非农工作经历与农民社会关系网络

毛德松

（南京邮电大学马克思主义学院，江苏 南京 210042）

非农工作经历与农民社会关系网络

毛德松

（南京邮电大学马克思主义学院，江苏 南京 210042）

采用中国综合社会调查(CGSS)2008年的数据，考察非农工作经历对农民社会关系网络的影响。结果发现，相对于无非农工作经历的农民而言，具有非农工作经历的农民拥有更多的社会关系网络，这不仅在于非农工作自身的集体化作业性质相对于分散的农业生产具有更广泛的人际接触机会，而且非农工作经历调整和改变了个体拓展社会关系网络的态度和能力。采用最新发展的基于R2的夏普里值分解发现，非农工作经历对于形成农民间社会关系网络差距具有重要影响，贡献率可达8.67%，仅次于党员身份、教育程度以及性格因素位列第4。这一结果表明，在城乡劳动力资源配置出现新一轮调整、农村劳动力转移步伐缓慢甚至回流的经济形势下，政府需要加大政策力度通过各种渠道坚定不移地支持农村劳动力的非农就业。因为这不仅能够带动农民收入和农村经济发展，而且还有助构建新型社会网络的农村社会。

非农工作；社会关系；关系网络；农村经济

一、引言

社会资本是指社会组织的一系列特征，主要包括信任、社会规则和社会网络等(Putnam et al，1993)[1]，它们能够增进组织成员之间的合作信任，促进信息交流与沟通，增进组织成员之间的情感交流和自我认同(Crossley&Langdridge，2005)[2]，践行责任和规则并实施有效的奖励和惩罚(Coleman，1988)[3]。社会资本具有多种表现形式，但是其中最基础的便是社会网络，由于它具有很强的经济效应，经济学研究领域里更多是从社会关系网络这个层面来关注社会资本。已有文献发现，在正式制度不健全和正规渠道阻塞时，社会网络能够以一种非市场的力量发挥非正式保险和“润滑剂”作用(Rosenzweig，1988；Bastelaer，2000)[4，5]，可以有效地促进就业和增加收入(Munshi and Rosenzweig，2006；Narayan and Pritchett，1997)[6，7]，提高居民幸福感。特别是对于穷人来说，社会网络不仅能够降低他们的贫困发生率(Grootaert，1999，2001)[8，9]，还能够有效地预防他们贫困的脆弱性(Cleaver，2005)[10]，因而，以社会网络为基础的社会资本，也被誉为“穷人的资本”。

就中国而言，是一个典型的关系型社会（梁漱溟，2005）[11]，社会关系网络不仅是一切社会制度和权力运行的重要基础，也是重要的信息分享和资源配置的替代机制（李树、陈刚，2012）[12]。尤其是在中国农村，由于制度缺失以及人力资本和物资资本的贫瘠，社会关系网络等社会资本的作用更为突出。社会网络等社会资本不仅能够促进中国农村的非农产业发展(Peng，2004)[13]和农民的非农就业(Zhang&Li，2003)[14]，还可以缓解农民贫困和提高农民收入（张爽等，2007；赵志剑、陆铭，2009；叶静怡、周晔馨，2011；Pan，2011）[15-18]，并显著地增进农村居民的幸福感。

社会关系网络在农村经济社会中的作用举足轻重，但随着中国农村经济社会的变迁，原先建立在血缘和地缘基础上的社会关系网络也出现了新的变化和调整。特别是伴随着农村劳动力的大规模转出和非农就业，农村社会关系网络得以突破血缘和地域限制，在原来基础上得到了拓展和延伸。虽然由于产业经济体系和就业体系调整使得大量农民劳动力重新返回农村，但通过非农就业经历带来的社会关系网络改变，却依然可以作为农民的社会资本在未来的发展中发挥作用。那么，具有非农工作经历的农民是否拥有了更多的社会关系网络？一般观点强调非农工作经历可以帮助农民打破血缘和地缘局限提供更广的社会关系网络接触机会，但实际上非农工作经历对于农民社会关系网络可能有更深层次的影响。非农工作经历可以提高农民收入使其更有能力维护关系、调整性格更乐于与朋友相处，也可以使农民改变态度认识到社会网络关系的重要性。因此，非农工作经历对农民社会关系网络的影响是多渠道的，也会对传统的农村经济社会产生深远影响。

本文采用中国综合社会调查(CGSS)2008年的数据，考察非农工作经历对农民社会关系网络的影响。本文的实证结果发现，相对于无非农工作经历的农民而言，具有非农工作经历的农民拥有更多的社会关系网络。这不仅在于非农工作自身的集体化作业性质相对于分散的农业生产具有更广泛的人际接触机会，而且非农工作经历也会调整和改变个体拓展社会关系网络的态度和能力。采用最新发展的基于R2的夏普里值分解方法发现，非农工作经历对于形成个体间社会关系网络差距具有重要影响，贡献率可达8.67%，仅次于党员身份、教育程度以及性格因素位列第4。

