陳 典 鄭曉冬 上官霜月 方向明

（1.中國農業(yè)大學 經濟管理學院，北京 100083；2.浙江工商大學 經濟學院，浙江 杭州 310018）

1 引言

改革開放40年來，大規(guī)模的人口流動改變了中國的城鄉(xiāng)結構和社會結構，加快了工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進程，為經濟社會發(fā)展做出了巨大貢獻。截至2020年末，我國流動人口總數(shù)約2.85億人②中華人民共和國2020年國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報，國家統(tǒng)計局，2021年2月28日。。但是，數(shù)量巨大的流動人口在經濟收入、住房條件和社會保障方面和本地市民存在較大差距，在流入地的歸屬感較弱、幸福感較低等引致其較低的社會融入水平[1-2]。研究顯示，盡管當前由國家力量推動的政治融入和公共服務融入的成效顯著，但流動人口在經濟、行為和心理等維度的社會融入程度仍然偏低[3]。流動人口長期無法實現(xiàn)流入地的社會融入，不僅將在微觀層面對其就業(yè)質量、身心健康和主觀福利造成不良影響[4-5]，在宏觀層面也不利于持續(xù)減貧、社會穩(wěn)定和新型城鎮(zhèn)化的推進[6-7]。因此，如何提高流動人口的社會融入水平，進而提升其獲得感、幸福感、安全感，是決策層和學界高度關注的問題。

已有研究顯示，流動人口的社會融入是內外因綜合作用的結果。城鄉(xiāng)二元的戶籍制度及其關聯(lián)的公共資源與社會服務差異等制度性外因[8-9]，以及流動人口的人力資本、素質稟賦等未能滿足現(xiàn)代城市的要求、家庭化遷移預算約束和社會資本有限等內因[10-13]，共同阻滯該群體的社會融入進程。其中，作為社會資本的重要組成部分，社會網絡將個體與社會有機結合，是深入理解流動人口社會融入的重要視角，近年來開始受到學界的關注。相關研究認為，一方面，社會網絡能夠為流動人口提供臨時住處和相關就業(yè)信息，有助其在流入地居住和在經濟維度融入[14-15]；另一方面，社會網絡也能為流動人口提供情感和文化支持，滿足其內心信息交流、互助協(xié)同的需求，在文化、行為和心理層面提升社會融入度[16]。

從現(xiàn)有研究資料來看，既往文獻至少存在以下三方面的不足。其一，多數(shù)已有研究僅單方面關注建立和拓展社會網絡的積極影響，卻在很大程度上忽視了維系社會網絡可能帶來的消極作用。有研究表明，異質性較弱的社會網絡規(guī)模增加可能會消耗有限的社會資源和精力，帶來額外的負擔，引起消極情緒[17]。因此，有必要進一步考察社會網絡對流動人口社會融入可能存在的非線性影響，進而深化理解兩者之間的關系；其二，現(xiàn)有相關文獻多采用多元回歸模型對社會網絡與社會融入的關系進行實證分析，缺少對樣本選擇問題導致的估計偏誤予以的充分考慮；其三，相關研究的結論比較單一，對群體差異和社會融入維度差異缺少必要的擴展分析。

與既往相關研究相比，本文將在以下三個方面做出邊際貢獻：第一，研究視角上，考察社會網絡與社會融入之間的非線性關系，描繪兩者關系的真實圖景。第二，研究方法上，采用廣義傾向得分方法（GPS）建立反事實框架研究社會網絡對社會融入的影響，避免傳統(tǒng)回歸方法可能存在的樣本選擇偏誤。第三，研究內容上，提供了豐富的異質性分析，區(qū)分社會網絡對不同群體、不同社會融入維度的影響差異，以使估計結果和研究結論更加充實。

