社會資本對農(nóng)戶多維貧困的影響
——基于勞動力流動的中介效應分析

王 恒 朱玉春

(1.西安外國語大學 經(jīng)濟金融學院，西安 710128;2.西北農(nóng)林科技大學 經(jīng)濟管理學院，陜西 楊凌 712100)

消除貧困，改善民生，實現(xiàn)共同富裕，是中國社會主義制度的本質(zhì)要求和經(jīng)濟發(fā)展的重要目標，也是實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和全面建成小康社會的前提條件[1]。改革開放以來，中國農(nóng)村居民收入水平持續(xù)提高，貧困人口累計減少7.65億[2]，特別是黨的十八大以來，黨中央把精準扶貧作為治國理政的基本方略，2012—2019年，農(nóng)村貧困人口從9 899萬減少到551萬，貧困發(fā)生率由10.2%降到0.6%[2]，脫貧攻堅工作取得了歷史性成就。秦巴山區(qū)是集革命老區(qū)、大型水庫庫區(qū)和自然災害易發(fā)多發(fā)區(qū)等為一體的連片特困地區(qū)之一[3]，因病、因?qū)W、因殘等致貧返貧問題突出，新時期貧困特點更加復雜多樣，教育、健康和生活條件等福利的被剝奪已經(jīng)成為農(nóng)戶貧困的主要表現(xiàn)形式[3]，從多維福利視角更能精確地反映農(nóng)村的真實貧困狀態(tài)。

農(nóng)村剩余勞動力外出務工是中國的普遍現(xiàn)象，非農(nóng)就業(yè)逐漸成為貧困人口擺脫貧困的重要手段[4]。勞動力流動促進了產(chǎn)業(yè)結(jié)構調(diào)整和資源的優(yōu)化配置，使農(nóng)民工獲取較高收入，提升家庭生活福利，有助于降低貧困發(fā)生率。由各種社會關系網(wǎng)絡構成的社會資本是維持農(nóng)村社會運轉(zhuǎn)和利益協(xié)調(diào)的一種非正式制度，也是信息分享和資源配置的一種重要的替代機制，對農(nóng)村社會發(fā)展和緩減貧困具有重要作用[5]，一方面農(nóng)戶通過與外界的溝通與交流，促進信息和資源共享，獲取更多就業(yè)信息和機會，提高收入水平，增強家庭應對各種風險沖擊的能力；另一方面能夠?qū)r(nóng)戶健康、教育和生活條件等多維福利產(chǎn)生積極作用，減緩農(nóng)戶貧困發(fā)生[6]。因此，積極發(fā)揮社會資本的非正式作用，有效促進勞動力流動，可以提高農(nóng)戶收入水平，改善家庭福利狀況，使其避免陷入貧困陷阱。

基于以上分析，本研究構建了“社會資本—勞動力流動—農(nóng)戶多維貧困”的中介效應模型，基于秦巴山區(qū)農(nóng)戶微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，實證分析社會資本對農(nóng)戶多維貧困的影響以及在勞動力流動中介作用下社會資本對農(nóng)戶多維貧困的影響機理，據(jù)此提出具有針對性的政策建議，旨在為制定新時期精準扶貧政策和實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提供現(xiàn)實參考與決策依據(jù)。

1 研究假設與理論框架

1.1 社會資本對農(nóng)戶多維貧困的影響

社會資本作為農(nóng)村地區(qū)一種不可或缺的非正式制度，是基于親緣、血緣和地緣的人情關系網(wǎng)絡，當農(nóng)戶遇到風險沖擊時，能夠提供非正式保障作用[7]，使其擺脫風險沖擊。農(nóng)戶社會網(wǎng)絡規(guī)模越大，參與公共活動的頻率越高，農(nóng)戶家庭福利就越高，陷入貧困的概率就會越低[8]，史恒通等[9]研究也表明社會資本可以有效減緩農(nóng)戶多維貧困的發(fā)生。基于以上研究，提出以下假設：

