楊瀟坤,劉 庸
(蘭州大學(xué) 西北少數(shù)民族研究中心,甘肅 蘭州 730020)
布迪厄作為社會資本概念的早期提出者之一,創(chuàng)造性地建構(gòu)了關(guān)系(Ties)、場域(Field)與資本(Capital)三者間的聯(lián)系。布氏認(rèn)為,場域是一種基于不同節(jié)點位置之間的關(guān)系鋪織起來的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),處于這一網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中不同節(jié)點位置的個體擁有不盡相同的資源稟賦,從而體現(xiàn)出不同節(jié)點位置的占有者在資本構(gòu)成中的分布模式[1]132-134??梢?,場域是關(guān)系的載體,也是資本角逐的舞臺之一。場域的本質(zhì)依附于資本的各個節(jié)點位置以某種方式連結(jié)而成的社會網(wǎng)絡(luò)。進(jìn)一步地,布氏定義社會資本是嵌套于社會網(wǎng)絡(luò)中的現(xiàn)實的或潛在的各類資源的累積,它由兩部分組成:一是社會網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系;二是社會網(wǎng)絡(luò)中資源的數(shù)量與質(zhì)量[1]136。由于任何一個社會網(wǎng)絡(luò)都不可能無限地擴張,現(xiàn)實社會中總是存在著若干個規(guī)模或大或小的社會網(wǎng)絡(luò)。這些社會網(wǎng)絡(luò)往往具有共同的特征:由彼此熟識且信任的人員構(gòu)成,在一定程度上被制度化[1]139。上述分析表明,社會網(wǎng)絡(luò)與社會資本是一組相輔相成的概念,前者為理解與測量后者提供了基礎(chǔ)。
布迪厄之后,對于社會網(wǎng)絡(luò)研究的發(fā)展作出舉足輕重貢獻(xiàn)的學(xué)者是格蘭諾維特與林南。格蘭諾維特提出的“弱關(guān)系”理論,依據(jù)社會網(wǎng)絡(luò)中成員的接觸頻率、親密程度以及互助次數(shù)等指標(biāo)將社會網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量分為弱關(guān)系與強關(guān)系兩類,并認(rèn)為弱關(guān)系的社會網(wǎng)絡(luò)較之強關(guān)系的社會網(wǎng)絡(luò)在社會資本獲取上更勝一籌[2]1371-1373,1377-1378。林南進(jìn)一步完善了布迪厄的社會資本概念,認(rèn)為社會資本是一種嵌入于社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之中、通過個體有目的的行動來獲取或動員的資源,并且提出從達(dá)高性(Upper Reachability)、廣泛性(Extensity)與異質(zhì)性(Heterogeneity)三個特征維度測量社會網(wǎng)絡(luò)[3]28-30,35。如果說早期社會網(wǎng)絡(luò)研究更傾向于格蘭諾維特的測量方法,那么近二十年來,林南對社會網(wǎng)絡(luò)的測量則為更多學(xué)者所采納。
既然社會網(wǎng)絡(luò)是社會資本的具象,而社會資本毫無疑問地影響著個體的社會經(jīng)濟(jì)地位(Socioeconomic Status),那么,一個自然而然的想法是,社會網(wǎng)絡(luò)狀況會影響個體的社會經(jīng)濟(jì)地位嗎?事實上,以往研究成果已經(jīng)給出了肯定的答案[4]402-403。然而,如果轉(zhuǎn)換本土化的視角,不難發(fā)現(xiàn)這一研究問題依然葆有旺盛的生命力與可發(fā)掘的潛在價值。一方面,目前國內(nèi)學(xué)界關(guān)于社會網(wǎng)絡(luò)的實證研究歸納起來大體上集中于階層網(wǎng)絡(luò)與社會資本差異、社會網(wǎng)絡(luò)與職業(yè)地位獲得以及社會組織網(wǎng)絡(luò)與組織社會資本等研究課題。例如,邊燕杰以不同階層的城市居民為研究對象,分析其社會資本構(gòu)成的差異[5]136;趙延?xùn)|以下崗職工為研究對象,分析下崗職工的社會網(wǎng)絡(luò)與其再就業(yè)過程的關(guān)系[6];邊燕杰以私營企業(yè)為研究對象,考察私營企業(yè)主的社會網(wǎng)絡(luò)對私營企業(yè)的建立與發(fā)展的作用[7]。這些研究的對象往往是城市居民、求職者或社會組織,極少有專門以少數(shù)民族為研究對象,探討其社會網(wǎng)絡(luò)狀況與社會經(jīng)濟(jì)地位兩者關(guān)系的實證研究。社會分組原理(Social Group Principle)表明,社會總體由不同質(zhì)的各類子群體構(gòu)成[8]。