朋友的教育溢出效应和本人的教育回报初稿(14-3-29改)

社会网的教育溢出、个体教育回报与农民工工资 基于代际的比较研究 王春超 张呈磊 摘要 本文采用 RUMIC2009 实地调查数据对农民工社会网的教育溢出和教育回报 进行代际比较，研究发现：以关系最亲密的三个关系人为代表的农民工的社会网的教育存在 显著的溢出效应。进一步研究 发现 ，农民工社会网的教育溢出效应和其自身的教育回报存在 显著的代际差异：第一代农民工的社会网络的教育溢出和自身的教育回报都要显著高于新生 代农民工。在进行了内生性和 稳健性 检验后，上述 结论仍然成立。这对于新型城镇化背景下 新老两代农民工的替代对于产业转型升级和城市社区建设的推进政策具有参考意义。 关键词 社会网的教育溢出；个体教育回报；农民工工资；代际比较 中图分类号 F244.1 文献标识码 A 文章编号 一、引 言 20 世纪 80 年代以来，中国农民离开土地进入城市形成了大批农民工。至 2013 年底， 全国农民工人数达到 2.69 亿（国家统计局，2013 1）。农民工在整个国家的社会经济转型 和发展中发挥着巨大的作用（王春超、荆琛，2012 2）。与此同时，他们在新的城市不断 寻找农业以外的就业机会而获得较高的经济回报和发展。从第一批农民工离开农村到城市 寻找新的工作和生活到现在已经过去三十年，在工业化和城市化发展的同时，农村和城市 发生着巨变。农民工的生活环境、经历和心态也随之改变。由于农民工的代际更替，新生 代农民工逐渐取代老一代农民工在城市生活和就业。新生代农民工的行为特征对农民工问 题的研究也提出了新的挑战。当前，人力资本仍然是农民工获得更高工资的重要筹码，同 时其乡土性的社会网络和在打工地建立的新型社会关系网也在其外出务工过程中不可或缺。 在新老农民工大量开始代际转换的时候，人力资本的回报和社会网络的影响是否会呈现出 差异？无论从社会层面还是个人层面，发展教育都应该受到重视。个人的教育回报可以直 接体现在经济收入上，而宏观层面的国家、城市和社区教育程度的提高也会对个人经济绩 收稿日期 2014 - 03 - 28 基金项目 广东省高等学校优秀青年教师培养计划项目（项目编号：Yq2013019，主持人：王春超） ； 广东省宣传文化人才资助项目（主持人：王春超） ；中央高校基本科研业务费专项资金项目（项目编号： 12JNQM001，主持人：王春超） 。 作者简介 王春超，暨南大学经济学院副教授、博士生导师，主要研究方向：农村经济、劳动经济和发 展经济学；张呈磊，暨南大学经济学院硕士研究生，主要研究方向：劳动经济学与发展经济学。 2 效产生溢出效应，进而潜在地提高每个个体的收入（Moretti，2004 3；Fleisher ，2006 4； Liu， 20075）。同时，微观层面个人的社会关系成员的教育水平是否也存在这种溢出效应？ 进一步讲，与个人互动最频繁的社会关系人是怎样影响了个体的经济回报呢？通过对以往 文献的整理我们发现，虽然以往对农民工教育回报和社会网络影响效应都进行了大量的研 究（Coleman，1988 6；Chen Card, 199938; Heckman et al., 200639）。国内研究农民工 教育回报率的文献也普遍认为教育与劳动者工资之间具有显著的正向关系（罗忠勇， 201040；张世伟等，2009 41）。有的研究发现，各地区的教育回报率具有显著的差异（邢 春冰等，2013 42）。然而，以往文献对农民工个体教育回报的代际比较研究有所缺乏。事 实上，不同年代农民工之间的教育回报具有差异。 第一，新生代与老一代农民工的教育环境不同。老一代农民的教育资源不如新生代丰 富，他们的教育程度普遍不高，但外出的农民工相对于留在农村的农民而言其教育程度较 高。在整体教育水平较低的环境中，相对较高的教育资源具有稀缺性。稀缺的教育水平在 市场竞争的环境中能体现出个体的经济回报。当前，在针对农民工的劳动力市场上，农村 劳动力向城市供给总体上仍然充分，竞争相对充分。因此，老一代农民工的稀缺性教育资 源获得较高回报的可能性较大。 第二，随着义务教育的普及，当前大部分新生代农民工所受的系统性教育通常是基础 教育。他们自身对基础教育的重视程度不高。与此同时，城市经济转型和升级使得他们对 工人的技能和能力要求结构发生变化。企业发展较之以往更需要具有一定实际技能和学习 能力的工人。因此，劳动力供需双方存在对劳动素质供需错配的问题。素质错配的重要表 现即是农民工所接受的学校教育并不完全适应企业的实际需求。当前，针对新生代农民工 的职业教育和技能教育显得更加重要，然而大部分新生代农民工并未接受系统的职业教育。 因此，他们更倾向于依靠技能和社会关系网就业。社会网的作用使得更多的新生代农民工 不重视自身教育。自身教育对于农民工个体就业而言，其作用有可能下降，教育的收入回 报可能会相对低。 综上，我们提出如下假设： 6 H2：老一代农民工的教育回报显著高于新生代农民工的教育回报。 总体上看，本节提出的这两个理论假说（H1 、H2 ）认为，教育对农民工群体提升工资 收入具有积极作用，但随着农民工的代际更替，这种影响机制可能会减弱。