农村社会关系网络对宅基地退出的影响

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农村社会关系网络对宅基地退出的影响

2023-04-23 20:41| 来源: 网络整理| 查看: 265

一、农村社会关系网络及测度方法

（一）农村社会关系网络体系

费孝通先生在对中国乡村社会关系分析时指出，中国属于典型的熟人社会，一种源于基层社会的“差序格局”深刻影响着人们的社会行为[17]。李伟民提出，中国向来是以“关系本位”为立足点的传统社会，“关系”在中国一直有着十分重要的地位，个体之间所形成的关系是整个社会关系的基础，其他各种社会关系均是依附于此[18]。农户是农村的最基本单元，从传统小农经济开始，农户就是农业生产中最微观的经济主体，广大农村地区是典型的以血缘、地缘为纽带建立的社会网络。在广大农村地区，社会关系在形成农户之间信息传递与交流互动平台的同时，也提供了包括政治、文化、经济、情感等各种活动在内的广阔空间。李光勤、李朝柱等学者以山区农户为研究对象并提出农户社会网络主要由宗族、亲属和邻里构成[19]。折晓叶认为“情感、权力、利益”三者交错形成的关系网络成为规范村庄成员各种行为的准则[20]。韩国明、李加龙在研究农村社区网络与农民合作社生成的关系时，将农村社会网络分为了政治性子网络、经济性子网络和社会性子网络三个子网络[21]。

根据当前农户社会网络以亲缘及地缘初级网络为主导的特征[11]，从整体网络层面将农村社会关系网络划分为情感关系网络、政治关系网络和经济关系网络三个维度。情感关系网络作为农户最基础且最关键的一种关系网络，是由农户基于血缘、亲缘、地缘发展来的，包括亲属关系、宗族关系和邻里关系。政治关系网络，长期以来中国农村实行基层自治，鼓励村民积极参与村务公开会、村委会选举工作等，村民与村委会、村干部长期互动所建立的一种政治关系网络，包含政治参与和政治信任。由于城镇化的快速发展，城乡要素之间交换频率加大，导致农村社会关系网络变得愈发复杂，现代社会的村民不再仅限于地域因素进行互动，而是有了更多经济上的互动。村民相约一起进城工作和创业所形成的共业关系，碰上困难相互借贷而形成的借贷关系，以及生产生活相互帮忙形成的帮工关系，使得村民之间交往更加频繁，进而形成更为密切的关系。经济关系网络主要涵盖共业关系、借贷关系和帮工关系（见图1）。

（二）农村社会关系网络测度方法

目前大多数学者针对农村社会关系网络的测度主要采用层次分析法[22]、结构方程模型法[23]、因子分析法[24]等。由于农村社会关系网络多层次，复杂且无形，难以直接测量。因此，采用探索性因子分析进行测度，有效地把社会关系网络各维度的特征从整个网络进行分离，并通过降维处理得出相关指标。

提取公因子主要采用的是因子分析法中的主成分分析法，再依据各公因子所包含的指标进行命名。利用旋转后的因子得分矩阵进行计算得出公因子：

Fm=βm1×X1+βm2×X2+…+βmn×Xn （1）

其中Fm为第m个公因子，βmn为第m个公因子在第n个观测变量上的指标值，Xn为第n个观测变量，得出各公因子得分。根据各公因子的方差贡献率作为权重，采用如下公式得出社会关系网络各维度得分值：

（2）

其中θm为社会关系网络各维度指标得分，ωm为第m个公因子的权重，Fm为各公因子得分。社会关系网络各维度指标得分可以在一定程度上反映社会网络内部成员的相互走动频率和网络之间的紧密性，将不可测量的社会网络简化为直观的可测指标。

