1、1社会资本与大学生网络政治参与研究摘要：大学生网络政治参与已成为社会关注的焦点，通过对河南省五所高校 493 名大学生的问卷调查，实证分析了社会资本对大学生网络政治参与的影响。因子分析发现，大学生社会资本包括特殊信任、社团参与、交往、普遍信任和互惠五个维度。回归分析发现，社会资本诸因素中特殊信任、社团参与、交往和普遍信任对大学生网络政治参与都具有正效应，大学生的上网时间和政治效能感对其网络政治参与也具有促进作用。 关键词：大学生；网络政治参与；社会资本 中图分类号：D668 文献标识码：A 文章编号：1008-7168（2013）05-0055-07 一、引言 我国自近代“五四”运动以来，大学
2、生在政治舞台上扮演着举足轻重的角色，他们的政治参与直接或间接地影响着国家的政治制度及其变革，因此，大学生的政治参与一直是社会关注的焦点。在信息化时代，随着互联网的普及，政治参与的场域突破了传统物理性公共空间的局限，扩展至网络虚拟空间。大学生以互联网为平台，在认识国家政治、经济、文化及社会状况的基础上参与社会政治生活，以各种途径表达个人的政治意愿，试图影响各级政府、某些公共机构的决策或政策，从而实现政治参与的目的。网络的互动性、匿名性以及社会存在感的削弱等特征燃2起人们政治参与的热情。诺曼和伏巴对奥地利、美国、日本等七国的研究表明，政治参与和政治介入心理、资源以及结社状况密切相关。一般来说，受教
3、育程度较高、公共意识较强、结社较多者政治参与的可能性较大1（pp290374） 。较其他人群而言，大学生具有网络获得性强、受教育程度高、公共意识强和社团参与积极的特征，因此，大学生应该是积极的网络政治参与者。但有关研究表明，我国大学生的网络政治参与热情普遍不高，存在政治冷漠的现状。例如，王洪波基于 428 名大学生的调查数据，分析认为大学生的“政治冷漠”在网上延伸，除“监督公权力”指标外，无论是网络活动还是现实活动，大学生网民的政治参与比例都低于一般网民2。祝阳等基于北京五所高校 469 名大学生的调查发现，尽管部分大学生政治参与内容丰富，但 23.5%的学生从未参加过任何网络政治活动，对政治
4、很冷漠、不关心3。邹静琴等以广东省八所高校为例，多指标测量了大学生的网络政治参与，结果发现大学生主要把网络作为信息采集、社会联络和娱乐的工具，对社会公共事务和国家政治生活高度关注并不参与，属于活跃而沉默的观察者4。 国内有关研究大多从理论上讨论大学生网络政治参与的后果以及如何规范引导其理性参与，对网络政治参与行为的实证研究较少。实际上，对网络政治参与行为及其影响因素进行深入研究，对激发大学生积极参与网络政治十分必要。因此，探究我国大学生网络政治参与行为的影响因素显得非常必要。本研究基于 2013 年对河南省五所高校 493 名大学生的调查，以社会资本理论为视角，实证分析社会资本对大学生网络政治
5、参与行为的影响。 3二、理论分析与研究假设 传统理论认为，大学生网络政治参与行为受理性选择范式和政治社会化的影响。理性选择范式认为，左右政治参与行为的重要因素是衡量成本-收益之后的利益最大化原则，政治参与行为决策跟经济行为决策类似，都受到物质利益的驱动。按照理性选择范式，大学生网络政治参与行为只有在涉及自身利益，或者收益高于成本时才会发生，否则，大学生将选择不参与。大学生网络政治参与行为还会受到政治社会化诸因素的影响。家庭和学校是大学生政治社会化的两个基本场所，家庭和学校教育的一个隐形作用就是培养大学生对主流政治文化的心理认同，在政治社会化过程中，大众传播媒介、同辈群体和社区等其他因素对大学生
6、政治认同、政治效能感的形成也会有重要影响。 除理性选择和政治社会化理论之外，社会资本理论也是网络政治参与一个强有力的解释框架。美国政治学家帕特南对社会资本概念作了一个权威的界定， “这里所说的社会资本是指社会组织的特征，诸如信任、规范以及网络，它们能够通过促进合作来提高社会效率”5（p.195） 。托克维尔研究表明，一个国家的政治发展与该国结社状况有密切的关联，美国的民主与美国人普遍而广泛的结社等网络情况相联系， “世界没有哪个国家拥有比美国使用得更加成功，应用对象更广的结社原则，除了依据法律以乡镇、城市和国家名义成立的永久社团外，还有大量依靠无官无职的个人的能动性来形成和维持的其他社团”6（