上述两个影响 机制可以采用一个基本的分析框架进行概述：无论是社会网的教育还是个体自身的教育， 这两类教育都会通过对个体经济行为的努力和激励绩效的影响，进而影响到工资。下文将 从实证上对理论假设进行检验。 三、数据与描述性统计分析 本文数据来源于澳大利亚国立大学、北京师范大学和德国劳动研究所（the Institute for the Study of Labor, IZA）等机构联合进行的中国农村- 城镇移民（RUMIC）调查。本文选取 2009 年新增流动人口家庭调查样本作为主要研究对象。流动人口样本来自课题组自行设计 的抽样框，涉及了城镇和农村的 9 个省份 15 个城市，包括：上海（大都市地区）；广东的 广州、深圳和东莞（东部地区）；江苏的南京和无锡（东部地区）；浙江的杭州和宁波 （东部地区）；湖北的武汉（中部地区）；安徽的合肥和蚌埠（中部地区）；河南的郑州 和洛阳（中部地区）；重庆（西部地区）；四川的成都（西部地区）。中国大部分流动人 口都集中在上述城市 1。原始数据包含 3422 个流动家庭，本文在这里指选取问卷中回答为 户主的个体作为研究对象。在删除有主要变量缺失的个体样本后的总样本量为 3353 个。我 们发现这 3353 个样本中有 9 人具有当地城市户籍、18 人具有非当地城市户籍，为了明确 本文研究对象，我们删除了非农户籍的这 25 个样本，因此我们得到 3326 个农民工样本作 为本文的重点研究对象。 问卷主要调查了 16 岁以上农民工个体的个人基本情况（性别、年龄、婚姻状况、教 育程度、培训情况）、就业信息（外出务工年限、现职工作经验、外出后是否更换工作、 平均月工资性收入、目前工作单位性质、目前所在行业、岗位、是否包吃住以及工作城市） 和社会交往情况（春节拜年问候人数、与家庭关系最亲密或者一年内给予过家庭帮助的关 系人的基本情况以及过去一年曾获得过的帮助情况）。上世纪 80 年代以来，农民工在农村 与城市之间就业流动的现象已持续三十余年，在此过程中农民工群体构成也在发生变化。 2005 年以来，20 世纪 80 年代和 90 年代出生的农民工日益成为农民工研究领域的焦点， 作为一个社会学而非人口学的概念或群体，他们被称之为新生代农民工或第二代农民工 （刘传江，2008 44）。新生代农民工相对于老一代农民工普遍具有独立意识强、对就业的 价值观更具理想化等特点。为了进一步检验上述理论假说，我们将从教育、社会网络在农 民工就业收入中扮演的重要角色变化（即农民工的人力资本和社会资本在其外出务工过程 中的作用是否在存在代际的差异）进行代际比较 2。 表 1 为两代农民工的个体基本特征、人力资本情况、就业信息以及社会交往情况的描 1 流动人口抽样框的设计和调查细节可以参考 Kong, S. T. (2010) 43。 2 按照一般经验，本文将出生在 1980 年以后的农民工定义为新生代农民工。 7 述性统计分析。这里的月工资性收入包括了农民工所在工作岗位发放的各种奖金和补贴， 但不包括农民工的第二职业的工资或者通过其他途径获得的收入。需要说明的是，这里的 工资是没有经过是否包吃包住调整的纯工资。以往多数文献并没有考虑农民工的住宿和饮 食状况，实际上农民工外出就业地通常是经济较发达的地方，他们收入的主要日常开支就 在于住宿和日常饮食，因此在没有考虑其是否包吃包住的情况下来研究收入的决定是值得 商榷的。叶静怡等（2010） 31采用核算法将包吃包住、只包吃不包住和只包住不包吃的农 民工的工资以不包吃不包住的那部分农民工的平均住房和生活水平折成一个统一的工资， 这样在一定程度上减小了由于是否包吃包住问题带来的偏误。但是，由于本文的样本分布 在全国经济发展程度不同的十五个城市，生活水平并不一样，而且在折算的过程中可能也 会存在其他的一些偏误，因此本文在计量分析中将是否包吃包住等作为虚拟变量进行控制。 对于农民工的健康状况采取农民工的自评进行测度，分为 1 到 5 档分表表示健康状况从差 到好，表中的结果表明农民工的健康状况普遍较好，而且新生代和老生代、男性和女性之 间并不存在明显区别。通过代际比较，我们发现，第一代农民工平均工资要比新生代农民 工工资高 299 元，这里的新生代农民工的工资普遍偏低并不是说明新生代农民工在打工地 的生活状况要比老生代差，因为问卷里的月工资收入虽然包括了奖金和补贴，但并没有对 是否包吃包住进行区分。农民工在打工地的生活成本主要来源于住房与日常饮食消费，通 过表格的婚姻状态一栏我们发现老生代农民工中 87%为已婚而新生代只有 17%为已婚，所 以一个可能的解释是老生代农民工更倾向于在外面租房住而新生代农民工更倾向于住企业 的员工宿舍，对是否包吃和是否包住的统计描述也证实了这点：包吃包住的新生代农民工 的比例要明显高于老生代。进一步地我们发现，新生代农民工的健康状况、职业阶层分布 情况与老生代基本相同，但其受教育年限平均比老生代高 2 年，接受过培训的比例也比老 生代高 10%，而周工作时间普遍又比老生代少 5.6 个小时。从这里我们发现新生代农民工 的人力资本要比老生代高，而老生代农民工的现职工作经验和工作时间要比新生代高。通 过上述简要分析我们很难判断新生代农民工和老生代农民的工资性收入差异是来自人力资 本回报的不同还是来自其他原因。因此，下文的实证分析部分会在控制了是否包吃包住的 变量后来探讨两代农民工收入差异的重要原因。 