摘 要：采用因子分析法對2015年至2022年我國29個省份的社會工作政策進行研究，通過提取立體推進、基礎構建、引領推廣、多元協(xié)同、人才發(fā)展5個主成分，分析我國社會工作政策特點，并基于因子得分對其展開聚類分析。研究顯示，我國社會工作政策工具結構失衡，注重供給型和環(huán)境型政策工具的運用，忽視需求型政策工具的使用；各地區(qū)社會工作政策重點存在顯著差異，尤其是社會工作政策供給水平具有較大差距；社會工作政策區(qū)域聚類特征明顯。考慮到我國社會工作政策工具均衡化發(fā)展和地區(qū)差異化問題，各地區(qū)應均衡使用政策工具，強化需求型政策工具的運用；因地制宜，制定差異化的社會工作政策；加強區(qū)域合作與交流，促進政策經驗的共享與借鑒。在此基礎上，進一步完善與優(yōu)化我國社會工作政策體系。

關鍵詞：社會工作；政策工具；因子分析；聚類分析

中圖分類號：C916 文獻標識碼：A 文章編號：2096–7640（2024）05-0094-09

一、引 言

2006年黨的十六屆六中全會提出“建設宏大的社會工作人才隊伍”[1]，標志著社會工作發(fā)展正式被納入中央政策議題，我國社會工作政策與實踐也因此步入快速發(fā)展軌道。社會工作政策是政府為推動社會工作發(fā)展、解決社會問題、增進民生福祉而制定的系列方針、措施和辦法，包括社會工作崗位的設置與開發(fā)，社會工作專業(yè)人才隊伍建設以及鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）社會工作服務站建設等具體的社會工作政策手段，涉及社會救助、養(yǎng)老服務、慈善事業(yè)、心理健康服務等多個方面。社會工作政策已經成為推動社會工作發(fā)展的關鍵因素，從地方探索到頂層設計[2]，各級政府陸續(xù)制定了一系列推動社會工作發(fā)展的政策文件。在中央和國家層面，2011年，中央組織部、中央政法委、民政部等18部門聯(lián)合印發(fā)了《關于加強社會工作專業(yè)人才隊伍建設的意見》，對社會工作專業(yè)人才隊伍建設做出全面部署。這是我國第一個關于社會工作專業(yè)人才發(fā)展的綱領性文件，也是加強社會工作專業(yè)人才隊伍建設的行動指南。[3]2012年，中共中央發(fā)布了《社會工作專業(yè)人才隊伍建設中長期規(guī)劃（2011—2020年）》，要求強化社會工作人才建設，切實增強我國構建社會主義和諧社會的人才支撐能力。[4]在地方層面，各級政府紛紛出臺推進社會工作發(fā)展的有效措施，在各類社會工作試點項目、專業(yè)人才隊伍建設、政府購買社會工作服務等方面制定地方規(guī)范性文件。例如，2013年，嘉善縣被民政部列為浙江省唯一的全國首批企業(yè)社會工作試點地區(qū)。該縣精心制定并實施了《全國企業(yè)社會工作試點方案》，打造了“幸福企業(yè)，和諧家庭”“幸福企業(yè)，企業(yè)共創(chuàng)”等社會工作服務品牌，還專門出臺了嘉善縣《社會工作人才扶持激勵辦法》和《社會組織扶持激勵辦法》等文件，為企業(yè)社會工作的系統(tǒng)開展提供了較為完善的政策框架。[5]隨著對社會工作的重視程度不斷加深，各級地方政府積極貫徹關于加快社會工作發(fā)展的規(guī)劃和部署，推動社會工作發(fā)展的政策實踐不斷得到創(chuàng)新和豐富。社會工作政策體系的建立是一個不斷發(fā)展演進的過程，研究與總結現(xiàn)有政策的成功經驗以及局限性，有助于我國社會政策體系的不斷完善和優(yōu)化。

