社会资本测度.doc

2006年四川省统计局科学研究项目社会资本测度问题研究研究报告中国 成都2006年11月主持人：聂富强课题组成员：王 燕谢小燕 陈 智熊建中 何 健 马进才 车茂娟蔡晓山 贺丹丹 孙 博 尹 亮 佟 彬 刘 佳 胡兴军 研究背景、目的和方法等社会资本最早由海凡尼（L.J.Hanifan,1916）提出（Woolcock,2000），皮埃尔布尔迪厄（PBourdieu，1986）在资本的形式中将这一概念首先引入了社会学研究领域，当著名社会学家科尔曼（J.Coleman）于1988年发表“Social Capital in the Creation of Human Capital”后，这一概念逐渐吸引了来自包括政治、经济、社会、教育和文化等各个领域学者的目光，成为多个学科共同研究的焦点问题，近10年来，国内外关于社会资本的科学文献数量呈指数式增长。社会资本在反贫困、促进经济增长、收入增长、民主建设等诸多方面都有非常重要的作用，中国现在正处于转轨时期，许多问题也都有待解决，如经济增长，反贫困问题等等。社会资本的定量研究将为这些问题的解决提供一个更新，更有效的解释路径。社会资本的研究有重要的理论意义。国内关于社会资本方面的文献虽然也不少，但是国内的研究往往集中于对社会资本理论的介绍或者仅用了定性或简单的描述性分析，进行数量分析的文献相对较少。因此本课题的研究对于弥补国内有关社会资本定量研究的缺乏以及从社会资本视角定量研究社会经济问题具有一定的理论价值。同时该问题的研究也有重要的现实意义，由相关研究文献可以看出，社会资本是一个具有较强解释力的分析工具。中国现在正处于转轨时期，许多问题也都有待解决，如经济增长，反贫困问题等等。社会资本的定量研究将为这些问题的解决提供一个更新，更有效的解释路径。本课题主要采用定性分析基础上的定量分析特色，针对的是四川地区农村社会资本的测度和数量研究，首先对社会资本进行定性的理论研究，再根据实际可操作状况设计指标体系，进行问卷分析。对四川省农村社会资本的测度及其效应进行定性分析和定量研究，主要采用多元统计方法，相关系数法以及逐步回归法等。本课题旨在对社会资本测度问题进行研究，从而为四川省政策的制定提供依据。本课题报告来源：在四川省统计局、温江区、凉山州冕宁县，布拖县政府及统计局大力支持下实施的社会资本测度问题研究调查问卷数据。除此之外，多次与统计局相应的专家进行讨论，获得了大量的相关资料。基本工作流程如下：第一阶段：基础准备工作。查阅收集相关文献和资料，进行多次讨论确定框架并设计出社会资本测度及其经济影响的调查问卷。第二阶段：数据收集阶段。赴凉山州及温江区实施样本农户 的问卷面访调查工作，获取本课题需要的基础数据。第三阶段：撰写研究报告或论文。根据已有数据及结合相关研究成果，判断社会资本对社会经济现象的影响程度及大小，进而发现问题，指出问题并提出针对性的政策性思考。本课题历时近一年，课题组初步形成了本项目的研究报告，鉴于时间，经费的限制，对有些问题认识还不够深入，有待进一步研究。相关研究综述一、社会资本的理论界定对社会资本进行理论定义比较有影响主要有布厄迪尔（1986），他认为社会资本是“与群体成员相联系的实际的或者资源的总和，它们可以为群体的每一个成员提供集体共有支持”，科尔曼（1988）认为社会资本是一种责任与期望、信息渠道以及一套规范与有效的约束，它们能限制或者鼓励某些行为，其后（1990）认为社会组织构成社会资本，它们有助于目标的实现。如果社会资本缺失，则目标难以实现或者无法实现。罗纳伯特（1992）认为社会资本是指朋友、同事和普遍的联系，通过这些可以得到使用（其他形式）资本的机会。企业内部和企业之间的关系是社会资本，是竞争成功的最后决定者。亚历山德罗波茨（1995）认为社会资本指的是处于网络或更广泛的社会结构中的个人动员稀有资源的能力。普特南（1993）认为社会资本是指社会组织的特征，例如网络、规范和信任，它们有助于人们为了共同的利益进行协调与合作，福山（1999）认为社会资本是群体成员之间共享的非正式的价值观念、规范，能够促进他们之间的相互合作，通常是由宗教、传统、历史习惯等文化机制建立起来的，如果全体的成员与其他人采取可靠和诚实的行动，那么他们就会逐渐相互信任。信任就像是润滑剂，可以使人和群体或组织更高效的运作。林南（2001）认为社会资本是内嵌于社会网络中的资源，行为人在采取行动时能够获取和使用这些资源。一些国际性组织也对社会资本进行了定义，OECD（2001）认为社会资本是网络以及共享的规范、价值观念和理解，它们有助于促进群体内部或群体之间的合作。世界银行（1998）认为一个社会的社会资本包括组织机构、关系、态度与价值观念，它们支配着人们之间的行为，并有利于经济和社会的发展。常青（2001）认为社会资本是指以人际关系为主要内容的网络。