即便是同一研究課題,基于不同研究對象所得出的結(jié)論可能由于群體異質(zhì)性(Group Heterogeneity)的存在而具有不同的適用范圍,因此以往研究結(jié)論或許不能完全適用于少數(shù)民族群體。另一方面,各民族之間與民族內(nèi)部個體之間存在的結(jié)構(gòu)性差異長期以來一直是國內(nèi)學(xué)界的主要研究課題。結(jié)構(gòu)性差異不同于文化性差異,主要是指民族群體之間或民族內(nèi)部個體之間在社會經(jīng)濟(jì)地位方面存在的差異[9]。盡管不同學(xué)者采用不同的指標(biāo)測量這種差異,但是歸納來看,以往研究選擇的測量指標(biāo)往往是民族群體層面的宏觀指標(biāo),例如人均經(jīng)濟(jì)收入、教育結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、行業(yè)結(jié)構(gòu)、職業(yè)結(jié)構(gòu)與城市化水平等[10][11][12],較少采用個體層面的微觀指標(biāo)。同時,以往研究大多數(shù)是對民族群體之間結(jié)構(gòu)性差異的宏觀描述性比較,較為缺少微觀視角下對個體之間社會經(jīng)濟(jì)地位差異的影響因素分析,特別是基于統(tǒng)計建模與統(tǒng)計推斷方法的實證分析。
綜合上述兩方面的討論,本文嘗試以少數(shù)民族群體為研究對象,從個體層面出發(fā)考察少數(shù)民族社會網(wǎng)絡(luò)與社會經(jīng)濟(jì)地位的關(guān)系。然而,由于來自同一少數(shù)民族群體的個體必然分享著某些相似的民族屬性,如果完全從個體層面分析問題將會遺漏來自群體層面的重要信息。為此,本文兼顧群體層面的影響因素,選擇離散指數(shù)這一變量,通過收集“群體—個體”嵌套數(shù)據(jù),利用多層線性模型(Hierarchical Linear Model)的方法分析少數(shù)民族群體的離散指數(shù)在個體社會網(wǎng)絡(luò)與社會經(jīng)濟(jì)地位的關(guān)系中發(fā)揮的作用。
如前文所述,林南提出從達(dá)高性、廣泛性與異質(zhì)性三個特征維度測量個體的社會網(wǎng)絡(luò)。鑒于數(shù)據(jù)的可得性,本文僅分析其中的廣泛性與異質(zhì)性兩個特征維度。社會網(wǎng)絡(luò)的廣泛性是指社會網(wǎng)絡(luò)中個體可接觸的節(jié)點位置的多寡,體現(xiàn)了個體藉由關(guān)系可獲取的資源的豐富程度;社會網(wǎng)絡(luò)的異質(zhì)性是指個體的社會網(wǎng)絡(luò)中與其構(gòu)成弱關(guān)系的節(jié)點位置的多寡,體現(xiàn)了個體藉由關(guān)系可獲取的資源的縱深程度[3]33-36。貝托的研究表明,社會網(wǎng)絡(luò)資源愈豐富,愈有利于個體獲得更高的社會經(jīng)濟(jì)地位[4]402,強調(diào)了社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性對個體社會經(jīng)濟(jì)地位的正向影響。據(jù)此,本文設(shè)列第一個研究假設(shè):
假設(shè)一:社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性正向影響少數(shù)民族社會經(jīng)濟(jì)地位。
20世紀(jì)70年代格蘭諾維特基于在美國波士頓郊區(qū)的調(diào)查發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)中弱關(guān)系節(jié)點位置的數(shù)量愈多,則個體愈有可能獲得更高的社會經(jīng)濟(jì)地位,并據(jù)此寫就了使其一舉成名的《弱關(guān)系的力量》(The Strength of Weak Ties)一文[2]1371,1377-1378。然而,邊燕杰利用1988年在中國天津的實證調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),對于中國這樣的“人情社會”來說,社會網(wǎng)絡(luò)中強關(guān)系對個體社會經(jīng)濟(jì)地位的作用遠(yuǎn)甚于弱關(guān)系[13]。社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性衡量的正是個體所處的社會網(wǎng)絡(luò)中強弱關(guān)系節(jié)點位置的比例。異質(zhì)性愈高,則個體社會網(wǎng)絡(luò)中弱關(guān)系節(jié)點位置的數(shù)量愈多;反之,弱關(guān)系節(jié)點位置的數(shù)量愈少。結(jié)合本土研究經(jīng)驗,本文設(shè)列第二個研究假設(shè):
假設(shè)二:社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性負(fù)向影響少數(shù)民族社會經(jīng)濟(jì)地位。
