多元文化與社會信任
——基于《中國綜合社會調查》的實證研究

(中央財經大學 經濟學院,北京 100081)

一 引言

社會信任(Social Trust)，又被稱作一般信任(Generalized Trust)，是指普遍意義上人們對于家庭外人員的信任感[1-2][3]98。已有研究認為，社會信任是決定經濟發展水平的重要因素之一，更高的信任感可以促進經濟主體間更為廣泛的合作關系，并且可以有效地降低交易成本[4-6]。在當代社會中，由于匿名交易所占的比重越來越高，所以社會信任將在維系市場交易的過程中發揮重要作用[7-10]。

然而，中國居民社會信任的現狀并不樂觀[11]，其中一個重要的問題是社會信任在不同的地區間存在明顯差異[12-13]。對此，Dahlberg等人認為，地區內部的社會信任水平與該地區中人群的歷史背景或種族差異顯著相關[14]。因此，基于上述事實，本文將討論居民文化背景的多樣性是否影響了地區中的社會信任水平。

如果使用中國的大類方言分區作為區分區域文化種類的代理變量，則可根據某一地區內部通行的方言數量，將地級行政區劃分為“單一文化城市①”(只通行一種方言)和“多元文化城市”(通行多種方言)兩種類型。根據這一劃分標準，使用2010-2013年《中國綜合社會調查》(以下簡稱“CGSS”)的個體層面數據進行分組計算，可以發現，在控制了其他因素后，單一文化城市的平均信任度高于多元文化城市。

由于大類方言區的邊界具有一定的模糊性，因此劃分城市類型的變量可能存在度量誤差(Measurement Error)。為了解決這一問題，有研究者根據方言學和移民學的相關研究，發現中國的多元文化地區大都形成于歷史上的大規模移民之后[15]21-24[16]28-40。因此，某一地區形成多元文化的概率，與歷史上移民到達該地區的難易程度有關。根據這一邏輯，有研究者使用城市與省會間地形的崎嶇度作為城市文化類型的工具變量，再次進行回歸分析，結果發現多元文化城市中個體平均信任度較低的結果仍然存在。有研究者認為，導致“文化的多樣性會降低社會信任度”這一結果的經濟機制在于，生活在同一個城市中但具有不同歷史或文化背景的群體間會因為信息的不完全性而產生對于對方行為的誤解(甚至是沖突)[17]，在經歷了誤解和沖突后，群體間的信任程度會相應降低。在中國的多元文化城市中，移民與原著民間在日常的生活中發生誤解和沖突的概率較高，因此多元文化城市中的信任水平相對較低。

二 文獻綜述

從20世紀60年代起，社會信任問題就受到社會學家和經濟學家的關注。早期的研究中，社會信任被定義為“對家庭范圍之外的人員具有合作性的態度(Cooperative Attitude)”[1，18]。21世紀以來，關于社會信任問題的研究發現，在一個社會中對待合作的態度會隨著時間的推移在博弈中進行演化[17，19-20]。同時，社會信任與經濟績效間的影響機制來自社會信任對于交易成本的降低作用[21-22]。

由于社會信任對于經濟和社會具有正面的影響，因此討論決定社會信任的因素具有理論和現實意義。Alesina和Ferrara通過美國的微觀數據進行了初步總結[23]。首先，受教育程度、信仰和種族等個體特征可能影響信任水平。上述結果也在基于中國個體層面的調查數據研究中得到了證實[24-25]。第二，信任程度與人們在歷史上的經歷有關。如果某一群體經歷過心理創傷性的事件，則有可能導致群體的平均社會信任度降低[26]。第三，人們在普遍意義上更相信與自己具有共同生活和文化背景的人。例如一些研究發現，多種族的社會更容易發生沖突，而沖突的產生會導致相互間的信任度降低，并影響長期中的經濟表現[27-29]。第四，法律和制度可能影響社會信任。Aghion等人發現政府管制會降低社會資本，并進而導致信任水平的降低[21]。Lowes等人則通過自然實驗的思路發現，在非洲的小型部落中，正式制度的差異會導致個體誠信水準的不同[30]。包群等人通過分析合資企業中與外商合作的持久性數據發現，文化相近與信任度之間關系也可能因其他因素而變得復雜，地區的制度質量在合作關系中也起到了重要的作用[31]。

