陈云松，潘雨，张亮亮丨当代中国的社会焦虑及其宏观机制 ——基于搜索大数据的省级面板研究

作者简介

陈云松，南京大学社会学院教授、博士生导师，哲学博士；

潘雨，京东零售-技术与数据中心技术研发产品经理；

张亮亮，南京大学社会学院博士研究生。

原文载于《济南大学学报》（社会科学版）2020年第6期

第5-15页

摘要

本研究利用“焦虑”相关词汇的百度搜索热度构建“社会焦虑”指数和面板数据模型，探究当代中国社会焦虑的时空特征和地域层面的宏观影响机制。研究表明：在省级层面，近年来社会焦虑水平呈波动上升趋势；沿海地区和中部地区的焦虑水平较高，且随时间推移进一步增强，北部和西北地区的焦虑水平也在逐步提升。固定效应模型发现：省域的城镇化率和房价等因素对于“社会焦虑”具有统计显著的影响。本研究以地域层面的百度搜索指数来测量“社会焦虑”并进行机制研究，是使用大数据进行宏观定量社会学分析的尝试。

      从社会学的角度看，焦虑是广泛存在于社会成员之中的一种群体心理现象，是一种特定时代背景下的社会心态。在社会转型期，焦虑往往有更为明显的多群体呈现和扩散。大学生为学业和就业而焦虑，白领们为昂贵的房贷焦虑，中年人为子女教育、父母养老、医疗保障而焦虑，等等。据2013年《人民论坛》问卷调查中心的一项分析，近60%的中国受访者自认焦虑程度较深，约80%的公众认为焦虑情绪具有传染性，而90%的受访者认同“全民焦虑”已成为当下中国的社会病[1]。总体上，群体性的焦虑是当代中国公众主观心理福利研究不可忽视的一个维度。

　　本文从社会学视角出发旨在分析社会转型时期中国社会焦虑的地域分布以及变化趋势，聚焦社会焦虑的宏观影响因素。一方面，本文通过“焦虑”相关词汇的百度检索指数，构造基于大数据的省份“社会焦虑”指数；另一方面，我们结合宏观社会经济变量，以该指数作为被解释变量，以宏观社会经济因素作为解释变量，建立面板数据模型以探究影响社会焦虑的因素。

一、文献评述

　  研究“社会焦虑”必然绕不开与“焦虑”相关的研究，而“焦虑”研究有两个主要学科视角：一是心理学从人格特征的角度探讨个体焦虑；二是社会学运用群体焦虑解释社会现象。鉴于研究需要，此部分重点回顾社会学视角下的焦虑研究成果。

（一）

心理学视角：个体焦虑

      自20世纪中叶以来，焦虑成为了西方社会的显性问题，有关焦虑的研究广泛出现在文学、社会学、心理学、精神病学、生物学等各个学科。焦虑心理学研究的先驱者弗洛伊德（Sigmund Freud）认为焦虑指向个体，与个体相关的神经焦虑具有临床意义，强调自我与焦虑的关系，提出自我刺激焦虑的产生[2]而文化主义心理学家罗洛·梅（Rollo May）分析文化环境是焦虑经验的主要因素之一，个体的焦虑情境与焦虑程度都受到其所处的文化标准和价值的影响[3]

　　偏重个体心理层面焦虑研究多从特定群体出发探讨焦虑的影响、焦虑的形成机制等。例如，学生的学业焦虑研究：罗森菲尔德（Rachel Ann Rosenfeld）认为学生个体的焦虑会影响其学业成就；马赫等人[4]以147个大学生作为样本探究了学生学业表现和“统计焦虑”之间的关系，研究发现学生考试成绩和统计焦虑水平显著负相关，与拖延程度显著正相关[5]；布朗里奇（D.A. Brownridge）等使用布兰登大学学生作为样本研究了“数学焦虑”的性别差异，“数学焦虑”是指个体面对数学问题产生的恐慌、无助情绪，研究发现男性和女性所经验到的“数学焦虑”具体方面不同，女性更多的是在完成与数学相关任务时表现出焦虑（一般性评估焦虑），而男性更多的是对参加数学课程感到焦虑（数学课程焦虑）[6]。此外，还有个体焦虑与经济地位、收入的研究，德伦特（Patricia Drentea）通过1997年俄亥俄州1000多名成年人样本数据探究债务、年龄和焦虑的关系，研究发现焦虑程度确实随着信用卡债务与收入之比的增大而增加[7]。

