車四方 舒維佳 田慶剛1，

（1.重慶工商大學(xué) 長江上游研究中心，重慶 400067；2.重慶市綜合經(jīng)濟(jì)研究院，重慶 401120；3.重慶工商大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，重慶 400067）

一、引言

2020年，中國消除了困擾人民千百年的絕對貧困，為世界減貧做出了杰出貢獻(xiàn)。然而，貧困問題并不隨著絕對貧困的消除而消失，如何緩解相對貧困問題轉(zhuǎn)而成為學(xué)界和政府關(guān)注的焦點，尤其是黨的十九屆四中全會后，我國開啟了構(gòu)建解決相對貧困長效機(jī)制的新征程。學(xué)界就相對貧困的科學(xué)內(nèi)涵（葉興慶和殷浩棟，2019）、標(biāo)準(zhǔn)劃分（陳宗勝和沈揚揚等，2013）、水平測度（張傳洲，2020）以及長效機(jī)制（檀學(xué)文，2020）等方面進(jìn)行了諸多探討。同時，隨著人們認(rèn)知的發(fā)展，普遍認(rèn)為貧困不只是收入低下，還應(yīng)該從非收入維度綜合衡量。王小林和馮賀霞（2020）提出多維相對貧困框架，認(rèn)為相對貧困包括經(jīng)濟(jì)、社會發(fā)展和生態(tài)環(huán)境等維度。因此，本文主要就農(nóng)戶多維相對貧困問題進(jìn)行深入探究。目前，部分學(xué)者嘗試從定性和定量角度分析多維相對貧困問題，如呂新博和趙偉（2019）探究了多維相對貧困的治理路徑，車四方（2022）對中國城鄉(xiāng)多維相對貧困水平進(jìn)行了精準(zhǔn)測度和分析。但是，學(xué)界就如何緩解多維相對貧困問題的探究較少。相關(guān)研究認(rèn)為社會資本是緩解多維絕對貧困的重要變量（史恒通和趙伊凡等，2019；王恒和秦國慶等，2019），因而重要的問題是社會資本能否顯著影響農(nóng)戶多維相對貧困，對該問題進(jìn)行探究不僅可以為解決農(nóng)戶多維相對貧困提供科學(xué)依據(jù)，還能為實現(xiàn)共同富裕奠定理論基礎(chǔ)。

同時，由于金融市場不完善和融資環(huán)境限制，包括中國在內(nèi)的大多數(shù)發(fā)展中國家的農(nóng)民遭受嚴(yán)重的信貸約束（李慶海和李小鋒等，2017），這使農(nóng)戶相對貧困程度持續(xù)加大。雖然近些年中國政府采取一系列農(nóng)村金融政策和措施試圖緩解信貸約束，但是農(nóng)戶面臨的信貸約束狀況仍然不樂觀（張寧和張兵，2015）。鑒于此，本文試圖探究社會資本如何影響農(nóng)戶多維相對貧困問題，進(jìn)而為緩解農(nóng)戶多維相對貧困找到科學(xué)的實現(xiàn)路徑。

相較于已有研究，本文的主要貢獻(xiàn)如下：（1）在精準(zhǔn)測度農(nóng)戶多維相對貧困水平基礎(chǔ)上，實證檢驗了社會資本對農(nóng)戶多維相對貧困的影響，發(fā)現(xiàn)社會資本可以顯著緩解農(nóng)戶多維相對貧困水平。（2）實證檢驗社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的傳導(dǎo)機(jī)制，發(fā)現(xiàn)社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的中介效應(yīng)成立，且中介變量為信貸約束，為緩解農(nóng)戶家庭多維相對貧困提供了科學(xué)的路徑選擇。

二、文獻(xiàn)綜述

相對貧困問題已成為中國當(dāng)前乃至今后相當(dāng)長一個時期治理貧困的重點目標(biāo)。目前，學(xué)界就相對貧困的識別標(biāo)準(zhǔn)、水平測度及影響因素等方面進(jìn)行了大量探究，本文將對上述幾方面作簡要評述。

