贫困地区社会资本与农民收入：基于阈值回归模型的检验_人力资本论文

社会资本与贫困地区农户收入——基于门槛回归模型的检验，本文主要内容关键词为：贫困地区论文,农户论文,门槛论文,模型论文,资本论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

      近年来，社会资本成为继物质资本和人力资本之后的第三大资本，在经济发展尤其在贫困地区增加农户收入中的作用逐渐被重视。对于物质资本和人力资本都相当匮乏的贫困地区农户而言，抵御风险冲击很大程度上只能依赖相互搀扶式的民间社会网络、非正式信贷、现金或礼物的馈赠。大量研究发现，社会资本在减少贫困(Grootaert，2004)，提高就业机会(谢勇，2009)，增加贫困群体收入(叶静怡等，2010)，改善收入分布、缩小收入差距(赵剑治等，2010)，抵御冲击、平滑消费(Carter等，2003)等方面均起到重要作用，由此也被称为是“穷人的资本”(Grootaert，1999)。然而，也有学者对这一观点提出质疑，Gertler等(2006)通过对印度尼西亚家庭数据分析发现，社会资本对遭受意外冲击的家庭并不能起到平滑消费的作用。陆铭等(2010)研究进一步得出，社会资本在帮助农户分担风险和平滑消费方面的作用随市场化深入而减弱；周晔馨(2012)从资本欠缺、资本回报率的角度，证伪“社会资本是穷人的资本”这个假说。Cleaver(2005)认为应该从减少贫困、收入、信贷、保险、就业、可持续发展等方面去验证社会资本对低收入人群和高收入人群的作用。

      对社会资本是“穷人的资本”命题的检验，将社会资本与收入看作是线性关系，似乎过于简单化。社会资本对农户收入存在复杂的作用机制(周晔馨，2012)，更有可能是一种非线性关系，即社会资本存在某个阀值，低于阀值时其对收入的影响呈现一种关系；高于阀值时呈现另外一种关系。基于此，本文关注两个问题：一是检验社会资本对农户收入的影响中是否存在门槛效应(即验证社会资本和农户收入之间是否呈非线性关系)。二是进一步分析社会资本对哪些群体更有利，证实或证伪社会资本是“穷人的资本”的假设。

      本文首先选择合理的社会资本度量指标，运用因子分析法计算社会资本指数；再以农户生产函数为基础，运用门槛自回归模型考察社会资本的门槛特征，进而分析社会资本与农户收入的非线性关系。与既有研究相比创新之处在于：第一，从社会网络、社会信任、社会参与和社会声望四个维度构建社会资本指标，更全面地反应调查地区农户社会资本特征；第二，使用门槛自回归模型检验社会资本与农户收入的非线性关系，考察社会资本的门槛效应；第三，运用内生化的社会资本门槛值，探讨社会资本与其他资本匹配组合对农户收入的影响，揭示社会资本影响农户收入的作用条件和内在关联。

      二、文献综述

      自Bourdieu和Coleman等提出社会资本概念以来，社会资本就被广泛应用于社会学和经济学等领域，并成为解释贫困的一个新视角。社会资本对农户收入作用机制主要表现为四个方面：一是机会机制，社会资本有助于人们找到工作机会(何国俊等，2008)。孙三百(2013)强调社会资本在劳动者获取合意就业中的作用相当于劳动者增加5～10年教育产生的影响。二是充分信息机制，中国劳动力市场研究表明，动用社会网络中的社会资源可以获得更充分的信息，能给行动者带来更多的收入回报(Lin，2001)；还有研究表明，人们利用社会资本寻找工作，但并不一定可以获得更高工资收入的工作(刘林平等，2006；章元等，2009)。三是信任机制，信任可降低交易成本、促进合作，并减少干预或纠正不诚实行为的需求(成本)。四是人情机制，在同等条件下或在稍弱于竞争对手的情况下，网络机制能够使行动者获得优先选择权，使其优先获得商业机会与工作岗位，获得较高的经济收入。

      社会资本与收入关系的实证研究主要从两方面展开：一是社会资本及不同维度对农户收入的直接影响。叶静怡等(2010)通过对比北京农民工原始社会资本和进城后新获取社会资本，发现农民工新获取的社会资本对提高农户收入和增加福利起积极作用。谢周亮(2014)发现社会资本指标均与收入呈明显的正向关系。张爽等(2007)、赵剑治等(2009)认为，中国农村居民社会网络能够显著增加家庭收入，且社会网络的不平等对农民收入差距有显著影响。王恒彦等(2013)将社会资本划分为12个维度，研究结果表明，其中有8个维度即认同感、资源网络、互惠、关系满意度、冲突处理、网络密度、关系延续性和网络邻近性等会直接影响农户收入，部分变量对农户收入变化起到不同程度的中介作用。邵兴全等(2011)发现对贫困家庭而言，社会资本的收入补偿效应很大，政策上应给予重视。

