王衡 季程远 | 互联网、政治态度与非制度化政治参与——基于1953名网民样本的实证分析
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摘要
互联网“使用目的”和“信息偏好”影响网民政治态度，进而影响网民的非制度化政治参与行为。与自我型网络使用、娱乐类信息偏好的网民相比，社交型网络使用、时政类信息偏好的网民政治信任水平更低、程序型民主观念更强，卷入非制度化政治参与行为的概率更高。作为信息传播和组织动员的媒介，互联网本身并不必然具有“反体制性”，对互联网政治后果的理解应超越“技术决定论”与“社会决定论”之争，将研究视角转向使用者的政治心理特征。
关键词
互联网；政治信任；民主观念；政治参与
一、问题的提出
自从1994 年因特网( Internet) 正式进入中国以来，互联网在过去二十多年间以爆炸式的速度发展。根据中国互联网络信息中心( CNNIC) 发布的第三十九次《中国互联网发展状况统计报告》，截至2016 年12 月，中国网民数量已经突破7. 31 亿，互联网普及率为53. 2%，人均周上网时长达26. 4 小时。无论覆盖广度还是使用深度，中国在各项观察指标上都已经成为名副其实的互联网大国。互联网在信息渠道、公共领域和集体行动平台等方面对传统的“国家—社会”关系提出了挑战，也给公民的政治参与模式带来了革命性的变化。基于数字媒介的信息传播技术赋予了个体行动者全新的沟通、组织和动员手段，在提高公民政治参与能力的同时也丰富了公民的政治参与形式; 基于虚拟空间的网络互动平台在降低政治参与成本的同时也拓展了政治参与的领域与范围，实现了“线上”、“线下”政治参与的互动甚至双向转化。
对于中国政治发展而言，互联网时代的到来可谓一把双刃剑。一方面，以互联网为依托的有序政治参与为政治文明建设注入了全新的动力，比如近年来兴起的网民通过微博、BBS 论坛、政府网站留言板、领导信箱等多种形式的网络问政、网络监督，为推进政府决策和管理的民主化、科学化发挥了积极作用，“网络民主”( Cyber Democracy) 方兴未艾; 另一方面，作为新兴事物，互联网政治参与的制度化水平难以匹配其规模和膨胀速度，互联网本身的虚拟性、匿名性、无序性、开放性等特征则进一步凸显了其负面隐患。无论是在“线上”制造与散播谣言、宣泄非理性情绪，还是通过互联网组织“线下”的越级上访、游行示威乃至群体性事件，互联网与非制度化政治参与的结合都给转型期中国的政治秩序和社会稳定带来了巨大压力与挑战。近年来，在厦门“PX 事件”、贵州瓮安、湖北石首、广东、乌坎、四川什邡、江苏启东等一系列群体性事件中，互联网都扮演了舆情“助燃器”的角色。毫不夸张地说，互联网已经成为中国政治发展的“最大变量”。在这种背景下，深化对互联网与网民政治参与行为之间关系的研究，对于推进国家治理体系和治理能力现代化具有重要意义。
尽管目前研究互联网与非制度化政治参与的文献浩如烟海( 黄荣贵，2010; 翁士洪等，2013; 黄杰， 2015; 汪建华， 2011; 曾繁旭等， 2013; 杨国斌， 2012; 陈云松，2013) ，但仍呈现出以下三点不足: 一是偏重理论探讨或针对个案的定性分析，缺乏基于全国代表性网民调查数据的定量分析。理论研究、案例研究固然能够为我们理解互联网与非制度化政治参与的关系提供富有洞见的视角，但离开了数据的支撑，其解释力将受到严重限制; 二是研究视角偏重宏观，缺乏微观分析。不少研究笼统的将互联网视为整体结构，缺乏对互联网概念精细的操作化，导致论述难以深入。三是逻辑链条不完整，尤其缺乏中介机制的研究。不少研究仍然停留在对互联网与非制度化政治参与之间关系的判定，尝试进一步打开因果机制“黑箱”的研究仍属凤毛麟角。鉴于此，本研究将立足全国代表性网民样本调查数据，将互联网操作化为“使用目的”和“信息偏好”，以政治信任、民主观念等政治态度作为中介变量，提出“互联网—政治态度—政治参与”的分析框架并进行实证检验，从而弥补现有研究的不足。
二、文献回顾、研究假设与理论框架
（一）非制度化政治参与：类型学考察