丘海雄,徐建牛,吴凌芳（2002）认为社会资本研究有三种范式：一是社会网络、二是社会聚集、三是信任。周德翼,杨海娟（2002）认为社会资本是指存在于社会结构之中，通过促使行动者进行交易与协作等特定活动而产生效益的资源，这些资源表现为社会网络及其某些特征，诸如信任与规范.王积超（2004）认为社会资本是嵌入于社会网罗中并能够使个体达到渴望之目标的规则和社会关系等社会资源体系。隋广军、盖翊中（2002）认为社区社会资本是城市社区内部的个人和组织在长期的内外互动中形成的，在互惠规则规范下的互利关系。丘海雄、徐建牛和吴凌芳（2002）认为企业社会资本是指企业通过社会网络或成员身份获得稀缺资源的能力。胡平,张鹏刚,刘燕（2004）认为社会资本是在社会网络中嵌入的潜在资源。石春燕（2005）认为社会资本指个人的社会关系网络及嵌入于社会关系网络中的资源情况。张广利、陈仕中（2006）认为社会资本是个体或组织为实现一定目标，能够调动和利用的嵌入于其所拥有的社会关系网络中的各种社会资源，包括权力、资金、保障、信息、机会、劳力、决策以及合作等等。二、社会资本统计界定皮埃尔布迪厄(PiereBourdieu)认为,个体所占有的社会资本的多少取决于两个因素:一是行动者可以有效地加以运用的联系网络的规模;二是网络中每个成员所占有的各种形式的资本的数量。林南(LinNan)认为,决定个体所拥有社会资源数量和质量的有下列三个因素:一是个体社会网络的异质性;二是网络成员的社会地位;三是个体与网络成员的关系强度。詹姆斯科尔曼（1990） 肖鸿.试析当代社会网络研究的若干进展.J.社会学研究，1999，第3期：4；提出要从社会团体、社会网络和网络摄取三个方面来衡量个人的社会资本拥有量,认为个人的社会资本拥有量与个人参加的社会团体数量、个人的社会网规模和异质性程度、个人从社会网络摄取资源的能力成正比,这几个方面表现的值越高或越多,其社会资本的个人拥有量就越多。Putnam（1993)认为社会资本应该从社会信任，公民参与的网络，互惠规范，以及成功的合作等方面进行测量。Grootave和Thierry(2001)认为,社会资本的度量要从六个角度进行:协会中成员关系的密集程度;成员关系的内在异质性(如年龄、性别、教育和信仰等);集会参加情况;政策制定的积极参与度;到期应付情况和社群的定位。克莱格、奈克和奥尔森使用了“契约关联货币”的客观测量工具对社会资本进行测量，该工具相当于M2，不包括银行外现金。杨瑞龙、朱春燕（2002）认为社会资本的测量要基于人们相互之间的信任度。周小虎（2002）认为企业家社会资本需要从关系网络、企业家利用社会资本的能力和企业家所处的环境等方面进行测量。隋广军、盖翊中（2002）建立了测量个人社区社会资本的模型,包含的要素主要有个体的社会参与度，个体的信任和安全感，邻居之间的联系，家庭的联系，社区社会规范，社会价值等。边燕杰（2004）通过网络规模，网络顶端，网络差异，网络构成等方面对社会资本进行了操作化定义。刘国亮、武美闯（2006）从网络规模、网络差异、社会参与程度和信任程度四个变量来衡量社会资本。陈文江、庄世恒（2006）认为农村劳动力拥有的社会资本表现为三个方面：一是家庭，二是家族网络，三是扩展的关系网络。林聚任、刘翠霞（2005）从社会风气观、公共参与、处世之道、信任安全感以及关系网络等五个方面。张鹏刚,刘燕（2004）从社会网络的规模，密度，网络职业地位，网络相同职业的个数等来衡量了社会资本。边燕杰和丘海雄博士(2000)也提出一种方法度量中国经济微观主体企业的社会资本,即通过对三个指标的调查来度量:一是企业法人是否在上级领导机关任职,衡量纵向网络关系;二是企业法人代表是否在跨行业的其他任何企业工作或任职,衡量横向网络关系;三是企业法人代表的社会交往和联系, 综合衡量社会关系。三、社会资本的实证分析卢里（Loury,1977,1987）对在对劳动力市场研究时，发现不同的群体在收入和就业机会上存在差异。2001年，他通过实证认为从美国的州的情况来看，衡量社会资本与教育情况、健康、避税与福利的自我评价有非常密切的关系。Kormendi and Meguire（1985）利用47个国家1950-1977年的数据进行研究，在回归中，当投资对GDP比率作为因变量，公民自由是最有力的解释变量。高的公民自由会引起投资与GDP比高5个百分点。赫列维尔和普特南（1995）严格验证了在意大利地区的不同地区，社会资本会导致不同的经济绩效。艾沙姆、考夫曼和普里切特（1997）分析了“治理质量”对世界银行1974年到1993年期间在发展中国家资助的上千个工程的运行情况产生的影响。发现控制国家政策变量、资本劳动比率、工程复杂程度、地区虚拟，公民自由度更高的国家的汇报率更高。