此外，其他一些因素也與社會信任相關。Enrich和Gambetta以及Grief和Tabellini均討論一般的社會信任與狹義信任(Limited Trust)的關系。前者通過在實驗中進行的信任博弈發現，家庭關系(Family Ties)強的個體對于陌生人的信任程度較低[32]；而后者則通過比較歐洲和中國在歷史上的差異，解釋了二者在今天具有不同水平的社會信任度的原因[9]。關于地理因素，Alesina等人發現，地理稟賦可以在很大的程度上解釋種族間的經濟水平差異[33]。Nunn和Puga則指出，地形的崎嶇性對于經濟結果具有顯著的影響，但影響的方向是雙重的[34]。由于受到了自然障礙的保護，所以地形崎嶇度高的地區在今天的社會信任度也更高。

另一方面，由于本文主要的解釋變量為文化類型，因此需要梳理關于中國地區間文化差異的相關研究。近年來，度量地區間文化差異的主要方式是使用中國的方言分區對文化變量進行代理。相對較早的研究關注方言差異與經濟增長的關系[35]。之后的研究則進一步發現，如果使用方言區作為文化類型的代理變量，那么被省級行政區分割的文化區域，如果與省內的主流文化不同，則被分割地區的經濟發展水平會有所下降[36]。同時，地區間的文化(方言)差異會通過阻礙制度的傳播，進而形成阻礙技術擴散的壁壘[37]。劉毓蕓等人還發現，如果相鄰的兩個縣級行政區存在方言(文化)上的差異，則會導致兩縣間的資源產生顯著的錯配[38]。黃玖立和劉暢討論了城市中的方言集中度對于社會信任的影響，該研究發現使用同一種方言的地區有利于建立信任[39]。然而，考慮方言集中度的度量誤差以及實證模型中的遺漏變量問題，因此回歸分析的結果存在一定程度的偏誤，但兩位作者并未對此進行處理與分析。

總之，關于文化多樣性與社會信任問題的研究仍然處于初始階段。基于中國的文化多樣性國情與發展現狀，對該問題進行研究具有重要的現實意義。因此在面，筆者將在已有文獻的基礎上詳細地討論城市的文化類型與社會信任的關系。

三 數據描述

(一)被解釋變量

在本文的實證分析中，模型的被解釋變量為個體的社會信任度。描述個體信任度的數據來自2010—2013年《中國綜合社會調查》②，具體調查的問題為：“總的來說，您同不同意在這個社會上，絕大多數人都是可以信任的？”題目的答案列舉了五個等級，分別為“非常不同意”、“比較不同意”、“說不上同意不同意”、“比較同意”和“非常同意”，以上五個等級依次對應1到5的數值。也就是說，數值越高，代表個體的社會信任度越高。

(二)解釋變量

1.城市的文化類型

為了討論城市的文化多樣性對于社會信任的影響，首先需要對城市的文化類型進行區分。在本文中，城市的文化類型分為“單一的”和“多元的”兩種類型。然而，區分城市的文化類型的前提，是說明如何定義中國的不同文化種類。高翔和龍小寧在研究中國省級區劃所造成的文化分割對于地區經濟的影響時，將中國的大類方言分區作為地區文化種類的代理變量，并論述了中國的文化區域與方言區域的一致性問題[36]。