社會網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是關(guān)系網(wǎng)絡(luò),關(guān)系的建立與性質(zhì)則依賴于社會成員之間的交往互動。群體層面上,某一少數(shù)民族群體的分布流動狀況影響著本民族內(nèi)部個體的社會網(wǎng)絡(luò)狀況。對于人口分布廣泛、流動性強的少數(shù)民族,因為更有可能與不同民族、不同環(huán)境中的其他社會成員建立關(guān)系,則民族內(nèi)部個體的社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性與異質(zhì)性較強;反之,對于人口分布集中、流動性弱的少數(shù)民族,民族內(nèi)部個體的社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性與異質(zhì)性較弱。此外,根據(jù)人口流動理論,人口流動總體上有利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展[14]。聚焦到少數(shù)民族上,則少數(shù)民族群體的人口流動宏觀上有利于本民族經(jīng)濟(jì)水平的提高[15]34-36,從而間接影響民族內(nèi)部個體的社會經(jīng)濟(jì)地位。有鑒于此,本文采用離散指數(shù)這一指標(biāo)測量少數(shù)民族群體的分布流動程度,并設(shè)列第三、第四個研究假設(shè):
假設(shè)三:離散指數(shù)在社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性與少數(shù)民族社會經(jīng)濟(jì)地位的關(guān)系中存在調(diào)節(jié)作用。所屬民族離散指數(shù)高的少數(shù)民族個體,其社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性對社會經(jīng)濟(jì)地位的影響高于所屬民族離散指數(shù)低的少數(shù)民族個體。
假設(shè)四:離散指數(shù)在社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性與少數(shù)民族社會經(jīng)濟(jì)地位的關(guān)系中存在調(diào)節(jié)作用。所屬民族離散指數(shù)高的少數(shù)民族個體,其社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性對社會經(jīng)濟(jì)地位的影響低于所屬民族離散指數(shù)低的少數(shù)民族個體。
綜上所述,本文推論社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性與社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性會影響少數(shù)民族個體的社會經(jīng)濟(jì)地位,且少數(shù)民族群體的離散指數(shù)分別在社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性與社會經(jīng)濟(jì)地位、社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性與社會經(jīng)濟(jì)地位的關(guān)系中存在調(diào)節(jié)作用。據(jù)此建立研究的理論模型(見圖1)。
圖1 理論模型
本文使用的數(shù)據(jù)來自中國人民大學(xué)中國綜合社會調(diào)查(Chinese General Social Survey,CGSS)項目。本文以少數(shù)民族為研究對象,由于單獨一次CGSS調(diào)查中少數(shù)民族子樣本占全樣本的比例較小,為盡可能提高統(tǒng)計有效性與計算穩(wěn)定性,本文選擇橫向合并2003年、2006年和2008年三次設(shè)計有“拜年網(wǎng)”題組、對社會網(wǎng)絡(luò)測量較為全面的CGSS調(diào)查數(shù)據(jù)以擴充樣本量。這樣做的合理性在于,CGSS采用多階段分層抽樣的方式從全國范圍內(nèi)隨機抽取樣本個案,而且每次調(diào)查都會重新抽取不同的樣本個案,因此合并后的樣本中不存在重復(fù)個案。盡管如此一來會損失少量時間維度上的信息,但是由于三次CGSS調(diào)查的間隔時間較短,且CGSS本身不屬于縱列數(shù)據(jù),故幾乎不會對本文的分析結(jié)果造成影響。通過數(shù)據(jù)清洗,在刪除樣本中的漢族個案、民族身份未知的個案以及極少數(shù)在所關(guān)注的核心變量上存在缺失值的個案后,本文實際用于研究分析的樣本個案為647例,分別屬于回族(25.04%)、蒙古族(8.81%)、滿族(17.93%)、壯族(32.77%)與維吾爾族(15.46%)5個少數(shù)民族群體。
