【文章精选】林建鹏、吕汶鑫丨互联网使用能否影响公共服务满意度？——基于信息偏好与把关机制的类型学分析丨2023年第3期

互联网使用能否影响公共服务满意度？——基于信息偏好与把关机制的类型学分析

◉林建鹏 吕汶鑫

【摘要】随着信息技术的发展，互联网构筑了新的公共领域，对中国的社会与政治产生了深远的影响，研究互联网使用能否影响公共服务满意度具有重要意义。论文基于信息偏好和把关机制维度构建互联网使用的“偏好-把关”模式类型学分析框架，采用2019年中国社会状况综合调查数据实证检验了互联网使用与公共服务满意度之间的关系。研究发现：“娱乐导向-分散式把关”模式显著负向影响公共服务满意度，但“政治导向-集中式把关”模式的影响并不显著。在进一步运用CMP方法处理内生性问题的基础上，通过调整互联网使用的变量类型和细化公共服务分类进行稳健性检验，结论依然成立。论文解构和回应了已有互联网正向促进论和负向抑制论的争论，并为提高公共服务满意度提供了政策启示。

【关键词】互联网使用；公共服务满意度；信息传播；“政治化”；把关人

【作者介绍】林建鹏：山东大学政治学与公共管理学院博士研究生，[e-mail]；吕汶鑫：山东大学政治学与公共管理学院硕士研究生，[e-mail]。

【引用格式】林建鹏,吕汶鑫.互联网使用能否影响公共服务满意度?——基于信息偏好与把关机制的类型学分析[J].公共管理与政策评论,2023,12(3):36-53.

—文章结构—

一、引言

二、文献回顾与研究假设

（一）互联网使用与公共服务满意度关系的争论

（二）理论基础及类型学分析框架

（三）提出研究假设

三、数据来源与研究方法

（一）数据来源

（二）变量设置与操作化

（三）分析策略

四、实证分析结果

（一）基准回归结果

（二）内生性问题处理

（三）稳健性检验

五、结论与讨论

一、引言

近年来，中共中央关于实现国家治理体系和治理能力现代化的目标对我国政府建设“服务型政府”、优化公共服务供给和提升公众满意度提出了新要求。作为检验和衡量政府治理工作客观成效和能力现代化的重要标准，公众公共服务满意度一直是学界热议的话题之一。自新公共管理运动后，政府绩效评估“满意度模式”的学理价值日益彰显，并为学界所认同。因此，对公众公共服务满意度的研究在当下依然具有现实和理论意义。然而，公众满意度与政府客观治理绩效并不完全一致。例如，国外经典研究发现，公众对警察服务的主观评价与警察客观服务状况并不相关。国内学者也发现城市公共服务财政支出、政府环保客观绩效与公众满意度并不相关，满意度存在明显的群体性差异。基于此，诸多研究尝试从客观绩效以外的视角去解释公众公共服务满意度（简称“公共服务满意度”）的差异。

根据2023年3月发布的第51次《中国互联网络发展状况统计报告》，我国互联网普及率已达75.6%，网民规模达10.67亿，互联网已深度融入日常生活。随着信息技术的发展，信息传播突破了时空限制，构筑了新的公共领域，对我国社会与政治产生了深远的影响。网络不仅丰富了网民了解公共事务的信息来源，扩展了网民自由讨论的公共空间，而且助推了政府实现更有效的社会治理。经典的议程设置理论认为，大众媒体对于公众议程、舆论，以及公众价值判断具有强大影响力。在“人人麦克风”的大众传媒新时代，政府不再是信息发布和传播的核心权威，公众权利意识和民间话语的表达得到增强，政治参与公共治理有了新的手段和路径，逐步实现“数字民主”，但同时大量凸显社会矛盾的公共议程也通过多元化信息渠道呈现在了公众面前。互联网带来的这些变革可能会影响到公众对政府的评价。同时，互联网作为推进政府治理能力现代化的主要驱动力，也引起了党和政府的高度重视，党的二十大报告提出完善社会治理体系需要信息化支撑的治理平台，并强调健全网络综合治理体系。此外，互联网发展带来的传播格局和理论的嬗变也吸引了部分学者对互联网影响公共服务满意度的议题展开研究。

已有文献对互联网使用与公共服务满意度的关系仍莫衷一是。正向促进论认为互联网可以提高公众知识水平，促进公众对政府的支持和积极评价；负向抑制论则强调互联网传播了更多元化的信息和价值，削弱了公众的政府满意度。然而已有研究对该争论的分析仍较少，本文认为之所以出现截然相反的研究观点，可能是由于当前研究对互联网使用主体的微观分析较少，更少有研究兼顾互联网使用主体——“人”的主体性和核心要素——信息的重要性，缺乏对信息偏好和把关机制更深层次的理论分析。换言之，本文认为已有研究的分歧主要源于对互联网使用模式的差异化影响思考不足，因此难以准确把握互联网对公共服务满意度的影响。具体而言，随着互联网娱乐化、商业化日趋明显，互联网“政治化”和“去政治化”同步发展。不同的人在互联网使用信息偏好方面大相径庭，比如，有些人具有“政治倾向性”偏好，而有些人具有“娱乐倾向性”偏好，这会影响到网民的政治主观判断。此外，决定信息流通的把关机制也存在差异。互联网时代信息把关机制已逐渐发生了变化，越来越多非新闻行业的个人和平台扮演了把关人的角色，所以相同的信息可能产生不同的信息传播结果。上述两个维度的差异可能形成不同的互联网使用类型，并产生差异化的影响，因此不同互联网使用类型的差异化影响有待进一步的理论解构和实证检验。本文在回顾总结既有研究的基础上，基于传播学理论，借鉴学界已有成果，从信息偏好与把关机制两个维度出发对互联网使用模式进行分类，力图更全面地分析互联网使用对公共服务满意度的影响。

