公众腐败感知的影响因素研究——基于一个有调节的中介模型

王 刚, 刘 瑶

(1. 中国海洋大学 国际事务与公共管理学院, 山东 青岛 266100; 2. 西安交通大学 公共政策与管理学院, 陕西 西安 710049)

党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央大力推进党风廉政建设,取得了显著成效,反腐败斗争压倒性态势已经形成并巩固发展。传统观念认为,随着政府反腐败力度的加大,公众的腐败感知水平会不断降低,但倪星等的研究发现政府反腐败力度的加大并未显著改善公众的腐败感知[1],甚至会在一定程度上提升公众的腐败感知水平[2]。这一悖论表明,公众腐败感知可能受到多种因素的影响,其背后存在复杂的影响机理。由此便引出了本文的研究问题:哪些因素影响了公众腐败感知?不同影响因素之间的关系是怎样的?

为了对上述问题进行回答,本文对既有的公众腐败感知影响因素研究进行系统梳理和评述;以既有研究为基础,提出研究假设,构建起一个有调节的中介模型,考察社会资本、公共服务满意度、法治水平与公众腐败感知之间的关系;借助2015年的CGSS数据,采用OLS多元线性回归分析、Bootstrap方法和调节回归分析对研究假设和理论模型进行检验。

一、 文献综述

国内外学者从不同视角对公众腐败感知的影响因素进行了广泛的研究,取得了丰富的成果。综合已有的研究,可以归纳出公众腐败感知的三种解释维度:文化维度、绩效维度、制度维度。

1. 文化维度

文化维度的解释逻辑:公众腐败感知作为一种主观感受,更多地是一种文化上的概念[3],与腐败容忍、社会信任等社会文化因素密切相关。倪星等将腐败容忍度视为文化维度的一个代理变量,探究其与公众腐败感知的关系,发现公众对于腐败的容忍程度越高,其感知到的腐败水平就越低[1]。除了自身的腐败容忍以外,社会的信任水平也会影响个体对于腐败的感知程度。既有研究发现,社会信任对公众腐败感知具有显著的抑制作用,即社会信任水平越高,公众的腐败感知水平就越低[4-5]。

2. 绩效维度

绩效维度的解释逻辑以绩效合法性理论为基础,认为政府绩效的高低会影响到政府合法性,进而对公众腐败感知产生影响。目前学界多聚焦于比较容易测量的经济绩效和反腐败绩效,探究其对公众腐败感知的影响。就经济绩效而言,多数研究发现经济发展水平越高,公众的腐败感知水平越低[6-7]。更进一步的研究指出,宏观经济绩效与个体腐败感知之间存在显著的U型关系,表现为初期的抑制作用和后期的增强作用[8]。就反腐败绩效而言,学者们探究了政府反腐败力度与公众腐败感知的关系,发现县级政府反腐败力度与公众腐败感知之间没有显著的相关关系[1],短期内市级政府反腐败力度的加大反而会提升公众的腐败感知水平[2]。

3. 制度维度

制度维度的解释逻辑:公众腐败感知与经济制度、政治制度、法律制度等制度因素密切相关,相关研究多为宏观层面的跨国比较研究。Ades等探究了经济制度对公众腐败感知的影响,发现自然资源出口导向型国家的民众与其他国家民众相比有更高的腐败感知水平[9]。Treisman对政治制度与公众腐败感知的关系进行了研究,发现与联邦制国家相比,在单一制国家生活的公众有更低的腐败感知水平[6]。Elbahnasawy等对法律制度与公众腐败感知的关系进行了探究,发现较高的法治水平会降低公众的腐败感知水平[7]。

除了上述三种解释维度以外,公众腐败感知的影响因素还包括媒体接触以及性别、年龄、宗教信仰等各种人口统计学特征,但是由于不同受访者的个体特征差异较大,许多研究的结果存在较大差异。因此,在实证研究中,学者们多将这些人口统计学特征归为控制变量。

