社會資本測量理論方法探討：農戶社會資本的測量

摘要：社會資本的測量一直是社會資本領域研究的重要問題。根據農戶社會資本具有結構性和關系性的特征，按異質性、趨同性、工具性和情感性四個維度選取經驗指標進行實證研究。研究發現：首次提出針對農戶社會資本測量理論并選擇出適合中國村莊環境特點、能夠體現農戶社會資本功能性和特征性的社會資本測量維度；提出一種更加客觀并體現主體差異的IOWA客觀自主評價法，并通過實證方法對社會資本進行測量；依據農戶社會資本測量理論，采用定性定量相結合的分析方法對一個村莊做實證檢驗以確定理論及方法的合理性和有效性。

關鍵詞：社會資本測量；農村社會資本；客觀自主評價法

中圖分類號：F302.5文獻標識碼：A文章編號：10037217（2018）04011909

社會資本理論體系的成熟與完善是在社會學家與經濟學家的交替中逐步前進的。從馬克思古典經濟學中的資本概念，到Bourdieu（1986）對資本含義的擴展，到Becker（1964）年提出的人力資本，再到Putnam（1994）將社會資本視為“資本存量”，再到社會資本概念的發展（Lin，2001）[1-4]，至此社會資本的應用開始擴展到各個領域。近些年，社會資本在勞動力市場中的作用一直被廣泛關注，尤其是社會資本對農民收入回報以及對收入差Becker距的影響產生了一批高質量的研究。社會資本的測量一直是社會資本領域研究的重要問題，NarayanD，CassidyMF自2001年開始就嘗試通過量化方法測量這種影響[5]，但是關于社會資本的測量一直缺乏統一的測量標準，一方面由于社會資本的概念一直沒有統一界定導致社會資本的維度具有復雜性和多樣性，社會資本的指標也很難具有普適性，另一方面是受測量技術的局限，缺乏一個系統性和科學性的測量工具。根據對現有文獻整理，本文認為社會資本測度的研究有三方面可以改善：一是指標選擇多參考國外已有理論或實證中檢驗過的變量，但未完全考慮其在中國文化背景下的適應度；二是社會資本測度中國家、社區、家庭、個人的社會資本測量均有涉獵，但村級和農戶社會資本測量卻有待深入研究；三、隨著社會資本理論研究發展的縱深化，社會資本測量的層次性、結構性、多樣性特點日益突出，因此關于社會資本測量的方法也需要多元化以及精細化的改進，從而得到更加準確的社會資本綜合指數。

一、社會資本測量的研究概況

測量社會資本的變量的選擇需要遵循一定的標準。Coleman（1988）認為社會資本存在于人與人之間的關系之中[6]，因此社會資本測量變量的選取需要表現出行為的非單獨性以及地域性特征。社會資本的最早測量源于Putnam（1994）的參與團體的個數[3]。他發現團體的密度是解釋南北意大利經濟差異的主要原因。Krishna&Shrader;（1999）將社會資本的調查分類擴展為四個方面[7]，即家庭、社區、地區及國家。其在研究中也使用團體成員為指標，同時也使用了信任作為衡量社會資本的指標。Krishna&Uphoff;（1999）在印度的一項水域保護的項目中將網絡中的成員資格作為結構型社會資本的測量標準，實證分析了社會資本對發展的重要作用[8]。該研究通過地域調查問卷構建了六個社會資本相關問題，三個涉及社會的社會關系、網絡以及社會交往結構，以及三個涉及認知形式包括規范、價值觀和代表團結與平等信任的態度。通過分析，他們發現這兩組變量間有高度相關性，之后通過因子分析法將這六個變量構建社會資本指數（包括信任、非正式網絡、互相支持、互惠、團結），結果發現一系列的行為和財產均與這一指數高度相關。