政治参与是公民试图影响政府决策的过程，根据参与者的行为是否符合政权所认可并由法律和制度所规定的程序、步骤与方式，研究者往往将其分为制度化( institutionalized)和非制度化( non － institutionalized) 两类，前者属于常规政治的范畴，后者则往往与社会运动、大众反抗等概念联系在一起。从政治发展的角度看，非制度化政治参与是政治体系的适应性、复杂性、自主性和凝聚性落后于社会和经济变迁的结果，是组织与程序无法获得价值和稳定性的表现。对于发展中国家而言，非制度化政治参与往往会经历由个体行动向集体行动、由低政治领域向高政治领域的演进过程( 亨廷顿等，1989: 179 ～ 80) 。当代中国非制度化政治参与的主要表现形式包括个人接触行为( 如联系有影响力的人、越级上访) 、个人抗拒行为( 如拒绝缴税) 、集体抗拒行为( 如联名抵制、游行示威) 和集体暴力行为( 如群体性事件) ，而互联网时代的到来则将上述行为由现实社会拓展到虚拟空间。根据行动场所和组织化程度两个维度，可以将互联网时代的非制度化政治参与划分为四类( 见表1) 。
一般来说，与主要以沟通或利益表达为行动取向的个体型非制度化政治参与相比，群体型非制度化政治参与组织化程度较高，更容易演变为大规模的抗争运动; 与主要发生在虚拟空间的线上非制度化政治参与相比，发生在现实社会的线下非制度化参与对政治秩序所造成的冲击更为直接和严重。因此，通过“分散化”、“虚拟化”等技术手段将非制度化政治参与控制在“个体”和“线上”领域，是互联网时代重要的国家治理策略。然而，不同类型的非制度化政治参与之间并不总是存在严格界限或简单的此消彼长，而有可能同时发生、相互促进或者在一定条件下相互转化。鉴于此，本文的研究对象将涵盖上述四类非制度化政治参与行为。
（二）互联网与非制度化政治参与：基于“使用目的”与“信息偏好”
关于互联网与非制度化政治参与之间的关系，学术界存在着“技术决定论”与“社会决定论”之争( 尹冬华，2009) 。前者强调互联网的技术属性，认为作为新技术的互联网在动员结构、政治机会和框架化工具等方面赋予了传统社会抗争新的动力( Garrett，2006) 。在这种观点看来，互联网不仅直接促成了大规模的线下抗争，而且其本身也成为了社会抗争的新场所、新平台( Earl， 2006; Mercea，2012) ，因此对于非制度化政治参与而言，互联网所扮演的是“助推器”的角色( Van De Donk et al. ，2004) 。与之相反，社会决定论则强调互联网的社会属性，认为互联网内嵌于特定社会结构之中，作为现实社会关系和社会网络在虚拟空间的延伸，互联网对非制度化政治参与的影响取决于“国家—社会”关系( Zheng，2007) 、社会资本( Williams， 2007) 等因素，而互联网本身并不必然带来非制度化政治参与。考虑到信息化过程中不可避免的“数字鸿沟”，互联网甚至还有可能降低普通网民参与政治的能力和意愿，最终扮演非制度化政治参与“减压阀”的角色(Jennings ＆Zeitner，2003) 。
“助推器”也好“减压阀”也罢，“技术决定论”与“社会决定论”都属于宏观主义视角，缺乏对互联网与非制度化政治参与关系的微观解读。事实上，作为互联网的使用者和政治参与的行为主体，“人”恰恰是最为关键的环节。不同的人在互联网使用目的和信息偏好上大相径庭，这种差异是影响网民政治参与行为的关键因素。有研究发现，上网时间、网络政治信息接触、网络社区归属感等因素均会对网络政治参与模式产生影响( 李亚妤，2011) ; 一般来说，收发电子邮件、网络聊天、社交类网络服务( SNS) 等互联网使用偏好有助于拓展社会资本，而玩网络游戏会侵蚀社会资本( 钟智锦，2015) ; 社交型网站的使用强度与发起线下活动的参与意愿存在正相关性( 刘静等，2010) ; 在互联网中与他人互动频繁的用户更容易介入请愿、向政府写意见信等活动( Weber，2003) 。此外，只有以获取信息为目的的互联网使用才会促进网民的政治参与，而以娱乐消遣为目的的网络使用反而有可能抑制政治参与( Shah et al．，2001) 。
基于上述讨论，我们将网民的互联网使用操作化为使用目的( 社交型/自我型) 和信息偏好( 时政类/娱乐类) 两个维度，并提出以下研究假设:
H1互联网使用目的对网民的非制度化政治参与具有显著影响。社交型网络使用促进网民的非制度化政治参与，自我型网络使用抑制网民的非制度化政治参与。
H2互联网信息偏好对网民的非制度化政治参与具有显著影响，时政类信息偏好促进网民的非制度化政治参与，娱乐类信息偏好抑制网民的非制度化政治参与。
（三）政治态度与非制度化政治参与：基于“政治信任”和“民主观念”
作为人们对政治的认知、信念、情感和评价等心理活动的总和，政治态度是政治行为的意向和准备状态，政治行为则是政治态度的外显和最终结果。受到能力、环境等客观条件的限制，主观的政治态度并不一定总是能够成功地转化为客观的政治行为，但政治行为的发生往往受到特定政治态度的支配和指引。换言之，政治态度是政治参与得以发生的必要心理条件，其中“政治信任”和“民主观念”居于重要地位。
政治信任是公民基于对政府以及整个政治体系的感知、判断而产生的政治态度，它包括特定型( specific) 和弥散型( diffuse) 两类，前者指针对政府官员、政治机构的具体信任，后者指对政治共同体和政治体制的抽象信任( 伊斯顿，1999) 。一般认为，公民的政治信任与非制度化政治参与之间存在负相关关系( Kaase，1999) 。在特定型政治信任方面，当代中国“央强地弱”的政治信任结构导致人们习惯于寻找绕过基层政府的利益表达途径，对地方政府能力、政策或价值立场的怀疑所酝酿的不满情绪往往成为非制度化政治参与行为的导火索( 谢秋山等，2012) ; 在弥散型政治信任方面，有研究表明以体制为基础( regime－ based) 的国家信任、政党信任对于非制度政治参与具有明显的抑制作用( 王丽萍，2010) 。民主观念即公众对于民主的定义、理解和诉求。尽管几乎人人都宣称自己是民主的拥趸，但事实上个体之间的民主观念具有高度异质性，其中最典型的就是“程序民主”与“实质民主”两种民主观念的差异( Canache， 2012) 。在民主已经成为政治合法性最重要的论述方式的当代，民主观念的差异会导致人们政治心理和行为模式的变化。一般认为，随着人们表达、监督、批判和参与意识的不断增强，以竞争性选举、程序与规范、权利与自由为主要内容的“程序型”民主观念逐渐渗透到政治生活的各个方面。观念“水位”的上涨意味着一旦制度化的政治参与渠道无法容纳程序型民主观念的要求，则容易触发非制度化政治参与。
基于上述讨论，我们对政治态度与非制度化政治参与的关系提出以下假设:
H3政治信任对网民的非制度化政治参与具有显著影响，特定型政治信任和弥散型政治信任均抑制非制度化政治参与。
H4民主观念对网民的非制度化政治参与具有显著影响，程序型民主观念促进非制度化政治参与，实质型民主观念抑制非制度化政治参与。
（四）互联网、政治态度与非制度化政治参与：一个分析框架
上述分析表明，政治态度可能是联结互联网与非制度化政治参与的中介变量。一旦H3、H4得到验证，倘若能够证明“互联网使用影响网民的政治态度”，那么我们就有理由认为互联网是通过对网民政治态度的影响构造着非制度化政治参与的心理基础。事实上，目前已有一些研究揭示了互联网使用对网民政治信任、民主观念的影响( 卢家银等，2015; 苏振华2015) 。鉴于此，我们提出“互联网—政治态度—非制度化政治参与”的分析框架( 见图1) 。
在该框架中，社交型网络使用、时政类信息偏好会削弱网民的政治信任、强化其程序型民主观念，从而促进非制度化政治参与行为; 自我型网络使用、娱乐类信息偏好则会增强其政治信任、弱化其程序型民主观念，从而抑制非制度化政治参与行为。接下来我们将利用全国代表性网民的调查数据，对本文的研究假设和该分析框架进行实证检验。
三、数据、变量与方法
（一）数据来源
本研究的数据来自北京大学中国国情研究中心设计并实施的“互联网与社交媒体调查”。该调查采取分层、多阶段、概率与人口规模成比例相结合的抽样方法，在全国范围内随机抽取了70 个县级单位的5654 户家庭，并于2014 年5 月～ 8 月进行入户问卷访问，最终共完成3747 份有效问卷。本文以“您是否上网”为标准，选取其中1953 名网民样本为研究对象。
