Can Social Networks Increase the Migrant's Wage: Analysis Based on Mechanism and Heterogeneity
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摘要: 社会网络在劳动力市场中的作用一直存有争议，特别是对于中国城市劳动力市场中的特殊群体——流动人口的影响尚不确定。为此，基于2016年中国流动人口动态监测数据，从影响程度、路径及异质性等方面考察了社会网络对流动人口工资的作用。研究发现，社会网络并不能帮助流动人口提高工资水平，与正规渠道相比，流动人口通过社会网络获取的工资水平反而降低了7.9%，原因在于其依赖的是一种低级别的关系网络，传递给雇主的是弱能力信号。细分之，相比同乡和朋友的弱关系，亲人的强关系网络对工资的负向影响更大；随着流动人口职业层级的提高，社会网络的影响作用呈减弱趋势。由此，拓宽和正规化就业搜寻方式、通过教育和培训提升其人力资本等，是提高流动人口工资水平的有效途径。Abstract: The role of social networks in the labor market has always been controversial, especially for a special group of migrants in the Chinese urban labor market. Based on the data from China Migrants Dynamic Survey (CMDS) in 2016, this paper systematically examines the impact of social networks on migrants' wage from the aspects of influence degree, mechanism analysis and heterogeneity analysis. The study found that social networks cannot help migrants increase their wages, and compared with formal channels, the wages that migrants obtain through social networks are 7.9% lower, for their social networks are thought to be low-level networks with weak ability signals. Specifically, compared with the weak relationship of fellow villagers and friends, the strong relationship network of relatives has a greater negative impact on wages; with the improvement of the professional level, the influence of social networks shows a weakening trend. Therefore, it can be concluded that broadening and formalizing the search methods for employment, improving their human capital through education and training are effective ways to raise the wage level of migrants.
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Key words:
- social networks /
- migrants /
- network hierarchy /
- weak ability signal /
- employment /
- wage level /
- wage
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表 1 主要研究对比分析表
主要文献 样本 社会网络代理变量 工具变量 作用机制 主要结论 陈钊等(2009)[4] 2002年中国家庭收入调查 找工作时有多少人能提供帮助 家庭祖辈的政治成份 无 正向 陈云松(2012)[6] 2002年中国家庭收入调查 村庄外出打工人数 村庄遭受的自然灾害强度 无 正向 叶静怡等(2012)[7] 2009年北京市农民工调查数据 是否认识北京的高级管理人员或高级技术人员 无 有 正向 叶静怡和武玲蔚(2014)[20] 2009年北京市进城务工人员调查数据 使用定位法测量声望社会资本和权利社会资本 春节是否给他人拜年及拜年次数 无 正向 王春超等(2015)[8] 2008年珠三角九个城市 好友个数、受教育年限及职业阶层 第一次外出是否与其他人同往，是否参与非政府组织活动 无 正向 章元和陆铭(2009)[5] 2002年中国家庭收入调查 曾经赠送过礼品或金钱的亲友数、赠送亲友礼金价值占总支出的比例 户主配偶的母亲是否曾属于地主、富农或黑色阶级；是否来自于革命老区 无 微弱正向 赵延东(2002)[9] 2000年武汉市下岗工人的调查问卷 春节拜年网 无 无 负向 刘林平和张春泥(2007)[1] 2006年珠三角农民工数据 请客送礼和参加工会 无 无 负向 Chen等(2018)[10] 2007年中国和印度尼西亚流动人口数据 找工作社会网络 无 有 负向 王子敏(2019)[11] 2013年流动人口监测数据 亲友数量和礼金 无 无 不确定 注：作者自己整理。 
