2.2 数据与变量

2.2.1 数据

本章所用数据来自中国综合社会调查（CGSS）2005年的调查数据，该数据由中国人民大学中国调查与数据中心负责收集，详细信息和相关资料参见该中心官方网站。该数据是权威的、公开的，并向研究者免费提供。尽管在过去十年间，中国社会的媒介结构、民众的媒介使用以及政治参与方式皆已发生较大的变化，但是，一些基本的、深层次的结构和变量影响关系仍然对当今的中国产生着影响，因此2005年的资料仍有一定的参考价值。

2005年中国综合社会调查的数据调查采用分层四阶段概率抽样法，调查覆盖了全国28个省/直辖市/自治区，涉及125个县级单位，整个样本容量为10372人，其中城市样本6098人，农村样本4274人。共有住户成员情况、个人基本情况、家庭情况、心理健康、经济态度与行为评价、社区生活与治理、农村治理7个模块。城市样本量占总样本量的比例是58.8%，农村样本量占总样本量的比例为41.2%。本章使用的是城市样本。此次调查区域覆盖了全国东、中、西部的88个城镇，这些城镇既有发达的大城市如北京、上海、天津、深圳等，也有中等城市如部分省会城市，还有欠发达城镇。

之所以先选择城市数据，是因为城市是中间阶层（也称中产阶层、中产阶级）的聚集地，很多研究发现经济发展会改变一个社会的结构形态，创造出大量的中间阶层。中国的城市经济发展是远远高于农村的，尽管中国城市现在有着大量的外来人口，如农民工，但不能否定的一个事实是，中国城市里的中间阶层的人数和比例都远远高于中国农村。例如，中国社会科学院社会学研究所的李春玲指出：从全国范围来看，中产阶级所占比例约为4%～5%；在城市，中产阶级所占比例约为10%；在大城市，中产阶级所占比例约为12%～15%。也就是说，在城市，中国的中间阶层的比例远远要高于全国平均比例，更高于中国农村的比例。为此，城市成为研究中国中间阶层的一个很好的场所。对中间阶层的研究主要聚焦于城市的管理人员、专业技术人员和企业白领，这些社会阶层在很大程度上是中国改革开放的受益者，是社会的精英群体。中国的中间阶层的政治参与对于政治稳定有着重要的作用。早在古希腊时期，亚里士多德就认为中产阶级富有理性、心态平和，是社会稳定的力量。他认为，人类在本性上是一种政治动物，而唯有以中产阶级为基础才能组成最好的政体。中产阶级比任何其他阶级都稳定，以中产阶级为基础的政体是各政体中最为稳定的类型。他强调国家“以正义为原则”，“正义恰正是树立社会秩序的基础”。尽管后来亨廷顿指出“中产阶级作为革命因素的形象，与它作为现代政体的稳定基石的传统形象是自相矛盾的。但是，中产阶级与稳定的关系同富裕与稳定的关系很相近。与普通化的富裕一样，已经壮大的中产阶级是政治领域起缓和作用的力量。然而，中产阶级的形成同经济增长一样，常常是一种高度不稳定的因素”，但不可否定的是，具有职业和教育优势的中间阶层的政治参与态度和行为对引导整个社会的稳定是非常重要的，而城市恰好是中间阶层的聚居地。

2.2.2 变量

一、因变量

本章中的因变量为政治参与，在当前的比较政治学研究框架下，政治参与不仅仅包括投票、参与选举、助选等传统政治参与（conventional political participation），也包括非传统政治参与（unconventional political participation）如公开地向媒体表达意见、向政府官员或议员投诉（上访或请愿），乃至抵制、示威、游行、占领等各类政治行为。非传统政治参与行为都具有一定程度的群体性和对抗性（或抗争性），与传统政治参与体现的公民对于政治体制的较高合作性不一样。因此非传统政治参与也可以被纳入集体行动（collective actions）、社会运动（social movements）和抗争性政治（contentious politics）的视野来分析。根据以往研究和问卷调查，本书将政治参与分为三个维度：选举政治参与、政治事务关注参与、抗争性政治参与。

