陳梅芳

福建農(nóng)林大學(xué)公共管理與法學(xué)院，福建 福州 350002

0 引言

當(dāng)前，我國(guó)貧困治理的重難點(diǎn)已由絕對(duì)貧困轉(zhuǎn)向相對(duì)貧困。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展、脫貧攻堅(jiān)任務(wù)的完成，僅從收入單一維度來(lái)衡量農(nóng)戶(hù)的貧困狀況已難以適應(yīng)社會(huì)的需求，并不能真實(shí)反映農(nóng)戶(hù)的貧困狀況。故當(dāng)前學(xué)術(shù)界提出了多維相對(duì)貧困的標(biāo)準(zhǔn)，其既包括收入、就業(yè)方面的經(jīng)濟(jì)維度，也包括教育、健康、社會(huì)保障等方面的社會(huì)發(fā)展維度，還包括生態(tài)環(huán)境維度。因此，從多維度來(lái)識(shí)別農(nóng)戶(hù)的貧困狀況更適應(yīng)當(dāng)下經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展。學(xué)術(shù)界對(duì)農(nóng)村貧困的研究主要集中在貧困標(biāo)準(zhǔn)、致貧因素及貧困治理等方面。貧困標(biāo)準(zhǔn)方面，有學(xué)者指出將收入中位數(shù)的40%視為居民的相對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)線(xiàn)［1］。世界銀行則將相對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)劃分為兩檔，即將單人日均3.2美元界定為中等偏低收入群體，而將單人日均5.5美元界定為中等偏高收入群體［2］。致貧因素方面，國(guó)外學(xué)者的研究側(cè)重于基礎(chǔ)設(shè)施、生活水平、社會(huì)資本、健康和教育的匱乏、勞動(dòng)力流動(dòng)等因素［3-4］，而國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究集中于就業(yè)、社會(huì)保障、健康、教育、個(gè)體特征和家庭特征等方面［5-6］。貧困治理方面，現(xiàn)有研究主要集中于物質(zhì)資本、人力資本投資等方面［7］，而社會(huì)資本作為一種非正式制度的資本，是自然、物質(zhì)、人力、金融等資本的有效補(bǔ)充，其有助于緩解農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困程度［8］。然而，有學(xué)者認(rèn)為社會(huì)資本的減貧效應(yīng)并不明顯，因而其無(wú)法打破貧困的循環(huán)［9］。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)貧困標(biāo)準(zhǔn)、致貧因素及貧困治理的研究已較為豐富，為該研究奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。但社會(huì)資本作為一種非正式制度的資本，如何影響農(nóng)戶(hù)非農(nóng)就業(yè)進(jìn)而影響農(nóng)村貧困，還需要從理論和實(shí)踐層面給出答案?；诖?，筆者在構(gòu)建“社會(huì)資本—非農(nóng)就業(yè)—多維相對(duì)貧困”理論分析框架的基礎(chǔ)上，利用2020 年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（China Family Panel Studies，CFPS）數(shù)據(jù)，采用Tobit 模型、中介效應(yīng)分析等方法，實(shí)證分析農(nóng)戶(hù)社會(huì)資本對(duì)其多維相對(duì)貧困的影響及作用機(jī)制，為鞏固脫貧攻堅(jiān)成果和助力鄉(xiāng)村振興提供決策依據(jù)。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 社會(huì)資本影響農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的機(jī)制

