图片来源：unsplash

Online Social Network Effects in Labor Markets: Evidence from Facebook’s Entry into College Campuses, Luis Armona, Accepted, Review of Economics and Statistics.

原文链接：

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3381938

01

引言

以Facebook、微信等为代表的在线社交网络（Online Social Network）无疑是互联网时代带给人们范围最广、影响最大的变革之一。Facebook 目前的全球用户超过 20 亿，超过50%的美国人每天都使用Facebook。在线社交网络提供给了人们低成本且便捷的社交方式，并且正如其创始人扎克伯格所言：“Facebook在加强那些仅是'边缘朋友'的人之间的关系方面特别成功”，在Facebook上建立的联系往往正是传统社交网络所难以直接触及的“弱联系”（Weak Ties）。

Granovetter（1973）提出"弱联系"正是为个人提供就业机会的关键，而以Facebook为代表的移动社交平台使得人们极大程度地开拓了人们建立“弱联系”的范围、降低了巩固“弱联系”的成本。那么其对劳动力市场的影响如何？在线社交网络是否能够提升使用者在劳动市场的表现？

为了回答以上问题，本文以Facebook在2005年5月之前长达15个月在760所大学的逐步推行作为背景、结合学生进入大学的年份构建了学生接触 Facebook 的时间差异，识别了接触Facebook 对就业率、工资等长期劳动成果的影响（即2014 年，大学毕业后 5-12年）。研究发现，在大学期间多一年使用 Facebook 会使其业率增加 0.4%，平均工资增加 0.6 个百分点，即 2014 年的年收入增加 970 美元。进一步地，本文发现工资增长是通过与昔日同学的社会联系增加进而加强学校友之间的就业网络这一渠道实现的。

背景介绍

02

Facebook最早于2004年2月 4日诞生于哈佛且最初只对哈佛社区成员开放，仅半个月后四分之三的哈佛本科生就已注册使用Facebook。在哈佛取得巨大成功后，Facebook 逐步扩展到其他大学。2004年6月，Facebook在美国40所重点大学推出，拥有150,000 名用户。次年2月，Facebook已在370 所大学推出，拥有 200万活跃用户。到2005年9月，Facebook已经覆盖近 900 所高校，拥有385万用户。在接下来的一年里，Facebook向更多的大学、高中和部分工作场所扩展，直到2006年9月，它向全世界 13 岁以上的任何人开放会员资格。

Facebook这一逐步向不同大学开放的特征，使得本文可以借助Facebook中不同年级学生的入学时间来构造出某年入学的整个年级学生在校内接触Facebook的年限。再结合相应的劳动力市场表现以及社交网络结构数据，进而识别出接触Facebook的劳动力市场效应。

03 

数据

本文包含的主要样本为经历了Facebook逐步推进过程的学生，即2002 年至 2009 年共760 所四年制大学的本科毕业班。主要由以下五个数据库结合构建。

1. 流动性报告单（Mobility Report Card，MRC）

本文关于收入部分的数据来源于Chetty et al.（2017）机会平等项目（Equality of Opportunity Project）的流动性报告单（Mobility Report Card，MRC），其包含了美国国税局所提供的 2014 年在美国就读中学后教育的学生收入的年度数据。这一数据是汇总到群组（cohort）层面的，并且包含了相应群组层面的人口特征。本文使用了某所大学某级（如哈佛大学2004届）作为本文分析的观测单位（observation）。

MRC可以为本文的分析提供收入分布的平均百分位数、失业率（2014 年收入为 0 美元的学生比例）、婚姻状况以及父母收入控制指标等丰富的劳动力市场指标。但有所不足的是，由于MRC的收入数据的统计是按照出生队列（birth cohort）而非入学队列（college entry cohort），故本文实际上是按照大学生“18岁进入大学，四年完成学业”这一标准推测构建了本文的观测单位。

2. IPEDS Dataset

本文使用的第二个数据集为教育部提供的补充数据，内容涉及每个大学毕业班的人口构成，以及教育成果，如样本中每所大学的学士学位完成率和毕业率。这些数据来自 IPEDS 调查中的“秋季入学率”、“毕业率”和“毕业率”部分，这一部分数据可以为本文提供学校端的控制变量。