借鑒這一思路，本文同樣使用大類方言分區對文化種類進行代理。在CGSS開展調查的88個地級行政區中，存在的大類方言包括東北官話、北京官話、晉語、冀魯官話、膠遼官話、中原官話、蘭銀官話、徽語、西南官話、江淮官話、湘語、吳語、粵語、贛語和閩語等15類[40][41]14-57[42]24-30[43]30-37。在大類方言區的劃分方式下，如果方言資料中顯示某一地級行政區內僅通行一種大類方言，則該地級行政區就劃歸為“單一文化城市”；如果行政區內通行大類方言多于一個，則該地級行政區就劃歸為“多元文化城市”。需要說明的是，在有關方言區域的文獻中，北京、天津和上海三個直轄市雖然都只有一種方言，但由于當代的工作性移民已大量遷移到京、津、滬三地，所以這三個直轄市實際上已經成為多元文化的聚集地。因此，在下文的分析中，作者將京、津、滬劃分為多元文化城市。

2.個體特征

由于度量信任度的數據來自于個體層面，因此需要在實證模型中控制個體的相關特征。本文中的個體特征包括了受教育程度、性別、年齡、民族、宗教、政治面貌、戶籍以及個人的經濟狀況等。

3.城市的發展水平與制度

相關研究認為，社會信任與地區的發展水平間存在相互的影響[6]，因此有必要在實證模型中控制城市的發展程度。在本文中，描述城市發展水平的指標為手機地圖APP中各城市單位面積內的地圖數據大小。之所以使用這一數據作為城市發展水平的代理變量，是因為導航數據包含了反映各類經濟和社會活動的相關信息。對于某一城市來說，單位面積內的數據密度越大，則該城市的經濟和社會活動就越豐富，城市的發展水平也就越高。本文使用的導航數據來自高德地圖提供的分城市數據包③，地圖數據的單位是MB。

另外，考慮到地區間的制度差異可能對于社會信任產生影響[44]，因此作者在穩健性檢驗中還進一步控制了各省的市場化水平，相關的數據來自歷年的《市場化指數年度報告》[45][46]25-33。

4.地理變量

城市周邊的地理環境(主要指地形的崎嶇性)會對城市的文化類型以及社會信任產生影響。因此在下文的實證分析中，需要為地形的崎嶇程度構建合理的度量指標。對此，作者使用城市與(城市所在省的)省會間“普通公路的平均通行速度”作為地形崎嶇度的代理變量，通行速度的計算方式為兩地間普通公路的距離除以通行的時間。關于上述變量，有以下幾個問題需要說明：第一，城市間的通行路程和通行時間的數據均來自百度地圖的路線查詢功能。第二，所謂的“普通公路”是指百度地圖在規劃通行線路時給出的“不走高速”選項下的路線。作者之所以選擇普通公路而不是高速公路的通行時間作為度量城市間地形崎嶇度的指標，是因為普通公路在很大程度上與長期以來(歷史上)兩座城市間的通行路線相似。一個地區的社會信任程度通常是在歷史中逐漸形成的(長期博弈的均衡)，相比于博弈演化過程的時長，高速公路的歷史非常短暫。不僅如此，由于高速公路的通行速度較快，導致多山地區(崎嶇度較高地區)的高速公路通常采用隧道技術進行建造，因此兩座城市間的高速公路和普通公路在距離和平均通行速度上可能會有明顯的差異。如果使用高速公路的通行速度作為道路崎嶇程度的代理指標，必然會產生基于歷史因素的偏誤。第三，由于百度地圖在估算通行時間時會將道路擁堵情況計算在內，因此，在不同的時間查詢相同的路線時，報告出的通行時間結果并不相同。為了盡量減小由于交通擁堵問題所造成的誤差，作者均在北京時間晚上23點之后到清晨4點之前使用百度地圖進行路線查詢，由于夜間道路基本處于暢通狀態，因此可以減少交通擁堵所導致的通行時間計算誤差。第四，由于省會城市的通行速度無法計算，因此作者以省內各城市到省會的最高通行速度的“加1取整”數值作為省會城市的通行速度④。此外，直轄市的通行速度計算方式如下：北京、天津和上海記為80公里/小時(國道的最高限速)，而考慮到重慶市內及周邊為多山的地形特征，因此重慶的普通公路推薦速度以相鄰各省的通行速度平均值進行估算。