如圖2所示,本文所構(gòu)建的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為“群體—個體”嵌套數(shù)據(jù),少數(shù)民族個體嵌套于少數(shù)民族群體之內(nèi),構(gòu)成群體與個體兩個層面。之所以考慮嵌套數(shù)據(jù),除上文已經(jīng)論述的理由外,從統(tǒng)計推斷的角度來說,原因在于來自同一少數(shù)民族群體的個體之間隨機誤差項存在一定程度的自相關(guān)(Autocorrelation),如果僅利用個體層面的數(shù)據(jù)建立統(tǒng)計模型則違背了樣本數(shù)據(jù)獨立同分布(Independently Identically Distributed)的基本前提,導(dǎo)致有限樣本(Finite Sample)下統(tǒng)計推斷失效[16]32-38。依據(jù)嵌套數(shù)據(jù)中變量所處的層面不同,多層線性模型中變量的屬性也有所差別[17]。本文在群體層面選擇的離散指數(shù)被稱為全局變量(Global Variable),而在個體層面選擇的社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性、社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性以及社會經(jīng)濟(jì)地位等變量被稱為個體變量(Individual Variable)。各變量的操作化定義詳于后。
圖2 嵌套數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性
本文關(guān)于社會網(wǎng)絡(luò)的測量僅采用了基于位置生成法(Position Generator)的“拜年網(wǎng)”題組,并未同時采用基于名稱生成法(Name Generator)的“討論網(wǎng)”題組。事實上,王衛(wèi)東的研究表明,較之于討論網(wǎng),拜年網(wǎng)是中國社會文化環(huán)境下測量個體社會網(wǎng)絡(luò)的更為有效的工具,也更為符合林南關(guān)于社會網(wǎng)絡(luò)特征維度的界定[18]。因此,本文對社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性的操作化定義基于CGSS拜年網(wǎng)題組中對“春節(jié)期間相互拜訪、交往的親屬、親密朋友和其他人的數(shù)量”這一題項的測量,計算各類人群的數(shù)量之和,數(shù)量愈多則社會網(wǎng)絡(luò)總?cè)藬?shù)愈多,社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性愈強,反之愈弱。
2.社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性
由于難以直接測量社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性,邊燕杰建議可以采用社會網(wǎng)絡(luò)節(jié)點位置總數(shù)量中親戚等強關(guān)系人群所占的比例作為其近似估計[5]141-143。本文對社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性的操作化定義以對社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性的測量為基礎(chǔ),將親戚這類強關(guān)系人群的數(shù)量在社會網(wǎng)絡(luò)總?cè)藬?shù)中所占的比例作為社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性的代理變量,即:
式中,H代表社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性,R代表社會網(wǎng)絡(luò)中親戚的數(shù)量,N代表社會網(wǎng)絡(luò)總?cè)藬?shù)。
3.社會經(jīng)濟(jì)地位
盡管存在諸多不同的社會經(jīng)濟(jì)地位的計算方法,但是學(xué)界廣泛采用的指標(biāo)主要是格林提出的社會經(jīng)濟(jì)地位得分(Socioeconomic Score)與鄧肯提出的社會經(jīng)濟(jì)地位指數(shù)(Socioeconomic Index)。本文采用格林的雙因素方法計算少數(shù)民族個體的社會經(jīng)濟(jì)地位得分[19]。公式如下:
社會經(jīng)濟(jì)地位得分=0.7×教育+0.4×收入
式中,關(guān)于教育的測量使用CGSS中樣本個案的受教育年限;關(guān)于收入的測量使用CGSS中樣本個案的全年職業(yè)收入。
由于計算得到的社會經(jīng)濟(jì)地位得分的數(shù)值范圍較大,有可能在后續(xù)估計多層線性模型時給梯度向量(Gradient)的迭代過程帶來數(shù)值問題。為加快模型估計時的收斂速度,本文對計算出的社會經(jīng)濟(jì)地位得分作規(guī)范化(Min-max Normalization)變換。使原始變量映射到[0,1]區(qū)間上。
