三 研究设计

（一）结构测量指标

从研究背景分析中，可以认识到，以新生代农民工为主体视角研究社会距离，实际上是作为主体的新生代农民工和作为客体的城市居民之间的一个双向互动过程。新生代农民工视角下的社会距离可以分解成两个层面：融入意愿和排斥预期。融入意愿是心理上主动渴望和向往融入城市居民群体的程度；排斥预期是当与城市居民发生社会交往时预期感受的排斥程度。以新生代农民工为主体视角研究社会距离的构成，一方面符合农民工社会距离的基本分析框架（郭星华、储卉娟，2004），另一方面也符合农民工自我归类和社会融合的主要过程（高海燕，2005）。

与研究相关的调查问卷由三部分组成，具体指标的操作化测量如下。

（1）背景资料：包括被访者的年龄、性别、婚姻状况、居留本地年限等。

（2）社会文化资料：包括被访者的语言能力、对本地风俗习惯的掌握和使用情况等。

（3）社会距离资料：借鉴社会距离量表和反转社会距离量表，并根据国内实际情况进行修订，设计了“融入意愿量表”和“排斥预期量表”（见表1），每套量表各包括6个问题。被访者从“5——非常愿意、4——比较愿意、3——一般、2——不愿意、1——很不愿意”中进行选择。这6个项目被认为代表社会距离程度逐渐增强，这样就形成了格特曼量表。在“融入意愿量表”中，将分值累加得到融入意愿值；在“排斥预期量表”中，以30减去分值累加得到排斥预期值。

表1 新生代农民工的“融入意愿量表”和“排斥预期量表”

（二）资料来源

宁波，位于浙江省东部、长江三角洲南翼，是浙江省三大经济中心之一，市域总面积9365平方公里，宁波城区下辖6个区、64个街道办事处（乡、镇）和235个居民（村民）委员会。截至2016年底，全市户籍人口为591万人，其中市区为284.2万人，登记在册流动人口为460万人左右。

调查样本的抽取采用选择典型地点制作抽样框进行多阶概率比抽样方法。具体抽样过程包括四个步骤。第一，选择典型区域。根据外来人口集中和居住情况，选择城市中心区（江东区）、城市郊区（鄞州区）、城郊接合部（北仑区）外来人口居住相对集中的三个区域，作为本次问卷调查的抽样选择地。第二，制作抽样框。在所选择的典型区域内，根据外来人口暂住登记名单，清点该区域内所有出生于1980年以后，在宁波居住时间超过1年的外来人口的总数，明确每一个居住单元的具体位置和合格人数，然后将这些信息制成一个抽样框。第三，一阶抽样产生入户名单。利用该抽样框，根据随机数表产生的随机数字对应每一个统计的居住单元，产生需要调查统计的居住单元的人数和地点。第四，二阶抽样确定受访者。根据抽样名单入户选择调查对象，在入户选择调查对象的过程中凡是遇到一户多人符合入选条件的情况，就根据随机原则，选择出生日期靠近抽样日期（4月1日）的个体作为本次抽样所选择的对象。根据上述方法，最后共发放问卷300份，实际回收有效问卷220份，有效回收率为73.33%。

（三）研究假设

本文中的社会关系网络指自我中心网络（ego-centric networks）。在以前有关自我中心网络的研究中，研究者虽然涉及不同的研究主题，但是在描述网络特征时使用了大致相同的指标。这些指标包括网络规模、网络密度（关系的强度）、网络异质性（heterogeneity）或差异性（diversity）、关系的内容、关系的多重性（multiplexity）等（张文宏，2006：122～123）。

张海辉（2004）的研究认为，社会距离的大小与网络规模和网络类型有关，本地人和外地人通过相互建构对方的社会关系网络可以缩小两者之间的社会距离。社会关系网络规模（size of social network）指的是构成一个社会网的成员的数目，代表着与其发生深入交往的人数的多少，是测量一个人社会资本拥有程度的一个重要指标。很多研究都已经证明，一个人的社会网络规模越大，他/她所拥有的社会资本就越丰富，越可能在社会行动中占据优势地位（Lin，1982，2001，转引自张文宏，2006：123）。因此，可以假设，新生代农民工的社会关系网络规模越大意味着与他发生交往和联系的人数越多，其拥有的社会资本越丰富，其与城市本地居民的社会距离也越小。

社会距离除了和网络规模的大小有关，还和网络中包含的成员的异质性有关。异质性是衡量某种社会网络的成员之间（不包括自我）在某种社会特征方面相同或相异的程度。每个人的社会网络都有其特有的异质性或多元性。由于本文主要探讨的是新生代农民工与本地城市居民之间社会距离的差异，因此，我们将异质性指标简化处理为身份异质性（本地居民/流动农民工）这一单一指标，即在新生代农民工的社会关系网络中，在户籍身份属性方面不属于同一群体的概率。通常而言，身份角色关系与网络成员之间联系的紧密程度高度相关（刘传江、周玲，2004）。新生代农民工的社会关系网络中所包含的城市本地居民人数越多，其与城市本地居民发生互动的程度也越频繁，交往越密切，网络为其带来的社会资源就越多，其与城市本地居民的社会距离就越小。