本文余下部分结构安排如下：第二部分为数据来源和统计描述，介绍数据出处、进行指标设计并进行描述性统计；第三部分为实证结果与分析，回归估计非农工作经历对社会关系网络的影响，并测度其贡献程度；第四部分是结论和政策建议。

二、数据来源和描述性分析

1.数据说明和变量设计

采用中国人民大学社会学系所发起的全国范围内的、大型的抽样调查项目——中国综合社会调查(CGSS)2008年的数据。此调查访问的对象是根据随机抽样的方法，在全国28个省市抽取家庭户，然后在每个被选中的居民户中按一定规则随机选取1人作为被访者。CGSS(2008)调查共选择了6000个居民户作为访问对象，由访问员手持问卷对该被访者进行调查，内容主要涉及当前访问者的就业、工作和生活情况等。CGSS(2008)共分为A和B两卷，A卷主要涉及个人基本特征和就业情况，共有6000份问卷；B卷涉及对工作和社会的态度和看法，但在问卷回收中仅得到了A卷访问对象中3010个个体的问卷。我们的样本将从收回的这3010个既有个体特征又包括社会认知态度的对象中选择，由于本研究主要聚焦于农民的社会关系网络情况，所以筛选出目前工作情况为务农的样本个体。根据CGSS(2008)问卷中“您目前的工作状况是？”一项来进行筛选，选择回答为“目前务农，曾经有过非农工作”和“目前务农，没有过非农工作”的调查问卷作为考察样本。删除带有缺失信息的样本后，共包括1367个有效样本，其中，具有非农工作经历的样本317个，占23.2%；无非农工作经历的样本1050个，占76.8%。据此设立非农工作经历虚拟变量Nrural，具有非农工作经历的个体赋值1，另外则赋值0。

本文将重点考查非农工作经历对农民社会关系网络的影响，因此需要量化受访者的社会关系网络。根据CGSS(2008)的问卷设计，以受访者对调查问题“在今年春节期间，以各种方式与您互相拜年、交往的亲密朋友大概有多少人”的回答数字来衡量农民社会关系网络(Network)。在中国的传统习俗中，春节期间给亲朋好友拜年是维护关系的重要手段，我们选取过年时与您拜年、交往的朋友个数，而不是亲戚人数，主要是由于相互拜年的朋友个数不仅体现了调查对象社会关系网络的广泛性，而且更能体现出个体对于社会关系网络的维护能力。因为与建立在血缘关系基础上的亲戚而言，朋友之间关系更需要维护。

农民社会关系网络除了与自身经历有关外，还深受家庭及个体特征的影响。因此，本文也构造了相应的变量，具体包括：务农收入(Income)，以家庭2007年务农总收入（万元）赋值；性格(Pers)以个人自我感觉快乐程度赋值，其中，“很不快乐”、“不太快乐”、“普通”、“还算快乐”和“很快乐”分别被赋值为1～5的整数；社会交往态度(Attitude)来自于受访者对调查问题“托关系办事，是中国文化传统”的回答，其中，回答答案为“非常不同意”、“不同意”、“既不同意也不反对”、“同意”和“非常同意”分别被赋值为1～5的整数。收入、性格和社会交往态度是影响农民社会关系网络非常重要的三个因素，也是非农工作经历影响社会关系网络的三个重要渠道。性别(Sex)，男性被赋值为1，女性被赋值为0；年龄(Age)的赋值为受访者在2008年时的周岁；受教育程度(Edu)，当受访者选择“没有受过任何教育”、“私塾”、…、“研究生及以上”分别被赋值为1～13的整数；民族(Mor)，少数民族被赋值为1，汉族被赋值为0；居民政治身份(Politic)，中共党员赋值为1，非中共党员赋值为0；户籍(Census)，户口状况为农村的设定为0，其他的赋值1；居民自评健康状况，当居民回答“很不健康”、“比较不健康”、“一般”、“比较健康”、“很健康”分别赋予其1～5的整数；婚姻状况(Marr)，“同居”和“已婚”的劳动力被赋值为1，“分居”、“离婚”和“丧偶”的被赋值为0。