2 文獻回顧與研究假說

社會融入相關研究源自歐美國家對移民群體在流入國社會融合問題的關注，社會融合指不同移民群體相互分享經歷和歷史，最終融合到共同的文化生活的一個過程[18]。在我國，社會融入（或社會融合）廣泛應用于分析流動人口的生存與發(fā)展問題[19]。流動人口的社會融入是流動人口在經濟、文化、社會、心理等方面與城市社會相適應、與流入地城市市民相協(xié)調的過程[20]。與之相應，社會融入水平的測量指標包含多個維度。例如，朱力認為社會融入包括經濟、社會和心理或文化等多個層面，且存在遞進關系[21]?？紫槔妥楷敳輰⑸鐣谌敕譃樯鐣洕谌搿⑿袨槿谌?、心理融入等維度[22]。

已有研究顯示，社會網絡廣泛影響著國際移民決策和社會融入[23]。在我國，流動人口的遷移及社會融入也受到社會網絡的影響。首先，勞動者在勞動力市場求職、企業(yè)在招工方面均存在信息不完全的問題[24]，在不完全信息條件下勞動力市場的價格機制可能失靈，導致勞動力的需求和供給的結構性失衡。流動人口作為流入地勞動力市場的“新來者”，往往比當?shù)鼐用窀狈蜆I(yè)信息，因此更傾向于通過已經進入當?shù)貏趧恿κ袌龅挠H戚、朋友、老鄉(xiāng)的幫助找工作，對社會網絡有著更強的依賴[25]。社會網絡作為一種“非市場”渠道，在一定程度上能彌補市場機制的不足，通過信息傳遞、信用擔保、屏蔽或篩選等作用機制，在一定程度上可以調和勞動力供求信息的不對稱，降低信息搜尋的交易成本、拓寬流動人口的就業(yè)范圍與就業(yè)渠道、提高流動人口的就業(yè)和收入水平[26]，因此，社會網絡有利于提升流動人口獲取物質資本的能力，進而保障其經濟融入。其次，流動人口社會網絡的擴展有利于增強流動人口對城市生活的參與度，進而有利于增強其與流入地人口的互動與交流，保障其行為融入的“社會性”。最后，經濟融入和行為融入為心理融入提供了良好的契機：一方面，經濟融入的深化與流動人口在流入地就業(yè)年限正相關，再遷移理論認為，隨著時間的推移，適應的過程將會使遷移者改變遷移計劃，留在遷入地的時間越長，打算永久居留的可能性就會增加，進而加大流動人口在流入地定居的可能性[27]；另一方面，經濟融入可以進一步提升流動人口的職業(yè)階層和生活質量、幸福感和歸屬感[28]，進而提升其心理融入水平。由此可見，社會網絡對流動人口的經濟、行為和心理維度的社會融入有積極影響。據(jù)此提出：

假說1：社會網絡規(guī)模的擴展總體有助于促進流動人口的社會融入。

另一方面，增加社會網絡規(guī)模對流動人口的社會融入也存在潛在的消極作用。流動人口的社會網絡具有規(guī)模小、緊密度高、趨同性強、異質性弱、網絡資源含量較低等特點[29]，社會網絡規(guī)模過大可能從以下三方面發(fā)揮負面作用：第一，擴展和維系社會網絡的代價。流動人口從社會網絡中獲取社會支持的同時，也需要為社會網絡的擴展及維系付出時間、精力和自由，同時也需要耗費社會資源和物質成本（譬如人情往來成本），一定程度上會帶來潛在的額外負擔。當社會網絡規(guī)模較大時，維持緊密度高的社會網絡所獲得的幫助是趨同的，而付出的代價則相對較高。第二，依托社會網絡就業(yè)的潛在損失。一方面，社會網絡主要通過強關系網絡影響對流動人口就業(yè)，在強關系網絡中，人與人從事同質性的工作，信息掌握趨同，情感維系緊密[30]，這可能在一定程度上增加流動人口就業(yè)的信息篩選成本；另一方面，盡管社會網絡有助于流動人口快速找到工作，但是由于該群體建立和維系社會網絡通常并不是為了獲得就業(yè)信息，因而借助社會網絡求職可能僅能使勞動者在勞動力市場的特定職業(yè)或細分市場中找到工作，可能導致勞動者的相對生產優(yōu)勢與其職業(yè)選擇之間的錯配，特別是當求職者出于社會交往的壓力而接受相應的崗位時，勞動者可能會面臨更多的經濟損失[31]。第三，正式社會支持匱乏。一方面，當前流動人口的社會關系網絡主要基于親緣、血緣、地緣等，這種關系網可能會進一步固化或內卷化，不利于其對流入地的認同感和歸屬感的提升[2]，進而不利于流動人口的行為與心理融入的推進；另一方面，來自正式系統(tǒng)和社會組織的支持與幫助的缺位將使得流動人口的社會融入缺乏穩(wěn)定性及可持續(xù)性，譬如，“工會”作為正式社會支持的一種，能夠維護流動者的勞動權益、促進勞動者間的良性互動，而缺少此類正式社會組織或缺乏常態(tài)化服務和支持則不利于流動人口進一步融入城市[32]。綜上，社會網絡對流動人口社會融入的正向影響可能會隨著社會網絡規(guī)模的擴大而逐漸下降。據(jù)此提出：

