郭小弦

(西安交通大學(xué)實證社會科學(xué)研究所,陜西西安710049)

隨著社會網(wǎng)絡(luò)研究的逐漸深入,求職時使用社會網(wǎng)絡(luò)能夠帶來正向回報已經(jīng)成為研究共識?？傮w而言,與未使用社會網(wǎng)絡(luò)的求職者相比,使用了社會網(wǎng)絡(luò)的求職者能夠獲得更高的收入、更優(yōu)的職業(yè)地位等。針對中國的研究往往還更加重視不同時期社會網(wǎng)絡(luò)的使用狀況,將社會網(wǎng)絡(luò)分析與市場改革過程聯(lián)系在一起。學(xué)者們認(rèn)為,社會網(wǎng)絡(luò)作為一種非正式的資源配置渠道,與政府、市場等資源配置渠道共同在勞動力市場發(fā)揮作用。在規(guī)則還不甚明晰、規(guī)范性相對較弱的市場改革初期,社會網(wǎng)絡(luò)作為非正式資源配置渠道的作用會逐漸升高;隨著市場化的逐漸深入,市場規(guī)則越來越明晰、規(guī)范性越來越強(qiáng),社會網(wǎng)絡(luò)的作用空間也會隨之下降。也就是說,隨著市場化的逐漸深入,社會網(wǎng)絡(luò)的作用空間將呈現(xiàn)出“先上升后下降”的趨勢[1-2]。然而,研究發(fā)現(xiàn),求職時使用社會網(wǎng)絡(luò)的比例并未像預(yù)期中那樣“先上升后下降”,反而一路增高,在全面市場化時期,該比例已經(jīng)接近80%[注]JSNET2009、2014調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,自2002年開始的全面市場化時期,求職時使用網(wǎng)絡(luò)的比例為78.7%。。這表明,求職時使用社會網(wǎng)絡(luò)成為越來越常用的手段,可以說已經(jīng)成為一種普遍現(xiàn)象。而且,這些使用社會網(wǎng)絡(luò)的求職者不再是一個特殊的小群體,這一群體內(nèi)部的異質(zhì)性必然增大。由此面臨一個新的議題:在使用社會網(wǎng)絡(luò)的求職者群體內(nèi)部,社會網(wǎng)絡(luò)的回報率是否一致?當(dāng)研究對象聚焦于那些在求職時使用了社會網(wǎng)絡(luò)的行動者時,社會網(wǎng)絡(luò)的回報率是否因人而異呢?

一、社會網(wǎng)絡(luò)的效應(yīng):差異性回報的來源

社會網(wǎng)絡(luò)研究自20世紀(jì)70年代興起以來,吸引了大量研究者對其作用進(jìn)行探討。針對社會網(wǎng)絡(luò)究竟是否發(fā)揮作用以及怎樣發(fā)揮作用等問題,已有研究從關(guān)系強(qiáng)度觀[3-4]、網(wǎng)絡(luò)資源觀[5]、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)觀[6]、網(wǎng)絡(luò)信號觀[7]等各種理論視角予以討論。無論是強(qiáng)弱關(guān)系、資源類型,還是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),都是從整體角度論證社會網(wǎng)絡(luò)的作用。在眾多的社會網(wǎng)絡(luò)研究中,勞動力市場一直是主流的研究領(lǐng)域,而求職過程更是體現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)作用的良好載體。當(dāng)求職過程中的絕大多數(shù)求職者都選擇求助于自己的社會網(wǎng)絡(luò)行動時,社會網(wǎng)絡(luò)的作用是有可能存在差異的。曾有針對農(nóng)民工的研究指出,由于每個行動者所擁有的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和質(zhì)量不同,“有的人使用網(wǎng)絡(luò)可以事半功倍,有的人使用網(wǎng)絡(luò)卻沒有作用,甚至有負(fù)作用”[8]。周雪光在對比制度學(xué)派和網(wǎng)絡(luò)學(xué)派時也曾提到,“制度學(xué)派關(guān)心趨同性問題,而網(wǎng)絡(luò)學(xué)派強(qiáng)調(diào)差異性問題”[9]。在探討社會網(wǎng)絡(luò)的作用時,不加區(qū)分地考慮社會網(wǎng)絡(luò)和地位獲得之間的關(guān)系是有局限性的。當(dāng)脫離整體性的分析視角,嘗試分析社會網(wǎng)絡(luò)的差異性回報時,則可能存在正向回報和負(fù)向回報兩種可能的理論假設(shè)。

(一)正向回報假設(shè)