（一）选举政治参与

城市居民的传统政治参与形式主要是居委会选举和基层人大代表选举，为此，本书将城市居民的选举政治参与分为居委会选举参与和地方人大代表选举参与。

（1）参与居委会选举的投票状况。本章用CGSS调查问卷中“您在上一次的居民委员会选举中有没有投过票呢”这一项问题来测量居民的投票参与状况，答案选项是“没有（赋值0）”“有，但是因为要求才去的（赋值1）”“有，是自己自发/主动去的（赋值2）”这三个。三个选项的分布状况是：在6098个有效样本中回答“没有”的有4453人，占73.0%；回答“有，但是因为要求才去的”有1115人，占18.3%；回答“有，是自己自发/主动去的”有530人，占8.7%。

（2）参与地方人大代表选举的投票状况。本章用CGSS调查问卷中的“您在上一次的地方人民代表大会代表选举中有没有投过票呢（单选）”来测量居民参与地方人大代表选举的投票状况，答案选项是“没有（赋值0）”“有，但是因为单位/企业领导或村干部要求才去的（赋值1）”“有，是自己自发/主动去的（赋值2）”这三个。三个选项的分布状况是：在6098个有效样本中回答“没有”的有4241人，占69.5%；回答“有，但是因为单位/企业领导或村干部要求才去的”有1330人，占21.8%；回答“有，是自己自发/主动去的”有527人，占8.6%。

（二）政治事务关注参与

政治事务关注参与属于一种日常的政治参与。日常的政治参与包括很多，如与人大、政协委员接触，与媒体接触发表政治观点等。问卷仅测量了政治事务关注程度，而问卷里的政治事务关注分为对居民委员会的关注和对地方人大的关注。

（1）对居民委员会的关注。本章用CGSS调查问卷中的“您对居民委员会日常工作和决策的关注程度是怎样的呢”来测量居民对居委会工作的政治事务关注程度。将五个答案选项“一点也不关注”“不太关注”“一般”“比较关注”“非常关注”分别赋值1、2、3、4、5。在6098个有效样本中选择“一点也不关注”的有863个，占14.2%；选择“不太关注”的有1859个，占30.5%；选择“一般”的有2372个，占38.9%；选择“比较关注”的有831个，占13.6%；选择“非常关注”的有173个，占2.8%。

（2）对地方人大的关注。本章用CGSS调查问卷中的“您对地方人大日常工作和决策的关注程度是怎样的呢”来测量对地方人大工作的政治事务关注程度。将五个答案选项“一点也不关注”“不太关注”“一般”“比较关注”“非常关注”分别赋值1、2、3、4、5。在6098个有效样本中选择“一点也不关注”的有780个，占12.8%；选择“不太关注”的有1795个，占29.4%；选择“一般”的有2343个，占38.4%；选择“比较关注”的有1002个，占16.4%；选择“非常关注”的有178个，占2.9%。

（三）抗争性政治参与

在对五个西方民主国家政治活动的研究中，Barnes和Kaase把非传统政治参与定义为“与特定政治体制之下的常规政治参与的规则和习惯不相符合的行为”，这些非传统政治参与表现为签名请愿书、联合抵制活动、游行示威等，所以也称抗争性政治参与。抗争性政治参与作为非传统政治参与，成为一种重要的公民参与方式。在自身的权利受到损害时，中国民众往往采取抗争性政治参与来表达意见和争取相关部门的帮助。在2005年的CGSS调查问卷中，“您有没有参加过以下活动呢（每行单选）”的选择支项分别为：“自发性的爱国主义游行示威（包括抵制日货之类的行动）”“个人上访/请愿”“集体上访/请愿”。答案选项“有”“没有”分别编码为1、0，将这三个分支选项的赋值加权为一个值，称“抗争性政治参与”。在6098个有效样本中有5853个“抗争性政治参与”的值为0（没有参与），占96.0%;198个为1（参与1次），占3.2%;43个为2（参与2次），占0.7%;4个为3（参与3次），占0.1%。应该说明的是，与选举政治参与等制度化政治参与不同的是，抗争性政治参与属于非制度化政治参与，即使是自发性的爱国主义游行示威，由于是自发的，事前未经批准，在中国也不属于合法的游行示威，而上访/请愿，尤其是集体上访/请愿，在中国都是不受鼓励的。

