社會網絡對農民工同鄉聚居的影響研究*

（暨南大學經濟學院 廣東廣州 510632）

一、引 言

“以農為生的人，世代定居是常態，遷移是變態?！痹卩l土社會下，“生于斯、死于斯”是其主要特征（費孝通，2003）。但改革開放以來，中國農村的社會經濟結構發生深刻變化。一方面，在一系列農業政策指導和推動下，農村生產力得到大幅度解放，使農村出現了大量的剩余勞動力。另一方面，戶籍制度的改革，打破了土地對農民的束縛；在城鄉二元結構下，進城務工經商仍然是農民增加收入的重要手段和途徑，這一系列因素促使了農民進城務工經商（蔡昉，2018）。根據國家衛計委發布的《中國流動人口發展報告2018》，2017 年我國的流動人口規模為2.44 億人。而國家統計局發布的《2017 年農民工監測調查報告》顯示，2017 年我國農民工總量達到2.87 億人，外出農民工人數達到1.72億，外出農民工人數超過了我國流動人口和農民工人口的半數，間接說明農民工的遷移流動已經成為我國人口流動的重要組成部分。但在城鄉二元結構下，農民“落腳城市”的公共政策缺位與制度性歧視，使“農一代”的跨區域流動，不是向融入城市的市民化方向發展，而是形成了數量龐大的“兩棲人口”或所謂的“候鳥式遷移”（劉守英和王一鴿，2018）。此外，在“候鳥式遷移”過程中，由于城鄉戶籍制度、土地制度及勞動力市場不完善等障礙，以親緣、地緣為紐帶的社會網絡等非正式制度成為農民工獲取職業信息和實現就業的重要渠道。①對于勞動力市場上的就業行為，一般認為包括兩種：科層、市場等正式渠道和社會網絡等非正式渠道；前者如單位內部招工、國家分配和組織調動等，后者如通過各種社會關系網絡獲得信息資源和人情資源，進而實現就業。對本文所采用的數據分析表明，六成左右的農民工通過家庭、親戚和朋友等社會網絡就職；初次進城前，超過八成的農民工借助于親戚或同鄉獲取務工經商的信息。進一步采用國家衛計委2016 年流動人口動態監測數據進行分析，結論相同。在遷入地，鄉城流動人口往往在空間上相聚而居或相聚而業，形成如北京“浙江村”、廣州“湖北村”、深圳“湖南村”等人口聚居現象。那么，通過社會網絡實現就業會影響農民工進城后的居住選擇嗎？是使農民工選擇與同鄉相聚而居，抑或是與本地人融合，即農民工通過社會網絡就職是否會使其傾向于選擇與同鄉聚居，從而影響其社會融合？國內以往的文獻較少予以探討，本文擬嘗試彌補此不足，對上述問題從理論和實證層面予以回答。

二、文獻綜述

對于勞動力市場上的工作信息傳遞，Granovetter（1973）提出了弱連帶優勢理論，該理論認為弱連帶（weak ties）相對于強連帶（strong ties）在獲取有效且高質量信息方面具有顯著優勢，Granovetter 基于問卷調查和深度訪談收集到的資料，運用社會網絡分析方法，對勞動力市場上求職者找工作的過程予以了強有力的解釋。在此基礎之上，國內外的大量研究業已證明，無論是由強連帶，還是弱連帶所構成的社會網絡，都是求職者獲取工作信息的重要渠道（王春超和袁偉，2016；Giulietti 等，2018）。即便是在勞動力市場比較完善的西方發達國家，社會網絡對解決勞動力市場的信息不對稱也起著重要作用。相關研究指出，美國近三分之一到二分之一的就業人員，是通過以親屬、熟人、朋友等為紐帶的社會關系網絡來獲取工作信息或就職，并且通過社會網絡找到工作的就業者不僅跳槽率較低且生產率較高（Burks 等，2015）。Gee 等（2017）對包含55 個國家的1 700 萬條社交網絡用戶及其與好友的關系進行了研究，發現在各個國家中大部分勞動力通過弱連帶而非強連帶獲得工作信息，進而找到工作，他們認為這并不是由于弱連帶更有用，而是由于其更易獲得且數量較大。在中國人情社會及農民工自身人力資本的約束下，社會網絡成為該群體獲取信息、資源和情感支持的重要渠道。Tian 和Lin（2016）利用中國勞動力市場與社會流動性調查、2004 年社會資本調查及2004 年中國綜合社會調查的數據研究發現，轉型期的中國，市場機制的不完善及戶籍制度對勞動力市場的分割，使社會網絡在傳遞信息和彌補市場缺陷方面起著重要作用。鄧睿和冉光和（2018）認為，農民工一般通過人才市場、私人中介、報紙媒介等正式渠道，以及親戚、朋友、熟人等非正式渠道或社會網絡搜尋就業機會，進而在城市獲得就業，并且大部分農民工是通過后者獲得高質量工作。

