基于CGSS2018微观数据,运用logit回归和有序probit回归等方法来探究影响老年人政治参与意愿的影响因素。研究结果显示,老年人自评社会经济地位等级越高,老年人的政治参与意愿就越高;老年人使用手机的程度越高,老年人的政治参与意愿就越高;社会交往网络越为丰富的老年人,政治参与意愿越高。长远来看,在老龄化的社会,老年人的社会价值会得到充分的展现,尤其是数字产品的适老化应用对于老年人实现自我价值、提升政治参与具有重要意义。 Based on CGSS2018 microdata, logit regression and ordered probit regression were used to explore the influencing factors affecting the political participation willingness of the elderly. The results of the study show that the higher the self-assessment socioeconomic status of the elderly, the higher the willingness of the elderly to participate in politics; the higher the degree of use of mobile phones by older persons, the higher the willingness of older persons to participate in politics; the richer the social network for the elderly, the higher the willingness to participate in politics. In the long run, in an aging society, the social value of the elderly will be fully demonstrated; especially the ageing ap-plication of digital products is of great significance for the elderly to achieve self-worth and enhance political participation.
基于CGSS2018微观数据,运用logit回归和有序probit回归等方法来探究影响老年人政治参与意愿的影响因素。研究结果显示,老年人自评社会经济地位等级越高,老年人的政治参与意愿就越高;老年人使用手机的程度越高,老年人的政治参与意愿就越高;社会交往网络越为丰富的老年人,政治参与意愿越高。长远来看,在老龄化的社会,老年人的社会价值会得到充分的展现,尤其是数字产品的适老化应用对于老年人实现自我价值、提升政治参与具有重要意义。
政治参与,数字化,社会交往网络,社会经济地位
—Empirical Analysis Based on CGSS2018
Ling Zhou
School of Management, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai
Received: Aug. 23rd, 2022; accepted: Sep. 20th, 2022; published: Sep. 27th, 2022
Based on CGSS2018 microdata, logit regression and ordered probit regression were used to explore the influencing factors affecting the political participation willingness of the elderly. The results of the study show that the higher the self-assessment socioeconomic status of the elderly, the higher the willingness of the elderly to participate in politics; the higher the degree of use of mobile phones by older persons, the higher the willingness of older persons to participate in politics; the richer the social network for the elderly, the higher the willingness to participate in politics. In the long run, in an aging society, the social value of the elderly will be fully demonstrated; especially the ageing application of digital products is of great significance for the elderly to achieve self-worth and enhance political participation.
