社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資及工資差距的影響

李珊珊 李曉峰

(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)管學(xué)院/國(guó)家農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展研究院，北京 100083)

工資性收入是農(nóng)民收入的重要組成部分，2015年開(kāi)始成為農(nóng)村居民人均可支配收入的第一大來(lái)源。2019年農(nóng)民工總量為2.90億人[1]，占中國(guó)總?cè)丝诘?/5，是重要的勞動(dòng)力群體之一。保障農(nóng)民獲得持續(xù)穩(wěn)定的工資性收入對(duì)擴(kuò)大中等收入群體規(guī)模、推動(dòng)實(shí)現(xiàn)共同富裕具有重要意義。但現(xiàn)實(shí)狀況是近年來(lái)農(nóng)民工工資不斷增長(zhǎng)，仍遠(yuǎn)低于城鎮(zhèn)居民平均工資，絕對(duì)收入差距還在擴(kuò)大；且農(nóng)民工內(nèi)部工資差距也出現(xiàn)擴(kuò)大趨勢(shì)。收入差距的擴(kuò)大不利于我國(guó)鄉(xiāng)村振興和實(shí)現(xiàn)共同富裕，因此有必要探究提高農(nóng)民工工資和降低工資差距的措施。

由于農(nóng)民工自身就業(yè)信息有限，利用社會(huì)資本資源尋找就業(yè)成為農(nóng)民工求職就業(yè)的重要方式。朱明寶等[2]發(fā)現(xiàn)農(nóng)民工通過(guò)朋友或熟人、親戚介紹獲得就業(yè)的比例占46.20%，鄧晰隆等[3]發(fā)現(xiàn)83%的農(nóng)民工是由老鄉(xiāng)介紹獲得就業(yè)；可以看出，農(nóng)民工社會(huì)資本對(duì)其就業(yè)產(chǎn)生至關(guān)重要的作用。社會(huì)資本資源可能帶來(lái)就業(yè)的地區(qū)、行業(yè)、單位等差異，進(jìn)而影響工資水平，并帶來(lái)工資差距的變化。在實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，探究社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資水平的影響，特別是對(duì)低工資水平農(nóng)民工的影響，提出在鄉(xiāng)村地區(qū)建設(shè)社會(huì)資本的政策建議，對(duì)幫助鄉(xiāng)村地區(qū)建立社會(huì)資本，補(bǔ)齊農(nóng)業(yè)農(nóng)村短板具有重要意義。

以往關(guān)于社會(huì)資本的研究較為豐富，為我們開(kāi)展研究奠定了良好基礎(chǔ)。Putnam[4]強(qiáng)調(diào)社會(huì)資本主要包括網(wǎng)絡(luò)、信任和互惠規(guī)范3個(gè)維度。其他學(xué)者從不同維度劃分了社會(huì)資本，根據(jù)緊密程度劃分為黏連型社會(huì)資本和橋接型社會(huì)資本[5]、原始社會(huì)資本和新型社會(huì)資本[6]，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)聯(lián)結(jié)方式分為整合型社會(huì)資本和跨越型社會(huì)資本[7]、地域型社會(huì)資本和脫域型社會(huì)資本[8]，根據(jù)社會(huì)資本來(lái)源不同劃分為先賦性社會(huì)資本和后致性社會(huì)資本[9]。學(xué)者們先后采取不同的劃分方法和指標(biāo)衡量社會(huì)資本，探究社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資的影響?，F(xiàn)有對(duì)社會(huì)資本影響工資的觀點(diǎn)主要有兩類，大部分學(xué)者認(rèn)為社會(huì)資本可以通過(guò)發(fā)揮信息傳遞功能[10]、利用人情機(jī)制[11]、提高議價(jià)能力[12]等途徑提高農(nóng)民工工資[13-14]。也有學(xué)者認(rèn)為社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資沒(méi)有影響或只對(duì)部分群體的工資有影響[15]，李根強(qiáng)等[16]認(rèn)為社會(huì)資本只對(duì)高分位點(diǎn)工資具有微弱影響，朱詩(shī)娥等[17]發(fā)現(xiàn)社會(huì)資本對(duì)低分位數(shù)工資的提高作用較大，對(duì)高分位數(shù)工資的提高作用較小。

社會(huì)資本對(duì)工資差距的影響方面，一部分學(xué)者認(rèn)為社會(huì)資本是窮人的資本，更有利于窮人或者貧困地區(qū)的收入增長(zhǎng)，具有改善收入差距的積極效應(yīng)[18]，發(fā)揮雪中送炭的作用；一部分學(xué)者認(rèn)為社會(huì)資本更多是錦上添花的作用，低工資人群或者女性群體利用社會(huì)資本獲得的工資少[19]，降低工資扭曲的作用也隨著工資扭曲程度的提高而下降[20]，進(jìn)一步擴(kuò)大了工資差距[21-22]。

