system: [SYSTEM]

user: 3. 新农合政策营销效果的定量分析 3.1. 营销效果的描述性分析 为了从整体上了解新农合政策营销的效果，我们对“您是否听说过有关新农合政策制定的消息”、“政策制定过程中，您是否通过听证会或其他方式表达过自己的看法”、“您是否参加了新农合”这三个变量进行了描述性分析，以初步衡量新农合政策的营销效果。 通过简单的频数分析，可知在441个有效样本当中，对新农合政策制定信息有所了解的受访者有357 Table 1 Sample descriptio 特征变量 取值 人数 百分比 性别 男性 187 42.5% 女性 254 57.5% 年龄 20岁以下 1 0.2% 21~40 146 33.1% 41~60 273 61.9% 60岁以上 21 4.8% 文化程度 初中及以下 384 82.1% 初中以上 57 12.9% 表1. 样本的主要特征 人，占总人数的81.0%，远大于样本人数的一半。但从听证会或其他渠道表达过看法的受访者比例仅有141人，仅占32.0%。92.5%的受访者则已经参与到新农合中来，未参加新农合的受访者仅仅有33人，所占比例仅为7.5%。 3.2. 政策营销效果的回归分析 1) 自变量的处理 由于本研究涉及到的自变量的数目较多，且变量间可能会存在相关关系从而相互影响。为了浓缩数据、得出彼此独立的少量共同因素，笔者通过SPSS统计软件，采用主成分法对假设中的自变量进行因子分析，并采用最大方差法对因子进行旋转，以便于解释，从而得出若干能够有效负载各变量的公因子。 在通过包含全部量表问题的因子分析对变量进行验证以后，我们暂时剔除了共同度太低的“社会责任感”，以及因子负载情况较差的“参政议政意愿”、“政府行政能力”、“医院落实情况”这几个观测变量，它们与其他自变量的相关关系并不显著。接下来，用保留的10个变量继续进行因子分析，为初步检验数据是否适合采用因子分析方法，首先进行KMO 与球形检验，KMO检验统计量为0.842，且统计显著(Sig = 0.000)，表示变量间的相关性较强，非常适合进行因子分析。 表2为10个自变量的探索性因子分析结果。可以看出，10个理论假设自变量中总共提取出了3个因子。上述各变量的因子负载较高且相近、共同度均大于0.55，说明它们能够被所提取的3个公因子很好地测量和覆盖。 根据每一个因子所包含的变量内容，我们分别给新因子命名为“政策宣传效果”、“意见表达渠道”、“切身利益权衡”。三个新因子的累计方差贡献率达到了68.559%，反映出变量能被因子解释的程度较高，达到了因子分析的要求。 在提取了新的公因子后，笔者又通过SPSS软件对各因子的得分进行了计算，生成新的变量，在数据降维的同时，将原有的众多定序变量转化为较少的定比变量(即因子得分)；此外，前文因不适合因子分析而剔除的“参政议政意愿”、“政府行政能力”、“医院落实情况”则通过重新编码为−10到10的评分变量，以满足后续回归分析的基本数据要求。 2) 政策制定阶段的政策营销效果回归分析 为了研究政策制定阶段的营销效果，本文选取是否会参与新农合政策制定为因变量，这种参与主要包括广大农民在新农合制定信息之时是否知晓并通过听证会等方式和渠道表达过自己的意见和看法；选取“政策宣传效果”、“意见表达渠道”、“社会责任感”、“参政议政意愿”、“政务信息公开”为 Table 2 Result of factor analysi 因子 共同度 1 2 3 听说过新农合的政策 0.717 0.380 0.090 0.666 了解新农合医疗保险 0.831 0.176 0.122 0.736 了解报销和理赔标准 0.681 0.174 0.253 0.559 了解新农合报销程序 0.751 0.185 0.242 0.657 能够向政府反映情况 0.309 0.760 0.186 0.708 联系人大代表或团体 0.254 0.867 0.106 0.827 通过网络表达过看法 0.156 0.871 -0.012 0.783 新农合对看病有好处 0.081 0.113 0.775 0.621 医疗负担比以前减轻 0.186 -0.008 0.832 0.727 愿意到定点医院看病 0.263 0.113 0.701 0.573 新因子命名 政策宣传效果 意见表达渠道 切身利益权衡 特征值 4.275 1.607 0.974 方差贡献率 42.752 16.070 9.737 累计方差贡献率 42.752 58.822 68.559 表2. 因子分析结果 假设对参与情况即营销效果具有影响的自变量，主要涵盖政府对政策信息的公开和宣传情况，以及受众自身的观念、意愿和反馈途径这两大方面；受访者的性别、年龄、文化程度和年收入为控制变量。由于变量的测度类型：因变量为0-1变量，自变量“政策宣传效果”、“意见表达渠道”、“社会责任感”、“参政议政意愿”、“政务信息公开”已经转化为定距定比变量，因此选择Logistic回归的方法进行分析。 根据前文所确定的因变量和自变量建立Logistic回归模型，使用最大似然法直接进行回归，输出结果如表3所示。 我们首先对模型的整体效果和拟合度进行检验。软件计算得出模型的正确预测百分比为69.8%，说明以该模型对因变量值进行估计，所得的预测值与观测值的差距比较小，正确比例很高，模型的整体效果较好；−2倍的似然对数值(−2 Log Likelihood)以及Cox & Snell R Square和Nagelkerke R Square这两个确定系数指标均统计显著，表明该回归模型对于政策制定过程中的参与情况具有一定的解释能力。 表3结果表明，“政务信息公开”和“政策宣传效果”这两个研究变量对受访者在新农合政策制定过程中的参与情况具有显著影响。其中“政务信息公开”对农民的参政情况存在显著的正向影响，政府越是注重信息公开，对于政策制定的情况进行有效及时的公示或通告，政策受众就更可能积极参与、表达意见。