本文对研究内容安排如下：首先，基于使用与满足理论和把关人理论，从信息偏好和把关机制维度构建互联网使用的“偏好-把关”模式类型学分析框架并提出研究假设；其次，介绍文章的数据来源、变量选取与测量、分析方法与策略；再次，通过OLS回归、Oprobit回归、内生性问题处理以及相关稳健性检验等方法分析变量之间的关系来验证假设；最后，讨论研究结论并提出相关政策建议。

二、文献回顾与研究假设

（一）互联网使用与公共服务满意度关系的争论

学界早期对“新闻媒体与公众评价政府间关系”等有关议题的讨论涉及一些对本文研究问题的思考。关于新闻媒体的作用效果，学界形成了截然相反的三种观点：媒体抑制论认为，传统媒体倾向于曝光政治人物和政治过程等方面的负面消息，对公众的政治参与和政治信任产生抑制效应，进而降低他们对政府的评价；媒体良性循环论认为传统媒体使用能够对公众的公共议题认知、政治参与和政治信任产生良性循环的促进作用；媒体中性论则认为新闻媒体仅是政治资讯的传送纽带，其本身不会影响公众对政府的评价。虽然存在上述争论，但是学界基本上达成了传播媒体能够影响公众对政府态度和绩效评价的共识。

进入互联网时代，大家逐渐意识到以互联网为代表的新媒体与传统媒体在公众评价政府绩效的影响上截然不同，然而，既有传统媒体作用的一般性解释仍影响着对互联网作用效果的认识，并形成了两种代表性观点。正向促进论认为公众通过使用互联网能够提高政治知识、政治参与和政治信任，促进互联网“政治化”，进而提高公众的认同感和满意度。互联网低成本、高时效的传播特性有利于时政、社会信息的传播，进而为提升公众获取资讯、表达意见、分享观点，以及讨论公共事务的能力提供了信息基础，最终促进公民政治知识的积累、政治讨论的开展和政治信任的提高。负向抑制论则认为互联网充斥着大量与公共部门有关的不良、虚假和批判性信息，会降低公众对政府绩效的评价。这可能由于“受众主导型”的互联网传播媒介比较重视公众话语权，增强了受众的民主观念及批评政府的可能性。此外，互联网也缺乏对信息的过滤和筛查机制，传统的“把关人”在新媒介中有所缺失，反对的声音与批判性思想难以控制和过滤，导致多元化批判性信息更可能在网上大规模传播，公众接触到此类信息后容易对政府产生负面评价。

学界关于互联网使用对公共服务满意度的影响存在不同的认识，是因为学者们对“互联网使用”作用逻辑的分析角度不同，正向促进论关注信息“政治化”的影响问题，但是负向抑制论关注的是信息把关问题，二者观点均有些片面。已有研究认为频繁地通过网络获取公共事务信息，会促使互联网“政治化”，而更多受到娱乐、消费和商业力量的影响会促使互联网“去政治化”。同时，不同互联网信息把关机制对信息传播过程中的不良、虚假和批判性信息的过滤和筛查具有差异性，会直接影响公众接触到的信息。正如Lewin所描述的，新闻的内容和框架可能会在信息渠道（信息输入、生产和输出路径）中发生变化。比如，新闻话题在微博用户的分散把关和专业记者的集中把关中的处理会有所差异，且平台的把关机制会决定一条新闻如何在额外的迭代中共享。本文认为互联网信息偏好和把关机制的交叉作用会对公众认知和评价政府造成影响，上述两个类型维度可为理解互联网使用与公共服务满意度的关系提供新的研究思路。

（二）理论基础及类型学分析框架

1.互联网“政治化”与“去政治化”——使用与满足理论应验

使用与满足理论认为信息传播研究不应当仅关注“媒体对人们做了什么”，还应当研究“人们对媒体做了什么”，着重探索用户的信息获取、社会交往、娱乐消遣和身份认同等需求与动机是如何产生媒介使用效果的。不同的媒介使用方式、介入程度以及受众的社会、心理需求均会产生不同的使用效果。事实上，不同人的信息偏好大相径庭，这可能是影响网民评价政府的关键因素。Prior认为互联网时代存在“政治倾向性”和“娱乐倾向性”两类公民，前者频繁地通过网络和媒体获取与思考公共事务相关信息，积累了丰富的政治知识和积极的政治态度，促使互联网“政治化”，而后者更多受到娱乐媒体与商业力量的影响，倾向于互联网“去政治化”。互联网“去政治化”是指公众非政治性地利用互联网，表现为更低的政治倾向性、更高的娱乐倾向性的特征，互联网“政治化”则刚好反之。

