［摘要］ 網(wǎng)絡個人信息是互聯(lián)網(wǎng)時代的重要資源，如何保護和披露個人信息受到個體心態(tài)和技術發(fā)展等多方面影響。從社會結(jié)構視角出發(fā)，使用中國綜合調(diào)查數(shù)據(jù)（CGSS2017）進行實證研究分析發(fā)現(xiàn)：上網(wǎng)者的個人信息披露具有顯著的個體行為差異，且對于模型的貢獻度最高，而社會結(jié)構因素對于個人信息披露的影響同樣顯著，其中社會階層越高個人信息披露程度越高，年齡的增長對于個人信息披露具有倒U型影響。研究結(jié)果支持了個體行為差異和社會結(jié)構差異的共存，并回應了隱私悖論理論，同時，社會階層和生命歷程同樣是解釋隱私悖論問題的重要因素。

［關鍵詞］ 個人信息披露； 個體行為； 社會結(jié)構； 隱私悖論

［中圖分類號］C913.4 ［文獻標識碼］A ［文章編號］2096-4005（2023）03-0044-09

［收稿日期］2023-01-09 ［修訂日期］2023-03-03

［作者簡介］繆曉雷（1984— ），男，黑龍江哈爾濱人，博士后，助理教授，研究方向為社會網(wǎng)絡與社會資本。

［基金項目］陜西省哲學社會科學重大理論與現(xiàn)實問題研究項目（2022ND0174）

中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心（CNNIC）第51次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，截至2022年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模達10.67億，較2021年12月增長3549萬，互聯(lián)網(wǎng)普及率達75.6%。隨著互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字技術的發(fā)展，信息已經(jīng)成為重要的資源類型，信息的獲取、傳遞和保護是數(shù)字社會和虛擬社會重要的議題^[1-2]。對上網(wǎng)者而言，網(wǎng)絡信息有三個主要方面：個人信息、交往信息和瀏覽信息。相關的學術研究從信息內(nèi)容與信息隱私兩方面展開，在信息隱私方面，個人信息多關注信息安全和信息保護^[3]，交往信息多關注信息價值和信息資源^[4]，瀏覽信息多關注信息權利和信息篩選^[5]。尤其在大數(shù)據(jù)時代，個人的信息和數(shù)據(jù)面臨著隱私透明化、信息商品化、身份標簽化等現(xiàn)實問題^[6]。

一直以來，上網(wǎng)者對于網(wǎng)絡個人信息擁有兩方面權利：一方面是進行自我披露、自我保護的個人信息權^[7]，另一方面是進行自我選擇、自我保留的信息被遺忘權^[8]。本文關注的是上網(wǎng)者對于自身信息是否具有披露意愿、是否具有保護措施的個人信息權^[9]。上網(wǎng)者選擇是否披露個人信息、披露多少、披露的意愿如何，是個人信息權的綜合表現(xiàn)。在討論個人信息披露時，巴恩斯（Barnes）基于美國的研究提出了著名的隱私悖論（privacy paradox）理論^[10]，即上網(wǎng)者雖然表現(xiàn)出比較關注個人信息的安全和隱私問題，但這種態(tài)度卻不會影響其隱私披露的意愿和行為。研究表明，社交需要、自我呈現(xiàn)和個性化服務為隱私悖論的成因提供了支持^[11]。自從隱私悖論被提出以來，傳播學、心理學、管理學等學科的研究者對于其成因、表現(xiàn)和解決辦法都有過大量的研究^[12-14]但多聚焦于個人行為視角，本文試圖從社會結(jié)構視角出發(fā)，進一步思考影響上網(wǎng)者披露個人信息的因素。

