政府基本公共服务与老年人公平感——基于CGSS2015数据的分析

王莉芬 徐天琦

（南华大学经济管理与法学学院 湖南衡阳 421001）

政府基本公共服务均等化是指全体公民都能公平可及地获得大致均等的公共服务，这里的均等指的不是简单的平均化，而是可以公平享受的机会。那么如何来评价公共服务是否公平？现有研究主要通过均等供给角度来分析，很少站在受众的角度去看待这个问题。

公平感是指人们在公共服务获得中产生的一种主观感受。老年人作为当前社会群体中相对弱势的一方，对于公共服务的需求更为旺盛。从老年人公平感角度分析政府基本公共服务将有助于更加准确定位当前政府服务能力，明确老年人需求，从而提升老年人满意度与生活质量。因此，本文利用中国综合社会调查（CGSS2015）数据，以老年人为研究对象，探讨政府基本公共服务与老年人公平感之间的关系，并提出相应意见，进而提高老年人公平感受。

一、数据来源与研究设计

（一）数据来源。研究所用数据为中国综合社会调查（CGSS2015）公开数据，本次研究根据年龄筛选大于60周岁的城乡老年人作为样本，同时删除空缺、未答等无效问卷，最后得到2396份有效问卷作为样本数据。

（二）变量选择。

1.因变量。本次研究以老年人公平感作为因变量，公平感是老年人对于公平的主观体验，对应问卷中问题“总的来说，您认为当今的社会公不公平?”，并按照里克特五级量表进行设置。

2.自变量。将老年人对于政府所提供的公共服务的满意度为自变量，体现老年人对于基本公共服务的评价，在问卷中对应“我们想了解一下您对政府所提供的下面公共服务的满意度如何?”和“您对我国目前公共服务总体上在各个方面的满意程度如何?”两个问题，也依照里克特五级量表进行重新设置。

3.控制变量。研究将老年人的性别、居住情况、地域分布等自身差异作为控制变量。并对其进行处理：老年人性别：男=1，女=2；居住情况：城市=1，农村=2；依照国家统计局的地域划分方法进行设置：东部=1，中部=2，东北=3，西部=4。

（三）研究方法。

1.因子分析。是指通过相关性研究，将相关度较高的几个变量归为一个公因子，并通过公因子来表示原本变量中的主要信息的方法，其中Xi为因变量，fm为降维后提取出来的公共因子，ei为特殊因子，aim为公共因子的负载，是Xi与fm的简单相关系数。数学描述为：

2.有序Logistic回归分析。由于因变量为有序变量，所以本文采用有序Logistic回归进行分析，其中，因变量Y含有五个等级，j为因变量的赋值，分别代表“完全不公平”“比较不公平”“说不上公平但也不能说不公平”“比较公平”“完全公平”。β0表示常数项，βm为解释变量的回归系数，反映政府基本公共服务、自身差异对老年人公平感的影响程度与正负相关关系。数学描述为：

二、数据处理与分析

（一）样本的基本描述。在公平感方面，2.5%的老年人选择完全不公平，认为比较不公平的占16.4%，有19.4%的老年人选择说不上公平但也不能说不公平，56.5%的老年人认为比较公平，5.3%的老年人选择完全公平。一般而言，在里克特五级量表评分中，平均值在2.5～3.4之间表示中立，在本研究中，老年人公平感均值为3.46，说明现阶段老年人的公平感处于中等水平。

在自身差异方面，样本中男性占49.2%，女性占50.8%，样本性别分布较均匀，在公平感比例呈现男女差别不大。在居住情况方面，数据中农村占43.2%，城市占56.8%。在地域分布方面，东部地区老年人较多，占36.4%，而西部地区所占比重较低。

（二）政府基本公共服务的因子分析。根据变量选择可知，政府基本公共服务被操作化为2个指标，13个纬度，运用SPSS23.0进行进行信度与效度检验。首先为信度检验，当克隆巴赫系数达到0.7以上就表示数据具有较好的一致性，本数据Cronbach’sα系数为0.923，大于0.7，说明其可靠信较高。其次是效度检验，本数据KMO值为0.944，大于0.9，巴特利特球形检验P值为0.000，小于0.01，通过显著水平为1%的显著性检验，说明该数据适合做因子分析。

经过主成分分析法降维，提取出2个特征值大于1的公共因子，累计解释率为70.367%，对原始数据解释比较理想。其中公共因子1的特征值为7.019，解释方差百分比为53.99%。公共因子2的特征值为2.129，解释方差百分比为16.376%。运用凯撒正态化最大方差法，对成分进行旋转，6次迭代后收敛。其中公共因子1在政府公共服务公共教育、医疗卫生等九个问题上因子荷载大于0.7，因此将公共因子1命名为政府基本公共服务内容。公共因子2在资源充足程度、分布均衡程度等四个问题上因子荷载大于0.7，故将公共因子2命名为政府基本公共服务分布。

