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user: 4. 实证研究 本研究所采集原始数据包括实测宗教信教人数、各宗教的百度指数。使用的数据时间范围为2013年，地域范围为全国28个省(根据数据可得性选择)：安徽省、北京市、福建省、甘肃省、广东省、广西壮族自治区、贵州省、河北省、河南省、黑龙江省、湖北省、湖南省、吉林省、江苏省、江西省、辽宁省、内蒙古自治区、宁夏回族自治区、青海、山东省、山西省陕西省、上海市、四川省、天津市、云南省、浙江省和重庆市。 4.1. 原始数据 本研究原始数据来源于2013年中国社会综合调查数据库、百度指数网站、国家统计局及中国互联网信息中心。具体指标变量及相应数据来源如表1所示。 通过数据采集，可得本研究所用的原始数据如表2所示，其中N为省份数量，各宗教人数单位为万人。 Table 1 Original data source 指标变量 数据来源 佛教人数比例 2013年中国社会综合调查(CGSS)：http://cgss.ruc.edu.cn/ 基督教人数比例 民间信仰人数比例 伊斯兰教人数比例 参加宗教活动频率 感觉身体很健康 阶级认同 生活非常幸福比例 佛教百度指数 百度指数网站：https://index.baidu.com/v2/index.html#/ 基督教百度指数 民间信仰百度指数 伊斯兰教百度指数 大专以上人口 国家统计局：http://www.stats.gov.cn/，中国互联网信息中心：http://www.cnnic.net.cn/ 人均GDP 一般公共服务 人均可支配收入 平均受教育年限 城镇化率 网民数(万人) 互联网普及率 表1. 原始数据来源 Table 2 Original data tabl N 最小值 最大值 平均值 标准误差 佛教人数 28 0.06 53.97 9.3032 11.22515 基督教人数 28 0.00 51.03 3.8043 9.57846 民间信仰人数 28 0.00 51.18 4.1443 10.90660 伊斯兰教人数 28 0.00 28.08 2.7168 6.30327 佛教百度指数 28 101 520 299.71 129.253 基督教百度指数 28 80 600 244.14 122.658 民间信仰百度指数 28 27 168 97.5 31.881 伊斯兰教百度指数 28 41 191 106.46 32.442 网民数(万人) 28 274 6992 2147.79 1406.309 互联网普及率 28 32.60% 75.20% 46.71% 12.18% 参加宗教活动频率 28 9 133 57.5 35.199 感觉身体很健康 28 0.11 0.503333 0.251137 0.099398 阶级认同 28 0.085 0.42 0.2 0.097 生活非常幸福比例 28 0.333333 0.88 0.731642 0.110905 大专以上人口 28 553 8462 4110.82 2188.575 人均GDP 28 22921.67 99607 48567.04 21265.89 一般公共服务 28 64.1499 996.4544 432.8705 222.3348 人均可支配收入 28 18964.8 43851.4 26146.06 6388.696 平均受教育年限 28 7.84 12.03 9.1764 0.84469 城镇化率 28 0.38 0.9 0.5614 0.13156 表2. 原始数据表 为了直观展示宗教信教人比例历年来的变化情况，经过对原始数据进行处理，得出相应变化图，如图1所示。 图1. 2006年至2015年中国宗教信仰人数比例图 从图1中可以看出，2006年至2015年中国宗教信仰人数比例图包括佛教、基督教、民间信仰和伊斯兰教，横坐标表示为年限，纵坐标为全国人口百分比，其中信仰佛教的人数线比例最高，并且呈现出逐年下降的趋势，从2006年7.4%降至2015年4.7%。而基督教、民间信仰和伊斯兰教的信教人数则呈现出波动状态，并且显示出在2%水平振荡变动。 4.2. 相关性分析 为了检验问卷实地调查信教人数与百度指数之间的相关性，本研究拟应用相关系数分析法进行检验。首先绘出信教人数与百度指数散点图，然后绘出拟合线性曲线，最后得出相应的拟合回归方程，从而了解两者之间的数量关系(原始数据经过标准化处理)。 佛教人数与百度指数拟合方程：y = 0.41x − 1.48E−7。从拟合方程可见，佛教信教人数与百度指数之间呈现出正相关状况，百度指数变量系数为0.41，即表示百度指数每增加一个百分单位，佛教人数比例就增加0.41个计量单位。 基督教人数与百度指数拟合方程：y = 0.69x − 1.45E−6。