一、文獻綜述與理論假設

上網(wǎng)者選擇是否披露個人信息，是權衡信息披露代價與信息披露收益之后的理性決策^[15]。在數(shù)字經(jīng)濟和共享經(jīng)濟時代，上網(wǎng)者的個人信息不僅是個人信息權和隱私權的表現(xiàn)，也可以作為一種商品，具有使用價值和交換價值^[16]。而且，由于傳播技術滲透、隱私自主選擇、法律合理范疇、平臺責任缺失等綜合因素的影響，個人信息和隱私不得不“讓渡”于他人或平臺，成為一種資源或商品^[14]?，F(xiàn)有研究從兩種角度分析披露個人信息從而形成隱私悖論的原因：首先是計劃行為理論，認為上網(wǎng)者對于個人信息的披露帶有預期，能夠帶來一定的好處和收益^[17]；其次是隱私計算理論，認為上網(wǎng)者可以理性地衡量個人信息披露的風險與收益，進而決定其行為^[18]。也有研究從溝通隱私管理、社會交換理論、社會影響過程、使用滿足理論等方面論述個人信息披露的影響因素^[19]。然而，現(xiàn)有研究大多關注個體行為意圖、個體行為態(tài)度、個體行為決策等方面。社會學研究則更加關注由于社會結(jié)構因素引起不同個體之間的差異與聯(lián)系。社會學家布勞（Blau）認為，社會結(jié)構包括縱向的階層不平等和橫向的群體異質(zhì)性，而個體的行為是建立在已分化的社會位置及其對社會關系的影響之上的^[20]。因此，本文在個體行為視角的基礎上，提出兩個基于社會結(jié)構視角的因素：基于縱向結(jié)構不平等的社會階層視角和基于橫向結(jié)構異質(zhì)性的生命歷程視角。通過以上三個視角來綜合分析網(wǎng)絡個人信息披露的影響因素。

（一）個體行為視角

從個體行為視角來衡量個人信息披露的意愿和結(jié)果，在現(xiàn)有研究中取得了大量的成果。其中，感知風險和隱私關注是兩個重要的影響因素。感知風險因素是基于隱私計算理論提出的，上網(wǎng)者被認為是可以衡量自身風險與收益的理性行動者，當感知到個人信息和隱私披露具有潛在的風險時，上網(wǎng)者會降低信息披露的意愿，甚至拒絕披露，引起個人信息回避、認知沖突等負面結(jié)果^[21-22]。然而，感知風險可以提升上網(wǎng)者的隱私關注水平。隱私關注是對于隱私侵犯的意識與評估，上網(wǎng)者的媒介素養(yǎng)及其對社交網(wǎng)絡的信任度也對隱私關注有顯著影響^[23]。因此，研究者經(jīng)常將感知風險與隱私關注兩個因素綜合討論，且發(fā)現(xiàn)二者在影響個人信息披露意愿和行為的過程中存在鏈式因果，即感知風險可以通過提升隱私關注降低個人信息的披露意愿和行為^[24]。本文基于隱私關注的個體行為視角，提出假設1：

H1：上網(wǎng)者的隱私關注程度越高，則個人信息披露程度越低。

（二）社會階層視角

社會階層的差異是影響上網(wǎng)者網(wǎng)上行為的重要因素。其中最典型的例子是數(shù)字鴻溝研究，個體的社會經(jīng)濟地位越高、所在地區(qū)經(jīng)濟水平越高，則越可能接入和使用互聯(lián)網(wǎng)，并傾向于學習型、研究型等適用于個人發(fā)展的使用方式^[25-26]。對于個人信息披露而言，同樣可以用數(shù)字鴻溝理論進行解釋，即社會階層的差異會導致上網(wǎng)者不同的網(wǎng)絡使用方式，進而影響個人信息披露；也可以用虛實轉(zhuǎn)換理論進行解釋，即實體空間中社會階層和社會資源的不平等，會形塑個體的行為方式，進而影響上網(wǎng)者在網(wǎng)上的行為結(jié)果^[27]?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，新聞使用和社交使用可以提升上網(wǎng)者的隱私心理需要、提升個人信息權意識，這是對于數(shù)字鴻溝理論的進一步推演^[28]。對于隱私保護的研究表明，經(jīng)濟越發(fā)達的地區(qū)，其居民越重視隱私保護；社會經(jīng)濟地位越高的群體則更注重自我隱私的保護^[29]。因此，社會階層視角是影響個人信息披露的重要因素，基于此提出假設2：

