基于PLS方法的滿意度研究

1、基于pls方法的滿意度研究以成都市農(nóng)民對(duì)征地拆遷安置滿意度實(shí)證分析為例成都信息工程學(xué)院 龔小彪、李勤、熊高摘要：本文根據(jù)近年政府對(duì)城市周邊農(nóng)村地區(qū)大規(guī)模拆遷所引起的一些列問題出發(fā)，以調(diào)查問卷的形式對(duì)成都周邊地區(qū)農(nóng)民在政府拆遷過程中的滿意度進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集。后用logistic回歸方法對(duì)指標(biāo)先行簡化，并對(duì)簡化后的指標(biāo)建立pls回歸模型。發(fā)現(xiàn)住房安置滿意度與拆遷實(shí)施過程滿意度是農(nóng)民對(duì)征地拆遷安置總體滿意度的重要部分，并以此結(jié)合調(diào)查問卷中所反映出的問題提出政策建議。關(guān)鍵詞：拆遷安置 滿意度 logistic pls 復(fù)數(shù)據(jù)表一、問題的提出近年來,隨著農(nóng)村工業(yè)化、城市化進(jìn)程不斷加快,城市周邊農(nóng)村集體土地大

2、量被征用, 尤其是主城區(qū)的擴(kuò)張，使得近郊區(qū)農(nóng)民的土地越少。為了集約使用土地，國內(nèi)外學(xué)者提出了“農(nóng)民集中居住”，并在這方做了大量的研究，一些國家早已開始實(shí)施這種居住模式，我國也早于19世期開始推行這一模式。實(shí)行農(nóng)民集中居住，可以提高城鎮(zhèn)化水平，節(jié)省大量宅基地和農(nóng)村道路用地，加快土地向農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營集中。但因涉及多方主體,交織各種法律關(guān)系,背后又摻雜著復(fù)雜利益沖突,農(nóng)村房屋拆遷問題已嚴(yán)重危及農(nóng)村社會(huì)的穩(wěn)定,成為社會(huì)各界關(guān)注的熱點(diǎn)。而農(nóng)村土地征收是一項(xiàng)政策性、群眾性、經(jīng)濟(jì)性很強(qiáng)的工作，它既關(guān)系到政府戰(zhàn)略實(shí)施，也關(guān)系到農(nóng)民的切身利益，使得農(nóng)村拆遷安置問題日漸成為政府與群眾最關(guān)心的問題。 造成拆遷補(bǔ)償安置

3、問題突出的原因是多方面的：1.拆遷過程資金賠償不足。存在征地補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)沿用的法律條例過舊，無法適應(yīng)當(dāng)前社會(huì)發(fā)展的形勢，以原有的增補(bǔ)標(biāo)準(zhǔn)來對(duì)征地拆遷安置進(jìn)行賠付讓農(nóng)民難以接受。安置區(qū)帶來了生活成本的增加。農(nóng)民從食物自給轉(zhuǎn)變?yōu)橄M(fèi)市場，使得生活費(fèi)用增加，另外，安置區(qū)農(nóng)民還須承擔(dān)水電氣費(fèi)、光纜費(fèi)、物業(yè)等城市居民日常生活必需成本，使得調(diào)查者中抱怨“生活成本增加”成為普遍現(xiàn)象。2.拆遷安置后存在社保設(shè)置不合理，就業(yè)問題突出。政府給出的土地補(bǔ)償金一定，隨著地區(qū)安置人口增多的發(fā)展，社保費(fèi)用必然會(huì)增加。大部分農(nóng)民由于年齡、知識(shí)、技能方面明顯處于劣勢地位，就業(yè)競爭能力低，求職比較困難，將處于無能力購買社保，同時(shí)又

4、沒有土地作為生活保障尷尬境地。 3.個(gè)別地方存在損害農(nóng)民利益情況。政府在以廉價(jià)征用土地后將其用高價(jià)出租或拍賣給土地開發(fā)商, 但是農(nóng)民在土地流轉(zhuǎn)過程中只能得到遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于市場價(jià)格的增值和補(bǔ)償，農(nóng)民的利益在支持我國工業(yè)化、城市化發(fā)展中被長期漠視和犧牲。4.政府信息不透明時(shí)時(shí)體現(xiàn)。遷過程中對(duì)于集體土地征收和新居選點(diǎn)等問題政府相關(guān)拆遷小組許多時(shí)候都沒有充分征求農(nóng)民的意見和建議。5.拆遷安置政策的制定待完善。野蠻拆遷行為得不到有關(guān)方面的制止，補(bǔ)償安置、征地補(bǔ)償費(fèi)分配使用管理監(jiān)督不到位，土地方面的法律制度和優(yōu)惠政策不健全?？傊?，如何有效地解決拆遷安置問題，怎樣做到安置區(qū)農(nóng)民與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展共贏，如何使政府角色轉(zhuǎn)

5、變?yōu)槔r(nóng)，這些正是本作品研究重點(diǎn)。二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀通常在滿意度研究中，對(duì)于滿意度的解釋變量即統(tǒng)計(jì)指標(biāo)有很多，因此在多指標(biāo)系統(tǒng)中建立綜合評(píng)估指數(shù)是滿意度研究領(lǐng)域中的一個(gè)重要的問題，長期以來一直受到研究人員的普遍重視，比較廣為人知的方法如：特爾非專家調(diào)查加權(quán)方法，層次分析法，模糊綜合評(píng)判法等等，這些方法各具特色，已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到應(yīng)用。例如蔣冬青和姜原成基于層次分析法與模糊評(píng)價(jià)的綜合評(píng)價(jià)對(duì)政府公眾滿意度測評(píng)，他們通過對(duì)acis 模型進(jìn)行修正，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建我國政府公眾滿意度的指標(biāo)體系，具體包括公眾期望，服務(wù)質(zhì)量，感知價(jià)值，公眾抱怨，公眾信任五個(gè)維度。最終用模糊分析法和層次分析法得出綜合評(píng)價(jià)量分。

