社会资本在农户脱贫和防范返贫两阶段差异化作用机制研究
社会资本在农户脱贫和防范返贫两阶段差异化作用机制研究高远东1 张振2 宫梦瑶3
(1.西南大学普惠金融与农业农村发展研究中心，重庆 400715；2.西南大学经济管理学院，重庆 400715；3.重庆工商职业学院管理学院，重庆 401520)
摘 要： 防范返贫是“后扶贫时代”反贫困的重中之重，社会资本对于防范返贫是否有显著作用？相较于脱贫阶段，其作用机制又有何差异？基于CFPS的家庭数据，分别测算社会资本的脱贫效应和防范返贫效应，并利用Shapley值分解法从结构上探究不同维度社会资本在脱贫和防范返贫两阶段作用机制的差异性。研究发现，从总体来看，社会资本在农户脱贫和防范返贫两阶段均具有正向效应；从结构来看，社会网络在脱贫和防范返贫阶段的贡献度均最大；整体而言，社会网络是农户脱贫的主要社会资本，而社会信任和社会声望则是防范农户返贫的关键社会资本。
关键词： 社会资本； 多维贫困； 脱贫； 防范返贫
一、引言
新中国成立以来，我国经历了计划经济体制下的广义扶贫、农村经济体制变革推动减贫、区域开发式扶贫、综合性扶贫攻坚、整村推进与“两轮驱动”扶贫和精准扶贫精准脱贫六个阶段。经过几代人的不懈努力，在即将迎来中国共产党建党一百周年的重要时刻，我国脱贫攻坚战取得了全面胜利，现行标准下9 899万农村贫困人口全部脱贫，832个贫困县全部摘帽，12.8万个贫困村全部出列，区域性整体贫困得到解决(1)全国脱贫攻坚总结表彰大会隆重举行，习近平向全国脱贫攻坚楷模荣誉称号获得者颁奖并发表重要讲话。然而，初步统计显示，已脱贫人口中有近200万人存在返贫风险，边缘人口中还有近300万人存在致贫风险(2)央广网：全国人大代表孙建博：应建立预警机制精准防返贫。。2021年中央一号文件指出，现阶段作为由脱贫攻坚向全面推进乡村振兴的平稳过渡期，要持续巩固拓展脱贫攻坚成果，守住防止规模性返贫底线(3)《中共中央 国务院 关于全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的意见》的第(三)、(四)条。。由此可见，防范返贫不仅是衔接脱贫攻坚战略和乡村振兴战略的重要纽带，更是我国扶贫工作向相对贫困治理进展的关键节点。
在扶贫和防范返贫实现路径的研究中，大量学者对社会资本给予了高度关注，也正是因为社会资本在非正式制度和资源分配渠道发挥出缓解贫困的显著作用，社会资本一度被誉为“穷人的资本”；当然，正如一枚硬币所具有的两面性，社会资本积累的同时也会加剧相对贫困；而且，社会资本在帮助低收入人群脱离绝对贫困的同时，也易受自然条件、市场化程度等外界因素的制约。那么，防范返贫作为巩固拓展脱贫攻坚成果的工作重心，又是迈向相对贫困治理的关键一环。在这样的现实环境下，社会资本扶贫效应将会如何变化？更重要的是，社会资本扶贫是一个不断演化的动态过程，其作用机制并不是一成不变的，然而既有研究多倾向于探究社会资本对贫困的某一状态是否具有抑制或促进效应，失去了理论发展的有效衔接，无法窥透社会资本在扶贫过程中效应的变化和作用机制的转变。因此，针对以上问题，本文将“有效扶贫”视为一个持续性的过程，其包含脱贫和防范返贫两个阶段，系统考虑脱贫与防范返贫的阶段性和一体性特征，深入解析社会资本在农户脱贫和防范返贫两阶段作用机制的差异性。
二、文献回顾
在早期的贫困问题研究中，刘易斯指出，贫困表现为自我维持的一种文化体系，这种亚文化保守落后并在代际之间传递，渗透于穷人的社会参与、经济生活、家庭关系、社区环境和个人心态等方面；另一位研究贫困的代表人物阿玛蒂亚·森也认为，贫困已经不仅仅是经济概念，贫困的真正含义是贫困人口创造收入的能力低下和机会贫困。这些观点和社会资本所强调的社会互动形成了内在的联系，因为网络、信任和社会参与等形式的社会互动中蕴含着社会资源，不但提供着创造收入的能力和机会，同时也可能造成某种形式和不同程度的社会排斥。这也就为社会资本和贫困间二者关系的研究搭建了沟通的桥梁，也成为后期社会资本扶贫作用研究的重要论据。
社会资本作为一种非规范化的资本，为分析个人和团体的经济行为带来了一种全新的视角。在Loury (1976)研究种族收入差距问题首次提出社会资本的概念后，诸多学者首先开始了对社会资本阐释的探索。Colemen(1990)将社会资本看作是社会组织用以实现个人无法实现的目标；Putnam(1993)将社会资本看作是能够提高社会效率的社会组织的特征，如信任、规范、网络等；Lin(2001)将社会资本看作是嵌入社会网络中的资源，社会中的行为者可以获取和使用。虽然，学术界最终对社会资本未形成统一概念，但是，广泛认为社会资本应包含以下特征：第一，社会资本是群体成员产生的外部性；第二，外部性通过群体成员之间的信任、规范、价值观以及其对期望和行动产生的影响实现；第三，信任、规范和价值是由社会网络和协会等非正式组织产生的。综上所述，本文认为社会资本是基于社会网络，通过信任和规范发挥作用的资本，是独立于自然资本、实物资本和人力资本的“第四类资本”，又是可以与自然资本、实物资本和人力资本一样加入经济学分析过程的一种资本。
为了更好地从理论层面探讨社会资本与贫困之间的作用机制，本文基于以上社会资本特征，从社会网络、社会信任和社会声望三个维度来测度社会资本。既有文献中，社会资本的反贫困研究多集中于社会网络这一维度，而社会信任和社会声望则多被认为是测度社会资本的工具，其扶贫作用常隐匿于社会网络之中。社会网络可以通过抵消贫困地区农户所承受的负向冲击、增加农户收入、使农户更易获得信贷并降低信贷成本、提高农户非农就业率等方式减少贫困。具体的，研究发现贫困发生率较高社区的成员会花费更多的时间用于关系和社会网络的建设，更多地参与社区会议。并且与高收入人群相比，低收入人群对社会资本的投资更大，他们认为社会资本可以代替正规市场和机构作为谋生方式。
