學院,江蘇 南京 211815；2.南京大學 社會學院，江蘇 南京 210046)

土地征用惡化了農(nóng)民對地方政府的評價嗎？
——基于CFPS調查的數(shù)據(jù)

江克忠1,2陳友華2

(1.南京審計大學 公共經(jīng)濟學院,江蘇 南京 211815；2.南京大學 社會學院，江蘇 南京 210046)

本文利用中國家庭追蹤調查項目2010年和2012年的調查數(shù)據(jù)，將土地征用視為一項準實驗，采用局部線性回歸的雙重差分傾向值匹配方法，以及基于內(nèi)核匹配的家庭固定效應模型估計方法，實證研究了土地征用對地方政府聲譽的影響。研究發(fā)現(xiàn)：相對于2010年，2012年農(nóng)民對地方政府的滿意度評價顯著下降，但土地征用顯著提高了被征地農(nóng)民對地方政府的滿意度評價；同時，被征地農(nóng)民的婚姻狀況、健康狀況、是否有非農(nóng)工作、是否受到政府不公正對待等因素，也顯著影響其對地方政府的滿意度評價。

土地征用；地方政府；滿意度評價；CFPS

一、引言

伴隨著中國工業(yè)化和城市化進程的快速發(fā)展，農(nóng)村地區(qū)土地征用的范圍不斷擴大，力度不斷加大，土地征用使農(nóng)村社會結構發(fā)生顯著變化的同時，也造成了不同利益主體之間的沖突。已有研究表明，絕大部分農(nóng)民對土地征用呈現(xiàn)出期盼的態(tài)度[1-4]，同時，由土地征用所引發(fā)的各類矛盾以及群體性事件也成為社會焦點和影響農(nóng)村地區(qū)穩(wěn)定、和諧發(fā)展的重要問題[5-7]。一方面，農(nóng)民期盼土地被征用，另一方面，土地征用導致了大量的抵制、上訪和群體性事件，土地征用到底是惡化還是改善了被征地農(nóng)民對地方政府的滿意度評價呢？本文從中國土地征用的制度安排和實踐出發(fā)，以政府信任、政府滿意度等相關理論為基礎，分析了農(nóng)民因土地被征用可能導致的對地方政府滿意度評價的變化，并采用中國家庭追蹤調查(China Family Panel Studies，簡稱CFPS)項目2010年和2012年的調查數(shù)據(jù)，實證研究了土地征用對地方政府聲譽的影響,以期對促進地方政府與被征地農(nóng)民之間的良性互動、實現(xiàn)社會的穩(wěn)定與和諧發(fā)展提供理論與現(xiàn)實參考。

二、文獻綜述

農(nóng)村土地征用涉及地方政府、用地企業(yè)、村集體和農(nóng)民四方的利益，現(xiàn)有研究已達成以下共識：作為土地征用的參與者和決策者，地方政府在農(nóng)村土地征用中處于主導地位，且獲得巨大的土地收益。這是因為，在現(xiàn)有制度安排下，農(nóng)村土地的所有者是村集體而非農(nóng)戶或農(nóng)民個人，農(nóng)民沒有權利處置或出售土地的所有權，只是擁有土地的使用權和部分收益權，村集體雖然是土地的所有者，但在土地征用中沒有權力直接將農(nóng)業(yè)用地轉化為非農(nóng)用地并在市場上進行交易，農(nóng)村土地進入一級市場的合法途徑只有通過國家征收，地方政府既是農(nóng)村集體土地的唯一“買家”，也是非農(nóng)用地的唯一“供應者”。同時，由于地方政府在土地一級市場上的壟斷地位，在地方財政支出壓力不斷加大和發(fā)展轄區(qū)經(jīng)濟等多重目標導向下，地方政府在征地過程中，或是與用地企業(yè)“合謀”，或是采取“低價征用，高價轉讓”的方式，獲取巨大的土地收益[8-12]?；谝陨系脑颍糠盅芯空哒J為我國農(nóng)村土地征用的補償標準過低[13-14]，也有研究者認為我國農(nóng)村土地征用程序的公正和合理性還有待提高[15-17]。

