謝穎

（廣州大學公共管理學院，廣東廣州，510006）

圍觀就是力量嗎？
——影響政治參與有力感的因素分析

謝穎

（廣州大學公共管理學院，廣東廣州，510006）

互聯(lián)網(wǎng)風起云涌，流行口號“圍觀就是力量”經(jīng)得起學術研究的檢驗嗎？社會人口特征變量對政治參與感有什么樣的影響？利用CGSS2010的數(shù)據(jù)進行分析，顯示網(wǎng)絡變量對政治參與有力感的影響在沒有其他控制變量的情況下是顯著的。逐步加入其他變量后，模型顯示社會人口特征，如性別、教育程度、是否黨員、是否體制內(nèi)單位、是否有一定的行政級別等，是政治參與有力感更為重要的解釋變量。一些問題，如變量之間的因果機制、社會信任的城鄉(xiāng)差距、政治參與感的動態(tài)變化等，還有待進一步分析。

政治參與有力感；網(wǎng)絡變量；社會人口特征

政治參與一直是學術界所關注的話題。早期研究中，研究者分析了教育、性別、社會地位等諸多因素對政治參與的影響，認為個人的社會人口特征反映了其參政能力，進而影響個體參與政治的實際行為。［1］近來，互聯(lián)網(wǎng)以前所未有的方式嵌入了各種政治活動，爭辯隨之展開。一些理論分析認為網(wǎng)絡帶來了溝通、平等和自由，大大縮減了溝通成本，給了人們表達權利的平等性。因此，網(wǎng)絡能夠提升社會資本，使用網(wǎng)絡更多的人政治參與的有力感會增強。與此同時，一些學者對美國大選等事件的研究表明，即使網(wǎng)絡的影響無處不在，社會人口特征如教育、收入、種族等才是影響政治參與的關鍵因素。［2］

中國學者的分析聚焦在實際的政治參與受到哪些因素影響和政治活動的成敗如何影響人們的政治參與有力感。其中政治效能是被廣為使用的概念。［3］政治效能的一個重要維度是個人認為自身的行為影響政治的能力。這些研究中，個人參與政治的有力感與實際政治參與的關系得到了充分的討論，有很多深刻的洞見。

然而，系列研究中，政治參與感本身更豐富的學術內(nèi)涵被研究者忽略了。在學術圈之外，這一話題是討論的熱點，激蕩的描述隨處可見，比如“ 微博反腐：圍觀就是力量”，“關注就是力量，圍觀改變中國（南方周末評論員文章）”等等。這些感性的表述里隱藏著一個命題：網(wǎng)絡的使用能影響（提升）政治參與的有力感。這能得到中國社會調(diào)查數(shù)據(jù)的支撐嗎？政治參與的有力感與哪些因素有關？ 網(wǎng)絡因素、傳統(tǒng)的社會人口特征因素與社會信任等因素對政治參與感分別有何影響？很少有文獻對此進行實證研究。彌補這一缺憾，可以在理論上完善政治參與的研究，對現(xiàn)實問題有更好的回應。本文利用CGSS2010的數(shù)據(jù)分析了這一主題，并對研究結(jié)果進行了進一步的討論。

一、文獻綜述和研究

(一) 文獻綜述

在早期的經(jīng)典研究中，阿爾蒙德和維巴通過對五個國家的政治態(tài)度進行調(diào)查，指出政治自信心取決于個人的社會地位、收入、教育程度等變量。政治自信心不足的人，往往會疏遠政治。他們的分析支持了政治效能論，即個人的社會人口特征反映了其參政能力，進而影響個體參與政治的實際行為。其中，研究者特別強調(diào)教育的作用。［4］分析美國20世紀六十年代大選投票的數(shù)據(jù)顯示，教育有助于發(fā)展公民的自信心及表達自己思想的能力，是影響政治參與的關鍵因素。［5］在中國，楊明通過四縣調(diào)查的數(shù)據(jù)研究中國農(nóng)民的政治參與，驗證了個體的性別、年齡、受教育程度對于他們的政治參與行為會有較大的影響。［6］

隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起，對政治參與的討論嵌入了更多的網(wǎng)絡因素，觀點開始分化。一些研究強調(diào)，在網(wǎng)絡時代，以社會人口特征為代表的傳統(tǒng)變量仍然是影響政治參與的關鍵變量。美國學者利用臉書上的數(shù)據(jù)，把社會經(jīng)濟地位［SES］和政治興趣作為控制變量后，發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡的使用并非是增進政治參與的關鍵因素。在政治參與的過程中，社交媒體的主要作用僅僅是促進人們觀看各類信息。［7］文本分析指出，不論其政治傾向是自由派或者保守派，政治博客和傳統(tǒng)的大眾傳媒幾乎遵循相同的議程。因此，盡管表面上信息渠道多元化，人們有可能接觸到的互聯(lián)網(wǎng)新聞實際上和主流媒體大同小異，從而不會對政治參與感造成實質(zhì)影響。［8］對美國1996—1999年的調(diào)查數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡使用和政治參與的關系并不顯著。作者發(fā)現(xiàn)唯一有關聯(lián)的是更多的網(wǎng)絡使用能促進捐款。［9］基于美國綜合社會調(diào)查數(shù)據(jù)，研究者采用回歸模型研究美國選民在2000年大選的投票率，分析結(jié)果顯示教育和網(wǎng)民的收入可以很好地預測投票的可能性。控制諸如教育、性別、年齡等因素后，因特網(wǎng)的使用對投票率沒有顯著影響。社會人口指標中，教育是最重要的預測指標。［10］

與之不同的是，一些“樂觀”的分析認為，網(wǎng)絡帶來了溝通、平等和自由，大大縮減了交流成本，給了人們表達權利的平等性。網(wǎng)絡社區(qū)的發(fā)展促進了社會資本的形成。甚至是推動大規(guī)模社會運動（如所謂的“推特革命”）的關鍵因素。［11］近年來政治參與研究的一個新的視角是“網(wǎng)絡參與”（online participation）。［12］網(wǎng)絡參與理論認為，互聯(lián)網(wǎng)是一個聚合性的多重平臺。在網(wǎng)絡上聚集了不同的組織和個人，整合了大量的媒體。信息的聚合、擴散、傳播都能在一個平臺上完成。這些理論分析應用了哈貝馬斯公共空間的概念。哈貝馬斯指出，相互陌生的公民之間，只有通過公共意見交流和形成過程，才能形成“公共性”，并且對政治領域產(chǎn)生影響。網(wǎng)絡營造和擴展了公眾政治參與的公共領域。在網(wǎng)絡“公共領域”，各種利益團體可以就關系自身利益的問題進行廣泛的政治辯論、交流，從而影響政治進程。［13］網(wǎng)絡傳播為不同社會群體利益訴求提供了一個表達渠道，提高了民眾政治參與的興趣和能力?；ヂ?lián)網(wǎng)能提供一個自由開放的言論平臺和思想平臺，包含了從精英到大眾的多層次文化體系，在技術上可以實現(xiàn)實時反饋和互動，良好的交互性促進了參與者的溝通，增強公民政治參與的信心。［14］

一些實證研究支撐了網(wǎng)絡使用能夠促進政治參與的觀點。利用韓國電話調(diào)查的研究數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)的使用可以提升社會資本，促進公民參與。［15］對網(wǎng)絡新聞的關注能促進意見交流，把人與人之間的交流推進到社區(qū)層面，積累社會資本，鼓勵公民參與。利用框架理論分析主流視頻網(wǎng)站（如YouTube）的內(nèi)容發(fā)現(xiàn)，公共事件的參與者能積極影響媒體的報道框架。［16］一項研究利用智利等國2011年收集的數(shù)據(jù)對中等以上規(guī)模的示威游行進行定量分析，研究結(jié)果表明，利用社交媒體進行民意表達，通過社交媒體充當行動中介能夠激發(fā)抗議行為。［17］在挪威的研究顯示，社會經(jīng)濟地位較低和低齡化的人群更有可能通過社交媒體的動員參與政治活動。［18］同時，一項針對美國青年人的研究表明，在控制了眾多預測變量后，青少年花在社交媒體上的時間越長，參與政治活動的可能性就越大。［19］陳云松分析中國社會綜合調(diào)查（CGSS）數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，在控制其他社會人口特征變量后，互聯(lián)網(wǎng)的使用能擴大非制度化政治參與。［20］