二、文獻綜述

隨著我國社會工作實踐的快速發(fā)展與社會工作政策體系的不斷完善，社會工作政策議題也引起了學術界的熱烈討論和廣泛關注。現(xiàn)有相關研究不僅聚焦于包含“社會工作”一詞的法律法規(guī)，還涉及主題和內容與社會工作直接相關的政策法規(guī)。這些研究成果充分肯定了社會工作政策在促進社會工作發(fā)展方面的重要作用。[6-7]具體而言，相關研究取得的主要進展如下。

從研究內容來看，一方面，部分成果聚焦于我國社會工作政策發(fā)展演進以及階段性特征的研究。如龔小蝶等從新制度主義視角出發(fā)，分析了社會工作制度化過程，認為社會工作的制度化具有合法化、項目化和科層化的演進邏輯。[8]葉托等依據(jù)政策數(shù)量變化和標志性政策將我國社會工作政策劃分為緩慢恢復、初步發(fā)展和迅猛發(fā)展三個階段，從政策主體、政策體系和政策工具三個方面總結了我國社會工作政策演變邏輯。[9]這些學者通過梳理歷史資料和政策文獻，揭示了社會工作政策在不同歷史時期的演進邏輯和發(fā)展趨勢，為社會工作政策的制定和實施提供了參考依據(jù)。另一方面，部分學者更加關注從特定領域對社會工作政策進行深入研究，如針對兒童福利政策[ 1 0 ]、養(yǎng)老服務政策[ 1 1 ] 、社區(qū)服務政策[12]、社會救助政策[13]等具體領域，探討如何制定和實施符合特定人群需求的社會工作政策。如韓振燕等從政策數(shù)量、主體、效力和內容等方面分析了我國養(yǎng)老服務政策態(tài)勢和演進邏輯，提出了促進養(yǎng)老服務質量提升的針對性政策建議。[14]這些研究為相關領域的社會工作實踐提供了有力的理論支持。

從研究方法來看，大部分研究采取定性分析方法對社會工作政策內容展開研究，并結合政策運行情況提出針對性建議，如馮元[15]、蔡天[16]等，主要從理論層面闡述某項制度在推進社會工作發(fā)展中存在的不足和問題。而部分研究是采取定量分析對政策內容特征進行量化，如張國芳[17]等、麥穎特[18]、仝秋含[19]等，尤其結合政策工具理論剖析我國社會工作政策的問題點、側重點和突破點，這些定量分析研究提高了社會工作政策研究的科學性和準確性。

總體而言，我國社會工作政策研究已經形成了比較豐富的理論成果，對于完善社會工作政策體系、推進社會工作規(guī)范發(fā)展提供了重要參考。但現(xiàn)有相關文獻尚未對各地區(qū)社會工作相關政策進行橫向比較研究，不同地區(qū)社會工作政策的基本特征、差異性以及共性與個性問題等未能受到應有的關注。此外，現(xiàn)有相關文獻的研究方法過于單一，尤其是在政策內容及其基本特征方面主要采用內容分析法展開研究，極少采用因子分析和聚類分析法對我國社會工作政策進行系統(tǒng)梳理和分析。因此，本文嘗試基于政策工具理論，綜合運用因子分析和聚類分析研究方法，對我國各地區(qū)社會工作政策進行量化橫向比較研究，以期為進一步完善與優(yōu)化我國地方政府層面的社會工作政策提供參考與借鑒。

三、研究方法與數(shù)據(jù)

（一） 研究方法

本文借用統(tǒng)計分析軟件Stata18.0和質性分析軟件NVivo12 plus，運用因子分析和聚類分析方法展開研究。首先，依據(jù)政策工具理論確定數(shù)據(jù)變量；其次，對選擇的政策文本進行編碼，并按照選擇的政策工具變量進行歸類；再次，運用Stata18.0對政策工具變量進行因子分析，即根據(jù)原始變量的信息進行重新組合，找出影響變量的共同因子，并根據(jù)相關性大小進行變量間的再次分組，簡化數(shù)據(jù)，確定公因子數(shù)量和名稱，按照各公因子得分對數(shù)據(jù)進行聚類；最后，根據(jù)分析結果進行解釋。

