7.个体因素与城乡居民人际间信任度.doc
作者简介:林伟龙( 1992-),男,福建泉州人,福建师范大学公共管理学院社会学硕士生 个体因素与城乡居民人际间信任度 —— 基于 CGSS2013 数据的实证分析 林伟龙 ( 1.福建师范大学 公共管理学院,福建 福州 350000) 摘要: 本文以 CGSS( 2013)数据为基础,建立个体因素综合指标体系,运用因子分析法提取个体因素的主要因子,构建个体因素与城乡居民人际信任度的多元线性回归模型。研究表明,收入状况、文化素质、社会交往、房产状况以及主观生活感受是个体因素中影响居民人际信任度的主要因素。其中,居民主观生活感受对居民人际信任度的影响最大,房产状况和收入情况次之,文化素质和社会交往影响最小。 此外,女性对他人的信任比男性低,居民的人际信任度随着年龄的增长而上升。 关键词: 个人层面;个体因素;信任危机;和谐社会;人际信任度 中文分类号: C912 文献标识码: 1. 引言 近年来,“扶老人被讹”、“碰瓷”、“女性 受 骗侵害案”等事件频发,人际信任危机再度引起人们的广泛重视。长期以来,和谐的社会,充满信任的社会应该是中国文化里所追求的理想生活,民主法治、公平正义 、 诚信友爱、安定有序更是成为了社会主义和谐社会的基本目标,社会主义和谐社会应该是一个有高度人际信任度的社会。然而,近年来各种信任危机案件 频频出现在各大新闻报刊上,使得社会人际信任度受到了空前的质疑。社会信任作为重要的社会资本对构建社会主义和谐社会有着重要的作用,社会是由人构成的,个体因素对社会人际信任度有着重要影响。那么,个体因素的具体指标又是如何影响城乡居民人际信任度?本文主要从这个角度出发,探讨个体因素对城乡居民人际信任度的影响,为提升人际信任度找到依据。 2. 文献回顾 关于人际信任度的影响,研究者主要从两个方面进行研究,一是从国家或社会的层面去探讨信任度的宏观差异,其次就是从个体层面去探讨人际信任度微观差异的影响因素。在个人 层面上对人际信任度影响因素的研究,主要集中于人口作者简介:林伟龙( 1992-),男,福建泉州人,福建师范大学公共管理学院社会学硕士生 特征、经济收入状况、受教育程度等个体因素,个体因素影响论主张社会信任是由出于居民自身的客观背景和主观个性特点的影响( uslaner, 1999,2000;putnam2000) [1][2][3]。在对个体因素对人际信任的影响中,国内外不同学者提出了不同的看法。 Alberto(2002)和李涛 (2008)的研究发现,一个人的收入和地位越高,其信任陌生人的可能性越大 [4][5]。而蒋文婷;钟春平 (2015)等人则发现,信任度与人均收入呈负相关关系 [6]。此外,有的学 者的研究表示,社会信任度与受教育程度成正比 [7],也有的学者表示,传统文化使人们对一般化他人具有较低的信任水平 [8]。 Piotr(1999)认为,一个人掌握的资源越多,相对易损性就越低,就越有可能信任他人 [9],这点同 john;Wendy(1997)的观点有些相似,他们认为生活条件较好的人往往在较为舒适安全的环境中,他们成为受害者的可能性更低,因而具有更高的安全感,从而更有可能信任他们 [10][11]。胡荣 (2005)通过对福建省寿宁县和厦门市的实证研究表明,社会交往在很大程度上影响了农村居民的信任度,从性 别上看,女性的人际信任度较低,可能是由于女性在社会地位方面不如男性,且在社会交往和政治参与活动也低于男性。此外,他认为年龄较大的通常有较高的威望,使得年龄对信任度有显著影响 [12]。李涛;黄纯纯 (2008)采用 2004年广东省城市居民调查数据研究表明,居民的个人主观感受会对信任度产生重要影响,居民越是乐观,就会越认为他人的可信水平越高,就会提高其信任度水平,例如幸福感会增强个体的成功心态而进而会增强其对社会信任决策风险的承受能力 [13]。在个人年龄对信任度的影响分析上, guiso et al 认为,年龄对居民 的信任水平有着积极的作用 [14]。王晖( 2011)也认为年龄和社会信任存在正相关关系 [15]。 国内外对信任的影响研究较为丰富,总的而言,国内外学者在考察个体因素对居民人际信任度影响时,主要集中在收入、资产、教育、文化、主观特征、社会交往以及年龄、性别等方面。