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基于扎根理論-相關(guān)-主成分分析的農(nóng)民發(fā)展 權(quán)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

2018-09-17 12:52:16劉龍青張國(guó)慶
浙江農(nóng)業(yè)科學(xué) 2018年9期
關(guān)鍵詞:理論評(píng)價(jià)分析

劉龍青,張國(guó)慶

(浙江農(nóng)林大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,浙江 杭州 311300)

發(fā)展權(quán)是人們?cè)谏鐣?huì)生活中挖掘自身潛力、提高知識(shí)水平和應(yīng)對(duì)復(fù)雜情況能力的權(quán)利[1]。農(nóng)民發(fā)展權(quán)是關(guān)于農(nóng)民發(fā)展機(jī)會(huì)均等和發(fā)展利益共享的權(quán)利[2]。由于歷史和體制的原因,中國(guó)農(nóng)民還屬于相對(duì)弱勢(shì)群體,很難平等地分享發(fā)展的成果。而解決這一問(wèn)題的根本在于解決農(nóng)民的發(fā)展權(quán)問(wèn)題,即農(nóng)民的發(fā)展權(quán)利是否得到應(yīng)有的尊重和保障[3]。2009年4月13日出臺(tái)的《國(guó)家人權(quán)行動(dòng)計(jì)劃(2009—2010年)》將“農(nóng)民權(quán)益的保障”單列一條,彰顯了國(guó)家確認(rèn)和尊重農(nóng)民發(fā)展權(quán)的決心。

農(nóng)民發(fā)展權(quán)除了受自身素質(zhì)影響外,很大程度上要依靠政治、經(jīng)濟(jì)、文化等外圍環(huán)境的支持和保障[4]。就農(nóng)民發(fā)展權(quán)保障的現(xiàn)實(shí)來(lái)看,我們還沒(méi)有一個(gè)完整而系統(tǒng)的評(píng)價(jià)機(jī)制,這必將成為制約發(fā)展權(quán)保障的一大瓶頸[5]。而評(píng)價(jià)農(nóng)民發(fā)展權(quán)的前提條件就是要有一套較完整的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。運(yùn)用該指標(biāo)體系,可以評(píng)價(jià)和監(jiān)測(cè)中國(guó)農(nóng)民發(fā)展權(quán)的狀態(tài)和程度,可以為中國(guó)農(nóng)民健康有序發(fā)展提供理論和方法指導(dǎo)。

1 問(wèn)題提出與構(gòu)建原則

目前,對(duì)中國(guó)農(nóng)民發(fā)展權(quán)評(píng)價(jià)理論的研究大都基于某個(gè)特定的視角展開。如汪習(xí)根等[6]從新常態(tài)視角,研究發(fā)展權(quán)的實(shí)現(xiàn),指出要從單方面強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的觀念轉(zhuǎn)變到“持續(xù)發(fā)展”的維度,從經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)變到“發(fā)展正義”的維度,從傳統(tǒng)手段轉(zhuǎn)變到“發(fā)展權(quán)能”的維度,從干預(yù)模式轉(zhuǎn)變到“政策平衡”維度,以謀求更充分的發(fā)展權(quán)。基于民主法治的視角評(píng)價(jià),即從農(nóng)民政治參與行為要素的角度評(píng)價(jià)農(nóng)民享有的政治權(quán)利程度,認(rèn)為村民自治是保障農(nóng)民政治發(fā)展權(quán)的基礎(chǔ),可通過(guò)完善立法,加強(qiáng)制度供給、村務(wù)公開,強(qiáng)化程序保障、創(chuàng)新機(jī)構(gòu),加強(qiáng)組織保障以及培育公民意識(shí),提高自治能力等實(shí)現(xiàn)[7]。或基于經(jīng)濟(jì)的視角即享用經(jīng)濟(jì)發(fā)展權(quán)程度的評(píng)價(jià)[8]。也有基于法律的視角即發(fā)展權(quán)的法律保障程度的評(píng)價(jià)[9]。而對(duì)中國(guó)農(nóng)民發(fā)展權(quán)評(píng)價(jià)的研究方法主要以定性描述為主,也有學(xué)者研究了指標(biāo)體系評(píng)價(jià)方法,如鄧秀華[10]構(gòu)建了農(nóng)民工的政治參與權(quán)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。但現(xiàn)有的關(guān)于中國(guó)農(nóng)民發(fā)展權(quán)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系往往只關(guān)注某一方面權(quán)利或某一特定群體,缺少一套完整、可量化的全面評(píng)價(jià)中國(guó)農(nóng)民發(fā)展權(quán)的指標(biāo)體系。