以往的相關文獻表明，通過社會網絡獲取工作信息和就業的流動人口更容易形成親緣、業緣、地緣等空間集聚，這是因為后續遷移者會偏好于選擇與自己具有相同個人特征的群體相聚而居，如職業、學歷、語言、籍貫、遷移經歷等（Bertoli 和Ruyssen，2018）。Hellerstein 等（2011）的研究就發現，在美國，西班牙裔美國人更傾向于與西班牙裔美國人一起生活和居住。Patel 和Vella（2013）利用1980 年、1990 年和2000 年的美國人口普查數據發現，1980—2000 年間新到美國的移民群體在選擇遷入地時，會追隨已遷移同鄉移民的腳步，且傾向于選擇從事與已遷入者相同的職業。在中國，這種基于親緣、業緣、地緣的相聚而居更為常見。張春泥和謝宇（2013）發現農民在進城之后會基于同鄉關系建立和拓展社會網絡，從而獲得就業信息、社會資源、情感支持，進一步形成同鄉聚居。李志剛等（2011）對廣州海珠區“湖北村”的個案研究發現，“湖北村”這種同鄉聚居社區的存在正是基于親緣、地緣等社會網絡的族群雇工模式。此外，也有研究指出人力資本和社會網絡所帶來的外部性，更多是通過面對面的信息交流所產生的，這樣就必然使外部性局限在一定區域內，使通過社會網絡獲取資源和信息的個體在空間上形成集聚（朱炎亮，2016；Glaeser 和Lu，2018）。

綜合以上研究，社會網絡有助于個體獲取信息、資源及實現就業，同時社會網絡也會影響到個體的收入、聚居選擇和就業質量等。但以往關于社會網絡對農民工空間集聚的實證研究，多聚焦于城市層面，而較少從農民工的鄰居選擇、聚居形式等微觀環境進行探討。對“同鄉社區”或“同鄉聚居社區”的研究多為案例研究，缺乏理論和實證分析。那么，借助于社會網絡就職的農民工是否更容易在空間上相聚而居，從而形成同鄉聚居？同鄉聚居對農民工的融入城市有何影響？本文擬從理論層面和實證層面對上述問題進行探討。

三、理論模型推演

本文接下來所構建的模型參考了Michel 等（1996）等所構建的異質勞動力的跨區域均衡模型，此理論模型揭示了外部性如何影響勞動力的空間區位選擇，進而導致經濟活動在空間上形成集聚。本文對此模型作了進一步擴展，將社會網絡（θ）加入理論模型中，進而將社會網絡這一關鍵變量內生化，闡釋了社會網絡在影響個體空間聚居選擇過程中的作用。

（一）基本模型與假設

假設有一個由兩個區域r=A,B構成的經濟體，兩區域間生產的產品無差異，產品的生產僅需要勞動這一種生產要素且無運輸成本。區域r中包含兩種勞動生產要素：流動人口和本地居民，分別稱之為h和l。Hr表示區域r中流動人口的人數，Lr表示區域r中本地居民的人數，故H=HA+HB，L=L A+LB，則A和B的勞動力總數可表示為P=H+L。對于區域r，其生產函數可表示為：

上述生產函數中，E（Hr）是一個外部性函數，具有希克斯轉移因子的特點，即隨著流動人口的流入，其所帶來的技術進步是遞增的。換句話說，隨著居住在同一區域內流動人口的增加，相應的外部性也在增加，但同時外部性的邊際生產率也在降低，進而降低流動人口的工資。F（Hr,Lr）是一個滿足稻田條件（Inadaconditions，f′（0）=∞）的新古典生產函數，即滿足規模報酬不變及邊際產出遞減，進而有F（Hr，1）=f（Hr），且f′（Hr）＞0，f′（Hr）＜ 0。這里之所以引進一個具有外部性的生產函數，是因為區域內擁有較多數量的流動人口，能夠提高區域內所有勞動力的生產率，例如高低技能勞動力的互補，以及一個具有高技能的工人在與周圍勞動力充分交流的條件下，通過知識溢出、人力資本外部性和“干中學”機制能夠較大幅度提高周圍勞動力的生產率水平。

