未来公共服务提供者公共服务动机的政策干预效应

　　郭跃洪婧诗何林晟
　　摘要：已有公共服务动机的解释变量主要集中在公共服务提供者的内心变量，忽视了许多外部因素，如政策、制度环境等。本研究尝试拓展影响公共服务动机的解释变量，探讨公共服务者政策感知和公共服务动机之间的关系。根据政策工具的属性（激励型与约束型）以及时间维度（当前或未来），将政策工具分为四类：现期激励型、现期约束型、预期激励型和预期约束型。基于公费师范生这一未来在教育领域提供公共服务的群体展开实证研究，通过用问卷调查的前后测，探讨公费师范生对不同类型政策工具的感知对公共服务动机的影响效果。研究结果表明公费师范生的政策熟悉度对公共服务动机有显著影响，并启示政府可以使用更多预期激励型的政策工具（如编制）来提升未来公共服务提供者的公共服务动机。
　　关键词：公共服务动机；政策熟悉度；公费师范生
　　中图分类号：G649。2文献标识码：A文章编号：20955103（2020）23002011
　　ThePolicyInterventionEffectofFuturePublicServiceProvidersPublicServiceMotivation
　　BasedontheEmpiricalResearchoftheFreeNormalEducationStudents
　　GUOYueHONGJingsiHELinsheng
　　Abstract：Theexistingresearchesofexplanatoryvariablesofpublicservicemotivationmainlyfocusontheinnervariablesofpublicserviceprovidersandignoremanyexternalfactors，suchaspolicyandinstitutionalenvironment。Thisstudyattemptstoexpandtheexplanatoryvariablesaffectingpublicservicemotivationandexploretherelationshipbetweenpublicserviceproviderspolicyperceptionandpublicservicemotivation。Basedontheattribute（incentiveorconstraint）andtimenodes（currentorfuture）ofpolicyinstruments，thisstudydividespolicyinstrumentsintofourcategories：currentincentive，currentconstrain，expectedincentiveandexpectedconstrain。Thisstudyisbasedontheempiricalstudyoffreenormaleducationstudents，agroupthatwillprovidepublicserviceinthefieldofeducationinthefuture。Throughthepretestandposttestofthequestionnairesurvey，itexplorestheimpactofperceptionsofdifferenttypesofpolicytoolsonpublicservicemotivation。Theresultsshowthatthepolicyfamiliarityoffreenormaleducationstudentshasasignificantimpactontheirpublicservicemotivation，andsuggestthatthegovernmentcanusemoreexpectedincentivepolicytools（suchasbianzhi）toimprovethepublicservicemotivationoffuturepublicserviceproviders。
