社會資本對農(nóng)民工工資及工資差距的影響

李珊珊 李曉峰

(中國農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)管學院/國家農(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年開始成為農(nóng)村居民人均可支配收入的第一大來源。2019年農(nóng)民工總量為2.90億人[1]，占中國總?cè)丝诘?/5，是重要的勞動力群體之一。保障農(nóng)民獲得持續(xù)穩(wěn)定的工資性收入對擴大中等收入群體規(guī)模、推動實現(xiàn)共同富裕具有重要意義。但現(xiàn)實狀況是近年來農(nóng)民工工資不斷增長，仍遠低于城鎮(zhèn)居民平均工資，絕對收入差距還在擴大；且農(nóng)民工內(nèi)部工資差距也出現(xiàn)擴大趨勢。收入差距的擴大不利于我國鄉(xiāng)村振興和實現(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)民工社會資本對其就業(yè)產(chǎn)生至關(guān)重要的作用。社會資本資源可能帶來就業(yè)的地區(qū)、行業(yè)、單位等差異，進而影響工資水平，并帶來工資差距的變化。在實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，探究社會資本對農(nóng)民工工資水平的影響，特別是對低工資水平農(nóng)民工的影響，提出在鄉(xiāng)村地區(qū)建設(shè)社會資本的政策建議，對幫助鄉(xiāng)村地區(qū)建立社會資本，補齊農(nóng)業(yè)農(nóng)村短板具有重要意義。

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

社會資本對工資差距的影響方面，一部分學者認為社會資本是窮人的資本，更有利于窮人或者貧困地區(qū)的收入增長，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；一部分學者認為社會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]，進一步擴大了工資差距[21-22]。

現(xiàn)有關(guān)于社會資本對農(nóng)民工工資的影響研究存在以下不足：一是對社會資本影響的異質(zhì)性缺乏研究，默認所有勞動力市場上社會資本的影響一致，缺乏不同地區(qū)和市場上社會資本對農(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)部工資差距問題，且關(guān)于社會資本對農(nóng)民工工資差距影響的問題依然存在爭議。三是以往研究采用傾向得分匹配法(PSM)解決社會資本選擇性偏誤問題，未有研究采用最新的廣義傾向得分匹配(GPS)方法進行估計。GPS作為PSM方法的一種擴展, 解決了處理變量僅限于二值變量的不足，更適合連續(xù)性變量的估計。

基于此，本研究從社會資本角度出發(fā)，著重研究社會資本對農(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個維度定義社會資本，探討社會資本對農(nóng)民工工資的影響，并利用廣義傾向得分匹配法解決社會資本可能存在的內(nèi)生性問題。進一步地，考察社會資本對農(nóng)民工工資的異質(zhì)性影響問題，分析不同地區(qū)和不同工資水平下社會資本對農(nóng)民工工資的影響。同時，關(guān)注社會資本對農(nóng)民工工資差距的影響，運用研究收入差距方法中認可度較高的夏普里值方法分解各因素對農(nóng)民工工資的影響程度，探究社會資本對工資差距的作用。本研究發(fā)現(xiàn)社會資本可以顯著提高農(nóng)民工工資，擴大農(nóng)民工內(nèi)部的工資差距，且在中西部地區(qū)社會資本對農(nóng)民工工資的影響效果高于在東部地區(qū)。據(jù)此從社會資本角度提出了提高農(nóng)民工工資的對策建議，為改善農(nóng)民工收入水平提供理論依據(jù)和價值參考。

