社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)民工同鄉(xiāng)聚居的影響研究*

（暨南大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院 廣東廣州 510632）

一、引 言

“以農(nóng)為生的人，世代定居是常態(tài)，遷移是變態(tài)?！痹卩l(xiāng)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(nóng)村的社會經(jīng)濟結(jié)構(gòu)發(fā)生深刻變化。一方面，在一系列農(nóng)業(yè)政策指導(dǎo)和推動下，農(nóng)村生產(chǎn)力得到大幅度解放，使農(nóng)村出現(xiàn)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(nóng)民的束縛；在城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)下，進城務(wù)工經(jīng)商仍然是農(nóng)民增加收入的重要手段和途徑，這一系列因素促使了農(nóng)民進城務(wù)工經(jīng)商（蔡昉，2018）。根據(jù)國家衛(wèi)計委發(fā)布的《中國流動人口發(fā)展報告2018》，2017 年我國的流動人口規(guī)模為2.44 億人。而國家統(tǒng)計局發(fā)布的《2017 年農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》顯示，2017 年我國農(nóng)民工總量達到2.87 億人，外出農(nóng)民工人數(shù)達到1.72億，外出農(nóng)民工人數(shù)超過了我國流動人口和農(nóng)民工人口的半數(shù)，間接說明農(nóng)民工的遷移流動已經(jīng)成為我國人口流動的重要組成部分。但在城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)下，農(nóng)民“落腳城市”的公共政策缺位與制度性歧視，使“農(nóng)一代”的跨區(qū)域流動，不是向融入城市的市民化方向發(fā)展，而是形成了數(shù)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(xiāng)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(wǎng)絡(luò)等非正式制度成為農(nóng)民工獲取職業(yè)信息和實現(xiàn)就業(yè)的重要渠道。①對于勞動力市場上的就業(yè)行為，一般認為包括兩種：科層、市場等正式渠道和社會網(wǎng)絡(luò)等非正式渠道；前者如單位內(nèi)部招工、國家分配和組織調(diào)動等，后者如通過各種社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)獲得信息資源和人情資源，進而實現(xiàn)就業(yè)。對本文所采用的數(shù)據(jù)分析表明，六成左右的農(nóng)民工通過家庭、親戚和朋友等社會網(wǎng)絡(luò)就職；初次進城前，超過八成的農(nóng)民工借助于親戚或同鄉(xiāng)獲取務(wù)工經(jīng)商的信息。進一步采用國家衛(wèi)計委2016 年流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析，結(jié)論相同。在遷入地，鄉(xiāng)城流動人口往往在空間上相聚而居或相聚而業(yè)，形成如北京“浙江村”、廣州“湖北村”、深圳“湖南村”等人口聚居現(xiàn)象。那么，通過社會網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)就業(yè)會影響農(nóng)民工進城后的居住選擇嗎？是使農(nóng)民工選擇與同鄉(xiāng)相聚而居，抑或是與本地人融合，即農(nóng)民工通過社會網(wǎng)絡(luò)就職是否會使其傾向于選擇與同鄉(xiāng)聚居，從而影響其社會融合？國內(nèi)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(yōu)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(zhì)量信息方面具有顯著優(yōu)勢，Granovetter 基于問卷調(diào)查和深度訪談收集到的資料，運用社會網(wǎng)絡(luò)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(chǔ)之上，國內(nèi)外的大量研究業(yè)已證明，無論是由強連帶，還是弱連帶所構(gòu)成的社會網(wǎng)絡(luò)，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(fā)達國家，社會網(wǎng)絡(luò)對解決勞動力市場的信息不對稱也起著重要作用。相關(guān)研究指出，美國近三分之一到二分之一的就業(yè)人員，是通過以親屬、熟人、朋友等為紐帶的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)來獲取工作信息或就職，并且通過社會網(wǎng)絡(luò)找到工作的就業(yè)者不僅跳槽率較低且生產(chǎn)率較高（Burks 等，2015）。Gee 等（2017）對包含55 個國家的1 700 萬條社交網(wǎng)絡(luò)用戶及其與好友的關(guān)系進行了研究，發(fā)現(xiàn)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(shù)量較大。在中國人情社會及農(nóng)民工自身人力資本的約束下，社會網(wǎng)絡(luò)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(diào)查、2004 年社會資本調(diào)查及2004 年中國綜合社會調(diào)查的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)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(wǎng)絡(luò)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(nóng)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(wǎng)絡(luò)搜尋就業(yè)機會，進而在城市獲得就業(yè)，并且大部分農(nóng)民工是通過后者獲得高質(zhì)量工作。

