江克忠 陳友華

(1.南京審計(jì)大學(xué) 公共經(jīng)濟(jì)學(xué)院,江蘇 南京 211815；2.南京大學(xué) 社會(huì)學(xué)院，江蘇 南京 210046)

土地征用惡化了農(nóng)民對(duì)地方政府的評(píng)價(jià)嗎？
——基于CFPS調(diào)查的數(shù)據(jù)

江克忠1,2陳友華2

(1.南京審計(jì)大學(xué) 公共經(jīng)濟(jì)學(xué)院,江蘇 南京 211815；2.南京大學(xué) 社會(huì)學(xué)院，江蘇 南京 210046)

本文利用中國家庭追蹤調(diào)查項(xiàng)目2010年和2012年的調(diào)查數(shù)據(jù)，將土地征用視為一項(xiàng)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)，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(yīng)模型估計(jì)方法，實(shí)證研究了土地征用對(duì)地方政府聲譽(yù)的影響。研究發(fā)現(xiàn)：相對(duì)于2010年，2012年農(nóng)民對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)顯著下降，但土地征用顯著提高了被征地農(nóng)民對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)；同時(shí)，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(duì)待等因素，也顯著影響其對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)。

土地征用；地方政府；滿意度評(píng)價(jià)；CFPS

一、引言

伴隨著中國工業(yè)化和城市化進(jìn)程的快速發(fā)展，農(nóng)村地區(qū)土地征用的范圍不斷擴(kuò)大，力度不斷加大，土地征用使農(nóng)村社會(huì)結(jié)構(gòu)發(fā)生顯著變化的同時(shí)，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(duì)土地征用呈現(xiàn)出期盼的態(tài)度[1-4]，同時(shí)，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(huì)焦點(diǎn)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(dǎo)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(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)呢？本文從中國土地征用的制度安排和實(shí)踐出發(fā)，以政府信任、政府滿意度等相關(guān)理論為基礎(chǔ)，分析了農(nóng)民因土地被征用可能導(dǎo)致的對(duì)地方政府滿意度評(píng)價(jià)的變化，并采用中國家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies，簡稱CFPS)項(xiàng)目2010年和2012年的調(diào)查數(shù)據(jù)，實(shí)證研究了土地征用對(duì)地方政府聲譽(yù)的影響,以期對(duì)促進(jìn)地方政府與被征地農(nóng)民之間的良性互動(dòng)、實(shí)現(xiàn)社會(huì)的穩(wěn)定與和諧發(fā)展提供理論與現(xiàn)實(shí)參考。

二、文獻(xiàn)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(dá)成以下共識(shí)：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(dǎo)地位，且獲得巨大的土地收益。這是因?yàn)?，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(gè)人，農(nóng)民沒有權(quán)利處置或出售土地的所有權(quán)，只是擁有土地的使用權(quán)和部分收益權(quán)，村集體雖然是土地的所有者，但在土地征用中沒有權(quán)力直接將農(nóng)業(yè)用地轉(zhuǎn)化為非農(nóng)用地并在市場上進(jìn)行交易，農(nóng)村土地進(jìn)入一級(jí)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(yīng)者”。同時(shí)，由于地方政府在土地一級(jí)市場上的壟斷地位，在地方財(cái)政支出壓力不斷加大和發(fā)展轄區(qū)經(jīng)濟(jì)等多重目標(biāo)導(dǎo)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(jià)征用，高價(jià)轉(zhuǎn)讓”的方式，獲取巨大的土地收益[8-12]?；谝陨系脑?，部分研究者認(rèn)為我國農(nóng)村土地征用的補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)過低[13-14]，也有研究者認(rèn)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(guān)者，現(xiàn)有研究主要關(guān)注土地征用對(duì)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(duì)土地征用的滿意度。其中，史清華等[16]認(rèn)為，土地征用對(duì)農(nóng)民收入的負(fù)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(rèn)為，發(fā)達(dá)地區(qū)失地農(nóng)民獲得豐厚的物質(zhì)補(bǔ)償，但失地農(nóng)民對(duì)市民身份的認(rèn)同度較低。高進(jìn)云等[19]在亞馬蒂亞·森的可行能力框架下，使用模糊評(píng)價(jià)方法對(duì)農(nóng)地城市流轉(zhuǎn)前后農(nóng)民的福利水平進(jìn)行了比較，發(fā)現(xiàn)農(nóng)地城市流轉(zhuǎn)導(dǎo)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(jì)狀況、社會(huì)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(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)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(duì)土地征用不滿意，包括土地征用補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)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(gè)體特征變量都顯著影響其對(duì)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(duì)農(nóng)村土地的征用，或是出于發(fā)展地方經(jīng)濟(jì)的目標(biāo)，或是出于滿足轄區(qū)居民公共需要的目的。關(guān)于地方政府對(duì)農(nóng)村土地征用的總體績效的考核，學(xué)界還缺乏足夠的關(guān)注，即便有所關(guān)注，現(xiàn)有研究或是觀點(diǎn)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(duì)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(xué)依據(jù)。上世紀(jì)80年代，“新公共管理”運(yùn)動(dòng)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(zhuǎn)變，公眾對(duì)政府的評(píng)價(jià)(滿意度)成為評(píng)估政府績效的主要依據(jù)；本文選擇農(nóng)民對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)作為考察政府土地征用績效的標(biāo)準(zhǔn)。