國外關于社會資本測量的研究分別從國家、社區和個人三個層面進行。由于中國城市和農村社會資本具有自身特性，因此在社會資本的變量選取中我們主要參考國內文獻。國內探討社會資本測量的文獻主要有桂勇（2008）、張文宏（2007）、趙延東（2011）和羅家德（2005）葉靜怡（2014）等[9-13]。

國內關于社會資本測量指標的實證研究也很豐富。邊燕杰（2004）、趙劍治、陸銘（2010）周曄馨（2012）、劉倩（2017）等根據上述理論通過社會資本的某一維度做實證分析研究[14-17]。桂勇、黃榮貴（2008）創建出一套具有7個維度（地方性社會網絡、社區歸屬感、社區凝聚力、非地方性社交、志愿主義、互惠一般性信任和社區信任）的社區社會資本測量指標[9]。項軍（2011）設計了一個“社區社會資本”量表，包括社區認同感與歸屬感、人際交往頻度、社區利益共同感、鄰里互助、社區凝聚力、社區參與和社區信任等內容[18]。

社會資本是社會的粘合劑，但很難有一個令人滿意的方法來測量（Paldam&Svendsen;，2004）[19]。社會資本具有很強的歷史及文化屬性，根據不同地域、不同層面下社會資本的測量標準會有所不同，因此選擇適合中國農村社會經濟特點的測量指標是本文的重點之一。

二、農戶社會資本測量理論及指標體系的構建

社會資本測量理論源于Granovetter（1973）提出的強關系、弱關系理論[20]，這是最早對個體社會資本測量的思想[21]。之后林南（1998）提出了情感性、工具性社會資本的思想，并進一步（Lin，2001）對社會網絡提出了三維測量思路[4]，即達高性、異質性、廣泛性。邊燕杰（2004）采用定位法測量中國城市居民的關系網絡，通過將Lin的三維思路轉變為四維，即網絡規模、網絡差異、網絡頂端以及網絡構成等四項指標把網絡關系和網絡結構統一起來[14]。羅家德（2014）將社會資本的概念引入建構社區社會資本，提出關系、結構與認知三個維度，討論了各維度之間的關系[22]。本文將在現有社會資本測量理論研究的基礎之上，嘗試建立有關農村家庭社會資本測量的理論。

（一）農戶社會資本測量理論構建

Leana&VanBuren;（1999）認為，“私人物品”社會資本歸屬于某一行動者而且服務于私人利益，“公共物品”社會資本歸屬于某一群體所有而且服務于該群體的公共利益[23]。而Brown（1997）認為，社會資本具有給個體帶來資源的特征[24]。這里可以將公共物品理解為，公共物品的價值在于通過成員的協同行為以優化集體社會資本方式使得集體利益最大化。而私人物品則可以理解為其價值在于個體的社會資本存量對生活水平的提高。基于這兩個理論，我們認為社會資本對于村一級和農戶應分別具有不同的資本回報特征，因此農村社會資本的測量可分為兩個層面：一是村級社會資本，二是農戶社會資本。村級社會資本具有集體性特征，“通過促進合作來提高效率”（Putnam，1994）[3]，因此在測量集體層面的社會資本時，研究者通常使用信任、公共參與和社會規范幾個維度，而個體社會資本則與其社會資本結構、規模以及數量密切相關。Lin（1999）和邊燕杰（2004）也認同這一點[25，14]。