（一）相對貧困的識別標(biāo)準(zhǔn)

精準(zhǔn)識別相對貧困的前提是劃定合理的貧困線（標(biāo)準(zhǔn)）。目前，學(xué)界對相對貧困標(biāo)準(zhǔn)的劃分主要有三種方法：一是收入比例法，即將相對貧困的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)為平均收入、收入中位數(shù)、人均等值收入等基數(shù)的某一比例，這種方法簡便易操作，但具體比例設(shè)為多少尚未達(dá)成統(tǒng)一意見。該方法最早由Townsend（1979）提出，隨后，歐盟、OECD等國際組織均采用收入中位數(shù)的40%—60%衡量居民相對貧困（Van和Wang，2015）。陳宗勝和沈揚揚等（2013）建議將相對貧困線劃為人均純收入均值的40%—50%，李瑩和于學(xué)霆等（2021）建議將人均可支配收入的40%—50%作為城鄉(xiāng)相對貧困標(biāo)準(zhǔn)。二是社會貧困線法，該方法由世界銀行2018年提出，可以同時描述極端絕對貧困和相對收入（消費）貧困。通常，國家越貧窮，社會貧困線水平越低。相較而言，社會相對貧困線側(cè)重于國家的發(fā)展水平，且更能考慮增長成果分配信息，可視為弱相對貧困線。三是雙界線法，該方法由Alkire和Foster（2011）提出并被廣泛應(yīng)用，其設(shè)定了兩個臨界值，一個臨界值用于識別個體在各個維度指標(biāo)上是否處于相對貧困狀態(tài)，一個臨界值用于判定個體是否處于多維相對貧困狀態(tài)。目前，該方法逐漸流行于多維相對貧困領(lǐng)域（車四方，2022；賀坤和周云波等，2022），本文采用此法識別農(nóng)戶多維相對貧困。

（二）相對貧困的水平測度

相對貧困的測度始于Yitzhaki（1979）采用基尼系數(shù)解釋相對剝奪，認(rèn)為相對貧困與收入分配相關(guān)，若某國的財富向富人集中，則一定會產(chǎn)生相對剝奪，于是采用基尼系數(shù)來描述這種收入差距或不平等。然而，基尼系數(shù)不能描述一個國家或社會的相對貧困人口比率，也不能衡量相對貧困人口的相對貧困程度（李永友和沈坤榮，2007）。于是，學(xué)界多采用相對貧困發(fā)生率衡量個體或家庭的相對貧困水平，即發(fā)生相對貧困的人數(shù)與總?cè)藬?shù)之比（胡聯(lián)和繆寧等，2021）。該指標(biāo)有效彌補(bǔ)了基尼系數(shù)衡量相對貧困的不足。隨著貧困內(nèi)涵向多維發(fā)展，多維相對貧困發(fā)生率也被用于反映貧困程度。但是單維和多維相對貧困發(fā)生率均不能反映個體的福利缺失程度，因此學(xué)界采用指數(shù)法替代多維相對貧困發(fā)生率，也稱為調(diào)整的多維相對貧困發(fā)生率。如車四方（2022）基于A-F貧困理論框架，精準(zhǔn)測度和分解了中國城鄉(xiāng)間的多維相對貧困水平；彭繼權(quán)（2022）采用FGT法對進(jìn)城務(wù)工人員的多維相對貧困進(jìn)行了動態(tài)測算。總體上，相對貧困的測度研究日益受到重視，國內(nèi)大部分研究均表明中國相對貧困水平呈上升趨勢（李永友和沈坤榮，2007；Gustafsson和Sai，2020）。

