社会信任对劳动力流动的影响--陆铭

2010.2

社会信任对劳动力流动的影响

——中国农村整合型社会资本的作用及其地区差异

高 虹1 陆 铭1，2

内容提要：基于农村调查数据，本文考察了社会信任对中国农村劳动力流动的影响，以及社会信任的作用将如何随着经济市场化程度的提高而改变。本文的研究发现：在中国农村，作为一种整合型社会资本，本地的社会信任对劳动力流动产生了负向影响；本文同时还发现，社会信任对劳动力流动的负向影响会随着市场化程度的提高而减弱，在市场化程度达到一定水平之后，反而会起到促进劳动力流动的作用。

关键词：社会信任 劳动力流动 市场化 非正式制度

一、引言

“以农为生的人，世代定居是常态，迁移是变态。”这是当年费孝通（2006）笔下的中国农村和农民。但是，经济发展的历史证明，“不流动”以及由此带来的“孤立和隔膜”，只能给农村留下贫困，城市的发展也会因此而受到限制。相反，农村劳动力向城市的流动以及城市化进程，却是经济发展和农村脱贫的一个重要动力。在中国，随着经济的迅速发展，工业化和城市化已经极大地改变了传统农村世代定居的面貌，越来越多的农村劳动力选择进入城市就业，促进了农村和城市的发展，但相比之下，中国的城市化进程却大大落后于工业化进程。因此，找到阻碍劳动力流动的因素对理解当今中国的经济发展至关重要。

关于劳动力流动的决定因素，传统的研究往往着眼于劳动力个人和家庭的社会经济特征（例如Zhao，1999a；1999b）。近年来，越来越多的研究者开始把个人所拥有的社会网络纳入劳动力流动的决定因素中，它主要通过为劳动力提供直接的帮助和降低信息不对称而对劳动力流动决策产生影响（Zhao，2003；Zhang and Li，2003）。虽然实证研究开始越来越重视个人所处的社会结构对劳动力流动的影响，但已有的研究却忽略了信任这样一种重要的社会资本的作用。在中国农村，基于人与人之间长期互动所形成的社会信任构成了农村内部整合型社会资本（bonding social capital）的一部分。长期以来农耕文明的传统使得农村劳动力的不流动成为常态，乡土社会的生活因此而富有“地方性”，中国农村在本质上是一个“熟人”的社会（费孝通，2006）。这些特点都凸显了整合型社会资本在中国农村社会生活中的重要性。因此，考虑到社会资本的构成和中国农村社会的特点，当考察个人的劳动力流动决策时，社会信任的作用不可忽视。社会信任是否会通过降低劳动力在社区内部生活和工作所面临的不确定性而对劳动力流动产生负向影响？随着市场化进程的推进，其影响会如何发生改变？对这些问题的考察能使我们进一步理清劳动力流动的决定因素，从而为我们理解中国的城市化进程和经济发展道路提供新的视角。

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社会信任对劳动力流动的影响

在以往研究的基础上，本文重点关注农村劳动力向城市流动的过程中，基于人与人之间长期互动所形成的社会信任对劳动力流动决策的影响。本文接下来的结构安排如下：第二部分是文献评论，在这一部分，本文将对有关劳动力流动、社会资本以及非正式制度和市场化关系的相关文献进行梳理和总结；第三部分介绍了本文所利用的数据和建立的回归模型；第四部分报告了社会信任对劳动力流动决策影响的回归结果；最后一个部分是对全文的总结。

二、信任和劳动力流动：基于文献的评论

从1980年代中期国家逐步放开农村劳动力向城市流动起到现在，中国经历了历史上规模最大的农村劳动力向城市的流动，研究劳动力流动的决定因素是理解中国城市化进程一个非常重要的视角。传统的理论中，影响劳动力流动的主要因素是个人和家庭的一些社会经济特征。利用四川农村的微观截面数据，赵耀辉（Zhao，1999a；1999b）发现，劳动力流动的决策取决于一系列个人、家庭和村的特征变量，例如个人的性别和年龄、家庭的人均土地面积等。近来的研究开始越来越多地关注社会资本对劳动力流动的影响。虽然市场化对中国社会产生了巨大冲击，但中国关系型社会的本质并没有得到彻底的改变，农村地区“熟人”社会的特征尤其明显。在就业市场信息不对称的情况下，社会资本往往能通过提供劳动力市场就业信息、降低劳动力流动的心理成本而对劳动力流动决策产生影响。赵耀辉（Zhao, 2003）的研究发现，由于存在物质、心理和信息成本，社会网络在劳动力流动中起着重要作用。利用中国河北、山西、安徽、湖南、四川和浙江6个省1999年的微观截面数据，她的结果显示，具有有经验外出劳动力的社会网络能显著地提高个人流动的概率，但是具有已返乡劳动力的社会网络对劳动力流动的影响是不显著的。类似的，Zhang and Li（2003）发现，在寻找工作过程中获得亲朋好友的帮助会显著地提高农民非农就业的概率，而非农就业的一个重要渠道就是农村劳动力进入城市。

