DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 高校开设家庭教育公共课程的重要性与必要性 何为高校家庭教育公共课程？高校家庭教育公共课程是一门面向全体大学生的素质教育课程，“也是一门理论与实践紧密结合的应用型课程” [ 4 ]。其目的是树立大学生的家庭教育意识，培养大学生的家庭教育能力，帮助他们更好地胜任父母的角色，最根本的是要为其下一代的成长奠定良好的家庭教育基础。赵忠心教授就指出：“父母一定要明白家庭教育的主要任务、基本规律和根本原则，明白了这些，才能帮助孩子在未来社会立得住，走得远，活的好”。 当前，我国高等教育进入普及化发展的新阶段，大学生群体不仅数量庞大而且也是未来家庭教育的主要执行者，因此大学生的家庭教育素质水平关乎下一代优秀人才的培养，关乎我国整体教育的进一步发展，关乎国家民族的高质量长远发展。因此高校开设家庭教育公共课程意义重大，下面就主要从多个维度阐明高校开设家庭教育公共课程的重要性与必要性。 首先，高校开设家庭教育公共课程是大学生自身发展与成长的现实诉求和需要。从大学生的成长特点来看，大学阶段一方面是其心智从幼稚走向成熟的关键时期，是其世界观、人生观、价值观形成的关键时期；另一方面他们也面临着从学生到工作、从个人到家庭的身份与认知转变。因此，大学阶段既是他们专业学习、实践能力培养的关键阶段，也是其家庭教育素质构建重要准备期。大学的专业课程设置与各种实践活动已经为大学生专业素质和实践能力的培养提供了良好的环境和条件，但其家庭教育能力的培养却仍处于空缺状态。而大学生在这一阶段正处于期待爱情、思考未来家庭构建的时期，且这一课题与每一个大学生都息息相关，他们不仅非常关注这个课题也非常愿意通过学习掌握相关的知识，以科学的理念和方法帮助自己正确认识并切实解决生活中遇到的相关问题。因次，高校开设家庭教育公共课程既满足大学生科学认识家庭和家庭教育的切实需求，也契合大学生思想成长的特点，把握住了对大学生进行家庭教育知识与能力培养的良机。 其次，高校开设家庭教育公共课程是培养和提高大学生家庭教育素质与能力的重要举措。总体而言，大学生的家庭观念以及对于家庭教育的认识在很大程度上来自于自己的父母，后期在外界的影响下则会对自己所受到的家庭教育有一个基本的判断，进而形成自己对于家庭教育的认识，但由于在这一认识形成的过程中缺乏专业的科学系统的理论指导和学习，是以这种认识必然仍然是零散无序缺乏科学性的。因此，高校通过开设家庭教育公共课程，从专业科学的家庭教育理论出发结合实际生活与案例，帮助大学生从理论和实践生活两个层面共同培养和构建大学生的家庭教育素质与能力。即家庭教育公共课程首先是要帮助大学生充分认识家庭教育的重要性和父母在家庭教育中的责任，树立其家庭教育的科学化意识；其次是要帮助大学生明确父母在家庭教育中应该遵循的家庭教育的主要任务、基本规律、教育理念和根本原则，从而使大学生能够首先从理论的角度构建起家庭教育中父母应该具备的知识框架和基本遵循；最后是通过课程中的实际案例分析和有针对性的实践活动的设计让大学生能够更加深刻地认识到应该如何用已经学习到的家庭教育理论指导家庭教育实践，并在实践的过程中强调家庭教育的时机性以及家庭教育方法的多样性、灵活性。在这样的教育实践的过程中，大学生的家庭教育能力就自然而然地得到了锻炼，也为其今后的家庭教育实践奠定了基础。 再次，高校开设家庭教育公共课程有助于促进我国家庭教育以及整体教育事业的发展，更是我国构建家庭教育指导服务体系中的关键一环。从家庭教育事业自身的发展来看，高校家庭教育公共课程的开设和普及在凸显家庭教育重要性的同时也必然会成为推动家庭教育学科繁荣发展的重要动力。高校家庭教育公共课程的开设和不断发展完善需要家庭教育学丰富完善的理论支撑，需要构建科学合理系统的家庭教育课程体系，还需要培养大量的专业人才和师资力量。因此，从这个角度来看，高校家庭教育公共课程的开设普及和发展对于促进我国家庭教育事业的发展有着非常重要的意义。从家庭教育、学校教育以及社会教育共同构成的我国整体教育事业的发展来看，家庭教育作为学校教育和社会教育进行的基础，家庭教育整体质量与水平的提高必然会更有利于学校教育和社会教育的开展。“这三种教育之间相互影响，环环相扣，一个环节的缺失或是失败将会影响整个环节” [ 5 ]。那么同样的，一个环节的优化也会对整个环节产生积极影响。从当前推动构建家庭教育服务指导体系的国家战略层面来看，“高校作为重要的知识生产场所和知识流的源头” [ 6 ]，其家庭教育课程的开展以及对家庭教育的进一步研究等都对全国家庭教育指导服务体系的构建和整体家庭教育事业的发展起着非常重要的辐射带动作用。是以高校家庭教育课程的开展既是为了能够培养大学生的家庭教育能力，提高我国下一代父母质量和家庭教育质量，也是为了能够更好地推动全国家庭教育指导服务体系的构建。 最后，高校开设家庭教育公共课程有助于提高整体民族素质与国际竞争力，为实现中华民族的伟大复兴提供助力。雅斯贝尔斯曾说过：“一个民族的将来如何，全在于父母教育、学校教育和自我教育” [ 7 ]。犹太民族就是最好的例证。犹太民族虽然在长达两千多年的时间中流亡迁徙，饱受磨难，但却始终保持着强大的生命力。犹太人口占全球人口的0.2%，而获诺贝尔奖的人员中，犹太人却占比达22%，犹太人在建立以色列国家后仅在数十年的时间里就使以色列成为世界排名前20的国家，令世界瞩目。犹太民族之所以能够取得这样大的成就，其根本原因就是犹太民族非常重视教育，且尤为重视家庭教育。因为“犹太人知道：家庭教育是成就天才的前提，良好的家庭教育决定孩子的一生，并且决定整个民族的发展” [ 8 ]。并且自“20世纪80年代以来，许多国家都在根据世界发展趋势、本国具体情况制定教育改革方案和措施，其中一个重要特点是，在政府的教育改革方案中，都对家庭教育的重要性、实施办法和策略作了具体阐述或规定” [ 9 ]。而这些事实和当前世界教育改革的趋势都强有力地论证了家庭教育在培养优秀人才，提高整体民族素质与国际竞争力以及民族未来发展前景中的关键作用。是以高校开设家庭教育公共课程培养大学生的家庭教育素质和能力，就是为了能够促进我国整体家庭教育的发展和教育质量的提高，为了进一步提高整体民族素质，为了实现中华民族的伟大复兴。从长远来看，开设家庭教育课程是功在当代，利在千秋的重要事业，是我们必须为之不断努力的事业。
