張 雨 朱亞鵬

一、引 言

政治參與能夠向政府傳達公眾的態(tài)度和偏好，有利于政府優(yōu)化決策和提升服務(wù)效率。公眾積極的政治參與是政治發(fā)展的應(yīng)有之義。因此，分析政治參與的影響因素對于推動政治發(fā)展，提升政府治理水平、實現(xiàn)中國式現(xiàn)代化具有重要意義。整體來看，國內(nèi)學(xué)界圍繞以下維度對政治參與影響因素展開了豐富討論：一是微觀層面。除年齡、性別、受教育程度等基本要素外，還包括個體的一般社會特征，如社會階層①崔巖：《當前我國不同階層公眾的政治社會參與研究》，《華中科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）》2020年第6期。、社會公平感②林健、肖唐鏢：《社會公平感是如何影響政治參與的?——基于CSS2019全國抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)的分析》，《華中師范大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版）》2021年第6期。；社會經(jīng)歷因素，如流動經(jīng)歷③羅豎元：《流動經(jīng)歷與新生代農(nóng)民工的政治參與——基于湖南省的實證調(diào)查》，《東南學(xué)術(shù)》2013年第2期。、工作單位④徐延輝、李明令：《工作單位與政治參與:市場化效應(yīng)的一個微觀管窺》，《政治學(xué)研究》2021年第2期。；以及個體與政府的互動經(jīng)歷及態(tài)度，如政府滿意度⑤劉偉、彭琪：《政府滿意度、生活滿意度與基層人大選舉參與——基于2019年“中國民眾政治心態(tài)調(diào)查”的分析》，《政治學(xué)研究》2021年第2期。。二是宏觀層面的因素，如社會文化⑥楊根喬：《論當前我國婦女參政的現(xiàn)狀、問題及對策》，《當代世界與社會主義》2004年第2期。、制度設(shè)置⑦Yu Song, “Institutionalizing Rural Women’s Political Participation in China: Reserved Seats Election for Women,”Asian Women,vol.32,no.3 （September 2016）,pp.77-99.等。然而，目前較少研究關(guān)注中國社會政策與政治參與的關(guān)系。

社會政策是將公民與政府相連的重要紐帶。進入新世紀后，中國政府開始不斷深化住房、醫(yī)療、養(yǎng)老等領(lǐng)域的政策改革，逐步邁入社會政策時代。⑧王紹光：《從經(jīng)濟政策到社會政策:中國公共政策格局的歷史性轉(zhuǎn)變》，《中國公共政策評論》2007年第1期；李培林、王思斌、梁祖彬、周弘等：《構(gòu)建中國發(fā)展型的社會政策——“科學(xué)發(fā)展觀與社會政策”筆談》，《中國社會科學(xué)》2004年第6期。政策的本質(zhì)是一項政治輸出，加之社會政策與民生息息相關(guān)，中國社會政策的變動和完善必定會對中國公眾的政治態(tài)度和相關(guān)行為帶來影響。部分學(xué)者關(guān)注到社會保險政策可能會影響公眾政治參與，⑨汪連杰：《社會養(yǎng)老保險對農(nóng)村老年人相對剝奪感的影響研究》，《經(jīng)濟經(jīng)緯》2019 年第2 期；Hua Guo,and Kwok-fai Ting,“Policy Feedback in Transitional China:The Sectoral Divide and Electoral Participation,”Social Sci?ence Research,vol.54 （November 2015）,pp.233-245.但是往往是把社會保險作為中介變量或控制變量，而非關(guān)鍵解釋變量，沒有深入探討社會保險政策對政治參與的作用機制和邏輯。

事實上，長期以來國際學(xué)者普遍認為社會政策是塑造公眾政治行為的重要決定因素，并發(fā)展形成了指導(dǎo)理論——政策反饋理論。政策反饋理論被廣泛地運用于研究社會政策對公眾政治參與的影響，如醫(yī)療政策⑩Daniel Béland,Philip Rocco,and Alex Waddan,“Policy Feedback and the Politics of the Affordable Care Act,”Policy Studies Journal,vol.47,no.2 （May 2019）,pp.395-422.等。它提出社會政策影響政治參與的兩條途徑——資源效應(yīng)和解釋效應(yīng)?Paul Pierson,“When Effect Becomes Cause:Policy Feedback and Political Change,”World Politics,vol.45,no.4（July 1993）,pp.595-628.，即社會政策可通過資源賦予和認知塑造來影響大眾政治。兩種效應(yīng)較為全面地揭示了社會政策對政治參與的影響機制。因此，本研究以中國城鄉(xiāng)居民社會養(yǎng)老保險?本文主要關(guān)注城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險政策。后文中的“養(yǎng)老保險”若無特殊說明，均代指城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險。為例，通過引入政策反饋理論，結(jié)合微觀調(diào)查數(shù)據(jù)CSS2017，嘗試探討中國背景下社會政策對公眾政治參與行為的影響及其機制。

基本養(yǎng)老保險制度的普及和完善是中國社會保障制度改革的重點所在，也是我國完善民生保障、促進社會穩(wěn)健發(fā)展的關(guān)鍵步驟。然而，盡管學(xué)者對城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的發(fā)展歷程、政策擴面和效果等方面進行較為深入的研究，但對其產(chǎn)生的政治效應(yīng)缺乏關(guān)注。城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險如何影響公眾的政治參與？對此問題的回答關(guān)系到我國基本養(yǎng)老保險制度的發(fā)展邏輯和未來走向。

二、社會政策與政治參與：文獻評述

關(guān)于政治參與的定義，塞繆爾·P·亨廷頓和瓊·納爾遜的闡述得到了學(xué)界的廣泛認可，他們將其定義為“平民試圖影響政府決策的活動”①塞繆爾·P·亨廷頓、瓊·納爾遜：《難以抉擇——發(fā)展中國家的政治參與》，汪曉壽、吳志華、項繼權(quán)譯，北京：華夏出版社，1989年，第5—6頁。。根據(jù)“活動”的性質(zhì)，部分學(xué)者認為可將政治參與劃分為二類：一是政治制度內(nèi)的制度化參與；二是不受國家支持的非制度化參與。②陳振明、李東云：《“政治參與”概念辨析》，《東南學(xué)術(shù)》2008 年第4 期；Shlomi Segall,“Political Par?ticipation as an Engine of Social Solidarity: A Sceptical View,” Political Studies, vol. 53, no. 2 （June 2005）, pp. 362-378；Max Kaase, “Interpersonal Trust, Political Trust and Non-institutionalised Political Participation in Western Eu?rope,”West European Politics,vol.22,no.3 （July 1999）,pp.1-21.在此基礎(chǔ)上，胡榮根據(jù)主成分法進行因子分析，區(qū)分了三類中國城市居民的政治參與，并從制度化程度和主動性強弱兩個維度來區(qū)分行動邏輯。③胡榮：《社會資本與城市居民的政治參與》，《社會學(xué)研究》2008年第5期。隨后，陳云松將上述三類政治參與行為概念化為非制度化、低制度化和高制度化政治參與。④陳云松：《互聯(lián)網(wǎng)使用是否擴大非制度化政治參與基于CGSS2006的工具變量分析》，《社會》2013年第5期；徐延輝和李明令進一步對三類政治參與的內(nèi)涵進行界定。⑤徐延輝、李明令：《工作單位與政治參與:市場化效應(yīng)的一個微觀管窺》，《政治學(xué)研究》2021年第2期。如表1所示，高制度化政治參與是被制度規(guī)章支持的、在特定時間內(nèi)行使政治權(quán)力的行為，主動性較弱，主要包括選舉參與；低制度化政治參與是制度認可范圍內(nèi)、但不一定有制度規(guī)章支持日常參與，主動性較強，主要包括接觸官員、媒介發(fā)聲等意見表達行為；非制度化是不被現(xiàn)有法律、政策或慣例所認可和允許的行為，包括群體性事件等。