因子分析是對原始變量進行降維處理，使變量具有較強的可解釋性。[20]因子分析減少了變量間的相互干擾，在信息損失最小的情況下，將具有一定相關關系的多個變量綜合為數(shù)量較少的幾個因子。通過公因子的方差貢獻率構造綜合評價函數(shù)，簡化眾多原始變量，并有效處理各個變量間的重復信息。

聚類分析的核心是“物以聚類，人以群分”，是基于研究對象的特征、按照一定標準將研究對象進行分類的研究方法，使得同類別數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。本文將根據(jù)因子分析結果對我國各地區(qū)（不包括中國香港特區(qū)、中國澳門特區(qū)和中國臺灣地區(qū)，下同）的社會工作政策工具變量提取的主成分進行系統(tǒng)聚類分析，進而實現(xiàn)更好地分類。

（二） 數(shù)據(jù)來源

本文主要通過檢索“北大法寶”官網獲取社會工作政策文件。若僅收集某一年我國各地區(qū)頒布的社會工作政策文件會存在樣本量過小的問題，且不同地區(qū)因實際情況不同而在社會工作政策文件頒布數(shù)量上存在差異。部分地區(qū)社會工作政策文件頒布數(shù)量較多，而部分地區(qū)政策文件頒布數(shù)量太少，固定不同地區(qū)的文本數(shù)量不便于統(tǒng)計分析。因此，本文以2015—2022年為檢索時間范圍，選擇該期間我國各地區(qū)的政策文件作為分析樣本。經過搜集、篩選和整理等步驟之后，共獲得29個省份的社會工作政策文本數(shù)據(jù)（甘肅和西藏在“社會工作”相關政策中沒有具有實質性意義的政策條款，因此不包含在本文的研究范疇之內）。政策文本選取的原則有四點。第一，以“社會工作”“社工”等關鍵詞為標題在“北大法寶”數(shù)據(jù)庫進行檢索，研究主題與社會工作直接相關。第二，剔除答復、批復、函、通報等文件類型，選擇規(guī)劃、方案、通知、意見等形式的政策文件。第三，選擇現(xiàn)行有效的文件。第四，政策條款需要運用到政策工具。根據(jù)以上原則，最終從1 525份政策文件中確定了138份有效樣本作為分析的主要對象，29個省份2015—2022年的政策數(shù)量如表1所示。其中，北京、福建、上海和湖南等地的社會工作政策文件較多，而青海、廣西等地的社會工作政策文件較少，這與當?shù)氐恼邔嵤┣闆r、地區(qū)發(fā)展差異、政府重視程度等影響因素相關。

（三） 數(shù)據(jù)變量的選擇

本文基于政策工具理論選擇了Rothwell和Zegveld[21]的政策工具分類方式，其分為供給型、環(huán)境型、需求型政策工具。供給型政策工具是指政府通過直接提供資金、基礎設施和人力資本等要素推動社會工作的發(fā)展。根據(jù)要素供給的不同，可將供給型政策工具劃分為資源整合、資金支持、行業(yè)組織建設、人才建設、基礎建設、標準規(guī)范等6類細分政策工具。環(huán)境型政策工具是指政府利用法規(guī)管制、金融支持和稅收優(yōu)惠等手段為社會工作營造一個良好的發(fā)展環(huán)境。本文根據(jù)社會工作政策文本內容將其劃分為宣傳交流、強化保障、健全機制、崗位考評、法規(guī)管制和策略性措施等6類細分政策工具。需求型政策工具是指政府通過組織領導、政府購買、示范工程、社會參與、崗位設置與開發(fā)等措施拉動社會工作發(fā)展，創(chuàng)造和擴大社會工作的市場需求。本文結合相關文獻對三類政策工具進行細分，各類細分工具結合政策工具理論和社會工作政策文本內容進行調整。使用NVivo12plus質性分析軟件對政策文本進行編碼，以“政策序號—章—節(jié)/條款”為編碼原則，若同一條款包含多個分類指標，則重復編碼，依據(jù)三種政策工具類型對編碼內容進行歸類。我國29個省份社會工作政策工具參考點分布情況見表1。