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user: 4. 推动高校家庭教育公共课发展的措施建议 首先，政府及相关部门必须切实承担起推动家庭教育事业发展的重任。党的十九届四中全会首次将家庭教育指导服务体系建设列为国家战略，提出构建服务全民终身学习的教育体系。这意味着家庭教育的重要地位和作用已经得到了党和国家的高度重视，并且正在积极采取措施以推动我国家庭教育指导服务网络的构建。但家庭教育指导服务体系的构建是一项宏大的社会工程，必须由政府部门牵头进行系统构建和整体推动。高校作为我国教育体系中人才培养的主阵地必然是家庭教育指导服务体系构建的关键一环。政府及相关部门要推动家庭教育事业的发展，首先必须推动家庭教育指导服务体系的立法，以国家强制力保障家庭教育指导服务体系的发展构建，并从法律上对各级各层家庭教育指导服务主体的主要职责和任务进行规定；其次“教育部及各级教育行政部门要切实承担起推动家庭教育发展的责任，设立专门的机构和指导中心，建立经费保障机制，把家庭教育经费列入各级教育行政部门的经费预算，加强家庭教育理论和政策研究，并将家长学校领导、骨干教师培训列入各级教育干部培训计划” [ 9 ]，从而为家庭教育指导服务体系的构建提供强大的支持；最后政府及相关部门要在全社会各机构各领域加强家庭教育的宣传教育和相关工作展开，使全社会充分认识家庭教育的重要性并形成良好的家庭教育学习氛围激发人民群众自觉主动学习家庭教育知识，提升自身家庭教育能力。 其次，高校要充分意识到开展家庭教育公共课程的重要性，充分利用并整合已有的教学资源和师资力量为家庭教育公共课程的开设创造条件。在国家提出构建家庭教育指导服务体系的背景下，高校应该积极响应国家政策，努力构建高校家庭教育公共课程的制度体系。高校家庭教育公共课程的制度体系应该包括两个方面的内容：一是要根据高校开设家庭教育的总体任务和目的合理构建家庭教育公共课程的教学体系，即教学目标、教学理念、教学内容、教学方法等，同时充分利用高校自由开放包容的文化环境和资源开展家庭教育实践活动，并有效配置师资力量；二是要构建保障家庭教育公共课程顺利实施的行政体系，高校要为推动家庭教育的实施和发展制定制度性文件，合理设置保障其顺利运行的行政部门和服务机构，使高校家庭教育落到实处，作用充分发挥。 再次，高校既要注重构建系统科学的家庭教育课程内容，也要注重将家庭教育的理论与实践相结合，创新教学模式，激发学生的学习兴趣，使教育效果最大化。一方面家庭教育课程的内容构建要立足于家庭教育的科学理论和基本规律，将家庭教育的基本概念、家庭教育的重要性、家庭教育的任务与内容、家庭教育的理念原则以及家庭教育的方法艺术等作为构建家庭教育课程内容的主脉络。同时，家庭教育课程内容构建的过程也是继承我国优秀传统家庭教育文化、吸收外国先进家庭教育理论和经验并实现其本土化的过程。另一方面在家庭教育课程的教学过程中，既要注意将教学内容与大学生的生活实践联系起来，也可以利用已有的网络多媒体平台创新教学形式，培养大学生主动思考自主学习的能力。 最后，高校要注重推动家庭教育学科的进一步发展，充实优化家庭教育理论，培养家庭教育的优秀专业人才和师资力量，为高校家庭教育公共课程的开展提供人才支撑。任何事业的发展都需要大量的专业人才，家庭教育的发展同样如此。但是当前我国家庭教育专业人才和师资力量的不足已经成为进一步推动家庭教育课程的阻碍。为了改变这种局面，一方面高校要增设家庭教育专业，并扩大家庭教育本科生、研究生的招生和培养规模；另一方面社会和政府则要通过鼓励全社会家庭教育事业的发展积极拓宽家庭教育专业的就业渠道和发展前景。 “尽管学校教育和社会教育以各种方式在影响每个人，但家庭教育仍是一切教育的根，对教育的成败负有无可推卸的责任” [ 10 ]。从这个意义上来说，我们或许可以认为家庭教育的成败可以决定一个国家教育的成败，可以决定一个国家能否培养出杰出的人才，可以决定一个民族的发展能否长远。而当我们以这样的标准来审视我国的家庭教育，就会发现我们仍有很长的路要走，有很多工作要推进。家庭教育的质量必将会成为影响我们国家和民族未来发展质量和高度的关键因素，因此我们必须从现在就开始积极采取措施改变我国家庭教育发展落后的现状，必须通过开设家庭教育课程，通过全方位全覆盖的家庭教育指导服务体系的构建逐渐培养起全社会全民族人民的家庭教育素质和能力。从长远来看，这是事关国家前途命运的大事，国家社会必须予以高度重视。
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user: 摘要 公益众筹是公益慈善事业透过互联网产生的新型公众募捐模式。用户的持续捐赠对于公益慈善行业的规模与发展至关重要。本研究旨在公益众筹背景下，利用详尽可能性模型去构建一研究模型去探究用户持续捐赠意愿的主要因素。采用问卷研究方法收集共257份有效样本并使用偏最小二乘回归进行数据分析。研究发现核心路径中的上流互惠跟下流互惠及边缘路径中的社会影响跟公益组织声誉皆可建立用户的信任，从而激发其持续捐赠意愿。
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user: 1. 绪论 在今天互联网与信息技术深度渗透人们生活生产的大背景下，公益慈善领域也在积极地拥抱技术革新，发展出相比传统筹款更加便捷更有效率的公益众筹(Donation-Based Crowdfunding， DCF)的筹款模式 [ 1 ]。公益众筹的概念是基于众筹的概念而产生的。Belleflamme等学者定义众筹为通过互联网进行的一种以捐赠或物质或非物质的交易的形式，来获取财政资源，从而支持某种特别的目的的公开呼吁的行为 [ 2 ]。而公益众筹就是指资助者仅为了支持受益人的事业，而不期望获得物质或非物质的回报的一种众筹模式 [ 3 ]。作为一种公益慈善的创新，公益众筹被越来越多的公益组织或非营利组织所采用。在中国，水滴筹、轻松筹、腾讯公益、阿里公益等众多公益众筹平台应运而生，很多拥有互联网公开募捐资格的基金会与社会组织在官网建立了自己的公益众筹渠道，这些平台和窗口极大地重塑了公益慈善事业的筹款流程以及行业从业人员的知识技能 [ 4 ]。同时，也吸引到了越来越多的捐赠者 [ 5 ]。实际上，公益慈善组织维持一名持续捐赠的捐赠人成本要远远低于发展一个新的捐赠人，而且持续捐赠的捐赠人捐赠数额也相对较多，也更容易理解支持组织的使命与愿景。所以，研究公益众筹中用户持续捐赠的行为之于实践之于理论都非常的重要 [ 6 ]。 然而，尽管公益众筹被行业广泛地采用，但是由于监管以及行业规范的问题，一些乱象与负面效果也存在其中 [ 7 ]。2020年1月，中华少年儿童慈善救助基金会的自主项目9958儿童紧急救助中心和浙江省慈善联合总会通过公益众筹的形式为患者吴华燕筹款148万余元，然而直到吴花燕去世，两家慈善机构拨付、转账用于吴花燕的医疗康复费用仅2万元 [ 8 ]。类似的案件引发了公众极大的讨论，并对公益慈善行业制造了相当大的压力，致使那些处于舆论焦点的慈善组织损失了大量的潜在捐赠，其中相当一部分是持续捐赠人出于不信任而停止了捐赠。在信息不透明、监管失灵的情况下，潜在的社会福利的损失大大阻碍了信任关系的建立，以及参与公益众筹的意愿 [ 9 ]。虽然发生了这些事情，但由于公益众筹可以帮助公益慈善组织扩展筹款渠道与建立公众影响力，公益慈善事业依然无法放弃公益筹款，而是需要探寻到如何解决该问题的方法并且加深对持续捐赠意愿理解。因此，如何建立起用户对公益众筹项目的信任是一个极为重要的研究领域。然而，现有的信任建立机制的研究往往聚焦于传统的捐赠行为，而基于公益众筹的信任建立机制有更多的不确定性情况也更加复杂 [ 10 ]。由于互联网带来的规模效应，新公益模式下的监管不到位、行业规范的不完善以及从业人员专业素养和法律素养的缺失，公益众筹下的信任建立机制与传统捐赠的信任建立机制是很不相同的。