作為農(nóng)村土地征用的直接利益相關者，現(xiàn)有研究主要關注土地征用對被征地農(nóng)民收入水平、生活信心和福利水平的影響及農(nóng)民對土地征用的滿意度。其中，史清華等[16]認為，土地征用對農(nóng)民收入的負面影響不顯著，大部分被征地農(nóng)戶的收入不降反升。李永友等[18]認為，發(fā)達地區(qū)失地農(nóng)民獲得豐厚的物質補償，但失地農(nóng)民對市民身份的認同度較低。高進云等[19]在亞馬蒂亞·森的可行能力框架下，使用模糊評價方法對農(nóng)地城市流轉前后農(nóng)民的福利水平進行了比較，發(fā)現(xiàn)農(nóng)地城市流轉導致農(nóng)戶總體福利水平略有下降，除居住條件有所改善外，農(nóng)民的經(jīng)濟狀況、社會保障、社區(qū)生活、環(huán)境和心理狀況都有不同程度的惡化。王偉等[20]基于亞馬蒂亞·森的可行能力理論，采用準自然實驗的方法，發(fā)現(xiàn)農(nóng)民被征地后的福利水平略有提高。葉劍平等[15-17，21]研究表明，數(shù)量規(guī)模龐大的農(nóng)民對土地征用不滿意，包括土地征用補償標準的高低、土地征用程序是否公正和合理，農(nóng)民性別、年齡、身份等個體特征變量都顯著影響其對土地征用的滿意度。

作為中國工業(yè)化、城市化和現(xiàn)代化發(fā)展的必經(jīng)途徑和政策手段，地方政府對農(nóng)村土地的征用，或是出于發(fā)展地方經(jīng)濟的目標，或是出于滿足轄區(qū)居民公共需要的目的。關于地方政府對農(nóng)村土地征用的總體績效的考核，學界還缺乏足夠的關注，即便有所關注，現(xiàn)有研究或是觀點上存在爭議，或是研究方法上還存在缺陷。

第一，從既有研究成果看，無論是土地征用前后農(nóng)民收入、福利水平的變化，還是農(nóng)民對土地征用事件的滿意度，都不是衡量政府土地征用績效的科學依據(jù)。上世紀80年代，“新公共管理”運動在各國興起，政府治理從“以政府為中心”向“以滿足民眾的需求為中心”轉變，公眾對政府的評價(滿意度)成為評估政府績效的主要依據(jù)；本文選擇農(nóng)民對地方政府的滿意度評價作為考察政府土地征用績效的標準。

第二，雖然現(xiàn)有很多研究都認同土地征用的補償標準過低、土地征用的程序還缺乏公平和合理，進而不利于被征地農(nóng)民對地方政府的滿意度評價；但是，考慮到我國城鄉(xiāng)存在巨大的收入差距，公共品(服務)也處于嚴重失衡的狀態(tài)，而土地征用帶來被征地地區(qū)城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展，農(nóng)民所享受到的公共品(服務)、非農(nóng)工作機會、社會保障水平等有可能得到提高，進而有可能改善被征地農(nóng)民對地方政府的滿意度評價。

第三，既有的大部分文獻或是對農(nóng)民被征地前后的目標變量進行比較，或是采用多元回歸模型檢驗土地征用對目標變量的影響，無論是協(xié)方差控制比較方法，還是多元回歸模型方法，反映的只是相關關系，即在一般的實證研究中，由于存在其他變量混淆自變量和目標變量之間的關系，研究很難得出土地征用對目標變量的“凈影響”，目標變量的變化可能并不完全是由征地導致，而受農(nóng)民個體的年齡、性別、受教育程度等混淆變量的影響，或本身具有一定的時間趨勢。本文將土地征用類比于自然科學實驗中對被實驗對象施加的某種“處理”，即視土地征用為一項準實驗，進而采用非參數(shù)回歸的傾向值分析方法，實證研究土地征用對目標變量的影響，旨在解決這一關鍵問題：在其他因素保持不變(或其他情形均相同)的情況下，研究土地征用所導致的農(nóng)民對地方政府滿意度評價的凈影響。

