社会资本对农户多维相对贫困的影响——基于非农就业的中介效应分析

陈梅芳

福建农林大学公共管理与法学院，福建 福州 350002

0 引言

当前，我国贫困治理的重难点已由绝对贫困转向相对贫困。随着经济社会的发展、脱贫攻坚任务的完成，仅从收入单一维度来衡量农户的贫困状况已难以适应社会的需求，并不能真实反映农户的贫困状况。故当前学术界提出了多维相对贫困的标准，其既包括收入、就业方面的经济维度，也包括教育、健康、社会保障等方面的社会发展维度，还包括生态环境维度。因此，从多维度来识别农户的贫困状况更适应当下经济社会的发展。学术界对农村贫困的研究主要集中在贫困标准、致贫因素及贫困治理等方面。贫困标准方面，有学者指出将收入中位数的40%视为居民的相对贫困标准线［1］。世界银行则将相对贫困标准划分为两档，即将单人日均3.2美元界定为中等偏低收入群体，而将单人日均5.5美元界定为中等偏高收入群体［2］。致贫因素方面，国外学者的研究侧重于基础设施、生活水平、社会资本、健康和教育的匮乏、劳动力流动等因素［3-4］，而国内学者的研究集中于就业、社会保障、健康、教育、个体特征和家庭特征等方面［5-6］。贫困治理方面，现有研究主要集中于物质资本、人力资本投资等方面［7］，而社会资本作为一种非正式制度的资本，是自然、物质、人力、金融等资本的有效补充，其有助于缓解农户多维相对贫困程度［8］。然而，有学者认为社会资本的减贫效应并不明显，因而其无法打破贫困的循环［9］。

综上所述，国内外学者对贫困标准、致贫因素及贫困治理的研究已较为丰富，为该研究奠定了坚实的基础。但社会资本作为一种非正式制度的资本，如何影响农户非农就业进而影响农村贫困，还需要从理论和实践层面给出答案。基于此，笔者在构建“社会资本—非农就业—多维相对贫困”理论分析框架的基础上，利用2020 年中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies，CFPS）数据，采用Tobit 模型、中介效应分析等方法，实证分析农户社会资本对其多维相对贫困的影响及作用机制，为巩固脱贫攻坚成果和助力乡村振兴提供决策依据。

1 理论分析与研究假设

1.1 社会资本影响农户多维相对贫困的机制

社会资本是指个人拥有的各种社会资源，其具有生产性。随着社会资本水平的提高，农户更易获取收入、教育、健康等各方面的资源和机会。第一，农户通过社会关系网络的构建，降低其寻找工作的成本，信息失真的风险随之降低，农户更易找到收入较高、稳定的工作。第二，社会资本显著正向影响家庭的教育期望。随着农户社会资本存量的提升，其获取优质教育资源的机会增多，在一定程度上降低了家庭贫困代际的风险。第三，社会资本存量较高的农户往往拥有较为广泛的人脉资源，能够获得较好的医疗资源。第四，当农户在买房或自建房屋时，其可能面临资金短缺的窘境，而拥有较多人脉资源的农户筹措资金渠道较多，即社会资本有助于弥补农户的资金缺口，进而改善其住房质量。第五，农户间的信任、互惠关系使其能够获得家庭外的社会支持和帮助，从而改善其生活质量，提高其生活水平。第六，社会资本水平较高的个体或家庭较易获取情感或物质方面的支持，尤其是对外出务工的农户而言，社会资本有助于缓解其孤独感，增强其归属感，促进其身心健康，进而提升其整体的生活满意度。第七，社会资本作为一种非正式制度，有助于增强社区成员的互助共济意识，提高农户参与农村合作医疗保险的积极性［12］，在一定程度上弥补农户社会保障不足的缺陷，增强其抵抗风险的能力。因此，社会资本显著负向影响农户的收入、教育、健康、生活条件等多方面的贫困，其具体作用过程如图1所示。据此，提出如下假设：H1，社会资本对农户多维相对贫困具有显著负向影响。

