1 引 言

风险由不利事件发生概率和发生后所造成影响构成(李华强，2007［1］)，风险在社会环境中演化将形成社会风险。德国社会学家贝克认为风险是未来社会中主导社会运转以及个人生活的关键因素之一（闫顺利和吴晓梅，2011［2］）。社会稳定风险是社会风险的一种，社会风险还可以包括金融经济风险、国家安全风险、政府执政风险、精神文明风险、资源环境风险和日常生活风险等其他风险（胡洋和唐锡晋，2013［3］）。社会稳定是一种社会整体有序的运行状态，社会稳定风险是发生社会不稳定事件的可能性，也就是打破社会系统有序运行的概率，社会不稳定事件是社会矛盾与社会冲突外在的爆发形式，可突出体现为群体性事件的发生（邵东珂，2017［4］）。社会稳定风险的高低会因为某些特定事项而发生变化，如重大决策、重要政策、重大改革措施、重大工程建设项目、与社会公共秩序相关的重大活动等重大事项，这些重大事项从政治、经济、文化、法律、制度、空间等各方面影响着社会系统的正常运行，带来社会矛盾与冲突。

本文视角由重大决策带来的社会稳定风险展开，关注重大决策调研、制定、颁布、实施过程中存在的社会不稳定因素。目前我国处在经济社会转型的关键时期，有关国计民生的重大决策频繁出台，如“一带一路”、“京津冀协同发展”、“供给侧改革”、“国务院机构改革”等等。这些重大决策使得我国经济体制深刻变革、社会结构发生变动、利益格局不断调整、人民观念不断变化，从而导致社会矛盾增加，社会稳定风险问题日益突出。习近平同志在2017年中共十九大报告中指出：“在决胜全面建成小康社会阶段，要紧扣我国社会主要矛盾变化、防范化解重大风险。”我国政府主要通过社会稳定风险评估来防范化解重大决策引发的社会稳定风险问题。随着2012年中央办公厅颁布的《关于建立健全重大决策社会稳定风险评估机制的指导意见（试行）》的通知》至今，该机制已经在政府实践领域全面实行。学者对于社会稳定风险评估的研究主要重视其民主性、制度性和方法性。民主性是从决策科学的角度出发，认为重大决策社会稳定风险评估是政策过程的一部分，应该体现政策的公众参与机制和社会协同机制（成协中，2013［5］；王宏伟，2013［6］）；制度性是指重大决策社会稳定评估必须明确评估主体、程序等问题，形成制度化评估流程（童星，2010［7］）；方法性是指进行重大决策社会稳定风险评估方法的规范，有研究强调从风险源的视角进行评估（朱德米，2012［8］），有研究强调访谈法、专家预测法、问卷调查方法、定量分析法、比较案例、实验研究等具体方法论视角进行评估（麻宝斌和杜平，2014［9］）。目前的方法性研究中，较少有学者关注互联网时代社会稳定风险的影响因素，本文选取重大决策网络意见表达这一因素，研究其对社会稳定风险及其评估的影响。

随着互联网特别是社交媒体的蓬勃发展，重大决策社会稳定评估的方法性研究亟需丰富，网民对于重大决策的意见和看法亟需重视。在传统时代，主要采取问卷调查、听证会、座谈会、重点走访等形式，收集利益相关群体有关重大决策的意见和建议。互联网打破了传统倒金字塔型的传播模式，新闻话语权不再掌握在少数人手中，任何人都可以方便快捷的在网络上发表自己的意见，形成了很多的自媒体。重大决策利益相关群体不再只是被动的等待政府征求意见，当其对重大政策有不满时，更多的选择主动在网络世界发表发布，这些发布在网络上的负面情绪，是否会影响现实社会中人们的观念和看法，从而激化社会矛盾，打破社会正常运行秩序，引发社会稳定风险，是本文关注的研究问题。如果能够证明重大决策网民负面情绪与社会稳定风险之间的关系，则通过对负面情绪的科学引导和疏解，不仅可以有效的防范与化解社会稳定风险，也可以与传统社会稳定风险评估相辅相成，弥补其成本较高、耗时较长与结果滞后等缺点。

