非農(nóng)工作經(jīng)歷與農(nóng)民社會關系網(wǎng)絡

毛德松

（南京郵電大學馬克思主義學院，江蘇 南京 210042）

非農(nóng)工作經(jīng)歷與農(nóng)民社會關系網(wǎng)絡

毛德松

（南京郵電大學馬克思主義學院，江蘇 南京 210042）

采用中國綜合社會調(diào)查(CGSS)2008年的數(shù)據(jù)，考察非農(nóng)工作經(jīng)歷對農(nóng)民社會關系網(wǎng)絡的影響。結果發(fā)現(xiàn)，相對于無非農(nóng)工作經(jīng)歷的農(nóng)民而言，具有非農(nóng)工作經(jīng)歷的農(nóng)民擁有更多的社會關系網(wǎng)絡，這不僅在于非農(nóng)工作自身的集體化作業(yè)性質相對于分散的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有更廣泛的人際接觸機會，而且非農(nóng)工作經(jīng)歷調(diào)整和改變了個體拓展社會關系網(wǎng)絡的態(tài)度和能力。采用最新發(fā)展的基于R2的夏普里值分解發(fā)現(xiàn)，非農(nóng)工作經(jīng)歷對于形成農(nóng)民間社會關系網(wǎng)絡差距具有重要影響，貢獻率可達8.67%，僅次于黨員身份、教育程度以及性格因素位列第4。這一結果表明，在城鄉(xiāng)勞動力資源配置出現(xiàn)新一輪調(diào)整、農(nóng)村勞動力轉移步伐緩慢甚至回流的經(jīng)濟形勢下，政府需要加大政策力度通過各種渠道堅定不移地支持農(nóng)村勞動力的非農(nóng)就業(yè)。因為這不僅能夠帶動農(nóng)民收入和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展，而且還有助構建新型社會網(wǎng)絡的農(nóng)村社會。

非農(nóng)工作；社會關系；關系網(wǎng)絡；農(nóng)村經(jīng)濟

一、引言

社會資本是指社會組織的一系列特征，主要包括信任、社會規(guī)則和社會網(wǎng)絡等(Putnam et al，1993)[1]，它們能夠增進組織成員之間的合作信任，促進信息交流與溝通，增進組織成員之間的情感交流和自我認同(Crossley&Langdridge，2005)[2]，踐行責任和規(guī)則并實施有效的獎勵和懲罰(Coleman，1988)[3]。社會資本具有多種表現(xiàn)形式，但是其中最基礎的便是社會網(wǎng)絡，由于它具有很強的經(jīng)濟效應，經(jīng)濟學研究領域里更多是從社會關系網(wǎng)絡這個層面來關注社會資本。已有文獻發(fā)現(xiàn)，在正式制度不健全和正規(guī)渠道阻塞時，社會網(wǎng)絡能夠以一種非市場的力量發(fā)揮非正式保險和“潤滑劑”作用(Rosenzweig，1988；Bastelaer，2000)[4，5]，可以有效地促進就業(yè)和增加收入(Munshi and Rosenzweig，2006；Narayan and Pritchett，1997)[6，7]，提高居民幸福感。特別是對于窮人來說，社會網(wǎng)絡不僅能夠降低他們的貧困發(fā)生率(Grootaert，1999，2001)[8，9]，還能夠有效地預防他們貧困的脆弱性(Cleaver，2005)[10]，因而，以社會網(wǎng)絡為基礎的社會資本，也被譽為“窮人的資本”。

就中國而言，是一個典型的關系型社會（梁漱溟，2005）[11]，社會關系網(wǎng)絡不僅是一切社會制度和權力運行的重要基礎，也是重要的信息分享和資源配置的替代機制（李樹、陳剛，2012）[12]。尤其是在中國農(nóng)村，由于制度缺失以及人力資本和物資資本的貧瘠，社會關系網(wǎng)絡等社會資本的作用更為突出。社會網(wǎng)絡等社會資本不僅能夠促進中國農(nóng)村的非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展(Peng，2004)[13]和農(nóng)民的非農(nóng)就業(yè)(Zhang&Li，2003)[14]，還可以緩解農(nóng)民貧困和提高農(nóng)民收入（張爽等，2007；趙志劍、陸銘，2009；葉靜怡、周曄馨，2011；Pan，2011）[15-18]，并顯著地增進農(nóng)村居民的幸福感。