图1 社会资本影响农户多维相对贫困的作用过程

1.2 非农就业的中介作用

社会资本在农户非农就业中发挥着重要的经济与社会功能，其能够显著降低非农就业农户的生计脆弱性，提升其可持续生计能力。非农就业在社会资本影响农户多维相对贫困中的中介作用表现在以下3 个方面。第一，社会资本的提升为农户非农就业创造良好的条件。充足的社会资本促进农户家庭剩余劳动力转移，激发农户将剩余劳动力投入收入更为稳定、报酬更高的非农就业，降低其以农业作为单一收入来源的风险。第二，社会资本存量的提升促使农户打破传统的生活方式，从农村转移到教育、医疗、社会保障等基本公共服务更为丰富的城市从事非农就业，专业技术水平大幅提升，进而农户的能力得以提升。第三，社会资本作为农户与外界沟通、互动的桥梁，降低其获取就业信息的成本，提高非农就业率，较高的非农收入又激发农户家庭对教育、医疗、住房、生活水平、社会保障等多方面的投资，最终影响其多维相对贫困程度。据此，提出如下假设：H2，非农就业在社会资本影响农户多维相对贫困中具有显著的中介作用。

2 研究设计

2.1 数据来源

该研究数据来源于2020 年CFPS 数据库，并对数据进行以下处理：筛选农户样本，将拥有城镇户籍的样本删除，仅保留拥有农村户籍的样本；对家庭、成人等数据进行匹配；删除相关变量的缺失值和异常值。经处理，最终获得6 843份样本。

2.2 变量选取

2.2.1 被解释变量

该研究选取多维贫困指数作为被解释变量。基于Alkire等［10］提出的A-F双界线法，并参考以往研究［1-11］建立的多维相对贫困指标体系，笔者选取家庭经济、教育、健康、住房、生活水平、主观态度和社会保障等7个指标来构建多维相对贫困指标体系，采取等权重法对农户家庭的多维相对贫困指数进行测度（见表1）。

表1 农户多维相对贫困测度指标体系

2.2.2 解释变量

该研究选取农户社会资本存量作为核心解释变量。由于社会资本的核心在于社会资源、彼此信任、合作互惠3个方面，因此基于现有文献［12］对社会资本的研究，选取社会关系、社会地位和社会信任指标来衡量农户的社会资本水平。采用熵权法对3个指标进行赋权，并将加权后的各指标分数相加，即为社会资本综合指数。

2.2.3 中介变量

该研究选取农户的非农就业经历作为中介变量，具体用家庭成员当前的就业类型来表征农户的非农就业情况。将农户家庭成员从事非农工作的赋值为1，否则为0。

2.2.4 控制变量

为保证模型的科学性与完整性，结合以往研究及数据可获得性，该研究纳入个人与家庭层面的控制变量。其中，个人层面包括户主性别、年龄、婚姻状况、参与养老保险情况，家庭层面包括家庭成员数量、储蓄、政府补助、社会捐助和农用机械价值。各变量的说明和描述性统计如表2所示。

表2 变量说明与描述性统计

2.3 模型设计

2.3.1 A-F法

目前，A-F法是测度多维贫困的主流方法，在国际上应用广泛。其优势是通过设立等权重和设置指标体系，计算农户被剥夺的程度，从而精准识别相对贫困农户。

式（1）至式（3）中：H表示多维相对贫困发生率，q表示多维相对贫困农户的样本量，N表示总农户样本量，A表示多维相对贫困强度，ci（k）表示贫困临界值为k的情况下第i个农户被剥夺维度数总和，d表示总维度，M表示多维相对贫困指数。

该研究对农户的多维贫困指数按照维度进行分解，分解公式为

式（4）中：j表示多维相对贫困中的维度（j=1，2，…，是维度j下的贫困指数。

2.3.2 基准模型

为探究社会资本对农户多维相对贫困的影响，构建基准回归模型为

式（5）中：MPIi表示多维贫困指数，SCi表示社会资本指数，Xi表示控制变量，αi表示参数，εi是随机扰动项。

2.3.3 中介效应模型

为探究非农就业的中介效应，借鉴温忠麟等［13］研究构建的中介模型为

式（6）和式（7）中：MPIi表示多维贫困指数，SCi表示社会资本指数，Mi表示非农就业，Xi表示控制变量，β、γ表示参数，εi是随机扰动项。

3 实证检验与结果分析

3.1 社会资本对农户多维相对贫困的影响

表3 为社会资本对农户多维相对贫困的基准回归结果。由列（1）可知，社会资本对农户多维相对贫困具有显著负向影响，显著水平为1%。列（2）、列（3）为依次添加个人层面和家庭层面控制变量后的基准模型回归结果，社会资本变量的回归系数仍均为负，并通过了1%的显著性水平检验。由此可知，社会资本能显著负向影响农户多维相对贫困。据此，H1得以验证。