以上关于劳动力流动的研究均证明，社会资本作为个人所处的社会结构的重要维度，将对个人的流动决策行为产生影响。但由于社会资本涉及的范围较广，它对经济活动的影响并不是单一的。Putnam（2000）根据社会网络的不同特点，将社会资本区分为整合型社会资本和跨越型社会资本两种，前者主要存在于联系密切的同质群体内部，例如亲友、邻里之间，因此是一种较强的联系，而后者主要存在于联系较少的异质性群体之间，例如不同种族之间，又如中国城乡分割背景下城市居民和农村居民之间，这是一种较弱的联系。这种对社会资本的区分方法后来被称为社会资本的网络观点（networks view）（Woolcock and Narayan，2000）。从理论上来说，整合型社会资本虽然会为集团内部的成员带来收益，但由于其内向性，它也会加强基于宗族、种族、阶级等异质性群体间差异的社会分割，从而可能造成社会不同群体间的冲突。而跨越型社会资本作为沟通社会不同群体的桥梁，会对社会的整合和团结起到促进作用（Portes and Landolt，1996，2000；Portes，1998；Colletta and Cullen，2000；Putnam，1995，2000）。因此，一般来说，整合型社会资本只是社会资本构建的第一步，而跨越型社会资本才是民主政治和经济发展的重要影响因素。利用欧洲价值观调查

（European Value Survey）数据，Beugelsdijk and Smulders（2003）发现，个人花费时间积累整合型社会资本，在挤出了个人在工作和学习上投入时间的同时，并没有降低整个经济的寻租、欺骗等机会主义行为，因此不利于经济增长；跨越型社会资本的积累过程虽然也耗费了个人工作和学习的时间投入，但同时产生的信任会降低个人从事寻租等机会主义行为的概率，而后者为经济增长带来的正面影响超过了前者对经济造成的负面挤出效应，因此，跨越型社会资本在总体上有利于经济增长。

在中国，尽管农村人口向城市流动的规模不断扩大，但长期以来，“世代定居” 一直是农村社

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社会信任对劳动力流动的影响

会的显著特征（费孝通，2006）。因此，在中国农村，基于人与人世代之间的长期互动，以村为单位，丰富的整合型社会资本在社区内部得以积累，社会生活“本地化”的特点明显。本地化的整合型社会资本降低了劳动力在社区内部生活和工作所面临的不确定性，提高了劳动力流动的机会成本，因此会对劳动力的向外流动产生阻碍作用。另外，由于历史原因，新中国成立以后一直实行的城市倾向的经济政策造成了中国城乡之间长期分割的局面，农村劳动力在城市受到社会保障、公共服务等方面的歧视性待遇。这一切均不利于城乡之间的融合，甚至造成了城市内部户籍人口与非户籍人口之间的二元分割的局面。劳动力即使已经进入城市，各种制度性和社会性的歧视也会阻碍其与城市人口的互动，从而使得农村劳动力在城市地区社会资本的构建受阻，也不利于农村内部本地化社会资本向城市的扩展。在这种城乡分割的背景下，农村人口和城市人口分属于不同的社会群体，彼此间的交往较少。因此，在城市人口和农村人口内部，整合型的社会资本被不断强化，而城乡之间的跨越型社会资本却难以建立，城乡分割的局面可能因此而被强化。由于本地化社会资本会阻碍劳动力的向外流动，而跨越型社会资本又是经济发展的重要影响因素，那么，如果城乡分割的局面长期持续，城市化进程势必会受到阻碍，经济的长期发展也会因此受到负面影响。

那么，正在进行的市场化进程是不是会减少本地化的社会资本的作用呢？社会资本作为一种非正式制度，它与正式制度的作用既可相互补充，也可相互替代。在市场发展的早期，由于正式制度尚未确立，市场机制尚不完备，社会资本能作为正式制度的补充，弥补其缺陷，从而促进社会转型成功和经济发展；而随着市场化的逐步深入，正式制度一方面可能会逐渐取代社会资本的作用，从而使得社会资本的影响被削弱（Stiglitz，2000；Dixit，2003；Li，2003；王永钦，2006；Krishna and Matsusaka，2009）；但若原有的社会资本嵌入到了新生的市场机制中，市场化程度的提高反而有可能会强化社会资本的作用（陆铭、李爽，2008）。社会资本和市场化之间这种复杂的关系凸显了相关实证研究的重要性。基于中国城市调查数据，李爽等（2008）也发现，社会关系网络在非国有部门有显著的正向影响，而在传统的国有部门影响则不显著。如果他们的发现是可信的，那么可以认为，在中国城市，传统的关系型社会会嵌入到新生的市场结构中发挥作用，从而在市场化的过程中社会资本的作用反而被强化了。但在中国农村，故事似乎有些不同。利用2003年对中国农村地区的一个调查数据库，张爽等（2007）发现，随着市场化程度的提高，社会资本减少贫困的作用在整体上将显著减弱，但其中社区层面的公共信任对减少贫困作用的减少并不显著。与此相反，赵剑治、陆铭（2009）则发现，中国农村的社会关系网络有提高收入、扩大收入差距的作用，在市场化程度较高的东部地区，社会关系网络对于收入差距的相对贡献明显高于中西部。关于中国农村本地化的整合型社会资本的作用，以及其作用在市场化进程中的变化，需要进一步的实证研究来提供证据。

