1. 引言
党的二十报告中明确的提出:要发展全过程人民民主,保障人民当家作主 [1] 。为此要扩大人民有序政治参与,保证人民依法实行民主选举、民主协商、民主决策、民主管理和民主监督 [1] 。这体现了党和国家对人民制度化政治参与的高度重视,青年群体应该是我国制度化政治参与的主力军,青年群体的制度化治参与对我国政治民主化进程具有重要的意义。但现有研究发现青年群体往往存在政治冷漠、政治参与度较低的问题 [2] ,因此青年群体政治参与问题亟待讨论。并且据第51次《中国互联网络发展状况统计报告》显示:截止至2022年底,我国互联网用户的规模达到10.67亿,互联网的普及率达到75.6% [3] 。互联网的普及扩展了人们获取信息的途径,学界早就对互联网是否以及如何影响人们的政治参与展开了广泛的研究。因为青年群体也是互联网网民的主力军,所以本研究决定基于CGSS2017的数据选取青年群体作为研究对象,探讨互联网使用对青年群体制度化政治参与的影响,最后结合分析结果提出推动青年群体制度化政治参与良性发展的建议。
2. 文献回顾与研究假设
2.1. 制度化政治参与
对于政治参与概念的辨析,国外有学者认为“政治参与可以被分为制度化和非制度化两类:制度化参与是指在法律规定或允许的情况下以和平的方式参与的行为,包括参加选举、听证等;非制度化参与是指用法律所不允许的方式参与,包括非法言论、暴力等 [4] 。国内学者也给出了自己的想法,认为政治参与可以分为类似基层选举或社区事务参与的制度化参与和类似维权抗议,发声等非制度化参与 [5] 。比起非制度化参与政府明显更愿意群众进行合法的制度化政治参与 [6] 。梳理学界以往研究发现,我国目前制度化政治参与的主要方式是参加选举投票,包含人大选举投票以及村居换届选举投票等 [7] ,因村居选举投票始终都是居民较为常见的参与方式之一,本文选择将其作为测量指标。
2.2. 研究假设
目前国内针对于青年群体政治参与影响因素的研究主要集中于特定区域特定人群、人口统计学变量、社会资本、媒介使用。那些对于特定青年群体的研究虽对扩大青年有序政治参与有重要作用,但特定对象的政治参与情况难以呈现我国总体青年群体政治参与情况的全貌,且学界当前对人口统计学变量对青年群体制度化政治参与的影响研究也较少,因此在本研究决定将人口统计学变量纳入研究框架。因有学者的研究发现地区、发展情况、性别、学历、政治信仰以及婚姻情况等人口统计学变量对青年群体在网络上的政治参与行为有明显的影响 [8] ,基于此本文提出研究假设H1。
研究假设H1:人口统计学变量对青年群体制度化政治参与具有明显的影响作用。
学界对于互联网使用是否影响青年群体政治参与展开了广泛的讨论。有学者认为信息缺失是限制人们政治参与的主要障碍,而互联网使用可以帮助获得政治信息,互联网使用还能帮助拓宽政治参与途径,降低政治参与成本 [9] 。还有学者认为互联网降低了获取信息的成本,但良莠不齐的信息容易迷惑民众,可能会成为游行等非制度化政治参与行为的助燃器 [10] 。学界多数研究发现互联网使用会对政治参与产生影响,基于此本文提出研究假设H2。
研究假设H2:互联网使用会对青年群体制度化政治参与产生影响。
学界对于互联网使用如何影响青年群体政治参与的研究结论仍存在分歧。有学者认为青年群体如果经常在互联网上阅读,查寻以及收听政治类信息,那么他们的政治表达和参与度会比较高 [11] 。但更多的学者对此持相反的态度,有学者就认为互联网使用会影响人们的政治信任,使用互联网的频率越高,政治信任感下降越显著,而政治信任感的下降必然会影响人们的政治参与 [12] 。还有学者认为互联网可能会加大对于负面政治消息的传播,极有可能会影响民众政治参与的热情 [13] 。当然还有学者提出青年群体中的大学生群体他们会通过互联网对政治进行关注,但他们并不自己参与政治 [14] 。虽然互联网使用可以帮助获取更多的政治信息,但互联网上也存在过多的负面信息,同样也容易影响到人们的制度化政治参与行为。学界大多关注互联网对非制度化政治参与的影响,对青年群体制度化政治参与的影响研究较少。基于此本研究将互联网使用划分为是否使用互联网和互联网使用频率两个维度,并提出研究假设H3。
研究假设H3:互联网使用越频繁,青年群体的制度化政治参与越少。
3. 数据来源与研究方法
3.1. 数据来源
