余康慧

上海工程技术大学，上海

收稿日期：2021年10月15日；录用日期：2021年11月5日；发布日期：2021年11月16日

摘要

本研究基于2017年网民社会意识调查调查数据，建立二元Logit模型，分析我国网民运用新媒体平台的政治参与度的影响因素，以此提升我国网民政治参与度。结果表明：政治兴趣对网民的政治参与度具有显著影响。对时政信息、政治经济社会问题的文章、时事评论、政治经济社会新闻的兴趣越高，政治参与度越高。使用信息获取渠道频繁程度对网民运用新媒体平台的政治参与度具有显著影响，使用外媒、自媒体平台、政务门户网站或官方公众号越频繁，运用新媒体平台的政治参与度越高。为提升网民运用新媒体平台的政治参与度，应当加大对政治事件的深入解读报道，完善政务网站、自媒体平台的政治新闻获取渠道，防范新媒体平台的风险，加强法律监督。

关键词

政治参与度，政治兴趣，信息获取渠道，新媒体平台

Research on the Influencing Factors of Chinese Netizens’ Political Participation in the Use of New Media Platforms

—Based on the Data Analysis of the 2017 Internet Users’ Social Awareness Survey

Kanghui Yu

Shanghai University of Engineering and Technology, Shanghai

Received: Oct. 15^th, 2021; accepted: Nov. 5^th, 2021; published: Nov. 16^th, 2021

ABSTRACT

This study is based on the survey data of the social awareness of netizens in 2017, and establishes a binary Logit model to analyze the influence of political interest and the frequency of using information acquisition channels on the political participation of Chinese netizens using new media platforms, so as to enhance the political participation of Chinese netizens. The results show that: political interest has a significant impact on the political participation of netizens. The higher the interest in current affairs information, reading political, economic and social issues, current affairs reviews, and political, economic and social news, the higher the degree of political participation. The frequency of using information acquisition channels has a significant impact on the political participation of netizens in using new media platforms. The more frequent the use of foreign media, self-media platforms, government portals or official accounts, the higher the political participation in the use of new media platforms. In order to increase the political participation of netizens in using new media platforms, it is necessary to increase in-depth interpretation and reporting of political events, improve political news acquisition channels on government websites and self-media platforms, prevent risks from new media platforms, and strengthen legal supervision.

Keywords:Political Participation, Political Interest, Information Acquisition Channels, New Media Platform

Copyright © 2021 by author(s) and Hans Publishers Inc.

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0).

http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

1. 引言

随着web3.0时代和大数据时代的到来，互联网越来越成为人们日常生活构成中重要的一部分，截止到2020年12月，我国互联网用户规模已达9.89亿，占总人口比例的70.4%，我国网络新闻用户规模达7.43亿，占网民整体的75.1% [1]。已有研究表明近年来，网络成为政治生活的重要场所，公民通过网络表达政治诉求的规模大幅增长 [2]。由此可见，互联网的快速发展，为公民的政治参与提供了另一个有效的途径。同时十八届三中全会颁布的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》指出，要“更加注重健全民主制度、丰富民主形式，从各层次各领域扩大公民有序政治参与”、“推进协商民主广泛多层制度化发展”。“互联网+政治参与”正是丰富民主形式的重要体现，新媒体平台更是在其中扮演了重要的角色，以微博、微信、博客为代表的新媒体凭借自身所具有的随时性、开放性、直接性、草根性等特点飞速崛起，逐渐成为公民参与国家政治生活的重要平台。了解我国网民运用新媒体平台的政治参与度的影响因素，并提出建议，对发挥新媒体平台在网民政治参与中的作用有重大启示，扩展了公民政治参与的渠道，对推动国家民主政治发展、实现社会主义现代化具有重要的意义。

2. 理论基础及假设

2.1. 我国网民运用新媒体平台的政治参与度受政治兴趣影响

随着互联网的发展和人民政治意识的觉醒，政治兴趣通过不同的机制影响着政治参与。具体而言，李莹(2015)指出：伴随着政治兴趣的提高，对制度的不信任会引发更高的政治参与 [3]。黄少华(2017)认为：政治动机是公民自愿模型中的一个变量，包含的政治兴趣和政治效能感，其中政治兴趣对网络政治参与行为的影响作用更为显著 [4]。从网民人群分类角度看，李龙(2016)对大学生现实政治参与的影响因素分析发现，其主要的影响因素在于政治心态变量组，即政治效能和政治兴趣 [5]。综合发现，学界普遍认为政治兴趣与政治参与有正向相关关系，只是在人群、影响机制上有差别，所以本文提出：

