社会网络、求职模式与新一代农民工工资决策_新生代农民工论文

社会网络、求职方式与新生代农民工的工资决定,本文主要内容关键词为:新生代论文,农民工论文,工资论文,方式论文,社会论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文章仅供参考阅读下载。

      1 问题提出

      农民工的城市就业和工资收入直接影响着农业转移人口市民化进程的最终完成,事关以人口城镇化为核心内容的中国新型城镇化目标的根本实现。而在众多影响农民工城市就业和工资收入的因素中,以关系网络为内容的社会资本的影响不可忽视。在中国这个重视个人关系的国家里,亲戚、朋友、同事、同学等诸多个人关系交织构成的社会网络是转型经济中市场机制的重要补充,对劳动力资源的配置有着重要作用(Knight and Yueh,2002)。在城市劳动力市场上,农民工由于人力资本的低下,利用劳动市场、职业中介、网络和报纸等市场途径搜寻和匹配就业信息的能力明显不足,通过正式市场机制获得工作的能力受到严重限制。此时,社会网络作为一种非正式机制更有助于帮助他们获得有效就业信息,对促进他们在城市的就业具有积极意义。很多研究表明,在二元分割的城市劳动力市场上,农村外出劳动力主要依靠亲戚朋友的介绍和推荐获得工作,社会网络通过保证农民工所获得的就业信息的真实性和加快就业信息搜寻,可以显著提高他们在城市的就业概率(章元、陆铭,2009;叶静怡等,2012)。

      当然,提高就业机会只是社会网络对农民工城市就业作用的一个方面。在农民工就业后的工资决定上,社会网络还能否有显著性影响也是作用的重要体现,对此,研究同样需要给予回答。对于这一问题,近年来虽有一些文献做了较为系统的探讨,但结论存在分歧,有两种主要观点:一种是认为社会网络对农民工工资没有显著影响(刘林平、张春泥,2007;章元等,2008;章元、陆铭,2009);另一些则确认了影响的存在(叶静怡、周晔馨,2010;章元等,2012;叶静怡等,2012;王春超、周先波,2013;王春超、何意銮,2014)。本文试图在现有研究基础上做如下改进:一是克服很多研究社会资本指标单一的不足,多维度衡量社会资本,以此全面考察其作用及不同社会资本维度的作用差异;二是通过社会网络与求职方式交互的处理方式将社会网络通过不同求职途径所发生的对工资的间接影响考虑进来,并加以反映。

      农民工群体内部已明显代际分化。新生代农民工相对良好的成长环境和更好的素质教育使得他们对新兴事物有着更强的接受和运用能力。由此,他们比老一代农民工更可能利用劳动市场、招聘报纸、信息网络等市场型方式去寻求工作,而这可能带来新生代农民工的工资决定中社会网络作用的弱变化。因此,本文与以往研究不同,把研究对象聚焦在新生代农民工的工资决定上,通过实证结果的代际比较来说明社会资本作用的变化。在转型经济研究中,学者们围绕“市场机制和非市场机制在社会和经济发展中的作用变化及二者间关系变动”这一话题,展开激烈的讨论,由此形成了诸如“权力转移/精英再生”论、“权力持续/精英循环”论等观点明显对立的理论(张爽、陆铭、章元,2007),而“市场化后社会资本的作用是否在弱化”就是这一争论话题的重要内容。本文通过观察社会网络在不同求职途径下作用的代际差异,就可以这一理论争论提供新证据。

      2 文献回顾与述评

      在社会资本的经典定义里,“它是能够通过协调的行动来提高经济效率的社会网络、信任和社会规范”(R.Putnam,1993)。因此,在经济学和社会学研究里,学者们多是从社会网络、社会规则和信任来建构社会资本的量度指标。根据其所属社会层面不同,社会资本通常包括家庭和社区两个层面类型(张爽、陆铭、章元,2007)。单就研究主题来说,本文关注的是个体所拥有的社会资本多寡对其在城市劳动市场上所获得的工资的影响。因此,文中所用到社会资本实际上仅指家庭(个体)层面,不涉及社区层面。而对于家庭(个体)层面的社会资本,它实质上主要由个人或家庭所拥有的亲戚、朋友、老乡、同事或邻居等各种社会关系所构成,也就是人们通常所说的,由血缘、亲缘、地缘和业缘等组成的社会关系网。而信任和规范一般都在社区层面存在。因此,与很多的研究处理一样,本文用社会网络来代表个体所拥有的社会资本。