因此，对公益众筹进行更有针对性的解释和研究是很有必要的。 另外，虽然目前有一些有关于公益众筹信任的研究，但是其研究内容都是用户对公益众筹平台的信任。然而，在中国，公益众筹平台仅有民政部遴选指定的20家慈善组织互联网公开募捐信息平台拥有进行互联网公开募捐，也就是公益众筹的资格 [ 11 ]。因此，在政府的强有力的管控下，公益众筹平台的社会公信力是很好的，并且大部分的公益众筹项目都会同时在多个公益众筹平台上进行众筹，捐赠人往往会在确定了捐赠一项之后根据支付习惯选择自己偏好的公益众筹平台或默认在当前的平台进行操作。所以，在中国的语境下，公益众筹的研究更应该去聚焦用户对于公益众筹项目及其执行机构的信任上。捐赠行为是以理解捐赠人行为以及制定更便捷有效的劝募战略为目的的研究领域 [ 12 ]。现有的少量的公益众筹文献大多都在研究用户的捐赠意愿，而不是持续捐赠意愿 [ 6 ]。但实际上，对于公益组织而言，发展一个新的捐赠人的成本要远远高于对从以往的捐赠人获得捐赠 [ 13 ]。所以，研究持续捐赠意愿和行为至关重要。 详尽可能性模型(Elaboration-Likelihood Model， ELM)起源于社会心理学，是研究用户信息处理的重要理论框架 [ 14 ]。在ELM的解释中，个体的态度变化是由两条影响的路径引起的：核心路径和边缘路径。这两条路径的区别在于用户所处理信息的数量与深度不同 [ 15 ]。核心路径要求用户主动仔细考量信息，有逻辑地对信息进行评价以形成态度和行为。相反，边缘路径不需要过高的动机和认知能力，个体主要依赖于周边线索来对信息进行判断 [ 16 ]。以往的研究主要是利用ELM对消费者行为和人机交互领域的个体行为进行了探索 [ 17 ]，如广告对消费者的影响，个体对信息的接受以及用户对信息系统的采纳等 [ 18 ]。在公益众筹中，众筹发起人也就是公益组织，需要向访问者披露一些关键且必要的信息，如项目的执行机构、执行计划、预算规划等，并且通过一些宣传包装手段，如形象代言人、利益相关方的评论等，以便其了解公益众筹项目。这些信息可以告诉潜在的捐赠人，该项目除了资金外已经具备了一切执行项目所必备的条件。从某种意义上来说，公益众筹的相关页面以及上面的介绍可以被看作是一个广告，其最终目标是发展更多的捐赠人并获得更多的资金。其中，如果用户捐赠的动机和对公益慈善行业的认知水平较高，也就是进行核心路径时，更有可能去关注项目提供的具体的执行计划、预算规划、项目进度等。而如果用户捐赠的动机和对公益慈善行业的认知水平不高，也就是进行边缘路径时，更有可能去关注公益慈善组织的声誉、周边人的看法等。因此，公益众筹项目网页上的信息可以被视为说服信息。从这个意义上说，用户建立对公益项目的信任与捐赠决策过程符合ELM的应用范围。 为了填补上述的研究空白，本文采用详尽可能性模型，以信任构建机制作为基础，探究不同因素对于在公益众筹中用户持续捐赠意愿的综合影响。并提出下述的研究问题： 在公益众筹的背景下，什么是影响用户对公益项目持续捐赠的因素？ 本文接下来的行文结构如下：首先阐述本文的研究模型和假设依据；其次解释了本文基于问卷的研究方法以及利用结构方程模型进行模型分析的过程；然后进行统计结果的描述与分析；最后讨论了研究成果的意义、局限性与未来展望。
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user: 2. 研究模型与假设 基于ELM，因为众筹行为可以被认为是一种投资和购买行为 [ 32 ]，所以我们将上流互惠、下流互惠以及信息质量确定为核心路径，这些因素需要公益众筹用户的较大的认知投入和仔细的信息分析。当用户感知到上流互惠、下流互惠以及信息质量的高度时，他们可能会有积极的态度变化。我们认为公益慈善组织声誉以及社会影响是重要的外围路径，用户在建立对平台的信任时，会更多地依赖这些外部评估和认可。我们的研究模型如图1所示。下面将讨论每个假设的理论逻辑。 2.1. 信任与持续捐赠意愿 信任和持续意向之间的关系在现有文献中得到了广泛的研究 [ 19 ]。信任对于人们在互动中的优质体验十分重要 [ 20 ]，并且信任是行为意图的显著前导因素 [ 21 ]。在电子商务环境下，用户对商家的信任有利于减少信息不对称所造成的风险，从而促进在线市场的交易行为 [ 35 ]，对持续购买意愿有直接影响 [ 22 ]。同样，信任对公益众筹持续捐赠意愿也有积极影响。在公益众筹的背景下，捐赠总是存在一些发生不良事件的风险 [ 23 ] [ 24 ]。如果客户认为公益众筹是不能增加社会福利的，并且可能会发生资源侵占等负面后果，他们将停止持续捐赠。相反，如果用户认为公益众筹项目可以以极大的竞争力、专业性和诚信实现他们的使命与目标，他们对公众筹捐赠的持续意向就会得到加强。 图1. 研究模型 因此，我们提出假设： H1. 信任正向影响持续捐赠意愿 2.2. 上流互惠与下流互惠 互惠对于社会合作中的相互支持至关重要，它是指人们之所以可以从别人那里获得，是因为曾经或未来会向别人付出 [ 25 ]。因此，互惠被认为是捐赠行为的主要组成部分 [ 26 ]。互惠有两个方向：上流互惠和下流互惠 [ 27 ]。在慈善捐赠中，上流互惠关系到捐赠行为对受益人的积极影响，而下流互惠关系到捐赠人因为本次捐赠而产生的对未来获得善意回馈的预期 [ 28 ]。他们都需要捐赠人在仔细审视公益众筹信息之后才能得到自我的结论，属于核心路径相当重要的一部分。互惠某种层面上就是捐赠人对捐赠后的效益的预期，互惠越强就意味用户认为该公益慈善组织执行的项目能达到其目标的想法越强烈，即用户会更觉得公益慈善组织的执行效率、管理能力、专业素养等是值得托付以达成预期的效益的。那么，我们认为互惠越强就代表着用户越认可公益慈善组织的实力，就会致使用户对公益慈善组织的信任的增强。 因此，我们提出假设： H2. 上流互惠正向影响用户对公益慈善组织的信任 H3. 下流互惠正向影响用户对公益慈善组织的信任 2.3. 信息质量 信息质量是指公益众筹对外披露的信息的完整性、准确性、有效性等。在用户接触到某一公益众筹项目时，需要带有较强的动机和认知水平，才能对其信息质量产生判断，并且以该判断作为行为决策的依据。就像电子商务卖家需要提供关于产品与服务的准确信息一样，公益众筹必须提供充分多的关于公益项目的可靠的信息，才能够使用户做出明智的决定 [ 29 ]。优质的公益众筹信息可以向用户展现该项目的合法性、可行性以及必要性，并且降低用户因为信息不对称而抱有的防卫心理 [ 30 ]。当用户看到公益众筹项目时常维护其信息，使其保证时效性、真实性、完整性时，他们对负责该公益众筹项目的公益慈善组织的信任可能会增加 [ 31 ]。 因此，我们提出假设： H4. 信息质量正向影响用户对公益慈善组织的信任 2.4. 社会影响 社会影响是指个人在多大程度上受到同龄人某些行为、言论等的影响 [ 32 ]。社会影响被认为是信息系统采用理论的基础，例如UTAUT [ 33 ]。社会影响是使用各种信息系统的意愿的前导因素 [ 34 ]，而公益众筹也是一个信息系统，所以社会影响应该也是公益众筹的前导因素。