基于TOPSIS模型的中国省域社会治理水平评价的实证研究

南 锐, 汪大海

(1. 中国矿业大学(北京) 文法学院, 北京 100083; 2. 北京师范大学 政府管理学院, 北京 100875)

基于TOPSIS模型的中国省域社会治理水平评价的实证研究

南 锐1, 汪大海2

(1. 中国矿业大学(北京) 文法学院, 北京 100083; 2. 北京师范大学 政府管理学院, 北京 100875)

社会治理精细化应建立在对现有社会治理水平的科学测度与分析的基础上。构建了一个包括社会保障治理、社会安全治理、公共服务治理和社会参与治理四个一级指数在内的社会治理评价指标体系,基于2014年全国29个省域的截面数据,采用TOPSIS模型对我国省域社会治理水平进行了测度,划分了区域等级,并对社会治理水平子系统的协调度进行测算与分类。研究结果表明:我国社会治理总体水平较低,且省域、区域间差异较大;东中西三大区域间社会治理水平呈现广口“U”型特征;省域间社会治理水平呈现“葫芦”型非均衡发展特征。

社会治理; 精细化; TOPSIS模型; 聚类分析; 协调度

改革开放后,随着工业化和市场化进程的逐步推进,我国进入了社会转型期。这种转型不是传统到现代的单一转型,而是一种“传统向现代、计划向市场”的双重转型,既有结构嬗变和体制转轨的同步演进,也有多元非均衡同期存在、发展的现实[1],这些都对社会治理提出了新的挑战,社会治理水平亟需提升。从实践来看,政界和学界一直对社会治理较为关注,对社会治理的规律认识也经历了一个逐步深入的过程,“改进社会治理方式,提升社会治理水平”一直是被关注的中心议题。2013年党的十八届三中全会明确提出要创新社会治理体制,推进国家治理体系和治理能力现代化,旨在提升社会治理水平;2015年12月党的十八届五中全会进一步提出要推进社会治理精细化,不断提升社会治理的水平和层次。这标志着党和政府开始认识到传统粗放型社会管理模式已不再适应新的时代背景,社会治理精细化将成为实现“善治”的重要途径。毋庸置疑,社会治理精细化并不仅仅是涉及到技术和方法层面的革新,而且涉及到从理念、方法、技术到制度、模式的全面革新,也是提升社会治理水平的重要抓手。与此同时,社会治理精细化的推进离不开对社会治理水平的科学测度与分析,也只有深入把握区域社会治理的量化特征和发展规律,才能为精细化社会治理的推进、治理能力和治理体系现代化的实现提供实践和数据上的支撑。

国外学界对治理评价关注由来已久, 认为治理的主体应多元化, 主体行为应坚持效率、责任、民主等标准[2], 治理评价应从行政体系、行政过程和政策结果三方面进行[3], 但这些研究大多基于宏观层面, 将社会治理视为治理的组成部分而进行的。 而直接从微观层面对社会治理水平测度的研究并不多见, 现有研究主要集中在两方面: 一是以城市、社区等微观主体为研究对象,通过构建若干指标对其社会治理水平进行评估,如城市社会治理模式效果评估[4]、社区公共服务治理水平评估[5]等, 并没有形成一套较为完整、系统的评价指标体系; 二是以公众、家庭等微观主体为研究对象, 通过若干指标或指标体系对公众的医疗健康治理水平、就业与职业治理水平、社会公平与个人安全治理水平、社会机会和参与治理水平等进行评价[6-7]。 国内学界对社会治理水平评价研究起步较晚, 尤其是定量测度与分析的研究并不多见,为数不多的研究主要集中在两方面: ①侧重于政府绩效评估的角度, 对政府社会治理职能绩效水平和治理能力进行测度分析, 认为现有政府社会治理职能绩效水平较低,治理能力有待提升, 并据此提出了具体的政策建议[8-9], 这类研究往往只关注政府这一主体, 对公众和社会组织等主体关注较少; ②侧重于多元主体绩效评估的角度, 探究社会治理的区域、省域间的非均衡发展特征, 认为我国现有社会治理存在总体分布不均衡、各区域绩效不均衡、各职能领域绩效不均衡、社会治理和经济发展不均衡等特征[10-12]。 还有学者基于治理体系和治理能力现代化的新要求, 探索社会治理水平的测度[13-14], 关注社会治理评价的主观性指标,如公平感、满意度和幸福感等[15-17]。