假說2：社會網絡規(guī)模與流動人口社會融入存在非線性關系，社會網絡規(guī)模過大可能不利于流動人口的社會融入。

3 研究設計

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)主要來自2016年由中山大學社會調查中心進行的中國勞動力動態(tài)調查（China Labor-force Dynamic Survey，CLDS）。CLDS是以我國勞動力為調查對象的綜合性數(shù)據(jù)庫，每兩年一次對中國城市和農村家戶勞動力進行追蹤調查，建立了個體、家庭和社區(qū)三個層次的追蹤調查數(shù)據(jù)，與本研究直接相關的調查內容包括人口個人特征與社會經濟特征、社會參與和社會支持、遷移經歷、教育經歷、勞動者狀態(tài)等信息。該調查在全國采用多階段、多層次與勞動力規(guī)模成比例的概率抽樣方法進行抽樣，覆蓋全國29個省、區(qū)、市，調查對象為樣本家庭戶中年齡15～64歲的全部勞動力，本研究從中選取人戶分離的勞動力作為流動人口③本文中討論的流動人口指市轄區(qū)內人戶分離的人口之外的人戶分離人口。其中，市轄區(qū)內人戶分離的人口是指一個直轄市或地級市所轄區(qū)內和區(qū)與區(qū)之間，居住地和戶口登記地不在同一鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道的人口。的考察對象。剔除關鍵變量缺失樣本后，最終進行實證分析的樣本為1816個。此外，為驗證基本研究結論的可靠性，本文還補充了2014年的2444份流動人口樣本建立面板數(shù)據(jù)進行穩(wěn)健性檢驗。

3.2 變量定義

（1）因變量：社會融入

本文的因變量為流動人口的社會融入。根據(jù)既往研究和數(shù)據(jù)可得性[33]，構建經濟融入、行為融入和心理融入三個維度的指標體系。首先，從影響社會融入的主觀傾向和客觀情況視角出發(fā)，設定三個層面的一級指標；其次，根據(jù)己有研究的成果，并在可獲得有效數(shù)據(jù)的基礎上，對上述一級指標領域設定二級指標，具體指標體系見表1。其中，經濟融入側重體現(xiàn)個體在流入地實現(xiàn)融入的經濟實力與保障能力，行為融入測度個體在流入地的行為適應情況；心理融入反映流動人口對于社會融入與否這一決策的主觀意愿和選擇、個體對于遷移到城市后生活水平變化程度的主觀評價和判斷。

表1 社會融入指標的定義與描述

為獲得流動人口社會融入的總體狀況，將上文討論的二級指標進行主成分分析，所得綜合KMO值為0.815，表明以上指標適合進行主成分分析。而后，運用方差極大化方法對因子負荷進行正交旋轉，共提取出三個特征值大于1的公共因子，以公共因子的方差貢獻率為權數(shù)對這三個公因子進行加總求和，并轉換為1到100之間的指數(shù)，作為社會融入度，得分越高，表示社會融入度越高。