当然，也有少数学者对社会资本进行了多维度的研究，大体上可以分为两类。第一类是多维度测量社会资本，诸如徐戈等(2019)和刘彬彬等(2014)分别从社会参与、社会网络、社会声望和社会信任四个维度对社会资本进行测度，但是并没有深入剖析各维度社会资本对贫困的差异化作用。第二类是剖析不同维度社会资本的脱贫作用，诸如丁冬等(2013)利用网络规模、公共参与和人际关系三个指标考察社会资本，证实了社会资本的三个维度与家庭经济福利之间存在显著的正向相关关系，均可以有效预防家庭陷入贫困陷阱；史恒通等(2019)将社会资本划分为社会网络、社会信任、社会参与和社会声望四个维度，分别剖析了各维度社会资本对多维贫困的影响机理。
但是，贫困问题的解决不是一劳永逸的工作，作为一个战略性问题，不能将减贫当成一个短期经济行为，而返贫问题则是扶贫开发是否具有长效性的重要指标，有必要对社会资本的长效扶贫机制进行探索。当前，我国正处于脱贫攻坚与乡村振兴的衔接过渡期，返贫问题的解决是全面开展乡村振兴战略的基础。部分研究也初步反映出，社会资本可以直接降低家庭贫困脆弱性，或通过非农效应、抵消负面冲击等方式间接降低家庭的贫困脆弱性，减少返贫的发生概率。
既有社会资本扶贫的相关研究，为本文提供了很好的逻辑起点和研究基础，但是社会资本“有效扶贫”的完整作用机制仍有待研究，以及区别于脱贫阶段，社会资本对防范返贫作用机制的差异均有待于进一步探索。因此，区别于既有研究，本文可能的边际贡献主要在于：(1)以家庭多维贫困状态的变化构建家庭返贫指数，并以具体的返贫数据进行实证分析。(2)系统考虑脱贫与防范返贫的阶段性和一体性特征，从结构的角度，研究了不同维度社会资本在脱贫和防范返贫两阶段作用机制的差异性，为持续巩固脱贫攻坚成果提供新思路。
三、理论模型
(一)理论模型的构建
本部分以家庭为基本经济单位，借鉴Chou(2005)与Colemen(1990)包含社会资本的内生经济增长模型，以及Francisco等(2009)的产出-贫困模型，构建家庭产出—贫困模型，并假定社会资本直接参与家庭生产经济，且对家庭效用产生直接影响，理论模型如下。
1.家庭物质资本积累
物质资本是家庭进行生产活动最基本的资本，用KP表示家庭的物质资本存量，Y表示家庭总产出，C表示家庭总消费，σp表示物质资本的折旧率。假定物质资本积累满足如下方程
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(1)
2.家庭人力资本积累
人力资本可以看作是家庭的知识存量，用KH表示家庭的人力资本存量。人力资本参与生产、人力资本自我积累和社会资本积累过程，依据人力资本的作用不同，可将人力资本存量进行分配，HY为KH中用于生产的人力资本，HH为KH中用于自我积累的人力资本，HS为KH中用于社会资本积累的人力资本。假定人力资本之间不存在交叉使用的情况，人力资本存在如下数量关系
KH=HY+HH+HS
(2)
本文将社会资本加入人力资本的积累过程，假定社会资本对人力资本的积累具有正向促进作用，即社会资本存量的增加会加快人力资本的积累速度。本文借鉴Chou(2005)所构建的人力资本积累方程，并进行简化，用KS表示家庭社会资本存量，ξ表示人力资本自我积累的效率，α表示社会资本对人力资本积累的贡献率，依据社会资本对人力资本具有正向促进作用的假设，有α>0，σH表示人力资本的折旧率。人力资本积累满足如下方程
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(3)
3.家庭社会资本积累
本文将社会资本看作同物质资本、人力资本一样为生产所必需的投入资本，那么社会资本也需要进行投资和积累。假定社会资本的积累需要人力资本的参与，且具有正向的积极效应。用ω表示人力资本对社会资本的积累的贡献率，Ω表示社会资本的自我积累效率，社会资本积累满足如下方程
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(4)
4.家庭生产函数
家庭生产需要以投入物质资本、人力资本和社会资本为前提，假定家庭生产符合柯布-道格拉斯生产函数，并借鉴Knack和Keefer(1997)引入社会资本的方式，将社会资本引入家庭生产函数，设定为如下形式
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(5)
5.家庭效用函数
家庭作为一个经济活动单元，其进行生产是为了效用的最大化，借鉴Zou(1995)的思路，将社会资本引入家庭效用函数，用τ表示家庭效用的跨期弹性，φ表示家庭对社会资本的偏好程度，ρ表示家庭效用的贴现率。家庭效用函数符合如下形式
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(6)
6.家庭贫困函数
在家庭生产经济中，家庭的产出会对家庭的贫富状态产生影响，假定家庭产出越多，缓解家庭多维贫困和防范家庭返贫的效应越强。因此，家庭产出与家庭的贫困状态存在一个相关关系，Francisco等(2009)已证明经济产出可以发挥减贫的积极效应，本文借鉴其贫困-产出模型，用Pj表示家庭的多维贫困指数(j=P)或返贫指数(j=R)，用v表示家庭产出的减贫效率，v<0，构建家庭减贫函数，形式如下
ln(Pj+1)=vlnY
(7)
(二)均衡求解
