社會資本能夠降低中國農村家庭脆弱性嗎

文章編號：1003-6636（2012）02-0086-07；中圖分類號：F113.9；F224.0；文獻標識碼：A

社會資本能夠降低中國農村家庭脆弱性嗎收稿日期：2011-11-16

基金項目：本研究成果獲得國家留學基金管理委員會資助（資助編號：2011601186）

作者簡介：楊文（1981-），男，四川古藺人，北京大學社會經濟與文化研究中心經濟學博士研究生，研究方向為中國經濟改革與發展。

楊文

（北京大學 社會經濟與文化研究中心，北京100871）

摘要：脆弱性能綜合反映家庭貧困和因各種風險所導致的消費波動性。基于對家庭脆弱性的定義和效用函數形式的設定，使用CFPS數據對中國農村家庭脆弱性進行度量，結果表明多數農村家庭是脆弱的。針對農村家庭親友間頻繁的送禮現象，嘗試把禮金支出額作為家庭脆弱性模型的解釋變量之一，計量結果表明：以禮金支出額為代表的社會資本能有效降低中國農村家庭的脆弱性。

關鍵詞：農村家庭；社會資本；脆弱性； 貧困；禮金

Can Social Capital Reduce Household’s Vulnerability in Rural China

YANG Wen

(Institute of Social Economy and Culture， Peking University， Beijing 100871， China)

Abstract：Vulnerability can reflect household’s poverty and volatility of consumption resulted from various risks. Based on definition of vulnerability and the form setting of utility function， this paper adopts CFPS data to measure household’s vulnerability in rural China. The result shows that a majority of households are vulnerable in rural China. As to the phenomenon of presenting money as a gift of frequent ceremonial activities， this paper attempts to use the amount of presenting money as one of the explanatory variables of the household’s vulnerable model. The econometric result shows that social capital， which is represented by the amount of presenting money， can effectively reduce household’s vulnerability in rural China.

Key words：Rural Household; Social Capital; Vulnerability; Poverty; Presenting Money

一、引言

中國經濟持續高速增長提升了農村家庭的平均消費水平，且中國實行的反貧困政策也使得農村貧困人口自1981年以來大幅減少（Chen Ravallion， 2008)［1］。然而，農村家庭的消費卻是不平等的，且各種風險導致了農村家庭消費的波動性顯著上升。中國農村家庭消費水平的不平等性和不確定性同時影響了農村家庭的福利水平。脆弱性是福利水平的重要組成部分，能將家庭消費的不平等性（貧困）和波動性相結合以測量家庭的福利水平。同時，基于脆弱性的測量還有助于探索農村家庭的福利水平及其決定因素。

社會資本是近年來學術界研究的一個熱點。在當前中國農村，親友間進行著往來頻繁的禮儀活動，兼具送禮頻繁和禮金額度較大的特點。親友間送禮的頻度和金額往往體現了親友關系的密切程度，成為農村家庭在面臨風險和應對消費沖擊時極為重要的消費平滑手段(馬光榮和楊恩艷，2011)［2］。因而，親友的禮儀活動成為了農村家庭社會資本的集中體現。農村家庭所擁有的社會資本是否能夠有效緩解農村家庭的脆弱性，現有的研究成果并未對此作出回答。本文的研究嘗試把脆弱性置于主觀效用的框架內，采用CFPS①①CFPS的全稱為Chinese Family Panel Studies，是北京大學社會科學調查中心領導和執行的中國家庭動態跟蹤調查。面板數據進行實證分析，試圖拓展脆弱性的測量和探討社會資本是否能夠有效降低中國農村家庭的脆弱性水平。