四、統(tǒng)計分析

（一） 因子分析

1. 信度分析

KMO檢驗是為了判斷選擇的數(shù)據(jù)是否適合做因子分析，取值范圍為0到1之間，數(shù)值越接近于1，則越適合做因子分析。本文采用Stata18.0對數(shù)據(jù)進行預處理，得到總體KMO值為0.655 7，大于0.5，并且各個變量的KMO值也大多在0 . 5以上，同時Bartlett球形度檢驗的顯著性概率為0.000 0，顯著性水平低于0.01，表明各變量之間具有較強的相關性。因此，本文選擇的數(shù)據(jù)資料是適合做因子分析的。

2. 提取公因子

文章借助Stata18.0軟件對社會工作政策的17個細分政策工具變量進行降維處理，按照特征值大于1的原則提取主成分，得到的5個主成分初始特征值均大于1（見表2）。其中，第一個主成分的解釋能力占所有變量方差的23.27%，第二個主成分的解釋能力占所有變量方差的17.02%，第三個主成分的解釋能力占所有變量方差的16.36%，第四個主成分的解釋能力占所有變量方差的10.84%，第五個主成分的解釋能力占所有變量方差的8.43%，累計方差貢獻率為75.93%，說明提取的5個主成分可以解釋17個政策工具變量包含的大部分信息。綜上所述，可以認為這5個主成分能有效解釋社會工作政策工具使用的基本情況。

3. 因子載荷矩陣

為了得到簡化的因子結構，進行因子旋轉。結果顯示，從所有原變量中可以提取5個主成分，且主成分之間各不相關，說明結果具有合理性，得到具有明確意義的主成分，將其用F1、F2、F3、F4、F5表示（見表3）。其中F1包括X8（健全機制）、X9（崗位考評）、X10（法規(guī)管制）、X11（策略性政策）、X13資金支持、X16（基礎建設）等變量；F2包括X7（強化保障）、X14（行業(yè)組織建設）等變量；F3包括X2（政府購買）、X3（示范工程）、X6（宣傳交流）和X17（標準建設）等變量；F4包括X1（組織領導）、X4（社會參與）、X12（資源整合）等變量；F5包括X5（崗位設置與開發(fā)）、X15（人才建設）等變量。

各變量是在對社會工作政策文本內容和政策工具特征進行深入分析后歸納總結得出，因此在為主成分命名時，本文充分考慮了各變量的獨特性和內在聯(lián)系，力求準確反映其核心特征。

在第一個主成分F1中，X8（健全機制）、X9（崗位考評）、X10（法規(guī)管制）、X11（策略性政策）、X13（資金支持）、X16（基礎建設）等變量有較大的載荷。上述變量主要反映的是各地區(qū)在社會工作政策工具供給上的側重點和社會工作運行的制度安排。其中，X8、X9、X10和X11屬于環(huán)境型政策工具，X13和X16屬于供給型政策工具。該主成分強調了政府及相關部門為社會工作發(fā)展提供多方位的支持。因此，將主成分F1命名為立體推進。

第二個主成分F2包括X7（強化保障）、X14（行業(yè)組織建設）等變量。其中，X7屬于環(huán)境型政策工具，X14屬于供給型政策工具。該主成分主要強調了這兩個方面在社會工作發(fā)展中的基礎性和重要性，是社會工作發(fā)展的基礎和支撐，為社會工作的長期發(fā)展提供堅實的保障。因此，將主成分F2命名為基礎構建。

