互联网使用与社会信任*

张永奇 单德朋

（西南民族大学经济学院，四川 成都 610041）

一、引言

社会信任作为社会资本的核心组成部分，能够降低交易成本、提高经济效率的作用已被大部分学者所认可。[1，2]但在交易匿名性越来越强的现代社会中，中国居民的社会信任水平却不尽如人意。[3，4]个体的社会不信任程度加深和固化，形成恶性循环，导致整个社会的交易成本不断增加，社会公信力受到损伤，已经构成一堵亟待翻越的“信任墙”。因此，探讨如何增进社会信任，打破“信任危机”具有重要的理论价值与现实意义。

根据众多学者研究方向，从个体特征、外部环境的角度去探讨社会信任的影响因素已经较为完善。但是随着网络时代的普及与渗透，对社会信任的影响分析中缺少互联网使用，导致最终研究结论并不完整。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第46次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截止2020年6月，中国网民的整体数量达到9.40亿，互联网普及率达到67.0%。通过上述数据可知，互联网俨然成为中国居民获取信息、社会沟通、互换观点的重要媒介和主要平台。互联网的出现对人类社会产生了重要的影响。一方面，网络信息丰富，人们可以降低沟通成本，增加社会交往的频率，增进人与人之间的信任，有利于双方合作的达成；另一方面，网络中存在信息过窄的情况，提高使用者的信息甄别成本，降低使用者的社会信任水平。社会信任作为重要的社会资本，通过居民对其他人的信任，既可以减少交易成本，又可以增加居民要素投入，对国家经济快速发展和社会稳定发展起到重要支撑作用。那么，在“互联网+”新业态急速发展的时代背景下，互联网使用究竟是“促进”还是“抑制”社会信任？自然而然变成了一个重要的思考命题。

与现有研究相比，本文的边际贡献主要有3点。第一，过往研究多数是依托宏观数据和微观个体样本探讨互联网使用与社会信任的关系，并未使用家庭样本探讨两者关系，这将导致互联网使用对社会信任分析的客观性和准确性得不到相应保障。第二，借鉴国内外相关研究，从静态角度和动态视角出发，引入互联网使用分析社会信任是本文在研究视角上的创新，为突破社会信任困境提供了新的解读。第三，现有研究多数未考虑内生性问题，从而导致实证分析面临严重的估计误差。本文考虑到可能的内生性问题，采用两种工具变量方法，使用“互联网态度距”变量进一步检验互联网使用对社会信任的影响程度，研究结论依然稳健。

二、相关文献回顾

社会信任引起了众多学者的密切关注。与社会信任研究相关的文献可以分为三类：一是个人因素影响社会信任的研究；二是外部因素影响社会信任的研究；三是互联网使用影响社会信任的研究，包括三种关系，正面效果、负面效果和不确定性。

第一种影响因素与居民的个体特征存在密切关系。李涛等发现，男性居民的社会信任水平较高，宗教信仰则会提高个体的社会信任水平。[5]王伟同等指出，受教育年限和社会信任水平呈显著的正向关系。高学历的受访者，通过互联网使用频率的增加会让其社会信任水平提升。[6]

第二种影响因素与居民所生活的外部环境有关。从文化角度出发，黄玖立和刘畅发现，不同地区的人们依靠方言能够增进身份认同感，从而有助于提高社会信任水平。[7]从历史角度出发，Nunn和Wantcheckon指出，在奴隶贸易时期，祖先遭受威胁的个人如今信任程度较低。[8]从公共资源角度出发，史宇鹏和李新荣进一步发现，公共资源供给不足会显著降低个体社会信任水平。[9]

第三种影响因素则是与互联网使用有关。部分学者秉持，个体通过互联网使用这一渠道会提高居民社会信任水平的观点。互联网提供了更加透明、开放的公共舆论空间，很大程度上消弭了信息不对称，完善了对话民主，将社会话语权重新分配。[10]另有学者认为，互联网会改变人们的经济决策与福利水平，如消费决策、就业选择、时间安排以及主观福利等。[11]