本文研究的社会稳定风险是一种社会整体状态，采用清华大学彭宗超课题组的“基于社会生态系统的社会稳定风险评估指标体系”，将社会稳定看作是社会生态系统能够保持有序运行的状态。社会生态系统由环境要素和社会行动者要素构成，社会行动者要素包括心态要素和行为要素，社会生态系统整体需要进行治理。所以社会稳定（风险）=F（环境；心态，行为；治理）（彭宗超等，2013［10］），社会稳定风险也由心态风险、环境风险、行为风险和治理风险构成。在社会生态系统理论中，环境影响社会行动者的心态，心态决定社会行动者的行为，而系统整体的治理受到环境、心态和行为共同的作用。四个要素之间的关系为：心态=F（环境）；行为=F（心态）；治理=F（心态，环境，行为）。在四类要素中，情绪与心态风险具有直接关系。心态风险指社会行动者自身对于世界的认知，心理学家认为，情绪是人对客观事物态度的一种反映，直接影响人类对于世界的认知，而认知会进一步影响社会行动者的行为（Baumeister等，2007［11］；吴明证等，2013 ［12］）。所以本文将研究问题聚焦到网民负面情绪与心态风险感知的关系。

3.7 中医耳压疗法 减少或消除ICU综合征，除了上述治疗及护理外，传统的中医治疗也有一定效果。曾影红等［29］报道，对63例ICU综合征患者进行中医耳压疗法，总有效率约68.3%，且此法具有较好的疗效，无损伤、无不良反应、操作简便和经济等优点。

尽管我国互联网经济取得了快速的发展，然而部分地区的农产品未构建一套健全的生产与销售体系，在很多地方生产的大量农产品没有办法顺利的销售出去，未全面运用网络的功能，另外部分设施不健全，缺少专门的销售系统，致使农业生产和网络的融合面临诸多难题。此外，顾客和产品运营者之间存在严重的信息不对等问题，消费者没有办法分辨出农产品的品质，这对农产品的销售和促进农业经济的发展也是尤为不利的。

H4：心态风险感知中介了负面情绪与行为风险感知（a）、治理风险感知（b）。

2 文献综述与研究假设

2.1 负面情绪

5.允许外商在区内兴办第三产业，对现行规定不准或限制外商投资经营的金融和商品零售等行业，经批准，可以在浦东新区内试办。

本文以“京津冀协同发展”重大决策为例，验证网民负面情绪与心态风险感知的关系。首先，进行网民负面情绪的测量，研究发现情绪测量的语料库，多单一采用词典或表情符，本文同时采用两种语料库进行情绪测量；此外负面情绪的划分包括分类和分度两种，本文将负面情绪分为负面情感情绪和负面评价情绪。其次，社会稳定风险感知和心态风险感知多采用问卷调查进行测量，而本研究创新的使用了网络搜索行为代表的风险感知；最后，目前学者对于情绪与风险感知之间的关系界定包括正相关和负相关两种，本文选取正相关的关系提出研究假设，并进行了验证，根据数据分析结果提出本研究的理论意义和实践意义。

负面情绪维度划分有分度和分类两种。分度负面情绪研究建立在情绪测量的细粒度划分基础上。早期的情绪分析法，多是计算机和信息科学学者使用，并且采用简单的粗粒度分析，也就是只分析正面和负面态度，或者是积极和消极态度。Watson 和Tellegen（1985）［15］将人的自陈情绪结构分为正面情绪和负面情绪，开发用于情绪测量的PANAS 量表（Watson 等，1988［16］）。在进一步的研究发展中，有学者在粗粒度的二分法基础上，增加了强度分析，Russell等（1980）［17］建构了情绪的环状模型，从愉快度和强度两方面进行情绪归类，把情绪分为高等强度的愉快、中等强度的愉快、高等强度的不愉快、中等强度的不愉快四类。分类负面情绪划分建立在情绪测量的细粒度划分基础上。随着情绪分析技术的日益成熟，情绪研究学者逐渐走出了简单的二分法，对社会大众的情绪信息进行更加系统全面的细粒度分析，Ekman（1993）［18］根据对人类面部表情的分析，将情绪分为六种基本状态：喜、哀、怒、惧、惊、恶。进入互联网时代后，学者们更多的关注于互联网文本中产生的情绪：如牛耘等（2014）［19］将微博中文情绪分为喜、哀、怒、惧四类；丁晟春等（2016）［20］认为网络情绪有乐、怒、哀、恶、惧五类。社会情绪中的负性情绪被认为是负面情绪，并且有了不同类型的划分，如刘林（2016）［21］认为消极情绪包括了焦虑、悲伤、愤怒、厌恶、害怕五种；刘宝芹等（2015）［22］认为负面情绪分为悲伤（sad）、害怕（fear）、生气-恶心（anger-disgust）与惊讶（surprise）四类。