第三個主成分F3包括X2（政府購買）、X3（示范工程）、X6（宣傳交流）和X17（標準建設）等變量。其中，X2和X3屬于需求型政策工具，X6屬于環(huán)境型政策工具，X17屬于供給型政策工具。在政府購買社會工作服務作為轉變政府職能、加強社會建設和創(chuàng)新社會治理重要方式的背景下[22]，該主成分強調了政府購買在構建現(xiàn)代社會服務體系中的重要作用。同時也強調了構建一個社會工作專業(yè)綜合框架的重要性，可以通過規(guī)范工作方式、方法和標準，有效幫助人們解決生活問題，改善生活質量，促進社會和諧發(fā)展。因此，將主成分F3命名為引領推廣。

第四個主成分F4包括X1（組織領導）、X4（社會參與）、X12（資源整合）等變量。其中，X1和X4屬于需求型政策工具，X12屬于供給型政策工具。該主成分不僅強調了政府領導在促進社會工作發(fā)展中的關鍵引導力量，還強調了社會參與是推動社會工作發(fā)展不可或缺的重要力量，其包括家庭、學校、社區(qū)等單位，應避免出現(xiàn)社會工作由政府主導，缺乏社會主體積極zf71fW/2+7NB99MMiP3hAeGbiNIYWJSShCHQu9RhA0Q=回應的問題，并將社會各界的資源進行有效整合。因此，將主成分F4命名為多元協(xié)同。

第五個主成分F5包括X5（崗位設置與開發(fā)）和X15（人才建設）等變量。其中，X5屬于需求型政策工具，X15屬于供給型政策工具。該主成分強調了社會工作發(fā)展對相關崗位設置開發(fā)的需求，以及專業(yè)人才隊伍建設對社會工作發(fā)展的支撐作用。因此，將主成分F5命名為人才發(fā)展。

通過以上主成分分析，將17個變量降維到了5個主成分，分別是立體推進、基礎構建、引領推廣、多元協(xié)同和人才發(fā)展。接下來，利用5個主成分對社會工作政策內容作進一步剖析。

4. 因子得分

根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣（見表4），可以寫出5個主成分的表達式。此時表達式中的各個變量已經不是原始變量，而是標準化變量。

由F1、F2、F3、F4、F5的公式計算5個主成分的得分情況，進而可以計算綜合因子得分表達式（1）：

F =30：65%F1 +22：42%F2 +21：55%F3+14：28%F4 +11：10%F5

根據(jù)方差貢獻率可知，單因子F1立體推進、F2基礎構建、F3引領推廣的方差貢獻率分別為23.27%、17.02%和16.36%，總貢獻率達到56.66%，這三個主成分是影響社會工作發(fā)展的重要因素。我國各地區(qū)社會工作政策存在4個特點。一是完善法律法規(guī)和標準體系，為社會工作提供制度保障和安全網，確保各方有章可循，按章行事，推動社會工作健康有序發(fā)展。二是加大資金、資源、基礎設施和專業(yè)人才等方面的投入，為社會工作提供堅實基礎和有力支撐。三是注重構建專業(yè)綜合框架，推進項目試點和推廣，營造良好的社會工作氛圍。四是我國社會工作政策工具以供給型和環(huán)境型為主，需求型政策工具相對缺乏。

根據(jù)上述得分表達式可以獲得F1、F2、F3、F4、F5和綜合因子F的得分和排名情況（見表5）。

由主成分的分析原理可知，各主成分得分以0為分界線，得分小于0，表示該地區(qū)社會工作政策供給低于全國平均水平；得分大于0，表示該地區(qū)社會工作政策供給高于全國平均水平。由表5可得以下結論。

第一，從綜合因子F的得分和排名可知，上海、北京、山西等13個省份的社會工作政策供給高于全國平均水平。其中，上海居于榜首，其在立體推進和基礎構建上面占據(jù)優(yōu)勢，得分很高。遼寧的綜合得分最低，其政策工具的使用整體較為缺乏。而有16個省份得分為負，綜合社會工作政策供給低于平均水平。由此可見，我國各省政府對社會工作重視程度不一致，相關政策支持力度差異很大，政策條款內容和數(shù)量差距較大。

第二，從F1立體推進的得分和排名可知，上海、新疆、湖南等11個省份的得分高于全國平均水平，其社會工作政策側重點在立體推進包含的具體指標上。而江西、天津、黑龍江等省份排名靠后，且得分低于全國平均水平，其關于資金支持、法規(guī)管制等方面的政策工具供給不足。