H1：社會資本對農(nóng)戶多維貧困有負向影響；

H1a：社會網(wǎng)絡對農(nóng)戶多維貧困有負向影響；

H1b：社會信任對農(nóng)戶多維貧困有負向影響；

H1c：社會聲望對農(nóng)戶多維貧困有負向影響；

H1 d：社會參與對農(nóng)戶多維貧困有負向影響。

1.2 社會資本對勞動力流動的影響

社會資本在不健全的勞動力市場機制下發(fā)揮了重要作用，對農(nóng)戶外出務工決策產(chǎn)生影響[10]。社會資本存量豐富的農(nóng)戶與外界交往和互動的頻率越高，獲取就業(yè)信息和搜尋工作的成本更低，進而降低信息不對稱[11]，有利于提升農(nóng)戶就業(yè)機會和概率[7]，提高家庭收入，縮小收入差距，使部分農(nóng)戶遷移去城鎮(zhèn)，改善家庭生活[12]。研究表明，社會資本是農(nóng)村社區(qū)成員之間溝通的橋梁與紐帶，使外出勞動者建立信任、互惠和互助的人際網(wǎng)絡關系，在傳遞勞動力市場信息方面起重要作用[13]，有助于非農(nóng)就業(yè)和勞動力轉(zhuǎn)移。由此，提出以下假設：

H2：社會資本對農(nóng)戶勞動力流動有正向影響；

H2a：社會網(wǎng)絡對農(nóng)戶勞動力流動有正向影響；

H2b：社會信任對農(nóng)戶勞動力流動有正向影響；

H2c：社會聲望對農(nóng)戶勞動力流動有正向影響；

H2d：社會參與對農(nóng)戶勞動力流動有正向影響。

1.3 勞動力流動對農(nóng)戶多維貧困的影響

國內(nèi)外學者關于勞動力流動與貧困的研究較為豐富，發(fā)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)會降低農(nóng)戶家庭未來貧困發(fā)生的可能性[14]，有助于降低農(nóng)業(yè)損失風險而帶來的貧困脆弱性。農(nóng)村勞動力流動可以提高農(nóng)戶家庭收入和消費水平，改善家庭福利狀況，降低貧困發(fā)生率[15]，緩解農(nóng)村相對貧困。研究表明，勞動力流動對于提升貧困家庭風險抵抗能力和改善家庭經(jīng)濟狀況具有積極作用。由此，提出以下假設：

H3：勞動力流動對農(nóng)戶多維貧困有負向影響。

1.4 勞動力流動在社會資本影響農(nóng)戶多維貧困中具有中介效應

社會資本可以有效促進農(nóng)戶家庭勞動力的非農(nóng)就業(yè)，增加居民收入與消費水平，改善家庭福利，緩解農(nóng)戶貧困狀況[16]。車四方等[17]研究表明社會資本數(shù)量越多，質(zhì)量越高，農(nóng)民工越有可能獲取高工資，降低貧困發(fā)生率。社會資本促進農(nóng)戶之間建立信任、互惠和共享信息，降低農(nóng)戶搜尋工作的成本和代價，有助于提升農(nóng)戶家庭勞動力外出務工的機會，提高農(nóng)戶家庭收入水平，進而達到減緩農(nóng)戶多維貧困的目的。由此，提出以下假設：

H4：勞動力流動在社會資本影響農(nóng)戶多維貧困中具有中介效應；

H4a：勞動力流動在社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困中具有中介效應；

H4b：勞動力流動在社會信任影響農(nóng)戶多維貧困中具有中介效應；

H4c：勞動力流動在社會聲望影響農(nóng)戶多維貧困中具有中介效應；

H4 d：勞動力流動在社會參與影響農(nóng)戶多維貧困中具有中介效應。

1.5 關系理論模型

構建了“社會資本—勞動力流動—農(nóng)戶多維貧困”的中介效應模型，如圖1所示。

圖1 理論模型Fig.1 Theoretical model

2 研究設計

2.1 數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)來源于課題組2017年9～11月期間對秦巴山區(qū)陜西、甘肅和四川3省7縣的農(nóng)戶實地調(diào)查。調(diào)查采用分層隨機抽樣與簡單隨機抽樣相結(jié)合的方式，調(diào)查方式以一對一問卷調(diào)查方式為主，結(jié)合半結(jié)構化訪談形式進行，每個縣選取3～4個鎮(zhèn)，每個鎮(zhèn)選取3～4個村，每個村隨機抽取10～20個農(nóng)戶，剔除無效樣本后得到有效問卷646份。

