摘要：基于“2013 年中国综合社会调查”( CGSS2013) 的数据，本文从互联网使用程度的角度探讨了其对中国社会信任的差序格局的影响。研究表明，互联网使用程度越高，其社会信任水平越高；互联网通过影响居民与其亲友的联系密切程度来进一步影响居民的社会信任水平；由于城市居民的互联网使用水平高于农村居民，因此从前基于血缘的城市居民与亲友的联系密切程度赶超农村居民，但是地缘关系的影响仍旧强劲，农村居民和邻居的交往密切程度高于城市居民与邻居的交往密切程度。这是农村社会信任水平高于城市整体社会信任水平的重要因素。

关键词：互联网 差序格局 社会信任 关系 城乡差异

绪论

随着移动网络技术的发展和智能手机的普及，互联网在日常生活中占据了越来越重要的位置。与传统媒体相比，互联网在传播形式、传播内容以及功能方面区别明显，其便捷性显著提高了人与人之间的交往频率。中国社会作为一个“熟人社会”和“关系社会”，个体与所处差序格局中的亲友、邻居、熟人等的关系密切程度，即这种特殊信任，又会显著影响到个体的一般信任水平。那么，互联网使用程度高的人，其社会信任水平会更高吗? 互联网的使用程度又在居民的关系密切程度和社会信任水平中占据了一个怎样的地位？城乡之间的互联网使用水平的差异又将如何影响城乡的社会信任程度差异？互联网对于中国社会信任的差序格局的影响，是本文的重点探讨对象。

一、文献综述与问题提出

（一）信任的定义及其分类

信任被认为是社会资本的一个组成部分，在社会经济的发展过程中也引发了越来越多的关注。社会学者给信任下的定义是“以人类互动关系的立场来看，其可简单定义为，信任一个人意味着相信对方在出现损人利己的机会时，并不会去实现它”；[ Gambetta,D.1998.”Can We Trust Trust?”In D.Gambetta(Ed.), Trust:Making and Breaking Cooperative Relations.Oxford:Basil Blackwell , pp.213-238]即一种对于对可信赖行为的预期。信任在社会生活中的方方面面都有重要的作用，如信任能为个体带来安全感，降低人际交往的复杂性，促进人与人之间的合作[ Durlauf , S ., and M.Fafchamps ,2005, “ Social Capital” ,in Handbook of Economic Growth , P .Aghion and S .Durlauf ,eds,Elsevier ,Edition 1, Vol.1 , pp.1639 —1699]；优化组织内部资源配置，提高工作效率，为社会秩序和繁荣提供动力等。[ Fukuyama, F ., 1995, Trust:The Social Vi rtues and the Creation of Prosperity, New York :Free Press .]Fafchamps 和 Durlauf把个体间的信任划分为个人化信任(personalized trust)和一般化信任(generalized trust), 前者是那些来自反复多次的人际交往的信任，即对认识的人的信任;而后者是那些基于对象群体的构成、动机、教养等一般性知识产生的信任，即对陌生人或者社会上大多数人的信任，[ [德] 尼克拉斯·卢曼.信任:一个社会复杂性的简化机制[M].上海人民出版社, 2005.]也可以称作社会信任(social trust)。由于个人化信任的研究多是从经济学角度分析个人信誉、网络、资源交换，一下文章中不做过多探讨，而一般化信任的影响因素更广，甚至涵盖个人化信任，所以本文的研究对象为一般化信任，即对陌生人的信任。

一般信任主要有三个来源。首先制度带来一般信任，一个社会中的社会规范、社会制度和社会性惩罚使人保持良好行为，因此陌生人的行为也有可预期性[ Gambetta,D.1998.”Can We Trust Trust?”In D.Gambetta(Ed.), Trust:Making and Breaking Cooperative Relations.Oxford:Basil Blackwell , pp.213-238]；第二个是人格特质对一般信任的影响，即从心理学的角度探讨什么样的性格或人格特质能带来信任;第三种是认同，即对性别、年龄、宗教、地域、阶级、团体、国家和种族的认同带来一般信任，这也是西方产生“团体格局”的基础[ 罗家德.社会网分析讲义[M].社会科学文献出版社,2010.199-202]。