第二，雖然現(xiàn)有很多研究都認(rèn)同土地征用的補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)過低、土地征用的程序還缺乏公平和合理，進(jìn)而不利于被征地農(nóng)民對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)；但是，考慮到我國城鄉(xiāng)存在巨大的收入差距，公共品(服務(wù))也處于嚴(yán)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(wù))、非農(nóng)工作機(jī)會(huì)、社會(huì)保障水平等有可能得到提高，進(jìn)而有可能改善被征地農(nóng)民對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)。

第三，既有的大部分文獻(xiàn)或是對(duì)農(nóng)民被征地前后的目標(biāo)變量進(jìn)行比較，或是采用多元回歸模型檢驗(yàn)土地征用對(duì)目標(biāo)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(guān)關(guān)系，即在一般的實(shí)證研究中，由于存在其他變量混淆自變量和目標(biāo)變量之間的關(guān)系，研究很難得出土地征用對(duì)目標(biāo)變量的“凈影響”，目標(biāo)變量的變化可能并不完全是由征地導(dǎo)致，而受農(nóng)民個(gè)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(shí)間趨勢。本文將土地征用類比于自然科學(xué)實(shí)驗(yàn)中對(duì)被實(shí)驗(yàn)對(duì)象施加的某種“處理”，即視土地征用為一項(xiàng)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)，進(jìn)而采用非參數(shù)回歸的傾向值分析方法，實(shí)證研究土地征用對(duì)目標(biāo)變量的影響，旨在解決這一關(guān)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(dǎo)致的農(nóng)民對(duì)地方政府滿意度評(píng)價(jià)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(jié)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(xué)特征變量等初始條件的差異，分析土地征用對(duì)目標(biāo)變量(農(nóng)民對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià))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(shí)可以觀測到的是處理組目標(biāo)變量征地后的結(jié)果，而處理組目標(biāo)變量沒有征地事件的結(jié)果是不能觀測到的，這種狀態(tài)也稱為“反事實(shí)”[22]。傾向值分析就是為了解決這種不可觀測事實(shí)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(biāo)變量的差異來判斷土地征用與目標(biāo)變量之間的因果關(guān)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(gè)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(jìn)行配對(duì)，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(duì)過程中被控制，處理組和控制組樣本目標(biāo)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(jìn)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(gè)預(yù)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(duì)研究結(jié)論的影響，從而保證因果結(jié)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(duì)1，或1對(duì)n(n指一個(gè)固定的數(shù)字)匹配，目的在于找到1個(gè)或n個(gè)在傾向值或觀測協(xié)變量上與一個(gè)接受處理的樣本匹配最佳的參照。但在實(shí)際應(yīng)用中，這一類型的匹配并不是很有效，因?yàn)樵谝粋€(gè)事先確定的尺度內(nèi)每一接受處理的樣本可能存在n個(gè)以上的參照；而且，大多數(shù)情況下，一個(gè)尺度內(nèi)與一個(gè)接受控制的樣本接近的參照的數(shù)目是變動(dòng)的，但與參照接近的相對(duì)程度卻被忽略。而整體匹配方法，控制組每個(gè)樣本的匹配結(jié)果為參照組的全部個(gè)體(通常去掉在共同支持域之外的樣本)，同時(shí)根據(jù)樣本距離不同而給予不同的權(quán)重(距離近的樣本權(quán)重較大，距離遠(yuǎn)的樣本權(quán)重較小)，從而使用了比其他匹配算法相對(duì)更多的信息。具體方法如下[24]：