7、p.239） 。阿尔蒙德和维伯在研究了美、英、德、意、墨西哥五国的政治文化的同时，也实证分析了社会联系、社团参与、社会信任与民主制度之间的正相关关系47（pp.287307） 。帕特南用社会资本的概念解释了意大利北部地区政府绩效为什么比南部地区高的现象。研究发现，在社会资本含量高的意大利北部城市，地方组织网络密集，公民积极参与各项政治事务，政治模式是平等的，公民共同体的公民们期望更高的政府服务，他们准备为了实现这一目标而采取集体行动；在社会资本含量低的南部城市，政治和社会参与采用的是垂直组织形式，互相猜忌和腐败被视为惯例，人们极少参与公民组织，他们扮演离心离德、玩世不恭的角色，他们不是在参与，
8、而是在乞求；社会资本含量的差异使得北部地区政府在财政预算的制定、法律改革、社会服务的推行、工农业改革等政治绩效方面都较南部地区要好5（p.214） 。 信任、互惠规范及横向网络密切相关，共同构成了帕特南的社会资本概念。帕特南解释了社会资本概念维度之间的相关性，认为信任和互惠规范是在横向的社会网络中产生的，是社会网络的外部性。公民参与网络产生了信任规范，投机者行骗的潜在成本增加了，投机者既无法从当下的交易得到预期的收益，也无法从未来的交易中获益。公民参与网络还培育了强大的互惠规范，没有互惠就没有持续的交往，互惠是公民参与网络的基础，互动的同伴们倾向于给对方的行为制定强大的互惠规范。公民网络促进了
9、交往，促进了有关个人品行的信息流通，参与者之间的交往越多，对潜在伙伴的以往行为和当前利益的真实就越了解，降低了信息不透明的风险，信任与互惠规范就更容易5（pp.203204） 。在帕特南看来，公民参与网络这种结构性社会资本孕育出了信任、互惠规范这些关系性社会资本。社会资本包括三个维度。 第一个维度是5网络。社会资本作为网络是一个连续体，连续体的两端是非正式网络和正式组织。非正式网络通常指朋友和邻里之间相互交往的网络形式，正式组织通常以社团的形式出现。社会资本理论认为地方网络组织越密集，政治参与水平越高。由此，形成假设 1。 假设 1：大学生非正式网络越广泛、参与社团越多，网络政治参与程度越高。
10、 第二个维度是信任。信任是社会资本必不可少的组成部分。在意大利公共精神发达的北部地区，社会信任长期以来一直都是伦理道德的核心，它维持了经济发展的动力，确保了政府的绩效。社会资本理论认为地方信任水平越高，政治参与水平越高。由此，形成假设 2。 假设 2：大学生信任水平越高，网络政治参与程度越高。 第三个维度是互惠。帕特南认为互惠有两种，均衡的互惠和普遍化的互惠。前者指人们同时交换价值相等的东西；后者指交换关系在持续进行，这种互惠在特定的时间里是无报酬和不均衡的。社会资本理论认为，地区互惠水平越高，政治参与水平越高。 假设 3：大学生互惠水平越高，网络政治参与程度越高。 三、数据来源与变量测量 （
11、一）数据来源 本研究的分析单位是大学生个体，资料收集的方法是问卷调查法，调查于 2013 年 3 月至 5 月在河南省 5 所高校进行。调查采用立意抽样方法从河南省所有高校中选取河南大学、郑州大学、河南农业大学、河南轻工业大学、平顶山师范学院为调查院校。在每个调查点采用随机抽样6的方法选择了 100 名大学生为调查对象，共发放问卷 500 份，成功回收493 份，回收率为 98.6%。样本的具体情况如下：男性大学生为 41.8%，女性为 582%；1720 岁的大学生为 49.1%，2125 岁的大学生为50.9%；文科类为 48.7%，理工类为 34.4%，体艺类为 16.9%；中共党员为8
