APP下载

社会信任与农村劳动力非农就业决策研究

2023-07-29蒲艳萍袁柏惠张岚欣

当代经济科学 2023年4期
关键词:社会信任风险承担农村劳动力

蒲艳萍 袁柏惠 张岚欣

摘要:利用中国家庭追踪调查(CFPS)数据实证考察社会信任如何影响农村劳动力非农就业决策。研究发现:社会信任水平的持续提升和信任半径的不断拓展会促使农村劳动力选择非农就业,该结论在一系列稳健性检验中仍然成立;社会信任通过增强风险承担意愿、提升人力资本层次和延展社会网络半径促进非农就业。进一步探究社会信任对非农就业演进全过程的作用,社会信任水平越高的农村劳动力,非农就业转移程度越高;动态识别不同社会发展阶段的历史烙印影响发现,成长于法律制度更完善、劳动力流动更自由的社会环境中的农村劳动力,感知到的社会信任对非农就业的促进作用更强。因此,应营造利于非农转移的相互信任、互惠互利型发展环境,发挥社会信任对增强农村脱贫内生动力、巩固脱贫攻坚成果的积极作用。

关键词:社会信任;农村劳动力;非农就业;风险承担;人力资本;社会网络

文献标识码:A文章编号:100228482023(04)011116

一、问题提出

“直接靠农业来谋生的人是粘着在土地上的”,这是乡土社会的特性之一[1]。农民依附土地谋求生计,农耕活动的非流动性造就了“世代定居是常态,迁移是变态”的社会状态。在非流动性的社会环境中,大多数农民选择聚村而居,形成以家族宗亲等亲属为主的“地方性”社会关系,村庄内部由此形成稳定且具有封闭性质的“熟人社会”。人与人之间的重复博弈乃至世代人之间的联系,极大程度上降低了信息不对称水平,使得村民之间“知根知底”[2]。这种信誉机制为建立在亲属关系之上的“特殊信任”①,以及费孝通先生所说的“差序格局”奠定了基础。随着“特殊信任”的持续发展、累积,这种針对特殊对象形成的信任大幅度降低了社区内部的交易风险,相应地提高了农民选择迁移时需面临的机会成本,起到稳固“熟人社会”的作用。故此,在乡土社会的村庄内部,“特殊信任”与“农耕从业”之间形成了一种稳定且持久的双向促进关系。

然而,从乡土社会进入现代社会,工业化、市场化以及由此带来的经济结构、社会制度和基础设施建设的变化,对农村劳动力择业产生了深远影响。自1978年改革开放以来,随着第二、三产业劳动力需求的持续增长、户籍管理制度的逐年放宽和农业机械化的渐次推进,大量农村劳动力由“农耕从业”转向“非农就业”,并开始构筑新的社会关系。“世代定居”仍然是一种“常态”,但“迁移”却不再是“变态”,“不流动”带来的“孤立和隔膜”被逐渐打破,熟人社会逐渐向匿名社会更迭,为社会信任提供了发挥作用的土壤。一方面,社会信任作为经济生活的催化剂,相较于传统特殊信任,具有更低廉的交易成本和更大的正外部性[3],显著地降低了农村劳动力的非农就业转移风险;另一方面,现代化金融系统、行政管理体系等社会制度均以普遍性质的信任为方向快速变迁,社会信任作为适应匿名性、流动性特征的现代社会理念,能够持久地发挥降低磋商成本、提高交易和沟通效率等作用,协助农村劳动力实现更迅速、更稳定和更高质量的非农就业。因此,伴随社会制度建设不断完善和非农就业转移进程的持续推进,社会信任与非农就业自然地构成了一种稳定的内循环模式。

尽管劳动力流动已成为时代所趋,大量农村劳动力通过非农就业获得更高经济收入、改善生活质量,“自主应聘”等非农转移方式成为社会信任高速发展阶段内的一种常态化选择,但仍有一定规模的农村劳动力固守“特殊信任”转移模式,以求降低非农转移风险[4]。此类群体主要依赖亲戚朋友推荐、熟人介绍等就业渠道,限制了自身的转移就业意愿、转移就业信息可获得性以及转移就业能力,故而滞留农业生产或者呈现候鸟式迁移的回流状态,这既不益于规避家庭流动性约束、缓解农村相对贫困,也不利于阻断贫困代际传递、共享经济发展红利[5]。

社会信任作为一种具有降低交易成本、简化社会运行复杂度等功能的社会资本[3],与特殊信任共存于现代社会,且不断冲击着乡土社会时期形成的、存在于特殊信任与农耕从业之间的双向促进关系,它能否缓解甚至解决非农就业所面临的阶段性困境,促进非农就业转移?如果能够促进非农就业转移,是通过什么途径实现的?这种因果作用的时序性变化如何?这些都是本文尝试回答的问题。

本文的边际贡献主要体现在三个方面。第一,基于社会流动性和匿名性不断增强、社会管理制度日臻完善的中国现阶段特征事实,探究与受限信任存在相对关系的社会信任如何影响农村劳动力非农就业决策,推动信任文化与劳动力流动研究成果更加丰富化和时代化。第二,尝试引入福山的“信任半径”概念,进而构建包含信任水平和信任半径的社会信任分析框架,以更准确、全面地探究社会信任对农村劳动力非农就业决策的影响。第三,分析并检验社会信任对农村劳动力非农就业决策的作用机制;延伸考察农村劳动力从农耕从业到非农就业的渐进性转移;动态识别出生在不同时代以及处于劳动力转移不同阶段下,社会信任对农村劳动力个体非农就业的异质性影响。

