以下文章来源于社会学研究杂志 ，作者缪晓雷、杨珅等
缪晓雷
西安交通大学
人文社会科学学院实证社会科学研究所/社会学系
助理教授
杨珅
西安交通大学
人文社会科学学院实证社会科学研究所/社会学系
博士生
西安医学院
医学语言与文化研究中心
讲师
边燕杰
西安交通大学
社会学“领军学者”特聘教授
实证社会科学研究所所长
互联网时代的社会资本：网民与非网民比较
来源 | 《社会学研究》2023年第3期
作者 | 缪晓雷、杨珅、边燕杰
责任编辑 | 赵梦瑶
个体化兴起与联系性重塑是互联网时代的双重特征，而比较网民和非网民的社会资本差异性提供了一个不可或缺的理论视角和研究议题。基于全国综合社会调查2003和2017两期数据分析，本文得到以下研究结论：第一，网民拥有社会资本优势，且这种优势随着互联网时代的发展而增加；第二，网民的社会资本相对优势，是数字鸿沟和技术赋能双重机制共同作用的结果；第三，网络交往重塑了联系性，线上空间与线下空间形成丰富的人际关系，并可以进行虚实转换。
一、引言
互联网的崛起和普及引发了深刻的社会结构变迁，集中表现为社会差异性和社会联系性的革命性改变。首先，互联网时代的社会差异性以数字鸿沟为根本参照，无论具有何种个人特征和阶层背景，只要能够接入互联网，成为网络使用者（即网民），人们就跨越了“第一道数字鸿沟”（Attewell，2001）,而数字鸿沟也成为互联网时代新的社会分化基础。其次，互联网时代的社会联系性也发生了革命性改变，它以超越实体空间的“线下”结构制约为根本标志，因为在互联网创造的虚拟空间中，性别、年龄、民族、教育、党派、职业、收入、财富等结构性制约都不再成为“线上”人际交流的必然障碍，代之而起的个人偏好和互动选择性的增加越来越成为虚拟空间社会联系的标准（Parks & Floyd，2008）。可以这么说，马克思于19世纪中叶提出的“人是社会关系的总和”的理论判断，在21世纪互联网时代有了崭新的含义。
本文从社会资本视角探索这一含义。进入工业化和后工业化时代以来，发达资本主义社会始终伴随着“现代性困扰”，这就是欧洲学者贝克、卢曼、吉登斯等人关注的“个体化”趋势：随着经济现代化的发展，市场理性向各个社会领域广泛渗透，相当数量的个人日益脱离所属的社会群体，貌似个体选择和个性自由的增长，实质上是社会联系的蜕变，是人的社会关系总和的减少，其结果是风险社会崛起，个人变得孤立无助，社会无序成为常态（贝克，2018）。这一个体化趋势被美国学者帕特南概括为社会资本的下降。他的研究表明，在20世纪50年代后的美国，以人际联系、社区联系、社团联系为依托的各项社会资本指标均呈现下降趋势，引发了学术界和社会公众的高度警觉（帕特南，2018）。必须看到，欧美学者的这些担心虽以事实为依据，但是他们同时忽略了一个基本的社会事实：人类进入互联网时代之后，社会分化和社会联系都有了新的标准和发展空间。所以，缺少网民与非网民的比较，任何关于社会资本现状和发展态势的判断都会以偏概全。忽略了时代特征，也就失去了时代意义。因此，我们的疑问是：互联网时代的社会资本在网民和非网民之间存在显著差异吗？这一差异究竟说明了什么？
中国是回答上述问题的良好选择。一方面，以儒家文化为引领的传统中国社会素以亲友联系为特征的“差序格局”作为社会结构的基础（费孝通，2012），即使在经济现代化日益发展的城市社会，这一结构特征也持续发挥着作用（杨典、向静林，2022），所以城市居民的社会资本总量在改革开放时代呈现上升趋势（边燕杰等，2020）。另一方面，进入21世纪以来的20年里，中国网民从不足总人口的3%发展到超过70%，为比较网民与非网民的社会资本提供了客观条件。如果基于统一的社会资本指标来看网民与非网民的差异，特别是当这些指标依托于线下实体空间的人际联系和社会交往时，那么不同的数据分析结果就会帮助我们提出下列三种判断：第一，如果非网民的社会资本高于网民，那么就说明随着网民的增长，全国社会资本总量将呈现持续下降趋势，意味着社会联系的减少和下降，这是我们不愿看到的情形。第二，如果网民的社会资本等同于非网民，那么说明互联网无助于社会资本的提升，虚拟空间对于社会联系的意义需要重新判断，这为我们提出了新的研究任务。第三，如果网民的社会资本高于非网民，那么就说明随着网民的增长，全国社会资本总量将会不断增长，这将是我们对互联网时代的一种积极期待。接下来，我们首先综述相关文献，以便提出明确的理论判断和研究假设，用以指导数据分析。
