第四节　数据分析

一、变量测量结果

（一）因变量：网络政治参与行为

本研究以网络政治参与行为为因变量。我们采用“经常”“较多”“一般”“较少”“从不”五点尺度李克特量表，从政治信息获取、政治意见交流与表达、政治行动三个维度，用“访问政治新闻网站”“阅读有关政治和公共事务的博客／微博”等9个题项，对城市居民的网络政治参与行为进行了测量。测量结果见表3-3。

从表3-3不难发现，我国城市居民的网络政治参与程度总体偏低。其中，参与比例相对较高的网络政治行为有“访问政治新闻网站”“阅读有关政治和公共事务的博客／微博”“和网友讨论政治话题”及“参加网上投票”，经常或较多参与的比例分别为32.0%、21.6%、19.5%和18.3%。参与程度较低的网络政治行为主要有“给政府部门和学校领导发电子邮件”“参与在线抗议活动”和“参与和政府官员的在线交流”，经常或较多参与的比例均不足一成，分别为8.5%、9.5%和8.7%，而分别有高达78.0%、75.7%和74.3%的城市居民较少或从未参与过这几种网络政治行为。总体而言，我国城市居民的网络政治参与以网络政治信息获取、网络政治意见交流与表达为主，参与网络政治行动的比例很低。

为了简化网络政治参与行为量表的结构，我们采用探索性因子分析方法，对9个题项进行因子分析，以提取出有概括力的新因子。因子分析采用主成分分析法（Principal Components）作为抽取因子的方法，采用正交旋转法中的最大方差旋转法（Varimax Method）作为转轴方法，以降低因子的复杂性。由于因子分析的前提条件是观测变量之间存在一定的相关关系，因此，在进行因子分析之前，我们先运用KMO测度和Bartlett's球形检验方法评估对项目进行因子分析的适当性。经计算发现，KMO值为0.889，Bartlett's球形检验的近似卡方值是7284.188，自由度为36，在0.000（Sig.=0.000）水平上统计检验显著，说明存在潜在共享因子，可以进行因子分析。

基于相关理论分析并结合碎石图（见图3-1），我们发现抽取3个因子较为合适。第一次因子分析析出的3个因子方差贡献率分别为36.052%、22.631%和21.267%，累积方差贡献率为79.950%。但“参加网上投票”这一题项因子负荷不清晰，旋转后同时在两个因子上的负荷都大于0.5，故将其剔除，然后对剩余的8个题项进行第二次因子分析。

第二次因子分析同样指定抽取3个因子。第二次因子分析的KMO值为0.873，Bartlett's球形检验的近似卡方值是6457.949，自由度为28，在0.000（Sig.=0.000）水平上统计检验显著。3个因子的方差贡献率分别为36.918%、23.098%和22.815%，累积方差贡献率为82.831%，所有题项的共同度均在0.7以上，符合因子分析的要求（见表3-4）。

根据各因子题项的含义，我们对3个因子进行命名。命名因子1为“网络政治行动”因子，包括“给政府部门和学校领导发电子邮件”“参与在线抗议活动”“参与和政府官员的在线交流”和“在网上对政府工作进行评价”4个题项，主要描述城市居民参与网络政治行动的情况；命名因子2为“网络政治意见交流与表达”因子，包括“和网友讨论政治话题”“在网上表达自己对政治议题的看法”2个题项，主要描述城市居民通过网络表达政治意见并与他人交流政治意见的情况；命名因子3为“网络政治信息获取”因子，包括“访问政治新闻网站”“阅读有关政治和公共事务的博客／微博”2个题项，主要描述城市居民借助网络获取政治信息的情况。

对量表的信度检验，采用分析量表的内部一致性Cronbach's α系数方法进行。结果显示，3个因子的Cronbach's α系数分别为0.899、0.790和0.929，整个量表的Cronbach's α系数为0.908。信度分析结果表明，城市居民网络政治参与行为量表具有较高的内部一致性。同时，量表包含的3个因子结构清晰，因子内所包含的题项在相应因子上的负荷均达到0.71以上，说明量表的结构效度良好。

（二）自变量

1．上网时间

本研究采用每周上网频率和每天上网时间2个指标来测量城市居民的上网时间。从表3-5可知，我国城市居民每周平均使用网络4.7728天，每天平均上网3.1484小时。这意味着，城市居民的网络使用程度较高。

2．公民技能

本研究采用“经常”“较多”“一般”“较少”和“从不”五点尺度李克特量表，用“写信给报社表达自己对政治议题的看法”“为某个社团或组织工作”“对政府工作进行评价”和“给政府部门写信”4个指标对城市居民的公民技能进行测量。从表3-6的测量结果可知，城市居民在“为某个社团或组织工作”和“对政府工作进行评价”这2个指标上得分较高，分别为2.2044和2.2168，其中经常和较多参与的城市居民分别达到14.8%和13.6%，而在“写信给报社表达自己对政治议题的看法”和“给政府部门写信”这2个指标上得分相对较低，其中从不参与的比例就分别高达42.7%和59.5%。