根據以上分析，社會資本在村莊和農戶的測量上需要根據其功能和特征來選擇變量。我們知道社會資本按社會學角度可分解為“結構性（structural）社會資本”和“認知性（cognitive）（Uphoff，1999）[8]。認知性特征指規范、價值觀、態度、信任，這些特征更適用于提高一個群體的效率，因此在測量村級社會資本時更適用于認知性變量。認知變量可以通過測量個體的認知，加總平均后得到村級認知維度，即社會資本的水平。社會資本的結構性特征更傾向于通過社會資本確定社會角色，比較符合農戶社會資本特征，即可以通過家庭信息及社會活動等客觀情況來測量農戶家庭社會資本。結構性特征更容易通過社會網絡體現出來，比如社會網絡的同質性和異質性的區分，達高性、異質性和廣泛性的區分等等。羅家德（2014）在建構社區社會資本中提出關系、結構與認知三個維度，并討論了各維度之間的關系[22]。無論從村級社會資本層面的測量還是農戶社會資本層面的測量，關系性都是社會資本一個基本的特征和重要測量維度。在羅家德定義中，關系性在社會資本中主要衡量的是關系中信任的質量和互惠及義務關系的數量，數量包括個體在社群中互惠性交換，包括工具性及情感性交換的關系數量，質量則以對社區內成員信任的強度來衡量。因此在這個定義囊括了對個體社會資本的特性，也有社會資本的集體層面的含義。

本研究的重點為農戶社會資本，根據上述討論從關系性和結構性兩方面特征將農戶社會資本經驗指標歸納為工具性、情感性、異質性及趨同性四類指標。工具性指具有價值資源并可以獲得某種已得或未得利益的性質，在農村中比如日常生活中求人辦事，需要別人幫忙農活、蓋房等特征的指標；情感性是為了維系已有的價值資源，使關系延續的特征，比如邊燕杰（2000）的過年網[26]，農村紅白事的隨錢數目指標；異質性在村莊資料中往往指認識一些村外社會地位高的人或城里人（羅家德，2014）或是職業的分工[22]，這里與邊燕杰的網絡頂端性和差異性有相似之處；而趨同性則專指按照農村特有的某些社會經濟文化狀況將具有相同特征的農戶分類的特性，比如是否屬于同宗家族、是否在同樣的社會團體、是否參加同樣的經濟組織等等。工具性和情感性特征更符合農戶社會資本測量中的關系維度，而異質性和趨同性則更接近結構性維度。

（二）指標體系建立的思路及方法

從方法論上來看，社會資本測量分為定性分析和定量分析。社會資本測量的定性分析是通過理論分析與模型建立，將復雜社會資本所涵蓋的各類因素進行聚類和降維處理，試圖通過更少的維度去描述無形的社會資本，幫助我們理解社會資本的概念。Granovetter（1973）提出了著名的強關系與弱關系理論[20]，強關系是從社會經濟特征相似的個體之間形成，而弱關系則是從社會經濟特征以及特征不同的個體之間發展而來，強關系與弱關系理論是對個人網絡社會資本測量的重要思路。林南（1998）將個人社會資本區分為已有的價值資源和在行動中尚可獲取的工具性資源，從而提出了情感性、工具性的社會資本兩維度測量思路[21]。為了實現對構建起來的社會資本進行多維度測量，Lin（2001）提出了著名的達高性、異質性、廣泛性三維度思路，從個體可觸及的社會頂端資源、社會資源的縱向幅度、社會資源的多樣性三方面對社會資本進行測量[4]。另一方面，對社會資本測量最終是要識別不同變量的相對重要程度，而且要整合成為一個社會資本綜合測量指數，所以對社會資本的測量不僅要通過定量的方法給出定性的分析與比較，還要形成一套有效的定量評估綜合測量指數，幫助我們快速、高效地測量樣本的社會資本大小。Krishna&Uphoff;（1999）將自愿參與各種社團情況及人與人之間的信任作為主要指標，并引入因子分析方法測量個體的社會資本，發現這些社會資本指標與經濟發展正向相關[8]。Narayan&Cassidy;（2001）基于社會資本理論和以往文獻，提出了一套改進的社會資本維度、決定因素和結果的評估體系，利用因子分析方法驗證了社會資本維度結果的穩健性和可靠性[5]。針對不同研究對象社會網絡構成和作用存在差異的特點，邊燕杰以春節拜年交往為時間依托，提出了網絡規模、網絡差異、網絡頂端和網絡構成等四項指標，利用因子分析方法測量中國城市居民的關系網絡。