上述研究討論了影響政治參與感的各種因素，包括收入、性別、教育等社會人口特征和各種互聯(lián)網(wǎng)因素。在中國學術界，一些定量研究討論了政治活動的影響因素，如單位性質(zhì)和單位的行政級別，社會資本和社會信任等因素對政治參與的影響。［21］學者的分析聚焦在實際的政治參與受到哪些因素影響或者政治參與的成敗如何影響人們的社會心理。其中，政治效能是被廣為使用的概念。政治效能通常指個人認為自身的行為影響政治的能力，包括個人對自身政治資源和能力的認知以及對政府是否回應的認知。通過對中國城市基層政治參及其政治效能感的分析，研究者發(fā)現(xiàn)，諸如競選業(yè)委會和居委會投票等不同類型的基層政治參與，根據(jù)結(jié)果的不同，會影響居民政治參與的有力感。［22］對廈門PX事件的研究中，研究者分析了傳統(tǒng)媒體、互聯(lián)網(wǎng)對政治參與的影響，并指出，實際的政治參與和政治效能呈現(xiàn)顯著正相關關系。［23］研究者們分析了個人參與政治的有力感和實際政治活動參與的關系，有不少深刻的洞見。

(二) 研究問題

政治參與有力感本身豐富的學術內(nèi)涵還缺乏深入的研究。在學術圈之外，這是各種媒體討論的熱點。“讓每個人都成為中心、做中國脈搏的思想，讓個人的力量不再微?。?網(wǎng)易廣告） ”，“微博反腐：圍觀就是力量（新浪微博）”［1］，“與其在別處仰望，不如在這里并肩（騰訊廣告） ”，“你的心聲，世界的回聲（騰訊廣告）”，“關注就是力量，圍觀改變中國（南方周末評論員文章）”［2］。回應社會熱點 ，在文獻綜述的基礎上，本文主要研究以下問題：

① 網(wǎng)絡的使用能否影響（提升）政治參與的有力感。參考文獻綜述［9-10，20-21］，本文以上網(wǎng)頻率和網(wǎng)絡是否主要信息來源為自變量來預測政治參與的有力感。同時，本文檢驗了在加入其他控制變量后，結(jié)果是否依然穩(wěn)健。② 不僅僅局限于網(wǎng)絡變量，本文討論了個體政治參與的有力感的影響因素。參考上述文獻中的變量選?。?，18-20］，本文的模型中同時納入了網(wǎng)絡因素和社會人口特征。通過回歸分析，對比網(wǎng)絡因素和“傳統(tǒng)”社會人口特征因素的解釋力。對上述問題的實證分析，可以彌補當下政治參與研究的不足，更好地解讀現(xiàn)實生活。

二、數(shù)據(jù)、變量和方法

(一) 數(shù)據(jù)

研究采用CGSS（China General Social Survey）數(shù)據(jù)，CGSS是中國第一個全國性、綜合性、連續(xù)性的大型社會調(diào)查項目。從 2003年開始每年一次，對全國125個縣（區(qū)），500個街道（鄉(xiāng)、鎮(zhèn)），1000個居（村）委會、10 000戶家庭中的個人進行調(diào)查。定期、系統(tǒng)地收集中國人與中國社會各個方面的數(shù)據(jù)。［3］為方便學術討論，下文中的變量注明了CGSS2010數(shù)據(jù)中的編號。

