社会资本对居民再分配偏好的影响研究——基于社会网络视角的分析

徐建斌，刘华，华中科技大学 管理学院，湖北 武汉430074

一、引言

改革开放三十多年来，中国经济持续高速发展，经济总量于2010年超过日本，一跃成为世界第二大经济体。但与此同时，收入不平等问题日益突出，成为我国当前经济和社会发展所面临的重大现实挑战。为此，如何通过包括财税手段在内的再分配政策扭转我国的收入分配形势一直是政府部门和学术界的一个焦点话题。学术界就如何发挥税收的收入分配调节功能展开了广泛的研究与讨论，如关于税制结构的收入分配效应［1］16-30［2］79-85、关于流转税税种的收入分配效应［3］22-30［4］31-42、关于个人所得税的收入分配效应［5］31-37［6］37-44，等等。然而，现有的研究大多着眼于宏观税负水平、具体税种的税负分布及其收入分配效应等宏观层面的再分配，对个体微观层面的再分配态度和偏好则关注不够。事实上，在西方民主制国家，居民的再分配偏好直接反映了其对再分配的态度，也直接影响着国家的再分配政策。比如，是采取高税率还是低税率、高福利还是低福利，等等，欧洲国家与美国在再分配政策方面的巨大差异在很大程度上是源于欧洲居民与美国居民的再分配偏好差异［7］960-980。尽管我国的政治体制与西方国家存在明显差异，但随着我国政治民主化的推进，政府政策的民意倾向越来越明显［8］50-55，为此，从微观层面研究居民的再分配态度和偏好是十分必要的。

居民的再分配态度和偏好是居民对收入分配状况认同度的重要体现，国外学者们对再分配偏好的影响因素进行了丰富的理论与实证分析，并主要形成了以下两种观点:(1)经济利益论。该观点认为，居民的再分配偏好和态度主要取决于他们的自我经济利益，其中主要包括收入不平等、收入水平和流动性预期对再分配偏好的影响。比如，Meltzer 和Richard(1981)模型分析表明，当中间选民追求自身利益最大化时，再分配将决定于均值收入与中间选民收入的比值，即再分配取决于收入不平等状况，收入越不平等，中间选民的再分配偏好越为强烈［9］914-927。Fong(2001)研究发现，由于再分配一般是部分收入从富人向穷人转移的过程，穷人往往会支持再分配，而富人往往则会反对再分配［10］225-246。然而，在现实生活中，并非所有的穷人都强烈支持再分配，部分穷人也会反对再分配，而一些富人却会支持再分配。对于这一社会现象，一些学者通过引入流动性预期理论，从动态角度研究居民的再分配偏好。例如，Benabou 和Ok(2001)提出了“向上流动性预期假说”(prospect of upward mobility，简称POUM假说)，他们认为，处于均值收入水平以下的居民(即所谓的穷人)如果预期自己将来的收入等级会提高，即具有向上的流动性预期，那么他们将不再具有强烈的再分配偏好［11］447-487。(2)社会公平论。该观点认为，在现实生活中，居民的再分配偏好不仅受经济利益的显著影响，而且在很大程度上受到公平信念的影响。通过构建“理性的学习理论”(rational learning theory)模型，Piketty(1995)研究认为，如果个人因素是成功的关键，那么整个社会将具有较弱的再分配偏好［12］551-584。Alesina 和Angeletos(2005)将社会信念引入再分配偏好模型，研究认为，如果一个社会的大多数居民认为个人努力决定了收入水平，那么这个社会将具有较弱的再分配偏好;而如果社会认为运气、出生、腐败等决定了财富水平，那么它将具有较为强烈的再分配偏好［7］960-980。

当前，国内学者对再分配偏好的研究还比较有限。比如，孙明(2009)利用2005年的中国综合社会调查数据(CGSS)探讨分配制度的市场化和个人理性因素对民众分配公平观的影响，研究发现，市场化程度越高，人们越倾向于应得原则，社会经济地位越高的人们也倾向于应得原则［13］78-89。马明德和陈福平(2010)、潘春阳和何立新(2011)、徐建斌和刘华(2013)等利用微观数据，进一步研究了中国居民再分配偏好的影响因素。他们研究发现，中国居民的再分配偏好不仅受到经济利益动机的影响，也显著受到社会公平认知的影响［14］15-27［15］20-30［16］48-56。