中国与西方的文化特质、社会关系与社会结构等存在明显的差异, 因而二者的社会信任、影响因素及其作用方式也存在着差别。韦伯曾韦伯在关于中国宗教的研究中涉及信任问题时就明确指出，中国人彼此之间存在着普遍的不信任，中国人的信任不是建立在信仰共同体的基础之上, 而是建立在血缘共同体的基础之上, 即建立在家族亲戚关系或准亲戚关系之上，是一种难以普遍化的特殊信任。[ [德]马克斯·韦伯.儒教与道教[M].王容芬译.商务印书馆, 1995.]福山也认为，中国社会是一个低信任度的社会，甚至不存在社会信任。[ Fukuyama, F ., 1995, Trust:The Social Vi rtues and the Creation of Prosperity, New York :Free Press]费孝通认为，中国人社会关系呈现“差序格局” 的形态，这与西方社会关系呈现“团体格局” 有显著不同，“差序格局”是一种因关系亲疏远近不同而有差别待遇的行为模式，强调的是中国人以自我为中心建立自己的人脉网络。信任主要建立在“关系”上，关系远近不同信任程度不同。因此针对中国社会信任水平的研究，大部分没有把个人化信任和一般化信任分开来考量，比如从个人因素、社会因素、社区因素来研究居民的一般社会信任水平影响[ 李涛,黄纯纯,何兴强,周开国. 什么影响了居民的社会信任水平?——来自广东省的经验证据[J].经济研究,2008(1):137-138.]，结合市场化经济发展研讨社会转型下的市场化、个人资本与社会交往对社会信任的影响机制[ 唐有财,符平. 转型期社会信任的影响机制——市场化、个人资本与社会交往因素探讨[J].浙江社会科学,2008(11)]；对于个人化信任的研究，比如聚焦于中国农村社会居民的个人特质对其个人化信任的影响[ 胡容.中国农村居民的社会信任[J].中共天津市委党校学报，2005(02).]；相比于农村居民，较为松散的城市居民的信任结构等。[王毅杰,周现富.城市居民信任的差序格局[J].天府新论，2009(02).]

（二）人际关系对信任的影响

以往的研究证明，个人特质会影响社会信任程度。比如性别、年龄增加、收入高、有宗教信仰、担任管理人员、较少的职业变动都会显著提高居民的社会信任水平, 而婚姻则会降低社会信任水平[李涛,黄纯纯,何兴强,周开国. 什么影响了居民的社会信任水平?——来自广东省的经验证据[J].经济研究,2008(1):147-148.]。由于中国是一个典型的“关系社会”和“熟人社会”，社会关系交往也是影响信任的一个重要因素，有研究指出社会交往增加了社会信任, 信任正是在互动关系中产生的。社会成员的互动频率对该社会的信任度有重要的影响, 一个缺少互动、封闭的社区无法产生对他人的信任，频繁的社会互动能产生更强的社会信任[唐有财,符平. 转型期社会信任的影响机制——市场化、个人资本与社会交往因素探讨[J].浙江社会科学,2008(11) ]。这与罗家德关于特殊信任和一般信任的研究结果相吻合，即成功地两两关系互动能增加人们对于安全与人情互惠的期待，甚至是陌生人[罗家德.社会网分析讲义[M].社会科学文献出版社,2010.220-222]。即在一个人的关系结构中，他和其圈子中的人的联系越多，特殊信任越多，一般信任也越多。以往研究指出，在社会急剧转型的今天，以差序格局为基础的信任模式依旧延续，其强度依次是亲人、街坊邻居、一般朋友和熟人、陌生人。根据人际关系，即特殊信任对于一般信任的影响，我们提出第一个假设。

