社会资本对民族地区农村劳动力转移决策的实证研究*
——基于贵州省民族对比分析
马红梅1 陈柳钦2 冯军3
（1，3贵州大学经济学院 贵州 贵阳 550025；2天津社会科学院城市经济研究所，天津，300191）
摘要：我国社会经济发展受地域差异、历史和文化传统的不同，给各地区农村劳动力的转移打上独特烙印。贵州省是一个贫困、多民族的地区，也是全国比较典型的喀斯特山区。本文以社会资本为视角，研究对农村劳动力转移的影响，并通过实证分析社会资本对不同民族间农村劳动力转移的影响差异。从而为贵州少数民族这一特殊群体的社会资本自我积累提出有益建议，同时也对二元经济结构下的就业有促进作用。
关键词：贵州 社会资本 农村劳动力转移 民族 对比研究 回归分析
引言
贵州省正处于工业化和快速城镇化发展的进程中，为防止城乡二元经济结构的加剧，加快贵州经济平稳较快的发展，劳动力由农村向城镇迁移就尤为引起大家的关注。贵州省是一个多民族的省份，根据2011年第六次人口普查数据显示，各少数民族人口为1255万人，占36.11%。由于传统历史文化的差异，影响少数民族和汉族的农村劳动力转移的社会资本因素也存在一定的差异，本文以少数民族和汉族做对比研究分析，这对少数民族人口占到三分之一的贵州省来说具有十分重要的研究意义，也有利于新时期社会主义新农村的建设。
一、社会资本基本含义
“社会资本”概念起源于社会学家的研究范畴，最早对社会资本概念作出系统表述的是法国社会学家皮埃尔．布尔迪厄。1980年，布尔迪厄在一本叫作《社会科学研究》的杂志上发表了题为《社会资本随笔》的短文，正式从社会学的意义上提出了“社会资本”这个概念，并把它界定为“实际或潜在资源的集合，这些资源与由相互默认或承认的关系所组成的持久网络有关，而且这些关系或多或少是制度化的”。［1］许多研究者已经把社会资本理论用来解释移民现象，如波特斯，桑德斯和尼(Sanders and Nee)，梅西(Massey)等发现社会资本在移民过程中也扮演着重要角色，在对国际间移民的迁移过程、迁移决策以及迁入目的地后的生活状况的研究时，他们发现移民在原住地或迁入地所建立起来的社会资本对于他们的迁移决策有着至关重要的影响。本文将从组织和网络、信任和团结、信息和交流、集体行为和合作四个方面分别对少数民族和汉族地区农村劳动力转移作实证研究和对比分析。
二、贵州少数民族概况
贵州是一个多民族且地处喀斯特山区的一个省份，受传统历史文化和特殊地貌的影响，贵州社会经济发展水平相当落后。全国各地在加速城市化进程中，必须处理好劳动力流动的问题，而尤其是贵州这样一个特殊地区。根据全国第六次人口普查数据显示，全省民族构成仍以汉族为主体，共分布有54种民族，常住人口中，各少数民族人口为1255万人，占36.11%。全国56个民族中除塔吉克族和乌孜别克族外在我省均有分布。各少数民族常住人口中数量排前5位的依次为苗族、布依族、土家族、侗族和彝族，这5种民族占少数民族人口总量的82.09%。其中：苗族397万人；布依族251万人；土家族144万人；侗族143万人；彝族83万人。
而且在这些少数民族中还保留着他们各自的民族风俗文化，比如作为民族人口最多的苗族，传统的苗族文化中信仰万物有灵，崇拜自然。“牯藏节”族民间最大的祭祀活动。一般是七年一小祭，十三年一大祭。于农历十月至十一月的乙亥日进行，届时要杀一头牯子牛，跳芦笙舞，祭祀先人。食时邀亲朋共聚一堂，以求增进感情，家庭和睦。苗族的民族节日丰富多样，比如：1月（虎月或寅月）的第一个寅日为物质交流、男女社交节（汉籍称为三月三街节）；2月（兔月或卯月）的第一个未日为牛王节（汉籍称四月八日）、男女社交樱桃会、佛生日；2月（兔月或卯月）的第一个未日为牛王节（汉籍称四月八日）、男女社交樱桃会、佛生日等等。每到这些节日，在外漂泊的苗族人大多会赶回家乡与家人一起庆祝节日。而所有这些也正和汉族有很大的差异，从而对他们的社交网络和生活习惯产生影响，最终将会在社会资本的拥有量上有很大差别。
三、数据来源及样本对象的一般性描述
1、数据来源
