1. 引言
资本作为一个经济学中的重要概念，早期的意义是指以实质物质形态及货币形态所表现的生产性资源 [1]。但其内涵随着社会经济的发展逐渐丰富至政治学、社会学、管理学等相关学科领域。马克思曾在《资本论》中有此叙述：“与个人资本相对的无数个别资本的总和，叫做社会总资本。” [2]。后续许多社会学界关注到许多社会问题单纯使用经济资本(包含物质资本与人力资本)无法解释，从而提出了“社会资本”这一概念 [3]。社会资本理论的提出，无疑对社会科学的发展做出了巨大贡献，其突破了原先仅将物质货币与人力看作是资本，拓宽了社会学学科的视野，突出了社会网络的重要性，强调人际网络、信任、声誉同样也能够作为一种生产性资本能够带来回报 [4]。
随着移动互联网迅猛发展，媒介融合不断加深，人们的媒介接触也发生了翻天覆地的变化。过去，报纸、杂志、电视等旧媒介是人们获取信息的主要方式，但今日头条、微信、抖音等新媒体出现后，迅速取代旧媒介，成为人们获取信息的主要渠道。媒介是连接人与人社会关系的纽带，其更新迭代也带来了社会关系的重构 [5]，这也印证了社会资本在当今世界作为生产性资本来源的重要性。李朝辉认为：“互动是价值共创的轨迹，没有互动就没有价值共创的出现” [6]，媒介进化的本质就是帮助人们不断打破既有的限制，将“人体的延伸”的自由度不断沿着“向外”和“向内”两个方向突破 [5]。媒介的迭代也意味着为人与人之间的纽带链接提供了新的尺度、内容与范式，也同时带来了人与人之间超越阶层与资本的更加紧密的链接与价值共创。但互动就一定能带来价值吗？如今中国正在面临百年前所未有之大变局，社会面临着前所未有的转型期，对于任何人来说都是一个机遇与挑战并存的时代，全球化与人口流动速度加快，带来的是阶层与群体的逐渐分化，而新媒体的繁荣也同时带来了信息茧房、知识鸿沟、网络暴力、内容低俗等问题。学界目前对于信息茧房、知识鸿沟、网络暴力及内容低俗等问题已有较多的分析和研究，但目前还尚未存在探讨社会发展所带来的阶层群体分化之下的媒介接触及其媒介接触所带来的相关问题。因此，本文旨在探讨近年来在互联网及新媒体蓬勃发展的背景下，不同阶层与社会资本对公民媒介接触的影响，探寻加强新旧媒体的监管与引导其健康发展的有效方向，从而促进我国全社会范围内社会资本的最优利用，以期为我国实现治理体系与治理能力现代化提供理论指导价值。
2. 理论背景与研究假设
2.1. 社会资本
上世纪60代，以舒尔茨、约翰逊为代表的学者认为资本同样可以存在于劳动者之中，而不是仅仅只是以实物和货币的形式存在，资本这一概念从有形资本拓宽到无形资本领域。随后随着工业化推进与科技的高速发展，资本逐渐实现了跨区域性流动，现代化的组织和群体逐渐形成，人与人之间的联系也愈发紧密，这促使了社会资本概念在社会科学领域的诞生 [7]。1920年，Hanifan在The Community Center中首先提出了社会资本这一概念，认为社会资本是由善意、同胞感、同情心与社会交往构成的社会关系，强调这种关系有获取其它资源，从而满足人们需求的作用 [8]。其后法国社会学家布尔迪厄对社会资本进行了系统性研究，他认为社会资本本质上是一种社会网络关系，这种关系网络以个体为依存，表现为对资源的占用和利用的一种无形资产 [9]。此后社会资本理论逐渐延伸至经济学与政治学，由帕特南与福山代表的学者从社会环境与国家制度等层面拓宽了社会资本的视野，将信任因素认为是社会资本的关键，帕特南指出：“社会资本是由一系列信任、网络规范构成的，这种具有组织性质的网络可以促进集体意愿的达成并进而提高工作效率” [10]。质言之，当人们之间的信任度越高，则更有可能达成双方之间的合作。福山则是拓展延伸了帕特南的研究，将社会资本延伸至社区研究之中，认为社会资本是根据社区的传统建立起来的群体成员之间共享的非正式的价值观念和规范，因其趋同性可以产生对成员的信任，从而促进合作行为 [11]。