林南[5,10-11]的社會資本理論描述了一個金字塔型的社會結(jié)構(gòu),每個行動者都處于這個金字塔中的某一位置。社會資源也與這個金字塔型的結(jié)構(gòu)一一對應(yīng)。在這個結(jié)構(gòu)中所處層次越高,位置與占據(jù)者的數(shù)量越少。在頂層只有很少的位置與占據(jù)者,他們控制著絕對和相對數(shù)量最多的有價值的資源。越往塔頂,規(guī)模越小,資源越多;而塔底的規(guī)模較大,資源較少。與行動者初始位置相關(guān)的“地位強(qiáng)度命題”是指行動者初始位置越好,越有可能獲得和使用更高的社會資本。

地位強(qiáng)度命題與傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)理論完全一致,它反映了行動者的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢,并擴(kuò)展到社會資本中。初始位置指行動者的先賦位置與自致位置,先賦位置是個體繼承的來自父母、家庭的位置;自致位置則是通過自我努力獲得與占據(jù)的社會位置。行動者的初始位置越好,不僅意味著可接觸的社會資源更加豐富,也意味著其在人力資本、政治資本、家庭背景等方面同樣占據(jù)優(yōu)勢。當(dāng)社會資本與其他優(yōu)勢相結(jié)合,便能夠發(fā)揮出綜合優(yōu)勢,起到“1+1>2”的效果。

對于那些初始位置一般甚至較差的行動者,他們在兩方面處于劣勢:一方面,出于結(jié)構(gòu)的約束,通過社會網(wǎng)絡(luò)所能動員到的社會資源在數(shù)量和質(zhì)量上都遜于初始位置好的行動者;另一方面,缺少可以與社會資本相結(jié)合的其他相應(yīng)優(yōu)勢,從而發(fā)揮出綜合優(yōu)勢。當(dāng)各種資本類型都相對較弱,則可能會出現(xiàn)“1+1=1.1”的效果。綜上所述,初始位置越好的行動者越有可能使用社會網(wǎng)絡(luò),而越有可能使用網(wǎng)絡(luò)的行動者,社會網(wǎng)絡(luò)帶來的回報也越大。據(jù)此,本文得到社會網(wǎng)絡(luò)的正向回報假設(shè):使用社會網(wǎng)絡(luò)的可能性越高的行動者,社會網(wǎng)絡(luò)的回報率越高;反之,使用社會網(wǎng)絡(luò)的可能性越低的行動者,社會網(wǎng)絡(luò)的回報率越低。

(二)負(fù)向回報假設(shè)

布迪厄(Bourdieu)對社會資本概念的闡述是在與經(jīng)濟(jì)資本、文化資本的比較中提出來的[12]。社會資本和經(jīng)濟(jì)資本、人力資本、文化資本一樣,僅僅是眾多資本類型中的一類,它對求職者收入的貢獻(xiàn)可能會隨著資本類型的增多而出現(xiàn)邊際遞減效應(yīng)。當(dāng)行動者擁有可以為其帶來回報的若干資本時,社會資本在其中的分量相對較輕;當(dāng)行動者可以依靠的資本類型較少甚至只有社會資本時,社會資本的分量則勢必較大。

在林南描繪的金字塔型社會結(jié)構(gòu)中,那些初始位置好的行動者,社會資本、人力資本、政治資本都相對占優(yōu)。人力資本、政治資本都已經(jīng)被證明在中國社會的勞動力市場中發(fā)揮正向作用[13-15]。因此,對那些初始位置較好的行動者而言,除了社會資本外,其優(yōu)秀的人力資本、卓越的政治資本等其他類型的資本都會為其帶來相應(yīng)的回報。社會網(wǎng)絡(luò)帶來的社會資本回報僅僅是眾多資本回報中的一項而已,可以發(fā)揮“錦上添花”的作用。

相應(yīng)地,對那些初始位置較差的行動者而言,由于其他各類型資本相對欠缺,社會資本的回報在其整體收入中會占據(jù)更大的比重,使用或不使用社會網(wǎng)絡(luò),將對其收入造成相對更大、甚至是決定性的影響。對他們而言,社會網(wǎng)絡(luò)帶來的社會資本的回報分量相對更重,可以發(fā)揮“雪中送炭”的作用。因此,初始位置越好的行動者越有可能不使用社會網(wǎng)絡(luò),但行動者使用網(wǎng)絡(luò)的可能性越低,社會網(wǎng)絡(luò)帶來的回報越大。據(jù)此,本文得到社會網(wǎng)絡(luò)的負(fù)向回報假設(shè):使用社會網(wǎng)絡(luò)的可能性越低的行動者,社會網(wǎng)絡(luò)的回報率越高;反之,使用社會網(wǎng)絡(luò)的可能性越高的行動者,社會網(wǎng)絡(luò)的回報率越低。

(三)完整的內(nèi)生性:誰更可能使用社會網(wǎng)絡(luò)?誰從社會網(wǎng)絡(luò)中獲益更多?

