乌鲁木齐市农民公共服务满意度评价及影响因素分析
——基于达坂城区279份农户调查数据

2018-11-14 03:15:48云,李
经济研究导刊 2018年26期
关键词:公共服务因子农民

何 云,李 松

(新疆农业大学 管理学院,乌鲁木齐 830052)

2016年中央1号文件明确提出“加快补齐农村发展短板,促进城乡公共资源均衡配置,统筹城乡基本公共服务水平,提高农民公共服务满意度”。十八大明确提出四个全面战略布局,其中全面小康建设是四个全面的重中之重。如何提高农村公共服务水平,如何让更多的农民享受到发展的成果,是今后五年乃至更长的一段时间内社会发展重点。新疆作为丝绸之路经济带的核心区,特殊的地理区位和多元民族等条件导致当下农村矛盾凸显,突出表现在农村人口基数大、农民人均收入低、农村公共服务水平低、农民获得感低,上述问题直接影响新疆社会经济能否长治久安和全面小康的实现。本文从农民满意度视角出发,科学评价农村公共服务水平,分析影响农民满意度的影响因素,最终得出有利于城乡统筹发展和全面建设小康社会的启示。

一、研究区域、数据来源和模型设计

(一)研究区域

达坂城区位于乌鲁木齐市东南,与天山区、吐鲁番、托克逊相邻。达坂城区行政区域面积4 759平方公里,下辖三乡一镇4个街道办事,分别是艾维尔沟、乌拉泊、盐湖、东沟乡、西沟乡、阿克苏乡、达坂城镇。全区常住人口41 329人,总户数12 283人,其中城镇人口17 531人,乡村人口为24 798人。2012—2015年,达坂城区人口由42 170人减少到41 329人,年均增长率为-5.87%。截至2015年,达坂城区国民生产总值为21.13亿元,其中,第一产业为1.2亿元,第二产业为11.6亿元,第三产业为8.33亿元,地方财政收入为4.33亿元。

(二)数据来源

本研究主要利用新疆农业大学课题组对艾维尔沟街道、乌拉泊街道、盐湖街道、东沟乡街道、西沟乡、阿克苏乡、达坂城镇等的调查,采取观察法、小型座谈会、参与式农村评估(PRA)进行访谈调查。三次调查中,发放调查问卷300份,收回实际有效问卷279份,有效率为93%。问卷数量及有效性符合调查计划,达到预期目标。调查主要分为6大调查项目、87 个子项。项目涵盖(1)基本信息;(2)农民交通出行;(3)生态环境;(4)社会治安;(5)食品药品安全;(6)基础教育;(7)文体活动;(8)法律服务;(9)社会保障;(10)基础组织服务;(11)农业保障服务。

(三)农民公共服务满意度评价指标体系建立

本文拟采取主成分分析方法确定指标的权重;由于调查获取的数据具有不同量纲,采取极值法对数据展开标准化处理。

(1)式中,Xsij为i样本j指标的标准化值,Xij为i样本的j指标值,Xjmax为j指标的最大值,Xjmin为j指标的最小值。

(2)式中,M为主因子的载荷得分系数,N为特征根值,V各主成分方差贡献率,C为特征根值≥1的主成分的累计贡献率;指标权重按照单个因素类型单独确定,需要分别对WPCA进行归一化处理,得到相应的W*PCA。

本文采取加权平均法计算达坂城区农民公共服务的满意度。

式(3)中,Sd是第d位农民公共服务满意度,Edi分别是第d位农民的满意度的第i个指标,WEi是第i个指标权重,n分别是影响满意度的指标个数。

(四)农民公共服务满意度影响因素分析

以往对农民主观满意度影响因素研究,大部分学者采用结构方程、Person等方法,上述方式适用于二值或者连续性的被解释变量;然而当个体面临的选择是多值且不连续时候,多项Logit模型(MNL)更适合多个选择方案问题探讨。本文结合已有研究成果和达坂城区农民自身特点,选择影响农民感知的主要因素包括农民交通出行、生态环境、社会治安、食品药品安全、基础教育、文体活动、法律服务、社会保障、基础组织服务、农业保障服务等12个变量。

二、实证结果

(一)农民公共服务满意度评价

根据样本调查数据,本文展开对样本数据变量赋值,其中交通出行满意度(x1)、生态环境满意度(x1)、社会治安满意度(x2)、食品药品安全满意度(x3)、基础教育满意度(x4)、文体活动满意度(x5)、乡镇村卫生站的服务质量满意度(x6)、法律服务满意度(x7)、社会保障满意度(x8)、基层组织服务满意度(x9)、农业保障服务满意度(x10),详细见表1。

本文采用SPSS19.1软件进行因子分析,KMO统计量为0.872,Bartlett球形度检验观测值为233.418,对应概率P值为0.001,共同度67%以上,信息重叠度较高。根据特征根值≥1的标准,提取5个公因子,方差贡献率为55.472%,提取公因子特征根分别为 2.149、1.475、1.305、1.171、1.018,贡献度为19.54%、13.41%、11.87%、10.64%、9.25%。使公因子对整个信息变量更具解释力,对因子载荷矩阵中的系数向0—1分化,对初始因子载荷模型进行最大正交旋转,旋转后的因子载荷矩阵。通过因子旋转和各因子对应的贡献率加权归一化处理后,通过各因子函数系数矩阵,采用回归法计算276个农民公因子得分函数,得到农民与公共服务满意度得分:

