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摘 要：本文以安徽省安庆市太湖县的15个村庄土地流转背景下，选取8个指标从数量和质量的角度分析了农村居民对社会保障的满意度及其影响因素。运用因子分析的方法得出8个指标中影响最为显著的3个主成分因子，分别为政策了解因子，经验因子和土地流转政策因子。然后以农村合作医疗保险，最低生活保障及农村养老保险为社会保障的代表，研究主成分因子与它们的满意度之间的相关性，进一步分析我们发现影响农村居民满意度的因素主要是村民自身对政策的了解以及自身经验的判断。
关键词：土地流转 社会保障 因子分析 相关性
一、引言
随着“关于引导农村土地经营权有序流转发展农业适度规模经营的意见”的出臺，与土地流转相关的三权分置创新土地流转形式等也不断提上日程，全国各省也在积极探索土地流转的新途径。土地保障在不断弱化，农民的社会保障问题就显得尤为重要，近年我国的社会保障制度也不断趋于完善，为了能够进一步了解农村的社会保障状况，我们从农村社会保障制度的最终受益人——农民对政策是否满意的角度进行研究，为促进我国农村社会保障制度的发展和完善提供参考意见。
二、文献综述
国内有许多学者主要是从宏观的角度来对社会保障制度进行评价：靳刘蕊（2007）分别针对社会保障制度的运行和社会成员的满意度，构建起客观评价指标体系和主观评价指标体系’并将制度的公平性作为一个重要的评价方面，建立了内涵丰富的社会保障综合评价指标体系。段婕、林伟（2007）采用灰色系统控制理论，通过引入关联系数，构建关联矩阵，对各地区经济、社会发展水平与社会保障水平进行空间层面的评价分析。马敏娜（2000）依据科学性、目的性和联系性的原则，将社会保障评价指标分为4类。杨宜勇（2009）通过分析改革开放之后社会保障政策的演变，认为我国当前的社会保障政策存在不平衡性，需要通过促进城乡协调发展，扩大城镇社会保障政策的覆盖面等措施，推动社会保障制度不断完善。李正龙（2010）等运用聚类分析方法，按照社会保障发展水平把我国31个省市分为3个等级，指出我国社会保障发展与经济发展失衡，并提出要从整体上进行引导，促进各地区社会保障事业均衡发展。李静萍、高敏雪（2011）参照国民经济核算的原理与国际社会保障核算的经验，探讨了在中国开展社会保障核算的必要性和可行性，并提出了具体的核算方法。谭志（2014）等运用因子分析法对我国社会保障现状做出了客观分析并提出建议。
对于土地流转背景下，国内专家学者已经从各个角度进行了研究，研究由表及里，由浅入深，有感性走向理性，研究的视角也在不断的创新、拓展。这些研究成果的共同之处是，分析并揭示农村居民对社会保障制度的现状及机制研究，这为本课题的研究奠定了提供了一个认识角度。本文以安徽省的农村为例，对太湖县进行问卷抽样调查和对农民、乡镇干部、村干部及其他有关工作人员进行了问卷调查和实地访谈，在对安徽省农村居民在土地流转的背景下对生活保障的满意度影响因素进行提取分析，提出建议，促进安徽省以及更多地区土地使用权的流转提供参考。
三、农村社会保障满意度的因子分析
1.评价指标的选取。首先，要客观评价一个地区土地流转背景下的社会保障满意度，所选取的评价指标必须全面。评价指标越全面，越能够充分反映各地区的社会保障水平； 其次，要注意选取的评价指标的客观性及可操作性。尽量选择的指标尽可能是数量指标，能使用统计软件对数据进行科学处理，由此得出的结论才更客观、更有说服力。按照评价指标的选取原则，以及参考评价社会保障水平的一般指标，本文选取了比较有代表性的指标，这些指标从土地流转程度、生活经验、国家政策了解程度、生活环境、收入来源等多角度刻画了当地土地流转后社会保障满意程度，包括年龄，受教育程度，土地的转租情况，收入来源，土地流转政策的了解程度，医保政策的了解程度，低保政策的了解程度，养老保险的了解程度等指标8个，令选取的指标变量为Xi。