另外，由于普通城市與政治或經濟中心的距離可能對于經濟指標產生一定的影響[47]，所以作者還使用百度地圖，分別查詢了城市與省會、北京、上海三地間的通行距離，作為控制變量引入模型。同時，城市的海拔高度以及經緯度坐標也會作為控制變量加入到模型之中。以上數據的全樣本描述統計結果如表1所示。

表1.數據的描述性統計

四 實證分析

(一)基準模型及回歸結果

根據相關的研究及本文所討論的問題，作者建立了以下的基準分析模型：

Trustict=β0+β1MCc+β2Xict+β3DisPc+β4DisBJc+β5Alc+β6Ecoc+Yeart+εiε

(1)

其中，被解釋變量Trustict反映被調查個體的社會信任度，下標i用以區分不同的被調查者，下標c代表被調查者所在的城市，下標t表示進行調查的年份。變量MCc為二元變量，用以表示城市的文化類型。具體來說，如果某一城市為多元文化城市，則該城市MCc變量的取值為1，否則MCc取值為0。Xict為描述被調查者身份特征的向量，向量中包括了本文所涉及的全部個體特征。DisPc和DisBJc分別度量“城市與其所在省的省會間普通公路的通行距離”，以及“城市與北京間的普通公路通行距離”。Alc描述城市的海拔高度，Ecoc度量城市的發展水平，Yeart為啞變量，用以控制不同的調查年份所造成的潛在影響。εi為隨機擾動項，考慮到微觀數據中樣本間的行為具有相對的獨立性，因此本文假設εi關于個體i相互獨立。在實證分析中，β1為本文主要關注的回歸系數。其經濟含義為，在給定其他因素后，多元文化城市與單一文化城市間被調查個體的平均信任度差異。

基于模型(1)的OLS回歸結果如表2所示。其中，表2回歸(1)的解釋變量僅包括城市的文化類型(以下簡稱MCc)和個體特征。在回歸(1)的模型設定下，MCc回歸系數的符號為負，顯著性水平為1%。也就是說，在給定被調查者個體特征的情況下，生活在多元文化城市中的個體的平均信任度低于單一文化城市中個體的平均信任度。回歸(2)在回歸(1)的基礎上加入了“城市與省會間普通公路的通行距離”作為解釋變量，結果顯示，MCc回歸系數的符號為負，顯著性水平為1%，系數的絕對值相比于回歸(1)有所下降。回歸(3)在回歸(2)的基礎上加入了“城市與北京間普通公路的通行距離”作為解釋變量，結果顯示MCc回歸系數的符號為負，顯著性水平為1%，系數的絕對值相比于回歸(2)繼續下降。回歸(2)和(3)的結果說明，加入城市的地理位置作為控制變量后，沒有改變MCc回歸系數的統計性質，并且，城市的地理位置與社會信任間也存在一定程度的相關性。回歸(4)在回歸(3)的基礎上加入了城市的海拔作為控制變量，可以發現MCc回歸系數的符號為負，顯著性水平為5%，回歸系數的絕對值明顯下降。因此，回歸(4)的結果說明，在加入了城市的海拔作為控制變量后，雖然MCc與社會信任的關系保持穩定，但海拔對于社會信任度也有較大程度的影響。回歸(5)在回歸(4)的基礎上進一步加入了城市的發展水平(以2014年各城市高德地圖的數據密度進行代理)作為控制變量，結果顯示MCc回歸系數的符號為負，顯著性水平為10%,回歸系數的絕對值相比于回歸(4)進一步下降。

表2.OLS回歸結果

注：括號中為異方差穩健標準誤；***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1。

綜合表2中的回歸結果，基本可以證實多元文化城市的平均信任度低于單一文化城市。但是，由于大類方言區域的劃分存在一定程度的模糊性，因此，以方言分區作為文化種類的代理變量，并以此對城市類型進行劃分，會導致MCc存在一定程度的度量誤差。在下一節中，筆者將討論如何解決MCc的度量誤差問題。