本研究所用到的数据源于中国综合社会调查(CGSS) 2017年的调查数据。CGSS是从2003年开始,每年由中国人民大学联合全国各地的学术机构共同执行对全国各地的一万多户家庭进行的抽样调查 [15] 。依据我国公民能够参与选举投票的年龄以及联合国教科文组织对于青年群体的年龄标准,本研究选取年龄段为18至45岁的样本,在剔除其他年龄段的无效数据之后,最终将3625个样本确定为本研究的数据来源。
3.2. 模型选择
本研究中因变量“青年群体制度化政治参与”是二分类变量,且本研究中自变量和控制变量都为分类变量,因此本研究采用二元Logistic模型进行回归分析。构建模型如下:
其中自变量
分别代表是否使用互联网、互联网使用频率、性别、户口类型、户籍、受教育程度和政治面貌。上式中的
表示发生的概率,
表示没有发生的概率。然后运用最大似然估计法对上述模型进行估计,构建数学公式如下:
继续对以上式子两边取对数,的到:
其中
是第i个青年群体样本制度化政治参与的概率,
表明第i个青年群体样本有政治参与行为,
则表示没有政治参与行为。
3.3. 变量与操作化
1) 因变量
本研究中因变量被操作为制度化政治参与中的“选举投票参与”。选取问题为“上次居委会/村委会选举,您是否参加了投票?”并将答案进行虚拟化处理,回答“是”赋值1,回答“否”赋值0。最终共有有效样本3625个,赋值为1或0的占比为34.1%和65.9%。
2) 自变量
本研究中“互联网使用情况”被操作为“是否使用互联网”和“互联网使用频率”这两个维度。对于“是否使用互联网”选取的问题是“过去一年,您对互联网(包括手机上网)的使用情况是?”通过重新编码,将此题答案为“很少、有时、经常、非常频繁”的默认为使用互联网,将其赋值为1,答案为“从不”的默认为不使用互联网,将其赋值为0,赋值为0或1的占比为7.3%和92.7%。
对于“互联网使用频率”选取的问题是“过去一年,您是否经常在空闲时间上网?”并对答案进行虚拟化处理,答案分别为“每天、一周数次、一月数次、一年数次或更少、从不”,分别被赋值为“1~5”,赋值“1~5”的占比分别为77.8%、9.7%、2.5%、2.0%和8.1%。
3) 控制变量
本研究中的控制变量为人口统计学变量,主要包括:性别、户口类型、户籍、受教育程度、政治面貌等。本研究将政治面貌虚拟化为1 = 中共党员和0 = 非中共党员两类;本研究将户口类型虚拟化为0 = 非农业户口(包括过去是非农业户口的居民户口和过去是农业户口的居民户口),1 = 农业户口;本研究将户籍所在地虚拟化为1 = 农村和0 = 城镇(包括乡镇、县城、城郊、城市市区);原始数据中的受教育程度是定序变量,本研究中将受教育程度操作化为小学及以下 = 1,中学(包括初中、职业高中、普通高中、中专、技校) = 2,大学专科及以上 = 3。具体情况见表1所示。

Table 1. Descriptive statistical analysis of each variable (N = 3625)
表1. 各变量的描述性统计分析(N = 3625)
4. 实证结果分析
本研究拟定将青年群体制度化政治参与作为被解释变量,以是否使用互联网、互联网使用频率以及性别、户口类型、户籍、受教育程度以及政治面貌等作为解释变量,进行二元Logistic回归分析,为了分析不同变量对青年群体制度化政治参与的影响效应与程度,本研究决定分别构建3个回归模型,分析不同变量的情况。模型1只考量人口统计学变量对青年群体制度化政治参与的影响效果。模型2考量人口统计学变量和是否使用互联网对青年群体制度化政治参与的影响效果;模型3考量人口统计学变量和互联网使用频率对青年群体制度化政治参与的影响效果。
4.1. 人口统计学变量对青年群体制度化政治参与的影响
研究发现模型1中户籍、受教育程度以及政治面貌因素对青年群体制度化政治参与产生显著影响(p值均小于0.05),而性别与户口不是显著影响青年群体制度化政治参与的因素。由此研究假设H1成立,人口统计学变量对青年群体制度化政治参与具有明显的影响作用。通过表2还可以看出城镇青年群体政治参与率是农村青年群体政治参与率的1.757倍(OR = 1.757, p < 0.01),意味着城镇青年更愿意参与制度化政治参与活动,政治面貌为中共党员的政治参与率是非中共党员政治参与率的1.643倍(OR = 1.643, p < 0.01),意味着党员比非党员更积极参与政治活动。男性群体的政治参与率是女性群体政治参与率的1.055倍(OR = 1.055, p < 0.5),意味着男性会比女性更积极去参与政治。青年群体的受教育程度水平越高,其政治参与率越低,中学学历水平相较于小学及以下学历水平的青年群体的政治参与率下降87.5% (OR = 0.875, p < 0.5)大学专科及以上学历水平相较于中学及学历水平的青年群体的政治参与率下降49.6% (OR = 0.496, p < 0.01),总之意味着学历的提升反而影响政治参与情况。具体情况见表2所示。