由于區域內的產品市場是完全競爭的，且不存在運輸成本，故兩個區域中的產品價格是相同的，可將價格標準化為1。同樣區域內的勞動力市場也是完全競爭的，因而每個勞動力的區域工資由其邊際生產率決定?？傻昧鲃尤丝诘墓べY為：

則給定區域r（r=A,B）內的勞動力j（j=H,L）的效用為：

其中u（）是來自于工資的間接效用，er（Pr）是消費的外部性，它取決于區域r上居住的總人口數Pr。在這里假定兩類勞動力的消費外部性函數有相同的函數形式：

其中Pr/Sr表示區域r的人口密度，Sr表示該區域的總面積，需要強調的是，Sr并不一定指物理面積的大小，例如其還可以指工人所消費的公共基礎設施量或公共福利設施數量。假定兩個區域的初始稟賦是相同的，即SA=SB。此外，還假定各區域的函數v是相同的，即每個區域都不存在結構上的優勢。為了進一步討論區域空間承載力所造成的影響，假設＞0，＜0。第一個不等式（＞ 0）表示的是集聚效應（agglomeration effect）：區域r中的人口越多，個體之間交互的潛能越大，在交互過程中傳遞的就業信息量越大，從而越有利于個體實現就業。因此，個體在選擇進入某個區域的過程中，社會網絡起著重要的信息傳遞作用。第二個不等式（＜ 0）表示的是擁擠效應（crowding effect），例如居住有大量人口的區域往往會面臨較高的污染、較高的犯罪率、較差的環境及較少的公共設施，進而降低個體的福利。因此，當個體選擇進入一個人口較多的區域時，集聚效應所帶來的向心力，促使其傾向于選擇集聚，而擁擠效應所帶來的離心力，促使其選擇離散。個體的最終居住選擇取決于對二者的權衡。最后，本文假定特定區域內生產和消費所產生的外部性不會溢出到另一區域。

為了不失一般性，當考慮其他影響因素時，將消費的外部性設為以下具體形式：

其中，a、b和θ為［0，1］的常數，a表示生活福利的重要性，b表示工人福利中的擁擠效應，θ表示社會網絡的規模強度，即交流的外部性，其是集聚效應的重要組成部分。社會網絡產生的集聚效應包含兩個含義：區域內人口規模越大，信息交流的規模越大，越有利于個體實現就業和應對失業風險；另一個含義是通過社會網絡搜尋工作會影響到勞動力的區位選擇。具體而言，在交流的過程中，區域內的流動人口會相互獲得有關就業、生活等方面的信息，個體通過對比可能選擇去工資更高、福利更好的城市，其也可能把這些信息和資源通過鄉土網絡傳遞給未進城的親屬或朋友，從而吸引更多的同鄉村民進入自己所在城市打工及所在區域居住。

接下來分析社會網絡內生化情形下，個體的遷移行為。若兩個區域間的公共生活福利設施不同，流動人口在流動時，除了考慮工資差異，還會考慮到集聚效應和擁擠效應，此時勞動力的流動行為是由效用差異的驅動而產生的，具體為：

表達式中的m是個常量，表示阻礙或促進流動的因素，如距離的遠近、運輸的便利、區域的社會經濟狀況及個人與家庭的特征等其他影響個體適應性的因素。

（二）均衡

由于經濟所遵循的路徑具有唯一性，所以流動人口的均衡分布依賴于本地人的初始分布。為了闡釋其中的機理，接下來討論更為一般的情景，流動人口的遷入會影響兩個區域內的福利水平，即a、bθ、均不為零。具體而言，個體在既定區域內所獲得的間接效用，不僅取決于工資水平，還取決于區域內各種消費外部性所產生的差異。假定生產的外部性、生產函數及效用函數的具體形式分別為：

其中ε為正常數，0＜σ＜1，r=A,B。將（9）式代入（6）式得：

把（8）、（9）式代入（2）式得：

將（11）式代入（10）式得：

將（5）式代入（12）式后，對HA求微分可得：

通過對φ′′（HA）分析可知是使φ′′（HA）=0的唯一解，即是φ′（HA）在［0,H］上唯一最大值。此時會出現兩種情況：

當φ′（）≤ 0時，這意味著在［0,H］內，必有φ′（HA）≤ 0，這表明在［0,H］內，φ（HA）為嚴格遞減函數，又φ（0）=∞且φ（H）=-∞，故是唯一均衡，且全局穩定（見圖1（a））。

當φ′（）＞ 0時，此時φ′（HA）為凹函數，若φ′（HA）=0，存在兩個解在區間上嚴格遞減，在區間上嚴格遞增，在區間上嚴格遞減，所以當且僅當時，存在三種均衡，此時對稱均衡不穩定，而非對稱均衡收斂穩定（見圖1（b））。