社會關系網(wǎng)絡在農(nóng)村經(jīng)濟社會中的作用舉足輕重，但隨著中國農(nóng)村經(jīng)濟社會的變遷，原先建立在血緣和地緣基礎上的社會關系網(wǎng)絡也出現(xiàn)了新的變化和調(diào)整。特別是伴隨著農(nóng)村勞動力的大規(guī)模轉出和非農(nóng)就業(yè)，農(nóng)村社會關系網(wǎng)絡得以突破血緣和地域限制，在原來基礎上得到了拓展和延伸。雖然由于產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟體系和就業(yè)體系調(diào)整使得大量農(nóng)民勞動力重新返回農(nóng)村，但通過非農(nóng)就業(yè)經(jīng)歷帶來的社會關系網(wǎng)絡改變，卻依然可以作為農(nóng)民的社會資本在未來的發(fā)展中發(fā)揮作用。那么，具有非農(nóng)工作經(jīng)歷的農(nóng)民是否擁有了更多的社會關系網(wǎng)絡？一般觀點強調(diào)非農(nóng)工作經(jīng)歷可以幫助農(nóng)民打破血緣和地緣局限提供更廣的社會關系網(wǎng)絡接觸機會，但實際上非農(nóng)工作經(jīng)歷對于農(nóng)民社會關系網(wǎng)絡可能有更深層次的影響。非農(nóng)工作經(jīng)歷可以提高農(nóng)民收入使其更有能力維護關系、調(diào)整性格更樂于與朋友相處，也可以使農(nóng)民改變態(tài)度認識到社會網(wǎng)絡關系的重要性。因此，非農(nóng)工作經(jīng)歷對農(nóng)民社會關系網(wǎng)絡的影響是多渠道的，也會對傳統(tǒng)的農(nóng)村經(jīng)濟社會產(chǎn)生深遠影響。

本文采用中國綜合社會調(diào)查(CGSS)2008年的數(shù)據(jù)，考察非農(nóng)工作經(jīng)歷對農(nóng)民社會關系網(wǎng)絡的影響。本文的實證結果發(fā)現(xiàn)，相對于無非農(nóng)工作經(jīng)歷的農(nóng)民而言，具有非農(nóng)工作經(jīng)歷的農(nóng)民擁有更多的社會關系網(wǎng)絡。這不僅在于非農(nóng)工作自身的集體化作業(yè)性質相對于分散的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有更廣泛的人際接觸機會，而且非農(nóng)工作經(jīng)歷也會調(diào)整和改變個體拓展社會關系網(wǎng)絡的態(tài)度和能力。采用最新發(fā)展的基于R2的夏普里值分解方法發(fā)現(xiàn)，非農(nóng)工作經(jīng)歷對于形成個體間社會關系網(wǎng)絡差距具有重要影響，貢獻率可達8.67%，僅次于黨員身份、教育程度以及性格因素位列第4。

本文余下部分結構安排如下：第二部分為數(shù)據(jù)來源和統(tǒng)計描述，介紹數(shù)據(jù)出處、進行指標設計并進行描述性統(tǒng)計；第三部分為實證結果與分析，回歸估計非農(nóng)工作經(jīng)歷對社會關系網(wǎng)絡的影響，并測度其貢獻程度；第四部分是結論和政策建議。

