摘要：社會(huì)資本的測(cè)量一直是社會(huì)資本領(lǐng)域研究的重要問題。根據(jù)農(nóng)戶社會(huì)資本具有結(jié)構(gòu)性和關(guān)系性的特征，按異質(zhì)性、趨同性、工具性和情感性四個(gè)維度選取經(jīng)驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證研究。研究發(fā)現(xiàn)：首次提出針對(duì)農(nóng)戶社會(huì)資本測(cè)量理論并選擇出適合中國(guó)村莊環(huán)境特點(diǎn)、能夠體現(xiàn)農(nóng)戶社會(huì)資本功能性和特征性的社會(huì)資本測(cè)量維度；提出一種更加客觀并體現(xiàn)主體差異的IOWA客觀自主評(píng)價(jià)法，并通過實(shí)證方法對(duì)社會(huì)資本進(jìn)行測(cè)量；依據(jù)農(nóng)戶社會(huì)資本測(cè)量理論，采用定性定量相結(jié)合的分析方法對(duì)一個(gè)村莊做實(shí)證檢驗(yàn)以確定理論及方法的合理性和有效性。

關(guān)鍵詞：社會(huì)資本測(cè)量；農(nóng)村社會(huì)資本；客觀自主評(píng)價(jià)法

中圖分類號(hào)：F302.5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：10037217（2018）04011909

社會(huì)資本理論體系的成熟與完善是在社會(huì)學(xué)家與經(jīng)濟(jì)學(xué)家的交替中逐步前進(jìn)的。從馬克思古典經(jīng)濟(jì)學(xué)中的資本概念，到Bourdieu（1986）對(duì)資本含義的擴(kuò)展，到Becker（1964）年提出的人力資本，再到Putnam（1994）將社會(huì)資本視為“資本存量”，再到社會(huì)資本概念的發(fā)展（Lin，2001）[1-4]，至此社會(huì)資本的應(yīng)用開始擴(kuò)展到各個(gè)領(lǐng)域。近些年，社會(huì)資本在勞動(dòng)力市場(chǎng)中的作用一直被廣泛關(guān)注，尤其是社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民收入回報(bào)以及對(duì)收入差Becker距的影響產(chǎn)生了一批高質(zhì)量的研究。社會(huì)資本的測(cè)量一直是社會(huì)資本領(lǐng)域研究的重要問題，NarayanD，CassidyMF自2001年開始就嘗試通過量化方法測(cè)量這種影響[5]，但是關(guān)于社會(huì)資本的測(cè)量一直缺乏統(tǒng)一的測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)，一方面由于社會(huì)資本的概念一直沒有統(tǒng)一界定導(dǎo)致社會(huì)資本的維度具有復(fù)雜性和多樣性，社會(huì)資本的指標(biāo)也很難具有普適性，另一方面是受測(cè)量技術(shù)的局限，缺乏一個(gè)系統(tǒng)性和科學(xué)性的測(cè)量工具。根據(jù)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)整理，本文認(rèn)為社會(huì)資本測(cè)度的研究有三方面可以改善：一是指標(biāo)選擇多參考國(guó)外已有理論或?qū)嵶C中檢驗(yàn)過的變量，但未完全考慮其在中國(guó)文化背景下的適應(yīng)度；二是社會(huì)資本測(cè)度中國(guó)家、社區(qū)、家庭、個(gè)人的社會(huì)資本測(cè)量均有涉獵，但村級(jí)和農(nóng)戶社會(huì)資本測(cè)量卻有待深入研究；三、隨著社會(huì)資本理論研究發(fā)展的縱深化，社會(huì)資本測(cè)量的層次性、結(jié)構(gòu)性、多樣性特點(diǎn)日益突出，因此關(guān)于社會(huì)資本測(cè)量的方法也需要多元化以及精細(xì)化的改進(jìn)，從而得到更加準(zhǔn)確的社會(huì)資本綜合指數(shù)。

一、社會(huì)資本測(cè)量的研究概況

測(cè)量社會(huì)資本的變量的選擇需要遵循一定的標(biāo)準(zhǔn)。Coleman（1988）認(rèn)為社會(huì)資本存在于人與人之間的關(guān)系之中[6]，因此社會(huì)資本測(cè)量變量的選取需要表現(xiàn)出行為的非單獨(dú)性以及地域性特征。社會(huì)資本的最早測(cè)量源于Putnam（1994）的參與團(tuán)體的個(gè)數(shù)[3]。他發(fā)現(xiàn)團(tuán)體的密度是解釋南北意大利經(jīng)濟(jì)差異的主要原因。Krishna&Shrader;（1999）將社會(huì)資本的調(diào)查分類擴(kuò)展為四個(gè)方面[7]，即家庭、社區(qū)、地區(qū)及國(guó)家。其在研究中也使用團(tuán)體成員為指標(biāo)，同時(shí)也使用了信任作為衡量社會(huì)資本的指標(biāo)。Krishna&Uphoff;（1999）在印度的一項(xiàng)水域保護(hù)的項(xiàng)目中將網(wǎng)絡(luò)中的成員資格作為結(jié)構(gòu)型社會(huì)資本的測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)證分析了社會(huì)資本對(duì)發(fā)展的重要作用[8]。該研究通過地域調(diào)查問卷構(gòu)建了六個(gè)社會(huì)資本相關(guān)問題，三個(gè)涉及社會(huì)的社會(huì)關(guān)系、網(wǎng)絡(luò)以及社會(huì)交往結(jié)構(gòu)，以及三個(gè)涉及認(rèn)知形式包括規(guī)范、價(jià)值觀和代表團(tuán)結(jié)與平等信任的態(tài)度。通過分析，他們發(fā)現(xiàn)這兩組變量間有高度相關(guān)性，之后通過因子分析法將這六個(gè)變量構(gòu)建社會(huì)資本指數(shù)（包括信任、非正式網(wǎng)絡(luò)、互相支持、互惠、團(tuán)結(jié)），結(jié)果發(fā)現(xiàn)一系列的行為和財(cái)產(chǎn)均與這一指數(shù)高度相關(guān)。