表1 高制度化、低制度化、非制度化政治參與的特征

不同類型政治參與的行為邏輯存在較大差別，但是諸多研究表明高制度化、低制度化和非制度化政治參與都可以被塑造。對于以選舉參與為主的高制度化政治參與，盡管部分學(xué)者對社會主義國家選舉行為的自主性存疑，但隨著我國經(jīng)濟體制的變革和政治理念的更新，公民的利益表達的需求增加。⑥麻寶斌、馬振清：《新時期中國社會的群體性政治參與》，《政治學(xué)研究》2005年第2期。公民的選舉參與行為可被視為衡量利益后的一種選擇，逐漸由過去的動員式演化為自主式參與。⑦胡榮：《社會資本與中國農(nóng)村居民的地域性自主參與——影響村民在村級選舉中參與的各因素分析》，《社會學(xué)研究》2006年第2期。此外，由于利益表達需要的增加，公民愈傾向于采取多元化的政治參與形式：對社會整體的信任越高，低制度化政治參與水平越高；⑧胡榮：《社會資本與城市居民的政治參與》，《社會學(xué)研究》2008年第5期。相對剝奪感越高，越容易參加不被規(guī)章制度支持的群體性事件⑨張書維、王二平、周潔：《相對剝奪與相對滿意：群體性事件的動因分析》，《公共管理學(xué)報》2010年第3期。。

對民眾而言，社會政策是其了解政府、與政府互動的重要載體，因此社會政策應(yīng)是塑造公眾政治態(tài)度和政治活動的重要因素。首先，一項社會政策的制定和執(zhí)行，會影響公眾看待該政策的態(tài)度，具體體現(xiàn)為政策認知程度、政策認同程度以及政策行為響應(yīng)程度①景懷斌：《行為公共政策研究的知識構(gòu)建：三個層面及范式選擇》，《中國行政管理》2021年第9期。。這種影響在個體層面存在差異性，會受到個體自利和社會價值觀念兩個因素的影響②Yeheskel Hasenfeld and Jane A.Rafferty,“The Determinants of Public Attitudes Toward the Welfare State,”So?cial Forces,vol.67,no.4 （June 1989）,pp.1027-1048.。同時，當代中國福利政策會影響公眾的福利態(tài)度，強化其政治意識，認為政府應(yīng)該提供社會福利③Dong-Kyun Im and Tianguang Meng,“The Policy–Opinion Nexus:The Impact of Social Protection Programs on Welfare Policy Preferences in China,”International Journal of Public Opinion Research,vol.28,no.2 （Summer 2016）,pp.241-268.。其次，社會政策的實施還可能影響更廣泛意義上的觀念和態(tài)度，如政治信任、社會公平感知④李艷霞：《福利制度模式與公眾政府信任的跨國比較》，《武漢大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）》2020年第2期；黃健、鄧燕華：《制度的力量——中國社會保障制度建設(shè)與收入分配公平感的演化》，《中國社會科學(xué)》2021年第11期。。而這些主觀態(tài)度的變化，可能會進一步影響其政治活動。

近年來，社會政策對公民政治參與的影響逐漸成為國際上的熱點研究，但這一領(lǐng)域的興起主要是在政策反饋理論被提出之后⑤Suzanne Mettler and Joe Soss, “The Consequences of Public Policy for Democratic Citizenship: Bridging Policy Studies and Mass Politics,”Perspectives on Politics,vol.2,no.1 （March 2004）,pp.55-73.。國內(nèi)已有少量研究關(guān)注政策的政治影響，如有學(xué)者發(fā)現(xiàn)土地經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)會提升農(nóng)戶政治參與的積極性⑥付振奇、陳淑云：《土地經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)是否影響了中國農(nóng)戶的政治參與?》，《公共行政評論》2019年第3期。。但依然存在以下可以進一步完善之處：（1）我國的社會保險制度已取得實質(zhì)性的發(fā)展和完善，但現(xiàn)有研究很少關(guān)注現(xiàn)行社會保險如何塑造公眾政治參與；（2）不同類型的政治參與在行為邏輯上存在較大差異，但少有研究關(guān)注同一社會政策會如何影響不同類型政治參與行為；（3）盡管已有少量文獻揭示了中國社會政策與政治參與行為之間的相關(guān)性，但沒有進一步解釋參與某項社會政策或者享受某項社會福利為何和如何影響政治行為。

近二十年來，我國集巨大人力物力來健全和完善社會保險制度，覆蓋范圍不斷擴大、保障力度不斷加強，影響了數(shù)億人的生活。本文旨在以城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險為例，回應(yīng)以下問題：養(yǎng)老保險的覆蓋是否提升了公眾的政治參與水平？如果有，是通過哪些途徑對公眾的政治參與產(chǎn)生影響？對于高制度化、低制度化和非制度化政治參與，養(yǎng)老保險是否存在差異化影響？

三、分析框架與假設(shè)提出：政策反饋及其影響機制

上世紀80年代末90年代初，政策反饋理論作為一種較為新型的政策分析方法開始興起，迄今已成為政治學(xué)和公共管理領(lǐng)域的重要理論。傳統(tǒng)的政策分析方法側(cè)重于政策的經(jīng)濟效率和社會福祉，而政策反饋理論則將政治因素納入分析范疇。①Suzanne Mettler and Mallory SoRelle, “Policy Feedback Theory,” in: Christopher M. Weible and Paul A. Saba?tier,eds.,Theories of the Policy Process （4th）,Boulder,CO:Westview Press,2017,pp.103-134.政策反饋理論源于歷史制度主義，主要強調(diào)政策具有重塑政治的功能，認為政策與政治之間存在雙向因果關(guān)系，②Paul Pierson,“When Effect Becomes Cause:Policy Feedback and Political Change,”pp.595-628.即階段1制定的政策可以重塑國家能力、社會群體及其政治目標和政治能力，進而影響階段2的政策制定③Theda Skocpol, Protecting Soldiers and Mothers: The Political Origins of Social Policy in the United States, Cam?bridge,MA:Belknap Press,1992.。