正如前面关于劳动力流动的实证文献总结所显示的，尽管越来越多的研究者开始重视个人所处的社会结构对劳动力流动决策的影响，之前的研究却都忽略了信任作为社会资本一个重要方面将对劳动力流动产生的影响。在农村内部，基于人与人之间长期互动所形成的社会信任构成了整合型社会资本的一部分。社会信任降低了个人在社区内部生活所面临的风险和不确定性，提高了劳动力流动的机会成本，因此可能会对劳动力的向外流动产生阻碍作用。而且社会信任作为一种非正式的制度，它对劳动力流动的作用在市场化的过程中也会发生改变。这些问题在已有的实证研究中均没有引起足够的重视，而本文就将回答这些问题。

三、数据和模型

（一）数据

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社会信任对劳动力流动的影响

本文主要的数据来源是复旦大学中国社会主义市场经济研究中心的“2004年中国农村调查数据库”，涵盖了北京、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、浙江、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、四川、陕西、甘肃和宁夏在内的22个省（市、自治区）。本文所使用的有效样本包含了分布在22个省48个村852户家庭中2299个劳动力在2003年的相关信息，构成了包括48个村级层面、852个家庭层面和2299个劳动力个人层面的信息在内的横截面数据。

另外，本文所使用的市场化指数的数据来自樊纲、王小鲁（2004）。他们的报告首先从政府与市场的关系、非国有经济的发展、产品市场的发育程度、要素市场的发育程度、市场中介组织的发育和法律制度环境五个方面对市场化程度进行了度量，再由以上五个方面指数合成市场化进程相对指数，反映了各省（市、区）在市场化进程中的相对水平。各省（市、区）市场化进程相对指数处于1到10之间，指数越高表示市场化程度越高。本文使用了2002年各省（市、区）的市场化指数，这主要是因为使用滞后一年的数据有利于减轻市场化指数本身可能存在的联立内生性问题。

（二）计量模型

为考察社会信任对劳动力流动决策的影响，本文在劳动力个人层面建立了劳动力流动决策的Probit模型，模型具体形式如下：

P(migrationijk=1)=Φ(β1trustjk+β2trustjk⨯marketk

+β3marketk+β4Xijk+β5Mjk+β6Zk)

（1）

（1）式中，下标i表示第i个人，j表示第j个家庭，k表示第k个村。（1）式左边表示劳动力流动的概率，被解释变量是关于劳动力流动migration的0-1变量，其中劳动力流动取值为1，不流动则取值为0。本文中，劳动力流动的定义是在2003年选择以外出打工务农或者外出打工从事非农产业为职业的劳动力。根据这一定义，在2003年，有效样本中有25.23%的农村劳动力选择了流动。

解释变量中，本文主要考察社会信任对劳动力流动决策的影响。其中，度量社会信任的指标是在“一般说来，你认为绝大多数人是可信的，或者你在和他们打交道时不用特意提防他们吗？”这个问题的基础上构造的一个0-1变量，把其中回答为“可信，不用提防”的取值为1，“不可信，要提防”的取值为0。为了考察市场化过程中社会信任影响的变化，本文在模型中构造了社会信任和市场化程度的交互项。本文采用两种方法对市场化程度进行了度量。一种度量市场化程度的指标来自樊纲和王小鲁（2004）测算的2002年中国各省（市、区）的市场化指数，由于没有更为细致的村一级的市场化指数，本文用省（市、区）的市场化指数直接作为农村家庭所面临的市场化程度，这是一个连续变量。作为一种稳健性检验，本文使用的另一种度量市场化程度的指标是家庭所在的省份是否是属于东部省份①。这主要是因为相较于中西部省份，东部省份经济相对更为开放，市场机制更为完善，经济活动受市场力量的影响也更大，故此关于市场化程度的0-1变量也较好地对市场化水平作出了区分。当然，东部也是度量地理位置的变量，但在理论上，不会因为单纯地理的原因，而使社会信任的作用发生变化。另外，本文在模型中还单独放入了市场化程度这一指标，以考察其是否会对劳动力流动行为产生直接影响。

除了本文所要重点考察的社会信任和市场化程度相关变量之外，（1）式右边的解释变量还控制了其他一些已有研究中（Zhao，1999a；1999b；2003；Zhang and Li，2003；蒋仕卿等，2008）发现①

在22个省份中，属于东部的省份：河北、江苏、北京、福建、浙江、广东、辽宁、山东和海南。值得注意的是，广西原本属于沿海省份，但由于广西也是国家西部大开发战略的重点扶持对象，本文将其归入了西部。 - 4 -

社会信任对劳动力流动的影响

的影响劳动力流动的重要变量。Xijk是个人特征，包括性别、婚姻状况、年龄、受教育年限、健康状况和是否党员身份。Mjk是家庭特征，包括家庭的人均耕地面积、劳动力数量、儿童和老年人数量、家庭在城市的亲友数以及是否有家人任村干部。其中，本文用家庭在城市的亲友数来度量劳动力在流入地的社会网络①，这实际上就是一种跨越型的社会资本。同时，用是否有家庭成员任村干部来度量劳动力在流出地的社会网络。Zk代表村特征，包括村是否有少数民族、是否通柏油马路、是否处于平原或丘陵、村人均收入、村近年来被征用的土地面积以及村到县城的距离。除此之外，本文在回归过程中还控制了省（市、区）的虚拟变量，以控制省级层面的固定效应。解释变量的说明如表1所示。