二、文献综述
（一）个体化与联系性
个体化兴起和联系性重塑是现代社会的双重结构特征。一方面，随着工业化、城市化和全球化的到来，个体独立自主和自我选择意识不断提升，努力挣脱结构制约的个体开始在原有共同体以外寻求自身价值。个体反思传统思维方式和行为方式，形成了以个体化为特征的新的社会秩序（贝克，2018）。另一方面，人际联系性从未消失，因为个体化并不等于失去与他人的联系并成为原子化个体（贺来，2017）。在个体化进程中，联系性同样从结构制约中挣脱出来，不同种族、阶层、群体之间都可以形成广泛联系。科学技术的发展和网络社会的来临进一步提升和丰富了联系性，处于不同时空的个体可以自由沟通信息（卡斯特，2003）。因此，本文关心在互联网背景下个体化兴起如何塑造人际联系性的变迁。相关文献提出了三个观点：结构脱嵌论、制度依赖论和联系重塑论。
结构脱嵌论认为个体化是去传统化的过程。该理论指出，传统文化规范将个体约束在固定的范畴之内，而步入现代化进程之后，个体从逐步松动的社会结构中解放出来，开始主导自己的生活（吉登斯，2011）。去传统化的这一论点经常被用于与新自由主义思想进行比较（阎云翔，2012），但是新自由主义过分注重个体的权利与自由，忽略了复杂的社会制度变迁带来的影响。社会学家鲍曼（2018）指出，现代社会承载着个体解放的历史任务，全过程都是一个越来越个体化的社会，它的积极意义是为个体解脱原有共同体的束缚不断创造条件，但其负面效应是随着个体对国家和集体的叛逆，个体孤独和原子化成为社会常态。
制度依赖论认为个体化是个体自反的过程。在拥有权利和自由的同时，个体反过来也需要对自身的发展利益负责，而现代社会的制度性力量既推动又限制了个体化的发展（阎云翔，2012）。一方面，制度推动作用是个体化发展的社会条件，比如教育体系、劳动力市场等，赋予个体在家庭和传统社区之外更多的选择；另一方面，制度规则限制着个体化的进程，使得个体在权利与自由得到制度保护的同时，自觉或不自觉地受到制度化路径依赖的影响，成为“制度性个体主义”。
联系重塑论认为个体化是社会网络再嵌入过程。该论点指出个体化不能等同于社会原子化，因为它没有斩断社会联系，而是促使个体发展出新的、体现自我选择性的、更为复杂的联系形式（贺来，2017）。这就是说，现代社会的个体化既是联系性重塑的过程，又是社会网络再嵌入的过程。嵌入性概念源于波兰尼关于传统互惠经济嵌入于社会关系的论点，格兰诺维特发展了这个论点，认为从传统到现代的所有经济活动和制度均嵌入于社会网络之中，因此作为经济活动主体的人类集体和个体都只能在社会网络中才得以生存和发展（Granovetter，1985）。从嵌入性观点出发，现代社会的个体在从传统社会结构中脱嵌并再嵌入现代社会制度过程中，也将持续嵌入于联系性重塑的社会网络之中。
必须指出，现代信息技术和互联网的发展为人类联系性重塑创造了广阔空间。当信息传播形式从头口和印刷发展到电子网络之后（卡斯特，2003），人际联系也从实体空间的面对面交往发展到虚拟空间的线上交往，人类随即进入以数字信息和数字媒介为基础的互联网时代（邱泽奇，2022）。在此背景下，个体同时嵌入线下社会网络与线上社会网络，这样既可以维持和巩固既有社会关系，也可以拓展和强化自我选择的新社会关系，实现联系性的重塑。从个体视角看，此过程的直接后果是个人联系广泛性和社会资源异质性的增加，从而令其社会资本质量得到提升。根据林南的定义，社会资本是“在目的性行动中摄取和动员嵌入在社会结构中的资源”（林南，2020）。最近的研究表明，在互联网时代，虽然市场化带来一定程度的个体化弊端，但我国城镇居民的社会资本总量在改革开放时代呈现稳步提升的趋势（边燕杰等，2020）。可以断言，社会资本的提升是互联网时代社会联系性重塑的集中表现，这也是本文关注的核心问题。
（二）互联网时代的社会资本
互联网是信息革命的重大成果和标志。对于信息科学、数字技术和互联网发展的社会意义，学者提出了一系列新概念，如信息社会（贝克，2018）、网络社会（卡斯特，2003）、数字社会（邱泽奇，2022）、算法社会（梁玉成、政光景，2021）、流量社会（刘威、王碧晨，2021）和虚拟社会（陈云松、郭未，2022），等等。互联网影响社会资本积累和变迁的模式可概括为缺场交往、线上资源和虚实转换。
1.缺场交往：社会资本的时空拓展