大眾對某項政策或公共項目的政治反應(yīng)是政策反饋理論的主流研究之一④Gahner E. Larsen, “Policy Feedback Effects on Mass Publics: A Quantitative Review,” Policy Studies Journal,vol.47,no.2 （May 2019）,pp.372-394.。但由于公眾對政治和政策的關(guān)注度較低（相較于政治精英和利益集團而言），因此大部分文獻都集中在社會福利政策領(lǐng)域——對普通公民的影響更為顯著。⑤Andrea L. Campbell, “Policy Makes Mass Politics,” Annual Review of Political Science, vol. 15, no. 1 （June 2012）,pp.333-351.如美國平價醫(yī)療法案（ACA）⑥D(zhuǎn)aniel Béland,Philip Rocco,and Alex Waddan,“Policy Feedback and the Politics of the Affordable Care Act,”pp.395-422；Lawrence Jacobs,Suzanne Mettler,and Ling Zhu,“The Pathways of Policy Feedback:How Health Reform Influences Political Efficacy and Participation,”Policy Studies Journal,vol.30,no.3 （August 2022）,pp.483-506.，醫(yī)療補助擴展⑦Joshua D. Clinton and Michael W. Sances, “The Politics of Policy: The Initial Mass Political Effects of Medicaid Expansion in the States,”American Political Science Review,vol.112,no.1 （February 2018）,pp.167-185.等醫(yī)療衛(wèi)生政策。當然，也有學(xué)者關(guān)注其他社會政策的反饋效應(yīng)，如煙草管制⑧Matia Vannoni, “A Behavioral Theory of Policy Feedback in Tobacco Control: Evidence From a Difference-In-Difference-In-Difference Study,”Policy Studies Journal,vol.47,no.2 （May 2019）,pp.353-371.，勞動力市場政策⑨Christopher J.Anderson,“The Private Consequences of Public Policies:Active Labor Market Policies and Social Ties in Europe,”European Political Science Review,vol.1,no.3 （November 2009）,pp.341-373.等。但以上文獻主要集中在美國語境下。⑩Daniel Béland,Edella Schlager,“Varieties of Policy Feedback Research:Looking Backward,Moving Forward,”Policy Studies Journal,vol.47,no.2 （May 2019）,pp.184-205.

部分學(xué)者已嘗試探究中國背景下的政策反饋效應(yīng)，?Hua Guo, Kwok-fai Ting, “Policy Feedback in Transitional China: The Sectoral Divide and Electoral Participa?tion,”pp.233-245；郭磊：《基本養(yǎng)老保險擠出了企業(yè)年金嗎——基于政策反饋理論的實證研究》，《社會保障評論》2018年第1期。如養(yǎng)老保險、教育補助、低保金和醫(yī)療保險如何影響福利政策偏好①Dong-Kyun Im and Tianguang Meng,“The Policy–Opinion Nexus:The Impact of Social Protection Programs on Welfare Policy Preferences in China,”pp.241-268.。和經(jīng)緯等應(yīng)用政策反饋理論去探索影響公民繳納社會醫(yī)療保險的動機。②Alex Jingwei He, Kerry Ratigan, and Jiwei Qian, “Attitudinal Feedback towards Sub-national Social Policy: A Comparison of Popular Support for Social Health Insurance in Urban China,”Journal of Comparative Policy Analysis,vol.23,no.3 （June 2021）,pp.350-371.王培杰等發(fā)現(xiàn)“獨生子女”政策對民眾的政策認同和生育偏好存在影響。③王培杰、彭雨馨、張友浪：《政策設(shè)計、政策認同和生育偏好——基于“獨生子女”政策的反饋效應(yīng)分析》，《公共行政評論》2022年第5期。張友浪等發(fā)現(xiàn)退出低保對政策態(tài)度和政治參與存在消極影響。④Youlang Zhang, Qiang Wang, and Menghan Zhao, “Negativity Bias in Welfare Policy Feedback Effects on Mass Publics,”Governance, （August 2022）,pp.1-29.整體上，討論中國社會政策的政治效應(yīng)的研究剛剛起步，分析中國語境下社會政策與公眾政治參與之間的關(guān)系的研究仍有待加強。

政策對公眾政治參與的影響存在較大的異質(zhì)性。⑤Gahner E.Larsen,“Policy Feedback Effects on Mass Publics:A Quantitative Review,”pp.372-394.針對特殊群體的政策可能異化程度更大，因為它們會賦予目標群體不同的屬性。⑥Anne Schneider and Helen Ingram, “Social Construction of Target Populations: Implications for Politics and Policy,”American Political Science Review,vol.87,no.2 （June 1993）,pp.334-347.而受眾更普遍的社會福利政策對公民的定義更為廣泛、去差異化，有助于將弱勢群體納入政治社區(qū)，⑦Suzanne Mettler and Mallory SoRelle,“Policy Feedback Theory,”pp.103-134.常常會對政治參與產(chǎn)生正向影響，如教育政策⑧Sidney Verba, Kay Lehman Schlozman, and Henry E. Brady, Voice and Equality: Civic Voluntarism in American Politics,Cambridge,Massachusetts:Harvard University Press,1995.，及養(yǎng)老保險政策⑨Andrea L. Campbell, “Self-Interest, Social Security, and the Distinctive Participation Patterns of Senior Citi?zens,” American Political Science Review, vol. 96, no. 3 （September 2002）, pp. 565-574；Andrea L. Campbell, How Policies Make Citizens: Senior Political Activism and the American Welfare State, Princeton: Princeton University Press,2003.。

城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險制度作為一項普惠型的政策，參保門檻較低，整體受眾普遍，類比已有文獻的發(fā)現(xiàn)，可以推導(dǎo)出其有可能促進公眾的整體政治參與水平。本研究進一步認為對于不同類型的政治參與，城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險可能會產(chǎn)生差異化影響。從現(xiàn)有研究來看，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險帶來了諸多積極的影響：一方面，能提升居民的幸福感和獲得感⑩蒲曉紅、趙海堂：《基本養(yǎng)老保險對居民幸福感的影響及其機制研究》，《社會保障研究》2020年第3期；賈洪波、周心怡：《城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險對參保者獲得感的影響——基于CSS2019數(shù)據(jù)的準實驗研究》，《北京航空航天大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）》2023年第3期。，而幸福感和獲得感能有效促進選舉參與?劉振濱、林麗梅、鄭逸芳：《生活幸福感、政治認知與農(nóng)民選舉參與行為》，《江西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》2017年第5期；李東平、田北海：《民生獲得感、政府信任與城鄉(xiāng)居民選舉參與行為——基于川、魯、粵三省調(diào)查數(shù)據(jù)的實證分析》，《學(xué)習(xí)與實踐》2021年第9期。；另一方面，能緩解社會剝奪感?汪連杰：《社會養(yǎng)老保險對農(nóng)村老年人相對剝奪感的影響研究》，《經(jīng)濟經(jīng)緯》2019年第2期。，有助于降低群體性事件的發(fā)生?張書維、王二平、周潔：《相對剝奪與相對滿意:群體性事件的動因分析》，《公共管理學(xué)報》2010年第3期。。從上述分析可以大致推導(dǎo)出城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險可能促進高制度化政治參與、降低非制度化政治參與。