F=0.412F1+0.235F2+0.177F3+0.175F4+F5(5)

总体来看,达坂城区农民对公共服务满意度为2.488,总体满意度水平处于一般区间。在各项公共服务类型中,达坂城区农民对农业生产服务保障的满意度最高,为2.89;其次是生态环境服务为2.72;再次是卫生医疗为2.59,法律服务为2.56,食品药品安全为2.54,文体活动为2.51,基层组织服务2.44,社会保障为2.313,社会治安为2.23;最低是交通出行,农民的满意度仅仅为2.19。

(二)农民公共服务满意度影响因素分析

根据实证分析,本文得出影响农民公共服务满意度的影响因子包括以下几个方面:年龄与农民公共服务满意度度在10%水平上呈显著正相关性,说明随着年龄的越来越大,农民对公共服务的满意度越高。可能的解释是目前国家对农民养老保险、医疗保险的不断覆盖,农民对公共服务的满意度较以往有力加大提升。从职业角度来看,职业因素与农民公共服务满意度在10%水平上呈现显著正相关性,说明家庭中有企业单位人员的农民的公共服务满意度明显高于农业生产人员的。可能的解释是企业单位人员的社会保障较好,这类人的对未来有着较强的预期,对公共服务满意度也就较高。教育程度与农民公共服务满意度在10%水平上呈显著负相关,教育程度越高,农民的公共服务满意度就越低。可能的解释是高教育程度的农民在接受知识和社会信息方面具有较强的能力,从而形成较高的公共服务预期,然而现实与未来预期形成差距之后,这类农民对公共服务的满意度就相对低教育程度的农民就低。交通服务水平与公共服务满意度在5%水平上呈显著正相关性,交通服务水平越高,农民外出越便利,对提升农民公共服务满意度的贡献就越高。地下水质与农民公共服务满意度在5%水平上呈显著正相关,可能的解释是地下水对农民生活的影响较大,地下水质越高,农民健康水平越高,公共服务满意度越高。村级道路路面与公共服务满意度在5%水平上呈显著正相关性,村级道路水平越好,对农民公共服务满意度就越高。周围邻居关系与公共服务满意度在5%水平上呈显著正相关性,说明农民的和谐的邻里关系对提高农民公共服务满意度作用较大,邻里关系的提升能够显著农民的社会资本,能够增加农民的和谐幸福感知。每年医疗费支出与农民公共服务满意度在5%水平上呈现显著负相关性,农民的医疗费用支出越高,农民的公共服务满意度就越低。公共资金使用透明度与农民公共服务满意度在5%的水平上呈显著正向关。基础组织的治理能力和治理方式最直接的影响在农民对公共服务的感知上,公共资金的使用透明与否很大程度上影响公共服务的运行水平和运行效率如何。因此,增加公共资金使用透明度能够显著增加农民对公共服务的满意度。

三、结论与启示

根据达坂城区农村公共服务实地调查数据,运用有序Logit模型对农民公共服务满意度及影响因素进行分析,主要结论如下:(1)达坂城区农民对公共服务满意度为2.488,总体满意度水平处于一般区间。达坂城区农民公共服务的满意度由大到小依次为,农业生产服务>生态环境服务>卫生医疗>法律服务>食品药品安全>文体活动>基层组织服务>社会保障>社会治安>最交通出行。(2)年龄、职业、交通服务水平、地下水质、村级道路路面、周围邻居关系、基础组织的治理能力、公共资金的使用透明与农民公共服务满意度呈显著正相关关系;教育程度、医疗费支出与农民公共服务满意度呈显著负相关关系。根据实证结果,提出未来提高乌鲁木齐市农民公共服务满意度的对策和建议。

农民对公共服务的满意度是指农民根据当前农村公共服务基础设施、服务水平、实施政策等方面做出的一种综合、主观事实判断,其结果不仅仅受农民个体特征影响,还会受到农民所在的经济、社会和自我认知等因素的影响。本文基于农民福利视角,选取农民基本特征、交通、生态、医疗卫生、法律服务、食品药品、文体娱乐等方面的公共服务指标对其展开探讨,其结果反映了一定的客观存在规律及认知。但随着对农民公共服务满意度的研究不断深入,未来将更多关注不同农民生计资本对农民公共服务满意度认知的影响和作用。

表1 农民公共服务满意度影响因素实证回归结果

猜你喜欢
公共服务因子农民
公共服务
因子von Neumann代数上的非线性ξ-Jordan*-三重可导映射
公共服务
公共服务
公共服务
农民增收致富 流翔高钙与您同在
今日农业(2021年2期)2021-03-19 08:36:46
饸饹面“贷”富农民
今日农业(2020年17期)2020-12-15 12:34:28
一些关于无穷多个素因子的问题
中等数学(2020年1期)2020-08-24 07:57:42
影响因子
影响因子