綜上所述，通過社會資本測量定性與定量分析，可以構成一套評估體系，從社會學、經濟學、數學方法等多個方面，全方位對社會資本測量進行研究與分析。目前，常用的定性分析方法主要包括聚類分析、主成分分析等降維分析方法，用于定量分析方法主要以因子分析法為主。

主成分分析與因子分析法類似，前者將主成分表示成變量的線性組合，通過主成分累計貢獻率確定主成分個數，即描述社會資本的維度；后者則將因子表示成變量與特殊因子的線性組合，通過因子累計貢獻率確定因子個數，根據因子載荷矩陣確定變量在各因子中的分類，得到最終綜合指標數值。Svendsen（2000）提出主成分分析法應成為測量社會資本最主要的方法[27]。利用因子分析法的前提是樣本數據具有較強的相關性，如果所分析的樣本空間總數有限，樣本各變量之間存在較大差異，則無法有效運用因子分析法對社會資本進行定性和定量分析。因此，為了充分考慮調查樣本中變量的差異，本文引入運籌學中客觀自主式評價方法對社會資本進行定量分析，進而保證對不同測量樣本社會資本定量分析的適應性。該評價方法基于IOWA（InducedOrderedWeightedAveraging）算子，將各個被評價樣本視為平等的評價主體，可以有效解決對于有限樣本的多個變量的綜合評價問題。該方法的計算步驟如下：

1.確定競爭視野及變量優勢度。

假設評價樣本Si（i=1，2，…，n），每個樣本包含變量xj（j=1，2，…，m），xij=xj（oi）表示評價樣本Si在變量xj上的取值，則評價樣本Si的指標值集合為Xi={xi1，xi2，…，xim}。下面定義評價樣本Si的競爭對象如下：

1）若對于j∈M，恒有xij≥xkj（k∈N，k≠i），則表明評價樣本Si優于Sk，兩者不構成競爭關系；

2）若對于j∈M，恒有xij≤xkj（k∈N，k≠i），則表明評價樣本Si劣于Sk，兩者不構成競爭關系；

3）若對于j∈M，恒有xij≥xkj和xij≤xkj（k∈N，k≠i）同時成立，則表明評價樣本Si和Sk構成競爭關系。

根據以上定義，所有與評價樣本Si（i∈N）構成競爭關系的被評價樣本集合稱為Si的競爭視野，記為Ci={S（i）1，S（i）2，…，S（i）ni}，ni表示與評價樣本Si存在競爭關系樣本的總數。

然后，進一步引入評價變量優勢度的定義，評價變量優勢度包括絕對優勢和相對優勢兩類指標。絕對優勢度表達式為λ（j）i=∑km=1d（j）im/∑nil=1d（j）il，表示評價樣本Si在變量xj上的絕對優勢度。其中，d（j）il=xij-xlj，i∈N，l∈N，j∈M為評價樣本Si在變量xj上相對于競爭樣本Sl的競爭強度，如果d（j）il>0，表示樣本Si在指標xj上競爭強度優于Sl。相對優勢度表達式為λ*（j）i=e∑nil=1d（j）il/∑mj=1e∑nil=1d（j）il，表示評價主體Si在變量xj上的相對優勢度。其中，∑nil=1d（j）il為評價樣本Si在變量xj上的整體競爭強度。

2.確定IOWA算子及變量權重向量。IOWA（誘導有序加權平均）算子由Yager（1999）提出，實際是對評價樣本的評價函數進行改進[28]。本文引入的基于二維IOWA算子包括各評價變量的絕對優勢度和相對優勢度，評價樣本Sk在評價主體Si下的評價函數為：

Yk（<λ（1）i，λ*（1）i，xk1>，<λ（2）i，λ*（2）i，xk2>，…，<λ（m）i，λ*（m）i，xkm>）=∑mj=1ωjakj

其中，ω=（ω1，ω2，…，ωm）T是與Yk相關聯的變量權重向量；<λ（j）i，λ*（j）i，xkj>是一個三元數據，λ（j）i，λ*（j）i是變量的第一和第二重要性；akj表示評價變量重新排序后第j個重要的評價變量在評價樣本Sk下的取值。

