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1、互联网使用与政府信任感关系研究摘要 本文运用 CGSS2010 调查数据，从互联网上网信息传播方式的角度来讨论了现代信息社会的发展对人们的政府信任感的影响。通过倾向值匹配，本文发现人们的受教育程度越高，使用互联网对他们政府信任感的减弱作用越明显。而对于受教育程度比较低的人群，互联网对他们的政府信任没有显著的影响。表明人们在上网的过程中存在着一个信息的自我选择机制，信息在虚拟空间的流动既迅速又有较强边界性，但是这种信息的自我选择机制主要体现在受教育程度较高的人群身上。 关键词 互联网；政府信任感；受教育程度 中图分类号 G206 文献标识码 A 一、前言 人们对政府的信任程度会在很大程度上决定人

2、们对政府行为的理解、对政权合法性的判断以及人们对政府行为的服从/反抗。国内外诸多研究发现，人们对政府的信任感受到诸如文化、制度环境及人们对政府的期待等多方面因素的影响。随着信息时代的来临，互联网逐渐成为人们各种信息来源的主要渠道之一，其中当然包括各种与政治有关的信息。根据美国皮尤调查中心的一项调查报告显示，2014 年，48%的美国民众主要通过 Facebook 来获取各种政治信息，成为仅次于电视（49%）的第二大政治信息来源。截至 2015 年 6 月，我国网民规模达 6.68 亿，互联网普及率为 48.8%。2015 年上半年，中国网民的人均周上网时长达 25.6 小时，其中搜索引擎、网络

3、新闻作为互联网的基础应用，使用率均在 80%以上。表明互联网也成为了中国网民了解时事政治的主要来源之一。尤其是近年来，群体性事件的发生，多伴随着网络媒体的发声。而网络媒体的发声虽说不能导向人们对政府的信任感，但也是为转型期政府的公共行政能力提出了严峻的考验。比如，2011 年， “7.23”甬温线动车追尾事故的处理过程中，网络上充斥着各种关于事故发生与处理方式的信息，使得政府的公信力不断流失，并影响了后期救援的开展。新闻发言官的一句“至于你们信不信，我反正信了！”更是红遍大江南北，成为网络流行语，表达了网民对事故处理方式的诸多质疑。 中国正处在深刻而快速的社会转型期，需要以维系全局稳定为前提。

4、但是信任是行动的前提，如果不能厘清网络的使用对人们政府信任感的因果效应，将大大增加执政者追求幸福善治的治理成本，也不能为民众提供公平正义的认知框架。因此，互联网的飞速发展会在多大程度上影响人们对政府的信任感就成为了一个亟待探讨，并具有重要理论与实践意义的问题。本文以 CGSS2010 调查数据为基础，讨论如下问题：1.使用互联网是否会降低人们对政府的信任感？2.这种影响在不同群体中是否存在差异？ 二、研究回顾 已有研究发现，人们对政府的信任感受到多种因素的影响，如宏观层面的政府治理绩效、社会资本等，微观层面的社会个体的社会参与程度、年龄、受教育程度等。但是，这些不同因素如何影响到人们对政府的信

5、任感？本文认为，主体的信息获得情况是其中的关键性中介。宏观因素提供了们产生认知的信息，微观层面的因素则会影响人们对信息的筛选。 人们对事物的评价依赖于他们对该事物的感知，而这种感知则很大程度上取决于人们获得的相关信息。对政府的信任也不例外，各种影响因素都可以还原为不同类型的信息，这成为人们对政府进行信任判断时的依据。那么，海量信息的互联网出现后，人们对政府的信任感发生了怎样的改变？目前主要有两种理论解释： 一种解释认为，互联网上的信息可以实现在不同人群中的自由流动，从而改变人们的政治态度，包括人们的政府信任感。传统的媒体，比如电视、报纸等，掌握在社会精英手中，他们来决定传递给大众的信息哪些是“

