非農工作經歷與農民社會關系網絡

毛德松

（南京郵電大學馬克思主義學院，江蘇 南京 210042）

非農工作經歷與農民社會關系網絡

毛德松

（南京郵電大學馬克思主義學院，江蘇 南京 210042）

采用中國綜合社會調查(CGSS)2008年的數據，考察非農工作經歷對農民社會關系網絡的影響。結果發現，相對于無非農工作經歷的農民而言，具有非農工作經歷的農民擁有更多的社會關系網絡，這不僅在于非農工作自身的集體化作業性質相對于分散的農業生產具有更廣泛的人際接觸機會，而且非農工作經歷調整和改變了個體拓展社會關系網絡的態度和能力。采用最新發展的基于R2的夏普里值分解發現，非農工作經歷對于形成農民間社會關系網絡差距具有重要影響，貢獻率可達8.67%，僅次于黨員身份、教育程度以及性格因素位列第4。這一結果表明，在城鄉勞動力資源配置出現新一輪調整、農村勞動力轉移步伐緩慢甚至回流的經濟形勢下，政府需要加大政策力度通過各種渠道堅定不移地支持農村勞動力的非農就業。因為這不僅能夠帶動農民收入和農村經濟發展，而且還有助構建新型社會網絡的農村社會。

非農工作；社會關系；關系網絡；農村經濟

一、引言

社會資本是指社會組織的一系列特征，主要包括信任、社會規則和社會網絡等(Putnam et al，1993)[1]，它們能夠增進組織成員之間的合作信任，促進信息交流與溝通，增進組織成員之間的情感交流和自我認同(Crossley&Langdridge，2005)[2]，踐行責任和規則并實施有效的獎勵和懲罰(Coleman，1988)[3]。社會資本具有多種表現形式，但是其中最基礎的便是社會網絡，由于它具有很強的經濟效應，經濟學研究領域里更多是從社會關系網絡這個層面來關注社會資本。已有文獻發現，在正式制度不健全和正規渠道阻塞時，社會網絡能夠以一種非市場的力量發揮非正式保險和“潤滑劑”作用(Rosenzweig，1988；Bastelaer，2000)[4，5]，可以有效地促進就業和增加收入(Munshi and Rosenzweig，2006；Narayan and Pritchett，1997)[6，7]，提高居民幸福感。特別是對于窮人來說，社會網絡不僅能夠降低他們的貧困發生率(Grootaert，1999，2001)[8，9]，還能夠有效地預防他們貧困的脆弱性(Cleaver，2005)[10]，因而，以社會網絡為基礎的社會資本，也被譽為“窮人的資本”。

就中國而言，是一個典型的關系型社會（梁漱溟，2005）[11]，社會關系網絡不僅是一切社會制度和權力運行的重要基礎，也是重要的信息分享和資源配置的替代機制（李樹、陳剛，2012）[12]。尤其是在中國農村，由于制度缺失以及人力資本和物資資本的貧瘠，社會關系網絡等社會資本的作用更為突出。社會網絡等社會資本不僅能夠促進中國農村的非農產業發展(Peng，2004)[13]和農民的非農就業(Zhang&Li，2003)[14]，還可以緩解農民貧困和提高農民收入（張爽等，2007；趙志劍、陸銘，2009；葉靜怡、周曄馨，2011；Pan，2011）[15-18]，并顯著地增進農村居民的幸福感。

社會關系網絡在農村經濟社會中的作用舉足輕重，但隨著中國農村經濟社會的變遷，原先建立在血緣和地緣基礎上的社會關系網絡也出現了新的變化和調整。特別是伴隨著農村勞動力的大規模轉出和非農就業，農村社會關系網絡得以突破血緣和地域限制，在原來基礎上得到了拓展和延伸。雖然由于產業經濟體系和就業體系調整使得大量農民勞動力重新返回農村，但通過非農就業經歷帶來的社會關系網絡改變，卻依然可以作為農民的社會資本在未來的發展中發揮作用。那么，具有非農工作經歷的農民是否擁有了更多的社會關系網絡？一般觀點強調非農工作經歷可以幫助農民打破血緣和地緣局限提供更廣的社會關系網絡接觸機會，但實際上非農工作經歷對于農民社會關系網絡可能有更深層次的影響。非農工作經歷可以提高農民收入使其更有能力維護關系、調整性格更樂于與朋友相處，也可以使農民改變態度認識到社會網絡關系的重要性。因此，非農工作經歷對農民社會關系網絡的影響是多渠道的，也會對傳統的農村經濟社會產生深遠影響。