三、研究方法

總體而言，農(nóng)村的土地征用是地方政府的發(fā)展規(guī)劃、土地的地理位置、用地企業(yè)的選擇等因素的綜合結果，由于地理位置、資源稟賦、被征地農(nóng)民和未被征地農(nóng)民的人口學特征變量等初始條件的差異，分析土地征用對目標變量(農(nóng)民對地方政府的滿意度評價)的影響，采用傳統(tǒng)的回歸方法存在“選擇偏差”。我們以被征地家庭作為處理組，未被征地家庭作為參照組，但是，現(xiàn)實可以觀測到的是處理組目標變量征地后的結果，而處理組目標變量沒有征地事件的結果是不能觀測到的，這種狀態(tài)也稱為“反事實”[22]。傾向值分析就是為了解決這種不可觀測事實的方法，其基本思想是：將處理組和參照組樣本通過一定的方式匹配后，在其他條件相同的情況下，通過比較處理組與參照組目標變量的差異來判斷土地征用與目標變量之間的因果關系。在本文中，傾向值是指所研究的農(nóng)戶家庭在控制可觀測到的混淆變量的情況下可能受到土地征用影響的條件概率，混淆變量包括農(nóng)戶家庭所在村莊(社區(qū))、農(nóng)戶家庭、農(nóng)民個人特征等變量。在控制傾向值的方法中，匹配方法比較簡便易行，其基本邏輯是將處理組的樣本與參照組的樣本進行配對，使相匹配樣本的傾向值相等或者近似，已有的混淆變量已經(jīng)在傾向值的配對過程中被控制，處理組和控制組樣本目標變量的差異就可以歸因于土地征用事件的有無，而不受其他混淆變量的影響，進而控制和消除選擇性誤差的影響。Rosenbaum等[23]用數(shù)理方法證明：將混淆變量納入logit回歸模型產(chǎn)生一個預測樣本接受某事件影響的概率(傾向值)，可以通過控制傾向值來遏制選擇性誤差對研究結論的影響，從而保證因果結論的可靠性。

傾向值匹配方法包括鄰近匹配、半徑匹配和整體匹配等方法。其中無論是鄰近匹配還是半徑匹配，其算法都是屬于1對1，或1對n(n指一個固定的數(shù)字)匹配，目的在于找到1個或n個在傾向值或觀測協(xié)變量上與一個接受處理的樣本匹配最佳的參照。但在實際應用中，這一類型的匹配并不是很有效，因為在一個事先確定的尺度內(nèi)每一接受處理的樣本可能存在n個以上的參照；而且，大多數(shù)情況下，一個尺度內(nèi)與一個接受控制的樣本接近的參照的數(shù)目是變動的，但與參照接近的相對程度卻被忽略。而整體匹配方法，控制組每個樣本的匹配結果為參照組的全部個體(通常去掉在共同支持域之外的樣本)，同時根據(jù)樣本距離不同而給予不同的權重(距離近的樣本權重較大，距離遠的樣本權重較小)，從而使用了比其他匹配算法相對更多的信息。具體方法如下[24]：

記I0、I1分別為指示一個樣本是屬于參照組還是處理組的一套符號，Y0、Y1分別是參照組和處理組樣本目標變量的結果；為了估計處理組中每一樣本i∈I1的干預效應，結果Y1i與未被干預樣本中被匹配的樣本j∈I0的結果Y0j的均值進行比較。傾向值P(X)則基于協(xié)變量X使用logit回歸得到，匹配以傾向值P(X)為基礎來構建。當一個未被干預的參照組樣本估計的傾向值更接近于被干預樣本i∈I1時，該未被干預樣本在建構結果的加權平均值時就會得到一個更大的權數(shù)，將對被干預樣本的平均干預效應記為ATT，平均干預效應的表達式為：