記I0、I1分別為指示一個(gè)樣本是屬于參照組還是處理組的一套符號(hào)，Y0、Y1分別是參照組和處理組樣本目標(biāo)變量的結(jié)果；為了估計(jì)處理組中每一樣本i∈I1的干預(yù)效應(yīng)，結(jié)果Y1i與未被干預(yù)樣本中被匹配的樣本j∈I0的結(jié)果Y0j的均值進(jìn)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(chǔ)來構(gòu)建。當(dāng)一個(gè)未被干預(yù)的參照組樣本估計(jì)的傾向值更接近于被干預(yù)樣本i∈I1時(shí)，該未被干預(yù)樣本在建構(gòu)結(jié)果的加權(quán)平均值時(shí)就會(huì)得到一個(gè)更大的權(quán)數(shù)，將對(duì)被干預(yù)樣本的平均干預(yù)效應(yīng)記為ATT，平均干預(yù)效應(yīng)的表達(dá)式為：

(1)

傾向值匹配方法可以應(yīng)用于兩個(gè)時(shí)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)，以研究動(dòng)態(tài)形式的干預(yù)事件所導(dǎo)致的變化，同時(shí)可以控制不可觀測但不隨時(shí)間變化的組間差異，得到更可靠的干預(yù)效果，稱為雙重差分傾向值匹配，是估計(jì)ATT效應(yīng)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(yù)后的時(shí)間點(diǎn)，t′表示干預(yù)前的時(shí)間點(diǎn)，則ATT的估計(jì)量為：

(2)

式(2)中，W(i,j)是根據(jù)某一被干預(yù)樣本i∈I1和每一未被干預(yù)樣本j∈I0之間傾向值的距離推導(dǎo)得到的權(quán)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(duì)每個(gè)i計(jì)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(gè)更大的W(i,j)值，而賦予在傾向值上距離i更遠(yuǎn)(更末端)的j以一個(gè)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(fù)雜的函數(shù)進(jìn)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(diǎn)(構(gòu)建反事實(shí)的加權(quán)平均值的某一被干預(yù)樣本的傾向值)，Pj和Pk分別是落入跨距中的第j和第k個(gè)未被干預(yù)樣本的傾向值，即j∈I0和k∈I0，且Gij=(Pj-Pi)/k。

四、實(shí)證研究

(一)數(shù)據(jù)來源

中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)是一項(xiàng)全國性的綜合社會(huì)跟蹤調(diào)查項(xiàng)目，旨在通過跟蹤收集個(gè)體、家庭、社區(qū)三個(gè)層面的數(shù)據(jù)，反映中國社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、人口、教育和健康的變遷。CFPS樣本覆蓋25個(gè)省市、自治區(qū)，目標(biāo)樣本規(guī)模為16 000戶，調(diào)查對(duì)象包含樣本家戶中的全部家庭成員，其中，2010年的基線調(diào)查，完成14 960戶家庭的訪問，2012年的追蹤調(diào)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(jì)

結(jié)合CFPS項(xiàng)目的調(diào)查內(nèi)容，以家庭主事者作為本文研究對(duì)象。其中，研究的目標(biāo)變量為家庭主事者對(duì)本縣(市)政府的滿意度評(píng)價(jià)；協(xié)變量(混淆變量)包括：①家庭主事者人口學(xué)特征變量，②家庭及家庭所在村莊(社區(qū))特征變量，相關(guān)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(duì)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(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，得到研究樣本。其中，以2012年調(diào)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(gè)，參照組樣本數(shù)為4760個(gè)，相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)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(duì)地方政府滿意度評(píng)價(jià)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(duì)地方政府滿意度評(píng)價(jià)的均值低于處理組樣本，但兩個(gè)年份中二者之間的差異都不顯著；(2)相對(duì)于2010年，2012年參照組和處理組樣本對(duì)地方政府滿意度評(píng)價(jià)的均值都有下降；(3)自變量除了家庭所在村莊是否風(fēng)景名勝區(qū)、是否有污染源、是否礦產(chǎn)資源區(qū)等3個(gè)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(jì)

說明：P檢驗(yàn)值是指單因素方差分析的P檢驗(yàn)值，以檢驗(yàn)相關(guān)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(shí)證研究結(jié)果

實(shí)證研究由以下步驟構(gòu)成：(1)首先使用logit模型對(duì)2010年的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)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(yù)測概率；(2)創(chuàng)建一個(gè)logit得分并將該logit定義為傾向值；(3)創(chuàng)建一個(gè)差值得分(即目標(biāo)變量在2012年和2010年之間的差值)，此差值得分被設(shè)定為結(jié)果變量，即進(jìn)行雙重差分傾向值匹配；(4)以一種隨機(jī)順序?qū)颖緮?shù)據(jù)加以排序并設(shè)定一個(gè)隨機(jī)數(shù)字以確保每次能夠得到相同的結(jié)果，使用局部線性回歸匹配方法得到估計(jì)結(jié)果，同時(shí)使用自助抽樣估計(jì)方法進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

logit模型回歸結(jié)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(duì)農(nóng)民家庭土地是否被征用不存在顯著的影響，當(dāng)樣本家庭所在村莊周圍有污染源或?qū)儆诘V產(chǎn)資源區(qū)時(shí)，農(nóng)戶家庭土地被征用的可能性顯著提高。