6、模糊綜合評(píng)價(jià)方法是模糊數(shù)學(xué)中應(yīng)用的比較廣泛的一種方法，在上述的評(píng)價(jià)指標(biāo)中，各項(xiàng)指標(biāo)影響政府服務(wù)的公眾滿意度的重要性程度是不同的。例如，從五個(gè)指標(biāo)維度來看，服務(wù)質(zhì)) 相對(duì)重要一些。而感知價(jià)值維度中，自我價(jià)值認(rèn)定程度顯得相對(duì)重要些。因此，不論是一級(jí)指標(biāo)還是二級(jí)指標(biāo)，它們的權(quán)重都是不一樣的。合理分配指標(biāo)權(quán)重。這樣才能突出主要的影響,做到輕、重分明，使政府服務(wù)的公眾滿意度評(píng)價(jià)更具客觀真實(shí)性。確定指標(biāo)權(quán)重的方法是用層次分析法。張黎和張武琪等人基于主成分分析法對(duì)員工工作滿意度分析，他們采用主成分分析法對(duì)a企業(yè)員工工作滿意度的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，用較少的新變量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，取代繁多的原始變量，將相關(guān)性很高的原

7、始變量轉(zhuǎn)化成彼此相互獨(dú)立或不相關(guān)的綜合變量，即用盡可能少的研究變量得到盡可能多的信息量對(duì)a企業(yè)員工工作滿意度進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。三、本文研究方法以上相關(guān)文獻(xiàn)中一是沒有考慮到指標(biāo)變量之間的相關(guān)關(guān)系。因此，當(dāng)所選擇的指標(biāo)變量集合中存在嚴(yán)重的多重相關(guān)性時(shí)，很可能會(huì)夸大系統(tǒng)中某些特征的作用，從而得到不合理的評(píng)估結(jié)論。二是，在實(shí)際工作中的許多變量諸如智力、能力、水平等概念往往都是不能直接測量的，因而只能使用一些與其相關(guān)的可觀測變量（又稱“顯變量”），作為這些潛在變量（又稱“隱變量”）的標(biāo)識(shí)。因此，滿意度指數(shù)建模中面臨的挑戰(zhàn)在于：如何克服各指標(biāo)之間多重相關(guān)性問題，以及顯變量對(duì)隱變量具有最大的解釋能力的問題。偏最

8、小二乘法回歸的優(yōu)勢正是解決這樣的問題。pls分析方法目前是滿意度研究中比較科學(xué)的一種研究方法。partial least squares（pls）理論于1983年，由瑞典的伍德（s.wold）和阿巴諾（c.albano）等人首次提出，近幾十年來，它在理論、方法和應(yīng)用方面都得到了迅速的發(fā)展。美國顧客滿意度指數(shù)模型的創(chuàng)立者，密西根大學(xué)的福內(nèi)爾（fornell）教授稱pls方法為第二代回歸分析方法。該方法是一種新型的多元統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法，主要用于多因變量對(duì)多自變量的回歸建模問題。采用該方法可以方便地研究每一個(gè)隱變量與其顯變量集合之間的關(guān)系，同時(shí)可以得到一個(gè)能夠綜合各個(gè)隱變量、并很好地代表系統(tǒng)中所有指

9、標(biāo)變量的綜合指數(shù)。pls 優(yōu)點(diǎn): 1）.沒有總體假定或度量標(biāo)度的假定, 因此也沒有分布假定. 然而需要某些假定, 如線性回歸的系統(tǒng)部分等于因變量的條件期望. 根據(jù)monte carlo模擬, pls非常穩(wěn)健, 而且隱變量的得分總是和真值吻合.2）.由于隱變量的個(gè)體值為顯變量的整合, 由于后者的度量誤差, 該值為不相合的(但漸近相合). 由于樣本及每個(gè)隱變量的指標(biāo)的有限性, pls有低估隱變量之間的相關(guān)及高估載荷(測量變量的系數(shù))的傾向. 3）.constructs are measured primarily by formative indicators. 那時(shí)基于協(xié)方差的方法(lisrel

10、)會(huì)有嚴(yán)重的識(shí)別困難 4）. lisrel至少要100, 甚至200個(gè)觀測值, 但pls只需50 (甚至在兩個(gè)隱變量, 27個(gè)顯變量時(shí)只有10個(gè)觀測值的情況).sohn & park(2001)3的蒙特卡羅模擬比較表明：（1）以均方誤差和對(duì)因子載荷的方差為標(biāo)準(zhǔn)，在數(shù)據(jù)量小，而且表現(xiàn)出稍微非正態(tài)時(shí)，ml性能最差；當(dāng)數(shù)據(jù)是正態(tài)或近似正態(tài)時(shí)，在ml和pls之間沒有顯著差別，（2）以因子載荷的偏差為標(biāo)準(zhǔn)，無論數(shù)據(jù)量大小，ml隨著非正態(tài)增加而性能變差，（3）以回歸系數(shù)的均方誤差為標(biāo)準(zhǔn)，pls比ml要好。 筆者發(fā)現(xiàn)目前需注意的問題：1）. 結(jié)和maccallum&austin（2000）發(fā)現(xiàn)很多相關(guān)文獻(xiàn)單

11、純以驗(yàn)證和模型產(chǎn)生為目的，在模型修飾的過程中，往往過度依賴資料所呈現(xiàn)的訊息而忽略理論的意義，過度濫用修正程序以獲得對(duì)自己有利的結(jié)果，從而背離研究意義。2）. 路徑分析模型適用于大樣本之分析。在每個(gè)隱變量的指標(biāo)變量數(shù)目太大時(shí), 基于協(xié)方差的路徑分析模型就沒有辦法了. 而實(shí)際上, 如果沒有足夠的指標(biāo)變量(有時(shí)達(dá)到500個(gè)), 不能做任何嚴(yán)肅的路徑模型研究.。breckler（1990）曾針對(duì)人格與社會(huì)心理學(xué)領(lǐng)域的72個(gè)路徑分析模型實(shí)征研究進(jìn)行分析，樣本規(guī)模介于40至8650之間，中數(shù)為198。有四分之一的研究小于樣本數(shù)500，約百分之二十的研究樣本規(guī)模小于100。因此，一般而言，大于200以上的樣