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表 2 变量定义
变量类型 变量名称 变量说明 因变量 工资的对数(lnwage) 对问卷中回答的工资取对数 自变量 社会网络(social) 使用社会网络找到工作=1；正规方式=0 个体特征变量 性别(gender) 女=0；男=1 年龄(age) 2016-出生年份 民族(minority) 汉族=0；少数民族=1 婚姻状况(marrital) 已婚=1；其他=0 户口性质(hukou) 农村户口=1；其他=0 人力资本变量 受教育程度(edu) 未受教育、小学、初中=1；高中、大专=2；本科及以上=3 是否共产党员(party) 是=1；否=0 流动特征变量 流动范围(f-range) 跨县=1;跨市=2；跨省及以上=3 流动次数(f-times) 流动次数小于3次=1；3~5次=2；5次及以上=3 流动年限(f-years) 流动年限小于3年=1；3~5年=2；5年及以上=3 流动前父母是否流动(f-par) 是=1；否=0 工作特征变量 职业(occ) 按照职业层级划分为1-3 就业单位性质(unit) 国有单位=1；非国有=0
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表 3 变量的描述性统计
变量 样本量 均值 标准差 最小值 最大值 工资的对数 136 208 8.12 0.61 1.61 11.51 社会网络 136 208 0.43 0.50 0 1 性别 136 208 0.58 0.49 0 1 年龄 136 208 35.57 9.52 18 99 年龄的平方 136 208 1355.72 731.20 324 9801 少数民族 136 208 0.075 0.26 0 1 户口性质 136 208 0.83 0.38 0 1 婚姻状况 136 208 0.81 0.39 0 1 受教育程度 136 208 1.46 0.62 1 3 是否共产党员 136 208 0.04 0.20 0 1 流动范围 136 208 2.34 0.74 1 3 流动次数 136 208 1.09 0.34 1 3 流动年限 136 208 2.00 0.73 1 3 流动前父母是否流动 136 208 0.20 0.40 0 1 职业 136 208 2.05 0.40 1 3 就业单位性质 136 208 0.08 0.28 0 1
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表 4 社会网络对工资的影响
变量 (1) (2) (3) (4) 社会网络 -0.129***(-38.536) -0.096***(-29.652) -0.071***(-22.020) -0.079*** (-24.789) 性别 0.252***(78.275) 0.246***(77.149) 0.241***(76.321) 年龄 0.043***(35.569) 0.047***(38.791) 0.046***(37.667) 年龄平方 -0.001***(-42.938) -0.001***(-44.026) -0.001***(-43.326) 少数民族 -0.150***(-24.889) -0.129***(-21.693) -0.101***(-17.084) 户籍 -0.184***(-43.410) -0.084***(-18.330) -0.081***(-17.986) 婚姻状况 0.135***(28.277) 0.146***(30.727) 0.140***(29.892) 受教育程度 0.154***(51.760) 0.161***(54.545) 党员身份 0.059***(7.151) 0.064***(7.794) 流动范围 0.116***(55.458) 流动次数 0.036***(7.687) 流动时间 0.015***(6.563) 父母流动 0.011***(2.762) 常数项 8.172***(3 721.840) 7.426***(341.833) 6.988***(304.279) 6.656***(276.616) N 136 208 136 208 136 208 136 208 R2 0.011 0.099 0.119 0.140 F 1 484.986 2 146.605 2 039.838 1 705.219 注：括号内的数值是t值；***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。下表同。
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表 5 工具变量二阶段回归
变量 样本数据 2000年普查数据 2005年1%调查数据 第一阶段 第二阶段 第一阶段 第二阶段 第一阶段 第二阶段 社会网络 工资 社会网络 工资 社会网络 工资 社会网络 -0.081***
(-19.11)-0.084***
(-19.41)-0.086***
(-19.50)工具变量 1.375***
(559.67)1.149***
(751.36)1.131***
(763.27)控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 常数项 -0.051***
(-3.51)6.658***
(246.91)-0.110***
(-7.60)6.660***
(246.90)-0.091***
(-6.16)6.661***
(246.94)样本量 136 208 136 208 136 208 136 208 136 208 136 208 R2 0.531 0.140 0.522 0.140 0.514 0.141 F/Wald 29 395.74*** 19 895.59*** 54 713.33*** 19 921.78*** 57 653.74*** 19 896.06***