2.2 農(nóng)戶多維貧困測度

2.2.1多維貧困指標體系構建

多維貧困是指人們?nèi)狈騿适Я烁淖兤渖鏍顩r、抵御各種風險和獲取經(jīng)濟收益的可行能力，即在受教育、營養(yǎng)、生活質(zhì)量、住房和醫(yī)療等福利的能力或機會被剝奪[18]。借鑒Alkire等[19]和聯(lián)合國開發(fā)計劃署(UNPD)[20]的多維貧困指數(shù)分析框架，結(jié)合數(shù)據(jù)可獲取性，選取收入、教育、健康和生活水平4個維度的10個指標對農(nóng)戶多維貧困進行綜合測度。借鑒王恒等[3]相關研究，選取常用的等權重方法，即4個維度權重均為1/4。具體如表1所示。

2.2.2測量方法

根據(jù)國際通行標準，若個體被剝奪指標k≥3時，則該個體處于多維貧困狀態(tài)，計算公式如下：

多維貧困發(fā)生率H：

H=q/n

(1)

多維貧困強度指數(shù)A：

(2)

多維貧困指數(shù)MPI：

MPI=H×A

(3)

多維貧困指數(shù)貢獻率：

(4)

式中：q為處于多維貧困樣本數(shù)量；n為總樣本數(shù)，i表示農(nóng)戶家庭；Ci(k)為臨界值為k時，多維貧困人口被剝奪分值經(jīng)過加權的總數(shù)量。H為多維貧困發(fā)生率，A為多維貧困強度指數(shù)，MPI為多維貧困指數(shù)。wi表示指標權重值，qi表示在多維貧困情況下i指標的貧困發(fā)生率，C表示各指標對多維貧困的貢獻率。

表1 多維貧困指標及貧困界定標準Table 1 Multi-dimensional poverty indicators and poverty definition standards

2.2.3農(nóng)戶單維貧困測度

秦巴山區(qū)農(nóng)戶主要在廁所類型、做飯燃料、受教育年限和適齡兒童入學4個指標的貧困發(fā)生率較高，分別為95.2%、89.9%、87.9%和74.4%(見表2)。

2.2.4農(nóng)戶多維貧困測度

隨著k值的增加，農(nóng)戶多維貧困發(fā)生率和多維貧困指數(shù)均逐漸下降，多維貧困強度指數(shù)逐漸增加。當k=3時，農(nóng)戶家庭多維貧困發(fā)生率為93.0%，多維貧困現(xiàn)象嚴重(見表3)。

2.3 變量選取

1)因變量。因變量為農(nóng)戶多維貧困，以k=3為界定標準，若k≥3，賦值1；否則，賦值0。

2)自變量。核心自變量為社會資本，借鑒丁冬等[8]、史恒通等[9]相關學者研究，對社會資本變量進行因子分析，通過主成分分析法提取出4個公因子，分別命名為社會網(wǎng)絡、社會信任、社會聲望和社會參與維度，累計方差貢獻率為74.232%，通過各因子的方差貢獻率占累計方差貢獻率比重為各因子的分權重，計算農(nóng)戶社會資本總指標數(shù)值。

3)中介變量。中介變量為勞動力流動，若農(nóng)戶家庭有勞動力流動現(xiàn)象，賦值1，否則，賦值0。

4)控制變量。考慮其他可能會對實證結(jié)果產(chǎn)生影響的變量，控制了戶主特征、家庭層面和村莊層面變量。如表4所示。

2.4 信度和效度檢驗

采用SPSS 20.0軟件對社會資本各變量做因子分析。信度分析結(jié)果顯示克朗巴哈系數(shù)(Cronbach’s α)為0.805，各啞變量因子載荷值均大于0.65，表明變量測度具有較好的信度。效度分析結(jié)果顯示KMO值為0.768，Bartlett球形檢驗的近似卡方值為3 986.24(P=0.000)，說明選取指標適合作因子分析，數(shù)據(jù)樣本具有良好的信度和效度。