4.離散指數(shù)
離散指數(shù)為本文選擇的群體層面的全局變量,常用來衡量某一少數(shù)民族群體人口分布的聚集或流動分散狀況。計算公式如下:
式中,D代表離散指數(shù),Ni代表某一區(qū)域(一般為省份)某一少數(shù)民族人口的數(shù)量,N代表這一民族在全國的總?cè)丝跀?shù)。由公式看出,離散指數(shù)取值介于0與1之間,取值愈接近1,說明某一少數(shù)民族群體在全國的分布愈均勻,聚集程度愈低,人口流動性愈強。鑒于少數(shù)民族人口分布在一段時期內(nèi)不會發(fā)生較大程度的變化,本文依據(jù)駱為祥利用2005年全國1%人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)開展的相關(guān)研究[20],得到樣本數(shù)據(jù)中5個少數(shù)民族群體的離散指數(shù)(見表1)。
表1 樣本中少數(shù)民族群體的離散指數(shù)
5.協(xié)變量
雖然本文盡可能地擴充了樣本量,但是樣本中少數(shù)民族群體的數(shù)量依然較少,導(dǎo)致無法納入足夠的協(xié)變量以控制混淆因素對參數(shù)估計結(jié)果的干擾。盡管如此,本文依然選擇性別與年齡2個最符合前定(Predetermined)原則的個體變量作為協(xié)變量,以期在一定程度上減少混雜性偏差(Confounding Bias)對實證分析結(jié)果的干擾。
本文所使用變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。
表2 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果(N=647)
1.空模型
本文建立的多層線性模型的第一個子模型為空模型(Empty Model)。該模型設(shè)定截距項為群體層面的隨機截距,且個體層面與群體層面均不包含任何解釋變量。模型設(shè)定如下:
式中,i為樣本個案下標(biāo),j為群體下標(biāo),γ00為固定效應(yīng),εij與μ0j為隨機效應(yīng)。假定εij~ N(0, σ2),μ0j~ N(0, τ00),且 Cov(εij,μ0j) = 0,則被解釋變量的方差可以被分解為 Var(社 會 經(jīng) 濟(jì) 地 位ij) =τ00+ σ2,進(jìn) 而 計算組內(nèi)相關(guān)系數(shù)ρ(Interclass Correlation Coefficients):
事實上,計算組內(nèi)相關(guān)系數(shù)正是空模型的意義所在。一般認(rèn)為,如果組內(nèi)相關(guān)系數(shù)大于0.059,說明被解釋變量存在較強的聚類效應(yīng)[16]64-66。就本文而言,則說明少數(shù)民族個體社會經(jīng)濟(jì)地位的變異可部分歸因于少數(shù)民族群體之間的差異,從而有必要進(jìn)行接下來的分析。
2.隨機系數(shù)回歸模型
在空模型的基礎(chǔ)上,本文建立多層線性模型的第二個子模型隨機系數(shù)回歸模型(Randomcoefficients Regression Model)。該模型設(shè)定截距項與斜率均為群體層面的隨機截距與隨機斜率,且僅在個體層面上包含解釋變量。模型設(shè)定如下:
個體層面:
社會經(jīng)濟(jì)地位ij=β0j+β1j性別ij+β2j年齡ij+β3j社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性ij+β4j社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性ij+εij
群體層面:
復(fù)合模型:
社會經(jīng)濟(jì)地位ij=γ00+γ10性別ij+γ20年齡ij+γ30社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性ij+γ40社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性ij+μ0j+μ3j社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性ij+μ4j社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性ij+εij
式中,εij、μ0j、μ3j與 μ4j為隨機效應(yīng),其余參數(shù)為固定效應(yīng)。由于性別與年齡僅作為個體層面的協(xié)變量,故設(shè)定二者斜率為固定效應(yīng)。依據(jù)研究假設(shè),本文意在考察離散指數(shù)對個體變量的跨層調(diào)節(jié)作用,則建立隨機系數(shù)回歸模型的意義在于檢驗社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性與社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性的系數(shù)是否表現(xiàn)為隨機變動,進(jìn)而判斷是否有理由將其設(shè)定為全局變量的函數(shù)。
