三、实证检验

为了考察利用社会网络对民工在劳动力市场上的影响，我们首先将研究对象界定为已经外出并找到工作的民工，即前面介绍的3000户农户中的1361个民工样本。这样处理相对而言具有多个优点：首先，这样就不再需要考虑家庭所拥有的社会网络的数量对农村居民是否要外出就业的决策的影响；其次，我们明确地知道每个民工外出找工作的方式，这是对他们是否利用了家庭的或社区的社会网络的一种准确度量，从而避免了前文所讨论的社会资本的异质性问题和“拥有”社会网络与“使用”社会网络的区别等问题。

在进行实证检验之前，表4首先提供了一个对样本若干指标的统计描述。第一个指标即为民工的月工资。从中可以看出，工资水平的差异还是相当大的，最高的可以达到8400多元，而最低的还不到50元。另外，样本民工的平均年龄为30岁左右，平均受教育年限为7.99年。

表4 样本若干指标的统计描述

下面，我们首先考察民工外出找工作的方式对其就业地点的影响，即回答“利用社会网络能够帮助民工到哪里找到工作？”这一问题，表5报告了OLS模型回归结果，被解释变量是民工就业地点到家庭的距离。由于我们的调查中并没有就业的确切地点，而只有就业地点在本乡、本县外乡、本省外县或外省等信息，所以，本文采用两种方法来度量就业的距离：第一，我们在表5中将四个地点到家庭的距离分别赋予了1、2、3、4，得到“就业距离1”，然后分别赋予它们了1、4、9、16，得到“就业距离2”，用这两个距离作为民工就业地到家庭的真实距离的估计值；第二，在表6中，我们将以在本乡就业为比较基准，分别将其他三个就业地点界定为哑变量。

表5 利用社会网络对就业地点的影响（OLS模型）

注：括号中的数值为稳健标准误；*, **, ***分别表示在10%,5%,1%的程度上显著。另外，限于文章篇幅，本文中所有回归的省份虚拟变量都没有报告，感兴趣的读者可向作者索取。

表6 利用社会网络对于民工就业类型的影响

续前表

注：括号中的数值为稳健标准误；*, **, ***分别表示在10%,5%,1%的程度上显著。

在表5的回归模型中，被解释变量是民工就业地点到家庭的距离，从中我们可以得出如下结论：无论是否控制家庭成员及其他相关的村级特征变量，相对于自发外出就业而言，在其他三种外出就业方式中，只有通过亲友介绍外出就业这个哑变量是显著为正的，这表明了民工如果利用家庭层面的社会网络外出找到工作，相对于自发地找到工作而言，他就可以跨越更远的距离。前两种方式的回归系数都不显著，表明相对于自发地外出找工作而言，利用社区层面的社会网络外出就业对民工找工作的距离并没有显著的影响。

下面我们进一步考察社会网络对民工从事就业和收入的影响，并回答“利用社会网络能够帮助民工找到什么样的工作？”这一问题。表6报告了Probit模型的回归结果。

从表6的回归结果中我们可以看出：首先，相对于自发外出就业而言，其他三种外出方式对民工是否从事非农就业几乎都没有显著的影响；也就是说，无论是利用家庭层面的社会网络外出就业还是利用社区层面的社会网络外出就业，都不能显著地提高民工实现非农就业的概率，而且，无论是否控制打工的距离以及其他相关村级特征变量，这一结果都是非常稳健的；其次，在前三个模型中，无论是采用三个虚拟变量来度量就业地点到家庭的距离，还是采用不同的赋值方法度量就业地点到家庭的距离，所有的距离变量都显著为正，而且回归系数都在1%的水平上显著为正，这表明民工到更远的劳动力市场上能够以更高的概率实现非农就业。然后，我们将表6中模型4的结果与表6中的前3个模型进行对比可以发现，在不控制距离变量的情况下，通过亲友介绍找工作这一变量的回归系数由为负变成为正，回归系数的这一上升表明利用家庭层面的社会网络对民工实现非农就业具有间接效应。也就是说，利用家庭层面的社会网络找工作并不能直接增加民工找到非农就业的机会，但是它却可以帮助民工达到更远的劳动力市场，并间接地使他们能够在这个市场上更容易找到非农就业机会。同样地，相对于自发地外出就业而言，利用社区层面的社会网络外出就业（政府介绍和民间团体介绍）也都不能直接显著增加他们从事非农产业的概率。