2003年,穆爾(Mouw)基于同質(zhì)性和內(nèi)生性原理提出針對社會網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的質(zhì)疑[16-17]。作為回應(yīng),社會網(wǎng)絡(luò)的研究者使用了赫克曼二階段選擇模型、傾向值匹配模型、工具變量法、聯(lián)立方程組等方法直面內(nèi)生性的挑戰(zhàn)。當(dāng)我們想精確地估計一項因果關(guān)系時,應(yīng)當(dāng)考慮因果邏輯鏈條中完整的內(nèi)生性。完整的內(nèi)生性應(yīng)當(dāng)包括事前內(nèi)生偏誤(Pretreatment Heterogeneity Bias)和事后內(nèi)生偏誤(Treatment-Effect Heterogeneity Bias)兩部分[18-19]。具體而言,一方面,人們并非隨機(jī)地被進(jìn)入了實驗組(W=1)和控制組(W=0),而是某些特征的人更有可能成為實驗組成員;另一方面,具備這些特征的人不僅更有可能進(jìn)入實驗組,他們所獲得的收益也有可能不同于他們不具備上述特質(zhì)的同伴。

內(nèi)生性問題本是所有社會科學(xué)研究都普遍存在的、無法完全避免的問題,但自從穆爾(Mouw)提出內(nèi)生性的批評以來,社會網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域便成為被內(nèi)生性問題質(zhì)疑和挑戰(zhàn)的重災(zāi)區(qū)。這是因為,社會網(wǎng)絡(luò)的建立,也即行動者的交往過程是有目的、主觀意愿很強(qiáng)的行為,這就使得樣本很難滿足隨機(jī)分布的要求,導(dǎo)致回歸分析的估計產(chǎn)生偏誤。結(jié)合前文所述的完整內(nèi)生性含義,將其對應(yīng)到求職過程中社會網(wǎng)絡(luò)的研究,如果存在事前的內(nèi)生偏誤,意味著具有某些特征的人更有可能在求職時使用社會網(wǎng)絡(luò);如果存在事后的內(nèi)生偏誤,則意味著這些特征的人不僅更有可能使用社會網(wǎng)絡(luò),社會網(wǎng)絡(luò)給他們帶來的回報也不同,既可能隨著使用可能性的增加而更大,也可能隨著使用可能性的增加而減小。本研究將嘗試分析討論這兩種內(nèi)生偏誤。已有研究指出,求職時使用關(guān)系并非一個隨機(jī)分布的事件,而是具有共同的行為傾向,即“關(guān)系主義傾向”[20]。前期研究在探討關(guān)系主義傾向時,把重點聚焦于行動者平時在關(guān)系上的投入,認(rèn)為在關(guān)系上投入成本越大的人,越有可能是一個重視關(guān)系、認(rèn)可關(guān)系的人,那么他更有可能在求職時使用關(guān)系(社會網(wǎng)絡(luò))。除了對關(guān)系主義的態(tài)度之外,關(guān)系主義的行為傾向是否還存在其他的外部特征呢?

更進(jìn)一步的問題是,既然社會網(wǎng)絡(luò)的使用并非隨機(jī)分布事件,那么對于不同人群來說,其社會網(wǎng)絡(luò)的回報是否一致呢?本文聚焦于求職時使用社會網(wǎng)絡(luò)的群體,探討社會網(wǎng)絡(luò)的效應(yīng)是否因人而異。針對前文提出的兩個競爭性理論假設(shè),即越有可能使用社會網(wǎng)絡(luò)的人,其社會網(wǎng)絡(luò)的回報究竟是越高還是越低?本文將使用抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析來加以驗證。

二、研究設(shè)計

(一)研究方法

為了檢驗社會網(wǎng)絡(luò)的收入回報是否會因求職者在社會網(wǎng)絡(luò)使用傾向性上的不同而發(fā)生變化,本文采用“多層次分層模型”(Stratification-Multilevel Method,簡稱“SM模型”)[18]建立實證分析模型。該模型與傾向值分層匹配(Propensity Score Subclassification)[21]類似,都是將整個樣本劃分為若干個“平衡”的子樣本,再進(jìn)行下一步分析。具體的分析思路如下:

首先,預(yù)測使用社會網(wǎng)絡(luò)的概率。建立一個Logit模型,該模型以二分的干預(yù)變量(即“是否使用社會網(wǎng)絡(luò)”)作為因變量,所得到的概率預(yù)測值就是求職者使用社會網(wǎng)絡(luò)的概率,取值越高表明求職者使用社會網(wǎng)絡(luò)的可能性越大。