二、文獻回顧

現有研究文獻對脆弱性的研究可分為兩類：一類未對脆弱性進行明確定義。這類研究文獻注重風險的識別和歸納，并與脆弱性相聯系去探討二者的關系。Dercon（2000）發展了一個風險與脆弱性分析的框架，將農戶的各類資產、收入、消費和相應的制度安排納入到一個體系之中。［3］在此基礎上，陳傳波（2005）利用“能源、貧困與社會性別”項目，基于湖北恩施土家族苗族自治州的108戶農戶調查數據去分析這些農戶對風險的認知和表現出的風險特征。［4］另一類是對脆弱性作出了明確的定義，這有助于對脆弱性進行度量。歸納既有研究文獻，脆弱性的定義主要有以下三種

定義一：將脆弱性定義為一個家庭或個人在未來陷入貧困的可能性或期望貧困，是對未來消費陷入貧困的事前預判，其公式表達為：Vit=E[Pit+1(z，cit+1)|F(cit+1)]。多數學者作出這種定義，如Günther Harttgen(2006)［5］， Chaudhuri(2000)［6］，Christiaensen Subbarao(2004)［7］和韓崢（2004）［8］。基于這種定義對脆弱性的測量決定于四個因素：一是貧困線z的設定。二是未來永久性收入cit+1的估計方法。三是期限的選擇。基于經驗數據的不同特征，學者通常將未來消費的期限設定為一年或兩年。四是脆弱線設定。其設定一般有兩種方法：一是人數比例H=q(y;z)/n(y)，即貧困家庭數量占家庭總數的比例（Foster， Greer Thorbecke， 1984)［9］；二是將脆弱線設定為50%（Zhang Wan，2008)［10］。綜合以上四個決定因素，不難發現這種定義在經驗分析層面上具有較強的主觀性和武斷性，以此為基礎進行實證分析勢必存在爭議。

定義二：當一個家庭在遭受負面沖擊時，有限的消費平滑能力使得現有消費水平迅速下降，則稱該家庭是脆弱的（Kurosaki， 2002）［11］。何平、高杰和張銳（2010）將家庭脆弱性定義為在家庭應對社會經濟、政治改革、災害等負面沖擊時現有生活水平、社會地位下降的反應程度。［12］

定義三：將脆弱性定義為確定性等價消費的效用與期望效用之差，公式表達為：Vi=Ui(z)-EUi(ci)（Ligon Schechter，2003)。［13］其中，Vi代表第i個家庭的脆弱性，z為確定性等價消費，類似于定義一的貧困線。這種定義把脆弱性納入到期望效用的框架內，將家庭的主觀偏好反映到其效用函數的選擇中，從而對主觀福利水平的度量具有了微觀基礎，并為其提供了可量化的實用方法。盡管定義三本質上類似于定義一的期望貧困定義，但由于這一定義直觀地反映了家庭偏好的微觀基礎且具有可將貧困和不確定性進行綜合分析的優點，加之定義二對脆弱性的度量過于簡單化且未考慮到不確定性，因此本文將使用定義三的定義，并在此基礎上度量脆弱性值并探討其影響因素。

在經驗分析上，由于脆弱性與貧困或不平等性密切相關，因而對脆弱性的分析主要針對發展中國家，而囿于數據，多數現有文獻是基于橫截面數據或者假面板數據（Imai， Wang Kang， 2009）來進行回歸分析。［14］基于對擾動項形式的不同假設，回歸方法上也就各異。一是假設擾動項同方差，并直接采用了簡單最小二乘回歸。這種假設排除了低消費均值的家庭比高消費均值家庭面臨更高消費波動的可能性（Chaudhuri， 2000）［6］，二是假設擾動項存在異方差性并識別異方差的不同來源（Günther Harttgen， 2006），在回歸方法上采用廣義最小二乘回歸（GLS）或三階段廣義最小二乘回歸法（3GLS）(Günther Harttgen， 2006)。［5］

