互聯網使用影響個體再分配傾向機理分析

陳曉東

[提要] 基于中國綜合社會調查數據研究結果，我國居民中使用互聯網的個體具有相對較高的再分配傾向。而且，上述影響的作用機制可分解為直接效應和間接效應。基于Sobel-Goodman方法檢驗結果表明：個體公平感知是互聯網使用間接影響再分配傾向的中介變量;而在直接效應中，互聯網使用通過放大我國當前再分配制度中的不完善之處，從而對個體再分配傾向產生影響。

關鍵詞：互聯網使用;個體再分配傾向;直接效應;間接效應

基金項目：2019年廣東省哲學社會科學規劃青年項目：“收入分配與創新驅動協調發展機制研究”（項目編號：GD19YLJ02）;2020年廣東省基礎與應用基礎研究基金項目：“結構分解視角下的收入不平等和創新驅動效應：機會不平等和努力不平等的異質性分析”（項目編號：2020A1515011259）;2019年度廣東省普通高校青年創新人才類項目：“收入不平等的結構分解及與經濟增長創新驅動效應的協調發展機制研究——基于供給的視角”（項目編號：2019WQNCX036）資助

中圖分類號：F014.4 文獻標識碼：A

收錄日期：2020年6月15日

再分配傾向（或偏好）反映了居民個體對于收入分配公平的訴求，在政府再分配政策的制定過程中扮演重要的角色。因此，不少學者關注影響個體再分配傾向的因素，如個體特征、家庭背景、社會流動經歷、公平信念等。但卻鮮有學者從技術視角對其進行研究。事實上，與其他因素不同，互聯網等技術因素對個體再分配傾向的影響將更多地依賴于具體的社會經濟條件，因而作用機制較為復雜。處于經濟轉型期的中國，因社會主義市場經濟體制尚不完善，居民的社會公平感普遍較低，且當前再分配政策的效果亦不盡如人意。本文將基于這一背景，探究個體互聯網使用對其再分配傾向的作用效果與機制。

一、理論框架與研究假設

本文將互聯網使用影響個體再分配傾向的作用機制區分為間接效應和直接效應。其中，間接效應指互聯網使用通過影響個體的主觀公平感知，進而作用于再分配傾向;直接效應指互聯網可能放大我國當前再分配制度中的不完善之處，由此直接影響個體再分配傾向。

（一）間接效應。根據現有文獻，個體公平感是影響再分配傾向的重要因素，原因在于，個體的再分配傾向與政府的再分配政策主要源于初次分配無法達到人們對于收入分配公平的要求。故可據此推測，對社會公平認可度較高的個體將具有相對較低的再分配傾向。

我國的機會不平等在總收入不平等中占有相當高的比重，民眾的社會公平感知普遍偏低。而互聯網的使用可能對此起到放大作用。在傳統媒體時代，人們主要比較與周邊群體的收入差距，并據此形成主觀公平感知;但在互聯網時代，比較范圍不再僅限于周邊少數群體，使用互聯網的個體可能較多地接受網絡信息、洞悉網絡事件、形成多方面比較，由此影響其社會公平認同意識。高收入階層“炫富”和低收入階層的“仇富”都隨著互聯網的傳播而放大了影響。此外，網絡炒作的催化作用、非理性情緒的宣泄以及注意力經濟時代部分媒體社會責任的缺失等因素，都有可能進一步放大現有的不公平現象。簡言之，互聯網使用可能降低個體的社會公平感知，進而提高再分配傾向。

（二）直接效應。總體而言，一些發達國家的直接稅對于居民收入差距具有較好的調節作用，主要因其直接稅中公司所得稅比重較小，而個人所得稅比重較高。例如，主要由發達國家構成的經濟合作與發展組織（OECD）中個人所得稅占全部所得稅的比重約為75%。但我國的情況則恰恰相反，2008～2014年企業所得稅在所得稅中的比重約為75%，個人所得稅占比僅為25%左右。這不僅是我國所得稅結構所呈現出的特點，也是發展中國家稅制結構的一般特點。究其原因，可能與政府的主觀意圖、國家的經濟發展水平、稅收征管水平以及制度慣性等因素有關。一般而言，發展中國家在公平與效率的取舍中，對效率賦予更高的權重，且限于較低的稅收征管水平，對非經營性的個人納稅主體缺乏有效的管理手段。此外，要從以往以課征企業和準企業納稅人的間接稅為主的稅收政策轉向提高個人所得稅，也面臨比較激烈的利益沖突。盡管存在各種各樣的現實原因，但完善理論上再分配能力較強的個人所得稅、房產稅等稅種，提高財稅政策的再分配能力，確實是我國政府當前應當且正在努力的方向。