單一均衡的條件等價于：

因此，當集聚效應強于擁擠效應，或生產外部性足夠強，又或兩條件同時滿足時，存在三種均衡。同時也可以看出，即使不存在生產和消費外部性（ε=a=b=0），即當區域間的生活福利設施是獨立相同的，不受人口規模影響，但只要社會網絡規模足夠強（即θ≠ 0），也可得到三個均衡。此時，均衡中的對稱均衡是不穩定的，流動人口不會均勻地分布于兩個區域；非對稱均衡是穩定的，即大部分流動人口會集聚于其中一個區域，進而會產生很強的集聚效應。此外，在社會網絡的作用下，擁有大量的流動人口的區域將會吸引越來越多的流動人口集聚，并且會造成另一區域的利益損失，產生非對稱的空間格局，形成空間集聚。結合本文所要研究的問題，提出如下假說：

假說1：通過社會網絡實現就業會使農民工在空間上形成同鄉聚居。

圖1 對稱均衡與非對稱均衡

從理論模型的均衡結果可以得出，若生產外部性不是足夠強，此時存在唯一穩定均衡（見圖1（a））。若生產外部性或社會網絡規模足夠強，會存在多個穩定均衡（見圖1（b））。但當社會網絡所產生的交流外部性存在時，式（15）較易實現而式（16）較難實現，從而使圖1（a）和圖1（b）中的對稱均衡難以存在。此時，非對稱均衡是穩定的，除非擁擠效應足夠強，則存在唯一不穩定均衡。大部分流動人口會聚居于同一區域，從而不利于流動人口與本地居民融合。提出如下假說：

假說2：農民工的同鄉聚居不利于其融入城市。

四、計量模型、數據說明與變量選取

（一）計量模型和數據說明

1.計量模型

根據以往文獻的研究可知，農民工多通過社會網絡獲取信息、資源和實現就業。根據理論模型的分析可知，通過社會網絡就職的農民工會傾向于選擇同鄉為鄰居，并且在此過程中可能會吸引更多的同鄉村民進入自己所在的城市務工經商及選擇同鄉為鄰居，從而形成同鄉聚居。為了檢驗本文所提出的假說，建立如下計量模型：

其中，i表示第i個農民工，Neigh是表征農民工聚居選擇的量，Net是表征社會網絡的量，X是控制變量矩陣，∏是相應的回歸系數矩陣，ε是隨機擾動項。若第一個假說成立，則當被解釋變量Neigh為“同鄉”時，則估計系數β1應為正；同理，當被解釋變量Neigh為“本地人”時，則估計系數β1應為負。

2.數據說明

本文所主要采用的數據來源于中國鄉城流動人口數據RUMiC 2008 和國家衛計委中國流動人口動態監測調查數據。中國鄉城流動人口數據RUMiC 2008 是由北京師范大學、澳大利亞國立大學、國家統計局和德國勞動研究所，于2008 年在上海，廣東的廣州、深圳和東莞，江蘇的南京和無錫，浙江的杭州和寧波，湖北的武漢，安徽的合肥和蚌埠，河南的鄭州和洛陽，重慶，四川的成都等9 個省份的15 個城市進行的實地調查。因為中國大部分鄉城流動人口多集中于上述城市，故該項目的調查數據具有代表性。國家衛計委中國流動人口動態監測調查數據是由國家衛生健康委員會按照隨機原則在全國31 個省（區、市）和新疆生產建設兵團城市地區抽取樣本點，自2009 年起每年開展一次。因此，該數據調查結果對全國和各省有較好代表性。在此基礎之上，2013 年和2014 年又開展了流動人口社會融合調查。其中，2013 年流動人口社會融合調查在上海市、蘇州市、無錫市、武漢市、長沙市、西安市、泉州市、咸陽市8 市開展。由于2014 年數據中未包含農民工的求職途徑這一核心解釋變量，而2013 年數據中包含了本文所用到的被解釋變量和核心解釋變量，故本文選用2013 年的流動人口社會融合調查數據，進行穩健性檢驗及探討同鄉聚居對農民工社會融合的影響。由于本文只考慮農民工的情況，故刪除了2013 年流動人口社會融合調查數據中城鎮戶籍的流動人口。在刪除相關變量的缺失值和極端值后，從RUMiC 2008 獲得6 416個農民工樣本，從2013 年的流動人口社會融合調查數據獲得12 546個農民工樣本。此外，文中用到的城市房價數據來自于相關城市的統計年鑒；所用到的城市租金數據來自于由中國房地產協會主辦的中國房價行情網禧泰數據庫。