（二）

社会学角度：社会焦虑

　　风险社会理论为社会焦虑提供了理论依据，吉登斯（Anthony Giddens）认为风险社会的到来和传统社会的式微使得现代人陷入惶恐和焦虑之中[8]。亨特（Hunt A）也认为焦虑是对危险情境的反应，且焦虑是社会变迁的产物，社会焦虑是一种社会存在，个体经验和表达焦虑在社会焦虑的形成中有着至关重要的作用，放大和表达是形成社会焦虑的两大机制[9]。

　　我国研究者主要是将社会焦虑看作社会成员中普遍存在的不安、紧张等心理状态，并对社会焦虑的特征做出自己特有的解释。转型时期，中国的社会焦虑具有广泛性、相似性、复杂性、隐蔽性、指向性、差异性、交叉性等特点[10]。还有学者将社会焦虑进行了类型划分，分成利益性焦虑、政治性焦虑、价值性焦虑和身份认同焦虑[11]。接下来，本研究将重点从社会焦虑的成因、社会焦虑的群体研究等重点回顾我国社会焦虑研究现状。

1.社会焦虑的形成原因

　　吴忠民[12]、李培志[13]、杨会芹[14]、周晓虹[15]、邱敏[16]。等众多学者都认同社会焦虑是社会变迁、社会转型的一大产物。具体阐释主要从以下几方面展开：

　第一，社会转型伴随着社会结构的巨大而快速调整，从而引发焦虑。李金从社会分层视角出发，认为不同维度的社会分层不一致是引起社会焦虑的原因之一[17]。江丕寅等学者则以经济利益的调整为代表，认为一部分人暴富成为高收入人群，一部分人仍处在低收入队列之中，这种双重示范效应给社会成员带来了冲击性的压力[18]。庞召川等学者认为社会腐败、不公正现象的出现，强化了社会成员对现状的不满和对未来的担忧[19]。邢占军认为社会结构的调整不仅仅是触及了一部分人的利益，它在很大程度上增加了全社会的不确定性，从而产生焦虑[20]。郭建新从公正视角出发，认为收入分配不平等、阶层固化、公共资源分配不平等、公民权益被侵害是导致社会焦虑产生的重要原因[21]。

第二，转型时期社会风险因素增加，社会成员的不安全感也随之增加。杨会芹[22]等认为相较于计划经济时代，市场经济中个体独自面对着更多的社会风险：社会结构变动、社会群体利益分布开始调整，个体需要独立承担的责任越来越多，面临的风险增大，从而产生了焦虑。敖翔认为，社会成员普遍缺乏安全感，教育、住房、医疗成为压在人们身上的新的“三座大山”[23]。董韦也提到在养老问题上，人们对老龄化社会以及养老体系的不健全充满着担心；在住房问题上，不受控的房价也引起了社会成员对居住的焦虑[24]。除此之外，社会成员还面临着其他日渐显现的风险：不安定的国际局势、不断恶化的生存环境[25]。

第三，转型时期的社会保障制度仍然不够健全，加重了人们对未来的焦虑。吴忠民提出虽然社会经济有很大的发展，但是民生并未得到相应的改善，社会保障不够健全，从单位体制出来以后，部分社会成员未被纳入到新的社会保障体系里面，无法获得基本的生存保障，因而对未来充满忧虑和不安[26]。

第四，转型时期社会信仰和社会价值的缺失加深了社会焦虑。转型时期社会成员缺少共同的信仰，面对利益诱惑，容易趋利避害，随波逐流，一旦受到挫折和打击，也容易陷入失落情绪，从而加深焦虑。倪稼民认为不能把社会焦虑简单理解成社会发展过快的产物，其内含的是现代社会文化价值认同的缺失。他解释道，中国还没有在传统与现代、东方和西方的两元撞击中找到融合点，因而在现代化过程中社会整合出现问题，从而引发了大范围的社会焦虑[27]。