梳理文献发现，互联网“政治化”和“去政治化”对于公众的政府认知与评价存在差异化影响。互联网“政治化”主要通过信息传播、互动表达和政治参与机制等发挥作用。一是互联网提供了传授、学习和筛选政治知识的创新性路径，进而为公众获取信息和增加政治知识提供了技术和平台支持。二是互联网使文本和视听信息混合在一起，增加了公众对相关信息的兴趣，促进公众政治知识的增加和线上政治讨论。三是互联网拓展了政治参与途径，激发了参与的积极性，扩大了参与规模，进而培养了公众的规则和宽容意识，增强了公众对政治共同体的自信心和乐观精神，提升了政治信任。“公民赋权假说”的观点认为，随着互联网“政治化”程度的加深，公众能够便利地获取并积累政治知识，突破时空界限参与到更多的公共事务讨论中，提升了政治信任度，进而改善公众满意度。互联网“去政治化”的影响主要表现在“时间替代性假说”的观点、注意力分散和政治生活能力下降等方面。一是在线上社交和娱乐中花费更多时间的人不太可能关注公共事务，而且其政治兴趣会逐渐减弱，政治疏离感会逐渐加深。二是当网民处在一个信息混杂环境时，将受限于时间而选择偏好的信息并评估信息质量，由于网络空间充斥着冗余信息，他们可能产生“信息窒息”或者注意力分散，导致其所获得的政治知识减少。三是上述效应的长期累积，可能会进一步限制乃至削弱公众开展政治学习、信息获取和处理、参与政治生活的理性推理等能力。缺乏政治经验或知识的公众容易受到娱乐化封装的虚假信息与商业化驱动的歪曲信息的影响，从而形成对政治过程的偏见或误解。

2.信息集中式与分散式把关——把关人理论模式化

把关人理论认为在信息流动渠道中存在着“把关人”，只有那些符合一定的群体规范或者与“把关人”价值标准相一致的信息才能进入媒体传播渠道。把关人的操作会促进或限制政治、娱乐导向信息的传播，所以信息把关机制可能是影响公众评价的关键因素。进入互联网时代，个人自媒体、商业宣传人员和算法等新生把关人与专业化新闻工作者、政府相关部门等传统把关人共同组成了新型把关人群体。不同把关人的把关权力、把关逻辑和功能权限均存在差异。Shaw认为互联网时代存在集中式和分散式两种把关机制，集中式把关是一种由中央控制信息的传统概念，而分散式把关则由从事特定工作的个体通过大量微观层面的互动所构成。阮立等在此基础上认为互联网信息既可以由专业化新闻工作者和算法把关人通过信息平台，利用中心管理机构控制的管理机制发布出来（集中管理），也可以由商业宣传人士和个人自媒体通过信息平台开展许多微观层面的互动合作发布出来（分散管理）。

专业化新闻工作者、算法等集中式把关人与商业宣传人士、个人自媒体等分散式把关人对信息的输入、生产和输出等操作有明显差异，这导致公众获取的信息也存在差异。集中式把关的新闻媒体掌握大量社会信息资源，其处于能有力影响新闻生态系统的重要地位，对于信息判断和把握可能更为全面、专业和客观。在官方的舆情监测下，新闻工作者依据新闻规范等制度因素确定的选择标准发布信息，能够强化正面信息的报道，严格谨慎发布负面信息，对虚假信息进行辟谣。此外，在我国“党管媒体、党统领媒体”体制下，算法作为另一类集中式把关人，其管理组织一般也是在政府相关部门指导下依照法律规定、主流价值观和市场目标对其来源和标准进行预设。算法管理组织在信息获取、选择和发布环节均需要符合国家意志和主流价值观，并在政府有关部门的指导下过滤掉不良、虚假和批判性信息。简言之，集中式把关是专业新闻工作者和算法在“党管媒体、党统领媒体”体制下，受到信源准确性、表述准确性和事实核查原则的约束，依照媒体组织规范和主流意识形态对信息进行收集和过滤，在主流传播渠道或专有空间内进行信息发布。集中式把关机制能够极大限度地避免负面信息和阻隔有害信息，引导公众关注符合社会主流规范的内容。

进行分散式把关的个人自媒体时常被限制在其个人信息网络中，商业宣传人员常访问其他人无法访问的信息，这类把关人对于信息的判断和把握可能并不全面、专业和客观。商业宣传人士以逐利性作为信息选择标准，故他们可能仅会在保证不触犯法律和网络信息发布基本规则的前提下生产信息，个人自媒体则根据个人倾向和兴趣生产信息，在“负偏效应”心理的影响下，他们倾向选择增加社会负面信息的互动与表达。这种非专业的信息选择标准，使得他们发布的网络信息效果具有较大的不确定性，有时会使受众难以判断信息的真假。此外，分散式把关依靠把关人的互动合作发布信息、“事后、筛选把关”和个人自媒体把关角色的模糊化问题，容易促使多元化批判性信息的产生，各种无效信息、虚假信息的大量传播。简言之，分散式把关一是个人自媒体借助互联网自主采集信息，依照个人倾向和主观判断对信息进行点赞、转发和再编辑等操作，参与到社会空间的信息迭代和现实建构中对信息进行把关和发布；二是商业宣传者追求商业利益，从专门化或大众化渠道中收集信息，并基于组织利益和商业目的对信息进行把关和发布。分散式把关机制更强调自由性和主观筛选，所遵循的标准是多元化的，把关后的内容也是多样化的，但因缺少传播限制可能导致信息泛滥、信息真假难辨和主流价值削弱等问题。

3.互联网使用的“偏好-把关”模式——类型学分析框架构建

本文借鉴孟天广等学者的研究，将互联网使用的信息偏好划分为具有“政治倾向性”的政治导向信息和具有“娱乐倾向性”的娱乐导向信息；基于Shaw等学者的观点，将互联网信息把关机制划分为专业化新闻工作者、算法主导的集中式把关和商业宣传人士、个人自媒体主导的分散式把关。最终根据上述两个类型维度构建了互联网使用的“偏好-把关”模式类型学分析框架，具体如表1所示。在这一类型学划分下，已有观点有了较为全面的统合和归纳，已有研究争论也得以解构。