國(guó)外關(guān)于社會(huì)資本測(cè)量的研究分別從國(guó)家、社區(qū)和個(gè)人三個(gè)層面進(jìn)行。由于中國(guó)城市和農(nóng)村社會(huì)資本具有自身特性，因此在社會(huì)資本的變量選取中我們主要參考國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)。國(guó)內(nèi)探討社會(huì)資本測(cè)量的文獻(xiàn)主要有桂勇（2008）、張文宏（2007）、趙延?xùn)|（2011）和羅家德（2005）葉靜怡（2014）等[9-13]。

國(guó)內(nèi)關(guān)于社會(huì)資本測(cè)量指標(biāo)的實(shí)證研究也很豐富。邊燕杰（2004）、趙劍治、陸銘（2010）周曄馨（2012）、劉倩（2017）等根據(jù)上述理論通過社會(huì)資本的某一維度做實(shí)證分析研究[14-17]。桂勇、黃榮貴（2008）創(chuàng)建出一套具有7個(gè)維度（地方性社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、社區(qū)歸屬感、社區(qū)凝聚力、非地方性社交、志愿主義、互惠一般性信任和社區(qū)信任）的社區(qū)社會(huì)資本測(cè)量指標(biāo)[9]。項(xiàng)軍（2011）設(shè)計(jì)了一個(gè)“社區(qū)社會(huì)資本”量表，包括社區(qū)認(rèn)同感與歸屬感、人際交往頻度、社區(qū)利益共同感、鄰里互助、社區(qū)凝聚力、社區(qū)參與和社區(qū)信任等內(nèi)容[18]。

社會(huì)資本是社會(huì)的粘合劑，但很難有一個(gè)令人滿意的方法來測(cè)量（Paldam&Svendsen;，2004）[19]。社會(huì)資本具有很強(qiáng)的歷史及文化屬性，根據(jù)不同地域、不同層面下社會(huì)資本的測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)會(huì)有所不同，因此選擇適合中國(guó)農(nóng)村社會(huì)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)的測(cè)量指標(biāo)是本文的重點(diǎn)之一。

二、農(nóng)戶社會(huì)資本測(cè)量理論及指標(biāo)體系的構(gòu)建

社會(huì)資本測(cè)量理論源于Granovetter（1973）提出的強(qiáng)關(guān)系、弱關(guān)系理論[20]，這是最早對(duì)個(gè)體社會(huì)資本測(cè)量的思想[21]。之后林南（1998）提出了情感性、工具性社會(huì)資本的思想，并進(jìn)一步（Lin，2001）對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)提出了三維測(cè)量思路[4]，即達(dá)高性、異質(zhì)性、廣泛性。邊燕杰（2004）采用定位法測(cè)量中國(guó)城市居民的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，通過將Lin的三維思路轉(zhuǎn)變?yōu)樗木S，即網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)差異、網(wǎng)絡(luò)頂端以及網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成等四項(xiàng)指標(biāo)把網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)統(tǒng)一起來[14]。羅家德（2014）將社會(huì)資本的概念引入建構(gòu)社區(qū)社會(huì)資本，提出關(guān)系、結(jié)構(gòu)與認(rèn)知三個(gè)維度，討論了各維度之間的關(guān)系[22]。本文將在現(xiàn)有社會(huì)資本測(cè)量理論研究的基礎(chǔ)之上，嘗試建立有關(guān)農(nóng)村家庭社會(huì)資本測(cè)量的理論。

（一）農(nóng)戶社會(huì)資本測(cè)量理論構(gòu)建

Leana&VanBuren;（1999）認(rèn)為，“私人物品”社會(huì)資本歸屬于某一行動(dòng)者而且服務(wù)于私人利益，“公共物品”社會(huì)資本歸屬于某一群體所有而且服務(wù)于該群體的公共利益[23]。而Brown（1997）認(rèn)為，社會(huì)資本具有給個(gè)體帶來資源的特征[24]。這里可以將公共物品理解為，公共物品的價(jià)值在于通過成員的協(xié)同行為以優(yōu)化集體社會(huì)資本方式使得集體利益最大化。而私人物品則可以理解為其價(jià)值在于個(gè)體的社會(huì)資本存量對(duì)生活水平的提高?；谶@兩個(gè)理論，我們認(rèn)為社會(huì)資本對(duì)于村一級(jí)和農(nóng)戶應(yīng)分別具有不同的資本回報(bào)特征，因此農(nóng)村社會(huì)資本的測(cè)量可分為兩個(gè)層面：一是村級(jí)社會(huì)資本，二是農(nóng)戶社會(huì)資本。村級(jí)社會(huì)資本具有集體性特征，“通過促進(jìn)合作來提高效率”（Putnam，1994）[3]，因此在測(cè)量集體層面的社會(huì)資本時(shí)，研究者通常使用信任、公共參與和社會(huì)規(guī)范幾個(gè)維度，而個(gè)體社會(huì)資本則與其社會(huì)資本結(jié)構(gòu)、規(guī)模以及數(shù)量密切相關(guān)。Lin（1999）和邊燕杰（2004）也認(rèn)同這一點(diǎn)[25，14]。