在现代性与前现代性的对话中，吉登斯认为时空缺场是两者最明显的区别之一，而时空分离与时空重组是其前提；时空分离是指时间和空间可以独立存在、独立测量，时空重组是指现代社会能够脱离传统时空距离的束缚对社会关系进行规则化控制（吉登斯，2011）。进入互联网时代后，时空缺场成为人类联系性的显著特征：人际交往超越面对面交往的局限，信息的产生和传递跨越地理空间，信息的保存和读取跨越历史时间。在此条件下，社会空间分化为本地空间和网络空间，而网络空间又包括互联网支撑的线上空间和实现了网络化的线下空间，故此人际互动需从线下在场交往和线上缺场交往两个方面加以考察（刘少杰，2019）。总的来看，互联网时代的人际互动在联系方式、交往对象、互动内容等方面都发生了选择性和自主性的极大提升，使得社会资本在时空层面得到了拓展。
2.线上资源：社会资本的逻辑延伸
线上社会网络与线下社会网络具有相似的结构特征，可以通过相同的方法开展研究（Wellman，2001）。威廉姆斯（Williams, 2006）提出“线上社会资本”理论，认为像线下社会资本的网络嵌入性一样，线上社会资本同样表现为线上网络的嵌入性，内聚和外联是其两大社会功能，由此提升上网者的幸福感和满意度（Steinfield et al.，2008）。线上社会资本理论是对社会资本理论的延伸，上网者通过网络交往将现有资源维持到线上，又通过构建认同与信任来拓展线上资源。林南（2020）认为，线上交往使得个体的社会资本超越政治和地理边界，其总量发生了革命性上升。
3.虚实转换：社会资本的双重建构
线上空间与线下空间并不是二元对立的，两个空间的网络资源如何相互影响和转换一直是学者关注的问题。在社会资本研究领域，早期有“时间替代效应论”和“社会补偿效应论”的争辩，前者认为电子产品的使用挤占了线下人际交往的时间，降低了个体社会资本；后者认为线上交往有利于社会网络规模的拓展，是个体社会资本积累的新途径（Wellman，2001）。进入互联网时代后，线上交往已经成为日常交往的重要部分，所以社会补偿效应论得到普遍认同（王迪、王汉生，2016）。实证研究表明，网络资源可在虚拟空间和实体空间之间转换，且线上好友数量和网络使用专业性可以推动虚实转换，线下的交往需求和经济能力可以拉动虚实转换，从而获得建构社会资本的双重动力（边燕杰、缪晓雷，2019）。
通过上述三种模式，互联网为社会资本分别提供了社会联系的时空拓展功能、资源嵌入功能和资源转换功能，为社会资本的累积和变迁创造了新的条件。互联网的这些社会联系功能究竟意味着什么呢？
三、理论与假设
本文作者的理论立场是：互联网提供的三大社会联系功能使得网民的社会资本显著高于非网民，而随着互联网的普及和发展，一个国家的网民人口比例不断扩大，该国也将迎来社会资本总量和平均质量的提升。所谓网民是指接入并使用互联网的个体，而非网民则是未接入或无法使用互联网的个体。本文从三个方面论述中国网民群体社会资本的相对优势：一是网民与非网民的联系性资源差异，二是不同资源类型所产生的社会资本差异，三是形成网民社会资本相对优势的数字鸿沟机制与网络技术赋能机制及其关系。
（一）网民的联系性资源优势
网民与非网民的差异性是互联网时代的重要特征。这种差异性一方面是区域经济发展不平衡造成的，落后地区居民缺乏接入互联网的条件（汪明峰，2005）；另一方面是互联网使用技能的人际差异，年龄和教育是区分网民与非网民的标志性指标（郝大海、王磊，2014）。相对于非网民，网民可以在线下空间和线上空间获取嵌入性资源，从而获得联系性资源优势，这正是互联网时代社会资本的重要特征。
自从20世纪90年代以来，我国网民数量随着互联网的发展迅速上升。中国互联网络信息中心自1997年以来开展中国网民抽样调查，每年发布1~2次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2022年8月共发布了50次报告。本文选取历年年底报告，获得了网民数量趋势变化（见图1）。图1显示，我国网民数量由1997年的0.01亿人增长到2022年的10.51亿人，手机网民数量从2006年的0.17亿人增长到2022年的10.47亿人。过去20多年来网民绝对量飞速增长，网民普及率已经达到总人口的73.0%。