表1 解释变量列表

信任 市场化

变量名称 trust market east male mar

个人特征

age educ health comp land nlabor nageb6

家庭特征

nage6t12 nage65 relative cad minority road plain

村特征

hill income vland dcity

变量描述

认为绝大多数人是否是可信的 市场化指数

是否东部省份（东部省份取值为1，其他为0） 是否男性（男性取值为1，女性为0） 是否已婚（已婚取值为1，其他为0） 年龄 受教育年数

是否健康（健康取值为1，其他为0） 是否党员（党员取值为1，其他为0） 家庭人均耕地数量（亩） 家庭劳动力数量 家庭6周岁以下儿童数量 家庭6至12周岁儿童数量 家庭65周岁以上老年人数量 家庭有多少家城市的亲戚

是否有家庭成员任村干部（有取值为1，无为0） 村是否有少数民族（有取值为1，无为0） 是否有柏油马路通过本村（有取值为1，无为0） 村是否处于平原地区（平原取值为1，其他为0） 村是否处于丘陵地区（丘陵取值为1，其他为0） 村人均收入（百元）

近年来村被征收的土地数量（百亩） 村到县城的距离（公里）

在本文的劳动力流动决定模型中，系数β1度量了社会信任对劳动力流动决策的影响，本文的第一个关注点即是β1的符号和显著性水平。正如前文所述，从理论上来说，社会信任作为社区内部人与人之间长期互动所形成的一种整合型社会资本，降低了劳动力在社区内部生活、工作所面临的不确定性和风险，提高了劳动力流动的机会成本，从而阻碍了劳动力的向外流动。如果本文的推论是①

由于没有劳动力流入地的相关信息，因此，本文用外出劳动力家庭的城市亲友数作为流入地社会资本的代理变量。

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社会信任对劳动力流动的影响

正确的，那么β1将显著地小于0。此外，为考察市场化程度如何使得社会资本的作用发生变化，本文还需要关注劳动力流动决定模型中的系数β2。随着市场化进程的推进，当社区外部市场交易带来的收益足够大时，传统的封闭社会转为开放，那么，传统社会中具有整合型社会资本性质的社会信任也会越来越突破本地的局限，而越来越带有跨越型社会资本的性质，因此反而会起到促进劳动力流动的作用，并且其作用会随着市场化程度的提高而被强化。

对劳动力流动决策方程的估计会遇到社会信任的内生性问题，而社会信任的内生也会导致交互项的内生。除了比较常见的因遗漏变量而产生的内生性问题外，这里还会因为劳动力流动和社会信任的相互影响（例如Alesina and Ferrara，2002）而出现联立内生性问题。已有的文献已经证实劳动力流动对信任的影响。Miguel et al.（2006）的研究发现，在印度尼西亚工业化的进程中，劳动力的流动降低了流出地村民之间的相互合作和信任。而在考察中国农村地区人口对公共机构的信任的决定时，陆铭、张爽（2008）发现，那些劳动力流动更多的家庭反而更加信任流出地的公共机构①。为了控制由于内生性问题而产生的估计偏误，在对模型进行估计时，本文以社区中除本家庭以外其他家庭社会信任的均值作为本家庭社会信任的工具变量。之所以选取此工具变量，主要是因为：在社区内部，信任具有明显的外部性（Fukuyama，1995；2000），而包括信任在内，社区层面的社会资本促进了信息的共享，降低了交易成本，在一定程度上发挥了公共品的作用（Collier，1998；Fukuyama，2000)。因此可以认为，其他村民的社会信任水平的确会对本家庭的社会信任水平产生影响；同时，其他村民的信任水平并不会直接影响本家庭个人的劳动力流动决策。与本文做法类似的是，为了解决个人行为的内生性问题，用社区内其他人的平均行为作为个人行为工具变量的方法，在以往的文献中已经被使用。例如，为了考察劳动力流动和返乡汇款对农业劳动生产率的影响，Rozelle et al.（1999）分别用村外出劳动力占总劳动力的比重和村所有家庭返乡汇款的平均水平作为劳动力流动和返乡汇款的工具变量，而他们的实证结果也说明了此类工具变量的有效性。因此，本文也用社区中其他家庭信任的平均水平来作为本家庭信任水平的工具变量。类似地，为解决社会信任和市场化程度交互项的内生性问题，本文用其他家庭的社会信任和市场化程度的乘积作为交互项的工具变量。在对模型进行估计时，本文采用了Newey’s两阶段估计方法②。

（三）变量的描述性统计

表2显示了本文关于外出劳动力和非外出劳动力在个人、家庭、村特征方面的描述性统计。

表2 外出劳动力和非外出劳动力在个人、家庭、村特征方面的描述性统计

社会信任 trust#

外出劳动力（n=580） 均值 0.478

标准误 0.500

非外出劳动力（n=1719） 均值 0.529

标准误 0.499

p值a 0.031**

①

陆铭和张爽(2008)考察了劳动力流动对公共信任的影响。他们的研究结果表明，在中国农村，劳动力流动增加了家庭的公共信任。这主要是因为在中国城乡分割的格局下，劳动力流动到充满歧视的城市地区，反而增加了他们对原来农村社区公共机构的信任。对于社会信任，本文认为类似的机制也可能存在，从而导致劳动力流动和社会信任的联立性偏误。 ②