因此,本文在既有文献的基础上,构建个体因综合指标体系,运用因子分析主成分分析法提取重要的因子,然后对原有模型调整后进行回归分析,从而全面分析个体因素对城乡人际信任度的影响。 3. 指标设定与数据来源 3.1 指标设定 1、因变量指标。 本文的因变量指标为城乡居民的人际信任度指标( Trust),作者简介:林伟龙( 1992-),男,福建泉州人,福建师范大学公共管理学院社会学硕士生 是一个定序变量。这个变量主要根据问卷调查对象对“一般情况下,你认为这个社会上绝大多人都是可以信任的”这一问题的调查结果进行评分。这一测量方法起源于 Noelle-Neumann 于 1948年在德国开展的调查,后来被广泛运用于社会信任的实证研究。在本调查中,非常不同意赋值为 1,比较不同意为 2,说不上同意不同意为 3,比较同意为 4,非常同意为 5。 2、自变量指标。本文的自变量指标主要为个体因素。个体的因素主要表现在个人的收入状况,工作情况、教育程度、 文化素养、住房状况、社会交往以及对主观生活感受这几个方面,因此,本文从这几个方面构建 5个个人因素的二级指标。同时为了能够更加全面地考量个人因素,本文设定了 14 个个人因素的三级指标。三个等级指标的详细情况见表 1。 个体因素综合指标体系 一级指标 二级指标 三级指标 变量 指标描述 个体 因素 收入状况 个人总收入 X1 定量指标,单位:元 个人职业收入 X2 定量指标,单位:元 个人富裕程度 X3 1-穷人, 2-富人 职业地位 X4 1-非管理者, 2-管理者 文化素质 工作性质 X5 1-从未工作, 2-目前没有工作, 3 一直务农, 4-目前务农且有过非农经理, 5-从事非农工作 个人受教育程度 X6 1-小学教育及以下, 2-初中教育, 3-高中等中等教育, 4-本、专科大学教育, 5-研究生及以上 政治素养 X7 1-非共产党员, 2-党员 住房状况 住房面积 X8 定量指标,单位:平方米 房屋拥有量 X9 定量指标,单位:栋 社会交往 与邻居社交 X10 1-从不, 2-很少, 3 一有时, 4-经常, 5-非常频繁 与其他朋友社交 X11 主 观生活感受 社会层次感 X12 1-社会下次, 2-社会中下层, 3-社会中层, 4-社会中上层, 5-社会上层 生活幸福感 X13 1-非常不幸福, 2-比较不幸福, 3-幸福度一般, 4-比较幸福, 5-非常幸福 社会公平感 X14 1-完全不公平, 2-比较不公平, 3-公平度一般, 4-比较公平, 5-完全公平 作者简介:林伟龙( 1992-),男,福建泉州人,福建师范大学公共管理学院社会学硕士生 3、控制变量。为了能够更加合理的评估个体因素对居民幸福感的影响。本文对居民的个人自身属性进行了控制,主要选取了被调查对象的性别( gender)和年龄( age) 作为本文研究的控制变量。根据调查问卷的评估分值,男性为 1,女性为 2:;年龄为调查对象的实际年龄。 3.2 数据来源 本研究所使用的数据来源于中国人民大学中国调查与数据中心联合全国各地的学术机构共同完成的 CGSS( 2013)数据。 CGSS2013 数据对全国范围内 31个行政区进行了抽样调查,共获得调查样本为 11438 个。为了提高对实证研究问题的质量和准确度,降低研究产生的误差,保证实证分析的可靠程度,本文从11438 个调查样本中筛选出了 3125 个最终样本进行研究。样本的具体筛选标标准两个:一、筛除调查 对象填写不全或者不愿意回答的部分调查问卷;二、筛除被调查对象明显应付或随意填写的部分调查问卷。并对原始数据进行了适当的重组和整合。 4.模型构建与实证分析 4.1 模型构建 为了研究个体因素对居民间人际信任度的影响,本文首先设置了原始模型(A),同时,为了消除居民因为个体自身属性的差异产生对人际信任度的影响,本文在构建原始模型( A)的基础上加入了控制变量进行模型构建,得到模型( B)。 