网民数量的上升趋势对于我国社会资本总量具有重大意义。一方面，这意味着能够获取线上社会资源的人数不断提升，线上虚拟空间已经成为人际联系的重要平台，不仅可以实现从线下到线上的维持，也可以实现线上的拓展。更重要的是，关系类型更具异质性，线下强关系因为缺少线上沟通变为弱关系，而线下弱关系因为线上共同爱好和彼此认同而转化为强关系（田丰、李夏青，2021）。由于强关系有利于加深人情往来，弱关系更方便传递非冗余信息，所以线上强弱关系转换所显示的资源异质性将提升网民的社会资本，形成相对于非网民的社会资源优势。
另一方面，网民数量的不断增加预示着互联网成为联系性重塑的重要机制。在互联网时代，越来越多的个体通过互联网的接入和使用与他人建立广阔和稳定的联系，特别是手机上网比例逐年提升，已经接近100%，使得中国社会进入了现实交往与虚拟交往同步的移动互联时代（王天夫，2021）。人际联系在移动互联网中得到进一步提升，特别是近年来面对灾害、危机、疫情等现代性风险时，互联网在构建社会联系、增进人际情感方面起到更明显的作用（边燕杰等，2021）。
由此，本文提出互联网时代网民社会资本的两个假设。
假设1：相对于非网民，网民的社会资本总量更高。
假设2：随着时间推移，网民的社会资本优势逐年提升。
（二）声望资源与权力资源
林南（2020）指出，个体社会资本是嵌入于个人关系网络中的社会资源，包括财富、权力、声望等不同资源类型；他提出“定位法”来测量社会资源的结构达高性、类别异质性、分布广泛性，并基于美国职业声望数据构造社会资本指标体系（Lin & Dumin，1986）。边燕杰从关系文化伦理出发将定位法转化为适合中国本土情境的“春节拜年网”，并将其用于测量中国人的社会资本，但是仍沿用了职业声望指标体系（边燕杰、李煜，2000）。尉建文和赵延东（2011）认为，在官本位社会中，人际联系中权力资源多寡更能体现社会资源的有效性，为此创建了中国社会资本的权力指标体系。这是基于定位法的两个平行指标体系，亦是社会资本的两种类型，本文称之为声望社会资本和权力社会资本。
本文兼用声望和权力两套指标体系研究中国居民的社会资本，理由有二。首先，声望社会资本显示的是职业异质性及其声望资源优劣，适合研究网民与非网民的差异。这是因为线下在场交往的结构制约较大，职业区隔效应强，而线上缺场交往弱化了职业区隔，跨职业交往更为自由，为此网民联系的职业异质性及其声望社会资本高于非网民（边燕杰、雷鸣，2017）。其次，权力社会资本代表的是职场中的命令—服从关系，以及由此折射出来的对稀缺资源和机会的控制—依赖关系，其重要性在我国市场转型时期呈现稳定加强态势（Bian，2018）。由此可以推论：如果线上社会资本是线下社会资本的继续（Wellman，2001）和拓展（林南，2020），那么线上交往的结构弱化特征也将提升网民对于权力资源的摄取和拓展能力，致使网民的权力社会资本高于非网民。上述理论分析促使我们分解假设1和假设2，用操作化指标替代理论概念，进而提出网民和非网民在声望和权力两套指标体系上的资源异质性假设。
假设1a：相对于非网民，网民的声望社会资本总量更高。
假设1b：相对于非网民，网民的权力社会资本总量更高。
假设2a：随着时间推移，网民的声望社会资本优势逐年提升。
假设2b：随着时间推移，网民的权力社会资本优势逐年提升。
（三）网民社会资本相对优势的双重机制
网民社会资本的相对优势是如何发生的？学界有两种论点。一是数字鸿沟机制论，认为网民本来就有阶层地位优势，有条件先于他人接入互联网，成为网民。研究发现，个体的教育程度和收入水平越高，越早接入互联网成为网民（DiMaggio et al.，2003）。二是技术赋能机制论，认为个体掌握了互联网技术就能有效地通过线上空间维持和拓展联系性资源，获得人际交往、舆论表达、社会参与等多种行为结果（孟天广，2021）。特别是在互联网普及之后，技术赋能效应的重要性已经引起学者和公众的关注（张伦、祝建华，2013）。
本文关注的问题是，在承认数字鸿沟机制的作用下，技术赋能机制对于网民社会资本的相对优势是否会产生独立作用？从统计学观点出发，数字鸿沟机制预示着网民的自选择效应，即阶层地位较高的个体不仅更可能成为网民，而且其线下社会资本也较高（边燕杰，2004）。实证分析的要求是必须严格“控制”个体的线下阶层地位指标，得到网民与非网民之间的真实差异，然后才能有效地考察技术赋能机制作用下网民的缺场交往、线上资源、虚实转换等三种网络空间的社会联系功能相对于非网民的社会资本累积优势。基于此，本文提出技术赋能假设。
假设3a：在个体阶层地位一致的条件下，网民仍然保持社会资本的相对优势。
假设3b：在个体阶层地位一致的条件下，频繁上网提升社会资本的相对优势。