以往的相關(guān)文獻表明，通過社會網(wǎng)絡(luò)獲取工作信息和就業(yè)的流動人口更容易形成親緣、業(yè)緣、地緣等空間集聚，這是因為后續(xù)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(yè)、學(xué)歷、語言、籍貫、遷移經(jīng)歷等（Bertoli 和Ruyssen，2018）。Hellerstein 等（2011）的研究就發(fā)現(xiàn)，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(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，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(xiāng)移民的腳步，且傾向于選擇從事與已遷入者相同的職業(yè)。在中國，這種基于親緣、業(yè)緣、地緣的相聚而居更為常見。張春泥和謝宇（2013）發(fā)現(xiàn)農(nóng)民在進城之后會基于同鄉(xiāng)關(guān)系建立和拓展社會網(wǎng)絡(luò)，從而獲得就業(yè)信息、社會資源、情感支持，進一步形成同鄉(xiāng)聚居。李志剛等（2011）對廣州海珠區(qū)“湖北村”的個案研究發(fā)現(xiàn)，“湖北村”這種同鄉(xiāng)聚居社區(qū)的存在正是基于親緣、地緣等社會網(wǎng)絡(luò)的族群雇工模式。此外，也有研究指出人力資本和社會網(wǎng)絡(luò)所帶來的外部性，更多是通過面對面的信息交流所產(chǎn)生的，這樣就必然使外部性局限在一定區(qū)域內(nèi)，使通過社會網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)有助于個體獲取信息、資源及實現(xiàn)就業(yè)，同時社會網(wǎng)絡(luò)也會影響到個體的收入、聚居選擇和就業(yè)質(zhì)量等。但以往關(guān)于社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)民工空間集聚的實證研究，多聚焦于城市層面，而較少從農(nóng)民工的鄰居選擇、聚居形式等微觀環(huán)境進行探討。對“同鄉(xiāng)社區(qū)”或“同鄉(xiāng)聚居社區(qū)”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(wǎng)絡(luò)就職的農(nóng)民工是否更容易在空間上相聚而居，從而形成同鄉(xiāng)聚居？同鄉(xiāng)聚居對農(nóng)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(gòu)建的模型參考了Michel 等（1996）等所構(gòu)建的異質(zhì)勞動力的跨區(qū)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(qū)位選擇，進而導(dǎo)致經(jīng)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(wǎng)絡(luò)（θ）加入理論模型中，進而將社會網(wǎng)絡(luò)這一關(guān)鍵變量內(nèi)生化，闡釋了社會網(wǎng)絡(luò)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(shè)

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

上述生產(chǎn)函數(shù)中，E（Hr）是一個外部性函數(shù)，具有?？怂罐D(zhuǎn)移因子的特點，即隨著流動人口的流入，其所帶來的技術(shù)進步是遞增的。換句話說，隨著居住在同一區(qū)域內(nèi)流動人口的增加，相應(yīng)的外部性也在增加，但同時外部性的邊際生產(chǎn)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(chǎn)函數(shù)，即滿足規(guī)模報酬不變及邊際產(chǎn)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(chǎn)函數(shù)，是因為區(qū)域內(nèi)擁有較多數(shù)量的流動人口，能夠提高區(qū)域內(nèi)所有勞動力的生產(chǎn)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(xué)”機制能夠較大幅度提高周圍勞動力的生產(chǎn)率水平。

由于區(qū)域內(nèi)的產(chǎn)品市場是完全競爭的，且不存在運輸成本，故兩個區(qū)域中的產(chǎn)品價格是相同的，可將價格標準化為1。同樣區(qū)域內(nèi)的勞動力市場也是完全競爭的，因而每個勞動力的區(qū)域工資由其邊際生產(chǎn)率決定。可得流動人口的工資為：

則給定區(qū)域r（r=A,B）內(nèi)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(qū)域r上居住的總?cè)丝跀?shù)Pr。在這里假定兩類勞動力的消費外部性函數(shù)有相同的函數(shù)形式：