二、數(shù)據(jù)來源和描述性分析

1.數(shù)據(jù)說明和變量設計

采用中國人民大學社會學系所發(fā)起的全國范圍內(nèi)的、大型的抽樣調(diào)查項目——中國綜合社會調(diào)查(CGSS)2008年的數(shù)據(jù)。此調(diào)查訪問的對象是根據(jù)隨機抽樣的方法，在全國28個省市抽取家庭戶，然后在每個被選中的居民戶中按一定規(guī)則隨機選取1人作為被訪者。CGSS(2008)調(diào)查共選擇了6000個居民戶作為訪問對象，由訪問員手持問卷對該被訪者進行調(diào)查，內(nèi)容主要涉及當前訪問者的就業(yè)、工作和生活情況等。CGSS(2008)共分為A和B兩卷，A卷主要涉及個人基本特征和就業(yè)情況，共有6000份問卷；B卷涉及對工作和社會的態(tài)度和看法，但在問卷回收中僅得到了A卷訪問對象中3010個個體的問卷。我們的樣本將從收回的這3010個既有個體特征又包括社會認知態(tài)度的對象中選擇，由于本研究主要聚焦于農(nóng)民的社會關系網(wǎng)絡情況，所以篩選出目前工作情況為務農(nóng)的樣本個體。根據(jù)CGSS(2008)問卷中“您目前的工作狀況是？”一項來進行篩選，選擇回答為“目前務農(nóng)，曾經(jīng)有過非農(nóng)工作”和“目前務農(nóng)，沒有過非農(nóng)工作”的調(diào)查問卷作為考察樣本。刪除帶有缺失信息的樣本后，共包括1367個有效樣本，其中，具有非農(nóng)工作經(jīng)歷的樣本317個，占23.2%；無非農(nóng)工作經(jīng)歷的樣本1050個，占76.8%。據(jù)此設立非農(nóng)工作經(jīng)歷虛擬變量Nrural，具有非農(nóng)工作經(jīng)歷的個體賦值1，另外則賦值0。

本文將重點考查非農(nóng)工作經(jīng)歷對農(nóng)民社會關系網(wǎng)絡的影響，因此需要量化受訪者的社會關系網(wǎng)絡。根據(jù)CGSS(2008)的問卷設計，以受訪者對調(diào)查問題“在今年春節(jié)期間，以各種方式與您互相拜年、交往的親密朋友大概有多少人”的回答數(shù)字來衡量農(nóng)民社會關系網(wǎng)絡(Network)。在中國的傳統(tǒng)習俗中，春節(jié)期間給親朋好友拜年是維護關系的重要手段，我們選取過年時與您拜年、交往的朋友個數(shù)，而不是親戚人數(shù)，主要是由于相互拜年的朋友個數(shù)不僅體現(xiàn)了調(diào)查對象社會關系網(wǎng)絡的廣泛性，而且更能體現(xiàn)出個體對于社會關系網(wǎng)絡的維護能力。因為與建立在血緣關系基礎上的親戚而言，朋友之間關系更需要維護。

農(nóng)民社會關系網(wǎng)絡除了與自身經(jīng)歷有關外，還深受家庭及個體特征的影響。因此，本文也構造了相應的變量，具體包括：務農(nóng)收入(Income)，以家庭2007年務農(nóng)總收入（萬元）賦值；性格(Pers)以個人自我感覺快樂程度賦值，其中，“很不快樂”、“不太快樂”、“普通”、“還算快樂”和“很快樂”分別被賦值為1～5的整數(shù)；社會交往態(tài)度(Attitude)來自于受訪者對調(diào)查問題“托關系辦事，是中國文化傳統(tǒng)”的回答，其中，回答答案為“非常不同意”、“不同意”、“既不同意也不反對”、“同意”和“非常同意”分別被賦值為1～5的整數(shù)。收入、性格和社會交往態(tài)度是影響農(nóng)民社會關系網(wǎng)絡非常重要的三個因素，也是非農(nóng)工作經(jīng)歷影響社會關系網(wǎng)絡的三個重要渠道。性別(Sex)，男性被賦值為1，女性被賦值為0；年齡(Age)的賦值為受訪者在2008年時的周歲；受教育程度(Edu)，當受訪者選擇“沒有受過任何教育”、“私塾”、…、“研究生及以上”分別被賦值為1～13的整數(shù)；民族(Mor)，少數(shù)民族被賦值為1，漢族被賦值為0；居民政治身份(Politic)，中共黨員賦值為1，非中共黨員賦值為0；戶籍(Census)，戶口狀況為農(nóng)村的設定為0，其他的賦值1；居民自評健康狀況，當居民回答“很不健康”、“比較不健康”、“一般”、“比較健康”、“很健康”分別賦予其1～5的整數(shù)；婚姻狀況(Marr)，“同居”和“已婚”的勞動力被賦值為1，“分居”、“離婚”和“喪偶”的被賦值為0。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