H2：上網(wǎng)者的社會階層越高，則個人信息披露程度越低。

（三）生命歷程視角

生命歷程反映的是不同年齡群體之間的異質(zhì)性，是影響個體行為結(jié)果的重要因素?；诳傮w趨勢而言，中國居民的隱私安全感隨年齡的變化呈現(xiàn)U型結(jié)構，即青少年群體和老年群體的隱私安全感較高，而中青年群體的隱私安全感較低。世代分析的結(jié)果表明，二十世紀七十年代前出生的群體相對于二十世紀八十年代后出生的群體隱私安全感更高^[30]。對于隱私安全感的研究可能并不能直接得出上網(wǎng)者的個人信息披露情況，對此，有研究發(fā)現(xiàn)年齡與信息披露之間存在負相關關系，年輕群體更傾向于保護個人信息^[19]?？梢?，現(xiàn)有研究并沒有得到一致的結(jié)論，個人信息披露與年齡之間可能存在無關、線性、非線性等多重復雜的關系。另外，上述研究都是將年齡作為區(qū)分不同群體的關鍵變量，分析群體間網(wǎng)絡使用行為的異質(zhì)性，忽略了不同年齡之間的數(shù)字鴻溝問題，如個人特征、階層特征等會直接影響不同年齡群體的網(wǎng)絡使用方式^[31]。

因此，生命歷程視角首先要考慮不同年齡群體的內(nèi)部特征，特別是青少年群體與老年群體。對于青少年群體的研究表明，未成年人更傾向于在社交網(wǎng)絡中披露個人信息，但年齡越大的未成年人披露意愿越低^[32]。對于老年群體的研究表明，其對于信息的敏感程度以及是否有過隱私被侵犯的經(jīng)歷，對其隱私關注有顯著的正向影響，隱私關注度越高則個人信息披露意愿越低^[33]。結(jié)合數(shù)字不平等理論以及現(xiàn)有研究的主要結(jié)論，本研究認為，青少年群體由于接入互聯(lián)網(wǎng)程度更高、互聯(lián)網(wǎng)使用與自身生活聯(lián)系更加緊密，更可能對個人信息進行披露。隨著年齡的增加，老年群體的隱私安全感更低、個人信息保護意識更強，從而該群體的個人信息披露程度降低?？傮w而言，呈現(xiàn)非線性的變化趨勢。由此，本文提出基于生命歷程視角的非線性假設3：

H3：隨著上網(wǎng)者年齡增長，個人信息披露程度呈現(xiàn)非線性變化趨勢。

二、數(shù)據(jù)來源與測量方法

本文使用中國綜合社會調(diào)查（Chinese General Social Survey 2017，以下簡稱CGSS2017）數(shù)據(jù)分析網(wǎng)絡個人信息披露的影響因素。該數(shù)據(jù)與國際社會調(diào)查項目（International Social Survey Programme，簡稱ISSP）合作，設置了專門模塊詢問被訪者的社會網(wǎng)絡與互聯(lián)網(wǎng)使用情況。其中互聯(lián)網(wǎng)使用部分對于被訪者的個人信息披露情況進行了較為詳細的詢問。經(jīng)過樣本篩選和缺失值處理，本研究得到總樣本3911個，其中使用互聯(lián)網(wǎng)的樣本量為2122個，不使用互聯(lián)網(wǎng)的樣本量為1789個。