本文采用中國綜合社會調查(CGSS)2008年的數據，考察非農工作經歷對農民社會關系網絡的影響。本文的實證結果發現，相對于無非農工作經歷的農民而言，具有非農工作經歷的農民擁有更多的社會關系網絡。這不僅在于非農工作自身的集體化作業性質相對于分散的農業生產具有更廣泛的人際接觸機會，而且非農工作經歷也會調整和改變個體拓展社會關系網絡的態度和能力。采用最新發展的基于R2的夏普里值分解方法發現，非農工作經歷對于形成個體間社會關系網絡差距具有重要影響，貢獻率可達8.67%，僅次于黨員身份、教育程度以及性格因素位列第4。

本文余下部分結構安排如下：第二部分為數據來源和統計描述，介紹數據出處、進行指標設計并進行描述性統計；第三部分為實證結果與分析，回歸估計非農工作經歷對社會關系網絡的影響，并測度其貢獻程度；第四部分是結論和政策建議。

二、數據來源和描述性分析

1.數據說明和變量設計

采用中國人民大學社會學系所發起的全國范圍內的、大型的抽樣調查項目——中國綜合社會調查(CGSS)2008年的數據。此調查訪問的對象是根據隨機抽樣的方法，在全國28個省市抽取家庭戶，然后在每個被選中的居民戶中按一定規則隨機選取1人作為被訪者。CGSS(2008)調查共選擇了6000個居民戶作為訪問對象，由訪問員手持問卷對該被訪者進行調查，內容主要涉及當前訪問者的就業、工作和生活情況等。CGSS(2008)共分為A和B兩卷，A卷主要涉及個人基本特征和就業情況，共有6000份問卷；B卷涉及對工作和社會的態度和看法，但在問卷回收中僅得到了A卷訪問對象中3010個個體的問卷。我們的樣本將從收回的這3010個既有個體特征又包括社會認知態度的對象中選擇，由于本研究主要聚焦于農民的社會關系網絡情況，所以篩選出目前工作情況為務農的樣本個體。根據CGSS(2008)問卷中“您目前的工作狀況是？”一項來進行篩選，選擇回答為“目前務農，曾經有過非農工作”和“目前務農，沒有過非農工作”的調查問卷作為考察樣本。刪除帶有缺失信息的樣本后，共包括1367個有效樣本，其中，具有非農工作經歷的樣本317個，占23.2%；無非農工作經歷的樣本1050個，占76.8%。據此設立非農工作經歷虛擬變量Nrural，具有非農工作經歷的個體賦值1，另外則賦值0。

本文將重點考查非農工作經歷對農民社會關系網絡的影響，因此需要量化受訪者的社會關系網絡。根據CGSS(2008)的問卷設計，以受訪者對調查問題“在今年春節期間，以各種方式與您互相拜年、交往的親密朋友大概有多少人”的回答數字來衡量農民社會關系網絡(Network)。在中國的傳統習俗中，春節期間給親朋好友拜年是維護關系的重要手段，我們選取過年時與您拜年、交往的朋友個數，而不是親戚人數，主要是由于相互拜年的朋友個數不僅體現了調查對象社會關系網絡的廣泛性，而且更能體現出個體對于社會關系網絡的維護能力。因為與建立在血緣關系基礎上的親戚而言，朋友之間關系更需要維護。