（三）相對貧困的影響因素

目前，學(xué)界主要從以下方面分析相對貧困的影響因素：一是個體因素。高月和王卓（2021）研究指出，年齡、性別、戶籍類型等方面均顯著影響老年人的相對貧困。二是教育水平。楊帆和莊天慧（2018）認(rèn)為教育水平是決定新生代農(nóng)民工是否陷入或擺脫多維相對貧困的重要因素，同時，許源源和徐圳（2020）研究指出，教育是阻斷代際貧困傳遞、緩解多維相對貧困的重要方式。三是金融服務(wù)參與方式。董曉林和吳以蠻等（2021）認(rèn)為傳統(tǒng)金融和數(shù)字金融都可以顯著緩解農(nóng)戶多維相對貧困；孫繼國和韓開顏等（2020）也指出，數(shù)字金融能夠明顯減緩相對貧困，且數(shù)字金融可通過促進(jìn)居民創(chuàng)業(yè)、緩解信貸約束和化解農(nóng)業(yè)風(fēng)險來減緩相對貧困。四是其他因素。寇璇（2021）發(fā)現(xiàn)公共轉(zhuǎn)移支付和公共服務(wù)仍然是相對貧困治理的重要手段，張詠梅和張萌等（2022）指出醫(yī)療、社會保障、對外溝通能力等要素缺失是影響居民多維相對貧困的多重并發(fā)因素。

綜上所述，現(xiàn)有研究對相對貧困的識別、測度與影響因素等進(jìn)行了較多研究。但是，仍有不少問題值得深入探究：（1）如何構(gòu)建全面且具有現(xiàn)實意義的多維相對貧困指標(biāo)體系，來精準(zhǔn)測度多維相對貧困水平。（2）社會資本是影響農(nóng)戶貧困的重要因素，但是學(xué)界還未探究社會資本對多維相對貧困的影響及路徑。因此，本文擬構(gòu)建符合中國國情的農(nóng)戶多維相對貧困的指標(biāo)體系，精準(zhǔn)測度農(nóng)戶多維貧困水平，同時以社會資本為切入視角，實證分析其對農(nóng)戶多維相對貧困的影響效應(yīng)及作用路徑，以期為緩解農(nóng)戶多維相對貧困、促進(jìn)共同富裕提供科學(xué)的路徑選擇和理論參考。

三、數(shù)據(jù)來源與變量描述

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)庫（CFPS）。該數(shù)據(jù)庫包含了村級、家庭、成人、兒童等層面的信息，能較好地反映農(nóng)戶多維相對貧困程度。目前，CFPS數(shù)據(jù)已開放到2018年。因此，本文采用2018年CFPS數(shù)據(jù)，實證探究社會資本對農(nóng)戶多維相對貧困的影響。經(jīng)整理，有效的農(nóng)村樣本量為10670份，其中，包含東部數(shù)據(jù)3219份、中部3625份和西部3826份。

（二）變量描述

1.被解釋變量：本文的被解釋變量為農(nóng)戶多維相對貧困。實際上，多維相對貧困是包含教育、健康、醫(yī)療等福利的綜合指標(biāo)，學(xué)界對其指標(biāo)體系和測度方式進(jìn)行了深入探索（Alkire和Foster，2011；謝家智和車四方，2017）。因此，本文基于已有研究并結(jié)合我國農(nóng)村實際，從收入、健康、教育、醫(yī)療、生活標(biāo)準(zhǔn)、環(huán)境質(zhì)量和工作質(zhì)量等維度構(gòu)建農(nóng)戶多維相對貧困指標(biāo)體系（見表1），然后采用雙界線法識別農(nóng)戶多維相對貧困，進(jìn)而測度農(nóng)戶多維相對貧困水平。其中，對于表1中各指標(biāo)的詳細(xì)解釋可參考文獻(xiàn)[7]。

表1 農(nóng)戶多維相對貧困指標(biāo)解釋與賦值

基于上述指標(biāo)體系，本文運用A-F法①A-F法測度多維貧困的詳細(xì)步驟和公式可參見文獻(xiàn)[7]。測度了臨界值k為0.3—0.6時我國農(nóng)戶家庭多維相對貧困情況（見表2），其中H表示多維相對貧困發(fā)生率，A表示多維相對貧困平均缺失份額，M0表示農(nóng)戶多維相對貧困指數(shù)。從表2可以看出，隨著臨界值k的增加，農(nóng)戶家庭多維相對貧困發(fā)生率和多維相對貧困指數(shù)均呈下降趨勢。

