互联网使用对非制度化政治参与行为的影响——基于2013年中国社会状况综合调查数据（CSS）的实证分析

王建武

（黑龙江省社会科学院社会学所，黑龙江哈尔滨，150018）

互联网使用对非制度化政治参与行为的影响
——基于2013年中国社会状况综合调查数据（CSS）的实证分析

王建武

（黑龙江省社会科学院社会学所，黑龙江哈尔滨，150018）

互联网的广泛使用对政治行为和政治活动的影响日益引起关注，有必要基于CSS2013调查数据，分析互联网的普遍使用对非制度化政治参与行为的影响，研究发现：在意见表达参与中，互联网使用者会更积极参与向政府部门表达意见，其中城市网民是在线政治参与的积极分子；维权抗争参与中，低教育程度网民更容易受到互联网信息的影响，易被互联网信息操控和鼓动而更积极参与到维权抗争行动中。

互联网使用；调节效应；意见表达参与；维权抗争参与

互联网的广泛使用对政治行为的影响日益引起人们的关注，正在成为一种大规模使用的政治活动平台。互联网使用者通过各种社交网络平台——如各类微博、微信、腾讯QQ、BBS——广泛参与公共性议题的在线讨论，发送和分享文本、图片以及视频等，并且会迅速传播扩散，产生影响。因此由于互联网的这种开放、交互等特性而被认为对推动个体表达与促进公民参与起到了重要作用，互联网越来越表现出促进政治参与的潜力，互联网使用的社会政治含义被广泛提及。据统计，截至2014年12月中国网民数量已达6.49亿，是十年前网民数量的6倍，网民人均周上网时长达到26小时（CNNIC，2015），互联网已全面融入中国社会的各个领域并产生了深刻影响，成为推动社会变革的一个重要技术力量。［1］在当前中国社会转型发展过程中，互联网作为信息传播平台的应用被赋予了更多的社会政治含义。有人比喻Web2.0时代是大众麦克风时代，相对于报纸、广播和电视等传统媒体，互联网的运用也被比喻为自媒体，人人在互联网上都可发声，表达观点，传播分享信息，互联网使用便捷、交互等特性所引发的“信息大爆炸”冲击着人们传统的思想价值观念，进而影响到现实中人们的行为方式。据此引出笔者所要关注的问题：互联网的广泛普及是否会促进政治参与的扩大，尤其是在市场化改革转型过程中，利益受损群体是否会因互联网在信息扩散上的影响而促进其个体利益取向的政治参与。本文基于中国社会科学院社会学所2013年中国社会状况综合调查（CSS）数据分析，从实证的角度探讨中国社会转型过程中作为信息技术的互联网普及对政治参与的影响。

一、文献综述与研究假设

互联网在中国的兴起对政治参与的影响引起了学者的广泛讨论，更多的研究集中于互联网与在线政治参与的关系。有研究指出，互联网的开放性、平等性以及言论的多元性有利于扩大公民非制度化参与的影响，相对于现实中的政治参与，通过互联网参与政治行动成本与风险较低，因而互联网可能成为非制度化政治参与的重要渠道。［2］与一般性的理论分析不同，一些学者基于经验研究，进一步探讨了互联网对政治参与的影响。高恩新借助“共意性社会运动”的概念，利用相似性案例比较的研究方法，分析了互联网公共事件中的社会动员机制。［3］李亚妤基于调查数据的经验研究则进一步指出了上网时间、网络政治信息接触、网络社区归属感以及开放的人际讨论模式对在线政治参与有积极的影响。［4］陈福平利用10个城市在职网民的调查数据，从数字不平等的视角出发考察了互联网使用差异与在线政治参与之间的内在联系，研究指出，互联网促进了低教育阶层政治表达，推动其政治话语上的网络赋权。［5］这些研究关注的是在线政治参与，研究表明，在线政治参与能够增进人们的政治认知水平，影响人们的观念，但是在线政治参与更多的是一种意见、观点表达型的参与，由于网络空间的流动性与匿名性，这种在线政治参与未必是理性态度的表达。更为重要的一点是，在线政治参与态度与线下政治参与的具体行为之间是否具有一致性，在线政治积极参与者是否是线下参与行动的积极分子，目前的研究还没有揭示这一点。