简言之，本文认为当公众使用互联网浏览、点赞、转发、评论不同类型把关人在信息平台上传播的政治、娱乐导向信息时会形成不同的使用模式。其中，“政治导向-集中式把关”模式的信息主要由专业化新闻工作者通过官方门户网站、政务微博、政务抖音号、政务公众号等官方媒体发布，如政府门户网站、人民日报、央视新闻等官方发布的时政新闻。该模式的影响可能较为符合正向促进论的观点。“政治导向-分散式把关”模式的信息主要由分散式把关人通过个人、企业组织类的订阅号、抖音号、微博等非官方媒体、社交平台上发布，如“澎湃新闻”“三联生活周刊”等商业媒体发布的时政新闻，“新三农”等非官方公众号中转载的时政评论或“罗翔说刑法”“胡锡进”等个人自媒体在社交平台上对时政和热点的解读等。“娱乐导向-集中式把关”模式的信息由专业新闻记者在官方媒体平台上发布，如中央或地方电视台在官方网络媒体平台中播放的与国家社会发展相关的纪录片或晚会、歌咏比赛、体育比赛等符合主流价值观的娱乐节目。“娱乐导向-分散式把关”模式的信息由商业宣传人员、个人自媒体在非官方媒体、社交平台上发布，如为了获取经济利益的商业宣传人员在“今日头条”“网易新闻”等非官方平台发布的娱乐导向信息或个人自媒体在微博、抖音等社交平台上发布极具个人情感色彩的娱乐导向信息。此外，该模式还包括公众在社交平台互动过程中参与政治话题、人物的讨论，甚至娱乐化参与对国家政治和政府官员的讨论与监督等行为，如部分个人自媒体在社交平台上以娱乐化方式参与“孙小果案件”“唐山打人事件”等与官员贪腐相关的社会舆论的讨论，该模式的影响可能较为符合负向促进论的观点。下文将结合上述观点提出各模式对应的研究假设。

（三）提出研究假设

基于上文的相关论述，本文认为就“政治导向-集中式把关”模式而言，国内的社会时政类互联网新闻普遍由官方媒体主导，在集中式把关机制下政治导向信息更符合国家意志和主流价值观。新闻工作者对于政治导向信息的判断和把握更为全面、专业和客观，经常强化对正面信息的报道，对于负面信息的报道更为严格和谨慎。政府相关部门也会重视对不良、虚假和批判性政治导向信息的集中把关和引导。因此，集中式把关机制下互联网“政治化”的信息传播、互动表达和政治参与机制影响可能会得到强化，公众对政府的正向评价效应也会得到巩固。基于上述分析，我们提出如下假设：

假设1：“政治导向-集中式把关”模式显著正向影响公共服务满意度。

就“政治导向-分散式把关”模式而言，虽然政治导向信息能够增加政治知识和政治参与，方便获取政治信息和改善政治态度，但是分散式把关机制下的政治导向信息可能并不完全符合国家意志和主流价值观。分散式把关人对于政治导向信息的判断和把握可能并不全面、专业和客观，而且其信息选择标准的非专业化容易使与政府相关的负面、虚假和批判性信息大行其道。因此，分散式把关机制下互联网“政治化”的信息传播、互动表达和政治参与等方面的积极作用可能会被弱化，公众对政府的正向评价也会削弱。此外，涵化理论认为人们的社会价值观与电视内容的一致程度和看电视的时间正相关，该理论在网络环境中依然适用。抛开对新闻的关注，人们在网上自我展示时，更喜欢展示他们生活中美好的一面，易使信息受众产生焦虑、嫉妒等负面情绪和强烈的相对剥夺感，提高社会不公平感，进而会使他们认为政府在维护社会公平方面表现不佳，从而降低对政府的评价。由此，我们认为政治导向和分散式把关对公共服务满意度有着相反的作用效果，两者的作用强弱难以一概而论，所以我们提出如下假设：

假设2：“政治导向-分散式把关”模式对公共服务满意度有显著影响。

就“娱乐导向-集中式把关”模式而言，集中式把关机制下的娱乐导向信息同样也会符合国家意志和主流价值观，时常充满积极向上、正能量的内容，而且这类娱乐信息也可能带有一定的政治导向，会使公众在无形中接收到其所传递出来的社会主流价值观。此外，有学者指出，娱乐化的政治新闻和政治节目能在一定程度上增加受众的政治知识。涵化理论关于“主流化”媒体效果的论述也强调，电视节目向公众灌输的社会主流意识形态和文化、政治价值观，会影响公众认识和理解现实世界。在逻辑上，我国的“党管媒体、党统领媒体”体制在维系民众的政治支持方面，常被认为具有类似于涵化意义的“主流化”效果。然而正如Nguyen所说，即使在中国严格的集中式把关机制下，娱乐导向信息也可能因其难掩非严肃性和非严谨性而导致公共事务边缘化和低俗化，娱乐化新闻的部分积极作用也只是短期性的。而且有研究表明，在网络信息的现实传播中，娱乐化信息对政治的消极影响并不会因政治知识和政治参与兴趣而改善，且其在政治表达方面的促进作用也并不必然利于政府评价。因此，虽然集中式把关机制会重视对信息的集中管控和引导，以保证信息的准确性、客观性和可信度，但娱乐导向信息“去政治化”的时间替代性效应、注意力分散和政治生活能力下降的影响是否以及多大程度上会因此得到弱化不得而知。基于上述分析，我们提出如下假设：