而“政策宣传效果”则对政策参与起到显著的负向作用，在政策宣传不充分的情况下，农民更倾向于表达自己关于新农合政策的看法。 此外，“社会责任感”、“意见表达渠道”、“参政议政意愿”三个因素的回归系数显著度均超过0.05，没有统计学意义，因此被排除在逐步回归所得的最终模型之外。这也说明它们在本次研究当中对受访者是否会参与新农合政策制定并不存在显著的影响。 而在控制变量中，性别、年龄、家庭年收入对于农民的政策参与情况具有显著影响，女性受访者比男性的参与政策的程度更高，年轻人往往比老年人更能参与到政策制定中来，家庭年收入较高的受访者 Table 3 Result of Logistic regression for policy marketing performance in policy making proces B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 性别 −0.467 0.228 4.179 1 0.041 0.627 年龄 −0.050 0.016 9.340 1 0.002 0.951 文化程度 −0.357 0.339 1.114 1 0.291 0.700 家庭年收入 0.503 0.145 12.083 1 0.001 1.654 社会责任感 −0.051 0.029 3.114 1 0.078 0.950 政务信息公开 0.719 0.308 5.464 1 0.019 2.052 政策宣传效果 −0.257 0.117 4.832 1 0.028 0.773 意见表达渠道 −0.064 0.133 0.232 1 0.630 0.938 参政议政意愿 −0.005 0.032 0.025 1 0.873 0.995 Constant 0.978 0.926 1.114 1 0.291 2.659 Percentage Correct −2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 69.8 503.565 0.104 0.146 表3. 新农合政策制定阶段的营销效果的Logistic回归分析结果 其政策参与度也通常较高。而文化程度则对于是否会参与新农合政策制定以及表达政策意见没有显著影响。 3) 政策执行阶段的政策营销效果的回归分析 为了研究政策执行阶段的营销效果，本文选取“参加新农合持续时间”为因变量，对于新农合政策充分理解且较为支持的受众倾向于更早地加入合作医疗，从而衡量农民对新农合的接受程度，即这一政策的营销效果；选取“政策宣传效果”、“切身利益权衡”、“政府行政能力”、“医院落实情况”，以及在前文Logistic回归部分选取的因变量“政策制定阶段的参与情况”为假设的自变量，其中，政府对于新农合政策的宣传无论是在政策制定还是执行过程中，都可能起到影响作用，同时，政府、医院对新农合的落实情况，以及农民对于参加新农合之后的利益权衡也在考虑之列，此外，农民在政策制定过程中的参与情况也可能对执行阶段是否支持和接受具有影响；受访者的性别、年龄、文化程度和年收入仍为控制变量。由于变量的测度类型：因变量为定距变量，自变量已经转化为定距定比变量，所以该部分选择多元回归的方法进行分析。 根据新农合政策执行过程中的因变量和自变量建立多元回归模型，进行参数估计以及模型拟合情况检验，结果如表4所示。 表4结果表明，新农合政策的营销效果与性别、年龄、文化程度、家庭年收入等控制变量没有明显的因果关系，具体执行层面上的“政府行政能力”、“医院落实情况”也对政策营销的效果没有显著影响。而政策宣传效果(Sig = 0.001 < 0.05)、切身利益权衡(Sig = 0.012 < 0.05)以及新农合政策制定过程中的参与情况(Sig = 0.000 < 0.05)这三个因素则对受访者政策接受情况具有显著的影响作用。根据回归系数可知，这三个因素对于政策营销效果均具有正向的作用，在控制其他变量的条件下，政府对新农合的宣传越充分，农民就越乐于接受政策措施；农民自身如果能在参与新农合的过程中获得实惠也就会更支持政策的实施；而在政策制定过程中有过参与并表达过自己的看法，则可能对这一政策产生责任感和归属感，从而对于政策执行的接受程度就会更高。 对于模型拟合程度而言，方差分析中F值的检验结果显著，表明上述因素不同的人，其政策接受情况存在显著差异；而确定系数不为零且显著，则说明假设中存在影响政策营销效果的因素，因此该回归 Table 4 Result of linear regression for policy marketing performance in policy implementing proces 模型 B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 3.623 0.623 — 5.812 0.000 性别 0.309 0.172 0.082 1.797 0.073 年龄 −0.002 0.010 −0.009 −0.186 0.852 文化程度 −.254 0.242 −0.049 −1.052 0.294 家庭年收入 0.150 0.112 0.065 1.341 0.180 政策宣传效果 0.305 0.093 0.174 3.284 0.001 切身利益权衡 0.287 0.106 0.163 2.716 0.007 政府行政能力 0.010 0.023 0.022 0.409 0.683 医院落实情况 0.024 0.024 0.060 1.015 0.311 是否从听证会或其他渠道表达过看法 0.800 0.182 0.212 4.395 0.000 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 0.349 0.122 0.103 1.667 表4. 新农合政策执行阶段的营销效果的回归分析结果 模型具有一定的解释能力和统计学意义。