劉 濤

（河南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河南 開封 475004）

一、引言及文獻(xiàn)回顧

截至2021年，中國(guó)農(nóng)民工數(shù)量達(dá)2.925億人（數(shù)據(jù)來(lái)自2021年農(nóng)民工監(jiān)測(cè)調(diào)查報(bào)告）。改革開放以來(lái)，該群體一直是學(xué)界研究和政府關(guān)注的重點(diǎn)。在20世紀(jì)80年代社會(huì)資本的概念被明確提出后，社會(huì)資本在勞動(dòng)力市場(chǎng)中的作用就受到經(jīng)濟(jì)學(xué)家和社會(huì)學(xué)家的廣泛關(guān)注。中國(guó)是一個(gè)關(guān)系型社會(huì)，社會(huì)關(guān)系在經(jīng)濟(jì)生活中扮演了重要角色。隨著國(guó)內(nèi)各類微觀數(shù)據(jù)庫(kù)的不斷完善，該類研究越來(lái)越豐富?，F(xiàn)有文獻(xiàn)就社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工諸如務(wù)工工資[1]、就業(yè)空間選擇[2]、留城意愿[3]、家庭貧困[4]、消費(fèi)儲(chǔ)蓄[5-6]、職業(yè)地位[7-8]、工作滿意度[9]等諸多方面的影響，進(jìn)行了大量研究。就研究結(jié)論而言，文獻(xiàn)對(duì)社會(huì)資本有助于非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)的獲取等形成基本共識(shí)[10-12]，但無(wú)論是國(guó)外還是國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)對(duì)社會(huì)資本是否會(huì)提升工資收入一直都頗具爭(zhēng)議：不少文獻(xiàn)指出社會(huì)資本對(duì)工資水平?jīng)]有顯著影響[13-14]，甚至有負(fù)向影響[15-16]；同樣有不少文獻(xiàn)指出社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工收入有正向影響[17-18]。

為什么實(shí)證結(jié)論有這么大的分歧呢？首先，社會(huì)資本是一個(gè)非常復(fù)雜乃至有些模糊的概念，這給實(shí)證研究帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)[19]。目前學(xué)界普遍接受的定義有兩個(gè)：一是Putnam 等提出的“社會(huì)資本指能夠通過協(xié)調(diào)行動(dòng)提高經(jīng)濟(jì)效率的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、信任和社會(huì)規(guī)范”[20]；另一個(gè)是Lin提出的“社會(huì)資本指嵌入在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，可由行為者獲得并加以利用的社會(huì)資源”[21]。Putnam 等和Lin 提出的社會(huì)資本概念的差異，主要源于作者的研究視角和關(guān)注重點(diǎn)不同：前者更關(guān)注社會(huì)資本的集體屬性，后者則更重視個(gè)人視角對(duì)社會(huì)資本的分析。在勞動(dòng)力市場(chǎng)的實(shí)證研究中，接受前者社會(huì)資本概念的文獻(xiàn)，一般會(huì)采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的稱謂，以強(qiáng)調(diào)研究重點(diǎn)是個(gè)人層面，而非集體層面的信任和社會(huì)規(guī)范[1]。Lin提出的概念則側(cè)重個(gè)體層面，同時(shí)也有很好的外延性：凡是能夠影響個(gè)體行為或結(jié)果的參照群體的特征、行為或結(jié)果，都可以被視為嵌入性資源，因此，Lin 提出的概念可以涵蓋同群效應(yīng)（Peer Effects）。如果文獻(xiàn)所采納的社會(huì)資本的概念是Lin 提出的，則往往直接使用社會(huì)資本的概念①。

如果概念稱謂本身尚不足以給實(shí)證研究帶來(lái)困難，當(dāng)我們把關(guān)注點(diǎn)轉(zhuǎn)移到概念內(nèi)涵時(shí)，測(cè)度誤差問題就難以回避了。以Lin提出的社會(huì)資本概念為例：社會(huì)資本是嵌入在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，可由行為者利用或獲得的社會(huì)資源。假設(shè)A與B認(rèn)識(shí)，B與C也認(rèn)識(shí)，A在尋找工作時(shí)得到了B的幫助，那么B就是A 的社會(huì)資本；但C 在尋找工作時(shí)沒有得到B 的任何幫助，在研究C尋找工作的問題時(shí)，B就不能視為C的社會(huì)資本。雖然B既是A的社會(huì)關(guān)系，也是C的社會(huì)關(guān)系。此外需要指出，B的社會(huì)資本在B幫助A尋找工作的過程中如果起到作用，那么B 的社會(huì)資本也被看作A 的社會(huì)資本。因此，如果接受Lin 提出的社會(huì)資本的概念，那么現(xiàn)有社會(huì)資本的實(shí)證文獻(xiàn)所采用的數(shù)據(jù)，或多或少都存在測(cè)度誤差問題。文獻(xiàn)中常被用來(lái)作為社會(huì)資本的代理變量如親戚、朋友數(shù)量，同鄉(xiāng)、同事、同學(xué)數(shù)量或者春節(jié)拜年人數(shù)、平時(shí)通信人數(shù)、人情花費(fèi)等，都很難完全滿足社會(huì)資本的內(nèi)涵。