Stata中的IVprobit命令默认的估计方法是极大似然估计方法。此方法的优点是估计系数的有效性高，但缺点是计算难度较大，在出现两个以上内生变量时尤其难以计算。因此，本文在此使用了Newey’s两阶段估计方法。其原理是在第一阶段将内生变量对工具变量系列进行OLS回归，由此可计算出相应的残差，即为内生变量中与误差项相关的因素。在第二阶段进行probit回归时，将内生变量和第一阶段估计得出的残差同时放入原来的模型，由此计算出来的结果即为带有内生变量的两阶段IVprobit回归结果（Rivers and Vuong, 1988）。 - 6 -

社会信任对劳动力流动的影响

市场化 market east# 个人特征 male# mar# age educ health# comp# 家庭特征 land nlabor nageb6 nage6t12 nage65 relative cad# 村特征 minority# road# plain# hill#

Income（百元） Vland（百亩） dcity

6.186 0.390 0.584 0.541 29.269 8.947 0.971 0.040 0.932 3.405 0.160 0.150 0.195 1.534 0.097 0.353 0.603 0.488 0.436 23.389 2.704 25.7541

1.406 0.488 0.493 0.558 9.377 2.886 0.169 0.195 1.469 1.271 0.390 0.390 0.504 1.962 0.296 0.478 0.489 0.500 0.496 15.389 12.804 19.569

6.028 0.377 0.514 0.925 40.417 6.841 0.909 0.070 1.475 3.044 0.224 0.209 0.166 1.648 0.084 0.431 0.556 0.458 0.340 22.469 3.170 25.869

1.550 0.485 0.500 0.399 10.684 3.530 0.287 0.256 2.019 1.180 0.463 0.457 0.458 2.358 0.278 0.495 0.495 0.498 0.474 14.013 15.092 20.238

0.030** 0.586 0.003*** 0.000*** 0.000*** 0.000*** 0.000*** 0.008***

0.000*** 0.000*** 0.003*** 0.005*** 0.198 0.296 0.369 0.001*** 0.048** 0.218 0.000*** 0.183 0.505 0.905

注：对外出劳动力和非外出劳动力之间特征的差异进行t检验； 代表该变量是虚拟变量；***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

可以看到，在本文的样本中，一共有外出劳动力580人，占所有农村劳动力的25.23%。非外出劳动力社会信任的平均值显著高于外出劳动力，而外出劳动力所在地区的平均市场化指数显著高于非外出劳动力。关于个人特征，外出劳动力中男性比重相对较高，已婚劳动力所占比重远低于非外出劳动力中已婚劳动力的比重，同时，外出劳动力的年龄相对较小，平均受教育年限相对较长，且相对健康。另外值得注意的是，外出劳动力中具有党员身份的劳动力比重显著低于非外出劳动力中党员劳动力的比重。在家庭特征方面，外出劳动力所在家庭的人均耕地面积相对较少，儿童和老年人数量也相对较少，而劳动力数量相对较多，且家庭婚丧嫁娶和春节支出占日常总支出比重相对较高。在村特征方面，平均来说，与非外出劳动力相比，外出劳动力更有可能来自没有少数民族的村庄，其所在村庄也更有可能有柏油马路经过，并且更有可能处于丘陵地区。

但是，表2只是通过对变量进行简单的统计性描述来反映外出劳动力与非外出劳动力之间在社

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社会信任对劳动力流动的影响

会经济特征方面的平均意义上的差别，在考察某特定因素的时候，并没有控制其他相关因素对劳动力流动决策的影响，本文并不能由此得出关于劳动力流动决定中各变量影响的确切结论。因此，本文对个人层面的劳动力流动决定模型进行估计，以期更准确地得到各社会经济因素对劳动力流动决策的影响。

四、社会信任与劳动力流动：实证结果

（一）用市场化指数来度量市场化程度 表3中，（1）报告了当用市场化指数来度量市场化程度时劳动力流动的决定方程的Probit估计结果，（1）中的数字表示边际效应①。本文发现，社会信任显著减少劳动力向外流动的概率，而市场化程度本身的直接影响则不显著。另外，通过关注交互项，本文还发现，市场化指数的提高会显著降低信任对劳动力流动的负面影响。（2）报告的是劳动力流动方程的OLS估计结果，其系数（边际效应）的大小、方向和显著性与Probit估计结果基本一致。

表3 劳动力流动的决定因素估计（以市场化指数度量市场化程度）

变量

信任 交互项 市场化

trust trust×market market male mar

个人特征

age educ health comp land nlabor nageb6

家庭特征

nage6t12 nage65 relative cad minority road

村特征

plain hill income

（1） Probit -0.174** 0.021* -0.105 0.066*** -0.056** -0.014*** 0.019*** 0.009 -0.037 -0.025*** 0.008 -0.109*** -0.026 0.036** 0.009* 0.017 -0.018 0.025 -0.021 0.056 0.005**