      社会学家和经济学家对社会网络在劳动力市场上作用的研究兴趣主要是在著名学者格兰诺维特20世纪70年代提出“弱关系假说”之后。在研究中,格兰诺维特关注了求职过程的起点,即如何获得工作信息。他发现,由家人、好友构成的强关系在工作信息流动中起到的作用很有限,反倒是那些长久没有来往的同学、前同事,或者只有数面之缘的人更能提供有用的线索。对于内中原因,他认为强关系的组成者相似度高,他们间信息的同质性强,因而从强关系得到工作信息相对更少,而弱关系的组成者所涉社会范围更广,信息更具异质性,因而其所提供的信息可能对求职更有用(Granovetter,1973,1974)。

      很多国外学者利用不同来源的数据对弱关系假说进行了实证检验。而在不断的实证检验中,人们对社会网络在劳动力市场上作用的认识不断深入,二者间内在关系的发生机制也逐步被揭示出来。尽管究竟是强关系还是弱关系在求职过程中更有用还在争论中,但很多国外研究都肯定了社会网络在个体找工作及工资决定上的显著性影响,并认为二者间存在正相关关系(Burt,1992;Mortensen and Vishwanath,1994;Lai et al.,1998;Flap and Box-man,2001;Munshi,2003)。当然,也有研究持相反观点,不认为社会网络在其中有重要影响,如De Graaf and Flap(1988)、Lin(1999)、Elliot(1999)等。

      受着国外研究的引导,国内在上个世纪80年代后也涌现出一批探讨社会网络与劳动者的求职和工资决定关系的文献。其中,社会网络对农民工在城市劳动市场上的作用最受关注。总体来说,关于社会网络在农民工城市就业机会获得上的影响,国内研究结论较为一致,都肯定其积极作用(章元、陆铭,2009;叶静怡等,2012)。但在农民工的工资决定上,国内研究结论与国际研究状况相似也是泾渭分明的两种结论。之所以出现分歧,本文认为这可能与不同文献中所关注的社会资本(社会网络)的侧重点及选取的代理变量不同有很大关系。实际上,社会资本或社会网络是个复杂概念,综合格兰诺维特、伯特(Burt)、林南(Lin Nan)等人的研究来看,它在实证分析中分别可以从规模、质量和结构、异质性和广泛性等不同方面来构建量度指标。受数据的限制,多数研究在衡量社会资本或社会网络时很难面面俱到,这就使得各个研究所选取的社会资本或社会网络的代理变量存在差异,并进而可能导致结论无法统一。

      基于研究中所用社会网络变量的内容及变化,国内重要文献可做如下梳理:(1)基于规模来体现社会网络。如刘林平、张春泥(2007)选取“参加工会情况”和“请客送礼费用”两个指标来反映农民工的社会资本,并得到社会资本变量对农民工工资水平没有显著影响的结论,而观察文中所用的代理变量,其仅仅是从规模角度体现了社会资本的作用。章元、陆铭(2009)虽然在利用农民工祖辈的历史背景及是否来自革命老区作为工具变量仔细地处理了社会网络的内生性后发现有非常微弱的证据表明社会网络有正向影响,但文中所选用的两个代理变量“赠送过礼金的亲友数”和“礼金价值占家庭支出的比重”同样也只考虑了社会网络的规模。(2)基于使用方式来体现社会网络。如章元等(2008)虽然对社会网络做了家庭和社区层面区分的改进,并由此得出社会网络无影响的结论,但就“农民工找工作的方式”的代理变量①来说,本文认为其无法客观准确地反映出个体所拥有的社会网络状况,它更多的是个体在求职时的社会网络使用情况体现。类似的研究还有章元等(2012),文中选用的代理变量也是“农民工是否利用亲友关系找到工作”和“帮助找工作的人是否是自己的亲戚、邻居、同学、同事还是同村人”。与章元等(2008)有所不同,该研究最终得出亲友关系对女性和已婚农民工获得高工资有正向影响的结论。(3)基于质量或达高性来体现社会网络。如叶静怡、周晔馨(2010)把社会资本分为进城前的原始资本和进城后的新型资本两类后②,发现原始社会资本对其增加城市收入没有显著影响,新型社会资本对其收入有正的影响。王春超、周先波(2013)及王春超、何意銮(2014)则根据社会网络的动态联结方式不同把社会资本分为“整合型”和“跨越型”两类③。其中,前者基于一个有序响应收入模型研究发现“跨越型”和“整合型”社会资本对农民工收入都具有显著的正向影响,且提升效应相近④;后者发现“整合型”社会资本无助于农民工整体收入的提高,“跨越型”社会资本能显著提高其收入⑤。刘斌、李磊(2012)则把社会网络分成强关系和弱关系两类,从中发现寻职中的社交网络“弱连接”有利于提升劳动者的工资水平。叶静怡等(2012)则根据社会网络的质量把其分成高低两个层次,并发现高层次的社会网络对提高农民工的工资水平有显著影响。(4)多维度体现社会网络。如叶静怡、衣光春(2010)分别考察了社会网络的规模、层次和强弱关系的影响,发现网络的规模和强弱都对农民工的工资收入有正向影响。