現(xiàn)有關(guān)于社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資的影響研究存在以下不足：一是對(duì)社會(huì)資本影響的異質(zhì)性缺乏研究，默認(rèn)所有勞動(dòng)力市場(chǎng)上社會(huì)資本的影響一致，缺乏不同地區(qū)和市場(chǎng)上社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資的影響差異研究。二是以往研究多關(guān)注農(nóng)戶內(nèi)部或者農(nóng)民工與城鎮(zhèn)流動(dòng)人口之間的工資差距，鮮有關(guān)注農(nóng)民工內(nèi)部工資差距問(wèn)題，且關(guān)于社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資差距影響的問(wèn)題依然存在爭(zhēng)議。三是以往研究采用傾向得分匹配法(PSM)解決社會(huì)資本選擇性偏誤問(wèn)題，未有研究采用最新的廣義傾向得分匹配(GPS)方法進(jìn)行估計(jì)。GPS作為PSM方法的一種擴(kuò)展, 解決了處理變量?jī)H限于二值變量的不足，更適合連續(xù)性變量的估計(jì)。

基于此，本研究從社會(huì)資本角度出發(fā)，著重研究社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資及工資差距的影響，并據(jù)此提出相應(yīng)的政策建議。本研究主要從以下方面加以拓展，首先采用Putnam[4]的定義，從網(wǎng)絡(luò)、信任和互惠3個(gè)維度定義社會(huì)資本，探討社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資的影響，并利用廣義傾向得分匹配法解決社會(huì)資本可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題。進(jìn)一步地，考察社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資的異質(zhì)性影響問(wèn)題，分析不同地區(qū)和不同工資水平下社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資的影響。同時(shí)，關(guān)注社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資差距的影響，運(yùn)用研究收入差距方法中認(rèn)可度較高的夏普里值方法分解各因素對(duì)農(nóng)民工工資的影響程度，探究社會(huì)資本對(duì)工資差距的作用。本研究發(fā)現(xiàn)社會(huì)資本可以顯著提高農(nóng)民工工資，擴(kuò)大農(nóng)民工內(nèi)部的工資差距，且在中西部地區(qū)社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資的影響效果高于在東部地區(qū)。據(jù)此從社會(huì)資本角度提出了提高農(nóng)民工工資的對(duì)策建議，為改善農(nóng)民工收入水平提供理論依據(jù)和價(jià)值參考。

1 理論分析與研究假說(shuō)

關(guān)于社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資的作用途徑主要從以下3個(gè)方面展開(kāi)：

第一，社會(huì)資本作為重要的信息搜尋渠道，對(duì)豐富農(nóng)民工的就業(yè)信息具有重要作用。這主要體現(xiàn)在以下3點(diǎn)：一是社會(huì)資本可以幫助農(nóng)民工拓寬信息來(lái)源并增加獲取的信息量，二是社會(huì)資本可以幫助農(nóng)民工對(duì)信息進(jìn)行篩選、識(shí)別和解讀，三是社會(huì)資本可以促進(jìn)農(nóng)民工對(duì)信息的轉(zhuǎn)化和利用。發(fā)揮社會(huì)資本的信息傳遞效應(yīng)，可以幫助農(nóng)民工克服信息不對(duì)稱缺陷，幫助農(nóng)民工獲得更多高工資工作的信息，因此提出假設(shè)1。

假設(shè)1:社會(huì)資本通過(guò)增加農(nóng)民工高工資工作的信息從而增大農(nóng)民工獲取高工資工作的概率。

第二，社會(huì)資本通過(guò)增強(qiáng)勞企雙方信任程度幫助農(nóng)民工獲得工作。信任具有降低道德風(fēng)險(xiǎn)的作用。在經(jīng)濟(jì)交易的過(guò)程中，經(jīng)濟(jì)主體之間的信任度越高，發(fā)生策略違約的風(fēng)險(xiǎn)就越小[23]。當(dāng)交易雙方具有良好的信任關(guān)系，成員之間彼此依賴、相互合作，憑借各方的誠(chéng)信和認(rèn)可的合理行為進(jìn)行交易，會(huì)形成所謂的期望資產(chǎn)[24]。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論認(rèn)為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的互動(dòng)常常具有持久性，甚至具有難以割舍的血緣、親緣紐帶，各方利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)傳遞資源時(shí)不可避免地受到道德和自身聲譽(yù)等約束，因此通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)獲得的資源會(huì)更加真實(shí)可靠，可以獲得各方信任。由于社會(huì)資本的信任機(jī)制，交易雙方都信任利用社會(huì)資本獲得的資源，那么，社會(huì)資本的擔(dān)保使得農(nóng)民工更可能贏得雇主信任并獲得高工資工作。因此提出假設(shè)2。

假設(shè)2:社會(huì)資本通過(guò)增加勞企雙方信任從而幫助農(nóng)民工獲得高工資工作并提高工資。

第三，社會(huì)資本可以通過(guò)資源交換機(jī)制為農(nóng)民工提供高工資工作。社會(huì)交換理論認(rèn)為社會(huì)交換可以劃分為經(jīng)濟(jì)性交換和社會(huì)性交換兩種類型。經(jīng)濟(jì)性交換中交換的是物質(zhì)資源，每次交換的資源是可以計(jì)算的、及時(shí)的和對(duì)稱的。社會(huì)性交換中交換的是人情資源，人情是難以精確計(jì)算的、持久的和非對(duì)稱的。受西方社會(huì)資源理論的影響，中國(guó)學(xué)者根據(jù)中國(guó)社會(huì)的特征，將關(guān)系本身當(dāng)做一種資源，即關(guān)系資源，并用人情來(lái)衡量交換資源的多少。社會(huì)資本可以溝通人情，完成社會(huì)性交換。此時(shí)，社會(huì)資本不僅起到擔(dān)保作用，更重要的是幫助進(jìn)行了資源交換。具體到勞動(dòng)力市場(chǎng)中，社會(huì)資本可以發(fā)揮資源交換機(jī)制，直接為農(nóng)民工提供更高工資的工作，因此提出假設(shè)3。

