（三）样本特征
由表2可知，在性别方面，男性样本数明显偏多，这从一个侧面印证了西藏农牧区男女分工同区外家庭的一致性，即家庭活动以男主外女主内为主。在文化程度方面，文盲与小学文化程度占比较高，分别达37.31%和28.17%，高中及以上学历样本比例较低。在地域分布上，各地（市）样本数差别不大，这与调查计划有关。在家庭规模方面，人口较少的家庭比例偏低，人口较多的家庭比例较高，这与西藏农牧区“分家”氛围不浓厚有关。总体而言，样本基本特征与课题组以往调查比较吻合，地域分布合理，具有较好的代表性。表3汇报了变量的描述性统计特征。
表1解释变量测量指标、备选答案及赋值
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表2样本的基本特征
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四、村民对本村贫困户识别的满意度分析
（一）村民对本村贫困户识别的评价现状
调查数据显示（表3），农牧民对本村贫困户识别的综合满意度不高（均值为2.98），稍低于“一般”水平。在满意度构成上（表4），样本农牧民的满意度均呈倒“U”形分布。其中识别程序满意度中“非常不满意”的比例达11.15%，选择“满意”和“非常满意”的比例分别为13.62%和7.89%。这表明农牧区贫困户识别程序有待进一步改进。在贫困户标准宣传满意度上，“不满意”和“非常不满意”的比例占36.22%，选择“满意”和“非常满意”仅占25.70%，这表明“什么样的家庭属于贫困资助对象”的宣传有待加强，这与可操作性贫困标准的界定不明确有关。在识别结果满意度上，“非常不满意”的样本仅占2.94%，“满意”和“非常满意”的比例占36.07%，这表明西藏农牧区精准扶贫中贫困户识别工作仍有进一步提升的空间。
（二）村民对贫困户识别满意度的地域差异
农牧民对贫困户识别不仅满意度不高，而且各地（市）农牧民满意度差异较大。统计结果显示，各地（市）农牧民贫困户识别满意度得分均值依次为那曲（3.11）、日喀则（3.00）、昌都（3.00）、拉萨（2.93）、山南（2.88）。交叉结果显示（表5），山南市不满意的比例最高，占34.56%，拉萨市次之，占25.19%，那曲地区最低，占11.40%；而在满意维度上，山南市占比最高，占24.26%，昌都地区占比最低，仅为14.06%，农牧民对贫困户识别满意度在各地（市）间差异较大。
表3变量的描述性统计特征
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表4农牧民对本村贫困户识别满意度基本情况描述
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表5农牧民对本村贫困户识别满意度的地域差异
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五、计量分析与结果讨论
（一）研究方法与模型设定
本文中，农牧民对本村贫困户识别的满意度是由贫困户标准宣传、识别过程及识别结果组成的复合指标。考虑到本文中解释变量中受访者及家庭特征、村庄特征在概念上属于人口变量和地理变量，不受其他解释变量的影响，而核心变量为情意变量和行为变量，彼此间可能存在相关性，因而采用阶层回归分析方法进行分析。从解释变量来看，由于人口和地理变量发生于最先，本文将该类变量视为一个区组，构建方程1，组织公平变量的认知可能由于人口和地理变量的影响而产生差异，因而将与人际互动有关的组织公平变量视为第二个区组，构建方程2，最后将是否有村民参与行为变量视为第三个区组，构造方程3。
（二）回归结果分析
结合前文提出的模型和研究假说，本文采用Spss11.5软件，采用阶层回归模型重点分析了组织公平、群众参与对贫困户识别满意度的影响，具体回归结果如表6所示。
表6总体样本回归结果
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在方程1中，村民及村庄特征对被解释变量有一定的解释力，R2=0.122，F（6，639）=14.767，p＜0.001。回归结果表明，样本的年龄、家庭人均收入、村庄到县城的距离和村内拉关系走后门风气均对贫困户识别满意度有显着的正向影响，即在控制其他变量的情况下，样本的年龄越大、人均家庭收入越高、村庄距离县城的距离越近、村内拉关系走后门的风气越弱，其村民对贫困户识别的满意度越高。
方程2中增加组织公平变量模型后，对被解释变量的解释力达到R2=0.238，F（10，635）=16.829，p＜0.001，解释增量ΔR2=0.116，即该方程的增量具有统计意义，亦即在控制村民及村庄特征变量的影响下，组织公平能够额外贡献11.6%的解释力。在组织公平变量中，除人际公平变量不显着外，其他三个变量均在1%统计水平下显着（H1、H2、H4得到验证，H3未得到验证），均对村民贫困户识别满意度有正的影响。需要指出的是，家庭人均收入和村庄到县城距离的影响有下降的趋势，其中家庭人均收入由0.071降至0.064[t（635）=5.708，p=0.000]；村庄距县城距离由0.004降到0.003[t（635）=4.375，p=0.000]，但两者均具有统计意义，仍足以解释满意度水平。同时村内拉关系走后门变量的影响更大了，但年龄变量不再显着。
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