變量權重向量ω=（ω1，ω2，…，ωm）T，通過如下規劃模型進行確定：

maxorness（ω）=1m-1∑mj=1（（m-j）ωj）

s.t.ωj=q∑jk=1ηk/∑mj=1q∑jk=1ηk

0

其中，ηk=1-（αλ（k）i+βλ*（k）i），αλ（k）i+βλ*（k）i表示第k個評價向量的整體競爭優勢，α，β表示評價者對于指標絕對優勢度和相對優勢度的偏好程度，無特殊情況可令α=β=0.5。

3.計算客觀自主式評價值和變量權重。

根據IOWA算子和變量權重計算，設第i個評價樣本Si計算得到各評價樣本的評價值向量為y（i）=（yi1，yi2，…，yin）T，計算每個評價樣本的評價向量，可以組成評價值矩陣為Y=（y（1），y（2），…，y（n））T。尋找與向量y（1），y（2），…，y（n）相比最優的綜合評價值，可通過以下規劃模型求解：

max∑nk=1（yT，y（i））2

s.t.‖y‖2=1

綜上所述，逐一進行個樣本變量權重子問題的優化和綜合變量權重主問題優化，可以獲得每個樣本的綜合評價數值向量y*=（y*1，y*2，…，y*n）T；再通過綜合評價數值與各變量數值的回歸分析，可以進一步測算得到各變量的綜合評價權重ω*=（ω*1，ω*2，…，ω*m）T。

三、關于農戶社會資本的測度及指標構建的實

證檢驗

（一）數據來源及農戶社會資本指標選擇

本文使用的數據來自北京師范大學國情調研項目的村莊調查。調查對象為陜西省商洛市商州區楊峪河鄉王澗村全村275戶家庭在2011年的相關信息，包括人口與就業信息、農戶財產擁有與生活質量狀況、教育、醫療及社會保障狀況、農戶收入和支出情況、生產性固定資產擁有與折舊情況，農戶的金融狀況、土地承包經營和宅基地情況、農業生產經營情況、參加政治活動和社會活動的情況、社會關系、幸福感等村莊層面的調查。其中有效樣本數為266，占全村總戶數的96.7%以上，另有9戶因各種原因未能參加調查。本調查中，農民是擁有農業戶口者，訪談以戶籍家庭為基本樣本單位，對戶主進行訪談基本上能夠反映村莊的特點。

根據現有文獻研究，以及該村社會資本具有家庭層面和村莊性質的特點，我們選用8個變量來測量本村中農戶家庭社會資本狀況，它們分別是農戶參加的組織狀況（ZUZHI1），家庭中是否有家譜或祠堂（KIN），親戚中是否有人擔任村干部（CADRE1），家里是否有親戚在縣城有正式工作（VILL9），除了父母和岳父母外春節拜年家數（BAINIAN），春節拜年花銷（HUAXIAO），各種隨禮支出（SUILI）和辦事支出（BANSHI）。這些變量的統計分析結果如表1所示。

（二）數據缺失值處理以及相關指標標準化

1.數據缺失值處理。

上述8個變量中，變量BAINIAN、HUAXIAO、SUILI、BANSHI有效樣本數均為266，占總有效樣本數100%；變量CARDR1、VILL9有效樣本數均為265，占總有效樣本數99.6%；變量KIN有效樣本數為263，占總有效樣本數98.9%；ZUZHI1有效樣本數為244，占總有效樣本數91.7%，缺失樣本個數22。經過對原始數據進一步統計分析，發現變量CARDR1、VILL9、KIN、ZUZHI1缺失相關變量的樣本總數為23，占總有效樣本數8.65%，其中有一個樣本同時缺失上述4個相關變量。如果將缺失相關變量的樣本刪除，將進一步縮減調查存戶的有效樣本個數，丟棄了大量隱藏在這些樣本中的信息；如果單純將相關變量的樣本數據視為0處理，也會損失這些樣本的其他相關變量信息。