假設(shè)3:社會(huì)資本可以通過(guò)直接提供高工資工作從而幫助農(nóng)民工提高工資。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)鄉(xiāng)城人口流動(dòng)調(diào)查數(shù)據(jù)(RUMiC)2017年調(diào)查數(shù)據(jù)。RUMiC數(shù)據(jù)是由澳大利亞國(guó)立大學(xué)孟昕教授于2008年發(fā)起的全國(guó)性調(diào)查，是中國(guó)目前唯一的大型城鄉(xiāng)流動(dòng)人口數(shù)據(jù)追蹤調(diào)查項(xiàng)目，項(xiàng)目問(wèn)卷重點(diǎn)搜集城鄉(xiāng)流動(dòng)人口的基本人口特征、教育、就業(yè)、社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、家庭收支、居住條件及老家信息等在內(nèi)的諸多模版數(shù)據(jù)。繼與澳大利亞國(guó)立大學(xué)合作完成RUMiC2016調(diào)查之后，暨南大學(xué)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)研究院及下轄的社會(huì)調(diào)查中心開(kāi)展RUMiC2017全國(guó)調(diào)查，并對(duì)調(diào)查方式進(jìn)行全面改進(jìn)。調(diào)查的受訪戶覆蓋全國(guó)9省15個(gè)城市：廣州、深圳、東莞、合肥、蚌埠、鄭州、洛陽(yáng)、南京、無(wú)錫、重慶、上海、杭州、寧波、武漢、成都。

為符合研究需要，本研究對(duì)RUMiC數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將研究對(duì)象限定為農(nóng)村戶口和因土地被征用、在城市購(gòu)房而獲得非農(nóng)戶口的16～70歲的全日制職工，全日制職工指平均每天工作時(shí)間超過(guò)4 h或者每周工作時(shí)間累計(jì)超過(guò)24 h的職工。最終獲得可用數(shù)據(jù)2 295份。

2.2 變量設(shè)計(jì)

被解釋變量：小時(shí)工資對(duì)數(shù)。小時(shí)工資用月工資除以每月工作天數(shù)和每天工作小時(shí)得到。不同職業(yè)類別農(nóng)民工工作時(shí)間長(zhǎng)度差別大，工作時(shí)間4～12 h不等，小時(shí)工資可以更準(zhǔn)確反映出農(nóng)民工的工資率?？紤]到每個(gè)城市的物價(jià)水平差異造成工資實(shí)際價(jià)值的不同，將工資平減所在城市當(dāng)年消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，衡量實(shí)際工資的價(jià)值。繪制核密度圖發(fā)現(xiàn)對(duì)數(shù)形式的工資數(shù)據(jù)更符合正態(tài)分布，因此采用對(duì)數(shù)形式的工資數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。

核心解釋變量：社會(huì)資本。借鑒Putnam[4]的定義，以網(wǎng)絡(luò)、信任和互惠3個(gè)維度衡量社會(huì)資本，依據(jù)指標(biāo)體系的構(gòu)建原則，結(jié)合農(nóng)民工社會(huì)資本的實(shí)際情況，構(gòu)建農(nóng)民工社會(huì)資本衡量指標(biāo)體系。

網(wǎng)絡(luò)：分別衡量黏連型網(wǎng)絡(luò)和橋接型網(wǎng)絡(luò)。黏連型網(wǎng)絡(luò)指不同人口由于地理背景相同、經(jīng)濟(jì)地位和政治權(quán)利相仿等形成的同質(zhì)性社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，更多提供情感支持、提高組織凝聚力；橋接型網(wǎng)絡(luò)指異質(zhì)性社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，更多提供多樣的信息。本研究分別以“春節(jié)期間您問(wèn)候過(guò)多少位親戚”及“春節(jié)期間您問(wèn)候過(guò)多少位朋友熟人”衡量黏連型網(wǎng)絡(luò)和橋接型網(wǎng)絡(luò)。

信任：人際信任被分為深厚信任和單薄信任兩種類型。前者指基于強(qiáng)勁的、頻繁的、植根于更廣泛網(wǎng)絡(luò)的個(gè)人關(guān)系，后者常指對(duì)“概念化的他人”的信任，比如在咖啡店剛結(jié)識(shí)的人。單薄信任也許比深厚信任更有用，因?yàn)樗研湃蔚陌霃綌U(kuò)展到了熟人圈子以外[25]。采用“家人是可以相信的”(1=信任，0=不信任)和“在城里遇見(jiàn)的老鄉(xiāng)是可以相信的”(1=信任，0=不信任)分別衡量深厚信任和單薄信任。

互惠：主要衡量普遍互惠。普遍互惠指就算我不認(rèn)識(shí)你，就算我得不到回報(bào)，我也會(huì)幫助你，因?yàn)槟慊蛘咂渌嗽谖磥?lái)我需要幫助的時(shí)候也會(huì)給我?guī)椭鶾25]。本研究主要從接受別人幫助和幫助別人兩個(gè)角度衡量互惠，以“估計(jì)能從親朋好友處借到的錢”(1=5萬(wàn)以上，0=5萬(wàn)及以下)、“是否經(jīng)常會(huì)借錢或借物給朋友或熟人”兩個(gè)指標(biāo)衡量。