其中Pr/Sr表示區(qū)域r的人口密度，Sr表示該區(qū)域的總面積，需要強調(diào)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(chǔ)設(shè)施量或公共福利設(shè)施數(shù)量。假定兩個區(qū)域的初始稟賦是相同的，即SA=SB。此外，還假定各區(qū)域的函數(shù)v是相同的，即每個區(qū)域都不存在結(jié)構(gòu)上的優(yōu)勢。為了進一步討論區(qū)域空間承載力所造成的影響，假設(shè)＞0，＜0。第一個不等式（＞ 0）表示的是集聚效應(yīng)（agglomeration effect）：區(qū)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(yè)信息量越大，從而越有利于個體實現(xiàn)就業(yè)。因此，個體在選擇進入某個區(qū)域的過程中，社會網(wǎng)絡(luò)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(yīng)（crowding effect），例如居住有大量人口的區(qū)域往往會面臨較高的污染、較高的犯罪率、較差的環(huán)境及較少的公共設(shè)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(qū)域時，集聚效應(yīng)所帶來的向心力，促使其傾向于選擇集聚，而擁擠效應(yīng)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(quán)衡。最后，本文假定特定區(qū)域內(nèi)生產(chǎn)和消費所產(chǎn)生的外部性不會溢出到另一區(qū)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(shè)為以下具體形式：

其中，a、b和θ為［0，1］的常數(shù)，a表示生活福利的重要性，b表示工人福利中的擁擠效應(yīng)，θ表示社會網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模強度，即交流的外部性，其是集聚效應(yīng)的重要組成部分。社會網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的集聚效應(yīng)包含兩個含義：區(qū)域內(nèi)人口規(guī)模越大，信息交流的規(guī)模越大，越有利于個體實現(xiàn)就業(yè)和應(yīng)對失業(yè)風(fēng)險；另一個含義是通過社會網(wǎng)絡(luò)搜尋工作會影響到勞動力的區(qū)位選擇。具體而言，在交流的過程中，區(qū)域內(nèi)的流動人口會相互獲得有關(guān)就業(yè)、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(xiāng)土網(wǎng)絡(luò)傳遞給未進城的親屬或朋友，從而吸引更多的同鄉(xiāng)村民進入自己所在城市打工及所在區(qū)域居住。

接下來分析社會網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生化情形下，個體的遷移行為。若兩個區(qū)域間的公共生活福利設(shè)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(yīng)和擁擠效應(yīng)，此時勞動力的流動行為是由效用差異的驅(qū)動而產(chǎn)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?shù)谋憷?、區(qū)域的社會經(jīng)濟狀況及個人與家庭的特征等其他影響個體適應(yīng)性的因素。

（二）均衡

由于經(jīng)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(qū)域內(nèi)的福利水平，即a、bθ、均不為零。具體而言，個體在既定區(qū)域內(nèi)所獲得的間接效用，不僅取決于工資水平，還取決于區(qū)域內(nèi)各種消費外部性所產(chǎn)生的差異。假定生產(chǎn)的外部性、生產(chǎn)函數(shù)及效用函數(shù)的具體形式分別為：

其中ε為正常數(shù)，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(xiàn)兩種情況：

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

當φ′（）＞ 0時，此時φ′（HA）為凹函數(shù)，若φ′（HA）=0，存在兩個解在區(qū)間上嚴格遞減，在區(qū)間上嚴格遞增，在區(qū)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(wěn)定，而非對稱均衡收斂穩(wěn)定（見圖1（b））。

單一均衡的條件等價于：

因此，當集聚效應(yīng)強于擁擠效應(yīng)，或生產(chǎn)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(chǎn)和消費外部性（ε=a=b=0），即當區(qū)域間的生活福利設(shè)施是獨立相同的，不受人口規(guī)模影響，但只要社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)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(wěn)定的，流動人口不會均勻地分布于兩個區(qū)域；非對稱均衡是穩(wěn)定的，即大部分流動人口會集聚于其中一個區(qū)域，進而會產(chǎn)生很強的集聚效應(yīng)。此外，在社會網(wǎng)絡(luò)的作用下，擁有大量的流動人口的區(qū)域?qū)絹碓蕉嗟牧鲃尤丝诩郏⑶視斐闪硪粎^(qū)域的利益損失，產(chǎn)生非對稱的空間格局，形成空間集聚。結(jié)合本文所要研究的問題，提出如下假說：

假說1：通過社會網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)就業(yè)會使農(nóng)民工在空間上形成同鄉(xiāng)聚居。

圖1 對稱均衡與非對稱均衡

從理論模型的均衡結(jié)果可以得出，若生產(chǎn)外部性不是足夠強，此時存在唯一穩(wěn)定均衡（見圖1（a））。若生產(chǎn)外部性或社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模足夠強，會存在多個穩(wěn)定均衡（見圖1（b））。但當社會網(wǎng)絡(luò)所產(chǎn)生的交流外部性存在時，式（15）較易實現(xiàn)而式（16）較難實現(xiàn)，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(wěn)定的，除非擁擠效應(yīng)足夠強，則存在唯一不穩(wěn)定均衡。大部分流動人口會聚居于同一區(qū)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(nóng)民工的同鄉(xiāng)聚居不利于其融入城市。

