互聯網“去政治化”的政治后果
——基于廣義傾向值匹配的實證研究

孟天廣,寧 晶

(清華大學社會科學學院,北京100084;北京大學政府管理學院,北京100871)

1 問題的提出

根據中國互聯網絡信息中心統計,截至2017年底中國網民已達7.72億,互聯網普及率達到55.8%,用戶結構在年齡、職業和收入上不斷擴展,各種網絡平臺應用層出不窮[1]?；ヂ摼W對中國經濟和社會發展產生了深刻影響,成為民眾獲取政治信息、追求話語權、實現利益訴求的重要途徑?；ヂ摼W具有的開放性、及時性以及匿名性的特性,使公民能夠利用網絡便捷地參與政治事務。近年來,全球各國政府大力推動互聯網信息技術的應用,將其作為國家治理的重要工具[2],互聯網與政治的關系也成為政治學研究的焦點。

互聯網為公民參與公共治理提供了新的手段和路徑,為協商民主、參與民主等實踐帶來新元素,切實提升了公民參與的水平和深度,被稱為“數字民主”[3]。然而,伴隨著互聯網普及和網絡應用漸趨豐富,互聯網的“政治化”和“去政治化”同步進展[4],網絡空間娛樂化、商業化趨勢日趨明顯,公眾越來越多受到商業化和娛樂化的影響以塑造其對政治生活的態度[5]。馬庫斯·普萊爾(Markus Prior)區分了互聯網時代“政治傾向性”和“娛樂導向性”兩類公民,前者頻繁地通過網絡和媒體獲取和思考公共事務相關信息,積累了較為豐富的政治知識和較為積極的政治態度,而后者則更多受到娛樂、消費和商業力量的影響。互聯網去政治化主要表現為商業力量、娛樂文化和全民社交在網絡空間的介入和盛行[6],電子商務、在線娛樂、陌生人社交等應用甚囂塵上,使得網民疏離于公共生活,缺乏政治知識和經驗的積累和公共事務信息的處理和理性推理能力[7]。

帕特南早在《獨自打保齡球》一書里就討論了電視、互聯網等娛樂方式的出現使得美國社會發生了巨大改變,公民不再像過去那樣積極參加社團活動,年輕人不再熱衷于參加政治生活。隨后一些研究對媒體使用的政治后果進行了實證性的檢驗[8],但互聯網與傳統媒體相比其影響有所不同,互聯網作為一種交互式數字媒體,具有超越其他媒介的開放性和交互性[9]。已有研究將互聯網視為一個整體開展研究,未能區分互聯網使用的政治化和去政治化兩種模式,尤其未能在理論和實證上對互聯網去政治化的政治后果進行系統性研究。本文基于“2015年中國城市治理調查”的網民數據,采用廣義傾向值匹配的方法討論互聯網去政治化的政治后果,聚焦于討論互聯網去政治化對政治信任、政治興趣、政治疏離和政治知識等公共治理要素的復雜影響,以加深學界對互聯網去政治化之成因和后果的理解,為互聯網時代公共生活的構建提供啟示。

2 文獻回顧與研究假設

2.1 互聯網的三種政治后果

隨著互聯網的發展,互聯網作為一種新型的媒體帶來的政治后果逐漸引起了學界的關注。目前互聯網的政治后果主要有兩類爭論性假說:第一類觀點認為互聯網具有積極政治后果,能夠提高政治知識、政治參與和政治信任。通過互聯網獲取信息,可以降低公眾關注公共事務的成本。特別是互聯網使文本和視聽信息混合在一起,使得公眾對互聯網上的內容更感興趣[10],同時提供了大量容易接觸的政治信息,促進公民政治知識的提升和互聯網上的政治討論[11]。盧比亞(Lupia)和菲爾波特(Philpot)發現互聯網使用促進了公眾政治知識的積累[12]。針對互聯網與社會資本的研究,也發現使用社交網站比不使用社交網站的人社會信任更高,使用政府網站可以顯著提升政治信任[13]。賽拉(Ceron)基于27個國家的調查數據以及對在線政治信息進行情感分析后發現,在互聯網上獲取信息能夠促進政治信任的提高[14]。