假设一：网民政治兴趣越高，运用新媒体平台的政治参与度越高。

2.2. 我国网民运用新媒体平台的政治参与度受使用信息获取渠道频繁程度影响

互联网时代，网民获取信息的渠道多种多样，李社亮(2016)认为：在新媒体时代，人们利用网络论坛、政治博客、官方网站、电子投票、网络签名等各种渠道知悉政治要闻、了解政治动态、对关切政治事件发表意见或直接与政府部门进行对话 [6]。在大学生群体中，楚亚杰(2016)认为：互联网使用越频繁的大学生越倾向于选择网络渠道进行意见表达 [7]。王菁(2017)同样认为媒介使用对大学生微博政治参与具有显著的正向预测作用 [8]。综上，本文提出：

假设二：网民信息获取渠道使用越频繁，运用新媒体平台的政治参与度越高。

3. 数据来源、变量设定及统计特征

3.1. 数据来源

本研究数据来源于由中国人民大学国际关系学院政治学系教授马得勇教授所主持的“网民社会意识调查”数据库，此次调查时间主要集中在2017年4~5月，主要包括对网民社会认同、爱国主义、民族主义、意识形态立场、政治与社会信任、民主价值观、传统–现代价值观、媒体接触、媒体信任、舆论议题的态度、框架效应等方面的调查，最终共收集到2379份有效样本。因此，此次测量的政治兴趣维度和不同网络途径维度也在其中。

3.2. 变量设定

因变量：本研究以运用新媒体平台的政治参与度作为因变量，来自于问卷“Q18_R5：在自己的微博、微信、博客上表达自己对政治、经济、社会问题的看法”，问卷选项包括“从来不参加”、“基本不参加”、“有时候参加”、“经常参加”。“从来不参加”、“基本不参加”赋值为0；“有时候参加”、“经常参加”赋值为1。

自变量：阅读相关文献后，本篇文章从网民社会意识调查(2017)数据中找出可能影响网民政治参与度的影响因素，选取自变量，将其分为两个维度，分别是政治兴趣和不同信息获取渠道。

政治兴趣维度：

网民自身的政治兴趣与在网络上政治参与有密切的关系，影响着网民的政治参与度。因此，本研究选取对时政的兴趣、对时事政治经济社会类消息的兴趣、对阅读政治经济社会问题分文章的兴趣、对时事评论的兴趣、对政治经济社会新闻的兴趣作为自变量。

对时政的兴趣来自问卷“问题Q9：对时政类信息的兴趣”，设定“完全没兴趣” = 1；“不太感兴趣” = 2；“一般” = 3；“比较有兴趣” = 4；“很感兴趣” = 5；对时事政治经济社会类消息的兴趣来自问卷“问题Q11_R7：在网上了解时事政治经济社会类消息”，设定“几乎没有” = 1；“偶尔有(每月1~2次)” = 2；“经常如此(每周2~3次)” = 3；“几乎每天如此” = 4；对阅读政治经济社会问题分文章的兴趣来自问卷“问题Q12_R5：平时喜欢阅读政治经济社会问题分析类的杂志、书籍或网络文章”；对时事评论的兴趣来自问卷“问题Q13_R17：平时喜欢看时事评论和分析、法律讲堂”；对对政治经济社会新闻的兴趣来自问卷“问题Q13_R4：平时喜欢看政治经济社会新闻(新闻联播等)”；都设定赋值为“完全不喜欢” = 1；“不太喜欢” = 2；“一般” = 3；“比较喜欢” = 4；“非常喜欢” = 5。

不同信息获取渠道维度：

本研究选取商业门户网站、外媒渠道、自媒体平台新闻频道、政务门户网站或官方公众号作为自变量。商业门户网站来自问卷“问题Q15_R10：通过商业门户网站来获取时政类消息和评论”；外媒渠道来自问卷“问题Q15_R12：通过twitter、facebook、BBC、多维等翻墙所得信息或外媒渠道”；自媒体平台新闻频道来自问卷“问题Q15_R20：通过新浪微博、非官方的微信公众号、荔枝电台等自媒体平台新闻”；政务门户网站或官方公众号来自“问题Q15_R22：通过政务类门户网站、微博或微信公众号发的新闻(如中纪委网站)”。都设定赋值为“几乎不使用” = 1；“不常使用” = 2；“经常使用” = 3；“几乎每天都使用” = 4。