（二）变量描述
本研究的因变量为非制度化政治参与。在问卷中，有“在网上批评政府官员或政策”、“在网上讨论过游行/静坐/示威/群体性事件”、“向上级政府领导/通过媒体/通过社会组织表达过自己的观点”、“在请愿书上签过名/参加过游行/静坐/示威/群体性事件”的经历，分别代表线上个体型、线上群体型、线下个体型、线下群体型等四类非制度化政治参与。根据受访者回答“是”或“否”①，建立四个( 0，1) 编码的二分变量。
本研究的五组自变量包括网民的网络使用目的、网络信息偏好、特定型政治信任、弥散型政治信任和程序型民主观念，测量指标及赋值规则如下:
1.网络使用目的
“过去一周之内上网使用微信/阅读发送电子邮件/在社会化媒体如博客微博上发帖/接打电话/收发短信”代表社交型网络使用; “过去一周之内上网玩游戏/听音乐/看视频/购物/看电子书”代表自我型网络使用，每项选择“是”则赋值“1”，最终加总得到取值范围［0 － 5］的定距变量。
2.网络信息偏好
“在互联网上经常关注群体性事件/贪污腐败案件/政府政策/领导人动态的新闻”代表时政类网络信息偏好，为取值范围［0 － 4］的定距变量; “在互联网上经常关注名人八卦的新闻”代表娱乐类网络信息偏好，为( 0，1) 编码的虚拟变量。
3.特定型政治信任
测量指标为“您在多大程度上信任县市政府/中央政府”，从“非常不信任”到“非常信任”依次记0 至3 分，最终加总得到取值范围［0 － 6］的定距变量。
4.弥散性政治信任
由“即使可以选择世界上任何国家，我也更愿意做中国公民”、“我国目前的政治制度是最适合中国国情的”两道题目组成。从“非常不同意”到“非常同意”依次记0 至4 分，最终加总得到取值范围［0 － 8］的定距变量。
5.程序型民主观念
程序型民主观念，由“人们应该通过公开公正定期选举来选择领导人”、“人们应该享有言论游行示威自由”两道题目组成，赋值规则同上。此外，本研究选取受访者性别、年龄、教育水平( 测量指标为接受正式教育的年限) 作为控制变量。
（三）分析方法
根据因变量的取值特征，本文采取二分类逻辑斯蒂回归( binary logistic regression) 方法对网民的非制度化政治参与行为进行概率预测。其表达公式为:logit( 非制度化政治参与) = a + b1控制变量+ b2网络使用目的+ b3网络信息偏好+b4弥散型政治信任+ b5特定型政治信任+ b6程序型民主观念
四、模型与讨论
（一）探寻影响关系：基于逻辑斯蒂回归模型
为了探寻互联网、政治态度对不同类型的非制度化政治参与之间的影响是否存在差别，笔者以四类非制度化政治参与为因变量构建了四个逻辑斯蒂回归模型( 见表2) 。模型1 至模型4 的常数项均通过了显著性检验( p ＜ 0. 01) ，说明我们选取的自变量对四类非制度化政治参与具有较强解释力。通过模型之间比较我们发现:
首先，在网络使用目的方面，社交型网络使用显著地提高了网民非制度化政治参与的可能性，在过去一周之内上网使用过微信、阅读发送电子邮件、在博客微博上发帖、接打电话、收发短信的受访者，卷入非制度化政治参与的概率是未使用者的1. 56 至1. 78 倍( p ＜0. 005) ; 与此同时，玩游戏、听音乐、看视频、购物、看电子书等自我型网络使用对线下个体型非制度化政治参与具有一定的抑制作用( p ＜ 0. 05) 。假设H1基本成立。
其次，在网络信息偏好方面，时政类网络信息偏好提高了网民线上非制度化政治参与的概率( p ＜ 0. 05) ，但对线下非制度化政治参与的影响具有不确定性; 娱乐类网络信息偏好与四类非制度化政治参与的相关性系数未能通过显著性检验。假设H2部分成立。
第三，在政治信任方面，与假设H3恰恰相反，网民的特定型政治信任与其线上非制度化政治参与和线下个体型非制度化政治参与之间均呈现正相关关系( p ＜ 0. 001) ，除线下群体型非制度化政治参与之外，网民的行为模式基本遵循“越信任、越参与”的规律，这意味着网民对中央政府和地方政府的政治信任构成了非制度化政治参与的重要心理前提; 与此同时，网民的弥散型政治信任则显著地抑制了四类非制度化政治参与行为。