在新时期、新形势下如何贯彻落实科学发展观和“以人为本”的群众利益观问题上，胡锦涛又指出：“要认真研究和把握新形势下群众工作的特点和规律，探索群众工作新思路新方法，创新群众工作机制，深入做好组织群众、宣传群众、教育群众、服务群众工作。”［6］203

探索社会情绪的形成机理，目前学界认为社会情绪的形成依赖于个体对社会的认知（Harris等，1987）［35］。但是社会情绪一旦形成，又会对社会行为产生影响，Prechter（2003）［36］就认为社会情绪驱动着财政、宏观经济等政治行为，而不是相反。互联网在全世界大规模普及打破时间和空间的限制，极大扩大了个体的社会认知水平，助长了社会情绪的形成；由社会情绪所影响的社会行为也势必被互联网所影响，在互联网时代，个体的社会情绪往往会被无限的放大，形成网民情绪进而影响公众社会行为。社会稳定风险感知是公众的风险感知行为，所以本文认为网民情绪对社会稳定风险感知产生影响，而不是相反。

本文研究目的是验证负面情绪对风险感知的影响，不同程度负面情绪的影响应该有所不同，采用CLIWC词典的分类，并结合分度的负面情绪划分，将负面情绪分为表达不满的、激烈的负面情感情绪和发表不同看法的、温和的负面评价情绪。各类情绪之间并不是相互独立的，也有互相的影响关系，如刘宏艳等（2008）［28］对积极情绪和消极情绪之间关系的研究进行了综述。目前学者也对负面情感和负面评论之间的关系进行了研究（蔡淑琴等，2017［29］），结果显示“苦恼、差劲”等负面情感对负面评论有用性有显著正向影响。本文假设网民发帖中出现较为强烈的负面情感表达，会激发更多的公众发表负面评价，提出第一个研究假设。

在社会学和心理学领域较多使用问卷调查进行风险感知测量，通过心理学量表测算公众对风险的认知。近年来，随着互联网的发展和文本分析技术的进步，研究者们尝试将人们在网络上的发帖和搜索行为对应为其心理层面的风险感知。国外学者的研究多使用谷歌搜索情况与风险感知对应。Zhi等（2011）［30］使用谷歌搜索引擎测量19个有关股票名称的关键词的搜索量，将之与2004-2008年间罗素3000指数进行相关分析，从而得到搜索量与罗素指数短期收益成正相关，但是反之与长期收益成负相关，说明公众对这些有关股票的关键词搜索行为可以代表其对金融和经济风险的感知［31］。我国学者主要使用百度指数进行风险感知研究，主要研究集中在两个领域，如张继德等（2014）［32］以百度指数衡量用户对于股票的关注度，得出普通投资者关注度，分析普通投资者关注对股票流动性及股票收益的影响机制，认为百度指数反映了普通投资者对于股票风险的感知;黄先开，张丽峰等（2013）［33］分析了百度关键词与北京故宫实际游客量间的关系，反映了百度指数对于顾客游览行为的感知。当前研究都验证了公众对某些内容的搜索或关注行为越多，表明公众感知的事件的不确定性越强，风险感知越高。因此，董颖红（2014）［34］使用百度指数测量社会稳定风险感知，本文也同样采取这种方法。