首先，家庭通过投入物质资本、人力资本和社会资本进行生产，并追求家庭效用的最大化，用λz表示Kz的影子价格，z=P,H,S。构建如下Hamilton方程
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(8)
约束条件如下所示
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(9)
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(10)
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(11)
有横截条件width=159,height=23,dpi=110求解最优化问题的一阶条件可得
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(12)
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(13)
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(14)
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(15)
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(16)
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(17)
依据式(1)可知，KP、Y、C的平衡增长率相同，观察式(3)和式(4)可知，KS和KH的平衡增长率相同，故有gY=gC=gKP，gKS=gKH。经济达到稳态时，依据式(12)和式(13)有
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(18)
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(19)
将式(16)和式(18)带入式(19)，并结合gY=gC=gKP，gKS=gKH。有
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(20)
又由式(5)有
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(21)
联合式(20)和式(21)有
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(22)
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(23)
又由式(7)有：width=175,height=35,dpi=110可知贫困增长率与社会资本增长率和经济增长率成反比，即社会资本增长率越高，越有利于减贫；经济增长率越高，越有利于减贫。
四、模型设定与变量选取
(一)实证模型的设定
将式(5)带入家庭贫困函式(7)中，有
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(24)
将方程(24)展开，有
ln(Pj+1)=vβlnKP+v(1-β)lnHY+vηlnKS
(25)
将上述方程进行简化，令θP=vβ，θH=v(1-β)，θS=vη，并加入控制变量X、截距项ε和随机扰动项μ，可得如下回归方程
ln(Pij+1)=ε+θPlnKiP+θHlnHiY+θSlnKiS+Xi+μi
(26)
其中，假定Pj为农户的多维贫困指数(j=P)或返贫指数(j=R)，KP为农户物质资本存量，HY为农户参与生产过程的人力资本存量，KS为农户社会资本存量，X为控制变量，ε为截距项，μ为随机扰动项。本文的实证分析包含两个部分，分别是社会资本对农户多维贫困指数和农户返贫指数的影响，其回归方程均采用方程(26)，区别在于数据不同。
(二)数据来源及处理
本文所选用的数据主要来源于北京大学中国社会科学调查中心(ISSS)的2016年和2018年在全国开展的中国家庭追踪调查，简称CFPS2016、CFPS2018，该调查平均每年涉及7 000个农户，覆盖到全国的主要城市和区县，具有很强的代表性。此外，部分数据来源于《2017年中国统计年鉴》。
同时，考虑到问卷调查是对前一期经济活动的统计，使用同期数据进行回归会产生因果识别偏误。因此，本文使用CFPS2016的农户样本数据，同时匹配被追访农户在CFPS2018的多维贫困指数和返贫指数(4)CFPS数据来源显示，CFPS2018对CFPS2016追访成功了5 566个农户。，通过对被解释变量的滞后处理，可以有效克服反向因果导致的内生性偏误。
此外，由于采用的是问卷调查数据，存在许多缺失、错误的变量数据，对“不适用”、“不知道”、“数据缺失”、“空值”等数据，本文进行了整条删除处理；同时，由于存在时间跨度，出现部分农户分离为两个、三个新农户的情况，对于此类情况，本文均将其删除。最后，通过对数据的处理，本文得到有效样本4 037户农村农户，其中有1 278户农户发生了不同程度的返贫，1 430户农户的多维贫困状态没有发生变化，1 329户农户的多维贫困状态发生了不同程度的改善。
(三)变量选取和描述性统计
1.被解释变量