1 理論分析與研究假說

關(guān)于社會資本對農(nóng)民工工資的作用途徑主要從以下3個方面展開：

第一，社會資本作為重要的信息搜尋渠道，對豐富農(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：一是社會資本可以幫助農(nóng)民工拓寬信息來源并增加獲取的信息量，二是社會資本可以幫助農(nóng)民工對信息進行篩選、識別和解讀，三是社會資本可以促進農(nóng)民工對信息的轉(zhuǎn)化和利用。發(fā)揮社會資本的信息傳遞效應(yīng)，可以幫助農(nóng)民工克服信息不對稱缺陷，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:社會資本通過增加農(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，社會資本通過增強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險的作用。在經(jīng)濟交易的過程中，經(jīng)濟主體之間的信任度越高，發(fā)生策略違約的風險就越小[23]。當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，憑借各方的誠信和認可的合理行為進行交易，會形成所謂的期望資產(chǎn)[24]。社會網(wǎng)絡(luò)理論認為社會網(wǎng)絡(luò)的互動常常具有持久性，甚至具有難以割舍的血緣、親緣紐帶，各方利用社會網(wǎng)絡(luò)傳遞資源時不可避免地受到道德和自身聲譽等約束，因此通過社會網(wǎng)絡(luò)獲得的資源會更加真實可靠，可以獲得各方信任。由于社會資本的信任機制，交易雙方都信任利用社會資本獲得的資源，那么，社會資本的擔保使得農(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:社會資本通過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，社會資本可以通過資源交換機制為農(nóng)民工提供高工資工作。社會交換理論認為社會交換可以劃分為經(jīng)濟性交換和社會性交換兩種類型。經(jīng)濟性交換中交換的是物質(zhì)資源，每次交換的資源是可以計算的、及時的和對稱的。社會性交換中交換的是人情資源，人情是難以精確計算的、持久的和非對稱的。受西方社會資源理論的影響，中國學者根據(jù)中國社會的特征，將關(guān)系本身當做一種資源，即關(guān)系資源，并用人情來衡量交換資源的多少。社會資本可以溝通人情，完成社會性交換。此時，社會資本不僅起到擔保作用，更重要的是幫助進行了資源交換。具體到勞動力市場中，社會資本可以發(fā)揮資源交換機制，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:社會資本可以通過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)來源

數(shù)據(jù)來源于中國鄉(xiāng)城人口流動調(diào)查數(shù)據(jù)(RUMiC)2017年調(diào)查數(shù)據(jù)。RUMiC數(shù)據(jù)是由澳大利亞國立大學孟昕教授于2008年發(fā)起的全國性調(diào)查，是中國目前唯一的大型城鄉(xiāng)流動人口數(shù)據(jù)追蹤調(diào)查項目，項目問卷重點搜集城鄉(xiāng)流動人口的基本人口特征、教育、就業(yè)、社會關(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)。繼與澳大利亞國立大學合作完成RUMiC2016調(diào)查之后，暨南大學經(jīng)濟與社會研究院及下轄的社會調(diào)查中心開展RUMiC2017全國調(diào)查，并對調(diào)查方式進行全面改進。調(diào)查的受訪戶覆蓋全國9省15個城市：廣州、深圳、東莞、合肥、蚌埠、鄭州、洛陽、南京、無錫、重慶、上海、杭州、寧波、武漢、成都。

為符合研究需要，本研究對RUMiC數(shù)據(jù)進行處理，將研究對象限定為農(nóng)村戶口和因土地被征用、在城市購房而獲得非農(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間超過4 h或者每周工作時間累計超過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

被解釋變量：小時工資對數(shù)。小時工資用月工資除以每月工作天數(shù)和每天工作小時得到。不同職業(yè)類別農(nóng)民工工作時間長度差別大，工作時間4～12 h不等，小時工資可以更準確反映出農(nóng)民工的工資率。考慮到每個城市的物價水平差異造成工資實際價值的不同，將工資平減所在城市當年消費價格指數(shù)，衡量實際工資的價值。繪制核密度圖發(fā)現(xiàn)對數(shù)形式的工資數(shù)據(jù)更符合正態(tài)分布，因此采用對數(shù)形式的工資數(shù)據(jù)進行估計。

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

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)濟地位和政治權(quán)利相仿等形成的同質(zhì)性社會網(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)期間您問候過多少位親戚”及“春節(jié)期間您問候過多少位朋友熟人”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。前者指基于強勁的、頻繁的、植根于更廣泛網(wǎng)絡(luò)的個人關(guān)系，后者常指對“概念化的他人”的信任，比如在咖啡店剛結(jié)識的人。單薄信任也許比深厚信任更有用，因為它把信任的半徑擴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識你，就算我得不到回報，我也會幫助你，因為你或者其他人在未來我需要幫助的時候也會給我?guī)椭鶾25]。本研究主要從接受別人幫助和幫助別人兩個角度衡量互惠，以“估計能從親朋好友處借到的錢”(1=5萬以上，0=5萬及以下)、“是否經(jīng)常會借錢或借物給朋友或熟人”兩個指標衡量。

社會資本變量的最終獲取主要依靠因子分析方法。首先評估利用網(wǎng)絡(luò)、信任和互惠3個指標衡量社會資本的準確性。利用因子分析法對上述6個變量進行因子分析，得到關(guān)于社會資本3個維度的因子得分，結(jié)果通過顯著性水平1%的Bartlett檢驗，方差貢獻率達到62.61%，表明因子分析是有效的且公因子可以代替社會資本信息。旋轉(zhuǎn)成分矩陣與預期結(jié)果一致，將社會資本劃分為網(wǎng)絡(luò)、信任和互惠3個維度。其次，利用上述6個指標，運用下式得到社會資本的衡量指標數(shù)據(jù)：