我们认为社会影响与公益众筹信任高度相关有两个主要原因。首先，通过公益众筹的捐赠行为大多是在社会环境中进行的。也就是说，捐赠人在他们的家人、朋友、同事在场的情况下产生体验。第二，公益众筹的筹款模式使捐赠人能够根据各种评级对公益众筹项目进行比较，可以根据对其他捐赠人的评价作出最初的选择。当捐赠不具备较强的动机和认知水平时，往往会因为社会影响而做出选择。 因此，我们提出假设： H5. 社会影响正向影响用户对公益慈善组织的信任 2.5. 公益组织声誉 过往的研究表明，一个组织的信誉是否良好会改变用户的信任。 [ 35 ] 因此，组织的品牌声誉涉及用户对一家在互联网存在的组织的印象。声誉是一种组织资产，是组织通过不断建立积极的形象和维护良好的客户关系而实现的 [ 36 ]。在传统的募捐研究中，学者利用募捐者的声誉来预测传统的捐赠行为 [ 37 ]。由于在线捐赠的信息不对称，捐赠人往往对公益众筹项目缺乏足够的信息。这使捐赠人处于脆弱的地位，面临服务差的风险。这种信息不对称问题造成的低效可以通过声誉来缓解 [ 38 ]。Gunasekaran认为声誉被认为是影响用户对在线交易信任的最重要因素之一 [ 39 ]，特别是当消费者对服务提供商没有太多的个人经验时，那么在相似度极高的公益慈善行业中也是如此。积极的口碑可以帮助缓解用户在与不熟悉的公益慈善组织互动时所感知的风险和不安全感，并提高客户依赖公益众筹项目的意愿。实证研究结果还表明，声誉与信任呈正相关 [ 40 ]。如果一个公益组织从以前的公益众筹中积累了积极的口碑，用户更有可能相信该组织是诚实的，关心社会的，从而能够为他们实现创造社会福利的愿望 [ 41 ]。 因此，我们提出假设： H6. 公益组织声誉正向影响用户对公益慈善组织的信任
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user: 3. 研究方法 3.1. 研究设计 本研究以网络调查问卷的方法来验证模型与假设。在问卷中，构面所对应的问项都是根据过往文献的量表所设计的，并且都采用Likert七级量表进行测量，从1 = “极反对”到7 = “极同意”。我们邀请了两位专家对问卷初稿进行评定，并针对性地对问项做了一些调整以更好地适应中国互联网公益众筹的研究背景。同时，还访问了10位拥有资深互联网公益众筹捐赠经验的用户对问卷的建议，从而结合中国人的语言习惯进行了一些措辞上的修正，并且删除了一些模糊的难以理解的问项。每个构面和相应问项的具体内容请见附录。 3.2. 数据收集 问卷最终以在线问卷调查网站“问卷星”的在线问卷形式呈现，本研究通过各类互联网社交媒体平台发放问卷。因为参与公益众筹的用户必定使用互联网，所以采用互联网渠道收发问卷是可行的。为了保证样本代表了公益众筹的实际受众，我们向中国超过20个城市的用户发放了问卷。除此之外，问卷专门设置了一个筛选问题，以区分有互联网捐赠经历的用户和没有互联网捐赠经历的用户，并令没有互联网捐赠经历的用户直接退出问卷。最终，共收集问卷400份，有互联网捐赠经历的用户问卷280份，在过滤掉不合理问卷后，最终得到了有效问卷257份。本问卷数据的人口学特征如表1所示。其中，受访者年龄集中在21周岁至40周岁，大多数拥有学士或以上学位，样本主要覆盖人群正符合参与互联网公益众筹捐赠的主要人群的人口学特征。 Table 1 Sample characteristic 特征 组别 频率 占比 性别 男 78 30.35% 女 179 69.65% 年龄 20以下 59 22.96% 21~30 132 51.36% 31~40 44 17.12% 41~50 19 7.39% 51~60 2 0.78% 60以上 1 0.39% 地域 城镇 213 82.88% 农村 44 17.12% 受教育程度 初中及以下 1 0.39% 高中及中专 15 5.84% 大专 29 11.28% 本科 200 77.82% 硕士 9 3.50% 博士 3 1.17% 每月净收入(生活费) <1000 66 25.68% 1000~1999 53 20.62% 2000~2999 48 18.68% 3000~3999 38 14.79% 4000~4999 21 8.17% 5000~5999 19 7.39% 6000~9999 8 3.11% >9999 4 1.56% 表1. 样本特征值
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user: 4. 数据分析 本文利用结构方程模型结构方程模型(Structural Equation Modeling， SEM)来检验我们的研究模型，并且选用偏最小二乘回归(Partial Least-Squares Regression， PLS)作为数据分析的统计方法，采用smartPLS3.3.3为统计软件进行运算。PLS是一种在多元统计分析基础上建立起来的回归方法。与其他的回归方法比较，PLS更适合在小样本情况下进行理论探索和预测。在具体的分析过程中，我们首先进行了衡量模式分析，然后进行了结构模式分析 [ 42 ]。 4.1. 衡量模式分析 对测量模型进行了检验，分析了模型的信度、收敛效度与区别效度。具体数据见表2。在最大迭代次数为5000次 [ 43 ] 的情况下进行运算之后，我们发现模型的外部模型荷载(Loading)皆大于0.7，并且各个构面的组合信度(Composite Reliability， CR)都大于0.7，这表明问卷中的各个问项可以有效测量出对应构面 [ 44 ]。同时，克朗巴哈系数(Cronbach’s Alpha， CA)大于0.7，表明各个构面都保证了其内部的一致性 [ 45 ]。另外，平均萃取变异量(Average Variance Extracted， AVE)皆大于0.5，故模型具有良好的收敛效度 [ 45 ]。在区别效度方面，本研究采用异质-单质比率(Heterotrait-Monotrait Ratio， HTMT)来衡量构面区别于其它构面的程度。如表3所示，每一个构面之间的HTMT都小于0.9，故区分效度成立 [ 46 ]。 Table 2 Construct reliability and validity analysi 构面 问项 Loading CA CR AVE 上流互惠(UR) UR1 0.851 0.841 0.905 0.760 UR2 0.919 UR3 0.842 下流互惠(DR) DR1 0.955 0.893 0.949 0.904 DR2 0.946 信息质量(IQ) IQ1 0.960 0.895 0.950 0.905 IQ2 0.949 社会影响(SI) SI1 0.936 0.903 0.954 0.911 SI2 0.963 SI3 0.881 公益组织声誉(OR) OR1 0.939 0.849 0.930 0.869 OR2 0.936 信任(T) T1 0.951 0.919 0.948 0.860 T2 0.952 持续捐赠意愿(CI) CI1 0.938 0.863 0.936 0.879 CI2 0.926 表2. 