在马蒂亚·森提出多维贫困理论后，多维贫困的测量就成为了多维贫困理论的最大挑战，直至Alkire和Foster (2011)提出了多维贫困的识别、加总和分解方法。但迄今为止，多维贫困识别的维度、指标以及权重并未统一。本文借鉴国际通用的多维贫困指数(MPI)及诸多学者研究中的维度和指标设计，采用等权重方法，并结合现有数据和我国扶贫现状，选取生活水平、收入、健康、医疗、教育5个维度，10项指标，具体指标及解释见表1。
值得说明的是，本文引入“是否存在尚未归还的借款”作为反应农户生活维度的指标，主要考虑有两点：第一，尚未归还的借款是指除购房或建房借款外，您家是否因其他原因欠亲戚朋友或银行以外其他组织或个人(如民间信贷机构)的钱没有还清，本文将此借款理解为恶性借款。同时，又考虑到研究对象为农村家庭，其消费观念比较保守，归还恶性借款是农户获取收入之后的优先选择，因此农户“是否存在尚未归还的借款”可以反映家庭的生活状态和生活水平。
通过表1的多维贫困识别标准，对参加CFPS2016和CFPS2018的农户进行多维贫困识别，并计算出参加CFPS2016和CFPS2018的农户多维贫困指数(PP)，其中参加CFPS2018的农户多维贫困指数为第一部分实证研究的被解释变量。在此基础上，将农户在CFPS2018的多维贫困指数减去其在CFPS2016的多维贫困指数，得到该农户的返贫指数(PR)，形成第二部分实证研究的被解释变量。
表1 多维贫困的维度、指标、权重及剥夺临界值
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2.核心解释变量
社会资本变量的确定是本文研究的重点，本文从微观的角度来认识社会资本，认为社会资本是需要经营和投资的，同物质资本、人力资本具有同样的性质，其存量与投入成正比，且存在积累过程。同时，从结构的视角对农户刻画了全方位的社会资本，包括社会网络(S1)、社会信任(S2)、社会声望(S3)三个维度。
农户的社会网络(S1)。国外文献中一般使用家庭参加某些协会(Associations)的特征作为社会资本和关系网络的衡量指标，且Katherine等(2006)将社会网络关系划分为五种类型：“家庭关系、朋友关系、非家庭关系亲戚关系、非朋友关系相识关系、其他关系”，并使用人际关系来描述每种类型。同时，借鉴陈雨露等(2009)采用“家人是否担任干部”“家里是否有党员”和“是否有近亲在城市定居”作为社会网络的代理变量。本文参考以上社会网络的代理变量，同时考虑数据的可获得性，采用农户中参与组织的总人数(5)在中国家庭追踪调查的问卷中包含这样的问题，“您是否是中国共产党员？”“您是否是工会成员”“您是否是宗教/信仰团体成员？”“您是否是个体劳动者协会成员？”。一个家庭中参与以上组织的人数总和为社会网络的代理变量。若一个家庭中某人同时参与多个组织，则视参与组织的人数为1。作为社会网络的代理变量。
农户的社会信任(S2)。在中国家庭追踪调查中，包含了个人对父母、邻居、干部、医生、美国人和陌生人等群体信任程度的调查，借鉴董诗涵和丁从明(2020)利用“对陌生人的信任水平”作为社会信任的代理变量。同时，考虑到本文以农户为研究对象，农村居民与邻居的接触最为频繁，故利用个人“对邻居的信任度”均值作为社会信任的代理变量。
农户的社会声望(S3)。社会声望往往与权力、职业联系起来，考虑本文研究对象为农村农户，且缺少职业相关数据。因此，借鉴王昕和陆迁(2012)利用“村民对您的尊重程度”来代表社会声望，并考虑到“村民对您的尊重程度”在一定程度上表现出村民的主观社会阶层，故本文利用“您的地位”作为个人社会声望的代理变量，对农户个人声望取均值作为社会声望的代理变量。
3.其他解释变量
其他解释变量主要有物质资本(KP)、人力资本(HY)以及控制变量(X)等变量。由于主要研究对象为农户，因而常用的房产现值、固定资产投资、车辆价值等变量不具备农村物质资产特征，因此本文采用最能体现农户特征的土地资本来代表农户物质资本总量。人力资本的测度，则采用学者们常用的农户成年人的平均受教育年限作为农户人力资本的代理变量。
控制变量包含省域层面的控制变量、区县层面的控制变量、农户层面的控制变量和户主特征变量四个层次。其中，省域层面的控制变量为城镇化率(Urban)，较高的城镇化率会减轻我国二元经济社会对扶贫带来的负面效应，城镇化率越高的地区，贫困居民更容易获得脱贫信息，社会资本的异质性越高，其脱贫和防范返贫作用越显著，该数据使用《2017年中国统计年鉴》中各省城镇人口数量与总人口的比值来反映。
区县层面的控制变量为区县内农户的平均总收入(Aver_lninc)，区县内农户平均总收入水平反映了该区县的经济发展状况，经济发展较好的区县，贫困户更容易获得脱贫资源。
农户层面的控制变量为农户规模(Fam_num)和人口结构(少儿占比Child_rate和老年占比Old_rate)。户主特征变量包括户主年龄(Age)、户主是否为男性(Head_male)、是否已婚或同居(Head_marr)。此外，考虑到我国幅员辽阔，各地区的生活习惯、社会风俗等存在很大的差异，本文还加入了东部哑变量(East)、中部哑变量(Middle)、西部哑变量(West)对农户所在的地理位置进行控制。各主要变量的描述性统计如表2所示。
表2 主要变量的描述性统计
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五、实证结果与分析
(一)社会资本脱贫效应的实证结果与分析
1. 基准回归结果