2.运用因子分析法进行定量研究。运用指标评价农村居民对社会保障满意水平，由于各指标对社会保障满意水平的影响程度不一致，指标之间也可能存在相关性，因子分析法通过对指标进行降维处理，使组内变量有较高相关性，组间变量有较低相关性，用一个基本结构代表每组的变量，并用一个不可观测的综合变量（ 也称为公因子） 表示每组的基本结构，这是更科学、也更客观的。在对数据进行同向化处理和标准化处理后，得到标准化后的数据样本，在标准化数据的基础上，利用统计分析软件导入数据，进行统计分析。
由于数据的可得性，在文选取样本主要是在安徽省太湖县走访如下的村庄：汪岭组、后屋组、中心组、胡家畈、曹家畈、灯元里，小湾里、龙堰村、苗林组、朱家屋、舒家大屋、香林村、周屋、上火厂和百进屋里。我们的调研对象是家里有土地并且转租出去的农民。
数据的可用性：我们将数据进行KMO和Bartlett检验，得出分析结果如表1。根据表2可知，KMO统计量的值大于0.6，且十分接近于0.7，比较适用于主成分分析法。但主成分分析的结果是否适用，需要进一步的检查。而Bartlett球形检验的卡方值为176，大于卡方在自由度为28，置信水平为95%的值，显著性值小于0.05。因此，数据适用于进行主成分分析。综合KMO和Bartlett检验的结果，我们对于主成分分析结果需要仔细检验。
2.1公因子方差分析。表3为公因子方差表。提取公因子之后，各变量未旋转的公因子方差有差异，其数值越大，对应变量与潜在共性因子的相关性越强。比如受教育程度、土地的转租情况、低保政策的了解程度等都超过了0.7，表明它们与隐性因子的相关性较强，其他因子与隐性因子的相关性也均在0.5以上，表明所选指标的相关性平均较强。
2.2因子提取分析。由于主成分的特征根都必须大于1，根据表4，提取3个公因子F1、F2、F3，第一个主成分的特征值为2.8823，它解释了总变异的35.291%； 第二个主成分特征值1.434，它解释了总变异的17.922%；；第三个主成分特征值为1.055，他解释了总变异的13.186%； 它们的累计贡献率达到了66.399%。 2.3旋转结果分析。为方便对因子命名，可以将矩阵进行旋转，自动排序，这样更容易看出得分高低，从而方便命名。
表5显示因子载荷两极分化后的结果。根据各因子相对主成分因子的得分系数的高低，我们可以对指标进行归类：
第一主成分F1：主要包括的指标有X5（土地流转政策的了解程度），X6（医保政策的了解程度），X7（低保政策的了解程度），X8（养老保险的了解程度），这些指标都有一个特性，它们都是反映农村居民对政策了解程度的，因此将其命名为政策了解因子。
第二主成分F2：主要包括的指标有X1（年龄），X2（受教育程度），显然，它们都是反映农村居民的经验与阅历的因子，因此将其命名为经验因子。
第三主成分F3：主要包括的指标有X3（土地的转租情况），X4（收入来源），它们都是土地流转政策影响的农村居民收入来源及土地转租情况，所以命名为土地流转政策因子。
四、满意因子与社会保障的相关性分析
为了更准确的了解土地流转下农村居民的满意度的影响因素，我们利用前面所做的因子分析，针对8个指标提取的3个主因子作为解释变量，将衡量社会保障满意度（包括医保政策满意程度、低保政策滿意程度、养老保险满意程度）作为被解释变量进行相关性分析，结果如表7所示：
从表7我们可以得出以下结论：
1.政策了解因子对满意度的影响分析。政策了解因子是影响农村居民对社会保障的一个显著因素，它分别与医保政策满意度、低保政策满意度、养老保险满意度的相关性都在0.01的水平下显著，说明它和这三个被解释变量有很大的相关性，这也与我们平常观察到的相符合，对国家相关政策越了解，对政策实施内涵有更深刻的理解，甚至因为了解享受到的福利越多，对社会保障政策的满意度越高。