目前，缺失變量的處理方法，主要有以幾種：直接刪除法；均值替代法；回歸替代法；多重替代法；熱卡填充法。根據本文使用調查數據的缺失情況，20個樣本缺失ZUZHI1變量，1個樣本缺失KIN變量，1個樣本同時缺失KIN、ZUZHI1兩個變量，1個樣本同時缺失CARDR1、VILL9、KIN、ZUZHI1四個變量。從缺失變量的數值含義分析，變量CARDR1、VILL9、KIN、ZUZHI1均“為邏輯變量（0表示否，1表示是），不適合直接采用均值替代、回歸替代、多重替代等插值方法進行補缺。因此，本文將采用直接刪除和熱卡填充法對缺失數據的樣本進行補缺。根據熱卡填充法原理，對比“參加農民經濟組織”變量的數據缺失樣本的家庭全年總收入情況，對于家庭全年總收入超過40000元的樣本，“參加農民經濟組織”變量的缺失值用“1”替代，其他樣本用“0”替代。由此，可以將缺失ZUZHI1變量的21個樣本補充完整，還剩下2個樣本缺失KIN變量，以及1個樣本缺失KIN、CADRE1、VILL9，采用直接刪除樣本辦法進行處理。將相關變量缺失值處理后，社會資本相關變量的統計描述結果如表2所示。

2.指標標準化。

本文所使用的調查變量包括邏輯變量和數值變量，數值變量中又有表示次數和貨幣的變量，為了消除各類變量的量綱差異將其變為可比值，需要對所選定的相關變量進行標準化。本文將所選用的社會資本相關變量轉化成符合標準正態分布的可比數值，使得每個變量所有樣本的均值為0、方差為1，為后續社會資本定性與定量分析打下基礎。標準化后的社會資本相關變量統計結果如表3所示。

（三）農戶社會資本測度的定量分析

1.聚類分析應用。

將調查樣本的變量進行聚類分析，以求用維度更小的主要因子來描述社會資本。因此，經過調查樣本指標標準化以后，采用K-means聚類方法對社會資本進行定性分析，結果圖1所示。

從圖1中可以發現，第一輪聚類分析將8個變量分為6類：表示除父母和岳父母外春節去拜年家數BAINIAN和除父母和岳父母外春節拜年禮品禮金花銷HUAXIAO可以歸為一類；表示是否參加了專業合作組織ZUZHI1和親戚中是否有人擔任村干部CADRE1可以歸為一類；表示各種隨禮（不算春節拜年）支出SUILI、親友是否有在縣城或城市里正式工作VILL9、是否有祠堂或家譜KIN以及托人辦事支出BAISHI各成一類；第二輪聚類分析將8個變量分為4類：表示除父母和岳父母外春節去拜年家數BAINIAN、除父母和岳父母外春節拜年禮品禮金花銷HUAXIAO和各種隨禮（不算春節拜年）支出SUILI歸為一類；表示是否參加了專業合作組織ZUZHI1、親戚中是否有人擔任村干部CADRE1和是否有祠堂或家譜KIN歸為一類；表示親友是否有在縣城或城市里正式工作VILL9和托人辦事支出BANSHI各成一類。這個聚類的結果與我們先前所建立的農戶社會資本測量的四個維度：情感性、工具性、異質性、趨同性基本是可以對應的，由于樣本量較少，個別的偏差（比如CADRE1并無趨同性特征）可以忽略。這說明我們之前所建立的農戶社會資本測量維度經過實踐檢驗是具有合理性的。