控制变量

本研究选取个人人口特征和个人经济特征作为控制变量，主要包括性别、实际年龄、政治面貌、生活地区、家庭平均年收入。控制变量的描述性统计及赋值说明详细见表1。

表1. 相关变量的描述性统计及赋值说明

4. 实证结果分析

选取上述的数据，导入Stata16.0进行数据分析。第一步，对不同信息获取渠道的年龄差异进行单因素方差分析，结果如表2所示。第二步，以运用新媒体平台的政治参与度作为因变量，以政治兴趣、不同网络途径作为自变量，性别、实际年龄、政治面貌、生活地区、家庭平均年收入作为控制变量，纳入二元logit回归模型进行分析，共建立起三个模型。模型1是基准模型，体现控制变量的影响，模型2体现政治兴趣对网民政治参与度的影响，模型3体现不同信息获取渠道对网民政治参与度的影响，三个模型的多元回归结果如表3所示。

4.1. 网民在不同信息获取渠道上的年龄差异单因素方差分析

该变量符合方差齐性原则(p < 0.05)，故符合单因素方差分析的前提条件。根据单因素方差分析结果显示，不同年龄的网民在自媒体平台新闻渠道(p < 0.001)、政务门户网站或官方公众号(p < 0.001)、商业门户网站(p < 0.05)三类信息获取渠道的使用频率存在年龄差异。研究发现，网民在不同信息获取渠道使用频率的年龄差异最为显著的是自媒体平台新闻渠道，其次是政务门户网站或官方公众号，最后是商业门户网站。

表2. 网民在不同信息获取渠道上的年龄差异单因素方差分析

注：***、*表示显著性水平p < 0.001、p < 0.05。

表3. 政治兴趣、使用信息获取渠道频繁程度对我国网民运用新媒体平台的政治参与度的二元Logit回归结果

注：***、**、*表示显著性水平p < 0.001、p < 0.01、p < 0.05。

4.2. 政治兴趣、使用信息获取渠道频繁程度对我国网民运用新媒体平台的政治参与度的二元Logit回归结果

模型1的回归结果显示，部分控制变量对网民政治参与度具有显著预测作用，本研究里有两个方面的控制变量，主要包括个人人口特征(性别、实际年龄、政治面貌、生活地区)和个人经济特征(家庭人均年收入)两个方面。具体而言，1) 个人人口特征方面，女性网民比男性网民的政治参与度高，实际年龄段越高，网民的政治参与度越低，年龄段每增加一个单位，政治参与度将下降7%，政治面貌为党员的网民比政治面貌为非党员的网民政治参与度高，网民所生活的地区对政治参与度影响并不显著。2) 个人经济特征方面，家庭年收入越高，网民的政治参与度越高，家庭年收入每增加一个单位，政治参与度提高29%。

模型2的回归结果显示，政治兴趣对网民的政治参与度具有显著的预测作用，即政治兴趣越高，网民的政治参与度越高。具体而言，对时政信息的兴趣越高，政治参与度越高，对时政信息的兴趣每增加一个单位，政治参与度将提高18.9%，对阅读政治经济社会问题分文章的兴趣越高，政治参与度越高，兴趣每增加一个单位，参与度将提高27%，对时事评论的兴趣越高，政治参与度越高，兴趣每增加一个单位，参与度将提高17.9%，对政治经济社会新闻的兴趣越高，政治参与度越高，兴趣每增加一个单位，参与度将提高15.7%。值得注意的是，对时事政治经济社会类消息的兴趣并没有显著影响网民的政治参与度，究其原因，可能是相较于简单的实时政治类消息，网民对实时政治的新闻、评论、分析更为感兴趣，更能激发他们在网络上的政治参与和讨论热情。