其次，研究視角存在較大差異。以是否關(guān)注社會(huì)資本的數(shù)量和結(jié)構(gòu)特征為準(zhǔn)，可以分為兩類：一是關(guān)注使用社會(huì)資本對(duì)個(gè)體結(jié)果的直接影響，而不區(qū)分社會(huì)資本的數(shù)量和結(jié)構(gòu)特征所帶來(lái)的異質(zhì)性影響。二是關(guān)注社會(huì)資本的數(shù)量和結(jié)構(gòu)特征，并著重分析社會(huì)資本的數(shù)量和結(jié)構(gòu)特征所帶來(lái)的差異性影響②。自美國(guó)社會(huì)學(xué)家Granovetter[22]提出弱關(guān)系理論以及Burt[23]提出結(jié)構(gòu)洞理論以來(lái)，異質(zhì)性社會(huì)資本對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響就成為該領(lǐng)域研究的重點(diǎn)。文獻(xiàn)基于不同的數(shù)據(jù)集對(duì)社會(huì)資本的細(xì)分維度有不同的測(cè)度方法，這使得橫向比較很困難乃至不可比[24]。以國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)為例：王春超、周先波[25]提出了“整合型”社會(huì)資本和“跨越型”社會(huì)資本，側(cè)重對(duì)個(gè)體社會(huì)資本的閉合性和開放性特征進(jìn)行分析，關(guān)注“新”“老”社會(huì)資本對(duì)個(gè)體收入的異質(zhì)性影響。葉靜怡、武玲蔚[17]把社會(huì)資本分為聲望社會(huì)資本和權(quán)力社會(huì)資本，側(cè)重分析社會(huì)資本占有社會(huì)資源的差異而帶來(lái)的不同影響。

再次，社會(huì)資本通常被認(rèn)為有較強(qiáng)的內(nèi)生性，在研究中是否考慮內(nèi)生性問題對(duì)研究結(jié)論有顯著的影響，甚至得出相反的結(jié)論。陳云松、范曉光指出，不同研究視角的內(nèi)生性來(lái)源也不相同：如果關(guān)注使用社會(huì)資本對(duì)工資收入的影響，內(nèi)生性主要源于自選擇；如果關(guān)注社會(huì)資本的規(guī)模（數(shù)量）和結(jié)構(gòu)對(duì)收入的影響，雙向因果、自選擇、測(cè)度誤差等都可能導(dǎo)致內(nèi)生性[26]。近年，社會(huì)資本的內(nèi)生性問題逐漸得到重視，工具變量法、傾向值匹配法、內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型等計(jì)量方法被用來(lái)解決實(shí)證研究中的估計(jì)偏誤問題。此外，目前國(guó)內(nèi)多數(shù)文獻(xiàn)的實(shí)證數(shù)據(jù)屬于流入地的調(diào)查法所得，該類數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重的樣本選擇，但是該問題所導(dǎo)致的內(nèi)生性在文獻(xiàn)中尚未得到充分的重視[27]。

二、社會(huì)資本對(duì)工資的影響機(jī)制

Lin 對(duì)社會(huì)資本的作用機(jī)制做過詳細(xì)的闡述和分析，概括來(lái)說(shuō)主要包括四種途徑：傳遞就業(yè)崗位信息、施加影響、增強(qiáng)社會(huì)信用和同群效應(yīng)③。傳遞信息和同群效應(yīng)屬于間接影響，施加影響和增強(qiáng)社會(huì)信用屬于直接影響?！按蛘泻簟本烤鼓苡卸啻蟮挠绊懼饕谟谑恰罢l(shuí)”打的招呼；社會(huì)資本能增加多少社會(huì)信用，也主要受社會(huì)資本差異的影響。因此，不難發(fā)現(xiàn)直接影響是“關(guān)系型社會(huì)”社會(huì)資本作用機(jī)制的典型特征，而間接影響則是勞動(dòng)力市場(chǎng)信息不完備的重要補(bǔ)充。忽視個(gè)體社會(huì)資本的差異，以“使用社會(huì)資本務(wù)工”作為核心解釋變量的回歸分析將會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的自選擇問題，進(jìn)而導(dǎo)致回歸結(jié)論的可靠性大幅度降低④。但是，如果在個(gè)體社會(huì)資本相同條件下，分析所得的推論能被經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證，則恰恰可以檢驗(yàn)是哪種機(jī)制在起主導(dǎo)作用。下文將基于就業(yè)崗位信息的傳遞渠道、類型和務(wù)工者信息搜尋能力的差異，就社會(huì)資本的影響機(jī)制進(jìn)行分析，并在此基礎(chǔ)上提出本文的待檢驗(yàn)假說(shuō)。

（一）就業(yè)崗位信息的傳遞渠道和類型

從企業(yè)崗位信息發(fā)布的角度看：就業(yè)崗位信息可以分為市場(chǎng)信息和非市場(chǎng)信息。市場(chǎng)信息是公開的，任何人通過搜尋均可以獲得。非市場(chǎng)信息是非公開的，僅有部分人掌握該類崗位信息。獲得非市場(chǎng)崗位信息需要直接或間接認(rèn)識(shí)掌握信息的人，即求職者需通過其社會(huì)資本才能獲得該類崗位信息。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)化，勞動(dòng)力市場(chǎng)特別是農(nóng)民工的供求關(guān)系發(fā)生了明顯的變化，企業(yè)為了招聘適宜的務(wù)工者，往往會(huì)多渠道發(fā)布崗位信息，覆蓋范圍更廣的市場(chǎng)渠道是企業(yè)發(fā)布崗位信息的主要方式。

市場(chǎng)信息從其覆蓋空間范圍看可以分為兩類：完全市場(chǎng)信息和局部市場(chǎng)信息。完全市場(chǎng)信息指不因求職者居住地的不同而引起搜尋成本顯著變化的市場(chǎng)信息。局部市場(chǎng)信息指在特定區(qū)域的求職者更易獲取的市場(chǎng)信息。一家企業(yè)通過報(bào)紙發(fā)布崗位信息，如果該報(bào)紙的流通范圍是全國(guó)的，那么該信息就屬于完全市場(chǎng)信息；如果報(bào)紙的流通范圍局限于某一省份或某城市，則該信息屬于局部市場(chǎng)信息。不同城市的人才市場(chǎng)或勞務(wù)市場(chǎng)，雖然所有求職者都可以去，但相對(duì)于該城市的本地人或已經(jīng)在該城市的外地人，其他城市的求職者較難通過該種方式獲得崗位信息，因此，該類信息仍可以視為局部市場(chǎng)信息。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和智能手機(jī)的普及，互聯(lián)網(wǎng)已成為各類信息傳遞的重要途徑。嚴(yán)格區(qū)分互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)布的崗位信息，是屬于全部市場(chǎng)信息還是局部市場(chǎng)信息并不容易。一般而言，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)布的崗位信息屬于哪種類型的市場(chǎng)信息，與發(fā)布崗位信息平臺(tái)的受眾面相關(guān)：受眾面越廣的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)所發(fā)布的崗位信息越接近完全市場(chǎng)信息。在極端情況下，一些務(wù)工者從來(lái)不上網(wǎng)搜尋崗位信息，那么對(duì)于這些務(wù)工者，互聯(lián)網(wǎng)信息則屬于局部市場(chǎng)信息。根據(jù)求職者搜尋崗位信息時(shí)距離特定區(qū)域的遠(yuǎn)近或搜尋成本的差異，局部市場(chǎng)信息可以細(xì)分為近距離信息和遠(yuǎn)距離信息。社會(huì)資本傳遞不同類型市場(chǎng)崗位信息時(shí)，不會(huì)因信息類型而有顯著成本差異。求職者搜尋信息的成本會(huì)因就業(yè)崗位信息的類型和求職者搜尋信息的能力出現(xiàn)顯著差異。