社會(huì)資本是指?jìng)€(gè)人擁有的各種社會(huì)資源，其具有生產(chǎn)性。隨著社會(huì)資本水平的提高，農(nóng)戶(hù)更易獲取收入、教育、健康等各方面的資源和機(jī)會(huì)。第一，農(nóng)戶(hù)通過(guò)社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，降低其尋找工作的成本，信息失真的風(fēng)險(xiǎn)隨之降低，農(nóng)戶(hù)更易找到收入較高、穩(wěn)定的工作。第二，社會(huì)資本顯著正向影響家庭的教育期望。隨著農(nóng)戶(hù)社會(huì)資本存量的提升，其獲取優(yōu)質(zhì)教育資源的機(jī)會(huì)增多，在一定程度上降低了家庭貧困代際的風(fēng)險(xiǎn)。第三，社會(huì)資本存量較高的農(nóng)戶(hù)往往擁有較為廣泛的人脈資源，能夠獲得較好的醫(yī)療資源。第四，當(dāng)農(nóng)戶(hù)在買(mǎi)房或自建房屋時(shí)，其可能面臨資金短缺的窘境，而擁有較多人脈資源的農(nóng)戶(hù)籌措資金渠道較多，即社會(huì)資本有助于彌補(bǔ)農(nóng)戶(hù)的資金缺口，進(jìn)而改善其住房質(zhì)量。第五，農(nóng)戶(hù)間的信任、互惠關(guān)系使其能夠獲得家庭外的社會(huì)支持和幫助，從而改善其生活質(zhì)量，提高其生活水平。第六，社會(huì)資本水平較高的個(gè)體或家庭較易獲取情感或物質(zhì)方面的支持，尤其是對(duì)外出務(wù)工的農(nóng)戶(hù)而言，社會(huì)資本有助于緩解其孤獨(dú)感，增強(qiáng)其歸屬感，促進(jìn)其身心健康，進(jìn)而提升其整體的生活滿(mǎn)意度。第七，社會(huì)資本作為一種非正式制度，有助于增強(qiáng)社區(qū)成員的互助共濟(jì)意識(shí)，提高農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)的積極性［12］，在一定程度上彌補(bǔ)農(nóng)戶(hù)社會(huì)保障不足的缺陷，增強(qiáng)其抵抗風(fēng)險(xiǎn)的能力。因此，社會(huì)資本顯著負(fù)向影響農(nóng)戶(hù)的收入、教育、健康、生活條件等多方面的貧困，其具體作用過(guò)程如圖1所示。據(jù)此，提出如下假設(shè)：H1，社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困具有顯著負(fù)向影響。

圖1 社會(huì)資本影響農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的作用過(guò)程

1.2 非農(nóng)就業(yè)的中介作用

社會(huì)資本在農(nóng)戶(hù)非農(nóng)就業(yè)中發(fā)揮著重要的經(jīng)濟(jì)與社會(huì)功能，其能夠顯著降低非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶(hù)的生計(jì)脆弱性，提升其可持續(xù)生計(jì)能力。非農(nóng)就業(yè)在社會(huì)資本影響農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困中的中介作用表現(xiàn)在以下3 個(gè)方面。第一，社會(huì)資本的提升為農(nóng)戶(hù)非農(nóng)就業(yè)創(chuàng)造良好的條件。充足的社會(huì)資本促進(jìn)農(nóng)戶(hù)家庭剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移，激發(fā)農(nóng)戶(hù)將剩余勞動(dòng)力投入收入更為穩(wěn)定、報(bào)酬更高的非農(nóng)就業(yè)，降低其以農(nóng)業(yè)作為單一收入來(lái)源的風(fēng)險(xiǎn)。第二，社會(huì)資本存量的提升促使農(nóng)戶(hù)打破傳統(tǒng)的生活方式，從農(nóng)村轉(zhuǎn)移到教育、醫(yī)療、社會(huì)保障等基本公共服務(wù)更為豐富的城市從事非農(nóng)就業(yè)，專(zhuān)業(yè)技術(shù)水平大幅提升，進(jìn)而農(nóng)戶(hù)的能力得以提升。第三，社會(huì)資本作為農(nóng)戶(hù)與外界溝通、互動(dòng)的橋梁，降低其獲取就業(yè)信息的成本，提高非農(nóng)就業(yè)率，較高的非農(nóng)收入又激發(fā)農(nóng)戶(hù)家庭對(duì)教育、醫(yī)療、住房、生活水平、社會(huì)保障等多方面的投資，最終影響其多維相對(duì)貧困程度。據(jù)此，提出如下假設(shè)：H2，非農(nóng)就業(yè)在社會(huì)資本影響農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困中具有顯著的中介作用。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