为了简化城市居民公民技能量表的结构，我们采用探索性因子分析方法对量表进行简化，以提取出具有概括力的新因子。因子分析采用主成分分析法（Principal Components）作为抽取因子的方法，以特征值大于1作为选择因子的标准，采用正交旋转法中的最大方差旋转法（Varimax Method）作为转轴方法，以降低因子的复杂性。在进行因子分析之前，我们先运用KMO测度和Bartlett's球形检验方法评估对项目进行因子分析的适当性。经检验，量表的KMO值为0.769，Bartlett's球形检验的近似卡方值是1953.600，自由度为6，在0.000（Sig.=0.000）水平上统计检验显著，说明适合进行因子分析。因子分析结果，特征值大于1的因子只有1个，意味着4个指标被浓缩为1个因子即公民技能，因子的方差贡献率为68.065%。对量表的内部一致性Cronbach's α系数分析发现，公民技能量表的Cronbach's α系数为0.842，说明信度良好（见表3-7）。

3．政治兴趣

对政治兴趣变量的测量，我们同样采用从“经常”到“从不”五点尺度李克特量表，用“和朋友讨论政治话题”“关注与政治相关的信息”“阅读报纸等媒体上的政治新闻”“收看电视新闻”和“和朋友讨论社会热门问题”5个题项对政治兴趣进行测量。从表3-8可知，城市居民的政治兴趣以“收看电视新闻”和“阅读报纸等媒体上的政治新闻”为主，经常和较多参与这2项的城市居民分别达到58.6%和52.3%。相对而言，“和朋友讨论政治话题”的比例较低，经常和较多参与的城市居民只有25.4%。

为了简化政治兴趣量表，我们采用探索性因子分析方法对量表进行简化，以提取出有概括力的新因子。因子分析采用主成分分析法作为抽取因子的方法，以特征值大于1作为选择因子的标准，采用正交旋转法中的最大方差旋转法作为转轴方法，以降低因子的复杂性。在进行因子分析之前，我们先运用KMO测度和Bartlett's球形检验方法评估对项目进行因子分析的适当性。经检验，量表的KMO值为0.739，Bartlett's球形检验的近似卡方值是2085.620，自由度为10，在0.000（Sig.=0.000）水平上统计检验显著，说明适合进行因子分析。因子分析结果显示，5个题项被浓缩为一个变量，方差贡献率为56.223%。对量表的内部一致性Cronbach's α系数进行分析发现，政治兴趣量表的Cronbach's α系数为0.745，说明信度良好（见表3-9）。

4．政治效能感

政治效能感是行动者对自己的政治行为对整个政治过程可能产生影响力的感觉或者信念。多数学者倾向于认为政治效能感是一个多维度的概念，一般认为包含内在政治效能感和外在政治效能感两个维度，也有学者认为政治效能感是一个三维度的概念，除了内在效能感和外在效能感外，还包括集体效能感。本研究从内在效能感和外在效能感两个维度对城市居民的政治效能感进行测量，测量结果见表3-10。

从表3-10可见，城市居民在外在效能感上得分较高（得分越高，政治效能感越低），而在内在效能感上得分相对较低（得分越低，政治效能感越低），说明城市居民的政治效能感总体偏低。为了简化城市居民政治效能感量表的结构，我们采用探索性因子分析方法，对6个题项进行因子分析，以提取出有概括力的新因子。因子分析采用主成分分析法作为抽取因子的方法，以特征值大于1作为选择因子的标准，采用正交旋转法中的最大方差旋转法作为转轴方法，以降低因子的复杂性。由于因子分析的前提条件是观测变量之间存在一定的相关关系，因此，在进行因子分析之前，我们先运用KMO测度和Bartlett's球形检验方法评估对项目进行因子分析的适当性。经检验，量表的KMO值为0.630，Bartlett's球形检验的近似卡方值是1586.065，自由度为15，在0.000（Sig.=0.000）水平上统计检验显著，说明存在潜在共享因子，可以进行因子分析。因子分析提取出2个因子，累积方差贡献率为62.740%，除“政治太复杂，不是像我这样的人可以理解的”一题外，其他题项的共同度均超过0.5，符合因子分析要求（见表3-11）。

根据因子分析结果和各因子所包含题项的含义，我们分别对2个因子进行命名。命名因子1为“外在政治效能感”，包括“像我这样的人，根本不能影响政府的行为”“政府官员不太在乎像我这样的人有何想法”和“政治太复杂，不是像我这样的人可以理解的”3个题项；命名因子2为“内在政治效能感”，包括“我完全有能力参与政治”“我完全可以胜任领导工作”和“我比一般人更了解中国的政治情况”3个题项。