（二）變量選取與描述性統計

1.被解釋變量

對于本文的因變量同鄉聚居，在RUMiC 2008 數據中，本文選取“周圍是否住著很多同鄉？”來衡量，若回答為“是”則說明農民工在居住地的選擇上更傾向與自己的同鄉聚居。在國家衛計委2013 年流動人口社會融合調查數據中，關于“您的鄰居主要是誰？”的回答主要有“外地人”和“本地人”，若農民工回答為“本地人”則說明農民工在居住地的選擇上，不傾向與自己的同鄉聚居，從而對同鄉聚居進行間接刻畫。對于社會融合，本文采用“如果城里政策允許，您會在城里待多久?”來衡量，該問題的回答包括“不確定、1 年、1—3 年、3 年以上、一直待下去”，為了度量農民工融入意愿的強度，本文對以上回答分別賦值1、2、3、4、5，賦值越高表示融入意愿越強。

2.解釋變量

對于本文的自變量社會網絡的測量，這里參考邊燕杰等（2012）對于社會網絡現實形態的劃分，他們根據關系類型，將社會網絡主要分為求職網、拜年網、餐飲網等。本文的核心解釋變量主要選取的是求職網，用“農民工獲得當前主要工作的途徑”來刻畫。在RUMiC 2008 和國家衛計委流動人口社會融合調查數據的數據中，就職途徑主要包括：政府安排、政府職介、社區就業服務站等政府或科層途徑；商業職介（包括人才交流會）、看到廣告后申請、直接申請及雇主招工等市場途徑；家人聯系、親戚介紹、朋友介紹、一般熟人介紹等非正式渠道。若農民工是通過家人聯系、親戚介紹、朋友介紹、一般熟人介紹等實現就業，本文即認為其通過社會網絡途徑就職。此外，本文還采用拜年網作為社會網絡的代理變量，對本文結論進行了穩健性檢驗；對于拜年網，用“最近的一個春節期間，通過各種方式相互問候的人數”來刻畫。

3.其他控制變量

以往研究認為個人特征、家庭特征、工作特征、老家所在村村民外出務工經商狀況等均會影響到農民工的居住選擇和融合意愿。對于個人特征，本文的選取主要有性別、年齡、受教育年限、婚姻狀況、現職工作經驗等；對于家庭特征，本文的選取主要有人均耕地和同住家庭人數等；對于工作特征，本文的選取主要有正職月收入、購買社會保險情況、合同性質、職業、所有制和地區等；對于老家所在村狀況，本文主要選取老家所在村勞動力外出務工比例。①因篇幅所限，本文省略了描述性統計結果，感興趣的讀者可在《經濟科學》官網論文頁面“附錄與擴展”欄目下載。

（三）內生性問題

對于模型中可能存在的內生性問題，如遺漏關鍵變量和反向因果，本文采用工具變量法進行處理。由于本文中衡量社會網絡的變量為二值虛擬變量，常規兩階段的工具變量法難以處理。所幸的是，Roodman（2011）提出的條件混合估計法（conditional mixed process，CMP）為處理這類特征變量的內生性提供了有效方法。CMP 采用極大似然估計法，把聯立方程組當作一個系統進行估計，而非傳統的兩階段回歸，進而會更有效率和優勢。此外，該估計方法的優勢在于方程組中的內生解釋變量和被解釋變量不僅可以為連續變量，也可以為分類變量。因此，方程組中的回歸方程可以為線性模型，也可以為非線性模型。在本文中，方程組中的主方程為Probit 模型，主方程的被解釋變量為農民工同鄉聚居選擇，解釋變量為內生變量社會網絡（Net_job）和控制變量。輔助方程也為Probit 模型，輔助方程的被解釋變量為社會網絡，解釋變量為工具變量和控制變量。CMP 的處理效果體現在兩個方程殘差擾動項的相關系數經費雪z變換（Fisherz-transformation）后統計量（atanhrho）的顯著性上。②費雪z變換過程：atanhrho=(1/2)ln((1+rho)/(1-rho))，其中rho是主方程和輔助方程的誤差擾動項的相關系數。在本文中，該檢驗的原假設為“社會網絡是外生變量”，如果估計結果拒絕原假設，則說明社會網絡是內生變量。在此情況下，CMP 估計結果將優于原Probit 模型估計結果，否則Probit估計結果將優于CMP估計結果。對于社會網絡的工具變量，本文選取“初次進城前，農民工借助于親戚或同鄉獲取務工經商的信息”。一方面，農民工初次進城前若是通過親戚或同鄉獲取務工經商的信息，進城后會傾向于借助這些社會關系網絡來求職和就業。另一方面，初次進城前通過親戚或同鄉獲取務工經商的信息，并不會直接影響到農民工目前的居住選擇。這是因為農民工作出目前同鄉聚居與否的選擇與初次進城時存在一定的時間間隔，這個間隔較長且較普遍。另外進城后工作及工作城市或地點的轉換也會影響到之后的聚居選擇，因而初次進城前得到的居住信息與當前的聚居選擇存在較大差異。根據本文所使用的RUMiC 2008 數據，大部分農民工找到現職與初次進城的時間間隔大于1 年，一半左右的農民工的時間間隔超過2 年，且大部分農民工進城之后換過工作。此外，RUMiC 2008 數據還顯示，近一半的農民工自初次進城之后，不止在一個城市從事務工經商活動。因此，初次進城前通過親戚或同鄉獲取務工經商的信息，并不會直接影響到農民工進城后的聚居選擇。綜上，選取“初次進城前，農民工借助于親戚或同鄉獲取務工經商的信息”作為工具變量是合理的。