表1 变量的描述性统计

2.描述性统计

主要变量的描述性统计结果汇总为表1。表1显示，变量Network的样本均值为5.14，标准差为8.84，变异系数更是达到1.72，说明受访者之间的拥有的社会关系网络具有明显差异。变量Nrural的样本均值为23.24%，与无非农工作经历的样本占多数的事实相一致。其中，具有非农工作经历农民的社会关系网络均值为6.68，无非农工作经历的为4.67，前者明显高于后者。在受访者中，社会交往态度偏向于“中庸”（样本均值为3.13），平均务农收入为0.41万元，男性占48.02%，平均年龄为46周岁，受教育程度偏低（样本均值为1.23），少数民族占比11.8%，共产党员占5.94%，非农户口占5.94%，健康状况偏向于“一般”（样本均值为3.33），同居和已婚的占比93.48%。

由于本文模型中包含的变量较多，为检验变量之间是否存在多重共线性，表2报告了各变量之间的Pearson相关系数矩阵。从表2中可以看出，非农工作经历与社会关系网络之间正相关，相关系数为0.10。各自变量之间的相关系数都不高，均低于共线性的门槛值0.7(Lind et al，2002)。因此，可以认为，将这些变量纳入统一的分析框架中不会产生严重的多重共线性问题。

表2 Pearson相关系数

三、实证结果与分析

1.模型估计

本研究将考察非农工作经历对于农民社会关系网络的影响，同时检验这一作用的产生渠道。由于非农工作经历影响农民社会关系网络存在多条机制，本文将主要从非农工作经历对农民收入、农民性格和农民态度三个渠道展开检验。运用OLS估计方法，表3报告了相关模型估计结果。其中，模型(1)为非农工作经历(Nrural)影响农民社会关系网络(Scaptial)的直接效应检验，模型(2)～(4)在模型(1)的基础上引入了Nrural的三个交叉项，分别为非农工作经历与农民收入的交互项(Nrural*Income)、非农工作经历与农民性格的交互项(Nrural*Pers)、非农工作经历与农民态度的交互项(Nrural*Attitude)，通过三个交叉项的引入，检验非农工作经历影响社会关系网络的作用渠道。

从模型(1)来看，农民非农工作经历Nrural的系数在10%的水平上显著为正，表明农民获得更多的非农工作经历可以改善自身的社会网络关系。由于非农工作经历对社会网络关系的影响可能是多渠道的，我们通过模型(2)～(4)引入Nrural的三个交叉项来探究非农工作经历影响社会关系网络的三个渠道。模型(2)通过引入非农工作经历与农民收入的交互项，发现Nrural*Income的系数为正，但不显著，这说明非农工作经历并没有显著地通过影响收入来提高农民的社会关系网络。一般而言，提高收入能够使得人们拥有足够的经济实力去参加一些社交活动或者与朋友之间的娱乐活动，从而扩大自身的人际关系网。但由于对农民而言，一般社交活动或娱乐活动所需投入的支出较少，收入对社会关系网络的影响可能并不显著，从而农民的非农工作经历并不一定能通过影响收入来提高农民的社会关系网络。模型(3)中Nrural*Pers的系数为 0.2937， 在10%的水平上显著，这表明农民的非农经历会通过影响农民的性格来改善农民的社会关系网络。非农工作的集体化作业以及不同劳动力之间的沟通配合，能够改善劳动者的沟通能力和人际交往能力，使得居民更善于耕耘自己的人际圈。而模型(4)中Nrural*Attitude的估计系数也在10%的水平上显著为正，表明农民的非农工作经历能够通过影响农民的态度来改善社会网络关系。非农工作经历可以扩大农民的视野，由于农村的社会关系往往较为简单，而城市的社会关系往往错综复杂，这使得一些具有非农经历的农民对人际交往的态度会发生较大的变化。

此外，从控制变量来看，各模型控制系数符号和显著性表现基本一致。农民的受教育程度(Education)系数为正，且在1%的水平上显著。受教育程度较高的农民往往能够在人际沟通方面得到更多的熏陶和教导，同时也更容易掌握现代化的通讯工具，尤其是网络等，从而能够较为显著地改善自身的社交网络。政治面貌(Politic)的估计系数也在1%的水平上显著为正，表明农民的党员身份能够帮助自身扩大交际圈，这与党员需要定期参加党组织生活会以及不定期参加支部或者村内的其他集体活动不无关系。性别(Sex)、年龄(Age)、婚姻状况(Marr)、健康(Health)和民族(Mor)变量的估计系数都不显著，表明这些特征变量并不会影响到农民的社会关系网络构建。

