互联网使用对公民政治价值观的影响

施灿业

摘要：社会转型背景下，对公民政治价值观的研究具有重要的意义。现有文献大多从意识形态的研究视角出发分析中国公民的政治价值观，文章将基于CGSS2010调查数据，对中国公民的互联网使用行为对其政治价值观的影响进行实证分析。考虑到互联网使用与政治价值观之间可能的双向因果关系所带来的联立性偏误问题，作者将采用工具变量的方法，工具变量分别是被访者个人的炒股行为和其家庭购买电脑的台数。研究结果表明，互联网的使用行为正向影响公民的民主价值观，负向影响公民的权威价值观；互联网作为现代科学技术的产物，在中国公民的价值观转型中，起到了重要的作用。

关键词：工具变量；互联网使用；政治价值观；民主观因子；权威观因子

中图分类号：G206.3 文献标志码：A 文章编号：1001-862X（2017）02-0122-007

互联网在中国的迅速发展，在为中国的政治经济发展提供技术支持的同时，也给转型期的中国社会和政治发展带来了许多新的危机和问题。学术界也越来越关注互联网对政治领域的影响，互联网与政治信任、互联网与政治参与等业已成为研究的热点，但是对于互联网与政治价值观的研究成果却相对较少，这一方面是因为行为与价值观的实证研究内生性问题难以解决，另外一个很重要的原因是政治价值观研究本身就没有一个统一的范式，在很长一段时间里，政治价值研究都被意识形态的研究所涵盖。因而，探寻互聯网对公民价值观的影响，对中国民众价值观转型研究具有重要的意义。鉴于此，本文将使用2010年的全国综合社会调查（CGSS）数据，运用工具变量模型对互联网使用与民众政治价值观之间的关系进行实证检验。

一、 研究背景与文献讨论

英格尔哈特在其成名作《静悄悄的革命：变化中的西方公众价值与政治行为方式》中，率先提出了西方发达工业社会民众正在进行价值观的重大代际转变这一观点，此后，代际转变模式一直成为各国学者研究民众价值观的焦点。2013年7月，英格尔哈特在社会科学文献出版社的演讲中，认为中国仍然处在从生存不稳定和贫穷状况到比较富裕的转型阶段，中国的代际转变会发生在20到25年之后，类似美国、西欧国家60年代的情形。[1]然而，英格尔哈特的观点并没有得到大部分学者的赞同，钟杨[2]，苏振华[3]通过实证研究发现，伴随着经济社会的迅速发展，中国民众价值观已经开始从传统价值观到自我表达价值观的转变。

不管英格尔哈特是否低估了中国民众价值观转变的时间，以他为代表的一批研究政治文化的学者都认为中国民众价值观的转变和西方并没有实质上的差别。但是，随着对中国研究的深入，越来越多的学者强调本土文化对民众价值观的影响。史天健教授将亚洲民主晴雨表（Asian Barometer Survey）的三波数据进行对比，发现中国民众对民主的支持和对一党制体制的支持都很高，这源于权威主义的传统文化很大程度上塑造了中国公民对民主的理解。[4]史天健将政治价值观区分为“威权主义”和“民主主义”两种基本类型的分析模式也越来越多地被研究中国民众价值观的学者所借鉴。[5]比如：杨国枢通过将价值观分为“个人取向”的价值观和“社会取向”的价值观来研究台湾人民价值观念的发展与变迁。[6]马得勇[7]，游宇、王正绪[8]等人将价值观研究建立在“传统社会价值观”、“民主自由价值观”二维价值观框架之上。

可以看出，学术界对政治价值观的变与不变的问题上已经取得较为一致的观点，不同的是，在对待民众政治价值观变迁的现代化程度上有所差异。这种差异常常伴随着研究者所采用研究方法的不同而出现。大体而言，学术界对与政治价值观的测量有两个不同的方向：一派认为价值观是一套互相影响的观念组合，他们试图在“传统—现代”的变迁框架下，通过一系列题组，测量公民政治价值观念的发展与变化，这也是社会学、人类学测量价值观的主流方法，研究人员更加强调权威主义等前现代文化在公民政治价值观中的重要地位。例如：李璐璐、钟智峰构建了六个维度测量中国民众近二十年的价值观变化，结果发现，中国人的政治价值观虽然在分化，但并没有经历整体性变迁。[9]还有一部分学者试图通过测量公民关于权利、参与、民主、法制等方面的看法将价值观分成不同的类别加以分析。这些学者强调的往往是公民政治价值观的现代化。比如：赵波文（2009）的实证研究发现，中国民众的选举民主观、法治观、权利本位意识、福利观都发展到比较现代化的程度。[10]持相似结论的还有肖唐镖，余泓波[11]、赵孟营，熊茜等。[12]