4.2. 互联网使用对青年群体制度化政治参与的影响

Table 2. The impact of Internet use on institutionalized political participation among youth groups
表2. 互联网使用对青年群体制度化政治参与的影响
通过表2的模型2可以发现“是否使用互联网”的p < 0.01,意味着是否使用互联网是影响青年群体政治参与的独立显著因素,由此研究假设H2成立,青年群体是否使用互联网会对青年群体制度化政治参与行为会产生显著影响。并且可以发现不使用互联网的青年群体的制度化政治参与率是使用互联网的青年群体的制度化政治参与率的0.602倍(OR = 0.602, p < 0.01)。
通过表2的模型3可以发现“互联网使用频率”的p < 0.01,说明了互联网使用频率是影响青年群体政治参与的独立显著因素,并且由于B值为负由此可以说明青年群体对于互联网的使用越频繁,其线下政治参与越不积极,研究假设H3成立。本研究还发现青年群体的互联网使用频率每上升一个维度,青年群体的政治参与率将下降为之前维度下的0.883倍(OR = 0.883, p < 0.01)。并且可以发现分别加入了互联网使用两个维度的变量之后,性别对青年群体政治参与影响的显著度稍有提升,并且男性青年群体的政治参与率也提升至女性青年群体政治参与率的1.082倍(OR = 1.082, p < 0.5),由此可见男性群体的政治参与行为更容易受到互联网使用的影响。
5. 总结与建议
本研究主要从互联网使用中的“是否使用互联网”以及“互联网使用频率”两个维度分析互联网使用对青年群体政治参与的影响。本研究将青年群体的制度化政治参与情况作为因变量,互联网使用的两个维度分别作为自变量以及将性别、户籍等人口统计学变量作为控制变量进行回归分析。总之,主要得到了以下几点研究结论:
第一,和以往学界研究结论类似,人口统计学变量对青年群体的制度化政治参与行为具有影响作用,其中性别要素和户口类型不是独立显著影响因素,而户籍、受教育程度以及政治面貌是独立显著影响因素。性别、户籍以及政治面貌对因变量呈现正向影响,而户口和受教育程度呈现负向影响。本研究还发现男性比女性更积极参与政治活动,城镇青年比农村青年更积极以及党员比非党员更积极。
第二,对于互联网的使用对青年群体制度化政治参与的影响,本研究发现是否使用互联网会对青年群体的制度化政治参与产生独立显著影响。本研究还发现互联网的使用频率对青年群体的政治参与具有显著的负向影响,也就是说青年群体使用互联网的频率越高,其制度化政治参与度越低。从而说明互联网对青年群体制度化政治参与存在抑制作用,主要原因可能是青年群体使用互联网的过程中将更多的时间花费在休闲娱乐活动上,从而导致参加其他活动如政治活动的时间减少。也可能是因为互联网使用促进了非制度化政治参与行为,从而削弱了制度化政治参与的比重 [16] 。但互联网几乎已全面渗透至我国社会的方方面面,已成为了推动我国社会变革的重要力量。因此我们要尽可能挖掘互联网信息传播的优势,加大对于正向政治信息的传播,形成激发青年群体制度化政治参与意愿的力量,从而推动我国的政治民主化进程。
基于以上结论,提出以下几点建议:
第一,针对受过高等教育的青年反而政治参与低的现象,建议应该进一步拓展除选举参与以外的政治参与渠道,以此来激发高学历青年群体的政治参与积极性。青年党员群体也应该发挥党员先锋模范作用,以潜移默化的方式影响周围的人积极参与政治活动。
第二,要充分发挥互联网平台作为沟通青年群体与政府间信息的桥梁作用。要充分利用互联网的信息传播功能加大对于正向政治信息的传播,打破政府与青年群体之间的信息壁垒。同时也要充分发挥互联网的沟通交流功能,让互联网成为实现民主监督、民主协商的大舞台,让青年群体能够借助互联网平台与政府之间进行有效良好的沟通,激发青年群体制度化政治参与的积极性。