基于不同的脆弱性定義，采用不同的經驗數據和計量方法，既有的研究結論存在顯著差異。Ligon Schechter(2003)基于保加利亞的2287個家庭的月度數據，發現貧困或不平等是家庭脆弱性的最大部分。［13］與此相異，Günther Harttgen（2006）運用馬達加斯加的數據，得出協同性風險是農村家庭脆弱性的根本決定因素。［5］Imai， Wang Kang (2009)采用中國三年的調查數據，從稅收效用的角度去研究農業稅對中國農民脆弱性的影響效應。結果發現教育、土地、基礎設施和灌溉設備是減少脆弱性的關鍵因素，同時農業稅費也會增加中國農民的脆弱性。［14］

通觀既有研究文獻，在對農村家庭脆弱性影響因素的考察上，現有文獻并沒有關注到當前農村異常活躍的社會資本的典型表現——親友送禮，也并未將家庭所擁有的這種社會資本作為解釋變量納入到家庭脆弱性影響因素的分析之中，導致了在家庭受到消費沖擊時，在消費平滑能力的分析上不能得到深刻說明，其可能的原因是并未意識到社會資本在家庭脆弱性中的作用，或缺乏社會資本的有效數據。因此，我們嘗試把社會資本作為家庭脆弱性影響因素分析時一個重要的解釋變量納入到模型中進行分析。

三、分析框架

（一）農村家庭脆弱性的設定

使用Ligon Schechter (2003)［13］ 對家庭脆弱性的定義，假設農村家庭h(h=1，2，…，n)具有有限人口且為風險規避型，我們給每個家庭設定一個嚴格遞增且弱凹的定義在實數集上的效用函數Un(.):R→R，進而將家庭h的脆弱性定義為確定性等價效用與家庭期望效用之差，即：

Vh=Uh(zce)-EUh(cht)(1)

其中，Vh代表家庭h的脆弱性值。zce代表在沒有任何風險和不平等條件下家庭h的消費水平，即確定性等價消費。當家庭h的確定性消費大于或等于zce時，我們認為家庭不具有脆弱性，因為此時家庭h的期望效用EUh(cht)必定大于等于確定性等價效用水平Uh(zce)。這意味著Vh≤0時，家庭h不具脆弱性；當Vh＞0時，家庭h是脆弱的。

在采用（1）式對家庭脆弱性進行測量之前，我們還需要設定效用函數Uh(.)的具體形式。這里我們采用Ligon Schechter (2003)［13］類似的設定形式，即：

Uh(ch)=c1-rh1-r，r=2，3 (2)

與Varian(1992)［15］和Andreu， Whinston Green（1995）［16］的觀點相一致，這里將家庭h的效用函數表達為消費的函數。在經驗分析中，我們運用確定性等價消費zce去標準化家庭的消費cht，從而將較大的消費數值轉化為分數以縮小脆弱值的取值范圍，同時又不會對家庭是否具有脆弱性作出誤判。與Matthew Thaler（2001）［17］的觀點相異，這里假設家庭為風險厭惡型，并且其風險規避程度在不同的利益狀態下保持一致。r反映了家庭h的風險規避類型，盡管r的取值尚無一致定論，但設定r>1是一個必要條件，只要大于1即可，Ligon Schechter (2003)［13］將其設定為2。為了便于比較分析r的不同取值對家庭脆弱性的影響，在第四部分經驗分析中將同時考察r=2和r=3兩種情況。

（二）脆弱性影響因素回歸模型

為了探索家庭脆弱性的影響因素，這里沿用Ligon Schechter (2003)［13］的分析方法，即將家庭脆弱性作為被解釋變量，家庭特征變量作為解釋變量，從而獲得以下脆弱性模型：