下面我们继续考察利用社会网络是否会对民工的工资水平产生直接影响。表7报告了民工的月工资水平的决定方程，被解释变量是民工在2002年全年平均月工资的对数。我们关心的自变量是他们对社会网络的利用，从而希望考察利用社会网络能否直接提高他们的工资水平。

表7 民工的月工资水平决定方程（OLS模型）

续前表

注：括号中的数值为稳健标准误；*, **, ***分别表示在10%,5%,1%的程度上显著。

从表7中可以得出如下结论：首先，根据模型1和模型4可以看出，无论是利用家庭层面的社会网络还是利用社区层面的社会网络，都不会直接增加民工的工资水平，甚至它们的回归系数为负，这表明在保持其他条件不变的情况下，相对于自发外出就业而言，利用家庭层面和社区层面的社会网络外出就业并不能直接增加民工的工资水平，而且无论是否控制工作的性质以及其他相关变量，这三个变量的回归系数都不显著；其次，非农就业这一虚拟变量在表7中模型2、模型3中都不显著并且回归系数都为负，但是，当我们在模型4中控制民工是否从事工业类的就业时，它便是显著为正的，这表明从事工业类的工作可能要比从事农业和服务业的工作的工资水平要高一些，但是，将工业和服务业加在一起考虑时，并不比从事农业的工资水平显著高；最后，从表7中的模型2、模型3、模型4可以看出，就业的距离这个变量都能够显著提高民工的工资水平，并且都在5%的水平上显著，这表明民工如果能够进入更远的劳动力市场时，便能够找到工资更高的工作岗位。对于打工地到家庭的距离对工资水平具有正的直接效应这一稳健的回归结果，本文从新经济地理学的角度给出的一个解释是：由于民工大多来自于经济不发达的“外围”——农村地区，因而远离以城市为“核心”的经济增长中心，所以，当他们能够利用社会网络增强他们的流动性时，便能够越远地离开“外围”地区并接近“核心”地区，从而能够在这些地区找到更高工资的工作。

到目前为止，我们基于一个来自中国农村的民工样本实证分析了利用家庭层面和社区层面的社会网络对民工外出就业的地点、就业类型以及工资水平的影响，从而考察了民工所利用的社会网络在城市劳动力市场上的作用。本文的研究结论如下：第一，利用社区层面的社会网络外出就业（即通过社会团体或政府介绍或组织外出就业）不能直接增加民工从事非农产业的机会，也不能直接提高民工的工资水平；第二，利用家庭层面的社会网络外出就业（即通过亲友关系外出就业）也不能直接增加民工从事非农产业的机会，不能直接提高民工的工资水平，但是，利用家庭层面的社会网络首先可以增强他们的流动性，使得民工能够跨越更远的距离，接近“核心”经济增长地区的劳动力市场，从而在距离“核心”经济增长地区更近的劳动力市场上找到更多的机会从事非农产业，以及找到更高工资的工作。这表明对家庭层面社会网络的利用对民工工资水平只具有间接效应，而不具有明显的直接效应。

实际上，本文的实证结果与现有的理论研究也是一致的。例如，Schwartz（1973）研究了距离对移民的影响，并认为距离会从两个方面对移民产生负面影响，即随着距离的扩大而导致的物质成本的上升，以及随着距离的扩大而导致的信息的减弱，通过理论和实证分析之后发现，距离对移民的负面影响基本上属于一个信息减弱现象（diminishing-information phenomena），也就是说，随着距离的拉大，阻碍移民的主要因素是由于信息的减弱。所以，本文的研究实际上揭示了民工利用其家庭层面的社会网络由农村劳动力市场进入到城市劳动力市场的作用机制：利用亲友关系并不能直接增加民工实现非农就业的机会和工资水平，但是，利用这种亲友关系，可以增强他们的流动性，使他们能够跨越更远的距离到达距离经济增长的“核心”地区更近的劳动力市场，并在这里以更高的概率实现非农就业和找到更高工资的工作岗位，从而通过这种机制间接地提高了他们的工资水平。