第四，在民主观念方面，假设H4基本成立。但值得注意的是，程序型民主观念对网民线上和线下非制度化政治参与的影响方向并不一致。具体来说，受访者对“人们应该通过公开公正定期选举来选择领导人”和“人们应该享有言论游行示威自由”的认可程度越高，从事线上个体型和群体型非制度化政治参与的可能性均越高( p ＜ 0. 05) ，但从事线下个体型非制度化政治参与的可能性却越低( p ＜ 0. 05) ，线下群体型非制度化政治参与则不受其影响。
最后，在控制变量方面，受访者的年龄与线上非制度化政治参与之间呈负相关( p ＜0. 1) ，其原因显然在于互联网使用的代际鸿沟。性别、教育程度的影响则不显著。
（二）解释因果机制：基于结构方程模型
为了进一步解释互联网、政治态度对网民非制度化政治参与行为因果机制，笔者基于前述理论框架构建了结构方程模型( 见图2) 。模型各项拟合指标良好，说明“互联网—政治态度—非制度化政治参与”的理论框架具有较强解释力。模型中所有的路径系数均为标准化系数，实线代表正面影响，虚线代表负面影响，考虑到模型的简洁，不显著的路径从模型中予以删除。
从该模型中我们主要有两方面的发现: 一方面，在互联网使用与网民的非制度化政治参与之间，政治态度的中介效应非常显著。社交型网络使用对网民的非制度化政治参与既产生直接的促进效应，又通过强化特定型政治信任产生间接的促进效应; 自我型网络使用则会弱化网民的特定型政治信任和程序型民主观念，从而间接地抑制线上非制度化政治参与; 时政类网络信息偏好对网民的线上非制度化政治参与既产生直接促进效应，又通过强化网民的程序型民主观念产生间接的促进效应; 而娱乐型网络信息偏好与政治态度、非制度化政治参与之间则不具有相关性。另一方面，对于不同类型的非制度化政治参与而言，网民政治态度的中介效应存在差异。特定型政治信任对线上、线下个体型非制度化政治参与的抑制效应明显，但对线下群体型非制度化政治参与并不存在显著影响; 程序型民主观念在促进线上非制度化政治参与的同时，却抑制了线下个体型非制度化政治参与。
五、结语：理论创新与政治寓意
本文基于全国代表性网民调查数据，对互联网、政治态度与非制度化政治参与之间的关系进行了实证研究，并初步解释了其因果机制。文章的理论创新包括两个方面: 一方面，基于微观视角重新审视互联网，揭示了其工具性、中立性。与传统研究偏重宏观视角、强调互联网的整体结构不同，本文从“网络使用目的”和“网络信息偏好”入手，对互联网进行更为细致的概念操作化，结果发现社交型/自我型网络使用、时政类/娱乐类信息偏好对四类非制度化政治参与行为的影响，在方向和强度上存在差别。这说明作为信息传播和组织动员的媒介，互联网本身是中立的，它并不必然具有“反体制性”，对互联网政治后果的理解应超越“技术决定论”与“社会决定论”之争，将视角转向其使用者的特征。另一方面，将政治态度作为中介变量纳入分析框架，搭建了互联网与政治参与行为之间的心理桥梁。本研究发现互联网使用首先影响网民的政治态度，进而影响网民的政治行为，这为政治心理学关于政治态度与政治行为关系的研究提供了新的证据支持。
本研究的具体结论具有相当程度的理论挑战性。研究表明特定型政治信任不是抑制而是促进了网民的非制度化政治参与。网民是基于对中央和地方政府的信任才进行非制度化政治参与的，说明网民对政府解决其面临的实际问题抱有非常高的政治期待，只是由于制度化的利益表达渠道缺失或阻塞，其政治参与才呈现出非制度化甚至“反体制”的特征。研究表明弥散型政治信任能有效抑制非制度化政治参与，这说明转型期的政治秩序与社会稳定有赖于民族自豪感、身份归属感等政治心理层面因素的保障，如何在政治社会化的过程中强化公民的国家认同、政治体制认同是摆在执政者面前的重大课题。研究发现程序型民主观念在促进线上非制度化政治参与的同时抑制了线下非制度化政治参与，说明在政治行动者的观念转化成行动、虚拟空间的行动转化成现实社会的行动的过程中，会受到资源、利益、观念、动员、社会网络、政治机会等结构性条件的制约。