2.社会焦虑的群体研究

　　在研究社会焦虑时，一些学者会分群体、情境聚焦研究，比如研究企业员工、学生群体、青年群体、流动人口、农民群体、精英群体。

　　学生群体：何阳、孙萍、罗开文通过问卷调查和无结构访谈发现，影响女博士社会焦虑水平的因素主要有：博士论文、就业形势和课题任务等，女博士面临的焦虑以发展焦虑为主[28]。任亮宝、陈吉翔通过问卷调查探究了大学生群体社会焦虑和集群行为，研究发现大学生的社会焦虑存在性别差异，在学习成绩分布上也存在差异[29]。宋颖认为民办高校大学生的焦虑主要是身份认同焦虑、生存焦虑、未来发展焦虑、价值认同焦虑[30]。陈寒通过问卷调查，以厦门大学为例，探究了当代大学生的社会焦虑问题，研究发现大学生的焦虑主要表现在发展问题焦虑、情感问题焦虑、物质问题焦虑，风险认知、社会价值观念、行为应对方式对大学生的社会焦虑水平具有显著影响[31]。

　　青年群体：颜其松通过问卷调查发现，自媒体下的青年群体的社会焦虑涉及以下几个方面：信息鉴别焦虑、信息安全焦虑、生活压力焦虑、话语权平等焦虑、网络风险焦虑、公权力信任焦虑[32]。张艳丽和司汉武研究了大学生和新生代农民工为代表的青年群体，两位学者认为青年群体的社会焦虑主要包括生存与发展焦虑、人际关系焦虑、身份认同焦虑和婚姻焦虑，而青年群体社会焦虑产生的原因主要有两个方面，一方面是青年的个人成长经历，另一方面就是社会转型带来的不确定性[33]。

　　中产阶层：马广海认为对于白领阶层来说，较高的受教育水平和社会责任感使得这一群体易产生理想性焦虑；现实性的生活压力和理想性的生活目标发生冲突，使得这一群体易产生现实性焦虑；向上的社会比较以及由此产生的剥夺感，使得这一群体易产生比较性焦虑[34]。仇立平聚焦城市中产阶层，提出影响这一社会群体社会焦虑水平的深层次原因是阶层固化[35]。雷开春聚焦青年白领群体，基于社会认同理论，研究认为青年白领阶层的社会焦虑主要来源于环境不确定性以及低效能评估[36]。

3.影响社会焦虑的因素

　　华红琴和翁定军使用2009年的中国家庭动态跟踪调查数据（CFPS），以跟踪调查中被访者出现相关症状的频率（情绪沮丧、精神紧张、坐卧不安、做事困难），来测量被访者的焦虑水平，从而验证了焦虑与个体客观地位、主观地位以及生活境遇之间的关系，研究证明了社会结构性因素的确对焦虑有影响[37]。于水、杨溶榕利用CGSS2013中幸福感和抑郁两个维度的数据从侧面描述了社会焦虑的现状以及影响因素，研究发现目前中国社会焦虑处在中等水平[38]。王丽萍利用自编问卷调查社会成员对社会焦虑严重程度的认识，发现转型时期中国社会成员的社会焦虑程度比较严重，且社会焦虑与生存相关的物质利益、社会保障以及文化多元趋势下个体价值观趋势有关[39]。凌巍利用CGSS2015数据中被调查者关于“在过去的四周中，您感到心情焦虑水平或沮丧的频繁程度是”的回答以及个体基本信息，探究了贫富差距对社会成员焦虑水平的影响机制，现收入增长对焦虑水平的影响在贫富差距不同的地区存在显著差异[40]。