3.隨機變動系數(shù)模型
在隨機系數(shù)回歸模型的基礎(chǔ)上,本文建立多層線性模型的最后一個子模型隨機變動系數(shù)模 型(Random Varying Coefficients Model)。該模型與隨機系數(shù)回歸模型的區(qū)別在于群體層面上納入了全局變量離散指數(shù),從而構(gòu)成離散指數(shù)與社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性和社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性的交互項以檢驗跨層調(diào)節(jié)作用是否存在。模型設(shè)定如下:
經(jīng)勘察分析,該污水廠的地基承載力不夠,無法直接進(jìn)行污水廠建設(shè),需要采取合適的地基處理技術(shù)進(jìn)行處理,提高地基的承載力和穩(wěn)定性。因此,根據(jù)勘察報告中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,選擇夯實水泥土樁技術(shù)對地基進(jìn)行處理,并進(jìn)行施工方案設(shè)計。夯實水泥土樁施工完成后,需要進(jìn)行沉降觀測。沉降觀測需要以該污水廠為中心布置觀測點。布置的觀測點應(yīng)具有良好的通視條件,并定期進(jìn)行沉降觀測,對每次觀測做好記錄。該污水廠工程的沉降觀測的首次標(biāo)高為23.13m,具體沉降觀測數(shù)據(jù)記錄如表2所示。
個體層面:
社會經(jīng)濟(jì)地位ij=β0j+β1j性別ij+β2j年齡ij+β3j社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性ij+β4j社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性ij+εij
群體層面:
復(fù)合模型:
社會經(jīng)濟(jì)地位ij=γ00+γ10性別ij+γ20年齡ij+γ30社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性ij+γ40社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性ij+γ01離散指數(shù)j+γ31社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性ij×離散指數(shù)j+γ41社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性ij×離散指數(shù)j+μ0j+μ3j社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性ij+μ4j社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性ij+εij
式中,εij、μ0j、μ3j與 μ4j為隨機效應(yīng),其余參數(shù)為固定效應(yīng)。
本文借助統(tǒng)計軟件Mplus8.0完成上述統(tǒng)計分析過程??紤]到樣本量并不大,為保證統(tǒng)計推斷的可靠性,選擇穩(wěn)健極大似然法(Robust Maximum Likelihood Estimator)估計多層線性模型的三個子模型。
進(jìn)一步地,通過調(diào)節(jié)作用圖直觀地考察離散指數(shù)如何調(diào)節(jié)社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性與社會經(jīng)濟(jì)地位的關(guān)系。社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性對社會經(jīng)濟(jì)地位的邊際效應(yīng)為:
表3 多層線性模型估計結(jié)果
由于此時邊際效應(yīng)不是常數(shù),故選擇離散指數(shù)±1倍標(biāo)準(zhǔn)差時的取值繪制調(diào)節(jié)作用圖(見圖3)。社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性對社會經(jīng)濟(jì)地位的邊際效應(yīng)隨著離散指數(shù)的增大而上升,說明離散指數(shù)正向調(diào)節(jié)了社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性與社會經(jīng)濟(jì)地位之間的關(guān)系。換言之,所屬民族離散指數(shù)高的少數(shù)民族個體,其社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性對社會經(jīng)濟(jì)地位的影響要高于所屬民族離散指數(shù)低的少數(shù)民族個體。