二、研究设计和变量说明

（一）政治价值观的概念

作为政治文化的核心内容，相比于政治认知和政治情感，政治价值更多地渗透了感情和评价性要素，从而更具有稳定性。学术界对于政治价值观的概念及其内涵研究一直存在分歧。有些学者从人类社会的一般观念角度研究政治价值观，也有些学者从主客体价值关系角度研究政治价值观，还有一些学者从个人与政治权力的关系准则角度研究政治价值观。就笔者而言，比较赞同赵孟营的观点，即政治价值观是社会价值观的一个组成部分，是社会成员个人或者群体所具有的关于何种政治模式是值得期待或认可的信念。[12]

（二）研究假设

互联网作为现代科学技术的产物，已经不仅仅是一种技术或者媒介，它正在从器物、制度和价值三个层面推动着整个社会的转型与变革。互联网的“参与、平等、分享”为核心的个体主义、自由主义价值观对传统以“控制、层级”为代表的集体主义、威权主义价值观产生了巨大的挑战，对处于经济现代化和社会转型的中国来说，考察互联网对公民价值观的影响显得尤为重要。正如前文所说，国内大多数学者都同意中国公民的政治价值观正在分化和转型这一观点。但是互联网对公民的政治价值观影响到底如何，仍然需要采用实证的方法进行论证。鉴于此，本文提出假设：互联网使用分化公民的政治价值观，具体为：

假设一：网络使用负向影响公民的权威主义政治价值观。

假设二：网络使用正向影响公民的民主主义政治价值观。

（三）计量模型的构建

首先建立一个被访者网络使用影响政治价值观的多元线性回归模型，

Yi=？茁0+？茁1Xi+？茁2Si+ui，i=1，2，···，n （方程1）

其中，Yi表示政治价值观因子，Xi代表被访者的互联网使用的频次，Si是模型的控制变量，如家庭、性别、省份等，ui是误差项。一般情况下，想得到关于模型的无偏估计量的前提是Xi和ui无关，即Cov（Xi，ui）=0。但是在实际研究中，受各种因素的影响，OLS估计量常常是非一致的，而工具变量估计就是利用另一个“工具”变量Z分离出X中与ui不相关的部分。多元回归的工具变量模型可以用下面的方程组表示：

Yi=？茁0+？茁1Xi+？茁2Si+ui，i=1，2，···，n （方程2）

Xi=？啄0+？啄1Zi+？啄2Si+？棕i，i=1，2，···，n （方程3）

这里，Zi是工具变量，？棕i是误差项。在这里，作为工具变量的Zi必须满足两个基本条件。

一是工具变量的相关性条件：corr（Zi，Xi）≠0

二是工具变量的外生性条件：corr（？爪i，ui）=0

若工具变量Z满足这两个条件，可以运用两阶段最小二乘法（TSLS）的IV估计量来估计方程二的系数？茁1，第一个阶段对方程3进行回归，获得Xi的预测值；第二阶段是将第一阶段得到的预测值替代方程2里面的Xi进行回归，最终得到方程的无偏估计量。

（四）核心变量及其操作化

1.關键自变量：互联网使用，来自于问卷中的A28选项第5问，“过去一年，您对以下媒体的使用情况是——互联网（包括手机上网）”。选项是“从不”、“很少”、“有时”、“经常”、“非常频繁”，取值从1到5。

2.被解释变量

本文的因变量来自于问卷d9选项卡的1、3、4、5、6五个问题，选项分别是完全不同意、比较不同意、无所谓同意不同意、比较同意和完全同意。为了研究方便，笔者对这5个选项进行了因子分析，析出了两个公因子（Bartlett的球形度检验p<0.001，KMO=0.592），笔者将它们分别命名为民主观念因子和权威观念因子，并作为本文的因变量。（见表1）

3.控制变量

控制变量大致可以分为三组：人口统计学特征变量、经济社会地位特征与文化特征变量、心理与行为特征变量。

（1）人口统计学特征变量。包括被访者的年龄、年龄的平方、性别、婚姻、民族、受教育年限、宗教。加入年龄的平方，是考虑到年龄变量与政治价值观可能存在非线性关系。对性别、婚姻、民族则采用了虚拟变量的处理。

（2）经济社会地位特征与文化特征变量。包括受访者户口、省份、政治面貌、个人年收入的对数、个人年收入对数的平方、家庭年收入的对数、家庭年收入对数的平方、单位性质。将个人年收入和家庭年收入以对数形式纳入模型，是考虑到这两个收入的明显偏态分布，而将个人年收入对数的平方和家庭年收入对数的平方作为新变量加入是考虑到这两个变量与因变量之间可能的非线性关系。为了研究方便，对户口、政治面貌、单位性质进行了虚拟变量的处理。