本次问卷调查，采取的是分类随机抽样调查。在问卷调查前，先固定了这次调查的年龄范围：16周岁到60周岁之间，因在这个年龄阶段才是外出务工的主要人群。本次调查分别对来源地和目的地相关人群进行了深入调研，对于来源地人群主要是针对贵州主要的少数民族聚居地：苗族、布依族、侗族等，而对劳动力流动目的地人群调研主要集中在贵阳及周边地区的工厂。本次调研共发放230份问卷，收回218份有效问卷，样本的有效率也高达95%。其中少数民族有150份问卷，占到总数的69%，对汉族调研的问卷有68份。
2、样本对象的一般性描述
对调查收回的数据进行整理得到以下的个体基本情况：
表1 样本对象描述
|
变量 |
变量名称 |
变量解释 |
频率 |
|
|
少数民族 |
汉族 |
|||
|
被解释变量 |
是否转移(Y) 性别 （X1） 年龄(X2) 婚姻(X3) 文化程度(X4) 家庭子女数量(X5) 亲戚朋友是否村干部(X6) 是否党员(X7) 是否有手艺(X8) |
1=是 0=否 1=男 2=女 平均年龄（岁） 1=已婚 2=未婚 1=小学 2=初中 3=高中 4=中专及以上 1=0个 2=1个 3=2个 4=3个 5=4个及以上 1=是 2=否 1=是 2=否 1=是 2=否 |
71.4% 28.6% 73.4% 26.6% 34.4545 74.7% 25.3% 31.2% 50.6% 16.2% 1.9% 14.9% 22.1% 29.2% 18.8% 14.9% 27.3% 72.7% 14.3% 85.7% 33.8% 66.2% |
54.7% 45.3% 71.9% 28.1% 38.6094 84.4% 15.7% 42.2% 39.1% 12.5% 6.3% 4.7% 20.3% 35.9% 23.4% 15.6% 37.5% 62.5% 21.9% 78.1% 35.9% 64.1% |
|
解释变量 |
||||
从表1我们得知，不管是少数民族还是汉族，外出务工者绝大数都是男性，这也正和理论相符合。从文化程度上看，少数民族和汉族的文化程度都比较低，但少数民族地区的农民工的文化程度在中专及以上的仅有1.9%，比相关汉族地区的低（汉族的为6.4%）。而农民工的文化程度越低，其家庭子女数量就越多，而且基本上就在3个及以上，这在少数民族地区表现就尤为突出，具体如下表：
表2 少数民族地区农民工文化程度与家庭子女数量关系
|
Count |
子女数量（个数） |
Total |
|||||
|
0 |
1 |
2 |
3 |
4个及以上 |
|||
|
文化程度 |
小学 |
1 |
6 |
15 |
10 |
16 |
48 |
|
初中 |
11 |
19 |
25 |
16 |
7 |
78 |
|
|
高中 |
10 |
8 |
4 |
3 |
0 |
25 |
|
|
中专及以上 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
3 |
|
|
Total |
23 |
34 |
45 |
29 |
23 |
154 |
|
表3 汉族地区农民工文化程度与家庭子女数量关系
|
Count |
子女数量 |
Total |
|||||
|
0 |
1 |
2 |
3 |
4个及以上 |
|||
|
文化程度 |
小学 |
1 |
3 |
8 |
9 |
6 |
27 |
|
初中 |
1 |
7 |
10 |
4 |
3 |
25 |
|
|
高中 |
1 |
2 |
4 |
0 |
1 |
8 |
|
|
中专及以上 |
0 |
1 |
1 |
2 |
0 |
4 |
|
|
Total |
3 |
13 |
23 |
15 |
10 |
64 |
|
四、社会资本对民族地区劳动力转移影响的计量分析
1、对与社会资本有关的变量进行因子分析
由于本次调研的重点放在衡量农户个人及家庭拥有的社会资本对农户家中劳动力外出就业的影响具体有多大，问卷中设计的有关社会资本的问题相对较多。受时间和调研经费的制约，笔者只能在有限的时间内收集到有效的问卷218份，在样本总体规模不是很大的情况下进行Logistic回归分析，必须要求自变量的个数要尽可能的缩减。同时，为了尽可能的保留原有数据的基本信息，本文将采用统计上浓缩数据的因子分析方法对与社会资本有关的变量进行了浓缩。并最终将计算出来的因子值作为新的解释变量，带入到回归分析模型之中，从而达到了既简化数据又同时不丢失原始数据信息的双重目的。