為此,本研究以中國(guó)農(nóng)民為對(duì)象,以農(nóng)民發(fā)展權(quán)為評(píng)價(jià)內(nèi)容,構(gòu)建中國(guó)農(nóng)民發(fā)展權(quán)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。研究分為初步構(gòu)建與指標(biāo)篩選兩階段,初步構(gòu)建就是要形成一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)集,該指標(biāo)集要能全面反映農(nóng)民發(fā)展權(quán)的方方面面,完整性是該階段的主要考慮因素。而指標(biāo)篩選則是用盡可能少的指標(biāo)反映盡可能多的信息,可操作性、獨(dú)立性和顯著性是該階段的主要考慮內(nèi)容。可操作性即考慮數(shù)據(jù)的可獲得,對(duì)于無(wú)法獲得或需要昂貴成本才能獲得數(shù)據(jù)的指標(biāo)予以剔除。獨(dú)立性就是避免指標(biāo)之間反映重復(fù)信息,要求指標(biāo)間相關(guān)程度小甚至不相關(guān)。而顯著性則要求備選指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果有顯著影響,對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果貢獻(xiàn)很小甚至微乎其微的指標(biāo)將予以剔除。

2 構(gòu)建方法

2.1 扎根理論方法:指標(biāo)初步構(gòu)建

數(shù)據(jù)分析主要遵循Charmaz的構(gòu)建型扎根理論(The Constructivist’s Approach to Grounded Theory),因?yàn)樵摾碚撝饕獜?qiáng)調(diào)概念的自然涌現(xiàn)而非既有的程序化[11],比較適合本研究。構(gòu)建型扎根理論關(guān)鍵步驟包括開放性編碼、理論編碼和選擇編碼,并通過(guò)理論飽和度檢驗(yàn)確定所構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

扎根理論是從現(xiàn)象中歸納理論,因此,數(shù)據(jù)采集的真實(shí)性和完整性非常重要。農(nóng)民發(fā)展權(quán)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建過(guò)程中的數(shù)據(jù)采集對(duì)象至少包括以下3類。第1類是農(nóng)民發(fā)展權(quán)的直接感受對(duì)象即農(nóng)民。第2類是農(nóng)民發(fā)展權(quán)研究的領(lǐng)域?qū)<摇5?類是農(nóng)民發(fā)展權(quán)的政策執(zhí)行者即政府部門[12]。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理與編碼以抽取指標(biāo)是扎根理論分析階段最重要環(huán)節(jié)。開放編碼就是將收集的資料打散再整合,旨在總結(jié)概念和發(fā)現(xiàn)范疇。開放編碼包括原始語(yǔ)句整理并形成獨(dú)立的事件、將事件總結(jié)成相關(guān)概念、進(jìn)一步將類似范疇的概念(群)提煉成范疇3方面內(nèi)容。開放編碼總結(jié)出概念和范疇后,緊接著進(jìn)行主軸編碼,它是發(fā)現(xiàn)并建立范疇間的聯(lián)系,并在此基礎(chǔ)上形成核心范疇,圍繞核心范疇,系統(tǒng)考慮其與其他范疇間的聯(lián)系且予以驗(yàn)證,并把概念化尚未發(fā)展完備的范疇補(bǔ)充完整,形成初步的指標(biāo)體系。

指標(biāo)構(gòu)建是否完整要通過(guò)理論飽和度檢驗(yàn),其是判斷是否停止采樣的標(biāo)準(zhǔn)。即當(dāng)收集新數(shù)據(jù)不再產(chǎn)生新的理論見(jiàn)解,包括新的概念、新的范疇,以及范疇新增的屬性等,理論即達(dá)到了飽和。

2.2 相關(guān)-主成分分析:指標(biāo)篩選

2.2.1 相關(guān)性分析思路

1)在對(duì)扎根理論構(gòu)建的初步指標(biāo)相關(guān)性分析之前,要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化(無(wú)量綱)處理。

設(shè)dij為第j個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第i個(gè)指標(biāo)的值,m為被評(píng)價(jià)的對(duì)象數(shù),該指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的值xij,若該指標(biāo)為正值,則指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化公式:

(1)

若該指標(biāo)為負(fù)值,則指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化公式:

(2)

2)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后,即可進(jìn)行相關(guān)性分析。

相關(guān)分析目的是保證指標(biāo)間的獨(dú)立性,其通過(guò)計(jì)算指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù),刪除相關(guān)系數(shù)較大的指標(biāo)(設(shè)定一個(gè)值Δ(0<Δ<1),如果|rij|>Δ,則認(rèn)為該相關(guān)系數(shù)較大,可以刪除2個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)中的任意1個(gè)),以消除指標(biāo)間的重復(fù)信息。

相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式:

(3)

2.2.2 主成分分析思路

主成分分析的目的是為了保證指標(biāo)的顯著性,它是根據(jù)主成分Ej上因子負(fù)載|θji|絕對(duì)值大小來(lái)篩選指標(biāo),絕對(duì)值越大表明該指標(biāo)對(duì)農(nóng)民發(fā)展權(quán)的評(píng)價(jià)影響越顯著,越應(yīng)當(dāng)保留,反之越應(yīng)當(dāng)剔除。其計(jì)算步驟:

1)建立觀測(cè)指標(biāo)組合的主成分分析模型:

Ej=λj1I1+λj2I2+…+λjnIn。

(4)

其中:Ii表示第i個(gè)指標(biāo)(i=1,2,3,…,n);Ej表示第j個(gè)主成分(j=1,2,3,…,m);λji為對(duì)應(yīng)第j個(gè)特征值的第i個(gè)特征向量;m代表主成分個(gè)數(shù);n代表指標(biāo)數(shù)。

2)求標(biāo)準(zhǔn)化及相關(guān)分析后指標(biāo)值的相關(guān)系數(shù)矩陣Rm×m,并求該矩陣的特征值λi,則主成分Ei對(duì)初始指標(biāo)的方差貢獻(xiàn)率(vi):

(5)

3)根據(jù)農(nóng)民發(fā)展權(quán)評(píng)價(jià)的實(shí)際需要,研究擬將特征值λi按降序排列,并選取累計(jì)方差貢獻(xiàn)率≥85%的前m個(gè)特征值對(duì)應(yīng)的主成分,則第j個(gè)指標(biāo)在第i個(gè)主成分上的因子負(fù)載矩陣θji:

(6)

2.3 指標(biāo)體系構(gòu)建合理性判斷

研究用數(shù)據(jù)方差表示指標(biāo)信息含量的思路判斷指標(biāo)體系構(gòu)建的合理性。設(shè)K為指標(biāo)數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣,trK為該矩陣的跡(主對(duì)角線上各指標(biāo)方差之和);m為扎根分析構(gòu)建的初始指標(biāo)數(shù)量,n為相關(guān)和主成分分析后選取的指標(biāo)個(gè)數(shù)。用篩選后的n個(gè)指標(biāo)方差之和trKn與初始m個(gè)指標(biāo)的方差之和trKm的比值(信息貢獻(xiàn)率IC)作為判斷指標(biāo)構(gòu)建的合理性標(biāo)準(zhǔn),該比值(信息貢獻(xiàn)率)表示篩選后的指標(biāo)能夠反映初始指標(biāo)信息的程度,其計(jì)算公式:

IC=trKn/trKm。

(7)

該公式是根據(jù)因子分析思想,判斷指標(biāo)構(gòu)建的合理性。如果能用30%以下的初始指標(biāo)反映95%以上的原始信息,則認(rèn)為指標(biāo)體系構(gòu)建合理[13]。