二、理论分析与研究假说

现有研究从宏观经济环境如城乡差距,与微观特征如婚姻、人力资本等方面对非农就业决策的影响因素进行了有益探讨,其中由于劳动力市场不完善,农村社会环境和就业信息相对封闭,大量文献从宗族、社会网络和信任视角考察了社会资本对非农就业决策的影响,该影响路径主要体现在三个方面。第一,风险分担效应。宗族通过提供帮助内部成员抵御潜在负面冲击的社会保险,分担务工风险以促进其外出打工[6]。第二,信息效应。丰富的社会网络有助于个体获取更多就业信息、降低工作搜寻成本,实现非农就业转移[7]。第三,融资效应。基于血缘、亲缘和地缘形成的社会网络,通过内部借贷缓解农村劳动力的非农创业筹资问题[8]。尽管上述研究为理解社会资本与非农就业的内在关系提供了丰富的理论支撑,然而仍存在一定局限。一是现有文献大多基于社会网络视角展开,较少关注社会信任对非农就业的影响及其内在机制,同时主要从信任水平这一维度解读社会信任的内涵,忽略了信任半径 信任半径指人们愿意与之合作的对象范围[9],在中国则体现为随亲缘、地缘等关系差异而呈现出的信任“差序格局”,即内外有别。个体信任半径越长,越容易相信外群体(如陌生人或不同宗教信仰的人)。的考察。社会信任水平决定了合作的强度,信任半径则代表了信任的广度。本文将信任水平和信任半径作为社会信任的衡量维度,以期揭示社会信任的全貌,考察嵌入到中国农耕文明的多维度信任文化对非农就业的作用。二是对于社会资本如何影响非农就业,多数研究侧重于非农就业能力等客观机制的探讨,尚未有文献构建包含主观意愿和客观能力在内的理论框架。社会信任作为一种重要的社会资本,通过提高农村劳动力个体的非农就业转移意愿及能力促进其非农就业,前者体现为对非农转移风险的承担意愿,后者包括胜任非农工作的转移就业能力(人力资本)和实现转移就业的信息获取能力(社会网络)。

(一)风险承担效应

信任与风险密切相关,能够降低劳动力对风险的感知程度和预期的非农就业转移风险水平,提高其风险承担意愿、促进非农就业。从农业转向非农业是一项存在风险的经济决策,通常来说,具有非农工作意愿的农村劳动力将面临能否找到合意工作及新环境融入等不确定性。因而,农村劳动力对风险的主观判断和风险偏好程度将会对非农就业决策形成重要影响。社会信任可以降低农村劳动力主观感受到的非农转移风险水平,下移风险承担的预期強度。社会信任水平较低的农村劳动力因对非农就业风险的主观感知程度较高,预期未来将承担更多的风险,更不愿意进行非农就业转移[10]。不仅如此,社会信任还有助于个体形成乐观的心理预期和“在困难时得到别人帮助”的积极认知[11]。在非农就业决策结果不确定时,社会信任水平更高的人通常会期望事情向更好的方向发展,所以更愿意在决策之前承担更多风险。同时,劳动力个体的社会信任半径越长,接触的信息越丰富,所感知到的不确定性越小。社会信任对个体风险预期的降低有利于激励农村劳动力克服非农就业风险中的阻力,愿意尝试转移到非农工作以追求更高的收益。

(二)人力资本效应

社会信任水平越高的农村劳动力越愿意拓展自身人力资本投资,进而增强非农就业转移能力、提升非农就业转移概率。正规学历教育和职业技能培训是中国农村劳动力投资自身人力资本、提升专业技能的主要渠道。相较职业技能培训,正规学历教育的投资成本更高、风险更大,故农村劳动力更愿意选择技能培训类人力资本投资[12]。对于由市场提供且需私人付费的技能培训,农村劳动力面临的信息不完全困境将抑制其人力资本投资行为。而社会信任作为社会复杂性的简化机制,能够基于现有信息建立一种稳定的行为预期,从而用带有保障性的安全感来弥补信息的匮乏[13]。换言之,高社会信任水平带来的安全感有利于克服培训与就业信息匮乏的缺陷。农村劳动力能够依靠社会信任降低“是否参与培训”这一风险决策的复杂性,譬如社会信任水平更高的农村劳动力更愿意相信技能培训的有效性,社会信任半径更长的农村劳动力则更容易相信培训者这类外群体的专业技能水平,进而提高技能培训交易实现的可能性。已有研究表明,信任是正式制度和政府发挥作用的前提和基础,较高的社会信任水平能够促进公众对公共政策的参与[14]。因此,社会信任水平越高的农村劳动力,越可能通过参与免费技能培训等促进就业相关政策措施,提升非农就业技能。

(三)社会网络效应

社会信任通过促使农村劳动力建立跨越自身阶层限制的新型社会网络,拓宽个体社会网络半径、降低非农就业转移成本,从而促进非农就业实现。社会网络是社会成员之间因互动形成的一种相对稳定的社会关系,传统乡土社会的人际交往半径较短,形成的社会网络大多局限于同等社会阶级,较少实现阶级跨越并获得自身阶级之外的社会资源。而市场经济的兴起使人们建立起广泛交往的社会关系,突破血缘、亲缘和地缘的扩张型社会网络得以形成。随着这种新型社会网络如各类协会等民间组织的不断构建,社会信任开始发挥重要作用。社会信任水平越高、社会信任半径越长的农村劳动力越倾向于与更多异质性群体交往互动,他们不仅更乐于参与新型社会网络,也更愿意与他人分享有价值的信息和知识[15],表现出互惠行为。通过建立人与人之间的稳定关系,社会信任增强了个体的社会互动质量,建立了更广泛的社会网络。一方面,社会网络更广泛的农村劳动力可以积累更多异质性社会资源,获取更多非重复就业信息;另一方面,扩张型社会网络能够加速信息的流动与共享,加快农村劳动力技能与岗位需求的匹配速度,从而增加农村劳动力的潜在就业机会[16],降低转移成本。

综上所述,本文提出如下假说:

假说1:社会信任水平促进农村劳动力非农就业。

假说2:农村劳动力的社会信任半径越长,越可能从农业转向非农业。

假说3:社会信任通过增强个体风险承担意愿、增加人力资本投资以及拓宽社会网络半径,提高其选择非农工作的可能性。

三、数据和变量描述

(一)数据来源

本文使用的数据源自北京大学中国社会科学调查中心的2016年中国家庭追踪调查(CFPS)数据,覆盖中国25个省份且代表中国95%人口的全国代表性样本

不包含中国港澳台地区以及内蒙古、海南、西藏、宁夏和新疆。。CFPS数据库的调查层次包含社区、家庭及个人三个层面,能够提供包括社会信任、户籍性质、就业类型、家庭人口结构和农业生产条件等变量的详细数据。本文使用的有效样本信息包含分布在25个省份920个村5 742户家庭中的11 415个农村劳动力在2016年的相关信息。

(二)变量选取

1.社会信任的界定

现有研究衡量社会信任水平通常从“一般说来,你认为绝大多数人是否可信”和“对陌生人的信任程度”两个角度进行。本文以农村居民作为研究主体,而农村的信任差序格局和城乡分割特殊状态会使受访者在被询问“一般说来,你认为绝大多数人是否可信”时,仅联想到村庄、区(县)等较局限的特定生活区域之内的目标人群,那么以该问题衡量出的社会信任会受限于受访者的人群认知范围从而导致度量偏误。因此,本文采用CFPS问卷中的“对陌生人的信任程度”分值来衡量社会信任水平,0~10代表非常不信任到非常信任,数值越大,则社会信任水平越高。社会信任作为社会资本的重要组成部分,不仅直观体现在个体对绝大多数或陌生人的社会化信任,也间接表现为个体积极且利他性的社会行为[17]。相关研究主要以社会参与(如投票选举)、社会捐赠行为(如器官和血液捐赠)等指标刻画社会信任水平[18]。基于数据可得性,本文用家庭层面的“社会捐助额”

“社会捐助额”根据CFPS家庭问卷“过去 12个月,包括现金和实物(如食品、衣服等),您家社会捐助支出是多少?(单位:元)”衡量,回归时取自然对数。间接衡量劳动者的社会信任状况[17],进一步检验社会信任对农村劳动力非农就业影响的稳健性。

信任半径的测度方法是根据受访者与各类群体的社会距离,从最内层(即家庭)到最外层(如陌生人)进行排序,将信任半径视为个体随着与不同类别对象的关系强度变化而导致的信任水平发生改变的幅度,用公式表示为:Y=α+β×X

Y为个体对不同类别对象的信任水平;X表示社会距离,即与不同类别对象的关系强度;β为所求信任半径大小。如果受访者平等地信任各内群体和外群体,那么当信任对象由内向外扩展时,信任水平改变的幅度较小,个体的信任半径广泛;如果受访者的信任水平从组内迅速下降到组外,则表明斜率是陡峭的,其信任半径狭窄。 [19]。基于CFPS问卷数据,本文选择父母、邻居和陌生人三类信任对象,分别利用拟合项目反应理论(IRT)的1PL模型和2PL模型计算得到个体对父母、邻居和陌生人的社会距离,最终使用AIC和BIC值均更小的2PL模型估计结果,个体平均感知的与父母、邻居和陌生人的社会距离依次约为1.00、2.99和6.02

参考胡安宁[20]的研究,1PL模型公式为P(Xsi=1|θs,βi)=exp(θs+βi)/[1+exp(θs+βi)],2PL模型公式为P(Xsi=1|θs,βi,αi)=exp[αi(θs+βi)]/{1+exp[αi(θs+βi)]},其中,Xsi表示个体s对信任对象i的信任水平,θs是个体答题能力(假定个体答题能力一致),βi是个体对某类对象信任的容易程度,不同信任对象之间的差异构成了个体社会网络中不同对象间的“距离”,αi为区别分数,即信任容易程度变化区间的长短。利用2PL模型估计出的社会距离原始结果为-2.42、-0.43和2.60,为便利分析,对上述系数进行了以对家人社会距离为基础的相对化,即将个体对三类对象的社会距离依次加上3.42,结果分别变为1.00、2.99和6.02。,据此回归拟合得到个体的信任半径数值

采用固定截距回归和随机截距回归两类模型进行估计,前者将截距固定于信任最高水平10,横轴以0值作为起始点;后者不做上述限制。具体的测度过程受限于篇幅未展示;从最终回归结果来看,随机截距模型的拟合程度更高,但固定截距的回归结果能够使个体间的信任半径可比,因此后文中所展示的信任半径均为使用固定截距模型的结果。。

2.非农就业的界定

非农就业形式包含以下两种情形:一是就地非农就业,即在所居县城内进行制造业和服务业等非农业性质生产活动,如农副产品加工、农家乐餐饮服务等劳动形式;二是异地非农就业,即劳动力的非农就业伴随着地域流动,农村劳动力往往需要向城市流动以获取非农就业岗位[21]。基于数据可得性,本文可以根據户籍性质(如农村户籍)或家庭所在地性质(如城乡分类资料中的乡村地区)来界定“农村劳动力”群体。考虑到非农就业很大程度上伴随着地域流动,若以家庭所在地为界定条件,会忽略因异地非农就业而搬迁到城镇居住的农村劳动力群体。因此,参考张景娜等[22]的研究,本文以户籍性质界定农村劳动力群体,将农村非农就业限定为农村户籍劳动力选择以非农工作为主要工作的状态。如果农村户籍劳动力主要从事非农工作,则“非农就业”变量赋值1,主要从事农业工作则赋值0。

3.控制变量

农村劳动力的就业选择受到个体劳动能力和社会身份状态影响,一般而言,人力资本投资越高、健康状况越好的农村劳动力,从事非农生产的边际收益越高,向非农产业转移能力越强、转移质量越好。家庭资源禀赋和照料责任也会作用于农村劳动力非农就业。家庭人均收入代表农村劳动力从事非农工作的初始经济转移资本,人均耕地面积作为农业资源禀赋彰显了农村劳动力个体转向非农就业的机会成本[6],家庭老幼人口比例刻画了农村劳动力因照料责任从事弹性工作时间的就地农业劳动的推动力。此外,村庄自然地理环境和农业生产条件也对非农就业产生作用,村庄地形地势、自然灾害情况、交通条件和县城最短距离直接影响农村劳动力向非农就业转移的难易程度,农业劳动力租赁价格、土地征用面积和村庄人均收入会影响农业劳动的经济成本[23],进而改变劳动力的非农就业转移意愿。