2.描述性統(tǒng)計

主要變量的描述性統(tǒng)計結果匯總為表1。表1顯示，變量Network的樣本均值為5.14，標準差為8.84，變異系數(shù)更是達到1.72，說明受訪者之間的擁有的社會關系網(wǎng)絡具有明顯差異。變量Nrural的樣本均值為23.24%，與無非農(nóng)工作經(jīng)歷的樣本占多數(shù)的事實相一致。其中，具有非農(nóng)工作經(jīng)歷農(nóng)民的社會關系網(wǎng)絡均值為6.68，無非農(nóng)工作經(jīng)歷的為4.67，前者明顯高于后者。在受訪者中，社會交往態(tài)度偏向于“中庸”（樣本均值為3.13），平均務農(nóng)收入為0.41萬元，男性占48.02%，平均年齡為46周歲，受教育程度偏低（樣本均值為1.23），少數(shù)民族占比11.8%，共產(chǎn)黨員占5.94%，非農(nóng)戶口占5.94%，健康狀況偏向于“一般”（樣本均值為3.33），同居和已婚的占比93.48%。

由于本文模型中包含的變量較多，為檢驗變量之間是否存在多重共線性，表2報告了各變量之間的Pearson相關系數(shù)矩陣。從表2中可以看出，非農(nóng)工作經(jīng)歷與社會關系網(wǎng)絡之間正相關，相關系數(shù)為0.10。各自變量之間的相關系數(shù)都不高，均低于共線性的門檻值0.7(Lind et al，2002)。因此，可以認為，將這些變量納入統(tǒng)一的分析框架中不會產(chǎn)生嚴重的多重共線性問題。

表2 Pearson相關系數(shù)

三、實證結果與分析

1.模型估計

本研究將考察非農(nóng)工作經(jīng)歷對于農(nóng)民社會關系網(wǎng)絡的影響，同時檢驗這一作用的產(chǎn)生渠道。由于非農(nóng)工作經(jīng)歷影響農(nóng)民社會關系網(wǎng)絡存在多條機制，本文將主要從非農(nóng)工作經(jīng)歷對農(nóng)民收入、農(nóng)民性格和農(nóng)民態(tài)度三個渠道展開檢驗。運用OLS估計方法，表3報告了相關模型估計結果。其中，模型(1)為非農(nóng)工作經(jīng)歷(Nrural)影響農(nóng)民社會關系網(wǎng)絡(Scaptial)的直接效應檢驗，模型(2)～(4)在模型(1)的基礎上引入了Nrural的三個交叉項，分別為非農(nóng)工作經(jīng)歷與農(nóng)民收入的交互項(Nrural*Income)、非農(nóng)工作經(jīng)歷與農(nóng)民性格的交互項(Nrural*Pers)、非農(nóng)工作經(jīng)歷與農(nóng)民態(tài)度的交互項(Nrural*Attitude)，通過三個交叉項的引入，檢驗非農(nóng)工作經(jīng)歷影響社會關系網(wǎng)絡的作用渠道。

從模型(1)來看，農(nóng)民非農(nóng)工作經(jīng)歷Nrural的系數(shù)在10%的水平上顯著為正，表明農(nóng)民獲得更多的非農(nóng)工作經(jīng)歷可以改善自身的社會網(wǎng)絡關系。由于非農(nóng)工作經(jīng)歷對社會網(wǎng)絡關系的影響可能是多渠道的，我們通過模型(2)～(4)引入Nrural的三個交叉項來探究非農(nóng)工作經(jīng)歷影響社會關系網(wǎng)絡的三個渠道。模型(2)通過引入非農(nóng)工作經(jīng)歷與農(nóng)民收入的交互項，發(fā)現(xiàn)Nrural*Income的系數(shù)為正，但不顯著，這說明非農(nóng)工作經(jīng)歷并沒有顯著地通過影響收入來提高農(nóng)民的社會關系網(wǎng)絡。一般而言，提高收入能夠使得人們擁有足夠的經(jīng)濟實力去參加一些社交活動或者與朋友之間的娛樂活動，從而擴大自身的人際關系網(wǎng)。但由于對農(nóng)民而言，一般社交活動或娛樂活動所需投入的支出較少，收入對社會關系網(wǎng)絡的影響可能并不顯著，從而農(nóng)民的非農(nóng)工作經(jīng)歷并不一定能通過影響收入來提高農(nóng)民的社會關系網(wǎng)絡。模型(3)中Nrural*Pers的系數(shù)為 0.2937， 在10%的水平上顯著，這表明農(nóng)民的非農(nóng)經(jīng)歷會通過影響農(nóng)民的性格來改善農(nóng)民的社會關系網(wǎng)絡。非農(nóng)工作的集體化作業(yè)以及不同勞動力之間的溝通配合，能夠改善勞動者的溝通能力和人際交往能力，使得居民更善于耕耘自己的人際圈。而模型(4)中Nrural*Attitude的估計系數(shù)也在10%的水平上顯著為正，表明農(nóng)民的非農(nóng)工作經(jīng)歷能夠通過影響農(nóng)民的態(tài)度來改善社會網(wǎng)絡關系。非農(nóng)工作經(jīng)歷可以擴大農(nóng)民的視野，由于農(nóng)村的社會關系往往較為簡單，而城市的社會關系往往錯綜復雜，這使得一些具有非農(nóng)經(jīng)歷的農(nóng)民對人際交往的態(tài)度會發(fā)生較大的變化。