(二) 變量

因變量：

“我覺得自己有能力參與政治”（d1002），回答分別是完全不同意、比較不同意、無所謂同意不同意、比較同意、完全同意，分別賦值1、2、3、4、5。本文用該變量來測量被調(diào)查者政治參與的有力感。

自變量：

變量1和變量2是從CGSS問卷中選取的網(wǎng)絡相關變量。其中，作者將信息來源編碼為測量網(wǎng)絡是否為主要信息來源的虛擬變量。變量3至9涵蓋性別、年齡、教育程度、政治面貌、收入、工作單位等，是社會學研究中常見的社會人口特征變量［5，10，19］。“信任”是研究政治實際參與中常見的變量［21-22］，本文通過因子分析給出被訪者對不同對象信任分值，納入回歸方程。具體如下：

①上網(wǎng)頻率（a3012），按照調(diào)查者回答的五個選項，將上網(wǎng)頻率分為五個組別： 非常頻繁、較頻繁、一般、不頻繁、從不。

② 主要的信息來源（a29），根據(jù)調(diào)查者的回答重新編碼為一個二分變量：網(wǎng)絡為主要信息來源和非網(wǎng)絡媒體（電視、報紙等媒體）為主要信息來源。

③工作單位類型（a59j），根據(jù)調(diào)查者的回答，重新編碼為一個二分變量： 黨政事業(yè)機關和非黨政事業(yè)機關。

④政治面貌（a10），根據(jù)調(diào)查者的回答，重新編碼成一個二分變量：共產(chǎn)黨員和非共產(chǎn)黨員。

⑤職務級別（a59e），根據(jù)調(diào)查者的回答，重新編碼成一個二分變量：副科級及以上和無級別。

⑥收入（a62），取對數(shù)后的家庭收入。

⑦年齡組別（A3），根據(jù)調(diào)查者的回答，將年齡按出生日期重新編碼為不同的年齡組： 80后（含90后）、70后、60后、50后、40年代及之前出生。

⑧最高教育程度（A7a），根據(jù)作答，把回答重新編碼為：小學及以下、初中、高中（中專/技校）、大專、本科、研究生及以上。

⑨性別（a2），二分變量：男、女。

表1　信任的因子分析結(jié)果

⑩信任因子分值（D1f-D3102）：將CGSS問卷中的有關信任的問題通過因子分析降維，如表1所示，得到四個信任因子的分值：政府組織信任、親朋好友信任、非政府組織（商業(yè)）信任、宗教信任。①

(三) 分析模型

本文采用有序結(jié)果變量回歸（Ordinal Regression）：link（γij）=θj-［β1xi1+β2xi2+…+βpxiJ］，因為本研究中的因變量選擇較高等級的比例較低，選用的連接函數(shù)為負log-log，Yij表示累計分布概率（有關數(shù)學分析參見McCullagh，1980； Norris et al.，2006）。

回歸系數(shù)β＞0，表明對照組（或者連續(xù)數(shù)值型自變量的增加）選擇較高等級的可能性增加，選擇較低等級的可能性下降。

回歸系數(shù)β＜0，表明對照組（或者連續(xù)數(shù)值型自變量的增加）選擇較高等級的可能性降低，選擇較低等級的可能性增加。

三、數(shù)據(jù)分析結(jié)果

表2和表3分別給出了描述性統(tǒng)計和回歸分析的結(jié)果。

表2　描述性統(tǒng)計表

表3　回歸分析結(jié)果

表2是描述性統(tǒng)計的結(jié)果。模型1、2、3的數(shù)據(jù)類似，涵蓋CGSS數(shù)據(jù)中的大多數(shù)樣本，本文僅給出了模型3的描述性統(tǒng)計結(jié)果。模型4僅涵蓋了非農(nóng)就業(yè)人口的數(shù)據(jù)。模型5僅涵蓋了有效回答了職務級別的樣本（主要針對人群為體制內(nèi)人士）。表3給出了各個模型的分析結(jié)果。