Vh=β0+β1X+ε （3）

其中，ε為隨機擾動項，Vh是被解釋變量，代表家庭的脆弱性水平；X作為解釋變量，代表家庭的特征變量集合。

四、數據與變量描述

本文使用的數據來自2008年和2009年北京大學中國社會科學調查中心（ISSS)的“中國家庭動態跟蹤調查（CFPS)”。該調查是一項旨在搜集個體、家庭和社區三個層次的動態數據，以反映中國在社會、經濟、人口、教育和健康等變遷，為學術研究和政策決策提供數據為目標的重大社會科學項目。調查第一期為12年（2008—2020）①①2008年和2009年調查的數據分別反映了2007年和2008年的社區、家庭、個人情況。。作為初期測試性調研數據，目前ISSS已經在北京、上海和廣東三個經濟最發達省市進行了三年的測試性調查，其中，在廣東省的調查活動由北京大學和中山大學結合廣東社會追蹤調查共同執行，現已整理出2007年和2008年的家庭、社區和個人數據。樣本涵蓋了3省市24縣95個村莊2375個家庭的信息。由于參與調查的人員和督導人員接受過嚴格職業培訓，且樣本指標設計有較強的科學性，因而數據缺失少，數據新、質量高，這有助于本文的實證分析。通過對2007年和2008年兩年的數據進行整理，本文獲得了對家庭脆弱性模型進行回歸分析所需的848個家庭的平衡面板數據。

（一）數據處理

在使用整理出來的數據計算家庭h的脆弱性值進而對其脆弱性進行回歸分析前，需要對該樣本數據做出如下處理。

1.貨幣變量的處理。所有的貨幣變量均根據2008年北京、上海和廣東三省市的農村CPI進行了調整，從而變成可比量。貨幣變量包括了家庭年度總消費支出②②與Ligon Schechter (2003)僅用家庭食品消費支出作為家庭消費額不同，本文采用了包含家庭食品消費額、家庭衣著支出、家庭購買日常用品和家電支出、醫療保健支出、交通支出、通信支出、教育和文化支出、娛樂休閑支出、居住支出和雜項商品和服務支出共十個大項的年度支出之和作為家庭消費額。這比僅用家庭食品支出來代表家庭消費支出更為合理。需特別指出的是，2008年樣本僅含有最近三個月家庭月均食品消費額，而家庭全年食品消費額數據是缺失的。為了測算2008年家庭全年的食品消費額，本文將家庭全年食品消費額設定為：家庭全年食品消費額=最近三個月家庭月均食品消費額×12個月；其余9項年度消費支出數據均在樣本中。這樣，我們就獲得了2007和2008年的所有家庭的年度消費支出額。，家庭農、林、牧、副和漁業總純收入，以及家庭年度禮金支出數額。

2.公式（1）中脆弱性測量的數據處理采用如下方法：第一，對于確定性等價zce，我們采用簡單平均值法①①需特別指出的是，本文采用簡單平均法事實上是以家庭的人口規模進行加權平均。然而，由于家庭的人口規模在這兩年內并未發生改變，故與簡單平均法是一致的。以下各處采用的簡單平均法也基于這一原因。對三省市所有848個家庭在2007和2008年共1696個消費支出數據求得每個家庭年均消費額。我們以zce為基礎，對zht進行了正則化處理從而將家庭h在t年的消費額轉化為百分數，并將zce單位化為1，這種處理方法能夠縮小脆弱性的取值范圍。再根據公式（2）的效用函數設定，并采用簡單平均法求得家庭h的期望效用EUh(cht)。同時，根據公式（2），確定性等價的效用Uh(zce)也很容易求得。于是，家庭h的脆弱性值便可由確定性等價效用Uh(zce)與家庭h的期望效用EUh(cht)二者之差求得。

