Page 132 - 《社会》2013年第1期

同乡的力量：同乡聚集对农民工工资收入的影响

民工以“市／县”定义这些农民工同乡聚集的边界；如果是市县内迁移，
则以“村”作为同乡聚集的边界。由于调查同时测量了雇主、管理者和
工友的族群特征，本研究得以从两个角度界定同乡聚集，一是以雇主和
管理者为同乡定义同乡聚集，二是以绝大多数工友（ ５０％ 以上）为同乡
定义同乡聚集。前一种定义包含了同乡经济体的情况，后一种定义包
含了在非同乡经济体中更小单元的同乡聚集。
表 ２ 描述了样本的基本情况和在不同定义下同乡聚集样本的基本
情况。可以看到，两种界定下的同乡聚集有重合但并不完全重叠。同乡
聚集的农民工的工资要高于总样本的平均水平，但工作时间也较长。同
乡聚集者多分布在规模较小的企业。他们找到目前工作的途径大多为
亲友网络，由此推测，农民工很可能是通过亲友网络进入同乡聚集。

五、模型结果

首先看进入同乡聚集的选择性，哪些农民工比另一些农民工更倾
向于进入同乡聚集？以“农民工是否进入同乡聚集企业中工作”（是 ＝
１ ，否 ＝０ ）作为因变量建立 犔狅 犵 犻狋 模型 ７ 。作为影响进入同乡聚集的因
素而纳入模型的自变量包括性别、入职时的年龄、教育程度、是否为初
次工作、打工所在地（以省和直辖市划分）、本省籍人口占打工地所在省
份所有流动人口的比例、是否通过亲友途径寻找到目前的工作 ８ 。其
中，本省籍人口占打工所在省所有流动人口的比例是根据《中国人口统
计年鉴 ２０００ 》的数据计算，该指标测量的是同乡聚集的机会，如果某个
来源地省份农民工较多集中在某一省，说明该省对这一来源地省份的农
民工较有吸引力，也说明该来源地省份的农民工较有机会聚集在一起。

７． 此处的 犔狅 犵 犻狋 模型将用于生成进入同乡聚集的倾向性分数，笔者对 犔狅 犵 犻狋 模型纳入的自变
量事先进行了不平衡检验（ 犻犿犫犪犾犪狀犮犲犮犺犲犮犽 ）。检验发现，两种定义下，同乡聚集者（干预组）
和非同乡聚集者（控制组）在绝大多数自变量取值上的分布有显著差异，这说明同乡聚集者和
非同乡聚集者在进入同乡聚集前的特征上有显著差异，有必要通过倾向性匹配的方法匹配条
件相似的同乡聚集者和非同乡聚集者。不平衡检验的具体结果此处略去。
８． 进入同乡聚集的预测模型中应该纳入哪些变量取决于理论和以往的经验研究。在本研究
中，预测变量应包括农民工进入目前这份工作之前就已具有的特征（如教育程度、性别、是否
为初次入职等）和环境性的特征（如本省流动人口比例、打工所在地）。符合条件的变量在数
据中很有限，笔者已尽可能地将调查搜集到的这些变量纳入到模型中。但从 犔狅 犵 犻狋 模型的结果
来看，模型整体的解释力还是有限。遗漏变量导致的潜在偏误（ 犺犻犱犱犲狀犫犻犪狊 ）有可能存在。

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