（二）社會(huì)資本對(duì)崗位信息搜尋能力不同者的影響

為了簡(jiǎn)化分析，本文做如下假設(shè)：（1）市場(chǎng)上有兩類務(wù)工者：市場(chǎng)崗位信息搜尋能力強(qiáng)和能力弱的務(wù)工者。（2）適宜不同能力務(wù)工者的崗位集分別為N和M。不同崗位集中的崗位工資分為低工資和高工資兩種類型。（3）不同能力務(wù)工者均有兩種方式獲取崗位信息：社會(huì)資本提供和自行搜尋。（4）為了便于計(jì)算，假設(shè)不同崗位集中的高低工資崗位比例相同；不同方式獲取的崗位信息所提供的高工資崗位的概率是等可能的?；诖?，不同能力的求職者，獲得適宜自身人力資本高工資崗位的概率服從超幾何分布。從超幾何分布概率計(jì)算公式可知：

注：M和N表示適宜弱能力和強(qiáng)能力崗位信息搜尋者的崗位集；δ表示崗位集中高工資崗位的比例；Q表示兩種崗位信息獲取方式得到的崗位信息之和。

從上述概率計(jì)算公式可知：在市場(chǎng)上適宜不同信息搜尋能力者的崗位以及相應(yīng)高工資崗位數(shù)量給定的情況下，不同信息搜尋能力者獲得高工資崗位的概率主要取決于獲得的崗位信息數(shù)量。當(dāng)社會(huì)資本提供的崗位信息與自行搜尋的崗位信息重復(fù)時(shí)，重復(fù)部分不會(huì)提升務(wù)工者獲得高工資崗位的概率。鑒于自行搜尋無(wú)法獲取非市場(chǎng)渠道崗位信息，重合部分主要是市場(chǎng)信息。因此，從信息傳遞的角度看，社會(huì)資本對(duì)務(wù)工者工資收入的影響，主要在于社會(huì)資本傳遞的市場(chǎng)信息與務(wù)工者自行搜尋的崗位信息重復(fù)比例是高還是低：重復(fù)比越高，社會(huì)資本對(duì)工資水平的影響就越小；重復(fù)比越低，社會(huì)資本對(duì)工資水平的影響就越大。

使用社會(huì)資本與自行搜尋的崗位信息重復(fù)比受兩方面因素的影響：一方面，務(wù)工者自行搜尋的崗位數(shù)量占適宜其人力資本崗位集的比重。自行搜尋崗位信息的數(shù)量主要受務(wù)工者崗位信息搜尋能力的影響。在一定時(shí)間和搜尋成本的約束下，崗位信息搜尋能力強(qiáng)的務(wù)工者獲得的崗位信息數(shù)量更多，占其適宜崗位信息集的比重更高，更容易和其社會(huì)資本提供的市場(chǎng)崗位信息重復(fù)。另一方面，社會(huì)資本能夠提供多少崗位信息，特別是非市場(chǎng)渠道的崗位信息。本文已經(jīng)假設(shè)不同崗位信息搜尋能力務(wù)工者的社會(huì)資本結(jié)構(gòu)和質(zhì)量相當(dāng)。因此，崗位信息搜尋能力弱的務(wù)工者，其工資水平更易受社會(huì)資本的影響，而崗位信息搜尋能力強(qiáng)的務(wù)工者的工資水平則較少受到社會(huì)資本的影響，乃至沒有影響。此外，當(dāng)社會(huì)資本提供的崗位信息數(shù)量有限時(shí)，減少自行搜尋信息的努力程度，將大幅度降低信息搜尋能力強(qiáng)的務(wù)工者獲取的崗位信息數(shù)量，進(jìn)而導(dǎo)致社會(huì)資本對(duì)其工資水平產(chǎn)生負(fù)向影響。

假說(shuō)1：信息搜尋能力弱的務(wù)工者，工資水平更易受社會(huì)資本的影響；信息搜尋能力強(qiáng)的務(wù)工者，依賴社會(huì)資本務(wù)工時(shí)，工資水平可能受社會(huì)資本的負(fù)向影響。

一般而言，距離越近的市場(chǎng)，務(wù)工者越容易通過自行搜尋獲取崗位信息；距離越遠(yuǎn)，越不容易獲取崗位信息。當(dāng)務(wù)工者通過社會(huì)資本獲取的市場(chǎng)信息是近距離局部市場(chǎng)信息時(shí)，更容易與自行搜尋的崗位信息重復(fù)。因此，社會(huì)資本對(duì)遠(yuǎn)距離務(wù)工者收入影響更大，對(duì)近距離務(wù)工者收入影響較小或沒有顯著影響。