2.5 模型構建

研究參考劉紅云等[21]的中介效應檢驗程序，建立Logistic回歸模型如下：

觀察圖2可知，優(yōu)化方案總定價沒有明顯增長，保證了企業(yè)的長久發(fā)展；優(yōu)化方案任務完成比例和定價效率有所提升；會員滿意度和可持續(xù)參與性有所提升，表示定價方案具有長久發(fā)展的潛力。綜合上述分析，優(yōu)化任務定價方案實施效果優(yōu)于原方案。

表2 農(nóng)戶單維貧困發(fā)生率Table 2 Incidence of single-dimensional poverty among rural households

表3 農(nóng)戶多維貧困程度Table 3 Multi-dimensional poverty levels of rural households

Y′=i1+cX+e1

(5)

Y″=i2+c′X+bM+eY

(6)

M=i3+aX+eM

(7)

(8)

(9)

式中：X為社會資本；Y′為農(nóng)戶多維貧困；Y″為加入勞動力流動后的農(nóng)戶多維貧困；M為勞動力流動；c為X對Y′的直接影響；e1為殘差項；a為X對M的影響；b為M對Y″的影響；c′為加入中介變量M后X對Y″的影響；eM和eY分別為M變量和Y″變量的殘差。

借鑒Mackinnon等[22]相關研究，中介效應公式如下：

bstd=b·SD(M)/SD(Y″)

(10)

cstd=c·SD(X)/SD(Y′)

(11)

c′std=c′·SD(X)/SD(Y″)

(12)

表4 主要解釋變量的描述性統(tǒng)計Table 4 Descriptive statistics of the main explanatory variables

式中：bstd、cstd、c′std分別表示由以Logit為單位的系數(shù)轉(zhuǎn)換而來的標準化系數(shù)。利用樣本農(nóng)戶的原始數(shù)據(jù)計算得出SD(M)和SD(X)，公式如下：

(13)

(14)

式中：π2/3為標準Logistic分布的方差，將式(13)和(14)代入到式(10)～(12)中，計算出標準化回歸系數(shù)，得到中介效應大小及占比。

3 實證檢驗與結(jié)果分析

3.1 社會資本對農(nóng)戶多維貧困的影響檢驗

根據(jù)表5模型(1)可知，社會資本每提升1單位，農(nóng)戶陷入多維貧困的概率在1%的統(tǒng)計水平上顯著降低9.3%。根據(jù)模型(2)和(3)可知，社會網(wǎng)絡和社會參與每提升1單位，農(nóng)戶陷入多維貧困的概率在1%的統(tǒng)計水平上分別顯著降低4.1%和3.1%，社會信任和社會聲望對農(nóng)戶多維貧困無顯著影響。控制變量中，各指標對農(nóng)戶多維貧困有不同程度的影響。社會資本提升可以有效減緩農(nóng)戶多維貧困。可能原因是：農(nóng)戶社會資本可以減少交易成本，社會網(wǎng)絡和社會參與通過促進親友間相互合作，提高整體效率；但秦巴山區(qū)整體貧困程度深，農(nóng)戶之間在受教育程度、經(jīng)濟狀況和社會地位等方面差異較小，社會信任和農(nóng)戶自身的地位及聲望并不能給其帶來實質(zhì)性的幫助，對改善農(nóng)戶貧困狀況效果甚微。綜上，假設H1、H1a、H1c、H1d得到證實，H1b未得到證實。

表5 社會資本對農(nóng)戶多維貧困的影響Table 5 The impact of social capital on rural households’ multi-dimensional poverty

3.2 社會資本對勞動力流動的影響檢驗

根據(jù)表6模型(6)可知，社會資本每提升1單位，農(nóng)戶家庭勞動力流動的概率在1%的統(tǒng)計水平上顯著提高47.1%。由模型(7)～(9)可知，社會網(wǎng)絡、社會信任和社會聲望每提升1單位，農(nóng)戶家庭勞動力流動的概率分別在1%的統(tǒng)計水平上顯著提高26.0%、4.9%和6.9%。根據(jù)模型(10)可知，農(nóng)戶社會參與每提升1單位，農(nóng)戶家庭勞動力流動的概率在10%的統(tǒng)計水平上顯著提高3.5%。綜上可知，社會資本和社會資本各維度均對農(nóng)戶家庭勞動力流動有顯著正向影響，社會資本的提升有助于促進勞動力流動。可能原因是：社會資本作為農(nóng)村成員之間溝通的橋梁與紐帶，促使外出勞動者建立信任和互助的人際網(wǎng)絡關系，會對其信息交換和資源獲取等產(chǎn)生較大幫助，提高外出務工概率和工資收入水平，進而改善農(nóng)戶家庭生活狀況。綜上，假設H2、H2a、H2b、H2c、H2d得到證實。

