Page 92 - 《华中农业大学学报（社会科学版）》2020年第3期

第 ３ 期 展进涛 等: 技术进步影响农村的内部信任了吗? ８ ７

３． 农村互联网通信水平的测度
网络为身处异地的人交流、 互动等构建了一个全新的社交环境与生活空间, 网络媒介被视为继报
纸、 广播和电视之后的“ 第四媒介” .在社会化过程中, 社会交往不可或缺.过去人们通过说话、 交
[ ３１ ]
易、 工作等来满足社会交往的需要, 现今, 网络通过微信、 抖音和微博等媒介平台构建了一个巨大的虚
拟社会, 人们只需要手机和网络, 就可以完成社交、 获取信息等社会交往, 实现人的虚拟环境社会化.
信息流动模式在某种程度上塑造了用户的认知和使用习惯, 改变用户的行为方式, 进而为其交往行为
构建出新的交往场景.而移动互联关系网的出现打破了原有的交往结构, 互联网改变了传统的差序
格局, 人们花在手机上的时间越来越多, 新型差序格局开始初步形成 [ ３２ ] .基于以上考虑, 本文使用
“ 每周用于上网的时间” 来衡量互联网通信水平.
４． 其他控制变量
据以往研究表明, 收入是衡量个人社会经济地位的一个重要指标, 收入越高者其社会经济地位也
越高, 在与他人的交往过程中越自信, 更能够建立对他人的信任 [ ３３ ] .收入太低者不可能产生很强的
安全感, 没有安全感则很难信任他人, 尤其是陌生人.个人用于社会交往的投资会随着人均收入的增
加而增加, 高收入人群更有经济实力与亲友保持经常的往来和维持较高的信任关系 [ ３４ ] .因此需要控
制收入效应的影响.
在本地的社会地位代表当地的政治和权势关系, 众多研究表明社会经济地位越高者对他人的信
任度也越高.社会地位高的人, 因其拥有的权力大而占有更多的社会资源, 从而抵御风险的能力强,
也就越能承担起信任别人所产生的风险.研究技术进步对信任水平的影响必须控制社会地位与权势
这一因素.此外, 本文也考虑了外出务工行为的影响.在外务工的人走出了农村, 进入城市, 从封闭
的环境体进入更加开放的环境, 有外出务工经历的人会拥有更广的社会网络, 社会网络规模越大的人
越易对他人产生信任感, 从而拥有更高的信任水平 [ ３４ ] .主要变量的描述与统计见表 ２ .
表 ２ 主要变量的统计性描述 N＝１１８２０
变量名称 均值 标准差 最小值 最大值
去年礼金往来总额 / 元( 取对数) ７．０５２８ ２．３６６５ ０ １１．８４９４
去年社会捐助总额 / 元( 取对数) ０．６３４２ １．７２６５ ０ ９．９０３５
每周上网时间 / 小时 ３．５５９５ ５．５１４６ ０ ７２
每月话费 / 元( 取对数) ３．５４５６ ０．８９６７ ０ ６．６５２９
机械技术采用 / 元( 取对数) ５．８１０１ ３．４６０２ ０ １２．７６８５
家庭总收入 / 元( 取对数) １０．２２７７ ０．９７３３ ２．３９７９ １５．５２０３
受教育水平 ２．２７５１ ０．８３９５ １ ７
在本地的社会地位 ３．０８１６ ０．８０２１ １ ５
是否有外出工作经历 ０．５６２１ ０．４９６１ ０ １

三、 实证结果分析

本文主要研究农业机械技术进步及互联网技术进步对农村内部信任的影响, 模型设定如下:
( １ )
Trust i＝α ０＋α １ML i＋α ２ CT i＋α ３ IF i＋ε i
式( １ ) 中, 下标i 表示第 i 家庭, Trust i 代表第 i 个家庭的信任水平, 其中受限制信任水平用去年
礼金往来( 包括现金和实物) 总额的对数衡量, 一般性信任水平用去年社会捐助( 包括现金和实物) 总
额的对数衡量. ML i 是关键解释变量, 表示样本家庭i 的机械总价值及机械租赁费用总和的对数.
CT i 代表第 i 个家庭的互联网技术水平, 用上网时间来衡量. IF i 是个人与家庭特征变量, 包括收入
水平、 社会地位、 受教育年限、 外出务工经历, ε i 为随机扰动项.
１． 技术进步与一般性信任
使用 Hausman检验分析后, 检验结果拒绝了随机效应模型假设, 因此, 本文使用固定效应模型
进行模型估计.表 ３ 为技术进步对一般性信任的影响, 第( １ ) 列是混合回归结果.第( ２ ) 列是未添加
任何控制变量的回归结果, 机械技术采用及每周上网时间均在 １％ 的水平上显著.第( ３~６ ) 列逐步