12、.6%，共青团员为 88.5%，其他为 2.9%。 （二）变量测量 本文研究目的是弄清楚社会资本对大学生网络政治参与的影响，网络政治参与是因变量，社会资本是自变量。 因变量。网络政治参与的概念是在政治参与概念的基础上界定的，政治参与就是平民试图影响政府决策的活动。格林斯坦和波尔斯认为政治参与是“旨在影响政府决策的行为”或者“企图影响社会价值的权威性分配”1（pp.290374） 。房正宏比照传统政治参与概念的界定，将网络政治参与表述为：参与主体以网络为参与平台，通过现实世界和虚拟空间两个向度实现政治参与，并试图影响政府、集体和社会公共机构的决定及其活动的政治行为8。网络政治参与的主要方式包括：
13、网络（政治）投票、网络（政治）选举、网络（政治）结社、意见表达、网络（政治）接触9。据此我们设计了五个问题对大学生的网络政治参与概念进行测量：“您是否经常参与网络政治投票” 、 “您是否经常参与网络政治选举” 、 “您是否经常参与网络政治结社” 、 “您是否经常参与网络政治意见表达”和“您是否经常和政府官员在线交流” 。每个问题的答案都分为五级：“经常” 、 “较多” 、 “一般” 、 “较少” 、 “从不” ，分别赋值 5 至1 分。信度分析发现，Alpha=0.888，适合通过因子分析方法构造新变量，7记作网络政治参与变量。表 1 描述了大学生在五个问题上的回答情况。从表 1 来看，各项指
14、标均值都低于一般水平，参与程度最高为“您是否经常参与网络政治投票”一项，得分接近“较少” ，得分最低为“您是否经常和政府官员在线交流”一项，介于“从不”与“较少”之间。由此来看，大学生对网络政治参与冷漠的态度并非虚言。 自变量。社会资本是本研究的主要解释变量。依据帕特南的定义，本文中社会资本包括信任、互惠规范和网络。网络是结构性社会资本，反映的是大学生与交往对象之间的交往程度；信任、互惠规范是关系性社会资本，反映的是大学生在交往中形成的关系质量。本文测量了社会资本的三个维度：网络、信任和互惠规范。第一个维度是网络。在问卷调查中，通过询问大学生与家人、亲戚、朋友、同学、老师、社会人员6 类对象的
15、交往程度测量了大学生的非正式网络情况，通过询问大学生是否参与体育健身类、文艺娱乐类、休闲旅游类、宗教信仰类、公益活动类、学术交流类、同乡联谊会 7 类社团测量了大学生的正式网络情况。第二个维度是信任。通过询问大学生对家人、亲戚、朋友、同学、老师、社会人员 6 类对象的信任程度测量了 大学生的信任状况。第三个维度是互惠。采用如下 4 个问题测量了大学生的互惠状况：“您是否资助过贫困同学” ， “您是否为救灾捐助” ，“您是否无偿献过血” ， “您是否做过义务社会工作” 。表 2 列出了变量的测量问题及赋值方式。 为简化社会资本，对 23 个指标进行因子分析。KMO 测度和 Bartlett球体检
16、验结果显示 KMO 值为 0.798，Bartlett 球形检验通过了 0.01 的显8著度，适合进行因子分析。根据特征值大于 1 的原则，一共提取了 6 个公因子，解释了 57.42%的方差。分析因子负荷发现， “对家人的信任程度”， “是否参与了宗教信仰类社团” ， “是否资助过贫困同学” ， “是否无偿献过血”这 4 个指标同时负荷于两个因子之上，存在交叉负荷的现象，其测量的潜在概念模糊，需要删除。对修正后的 19 个指标重新进行因子分析，经过最大方差法旋转，一共提取了 5 个因子。结合因子负荷矩阵和各指标的含义，分别将 5 个因子命名为特殊信任、社团参与、交往、普遍信任和互惠因子。因子
17、分析结果解释了 58.77%的方差。具体分析结果见表 3。 控制变量。根据观察和传统的解释，我们选择了大学生性别、年龄、身体状况、专业类别、政治面貌、是否学生干部、父亲职业和生源地作为控制变量。伏巴提出了公民自愿模型解释个体的政治参与，缺乏资源而“不能参与” ，缺乏介入心理而“不想参与”是个体不参与政治的因素10（p.380） 。据此我们引入大学生上网时间、家庭收入水平和政治效能感作为控制变量。上网时间是定序变量，测量了大学生每天上网的时间多长，答案分为五个等级：“1 个小时以下” 、 “12 个小时” 、 “23个小时” 、 “34 个小时” 、 “4 个小时以上” ，分别赋值 1 至 5