互聯網的普及可能會放大我國當前再分配制度的不完善之處，促使部分群體對我國當前的再分配制度產生不滿和質疑，一方面互聯網促進信息流通，加深了民眾對于我國當前再分配制度的了解程度，但公眾對事物的認知和判斷往往并不全面，容易以偏概全;另一方面再分配制度涉及到社會公平公正這一敏感性問題，而在“注意力”經濟時代，部分媒體缺乏一定的社會責任感，一切以公眾關注度為導向，情緒化、轟動性的媒體報道泛濫，這也在一定程度上助漲了網絡的放大效應。

總而言之，限于各種原因，我國當前的再分配制度尚不完善，再分配政策的效果難以達到公眾的心理預期。互聯網的使用可能會放大以上不足之處，導致人們具有更高的再分配傾向。

基于上述理論分析，本文提出如下待檢驗的理論假設：

假設1：互聯網使用對個體再分配傾向的總效應為正，即使用互聯網的個體具有相對較高的再分配傾向。

假設2a：以個體公平感知為中介變量，互聯網使用對個體再分配傾向產生間接的正向作用。

假設2b：通過放大我國當前再分配制度的不完善之處，互聯網使用對個體再分配傾向產生直接的正向作用。

二、研究設計與數據說明

（一）研究設計

1、互聯網使用與個體再分配傾向的關系檢驗。為檢驗互聯網使用與個體再分配傾向之間的關系，設定如下Probit模型：

pr（redis=1）=G（？琢+？茁Internet+？酌X+？啄R） （1）

其中，因變量（redis）為個體再分配傾向，解釋變量（Internet）為個體互聯網使用狀況。X為個體和家庭層面的控制變量，R為地區特征控制變量。

2、互聯網使用影響個體再分配傾向的作用機制檢驗

（1）間接效應檢驗。Sobel-Goodman方法最早由Sobel（1986）提出，被廣泛應用于中介效應的檢驗。該方法不僅給出中介效應的點估計，還能夠計算各種中介效應在總效應中的比重。其基本原理為：首先以中介變量（如公平感）對互聯網使用變量進行回歸分析，假設系數估計值為a;然后，以個體再分配傾向為因變量，同時對互聯網使用和中介變量進行回歸分析，假設中介變量的系數估計值為b。那么，用中介效應估計值ab除以其標準誤？滓ab得到一個z值（z=ab/？滓ab，其中，？滓ab=），將該z值和基于標準正態分布的臨界z值進行比較即可判斷中介效應存在與否。并且最新的研究進展中，放寬標準正態分布的假定，采用Bootstrap方法進行統計推斷，提高了Sobel-Goodman檢驗法的統計功效。本文將同時采用傳統方法和Bootstrap方法對中介效應進行檢驗。另外，中介效果量（即中介效應在總效應中所占比重）的計算方法為：

R2med=r2MY-（R2Y，MX-r2XY） （2）

其中，r2MY為個體再分配傾向與中介效應變量的相關系數;R2Y，MX為以個體再分配傾向為因變量同時對互聯網使用和個體公平感進行回歸的回歸方程的可決系數;r2XY是個體再分配傾向與互聯網使用變量的相關系數。從而R2med表示個體再分配傾向變量的方差只能被互聯網使用變量和中介效應變量共同解釋而不能被互聯網使用變量或中介效應變量獨立解釋的部分。

（2）直接效應檢驗。根據前文理論分析可知，在直接效應中，互聯網使用可能通過放大我國當前再分配制度中的不完善之處，促使人們具有更高的再分配傾向。這種放大效應的作用效果在很大程度上依賴于個體對政府部門的信任度。一般而言，對政府（特別是中央政府）的信任度越高，受網絡信息影響而對當前政府政策產生質疑的可能性就越低，因而放大效應就會越小。基于這一思路，我們將全樣本按照對政府信任度的高低進行分組回歸，以檢驗直接效應的存在性。

（二）數據與變量說明。本文所使用的數據主要來自2010年中國綜合社會調查（CGSS2010）。CGSS2010采用多階分層概率抽樣設計，樣本范圍包括我國31個省份（自治區或直轄市），具有較好的全國代表性。并且除了互聯網使用和再分配傾向等信息之外，CGSS2010還包括個人特征、人力資本、家庭狀況等多方面的信息，能夠較好地分析個體互聯網使用和再分配傾向之間的關系及作用機制。

