基于群體特征分析的高校黨外知識分子政治認同研究*

溫展明

(廣東工業大學外國語學院，廣東 廣州 510006)

政治認同是一種自覺歸屬與自我約束個體政治生活行為的價值觀范式，包含心理歸屬和情感傾向兩個層面涵義[1]，會影響和決定個體政治選擇與追求，被認為是社會成員與政治體系關系的反映和一種政治實踐活動[2-3]。本文應用R語言大數據分析平臺進行分析，基于數據分析，開辟高校黨外知識分子統戰工作研究的新思路，為做好高校黨外知識分子統戰工作提供科學依據。

一、數據的分析與解讀

本文使用聚類分析方法分析受訪的24位黨外知識分子之間的相似性及分類，采用主成分分析(PCA)方法分析受訪知識分子群體特征。在分析指標上包含有性別(Sex)、年齡(Age)、學歷(Degree)、民族(Nation)、是否參加民主黨派(Democratic)、是否有海外經歷(Overseas)、工作年限(Seniority)、專業背景(Major)、職稱(Title)、崗位類別(Post)、家鄉城市等級(City)、家鄉是否革命老區(Revolutionary)、家中是否有民主派人士(Family)、加入政黨考量因素(Party)、關注新聞類別(News)、了解政黨途徑(Pathway)、影響政治認同因素(Factors)、價值觀對生活影響程度(Values)等18個指標。

(一)聚類分析

由受訪者聚類分析(圖1)可知，受訪者根據相似性遠近被分為3個分支，這指示在受訪的黨外知識分子可以根據相似性大小分為3個小群體，各群體內部成員之間的相似性較大，各受訪黨外知識分子在既互為相似的基礎上又有所區別。

(二)主成分分析

由主成分分析圖可知(圖2)，關注新聞類別、影響政治認同因素、受訪者專業背景、工作年限、年齡、職稱、加入政黨的考量因素等7個因素在受訪者群體內部之間差異較大，而剩余的11個因素在受訪者群體內部之間差異較小。這啟示高校統戰工作部門在做黨外知識分子的統戰工作時應聚焦于“個性”層面上因素，受訪群體中區分度較大的因素往往是工作突破口，更具有實效意義。

二、基于數據解讀的統戰工作建議

從聚類分析可知(圖1)，看似完整的黨外知識分子群體可依據相似性遠近分為3個群體類別，表明受訪黨外知識分子在共性的基礎上卻又有所區別。根據主成分分析(圖2)可知，年齡、新聞類別、受訪者專業背景等7個因素在受訪黨外知識分子群體內部之間差異較大，這啟示日常統戰工作中應注意工作方式，關注工作對象的個體性將可以成為統戰團結工作的突破口。比如不同年齡階段的黨外知識分子在生活工作中關注的事物不同，青年黨外知識分子群體可能更多的關注于“自身”發展(如職稱晉升)方面而對“外界”(如黨政新聞)的關注較少，而中年黨外知識分子則可能剛好相反，這就要求統戰部門需要做好個性化團結工作。

統一戰線工作從本質上講是做人的工作。對于做好統戰工作，關注黨外知識分子差異較大的背景因素比關注共性因素更具有現實意義，在把握共性的基礎上聚焦個性并因人施策，可以切實提高高校統一戰線工作的實效性。

圖1 受訪者相似性聚類分析 圖2 受訪者群體特征分析