假說(shuō)2：社會(huì)資本對(duì)遠(yuǎn)距離務(wù)工者收入影響更大，對(duì)近距離務(wù)工者影響較小或無(wú)顯著影響。

三、數(shù)據(jù)說(shuō)明和模型設(shè)定

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的數(shù)據(jù)來(lái)自河南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院、中原發(fā)展研究院聯(lián)合組織的“‘百縣千村’人口流動(dòng)信息采集與數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)——整村調(diào)查項(xiàng)目”。項(xiàng)目于2017年啟動(dòng)，2021 年截止，已經(jīng)進(jìn)行了五期數(shù)據(jù)調(diào)研采集。數(shù)據(jù)庫(kù)采取分層抽樣的方法確定調(diào)研地點(diǎn)，以入戶調(diào)研的方式采集數(shù)據(jù)。采集的信息分為村情、戶情、個(gè)人三個(gè)層面的數(shù)據(jù)。村情數(shù)據(jù)由調(diào)研人員與主要村干部交談獲得，主要包括村莊人口、村內(nèi)企業(yè)數(shù)、距離縣城通勤時(shí)間、地形地貌等信息；戶情和個(gè)人數(shù)據(jù)則由調(diào)研員與被訪農(nóng)戶主要家庭成員通過一對(duì)一訪談方式采集。如果家庭主要人員在外務(wù)工，則由調(diào)研人員通過電話或網(wǎng)絡(luò)等方式聯(lián)系采集相關(guān)數(shù)據(jù)。個(gè)體信息主要包括個(gè)人年齡、受教育程度、外出務(wù)工渠道、務(wù)工經(jīng)歷、現(xiàn)從事職業(yè)、是否黨員、參與家庭農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、每年務(wù)工月數(shù)、每日工作時(shí)間等信息；家庭信息主要包括家庭人口數(shù)、家庭65歲以上老人數(shù)、家庭15歲以下兒童和學(xué)生數(shù)等信息。

（二）變量選擇和描述性統(tǒng)計(jì)

被解釋變量：務(wù)工者每小時(shí)的工資收入。不少文獻(xiàn)采用務(wù)工者年收入或月收入作為被解釋變量，但不少農(nóng)民工每年的務(wù)工月數(shù)以及每天的工作時(shí)間是非常不同的，使用小時(shí)工資作為被解釋變量可以更為準(zhǔn)確地分析各種因素對(duì)工資收入的影響程度。

核心解釋變量：使用社會(huì)資本。使用社會(huì)資本指務(wù)工者通過其社會(huì)資本獲取就業(yè)信息或介紹工作等方式獲取就業(yè)崗位。

控制變量：基于理論和實(shí)證研究的結(jié)論，通常認(rèn)為農(nóng)民工工資主要受三個(gè)層面因素的影響：個(gè)體因素。年齡、受教育年限、工作經(jīng)驗(yàn)、性別、是否黨員、務(wù)工地點(diǎn)、行業(yè)、參與家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況等。家庭因素。家庭人口數(shù)、家庭贍養(yǎng)人數(shù)、家庭撫養(yǎng)人數(shù)等。村莊因素。村內(nèi)企業(yè)數(shù)、村莊地形、村莊距離縣城通勤時(shí)間等。

因?yàn)楸疚年P(guān)注農(nóng)民工的工資收入，企業(yè)經(jīng)營(yíng)者、創(chuàng)業(yè)者以及個(gè)體戶等以非工資收入為主的務(wù)工者不是本文關(guān)注的重點(diǎn)，故在樣本中剔除。本文對(duì)個(gè)體務(wù)工工資收入做了上下0.5%縮尾處理，剔除了變量中存在缺失值的樣本，最終得到一個(gè)包含9709個(gè)務(wù)工者的觀察樣本。表1提供了本文關(guān)鍵變量的描述性結(jié)果。從個(gè)體特征看：樣本中自行務(wù)工者占62.3%，通過社會(huì)資本務(wù)工者占33%，通過政府組織務(wù)工者占4.7%；務(wù)工者平均年齡為37.3 歲；男性占比為69.5%；平均受教育年限為9.64年；平均務(wù)工年限11.15年；平均現(xiàn)職業(yè)從業(yè)年限6.73年；黨員占比為2.7%；在本鄉(xiāng)鎮(zhèn)務(wù)工的比例為14.2%，在本縣務(wù)工者占15%；在本市務(wù)工者占11%；在本省務(wù)工者占18%；在外省務(wù)工者占41.8%⑤。從家庭特征看：平均家庭人口規(guī)模為4.2 人；每戶平均撫養(yǎng)0.63 個(gè)15歲以下兒童，贍養(yǎng)0.38個(gè)65歲以上的老人。從村莊特征看：平原村莊占比為79.4%，山地村莊占4.9%，丘陵村莊占15.7%；村莊到縣城以常用通勤方式需34.86分鐘；平均每個(gè)村莊有3.97個(gè)企業(yè)。

表1 變量定義和描述性統(tǒng)計(jì)

（三）模型設(shè)定和識(shí)別策略

1.基準(zhǔn)模型

基于研究目的，本文以Mincer（1974）的經(jīng)典工資方程作為基礎(chǔ)[17]，計(jì)量模型設(shè)定如下：

InWagei=α+βScapitali+δXi+Zi+ηMi+εi

被解釋變量InWagei為務(wù)工人員小時(shí)工資的對(duì)數(shù)；Scapital 為本文的核心解釋變量，使用社會(huì)資本務(wù)工。α是常數(shù)項(xiàng)；X 為個(gè)人變量包括受教育程度、工作經(jīng)驗(yàn)、工作經(jīng)驗(yàn)平方、現(xiàn)職業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)、性別、參與家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況等；Z為家庭變量，包括家庭人口數(shù)、家庭兒童數(shù)、家庭老人數(shù)等；M為村莊變量，包括村莊地形、距離縣城通勤時(shí)間、村內(nèi)企業(yè)數(shù)等；εi為隨機(jī)干擾項(xiàng)；i代表務(wù)工個(gè)體。

2.工具變量和TQ模型

雖然本文已盡量把影響工資收入的因素納入回歸模型中，但諸如能力等無(wú)法觀測(cè)的變量仍難免遺漏。解決遺漏變量引起的內(nèi)生性問題，通常使用工具變量做兩階段OLS 回歸解決或減弱估計(jì)偏誤問題。