（2）關鍵自變量：社會網絡

流動人口的社會網絡是本文的關鍵自變量。首先，從社會網絡的關系維度切入，著重考察在本地關系密切的親友所構成的社會網絡，既包括以親緣、血緣、地緣為主的初級社會網絡，也包含流動人口在流入地新構建起來的次級社會網絡，重點關注社會網絡的互動性與親密性。其次，從社會網絡類型進行區(qū)分，分別利用在本地可以訴說心事的親友數(shù)和可以討論重要問題的親友數(shù)作為側重精神支持的社會網絡指標，采用可以借錢（5000元）的親友數(shù)作為側重物質支持的社會網絡指標。

（3）控制變量

參考相關研究[12][19]，從流動人口的個人特征、工作特征、家庭特征、社區(qū)特征四個層面選取研究的控制變量，具體包括性別、年齡、戶籍、婚姻狀況、受教育年限、黨員、社會經濟地位、流動范圍等個人特征，工作培訓、工作行業(yè)等工作特征，家庭規(guī)模、兄弟姐妹數(shù)等家庭特征，以及社區(qū)基礎設施、社區(qū)人居環(huán)境等社區(qū)特征。上述變量的描述統(tǒng)計如表2所示。

表2 變量描述性統(tǒng)計

3.3 模型與方法

為了驗證前文提出的研究假說，首先采用經典線性回歸（OLS）初步考察流動人口的社會網絡與社會融入的關系。具體表達式為：

其中 INTi表示流動人口的社會融入度， SNi為流動人口的社會網絡規(guī)模，Xi 為一系類控制變量。β1為流動人口社會網絡與社會融入關系的待估計參數(shù)，εi為隨機擾動項。

盡管上述OLS方法的估計結果能夠初步回答社會網絡與社會融入的關系，但所得結論可能并不準確。一個重要原因在于，OLS回歸無法較好地克服樣本選擇偏誤問題。比如，學歷越高、技能越強的流動人口的社會融入程度通常較高，同時該群體往往有更多的機會擴大社會網絡規(guī)模、提升社會網絡水平。顯然，此時的OLS估計結果并不能解釋為因果關系。因此，對于流動人口社會網絡與社會融入間因果效應的推斷，需要構造一個反事實框架，傾向得分匹配（PSM）是用來解決這一問題的重要方法之一。但是傳統(tǒng)的PSM方法只能識別二元自變量的處理效應，而本研究的社會網絡指標是連續(xù)的，將其人為地進行分類將損失其獨有的變量信息。因此，采用廣義傾向得分匹配法（GPS）進行實證分析。Hirano and Imbens（2004）通過擴展PSM方法，將其引申至能夠識別多元變量和連續(xù)變量處理效應的廣義傾向得分匹配法[33]。在樣本滿足條件獨立性假設的條件下，GPS方法能夠較好的控制由樣本選擇偏差導致的內生性問題。此外，GPS方法可以檢驗不同規(guī)模的社會網絡對流動人口社會融入的差異化影響，即個體的劑量反映函數(shù)（Unit-level Dose-response Function），從而進一步豐富研究結論。

實現(xiàn)GPS估計過程分為三個步驟。第一步，在給定控制變量 的情況下，估計關鍵自變量（社會網絡）的條件概率密度分布。首先，估算自變量 （需滿足正態(tài)分布條件）的條件分布g(Ti) ：

其中， h(γXi)是控制變量 X的線性函數(shù)， γ和δ2是待估參數(shù)，可通過最大似然法估計得到。然后，根據(jù)用Fractional Logit模型估計出第 個觀測樣本的概率密度，即廣義傾向得分（GPS）：