12、本，才可以稱得上是一個(gè)中型的樣本。3）. 統(tǒng)計(jì)顯著性的依賴性卻遠(yuǎn)不及一般統(tǒng)計(jì)分析路徑分析模型所參考的指針而是整合性的系數(shù)，優(yōu)勢是在于整體層次（macor-level）。卻不能顧及個(gè)別或微視的層次（mocro-level）。這是今后我們需要研究深掘的重要地方。1pls路徑建模方法pls路徑建模方法包含兩部分內(nèi)容：pls路徑模型被用來估計(jì)潛變量值和顧客滿意指數(shù)模型中顯變量在解釋相對(duì)應(yīng)的潛變量的貢獻(xiàn)度；pls回歸分析法被用來估計(jì)潛變量之間的影響系數(shù)。一個(gè)pls路徑模型包括兩個(gè)模型：測量模型和結(jié)構(gòu)模型。為了描述方便，我們假設(shè)顯變量和潛變量都是標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)即均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為l。(1)測量模型測量模型是反

13、映潛變量和它相連的顯變量關(guān)系的模型，又稱為外部模型。通常有兩種類型來描述顯變量和潛變量的關(guān)系：反映型：把潛變量看作是主動(dòng)的，顯變量是被動(dòng)的，并且顯變量受到所屬潛變量的影響，所以外部模型方程為： 其中，是潛變量(內(nèi)生、外生均用此表示)，是第j個(gè)潛變量對(duì)它的第h個(gè)顯變量影響的邊際強(qiáng)度，稱為承載系數(shù)。假設(shè)上式滿足條件期望，即殘差變量占。的期望值為0，且與各個(gè)潛變量無關(guān)。構(gòu)成型：把顯變量看作是主動(dòng)的，潛變量看作是被動(dòng)的，并且顯變量在一定程度上決定了潛變量，此時(shí)，外部結(jié)構(gòu)方程為：顯變量數(shù)據(jù)可以是多維的，并預(yù)測假設(shè)即表明殘差項(xiàng)，均值為0，且與顯變量無關(guān)。在目前顧客滿意度研究中，多是運(yùn)用反映型來確定測量模型

14、的。（2）結(jié)構(gòu)模型：又稱為內(nèi)部模型，是描述潛變量之間關(guān)系的線性方程。 (4.3）其中，為對(duì)，直接影響的邊際強(qiáng)度稱為路徑系數(shù)。此路徑系數(shù)只是表示一個(gè)潛變量受到其它與其相關(guān)的各個(gè)潛變量直接影響。2模型中潛變量的估計(jì)為了研究的方便性，我們把潛變量記為，其相對(duì)應(yīng)的顯變量為，其標(biāo)準(zhǔn)化值記為，如果有缺失值存在就用均值代替。（1）標(biāo)準(zhǔn)潛變量的外部估計(jì)，其均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1每個(gè)潛變量可以看成是其相連的顯變量的線性組合： （4.4）符號(hào)表示左邊變量等于右邊變量的標(biāo)準(zhǔn)化后的形式。號(hào)表示一種模糊性，這種模糊性要通過是否與大部分正相關(guān)來確定的。因此，標(biāo)準(zhǔn)化的潛變量可以寫成： （4.5）這里我們認(rèn)為(44)和(45)

15、是等價(jià)的。均值可以估計(jì)為： （4.6）由此潛變量可以估計(jì)為： （4.7）其中，為外部權(quán)重。（2）標(biāo)準(zhǔn)潛變量的內(nèi)部估計(jì)。內(nèi)部估計(jì)可以定義為：其中，為內(nèi)部權(quán)重，它表示在結(jié)構(gòu)模型中有箭頭聯(lián)系的兩個(gè)潛變量之間的關(guān)系。它的確定有三種方法：因子加權(quán)法：內(nèi)部權(quán)重等于和之間的相關(guān)系數(shù)即路徑權(quán)重法：將所有與相連的分成兩部分：一部分為它的前提，一部分為它的結(jié)果。對(duì)于為前提的潛變量，等于對(duì)回歸方程中的回歸系數(shù)；對(duì)于為結(jié)果的潛變量，等于它們之間的相關(guān)系數(shù)。質(zhì)心法：等于和的相關(guān)系數(shù)的符號(hào)函數(shù)值即 每種方法都有其利弊，根據(jù)需要采取合適的方式，不過每種方法對(duì)結(jié)果影響不大。（3）外部權(quán)重估計(jì)目前，外部權(quán)重估計(jì)方式有三種：模式

16、a-將外部權(quán)重看作是對(duì)內(nèi)部估計(jì)建立的簡單回歸模型中的回歸系數(shù)，即： 由于乃是標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)即，所以等于與的協(xié)方差，即模式b：由構(gòu)成的向量是內(nèi)部估計(jì)對(duì)與潛變量相對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化顯變量的多元回歸系數(shù)向量模式c：根據(jù)的符號(hào)將在同一區(qū)組里的顯變量賦予相同的權(quán)重。為了得到標(biāo)準(zhǔn)化的潛變量值。每個(gè)權(quán)重定義為其實(shí)，模式c參照了構(gòu)成法反映潛變量與其相應(yīng)的顯變量的關(guān)系的思想，其可以看作是模式b的特例。（4）潛變量估計(jì)的計(jì)算步驟任意給定權(quán)重系數(shù)的初始值，k表示迭代次數(shù)，具體計(jì)算過程如下：(1)根據(jù)(45)計(jì)算得到。(2)將代入公式(48)計(jì)算，其中，內(nèi)部權(quán)重的確定可以采用因子加權(quán)法、路徑加權(quán)法和質(zhì)心法中任意一種。(3)