然而，现有的国内外研究并未充分考虑个体间的交往和互动对再分配偏好所产生的影响。事实上，人不是孤立地、抽象地栖息于世界之中，而是存在于各种关系和互动之中的，个体的主观态度和行为显著地受到他人的影响［17］897-931［18］421-443。以社会网络为核心的社会资本是我国当前居民间交往和互动的最重要形式之一。每个人都生活在一定的社会关系中，以社会关系网络为特征的社会资本在我国经济和社会发展中扮演着十分重要的角色，对居民的再分配态度和偏好也具有重要影响。但遗憾的是，社会资本对居民再分配偏好的影响却被学术界所忽视，从笔者所掌握的文献来看，目前仅有Yamamura(2012)［19］498-511对社会资本与再分配偏好的关系进行了一定研究，但其研究主要聚焦于个体间的社会互动对再分配偏好的影响，而且也未考虑社会资本的内生性问题。基于上述考虑，笔者利用2008年中国综合社会调查数据，着眼于分析以社会关系网络为特征的社会资本对我国居民再分配偏好的影响，从社会资本视角诠释我国居民的再分配观，进一步丰富和发展了相关文献。

二、数据和变量定义

(一)数据来源与说明

本文所使用的数据来源于中国人民大学社会学系和香港科技大学社会调查中心合作的中国综合社会调查项目(China General Social Survey，简称CGSS)①中国综合社会调查是中国第一个全国性、综合性、连续性的大型社会调查项目。该项目始于2003年，之后分别于2004、2005、2006、2008年进行了共五次大型调查，顺利完成了项目的第一期工程;自2010年起，CGSS 开启了第二期项目调查。CGSS 项目采用多阶分层抽样方法，对全国具有代表性的县(区)、街道(乡、镇)、居(村)委会、家庭进行调查，对改革开放三十年以来民众的工作、就业和生活情况以及对当前一些社会问题的看法等问题进行了较为全面的调查访问。CGSS 数据向社会完全开放，只需填写申请表就可以获得，它已成为学者们研究工作、就业和生活情况，以及对当前一些社会问题的看法等问题所公认的权威数据。更详细的信息参见该项目网站:http://www．chinagss．org/。。

本文所使用的是目前对外开放的最新数据——CGSS 2008，该问卷数据分为A、B 部分，A 部分主要包括个人(家庭)的基本情况和教育与工作情况，B 部分则主要包括民众对当前一些社会问题的态度和看法。在此次调查中，A 卷共获得6 000个有效样本，B 卷共获得3 010个有效样本，在对AB 卷进行合并之后共有3 010个有效样本。然而，根据具体的研究需要，笔者对核心变量信息缺失的样本数据进行了处理，比如剔除再分配偏好变量的无效样本，即对“您是否同意下列说法:缩小高收入者和低收入者之间的收入差距是政府的责任”，问题回答为“无法选择”的样本，最终本文获得了2 964 个有效样本。

(二)变量定义与描述

本文的被解释变量为居民的再分配偏好(preference for redistribution)①再分配偏好与再分配需求(demand for redistribution)、再分配支持(support for redistribution)等概念并无实质区别。，用以度量居民对再分配的支持程度和倾向程度，是居民对当前收入分配状况认同度的重要体现。借鉴Corneo 和 Gruner (2002 )［20］83-107、Finseraas(2009)［21］94-119等相关研究，本文采用对问卷“您是否同意下列说法:缩小高收入者和低收入者之间的收入差距是政府的责任”问题的回答来度量个体的再分配偏好。问卷要求被调查者在数字1 到5 之间进行选择，1 表示非常不同意，5 表示非常同意，因此，数值越大，表示再分配偏好越为强烈，对当前收入分配状况的认同度就越低②在初始问卷数据中，数值1 表示非常同意，5 表示非常不同意，但为了更加直观的理解与分析再分配偏好，本文对数值含义进行了重新界定，具体的公式为:新赋值=6-原赋值。。从图1 的统计信息可以看出，“同意”维度和“非常同意”维度的占比分别为54%和27%，二者占比之和超过80%，这就说明，整体而言，我国居民具有较强的再分配偏好，对我国当前的收入分配状况的认同度偏低。