首先分别对少数民族和汉族的样本进行判别分析，是否适合进行因子分析。分别进行了KMO and Bartlett's Test。具体如下表：
表2 少数民族样本KMO and Bartlett's Test
|
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. |
.689 |
|
|
Bartlett's Test of Sphericity |
Approx. Chi-Square |
622.176 |
|
df |
231 |
|
|
Sig. |
.000 |
|
表3 汉族样本KMO and Bartlett's Test
|
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. |
.657 |
|
|
Bartlett's Test of Sphericity |
Approx. Chi-Square |
391.349 |
|
df |
231 |
|
|
Sig. |
.000 |
|
由表1和表2可知，其KMO值分别为0.689和0.657，均大于0.5，数据适合进行因子分析。而其
值分别为622.176和391.349，对应的显著性水平均为Sig=0.000<0.05，对数据进行因子分析有效。
对少数民族和汉族的样本通过因子分析进行浓缩后均得到8个变量，再加上个人基本信息的8个变量，总共16个变量，具体如下表：
表4 变量选择与描述
|
变量类别 |
分析层面 |
变量名（符号） |
|
被解释变量 |
农户 |
是否外出打工（Y） |
|
解释变量 |
个体层面 |
性别（x1） |
|
年龄（x2） |
||
|
婚姻状况（x3） |
||
|
文化程度（x4） |
||
|
子女个数（x5） |
||
|
是否党员（x6） |
||
|
是否村干部（x7） |
||
|
是否有手艺（x8） |
||
|
社会资本 |
Factor 1（FAC1） |
|
|
Factor 2（FAC2） |
||
|
Factor 3（FAC3） |
||
|
Factor 4（FAC4） |
||
|
Factor 5（FAC5） |
||
|
Factor 6（FAC6） |
||
|
Factor 7（FAC7） |
||
|
Factor 8（FAC8） |
2、模型设计
本文研究的是少数民族剩余劳动力转移决策的影响分析，是一个定性的二分类变量，即有或者没有发生剩余劳动力的转移，所以本研究选用建立Logistic模型进行回归分析。Logistic模型适用于因变量为而分类变量的分析，是分析个体决策行为的理想模型。[2]
Logistic概率函数的形式为：
其中，
，
的密度函数是：
可见，当
时，
0，则
1，且
与
为单调关系（单调增或减还要取决于β的符号）。因此，
的范围不会超过[0,1]。
由发生事件的概率：
，可得到不发生事件的概率：1-
= 
。则
，这个比称之为事件的发生比[3]（the odds of experiencing an event），然后将其取自然对数就能够得到一个线性函数：
Logistic模型的一个重要特点是某事发生的概率是其不发生概率的
倍。所以模型的具体形式如下：
，其中
为民族剩余劳动力外出的概率。[5]
3、社会资本对不同民族地区劳动力转移的回归结果
利用SPSS16.0软件作民族地区劳动力转移决策的Logistic回归，得到少数民族样本模型Cox 和Snell的决定系数为0.166，Nagelkerke决定系数为0.239，
；汉族地区样本模型Cox 和Snell的决定系数为0.578，Nagelkerke决定系数为0.773，
。这两个模型均具有显著的统计意义，表明模型的整体建立符合统计学意义。每一变量的回归系数、标准误差、Wald值、显著性水平及优势比详见表5、表6所示。
表5 少数民族地区样本的回归结果
|
|
B |
S.E. |
Wald |
df |
Sig. |
Exp(B) |