(1)

傾向值匹配方法可以應用于兩個時點上的數(shù)據(jù)，以研究動態(tài)形式的干預事件所導致的變化，同時可以控制不可觀測但不隨時間變化的組間差異，得到更可靠的干預效果，稱為雙重差分傾向值匹配，是估計ATT效應的一種特殊形式。以(Y1ti-Y1t′i)替換Y1i，以(Y0tj-Y0t′j)替換Y0j，其中t表示干預后的時間點，t′表示干預前的時間點，則ATT的估計量為：

(2)

式(2)中，W(i,j)是根據(jù)某一被干預樣本i∈I1和每一未被干預樣本j∈I0之間傾向值的距離推導得到的權數(shù)，使用內(nèi)核匹配或局部線性回歸匹配，整體匹配方法對每個i計算W(i,j)，方法是：賦予在傾向值上距離i更近(更接近)的j以一個更大的W(i,j)值，而賦予在傾向值上距離i更遠(更末端)的j以一個更小的W(i,j)值。通過下述公式使用三次立方函數(shù)的局部線性回歸或lowess(一種未知且復雜的函數(shù)進行修勻的非參數(shù)方法)可以確定W(i,j)：

(3)

式(3)中，G(·)是三次立方內(nèi)核函數(shù)，k為落入寬帶中的觀測樣本數(shù)，Pi是焦點(構建反事實的加權平均值的某一被干預樣本的傾向值)，Pj和Pk分別是落入跨距中的第j和第k個未被干預樣本的傾向值，即j∈I0和k∈I0，且Gij=(Pj-Pi)/k。

四、實證研究

(一)數(shù)據(jù)來源

中國家庭追蹤調查(CFPS)是一項全國性的綜合社會跟蹤調查項目，旨在通過跟蹤收集個體、家庭、社區(qū)三個層面的數(shù)據(jù)，反映中國社會、經(jīng)濟、人口、教育和健康的變遷。CFPS樣本覆蓋25個省市、自治區(qū)，目標樣本規(guī)模為16 000戶，調查對象包含樣本家戶中的全部家庭成員，其中，2010年的基線調查，完成14 960戶家庭的訪問，2012年的追蹤調查，完成13 316戶家庭的訪問[25]。

(二)變量選擇和樣本描述性統(tǒng)計

結合CFPS項目的調查內(nèi)容，以家庭主事者作為本文研究對象。其中，研究的目標變量為家庭主事者對本縣(市)政府的滿意度評價；協(xié)變量(混淆變量)包括：①家庭主事者人口學特征變量，②家庭及家庭所在村莊(社區(qū))特征變量，相關變量的名稱和說明參見表1。

我們以農(nóng)村地區(qū)家庭作為研究對象，選擇2010年和以前沒有經(jīng)歷土地征用的家庭，與2012年的追蹤調查數(shù)據(jù)進行合并，得到研究樣本。其中，以2012年調查中有土地被征用的家庭作為處理組，以2012年及以前沒有土地被征用的家庭作為參照組，處理組樣本數(shù)為136個，參照組樣本數(shù)為4760個，相關變量的描述性統(tǒng)計如表2所示。

表1 變量選擇和說明

總體上，單因素方差分析表明：(1)在土地被征用之前的2010年，參照組樣本對地方政府滿意度評價的均值高于處理組樣本，而在土地被征用的2012年，參照組樣本對地方政府滿意度評價的均值低于處理組樣本，但兩個年份中二者之間的差異都不顯著；(2)相對于2010年，2012年參照組和處理組樣本對地方政府滿意度評價的均值都有下降；(3)自變量除了家庭所在村莊是否風景名勝區(qū)、是否有污染源、是否礦產(chǎn)資源區(qū)等3個變量外，其他變量的均值在處理組和參照組之間都不存在顯著的差異。