图1 居民的再分配偏好状况

本文的核心解释变量为社会资本。尽管学者们关于社会资本的定义和度量尚且存在较大的争议［22］136-146［23］167-195，但就其核心内容而言，社会资本主要包括社会网络、信任和规范。对于微观个体而言，社会网络最易测量，影响也最为直接［24］364-390，为此，本文所涉及的社会资本主要指个体的社会网络，而不去探讨中观层面的信任和规范。在度量社会网络的过程中，本文借鉴边燕杰(2004)［22］136-146的相关做法并结合CGSS 2008问卷设计的内容，从三个层面来度量社会网络:(1)网络规模。规模越大，信息和人情桥梁就越多，社会资本量就越大。本文以CGSS 2008B 卷“社会网络”部分中“平常会跟几位非亲戚和亲戚接触”的回答来度量网络规模，接触的人越多，网络规模就越大。(2)网络差异性。关系网内的人从事不同的职业，处于不同的职位，就更能实现互补，因此网络差异性越大，所潜藏的社会资本量就越大。本文通过计算“与您接触的人里面，他们中有没有从事下列职业的”的职业种类来度量网络的差异性，职业的种类越多，网络差异性越大，社会资本量就越大。(3)网络构成。与资源丰厚的社会阶层有关系纽带的个体所潜藏的社会资本量越大。本文借鉴边燕杰(2004)［22］136-146做法，通过定位法计算网络构成得分值，分值越高，社会资本量越大。

表1 变量定义与描述

此外，本文还对被大多数经验研究所证实的相关个体特征变量进行了控制，主要包括性别、年龄、民族、政治面貌、户口状况、教育、婚姻状况、健康状况、收入水平、收入差距感知等，具体变量定义和描述由表1 给出。

三、实证结果与分析

(一)初步回归结果

本文首先以居民再分配偏好为被解释变量，对以社会网络为特征的社会资本和其他控制变量进行回归。由于被解释变量是取值范围为1- 5 的有序离散变量，本文采用Ordered Probit 模型进行回归。在Ordered Probit 模型中，只要随机扰动项与解释变量是相互独立的，那么采用极大似然法就能得到一致估计量。为此，本文借助STATA 软件，先暂时不考虑社会资本的内生性问题，得出Ordered Probit 模型的回归结果，具体结果由表2 给出。其中，模型(1)以网络规模来度量社会网络，模型(2)以网络差异性来度量社会网络，模型(3)以网络构成来度量社会网络，模型(4)、(5)、(6)则分别在模型(1)、(2)、(3)基础上加入相关控制变量。

表2 初步回归结果

从表2 可以看出，分别从网络规模、网络差异性和网络构成等三个不同层面度量的社会网络变量的回归系数均显著为正，尽管在加入相关控制变量之后，回归系数和显著性有所降低，但依然在10%的水平上显著且系数符号均未发生变化。这似乎表明，以社会网络为特征的社会资本量越大，居民的再分配偏好反而越强，即拥有更广泛的社会关系网和拥有更大社会资本量的居民反而对当前的收入分配更加不认同。很显然，这与中国的经验感知似乎是相违背的，因为一般而言，在利己动机的驱动下，社会资本量越大的居民往往具有更高的收入或者收入预期，从而表现出更弱的再分配偏好，对当前的收入分配也表现出更高的认同态度。