第二步：將因變量（社會融入） inti表達為關鍵自變量（社會網絡） Ti和（3）式估計出的 的函數(shù)，并采用OLS法估計其條件期望：

第三步：將（4）式的回歸結果代入到以下方程中，估計關鍵自變量（社會網絡）取值為 t時因變量（社會融入） INTi的期望值：

4 實證分析

4.1 基準回歸分析

表3匯報了社會網絡與流動人口社會融入關系的OLS回歸結果。其中，模型1～3以關系密切的親友數(shù)作為社會網絡的代理變量，模型1僅控制了省份固定效應，模型2在模型1的基礎上加入了流動人口的個體特征變量，模型3進一步將所有控制變量納入考量?？梢钥闯觯P系密切的親友數(shù)的系數(shù)符號與顯著性水平具有較強的穩(wěn)健性。模型4～6分別以可談心的親友數(shù)、可討論重要問題的親友數(shù)、可借錢的親友數(shù)作為社會網絡的代理變量，各模型均考慮了所有控制變量，可以發(fā)現(xiàn)，社會網絡的各代理變量的系數(shù)均正向顯著，證實了前文理論假說1的判斷。從估計系數(shù)來看，相比精神支持型的社會網絡（談心、討論重要問題的親友），側重物質支持的社會網絡（可借錢的親友）發(fā)揮的正向作用相對更大。

表3 社會網絡與流動人口社會融入的OLS估計

在模型3～模型6中，性別、年齡、戶籍、婚姻狀況、受教育年限、黨員、社會經濟地位、社區(qū)基礎設施、社區(qū)人居環(huán)境對社會融入也有顯著影響。具體而言，在其他條件不變的條件下，已婚男性的社會融入度相對高于其他群體，越年輕、學歷越高、社會經濟地位比5年提升越多、社區(qū)基礎設施越好的流動人口社會融入度相對更高。另外，值得關注的一點是，城—城流動人口的社會融入度高于同等條件下的“鄉(xiāng)—城”流動人口，這與已有相關研究結論較為一致[34]。

4.2 GPS估計

表4的Panel A給出了GPS方法第一步的Fractional Logit估計結果，用于估計個體處于某一社會網絡規(guī)模的概率，即個體的GPS得分④平衡性檢驗顯示，經過廣義傾向得分調整后的控制變量不存在明顯差異，表示匹配效果較好。鑒于篇幅，這里不再單獨列出。。結果顯示，性別、受教育年限、工作培訓、黨員、社會經濟地位（五年前）、社區(qū)基礎設施對社會融入有正向影響，表明在同等條件下，男性流動人口的社會網絡規(guī)模大于女性，人力資本水平越高、社會經濟地位提升越多、社區(qū)基礎設施越好的流動人口有更高水平社會網絡。這也意味著，流動人口的社會網絡本身受到多種因素影響，如不進行考慮可能導致估計偏誤。

表4 社會網絡與流動人口社會融入的廣義傾向得分（GPS）估計

Panel B是GPS方法第二步的OLS估計結果。值得注意的是，估計結果中 λ3和λ4均在1%的統(tǒng)計水平上顯著，證實了流動人口社會網絡規(guī)模與社會融入的關系存在樣本選擇偏誤。最后，GPS方法的第三步用于估算社會網絡在社會融入不同分位點上的期望值及其邊際變化，如圖1所示。其中，將不同社會網絡規(guī)模下的總體效應連接起來，便得到整個關鍵自變量取值區(qū)間內社會網絡與社會融入的之間的“劑量反應”函數(shù)關系。圖1的左圖顯示，社會網絡對社會融入的影響始終為正值，但社會網絡與社會融入之間并非線性關系，影響效應的大小呈現(xiàn)先上升后下降的倒“U”型趨勢，這驗證了前文的假說2。圖1的右圖展示了處理效應函數(shù)，可以看出處理效應函數(shù)曲線向右下方傾斜，邊際效應遞減。這說明，對社會網絡規(guī)模小的流動人口而言，擴大社會網絡能夠收獲更大的邊際效益，但社會網絡規(guī)模的擴大為社會融入帶來的邊際收益遞減。從而進一步證實了前文的理論假說。

圖1 基于廣義傾向得分（GPS）估計的劑量反應函數(shù)與處理效應函數(shù)