（三）

评述

　　总结已有的国内外研究可以发现，国外研究非常关注个体层面的焦虑、焦虑产生的影响以及焦虑的形成机制，与之相关的心理学和流行病学研究成果丰富。早期弗洛伊德的焦虑理论、吉登斯的风险社会理论、罗洛·梅的文化焦虑理论、亨特的社会焦虑发生机制等为后来的研究提供了理论基础。而后期的心理学、社会学则将视线转移到更为具体的情境下的焦虑分析，探究大学生数学焦虑、统计焦虑、个体社会经济地位与抑郁、压抑情绪的关系等。国内研究起步相较更晚，但有相对明确的个体焦虑和社会焦虑的区分，研究者普遍认同社会焦虑是个体焦虑在社会中的普遍现象，关于社会焦虑的研究主要集中在社会焦虑形成的原因、社会焦虑群体研究、社会焦虑的影响因素。但是，现有的研究还存在以下几个方面的不足：首先，目前以描述性研究为主，解释性的实证研究相对缺乏。其次，在社会焦虑的测量时，常以个体焦虑或者个体焦虑的集合作为社会焦虑，存在测量偏差。最后，鉴于个体心理、认知、社会环境等因素的影响，以主观问卷的方式测量焦虑程度容易产生系统偏误。

　　因此本研究将从以下三个方面有所突破：

     首先，以量化方法分析社会焦虑，是对以往研究的实证补充。尽管现有研究已经肯定了社会转型、社会风险、社会保障、技术发展等社会经济因素对于社会焦虑的影响，但是此类研究多是基于社会学、社会心理学相关理论对现实社会经历和体验进行的启发性反思，实证方面的研究仍然非常缺乏。百度搜索大数据的出现为我们量化测量社会焦虑提供了契机，本次研究正是希望借助大数据对社会焦虑进行操作化测量，并结合一些宏观指标对社会焦虑的影响因素进行量化研究。

      其次，以百度搜索指数测量焦虑程度能够避免问卷调查研究中出现的部分系统偏误问题。以往研究通常是以主观问卷的方式测量焦虑程度，而受个体心理、个体认知、社会期望等因素影响，问卷结果可能与实际真实情况存在偏差[41].[42]。对于焦虑测量而言，社会对心理问题的污名化会促使部分被调查者在填答问卷时隐瞒真实情况，造成问卷结果与现实不符。以百度搜索指数测量焦虑可以避免这一问题，通过互联网，社会成员可以不暴露自己的隐私，行为更加真实，因而也能更加准确地反映焦虑程度。

      最后，以百度搜索指数测量社会焦虑有助于进行宏观层面的社会学定量分析。社会焦虑不同于个体焦虑，不能简单将其理解为个体焦虑的集合，社会焦虑特有的社会事实属性使得它可以反过来影响个体。但是以往实证研究多将个体焦虑的集合用以测量社会焦虑，这就导致实际测量中遗漏社会焦虑的部分特质。更为重要的是，以省市等行政区域单位进行研究，对影响社会焦虑的宏观机制进行分析，有助于从提升社会公共治理决策水平的角度，为提升公众的幸福感、安全感、获得感等主观心理福利提供实证依据。

二、研究假设

　　综合上述文献，本研究考虑宏观层面影响社会焦虑的因素有以下四个维度：

第一，城镇化的发展。陈云松、张翼发现传统粗放式城镇化的过程并未能增进城市地区的社会融合，反而是带来了新的城乡二元对立[43]。特别是经济的快速发展和城市化的快速兴起提高人们生活水平时，也提高了人们对于未来生活的期望值，人们为了不断满足自己的期望而努力，不断往前“赶”，因而也感受到更多的精神压力。由此本文得出第一个假设：

假设1：人口城镇化率越高，社会焦虑水平也越高。

第二，房价因素。正如上文所述，随着转型时期社会风险因素增加，社会成员的不安全感也随之增加。教育、住房、医疗成为压在人们身上的新的“三座大山”[44]，当住房这一基本需求需要社会成员的极大努力来解决时，不受控的房价引起了社会成员对居住的焦虑[45]。房价作为当代社会重要的社会风险，在加深人们社会焦虑的过程中起着非常重要的作用。由此，本文提出第二个假设：