表3给出了不同维度社会资本对农户多维贫困指数的回归结果。首先，如列(1)—(7)估计结果所示，三个维度下社会资本回归系数显著为负，表明不同维度的社会资本对农户多维贫困的缓解均具有显著作用，这也证实了社会资本对脱贫具有稳健的正向作用。其次，控制变量中城镇化率、人力资本、区县人均收入等变量的回归系数始终为负，说明城镇化水平、教育、经济发展水平等对农户多维贫困均具有显著的抑制作用。
由于社会资本变量是经过归一化处理的，故回归系数的大小可以直接反映相应的脱贫效应大小。以表3列(7)为例，在5%的显著性水平上，社会网络、社会信任和社会声望的回归系数显著为负，其绝对值分别为0.035、0.015和0.016，显然，社会网络的脱贫效应最大，社会声望次之，社会信任则最弱。可以认为社会网络在改善农户多维贫困状况的作用强于社会信任和社会声望，因此在脱贫过程中可以有选择地对社会资本进行投资，优先发展社会网络资本，抑制农户多维贫困的恶化。
表3 社会资本脱贫效应的基准回归结果
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注：(1)本文内表格的括号内均为稳健标准误；(2)本文内表格的“*”、“**”、“***”分别表示在0.1、0.05、0.01的显著水平上显著，下同。
2.稳健性分析
在学术界，对于究竟何为社会资本并未形成统一的概念，造成无法准确定量分析社会资本，因此，本文通过变换社会资本的代理变量，可以在一定程度上验证上述实证结果的稳健性。基于上述社会资本的三个维度，将“人缘关系有多好”的家庭平均分、“对本地政府官员的信任度”的家庭平均分和“您的收入在本地(的位置)”的家庭平均分，作为农户社会网络、社会信任和社会声望新的代理变量，重新估计式(26)。结果显示，不同维度的社会资本对农户多维贫困的影响仍然显著为负(见表4)，上述实证结果是稳健的。
表4 社会资本脱贫效应的稳健性回归结果
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在变换社会资本代理变量的基础上，借鉴杨汝岱等(2011)、刘一伟和汪润泉(2017)等学者对社会资本工具变量的构建方法，利用某一区域内的社会资本均值作为工具变量，若以本村户均社会资本作为工具变量，存在某一村庄的农户样本过少，造成工具变量不具有代表性。故本文将区域放大到区县级别，利用区县户均社会资本 (IV_Si)作为工具变量(i=1,2,3分别表示社会网络、社会信任和社会声望的工具变量)，且每个区县至少存在7个农户样本。因此，可以认为区县户均社会资本是具有操作性的工具变量，可运用两阶段最小二乘法(2SLS)进行实证分析。
一个有效的工具变量需要满足两个条件，一是外生性，二是与内生解释变量相关性。就工具变量外生性而言，本文将区县户均社会资本作为工具变量引入式(26)，回归结果如表5列(2)所示，与表5列(1)相比较可以发现，农户社会资本的回归系数和显著性并没有发生较大变化，且工具变量与农户多维贫困指数的回归系数并不显著，表明区县户均社会资本与农户多维贫困指数并无相关关系，即区县户均社会资本满足工具变量的外生性。就工具变量与内生变量的相关性而言，表5列(3)展示了两阶段最小二乘法(2SLS)估计的第一阶段结果，可以发现，区县户均社会资本对农户社会资本具有显著的正向影响；其次，社会网络、社会信任和社会声望的弱工具变量检验报告的Cragg-Donald Wald F统计量分别为354.85、588.92、142.22，远大于10%显著水平上的临界值16.38，可以认为区县户均社会资本不是弱工具变量。
因此，区县户均社会资本是一个有效的工具变量，两阶段最小二乘法回归能够在一定程度上解决基准回归的内生性问题。表5列(4)展示了第二阶段的回归结果，不同维度社会资本对农户多维贫困指数的影响依然显著为负，说明实证结果是稳健的。但是回归系数绝对值增大数倍，一定程度揭示了OLS对社会资本脱贫效应存在低估。
表5 社会资本对农户多维贫困的影响：克服内生性偏误
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(二)社会资本防范返贫效应的实证结果与分析
1. 基准回归结果
社会资本防范返贫效应的估计结果如表6所示，社会网络、社会信任和社会声望对农户返贫指数的影响显著为负。各维度社会资本均可有效抑制农户发生返贫，结合前文社会资本脱贫效应估计结果可知，社会资本既对农户多维贫困的缓解具有显著作用，同时对农户返贫也具有显著抑制作用。此外，控制变量中人力资本、区县人均收入等变量的回归系数始终显著为负，表明教育和经济发展水平也是防范返贫的重要因素。
表6 社会资本防范返贫效应的基准回归结果
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2.稳健性分析
按照同样的思路，本文进一步通过更换社会资本的代理变量来检验上文基准实证的稳健性。处理方法如前文所述，将“人缘关系有多好”的家庭平均分、“对本地政府官员的信任度”的家庭平均分、“您的收入在本地(的位置)”的家庭平均分，分别作为农户社会网络、社会信任和社会声望新的代理变量，重估计式(26)，结果证实社会资本对农户返贫指数的影响仍然为负(见表7)，稳健性得以证实。
表7 社会资本防范返贫效应的稳健性回归结果
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对于社会资本防范返贫效应内生性问题的处理，与上文脱贫效应的内生性问题处理过程和分析过程完全一致，此处仅对实证结果进行分析。将区县户均社会资本(IV_Si)作为工具变量(i=1,2,3分别表示社会网络、社会信任和社会声望的工具变量)，运用两阶段最小二乘法(2SLS)进行实证分析。