（2） OLS -0.177** 0.023** -0.101 0.056*** -0.106*** -0.013*** 0.014*** 0.004 -0.034 -0.010* 0.021*** -0.101*** -0.034* 0.030* 0.010** 0.009 -0.026 0.043 -0.026 0.057 0.006***

（1’） IVprobit -0.971 0.191 -0.630 * 0.068*** -0.065** -0.014*** 0.017*** 0.023 -0.039 -0.024*** 0.002 -0.121*** -0.050* 0.031* 0.005 0.031 -0.024 -0.053 -0.043 0.015 0.004*

（2’） 2SLS -1.548 0.220 -0.668* 0.058*** -0.116*** -0.013*** 0.012*** 0.021 -0.036 -0.010 0.014 -0.117*** -0.061** 0.025 0.006 0.021 -0.023 -0.042 -0.064 0.003 0.004**

①

在存在交互项的Probit模型中，涉及交互变量的偏效应的计算比较复杂。在由dprobit或mfx估计交互项的偏效应和标准差时，Stata程序只是将交互项仅看作一个单一变量求一阶偏导，而忽视了交互项是两个变量的乘积形式，因此，本文不能直接利用dprobit的回归结果来考察相应变量的偏效应（Ai and Norton，2003）。 - 8 -

社会信任对劳动力流动的影响

vland dcity

R2

Wald/Hausman检验统计量值（P值）

0.005 0.001 0.3096 —

0.004 0.001 0.3004 —

0.030* -0.001 0.3108 3.17 (0.2044)

0.030* -0.001 0.1872 3.33 (1.0000)

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。为节省空间，本文没有报告系数的标准误。在Probit估计中，虚拟变量的边际效应是和参照组对比的劳动力流动概率变化；对于连续变量，边际效应在均值计算。此外，为控制省级层面的固定效应，本文在回归中还控制了省级层面的虚拟变量。

但是，以上对劳动力流动决定方程的估计结果并不可信。正如前文所指出的，社会信任本身是一个内生变量，会与劳动力流动产生双向的因果关系，交互项也会因为社会信任的内生性而与劳动力流动相互影响。因此，本文将本村中其他家庭社会信任的平均水平作为本家庭社会信任的工具变量，并用其他家庭的社会信任均值与市场化指数的乘积作为交互项的工具变量，对劳动力流动的决定方程采用了Newey’s两阶段估计方法。表3中（1’）报告了以市场化指数度量市场化程度时的两阶段估计结果。

本文首先在回归的第一阶段检验了工具变量的有效性。控制住其他解释变量不变，在考察两个工具变量对社会信任的影响时，两个工具变量联合显著性F检验的值为6.86。类似地，控制住其他解释变量不变，两个工具变量对交互项影响的F值为7.16。由此，本文认为，弱工具变量的问题在回归中并不明显。第一阶段的回归说明，除本家庭以外本村中其他家庭的社会信任的确会对本家庭的社会信任产生影响，这主要是因为社会信任在社区内部存在相互影响。

从表3的IVprobit估计结果可以看到，当用市场化指数作为市场化程度的一个指标时，Wald检验拒绝了Probit结果有显著内生性偏误的假设。在用OLS方法估计劳动力流动方程后，如果进一步采用工具变量进行估计，Hausman检验的结果也显示两者的差异并不显著。因此本文仍重点关注表3中Probit而非IVprobit的估计结果。从回归结果（1）看到，β1显著小于0，也就是说实证结果显示，农村地区的社会信任显著降低了劳动力流动的可能性。这主要是因为基于社区内部人与人之间长期互动而产生的社会信任作为农村社区整合型社会资本的一部分，降低了劳动力在社区内部生活、工作的不确定性和风险，提高了劳动力流动的机会成本，从而对劳动力流动产生了负向的影响。回归结果（1）还显示，β2显著大于0，而β3则并不显著地异于0。结合β1的符号，这个结果说明，尽管以市场化指数度量的市场化程度并不显著影响劳动力流动决策，但社会信任对劳动力流动的负向作用的确随着市场化程度的提高显著下降。这说明，在农村地区，市场化以及市场化进程中正式制度的建立更多地起到了替代非正式制度的作用，从而削弱了社会关系网络的作用，也就是说，市场化有间接地促进劳动力流动的作用。从数据结果上来看，随着市场化程度的提高，社会信任对劳动力流动的阻碍作用会不断下降，当市场化程度达到一定水平以后，社会信任反而会起到促进劳动力流动的作用①。

通过与OLS回归结果的比较，本文发现，OLS回归结果与Probit回归结果在变量系数大小、符号和显著性等方面差异很小。因此，为方便起见，在接下来关于社会信任对劳动力流动决策影响的转折点的估计中，本文利用了OLS的回归结果。将OLS估计结果对社会信任变量求偏导，可以①

将原回归模型对社会信任（trust）求偏导，我们可以得到一个关于市场化程度（market）的表达式

Φ'(⋅)(β1+β2market)，此即为社会信任对劳动力流动的偏效应。我们的回归结果显示，这种偏效应开始时为负，

随着市场化程度的提高，偏效应逐渐增大，并最终为正，即本地化的社会信任促进了劳动力的向外流动。

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社会信任对劳动力流动的影响

发现，社会信任对劳动力流动的影响取决于市场化程度，其转折点出现在市场化程度约为7.69的时候①。也就是说，当市场化水平低于7.69时，社会信任对劳动力流动起阻碍作用，其负面影响会随着市场化程度的提高而削弱。而当市场化程度高于7.69时，社会信任反而会起到促进劳动力流动的作用，而且其促进作用会随着市场化水平的提高而被强化。在本文的样本中，有大约85.6%的样本处于转折点左边。也就是说，在中国，绝大多数地区的农村劳动力仍处于社会信任阻碍劳动力流动的阶段，但这种阻碍作用会随着市场化水平的提高而被削弱。