假设1a：与亲戚朋友接触联系的程度越高，居民的一般信任程度越高

假设1b：与邻居的交往频率越高，居民的一般信任程度越高

（三）互联网对信任的影响

随着移动技术的发展、互联网的普及，人们开始关注互联网使用对社会信任的影响。通过分析1982 年和1997年美国的调查资料，詹宁斯和蔡特勒发现，网民和非网民在社会信任水平方面没有显著差异。[ Jennings，M. Kent ＆ Vicki Zeitner 2003，“Internet Use and Civic Engagement: A Longitudinal Analysis. ”The Public Opinion Quarterly 67( 3).]但是，也有研究指出，某些互联网行为与社会信任水平之间呈正相关关系。比如当人们具有正面网上经历后，其社会信任水平会显著提高; 相反，当人们具有负面网上经历后，其社会信任水平会有所下降[ Mutz，Diana C. 2009，“Effects of Internet Commerce on Social Trust. ”The Public Opinion Quarterly 73(3) .]。也有研究认为，互联网对社会信任水平起到负面作用，通过分析1999年美国的调查资料，莎亚等发现，在网络上进行社交娱乐活动的35 岁以下青年社会信任水平更低[ Shah，Dhavan V. ，Nojin Kwak ＆ Ｒ. Lance Holbert 2001，“Connecting and Disconnecting with Civic Life: Patterns ofInternet Use and the Production of Social Capital. ”Political Communication 18(2).]。以及相较于以传统媒介为主要信息来源的青年，以互联网为主要信息来源的青年的社会信任水平显著更低[赵晓航,李建新. 当代青年的互联网使用与社会信任——基于CGSS2013 数据的实证研究[J].青年研究，2017(1). ]。

在互联网对社会关系交往的研究方面，陈力丹指出，互联网带来了时空观念的扩展。在新媒体时代，网络的快速发展打破了原有时间和地域的限制，借助网络、手机等多种新媒体的形式，在不同物理空间的人被联合在一个虚拟的空间中，虚拟与现实的打破影响了真实社会中的关系。由于上网的便捷，社会交往的速度也越来越快。[ 陈力丹. 把握新媒体对社会交往结构的影响[J].新闻书苑，2013(02).]也有研究聚焦于互联网带来的关于不确定关系，比如对婚姻关系、对父辈话语权的影响[ 符辛蕾.互联网对中国家庭交往形态的再造[J].新闻世界，2015(6).]。

笔者认为，互联网的出现消除了时空差异，而较低的准入门槛又使得人人都可以借助互联网开展关系交往，因此比之没有互联网的时代，人们的交往是增多的，根据特殊信任对一般信任的影响，可以猜测互联网使用能提高居民的社会信任程度，所以提出第二个假设。

假设2: 使用互联网越多，居民的一般信任程度越高

（四）互联网对于城乡差序格局的影响

城乡差别是中国社会经济制度的基本特征之一，我国的传统社会是城乡二元结构下的“熟人社会”，社会关系相对封闭、稳定，社会阶层之间和地域之间的人口流动比较缓慢。社会主义市场经济体制的建立以及全球化时代的到来，推动我国社会从传统社会向现代社会转型。市场经济、工业化、城市化意味着新的社会文明形式的出现。“新生事物层出不穷，地域与社会阶层变得更加开放，人口流动速度较以往快速得多。‘十里八乡’、‘街坊邻居’的社区结构受到人口流动大潮所冲击，导致社会结构的规范体系、观念要素也不断趋于复杂化和多元化。现代中国社会变成了一个开放的、快速流动的“生人社会”。”[杨明，孟天广，方然.变迁社会中的社会信任: 存量与变化———1990—2010 年[J]. 北京大学学报( 哲学社会科学版),2011(11):]这种转变必然带来了差序格局的变化。