第三，從F2基礎構建的得分和排名可知，北京、四川、上海等13個省份的社會工作政策供給水平高于全國平均水平，其在基礎構建方面具有顯著的優(yōu)勢。其余省份的得分均低于全國平均水平，其在基礎構建方面還有待加強政策輸出。應通過鼓勵、支持等方式引導社會工作的發(fā)展，創(chuàng)新服務模式和服務項目，將社會治理需求轉化為具體項目，引導行業(yè)組織建設優(yōu)化社會工作服務效果和質量。

第四，從F3引領推廣的得分和排名可知，湖南、山西、江蘇等10個省份的得分高于全國平均水平，其關于引領推廣的社會工作政策工具數(shù)量較多，政策供給水平較高，注重廣泛宣傳先進典型和成熟做法，提高社會認知，擴大社會共識，激發(fā)社會工作專業(yè)力量參與社會工作服務的熱情，影響并帶動更多地方和單位重視社會工作專業(yè)人才的培育。同時這些省份注重由政府購買社會工作服務的組織領導、財政投入和監(jiān)督管理等項目，充分尊重市場主體地位，發(fā)揮市場機制在配置社會服務資源中的基礎作用。

第五，從F4多元協(xié)同的得分和排名可知，重慶、海南、云南等12個省份的得分高于全國平均水平，其注重多元協(xié)同參與社會工作的建設發(fā)展，以形成合力，這是環(huán)境型政策工具常用的手段。

第六，從F5人才發(fā)展的得分和排名可知，安徽、福建、貴州等12個省份的得分高于全國平均水平，其通過對社會工作崗位的設置和開發(fā)來支持社會工作專業(yè)化發(fā)展，在加強社會工作專業(yè)化人才隊伍建設方面的政策力度較大。

綜上所述，可以看到，平均水平大于0的地區(qū)并未同時出現(xiàn)在5個主成分中，說明不同地區(qū)基于自身實際情況采取的社會工作政策措施是不一致的，而地區(qū)間選擇增加還是減少政策工具的使用權重，可以通過聚類分析加以辨別。

（二） 聚類分析與討論

1. 聚類分析

本文根據(jù)主成分分析提取的5個主成分及綜合因子F，運用Stata18.0對我國29個省份的社會工作政策做層次聚類分析，將其聚為5類，表6是分類均值比較的結果。第一類地區(qū)包括重慶、海南、山東、河北、吉林、河南、新疆、云南、陜西、浙江、湖北、廣東、天津、廣西、青海、江西、遼寧、寧夏、內蒙古等19個省份；第二類地區(qū)包括貴州、安徽、福建、黑龍江、四川等5個省份；第三類地區(qū)包括湖南、山西、江蘇等3個省份；第四類地區(qū)為北京；第五類地區(qū)為上海。由表6可以直觀看出我國各地區(qū)對社會工作的重視程度各不相同，其對不同政策工具的使用也不均衡。

2. 討論

根據(jù)聚類分析結果，比較5個主成分和綜合因子F的得分，第一類地區(qū)的綜合因子F得分小于0且包含地區(qū)眾多，其余地區(qū)的綜合因子F得分大于0，具體解釋如下。

第一類地區(qū)包括重慶、海南、山東、河北、吉林、河南、新疆、云南、陜西、浙江、湖北、廣東、天津、廣西、青海、江西、遼寧、寧夏、內蒙古等19個省份。這些地區(qū)是五個類別當中包含地區(qū)最多的一類，也是社會工作政策供給最少的地區(qū)聚類。這些地區(qū)大多數(shù)的主成分得分排名在全國比較靠中后，總體上存在社會工作政策工具供給不足的問題，但少數(shù)地區(qū)在某個主成分的排名靠前。如新疆和重慶在F1方面的得分排名靠前，其社會工作政策強調供給型、環(huán)境型政策工具的聯(lián)動效應。而重慶、海南和云南在F4方面的排名靠前，其社會工作政策強調崗位設置與開發(fā)以及人才建設，即注重供需結合?？傮w來說，第一類地區(qū)的社會工作政策供給不足，其主成分綜合因子F得分排名最低，三種政策工具的運用都比較少。由前文可知，第一類地區(qū)具有供給—需求—環(huán)境型政策工具缺失特征。