回归结果如表8所示，可以证明，区县户均社会资本是一个有效的工具变量，两阶段最小二乘法回归能够在一定程度上解决基准回归的内生性问题。虽然表8列(4)中第二阶段回归中农户社会网络的回归系数不显著，但是符号依然为负，社会信任和社会声望仍然对返贫具有显著的抑制作用，且回归系数明显增大，一定程度再次揭示了OLS对社会资本防范返贫效应存在的低估。
表8 社会资本对农户返贫指数的影响：克服内生性偏误
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六、社会资本脱贫效应和防范返贫效应的差异化分析
(一)差异化作用机制分析
在前文中分别对社会资本的脱贫效应和防范返贫效应进行了基准回归，将三个维度社会资本同时加入回归方程的基准回归结果对比可知(见表9)：社会网络的回归系数绝对值有所减小，而社会信任和社会声望的回归系数绝对值则发生了增加。因此，可以认为在农户脱贫过程中社会网络是首要的社会资本，而在防范农户返贫的过程中，社会网络虽仍是重要的社会资本，但是社会信任和社会声望的作用得到显著提升，成为防范返贫的关键社会资本。
表9 社会资本脱贫和防范返贫效应基准回归结果比较
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为了得到更为科学、精确的比较结果，进一步采用Shapley值分解法，在社会资本脱贫和防范返贫的两个阶段中，分别将社会资本的总效应分解为社会网络、社会信任和社会声望的具体贡献，如表10所示。
表10 Shapley值分解结果
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由表9和表10可以发现，首先，在社会资本脱贫和防范返贫的两个阶段中，社会网络对社会资本总效应贡献度均为最大，而社会信任和社会声望的贡献度均较小。说明在脱贫和防范返贫两个过程中，社会网络始终是最重要的社会资本，既可以帮助农户脱贫，也可以有效防范农户返贫。
其次，在社会资本脱贫和防范返贫的两个阶段中，各维度社会资本贡献度均发生了显著变化。其中，社会网络对社会资本总效应的贡献度由85.61%下降为68.42%，社会信任的贡献度由6.82%上升为17.54%，社会声望的贡献度由7.57%上升为14.04%。虽然，社会网络在两个阶段中的贡献度都是最大的，但是其贡献度发生了明显地下降，而社会信任和社会声望的贡献度明显提升。据此，相较于社会资本的脱贫效应，社会网络的防范返贫效应发生了显著下滑，而社会信任和社会声望的作用开始凸显，逐渐代替社会网络成为更关键的社会资本。
在脱贫和防范返贫阶段，针对社会网络、社会信任和社会声望对社会资本总效应贡献度存在的显著变化，本文认为主要原因如下：
农户“有效扶贫”分为两个阶段，第一个阶段为获取资源阶段，第二个阶段为经营脱贫资源阶段。在第一个阶段中，所有贫困农户除社会资本外的资源禀赋是相同的，贫困农户通过社会网络获取优质的脱贫资源和脱贫信息，社会网络资本存量较多的农户，脱贫的机会越大。同时，在获得脱贫资源和脱贫信息时，社会信任和社会声望属于被隐藏的信息，不会被外界所了解。因此，在获取脱贫资源和脱贫信息的初始阶段，社会信任和社会声望的脱贫效应远远低于社会网络，社会网络是社会资本促进贫困农户脱贫的主要因素。
在获得脱贫资源和脱贫信息之后，进入到经营脱贫资源阶段，在这一阶段，贫困农户的社会信任和社会声望逐渐被外界所了解，不再属于隐藏信息。对于那些善于投资社会信任和社会声望的农户而言，能够持续获得脱贫资源和信息，最终完成“有效扶贫”；而对于不善于投资社会信任和社会声望的农户而言，其获得的脱贫资源和信息会逐渐减少甚至消失，不仅如此，其社会网络获取资源和信息的能力也会受挫，最终导致农户发生返贫。由此可见，社会信任和社会声望已逐渐成为防范返贫的关键因素。
在“有效扶贫”的两阶段分析中，社会网络是贫困农户脱贫的主要社会资本，而社会信任和社会声望是农户完成脱贫的关键社会资本。社会资本与贫困问题的解决是一个持续的、动态的过程，贫困农户需均衡投资和发展社会资本，防范返贫，完成整个“有效扶贫”过程。
(二)社会资本防范返贫效应的异质性分析
1.城镇化率分组的社会资本防范返贫效应分析
不同的城镇化率会影响贫困农户社会资本的积累，进而对社会资本的防范返贫效应产生影响。城镇化率较高的地区，农户对社会资本投资的机会越大，更容易获得社会资本。因此，本文将样本数据以城镇化率的均值作为分界线进行分组，重新估计式(26)，得到如表11所示结果，其中，列(1)为总体样本的回归结果用以对照分析，列(2)和列(3)分别为高城镇化率地区和低城镇化率地区样本的回归结果。
可以发现，在高城镇化率的地区，社会网络的防范返贫作用更加显著，而社会信任和社会声望则不显著；在低城镇化率的地区，社会信任和社会声望的防范返贫效应更加显著，而社会网络则不显著。对于高城镇化率的地区而言，农户的社会网络资本具有较高的异质性(即家庭成员参与组织的人数更多)，更容易获得多种类型脱贫资源，获取信息的能力更强；而对于低城镇化率的地区而言，农户的社会网络资本具有较强的同质性，社会网络的作用被抑制，社会信任和社会声望的作用得到加强。
2.户主性别分组的社会资本防范返贫效应分析
对于女性的研究逐渐成为经济学的研究热点问题，不同性别的户主家庭其社会资本构成不同，在经济活动中男性与女性也表现出较大的行为差别。相比于男性，女性户主承受着来自生产和生活的双重压力，同时又受到生活环境、自身人力资本等资源制约，导致女性社会资本的构成与男性户主存在较大差别。因此，再次将样本按照户主性别进行分组回归，探究不同户主性别之间社会资本防范返贫效应的差异。