四、計量模型、數(shù)據(jù)說明與變量選取

（一）計量模型和數(shù)據(jù)說明

1.計量模型

根據(jù)以往文獻的研究可知，農(nóng)民工多通過社會網(wǎng)絡(luò)獲取信息、資源和實現(xiàn)就業(yè)。根據(jù)理論模型的分析可知，通過社會網(wǎng)絡(luò)就職的農(nóng)民工會傾向于選擇同鄉(xiāng)為鄰居，并且在此過程中可能會吸引更多的同鄉(xiāng)村民進入自己所在的城市務(wù)工經(jīng)商及選擇同鄉(xiāng)為鄰居，從而形成同鄉(xiāng)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(nóng)民工，Neigh是表征農(nóng)民工聚居選擇的量，Net是表征社會網(wǎng)絡(luò)的量，X是控制變量矩陣，∏是相應(yīng)的回歸系數(shù)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(xiāng)”時，則估計系數(shù)β1應(yīng)為正；同理，當被解釋變量Neigh為“本地人”時，則估計系數(shù)β1應(yīng)為負。

2.數(shù)據(jù)說明

本文所主要采用的數(shù)據(jù)來源于中國鄉(xiāng)城流動人口數(shù)據(jù)RUMiC 2008 和國家衛(wèi)計委中國流動人口動態(tài)監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)。中國鄉(xiāng)城流動人口數(shù)據(jù)RUMiC 2008 是由北京師范大學(xué)、澳大利亞國立大學(xué)、國家統(tǒng)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(diào)查。因為中國大部分鄉(xiāng)城流動人口多集中于上述城市，故該項目的調(diào)查數(shù)據(jù)具有代表性。國家衛(wèi)計委中國流動人口動態(tài)監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)是由國家衛(wèi)生健康委員會按照隨機原則在全國31 個?。▍^(qū)、市）和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團城市地區(qū)抽取樣本點，自2009 年起每年開展一次。因此，該數(shù)據(jù)調(diào)查結(jié)果對全國和各省有較好代表性。在此基礎(chǔ)之上，2013 年和2014 年又開展了流動人口社會融合調(diào)查。其中，2013 年流動人口社會融合調(diào)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(shù)據(jù)中未包含農(nóng)民工的求職途徑這一核心解釋變量，而2013 年數(shù)據(jù)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(diào)查數(shù)據(jù)，進行穩(wěn)健性檢驗及探討同鄉(xiāng)聚居對農(nóng)民工社會融合的影響。由于本文只考慮農(nóng)民工的情況，故刪除了2013 年流動人口社會融合調(diào)查數(shù)據(jù)中城鎮(zhèn)戶籍的流動人口。在刪除相關(guān)變量的缺失值和極端值后，從RUMiC 2008 獲得6 416個農(nóng)民工樣本，從2013 年的流動人口社會融合調(diào)查數(shù)據(jù)獲得12 546個農(nóng)民工樣本。此外，文中用到的城市房價數(shù)據(jù)來自于相關(guān)城市的統(tǒng)計年鑒；所用到的城市租金數(shù)據(jù)來自于由中國房地產(chǎn)協(xié)會主辦的中國房價行情網(wǎng)禧泰數(shù)據(jù)庫。