其次,根據(jù)預(yù)測概率進(jìn)行分層。分層的原則是“組內(nèi)同質(zhì)、組間異質(zhì)”。即對概率預(yù)測值進(jìn)行排序,并以此為基礎(chǔ)將整體樣本劃分為若干個“組間異質(zhì)但組內(nèi)同質(zhì)”的子樣本。組內(nèi)同質(zhì),即使用和未使用社會網(wǎng)絡(luò)的兩類求職者在各個子樣本中是隨機(jī)分布的,他們在那些影響“是否使用社會網(wǎng)絡(luò)”的自變量的分布上并不存在顯著差異。組間異質(zhì),即不同子樣本在社會網(wǎng)絡(luò)使用的可能性上存在顯著差別,子樣本分層排序越高,代表該子樣本中的群體使用社會網(wǎng)絡(luò)的可能性越大。

再次,在每一層內(nèi)分析使用社會網(wǎng)絡(luò)對收入的影響。由于組內(nèi)同質(zhì)的特點,社會網(wǎng)絡(luò)對收入的效應(yīng)不再受到所謂內(nèi)生性問題的困擾,可以直接使用多元線性回歸模型估計各個子樣本中社會網(wǎng)絡(luò)對收入的回報,得到各層內(nèi)部的干預(yù)效應(yīng)。

最后,觀察各子樣本中社會網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與子樣本排序之間的關(guān)系。如果社會網(wǎng)絡(luò)的效應(yīng)在排序高的子樣本中更大,則層數(shù)是正效應(yīng),說明社會網(wǎng)絡(luò)在勞動力市場中存在正向選擇的效應(yīng),即越是傾向于使用社會網(wǎng)絡(luò)的人,社會網(wǎng)絡(luò)對其收入的回報也越高。反之,如果社會網(wǎng)絡(luò)的效應(yīng)在排序高的子樣本中更低,則層數(shù)是負(fù)效應(yīng),說明存在著負(fù)向選擇效應(yīng),越是傾向于使用社會網(wǎng)絡(luò)的人,社會網(wǎng)絡(luò)對其回報就越低。在具體操作方面,本文以子樣本的排序作為自變量,以各個子樣本的社會網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)作為因變量,使用經(jīng)過方差加權(quán)的最小二乘法(Variance Weighted Least Squares Regression,VWLS)對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。由于這一步中的回歸模型樣本只是子樣本的數(shù)量,無法直接使用最小二乘法進(jìn)行估計。VWLS使用標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行加權(quán),放松了方差齊性的要求,克服了普通最小二乘法面臨的樣本過少的問題。

(二)數(shù)據(jù)來源

本研究使用的數(shù)據(jù)來自2014年全國八大城市“社會網(wǎng)絡(luò)與職業(yè)經(jīng)歷”大型社會調(diào)查(JSNET2014)。該調(diào)查于2014年夏至2015年春在長春、天津、濟(jì)南、上海、廈門、廣州、蘭州、西安八大城市進(jìn)行抽樣調(diào)查,采用多階段隨機(jī)抽樣(PPS)的方法,每個城市從行政區(qū)、街道、社區(qū)三層抽取各層樣本,以保證隨機(jī)性和樣本的代表性。進(jìn)入社區(qū)后使用地圖法保證流動人口和外來人口能夠進(jìn)入抽樣,入戶后使用生日法隨機(jī)抽取一名18—69周歲有過非農(nóng)工作經(jīng)歷的家庭成員作為被訪者。該調(diào)查共收集有效問卷5 480份。

本研究關(guān)注個體勞動者在勞動力市場的求職過程和改革開放以來勞動力市場的狀況,因此刪除了調(diào)查數(shù)據(jù)中職業(yè)狀態(tài)為雇主、自雇的群體、在社會網(wǎng)絡(luò)和職業(yè)收入等關(guān)鍵變量上缺失的樣本,以及1978年之前的調(diào)查樣本,最終進(jìn)入分析的樣本約3 930個。

(三)變量設(shè)計

因變量:現(xiàn)職收入?，F(xiàn)職收入是勞動者在進(jìn)入當(dāng)前工作之初時的職業(yè)收入。本研究關(guān)注求職者在找工作時使用的社會網(wǎng)絡(luò)與獲得的職業(yè)收入之間的關(guān)系,為嚴(yán)格滿足因果關(guān)系的時序性,直接使用了進(jìn)入工作之初的職業(yè)收入。改革開放40年來,經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展帶來了物價的大幅增長,因此本文使用每個城市當(dāng)年的居民消費價格指數(shù)(CPI)來排除通貨膨脹帶來的影響,使得各年代進(jìn)入工作的職業(yè)收入處于可比的狀態(tài)。同時,由于收入原始分布的右偏態(tài)特征,在消除通貨膨脹之后,又對收入進(jìn)行了對數(shù)處理,使得作為因變量的收入更接近正態(tài)分布。