信效度分析 Table 3 Heterotrait-Monotrait rati UR DR IQ SI OR T CI UR DR 0.526 IQ 0.588 0.571 SI 0.541 0.380 0.504 OR 0.596 0.579 0.602 0.610 T 0.624 0.563 0.557 0.560 0.699 CI 0.685 0.540 0.641 0.603 0.689 0.849 表3. 异质–单质比率 4.2. 结构模式分析 本研究采用标准化路径系数与R 2 来衡量研究模型的适配性。由于样本数量较少，故以5000次重复抽样的拔靴法(Bootstrapping)从有限样本中抽取出可以代表总体的样本量以进行运算，从而得出稳定的路径系数β值和检验值t值 [ 44 ]。具体结果如表4与图2所示。 Table 4 Bootstrappin 路径系数(β值) 标准差 t统计量 p值 UR -> T 0.194 0.066 2.953 0.003 DR -> T 0.165 0.071 2.316 0.021 IQ -> T 0.085 0.074 1.142 0.253 SI -> T 0.165 0.070 2.340 0.019 OR -> T 0.296 0.084 3.545 0.000 T -> CI 0.742 0.044 16.937 0.000 表4. 拔靴法检验 图2. 结构模型分析 图2表明，公益组织声誉是建立用户与公益众筹项目之间信任的最有力的先行因素(β = 0.296， p < 0.001)，从而支持假设H6。这说明公益组织在民间积累的声誉可以促使捐赠者在不需要特别关注信息的情况下就建立起对其发起的公益众筹项目的信任。同时假设H2也较为显著，上流互惠与用户对公益众筹项目的信任是正相关的(β = 0.194， p < 0.01)。这意味着用户越认为捐赠行为对受益人能起到积极影响，越容易信任该公益众筹项目。下流互惠和社会影响同样也是显著的(β = 0.165， p < 0.05)，可知用户因为本次捐赠而产生的对未来获得善意回馈的预期以及周围人对用户的影响都可以作用于信任的建立上。而信息质量的结果并不显著(β = 0.085， p > 0.05)，即公益众筹项目的网页界面对用户建立对其的信任并没有明显的相关性。而信任对持续捐赠意愿的正相关影响是十分显著的(β = 0.742， p < 0.001)，用户的信任有利于持续捐赠意愿的产生，假设H1成立。
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user: 5. 讨论与启示 5.1. 研究结论 本研究要解决的研究问题是探究出在公益众筹的背景下，影响用户对公益项目持续捐赠的因素有哪些。我们透过ELM，建立了一个以信任构建机制作为基础，三个有关中心路径因素，两个有关边缘路径因素的理论模型。通过实证研究，我们得出以下结论。 首先，除了信息质量和信任的关系不显著外，其他的假设都是成立的。这说明，采用ELM解构公益众筹背景下用户处理信息的行为是可行的。总的来说，当前实证研究的结果可以解答本研究的研究问题，即在公益众筹中，在核心路径中的上流互惠和下流互惠以及边缘路径中的社会影响和公益组织声誉的影响下，可以建立用户对公益众筹项目的信任，随之信任将有效转化为其持续捐赠意愿。 其次，两个有关边缘路径的因素都对信任有显著的正相关影响，尤其是公益组织声誉。这说明用户在接触公益众筹项目时往往会将该项目的执行机构作为信任与否捐赠与否的重要条件，与以往的文献认为个人的捐赠行为会收到公益慈善组织声誉的强烈影响所叙相符 [ 47 ]。同时其决策也会被周边人影响。即，当用户采取边缘路径的信息处理方式时，良好的公益组织声誉和周围人积极的捐赠行为和态度会显著地影响用户信任该公益共筹项目并持续捐赠。 最后，所有假设中只有信息质量与信任的正相关关系不显著，这说明用户在做决策时可能并不基于页面所展示的具体信息来判别该项目是否值得信赖。而我们最初认为，信息质量的提高会带来信息不对称的降低并向用户展示出公益众筹项目的专业性，而促使用户信任公益众筹项目。可能是由于公益慈善行业整体公信力的缺失 [ 48 ]，导致用户在浏览公益众筹界面时会天然带有一定的批判性眼光或是抱有怀疑的态度，来审视公益众筹项目所提供的信息。而在过往的文献中，比如个人大病求助类网站上，信息质量之所以对信任的构建的关系十分显著，是因为其信息发布的主体是更不被大家所戒备的个人。因此，在公益众筹的背景下，信息质量并不是构建信任关系促成持续捐赠意愿的主要因素。 5.2. 理论意义 在理论领域本研究至少有以下三个方面的贡献。首先，本文采用ELM模型的研究方法给众筹领域，尤其是公益众筹领域引进了新的理论模型的应用，提供了一个新的理论视角。过往的文献虽然也从各种理论出发来探究捐赠人的捐赠意愿，如公平理论 [ 49 ]、元认知推断理论 [ 50 ] 等，但是没有人从ELM的视角将用户的心路历程划分为核心路径与边缘路径来分析用户的信息处理与捐赠意愿的关系。其次，本研究填补了公益众筹领域信任建立机制的空缺。以往的文献的研究对象往往是以用户为中心的，如自我表达需要 [ 51 ]、支付痛苦 [ 52 ]、移情 [ 53 ] 等。但是鲜有对用户对公益众筹项目的信任作分析的研究，即尝试从公益慈善组织的视角去解析用户行为。另外，本研究填补了持续捐赠意愿的空白，探究了对于所有公益众筹项目具有普适意义的用户持续捐赠的因素与信息处理过程。 5.3. 实践意义 本研究对于公益慈善组织、公益众筹平台也有一定的实践意义。首先，对于公益慈善组织而言，其声誉是相当重要的，所以应当积极做好品牌宣传工作，打造自身良好的声誉，从而赢得用户对自身项目的信任。同时，在做品宣工作时，应当在广告、宣传片等媒介中着重向受众展示组织的各种项目的各项工作可以如何帮助到受助者，并且适当添加一些具有社会号召力的意见领袖的元素在其中，以从上流互惠和社会影响的角度对受众的核心路径和边缘路径都产生积极的影响。另外，公益众筹平台应当通过为公益众筹项目的界面开发可以进行交流的评论区等手段，以促进平台社区的形成，从而通过社会影响的作用构成良好的公益项目竞争环境，使优秀的公益众筹项目更易受到用户的信任而进行持续捐赠，并淘汰平庸的项目，从而更好地创造社会福利 [ 54 ]。
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user: 6. 局限性及未来研究方向 本研究有几处局限性，同时这也是未来研究可以拓展的方向。首先，本研究所采集的数据都是截面数据，只能反映各个因素之间静态的关系。未来可以尝试采用时序数据，进行纵向的研究，以揭示时间对人们产生对公益众筹项目的信任以及持续捐赠意愿的影响。另外，本研究的研究背景与设计都是基于中国的情景，所以本研究的结论的普适性并不能得到充足的保证。由于文化、政策、社会等方面的差异，不同的国家地区可能会有不同的情况，这需要更进一步的研究。