2.2 风险感知

H1：重大决策网民的负面情感情绪显著正向影响负面评价情绪。

2.3 网民负面情绪对心态风险感知的影响

语料库是对文本内容进行情绪辨别的基础。进入互联网时代后，语料库构建一直在变革与创新，常见的有表情符和词典两种。词典是较为传统的情绪语料库，设定每个情绪维度对应相应的词汇，将分析文本进行分词处理后，将词汇与情绪维度相对应。目前相对成熟的中文词典有台湾科技大学人文社会学科编码的CLIWC词典（LIMC，2017［23］）、大连理工大学信息检索研究室获取的DUTIR词典（徐琳宏等，2008［24］）和中科院计算机语言信息中心创建的HowNet词典（HowNet，2017［25］）等，CLIWC词典将情绪分为正向、负向、生气、伤心和焦虑；DUTIR词典分了乐、好、怒、哀、惧、乐、惊七大类情绪和21个小类；HowNet词典明确将表达情绪的词（分为正向情绪词，如高兴，和负向情绪词，如害怕、生气）和发表评论的词（如短小精悍、坚固、鄙俗、枯燥）分开。表情符是网民情绪分析的新依据，网络表情图片符号可以通过编译转化成文本。刘宝芹等（2016）［26］对95个微博表情进行分析后形成了欢乐、悲伤、生气、恶心和惊讶五类的情绪表情符库，其中恶心和惊讶的表情符较少，分别只有一个。郝腾达（2014）［27］构建了基于七类情绪的微博表情符库，该研究选取的新浪微博中默认表情共有84个，其中56个具有情绪，并按七类情绪分类。

负面情绪对风险感知的影响效果存在两种相反的观点。一种观点认为负面情绪正向影响风险感知，公众的负面情绪越高，则风险感知程度越高。这种观点关注的即有某一类负面情绪，如焦虑情绪（杨维等，2014［37］；王锋等，2015［38］）、恐慌情绪（Wang 等，2014［39］），也有总体的负性情绪（孙莹等，2014［40］；Hogarth等，2011［41］），但结果都验证了负面情绪对风险感知的正向影响。另一种观点虽然也认为负面情绪与风险感知之间存在关系，但是负面情绪负向影响风险感知。这类文献主要有两类：一类是在心理学领域进行研究，如肖泽元（2016）［42］使用反向眼跳实验范式，选取30名大学生作为实验被试，使用图片启动范式进行情绪诱导，发现负性情绪时的人体认知加工速度慢于其正常情绪状态，对于风险刺激信息的感知能力减弱。我们可以看到，两者负相关的观点主要是在心理学范畴内，并且是从生理机制的角度进行，而本文是在社会科学领域进行研究，认为负面情绪应该与心态风险呈现正相关，提出了研究假设2和研究假设3。此外，根据基于社会生态系统的社会稳定风险评估体系，环境风险影响心态风险，而心态风险影响治理风险与行为风险，因此环境风险是心态风险的前端因素，不与负面情绪相关，而根据负面情绪影响心态风险，心态风险影响行为、治理风险的逻辑关系，本文假设负面情绪通过心态风险中介影响行为和治理风险，提出研究假设4。

H2：负面情感情绪正向影响心态风险感知。

H3：负面评价情绪正向影响心态风险感知。

1.2 方法 所有孕妇均于早晨空腹状态下抽取3 ml肘静脉血，3 000 r/min离心10 min，分离血清，置入-20 ℃冰箱内保存，待测。同时留取所有孕妇的晨尿，收集5 ml中段尿，经常规护理后待检。采用免疫比浊法检测Cys-C、mALB水平，选择酶法[7]检测血清Hcy水平，所有检测均采用全自动生化分析仪完成，所有操作均严格参照说明书执行。