自變量:求職時是否使用社會網(wǎng)絡(luò)。這既是預(yù)測收入模型(回歸模型)中最主要的自變量,同時也是預(yù)測社會網(wǎng)絡(luò)使用可能性模型(選擇模型)中的因變量。

在變量處理中,“使用社會網(wǎng)絡(luò)”不僅包括那些直接回答使用社會網(wǎng)絡(luò)的被訪者,也包括在后續(xù)問題中提到使用了社會網(wǎng)絡(luò)的人。這是因為,在我國社會生活中,使用社會網(wǎng)絡(luò),或者說使用關(guān)系,常常被看作是“走后門”或“找關(guān)系”,往往具有破壞公平的負(fù)面含義,因此部分被訪者不愿意直接回答自己使用了關(guān)系,但在后續(xù)的問題回答中會間接表達(dá)曾使用了社會網(wǎng)絡(luò)。

控制變量:通過被訪者對“托關(guān)系辦事”的接納程度來測量其對關(guān)系文化的態(tài)度。這是一個連續(xù)型變量,分值越高,代表被訪者對“托關(guān)系辦事”的接納程度越高,意味著其對關(guān)系文化的認(rèn)可程度就越高。此外,本研究的控制變量還包括人口特征變量、家庭背景變量、結(jié)構(gòu)變量等方面。具體包括性別、年齡、戶籍、教育程度、政治面貌、父代教育程度、父代政治面貌、單位性質(zhì)、是否高收入行業(yè)、職業(yè)要求、入職時期等。

三、實證結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計

表1是對樣本的描述性統(tǒng)計,并同時對本文關(guān)注的使用社會網(wǎng)絡(luò)和不使用社會網(wǎng)絡(luò)兩類群體進(jìn)行比較。其中,連續(xù)變量(比如“收入對數(shù)”)給出均值,類別變量(比如“教育”)給出參照項外所有類別所占的百分比,最后一列是差異檢驗的結(jié)果。顯然,使用社會網(wǎng)絡(luò)的求職者和未使用社會網(wǎng)絡(luò)的求職者在諸多方面都存在顯著性差異。最為明顯的是,使用社會網(wǎng)絡(luò)的求職者比未使用社會網(wǎng)絡(luò)的求職者擁有更高的入職收入,前者的平均月收入為340元,后者僅為226元[注]本文以1978年為基準(zhǔn),使用物價指數(shù)對收入做過調(diào)整,因此月收入的絕對數(shù)比較低。。但目前尚不能確定這一收入差異是否是求職者使用社會網(wǎng)絡(luò)的原因所致,因為二元分析顯示,求職時是否使用社會網(wǎng)絡(luò)并非一個隨機(jī)事件,而是受到人口、社會等眾多因素的影響。例如,使用社會網(wǎng)絡(luò)的求職者平均年齡是29歲,顯著高于未使用社會網(wǎng)絡(luò)的求職者;體制外的求職者也比體制內(nèi)的求職者更傾向于使用社會網(wǎng)絡(luò)。除此之外,求職時期、求職時的戶口、受教育程度、對關(guān)系文化的態(tài)度,以及單位對職員的要求等因素,均會對求職過程中是否使用社會網(wǎng)絡(luò)造成影響。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

(二)使用社會網(wǎng)絡(luò)的選擇性

正如表1所展示的,使用社會網(wǎng)絡(luò)和未使用社會網(wǎng)絡(luò)的兩類求職者在諸多變量上的分布都不一致。為了得到“社會網(wǎng)絡(luò)作用”的無偏估計,本文首先觀察使用社會網(wǎng)絡(luò)的選擇性,即哪些人更有可能在求職時使用社會網(wǎng)絡(luò)?同時以“求職時是否使用社會網(wǎng)絡(luò)”作為因變量構(gòu)建一個Logit模型,用以預(yù)測各個被訪者使用社會網(wǎng)絡(luò)的可能性。作為影響求職時使用社會網(wǎng)絡(luò)的因素而納入模型的變量包括性別、年齡、戶籍、教育程度、政治面貌、父代教育程度、父代政治面貌、單位性質(zhì)、是否高收入行業(yè)、職業(yè)要求和入職時期,結(jié)果見表2。

從表2可以看出,求職時是否使用社會網(wǎng)絡(luò)受到諸多因素的影響,其中既有來自于年齡、教育程度、戶籍狀態(tài)、對關(guān)系文化的態(tài)度等個人因素的影響,也有來自于單位性質(zhì)、職業(yè)要求、入職時期等結(jié)構(gòu)因素的影響。這一結(jié)論再次驗證了在求職時是否使用社會網(wǎng)絡(luò)并非隨機(jī)分布的,而是具有某些共同的行為特征[20],說明使用社會網(wǎng)絡(luò)的人往往具備某些共同的特征。Logit模型可以提供使用社會網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測概率值,這一數(shù)值能夠作為下一步傾向值分層中重要的分層依據(jù)。