假设2：区域房价越高，社会焦虑水平也越高。

第三，网络传播因素。社会转型时期互联网技术的快速发展加速了社会焦虑的传播。周晓虹认为社会焦虑通过以互联网为代表的媒介，迅速而广泛地传染开来，从而引发更大范围的社会焦虑[46]。伍麟认为信息、交通为代表的技术进步使得人们的生活节奏加快，庞大的社会内容被塞进有限的时间中，使社会成员产生结构性焦虑[47]。以互联网为代表的信息技术给社会成员快速而便捷地带来海量信息的同时，也滋生出信息超载，同时信息文化取代叙事文化，网络中社会关系是信息的，而非叙事的，人际交往建立在短期关系基础上，使得社会成员缺少归属感。贾良敏认为，互联网时代，时空观念发生变化，与传统社会相比，时空既被压缩也被延伸，导致社会成员出现身份认同焦虑、情感焦虑以及认知焦虑[48]。王倩、孙俊青认为媒体是社会焦虑的助推器，特别是现代社会的网络社交媒体。新媒体的匿名性使得个体可以表达日常生活中不敢表达的内容，这对于消极情绪的传播起到了推波助澜的作用，社会焦虑作为转型时期负面社会心态的代表，通过新媒体得以迅速形成并扩散[49]。由此，本文提出第三个假设：

假设3：互联网发展水平越高，社会焦虑水平也越高。

第四，环境因素。吉登斯的风险社会理论认为自然界和传统的终结是风险社会诞生的根源[50]。随着技术进步、人口增长以及人们不断提高的生活追求，人类对自然界的干预越来越严重，由此造成了许多人为灾害，比如空气污染、水污染、全球变暖。空气污染正是转型时期的中国最近十几年面临的一大风险问题，空气污染对个体的身体健康有负面影响，从而使社会成员对自身所处的生存环境产生忧虑和不安全感，影响精神健康风险与自杀意念[51]。例如，贺光烨等学者使用百度指数构建了抑郁症患病率（IPD）指标，以替代潜在的抑郁症，并研究了IPD与中国主要空气污染物PM 2.5的关系，这一大规模调查结果表明目前中国的PM 2.5构成严重的精神健康风险[52]。由此，本文提出第四个假设：

假设4：空气污染越严重，社会焦虑水平越高。

三、变量、数据与方法

（一）

社会焦虑指数及数据来源

　　本文构造了一份与“焦虑”相关的词汇表，然后采集词汇表上所有词汇2013—2017年在中国31个省和直辖市的搜索热度（百度搜索指数除以人口），然后再进行标准化（Z-Score）处理后加总求和。这样构造的“社会焦虑”指数能够较好地测量地域性的社会焦虑，理由如下：其一，百度是全球最大的中文搜索引擎，百度搜索指数是百度搜索引擎的官方数据库，是以百度网民行为数据为基础的数据分享平台。百度搜索指数以关键词检索数据为基础进行加权形成，能够反映网民通过百度搜索引擎主动搜索各类信息的需求。通过百度搜索指数，我们能够获取网民搜索某一关键词的详细数据，这些数据具有多种纬度，有具体的各省份的数据，也有分国家的数据，有日、周、月以及年份数据。人们在搜索引擎上输入搜索关键词是一个主动选择的过程，是一种问题驱动的行为。虽然人们搜索相关关键词并不能作为其焦虑程度的直接衡量，但是搜索行为是带有问题意识的个体主观选择，这便说明了他们确实遇到了这方面的问题，他们感知到了焦虑，抑或他们认识的亲朋好友遭遇了心理方面的问题，因而他们希望通过“百度一下”寻求关于相关解释或者缓解焦虑的方法。

　　其二，本文基于日常生活的观察与文献回顾，构造了一个与“焦虑”相关的关键词词条。个体对相关词汇的检索不仅代表着个体感知到了心理压力，也代表着社会压力作为一种社会事实对个体产生了影响。以脱发为例，个体之所以能将“脱发”与焦虑关联起来，是因为其中潜藏着社会告诉我们现在生活压力大，很多人都掉头发，也就是说社会焦虑在这里成为了一种社会事实，且这种社会事实对个人产生了影响。不单单是脱发，人们搜索焦虑、抑郁本身就包含着社会对于焦虑与抑郁的事先定义，因而个体才会联想到焦虑、抑郁这类关键词。所以可以认为，人们的检索行为既代表着个体层面的心理状况，也代表着社会层面弥漫的负面社会心态对个体的影响（而后者又会反过来强化负面社会心态）。