综上所述,当前学界对公众腐败感知影响因素的研究主要集中于文化、绩效和制度三个维度,对于解释公众腐败感知的成因作出了重要贡献,但是仍存在两点不足:一是对各个维度的研究尚不够充分。在文化维度中,鲜有学者探究社会资本这一重要的文化变量对公众腐败感知的影响;在绩效维度中,客观经济绩效与公众腐败感知的关系已经较为明晰,主观绩效感知与公众腐败感知的关系则有待探究;在制度维度中,学界探究了不同制度对公众腐败感知的直接影响,但没有考虑制度因素可能存在的间接影响。二是对不同维度间内在关系的研究不够深入。大多数学者都是对公众腐败感知的某个或多个影响因素进行独立研究,没有讨论这些影响因素的内在联系,因而忽视了公众腐败感知形成过程中可能存在的复杂机理。

基于此,本文尝试构建一个有调节的中介模型,来探究公众腐败感知的影响因素。将社会资本、公共服务满意度、法治水平与公众腐败感知纳入同一个模型进行探讨,既弥补了已有研究的不足,又对不同影响因素间的内在关系进行探索性解释。

二、 研究假设与框架建构

1. 社会资本与公众腐败感知

公众腐败感知是公众对于公职人员腐败行为的主观感受和评价,因而不可避免地受到包括社会资本在内的文化因素的影响。尽管国内外学者对于社会资本的概念界定存在许多差异, 但一致认为社会资本是一个包含信任和规范的概念[10]。基于此,本文将社会资本分解为社会信任和社会规范,分别考察它们与公众腐败感知的关系。

社会信任是在人与人之间的社会交往中产生和增强的,反映的是人们在社会、经济、民族、宗教和种族之间的共享纽带[11]。许多跨国比较研究显示,一国的社会信任水平越高,该国公众的腐败感知水平就越低[4-5]。社会规范与社会信任不同,它不仅可以促进特定的行为,还可以约束某些行为[12]。国外一些学者探究了社会规范对腐败行为的约束作用,发现社会规范会降低人们参与贿赂等腐败行为的概率[13],而社会范围内腐败现象的减少,则有助于改善公众的腐败感知。基于上述分析,本文提出假设H1:社会资本对公众腐败感知具有显著的负向影响。假设H1a:社会信任对公众腐败感知具有显著的负向影响。假设H1b:社会规范对公众腐败感知具有显著的负向影响。

2. 公共服务满意度的中介作用

公共服务满意度是指公众将公共服务的感知效果与自身期望值进行比较后所形成的一种感觉状况[14]。绩效合法性理论认为,通过发展经济,改善人民的生活水平,满足人民的基本需求,可以获得大多数公众对政治体系的认同[15],从而改善公众的腐败感知。本文将公共服务满意度视为中介变量,考察其在社会资本与公众腐败感知关系中的作用。

一方面,基于农村和城市的实证研究发现,社会资本对公共服务满意度具有显著的正向影响,社会资本存量越高,公众对于政府所提供的公共服务的评价就越好[16-17]。另一方面,既有研究发现,公共服务满意度对公众腐败感知具有显著的负向影响[18]。公共服务满意度越高,公众越倾向于认为公职人员具有较高的履职水平和履职能力,进而降低对公职人员的腐败感知水平[18]。由此可以推断,作为社会资本的两个重要组成部分,社会信任和社会规范均会提升公众的公共服务满意度,进而降低公众的腐败感知水平。基于上述分析,本文提出假设H2:公共服务满意度在社会资本与公众腐败感知关系中起到中介作用。假设H2a:公共服务满意度在社会信任与公众腐败感知关系中起到中介作用。假设H2b:公共服务满意度在社会规范与公众腐败感知关系中起到中介作用。

3. 法治水平的调节作用

在各类制度中,法律制度与腐败的关系最为密切,法治水平的高低直接影响着反腐败成效和公众腐败感知。既有研究亦证实法治水平的提高会显著降低公众的腐败感知水平[7],但是上述研究仅考虑了法治水平的直接影响,没有考虑法治水平作为一种情境因素可能造成的间接影响。在不同的法治水平下,公共服务满意度对公众腐败感知的影响可能会存在差异。