不过从总体上看, 现有研究仍呈现出两大不足:一是国外相关研究更多偏向政策评估,以定性研究和案例研究为主, 较少涉及到模型建构等定量研究。 二是国内相关研究更多关注政府这一主体, 对公众和社会组织等主体关注较少; 关注社会保障、社会安全、公共服务等传统领域居多,对社会参与等领域关注较少。

一、省域社会治理水平评价指标体系的构建

1. 社会治理的内涵及构成要素

目前学界对“社会治理”的界定存在分歧,代表性观点主要有两种:一是过程论视角,认为社会治理(或管理)是管理主体对社会系统实施目标作用的过程[18];二是内容论视角,认为社会治理是多元主体参与的规范社会行为、协调社会关系、解决社会问题、化解社会矛盾、维护社会治安、应对社会风险的管理活动[19]。本文则认为社会治理是过程与内容的统一,是包括政府、社会组织在内多元主体参与的协调社会关系、维护公共安全、提供公共服务、保证社会参与的活动。不同时期的社会治理有着不同的时代内涵,当前背景下社会治理的价值取向是人的管理与服务,其目标具体表现为人的生产、生活秩序的维护,人的权利保障,人的利益实现与保障,可简化为三大目标:维系秩序、保障权利和改善民生。社会治理的构成要素是评价指标体系一级指标设置的重要依据,而构成要素的确定则与社会治理的三大目标密切相关。

(1) 维系秩序目标的实现依赖社会安全治理和社会保障治理两方面。一是对扰乱社会秩序的非正常社会事务的治理,如对刑事犯罪、社会治安等的治理,这主要体现在社会安全治理方面;二是对有可能增加社会治理风险的特殊人群、弱势群体进行治理,这主要体现在涉及到社会保障中对特殊人群、弱势群体的保障治理。

(2) 保障权利目标的实现依赖公共服务治理、社会保障治理和社会参与治理三方面。一是对广大民众生存、生活等基本民生权利的保障,这主要体现在公共服务治理、社会保障治理方面;二是对广大民众的政治权利、民主权利的保障,这主要体现在社会参与治理方面,这也是区别于传统社会治理的重要方面之一。

(3) 改善民生目标的实现依赖公共服务治理和社会保障治理两方面。一是对广大民众的生活、生产的环境和条件进行改善,为公众提供更高质量的公共服务,这主要表现为公共服务治理方面;二是专门针对劳动人口和特殊人口的生活、生产的环境和条件的改善,实现社会稳定有序发展,这主要是通过社会保障治理来实现的。

综上所述,当前背景下社会治理的构成要素可归纳为社会保障治理、社会安全治理、公共服务治理和社会参与治理四方面,据此可对应设置四个一级指数。

2. 评价指标体系的构建

指标体系*指标体系的构建是笔者博士学位论文的研究成果,受篇幅限制,在此简述。构建过程如下:首先根据一级指数的内涵,制定选取原则和依据,采用专家咨询的方法,确立二级指标,完成指标体系的初步设计;其次对指标体系进行经验性筛选,完成对指标的剔除处理和合成处理;再次通过计算各个指标的变差系数,设置临界值,完成对指标体系的鉴别力筛选;最后依据专家打分的结果,采用层次分析法(AHP)确定指标的权重,最终确定具体的指标体系。

由社会治理构成要素可知,社会治理指数是衡量社会治理水平的量化指标,治理水平的高低主要取决于社会保障治理、社会安全治理、公共服务治理和社会参与治理四个主要方面的治理水平。其二级指数的选取如下。