表3中給出了五個回歸模型的結(jié)果。根據(jù)研究目的，模型依次展開，模型1僅僅選取了網(wǎng)絡因素。后續(xù)模型加入了不同的控制變量。模型2、3在模型1的基礎上加入社會人口特征變量，如收入、性別、教育、政治面貌等。模型4、5進一步加入了工作單位、行政級別等變量，由于應答數(shù)據(jù)的有效性發(fā)生改變，選取的樣本數(shù)因此變小。作者據(jù)此比較不同模型之間的差異，并給出了解釋。

模型1的結(jié)果顯示，沒有其他控制變量的條件下，相對以傳統(tǒng)媒體為主要信息來源的群體，主要信息來源為網(wǎng)絡的群體政治參與有力感更強，效應顯著。相對于不上網(wǎng)的群體，使用網(wǎng)絡的群體參與政治的有力感更強，效應顯著，對比具體的系數(shù)可知，使用網(wǎng)絡比較頻繁的群體參與政治的有力感最高。

模型2加入了收入（取對數(shù)）變量，結(jié)果顯示：加入了收入這一控制變量后，信息來源變量的影響不再顯著，使用網(wǎng)絡頻率依然對參與政治的有力感有顯著影響。具體的系數(shù)顯示，上網(wǎng)比較頻繁的人參與政治的有力感是最強的。同時，收入越高，政治參與的有力感越強，效應顯著。

模型3加入了年齡、性別、教育、是否黨員、信任分值等變量，結(jié)果顯示：性別對參與政治的有力感影響顯著，男性的有力感更強。政治面貌對參與政治的有力感影響顯著，黨員的有力感更強。對比80后60后年齡組，50后的政治參與有力感更強。教育程度對政治參與的有力感有顯著影響。參數(shù)顯示，受過良好的高等教育的組別政治參與的有力感高于其他組別，且教育程度越低，政治參與有力感越低?？刂屏诉@些變量后，信息來源、收入的影響不再顯著。上網(wǎng)頻率的影響明顯降低，比起不上網(wǎng)的群體，上網(wǎng)比較頻繁和偶爾上網(wǎng)的群體政治參與的有力感更強，效應顯著。對信任變量的系數(shù)進行分析的結(jié)果顯示，對政府的信任度越高，政治參與有力感越低。宗教信任對政治參與感顯著相關，宗教信任分值越高，政治參與的有力感越強。對親朋好友的信任度越高，政治參與感越強。親朋好友的信任度在社會資本的研究中往往是一個中介變量，模型3驗證了此前研究中關于社會資本能促進政治參與的觀點。［24］而政府機構(gòu)信任和政治參與有力感之間的關系還有待更深入的研究，一個可能的解釋是，越了解政治，就越不信任政府，導致政府信任度和政治參與有力感的負相關。

模型4增加了工作單位性質(zhì)為控制變量，有效樣本僅限于非農(nóng)就業(yè)人口。結(jié)果顯示，控制了其他變量后，黨政事業(yè)單位員工的政治參與有力感顯著高于非黨政事業(yè)單位。和模型3類似，性別、政治面貌和教育程度對政治參與的有力感有顯著影響。對比不上網(wǎng)的群體，政治參與有力感有顯著區(qū)別的群體只有上網(wǎng)頻率比較頻繁的群體，后者有力感更強。在非農(nóng)就業(yè)人口中，“信任”的影響有所變化，政治信任度的效應與模型3類似。與模型3比較，親朋好友信任度和宗教信任的顯著性消失。而民間機構(gòu)（商業(yè)信任）信任度成為有顯著影響的變量，對民間組織越信任，政治參與的有力感更強。鑒于模型3和模型4有效樣本的區(qū)別，一個可能的解釋是，在農(nóng)村，對親朋好友的信任更為重要；而在城市，對民間機構(gòu)和商業(yè)機構(gòu)的信任更為重要。這是個值得繼續(xù)研究的差異。