　　Keywords：publicservicemotivation；policyfamiliarity；freenormaleducationstudents
　　一、引言
　　百年大計，教育为本。可获得的高质量教育是人民生活改善、可持续发展目标顺利实现的基础。习近平总书记在党的十九大报告中提出，建设教育强国是中华民族伟大复兴的基础工程，必须把教育事业放在优先位置，深化教育改革，加快教育现代化，办好人民满意的教育。为进一步形成尊师重教的浓厚氛围，让教育成为全社会最受尊重的事业，2007年，国务院决定对教育部六所直属师范大学进行有条件的师范生免费教育。按照国家政策，免费师范生入学前与学校和生源所在地省级教育行政部门签订协议，承诺毕业后从事中小学教育10年以上。到城镇工作的免费师范毕业生，应先到农村义务教育学校任教服务两年。免费师范生政策特别规定如果主动去偏远地区任教，则可以不回到生源地任教并有相应的奖励。采取这一重大举措，就是要进一步形成尊师重教的浓厚氛围，让教育成为全社会最受尊重的事业；就是要培养大批优秀的教师；就是要提倡教育家办学，鼓励更多的优秀青年终身做教育工作者。同时，也是为了鼓励学生报考师范专业，定向为部分省份培养大批优秀的教师并鼓励优质的教师资源向农村或者偏远地区流动以解决教育资源的地域不均衡问题。
　　免费师范生政策是一个综合性的项目，它不仅关注师范生的培训阶段，而且为师范生的职业发展提供了保障。按照国家政策，免费师范毕业生未按协议从事中小学教育工作的，要按规定退还已享受的免费教育费用并缴纳违约金。但仍然有一些免费师范生不愿意去农村地区教书，甚至出现了不少违约现象。在解决教育资源的地域不均衡问题上，免费师范生政策尚未实现其政策目标。有研究表明免费师范生政策在实施过程中无法实现其政策目标〔1〕。其中一个关键的原因是免费师范生政策不能在政策工具的设计上为普通学生提供有效的激励约束机制。例如，免费师范生因不愿意回到自己的家乡任教、不愿意从事教师职业，又或担心未来的职业发展而选择了违约。2018年3月，教育部等五部门联合印发的《教师教育振兴行动计划（20182022年）》提出，改进完善教育部直属师范大学师范生免费教育政策，将免费师范生改为公费师范生，履约任教服务期调整为6年。然而，对公费师范生政策的修订能否为公费师范生营造更大发展空间并焕发政策的生命力还有待更多的检验。
　　如何让公民进入公共部门并长久持续地提供公共服务是公共管理学科的经典命题。为解决这一问题，许多学者采用公共服务动机（PublicServiceMotivation）来衡量一个人对公共服务的关心程度、热爱程度等方面，并以此预测其进入公共部门提供公共服务的可能。已有的研究探索了公共服务动机的方方面面，特别是公共服务动机的前因后果。研究公共服务动机的学者从人的内心世界出发，重点讨论了个体的各种心理变量与公共服务动机之间的关系，却忽略了外部环境特别是制度、政策等变量与公共服务动机的关系。同时，关于公共服务动机的大部分研究对象都集中在公共部门从业人员，忽视了众多即将进入公共部门、提供公共服务的大学生群体。
　　本文首先进行文献综述，之后介绍研究策略、研究过程，最终将呈现研究结果与讨论，旨在通过考察未来公共服务提供者的公共服务动机来填补上述研究空白，并试图以接受公共服务相关职业教育的大学生，即未来公共服务提供者为研究对象，挖掘公共服务动机的政策干预效应。
　　二、文献综述
　　（一）公共服务动机：公共行政学科中的一个传统话题