(二)工具變量模型及回歸結果

1.工具變量

如果使用準實驗(Quasi-experiment)的思路解釋模型(1)的經濟含義，則可以認為MCc將所有樣本分為了兩個組別。由于本文主要考察文化的多樣性對于社會信任的影響，因此生活在多元文化城市中的全部樣本構成實驗的處理組(Treatment Group)，而生活在單一文化城市中的樣本構成實驗的控制組(Control Group)，MCc的回歸系數值就是實驗的平均處理效應(Average Treatment Effect，簡稱ATE)。在模型(1)中引入其他控制變量的意義，是為了保證基準回歸方程盡量滿足條件獨立假設(Conditional Independence Assumption)。但是，MCc的度量誤差，以及某些影響個體信任水平的不可觀測變量(Unobservable Variables)的存在，使得實驗的分組仍然存在樣本間的選擇性偏誤(Selection Bias)。

關于MCc的度量誤差，其主要的來源為大類方言分區的模糊性。事實上，漢語方言分區一直是富有爭議的學術問題，采用不同的劃分標準會導致不同的劃分結果[42]19-23。因此，無論選擇何種方言的劃分標準作為地區文化的代理變量，都難以完全精確地區分地區的文化類型。為了解決上述問題，就需要從更加全面的角度對地區文化(方言)的形成過程進行了解。根據歷史學和方言學的相關研究，形成多元文化地區的主要原因是歷史上大規模的地區間移民⑥[48-50]。此外，關于中國移民史的研究還進一步指出，南宋之后，中國南北方之間沒有再出現因戰爭所導致的大規模移民，各自內部的區域文化類型基本保持了穩定并一直延續到今天，但南方地區內部出現過一次重要的變化，那就是明末清初湖廣地區向西南地區的移民[16]35-37。因此，無論南宋之后的行政區劃如何劃分，都沒有從整體結構上打破南宋以來形成的文化(方言)區域。既然多元文化地區的成因是歷史上的移民，那么為了更加精確地區分地區的文化類型，就需要討論哪些地區更容易成為移民者的目的地。

基于上述關于多元文化城市成因的研究，作者認為，在給定移民大致的流動方向的前提下，地區周邊的地形狀況是決定移民流動最終目的地的主要因素，即：地形相對平坦的地區，更易于移民的到達，因此會吸引大量的移民前往；而地形崎嶇性較高的地區，由于通行和到達的成本較高，就產生了較強的區域封閉性；這種封閉性使得地區的人口結構在長期中保持相對的穩定，也就進而使得地區內部的文化類型相對單一[34]。根據這一邏輯，作者使用城市周邊的地形崎嶇度作為MCc的工具變量，以修正使用大類方言分區作為文化類型的劃分依據所導致的分組誤差。為了進行數量分析，作者使用“城市與省會間普通公路的平均通行速度”作為地形的崎嶇度代理變量。之所以選擇城市與省會間的路況來度量地形的崎嶇性，是因為今天的省會通常在歷史上也是地區的中心城市和交通樞紐，所以城市與省會城市間的通行路徑與歷史上移民的通行路徑大體相同。

導致樣本選擇性偏誤的另一個問題，是存在某些不可觀測的變量與Trustict和MCc同時具有相關性。在實證分析中，由于作者使用個體層面的數據進行計算，因此某些不可觀測的個體特征可能同時與其信任水平和文化類型相關。但是，本文的工具變量屬于地理指標，這一指標與個體特征間并不存在直接的相關性。因此，使用工具變量也可以解決不可觀測變量對于回歸結果的影響。

2.工具變量模型及回歸結果

工具變量(IV)回歸的模型設定如下:

Trustict=θ0+θ1MCc+θ2Xict+θ3DisPc+θ4DisBJc+θ5Alc+θ6Ecoc+Yeart+μi

(2)

MCc=γ0+γ1Tc+γ2Xict+γ3DisPc+γ4DisBJc+γ5Alc+γ6Ecoc+Yeart+υc

(3)

其中，Tc為“城市與省會間普通公路的平均通行速度”(以下簡稱“通行速度”)，即城市地形崎嶇度的代理變量，μi和υc分別為回歸方程(2)和(3)的隨機擾動項，其他變量的含義與回歸方程(1)相同，此外，工具變量滿足有效性的前提條件為Tc與μi無關。

基于工具變量模型的二階段最小二乘估計(2SLS)結果如表3所示。其中，表3 Panel A報告IV模型的第一階段回歸結果。由于MCc為二元變量，因此第一階段回歸類似于線性概率模型。回歸結果顯示，在不同的變量設定下，γ1的符號均為正，顯著性水平均為1%。也就是說，通行速度越快的城市(地形的崎嶇度越小的城市)，會以更高的概率成為多元文化城市。

表3 Panel B報告IV模型的第二階段回歸結果。回歸(1)—(5)的變量設定與表2中對應編號的回歸相同。從表3中可以發現，使用了工具變量和2SLS估計后，主要回歸系數(θ1)的符號仍然為負。并且，在所有的變量設定下，θ1的顯著性水平均為1%。同時，回歸系數的絕對值也明顯增加，說明使用工具變量對于樣本的分組進行調整后，實驗的ATE顯著增強，也就是多元文化城市對于個體信任度的影響有所增強。

關于2SLS的估計結果，還有以下兩個問題需要說明。第一，根據相關的計量經濟學理論，如果回歸模型中的某一解釋變量存在度量誤差，那么該變量系數的OLS估計結果將產生衰減偏差(Attenuation Bias)，衰減偏差會使系數的估計值趨向于0[51]138。對比OLS和2SLS的估計結果，可以看出在不同變量設定下，MCc系數的OLS估計值均明顯小于2SLS的估計值，這一現象說明MCc確實存在度量誤差問題。但是，在使用了工具變量模型進行回歸后，度量誤差問題得到了明顯的改善。第二，在2SLS估計下，城市的發展水平與社會信任度間不再具有統計上顯著的相關性。這一結果說明，城市中社會信任的形成可能是源自更為深層次的因素，比如本文所關注的地理和文化因素等。在目前的研究中，雖然還無法準確地說明地理和文化因素對于社會信任的影響機制，但如果在控制了地理和文化因素后，城市的發展水平與社會信任度不再具有顯著的相關關系。這一結果，至少可以為制定更為合理的經濟發展政策提供參考依據。

表3 Panel C報告的是工具變量模型的相關檢驗結果，以考察工具變量的有效性。首先，內生性檢驗(Hausman-Wu檢驗)的結果說明，變量MCc對于模型(1)而言確實存在內生性問題。因此，使用工具變量模型再次進行分析是合理且有必要。第二，不可識別檢驗和弱工具變量檢驗的結果均為在1%的水平下拒絕原假設，即拒絕Tc是不可識別的工具變量和弱工具變量。結合2SLS估計的第一階段回歸結果，可以說明Tc作為工具變量滿足工具變量的包含性約束(Inclusive Restriction)。

關于工具變量的排除性約束(Exclusive Restriction)，目前無法通過統計學的方法進行證實。就本文的模型而言，排除性約束的威脅主要來自遺漏變量，而模型的遺漏變量主要包括地方性的制度因素(比如市場化水平)、地區的人文特點(比如犯罪率)以及地區長期的文化特征等。由于城市的地形特征在形成的時間上絕對外生于以上的遺漏變量，并且與上述遺漏變量間不存在直接的相關關系，因此工具變量的排除性約束基本上可以得到滿足。在下文關于模型的穩健性檢驗中，作者還將通過加入其他控制變量的方式，進一步論證工具變量的有效性。