模型5增加了行政級別為控制變量，鑒于對該問題的回答缺失值較多，有效樣本的個數(shù)下降。該模型主要針對的是體制內(nèi)人群。結(jié)果顯示，控制了其他變量后，副科級及以上行政級別的組別政治參與的有力感顯著高于參照組。與模型4類似，工作單位性質(zhì)、性別、政治面貌和教育程度、政府信任度和民間組織信任度仍然對政治參與的有力感有顯著影響。加入控制變量后，信息來源、收入、年齡組別的影響不顯著。上網(wǎng)頻率的影響明顯降低。

綜合上述模型的結(jié)果，網(wǎng)絡變量對政治參與有力感的影響在沒有其他控制變量的情況下是顯著的，可以支持網(wǎng)絡使用頻率和網(wǎng)絡信息的傳播能增強政治參與有力感的假說。然而，加入控制變量后，模型顯示社會人口特征影響更為顯著，網(wǎng)絡變量的影響減弱。網(wǎng)絡是否主要信息來源不是影響政治參與有力感的關鍵因素。以從來不上網(wǎng)的群體為參照組，在上述五個模型中始終有顯著區(qū)別的只有上網(wǎng)頻率比較頻繁的群體。在控制社會人口特征變量后，上網(wǎng)頻率非常頻繁和從來不上網(wǎng)的組別的政治參與有力感沒有顯著區(qū)別。一個可能的解釋是，網(wǎng)絡對于個人的政治參與有雙面的影響。沉迷于網(wǎng)絡的人對參與政治的興趣和力度比適度使用網(wǎng)絡的人更低，反而類似于從來不上網(wǎng)的群體。

和其他國家的研究類似，教育程度的提高能影響政治參與的有力感。行政級別較高的、體制內(nèi)（黨政事業(yè)單位）員工、共產(chǎn)黨員、男性參與政治的有力感更高。相比互聯(lián)網(wǎng)因素，這些在以往中國社會學研究中較多使用的“經(jīng)典”變量是政治參與有力感最重要的解釋變量。

四、結(jié)論與討論

本文的研究顯示，網(wǎng)絡對政治參與有力感的正面影響無法得到實證數(shù)據(jù)的有力支撐，政治參與有力感更多地取決于傳統(tǒng)的社會人口因素。CGSS 2010數(shù)據(jù)的分析結(jié)果顯示，在中國，行政級別、性別、工作單位的性質(zhì)和教育程度等因素對政治參與的有力感的影響顯著。而網(wǎng)絡的影響在控制了上述變量后變得微弱。同時，“信任”的影響則呈現(xiàn)出明顯的人群差異。

本文中幾個模型的對比揭示出，互聯(lián)網(wǎng)因素很有可能只是一個中介變量，而非關鍵原因。當然，回歸模型很難闡釋清楚變量之間的因果機制和中介作用?；ヂ?lián)網(wǎng)成為日常政治生活中越來越重要的部分，發(fā)掘內(nèi)在機制日趨重要。變量之間是否存在因果關系，如何分析因果關系，還需要設計更為精巧的研究。

一個需要更加深入探討的問題是不同社會群體的信息鴻溝。通過對美國選舉數(shù)據(jù)的分析，研究者指出，在社會經(jīng)濟地位不同的人群中存在數(shù)字鴻溝。不同群體的社會資源的差距影響他們對信息的掌握和利用。這一差距在網(wǎng)絡社會中比傳統(tǒng)媒體的信息鴻溝更大。［25］由于性別、階層、收入、年齡、學歷等差異，使得人們在利用信息的能力上產(chǎn)生差異，導致信息占有能力的社會分化。社會分化本身會導致信息資源不均衡，協(xié)同效應可能會導致政治參與有力感的差距。在當代的時代背景下，專項社會調(diào)查、微博、微信等大數(shù)據(jù)分析能為這一問題提供更好的研究工具。