　　最后，利用“焦虑”相关词汇的百度搜索指数测量焦虑能够避免传统的主观问卷带来的系统偏差问题。个体认知受到时间、周围环境、以往经验影响，因而不同个体、同一个体在不同情境下，针对同一个问题可能会作出完全不同的回答；另外，为了满足社会期望，或是出于自我呈现、印象管理等需要，在填答问卷时，个体会隐藏不好的一面，尽量树立一个良好的形象。比如在论证贫困水平时，有学者就发现当使用主观问卷的方式测量个体的贫困水平时，经济生活水平完全相同的个体可能会给出不同的答案，在不同时期同一个个体也可能给出不同的答案[53]。对于焦虑的测量而言，除了面临个体认知问题以外，还面临另外一个难题：心理问题污名化现象长期存在，社会对心理问题，以及有心理问题的人，持有一些歧视态度。受此影响，一些社会成员为了符合社会期望，会隐瞒真实情况，在遇到焦虑等心理问题时，也不会主动寻求外界帮助。这就造成在问卷调查阶段，部分个体可能会隐瞒自己的真实状况。而以百度搜索指数去测量社会焦虑可以有效地解决这一问题——互联网天然具备匿名性特征，网民隐藏在计算机、手机等电子设备背后。当个体遭遇心理困境而羞于向他人表达和求助的时候，互联网给他们提供了一个天然庇护所，通过百度检索，个体可以在不暴露个人隐私的情况下，获取焦虑相关信息。因此，“焦虑”相关词汇的百度搜索指数能够更好地衡量社会焦虑水平。

（二）

宏观社会经济因素变量及数据来源

　　人均地区生产总值（人均GDP）：地区生产总值（GDP）代表一个地区在一定时期内按市场价格计算的所有常住单位生产活动的最终成果。本文选取省份直辖市年度人均生产总值作为衡量省份直辖市经济发展水平的指标。

　　房价：“房价”及其变化是影响社会心理的重要因素，房价的飙升容易让人群感受到压力和焦虑。本文选取省份各地级市和直辖市年均房价作为衡量该省份房价的指标。

　　城镇化率：城镇化率代表城镇人口占总人口的比率，它反映了城镇化发展水平。本文选取各地级市和直辖市的“非农业人口/总人口”作为测量地级市城镇化水平的指标。

　　互联网发展水平：本文使用“互联网宽带接入用户/省级年平均人口”测量互联网发展水平。互联网宽带接入用户是报告期末在电信企业登记注册，通过XDSL、FTTX+LAN、WLAN等方式接入中国互联网的用户，主要包括XDSL用户、LAN专线用户、LAN终端用户及无线接人用户。

　　PM2.5：PM2.5是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，它反映了空气污染程度。本文以月度数据取平均计算了各地级市的PM2.5年度数据，再由此计算各省份的年度数据，空气污染的测量指标。

　　年平均人口：年平均人口作为控制变量，用以反映该省份人口规模。

　　需要说明的是，地区生产总值（GDP）、城镇化率数据、互联网发展水平以及省级年平均人口的数据均源自2013—2017年的中国城市统计年鉴，房价数据源自聚汇数据平台，聚汇数据是一款房价数据查询的工具性平台[54]，而PM2.5数据源自中国空气质量在线监测分析平台[55]为节省篇幅，解释变量的描述统计这里不再呈现。台湾省无数据，故不纳入分析。

（三）

方法：双向固定效应模型

　　本文旨在探究社会焦虑的影响因素，然而不同省份在社会文化、自然环境、生活方式等等方面存在客观差异，且这些差异较少随时间变动，这对于各省份的社会焦虑的形成和变化会产生不一样的影响，因而其“社会焦虑”指数可能呈现不一样的发展趋势。面板数据可以提供给我们更多关于省份的动态“社会焦虑”指数信息；同时，在一定程度上，面板数据可以帮助我们解决地区差异的问题，从而帮助我们更好的估计决定“社会焦虑”指数的因素。

　　因此，本研究构造了一个包含了31个中国省份2013—2017年“社会焦虑”指数的相关变量的面板数据：人均地区生产总值（GDP）、住宅商品房平均销售价格、城镇化率、互联网发展水平以及PM2.5。模型设定如下：