　　在公共管理学科中，公共服务动机问题是最古老、讨论最多的问题之一〔2〕〔3〕〔4〕。很早以前人们就一致认为公务员应该持有为公众利益服务的观念，直到1990年才有学者将公共服务动机概念化〔5〕。Perry和Wise将公共服务动机定义为个人对公共机构重要或特有的目标做出敏感反应的心理倾向〔6〕，此后一些学者在此基础上继续阐释公共服务动机的内涵和外延。Crewson将公共服务动机定义为公务员固有的工作属性，即对社会有用、愿意帮助他人〔7〕。而Rainy和Steinbauer则将公共服务动机定义为一种服务于团体、地方、国家或全人类利益的利他主义动机〔8〕。对公共服务动机的定义是多种多样的，但其核心却大致相同，都包含了服务于公共利益的利他倾向。尽管许多学者都热衷于讨论公共服务动机，也有不少学者对公共服务动机的概念提出质疑，随着公共服务动机理论的发展，公共服务动机逐渐展现出多维度的特征，不少学者认为公共服务动机是一种难以测量的内在心理变量，可能随着时间迁移而变化，并且在不同的机关部门中表现各不相同〔9〕〔10〕。在此基础上，Vandenabeele提出了涵盖更广的定义，在他看来，公共服务动机是一种超出个人和部门利益的信仰、价值观和态度，它关注的是更为广泛的政治组织的利益，并且激发个人在适当的时候采取相应的行为〔11〕。
　　现有对公共服务动机的测量方法可以归纳为两大类：直接法和间接法。朱春奎总结了目前公共服务动机领域常用的三种方法〔12〕。在直接法中学者们普遍采用的是问卷法，Perry首先构建了公共服务动机的六大维度：公共政策制定的吸引力、对公共利益的承诺、社会公正、公民责任、同情心、自我奉献。他以公共管理硕士为研究对象设计了包含6大维度、40个项目的量表，最终得到了如今学者普遍采用的公共服务动机测量问卷（24个项目），并提出一个包括公共政策制定的吸引力、对公共利益的承诺、同情和自我奉献四大维度的公共服务动机结构〔13〕。对于Perry的公共服务动机测量问卷，后人也有所改进。Coursey和Pandey进一步将24题问卷简化为10题，并将公共服务动机的结构修正为3个维度：公共政策制定的吸引力、对公共利益的承诺以及同情〔14〕。基于此，Coursey和Pandey的实证研究还发现不同层级的政府官员在公共政策制定的吸引力和对公共利益的承诺两个维度上有差异，因此他们提出有必要将公共服务动机的维度区分开来，比较不同人群在各个维度上的表现。除直接法外，学者还用间接法测量公共服务动机，其中一种做法是将可测量的奖励、报酬偏好等作为动机的替代性因素，调查研究对象更倾向于哪种奖励；另一种则是观察和测量人们实际工作中的公共服務行为或亲社会行为，从而对其公共服务动机进行推论〔15〕。基于公共服务动机结构和测量方法的发展，后来的学者们得以进一步探究公共服务动机与其他变量之间的关系。
　　基于多个国家和地区的数据和案例，学者们讨论了公共服务动机的特点及其影响因素〔16〕〔17〕〔18〕〔19〕〔20〕。然而，大多数研究主要集中在在职的公共服务提供者，如公务员〔21〕、教师〔22〕、医生〔23〕和军人〔24〕，很少关注未来公共服务提供者，即正在接受公共服务培训并将提供公共服务的群体。在公共服务动机的影响因素方面，大多数学者主要评估了内部因素的影响，如工作满意度、绩效、继续留在政府的意愿、对政府再造努力的支持〔25〕，而忽略了外部因素。对于公共服务提供者来说，外部因素尤其是政策环境，可能影响个人的公共服务动机〔26〕〔27〕。尽管一些研究使用了在未来的职业生涯中将成为专业的公共服务提供者的学生作为样本，但这些研究没有评估政策环境的影响。
　　（二）政策环境影响动机：行为视角下的公共管理
　　行为公共管理作为一门新兴的交叉学科，主要是在现有心理学理论和研究方法的基础上，从公共管理的角度研究个人和组织的行为。自行为公共管理概念提出以来，学者们对其定义、研究内容和方法进行了界定〔28〕。近年来行为科学在公共管理研究中的应用也为传统公共管理学科所关注的研究对象提供了新的分析视角，如公共服务动机。在政府行为公民体验的双轮模型中，张书维和李纾提出了公共服务动机是应是当前政府行为的研究重点〔29〕。李晓倩对截至2016年21本公共管理SSCI期刊中开展的实验研究进行梳理分析后，发现公共服务动机是当前有关动机的实验研究中讨论最多的研究对象〔30〕。在行为公共管理范式的指导下，对公共服务动机的研究有了新的研究问题政策作为政府决策的产物和政府行动的指导，是否也影响了公共服务提供者的公共服务动机？谢秋山和陈世香早在2015年总结了国外公共服务动机的研究源起和现有局限后，提出制度因素应作为公共服务动机研究的一个重要因素〔31〕。现有的公共服务动机研究忽略了政策的影响，但政策在很大程度上影响和限制了公共服务提供者的行为和决策。政策应纳入公共服务动机的影响因素，并进行更多的实证研究，以确定其对公共服务动机的影响。目前，关于公共服务动机的研究很少考虑政策的作用。有学者发现，不同政策环境下的公务员在公共服务动机的不同维度中表现不同〔32〕。因此，本研究将检验政策对公费师范生公共服务动机的影响。