(三)傾向值分層

根據(jù)表2中Logit模型預(yù)測的結(jié)果,本文對排序后的預(yù)測概率值(即傾向值)進(jìn)行劃分,得到六個組間異質(zhì)而組內(nèi)同質(zhì)的子樣本,也即表3中的第一層至第六層。按照由小到大的順序?qū)颖具M(jìn)行劃分,層數(shù)越高,表明該子樣本中的被訪者在求職中使用社會網(wǎng)絡(luò)的可能性也越大。具體來說,第一層中的被訪者在求職過程中使用社會網(wǎng)絡(luò)的概率最小,均小于0.1,則該子樣本中實際使用社會網(wǎng)絡(luò)的人數(shù)及其所占比例也最小,393人中只有84人使用了社會網(wǎng)絡(luò)。第二層中的被訪者使用社會網(wǎng)絡(luò)的概率略高于第一層中的被訪者,介于0.1—0.19之間;實際使用社會網(wǎng)絡(luò)的求職者人數(shù)和比例也都高于第一層的被訪者,354人中有124人使用了社會網(wǎng)絡(luò)。以此類推,第六層中的被訪者使用社會網(wǎng)絡(luò)的概率最高,每個人使用社會網(wǎng)絡(luò)的概率都超過了85%,實際使用社會網(wǎng)絡(luò)的人數(shù)和所占比例也最高,589人中有437人使用了社會網(wǎng)絡(luò)。

表2 是否使用社會網(wǎng)絡(luò)的Logit模型分析結(jié)果

注:***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。

表3的每一列代表了一層,每一行是預(yù)測使用社會網(wǎng)絡(luò)可能性的自變量。最理想的結(jié)果是在每層子樣本的內(nèi)部,各個自變量對于因變量(即“是否使用社會網(wǎng)絡(luò)”)的效應(yīng)均統(tǒng)計不顯著,這意味著“使用社會網(wǎng)絡(luò)”在該子樣本中不受其他任何因素的干擾,可以看作是一個純粹的外生變量。但實際分析中,往往很難得到如此完美的匹配,會存在個別變量仍然顯著的情況,即數(shù)據(jù)并非完全平衡。譬如第五層中的“父輩黨員”這一變量,p值為0.044,說明該層中,父輩的黨員身份仍然影響著被訪者是否要使用社會網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)謝宇等[19]的建議,需要在下一步預(yù)測社會網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的模型中進(jìn)一步控制這些仍然顯著的變量。

表3 使用社會網(wǎng)絡(luò)的傾向值分層結(jié)果

在得到了比較理想的六個匹配分層后,接下來在每一層中各自計算社會網(wǎng)絡(luò)的效應(yīng),隨后采用方差加權(quán)最小二乘法(VWLS)擬合層數(shù)(也就是使用網(wǎng)絡(luò)的傾向性)和社會網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)之間的關(guān)系。VWLS同常見的普通最小二乘法(OLS)的區(qū)別在于其放松了方差齊性的假設(shè)。事實上,不同子樣本的方差也的確不盡相同。除此之外,本文還按照常規(guī)傾向值分層的方法求得了關(guān)系在整體樣本中的平均干預(yù)效應(yīng)。最終的分析結(jié)果見表4。

表4 社會網(wǎng)絡(luò)的異質(zhì)性效應(yīng)分析結(jié)果

注:*表示在10%的顯著性水平上顯著。

表4首先給出了六個子樣本各自內(nèi)部社會網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的大小、標(biāo)準(zhǔn)誤和p值。可以看到,隨著子樣本排序的升高,即層數(shù)的增大,社會網(wǎng)絡(luò)對入職收入的影響逐步變小,甚至出現(xiàn)負(fù)面作用。需要注意的是,由于每層的子樣本都是分析者自行劃分的,因此子樣本本身沒有代表性,所得到的結(jié)果無法向更高層次的群體進(jìn)行統(tǒng)計推斷。事實上,該步驟僅是整個分析中的中間環(huán)節(jié),只有在如傾向值分層匹配中加權(quán)求和,或像SM模型中使用方差加權(quán)的方式進(jìn)行回歸擬合后,結(jié)果才有意義。

接下來使用傾向值分層方法計算了社會網(wǎng)絡(luò)在整體樣本中的平均效應(yīng):

Z=b/SE(b)