表3 預(yù)測傾向值的logit模型回歸結(jié)果

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

運(yùn)行局部線性回歸并進(jìn)行雙重差分傾向值匹配的結(jié)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(duì)本縣(市)政府的滿意度評(píng)價(jià)都有下降，土地征用導(dǎo)致農(nóng)村家庭主事者對(duì)本縣(市)政府的滿意度評(píng)價(jià)提高了0.055個(gè)單位，而且統(tǒng)計(jì)上顯著。也就是說，總體上，農(nóng)民對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)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(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)。

表4 采用局部線性回歸的雙重差分傾向值匹配結(jié)果

說明：*表示95%置信區(qū)間不包括零值，或者雙尾檢驗(yàn)時(shí)p<0.05。

(四)匹配變量的平衡性檢驗(yàn)

實(shí)證研究中，如果傾向值匹配估計(jì)得較準(zhǔn)確，則應(yīng)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(gè)協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差，以去掉變量計(jì)量單位的影響，一般要求標(biāo)準(zhǔn)化差距不超過10%。匹配變量的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示，從表5可以看出，雖然匹配后部分變量的標(biāo)準(zhǔn)化差距大于10%，而且部分變量匹配后的標(biāo)準(zhǔn)化偏差有增加，但總體上t檢驗(yàn)的結(jié)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(jì)結(jié)果較準(zhǔn)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(huì)影響擬合曲線的修勻程度，它也是會(huì)對(duì)基于內(nèi)核匹配的結(jié)果造成影響的一個(gè)重要設(shè)定，在實(shí)證研究中，可以通過改變寬帶的設(shè)定值進(jìn)行敏感性分析。我們通過將寬帶值設(shè)定為0.01、0.05和0.8，研究結(jié)果如表6所示，和表4的結(jié)果相比，驗(yàn)證了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。另一方面，在實(shí)證研究中，當(dāng)被干預(yù)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(yù)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(yù)的樣本找不到匹配者時(shí)，傾向值匹配通常會(huì)將這些樣本排除出研究；即使是對(duì)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(duì)被干預(yù)者的干預(yù)效應(yīng)的估計(jì)并不是很有效。針對(duì)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(jì)結(jié)果，具體做法是：在將寬帶固定在默認(rèn)取值的情況下，刪除那些傾向值比未被干預(yù)樣本傾向值的最大值更大或最小值更小的被干預(yù)樣本的2%、5%或10%，分析結(jié)果對(duì)修剪程度變化的敏感性。和表4的結(jié)果相比，也驗(yàn)證了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

表5 匹配變量的平衡性檢驗(yàn)

表6 敏感性分析結(jié)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(yàn)時(shí)p<0.05。

表7 敏感性分析結(jié)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(yàn)時(shí)p<0.05。

(六)家庭固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果

為了控制家庭不可觀測因素對(duì)實(shí)證研究結(jié)果的影響，我們?cè)趦?nèi)核匹配的基礎(chǔ)上，采用家庭固定效應(yīng)模型，研究土地征用導(dǎo)致的農(nóng)民家庭主事者對(duì)地方政府滿意度評(píng)價(jià)的影響。研究由以下步驟構(gòu)成：(1)在前文logit模型回歸結(jié)果的基礎(chǔ)上，運(yùn)行內(nèi)核匹配(三次立方內(nèi)核函數(shù))產(chǎn)生一個(gè)權(quán)數(shù)(weights)；(2)采用家庭固定效應(yīng)加權(quán)回歸，得到土地征用對(duì)被解釋變量影響的凈效應(yīng)。模型設(shè)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(duì)本縣(市)政府的滿意度評(píng)價(jià))；weightsi為權(quán)重；periodi為時(shí)期虛擬變量，2010年取值為0，2012年取值為1；treatedi為個(gè)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(shí)期虛擬變量和個(gè)體虛擬變量的交互項(xiàng)，其系數(shù)反映了土地征用的凈效應(yīng)，如果β2顯著為正，表明土地征用對(duì)被解釋變量的影響有正的凈效應(yīng)，反之，如果β2顯著為負(fù)，表明土地征用對(duì)被解釋變量的影響有負(fù)的凈效應(yīng)，如果β2不顯著，表明土地征用對(duì)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(xiàng)。