（一）因變量

本研究將上網(wǎng)者的個人信息披露作為因變量。在CGSS2017中，“有些網(wǎng)站要求您注冊個人信息之后才能登錄，當需要注冊時，您填寫的個人信息真實度”這一問題，為被訪者提供的選項分別是“都是真實的、大部分都是真實的、一半是真實的、大部分都是虛構的、幾乎全都是虛構的”，每個選項對應的賦值分別為1-5。將該變量進行反向賦值，即個人信息的披露程度越高，則該變量的賦值越高，最終得到均值為3.733，標準差為1.026，取值范圍1-5的定序變量。

（二）選擇變量

CGSS2017中首先詢問了“您第一次上網(wǎng)是哪一年”，將從來沒上過網(wǎng)的被訪者賦值為0，同時跳過后面互聯(lián)網(wǎng)使用情況的問卷。這樣實證分析模型就會遇到樣本刪截，并產(chǎn)生樣本選擇偏誤的內(nèi)生性問題^[34]。為了應對這一問題，本研究將是否上網(wǎng)作為選擇變量，即回答不上網(wǎng)的樣本賦值為0，回答上網(wǎng)的樣本賦值為1。選擇變量將用于樣本選擇模型中進行分析，觀察樣本刪截是否造成了系數(shù)估計的偏差。選擇變量的描述結(jié)果發(fā)現(xiàn)，被訪者的上網(wǎng)比例為54.26%，不上網(wǎng)比例為45.74%?？紤]到該數(shù)據(jù)為2017年時的上網(wǎng)比例，且包括城市與農(nóng)村地區(qū)的樣本，該分布可以被接受。同時進行兩個步驟的實證分析：第一步針對54.26%的上網(wǎng)群體進行分析，得到具有網(wǎng)民代表性的結(jié)果；第二步針對45.74%的不上網(wǎng)群體使用個人因素、階層因素和地區(qū)因素進行分析，再分析全樣本的結(jié)果，以解決上述因素造成的非隨機樣本選擇偏誤問題。

（三）自變量

根據(jù)理論假設，本研究的核心自變量主要有三個部分：隱私關注、社會階層和年齡。首先，隱私關注通過詢問被訪者是否擔心自己的行為在互聯(lián)網(wǎng)上被查看。CGSS2017分別設置了“我擔心在網(wǎng)上我的個人隱私被泄露、我擔心政府查看我在網(wǎng)上的行為、我擔心公司查看我在網(wǎng)上的行為”三個問題，并用取值1-5分別代表“非常不符合、不符合、無所謂符合不符合、符合、非常符合”。本文通過主成分因子分析法，提取出三個問題中的公因子，并轉(zhuǎn)換為均值5.495、標準差2.032、取值范圍1-10的定距變量。該變量取值越高，則說明被訪者的隱私關注程度越高。

其次，被訪者的社會階層通過教育年限、收入水平和社會經(jīng)濟地位進行測量。其中，教育年限根據(jù)CGSS2017問卷對于被訪者最高受教育程度的調(diào)查進行賦值，得到取值范圍0-20的定距變量。收入水平根據(jù)被訪者在前一年的總收入進行計算，為了避免收入分布右偏產(chǎn)生的影響，將收入水平變量進行對數(shù)運算，得到取值范圍0-6的定距變量。社會經(jīng)濟地位根據(jù)被訪者的具體職業(yè)編碼進行賦值，得到取值范圍0-88的定距變量。為了在實證模型中對三個理論假設進行比較，研究將教育年限、收入水平和社會經(jīng)濟地位進行主成分因子分析，得到一個能夠代表被訪者社會階層的因子得分，經(jīng)過轉(zhuǎn)換后得到均值為49.329、標準差為18.908、取值范圍1-100的定距變量。