Keywords:Political Participation, Digitalization, Social Networking, Socio-Economic Status
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老年人社会政治参与意愿是从老年人主观感受出发,基于外部事务的影响所产生的对社会事务所采取的行为与举措。现阶段有关的社会政治参与意愿主要从理论视角与参与实践两个角度出发。在理论方面,王莉莉认为老年人社会政治参与的动机主要有三方面,包括“需求满足论”、“资源交换论”、“社会资本论”等三个方面 [
通过文献梳理可以发现,目前学术界关于老年人社会政治参与的影响因素研究成果颇多。本研究旨在前人已有分析理论的基础上,结合数据,侧重分析数字运用对老年人政治参与的影响。据数据显示,“十四五”期间,我国65岁及以上老年人口占比将接近30%,意味着中国即将进入老龄社会 [
老年人社会政治参与意愿是诸多社会经济因素综合作用的结果,包括性别、年龄、婚姻状况、政治身份、社会经济地位、智能化使用、社会交往网络等 [
老年人社会政治参与意愿通常为乐于参与社会投票,参与民主选举,提出自己的建议。参与意愿不仅受到性别、政治身份、婚姻状况等各方面因素的影响,还受到外部环境的影响。社会经济地位与个人社会声望之间有着精密的关系 [
假设一:老年人政治参与意愿与老年人社会经济地位具有显著影响,老年人自评社会经济地位越往下增加,老年人的政治参与意愿就越低;
假设二:智能化使用与老年人政治参与意愿之间具有显著影响,老年人不使用手机的程度越高,老年人的政治参与意愿就越低;
假设三:社会交往网络与老年人政治参与存在显著影响,选择更少的社会交往网络,老年人的政治参与意愿越低;选择更多的社会交往,老年人的政治参与意愿越高。
本研究选择2018年中国综合社会调查(简称“CGSS2018”)的数据。该调查涵盖了人口属性特征、社会环境特征以及区域特征对老年人社会政治参与意愿的影响,与本次研究主题契合。运用stata14.0软件对数据进行处理,筛选相出60岁以上的老年群体,剔除缺失数值后,样本总量为4545。
本研究的被解释变量(老年人的社会政治参与意愿)为离散二分类变量,并且不同类别之间没有等级顺序之分,因此采用logit模型进行回归分析来检验老年人社会政治参与意愿的影响因素。与其他模型相比,logit模型所期望的结果优势比在时间、空间和总体上比线性回归的系数更稳定,模型的求解速度快,应用方便,使得本研究的回归结果更具有说服力。
模型的公示如下:
L o g ( p 1 − p ) = α + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + ⋯ + b k X k
本研究的被解释变量为老年人社会政治参与意愿,主要解释变量为社会经济地位、智能化使用和社会交往网络等因素。同时,本研究的控制变量有性别、政治身份、年龄、婚姻状况和身体健康状况等社会人口特征以及城乡分布。此外,也有研究发现,老年人社会政治参与意愿是性别、年龄、政治身份、婚姻状况和身体健康状况等社会人口的自身基本特征的综合性因素的结果。因此本研究将社会人口属性特征对老年人社会政治参与的影响进行回归分析。
数据显示,60岁以上老年人具有政治参与意愿的占比达到54.46%,没有政治参与意愿的老年人占比为42.07%。总的来说,60岁以上老年人政治参与意愿相对较高(见图1)。在社会经济地位上来看,自评处于社会上层的老年人比例为6.27%,自评处于社会中层的老年人占比为36.95%,自评处于社会下层老年人比例为55.71%,由数据可以看出,大多数老年人对于自己的社会经济地位不是很自信,认为自己处于社会中层甚至是社会的下层,因此,大多数老年人并未认识到自己现有的社会价值;从智能化的使用程度来看,60岁以上老年人使用手机的比例为78.07%,没有智能手机的老年人仅占21.80%,由此可以看出,60岁以上老年人使用手机的比例相对较高,能够接触的信息源比较广泛,对政治参与意愿有一定的影响;从社会交往网络层面来看,几乎喜欢每天互相串门,和邻居一起看电视,吃饭,打牌等的老年人占比21.95%,偶尔串门的老年人占比57.06%,从来不与邻居进行沟通交流的老年人占比20.80%,由此看来,大多数的老年人还是会经常与邻居串门,一起看电视、吃饭,社会交往网络还是相对较为广泛(见表1)。
图1. 老年人政治参与意愿分布图
变量名称 | 比例 | 标准差 | 均值 | 观察值 | ||
---|---|---|---|---|---|---|
因变量 | 老年人政治参与意愿 | 有参与意愿 | 54.46% | 0.494 | 0.575 | 4545 |
没有参与意愿 | 42.07% | |||||
控制 变量 | 性别 | 女 | 53.31% | 0.499 | 0.474 | 4545 |
男 | 46.69% | |||||
年龄 | 60~69 | 56.68% | 0.738 | 1.572 | 4545 | |
70~79 | 30.07% | |||||
80~89 | 12.22% | |||||
90岁及以上 | 0.92% | |||||
身体健康状况 | 身体状况健康 | 40.08% | 0.840 | 1.911 | 4545 | |
身体状况一般 | 28.63% | |||||
身体状况不健康 | 31.25% | |||||
婚姻状况 | 有配偶 | 72.69 | 0.445 | 0.271 | 4545 | |