2.主成分分析應用。

針對本文的農戶樣本調查數據，利用標準化后的263個樣本數據，計算選定的8個社會資本測量相關變量的相關系數矩陣如表4：

根據主成分分析的經驗判別法則，選取社會資本主成分個數為4個，第4個主成分特征根為0.921，累計貢獻率達66.4%；如果選擇6個因子描述社會資本，雖然主成分因子的累計貢獻率達87.8%，但是社會資本定性分析從8個維度僅僅降低到6個維度，一方面沒有起到降維的作用，另一方面6個因子過于細化難以解釋。

（四）農戶社會資本綜合指標的計算

1.因子分析。

根據因子分析方法的計算步驟，對農村居民社會資本資本的相關變量進行KMO和SMC指標驗證，具體計算結果如表6。KMO指標中只有變量ZUZHI1、CADRE1、VILL9、SUILI的數值超過0.6，其他4個變量均分布在0.5～0.6區間，總體樣本KMO指標接近0.6，根據Kaiser（1974）的測算經驗，本文所采用的樣本數據并不適合使用因子分析方法。另一方面，本文采用的樣本數據SMC指標也普遍偏低，也說明樣本數據并不適合使用因子分析。

為了與本文所提出的客觀自主分析進行對比，下面仍然采用因子分析方法對樣本數據進行定量分析，進而與本文所提出的新評價方法定量結果進行對比。根據對農村居民社會資本定性分析結果，結合因子分析法因子數量選擇限制，仍然選擇4個因子描述樣本變量，計算相應的因子分析載荷矩陣如表7。

從表7可以發現，因子1中主導占優變量為5、6，因子2中主導占優變量為3，因子3中主導占優變量為1。為了更加清晰地看出變量與因子間的相對關系，對上述因子分析的結果加以斜交旋轉，旋轉后的因子載荷矩陣如表8所示。

與未旋轉的因子載荷矩陣相比，旋轉后的因子載荷矩陣中每個因子都有相對占優的變量，為了更加直觀地判斷每個變量在各因子中的重要性，對旋轉后因子載荷矩陣進行方差單位化處理，用以表示每個變量在因子的權重大小，結果如表9。

從表9可以發現，因子1中占主要影響的為變量5和6，兩個變量解釋了因子單位方差的99%；因子2中占主要影響的為變量3，一個變量解釋了因子單位方差的91%；因子3中占主要影響的為變量1，一個變量解釋了因子單位方差的95%；因子4中占主要影響的為變量4和7，兩個變量解釋了因子單位方差的89%。變量2和8在四個因子中并沒有明顯體現出其影響力，分析出現此結果主要是因為樣本數據無法通過KMO和SMC檢驗所致。綜合評價指數中因子相對權重，以及相應的因子得分系數矩陣如表10。

通過上面所述的因子相對權重表和因子得分系數矩陣，可以得到因子分析綜合評價指數表達式如下：

SHWL_index=0.353×factor1+0.278×factor2+0.254×factor3+0.115×factor4=0.184×ZUZHI1+0.063×KIN+0.205×CADRE1+0.067×VILL9+0.185×BAINIAN+0.286×HUAXIAO-0.002×SUILI+0.011×BANSHI

將農戶社會資本與因子的關系進一步擴展，可以得到農戶社會資本與相關變量之間的關系。在因子分析結果中，發現變量SUILI與農村社會資本綜合指數負相關，這一結果與原本對社會資本的理解有所偏差。下面將采用本文所提出的客觀自主評價方法對農村社會資本進行定量分析。

2.客觀自主分析。

本文通過MATLAB平臺編程，實現基于IOWA算子的客觀自主評價算法。算法流程如圖2。

由于本文所采用的基于IOWA算子客觀自主評價算法過于復雜，其計算過程相關結果不在論文中贅述。最終計算農村社會資本綜合評價指數為：

SHWL_index=0.353×factor1+0.278×factor2+0.254×factor3+0.115×factor4=0.184×ZUZHI1+0.063×KIN+0.205×CADRE1+0.067×VILL9+0.185×BAINIAN+0.286×HUAXIAO-0.002×SUILI+0.011×BANSHI