表 1 主要变量的描述性统计 1 变量 含义 总样本 新生代 老生代 男性 女性 income 月工资性收入 1803（2135） 1658(846) 1957（2965） 1926(2477) 1563(1246) lincome 月收入对数 7.34（0.54） 7.32(0.43) 7.35（0.63） 7.40(0.54) 7.22(0.51) work time 周工作时间（小时） 60.9（16.3） 58.2(14.8) 63.8（17.3） 61.8(16.3) 59.2(16.0) gender 性别（男性为 0.65（0.48 0.62(0.48) 0.69（0.46 1.00(0.00) 0.00(0.00) 1 表中括号前的数值表示均值，括号内的数值表示标准差。 8 1） ） ） age 年龄 30.5（10.6） 22.3(3.1) 39.6（8.1） 31.2(10.9) 29.2(9.75) married 婚姻状况（已婚为 1） 0.5（0.48） 0.17(0.38) 0.87(0.34) 0.52(0.50) 0.45(0.50) health 健康状况（很差为 1，很好为 5） 4.19（0.73） 4.27(0.70) 4.11(0.76) 4.21(0.74) 4.17(0.71) education 受教育年限 9.3（2.9） 10.31(2.33) 8.26(3.00) 9.2(2.7) 9.50(3.12) experience 外出时间（年限） 8.8（6.8） 5.0(3.0) 12.9(7.3) 9.5(7.1) 7.3(5.8) tenure 现职工作经验（年限） 4.43（4.41） 2.74（1.90） 6.30（6.50） 4.78（4.80） 3.78（3.46） training 是否培训（是为1） 0.27（0.44） 0.32(0.47) 0.22(0.41) 0.29(0.46) 0.23(0.42) catering 是否包吃 1 2.80（1.70） 3.21(1.63) 2.34(1.67) 2.81（1.71） 2.78（1.70） accommodation 是否包住 2.09（0.98） 2.28(0.95) 1.90(0.98) 2.19（0.97） 1.92（0.98） occupation 职业阶层 2 2.92（1.19） 2.93(1.13) 2.93(1.25) 3.08(1.12) 2.64(1.26) persons 春节问候人数（总人数） 23.2（25.1） 25.9(26.8) 20.2(22.7) 24.0(26.8) 21.7(21.4) relatives 春节问候人数（亲戚） 10.5（11.7） 10.6(11.3) 10.5(12.1) 10.8(12.5) 10.0（10.1） friends 春节问候人数（朋友） 12.2（17.3） 14.8(19.4) 9.3(14.0) 12.7(18.4) 11.3（14.8） helpers 给予帮助的人数 3.26（4.90） 3.80（5.50） 2.69（4.06） 3.28（4.86） 3.22（4.98） ave_education 三个关系人教育平均（年限） 9.56（2.52） 10.35(2.20) 8.54(2.48) 9.38(2.44) 9.92（2.59） 样本量 33263 1745 1581 2174 1152 对于农民工的社会关系网，表 1 的统计表明：新生代的春节问候亲戚人数和老生代基 本一致而其春节问候的朋友数要明显高于老生代，且新生代农民工获得帮助的人数也比老 生代要多。这从某种程度上说明朋友在新生代农民工中扮演了更重要的角色。为了深入研 究农民工的社会网络以什么方式影响了农民工的经济回报以及这种影响在代际之间可能的 1 表格中的是否包吃为从 1 到 5 的序列变量：1 表示为不包吃，2 表示不包吃但提供补贴，3 表示包一顿 饭，4 表示包两顿饭，5 表示全天都包；是否包住为从 1 到 3 的序列变量：1 表示不包住，2 表示不包住但 提供补贴，3 表示包住。 2我们参考李春玲（2005） 45对中国职业阶层评分的文献，将农民工的职业按照社会经济地位评分分为五 个层次，这里的职业是一个有序变量，职业阶层最低为 1，最高为 5。 3 由于三个关系人的信息存在缺失，所以这里的三个关系人的平均教育样本量为 1131 个。 9 差异，下文将以春节问候总人数和获得帮助的人数来表示农民工的总的社会网络数量，以 三个关系人 1的教育平均代表农民工的社会网络的质量，进一步地我们分别考察农民工三 个关系人的教育与本人教育程度的差对本人经济回报的影响，也即通过三个关系人的基本 情况来分析农民工的社会网络中可能存在的教育溢出效应。在此基础上，通过三个关系人 同农民工的不同关系进一步研究这种教育的溢出效应是否存在原始型社会网络和新型社会 网络的差异。第四部分的实证分析部分将会在分析了农民工教育回报的代际差异后，重点 讨论农民工社会网络的教育溢出对农民工经济回报的影响以及这种影响在社会网络类型 （亲戚网络还是朋友网络）、代际和性别之间的不同，并尝试去分析其背后的原因。 