社會(huì)資本變量的最終獲取主要依靠因子分析方法。首先評(píng)估利用網(wǎng)絡(luò)、信任和互惠3個(gè)指標(biāo)衡量社會(huì)資本的準(zhǔn)確性。利用因子分析法對(duì)上述6個(gè)變量進(jìn)行因子分析，得到關(guān)于社會(huì)資本3個(gè)維度的因子得分，結(jié)果通過(guò)顯著性水平1%的Bartlett檢驗(yàn)，方差貢獻(xiàn)率達(dá)到62.61%，表明因子分析是有效的且公因子可以代替社會(huì)資本信息。旋轉(zhuǎn)成分矩陣與預(yù)期結(jié)果一致，將社會(huì)資本劃分為網(wǎng)絡(luò)、信任和互惠3個(gè)維度。其次，利用上述6個(gè)指標(biāo)，運(yùn)用下式得到社會(huì)資本的衡量指標(biāo)數(shù)據(jù)：

(1)

式中：n為保留的公共因子數(shù)；λi為第i個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率；fi為第i個(gè)因子的因子得分。

其他控制變量：包括性別、年齡、婚姻狀況、非農(nóng)務(wù)工時(shí)長(zhǎng)、教育程度、健康狀況、工作經(jīng)驗(yàn)、單位性質(zhì)、地區(qū)、行業(yè)。行業(yè)的設(shè)置參考田柳等[26]的結(jié)果，將采礦業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸及倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)、信息傳輸及軟件和信息技術(shù)服務(wù)、金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)等六個(gè)產(chǎn)業(yè)歸為高工資行業(yè)，將制造業(yè)、電力燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、批發(fā)和零售、住宿和餐飲業(yè)、租賃和服務(wù)業(yè)、科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)、衛(wèi)生教育業(yè)、社保和公共管理行業(yè)歸為低工資行業(yè)，具體描述見(jiàn)表1。

2.3 模型構(gòu)建

2.3.1OLS和分位數(shù)回歸模型設(shè)計(jì)

實(shí)證第一部分估計(jì)農(nóng)民工工資的影響因素，主要采用OLS模型和分位數(shù)回歸方法。主要模型設(shè)定如下：

(2)

式中：Y指農(nóng)民工工資，通過(guò)小時(shí)工資對(duì)數(shù)衡量；SC指農(nóng)民工社會(huì)資本，用社會(huì)資本總得分衡量。HC指農(nóng)民工人力資本信息，IC指農(nóng)民工個(gè)體特征，OC代表所在行業(yè)、地區(qū)等其他控制變量。

2.3.2GPS模型

本研究借助Hirano等[27]提出的廣義傾向得分匹配法(GPS)方法解決內(nèi)生性問(wèn)題。GPS是對(duì)PSM的拓展，可以有效剔除協(xié)變量差異帶來(lái)的偏誤及可能存在的處理強(qiáng)度自選擇性帶來(lái)的偏誤，不需要對(duì)連續(xù)性處理變量進(jìn)行離散化處理，適合社會(huì)資本內(nèi)生性問(wèn)題的解決。使用GPS需要3個(gè)步驟，具體為：

第一，給定多元協(xié)變量X，估計(jì)處理變量的條件概率密度函數(shù)，并以此計(jì)算處理變量的廣義傾向得分。由于本研究中的處理變量社會(huì)資本的分布是有偏的，不符合Hirano等[27]提出的正態(tài)分布假定，借鑒Papke等[28]提出的Fractional Logit模型估計(jì)。在給定農(nóng)民工特征X的情況下，計(jì)算農(nóng)民工i社會(huì)資本Ti的條件期望，即：

(3)

(4)

第二，利用處理變量社會(huì)資本、廣義傾向得分構(gòu)造結(jié)果變量工資的條件期望模型，并用OLS回歸得到式(5)中的系數(shù)。

(5)

第三，利用式(5)估計(jì)出的系數(shù)，計(jì)算每一個(gè)社會(huì)資本強(qiáng)度對(duì)應(yīng)的農(nóng)民工工資，估計(jì)平均“劑量反應(yīng)”函數(shù)μ(t)。

(6)

式中：N是樣本容量。利用計(jì)算機(jī)估算函數(shù)μ(t)時(shí)需要設(shè)定[0,1]區(qū)間上的具體取值。本研究設(shè)定的步長(zhǎng)是0.01，即選擇t=0，0.01，0.02，……，0.99，1，共101個(gè)處理強(qiáng)度值。

2.3.3夏普里值分解方法

工資影響因素模型估計(jì)系數(shù)只能識(shí)別工資的影響因素，想要精確評(píng)判各因素引起工資差距的作用大小，則需要對(duì)各因素的貢獻(xiàn)率進(jìn)行分解，因此實(shí)證第二部分使用Shorrocks[29]提出的夏普里值分解來(lái)探究各因素對(duì)工資差距的貢獻(xiàn)。這種方法的好處是適用于任何收入決定函數(shù)和任何度量收入差距的指標(biāo),并且能夠很好地處理常數(shù)項(xiàng)和殘差項(xiàng)對(duì)收入差距的貢獻(xiàn)的問(wèn)題。借鑒萬(wàn)廣華[30]的做法，將工資方程與夏普里值分解有機(jī)結(jié)合，解決工資指標(biāo)和回歸方程限制的問(wèn)題并運(yùn)用聯(lián)合國(guó)世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究院(UNU—WIDER)開(kāi)發(fā)的JAVA程序?qū)べY差距進(jìn)行具體分解。