假设3：“娱乐导向-集中式把关”模式对公共服务满意度有显著影响。

就“娱乐导向-分散式把关”模式而言，该模式因分散把关可能会出现较多的负面、虚假和批判性信息，同时需要关注娱乐化倾向正对严肃新闻内容逐步侵蚀，以及新闻与娱乐的边界日趋模糊等问题。已有研究表明，事关时政的政治导向信息开始尝试娱乐化传播，出现了娱乐化的新闻内容——软新闻。软新闻不仅会削弱公众对待政治的严谨态度和政治参与，而且会导致公众对政治的失望和不屑。具体来看，互联网具有开放性、匿名性、娱乐性等特点，在“娱乐至上、社交为大”的理念下，分散式把关人和信息受众会对政治议题进行娱乐化“创作”、传播、消费和二次传播。在这个过程中网民并非总是理性的“公民”，而是更乐意以娱乐的方式参与传播，而一些互联网媒体为了追求商业利益，倾向以过度娱乐化的方式来包装政治事件、人物和话题，甚至捏造不实信息来迎合公众的娱乐需求，使得网络空间充斥着情绪化、极端化、虚假或歪曲的言论与信息。上述情况又会助推网民的“泛娱乐化”表达、互动以及政治参与行为，最终会引发公众对现行政治体系的不满和拒斥。因此，分散式把关机制下互联网“去政治化”的时间替代性效应、注意力分散和政治生活能力下降影响可能会得到强化，进而降低公众对政府的评价。此外，该模式下的娱乐化信息中同样可能出现个人优越性信息，造成信息受众的社会不公平感提升，进而负面影响到受众的政府评价。基于上述分析，我们提出如下假设：

假设4：“娱乐导向-分散式把关”模式显著负向影响公共服务满意度。

囿于数据限制，下文将仅对H1和H4假设展开实证检验。关于其余假设的提出，本文更多是为后续相关研究提供实证检验的理论假设，并充实文章的理论分析框架。

三、数据来源与研究方法

（一）数据来源

本文的研究数据主要来自2019年中国社会状况综合调查（Chinese Social Survey， CSS）。该调查自2019年4月启动，采用概率抽样的入户访问方式，收集了全国城乡18～69周岁居民的经济状况、生活状况、社会保障、社会价值观和社会评价、社会参与和政治参与、志愿服务等数据。经统计，该调查覆盖全国31个省、自治区、直辖市，涵盖了151个区市县，604个村/居委会，有效问卷10 283份。此外，本文研究还使用样本所在省份的人均生产总值来衡量地区经济发展状况，以及互联网高频用户占比来衡量地区互联网渗透程度。

（二）变量设置与操作化

1.被解释变量

本文的被解释变量是公共服务满意度。本文使用问卷中“G3.您认为政府下列方面的工作做得好不好？”问题进行测量，该题共包括13项对政府具体工作的评价。首先，对原选项进行重新赋值：很不好=1，不太好=2，不清楚=3，比较好=4，很好=5。然后，抽取了该问题中涉及医疗、社保、环境、治安、就业、教育和食药安全七项公共服务工作的调查得分作为构建变量的基础数据。最后，采用了两个思路构建该变量：第一，将七项政府公共服务评价得分进行加和，构建变量“公共服务满意度a”，用以衡量公共服务满意度评价的总体水平。第二，由于公共服务满意度a的取值跨度较大，基于有序响应模型计算的边际效应结果很复杂，所以在第一种构建方法的基础上，将“公共服务满意度a”重新划分为十个等级的有序多分类变量，得到“公共服务满意度b”，其取值跨度为[1，10]。

2.解释变量

本文关注的解释变量是互联网的使用频率。本文使用问卷“D4b1.您上网进行下列活动的频率是？”问题所涉及的部分活动来表征“政治导向-集中式把关”和“娱乐导向-分散式把关”互联网使用模式，将原选项重新赋值处理为“几乎每天=5、一周多次=4、一周至少一次=3、一月至少一次=2、一年几次=1、从不=0”，用于测量互联网的使用频率。对于两种互联网使用模式的具体测量如下：第一，使用“1.浏览时政信息（比如：看党政新闻）”表征“政治导向-集中式把关”模式，该解释变量的测量数值即为该活动的赋值得分；第二，使用“3.聊天交友（比如：微信等交友活动）”表征“娱乐导向-分散式把关”模式，该变量的测量数值即为该活动的赋值得分。由于其他诸如“4.商务或者工作”和“5.学习教育”等六类互联网活动难以准确适配类型学框架，因此不予使用。

3.控制变量

为获得解释变量对被解释变量的净效应，借鉴已往研究，本文将性别、年龄、户籍、民族、婚姻状况、学历水平、政治面貌、家庭收入、社会信任感、社会经济地位评价、人均地区生产总值和地区等作为控制变量。

在对样本数据的异常值、缺失值和中间值进行处理后，最终得到有效样本8 968个。分析所涉及的各变量情况见表2。

（三）分析策略

本文实证分析主要包括两部分：第一部分考察两种模式的使用频率对公共服务满意度的影响，对类型学框架进行部分验证；第二部分综合分析第一部分分析结果的准确性和科学性，具体考察模型内生性和结果稳健性。第一部分：本文首先借助OLS回归方法分析“政治导向-集中式把关”和“娱乐导向-分散式把关”两种模式的使用频率对公共服务满意度的影响，再利用Oprobit模型进行回归分析并计算解释变量的边际效应，更加细致地分析影响效果和作用概率。第二部分：考虑到研究中可能存在内生性问题，故引入工具变量条件混合过程估计法（CMP方法）来分析和消除内生性偏差。此外，考虑到分析结果可能存在不稳健性，本文对分析结果进行了多重稳健性检验。