|
|
Step 1(a) |
X1** |
1.293 |
.471 |
7.546 |
1 |
.006 |
.275 |
|
X2** |
-.083 |
.027 |
9.393 |
1 |
.002 |
.920 |
|
|
X3 |
-.088 |
.307 |
.082 |
1 |
.775 |
.916 |
|
|
X4 |
.191 |
.343 |
.309 |
1 |
.578 |
1.210 |
|
|
X5* |
.380 |
.221 |
2.953 |
1 |
.046 |
1.462 |
|
|
X6 |
-.559 |
.496 |
1.271 |
1 |
.260 |
.572 |
|
|
X7 |
-.442 |
.669 |
.437 |
1 |
.509 |
.643 |
|
|
X8 |
.159 |
.519 |
.094 |
1 |
.759 |
1.172 |
|
|
FAC1_1** |
.257 |
.203 |
1.601 |
1 |
.006 |
1.293 |
|
|
FAC2_1 |
.099 |
.216 |
.209 |
1 |
.648 |
1.104 |
|
|
FAC3_1 |
.230 |
.212 |
1.173 |
1 |
.279 |
1.258 |
|
|
FAC4_1* |
.177 |
.204 |
.752 |
1 |
.046 |
1.194 |
|
|
FAC5_1 |
.154 |
.200 |
.595 |
1 |
.440 |
1.167 |
|
|
FAC6_1 |
.054 |
.231 |
.054 |
1 |
.817 |
1.055 |
|
|
FAC7_1 |
-.114 |
.216 |
.279 |
1 |
.597 |
.892 |
|
|
FAC8_1 |
.236 |
.203 |
1.353 |
1 |
.245 |
1.266 |
|
|
Constant |
5.765 |
2.572 |
5.024 |
1 |
.025 |
318.880 |
|
a Variable(s) entered on step 1: X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, FAC1_1, FAC2_1, FAC3_1, FAC4_1, FAC5_1, FAC6_1, FAC7_1, FAC8_1.“**”代表在1%的情况下显著，“*”代表在5%的情况下显著。
表6 汉族地区样本的回归结果
|
|
B |
S.E. |
Wald |
df |
Sig. |
Exp(B) |
|
|
Step 1(a) |
X1** |
8.261 |
3.082 |
7.185 |
1 |
.007 |
.000 |
|
X2** |
-.410 |
.156 |
6.879 |
1 |
.009 |
.664 |
|
|
X3* |
-4.992 |
2.493 |
4.009 |
1 |
.045 |
.007 |
|
|
X4 |
.552 |
.779 |
.502 |
1 |
.479 |
1.737 |
|
|
X5 |
.013 |
.653 |
.000 |
1 |
.984 |
1.013 |
|
|
X6 |
-.445 |
1.135 |
.154 |
1 |
.695 |
.641 |
|
|
X7 |
-.273 |
1.685 |
.026 |
1 |
.871 |
.761 |
|
|
X8 |
-.093 |
1.244 |
.006 |
1 |
.940 |
.911 |
|
|
FAC1_1* |
-2.039 |
.851 |
5.744 |
1 |
.017 |
.130 |
|
|
FAC2_1 |
.938 |
.565 |
2.760 |
1 |
.097 |
2.556 |
|
|
FAC3_1 |
.411 |
.606 |
.460 |
1 |
.497 |
1.509 |
|
|
FAC4_1* |
2.474 |
1.025 |
5.828 |
1 |
.016 |