由于研究數(shù)據(jù)的限制，本文沒有區(qū)分互聯(lián)網(wǎng)的使用程度和使用方式。網(wǎng)絡使用方式可能是一個更為有效的變量。比如，如果網(wǎng)民只是經(jīng)常用網(wǎng)絡來打網(wǎng)絡游戲，而并不使用社交網(wǎng)站進行政治討論，那么盡管有比較高的使用頻率，但是在線政治參與程度其實并不高。后續(xù)的研究可以對此進行更有針對性的調(diào)查和分析［26］。

研究過程中，作者發(fā)現(xiàn)幾個值得注意的方面。第一，比較上文的數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計和回歸模型，城市和農(nóng)村調(diào)查對象的信息來源、網(wǎng)絡使用都有明顯差異。同時，城市和農(nóng)村的信任因子對政治參與有力感的影響有明顯的區(qū)別。信息資源的城鄉(xiāng)鴻溝，社會信任的城鄉(xiāng)差距等問題在本文中并沒有得到清晰的闡釋，后續(xù)研究可以進行深入的分析。

其次，回歸模型的系數(shù)顯示，上網(wǎng)頻率對政治參與有力感的影響是非“線性”的，即并非上網(wǎng)越頻繁，政治參與有力感越高。鑒于網(wǎng)絡因素在后續(xù)的社會科學研究中將扮演越來越重要的角色，這一發(fā)現(xiàn)提醒研究者，使用上網(wǎng)頻率這一變量時，需要審慎對待，不能簡單當成有序變量處理。這其中的影響機制也有待進一步研究。

最后，本文的研究討論了影響政治參與感的因素，但沒有揭示其動態(tài)的變化。時代的發(fā)展日新月異，短短數(shù)年，移動互聯(lián)網(wǎng)和智能手機普及，網(wǎng)民人數(shù)呈指數(shù)型增長。量變是否會產(chǎn)生質(zhì)變？進一步的研究可以從橫向的年度數(shù)據(jù)擴展到跟蹤的研究數(shù)據(jù)。在不同的年份，日新月異的科技發(fā)展背景下，政治參與的有力感是否體現(xiàn)出不同的特征？理論預測的參與式民主是否能夠成為現(xiàn)實？思辨和分析仍將繼續(xù)。

注釋：

① 因子分析可使用相關統(tǒng)計分析軟件實現(xiàn)，詳細過程限于篇幅沒有展示所有圖表。提取方法和旋轉(zhuǎn)方法見表1的注釋。因子的含義根據(jù)表1可以得到比較清晰的闡釋。因子得分由SPSS自動生成。

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［編輯： 胡興華］

“Is gathering and looking on online power?”: Analysis of factors influencing the sense of power through political participation

XIE Ying
（School of Public Administration，Guangzhou University，Guangzhou 510006，China）

With the internet rising and raging，such slogans as “Gathering and looking on is power” have become popular. But can the slogans be tested by scholarly research？ How will socio-demographic variables influence the sense of political participation？ Based on the data analysis of CGSS2010，the present essay reveals that internet variables are significantly related to the sense of power through political participation when other control variables are absent. But after other variables are added gradually，the models show that such socio-demographic characteristics as gender，educational level，party membership，work unit，rank of administrative office and so on，are the more significant and important explanatory variables than sense of political participation. Some problems，including the causal mechanism among variables，the “trust” difference between urban and rural areas，and dynamic change of political participation，remain to be analyzed further.

sense of power through political participation； internet variables； socio-demographic variables

C915

A

1672-3104（2016）04-0143-08

2016-04-07；

2016-06-20

國家社科基金青年項目“移動互聯(lián)網(wǎng)時代的集體行動研究”（14CSH033）

謝穎（1981-），男，湖南漣源人，博士，廣州大學公共管理學院社會學系副教授，主要研究方向：網(wǎng)絡社會學