農民社會關系網絡除了與自身經歷有關外，還深受家庭及個體特征的影響。因此，本文也構造了相應的變量，具體包括：務農收入(Income)，以家庭2007年務農總收入（萬元）賦值；性格(Pers)以個人自我感覺快樂程度賦值，其中，“很不快樂”、“不太快樂”、“普通”、“還算快樂”和“很快樂”分別被賦值為1～5的整數；社會交往態度(Attitude)來自于受訪者對調查問題“托關系辦事，是中國文化傳統”的回答，其中，回答答案為“非常不同意”、“不同意”、“既不同意也不反對”、“同意”和“非常同意”分別被賦值為1～5的整數。收入、性格和社會交往態度是影響農民社會關系網絡非常重要的三個因素，也是非農工作經歷影響社會關系網絡的三個重要渠道。性別(Sex)，男性被賦值為1，女性被賦值為0；年齡(Age)的賦值為受訪者在2008年時的周歲；受教育程度(Edu)，當受訪者選擇“沒有受過任何教育”、“私塾”、…、“研究生及以上”分別被賦值為1～13的整數；民族(Mor)，少數民族被賦值為1，漢族被賦值為0；居民政治身份(Politic)，中共黨員賦值為1，非中共黨員賦值為0；戶籍(Census)，戶口狀況為農村的設定為0，其他的賦值1；居民自評健康狀況，當居民回答“很不健康”、“比較不健康”、“一般”、“比較健康”、“很健康”分別賦予其1～5的整數；婚姻狀況(Marr)，“同居”和“已婚”的勞動力被賦值為1，“分居”、“離婚”和“喪偶”的被賦值為0。

表1 變量的描述性統計

2.描述性統計

主要變量的描述性統計結果匯總為表1。表1顯示，變量Network的樣本均值為5.14，標準差為8.84，變異系數更是達到1.72，說明受訪者之間的擁有的社會關系網絡具有明顯差異。變量Nrural的樣本均值為23.24%，與無非農工作經歷的樣本占多數的事實相一致。其中，具有非農工作經歷農民的社會關系網絡均值為6.68，無非農工作經歷的為4.67，前者明顯高于后者。在受訪者中，社會交往態度偏向于“中庸”（樣本均值為3.13），平均務農收入為0.41萬元，男性占48.02%，平均年齡為46周歲，受教育程度偏低（樣本均值為1.23），少數民族占比11.8%，共產黨員占5.94%，非農戶口占5.94%，健康狀況偏向于“一般”（樣本均值為3.33），同居和已婚的占比93.48%。

由于本文模型中包含的變量較多，為檢驗變量之間是否存在多重共線性，表2報告了各變量之間的Pearson相關系數矩陣。從表2中可以看出，非農工作經歷與社會關系網絡之間正相關，相關系數為0.10。各自變量之間的相關系數都不高，均低于共線性的門檻值0.7(Lind et al，2002)。因此，可以認為，將這些變量納入統一的分析框架中不會產生嚴重的多重共線性問題。

表2 Pearson相關系數

三、實證結果與分析

1.模型估計

本研究將考察非農工作經歷對于農民社會關系網絡的影響，同時檢驗這一作用的產生渠道。由于非農工作經歷影響農民社會關系網絡存在多條機制，本文將主要從非農工作經歷對農民收入、農民性格和農民態度三個渠道展開檢驗。運用OLS估計方法，表3報告了相關模型估計結果。其中，模型(1)為非農工作經歷(Nrural)影響農民社會關系網絡(Scaptial)的直接效應檢驗，模型(2)～(4)在模型(1)的基礎上引入了Nrural的三個交叉項，分別為非農工作經歷與農民收入的交互項(Nrural*Income)、非農工作經歷與農民性格的交互項(Nrural*Pers)、非農工作經歷與農民態度的交互項(Nrural*Attitude)，通過三個交叉項的引入，檢驗非農工作經歷影響社會關系網絡的作用渠道。