第二類觀點認為互聯網帶來了消極政治后果,互聯網不僅使得社會資本下降,還會降低公民的政治興趣,導致公眾更加不關注公共生活[15]?；ヂ摼W雖然為公眾提供了在線溝通的途徑,節約了溝通的成本,但在線互動本質上不如面對面的溝通更能帶來社會資本的提升,甚至不如電話溝通。在線關系在培養復雜關系、提供情感支持以及提供有形的物質幫助上都有著致命的弱點。互聯網與電視具有相似的吸收效應,可能會使得公眾的注意力從家庭、社區等物理環境中分離,進一步減少家庭互動、社交以及政治參與[16]。邦法黛麗(Bonfadelli)基于兩次互聯網調查發現,互聯網使用存在雙重數字鴻溝,受教育程度較高的人更積極地使用互聯網,他們的使用更傾向于信息獲取功能,而受教育程序較低的人更注重互聯網的娛樂功能[17]。因(Im)發現上網的時間越長,對政府的信任程度越低,但他也指出這種負面影響可以通過政府提供更多的使用電子政務機會來進行緩解[9]。

也有研究表明,互聯網使用對政治態度和行為并不產生影響[18]。迪米特洛娃(Dimitrova)發現互聯網使用頻率對政治知識的影響非常有限。她區分了三種互聯網使用方式,即在線新聞閱讀、瀏覽黨派網站和社交媒體,結果發現只有在線新聞閱讀提高政治知識。雖然在線閱讀新聞對政治知識有著顯著的正面影響,但效果較弱[19]。張(Zhang)等人發現社會媒體的使用能夠維護與熟人的關系并促進社區參與,但互聯網社交媒體的使用與政治參與和政府信息無關[20]。綜上,已有研究將互聯網視為一個整體,而忽視了互聯網利用方式和程度的結構性差異,幾乎沒有研究討論互聯網去政治化的政治后果[19],特別是未能從理論和經驗上檢驗互聯網去政治化對公眾政治態度、政治心理等因素的系統性影響。

2.2 互聯網去政治化與政治態度

政治態度是公眾所廣泛接受、信仰或依賴的理解政治現象或過程、指導政治生活或行為的一系列價值觀[20]。政治態度構成國家治理的基石,影響著國家治理體制的運行和穩定性,主要包括政治信任、政治興趣、政治效能、政治知識和政治認同等要素。政治興趣反映公眾對政治感興趣的程度,即公民愿意以犧牲其他時間的方式關注政治生活[12]。對政治感興趣的公民關注政治現象、關心公共事務。政治興趣高的公民也更可能在政治上活躍[21]。政治疏離指公眾對政治體系及其運作的不認同,從而引起行為者自外于政治生活的一種心理狀態[22]。政治疏離影響著公眾參與政治活動的行為模式,譬如政治無力感和政治無規范感較強的公眾更傾向于體制外政治活動,出現極端行為危害政治穩定[23]。政治知識是存儲在公民長期記憶之中的真實政治信息。公眾可以通過正規教育、人際政治討論、新聞媒體等形式獲得和加工政治知識[24],對促進積極參與政治進程尤為重要[25]。

政治信任是政治過程的要素,反映了公眾對“政治權威和政治制度是否能夠按照公眾所持的規范期望行事”的感知[26],關系著公眾對政府的認可和支持,為政府需要采取行動提供了經驗合法性[27]?！罢|量”指政治過程中公共權力合法公正行使的狀態,核心價值包括公正性、回應性、廉潔性和代表性等。政府質量倡導“過程導向”治理范式,其核心包括科學決策和理性精神、善行原則、行動主義和效率、權力依法行使和公正性等價值[28],本質上衡量治理制度運行的質量,要求治理制度及輸出具備公平性、代表性、回應性等要素,只有公眾感受到治理過程符合規范價值且合法公正運行,才能形成良性的政民關系。

互聯網去政治化指公眾非政治性地利用互聯網,反映著公眾互聯網利用中更低的政治傾向性、更高的娛樂導向性的特征[29]。商業力量、娛樂文化和全民社交在網絡空間的介入加劇了互聯網去政治化進程[30],一系列如電子商務、網絡金融、在線娛樂、陌生人社交等網絡商業化和娛樂化應用的盛行不僅塑造著公眾的私人領域,更影響著公共領域的政治生態。互聯網去政治化使得公民日益疏離于公共生活,缺乏政治知識和經驗的積累以及公共事務信息的處理和理性推理能力,進而帶來并不樂觀的政治效應。