（二）變量選擇

1．被解釋變量。被解釋變量為家庭h的脆弱性水平Vh。

2.解釋變量。解釋變量的選擇包含了以下家庭特征變量。第一，家庭人口特征。由于缺乏戶主特征數據，我們用家庭年長者的人口特征替代戶主特征，因為家庭年長者往往對家庭在消費、教育和收入來源產生較大影響。家庭人口特征變量包括了年長者的年齡、年齡的平方、性別（虛擬變量）、教育類型（虛擬變量）、家庭人口規模。第二，家庭收入對數。家庭收入是家庭從事大農業生產和經營的純收入，包含家庭的農、林、牧、副和漁業純收入。第三，家庭物質資本。這里采用是否擁有摩托車和是否擁有拖拉機等兩個虛擬變量來代表家庭的物質資本。在中國農村，摩托車為家庭購物和生產活動提供便利；而拖拉機一方面能增加農民收入，也同時為農民生產和消費活動提供便利。第四，社會資本。社會資本用家庭在全年送出的基于親友間的婚、喪、生日和升學的禮金數額的對數表示，這能較好地反映中國農村家庭在面臨負面沖擊時平滑消費的能力。第五，家庭做飯燃料類型。家庭做飯用的燃料直接關系到家庭的生活成本和生活質量，因此，也可能會對家庭的消費帶來影響。第六，家庭便利設施。一是家庭離最近醫療點的距離。這個變量反映了家庭的就醫成本和醫療條件，會直接影響到家庭消費。二是家庭離最近市（鎮）商業中心的時間。這個指標會影響到家庭消費的便利程度和消費選擇的多樣性。表1給出了家庭脆弱性模型回歸（3）中所有變量的定義及描述性統計。

表1變量定義和描述性統計

變量名觀測值平均數標準差最小值最大值變量定義Vh(r=2)8481.5784384.810357-0.813154.36158家庭h的脆弱性水平HouSize848 2.707547 1.214312 17家庭人口規模SexMale8480.75 0.433524201年長者是男性Age848 57.39151 10.464282887年長者年齡AgeSquar848 3403.028 1255.396 7847569年長者年齡平方EduZero848 0.2358491 0.425029801年長者是小學以下文化EduPrim848 0.2971698 0.457551801年長者是小學或私塾文化EduMidd848 0.3537736 0.478704801年長者是初中文化EduHigh848 0.0943396 0.2926459 01年長者是高中文化EduSkill848 0.0141509 0.118252601年長者是職高或技校EduUnder848 0.004717 0.068599101年長者大學本科LnToNeInco848 6574.331 9579.462 096400家庭大農業總純收入的對數HospDistan848 132.6174 318.2568 0.012500距離最近醫療點距離（公里）DowntowT84829.87028 24.71759 1120到最近商業中心時間（分鐘）Motorbik8480.3820755 0.486468901家庭中有摩托車Tractor8480.2311321 0.422054701家庭中有拖拉機LnGiftOut848 1252.642 1397.202 012000家庭禮金支出額的對數CookWoo848 0.6084906 0.488664501做飯主要用柴草CookCoal848 0.0896226 0.285977801做飯主要用煤炭CookGas848 0.1485849 0.356099 01做飯主要用煤氣CookMeth848 0.0165094 0.1275745 01做飯主要用沼氣CookElect848 0.1179245 0.3228997 01做飯主要用電CookOTh848 0.0188679 0.1362193 01做飯用其他燃料五、實證結果

（一）家庭脆弱性在不同參數r下的比較

1.參數r的不同取值不會帶來家庭脆弱性的顯著差異。為了便于比較不同參數r對家庭脆弱性取值的影響，我們同時估計了r=2和r=3的脆弱值和分解值。表2表明，多數家庭在2007—2008年都具有脆弱性。對于不同的參數取值，脆弱家庭總數均為596戶，占到總樣本家庭的70%以上。不同的參數r對遭受脆弱性的家庭數和脆弱性均值水平都不產生影響，不僅脆弱性家庭數相同，而且遭受脆弱性的家庭其脆弱性均值也都是2368529。不同的參數r對遭受脆弱性家庭的區域分布也不產生影響，北京、上海和廣東的脆弱性人數和比例也未發生變化。

表2遭受脆弱性的家庭的脆弱值、家庭總數與地區分布

效用函數參數rr=2r=3脆弱性均值（V>0）2368529 2368528家庭總數（戶）596596北京市320(5369)320上海市88(1477)88廣東省188(3154)188（二）家庭貧困狀態與脆弱性