4.3 異質性分析

（1）群體異質性

本文進一步檢驗社會網絡與社會融入關系的群體異質性。表5以關系密切的親友數(shù)為社會網絡的代理變量，模型1～5分別加入了社會網絡與性別、新生代流動人口⑤新生代流動人口指1980年及以后出生的流動人口；第一代流動人口指1980年前出生的流動人口。、受教育年限、農村戶籍、跨省流動的交互項以區(qū)分社會融入的群體差異，均控制了個人特征、工作特征、家庭特征、社區(qū)特征、省份固定效應⑥本文也分別以可談心的親友數(shù)、可討論重要問題的親友數(shù)、可借錢的親友數(shù)進行了同樣的估計，估計結果顯示，用其他社會網絡代理指標得出的估計結果一致，限于篇幅，文中不再陳列詳細的估計結果。。模型2加入了社會網絡與新生代流動人口的交互項，交互項的系數(shù)顯著為負，說明相較于新生代流動人口，社會網絡對第一代流動人口產生的作用更大。其原因可能是新生代的流動人口對互聯(lián)網的使用率更高，一方面，互聯(lián)網所傳遞出的有關求職、就業(yè)信息部分代替了第一代流動人口的傳統(tǒng)社會網絡求職的功效，部分對沖了社會網絡促進經濟融入的作用；另一方面，互聯(lián)網的使用本身就是行為融入的重要一環(huán)，部分打破了流動人口與流入地居民之間的文化隔離。模型3加入了社會網絡與受教育年限結果的交互項，交互項的系數(shù)顯著為負，說明隨著受教育程度的提高，社會網絡對社會融入的邊際效應下降，即當人力資本水平較低時，社會網絡對促進社會融入的作用相對更大。可能的原因是，在求職就業(yè)時，社會網絡是人力資本的有益補充。人力資本水平越高的流動人口，就業(yè)議價能力越強[35]，社會網絡對簽訂勞動合同和參與勞保福利的價值越弱[36]。這意味著，對人力資本低的群體，除了進行就業(yè)培訓外，應當關注其本地社會網絡的擴展。

表5 社會網絡與流動人口社會融入關系的群體異質性

（2）社會融入維度異質性

本研究進一步考察了社會網絡與不同維度的社會融入的關系，估計結果如表6所示?？傮w來看，社會網絡對不同維度的社會融入均有顯著影響。相比經濟融入，社會網絡對流動人口行為融入及心理融入維度的作用相對更大?？赡茉蛴卸旱谝唬鐣W絡雖在短期內有助于流動人口找到工作和居住地，但長期來看，促進經濟融入的仍然是個體的人力資本[37]。第二，經濟融入更容易受戶籍制度牽制，公共服務往往和戶籍掛鉤，而針對流動人口的社會保障、住房、衛(wèi)生和醫(yī)療等公共服務的缺乏，在較大程度上阻礙流動人口社會經濟層面的向上流動。進一步從不同社會網絡指標的差異來看，精神支持型的社會網絡（談心、討論重要問題的親友）更能促進行為融入和心理融入，而物質支持型（借錢的親友）則更有助于促進經濟融入。綜合來看，社會網絡是促進流動人口社會融入的重要因素，但多維度提升流動人口的融入程度則需要制度環(huán)境、個體人力資本積累和非正式社會支持等的協(xié)調配合。

表6 社會網絡與流動人口的不同維度社會融入

（3）穩(wěn)健性檢驗

盡管GPS估計能夠在一定程度上克服樣本選擇偏誤，但仍然難以完全解決遺漏變量和雙向因果等潛在的內生性問題。故分別對研究樣本、變量和估計方法進行調整，進一步驗證研究穩(wěn)健性，結果如表7所示。首先，我們將研究樣本從2016年CLDS截面數(shù)據(jù)拓展至2014～2016面板數(shù)據(jù)，而后運用雙向固定效應模型消除不隨時間變化且不可觀測的異質性，以此減輕遺漏變量偏誤。如Panel A所示，固定效應模型中不同的社會網絡指標均顯著為正，且估計系數(shù)與OLS估計接近，在一定程度上驗證了本研究基本結論的可靠性；其次，更換關鍵自變量指標測算方法的再檢驗。具體地，本文進一步構建各社會網絡指標的啞變量，流動人口若擁有某項社會網絡，虛擬變量取值為1，否則為0。以此替代原社會網絡指標進行回歸，Panel B的結果顯示，各項社會網絡指標仍正向顯著影響社會融入，研究結論仍然穩(wěn)??；最后，進一步采用處理效應模型對社會網絡與社會融入之間的關系進行再檢驗。類似于Panel B中的指標設定，將社會網絡虛擬變量令為模型的處理變量，而后將其作為因變量對一系列個人、家庭和社區(qū)特征進行Logit回歸，而后得到第一階段的逆米爾斯比λ，而后將其代入模型的第二階段估計社會網絡對流動人口社會融入的影響。如Panel C所示，處理效應模型的第一階段中逆米爾斯比λ在1%的水平上顯著，說明采用處理效應模型能夠在一定程度上糾正OLS的估計偏誤。具體從模型的第二階段估計結果來看，各個社會網絡指標仍然顯著為正，且估計系數(shù)大于OLS估計，表明OLS估計可能對社會網絡與流動人口社會融入的關系存在一定的低估。總體上看，經過以上穩(wěn)健性檢驗，本文的基本結論較為可靠。