如表11列(4)-(5)所示，可以发现，相比较于基准回归结果，男性户主家庭的社会资本防范返贫效应更强，而女性户主家庭则不显著，验证了本文的上述的分析，也再次证明了社会资本防范返贫效应受到多种条件的制约，在发挥社会资本防范返贫效应时要充分考虑外界因素影响。
表11 社会资本防范返贫效应的异质性分析
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注：列(1)为基准回归归结果，列(2)-(3)为社会资本防范返贫作用的城镇化率异质性分析结果，列(4)-(5)为社会资本防范返贫作用的户主性别异质性分析结果。
七、结语
本文将多维贫困理论应用于家庭层面，分别测算社会资本的脱贫效应和防范返贫效应，并利用Shapley值分解法，从结构上探究了不同维度社会资本在脱贫和防范返贫阶段作用机制的差异性；同时，也充分考虑了城镇化率、户主性别等制约社会资本防范返贫效应的异质性。研究发现：社会资本不仅可以缓解农户多维贫困，也能够抑制农户返贫。但是，在农户脱贫和防范返贫两个阶段中，社会资本的作用机制是不一样的。具体而言，在农户的脱贫阶段，社会资本主要通过社会网络使得农户获取更多的脱贫资源，从而实现脱贫；在农户防范返贫阶段，社会网络虽仍发挥主要作用，但社会信任和社会声望的作用获得大幅上升；依据本文的推论，若农户的社会信任和社会声望资本存量不足，就无法持续或维持脱贫资源的获得，则易发生返贫。因此，社会网络是农户脱贫的主要社会资本，而社会信任和社会声望则是农户防范返贫的关键社会资本。
综合本文的理论分析和实证检验结果，为充分发挥社会资本在农户脱贫和防范返贫阶段的作用，政策建议如下：
(1)引导农户培育社会资本，强化脱贫和防范返贫阶段的有效力量。在我国进入中速增长阶段之后，政府要注重农村的经济文化建设，从经济发展与文化传承两个角度，鼓励农户参与各种文化活动、传统习俗、村庄组织等，以拓宽社会认知，培育社会网络型社会资本，增加“脱贫资源”的获取途径。
(2)在社会资本“有效扶贫”的过程中，要将脱贫和防范返贫两个阶段衔接起来，而不是孤立实施。首先，农户的社会网络型社会资本可以获得脱贫资源和脱贫信息，要坚持把“脱贫资源”拉进来，并利用“脱贫信息”走出去，形成两条腿走路的脱贫途径。其次，在充分利用社会网络带来的各项脱贫资源和脱贫信息的同时，要注重信任和声望等社会资本投资和培养，有效发挥社会资本在贫困问题解决过程中的衔接性作用，防范农户返贫，守住防止农户返贫底线。
(3)针对发生返贫的农户，或者长期处于贫困边缘的农户，要积极参与农民夜校、加强自我学习等方式提升自身素质；同时，要加强自身与外界信任关系的建立、在生产经营活动中注意培养个人声誉，运用多种方式对社会信任和社会声望进行投资，发展多维度社会资本，防止返贫，实现“有效扶贫”。
(4)要从结构上注意社会资本防范返贫作用存在的异质性，充分考虑对社会资本防范返贫作用发挥产生影响的外界因素。对于城镇化率较高的地区，更多地注重于农户社会网络资本的培育和发展，形成具有异质性、广泛性、达高性的社会网络资本，虏获更为丰富的脱贫资源。对于城镇化率较低的地区，要更多的培养农户的信任环境和声誉机制，防止发生返贫。同时，社会资本的防范返贫作用也存在性别差异，对于男性户主家庭，其作用更加显著。
(5)进一步加强教育资本、物质资本等扶贫方式在缓解多维贫困和防范农户返贫中的作用。在防范返贫的过程中，也要通过培育农户生存技能、提高农户基本教育程度、提供农户生产的资本支持等方式，并结合社会资本的防范返贫效用，持续巩固拓展脱贫攻坚成果。
但是本文的研究尚有欠缺，首先，理论模型的使用并非是全要素模型，由于数据的可得性，忽略了家庭层面的个人创新。其次，学术界至今对究竟何为社会资本尚未形成统一概念，无法定量诠释社会资本的全部内容，对其存在的内生性问题无法完全去除。期望随着社会资本研究的深入，能够将个人、家庭层面的社会资本准确地量化，为持续巩固脱贫攻坚成果、实现从脱贫攻坚向全面推进乡村振兴战略的平稳过渡提供理论和现实经验支持。
参考文献
黄承伟. 中国扶贫开发道路研究:评述与展望. 中国农业大学学报(社会科学版),2016,33(5):5-17.
GROOTAERT C. Social capital, household welfare, and poverty in Indonesia . Washington, DC:The World Bank,1999.
CLEAVER F. The inequality of social capital and the reproduction of chronic poverty . World Development,2005(6):893-906.
庄天慧, 张海霞, 傅新红. 少数民族地区村级发展环境对贫困人口返贫的影响分析——基于四川、贵州、重庆少数民族地区67个村的调查. 农业技术经济, 2011(2):41-49.
张爽, 陆铭, 章元. 社会资本的作用随市场化进程减弱还是加强?——来自中国农村贫困的实证研究. 经济学(季刊), 2007(2):539-560.
刘一伟, 汪润泉. 收入差距、社会资本与居民贫困. 数量经济技术经济研究,2017,34(9):75-92.
徐戈, 陆迁, 姜雅莉. 社会资本、收入多样化与农户贫困脆弱性. 中国人口·资源与环境, 2019,29(2):123-133.
刘彬彬, 陆迁, 李晓平. 社会资本与贫困地区农户收入——基于门槛回归模型的检验. 农业技术经济,2014(11):40-51.