3 體系構(gòu)建

3.1 基于扎根理論的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系初步構(gòu)建

3.1.1 抽樣與樣本描述

按籍貫、性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)、民族、政治面貌等7個(gè)維度抽取訪談。選擇安徽省舒城縣外出務(wù)工者(農(nóng)民工)和土地承包者各2人,浙江省臨安市山核桃經(jīng)營(yíng)者、遂昌縣合作社社長(zhǎng)和社員各2人,浙江省義烏市淘寶創(chuàng)業(yè)者、四川省青川縣農(nóng)家樂(lè)經(jīng)營(yíng)者和務(wù)農(nóng)者各2人,領(lǐng)域?qū)<?位(農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域2位,法學(xué)領(lǐng)域2位,社會(huì)學(xué)領(lǐng)域2位),政府官員6位(農(nóng)業(yè)與農(nóng)村工作辦公室官員2位,農(nóng)業(yè)廳官員2位,民政廳官員2位)。選擇這幾個(gè)地區(qū)的訪談對(duì)象也是基于筆者與其有一定的接觸和交往。其中,安徽舒城是通信作者的家鄉(xiāng),可以直接訪談?dòng)H朋好友或經(jīng)過(guò)他們介紹訪談對(duì)象。浙江是作者單位所在地,2位作者也是浙江農(nóng)民大學(xué)和浙江村官學(xué)院的主講教師,有很多深度接觸當(dāng)?shù)剞r(nóng)民的機(jī)會(huì),曾是四川省青川縣的農(nóng)業(yè)科技顧問(wèn),所以本文研究者比較熟悉調(diào)查對(duì)象,能夠深入訪談。

3.1.2 訪談提綱與內(nèi)容確定

訪談提綱是在國(guó)內(nèi)外有關(guān)農(nóng)民發(fā)展權(quán)及其評(píng)價(jià)研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合本研究目標(biāo)設(shè)計(jì)而成。涵蓋農(nóng)民個(gè)人及家庭基本信息,經(jīng)濟(jì)、政治、文化和社會(huì)的發(fā)展權(quán)等部分。訪談包括58個(gè)開放式問(wèn)題,如您家的耕地有多少?可以自由流轉(zhuǎn)嗎?耕地制度是否合理?您參加過(guò)選舉及其他參政議政活動(dòng)嗎?目的在于全面把握受訪者的生存現(xiàn)狀、發(fā)展觀及其對(duì)發(fā)展權(quán)的認(rèn)識(shí)和需求等信息。2016年2—11月采集數(shù)據(jù),在訪談過(guò)程中盡可能將受訪者的細(xì)微反應(yīng)及時(shí)記錄下來(lái),并對(duì)部分訪談內(nèi)容進(jìn)行錄音。每人訪談1 h左右,全部文檔共7.5萬(wàn)字,整理數(shù)據(jù)期間對(duì)部分?jǐn)⑹鲇幸蓡?wèn)的再通過(guò)電話聯(lián)系,補(bǔ)充或修正。

3.1.3 開放編碼

本研究首先對(duì)編碼者進(jìn)行培訓(xùn),然后將編碼者分成3組,每組獨(dú)立編碼。通過(guò)對(duì)訪談資料的開放性編碼分析,整理出728條原始語(yǔ)句,提煉整理出74個(gè)概念,歸納出4個(gè)范疇。開放編碼形成的4個(gè)范疇如表1所示。

3.1.4 理論飽和度檢驗(yàn)

本研究用12位農(nóng)民、2位專家和2位政府官員共計(jì)16份訪談?dòng)涗涀隼碚擄柡投葯z驗(yàn),編碼結(jié)果沒(méi)有出現(xiàn)新的概念和范疇,范疇內(nèi)也沒(méi)有新的屬性產(chǎn)生,所以本研究所得出的范疇編碼結(jié)果及農(nóng)民發(fā)展權(quán)評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇在理論上達(dá)到了飽和。

3.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)全部來(lái)自實(shí)地調(diào)查,先根據(jù)初始指標(biāo)體系設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷,問(wèn)卷包括農(nóng)民收入、支出及其變化率、土地?fù)碛辛俊⑼恋亓鬓D(zhuǎn)及其收益分配,政治參與渠道及其暢通率、文化活動(dòng)項(xiàng)目及其滿意度等33個(gè)題項(xiàng)82個(gè)問(wèn)題。再選擇浙江、安徽、四川等各類調(diào)查對(duì)象(務(wù)農(nóng)農(nóng)民、農(nóng)民工、各類農(nóng)民經(jīng)營(yíng)戶等),分發(fā)問(wèn)卷307份,回收293份,剔除無(wú)效問(wèn)卷29份,有效問(wèn)卷264份(S1~S264),最后將問(wèn)卷所有數(shù)據(jù)輸入SPSS軟件,進(jìn)行相關(guān)-主成分分析。

3.3 指標(biāo)的可操作性篩選和標(biāo)準(zhǔn)化處理

刪除不可操作的指標(biāo)。對(duì)無(wú)法獲取正常數(shù)據(jù)的指標(biāo)進(jìn)行刪除。對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱處理,處理結(jié)果如表2所示。