除此之外，本文还考察了个人、家庭以及社区特征对劳动力流动的影响。在个人特征方面，与以往的研究相一致，男性和受教育程度较高的个人更倾向于流动。年龄越大的劳动力和已婚劳动力流动的概率会显著降低②，而个人健康状况和党员身份对劳动力流动的影响则不显著。

在家庭特征方面，人均耕地面积的增加会显著减少劳动力流动的概率。6周岁以下儿童数量的增加同样会阻碍劳动力流动，这主要是因为6周岁以下儿童更需要成年劳动力的照顾。65周岁以上老年人数量的增加会促进劳动力流动，而6~12周岁的儿童数量对劳动力流动的影响则不显著。儿童和老人对劳动力流动有两种效应：一方面，儿童和老年人需要更多的照顾，因此其数量的增加会阻碍处于青壮年劳动力向外流动；另一方面，在农村土地集体所有的情况下，尽管因为各种短期原因，务农并不能使农村家庭比其他非农就业方式获得更高的收益，但从长期来看，土地仍是有价值的资产，如果被长期废弃，那么农村家庭就会有丧失土地的风险。因此，对于农村家庭来说，必须在农用土地上投入一个最低数量的劳动力，而老年人和学龄儿童在此则更多地承担了保障家庭土地经营权的责任（Zhao，1999a）。因此，老年人和学龄儿童数量的增加又有促进劳动力向外流动的作用。在本文的数据中，对于6~12周岁的儿童，这两种效应正负相抵，因此其影响并不显著，而老年人保障土地经营权的作用则显著占优。此外，家庭在城市的亲友数提高了劳动力流动的概率，这主要是因为城市亲友降低了农村劳动力进入城市所面临的不确定性，从而降低了流动的风险和心理、信息成本，实际上，这也证明，跨越型的社会资本的确有促进劳动力流动的作用。是否有家人任村干部对劳动力流动的影响则并不显著，这可能是因为尽管家庭成员作为村干部的身份能为劳动力流入城市提供更多的便利条件；但是，这种类型的社会资本可能只是更多地有利于实现劳动力在本地的非农就业，而不是流动进入城市实现就业（Zhang and Li，2003）。

最后是村特征对劳动力流动的影响。本文发现，在结果（1）中，只有村人均收入对劳动力流动的影响是显著的，村人均收入的提高促进了劳动力的流动，这可以解释为收入的提高使得更多的劳动力摆脱了流动性约束的束缚，因此促进了劳动力流动。但是，需要指出，在其他文献中，通常村的收入越高，劳动力流动的机会成本越高，从而劳动力流动的倾向越低。Zhao（2003）在模型中放了村收入的二次项，发现它对劳动力流动的影响呈“倒U型”，她的解释是，在村收入水平不高的时候，村收入的提高可以放松流动性约束，从而可能促进劳动力流动。此外，模型还控制了村近年来被征收的土地数量和村到县城的距离，结果发现，这两个变量并不会对劳动力流动决策产生显著影响。

（二）用是否属于东部省份来度量市场化程度 ①

migrationijk=β1trustjk+β2trustjk⨯marketk+β3marketk+β4Xijk+β5Mjk+β6Zk+εijk是和Probit

模型相对应的OLS模型，将此式对社会信任（trust）求偏导，我们可得社会信任对劳动力流动影响的拐点为-β1/β2.

②

和一般文献的实证结果不同，本文的数据在年龄对劳动力流动决策的影响这一问题上并没有发现“倒U型”的关系，如果在回归模型中放入年龄的二次项，出现的结果是年龄的一次项显著为负，而二次项不显著。因此，本文在这里只放了年龄的一次项。 - 10 -

社会信任对劳动力流动的影响

本文使用是否属于东部省份作为市场化程度的指标，重复了表3中的四个估计。通过比较Probit和IVprobit的回归结果，Wald检验显示两者的差异在0.0522的水平下是显著的。通过比较表4中结果（3）和（3’）社会信任的系数大小发现，IVprobit结果下社会信任对劳动力流动的负向影响比Probit结果要大。从理论上来说，这可能是因为劳动力流动反而增加了流出地的社会信任。陆铭和张爽（2008）发现，由于劳动力流动过程中所受到的歧视性待遇，中国农村劳动力流动反而会增加农村地区的公共信任。而对于社会信任，类似的机制也可能存在。因此，Probit回归的结果低估了社会信任对劳动力流动的负向影响。因此，本文重点考察结果（3’）。

