Page 237 - 《社会》2024年第4期

社会·2024·4

否存在态度差异。 如表 6 所示，模型（1）（4）分别展示了基于混合截面
数据和CGSS2017 截面数据，排除通过政策性路径实现“农转非”和不能
确定“农转非”路径样本后的回归结果；模型（2）（5）展示了排除通过选
择性路径实现“农转非”和不能确定“农转非”路径样本后的回归结果。
研 究 结 果 表明，不 论 是“政 策 性 农 转 非 ”人 口 还 是“选 择 性 农 转 非 ”人
口，其政府照护责任认知均显著低于城市原住民，验证了假设 3a。
模型（3）（6）是基于倾向值匹配后的样本对不同“农转非”路径人口
的政府照护责任认知差异的检验。 在混合截面数据中， 根据 logit 模型
的预测结果，研究选择的混淆变量加起来对“农转非”人口是基于政策
2
2
性路径还是选择性路径有较好的解释力， 虚拟 R （Pseudo R ） 的值为
0.1532，对于社会学研究和非面板数据而言并不低。 倾向值匹配后的结
果显示，受处理人群平均处理效应（ ATT）的 t 值为 1.55，说明两类“农
转非”人口在匹配后，其态度差异不显著。 在平衡性检验中，双 t 检验表
明， 匹配后的两个群体在家庭人均年收入、 受教育水平方面的差异在
10%的显著性水平上显著，父辈体制经历方面的差异仍在 1%的显著性
水平上显著，其他混淆变量不存在显著差异。 除父辈体制经历的偏误比
例为 17.1%，其他混淆变量的偏误比例均在 7%以下。 混淆变量联合分
布检验的 p 值仍小于 0.001，但平均偏误比例从 30.1%降到 5.1%，说明
匹配后两类“农转非”人口在混淆变量上仍存在差异，但差异已较匹配
前显著缩小。
在 CGSS2017 截 面 数 据 中 ， 根 据 logit 模 型 的 预 测 结 果 ， 虚 拟 R 2
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（Pseudo R ）的值为 0.123，说明所选择的混淆变量对于“农转非”路径具
有一定解释力。 倾向值匹配后的结果显示，两个群体的政府照护责任认
知的差异不再显著 （平均处理效应的 t 值为 1.32）， 双 t 检验表明两个
群体的混淆变量均没有显著差异，偏误比例均在 8%以下，联合分布检
验的 p 值为 1.000。
模型（3）（6）结果均表明，基于倾向值匹配后的数据集进行 回 归 ，
“选择性农转非”人口的政府照护责任认知显著高于“政策性农转非”
人口，因此假设 3b 得到验证。“选择性农转非”人口基于禀赋优势可以
更充分地融入城市，从政府那里获得福利供给的意识得以提升；“政策
性农转非”更可能是农村社区等单元整体的跨制度转移，基于原农村
社区的“初始群体”更大程度上得到保留，因此农业户籍阶段的生活经

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