17、重新估計(jì)外部權(quán)重。根據(jù)模式a、b、c中任意一種模式計(jì)算外部權(quán)重。(4)重復(fù)(1)、(2)、(3)步，直到第k步，即為止。根據(jù)(45)得到最終潛變量估計(jì)值。(5)為了研究需要，將第4步得到的估計(jì)值進(jìn)行變換得到最終需要的潛變量估計(jì)值。根據(jù)fornell教授的計(jì)算方法，當(dāng)每個(gè)顯變量與其相應(yīng)的潛變量是正相關(guān)性時(shí)，每一個(gè)潛變量等于對(duì)它對(duì)應(yīng)的顯變量進(jìn)行加權(quán)平均和，即3.結(jié)構(gòu)方程的參數(shù)估計(jì)由于變量間有較強(qiáng)的多重相關(guān)性，我們采用pls回歸分析方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程的參數(shù)估計(jì)。 （1）pls回歸分析建模方法 假設(shè)有q個(gè)因變量和p個(gè)自變量，為了研究自變量和因變量之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，我們選取n個(gè)樣本，由此構(gòu)成了自變量與因變量

18、的數(shù)據(jù)表和，在pls回歸分析中，分別在x和y中提取出成分和(也就是說，是的線性組合，是的線性組合）。在提取這兩個(gè)成分時(shí)，為了回歸分析的需要，在下列兩個(gè)需求：一是和應(yīng)可能達(dá)地?cái)y帶它們各自數(shù)據(jù)表中的變異信息；二是和的相關(guān)程度能夠達(dá)到最大。這兩個(gè)要求表明，和應(yīng)盡可能好地代表數(shù)據(jù)表x和y，同時(shí)自變量的成分對(duì)因變量的成分又有最強(qiáng)的解釋能力。在第一個(gè)成分和被提取后，偏最小二乘回歸分別實(shí)施x對(duì)的回歸以及y對(duì)的回歸。如果回歸方程已經(jīng)達(dá)到滿意的精度，則算法終止；否則，將利用x被解釋后的殘余信息以及y被，解釋后的殘余信息進(jìn)行第二輪的成分提取。如此往復(fù)，直到能達(dá)到一個(gè)較滿意的精度為止。如最終對(duì)x共提取了m個(gè)成分，偏

19、最小二乘回歸將通過施行對(duì)的回歸，然后再表達(dá)成關(guān)于而的回歸方程，k=1,2,q。（2）pls回歸建模的步驟經(jīng)過不斷的研究，提出了一種較為簡便的pls建模步驟：第一步：將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。x標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)記為：，y經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)矩陣為。第二步：求矩陣最大特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量，求成分得到：其中，第三步：求矩陣最大特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量，求成分，得：其中，第m步：至第m步，求成分是矩陣最大特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量。如果根據(jù)交叉有效性，確定共抽取m個(gè)成分可以得到一個(gè)滿意的預(yù)測模型，則求在上的普通最小二乘回歸方程為這個(gè)簡化結(jié)果與一般文獻(xiàn)中描述的方法是等價(jià)的。這個(gè)簡化算法有如下幾個(gè)特點(diǎn)：第一， 在第h步

20、，計(jì)算方法的優(yōu)化原則是第二，在整個(gè)計(jì)算過程中，節(jié)省了對(duì)，和的計(jì)算，計(jì)算得到了很大的優(yōu)化；第三，直接實(shí)施對(duì)的普通最小二乘回歸建模。（3）結(jié)構(gòu)方程中參數(shù)的估計(jì)利用潛變量估計(jì)值、顯變量值，根據(jù)pls回歸分析原理建立多元線性回歸方程估計(jì)路徑系數(shù)、承載系數(shù)，得到顧客滿意指數(shù)的結(jié)構(gòu)方程。四、模型構(gòu)建1問卷基本信息本研究采用問卷調(diào)查法，以抽樣調(diào)查的方式進(jìn)行資料搜集，調(diào)查問卷共380份，經(jīng)篩選無效問卷與無法配對(duì)的樣本后，得到有效問卷350份，有效回收率為92.1%。為減小估計(jì)量的誤差，在所選樣本結(jié)構(gòu)時(shí)，盡可能考慮成都市近年來較大型的拆遷安置區(qū)域，以及地區(qū)經(jīng)濟(jì)的差別和安置方式等問題，采用隨機(jī)抽樣確保比率估計(jì)量是

21、漸進(jìn)無偏的，即無偏估計(jì)量。本次調(diào)查的樣本覆蓋面范圍較廣。其中，一圈層占23%，包括金牛區(qū)和成華區(qū)2個(gè)地區(qū)；二圈層占38%，包括龍泉、溫江和郫縣3個(gè)地區(qū)；三圈層占39%，包括金堂和崇州2個(gè)地區(qū)（具體如圖1所示）。受訪人員基本信息見下表：表1 受訪人基本信息項(xiàng)目問項(xiàng)樣本數(shù)（人）百分比（%）性別男16146.00女18954.00年齡25-35歲4713.4335-45歲9828.0045-55歲9828.0055歲以上10730.57教育程度小學(xué)及以下18051.43中學(xué)10830.86中專/高中5515.71大專/本科61.71碩士及以上10.29受訪人成分村委會(huì)成員61.71議事會(huì)成員/組長7

22、2.00普通村民33796.29根據(jù)上表的資料分布，有46%的填答者為男性，54%為女性。在年齡結(jié)構(gòu)分布上，55歲以上填答者較多，占比33.57%，25至25歲填答者叫少，占總?cè)藬?shù)的13.43%。在教育程度的分布上，半數(shù)以上為小學(xué)及以下程度，大專/本科，碩士及以上學(xué)歷所占較少，累計(jì)僅占2%。此次填答者成分以普通居民居多，占比96.29%，村委會(huì)成員填答者6人，議事會(huì)成員/組長填答者7人。2指標(biāo)選取根據(jù)此次調(diào)查問卷設(shè)置內(nèi)容，本文依此建構(gòu)該體系的理論構(gòu)架，將成都市農(nóng)村居民拆遷總體滿意度分為以下4個(gè)方面：正式拆遷前滿意度、住房安置滿意度、拆遷實(shí)施過程滿意度和政策傾向滿意度。其中正式拆遷前滿意度和住房