根據(jù)以上分析，社會(huì)資本在村莊和農(nóng)戶的測(cè)量上需要根據(jù)其功能和特征來選擇變量。我們知道社會(huì)資本按社會(huì)學(xué)角度可分解為“結(jié)構(gòu)性（structural）社會(huì)資本”和“認(rèn)知性（cognitive）（Uphoff，1999）[8]。認(rèn)知性特征指規(guī)范、價(jià)值觀、態(tài)度、信任，這些特征更適用于提高一個(gè)群體的效率，因此在測(cè)量村級(jí)社會(huì)資本時(shí)更適用于認(rèn)知性變量。認(rèn)知變量可以通過測(cè)量個(gè)體的認(rèn)知，加總平均后得到村級(jí)認(rèn)知維度，即社會(huì)資本的水平。社會(huì)資本的結(jié)構(gòu)性特征更傾向于通過社會(huì)資本確定社會(huì)角色，比較符合農(nóng)戶社會(huì)資本特征，即可以通過家庭信息及社會(huì)活動(dòng)等客觀情況來測(cè)量農(nóng)戶家庭社會(huì)資本。結(jié)構(gòu)性特征更容易通過社會(huì)網(wǎng)絡(luò)體現(xiàn)出來，比如社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的同質(zhì)性和異質(zhì)性的區(qū)分，達(dá)高性、異質(zhì)性和廣泛性的區(qū)分等等。羅家德（2014）在建構(gòu)社區(qū)社會(huì)資本中提出關(guān)系、結(jié)構(gòu)與認(rèn)知三個(gè)維度，并討論了各維度之間的關(guān)系[22]。無論從村級(jí)社會(huì)資本層面的測(cè)量還是農(nóng)戶社會(huì)資本層面的測(cè)量，關(guān)系性都是社會(huì)資本一個(gè)基本的特征和重要測(cè)量維度。在羅家德定義中，關(guān)系性在社會(huì)資本中主要衡量的是關(guān)系中信任的質(zhì)量和互惠及義務(wù)關(guān)系的數(shù)量，數(shù)量包括個(gè)體在社群中互惠性交換，包括工具性及情感性交換的關(guān)系數(shù)量，質(zhì)量則以對(duì)社區(qū)內(nèi)成員信任的強(qiáng)度來衡量。因此在這個(gè)定義囊括了對(duì)個(gè)體社會(huì)資本的特性，也有社會(huì)資本的集體層面的含義。

本研究的重點(diǎn)為農(nóng)戶社會(huì)資本，根據(jù)上述討論從關(guān)系性和結(jié)構(gòu)性兩方面特征將農(nóng)戶社會(huì)資本經(jīng)驗(yàn)指標(biāo)歸納為工具性、情感性、異質(zhì)性及趨同性四類指標(biāo)。工具性指具有價(jià)值資源并可以獲得某種已得或未得利益的性質(zhì)，在農(nóng)村中比如日常生活中求人辦事，需要?jiǎng)e人幫忙農(nóng)活、蓋房等特征的指標(biāo)；情感性是為了維系已有的價(jià)值資源，使關(guān)系延續(xù)的特征，比如邊燕杰（2000）的過年網(wǎng)[26]，農(nóng)村紅白事的隨錢數(shù)目指標(biāo)；異質(zhì)性在村莊資料中往往指認(rèn)識(shí)一些村外社會(huì)地位高的人或城里人（羅家德，2014）或是職業(yè)的分工[22]，這里與邊燕杰的網(wǎng)絡(luò)頂端性和差異性有相似之處；而趨同性則專指按照農(nóng)村特有的某些社會(huì)經(jīng)濟(jì)文化狀況將具有相同特征的農(nóng)戶分類的特性，比如是否屬于同宗家族、是否在同樣的社會(huì)團(tuán)體、是否參加同樣的經(jīng)濟(jì)組織等等。工具性和情感性特征更符合農(nóng)戶社會(huì)資本測(cè)量中的關(guān)系維度，而異質(zhì)性和趨同性則更接近結(jié)構(gòu)性維度。

（二）指標(biāo)體系建立的思路及方法

從方法論上來看，社會(huì)資本測(cè)量分為定性分析和定量分析。社會(huì)資本測(cè)量的定性分析是通過理論分析與模型建立，將復(fù)雜社會(huì)資本所涵蓋的各類因素進(jìn)行聚類和降維處理，試圖通過更少的維度去描述無形的社會(huì)資本，幫助我們理解社會(huì)資本的概念。Granovetter（1973）提出了著名的強(qiáng)關(guān)系與弱關(guān)系理論[20]，強(qiáng)關(guān)系是從社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征相似的個(gè)體之間形成，而弱關(guān)系則是從社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征以及特征不同的個(gè)體之間發(fā)展而來，強(qiáng)關(guān)系與弱關(guān)系理論是對(duì)個(gè)人網(wǎng)絡(luò)社會(huì)資本測(cè)量的重要思路。林南（1998）將個(gè)人社會(huì)資本區(qū)分為已有的價(jià)值資源和在行動(dòng)中尚可獲取的工具性資源，從而提出了情感性、工具性的社會(huì)資本兩維度測(cè)量思路[21]。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)構(gòu)建起來的社會(huì)資本進(jìn)行多維度測(cè)量，Lin（2001）提出了著名的達(dá)高性、異質(zhì)性、廣泛性三維度思路，從個(gè)體可觸及的社會(huì)頂端資源、社會(huì)資源的縱向幅度、社會(huì)資源的多樣性三方面對(duì)社會(huì)資本進(jìn)行測(cè)量[4]。另一方面，對(duì)社會(huì)資本測(cè)量最終是要識(shí)別不同變量的相對(duì)重要程度，而且要整合成為一個(gè)社會(huì)資本綜合測(cè)量指數(shù)，所以對(duì)社會(huì)資本的測(cè)量不僅要通過定量的方法給出定性的分析與比較，還要形成一套有效的定量評(píng)估綜合測(cè)量指數(shù)，幫助我們快速、高效地測(cè)量樣本的社會(huì)資本大小。Krishna&Uphoff;（1999）將自愿參與各種社團(tuán)情況及人與人之間的信任作為主要指標(biāo)，并引入因子分析方法測(cè)量個(gè)體的社會(huì)資本，發(fā)現(xiàn)這些社會(huì)資本指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展正向相關(guān)[8]。Narayan&Cassidy;（2001）基于社會(huì)資本理論和以往文獻(xiàn)，提出了一套改進(jìn)的社會(huì)資本維度、決定因素和結(jié)果的評(píng)估體系，利用因子分析方法驗(yàn)證了社會(huì)資本維度結(jié)果的穩(wěn)健性和可靠性[5]。針對(duì)不同研究對(duì)象社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成和作用存在差異的特點(diǎn)，邊燕杰以春節(jié)拜年交往為時(shí)間依托，提出了網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)差異、網(wǎng)絡(luò)頂端和網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成等四項(xiàng)指標(biāo)，利用因子分析方法測(cè)量中國(guó)城市居民的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