3.4 基于相關(guān)性分析的指標(biāo)獨(dú)立性篩選

通過(guò)SPSS軟件計(jì)算各指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù),取臨界值M為0.9,相關(guān)系數(shù)大于0.9的指標(biāo)篩選結(jié)果如表3所示。

3.5 基于主成分分析的指標(biāo)顯著性篩選

通過(guò)相關(guān)性分析刪去相關(guān)系數(shù)較大的指標(biāo)后,再運(yùn)用主成分分析進(jìn)一步篩選剩余指標(biāo),以累積方差貢獻(xiàn)率≥85%時(shí)各主成分中因子負(fù)載絕對(duì)值較大的指標(biāo)作為選取原則,結(jié)果如表4所示。選取第一主成分中因子負(fù)載絕對(duì)值大于0.9和第二主成分中因子負(fù)載絕對(duì)值最大的指標(biāo),計(jì)算結(jié)果保留指標(biāo)為I1,1、I1,10、I1,13、I1,24、I2,1、I2,2、I2,10、I3,1;I3,2、I3,9、I4,1、I4,2和I4,10。

表1 開放性譯碼的概念與范疇

注:篩選結(jié)果列中,1表示保留,2表示不可觀測(cè)刪除,3表示相關(guān)性刪除,4表示信息量刪除。

表2 農(nóng)民發(fā)展權(quán)評(píng)價(jià)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)

表3 相關(guān)分析后的指標(biāo)篩選結(jié)果

表4 主成分方差貢獻(xiàn)率

3.6 精簡(jiǎn)后指標(biāo)體系的合理性判定

根據(jù)建立的指標(biāo)體系合理性判定準(zhǔn)則,將篩選后指標(biāo)方差之和trKn與初始指標(biāo)的方差之和trKm代入公式(7),得出篩選后的指標(biāo)對(duì)初始指標(biāo)的信息貢獻(xiàn)率:

IC=trKn/trKm=0.954。

這一結(jié)果表明,經(jīng)過(guò)相關(guān)性和主成分分析,從初步構(gòu)建的74個(gè)指標(biāo)中篩選出的13個(gè)指標(biāo)能反映初始指標(biāo)體系的95%以上的信息。構(gòu)建的指標(biāo)體系在反映了農(nóng)民發(fā)展權(quán)評(píng)價(jià)的主要信息的同時(shí),指標(biāo)數(shù)目大為精簡(jiǎn)。

4 小結(jié)

系統(tǒng)構(gòu)建了中國(guó)農(nóng)民發(fā)展權(quán)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,首先用扎根理論初步構(gòu)建了4個(gè)主范疇74個(gè)子范疇的農(nóng)民發(fā)展權(quán)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;其次通過(guò)指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)計(jì)算剔除了相關(guān)性較大的指標(biāo),實(shí)現(xiàn)了指標(biāo)的獨(dú)立性需要;最后運(yùn)用主成分分析剔除了因子載荷小的指標(biāo),實(shí)現(xiàn)了指標(biāo)的顯著性需要。

用盡可能少的指標(biāo)反映出絕大多數(shù)評(píng)價(jià)信息,研究結(jié)果表明,用13個(gè)指標(biāo)反映初始74個(gè)指標(biāo)體系的約95.4%的信息,通過(guò)本文的研究,希望能為完善農(nóng)民發(fā)展權(quán)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,準(zhǔn)確評(píng)價(jià)農(nóng)民發(fā)展權(quán)提供一定的幫助,同時(shí)也希望能對(duì)政府政策制訂與實(shí)施提供一定參考。促進(jìn)了對(duì)農(nóng)民發(fā)展權(quán)研究的理論指導(dǎo)。

在研究過(guò)程中,尚未做到全面分析,尤其是在不可觀測(cè)的指標(biāo)篩選上,因?yàn)槌醪綐?gòu)建的指標(biāo)體系中部分指標(biāo)沒(méi)有相關(guān)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可查,所以被刪除,然而這些被刪除指標(biāo)中也許有獨(dú)立性和顯著性都較強(qiáng)的指標(biāo),因此研究結(jié)論還是有一定的局限性,今后可以采取大樣本統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)本研究結(jié)論進(jìn)行進(jìn)一步論證和完善。

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