23、安置滿意度均包含20個(gè)子項(xiàng)，拆遷實(shí)施過程滿意度和政策傾向滿意度分別包括10個(gè)子項(xiàng)和4個(gè)子項(xiàng)，共54個(gè)。為了簡化指標(biāo)，即刪除與總體滿意度相關(guān)性不高的指標(biāo)，并避免多重共線性。由于本次調(diào)查設(shè)置答案選項(xiàng)為二分類結(jié)構(gòu)，且有多混雜因素的影響，所以本文采用概率型非線性的logistic回歸方法，對(duì)54個(gè)指標(biāo)進(jìn)行簡化。logistic回歸目的： logistic回歸通常以離散型的分類變量發(fā)生結(jié)果的概率為因變量，以影響疾病發(fā)生和預(yù)后的因素為自變量建立模型。研究分類變量（因變量）與影響因素（自變量）之間關(guān)系的研究方法。屬于概率型非線性回歸方法。設(shè)y為2分類變量的反應(yīng)變量，結(jié)果有兩種：y=1表示某事件發(fā)生;y=0表

24、示某事件不發(fā)生。x為自變量可以是連續(xù)變量或分類變量。在本文中，y表示：調(diào)查對(duì)象對(duì)拆遷情況是否滿意？結(jié)果為1和0，代表滿意與不滿意（針對(duì)某些逆向指標(biāo)采取相反的思路進(jìn)行）。我們分別從4個(gè)方面對(duì)因變量（y）進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸，并篩選出對(duì)y有較大影響力的指標(biāo)。一是從正式拆遷前滿意度來篩選指標(biāo)。利用spss軟件對(duì)自變量（拆遷前滿意度的20個(gè)子項(xiàng)）與因變量（拆遷總體滿意度）進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸。經(jīng)檢驗(yàn)，在95%的顯著性水平下，僅有b3、b7、b8和b9對(duì)因變量（y）具有顯著影響。其中b3表示是否自愿拆遷？b7表示拆遷后，新居建成前，是否發(fā)放過渡費(fèi)？b8表示政府相關(guān)部門是否對(duì)被征用土地所在地的鄉(xiāng)（

25、鎮(zhèn)）、村予以公告？b9表示涉及到集體土地征收的情況是否在村上實(shí)行告知、聽證、確認(rèn)？即說明此4項(xiàng)問題對(duì)農(nóng)民拆遷滿意度具有較強(qiáng)影響力。表2 正式拆遷前變量篩選結(jié)果方程中的變量bs.e,walsdfsig.exp (b)步驟 5ab30.580.284.451.000.031.79b7-1.530.645.631.000.020.22b80.800.297.651.000.012.22b90.720.286.451.000.012.05常量1.250.643.841.000.053.49二是從住房安置滿意度來篩選指標(biāo)。經(jīng)檢驗(yàn)在95%的顯著性水平下，在20個(gè)指標(biāo)中僅有c6、c8、c10和c16對(duì)因變量

26、（y）具有顯著影響。其中c6表示對(duì)現(xiàn)在居住的集中安置房（房屋質(zhì)量、周圍環(huán)境）是否滿意？ c8表示安置房的設(shè)計(jì)是否符合現(xiàn)在農(nóng)村生活（安置房的設(shè)計(jì)是否給你的生活帶來不便）？c10表示拆遷后收益是否減少？c16在安置房中生活成本是否增加？即說明這4項(xiàng)問題對(duì)農(nóng)民拆遷是否滿意具有較強(qiáng)影響力。表3 住房安置變量篩選結(jié)果方程中的變量bs.e,walsdfsig.exp (b)步驟 5ac61.870.3431.131.000.006.50c81.350.3218.021.000.003.85c100.960.444.811.000.032.60c16-0.740.335.131.000.020.48常量-0

27、.480.351.901.000.170.62三是從拆遷實(shí)施過程滿意度篩選指標(biāo)。經(jīng)檢驗(yàn)在95%的顯著性水平下，在10個(gè)指標(biāo)中僅有d2、d3對(duì)因變量（y）具有顯著影響。其中d2表示政府在政策實(shí)施中服務(wù)態(tài)度？ d3表示當(dāng)?shù)卣凇安疬w安置”中是否堅(jiān)持的“依法，自愿，有償，規(guī)范”的原則？即說明這2項(xiàng)問題對(duì)農(nóng)民拆遷是否滿意具有較強(qiáng)影響力。表4 拆遷實(shí)施過程變量篩選結(jié)果方程中的變量bs.e,walsdfsig.exp (b)步驟 3ad21.350.3119.511.000.003.87d31.680.3129.911.000.005.36常量-0.590.245.881.000.020.56最后從政策

28、傾向滿意度篩選指標(biāo)。經(jīng)檢驗(yàn)在95%的顯著性水平下，在4個(gè)指標(biāo)中僅有e3、e4對(duì)因變量（y）具有顯著影響。其中e3表示該政策是否縮小了城鄉(xiāng)之間的差距？ e4表示該政策是否達(dá)到了優(yōu)化用地結(jié)構(gòu)的目標(biāo)？即說明這2項(xiàng)問題對(duì)農(nóng)民拆遷是否滿意具有較強(qiáng)影響力。表5 政策傾向變量篩選結(jié)果方程中的變量bs.e,walsdfsig.exp (b)步驟 3ae31.77 0.34 26.93 1.00 0.00 5.90 e41.00 0.37 7.21 1.00 0.01 2.71 常量-1.10 0.37 8.59 1.00 0.00 0.33 綜上所述，本文經(jīng)logistic回歸方法篩選指標(biāo)后，最終選取指標(biāo)12