也有大量学者对两者之间是正向关系持有反对意见，认为互联网使用会降低居民社会信任。网络世界中存在大量的负面新闻和虚假消息，双方达成合作协议需要更强的甄别能力、更多的时间磨合。赵晓航等基于PSM方法研究发现，以互联网为主要渠道获取信息的群体中，社会信任水平最低的是青年群体。[12]Ye和Emurian认为，网络世界的匿名性和高复杂性特点，让双方的行为难以预测，因而经由互联网渠道建立的信任，必须要双方承担更大的风险，一旦出现问题其后果将更加严峻，让受到伤害的个体再度建立和维持信任将会难上加难。[13]

除了支持、反对两个观点，也有学者认为两者之间并非线性关系，而是存在不确定性。Mutz发现，愉快的电子商务购物经历能够让消费者感到高兴，增加其社会信任；反之，当电子商务的体验度降低的时候，人们普遍产生失落感，导致其社会信任程度开始下降。[14]

毫无疑问，上述学者对探讨互联网使用与社会信任关系做出巨大的贡献，对两者之间的影响机制提供了理论基础。但整体而言，研究互联网使用与社会信任的关系仍需进一步完善；另外，利用微观数据进行实证分析，进而去研究两者之间的关系，少之又少。因此，本文对于互联网使用与社会信任关系展开进一步研究。

网络时代的来临，让信息传递更加普及、使信息交流更加方便，削弱了信息不对称，但由于网络平台中的信息参差不齐，导致网络平台的信息对使用者的社会信任影响不尽相同。一方面，个体通过互联网渠道获取信息，提高了社会交往的便捷性，扩展了个体间的沟通方式，增强了人们沟通概率，因此互联网渠道介入会增加人们社交频率，进而提升其社会信任。另一方面，互联网使用也会给个体带来不良影响，比如虚假信息浮现脑海，负面信息对社会不公平现象的过分渲染，网络诈骗层不出穷，让使用者对互联网失去信心，导致使用者的社会信任下降。因此互联网使用对社会信任的影响有待商榷，需要利用实证分析加以检验。但整体而言，改善社交状态以及网络“回声室”效应等正面影响更为明显，网络负面因素只适用于部分群体，负面影响较弱，持续时间较短。[15]综合以上文献，本文认为，个体通过互联网使用会较大程度上提高其社会信任。从而，提出本文的研究假说1。

H1：受访者通过互联网使用对其社会信任并不全是正面影响，但总体而言，正面影响更强烈。

根据互联网使用对社会信任的影响并不完全是正面影响，存在反面影响，对待不同群体而言，互联网使用对其社会信任会产生异质性影响。个体所受教育程度越高，掌握信息的能力越强，[16]个体通过教育能够提高其风险认知和控制能力。[17]一个人掌握的资源越充足，相对易损性就越低，社会信任水平越高。[18]本文认为教育水平更高的群体因为信息判断能力和风险识别能力更强，越容易抵御网络信息、新闻对其社会信任的负面影响，从而，此类群体在经由互联网渠道获取信息时，能够显著提升其社会信任。由此提出本文的研究假说2。