2.经验因子对满意度的影响分析。经验因子是有调查者的年龄与受教育程度决定的，同样是农村居民对社会保障满意度的一个显著因素，它与医保政策满意程度在0.1水平下显著相关，与养老保险程度在0.01水平下显著相关，很惊讶的是它竟然与低保政策满意度没有很好的相关性，这说明年龄越大，受教育程度越高，对低保的依赖程度越低即对低保政策满意度越低，但对医疗保险政策和养老保险政策越满意。
3.土地流转政策因子对满意度的影响分析。查阅很多土地流转与社会保障的相关文献，不难发现，前些年的学者认为土地是农民的命根子，土地的流转会让农民失去生存之本，有“土地换保障”之说，本文以土地流转为背景研究也是因为这个原因。而经分析之后，我们发现现在的土地流转形式与前几年大有不同，土地流转政策因子对农村居民的社会保障满意度几乎没有影响，这也说明了土地流转并没有给农民造成不利生存条件，甚至很好的改善了生活条件。
五、结语
经过调查与分析，我们发现该地农民对社会保障的满意度主要依赖于对该政策的了解程度以及农民自身的教育程度和经验判断，在现在土地流转加强的背景下并没有影响到农民对社会保障的满意度。政府要想在基层推行政策，得到广大农民的认可，提高农民的幸福感，就必须要加大宣传国家政策方面的力度，让农村居民对国家政策有更多的了解，这样政策的实施效果会更好，农村居民对社会保障的满意度也会越高。
参考文献：
[1]刘群玲、方鹏程：基于因子和聚类分析的广东省社会保障水平综合评价[J].濮阳职业技术学院学报，2012 （6）.
[2]谭志、苏瑞、董丽晶：基于因子分析法的我国社会保障发展现状分析[J].人口与社会，2014 （6）.
[3周颖颖、薛兴利：基于因子分析法的山东省17地市社会保障评价及对策[J].理论探讨，2015 （7）.
[4刘萍萍：基于因子分析法的我国各地区社会保障水平综合评价[J].社会保障研究，2011 （2）.
[5]封铁英、熊建铭：新型农村社会养老保险政策评估——基于土地流转制度背景下的研究[J].公共管理学报，2012 （1）.
[6]王红漫：我国三大基本医疗保险参保者满意度的因子分析——基于山西省的实证研究[J].管理学刊，2015 （4）.
[7]张颜亭、何筠：江西土地流转影响因素的研究——基于因子分析和聚类分析方法[J].农业经济，2015 （12）.
通讯作者：尹康。
关键词：土地流转 社会保障 因子分析 相关性
一、引言
随着“关于引导农村土地经营权有序流转发展农业适度规模经营的意见”的出臺，与土地流转相关的三权分置创新土地流转形式等也不断提上日程，全国各省也在积极探索土地流转的新途径。土地保障在不断弱化，农民的社会保障问题就显得尤为重要，近年我国的社会保障制度也不断趋于完善，为了能够进一步了解农村的社会保障状况，我们从农村社会保障制度的最终受益人——农民对政策是否满意的角度进行研究，为促进我国农村社会保障制度的发展和完善提供参考意见。
二、文献综述
国内有许多学者主要是从宏观的角度来对社会保障制度进行评价：靳刘蕊（2007）分别针对社会保障制度的运行和社会成员的满意度，构建起客观评价指标体系和主观评价指标体系’并将制度的公平性作为一个重要的评价方面，建立了内涵丰富的社会保障综合评价指标体系。段婕、林伟（2007）采用灰色系统控制理论，通过引入关联系数，构建关联矩阵，对各地区经济、社会发展水平与社会保障水平进行空间层面的评价分析。马敏娜（2000）依据科学性、目的性和联系性的原则，将社会保障评价指标分为4类。杨宜勇（2009）通过分析改革开放之后社会保障政策的演变，认为我国当前的社会保障政策存在不平衡性，需要通过促进城乡协调发展，扩大城镇社会保障政策的覆盖面等措施，推动社会保障制度不断完善。李正龙（2010）等运用聚类分析方法，按照社会保障发展水平把我国31个省市分为3个等级，指出我国社会保障发展与经济发展失衡，并提出要从整体上进行引导，促进各地区社会保障事业均衡发展。李静萍、高敏雪（2011）参照国民经济核算的原理与国际社会保障核算的经验，探讨了在中国开展社会保障核算的必要性和可行性，并提出了具体的核算方法。谭志（2014）等运用因子分析法对我国社会保障现状做出了客观分析并提出建议。