在養(yǎng)老保險如何影響低制度化政治參與方面，目前相關(guān)文獻則較少。城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的參保者以未就業(yè)或靈活就業(yè)人員為主，在居民養(yǎng)老保險（新農(nóng)保或城鎮(zhèn)居民養(yǎng)老保險）出臺前，享有的社會保障通常較為薄弱。其參保后可能會發(fā)生以下變化：（1）自身社會保障水平隨著社會養(yǎng)老保險政策的實施而提升，對政府的評價更為積極；（2）能否順利領(lǐng)取養(yǎng)老金及領(lǐng)取金額部分取決于其達到退休年齡時城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的具體政策，而政府是養(yǎng)老保險的政策制定者和運營者，參保者對政府的依賴性可能會增加。出于對養(yǎng)老保險政策的關(guān)注，參保者的日常利益表達需求增加，但同時由于對政府的信任和依賴，會更傾向于采取低制度化政治參與形式。

綜上，提出以下假設(shè)：

H1：參加養(yǎng)老保險會正向影響居民的整體政治參與；

H1a：參加養(yǎng)老保險會正向影響居民的高制度化政治參與；

H1b：參加養(yǎng)老保險會正向影響居民的低制度化政治參與；

H1c：參加養(yǎng)老保險會負向影響居民的非制度化政治參與；

Paul Pierson提出政策反饋的兩條實現(xiàn)途徑：資源效應(yīng)和解釋效應(yīng)。①Paul Pierson,“When Effect Becomes Cause:Policy Feedback and Political Change,”pp.595-628.資源效應(yīng)（Resource Ef?fect）是指政策提供的資源對公民政治參與產(chǎn)生的影響。②Suzanne Mettler and Mallory SoRelle,“Policy Feedback Theory,”pp.103-134.首先，政策受益者可能為了維持或加強當下的政策而參加政治活動，即“鎖定效應(yīng)”③Paul Pierson,“When Effect Becomes Cause:Policy Feedback and Political Change,”pp.595-628.。其次，政策通過支付、商品或服務(wù)等形式賦予公民資源，對公民的物質(zhì)福利和生活機會形成影響，最終影響其參與能力。④Suzanne Mettler, “Bringing the State Back in to Civic Engagement: Policy Feedback Effects of the GI Bill for World War II Veterans,”pp.351-365.

2021年，城鄉(xiāng)養(yǎng)老保險領(lǐng)取待遇共16213.3萬人，當年養(yǎng)老保險賬戶支出3715億元，⑤數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局：《中國統(tǒng)計年鑒—2022》，北京：中國統(tǒng)計出版社，2022年，第787頁。人均領(lǐng)取金額約為2291.13元。部分媒體和學(xué)者表示當下城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險金水平較低，但也有很多學(xué)者認為居民養(yǎng)老金一定程度地保障了老人的經(jīng)濟收入和物質(zhì)需求，降低了勞動參與⑥李江一、李涵：《新型農(nóng)村社會養(yǎng)老保險對老年人勞動參與的影響——來自斷點回歸的經(jīng)驗證據(jù)》，《經(jīng)濟學(xué)動態(tài)》2017 年第3 期；李江一：《社會保障對城鎮(zhèn)老年人勞動參與的影響——以原城鎮(zhèn)居民社會養(yǎng)老保險為例》，《人口與經(jīng)濟》2018年第2期。，在保障老年人身體健康方面的作用愈加突出⑦李實、楊穗：《養(yǎng)老金收入與收入不平等對老年人健康的影響》，《中國人口科學(xué)》2011年第3期。。因此，城鄉(xiāng)老人擁有的可支配時間增多，政治參與的能力和可能性也隨著增加，整體政治參與水平可能會上升。

養(yǎng)老金為老年人帶來了經(jīng)濟收入，但收入的增長對非制度化政治參與的影響是不明晰的。本研究認為，養(yǎng)老金的發(fā)放可能會產(chǎn)生“鎖定效應(yīng)”，領(lǐng)取者作為養(yǎng)老保險政策的受益者，他們更有可能擁護政府的決策，或有訴求表達需求時，更有可能通過制度化的方式，而非采取一些抗爭性行為。因此，提出以下假設(shè)：

H2：養(yǎng)老保險對公眾的整體政治參與行為存在正向的資源效應(yīng)，即養(yǎng)老金領(lǐng)取者的整體政治參與水平更高；

H2a：養(yǎng)老保險對公眾的高制度化政治參與行為存在正向的資源效應(yīng)；

H2b：養(yǎng)老保險對公眾的低制度化政治參與行為存在正向的資源效應(yīng)；

H2c：養(yǎng)老保險對公眾的非制度化政治參與行為存在負向的資源效應(yīng)；

解釋效應(yīng)（Interpretive Effect）則是指公共政策塑造規(guī)范、價值觀和態(tài)度的能力①Suzanne Mettler and Mallory SoRelle,“Policy Feedback Theory,”pp.103-134.，主要存在以下兩條路徑：（1）通過向公眾傳達政府及政治制度的信息或政府與其之間的關(guān)系②Suzanne Mettler and Mallory SoRelle,“Policy Feedback Theory,”pp.103-134.。（2）影響公民對自己或其他公民的身份價值的定位③Suzanne Mettler and Joe Soss, “The Consequences of Public Policy for Democratic Citizenship: Bridging Policy Studies and Mass Politics,”pp.55-73.，這往往與政策設(shè)計有關(guān)。一方面，政策制定者構(gòu)建了政策適用的目標群體以及賦予這些群體相關(guān)規(guī)范和利益，即前文提到的“賦予這部分群體不同的屬性”④Anne Schneider and Helen Ingram, “Social Construction of Target Populations: Implications for Politics and Policy,”pp.334-347.；另一方面，政策還可以有意或無意地為目標人群指定社會或政治地位⑤Suzanne Mettler and Joe Soss, “The Consequences of Public Policy for Democratic Citizenship: Bridging Policy Studies and Mass Politics,”pp.55-73.。例如，一些政策不斷要求政策受益者自證其需求，進而影響成員及社會對他們價值的判斷⑥Anne Schneider and Helen Ingram, “Social Construction of Target Populations: Implications for Politics and Policy,” pp. 334-347；Suzanne Mettler and Joe Soss, “The Consequences of Public Policy for Democratic Citizenship:Bridging Policy Studies and Mass Politics,”pp.55-73.。當個體認為自己屬于具有負面特征的目標群體時，政治參與會降低。