本文選取“使用社會(huì)資本”的工具變量為：村莊在外務(wù)工人數(shù)（取對(duì)數(shù)值）和村莊距最近城市的距離兩個(gè)變量。工具變量需要滿足兩個(gè)條件——外生性和相關(guān)性。首先，看本文工具變量的相關(guān)性。農(nóng)民外出打工基本上是一種“候鳥式”的方式，每年往返于打工地和家鄉(xiāng)之間。這樣一種方式使得異地之間的信息，甚至只要通過外出者的家庭就可以在村內(nèi)進(jìn)行傳遞。因此一個(gè)村子在外務(wù)工人數(shù)的多少會(huì)影響信息傳遞的數(shù)量，進(jìn)而影響個(gè)體是否選擇社會(huì)資本務(wù)工。村莊距離城市的距離會(huì)通過影響個(gè)體搜尋信息的成本，進(jìn)而影響個(gè)體是否使用社會(huì)資本務(wù)工。其次，工具變量需滿足外生性的條件。村莊距離城市的距離是“自然”形成的，其外生性自不必言。村莊外出務(wù)工人數(shù)除了前文相關(guān)性所述的信息，是否還有其他途徑影響個(gè)體務(wù)工收入的途徑？在中國(guó)，經(jīng)常會(huì)看到同村的人往往集聚于同一城市或區(qū)域，從事相同或類似的行業(yè)。出現(xiàn)該種情況，除了同村務(wù)工者之間交流信息或“打招呼”介紹的方式所致，即本文所述的使用社會(huì)資本務(wù)工。還存在一種可能——同群效應(yīng)，即打工者到某地務(wù)工或從事某一行業(yè)不是因?yàn)橥迤渌私榻B或提供信息，而是因?yàn)榇蚬ふ呖吹酵l(xiāng)到某地或從事某種行業(yè)有不錯(cuò)的收入，而到某地務(wù)工或從事了某行業(yè)。消除或降低同群效應(yīng)所帶來(lái)的內(nèi)生性問題，可以通過在回歸模型中加入務(wù)工地點(diǎn)和從事行業(yè)的控制變量，本文在回歸中已經(jīng)加入了相應(yīng)的控制變量，同村外出務(wù)工人數(shù)已沒有其他途徑影響個(gè)體務(wù)工收入，故滿足外生性的要求。當(dāng)然，上述兩個(gè)變量是否滿足工具變量的要求，本文將通過不可識(shí)別檢驗(yàn)、弱工具變量檢驗(yàn)以及過度識(shí)別檢驗(yàn)來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)。此外，本文除了在2SLS回歸時(shí)使用異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤外，也將用對(duì)異方差更不敏感的GMM方法以及對(duì)弱工具變量不敏感的有限信息最大似然法LIML分別作回歸。

陳云松、范曉光曾對(duì)社會(huì)資本的勞動(dòng)力市場(chǎng)效應(yīng)的內(nèi)生性問題做過詳細(xì)的回顧，并指出當(dāng)核心解釋變量為“使用社會(huì)資本”時(shí)，內(nèi)生性主要源于自選擇[26]。解決自選擇導(dǎo)致的內(nèi)生性問題比較合適的計(jì)量方法是建立基于處理模型和實(shí)質(zhì)模型的聯(lián)立方程組。因個(gè)體使用社會(huì)資本務(wù)工不是隨機(jī)選擇的，往往是基于其社會(huì)資本的數(shù)量和結(jié)構(gòu)以及自身能力等因素做出的選擇，忽視上述因素將導(dǎo)致回歸結(jié)果出現(xiàn)偏誤。構(gòu)建處理效應(yīng)模型的關(guān)鍵是要找到一個(gè)影響處理變量但不影響被解釋變量的變量，該變量也被稱為處理變量的工具變量，這一點(diǎn)和2SLS非常相似。兩者的區(qū)別在于TQ模型第一階段是做Probit回歸，而2SLS回歸中第一階段是做OLS回歸。本文中處理變量為使用社會(huì)資本務(wù)工。前文已經(jīng)指出同村外出務(wù)工人數(shù)是一個(gè)合適的工具變量，即該變量會(huì)影響個(gè)體是否使用社會(huì)資本務(wù)工，但不會(huì)直接影響務(wù)工收入。因此本文將以該變量作為實(shí)質(zhì)模型中不出現(xiàn)，但出現(xiàn)在處理方程中的變量⑥。

3.識(shí)別策略

前文基于務(wù)工者崗位信息搜尋能力的差異指出：在社會(huì)資本規(guī)模和結(jié)構(gòu)相當(dāng)?shù)那闆r下，信息搜尋能力弱的務(wù)工者工資收入更易受社會(huì)資本的影響；崗位信息搜尋能力強(qiáng)的務(wù)工者如果依賴社會(huì)資本務(wù)工，其工資收入可能受到負(fù)向影響。但“能力”是一個(gè)比較模糊且很難全面準(zhǔn)確觀察的變量，無(wú)法直接基于能力分組，對(duì)待檢驗(yàn)假說(shuō)進(jìn)行檢驗(yàn)?？紤]到一些可觀測(cè)變量，或多或少與能力有一定的相關(guān)性，比如：考慮到網(wǎng)絡(luò)搜索信息能力可能與年齡有關(guān)，本文將依據(jù)務(wù)工者年齡做分組回歸；考慮到務(wù)工者學(xué)習(xí)能力的差異以及因受教育程度不同而導(dǎo)致的能力差異，本文將依據(jù)務(wù)工者學(xué)歷做分組回歸；考慮到收入是個(gè)體綜合能力的體現(xiàn)，本文將依據(jù)務(wù)工者收入做分組回歸；而針對(duì)遠(yuǎn)距離務(wù)工者更易受到使用社會(huì)資本影響的假說(shuō)，本文將基于務(wù)工者的工作地點(diǎn)做分組回歸。