(1) 社会保障治理指数

从社会保障的内容出发,社会保障治理主要包括社会保险治理、社会救济治理、社会福利治理和社会优抚治理四方面。社会保障治理指数则是衡量社会保障治理水平的量化指标,治理水平的高低主要取决于社会保险、社会救济、社会福利、社会优抚四方面的治理水平。

(2) 社会安全治理指数

社会安全治理指数是一个合成指数,表示社会安全的状态,具体是指衡量社会安全治理的四个主要方面(社会治安、交通安全、生活安全和生产安全)的总体变化情况,是社会安全治理水平的具体量化指标。社会安全治理指数的高低主要取决于社会治安、交通安全、生活安全和生产安全四方面的治理水平。

(3) 公共服务治理指数

公共服务供给的规模和质量是衡量社会治理水平的重要方面。由于公共服务的范畴较广,本文在衡量公共服务治理水平时,选取了公共教育、公共医疗卫生、公共文化、公共就业四个最基本、最重要的公共服务。公共服务治理指数则是衡量公共服务治理水平的量化指标,治理水平高低主要取决于公共教育、公共医疗卫生、公共文化、公共就业四方面的治理水平。

(4) 社会参与治理指数

社会参与主要是指公众、社会组织、自治组织等主体参与社会治理的过程,现阶段我国公众主要通过自治组织和社会组织参与社会治理。社会参与治理水平不仅是社会治理水平的一个重要指标,也是区别于传统社会管理的本质所在。社会参与治理指数是衡量社会参与治理水平的量化指标,治理水平高低主要从自治组织和社会组织参与治理水平两方面体现。

最终指标体系见表1。

二、省域社会治理水平的测度与分析

本文根据评价对象及相关数据结构的特征,拟采用TOPSIS分析法。TOPSIS法(technique for order preference by similarity to ideal solution,简称TOPSIS)也被称为逼近理想解排序法。该方法最早由Wang和Yoon提出,基本原理是首先测算各个评价对象与正理想方案的相对接近程度,然后以此为标准进行评价排序。其基本步骤主要分为以下几步:①对原始数据矩阵进行无量纲化处理,建立规范矩阵,无量纲化采用的是均值化法;②结合专家打分结果,采用AHP法,确定指标权重,并加入指标权重,构造加权的规范评价矩阵;③确定矩阵的正理想解向量和负理想解向量,并计算各评价对象与正理想解和负理想解的距离;④计算各评价对象与最优值的相对接近度,接近度越高,表示评价对象的水平越高,反之则越低[20-21]。

表1 省域社会治理水平评价指标体系

① 基本社会保险只包括养老保险和医疗保险两项。

② 学校数和专任教师数包括普通小学、中学和高校三类。

③ 公共就业机构及职工数包括职业培训中心和技工学校两类。

④ 自治组织管理人员数主要是指自治单位的主任数。

1. 2014年省域社会治理水平测算与描述性统计分析

依据评价指标体系,基于相关数据,借助SPSS 22.0等软件,测算出2014年我国省域社会治理水平,测算结果见表2*为保证数据的一致性和科学性,数据均来自国家和省(市、自治区)官方统计年鉴,西藏和青海因部分数据缺失而未列入。,描述性统计结果见表3。

由表3可见,不论是社会治理指数,还是下面四个一级指数的均值都较小,而全距、标准差和变异系数均较大。这表明,2014年我国省域不论是社会治理的总体水平,还是社会保障治理水平、社会安全治理水平、公共服务治理水平、社会参与治理水平均处于低层次,且省域间个体差异十分明显,呈现出发展非均衡性特征。