6、正确的” ，哪些是可以传递给大众的，这一般会导致人们较高的政府信任感。但是互联网的出现打破了这种白上而下的信息传递过程，信息在网络中的传播是不同于某种政治机构或意识形态机构开展的白上而下的纵向的宣传教育，其中大量的信息传播是在网民中或在广大社会成员中横向的信息交流、沟通与评价。这种横向的平面化信息传播，一个最突出的作用是增强了处于社会生活不同层面上的沟通效应，使得基层社会成员通过网络关系可以向传统权力结构发出批评、否定甚至颠覆传统的权力。而这种多渠道来源、较少经过“筛选”的信息来源，削弱了传统媒体对信息的掌控，使得各种关于政府的负面信息较之前更容易被感知，从而削弱了人们对政府的信任感。 Tob

7、in Im 等人对韩国的研究发现，人们的上网时间越长，人们对政府的信任感越低。 中国社会管理绩效评估研究报告 2012也指出，在中国通过网络获取信息的群体，与主要通过广播电视和报纸等传统主流媒体获取信息的群体相比，在基础秩序维护和公共物品供给等几个维度上对政府的评价均比较低。 第二种解释认为，人们在网络互动过程中对纷繁复杂的信息并非来者不拒，而是有一个自我选择的过程。一方面，计算机的云端计算系统会根据一个人之前的浏览记录与浏览偏好，向他推送符合其阅读品味的文章或消息。另外一个方面，人们在网上更倾向于与自己政见相同的人进行互动，而屏蔽那些持政治异见的人，更愿意去浏览符合自己价值判断的文章，而忽略

8、掉那些与他们价值判断相冲突的文章。由此，他们与周边的人在网络空间中形成了所谓的过滤泡泡中（Filter Bubble） ，每个人都沉浸在自己色彩斑斓的世界中，从而强化了他们之前的政治倾向与对政府的认知。凯斯?桑坦斯认为互联网对民主最大的危害就是因为网络空间巾信息传递的边界性太强，人们的一些共享经验是人们沟通、对话或者了解不同观点的基础。比如我们因为都看了新闻联播，所以都知道了某地贪污分子被查处这件事情。所以我们可以就此事展开讨论，但是当互联网出现，传播选项激增，人们自然会做出不同的选择，而经验分享的机会因此降低。并且人们在网络空间中的虚拟串联是通过信息的传递来实现，由于信息在虚拟空间的流动既迅

9、速又有较强边界性，导致了群体的极化。 美国皮尤调查中心的一项研究发现，美国民众的阅读偏好和他们的政治态度高度相关，网络中充裕的信息流只是强化了他们之前的政治态度。那些会去使用政府网站的人本身就是对政府信任程度较高的人群。对政府信任感比较低的人，对政府网站的使用程度也比较低。 与上述两种观点不同，Eric W.Welch 等人的研究发现，互联网的使用并不一定导致人们对政府信任感的降低。因为在信息时代的潮流下，政府也在积极使用互联网增加政务公开，提升自身透明度，以赢得民众信任。研究发现，人们对政府网站的使用可以显著提高人们对政府的满意度（e-government） ，从而提升人们对政府的信任感。从

10、公民的角度，互联网的使用推动了公民的制度化参与和非制度化参与，这虽然给转型期政府公共行政能力带来了不小的挑战，但是长远来看有助于人们政府信任感的提升。Peihong Yang 的研究发现，人们的社会参与每提高一个标准单位，那么人们的政府信任感随之提升 0.16 个标准单位。截至 2011 年，政务微博已经在中国趋向成熟，因此，2011 年被称为中国“政务微博元年” 。突发事件发生后越来越多的机构通过官方微博及时跟进，并与网友互动、释疑，引导舆论向稳定、良好的方向发展，提升了虚拟社会管理水平，提高了政府形象和公信力。 除此之外，已有研究表明，人们的受教育程度是影响互联网与政府信任的一个关键变量。