而科尔曼则首先将社会资本界定为“个人拥有的社会结构资源”，并提出了社会资本的物种表现形式：义务与期望、信息网络、规范与有效惩罚、权威关系、多功能社会组织和有意创建的社会组织。科尔曼认为，离开了社会资本，人力资本的累计便无法实现，因为社会资本同时具有不可转让性与受益者公共性的特质 [12]。在个人层面社会资本研究兴起得较晚，其中最具代表性的个人社会资本研究学者是林南，他认为社会资本是“对社会关系投资并期望能够在市场上得到回报，是一种嵌入在社会结构之中并可以通过有目的的行为来获得的资源。” [13]。林南强调“弱关系”对资源差异较大的人的联结能力。
由以上学者们对社会资本的研究可知，社会资本一方面具有社会性，另一方面又具有经济性，而普特南的研究则使得社会资本具有了政治性。而值得注意的是，尽管各个学者对于社会资本概念定义不尽相同，但其共通之处是都认为社会网络与社会信任是社会资本的运作基础，其以一定的关系网络为运作表现形式，可见“信任、互惠、声望、参与”是测量社会资本的重要因素，其维度包含——“认知维度”、“关系维度”与“结构资本维度”。
2.2. 研究假设
目前社会科学中的社会资本研究已经在众多学科领域获得了不俗的成就，但不可忽略的是，社会资本研究之中存在一个极其重要的环节——社会资本的测量。社会资本测量，是以一种可度量、可概念化与可指标化的方式将社会资本变成一种可测量的指标 [14]。最初的测量方法分为两种：一种是依据概念的维度进行测量，另一种是以构成要素进行测量 [15]。具体而言，社会资本的概念测量主要包含了微观性的社会资本测量与宏观性的社会资本测量，主要有局部分析法、资源生成法及整体网分析方法等 [16]。局部分析法主要测量以个体为中心发散的人际关系网络，即测量被访者所属的阶级网络群体及其圈层；而资源生成法则是测量在强关系下的个体能够获取社会资源的能力；整体网分析法则是基于个体所处的整个社交网络来强调个体在其网络之中的位置及其这个位置获取资源的能力 [15]。就构成要素测量而言，代表性的测量方法是厄普霍夫与帕斯克通等人将社会资本的组成要素划分为不同类型，然后再进行测量 [15]。厄普霍夫认为社会资本是通过两类完全不同类型的社会资本的相互作用来实现的，这两类社会资本分别是认知性社会资本与结构性社会资本 [17]。认知性社会资本发源自人们的思想观念，被文化及意识形态加强，特别有助于合作行动和互利集体行动的标准、价值、态度和信仰；而结构性社会资本则是强调规范与规则等有利于合作的社会网络，特别指社会互惠集体活动。而帕斯科通则是强调主体间诞生的积极情感：例如信任、行动与资源获取 [17]。
通过上述的梳理，我们实际上可以探知到社会资本理论及其概念之中的两层隐含意义：首先，无论是社会资本的概念或是社会资本的测量方式中都隐含着以个体为网络的社会性资源的获取能力。质言之，个体在整个社会网络之中所处的位置及其圈层是其偕取社会资源能力的关键要素，也是个体社会资本构成的出发点，因此，个体所处的阶层及其自身对阶层的认知便成为判断其社会网络位置的重要变量。其次，既然以个体自身阶层出发的社会网络是个体获取社会资本的关键要素，那么其自身所处的阶层是如何在社会资本获得中发挥作用则成为延伸出来的第二个关键问题。通过对以往相关文献的梳理，可以发现“信任、互惠、社交行动、价值信仰、社会规范”是衡量以个体阶层网络位置为中心的社会资本获取能力的关键因素。因此，本文基于这两个隐含条件，考虑是否存在不同社会阶层的人群在社会资本获得能力及社会资本规模的差异驱使下，可能存在不同社会阶层人群在媒介接触渠道上的差异？至此，本文提出以下假设：
假设1：阶层认同(即个体对自身阶层的认知)不同的人，媒介接触渠道不同。
假设2：社会资本规模不同的人，媒介接触渠道不同。
假设3：社会资本、阶层认同将会对人们的媒介接触渠道产生影响。
3. 研究设计
3.1. 数据来源与研究方法
3.1.1. 数据来源