La Porta, Lopez-de-Silanes, Schleifer and Vishry(1997)与奈克、基弗（1997）使用World Value Surveys，对几十个国家进行了调查，结果表明在对政府效率、腐败、基础设施质量进行的主观测量中，信任与更高的评级相联系。克莱格、奈克和奥尔森认为契约关联货币与增长率和投资占GDP比重呈显著的正相关关系，而与后者的相关关系更加明显。Whitely(1997) 则认为,个体间的诚信与国民收入之间有较强的相关性,其相关系数为0.56。杨瑞龙、朱春燕（2002）认为社会资本分析范式对于当前中国经济学的发展与创新有重要的意义。赵延东（2003）研究了下岗职工再就业的途径中，使用劳务市场方式获得工作的质量最好。周长城。陈云（2003）认为社会资本是贫困问题的一个有效解释概念以及分析起点。李东霞（2003）从社会资本视角定性分析了其对社会经济发展的影响。胡杰成（2003）认为可以通过提升贫困者的社会资本来实现其自助和他助相结合，从政府、社区和民间组织三个角度探讨了提升城市贫困者社会资本的途径。边燕杰（2004）通过对城市居民社会资本进行实证分析，得出社会资本对收入水平有提升作用。周运清、刘莫鲜（2004）分析了社会资本在农村劳动力流动中有负面效应。韩晶晶（2005）定性研究了打工妹在一系列不适应过程中社会资本所发挥的积极作用。赵立新（2005）认为农民工在进城打工过程中，社会资本存量明显下降，要改善农民工的就业质量和生活质量，必须提升农民工的社会资本。刘国亮、姜涛（2005）实证考察了省际家庭层面上社会资本对收入的影响。董运生、王岩（2006）认为社会资本量越高，就越可能出现在社会结构的上层，社会成员的网络阶层位置与网络规模、网顶和网络位差成正相关，而与网络中的亲属密度成负相关。从国内外的研究现状来看，国外对社会资本的研究起步较早，但对社会资本的理论和实证研究也正在发展中，还没有形成完全成熟的理论和测量体系。对于社会资本内涵以及概念的确定仍是一个热点问题，以此产生的测量问题更是一个焦点。国外进行社会资本测量的研究不少，但是在他们的研究中也不难发现，不同的环境以及不同的社会经济问题中涉及的社会资本的测度指标是不能通用的。如Norman Uphoff(1999)在拉贾斯坦邦测量社会资本时，使用Putnam（1995）的指标发现测量是无效的。从国内的研究来看，虽然文献非常丰富而且发展速度很快，但大多为理论介绍和一些简单的定性研究，根据可操作性定义进行衡量体系建立以及定量研究的比较少，而且在定量研究中，以边燕杰网络测量法使用最为频繁。但是通过对社会资本研究文献的理解和总结，社会资本的可操作层面应该从结构型社会资本以及认知型社会资本两个方面考虑。网络测量法是结构型社会资本的代表，而认知型（一些价值观念以及信任）社会资本却没有包括在内，这是需要补充的。本课题认为家庭社会资本指的是以家庭为中心，在其所处的社会网络中所能获取的社会资源总和。同时从综述中可以看出，不管学者从什么角度对社会资本进行定义，主要包括的内容有网络、信任、互惠、参与和共享几个方面。所以本文将从以上所述的几个方面对社会资本进行构建。实证研究一、准备工作（一）调研地点的选取考虑到经济发展程度的差异，调研地点选取了凉山州与温江区，在凉山州又选择了农民纯收入存在较大差距的布拖县和冕宁县，希望通过对不同收入状况的农户进行问卷访谈，通过比较分析，了解农户的社会资本拥有量是否会直接影响其家庭的收入，同时也希望证实社会资本含量是否也受民族等因素的影响。布拖县位于凉山州东南部，与昭觉、普格、宁南、金阳等县接壤，隔金沙江与云南省巧家县相望，全县幅员面积1685平方公里，彝族人口占总人口的94，是一个以彝族聚居的高寒山区半农半牧县，保留了较为完整的彝族阿都文化，民族风情浓郁，素有“火把文化之乡”的美称。2005年，布拖县农民人均纯收入为1575元。冕宁县位于四川省凉山彝族自治州北部，幅员面积4420平方公里，有汉、彝、藏、回等20多个民族，其中少数民族约占全县总人口的三成。冕宁县农业生产条件优越，境内最高海拔5299米，最低海拔1330米，成立体气候分布。2005年冕宁县农户抽样调查人均纯收入为2925元。温江区属于成都市的市区，农业基础条件比较好，系都江堰自流灌溉区，自古水旱从人，物产丰富，是有名的花木之乡、大蒜之乡和小家禽之乡，先后被确定为国家级生态示范区、全省农业产业化试点县。全区花木种植面积达12万亩，占全省的三分之一，另外也是成都市重要的农产品供应基地。2005年温江县农民人均纯收入达到4864元。（二）资料收集本文样本的选取，采用的是四川省统计局在四川省各个地区的收入监测户，这些村庄的监测户都是随机抽取，并能够代表其所在县基本情况的农户家庭。其中，在凉山州内，又有目的的对凉山州内较贫困和较富裕的布拖县和冕宁县的农户进行了入户调查。