对量表的信度检验，我们采用分析量表的内部一致性Cronbach's α系数方法进行。结果显示，2个因子的Cronbach's α系数分别为0.689和0.703，整个量表的Cronbach's α系数为0.671，说明量表的信度良好，可以接受。同时，量表包含的2个因子结构清晰，因子内所包含的项目在相应因子上的负荷均达到0.50以上，说明量表的结构效度良好。

5．社团参与

本研究对社团参与的测量，采用询问城市居民是否经常参加由俱乐部、志愿团体、专业／行业社团等各种社会团体组织的“体育／健身”“文艺娱乐”等活动来进行。具体测量结果如表3-12所示。城市居民参与程度较高的活动有社团组织的“休闲／旅游活动”（59.3%）、“同学、同乡、战友联谊活动”（50.0%）、“体育／健身活动”（48.8%）和“文艺娱乐活动”（42.9%）。相比之下，“宗教信仰活动”的参与程度最低（3.8%），“专业学会／行业协会活动”的参与率也不高（17.7%）。

为了研究的便利，我们将8个指标得分相加，合成1个新的变量“社团参与程度”。赋值方法为参与过某项活动赋值为1，没有参与过则赋值为0。对8个指标得分加总后，每位调查对象最终获得1个“社团参与程度”指数，其取值范围为[0，8]，得分越高，意味着受访者的社会参与程度越高，反之，则意味着其社团参与程度越低。

6．政治观念

本研究采用从完全同意到很不同意五点尺度李克特量表，用“在国家利益面前，个人利益再大也是小的”“只要是国家的事情，个人都应该义不容辞”“在公共场合，多管闲事会惹麻烦”“纳税人有权利讨论政府怎么花钱”等8个题项对政治观念进行测量。测量结果见表3-13。

从表3-13可见，“在国家利益面前，个人利益再大也是小的”“只要是国家的事情，个人都应该义不容辞”和“纳税是为了给国家做贡献”3个题项中选择比较同意和完全同意的受访者均超过50%，说明我国城市居民对国家有较强的认同感，认为个人应当优先服从国家利益；在“一般家庭遇到大事还是应该丈夫说了算”“在公共场合，多管闲事会惹麻烦”和“政府干部为给熟人办事，偶尔破例也是可以的”3个题项中，选择比较同意和完全同意的受访者都接近或超过30%，说明目前我国城市居民中仍有很大一部分人对公共事务持有一种较为消极的态度；在“纳税人有权利讨论政府怎么花钱”和“民告官是正常的”2个题项中，选择比较同意和完全同意的受访者都超过了50%，说明目前我国城市居民中至少有超过一半的人，认为自己有权利参与公共事务。

为了简化城市居民政治观念的结构，我们对量表中包含的8个题项进行因子分析，以提取具有概括力的新因子。因子分析采用主成分分析法，以特征值大于1作为选取因子标准，因子旋转采用正交旋转法中的最大方差旋转法。采用KMO测度和Bartlett's球形检测评估对项目进行因子分析的适当性。经检验，量表的KMO值为0.706，Bartlett's球形检验的卡方值为2008.060，自由度为28，在0.000（Sig.=0.000）水平上统计检验显著，说明适合进行因子分析。

因子分析共析出3个因子，方差贡献率分别为26.989%、20.043%和19.633%，累积方差贡献率为66.665%，除“一般家庭遇到大事还是应该丈夫说了算”一题的共同度为0.473外，其余所有题项的共同度均超过0.637，达到因子分析要求（见表3-14）。

根据因子分析的结果及各因子题项的含义，我们分别为3个因子命名。命名因子1为“臣属型政治观念”因子，包括“在国家利益面前，个人利益再大也是小的”“只要是国家的事情，个人都应该义不容辞”和“纳税是为了给国家做贡献”3个题项。具有这种政治观念的人，在面对公私冲突时，往往愿意接受执政者对自己的政治安排，倾向于服从权力而牺牲个人利益。命名因子2为“参与型政治观念”，包括“纳税人有权利讨论政府怎么花钱”和“民告官是正常的”2个题项。具有这种政治观念的人，对自己在政治体系中的权利和责任均具有较高的认识，在面对公私冲突时，能够以契约精神处理公私关系。命名因子3为“狭隘型政治观念”，包括“一般家庭遇到大事还是应该丈夫说了算”“在公共场合，多管闲事会惹麻烦”和“政府干部为给熟人办事，偶尔破例也是可以的”3个题项。具有这种政治观念的人，通常不能以契约精神处理关系，不讲权利义务，只在意关系亲密程度。

对量表的信度检验，采用分析量表的内部一致性Cronbach's α系数方法进行。3个因子的Cronbach's α系数分别为0.796、0.650和0.543，整个量表的Cronbach's α系数为0.684，说明“狭隘型政治观念”因子的信度系数偏低，而“臣属型政治观念”因子、“参与型政治观念”因子和整个政治观念量表的内部一致性尚可以接受。3个因子内所包含的项目在相应因子上的负荷除“一般家庭遇到大事还是应该丈夫说了算”一项为0.629以外，其余各项均在0.70以上，说明量表的结构效度良好。