11、一方面，互联网的普及首先从高受教育人群中开始，上网人群平均受教育水要高于不上网人群，而且受教育程度越高，人们对网络的使用越频繁。另一个方面，受教育程度会显著影响人们对政府的信任水平。Christensen Tom 等人发现，高受教育群体的政府信任感较低，而低受教育群体则有着较高的政府信任感。虽然我们知道受教育程度是影响人们上网行为与政府信任感的关键变量，但是上网对不同受教育程度人群的政府信任感的影响，目前还比较少有文章涉及。 虽然以上的两个理论都解释了人们的上网行为为什么会降低政府信任感，但是两个理论的基本出发点是截然相反的。而且，目前关于互联网与政府信任感的研究主要见诸西方国家。因此本文希望

12、通过中国的数据来对两个理论在中国的应用进行检验，也希望能对互联网的使用对中国民众的政府信任感有一个初步了解。 三、研究假设 根据第一种理论假设，互联网的使用会普遍降低人们对政府的信任感，但是，人们面对互联网上海量的信息时，他们的搜索能力是有限的。研究发现，受教育程度越高，人们的信息搜索能力越强，他们也就更有可能获得关于政府的负面信息。因此，互联网的使用对于高教育人群的政府信任感的削弱作用，要高于低受教育人群。由此，本文的第一个假设为： 假设 la：上网人群的政府信任感要低于非上网人群的政府信任感。 假设 lb：受教育程度越高，使用互联网对他们政府信任感的减弱作用越明显。 根据第二种理论假设，互

13、联网的使用只会降低那些本来就不相信政府的人的政府信任感，却会提升那些本来就相信政府的人的政府信任感。如果高受教育群体的政府信任感较低，而受教育程度较低的群体则有着较高的政府信任感。那么互联网的使用就会提升受教育程度比较低的人的政府信任感，而降低了受教育程度比较高的人的政府信任感。由此，本文的第二个假设为： 假设 2a：在高受教育程度人群中，上网的人的政府信任感低于不上网的人的政府信任感。 假设 2b：在低受教育程度人群中，上网的人的政府信任感高于上网的人的政府信任感。 四、数据与方法 （一）数据来源 本文使用的数据来自中国人民大学主持的中国综合社会调查 2010 年调查。该调查采用标准 PPS

14、 抽样方法（中国人民大学中国调查与数据中心中国综合社会调查项目组 2010） ，选取全国除港澳台地区 18 岁以上的居民作为受访者，并以问卷调查方式进行。由于本文只选取年龄在 18 到60 之间的受访者，因此一共保留 8998 个个案。 （二）变量操作 因变量：对政府的信任感，通过人们对 8 个政府机构或者部门的信任程度来测量，赋值为从 1 到 5，数值越大表示信任水平越高。经极限标准化处理后生成了一个百分制计量的变量，分值越低，对政府的信任程度越低。由 8 个项目构成的政府信任感的信度系数为 0.84。 自变量：过去一年，休闲时间使用互联网的程度：从不、一年数次、每月数次、一周数次，每天。本

15、文将该变量重新编码为 0-1 变量，0 代表从不上网，1 代表上网。受教育程度分为：小学及以下、初中、高中、大专及以 4 类。 控制变量：性别是一个二分变量；性别；年龄、年龄的平方；城乡变量是一个二分变量；职业类别分为：农民、非技术工人、管理及技术工人、无业这 4 类；收入：采用相对收入进行测量，以受访者的收入除于其所在市区的城镇可支配收入/农村人均纯收入，以考察受访者的收入在当地的水平；迁移状态通过测量人们的 4 种户口类型来获得：当地农村、当地城镇、外地农村、外地城镇；社会信任水平，通过对人们对朋友、同事、领导、干部、生意人、同学、老乡 7 个群体的信任水平来测量，赋值为从 1 到 5。经

16、极限标准化处理后生成了一个百分制计量的变量，分值越低，社会信任程度越低。由 7 个项目构成的社会信任感的信度系数为 0.89。政府治理绩效，通过受访者所在县区 2010 年农村居民人均纯收入和 2010 城镇居民人均可支配收入来测量。 （三）方法 因为本文想要研究的是上网行为对政府信任感的影响，但是上网行为本身受到诸多因素的影响，并非随机分配，因此上网行为与人们的政府信任感之间可能存在内生性的问题。比如，城镇居民比农村居民更有可能上网，而城镇居民可能因为接受了更好的公共服务而对政政府有较高信任感。在受教育程度、职业、年龄等 8 个变量中，上网人群与非上网人群所占的比例存在显著性差异（表 1）