由于地理等多种原因，在布拖县拖觉镇的菲土鲁村随机抽取了33户进行了问卷访谈。能够代表冕宁县整体情况的村庄有十二个：包括：石古村、文家屯村、五一村、玉马山村、胜利村、马鞍村、中心村、扯羊村、响石村、胜阳村、黄土坡村、西河村，其中，马鞍村和扯羊村是彝族聚居区，其他村庄村民多数为汉族），另外，在冕宁县还抽取了对整个县有较好代表性的村庄若水村，抽样30户。在温江区，调查户也为四川省定点监测户，样本来自十个村庄，包括：协华村、正宗村、大田村、春林村等十个村庄，除了调查春林村十户监测户外，还另外随机抽取了26户纳入样本。这样便于菲土鲁村、若水村和春林村做收入、社会资本及其他方面情况的对比。本次调研共调查样本数为309户，有效问卷309户，问卷回收率达到100。 二、社会资本测度通过对社会资本内涵的分析，本文主要从网络、信任、互惠、参与和共享等方面对社会进行测度。（一）指标体系及变量测度描述1、网络本文对网络的测量通过四个方面进行描述：网络规模，网络水平，网络差异和网顶。其中，网络规模通过衡量该家庭平时主要交往的人数多少来衡量，并假定如果一个家庭交往平时交往人数越多，则越可能掌握更多的社会资本。网络水平主要是通过询问一个家庭交往人群中拥有哪些职业，用这些职业的社会声望的平均得分来表示，本文参考了李春玲（2005）李春玲 断裂与碎片当代中国社会阶层分化实证分析2005 社会科学文献出版社；由于本文调查对象的特定性，所以采用断层与碎片中的21种职业及其得分情况，如附表1所示中对职业声望进行评价的实证结果来表示职业声望高低，假定一个家庭的网络水平越高，能够掌握的社会资源就越多。网络差异通过衡量家庭交往人群中拥有不同职业的个数来表示，假定不同职业的个数越多，则可能掌握的社会资源就越多。网顶是用家庭交往人群中拥有的最高职业的社会声望得分表示，假定一个家庭的网顶越高，则可能掌握越多的社会资本量。2、信任本文通过询问家庭交往中，对亲戚、好朋友、邻居等关系人的平均信任程度来表示。信任程度用非常不信任到非常信任五个等级来表示，进行测量时分别赋以15分，整个家庭的信任程度用对不同关系人的平均信任得分来表示。3、互惠考虑到被调查村庄在农忙时节存在着自发的互帮互助的非正式组织，所以在测量互惠时用农忙时节家庭是否帮助其他家庭以及其他家庭是否对被调查家庭有过帮助两方面来衡量互惠情况。选项从完全不参加到每次都参加，分为四个等级分别赋予14分加以衡量。4、参与该部分主要通过询问被调查家庭对于当地的村干部选举的投票情况以及是否积极参与过当地实务的决策两个方面进行衡量。选项从从不参与到每次都参与四个等级，分别赋予14分加以衡量。5、共享共享主要通过平日及过节时，被调查家庭与其关系人共享食品或其他的程度。选项从从不到经常分为三个等级分别赋予13分进行衡量。（二）社会资本构建通过理论分析，本文认为社会资本应通过社会网络的四个方面、信任、互惠、参与和共享等八个方面进行构建，对这几个指标进行相关性分析，结果见附表2所示，八个指标之间存在着非常强的相关性，所以考虑采用主成分分析法，通过分析得到的社会资本指数代表了被调查农户家庭拥有的社会资本量，这将作为农村家庭社会资本指标参与以下分析。主成分分析法是就是使用少数几个彼此不相关的新指标代替原来为数较多的彼此有一定相关关系的指标，同时又能尽可能多地反映原来指标的信息量。它是将多个指标转化为少数几个互相无关的综合指标的一种多元统计分析方法。通过主成分分析能够消除评价指标间相关关系的影响，而且权数是伴随数学变换自动生成的，具有客观性。所以在此考虑采用主成分分析法，合成社会资本指数。利用软件SAS对所有样本进行主成分分析，使用统计分析软件SAS对八个指标进行主成分分析，输出结果如表1所示：表1特征值相邻特征值之差贡献率累计贡献率12.66291.13400.33290.332921.52890.48120.19110.524031.04770.20150.13100.655040.84610.07740.10580.760750.76870.03980.09610.8568从输出结果看，前五个主成分对原始信息的提取率达到85.68，所以在此提取五个主成分，按照主成分的贡献率进行加总得到最后的社会资本指数。由于调查户数较多，最终评测结果在再此列出。（三）社会资本分区域分析1、数据说明调查农户大部分为四川省收入监测点农户，调研中对冕宁县和温江县都实施了监测农户的全面调查，所以调查数据可以分别代表冕宁县和温江县的情况。同时，在凉山州较贫困的布拖县菲土鲁村及较富裕冕宁县若水村分别选择33和30户家庭进行调查，在温江县的春林村也随机选取了36户村民进行访问，三个地区的样本基本上可以代表其村庄的情况。数据较适合进行县域及村域层面上各指标的结构对比。