為了避免工資變量分布的扭曲，可以得到工資差距而非工資對(duì)數(shù)的差距，我們首先對(duì)半對(duì)數(shù)工資決定方程兩邊取對(duì)數(shù)，得到一般形式：

(7)

在進(jìn)行夏普里值分解之前，需要選擇反映工資差距的指標(biāo)。常用的度量工資差距的指標(biāo)包括基尼(Gini)系數(shù)、廣義熵指標(biāo)(GE0和GE1)、Atkinson指數(shù)以及變異系數(shù)(CV)的平方。上述指標(biāo)中，變異系數(shù)平方違背了工資差距指標(biāo)的轉(zhuǎn)移原理，Atkinson指數(shù)的整個(gè)度量結(jié)果能被表示為GE指數(shù)的單調(diào)變換，因此兩者是序數(shù)等價(jià)的。Gini系數(shù)一般對(duì)中等收入水平的變化特別敏感，而Theil 指數(shù)(GE1)對(duì)上層收入水平的變化敏感，對(duì)數(shù)離差均值(GE0)對(duì)底層收入水平的變化敏感。為了更全面地度量農(nóng)民工工資差異，同時(shí)運(yùn)用Gini系數(shù)、對(duì)數(shù)離差均值(GE0)和Theil指標(biāo)(GE1)3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析，具體公式分別設(shè)計(jì)如下：

(8)

(9)

(10)

3 結(jié)果與分析

3.1 描述性分析

對(duì)上述原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、計(jì)算并進(jìn)行分類匯總，所得到的數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。受訪者的小時(shí)工資平均達(dá)到17元/h，且標(biāo)準(zhǔn)差僅為0.1，也就是說(shuō)農(nóng)民工的小時(shí)工資差距不是很大。運(yùn)用數(shù)據(jù)庫(kù)中全部的農(nóng)民工數(shù)據(jù)，利用因子得分方法計(jì)算社會(huì)資本總得分，數(shù)據(jù)初始使用了標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，因此得到的社會(huì)資本總得分均值為0.00，總得分取值可能為正，可能為負(fù)，正數(shù)和負(fù)數(shù)分別表示大于或者小于總體均值。進(jìn)一步刪除其他控制變量為空的數(shù)據(jù)，得到社會(huì)資本的均值為-0.02，方差為0.56。從受訪者的性別來(lái)看，男性農(nóng)民工居多，占到54%。農(nóng)民工的平均年齡為38周歲。從受教育程度來(lái)看，農(nóng)民工受教育程度普遍偏低，多數(shù)為初中及以下學(xué)歷。從健康水平看，健康或者比較健康的農(nóng)民工占比為53%，健康水平一般或不太健康的農(nóng)民工占比為47%。從行業(yè)來(lái)看，87%的農(nóng)民工在低工資行業(yè)?？梢钥闯?，農(nóng)民工務(wù)工行業(yè)主要是一些低工資行業(yè)，極少農(nóng)民工處于高工資行業(yè)。從行業(yè)性質(zhì)來(lái)看，47.6%的農(nóng)民工在自營(yíng)企業(yè)。東中西部農(nóng)民工分別占比54.8%、31.0%、14.2%，農(nóng)民工主要位于東部地區(qū)務(wù)工。

表1 變量含義及描述統(tǒng)計(jì)Table 1 Variable definition and descriptive statistics

為了佐證數(shù)據(jù)的適用性，我們對(duì)標(biāo)了國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2017年發(fā)布的《農(nóng)民工監(jiān)測(cè)調(diào)查報(bào)告》，全部農(nóng)民工平均年齡為39.7歲，初中以上農(nóng)民工占27.4%，男性農(nóng)民工占65.6%，有配偶的農(nóng)民工占77.8%，比較結(jié)果表明兩者具有一致性，即本數(shù)據(jù)在考察農(nóng)民工相關(guān)問(wèn)題時(shí)具有一定的代表性。

3.2 基于工資方程的回歸結(jié)果

3.2.1社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資的影響

如表2所示，各個(gè)模型的R2值較優(yōu)，核心變量和各控制變量通過(guò)至少10%水平顯著性檢驗(yàn)的數(shù)量較多，表明各個(gè)模型的擬合效果較好。方程1利用最小二乘法估計(jì)了社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資的影響，發(fā)現(xiàn)社會(huì)資本是影響農(nóng)民工工資的重要因素，社會(huì)資本每提高一個(gè)單位，農(nóng)民工每小時(shí)工資上漲9.6元，即社會(huì)資本能夠顯著提高農(nóng)民工工資。同時(shí)，方程2利用分位數(shù)回歸方法將農(nóng)民工工資分為10%(低工資端)、50%(中工資端)、90%(高工資端)分別探究不同工資水平下社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資的影響。方程2發(fā)現(xiàn)社會(huì)資本對(duì)不同工資水平的影響程度不同，社會(huì)資本對(duì)低工資端影響不顯著，對(duì)中高工資端的影響顯著，且隨著工資的提高，社會(huì)資本對(duì)工資的影響更大。可能是由于利用社會(huì)資本能夠獲得更多的就業(yè)信息和幫助，從而有助于農(nóng)民工人力資本更好地發(fā)揮作用，獲得更高的工資；而對(duì)于低工資水平農(nóng)民工而言，社會(huì)資本能夠幫助農(nóng)民工快速獲得工作，但由于人力資本的限制無(wú)法獲取更高的工資水平的工作，因此社會(huì)資本對(duì)低工資影響不顯著，而對(duì)中高工資端的影響顯著。