与在线政治参与的研究不同，有学者关注到了互联网使用与线下政治参与的关系。其中通过个案研究互联网在集体行动中的动员模式是一个重要议题。很有代表性的是黄荣贵和桂勇的研究，他们通过定性比较的分析方法，比较了15个业主集体抗争案例，指出在线业主论坛有助于集体抗争事件的发生，互联网发挥了动员作用，互联网的出现使参与规模对集体行动的能力限制削减。［6］有学者的研究还指出基于互联网的情感动员对在非直接利益相关的群体性事件中影响与作用，［7］甚至网络动员对群体性事件有“助燃”作用，并提出了网络助燃理论。［8］通过案例研究互联网在集体行动中的动员模式是当前国内学者研究互联网与政治参与的一个热点问题，还有学者以调查数据为基础进行了实证分析，如郑风田基于中国156起群体事件的实证分析，发现网络媒体对群体性事件扩散有重要影响。以上这些研究以非制度化参与行动事件为研究对象，主要探讨的是互联网作为社会交往工具在集体行动中的作用机制，［9］陈云松基于CGSS2006调查数据，分析了中国城镇居民在日常互联网使用与群体性上访、示威和集会等非制度化政治参与之间的关系，研究表明了互联网的日常使用扩大了城市中的非制度化政治参与。［10］

事实上，已有研究探讨互联网使用与政治参与的关系更多聚焦于“事件过程”，尤其是非制度性政治参与事件，揭示互联网在“事件”发生发展过程中的作用与影响机制或者与事件发生的相关性，而没有揭示互联网使用对参与个体的影响，也就是说互联网的日常使用是否促进了个体的政治参与。换句话说，已有研究更多注意到了互联网使用对政治参与事件的特殊性影响，而较少关注互联网日常使用对个体参与的普遍性影响。所以，本文围绕互联网的日常使用对促进个体的政治参与是否有积极影响展开讨论。因此提出如下假设：

假设1：互联网的使用对不同个体的意见表达参与有积极影响。

假设2：互联网的使用对不同个体的维权抗争参与有积极影响。

二、数据、变量的操作定义

本文使用数据来自中国社会科学院《2013年中国社会状况综合调查》（Chinese Social Survey，缩写为CSS）。CSS是中国社会科学院社会学研究所发起的一项全国范围内的大型连续性抽样调查项目，调查采用多阶段分层概率抽样的入户访问方式，在全国的151个县（区），604个居（村）民委员会开展调查。内容涵盖劳动就业、家庭及社会生活、社会态度等多方面的调查，2013年调查完成调查问卷约10000份。依据问卷中关于政治参与的相关内容，运用逻辑斯蒂（Logistic）回归模型，通过检验互联网使用的调节效应，探讨互联网的使用对不同个体政治参与的影响。

（一）因变量

因变量是被访者的政治参与行为。CSS问卷中关于政治参与问题是：近三年来，您是否参加过下列事情：（1）给报刊、电台等写信反映意见；（2）向政府部门反映意见；（3）到政府部门上访；（4）参与示威游行；（5）参与罢工、罢市、罢课等行动。选项是“1”=参加过；“0”=没有参加过。其中（1）、（2）属于意见表达型参与；（3）、（4）、（5）是维权抗争型参与。

“是否参与过”是二分类变量，根据参与类型的相似性进行变量合并，并重新计算赋值编码为新变量，以“维权抗争型参与”为例，变量计算方法是：把“（3）到政府部门上访”，“（4）参与示威游行”和“（5）参与罢工、罢市、罢课”三个变量相加，由于选项是0=未参加过，1=参加过，那么三个变量相加其结果有0、1、2、3四种可能，“0”即三种类型都未参加过，“1”即参加过其中一种行为，“2”表示参加过两种行为，“3”表示参加过三种行为，不管参加过哪一行动，“1”、“2”、“3”则可理解为“参加过”，于是重新赋值“0”=未参加过，1、2、3都赋值为“1”=参加过，这样生成一个新变量，即维权抗争型参与。“意见表达型参与”变量的生成同样如此，那么政治参与因变量分解为两个测量指标：意见表达参与和维权抗争参与，因变量类型为｛0，1｝二分类变量，所以建立逻辑斯蒂（Logistic）回归模型对其进行分析，如表1所示。