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user: 摘要 新农保政策作为国家一项有效脱贫的长效机制，其政策的扶贫绩效对今后开展反贫困行动具有重要的现实意义和参考价值。本文基于CHARLS数据库2018年截面数据，主要选取了反映相对贫困的维度指标来构建多维贫困测度的指标体系，运用Alkire和Foster开发的多维贫困测度方法重点探讨了新型农村社会养老保险政策对农村绝对贫困群体的扶贫绩效。研究发现：1) 新农保政策并未对绝对贫困的农村群体产生显著的扶贫效用；2) 在各指标维度下，食品消费和卫生厕所贫困贡献率最大，健康患病状况和燃料次之，由此可知，提升新农保政策的扶贫绩效可从增加食品消费福利等方面进行逐步改善。本文在研究结论基础上，进一步提出具有针对性的新农保精准扶贫政策意见，帮助促进扶贫工作的进行和提升扶贫工作的效率，以构建更加公平科学的社会养老保障体系制度。
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user: 1. 引言 自国家印发《中国农村扶贫开发纲要(2011~2020年)》文件并开展新一轮扶贫攻坚战以来，习近平总书记在多次会议上屡屡强调精准扶贫脱贫的重要性，截至目前，我国脱贫攻坚战已经取得了全面胜利，并且获得了人类历史上绝无仅有的成果，为世界范围内的减贫事业做出了不可估量的贡献。 截至党的十八大以来，国家统计局数据显示国家累计减贫幅度达到了83.2%。早在2009年7月，我国为了进一步拓展扶贫工作的广度及深度，颁布政令在全国范围内启动了“新型农村社会养老保险”试点(以下简称新农保)。新农保政策作为我国新时期社会养老保障体系建设完善的重大举措之一，其制定与实行的目的之一在于减少贫困的发生与促进扶贫工作的开展，期望能够推动实现城乡贫富差距减小和公共服务均等化的美好愿景。在推行新农保政策的过程中，中央与各级政府给予了大力支持：2019年，相关部门再度扩大了新农保报销范围，镇卫生院报销比例高达60%；2020年伊始，新农保政策开始推行贷款养老的重大改革措施。这些建设性的措施，为长久以来新农保政策在全国范围内的大力推行做好了基础保障。 进入21世纪以后，我国城乡二元经济结构问题逐渐显现，乡镇作为精准扶贫工作落实的关键，农村养老问题日益严重，为了健全养老保险制度从而缩小城镇差异，国家将新农保政策的实施作为扶贫工作的一项长期有效机制。然而，学术界对新农保政策影响的研究却还十分有限，将其与精准扶贫工作的开展联系起来并研究其扶贫绩效的文献更是少之又少。 为了在研究新农保政策的扶贫绩效之前有效识别与帮扶贫困个体，本文拟采用A-F多维贫困测度方法，从少有的扶贫层面来测算个体贫困指数，以对人的可行能力剥夺为决定因素，分析比较以是否参与新农保为分组依据的两个组别各自的多维贫困指数差距，并据此推测新农保政策的扶贫绩效特征，从多维度识别和瞄准贫困，提出新农保政策制度在理论上允许优化改进的方面。
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user: 2. 文献综述 本文回顾总结了国内外新农保政策的积极效用及扶贫绩效等，从目前有的文献来看，国外关于养老保险和农村保险的研究更为全面深入，对我国保险制度具有一定程度的启发作用。熊军 [ 1 ] 认为国内的新农保政策需同丹麦、瑞典学习在加强养老保险自身建设的同时，大力发展第二、三支柱。而与新农保的制度设计更为相似的巴西、南非等发展中国家的社会养老保险及其有关研究显示，养老金收入能够有效减少老年人的劳动供给，影响农村工人的退休时间 [ 2 ]，同时还使得持有养老金收入的家庭更愿意与人力资源水平较低的劳动者组建家庭，通过间接影响的方式提高了家庭整体教育水平(Hamoudi， Thomas， 2005)，减少了社会贫困的发生，提升了整个家庭的主观幸福感 [ 3 ]。而Galiani等(2016)研究发现针对发展中国家贫困人群的养老保险制度不仅可以显著促进其消费水平，同时还可以有效提升贫困老年人的福利水平 [ 4 ]。 国内关于新农保政策的理论研究主要集中在对农村群体消费、储蓄(何晖、李小琴，2020；周广肃等，2020)的影响和对农村居民养老模式的改变(程令国、张晔，2013)等方面，抑或是探讨参与新农保政策的影响因素等(张若瑾、邓啓平等，2017)。然而，国内探讨关于新农保政策对依据多维度贫困的影响研究却比较少，且结论少有显著，解垩(2017)认为新农保和城居保对老年群体不论是多维贫困整体得分还是指标中的某一维度都没有明显影响。但也有研究显示，新农保政策通过影响收入和预期效应显著促进农村居民及其家庭的消费来进行扶贫 [ 5 ]。张跃华、王翌宵(2019)使用断点回归研究发现新农保养老金对贫困参保群体在食品消费方面产生更显著的效用，通常在养老金发放时开始显现 [ 6 ]；朱诗娥、杨汝岱(2019)基于DID法和IV法认为新农保政策对家庭收入相对较低的家庭的消费促进作用更强 [ 7 ]；张川川、John Giles等(2014)则运用断点回归和双重差分法(DID)发现新农保能明显提高农村老年人的收入和主观福利 [ 8 ]；王小增(2020)考察发现新农保政策还能降低老年人劳动供给，孙泽人、赵秋成、肇颖(2020)运用Probit和Tobit模型证实了这一观点，但他们认为这一影响不具有长期持续性 [ 9 ]。此外，新农保政策在消费、健康、住房等多维贫困角度也可能存在不同程度上的扶贫效果。 伴随着扶贫工作新阶段过程中教育、社会保障等公共服务的差距明显高于收入差距，相对贫困和社会排斥取代绝对贫困逐渐成为了贫困的主要方面。阿玛蒂亚·森(1999)的可行能力贫困理论指出，造成贫困的最终根源是“个人能力的缺失，这种个人能力的不同造成各个地区之间、各个社会阶层之间、各阶层内部不同成员之间的收入差异”。贫困的概念已经不再限于人均收入等狭隘的单一经济层面范围，而是延展至社会、文化教育等多个领域的丰富的贫困发生内容，包括居住环境、自身健康等部分能力的缺失。 鉴于上述论证，国内外相关文献的研究为本文提供了重要参考，新农保政策自颁布以来得到了各级政府的大力支持，采用实证方法研究新农保政策的扶贫绩效，从多维度的角度有效识别这一政策制度精准扶贫的程度具有重要的借鉴意义和应用价值。