此外，從控制變量來看，各模型控制系數(shù)符號和顯著性表現(xiàn)基本一致。農(nóng)民的受教育程度(Education)系數(shù)為正，且在1%的水平上顯著。受教育程度較高的農(nóng)民往往能夠在人際溝通方面得到更多的熏陶和教導，同時也更容易掌握現(xiàn)代化的通訊工具，尤其是網(wǎng)絡等，從而能夠較為顯著地改善自身的社交網(wǎng)絡。政治面貌(Politic)的估計系數(shù)也在1%的水平上顯著為正，表明農(nóng)民的黨員身份能夠幫助自身擴大交際圈，這與黨員需要定期參加黨組織生活會以及不定期參加支部或者村內(nèi)的其他集體活動不無關系。性別(Sex)、年齡(Age)、婚姻狀況(Marr)、健康(Health)和民族(Mor)變量的估計系數(shù)都不顯著，表明這些特征變量并不會影響到農(nóng)民的社會關系網(wǎng)絡構建。

表3 模型估計結果

2.貢獻分解

OLS估計結果顯示非農(nóng)工作經(jīng)歷可以影響到農(nóng)民的社會關系網(wǎng)絡，并且主要是通過調(diào)整農(nóng)民的性格和改變社會交往的態(tài)度來實現(xiàn)。那么非農(nóng)工作經(jīng)歷對于農(nóng)民社會關系網(wǎng)絡的構建影響有多大，精確評估其重要性程度，則需要分解出非農(nóng)工作經(jīng)歷的貢獻率大小。Fields分解和Shorrocks提出的夏普里值分解是兩種常用的分解方法。但Fields分解是以估計系數(shù)為基礎展開的，當解釋變量存在相關性或多重共線性等問題導致估計系數(shù)不穩(wěn)健時，這種方法將難以得到可靠的結果。而夏普里值分解通過計算組合博弈（雖然夏普里值分解中的組合博弈并不同于傳統(tǒng)博弈論中的概念，但沿襲早期研究的運用范式，我們依然采用這種表達）框架下各變量的邊際貢獻，即便解釋變量之間存在明顯的相關性，也會得到穩(wěn)健的分解結果（當兩個解釋變量高度相關時，根據(jù)Shapley值分解方法兩變量的貢獻率是相近的，這從理論上說是正確的。而此時，依據(jù)Fields分解則會得到錯誤的結果）。在本文的計量模型中，性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況、民族、戶籍、態(tài)度和收入等因素不僅彼此存在相關性，而且許多變量都會影響或決定模型中的收入或態(tài)度變量，因此相對于Fields分解，夏普里值分解方法更適用于本文的研究。

本文采用最新發(fā)展的基于R2的夏普里值進行分解。自Shorrocks(1999)提出基于回歸的夏普里值分解方法后，部分學者對該分解框架進行了改進或拓展，其中，Wan(2004)發(fā)展了一個更一般的分解框架，并得到運用。與Wan(2004)基于回歸預測來測度變量邊際貢獻不同，近期，Israeli(2007)and Huettner and Sunder(2012)提出了基于回歸R2的夏普里值分解方法。使用該方法度量某一變量的邊際貢獻，基本思路是，首先在包含該自變量的組合模型中測度R2，然后剔除該變量觀察R2變化，R2減少的越多，則說明該變量的邊際貢獻或貢獻率越大。當然，由于解釋變量之間可能有多種組合，需要求出各種可能組合情況下R2的變化并求平均值，從而得到該變量的邊際貢獻或貢獻率。