表6 社會資本對勞動力流動的影響Table 6 Impact of social capital on labor mobility

3.3 勞動力流動對農(nóng)戶多維貧困的影響檢驗

表7模型(11)表示中介變量勞動力流動對農(nóng)戶多維貧困的影響，勞動力流動比例每提升1單位，農(nóng)戶陷入多維貧困的概率在1%的統(tǒng)計水平上顯著降低11.3%，表明非農(nóng)就業(yè)可以改善顯著農(nóng)戶家庭福利狀況，降低農(nóng)村收入不平等和緩解農(nóng)戶貧困。可能原因是：對于秦巴山區(qū)農(nóng)戶而言，通過家庭勞動力外出務工使農(nóng)戶獲得更高的勞動報酬，提升農(nóng)戶家庭的風險抵御能力，減緩農(nóng)戶多維貧困的發(fā)生。綜上，H3得到證實。

表7 勞動力流動對農(nóng)戶多維貧困的影響Table 7 Impact of labor mobility on rural households’ multi-dimensional poverty

3.4 勞動力流動的中介效應分析

3.4.1社會資本—勞動力流動—農(nóng)戶多維貧困

3.4.2社會網(wǎng)絡—勞動力流動—農(nóng)戶多維貧困

根據(jù)表5模型(2)可知，在未加入勞動力流動時，社會網(wǎng)絡在1%的統(tǒng)計水平上對農(nóng)戶多維貧困有顯著負向影響。根據(jù)表8模型(13)可知，加入勞動力流動后，社會網(wǎng)絡和勞動力流動分別在1%和5%的統(tǒng)計水平上對農(nóng)戶多維貧困有顯著負向影響，系數(shù)與加入勞動力流動之前相比有所下降。根據(jù)表6模型(7)可知，社會網(wǎng)絡對農(nóng)戶家庭勞動力流動有顯著正向影響。由中介效應分析流程可知，社會網(wǎng)絡通過促進勞動力流動減緩農(nóng)戶多維貧困的發(fā)生。根據(jù)表9可知，分析結(jié)果通過了相關檢驗。可能原因是：社會網(wǎng)絡作為農(nóng)戶維系人情關系的重要途徑，農(nóng)戶與外界交往和互動次數(shù)越多，給農(nóng)戶帶來信息、資源和幫助就越多，進而促進農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)，緩解農(nóng)戶多維貧困狀況。因此，勞動力流動在社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困的過程中存在負向部分中介效應，H4a得到證實。

3.4.3社會信任—勞動力流動—農(nóng)戶多維貧困

根據(jù)表5模型(3)可知，在未加入勞動力流動時，社會信任對農(nóng)戶多維貧困無顯著影響。由表8模型(14)可知，加入勞動力流動后，社會信任對農(nóng)戶多維貧困無顯著影響，勞動力流動在1%的統(tǒng)計水平上對農(nóng)戶多維貧困有顯著負向影響。根據(jù)表6模型(8)可知，社會信任對農(nóng)戶勞動力流動有顯著正向影響。根據(jù)表9可知，社會信任促進農(nóng)戶勞動力流動，使農(nóng)戶獲得非農(nóng)就業(yè)工作，減緩多維貧困發(fā)生。可能原因是：秦巴山區(qū)農(nóng)村由于其地域限制和封閉性等原因，村莊內(nèi)部長期重復交易建立起了牢固的信任機制，親朋好友、組織成員之間相互信任有助于個體進行信息交換和共享，使農(nóng)戶有更多就業(yè)機會和渠道。因此，勞動力流動在社會信任影響農(nóng)戶多維貧困的過程中存在負向部分中介效應，H4b得到證實。