四、计量实证分析 本文在 mincer 经典人力资本回归方程的基础上，将社会网络纳入收入决定方程进行 回归分析，并在此基础上进行代际比较。我们将计量回归的基本模型设置如下： （1）121lnXicome （2）232S （3）312li 按照以往文献的一般做法，对农民工收入取对数后作为被解释变量，向量 X1 表示农 民工的个体特征和人力资本状况：个体特征包括性别、年龄 2、现职工作经验 3、婚姻状况、 健康状况；人力资本包括受教育程度（这里用教育年限表示）和接受培训情况。向量 X2 表 示农民工的职业相关特征，包括周工作时间、职业、所在企业所有制形式、是否包吃包住、 工作所在城市。以往文献一般用春节问候人数或请客送礼情况（例如叶静怡（2010） 31、 章元等（2009） 26）来衡量农民工的社会关系网。本文分别考虑春节问候总人数、问候亲 戚数和问候朋友数以及春节问候人中给予过自己帮助的人数来分析社会网络对农民工的影 响。所以这里向量 S1 代表以春节问候人数为代理变量的农民工的社会交往情况。在考察了 农民工的总体社会交往情况后，我们重点分析农民工的最亲密的三个关系人对其务工经济 回报的影响，尤其是以其最亲密三个关系人的教育程度为代表的农民工的社会网络的教育 溢出效应。因此这里的向量 S2 表示的是农民工最亲密的三个关系人的教育年限与农民工本 人教育年限的差值 4。以上各个维度的分析我们都尝试从新生代和老生代之间的不同进行 代际比较，并对其进行解释。 （一）农民工教育回报率的代际差异 1 这里的三个关系人只的是过去一年中与被访问者家庭关系最亲密或者给予过帮助的亲戚、朋友、老乡、 熟人等。 2 为了使方程的解释力更强，按照一般做法本文在后面的回归方程中纳入了年龄的平方项，但是在考虑代 际比较的时候剔除了年龄的平方项。 3 由于农民工出来打工后可能换了多份工作，现在的工作与之前的工作可能没有什么直接关系，而且外出 打工年限和年龄以及受教育程度相关性太高，因此本文选取现职工作经验作为解释变量，同时也将现职工 作经验的平方纳入了回归方程。 4 为了部分消除自选择问题，本文这里选用关系人与农民工的教育差值代替关系人的教育作为衡量社会网 络教育溢出效应的解释变量，第五部分的内生性的检验部分也对自选择问题的作了进一步的解决。 10 首先我们只关注农民工的人力资本情况，表 2 的结果（1）表明教育、年龄、工作经验、 性别、培训、健康状况和工作时间对农民工的月收入都有显著的正向影响。年龄的平方和 工作经验的平方的影响效应都是负的，这与现有的研究结果也是吻合的。结果（2）表示在 加入农民工的职业特征、控制所在企业所有制、是否包吃包住以及所在城市后，结果依然 是稳健的，而且这时模型的解释力相对结果（1）来说要增强很多（R 2 由 12.6%增加到 26%）。 虽然我们只是比较粗略地把农民工的职业分为了五大类，但基于农民工从事的职业跨度不 如一般城镇职工大，而且这里的结果也非常显著，说明职业在农民工的收入决定中也发挥 着重要的作用。结果（3）和结果（4）的代际比较发现，第一代农民工的教育回报仍然是 正向显著的，而新生代农民工的教育回报虽然也是显著为正的，但回报率明显要比第一代 农民工要低，而且只在 5%的水平上显著。进一步对其他变量的考察我们发现，在没有放 入年龄的平方项后，第一代农民工的年龄对其工资有显著负向影响而新生代农民工年龄对 其工资影响则是正向显著的。上述结论检验了假说 H2。 表 2 教育回报在新生代和老生代以及性别之间的比较 (1) (2) (3) (4) (5) (6) 总样本 总样本 老生代 新生代 男性 女性 lnincome lnincome lnincome lnincome lnincome lnincome education 0.0245* 0.0214* 0.0259* 0.0108* 0.0220* 0.0195* age 0.0485* 0.0390* -0.0146* 0.0252* 0.0352* 0.0533* age2 -0.000724* -0.000613* -0.000560* -0.000815* tenure 0.0377* 0.0329* 0.0277* 0.0694* 0.0331* 0.0253* tenure2 -0.000958* -0.000752* -0.000518* -0.00436* -0.000801* -0.000424 gender 0.160* 0.142* 0.176* 0.101* married -0.00745 0.00193 -0.00324 -0.00256 0.0448 -0.0660 training 0.0860* 0.0747* 0.0630 0.0635* 0.0696* 0.0893* health 0.0482* 0.0368* 0.0309 0.0406* 0.0383* 0.0334 worktime 0.00282* 0.00383* 0.00586* 0.000879 0.00342* 0.00445* occupation 0.0450* 0.0384* 0.0320* 0.0385* 0.0539* catering