结合反腐败实践,笔者认为法治水平在公共服务满意度与公众腐败感知关系中可能扮演着“调节阀”的角色。在高法治水平的环境中,法律监督机制健全,各类违法乱纪事件较少,公众对于公共服务的直接提供者——公职人员——的主观印象趋于正面,从公共服务中获得的满意感会更加抑制他们对于公职人员的腐败感知;而在低法治水平的环境中,监督问责机制不健全,各类违法乱纪事件频发,公众对于公职人员的主观印象会趋于负面,公共服务满意度对公众腐败感知的抑制作用则会相对减弱。基于上述分析,本文提出假设H3:法治水平在公共服务满意度与公众腐败感知关系中起到调节作用。

综合上述假设,本文构建起一个有调节的中介模型,如图1所示。社会资本对公众腐败感知具有显著的负向影响,公共服务满意度在社会资本与公众腐败感知关系中起到中介作用,法治水平在公共服务满意度与公众腐败感知关系中起到调节作用。此外,考虑到社会资本概念的复杂性,本文将社会资本分解为社会信任和社会规范两个变量。相应地,社会资本与公众腐败感知的关系、社会资本与公共服务满意度的关系也都从社会信任和社会规范两条路径出发进行考察。

图1 理论模型

三、 数据来源与变量测量

1. 数据来源

本文所使用的数据来自于中国国家调查数据库发布的“中国综合社会调查”(CGSS)2015年度调查数据。2015年的CGSS项目经过严格的科学抽样,对全国各地的10 000多户家庭进行了调查。调查问卷共分为A、B、C、D、E、F六个模块,其中A和B模块所有受访者都要回答,F模块仅抽选了1/3的受访者进行回答,本文的所有测量题项均取自A、B、F模块。结合本文的研究需要,在剔除数据缺失样本、无效样本后,共获得有效样本1 769个。样本的基本信息如表1所示。

表1 样本基本信息

其中:性别比例和年龄比例较为均衡;汉族、不信仰宗教、非中共党员的受访者比例均超过了80%,与我国的实际情况相符;受教育程度在高中及以下的群体比例超过了70%;个人年收入为25 001～50 000元的群体占比最高,为27.2%。

2. 变量测量

各主要变量的测量题项和测量方式如表2所示。

表2 主要变量测量

续表2

每个题项均采用李克特五级量表进行测量。公众腐败感知、社会信任、社会规范、法治水平均由4个题项测量,公共服务满意度由5个题项测量。各变量测量题项的分值加总后取均值,即为该变量的分值。分值越大,表示公众腐败感知水平越高、社会信任水平越高、社会规范程度越高、公共服务满意度越高、法治水平越高。

除了上述核心变量以外,本文还对控制变量进行了测量。其中:性别、民族、宗教信仰、政治面貌这4个变量为虚拟变量;男性为1,女性为0;汉族为1,少数民族为0;信仰宗教为1,不信仰宗教为0;中共党员为1,非中共党员为0。年龄、受教育程度、个人年收入、互联网使用频率这4个变量为定序变量,具体操作是:将年龄划分为24岁及以下、25～34岁、35～44岁、45～54岁、55～64岁、65岁及以上,分别赋值为1、2、3、4、5、6;将受教育程度划分为小学及以下、初中、高中(中专)、大专、本科、研究生及以上,分别赋值为1、2、3、4、5、6;将个人年收入划分为3 000元及以下、3 001～10 000元、10 001～25 000元、25 001～50 000元、50 001元及以上,分别赋值为1、2、3、4、5;将互联网使用频率的5个选项“从不、很少、有时、经常、非常频繁”分别赋值为1、2、3、4、5。

四、 实证分析与假设检验

1. 共同方法偏差检验

共同方法偏差是指因为同一数据来源或被试、相同的测量方法或测量环境、问卷内容以及问卷题目特征所造成的预测变量与效标变量之间人为的共变[19]。检验共同方法偏差的通用做法是进行Harman单因子检验,即将所有变量的测量题项放在一起进行探索性因子分析,检验未旋转的因子分析结果[20]。如果未旋转时只能析出一个因子,或者某一个因子解释了绝大部分变异,则说明存在严重的共同方法偏差问题。本文的Harman单因子检验共提取出5个因子,总方差解释率为65.31%,且第一个因子的方差解释率为25.39%,没有占到总方差解释率的一半,说明共同方法偏差在本研究中没有造成严重问题。

