四 结果与分析

为了具体验证社会关系网络对新生代农民工融入意愿和排斥预期的影响，我们首先将性别、年龄、婚姻状况和居留本地年限等个体特征作为自变量放入回归方程。然后将网络规模、异质性关系、工具性关系和情感性关系分别引入方程。同时，方程还控制了基本个体特征的影响。由于融入意愿和排斥预期都是连续变量，因此在验证时采用了OLS线性回归的方法。

（一）融入意愿

表2列出的是社会关系网络对新生代农民工融入意愿的OLS回归分析的结果，其中模型1检验的是控制变量的影响状况；模型2、模型3、模型4和模型5分别检验的是网络规模、异质性关系、工具性关系和情感性关系对宁波市新生代农民工融入意愿的独立影响作用。

表2 社会关系网络对新生代农民工融入意愿的OLS回归分析

从表2中可以看出，模型1到模型5对宁波市新生代农民工融入意愿的解释力分别为0.268（F=15.397，p＜0.001）、0.264（F=12.239，p＜0.001）、0.264（F=12.270，p＜0.001）、0.287（F=13.637，p＜0.001）和0.264（F=12.250，p＜0.001），尽管模型的解释力均达到显著水平，但是网络规模和异质性关系对于新生代农民工的融入意愿影响不大。

从模型4来看，在控制了性别、年龄、婚姻状况、居留本地年限等因素后，工具性关系的回归系数为0.628（p＜0.05），说明新生代农民工获得工具性关系值每上升1分，融入意愿值将上升0.628，差异达到统计上的显著水平。

从模型5来看，在控制了性别、年龄、婚姻状况、居留本地年限等因素后，情感性关系值每上升1分，融入意愿值将上升0.703，并且情感性关系的差异显著性水平要高于工具性关系。

综合可知，假设1和假设2部分成立，假设1.1和假设2.1不成立，假设3.1和假设4.1成立。

（二）排斥预期

表3列出的是社会关系网络对新生代农民工排斥预期的OLS回归分析的结果，其中模型1检验的是控制变量的影响状况；模型2、模型3、模型4和模型5分别检验的是网络规模、异质性关系、工具性关系和情感性关系对宁波市新生代农民工排斥预期的独立影响作用。

从表3中可以看出，模型1到模型5对宁波市新生代农民工排斥预期的解释力分别为0.284（F=16.579，p＜0.001）、0.315（F=15.445，p＜0.001）、0.360（F=18.639，p＜0.001）、0.280（F=13.191，p＜0.001）和0.279（F=13.177，p＜0.001），模型的解释力均达到显著水平。

从模型2来看，在控制了性别、年龄、婚姻状况、居留本地年限等因素后，网络规模的回归系数为-0.215（p＜0.01），说明新生代农民工的社会关系网络每增加1人，其排斥预期就会减少0.215，差异达到统计上的显著水平。

从模型3来看，在控制了性别、年龄、婚姻状况、居留本地年限等因素后，异质性关系的回归系数为-1.068（p＜0.001），说明新生代农民工的社会关系网络异质性值每增加1分，排斥预期就会减少1.068，差异达到统计上的显著水平。

从模型4来看，在控制了性别、年龄、婚姻状况、居留本地年限等因素后，工具性关系的回归系数为-0.502（p＜0.05），说明新生代农民工获得工具性关系值每上升1分，排斥预期值就会减少0.502，差异达到统计上的显著水平。

表3 社会关系网络对新生代农民工排斥预期的OLS回归分析

从模型5来看，在控制了性别、年龄、婚姻状况、居留本地年限等因素后，情感性关系值每上升1分，排斥预期值将减少0.794，并且情感性关系的差异显著性水平要高于工具性关系。

综合可知，假设1.2、假设2.2、假设3.2和假设4.2成立。