Trust=c0+c1X1+c2X2+c3X3+c4X4+c5X5+c6X6+c7X7+c8X8+c9X9+c10X10+c11X11+ c12X12+c13X13+c14X14+ɛ (A) Trust=c0+c1X1+c2X2+c3X3+c4X4+c5X5+c6X6+c7X7+c8X8+c9X9+c10X10+c11X11+ c12 X12+c13X13+c14X14+γ 1gender++γ 2age+ɛ ( B) 4.2 因子分析 无论模型 A还是模型 B都存在较多数目的自变量,如果直接 对 变量的 进行 回归分析很容易产生多重共线性问题 。 由于简单地剔除掉变量会导致遗漏掉重要的信息,从而破坏了模型的完整性 , 因此,本文运用因子分析法 来 提取公因子,重新组合出一组 能够 互相独立的综合变量作为新的自变量进行研究,使得新变量之作者简介:林伟龙( 1992-),男,福建泉州人,福建师范大学公共管理学院社会学硕士生 间具有互相不相关的特征,同时又尽可能的保留住了原有的信息。 运用 SPSS20.0数据统计软件计算得到 KMO 检测值为 0.649, Bartlett's 球形度检验值为 13165.21,对应的 sig 值为 0.000.这表明问卷具有结构效度,进行 因子分析具有较为明显 的效果。各个因子的特征值、方差贡献率以及累积方差贡献率见表 2。 从表 2上看来,各个成分是按照特征值从小到大进行排列的,共有 5 个成分的特征值大于 1,因此把这五个成分作为主成分保留 , 即从 14 个测试变量中提取 5 个公因子,累积可以解释原有变量的总方差为 58.39%。 在 初始因子载荷矩阵( Component Matrix)中各个因子对测试变量的载荷都比较松散,因子的实际含义较为模糊 。因此,本文对初始因子载荷矩阵按照最大方差正交旋转法进行了旋转,使得因子载荷矩阵向 0和 1分化,这样每个变量能在尽可能少的因子上有较高的载荷,因子实际含义比较清晰。 最后得到旋转后的因子载荷矩阵 。见表 3。 从表 3 可得, 13 个变量的载荷矩阵系数均向 0 和 1 分化,满足方差最大正交旋转法的分析目的。其中,第一个主因子在个人职业收入、个人总收入方面 、各因子特征值、方差贡献率及累积方差贡献率 成分 初始特征值 提取平方和载入 旋转平方和载入 特征值 方差贡献率( %) 累积方差贡献率( %) 特征值 方差贡献率( %) 累积方差贡献率( %) 特征值 方差贡献率( %) 累积方差贡献率( %) 1 2.9 20.717 20.717 2.9 20.717 20.717 2.41 17.217 17.217 2 1.775 12.682 33.399 1.775 12.682 33.399 1.611 11.505 28.722 3 1.256 8.97 42.369 1.256 8.97 42.369 1.468 10.483 39.205 4 1.213 8.663 51.033 1.213 8.663 51.033 1.376 9.832 49.037 5 1.03 7.358 58.39 1.03 7.358 58.39 1.31 9.354 58.39 6 0.95 6.789 65.179 7 0.885 6.322 71.501 8 0.788 5.632 77.133 9 0.748 5.341 82.474 10 0.686 4.9 87.374 11 0.655 4.679 92.053 12 0.611 4.367 96.42 13 0.473 3.379 99.799 14 0.028 0.201 100 作者简介:林伟龙( 1992-),男,福建泉州人,福建师范大学公共管理学院社会学硕士生 个人富裕程度以及工作地位具有较高的载荷,命名为收入因子( F1);第二个主因子在工作情况、受教育程度政治素养上有较高的载荷,因此把这个公因子命名为文化素质因子( F2)。第三个主因子在个人主观生活 感受 方面具有较高的载荷,命名其为生活感受因子( F3),第四个主因子对社会交往具有较大载荷,命名为社会交往因子( F4),第五个主因子在住房面积、房产数量具有较高的载荷,因此命名其为房产因子( F5)。提取的 5个主要因子分别反映了个体因素的五个不同的方面,而且经过最大方差正交旋转后的值呈现出相互独立的状态,所以本文直接将已 提取的 5个主要因子用于回归分析。 