无配偶 | 27.31% | |||||
城乡分布 | 城市 | 39.27% | 0.489 | 1.606 | 4545 | |
农村 | 60.54% | |||||
政治身份 | 党员 | 15.16% | 0.360 | 0.847 | 4545 | |
非党员 | 84.84% | |||||
自变量 | 社会经济地位 | 上层 | 6.27% | 0.613 | 2.499 | 4545 |
中层 | 36.95% | |||||
下层 | 55.71% | |||||
智能化使用 | 有手机 | 78.07% | 0.411 | 0.215 | 4545 | |
无手机 | 21.80% | |||||
社会交往网络 | 每天 | 21.95% | 0.654 | 1.984 | 4545 | |
偶尔 | 57.06% | |||||
从来不 | 20.80% |
表1. 变量的描述性统计
由回归数据分析可知,回归模型中呈现了分别加入社会经济地位、智能化使用和社会交往网络三个自变量后的回归结果变化(见表2)。具体的分析如下:
模型2是在基础模型上引入社会经济地位进行检验,由结果可知,在模型1的基础上,模型2的卡方检验统计值减少0.11,对数似然比统计值增加了33.8797,伪决定系数呈现逐渐增加的趋势,Prob>chi2的值为0.000,在1%的水平上显著,这说明引入的新变量具有很强的解释力。模型2的结果显示,老年人政治参与意愿与老年人社会经济地位之间具有显著影响,即自评社会经济地位越高,老年人政治参与意愿越高。
模型3在模型2的基础上加入老年人智能化使用程度这一变量,与模型2相比,模型3的卡方检验值(LR chi2)增加5.51,对数似然比(Log likelihood)统计值增加6.7721,伪决定系数(Pseudo R2)相较于模型2数值呈现增加趋势,Prob>chi2的值为0.000,在1%的水平上显著,证明新引入的变量很好地改善模型3的效果。模型3的回归结果表明,智能化使用与老年人政治参与意愿之间具有显著影响,老年人不使用手机的程度越高,老年人的政治参与意愿就越低。
模型4是在模型3的基础上增加社会交往网络变量作为被解释变量,与模型3相比,模型4的卡方检验值统计量(LR chi2)增加14.14,似然对数函数(Log likelihood)统计值增加13.445,伪决定系数(Pseudo R2)在模型3的基础上逐渐增加,Prob>chi2的值为0.000,在1%的水平上显著。这一结果说明新引入的社会交往网络变量能显著提升模型4对老年人政治参与意愿的解释能力。模型4的回归结果表明,社会交往网络与老年人政治参与存在显著影响,选择更少的社会交往网络,老年人的政治参与意愿越低;选择更多的社会交往,老年人的政治参与意愿越高。
变量 | 模型1 | 模型2 | 模型3 | 模型4 |
---|---|---|---|---|
性别 | 0.160*** | 0.155** | 0.147** | 0.166*** |
(−2.58) | (−2.48) | (−2.34) | −2.63 | |
年龄 | −0.195*** | −0.204*** | −0.182*** | −0.182*** |
(−4.61) | (−4.77) | (−4.08) | (−4.08) | |
婚姻状况 | −0.269*** | −0.243*** | −0.241*** | −0.252*** |
参照组:有配偶 | (−3.78) | (−3.40) | (−3.36) | (−3.51) |
身体健康状况 | −0.038 | −0.028 | −0.02 | −0.016 |
(−1.05) | (−0.77) | (−0.55) | (−0.42) | |
政治身份 | −0.284*** | −0.258*** | −0.249*** | −0.259*** |
参照组:非党员 | (−3.17) | (−2.85) | (−2.73) | (−2.84) |
城乡分布 | 0.187*** | 0.213*** | 0.236*** | 0.205*** |
参照组:城市 | (−2.94) | (−3.31) | (−3.61) | (−3.1) |
社会经济地位 | −0.105** | −0.104** | −0.103** | |
(−2.05) | (−2.02) | (−2.00) | ||
智能化使用 | −0.170** | −0.159** | ||
(−2.18) | (−2.04) | |||
社会交往网络 | −0.172*** | |||
(−3.59) | ||||
Constant | 0.620*** | 0.815*** | 0.757*** | 1.136*** |
(−4.14) | (−4.5) | (−4.12) | )−5.39) | |
N | 4545 | 4545 | 4545 | 4545 |
Chi2 | 81.45 | 81.34 | 86.94 | 101.08 |
P | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
Pseudo R2 | 0.0133 | 0.0134 | 0.0144 | 0.0168 |
Log likehood | −3101.0931 | −3067.2134 | −3060.4422 | −3046.9986 |
表2. 老年人政治参与意愿的logit回归结果