（3）心理与行为特征变量。结合问卷，本研究控制了阶层认同、人际信任、生活总体满意度和基层政治参与四个关键性变量。阶层认同来源于问卷中的A43a题，在A43题中给出的梯子（从下到上10级阶梯分别代表社会不同阶层，第一阶层为最低）中，您认为自己目前在哪个等级上？人际信任来自于问卷中的A33题，总的来说，您是否同意在这个社会上，绝大多数人都是可以信任的？为了研究方便，笔者将1、2两个选项和4、5两个选项分别合并，形成不同意、中立、同意的三个选项。生活总体满意度来源于问卷的A36题，总的来说，您觉得您的生活是否幸福？笔者参照人际信任，对变量进行了处理。基层政治参与来源于问卷中的A44题，上次居委会选举/村委会选举，您是否参加了投票？

4.工具变量：公民的炒股行为与家庭购买电脑的台数

为了解决网络行为与政治价值观的内生性问题，本文将采用工具变量模型作为主验证模型。模型采用的两个工具变量分别来自于调查问卷中的A67题和C9题的第三个选项。工具变量的选择需要遵循严格的相关性和内生性条件，作者将在第三部分进行严格的统计检验和说明，这里不再赘述。

三、实证结果及其分析

根据回归方程（2）、（3），笔者将被调查对象的炒股行为和家庭购买电脑数作为考察公民网络使用对其政治价值观影响的工具变量，通过两阶段最小二乘法（TSLS）得到的实证结果如表3所示，为了方便比较，表中也列出了使用最小二乘法所得到的原始结果（OLS）。

（一）工具模型得到的实证结果是否可靠，主要取决于采用民众的炒股行为和购买电脑的行为作为互联网使用影响其政治价值观的工具变量是否有效。而判断工具变量是否有效，首先要满足两个基本条件：一是工具变量与内生变量必须存在高度的相关性，二是工具变量必须满足严格的外生性。就相关性而言，由表3可知，识别问题检验的P统计值为0.0001，明显的拒绝了工具变量识别不足检验的原假设，说明了模型中的两个工具变量与民众网络行为具有较强的相关性，不存在识别不足的问题。此外，根据Stock和Yogo的研究，弱工具变量检验（weak identification test）的F统计值在不同概率水平上具有不同的临界值，他们认为弱工具变量检验的F统计值应该大于其在10%水平上的临界值，才能被视为拒绝原假设。[13]弱工具变量检验的F统计值是241，大于10%偏误下的临界值 19.93。因此，可以证明工具变量模型不存在弱工具变量问题。

就外生性而言，通常情况下，在工具变量模型中，当系数恰好识别时，我们无法检验工具变量外生性的假设，这种情况下，评估工具变量外生性的唯一方法来自于作者的经验分析和逻辑推理。只有当系数是过度识别时，我们才可以检验过度识别的约束，即存在足够多且有效的工具变量识别感兴趣系数的假定下，检验“额外”工具变量是不是外生的，这时可以采用过度识别约束检验（通常所说的J统计量）来证明工具变量的外生性。詹姆斯·H·斯托克和马克·W·沃森认为，如果工具变量不是弱的且误差是同方差的，则在工具变量外生性的原假设下，J统计量在大样本下服从自由度为m-k的卡方分布（m是工具变量数，k是内生性回归变量）。[14]就本文而言，回归分析中包含一个内生变量和两个工具变量，因此是过度识别的，有一个（m-k=2-1=1）过度识别约束。J统计量分别是是2.86、3.05，服从的x21分布，又x21分布的5%的临界值为3.84，故在5%的显著水平下不能拒绝两个工具变量都是外生的原假设，这个结论也可以被表格中给出的p值（p>0.05）所证明。

因此，民众炒股行为和家庭电脑购买数作为工具变量不存在弱工具变量的情况，也具有严格统计意义上的外生性。无论是基准模型（OLS）还是改善模型（TSLS），互联网行为对权威价值观的影响是负向的，对民主价值观的影响则是正向的，这符合我们的经验常识。不同的是，关于互联网影响政治价值观的具体数值上，改善模型要大于基准模型。关于互联网使用对权威观影响，改善模型的值是-0.401，约是基准模型的2.75倍；而互联网使用对民主观的影响，改善模型约为基准模型的3.46倍。基准模型和改善模型的系数差异证明了采用普通多元线性回归所得结果的有偏性和采用工具变量方法的必要性。笔者认为，二者统计量在系数上的差别是因为互联网使用与公民政治价值观之间存在双向关系。即，互联网的使用可以影响公民的政治态度和价值观，反过来，公民的政治价值观念也会影响公民的网络行为。终上所述，笔者认为有必要抛弃OLS模型的实证结果而采用TSLS模型的实证结果。