表2 變量描述性統(tǒng)計

說明：P檢驗值是指單因素方差分析的P檢驗值，以檢驗相關變量的均值在處理組和參照組之間是否存在顯著的差異。

(三)實證研究結果

實證研究由以下步驟構成：(1)首先使用logit模型對2010年的調查數(shù)據(jù)進行回歸(其中處理組被解釋變量等于1、參照組被解釋變量等于0)，得到所有樣本的預測概率；(2)創(chuàng)建一個logit得分并將該logit定義為傾向值；(3)創(chuàng)建一個差值得分(即目標變量在2012年和2010年之間的差值)，此差值得分被設定為結果變量，即進行雙重差分傾向值匹配；(4)以一種隨機順序對樣本數(shù)據(jù)加以排序并設定一個隨機數(shù)字以確保每次能夠得到相同的結果，使用局部線性回歸匹配方法得到估計結果，同時使用自助抽樣估計方法進行顯著性檢驗。

logit模型回歸結果如表3所示。其中，家庭主事者特征變量、家庭特征變量等對農(nóng)民家庭土地是否被征用不存在顯著的影響，當樣本家庭所在村莊周圍有污染源或屬于礦產(chǎn)資源區(qū)時，農(nóng)戶家庭土地被征用的可能性顯著提高。

表3 預測傾向值的logit模型回歸結果

說明：括號內(nèi)為t檢驗值，*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著。

運行局部線性回歸并進行雙重差分傾向值匹配的結果如表4所示(其中，內(nèi)核函數(shù)使用的是三次立方內(nèi)核函數(shù)，寬帶值為0.06)?？傮w上，與2010年相比，2012年處理組樣本和參照組樣本家庭主事者對本縣(市)政府的滿意度評價都有下降，土地征用導致農(nóng)村家庭主事者對本縣(市)政府的滿意度評價提高了0.055個單位，而且統(tǒng)計上顯著。也就是說，總體上，農(nóng)民對地方政府的滿意度評價呈現(xiàn)下降的趨勢，但土地征用顯著改善了被征地農(nóng)民對地方政府的滿意度評價。

表4 采用局部線性回歸的雙重差分傾向值匹配結果

說明：*表示95%置信區(qū)間不包括零值，或者雙尾檢驗時p<0.05。

(四)匹配變量的平衡性檢驗

實證研究中，如果傾向值匹配估計得較準確，則應使得協(xié)變量在匹配后的處理組與參照組之間分布較均勻，即各協(xié)變量的均值較接近；通過考察各個協(xié)變量的標準化偏差，以去掉變量計量單位的影響，一般要求標準化差距不超過10%。匹配變量的平衡性檢驗結果如表5所示，從表5可以看出，雖然匹配后部分變量的標準化差距大于10%，而且部分變量匹配后的標準化偏差有增加，但總體上t檢驗的結果表明處理組和參照組各變量的均值無系統(tǒng)性的差異，即傾向值匹配估計結果較準確。

(五)敏感性分析

寬帶是用來界定跨距的比例，寬帶確定了落入跨距中的觀測樣本數(shù)目，寬帶的選擇會影響擬合曲線的修勻程度，它也是會對基于內(nèi)核匹配的結果造成影響的一個重要設定，在實證研究中，可以通過改變寬帶的設定值進行敏感性分析。我們通過將寬帶值設定為0.01、0.05和0.8，研究結果如表6所示，和表4的結果相比，驗證了研究結論的穩(wěn)健性。另一方面，在實證研究中，當被干預的樣本落在共同支持域的下端之外(即低logit的樣本)和未被干預的樣本落在共同支持域的上端之外(即高logit的樣本)，即某些接受干預的樣本找不到匹配者時，傾向值匹配通常會將這些樣本排除出研究；即使是對于被匹配上的樣本而言，處在共同支持域兩端的相匹配者可能也是數(shù)量稀少的，這意味著對被干預者的干預效應的估計并不是很有效。針對這一問題，我們采用Shenyang Guo等推薦使用的修剪策略，得到表7的估計結果，具體做法是：在將寬帶固定在默認取值的情況下，刪除那些傾向值比未被干預樣本傾向值的最大值更大或最小值更小的被干預樣本的2%、5%或10%，分析結果對修剪程度變化的敏感性。和表4的結果相比，也驗證了研究結論的穩(wěn)健性。