yes yes yes yes yes accommodation yes yes yes yes yes city yes yes yes yes yes conpanysize yes yes yes yes yes _cons 5.752* 5.850* 6.738* 6.229* 6.142* 5.528* N 3326 3326 1581 1745 2174 1152 R2 0.126 0.260 0.250 0.349 0.236 0.282 adj. R2 0.124 0.252 0.232 0.335 0.223 0.258 注： * p 0.05, * p 0.01, * p 0.001 （二）农民工的社会网络 现有大量文献（梁玉成，2010 9；叶静怡等，2010 31，2012 32；边燕杰，2012 39；王 11 春超等，2013 33）研究发现，决定农民工收入的并不仅仅只是人力资本和个体本身的职业 情况，农民工社会网络在其外出找工作和工作过程中发挥着很大的作用。这种作用一方面 增加了农民工在一个陌生的城市找到工作的概率（章元等，2009 26），另一方面也增加了 农民工的工资（叶静怡，2010 31）。表 3 的回归结果表明，农民工春节拜年问候的总人数 对其工资有显著正向影响，即那些春节期间和拜访或问候更多的人的农民工倾向于获得更 高的工资。也就是农民工的社会网络规模越大，其工资越高。但进一步我们发现，春节问 候的人中，亲戚的多少对农民工工资并没有显著的影响，而真正发挥作用的是朋友的人数。 无论是新生代还是第一代农民工，春节问候的朋友人数都对工资有着显著正向影响。社会 网络的影响的代际区别在这里表现为第一代农民工更倾向于受到其社会网络的影响，这里 的问候朋友人数都是显著的，但第一代农民工的系数要明显大于第二代农民工，而且在问 候的人中给予过帮助的人数对第一代农民工工资有显著正向影响，对新生代农民工则没有 显著影响。进一步的我们发现，最亲密三个关系人的平均教育水平和农民工的差值对其工 资的影响同样对第一代农民工是显著为正的，而对新生代则无显著影响（检验假说 1）。 另外，这里的帮助者的个数对农民工的收入的影响效应是显著的，这里体现的就是基于朋 友网络的信息和资源而产生的教育的溢出效应，是一种直接的帮助效应。但是这里代表农 民工社会网络教育溢出的平均差距只是一个大概的测度，更加细致和深入的分析将会在下 一部分进行展开。 表 3 社会网络对农民工收入决定影响的代际差异 老生代 新生代 lnincome lnincome lnincome lnincome lnincome lnincome lnincome lnincome persons 0.00192* 0.000977* relatives -0.000998 -0.00000128 friends 0.00415* 0.00151* helpers 0.0121* 0.00281 education_gap 0.0259* 0.00492 education 0.0254* 0.0249* 0.0249* 0.0444* 0.00929 0.00923 0.00988* 0.0131 age -0.00136 -0.000774 -0.00269 0.0169 0.0850* 0.0851* 0.0920* 0.0199 age2 -0.000149 -0.000155 -0.000134 -0.000288 -0.00133 -0.00133 -0.00148 -0.0000259 tenure 0.0278* 0.0280* 0.0275* 0.0404* 0.0673* 0.0670* 0.0671* 0.0983* tenure2 -0.000537* -0.000550* -0.000527* -0.000942 -0.00420* -0.00417* -0.00416* -0.00778* gender 0.175* 0.175* 0.174* 0.178* 0.0991* 0.0985* 0.102* 0.0611* married -0.0112 -0.00551 -0.00612 -0.0596 0.00885 0.0121 0.00631 0.0346 training 0.0587 0.0592 0.0549 0.183* 0.0598* 0.0593* 0.0602* 0.0716* health 0.0274 0.0261 0.0297 0.0309 0.0391* 0.0394* 0.0395* 0.0179 worktime 0.00605* 0.00603* 0.00585* 0.00974* 0.000909 0.000915 0.000881 0.00189 occupation 0.0361* 0.0361* 0.0386* 0.0124 0.0313* 0.0315* 0.0321* 0.0307 catering yes yes yes yes yes yes yes yes accommodation yes yes yes yes yes yes yes yes city yes yes yes yes yes