17、。比如，以下人群更有可能会上网：居住在城市地区、年龄在 15-34 岁之间、男性、受教育程度为大专及以上、职业地位较高的人以及城镇户口人群。这些特征，与之前对上网人群的研究发现基本一致。 因此本文采用倾向值匹配的方法，运用贪婪匹配（Greedy Matching）来评估上网对人们政府信任感的影响。该方法首先通过逻辑斯蒂回归（表 2）来计算出人们是否上网的倾向值分数 P。其次，依据干预（上网）中个案的倾向值分数（Pi） ，在控制组（不上网）中挑选出与其倾向值最为接近的一个个案（Pj） 。若其倾向值分数与控制组中的任一倾向值分数之差超过倾向值方差的 0.25 倍（0.25p） ，则将该个案删除，进

18、行下一轮匹配。本文倾向值的标准差为 2.54，因此控制组与匹配组的倾向值之差的绝对值应该小于 0.635。公式如下： 第三，将匹配好的个案从总体样本中抽出（不放回） ，如此循环往复，被抽出的样本就组成了一个新样本，通过倾向值匹配选出的样本基本上解决了内生性问题。之后便可以进行进一步分析，谈论上网对人们政府信任感的影响。 在倾向值匹配完成后，因为政府信任感同时受政府治理的客观表现及受访者个体特征的影响，为了从方法论上克服社会科学研究中的生态学谬误和简化论谬误，本文采用固定效应回归模型来讨论互联网对政府信任感的影响。 五、研究发现 （一）倾向值匹配 首先，通过模型一，我们发现，受教育程度、年龄、职

19、业类别等变量均对人们是否上网有显著影响。比如，相比 18-35 岁年龄段的人群，36-45 岁年龄段人群上网的发生比下降 0.74 倍（exp（-1.366）=0.26） ，46-60 岁年龄段人群上网的发生比下降 0.92 倍（exp（-2.515）=0.08） ，表明年龄上升越快，上网的可能性下降越快。而城镇地区人口上网的可能性是农村地区人口的 1.74 倍（exp（0.558）=1.74） 。整个回归模型的R2 达 45.91%，说明了这几个变量对人们是否上网巨有较强的解释力。根据该模型计算出来的倾向值分数也能较好得预测人们的上网行为。 根据模型一计算出的倾向值，本文一共抽取了 2906

20、 个个案，样本保留比例相对较高。通过双变量卡方检验，我们发现经过倾向值匹配后，控制组（不上网）与干预组（上网）除了在受教育程度和户口类型外，其他变量均实现了平衡，符合倾向值匹配的要求（见表 3） 。比如，在匹配样本中，农村地区居民上网人口占 51.66%，城镇地区居民上网人口占49.39%，两者的差异不存在统计显著性。 （二）上网对人们政府信任感的影响 第三，将匹配好的个案从总体样本中抽出（不放回） ，如此循环往复，被抽出的样本就组成了一个新样本，通过倾向值匹配选出的样本基本上解决了内生性问题。之后便可以进行进一步分析，谈论上网对人们政府信任感的影响。 在倾向值匹配完成后，因为政府信任感同时受

21、政府治理的客观表现及受访者个体特征的影响，为了从方法论上克服社会科学研究中的生态学谬误和简化论谬误，本文采用固定效应回归模型来讨论互联网对政府信任感的影响。 五、研究发现 （一）倾向值匹配 首先，通过模型一，我们发现，受教育程度、年龄、职业类别等变量均对人们是否上网有显著影响。比如，相比 18-35 岁年龄段的人群，36-45 岁年龄段人群上网的发生比下降 0.74 倍（exp（-1.366）=0.26） ，46-60 岁年龄段人群上网的发生比下降 0.92 倍（exp（-2.515）=0.08） ，表明年龄上升越快，上网的可能性下降越快。而城镇地区人口上网的可能性是农村地区人口的 1.74 倍（exp（0.558）=1.74） 。整个回归模型的