11.869 |
|
|
FAC5_1 |
-.873 |
.594 |
2.157 |
1 |
.142 |
.418 |
|
|
FAC6_1 |
-.236 |
.662 |
.127 |
1 |
.722 |
.790 |
|
|
FAC7_1 |
2.965 |
1.109 |
7.150 |
1 |
.007 |
19.389 |
|
|
FAC8_1 |
-1.396 |
.865 |
2.608 |
1 |
.106 |
.247 |
|
|
Constant |
32.942 |
11.193 |
8.662 |
1 |
.003 |
2E+014 |
|
a Variable(s) entered on step 1: X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, FAC1_1, FAC2_1, FAC3_1, FAC4_1, FAC5_1, FAC6_1, FAC7_1, FAC8_1.“**”代表在1%的情况下显著，“*”代表在5%的情况下显著。
最终带入回归模型进行回归分析的有16个解释变量，通过Logistic模型对被解释变量进行回归。表5和表6的统计结果显示少数民族和汉族地区均有5个解释变量可以显著地影响“农村劳动力外出打工”这一过程。对于少数民族地区的这5个解释变量是性别、年龄、子女数量、因子1和因子4；而汉族地区的这5个解释变量是性别、年龄、婚姻状况、因子1和因子4。
4、模型结果分析
（1）少数民资地区样本变量统计结果分析
回归分析得到的结果十分符合传统理论研究的结论，也因此相对容易解释。首先，劳动力外出打工与性别成正相关（1.293），说明男性外出打工的可能性大于女性，这与少数民族地区特有的风俗习惯有关，因为到目前为止仍有一部分少数民族保留着以前的传统风俗：“男耕女织”，换句话说也就是女的在家做事，男的为了维持生计和供养小孩上学需要外出打工挣钱。其次，劳动力外出与年龄成负相关（-0.083），这一点也很容易理解，这次调查中年龄平均就在34岁左右，这一年龄的人正处于身体状况最佳的时期，而随着年龄的增长，其身体状况也会下降，外出打工的可能性也会降低。需要指出的是，之所以提出农村劳动力外出打工与其自身身体状况高度相关，是因为到目前为止，由于受到自身文化程度的制约，绝大多数农村劳动力外出就业选择的都是与体力有关的工种，这些工种对劳动者的身体条件要求是相当高的。第三就是劳动力外出与家庭子女数量成正相关（0.380），这主要是因为这些地区很难落实国家的计划生育政策，根据调查统计，有63%的家庭子女数量在2个及2个以上，甚至在4个以上的占到14.9%，而这些地区又较为贫困，为了能够维持基本生活和供养子女上学，就必须选择外出就业，这也是他们选择外出的主要原因。
社会资本各个变量对农村劳动力外出打工这一过程的影响的定量分析，是本文的重点。因此，需要进行详细的阐述。如分析结果所示，对农村劳动力外出打工有显著影响的包括因子1和因子4，它们各自代表的表征社会资本的具体变量如下：
因子1主要包括组织与参与相关的变量：“1您经常参加村里的各种组织或活动吗”、“2如果以后村里组织更多有意义的活动，你会参加吗”、“3村里进行公共设施建设时，您是否愿意为该项目投入时间”、“4你认为现在村里组织的各种组织活动比以前如何”、“5本民族重大节日大家参与情况”。因子2主要为习俗与网络相关的变量：“1您对“要办事、靠关系”这句话的态度”、“2您认为村里人守规矩吗”。
从统计结果分析，劳动力外出与因子1和因子4都成正相关，说明其代表的组织与参与和习俗与网络这一社会资本变量与劳动力外出打工可能性成正相关。具体来讲，“村里组织的有意义活动”和“参与的组织活动”越多，则村民之间的关系也就越融洽和团结，在遇到困难时能够得到互助的可能性越大，这无疑是增加了其拥有的社会关系和网络，从而对其外出打工这一过程具有促进作用。其次“本民族重大节日大家参与”越积极，则说明其对自己本民族的习俗很重视，大家相聚在一起庆祝，从而促进相互间的沟通与交流，增加各自的信息交流频率，从而间接的增加了自己社会网络和信息源，最终加速外出流动的可能性。“村民对本民族的规矩遵守情况”越遵守，则说明其自律性很强，就会提高别人对你的信任度，从而就增强了与外界交流的可能性，获得对自己有利的信息，最终有利于促进外出打工这一过程。