H2：鉴于高学历群体拥有更强的“信息判断意识”和“风险识别能力”，经由互联网使用这一渠道，对其社会信任存在更加显著的正向影响。

三、实证研究设计

（一）数据来源

本文数据来源于中国家庭动态调查(CFPS)。CFPS旨在通过对全国代表性样本村居、家庭、个人的跟踪调查，呈现中国经济发展与社会变迁的全貌。目前CFPS能够比较全面反映中国经济、社会变迁，能够较好测度互联网使用与社会信任之间关系。使用CFPS数据库的优势：第一，大型调查数据库相对而言更能验证中国当前不同地区、不同阶层的互联网使用、社会信任的整体情况；第二，该数据库提供了关于家庭收入、支出和家庭经济社会特征的详细数据，并提供了丰富的控制变量避免遗漏变量偏误，有利于后续研究。为使测算更加准确，本文对样本进行处理、筛选后，最终采用CFPS2014年10983份家庭样本展开实证分析。另外，本文考虑到CFPS已经更新至2018年数据，使用CFPS（2014）家庭样本可能存在一定的滞后性，因此，本文将整理的CFPS（2014）家庭样本和部分CFPS（2018）家庭样本进行合并，建立新的面板数据对互联网使用与社会信任的关系展开进一步研究。

（二）变量选择

1.被解释变量社会信任：结合以往文献研究，对信任的调查主要通过两种办法来测试。一种通过问卷调查；另一种则是实验结果。[19]其中，实验方法多应用于博弈论研究领域，研究者们依靠被试者在实验中的策略选择来测度社会信任指标。不过，被试者的同质性和选择性偏误等问题在实验方法中比较常见，因此通过问卷调查获取的信任指标更加严谨可靠。本文利用CFPS这项大型社会调查所得数据，整体而言能够涵盖中国当前不同地区、不同阶层居民社会信任的全局情况。本文依靠CFPS问题N1001“一般来说，您认为大多数人是可以信任的，还是和人相处要越小心越好？”来构建社会信任虚拟变量：当受访者回答“大多数人是可以信任的”时，社会信任为1；当答案是“越小心越好”时，社会信任为0。

2.核心解释变量互联网使用：在CFPS问卷中对应的问题是“您/你是否上网？”这里的“上网”指通过电话线、局域网、无线网等各种方式接入互联网的行为，其回答为是、否。本文分别对是赋值为1，对否赋值为0。根据问卷中对应问题，这个问题比较好的刻画了不同受访者对待网络使用情况，能够为研究互联网使用与社会信任之间的关系提供良好的度量打下基础。

3.其他变量除去上述变量之外，本文还选取了其他影响变量，为本文的进一步分析提供依据。

互联网使用与社会信任实证分析时控制变量选取：本文从受访者的个体因素和外部因素两方面做了控制。（1）年龄及其平方。一般而言，伴随着时间的推移，受访者的年龄不断增长，而年龄的增长则会让其不断改变社会认知，呈现非线性变化。（2）性别和婚姻状况。现有文献指出，男性和女性相比，女性个体的信任水平更低，而结婚者和离异者相比，结婚者的信任水平相对更高。（3）户籍身份与党员身份。具体而言，不同群体的固有特征不尽相同，不同地区、不同身份的受访者对社会信任有较大的差异。（4）教育水平。良好的教育有利于提高受访者的社会信任。一般而言，学习时间越长、所受教育越久，社会信任也会更高。（5）社会的参与程度。个体是与社会紧密相连的，个体参与社会活动是否积极，也会反映个体的社会信任是高是低。因此，本文选取了受访者参加投票选举和个体是否参与社会经营来度量其社会参与程度。（6）所处地区。居民所处地区不同，社会信任可能存在不同。另外，位于少数民族聚集地的受访者思维方式也会有所差异，社会信任也可能会存在不同。（7）居住地。本文利用"确认当前主要居住地址"该地址是您当前主要的居住地址吗？这个问题来刻画其居住情况并进行控制。（8）受访者的智力水平和健康水平。该因素可能会影响社会信任，导致实证结果出现偏差，因此，本文也将智力水平与健康水平一同加入控制变量，极大程度地缩小估计误差。