（二）變量選取與描述性統(tǒng)計

1.被解釋變量

對于本文的因變量同鄉(xiāng)聚居，在RUMiC 2008 數(shù)據(jù)中，本文選取“周圍是否住著很多同鄉(xiāng)？”來衡量，若回答為“是”則說明農(nóng)民工在居住地的選擇上更傾向與自己的同鄉(xiāng)聚居。在國家衛(wèi)計委2013 年流動人口社會融合調(diào)查數(shù)據(jù)中，關(guān)于“您的鄰居主要是誰？”的回答主要有“外地人”和“本地人”，若農(nóng)民工回答為“本地人”則說明農(nóng)民工在居住地的選擇上，不傾向與自己的同鄉(xiāng)聚居，從而對同鄉(xiāng)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(nóng)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(wǎng)絡(luò)的測量，這里參考邊燕杰等（2012）對于社會網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)實形態(tài)的劃分，他們根據(jù)關(guān)系類型，將社會網(wǎng)絡(luò)主要分為求職網(wǎng)、拜年網(wǎng)、餐飲網(wǎng)等。本文的核心解釋變量主要選取的是求職網(wǎng)，用“農(nóng)民工獲得當前主要工作的途徑”來刻畫。在RUMiC 2008 和國家衛(wèi)計委流動人口社會融合調(diào)查數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)中，就職途徑主要包括：政府安排、政府職介、社區(qū)就業(yè)服務(wù)站等政府或科層途徑；商業(yè)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(lián)系、親戚介紹、朋友介紹、一般熟人介紹等非正式渠道。若農(nóng)民工是通過家人聯(lián)系、親戚介紹、朋友介紹、一般熟人介紹等實現(xiàn)就業(yè)，本文即認為其通過社會網(wǎng)絡(luò)途徑就職。此外，本文還采用拜年網(wǎng)作為社會網(wǎng)絡(luò)的代理變量，對本文結(jié)論進行了穩(wěn)健性檢驗；對于拜年網(wǎng)，用“最近的一個春節(jié)期間，通過各種方式相互問候的人數(shù)”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(wù)工經(jīng)商狀況等均會影響到農(nóng)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(xiàn)職工作經(jīng)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(shù)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(zhì)、職業(yè)、所有制和地區(qū)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(wù)工比例。①因篇幅所限，本文省略了描述性統(tǒng)計結(jié)果，感興趣的讀者可在《經(jīng)濟科學(xué)》官網(wǎng)論文頁面“附錄與擴展”欄目下載。

（三）內(nèi)生性問題

對于模型中可能存在的內(nèi)生性問題，如遺漏關(guān)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(wǎng)絡(luò)的變量為二值虛擬變量，常規(guī)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(nèi)生性提供了有效方法。CMP 采用極大似然估計法，把聯(lián)立方程組當作一個系統(tǒng)進行估計，而非傳統(tǒng)的兩階段回歸，進而會更有效率和優(yōu)勢。此外，該估計方法的優(yōu)勢在于方程組中的內(nèi)生解釋變量和被解釋變量不僅可以為連續(xù)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(nóng)民工同鄉(xiāng)聚居選擇，解釋變量為內(nèi)生變量社會網(wǎng)絡(luò)（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(wǎng)絡(luò)，解釋變量為工具變量和控制變量。CMP 的處理效果體現(xiàn)在兩個方程殘差擾動項的相關(guān)系數(shù)經(jīng)費雪z變換（Fisherz-transformation）后統(tǒng)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(guān)系數(shù)。在本文中，該檢驗的原假設(shè)為“社會網(wǎng)絡(luò)是外生變量”，如果估計結(jié)果拒絕原假設(shè)，則說明社會網(wǎng)絡(luò)是內(nèi)生變量。在此情況下，CMP 估計結(jié)果將優(yōu)于原Probit 模型估計結(jié)果，否則Probit估計結(jié)果將優(yōu)于CMP估計結(jié)果。對于社會網(wǎng)絡(luò)的工具變量，本文選取“初次進城前，農(nóng)民工借助于親戚或同鄉(xiāng)獲取務(wù)工經(jīng)商的信息”。一方面，農(nóng)民工初次進城前若是通過親戚或同鄉(xiāng)獲取務(wù)工經(jīng)商的信息，進城后會傾向于借助這些社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)來求職和就業(yè)。另一方面，初次進城前通過親戚或同鄉(xiāng)獲取務(wù)工經(jīng)商的信息，并不會直接影響到農(nóng)民工目前的居住選擇。這是因為農(nóng)民工作出目前同鄉(xiāng)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(zhuǎn)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(jù)本文所使用的RUMiC 2008 數(shù)據(jù)，大部分農(nóng)民工找到現(xiàn)職與初次進城的時間間隔大于1 年，一半左右的農(nóng)民工的時間間隔超過2 年，且大部分農(nóng)民工進城之后換過工作。此外，RUMiC 2008 數(shù)據(jù)還顯示，近一半的農(nóng)民工自初次進城之后，不止在一個城市從事務(wù)工經(jīng)商活動。因此，初次進城前通過親戚或同鄉(xiāng)獲取務(wù)工經(jīng)商的信息，并不會直接影響到農(nóng)民工進城后的聚居選擇。綜上，選取“初次進城前，農(nóng)民工借助于親戚或同鄉(xiāng)獲取務(wù)工經(jīng)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(jù)本文理論模型提出的假說和構(gòu)建的計量模型，用農(nóng)民工聚居選擇作為因變量對社會網(wǎng)絡(luò)進行Probit 模型估計，同時采用穩(wěn)健標準誤；進一步采用CMP 估計，克服模型中的內(nèi)生性問題，估計結(jié)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(wǎng)絡(luò)的估計系數(shù)均顯著為正，說明借助于社會網(wǎng)絡(luò)就職的農(nóng)民工，會傾向于選擇與同鄉(xiāng)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(tǒng)計量顯著拒絕原假設(shè)，表明社會網(wǎng)絡(luò)為內(nèi)生變量，CMP 的估計結(jié)果要優(yōu)于原Probit 估計結(jié)果。在處理內(nèi)生性之后，社會網(wǎng)絡(luò)的估計系數(shù)依然為正，且影響幅度明顯比原Probit 估計結(jié)果變大，說明在Probit 模型中，社會網(wǎng)絡(luò)的影響效果被低估了。以上分析表明，借助于社會網(wǎng)絡(luò)就職的農(nóng)民工，會傾向于選擇與同鄉(xiāng)而非本地人聚居，從而驗證了本文提出的第一個假說。結(jié)合理論模型的分析，可能的解釋是：在通過社會網(wǎng)絡(luò)就業(yè)的過程中，會使農(nóng)民工意識到社會網(wǎng)絡(luò)具有應(yīng)對失業(yè)風(fēng)險的外部性，即在失業(yè)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(wǎng)絡(luò)獲取工作信息和機會，以便實現(xiàn)就業(yè)及應(yīng)對未來失業(yè)的風(fēng)險，農(nóng)民工會更傾向于選擇與同鄉(xiāng)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(xiàn)職工作經(jīng)驗（Time_job）等均會正向影響農(nóng)民工選擇同鄉(xiāng)聚居，年齡、進城前非務(wù)農(nóng)經(jīng)歷（Nofarming）等均會負向影響農(nóng)民工選擇同鄉(xiāng)聚居。具體而言，男性比女性、年齡較小、已婚和進城前無非務(wù)農(nóng)經(jīng)歷的農(nóng)民工更傾向于選擇同鄉(xiāng)聚居。在家庭特征方面，家庭同住人數(shù)（Size_family）對農(nóng)民工同鄉(xiāng)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(nóng)民工選擇同鄉(xiāng)聚居。此外，老家所在村勞動力外出務(wù)工比例（Percent_left）越高，農(nóng)民工選擇同鄉(xiāng)聚居的概率越大；而居住地與工作地的距離（Close）越近，農(nóng)民工越傾向于選擇與同鄉(xiāng)聚居。個人收入（Income）與所在城市的租金（Rent_house）對農(nóng)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(nóng)民工同鄉(xiāng)聚居的概率。