概括起來,互聯網去政治化對政治態度與行為的影響主要通過以下機制來發揮作用。第一,互聯網由于其開放性、匿名性、娛樂性等特性,在“娛樂至上、社交為大”理念引導下存在嚴重的信息爆炸與信息失真并存狀態,尤其是網絡空間充斥著極端化、虛假或歪曲信息,如果公眾缺乏豐富的政治知識、理性的政治經驗或穩定的政治價值,很容易受網絡影響而呈現出情緒化、極端化的公眾參與[31]。第二,傳統上學術界認為網絡會為公眾參與公共生活提供更為充分、廣泛和有價值的稀缺信息,從而推動公民政治經驗的積累和政策偏好的形成,然而,互聯網的娛樂化和商業化實際上形成了過于多元的信息源,信息消費的用戶個性偏好和“在場化”導向無助于事實性信息的披露[7],反而導致冗余信息過于富足,置身于信息爆炸情景中的公眾不是由于能力不足而“信息窒息”[32],就是由于外部框架效應而容易被分散注意力[30]。第三,互聯網超越了物理空間限制構建了虛擬式的廣泛社會關聯,從而為信息擴散與交換、行動動員與組織提供了載體。然而,既有研究發現立足于互聯網的社會關聯是陌生人社交,屬于弱鏈接,并未推動民主對話[33],反而削弱了傳統上政治溝通和集體行動所依賴的線下社會關聯和人際動員機制。

2.3 研究假設的提出

互聯網與傳統媒介不同,它允許公眾以最低成本發布和瀏覽全世界的信息,同時將文本與視聽信息結合在一起,能夠增加公民的興趣。而傳統政治制度不僅難以吸引年輕人參與政治生活,而且會忽視他們所關心的問題[11]。互聯網可以幫助用戶與政治活躍的社會群體進行互動,從而有助于提高政治效能感。另外,互聯網可以為公眾提供相對容易的方式影響政治,通過與政治機構溝通或施加壓力而參與政治進程[34]。

雖然互聯網加強了線上關系的聯系,但也減弱了線下的社交聯系[15]。互聯網娛樂化傾向帶來政治疏離,引起公眾逃離現實社會,公眾在互聯網上進行社會活動的時間越長,更容易在心理上更不關心社會事務、在行為上更少地參加社會活動[35]。例如,對游戲玩家的研究表明,網絡游戲并不會增多社會活動,反而使得大部分玩家在現實中變得更加孤立[36]。互聯網去政治化仍然存在時間上的擠出效應,在線上社交網絡和在線娛樂上花費更多時間的人可能不太可能關注公共事務[37]。隨著互聯網娛樂化和商業化的加強,線下的社交聯系減少,網民的抑郁感和孤獨感逐漸增加。因此本文預期,隨著互聯網去政治化程度的進一步加深,公眾的政治興趣會逐漸減弱,政治疏離感會逐漸加深。

歷史上傳統媒介以較低成本在傳播時事信息方面發揮重要作用,進而縮小了公民之間的政治知識差距[38]。然而,新世紀以來媒體環境迅速轉變,互聯網社交媒體以及通過脫口秀和娛樂節目傳播的所謂的軟性新聞,極大地改變了公眾獲取政治信息的方式,降低了參與政治所需的最低數量政治信息的成本[29]。門戶網站的首頁同時顯示新聞和娛樂信息,為網民提供了一個混合性信息環境。這同樣為公眾接觸新聞提供了許多機會,包括娛樂傾向更強的網民。在這種環境下,網民將不得不在有限時間條件下選擇獲取娛樂信息或者政治信息,選擇偏好的信息源并評估信息質量。由此,去政治化導致網絡空間冗余信息充斥,公眾可能會產生“信息窒息”[32],或者被分散注意力[30]。因此,我們預期,互聯網去政治化達到較高程度時,公眾所獲得或學習的政治知識會隨之下降。

結合以上二者,伴隨著互聯網的日益娛樂化和商業化,公民受之影響而逐漸疏離于政治信息和政治生活,缺乏高質量且充分的政治知識。上述效應的長期累積進一步限制乃至削弱著公民參與政治生活的一系列能力,如政治學習能力、公共信息的汲取和處理能力、參與政治生活的理性推理能力。公民意識和能力的匱乏為非理性認知和行為留下空間,缺乏政治經驗或知識的公眾容易受到娛樂化封裝的非事實性信息與商業化驅動的歪曲信息的影響而形成對政治過程的偏見或誤解。有研究表明,此類非理性或虛假信息更易在沒有政治知識武裝的人群中傳染性地擴散[32],帶來對現有政治系統的負面認知和判斷。因此,我們預期,隨著互聯網去政治化程度的加深,公眾由于缺乏信息、參與和評判能力而感知的政府質量會隨之下降。