（2）汉族地区样本变量统计结果分析
从回归分析的结果看出汉族地区样本中，性别和年龄也是影响劳动力外出的显著变量，这和少数民族地区回归结果一样，这不难理解，主要是因为贵州这个地方属于贫困山区，且自身文化素质较低。其次就是劳动力外出与婚姻状况成负相关（-4.992），因为对于未婚的劳动力没有子女和家庭的负担和压力，并不急迫于要外出打工以维持整个家庭的生活，只需自己能够在家附近挣钱养活自己即可。
而社会资本对汉族地区劳动力转移的显著变量同样是因子1和因子4，但因子所包含的具体变量不同。因子1所包含的具体变量是：“1您在家务农（或工作）平均月收入（元）”、“2对村里比较重大的事情，谁的意见比较重要”、“3您主要通过什么途径获得对自己有利的生产、生活信息”、“4您每月电话费是多少”。因子4所包含的具体变量是：“1目前家庭成员是否有外出打工”、“2您对“要办事、靠关系”这句话的态度”、“3如果有人违反规矩或习俗，村里人会怎么对待他”。
汉族地区劳动力外出与因子1成负相关（-2.039），这主要是因为“在家务农（或工作）的平均月收入”越高，则选择外出打工的机会成本就越高，而且在家附近工作还能照管好家里事情，就会使其宁愿在家附近工作。其次“对村里比较重大的事情，谁的意见比较重要”这点如果主要集中在村干部及个别人意见，则显得不够公平、民主，使其他村民失去了发言权和交流权，从而就会降低其社会网络关系，最终在劳动者外出打工的过程中起到负面作用。而汉族地区劳动力外出与因子4成正相关（2.474），这主要体现在“目前家庭成员是否有外出打工”
，如果有外出打工的亲人，则受在外打工的亲人的影响和帮助，从他们那里得到有用的信息，从而减轻了外出打工的阻力。
五、结论
与汉族地区相比，少数民族地区的民族风俗十分丰富，由于受到传统历史文化的影响，至今大家仍然对自己本民族的各项重大节日和民族活动保持着高度的热情。民族地区农村劳动力文化素质普遍偏低，获得信息资源的能力有限，因此参加村里和民族的各项活动成为获取信息和互助的必要渠道，他们把互助、信任、组织和网络看得十分重要。同时由于受到民族风俗、生活习惯的影响，加大了与外界交流的难度，使其生活变得更加的封闭，所以影响少数民族地区劳动力外出决策的社会资本因素主要就是参与组织活动和互惠信任。而汉族地区没有什么特别的风俗和节日，生活、交往也比较开放，所以这些也就不成为汉族地区劳动力转移的影响因素，他们主要是受到在外打工的亲戚朋友的影响。这也使我们在关注少数民族这一特殊群体的时候，要特别的关心和加强各民族自身活动与节日的组织，丰富他们生活的同时提升其自身的社会资本拥有量，同时还得加强对他们教育投入和建立与外界沟通交流的渠道。
· 参考文献
[1] 边燕杰,张文宏.经济体制、社会网络与职业流动[J].中国社会科学，2001．
[2] 边燕杰.城市居民社会资本的来源及作用网络观点与调查发现[J].中国社会科学,2004.
[3] 李金发.社会资本的运行效度与进城农民工就业研究[J].2008,(2):77-7
[4] 卜长莉.社会资本与社会和谐[M].社会科学文献出版社. 2005．
[5] 张智勇.社会资本与农民工职业搜寻[J].财经科学，2005，(1):118-123.
[6] 李培林.农民工——中国进城农民工的经济社会分析[M].北京：社会科学文献出版社，2003：67-71.
[7] 林南:《社会资本——关于社会结构与行动的理论》[M].上海：上海人民出版社,2005:28．
[8] 姚福喜.国外社会资本理论研究进展[J].全球视野，2008,（5）：143-148．
[9] 赵延东、罗家德.如何测量社会资本:一个经验研究综述[J].国外社会科学.2005(2)．
[10] 曹荣湘选编.走出囚徒困境：社会资本与制度分析[M].上海三联书店，2003．
[11] 程民选.社会资本：定义与内涵.天府新论[J].2004(4)：38-39．
[12] 蔡昉等：劳动力流动的政治经济学[M].三联书店上海分店出版，2003．