Page 177 - 《社会》 2018年第5期

社会· ２０１８ · ５

灾害与救灾报道在相对较长时间之后的影响。第四步是对变化机制的
分析，本研究以观看央视新闻的频率作为中介变量进行相关分析。

四、实证结果与解释
表 ２ 展示了使用 犗犔犛 得到的基准模型（ 犫犪狊犲犾犻狀犲犿狅犱犲犾 ）。本研究

使用 犗犔犛 主要基于两方面的考虑：首先，相对于有序 狉狅犫犻狋 模型， 犗犔犛
狆
估计可以直接从系数中得到边际效应，较为直观和简洁（参见陈钊等，
２０１４ ）；其次，其后的子样本分析、时间趋势分析以及安慰剂检验等都是
以公众对各级政府官员的总体信任度为因变量，而这一变量是连续变
量。此外，在基准模型中使用 犗犔犛 也使公众对各级官员信任度（定序
变量）和总体信任度（连续变量）模型可以更好地进行相关比较。
表 ３ 是经过熵均衡加权后的估计结果。熵均衡法的主要作用是在
观察性数据（ 狅犫狊犲狉狏犪狋犻狅狀犪犾犱犪狋犪 ）中实现二分类干预变量（控制组与干
预组）间的协变量均衡处理；相对于倾向值匹配等其他方法，熵均衡法
直接在权重调整中加入平衡检验，避免了匹配后再进行平衡检验的间
接寻找过程（ 犎犪犻狀犿狌犲犾犾犲狉 ， ２０１２ ）。 １１ 此外，本研究也利用马尔科夫链蒙
特卡洛方法（ 犕犆犕犆 ）对数据进行了多重插补处理（严洁， ２０１７ ； 犛犮犺犪犳犲狉 ，
１９９７ ），将个体对各级官员的信任度、人际信任、政治参与类变量、信息
接收类变量以及腐败感知等均定义为插补变量。考虑到缺失信息比
例、相对效率以及参数的稳定性，本研究将插补次数定义为 ２０ 次。表
４ 展示了多重插补后的回归结果。
从表 ２ 、 ３ 、 ４ 可以看出，三种估计方式均表明，地震后公众对中央官
员、省级官员、区县级官员的政治信任度以及总体信任度都有显著提
升。这与之前的预期一致：在自然灾害发生后，民众对各级政府官员的
支持与信任程度提高。此外，由表 ２ 可知，来自农村地区、政治兴趣更
高、人际信任度更高、有政治集会经历的公众对官员的信任程度更高，
而使用互联网以及主观腐败认知程度更高的受访者则更倾向于表达出
政治不信任。 １２

１１． 具体而言，熵均衡可以在均值、方差和偏度系数等方面设定矩约束条件，具体软件操作流
程见相关研究（如 犎犪犻狀犿狌犲犾犾犲狉犪狀犱犡狌 ， ２０１３ ）。
１２． 在控制变量方面，插补后的结果与 犗犔犛 估计的结果差异不大，为节省篇幅，未在文中报
告，感兴趣的读者可以联系通讯作者索取。

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