表5 匹配變量的平衡性檢驗

表6 敏感性分析結果(改變寬帶)

說明：*表示95%置信區(qū)間不包括零值，或者雙尾檢驗時p<0.05。

表7 敏感性分析結果(修剪方案)

說明：*表示95%置信區(qū)間不包括零值，或者雙尾檢驗時p<0.05。

(六)家庭固定效應模型回歸結果

為了控制家庭不可觀測因素對實證研究結果的影響，我們在內(nèi)核匹配的基礎上，采用家庭固定效應模型，研究土地征用導致的農(nóng)民家庭主事者對地方政府滿意度評價的影響。研究由以下步驟構成：(1)在前文logit模型回歸結果的基礎上，運行內(nèi)核匹配(三次立方內(nèi)核函數(shù))產(chǎn)生一個權數(shù)(weights)；(2)采用家庭固定效應加權回歸，得到土地征用對被解釋變量影響的凈效應。模型設置如下：

Yti·weightsi=β0+β1·periodi+

β2·periodi·treatedi+βk·Xkti+eti

(4)

式(4)中，Yti為被解釋變量(對本縣(市)政府的滿意度評價)；weightsi為權重；periodi為時期虛擬變量，2010年取值為0，2012年取值為1；treatedi為個體虛擬變量，參照組樣本取值為0，處理組樣本取值為1；periodi·treatedi為時期虛擬變量和個體虛擬變量的交互項，其系數(shù)反映了土地征用的凈效應，如果β2顯著為正，表明土地征用對被解釋變量的影響有正的凈效應，反之，如果β2顯著為負，表明土地征用對被解釋變量的影響有負的凈效應，如果β2不顯著，表明土地征用對被解釋變量沒有顯著的影響；Xkti為其他解釋變量，eti為殘差項。

家庭固定效應模型回歸結果列于表8中，由表8可知，總體上，土地征用顯著提高了農(nóng)民家庭主事者對地方政府的滿意度評價，同時，相對于2010年，2012年農(nóng)民家庭主事者對地方政府的滿意度評價顯著下降，與前文研究結論一致。 研究還發(fā)現(xiàn)，相對于未婚、喪偶等農(nóng)村家庭主事者，在婚或同居的農(nóng)村家庭主事者對地方政府的滿意度評價顯著較高；自評健康較好的農(nóng)村家庭主事者，其對地方政府的滿意度評價也顯著較高；有非農(nóng)工作的農(nóng)村家庭主事者對地方政府的滿意度評價顯著低于沒有非農(nóng)工作的農(nóng)村家庭主事者；當農(nóng)村家庭主事者曾經(jīng)受到過政府不公正的對待，其對地方政府的滿意度評價也顯著較低。

表8 家庭固定效應模型回歸結果

說明：(1)括號內(nèi)為t檢驗值，*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著；(2)個體虛擬變量以及部分解釋變量由于在兩個年份之間沒有發(fā)生變化，在回歸中被自動去掉。

五、結論和討論

本文將土地征用視為一項準實驗，利用中國家庭追蹤調查項目2010年和2012年的調查數(shù)據(jù)，采用局部線性回歸的雙重差分傾向值匹配方法，同時在內(nèi)核匹配的基礎上，采用家庭固定效應模型估計方法，實證研究了土地征用導致的農(nóng)民對地方政府滿意度評價的變化。綜合本文的研究，得出以下結論：