表2 農(nóng)戶多維相對貧困指數(shù)值

2.解釋變量：本文的核心解釋變量為社會資本（Soc）?；谝延醒芯?，本文認(rèn)為影響農(nóng)戶多維相對貧困的農(nóng)戶社會資本主要是農(nóng)戶基于血緣、親緣和地緣建立的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。于是，本文選取以下指標(biāo)衡量社會資本：第一，農(nóng)戶家庭人情禮支出（Soc_1），該指標(biāo)描述了農(nóng)戶家庭社會交往的廣度；第二，對陌生人的信任程度（Soc_2），該指標(biāo)主要考察農(nóng)戶相互信任的程度；第三，家庭在本地的社會地位（Soc_3），通常農(nóng)戶家庭的社會地位越高，其社會資本就越豐富；第四，鄰里關(guān)系（Soc_4），中國有“遠(yuǎn)親不如近鄰”一說，因此鄰里關(guān)系也是人際交往中的重要社會資本；第五，親戚交往聯(lián)絡(luò)（Soc_5），血緣始終是情感的寄托和紐帶，親戚多寡往往是農(nóng)戶家庭最原始社會資本的體現(xiàn)。為克服農(nóng)戶社會資本潛在的內(nèi)生性影響，將多個衡量社會資本的維度加權(quán)成社會資本綜合指數(shù)（Soc）。

本文的另一個核心解釋變量為信貸約束（Credit）。本文采用兩種方式衡量信貸約束：第一，本文將信貸約束分為非正規(guī)信貸約束和正規(guī)信貸約束，其中，非正規(guī)信貸約束指農(nóng)戶不能獲取親友或民間借貸機(jī)構(gòu)借款，正規(guī)信貸約束指農(nóng)戶不能獲得銀行存款、貸款（房貸和其他貸款）以及其他金融資產(chǎn)（股票、基金、國債、信托等），本文認(rèn)為只要農(nóng)戶受到非正規(guī)信貸約束或正規(guī)約束中任意一種則為信貸約束（是=1，否=0）。第二，本文也將考察農(nóng)戶信貸約束強(qiáng)度（S_Credit）對多維相對貧困的影響，將農(nóng)戶未受信貸約束賦值為0，受非正規(guī)信貸約束賦值為1，受正規(guī)信貸約束賦值為2。

3.控制變量：為更好地探究社會資本對農(nóng)戶家庭多維相對貧困的影響，參照已有做法，本文控制了個體層面、家庭層面以及村級層面的變量。其中，個體層面的變量包括：性別（Gender；男=1，女=0）、年齡（Age）、戶口（Residence；農(nóng)業(yè)戶口=1，非農(nóng)戶口=0）、婚姻（Marriage；已婚=1，未婚=0）等；家庭層面包括家庭勞動力流動（Work；家中是否有勞動力在外打工？是=1，否=0）；村級層面的控制變量包括自然災(zāi)害（Disaster；居住村是否是自然災(zāi)害頻發(fā)區(qū)？是=1，否=0）、礦區(qū)（Mining；居住村是否處于礦產(chǎn)資源區(qū)？是=1，否=0）、農(nóng)戶到最近集鎮(zhèn)距離（Dis_z；單位：里）、到縣城距離（Dis_x；單位：里）、到省城距離（Dis_s；單位：里）等。上述變量的描述性統(tǒng)計見表3。

表3 變量定義與描述性統(tǒng)計分析

四、實證結(jié)果與分析

（一）實證模型設(shè)計

為了揭示社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的作用機(jī)制，本文主要采用中介效應(yīng)方法對其進(jìn)行實證分析。參照溫忠麟和葉寶娟（2014）設(shè)計的中介效應(yīng)檢驗?zāi)Ｐ?，建立如下回歸方程：