本文的被解釋變量為個體的再分配傾向。CGSS2010調查問卷中存在這樣的問題“請問您是否同意下列說法：為減少收入不平等，應該對富人征收更高的稅？”，回答選項為：完全不同意（1）、比較不同意（2）、無所謂同意不同意（3）、比較同意（4）、完全同意（5）。本文據此構建再分配傾向二值變量，當被訪者回答“完全不同意”或“比較不同意”時，該二值變量取值為0;當被訪者回答“完全同意”或“比較同意”時，該二值變量取值為1，同時剔除回答為“無所謂同意不同意”的居中樣本。

關于核心解釋變量互聯網使用，調查問卷中存在這樣的問題“您在過去一年中對互聯網（包括手機上網）的使用情況是？”，要求被訪者在“從不”（1）、“很少”（2）、“有時”（3）、“經常”（4）以及“總是”（5）中進行選擇，本文將互聯網使用定義為二值虛擬變量，當被訪者回答“從不”時，該變量取值0，否則取值1。

中介變量為個體公平感，CGSS2010中存在如下問題“您認為當今社會是否公平？”，要求被訪者在“完全不公平”（1）、比較不公平（2）、居中（3）、比較公平（4）和完全公平（5）中進行選擇，故個體公平感變量取離散值1～5。借鑒已有的相關文獻，控制變量包括個體層面控制變量（個體年齡、年齡平方、性別、民族、婚姻狀況、戶籍、政治面貌、受教育程度、自評健康狀況以及個體上年總收入等）、家庭層面控制變量（家庭經濟等級、家庭上年總收入、父母受教育程度、父母政治面貌等）以及地區特征控制變量（區位虛擬變量、地區經濟發展水平等）。根據研究需要，剔除各指標值為“不知道”、“拒絕回答”、“說不清”、“不適用”或缺失的樣本。

三、檢驗與分析

（一）總效應檢驗。表1給出了互聯網使用影響再分配傾向的估計結果。在依次添加個體層面控制變量、家庭層面控制變量和地區特征控制變量的條件下，互聯網使用的估計系數始終在1%的水平上顯著為正（如表1第（1）～（3）列）。此外，表1中第（4）～（6）列分別采用省級、市區（或縣）級以及鄉鎮（或街道）級的地區平均互聯網使用率作為工具變量進行IV-Probit估計，結果與上述結論保持一致，因此假設1獲得了經驗支持。（表1）

（二）作用機制檢驗

1、間接效應檢驗。由表2可知，無論采用標準方法還是樣本抽樣法計算標準誤，以公平感為中介變量的間接效應的估計系數均至少在10%的水平下顯著為正，符合理論預期。該結果支持假設2a。（表2）

2、直接效應檢驗。表3第（1）～（4）列分別按照對中央政府信任度、對政府工作人員信任度進行分組回歸，結果表明，互聯網使用對再分配傾向的正向影響僅在政府信任度較低的組別中顯著。該結果支持直接效應。

另外，根據之前的理論分析，直接效應的大小與個體對政府部門的信任度——而非對其他對象或一般化的信任——相關。因此，如果將對政府部門的信任指標替換為對其他對象或一般化的信任指標，重新進行分組回歸，則不應出現與表3第（1）～（4）列類似的結果。事實的確如此，以一般化的信任或對朋友的信任指標進行分組回歸的結果表明，互聯網使用對再分配傾向的正向影響僅在信任度較高的組別中顯著（如表3第（5）～（8）列所示），這與第（1）～（4）列中的結果恰好相反。該結果進一步證實了直接效應的存在。假設2b也獲得了一定的經驗支持。（表3）

四、結論及評述

通過直接效應和間接效應，互聯網使用促使個體具有更高的再分配傾向。間接效應中，互聯網使用降低個體的公平感，進而提高再分配傾向;直接效應中，互聯網放大了我國當前再分配制度中的不足之處，并由此導致部分民眾對再分配政策提出更高的要求。此外，與間接效應的理論推斷保持一致，互聯網使用對個體再分配傾向的正向影響在地區市場化程度較低、家庭背景條件較差及女性群體中更加顯著。

研究結果表明：在機會不平等狀況較為嚴重、民眾公平感知較低且我國再分配制度尚不完善的情況下，互聯網的普及在加速信息流通的同時，也會通過夸張、不實的宣傳放大我國在轉型期所呈現出的種種不足之處。這在增加社會不安定因素的同時，也在一定程度上有助于促進我國再分配制度的不斷完善。隨著我國市場化改革的不斷深化、再分配制度的日漸完善以及網絡治理與規范的不斷加強、人們對于互聯網使用的日臻理性與成熟，互聯網的作用效果將逐漸趨于中性化，并在促進我國經濟轉型升級的過程中發揮越來越大的積極作用。

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