yes yes yes 12 companysize yes yes yes yes yes yes yes yes _cons 6.451* 6.450* 6.491* 5.586* 5.576* 5.576* 5.502* 6.319* N 1581 1581 1581 504 1745 1745 1745 627 R2 0.255 0.257 0.256 0.359 0.353 0.354 0.351 0.334 adj. R2 0.236 0.238 0.238 0.305 0.339 0.339 0.336 0.289 注：由于关系人的信息存在缺失，因此这里回归方程中包含关系人与农民工教育程度差值变量的样本量要 少于其他回归方程；* p 0.05, * p 0.01, * p 0.001 （三）农民工社会网络教育溢出效应的代际差异 为了进一步细致地研究农民工社会网络的教育溢出效应，我们分别考察农民工最亲密 的三个关系人与本人教育年限的差值对其工资的影响。现有文献对教育溢出效应的测度， 主要在两方面：一是整个国家或者整个城市的平均教育水平对个体的溢出（Zhiqiang Liu（ 2007） 5）；二是整个村庄、社区或者企业内部平均教育水平对个体的溢出（ Enrico Moretti（ 200346），Susana Iranzo and Giovanni Peri（2006） 19）。这种基于宏观层面的平 均教育水平和个体的教育直接相关性不是很大，因此可以进行一种很好的测度。而本文尝 试测度的是农民工的交往群体的教育水平对个体的溢出，农民工与最亲密的直接交往人存 在强烈的双向互动。农民工在选择结交关系人或者在与人建立关系时存在着一种自选择问 题，受教育程度高的农民工的交往人往往也拥有相对较高的受教育程度，对数据的描述性 统计也说明了这点 1。在发现农民工的最亲密的三个关系人的教育程度普遍要比农民工高 之后，我们采用关系人与农民工本人的教育差值作为教育溢出测度的代理变量，以此来排 除或减弱这里的强自选择问题。不论处于何种教育程度的个体在进行社会交往时都会倾向 于选择和自己同等教育水平和比自己教育水平高的人，因此这里将关系人的教育水平替代 为与本人的教育差值后，可以很大程度上减轻自选择问题。在第五部分的稳健性讨论中， 我们将进一步用倾向得分匹配模型来对自选择问题进行检验和纠正。 表 4 社会网络教育溢出的代际差异 老生代 新生代 lnincome lnincome lnincome lnincome lnincome lnincome education 0.0306* 0.0350* 0.0427* 0.0126* 0.0158* 0.0122 education_gap1 0.0101* 0.00477 education_gap2 0.0131* 0.00550 education_gap3 0.0196* 0.00355 other variables yes yes yes yes yes yes _cons 6.671* 6.715* 6.207* 6.188* 6.062* 6.356* N 1236 821 510 1485 959 630 R2 0.291 0.297 0.351 0.360 0.349 0.333 adj. R2 0.269 0.263 0.299 0.343 0.322 0.290 注：由于篇幅有限，回归结果仅报告了农民工本人的教育回报和其关系人与其教育年限差值的回报，其他 1 数据的描述性统计表明平均来看，农民工的三个关系人的教育年限都要比农民工自身的教育年限高一年 左右。 13 变量均已控制；* p 0.05, * p 0.01, * p 0.001 在将关系人与本人教育年限的差值放入回归方程后虽然很大程度上减轻了自选择问题， 但本人教育与关系人与本人教育的差值同时作为解释变量对农民工收入进行回归时，可能 会出现比较强的多重共线性。对于多重共线性问题，本文在测算方差膨胀因子时发现，方 差膨胀因子最大的在于年龄和年龄的平方（年龄和年龄的平方的方差膨胀因子均大于 80， 远高于 10 的临界水平，此时均值为 6.5），而本人教育和关系人与本人教育的差值的方差 膨胀因子均比较小，都在 2 以内。在暂时将年龄的平方与工作经验的平方剔除后的回归方 程中，方差膨胀因子均在 3 以内，且均值为 1.67，因此这里并不存在很强的多重共线性。 进一步地，多重共线性所导致的估计偏误并不影响系数，而只会导致对估计系数的显著性 的改变 1。如表 4 的估计结果显示，估计结果仍然是显著的，因此我们认为这里的可能存 在的多重共线性并不会严重影响估计结果，表 4 中对于农民工社会网络的教育溢出效应的 估计还是基本可信的。如表 4 结果显示，农民工的最亲密的三个关系人的教育溢出对第一 代农民工和新生代农民工的影响是有显著差异的。三个关系人与本人的教育差值对工资的 回归对第一代农民工来说都是显著正向的，而对新生代农民工，系数要小很多而且是不显 著的。这进一步验证了假说 H1。 在代际比较之后，我们进一步分析农民工不同的社会网络构成对其网络教育溢出效应 的影响。我们发现农民工的最亲密的关系人虽然有很多（亲戚、朋友、战友、师生、同乡 等），但最主要的还是亲戚和朋友 2。