綜上所述，通過社會(huì)資本測(cè)量定性與定量分析，可以構(gòu)成一套評(píng)估體系，從社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)方法等多個(gè)方面，全方位對(duì)社會(huì)資本測(cè)量進(jìn)行研究與分析。目前，常用的定性分析方法主要包括聚類分析、主成分分析等降維分析方法，用于定量分析方法主要以因子分析法為主。

主成分分析與因子分析法類似，前者將主成分表示成變量的線性組合，通過主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率確定主成分個(gè)數(shù)，即描述社會(huì)資本的維度；后者則將因子表示成變量與特殊因子的線性組合，通過因子累計(jì)貢獻(xiàn)率確定因子個(gè)數(shù)，根據(jù)因子載荷矩陣確定變量在各因子中的分類，得到最終綜合指標(biāo)數(shù)值。Svendsen（2000）提出主成分分析法應(yīng)成為測(cè)量社會(huì)資本最主要的方法[27]。利用因子分析法的前提是樣本數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的相關(guān)性，如果所分析的樣本空間總數(shù)有限，樣本各變量之間存在較大差異，則無法有效運(yùn)用因子分析法對(duì)社會(huì)資本進(jìn)行定性和定量分析。因此，為了充分考慮調(diào)查樣本中變量的差異，本文引入運(yùn)籌學(xué)中客觀自主式評(píng)價(jià)方法對(duì)社會(huì)資本進(jìn)行定量分析，進(jìn)而保證對(duì)不同測(cè)量樣本社會(huì)資本定量分析的適應(yīng)性。該評(píng)價(jià)方法基于IOWA（InducedOrderedWeightedAveraging）算子，將各個(gè)被評(píng)價(jià)樣本視為平等的評(píng)價(jià)主體，可以有效解決對(duì)于有限樣本的多個(gè)變量的綜合評(píng)價(jià)問題。該方法的計(jì)算步驟如下：

1.確定競(jìng)爭(zhēng)視野及變量?jī)?yōu)勢(shì)度。

假設(shè)評(píng)價(jià)樣本Si（i=1，2，…，n），每個(gè)樣本包含變量xj（j=1，2，…，m），xij=xj（oi）表示評(píng)價(jià)樣本Si在變量xj上的取值，則評(píng)價(jià)樣本Si的指標(biāo)值集合為Xi={xi1，xi2，…，xim}。下面定義評(píng)價(jià)樣本Si的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)象如下：

1）若對(duì)于j∈M，恒有xij≥xkj（k∈N，k≠i），則表明評(píng)價(jià)樣本Si優(yōu)于Sk，兩者不構(gòu)成競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系；

2）若對(duì)于j∈M，恒有xij≤xkj（k∈N，k≠i），則表明評(píng)價(jià)樣本Si劣于Sk，兩者不構(gòu)成競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系；

3）若對(duì)于j∈M，恒有xij≥xkj和xij≤xkj（k∈N，k≠i）同時(shí)成立，則表明評(píng)價(jià)樣本Si和Sk構(gòu)成競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。

根據(jù)以上定義，所有與評(píng)價(jià)樣本Si（i∈N）構(gòu)成競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的被評(píng)價(jià)樣本集合稱為Si的競(jìng)爭(zhēng)視野，記為Ci={S（i）1，S（i）2，…，S（i）ni}，ni表示與評(píng)價(jià)樣本Si存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系樣本的總數(shù)。

然后，進(jìn)一步引入評(píng)價(jià)變量?jī)?yōu)勢(shì)度的定義，評(píng)價(jià)變量?jī)?yōu)勢(shì)度包括絕對(duì)優(yōu)勢(shì)和相對(duì)優(yōu)勢(shì)兩類指標(biāo)。絕對(duì)優(yōu)勢(shì)度表達(dá)式為λ（j）i=∑km=1d（j）im/∑nil=1d（j）il，表示評(píng)價(jià)樣本Si在變量xj上的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)度。其中，d（j）il=xij-xlj，i∈N，l∈N，j∈M為評(píng)價(jià)樣本Si在變量xj上相對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)樣本Sl的競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度，如果d（j）il>0，表示樣本Si在指標(biāo)xj上競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度優(yōu)于Sl。相對(duì)優(yōu)勢(shì)度表達(dá)式為λ*（j）i=e∑nil=1d（j）il/∑mj=1e∑nil=1d（j）il，表示評(píng)價(jià)主體Si在變量xj上的相對(duì)優(yōu)勢(shì)度。其中，∑nil=1d（j）il為評(píng)價(jià)樣本Si在變量xj上的整體競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度。

