Page 20 - 《社会》2019年第6期

论社会网络虚实转换的双重动力

收入系数的估计偏误。
３． 其他变量
在样本选择模型中，本文用是否使用社交网络软件作为选择变量，
从不上网的被访者跳过了网络交往部分的调查，编码为 ０ ，其余有上网
行为的被访者编码为 １ 。本文控制变量主要有被访者的个人特征变量
以及社会身份变量，由于网络使用存在性别和年龄差异，不同的家庭背
，
景、教育程度对于网络使用也存在影响（ 犅狉犪狀犱狋狕犪 犵２０１１ ），因此加入性
别、年龄、年龄平方项、民族、户口、婚姻状况、教育程度作为控制变量。
同时，由于 社 会 体 制、经 济 发 展 等 因 素，会 造 成 信 息 技 术 的 不 平 等
（ 犖狅狉狉犻狊 ， ２００１ ），因此加入党员身份、单位性质、所在城市作为控制变量
（见表 １ ）。

五、实证分析结果

（一）零膨胀负二项回归模型

由于因变量是一个从 ０ 到极大值变化的计数型变量，存在大量 ０
值，所以选用零膨胀负二项回归模型（ 狕犲狉狅犻狀犳犾犪狋犲犱犮狅狌狀狋犿狅犱犲犾 ）（黄荣
贵、桂勇， ２０１０ ）。该模型分两步进行，首先，用 犔狅 犵 犻狊狋犻犮 模型估计选取 ０
值与选取非 ０ 值的对比率，其次，在取非 ０ 值的被访者中采用泊松回归
模型分析社会网络虚实转换规模的概率。表 ２ 的模型 １ 是考察控制变
量影响效应的基准模型，模型 ２ 和模型 ３ 分别考察线上推动力和线上
拉动力的影响效应的线上模型和线下模型，模型 ４ 是考察所有变量的
影响效应的全模型，模型 ５ 是系数集束化后，比较线上、线下双重动力
的效应大小。

从基准模型可知，男性比女性有更多的虚拟社会网络向实体空间
转换，内地城市的虚实转换率高于沿海城市，与此同时，社会网络的虚
实转换率与年龄、民族、婚否、户口类型、教育程度、政治身份、单位性
质、社会经济地位无关。这些数据结论证实了，虚实转换在个体特征存
在性别、地域差异，而由其他变量测量的不同群体之间的虚实转换，在
中国大城市并不存在数字鸿沟所预示的马太效应，体现的是平等化的
趋势（边燕杰、雷鸣， ２０１７ ）。

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