家庭固定效應(yīng)模型回歸結(jié)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(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)，同時(shí)，相對(duì)于2010年，2012年農(nóng)民家庭主事者對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)顯著下降，與前文研究結(jié)論一致。 研究還發(fā)現(xiàn)，相對(duì)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(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)顯著較高；自評(píng)健康較好的農(nóng)村家庭主事者，其對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)也顯著較高；有非農(nóng)工作的農(nóng)村家庭主事者對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)顯著低于沒有非農(nóng)工作的農(nóng)村家庭主事者；當(dāng)農(nóng)村家庭主事者曾經(jīng)受到過政府不公正的對(duì)待，其對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)也顯著較低。

表8 家庭固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果

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

五、結(jié)論和討論

本文將土地征用視為一項(xiàng)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)，利用中國家庭追蹤調(diào)查項(xiàng)目2010年和2012年的調(diào)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(shí)在內(nèi)核匹配的基礎(chǔ)上，采用家庭固定效應(yīng)模型估計(jì)方法，實(shí)證研究了土地征用導(dǎo)致的農(nóng)民對(duì)地方政府滿意度評(píng)價(jià)的變化。綜合本文的研究，得出以下結(jié)論：

第一，土地征用顯著提高了被征地農(nóng)民對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)。這也驗(yàn)證了為什么絕大多數(shù)農(nóng)民對(duì)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(dǎo)致的各類矛盾、抵制、上訪和群體性事件呢？一方面，征地補(bǔ)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(rèn)為，當(dāng)公眾的期望高于政府實(shí)際工作成效時(shí)，進(jìn)而會(huì)對(duì)政府產(chǎn)生不滿情緒[26-29]，也就是說，部分農(nóng)民可能對(duì)土地征用的收益期望太高，而當(dāng)現(xiàn)實(shí)不能滿足其過高的期望時(shí)，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(duì)于2010年，2012年農(nóng)民對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)出現(xiàn)顯著的下降。Inglehart[30]、Dalton[31]等研究發(fā)現(xiàn)，上世紀(jì)中期以來，發(fā)達(dá)國家的民眾對(duì)政府信任普遍呈下降的趨勢，而且民眾對(duì)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(jì)的發(fā)展，民眾對(duì)政府公共服務(wù)提出新的需求，或是對(duì)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(shí)，由于文化的轉(zhuǎn)向和后現(xiàn)代世界觀的出現(xiàn)，民眾對(duì)政府提出更多的批評(píng)。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(duì)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(zāi)后重建取得了巨大的成就，但災(zāi)區(qū)群眾對(duì)各級(jí)政府的滿意度都在下降；主要原因也在于隨著社會(huì)轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟(jì)進(jìn)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(gè)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(duì)待等因素，也顯著影響其對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)。王正緒[34]認(rèn)為，對(duì)自己生活滿意度越高的個(gè)體，其對(duì)政府的滿意度也越高；Cheryl等[35]認(rèn)為政府(包括政府工作人員)的行為是否正確和恰當(dāng)，會(huì)顯著影響公眾對(duì)政府的評(píng)價(jià)。本文的研究結(jié)論與此相類似，其中，相對(duì)于喪偶或離異的農(nóng)民，與配偶共同生活的農(nóng)民對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)更高；健康狀況更好的農(nóng)民對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)也更高；而當(dāng)農(nóng)民曾經(jīng)受到政府的不公正對(duì)待時(shí)，其對(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)顯著較低。同時(shí)，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(huì)階層中的地位越高，其對(duì)政府的滿意度越低，批評(píng)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(duì)地方政府的滿意度評(píng)價(jià)較低的原因。

致謝：感謝北京大學(xué)中國社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心(ISSS)提供中國家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies，簡稱CFPS)項(xiàng)目數(shù)據(jù)，文責(zé)自負(fù)！

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[責(zé)任編輯 彭國慶]

2017-02-14

教育部人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目(編號(hào)：14JJD840007)；中國博士后科學(xué)基金項(xiàng)目(編號(hào)：2015M571720).

江克忠，南京審計(jì)大學(xué)公共經(jīng)濟(jì)學(xué)院講師，博士，南京大學(xué)社會(huì)學(xué)院博士后流動(dòng)站研究人員，主要從事家庭經(jīng)濟(jì)學(xué)研究.

F301

A

10.3969/j.issn.1009-3699.2017.04.010