本文所采用的研究数据是2017年中国人民大学中国调查与数据中心所发起的中国综合社会调查(Chinese General Social Survey, CGSS)。该调查是中国第一个全国性、综合性、连续性的大型社会调查项目，目的是通过定期、系统地收集中国社会各个方面的数据，总结社会变迁的长期趋势，讨论具有重大理论和现实意义的社会议题。2017年问卷涉及社会人口属性、住房问题、健康、迁移、生活方式、社会态度、阶层认同、社会网络、政治参与行为态度、个体认知能力、劳动力市场、社会保障、网络社会、家庭问卷、家庭消费支出、幸福观等较为完善的社会调查问题 [18]。该问卷有效样本为12,582个。
3.1.2. 研究方法
本研究运用STATA 14.0进行回归分析，通过构建Mlogit嵌套模型进行实证部分研究：首先，通过STATA软件，将本文测量社会阶层的相关变量到加入Mlogit模型1中，探究阶层认同对媒介接触的影响，验证假设1；其次，将测量社会资本的相关变量加入到Mlogit2模型之中，探究社会资本变量对媒介接触的影响，验证假设2；最后，将社会阶层认同、社会资本与控制变量都加入到Mlogit3模型中，构建双变量嵌套模型，验证假设3。
3.2. 因变量
本文选取受访者问卷A中的第29题：“在以上媒体中，哪个是您最主要的信息来源？”作为构建Mlogit嵌套回归模型的主要预测变量，由于“在以上媒体中，哪个是您最主要的信息来源？”是属于二分类有序分类变量(报纸 = 1，杂志 = 2，广播 = 3，电视 = 4，互联网(包括手机上网) = 5，手机定制消息 = 6)，本研究将其重新编码分类为以纸媒、电媒(指电视、广播等线下媒介)、互联网媒介为主的有序分类变量(纸媒 = 1，电媒 = 2，互联网媒介 = 3)，在Mlogit模型之中，本研究以纸媒作为参照组。
3.3. 自变量
3.3.1. 阶层认同
本文选取受访者问卷A中的“综合看来，在目前这个社会上，您本人的社会经济地位属于？”作为构建Mlogit嵌套回归模型的主要自变量，该问题答案属于有序分类变量(上层 = 1，中上层 = 2，中层 = 3，中下层 = 4，下层 = 5)，本研究将该变量进行简化，重新编码并赋值(上层 = 1，中层 = 2，下层 = 3)。
3.3.2. 社会资本
社会资本是本研究另一个主要自变量，据前文研究综述，布尔迪厄作为首位清晰定义社会资本的学者，在《社会资本》随笔中说道：“社会资本是实际的或潜在的资源的集合，与人们认同或熟悉的制度化网络联系在一起” [19]。在国内社会学领域，林南将社会资本定义为“对社会关系投资并期望能够在市场上得到回报，是一种嵌入社会结构之中并可以通过有目的的行动来获得的资源” [20]。而当前学者更多从结构与功能两个大部分测量社会资本，一般包含信任、社会交往、一般规范、社团参与、邻里联系等维度 [21]。本文则主要选取“社会信任”、“朋友社交”、“邻居社交”等三个层面测量社会资本，具体而言，功能层面主要测量社会网络的规模，本研究采用受访者问卷中A中的“总的来说，您同不同意在这个社会上，绝大多数人都是可以信任的？”作为测量社会信任的变量，原始变量为有序分类变量(非常不同意 = 1，比较不同意 = 2，说不上同意不同意 = 3，比较同意 = 4，同意 = 5)；本研究采用受访者问卷A中“请问您与其他朋友进行社交娱乐活动(如互相串门，一起看电视，吃饭，打牌等)的频繁程度是？”作为测量朋友社交的变量，原始变量为有序分类变量，本研究根据其答案得分将其进行反向计分，重新赋值(几乎每天 = 7，一周1到2次 = 6，一个月几次 = 5，大约一个月一次 = 4，一年几次 = 3，一年1次或更少 = 2，从来不 = 1)；本研究采用受访者问卷A中“请问您与邻居进行社交娱乐活动(如互相串门，一起看电视，吃饭，打牌等)的频繁程度是？”为测量邻居社交的变量，本研究根据其答案得分将其进行反向计分，重新赋值(几乎每天 = 7，一周1到2次 = 6，一个月几次 = 5，大约一个月一次 = 4，一年几次 = 3，一年1次或更少 = 2，从来不 = 1)。