其中，MPi表示農(nóng)戶家庭i的多維相對貧困廣度水平；Crediti和S_Crediti分別表示農(nóng)戶家庭i是否受到信貸約束以及信貸約束強(qiáng)度；S o ci表示農(nóng)戶家庭i的社會資本存量；Xi為控制變量；αi、βi、γi（i=1，2，3）分別為待估系數(shù)；εi（i=1，2，3）為隨機(jī)誤差項。

為克服逐步回歸法的缺陷，本文采用Bootstrap法進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗。此外，為了驗證信貸約束對農(nóng)戶多維相對貧困的影響，本文建立了如下模型：

（二）模型估計結(jié)果與分析

采用OLS法分別對實證模型（1）、（2）、（3）進(jìn)行估計，結(jié)果見表4。

表4 中介效應(yīng)檢驗估計結(jié)果

表4的第（1）、（2）、（4）列驗證的是農(nóng)戶是否受到信貸約束的中介效應(yīng)估計結(jié)果，第（1）、（3）、（5）列驗證的是農(nóng)戶信貸約束強(qiáng)度的中介效應(yīng)估計結(jié)果。從表4第（1）列可知，社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的系數(shù)α1在1%的水平上顯著為負(fù)，表明社會資本可以顯著緩解農(nóng)戶家庭多維相對貧困水平。從表4第（2）列可以發(fā)現(xiàn)，社會資本影響農(nóng)戶是否信貸約束的系數(shù)β1也在1%水平上顯著為負(fù)，意味著社會資本可以顯著緩解農(nóng)戶信貸約束。從表4第（4）列可以發(fā)現(xiàn)，信貸約束影響農(nóng)戶多維相對貧困的系數(shù)γ2在1%水平上顯著為正。由于系數(shù)β1和系數(shù)γ2同時顯著，因此，社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的間接效應(yīng)顯著。從表4第（4）列還可以發(fā)現(xiàn)社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的系數(shù)γ1也顯著，因此，可以判斷二者之間的直接效應(yīng)也顯著。此外，由于系數(shù)β1的符號和系數(shù)γ1的符號都為負(fù)，因此，社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的部分中介效應(yīng)成立，且中介變量為信貸約束，其中介效應(yīng)占比為β1γ2/α1=2.06%，也就是說社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的效應(yīng)中有2.06%來自信貸約束。同理，分析表4的第（1）、（3）、（5）列可知，信貸約束強(qiáng)度也是社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的中介變量，且其部分中介效應(yīng)占比為1.15%。綜上所述，社會資本可以顯著緩解農(nóng)戶信貸約束；社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的中介效應(yīng)也成立，且信貸約束是二者的中介變量。

進(jìn)一步地，本文采用OLS法對模型（4）進(jìn)行估計，結(jié)果見表5。由表5可知，無論以農(nóng)戶是否受信貸約束，還是以信貸約束強(qiáng)度為關(guān)鍵解釋變量，其估計系數(shù)均顯著為正，表明信貸約束是加劇農(nóng)戶多維相對貧困的重要因素。

表5 信貸約束影響農(nóng)戶多維相對貧困的估計結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗與分析

為檢驗中介效應(yīng)模型估計結(jié)果的可靠性，本文采用兩種方式對模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗：一是分區(qū)域檢驗，二是將農(nóng)戶多維相對貧困剝奪得分變量替換為農(nóng)戶是否多維相對貧困（是=1，否=0）。下面對社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的中介效應(yīng)結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗與分析，其結(jié)果分別見表6、表7。

表7 農(nóng)戶是否發(fā)生多維相對貧困中介效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

表6展示了不同區(qū)域社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的中介效應(yīng)估計結(jié)果。由表6可知，無論是東部地區(qū)，還是中西部地區(qū)，系數(shù)β1和系數(shù)γ2均在1%水平上顯著，所以不同區(qū)域社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的中介效應(yīng)成立。同時，系數(shù)γ1也顯著，且系數(shù)β1、γ2的符號與系數(shù)γ1的符號相同，所以社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的部分中介效應(yīng)成立。