4.3 回归分析 模型 A 和模型 B 的自变量通过主成分因子分析后转化为了新的因子变量,能够有效解决 由于 原模型自变量过多 可能导致 的多重线性问题。模型 A和模型 B分别 转化为新的模型 C和模型 D。 Trust=α +β 1F1+β 2F2+β 3F3+β 4F4+β 5F5+ɛ (C) Trust=α +β 1F1+β 2F2+β 3F3+β 4F4+β 5F5+γ 1gender+γ 2age+ɛ (D) 表 3: 旋转后的因子载荷矩阵 成分 1 2 3 4 5 X1 0.922 0.153 0.019 -0.009 0.006 X2 0.92 0.156 0.013 -0.001 -0.011 X3 0.454 0.014 0.15 0.02 0.399 X4 0.25 0.579 0.014 -0.048 -0.227 X5 0.445 0.106 0.099 -0.014 0.323 X6 0.247 0.748 0.012 0.036 -0.146 X7 -0.121 0.698 0.048 -0.024 0.388 X8 -0.083 -0.172 0.026 0.1 0.648 X9 0.232 0.037 0.035 -0.004 0.608 X10 -0.141 -0.23 0.092 0.787 0.151 X11 0.122 0.178 0.027 0.859 -0.036 X12 0.25 0.109 0.618 0.042 -0.008 X13 0.038 0.11 0.734 0.046 0.071 X14 -0.105 -0.174 0.708 0.024 0.068 作者简介:林伟龙( 1992-),男,福建泉州人,福建师范大学公共管理学院社会学硕士生 运用 spss20.0 数据统计软件对模型 C 和模型 D 分别进行回归分析,模型估计结果如表 4所示: 由表 4可看出,在模型 C中,生活感受因子、和房产因子在 1%的水平上显著,社会交往因子在 5%水平上显著,这三个公因子都与城乡居民人际信任度呈正相关。而 收入因子和文化素质都在 5%水平上显著,且二者都与城乡居民人际信任度呈负相关。在相关程度上,个人生活态度与的回归系数最大、房产因子和收入因子次之,文化素质以及社会交往因子回归系数最小,这说明,在个人层面上,个人的生活态度是影响居民人际信任度的最重要影响因素,房产数量以及收入情况次之,而文化素质和社会交往对居民人际信任度的影响最小,但也不能够忽视。信任度与生活感受二者都是个体的自我主观态度,信任度作为个人对他人的主观态度,而生活感受则是个人对自己生活的主观态度,二者有着最密切的关系,居民越是乐观,就会越认为其他 人的可信度越高,对待他人的通常也保持较高的信任的态度,因此生活感受便成为了影响居民人际信任度的主要因素。此外,表 4:模型回归分析结果 变量 模型 C 模型 D 系数 T 统计值 系数 T 统计值 α 3.235*** 181.352 2.915*** 26.02 F1 -0.054** -3.049 -0.051*** -2.791 F2 -0.044** -2.455 -0.032* -1.735 F3 0.314*** 17.595 0.316*** 17.767 F4 0.036** 2.021 0.047** 2.599 F5 0.117*** 6.583 0.111*** 5.972 gender -0.071* -1.892 age 0.007*** 4.232 F 74.465 56.663 Sig 0 0 AdjR2 0.105 0.111 D.W. 1.912 1.91 注 :***、**、*分别表示在 1%、 5%、 10%的水平上显著 作者简介:林伟龙( 1992-),男,福建泉州人,福建师范大学公共管理学院社会学硕士生 拥有较多房产的人,可以理解为掌握较多的稳定资源,相对易损性就更低,就越可能信任别人,房产水平较高的人往往具有更高的安全感,从而更容易信任陌生人,因此房产因素成为影响居民人际信任度的重要因素。值得注意的是,文化素质与收入水平并不像有些研究表明的那样,文化程度较高的居民对他人的信任度也高。相反,文化素质和收入水平与人际信任度呈负相关。也就意味着越高的文化素质或者收入水平的居民人际信任度反而比较低。