2.確定IOWA算子及變量權(quán)重向量。IOWA（誘導(dǎo)有序加權(quán)平均）算子由Yager（1999）提出，實(shí)際是對(duì)評(píng)價(jià)樣本的評(píng)價(jià)函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)[28]。本文引入的基于二維IOWA算子包括各評(píng)價(jià)變量的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)度和相對(duì)優(yōu)勢(shì)度，評(píng)價(jià)樣本Sk在評(píng)價(jià)主體Si下的評(píng)價(jià)函數(shù)為：

Yk（<λ（1）i，λ*（1）i，xk1>，<λ（2）i，λ*（2）i，xk2>，…，<λ（m）i，λ*（m）i，xkm>）=∑mj=1ωjakj

其中，ω=（ω1，ω2，…，ωm）T是與Yk相關(guān)聯(lián)的變量權(quán)重向量；<λ（j）i，λ*（j）i，xkj>是一個(gè)三元數(shù)據(jù)，λ（j）i，λ*（j）i是變量的第一和第二重要性；akj表示評(píng)價(jià)變量重新排序后第j個(gè)重要的評(píng)價(jià)變量在評(píng)價(jià)樣本Sk下的取值。

變量權(quán)重向量ω=（ω1，ω2，…，ωm）T，通過如下規(guī)劃模型進(jìn)行確定：

maxorness（ω）=1m-1∑mj=1（（m-j）ωj）

s.t.ωj=q∑jk=1ηk/∑mj=1q∑jk=1ηk

0

其中，ηk=1-（αλ（k）i+βλ*（k）i），αλ（k）i+βλ*（k）i表示第k個(gè)評(píng)價(jià)向量的整體競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，α，β表示評(píng)價(jià)者對(duì)于指標(biāo)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)度和相對(duì)優(yōu)勢(shì)度的偏好程度，無特殊情況可令α=β=0.5。

3.計(jì)算客觀自主式評(píng)價(jià)值和變量權(quán)重。

根據(jù)IOWA算子和變量權(quán)重計(jì)算，設(shè)第i個(gè)評(píng)價(jià)樣本Si計(jì)算得到各評(píng)價(jià)樣本的評(píng)價(jià)值向量為y（i）=（yi1，yi2，…，yin）T，計(jì)算每個(gè)評(píng)價(jià)樣本的評(píng)價(jià)向量，可以組成評(píng)價(jià)值矩陣為Y=（y（1），y（2），…，y（n））T。尋找與向量y（1），y（2），…，y（n）相比最優(yōu)的綜合評(píng)價(jià)值，可通過以下規(guī)劃模型求解：

max∑nk=1（yT，y（i））2

s.t.‖y‖2=1

綜上所述，逐一進(jìn)行個(gè)樣本變量權(quán)重子問題的優(yōu)化和綜合變量權(quán)重主問題優(yōu)化，可以獲得每個(gè)樣本的綜合評(píng)價(jià)數(shù)值向量y*=（y*1，y*2，…，y*n）T；再通過綜合評(píng)價(jià)數(shù)值與各變量數(shù)值的回歸分析，可以進(jìn)一步測(cè)算得到各變量的綜合評(píng)價(jià)權(quán)重ω*=（ω*1，ω*2，…，ω*m）T。

三、關(guān)于農(nóng)戶社會(huì)資本的測(cè)度及指標(biāo)構(gòu)建的實(shí)

證檢驗(yàn)

（一）數(shù)據(jù)來源及農(nóng)戶社會(huì)資本指標(biāo)選擇

本文使用的數(shù)據(jù)來自北京師范大學(xué)國(guó)情調(diào)研項(xiàng)目的村莊調(diào)查。調(diào)查對(duì)象為陜西省商洛市商州區(qū)楊峪河鄉(xiāng)王澗村全村275戶家庭在2011年的相關(guān)信息，包括人口與就業(yè)信息、農(nóng)戶財(cái)產(chǎn)擁有與生活質(zhì)量狀況、教育、醫(yī)療及社會(huì)保障狀況、農(nóng)戶收入和支出情況、生產(chǎn)性固定資產(chǎn)擁有與折舊情況，農(nóng)戶的金融狀況、土地承包經(jīng)營(yíng)和宅基地情況、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況、參加政治活動(dòng)和社會(huì)活動(dòng)的情況、社會(huì)關(guān)系、幸福感等村莊層面的調(diào)查。其中有效樣本數(shù)為266，占全村總戶數(shù)的96.7%以上，另有9戶因各種原因未能參加調(diào)查。本調(diào)查中，農(nóng)民是擁有農(nóng)業(yè)戶口者，訪談以戶籍家庭為基本樣本單位，對(duì)戶主進(jìn)行訪談基本上能夠反映村莊的特點(diǎn)。

根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)研究，以及該村社會(huì)資本具有家庭層面和村莊性質(zhì)的特點(diǎn)，我們選用8個(gè)變量來測(cè)量本村中農(nóng)戶家庭社會(huì)資本狀況，它們分別是農(nóng)戶參加的組織狀況（ZUZHI1），家庭中是否有家譜或祠堂（KIN），親戚中是否有人擔(dān)任村干部（CADRE1），家里是否有親戚在縣城有正式工作（VILL9），除了父母和岳父母外春節(jié)拜年家數(shù)（BAINIAN），春節(jié)拜年花銷（HUAXIAO），各種隨禮支出（SUILI）和辦事支出（BANSHI）。這些變量的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表1所示。

（二）數(shù)據(jù)缺失值處理以及相關(guān)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