圖3 離散指數(shù)的調(diào)節(jié)作用
本文基于多層線性模型的實證結(jié)果既回應(yīng)了以往研究,也提出了新的研究發(fā)現(xiàn),在深化對少數(shù)民族社會網(wǎng)絡(luò)的理解方面具有一定的探索意義。依據(jù)實證分析結(jié)果,總結(jié)下述研究結(jié)論。第一,社會網(wǎng)絡(luò)廣泛性正向影響少數(shù)民族社會經(jīng)濟(jì)地位。這一結(jié)論回應(yīng)了以往研究,說明少數(shù)民族的社會網(wǎng)絡(luò)中可接觸節(jié)點位置數(shù)量愈多,社會資本存量就愈豐富,愈有利于其社會經(jīng)濟(jì)地位的提升。第二,社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性正向影響少數(shù)民族社會經(jīng)濟(jì)地位。盡管這一結(jié)論與研究假設(shè)預(yù)期的影響方向相悖,但仍不失為一個新的發(fā)現(xiàn)。以往研究認(rèn)為中國社會中強關(guān)系的社會網(wǎng)絡(luò)對社會經(jīng)濟(jì)地位的影響強于弱關(guān)系的社會網(wǎng)絡(luò),即社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性負(fù)向影響社會經(jīng)濟(jì)地位。然而本文的分析結(jié)果發(fā)現(xiàn),少數(shù)民族的社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性程度愈高,愈有利于其社會經(jīng)濟(jì)地位的提升。這或許可歸因于群體異質(zhì)性的存在,即以往研究并未專門考察少數(shù)民族,而少數(shù)民族與以往研究對象之間的異質(zhì)性特征已超出了以往研究結(jié)論所適用的范圍。本文只是初步揭示了社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性對少數(shù)民族社會經(jīng)濟(jì)地位的影響方向,究竟這背后的形成機制是什么,則有待于后續(xù)研究進(jìn)一步探討闡明。第三,離散指數(shù)在社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性與少數(shù)民族社會經(jīng)濟(jì)地位的關(guān)系中存在正向調(diào)節(jié)作用。這一結(jié)論作為對上一條結(jié)論的補充,說明某一少數(shù)民族群體分布愈廣泛、流動性愈強,則民族內(nèi)部成員的社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性程度對于其社會經(jīng)濟(jì)地位的正向影響愈突出。有學(xué)者認(rèn)為,少數(shù)民族人口分布廣泛、流動程度高是民族發(fā)展的重要體現(xiàn)之一[15]37。本文或從社會網(wǎng)絡(luò)的視角為此觀點提供了實證數(shù)據(jù)支持。
本文亦存在兩點不足之處。第一,由于CGSS數(shù)據(jù)為全國范圍內(nèi)抽取的隨機樣本,人口較少民族的樣本數(shù)量明顯少于漢族或者人口較多民族,因此即使是采用了橫向合并的方式擴充研究樣本,樣本量依然不盡如人意。特別是樣本中少數(shù)民族群體的數(shù)量較少,僅覆蓋了5個人口較多的少數(shù)民族群體,導(dǎo)致本文設(shè)定模型時無法納入足夠的協(xié)變量來控制混雜性偏差。倘若后續(xù)研究能收集到更豐富的樣本數(shù)據(jù),或可使本文的研究結(jié)論更為穩(wěn)健。第二,社會經(jīng)濟(jì)地位也可能影響少數(shù)民族社會網(wǎng)絡(luò)狀況,例如,考慮社會經(jīng)濟(jì)地位更高的少數(shù)民族個體擁有更加廣泛的社會網(wǎng)絡(luò)。為此,后續(xù)研究可選擇合適的工具變量納入模型以克服這種反向因果(Reverse Causality)對實證結(jié)果的干擾。
此外,為基于“拜年網(wǎng)”題組測量少數(shù)民族社會網(wǎng)絡(luò)特征,本文僅能采用2008年及之前的CGSS數(shù)據(jù),以致數(shù)據(jù)來源略顯陳舊。本文所遇到的這一問題或許從一個側(cè)面反映出當(dāng)前國內(nèi)缺少專門面向少數(shù)民族開展的大型社會調(diào)查項目,關(guān)于少數(shù)民族的二手調(diào)查數(shù)據(jù)稀缺。本文也借此希冀國內(nèi)高?;蚩蒲性核鶉L試建立少數(shù)民族社會調(diào)查數(shù)據(jù)庫,為研究者提供更多可資利用的數(shù)據(jù)資料。