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表 6 家庭规模替代社会网络的稳健性回归
变量 (1) (2) (3) (4) 家庭规模 0.015***(10.533) -0.021***(-12.367) -0.010***(-5.861) -0.015***(-8.715) 个体特征变量 不控制 控制 控制 控制 人力资本变量 不控制 不控制 控制 控制 流动特征变量 不控制 不控制 不控制 控制 常数项 8.069***(1 694.364) 7.369***(339.731) 6.927***(303.482) 6.598***(275.122) N 136 208 136 208 136 208 136 208 R2 0.001 0.095 0.116 0.137 F 110.939 2 032.136 1 983.236 1 657.265
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表 7 社会网络的异质性回归结果
变量 亲人组 同乡组 朋友组 social 1 -0.073***(-16.715) social 2 -0.038***(-7.502) social 3 -0.041***(-9.991) 控制变量 控制 控制 控制 常数项 6.632***(275.537) 6.594***(274.973) 6.604***(275.187) N 136 208 136 208 136 208 R2 0.138 0.136 0.137 F 1 675.378 1 655.513 1 659.391
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表 8 职业类型异质性的回归结果
变量 农林牧渔和其他职业组 生产和商业服务组 专业技术人员组 社会网络 -0.144***(-9.281) -0.070***(-20.633) -0.048***(-4.869) 控制变量 控制 控制 控制 常数项 6.393***(58.682) 6.809***(261.239) 6.031***(81.122) N 7 660 113 731 14 817 R2 0.210 0.112 0.249 F 155.967 1 106.340 377.117
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表 9 就业单位异质性的回归结果
变量 国有单位 非国有单位 社会网络 -0.069*** -0.078*** (-6.240) (-23.459) 控制变量 控制 控制 常数项 6.417*** 6.679*** (84.667) (263.796) N 11 310 124 898 R2 0.232 0.136 F 262.111 1 515.184
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表 10 人口学个体特征异质性的回归结果
变量 性别 年龄 户籍 受教育程度 男 女 18~24 25~44 45以上 农村 非农 初中及以下 高中大专 本科及以上 社会网络 -0.060*** -0.103*** -0.044*** -0.088*** -0.077*** -0.073*** -0.109*** -0.073*** -0.092*** -0.096*** (-14.272) (-21.367) (-5.189) (-22.939) (-10.187) (-21.428) (-12.588) (-18.029) (-16.603) (-6.149) 性别 0.152*** 0.255*** 0.213*** 0.246*** 0.221*** 0.251*** 0.214*** 0.207*** (17.741) (67.867) (26.885) (71.541) (27.779) (61.835) (38.471) (17.201) 年龄 0.046*** 0.047*** 0.046*** 0.046*** 0.038*** 0.056*** 0.088*** (28.758) (24.022) (34.585) (14.554) (25.484) (23.840) (11.364) 年龄平方 -0.001*** -0.001*** -0.001*** -0.001*** -0.001*** -0.001*** -0.001*** (-34.087) (-26.327) (-40.302) (-15.661) (-31.129) (-25.471) (-9.889) 少数民族 -0.104*** -0.097*** -0.118*** -0.109*** -0.051*** -0.114*** -0.044*** -0.122*** -0.080*** -0.053** (-13.093) (-10.980) (-8.535) (-15.320) (-3.229) (-17.838) (-2.856) (-17.202) (-6.752) (-2.228) 户籍 -0.078*** -0.087*** -0.064*** -0.072*** -0.081*** -0.062*** -0.051*** -0.080*** (-12.945) (-12.820) (-4.747) (-13.568) (-7.181) (-8.092) (-8.187) (-6.247) 婚姻状况 0.198*** 0.068*** 0.144*** 0.136*** 0.083*** 0.142*** 0.121*** 0.113*** 0.151*** 0.102*** (30.975) (9.706) (13.967) (24.352) (5.581) (27.324) (10.978) (17.029) (20.249) (6.570) 