      二是社会资本通过人力资本、物力资本、就业、微型金融等方式间接影响农户收入。安素霞(2005)认为，社会资本对个体人力资本具有整合与协同效应。李清政等(2014)论证了社会资本通过降低融资成本或通过整合各种资源增加物质资本，进而增加农户收入；同时，社会资本通过增加未来人力资本或通过增加当期人力资本投入增加收入。张力舟(2012)发现，贫困家庭受初始禀赋较低的限制，其拥有的社会资本起一定社会保障功能作用，并且与相应的人力资本、物质资本有整体交互效应。黄玉娜(2011)发现社会资本既会直接影响家庭收入，同时又会作用于其他形式资本间接影响家庭收入，一方面社会资本通过教育影响人力资本的形成与积累，并且还通过合作影响人力资本发挥作用的效率；另一方面，社会资本透过其保障功能，增加其可用于扩大再生产的物质资本。Akcomak等(2009)验证了社会资本促进了家庭收入水平的间接机制。在金融抑制较为普遍的农村地区，建立在亲缘与业缘基础上的农户社会资本在农村信贷资金的配置过程中发挥了“特质性”资源的作用(张建杰，2008)。卢燕平(2005)证实微型金融对贫困农民收入增加的直接作用十分有限，微型金融通过提高贫困农民社会资本进而对其收入产生影响。

      综上可以发现，社会资本对农户家庭收入的影响已被学者广泛关注，并试图从不同视角利用不同方法去阐释社会资本与农户收入之间的复杂关系。但是现有研究对社会资本与农户收入之间关系尚未取得一致性的看法，两者非线性关系有待进一步检验。因此，本文试图从社会资本视角出发，运用门槛模型，求证社会资本是否存在门槛效应，进而回答社会资本对哪些群体更有利以及与其他资本的匹配效果。

      三、理论模型

      (一)门槛模型

      1.模型简介。继Tong(1978)提出门限自回归模型(Threshold Auto-regression，简称TAR)后，这种非线性时间序列模型在经济和金融领域得到了广泛的应用，以确定不同的分界点，进而利用门限变量的观察值估计出适合的门限值。Hansen(2000)、Potter(1995)等进一步扩展TAR模型，使其可以利用截面数据和面板数据进行门限值的估计。

      “门槛回归”模型的基本定义形式如下：

      

      2.门槛效应的检验。检验门槛回归模型的显著性，即根据门槛值划分的两组样本其模型估计参数是否显著不同。设定原假设为：

，对应的备择假设为：

，在原假设

下，门槛值γ是无法识别的，此时传统检验统计量的分布似乎非标准的，即所谓的“Davies Proilem”②，Hansen(2000)通过“自举法”(Bootstrap)来获得渐进分布的想法，继而获取概率p值，也称为Bootstrap P值③。

      3.置信区间检验。在已经确定某一变量存在“门槛效应”的情况下(即

)，还需要进一步确定其门槛值的置信区间。即对零假设

进行检验，“似然比统计量”(Likelihood Ratio Statistic)可表示为：

      

      该统计量也是非标准的，Hansen指出当

时，不能拒绝原假设(α表示显著性水平)④。

      (二)门槛模型的应用与门槛变量的选择

      1.模型应用。将农户作为“小型生产单位”，产出部分(收入)可以理解为家庭投入到生产过程中的物质资本、人力资本和社会资本共同作用的结果，重点考察社会资本和人力资本对贫困户农户收入的影响效应，因而，选择C-D生产函数作为最终嵌入了社会资本的家庭生产函数，并将其作为门槛检验的模型基础，如(7)式：

      

      取对数可得(8)式：lnYi=lnA+αln(PCi)+βln(HCi)+ρln(SCi) (8)

      在实际生产中，除社会资本、人力资本和物力资本这三种生产要素以外，产出还受诸如劳动人口年龄、劳动者职业等相关因素的影响，考虑到社会资本测算中已包含劳动者职业信息，此处并未将劳动者职业作为单独变量纳入研究，只将劳动人口年龄作为控制变量引入生产函数。因此，方程进一步变形为：

      

      其中，

表示第i样本的农户人均收入，PCi表示第i样本农户物力资本，HCi表示第i样本农户人力资本存量，SCi表示第i样本农户社会资本。α、β、ρ分别表示物力资本、人力资本和社会资本的产出弹性。Ki表示第i样本劳动人口的平均年龄。q为门槛变量，γ为门槛值，ε表示随机干扰项。