借鉴已有文献[25-27]，选择观测变量对农村社会关系网络进行测量。此次问卷设计用李氏累加量表进行衡量，情感关系网络采用3个指标，即亲戚关系、同族关系和邻居关系，分别用“受访者与本村亲戚、同族、邻居家庭之间逢年过节相互拜访程度”进行衡量，根据走访程度从小到大分别赋值1~5，其中1表示从未有过（绝对不信任），2表示较少来往（不太信任），3表示一般，4表示较多走动（比较信任），5表示经常走动（绝对信任）。政治关系网络包含2个指标，即政治参与和政治信任，其测度问题分别为“受访农户参与组织会议情况”和“受访农户对村组织工作信任情况”。经济关系网络对应3个指标，即共业关系、借贷关系和帮工关系，对应以“受访者一起创业或务工情况”“受访者相互借贷情况”和“受访者相互帮工情况”进行度量。各指标情况详见表1。

二、数据来源与样本描述

研究数据来源于2020年8月至10月课题组对江西省鹰潭市余江区进行的基础调研。余江区既是国家首批试点县级区域，同时也曾是江西省仅有的试点县[28]。截至2020年，余江全域所确立98%的改革试点村落均已基本完成宅基地改革工作，宅基地退出成绩在全国位居前列。同时，从各村实施情况来看，宅基地制度改革效果存在差异，甚至有些村之间宅基地退出成效显著不同。

选取余江区春涛镇的下腰埠与畔上胡家两个自然村作为研究区域，两村的地理位置相近，基本状况类似，经济发展水平接近，属于同批实施宅基地制度改革试点村庄，且位于同一乡镇，政策力度相当。此次调研以家庭为单元，采用了入户访谈与电话访谈相结合的方法对两村全体农户进行交谈式问卷访问，既避免随机抽样方法的缺陷，又能够完整测度农村社会关系整体网络。问卷的主要内容包括以下几个方面：受访者个人状况、家庭特征、宅基地退出情况、情感关系情况、政治关系情况和经济关系情况。其中，下腰埠村共有家庭130户，已发放问卷130份，在去除异常值、缺失值后得到有效问卷117份，问卷有效率为90%；畔上胡家村有110户家庭，已发放109份问卷，获得有效问卷97份，问卷有效率为88.99%。

从样本基本情况来看（见表2），在两个村庄的受访者中，男性居多；年龄主要集中在46~65岁之间；文化程度主要为小学文化。两个村庄均呈现出年龄偏大，文化水平不高的特点，符合当前农村基本特征。其次，两个村的家庭人口规模大多数为5口及以上，家庭年收入主要集中在5万元及以上，但人均年收入不高。畔上胡家村在人均年收入方面要稍优于下腰埠村，但差异不大。

另外，通过对村民委员会进行问卷调查，收集到两个村基本特征及宅基地退出基本情况（见表3）。总体而言，两个村庄在总户数、总人口和宅基地总面积等方面不存在显著差异，而在宅基地退出上具有显著差异。

三、结果分析

（一）农村社会关系网络差异

针对农村社会关系网络的测度，采用SPSS23.0软件进行探测性多因子分析，得到样本KMO检验值为0.791，Bartlett值为595.982（sig=0.000），说明数据可以进行主成分分析。对因子使用主成分分析法（进行旋转），主要为了求得3个特征根大于1的公因子（见表4）。

在因子旋转后提取3个公因子，分别为F1，F2.，F3。根据表4结果，通过探测性因子分析，分别对F1，F2，F3进行命名，Q1，Q2和Q3在F1上的因子载荷分别为0.893，0.874和0.700，因此公因子F1命名为“情感关系网络”；Q4和Q5在F2上的因子载荷为0.870和0.848，因此公因子F2命名为“政治关系网络”；Q6、Q7和Q8在F3上的因子载荷为0.804、0.731和0.705，因此公因子F3命名为“经济关系网络”。三个公因子的方差贡献率分别为：27.717%、22.910%和22.189%，总方差贡献率为72.816%，符合要求。

根据旋转之后得到的因子得分矩阵和公因子方差贡献率，由此计算出农村社会关系网络的综合分值。公式如下：

SN = (FN×V1+PN×V2+EN×V3)/CV (3)

其中，SN为农村社会关系网络的综合分值，FN为情感关系网络得分值，PN为政治关系网络得分值，EN为经济关系网络得分值，其中FN、PN、EN均通过因子得分矩阵计算得出。V1、V2、V3分别为情感关系网络的方差贡献率、政治关系网络的方差贡献率、经济关系网络的方差贡献率；CV为累计方差贡献率。