最后，對于生命歷程視角的測量，本文使用被訪者的年齡變量。根據(jù)CGSS2017詢問的被訪者出生年份，得到在2017年時被訪者的實際年齡。由于本研究提出了非線性假設，即隨著年齡的增長，因變量個人信息披露程度先提升再下降。因此，為了觀察年齡變量是否存在非線性影響，本文加入了年齡變量的平方項。為了避免年齡平方項的取值過大，造成回歸系數(shù)的解讀困難，本文將年齡平方項除以100，再進入模型計算。

（四）控制變量

基于現(xiàn)有研究對于上網(wǎng)者個人信息披露的影響因素分析，研究主要對被訪者的個人特征、身份特征、地區(qū)特征進行控制。其中個人特征主要有性別、民族等人口學變量，身份特征主要有婚姻狀況、政治面貌、戶口類型等變量，地區(qū)特征控制了被訪者所在的省份，將其合并為西部、中部、東北部和東部四個區(qū)域。上述所有的變量描述統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

三、實證研究結(jié)果分析

基于理論假設，本研究進行實證研究的目標是分析個體行為視角、社會階層視角和生命歷程視角對于因變量個人信息披露的影響。由于“是否上網(wǎng)”這一變量產(chǎn)生了樣本刪截，3911個總樣本中有45.74%為不上網(wǎng)樣本，54.26%為上網(wǎng)樣本。因此，為了應對樣本選擇問題，實證研究被分為兩個部分：第一部分只針對上網(wǎng)群體進行分析，第二部分使用樣本選擇模型，對所有樣本進行分析，并觀察樣本選擇問題是否存在。

（一）上網(wǎng)群體的模型結(jié)果

表2展示了上網(wǎng)群體的個人信息披露回歸模型結(jié)果。其中，模型1為個體行為視角，加入了隱私關注程度作為解釋變量；模型2為社會階層視角，加入了社會階層作為解釋變量；模型3為生命歷程視角，加入了年齡和年齡平方項作為解釋變量；模型4為加入所有變量的全模型。所有模型中均加入了控制變量。由于因變量個人信息披露為取值范圍1-5的定序變量，可以近似作為連續(xù)變量使用多元線性回歸模型（OLS）進行分析。

根據(jù)模型1的結(jié)果可知，隱私關注程度作為解釋變量時，其系數(shù)為負向且顯著。說明上網(wǎng)者的隱私關注程度每提升1個單位，則個人信息披露程度降低4.6%。該結(jié)果支持了假設1，即上網(wǎng)者的隱私關注程度越高，則個人信息披露程度越低。

根據(jù)模型2的結(jié)果可知，社會階層變量作為解釋變量時，其系數(shù)為正向且顯著。說明上網(wǎng)者的社會階層每提升1個單位，則個人信息披露程度提升0.4%。該結(jié)果與假設2“上網(wǎng)者的社會階層越高，則個人信息披露程度越低”得到相反的結(jié)果，即較高社會階層的上網(wǎng)者不僅沒有表現(xiàn)出低程度的個人信息披露，反而表現(xiàn)出較高程度的個人信息披露。研究認為，這正是隱私悖論在實證研究中的發(fā)現(xiàn)，雖然高階層群體在實體空間具有更高的受教育水平和收入水平，不愿意披露個人信息，但在互聯(lián)網(wǎng)上由于信息商品化、平臺利益推動等因素，造成高階層群體更愿意披露個人信息。

根據(jù)模型3的結(jié)果可知，年齡與年齡平方項作為解釋變量時，年齡的系數(shù)為正向且顯著，而年齡平方項的系數(shù)為負向且顯著。這說明年齡對于上網(wǎng)者的個人信息披露存在顯著影響，且這種影響是倒U型的非線性趨勢，其拐點約為39歲（100×0.025÷0.032÷2）。也就是說，小于39歲的群體，年齡越大則個人信息披露程度越高；大于39歲的群體，年齡越大則個人信息披露程度越低。該結(jié)果在一定程度上支持了假設3，即生命歷程是一種非線性影響因素。