3 研究变量与数据来源

本文采用情绪分析法进行网民情绪的测量；采用百度搜索指数进行社会稳定风险感知的测量。具体的研究方法如下。

情绪研究起源于心理学科，研究者认为情绪是由生理机制引起，如前额叶皮层对杏仁核的非正常抑制会产生焦虑或抑郁情绪（Frith，1995［13］）。情绪也广泛的被社会学研究，因为尽管个体是情绪的基本载体，但社会网络关系产生了人物、地点、时间、空间、事件所集成而来的各种情绪体验与情绪感知（Kemper，1993［14］），因此产生社会情绪的概念，学者也开始探索测量社会情绪的方法，本文从负面情绪维度划分和负面情绪测量语料库两个方面总结现有理论。

3.1 负面情感情绪与负面评价情绪

通过文献综述部分论证，本文将负面情绪分为负面情感情绪和负面评价情绪两个变量。在测量方法上创新地综合表情符和词典的优点，同时采用两种测量依据。首先，采用HowNet（知网）情绪词典语料词库的负向评价词测量负面评价情绪、负向情绪词测量负面情感情绪。其次，在肖群鹰等（2016）［43］构建的表情符语料库基础上，增加新出现的表情符，构成了基于表情的情绪语料库（如有需要可与作者联系）。

2014年底召开的中央经济工作会议明确提出我国未来要重点实施“一带一路”、京津冀协同发展、长江经济带三大战略。本文选取“京津冀协同发展”作为重大决策研究案例，2015年4月30日《京津冀协同发展规划纲要》颁布之后至2017年4月30日两年间的网民情绪为样本分析时间。选取新浪微博和天涯论坛两个平台进行数据挖掘，选取这两个平台是因为：从自媒体平台和非自媒体平台中选取更能反映公众观点的自媒体平台，自媒体平台又可以包括社交媒体和非社交媒体，由新浪微博和天涯论坛分为别为代表。根据政策分析发现京津冀协同发展重大决策包括疏散非首都功能、交通一体化、生态环境保护和产业升级转移四类政策，以“北京市政府+通州、北京市政府东迁、北京市政府搬通州、通州新城、人口疏散、拆迁”、“平谷线、平谷线地铁、地铁平谷线、交通一体化、京津冀交通卡、新机场、城际铁路”、“京津冀雾霾治理、北京雾霾治理”、“污染企业退出北京、北京污染企业治理”等四类政策相关的关键词搜索网民发帖。通过编程收集帖子或者微博的文本内容、发帖时间、链接等基本信息，并人工去除相同信息和无关信息；对文本内容进行分词后，将分词结果与表情语料库和词典语料库相匹配，出现某一类维度情绪的词或者表情，则记为1。每个平台的情绪计算公式如式（1）。

 

其中Yi是指每个平台某天计算后的情绪值，Ci、Bi分别指某天微博或者论坛上有关某一主题的微博或者帖子（发帖或回帖）出现某一情绪维度词汇的数量；Ti是指某天微博或者论坛有关某一主题的微博或者帖子（发帖或回帖）的数量；Nc和Nb分别指某一情绪维度词典词汇的数量，是为了避免由于词库数量多少导致的情绪词数量偏差。为了反映天涯论坛和新浪微博对于网民情绪的代表程度。根据《中国网民互联网行为统计》报告中论坛/BBS类应用和微博类应用2015-2017年使用人数比例的均值对两类平台数值赋予权重，天涯论坛网民情绪占比32%，而微博网民情绪占比68%。最后通过式（2）进行归一化处理，得到两类负面情绪变量。

 

3.2 心态、环境、行为和治理风险感知

基于彭宗超课题组构建的基于社会生态系统社会稳定风险评估体系，得到心态风险研究变量的四级指标类目和权重。通过词库建立和专家分析为每类四级指标类目构建监测词库。词库建立是通过对京津冀协同发展相关政策文件和新闻报告的高频词分析，建立全面、符合公众语言体系的社会稳定风险词汇库。专家分析为心理学、社会学和公共管理三个不同学科背景的专家将词汇库词语分在“环境-心态-行为-治理”四个变量下的四级指标中，经过小样本验证后，进行了多轮的讨论与修正，形成的社会稳定风险感知监测词库如表1所示。

 