（二）自变量

控制变量：包括被访者年龄、政治面貌和户籍。数据中年龄是连续变量，最小者18岁，最大者72岁；政治面貌包括党员和非党员，户籍包括农业户口、非农业户口、居民户口（之前是农业户口）和居民户口（之前是非农业户口），虚拟化为两类，0=非农业户籍（包括之前是非农业户籍的居民户口），1=农业户籍（包括之前是农业户籍的居民户口），见表2。

表1　因变量：政治参与的描述统计

表2　自变量的描述统计

社会经济地位变量：主要反映社会经济地位特征的变量，包括教育程度、收入及社会经济地位自我认同。原始数据中教育程度是定序变量，1=未上学、2=小学、3=初中、4=高中、5=中专、6=职高技校、7=大学专科、8=大学本科、9=研究生、10=其他，进行重新划分：初中及以下为低教育程度，高中、中专和职高技校为中等教育程度，大学专科、大学本科和研究生为高等教育程度；收入变量是指被调查者个人年总收入，是连续变量；问卷中有一题“您认为您本人的社会经济地位在本地大体属于哪一阶层”，选项为下层、中下层、中层、中上层和上层，分别赋值为“1”到“5”，由于阶层变量是由低到高排列，所以可以将其作为定序变量纳入模型。把反映社会经济地位变量纳入模型，并与互联网使用变量交互，检验互联网使用是否对不同社会经济地位群体的政治参与产生调节效应。

互联网使用变量：互联网使用变量是模型的核心解释变量。问卷中直接问到被访者平时是否使用互联网，该变量为｛0，1｝二分类变量，“0”代表不使用，“1”代表不使用。随着互联网的不断普及，网民的上网时长在增加，互联网应用也多种多样，既包括信息获取，又含有娱乐消费等内容的综合性应用。因此，本文把“是否使用互联网”变量纳入模型探讨对政治参与的影响，并与反映不同个体特征的变量构造交互项，揭示互联网的广泛日常使用是否促进了不同个体的政治参与，这是本文关注的核心问题。

社会公平感因子：影响政治参与的因素很多，一般认为社会心理因素对政治参与有一定影响，本文控制了社会公平感主观解释变量。问卷中社会公平感问题是：您觉得当前社会生活中以下方面的公平程度如何：（1）高考制度；（2）义务教育；（3）公民实际享有的政治权利；（4）司法与执法；（5）公共医疗；（6）工作与就业机会；（7）财富及收入分配；（8）养老等社会保障；（9）不同地区、行业之间待遇；（10）选拔党政干部；（11）城乡之间的权利、待遇；（12）总体上的社会公平状况。选项“1”非常不公平，“2”不太公平，“3”不好说，“4”比较公平，“5”非常公平。通过主成份法进行因子分析，KMO检验统计量为0.896，Bartlett的球形度检验Sig.〈0.05，说明变量间存在较强相关性，适合因子分析，经最大方差正交旋转提取两个因子，分别命名为“社会分配公平感因子”和“社会权利公平感因子”，“社会分配公平感因子”包括（6）、（7）、（8）、（9）、（10）、（11）和（12）项，因子负荷分别为0.622、0.711、0.553、0.716、0.595、0.682和0.617，特征值为3.47，解释方差为28.91％；“社会权利公平感因子”包括（1）、（2）、（3）和（4）项，因子负荷分别为0.733、0.772、0.519和0.508，特征值为2.24，解释方差为18.68％，两个因子累计解释的方差为47.6％。“（5）公共医疗”因子负荷小于0.5，未进入因子项。

三、模型及研究发现

本研究基于因变量参与行为的两分类，即“0=未参与过”和“1=参与过”，运用逻辑斯蒂（Logistic）回归模型预测政治参与发生比率。逻辑斯蒂（Logistic）模型函数表达式为：

其中，Pi为因变量，在文中的含义是第i个观测样本政治参与的发生比率，β0为常数项，βk为自变量偏回归系数，k=1，2，3，…，n为自变量类别，xik为自变量矩阵，i=1，2，3，…，n为样本观测值。

本文关注的重点是互联网的使用是否对不同个体的政治参与产生影响，通过是否使用互联网检验对政治参与的影响难以直接发现政治参与中的群体差异，互联网的使用可能会对不同个体的政治参与起到调节作用，即互联网使用会促进一些群体的政治参与，也可能对一些群体没有影响。因此设定互联网使用变量为影响政治参与的调节变量，以此检验互联网使用的调节效应。调节变量的含义是：如果因变量Y与自变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。［11］本文中则设定是否使用互联网为调节变量，按是否使用互联网的取值分组，做因变量对自变量的回归，若回归系数的差异显著，则调节效应显著，表明互联网的使用影响了不同个体的政治参与。