1.數(shù)據(jù)缺失值處理。

上述8個(gè)變量中，變量BAINIAN、HUAXIAO、SUILI、BANSHI有效樣本數(shù)均為266，占總有效樣本數(shù)100%；變量CARDR1、VILL9有效樣本數(shù)均為265，占總有效樣本數(shù)99.6%；變量KIN有效樣本數(shù)為263，占總有效樣本數(shù)98.9%；ZUZHI1有效樣本數(shù)為244，占總有效樣本數(shù)91.7%，缺失樣本個(gè)數(shù)22。經(jīng)過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)變量CARDR1、VILL9、KIN、ZUZHI1缺失相關(guān)變量的樣本總數(shù)為23，占總有效樣本數(shù)8.65%，其中有一個(gè)樣本同時(shí)缺失上述4個(gè)相關(guān)變量。如果將缺失相關(guān)變量的樣本刪除，將進(jìn)一步縮減調(diào)查存戶的有效樣本個(gè)數(shù)，丟棄了大量隱藏在這些樣本中的信息；如果單純將相關(guān)變量的樣本數(shù)據(jù)視為0處理，也會(huì)損失這些樣本的其他相關(guān)變量信息。

目前，缺失變量的處理方法，主要有以幾種：直接刪除法；均值替代法；回歸替代法；多重替代法；熱卡填充法。根據(jù)本文使用調(diào)查數(shù)據(jù)的缺失情況，20個(gè)樣本缺失ZUZHI1變量，1個(gè)樣本缺失KIN變量，1個(gè)樣本同時(shí)缺失KIN、ZUZHI1兩個(gè)變量，1個(gè)樣本同時(shí)缺失CARDR1、VILL9、KIN、ZUZHI1四個(gè)變量。從缺失變量的數(shù)值含義分析，變量CARDR1、VILL9、KIN、ZUZHI1均“為邏輯變量（0表示否，1表示是），不適合直接采用均值替代、回歸替代、多重替代等插值方法進(jìn)行補(bǔ)缺。因此，本文將采用直接刪除和熱卡填充法對(duì)缺失數(shù)據(jù)的樣本進(jìn)行補(bǔ)缺。根據(jù)熱卡填充法原理，對(duì)比“參加農(nóng)民經(jīng)濟(jì)組織”變量的數(shù)據(jù)缺失樣本的家庭全年總收入情況，對(duì)于家庭全年總收入超過40000元的樣本，“參加農(nóng)民經(jīng)濟(jì)組織”變量的缺失值用“1”替代，其他樣本用“0”替代。由此，可以將缺失ZUZHI1變量的21個(gè)樣本補(bǔ)充完整，還剩下2個(gè)樣本缺失KIN變量，以及1個(gè)樣本缺失KIN、CADRE1、VILL9，采用直接刪除樣本辦法進(jìn)行處理。將相關(guān)變量缺失值處理后，社會(huì)資本相關(guān)變量的統(tǒng)計(jì)描述結(jié)果如表2所示。

2.指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化。

本文所使用的調(diào)查變量包括邏輯變量和數(shù)值變量，數(shù)值變量中又有表示次數(shù)和貨幣的變量，為了消除各類變量的量綱差異將其變?yōu)榭杀戎?，需要?duì)所選定的相關(guān)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。本文將所選用的社會(huì)資本相關(guān)變量轉(zhuǎn)化成符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的可比數(shù)值，使得每個(gè)變量所有樣本的均值為0、方差為1，為后續(xù)社會(huì)資本定性與定量分析打下基礎(chǔ)。標(biāo)準(zhǔn)化后的社會(huì)資本相關(guān)變量統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。

（三）農(nóng)戶社會(huì)資本測(cè)度的定量分析

1.聚類分析應(yīng)用。

將調(diào)查樣本的變量進(jìn)行聚類分析，以求用維度更小的主要因子來描述社會(huì)資本。因此，經(jīng)過調(diào)查樣本指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化以后，采用K-means聚類方法對(duì)社會(huì)資本進(jìn)行定性分析，結(jié)果圖1所示。

從圖1中可以發(fā)現(xiàn)，第一輪聚類分析將8個(gè)變量分為6類：表示除父母和岳父母外春節(jié)去拜年家數(shù)BAINIAN和除父母和岳父母外春節(jié)拜年禮品禮金花銷HUAXIAO可以歸為一類；表示是否參加了專業(yè)合作組織ZUZHI1和親戚中是否有人擔(dān)任村干部CADRE1可以歸為一類；表示各種隨禮（不算春節(jié)拜年）支出SUILI、親友是否有在縣城或城市里正式工作VILL9、是否有祠堂或家譜KIN以及托人辦事支出BAISHI各成一類；第二輪聚類分析將8個(gè)變量分為4類：表示除父母和岳父母外春節(jié)去拜年家數(shù)BAINIAN、除父母和岳父母外春節(jié)拜年禮品禮金花銷HUAXIAO和各種隨禮（不算春節(jié)拜年）支出SUILI歸為一類；表示是否參加了專業(yè)合作組織ZUZHI1、親戚中是否有人擔(dān)任村干部CADRE1和是否有祠堂或家譜KIN歸為一類；表示親友是否有在縣城或城市里正式工作VILL9和托人辦事支出BANSHI各成一類。這個(gè)聚類的結(jié)果與我們先前所建立的農(nóng)戶社會(huì)資本測(cè)量的四個(gè)維度：情感性、工具性、異質(zhì)性、趨同性基本是可以對(duì)應(yīng)的，由于樣本量較少，個(gè)別的偏差（比如CADRE1并無趨同性特征）可以忽略。這說明我們之前所建立的農(nóng)戶社會(huì)資本測(cè)量維度經(jīng)過實(shí)踐檢驗(yàn)是具有合理性的。