四、实证分析结果

（一）基准回归结果

本文将被解释变量公共服务满意度a视为连续变量，采用OLS模型分析两种模式的互联网使用频率对公共服务满意度的影响。为了考察作用效果的边际效应，本文借助Oprobit模型对被解释变量公共服务满意度b进行回归分析，主要汇报“公共服务满意度b”取值在9和10处对应的边际效应，该两点均位于“公共服务满意度b”的75%分位数右边，基本代表最高水平的公共服务满意度。上述部分的分析结果如表3所示。

在OLS回归分析中，模型1未加入控制变量，结果显示，“政治导向-集中式把关”模式负向影响公共服务满意度，但是影响并不显著，“娱乐导向-分散式把关”模式显著负向影响公共服务满意度；模型2在模型1的基础上增加了控制变量，并对变量的共线性进行检验。依据共线性分析结果，本文剔除了方差膨胀因子大于10的控制变量。模型3表示剔除具有共线性变量的回归分析结果，其中“娱乐导向-分散式把关”模式仍表现出显著负向影响，而“政治导向-集中式把关”模式的影响变成正向不显著。

在Oprobit回归分析中，模型4中没有控制变量，模型5是在模型4的基础上纳入控制变量，（9）和（10）分别是基于模型5计算得到的两组边际效应。模型5的分析结果显示，“政治导向-集中式把关”模式具有正向影响，但影响并不显著；“娱乐导向-分散式把关”模式则具有显著负向影响，即公众该模式的互联网使用频率越高，其公共服务满意度越低。本文解释变量的边际效应就是该变量对受访者关于公共服务满意度给出某一等级评价概率的影响，表3中汇报了公共服务满意度第9、10等级的边际效应。对“政治导向-集中式把关”模式而言，其边际效应的数值较小且不显著；对“娱乐导向-分散式把关”模式而言，互联网使用频率每提高一个等级，公共服务满意度评价等级为9的概率降低0.3%，评价等级为10的概率降低0.5%。

综合上述几组模型的分析结果可以初步认为，“政治导向-集中式把关”模式不会显著影响公共服务满意度，假设1失验；“娱乐导向-分散式把关”模式显著负向影响公共服务满意度，假设4得到验证。

（二）内生性问题处理

考虑到研究结果可能因遗漏变量和反向因果等问题而产生内生性问题，本文选取了“通讯支出”和“互联网高频用户比例”两个工具变量，采用工具变量法检验和消除前文分析结果的内生性偏误。其中，对“通讯支出”的测量使用问卷中“C3b.您告诉我，去年（2018年）您全家的生活消费支出情况——i.通讯支出（如固定电话/手机/小灵通的话费、电脑上网费等）”问题的调研数据，取调研数据的对数值。通讯支出作为家庭层面的生活支出费用，不会对公众个人的主观感受产生直接影响，但是在一定程度上反映公众的互联网使用强度，即该工具变量不会对扰动项产生影响，可以通过互联网使用间接影响公共服务满意度，符合工具变量选取的外生性和相关性要求。“互联网高频用户比例”的数据由各省份的调查总样本数量和互联网高频用户数量计算所得，互联网高频用户比例作为地区层面互联网的渗透强度指标，不会对个人层面的主观感知和政治态度产生直接影响，但是互联网使用行为具有同群效应，周围人使用互联网一定程度上会影响个体使用互联网的倾向和行为，即互联网高频用户比例会影响个人互联网使用频率，而不直接影响公共服务满意度，也符合外生性和相关性要求。

与传统的2SLS方法相比，条件混合过程估计方法（CMP方法）对被解释变量和内生性解释变量都是有序分类变量的估计效果更好。因此，本文在模型5的基础上借助CMP方法得到内生性的分析结果，具体如表4所示。首先，从第一阶段的分析结果可知，“通讯支出”和“互联网高频用户比例”均与两个模式的互联网使用频率有显著相关性，且F值均显著大于10，证实了工具变量的相关性。由内生性检验的Atanhrho值可知2，原分析模型的确存在内生性问题，即使用工具变量法的CMP分析比Oprobit模型分析更加准确。其次，从第二阶段的分析结果可以看出，在纠正了可能的内生性偏误后，“娱乐导向-分散式把关”模式仍对公共服务满意度有显著负向影响，假设4得到进一步验证；“政治导向-集中式把关”模式的作用效果仍不显著，假设1依然未证实。此外，对比模型5的分析结果可以看出，引入工具变量后，解释变量的边际效应有所加强，其中“娱乐导向-分散式把关”模式的频率每提高一个等级，公共服务满意度评价等级为9的概率就降低0.6%，等级为10的概率就降低1.1%。

（三）稳健性检验

上述模型分析的结果可能由于变量数据的操作化不当而不稳健。为了分析和证明上述研究结果的稳健性，本文基于CMP方法进行了稳健性检验。

第一，调整互联网使用的变量类型。

在上述模型中，为了考察两种互联网使用模式的线性规律，两个解释变量均被视为连续变量。为了验证分析结果的稳健性，现基于解释变量的赋值原状，构建模型6分析不同模式下不同频率的影响效果，结果如表5所示。“政治导向-集中式把关”模式下，不同频率对公共服务满意度的影响均不显著；“娱乐导向-分散式把关”模式下，不同频率均显著负向影响公共服务满意度，与前文分析结果基本一致，稳健性得到证明。