对于中国政治发展来说，上述结论具有深刻的政策寓意。首先，网民非制度化政治参与的背后反映了较高的特定型政治信任，说明政府不应该运用“零和博弈”的对抗思维看待非制度化政治参与，而要通过提高对公众合理合法诉求的回应性来维护和培育公众对于中央和地方政府的信任，从而不断夯实合法性基础; 其次，弥散型政治信任、程序型民主观念对非制度化政治参与的显著影响，彰显了社会经济转型期政治话语和政治观念的重要性，政府必须通过政治社会化手段对公民的政治价值观进行正确引导，尤其是需要破除奉竞争性选举为圭臬的西方自由主义民主观念的话语陷阱和理论谜思，以社会主义核心价值体系为转型期中国的政治发展提供观念指引和心理支撑。第三，互联网本身并不必然带来非制度化政治参与，其政治后果归根结底取决于人们为何使用以及如何使用它，面对信息化时代政府完全没有必要谈“网”色变，而是应当聚焦制度建设，将网民的政治参与引导至制度化渠道。
注释
[1] 陈云松， 2013: “互联网使用是否扩大非制度化政治参与: 基于CGSS2006 的工具变量分析”，《社会》， 2013，5: 118—143。
[2] 黄杰， 2015: “互联网使用、抗争表演与消费者维权行动的新图景: 基于‘斗牛行动’的个案分析”，《公共行政评论》， 2015，4: 98—133。
[3] 黄荣贵， 2010: “互联网与抗争行动: 理论模型、中国经验及研究进展”，《社会》， 2010，2: 178—197。
[4] 季程远、王衡、顾昕， 2016: “中国网民的政治价值观与网络抗争行为的限度”，《社会》， 2016，6: 64—87。
[5] 李亚妤， 2011: “互联网使用、网络社会交往与网络政治参与: 以沿海发达城市网民为例”，《新闻大学》， 2011，1: 69—81。
[6] 刘静、杨伯溆， 2010: “校内网使用与大学生的互联网社会资本: 以北京大学在校生的抽样调查为例”，《青年研究》， 2010，4: 57—69。
[7] 卢家银、段丽， 2015: “互联网对中国青年政治态度的影响研究”，《中国青年研究》， 2015，3: 56—62。
[8] 孟天广、季程远， 2016: “重访数字民主: 互联网介入与网络政治参与———基于列举实验的发现”，《清华大学学报( 哲学社会科学版) 》， 2016，4: 43—54。
[9] 苏振华、黄外斌， 2015: “互联网使用对政治信任与价值观的影响: 基于CGSS 数据的实证研究”，《经济社会体制比较》， 2015，5: 113—126。
[10] 汪建华， 2011: “互联网动员与代工厂工人集体抗争”，《开放时代》， 2011， 11: 116—130。
[11] 王丽萍、方然， 2010: “参与还是不参与: 中国公民政治参与的社会心理分析”，《政治学研究》， 2010，2: 95—108。
[12] 翁士洪、叶笑云， 2013: “网络参与下地方政府决策回应的逻辑分析: 以宁波PX 事件为例”，《公共管理学报》， 2013，3: 26—36。
[13] 谢秋山、许源源， 2012: “‘央强地弱’政治信任结构与抗争性利益表达方式: 基于城乡二元分割结构的定量分析”，《公共管理学报》， 2012，4: 12—20。
[14] 杨国斌， 2012: “网络空间的社会抗争”，见刘春荣、陈周旺主编: 《集体行动的中国逻辑: 复旦政治学评论》，上海: 上海人民出版社。
[15] 尹冬华， 2009: “幻觉与现实: 互联网在中国的民主功能”，《经济社会体制比较》， 2009，1: 136—142。
[16] 曾繁旭、黄广生、刘黎明， 2013; “运动企业家的虚拟组织: 互联网与当代中国社会抗争的新模式”，《开放时代》， 2013，3: 169—87。
[17] 钟智锦， 2015: “互联网对大学生网络社会资本和现实社会资本的影响”，《新闻大学》， 2015，3: 30—36。
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作者简介：王衡，中国人民大学马克思主义学院讲师；季程远，北京大学政府管理学院博士生，哈佛大学访问学者。
本文原刊于《经济社会体制比较》，2017年第4期。
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编 辑：王梦媛
校 对：刘国芳