第一，土地征用顯著提高了被征地農(nóng)民對地方政府的滿意度評價。這也驗證了為什么絕大多數(shù)農(nóng)民對土地征用呈期盼的態(tài)度[1,4]，那么，如何解釋農(nóng)村土地征用所導致的各類矛盾、抵制、上訪和群體性事件呢？一方面，征地補償款過低、征地程序缺乏透明和公正、部分政府工作人員在征地過程中的貪污腐敗行為可能引發(fā)被征地農(nóng)民的不滿[17,21]；另一方面，“期望差異理論”認為，當公眾的期望高于政府實際工作成效時，進而會對政府產(chǎn)生不滿情緒[26-29]，也就是說，部分農(nóng)民可能對土地征用的收益期望太高，而當現(xiàn)實不能滿足其過高的期望時，引發(fā)不滿行為，土地征用中部分“釘子戶”就是典型的例證。

第二，相對于2010年，2012年農(nóng)民對地方政府的滿意度評價出現(xiàn)顯著的下降。Inglehart[30]、Dalton[31]等研究發(fā)現(xiàn)，上世紀中期以來，發(fā)達國家的民眾對政府信任普遍呈下降的趨勢，而且民眾對政府信任度的下降與政府治理水平?jīng)]有必然的聯(lián)系，主要原因包括：隨著經(jīng)濟的發(fā)展，民眾對政府公共服務提出新的需求，或是對政府的期望值增加，而政府的治理總是落后于民眾的需求或期望,同時，由于文化的轉向和后現(xiàn)代世界觀的出現(xiàn)，民眾對政府提出更多的批評。史天健等[32]的研究也表明，與世界的情況大體一致，我國民眾對政府的信任度也呈下降趨勢；尉建文等[33]的研究發(fā)現(xiàn)，在汶川地震中，盡管災后重建取得了巨大的成就，但災區(qū)群眾對各級政府的滿意度都在下降；主要原因也在于隨著社會轉型和經(jīng)濟進步，政府的治理總是落后于民眾的需求或期望。

第三，農(nóng)民個體特征，包括婚姻、健康狀況、是否有非農(nóng)工作以及是否受到政府不公正的對待等因素，也顯著影響其對地方政府的滿意度評價。王正緒[34]認為，對自己生活滿意度越高的個體，其對政府的滿意度也越高；Cheryl等[35]認為政府(包括政府工作人員)的行為是否正確和恰當，會顯著影響公眾對政府的評價。本文的研究結論與此相類似，其中，相對于喪偶或離異的農(nóng)民，與配偶共同生活的農(nóng)民對地方政府的滿意度評價更高；健康狀況更好的農(nóng)民對地方政府的滿意度評價也更高；而當農(nóng)民曾經(jīng)受到政府的不公正對待時，其對地方政府的滿意度評價顯著較低。同時，Dalton[36]、王正緒[34]等研究發(fā)現(xiàn)，公民所受教育程度越高，在社會階層中的地位越高，其對政府的滿意度越低，批評政府的可能性反而越大；這可能是本文中有非農(nóng)工作的農(nóng)民對地方政府的滿意度評價較低的原因。

致謝：感謝北京大學中國社會科學調查中心(ISSS)提供中國家庭追蹤調查(China Family Panel Studies，簡稱CFPS)項目數(shù)據(jù)，文責自負！

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[責任編輯 彭國慶]

2017-02-14

教育部人文社會科學重點研究基地重大項目(編號：14JJD840007)；中國博士后科學基金項目(編號：2015M571720).

江克忠，南京審計大學公共經(jīng)濟學院講師，博士，南京大學社會學院博士后流動站研究人員，主要從事家庭經(jīng)濟學研究.

F301

A

10.3969/j.issn.1009-3699.2017.04.010