表1 社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)民工同鄉(xiāng)聚居影響的估計結(jié)果

續(xù)表1

（二）穩(wěn)健性檢驗

1.傾向得分匹配法

囿于本文所選擇數(shù)據(jù)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(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)就業(yè)的農(nóng)民工可能存在系統(tǒng)性差異，即借助于社會網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)就業(yè)和未借助于社會網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)就業(yè)的農(nóng)民工可能具有截然不同的特點。具體而言，年齡大、已婚的農(nóng)民工更可能借助于社會網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)就業(yè)，而在進城前有過非農(nóng)經(jīng)歷、受教育程度較高的農(nóng)民工更可能選擇不借助于社會網(wǎng)絡(luò)就職。

本文嘗試采用傾向得分匹配方法（PSM）來計算社會網(wǎng)絡(luò)的處理平均效應(yīng)（ATT），基于PSM 構(gòu)造社會網(wǎng)絡(luò)與同鄉(xiāng)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(wěn)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(nóng)民工，其借助與不借助社會網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)就業(yè)時的同鄉(xiāng)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(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)就業(yè)的農(nóng)民工同鄉(xiāng)聚居選擇，Y0是指未借助社會網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)就業(yè)的農(nóng)民工同鄉(xiāng)聚居選擇，X表示被解釋變量。可知ATT測度的是借助社會網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)就業(yè)的農(nóng)民工，其就業(yè)前后同鄉(xiāng)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(jié)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(wǎng)絡(luò)求職的農(nóng)民工會更傾向于選擇與同鄉(xiāng)聚居。采用國家衛(wèi)計委2013 年流動人口社會融合調(diào)查數(shù)據(jù)進行PSM 估計，估計結(jié)果見表2 的（5）—（8）列?？梢钥闯觯瑹o論是近鄰匹配、核匹配，抑或是樣條匹配，ATT結(jié)果均顯著為負，說明借助于社會網(wǎng)絡(luò)求職的農(nóng)民工會不傾向于選擇與本地人聚居。以上結(jié)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(shù)據(jù)的平衡性檢驗結(jié)果，感興趣的讀者可在《經(jīng)濟科學(xué)》官網(wǎng)論文頁面“附錄與擴展”欄目下載。