四、回歸結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

模型1表示較自行務(wù)工，使用社會(huì)資本和政府組織務(wù)工對(duì)工資的影響；模型2—4則依次加入個(gè)體變量、家庭變量和村莊變量等控制變量，回歸時(shí)均使用了異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。表2匯報(bào)了回歸結(jié)果。

表2 使用社會(huì)資本對(duì)工資收入的影響（OLS）

在控制相關(guān)變量的情況下：較自行務(wù)工，使用社會(huì)資本務(wù)工將提高務(wù)工者4.8%的工資收入，并在1%的顯著性水平上顯著，而政府組織務(wù)工與自行務(wù)工的工資收入無(wú)顯著差異。其他變量的回歸結(jié)果與經(jīng)濟(jì)理論推論和現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究結(jié)論頗為一致。具體如下：

個(gè)體變量。個(gè)體受教育程度、性別、務(wù)工經(jīng)歷、從事職業(yè)、務(wù)工地點(diǎn)、參與家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況等因素均對(duì)工資收入水平有顯著影響。其中，年齡、務(wù)工經(jīng)歷和現(xiàn)職從業(yè)年限對(duì)工資收入的影響均呈現(xiàn)倒U形，即工資收入開始隨著年齡、務(wù)工經(jīng)歷和現(xiàn)職業(yè)從業(yè)年限的增長(zhǎng)而增長(zhǎng)，但是到了一定的時(shí)間點(diǎn)，上述因素對(duì)工資收入的影響則由正向影響轉(zhuǎn)為負(fù)向影響。這反映出多數(shù)農(nóng)民工從事的工作對(duì)其體力、精力等與年齡相關(guān)的因素有較高的要求，而技能的提升難以抵消因年齡增長(zhǎng)導(dǎo)致的負(fù)向影響。家庭變量對(duì)務(wù)工者的小時(shí)工資收入均沒有顯著影響，這可能源于本文的被解釋變量是小時(shí)工資收入而非年收入，家庭變量比如撫養(yǎng)未成年人數(shù)和贍養(yǎng)老人數(shù)可能會(huì)影響務(wù)工者的工作時(shí)間但不會(huì)影響其工作效率。村莊變量。村內(nèi)企業(yè)數(shù)量對(duì)工資收入呈現(xiàn)負(fù)向影響但僅在10%的顯著性水平上顯著，同時(shí)系數(shù)很小，僅為0.001。這表明村內(nèi)企業(yè)量的增多雖可能提升務(wù)工者非農(nóng)就業(yè)的概率，但企業(yè)很難給予務(wù)工者更高的工資。丘陵和山地村莊的務(wù)工者的工資收入較平原村莊務(wù)工者的工資收入低6.5%和4.2%，均在5%水平上顯著。這表明地理環(huán)境所帶來(lái)的市場(chǎng)隔離效應(yīng)仍然是影響工資收入的一個(gè)重要因素。

（二）內(nèi)生性問題：工具變量和TQ模型

使用工具變量的前提是存在內(nèi)生解釋變量。通過對(duì)使用社會(huì)資本是否內(nèi)生解釋變量的內(nèi)生性檢驗(yàn)：統(tǒng)計(jì)量為5.709，其P值為1.69%，在5%的顯著性水平上拒絕“使用社會(huì)資本”不是內(nèi)生解釋變量的假設(shè)。不可識(shí)別檢驗(yàn)的Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計(jì)量的P 值為0.0000，強(qiáng)烈拒絕不可識(shí)別的原假設(shè)。過度識(shí)別檢驗(yàn)：服從分布的C統(tǒng)計(jì)量為0.328對(duì)應(yīng)的P值為0.566，無(wú)法拒絕兩個(gè)工具變量是外生解釋變量的原假設(shè)。弱工具變量檢驗(yàn)：如果在結(jié)構(gòu)方程中對(duì)內(nèi)生解釋變量的顯著性水平進(jìn)行“名義顯著性水平”為5%的沃爾德檢驗(yàn)，假如可以接受“真實(shí)顯著性水平”不超過10%，對(duì)應(yīng)的臨界值為19.93，本文中其最小特征值統(tǒng)計(jì)量為28.505，故可以拒絕工具變量是弱工具變量的原假設(shè)。因此，本文選取的工具變量符合工具變量的條件。

表3 匯報(bào)了回歸結(jié)果。無(wú)論是2SLS、GMM、LIML 等方法還是TQ 模型，回歸結(jié)果均顯示使用社會(huì)資本對(duì)工資收入有正向影響，且都在5%以上的顯著性水平上顯著。與OLS 回歸中使用社會(huì)資本對(duì)工資收入的影響相比，2SLS 和TQ 模型的回歸結(jié)果顯示，使用社會(huì)資本對(duì)工資收入的影響程度顯著變大了。導(dǎo)致這種情況的原因：能力強(qiáng)的務(wù)工者會(huì)盡可能地自己搜尋崗位信息來(lái)獲取高工資的崗位，與使用社會(huì)資本呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；而能力和使用社會(huì)資本對(duì)收入又是正相關(guān)關(guān)系。遺漏能力變量會(huì)使得OLS回歸低估使用社會(huì)資本對(duì)工資收入的影響，在緩解或解決了內(nèi)生性問題后，使用社會(huì)資本的系數(shù)就會(huì)變大。當(dāng)考慮了遺漏變量和自選擇可能導(dǎo)致內(nèi)生性的情況下，回歸結(jié)果依然顯示使用社會(huì)資本對(duì)工資收入有正向影響。