該研究數(shù)據(jù)來(lái)源于2020 年CFPS 數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理：篩選農(nóng)戶(hù)樣本，將擁有城鎮(zhèn)戶(hù)籍的樣本刪除，僅保留擁有農(nóng)村戶(hù)籍的樣本；對(duì)家庭、成人等數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配；刪除相關(guān)變量的缺失值和異常值。經(jīng)處理，最終獲得6 843份樣本。

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量

該研究選取多維貧困指數(shù)作為被解釋變量?；贏lkire等［10］提出的A-F雙界線(xiàn)法，并參考以往研究［1-11］建立的多維相對(duì)貧困指標(biāo)體系，筆者選取家庭經(jīng)濟(jì)、教育、健康、住房、生活水平、主觀(guān)態(tài)度和社會(huì)保障等7個(gè)指標(biāo)來(lái)構(gòu)建多維相對(duì)貧困指標(biāo)體系，采取等權(quán)重法對(duì)農(nóng)戶(hù)家庭的多維相對(duì)貧困指數(shù)進(jìn)行測(cè)度（見(jiàn)表1）。

表1 農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困測(cè)度指標(biāo)體系

2.2.2 解釋變量

該研究選取農(nóng)戶(hù)社會(huì)資本存量作為核心解釋變量。由于社會(huì)資本的核心在于社會(huì)資源、彼此信任、合作互惠3個(gè)方面，因此基于現(xiàn)有文獻(xiàn)［12］對(duì)社會(huì)資本的研究，選取社會(huì)關(guān)系、社會(huì)地位和社會(huì)信任指標(biāo)來(lái)衡量農(nóng)戶(hù)的社會(huì)資本水平。采用熵權(quán)法對(duì)3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，并將加權(quán)后的各指標(biāo)分?jǐn)?shù)相加，即為社會(huì)資本綜合指數(shù)。

2.2.3 中介變量

該研究選取農(nóng)戶(hù)的非農(nóng)就業(yè)經(jīng)歷作為中介變量，具體用家庭成員當(dāng)前的就業(yè)類(lèi)型來(lái)表征農(nóng)戶(hù)的非農(nóng)就業(yè)情況。將農(nóng)戶(hù)家庭成員從事非農(nóng)工作的賦值為1，否則為0。

2.2.4 控制變量

為保證模型的科學(xué)性與完整性，結(jié)合以往研究及數(shù)據(jù)可獲得性，該研究納入個(gè)人與家庭層面的控制變量。其中，個(gè)人層面包括戶(hù)主性別、年齡、婚姻狀況、參與養(yǎng)老保險(xiǎn)情況，家庭層面包括家庭成員數(shù)量、儲(chǔ)蓄、政府補(bǔ)助、社會(huì)捐助和農(nóng)用機(jī)械價(jià)值。各變量的說(shuō)明和描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

表2 變量說(shuō)明與描述性統(tǒng)計(jì)

2.3 模型設(shè)計(jì)

2.3.1 A-F法

目前，A-F法是測(cè)度多維貧困的主流方法，在國(guó)際上應(yīng)用廣泛。其優(yōu)勢(shì)是通過(guò)設(shè)立等權(quán)重和設(shè)置指標(biāo)體系，計(jì)算農(nóng)戶(hù)被剝奪的程度，從而精準(zhǔn)識(shí)別相對(duì)貧困農(nóng)戶(hù)。

式（1）至式（3）中：H表示多維相對(duì)貧困發(fā)生率，q表示多維相對(duì)貧困農(nóng)戶(hù)的樣本量，N表示總農(nóng)戶(hù)樣本量，A表示多維相對(duì)貧困強(qiáng)度，ci（k）表示貧困臨界值為k的情況下第i個(gè)農(nóng)戶(hù)被剝奪維度數(shù)總和，d表示總維度，M表示多維相對(duì)貧困指數(shù)。