表2 社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)民工同鄉(xiāng)聚居影響的PSM 估計結(jié)果

2.其他穩(wěn)健性檢驗

為了進一步驗證本文的結(jié)果，接下來本文采用國家衛(wèi)計委2013 年流動人口社會融合調(diào)查數(shù)據(jù)和運用自變量替換法進行穩(wěn)健性檢驗。如上文所述，不同于RUMiC 2008 的數(shù)據(jù)，由于國家衛(wèi)計委2013 年流動人口社會融合調(diào)查數(shù)據(jù)中，關(guān)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(nóng)民工同鄉(xiāng)聚居的選擇。用選擇與本地人聚居作為因變量對社會網(wǎng)絡(luò)進行Probit 估計，估計結(jié)果見表3 第（1）列。從中可以看出，社會網(wǎng)絡(luò)的估計系數(shù)顯著為負，說明借助于社會網(wǎng)絡(luò)求職會降低農(nóng)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(wǎng)來作為社會網(wǎng)絡(luò)的代理變量進行檢驗。②受國家衛(wèi)計委2013 年流動人口社會融合調(diào)查數(shù)據(jù)內(nèi)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(shù)”、“合同性質(zhì)”和“工作區(qū)域”等。具體選用“最近的一個春節(jié)期間，農(nóng)民工通過各種方式相互問候過的人數(shù)（Net_spring）”、“親戚、朋友或熟人所占拜年人數(shù)比例（Net_acqu）”、“親戚所占拜年人數(shù)比例（Net_relat）”來刻畫?？梢灶A(yù)期，親戚、朋友或熟人所占拜年人數(shù)比例越高，則說明農(nóng)民工越傾向于與同鄉(xiāng)進行交往，從而更可能使農(nóng)民工選擇同鄉(xiāng)聚居。用農(nóng)民工聚居選擇對社會網(wǎng)絡(luò)的代理變量進行估計，估計結(jié)果見表3 第（2）—（4）列。從中可以看出，上述社會網(wǎng)絡(luò)的三個代理變量均顯著為正，說明當采用拜年網(wǎng)時，估計結(jié)果支持上述描述及前文結(jié)論，從而對本文第一個假說作了進一步驗證。

表3 社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)民工同鄉(xiāng)聚居影響的Probit 估計結(jié)果

續(xù)表3

（三）進一步的討論：農(nóng)民工同鄉(xiāng)聚居對其社會融合的影響

關(guān)于同鄉(xiāng)聚居對農(nóng)民工融入城市和社會融合的影響，本文認為同鄉(xiāng)聚居不利于農(nóng)民工融入城市，接下來本文對上述影響進行分析。用農(nóng)民工融合意愿作為因變量對同鄉(xiāng)聚居進行估計，估計結(jié)果見表4 的第（1）列。從中可以看出同鄉(xiāng)聚居的估計系數(shù)均顯著為負，這說明選擇同鄉(xiāng)聚居的農(nóng)民工融入城市的意愿更低。進一步采用國家衛(wèi)計委2013 年流動人口社會融合調(diào)查數(shù)據(jù)進行分析。由于在國家衛(wèi)計委2013 年流動人口社會融合調(diào)查數(shù)據(jù)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(shè)置為1，把回答“否”設(shè)置為0。用鄰居為本地人對社會融合進行估計，估計結(jié)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(nóng)民工融入城市的意愿。

表4 農(nóng)民工同鄉(xiāng)聚居對其社會融合影響的估計結(jié)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(nóng)民工之所以選擇與同鄉(xiāng)聚居而非本地人聚居，主要是因為與同鄉(xiāng)聚居可以更好地利用社會網(wǎng)絡(luò)的外部性從而獲得就業(yè)信息和機會，以便實現(xiàn)就業(yè)及應(yīng)對未來的失業(yè)風(fēng)險，而非考慮融合與否，因而農(nóng)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(nóng)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(nóng)民工而言，無配偶和孩子同住農(nóng)民工的融合意愿可能會較低。但當把所使用數(shù)據(jù)按照是否有配偶或孩子同住分組后進行估計，估計結(jié)果見表4 的（2）—（3）列和（5）—（6）列。從中可以看出結(jié)論未發(fā)生變化，說明即使存在反向因果，對結(jié)論也無明顯影響。