其中,b是社會網(wǎng)絡(luò)的平均干預(yù)效應(yīng);k是層數(shù),k=1,2,…,6;bk是每一層中社會網(wǎng)絡(luò)對收入的系數(shù);nk是每一層的個案數(shù);N是整個樣本的個案數(shù);SE(b)是b的標(biāo)準(zhǔn)誤;SE(bk)是bk的標(biāo)準(zhǔn)誤。可以看到,在整體樣本中,使用社會網(wǎng)絡(luò)求職者的收入顯著高于未使用社會網(wǎng)絡(luò)的求職者,這與以往的研究結(jié)論保持一致。

之后使用方差加權(quán)最小二乘法得到社會網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和社會網(wǎng)絡(luò)使用傾向之間的關(guān)系。結(jié)果顯示,層數(shù)排序和社會網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)之間存在顯著的負(fù)向效應(yīng)(-0.045)。根據(jù)這一結(jié)果可以擬合出兩者之間的關(guān)系(如圖1),其中,橫軸表示根據(jù)使用社會網(wǎng)絡(luò)的傾向性劃分的六個子樣本排序,縱軸表示社會網(wǎng)絡(luò)的效應(yīng)。通過圖1能夠清楚地看到所擬合出的負(fù)向線性關(guān)系。

圖1 社會網(wǎng)絡(luò)使用傾向與網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)之間的關(guān)系

四、結(jié)論與討論

勞動者的求職過程實際上是勞動力資源通過勞動力市場進(jìn)行資源配置的過程。理論上,伴隨著市場化程度的逐步深入,市場規(guī)則越來越明確,制度剛性越來越強(qiáng),政府渠道與市場渠道的資源配置作用力應(yīng)該上升,社會網(wǎng)絡(luò)渠道的使用應(yīng)當(dāng)受到抑制。但現(xiàn)實數(shù)據(jù)卻表明,求職時使用社會網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)不再是一個特殊的小群體,其內(nèi)部異質(zhì)性逐漸增大。本文基于針對社會網(wǎng)絡(luò)的大型調(diào)查數(shù)據(jù),聚焦于求職時社會網(wǎng)絡(luò)的使用及回報,試圖回答兩步驟的內(nèi)生性問題:事前內(nèi)生性,即社會網(wǎng)絡(luò)的使用是否是隨機(jī)事件?事后內(nèi)生性,即社會網(wǎng)絡(luò)的回報是否因人而異?得到以下主要結(jié)論:

第一,求職時是否使用社會網(wǎng)絡(luò)并非隨機(jī)分布,不同特征的求職者使用社會網(wǎng)絡(luò)的傾向性不同。在求職這一工具性行動中,求職者選擇使用社會網(wǎng)絡(luò)或不使用社會網(wǎng)絡(luò)并非隨機(jī)事件,而是存在一些共同特征使得一部分人成為了使用社會網(wǎng)絡(luò)的人,而另一部分人選擇不使用社會網(wǎng)絡(luò)。這些特征既包括個人因素,也包括結(jié)構(gòu)因素。以往關(guān)于社會網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的研究,大多是基于傳統(tǒng)的回歸模型分析。回歸分析假定所有的研究對象是隨機(jī)發(fā)生的,但社會網(wǎng)絡(luò)的建立和使用——也即行動者的交往過程,是有目的、主觀意愿很強(qiáng)的行為,這就導(dǎo)致其很難滿足隨機(jī)分布的要求。通過分析,本文發(fā)現(xiàn)確實存在一些“共性”造成了使用社會網(wǎng)絡(luò)和不使用社會網(wǎng)絡(luò)的兩類人之間的本質(zhì)差異。

第二,對于不同傾向性的求職者而言,社會網(wǎng)絡(luò)的回報也是不同的。這就是說,在勞動力市場求職過程這一經(jīng)典的社會網(wǎng)絡(luò)分析場域中,不僅存在事前內(nèi)生性,即社會網(wǎng)絡(luò)的使用具有內(nèi)生偏誤;同時還存在事后內(nèi)生性,即社會網(wǎng)絡(luò)的效應(yīng)具有內(nèi)生偏誤。即便是在使用求職網(wǎng)絡(luò)的群體內(nèi)部,社會網(wǎng)絡(luò)的回報也是“因人而異”的。

第三,求職時的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)存在負(fù)向選擇效應(yīng)。也就是說,社會網(wǎng)絡(luò)的回報與使用社會網(wǎng)絡(luò)的傾向性成反比:使用社會網(wǎng)絡(luò)的傾向性越高的求職者,社會網(wǎng)絡(luò)的回報越低;反之,使用社會網(wǎng)絡(luò)的傾向性越低的求職者,社會網(wǎng)絡(luò)的回報越高。