　　政策工具是政府为实现政策目标所采用的一套工具，而政策工具作为政策环境的构成部分也是公共服务提供者最容易感知到的。根据Howlett和Ramesh，与家庭和社区联系的直接程度可以将连续性政策工具分为强制性政策工具（包括监管公共企业和直接规定条款）、自愿性政策工具（家庭和社区、志愿组织和市场）、混合政策工具（信息和建议、金融援助、产权、税收和用户费用）〔33〕。如图1所示，本研究结合以往对公共服务动机和政策工具的研究以及公费师范生的特点，将公费师范生政策中使用的政策工具划分为四类，分类的依据为政策工具的属性（激励或约束政策）和时间维度（当前或未来的政策）。四类政策工具分别为：现期激励型、现期约束型、预期激励型和预期约束型，并以此探索不同类型政策工具的感知对公共服务动机的影响。同时，基于上述政策工具的分类，探讨不同类型的政策工具对于未来公共服务者公共服务动机的干预效果。
　　三、研究设计、数据和方法
　　本研究通过在某大学开展两次问卷调查搜集数据，这两次问卷调查分别在公费师范生政策宣讲会前后进行。公费师范生政策宣讲会是指由某大学学生工作处开展的针对全体公费师范生新生进行的政策宣讲，原则上所有公费师范生新生必须参加，会议将详细介绍公费师范生政策的细则，即采用的政策工具。通过问卷调查和准实验相结合，本研究测量了公费师范生在政策宣讲会前后的政策熟悉度和公共服务动机以检验政策熟悉度对公共服务动机的影响。
　　前测问卷包含三部分内容，第一部分为将在后续分析中作为控制变量的人口统计变量，如性别、户籍类型、报考动机来源和是否为独生子女。第二部分内容则为自变量政策熟悉度，本研究通过使用5点李克特量表测量了公费师范生对公费师范生政策的熟悉程度（5非常熟悉，1非常不熟悉）。第三部分则为因变量公共服务动机，本研究同样使用了5点李克特量表（5强烈认同，1强烈不认同）。表1概述了问卷的这三个部分。后测问卷则仅包含了后二个部分，且内容与前测问卷保持一致。
　　1。不同类型的政策熟悉度。基于对政策工具的分类，本研究从公费师范生政策中梳理出了4种重要政策工具，分别为：免除学费和住宿费、补助生活费；公费师范生仅能在师范专业范围内进行二次专业选择的政策；公费师范生就业时违约的处罚政策；政府对公费师范生的就业保障政策（编制）。上述政策工具分别与现期激励型、现期约束型、预期约束型、预期激励型政策工具相对应（表2）。
　　2。公共服务动机。公共服务动机包含4个维度：同情心、自我牺牲、政治吸引和对公共利益的承诺。问卷各使用了6个题目测量同情心、对公共利益的承诺，其余的两个维度则分别使用了4个题目。在模型3中，进一步计算了公共服务动机水平在前测和后测中的差值（）。
　　四、研究过程
　　本研究在政策宣讲会后立即发放了后测问卷（后测问卷仅包含前测问卷的第二、第三部分，内容与前测问卷保持一致）。政策宣讲会于2018年11月21日举行，目的是向大一公費师范生介绍公费师范生政策。研究者通过各学院的官方微信渠道于11月19日开始发放前测问卷，由学生们线上填写。前测问卷于11月21日中午停止回收。后测问卷一共收集了2轮：第一轮是在政策宣讲会结束后立刻完成，第二轮则是在11月23日前完成。相对较短的问卷填写时间在一定程度上避免了其他外界因素的影响。问卷数据显示，某大学共有172名公费师范生同时填写了前测和后测问卷，并将其作为研究的样本。需要注意的是，所有的参与者都是大一新生。调查样本的人口统计特征如表3所示，其中女性占比69。2，男性占比30。8，43持城市户口，57持农村户口。当被问及他们是如何决定成为一名公费师范生时，47。1的调查者表示他们是自己决定的，其余的人则表示是根据其他人的建议作出决定的。如表3所示，调查样本的所有人口特征将在分析中被加以体现。
