2010年9月15日，北京大学光华管理学院的陈玉宇副教授在北京大学国家发展研究院万众楼大教室发表题为“社会网络对中国劳动力迁移的影响”的演讲。报告主要基于他和两位同事使用中国某地调查数据进行的实证研究。其主要内容如下。
大规模的人口迁移是中国目前面临的一大挑战，尤其是从农村迁移到城市的农民工占据了其中绝大部分。据统计，1990年全国有三千四百万农村劳动力从农业部门迁移至非农部门，1999年为六千七百万，而2005年达到一亿三千四百万。这是整个人类历史上最庞大的城市化运动。针对这一现象，我们可以从以下角度对其影响进行描述：Young(2003) 估计由农村移民带来的劳动力供给上升贡献了中国GDP近九分之一的增长；大规模的人口迁移使交通愈加拥堵，如2009年春运期间有近一亿九千二百万乘客通过铁路出行；劳动力大规模迁移也带来很多值得深入研究的社会问题，如留守儿童的成长、老年人的照料、城市犯罪数量的提高、城乡歧视等；此外，经济衰退也会带来失业的大范围蔓延。
以往研究(Sjaastad 1962, Becker 1975)认为，人们在决定是否外出打工时需要权衡迁移带来的收益与成本：如果收益大于成本，人们就会决定外出打工；反之亦然。而对于不同的个体，其迁移的收益与成本会随着自身以及家庭的特征而变化，包括城乡收入差距、地理空间距离、个体年龄、教育程度、土地所有权等。大量的历史理论和实证研究是围绕这些个体异质性展开的。最近几年，更多的研究开始关注社会网络对外出移民的影响，而且试图从社会网络差异的角度来解释收入不均等问题。Calvo-Armengol(2003)和Loannides(2005)通过理论模型得出移民的社会网络能减少其迁移和找工作的成本。Carrington等(1996)指出长期来看，社会网络对迁移有“滚雪球”式的促进效果，因为周边群体移民越多，他们提供的就业信息就更为丰富，从而进一步带来更多周边移民，进而形成一种良性循环。得益于更多的调查数据，与迁移社会网络相关的实证研究也层出不穷。但社会网络与劳动力迁移的因果关系很难论断，主要是因为移民的行为和留守村民的迁移选择之间相互影响。尤其是在使用横截面数据的情况下，很难区分出相互影响的先后次序，这又被称为“镜像效果”(mirror effect)。在此情形下，陈玉宇认为所有社区层面的特征都是不适合作为工具变量的，因为某一特征在影响邻居（同村人）的行为同时，也必然影响自己的移民决策，这就违背了工具变量选择的前提条件。综上，尽管社会网络在理论模型和实际政策中都有重要意义，但其对劳动力迁移的确切因果关系很难在实证研究中验证。
陈玉宇等这一研究的主要目的有两个：一是使用中国某地的调查数据验证这一因果关系，即社会网络会影响农村劳动力向城镇的迁移；二是试图厘清社会网络对农村劳动力迁移的影响渠道。第一种渠道是我们最关心、也是最需要论证的，就是邻居移民带来了相关目的地的就业信息或者临时居住场所，减少了自己迁移的成本，增加了就业的概率和报酬等。第二种渠道来自于同辈的压力，例如移民是反映自身能力的一种信号，邻居的移民会给自己带来心理负担：如果邻居同辈能够外出打工而自己不能，就说明自己能力较低，所以自己也要千方百计外出移民。第三种渠道源于市场的一般均衡效果：同村人的移民造成村里资源配置的变化，例如人均可耕地面积增大。这样的话，邻居的迁移就会使自己重新权衡迁移的收益与成本，从而改变移民决策。尽管后两种机制也解释了社会网络对劳动力迁移的因果关系，但只有第一种是我们最愿意看到的，是最积极的，也是政策最关心的。在此次研究中，实证结果显示，中国的社会网络对农村劳动力迁移的影响主要是通过第一种机制，即同村外出打工的邻居分享了迁移目的地的相关工作信息并且降低了后迁者的移民成本，而后两种机制显得并不重要。
随后，陈玉宇对中国的劳动力市场进行了简要的描述。首先，大多数学者认为中国的劳动力市场是明显城乡分割的。即使迁移到城镇，农民工也大多数从事较脏较危险的低薪酬工作。其次，农民工缺乏有效的城市劳动力市场信息。一方面，有组织的劳动力供需市场都集中于城镇地区，这样就限制了大部分农村劳动力的信息获取；另一方面，政府在劳动力供需配对方面只起到了相当有限的作用。Jian(2003)分析了进城务工农民工的工作来源：55.4%的移民是自己寻找工作，41.3%是通过亲戚、朋友和同籍移民的介绍，只有3%的农民工是通过政府的组织找到工作。总之，中国农村劳动力进城务工有着各种各样的障碍，包括农业生产对劳动力的需要、较低的文化程度以及招工信息和社会网络的缺乏等(Du, Park and Wang 2005).