      总体说来,国内学者已对社会资本与农民工工作和工资的关系做了极有意义的探讨,研究结论对人们客观认识社会资本在中国转型期城市劳动力市场上的作用也有着重要的启示。基于文献的梳理,研究认为现有结论的分歧与研究中选用的社会网络变量差异有很大关系。为此,本文在现有研究基础上试图做如下改进:一是同时将社会网络的规模和质量都纳入实证分析中,以解决现有很多文献中衡量指标单一导致结论分歧、无法统一的问题;二是将社会网络因求职途径不同而可能给工资带来的影响考虑进去,并通过一个社会网络与求职方式的交互项来加以反映;三是对农民工群体内的代际分化可能带来的社会网络利用变化加以分析,为“市场化后社会资本的作用是强化还是弱化?”问题提供新证据。

      3 数据来源、变量说明和样本描述

      3.1 数据来源

      本文数据来自于沈阳农业大学三农研究院农村劳动力转移团队于2014年1月在辽宁省6县市进行的农民工调查。本次调查采用分层抽样方法,先根据地理位置、经济发展水平、城市规模从辽宁省内抽取1个大城市——沈阳、2个中等市——阜新和锦州、3个县——台安县、开原县和昌图县作为调查地,而后依据国家统计局农民工监测数据中的行业分布和辽宁省内农民工的区域数量分布确定各县市样本总量和行业配比,最终共获得1055个调查样本。调查涉及农民工及其家庭成员的人口统计学特征、职业流动史、当前就业、社会保障、居住和社区管理、子女教育、城市消费、信息利用和社会融合等内容。

      在分析前,本文先根据工资、每天工作小时、社会网络等重要变量的信息是否缺失对数据做了清理,而后又根据新生代农民工指的是1980年后出生已年满16周岁未受过高等教育在调查时有6个月以上城市务工经历的农村户籍劳动者的定义,将整个样本划分成新生代和老一代两个群体(分别为465人与567人),实证分析主要基于新生代样本。

      3.2 变量界定、说明和样本描述

      社会网络的界定通常涉及规模和质量两个维度。调查基于“春节拜年网”来了解受访者的社会网络,主要有两个问题:一是“去年春节期间,以各种方式与您家互相拜年的人中:亲属、朋友和老乡各自的人数”,二是“他们中是否有在政府、学校或医院工作?”。在变量设定时,社会网络规模指标是通过汇总问题一中的相互拜年的亲属、朋友和老乡的人数得到,并做了分类上的取值处理;社会网络质量指标通过问题二来得到。

      在调查中,农民工找到工作的方式包括靠亲戚关系、靠原来农村认识的朋友老乡关系、靠在城市打工后新结识的农民工、靠在城市打工新结识的本地人、靠报纸和街头广告上的招聘信息、通过网络、通过劳务市场、用人单位直接到农村招工、通过政府机构和本村组织的劳务输出及随工作调动等10种。借鉴吴愈晓(2011)的处理,本文将上述求职途径划分为市场型方式和关系型方式两大类。其中,关系型方式是前四种,市场型方式是后六种。