相比较而言,在衡量社会治理水平的四个主要方面中,水平相对较高的是社会保障治理和社会安全治理,其次是公共服务治理,水平相对较低的则是社会参与治理;而从个体差异来看,差异最大的是社会参与治理,其次是社会保障治理和公共服务治理,差异最小的是社会安全治理。总之,相比较而言,社会安全治理总体水平略高且省域间差别较小,而社会参与治理总体水平较低且省域间差别较大,这与我国当前社会治理对社会安全治理的投入相对较多、社会参与治理关注较少的现状存在较大的关联。

表2 2014年省域社会治理水平测算

表3 2014年省域社会治理水平的描述性统计

2. 2014年省域社会治理水平聚类分析与区域等级划分

依据全国29省域的社会治理指数值,借助SPSS 22.0软件,采用快速聚类法进行聚类*快速聚类分析(K-means cluster),也称K-均值法,是聚类分析中使用较广的一种分析方法。其首先按照一定方法选取一批凝聚点(聚心),再让样本向最近的凝聚点凝聚,形成初始分类,然后再按最近距离原则修改不合理的分类,直到合理为止。分析,可将2014年省域社会治理水平划分为三个区域等级,具体见表4。

第一,区域等级Ⅰ社会治理水平较高。该层级包括京、沪、浙、苏、粤、鲁6个省域。其中京沪作为我国经济基础较好、综合发展实力较强的地区,社会治理的相关投入较大,治理能力也较强,治理水平相对较高;浙江和江苏地处经济发达地区,社会保障治理、社会安全治理、公共服务治理和社会参与治理水平均相对较高,尤其是社会参与治理水平,因而社会治理整体水平也相对较高;山东则凭借各项指标相对均衡而跻身第一集团;广东作为我国流动人口输入第一大省*据广东省公安厅公布的数据,2014年广东流动人口数量为全国最多,高达3 495万人,占常住人口的三成以上。,庞大的流动人口分享了社会治理资源,尤其是对于投入型的社会保障和公共服务来说,这种表现更加明显,但广东的社会安全治理和社会参与治理水平较高,二者的出色表现使其仍位列第一集团。

表4 2014年省域社会治理水平的区域等级划分*按照国家对东中西三大区域的划分,占总体的比重表示的是每一区域等级三大区域的省域数占各自区域省域总数的比重,比如区域等级Ⅰ东部地区的省域数为6个,而东部地区省域总数为11个,因而占总体的比重为54.55%。

第二,区域等级Ⅱ社会治理水平一般。该层级包括津、渝、辽、宁、疆、蒙、琼、皖、晋、陕、滇、鄂。其中津、渝、辽、宁、疆、蒙依次为全国第7～12名,处于全国中偏上档次,但其指数得分与第一集团相比,差距较为明显,其总体水平处于一般层级,且大部分省域社会治理呈现出非均衡发展,如重庆、辽宁、宁夏、内蒙古社会安全治理水平比较低,新疆和内蒙古社会参与治理水平比较低。至于海南、安徽、山西、陕西、云南、湖北等省份能跻身于该区域等级,得益于其在某些方面的水平较高,如海南、云南的社会安全治理水平、山西和陕西的公共服务治理水平较高,安徽、山西和湖北的社会参与治理水平较高。

第三,区域等级Ⅲ社会治理水平较差。该层级包括闽、赣、桂、甘、川、黔、冀、湘、黑、吉和豫。具体成因可分为两类:第一类,甘肃、四川、河北、湖南、黑龙江和吉林,这些省域主要是某一或两方面水平较低而导致社会治理整体水平低下,如甘肃的社会参与治理水平较低、四川的社会安全治理水平和公共服务治理水平较低、河北的社会保障治理和公共服务治理水平较低、湖南的公共服务治理水平较低、黑龙江的社会参与治理水平较低、吉林的社会安全治理和社会参与治理水平较低而导致整体水平不高;第二类,福建、江西、广西、贵州和河南,这些地区主要是衡量社会治理水平大部分方面(三个及以上方面)较低,呈现低平衡而导致整体水平低下。