第二，细化公共服务的类型。

已有研究表明，公众对不同类型公共服务的评价存在差异，公共服务满意度很大程度上是个人体验与期望的综合结果。具体而言，由于公众参与式绩效评价更多受到个人层面、情景层面（如服务类型）和经历层面（如服务接触）因素的影响，所以真正的“服务受益者”在评价面向公众的直接施益性服务时，会基于个人使用经历做出评价。因此，在公众体验方面，如果公众对某类公共服务没有直接接触或受益，那么其主观评价将更多受到非服务因素的影响，如公平性、信息透明度、公众态度、政府形象和政府信任等；在服务需求方面，由于不同类型公共服务覆盖的公民范围不同，居民对不同类型公共服务的需求与期望也不同，所以公众对不同类型公共服务的体验和满意度存在差异。我国的公共服务供给的确存在固定性与流动性、保障性与发展性、全国性与地区性、保障生存和优化生活的类型和层次之分。因此，本文借助两种公共服务分类标准考察互联网使用模式对不同类型公共服务的影响，尝试得到更深入的研究结果，同时检验研究结果的稳健性。

在公众体验方面，综合公共服务的覆盖群体和公众近期的亲身体验的差异性，将本文涉及的公共服务分为两类，其中大众体验类包括医疗卫生、社会治安、环境保护和食药安全等服务，窄众体验类包括就业服务、社保服务和教育服务3。根据该分类标准，本文沿用“公共服务满意度b”的构建思路构建了两个新变量，变量的取值跨度为[1，10]，得到模型7和模型8，分析结果如表6所示。“政治导向-集中式把关”模式对两类公共服务满意度的影响均为负向不显著，“娱乐导向-分散式把关”模式则表现为显著负向影响，该结果与基准回归结果一致，证明结果存在稳健性。从边际效应来看，窄众体验类服务的满意度受到互联网使用的影响更小，可能是由于近年来没有该类服务体验的公众对于互联网上相关信息的关注较少且倾向于更谨慎的评价。

在需求层次方面，依据人本主义需求理论，借鉴已有研究对公共服务的需求划分标准，将本文所涉及的公共服务分为生存需求类和社会发展类两类：前者强调个体的生理与安全需求，包括社会保障、医疗卫生、食药安全和社会治安等服务；后者强调生活质量与个体发展，包括教育、就业和环保等服务。基于此，本文分别构建了两个变量，构建思路同上，变量的取值跨度为[1，10]，得到模型9和模型10，分析结果如表7所示。“政治导向-集中式把关”模式对两类公共服务满意度的影响均为负向不显著，“娱乐导向-分散式把关”模式则表现为显著负向影响，与前文分析结果一致，充分证明了分析结果的稳健性。从边际效应来看，社会发展类服务的高水平满意度的边际效应相对较小，可能是因为随着全民小康的推进和生活水平的提高，基本的生存保障已经处于较高水平，近期我国相对重视社会发展类服务“优质化”。

五、结论与讨论

众所周知，技术革新带来的便利改变了人们的日常生活，但同时也带来了很多争议，其中一个重要的问题是：互联网究竟是为公众获取和传播信息提供了便利，还是会让公众陷入复杂的海量信息中，进而影响到公共服务满意度，该影响又是如何发生的？从更宏观的角度看，伴随着互联网普及以及娱乐化、商业化应用日渐丰富，互联网“政治化”和“去政治化”同步进展，互联网的信息传播、互动表达、政治参与机制是否会改善公众认知并使之对政府做出正向评价？互联网带来的时间替代性效应、注意力分散以及公众政治参与和评判能力下降，又是否会导致公众对政治过程的偏见或误解，进而带来对政府的负面认知和判断？互联网信息把关机制又会对于上述问题产生怎样影响？对于这些问题的关切催生了本文理论假设的建构。这些问题与不同互联网使用的“偏好-把关”模式交叉碰撞，产生了一些有意义的研究发现。

本文通过区分互联网使用的信息偏好和信息把关机制建构了四类互联使用模式，并借助CSS2019数据采用OLS和Oprobit回归方法分析了其中两种不同类型互联网使用模式对公共服务满意度评价的影响，对既有的互联网正向促进论及负向抑制论进行了实证检验与探索性分析。此外，还对回归模型的内生性问题进行了讨论和处理，并在此基础上通过调整互联网使用的变量类型和细化公共服务分类等方法进行稳健性检验，进一步验证了研究发现。本文具体发现如下：

一是互联网负向抑制论得到了验证。“娱乐导向-分散式把关”模式对公共服务满意度有显著负向效应。从稳健性检验的结果来看，这一结论对于从公众体验和需求层次角度细化分类的公共服务也同样适用。这说明在该模式中的互联网“时间替代性假说”被证实，而且公众越频繁地使用互联网，注意力就越分散，其政治参与、评判能力越弱，更容易接触到政府的负面、虚假和批判性信息，这些变化会降低公共服务满意度。二是互联网正向促进论在本次分析中并未得到有效的实证支持。“政治导向-集中式把关”模式对公共服务满意度的影响并不显著，上文提及的互联网提升个体获取信息和分享交流观点能力的“公民赋权假说”观点未能体现。然而，互联网信息技术的低成本、高时效和去中心化一定程度上的确带来了技术赋能，本文的研究结果并不意味着“公民赋权假说”的失验，而是从信息传播的角度对“公民赋权”给公共服务满意度带来的影响进行了延伸思考。本文将“浏览时政信息”直接作为“政治导向-集中式把关”模式数据可能导致结果存在一定的偏差，因为时政信息中可能还存在由分散化把关机制发布的时政信息，这种信息可能负面影响到公众对政府的评价。除了数据方面的影响之外，其他可能的解释如下：其一，负面时政信息直接认知效果。如官方媒体发布的环境污染、食品安全、腐败案例等报道可能会使得公众对现实状况产生“认知错位”，对现实政治形成更多的负面评价，进而影响公众对政府的满意度和认同感。其二，正面时政信息的涵化作用。官方媒体发布的时政信息多倾向于展现政府公共服务“好”的一面，这可能会给一部分处于公共服务弱势地位的公众带来明显的公共服务对比落差，产生强烈的相对剥夺感，降低社会公平感知，进而负面影响公众的政府评价。其三，集中式把关下舆论管控的影响。政府常通过复杂的管制和审查制度对有负面影响的网络信息进行控制，保障净化网络空间，这可能导致公众产生“网络化威权主义”和“威权信息主义”的错觉，从而削弱公众在相关政策议题方面对政府的支持。