      由于劳动时间的差异,本文采用小时工资以避免低估人力资本的回报率(叶静怡、薄诗雨)。除以上三个关键变量外,计量模型中还加入了诸如个体的性别、年龄等人口统计学特征、就业行业、工作经验、技能培训情况、工作城市、老家到城市的距离、家庭耕地规模等变量作为控制。所有变量的界定、说明和样本描述见表1。

      从下页表1结果看,新生代农民工的平均年龄为25.5岁,男性占到49%,已婚占到41%,在外打工的平均年限是5.71年,在调查地城市的平均工作年限是4.43年,平均受教育年限是9.37年,约为初中毕业;66%在外务工期间进行过培训;当前工作的平均小时工资为10.71元;63%是通过社会关系找到现在的工作。在社会网络上,他们春节拜年网的平均规模处于21~40人的水平上,45%的人有在政府、学校或医院工作的亲戚或朋友。

      4 模型、计量方法和实证结果

      4.1 模型和计量方法

      基于Mincer的工资方程,结合本文建立如下形式的计量模型:

      

      其中,hwage是因变量,是农民工的小时工资水平。主要解释变量包括社会网络的规模(refr)和质量(gsh)、求职方式(ljway)及社会网络与求职方式的交互项(refr*ljway、gsh*ljway)。Z是控制变量,包括个体的性别、年龄、年龄的平方、婚姻状况、受教育年限、在外打工年限、在现打工城市的工作年限、技能培训、工作距离对数、家庭耕地规模、工作行业、工作城市等。

      

      在回归处理上,本文先用标准的OLS法对模型进行估计。考虑到模型可能存在异方差及变量间可能有多重共线性⑥,本文还使用了基于异方差修正的稳健WLS估计和逐步加入变量的回归处理。后文将主要基于稳健WLS估计结果来报告研究发现。

      4.2 实证结果

      表2给出了回归结果,其中第1栏和第2栏是基于OLS估计所得到结果,不同的是第2栏去除了一些可能引起多重共线性的变量;第3栏~第6栏给出异方差修正的稳健WLS估计结果。

      基于表2的回归结果发现,相较于春节拜年网规模为0的基准组,拜年网规模更大组别内的系数都显著为负,说明社会网络规模大的新生代农民工的小时工资非但没有显著增多,反而是明显下降。之所以如此,本文认为这可能与农民工春节拜年网中所体现出的“乡土性的强关系”事实及新生代农民工仍多通过本乡本土的社会关系来寻求工作机会的实际有很大关系。正如格兰诺特在“弱关系假说”里所指出,弱关系中的信息异质性不仅有助于人们获得工作,也有助于人们获得收入更高、待遇更好的工作,而强关系中的信息高度同质性则使得社会网络在其中起不到显著作用。由于新生代农民工仍主要是通过关系来获得工作,所利用的关系也仍是那些从同一地方出来的亲友关系,而这些人一般也都在城市的次要劳动力市场上工作,因此,基于这些关系获得的工作通常也具有明显的次要市场就业的低收入特征。而关于这一点,求职方式变量的系数值提供了很好的经验支持。因为该变量的估计结果显示,相较于利用市场方式获得工作的个体,通过关系找到工作的新生代农民工工资显著更低。同时,从不同规模组别的系数绝对值来看,各组间相差无几,这意味着社会网络规模与新生代农民工工资决定间的反向作用主要体现在网络从无到有的质变上,而非有了网络后的规模量变上。由此,单从规模来考察社会网络的作用,本文认为,乡土性的强关系网络及其规模扩大对新生代农民工在城市获得高工资没有显著促进作用,反而可能通过降低好工作获得的间接作用而使得他们的工资更少。

      

      从反映社会网络质量的“是否拥有优质关系资源”变量的估计结果来看,显著为正的回归系数值与人们通常的判断符合,再次支持了很多研究发现,这意味着拥有更好关系资源的新生代农民工的工资比未拥有这类关系的新生代个体明显更高。因此,本文认为高层次的社会网络可以为新生代农民工提供更好的就业岗位信息,进而可能使得他们有更高的工资收入。