根據(jù)模型4的結(jié)果可知，當加入所有變量后，全模型的解釋力得到顯著提升。觀察每個解釋變量可知，隱私關注程度、社會階層和年齡及年齡平方項的變量保持顯著，說明三組影響因素是穩(wěn)健的，對于因變量個人信息披露同時存在解釋力。

基于回歸模型，研究使用夏普利分解（Shorrocks-Shapely decomposition）的方法^[35]，分解每一組解釋變量對模型的貢獻度，結(jié)果如表3所示。由于夏普利值的數(shù)值較小，為了更精確地展示結(jié)果，表中將夏普利值乘以100進行展示。根據(jù)夏普利分解的結(jié)果可知，本文提出的三組假設，即個體行為視角假設、社會階層視角假設、生命歷程視角假設，其模型貢獻度指標均遠高于其他控制變量，說明三種視角相對于其他因素為因變量提供了更多的解釋力。其中，個體行為視角的隱私關注程度變量模型貢獻度最高，為40.51%；其次為生命歷程視角的年齡與年齡平方項變量，模型貢獻度為26.94%；最后是社會階層視角的社會階層變量，模型貢獻度為19.98%。三組變量的貢獻度均遠高于其他控制變量。夏普利分解的結(jié)果支持兩點發(fā)現(xiàn)：第一，隱私關注程度是影響個人信息披露的最重要因素，這點與現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)保持一致；第二，社會結(jié)構是不可忽視的因素，社會階層代表的社會不平等，生命歷程代表的社會異質(zhì)性，對于個人信息披露均有重要影響。以上結(jié)果表明，對于隱私悖論的解釋和隱私保護的研究，不能只停留在個體行為層面，引入社會結(jié)構層面的因素是非常必要的。

然而，雖然多元線性回歸模型（OLS）的結(jié)果支持了個體行為差異和社會結(jié)構差異對于個人信息披露存在顯著影響，但仍存在兩個較為明顯的問題：一是樣本選擇問題，即多元線性回歸模型（OLS）中的樣本僅為上網(wǎng)群體，存在可能的內(nèi)生性問題；二是模型解釋力問題，從表2可知，模型1到模型4的解釋力均不到10%。為了得到更好的結(jié)果，需要使用其他模型進一步驗證。

（二）樣本選擇模型結(jié)果

根據(jù)數(shù)字不平等理論^[31]，個體差異、階層差異以及地區(qū)經(jīng)濟水平差異，都是決定個體是否上網(wǎng)并成為網(wǎng)民的重要因素。因此，是否上網(wǎng)并不是隨機出現(xiàn)的，這導致不上網(wǎng)的被訪者不回答上網(wǎng)行為部分的問卷時，產(chǎn)生了樣本選擇的內(nèi)生性問題。本文使用樣本選擇模型來應對可能存在的內(nèi)生性問題。樣本選擇模型是赫克曼（Heckman）提出的解決樣本選擇偏誤的方法^[36]，使用二階段模型進行分析：第一階段首先使用公式（1）進行Probit回歸，其因變量為是否上網(wǎng)的二分變量，自變量為對是否上網(wǎng)產(chǎn)生影響的解釋變量，然后通過公式（2）計算出逆米爾斯比率（inverse Mill’s ratio，簡稱IMR），對系數(shù)的偏差進行控制；第二階段使用公式（3）將逆米爾斯比率加入到多元線性回歸模型（OLS）回歸方程中，可以通過逆米爾斯比率系數(shù)的顯著性判斷是否存在樣本選擇問題。同時，加入的逆米爾斯比率能夠識別估計量的偏誤，得到解釋力更好的結(jié)果。