互聯網對信任的影響依賴于公眾利用互聯網的方式。有研究表明,互聯網社交能夠促進社會資本,互聯網社交還具有以下功能,如通過互聯網更多地了解彼此的需求,交換和分享歌曲、圖片和其他文件,在線安排人際和電話會面等[39],進而促成橋接社會資本和聚合社會資本。然而,互聯網去政治化會帶來社會信任的下降。沙(Shah)等人區分了互聯網的使用類型,即信息使用與娛樂使用,并且分析了不同類型使用方式對社會信任的影響,互聯網的信息使用與社會信任正相關,而社會娛樂使用與社會信任呈現負相關關系[37]?？紤]到互聯網去政治化對政治信任生成的復雜影響,我們預期,互聯網去政治化會一定程度上對公眾的政治信任有負向影響。

3 數據、變量與分析方法

3.1 數據來源

為了檢驗研究假設,我們采用清華大學數據治理研究中心設計的“2015年中國城市治理調查”數據。該調查是中國首次就城市治理開展專題調查,系統采集了人口學變量、社會經濟變量、政策偏好和政府評價、公眾參與和政治態度等變量。該調查于2015年6—8月在全國范圍內對18～70歲的人口實施抽樣,采用“GPS輔助的區域抽樣”與分層多階段相結合的抽樣方法隨機抽取代表性樣本。調查共采集了來自全國24個省級單位和50個城市的5 525個樣本,完成樣本3 513個,完成率為63.6%。本文研究利用其中2 114個網民樣本。

3.2 變量的操作化

(1)自變量:互聯網去政治化。本文借用馬庫斯·普萊爾提出的“政治傾向性”和“娛樂導向性”兩個術語對“互聯網去政治化”進行界定和測量。具有政治傾向性的公民是那些閱讀時事新聞并且具有較多政治知識和政治參與的公民。與此相對,“娛樂導向性”的公民指那些以娛樂和消費為導向的公民[29]。互聯網普及進一步為公民提供了更多的娛樂選擇?；ヂ摼W去政治化指的是公眾非政治性地利用互聯網的程度,反映著公眾在上網過程中具有更低的政治傾向性、更高的娛樂導向性的特征。

本文對互聯網去政治化的測量采取了調查問卷中兩組關于公眾互聯網利用內容和行為的問題。首先,通過“您在網上做過下列事情嗎?收發郵件、瀏覽新聞、在網上購物、聽音樂等”來測量網民的網絡使用行為。我們將上網行為中的“在網上購物、聽音樂、玩游戲、上微信/微博等社交平臺、看電視/電影、看電子書”定義為“行為去政治化”。其次,除了網絡使用行為,本文還關心網民的互聯網利用內容的去政治化程度,即通過互聯網獲取何種信息。本文通過“一般地,您在互聯網上經常發表/轉發下列哪些方面的信息?批評日本/美國的言行、領導人動態、政府政策、名人八卦等”來測量網絡利用內容,相應地把網民發表或轉發的“名人八卦、美食/旅行、音樂/藝術/時尚”類信息定義為“內容去政治化”。

以上二者從行為模式和信息內容兩個維度定位了公眾的互聯網去政治化程度。本文應用心理學中常用的項目反應理論中的等級反應模型,基于上述問題估計了公眾“行為去政治化”和“內容去政治化”的分值。等級反應模型基于經驗貝葉斯方法估算個人的潛在特質,它不需要題項符合正態分布的假定,同時能夠處理非線性關系[40]。

(2)因變量:互聯網去政治化的政治后果。考慮到政治效應的復雜性,本文采取政治信任、政治興趣、政治疏離、政治知識和政府質量等關鍵政治態度變量來全面地考察互聯網去政治化的系統性影響。政治興趣的測量采取最常用直接提問法,問卷直接詢問受訪人“您對政治感興趣嗎?”,選項為“非常感興趣、有些感興趣、不太感興趣和完全不感興趣”。政治疏離作為一種政治心理,往往與政治興趣相反。本文將政治疏離操作為不關心政治事務,使用問題“您在多大程度上關注世界上和其他國家發生的大事”進行測量,選項有“非常關注、比較關注、很少關注、從不關注”。

政治知識往往被概念化為個體特征,通常給受訪人一系列的政治類的事實性問題進行測量。本文選擇了一組與我國政治人物和政治過程有關的題目來測量,包括“根據我國法律,國家主席由哪個政治機構選舉產生?”“我國省級人大代表的完整任期是多少年?”和“您能告訴我現在誰在擔任下列這些政治職務嗎?中國共產黨總書記、我國總理、美國總統、日本首相”。如果受訪者回答正確,則計為“1”,回答錯誤則計為“0”。本文同樣采用等級反應模型估算受訪者政治知識的取值,估算結果摘要見表1。