为了检验政府基本公共服务内容与分布对老年人公平感的影响，通过AMOS软件构建政府基本公共服务内容与分布对老年人公平感影响的结构方程。在结构效度方面，相关拟合指标数值如下：RMSEA为0.059，接近0.05，小于0.08，适配良好，NFI=0.972、RFI=0.966、IFI=0.975、TLI=0.97、CFI=0.975，均大于0.9，结果适配良好。在收敛效度方面，政府基本公共服务内容与分布的各个潜变量的因子荷载均大于0.7，平均方差变异AVE均大于0.5，而且组合信度CR均大于0.8，说明聚敛效度理想。在区分效度方面，政府基本公共服务内容与政府基本公共服务分布之间具有显著的相关性，同时相关性系数为0.216，小于0.5，同时小于对应的AVE的平方根，说明区分效度理想。

（三）老年人公平感的有序Logistic回归分析。将因变量老年人公平感，自变量政府基本公共服务内容和分布，控制变量性别、居住情况、地域分布代入，建立有序回归模型。该模型拟合性信息检验值为0.000，小于0.05，表示模型可以接受。在拟合优度方面，皮尔逊值为0.076，偏差为1.000，都大于0.05，说明模型拟合良好。平行线检验显著性为0.07，大于0.05，表示回归结果具有意义。

表1 老年人公平感的有序Logistic回归结果

根据回归结果，假设1成立。政府基本公共服务内容的偏回归系数为0.46，exp（0.46）为1.584，表明当政府基本公共服务内容的提升会促进老年人公平感的显著提高，即政府基本公共服务内容提升1个单位，老年人公平感将会提升1.584个单位。政府基本公共服务分布的偏回归系数为0.389，exp（0.389）为1.476，表明当政府基本公共服务分布会对老年人公平感产生正向相关影响，即政府基本公共服务分布提升1个单位，老年人公平感会提升1.476个单位。整体来看政府基本公共服务对老年人公平感产生正向影响，其中政府基本公共服务内容对老年人公平感影响最大，其次是政府基本公共服务分布。

根据回归结果，假设2成立。其中，居住情况对老年人公平感具有负相关影响，以农村作为参照组，城市的偏回归系数为-0.349，这表明城市老年人的公平感显著比农村老年人的公平感要低。在地域分布方面，以西部地区为参照组，东部地区的偏回归系数为-0.385，东北地区的偏回归系数为-0.249，表明东部地区老年人的公平感比西部地区老年人公平感要低，同时东北地区老年人的公平感比西部地区老年人公平感较低。而在性别方面，回归结果显示并没有显著影响。

三、结论与建议

对于老年人来说，基本公共服务是生活中不可或缺的基本保障，他们公平感虽是他们主观感受，但是对于政府基本公共服务工作的作用逐渐凸显。本次研究通过因子分析和有序回归分析发现政府基本公共服务对于老年人公平感的影响，并得出以下结论：1.目前，我国老年人对于基本公共服务的公平感受处于中等水平。2.政府基本公共服务主要包括其服务内容与服务分布两个因素，它们对于老年人公平感具有正向影响作用。3.老年人的居住情况、地域分布会对老年人公平感产生负相关影响。

目前，我国正在积极构建构建养老、孝老、敬老政策体系和社会环境，公平感作为一个重要的评价方面，反映了老年人对于政府基本公共服务的需求与看法。因此在提升老年人公平感、完善政府基本公共服务过程中，可以结合上述影响因素，从以下三个方面来提升。

第一，完善政府基本公共服务供给机制提，提升老年人公平感。从实际需求出发，不断加大基本公共服务投入。根据调查数据发现当前老年人认为政府最需要加强发展的基本公共服务中住房保障、基本社会服务、社会管理三个方面的呼声最高，在未来应关注这三方面的投入。

第二，合理规划公共服务资源布局，提升老年人使用可及机会。基于实际需求，均衡公共服务分布，为老年人在提供获得条件。提高公共服务设施利用率，提升老年人获得公共服务机会，加大基本公共服务普惠力度，缩小城乡、东西部之间的资源差距，从而提升老年人的公平感受。

第三，构建公共服务在老年人群体中的协调机制，提高基本公共服务精准性。不光要看到城乡差异、东西部差异，也不能忽视老年人内部公平感差距。注重老年人内生能力，通过提升老年人社区社会参与度，增强他们信心，缓解他们因公共服务资源竞争性造成的不公平感，共建共享基本公共服务。