2、方法说明由于取得的样本量较小，尤其是村域调查，无法确定总体分布，需要根据样本数据挖掘信息，而非参数方法正是针对总体分布未知或知之甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态或者分布参数进行推断的方法。3、社会资本典型县对比该部分使用Mann-Whitney非参数检验，对冕宁县和温江县的社会资本指数的均值进行非参数分析，分析结果如表2所示：表2组别平均秩Mann-Whitney检验统计量冕宁县106.1Z-1.123温江县115.78P值0.261分组变量：代表县组别从检验结果看，虽然温江县社会资本指数平均值的平均秩大于冕宁县的整体情况，但是从统计意义上说，二者的均值并无显著性差异。4、社会资本典型村对比本部分利用布拖县菲土鲁村、冕宁县若水村以及温江县春林村农户拥有的社会资本进行非参数对比分析，采用非参数分析中的KW检验，见表3：表3组别平均秩KW检验统计量菲土鲁村53.85-1.123若水村51.4P值0.444春林村45.31从三个典型村庄对于拥有社会资本量的非参数检验看，社会资本在总体上呈现位于经济越发达地区的村庄社会资本反而越少的状况。（四）社会资本构成要素的分区域结构分析1、典型县对比将冕宁县和温江县的构成社会资本结构型社会资本及认知型社会资本的各个要素，利用非参数Mann-Whitney检验对两个县各个指标的均值进行分析，结果如表4（1）和表4（2）所示：表4（1）网络规模网络水平网络差异网顶信任互惠参与共享Z统计量-2.440-2.960-3.548-1.948-1.396-12.470-1.502-1.710P值.015.003.000.051.163.000.133.087表4（2）平均秩组别网络规模网络水平网络差异网顶信任互惠参与共享冕宁县119.8897.7395.37102.46115.18154.67117.22104.46温江县99.24125.83128.66120.15104.8957.5102.44117.75分组变量：代表县组别从表4（1）中的输出结果可以看出，冕宁和温江两个县在社会资本构成要素中，网络规模、网络水平、网络差异以及互惠活动的均值是有显著性差异的。从表4（2）中可以看出，在网络规模和互惠指标上，冕宁县的平均秩比较大，温江区在网络水平及网络差异的平均秩上高于冕宁县。虽然两个县在网顶、信任、参与及共享方面也存在差异，但在统计上是不显著的。从平均水平看，冕宁县的农村家庭拥有更为可观的交往人数，家庭之间的互惠活动也远高于温江县，因为温江区的城市化进程较快，很多农民家庭没有土地，或只有很少量的土地，所以参加互惠活动较少。从网络水平和网络差异两个指标来看，冕宁县就比温江区低了许多。网络规模是社会资本构成的一个方面，在交往人群相似的情况下，要提升社会资本，其质量的高低就主要取决于网络水平和网络差异。2、典型村对比本部分利用分别代表着四川省内富裕程度逐渐呈上升态势的布拖县菲土鲁村、冕宁县若水村以及温江县春林村农户拥有的社会资本构成要素进行对比分析，采用非参数分析中的KW检验进行分析，见表5所示：表5平均秩组别网络规模网络水平网络差异网顶信任互惠参与共享菲土鲁村平均秩60.0842.3541.8045.3622.1766.7959.261.67若水村42.6347.6045.3350.5251.5560.9346.9237.83春林村46.9059.0161.4053.8243.9725.5044.1449.44统计量6.4556.1899.4911.5452.75452.7485.51212.287P值显著性.040.045.009.462.252.000.064.002分村域对比与前面的县域对比基本情况是一致的，从统计意义上看，三个村庄在网络规模、网络水平、网络差异、互惠以及共享上有显著性差异，从平均秩上看，网络规模、互惠以及共享上，从菲土鲁村、若水村到春林村，基本呈现出递减趋势，说明经济越发达，网络规模反而比落后地区小，而在网络水平以及网络差异上则恰好相反，发达地区在这两个指标上占优势。它们在网顶、信任、参与等方面的差异在统一意义上是不显著的。三、社会资本的影响因素分析本文根据Anirudh Krishna Norman Uphoff(1999)的研究从人口生物物理因素、社会因素、文化因素、制度因素等方面寻找影响社会资本的主要因素。根据对社会资本影响因素的理论分析以及考虑数据资料的可得性，分别从几个方面选取指标作为自变量，主要包括：被调查户主的年龄（X1）、民族（X2）、是否担任行政职务（X3）、政治面貌（X4）以及教育年限（X5）作为户主特征的代表；用父辈的教育年限（X6）与父辈是否担任过行政职务（X7）来代表家庭的家族特征；对设计的六个问题（见附表3）的答案赋分后加总来衡量家庭对社会资本的培育程度（X8）；用家庭是否拥有电话（X9）及电视（X10）来表示家庭拥有通讯设施的状况，用Y表示社会资本指数。