政治信任已有許多成熟量表,包括密歇根政府信任量表、機構信任量表、體制支持與政治合法性等。近年來我國逐漸提出適用于中國的政治信任測量指標,本文即采取廣泛應用的機構信任量表。該量表一般直接詢問受訪人對中央政府、地方政府、人大、法院、檢察院、公安等政治機構的信任程度,具有較好的效度和信度,同時也具有跨國可比性[41]。本文沿用機構信任量表,問卷中了解了受訪人對中央和地方政府的信任程度。問題為“人們對各級政府的信任程度可能有所不同。請問您對中央政府/地方政府是非常信任、比較信任、不太信任,還是非常不信任?”。

表1 政治知識的等級反應模型結果

本文選取了一組衡量政府質量感知的相關問題,包括政治機構的代表性、公平性和回應性。測量問題為:“您在多大程度上同意下列觀點?是非常同意、比較同意、不太同意還是非常不同意?！睖y量代表性的題項包括“全國人民代表大會代表了絕大多數人民的利益”“人民政府代表了我的利益”“我國法院/檢察院維護了司法公正”“在我國,人人都得到了政府的公平對待”等用以測量公平性;“我國政府充分回應了公眾需求”“我國政府官員很關注公眾意見和要求”等測量回應性。然后采用因子分析對三個潛在變量進行估計,進而生成代表性、公平性、回應性的因子得分。

(3)控制變量。為了統計控制,本文還引入了一系列性別、年齡等人口學變量,受教育年限、是否為中共黨員、是否有工作、工作單位性質、居住地等社會經濟變量,關注時政信息、網齡、上網天數等網絡介入方式。工作性質反映受訪人是否在國有單位工作,關注時政通過詢問“您瀏覽過社交媒體(如微信/微博等)發布的時政消息嗎?”進行測量。

3.3 分析方法:樣本選擇偏誤與廣義傾向值匹配

社會科學研究中,實驗方法是因果推斷的理想方法,但是在實際研究的過程中,原因(自變量/干預變量)在研究對象之間是非隨機分配的,這導致原因變量對于結果變量(因變量)的凈效應難以獲得,傳統多元線性回歸獲得的系數由于混淆變量的存在往往會產生偏誤,即“選擇性偏誤”問題。就本研究而言,互聯網與政治心理、政治行為的研究中存在“選擇性偏誤”的問題,最有可能使用網站獲取政治信息的人本身具有較高的政治興趣和政治知識[42]。同時,互聯網去政治化與政治信任、政治興趣、政治疏離和政治知識可能同時受到多種因素的共同影響,也可能存在反向因果的可能,采用傳統的回歸方法無法進行準確的無偏估計和準確的因果推斷。因此,本文采用一種較新的因果推斷分析方法,即傾向值匹配的方法,基于反事實的框架建立一個反事實組(控制組),從而獲取實驗組和控制組在因變量上的平均干預效應,由此判斷原因(自變量/干預變量)對結果(因變量)的影響方向和程度。

一般的傾向值匹配用于自變量為二分變量的情況。本文的自變量互聯網去政治化程度為連續型變量,并不適用于傾向值匹配的一般條件。因此,本文采用廣義傾向值匹配的方法對互聯網去政治化的政治后果進行研究。廣義傾向值匹配用于自變量是連續型自變量的情況,基于反事實框架,在比較干預狀況下通過一系列協方差差異的調整移除所有偏差[43]。本研究的干預變量為互聯網去政治化(連續型變量),結果變量為政治信任、政治興趣、政治疏離感、政治知識和政府質量感知。除政治知識、感知的政府質量是連續型變量外,其余因變量均為二分變量。

4 互聯網去政治化:現狀與群體選擇

進入互聯網時代,網絡成為中國公眾賴以社交、娛樂和生活的重要空間,更成為公眾獲取政治信息、參與公共生活、發揮政治影響的新生途徑。然而,伴隨著互聯網對當代社會的不斷滲透,其去政治化特性也漸趨明顯,網絡利用方式和消費內容的娛樂化、商業化日益強化和豐富化,構成網民日常生活的核心部分。為了充分了解當前我國網民的去政治化程度,即公眾非政治性地利用互聯網的程度,2015年中國城市治理調查通過一系列問題調查網民在行為和內容上去政治化的基本狀況,這為本文深入探討互聯網去政治化的政治效應提供了基本依據。根據表2,我國網民總體上去政治化程度較高,網民對互聯網的娛樂化、商業化利用更為普及,這充分反映了我國互聯網發展的多樣性和滲透性。具體而言,在行為去政治化上,三分之二以上的網民利用互聯網從事看電視/電影、聽音樂、上微信/微博等娛樂和社交活動,63.4%的網民利用網絡購物,同時超過三分之一的網民利用互聯網開展玩網游、閱讀電子書等行為。此外,當考察互聯網信息消費內容時,42.7%的網民經常關注美食、旅行等內容,30.2%的網民對音樂、藝術和時尚內容感興趣,甚至有20%的網民經常關注名人八卦信息。簡言之,中國網民在利用互聯網的方式和內容上均表現出很強的去政治化特征,大多數網民在互聯網利用上凸顯出強“娛樂導向性”,這值得我們深入探討去政治化的成因及其后果。