表3 使用社會(huì)資本對(duì)工資收入的影響：2SLS、GMM、LIML和TQ

（三）分年齡、受教育程度回歸結(jié)果

表4 中，模型10—12 匯報(bào)了不同年齡段務(wù)工者使用社會(huì)資本對(duì)其工資收入的影響。中年組（31—50 歲）和中老年組（51—64 歲）的回歸結(jié)果顯示：在控制相關(guān)變量的情況下，較自行務(wù)工，使用社會(huì)資本中年組務(wù)工者工資提高5.9%，中老年組務(wù)工者工資提高7.1%，均在1%的水平上顯著。較自行務(wù)工，青年組務(wù)工者使用社會(huì)資本務(wù)工，其工資收入并未有顯著區(qū)別。出現(xiàn)這樣的結(jié)果可能源于：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展以及智能手機(jī)的普及，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為包括崗位信息在內(nèi)的各類信息傳遞的重要途徑。青年人互聯(lián)網(wǎng)的使用頻率和利用網(wǎng)絡(luò)搜尋信息的能力要強(qiáng)于中老年人，也更易通過網(wǎng)絡(luò)獲取崗位信息。前文已經(jīng)指出當(dāng)個(gè)體能夠獲取較多的崗位信息時(shí)，使用社會(huì)資本對(duì)工資收入的影響就越小或沒有顯著影響。

表4 中，模型13—16 匯報(bào)了不同受教育水平群體，使用社會(huì)資本對(duì)工資收入的影響。在控制相關(guān)變量的情況下，較自行務(wù)工，小學(xué)組務(wù)工者使用社會(huì)資本工資提高7.2%；初中組務(wù)工者使用社會(huì)資本工資提高6.3%；高中組務(wù)工者使用社會(huì)資本務(wù)工對(duì)工資無(wú)顯著影響；較為出乎意料的一點(diǎn)是使用社會(huì)資本對(duì)大學(xué)學(xué)歷者務(wù)工收入出現(xiàn)顯著且程度較大的負(fù)向影響。大學(xué)及以上務(wù)工者使用社會(huì)資本務(wù)工工資反而降低19.60%⑦。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，在1083個(gè)大學(xué)及以上學(xué)歷務(wù)工者中，僅有65人通過使用社會(huì)資本務(wù)工，占比僅為6%，遠(yuǎn)低于全樣本使用社會(huì)資本務(wù)工33%的比例。這表明絕大多數(shù)的高學(xué)歷務(wù)工者會(huì)努力在市場(chǎng)上搜尋崗位信息，而不會(huì)過度依賴社會(huì)資本務(wù)工。正如待檢驗(yàn)假說(shuō)1，過度依賴社會(huì)資本務(wù)工，對(duì)于高能力務(wù)工者工資可能帶來(lái)負(fù)向影響。

表4 使用社會(huì)資本對(duì)不同年齡段和受教育程度務(wù)工者工資收入的影響（OLS）

需要指出的一點(diǎn)是，基準(zhǔn)回歸結(jié)果顯示：家在山地和丘陵地區(qū)的務(wù)工者收入顯著低于家在平原地區(qū)的務(wù)工者收入。這表明因地理環(huán)境帶來(lái)的“市場(chǎng)隔離”并沒有完全隨交通通信等基礎(chǔ)設(shè)施的改進(jìn)而徹底改變。但令人高興的一點(diǎn)是，地理環(huán)境的影響會(huì)因務(wù)工者的受教育程度而下降，大學(xué)學(xué)歷者已經(jīng)不再受地理因素的影響了。

（四）分工資水平回歸結(jié)果

個(gè)體工資水平是一個(gè)人綜合能力的體現(xiàn)，使用社會(huì)資本的影響是否隨工資水平的高低而出現(xiàn)不同呢？考慮到前文回歸中，都著重考慮了使用社會(huì)資本對(duì)均值工資的影響。分析使用社會(huì)資本對(duì)不同收入群體的影響，將采用分位數(shù)回歸。分位數(shù)回歸不易受極端值影響，結(jié)果也更加穩(wěn)健。表5 匯報(bào)了分位數(shù)回歸的結(jié)果：10分位和25分位的低工資務(wù)工者使用社會(huì)資本對(duì)工資有顯著影響，分別提高工資7.4%和5.1%，均在1%的顯著性水平上顯著。對(duì)于75和90分位的高工資群體，較自行務(wù)工，使用社會(huì)資本對(duì)工資沒有顯著影響。50 分位的中等工資群體，較自行務(wù)工，使用社會(huì)資本對(duì)工資的影響無(wú)論是顯著性還是實(shí)際影響都不明顯。

表5 使用社會(huì)資本對(duì)不同務(wù)工工資收入的分位數(shù)回歸結(jié)果

（五）分距離回歸結(jié)果

前文指出局部市場(chǎng)崗位信息會(huì)因距離遠(yuǎn)近對(duì)務(wù)工者搜尋成本產(chǎn)生影響。當(dāng)務(wù)工者通過社會(huì)資本獲取的市場(chǎng)信息是近距離局部市場(chǎng)信息時(shí)，更容易與自行搜尋的崗位信息重復(fù)。因此，近距離務(wù)工時(shí)，使用社會(huì)資本不易對(duì)收入產(chǎn)生影響，遠(yuǎn)距離務(wù)工時(shí)則會(huì)因社會(huì)資本提供的崗位信息不易與自行搜尋信息重復(fù)，使用社會(huì)資本務(wù)工會(huì)對(duì)務(wù)工收入產(chǎn)生影響。表6匯報(bào)了回歸結(jié)果：較自行務(wù)工，使用社會(huì)資本務(wù)工對(duì)在本地、本縣、本市務(wù)工者的工資沒有顯著影響，對(duì)在外省務(wù)工者的工資有顯著正向影響。較自行務(wù)工，使用社會(huì)資本會(huì)使在外省務(wù)工者的工資提高4.4%，在1%的水平上顯著。對(duì)市外省內(nèi)的務(wù)工者，使用社會(huì)資本務(wù)工工資提高3.6%，但僅在10%的顯著性水平上顯著?？紤]到本省務(wù)工主要是在鄭州務(wù)工，務(wù)工者很少在鄭州以外的河南其他地市務(wù)工，而鄭州作為省會(huì)城市是河南各類媒體關(guān)注的重點(diǎn)，務(wù)工者比較容易通過各類信息渠道如報(bào)紙、網(wǎng)絡(luò)和電視等，搜尋到崗位信息。