受教育程度 0.162*** 0.153*** 0.070*** 0.173*** 0.187*** 0.138*** 0.214*** (41.768) (33.816) (9.041) (52.541) (19.091) (40.875) (34.622) 党员身份 0.061*** 0.063*** 0.092*** 0.039*** 0.072*** 0.065*** 0.042*** 0.083*** 0.072*** 0.012 (6.102) (4.353) (3.451) (4.121) (3.544) (6.049) (3.206) (4.653) (5.809) (0.861) 流动范围 0.108*** 0.130*** 0.125*** 0.117*** 0.112*** 0.100*** 0.188*** 0.089*** 0.129*** 0.266*** (38.673) (40.970) (21.606) (46.487) (22.270) (43.922) (34.789) (33.216) (35.598) (31.460) 流动次数 0.042*** 0.020** 0.068*** 0.009* 0.101*** 0.043*** -0.006 0.051*** 0.014 -0.040 (7.415) (2.398) (4.229) (1.697) (9.659) (8.777) (-0.414) (9.286) (1.507) (-1.599) 流动时间 0.027*** -0.002 -0.029*** 0.033*** -0.014*** 0.008*** 0.048*** -0.001 0.031*** 0.076*** (8.864) (-0.545) (-4.191) (11.958) (-2.601) (3.010) (8.101) (-0.496) (7.504) (8.066) 父母流动 0.014** 0.008 -0.028*** 0.018*** 0.094*** 0.010** 0.024** 0.020*** 0.007 -0.006 (2.463) (1.299) (-3.247) (3.805) (5.848) (2.249) (2.261) (3.453) (1.033) (-0.397) 常数项 6.829*** 6.727*** 7.487*** 7.405*** 7.308*** 6.662*** 6.328*** 7.063*** 6.729*** 5.910*** (211.271) (178.864) (236.921) (547.511) (256.509) (264.066) (103.418) (242.601) (161.576) (43.541) N 78 400 57 808 15 028 94 684 26 496 112 934 23 274 82609 44 429 9 170 R2 0.114 0.102 0.076 0.126 0.084 0.116 0.190 0.091 0.123 0.246 F 839.338 544.364 112.839 1242.825 219.858 1 233.785 453.902 690.555 520.656 249.189
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表 11 基于社会网络等级性的回归结果
变量 1 000以下 1 001~3 000 3 001~5 000 5 001~8 000 8 001~10 000 10 000以上 社会网络 -0.030*** -0.005*** -0.006*** -0.004** 2.55E-04 0.012*** (-2.635) (-2.814) (-5.738) (-2.395) (0.148) (4.017) 控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 常数项 6.476*** 7.467*** 8.156*** 8.553*** 9.010*** 9.199*** (86.73) (528.97) (861.41) (582.38) (628.11) (340.91) N 6 353 61 647 31 994 25 046 4 304 4 358 R2 0.02 0.042 0.024 0.009 0.004 0.008 F 10.076 207.773 60.43 16.856 1.429 2.706
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表 12 基于弱能力信号的回归结果
变量 签订正规合同 未签订正规合同 社会网络 -0.037*** -0.098*** (-8.521) (-22.099) 控制变量 控制 控制 常数项 6.519*** 6.747*** (200.779) (201.902) N 51 258 84 950 R2 0.229 0.107 F 1 171.656 785.948
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表 13 基于求职效率与工资权衡的回归结果
变量 0~2次 3~4次 5次以上 社会网络 -0.083***(-25.020) -0.049***(-3.999) 0.055**(2.393) 控制变量 控制 控制 控制 常数项 6.686***(272.042) 6.700***(63.229) 7.383***(39.001) N 125 992 7 946 2 270 R2 0.142 0.116 0.100 F 1 735.182 86.5 20.996
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