城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險在參保和領(lǐng)取方面不設(shè)過多審核和限制，并未賦予目標群體特定的屬性或要求其自證需求，因而不會對受益者的自我認知產(chǎn)生負面影響。相反，中國基本養(yǎng)老保險制度作為社會保障的重要組成，是強調(diào)惠民生的重大工程，向公眾傳達了他們作為社會公民的權(quán)利和義務(wù)。在這樣的環(huán)境中，公眾自我價值感知和社會地位認知水平提高⑦張寅凱、薛惠元：《靈活就業(yè)人員基本養(yǎng)老保險參與、地位認同與公平感——來自CLDS 數(shù)據(jù)的證據(jù)》，《保險研究》2022年第4期。，對政府和社會的信任感增強⑧隨淑敏、彭小兵、肖云：《“新農(nóng)?！钡母＠?yīng)與地方政府信任》，《經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理》2021年第1期；汪連杰：《社會養(yǎng)老保險對農(nóng)村老年人相對剝奪感的影響研究》，《經(jīng)濟經(jīng)緯》2019年第2期。，極有可能提升公眾的制度化政治參與，同時，也會有效抑制其非制度化政治參與行為。因此，提出以下假設(shè)：

H3：養(yǎng)老保險對公眾的整體政治參與行為存在正向的解釋效應(yīng)；

H3a：養(yǎng)老保險對公眾的高制度化政治參與行為存在正向的解釋效應(yīng)；

H3b：養(yǎng)老保險對公眾的低制度化政治參與行為存在正向的解釋效應(yīng)；

H3c：養(yǎng)老保險對公眾的非制度化政治參與行為存在負向的解釋效應(yīng)；

關(guān)于解釋效應(yīng)的實現(xiàn)路徑，從以上分析中可以初步推斷城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險可能通過塑造參保者對自身的認知（如社會地位認知）以及對政府的態(tài)度（如政府信任）產(chǎn)生解釋效應(yīng)。其中，由于政府具有多層級性，可將政府信任劃分為省級及以上的“高層政府信任”和市級及以下的“基層政府信任”①胡榮：《農(nóng)民上訪與政治信任的流失》，《社會學(xué)研究》2007年第3期。，不同層級間的政府信任存在一定差異。考慮到在城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的發(fā)展歷程中——如新農(nóng)保和城居保由試點到普及、新農(nóng)保和城居保合并為城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險以及基本養(yǎng)老保險基金的管理②2015年國務(wù)院頒布《基本養(yǎng)老保險基金投資管理辦法》，統(tǒng)一委托國務(wù)院授權(quán)的機構(gòu)對包括城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險在內(nèi)的基本養(yǎng)老保險基金開展投資。，中央政府都扮演了極其重要的角色，因此本文將主要關(guān)注中央政府信任。具體而言，關(guān)于城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險解釋效應(yīng)的實現(xiàn)路徑，提出以下假設(shè)：

H4a：養(yǎng)老保險可以通過社會地位認知產(chǎn)生解釋效應(yīng)，即養(yǎng)老保險可以通過影響居民對自身的社會地位認知，進一步影響其政治參與；

H4b：養(yǎng)老保險可以通過中央政府信任產(chǎn)生解釋效應(yīng)，即養(yǎng)老保險可以通過影響居民對中央政府的信任，進一步影響其政治參與。

四、研究設(shè)計及操作化

（一）數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)來源于2017 年的中國社會狀況綜合調(diào)查（Chinese Social Survey，簡稱CSS）。③本研究選用CSS2017，而非CSS2019、CSS2021的原因在于：其一，CSS2017中有更多政治參與的相關(guān)指標（尤其是非制度化參與），更吻合本文的研究需要；其二，參加“選舉區(qū)縣人大代表的投票”是高制度化政治參與的重要測度指標，但區(qū)縣級人大代表的選舉約5年一次，CSS2019和CSS2021收集的仍是2015-2016年間區(qū)縣級人大代表選舉的參與數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)相對滯后，不利于揭示養(yǎng)老保險與高制度化政治參與的真實關(guān)系。CSS是中國社會科學(xué)院社會學(xué)研究所于2005年發(fā)起的一項大型連續(xù)性抽樣調(diào)查項目，采用概率抽樣的入戶訪問方式。2017年，CSS在全國29個省份100個市/縣/區(qū)共訪問10143個樣本，具有較高的全國代表性。CSS2017調(diào)查內(nèi)容涵蓋家庭、就業(yè)、經(jīng)濟狀況、生活狀況、社會保障、社會參與和政治參與等模塊，能夠滿足本文的研究需要。

（二）指標選取

本研究的被解釋變量為政治參與。參照徐延輝和李明令④徐延輝、李明令：《工作單位與政治參與:市場化效應(yīng)的一個微觀管窺》，《政治學(xué)研究》2021年第2期。的分類方法，分別對高制度化、低制度化、非制度化和整體政治參與進行測度及賦值。目前學(xué)界通常用“征求公民意見、非政府組織、信訪、群體性事件、網(wǎng)絡(luò)參與”等常用作評價中國政治參與水平的指標。⑤張利軍：《國內(nèi)外關(guān)于政治參與內(nèi)涵的辨析》，《國外理論動態(tài)》2014年第2期。本文被解釋變量的測量指標基本包含以上指標，具有一定的科學(xué)性和全面性。

關(guān)鍵解釋變量為城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的參保以及養(yǎng)老金的領(lǐng)取。只要受訪者擁有“城鄉(xiāng)居民社會養(yǎng)老保險”或“農(nóng)村社會養(yǎng)老保險（即新農(nóng)保）”中的一項，則賦值為1，均未參加則為0；領(lǐng)取了退休金或養(yǎng)老保險金，則賦值為1，否則為0。

根據(jù)已有文獻，將其他有可能影響政治參與的變量作為控制變量，具體包括：年齡、性別、受教育程度、政治面貌、戶籍、是否流動、工作狀況、個人年收入等8個客觀維度的指標。中介變量則主要包括社會地位認知和中央政府信任。

由于論文主要關(guān)注城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險政策，因此剔除了參加城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險和離退休金政策的群體，最終得到7910個樣本。樣本的整體分布情況如表2所示。