(三)数据处理及描述性分析

本文主要研究社会信任对农村劳动力非农就业的影响,目标群体是户口性质为农业户籍且具备劳动能力的人口,据此结合国际劳动年龄和CFPS成人问卷年龄范围,以16~64岁样本作为计量基础。在此基础上,根据研究需要对数据进行以下处理:第一,将2014年村居数据、2016年家庭经济数据、2016年少儿数据与2016年成人数据进行对应匹配得到基准数据集合;第二,引入2012年家庭经济数据中的家庭人均耕地面积数据,得到完整数据集合;第三,剔除无法与家庭特征变量、村居特征变量成功匹配的样本,且剔除异常变量样本。最终得到11 415名农村劳动力在2016年CFPS问卷调查中的有效数据,非农就业劳动力和农业就业劳动力的各主要变量描述性统计结果见表1。

四、实证模型构建与结果分析

(一)基础模型回归

为验证前文提出的理论假说,且考虑到非农就业决策变量的离散型特征,本文使用如下Probit基准模型考察社会信任对农村劳动力非农就业决策的影响:

Mi=α0+α1Ti+α2Xi+α3Yi+α4Zi+εi(1)

其中,下标i表示第i个体,Mi是第i个体的非农就业决策;Ti是解释变量,表示第i个体的信任水平(信任半径);Xi是第i个体的个体特征变量集,包括性别、年龄、年龄平方、婚姻状态、健康状况、受教育水平和是否党员;Yi用于控制劳动力非农就业的家庭层面影响因素,包括家庭人均耕地面积、家庭人均收入、75岁以上老人比例和6岁以下儿童比例;Zi用于控制村庄的禀赋条件,包括村人均收入、农忙雇工价格、到县城距离、是否有公路通过、是否为自然灾害频发区、是否处于平原、是否处于丘陵和村土地征用面积等特征变量;εi为随机误差项。此外,本文在回归过程中还控制了省份虚拟变量,以控制省级层面的固定效应。

村(居)层面聚类标准误下,社会信任对农村劳动力非农就业决策影响的回归结果见表2。第(1)(2)列分别以信任水平和信任半径为解释变量,其中信任水平的估计系数约为0.022,且在1%水平上显著,表明信任水平越高的农村劳动力越愿意转向非农就业;信任半径估计系数显著为正,意味着农村劳动力的信任半径越长,越可能选择非农就业。第(3)(4)列更换回归模型为最小二乘估计(OLS),结果仍支持该结论。考虑到农村劳动力转移往往伴随地域流动,而居住地性质的变更会直接影响非农就业转移的难易程度,第(5)(6)列进一步控制家庭所在地性质,估计结果依然稳健。同时,为了避免“对陌生人信任程度”评分感知差异造成的估计偏误,第(7)列将解释变量更换为“社会捐助额”,估计系数依然显著为正,证实了社会信任水平与农村劳动力非农就业决策之间的正向稳健关系

本文也将信任半径变量更换为随机截距估算方法得到的信任半径数据进行回归,以此作为稳健性检验,估计结果仍支持信任半径拓展促进非农就业转移的结论。针对全文中以信任半径为解释变量的回归,均进行该类更换变量测度方法的稳健性检验,限于文章篇幅未展示。。基准回归中控制变量的估计系数与现有研究基本一致。相比农村女性,农村男性劳动力从事非农就业更多;个人年龄越大、婚姻状态为已婚,越倾向于从事农业劳动;身体健康状况越好、受教育年限越长,越可能选择非农就业。从家庭层面来看,家庭人均耕地面积越少、家庭人均收入越高,非农就业可能性越大;75岁以上老人比例与6岁以下儿童比例均不显著。从村级层面来看,村到县城距离对非农就业起到显著阻碍作用,村人均收入促进劳动力非农就业。

(二)因果关系识别

1.加入可能的遗漏变量

社会信任很可能与其他因素有关,使得所观察到的并非因果关系,而是同时受其他因素影响而形成的一种相关关系。因此,本文进一步控制其他可能的遗漏变量,以缓解可能存在的内生性问题。具体地,增加控制宗族、语言技能、互联网使用和儒家传统4项因素

选取这4类因素的原因如下:宗族观念可能通过强化内部人员信任挤出社会信任,同时以血缘为纽带的宗族网络能够有效增强非农就业的转移概率和就业机会[6]。良好的语言技能可以减少因方言产生的阻碍并促进身份认同获得,进而提高社会信任水平,也能作为重要的人力资本直接促进非农就业。互联网既能拓宽信息传递渠道、降低工作搜寻成本,促进农村劳动力非农就业,也可以增加个体与外界接触频度影响信任的建立和维护[24]。强调儒家文化的地区往往优先形成内部信任而排挤社会信任,同时安土重迁、遵从孝道的儒学观念会抑制劳动力转移的意愿,降低劳动力转移的主动性和适应性[25]。,其中,CFPS问卷“是否参与家族祭祖或扫墓”“普通话熟练程度”和“您是否使用手机或电脑上网”分别衡量宗族、语言技能和互联网使用变量;省际“儒家书院数量”刻画地区的儒家传统文化强度,数据主要来自《大明一统志》《大清一统志》和明清时期的地方志。表3在基准模型中逐次控制以上遗漏变量,第(1)~(4)列的估计结果表明,社会信任水平对劳动力从事非农就业的促进作用依然显著。第(5)列同時控制以上遗漏变量,再次证明结论的稳健性。第(6)列以信任半径为解释变量,且加入宗族、语言技能、互联网使用和儒家书院数量变量,结果仍表明信任半径越长的农村劳动力越可能转向非农就业,支持本文研究假说2。