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user: 3. 研究方法 多维贫困测量方法需要在各个维度确定指标剥夺临界值标准的情况下评判每个个体在这一维度上是否贫困，并赋予0~1变量取值，从而衡量各个体的多维贫困指标，其测度方法和具体步骤如下 [ 10 ]。 3.1. 区分控制组与处理组 文章以是否参与新农保为分组依据，将参与新农保的绝对贫困农村群体设置为处理组X 1 ，未参与新农保政策的绝对贫困农村群体为控制组X 0 。 3.2. 选定贫困维度及确定指标 调用CHARLS数据库中2018年的n个样本，根据上述筛选方法最终选择4个维度9个指标(d = 9)作为多维贫困测度方法下个体贫困的相对贫困度量标准，并采用等权重法 [ 11 ] (王小林，Sabina Alkire，2009)。 Table 1 Multi-dimensional poverty index syste 维度 指标 权重 剥夺临界值(阈值) 健康水平 健康患病状况 1/8 若患有残疾、患有慢性病或癌症及有癌症史，赋值为1，否则为0 医保参保情况 1/8 若没有参与任何类型的医疗保险，则赋值为1，否则为0 生活水平 食品消费 1/16 若其恩格尔系数高于国家恩格尔系数数值30.1%，则赋值为1，否则为0 耐用品 1/16 拥有冰箱、洗衣机、电脑、手机少于等于2件则赋值为1，否则为0 交通工具 1/16 没有任何汽车、电动自行车、摩托车等交通工具则赋值为1，否则为0 劳动力 1/16 若仍须为家庭或他人提供劳动力以赚取薪酬则赋值为1，否则为0 教育水平 受教育程度 1/4 初中以下学历赋值为1，否则为0 住房水平 卫生厕所 1/8 若为非抽水厕所赋值为1，否则为0 燃料 1/8 供暖或做饭用到不清洁燃料则赋值为1，否则为0 表1. 多维贫困指标体系表 3.3. 记录样本观测矩阵 经过数据搜集和处理，记两个组别 X 0 = [ x i j ] n 0 × d 和 X 1 = [ x i j ] n 1 × d 为控制组 n 0 个样本和处理组 n 1 个样 本在d个不同维度上的取值所组成的两组样本观测矩阵，矩阵任一元素 x i j ∈ X 代表个体i在第j个指标上的取值，且控制组 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 0 ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， d ，处理组 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 1 ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， d 。 3.4. 多维贫困识别 3.4.1. 单一维度的识别 拟定第j个维度被剥夺的贫困临界值为 z j ，则对于控制组 X n ， d 可以定义一个剥夺矩阵： M 0 = [ m i j 0 ] ，在正向指标情况下，其中元素 m i j 的取值定义为： { 当 x i j < z j 时 ， m i j 0 = 1 当 x i j ≥ z j 时 ， m i j 0 = 0 (1) 例如，在耐用品这一维度指标下，拟定其贫困剥夺临界值 z j 为拥有冰箱、洗衣机、电脑、手机等耐用品件数2件。若 x i j ≤ z j = 2 ，个体i在第j个指标上是贫困的，其赋值为1，即 m i j 0 = 1 ；否则为赋值0，即 m i j 0 = 0 。 3.4.2. 多个维度的识别 在上述单一维度识别过程中，仅识别了每个个体在每个指标上是否被剥夺，为了判断每个个体总体的贫困状况，针对控制组X 0 ，可以定义一个横向量 c i = [ m i 0 ] 来代表某个体i忍受的总体贫困维度数值，并据此考虑 k ( 1 ≤ k ≤ 9 ) 个指标下个体总体是否被剥夺。 在本文 d = 9 的情况下假设 k = 3 ，判定当个体i在总共9个指标中存在任何3个维度被剥夺时，该个体即为贫困个体。以 ρ k 为识别穷人的函数，识别过程用数学表达式表示为： { 当 c i ≥ k 时 ， ρ k ( x i ; z ) = 1 当 c i < k 时 ， ρ k ( x i ; z ) = 0 (2) 当 ρ k = 1 时，说明个体在 k = 3 的贫困维度标准下，定义贫穷的维度大于等于3时为穷人；反之为非穷人。由此可得， ρ k 既受 z j 标准(维度内被剥夺情况)的影响，同时也与 c i 标准(多维度之间被剥夺情况)的影响，即所谓的双重临界值方法。注意，处理组与控制组的数据处理方法相同。 3.5. 贫困加总 在进行多维贫困识别之后，需要进行贫困加总得到多维综合指数，并据以剖析贫困的深度和影响分布。在Foster-Greer-Thorbecke (FGT)方法的基础上，Alkire和Foster (2007)加以修正提出了AF多维贫困测度分析方法，得到了调整后的多维贫困指数 T 0 ： T 0 = ψ ( m 0 ( k ) ) = H A (3) 其中，H为贫困发生率，定义为 H = H ( x ， z ) = q k / n ( q k 为k维贫困的个体数量)；A为平均剥夺份额，定义为 A = | c ( k ) | / ( q k d ) 。本文用这一方法同时对处理组和控制组进行多维贫困指数测算。 3.6. 测度维度j贫困指数的贡献率 由上述过程可得到在k的标准下，两个组别维度j的贡献率 D j 为： D j = ∑ i = 1 n m i j / ( n × d ) ∑ i n ∑ j d m i j / ( n × d ) (4)
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user: 4. 数据来源与变量选取 4.1. 数据预处理 本文所采用的数据来自于CHARLS数据库的2018年截面数据，总体覆盖了包括分布在全国范围内的19767个样本数据。在正式进行多维贫困测量方法前，为了减小误差需要对CHARLS数据库数据进行以下预处理： 1) 筛选2018年国家贫困线以下的绝对贫困农村群体。以多维贫困测度方法来识别绝对贫困群体的相对贫困程度，比单一维度的绝对贫困能够更加精确的反映社会贫困程度。本文以2018年国家贫困线标准3535元为筛选依据，剔除了不具有农村户籍及收入在国家贫困线以上的样本。 2) 筛选出所有有资格参加新农保的贫困群体。这一举措是为了防止部分个体因为已经参加灵活就业或城镇职工养老保险等原因而没有资格参加新农保对数据结果造成误差，避免出现混入生活水平较高的而样本导致未参与新农保这一组别的多维贫困指数过低的现象。 3) 筛选所有指标数据完整的样本。去除部分维度指标数据遗漏缺失的样本，确保实验数据的完整性。通过上述数据处理，最终本文采纳其中符合上述条件的7324个样本数据进行多维贫困测度，其中，参加新农保的处理组样本数为6698人，未参与新农保的控制组样本数为626人。 4.2. 变量控制 根据绝对贫困、基本贫困和相对贫困的概念及联合国千年发展计划相关文件规定，本文选择健康状况(健康患病状况、医保参保情况)、生活水平(食品消费、耐用品、交通工具、劳动力)、教育水平(受教育程度)、住房水平(卫生厕所、燃料)4个维度9个指标作为评判多维贫困测度方法下个体贫困的贫困度量标准。 1) 卫生厕所设施、燃料、耐用品等维度指标是联合国千年发展计划中关注的48个指标之一，也是设计农村老年人居住环境和卫生健康状况的重要指标。毕洁颖、黄佳琦(2017)都曾使用这几个维度作为多维贫困测量的生活水平维度。 2) 健康、教育与食品消费等指标是目前国内多维贫困测度研究普遍采用的维度指标，在一定程度上反映了消费结构及社会整体劳动力的质量。 3) 劳动力状况同样是评判农村老年人的标志性指标 [ 12 ]。郭熙保、周强(2016)就关注了就业与劳动这一维度。 当前国内的饮水安全已经基本实现全覆盖。且由于本文采用的都是45岁以上年龄的农村老年人样本，因此大量样本的家庭教育支出为零，无法显著反映贫困状况，因此本文并未采取这两项指标。最终构建的多维贫困指标体系如表1所示。