　　上述模型中，anxiety代表“社会焦虑”指数，反映社会焦虑水平的大小，“社会焦虑”指数越大代表社会焦虑水平越高；GDP代表人均地区生产总值，用以反映城市经济发展水平；price代表城市年均房价，反映城市房价水平；urban代表城镇化率，用以反映城市城镇化水平；internet代表互联网发展水平，用以反映城市互联网发展情况；PM2.5代表空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物含量，用以反映城市空气污染情况；popu代表年平均人口，用以反映城市人口规模。不可观测的随机变量υi代表个体异质性的截距项，也即“不可观测效应模型”。δit代表随个体和时间而改变的扰动项。

　　由于每个城市存在文化、自然环境等方面的差异，这些因素基本不随时间而变，所以本文考虑使用固定效应模型。但为了统计上更为严谨，本文首先通过F检验确定固定效应模型是否优于混合回归模型，然后通过豪斯曼检验确定固定效应模型是否优于随机效应模型。此外，考虑到政策、突发情况等时间单独效应，我们进一步定义年度虚拟变量并进行T检验，检验所有年度虚拟变量的联合显著性，最后使用包括时间效应在内的双向固定效应模型。

四、“社会焦虑”的时空特征

　　总体上，不同省份、直辖市的“社会焦虑”指数的时间趋势不尽相同——上海、云南、内蒙古、北京、吉林、四川、山东、广东、广西、新疆、江苏、江西、河北、河南、浙江、湖南、福建、贵州、重庆、黑龙江属于波动上升；安徽、山西、湖北、甘肃、辽宁、陕西的焦虑指数则一直相对平稳；天津则属于波动下降，从2013年的-0.96下降至2017的-1.17。西藏、青海、宁夏、海南的焦虑指数尽管波动上升，但是都常年在-5以下。台湾省无数据，因此未纳入分析。

　　为了方便阐述，本文将焦虑指数划分为6个等级，焦虑指数大于等于2的为等级1。[1，2]的为等级2，[0，1]的为等级3，[-1，0]为等级4，[-2，-1]为等级5，-2以下的为等级6。从焦虑指数时间分布图可以看出，总体上等级为1或2的省份和直辖市不断增多。如2级的，2013年只有广东，2017年在此基础上新增了浙江、上海、江苏和河北。等级3 的省份直辖市则从12个降至9个，2013年为浙江、江苏、上海、山东、河南、福建、湖北、河北、四川、安徽、辽宁、陕西，到了2017年，浙江、上海、江苏和河北进入等级2的队列，湖北从等级4上升到等级3。等级4的省份直辖市则从7个增加到10个，2013年等级4的省份有：湖南、山西、广西、黑龙江、江西、云南、天津，到了2017年天津掉出了等级4，而重庆、吉林、贵州、内蒙古、新疆上升到了等级4。相应的，2013年位于等级5的有吉林、重庆、贵州、内蒙古、甘肃五个省份直辖市，到了2017年只剩下天津和甘肃。最后，海南、宁夏、青海和西藏则常年在等级6。

　　为了更加直观地展示焦虑指数的空间变化，本文绘制了焦虑指数等级的空间变化图，从下图可以看出，“社会焦虑”指数等级1、2、3的省份集中的沿海省份和中部地区，西北地区的焦虑程度较轻。而随着时间推移，沿海省份直辖市的焦虑程度明显加重，北部、西北地区的焦虑程度也明显加重。

五、“社会焦虑”宏观影响因素

　　 从表1可知，人均地区生产总值（GDP）的回归系数为负但不显著，说明在0.05的显著水平上，“社会焦虑”指数与人均地区生产总值（GDP）无统计性关联。城镇化率（urban）的回归系数为16.81365，在0.05的水平上显著，说明城镇化率的百分比每增长一个点，“社会焦虑”指数就上升约0.17，城镇化水平和社会焦虑显著相关，本文的第1个假设成立。同时，房价（price）的回归系数为0.00007，在0.01的水平上显著，这表明在控制了其他因素之后，房价每增长1万元，“社会焦虑”指数就上升0.7，房价和“社会焦虑”指数显著正相关，因而本文的第2个假设成立，即“省份房价越高，社会焦虑水平也越高”。