传统研究认为，居住在农村的人们仍然持续着传统社会的社会连接方式，注重血缘、亲缘等传统社会关系，存在同质性群体内部的高度“粘连性信任”。城市化的到来打破了差序格局，大城市居民经常被打上“冷漠”的标签，出现和邻居互不认识的现象；农村社会因为现代化程度低，差序格局和传统社会较像，因此会出现“远亲不如近邻”的现象，因此提出假设3。

假设3：离城市中心越远，居民与邻居交往的频率越高

在以个人为中心的差序格局中，亲戚和朋友属于圈子内层，也即个人非常信任的对象，也是差序格局中最靠近圆心的部分。但随着互联网时代的到来，传统的社会交往方式放生了改变，之前由于时间空间、成本等因素影响的关系交往被解放出来。由于互联网成为了现代人使用的主要媒介，它会极大程度上改变以往人们的交往方式和频率。所以笔者认为现代社会生活中，以往由血缘和地缘决定的关系亲密程度越来越多地被互联网所支配，即使用互联网越多的人，其和亲戚朋友接触联系的程度越高。但由于城市和农村之间存在较大的收入差距，城市的互联网使用率要高于农村，所以城市居民与亲戚朋友的联系密切程度也高于农村居民。互联网是影响城乡居民和亲友联系密切程度的中介变量，在此我们提出假设4。

假设4a：离城市中心越远，居民与亲戚朋友接触联系的程度越低

假设4b：离城市中心越远，以互联网为主要信源的居民越少

假设4c：越少使用互联网的人，与亲戚、朋友接触联系程度越低

假设4d：互联网是离城市中心远近对居民与亲戚朋友联系程度的影响中表现出中介作用，即对于互联网使用较少的人来说说，其居住地离城市远近对居民与亲戚朋友的联系程度没有显著影响

二、数据、变量与方法

（一）数据来源

为了验证上述的研究假设，笔者以中国综合社会调查（CGSS）2013年的数据为研究样本。由中国人民大学中国调查与数据中心负责执行的中国综合社会调查（CGSS）遵照国际标准，自2003年起，每年一次，对中国大陆各省市自治区10000多户家庭进行连续性横截面调查，系统、全面的收集社会、社区、家庭、个人多个层次的数据，是总结我国社会状况和变迁趋势的重要数据来源。

本次中国综合社会调查（CGSS 2013）联合全国各地29家大学及社科院进行，从原则上都采用多阶分层PPS随机抽样，全国共抽取100个县级单位加5大都市，480个村/居委会，12000名个人。有效地覆盖了中国各个地区社会各阶层多方面的状况。在删除变量信息缺失或不完整的观察值后，总样本量为9746人。

（二）变量测量

1. 因变量

本文研究的因变量是居民对社会上陌生人的信任度。如前文所述，信任分为一般性信任和特殊性信任。前者指陌生人间的信任，后者指基于面对面交往和声誉机制形成的熟人间的信任关系。如Fukuyama所言，当“社会上共享一系列促成对规则遵守和诚信行为的道德标准时，陌生人之间的信任会增加”[ Fukuyama, F ., 1995, Trust:The Social Vi rtues and the Creation of Prosperity, New York :Free Press .]，因此我们把个体对陌生人的信任水平作为衡量社会信任度的指标。在问卷中以问题“一般来说，您对现在社会上的陌生人是否信任？”来衡量，被访者的回答包括从低到高5个选项：“非常不信任”“不信任”“一般”“信任”和“非常信任”，我们分别赋值为1-5。该变量为定距变量。

2. 自变量

本文的自变量有四个。首先居民互联网使用程度。CGSS 2013 问及受访者对互联网的使用情况，有从不、很少、有时、经常、非常频繁5个选项，依次赋值1-5.