采用基于R2的夏普里值分解方法，基于表3中模型(1)，分解了非農(nóng)工作經(jīng)歷等變量對于社會關系網(wǎng)絡的貢獻影響，結果報告于表4。表4中非農(nóng)工作經(jīng)歷的貢獻率達到8.6778%，在所有變量中排名第4，因此非農(nóng)工作的經(jīng)歷確實能夠顯著地幫助農(nóng)民創(chuàng)建更多的社會關系網(wǎng)絡。另外，在影響農(nóng)民社會關系網(wǎng)絡的各因素中，政治面貌、教育程度以及性格排在前三位，貢獻率分別達到 25.7108%， 23.4702%，13.0447%，說明具有黨員身份、教育程度越高的個體具有更豐富的社會關系網(wǎng)絡，樂觀的性格也能明顯有助于居民社會關系網(wǎng)絡的培育。

表4 各因素貢獻分解與排名

四、實證結果與分析

采用中國綜合社會調(diào)查(CGSS)2008年的數(shù)據(jù)，考察非農(nóng)工作經(jīng)歷對農(nóng)民社會關系網(wǎng)絡影響，并采用最新發(fā)展的基于R2的夏普里值分解方法測度其貢獻程度。結果發(fā)現(xiàn)，相對于無非農(nóng)工作經(jīng)歷的農(nóng)民而言，具有非農(nóng)工作經(jīng)歷的農(nóng)民擁有更多的社會關系網(wǎng)絡。這不僅在于非農(nóng)工作自身的集體化作業(yè)性質相對于分散的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有更廣泛的人際接觸機會，而且非農(nóng)工作經(jīng)歷也會調(diào)整和改變個體拓展社會關系網(wǎng)絡的態(tài)度和能力。夏普里值分解發(fā)現(xiàn)，非農(nóng)工作經(jīng)歷對于形成個體間社會關系網(wǎng)絡差距具有重要影響，貢獻率可達8.67%，僅次于黨員身份、教育程度以及性格因素位列第4。

在經(jīng)濟社會轉軌和城鄉(xiāng)融合的主流背景下，大規(guī)模農(nóng)村剩余勞動力的流動，沖擊了原本傳統(tǒng)的農(nóng)村經(jīng)濟和社會生活。特別是當前形勢下，大批外出農(nóng)民工返鄉(xiāng)，使得原先建立在地理和血緣基礎上的農(nóng)村社會關系網(wǎng)絡出現(xiàn)了調(diào)整和重構。由于非農(nóng)工作的合作協(xié)調(diào)性以及勞動力市場上社會關系網(wǎng)絡的重要性，調(diào)整和改變了傳統(tǒng)農(nóng)民社會交往的態(tài)度和能力，即便在這部分返鄉(xiāng)的農(nóng)民工中，這種變化依然存在并發(fā)揮作用。

本文的實證研究提醒我們，在城鄉(xiāng)勞動力資源配置出現(xiàn)新一輪調(diào)整、農(nóng)村勞動力轉移步伐緩慢甚至回流的經(jīng)濟形勢下，政府需要加大政策力度通過各種渠道堅定不移地支持農(nóng)村勞動力的非農(nóng)就業(yè)。因為這不僅能夠帶動農(nóng)民收入和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展，而且還能進一步促進城鄉(xiāng)之間的融合，從情感和認知上破除傳統(tǒng)農(nóng)村經(jīng)濟社會相對保守和閉塞的人際交流網(wǎng)絡，構建更為開放豐富的社會關系網(wǎng)絡，推動農(nóng)村和諧社會的建設。另外，政府在鼓勵農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)時，應該優(yōu)先支持具有非農(nóng)工作經(jīng)歷的農(nóng)民，綜合利用這部分農(nóng)民在人力資本、物質資本以及社會資本等方面的優(yōu)勢，推動其轉移再就業(yè)。

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（責任編輯：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，主要從事和諧社會、全球治理與中國外交研究。