表1显示了研究所涉及的相关变量的描述性统计。从表中数据可以发现，2014年受访者对社会上陌生人的平均信任为0.513，比标准差的数值虽然高出0.013，仍有很大的提升空间。受访者使用互联网的均值为0.169，位于较低水平。从人口构成角度来看，受访者平均年龄为52.01岁。26.9%的受访者是城镇户口，城镇户口比例过低。受访者教育年限平均值为6.998，即初中水平，与国家规定的9年普及义务教育要求，还有很大的差距。受访者中党员的比例为9.5%，按照2014年年末中央组织部的统计，中国现有党员的数量8779.3万名，而同时期的中国大陆总人口(包括31个省、自治区、直辖市和中国人民解放军现役军人，不包括香港、澳门特别行政区和台湾省以及海外华侨人数)136427万人来计算，党员比例高于平均水平（6.435%）。

表1 互联网使用与社会信任描述性统计

为了更直观展现互联网使用与社会信任的关系，本文对互联网使用与社会信任的关系进行了联合统计描述。从表2中能够发现，互联网使用与社会信任存在显著的相关关系，互联网使用增加了整体社会信任水平，细分省市样本，可以看出，除了北京、天津、广西壮族3个省市的社会信任经由互联网使用渠道有所下降，但是其他省市的社会信任依然与互联网使用强相关，接下来本文将检验在控制了人口统计学特征以及其他影响社会信任的因素之后，该关系是否仍然存在。

表2 互联网使用与社会信任的联合统计描述

（三）计量模型

检验互联网使用与社会信任关系的回归方程如下：

其中，Trustic表示受访者对陌生人的信任水平；Internetic表示受访者使用互联网的状况；Xi表示受访者个体特征和外部因素，包括受访者的年龄、年龄的二次项、性别、婚姻状况、户口、党员、受教育年限、是否参加居委会（村委会）选举投票、居住地是否在少数民族聚集地、受访者是否从事个体经营、受访者是否处于东部地区等变量，εic是随机扰动项。

因为此模型主要研究方向是互联网使用能否促进社会信任的提升。因此β系数也成为本文主要的关注对象，通过β系数的变化，探讨互联网使用对受访者的社会信任的影响。如果β系数显著为正，就表明使用互联网使用对受访者的社会信任有较大的提升作用；如果β系数显著为负，就表明互联网使用对受访者的社会信任没有较大的提升作用，值得一提的是，如果β系数不显著，就表明总体上互联网使用与受访者社会信任没有关联。

四、社会信任影响因素的实证研究

（一）社会信任影响因素的实证结果

本文采用OLS、Probit两种估计方法，得到回归结果。表3的估计结果显示，在控制其他个体特征和固定效应后，不论是哪种估计方法，互联网使用均能显著提升社会信任，从而验证本文假说1的正确性。

从OLS和Probit两种模型估计结果来看，Probit的模型估计系数高于OLS估计系数，鉴于两种方法可以相互验证核心变量的参数估计值正负和统计显著性，本文将着重报告Probit模型估计结果。从经济意义上看，受访者如果使用互联网，那么使用者的社会信任将会提高0.182，而其中社会信任的平均水平为0.513，这意味着受访者使用互联网，受访者的社会信任将会大幅度上升，上升比例将近30%。从社会信任作为社会资本的角度来考虑，互联网的加速普及，将会让社会公众更加便捷使用互联网，从而社会公众获取信息和达成合作更加容易，互联网使用将会让社会资本得到巨大的跃升空间，对解决现实生活问题，缓解贫富差距具有重大的现实意义。

除去互联网使用对受访者社会信任产生显著正面影响，其他变量受教育年限、党员、投票、居住地、东部地区纷纷与受访者社会信任存在显著关系，其中，受访者受教育程度越高，其社会信任越高；党员群体将会显著提高其社会信任0.157；拥有投票权的受访者将会显著提高其社会信任0.133；居住地保持一致的受访者将显著提高其社会信任0.159；处于东部地区的受访者将显著降低其社会信任0.074。可能解释原因是东部地区虽然经济发达，但是在双方达成协议过程中，人们之间的博弈成本增加，导致不信任关系加剧。