四、实证研究设计
（一）数据来源
本文使用中国综合社会调查（Chinese General Social Survey，以下简称CGSS）数据分析网民与非网民社会资本的异质性。自2003年诞生以来，CGSS作为中国大陆地区大规模随机抽样调查，其公共数据库的使用者已经超过万人，既用于分析中国社会，也广泛用于跨国比较研究。本文选用CGSS2003与CGSS2017两期数据，不但因为其包含可比的、基于定位法的社会资本测量，而且这期间也是我国网民迅速增加的15年，从8千万人增长到接近8亿人。我们的数据分析聚焦于城镇居民被访者，一来是因为CGSS2003限于城镇样本，二来是因为城镇居民是网民主体。但是由于CGSS2003没有询问互联网使用状况，不能识别网民被访者，因此本文根据CGSS2005数据建立网民识别方程，得到CGSS2003网民的预测变量。经过样本筛选和缺失值处理，得到总样本7891个，其中2003年样本量为5512，2017年样本量为2379。
（二）变量描述
本文研究网民与非网民在社会资本总量上的差异及其变迁，相关变量须在两期数据中获得测量可比性和一致性，这是确保实证分析有效性的前提。
本文的因变量为中国城镇居民的社会资本总量，使用定位法进行测量。定位法瞄准个人网络成员的职业类别及其声望资源含量，成功应用于世界各国的社会资本研究（Lin & Erickson，2008），并于2017年成为社会调查跨国联合项目（International Social Survey Programme，简称ISSP）的社会资本主选测量方法。如前所述，定位法在我国具有很高的测量有效性（边燕杰，2004；王卫东，2006），而且由此发展出声望社会资本和权力社会资本两套指标体系（尉建文、赵延东，2011），既能开展跨国比较，又能满足本土研究需求。
本文选用的CGSS2003和CGSS2017两期数据均使用定位法测量社会资本。但两次调查使用了不同的职业类别作为测量题器，职业个数也不同。CGSS2003问卷使用了18个职业，而CGSS2017问卷依照ISSP统一设计使用了10个职业。由于所使用的具体职业都是从国际职业量表中按照分层随机的原则抽取的，具有整体职业结构的代表性，为此可以开展变量标准化工作，消除量纲不同带来的偏差，获得具有可比性的测量结果，如表1所示。
指标标准化工作分两步完成。第一步先在两个数据中对具体职业按照统一标准分别赋值，声望分和权力分均源于尉建文和赵延东（2011）的相关研究。这步工作的结果是在每个数据中生成了7个可比指标，分别是职业数量、声望顶端、声望范围、声望均值、权力顶端、权力范围、权力均值，其中“顶端”是最大值，“范围”是最大值与最小值之差，“均值”是算数平均数。第二步是在每个数据中基于7个指标开展因子分析，使其降维得到代表社会资本总量的定距变量，并处理为最小值为1、最大值为100的标准化定距变量，从而确保跨数据、跨年代的可比性，即图2和图3中的声望社会资本因子和权力社会资本因子。从因子负载系数可知，职业数量是两个因子的共有指标，而其他三个指标对于生成因子的贡献率，按其高低排列都是顶端、范围、均值。这说明我国社会资本的来源无论从声望维度还是权力维度来看，在跨越15年的2003—2017年，结构位置达高性最为重要，人际联系广泛性次之，平均资源效能性最低。这些是我国社会资本的关键特征。
网民身份是本文的核心自变量：互联网使用者为网民，尚未使用者为非网民。CGSS2017问卷询问了被访者对于互联网（包括手机上网）和手机定制消息的使用情况，用5点量表进行测量，1为从不使用，5为非常频繁。将选择从不使用互联网和手机定制消息的被访者赋值为0，使用者赋值为1，得到网民身份的虚拟变量。当年网民比例为74%。CGSS2003问卷没有设置是否使用网络的相关题器，但CGSS2005问卷增加了这些题器，为此我们使用CGSS2005数据建立网民身份的预测方程用于CGSS2003被访者的分析，获得网民变量的预测结果。最终得到2003年网民比例为19%，到2017年网民提升幅度为55%，符合全国总体情况（见图1）。
在上网普及率大幅度提升的情况下，网民群体的内部分化随之产生，一个重要的内部分化是上网频率的差异。经常上网势必增加交往范围、丰富互动内容，有利于社会资本的积累。本文根据CGSS数据的限制提出了上网频率变量，主要区分“从不上网、有时上网、经常上网”三种类型。表1数据描述结果显示，从2003年到2017年，有时上网的比例从5%增加到36%，经常上网的比例从14%增加到38%，上网频率有巨大提升。
