城市居民社会网络资本的结构特征(2)

对象年龄不超过５岁的社会网成员所占的百分比。在教育趋同性的测量中，首先将自我和他人的教育程度分为小学及以下、初中、高中、中专和大学专科及以上５个类别，然后计算他人与自我同属于一种教育程度的百分比；职业和阶层趋同性的计算方法与此一致，首先将自我和他人的职

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社会学和经济学相关的。

业和阶层分为７类和４类，然后再计算他人和自我属于同一种职业和阶层的百分比。此外，为了更详细地描述社会经济地位对自我选择网络成员的影响，笔者还分别计算了自我选择高于和低于网络成员的教育、职业和阶层地位的百分比。根据中国城市社会的现实，笔者将职业地位由高到低的顺序排列为：高级专业与管理人员、一般专业管理人员、办事人员或销售人员、小型工商业雇主、工商业班组长、技术工人和非技术工人。阶层地位的高低排列次序是专业行政管理人员、小雇主、普通白领和工人。

趋同性和异质性是描述社会网特征的两个既相联系又有区别的指标。趋同性是比较自我与其他成员之间的相同或相异，而异质性对比的是社会网成员之间在社会特征方面的差异。网络趋同性和异质性两个指标虽然有联系，但是却从不同的侧面反映了社会网络的不同结构特征

从表２可以发现，北京城市居民讨论网的总体关系种类为２．１５。有９２．３％的被访者提到了１￣３种角色关系，提到４种以上关系的比例很低。提到２种关系的被访者最多（５０．７％）。在亲属关系种类方面，样本的平均数为０．９３，即被访者平均提到１种亲属关系。提到１￣２种亲属关系的占一半以上（５３．４％），不到５％的人提到３种以上的亲属关系。另外，

亲属关系种类为０的比例高达

总体关系种类亲属关系种类非亲属关系种类数表２

讨论网中的关系种类

％

平均数

标准差（Ｓ．Ｄ．）

Ｎ９７０９７０９７０

２．１５０．９３１．２４

０．９１０．９３１．０２

４２．０％，说明超过四成的人的讨论网全部由非亲

被访者平均提到１．２４种非亲属关

（Ｍａｒｓｄｅｎ，１９８７；阮丹青等，１９９０；Ｒｕａｎ１９９３；张文宏等，１９９９ａ，１９９９ｂ）。

属关系组成；

系。提到１￣２种非亲属关系的比例占６０．３％，有

三、研究发现：城市居民微观层次社会资本的结构特征

１．网络规模表１

变

网络规模亲属网络规模

１

１１．０％的人提到了３种以上的非亲属关系。应该注意的是，讨论网全部由亲属关系组成的比例也达到２８．６％。

２．网络密度

讨论网成员之间的平均网络密度为０．７７（参见表１）。对于网络密度的进一步分解可以清楚地

北京城市居民社会网络的规模和密度

项

平均数

标准差（Ｓ．Ｄ．）

Ｎ１００３１００３１００３９７０９０９９０９９０９

发现，在北京城市居民讨论网中，近２／３的人之间的关系密切（６５．８％），

互不相识的比例仅占

３．１４１．０４１．７８０．４２

２

２．７１１．１８１．５９０．４２０．３１０．２８６０．４３

１２．１％，至少有８１％的网络成员之间是相互相识

的。换言之，讨论网完全由互不相识的人构成的比例仅为６．１％，而讨论网成员全部由关系密切的人构成的比例则高达５８．１％。

从自我与他人的关系密切程度来看，亲属中密切关系的平均比例为９３．８％，关系比例为８９．８％，

非亲属中的密切

非亲属网络规模关属关系比例

２

网络成员之间的密度０．７７０．１２１０．６５８

成员之间关系陌生的％成员之间关系密切的％

讨论网中自我与他人的关系

密切比例为９２．１％。由此可见，北京城市居民讨论

１．亲属规模和非亲属规模仅仅计算了所提到的前５个网络成员，而网络规模则是以被访者提到的所有讨论网成员为计算依据的，所以网络规模不等于亲属规模和非亲属规模的相加总数。

网中自我与他人的关系密切程度非常高。

从自我与网络成员的关系持续时间来看，

８０％以上超过了６年，不足３年的仅占不到５％；自我与网络成员的交往频率、每天交往的比例高达半数以上，少于每月交往一次或交往频率不一

２．亲属关系比例的计算排除了网络规模为０的个案。从表１可以看到，北京城市居民社会网络的规模为３．１人，

即在过去半年平均与３．１个成员

定的比例仅仅稍多于一成。这组数字说明，自我与网络成员的关系持续时间较长，交往频率非常频繁。

讨论过对自己来说重要的问题。进一步分析发现，３％的被访者没有和任何人讨论过重要问题。提到１个以上讨论网成员的比例为９７％。六成五的被访者提到２个或３个讨论网成员（６４．８％）。提到６个以上网络成员的比例较低（５．８％）①。对于网络规模的分解可以看到，北京城市居民讨论网的亲属网络规模和非亲属网络规模分别为１．０４和１．７８。

３．网络异质性

表３呈现了网络成员在性别、年龄、教育获得、职业和阶层等五个指标方面的异质性特征。北京城市居民讨论网的性别异质性指数为０．４８，仅相当于样本性别异质性指数（０．９９）的４８％。接近半数（４６．９％）的讨论网是由性别相同的成员构成的，其性别异质性为０。性别完全相异的网络只占样本总数的１８．８％。网络成员的平均年龄相差

８．５岁，仅仅相当于样本年龄标准差的５６．６％。平

①篇幅所限，文中描述的一些结果不能在统计表

均４８％的网络成员属于同一个年龄组别，亦即接近半数的网络成员相互之间的年龄差别在５岁

中一一列出，有兴趣的读者可向作者索取。

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社会学和经济学相关的。

以内。这组统计结果说明，网络成员之间在年龄方面存在着较大的差异。表３

络成员与自我的年龄接近。年龄趋同性为０的网络成员仅占１６．４％，

而自我与网络成员属于同一

的比例则为

年龄区间（即年龄趋同性为１）

网络异质性

％

平均数

标准差（Ｓ．Ｄ．）

３０．８％。平均２６．１％的网络成员比自我年轻５岁

Ｎ９０９９０９９０９９０９９０９

以上，全部网络成员比自我年轻５岁以上的比例为１０．３％；

平均１６．５％的网络成员比自我年长５

岁以上，全部网络成员比自我年长５岁以上的比例仅为３．５％。

在典型的讨论网中，

平均４１．８％的网络成员

与自我的教育程度相同。教育趋同性为０的网络成员占３５．４％。全部网络成员与自我教育程度相同的仅为２０．９％。同时，平均２４．７％的网络成员比自我的教育程度低，全部网络成员比自我的教育

变项

性别异质性（ＩＱＶ）年龄异质性（Ｓ．Ｄ．）教育异质性（Ｓ．Ｄ）职业异质性阶层异质性

０．４８８．５１１．８９０．３１０．２５

０．４６７．５４１．９７０．４４０．４１

网络成员的平均教育年限相差１．９年，相当

于样本教育异质性的４７．５％。有３２．１％的网络成员之间的教育年限完全相同。成员之间平均教育年限相差２．６年以上的仅占２８．４％。这说明网络成员之间的教育异质性指数相当低。

网络成员的职业异质性指数为０．３１，仅相当于样本职业异质性指数的 …… 此处隐藏：1994字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……