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user: 4. 测量工具和数据分析 4.1. 测量工具的选择 本研究出于对研究对象的样本数量和质量考虑，选择“中国综合社会调查”(CGSS2015)数据进行该研究。在对社会治理水平的测量中，选取了调查问卷中的F13、F14和F15三个题项(其中包含量表)进行测量；在对政治参与的测量中，选取了A44~A48这几个题项来测量，这些题项中包含了两个维度，一是政治参与行为，政治参与态度；在个体认知能力的测量中，选取了A49~A52几个题项。最后在人口统计学变量和控制变量的选取上，选择了A2~A5以及A7a这几个题项。 本次数据共筛选出10，963个样本，对于其中存在缺失值的变量没有采用删除样本的方法，因为其中有些变量的缺失值数量达到了50%以上，直接剔除数量庞大的样本必定会对分析结果造成偏差，进而影响整体的结论。因此对于缺失值问题采用了均值补差法，补全了缺失的数据。这样对数据进行初步的整理后，再进行相关的变量数据分析。 随后，对相关的变量使用SPSS 23.0进行了因子分析。首先对政治参与这个变量进行了探索性因子分析，见表1，其获得的KMO系数为0.607，BartlettP值显著，比较适合进行因子分析。在这个变量中提取出了两个因子，两个因子的总解释量为81.64%，且每个部分的因子载荷均达到了良好水平。根据其问题的特征，因子一为政治参与行为，因子二为政治参与态度。 Table 1 Load table of political participatio 项目 因子1 因子2 上次居委会选举或村委会选举，您是否参加了投票？A1 0.670 请问您是不是工会会员？A2 0.742 如果有人在公共场所发布批评政府的言论，政府不应该干涉A3 0.708 生多少孩子是个人的事，政府不应该干涉A4 0.725 生活是个人的自由，政府不应该干涉A5 0.668 累积% 51.165 30.475 总解释量% 81.640 表1. 政治参与因子载荷表 提取方法：主成分分析法，提取了2个成分。 然后对社会治理水平变量进行了探索性因子分析，见表2，其获得的KMO系数为0.86，BartlettP值显著，比较适合进行因子分析。在这个变量中只提取出了一个因子，总解释量为59.49%，且每个部分的因子载荷均达到了良好水平。由于只提取出一个因子，该量表即表示对社会治理水平的测量。 Table 2 Load table of factors of social governance leve 项目 因子1 环境污染的治理D1 0.749 城市建设的治理D2 0.780 道路交通的治理D3 0.790 社会治安的治理D4 0.780 食品安全的治理D5 0.746 社会秩序的治理D6 0.782 总解释量% 59.492 表2. 社会治理水平因子载荷表 提取方法：主成分分析法，提取了1个成分。 4.2. 人口统计学变量描述 在对数据进行简单的处理后，首先对人口统计学变量进行了描述统计，其中男性被调查者占了总样本的一半以上。在被试的学历水平一项中，从1到14计分共有14个选项，分别为：没有受过任何教育、私塾、扫盲班、小学、初中、职业高中、普通高中、中专、技校、大学专科(成人高等教育)、大学专科(正规高等教育)、大学本科(成人高等教育)、大学本科(正规高等教育)、研究生及以上、其他。根据统计结果显示，学历的平均水平为4.88，即大约处于初中的教育水平。另外在政治面貌这一重要变量中，题项从0到4的选项设置为群众、共青团员、民主党派、共产党员。群众的比例占了被试的绝大多数。 4.3. 相关分析 随后对相关的变量进行相关分析，将人口统计学变量和三个核心变量一同纳入到相关性分析当中，见表3。由分析结果可知，政治面貌和学历水平呈现正相关(r = 0.347， p < 0.01)，政治面貌也与性别呈现负相关(r = −0.162， p < 0.01)。在核心变量的相关分析中，政治参与水平与学历(r = −0.044， p < 0.01)和性别(r = −0.02， p < 0.05)都呈现显著的正相关关系，与政治面貌(r = −0.107， p < 0.01)存在负相关关系。认知水平与学历水平(r = 0.699， p < 0.01)、政治面貌(r = 0.211， p < 0.01)和政治参与(r = 0.09， p < 0.01)均呈现正相关关系。