      从社会网络规模和求职方式交互所得到变量的系数看,虽然有乡土强关系社会网络的新生代农民工的工资反而比无该网络的个体更少,但在那些通过关系找到工作人群里,有乡土强关系网络的个体工资更高。从社会网络质量和求职方式交互项的系数看,通过关系找到工作的新生代农民工并不能从优质的关系资源中受益,从而得到更高工资。

      除以上研究所关注的变量外,表2结果还显示,男性新生代农民工的小时工资显著高于女性,内中原因可能与就业市场上性别歧视有关,也可能是工作强度性别差异所致。年龄与新生代农民工的工资间存在一个倒U型关系,即在相对年轻的阶段,由于体力充沛、劳动效率高,随着年龄增加的工作经验积累会帮助他们获得更高工资,但到相对年老的阶段,伴随着年龄增大所带来的健康损耗和劳动效率下降的不利影响开始显现并逐步超过经验增加的积极效应,他们的工资会下降。受教育程度对新生代农民工工资的影响不显著,这是与以往研究发现不一致之处。究其原因,这可能是新生代农民工文化程度多集中于初中毕业的样本分布实际有关。外出务工时间所显示的工作经验积累对提高新生代农民工的工资有显著的积极作用,但当前工作期间所接受的职业技能培训对提高新生代农民工当前工作工资的作用不明显,这可能与他们所接受培训的层次较低有关,也可能是培训不能带来他们工作质量提升或培训的工资提升效应存在滞后有关。

      4.3 结果的代际比较

      为进一步确定社会网络在农民工工资决定上可能出现的代际变化,为“市场化后社会资本的作用是强化还是弱化?”的理论争论提供新证据,本文对老一代农民工的工资做了分析(表3)。

      通过与表2结果的对比发现,老一代农民工的工资决定有以下不同:一是社会网络规模与老一代农民工工资间存在正向关系,而非新生代农民工的负向作用。二是关系型求职方式与老一代农民工工资有正向关系,但不显著。三是在通过关系找到工作的老一代农民工中,社会网络规模扩大不能带来他们工资的显著增加。四是社会网络中有无优质关系资源与老一代农民工工资存在负向关系,但不显著。五是受教育程度与老一代农民工的工资间有显著的正向关系。

      基于回归结果的代际比较,研究认为社会网络变量的结果在一定程度上为“市场化后社会资本的作用在弱化”提供了新的证据。结合研究中所用社会网络反映的主要是农民工所拥有的乡土性强关系,结论推断的更准确表述是“强关系网络在工资决定上的作用随着农民工就业的市场化加深而在显著弱化”。

      4.4 内生性讨论和结果稳健性检验

      计量模型中内生性的存在会使得估计结果有偏。然而,内生性的来源有多种,包括遗漏变量、模型形式误设、变量测量误差、联立因果和样本选择偏误。就本研究来说,计量回归模型是参考现有很多文献而选定,模型形式误设因而可以排除;所用数据在调查后经过数次清理,变量测量误差由此也可以排除。而在余下的三种来源中,已有的社会网络和工资关系研究对遗漏变量和联立因果均有所提及。其中,联立因果是因为工资收入高的个体有能力建立起更具质量的关系网络,而网络质量提高又反过来可能帮助其实现更好的就业、获得更高的收入(章元、陆铭,2009),即网络质量和工资间在互为因果的可能性。而遗漏变量主要是因为个体的性格、智商、情商等会影响他们的工作能力,进而也可能影响到工资。然而,这些个体特征很难观察或度量,很难用变量加以反映。对此,本文借鉴叶静怡等(2012)的处理,采用可处理的平均处置效应模型(ATT)来克服上述两种来源导致的内生性。具体来说,研究先要建立计量模型对可能带来内生性的社会网络变量进行回归;而后利用倾向得分匹配估计法计算出社会网络变量的已处理平均处置效应(ATT),其公式如下:

      

      其中,w(I,j)配权重。该式的含义是对于每一个拥有优质关系网络的农民工的工资收入减去按一定权重计算的与其具有相近的优质关系网络拥有概率但实际并未拥有的农民工的工资。在匹配权重计算时,本文分别采用了最邻近匹配、分层匹配、半径匹配和核匹配四种方法。

      