29、個(gè)。其中，正式拆遷前滿意度指標(biāo)4個(gè)，住房安置滿意度指標(biāo)4個(gè)，拆遷實(shí)施過程滿意度和政策傾向滿意度指標(biāo)均為2個(gè)，共計(jì)農(nóng)民拆遷總體滿意度12個(gè)指標(biāo)。3復(fù)數(shù)據(jù)表的建立2001年c.guinot,j.latreille&m.tenenhaus提出應(yīng)用pls通徑分析進(jìn)行復(fù)數(shù)據(jù)表分析（analysis of multiple tables）。所謂復(fù)數(shù)據(jù)表是指多張數(shù)據(jù)表，每個(gè)數(shù)據(jù)表都有同樣的樣本點(diǎn)，而每個(gè)數(shù)據(jù)表由不同的變量集合組成。在進(jìn)行復(fù)數(shù)據(jù)表分析時(shí)，相當(dāng)于設(shè)計(jì)一個(gè)特殊的通徑模型。模型的左邊由每一個(gè)數(shù)據(jù)表組成，同一個(gè)數(shù)據(jù)表中的所有顯變量都受到同一個(gè)隱變量的影響。而模型的右邊則由所有原始變量組成，由它們提取一

30、個(gè)綜合變量，該變量對(duì)所有原變量的代表性最好，同時(shí)又可以由所有隱變量進(jìn)行解釋。本文正是從這個(gè)模型出發(fā)，得到建立評(píng)估指標(biāo)的計(jì)算方法。表6 農(nóng)民拆遷滿意度顯變量組與對(duì)應(yīng)的隱變量隱變量正式拆遷前滿意度住房安置滿意度拆遷實(shí)施過程滿意度政策傾向滿意度顯變量您是否是自愿拆遷？（x11）您對(duì)現(xiàn)在居住的集中安置房（房屋質(zhì)量、周圍環(huán)境）是否滿意？（x21）試評(píng)價(jià)政府在政策實(shí)施中服務(wù)態(tài)度?（x31）您認(rèn)為該政策是否縮小了城鄉(xiāng)之間的差距（x41）拆遷后，新居建成前，是否發(fā)放過渡費(fèi)？（x12）您認(rèn)為安置房的設(shè)計(jì)是否符合現(xiàn)在農(nóng)村生活。（安置房的設(shè)計(jì)是否給你的生活帶來不便）？（x22）試評(píng)價(jià)當(dāng)?shù)卣凇安疬w安置”中是否堅(jiān)持

31、的“依法，自愿，有償，規(guī)范”的原則?（x32）您認(rèn)為該政策是否達(dá)到了優(yōu)化用地結(jié)構(gòu)的目標(biāo)（x42）政府相關(guān)部門是否對(duì)被征用土地所在地的鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）、村予以公告?（x13）進(jìn)入安置區(qū)后收益是否減少？（x23）涉及到集體土地征收的情況是否在村上實(shí)行告知、聽證、確認(rèn)？（x14）進(jìn)入安置區(qū)后生活成本是否增加（x24）4唯一維度檢驗(yàn)根據(jù)pls路徑模型的要求，首先要對(duì)4組指標(biāo)做主成分分析(采用spss操作)，進(jìn)行唯一維度檢驗(yàn)。但住房安置滿意度組未能通過唯一維度檢驗(yàn)，經(jīng)過修正，將與第一主成分相關(guān)系數(shù)最低的兩個(gè)指標(biāo)x23和x24剔除，再進(jìn)行主成分分析，可以看到各指標(biāo)組的第一主成分特征值均大于1，且第二主成分特征值均

32、小于1，通過唯一維度檢驗(yàn)。表7 unidimensionality檢驗(yàn)結(jié)果變量組第一特征值第二特征值正式拆遷前滿意度1.5740.941住房安置滿意度1.4170.583拆遷實(shí)施過程滿意度1.4170.383政策傾向滿意度1.3780.6225.pls路徑模型的結(jié)構(gòu)與假設(shè)條件根據(jù)復(fù)數(shù)據(jù)表分析方法，農(nóng)民拆遷滿意度的pls路徑模型如下圖。該模型圖的左邊分別是反映四個(gè)水平變量的顯變量組，模型圖的右邊則是由所有顯變量組成的一個(gè)大變量組。建立顯變量與隱變量，以及隱變量之間的路徑關(guān)系，可以看到，以這種方式提取的隱變量農(nóng)民拆遷總體滿意度，一方面可以表示其他隱變量所包含信息，另一方面又與原始變量之間有最強(qiáng)的相

33、關(guān)性。此模型構(gòu)建主要基于以下的研究設(shè)想：正式拆遷前滿意度、住房安置滿意度、拆遷實(shí)施滿意度和政策傾向滿意度這4個(gè)潛變量不僅可以代表10個(gè)觀測變量的信息，而且他們能夠同屬于一個(gè)更高階的農(nóng)民滿意度潛變量，對(duì)其產(chǎn)生影響。強(qiáng)調(diào)潛變量的最終目的是要研究它們對(duì)于農(nóng)民滿意度的影響。如果存在一個(gè)更高階的滿意度潛變量，它可以對(duì)這4個(gè)潛變量具有良好的代表性，那么就可以支持此次調(diào)查中的指標(biāo)設(shè)計(jì)構(gòu)想，即成都農(nóng)民拆遷總體滿意度可以從以上4個(gè)維度來評(píng)價(jià)，這4個(gè)滿意度指標(biāo)體現(xiàn)了農(nóng)民拆遷總體滿意度的10個(gè)不同方面。 高階的滿意度變量能夠充分地反映觀測變量的信息。此模型中農(nóng)民拆遷總體滿意度實(shí)際上是基于10個(gè)基本變量間接得到的農(nóng)民

34、拆遷滿意度的潛變量。這樣的綜合潛變量，既能夠較好地代表模型中所有的測量變量，又可以表現(xiàn)與模型中其他所有潛變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系。x11x12x13x14x21x22x31x32x41x42農(nóng)民總體滿意度x11x12x13x42x14x21x22x31x32x41圖1 農(nóng)民拆遷總體滿意度結(jié)構(gòu)圖首先對(duì)所有的顯變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并利用spss中的pls回歸通徑模型進(jìn)行計(jì)算。首先，各隱變量與農(nóng)民拆遷總體滿意度多元回歸方程的，說明農(nóng)民總體滿意度對(duì)的概括程度較高，可以較大程度地代表各隱變量信息。在模型中，住房安置滿意度和拆遷過程滿意度對(duì)總體滿意度影響最大，分別為0.589和0.591，而正式拆遷前滿意度對(duì)農(nóng)