(1)

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

其他控制變量：包括性別、年齡、婚姻狀況、非農(nóng)務(wù)工時長、教育程度、健康狀況、工作經(jīng)驗、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)、交通運輸及倉儲和郵政業(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)等六個產(chǎn)業(yè)歸為高工資行業(yè)，將制造業(yè)、電力燃氣及水的生產(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)，具體描述見表1。

2.3 模型構(gòu)建

2.3.1OLS和分位數(shù)回歸模型設(shè)計

實證第一部分估計農(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，通過小時工資對數(shù)衡量；SC指農(nóng)民工社會資本，用社會資本總得分衡量。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)生性問題。GPS是對PSM的拓展，可以有效剔除協(xié)變量差異帶來的偏誤及可能存在的處理強度自選擇性帶來的偏誤，不需要對連續(xù)性處理變量進行離散化處理，適合社會資本內(nèi)生性問題的解決。使用GPS需要3個步驟，具體為：

第一，給定多元協(xié)變量X，估計處理變量的條件概率密度函數(shù)，并以此計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。在給定農(nóng)民工特征X的情況下，計算農(nóng)民工i社會資本Ti的條件期望，即：

(3)

(4)

第二，利用處理變量社會資本、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)估計出的系數(shù)，計算每一個社會資本強度對應(yīng)的農(nóng)民工工資，估計平均“劑量反應(yīng)”函數(shù)μ(t)。

(6)

式中：N是樣本容量。利用計算機估算函數(shù)μ(t)時需要設(shè)定[0,1]區(qū)間上的具體取值。本研究設(shè)定的步長是0.01，即選擇t=0，0.01，0.02，……，0.99，1，共101個處理強度值。

2.3.3夏普里值分解方法

工資影響因素模型估計系數(shù)只能識別工資的影響因素，想要精確評判各因素引起工資差距的作用大小，則需要對各因素的貢獻率進行分解，因此實證第二部分使用Shorrocks[29]提出的夏普里值分解來探究各因素對工資差距的貢獻。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,并且能夠很好地處理常數(shù)項和殘差項對收入差距的貢獻的問題。借鑒萬廣華[30]的做法，將工資方程與夏普里值分解有機結(jié)合，解決工資指標和回歸方程限制的問題并運用聯(lián)合國世界經(jīng)濟發(fā)展研究院(UNU—WIDER)開發(fā)的JAVA程序?qū)べY差距進行具體分解。

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數(shù)的差距，我們首先對半對數(shù)工資決定方程兩邊取對數(shù)，得到一般形式：

(7)

在進行夏普里值分解之前，需要選擇反映工資差距的指標。常用的度量工資差距的指標包括基尼(Gini)系數(shù)、廣義熵指標(GE0和GE1)、Atkinson指數(shù)以及變異系數(shù)(CV)的平方。上述指標中，變異系數(shù)平方違背了工資差距指標的轉(zhuǎn)移原理，Atkinson指數(shù)的整個度量結(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)等價的。Gini系數(shù)一般對中等收入水平的變化特別敏感，而Theil 指數(shù)(GE1)對上層收入水平的變化敏感，對數(shù)離差均值(GE0)對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，同時運用Gini系數(shù)、對數(shù)離差均值(GE0)和Theil指標(GE1)3個指標進行分析，具體公式分別設(shè)計如下：

(8)

(9)

(10)

3 結(jié)果與分析

3.1 描述性分析

對上述原始數(shù)據(jù)進行整理、計算并進行分類匯總，所得到的數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。受訪者的小時工資平均達到17元/h，且標準差僅為0.1，也就是說農(nóng)民工的小時工資差距不是很大。運用數(shù)據(jù)庫中全部的農(nóng)民工數(shù)據(jù)，利用因子得分方法計算社會資本總得分，數(shù)據(jù)初始使用了標準差進行標準化，因此得到的社會資本總得分均值為0.00，總得分取值可能為正，可能為負，正數(shù)和負數(shù)分別表示大于或者小于總體均值。進一步刪除其他控制變量為空的數(shù)據(jù)，得到社會資本的均值為-0.02，方差為0.56。從受訪者的性別來看，男性農(nóng)民工居多，占到54%。農(nóng)民工的平均年齡為38周歲。從受教育程度來看，農(nóng)民工受教育程度普遍偏低，多數(shù)為初中及以下學歷。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)來看，87%的農(nóng)民工在低工資行業(yè)。可以看出，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)來看，47.6%的農(nóng)民工在自營企業(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Table 1 Variable definition and descriptive statistics