社会治理水平只与性别(r = −0.025， p < 0.01)产生了微弱的负相关关系，在统计中未见与其他变量的相关关系。 Table 3 Correlation analysis of political participation， cognitive level and social governance leve 学历水平 性别 政治面貌 政治参与 认知水平 社会治理水平 学历水平 1 性别 −0.114 ** 1 政治面貌 0.341 ** −0.162 ** 1 政治参与 0.044 ** 0.020 * −0.107 ** 1 认知水平 0.699 * −0.015 0.221 ** 0.090 ** 1 社会治理水平 −0.008 −0.025 ** 0.014 −0.009 0.004 1 表3. 政治参与、认知水平和社会治理水平的相关性分析 **：在0.01级别(双尾)，相关性显著；*：在0.05级别(双尾)，相关性显著。 4.4. 回归分析和交互作用 在回归分析中，进行了四次回归分析，分别形成了四个模型，如表4所示。模型一为参照模型，在回归中仅添加了人口统计学变量，其中学历水平(r = 0.092， p < 0.001)和政治面貌(r = −0.139， p < 0.001)两个变量都对政治参与有着显著的影响作用，且模型拟合度R 2 为0.019 (p < 0.001)。在模型2中，基于模型1又添加了社会治理水平变量，发现模型并没有太大的变化，此时社会治理水平对政治参与的影响未知。在前两步的基础上又添加了认知水平变量，此时政治面貌(r = −0.139， p < 0.001)和认知水平均(r = 0.111， p < 0.001)与政治参与有着显著的关联。模型3的模型拟合度此时也有了较为明显的提升，R 2 为0.026 (p < 0.001)。 在前3个回归模型完成后，将社会治理水平和认知水平的交互项添加到模型中，此时政治面貌(r = −0.139， p < 0.001)、社会治理水平(r = 0.088， p < 0.01)、认知水平(r = 0.325， p < 0.001)和交互项(r = −0.237， p < 0.001)均显著地影响政治参与。模型4的拟合度达到所有回归模型的最佳水平，R 2 为0.027 (p < 0.001)。 Table 4 Regression analysis of dependent variable: political participatio 模型1 模型2 模型3 模型4 控制变量 性别 0.006 0.006 −0.001 −0.001 学历水平 0.092 *** 0.092 *** 0.014 0.013 政治面貌 −0.139 *** −0.139 *** −0.139 *** −0.139 *** 社会治理水平 −0.007 −0.007 0.088 ** 认知水平 0.111 *** 0.325 *** 社会治理水平 × 认知水平 −0.237 ** R方 0.019 *** 0.019 *** 0.026 *** 0.027 *** 表4. 因变量政治参与的回归分析 ***：在0.001级别(双尾)，相关性显著；**：在0.01级别(双尾)，相关性显著；*：在0.05级别(双尾)，相关性显著。 通过四个模型的回归分析，发现在添加了交互项之后，三个核心变量均达到了显著性水平，认知水平能够改变社会治理水平对政治参与的影响作用。模型4告诉我们社会治理水平和认知水平能够正向影响公民的政治参与，并且社会治理水平越高、个体认知水平越高，政治参与行为也更容易发生。但是交互项的系数表明，在不同的认知水平下，同样的社会治理环境会给政治参与带来不同的结果，如图2所示。 图2. 交互作用图 根据图2中显示，绿色代表高认知水平，蓝色是低认知水平。在低社会治理水平下，高认知水平的个体政治参与态度和行为都要远高于低认知水平的人。但是到了高社会治理水平的时候，尽管在绝对值上高认知水平的个体政治参与态度和行为都要远高于低认知水平的人，但高认知水平的人降低政治参与的程度要远大于低认知水平的人，换句话说，高认知水平的人对环境的感知更加敏感，能在环境变化后迅速做出行为选择的调整。 4.5. 小结 经过以上的数据分析得出的结果，能够验证所设的假设H1、H2和H3，即社会治理水平能够正向影响公民的政治参与行为和态度；公民的个体认知水平能够显著影响其政治参与；个体认知水平在社会治理水平和公民政治参与之间存在调节作用。