三 数据和方法

（一）数据来源与样本状况

本研究使用了国家社科基金重大项目“中国特色现代社会福利制度框架设计研究”2017年广东省公众福利态度调查数据。该调查借鉴欧洲国家[如国际社会科学项目（ISSP）和欧洲社会调查（ESS）]和香港福利态度调查问卷的设计，并对具体问题进行了本土化改良。为了保证问卷的有效性，课题组于2016年在广州市进行了初访，在数据分析的基础上修改了部分问题并加入全面二孩配套政策相关的题目，形成了2017年广东省公众福利态度调查问卷。具体而言，2017年问卷分为十个部分，本研究涉及“工作伦理”、“公平原则”、“社会照顾”和“被访者个人资料”四个部分中的题目内容。

该调查采用分层随机抽样的方法，在广东省21个地级市抽取常住居民（本地居住超过1年）进行电话调查，每个地级市抽取314名被访者，最终成功调查6594人。删除有遗失变量的个案后，进入分析的样本量为5217人。

（二）变量选择和研究方法

本研究的因变量是公众对全面二孩配套政策的支持程度。该变量来源于问卷中第I部分的第二道题：“对于‘全面开放二孩’政策，您觉得最需要哪些配套措施？（可多选）”该题的选项中提供了政府报告和媒体报道中出现的7类配套措施，包括：（1）加大医院妇产科和儿科建设投入；（2）加大对幼儿园的投入；（3）加大对三岁以下儿童照顾机构的投入；（4）加大对义务教育的投入；（5）为家庭发放儿童照顾津贴；（6）完善产假和陪护政策；（7）提高生育医疗费的补贴和报销标准。本研究假设，被访者对全面二孩配套政策的支持程度可体现为选择项配套措施的数量（取值为0～7），也就是说，被访者选择的政策数量越多，对配套政策越支持。

除了考察公众对二孩配套政策的整体支持程度，本研究还进一步将这些政策划分为教育政策、医疗政策和儿童照顾政策三类，并将每一类政策的支持程度作为因变量，探讨公众对不同类型政策支持度的形成机制。其中，医疗卫生政策的支持度指选择第（1）项和第（7）项的次数，教育政策的支持度指选择第（2）项和第（4）项的次数，儿童照顾政策指选择第（3）项、第（5）项和第（6）项的次数，三类变量均为有序分类变量。需要注意的是，儿童照顾政策虽然常见于媒体报道和学术论文中，但政策在实践中还尚未实施或尚未完善，而其他两类政策则已经长期存在且相对完善。

在参考了国内外已有研究和广东省情况的基础上，本研究选取了三大类自变量。第一类自变量借鉴了个人自利解释路径，包括被访者性别、年龄、受教育年限、婚姻状况、就业状况、家庭收入阶层、对工作-生活冲突感知等变量；第二类自变量借鉴了价值观念解释路径，包括整体福利态度（包括对政府在消除不平等和保障所有人基本需要中责任的看法）和对就业的态度；第三类借鉴了政策反馈的解释路径，主要考察户籍状况（如，是否农村户口、是否本地户口）。此外，被访者的政治面貌和居住地区是控制变量。主要自变量的描述性统计结果如表1所示。

表1 主要变量的描述性统计结果

本研究旨在探索广东省公众对全面二孩政策的支持程度以及影响其支持程度的因素。基于文献，本文有待研究的假设包括如下几个。

H1：个体自利因素对二孩配套政策支持度（包括整体支持度和对不同类型政策的支持度，下同）的影响。按照个人自利逻辑，女性、年轻、已婚、在职、对工作-生活冲突感知较强的群体更可能受益于二孩政策，因此也更倾向于支持相关政策。而受教育年限和家庭收入阶层对这些政策的影响可能并不明显。

H2：价值观念因素对二孩配套政策支持度的影响。按照价值观念逻辑，整体福利态度较高和赋予就业更多意义的个人将更倾向于支持二孩配套政策。

H3：政策反馈因素对二孩配套政策支持度的影响。该假设又可以细化为两个假设。

H3.1户籍制度对二孩配套政策支持度的影响。由于城市居民和本地居民在以往的政策中获得更多的社会福利，因此这些民众更可能支持二孩配套政策。

H3.2 新旧政策对二孩配套政策支持度的影响。本研究考虑的配套政策中，教育和医疗卫生政策属于“旧”政策，而儿童照顾政策属于“新”政策。由于旧政策已经形成了一定的利益群体，因此可能获得更多的支持。

在数据分析方面，本研究主要采用了描述性统计、序次逻辑斯蒂回归和普通最小二乘法回归（Ordinary Least Square，OLS）的分析方法。首先，描述性分析运用于对变量均值、方差、百分比等特征的描述。其次，序次逻辑斯蒂（Ordinal Logistic Regression，OLR）回归运用于探讨公众态度的影响因素以及讨论不同政策民意基础形成机制的差异性。由于OLR的结果较难解释，且当不同取值之间的相对距离相等时其结果和OLS回归的结果十分相似，因此，我们在分析态度的影响因素时同时使用这两种方法分析，如果结果相似，就报告OLS回归的结果。此外，本研究使用STATA软件进行分析，并对结果进行了解释（Long ＆ Freese，2014）、可视化处理（Jann，2014）和稳健性检验。