为了检验假设3a和3b，本文选择被访者的收入水平、教育年限、职业的社会经济地位指数作为阶层地位变量。收入水平呈右偏分布，为此取自然对数进行纠偏。在检验假设1和假设2的模型分析中，这三个阶层地位变量均作为控制变量，相关系数不加以讨论。
除此之外，为在回归分析中获得网民变量对于社会资本总量的独立影响效应，我们需要测量被访者的个体特征，除了三个阶层地位变量之外，还包括性别、年龄、民族、婚姻状况、政治面貌、户口类型、父母教育年限、网络规模、上网设备、所在地区，这些均作为控制变量。年龄平方项是为了观察因变量是否存在随年龄变化的拐点。
这里需要说明网络规模变量的用途。中国社会资本构成指标的前期研究包括网络规模变量（边燕杰、李煜，2000），而国外研究并未包括此变量（Lin & Dumin，1986；Lin & Erickson，2008）。本文使用的CGSS2003和CGSS2017两期数据对于网络规模的测量并不统一，前者按照中国前期研究范例询问被访者的拜年总人数，为定距变量；而后者作为国际联合研究的一个模块，按其统一规定询问被访者的日常联系人数，为定类变量。数据分析表明，两个网络规模变量均进入社会资本的因子分析，其因子负载值显著低于0.4的接受底线，干扰因子分析的有效性，因此本研究将其排除在社会资本的构成变量之外，但是作为模型分析的控制变量，以均值为截点转化为虚拟变量进入数据分析，以避免模型偏估问题。同时，将被访者是否拥有上网设备作为内生处理效应模型中的“排除限定”变量。所有变量的描述结果见表1。
五、实证分析结果
网民与非网民的社会资本是否存在显著差别？本文区分声望社会资本和权力社会资本，分三个步骤考察网民是否存在相对优势。第一，分别考察网民在声望社会资本总量与权力社会资本总量两个指标上是否存在相对优势。第二，考察网民社会资本相对优势的内在逻辑，即数字鸿沟机制和技术赋能机制的相互关系。第三，考察网民在两个指标上的社会资本优势是否存在跨年变迁和阶层互动效应。
（一）网民社会资本优势的OLS模型分析
表2呈现了网民的声望社会资本和权力社会资本作为因变量的回归分析结果。由于两个因变量都是通过因子分析得到的连续变量，因此采用OLS回归模型。其中，模型1至模型3分析声望社会资本，分别加入年份变量、网民变量、上网频率变量。模型4至模型6分析权力社会资本，使用相同的模型进行分析。
先考察网民的声望社会资本优势。模型1显示，相对于2003年，2017年的声望社会资本显著提升，验证了表1的分布结果。模型2引入网民变量后，年份变量系数锐减，说明社会资本总量的提升在很大程度上是由于网民社会资本显著提升的缘故。相比于非网民，网民的声望社会资本总量高出5.24个百分点，假设1a得到支持。模型3加入上网频率变量后，以从不上网为参照群体，有时上网和经常上网两个变量都正向显著，再一次支持了网民的声望社会资本优势。同时，有时上网群体的系数5.31，略高于经常上网群体的系数5.19，但是t检验的结果表明两个系数之间的差异不显著。这说明网民群体内部虽然存在上网频率差异，该差异对于声望社会资本的提升作用可以忽略不计，假设3a得到支持，但是不支持假设3b。
再考察网民的权力社会资本优势。基于同样的分析逻辑和步骤，模型4显示，相比2003年，2017年的权力社会资本总量上显著提升，提升幅度为20.57。模型5证明，在权力社会资本总量上，和声望社会资本一样，网民也保持着相对优势，支持假设1b。模型6表明，在加入上网频率变量后，网民继续保持权力社会资本的显著相对优势，经常上网群体的权力社会资本略高于有时上网群体，可是两个系数的差异值不高（6.12-5.69=0.43），且未通过t检验，说明该群体差异可以忽略不计，支持假设3a，不支持假设3b。
这里再简单解释一下控制变量的数据分析结果。收入、教育、社会经济地位三大阶层地位变量，其系数都是正向显著的，符合数字鸿沟机制论的预期。性别和民族在两套模型中均无显著影响，而年龄的影响是正向线性的（平方项不显著），但是声望影响不显著，权力影响显著，其社会行为意义有待挖掘。网络规模和其他控制变量均有显著影响。