2.排除不可观测变量影响

社会信任发挥的正向影响是否来自其他不可观测因素,而非真实存在?借鉴谢申祥等[26]的研究,本文对回归样本进行安慰剂检验,探究社会信任对非农就业促进作用的独立性。具体地,在处于就业状态的11 406位农村劳动力个体中,随机抽取一半样本作为处理组,剩余样本作为对照组,即通过构建“伪处理组”虚拟变量,刻画解释变量——社会信任之外的不可观测因素。重复抽取多次后,基于抽取数据分别回归得到对应系数并进行核密度估计,若该类系数与基准回归估计系数显著不同,意味着社会信任对非农就业的影响并非由“安慰剂变量”引致,而是非随机的。重复500次随机抽样得到的核密度估计结果如图1所示,结果表明,安慰剂变量估计系数大于基准回归估计系数的概率低于1%。信任水平和信任半径的作用显著异于安慰剂变量,这意味着排除了不可观测因素的影响后,社会信任对非农就业的积极影响仍然存在。

3.因果关系再检验

基准回归结果是否还存在反向因果导致的估计偏误?社会信任是形成于长期动态过程中的综合状态,非农就业经历往往会刷新、丰富农村劳动力对社会信任的原有认知。一方面,选择非农就业的农村劳动力在工作经历、社交网络及生活环境等方面经历了极大变更,这种变更促进或阻碍了其社会信任发展,进而影响后续非农就业决策。另一方面,社会信任较弱的农村劳动力群体在初始非农转移时做出了负向“自选择”,导致其与非农就业群体间的社会信任差距逐渐扩大,所以非农就业和社会信任之间呈现出了强相关关系。基于此,本文通过识别前期非农就业经历,构造社会信任与非农就业经历的交互项,尝试将具有前期非农就业经历个体与持续从事农业个体作为对照,进而得到排除反向因果后社会信任对非农就业决策的影响。“非农就业经历”变量根据前期CFPS问卷的非农就业情况进行赋值,若前期均未经历过非农就业则赋值0,否则赋值1。表4第(1)(2)列回归结果显示,信任水平和信任半径的估计系数均正向显著,而信任水平×非农就业经历、信任半径×非农就业经历的估计系数均不显著,说明具有非农就业经历的个体和持续从事农业的个体,其社会信任对非农就业的促进作用是相似的。这意味着在控制可能存在的反向因果后,社会信任仍然稳健地促进农村劳动力选择非农就业。

进一步地,借鉴高虹等[23]的思路,本文引入“区(县)信任水平均值”和“区(县)信任半径均值”,即以区(县)内除本人外其他人的社会信任水平(信任半径)均值作为工具变量

考虑到某些村庄的样本人数较少,由此计算出的社会信任均值易受抽样影响,而不具有代表性,故本文在参考高虹等[23]的做法基础上,使用区(县)层面的社会信任平均水平作为工具变量。,并利用两阶段回归估计方法重新考察社会信任对农村劳动力非农就业决策的影响。选取该工具变量的理由是:社会信任作为促进信息共享、降低交易成本的公共品,具有明显的外部性特征[18],同区(县)其他人的社会信任表现会影响本人的社会信任认知。同时,区(县)社会信任均值衡量了整体的社会信任环境,并不会直接影响单个个体的非农就业决策。实际上,以同一地理范围内其他人的平均水平作为个人指标的工具变量,在以往研究中得到了广泛应用,其实证结果表明使用这类工具变量是有效的。此外,一个地区的社会信任与其经济发展状况紧密相关。一方面,个体收入越高,越倾向于信任他人;另一方面,经济发展水平越高,该地区的人口流动和贸易活动越频繁,人际接触的增加和信息不对称的下降会影响个体的社会信任。同时,这些经济因素也可能会通过宏观环境影响劳动者的非农就业决策。为进一步确保工具变量外生,本文在工具变量回归中控制地级市层面人均GDP水平。

表4第(3)~(6)列汇报了两阶段回归模型下的工具变量估计结果。第(3)(4)列的一阶段回归结果显示,区(县)的社会信任平均水平与劳动力对陌生人的信任度间具有显著正向关联,区(县)的信任半径均值与个体的信任半径显著正相关,表明不存在弱工具变量问题;第(5)(6)列的第二阶段回归结果表明,信任水平和信任半径的估计系数均在1%水平上显著,且与基准回归结果相比,系数有所上升,表明由于存在难以衡量的遗漏变量或反向因果问题,可能低估了社会信任对非农就业的正向促进作用。

(四)社会信任与非农就业:机制分析及检验

1.风险承担意愿

风险承担意愿作为一种主观态度,直接问答往往会存在提问方式差异、被询问者的隐私规避性等干扰因素,因此本文选择“事后”性质的客观指标“风险资产持有情况”衡量风险承担意愿,个人的风险承担意愿越弱,则会越偏好稳健投资以降低其投资风险程度,其持有风险性资产的概率越低;反之,则越可能持有风险类资产[27]。选取CFPS问卷中“家庭是否持有风险性资产”刻画风险承担意愿,若持有风险性资产赋值1,否则赋值0。表5第(1)列验证了社会信任对风险性资产持有情况的影响

受限于数据来源,本文用于衡量信任差序格局的“信任半径”变量主要来自受访者对父母、邻居和陌生人三类群体的信任程度。尽管该变量能够刻画出关键的信任差序特征,但若以此为基础进行更深入的传导结构分解和异质性群体特征讨论,可能会出现较为显著的估计偏误。因此,本文以社会信任水平为主要的关键解释变量,暂缓对信任半径的分析,若后续数据得到补充更新会持续进行深入分析探讨。,估计结果在5%水平上正向显著,表明社会信任水平更高的农村劳动力个体更倾向于持有风险性财产,即同等条件下,社会信任水平越高的农村劳动力的风险承担意愿越强,越有可能选择从农业转向非农业。