3.4.4社會聲望—勞動力流動—農(nóng)戶多維貧困

根據(jù)表5模型(4)可知，在未加入勞動力流動時，社會聲望對農(nóng)戶多維貧困有負向影響，但不顯著。根據(jù)表8模型(15)可知，加入勞動力流動后，社會聲望對農(nóng)戶多維貧困無顯著影響，勞動力流動在1%的統(tǒng)計水平上對農(nóng)戶多維貧困有顯著負向影響。由表6模型(9)可知，社會聲望對農(nóng)戶勞動力流動有顯著正向影響。根據(jù)表9可知，社會聲望促進農(nóng)戶家庭勞動力流動，進而減緩多維貧困的發(fā)生。可能原因是：部分農(nóng)戶所控制和掌握的社會資源質(zhì)量和數(shù)量比一般農(nóng)戶相對較高，社會地位可能較高，會獲取更多地信息和就業(yè)機會，降低農(nóng)戶陷入貧困的概率。因此，勞動力流動在社會聲望影響農(nóng)戶多維貧困的過程中存在負向部分中介效應，H4c得到證實。

3.4.5社會參與—勞動力流動—農(nóng)戶多維貧困

根據(jù)表5模型(5)可知，在未加入勞動力流動時，社會參與在1%的統(tǒng)計水平上對農(nóng)戶多維貧困有顯著負向影響。根據(jù)表8模型(16)可知，加入勞動力流動后，社會參與和勞動力流動均在1%的統(tǒng)計水平上對農(nóng)戶多維貧困有顯著負向影響。根據(jù)表6 模型(10)可知，社會參與對農(nóng)戶勞動力流動具有顯著的正向影響。社會參與通過影響農(nóng)戶家庭勞動力流動，進而減緩農(nóng)戶多維貧困。根據(jù)表9可知，實證結(jié)果通過了相關檢驗。可能原因是：農(nóng)戶越是積極參加到村莊各種群體活動中，掌握和擁有資源的機會就會越多，有助于勞動力流動，使農(nóng)戶避免風險沖擊。因此，勞動力流動在社會參與影響農(nóng)戶多維貧困的過程中存在負向部分中介效應，H4 d得到證實。

表8 社會資本、勞動力流動對農(nóng)戶多維貧困的影響Table 8 The impact of social capital and labor mobility on rural households’ multi-dimensional poverty

表9 中介效應的檢驗結(jié)果Table 9 Test results of mediation effect

3.5 中介變量的內(nèi)生性檢驗

借鑒車四方等[17]、王恒等[23]學者相關研究，利用含內(nèi)生變量的IV-Probit模型對中介變量勞動力流動的內(nèi)生性進行檢驗，選取除被訪農(nóng)戶外同村其他農(nóng)戶的平均勞動力流動情況作為內(nèi)生性檢驗的工具變量，原因在于同一村莊不同農(nóng)戶的社會地位和經(jīng)濟情況等相近，村莊內(nèi)被訪農(nóng)戶的勞動力流動情況與同村其他農(nóng)戶的勞動力流動并不直接相關，可以認為是外生變量，滿足工具變量選取條件。表10模型(17)和(21)的Wald模型檢驗結(jié)果接受了“勞動力流動為外生解釋變量”的原假設，并且IV-Probit的估計結(jié)果與表8模型(12)和(16)估計結(jié)果基本保持一致；表10模型(18)～(20)的Wald模型檢驗結(jié)果表明，雖然Wald檢驗分別在10%的統(tǒng)計水平下拒絕了“勞動力流動為外生解釋變量”的原假設，但IV-Probit模型估計結(jié)果與基準模型基本保持一致，表10核心自變量估計系數(shù)的顯著性及影響方向與基準模型基本保持一致。表明基準模型的內(nèi)生性偏誤并不嚴重，在因果分析和中介效應機制檢驗層面，排除內(nèi)生性偏誤后，勞動力流動仍會顯著降低農(nóng)戶收入貧困和農(nóng)戶多維貧困發(fā)生的概率，因此，基準模型結(jié)論依然成立。