在這部分，我們使用新國際貧困線去考察家庭貧困狀態和脆弱性的關系。

1貧困家庭更可能是脆弱的。左圖（r=2）和右圖（r=3）反映了2007—2008年家庭平均脆弱性水平和家庭跨期人均消費水平的關系。兩圖體現出一個共同特征，即家庭平均脆弱性水平和跨期人均消費成反比關系。我們將家庭跨期人均消費均值小于等于3300元人民幣①①使用2005年按PPP計算的新國際貧困線人均125美元/天的標準，并按2007—2008年的日均匯率1美元=72329元人民幣換算及經城鄉生活成本調整，我們可得到新國際貧困線為人均3300元/年。稱為貧困家庭，反之稱為非貧困家庭。這表明，貧困家庭遭受脆弱性的概率高于非貧困家庭。

注：豎線為按新的國際貧困線換算的貧困線3300元人民幣。

圖12非貧困家庭占非脆弱家庭的絕對比重。如表3所示，在252個非脆弱家庭中，非貧困家庭為248戶，貧困家庭僅為4戶，非貧困家庭比例高達98%。在2007—2008年間，遭受脆弱性的家庭總數為596戶，占樣本家庭總數的7028%。在地區分布上，北京的非脆弱性家庭最多，而非貧困家庭數也最多，無一戶是貧困家庭；上海的非脆弱性家庭數和非貧困人口數均最少，但非貧困人口比例略高于非脆弱性家庭比例；廣東省的脆弱性家庭數和非貧苦人口數居中，但4個貧困人口家庭均出自廣東省。

表3按貧困狀態分的脆弱性家庭和非脆弱性家庭的分布情況

r的取值非脆弱性（V≤0）非脆弱性家庭數非貧困貧困r=22522484北京市180(71.43)180(72.58)0上海市20(7.94)20(8.06)0廣東省52(20.63)48(19.35)4脆弱性（V>0）脆弱性家庭數非貧困貧困596360236320(53.69)212108(45.76)88(14.77)4444(18.64)188(31.54)10484(35.59)（四）家庭脆弱性的影響因素

這個部分討論家庭脆弱性的影響因素。采用類似于Ligon Schechter (2003)的研究方法，本文以家庭脆弱性為因變量對家庭特征集合進行橫截面普通最小二乘（OLS）回歸，回歸的結果顯示在表4中。［13］對于兩年內發生變化的家庭特征變量，我們使用其平均值作為解釋變量。由回歸結果，可得到以下幾個結論。

表4家庭消費脆弱性及其分解的回歸系數（OLS）

被解釋變量Vh（r=2）解釋變量HouSizeSexmaleAgeAgeSquarEduZeroEduPrim回歸系數-05659***

(01348)-06270***

(03189)-01356

(01215)00013

(00010)-04000

（18467）-08328

（18059））解釋變量EduMiddEduHighEduSkillEduUnder（對照組）Ln(TotNeInco)HospDistan回歸系數-08871

（17927）-07295

（18266）-06889

（21235）—00989

(01114)-00005

(00004)解釋變量DowntowTMotorbikTractorLn(GiftOut)CookWooCookCoal回歸系數-00068

(00054)-12584***

(02893)-02405

(03541)-05944***

(01448)06669

（12621）-05917

（13350）解釋變量CookGasCookMethCookElectCookOTh

（對比組）回歸系數-04457

（12960）08043

（15791）-00247

（12919）—注：括號內的數值為標準誤差。***代表1%的顯著性水平，**代表5%的顯著性水平，*代表10%的顯著性水平。

1家庭規模與脆弱性有顯著的負相關關系。家庭規模（HouSize）對脆弱性的影響系數為-05659，且在1%的顯著性水平下顯著。因此，與Ligon Schechter (2003)［13］的研究結論不同，本文發現更小的家庭規模意味著更大的脆弱性，這可能是由于更大的家庭規模具有多樣化的收入來源，能更好地分散收入波動的風險，從而擁有更穩定的收入，進而應對負面沖擊的能力更強。這一結論能夠較好地解釋中國農民傾向于組建大家庭這一現象。