根据调研基础数据的统计，得到畔上胡家和下腰埠两个村的社会关系网络指标值（见表5）。

在社会关系网络指标值基础上，通过上述公式计算畔上胡家村和下腰埠村的农村社会关系网络分值（见表6）。

下腰埠村情感关系、政治关系、经济关系指标值分别为2.887、2.270、1.567；畔上胡家村情感关系、政治关系、经济关系指标值分别为1.791、1.428、1.280。相比之下，下腰埠村在农村社会网络三个维度的均值都要高于畔上胡家村。指标层面，除去借贷关系和帮工关系差异较小外，其他各项指标差异都比较明显。因子分析结果反映，畔上胡家村的农村社会关系网络总得分为1.521，远低于下腰埠的2.291。上述均反映下腰埠村的社会关系网络总体要优于畔上胡家村。其中，经济关系网络相差不大，情感关系网络与政治关系网络差异显著。

（二）宅基地退出中的社会关系网络效应

从实际退出宅基地户数比例来看，下腰埠为76.47%，远远高于畔上胡家的19.05%，表明了在同等政策和实施标准下，两个村出现截然不同的宅基地退出效果。同时，两个村的人口规模、经济状况、交通情况、区位条件和用地规模等条件接近。下腰埠农村社会网络关系明显优于畔上胡家，可能是其宅基地退出成效更显著的重要原因。

1. 情感关系网络效应。中国农村社会仍是一个典型的人情社会，由于血缘和地域的关系，农户之间长期在同一空间进行生产、生活，彼此之间相互交流和传递信息，从而构建起人际关系网络。农户之间来往程度往往要高于其他关系网络，情感关系网络属于 “强”关系网络，不仅可以给农户提供必要的情感支持，还可以为农户提供一定的安全保障，是农户最基本、最重要的关系网络。下腰埠村的情感关系网络优于畔上胡家村，其中亲戚关系、同族关系指标值分别高出50.7%、72.1%。在走访调研中，发现下腰埠村农户之间走动程度要比畔上胡家村频繁，因为下腰埠村农户主要姓氏为“李”姓，时常举办宗族活动。而畔上胡家村姓氏构成较为复杂，亲属间交往不够频繁，农户之间在信息互换与沟通交流方面不足，使其在做出退出宅基地这一决策时，面临更高的经济风险。而下腰埠村由于时常举办宗族活动，农户参与度高，亲属之间时常在节日期间相互拜访，更有信心抵御宅基地退出所带来的一系列风险。同时，下腰埠村邻居关系指标值比畔上胡家村高出55.4%，其在邻里互动上也更为频繁，使得邻里之间构建了信息传递渠道，有助于了解宅基地退出政策。并且农户在获取信息和交流意见方面的便利，也有助于提高农户对相关政策的认知，减少传统观念的阻碍作用[29]。

2. 政治关系网络效应。村委会作为农村的基层群众自治组织，在农村事务中具有领导力和权威性，而且也是宅基地退出工作的直接执行者。良好的干群关系不仅可以使得村庄更为和谐，也能提高农户在参与村庄治理方面的积极性和村庄实行政策的信任度，从而使得农户以客观的态度看待宅基地退出工作的科学性[30]。下腰埠村的政治关系网络优于畔上胡家村，其中政治参与度指标值高出54.9%。下腰埠村农户参与村委会事务活动比畔上胡家村更为频繁，既能够更充分了解宅基地退出政策的相关情况，也能及时向村委会提出自己的意见和诉求，有利于村委会工作的推进。同时，下腰埠村在政治信任度方面高于畔上胡家村。农户对村委会的信任程度越高，意味着对政府因宅基地退出而做出的相关承诺和补偿更为信任，从而降低农户因其宅基地退出所带来的感知风险。由于余江区属于全国宅基地制度改革试点的第一批，并无成熟的参考方案，具有诸多不确定性，因此提高农户的政治信任度就显得尤为必要。