从区域等级分类结果来看,东部地区近55%的省域集中在水平较高的区域等级Ⅰ,超过80%的省份集中在区域等级Ⅱ及以上;中部地区超过60%的省份集中在区域等级Ⅲ,即水平较低的区域;而西部地区有60%以上的省(市、自治区)集中在区域等级Ⅱ。这表明,2014年我国三大区域间社会治理水平呈现出鲜明“东部较高、西部次之、中部较低”的广口“U”型特征,即社会治理水平东部远高于西部,西部高于中部地区。这一特征与我国东中西三大区域经济的“东部较高、中部次之、西部较低”阶梯状特征不一致。形成这一特征的可能的深层次原因,主要体现在两方面:一是东部地区不论是经济实力、社会治理投入力度,还是社会治理能力,都领先于中西部地区,因而社会治理水平也较高;二是中部地区虽然经济实力领先于西部地区,社会治理投入总体力度较大,但作为人口稠密地区,其庞大的人口分享相对有限的资源,使得人均社会治理投入落后于西部地区;三是西部地区经济基础虽然处于最低,但其较少的人口,加上国家相关政策的扶持(如对口支援、西部大开发等),致使其人均社会治理投入相对较高,社会治理水平也较中部地区高,出现经济与社会治理水平倒挂的现象。这也表明经济发展水平是影响社会治理水平的重要因素,但不是决定性因素,人口规模、政策也是重要影响因素。

3. 2014年省域社会治理水平子系统协调度测算及分类

社会治理水平评价系统是一个多子系统构成的复合系统,系统水平的高低不仅取决于总体水平的高低,也取决于子系统间的协调程度,因而有必要引入协调度指标对子系统的协调程度A进行考察,见式(1):

其中S、V分别表示各子系统指数的平均值和标准差,若A越大,则表示各子系统之间协调程度越高,反之则缺乏协调性[22]。测算结果见表5。

从表5可见,2014年省域社会治理水平子系统总体协调度并不高,只有上海、北京、山东、安徽、福建和山西的社会治理水平子系统的协调程度较高,而其余省域子系统的协调程度相对较低。但这只能说明社会治理水平子系统(社会保障治理子系统、社会安全治理子系统、公共服务治理子系统、社会参与治理子系统)之间的协调程度,并不能说明社会治理水平的协调程度,只有协调程度与治理水平二者结合起来,才能科学评估社会治理水平的协调程度。具体来说,社会治理水平高且子系统协调程度高是社会治理水平的理想型,社会治理水平低且子系统协调程度低是非理想型,处于二者间的则是中间型(也称一般型)。省域社会治理水平的分类结果见表6。

表5 2014年省域社会治理水平子系统协调度及分类*协调度分类是通过K-means聚类分析测算的。其中协调度高意为协调性,协调度中意为亚协调性,协调度低意为非协调性。

表6 2014年省域社会治理水平分类及其地域分布

从表6可见,2014年省域社会治理水平可划分理想型、中间型和非理想型三大类,七种不同发展类型,即社会治理水平较高协调型、社会治理水平较高亚协调型、社会治理水平较高非协调型、社会治理水平一般亚协调型、社会治理水平一般非协调型、社会治理水平较低亚协调型和社会治理水平较低非协调型。

从地域分布来看,理想型的有京、沪、鲁、浙和苏5个省域,占总体的17.24%,而非理想型的有闽、赣、甘、川、冀、湘、黑、桂、贵、吉、豫11个省域,占总体的近40%,至于中间型,也是以低层次类型所占比重较大,如社会治理水平一般且协调度中和低的省域多达12个,占到总体样本的41%。上述特征大体上形似“头尖底宽”的“葫芦”型特征。这“葫芦”型的特征反映出我国大部分省域社会治理不仅整体水平较低,而且其子系统也没有实现协调均衡发展,表现为我国省域间社会治理水平差异明显,呈现出“葫芦”型非均衡发展特征。