      正如前文所述,联立因果主要是社会网络的质量所带来,而该变量在本研究中是个二分变量,因此研究首先是对它做了probit回归(表4)。

      基于表4的结果,本文进行了ATT的估计。从表5给出的ATT估计结果看,除了半径匹配之外,其他三种匹配结果都是有效的,说明社会网络质量对新生代农民工的工资确实存在正向显著的影响。也就是说,在控制了新生代农民工的能力后,社会网络质量变量对小时工资有正向显著影响依然存在。所以,我们认为前文的结果是稳健的。

      5 结论及政策建议

      总结上文的分析,本文认为社会网络与新生代农民工工资间具有如下三点关系:(1)春节拜年网体现的社会网络规模与新生代农民工工资间存在着显著的负向关系,但在通过关系找到工作的群体里,社会网络规模与他们的工资间却呈现出明显的正向关系;(2)优质关系资源所体现的社会网络质量与新生代农民工工资间存在着显著的正向关系,但通过关系找到工作的新生代农民工并不能从优质的关系资源中受益而得到更高工资;(3)基于关系获得工作的新生代农民工工资显著低于通过市场方式获得工作者。基于这三点发现,本文认为,单就社会网络而言,它在新生代农民工工资上的积极作用不体现于规模,而在于质量。更多地利用关系而非市场来获得工作会不利于新生代农民工工资水平提高。只有当社会关系在求职上发生作用后,社会网络的规模大小才能对其工资高低起到作用,但此时网络质量的影响迅速弱化,不再显著。

      进一步的代际比较后,研究发现社会网络在农民工工资上的影响存在明显的代际差异。其中,社会网络规模与老一代农民工工资间存在显著的正向关系而非新生代农民工的负向作用,但在通过关系找到工作的老一代群体里,社会网络规模扩大不能给他们带来工资上的增加。社会网络质量与老一代农民工工资间的关系不显著。通过关系找到工作的老一代农民工与通过市场找到工作者的工资无明显差异。由此,本文认为前述差异在一定程度上为“市场化后社会资本的作用在弱化”提供了新的证据。

      

      

      基于计量分析的结论发现,本文认为政府在促进新生代农民工工资提升上的政策选择是要多渠道多方式地发挥市场机制的作用,如加强面向农民工的就业市场建设、为他们提供更多的就业信息等。与此同时,新生代农民工个人应该通过在工作和生活中扩展自己的社会网络关系,通过多参加企业和社会组织的培训等团体活动,构建基于城市工作和生活的新型社会关系,提高自己的社会网络层次。

      ①农民工找工作的方式有政府组织外出就业、民间团体组织外出就业、亲友介绍外出就业和自发外出就业四种。其中,利用亲友关系介绍外出就业表示农民工的家庭层面社会网络;政府组织外出就业和民间团体组织外出就业表示农民工的社区层面社会网络;自发外出就业是参照组,表示无家庭或社区层面社会网络(章元,2008)。

      ②原始社会资本变量包括家庭15岁以上人数、已结婚或曾经结婚、在北京的同学数、在京有北京户口的亲戚数和在京有外地户口的亲戚数和是否通过亲朋好友介绍找到在北京的工作,新型社会资本变量包括亲友聚会花费占其每月收入的比例、每年聚会次数和在北京过去的一年有无赠送礼物或金钱。

      ③“整合型”社会资本是由地缘或亲缘等闭合网络方式所形成,“跨越型”社会资本则强调因流动而造成不同社会群体之间跨越联结而形成(王春超、周先波,2013)。

      ④文中的社会网络变量包括与企业内当地员工的关系、企业内是否有工会、找到工作的方式。

      ⑤文中“整合型”社会资本变量包括“是否通过亲友找工作”、“企业是否有同乡会”和“三个好友中是否有一个或以上是同学或老乡”,“跨越型”社会资本变量包括“三个好友中是否有一个或以上是在打工后认识的非同学老乡”、“是否有请客送礼”和“企业是否有工会”。

      ⑥如在外打工年限、在现打工城市的工作年限与婚姻状况的相关系数分别为0.37和0.35;在外打工年限和在现打工城市的工作年限的相关系系数达到了0.78;年龄、年龄的平方和婚姻状况的相关系数分别为0.64和0.63,二者和在外打工年限的相关系数分别为0.60和0.59,和在现打工城市的工作年限的相关系数分别为0.50和0.49。

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