18、分。家庭收入水平是定序变量，测量了大学生去年家庭人均收入水平，答案分为十个等级：“1000 元以下” 、 “1001 元2000 元” 、 “2001 元3000 元” 、“3001 元4000 元” 、 “4001 元5000 元” 、 “5001 元6000 元” 、 “6001元7000 元” 、 “7001 元8000 元” 、 “8001 元9000 元” 、 “9000 元以上”，分别赋值 1 至 10 分。政治效能感用“我比一般人更了解中国的政治情9况” ， “我完全有能力参与政治” ， “我完全可以胜任领导工作”3 个指标进行测量，答案皆为“非常同意” 、 “比较同意” 、 “
19、一般” 、 “不太同意”和“不同意” ，分别赋值 5 至 1 分。信度分析发现，Alpha=0.661，采用因子分析方法构造政治效能感变量。所有变量的具体情况见表 4。 注：自变量、因变量和政治效能感都是因子值，因此，均值都为 0，标准差为1。 四、实证分析结果 因变量“网络政治参与”是一个连续性定距变量，故采用多元线性回归模型进行分析。性别、专业类别、政治面貌、是否学生干部、父亲职业和生源地是定类变量，经过虚拟后进入回归分析模型，身体状况、上网时间和家庭收入水平是定序变量，近似作为定距变量引入模型，年龄和政治效能感是定距变量，直接进入模型。表 5 构造了 3 个模型。模型 1 考察了大学生个
20、体层面、家庭层面和地区层面 9 个控制变量对网络政治参与的解释情况。模型 2 在模型 1 的基础上加入了上网时间和政治效能感 2 个变量，以反映伏巴提出的公民自愿模型。模型 3 在模型 2 的基础上加入了社会资本 5 个变量。从调整后的 R2 来看，模型 1 解释了13.6%的方差，模型 2 解释了 17.0%的方差，模型 3 解释了 28.2%的方差，加入社会资本变量后，模型的解释力提高了 11.2%。由此来看，社会资本对大学生网络政治参与具有相当强的解释力。 首先，模型分析基本验证了大学生网络政治参与的社会资本理论模型。社会资本 5 个因子中特殊信任、社团参与、交往和普遍信任因子都通过了
21、0.05 水平的显著性检验，且回归系数皆为正，这表明大学生的特10殊信任、社团参与、交往和普遍信任水平越高，其网络政治参与程度就越高。社团参与和交往因子反映了大学生的正式和非正式网络，经验分析结果表明，正式网络和非正式网络对大学生的网络政治参与都具有促进作用，假设 1 得到证实。李伟民、梁玉成指出，中国人所信任的人群，虽然以有血缘家族关系的亲属家庭成员为主，但同时也包括家族之外的亲密朋友13。这表明信任的结构是多样化的。特殊信任反映了大学生对血缘、业缘关系的信任，普遍信任反应了大学生对陌生人的信任。经验分析结果表明，特殊信任和普遍信任对大学生网络政治参与都具有促进作用，假设 2 得到证实。互惠
22、没有通过显著性检验，这和假设 3 不符。为什么互惠对大学生网络政治参与没有显著性影响，需要进一步的研究来探讨。 其次，模型分析验证了公民自愿模型。上网时间和政治效能感都通过了 0.01 水平的显著性检验，且回归系数皆为正。大学生上网时间越长，政治效能感越强，其网络政治参与程度越高。付巴提出公民自愿模型来解释政治参与行为，其中时间资源和政治效能感是模型中重要的解释变量，基于大学生网络政治参与行为的经验分析结果支撑了这一理论模型。值得说明的是，金钱资源也是公民自愿模型中的一个变量，然而大学生家庭收入水平并没有通过显著性检验，这需要进一步研究来解释。 最后，从模型 1 和模型 2 来看，大学生个体层面的性别、身体状况和是否干部通过了显著性检验。然而，模型 3 加入社会资本变量后，大学生的身体状况和政治面貌的显著性消失，这说明大学生身体状况、政治面貌与政治参与之间可能是虚假因果关系，二者对网络政治参与的影