LEWIS O. Five families:Mexican case studies in the culture of poverty . New York:Science Edition, 1962.
SEN A. Development as freedom . Oxford:Oxford University Press,1999.
LOURY G C. A dynamic theory of racial income differences . Evanston, IL:Northwestern University,1976.
COLEMEN J. The foundations of social theory . Cambridge, MA: Harvard University Press,1990.
PUTMAN R. Making democracy work: civic traditions in modern Italy . Princeton, NJ:Princeton University Press,1993.
LIN N. Social capital . Cambridge:Cambridge University Press, 2001.
MARCEL F. Development and social capital . The Journal of Development Studies, 2006, 42(7):1180-1198.
徐伟, 章元, 万广华. 社会网络与贫困脆弱性——基于中国农村数据的实证分析. 学海,2011(4):122-128.
RASHID H, PATRICK B. Social capital and poverty in Uganda . Development Southern Africa,2011,28(1):19-37.
PENG Y S. Kinship networks and entrepreneurs in China’s transitional economy . American Journal of Sociology,2004,109(5):1045-1074.
陈斌开, 陈思宇. 流动的社会资本——传统宗族文化是否影响移民就业?. 经济研究, 2018, 53(3):35-49.
ALEX-ASSENSOH Y, ASSENSOH A B. Inner-city contexts, church attendance, and African-American political participation . The Journal of Politics,2001,63(3):886-901.
SHIDELER D W, KRAYBILL D S. Social capital:an analysis of factors influencing investment . Journal of Socio-Economics,2008,38(3):443-455.
丁冬, 王秀华, 郑风田. 社会资本、农户福利与贫困——基于河南省农户调查数据. 中国人口·资源与环境,2013,23(7):122-128.
史恒通, 赵伊凡, 吴海霞. 社会资本对多维贫困的影响研究——来自陕西省延安市513个退耕农户的微观调查数据. 农业技术经济, 2019(1):86-99.
杨文. 社会资本能够降低中国农村家庭脆弱性吗. 贵州财经学院学报, 2012(2):86-92.
CHOU Y K. Three simple models of social capital and economic growth . Journal of Socio-Economics,2005,35(5):889-912.
FRANCISCO H G F, PHILLIPPE G L, MARTIN R. Poverty reduction without economic growth? . Journal of Development Economics,2009,93(1):20-36.
KNACK S, KEEFER P. Does social capital have an economic payoff? A cross-country investigation . The Quarterly Journal of Economics,1997,112(4):1251-1288.
ZOU H F. The spirit of capitalism and savings behavior . Journal of Economic Behavior and Organization,1995,28(1):131-143.
ALKIRE S, FOSTER J. Counting and multidimensional poverty measurement . Journal of Public Economics,2011,95(7-8):476-487.
张全红, 周强. 中国多维贫困的测度及分解:1989～2009年. 数量经济技术经济研究, 2014,31(6):88-101.
郭熙保, 周强. 长期多维贫困、不平等与致贫因素. 经济研究,2016,51(6):143-156.
王小林, Sabina Alkire.中国多维贫困测量:估计和政策含义. 中国农村经济,2009(12):4-10.
郭建宇, 吴国宝. 基于不同指标及权重选择的多维贫困测量——以山西省贫困县为例. 中国农村经济,2012(2):12-20.
KATHERINE L F, EDNA E B, KAI S C,et al. Locus of control as a mediator of the relationship between religiosity and life satisfaction:age,race,and gender differences . Mental Health,Religion & Culture,2006,9(3):239-263.
陈雨露, 马勇, 杨栋. 农户类型变迁中的资本机制:假说与实证. 金融研究,2009(4):52-62.
董诗涵, 丁从明. 社会信任与关系型融资的供给行为——基于CFPS2014微观数据的实证研究. 农村金融研究,2020(1):60-71.
王昕, 陆迁. 农村社区小型水利设施合作供给意愿的实证. 中国人口·资源与环境, 2012, 22(6):115-119.
杨汝岱, 陈斌开, 朱诗娥. 基于社会网络视角的农户民间借贷需求行为研究. 经济研究,2011,46(11):116-129.
The Differentiation Mechanism of Social Capital in the Two Stages of Poverty Alleviation and Prevention of Returning to Poverty
GAO Yuan-dong1, ZHANG Zhen2, GONG Meng-yao3
(1.Agricultural Education Development Research Center, Southwest University, Chongqing 400715, China；2.College of Economics and Management, Southwest University, Chongqing 400715, China;3.Management Department, Chongqing Technology & Business Institute, Chongqing 401520, China)
Abstract：Preventing return to poverty is the top priority of poverty alleviation in the "post-poverty era". Does social capital play a significant role in preventing return to poverty? Compared with the poverty alleviation stage, what is the difference in its mechanism of action? This paper, based on the family data of CFPS, separately measures the effects of social capital in the era of poverty alleviation and preventing return to poverty, and uses the Shapley value decomposition method to explore them, which are the social network, social trust, and social prestige that make up social capital, differently mechanism between poverty alleviation and prevention of poverty return. We find that, social capital has a positive effect in the two stages of poverty alleviation and prevention of return to poverty. Also, social networks have the greatest contribution to poverty alleviation and prevention of poverty return. Therefore, social network is the main social capital for farmers to get rid of poverty, while social trust and social prestige are the key social capital for farmers to prevent poverty.
Key words：social capital; multi-dimensional poverty; poverty alleviation; preventing return to poverty
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