表1 基于社会稳定风险评估指标的监测词库

  

一级 二级 三级 四级 权重 监测词汇自然灾害 自然灾害风险 0.005 自然灾害、防汛、生命、山洪、暴雨、地震环境污染 环境污染风险 0.045 污染、PM2.5、雾霾、绿色经济、森林、生态自然环境宏观经济 国民经济风险 0.045 景气、金融危机、融资经济环境物价风险 0.021 通货膨胀、物价、贵就业风险 0.05 失业微观经济贫困状况 贫富差距 0.018 收入差距、贫富差距文化教育 教育水平 0.015 基础教育、教育支出、教育资源住房 住房水平 0.025 房价上涨、炒房、二套房、二手房、自住房环境社会环境医疗环境 0.005 医疗保险、公费医疗、医院户籍环境 0.005 积分落户、人口密度交通环境 0.008 高铁、城际铁路、堵车、地铁、京津冀一卡通其他环境政治环境 政府腐败 反腐能力 0.008 反腐、打老虎个体的安全感对个人经济状况的满意度 0.035 工资水平安全感集体的安全感社会治安安全感 0.025 安全心态信任感 对政府的信任感对陌生人的信任感 0.085 见义勇为信心度 对政府治理的信心国家国际地位感 0.035 信心满意度 当地政府满意度城市居民整体生活满意度 0.07 幸福感

 

续表

  

一级 二级 三级 四级 权重 监测词汇非暴力行为 治安案件 0.07 吵架、矛盾暴力行为 公安机关立案其他行为行为 的刑事案件 0.09 故意杀人、过失杀人、盗窃、故意伤害、有期徒刑、犯罪群体性事件 0.045 上访、拆迁重要网络舆情 0.045 舆论、舆情社会稳定行为社会稳定行为立法 立法 0.05 刑法修正案、法律执法 执法 0.02 公安局、维稳办司法 司法 0.02 检察院、司法、最高法、最高检法治国家 国家治理风险治理 0.02 社会稳定、风险评估社会保障 0.02 社保、医保、养老保险治理经济政策 0.05 去产能金融政策 0.05 银行利率、证券公司京津冀协经济 经济治理同发展 政策 相关政策 0.02 京津冀一体化、京津冀协同发展、京津冀城市群、京津冀旅游年卡

文献综述部分对百度搜索指数在风险感知测量中的作用进行了论证。使用软件对2015年4月30日到2017年4月30日期间社会稳定风险感知监测词库中词语的百度搜索整体指数进行采集，可以形成以天为单位的数据，从而与京津冀协同发展的网民情绪在时间序列上进行数理统计。四个风险感知标量的计算方式是：在四级指标计算中，各个监控词的得分除以监控词数量，得到四级指标分数；在四级以上的指标计算中，以四级指标得分乘以权重数，并相加。最终得到的四个维度的风险感知数值，都是数值越高，公众的风险感知水平越高。

从表1中可以看到，环境、治理和行为三类变量的监测词为负面的，也就是出现词频越多，风险感知水平越高，而心态类变量的监测词为正面的，也就是词频越多，风险感知水平越低。为了统一分析维度，对环境、治理和行为三类风险感知变量采用式（2）进行归一化处理，而对心态风险感知采用式（3）进行反向的归一化处理。

 

4 数据分析结果

4.1 信效度检验

本研究采用Cronbach在1951年提出的Cronbach’s Alpha系数进行信度检查。结果发现Cronbach’s Alpha为0.749，信度可以接受。本研究通过效度分析检验测量量表的正确性，采用结构效度检验量表测量项之间的内在结构，使用KMO统计量和Bartlett’s球形检验来判定。问卷总体KMO测试系数是0.683，Bartlett’s球形检验的P值为0.000，数据效度可以接受。

4.2 相关系数检验

各变量的相关系数矩阵见表2。负面评价情绪与负面情感情绪显著正相关，H1得到初步支持；负面情感情绪与心态风险感知不相关，H2没有得到支持；负面评价情绪与心态风险感知显著正相关，H3得到初步支持。心态风险感知与环境、治理和行为风险感知相关，而治理和行为风险感知都与负面情绪相关，但是环境风险感知与负面情绪不相关，假设4得到初步验证。相关系数为后续进一步的模型与假设验证提供了基础。