然而，简单接受表2 的回归结果可能过于草率，其主要原因在于社会资本变量的内生性问题而导致的估计偏误。首先，遗漏变量可能导致社会资本的内生性问题。对于诸如性格等难以观测和度量的变量，回归方程并未予以控制，这就可能导致社会网络与干扰项相关，因为性格与一个人的社会关系网络显著相关，那些性格外向的人往往具有规模更大、差异更大的社会关系网络;其次，社会学和经济学的众多研究均发现，人与人之间的社会关系网的形成存在“自选择”过程，即“物以类聚，人以群分”，那么这种“自选择”过程将可能造成社会网络的内生性。可见，上述两种问题均会导致以社会网络为特征的社会资本变量具有内生性问题而导致估计产生偏误，为此表2 的回归结果很有可能是有偏且非一致的。

(二)2SLS 估计结果

相比较而言，对基于调查数据的定量分析，工具变量法在解决内生性问题中具有独特优势［25］192-216，而寻找合适、有效的工具变量是工具变量法的关键。一般而言，有效的工具变量必须满足两个基本条件:首先，工具变量必须与内生变量显著相关;其次，工具变量与随机干扰项不相关。本文借鉴陈云松(2012)［25］192-216的相关研究并结合CGSS 2008 数据的特点，选择父母亲的单位类型作为社会网络的工具变量①此处特别感谢匿名审稿专家提出的宝贵修改意见。。具体而言，本文将单位类型为“党政机关”的赋值为1，其他为0②具体问卷内容请参见CGSS 2008 调查问卷。。我们有理由认为，父母亲的单位类型对于个体而言完全是外生的，但在转型背景下的中国，尽管市场经济有了较大的发展，但政府依然垄断和控制着大量经济资源，因此我国在一定程度上依然还是政府主导型的经济体制。一般而言，我国党政机关的工作人员所具有的社会网络规模可能就越大，潜藏的社会资本量就越多。显然，从理论上而言，“父母亲的单位类型”这一工具变量满足有效工具变量的两个基本条件。此外，笔者也对工具变量的有效性和过度识别问题进行了检验，结果发现，本文的工具变量并不存在弱工具变量和过度识别问题③本文以父母亲的单位类型为工具变量，分别对网络规模、网络差异性、网络构成层面的社会网络进行了第一阶段回归，有感兴趣者可以向作者索取检验结果。。

表3 给出了两阶段最小二乘法(2SLS)的回归结果，其中模型(1)—(3)分别为网络规模、网络差异性、网络构成层面的社会关系网络估计参数。估计结果显示，在考虑了社会网络的内生性问题之后，三个层面的社会网络估计系数显著为负，即居民的社会网络的规模越大、社会资本量越多，其再分配偏好就越弱。具体而言，社会网络规模提高一个标准差(1．61)，居民的再分配偏好得分值将降低0．49 左右，即整体的居民再分配偏好下降了12．16%左右;社会网络差异性提高一个标准差(2．44)，居民的再分配偏好得分值将降低0．48 左右，即整体的居民再分配偏好下降了11．93%左右;社会网络构成提高一个标准差(14．53)，居民的再分配偏好得分值将降低0．385 左右，即整体的居民再分配偏好下降了9．55%左右。可见，以社会网络为特征的社会资本对居民的再分配偏好产生了较大的负向影响，笔者认为可能的原因主要体现在以下两个方面。