有几个 可能性,其一,信任经验是个人信任感的重要来源,文化素养较高的人通常信任经验丰富,近年来大量的社会失信行为和信息对信任经验产生了消极的影响。其二,为了取得较高的收入或较好的 地 位,在竞争中个人往往容易对竞争者或其他人产生怀疑态度,其三,高收入者不意味着有良好的社会心理 。 随着个人财富不断膨胀、金钱对法律的软化 , 高收 入者可能存在更多的个人主义和私利主义。这也可以从一定程度上解释,在一些远离城市的山村中,消息闭塞,人民收入水平和文化水平较低,但是民风淳朴,而在文化素质水平较高的大城市中人际信任危机频发 的现象 。最后,喜 欢社会交往的人对他人的信任度较高,社会交往为不同人提供了互动和合作的机会,由此可以增加人际间的了解,增强个体对社会规范价值的共识,人们在互动过程中对他人的行为会有更高的预测值,也更有可能信任别人。 在模型的总体显著性方面, F统计量为 74.465,并且在 1%的水平上显著,这说明模型设置是合理的,但是调整后的拟合优度水平( AdjR2 )只有 0.105,说明模型的解释力较小,即模型中的个体因素对人际信任度差异的解释程度只有10.2%,但是这并不影响模型的估计结果,主要原因有两点,其一是因为本文采用的是横截数据模型 ,其拟合优度通常比较低,其二是由于人际间信任度的影响因素不仅仅是由于个体因素的差异引起的,市场经济的冲击,所处环境的差异以及不同地区制度法律的差异、地域传统文化的影响等许多社会层面的因素对人际间信任度的差异起了很大的作用,而本文旨在从个体层面比较个体因素对人际信任度的影响,在模型设置合理的情况下,模型的估计结果可以对各个因素的差异进行解释。 模型 D在模型 C 的基础上增加了个人 自身 属性变量,估计结果与模型 C基本一致,且拟合优度有增加,这说明个体 自身 属性的增加在一定成都市有利于模型拟合优度的改善。个人 自身 属性的估 计结果表明,首先,性别变量与城乡居民作者简介:林伟龙( 1992-),男,福建泉州人,福建师范大学公共管理学院社会学硕士生 幸福感呈负相关关系,这说明男性在人际交往中通常要比女性的更容易信任其他人。和男性相比,在社会历史上,女性长期处于弱势地位,即便在现代生活中,女性也依旧处于相对弱势地位, 导致 女性的信任水平较低。其次,年龄变量和城乡居民人际信任度呈正相关,说明居民的信任度随着年龄的增长而增长。随着年龄的增高,居民的社会地位和掌握的资源数量都会提高,信任风险会降低,抵御外部社会风险的承受能力也就增强,从而增强对他人的信任度。 5. 结论与建议 本文首先构建个体因素指标体系,建立个体因素与城乡居 民人际信任度的初始模型,然后利用因子分析方法从 14个指标中提取个体因素的 5个主要因子,最后对初始模型进行整合,利用 cgss( 2013)的数据,使用线性回归分析方法对调整后的模型进行评估和检验,最后的研究结果显示:在个体层面上,第一,个人主观生活感受是影响对城乡居民人际信任度的重要因素,房产因子和收入因子对信任度的影响次之,文化素质和社会交往因子影响相对较小,且个人生活感受、房产因素以及社会交往和居民人际信任度呈正相关,个人收入水平以及文化素质水平与居民人际信任度呈负相关。第二,在性别上,女性对他人的信任度比男性低,第三,居民人际信任度随着年龄的增高而增加。鉴于上述结论,提高城乡居民人际信任度可以从以下几个方面把握。( 1)信任度作为居民主观的思想倾向,与居民对生活的主观感受密切相关,要着力培育居民养成积极良好的生活态度。( 2)居民收入增长和文化素质的提高与信任度增长不协调,说明居民经济的增长和文化素质的提高与居民社会心理 发展 存在一定问题,因此在增加居民收入的同时要引导居民的社会心理, 并且 要进一步改革教育模式和教育理念,创造更和谐的社会环境。( 3)加强舆论引导,正确处理社会信任危机事件,减少信任危机事件的发生,从 而减低居民的不信任经验和对信任风险的恐惧。( 4)完善收入分配制度,增加居民稳定资产,改善居民生活条件,从而提高居民对信任风险决策的承受能力。( 5)引导基层社区为居民 更多 创造互动合作机会,增强个体间交流和理解。 参考文献 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