　　为了检验政策宣讲会前后公费师范生公共服务动机水平是否存在显著性差异，数据分析采用配对样本t检验。以均参加前后检验的样本（N172）为研究对象，建立了三个回归模型，并通过回归分析检验了对4种政策工具（现期激励型、现期约束型、预期激励型、预期约束型）政策熟悉程度的影响。模型1包括前测问卷中的自变量和因变量，模型2包括后测问卷中的自变量和因变量。在模型3中，计算了所有自变量和因变量在前后测的差值。所有这些模型都包含控制变量，如性别和户口类型等。
　　五、研究结果
　　统计分析结果分为三个部分：第一，自变量和因变量的描述性分析与配对样本t检验；第二，前测和后测中政策熟悉度和公共服务动机的相关分析；第三，政策熟悉度的变化与公共服务动机的变化的回归分析结果。
　　首先，本研究对所有关键变量进行了描述性分析并进行t检验，如表4所示，分析结果显示，宣讲会前后不同类型的政策熟悉度和公共服务动机水平都存在显著差异。
　　为探究政策熟悉度与公共服务动机之间的关系，本研究进行了回归分析。建立了三个回归模型：模型1、模型2和模型3。模型1包括前测问卷中的自变量和因变量；模型2包括后测问卷中的自变量和因变量；对于模型3，为了检验政策熟悉度在个体层面的作用，本研究计算了前后测问卷中所有自变量和因变量的差值（）。通过模型1和模型2，检验了被测群体之间关于政策熟悉度和公共服务动机的关系的差异。进一步，本研究通过模型3以预测政策熟悉度的变化与公共服务动机在个体层面的相关性。关于3个模型的回归结构如表5所示。
　　如模型1所示，在政策宣讲会之前，对现期约束型工具的政策熟悉度与公共服务动机无显著关系，但对其他类型工具的政策熟悉度则与公共服务动机显著相关。在模型2中，对当前激励型（免除学费和住宿费、补助生活费）和预期约束型工具（公费师范生违约时的处罚）的政策熟悉度并不显著影响公共服务动机，对现期约束型政策（公费师范生仅能在师范专业范围内进行二次专业选择的政策）和预期激励型政策（编制）的政策熟悉则与公共服务动机显著相关。此外，根据对不同类型政策工具的t检验表明，政策宣讲能够改变学生对不同类型政策工具熟悉度，而且政策熟悉度的变化能够影响公共服务动机的水平。在政策宣讲会前，学生对这项政策的熟悉程度（3。145。00）低于平均政策熟悉程度（3。55。00）。在政策宣讲会结束后，公费师范生对公费师范生政策的转专业政策、违约处罚政策、终身保障就业政策（编制）更为了解，政策熟悉程度显著提高，而公费师范生对免学费政策的熟悉度却意外下降了。这可能因为政策熟悉度是一个相对感知，不同的政策熟悉度存在比较关系，在政策宣讲会以前公费师范生已经感知并正在享受免学费政策，相比之下对其他政策缺乏了解，通过政策宣讲会，公费师范生对其他政策的熟悉度提高，同时表现出对免学费政策熟悉度的相对下降。通过比较模型1和模型2，本研究发现无论是在前测还是在后测中，对预期激励型工具的熟悉度和公共服务动机之间存在显著正相关。此外，本研究将在个体层面讨论政策熟悉度如何影响公共服务动机的水平。
　　在模型3中，只有终身保证就业的政策工具（编制，预期激励型）与公共服务动机的变化有显著的关联。因此，本研究认为，在个人层面，只有预期激励型工具的政策熟悉度与公共服务动机的水平有显著和积极的相关性，而其他工具的政策熟悉度则没有显著的相关性。如果公费师范生更多感知到了预期激励型政策，或者说他们对预期激励型政策的政策熟悉程度越高，那么他们的公共服务动机水平可能也就越高。
　　六、讨论与结论
　　本研究将公共服务动机研究对象从传统的在职公共部门雇员或私人部门雇员拓展到未来公共服务提供者。未来公共服务提供者指的是在大学期间为未来提供公共服务而学习的群体，如公费师范生在大学期间学习相关教学知识和技能，并在学习中不断增强参与公共服务与成为公共服务提供者的意愿。对未来公共服务提供者公共服务动机的创新研究有利于提升我国公共部门引进优秀人力资源的能力。