第二个是居民所居住的地区类型，由城市中心到农村分为“市/县城的中心城区、市/县城的边缘城区、市/县城的城乡结合部、市/县城区以外的镇、农村”五个选项，我们依次赋值为1-5。

第三个为居民和邻居交往的频繁程度，在CGSS 2013的问卷当中的问题是“请问您与邻居进行社交娱乐活动的频繁程度是”，选项有7个分别是几乎每天、 一周1到2次、一个月几次、大约一个月1次、一年几次一年1次或更少、从来不，分值为1-7，为了便于研究，对其进行反向编码，即交往越频繁得分越高。

第四个是居民和亲戚朋友交往的密切程度，在CGSS 2013的问卷当中的问题是“您和亲人、朋友之间的接触和联系的情况怎么样？”，被访者的回答有5个选项，非常不密切、不密切、一般、密切、非常密切，依次赋值为1-5。

3. 控制变量

本研究的控制变量有八个。第一个是居民的民族，我们分为八类：汉、蒙、满、回、藏、壮、维和其他少数民族，我们依次赋值为1-8。第二个是宗教信仰，分为两类，即无宗教信仰和有宗教信仰，分别赋值为0和1。第三个是年龄，从17岁到97岁不等。第四个是性别，男性为1，女性为2。第四个为收入，衡量被访居民2012年的总收入，以“万元”为单位，从0到100万元不等。第五个为政治面貌，我们分为四类：共产党员、民主党派、共青团员和群众，依次赋值为1-4。第六个为婚姻状况，我们分为七类：未婚、同居、初婚有配偶、再婚有配偶、分居未离婚、离婚、丧偶，依次赋值为1-7。第七个为教育程度，我们分为13类：没有受过任何教育、私塾、小学、初中、职业高中、普通高中、中专、技校大学专科(成人高等教育)、大学专科(正规高等教育)、大学本科(成人高等教育)、大学本科(正规高等教育)、研究生以上，依次赋值为1-13。

三、研究发现

（一）关系密切程度对一般信任的回归分析

关系密切程度对一般信任的影响作用，采用多元回归分析，其中地区、民族

宗教、年龄、性别、收入、政治面貌、婚姻状况、教育程度是控制变量，居民与与邻居交往密切程度、与亲友联系密切程度变量为2个自变量，一般信任程度是因变量。在多元回归分析中，设置了模型1和模型2，模型1 的自变量是地区、民族、宗教、年龄、性别、收入、政治面貌、婚姻状况、教育程度这几个控制变量，模型2的自变量在这些控制变量基础上，加入与邻居交往密切程度、与亲友联系密切程度作为自变量，这2 个模型的因变量是一般信任程度。

如表1所示，结果如下:

（1）地区、民族、年龄、教育程度对一般信任水平的影响有统计上的显著性。在2 个模型中，地区的影响居于统计显著性，离城市中心远近对于一般信任水平有正向影响，即离城市中心越远，越靠近农村，一般信任水平越高。汉族在模型1、2的影响具有统计显著性，由于Beta 值为负，也就是说汉族的社会信任水平最高，少数民族的一般信任水平较低。年龄在模型1、2的影响具有统计显著性，Beta 值为正，说明年龄越大的人，社会信任水平越高。教育程度在模型1、2的影响具有统计显著性， Beta 值为正值，意味着所受教育程度越高，一般信任水平越高。

表一

（2）自变量与邻居交往密切程度、与亲友联系密切程度对一般信任水平有显著正向影响。从2 个模型拟合程度Ｒ方可以看出关系密切程度对一般信任程度的影响较大，将调整后的Ｒ方进行比较，只有控制变量的模型1 的拟合确定系数为0.65%; 加入了关系密切程度两个自变量后，模型2的拟合确定系数增加到1.37%，增加了0.72%。具体来说，与邻居交往密切程度、与亲友联系密切程度在影响一般信任水平的回归分析中的标准回归系数均为正数，且显著性水平达到0. 01 以下。因此，关系密切程度对一般信任水平有显著的正向影响，即与邻居交往越密切，与亲友联系越多的居民，其一般信任程度越高。