分析上述变量之间的相关系数矩阵可知，它们之间存在着非常强的相关性，为了找出影响家庭社会资本的显著标量，因此采用逐步回归法分别对社会资本的八个要素以及社会资本指数进行变量筛选分析。逐步回归的思想主要是：将所有自变量按照对因变量影响的显著程度从高到低逐个引入方程，同时也对引入方程的变量逐个又进行检验，将不再显著的变量从方程中剔除。逐步回归最终得到如下结果，见表6所示。其中，表格中第一行的数字为估计的参数值，括号中为参数估计的P值：表6：因变量网络规模网络水平网络差异网顶信任互惠参与共享社会资本指数自变量X1-0.013(0.000)X268.237(0.000)0.335(0.000)0.279(0.004)X30.393(0.000)-0.211(0.027)X423.198(0.031)7.981(0.000)2.532(0.000)10.263(0.000)0.409(0.000)X50.592(0.002)0.183(0.004)1.327(0.000)0.031(0.000)X60.381(0.015)0.138(0.009)-0.029(0.000)X7X80.527(0.001)0.184(0.000)0.045(0.000)0.051(0.018)X925.372(0.031)3.002(0.022)1.188(0.008)7.001(0.004)X10R20.1040.2750.2720.1790.0550.2160.0740.0160.152从表6中可以看出社会资本各个构成要素以及社会资本的主要影响因素的影响方向以及大小。从表中所示的回归结果来看，影响农户家庭网络规模的主要因素是民族、政治面貌和家庭是否拥有电话，且影响的方向都是正向的，说明彝族家庭比汉族家庭网络规模更大，即交往人数更多。当户主为党员时，也比群众身份的户主家庭交往的人数更多，家庭拥有电话则会有更大的网络规模。从估计的参数可以看出，当其他变量保持不变的情况下，户主为彝族的家庭交往人群的网络规模将比户主为汉族的家庭平均多68人，该自变量是影响因素中最显著的，其次，户主为党员身份的将比普通群众交往的人数平均多23人，而拥有电话将比尚无安装电话的家庭平均多交往25人。从回归结果来看主要影响网络水平的因素包括户主的政治面貌、户主的教育年限，父辈的教育年限、对社会资本的培育情况和家庭是否拥有电话等。它们的影响都是正向的。从回归系数可以看出，当其他变量保持不变时，户主为党员比户主为群众的家庭交往人群的平均职业声望要高7.98分。户主的受教育年限越高，交往人群的平均职业声望就越高，户主的受教育年限每增加一年，则交往人群的平均职业分数就高0.59分。从回归结果中可以看出，父辈的最高受教育年限也会影响现在家庭的交往人群的平均职业声望，父辈的最高受教育年限每增加一年，则交往人群的平均职业声望提高0.38分。同样，对社会资本进行有目的培育的家庭，培育程度的得分每增加一分，交往人群的职业声望就高0.527分，是否拥有电话这个指标只在0.05的水平上显著，但是影响系数却非常大，拥有电话的比没有电话的家庭交往人群的职业声望分数平均高出三分。影响网络差异的主要因素与影响网络水平的因素相同，但是从回归系数看，各个因素对这两个指标的影响程度差异是很大的。影响该指标最显著的两个自变量是户主的政治面貌以及家庭对社会资本的培育程度。从估计参数看，影响系数最大的为户主的政治面貌以及家庭是否拥有电话，其中，当户主的政治面貌为党员时，比非党员户主的家庭交往人群的职业差异（即交往人群中拥有职业的个数）平均多2.5个，拥有电话比无电话的家庭结交人群拥有的职业多1.2个。另外，户主的受教育程度与家庭对社会资本的培育程度每增加一个单位，网络差异程度增加0.18个单位，而父辈的受教育年限每增加一年时，家庭的网络差异将增加0.14个单位。网顶主要衡量的是一个家庭的社会网络中，交往人群中拥有的最高职业声望的高低。影响该指标的因素主要有户主的政治面貌和教育年限，以及家庭是否有电话。从估计系数的影响大小来看，户主为党员的家庭结交人群的最高职业声望值比非党员的家庭平均高10.26分，户主的受教育年限每增加一年，则家庭网顶得分将增加1.33个单位，拥有电话的家庭将比无电话的家庭网顶得分高7.00个单位，这些都说明一个家庭户主的知识水平越高，与外界的联络工具状况都好，则就更易于交往社会职业声望更高的人群。信任主要衡量的是一个家庭对家庭外界各种关系人的信任程度。信任的显著影响因素只有一个家庭对社会资本的培育程度。估计参数表明，当家庭对社会资本的培育程度每增加一个单位时，则家庭对外界的信任程度就增加0.045个单位。这也容易理解，信任是社会资本认知型社会资本的一个重要组成部分，家庭对社会资本进行有意识的培育，通过与人群的磨合交往，自然会增进家庭对各种关系人的信任程度。