表2 中國網民去政治化狀況

為了系統評價網民去政治化的程度,本文應用等級反應模型基于上述問題估計了公眾“行為去政治化”和“內容去政治化”的綜合分值,模型結果見表3。等級反應模型為雙參數模型,包括參數α和β。參數α為區分度,反映題項區分受訪者潛在特質的能力。不同的題項有不同的區分度,正分度大的題項能夠更好地將不同水平的受訪者區分開。譬如在網上看電視/電影、聽音樂在測量去政治化時區分度更好,而利用微博/微信等社交媒體則區分度較低。參數β為難度系數,β1代表“是”和“否”2個選項的邊界對應的個體潛在特質。受訪者對于每個題項的回答都有一個潛在特質得分,例如,“在網上購物”這一問題的β1為-0.62,表示行為去政治化傾向小于-0.62時,受訪者傾向于選擇“是”這一選項。本文最終將行為和內容去政治化標準化為0～1之間的區間值,以便后續分析。

表3 去政治化的等級反應模型結果

眾所周知,互聯網為公眾參與公共生活帶來了重要機遇,強化了公眾獲取和理解政治信息的能力,豐富了公眾參加公共事務的渠道和施加政治影響的機制。然而,伴隨著互聯網的繁榮發展,互聯網也為公眾提供著更為豐富的生活和社交場域,上文已經發現互聯網用戶的去政治化傾向日趨明顯。那么,社會的不同群體在互聯網去政治化方面是否有系統性差異?盡管本文重點在于討論去政治化的后果而非探討去政治化的成因,然而,對這一問題的應答有助于我們深入理解互聯網去政治化的成因,并為恰當理解互聯網去政治化的復雜政治效應提供堅實依據。我們利用回歸模型定量地考察了互聯網去政治化的群體差異及其影響因素,其結果呈現見表4?？紤]到既有文獻討論了人口學特征、社會經濟地位、政治地位和網絡介入方式與程度均對公眾的網絡利用行為和方式具有重要影響,回歸模型納入了上述這些變量,并考察了互聯網去政治化的區域差異。

根據表4,我們發現互聯網去政治化的確存在巨大且顯著的群體差異,我們構建的回歸模型解釋了將近一半的去政治化差異原因。首先,性別、年齡、戶口等人口學變量對互聯網去政治化有顯著影響。女性比男性顯著地更去政治化地利用互聯網,年齡越大的人群比年輕人更不傾向去政治化,城市居民比農村居民的去政治化程度更高。其次,教育和經濟因素并非互聯網去政治化的根源,公眾接受教育的程度和家庭收入并不顯著影響其去政治化程度。公民當前的工作狀態——即是否就業構成去政治化的重要原因,非就業人群比就業群體更多地呈現出去政治化傾向;黨員和國有單位等政治身份對互聯網去政治化并未有顯著影響。再次,公眾的網絡介入方式和程度顯著地影響著其去政治化程度,總體上網絡介入程度越強的公眾去政治化程度顯著越高。網民的上網時間越長、上網頻率越高、擁有的網友規模越大,其去政治化程度就更高。相反,網民關注時事政治的行為顯著地負相關于去政治化,這與我們的假設一致。限于篇幅,此處不對上述因素影響去政治化做具體機制性探討,但理解互聯網去政治化的基本特征和群體差異是理解其政治效應的基本前提。

表4 互聯網去政治化的影響因素模型

5 互聯網去政治化的政治效應

5.1 互聯網去政治化與政治興趣、政治疏離

政治興趣和政治疏離反映公眾對公共事務的關注和介入程度。圖1呈現了互聯網去政治化對二者的干預效應。圖1左側描繪了不同干預(去政治化)水平對應的政治興趣期望概率,互聯網去政治化的干預效應呈現出比較復雜的形態:當去政治化得分較低(0.1～0.4)時,政治興趣的發生概率從0.4下降到0.3。當去政治化得分介于中等水平時政治興趣的期望概率有所上升,到干預水平超過0.8后,政治興趣的期望概率再次下降。根據右側響應函數曲線變化的趨勢,互聯網去政治化對政治興趣的邊際影響呈現出先上升再下降的趨勢,僅有當去政治化處于較低水平或高水平時其邊際變化才統計顯著。簡言之,當公眾去政治化程度較低時,其對政治感興趣的概率隨著去政治化程度的加強而快速下降,然而,中等程度的去政治化對政治興趣沒有顯著影響,而高水平去政治化進一步導致公眾政治興趣的下降,只不過下降速度放緩了。