通过对农民工第一次外出找工作的途径和目前工作 的求职途径的分析来看，农民工第一次外出主要依靠的是亲戚提供的信息或者介绍工作 3， 而在目前工作获得方式中，自主求职和朋友的帮助的比例有很大提升，而通过亲戚的帮助 找到工作的比例明显下降。叶静怡等（2010） 31的研究发现相对于原始社会资本，农民工 的新型社会资本对农民工的工资有显著正向影响；王春超等（2013） 33对珠三角农民工的 调查也表明“跨越型” 社会资本在农民工的外出以后的就业可能增加和工资回报提升中扮演 着更加重要的作用。因此，本文将关系人为亲戚视为原始型的社会网络，而将关系人为非 亲戚（主要为朋友）视为新型社会网络，尝试去发现农民工社会网络的教育溢出是否会在 不同的网络结构中扮演不同的角色。表 5 的结果显示：如果关系人为农民工的亲戚，那么 其教育年限与农民工本人教育年限的差值对农民工的收入没有显著的影响效应；如果关系 人为非亲戚，那么其教育年限与农民工本人教育年限的差值对农民工的收入是有显著的正 向影响效应的。通过回归结果我们发现，这一结果在三个关系人之间都是稳健的，说明农 民工社会网络的教育溢出效应与其社会网络的构成有关。以朋友为基础的新型社会网络存 在显著的教育溢出效应，而已亲戚为基础的原始社会资本则不存在这种教育的溢出。为了 1 详见约翰 福克斯回归诊断简介 ，格致出版社，2012 年 7 月第一版 47。 2 问卷中的关系人与本人的关系分为亲戚、朋友、同事、同学、邻居、师生、熟人、老乡、战友和其他， 其中，平均来看亲戚占到 35%左右，朋友占到 50%左右，其他占到 15%左右。 3 对数据的描述性统计发现：第一次找工作由家人或亲戚介绍的占 28.4%，朋友介绍的占 25%，自主求职 的占 17.4%；而现在的工作由家人或亲戚介绍的占 15.3%，朋友介绍的占 28.0%，自主求职的占到 26.4% 14 更细致地分析这种教育溢出效应的差异是单纯的由于社会网络构成不同所导致还是由于其 他一些未被观察到的原因导致，本文下面对农民工的关系人进行更详细的描述性分析，来 寻找教育溢出背后的一些原因。对农民工的三个关系人的详细的信息描述性统计进行分析 （见附录表 8 和表 9）我们发现：如果关系人为亲戚，那么农民工和关系人的地理距离和 社会距离都相对较远，从地理距离来看，关系人为亲戚的平均只有 40%左右和农民工在同 一个城市，35%左右的亲戚都在老家；从社会距离来看，只有平均 40%左右和农民工的交 往频率在一周以内。如果关系人为非亲戚，那么农民工和关系人的地理距离和社会距离都 相对较近，平均有 70%的关系人和农民工生活在同一城市，且交往频率在一周内的关系人 也占到 70%左右。通过对农民工最亲密三个关系人的详细信息的统计分析，我们得出，社 会关系网络的教育溢出效应因网络构成不同而形成的差异可能并不是由网络构成差异本身， 而是与农民工与社会网络成员的地理距离和社会距离有关。 表 5 关系人类型对社会社会网络教育溢出效应的影响 关系人为亲属 关系人为非亲属 lnincome lnincome lnincome lnincome lnincome lnincome education 0.0250* 0.0210* 0.0422 0.0245* 0.0269* 0.0307* education_gap1 0.00273 0.0116* education_gap2 -0.00511 0.0181* education_gap3 0.0155 0.0144* other variables yes yes yes yes yes yes _cons 5.820* 6.621* 5.732* 5.881* 5.474* 5.704* N 905 544 308 1816 1236 832 R2 0.300 0.309 0.328 0.327 0.348 0.402 adj. R2 0.269 0.255 0.233 0.312 0.327 0.372 注：限于篇幅，本表的回归结果仅报告了农民工本人的教育回报和其关系人与其教育年限差值的回报，其 他变量均已控制：* p 0.05, * p 0.01, * p 0.001 （四）对于结论的再讨论 本文的理论假设认为农民工社会网络的教育溢出效应通过两种途径产生影响：一是 农民工的交往圈子的教育水平对其的正向的感染和影响，其社交圈子更高的教育水平会潜 移默化地提高其生产率和工作动力，从而提高其收入（如附表 10 的描述性统计反映：农民 工从其社会关系网络处获得的精神上的帮助的比例要远高于物质上的帮助，这种精神上的 帮助或者交流就是教育溢出效应产生的途径）；二是基于信息和资源扩散的教育的溢出效 应，农民工的社交圈子的教育水平越高，那么其可能带来的信息和资源就会越丰富，质量 也会越高，因此这对于为农民工提供工作机会和增加工资具有直接影响效应。本文的结论 也一定程度上验证了这两点。但社会网络作用的体现更多的在于一种互动，而且社会网络 的作用也存在着一种动态的变化，由于数据的限制，本文并没有细致地区分这两种途径的 影响到底孰轻孰重，不同途径的影响是否存在代际之间的差异以及这种影响是怎样动态变 15 化的，这些重要的问题有待进一步的研究进行解答。 