3.6 穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗模型結(jié)果的穩(wěn)健性，采用四維貧困作為被解釋變量。對比表11模型(22)～(26)與(12)～(16)可知，自變量和中介變量的估計結(jié)果在大小、顯著性及影響方向上面基本一致，表明勞動力流動仍對農(nóng)戶多維貧困有顯著負向影響；控制變量的估計結(jié)果在大小、顯著性及影響方向上面也基本一致。綜上，社會資本和勞動力流動具有明顯的減貧效應，農(nóng)戶通過其自身的社會網(wǎng)絡關系，促進勞動力流動，使農(nóng)戶獲取更多非農(nóng)工資收入，改善農(nóng)戶家庭福利，使其擺脫貧困狀態(tài)。總體來看，表8模型(12)～(16)的估計結(jié)果具有穩(wěn)健性，模型設計合理。

4 研究結(jié)論與政策啟示

4.1 研究結(jié)論

本研究基于秦巴山區(qū)的農(nóng)戶微觀數(shù)據(jù)，構建了“社會資本—勞動力流動—農(nóng)戶多維貧困”的中介效應模型。主要結(jié)論如下：

1)秦巴山區(qū)農(nóng)戶多維貧困現(xiàn)象嚴重。農(nóng)戶在教育、健康和生活水平維度均存在不同程度的貧困現(xiàn)象，主要在廁所類型、做飯燃料、受教育年限和疾病4個指標的貧困發(fā)生率較高，貧困發(fā)生率分別為95.2%、89.9%、87.9%和70.4%；當k=3時，農(nóng)戶家庭多維貧困發(fā)生率高達93.0%，農(nóng)戶多維福利被剝奪現(xiàn)象嚴重。

2)勞動力流動在社會資本影響農(nóng)戶多維貧困的關系中具有中介效應。社會資本、社會網(wǎng)絡和社會參與對農(nóng)戶多維貧困有顯著負向影響，表明社會資本具有明顯的減貧效應。社會資本與社會資本各維度均對農(nóng)戶勞動力流動有顯著正向影響，社會資本的提升有助于促進農(nóng)戶家庭勞動力流動，農(nóng)戶通過親朋好友之間的信任、網(wǎng)絡和聯(lián)系等可以顯著提升其就業(yè)機會。勞動力流動可以顯著降低農(nóng)戶多維貧困發(fā)生的概率。勞動力流動在社會網(wǎng)絡、社會信任、社會聲望和社會參與影響農(nóng)戶多維貧困的過程中均存在負向部分中介效應，表明勞動力流動在社會資本影響農(nóng)戶多維貧困過程中存在中介效應。農(nóng)戶通過自身的社會資本提高非農(nóng)就業(yè)機會，改善家庭生活福利，達到降低減緩多維貧困的作用。

表10 內(nèi)生性檢驗結(jié)果Table 10 Endogenous test results

4.2 政策啟示

1)改善農(nóng)戶多維福利水平。在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，應該進一步完善秦巴山區(qū)貧困地區(qū)基礎設施建設，著力提升農(nóng)村基本公共服務水平，重點改善農(nóng)戶人居生活環(huán)境，加快推進“廁所工程”項目。在有條件的地區(qū)推廣和鼓勵清潔能源、天然氣和電的使用，降低生活污染和環(huán)境污染，加快實施安全飲用水鞏固提升工程[3]。促進教育資源均等化，避免兒童因貧失學輟學，阻斷貧困的代際傳遞[3]，完善社會化養(yǎng)老保障制度、基本醫(yī)療保險制度和大病保險制度。

表11 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果Table 11 Regression results of robustness test

2)加強農(nóng)戶社會資本構建，有效促進勞動力流動。提升秦巴山區(qū)農(nóng)戶的社會資本存量，農(nóng)戶自身需加強與親友、鄰居以及社會精英之間的溝通與交流，增強社會資本異質(zhì)性，強化社會資本對農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)的影響和決策[23]。健全就業(yè)制度體系，改善就業(yè)環(huán)境，通過提供就業(yè)信息、完善就業(yè)市場等途徑降低農(nóng)村勞動力獲取非農(nóng)就業(yè)信息和時間成本，顯著提升農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)機會，完善農(nóng)民工的福利待遇、教育和醫(yī)療保險等基本公共服務，同時要注意勞動力流動造成的農(nóng)村空心化和留守人員社會保障問題，鼓勵部分新型職業(yè)農(nóng)民和各類人才返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)就業(yè)，多渠道、多舉措提升農(nóng)戶家庭收入水平，改善農(nóng)戶福利水平，降低貧困發(fā)生率，促進脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興的有效銜接。