模型3的回归结果显示，使用信息获取渠道频繁程度对网民运用新媒体平台的政治参与度有显著正向影响，即使用信息获取渠道越频繁，网民的政治参与度越高。具体而言，使用外媒渠道越频繁，网民政治参与度越高，每增加一个单位，参与度将提高81.5%，越经常浏览自媒体平台新闻，网民的政治参与度越高，每增加一个单位，参与度将提高58.3%，越经常浏览政务门户网站或官方公众号，网民的政治参与度越高，每增加一个单位，参与度将提高24.1%。值得注意的是，商业门户网站的使用频率，对于网民政治参与度的影响不显著，究其原因，可能是相较于其他信息获取渠道，凤凰网、新浪网、腾讯等商业门户网站，更多的是一个新闻综合网站，只是将新闻以简单的形式推送给网民，实时讨论分析功能较弱，无法引起网民高热情的政治参与。

模型4的回归结果显示，政治兴趣维度、信息获取渠道、控制变量对政治参与度的共同影响的结果。从控制变量来看，政治面貌对网民的政治参与度的影响具有统计学意义上的显著，但性别、实际年龄段、家庭人均年收入与模型1相比出现了不显著的现象。从政治兴趣维度，与模型2结果基本一致，从信息获取渠道维度看，与模型3结果基本一致。从总体来看，模型4与先前结果基本一致，只是存在影响系数上的差异。

5. 结论与政策建议

5.1. 结论

本文通过建立二元Logit回归模型，分析政治兴趣、使用信息获取渠道频繁程度对我国网民运用新媒体平台的政治参与度的影响。1) 政治兴趣对网民的政治参与度具有显著影响。对时政信息、政治经济社会问题的文章、时事评论、政治经济社会新闻的兴趣越高，政治参与度越高。2) 使用信息获取渠道频繁程度对网民运用新媒体平台的政治参与度具有显著影响。使用外媒、自媒体平台、政务门户网站或官方公众号越频繁，运用新媒体平台的政治参与度越高。3) 部分控制变量对我国网民运用新媒体平台的政治参与度具有显著影响。年龄对于政治参与度具有消极影响，即高龄者政治参与度更低。家庭年收入对于政治参与度具有显著影响，即家庭经济地位较高者政治参与度更高。性别方面，女性网民比男性网民的政治参与度高，政治面貌方面，党员的比非党员的政治参与度高。通过单因素方差分析网民在不同信息获取渠道使用频率的年龄差异的显著效果，年龄差异最为显著的是自媒体平台新闻渠道。

5.2. 政策建议

5.2.1. 加大对政治事件的深入解读报道

本研究发现，简单的实时社会政治消息并不能引起网民的高度政治参与，随着网民科学素养、政治主观能力的提升，他们对有关政治社会的新闻报道、评论分析更感兴趣，网民通过阅读文章分析产生想要在新媒体平台参与政治讨论的想法。各媒体平台应该加大对政治事件深入解读的报道，有助于网民对事件更全面的了解，获取政治信息，引发网民思考与讨论，提高政治参与度与政治参与的质量。

5.2.2. 完善政务网站、自媒体平台的政治新闻获取渠道

本研究发现，政务网站、自媒体平台是网民获得政治知识的有效途径，因此，相关政务部门的官方渠道和新浪微博、非官方微信公众号等自媒体渠道，都需加强各自平台对政治知识与讯息的普及与传播，可以将时事新闻、政治评论类的信息放在公民最易接触的位置或时间段。从而有助于公民更多地接触到新闻、评论类信息，有助于其了解各种政治信息与政治知识，有效提升城市居民的政治参与 [9]。通过分析发现，网民使用外媒渠道越频繁，政治参与度越高，因此更要注重新闻传播的完整性和国际性，囊括事件的方方面面，保证公平公正的信息获取渠道。

5.2.3. 防范新媒体平台的风险，加强法律监督

虽然网民通过新媒体平台参与政治讨论拥有一定的自由度，但这并不代表着网民可以在互联网上为所欲为，平台要严格规定交流的界限，涉及敏感侮辱词汇要及时处理屏蔽，进行实名制上网，维护互联网政治参与的安全环境。各信息获取渠道也都要加强主流意识传播，宣传社会主义核心价值观等正确的主流思想，防范网络民粹主义风险 [10]。

文章引用

余康慧. 我国网民运用新媒体平台政治参与度的影响因素研究——基于2017年网民社会意识调查的数据分析
Research on the Influencing Factors of Chinese Netizens’ Political Participation in the Use of New Media Platforms—Based on the Data Analysis of the 2017 Internet Users’ Social Awareness Survey[J]. 应用数学进展, 2021, 10(11): 3811-3818. https://doi.org/10.12677/AAM.2021.1011404

参考文献