国家统计局曾于1996年和2006年组织地方政府进行了两次中国农业普查。陈玉宇等此次的实证研究使用了2006年普查的某地区数据。该地区覆盖了某省一个连续的农村区域，人均收入低于全国平均水平，约包括五百九十万个体，一百四十万家户，3986个村庄和8个县，覆盖大约一万六千平方公里。他们把样本限制在17至60岁的成年人，排除了其中的在校学生、非农户口个体以及成年人少于100人的村庄。最终数据样本包括三百三十万个体，3950个村庄和8个县。在研究过程中，陈玉宇等把2006年离家外出工作超过15天的个体视为移民。这样的话，样本中近15%的成年人为外出迁移者，其中大部分离家时间超过了半年。在个体层面，此次调查包括年龄、性别、教育程度、就业状态、职位、离家时间、与户主关系等信息；家户层面包括承包土地面积、家庭结构、房产价值、耐用品信息、债务等；村庄层面包括本村人口数量、人均土地面积、最近交通站点距离、供电、供水、有线电视、道路状况等。
数据描述显示该地区的移民中，多于70%是迁移到该省之外的地区，其中迁移至A和B两省的分别占28%和20%，远多于排名第三的C省10%。这些事实说明该地区农村劳动力外出打工的目标地区比较聚集，且受经济发展水平和距离的影响不大。回归分析使用的是设定在个体层面的线性概率模型，被解释变量为个体是否移民的二元选择变量，控制变量包括县层面固定效应、村庄层面部分特征、家户特征、个体特征，感兴趣的解释变量为该村除本人外的外出移民比例。为了解决之前提到的因果关系识别的困难，陈玉宇等在此次研究中采取了新的工具变量估计社会网络对劳动力迁移的影响，其中一个工具变量是除本人外同村其他成年个体的第一胎子女为女孩的比例与同村其他家庭中女性劳动力数量的乘积，另一个则是同村其他家庭中第一胎子女是多胞胎的比例。采用这两个工具变量的原因有以下几点：首先，从1984年起，中国政府允许地方政府酌情批准第一胎为女孩的农村家庭生第二胎，这样就造成第一胎性别比平衡，第二胎之后男多女少的状况；其次，第一胎是否是多胞胎可以看作是对家户规模的一个外生冲击；第三，家户规模及其子女性别组成会影响该户劳动力的迁移决策：家户规模越大，就越鼓励成年男性外出打工，并降低成年女性外出的可能。因此，以上两个工具变量通过对家户规模产生外生的冲击，进而影响到同村其他家庭中成年人的劳动力迁移决定。
一系列的回归分析表明，同村的移民社会网络对劳动力迁移有显著的正向促进作用：同村邻居外出打工比例增加1个百分点大约能使本人迁移的可能性提高0.7个百分点。经过进一步的稳健性检验，这一影响的显著性并不随子样本的不同选择而发生较大的变化这种显著影响并不随着子样本的改变（如民族等）而发生明显的变化。更重要的是，通过对不同年龄组、性别、教育程度、家族、目的地和打工行业的一系列子样本进行工具变量回归分析，发现社会网络对劳动力迁移的影响主要是通过共享招工信息和减少迁移成本的渠道，这也是政策和理论模型最关心的机制。
综上，陈玉宇等的实证研究说明，由同村移民所形成的社会网络对中国农村劳动力的迁移有显著的正向因果关系，其影响机制在于减少了迁移成本和促进了信息共享。集中迁移的现象也对社会各方各面产生巨大的影响，如交通拥堵、无法分散失业风险等。当然，由于该研究使用了单一地区的横截面数据，并且缺乏迁移历史等信息，其结论的普遍性和动态效果需要进一步的研究。
（宋伟 整理）