3.4. 控制变量
本研究依据前述假设，由于存在不同阶层的人群的社会资本规模可能相异的情况，本文选取收入、政治面貌、性别、年龄、教育等级五个变量作为控制变量。其中收入根据2022年7月15日国家统计局发布的《2022年上半年居民收入和消费支出情况》原文中“上半年，全国居民人均可支配收入18,463元”为收入等级分级基线 [22]，清楚奇异值并将变量最小值设置为一万元，最大值设置为一百万元；政治面貌、性别为二分类变量(男性 = 1，女性 = 0；党员 = 1，非党员 = 0)。年龄变量为定比层次变量，因此本研究根据老年、中年、青 年进行区分，分别编码(老年 = 0，中年 = 1，青年 = 2)1，教育层次变量为有序分类变量，本研究对该变量进行重新编码(初中及以下 = 0；高中及同等受教育水平 = 1；大学及以上 = 2)。
4. 实证分析与讨论
4.1. 阶层认同会对公民媒介接触造成显著影响
据模型1 (见表1)，阶层认同会对公民接触不同的媒介产生影响。具体而言，不同阶层的人群接触电媒的几率是使用纸媒人群的1.79倍(通过系数几率比转化)；而不同阶层人群使用互联网媒介的几率是使用纸媒人群的1.5倍，因此，阶层认同将会对公民媒介接触造成显著影响，假设1得到验证。
Standard errors in parentheses ***p < 0.001, **p < 0.01, *p < 0.05.
4.2. 社会资本规模对公众媒介接触会产生显著影响
据模型2 (见表2)，本研究将社会资本拆分成“社会信任”、“朋友社交”与“邻居社交”三个测量变量。具体而言，社会信任层面对电媒与纸媒的影响并不显著，意味着社会信任并不会对公民更多接触纸媒或是电媒产生影响，但社会信任度会对公民更多接触互联网媒介产生显著影响，即社会信任度越高，公民接触与使用互联网媒介的几率是接触纸媒的0.79倍(通过系数比几率转化)；其次，朋友社交会对公民接触电媒与互联网媒介产生显著影响，其中，朋友社交网络越广的人群接触电媒的几率是接触纸媒人群的0.92倍，而接触互联网媒介的人群是接触纸媒人群的1.38倍；最后，邻居社交也会对公民的媒介接触产生显著影响，即邻居社交越紧密，公民接触电媒的几率会比接触纸媒的几率增加1.09倍，而接触互联网媒介的几率则是接触纸媒的0.83倍。假设2得到验证。
Standard errors in parentheses ***p < 0.001, **p < 0.01, *p < 0.05.
4.3. 社会资本、阶层认同会对公民媒介接触产生显著影响
在前两个假设得到验证的情况下，本研究同时加入了社会阶层与社会信任两个变量，在模型3中构建双自变量Mlogit模型，同时本文加入了控制变量组，考察控制变量是否会对模型的解释力产生影响。据模型3 (见表3)，在加入了收入、性别、年龄、教育等级与政治面貌等控制变量后，不同社会阶层人群接触电媒的几率是接触纸媒的1.32倍，接触互联网媒介的几率是接触纸媒几率的1.25倍；在社会资本层面，社会信任对公民媒介接触的影响则在控制变量加入后变得显著，说明模型2之中显著的变量被控制变量所解释掉了，也说明社会信任对公民媒介接触并不会产生显著影响；而朋友社交网络对电媒接触的影响在加入控制变量后变得不显著，但朋友社交网络依旧对公民接触互联网媒介产生显著影响，即朋友社交网络越广，公民接触互联网媒介的几率会比接触纸媒人群的几率大1.11倍；同样，在加入了控制变量后，邻居社交网络对纸媒和电媒接触的影响都变得不显著，而邻居社交网络对互联网媒介接触的影响是接触纸媒和电媒的0.9倍。
Standard errors in parentheses ***p < 0.001, **p < 0.01, *p < 0.05.