三、 结论与启示

本文采用TOPSIS法,对2014年省域社会治理水平进行了测度分析,据此对社会治理及其子系统水平进行了分类研究,得出如下结论与启示。

第一,社会治理总体水平较低,且省域、区域间差异较大。实证分析结果显示,不论是社会治理指数,还是社会保障治理、社会安全治理、公共服务治理、社会参与治理四个一级指数,其指数值较低且不同省域、区域间个体差异较大。这表明,2014年我国省域不仅衡量社会治理水平的四大方面----社会保障治理水平、社会安全治理水平、公共服务治理水平、社会参与治理水平都比较低,个体差异较大,而且省域社会治理总体水平明显偏低,且省域间、区域间呈现出十分明显的差异。因而,在制定相关政策时,一定要充分把握社会治理总体水平较低、省域、区域间差异较大的客观规律,因地适宜,制定有针对性的,适合不同省域、区域的具体政策,更好推行精细化社会治理。

第二,东中西三大区域间社会治理水平呈现广口“U”型特征。实证分析结果显示,社会治理指数值呈现出“东部较高,西部次之,中部最低”的特征。这反映出2014年我国东中西三大区域间社会治理呈现较为明显“东部较高、中部较低、西部次之”的广口“U”型特征。这与我国三大区域经济发展的“东部较高、中部次之、西部较低”的阶梯型特征不完全一致。这也从侧面反映出,区域经济发展水平会直接影响到社会治理水平,但并不是决定性因素,社会治理水平还会受到其他因素的影响,因而在制定相关政策建议时,不能仅仅只立足于经济层面的政策建议,应注意多种层面政策建议的组合制定与实施,从社会治理创新的手段、方法和技术层面推进精细化社会治理。

第三,省域间社会治理水平呈现“葫芦”型非均衡发展特征。实证分析结果显示,2014年我国社会治理水平可以划分理想型、中间型和非理想型三大类,七种不同发展类型。其中理想型覆盖的省域比重较小,非理想型覆盖比重较大,介于理想型和非理想型的中间型以低层次类型所占比重较大,形似一个“头尖底宽”的“葫芦”。这反映出2014年我国省域间社会治理不仅整体水平较低,而且其内部子系统并没有实现协调均衡发展,呈现出“葫芦”型非均衡发展特征。因而在制定相关政策时,应根据区域等级划分情况,因地制宜,分层次、分阶段加强和创新社会治理,注重治理的有效性和有限性,推行精细化社会治理。

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(责任编辑: 付示威)

An Empirical Study on the Evaluation of Provincial Social Governance Level Based on the TOPSIS Model

NAN Rui1, WANG Da-hai2

(1. School of Law and Humanities, China University of Mining and Technology, Beijing 100083, China; 2. School of Government, Beijing Normal University, Beijing100875, China)

The refinement of social governance should be based on the existing level of social governance scientific measurement and analysis. Firstly, an evaluation index system of social governance was constructed, which includes social security governance, social safety governance, public service governance and social participation governance. Secondly, based on the cross-sectional data from 29 different provinces, the level of social governance in China was measured by using the TOPSIS model to divide the regional levels and analyze the coordination degree of social governance level subsystems. The results indicated that the overall level of social governance is relatively low and differs greatly among different regions and provinces characterized by the letter “U” with a wide opening in the east region, western region and middle region, and the unbalanced gourd-shaped development is characteristic of the provincial level of social governance.

social governance; refinement; TOPSIS model; cluster analysis; coordination degree

10.15936/j.cnki.1008-3758.2017.03.010

2016-10-13

国家社会科学基金重大资助项目(13&ZD039); 教育部人文社会科学研究专项资助项目(16JDJYLZ01)。

南 锐(1984- ),男,湖北黄冈人,中国矿业大学(北京)讲师,管理学博士,主要从事公共治理与公共服务、公共部门绩效评估研究; 汪大海(1964- ),男,安徽黄山人,北京师范大学教授,博士生导师,主要从事新型城镇化与社会治理创新研究。

C 916; F 062.6

A

1008-3758(2017)03-0284-08