表6 不同區(qū)域社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困中介效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

表7展示了農(nóng)戶是否發(fā)生多維相對貧困的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。由于社會資本影響信貸約束的估計結(jié)果與表6中的第（2）列相同，所以表8僅展示了模型（2）和模型（4）的估計結(jié)果。從表中可知，無論是東部還是中西部，社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的部分中介效應(yīng)也成立。

綜上所述，通過分區(qū)域和替換變量對社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗，估計結(jié)果均顯示：社會資本可以顯著改善農(nóng)戶多維相對貧困，且信貸約束顯著加劇農(nóng)戶多維相對貧困水平，社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的部分中介效應(yīng)成立。

五、研究結(jié)論與政策啟示

絕對貧困消除后，多維性和相對性已成為貧困演變的新特征，緩解多維相對貧困成為新時代的重要任務(wù)。本文運用中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)（CFPS），基于A-F多維貧困理論框架，構(gòu)建了包含收入、健康、教育、醫(yī)療、生活標(biāo)準(zhǔn)、環(huán)境質(zhì)量和工作質(zhì)量等維度的農(nóng)戶家庭多維相對貧困指標(biāo)體系，測度了我國農(nóng)戶家庭的多維相對貧困水平，實證分析了社會資本對農(nóng)戶多維相對貧困的影響，并運用中介效應(yīng)法實證檢驗了二者間的傳導(dǎo)機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，社會資本能顯著緩解農(nóng)戶多維相對貧困，而信貸約束顯著加劇農(nóng)戶多維相對貧困；社會資本影響農(nóng)戶多維相對貧困的中介效應(yīng)成立且信貸約束是其中介變量，即社會資本可以通過緩解農(nóng)戶信貸約束進(jìn)而降低農(nóng)戶多維相對貧困水平。以上研究結(jié)論為緩解農(nóng)戶多維相對貧困提供了有用的政策啟示：

（一）發(fā)揮社會資本的非制度性優(yōu)勢，降低農(nóng)戶信貸約束水平

事實上，農(nóng)村消除相對貧困政策和社會保障政策在執(zhí)行過程中出現(xiàn)了部分真空地帶。我國農(nóng)村以血緣、親緣和地緣等組成的鄉(xiāng)土社會所形成的社會資本網(wǎng)絡(luò)關(guān)系具有天然的優(yōu)勢，其在多維相對貧困治理中發(fā)揮著不可替代的非正式制度作用。因此要充分發(fā)揮社會資本降低信貸約束的作用。

（二）加強(qiáng)農(nóng)戶家庭社會資本構(gòu)建與應(yīng)用，降低擺脫多維相對貧困門檻

對于相對貧困農(nóng)戶而言，本身可能缺乏社會資本，但是可以通過不同手段和方式獲取社會資本，進(jìn)而投資于社會資本?？梢酝ㄟ^結(jié)對幫扶政策的實施為貧困農(nóng)戶建立點對點的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，通過派駐駐村干部指導(dǎo)農(nóng)戶家庭的生產(chǎn)，為其找到發(fā)展出路。建立農(nóng)村互助通信平臺，擴(kuò)大農(nóng)戶信息交流，引導(dǎo)農(nóng)戶有意識地構(gòu)建社會資本網(wǎng)絡(luò)。

（三）充分發(fā)揮信貸約束的中介作用，優(yōu)化農(nóng)村家庭多維相對貧困治理路徑選擇

本文從實證視角分析了信貸約束在社會資本影響農(nóng)村家庭多維相對貧困中的作用。因此，化解農(nóng)村家庭多維相對貧困，可以通過構(gòu)建社會資本降低農(nóng)戶信貸約束，進(jìn)而通過信貸約束影響農(nóng)村家庭多維相對貧困。