從模型(1)來看，農民非農工作經歷Nrural的系數在10%的水平上顯著為正，表明農民獲得更多的非農工作經歷可以改善自身的社會網絡關系。由于非農工作經歷對社會網絡關系的影響可能是多渠道的，我們通過模型(2)～(4)引入Nrural的三個交叉項來探究非農工作經歷影響社會關系網絡的三個渠道。模型(2)通過引入非農工作經歷與農民收入的交互項，發現Nrural*Income的系數為正，但不顯著，這說明非農工作經歷并沒有顯著地通過影響收入來提高農民的社會關系網絡。一般而言，提高收入能夠使得人們擁有足夠的經濟實力去參加一些社交活動或者與朋友之間的娛樂活動，從而擴大自身的人際關系網。但由于對農民而言，一般社交活動或娛樂活動所需投入的支出較少，收入對社會關系網絡的影響可能并不顯著，從而農民的非農工作經歷并不一定能通過影響收入來提高農民的社會關系網絡。模型(3)中Nrural*Pers的系數為 0.2937， 在10%的水平上顯著，這表明農民的非農經歷會通過影響農民的性格來改善農民的社會關系網絡。非農工作的集體化作業以及不同勞動力之間的溝通配合，能夠改善勞動者的溝通能力和人際交往能力，使得居民更善于耕耘自己的人際圈。而模型(4)中Nrural*Attitude的估計系數也在10%的水平上顯著為正，表明農民的非農工作經歷能夠通過影響農民的態度來改善社會網絡關系。非農工作經歷可以擴大農民的視野，由于農村的社會關系往往較為簡單，而城市的社會關系往往錯綜復雜，這使得一些具有非農經歷的農民對人際交往的態度會發生較大的變化。

此外，從控制變量來看，各模型控制系數符號和顯著性表現基本一致。農民的受教育程度(Education)系數為正，且在1%的水平上顯著。受教育程度較高的農民往往能夠在人際溝通方面得到更多的熏陶和教導，同時也更容易掌握現代化的通訊工具，尤其是網絡等，從而能夠較為顯著地改善自身的社交網絡。政治面貌(Politic)的估計系數也在1%的水平上顯著為正，表明農民的黨員身份能夠幫助自身擴大交際圈，這與黨員需要定期參加黨組織生活會以及不定期參加支部或者村內的其他集體活動不無關系。性別(Sex)、年齡(Age)、婚姻狀況(Marr)、健康(Health)和民族(Mor)變量的估計系數都不顯著，表明這些特征變量并不會影響到農民的社會關系網絡構建。

表3 模型估計結果

2.貢獻分解

OLS估計結果顯示非農工作經歷可以影響到農民的社會關系網絡，并且主要是通過調整農民的性格和改變社會交往的態度來實現。那么非農工作經歷對于農民社會關系網絡的構建影響有多大，精確評估其重要性程度，則需要分解出非農工作經歷的貢獻率大小。Fields分解和Shorrocks提出的夏普里值分解是兩種常用的分解方法。但Fields分解是以估計系數為基礎展開的，當解釋變量存在相關性或多重共線性等問題導致估計系數不穩健時，這種方法將難以得到可靠的結果。而夏普里值分解通過計算組合博弈（雖然夏普里值分解中的組合博弈并不同于傳統博弈論中的概念，但沿襲早期研究的運用范式，我們依然采用這種表達）框架下各變量的邊際貢獻，即便解釋變量之間存在明顯的相關性，也會得到穩健的分解結果（當兩個解釋變量高度相關時，根據Shapley值分解方法兩變量的貢獻率是相近的，這從理論上說是正確的。而此時，依據Fields分解則會得到錯誤的結果）。在本文的計量模型中，性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況、民族、戶籍、態度和收入等因素不僅彼此存在相關性，而且許多變量都會影響或決定模型中的收入或態度變量，因此相對于Fields分解，夏普里值分解方法更適用于本文的研究。

本文采用最新發展的基于R2的夏普里值進行分解。自Shorrocks(1999)提出基于回歸的夏普里值分解方法后，部分學者對該分解框架進行了改進或拓展，其中，Wan(2004)發展了一個更一般的分解框架，并得到運用。與Wan(2004)基于回歸預測來測度變量邊際貢獻不同，近期，Israeli(2007)and Huettner and Sunder(2012)提出了基于回歸R2的夏普里值分解方法。使用該方法度量某一變量的邊際貢獻，基本思路是，首先在包含該自變量的組合模型中測度R2，然后剔除該變量觀察R2變化，R2減少的越多，則說明該變量的邊際貢獻或貢獻率越大。當然，由于解釋變量之間可能有多種組合，需要求出各種可能組合情況下R2的變化并求平均值，從而得到該變量的邊際貢獻或貢獻率。