互惠变量衡量的是家庭对交往人群中各种关系人在平时的生活中互帮互助的状况。影响家庭互惠状况的因素主要有：年龄、民族、父辈的受教育年限。其中，民族的影响是相对较大的，当户主为彝族时，家庭之间的互惠程度比汉族家庭高0.34个单位，其余两个变量对互惠的影响是负向的，户主的年龄越大，其父辈的最高受教育年限越多，则该家庭与其他家庭之间的互惠活动就越少。影响参与变量的因素主要包括户主的民族特征以及是否担任行政职务。二者对参与的影响均为正向的，户主为彝族的家庭参与程度相比较于汉族家庭更高，而担任了行政职务的户主家庭参与村上事务的积极性更高。影响共享变量的主要因素只有“户主是否担任了行政职务”，估计的参数表明户主担任了行政职务的家庭比没有担任职务的家庭参与共享活动平均少0.211个单位。最后，对社会资本指数影响较为显著的主要是户主的政治面貌、受教育年限以及家庭对社会资本进行主动培育的情况。户主的政治面貌变量在0.01的水平上显著，说明当其他变量保持不变时，户主的政治面貌为党员而非群众时，其家庭社会资本量将会增加0.409个单位。户主的教育年限在0.05的水平上显著，正系数说明户主的教育年限对其家庭社会资本的影响是正向的，户主的受教育年限越高，则家庭社会资本就越高，系数0.031说明当其他变量保持不变时，户主的受教育年限每增加一年，其家庭社会资本指数就增加0.031个单位。在三个影响因素中，最显著的就是家庭对社会资本的主动培育变量，正的系数表明，家庭对社会资本的主动培育倾向性越强，则其拥有的社会资本量就可能越多，这更加证实了，社会资本是需要花费时间和精力投资的。四、社会资本与农村家庭增收的相关分析（一）指标选择本课题考虑将调查数据中的“去年家庭毛收入”变量作为因变量，选择包括家庭特征以及家庭父辈特征变量作为回归变量，主要选取了户主年龄（w1）、民族(w2)、政治面貌(w3)、受教育年限(w4)、是否担任行政职务(w5)、家庭劳动人口占比(w6)、家庭社会资本指数(w7)、家庭是否有务工者(w8)、家庭父辈中情况，包括父辈中的最高受教育年限(w9)以及是否担任行政职务(w10)等十个指标作为回归变量。（二）变量的相关及回归分析在定性选择指标的基础上，对以上指标和去年家庭的毛收入做相关系数分析，结果显示，十个自变量与家庭毛收入几乎也都在0.01或者0.01的显著性水平上相关，所以从统计意义上讲，所选指标与家庭收入之间存在着较强的相关性。所以仍然采取逐步回归法进行分析。变量筛选的最终分析结果如表7所示：表7年龄父辈最高受教育年限社会资本指数教育年限劳动人口占比标准化系数0.264*0.182*0.146*0.140*0.131*t值4.7023.2132.6962.4212.387p值0.0000.0010.0070.0160.018注：*代表在0.01水平下显著，*代表在0.05水平下显著从表7中可以看出，筛选出的变量有户主年龄、父辈的最高受教育年限、社会资本指数、户主受教育年限以及家庭劳动人口占比。从标准化系数可以看出，它们对家庭收入的影响均为正向。因为采用的是标准化系数，所以从回归结果看，当保持其他变量不变的情况下，一个家庭拥有的社会资本指数每增加一个标准差单位，则平均来说，其家庭收入就增加0.146的标准差单位，即1985.0元，而户主受教育年限的标准差每增加一个单位，则家庭收入增加1903.3元，户主父辈的最高受教育年限每增加一个标准差，则家庭收入将增加2474元等等。其他变量的经济含义也较容易理解，如年龄，一个家庭户主的年龄越大，则说明其家庭经营可能越成熟稳定，家庭收入就可能越多。劳动人口占比也是非常易于理解的，说明一个家庭中劳动人口越多，则家庭的收入就倾向于越高。除这几个变量之外，其他变量对家庭收入均无显著性影响，说明一个家庭户主的民族、政治面貌以及是否担任行政职务等都不会对家庭收入产生显著影响。（三）社会资本各组成变量与家庭收入的相关性分析从前面分析可以看出，社会资本从整体上看在各个地区之间不存在显著性差异，但社会资本内部构成分解之后，差异便体现了出来，所以在此仍选取户主年龄、民族、政治面貌、受教育年限、是否担任行政职务、家庭劳动人口占比、家庭是否有务工者、家庭父辈中情况，包括父辈中的最高受教育年限、是否担任行政职务以及社会资本的各构成指标作为回归变量，利用逐步回归来探究各个变量与家庭增收之间的关系。回归结果如表8所示：表8因变量去年家庭年收入模型12345678网络规模0.000网络水平0.154(0.008)网络差异1.171(0.003)网顶0.149(0.008)信任0.119(0.026)互惠-0.309(0.000)参与0共享0注：其他变量在此不再列出分别将八个变量引入模型后，可以看出，结构型社会资本中网络规模对家庭收入没有显著的影响。