3. Facebook逐步开展的时间表

这一部分数据详细记录了Facebook在2004-2005年在842所高校推行的时间，本文通过网页存档网站（Wayback Machine archives）回顾了2004到2005年间的Facebook主页thefacebook.com的网页快照，利用一所学校最早出现在搜索结果中的时间作为Facebook在该学校出现的时间点，并结合学生报纸的存档所记录的时间点进行进一步补充校对。

下图中记录了Facebook 在不同层级学校的的渗透率，可以发现越好的学校越早使用Facebook。并且可以看出在15个月的时间里，发布日期的分布是相当连续且均匀。到 2005年 5月，美国 55%的四年制大学都已接入 Facebook。

根据大学生“18岁进入大学，四年完成学业”的假设，以及Facebook接入的时间节点，通过以下公式便可计算不同大学不同年级的学生在校内接触Facebook时间的的长度。

4. 2005年时Facebook的社交网络结构图
这一数据来源于Traud et al.（2012），其提供了2005 年9月时在Facebook上至少有一个连接（好友）的 Facebook 用户的完整好友网络快照。本文由此构建了每个班级中使用 Facebook 的学生比例，以及每个班级中使用 Facebook 的学生朋友数量等指标。

5. LinkedIn Career Insights

最后，本文使用了2018年11月Linkedin "职业洞察"（Careers Insights）门户网站上本文样本中了1997至 2013 年毕业的数据，为 Facebook 进入大学校园后的就业排序提供证据。此外，Linkedin 还提供了各届学生工作的前 15 家公司的统计数据，即把公司列为雇主的用户数量。本文利用了这些数据来研究 Facebook 的访问是否会影响学生毕业后在劳动力市场上对企业的选择模式。

模型及识别策略讨论

04

1. 简约式模型

本文的基准识别模型较为简单，关键被解释变量为失业率、工资收入分位数，关键解释变量Ti,t即为位于i大学的t年级学生接触Facebook的时间。控制变量包含父母收入、收入测量时（2014 年）已婚学生的比例、各批大学的性别/种族构成、SAT 数学成绩百分位数以及各批大学的录取率。标准误聚类在大学层级。

2.识别策略讨论

正如在上文中图1中展示的那样，Facebook的接入过程并非随机，而是最先在精英大学接入，再逐步拓展到层级较为低的大学。所以本文并未假定Facebook的接入过程随机，而是假定大学在facebook已经接入的条件下，该大学中的任何特定群体都会随机接触到Facebook。而在这一假定下，本文控制了大学层面的效应后，基准模型实质上是对比同一层级的大学的相似学生的收入变化差异来识别出处理效应。

本文的识别策略也可套用于双重差分的框架中，大学固定效应作为同一所大学学生“期前 ”收入的控制，这些学生在大学期间由于过早毕业而从未获得 Facebook。这是第一个差异。然后可以将治疗组和对照组定义为入学年份×接触Facebook时间的队列，这些队列在大学期间接触 Facebook 的机会不同。将治疗组的收入减去对照组的收入，得出第二个差异。在潜在结果框架中，即有以下关键假设：

为了给上述假设提供实证支撑，本文使用了安慰剂检验回归表明Facebook 的使用对父母收入、性别和种族等预前定指标间没有显著关系。并且将Facebook的推行时间整体前推四年但保留不同学校推行时间差异的结果表明（下表），Facebook的使用并不存在事前明显趋势。

05 

回归结果

1.基准模型

上表中Panel A中的结果表明，与全国分布相比，多接触 Facebook 一年可使此队列的平均收入增加了 0.61 个百分点的排位，为了将这一百分位数转换为货币计量，本文使用了以下公式计算了折算后Facebook接触对于工资的影响，结果表明其增加的平均收入为972美元。而由于各组群的平均收入为 49,711 美元，这意味着平均收入增加了 1.95%。

除此之外，本文还进一步估算了Facebook对于收入等级离散度的影响，结果显示在不同组群中，一年的访问时间所产生的影响相当于收入离散度标准差的 15%。这与以下情况相吻合：Facebook 技术带来的更大的信息共享使得学生获得的薪资待遇更加同质化，学生群体内部获得高薪工作与低薪工作的细分程度降低。

2. 异质性结果

对于不同收入序列的异质性分析发现，多一年的接触Facebook会使处于收入最低十等分位数的概率降低 0.57%，但会使处于收入最高十等分位数的概率增加 0.78%。而在统计意义上，对处于中等数量级（60%-90%）的学生的中间效应并不显著。这表明可能只有那些已经有可能赚取相对较高工资的人才能从 Facebook 中受益。