从拟合方程可见，基督教教信教人数与百度指数之间呈现出正相关状况，百度指数变量系数为0.69，即表示百度指数每增加一个百分单位，基督教人数比例就增加0.69个计量单位。 民间信仰人数与百度指数拟合方程：y = 0.45x − 1.95E−7。从拟合方程可见，民间信仰信教人数与百度指数之间呈现出正相关状况，百度指数变量系数为0.45，即表示百度指数每增加一个百分单位，民间信仰人数比例就增加0.45个计量单位。 伊斯兰教信教人数与百度指数拟合方程：y = 0.31x + 8.26E−7。伊斯兰教信教人数与百度指数之间呈现出正相关状况，百度指数变量系数为0.31，即表示百度指数每增加一个百分单位，伊斯兰教人数比例就增加0.31个计量单位。 总结信教人数与百度指数之间的拟合方程，可以看出它们之间存在的相同点是信教人数与百度指数均存在正相关关系，不同点是百度指数对信教人数的影响程度及拟合精度则存在差别，其中百度指数对信教人数影响最大的是基督教，其变量系数为0.69。 4.3. 回归分析 前述部分研究了宗教实测人数与网络百度指数之间的相关性，研究结果表明双方具有线性正相关特性，证明百度指数可以作为宗教信仰人数的替代变量，即通过百度指数可以预测宗教信仰人数比例，但没有说明百度指数及信教人数受什么因素影响。基于此，下面将应用线性回归分析法研究影响百度指数及信教人数的影响因素，为了便于全面了解影响宗教信仰及百度指数的影响因素，拟将影响因素划分为网络因素、宏观经济因素及微观心理因素三类，分别构建以百度指数和信教人数为因变量、以网络因素、宏观经济因素及微观心理因素为自变量的线性回归方程，实证分析各自变量对因变量的影响程度。即通过利用回归分析证明百度指数是否更好地预测社会、经济招标 [ 2 ]。 为了便于比较模型的有效性或预测精度，本研究拟以回归分析模型中的R 2 、AIC信息准则即Akaike information criterion、施瓦兹准则SC (Schwarz Criterion)作为判断模型的拟合精度及模型有效性。根据统计学原理可知，拟合参数R 2 的取值范围为0~1之间，其值越大，则相应模型的拟合度越好。AIC参数和SC参数则是数值越小越好，其值越小则表明相应模型的预测精度越好、模型自变量对因变量的解释力越强。 4.3.1. 互联网影响变量 根据网络信息计量学及经济学原理可知，影响网络搜索指数的互联网影响因素包括网民数及互联网普及率，因此，为了了解影响百度指数的影响因素，建立以百度指数作为因变量、网民数及网络普及率为自变量的回归模型，并比较模型的拟合精度及变量解释力。计算结果如表3所示。 Table 3 Regression results of Baidu index， the number of believers and network variable 因变量 自变量 标准化系数 拟合度R 2 AIC SC 佛教百度指数 (常量) 1.07E−16 0.72 1.75 1.9 网民数 0.682* 网络普及率 0.356* 佛教人数 (常量) −8.41E−07 0.51 2.30 2.44 网民数 0.694123** 网络普及率 0.068105 基督教百度指数 (常量) −7.08E−18 0.56 2.19 2.34 网民数 0.67** 网络普及率 0.203 基督教人数 (常量) −7.48E−07 0.13 2.88 3.02 网民数 0.338588 网络普及率 −0.230663 民间信仰百度指数 (常量) −2.71E−16 0.74 1.68 1.82 网民数 0.759** 网络普及率 0.252* 民间信仰人数 (常量) −1.30E−06 0.48 2.36 2.51 网民数 0.611594* 网络普及率 0.203283 伊斯兰教百度指数 (常量) −1.91E−16 0.21 2.77 2.91 网民数 0.231 网络普及率 0.346* 伊斯兰教人数 (常量) 7.07E−07 0.08 2.93 3.07 网民数 0.267048 网络普及率 −0.1949 表3. 百度指数、信教人数与网络变量的回归结果 注： **. 在0.01级别(双尾)相关性显著。*. 在0.05级别(双尾)相关性显著。 从计算结果表3可以得出以下结论： 首先对于佛教模型，因变量为佛教百度指数的网民数及网络普及率标准化系数分别为0.682和0.356，统计学意义上显著，相应的拟合度指数R 2 为0.72，而对应的佛教人数比例相应系数分别为0.69、0.07和0.51，拟合度指标比百度指数的小，因此可以认为基于百度指数的回归模型相对佛教人数比例的回归模型拟合程度更优。而相应的模型优劣判断参数，相应参数百度指数模型为1.75、1.9，信教人数模型为2.3、2.44，基于百度指数的相应参数均小于信教人数模型，因此可以认为因变量为百度指数的网民数及网络普及率变量可以更好地解释因变量的变化原因。 