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    社會資本、信貸約束與農(nóng)戶多維相對貧困

    2022-12-15 04:06:20車四方舒維佳田慶剛1
    統(tǒng)計理論與實踐 2022年11期
    關(guān)鍵詞:測度信貸約束

    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)濟研究院,重慶 401120;3.重慶工商大學(xué) 經(jīng)濟學(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、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??傮w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??荑?021)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停⑷缦禄貧w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。

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