二、自变量

（一）社会资本

目前对于社会资本变量相当多的国内研究主要侧重于社会网络和社会关系方面，相关的经验研究对社会资本的操作的定义也有很大的不同，本章社会资本的含义采用帕特南的定义，变量的操作化定义分为三个部分：社会信任、社会参与网络和互惠规范。

信任是社会资本必不可少的组成部分。在一个共同体内，信任的水平越高，合作的可能性越大，在数据中有测量村民对不同对象信任程度的问题：“E14．在不直接涉及金钱利益的一般社会交往/接触中，您觉得下列人士中可以信任的人多不多呢？（每行单选），选择支项包括：E14a.（近）邻居；E14b.（城镇的）远邻/街坊 或（乡村）邻居以外的同村居民；E14c．同村的同姓人士；E14d．同村的非同姓人士；E14e．亲戚；E14f．同事；E14g．交情不深的朋友/相识；E14h．老同学；E14i．在外地相遇的同乡（以同市或同县为界线）; E14j．一起参加文娱、健身、进修等业余活动的人士；E14k．一起参加宗教活动的人士；E14l．一起参加社会活动/公益活动的人士；E14m.陌生人。”由于问卷附注“被访者如果是城镇户口，则无须回答E14c和E14d，直接将答案圈为‘不适用’”，为此在城镇部分不分析E14c和E14d。答案选项是“绝大多数不可信、多数不可信、可信者与不可信者各半、多数可信、绝大多数可信”，分别编码为1、2、3、4、5，缺省值为6。有些项目缺失值较多，被访者选6时作为缺失值处理，符合原来数据的结果，反映问卷的真实情况。为分析居民的信任结构，本书用主成分因子分析法对这11个支项（不包括E14c和E14d）进行因子分析，共抽取出两个特征值大于1的因子，用最大方差法进行因子旋转，旋转后的成分矩阵如表2-1所示。根据变量在不同因子上载荷量大小的不同，本书将社会信任的两个因子分别命名为一般人信任因子、亲戚朋友信任因子。因子分析的KMO值是0.852, Bartlett的球形度检验显著性水平小于0.001，两个因子共解释了54.2%的方差。

社会资本的第二个组成部分是社会参与网络，任何社会都是由一系列人际沟通和交换网络构成的，包括纵向网络和横向网络。其中将具有相同地位和权力的行为者联系在一起的横向网络是社会资本的基本组成部分。在一个共同体中，横向网络越密，公民就越有可能为了共同利益进行合作。在CGSS的数据中有“E18．在业余时间里，您有没有在以下方面参加由您工作单位以外的社团组织（如俱乐部、沙龙、培训班、志愿团体、教会等）安排/组织的活动呢（每行单选）”的问题，其分支项为：E18a．健身/体育活动；E18b．娱乐/文艺活动；E18c．同学/同乡/同行联谊活动；E18d．宗教信仰活动；E18e．有助于增进培养/教育子女能力的活动；E18f．有助于提高个人技能/技术的活动；E18g．公益/义务活动（如扶贫、社会救济、赈灾、扫盲、环保等），将五个答案选项“一周一次”“几周一次”“一月一次”“一年几次”“从不”重新赋值为5、4、3、2、1。为了了解这些选项的结构，以特征值大于1为条件进行探索性因子分析，按照特征值大于1的标准抽取出一个公共因子，命名为“社会参与网络因子”。该因子分析的KMO值是0.809, Bartlett的球形度检验显著性水平小于0.001，该因子解释了41.68%的方差。