其次对于基督教模型，因变量为基督教百度指数的网民数及网络普及率标准化系数分别为0.67和0.203，其中0.67统计学意义上显著，相应的拟合度指数R 2 为0.56，而对应的基督教人数比例相应系数分别为0.34、−0.23和0.13，拟合度指标比百度指数的小，因此可以认为基于百度指数的回归模型相对基督教人数比例的回归模型拟合程度更优。而相应的模型优劣判断参数，相应参数百度指数模型为2.19、2.34，信教人数模型为2.88、3.02，基于百度指数的相应参数均小于信教人数模型，因此可以认为因变量为百度指数的模型更优。 再次对于民间信仰模型，因变量为民间信仰百度指数的网民数及网络普及率标准化系数分别为0.759和0.252，统计学意义上显著，相应的拟合度指数R 2 为0.74，而对应的民间信仰人数比例相应系数分别为0.61、0.20和0.47，拟合度指标比百度指数的小，因此可以认为基于百度指数的回归模型相对民间信仰人数比例的回归模型拟合程度更优。而相应的模型优劣判断参数，相应参数百度指数模型参数为1.68、1.82，信教人数模型为2.36、2.51，基于百度指数的相应参数均小于信教人数模型，因此可以认为百度指数模型更优。 最后对于伊斯兰教模型，因变量为伊斯兰教百度指数的网民数及网络普及率标准化系数分别为0.231和0.346，其中0.346统计学意义上显著，相应的拟合度指数R 2 为0.21，而对应的伊斯兰教人数比例相应系数分别为0.26、−0.19和0.08，拟合度指标比百度指数的小，因此可以认为基于百度指数的回归模型相对伊斯兰教人数比例的回归模型拟合程度更优。而相应的模型优劣判断参数，相应参数百度指数模型为2.77、2.91，信教人数模型为2.93、3.07，基于百度指数的相应参数均小于信教人数模型，因此可以认为百度指数模型的变量解释力更好、其建立的模型更优。 综合而言，对于互联网影响因素，实证结论表明，基于百度指数的回归分析模型比较基于信教人数的回归分析模型的拟合程度更高，而影响因素网民数及网络普及率对百度指数因类变量的模型解释力更好。 4.3.2. 宏观经济影响变量 根据经济学和社会学原理可知，影响民众信仰宗教的因素很多，其中包括个人原因及社会原因，而涉及宏观经济变量的分别为大专以上人口、人均GDP、一般公共服务、人均可支配收入、平均受教育年限、城镇化率。回归分析结果如表4所示。 Table 4 Baidu index， the number of believers and the regression results of macroeconomic variable 因变量 大专以上 人口 人均GDP 一般公共服务 人均可支 配收入 平均受教 育年限 城镇化率 拟合 度R 2 AIC SC 佛教百度指数 0.296426 0.278708 0.406082 * 0.396846 0.431418 −0.632198 0.78 1.78 2.12 佛教人教 −0.58389 −0.081985 1.096853 ** 0.747331 ** −0.1548 −0.02661 0.68 2.14 2.47 基督教百度指数 0.221021 0.203437 0.470756 0.455057 0.285003 −0.563686 0.66 2.22 2.56 基督教人数 −3.96E−07 −0.014095 −0.14812 0.399464 0.031782 0.302949 0.17 3.11 3.45 民间信仰百度指数 0.001728 0.207522 0.704455 *** 0.383749 0.377258 −0.44777 0.7 2.08 2.42 民间信仰人数 1.26E−06 −0.81504 0.380555 1.136965 0.317653 −0.46484 0.58 2.42 2.76 伊斯兰教百度指数 1.06504 ** −0.273029 −0.524387 −0.256153 −0.67386 1.204483 ** 0.48 2.66 3 伊斯兰教人数 9.66E−07 0.127528 0.142412 0.053186 0.427164 −0.15058 0.13 3.16 3.49 表4. 百度指数、信教人数与宏观经济变量回归结果 注：**. 在0.01级别(双尾)相关性显著。*. 在0.05级别(双尾)相关性显著。 根据实证结果表4可得出如下结论： 1) 宏观经济变量对因变量的影响程度分析 影响因素大专以上人口变量，在所建立的8个模型中，因变量为百度指数的模型系数均为正值，说明文化程度越高，对因变量百度指数的影响越大，这与实际情况相符，因为根据国家互联网信息中心发布的季度统计报告可知，网民的占比与所接受的文化程度成正比，接受文化教育程度越高，越关注网络信息。