表4 劳动力流动的决定因素估计（以是否属于东部省份度量市场化程度） 信任 交互项 市场化

trust trust×east east male mar

个人特征

age educ health comp land nlabor nageb6

家庭特征

nage6t12 nage65 relative cad minority road plain

村特征

hill income vland dcity

R2

Wald/Hausman检验统计量值（P值） 注：与表3相同。

（3） Probit -0.054** 0.038 -0.355 0.065*** -0.054** -0.014*** 0.019*** 0.008 -0.038 -0.026*** 0.008 -0.108*** -0.025 0.037** 0.009* 0.018 -0.019 0.028 -0.016 0.060 0.005** 0.005 0.001 0.3087 —

（4） OLS -0.051** 0.042 -0.425 0.056*** -0.105*** -0.013*** 0.014*** 0.004 -0.034 -0.010* 0.021*** -0.100*** -0.033* 0.031* 0.010** 0.011 -0.027 0.046 -0.021 0.062 0.006*** 0.004 0.001 0.2995 —

（3’） IVprobit -0.370*** 0.539** -0.999** 0.069*** -0.053** -0.014*** 0.017*** 0.022 -0.036 -0.026*** 0.004 -0.117*** -0.045** 0.038** 0.003 0.049 -0.034 -0.036 -0.002 0.053 0.005** 0.003** -0.001 0.3110 5.90(0.0522)

（4’） 2SLS -0.375*** 0.429** -2.836** 0.059*** -0.103*** -0.013*** 0.012*** 0.019 -0.030 -0.011* 0.017** -0.111*** -0.053** 0.033* 0.004 0.040 -0.034 -0.022 -0.015 0.051 0.005*** 0.027** -0.001 0.2384 6.40 (1.0000)

表4显示，是否东部省份的系数显著为负，也就是说东部省份显著降低了劳动力流动的概率。这主要是因为东部省份经济发展程度高于中西部省份，因此更多是作为劳动力的流入地，而非流出地。另外，和结果（1）类似，社会信任对劳动力流动的影响显著为负，而交互项系数显著为正，这

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社会信任对劳动力流动的影响

说明，相比于中西部省份，社会信任在东部省份对劳动力流动的负面影响显著降低。通过比较社会信任的系数以及社会信任和是否东部省份交互项的系数，本文发现，在东部省份，社会信任反而起到了促进劳动力流动的作用。在表4中，根据Hausman检验，使用OLS估计和2SLS估计的结果并不存在系统性的显著差异，但是如果仅比较信任和交互项的系数的话，OLS的估计结果仍然是明显低估的，而且在2SLS的估计结果里，信任与东部的交互项也显著了，根据边际效应的比较，在东部，社会信任是促进劳动力流动的，这与（3’）的结果是一致的。

另外，在用是否属于东部省份作为市场化发展程度的指标时，个人、家庭和村庄的特征对劳动力流动决策的影响与使用市场化指数情况下的结果类似，本文在此不再赘述。

五、结论与政策含义

本文利用复旦大学中国社会主义市场经济中心搜集的包括社会资本信息在内的中国农村家庭调查数据库，考察了影响劳动力流动的众多因素。尽管越来越多的研究开始关注社会互动对中国农村劳动力流动的影响，但研究者对劳动力流动决定中信任的关注还相当少，而信任是社会资本的一个重要组成部分。在中国农村世代定居的背景下，农村社区内部整合型社会资本对人们行为的作用不可忽略。理解整合型社会资本的影响，及其在经济发展和市场化进程中的变化，是理解城市化和现代化进程中人们行为变化的重要视角。本研究从信任的角度发展了既有的研究，进一步证实了社会资本对劳动力流动决策的影响，从而丰富了有关劳动力流动决定因素的研究。本研究主要发现，在中国农村，基于人与人之间长期互动所产生的社会信任降低了劳动力在社区内部生活和工作所面临的不确定性，提高了劳动力流动的机会成本，从而阻碍了劳动力的向外流动。这也说明，社区内部的整合型社会资本的确可能加剧社区的封闭性，从而对经济发展有不利的影响。本文还发现，随着市场化程度的提高，社会信任对劳动力流动的阻碍作用被不断地削弱，当市场化程度达到一定水平之后，社会信任反而会起到促进劳动力流动的作用，这时，社会信任已经是在更为开放的经济环境下形成的了，其本地化的整合型社会资本的特征已经被弱化。

本研究的发现具有重要的经济和政策含义。由于社会信任对劳动力流动的阻碍作用会随着市场化程度的提高而不断削弱，因此，加快市场化进程，打破农村社会的封闭状态，将是促进劳动力流动的一个行之有效的方法。另外，社会信任对劳动力流动的阻碍作用也值得关注。在中国城乡分割的格局下，农村劳动力在城市受到各种制度歧视和社会歧视，很难与城市人口实现社会融合。这一方面不利于社会信任作用范围的扩展，使其更局限为一种本地化的社会资本，因而很难对劳动力流动产生促进作用；另一方面，城乡分割的局面也增加了农村人口和城市人口之间积累跨越型社会资本的难度，而这可能会反过来使得农村人口和城市人口更为注重整合型社会资本的积累，而这可能使中国的劳动力流动陷入一个低水平均衡，城乡分割的局面也可能会因此加剧，经济发展受阻。由此本文认为，加强城乡之间的社会融合也是加快城市化进程的当务之急。

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（作者单位：复旦大学经济学院；浙江大学经济学院）（责任编辑：黄慧芬）

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