（二）异质性分析

受访者除了使用互联网获取信息，还会通过其他媒体来获取信息。根据中商情报网数据，截至2019年6月，中国手机网民规模达8.47亿，较2018年底增加了2984万人。网民中使用手机上网人群的占比由2018年的98.6%提升至99.1%，网民手机上网比例在高基数基础上进一步攀升。

因此本文为了排除个体使用手机获取信息的情况对基本估计结果带来的偏误，本文在基准模型的基础上引入手机使用这一变量。问卷中对应的问题是“您/你是否使用手机？”将结果赋值为0-1，数值为0表示不使用，数值为1表示使用。

表4的回归结果显示加入了手机使用这一媒体渠道后，受访者通过互联网使用依然会提高受访者的社会信任，且在1%的统计水平上显著，估计系数并未出现明显改变，说明之前的基准模型回归结果比较稳健。

表3 互联网使用对受访者社会信任的影响

表4 稳健性检验：考虑其他媒体对社会信任的影响

通过之前所做的分析，能够发现互联网使用可以显著提高受访者的社会信任，但是由于个体之间存在异质性，在使用互联网过程中不同群体之间的社会信任也可能会有不同的结果。即使是受教育年限相同的人群，也可能由于对知识理解不同或者专业知识不同，导致社会信任水平不一致。表3给出的估计结果显示，受访者所受教育年限与社会信任存在显著正向关系。为了能够进一步观察受教育年限的异质性，本文引入了互联网使用和受教育年限的交互项，在基准模型基础上进一步检验是否存在这种异质性。

表5的估计结果显示，互联网使用与受教育年限的交互项估计系数为0.0273，且在1%的统计水平上显著，表明拥有更高教育背景的受访者在使用互联网过程中社会信任提升效果更好。其背后的机制是，在互联网环境中，受教育年限越高的群体信息甄别能力越强，越能够减少不良信息的接收，高学历个体能够更好地了解和利用所接收的信息，其风险认知和控制能力也相对更强。网络中的负面信息会降低受访者对陌生人的信任水平，而受访者的受教育年限越高，具备甄别虚假信息和有用信息的能力越强，对陌生人越容易信任。因此拥有高学历的受访者通过互联网使用能够进一步提高其社会信任，从而证实本文假说2。

（三）内生性处理

然而，个体使用互联网行为本身涉及一种个人主观意识，较大概率会因遗漏变量或反向因果的关系，存在潜在的内生性问题。首先，由于存在部分变量不能准确衡量导致遗漏变量始终存在(例如家庭的认可程度、个人的主观能动性)，这部分变量将会同时影响个体的社会信任水平与个体的互联网使用行为；其次，存在某些个体源于社会信任水平较高，从而激发了使用互联网的需求，导致反向因果问题出现。根据上述原因出现的内生性问题，将会导致最终估计呈现不同结果，因此本文尝试利用工具变量Probit和系统GMM模型来解决潜在问题。

本文所使用的工具变量为互联网渠道对受访者是否重要与全体受访者认为是否重要程度平均值之差作为变量，根据问卷问题，受访者认为互联网非常不重要到很重要的取值为1-5。本文按照此规律依序赋值1-5，数值越大代表受访者认为互联网越重要，通过将所有受访者态度变量加总除以总受访人数，求出平均态度值，用受访者的态度值减去平均态度值，求出态度距。本文选择这一变量充当受访者使用互联网的工具变量，主要与两个因素有关: 第一，受访者态度距将加大家庭使用互联网的概率，两个变量之间具有较强相关性; 第二，受访者的态度距与其社会信任水平提升并不直接相关，符合工具变量外生性要求。

表6展示了工具变量Probit和系统GMM模型的估计结果。通过表6的回归结果显示，互联网使用对社会信任的影响依然在1%统计水平上显著为正。从而表明本文在纠正内生性后，仍然可以得到估计结果为正的结论，进一步证实互联网使用是促进社会信任提升的有力措施。