五、實證分析

（一）回歸分析

根據本文理論模型提出的假說和構建的計量模型，用農民工聚居選擇作為因變量對社會網絡進行Probit 模型估計，同時采用穩健標準誤；進一步采用CMP 估計，克服模型中的內生性問題，估計結果見表1。從表1 的（1）—（2）列可以看出，無論是否控制工作特征，社會網絡的估計系數均顯著為正，說明借助于社會網絡就職的農民工，會傾向于選擇與同鄉而非本地人聚居。從表1 的（3）—（4）列可以看出，費雪z變換后的統計量顯著拒絕原假設，表明社會網絡為內生變量，CMP 的估計結果要優于原Probit 估計結果。在處理內生性之后，社會網絡的估計系數依然為正，且影響幅度明顯比原Probit 估計結果變大，說明在Probit 模型中，社會網絡的影響效果被低估了。以上分析表明，借助于社會網絡就職的農民工，會傾向于選擇與同鄉而非本地人聚居，從而驗證了本文提出的第一個假說。結合理論模型的分析，可能的解釋是：在通過社會網絡就業的過程中，會使農民工意識到社會網絡具有應對失業風險的外部性，即在失業后重新獲得工作的機會較高；而為了可以更好地利用社會網絡獲取工作信息和機會，以便實現就業及應對未來失業的風險，農民工會更傾向于選擇與同鄉聚居而非本地人聚居。

同時從表1 還可以看出，在個人特征方面，性別、婚姻狀況、現職工作經驗（Time_job）等均會正向影響農民工選擇同鄉聚居，年齡、進城前非務農經歷（Nofarming）等均會負向影響農民工選擇同鄉聚居。具體而言，男性比女性、年齡較小、已婚和進城前無非務農經歷的農民工更傾向于選擇同鄉聚居。在家庭特征方面，家庭同住人數（Size_family）對農民工同鄉聚居無顯著影響，而家庭成員的人均耕地（Farmland）則會正向影響農民工選擇同鄉聚居。此外，老家所在村勞動力外出務工比例（Percent_left）越高，農民工選擇同鄉聚居的概率越大；而居住地與工作地的距離（Close）越近，農民工越傾向于選擇與同鄉聚居。個人收入（Income）與所在城市的租金（Rent_house）對農民工的聚居選擇則無顯著影響，而所在城市的房價（Price_house）越高則會顯著提高農民工同鄉聚居的概率。

表1 社會網絡對農民工同鄉聚居影響的估計結果

續表1

（二）穩健性檢驗

1.傾向得分匹配法

囿于本文所選擇數據及變量等因素，計量模型可能存在樣本選擇性偏差，如借助與未借助社會網絡實現就業的農民工可能存在系統性差異，即借助于社會網絡實現就業和未借助于社會網絡實現就業的農民工可能具有截然不同的特點。具體而言，年齡大、已婚的農民工更可能借助于社會網絡實現就業，而在進城前有過非農經歷、受教育程度較高的農民工更可能選擇不借助于社會網絡就職。