表2 農(nóng)民工工資的影響因素分析Table 2 Analysis of the impact factors of migrant workers’ salary

其他變量方面，農(nóng)民工就業(yè)市場(chǎng)上的性別工資差異比較明顯，男性農(nóng)民工工資高于女性9.4元。在中國(guó)男主外女主內(nèi)的傳統(tǒng)思想下，男性的經(jīng)濟(jì)壓力更大，更可能關(guān)注如何賺取高工資，而男性在體力等多方面也占有優(yōu)勢(shì)，因此相比于女性更可能獲得更高工資。年齡對(duì)工資存在負(fù)影響，年齡提高一歲，小時(shí)工資下降約1.2元。年齡的提高可能會(huì)帶來(lái)農(nóng)民工體力的下降，從而影響農(nóng)民工賺取工資的能力，工資出現(xiàn)下降趨勢(shì)。已婚農(nóng)民工的小時(shí)工資高于未婚農(nóng)民工約8.9元，可能由于已婚農(nóng)民工的家庭負(fù)擔(dān)更重，更可能有賺取工資養(yǎng)家糊口的想法。務(wù)工時(shí)長(zhǎng)對(duì)農(nóng)民工工資存在正影響，務(wù)工時(shí)長(zhǎng)每多一年，小時(shí)工資高0.4元。務(wù)工時(shí)長(zhǎng)的增加意味著農(nóng)民工工作經(jīng)驗(yàn)的提高，隨著工作經(jīng)驗(yàn)的提高，農(nóng)民工可以從事技術(shù)含量更高的工作、獲取高工資。受教育程度是重要的工資影響因素，高教育程度農(nóng)民工的小時(shí)工資高于低教育程度農(nóng)民工19.5元；健康農(nóng)民工的小時(shí)工資明顯高于身體不健康農(nóng)民工7.0元。受教育程度和健康水平作為農(nóng)民工的重要人力資本，能夠幫助農(nóng)民工找到更高質(zhì)量的就業(yè)從而獲得更高的工資。高工資行業(yè)的小時(shí)工資高于低工資行業(yè)約8.7元。不同行業(yè)的行業(yè)回報(bào)率不同，因此在高工資行業(yè)農(nóng)民工更有可能會(huì)獲得高工資。私營(yíng)外資企業(yè)的小時(shí)工資高于黨政機(jī)關(guān)國(guó)有企事業(yè)單位6.8元。私營(yíng)外資企業(yè)有更多的加班需要，福利待遇低于黨政機(jī)關(guān)國(guó)有企事業(yè)單位，因此僅僅從工資水平看，私營(yíng)外資企業(yè)的工資水平可能會(huì)高于黨政機(jī)關(guān)國(guó)有企事業(yè)單位。地區(qū)差異是引起農(nóng)民工工資差異的重要原因，中西部地區(qū)比東部地區(qū)的小時(shí)工資低約30元，可能的原因是中國(guó)東、中、西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和市場(chǎng)化程度差異大，在不同的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，社會(huì)資本能夠被利用和發(fā)揮作用的空間是不同的，因此對(duì)工資的影響大小存在差異。

3.2.2不同地區(qū)社會(huì)資本工資回報(bào)率的異質(zhì)性檢驗(yàn)

上述實(shí)證發(fā)現(xiàn)社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工的工資存在顯著正向影響，為了探究在不同地區(qū)社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資的影響程度是否存在差異，本研究引入社會(huì)資本與地區(qū)的交互項(xiàng)。表3中方程3顯示在東、中、西地區(qū)社會(huì)資本發(fā)揮的作用大小是不同的，社會(huì)資本在中部、西部地區(qū)帶來(lái)的農(nóng)民工小時(shí)工資提升金額分別高于東部地區(qū)7.7元和17.0元。分位數(shù)回歸結(jié)果顯示社會(huì)資本在西部地區(qū)作用大于東部地區(qū)。由于東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，市場(chǎng)發(fā)展完善，農(nóng)民工可以通過(guò)人才市場(chǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等獲得就業(yè)信息；而在中西部地區(qū)特別是西部地區(qū)，由于市場(chǎng)化程度低，就業(yè)信息流通不暢，農(nóng)民工需要通過(guò)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等途徑獲得就業(yè)信息或幫助，此時(shí)社會(huì)資本影響工資的作用空間更大，因此社會(huì)資本對(duì)西部地區(qū)的影響顯著高于中東部地區(qū)。

表3 農(nóng)民工工資的影響因素：異質(zhì)性檢驗(yàn)Table 3 Impact factors of migrant workers’ wages: heterogeneity test

3.2.3穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1)GPS方法重新估計(jì)