对于变量人均GDP，人均GDP为衡量地区经济发达程度的核心指标，人均GDP越高，说明相应地区的生活水平越高，实证结果该变量系数如果为正，说明生活水平越高的地区，民众越关注网络宗教信息，与此同时，也说明生活水平越高的地区，实际信教人数也越多，这说明随着人们生活的不断提高，人们对于精神层面的需求也越高。对于宏观变量：一般公共服务、人均可支配收入、平均受教育年限，它们的系数大部分情况下都为正值，说明这些宏观经济变量对因变量的作用为正向的促进作用。而对于城镇化率变量，其系数均为负值，说明该变量对因变量的影响响度为负向影响作用，从中也说明城镇化程度越高，即城市人口越多，信教人数与对宗教信息的关注度越低，间接说明信教人数存在城乡差别，相对而言农村的信教人数更高一些。 在宏观经济变量影响模型中，因变量为佛教、民间信仰和基督教的模型各系数中，系数值均为正值，说明模型中的宏观经济变量对百度指数因变量、信教人数因变量的影响均为正向影响，各变量数值越高，相应因变量的数值也越高。但对于因变量为伊斯兰教的模型中，各变量系数值多数情况下为负，说明相应自变量对因变量的影响程度为负相关关系，其内部原因很复杂，可能与该宗教的性质存在关联。 2) 回归计算结论比较 模型拟合度比较。比较因变量为百度指数和信教人数的回归模型拟合程度R 2 ，因变量为佛教百度指数、基督教百度指数、民间信仰百度指数、伊斯兰教百度指数的R 2 值分别为0.78、0.66、0.7、0.48，相对应的信教人数模型的R 2 值分别为0.68、0.17、0.58、0.13，百度指数模型相应参数高于相比信教人数模型，这说明因变量为百度指数的回归模型拟合程度相比因变量为信教人数的回归模型要高，即百度指数模型更符合实际情况。 变量解释力比较。比较因变量为百度指数和信教人数的回归模型优劣度指标AIC和SC，因变量为佛教百度指数、基督教百度指数、民间信仰百度指数、伊斯兰教百度指数的AIC和SC值，从表5中可以看出，百度指数模型相应参数相低于信教人数模型，这说明因变量为百度指数的回归模型优于信教人数的回归模型，从而说明相应宏观经济变量更好地了百度指数内在影响原因。 4.3.3. 微观心理影响变量 前述分析分析了宏观经济变量对宗教搜索及信教人数的影响，接着从微观心理角度研究影响宗教网络搜索及信教人数的内在影响原因。结合网络信息理论及社会心理学理论，本研究采取以下参数：参加宗教活动频率、感觉身体很健康、生活非常幸福比例、阶级认同中等以上四个参数。回归结果如表5所示。 Table 5 Regression results of Baidu index， number of believers and micro psychological variable 因变量 参加宗教 活动频率 感觉身体 很健康 生活非常幸福 比例 阶级认同中等 以上 拟合度R 2 AIC SC 佛教百度指数 −0.086 0.505 *** 0.545 ** 0.507 ** 0.39 2.67 2.91 佛教人数 3.79E−07 0.498208 0.111537 0.548251 0.60 2.24 2.48 基督教百度指数 0.098 0.529 *** 0.54 ** 0.475 ** 0.43 2.59 2.83 基督教人数 −4.67E−07 0.211803 0.235993 0.191132 0.12 3.03 3.27 民间信仰百度指数 0.01 0.557 *** 0.542 ** 0.312 0.42 2.62 2.85 民间信仰人数 −2.54E−07 0.48662 0.065017 0.302689 0.39 2.67 2.90 伊斯兰教百度指数 −0.126 0.368 * 0.417 0.482 * 0.25 2.87 3.11 伊斯兰教人数 7.25E−07 0.005797 0.034357 0.019181 0.01 3.15 3.39 表5. 百度指数、信教人数与微观心理变量回归结果 注：***. 在0.01级别(双尾)相关性显著。**. 在0.05级别(双尾)相关性显著。*. 在0.10级别(双尾)相关性显著。 根据实证结果表5可得出如下结论： 1) 微观心理变量对因变量的影响程度分析 回归结果表明，微观心理变量参加宗教活动频率、感觉身体很健康、生活非常幸福比例、阶级认同中等以上的变量系数大部分为正值，说明微观心理变量对宗教网络搜索及宗教信仰具有正向影响，但各变量的影响程度及显著性则存在差异，其中感觉身体健康变量的系数存在显著性。 2) 回归计算结论比较 模型拟合度比较。从表5可见，8个回归模型中，除因变量为佛教百度指数的回归模型拟合度R 2 比因变量为信教人数模型的拟合度低以外，其它模型的拟合度参数值，因变量为百度指数的模型均高于因变量为信教人数的回归模型。 变量解释力比较。通过比较AIC和SC参数值，可知，除了因变量为佛教百度指数的AIC和SC参数值比因变量为信教人数模型大以外，其它情况下百度指数模型的参数值小于信教人数参数值。因此可以认为百度指数模型优于信教人数模型。