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user: 5. 实证结果 5.1. 单维贫困估计结果 表2是根据以上9个维度指标所做的单一维度贫困发生率。表中数据表明，2018年度老年人在食品消费和卫生厕所的贫困较为显著：全国范围内大约63.32%的农村老年人在食品消费方面处于贫困水平，59.21%处于住房中没有抽水式卫生厕所的生活境况。此外，49.34%的贫困人群患有某类疾病，46.22%比例的老年人家中使用的并非清洁燃料。 Table 2 Single dimensional incidence of poverty in treatment group and control group (% 维度 全国 控制组 处理组 维度 全国 控制组 处理组 健康患病状况 49.34 46.81 49.57 劳动力 22.13 22.68 22.07 医保参保情况 2.98 10.86 2.24 受教育程度 28.89 19.97 29.71 食品消费 63.32 63.74 63.26 卫生厕所 59.21 45.69 60.45 交通工具 37.75 32.59 38.22 燃料 46.22 36.10 47.14 耐用品 11.34 11.02 11.36 表2. 处理组与控制组单维贫困发生率表(%) 从表中数据可以看到，除了食品消费和医保参保情况两个维度指标外，其他维度上参与新农保的处理组贫困发生率皆高于控制组。在食品消费维度上，可能有新农保政策通过减少农村群体对未来收入的不确定性而带来的微弱的扶贫效果，但结果并不显著。而医保参保情况这一维度的样本贫困发生率在参加新农保后大幅提升，可能是因为农村群体在参加新农保后参加其他基础保险的意识逐渐增强，抑或是因为新农保政策带来健康生活各方面的提升而有效缓解了一定程度的贫困发生。而其余几个维度的贫困发生率皆是处理组更高，有可能是新农保政策的扶贫力度十分微弱进而导致出现了大量返贫现象。 5.2. 多维贫困估计结果 本文通过多维贫困测量方法，估算出绝对贫困农村群体在各个k值下的贫困发生率、贫困剥夺指数和多维贫困指数。结果如表3所示： Table 3 Results of multidimensional poverty measuremen K 贫困 发生率 贫困剥 夺份额 多维贫 困指数 K 贫困 发生率 贫困剥 夺份额 多维贫 困指数 1 控制组 0.950 0.339 0.322 4 控制组 0.315 0.543 0.171 处理组 0.976 0.482 0.470 处理组 0.414 0.588 0.244 2 控制组 0.802 0.381 0.306 5 控制组 0.171 0.625 0.107 处理组 0.870 0.497 0.432 处理组 0.206 0.667 0.138 3 控制组 0.554 0.452 0.250 6 控制组 0.074 0.673 0.050 处理组 0.660 0.528 0.348 处理组 0.084 0.763 0.064 表3. 多维贫困测度结果表 测算结果表明，一个维度的贫困发生率和多维贫困指数最高，控制组和处理组的贫困发生率分别为95%和97.6%，多维贫困指数分别为0.322和0.470，且随着维度k值的不断增加，两组别的贫困发生率和多维贫困指数相应地逐渐减少，9个维度都贫困的机率趋近于零。 根据《人类发展报告》(简称HDR)规定和已有文献的研究记载，当存在1/3的权重指标被剥夺时，即存在多维贫困现象，因此本文拟考虑3个维度下的多维贫困参数。由表3可得，未参与新农保的控制组的贫困发生率为0.554，贫困剥夺份额为0.452，多维贫困指数为0.250；而参与新农保的处理组的贫困发生率为0.660，贫困剥夺份额为0.528，多维贫困指数为0.348。处理组的贫困发生率和贫困剥夺指数都大于控制组，两组多维贫困指数的差距为0.098，经过调整后小于贫困发生率的差距0.109，克服了FGT法的绝对缺陷，相对更为科学客观。 值得注意的是，在本文中处理组多维贫困指数反而高于控制组，并不能片面地说明参与新农保政策反而加深了农村老年人的贫困程度。从上表数据可以看出，处理组代表贫困深度的贫困剥夺指数只比控制组高0.076，而代表贫困广度的贫困发生率却比控制组高0.106，可见处理组的贫困发生率显著高于控制组，这从一定程度上暗示了这一结果的产生可能是由自选择导致的内生性问题引起的。由于是否参与新农保有很大一部分原因是由老年人自主决定的，加之存在无法观测到指标导致的遗漏变量和反向因果问题，此研究过程中可能存在深度内生性问题 [ 13 ]。 5.3. 多维贫困指数贡献率 本文计算k = 3下的贫困剥夺结果，同时对各指标进行贡献率分解计算，结果如表4和图1所示。其中，食品消费的贡献率最大，高达19.71%；卫生厕所次之，为18.30%；健康患病状况、燃料紧随其后，四者总计达到67.6%。这一现象需要引起重视，不清洁燃料的使用可能同时带动抵抗力较弱的老年人患病可能性增大。医保参保情况和耐用品的贡献率最低，分别为0.92%和3.53%。这与当前的社会状况和政策方向也较为一致。如若在食品消费这一绝对贫困指标所代表的基本生活保障方面都难以满足的话，预计在其他维度也会表现得更为贫困，因此贡献率较大。而在医疗保险这一维度，截止2018年，全国的医疗保险覆盖范围实现了基本全覆盖，社会总体在这一维度上的贫困发生率表现极低，由此这一维度的贫困贡献率也相对较低。而教育这一维度的贡献率远低于预期，可能是由近年“阳光工程”等补充教育项目覆盖范围持续扩大所导致的。 在此基础上，政府及有关部门可以将扶贫重点转向多维贫困测量方法中贡献度偏大的食品消费和卫生厕所这一维度，尝试从给以贫困群体政策补贴以改善消费结构、为改善农村住房环境提供更大的优惠政策、改善和扩大农村地区的教育环境及覆盖范围等多种途径来实现精准扶贫。 Table 4 Result analysis table of contribution rate of multidimensional poverty indicator (k = 3) T 0 健康患病状况 医保参保情况 食品消费 耐用品 交通工具 控制组 0.250 16.17 3.75 22.01 3.80 11.26 处理组 0.348 15.30 0.69 19.52 3.50 11.80 全国 0.317 15.36 0.92 19.71 3.53 11.75 (k = 3) T 0 劳动力 受教育程度 卫生厕所 燃料 控制组 0.250 7.84 6.90 15.78 12.47 处理组 0.348 6.81 9.16 18.66 14.55 全国 0.317 7.08 9.11 18.30 14.23 表4. 多维贫困各指标贡献率结果分析表(%) 图1. 多维贫困测度下各维度指标的贡献率柱状图(%)