表3 社会资本对农户多维相对贫困的基准回归结果

通过列（3）探究控制变量对农户多维相对贫困的影响，发现年龄、家庭人员数量、政府补助、社会捐助对农户多维相对贫困产生显著正向影响；性别、农用机械价值未通过显著性检验，说明性别、农用机械价值对农户多维相对贫困的影响并不显著；婚姻状况、养老保险参与、储蓄对农户多维相对贫困产生显著负向影响，说明婚姻状况、养老保险参与、储蓄能够显著影响农户多维相对贫困。

表4 为社会资本对农户各维度贫困的回归结果。由表4可知，收入、教育、健康、住房和生活水平的估计系数均为负，且均未通过显著性检验，说明农户的社会资本对其收入、教育、健康、住房和生活水平的影响并不显著；主观态度的估计系数为-0.702，且在1%统计水平上显著，说明农户的社会资本对其主观态度贫困的影响显著，社会资本存量越高的农户，其发生主观态度贫困的可能性就越低；社会保障的估计系数为-0.420，且在5%统计水平上显著，说明农户的社会资本对其社会保障贫困的影响显著，社会资本存量越高的农户，其发生社会保障贫困的可能性就越低。

表4 社会资本对农户各维度贫困的影响结果

3.2 稳健性检验

为验证估计结果的稳健性，该研究采用替换回归模型、被解释变量和解释变量等方法进行稳健性检验。因多维相对贫困指数取值范围是［0，1］，属于受限制变量，因此稳健性检验表5 列（1）将模型替换为Tobit 模型进行稳健性检验，列（2）将被解释变量替换为多维相对贫困状态，列（3）将解释变量替换为社会资本的子指标（对陌生人的信任程度）。稳健性检验结果见表5，表5 的回归结果显示，无论是替换回归模型，还是替换被解释变量或解释变量，社会资本对农户多维相对贫困均具有显著负向影响。因此，上文的实证结果具有稳健性。

表5 稳健性检验结果

3.3 机制检验

表6 为非农就业的中介效应检验分析结果。其中，列（1）显示的是农户的社会资本存量对其非农就业影响的回归结果，基准模型的估计系数为0.445，且在5%统计水平上显著，表明农户的社会资本对其是否选择非农就业具有显著的正向影响，社会资本存量高的农户更倾向于从事非农就业。列（2）是加入社会资本、非农就业的回归结果，社会资本的估计系数为-0.071，且在1%统计水平上显著；非农就业的估计系数为-0.024，且在1%统计水平上显著，表明农户的非农就业对其多维相对贫困具有显著负向影响。社会资本通过影响农户的非农就业进而影响其多维相对贫困。其中，社会资本的总效应为-0.080，直接效应为-0.071，非农就业的中介效应为-0.009。据此，H2得以验证。

表6 中介机制检验结果

4 结论与建议

4.1 结论

该研究结果显示，社会资本显著负向影响农户多维相对贫困，其中社会资本对主观态度维度和社会保障维度的影响最为显著；通过替换回归模型、被解释变量、解释变量均表明社会资本影响农户多维相对贫困的结论是稳健的；机制检验发现，非农就业在社会资本影响农户多维相对贫困中发挥了显著的中介作用。

4.2 缓解农户多维相对贫困的建议

4.2.1 建立健全多维贫困评价和监测体系

一是设定收入、教育、健康、社会保障、生活条件等综合评价指标，以便更客观、全面地反映农户的贫困状况。二是建立健全多维相对贫困监测体系，将反映农户多维相对贫困的评价体系录入智能系统中，让其实时监测农户的多维贫困，进而针对不同类型的贫困群体采取不同的帮扶措施。

4.2.2 构建农户社会资本网

一是政府应充分发挥社会资本促进信息交换、传递及资源配置的重要作用，提升农户非农就业的概率，进而实现农户生计可持续。二是政府应充分挖掘农村贫困人口已有的社会资本，并采取帮扶措施，不断提升其社会资本存量。

4.2.3 促进农户非农就业

一是政府要着力破除劳动力市场的就业歧视和制度障碍，鼓励农户从农业活动转到非农业活动；要完善就业服务网络，整合就业创业信息资源，并及时发布就业信息，不断扩宽非农就业渠道。二是政府工作人员应定期对受教育水平低下的农户展开互联网技能培训，提升其信息获取能力，进而提升其非农就业率。