表2 指標選取及說明

（三）研究方法及操作化

如何識別養(yǎng)老保險對政治參與的資源效應(yīng)和解釋效應(yīng)是操作化上的難點問題。從已有文獻來看，資源效應(yīng)的測度具有一定的相似性，即主要用不同政策賦予的不同資源來衡量，如教育和培訓(xùn)、補貼、支付等。養(yǎng)老保險提供的資源較為集中，主要是養(yǎng)老金。因此，本研究將主要通過研究養(yǎng)老金領(lǐng)取與否對政治參與的影響來判斷資源效應(yīng)。

而解釋效應(yīng)的概念相對抽象，一定程度上加大了操作化難度。目前解釋效應(yīng)的操作化較為多元：Suzanne Mettler通過訪談等定性研究方法來明晰美國B.I.法案的解釋效應(yīng)①Suzanne Mettler, “Bringing the State Back in to Civic Engagement: Policy Feedback Effects of the GI Bill for World War II Veterans,”pp.351-365.；和經(jīng)緯等采用醫(yī)療保險的覆蓋面來反映解釋效應(yīng)，因為它能夠向社會傳達福利信號①Alex Jingwei He, Kerry Ratigan, and Jiwei Qian, “Attitudinal Feedback towards Sub-national Social Policy: A Comparison of Popular Support for Social Health Insurance in Urban China,”pp.350-371.；Lawrence Jacobs等則采用政治效能和政治學(xué)習(xí)來衡量平價醫(yī)療法案的解釋效應(yīng)②Lawrence Jacobs, Suzanne Mettler, and Ling Zhu, “The Pathways of Policy Feedback: How Health Reform Influ?ences Political Efficacy and Participation,”pp.483-506.。

以上三種測度方法，Mettler的最直接，能夠清晰判斷解釋效應(yīng)是否存在，以及如何發(fā)揮作用的，但解釋效應(yīng)在總樣本中是否顯著無法檢驗。后面兩種則是分別選取了宏觀指標和微觀指標來間接測度解釋效應(yīng)，選取的邏輯是：醫(yī)保覆蓋面可以產(chǎn)生解釋效應(yīng)；政治效能和政治學(xué)習(xí)可以是解釋效應(yīng)的作用路徑。這類操作方法較好地將原本抽象的解釋效應(yīng)具體化，用比較具有代表性的核心路徑來反映解釋效應(yīng)的作用黑匣。但這種模式也容易帶來測度誤差，因為測度指標實質(zhì)為解釋效應(yīng)的充分不必要條件。解釋效應(yīng)并不一定只能通過被選擇的測度指標去實現(xiàn)。

養(yǎng)老保險與一般的社會政策存在一些差異：養(yǎng)老保險從參保到領(lǐng)取養(yǎng)老金，往往具有較長的時間間隔，這為資源效應(yīng)和解釋效應(yīng)的操作化創(chuàng)造了一種新的可能（如圖1所示）。因此本研究將樣本分為3大子樣本③事實上，在我國城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的政策設(shè)計中，還存在一類“未參保、直接享受的群體”，如在新農(nóng)保/城鎮(zhèn)居民養(yǎng)老保險政策出臺當年已年滿60歲的農(nóng)村/城鎮(zhèn)老人。由于這部分群體的特殊性，本研究未將其納入分析范疇，剔除相關(guān)樣本157人。：未參加養(yǎng)老保險群體（以下簡稱“未參?！保灰褏⒓羽B(yǎng)老保險但未享受養(yǎng)老金群體（以下簡稱“已參未享受”）；已參加養(yǎng)老保險且已享受養(yǎng)老金群體（以下簡稱“已參已享受”）。“已參已享受”群體與“已參未享受”群體的主要差別在于是否獲得了養(yǎng)老金，因此可以通過對比二者政治參與（political participation）的差異，來判斷養(yǎng)老保險的資源效應(yīng)。即：

圖1 養(yǎng)老保險的流程示意圖

“已參未享受”群體和“未參?！比后w均未領(lǐng)取養(yǎng)老金，不受資源效應(yīng)的干擾。此時二者政治參與的差異則主要源于解釋效應(yīng)的作用，即:

通過對比以上三類群體政治參與的差異，可以判斷出資源效應(yīng)和解釋效應(yīng)在群體中是否顯著，且不容易受到測量誤差的影響。但在上述研究設(shè)計中，存在以下問題：（1）城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險遵循志愿參保原則，可能存在較大的選擇性偏差。（2）已參已享受群體和已參未享受群體間在年齡上存在較大的差異，此時極有可能存在混雜因素問題。

針對以上問題，本文采用了廣義精確匹配法（Coarsened Exact Matching，CEM）對數(shù)據(jù)進行匹配，進而減少混雜因素對評估結(jié)果的影響①Q(mào)iushi Wang and Meili Niu, “Exploring the Relationship Between Government Budget Information and Citi?zens’Perceptions of Public Service Performance in China,”Public Management Review,vol.22,no.4 （March 2019）,pp.1-24.。運用CEM匹配法需要先確定匹配變量。一般而言，匹配變量越多，匹配后的兩組數(shù)據(jù)平衡性會更好，但樣本損失也會更嚴重。因此，關(guān)于匹配變量的選擇，本文將計算比較群組的年齡、性別、受教育程度、政治面貌、戶籍、流動、工作狀況、個人年收入的L1值②L1值一般在0到1之間，值越大，不平衡程度越高。，判斷不同協(xié)變量在群組間分布的不均衡性。然后選擇L1值最大的5個變量作為匹配變量，在提升樣本平衡性的同時盡量降低樣本量的損失。

CEM的目的在于匹配樣本，而非計量分析，因此往往和其他計量模型結(jié)合運用。在檢驗資源效應(yīng)和解釋效應(yīng)是否存在時，因變量、自變量及控制變量大多為二分變量，因此主要采取Logistic回歸分析。由于非制度化政治參與屬于稀有事件（參與比例僅占總?cè)后w的1.8%），因此采用Firth?Logit模型進行回歸。

另外，我們還將采用逐步因果法（Causal Steps Approach）和Bootstraps抽樣法對解釋效應(yīng)的實現(xiàn)路徑進行分析，即檢驗社會地位認知和中央政府信任在養(yǎng)老保險對政治參與的影響中是否具有中介效應(yīng)（分析對象為未參保和已參未享受群體）。

五、實證分析

（一）城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對政治參與的總效應(yīng)

利用L1值對參保者和未參保者的不均衡程度進行判斷（見表3）。選擇L1最大的年齡、受教育程度、是否工作、是否流動、戶口等5個變量作為匹配變量進行CEM匹配。匹配結(jié)果見表4，實現(xiàn)匹配的樣本共7910個，其中參保者3312個，未參保者4598個?？梢园l(fā)現(xiàn)，未進行匹配時參保者和未參保者的一些個人特征存在較大差異。CEM匹配后，兩者之間的年齡及其他匹配變量的差異明顯縮小，樣本的總L1值由0.378降為0.121，意味著樣本均衡性有效提升。