表5 不同受教育水平的异质性影响

表6 内生性处理：工具变量法

（四）稳健性检验

前文已经验证了本文的研究假说1和研究假说2，也考虑到了内生性问题，但是因为本文使用的数据是CFPS（2014）的家庭样本数据，而CFPS已经更新至2018数据库，因此，互联网使用对社会信任的影响仍然需要采取更多的方法进行稳健性检验。其一，为了减少模型设定对结果造成的偏差，本文加入了CFPS（2014）户主人均收入变量，根据模型1的结果显示，互联网使用与社会信任之间的关系及其显著性并未发生变化，并且进一步发现人均收入的增长有利于社会信任的提升。其二，本文采取变换核心变量社会信任的方法，利用户主对“陌生人的信任水平”作为新的社会信任指标，采取有序Probit模型进行分析发现，互联网使用对社会信任仍然存在显著的正向影响关系，且结论并未发生改变。其三，本文考虑到社会信任的“广泛性”，只依靠单一维度的代理变量进行测算，很大概率会造成评估误差，[20]因此，本文借鉴Uphoff et al.的方法，使用因子分析法计算出新的社会信任指标，进一步衡量互联网使用与社会信任的关系。[21]根据模型3的回归结果显示，本文研究结论依然稳健。其四，为了进一步检验互联网使用对社会信任的影响以及避免模型因样本自选择问题导致的估计误差，本文采用用倾向得分匹配法重新估计互联网使用与社会信任的关系。通过解释变量间的平衡性检验结果得知，本文所选控制变量的标准偏差均值除去婚姻状况、居住地均小于10%，匹配效果十分显著。模型4报告了最邻近匹配法的处理组平均处理效应（ATT）和PSM回归结果。根据模型4的回归结果，依然能够得到互联网使用显著提高社会信任的研究结论。因此，在考虑到样本自选择偏差后，本文的研究结论依然稳健。

由于CFPS（2018）的调查样本相比CFPS（2014）调查样本缺少部分家庭样本，因此，本文的主要测度数据为CFPS（2014）家庭样本。不过本文考虑到因CFPS（2014）样本可能存在滞后性，导致结论有所偏差，因此本文采取纵向合并的方法，将CFPS（2014）和CFPS（2018）相同样本进行合并，建立新的家庭样本对互联网使用与社会信任关系展开进一步分析。最终总共得到新的调查样本16652份。其中，模型5是根据新的样本，再次测度2014年户主的互联网使用与社会信任的关系，研究结果显示，互联网使用对社会信任仍然存在显著的正向关系，接近模型1的回归结果，表明研究结论比较稳健。模型6是根据新的样本，测度2018年户主的互联网使用与社会信任的关系，研究结果显示，在控制相关变量的条件下，互联网使用仍然在1%的统计水平上显著为正，并且系数相比模型5的回归结果有所增加，说明互联网使用对社会信任的正面影响有着循序渐进的效果。模型7是根据新的样本，采用混合OLS模型对互联网使用与社会信任关系展开进一步分析。研究结果表明，互联网使用对社会信任的正向影响研究结论依然稳健。模型8是考虑到可能存在不随时间而改变的遗漏变量，故考虑使用固定效应模型（FE）对互联网使用与社会信任关系进行探讨。采用豪斯曼（hausman）检验后，证明使用固定效应模型比较合理。根据模型8的回归结果显示，互联网使用对社会信任的促进作用仍未改变。模型9是从动态角度出发，进一步验证互联网使用与社会信任的关系。社会信任是一个静态的概念，但社会信任的形成却是一个动态的过程，随着时间的变化，互联网使用是否会在未来的某个时刻，改变户主的社会信任程度，进而影响家庭其他成员社会信任？因此，从动态的角度对其进行分析，能更好的找到促进社会信任的方法。按照这种研究思路，本文参考Bauer et al.、邹薇等的做法，通过使用弹性测度方法，建立社会信任质量指标，为度量互联网使用与社会信任质量的影响程度打下良好基础。[22，23]具体测算公式如下：