其他网络变量对家庭收入具均有显著的正向影响，以网络水平为例，当其他变量保持不变时，网络水平每变动（增加）一个标准差单位，家庭收入将变动（增加）其标准差的0.154倍，也即家庭收入平均增加2094元（家庭收入的标准差为13594.76），其他网络指标的参数解释亦是如此，在结构型社会资本的指标中，网络差异变动一个标准差，对家庭收入的正向影响是最大的。在认知型社会资本中，家庭的信任程度对家庭收入有着正向的影响，信任每增加一个标准差单位的分数，将会使家庭收入增加0.119倍个标准差单位，即1618元。而互惠活动则对家庭收入的影响为负向，即当互惠得分增加1个标准差单位，则会引起家庭收入减少0.309个标准差单位，原因在于调查中发现在凉山州不论冕宁县和布拖县，城市化水平都极低，被调查家庭几乎都有较多的地耕种，所以农忙时，需要形成自发的非正式组织互相帮忙，而温江县的城市化水平较高，很多农户没有了土地或者仅有一点土地，不需要别人帮忙也可以自己完成秋收工作，所以这个指标在一定程度上反映的是互惠程度越高，则说明该地区要么是自动化水平落后，要么是城市化水平较低。参与和共享变量对家庭收入的影响极不显著。结论与建议一、结合定性及定量分析，不难看出，从总体上看，无论是分县还是分村，社会资本在统计意义上均无显著的差别，但对社会资本的构成要素进行分地区非参数对比分析后发现，经济发展水平不同的地区，其社会资本构成要素的差异主要体现在代表结构型社会资本的社会网络上。发达地区在网络水平及差异性上好于欠发达地区，而欠发达地区社会资本构成要素中，网络规模和互惠程度显著大于或高于发达地区。欠发达地区的农户拥有社会资本量的优势，但是交往人群的背景相似性使他们家庭社会资本的“质”很难有显著提高。所以政府此时应该充当农民的社会资本，因地制宜，立足当地特产，发展农产品的深加工。引导村民选择适合当地实情的致富路。充分发挥政府调节信息流通的中介功能，通过政府帮助农民联系外出务工机会，降低农民的搜寻成本，保障农民的合法权益。同时，也可以从源头上使农民的社会资本真正得到利用和发展。二、对社会资本指数影响较为显著的变量主要有户主的政治面貌、户主受教育年限以及家庭对社会资本的主动培育。在这三个影响因素中，最显著是家庭对社会资本的主动培育变量，其正系数表明了家庭对社会资本的主动培育的倾向性越强，则其拥有的社会资本量就可能越多，这更证实了社会资本是需要花费时间和精力投资的。其中，教育因素不仅对社会资本具有正向的促进作用，还对家庭收入的增加有较显著的作用。所以发展教育是根本，加大经济不发达地区的农村教育建设投入。要解决我国当前经济的二元结构，首先就要让不断富余的劳动力从农村转移出来，但劳动者的素质较低，缺乏劳动技能成了他们外出务工的限制因素。当今人力资本已经成了收入分配的重要因素，农民素质的高低决定了其社会资本状况与就业机会的多少，从而也就直接决定了其家庭收入的多少。政府应增加农民的培训机会，实现劳动力的顺利转移。三、社会资本整体上对农村家庭收入有着正向的促进作用，但社会资本的各个构成要素对家庭收入的影响却各有不同，网络规模、参与和共享对增加家庭收入并没有显著的影响，而其他网络指标则对家庭收入有着正向的影响。欠发达农村地区在网络规模上具有优势，在其他网络指标上却处于劣势，这进一步表明要提高农民收入，而且是提高落后地区的农民收入，就必须树立自主培育的意识，注重自身对家庭社会资本的培育，尤其注重对网络水平，网络差异，网络顶端的培养。除此之外，还需要政府大力发展落后地区的基础设施建设。落后地区因为道路建设问题或者电视无法正常接受电视节目而无法保持与外界的信息畅通。四、一些落后地区农民的思想观念落后。陈旧的观念与传统上的一些陋习，使一些农户缺乏积极上进的观念，严重阻碍着社会经济和农民家庭经济的发展。农民大都没有市场意识，仅把牲畜完全作为自己家庭财富和社会地位的象征，使他们不会轻易将养殖的牲畜进入市场，牲畜出栏数很少，这也导致农民的收入一直徘徊不前。所以政府应该加强宣传，帮助农民改变陈旧观念，使村民树立市场化意识，解决增收缓慢的问题。参考文献：1 MACROECONOMIC DETERMINANTS OF GROWTH Cross-Country EvidenceRoger C. KORMENDI Philip G. MEGUIRE，19852 The Network Structure of Social Capital，Ronald S. Burt, May 20003 Towards a theoretically informed measurement framework for researching social capital in family and community life，Wendy Stone，Research Pape