（二）互联网使用对一般信任的回归分析

互联网对一般信任水平的影响，也采用多元回归分析，其中地区、民族

宗教、年龄、性别、收入、政治面貌、婚姻状况、教育程度是控制变量，互联网是否为主要信源为自变量，一般信任程度是因变量。在多元回归分析中，设置了模型1、模型3这2 个模型，模型1 的自变量是地区、民族、宗教、年龄、性别、收入、政治面貌、婚姻状况、教育程度这几个控制变量，模型3 的自变量在这些控制变量基础上，加入互联网使用程度作为自变量，这2 个模型的因变量是一般信任程度。由于这里的模型1和关系密切程度对一般信任水平影响的回归分析的模型1相同，故仍然在表1中体现，结果显示互联网使用程度的标准化回归系数均为正数，且显著性水平均小于0. 001，由此得出，互联网使用程度对一般信任水平的影响参具有正向效应，即使用互联网越多，一般信任水平越高。另外，民族、年龄和教育程度对一般信任水平的影响仍旧具有统计显著性。民族仍然具有负向预测作用，而年龄、教育程度具有正向效应。

（二）离城市中心远近对关系密切程度的回归

离城市中心远近对关系密切程度的影响，采用一元线性回归，设置模型3，模型4两个回归模型。模型3的自变量是离城市中心远近，因变量是居民与邻居交往的密切程度；模型4的自变量是里离城市中心远近，因变量是居民与亲戚、朋友交往的密切程度。如表2所示，结果如下：

表二

模型3自变量距离城市中心远近对居民与领居交往密切程度有显著正向影响，其标准化回归系数为正数，且显著性水平小于0. 01，由此得出，里城市中心越远，越靠近农村，居民与邻居交往密切程度越高；模型4中自变量自变量距离城市中心远近对居民与领居交往密切程度有显著负向影响，其标准化回归系数为负数，且显著性水平小于0. 05，说明里城市中心越远，越靠近农村，居民与亲友交往的密切程度越低。

（三）互联网作为离城市中心远近对于居民与亲友交往程度的中介效应分析

拜伦和肯尼曾提出中介效应分析的3 个前提条件: 第一，自变量显著影响中介变量( 路径a) ; 第二，中介变量显著影响因变量( 路径b) ; 第三，自变量和因变量显著的相关性在同时控制路径a 和b 后，相关性不再显著。上述3 个条件皆满足，则属于完全中介过程，而如果在满足前面两个条件的前提下，自变量和因变量在控制了路径a 和b 后，仍和此前一样保持显著相关性，那么这属于部分中介过程。将互联网作为离城市中心远近对居民与亲友交往程度的中介因素，进行层次回归。

模型A1: 考察离城市中心远近对于互联网使用程度的影响;

模型M2: 单独考互联网使用程度对居民与亲友交往程度的贡献;

模型4: 单独考察离城市中心远近对居民与亲友交往程度的贡献;

模型M4: 考察在控制了离城市中心远近的因素后，互联网使用对一般社会信任水平的贡献。

表三

根据表中结果，可以得到以下结论：

第一，离城市中心远近对互联网使用程度具有负向影响。表三显示离城市远近对互联网使用程度的标准化回归系数为-.056，显著性水平小于0. 01，这表明距离城市中心越远，离农村越近，互联网使用越不频繁。

第二，如果仅考虑互联网使用程度对居民与亲友联系密切程度的影响，结果显示，Beta 值为. 217，且显著性水平在0. 01 以下，表明互联网的使用促进了居民与亲友的交往密切程度。

第三，如果仅考虑离城市中心远近对居民与亲友联系密切程度的影响，结果显示，Beta 值为-. 012，且显著性水平在0. 05 以下，表明距离城市中心越远，离农村越近，居民与亲友的交往越不频繁。