这里由此可以得到一个阶段性结论。无论声望还是权力社会资本，表2的结果从根本上是一致的，假设1a、假设1b、假设3a得到验证，假设3b缺乏数据支持。这说明，中国城镇网民比非网民拥有更多的社会资本，既有相对优势的声望资源，又有相对优势的权力资源，而经常上网者的社会资本较之有时上网者无显著差别。因此，接下来的数据分析我们聚焦于网民与非网民的比较。
（二）技术赋能机制与数字鸿沟机制的关系
网民社会资本的OLS回归模型可能存在内生性问题。网民与非网民作为特征相异的两个群体，社会资本优势不完全是上网行为的结果，其他变量混淆其间，影响了群体差异的真实性判断，即人们常说的“苹果与橘子”的比较。从数字鸿沟机制出发，模型3和模型6证明，相对于非网民，网民拥有阶层地位优势，阶层地位较高更容易成为网民，导致自选择偏误。本文采用内生处理效应模型（Maddala，1983），通过包括收入、教育、社会经济地位在内的控制变量估测网民自选择风险，即逆米尔斯比率变量，将其代入OLS模型中，用以修正网民变量的系数。
表3是内生处理效应模型结果，分为2003年与2017年两个部分。模型7至模型9是2003年的结果，收入水平、教育年限、社会经济地位所代表的阶层地位，对于成为网民均有正向显著影响，既说明阶层越高越可能成为网民的数字鸿沟逻辑，又证实了使用内生处理效应模型的必要性。在排除限定变量上网设备后，将得到的逆米尔斯比率代入OLS回归模型8和模型9，其系数不显著，说明在2003年的声望社会资本和权力社会资本中不存在自选择偏误的内生性问题，也反映出在互联网尚未普及的阶段网民与非网民的区分较为明显。模型10~模型12是2017年的分析结果，收入水平和社会经济地位对于是否成为网民不再有显著影响，教育年限仍有显著影响，但其系数相比2003年出现大幅度下降。这说明在2017年互联网较为普及时，阶层地位已经不是是否成为网民的决定性因素，阶层影响弱化了。将得到的逆米尔斯比率代入OLS回归模型11和模型12，发现其系数均显著，说明在2017年声望社会资本和权力社会资本都存在自选择偏误的内生性问题，是否成为网民并不是随机决定的，而是受到阶层以外的其他因素影响。在控制了逆米尔斯比率后，网民依然具有声望社会资本和权力社会资本的优势。这些结果说明，技术赋能机制具有显著作用，实证结果支持假设3a。
表3底端展示了模型对于社会资本的预测均值，说明社会资本的提升得益于两个方面的时期变化。第一个变化是网民平均社会资本量的增加。从2003年到2017年，网民的声望社会资本增加了17.85（=77.54-59.69），权力社会资本增加了14.14（=71.96-57.82）。第二个变化是网民比例的激增，从而扩大了网民与非网民之间社会资本量的群体差异。从2003年到2017年，声望社会资本的群体差异扩大了9.90（=16.91×0.74-13.78×0.19），权力社会资本的群体差异扩大了13.17（=21.63×0.74-14.91×0.19）。这两个变化是同步发生的，但是性质和作用不同，前者是平均社会资本量的增加，后者是网民覆盖面的拓展。从长远看，面的拓展将会终止，而量的增加则有赖于线上和线下交往活动的丰富性与资源性的提升。
（三）网民社会资本优势的年代变迁与阶层互动
2003年，我国网民尚不足1亿人，网民数量在2003—2017年期间增长了约10倍（见图1）。当前，网民特征趋向常态化，接近全国人口总体。在此情形下，我们不禁要问，网民的社会资本优势在15年间是否发生了变迁？阶层地位因素在15年间是否一直起作用？为了回答这两个问题，我们获得了年份变量与网民变量、阶层变量与网民变量交互作用的模型结果（见表4）。因变量分别是声望社会资本总量和权力社会资本总量，最小值为1、最大值为100，因此使用OLS模型进行分析。除了年代、网民、收入水平、教育年限、社会经济地位、互动变量外，为简明起见，表4略去其他控制变量系数。
首先考察年代变迁模型，将年份变量与网民变量的交互项加入内生处理效应模型中进行分析。由模型13可知，交互项系数为正且显著，说明网民在声望社会资本总量上占有优势，并且随着年份的推移，此优势逐渐扩大，假设2a得到验证。同样，模型16中交互项系数也为正且显著，说明网民在权力社会资本总量上也占有优势，并且随着时间推移此优势逐步扩大，假设2b得到支持。比较两项结果可以发现，随着年代的推移，网民社会资本的相对优势逐步加大，证明假设2的成立。