对于土地流转背景下，国内专家学者已经从各个角度进行了研究，研究由表及里，由浅入深，有感性走向理性，研究的视角也在不断的创新、拓展。这些研究成果的共同之处是，分析并揭示农村居民对社会保障制度的现状及机制研究，这为本课题的研究奠定了提供了一个认识角度。本文以安徽省的农村为例，对太湖县进行问卷抽样调查和对农民、乡镇干部、村干部及其他有关工作人员进行了问卷调查和实地访谈，在对安徽省农村居民在土地流转的背景下对生活保障的满意度影响因素进行提取分析，提出建议，促进安徽省以及更多地区土地使用权的流转提供参考。
三、农村社会保障满意度的因子分析
1.评价指标的选取。首先，要客观评价一个地区土地流转背景下的社会保障满意度，所选取的评价指标必须全面。评价指标越全面，越能够充分反映各地区的社会保障水平； 其次，要注意选取的评价指标的客观性及可操作性。尽量选择的指标尽可能是数量指标，能使用统计软件对数据进行科学处理，由此得出的结论才更客观、更有说服力。按照评价指标的选取原则，以及参考评价社会保障水平的一般指标，本文选取了比较有代表性的指标，这些指标从土地流转程度、生活经验、国家政策了解程度、生活环境、收入来源等多角度刻画了当地土地流转后社会保障满意程度，包括年龄，受教育程度，土地的转租情况，收入来源，土地流转政策的了解程度，医保政策的了解程度，低保政策的了解程度，养老保险的了解程度等指标8个，令选取的指标变量为Xi。
2.运用因子分析法进行定量研究。运用指标评价农村居民对社会保障满意水平，由于各指标对社会保障满意水平的影响程度不一致，指标之间也可能存在相关性，因子分析法通过对指标进行降维处理，使组内变量有较高相关性，组间变量有较低相关性，用一个基本结构代表每组的变量，并用一个不可观测的综合变量（ 也称为公因子） 表示每组的基本结构，这是更科学、也更客观的。在对数据进行同向化处理和标准化处理后，得到标准化后的数据样本，在标准化数据的基础上，利用统计分析软件导入数据，进行统计分析。
由于数据的可得性，在文选取样本主要是在安徽省太湖县走访如下的村庄：汪岭组、后屋组、中心组、胡家畈、曹家畈、灯元里，小湾里、龙堰村、苗林组、朱家屋、舒家大屋、香林村、周屋、上火厂和百进屋里。我们的调研对象是家里有土地并且转租出去的农民。
数据的可用性：我们将数据进行KMO和Bartlett检验，得出分析结果如表1。根据表2可知，KMO统计量的值大于0.6，且十分接近于0.7，比较适用于主成分分析法。但主成分分析的结果是否适用，需要进一步的检查。而Bartlett球形检验的卡方值为176，大于卡方在自由度为28，置信水平为95%的值，显著性值小于0.05。因此，数据适用于进行主成分分析。综合KMO和Bartlett检验的结果，我们对于主成分分析结果需要仔细检验。
2.1公因子方差分析。表3为公因子方差表。提取公因子之后，各变量未旋转的公因子方差有差异，其数值越大，对应变量与潜在共性因子的相关性越强。比如受教育程度、土地的转租情况、低保政策的了解程度等都超过了0.7，表明它们与隐性因子的相关性较强，其他因子与隐性因子的相关性也均在0.5以上，表明所选指标的相关性平均较强。
2.2因子提取分析。由于主成分的特征根都必须大于1，根据表4，提取3个公因子F1、F2、F3，第一个主成分的特征值为2.8823，它解释了总变异的35.291%； 第二个主成分特征值1.434，它解释了总变异的17.922%；；第三个主成分特征值为1.055，他解释了总变异的13.186%； 它们的累计贡献率达到了66.399%。 2.3旋转结果分析。为方便对因子命名，可以将矩阵进行旋转，自动排序，这样更容易看出得分高低，从而方便命名。