表3 各控制變量在參保者和未參保者中的L1值

表4 “參保者”和“未參保者”匹配前后群體的部分特征

利用匹配后的樣本進行回歸分析，結(jié)果如表5所示：（1）參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對整體的政治參與水平、高制度化政治參與和低制度化政治參與均存在顯著的正向影響，H1、H1a和H1b得證。（2）參加養(yǎng)老保險對非制度化參與的影響不顯著，H1c暫時無法得到證明。這意味著與諸多國外其他社會政策一樣，我國的城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險制度作為一項普惠型的政策，確實會顯著提升公眾的政治參與行為，尤其是制度化政治參與。但對于非制度化政治參與行為，養(yǎng)老保險目前尚未能起到顯著的抑制作用。

表5 城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對政治參與的總效應(yīng)

（二）資源效應(yīng)

通過對比“已參已享受”群體與“已參未享受”群體政治參與的差異，判斷養(yǎng)老保險的資源效應(yīng)。首先，計算各協(xié)變量的L1值，選擇L1最大的年齡、個人年收入、是否工作、教育程度和戶口作為匹配變量進行CEM匹配①具體的L1值此處不再呈現(xiàn)，計算方法與5.1章節(jié)一致。，匹配結(jié)果如表6所示。如之前估計的，“已享受”群體和“未享受”群體在年齡分布上差異很大，前者平均年齡為63.615歲，后者僅為49.603歲。通過CEM匹配后，兩個群體的整體L1值由0.799下降為0.319，匹配效果較好。

表6 “已參已享受”與“已參未享受”匹配前后群體的人口學(xué)特征

對匹配后的樣本進行回歸分析（見表7）。本研究發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老金的發(fā)放對高制度化政治參與、低制度化政治參與、非制度化政治參與以及整體政治參與無顯著影響，H2、H2a、H2b、H2c暫時沒有得到證實。安德烈亞·L·坎貝爾（Andrea L.Campbell）②Andrea L. Campbell, How Policies Make Citizens: Senior Political Activism and the American Welfare State, Princ?eton:Princeton University Press,2003.發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老金的發(fā)放可以有效提升美國老人的選舉型政治參與，本文的發(fā)現(xiàn)與其存在差異，但也并不令人意外。一方面，由于中美政治體制不同，政治參與方式及成本有所不同。在《政策如何塑造公民》一書中，坎貝爾將美國的政治參與方式分為四大類：投票、捐款、競選和聯(lián)系民選官員。在這些參與方式中，資金往往至關(guān)重要，因此對養(yǎng)老金的發(fā)放比較敏感。在中國，選舉型的高制度化政治參與不包含捐款和競選等政治參與行為，而且選舉參與往往得到制度規(guī)章的鼓勵，參與成本較低，因此對養(yǎng)老金的敏感程度較低。因此，養(yǎng)老金未對“已享受”群體的高制度化政治參與行為產(chǎn)生顯著的資源效應(yīng)。

表7 資源效應(yīng)回歸結(jié)果

另一方面，目前城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的政策定位主要是“全覆蓋、保基本”，在政策設(shè)計上呈現(xiàn)政策對象廣泛、但福利水平較低的特征。根據(jù)國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)，2016年城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險基金支出金額約1408.3 元/人。而當年居民人均消費支出為17110.7 元，其中食品煙酒的人均消費為5151.0元。換言之，目前城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險金能對基本生活起到一定的保障作用，但對居民其他更高層次的利益表達需要，尚未起到顯著促進作用。

（三）解釋效應(yīng)

解釋效應(yīng)主要通過比較“已參未享受”群體與“未參?！比后w政治參與的差異來判斷。匹配變量及匹配結(jié)果如表8所示，樣本的整體L1值由0.355下降為0.124。

表8 匹配前后“已參未享受”和“未參?！钡娜丝趯W(xué)特征

從回歸結(jié)果來看（見表9），城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對非制度化政治參與的解釋效應(yīng)不顯著，H3c沒有得到證明。這說明目前養(yǎng)老保險對非制度化政治參與既無顯著的資源效應(yīng)，也無顯著的解釋效應(yīng)。由于“非制度化政治參與是在制度渠道缺乏或者不暢通的條件下，公民或公民團體為維護自身利益”①宋迎法、王玉：《非制度化政治參與原因探究——以廈門PX事件為例》，《北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）》2012年第1期。，而發(fā)生的不被現(xiàn)有法律、政策或慣例所認可的政治行為。因此，如果要降低公民的非制度化政治參與行為，需要在提高社會保障力度之外采取更多方式和途徑，比如主動了解他們根本的利益訴求，完善或暢通表達渠道等。而參加養(yǎng)老保險或領(lǐng)取養(yǎng)老金并沒有解決這部分群體的利益訴求，所以無顯著作用。

表9 解釋效應(yīng)回歸結(jié)果

表10 解釋效應(yīng)實現(xiàn)路徑分析

表11 Bootstrap抽樣結(jié)果（次數(shù)：1000）

另一方面，盡管還未領(lǐng)取養(yǎng)老金，但參加養(yǎng)老保險顯著影響高制度化和低制度化政治參與，具有正向的解釋效應(yīng)，H3a和H3b得到證明。總的來看，城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對整體政治參與具有顯著正向的解釋效應(yīng)，H3得證。參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險是如何對政治參與產(chǎn)生解釋效應(yīng)的呢？我們將利用中介效應(yīng)模型進行檢驗。

（四）解釋效應(yīng)實現(xiàn)路徑分析

采用逐步因果法檢驗養(yǎng)老保險能否通過社會地位感知和中央政府信任實現(xiàn)解釋效應(yīng)，回歸結(jié)果如表9所示。由于社會地位感知和中央政府信任分別為四分變量和五分變量，為方便模型間的比較，表9中所有模型采用OLS進行回歸（利用stata中的sgmediation2進行分析）。

比較模型13、模型15、模型16，發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老保險可以通過社會地位感知顯著影響高制度化參與；比較模型14、模型15、模型17，發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老保險可以通過社會地位感知顯著影響低制度化參與。換言之，城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險可以通過社會地位認知產(chǎn)生解釋效應(yīng)，對制度化政治參與產(chǎn)生正向影響，假設(shè)4a基本得證。

比較模型13、模型18、模型19，發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老保險可以通過中央政府信任顯著影響高制度化參與；比較模型14、模型18、模型20，發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老保險可以通過中央政府信任顯著影響低制度化參與。總體而言，城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險可以通過中央政府信任產(chǎn)生解釋效應(yīng)，對制度化政治參與產(chǎn)生正向影響，假設(shè)4ba基本得證。