社会资本的第三个组成部分是互惠规范。互惠是规范中最为重要的一种，帕特南把互惠分为均衡的互惠和普遍的互惠，前者指人们同时交换价值相等的东西，后者则指在特定时间的无报酬和非均衡的交换，现在己予人，将来人予己。普遍的互惠是具有高度生产性的社会资本，把自我利益和团结互助结合起来。这种互惠规范主要表现为居民之间的互助行为，而相互帮忙与相互之间的熟悉程度相关，因此本书以居民之间的熟悉程度和互助行为来测量互惠规范。在调查问卷中问题“F1．您和邻居、街坊/同村其他居民之间的熟悉程度是怎样的（单选）”的问题，将五个选择支项“非常不熟悉”“不太熟悉”“一般”“比较熟悉”“非常熟悉”分别从1到5赋值；而问题“F2．在日常生活中，您与您的邻居、街坊/同村其他居民之间有互助行为吗（单选）”的五个答案选项“没有”“偶尔有”“有时有”“较多”“很多”分别从1到5赋值。运用主成分因子分析法提取一个公共因子，命名为“互惠因子”。该因子分析的KMO值是0.5, Bartlett的球形度检验显著性水平小于0.001，该因子解释了76.44%的方差。

（二）社会经济地位

除了社会资本等，对政治参与有影响的主要的自变量还有社会经济地位和政治身份。对政治参与的研究显示，个人拥有的物质资源和社会资源，如社会经济地位是决定政治参与的重要因素之一。也就是说，拥有社会经济地位等政治参与资源多的个人，其政治参与的时间和深度较其他人更多。Becckers通过荷兰的调查数据发现，在个人社会经济统计数据中，与资源占有相关的变量或者是降低机会资本的变量能够据以显著预测公众在自愿组织中的参与程度。教育状况和个人收入水平是衡量个人社会经济地位的重要指标。一般来说教育程度越高越可能参与投票，收入水平越高越可能参与投票。本章将数据中的受教育程度重新划分为小学及以下、初中水平、高中水平和大专及以上水平四个层次，分别编码为1、2、3、4。收入状况以问卷中的个人年收入数据来测量，为了减轻收入分布的严重正向的偏态状况，将收入进行自然对数转换。而通过比较个人年收入数据在转换前与转换后的次数，可发现个人年收入在转换为自然对数后的次数分布就不存在偏态状况了。

（三）政治身份

是否加入了政治性组织是影响政治动员状况最重要的因素之一。中国共产党是我国最主要的政治组织，本章用是否是党员来测量居民受到政治动员影响的状况，党员编码为1，其他情况编码为0。

（四）媒介使用

1．媒介使用的接触时间

媒介使用的接触时间用以下选项来测量。在CGSS的调查数据中有“E16．您在日常生活中从事下列活动的频率是怎样的呢”的问题，其分支项为“E16a．看电视；E16b．阅读报刊；E16c．浏览互联网”，将五个答案选项“差不多每天”“一周几次”“一周一次”“一月一次”“一年几次”“从不”重新赋值为6、5、4、3、2、1。频率越高，总的接触时间自然就越长，因此也可称为“接触时间”。接触时间可分为看电视事件、阅读报刊时间、浏览互联网时间。

2．媒介使用的新闻接触

媒介使用的新闻接触用以下选项来测量。在CGSS的调查数据中有“在您看电视、阅读报刊以及上网时，对于时事新闻（包括‘焦点访谈’之类的专题调查报告/报道）的关注程度是怎样的呢”的问题，其答案选项为“一点也不关注”“不太关注”“一般”“比较关注”“非常关注”，将其赋值为1、2、3、4、5。

三、控制变量

除了以上自变量之外，影响政治参与的还有一些个人统计变量的控制变量，本章在模型中还引入了性别和年龄两个控制变量。性别作为重要的个体特征，对选举政治参与有一定的影响，本章将性别用虚拟变量表示，男性编码为1，女性编码为0。一般来说，年龄与选举政治参与是有关系的，但不是线性关系而是一种倒U的拟线性关系，即年轻人的参与率是较低的，随着年龄的增长，参与率逐步增长，到四五十岁达到最高，六十岁以后逐步下降，如Milbrath所指出的，“参与随着年龄的增长而提高，在40岁到50岁达到顶峰并稳定一段时间，然后在60岁以后逐渐下降”。针对我国选民的已有研究表明年龄与投票参与的关系也是倒U形的拟线性关系。在参考相关研究的基础上，本章加入年龄和年龄的平方项作为控制变量，其中年龄的平方项以年龄的平方除以100表示。所有变量的测量层次及统计变量见表2-2。