概言之，互联网技术本身具有中立性，只是不同信息偏好带来的“政治化”或“去政治化”会影响公众获取政治知识、互动表达和参与，而集中式或分散式的信息把关机制又会影响公众接触与政府相关的负面、虚假和批判性信息的质量和数量。上述两个类型维度构成的互联网使用的“偏好-把关”类型对公众的政治过程认知、政府服务质量评价和政治支持影响具有差异性。本文不仅直接解释了公共服务满意度为何存在群体差异性问题，也间接证实了公众满意度与政府客观治理绩效并不完全一致的观点。另外，本文从娱乐化信息偏好维度对“去政治化”影响进行再验和回应，发现互联网技术赋能并非都利于政治领域的“数字民主”，也可能导致非政治领域的“消极自由”。然而，伴随着新闻与娱乐的边界模糊化，以及网络新媒介对传统媒介的“挤迫效应”加剧，主流媒体开始重视多渠道的内容矩阵建设和立体化的传播格局构建，娱乐化的软新闻和政治节目也逐渐成为主流信息的载体之一，加之算法的精准推送，对娱乐化信息产生“信息窒息”的看法难免失之偏颇。因此，对于互联网使用如何影响公众满意度这一问题的探讨，或许应该追求一个多元化、辩证性的答案，而不是一概而论的定律，在信息偏好分类的基础上对信息把关机制的再分类能够形成更为细致的认识。同时，囿于数据限制，本文虽未对集中把关下娱乐导向信息的影响予以分析，但是从上述结果来看，主流媒体对新媒介的善用水平和集中式主流信息的宣传效果仍有待提升，如何预防主流媒体在传统媒介与新媒介空间内的“双重挤迫”问题值得关注。此外，鉴于信息偏好对政治生态的差异化影响，“时间替代性假说”和媒体良性循环论等经典理论都面临部分失验的可能，相关研究可能需要辩证全面地考虑娱乐、政治和平衡信息偏好所产生的多元影响。

伴随着新旧网民的更替和互联网产业的发展，娱乐与政治必将进一步融合，互联网信息的“双重性”将成为趋势。从主客观绩效的辩证关系来看，欲使网民对公共服务做出积极评价，相关部门除了要从客观层面不断提升治理绩效、提高公共服务质量和推进公共服务均等化之外，还需要重视公众主观认知层面的影响。比如，在正视当下互联网“政治化”和“去政治化”并行发展、商业宣传媒体的逐利性、个人偏好心理和自由表达权利等现状的前提下，一是推进政务信息公开和共享治理，提高工作透明度，从事实源头去除不实信息，畅通公众表达和参与渠道，完善民意回应和信息反馈机制，避免网络非理性表达和非制度化政治参与；二是建立健全主流媒体多渠道内容矩阵，重视官方平台宣传与建设，探索官媒在全媒体时代的融合式发展，形成多平台发声、全方位引导、立体化传播的主流传媒格局；三是创新主流媒体把关方式，提高把关效率，避免因公共信息发布滞后造成低质量信息抢占传播市场，同时鼓励官方媒体人的个体化把关和引导，充分发挥主流媒体的制度和资源优势；四是强化对新生把关群体的引导和非官方平台的监管，完善网络信息追责机制和法规体系，优化网络信息环境，尤其注重对娱乐导向信息、软新闻的把关，消除“泛娱乐化”导致的极端情绪、失范话语和恶搞政治的负面影响；五是加强全民意识和能力建设，重视提升网民政治素养和信息甄别能力，培养其独立思考、客观判断和理性发声的意识，构建有公德意识、社会责任和能力素养的网络公民社会。

本文存在如下局限性：首先，本文未对全部模式的理论假设进行验证，没有得到另外两种模式对公共服务满意影响的结论。虽然本文发现不同模式对公共服务满意度的影响存在差异性，但因互联网使用模式的占比不明确，故不能从整体把握互联网使用与公共服务满意度的关系，而且已验证模式的数据代表性也存在瑕疵：“娱乐导向-分散式把关”模式的数据未能涵盖分散式把关下多元的娱乐、休闲信息；“政治导向-集中式把关”模式数据存在的问题已在上文提及。上述问题有待后期获取更适配的数据予以解决。其次，虽然本文构建了不同互联网使用模式对公共服务满意度影响的理论框架，并考察了互联网使用对不同类型公共服务满意度的影响，但仅就本文的分析结果并不能排除后者存在差异性影响的可能。后续的研究可在相关理论的基础上，进一步细化互联网使用模型对不同类型公共服务满意度影响的理论框架。最后，互联网使用对于公共服务满意度的影响应该是一个复杂的系统，本文未能基于现有分析框架开展进一步的中介机制分析，实属遗憾。虽然本文存在上述不足情况，但值得肯定的是，本文为解释目前学界对于互联网使用与公共服务满意度关系的争论提供了一个探索性理论框架和经验证据。

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编辑：康黛崴