2.主成分分析應(yīng)用。

針對(duì)本文的農(nóng)戶樣本調(diào)查數(shù)據(jù)，利用標(biāo)準(zhǔn)化后的263個(gè)樣本數(shù)據(jù)，計(jì)算選定的8個(gè)社會(huì)資本測(cè)量相關(guān)變量的相關(guān)系數(shù)矩陣如表4：

根據(jù)主成分分析的經(jīng)驗(yàn)判別法則，選取社會(huì)資本主成分個(gè)數(shù)為4個(gè)，第4個(gè)主成分特征根為0.921，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)66.4%；如果選擇6個(gè)因子描述社會(huì)資本，雖然主成分因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)87.8%，但是社會(huì)資本定性分析從8個(gè)維度僅僅降低到6個(gè)維度，一方面沒有起到降維的作用，另一方面6個(gè)因子過于細(xì)化難以解釋。

（四）農(nóng)戶社會(huì)資本綜合指標(biāo)的計(jì)算

1.因子分析。

根據(jù)因子分析方法的計(jì)算步驟，對(duì)農(nóng)村居民社會(huì)資本資本的相關(guān)變量進(jìn)行KMO和SMC指標(biāo)驗(yàn)證，具體計(jì)算結(jié)果如表6。KMO指標(biāo)中只有變量ZUZHI1、CADRE1、VILL9、SUILI的數(shù)值超過0.6，其他4個(gè)變量均分布在0.5～0.6區(qū)間，總體樣本KMO指標(biāo)接近0.6，根據(jù)Kaiser（1974）的測(cè)算經(jīng)驗(yàn)，本文所采用的樣本數(shù)據(jù)并不適合使用因子分析方法。另一方面，本文采用的樣本數(shù)據(jù)SMC指標(biāo)也普遍偏低，也說明樣本數(shù)據(jù)并不適合使用因子分析。

為了與本文所提出的客觀自主分析進(jìn)行對(duì)比，下面仍然采用因子分析方法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析，進(jìn)而與本文所提出的新評(píng)價(jià)方法定量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。根據(jù)對(duì)農(nóng)村居民社會(huì)資本定性分析結(jié)果，結(jié)合因子分析法因子數(shù)量選擇限制，仍然選擇4個(gè)因子描述樣本變量，計(jì)算相應(yīng)的因子分析載荷矩陣如表7。

從表7可以發(fā)現(xiàn)，因子1中主導(dǎo)占優(yōu)變量為5、6，因子2中主導(dǎo)占優(yōu)變量為3，因子3中主導(dǎo)占優(yōu)變量為1。為了更加清晰地看出變量與因子間的相對(duì)關(guān)系，對(duì)上述因子分析的結(jié)果加以斜交旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如表8所示。

與未旋轉(zhuǎn)的因子載荷矩陣相比，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣中每個(gè)因子都有相對(duì)占優(yōu)的變量，為了更加直觀地判斷每個(gè)變量在各因子中的重要性，對(duì)旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣進(jìn)行方差單位化處理，用以表示每個(gè)變量在因子的權(quán)重大小，結(jié)果如表9。

從表9可以發(fā)現(xiàn)，因子1中占主要影響的為變量5和6，兩個(gè)變量解釋了因子單位方差的99%；因子2中占主要影響的為變量3，一個(gè)變量解釋了因子單位方差的91%；因子3中占主要影響的為變量1，一個(gè)變量解釋了因子單位方差的95%；因子4中占主要影響的為變量4和7，兩個(gè)變量解釋了因子單位方差的89%。變量2和8在四個(gè)因子中并沒有明顯體現(xiàn)出其影響力，分析出現(xiàn)此結(jié)果主要是因?yàn)闃颖緮?shù)據(jù)無法通過KMO和SMC檢驗(yàn)所致。綜合評(píng)價(jià)指數(shù)中因子相對(duì)權(quán)重，以及相應(yīng)的因子得分系數(shù)矩陣如表10。

通過上面所述的因子相對(duì)權(quán)重表和因子得分系數(shù)矩陣，可以得到因子分析綜合評(píng)價(jià)指數(shù)表達(dá)式如下：

SHWL_index=0.353×factor1+0.278×factor2+0.254×factor3+0.115×factor4=0.184×ZUZHI1+0.063×KIN+0.205×CADRE1+0.067×VILL9+0.185×BAINIAN+0.286×HUAXIAO-0.002×SUILI+0.011×BANSHI

將農(nóng)戶社會(huì)資本與因子的關(guān)系進(jìn)一步擴(kuò)展，可以得到農(nóng)戶社會(huì)資本與相關(guān)變量之間的關(guān)系。在因子分析結(jié)果中，發(fā)現(xiàn)變量SUILI與農(nóng)村社會(huì)資本綜合指數(shù)負(fù)相關(guān)，這一結(jié)果與原本對(duì)社會(huì)資本的理解有所偏差。下面將采用本文所提出的客觀自主評(píng)價(jià)方法對(duì)農(nóng)村社會(huì)資本進(jìn)行定量分析。

2.客觀自主分析。

本文通過MATLAB平臺(tái)編程，實(shí)現(xiàn)基于IOWA算子的客觀自主評(píng)價(jià)算法。算法流程如圖2。

由于本文所采用的基于IOWA算子客觀自主評(píng)價(jià)算法過于復(fù)雜，其計(jì)算過程相關(guān)結(jié)果不在論文中贅述。最終計(jì)算農(nóng)村社會(huì)資本綜合評(píng)價(jià)指數(shù)為：

SHWL_index=0.353×factor1+0.278×factor2+0.254×factor3+0.115×factor4=0.184×ZUZHI1+0.063×KIN+0.205×CADRE1+0.067×VILL9+0.185×BAINIAN+0.286×HUAXIAO-0.002×SUILI+0.011×BANSHI