五、内生性问题的检验 本文计量结果的内生性主要可能存在于两个方面：一是农民工在选择交往人或者在 与人建立关系的过程中存在着一种基于“人以群分”的自选择问题，即具有相同特征或者背 景的人更倾向于成为朋友或者成为平时联系最紧密的人，通过这种方式形成的社会网络并 不具有随机性，而是带有很强的自选择相关性。这样就导致农民工的社会网络是被其性格 特征或者个人教育等决定了，在估计的过程中产生估计偏误。自选择问题也是在研究社会 网络问题时需要解决的最主要的一类问题（陈云松，2011） 48；二是由于个人能力或一些 无法测度的个人特征都被放到了残差项里，导致了遗漏变量偏误问题，也就是把一些可能 与核心解释变量相关的但又无法准确测量的变量放到了残差项而导致估计有偏。下文将针 对上述两个可能的问题，进一步检验本文估计结果的稳健性。 对于自选择问题，尽管本文将回归方程中的关系人的教育替代呈关系人教育与农民工 自身教育的差值来部分排除这里的自选择问题，但是并不能完全消除潜在的自选择带来的 估计偏误。农民工的社会网络构成的途径有多种，我们无法观察和测量，但我们可以根据 农民工现有社会网络的特征和本人特征进行比较，去发现农民工的社会网络的建构过程。 中国自古就有“ 物以类聚，人以群分”的说法，农民工的社会网络形成过程中，这种基于自 身特征的群分效应也在起着作用。陆铭（2007） 49的研究表明非市场互动形成的均衡结果 就是人们会按照不同的社会地位形成分层。而 Comola 和 Mendola（2014） 50的研究也发 现，移民的社会网络形成过程很大程度上决定于其个人特征和背景。因此本文在这里采用 倾向得分匹配方法 1来消除由自选择带来的估计偏误。农民工在选择结交朋友的过程中， 其个人基本特征、人力资本状况、社会地位以及个人性格和生活特点都起着很大作用，因 此我们选取代表农民工个人基本特征的年龄、婚姻状况，代表人力资本的受教育程度、工 作年限、是否更换过工作，代表社会地位的职业以及代表个人性格和习惯的外向与否、是 否抽烟等几个维度来进行匹配，我们将关系人与农民工教育程度的差值大于 0 作为处理组， 其余作为对照组，匹配的结果如表 6：匹配结果表明，在将农民工的个人特征、教育、职 业、性格等变量进行匹配后得到的结果仍然是正向显著的，因此，在排除了自选择问题后， 本文前面得到的回归结果仍然是稳健的。 表 6 倾向得分匹配分析结果 education_gap1 education_gap2 education_gap3 ATT 值 0.0747 0.0651 0.1152 t 值 2.95 2.05 2.89 注：由于篇幅有限，这里仅报告了匹配后的最终结果，对于匹配变量的检验，education_gap1 的匹配中各 变量的 bias 值都在合理的区间，education_gap2 的匹配中至于年龄和婚姻的 bias 值偏高一点， 1 关于倾向评分匹配方法的与原理和实现不是本文的重点，所以这里由于篇幅有限没有详细介绍，有兴趣 的读者可以参考 Alberto Abadie 等(2004) 51,胡安宁（2012） 52。 16 education_gap3 的匹配中也只有婚姻状况的匹配 bias 值稍高，因此总体匹配结果还是比较好的。 对于遗漏变量带来的估计偏误已经成了收入决定方程中不可回避的问题。已有文献 多是尽量寻找遗漏或不可测度变量的替代变量或者采用工具变量估计方法进行估计。在问 卷调查过程中，访问员对被访问者的智力状况、性格特征、回答问题热情程度和可信赖程 度等进行了主观的评价，并给不同人的相应指标赋予不同的分数。我们知道在个体选择什 么样的人结交时，最主要的原因一个是个人性格，另一个就是个人经历。而这里调查员作 为陌生人对被访者的主观的评价里面往往包含了选择此被访者作为朋友所要考虑的主要的 因素（诚信、智力、性格等），而农民工社会网络关系的建立又是一个双向互动的过程， 因此我们认为这里的基于主观评价的智力状况、性格特征和回答问题热情程度和可信赖程 度与农民工与朋友之间的教育差距是相关的。同时，由于这些问题是在调查员与被访者完 全陌生的情况下，仅仅通过调查进行过程进行的评估，因此，相应的这些变量的确定可以 认为是外生的，符合工具变量选取的基本条件。表 7 的工具变量回归结果显示，不论是农 民工自身教育回报还是农民工社会网络的教育溢出效应，对于老生代农民工来说仍然是显 著的，而且系数比新生代农民工均要高的多；新生代农民工的自身教育回报是显著的但比 老生代要低的多且不如老生代农民工显著 1。工具变量回归在一定程度上控制了本文可能 的内生性问题，而且回归的结果与最小二乘回归结果基本一致，因此本文得出的结论是可 信的 2。 表 7 工具变量回归结果 3 老生代 新生代 关系人 1 关系人 2 关系人 1 关系人 2 education 0.1472(0.002) 0.2440(0.023) 0.0709(0.005) 0.0501(0.044) education_gap 0.1710(0.007) 0.3036(0.042) 0.1229(0.012) 0.0742(0.127) 注：表中报告的为工具变量回归系数，括号中数值为 p 值 六、结 论 本文采