圖1 互聯網去政治化對政治興趣、政治疏離的干預效應圖

與政治興趣相似,互聯網去政治化對政治疏離的干預效應呈現出復雜的結果。根據圖1右側,從響應函數曲線來看,在低度去政治化水平下,政治疏離的期望概率略有上升,表明輕微的去政治化會小幅度引起政治疏離感的上升。當去政治化得分為中等水平時,政治疏離的期望概率有些下降,表明當去政治化水平適中時,公眾的政治疏離感反而有所下降。當去政治化得分超過0.8后,政治疏離感進一步上升。結合響應函數的變化趨勢可以發現,互聯網去政治化在0.8分以上時對政治疏離有顯著影響。這表明,盡管輕微去政治化引起政治疏離感上升、中度去政治化導致政治疏離感下降,但其邊際變化并不統計顯著,當互聯網去政治化達到高水平時,嚴重的去政治化會大幅提升民眾的政治疏離感。綜上,互聯網去政治化對政治興趣、政治疏離的影響依賴于去政治化的程度。低度去政治化會引起政治興趣的顯著下降,高度去政治化不僅削弱了公眾對政治生活的興趣,更引起政治疏離的大幅上升。政治疏離作為政治興趣的反面概念,互聯網去政治化對二者有類似影響,進一步驗證了上述關系的穩健性。

5.2 互聯網去政治化與政治知識

在探究了互聯網去政治化對政治興趣、政治疏離的影響后,我們進一步討論互聯網去政治化與政治知識之間的關系,發現互聯網去政治化與政治知識之間存在倒U型關系(圖2左側),互聯網去政治化在影響政治知識時呈現出先遞增再遞減的趨勢,在變化過程中存在一個拐點(0.7),即當互聯網去政治化得分小于0.7時,政治知識的概率期望略有上升,當互聯網去政治化得分大于0.7時,政治知識的概率期望從0.75下降到0.7。圖2右側的響應函數的邊際變化趨勢表明,中等水平的去政治化對政治知識的影響并未達到顯著水平,只有當互聯網去政治化得分大于0.75時,去政治化對政治知識的干預效應顯著,去政治化對政治知識的負向作用不斷加強。這表明當公眾互聯網去政治化程度非常高時,政治知識得分顯著下降。

圖2 政治知識的響應函數和干預效應圖

5.3 互聯網去政治化與政治信任

政治信任測量了公眾對公共權威的信賴及對其執政績效的認可程度。首先來分析互聯網去政治化對政治信任的影響,考慮到既有文獻對層級化政治信任的觀察,本文分別考察了互聯網去政治化對中央和地方政府信任的影響。圖3呈現了互聯網去政治化對中央和地方政府信任的影響。圖3左側為中央政府信任的干預效應,表明互聯網去政治化對中央政府信任的影響呈現遞增趨勢,即隨著互聯網去政治化越來越強,公眾信任中央政府的概率在增加,且遞增幅度在0.82到0.92之間,當去政治化得分為0.1時,那么超過80%的可能性會信任中央政府;如果互聯網去政治化為1分,那么信任中央政府的概率增加到92%。結合響應函數曲線的邊際變化,去政治化的干預效應在95%的置信水平上較為復雜,當互聯網去政治化的得分在中等水平,中央政府信任的發生概率顯著上升,表明中央政府信任伴隨著去政治化顯著提升。當互聯網去政治化處于低水平或較高水平時,互聯網去政治化的干預效應不再顯著?？傮w上,隨著互聯網去政治化的加強,中央政府信任的發生概率不斷提升,但主要在去政治化得分為中等水平時統計顯著。

圖3 政府信任的響應函數和干預效應圖

圖3右側呈現了互聯網去政治化對地方政府信任的干預效應。雖然響應函數曲線圖表明,互聯網去政治化對地方政府信任有正向影響,隨去政治化的程度加深,信任地方政府的概率由0.68提升到0.73,但是互聯網去政治化的干預效應并不顯著,即互聯網去政治化對地方政府信任并不會產生實質性影響。