2.人力資本

技能培训相比正式学历教育,投资规模更小、回报周期更短,因此收入稳定性较差、抗风险能力较弱的农村劳动力群体,往往更倾向于购买市场类技能培训产品或参与政府类技能培训服务,积累自身人力资本。故本文以CFPS问卷的“是否参与非学历教育”衡量农村劳动力的技能培训类人力资本投资行为,参与非学历教育赋值1,否则赋值0。考虑到非学历教育涉及的培训或进修类型中,技术技能培训与农村劳动力非农就业转移行为的联系最为紧密,故以“技术技能培训参与”近似衡量“非学历教育参与”,参与技术技能培训赋值1,否则赋值0。表5第(2)(3)列估计结果显示,社会信任显著促进了农村劳动力参与非学历教育及技术技能培训,社会信任水平越高的农村劳动力,越倾向于对自身进行技能培训类投资以提升人力资本水平,从而越有可能转向非农就业。

3.社会网络

基于普遍信任视角下的社会互动属性,本文选择民间组织参与状况作为一般性社会网络的衡量指标

现有研究的社会网络度量指标主要包含“亲友间的礼金往来”“姓氏宗族”等[6],这些指标虽然从先赋血缘关系扩展到了无血缘联系人群,但仍局限于受限制信任发展下的社会网络资源,而非纯粹基于普遍信任视角下的社会互动,同时这类指标主要聚焦个人所在家庭及社区,可能忽略了所处各类正式或非正式组织所拥有的社会网络及其转化为社会资本的可能性。。参与民间组织是农村劳动力在有限资源获取条件下拓展新型社会网络的重要途径,目前农村劳动力能够接触到的民间组织主要包含合法身份组织、传统乡社团体、非政府公益组织

合法身份组织包括妇联、工会等,传统乡社团体包括庙会、宗教等,非政府公益组织包括老年协会、扶贫协会等,专业经济协会包括个体劳动者协会等。以及专业经济协会四类[28]。考虑到传统乡社团体边界难以跨越亲缘、血缘和地缘范围,并非具有拓展特征的新型社会网络来源,本文结合数据可得性,主要以合法身份组织类的工会组织以及专业经济协会类的个体劳动者协会组织作为民间组织的考察内容,如果农村劳动力是工会会员或参与个体劳动者协会赋值1,否则赋值0。表5第(4)列检验了社会信任对民间组织参与的影响,估计结果在10%水平上显著为正,说明农村劳动力的社会信任水平越高,一般性社会网络半径越长、社会资源积累越多,从而最终从事非农业的概率越高。

至此,本文的基本回归结果和稳健性检验结果皆表明,社会信任能够促进农村劳动力转向非农业,风险承担意愿、人力资本和社会网络机制是这一核心结论的深层次原因。作为信息不对称情况下的利好性期望,社会信任通过增强农村劳动力对非农就业转移风险的承担意愿激发了非农就业转移意愿;作为一种非正式制度,社会信任通过提高农村劳动力技能培训类人力资本投资增强了非农就业转移能力;作为社会资本的重要构成部分,社会信任通过促进农村劳动力参与民间组织,构建跨行业、跨地域、跨阶级的更长半径的扩张型社会网络,提高非农就业转移的职业匹配效率,降低了非农就业转移成本。

五、进一步讨论

社会信任作为一种随着匿名社会制度持续完善而不断发展的社会资本,能够起到促进农村劳动力向非农就业转移的作用,而这种作用在实际非农就业转移过程中往往呈现出渐进性特征,并且参差彰显于不同历史环境中成长的农村劳动力。因此,本文继续关注劳动力实际转移状态和历史事件的持久性影响,进一步探究社会信任与农村劳动力非农就业之间的深层次关系。

(一)社会信任与农村劳动力非农转移程度

改革开放以来,中国城乡收入差距不断扩大,农村劳动力非农就业现象日益普遍。但户籍制度约束和个体就业能力差异,使部分农村劳动力难以从农业部门快速转移至非农业部门,因而在转移过程中形成了“纯务工”和“纯务农”以外的“兼业”状态。即在管理制度和工作能力的双重约束下,为实现家庭利益最大化,个体不得不形成半工半农的兼业方式。事实上,这种兼业状态普遍存在于中国的农村劳动力转移中[22],将纯务工、兼业和纯务农状态同时纳入“劳动力转移”变量,能够更好刻画农村劳动力转移程度,更符合中国转型期农村劳动力群体就业的实际情况。根据这一分析,本文使用包含纯务农、兼业和纯务工这三种状态的“劳动力转移程度”作为被解释变量。如果社会信任促进了农村劳动力非农就业,那么可以合理推测,高社会信任水平会促使农村劳动力积极转移为兼业或纯务工状态,而低社会信任水平则使其更倾向于维持纯务农状态。本文使用CFPS问卷中“主要工作是农业工作还是非农工作”和“是否从事家庭农业生产”共同构造“劳动力转移程度”。纯务农指主要工作为农业属性,赋值1;兼业指主要工作为非农属性但从事家庭农业生产,赋值2;纯务工指主要工作为非农属性且不从事家庭农业生产,赋值3。因“劳动力转移程度”为离散有序变量,本文建立有序Probit模型考察社会信任对农村劳动力转移程度的影响,估计方程如下:

其中,M*i和Ti分别衡量第i个体的劳动力转移程度和社会信任水平,Ci表示控制变量,σi为随机误差项。

社会信任水平对农村劳动力转移程度的回归结果见表6。社会信任水平显著促进劳动力转移程度。具体而言,社会信任水平更高的农村劳动力处于纯务农状态的可能性更低,向转移兼业、纯务工转移状态的可能性更高。使用“社会捐助额”间接衡量“社会信任水平”,得到的实证结果接近,再次佐证社会信任水平与农村劳动力转移程度的稳健关系。