為了佐證數(shù)據(jù)的適用性，我們對標了國家統(tǒng)計局2017年發(fā)布的《農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》，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)問題時具有一定的代表性。

3.2 基于工資方程的回歸結(jié)果

3.2.1社會資本對農(nóng)民工工資的影響

如表2所示，各個模型的R2值較優(yōu)，核心變量和各控制變量通過至少10%水平顯著性檢驗的數(shù)量較多，表明各個模型的擬合效果較好。方程1利用最小二乘法估計了社會資本對農(nóng)民工工資的影響，發(fā)現(xiàn)社會資本是影響農(nóng)民工工資的重要因素，社會資本每提高一個單位，農(nóng)民工每小時工資上漲9.6元，即社會資本能夠顯著提高農(nóng)民工工資。同時，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資本對農(nóng)民工工資的影響。方程2發(fā)現(xiàn)社會資本對不同工資水平的影響程度不同，社會資本對低工資端影響不顯著，對中高工資端的影響顯著，且隨著工資的提高，社會資本對工資的影響更大。可能是由于利用社會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；而對于低工資水平農(nóng)民工而言，社會資本能夠幫助農(nóng)民工快速獲得工作，但由于人力資本的限制無法獲取更高的工資水平的工作，因此社會資本對低工資影響不顯著，而對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。在中國男主外女主內(nèi)的傳統(tǒng)思想下，男性的經(jīng)濟壓力更大，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，因此相比于女性更可能獲得更高工資。年齡對工資存在負影響，年齡提高一歲，小時工資下降約1.2元。年齡的提高可能會帶來農(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。已婚農(nóng)民工的小時工資高于未婚農(nóng)民工約8.9元，可能由于已婚農(nóng)民工的家庭負擔更重，更可能有賺取工資養(yǎng)家糊口的想法。務(wù)工時長對農(nóng)民工工資存在正影響，務(wù)工時長每多一年，小時工資高0.4元。務(wù)工時長的增加意味著農(nóng)民工工作經(jīng)驗的提高，隨著工作經(jīng)驗的提高，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)回報率不同，因此在高工資行業(yè)農(nóng)民工更有可能會獲得高工資。私營外資企業(yè)的小時工資高于黨政機關(guān)國有企事業(yè)單位6.8元。私營外資企業(yè)有更多的加班需要，福利待遇低于黨政機關(guān)國有企事業(yè)單位，因此僅僅從工資水平看，私營外資企業(yè)的工資水平可能會高于黨政機關(guān)國有企事業(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)的小時工資低約30元，可能的原因是中國東、中、西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和市場化程度差異大，在不同的經(jīng)濟環(huán)境下，社會資本能夠被利用和發(fā)揮作用的空間是不同的，因此對工資的影響大小存在差異。

3.2.2不同地區(qū)社會資本工資回報率的異質(zhì)性檢驗

上述實證發(fā)現(xiàn)社會資本對農(nóng)民工的工資存在顯著正向影響，為了探究在不同地區(qū)社會資本對農(nóng)民工工資的影響程度是否存在差異，本研究引入社會資本與地區(qū)的交互項。表3中方程3顯示在東、中、西地區(qū)社會資本發(fā)揮的作用大小是不同的，社會資本在中部、西部地區(qū)帶來的農(nóng)民工小時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)濟發(fā)展水平高，市場發(fā)展完善，農(nóng)民工可以通過人才市場、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)，由于市場化程度低，就業(yè)信息流通不暢，農(nóng)民工需要通過關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等途徑獲得就業(yè)信息或幫助，此時社會資本影響工資的作用空間更大，因此社會資本對西部地區(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Table 3 Impact factors of migrant workers’ wages: heterogeneity test

3.2.3穩(wěn)健性檢驗

1)GPS方法重新估計

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

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

圖1 社會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

在用小時工資衡量農(nóng)民工工資水平的同時，采用月工資水平進行穩(wěn)健性檢驗；同時不再劃分東中西部地區(qū)，利用各地的GDP代表地區(qū)差異，探究社會資本在不同地區(qū)對工資的異質(zhì)性影響。如表4所示，社會資本對月工資的影響方向同對小時工資的影響方向一致，且社會資本對月工資的影響略大于對小時工資的影響。加入社會資本和GDP的交互項發(fā)現(xiàn)，GDP水平越高，社會資本發(fā)揮的作用越小。GDP每提高一個單位，社會資本對小時工資的影響降低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工資差距的貢獻度、相對影響和排名。其中，貢獻度為正表明該因素拉大了工資差距，貢獻度為負表明該因素縮小了工資差距；相對影響表示在所有因素中各變量對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工資差距相對影響大小的排名。Gini 系數(shù)、GE0指標、GE1指標分解結(jié)果均顯示社會資本的存在擴大了農(nóng)民工工資差距，社會資本是繼年齡、地區(qū)、教育程度后對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，社會資本對工資差距的相對影響為6.15%、5.32%、5.56%，社會資本對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