采用基于R2的夏普里值分解方法，基于表3中模型(1)，分解了非農工作經歷等變量對于社會關系網絡的貢獻影響，結果報告于表4。表4中非農工作經歷的貢獻率達到8.6778%，在所有變量中排名第4，因此非農工作的經歷確實能夠顯著地幫助農民創建更多的社會關系網絡。另外，在影響農民社會關系網絡的各因素中，政治面貌、教育程度以及性格排在前三位，貢獻率分別達到 25.7108%， 23.4702%，13.0447%，說明具有黨員身份、教育程度越高的個體具有更豐富的社會關系網絡，樂觀的性格也能明顯有助于居民社會關系網絡的培育。

表4 各因素貢獻分解與排名

四、實證結果與分析

采用中國綜合社會調查(CGSS)2008年的數據，考察非農工作經歷對農民社會關系網絡影響，并采用最新發展的基于R2的夏普里值分解方法測度其貢獻程度。結果發現，相對于無非農工作經歷的農民而言，具有非農工作經歷的農民擁有更多的社會關系網絡。這不僅在于非農工作自身的集體化作業性質相對于分散的農業生產具有更廣泛的人際接觸機會，而且非農工作經歷也會調整和改變個體拓展社會關系網絡的態度和能力。夏普里值分解發現，非農工作經歷對于形成個體間社會關系網絡差距具有重要影響，貢獻率可達8.67%，僅次于黨員身份、教育程度以及性格因素位列第4。

在經濟社會轉軌和城鄉融合的主流背景下，大規模農村剩余勞動力的流動，沖擊了原本傳統的農村經濟和社會生活。特別是當前形勢下，大批外出農民工返鄉，使得原先建立在地理和血緣基礎上的農村社會關系網絡出現了調整和重構。由于非農工作的合作協調性以及勞動力市場上社會關系網絡的重要性，調整和改變了傳統農民社會交往的態度和能力，即便在這部分返鄉的農民工中，這種變化依然存在并發揮作用。

本文的實證研究提醒我們，在城鄉勞動力資源配置出現新一輪調整、農村勞動力轉移步伐緩慢甚至回流的經濟形勢下，政府需要加大政策力度通過各種渠道堅定不移地支持農村勞動力的非農就業。因為這不僅能夠帶動農民收入和農村經濟發展，而且還能進一步促進城鄉之間的融合，從情感和認知上破除傳統農村經濟社會相對保守和閉塞的人際交流網絡，構建更為開放豐富的社會關系網絡，推動農村和諧社會的建設。另外，政府在鼓勵農村勞動力非農就業時，應該優先支持具有非農工作經歷的農民，綜合利用這部分農民在人力資本、物質資本以及社會資本等方面的優勢，推動其轉移再就業。

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（責任編輯：FMX）

Non-agricultural Working Experiences and Farmers'Social Network

MAO De-song
（Nanjing University of Posts and Telecommunications School of Marxism，Nanjing Jiangsu 210042，China）

Based on Chinese General Social Survey(CGSS)data，this paper examines non-agricultural working experiences'influence on farmers'social network.The results conclude that farmers with non-agricultural working experiences have more social relationship network than without non-agricultural working experiences.The reason is that non-agricultural working is more collectivistic than separate agricultural working,so the one who works in non-agricultural industry has more opportunity to contact with others than in agriculture.In addition,non-agricultural working experiences adjusts and changes the attitude and ability of the individual social network development.Using the Shapley value of R2，this paper finds that non-agricultural exper-iences has an important influence on forming a network gap，and the contribution degree can reach to 8.67%and rank fourth，which is second only to the factors of party members'status，education degree and personality.This study implies that although urban and rural labors'transformation show a new trend that rural labors who ever worked in urban start to return at present，the government should still improve rural labors'transformation.Because it is not only good for rural residents'income rising，but also good for creating spread social network.

Non-agricultural working experiences；Social relations；Relation network；The rural economy

F270

A

1004-292X（2014）01-0102-05

2013-05-23

毛德松（1965-），男，安徽六安人，副教授，主要從事和諧社會、全球治理與中國外交研究。