(二)时代烙印:因果效应与历史序列

不同于西方个人主义文化形成的持久性普遍信任,从农耕时代过渡到工业时代,从实名制社会转变为匿名制社会,中国的社会信任具有明显的阶段性特征,也使其对农村劳动力非农就业的影响效应蕴含着极其强烈的时代烙印。处于不同出生序列和转移序列的劳动力主体受历史性经历和周边环境影响,所感知到的这种效应强弱存在明显差异性[29]。工业化、市场化以及由此带来的产业结构、生产模式和转移观念的变化,不断对中国传统的非流动、非契约性质的差序信任格局产生冲击。随着经济高速增长、农业机械化推进和安土重迁思想淡化,从土地释放出的大量农村富余劳动力主动转移,这种流动冲击不仅在一定程度上弱化了以重复博弈为前提形成的特殊信任,也诱发了转移劳动力群体对社会信任的强烈需求,以降低交往中的社会成本[3]。与此同时,社会制度不断完善和调整。一方面,完备的社会制度为社会信任提供政府背书,即能够得到执行的制度保障,个体在此基础上建立稳定性预期、防范潜在风险,有效促进社会信任的形成;另一方面,根据各时代特定经济发展需求持续调整的管理政策賦予农村劳动力在迁移时间、地域、行业等选择方面更高的自主性[30]。由此本文推论,随着工业化和市场化进程不断推进、社会制度趋于完善和农村劳动力转移自主化,社会信任水平对农村劳动力非农就业的促进作用不断增强。

基于以上分析,本文首先以十年为界划分受访者的出生年份序列,形成“50后”“60后”“70后”“80后”和“90后”这五个期群,以均匀刻画工业化、市场化推动进程和社会制度完善过程;其次,借鉴张广胜等[30]的研究,以受访者进入劳动力市场的“成年年份”

本文以受访者满足中国法定成年年龄(18岁)的对应年份,作为该受访者能够进入劳动力市场且参与非农就业转移的年份,并据此划分三类阶段以刻画当时受访者所面临的社会流动环境状况。划分转移年份序列,形成“限制流动阶段”“逐步放开阶段”和“公平流动阶段”三个期群,以刻画农村劳动力转移自由程度的变化。如图2所示,随着出生序列和转移序列的递进,社会信任水平和非农就业比例的平均值是逐步增加的。

表7报告了出生序列和转移序列各期群的社会信任水平对农村劳动力转移回归结果。其中第(1)~(3)列中,社会信任水平对农村劳动力转移的正向作用微弱,第(4)列的社会信任估计系数正向显著,表明“50后”“60后”“70后”和“80后”群体对社会信任水平与农村劳动力转移的作用感知存在着显著差异,且随着成长环境中工业化和市场化进程、社会制度的不断推进,这种作用感知愈发强烈。第(5)列结果显示,“90后”群体中社会信任水平对农村劳动力转移的估计系数不显著为正。对比“80后”和“90后”群体的回归结果,“90后”群体成长时的工业化和市场化进程、社会法治环境显然优于“80后”,但“80后”对社会信任水平与农村劳动力转移的作用感知更强。可能的原因是,

自1986年推行九年义务教育和1999年高等教育扩招以来,农村青年受教育年限大幅延长,这种人力资本水平的普遍提高直接增强了其进入非农产业的意愿和能力。就图3从事农业的年龄结构来看,“90后”农村劳动力从事农业人群占农业总就业人群的比例仅为4.30%左右,说明他们完成教育后大概率直接进入非农业生产部门,不存在从农业向非农业的转移过程。“80后”虽也处于义务教育的受益阶段,但在中国农村,家庭劳动力数量直接影响家庭经济产出,父母往往选择让子女尽早进入劳动力市场以最大化家庭收益;加之政策实施的滞后性,“80后”能够享受到的教育资源有限。因此,他们依然存在从农业转移至非农业的较大可能性。

表7第(6)~(8)列展示了转移序列各群体的社会信任水平对农村劳动力转移的回归结果,其中第(6)~(7)列中关键解释变量符号为正,但不显著,表明限制流动阶段和逐步放开阶段中,社会信任水平对农村劳动力转移作用有限;第(8)列结果显示公平流动阶段社会信任水平对农村劳动力转移的正向作用在10%水平上显著,说明随着农村劳动力转移自由程度的增加,社会信任水平对农村劳动力非农就业的促进作用更强,这样的估计结果是符合本文推论的。本文进一步研究发现,劳动力转移处于公平流动阶段时,社会信任水平才能对农村劳动力转移产生显著促进作用。

六、结论与启示

本文基于CFPS 2016年数据,从具有普遍意义的社会信任视角深入探讨中国农村劳动力非农就业问题,建立并实证检验社会信任影响农村劳动力非农就业决策的机制框架。研究发现:第一,社会信任水平更高、信任半径更长的农村劳动力,更有可能选择非农就业。为解决潜在的内生性问题,本文采用不同的社会信任衡量方式,并构建“区(县)信任水平均值”和“区(县)信任半径均值”作为工具变量,计量结果均证实了社会信任对非农就业的促进作用具有稳健性。第二,社会信任主要通过增强风险承担意愿、提升人力资本层次和延展社会网络半径,促进农村劳动力非农就业,这一结论揭示了社会信任促进农村劳动力非农就业决策背后的深层原因。第三,进一步探究社会信任在农村劳动力非农就业演进全过程中的作用,以及不同社会发展阶段铸就的历史烙印差异性影响,发现社会信任水平越高的农村劳动力,非农就业的转移程度越高;成长于社会法律制度更完善、劳动力流动自由度更高的社会环境中的农村劳动力,所感知到的社会信任对非农就业的促进作用更强。