該研究對(duì)農(nóng)戶(hù)的多維貧困指數(shù)按照維度進(jìn)行分解，分解公式為

式（4）中：j表示多維相對(duì)貧困中的維度（j=1，2，…，是維度j下的貧困指數(shù)。

2.3.2 基準(zhǔn)模型

為探究社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響，構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型為

式（5）中：MPIi表示多維貧困指數(shù)，SCi表示社會(huì)資本指數(shù)，Xi表示控制變量，αi表示參數(shù)，εi是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.3.3 中介效應(yīng)模型

為探究非農(nóng)就業(yè)的中介效應(yīng)，借鑒溫忠麟等［13］研究構(gòu)建的中介模型為

式（6）和式（7）中：MPIi表示多維貧困指數(shù)，SCi表示社會(huì)資本指數(shù)，Mi表示非農(nóng)就業(yè)，Xi表示控制變量，β、γ表示參數(shù)，εi是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

3 實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響

表3 為社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。由列（1）可知，社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困具有顯著負(fù)向影響，顯著水平為1%。列（2）、列（3）為依次添加個(gè)人層面和家庭層面控制變量后的基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果，社會(huì)資本變量的回歸系數(shù)仍均為負(fù)，并通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)。由此可知，社會(huì)資本能顯著負(fù)向影響農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困。據(jù)此，H1得以驗(yàn)證。

表3 社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

通過(guò)列（3）探究控制變量對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響，發(fā)現(xiàn)年齡、家庭人員數(shù)量、政府補(bǔ)助、社會(huì)捐助對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困產(chǎn)生顯著正向影響；性別、農(nóng)用機(jī)械價(jià)值未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明性別、農(nóng)用機(jī)械價(jià)值對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的影響并不顯著；婚姻狀況、養(yǎng)老保險(xiǎn)參與、儲(chǔ)蓄對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困產(chǎn)生顯著負(fù)向影響，說(shuō)明婚姻狀況、養(yǎng)老保險(xiǎn)參與、儲(chǔ)蓄能夠顯著影響農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困。

表4 為社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶(hù)各維度貧困的回歸結(jié)果。由表4可知，收入、教育、健康、住房和生活水平的估計(jì)系數(shù)均為負(fù)，且均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明農(nóng)戶(hù)的社會(huì)資本對(duì)其收入、教育、健康、住房和生活水平的影響并不顯著；主觀(guān)態(tài)度的估計(jì)系數(shù)為-0.702，且在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說(shuō)明農(nóng)戶(hù)的社會(huì)資本對(duì)其主觀(guān)態(tài)度貧困的影響顯著，社會(huì)資本存量越高的農(nóng)戶(hù)，其發(fā)生主觀(guān)態(tài)度貧困的可能性就越低；社會(huì)保障的估計(jì)系數(shù)為-0.420，且在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說(shuō)明農(nóng)戶(hù)的社會(huì)資本對(duì)其社會(huì)保障貧困的影響顯著，社會(huì)資本存量越高的農(nóng)戶(hù)，其發(fā)生社會(huì)保障貧困的可能性就越低。

表4 社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶(hù)各維度貧困的影響結(jié)果

3.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，該研究采用替換回歸模型、被解釋變量和解釋變量等方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。因多維相對(duì)貧困指數(shù)取值范圍是［0，1］，屬于受限制變量，因此穩(wěn)健性檢驗(yàn)表5 列（1）將模型替換為T(mén)obit 模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，列（2）將被解釋變量替換為多維相對(duì)貧困狀態(tài)，列（3）將解釋變量替換為社會(huì)資本的子指標(biāo)（對(duì)陌生人的信任程度）。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表5，表5 的回歸結(jié)果顯示，無(wú)論是替換回歸模型，還是替換被解釋變量或解釋變量，社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困均具有顯著負(fù)向影響。因此，上文的實(shí)證結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3.3 機(jī)制檢驗(yàn)