表7 穩(wěn)健性檢驗

5 結論與討論

流動人口遷移并最終融入城市，是城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展的普遍趨勢，流動人口的社會融入問題一直是學界乃至整個社會關注的領域。以往研究肯定了社會網絡對流動人口社會融入的積極作用，但對其可能存在的消極影響考察與分析不足。本文聚焦社會網絡與流動人口的社會融入的關系，使用廣義傾向得分匹配法（GPS）驗證了二者之間呈先上升后下降的倒“U”型關系，即隨著社會網絡的擴展，其對流動人口社會融入的正向影響將逐漸下降，究其原因，主要可能受到流動人口社會網絡結構的同質性、高密度與人情往來成本的影響。異質性分析結果顯示，從群體差異來看，社會網絡對第一代以及人力資本水平較低的流動人口社會融入有相對更大的正面作用；從社會融入維度來看，相比經濟融入，社會網絡對流動人口的行為融入和心理融入的影響相對更大。

上述結論驗證了本文的研究假說，主要有以下三個方面的啟示：首先，社會網絡是提升流動人口社會融入水平的重要渠道，應當建立相應平臺促進流動人口社會網絡的擴展，提供該群體必要的社會資本投資。其次，社會網絡與流動人口社會融入之間的倒“U”型關系表明，對于流動人口甚至更廣泛的人群，朋友貴精不貴多，高質量、異質性的社會網絡將為社會融入帶來相對更加持久的積極影響；對于政府而言，應當側重對社會網絡規(guī)模較小的流動人口予以社會支持，提高其融入城市的意愿和能力。再次，由于社會網絡對社會融入的影響存在群體差異和融入維度差異，有必要因主體施策，側重擴展延伸人力資本水平較低和第一代流動人口的社會網絡，同時注重推進針對流動人口的基本公共服務均等化，提高其工作福利、社會保障等，同時通過教育和職業(yè)培訓等進一步提高流動人口的人力資本水平，改善該群體在流入地的相對弱勢地位，從而促進其在社會經濟層面的融入程度。最后，流動人口的社會網絡所提供的社會支持主要源自非正式渠道，因此需要為流動人口提供必要的正式社會網絡和社會支持，進而更加有效地提升該群體的社會融入水平。

由于數(shù)據(jù)限制，本研究仍存在一定的不足。第一，對社會網絡維度和質量的探討有待完善。社會網絡受結構維度（家人關系、熟人關系、陌生人關系的劃分）、關系維度（互動性與親密性）以及認知維度（互惠性行為與共同價值觀）等多個因素的共同影響。本研究在選取社會網絡指標時主要考慮了關系維度，尚未從結構與認知維度進一步區(qū)分，故而無法得知社會網絡結構及認知對社會融入的影響。同時，本研究所使用的社會網絡指標主要表征為網絡規(guī)模，但未能體現(xiàn)網絡質量。第二，影響機制有待實證檢驗。受數(shù)據(jù)信息的限制，社會網絡的潛在的正向和負向影響渠道難以量化，這使得研究結果仍停留在理論解釋層面。盡管存在以上局限，本研究為本主題的研究視角、方法和內容提供了一定補充。運用更新更全面的數(shù)據(jù)，改進社會網絡指標并進一步實證檢驗本文的研究結論以及影響機制，需要未來相關研究進一步討論。