表6 使用社會(huì)資本對(duì)不同務(wù)工地點(diǎn)工資收入的回歸結(jié)果

本節(jié)依據(jù)與能力相關(guān)的各類可觀測(cè)變量以及務(wù)工距離，分別作了回歸分析，結(jié)論正如前文在假設(shè)個(gè)體社會(huì)資本規(guī)模和結(jié)構(gòu)相當(dāng)情況下所指出的那樣：社會(huì)資本對(duì)務(wù)工者工資的影響會(huì)因其崗位搜尋能力的差異呈現(xiàn)顯著的異質(zhì)性影響，社會(huì)資本主要通過傳遞信息影響農(nóng)民工的工資水平。

五、結(jié)論及啟示

與現(xiàn)有文獻(xiàn)側(cè)重考察異質(zhì)性社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工收入的影響不同，本文側(cè)重考察了使用社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資的影響機(jī)制，并基于河南大學(xué)中原發(fā)展研究院2017—2021年的整村調(diào)研數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了使用社會(huì)資本對(duì)工資的影響機(jī)制。具體結(jié)論和啟示如下：

具體結(jié)論：第一，無(wú)論是基準(zhǔn)模型還是考慮了內(nèi)生性的2SLS 和TQ 模型，回歸結(jié)果均顯示使用社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工的工資收入有顯著正向影響。第二，社會(huì)資本主要通過傳遞崗位信息的方式間接影響農(nóng)民工工資。崗位信息搜尋能力越弱的務(wù)工者，其工資收入越易受到社會(huì)資本的影響；崗位信息搜尋能力越強(qiáng)的務(wù)工者，其工資收入越不易受到社會(huì)資本的影響，過度依賴社會(huì)資本務(wù)工可能對(duì)其工資收入產(chǎn)生負(fù)向影響。第三，社會(huì)資本對(duì)遠(yuǎn)距離務(wù)工影響更大，對(duì)近距離務(wù)工影響較小或沒有顯著影響。第四，在其他條件相同的情況下，丘陵和山地村莊務(wù)工者的工資收入顯著低于平原村莊的務(wù)工者。雖然近十幾年，通信、交通等基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)有了長(zhǎng)足的發(fā)展，但地理環(huán)境導(dǎo)致的市場(chǎng)隔離仍然是影響個(gè)體收入的重要因素。但是該因素會(huì)隨著個(gè)體受教育程度的提高而減弱。

啟示：第一，為崗位信息搜尋能力弱的農(nóng)民工群體提供更多的崗位信息有助于提高該群體的工資收入；第二，相較于提供近距離崗位信息，提供遠(yuǎn)距離崗位信息更有利于工資收入的提高；第三，農(nóng)村高學(xué)歷務(wù)工者應(yīng)盡力搜尋崗位信息，依賴社會(huì)資本務(wù)工可能大幅度降低工資收入；第四，進(jìn)一步提高農(nóng)民工的受教育水平，特別是山地、丘陵地區(qū)農(nóng)民工的受教育水平，有利于克服地理環(huán)境導(dǎo)致的市場(chǎng)隔離對(duì)個(gè)體收入的負(fù)向影響。

注釋：

①在現(xiàn)有文獻(xiàn)中，社會(huì)資本也常被稱為社會(huì)網(wǎng)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)資本、社會(huì)關(guān)系或關(guān)系等，稱謂的不同或許源于作者的學(xué)術(shù)背景或國(guó)情。早期，中國(guó)學(xué)者更習(xí)慣于用“關(guān)系”而非社會(huì)資本或社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，在與國(guó)外學(xué)術(shù)交流不斷加深的背景下，目前更多使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)或社會(huì)資本的概念。本文采用Lin提出的社會(huì)資本概念。

②該類研究又可以細(xì)分為兩小類：一是基于“使用的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)”的數(shù)量和結(jié)構(gòu)，二是基于“潛在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)”的數(shù)量和結(jié)構(gòu)。

③施加影響指當(dāng)求職者的社會(huì)資本處在重要的位置或社會(huì)地位上時(shí)，可以對(duì)招聘企業(yè)（或代理人）直接施加影響，進(jìn)而影響求職者是否被雇傭或安排待遇更好的崗位。增強(qiáng)社會(huì)信用指當(dāng)求職者的社會(huì)資本在可能被招聘企業(yè)利用時(shí)，會(huì)使得招聘企業(yè)給予求職者自身能力之上的崗位或待遇。具體見：林南著、張磊譯：《社會(huì)資本——關(guān)于社會(huì)結(jié)構(gòu)與行動(dòng)的理論》，上海人民出版社，2004年，第19-20頁(yè)。

④個(gè)人社會(huì)資本數(shù)量和結(jié)構(gòu)的差異是自選擇產(chǎn)生的重要影響因素，但不是唯一的因素。即使不同個(gè)體的社會(huì)資本完全一樣，個(gè)體能力差異也同樣會(huì)引起自選擇。

⑤本地指務(wù)工者戶籍所在的鄉(xiāng)鎮(zhèn)；本縣：除本鄉(xiāng)鎮(zhèn)之外，本縣范圍之內(nèi)空間；本市：除本縣外，本市市域范圍之內(nèi)的空間；本?。撼臼兄?，本省范圍之內(nèi)的空間；外省：本省之外的其他省份。

⑥處理效應(yīng)模型的基本原理詳見陳強(qiáng)：《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及STATA應(yīng)用》第二版，高等教育出版社，2014年。

⑦當(dāng)被解釋變量y 取對(duì)數(shù)值，解釋變量為虛擬變量時(shí)，虛擬變量的系數(shù)乘以100可以解釋為：y在保持其他因素不變時(shí)的百分?jǐn)?shù)差異。但需要指出的是，只有當(dāng)虛擬變量前的系數(shù)小于0.1時(shí)，直接相乘得到的百分?jǐn)?shù)差異才會(huì)比較準(zhǔn)確；當(dāng)系數(shù)大于0.1 時(shí)，需要更為精確的計(jì)算方法。當(dāng)虛擬變量系數(shù)小于0.1 時(shí)，本文用直接相乘的方法解釋差異；當(dāng)系數(shù)大于0.1時(shí)則采用精確的計(jì)算方法。