综上所述，在加入了控制变量后，社会阶层对公民媒介接触的影响依然显著，但社会资本中的社会信任并不对公民媒介接触产生影响，而朋友与邻居社交圈则是对互联网媒介接触产生显著影响，这可能与近些年来移动互联网技术的迅速发展及报纸、杂志、电视等旧媒介的逐渐退场与新兴媒体的繁荣有极大的关系，而在控制变量组中，收入、年龄、教育等级与政治变量是影响公民媒介接触的主要变量，性别因素则可能由于近年来信息获取的平等化与信息获取成本的低端化影响，所以对公民媒介接触的影响并不显著，也说明了在媒介接触上，并不存在性别的差异。
5. 结论与展望
改革开放之后，中国实现了经济的腾飞与社会的飞速发展，至2009年，互联网浪潮席卷全国，2015年一系列关于互联网的利好政策陆续推出后，互联网得以迅速爆发式迅速增长，数字经济时代也正式到来。与此同时，媒体行业也进入持续迭代的周期。近年来，随着短视频、新媒体行业的迭代与发展，阶层鸿沟在互联网平台上被减弱，信息变得可以跨阶层上下流动，但在互动价值提升与经济繁荣发展的同时，也带来了信息茧房、知识鸿沟、网络暴力、内容低俗等负面问题。而目前学界对于社会资本及其新媒体导致的相关问题的研究可谓汗牛充栋，但却缺乏两者之间因果关系及其逻辑的深入研究，本文旨在弥补这一缺口，探究社会资本及其阶层认同对于公民媒介接触的影响，探寻加强新旧媒体的监管与引导其健康发展的有效方向，从而促进我国全社会范围内社会资本的最优利用，以期为我国实现治理体系与治理能力现代化提供理论指导价值。
本文利用社会资本理论，基于新媒体时代背景探讨了社会资本与阶层认同对公民媒介接触的影响。具体而言，本文发现社会资本中的社交网络(即包括朋友社交与邻居社交两个重要变量)是最主要影响公民媒介接触的变量，即社会资本最主要影响的是公民互联网媒介的更多接触，这也许与如今互联网数字时代的蓬勃发展及媒介的迭代有着巨大的关系。质言之，社交网络的扩张也使互联网媒介接触得以拓展，与费孝通先生以乡村为研究的“水波纹不同”，互联网媒介的加入，使得以个体为中心的“水波纹”网络使得互联网信息在得以在不同人群之中迅速传播与流通，也同时反向影响着公民更多地使用互联网媒介获取信息。其次，阶层认同确是影响公民媒介接触的重要变量，阶层越高的人，接触电媒的几率是接触纸媒的1.32倍，接触互联网媒介的几率是接触纸媒几率的1.25倍，这也许同越高阶层的人能够获取的社会、教育、人际资源有着分不开的关系。
就政府部门而言，虽然近年来数字政府得以发展，但就整体而言，政府在数字化政务发展上依旧稍落后于数字时代的进展。因此，政府部门必须在这样背景与环境下，加强自身适应与使用互联网媒介的能力，提升自我的网络宣传能力与不同媒介中的沟通技巧，充分利用新媒体时代下不同媒介工具，积极掌握传播主动性，积极踊跃地引导公众舆论，同时增进与公众间的线上交流，加强对各种新型媒介的监管与引导，构建良好的网络环境与网络秩序，及时处理公众的公共服务需求，着力推动与完善政府政务公开化相关事宜，从而推动新媒体时代下政府公信力与绩效的再生产。其次，就各媒体部门而言，提升自身的社会责任意识，加强自我管束与平台管束，要重点优化媒体部门的内容，要秉持“内容第一，质量为上”的格局观，在各种信息宣传上要遵守“优胜劣汰”的法则，减少垃圾信息与不良信息进入社会的几率。最后，对于公众而言，在努力提高自身的信息甄别能力之时，也要“睁眼看世界”，通过阅读与教育投资使自身能够获取更多的社会资本。
本文仅探讨了在新媒体时代下社会资本与阶层认同对于公民媒介接触的影响，对于其中所包含的中介变量并未深入进行分析与探讨。质言之，社会资本与阶层认同对于公民生活的影响究竟如何导向之不同的媒介接触这一问题还有待今后学界进行后续的深入研究。
NOTES
*第一作者。
#通讯作者。
1注：问卷变量中将出生年份设置在1970年及后的人群，因而没有老年样本。