2.2.3 黏合剂对微丸8 h漂浮率的影响 分别以水、5%乙醇、5%HPMC为黏合剂，按“2.1”项下方法制备微丸，并按“2.2.1”项下方法考察不同黏合剂对其8 h漂浮率的影响，平行操作3次，结果见图2。由图2可见，采用5%HPMC作为黏合剂制得的微丸具有较高的8 h漂浮率，因此选择5%HPMC为黏合剂。

当上述曲面为球面时，设球面为Sβ，如图4所示，其中oimmobile-ximmobileyimmobilezimmobile为实验室坐标系.此时，(10)式中的Gauss曲率K为球面半径平方的倒数.若沿Sβ上的一条闭曲线平移矢量一周后，与平移前相比的角度差别为：

 

表2 相关系数矩阵

  

注：***表示 P＜0.001，**表示 P＜0.01；*表示 P＜0.05。

 

变量 1 2 3 4 5 1负面评价情绪2负面情感情绪 0.477**3心态风险感知 0.087* 0.028 4环境风险感知 0.039 0.019 -0.073*5治理风险感知 -.105** -0.081* -0.650** 0.234**6行为风险感知 -0.078* -0.025 -0.851** 0.185** 0.667**

4.3 回归检验

在相关分析的基础上，进一步构造了回归分析模型进行研究假设的验证，结果如表3所示。其中负面情感对负面评价情绪的偏回归系数具有显著性（t检验P＜0.001），测定系数的变化具有统计意义（F检验P＜0.001），H1成立，负面情感对负面评价具有显著正向影响。Ma构建了负面情感情绪对心态风险感知的解释模型，Mb验证负面评价情绪对心态风险感知的解释，Mc构建负面情感、负面评价与心态风险感知的多元回归。结果显示，负面情感情绪与心态风险感知不呈现线性回归关系（Ma中t检验P＞0.05,F检验P＞0.05；Mc中t检验P＞0.05），H2不成立。负面评价情绪对心态风险感知产生显著影响（Mb中t检验P＜0.01，F检验P＜0.01；Mc中t检验p＜0.01），H3成立。

 

表3 模型的回归统计分析

  

注：***表示 P＜0.001，**表示 P＜0.01；*表示 P＜0.05。

 

心态风险感知Ma Mb Mc负面情感情绪 0.396*** 0.056 -0.34负面评价情绪 0.206** 0.226**F 215.585*** 0.592 5.618** 2.890*因变量自变量 负面评价情绪

4.4 结构方程检验

中介效应的成立需要具备4个条件（涂铭，2013［44］）：①自变量显著影响因变量；②自变量显著影响中介变量；③中介变量显著影响因变量；④控制中介变量后，自变量对因变量的影响变得不显著或显著减弱。由表3可知，负面情感情绪对心态风险感知没有显著影响，所以条件二不成立，所以仅用负面评价情绪变量进行H4的验证。为了验证心态风险感知的中介效应。本文采用了结构方程模型比较的方法。构建了M0、M1、M2、M3、M4五个结构方程模型，其中M0为自变量直接到因变量的直接作用模型，M1为完全中介，M2、M3、M4为竞争模型（部分中介）。从表4可以看到各个模型的拟合程度和路径系数，五个模型中，M4的拟合程度最好，应该选择部分中介模型M4，M4中控制了中介变量心态风险后，负面评价与治理风险和行为风险路径都不显著，所以可知心态风险起到了完全中介的作用，假设H4a、H4b成立。

 

表4 心态风险的中介作用检验

  

注：***表示 P＜0.001，**表示 P＜0.01；*表示 P＜0.05。

 