第四，将离城市中心远近和互联网使用程度都纳入自变量模型后，离城市中心远近在控制互联网使用程度后对与居民与亲友联系密切程度影响不再具有统计显著性，由模型A1的Beta 值-.056 变为.0002，互联网使用程度的标准化系数基本不变。这说明，互联网使用程度的确在离城市中心远近对居民与亲友联系密切程度的影响关系中具有完全中介作用; 换句话说，离城市中心的远近需要互联网使用才能对居民与亲友联系密切程度产生影响。

四、结论与讨论

本研究运用CGSS2013问卷调查的数据，在控制受访者的人口学变量后，探讨了互联网使用以及居民与邻居、亲友关系的密切程度对一般化信任水平的影响，进一步探讨了互联网使用对于城乡居民与亲友联系密切程度的影响。我们假定较高的互联网使用程度居民与亲友、邻居较密切的关系程度能一般信任水平，其中互联网使用是影响居民与亲友联系密切程度的重要中介因素。

首先，居民与邻居、亲友的关系密切程度对一般信任有正向影响，无论居民在城市还是农村，只要居民和邻居的交往程度越高，和亲友的联系程度越高，居民的一般信任就越高，这验证了假设1a和1b。同时这也证明了，即使在社会快速转型、人口加快流动的今天，无论是城市还是农村都延续着基本的“差序格局”式信任，并且这种建立在血缘和地缘关系上的特殊信任继续对一般化信任产生着正向影响。离城市中心越远，居民与邻居的交往密切程度越高，这验证了假设3，也证实着中国传统社会“远亲不如近邻”的说法，相比于城市，农村仍旧有着较高的邻里互动频率，进一步说明了地缘仍旧是影响居民以个人为中心的信任差序格局的重要因素。

第二，随着互联网的普及，信息技术对于传统信任差序格局的影响也应该被加以考量。较频繁的互联网使用，能增加人们与亲友的交往频率，从而增强居民的一般社会信任，这验证了假设2。但需要注意的是，由于城乡经济发展的差异，在互联网使用频繁程度也具有差异。由于农村的经济水平低于城市，互联网使用水平也相对较低，这也影响了农村居民和其亲友联系接触的密切程度，因此形成了离城市中心越远，离农村越近，居民与亲友联系接触的密切程度越低的情况，这验证了假设4a、4b、4c和4d。这对于农村传统社会信任的差序格局无疑是一个打坡口。即原本处于最里层的基于血缘关系的“亲人”和处于第三层关系的“熟人朋友”可能因为打工等因素流动，但是位于中国熟人社会的差序格局中的第二层的“邻居”却能稳定地保持其在这个差序格局的位置。交通工具、手机媒体的快速发展，使得居民与亲友的联系可以最大程度上不受地域的限制，因此城市居民与亲友的联系密切程度赶超农村居民，但是农村居民和邻居的社交程度高于城市居民与邻居的社交程度，也因此农村居民拥有更高的社会信任度。

经过研究与分析，笔者认为，虽然中国社会中以血缘、地缘为主的差序格局诞生出“粘连性信任”对中国人影响深远。个体与其差序格局中的邻居、亲友的关系密切程度对于一般化社会信任具有正向影响。但不可否认的是，市场经济的发展带来的城乡流动，也给差序格局打破了一个缺口，而互联网在其中起到的中介作用，使得城乡居民与亲戚、熟人、朋友的互动程度越来越明显地依靠互联网使用水平，即以往影响城乡信任程度中的一个首要环节逐渐被打破，而邻里关系也越来越成为影响居民社会信任程度的重要因素。这也说明，无论是在城市还是农村，如果能够构建和谐、友好的邻里关系，加强和提高居民与邻居之间接触面和接触程度，那么居民的社会信任程度也将提高，这对构建社会主义和谐社会，提高社会的精神文明程度将大有裨益。 

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