樣本選擇模型的結(jié)果如表4所示。其中，模型5為加入了隱私關注程度作為解釋變量的個體行為視角，模型6為加入了社會階層作為解釋變量的社會階層視角，模型7為加入了年齡和年齡平方項作為解釋變量的生命歷程視角，模型8為加入所有變量的全模型。樣本選擇模型的設置與表2中多元線性回歸模型（OLS）的設置基本一致，不同之處在于加入了逆米爾斯比率變量，該變量是通過赫克曼第一階段的Probit回歸得到的。限于篇幅的原因，本文只展示了第二階段的回歸結(jié)果。

根據(jù)模型5和模型6的結(jié)果可知，逆米爾斯比率的系數(shù)顯著，說明通過個體行為視角和社會階層視角分析個人信息披露情況時，存在樣本選擇偏誤。當控制了逆米爾斯比率之后，隱私關注程度變量的系數(shù)仍然為負向且顯著，社會階層變量的系數(shù)仍然為正向且顯著，說明在考慮了樣本選擇偏誤問題之后，自變量仍然有顯著的影響。模型5的結(jié)果進一步支持了假設1，模型6的結(jié)果進一步支持了隱私悖論的存在。

根據(jù)模型7的結(jié)果可知，逆米爾斯比率的系數(shù)不顯著，說明通過生命歷程視角分析個人信息披露的模型中，不存在樣本選擇偏誤問題。被訪者是否上網(wǎng)，在年齡層面都會對因變量產(chǎn)生顯著影響。不過控制了逆米爾斯比率之后，樣本選擇模型中的系數(shù)略有提升，使得年齡的拐點變?yōu)?2歲（100×0.025÷0.030÷2），說明小于42歲的群體，年齡越大則個人信息披露程度越高；大于42歲的群體，年齡越大則個人信息披露程度越低。

根據(jù)模型8的結(jié)果可知，逆米爾斯比率的系數(shù)不顯著，說明全模型中不存在樣本選擇偏誤問題。同時，隱私關注程度、社會階層、年齡和年齡平方項變量的系數(shù)仍然都顯著。結(jié)果一方面驗證了多元線性回歸模型（OLS）回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，在考慮樣本選擇問題時仍能夠?qū)σ蜃兞慨a(chǎn)生顯著影響；另一方面由于模型的系數(shù)是考慮了內(nèi)生性問題之后的結(jié)果，提升了模型整體的解釋力。

△個人信息披露/△年齡 = 0.022-2×0.028×0.01×年齡（4）

為了進一步展示生命歷程視角的倒U型非線性變化趨勢，我們使用模型8的預測值作為縱坐標，年齡作為橫坐標，如圖1所示。其中，散點圖表示樣本年齡在18-90歲的區(qū)間中均有取值，曲線圖表示隨著年齡的增長，個人信息披露的變化呈現(xiàn)倒U型趨勢。根據(jù)模型8的年齡與年齡平方項系數(shù)，個人信息披露在年齡變量上的邊際效應為公式（4）所示，即隨著年齡的增長，在拐點42歲前因變量個人信息披露程度有緩慢的增長，在拐點42歲后因變量個人信息披露程度則開始下降，并且年齡越大，下降的趨勢越快，結(jié)果再次支持了假設3。同時，圖1中加入了年齡曲線的置信區(qū)間，可以直觀地發(fā)現(xiàn)年齡的倒U型變化趨勢是穩(wěn)健且有解釋力的。

四、結(jié)論與討論

本文基于社會結(jié)構視角，對上網(wǎng)者個人信息披露行為的影響因素進行分析。由于個人信息的披露、保護和篩選等行為，不僅是個體的自我選擇和判斷，也是個體所處的社會結(jié)構和宏觀背景決定的。特別是在大數(shù)據(jù)和共享經(jīng)濟時代，信息作為一種商品，是否被披露和分享有時并不被上網(wǎng)者的自我選擇所決定，出現(xiàn)了隱私悖論問題^[10]?；诂F(xiàn)實背景和理論思考，本文提出了個體行為、社會結(jié)構和生命歷程三個分析視角，得到了兩個主要結(jié)論：