其中，Sc18、Sc14分别代表户主2018年的社会信任、户主2014的社会信任，β是社会信任质量。β值越高，代表户主2014年社会信任与2018年社会信任相关性越高，代表户主社会信任质量越高。

根据模型9的回归结果，能够发现，互联网使用对社会信任质量的影响系数依然显著为正，且经济影响也保持稳健。表明互联网使用能够持续增加户主的社会信任，形成一种“良性效应”，从而证明互联网使用的提升社会信任效应仍然稳健。

一般而言，异质性分析可以采用两种方法，一种是交互项；另一种则是分组检验。根据表5的回归结果，能够发现互联网使用对社会信任的影响会受到教育水平的扰动，从而表明交互项检验调节效应得到验证。但是相比交互项回归是基于全体样本，分组回归能够更进一步看出不同组别差异，因此，本文将在此处使用分组回归方法延伸受教育年限的异质性分析。本文将户主受教育年限划分为小学（受教育年限低于7年）、初中（受教育年限7年-9年）、高中（教育年限9年-12年）、大学（受教育年限12年以上）四个阶段。最终得到小学样本4953份；初中样本3857份；高中样本1549份；大学样本624份。

根据表8模型1的回归结果，能够发现，以小学样本为参照组，受教育水平的提高会逐渐增加社会信任，意味着受教育水平很可能对互联网使用与社会信任的关系造成影响。根据模型2的回归结果，能够发现，拥有小学教育背景的户主互联网使用对社会信任报告系数虽然为正，但在10%的统计水平上不能显著异于零，可见对于该群体而言，互联网使用对社会信任的影响并不明显。可能解释的原因是，人们在上网的过程中存在一种信息自我选择机制,信息在虚拟空间的流动既迅速又有较强边界性,但是这种信息自我选择机制主要适用于受教育程度较高的群体[24]。根据模型3-模型5的回归结果，能够发现，受教育水平越高的群体，互联网使用对社会信任的影响系数越高，且均在5%的统计水平上显著，证实了受教育水平越高的群体越容易通过互联网使用提高社会信任的研究结论。

表7 稳健性检验

表8 不同受教育阶段的分组回归

五、结语与政策建议

本文基于中国家庭追踪调查微观数据，构建实证模型系统检验了互联网使用对社会信任的影响程度。研究结果表明：互联网使用能够显著提高社会信任，该结论不仅适用于静态视角，也同样可以应用于动态视角，这表明互联网使用对社会信任的提升起到长久的促进作用；对于教育水平越高的群体而言，互联网使用提升社会信任的效应越明显；其他变量党员、投票、居住地、东部地区也对社会信任有着显著的影响效应。其中除了东部地区对社会信任存在显著的负面影响，党员、投票、居住地均能显著提升社会信任。以上研究发现对于改善中国整体社会信任水平具有重要的政策启示。

第一，鉴于互联网使用能够较大程度上增加社会信任，建议政府增加偏僻地区互联网基础设施的投资。网络信息时代全面来临的今天，互联网的使用强度提升和普及率提高，从整体上有利于中国社会总体的信任水平提高。另外，网络中负面信息降低公众的社会公平认知，因此净化网络环境，加强网络传播渠道的管制，及时甄别、关闭互联网虚假信息传播渠道，有利于公众践行正确的互联网媒介价值规范。

第二，推进“互联网+教育”布局，提高整体居民教育可及性。建立相应的“互联网+教育”扶贫、专项基金，促进教育资源突破时空限制向偏远地区下移，进而发挥“互联网+教育”的社会信任提升效应。

第三，坚持选民意识是唯一的有效意识，提高选民对选举的重要认知。另外，对于东部地区的个体交易应该完善制度监督，为个体间合作协议提供相应保障，进而改善东部地区对社会信任提升的负面影响。