表3 模型估计结果

2.贡献分解

OLS估计结果显示非农工作经历可以影响到农民的社会关系网络，并且主要是通过调整农民的性格和改变社会交往的态度来实现。那么非农工作经历对于农民社会关系网络的构建影响有多大，精确评估其重要性程度，则需要分解出非农工作经历的贡献率大小。Fields分解和Shorrocks提出的夏普里值分解是两种常用的分解方法。但Fields分解是以估计系数为基础展开的，当解释变量存在相关性或多重共线性等问题导致估计系数不稳健时，这种方法将难以得到可靠的结果。而夏普里值分解通过计算组合博弈（虽然夏普里值分解中的组合博弈并不同于传统博弈论中的概念，但沿袭早期研究的运用范式，我们依然采用这种表达）框架下各变量的边际贡献，即便解释变量之间存在明显的相关性，也会得到稳健的分解结果（当两个解释变量高度相关时，根据Shapley值分解方法两变量的贡献率是相近的，这从理论上说是正确的。而此时，依据Fields分解则会得到错误的结果）。在本文的计量模型中，性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、民族、户籍、态度和收入等因素不仅彼此存在相关性，而且许多变量都会影响或决定模型中的收入或态度变量，因此相对于Fields分解，夏普里值分解方法更适用于本文的研究。

本文采用最新发展的基于R2的夏普里值进行分解。自Shorrocks(1999)提出基于回归的夏普里值分解方法后，部分学者对该分解框架进行了改进或拓展，其中，Wan(2004)发展了一个更一般的分解框架，并得到运用。与Wan(2004)基于回归预测来测度变量边际贡献不同，近期，Israeli(2007)and Huettner and Sunder(2012)提出了基于回归R2的夏普里值分解方法。使用该方法度量某一变量的边际贡献，基本思路是，首先在包含该自变量的组合模型中测度R2，然后剔除该变量观察R2变化，R2减少的越多，则说明该变量的边际贡献或贡献率越大。当然，由于解释变量之间可能有多种组合，需要求出各种可能组合情况下R2的变化并求平均值，从而得到该变量的边际贡献或贡献率。

采用基于R2的夏普里值分解方法，基于表3中模型(1)，分解了非农工作经历等变量对于社会关系网络的贡献影响，结果报告于表4。表4中非农工作经历的贡献率达到8.6778%，在所有变量中排名第4，因此非农工作的经历确实能够显著地帮助农民创建更多的社会关系网络。另外，在影响农民社会关系网络的各因素中，政治面貌、教育程度以及性格排在前三位，贡献率分别达到 25.7108%， 23.4702%，13.0447%，说明具有党员身份、教育程度越高的个体具有更丰富的社会关系网络，乐观的性格也能明显有助于居民社会关系网络的培育。

表4 各因素贡献分解与排名

四、实证结果与分析

采用中国综合社会调查(CGSS)2008年的数据，考察非农工作经历对农民社会关系网络影响，并采用最新发展的基于R2的夏普里值分解方法测度其贡献程度。结果发现，相对于无非农工作经历的农民而言，具有非农工作经历的农民拥有更多的社会关系网络。这不仅在于非农工作自身的集体化作业性质相对于分散的农业生产具有更广泛的人际接触机会，而且非农工作经历也会调整和改变个体拓展社会关系网络的态度和能力。夏普里值分解发现，非农工作经历对于形成个体间社会关系网络差距具有重要影响，贡献率可达8.67%，仅次于党员身份、教育程度以及性格因素位列第4。

在经济社会转轨和城乡融合的主流背景下，大规模农村剩余劳动力的流动，冲击了原本传统的农村经济和社会生活。特别是当前形势下，大批外出农民工返乡，使得原先建立在地理和血缘基础上的农村社会关系网络出现了调整和重构。由于非农工作的合作协调性以及劳动力市场上社会关系网络的重要性，调整和改变了传统农民社会交往的态度和能力，即便在这部分返乡的农民工中，这种变化依然存在并发挥作用。

本文的实证研究提醒我们，在城乡劳动力资源配置出现新一轮调整、农村劳动力转移步伐缓慢甚至回流的经济形势下，政府需要加大政策力度通过各种渠道坚定不移地支持农村劳动力的非农就业。因为这不仅能够带动农民收入和农村经济发展，而且还能进一步促进城乡之间的融合，从情感和认知上破除传统农村经济社会相对保守和闭塞的人际交流网络，构建更为开放丰富的社会关系网络，推动农村和谐社会的建设。另外，政府在鼓励农村劳动力非农就业时，应该优先支持具有非农工作经历的农民，综合利用这部分农民在人力资本、物质资本以及社会资本等方面的优势，推动其转移再就业。

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[18]Pan Y.Born with the Right Surname?Lineage Networks and Political and Economic Opportunities in Rural China[R]. Working Paper No.2011-15，Department of Economics，Louisiana State University，2011.

（责任编辑：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，主要从事和谐社会、全球治理与中国外交研究。