第一，上網(wǎng)者的個人信息披露具有顯著的個體行為差異。風險感知和隱私關注程度是影響個人信息披露的重要因素，風險感知被認為是隱私關注的前提，構成風險感知提升隱私關注，進而降低個人信息披露意愿的因果鏈條。使用全國抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)（CGSS2017）進行驗證。本文結(jié)果一方面支持了現(xiàn)有研究對于隱私關注程度與個人信息披露的負相關關系，另一方面發(fā)現(xiàn)隱私關注程度作為主要的個體行為因素，在個人信息披露影響模型中的貢獻度最大，其解釋力高于其他因素。

第二，社會結(jié)構差異對于個人信息披露的影響同樣顯著。即將社會學的整體視角和結(jié)構視角引入到個人信息披露影響之中。雖然現(xiàn)有研究在使用調(diào)查數(shù)據(jù)時，會控制性別、年齡等人口學特征變量，但并沒有將社會結(jié)構作為主要考慮的因素。本文的實證研究結(jié)果表明，從社會結(jié)構不平等出發(fā)的社會階層觀支持了社會階層的提高可以提升上網(wǎng)者的個人信息披露程度，從社會結(jié)構異質(zhì)性出發(fā)的生命歷程觀支持了年齡對個人信息披露程度具有倒U型的非線性影響。同時，社會階層和年齡變量對于模型的解釋力同樣較強，說明本文選擇的社會結(jié)構差異因素與個體行為因素同樣重要，是研究個人信息披露問題中不可忽略的因素之一。

實證研究的結(jié)果也回應了隱私悖論問題，即為何關注隱私問題的群體反而更容易披露隱私。雖然社交需求論^[11]、個體心態(tài)論^[12-13]、隱私讓渡論^[14]等諸多理論可以解釋這一問題，但是缺少從整體和結(jié)構層面的、具有“社會學想象力”的因素分析。本文采用的社會結(jié)構視角為隱私悖論問題提供了兩方面的理論啟示：一方面是階層悖論，社會階層變量的模型結(jié)果并沒有支持理論假設，說明高社會階層群體雖然有更強的保護個人信息和自身隱私的動機與能力，但在互聯(lián)網(wǎng)使用過程中，卻表現(xiàn)出更愿意披露個人信息的行為，這正是隱私悖論理論在不同社會階層中的體現(xiàn)。另一方面是年齡悖論，年齡變量與個人信息披露之間呈現(xiàn)倒U型曲線，這不僅同時支持了本文的非線性假設，也在一定程度上支持了隱私悖論理論。意味著青少年群體雖然網(wǎng)絡接入和網(wǎng)絡使用的程度更高，但相比年長群體，個人信息披露程度更低。因此，對于隱私悖論的形成機制和影響因素，還需要今后更進一步的研究探討其復雜的因果關系。

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［責任編輯：陳 曦 ］

A Research on Online Personal Information Disclosure Factors Based on the Perspective of Social Structure

MIAO Xiaolei

（School of Humanities and Social Science， Xi’an Jiaotong University， Xi’an 710049， Shaanxi）

Abstract： Online personal information is an important resource in the Internet era， and its protection and disclosure are affected by individual mentality， and technological development factors. From the perspective of social structure， the empirical study used data from the 2017 Chinese General Social Survey （CGSS2017）. Two main findings are illustrated： first， the disclosure of personal information of Internet users has the highest model contribution， shows significant individual behavioral differences. Second， social structural factors also have a significant impact on the disclosure of personal information. Social strata will increase the level of disclosure of personal information. The increase of age has an inverted U-shaped effect on the disclosure of personal information. The findings support the coexistence of differences in individual behavior and social structure， and respond to the privacy paradox theory. Social class and life course are important factors in explaining the privacy paradox.

Key words： Disclosure of Personal Information;" individual behavior;" Social structure; The privacy paradox