其次考察阶层互动模型，将收入水平、教育年限、社会经济地位三个变量与网民变量的交互项加入内生处理效益模型中进行分析。考虑到网民社会资本的相对优势随着年份推移而扩大，为了避免两期数据中不同年份存在干扰因素，模型中将2003年与2017年的数据进行分样本处理，分别观察当年的阶层互动效应。由模型14可知，三个阶层变量与网民变量的交互项均不显著，说明在网民较少的2003年，数字鸿沟机制与技术赋能机制是彼此独立运行的。由模型15可知，收入水平与网民变量的交互项系数为正且显著，其他阶层变量与网民变量的交互项仍不显著。这说明到2017年，当网络普及率大幅度提升之后，网民的社会资本优势与其自身的阶层优势产生了互动，收入水平所代表的承付兑现能力对于线上交往发挥作用，进一步提升网民的社会资本优势。教育年限、社会经济地位与网民变量仍然不存在互动效应，说明即使在网络普及年代，数字鸿沟机制对于网民社会资本的解释力也有一定局限，技术赋能机制是不可忽视的重要机制。模型17与模型18中的因变量为权力社会资本，得到了与声望社会资本相同的结果，说明模型分析结果具有稳健性，假设3a得到进一步支持。
六、结论
现代化伴随着个体化兴起和联系性重塑两大社会结构变迁，而互联网是承载和推动这些变化的重要平台。在此背景下，本文使用CGSS2003与CGSS2017两期数据，比较网民与非网民的声望社会资本和权力社会资本，得到以下三点研究结论。
第一，网民拥有显著且稳定的社会资本优势。表2和表3显示，在个人特征一致的前提下，相对于非网民，网民在声望社会资本和权力社会资本两个指标上都占有显著的优势。虽然有些网民上网频率显著高于其他网民，但是经常上网者和有时上网者相比，声望社会资本和权力社会资本都无显著优势，这说明网民与非网民才是互联网时代两个相互区别的社会群体。表4显示，从2003年至2017年的15年间，网民的社会资本相对优势是显著增长的，该优势既不是先赋性的，也不是互联网赐予的，而是相较于非网民，网民在线上和线下的人际交往活动增强了他们跨越社会结构边界的能力（职业多），提升了个体中心网络的层级（网顶高），扩大了人际联系的纵深（网差大），保证了社会资源的优质水平（均值高）。换言之，网民具有相对优势的社会资本，无论其声望维度还是权力维度都来自人际联系性的增强，而互联网则是重要的增强机制。
第二，网络交往重塑了社会联系性。相对于非网民，网民的主要优势在于互联网的接入与使用，其中网络交往是网络使用的重要内容。必须看到，网络交往不但开拓了线上交往的广阔空间，创造了线上交友的大量机会，而且线下交往的网络化，例如工作群组、同学群组等也是网络交往的重要形式和内容。在线上与线下的“虚实转换”中，网民处于信息网络化、交往网络化的潮头，使得人际联系从面对面交往发展成为时空缺场形式的网络交往，与此同时又将网络交往的部分成果转换为线下的在场交往，从网络相识关系转换为稳定的线下相熟关系、合作关系、信任关系、人情关系、友情关系、亲情关系等，这重塑了他们的社会联系性，提升了他们的社会资本质量。
第三，线上空间具有结构约束弱化特征。线下交往具有强大的结构约束，例如性别、年龄、婚姻、民族、身份、地位、权势、资源、地区等都发生着限制甚至排斥作用。我们的内生处理效应模型结果证明，在控制了所有这些结构约束变量之后，也就是当网民与非网民拥有同质的阶层地位和其他结构特征时，网民的社会资本仍然显著高于非网民。这一优势是独立于结构约束变量的，是由于网民的网络交往匿名性无形地化解了结构制约的可能性，降低了结构边界的跨越难度，使得在阶层影响和其他结构特征弱化的条件下，网民可以基于共同爱好和相互认同广泛开展人际交往，丰富互动内容，积累社会资本。
本文使用的社会资本测量基于“定位法”题器设计，注重线下人际联系中所嵌入的职业资源和权力资源，虽然有助于比较网民与非网民的群体差异性，但是忽略了线上人际交往的形式多样性和内容丰富性，这是本文实证分析的欠缺之处。例如，上网频次能否增加社会资本？互联网多重使用方式可否提升社会资本质量？网民通过哪些线上交流渠道和机制积累与加强其社会资本？对于这些问题的回答有赖于线上社会资本的理论研究和测量创新。其中值得注意的是，网民的线上交往虽然远离线下的结构约束，但同时又嵌入于虚拟空间的社会联系之中，因此线上社会资本研究应从网民的线下结构脱嵌性出发，聚焦于其线上社会联系的异质性和资源积累的差异性，由此来探索网民群体的内部分化及其社会资本后果。这些是未来的研究议题。
转自：“再建巴别塔”微信公众号
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