中国长期存在的城乡二元经济结构以及安土重迁等文化习俗,决定了农村劳动力向非农就业转移的复杂性、艰巨性和长期性,集中表现为转移规模庞大、转移程度不深。促进农村劳动力向非农业充分转移,增加劳动者收入、降低脱贫脆弱性,并进一步解决相对贫困问题,亟须通过社会信任建构新的发展动力源泉。本研究为理解社会信任与农村劳动力非农就业提供了新的微观证据,也蕴含促进农村劳动力充分转移的政策启示。第一,建设稳定和谐社区、完善正规法治的政府治理,营造有利于非农转移的相互信任、互惠互利型发展环境,如提供丰富公共产品、组织多样化社区活动,增加个体间交往与接触以提升人际信任;加强反腐建设、提升惩恶扬善力度以促进社会信任发展。第二,健全职业教育和技能培训制度安排、推动正规学历教育参与,如结合互联网技术开展新型技能培训以降低农村劳动力培训成本;确保义务教育贯彻实施,加大对义务教育的宣传强度和财政补贴力度,提升农村劳动力选择学历教育积极性。第三,推动构建就业信息正规化、求职程序标准化、城乡流动融合化的新时代劳动力市场,促进农村地区就业类民间组织多元化发展,发展正式组织与非正式组织相结合的就业信息网络,畅通岗位需求与劳动供给适配渠道,提高农村劳动力职业匹配效率。第四,持续完善社会管理体系制度、深化城乡户籍制度改革,优化社会信任培育环境、消除劳动力流动制度性歧视,进一步构建平等参与、共建共享的价值观体系,降低劳动力流动壁垒,促进农村劳动力非农就业。

参考文献:

[1]费孝通.乡土中国[M]. 北京:人民出版社,2008:3.

[2]张维迎,柯荣住.信任及其解释:来自中国的跨省调查分析[J].经济研究,2002(10):5970.

[3]翟学伟.信任的本质及其文化[J].社会,2014(1):126.

[4]翟学伟.社会流动与关系信任:也论关系强度与农民工的求职策略[J].社会学研究,2003(1):111.

[5]刘一伟,刁力.社会资本、非农就业与农村居民贫困[J].华南农业大学学报(社会科学版),2018(2):6171.

[6]郭云南,姚洋.宗族网络与农村劳动力流动[J].管理世界,2013(3):6981.

[7]蒋乃华,卞智勇.社会资本对农村劳动力非农就业的影响:来自江苏的实证[J].管理世界,2007(12):158159.

[8]罗美娟,申小亮.人情支出对农村劳动力非农就业的影响研究:基于CFPS微观数据的实证分析[J].西北人口,2021(6):4760.

[9]FUKUYAMA F. Social capital and civil society[R]. IMF Working Paper, 2000.

[10]BOTZEN W J W, AERTS J C J H, VAN DEN BERGH J C J M. Willingness of homeowners to mitigate climate risk through insurance[J]. Ecological Economics ,2009, 68(8/9):22652277.

[11]周广肃,谢绚丽,李力行.信任对家庭創业决策的影响及机制探讨[J].管理世界,2015(12):121129.

[12]王建.正规教育与技能培训:何种人力资本更有利于农民工正规就业? [J].中国农村观察, 2017(1):113126.

[13]尼克拉斯.信任:一个社会复杂性的简化机制[M].瞿铁鹏,李强,译.上海:上海世纪出版集团, 2005:3040.

[14]丁从明,吴羽佳,秦姝媛,等.社会信任与公共政策的实施效率:基于农村居民新农保参与的微观证据[J].中国农村经济,2019(5):109123.

[15]TSAI W, GHOSHAL S. Social capital and value creation: the role of intrafirm networks[J]. Academy of Management Journal, 1998,41(4):464476.

[16]杨芸,赵燕.民间组织与农村劳动力非农就业的关系研究:来自CGSS的证据[J].南开经济研究, 2020(1):98114.

[17]丁从明,周颖,梁甄桥.南稻北麦、协作与信任的经验研究[J].经济学(季刊),2018(2):579608.

[18]GUISO L, SAPIENZA P, ZINGALES L. The role of social capital in financial development[J]. American Economic Review, 2004,94(3): 526556.

[19]LIM C, IM D K, LEE S. Revisiting the “trust radius” question: individualism, collectivism, and trust radius in South Korea[J]. Social Indicators Research, 2021,153: 149171.

[20]胡安寧.差序格局,“差”、“序”几何:针对差序格局经验测量的一项探索性研究[J].社会科学,2018(1):6474.

[21]葛永波,陈虹宇,赵国庆.金融排斥视角下非农就业与农村家庭金融资产配置行为研究[J].当代经济科学,2021(3):1631.

[22]张景娜,朱俊丰.互联网使用与农村劳动力转移程度:兼论对家庭分工模式的影响[J].财经科学,2020(1):93105.

[23]高虹,陆铭.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[J].中国农村经济,2010(3):1224.

[24]WANG Y D, EMURIAN H H. An overview of online trust: concepts, elements, and implications[J]. Computers in Human Behavior, 2005,21(1):105125.

[25]陈海鹏,沈倩岭,李后建.安土重迁,黎民之性:儒家文化对农民外出务工的影响[J].当代经济科学,2021(6):124132.

[26]谢申祥,范鹏飞,郭丽娟.互联网对企业生存风险的影响与异质性分析[J].数量经济技术经济研究, 2021(3):140159.

[27]马莉莉,李泉.中国投资者的风险偏好[J].统计研究,2011(8):6372.

[28]范和生,范荣跃.农村民间组织的发展及其在现代化中的独特贡献[J].中国行政管理,2008(6):8587.

[29]泰勒,佩普卢,西尔斯.社会心理学[M].崔丽娟,王彦,等译.上海:上海人民出版社,2010:10.

[30]张广胜,田洲宇.改革开放四十年中国农村劳动力流动:变迁、贡献与展望[J].农业经济问题,2018(7):2335.

编辑:郑雅妮,高原

猜你喜欢

社会信任风险承担农村劳动力
货币政策、银行竞争与风险承担的实证研究
内部薪酬差距、高管团队背景特征与风险承担
国外农村劳动力职业技能培训的经验及启示
基于网民应对的公共事件舆论引导研究
社会信任对中小企业正规融资影响的实证分析