35、民拆遷總體滿意度影響最小，權(quán)重值僅為0.277。說明在政府拆遷行動(dòng)中，農(nóng)民是否滿意更注重拆遷過程切身感受與后期服務(wù)，與拆遷前相關(guān)性較小。計(jì)算結(jié)果見下表：表8 模型中隱變量權(quán)重值潛變量正式拆遷前滿意度住房安置滿意度拆遷過程滿意度政策偏向滿意度對(duì)總體滿意度權(quán)重值0.2770.5890.5910.477在pls路徑模型中，可以用每一個(gè)測量變量與各自的隱變量之間的負(fù)載系數(shù)來評(píng)價(jià)每一個(gè)測量變量的信度。被很多學(xué)者接受并采用的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)是要求負(fù)載系數(shù)大于0.5，這意味著在測量變量與其結(jié)構(gòu)變量之間會(huì)有更多的共享方差，使得共享方差大于誤差方差。實(shí)際上，在反映型的外部模型中負(fù)載系數(shù)就是測量變量與其結(jié)構(gòu)變量之間的相關(guān)

36、系數(shù)。要求負(fù)載系數(shù)大于0.5，也就是要求一個(gè)潛變量能夠解釋其測量變量組50%以上的方差。從下表可以看出，各相關(guān)系數(shù)均在0.5以上，即各潛變量能夠解釋其測量變量組的50%以上方差。正式拆遷前滿意度與政策偏向滿意度顯變量組隊(duì)農(nóng)民拆遷總體滿意度相比其余二者相關(guān)系數(shù)較低，外部權(quán)重較小。表9 模型中隱變量對(duì)顯變量的權(quán)重與相關(guān)系數(shù)變量組外部權(quán)重與相應(yīng)隱變量的相關(guān)系數(shù)變量組外部權(quán)重與相應(yīng)隱變量的相關(guān)系數(shù)正式拆遷前滿意度農(nóng)民拆遷總體滿意度x110.480.52x110.170.67x120.600.62x120.200.73x130.610.63x130.210.71x140.570.61x140.200.7

37、0住房安置滿意度x210.770.74x210.440.95x220.640.68x220.370.87拆遷過程滿意度x310.690.70x310.390.90x320.730.72x320.420.92政策偏向滿意度x410.810.76x410.370.88x420.590.66x420.270.78綜上所述，根據(jù)此次調(diào)查問卷所呈現(xiàn)內(nèi)容來看，在政府對(duì)城市及周邊地區(qū)農(nóng)民用地拆遷過程中，農(nóng)民對(duì)政府拆遷行為滿意度主要有4部分構(gòu)成，即正式拆遷前農(nóng)民滿意度、住房安置農(nóng)民滿意度、拆遷過程中農(nóng)民滿意度及政策傾向農(nóng)民滿意度。其中，住房安置滿意度與拆遷過程中滿意度是構(gòu)成農(nóng)民對(duì)拆遷行為總體滿意度的重要部分。

38、住房安置滿意度主要包括2項(xiàng)問題，一是農(nóng)民對(duì)現(xiàn)在居住的集中安置房（房屋質(zhì)量、周圍環(huán)境）是否滿意？二是農(nóng)民對(duì)安置房的設(shè)計(jì)是否符合現(xiàn)在農(nóng)村生活（安置房的設(shè)計(jì)是否給你的生活帶來不便）？拆遷實(shí)施過程農(nóng)民滿意度包含2個(gè)問項(xiàng)：第一，政府在政策實(shí)施中服務(wù)態(tài)度是否滿意？第二，當(dāng)?shù)卣凇安疬w安置”中是否堅(jiān)持的“依法，自愿，有償，規(guī)范”的原則？可見這4個(gè)問項(xiàng)在農(nóng)民對(duì)政府拆遷行為的滿意度中占有很大比重。由于本次調(diào)查僅在成都市內(nèi)進(jìn)行，所以受調(diào)查對(duì)象限制，本文中模型僅對(duì)農(nóng)民拆遷總體滿意度組成部分進(jìn)行評(píng)估，未再進(jìn)一步縱向模型，即對(duì)各個(gè)地區(qū)政府拆遷中，農(nóng)民滿意度的評(píng)估，以評(píng)價(jià)各政府在拆遷過程中所做的工作是否足夠，或者對(duì)農(nóng)民

39、在政府拆遷中滿意度進(jìn)行排序。五、拆遷安置中存在問題及政策建議1存在問題資金賠償不足。由于征地補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)沿用的法律條例過舊，以原有的增補(bǔ)標(biāo)準(zhǔn)來對(duì)現(xiàn)有征地拆遷安置進(jìn)行賠付讓農(nóng)民難以接受。其次，土地賠償沒有嚴(yán)密的相關(guān)制度作為保障，甚至造成一個(gè)地區(qū)鄰村間出現(xiàn)不等的補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)等問題。再次，安置區(qū)帶來了生活成本的增加。農(nóng)民不但生活費(fèi)用增加，同時(shí)安置區(qū)農(nóng)民還須承擔(dān)城市居民日常生活所必需的成本。另外，調(diào)查發(fā)現(xiàn)，政府在以廉價(jià)征用土地后將其高價(jià)出租或拍賣給土地開發(fā)商, 但是農(nóng)民在土地流轉(zhuǎn)過程中只得到遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于市場價(jià)格的增值和補(bǔ)償，農(nóng)民的利益在支持我國工業(yè)化、城市化發(fā)展中被長期漠視和犧牲。 現(xiàn)行社保制度不足。實(shí)地調(diào)查發(fā)現(xiàn)