內(nèi)生性問題已經(jīng)是近年來社會網(wǎng)絡(luò)分析,尤其是勞動力市場中社會網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)研究面臨的主要挑戰(zhàn)。學(xué)者們已經(jīng)從社會網(wǎng)絡(luò)的同質(zhì)性、社會網(wǎng)絡(luò)的選擇性、社會因果關(guān)系的雙向性等許多角度嘗試回應(yīng)內(nèi)生性的挑戰(zhàn)和質(zhì)疑。以往的社會網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)研究沒有發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的異質(zhì)性回報,可能是研究方法上的局限。本研究同時破解了事前內(nèi)生性和事后內(nèi)生性,在考慮了完整內(nèi)生性問題的基礎(chǔ)上,估計了社會網(wǎng)絡(luò)的效應(yīng)。人們不僅在使用社會網(wǎng)絡(luò)上有所區(qū)別,在社會網(wǎng)絡(luò)的效應(yīng)上也存在區(qū)別。本研究提供了分析社會網(wǎng)絡(luò)差異性回報的思路,首先估計了使用社會網(wǎng)絡(luò)的概率,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行樣本分層,計算不同層次內(nèi)部社會網(wǎng)絡(luò)的效應(yīng),然后檢驗層數(shù)和社會網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)大小之間的關(guān)系,結(jié)果支持了負(fù)向選擇效應(yīng)。

林南曾經(jīng)回顧了20世紀(jì)末的20年間有關(guān)社會資本與地位獲得之間關(guān)系的31項研究,其中的30項都證明了社會資本與地位獲得之間的聯(lián)系[11]。對不同的行動者而言,這些聯(lián)系是否一致呢?林南的“地位強(qiáng)度命題”指出,行動者初始位置越好,越有可能獲得和使用更高的社會資本。本研究在這一命題的基礎(chǔ)上,又進(jìn)一步挖掘了不同傾向性造成的回報差異。結(jié)果顯示,在金字塔型的社會結(jié)構(gòu)中,不僅資源的分布存在差異,資源的回報也存在差異。

本文探討了社會網(wǎng)絡(luò)的差異性回報,未來還可能展開更加深入的研究。首先,本文在探討社會網(wǎng)絡(luò)的使用狀況時,運用了個體的各種外部特征變量來綜合分析使用社會網(wǎng)絡(luò)的傾向性。在未來的研究中可以引入第三個維度,深入探討群體特征和使用社會網(wǎng)絡(luò)傾向性之間的關(guān)系及其回報差異。比如社會學(xué)研究關(guān)注的焦點:階層的信息。不同階層使用社會網(wǎng)絡(luò)的傾向性是否存在差異,又是否存在差異性的回報?這將更加豐富社會網(wǎng)絡(luò)研究的社會意義。

其次,本研究關(guān)注的是求職者在進(jìn)入職業(yè)之初社會網(wǎng)絡(luò)的回報問題。除了在找工作的過程中幫助求職者找到工作、獲取高薪之外,社會網(wǎng)絡(luò)的作用還可能是長期效應(yīng),存在延時回報。在“因崗設(shè)薪”的勞動力市場中,求職者使用社會網(wǎng)絡(luò)獲得工作,可能未必在進(jìn)入工作之初就有所體現(xiàn)。那些通過社會網(wǎng)絡(luò)獲取工作的勞動者,在進(jìn)入工作崗位之后,是否受到網(wǎng)絡(luò)的庇護(hù)而有長期發(fā)展、快速晉升、避免淘汰等特征體現(xiàn),都是可能的長期效應(yīng)。追蹤數(shù)據(jù)的收集將有效地幫助我們回答這一問題。

此外,本研究關(guān)注的是勞動力市場中社會網(wǎng)絡(luò)的使用和回報,勞動力市場分割模型是勞動力市場研究中的一個經(jīng)典理論模型。本文的分析對象是作為整體的勞動力市場中的社會網(wǎng)絡(luò),而改革開放40年來,中國社會發(fā)展的一個突出特征是不均衡的現(xiàn)象,那么,不同時期、不同地區(qū)在社會網(wǎng)絡(luò)的使用和回報上存在怎樣的差異?體制差異、行業(yè)差異、崗位級別的差異是否造成了不同角度的勞動力市場分割?這些分割是否導(dǎo)致社會網(wǎng)絡(luò)的使用和回報上產(chǎn)生差異?在SNS廣泛使用的今天,人們的互動和交往已經(jīng)突破傳統(tǒng)的空間限制,社會網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮作用的場域也正面臨時空轉(zhuǎn)換[22]。新時期基于新型社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)平臺的社會網(wǎng)絡(luò)又將如何發(fā)揮作用?這些都將是未來研究中有待深入討論的議題。