Кратко — теория, механизмы, затем методика исследования.
1) Как экономическая социология объясняет влияние
- Социальные нормы: задают допустимые виды работы, гендерное распределение труда, нормы платы и взаимопомощи; через санкции и одобрение влияют на выбор профессии и готовность мигрировать. Механизм: координация ожиданий и внутреннее соблюдение правил (нормативное принуждение).
- Сети доверия (социальный капитал): снижают транзакционные издержки (поиск работы, проверка контрагентов, кредитование), ускоряют информационный поток о вакансиях и условиях; сильные связи облегчают найм через рекомендации, слабые связи расширяют доступ к новой информации (Granovetter).
- Неформальные институты: локальные правила и практики (патронаж, общинные порядки, обычаи землепользования) ограничивают или расширяют мобильность, влияют на распределение рисков и доступ к ресурсам; они действуют как дополняющие или замещающие формальные институты (North).
Механизмы суммированы:
- Информация: сети → доступ к вакансиям.
- Контракты/исполнение: доверие/репутация → меньше формальных контрактов, другая цена риска.
- Координация и нормы: коллективные решения по занятости, разделению труда.
- Институциональная инерция: исторические практики формируют текущие структуры рынка труда.
2) Методика эмпирического исследования (пошагово)
A. Цели и гипотезы
- Пример гипотез: H1 — более высокий уровень доверия в сообществе связан с меньшей продолжительностью поиска работы; H2 — сильные семейные сети увеличивают трудоустройство в локальных (неформальных) работах, но снижают мобильность.
B. Дизайн исследования
- Подход: смешанный (mixed methods) — сначала качественный этап для конструирования переменных, затем количественный для проверки гипотез.
- Выборка: стратифицированная по типу поселения (например, сельские общины с разной степенью интеграции в рынки). Рекомендация по числах: не менее $\ge 30$ кластеров (поселений) и по $\ge 30$ домохозяйств в каждом для многоуровневого анализа.
C. Сбор данных
- Качественные методы: полуструктурированные интервью с лидерами, фокус‑группы, наблюдение — для картирования норм и правил.
- Количественные:
- Анкета домохозяйств: демография, занятость, доходы, миграция, длительность поиска.
- Меры доверия: стандартные вопросы (напр., «Можно ли доверять большинству людей?») + экспериментальные игры (trust game) как поведенческая мера.
- Сетевые данные: name‑generator (перечислить $\le 5-10$ контактов, использованных при поиске работы), признаки связей (кровное родство, соседство, частота контактов).
- Индикаторы неформальных институтов: наличие общинных правил, механизмов разрешения споров, практики взаимопомощи, доступ к неформальному кредиту.
D. Операционализация переменных
- Нормы: индексы по ответам на вежет‑вопросы, валидация через интервью.
- Доверие: шкала (Likert) + поведенческий эксперимент → комбинированный индекс.
- Сеть: метрики SNA — степень (degree), центральность (betweenness), плотность (density), кластеризация.
- Исходы рынка труда: занятость (формальная/неформальная), доходы, длительность поиска работы, миграционная готовность.
E. Модель оценки и идентификация каузальности
- Базовый многоуровневый (mixed effects) регресс:
$$y_{iv}={\beta }_0+{\beta }_{1}Trus{t}_v+{\beta }_{2}Norm{s}_v+{\beta }_{3}NetMetri{c}_{iv}+X_{iv}\beta +u_v+{\epsilon }_{iv},$$ где $i$ — индивид, $v$ — поселение, $u_v$ — случайный эффект поселения.
- Модель сетевого влияния (простая форма пространственной автозависимости):
$$y=\rho Wy+X\beta +\epsilon ,$$ где $W$ — матрица смежности сети.
- Для решения эндогенности: использовать
- инструментальные переменные (IV) — исторические или географические предикторы доверия/норм (напр., миграционная история, религиозная структура, колониальная политика) — инструменты должны влиять на доверие, но не напрямую на текущие исходы;
- естественные эксперименты / diff‑in‑diff при появлении политики/шока;
- рандомизированные вмешательства (RCT): информационные кампании, программы укрепления доверия, чтобы проверить изменение трудовых исходов.
- Дополнительно: propensity score matching для проверки устойчивости, структурированные уязвимости (subgroup) по полу/возрасту.
F. Анализ сетей и качественная триангуляция
- Построить и визуализировать сети, вычислить центральности, коррелировать с индивидуальными исходами.
- Качественные данные использовать для интерпретации механизмов (как именно нормы влияют на принятие решений).
G. Робастность и проверки
- Контроль по формальным институтам (наличие оф.работы, доступ к рынкам), сезоности, дублирующие меры доверия.
- Тесты на обратную причинность (Granger в панелях, лаговые переменные).
- Чувствительность к выбору инструментов и спецификации.
H. Этические аспекты
- Конфиденциальность сетевых данных, информированное согласие, возврат результатов в общину.
3) Практические рекомендации
- Начать с пилотного исследования в $\sim 3-5$ поселениях для доработки инструментов.
- Комбинировать поведенческие эксперименты с сетью и анкетой — это повышает надежность измерения доверия.
- Для внешней валидности включить разные типы сельских районов (близость к городу, аграрные специализации).
Если нужно, могу кратко сгенерировать пример анкеты, перечень name‑generator вопросов и конкретные переменные для регрессий.