Page 143 - 《社会》2013年第5期
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社会· ２０１３ · ５
毫无疑问，这充分体现了互联网使用对非制度化政治参与的助燃作用。
为检验 犐犞犘狉狅犫犻狋 的稳健性，本文还把互联网使用只操作化为“浏
览网页”，不包括“聊天和娱乐”。结论可见表 ３ 的测试模型 １ 。考虑到
互联网使用的助燃效应可能在年轻人中更为明显， ２３ 测试模型 ２ 的样本
为 ４０ 岁以下的被访者。测试模型 ３ 样本为 ４０ 岁以下且互联网使用不包
括“聊天和娱乐”。不难发现，几个模型的结果均和主模型基本一致。
表 ３ ：稳健性测试结果
犘狉狅犫犻狋 单方程模型 犐犞犘狉狅犫犻狋 工具变量模型
主模型 －０．０１４ ０．１５４
测试模型 １ －０．０１６ ０．２７３
测试模型 ２ －０．０１６ ０．１５９
测试模型 ３ －０．０２４ ０．３０９
注： １． 显著性水平： 狆 ≤ ０．１ ， 狆 ≤ ０．０５ ， 狆 ＜ ０．０１ ；
２． 测试模型 １ ：互联网使用的操作化为“浏览网页”，不
包括“聊天和娱乐”；
３． 测试模型 ２ ：工作样本为年龄 ４０ 岁以下的人；
４． 测试模型 ３ ：互联网使用的操作化定义为“浏览网页”
且年龄 ４０ 岁以下。
（三）工具变量估计量的诠释
为何 犐犞犘狉狅犫犻狋 估计量为正且统计显著，而 犘狉狅犫犻狋 估计量为负且不
显著？本文对此给出“抑制性双向因果”的解释。通过这个诠释，可以
得出这样的结论：互联网的使用确实能扩大非制度化政治参与，但两者
之间存在非常微妙的“抑制性双向因果”关系，表明互联网同时也是消
解社会矛盾的重要途径。
犐犞犘狉狅犫犻狋 和 犘狉狅犫犻狋 的估计量符号相反的原因在于，互联网使用和
非制度化政治参与之间的双向关系很可能并非指向同一个方向。也
即，互联网使用固然可以扩大非制度化政治参与，但参与行动后则因为
种种原因，反而会减少相应的互联网使用。本文称之为“抑制性双向因
果”。从模型角度看，“抑制性双向因果”导致偏误的数学本质就是，一
个遗漏变量与主解释变量的关系和这个遗漏变量与因变量之间的关系
２３． 参见：冯强， ２０１１ ，互联网使用、政治效能感、日常政治交流与参与意向：一项以大学生为
例的定量研究，人民网（ 犺狋狋 狆 ：／／ 犿犲犱犻犪． 狆 犲狅 狆 犾犲．犮狅犿．犮狀 ／ 犌犅 ／ ２２１１４ ／ １５０６０８ ／ １５０６１９ ／ １７２０１７０７．
犺狋犿犾 ）， ２０１２－０２－２３ 。
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