（二）由TSLS模型可知，民众的网络使用对其权威价值观和民主价值观的影响都在5%的水平下显著。民众的网络使用与其权威价值观的关系是反向的，具体而言，在其他条件相同的情况下，互联网使用的频率每增加一个单位，权威价值观因子会减少0.40个单位；民众的互联网使用频率越高，互联网对其权威价值观的负面影响就越大，假设一得到了验证。而民众的网络使用对其民主价值观的影响则是正向的，具体来说，在控制其他因素不变的情况下，互联网使用每增加一个单位，民主价值观因子就会增加0.19个单位；使用频率越高的民众，互联网对其民主观的正面影响就会越大，因此，假设二也得到了验证。

关于控制变量，可以发现，年龄变量对民众政治价值观有着显著的影响，但是它与价值观的关系并不是简单的线性关系。就权威观而言，因为年龄变量的系数大于零，年龄的平方变量的系数小于零，可以推出，网民的年龄与其权威观呈U型关系，最低点约为52岁，因此，对于处在18岁到52岁之间的民众，他们的互联网使用行为对其权威价值观的影响是负向的，但是对于53岁及其以上的群体而言，互联网使用对其权威观的影响是正向的关系。就民主观而言，因为年龄的系数小于零，年龄的平方的系数大于零，所以网民年龄与其民主价值观呈倒U型关系，U型的顶点大约是58岁，也就是说，处于18到58岁之间的网民，其互联网使用对民主价值观的影响是正向的，而59岁及其之上的民众，这种关系就开始呈下降趋势。与网民政治价值观呈曲线关系的还有阶层认同这一变量，由系数可知，网民的阶层认知与其权威观呈倒U型关系，U型的顶点为2.87，也就是说，自我阶层认知处于第一和第三阶层的人，互联网行为对其权威价值观的影响是正向的，而对于第四到第十阶层的网民来说，互联网行为对其权威价值观的影响是呈下降趋势的。在控制变量中，网民的家庭年收入的指数与其权威价值观也呈倒U型关系，但是只在10%的水平下显著，故这里不予采纳。

就省份变量而言，中部省份和西部省份民众的互联网使用对其民主观的影响的均值都要低于东部省份，西部省份民众的互联网使用对权威观的影响的均值要高于东部省份。这符合现代化理论，因为东部省份的经济发展水平、市场化水平要显著高于中西部省份。但是这种因果关系并不是绝对的，因为我们也发现，中部省份民众的互联网使用对其权威观的影响的均值要低于东部省份。网民的教育年限和党员身份对其政治价值观的影响要低于作者原先的估计，虽然网民的教育年限与权威价值观负相关，党员身份与权威观正相关，然而，他们对民主观念的影响都不显著。心里和行为特征变量中，网民的人际信任、生活总体满意度对都对其权威价值观有着正面的影响。

四、结 论

本文利用炒股和家庭购买电脑数作为工具變量的方法，考察了互联网使用对我国民众政治价值观的影响。工具变量模型是希望克服模型估计的内生性问题。OLS模型和TSLS模型的结果都表明了互联网使用对民众政治价值观的具有显著的影响，具体表现为互联网使用负向影响民众的权威价值观，正向影响民众的民主价值观，进一步证明了中国民众政治价值观的变迁理论[15]。需要说明的是，虽然模型从权威价值观（权威主义）和民主价值观（民主主义）的二元角度分别证明了互联网使用对权威价值观与民主价值观的影响，但是笔者并不是用权威价值观（权威主义）和民主价值观（民主主义）的二元对立框架考察中国民众的政治价值观，事实上，处于转型时期的中国民众更可能是一种过渡型的价值观，既有传统性的价值观因素，也有现代性的价值观因素。互联网作为市场化经济的产物，在迅速地推动着中国社会结构的重塑和调整的同时，也在民众价值观的转变中发挥着重要的作用。

最后，应该指出的是，本文试图通过工具变量的方法解决互联网使用与政治价值观的双向因果关系带来的模型有偏估计，但囿于被解释变量和截面数据的局限，对互联网使用和政治价值观影响的具体机制，尤其是互联网对政治价值观影响的变迁机制并没有更深入的涉及。

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（责任编辑 焦德武）