表3.工具變量回歸結果

注：括號中為異方差穩健標準誤；***p<0.01, **p<0.05,*p<0.1；內生性檢驗統計量為Hausman-Wu Wald統計量；不可識別檢驗的統計量為Kleibergen-Paap rk LM統計量；弱工具變量檢驗的統計量為Cragg-Donald Wald F統計量。

綜合表3的估計結果，可以認為生活在多元文化城市中的個體，平均的社會信任度較低。并且，在使用工作變量克服樣本的選擇性偏誤后，以地形因素為基礎所形成的不同城市類型與居民的平均信任度之間存在歷史性的因果關系。

(三)穩健性檢驗

1.分類樣本

使用分類樣本進行回歸，以考察實證模型的分析結果是否具有內部有效性。相關的檢驗結果如表4所示。表4中所有回歸的變量設定與表3回歸(5)相同，并使用2SLS進行估計。

使用的樣本分類方式包括區分性別、戶籍以及具有不同特征的地區。關于分地區回歸，如前文所述，京、滬、粵三地以及省級民族自治區的文化多樣性問題較為復雜，因此作者使用剔除來自上述兩類地區樣本的方式進行檢驗。以上分類樣本的回歸結果均顯示，實證模型的回歸結果是穩健的。

表4.穩健性檢驗(分類樣本)

注：括號中為異方差穩健標準誤；***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1。

2.其他控制變量

除分類樣本外，作者還使用其他的控制變量對模型的外部有效性進行檢驗。新的控制變量包括不同的個體收入水平指標、不同的地理位置指標、不同的城市發展程度指標以及加入其它變量(比如市場化水平)等。使用新的控制變量后，實證模型的回歸結果保持穩健(由于篇幅所限，具體的檢驗結果不在正文中展示)。

五 影響機制分析

前文中，實證模型的回歸結果證實了地區中的文化多樣性與居民的社會信任度存在負相關關系。為了進一步說明產生上述負相關性的原因，作者將在本節中分析多元文化對于社會信任的影響機制。對此，Acemoglu 和 Wolitzky在討論群體間的沖突問題時所建立的博弈模型提供了一個可行的解釋[17]。在該模型中，兩位作者指出了來自不同背景群體的個體間相互不能建立足夠信任度的原因。假設兩個群體中存在世代交疊的個體，并且個體間連續地進行協調博弈(Coordination Games)，那么，在信息不完全的動態博弈中，由于個體難以識別出其他群體中一直采取惡意行為的“壞人”(Bad types who always take bad actions)，因此即便其他群體中的個體在博弈中所選擇的策略是做“好人”并執行善意的行為，但在信息不完全的前提下，善意的行為也會以很大的概率被誤解(Misperceived)。此外，由于在歷史的進程中，關于任何個體行為的信息是有限的，所以群組間的沖突以及由于沖突所導致的不信任感會在誤解和有限的信息下產生。

以上述模型作為理論基礎，并結合中國的實際情況，我們就可以理解多元文化城市與單一文化城市間的社會信任差異。總的來說，多元文化城市的成因是歷史性的移民。那么，在任何多元文化城市的形成過程中，總有所謂的原住群體和移民群體之分，如果群體間的文化背景有較大的差別且生活在同一個城市中，由于對資源的利用屬于競爭關系，則必然會以較高的概率產生群體間的沖突。移民所導致的群體間沖突在歷史和現實中并不鮮見。以南宋時期的移民為例，在中國南方，由于南宋的行政中心位于臨安(今杭州市)，因此導致臨安聚集了大量的外地移民。一方面，來自不同文化背景的群體，在生活方式和思想觀念上難以迅速融合；另一方面，大量移民的到來，使得對于公共資源的爭奪問題顯得尤為嚴重。一個典型的例子就是不同文化背景的群體對于教育和科舉資源的競爭，造成臨安在教育和科舉資源上的壓力，最終迫使政府發布行政命令，要求外鄉學子回原籍進行考試[52]。在戰亂的壓力下，文化差異、對資源的競爭以及朝廷對于不同群體的差別對待政策，必然導致群體間的沖突和相互間的不信任感。與歷史上的情況類似，移民所造成的文化差異問題在改革開放后的工作性移民城市中仍然存在。以廣東省為例，由于廣東是工作性移民的主要目的地，因此在多元文化的背景下，廣東省被調查個體的平均信任度僅為3.29(全樣本均值為3.42)⑧。如果進一步考察具體城市的情況，可以發現在CGSS開展調查的地點中，屬于單一文化城市的汕頭和典型的移民城市東莞具有個體間的可比性(基于相似的平均受教育年限)。汕頭市的平均信任度為3.32，而東莞的平均信任度僅為3.01⑨。