本文嘗試采用傾向得分匹配方法（PSM）來計算社會網絡的處理平均效應（ATT），基于PSM 構造社會網絡與同鄉聚居的反事實框架，來處理上述可能存在的樣本選擇性偏差，進行穩健性檢驗。這是因為基于反事實法PSM 通過ATT 可以觀測到特定農民工，其借助與不借助社會網絡實現就業時的同鄉聚居選擇狀況。其中，ATT=E(Y1-Y0|X,Net_job=1)，這里Y1是指借助社會網絡實現就業的農民工同鄉聚居選擇，Y0是指未借助社會網絡實現就業的農民工同鄉聚居選擇，X表示被解釋變量?？芍狝TT測度的是借助社會網絡實現就業的農民工，其就業前后同鄉聚居選擇變化的期望值。因此，基于反事實法，PSM 可以進一步檢驗本文所提出的假說。

本文采用PSM 中近鄰匹配、核匹配、樣條匹配等方法進行匹配估計，結果見表2 的（1）—（4）列。從中可以看出，無論是近鄰匹配、核匹配，抑或是樣條匹配，ATT 均顯著為正，說明借助于社會網絡求職的農民工會更傾向于選擇與同鄉聚居。采用國家衛計委2013 年流動人口社會融合調查數據進行PSM 估計，估計結果見表2 的（5）—（8）列?？梢钥闯?，無論是近鄰匹配、核匹配，抑或是樣條匹配，ATT結果均顯著為負，說明借助于社會網絡求職的農民工會不傾向于選擇與本地人聚居。以上結果進一步驗證了本文提出的第一個假說。①因篇幅所限，本文省略了RUMiC 2008 和2013 年流動人口社會融合數據的平衡性檢驗結果，感興趣的讀者可在《經濟科學》官網論文頁面“附錄與擴展”欄目下載。

表2 社會網絡對農民工同鄉聚居影響的PSM 估計結果

2.其他穩健性檢驗

為了進一步驗證本文的結果，接下來本文采用國家衛計委2013 年流動人口社會融合調查數據和運用自變量替換法進行穩健性檢驗。如上文所述，不同于RUMiC 2008 的數據，由于國家衛計委2013 年流動人口社會融合調查數據中，關于“您的鄰居主要是誰？”的回答主要有“外地人”和“本地人”，因而本文選用“鄰居是本地人”來間接刻畫農民工同鄉聚居的選擇。用選擇與本地人聚居作為因變量對社會網絡進行Probit 估計，估計結果見表3 第（1）列。從中可以看出，社會網絡的估計系數顯著為負，說明借助于社會網絡求職會降低農民工與本地人聚居的概率，從而間接驗證了本文提出的第一個假說。

對于自變量替換，本文選用拜年網來作為社會網絡的代理變量進行檢驗。②受國家衛計委2013 年流動人口社會融合調查數據內容的限制，此時的控制變量，除個體的主要特征外，僅包括“工作所在城市的房價”、“工作所在城市的租金”、“居住類型是否為城中村”、“耕地畝數”、“合同性質”和“工作區域”等。具體選用“最近的一個春節期間，農民工通過各種方式相互問候過的人數（Net_spring）”、“親戚、朋友或熟人所占拜年人數比例（Net_acqu）”、“親戚所占拜年人數比例（Net_relat）”來刻畫。可以預期，親戚、朋友或熟人所占拜年人數比例越高，則說明農民工越傾向于與同鄉進行交往，從而更可能使農民工選擇同鄉聚居。用農民工聚居選擇對社會網絡的代理變量進行估計，估計結果見表3 第（2）—（4）列。從中可以看出，上述社會網絡的三個代理變量均顯著為正，說明當采用拜年網時，估計結果支持上述描述及前文結論，從而對本文第一個假說作了進一步驗證。

表3 社會網絡對農民工同鄉聚居影響的Probit 估計結果

續表3

（三）進一步的討論：農民工同鄉聚居對其社會融合的影響

關于同鄉聚居對農民工融入城市和社會融合的影響，本文認為同鄉聚居不利于農民工融入城市，接下來本文對上述影響進行分析。用農民工融合意愿作為因變量對同鄉聚居進行估計，估計結果見表4 的第（1）列。從中可以看出同鄉聚居的估計系數均顯著為負，這說明選擇同鄉聚居的農民工融入城市的意愿更低。進一步采用國家衛計委2013 年流動人口社會融合調查數據進行分析。由于在國家衛計委2013 年流動人口社會融合調查數據中，衡量融入意愿“打算在本地長期居住”的回答為“是”和“否”，本文把回答“是”設置為1，把回答“否”設置為0。用鄰居為本地人對社會融合進行估計，估計結果見表4的第（4）列。從中可以看出，選擇與本地人聚居會提高農民工融入城市的意愿。