对于网络性质的判断，最常见的划分标准是将网络划分为工具性和情感性两种。黄光国（1988：1～55）认为，工具性关系是为了达到功利性目的而建立的；情感性关系则是一种稳定而持久的关系，这种关系的主要功能是满足关爱、温情、安全和归属等方面的需要。林南（Lin，1999：28-51）在建构其社会资源理论模型时，采取了二维的标准，认为工具性网络的性质是旨在获得不为行动者本身所拥有的资源，而情感性网络则旨在维持已被行动者拥有的资源。杨中芳（2001：315～370）提出人际关系中包含了既定性成分和交往性成分，既定性成分是原有关系基础上的义务性成分，而交往性成分则包括了工具性成分和情感性成分。个体可以通过交往决定彼此的关系深入或是退出。借鉴前人对网络性质划分的不同标准，本文将新生代农民工社会关系网络区分为工具性和情感性两种。根据差序格局理论，中国人一般不会与自己“圈子”以外的人发生更多的交往，投入更多的情感。因此，工具性关系和情感性关系都有助于缩小新生代农民工与城市居民的社会距离。因此，综合考虑，我们提出如下假设。

假设1 网络规模假设：社会关系网络规模越大，新生代农民工与城市本地居民的社会距离越小。

具体操作化为以下两个假设。

假设1.1 社会关系网络规模越大，新生代农民工的融入意愿越大。

假设1.2 社会关系网络规模越大，新生代农民工的排斥预期越小。

假设2 异质性关系假设：社会关系网络的异质性越高，新生代农民工与城市本地居民的社会距离越小。

具体操作化为以下两个假设。

假设2.1 社会关系网络的异质性越高，新生代农民工的融入意愿越大。

假设2.2 社会关系网络的异质性越高，新生代农民工的排斥预期越小。

假设3 工具性关系假设：工具性关系有助于缩小新生代农民工与城市本地居民的社会距离。

具体操作化为以下两个假设。

假设3.1 得到城市居民工具性帮助越多的新生代农民工，融入意愿越大。

假设3.2 得到城市居民工具性帮助越多的新生代农民工，排斥预期越小。

假设4 情感性关系假设：情感性关系有助于缩小新生代农民工与城市本地居民的社会距离。

具体操作化为以下两个假设。

假设4.1 得到城市居民情感性帮助越多的新生代农民工，融入意愿越大。

假设4.2 得到城市居民情感性帮助越多的新生代农民工，排斥预期越小。

（四）变量操作化

本文采用社会网络分析中常用的提名法（name generator），这种测量技术曾被多次使用并被证明为一种有效的测量手段。这种测量技术从自我引出一个人员名单，确认自我（ego）与他人（alters，即网络成员）的关系以及网络成员之间的关系。通过询问网络成员的性别、年龄、受教育程度、职业、行业、是不是本地居民等社会人口方面的资料，可以测量出自我和他人在社会网络中的相对位置，也可以计算出自我的关系网络规模、关系网络构成、异质性和趋同性关系等指标。提名法的优势在于：①对于调查问卷中的提名项目而言，可以确定特定的内容区域；②有利于描绘自我在中心网络中的位置及嵌入在自我网络中的社会资源（张文宏，2006：122）。具体的变量操作化如下。

（1）社会关系网络规模。布特（S.Burt）曾认为大多数人时常会与他人讨论重要的问题，因此他在美国综合社会调查（GSS）中使用讨论网“在过去半年里，你和谁讨论过对你来说是重要的问题呢？”作为测量个体社会网络规模大小的指标。张文宏（2006）的研究也沿用了使用讨论网来衡量社会网络规模的传统。因此，根据上述研究传统，我们将新生代农民工社会关系网络规模这一变量操作化为与新生代农民工自我在过去半年内讨论过重要问题的总人数，是连续变量。

（2）异质性关系。社会关系网络的异质性（heterogeneity）指的是一个社会网络中全体成员（不包括自我）在某种社会特征方面的分布状况，如性别异质性、职业异质性、阶层异质性等。在本文中，测量的主要是身份属性的异质性。因此，本文采用得分计算方法，选择你经常接触的人：都是本地人=5分，大部分是=4分，各占一半=3分，大部分不是=2分，都不是=1分，缺失=0分。将变量转换成连续变量引入影响模型分析。

（3）工具性关系。本文采用得分计算方法，选择帮助过你的人：都是本地人=5分，大部分是=4分，各占一半=3分，大部分不是=2分，都不是=1分，缺失=0分。将变量转换成连续变量引入影响模型分析。

（4）情感性关系。本文采用得分计算方法，选择和你谈过心的人：都是本地人=5分，大部分是=4分，各占一半=3分，大部分不是=2分，都不是=1分，缺失=0分。将变量转换成连续变量引入影响模型分析。

此外，为了考察社会关系网络因素的独立影响作用，我们也将性别、年龄、婚姻状况和居留本地年限等基本变量作为控制变量引入分析。