表6 為非農(nóng)就業(yè)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)分析結(jié)果。其中，列（1）顯示的是農(nóng)戶(hù)的社會(huì)資本存量對(duì)其非農(nóng)就業(yè)影響的回歸結(jié)果，基準(zhǔn)模型的估計(jì)系數(shù)為0.445，且在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，表明農(nóng)戶(hù)的社會(huì)資本對(duì)其是否選擇非農(nóng)就業(yè)具有顯著的正向影響，社會(huì)資本存量高的農(nóng)戶(hù)更傾向于從事非農(nóng)就業(yè)。列（2）是加入社會(huì)資本、非農(nóng)就業(yè)的回歸結(jié)果，社會(huì)資本的估計(jì)系數(shù)為-0.071，且在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著；非農(nóng)就業(yè)的估計(jì)系數(shù)為-0.024，且在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，表明農(nóng)戶(hù)的非農(nóng)就業(yè)對(duì)其多維相對(duì)貧困具有顯著負(fù)向影響。社會(huì)資本通過(guò)影響農(nóng)戶(hù)的非農(nóng)就業(yè)進(jìn)而影響其多維相對(duì)貧困。其中，社會(huì)資本的總效應(yīng)為-0.080，直接效應(yīng)為-0.071，非農(nóng)就業(yè)的中介效應(yīng)為-0.009。據(jù)此，H2得以驗(yàn)證。

表6 中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

該研究結(jié)果顯示，社會(huì)資本顯著負(fù)向影響農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困，其中社會(huì)資本對(duì)主觀(guān)態(tài)度維度和社會(huì)保障維度的影響最為顯著；通過(guò)替換回歸模型、被解釋變量、解釋變量均表明社會(huì)資本影響農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的結(jié)論是穩(wěn)健的；機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，非農(nóng)就業(yè)在社會(huì)資本影響農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困中發(fā)揮了顯著的中介作用。

4.2 緩解農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的建議

4.2.1 建立健全多維貧困評(píng)價(jià)和監(jiān)測(cè)體系

一是設(shè)定收入、教育、健康、社會(huì)保障、生活條件等綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，以便更客觀(guān)、全面地反映農(nóng)戶(hù)的貧困狀況。二是建立健全多維相對(duì)貧困監(jiān)測(cè)體系，將反映農(nóng)戶(hù)多維相對(duì)貧困的評(píng)價(jià)體系錄入智能系統(tǒng)中，讓其實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)農(nóng)戶(hù)的多維貧困，進(jìn)而針對(duì)不同類(lèi)型的貧困群體采取不同的幫扶措施。

4.2.2 構(gòu)建農(nóng)戶(hù)社會(huì)資本網(wǎng)

一是政府應(yīng)充分發(fā)揮社會(huì)資本促進(jìn)信息交換、傳遞及資源配置的重要作用，提升農(nóng)戶(hù)非農(nóng)就業(yè)的概率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶(hù)生計(jì)可持續(xù)。二是政府應(yīng)充分挖掘農(nóng)村貧困人口已有的社會(huì)資本，并采取幫扶措施，不斷提升其社會(huì)資本存量。

4.2.3 促進(jìn)農(nóng)戶(hù)非農(nóng)就業(yè)

一是政府要著力破除勞動(dòng)力市場(chǎng)的就業(yè)歧視和制度障礙，鼓勵(lì)農(nóng)戶(hù)從農(nóng)業(yè)活動(dòng)轉(zhuǎn)到非農(nóng)業(yè)活動(dòng)；要完善就業(yè)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，整合就業(yè)創(chuàng)業(yè)信息資源，并及時(shí)發(fā)布就業(yè)信息，不斷擴(kuò)寬非農(nóng)就業(yè)渠道。二是政府工作人員應(yīng)定期對(duì)受教育水平低下的農(nóng)戶(hù)展開(kāi)互聯(lián)網(wǎng)技能培訓(xùn)，提升其信息獲取能力，進(jìn)而提升其非農(nóng)就業(yè)率。