解釋效應(yīng)的實現(xiàn)路徑是復(fù)雜且多元的。通過以上分析，論文對解釋效應(yīng)的實現(xiàn)路徑進行了初步探索：一方面，養(yǎng)老保險能夠顯著增強參保者自身的評價，如社會地位感知，政治參與的主觀動機得到強化；另一方面，養(yǎng)老保險提升參保者對政府態(tài)度的積極性，如對中央政府的信任，進而更傾向于將參與動機轉(zhuǎn)化為參與行為，采取被制度規(guī)章支持或認可的制度化政治參與。

借助Bootstrap法進行統(tǒng)計推斷，當?shù)玫降闹眯艆^(qū)間不含0值時，則可確定中介效應(yīng)的存在。自主抽樣次數(shù)設(shè)定為1000次，得到的結(jié)果如表9所示。所有的置信區(qū)間均不含0，這證明以上結(jié)論是較為穩(wěn)健的。

六、結(jié)論與討論

（一）結(jié)論

政策是公眾了解政府、與政府互動的重要載體。近些年來，我國的社會政策迅速發(fā)展，制度體系不斷完善。本研究以中國城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險政策為例，運用政策反饋分析框架，探討社會政策的完善和發(fā)展對公眾政治參與的影響及其作用機制。論文發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的發(fā)展顯著提升了公眾的高制度化和低制度化政治參與，對非制度化政治參與無顯著影響。最終，城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對整體政治參與水平有顯著正向影響。

其次，更具體的分析發(fā)現(xiàn)，城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對高、低制度化政治參與的影響來源于解釋效應(yīng)，資源效應(yīng)不顯著。目前城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險金的發(fā)放對高、低制度化政治參與并無顯著影響，這與坎貝爾①Andrea L.Campbell,How Policies Make Citizens:Senior Political Activism and the American Welfare State.對美國養(yǎng)老金的研究發(fā)現(xiàn)有所不同?？赡艽嬖谝韵聝牲c原因：一是中美政治體制不同，政治參與方式及成本有所不同，在中國選舉型的高制度化政治參與往往得到制度規(guī)章的鼓勵，參與成本較低，因此對養(yǎng)老金的敏感程度較低；二是目前城鄉(xiāng)養(yǎng)老保險主要原則為“全覆蓋、?；尽保虼藢π枨髮哟胃哂诨旧畹恼卫姹磉_，尚未產(chǎn)生顯著影響。

而城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對高、低制度化政治參與均起到顯著解釋效應(yīng)。即盡管還未領(lǐng)取養(yǎng)老金，參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險可以通過塑造參保者的主觀態(tài)度和認知，最終影響其制度化政治參與。利用中介效應(yīng)模型，論文發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險可以通過社會地位認知和中央政府信任兩條路徑實現(xiàn)解釋效應(yīng)，即對于參加養(yǎng)老保險但未領(lǐng)取養(yǎng)老金群體而言，養(yǎng)老保險可以通過提升參保者的社會地位認知和對中央政府的信任，最終提升其高、低制度化政治參與水平。

此外，城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對非制度化政治參與均無顯著的資源效應(yīng)或解釋效應(yīng)。非制度化政治參與發(fā)生的根本原因是公民或團體維護自身利益的需要，與制度渠道缺乏或者不暢通之間的矛盾。①宋迎法、王玉：《非制度化政治參與原因探究——以廈門PX事件為例》，《北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）》2012年第1期。養(yǎng)老保險并沒有解決這一核心矛盾，因此沒有有效抑制非制度化政治參與行為的發(fā)生。

（二）討論

論文的分析結(jié)果有一定的實踐啟示。一方面，城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的普及帶來了積極的政治影響，對參保者的制度化政治參與起到了正向的解釋效應(yīng)。但是養(yǎng)老金福利水平較低，資源效應(yīng)并不顯著。未來我國應(yīng)堅持并加大對城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險制度的完善力度，如設(shè)立更多樣、更高額度的繳費標準和領(lǐng)取標準，進一步提升基礎(chǔ)養(yǎng)老金的福利水平。另一方面，非制度化政治參與對有無養(yǎng)老保險并不敏感，如若要降低非制度政治參與，主要還在于了解其根本利益訴求，完善并暢通表達渠道。

與已有研究相比，本文可能的貢獻在于：首先，研究分析了社會養(yǎng)老保險對我國公民政治參與的影響及機制，彌補了學(xué)界對中國社會政策如何影響政治參與關(guān)注不夠的不足，加深了對中國社會政策快速發(fā)展和完善進程中公民政治參與行為的理解，豐富了國內(nèi)學(xué)界對政治參與的相關(guān)研究。其次，本研究對政策反饋理論進行了一定的應(yīng)用拓展：（1）將其置于中國制度環(huán)境中，檢驗了經(jīng)典政策反饋理論中“資源效應(yīng)”和“解釋效應(yīng)”兩種影響路徑在中國社會政策領(lǐng)域的適用性，發(fā)現(xiàn)“資源效應(yīng)”在不同政治體制下的影響機制和結(jié)果可能存在差異。（2）對資源效應(yīng)和解釋效應(yīng)的檢驗提供了一種新穎的測量思路。已有研究通常用比較具有代表性的核心路徑是否成立來判斷解釋效應(yīng)是否存在，但實質(zhì)是一種充分不必要的檢驗方式。本文利用養(yǎng)老保險“從參保到領(lǐng)取養(yǎng)老金存在較長時間間隔”的特征，通過對比“未參加養(yǎng)老保險”、“已參保但未享受養(yǎng)老金”、“已參保且已享受養(yǎng)老金”等三部分群體政治參與的差異來測度解釋效應(yīng)和資源效應(yīng)，豐富了政策反饋理論的實證研究。

本文初步分析了養(yǎng)老保險對政治參與的政策反饋效應(yīng)，獲得了一些有意義的結(jié)果。但作為一項探索性的研究，論文對養(yǎng)老保險政策反饋效應(yīng)的分析仍處于起步階段。（1）在研究數(shù)據(jù)上，本研究所用數(shù)據(jù)為截面數(shù)據(jù)，盡管采用了廣義精準匹配（CEM）來增強數(shù)據(jù)間的可比性，一定程度上降低了內(nèi)生性問題，但是依然無法完全避免橫截面數(shù)據(jù)在因果關(guān)系識別上的不足。后續(xù)研究若能獲得養(yǎng)老保險與政治參與的追蹤數(shù)據(jù)，或可得到更精準的結(jié)果。（2）囿于資料和研究方法的局限，本研究發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老保險對政治參與存在解釋效應(yīng)，并對解釋效應(yīng)的實現(xiàn)路徑進行了初步分析。但解釋效應(yīng)的作用機制是十分復(fù)雜的，后續(xù)研究可運用定性研究方法進一步明晰解釋效應(yīng)的實現(xiàn)路徑，或可得到更多啟發(fā)性發(fā)現(xiàn)。