利用異方差檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)社會(huì)資本存在內(nèi)生性問(wèn)題并運(yùn)用GPS方法解決。選取性別、年齡、婚姻狀況、非農(nóng)務(wù)工時(shí)長(zhǎng)、教育程度及健康水平為協(xié)變量，利用Fractional Logit方法估計(jì)，估計(jì)結(jié)果同OLS方法的估計(jì)結(jié)果基本一致，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行平衡性檢驗(yàn)，平衡性檢驗(yàn)不僅要求選取合適的協(xié)變量，還要求對(duì)樣本進(jìn)行合適的匹配分組和分段，本研究選取社會(huì)資本25%、50%、75%分位數(shù)值作為處理強(qiáng)度臨界值，將樣本分為4組。匹配后各變量在不同組別中均無(wú)顯著差異，表明GPS方法的設(shè)定是可行的。

圖1中通過(guò)GPS得到的社會(huì)資本和農(nóng)民工工資之間的關(guān)系，圖1(a)報(bào)告的是平均“劑量效應(yīng)”函數(shù)，圖1(b)報(bào)告的是處理效應(yīng)。平均“劑量效應(yīng)”函數(shù)呈現(xiàn)直線上升趨勢(shì)，說(shuō)明隨著社會(huì)資本的提高，農(nóng)民工工資呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。根據(jù)平均“劑量效應(yīng)”函數(shù)計(jì)算得到的處理效應(yīng)函數(shù)，反映了社會(huì)資本的不同強(qiáng)度相對(duì)于沒(méi)有社會(huì)資本情況下給農(nóng)民工工資水平帶來(lái)的因果變化，說(shuō)明社會(huì)資本能夠顯著提高農(nóng)民工工資水平。

圖1 社會(huì)資本與工資的劑量反應(yīng)函數(shù)與處理效應(yīng)函數(shù)Fig.1 Dose-response function and treatment effect function of social capital and salary

2)替換核心指標(biāo)

在用小時(shí)工資衡量農(nóng)民工工資水平的同時(shí)，采用月工資水平進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)；同時(shí)不再劃分東中西部地區(qū)，利用各地的GDP代表地區(qū)差異，探究社會(huì)資本在不同地區(qū)對(duì)工資的異質(zhì)性影響。如表4所示，社會(huì)資本對(duì)月工資的影響方向同對(duì)小時(shí)工資的影響方向一致，且社會(huì)資本對(duì)月工資的影響略大于對(duì)小時(shí)工資的影響。加入社會(huì)資本和GDP的交互項(xiàng)發(fā)現(xiàn)，GDP水平越高，社會(huì)資本發(fā)揮的作用越小。GDP每提高一個(gè)單位，社會(huì)資本對(duì)小時(shí)工資的影響降低5.9元。

表4 農(nóng)民工工資的影響因素分析：穩(wěn)健性檢驗(yàn)Table 4 Analysis of the influencing factors of migrant workers' wages: the robustness test

3.3 工資差距的分解

利用夏普里值分解法分解各因素對(duì)工資差距的影響，分解結(jié)果如表5所示。表5分別列出了各因素對(duì)工資差距的貢獻(xiàn)度、相對(duì)影響和排名。其中，貢獻(xiàn)度為正表明該因素拉大了工資差距，貢獻(xiàn)度為負(fù)表明該因素縮小了工資差距；相對(duì)影響表示在所有因素中各變量對(duì)工資差距的影響比例；排名表示按照各因素在所有因素中對(duì)工資差距相對(duì)影響大小的排名。Gini 系數(shù)、GE0指標(biāo)、GE1指標(biāo)分解結(jié)果均顯示社會(huì)資本的存在擴(kuò)大了農(nóng)民工工資差距，社會(huì)資本是繼年齡、地區(qū)、教育程度后對(duì)工資差距影響較大的因素，利用Gini 系數(shù)、GE0、GE1分解的結(jié)果顯示，社會(huì)資本對(duì)工資差距的相對(duì)影響為6.15%、5.32%、5.56%，社會(huì)資本對(duì)工資差距的影響作用不容小覷。

表5 夏普里值分解結(jié)果Table 5 The Sharply value decomposition results

4 結(jié)論與建議

本研究基于社會(huì)資本理論和勞動(dòng)力市場(chǎng)理論，構(gòu)建了社會(huì)資本影響農(nóng)民工工資及工資差距的分析框架，基于中國(guó)鄉(xiāng)城人口流動(dòng)調(diào)查(RUMiC)2017年數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了農(nóng)民工社會(huì)資本對(duì)其工資的影響，并利用夏普里值分解方法探究了社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資差距的影響程度。

4.1 結(jié)論

第一，社會(huì)資本能夠顯著提高農(nóng)民工工資水平。作為一種非市場(chǎng)機(jī)制，社會(huì)資本補(bǔ)充了市場(chǎng)機(jī)制對(duì)農(nóng)民工工資的作用，在勞動(dòng)力市場(chǎng)中對(duì)農(nóng)民工工資發(fā)揮著重要影響。研究還發(fā)現(xiàn)，社會(huì)資本對(duì)中高水平工資的影響大于對(duì)低工資水平的影響，對(duì)農(nóng)民工工資更多起到了錦上添花的作用。