3. 经济关系网络效应。在城镇化背景下，经济关系网络的范围不再局限于某一区域，拥有更多的“异质性”，新型农村经济关系网的构建带来农户理念的冲击与理性的选择，促使农户进行更加深层次的思考，从而影响农户的行为。下腰埠村经济关系网络优于畔上胡家村，农户借助生产互助、经济往来，以促进资源流通的方式达到双方合作共赢。而且，下腰埠村共业关系和借贷关系均优于畔上胡家村，指标值分别高出41.8%、29%，农户不仅可以更多地借助外出务工和创业中的合作、提携或信息共享来增加经济收入，也能够在农户遇到经济困难时及时借贷，更有效地抵御经济风险。另外，与畔上胡家村相比，下腰埠村帮工关系指标值高出33.7%，有着更为和谐的社区关系，虽然村内生产主要以机械化为主，但农户依旧按照传统习惯进行互帮互助，以此提升农户之间亲密度，并期待能够在遇到困难时获得“互助”。虽然经济关系网络在农户社会关系网络的地位不如情感关系网络，但在市场化的冲击下，农户经济理性愈来愈强化，对宅基地退出的促进作用已开始显现。

四、结论

基于社会网络理论，从整体层面出发，将农村社会关系网络分为情感关系网络、政治关系网络和经济关系网络。三个网络维度均对研究区农村宅基地退出产生了积极影响。其中，情感关系网络对农户宅基地退出行为的影响最为突出。在中国广大农区，虽已由“熟人社会”过渡到“半熟人社会”，但传统小农经济烙印及社会结构影响依然深刻，农村家庭之间长期以血缘关系和亲缘关系作为桥梁来进行各种活动[31]。在农村社会关系网络中，情感关系网络依然占据主导地位，情感关系各维度越紧密，情感关系网络的团体内部越和谐，信息资源在团体内部的传递和共享效率就越高，在农村宅基地退出中表现为退出效果更好[32]。在城镇化背景下，农户家庭逐渐走向原子化，应通过弘扬儒家文化、倡导家风建设、组织传统佳节活动，提升情感关系网络紧密度，维系农村社会信任关系，降低资源与信息搜寻成本，提高集体行动能力。

政治关系网络对农户宅基地退出行为具有显著影响。政治互动更加频繁和政治互信程度更高的村庄，其宅基地退出效果更佳。应通过国家政策的及时准确传达、各式各样的会议和党团活动、村庄公共事务公共参与的落实，积极推动农村基层治理体系建设，提升农户的“主观阶层”意识，提高农户政治参与度。村级组织要加强干群关系互动，提高农户对政府的信任度，打消农户对相关政策的疑虑，提振农户退出宅基地的信心。

经济关系网络对农户宅基地退出行为有着一定的正向影响作用。经济关系网络作为城镇化背景下的农村新型关系网络，以理性而非传统惯例为指引，且具有更多的“异质性”。为更大发挥宅基地退出中经济关系网络的作用，应鼓励农户之间在生产生活方面互帮互助，逐步引导农户扩大交友圈，进而增加收集信息的不同渠道并获取更多的“异质性”资源。

社会网络分析主要分为结构主义视角和关系主义视角[33]。关系主义视角关注的是网络中的行动者之间的社会性粘着过程，以及各节点间的关系属性或强度对于各自行为决策的影响，更适用于整体网络分析[15]，研究正是从关系主义视角构建包含情感关系网络、政治关系网络和经济关系网络的农村社会网络体系，并通过其强度的测度结果与宅基地退出效果之间的联系，表征农村社会网络与宅基地退出之间关系。本研究仅依据典型村庄数据对比，分析农村社会关系网络与宅基地退出之间的联系，仍属于探索性研究。今后可拓展样本数据，通过计量分析获得更准确的宅基地退出中的社会关系网络效应。再者，由于时间和条件限制，仅采用截面数据进行分析，并未考虑农村社会网络随时间变化带来的影响，若能持续跟踪，采集动态数据，将更有利于深入剖析农村社会网络对农户土地利用行为的影响机制。另外，本研究虽全面分析了农户宅基地退出中情感关系、政治关系和经济关系网络效应，但对于三者之间的协调作用机制尚未涉及。

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