首先，利己动机论。利己论认为，人们的立场和观点取决于他们的自我利益，为此那些占优势地位的群体会反对强烈的再分配，而劣势群体则期待从再分配中获得更多的利益而表现出较为强烈的再分配偏好，对当前的收入分配状况也更加不认同。每个人都嵌在一定的社会关系网络中，因而社会关系网络在经济社会中扮演着重要角色，对人们的社会经济地位具有直接和间接的影响。如果个人的社会网络和社会资本构成工作绩效的重要组成部分，那么社会网络和社会资本将直接影响人们的收入水平。有充分的理由相信，这一关系在改革开放的中国经济中是成立的，整个改革进程就是中央向地方、主管部门向企业、企业向个人的放权让利过程，是僵硬的固定工资制让位于各种灵活的激励工资制的过程［22］，而社会网络在这种激励工资制过程中具有重要作用，甚至构成工作绩效的组成部分。此外，社会网络透过信息桥梁，通过影响个人的人力资本和职业类型与职业地位而间接影响其收入水平，比如在劳动力市场上，它能够传递关于就业岗位的信息，从而促进劳动力与就业岗位之间的配置，或者帮助求职者找到更好待遇的工作岗位等［26］45-54。由此可见，社会网络通过直接和间接方式影响人们的社会经济地位，而在利己动机的作用下，社会网络将直接影响个人的再分配态度和偏好。社会网络规模越大，其可利用的社会资源就越多，收入水平可能就越高，进而表现出与其收入水平相匹配的偏弱的再分配偏好，对当前的收入分配状况也更加认同，反之亦然。

其次，社会互动论。社会互动指的是人们以相互的方式对别人采取行动，或对别人的行动做出反映。社会网络作为当前我国民众进行互动的重要形式，它对居民再分配偏好的影响过程主要体现为两个方面:其一，通过社会网络而进行的社会互动将直接促进不同层次的社会群体之间的直接交流与沟通，进而提升相互间的信任水平，这将极大地缓解阶层的对抗，特别是改善中低层民众的“仇富”心理，而再分配偏好在一定程度上就是民众的“杀富济贫”观的程度。为此，如果居民的社会网络规模越大，社会互动就越频繁，其与不同阶层居民的沟通就越通畅，对不同阶层的信任水平就越高，进而表现出的再分配偏好将越弱［19］498-511;其二，通过社会网络而进行的社会互动将对民众所感知的收入差距产生显著影响。正如怀默霆(2009)所发现的，大部分人认为全国范围内的收入差距过大，但当被问及周边环境时，他们就不那么认为了［27］96-120。因此，居民的社会网络规模越大，其对收入差距的感知将更多地取决于周边社区范围，而不是全国范围内，因此主观感知的收入差距将明显降低，而收入差距感知对居民的再分配态度具有显著的正向影响［9］914-927。因此，社会网络规模越大，民众的再分配偏好就越弱，反之亦然。

表3 2SLS 回归结果

对于控制变量而言，本文发现，户口、年龄、收入、健康状况、收入差距感知等变量对居民再分配偏好具有显著影响，而性别、教育、婚姻状况等变量的回归系数并不显著。

四、总结与展望

对于社会中的个体而言，社会资本在人们的经济和生活中发挥着重要作用，为此，笔者基于社会网络视角，分析社会资本对我国居民再分配偏好的影响。利用CGSS 2008 数据，实证结果显示，在未考虑以社会网络为特征的社会资本的内生性问题时，居民的社会资本与再分配偏好显著正相关，即居民的社会网络越大、社会资本量越多，其再分配偏好反而越强，对当前收入分配状况的认同度越低。然而，当考虑了社会资本的内生性问题后，以父母亲的单位类型作为社会资本工具变量的估计结果显示，以社会网络为特征的社会资本与居民再分配偏好显著负相关，即居民的社会网络越大、社会资本量越多，其再分配偏好反而越弱。

笔者从社会网络视角分析了社会资本对微观层面的居民再分配态度的影响，并利用工具变量法解决社会资本的内生性问题，得出相对可靠的研究结论，这对于加深理解我国居民的再分配观和对收入分配状况的认同度具有一定的价值，因为本文研究表明，除了已有的研究所发现的经济利益变量①诸如收入水平、流动性预期和年龄、教育等个体特征变量。和社会公平认知对居民的再分配态度和偏好具有显著影响之外，对于处在关系大国的中国居民而言，以社会网络为特征的社会资本也对居民的再分配偏好产生显著影响，这一发现可以帮助人们理解和预测不同社会资本拥有量居民的再分配观。当然，本文也存在一些不足和有待改善的问题，比如，本文利用的是截面数据，不能动态的反映居民的再分配偏好，采用面板数据对居民的再分配偏好进行动态研究将是未来的可能研究方向。

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