注:***p < 0.01,** p < 0.05,* p < 0.1。
本文的检验方法主要采用替换检验模型即使用probit模型来对数据进行检验,采用面板probit的方法,选取2018年的中国综合社会调查(简称“CGSS2018”)对模型进行重新检验,其检验结果如下表:
变量 | 模型1 | 模型2 | 模型3 | 模型4 |
---|---|---|---|---|
性别 | 0.099** | 0.096** | 0.091** | 0.103*** |
(−2.57) | (−2.47) | (−2.34) | (−2.62) | |
年龄 | −0.121*** | −0.127*** | −0.113*** | −0.113*** |
(−4.58) | (−4.74) | (−4.07) | (−4.07) | |
婚姻状况 | −0.168*** | −0.152*** | −0.150*** | −0.157*** |
(参照组:无配偶) | (−3.77) | (−3.39) | (−3.35) | (−3.49) |
身体健康状况 | −0.024 | −0.017 | −0.012 | −0.009 |
(−1.05) | (−0.75) | (−0.53) | (−0.41) | |
政治身份 | −0.175*** | −0.159*** | −0.153*** | −0.159*** |
(参照组:非党员) | (−3.16) | (−2.84) | (−2.72) | (−2.83) |
城乡分布 | 0.118*** | 0.134*** | 0.148*** | 0.129*** |
(参照组:城市) | (−2.97) | (−3.33) | (−3.64) | (−3.13) |
社会经济地位 | −0.065** | −0.064** | −0.064** | |
(−2.05) | (−2.02) | (−1.99) | ||
智能化使用 | −0.106** | −0.100** | ||
(−2.19) | (−2.05) | |||
社会交往网络 | −0.107*** | |||
(−3.60) | ||||
Constant | 0.383*** | 0.503*** | 0.466*** | 0.701*** |
(−4.12) | (−4.5) | (−4.11) | (−5.39) | |
N | 4545 | 4545 | 4545 | 4545 |
Chi2 | 82.24 | 82.16 | 87.92 | 102.60 |
P | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
Pseudo R2 | 0.0133 | 0.0134 | 0.0143 | 0.0168 |
Log likehood | −3101.1565 | −3067.2843 | −3060.4927 | −3047.0445 |
表3. 老年人政治参与意愿的probit回归结果
注:***p < 0.01,**p < 0.05,*p < 0.1。
通过替换模型的方式,来对原有数据结果进行检验,发现probit检验结果和logit模型结果几乎一致,该模型中社会经济地位、智能化使用和社会交往网络三个被解释变量均存在显著性差异。社会经济地位在5%的水平上显著,回归系数为−0.065,说明社会经济地位与老年人政治参与呈现负相关关系,智能化使用在5%的水平上显著并且呈现负相关;社会交往网络在1%的水平上显著,回归系数为−0.107。综上,三个被解释变量的probit回归结果验证了对应的假设与logit回归结果一致,并且也是在不同水平上显著,说明上文的研究结果具有稳健性(见表3)。
本研究探讨了不同的变量对老年人政治参与的影响因素。研究发现,社会经济地位、智能化使用以及社会交往网络对老年人政治参与有着重要的影响。那些认为自己处于社会上层的老年人更热衷于参与民主政治生活,对社区职务有更强的参与意愿。数字化运用在本研究中主要是通过老年人的使用智能手机与否来测量,智能手机的应用不仅扩大了老年人的社会人际关系边界,同时通过手机广泛的信息源获取提升了老年人对外部变幻的世界的认知。使用手机的老年人比未使用手机的老年人有更强的政治参与意愿。因此,针对老龄化社会到来的产品与应用场景方面,既要提供更多适老化产品,帮助老年人跨越数字产品带来的操作鸿沟,协助老年人使用手机,进行简单的日常操作。在社会交往网络方面,数据表明,更为广泛的社会交往能够提升老年人政治参与志愿,因此,从社区层面建设智能化老年人活动中心等促进老年人的相互沟通与交流。
周 玲. 老年人社会政治参与的影响机制研究——基于CGSS2018的实证分析Study on the Influence Mechanism of Social and Political Participation of the Elderly—Empirical Analysis Based on CGSS2018[J]. 应用数学进展, 2022, 11(09): 6811-6818. https://doi.org/10.12677/AAM.2022.119721
https://doi.org/10.1177/0164027598203004
https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.aje.a009866
https://doi.org/10.11645/1.3.14