根據上述社會資本綜合評價指數公式，變量對其影響順序依次為VILL9、SUILI、BAINIAN、ZUZHI1、HUAXIAO、KIN、CADRE1、BANSHI。其中，變量VILL9對綜合評價指數影響最大，此變量主要表示社會資本異質性，其影響力在綜合評價指數中占比約為20%，說明異質性對社會資本指標的貢獻起到了非常重要的作用；變量BAINIAN、HUAXIAO、SUILI構成農村社會資本情感性，三個變量影響力在綜合評價指數中占比為46.4%，在農村社會資本定量分析中占據絕對優勢；變量KIN、CADRE1、ZUZHI1構成農村社會資本趨同性，三個變量影響力在綜合評價指數中占比為33%，在農村社會資本定量分析中占據較大優勢；變量BANSHI代表農村社會資本工具性，其影響力在綜合評價指數中占比僅為0.6%，對農村社會資本測量分析影響最小。

四、結論

農戶是農村經濟組織中基本單元，也是農業生產經營的主體。農戶間的排斥、合作與競爭對農戶自身行為以及農村可持續發展都具有影響和作用，因此從農戶角度研究農村社會資本具有重要意義。本文在社會資本的測量理論方法探討中將農戶社會資本理解為Leana&VanBuren;（1999）所提出的“私人物品”，即通過個體的社會資本存量對私人利益的服務。從這個角度出發，我們認為農戶社會資本具有結構性和關系性的特征，依據已有文獻和農村社會交往情況，提出了按異質性、趨同性、工具性和情感性四個維度選取經驗指標。首先，利用熱卡充填法將部分樣本的缺失變量補齊，對于個別缺失樣本采取直接刪除方法，以此確保分析樣本變量信息的完整性；其次，對補齊變量信息的樣本數據進行標準化處理，消除各變量的量綱差異和數量級差距，為農村家庭社會資本的測量分析打下基礎；接著，從方法論上將社會資本測量分為定性與定量分析，利用聚類分析法和主成分分析法進行定性分析，驗證維度設立的合理性；在無法應用因子分析法進行定量分析的情況下，提出了基于IOWA算子的客觀自主評價方法，此方法充分考慮評價樣本個體差異性，并且對于各類樣本數據都具有普適性，能夠客觀地確定農村家庭社會資本綜合指數；最后，本文基于陜西省商洛市商州區楊峪河鄉王澗村調查數據，用定性和定量的方法驗證了農村家庭社會資本測量理論的有效性和合理性，并通過實證發現情感性和趨同性兩個維度對社會資本綜合指標的貢獻最大，而這兩項是最能代表農村社會資本特征的維度，這也非常好地說明了社會資本測量維度建立、測量方法選擇與實際是相符的。

本文的貢獻在于：1）從理論上，首次提出針對農戶社會資本測量理論，并基于文獻研究選擇出適合中國村莊環境特點、能夠體現農戶社會資本功能性和特征性的社會資本測量維度；2）方法上，總結歸納社會資本指標體系的構建方法，在與其他方法相較之下，提出一種更加客觀并體現主體差異的IOWA客觀自主評價法，并通過實證方法對社會資本進行測量；3）依據農戶社會資本測量理論，采用定性定量相結合的分析方法對一個村莊做實證檢驗以確定理論及方法的合理性和有效性。

這個研究也有不足之處，由于數據限制，農戶社會資本的維度建立及測量只在一個村莊中檢驗，雖然農戶的社會資本特性具有很大相似性，但一個村莊由于受地理環境和社會經濟發展的限制還是具有特征的單一性，其普適性價值還不夠強，還需要在更多的村莊研究中檢驗所提出的農戶社會資本測量維度的穩健性，并加以修正，以確定這個理論和方法可以進一步推廣。

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