根據(jù)上述社會(huì)資本綜合評(píng)價(jià)指數(shù)公式，變量對(duì)其影響順序依次為VILL9、SUILI、BAINIAN、ZUZHI1、HUAXIAO、KIN、CADRE1、BANSHI。其中，變量VILL9對(duì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)影響最大，此變量主要表示社會(huì)資本異質(zhì)性，其影響力在綜合評(píng)價(jià)指數(shù)中占比約為20%，說明異質(zhì)性對(duì)社會(huì)資本指標(biāo)的貢獻(xiàn)起到了非常重要的作用；變量BAINIAN、HUAXIAO、SUILI構(gòu)成農(nóng)村社會(huì)資本情感性，三個(gè)變量影響力在綜合評(píng)價(jià)指數(shù)中占比為46.4%，在農(nóng)村社會(huì)資本定量分析中占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)；變量KIN、CADRE1、ZUZHI1構(gòu)成農(nóng)村社會(huì)資本趨同性，三個(gè)變量影響力在綜合評(píng)價(jià)指數(shù)中占比為33%，在農(nóng)村社會(huì)資本定量分析中占據(jù)較大優(yōu)勢(shì)；變量BANSHI代表農(nóng)村社會(huì)資本工具性，其影響力在綜合評(píng)價(jià)指數(shù)中占比僅為0.6%，對(duì)農(nóng)村社會(huì)資本測(cè)量分析影響最小。

四、結(jié)論

農(nóng)戶是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)組織中基本單元，也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的主體。農(nóng)戶間的排斥、合作與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)農(nóng)戶自身行為以及農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展都具有影響和作用，因此從農(nóng)戶角度研究農(nóng)村社會(huì)資本具有重要意義。本文在社會(huì)資本的測(cè)量理論方法探討中將農(nóng)戶社會(huì)資本理解為L(zhǎng)eana&VanBuren;（1999）所提出的“私人物品”，即通過個(gè)體的社會(huì)資本存量對(duì)私人利益的服務(wù)。從這個(gè)角度出發(fā)，我們認(rèn)為農(nóng)戶社會(huì)資本具有結(jié)構(gòu)性和關(guān)系性的特征，依據(jù)已有文獻(xiàn)和農(nóng)村社會(huì)交往情況，提出了按異質(zhì)性、趨同性、工具性和情感性四個(gè)維度選取經(jīng)驗(yàn)指標(biāo)。首先，利用熱卡充填法將部分樣本的缺失變量補(bǔ)齊，對(duì)于個(gè)別缺失樣本采取直接刪除方法，以此確保分析樣本變量信息的完整性；其次，對(duì)補(bǔ)齊變量信息的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除各變量的量綱差異和數(shù)量級(jí)差距，為農(nóng)村家庭社會(huì)資本的測(cè)量分析打下基礎(chǔ)；接著，從方法論上將社會(huì)資本測(cè)量分為定性與定量分析，利用聚類分析法和主成分分析法進(jìn)行定性分析，驗(yàn)證維度設(shè)立的合理性；在無法應(yīng)用因子分析法進(jìn)行定量分析的情況下，提出了基于IOWA算子的客觀自主評(píng)價(jià)方法，此方法充分考慮評(píng)價(jià)樣本個(gè)體差異性，并且對(duì)于各類樣本數(shù)據(jù)都具有普適性，能夠客觀地確定農(nóng)村家庭社會(huì)資本綜合指數(shù)；最后，本文基于陜西省商洛市商州區(qū)楊峪河鄉(xiāng)王澗村調(diào)查數(shù)據(jù)，用定性和定量的方法驗(yàn)證了農(nóng)村家庭社會(huì)資本測(cè)量理論的有效性和合理性，并通過實(shí)證發(fā)現(xiàn)情感性和趨同性兩個(gè)維度對(duì)社會(huì)資本綜合指標(biāo)的貢獻(xiàn)最大，而這兩項(xiàng)是最能代表農(nóng)村社會(huì)資本特征的維度，這也非常好地說明了社會(huì)資本測(cè)量維度建立、測(cè)量方法選擇與實(shí)際是相符的。

本文的貢獻(xiàn)在于：1）從理論上，首次提出針對(duì)農(nóng)戶社會(huì)資本測(cè)量理論，并基于文獻(xiàn)研究選擇出適合中國(guó)村莊環(huán)境特點(diǎn)、能夠體現(xiàn)農(nóng)戶社會(huì)資本功能性和特征性的社會(huì)資本測(cè)量維度；2）方法上，總結(jié)歸納社會(huì)資本指標(biāo)體系的構(gòu)建方法，在與其他方法相較之下，提出一種更加客觀并體現(xiàn)主體差異的IOWA客觀自主評(píng)價(jià)法，并通過實(shí)證方法對(duì)社會(huì)資本進(jìn)行測(cè)量；3）依據(jù)農(nóng)戶社會(huì)資本測(cè)量理論，采用定性定量相結(jié)合的分析方法對(duì)一個(gè)村莊做實(shí)證檢驗(yàn)以確定理論及方法的合理性和有效性。

這個(gè)研究也有不足之處，由于數(shù)據(jù)限制，農(nóng)戶社會(huì)資本的維度建立及測(cè)量只在一個(gè)村莊中檢驗(yàn)，雖然農(nóng)戶的社會(huì)資本特性具有很大相似性，但一個(gè)村莊由于受地理環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的限制還是具有特征的單一性，其普適性價(jià)值還不夠強(qiáng)，還需要在更多的村莊研究中檢驗(yàn)所提出的農(nóng)戶社會(huì)資本測(cè)量維度的穩(wěn)健性，并加以修正，以確定這個(gè)理論和方法可以進(jìn)一步推廣。

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