2. 信度效度检验

为保证研究的可靠性和有效性,本文对所使用的量表进行了信度和效度检验。在信度检验方面,公众腐败感知、社会信任、社会规范、公共服务满意度、法治水平这5个变量的内部一致性系数Cronbach’sα分别为0.910、0.804、0.790、0.829、0.798,均超过了0.7,表明本研究对上述5个变量的测量均具有较高的信度。

在效度检验方面,本文对公众腐败感知、社会信任、社会规范、公共服务满意度和法治水平组成的五因子模型进行了一阶验证性因子分析。主要模型拟合度指标如下:χ2/df =4.916,RMSEA=0.047,GFI=0.951,AGFI=0.937,CFI=0.956,各主要拟合度指标均达到了较高的标准。此外,本文对上述5个变量进行了聚敛效度检验。所有的标准化因子载荷(STD)均大于0.5,平均方差萃取量(AVE)在0.495～0.720,组合信度(CR)在0.796～0.910,表明各变量具有较好的聚敛效度。综上所述,本研究所使用的调查数据具有较好的信度和效度,为后续的实证研究奠定了良好的基础。

3. 描述性统计与相关分析

本文各主要变量的描述性统计和相关分析结果如表3所示。

表3 描述性统计与相关分析

总体来看:受访公众的腐败感知处于中等偏下水平,均值为2.684;社会信任水平(3.132)远高于社会规范程度(2.127);公共服务满意度处于较高水平,均值为3.424;法治水平的均值为3.166。从相关系数分析结果来看,五个变量之间均显著相关,除社会信任与社会规范在0.01的水平上显著相关以外,其余相关关系的显著性水平均为0.001。此外,社会信任、社会规范、公共服务满意度、法治水平均与公众腐败感知显著负相关,社会信任、社会规范均与公共服务满意度显著正相关,这也与我们前面的理论分析相吻合。但是,上述相关分析结果并未控制其他因素的影响,还需要进行多元线性回归分析,才能获得更稳健的实证证据。

4. 假设检验

本文采用OLS多元线性回归检验社会信任、社会规范对公众腐败感知的直接影响,以及公共服务满意度的中介作用和法治水平的调节作用。首先,检验社会信任、社会规范对公众腐败感知的直接影响。其次,采用Baron等提出的中介变量检验方法[21],检验公共服务满意度在社会信任与公众腐败感知、社会规范与公众腐败感知关系中是否具有中介作用,并用Bootstrap方法作进一步检验。最后,采用调节回归检验法治水平在公共服务满意度与公众腐败感知关系中的调节作用。具体的回归分析结果如表4所示。

表4 回归分析

模型1是公共服务满意度的基础模型,检验各控制变量对公共服务满意度的影响。结果显示,随着受教育程度和互联网使用频率的提高,公众的公共服务满意度也会相应降低。模型2在模型1的基础上,加入社会信任和社会规范这两个自变量。分析结果显示,社会信任和社会规范对公共服务满意度具有显著的正向影响,回归系数分别为0.096(p<0.001)和0.130(p<0.001)。

模型3是公众腐败感知的基础模型,检验各控制变量对公众腐败感知的影响。结果显示,年龄对公众腐败感知具有显著的负向影响(β=-0.041,p<0.05),而互联网使用频率对公众腐败感知具有显著的正向影响(β=0.036,p<0.05)。模型4在模型3的基础上,加入社会信任和社会规范这两个自变量。分析结果显示,社会信任和社会规范均对公众腐败感知具有显著的负向影响,回归系数分别为-0.105(p<0.001)和-0.210(p<0.001),假设H1a和假设H1b得到支持,假设H1因此得到验证。

通过模型6可以发现,公共服务满意度对公众腐败感知具有显著的负向影响(β=-0.358,p<0.001)。模型5在模型4的基础上引入公共服务满意度这一变量后,社会信任和社会规范的回归系数分别从-0.105和-0.210变为-0.075和-0.169,回归系数的绝对值变小,并且社会信任的回归系数的显著性水平也从0.001下降到0.01。综上,结合模型结果,可以认为公共服务满意度在社会信任与公众腐败感知、社会规范与公众腐败感知关系中起到了中介作用,假设H2a和假设H2b得到支持,假设H2因此得到验证。