而对于家庭出身、性别等的异质性分析发现，在收入排名方面受益最大的群体是父母收入在第 20-40 百分位数的学生，这大致相当于 2014 年父母收入在 22,000 美元到 40,000 美元之间的学生。父母收入低于这一水平的学生所受影响在统计上并不显著。在性别方面，本文发现对女生收入排名的影响比男生大 80%，但这些系数的差异在统计上并不显著。在对表中所有结果变量进行联合回归时，本文发现所有估计值与第(1)列中的基线系数在统计上都没有显著差异。这表明，这些大学生亚群在很大程度上分享了 Facebook 带来的好处。

3. 非线性效应

上文中已经证明了Facebook对于劳动市场的积极影响，但是此时一个疑虑在于Facebook是否只是线下社交网络的一种转化？为了解决这一顾虑并进一步分析Facebook接触不同时间的影响，本文又进一步分析了Facebook接入时长的非线性效应。由下图可以看出，Facebook 进入校园的最大回报并非发生在 Facebook 刚进入校园的时候，这说明Facebook产生的效应可能并非是线下的友谊可以转换到该平台上导致的。与此同时，Facebook 可能需要规模经济才能对以后的收入产生影响。由于 Facebook 的规模经济效应，只有当学生群体接触 Facebook 的时间足够长、校园 Facebook 网络达到临界质量时，学生的收入才会受到影响。

4. 机制证据

目前仍然缺乏经验证据来证明这些收入增长是通过何种渠道实现的。一种可能的机制是Facebook 的访问转化为学生在毕业后更好地与劳动力市场上的同龄人建立联系。由于Facebook 降低了维持社交关系的成本，其增加了学生的朋友圈，学生可以通过朋友圈了解大学毕业后的工作机会。如果朋友 a 告诉朋友 b 一份工作，那么空缺职位很可能是在他自己的公司。如果 b 应聘并被录用，那么 a 和 b 现在就会在同一家公司工作。因此，Facebook 增加了从社交网络中了解到的工作机会，其结果之一就是大学校友在劳动力市场的公司中的共同工作地点增加了。

为了检验这一机制本文使用了 2018 年的 LinkedIn 数据，构建了用于衡量行业集中度的赫芬达尔-赫希曼指数（HHI），对样本中的各届学生进行了分析，以确定当大学期间 Facebook 访问时间较长时，学生是否更有可能在各公司之间进行相似正向排序。下表中的结果表明在大学多读一年的情况下，Facebook 的访问对就业集中度的影响约为 5.4%，提前一年获得 Facebook 会使与你与同学成为同事的机会增加7.3%。

结论与讨论

06

总之，本文提供的证据表明，大学期间访问 Facebook 对学生日后的收入有积极影响。以 LinkedIn 工作排序测量的形式提供了 Facebook 访问时间与工作推荐之间存在正相关关系的直接证据，这与就业网络的变化所带来的劳动成果的改善是一致的。

但是要充分理解访问时间、Facebook 使用/网络结构和收入之间的内在机制，需要更复杂的估算程序，但本文提供了估算在线社交网络结构对未来收入的因果效应的第一手资料。要更好地理解社交网络对未来劳动力市场结果的影响，还需要在这一背景下开展进一步的工作。尤其是使用 Facebook 的学生的收入增长是来自更好的就业匹配，还是仅仅是经济中的理想工作重新分配给使用 Facebook 的学生，这是了解 SNS 技术对劳动力市场结果的福利影响的首要问题。本文还记录了 Facebook 进入大学校园这一自然实验，可用于研究社会网络结构与经济结果之间的其他关系。

 Abstract 

Using quasi-random variation from Facebook’s entry to college campuses, I exploit a natural experiment to estimate the effect of online social network access on future earnings. My estimates imply that access to Facebook for an additional year in college causes a 0.61 percentile increase in a cohort’s average earnings, translating to an average wage increase of around $970 in 2014. My results also suggest that Facebook access decreases income inequality within a cohort. I provide evidence that wage increases comes through the channel of increased social ties to former classmates, which leads to strengthened employment networks between college alumni.

声明：推文仅代表文章原作者观点，以及推文作者的评论观点，并不代表香樟经济学术圈公众号平台的观点。