第二，社會(huì)資本在東、中、西部地區(qū)對(duì)農(nóng)民工工資的影響程度存在顯著差異，在西部地區(qū)的影響最高，在中部地區(qū)的影響程度居中，在東部地區(qū)的影響程度較小。利用GDP數(shù)據(jù)驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)隨著地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，社會(huì)資本對(duì)工資的影響出現(xiàn)降低趨勢(shì)。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和市場(chǎng)完善，社會(huì)資本發(fā)揮的作用可能會(huì)有一定程度的降低。

第三，社會(huì)資本的存在顯著擴(kuò)大了農(nóng)民工內(nèi)部的工資差距。研究發(fā)現(xiàn)社會(huì)資本是繼年齡、地區(qū)、教育程度等影響因素后擴(kuò)大工資差距的重要因素，工資差距的擴(kuò)大會(huì)促進(jìn)一部分農(nóng)民工先富起來(lái)，也會(huì)帶來(lái)進(jìn)一步的社會(huì)不平等。

4.2 建議

根據(jù)研究結(jié)果，并結(jié)合我國(guó)實(shí)際狀況，提出如下建議：

一要吸引農(nóng)民工加入行業(yè)協(xié)會(huì)等組織，提高農(nóng)民工社會(huì)資本水平。無(wú)論經(jīng)濟(jì)社會(huì)如何發(fā)展，都可以將社會(huì)資本作為對(duì)市場(chǎng)機(jī)制的補(bǔ)充，合理發(fā)揮其對(duì)就業(yè)的影響作用。一方面，農(nóng)民工流出數(shù)量多的地區(qū)可以建立市級(jí)、縣級(jí)及村級(jí)勞務(wù)合作組織，利用政府力量豐富農(nóng)民工社會(huì)資本。由勞務(wù)合作組織搜集就業(yè)信息，有序組織農(nóng)民工外出務(wù)工，通過(guò)社會(huì)資本提高農(nóng)民工的工資議價(jià)能力。發(fā)揮村里能人帶動(dòng)作用，由在城鎮(zhèn)地區(qū)有一定成就的村中能人，招聘或介紹本村勞動(dòng)力務(wù)工，提高農(nóng)民工獲得高工資的可能性。另一方面，吸引農(nóng)民工在務(wù)工地加入當(dāng)?shù)匦袠I(yè)協(xié)會(huì)或者工會(huì)，幫助農(nóng)民工通過(guò)工會(huì)協(xié)會(huì)等組織擴(kuò)大在務(wù)工地的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，擴(kuò)大其社會(huì)資本，從而減緩就業(yè)過(guò)程中的信息不平衡并獲得就業(yè)幫助。

二要加強(qiáng)農(nóng)民工技術(shù)培訓(xùn)，提升農(nóng)民工人力資本水平，增強(qiáng)其工作的不可替代性。本研究結(jié)論發(fā)現(xiàn)社會(huì)資本的作用在東部、中部和西部地區(qū)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，說(shuō)明隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，社會(huì)資本發(fā)揮的作用可能會(huì)降低。社會(huì)資本是獲得就業(yè)信息和實(shí)現(xiàn)就業(yè)的可能渠道，并不能保證農(nóng)民工一定獲得更高質(zhì)量就業(yè)，不斷提升自身人力資本水平才是獲得高工資的根本保障。針對(duì)農(nóng)民工兩棲特色，開(kāi)發(fā)勞務(wù)輸出地政府就業(yè)前技能培訓(xùn)和勞務(wù)輸入地就業(yè)單位在崗培訓(xùn)相結(jié)合模式，為農(nóng)民工技能培訓(xùn)提供多種渠道。同時(shí)，也要鼓勵(lì)農(nóng)民工加強(qiáng)自身職業(yè)規(guī)劃，積極參與職業(yè)培訓(xùn)，提高自身技能。

三要建立就業(yè)信息交流共享平臺(tái)，提高就業(yè)信息傳播順暢度。我國(guó)當(dāng)前勞動(dòng)力市場(chǎng)的就業(yè)信息不夠透明是迫使農(nóng)民工利用自身社會(huì)資本尋求工作的原因之一。建立公開(kāi)透明的勞動(dòng)力信息交流平臺(tái)是十分有必要的。一方面，縣鄉(xiāng)政府重視就業(yè)指導(dǎo)部門工作、建立完善人才招聘市場(chǎng)或者招聘網(wǎng)站、組織開(kāi)展招聘會(huì)，由各級(jí)政府牽頭為農(nóng)民工提供就業(yè)信息，增加農(nóng)民工就業(yè)信息豐富程度。特別是在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高的地區(qū)，本地就業(yè)機(jī)會(huì)匱乏，幫助農(nóng)民工積極獲取其他地區(qū)就業(yè)信息是穩(wěn)定農(nóng)民工就業(yè)的重要途徑，也是緩解農(nóng)民工工資差距的有力手段。另一方面，建立勞務(wù)輸出大省和輸入大省間政府合作平臺(tái)，組織用工企業(yè)到勞務(wù)輸出大省招工用工，開(kāi)展點(diǎn)對(duì)點(diǎn)勞務(wù)合作，解決農(nóng)民工就業(yè)難問(wèn)題。特別是在偏遠(yuǎn)地區(qū)、交通不便等地區(qū)，政府應(yīng)該積極促成勞務(wù)合作，減少農(nóng)民工求職困難。

致謝

感謝暨南大學(xué)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)研究院及下轄的社會(huì)調(diào)查中心中國(guó)鄉(xiāng)城人口流動(dòng)調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)(RUMiC)的支持。