1.4　研究内容与方法

1.4.1　研究内容

1.4.1.1　农牧民公平感知的内涵、测量与维度

首先，对公平相关理论进行全面梳理和归纳，从经济学的角度阐释并界定农牧民公平感知的内涵与本质。其次，构建表征农牧民公平感知的各项指标，选择合适的代理变量，以青海农牧民入户调查资料作为数据研究依据，对青海典型农牧民安置村庄的农牧民公平感知进行测度，利用因子分析法测度总体公平感知水平。最后，依据现有理论和实证研究，拟从分配公平、程序公平、人际公平、信息公平四个维度探讨农牧民公平感知问题，分别从各个维度衡量公平感知的特征，拟采用熵值法或因子分析法等进行测度，比较不同维度的公平度差异。

1.4.1.2　公平感知对农牧民生计选择意愿的影响

首先，重点分析生计选择的原因，比较农牧民生计选择的意愿有何差异。其次，提出该部分的研究假设，拟用多元Probit模型分别进行实证检验。

1.4.1.3　公平感知对农牧民生计选择行为的影响

首先，根据现有研究成果，结合青海典型农牧民村庄调查实际情况，拟将农牧民生计策略划分成三个类型，即纯农牧型生计策略、兼业型生计策略、非农牧型生计策略。其次，拟对农牧民生计选择行为进行描述性统计分析，由此评价其非农牧民生计策略选择行为，并比较不同生计策略选择行为之间存在的差异。最后，提出该部分的研究假设，拟采用二元Logit模型分别检验公平感知对三种生计策略行为的影响，并分析公平感知的不同维度在生计策略选择行为中的作用。

1.4.1.4　公平感知对农牧民增收效果评价研究

该部分重点考察公平感知对农牧民生计策略选择效果的影响效应，即公平感知对农牧民的增收效果，试图回答公平感知各个维度对生计策略选择效果的作用机制。首先，根据相关理论研究基础，选取农牧民生计策略选择效果评价指标，拟利用合适变量表征生计策略选择效果。其次，运用实地入户调查数据对农牧民健康、教育、生活水平进行分析，并探究生计策略选择的效果。最后，提出该部分的研究假设，拟采用Heckman模型和内生转换模型分别检验公平感知对生计策略选择的影响效果，同时比较评价不同生计策略类型选择效果。

1.4.1.5　结论与政策建议

该部分通过对本文的研究成果进行总结，结合青海农牧民公平感知存在的困境等问题，提出实现农牧民选择不同生计可持续性策略及缓解贫困的具体规划，进一步凝练出能够在更大范围推行的、有效的行动方案，进而为相关部门政策的制定提供具体而有操作性的政策建议；提出本研究的不足之处以及未来需要进一步研究的方向。

1.4.2　研究方法

（1）拟采用客观赋权法对公平感知测算指标体系的指标赋权。变异系数法是一种客观赋权法，变异系数本质是权重系数，是根据各个指标值的差异程度决定的，即差异程度越大，该指标分配到的权重越大，能较为客观地反映各评价指标在综合评价指标体系中的重要性。拟选取分配公平、程序公平、人际公平、信息公平包含的一些指标来表征公平感知。熵值法的计算过程如下：①对各指标进行无量纲化处理，避免量纲对计算结果的影响；②确定第 i 个评价指标在第 j 个评价指标上的比例值为 P ij ；③确定第 j 个评价指标的值为 e ij ；④计算指标 X j 的差异性系数 g j ；⑤确定权重系数 w j ；⑥对公平感知进行测算。

（2）拟采用因子分析法测度公平感知指数。因子分析法主要采用降维的思想，将一系列可能具有多重共线性的指标通过矩阵转换，提取出能够反映原始数据多数信息的主因子，并对其命名，形成新的指标。例如，公平感知可以用分配公平、程序公平、人际公平、信息公平等指标测度。

（3）在计量模型中，通常假定被解释变量为连续性变量，但实际问题中也可能出现非连续性变量的情形。本研究中，农牧民生计策略转型意愿包括愿意选择转型和不愿意选择转型两类，因此用二项Logit模型验证农牧民公平感知对生计策略转型意愿的影响，将样本农牧民生计策略转型意愿分为愿意和不愿意，分别赋值为虚拟变量“0”和“1”，并用以下公式进行参数估计：

式中， P 为农牧民生计策略转型意愿从不愿意到愿意发生的概率； x 1 为农牧民的公平感知； x n 为控制变量。通过上述Logit变化，因变量取值范围从负无穷到正无穷，能更好地满足数据分析要求。通过对式（1-1）进行变换，可进一步推导出概率 P ，公式如下：

（4）拟采用多元Probit模型验证农牧民公平感知对生计策略选择意愿、行为的影响。当因变量为多元的、非连续型变量时，可采用多元Probit模型进行估计，公式如下：

式中， Φ 为累计标准正态分布函数； Φ -1 为其反函数，即概率密度函数；α为截距项； X′β 为概率密度函数值，服从标准正态分布。

（5）Heckman两阶段模型。拟将农牧民公平感知的两个阶段，即是否公平和公平程度引入模型进行估计，构建模型如下：

式（1-4）表示选择方程，式（1-5）表示结果方程。式中， 和 为潜变量； y i 1 和 y i 2 为因变量； 和 为自变量的向量； α 和 β 为待估计系数； μ i 和 ε i 为残差项； i 为第 i 个样本。根据式（1-4）和式（1-5），构建无条件概率模型如下：

式中， Φ 1 （*）代表标准正态分布函数； Φ 2 （*）代表累计二元正态分布函数。根据数据可得性与研究目的，将 y i 分别作为农牧民感知是否公平和公平程度的因变量，将 x i 、 z i 分别作为自变量及识别变量，其中，识别变量是为保证模型（1-4）估计的可识别性，模型（1-4）中至少要包含一个不在模型（1-5）中出现的变量，且这些变量对模型（1-4）中的因变量有直接影响效应，但对模型（1-5）中的因变量没有直接影响效应。将模型（1-6）至模型（1-8）扩展如下：

式中， α 0 和 β 0 为常数项。对实证模型采用极大似然估计，可得相应待估计系数与检验所需统计量。

（6）内生转换回归模型的两阶段估计思路为，首先对选择方程进行估计，其次对结果方程进行估计。估计方程如下：

基于以上内生转换模型方程（1-13）和方程（1-14），拟将高水平公平感知农牧民与低水平公平感知农牧民的家庭收入方程分别表述为式（1-15）和式（1-16）：

对于高水平公平感知农牧民而言，其家庭收入的平均处理效应（ ATT ）由式（1-15）和式（1-16）相减得到： ZIpTU9IlMbTcJJWPvYruxMhZEC0BZFQiagpecqZTLhx/K5rR5jIp7bbG38pxZ41t