为了对上述中介作用进行更为准确地分析,本文采用Bootstrap方法分别检验公共服务满意度在社会信任、社会规范与公众腐败感知的关系中所起中介作用的显著性。分析结果显示:在社会信任-公共服务满意度-公众腐败感知影响路径中, 95%Bias-corrected Bootstrap CI为[-0.056,-0.021],不包含0;在社会规范-公共服务满意度-公众腐败感知影响路径中, 95%Bias-corrected Bootstrap CI为[-0.075,-0.040],也不包含0。因此, 公共服务满意度在社会信任与公众腐败感知、社会规范与公众腐败感知的关系中均起到显著的中介作用,假设H2a和假设H2b进一步得到支持。

最后,本文采用调节回归分析检验法治水平在公共服务满意度与公众腐败感知关系中的调节作用。模型7在模型6的基础上加入法治水平,结果显示公共服务满意度和法治水平均对公众腐败感知具有显著的负向影响,回归系数分别为-0.239(p<0.001)和-0.344(p<0.001)。模型8在模型7的基础上加入了公共服务满意度与法治水平的交乘项,结果显示该交乘项对公众腐败感知具有显著的负向影响(β=-0.086,p<0.05)。综上,结合回归分析的结果,可以认为法治水平在公共服务满意度与公众腐败感知的关系中起到了显著的负向调节作用,假设H3得到支持。

为了更形象地展示法治水平在公共服务满意度和公众腐败感知之间所发挥的负向调节作用, 本文根据Aiken等推荐的方法[22]绘制了图2。 由图2可知, 无论是在高法治水平还是低法治水平的情况下, 公共服务满意度均对公众腐败感知具有显著的负向影响, 但是,高法治水平样本组的直线斜率的绝对值要明显大于低法治水平样本组, 这说明在法治水平较高的情况下, 公共服务满意度对公众腐败感知的抑制作用相对更为明显。

图2 法治水平对公共服务满意度与公众腐败感知关系的调节作用

五、 结论与讨论

哪些因素影响了公众腐败感知?作为一项探索性研究,笔者发现:第一,社会资本的两个维度,社会信任和社会规范对公众腐败感知均具有显著的负向影响。社会信任水平越高、社会规范程度越高,公众的腐败感知水平就越低。第二,社会资本通过公共服务满意度这一中介变量对公众腐败感知产生间接的负向影响。较高的社会资本存量意味着普遍的社会信任和有效的社会规范,两者都会提高公众的公共服务满意度,进而降低公众腐败感知水平。第三,法治水平对公共服务满意度与公众腐败感知的关系强度起到重要的调节作用。较高的法治水平为公共服务满意度作用的发挥提供了一个良好的制度环境,在此环境中,公众对于公职人员的主观印象更趋正面,从公共服务中获得的满意感会更加抑制他们对于公职人员的腐败感知。

基于上述分析,笔者尝试提出改善公众腐败感知的对策建议。首先,培育社会资本,构建和谐社会。通过大力扶持社会组织和志愿团体来塑造社会信任,充分发挥正式规范和非正式规范的作用,有助于增强社会资本的信任、规制、约束等要素对公众腐败感知的抑制作用。其次,优化服务供给,增强服务绩效。通过提供充足、便捷、普惠的公共服务,强化政民互动,满足公众日益多样化的需求,可以有效提升公共服务满意度,进而降低公众腐败感知水平。最后,健全法律制度,提高法治水平。通过建立健全各方面法律制度、提高依法办事水平,营造良好的法治环境,可以增强公共服务满意度对公众腐败感知的抑制作用。

当然,本研究仍存在一些不足和局限,有待改进和探索。一是受制于客观条件,使用的是2015年的CGSS截面数据,无法体现公众腐败感知的最新情况和动态变化。二是没有考虑区域差异的影响,如不同地区、不同省份的公众腐败感知可能会存在差异。三是对核心变量的测量均使用的是主观感知数据,可能会存在一定的误差。在未来的研究中,可以利用面板数据,借助多层线性模型,对公众腐败感知的影响因素进行更加深入的探究。