      不过，互联网发展水平（internet）的回归系数为1.283667，未在0.05的水平上显著，说明“社会焦虑”指数与互联网发展水平无显著关联，因而拒绝第3个假设“互联网发展水平越高，社会焦虑水平也越高”。我们认为互联网发展水平与焦虑指数在统计上无显著相关性的主要原因是：以互联网宽带和地区人口测量互联网发展水平可能解释力不足。移动互联网时代之前，人们通过电脑上网，有较为固定的上网时间和空间，而移动互联网时代，通过以手机为代表的移动设备，个体可以在任何时间任何空间上网，因而互联网的作用被充分释放出来，深刻地改变着个体的社会行为和社会心态。因此，我们使用的互联网宽带接入水平可能只能反映PC互联网（即使用计算机接入互联网）的情况，没有涵盖移动互联网的发展情况，从而可能对回归结果产生影响，导致“社会焦虑”指数与互联网发展水平在统计上无显著相关性。因此，宏观层面互联网对社会焦虑的影响仍然有待进一步研究。

　　最后，PM2.5的回归系数为0.00026，在0.05水平上不显著，本文第4个假设不成立。这和市级层面的相关研究不尽相同：贺光烨[56]和陈云松[57]等学者基于市级层面定量研究表明空气污染和城市平均抑郁程度、自杀意念等均呈高度相关。我们认为，之所以本文的省级研究未发现空气质量与焦虑的显著关联，主要可能是省份内部，即市域之间的PM2.5存在显著差异，省份之间的总体差异水平相对较小。但这不意味着在市层面或者个体层面，空气质量和焦虑没有影响。从这个角度，也进一步体现了从微观和宏观不同层面对同一组X和Y进行分析和对照比较的重要意义。

六、结论与讨论

　　本研究利用“焦虑”相关词汇的百度搜索指数建构了“社会焦虑”指数，同时将这一数据指标与人均地区生产总值（GDP）、房价、城镇化率、互联网发展水平、PM2.5数据结合构建省级面板数据，以探究中国社会焦虑的省份差异、变动趋势以及转型时期影响社会焦虑的因素。双向固定效应模型分析结果发现：人口城镇化率和房价对于省级”社会焦虑”指数具有显著的负面影响。

　　中国正在社会转型时期，社会结构经历着巨大的调整，社会利益重新开始布局，同时房价、教育、医疗、养老、社会保障等成为现代人的焦虑源，社会成员为高昂的房价焦虑，为子女教育焦虑，为潜在的医疗和养老问题焦虑，探究社会焦虑的影响因素对于理解社会转型时期的社会焦虑问题具有现实意义。因此，探究社会焦虑问题有利于中国社会平稳过渡转型时期。社会转型不仅是物质层面的转型，也是社会心态的转型，积极的社会心态有利于社会转型的发展，消极的社会心态则对社会发展具有负面效应。当焦虑成为全社会的普遍现象，甚至成为一种社会病态，容易滋生犯罪、暴力等负面问题，而缓解社会焦虑对于积极健康的社会发展具有重要的促进作用。

　　回顾全文，本文还存在以下的不足：首先，综合已有的焦虑研究可以发现，影响社会焦虑的因素涉及社会结构转型、社会风险因素、社会保障、现代技术、社会文化价值观等方方面面，但受限于可以利用的数据以及影响因素操作化的难度，本文仅探究了地区生产总值（GDP）、房价、城镇化率、PM2.5、互联网发展水平对于社会焦虑的影响。其次，在对社会焦虑进行操作化时，本文采用的方式是利用“焦虑”相关词汇的百度搜索指数构建一个“社会焦虑”指数，用以测量地域层面的总体焦虑情况。这样的方法一方面可以考虑到社会焦虑不同于个体焦虑的特性，但是另一方面仍可能存在样本偏差的问题，因为能够使用互联网的群体不能完全等同于社会全体成员。不过鉴于百度使用的覆盖面，我们认为通过百度搜索指数构造的“焦虑指数”仍然能够大致反映社会焦虑的整体趋势。

责编：萧   景

排版：李文康

审核：傅   强

参考文献

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[54]聚汇数据官网：http://www.gotohui.com.

[55]中国空气质量在线监测分析平台：https://www.aqistudy.cn/historydata/.

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