第二類地區(qū)包括貴州、安徽、福建、黑龍江、四川等5個省份，屬于社會工作政策供給較少的地區(qū)聚類。四川比較注重F2在社會工作發(fā)展中的保障和支撐作用，主要體現(xiàn)在強化保障和行業(yè)組織建設等政策上，同時在F4和F5方面的得分也較高，但在F1和F3方面的得分排名靠后。另外，安徽、福建、貴州、黑龍江和四川在F5方面的得分依次排名在前五?？傮w而言，第二類地區(qū)具有供給—需求—環(huán)境型政策工具聯(lián)動特征。

第三類地區(qū)包括湖南、山西、江蘇等3個省份，屬于社會工作政策供給中等的地區(qū)聚類。湖南在F3方面的得分排名第一，而山西和江蘇在F1和F3方面的得分排名靠前，主要表現(xiàn)在健全機制、崗位考評、法規(guī)管制、策略性措施、資金支持、基礎建設、政府購買、示范工程、宣傳交流和標準規(guī)范等政策上，說明當?shù)卣⒅丨h(huán)境型和供給型政策工具的聯(lián)動作用?？傮w而言，第三類地區(qū)具有環(huán)境—供給型政策工具協(xié)同特征。

第四類地區(qū)為北京，屬于社會工作政策供給較多的地區(qū)。北京綜合因子F得分排名第二，并且在F2方面的得分排名第一，在F3方面的得分排名第四，主要體現(xiàn)在強化保障、行業(yè)組織建設、政府購買、示范工程、宣傳交流和標準規(guī)范等政策上，其均涵蓋在需求型、環(huán)境型和供給型政策工具中。雖然北京注重政策工具的均衡發(fā)展，但其在F1和F5方面的得分均在0以下，在全國排名倒數(shù)，說明其需求型政策工具的運用很少，拉低了總體得分。因此，第四類地區(qū)具有環(huán)境型政策工具主導特征。

第五類地區(qū)為上海，屬于社會工作政策供給最多的地區(qū)。上海綜合因子F得分排名全國第一，并且在F1方面的得分排名也是全國第一，表現(xiàn)在健全機制、崗位考評、法規(guī)管制、策略性措施、資金支持、基礎建設等政策上，注重供給型和環(huán)境型政策工具的協(xié)同作用。但是其在F3方面的得分卻位列全國倒數(shù)，拉低了整體政策工具協(xié)同水平，造成上海在需求型政策工具應用方面的失衡。因此，第五類地區(qū)具有環(huán)境—供給型政策工具協(xié)同特征。

五、結論與建議

（一） 結論

本文基于因子分析和聚類分析方法對我國29個省份2015—2022年的社會工作政策進行量化研究，主要結論如下。

第一，我國各地區(qū)社會工作政策工具結構不均衡。通過對社會工作政策工具變量進行因子分析，根據(jù)提取的5個主成分得分和排名情況，可以發(fā)現(xiàn)我國社會工作政策工具結構不均衡以及政策工具內部結構不均衡。政策工具結構不均衡具體表現(xiàn)為供給型和環(huán)境型政策工具占據(jù)絕對主導地位，需求型政策工具運用較為缺失，單因子立體推進、基礎構建、引領推廣的方差總貢獻率達到56.66%，是影響社會工作最主要的社會工作政策工具，主要由環(huán)境型和供給型政策工具變量構成。政策工具內部結構不均衡是環(huán)境型、供給型和需求型政策工具內部指標的使用不均衡，主要表現(xiàn)在不同地區(qū)5個主成分得分和排名上。