雖然目前的模型無法預測這一差距在未來是會擴大還是縮小，但多元文化對于信任度所造成的影響的確在歷史上和現代社會中都有明顯的事例。較低的信任度來自不同文化間由于誤解所導致的沖突，而產生誤解的原因是動態博弈中的不完全信息。因此，任何有利于傳播正確信息和降低誤解發生概率的政策，都將有助于提高城市的平均信任度。

六 結論及啟示

通過使用大類方言分區對城市的文化種類進行代理，本文將中國的地級城市按照文化種類的數量分為了兩種類型，即單一文化城市和多元文化城市。通過CGSS的微觀調查數據以及OLS回歸可以發現，在多元文化城市生活的個體，平均社會信任度低于生活在單一文化城市的個體。由于城市類型的劃分可能存在一定程度的度量誤差，因此OLS估計可能導致回歸系數存在偏誤。對此，考慮到城市文化類型的成因，作者使用地形的崎嶇程度作為城市文化類型的工具變量再次進行分析后發現，城市文化類型所造成的信任度差異仍然顯著存在。并且，在修正了變量的度量誤差問題后，城市的文化類型對于信任度的影響明顯增強。

如前文所述，導致信任度差異的經濟機制在于不同文化背景的個體間發生沖突的概率更高，因此多元文化城市中的個體更易發生相互間的沖突，并因此而降低了相互間的信任程度。根據本文的研究結果，政策制定者在制定區域性的經濟政策時需要意識到，雖然城市或地區內的平均信任度是個體間博弈的長期均衡之結果，但均衡的位置(社會信任的水平)由文化、地理和制度等因素共同決定，并且這些因素間的相互作用還會進一步影響最終的博弈結果[44][53-54]。如果地區的社會信任水平確實對經濟發展具有重要的作用，那么提高多元文化城市的社會信任度就是有意義的政策目標。具體來說，由于地理和文化因素是外生性較強的變量，因此制度因素是唯一可以人為改變的影響因素。對于試圖促進社會信任度的政策而言，其直接的影響目標應該是降低不同背景的群體間發生沖突的可能性。以當代的工作性移民城市為例，降低戶籍差異的影響，建立公平的教育和就業環境以及減少本地居民的排外意識等公共政策，都可能在一定程度上提高城市的平均信任水平。

注釋：

①在本文中，“城市”一詞的含義與地級行政區或地級市的含義相同。

②⑧⑨相關調查數據可以從以下網站獲得即：http://www.Chinagss.org/.

③由于地圖APP的數據大小會定期更新，所以應定期收集地圖數據的信息。

④以安徽省為例，省會合肥的普通公路的通行速度為48公里每小時，其計算方法就是其他城市中速度值最高的城市(亳州，47.4公里/小時)取整并加1。

⑤⑦表格中“是”的含義為：控制了調查年份的差異對于模型回歸結果所造成的潛在影響。

⑥中國歷史上曾出現過三次大規模的人口流動，第一次是在東晉時期，第二次在兩宋交替，第三次則在明末清初，以上所涉及的三次大規模移民都與戰爭所導致的政局動蕩或朝代更迭密切相關。