以上估計結(jié)果可能由于樣本選擇存在偏誤。由于同鄉(xiāng)聚居作為一種選擇，選擇同鄉(xiāng)聚居與未選擇同鄉(xiāng)聚居的農(nóng)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(gòu)造了聚居選擇對農(nóng)民工社會融合的反事實框架進行PSM 估計，ATT 結(jié)果見表5。從中可以看出，當采用RUMiC 2008 數(shù)據(jù)及處理變量為同鄉(xiāng)聚居時，ATT 結(jié)果均顯著為負。當采用國家衛(wèi)計委數(shù)據(jù)處理變量為本地人聚居時，ATT 結(jié)果均顯著為正。以上結(jié)果表明選擇同鄉(xiāng)聚居而不是與本地人聚居，不利于農(nóng)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(nóng)民工同鄉(xiāng)聚居對其社會融合影響的PSM 估計結(jié)果

六、主要結(jié)論與啟示

（一）主要結(jié)論

在鄉(xiāng)土人情社會下，以親緣、地緣等為紐帶的社會網(wǎng)絡(luò)成為進城農(nóng)民工獲取信息、資源和求職的重要渠道，但借助于社會網(wǎng)絡(luò)就職會如何影響農(nóng)民工的聚居選擇呢？本文首先對兩區(qū)域異質(zhì)勞動力均衡模型進行了擴展，把社會網(wǎng)絡(luò)這一關(guān)鍵解釋變量內(nèi)生化，構(gòu)建了一個社會網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)獲取信息、資源和求職，可能會造成個體選擇同鄉(xiāng)聚居。其次，本文利用RUMiC 2008 數(shù)據(jù)和2013 年的流動人口社會融合調(diào)查數(shù)據(jù)進行了分析，數(shù)據(jù)的分析結(jié)果表明，大多數(shù)農(nóng)民工會利用社會網(wǎng)絡(luò)獲取信息、資源和求職。在采用CMP 處理了社會網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生性之后，實證結(jié)果表明，利用社會網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)就業(yè)會導(dǎo)致農(nóng)民工傾向于選擇同鄉(xiāng)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(jié)果依然穩(wěn)健。進一步的分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)民工的同鄉(xiāng)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(yīng)搭建勞動力市場供求信息的雙向傳遞平臺，減少農(nóng)民工對社會網(wǎng)絡(luò)的過度依賴。本文的數(shù)據(jù)分析表明，農(nóng)民工多通過以親緣、地緣為紐帶的社會網(wǎng)絡(luò)等非正式渠道求職。但通過社會網(wǎng)絡(luò)就職的農(nóng)民工更傾向于選擇與同鄉(xiāng)而非本地人同居。本文的分析發(fā)現(xiàn)，選擇同鄉(xiāng)聚居不利于農(nóng)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(yīng)搭建城鄉(xiāng)勞動力市場供求信息的雙向傳遞平臺，使農(nóng)民工能夠擁有與城市居民平等參與就業(yè)的機會。此外，應(yīng)規(guī)范職業(yè)中介機構(gòu)的行為，也可以嘗試鼓勵和引導(dǎo)中介機構(gòu)下鄉(xiāng)。

第二，國家惠農(nóng)政策應(yīng)向農(nóng)村教育領(lǐng)域傾斜，提高農(nóng)民的人力資本水平。本文的研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)民工的教育水平普遍較低，而具有較低教育水平的農(nóng)民工，更傾向于選擇不主動融入城市。因此，政府應(yīng)加大對農(nóng)村教育的投入，提高農(nóng)村居民的人力資本水平，這樣不僅有利于提高農(nóng)民的生產(chǎn)率，而且有利于減少進城農(nóng)民工對社會網(wǎng)絡(luò)的依賴，從而實現(xiàn)勞動力由數(shù)量供給轉(zhuǎn)向質(zhì)量供給，最終有利于實現(xiàn)我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展及建立現(xiàn)代化經(jīng)濟體系。

第三，應(yīng)改革阻礙勞動力流動的制度障礙，使農(nóng)民工更好地融入城市。我國長期存在的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)及戶籍制度，限制了農(nóng)民工由農(nóng)民向城市居民的轉(zhuǎn)變。一般而言，城市的平均受教育年限要高于農(nóng)村。對于農(nóng)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(nóng)民的進入有利于實現(xiàn)高低技能互補，從而提高整個勞動力市場的收入。