第二，我國各地區(qū)社會工作政策供給水平差異較大。這可能與各地區(qū)經濟發(fā)展水平、要素資源、社會工作發(fā)展環(huán)境、當?shù)卣匾暢潭鹊纫蛩赜泻艽箨P系。以福建為例，其在立體推進、基礎構建、引領推廣、人才發(fā)展的得分均居于全國平均水平之上，在社會工作政策工具的運用中實現(xiàn)了供給—需求—環(huán)境型三類政策工具的均衡使用。不僅營造了良好的社會工作發(fā)展制度環(huán)境，還實現(xiàn)了社會工作供需的有效匹配，為提高社會工作服務效率和質量、切實增強構建社會服務體系、改善民生為主的社會建設提供了政策保障。

第三，我國各地區(qū)社會工作政策區(qū)域聚類特征明顯。通過對因子分析提取的5個主成分進行聚類分析，將不同社會工作政策供給水平的地區(qū)歸為五類，根據(jù)5類地區(qū)分類均值大小，得到了4種不同類別政策工具協(xié)同運用的特征。首先，第一類地區(qū)具有供給—需求—環(huán)境型政策工具缺失特征；其次，第二類地區(qū)具有供給—需求—環(huán)境型政策工具聯(lián)動特征；再次，第三類和第五類地區(qū)具有環(huán)境—供給型政策工具協(xié)同特征；最后，第四類地區(qū)具有環(huán)境型政策工具主導特征。這些特征突顯了當?shù)厣鐣ぷ髡咧贫润w系建設優(yōu)勢和劣勢。各地區(qū)可基于自身實際情況進行查漏補缺，不斷優(yōu)化政策工具。

（二） 建議

第一，均衡使用政策工具，強化需求型政策工具的運用。既要發(fā)揮環(huán)境型政策工具對于社會工作發(fā)展環(huán)境的塑造作用，也應重視供給型政策工具對于社會工作發(fā)展的推動作用，以及需求型政策工具的拉動作用。針對社會工作政策工具結構不均衡的問題，特別是需求型政策工具的缺失，地方政府在制定和實施社會工作政策時要更加注重此類政策工具的運用。通過增加對需求型政策工具的投入和使用，更好地滿足社會工作發(fā)展的實際需求，推動社會工作的健康發(fā)展。同時，也要保持供給型和環(huán)境型政策工具的適當使用，以實現(xiàn)政策工具間的均衡和協(xié)同。

第二，因地制宜，制定差異化的社會工作政策。考慮到不同地區(qū)在社會工作政策供給水平上的差異，地方政府在制定社會工作政策時需要充分考慮當?shù)氐膶嶋H情況和需求，通過深入了解當?shù)氐慕洕l(fā)展水平、要素資源、社會工作發(fā)展環(huán)境等因素，制定更加符合當?shù)貙嶋H需求的社會工作政策。不僅要注重政策工具的創(chuàng)新，還要注重政策工具的實施成效。這需要當?shù)卣邆渥R別和判斷政策工具實施效果的能力，在充分了解社會工作政策工具實施帶來的長期和短期成效的基礎上，提高社會工作政策的針對性和可操作性，更好地推動當?shù)厣鐣ぷ鞯陌l(fā)展。

第三，加強區(qū)域合作與交流，促進政策經驗的共享與借鑒。地方政府要正視自身社會工作政策存在的不足和差距，加強合作與交流。通過定期組織經驗分享會、研討會等活動，促使各地區(qū)在社會工作政策制定和實施過程中的經驗得到共享與借鑒。同時，地方政府之間也可以積極進行互訪和學習，以了解其他地區(qū)在社會工作政策方面的成功經驗和做法。加強地區(qū)橫向交流學習，可以推動社會工作政策的創(chuàng)新、補充和完善，提高政策制定的精準度和整體效果。

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（文字編輯：徐朝科 責任校對：王香麗）

基金課題：國家社會科學基金一般項目“互聯(lián)網平臺企業(yè)社會責任自治理機制研究”（20BGL097）。