　　已有学者关注到政策对于公共服务动机的作用，认为政策在很大程度上影响和限制了公共服务提供者的行为和决策，应包含在公共服务动机的影响因素中，同时，呼吁进行更多的实证研究来证实和支撑这一观点。但政策和公共服务动机之间的关系目前尚未引起學术界的关注。本研究作为少数探讨政策与公共服务动机关系的实证研究，弥补了这一领域的空白。正如AnderfuthrenBiget、Varone和Giaque（2014）所提，政策分析的概念应被重新纳入公共服务动机的学术讨论中〔34〕。本研究试图在公共政策与公共服务动机之间建立一条双向的路径。本研究认为，公共服务动机的研究绝不能忽视政策的影响。反之，当政策制定者制定诸如公费师范生之类的政策时，也不能忽略政策目标人群的公共服务动机水平。本研究试图揭示公共服务动机与政策之间的关系，聚焦于政策工具，评估对不同类型政策工具的政策熟悉度对公共服务动机的影响。具体而言，本研究通过寻找对不同类型政策的政策熟悉度与公共服务动机的关系，分析了公共服务动机如何受政策环境中政策工具影响。
　　基于相关分析的结果，本研究发现政策熟悉度与公共服务动机之间存在显著的相关性。根据本研究的政策分类框架，将公费师范生所感知到的政策分为四类，并从所有政策中选择最切合他们切身利益的政策。本研究通过3个回归模型进一步揭示了政策熟悉度和公共服务动机间的作用机制，发现预期激励型（终身保证的就业政策，编制）总是与公共服务动机显著相关。这显著提升了公费师范生的公共服务动机，使他们能够在面对职业选择时选择投身公共服务领域。因此，激励型政策有望成为帮助公费师范政策实现政策目标的最有用的政策工具。根据Kahneman和Tversky提出的前景理论，当人们面对某些确定利益和不确定的损失时，大多数人都会选择能带来某些确定利益的行为〔35〕。在某些确定损失和不确定收益的情况下，大多数人将决定赌博和选择带来不确定收益的行为。在公费师范生政策的政策设计中，预期激励型政策工具将为公费师范生提供更多的某些好处，从而加强他们继续选择成为公共服务提供者并将其从未来公共服务提供者转变为在职公共服务提供者。然而，约束型政策只能为公费师范生提供更多的某些损失，这就解释了为什么约束型政策（无论是现期还是预期）与公共服务动机都没有显著的相关性。此外，预期激励型政策工具将比现期激励型政策工具具有更长的作用期。当公费师范生毕业并面临职业选择时，本研究认为他们会更多地考虑他们的选择将带来什么样的未来，并在一定程度上会忽略当前可用的好处。目前的政策可能鼓励更多的人申请公费师范生项目，但可预见的是预期激励型政策会将更多优秀的人才留在公共服务领域。
　　政府应重视在政策中运用激励型政策。政策设计者应更多使用预期激励型政策，例如终身保证的就业政策（编制），帮助公费师范生树立未来职业的期望，提高他们的公共服务动机，降低违约率并改善教育服务的提供以最终实现政策目标。
　　当然，本研究仍然存在一些局限。首先，在任何分类过程中，本研究将大量的政策工具减少到4个一般类别是具有局限性的，其所使用的分类框架可能过于简化公费师范生所面临的政策。其次，虽然本研究使用了试验前和试验后的实验设计，但由于缺乏相应的控制组，这仍然不是基于随机实验的设计。最后，本研究只从大一公费师范生中选择调查对象，研究样本并没有覆盖所有的公费师范生，因此，本研究的样本可能存在一定的偏差。由于上述局限，在未来还需要进行更深入的研究。
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　　实习编辑：庞子玥
　　基金项目：国家自然科学基金青年项目（71804015）；北京师范大学2019年本科生科研训练与创新创业项目。
　　作者单位：郭跃（通讯作者），北京师范大学政府管理学院；北京100875；Email：guoyuebnu。edu。cn。洪婧诗，北京师范大学政府管理学院；北京100875；Email：salome0813163。com。何林晟，北京师范大学政府管理学院；北京100875；Email：helinsheng233163。com。