圖4 政府質量的響應函數和干預效應圖

5.4 互聯網去政治化與政府質量

最后,我們進一步考察互聯網去政治化對公眾評價政府質量的影響。圖4是互聯網去政治化對代表性、公平性和回應性等政府質量的干預效應。首先,互聯網去政治化對代表性有負向影響,即公眾越去政治性地利用互聯網越傾向于認為政治制度缺乏代表性,而這一關聯在低度和高度去政治化時表現尤為突出。結合干預效應函數圖可以發現,互聯網去政治化得分大于0.8時,其干預效應及其邊際變化均統計顯著,即當互聯網去政治化非常嚴重時,公眾認可的政治制度代表性會大幅下降。其次,互聯網去政治化總體上也負作用于公眾對政治制度公平性的評價,去政治化程度越高,公眾感知的公平性越低。結合干預效應函數,去政治化對公平性評價的負向影響主要發生在去政治化為中低水平時,而高度去政治化對公平性沒有顯著影響。再次,互聯網去政治化與感知的政府回應性的關系與公平性基本一致。去政治化總體上與感知的政府回應性負相關,且這一負向影響主要發生在去政治化處于中低水平時。概括起來,中低度和高度互聯網去政治化都會降低公眾對政府治理質量的評價,中低度去政治化削弱了公眾對政治制度的公平性和回應性的認知,而高度去政治化則侵蝕著公眾感知的政治代表性。簡言之,去政治化不僅影響公眾對政治生活的介入程度,還影響其對政治過程的理解和認知,塑造著政府治理質量和合法性的形成,長此以往還會影響公眾政治參與的模式選擇。

6 結語

眾所周知,互聯網為公民積極參與公共治理提供了更為豐富的政治信息、更為廣泛的社會網絡、更為均等化的參與途徑和更具影響力的參與機制,為當前協商民主、參與民主等治理實踐提供了新機遇。早期文獻認為“數字鴻溝”限制著互聯網在民主治理中的作用,發達地區、社會優勢群體從網絡參與中獲益更多,然而,新近研究表明互聯網正日益成為不同社會群體參與公共事務的新機制[44]。然而,與互聯網對政治生活的積極效應相對,近年來日益興盛的互聯網娛樂化、商業化趨勢驅動著互聯網去政治化的蔓延,進而塑造著公眾對政治生活和公共事務的態度和傾向。商業力量、娛樂文化和全民社交在互聯網中的盛行導致公眾日益疏離于政治生活[29],引起公眾政治知識和經驗的匱乏,限制著其對公共事務的信息處理和理性參與能力,而網絡極端或虛假信息的擴散激化著極端性政治行動。處于快速網絡化過程的中國在互聯網去政治化方面正加速推進,有必要對去政治化的政治后果進行系統的理論和實證研究。

本文在區分互聯網使用的政治化和去政治化兩種模式的前提下,利用“2015年中國城市治理調查”網民數據,采取廣義傾向值匹配方法系統討論了互聯網去政治化的政治效應,并對互聯網去政治化影響政治心理態度的關聯模式和影響機制進行了理論化建構。研究發現:第一,互聯網去政治化對政治興趣和政治疏離發揮著類似影響,低度去政治化會引起政治興趣的下降,而高度去政治化不僅削弱了公眾的政治興趣,更引起政治疏離的大幅上升;第二,中低水平的去政治化并未引起政治知識的下降,但高度去政治化顯著地引起政治知識的匱乏;第三,互聯網去政治化對地方政府信任并未有實質性影響,但對中央政府信任有顯著正向影響,尤其是中等去政治化時有顯著影響;第四,中低度和高度去政治化都會降低公眾感知的政府質量,中低度去政治化削弱了公眾對公平性和回應性的認知,而高度去政治化則侵蝕著代表性的感知。

概言之,互聯網時代日益強化的互聯網去政治化正在帶來復雜的政治心理后果,是塑造公眾政治態度、政治心理的核心因素。總體上互聯網去政治化對國家治理具有一定的負面效應,盡管去政治化可以強化公眾對中央政府的信任,但高度去政治化導致公眾缺乏參與公共治理的興趣,疏離于政治生活,進而缺乏基本的政治知識。互聯網去政治化不僅影響公眾對政治生活的介入程度,還影響其對政治過程的認知,塑造著公眾對政府質量的評價和政治支持的形成,總體上去政治化對政治制度的代表性、公平性和回應性評價發揮著負向影響,長此以往會影響公眾參與公共治理的模式偏好和國家治理的良好運行。由于篇幅限制,本文主要討論了互聯網去政治化的政治后果,對去政治化的根源僅做簡要探討,也未進一步討論去政治化的政治行為后果,這些研究議題將在后續研究中進一步彌補。

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