表4 農民工同鄉聚居對其社會融合影響的估計結果

對于模型中可能存在的反向因果問題，由理論分析可知，農民工之所以選擇與同鄉聚居而非本地人聚居，主要是因為與同鄉聚居可以更好地利用社會網絡的外部性從而獲得就業信息和機會，以便實現就業及應對未來的失業風險，而非考慮融合與否，因而農民工聚居選擇對融合意愿不太可能存在反向因果問題。此外，考慮到農民工的聚居選擇會因是否有配偶或孩子同住而存在差異，比如，相對于有配偶或孩子同住的農民工而言，無配偶和孩子同住農民工的融合意愿可能會較低。但當把所使用數據按照是否有配偶或孩子同住分組后進行估計，估計結果見表4 的（2）—（3）列和（5）—（6）列。從中可以看出結論未發生變化，說明即使存在反向因果，對結論也無明顯影響。

以上估計結果可能由于樣本選擇存在偏誤。由于同鄉聚居作為一種選擇，選擇同鄉聚居與未選擇同鄉聚居的農民工可能具有截然不同的特點。為了克服樣本選擇的問題，本文采用PSM 構造了聚居選擇對農民工社會融合的反事實框架進行PSM 估計，ATT 結果見表5。從中可以看出，當采用RUMiC 2008 數據及處理變量為同鄉聚居時，ATT 結果均顯著為負。當采用國家衛計委數據處理變量為本地人聚居時，ATT 結果均顯著為正。以上結果表明選擇同鄉聚居而不是與本地人聚居，不利于農民工融入城市和社會融合，從而驗證了本文提出的第二個假說。

表5 農民工同鄉聚居對其社會融合影響的PSM 估計結果

六、主要結論與啟示

（一）主要結論

在鄉土人情社會下，以親緣、地緣等為紐帶的社會網絡成為進城農民工獲取信息、資源和求職的重要渠道，但借助于社會網絡就職會如何影響農民工的聚居選擇呢？本文首先對兩區域異質勞動力均衡模型進行了擴展，把社會網絡這一關鍵解釋變量內生化，構建了一個社會網絡對個體居住選擇或聚居選擇影響機制的理論模型。理論模型的分析表明，借助于社會網絡獲取信息、資源和求職，可能會造成個體選擇同鄉聚居。其次，本文利用RUMiC 2008 數據和2013 年的流動人口社會融合調查數據進行了分析，數據的分析結果表明，大多數農民工會利用社會網絡獲取信息、資源和求職。在采用CMP 處理了社會網絡的內生性之后，實證結果表明，利用社會網絡實現就業會導致農民工傾向于選擇同鄉聚居而非選擇與本地人聚居；采用傾向得分匹配方法處理了樣本選擇性偏誤問題之后，結果依然穩健。進一步的分析發現，農民工的同鄉聚居不利于其社會融合。從而在理論層面和實證層面對本文提出的問題進行了回答。

（二）啟示

第一，應搭建勞動力市場供求信息的雙向傳遞平臺，減少農民工對社會網絡的過度依賴。本文的數據分析表明，農民工多通過以親緣、地緣為紐帶的社會網絡等非正式渠道求職。但通過社會網絡就職的農民工更傾向于選擇與同鄉而非本地人同居。本文的分析發現，選擇同鄉聚居不利于農民工融入城市和社會融合，而選擇與本地人聚居則有利于其融入城市和社會融合。因此，應搭建城鄉勞動力市場供求信息的雙向傳遞平臺，使農民工能夠擁有與城市居民平等參與就業的機會。此外，應規范職業中介機構的行為，也可以嘗試鼓勵和引導中介機構下鄉。

第二，國家惠農政策應向農村教育領域傾斜，提高農民的人力資本水平。本文的研究發現，農民工的教育水平普遍較低，而具有較低教育水平的農民工，更傾向于選擇不主動融入城市。因此，政府應加大對農村教育的投入，提高農村居民的人力資本水平，這樣不僅有利于提高農民的生產率，而且有利于減少進城農民工對社會網絡的依賴，從而實現勞動力由數量供給轉向質量供給，最終有利于實現我國經濟高質量發展及建立現代化經濟體系。

第三，應改革阻礙勞動力流動的制度障礙，使農民工更好地融入城市。我國長期存在的城鄉二元結構及戶籍制度，限制了農民工由農民向城市居民的轉變。一般而言，城市的平均受教育年限要高于農村。對于農民而言，進入城市則可以與具有較高人力資本的勞動力進行交互，從而分享城市人力資本的外部性，提高自身的收入。對于城市而言，農民的進入有利于實現高低技能互補，從而提高整個勞動力市場的收入。