本研究基于社會資本理論和勞動力市場理論，構(gòu)建了社會資本影響農(nóng)民工工資及工資差距的分析框架，基于中國鄉(xiāng)城人口流動調(diào)查(RUMiC)2017年數(shù)據(jù)，實證檢驗了農(nóng)民工社會資本對其工資的影響，并利用夏普里值分解方法探究了社會資本對農(nóng)民工工資差距的影響程度。

4.1 結(jié)論

第一，社會資本能夠顯著提高農(nóng)民工工資水平。作為一種非市場機制，社會資本補充了市場機制對農(nóng)民工工資的作用，在勞動力市場中對農(nóng)民工工資發(fā)揮著重要影響。研究還發(fā)現(xiàn)，社會資本對中高水平工資的影響大于對低工資水平的影響，對農(nóng)民工工資更多起到了錦上添花的作用。

第二，社會資本在東、中、西部地區(qū)對農(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)驗證發(fā)現(xiàn)隨著地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，社會資本對工資的影響出現(xiàn)降低趨勢。隨著我國經(jīng)濟發(fā)展和市場完善，社會資本發(fā)揮的作用可能會有一定程度的降低。

第三，社會資本的存在顯著擴大了農(nóng)民工內(nèi)部的工資差距。研究發(fā)現(xiàn)社會資本是繼年齡、地區(qū)、教育程度等影響因素后擴大工資差距的重要因素，工資差距的擴大會促進一部分農(nóng)民工先富起來，也會帶來進一步的社會不平等。

4.2 建議

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

一要吸引農(nóng)民工加入行業(yè)協(xié)會等組織，提高農(nóng)民工社會資本水平。無論經(jīng)濟社會如何發(fā)展，都可以將社會資本作為對市場機制的補充，合理發(fā)揮其對就業(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、縣級及村級勞務(wù)合作組織，利用政府力量豐富農(nóng)民工社會資本。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，通過社會資本提高農(nóng)民工的工資議價能力。發(fā)揮村里能人帶動作用，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?shù)匦袠I(yè)協(xié)會或者工會，幫助農(nóng)民工通過工會協(xié)會等組織擴大在務(wù)工地的社會網(wǎng)絡(luò)，擴大其社會資本，從而減緩就業(yè)過程中的信息不平衡并獲得就業(yè)幫助。

二要加強農(nóng)民工技術(shù)培訓，提升農(nóng)民工人力資本水平，增強其工作的不可替代性。本研究結(jié)論發(fā)現(xiàn)社會資本的作用在東部、中部和西部地區(qū)呈現(xiàn)上升趨勢，說明隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，社會資本發(fā)揮的作用可能會降低。社會資本是獲得就業(yè)信息和實現(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。針對農(nóng)民工兩棲特色，開發(fā)勞務(wù)輸出地政府就業(yè)前技能培訓和勞務(wù)輸入地就業(yè)單位在崗培訓相結(jié)合模式，為農(nóng)民工技能培訓提供多種渠道。同時，也要鼓勵農(nóng)民工加強自身職業(yè)規(guī)劃，積極參與職業(yè)培訓，提高自身技能。

三要建立就業(yè)信息交流共享平臺，提高就業(yè)信息傳播順暢度。我國當前勞動力市場的就業(yè)信息不夠透明是迫使農(nóng)民工利用自身社會資本尋求工作的原因之一。建立公開透明的勞動力信息交流平臺是十分有必要的。一方面，縣鄉(xiāng)政府重視就業(yè)指導部門工作、建立完善人才招聘市場或者招聘網(wǎng)站、組織開展招聘會，由各級政府牽頭為農(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)濟發(fā)展水平不高的地區(qū)，本地就業(yè)機會匱乏，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，組織用工企業(yè)到勞務(wù)輸出大省招工用工，開展點對點勞務(wù)合作，解決農(nóng)民工就業(yè)難問題。特別是在偏遠地區(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

感謝暨南大學經(jīng)濟與社會研究院及下轄的社會調(diào)查中心中國鄉(xiāng)城人口流動調(diào)查數(shù)據(jù)庫(RUMiC)的支持。