40、，失地農(nóng)民對(duì)社保的關(guān)注程度較高。按年齡劃分的社保五類（見附件1）享用的社會(huì)保險(xiǎn)優(yōu)惠各有不同。被調(diào)查安置區(qū)農(nóng)民普遍反映政府出臺(tái)的社保政策，讓現(xiàn)在的老年人可以安享晚年，對(duì)年輕人考慮欠妥。所以完善失地農(nóng)民的社保政策是亟待解決的問題。再就業(yè)問題突出。就業(yè)是民生之本，就業(yè)是影響拆遷安置工作滿意度的重要因素之一。在年齡與就業(yè)影響交叉分析過程中發(fā)現(xiàn)，年齡段在33-45歲，45-55歲，55及以上的被調(diào)查者認(rèn)為拆遷對(duì)就業(yè)產(chǎn)生影響占同年齡段人數(shù)的比重均已過半，同時(shí)反映出年齡與失地農(nóng)民再就業(yè)壓力大致呈負(fù)相關(guān)。政府信息不透明。通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，政府相關(guān)部門在很多方面的信息公開度較差，農(nóng)民權(quán)益沒有得到充分的維護(hù)。拆遷安置

41、政策的制定不完善。房屋拆遷安置中，拆遷安置程序不規(guī)范、拆遷安置補(bǔ)償不到位引起政府、開發(fā)商和房屋所有人之間糾紛不斷，甚至引發(fā)野蠻拆遷行為。另外，補(bǔ)償安置、征地補(bǔ)償費(fèi)分配使用管理監(jiān)督不到位，土地方面的法律制度和優(yōu)惠政策不健全。2政策建議 本報(bào)告針對(duì)調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn)的問題設(shè)計(jì)了4個(gè)基本角色，依次為政府，企業(yè)，農(nóng)民，資金。根據(jù)這四個(gè)基本角色設(shè)計(jì)出“g-e-p-f四項(xiàng)一體循環(huán)”模型（詳情見圖14）?，F(xiàn)分別針對(duì)以上四個(gè)基本角色提出如下政策建議。企業(yè)(e)資金(f)政府(g)農(nóng)民(p)提供就業(yè)招商引資農(nóng)民增收拓寬籌資 圖13拆遷安置g-e-p-f四項(xiàng)一體循環(huán)模型（1）轉(zhuǎn)變政府主導(dǎo)方式，完善拆遷安置相關(guān)政策將政府

42、主導(dǎo)型和市場主導(dǎo)型有機(jī)結(jié)合起來。政府主導(dǎo)模式的優(yōu)點(diǎn)在于改革進(jìn)程一般比較快。但這一模式使得政府資金負(fù)擔(dān)過重，財(cái)政壓力大，且不利于調(diào)動(dòng)農(nóng)民與村集體的積極性，容易產(chǎn)生政府與農(nóng)民的矛盾，難以保障農(nóng)民利益。而市場主導(dǎo)模式使得土地資源轉(zhuǎn)向土地資本，農(nóng)民能獲得長期固定租金和在非農(nóng)行業(yè)就業(yè)的機(jī)會(huì)。在拆遷安置過程中，政府應(yīng)當(dāng)將政府主導(dǎo)型和市場主導(dǎo)型有機(jī)結(jié)合起來，在經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的一、二圈層實(shí)行政府主導(dǎo)為主，市場主導(dǎo)為輔的模式；在經(jīng)濟(jì)較不發(fā)達(dá)、離主城區(qū)較遠(yuǎn)的三圈層實(shí)行市場主導(dǎo)為主，政府主導(dǎo)為輔的模式。完善土地管理制度。制定與實(shí)際情況相符的土地征收制度，嚴(yán)格規(guī)范征地行為，土地增值收益的分配要切實(shí)向農(nóng)村和農(nóng)民傾斜。建立統(tǒng)

43、一、開放、競爭和有序的城鄉(xiāng)一體化土地市場，探索集體建設(shè)用地多種流轉(zhuǎn)方式，緩解城鄉(xiāng)統(tǒng)籌進(jìn)程中的用地供需矛盾。根據(jù)安置區(qū)農(nóng)民實(shí)際情況制定專項(xiàng)政策。完善社保政策，建立就業(yè)援助熱線，廣泛搜集就業(yè)信息；加強(qiáng)就業(yè)觀念宣傳，開展職業(yè)技能培訓(xùn)，提高安置區(qū)農(nóng)民的知識(shí)水平，加大對(duì)安置區(qū)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的財(cái)政補(bǔ)貼或者無息貸款等資金措施的力度；加強(qiáng)對(duì)安置區(qū)農(nóng)民進(jìn)行生活方式改變過后的心理輔導(dǎo)。加強(qiáng)信息公開力度。政府應(yīng)該主動(dòng)建立資金使用管理機(jī)制，主動(dòng)公開資金使用信息，加強(qiáng)輿論監(jiān)督，從而實(shí)現(xiàn)政府與安置區(qū)農(nóng)民之間的信息對(duì)稱公開。有規(guī)劃的進(jìn)行招商引資。按照成都市相關(guān)政策，為招商引資創(chuàng)造條件。同時(shí)，順應(yīng)國內(nèi)沿海地區(qū)勞動(dòng)密集型企業(yè)向中西部轉(zhuǎn)移的浪潮，根據(jù)安置區(qū)農(nóng)民的文化層次特點(diǎn)進(jìn)行針對(duì)性的招商引資。 增加就業(yè)崗位、健全社會(huì)保障。大力拓展創(chuàng)業(yè)培訓(xùn),積極引導(dǎo)失地農(nóng)民自主創(chuàng)業(yè),促進(jìn)以創(chuàng)業(yè)帶動(dòng)就業(yè)。另外，政府應(yīng)當(dāng)為失地農(nóng)民提供相應(yīng)的養(yǎng)老、就業(yè)等方面的制度保障,以便為失地農(nóng)民構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的社會(huì)支持網(wǎng)絡(luò),使其盡快融入到城市生活中。 （2）強(qiáng)化企業(yè)社會(huì)職能