M0 M1 M2 M3 M4卡方自由度比 1.409 1.221 13.061 1.499 1.026 RMSEA 0.024 0.017 0.128 0.026 0.006负面情感 ＞ 负面评价 0.396*** 0.396*** 0.396*** 0.396*** 0.396***负面评价 ＞ 心态风险 —— 0.206** 0.206** 0.206** 0.206**心态风险 ＞ 行为风险 —— -0.359*** -0.359*** -0.359*** -0.359***心态风险 ＞ 治理风险 —— -0.441*** -0.441*** -0.441*** -0.441***负面评价 ＞ 行为风险 -0.095* —— —— -0.007 -0.004负面评价 ＞ 治理风险 -0.136** —— -0.063 —— -0.063

5 结论与讨论

本研究旨在探究网络环境下，重大决策的负面情绪与社会稳定风险感知各自内部的关系及两者之间的关系。结合了情绪、社会稳定风险、网民搜索行为与风险感知、心态与行为等多理论视角，构建了研究模拟。得出了以下结论：①在负面情绪内部，负面情感对负面评价产生显著影响，这一结论符合情感影响评价的理论规律；②负面情感不对心态风险感知产生影响，负面评价对心态风险感知产生正向影响；③重大决策网民负面情绪与社会稳定风险感知两者之间的关系由心态风险感知中介。

由图7可知，随着蛋白质质量浓度的增大，玉米醇溶蛋白与ZA对ABTS+·清除率均有增加。质量浓度为6 mg/mL时，玉米醇溶蛋白的ABTS+·清除率36%，ZA的ABTS+·清除率为 58%，表明 ZA的ABTS+·清除率更高一些。

本研究具有两点理论贡献：①与现有负面情绪与风险感知关系研究不同，将负面情绪分别负面评价与负面情感情绪，并发现了两者之间的相互作用（负面情感正向影响负面评价），以及两者对于心态风险的不同影响（只有负面评价情绪才对心态风险产生正向影响）。②验证了心态风险在重大决策网民负面情绪与治理、行为风险之间的中介作用，作为社会稳定风险一个类型的心态风险，其在由重大决策引发的社会稳定风险问题中发挥了重要作用。

文章为政府管理者提出以下三个方面的实践思考。①及时回复负面评价。负面情感不与心态风险相关，负面评价是唯一的影响变量，可以说管理好负面评价情绪，网民对于重大决策的负面情绪就不会增加社会稳定风险。对于网络负面情绪，应该区别对待，不应该采用大量删帖的管理方式，其中的负面评价信息，及时予以回复、有效引导。②监测心态风险变化。研究显示，心态风险感知在情绪对社会稳定风险的关系中起到重要中介作用。并且环境、治理和行为三类风险感知监测关键词随着不同的政策和外部环境应该不断更新变化，但是心态的监测关键词与人的心理相关，是较为固定的，政府部门可以构建科学的心态风险监测词汇，长期对不同地区、时间段、敏感事件的公众心态进行密切关注。③促进稳评方法改革。传统稳评往往耗时长、成本高、结果滞后，但是由于是直接来源与利益相关者，可信度较高；通过网络监测的社会稳定风险，时效性强、便捷、数据量大、成本低，但是与现实风险之间可能存在误差。因此在稳评过程中，要综合两种方法的优缺点，进行改革。目前的重大决策稳评主要有确定评估项目、制定评估方案、充分听取意见、全面分析论证、确定风险等级、制定预防措施、确定评估报告和评估结果运用等步骤。在听取意见阶段，除了采取查阅文件资料、实地调查、问卷调查、民意测验、座谈走访、网络舆情、听证会、公示等方式，可以根据本研究提供的负面情绪测量方法，测量负面情感和负面评价情绪，并根据结果确立风险等级，提供有关网民情绪的评估报告作为辅助材料。

本文的研究存在两点局限与展望：①本研究使用网民搜索行为反映社会稳定风险感知，仅代表的是公众通过行为表现主要的感知，虽然大多数研究已经证实了行为与感知的一致性，但是数据仍具有一定的片面性。未来可以进一步就行为对感知的代表性进行论证。②本研究选取“京津冀协同发展”重大决策进行案例分析，未来可以扩大重大决策范围，进行更大样本数据的验证。

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