2家庭年長者的性別對家庭的脆弱性有較為顯著的影響。年長者的性別為男性的系數為-06270，且在5%的水平下顯著。因此，總體上看，年長者為男性的家庭會減少脆弱性，與Ligon Schechter (2003)的性別與脆弱性無關的研究結論相異。［13］

3擁有摩托車的家庭會明顯降低家庭的脆弱性。擁有摩托車對脆弱性的系數為-12584，且在1%的水平下顯著。在農村，摩托車為農民出行和購物提供了極大的便利，也能有效降低交通支出成本，從而能夠提升農村家庭的福利。

4家庭的社會資本即送禮金額的對數會顯著降低中國農村家庭的脆弱性。家庭禮金支出額對中國家庭脆弱性的影響系數為-05944，且在1%的顯著性水平下顯著。這意味著家庭禮金支出額越多，家庭越能夠降低其脆弱性。這表明，在中國農村，家庭是否脆弱與家庭擁有的社會資本密切相關，而社會資本能夠在家庭面臨負面沖擊時有效地發揮平滑消費的作用。因此，這突出反映了社會資本對于農村家庭福利提升的正效應。

六、總結性評論

本文采用了Ligon Schechter (2003)的家庭脆弱性定義，即將家庭脆弱性定義為確定性等價的效用與家庭消費的期望效用之差。［13］假設家庭成員是厭惡風險的前提下，本文對效用函數的形式進行了明確設定，從而為測量家庭脆弱性值奠定了基礎。同時，為了探討效用函數參數r的不同取值對家庭脆弱性水平和類型的影響，本文同時考察了r=2和r=3兩種取值情況。使用CFPS中848個農村家庭在2007和2008年的平衡面板數據，本文對家庭脆弱性值進行了計算。計算結果顯示，效用函數參數r的不同取值不會影響脆弱性家庭總數、脆弱性均值及地區分布。

由于脆弱性和貧困存在密切聯系，脆弱性本身也是貧困的原因和表現形式之一（韓崢，2004）。［8］因此，本文探討了家庭的貧困狀態與其脆弱性間的關系。在引入了新國際貧困線之后，本文發現貧困家庭更易變得脆弱。脆弱家庭中，貧困家庭比重高達98%，占了絕對比重；而非脆弱家庭中，非貧困家庭占據首位。

為了探索影響家庭脆弱性的因素，本文用脆弱性對家庭特征集合進行OLS回歸。回歸結果發現，作為社會資本代表的家庭禮金支出額對降低農村家庭脆弱性有著顯著作用，盡管作為物質資本代表的摩托車對降低家庭脆弱性仍就發揮著基礎性作用。這一結論較好地解釋了當前農村家庭日益頻繁的禮儀活動這一現象。

本文不足之處：一是面板數據為短面板數據。目前，CFPS數據僅有2007年和2008年兩年測試性數據，在此基礎上整理的面板數據時間維度較短，制約了對家庭脆弱性的動態研究。此外，僅有北京、上海和廣東三省市數據，而中國幅員遼闊及經濟發展不平衡，由此得出的實證結論未必能反映整個中國的實際情況。二是未能發現教育對降低家庭脆弱性的作用。由于缺失戶主的教育背景數據，我們采用了家庭年長者教育來替代家庭戶主教育，這可能不是一個反映家庭教育的合適變量，因此，本文并未獲得作為人力資本的教育水平對減弱家庭脆弱性的結論。三是未對不同職業的家庭脆弱性進行分析。在848戶樣本家庭中，家庭人員的職業數據缺失較為嚴重，因此，我們未對不同職業的家庭的脆弱性展開分析，也就未能獲得不同職業對家庭脆弱性影響的結論。后續研究可在這三個方向上進行。

參考文獻：

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責任編輯：吳錦丹