表3是影响政治参与行为发生比率的二分逻辑斯蒂回归模型，并加入了检验互联网使用调节效应的交互项，包括意见表达参与和维权抗争参与两种类型，每种类型的模型分析包括3个层次模型，第一个模型是基准模型，第二个模型在第一模型基础上进入互联网使用变量，第三个模型进入检验互联网使用是否具有调节效应的交互项。这里需要说明两点：一是关于个人年收入取对数，其中部分样本的年收入为0元，收入为0则不能计算对数，为了减少样本缺失，对收入变量进行了加1处理，即每个样本的收入增加1元，这样即保证了减少样本缺失，又不会对年收入有较大改变。二是模型A3 和B3中加入的交互项，其中作为连续变量的年龄、收入和社会经济地位自我认同（底层到上层，赋值从1——5，可以看作连续变量）进行了“对中”处理——将低次项减去其样本均值——后构造了交互项，这样处理的目的是避免加入交互项后的产生多重共线性，提高模型的拟合度。［12］

（一）互联网使用与意见表达参与

模型A2可见，互联网使用变量对意见表达参与有显著的解释作用，互联网使用者意见表达参与的发生比率是非使用者的1.2倍，这表明互联网的使用普遍的促进了意见表达参与，互联网不仅提升了使用者的政治效能感，而且也成为政治参与的一种新途径。模型A3具体可以反映出，互联网的使用对政治面貌变量有显著调节效应（p〈0.05），回归系数为正值，表明互联网使用促进了党团员的意见表达参与，具有正向调节的效应，党团员网民意见表达参与是非网民的1.58倍。互联网使用对城市居民也具有显著调节效应（p〈0.1），但由于回归系数为负值，表明互联网使用对城市居民具有反向调节效应，城市网民参与的发生比率比非网民低约32％（1-0.0678），这如何理解呢？互联网的使用扩大了政治参与的范围以及增进了多元的在线政治讨论，互联网使用者能够更多利用其增进政治认知，提高自身政治效能感，从而促进政治参与中的利益表达，越来越多的网络公共事件也可以说明这一点。另一方面，城市居民不仅有和农村居民相比便利接入互联网的硬件条件，而且自身的社会经济地位包括受教育程度，使其也具有较高的互联网使用能力，因此城市网民更能够利用互联网平台表达意见，而不局限于网下直接向政府部门表达意见，所以也可以说，互联网拓展了政治参与的渠道。总之，通过意见表达模型，假设1得到证实，即互联网的使用对不同群体的意见表达参与有积极的影响，互联网的广泛使用会促进意见表达参与。

（二）互联网使用与维权抗争参与

维权抗争参与模型显示，年龄变量对维权抗争参与有解释作用，年龄平方为正，表明维权抗争参与群体随着年龄增加而降低，然后在增加，呈现“U形”，参与群体主要是老年群体，其次是年轻群体。另一个显著变量是社会公平感变量，维权抗争参与群体的社会公平感，无论是分配公平感因子还是权利公平感因子回归系数均为负，表明参与群体的公平感较低，权利公平感因子解释作用稍强于分配公平感。而诸如城乡、教育程度、收入以及社会经济地位自我认同变量均不显著，这主要是因为维权抗争参与多是团体性、组织性的参与，个体特征不显著。

模型B3加入交互项的调节效应，结果可见互联网使用变量对维权抗争参与具有调节效应，具体可知，互联网使用与年龄交互项显著（p〈0.01），互联网的使用对不同年龄群体发挥了调节效应，呈现“U形”，说明互联网的使用对不同年龄群体的维权抗争有积极影响。其次是对教育程度也有调节效应，主要是低教育程度网民，他们的维权抗争参与发生比率是非网民的2.45倍（p〈0.1），这是应该引起重视的一点，低教育程度网民接受互联网信息一般缺少甄别能力，容易被操控和鼓动，而这种操控不具有积极意义，甚至可能会被灌输反抗社会的意识，会影响到现实中的参与行为，与现实激烈对抗，一些无直接利益关系的群体性事件“网络助燃”的参与对象多是某种不满情绪在互联网中渲染扩散，进而在现实中发生过激行为。综上，维权抗争模型支持了假设2，即互联网的使用对不同群体的维权抗争参与有积极的影响，尤其是对低教育程度网民，当他们自身权益受损时，互联网的使用会促进这一群体非制度化的政治参与。