表5显示因子载荷两极分化后的结果。根据各因子相对主成分因子的得分系数的高低，我们可以对指标进行归类：
第一主成分F1：主要包括的指标有X5（土地流转政策的了解程度），X6（医保政策的了解程度），X7（低保政策的了解程度），X8（养老保险的了解程度），这些指标都有一个特性，它们都是反映农村居民对政策了解程度的，因此将其命名为政策了解因子。
第二主成分F2：主要包括的指标有X1（年龄），X2（受教育程度），显然，它们都是反映农村居民的经验与阅历的因子，因此将其命名为经验因子。
第三主成分F3：主要包括的指标有X3（土地的转租情况），X4（收入来源），它们都是土地流转政策影响的农村居民收入来源及土地转租情况，所以命名为土地流转政策因子。
四、满意因子与社会保障的相关性分析
为了更准确的了解土地流转下农村居民的满意度的影响因素，我们利用前面所做的因子分析，针对8个指标提取的3个主因子作为解释变量，将衡量社会保障满意度（包括医保政策满意程度、低保政策滿意程度、养老保险满意程度）作为被解释变量进行相关性分析，结果如表7所示：
从表7我们可以得出以下结论：
1.政策了解因子对满意度的影响分析。政策了解因子是影响农村居民对社会保障的一个显著因素，它分别与医保政策满意度、低保政策满意度、养老保险满意度的相关性都在0.01的水平下显著，说明它和这三个被解释变量有很大的相关性，这也与我们平常观察到的相符合，对国家相关政策越了解，对政策实施内涵有更深刻的理解，甚至因为了解享受到的福利越多，对社会保障政策的满意度越高。
2.经验因子对满意度的影响分析。经验因子是有调查者的年龄与受教育程度决定的，同样是农村居民对社会保障满意度的一个显著因素，它与医保政策满意程度在0.1水平下显著相关，与养老保险程度在0.01水平下显著相关，很惊讶的是它竟然与低保政策满意度没有很好的相关性，这说明年龄越大，受教育程度越高，对低保的依赖程度越低即对低保政策满意度越低，但对医疗保险政策和养老保险政策越满意。
3.土地流转政策因子对满意度的影响分析。查阅很多土地流转与社会保障的相关文献，不难发现，前些年的学者认为土地是农民的命根子，土地的流转会让农民失去生存之本，有“土地换保障”之说，本文以土地流转为背景研究也是因为这个原因。而经分析之后，我们发现现在的土地流转形式与前几年大有不同，土地流转政策因子对农村居民的社会保障满意度几乎没有影响，这也说明了土地流转并没有给农民造成不利生存条件，甚至很好的改善了生活条件。
五、结语
经过调查与分析，我们发现该地农民对社会保障的满意度主要依赖于对该政策的了解程度以及农民自身的教育程度和经验判断，在现在土地流转加强的背景下并没有影响到农民对社会保障的满意度。政府要想在基层推行政策，得到广大农民的认可，提高农民的幸福感，就必须要加大宣传国家政策方面的力度，让农村居民对国家政策有更多的了解，这样政策的实施效果会更好，农村居民对社会保障的满意度也会越高。
参考文献：
[1]刘群玲、方鹏程：基于因子和聚类分析的广东省社会保障水平综合评价[J].濮阳职业技术学院学报，2012 （6）.
[2]谭志、苏瑞、董丽晶：基于因子分析法的我国社会保障发展现状分析[J].人口与社会，2014 （6）.
[3周颖颖、薛兴利：基于因子分析法的山东省17地市社会保障评价及对策[J].理论探讨，2015 （7）.
[4刘萍萍：基于因子分析法的我国各地区社会保障水平综合评价[J].社会保障研究，2011 （2）.
[5]封铁英、熊建铭：新型农村社会养老保险政策评估——基于土地流转制度背景下的研究[J].公共管理学报，2012 （1）.
[6]王红漫：我国三大基本医疗保险参保者满意度的因子分析——基于山西省的实证研究[J].管理学刊，2015 （4）.
[7]张颜亭、何筠：江西土地流转影响因素的研究——基于因子分析和聚类分析方法[J].农业经济，2015 （12）.
通讯作者：尹康。