表3　互联网使用对政治参与影响的调节效应分析（1=参与过）

四、总结与讨论

基于全国性的调查数据，探讨了不同群体的互联网日常使用对政治参与的影响，研究得出如下基本结论：第一，互联网的使用影响了不同个体的政治认知并提高了政治效能感，进而促进他们的政治参与，互联网的使用对促进政治参与具有调节效应机制。第二，城市中的互联网使用者更倾向于通过互联网参与意见表达，因为他们具有较高的数字化能力，互联网拓展了政治参与的渠道。第三，互联网的使用会扩大非制度化的维权抗争参与，其中对低教育程度群体有显著的积极影响，低于教育程度者更容易受到互联网信息的操控而参与维权抗争行动。

互联网使用并没有促进高等教育者的意见表达参与，但是互联网的使用调节了城市居民的意见表达参与，这一调节是反向的调节，也即城市网民并不积极参与现实中的意见表达，更倾向于通过网络平台表达利益诉求，在这一点上表明互联网的普及拓展了现实中政治参与的渠道，并对政治生活产生了深刻影响，互联网的使用已经内卷化为政治参与的途径和组织形式本身。［10］维权抗争由于一般多是群体性参与，群体特征要比个体特征明显，所以维权抗争参与模型与意见表达参与模型的个体特征相比并不显著，在加入互联网使用的调节变量后，一个重要发现是，互联网的使用正向调节了低教育程度群体的的维权抗争参与，也即互联网使用会促进低教育程度群体的维权抗争参与，这部分群体一方面更容易受到互联网信息的影响，另一方面在现实维权参与渠道不畅情况下也会通过互联网参与、组织维权抗争行动，互联网使用的低成本、低风险会成为低教育程度群体维权抗争的新工具，在越来越多的网络公共事件及“新意见阶层”意识形态影响下，“信访不如信网”观念在社会底层群体深入人心。最后，本文的研究主要是基于互联网的日常使用，而对互联网的何种使用，如新闻浏览、社会交往以及即时通讯等对政治参与是否会有影响没做进一步的考察，这需要后续研究进一步的探讨。

［1］中国互联网络信息中心（CNNIC）.第35次中国互联网络发展状况统计报告［G］.http：//news.mydrivers.com/1/381/381898.htm.

［2］周巍，申永丰.2006.论互联网对公民非制度化参与的影响及对策［J］.湖北社会科学，2006（1）：36-38.

［3］高恩新.互联网公共事件的议题建构与共意动员——以几起网络公共事件为例［J］.公共管理学报，2009 （4）：96-104.

［4］李亚妤.互联网使用、网络社会交往与网络政治参与——以沿海发达城市网民为例［J］.新闻大学，2011 （1）：69-81.

［5］陈福平.社交网络：技术vs.社会——社交网络使用的跨国数据分析［J］.社会学研究，2013（6）：72-94.

［6］黄荣贵，桂勇.互联网与业主集体抗争：一项基于定性比较分析方法的研究［J］.社会学研究，2009（5）：29-56.

［7］杨国斌.悲情与戏谑：网络事件中的情感动员［J］.传播与社会研究，2009（9）：39-66.

［8］朱苏力，卢亚楠.现代集体行为中的新结构要素——网络助燃理论探讨［J］.江苏社会科学，2009（6）：84-90.

［9］郑风田，等.政府态度、网络媒体与我国群体性事件的扩散效应——一个中观角度的实证研究［J］.江苏社会科学，2012（2）：29-35.

［10］陈云松.互联网使用是否扩大非制度化政治参与——基于CGSS2006的工具变量分析［J］.社会，2013（5）：118-143.

［11］温忠麟，侯杰泰，张雷.调节效应与中介效应的比较和应用［J］.心理学报，2005，37（2）：268-274.

［12］谢宇.回归分析［M］.北京：社会科学文献出版社，2013.

D60

A

2012年度黑龙江省哲学社会科学研究规划青年项目（12C048）

王建武（1979-），男，博士研究生，研究方向为发展社会学和政治社会学。