      2.门槛变量的选择。根据门槛回归原理可知，门槛变量既可以是外生变量，也可以是模型中的解释变量。这种门槛回归方法得到的结果比普通回归结果能更准确地拟合数据，尤其在解释变量与被解释变量之间呈现非线性关系时候。

      首先，“社会资本是穷人的资本”这一观点备受争议。Grootaert(2004)、Akcomak等(2008)、Andriani等(2010)研究表明，社会资本的增长能有效地减少贫困，增加收入。而Gertler等(2006)、周晔馨(2012)证伪了这一观点，并通过实证验证了社会资本并不能在风险分担和消费平滑等方面起到积极作用。因而，将社会资本(SC)作为门槛变量，试图检验在贫困地区社会资本对农户收入的影响是否存在非线性关系。

      已有研究发现，社会资本既可以直接影响农户收入水平，也可以通过人力资本等变量间接对农户收入产生影响。如黄玉娜(2011)研究发现，社会资本通过教育影响人力资本的形成与积累，且还通过合作影响人力资本发挥作用的效率。为准确衡量社会资本对农户收入的门槛效应，在模型中同时纳入力资本(HC)作为门槛变量。

      四、数据描述和变量说明

      (一)数据说明

      数据来自2013年11月在宁夏固原市原州区的农户调查资料。宁夏西海固地区包括原州区、西吉县、隆德县、泾源县、彭阳县、海原县、同心县、盐池县、红寺堡区等9个国家扶贫开发重点县(区)以及沙坡头区、中宁县的山区。该地区现有贫困人口近150万人，其中35万特困人口居住在交通偏远、信息闭塞、外出务工不便、生态失衡、干旱缺水、自然条件极为严酷的干旱土石山区(孙燕一等，2013)。该地区的贫困农户在面临各种灾害袭击时难以抵挡，陷入贫困或返贫概率极高。因此，选择宁夏西海固地区作为调研地点具有典型性。2013年10月24日对宁夏原州区杨庄村等40名农户预调研的基础上完善了问卷，正式的问卷调查工作在10月25日至11月4日，共完成2县4镇21村的调查。调查内容包括农户个人及家庭特征，家庭种植、养殖结构，致贫风险因素，社会资本等方面内容的调查。本次共完成问卷542份，通过审核、筛选，其中475份为有效问卷，问卷有效率为87.64%⑤。

      (二)主要变量及其测度方法

      1.社会资本SC。网络资源是社会资本的运作基础，信任、参与和声望是社会资本的核心要素(陆迁等，2012)。借鉴王昕等(2011)社会资本构成将其划分为社会网络、社会信任、社会声望和社会参与四个维度，构建社会资本指标体系。依据指标体系的构建原则，结合农户社会资本的实际情况，选择李克特5分量表法，详细指标体系设计及赋值如表1所示。(1)社会资本指标体系构建。社会网络：通过网络规模、网络资源、互动频率三方面衡量社会网络。网络规模可以看作是农户社会关系的拥有量，选取逢年过节，亲朋好友联系数量来表征(边燕杰，2004)。网络资源即农户拥有社会网络中成员的工作和财富的状况，通过亲朋和朋友的职业种类(务农除外⑥)衡量。互动频率表示与亲朋好友的来往频率，选取家户调查中的人情支出作为度量社会资本投资或社会交往强度的一个指标(赵雪雁，2012)。社会信任：社会信任根植于人们形成的社会网络中，并成为网络目标实现的重要纽带。典型的代表人物是普特南和福山。Cook(2005)等证实为了实现个体在集体中的利益最大化，成员之间会建立高度的信任关系进而达成社会资本的相对累积。在GSS为主的问卷调查方法，从人际信任和制度信任这两个方面表征社会信任，其中人际信任又分为普通信任和特殊信任。一方面中国人的信任是建立在血缘共同体的基础之上，即建立在家族亲戚关系或准亲戚关系之上，是一种难以普遍化的特殊信任，因而，采用对亲朋好友的信任来表征特殊信任；另一方面信任也表现为一种在后天社会交往活动中所习得的对周围其他人行为表现的预期，被称为“普遍信任”，Anderson等(2004)发现个体对陌生人的信任程度在集体目标达成中起到最重要的作用，因而，采用对陌生人的信任程度来表征“普通信任”。社会信任还包含了“制度信任”，包括对扶贫部门作用的看法，对政策的信任程度。社会声望：社会资本形成权威关系，对资源具有控制权。实际上这种权威关系在人际关系长期发展中形成一种社会声望，在人际关系的网络节点中，一些人会利用这种权威关系或已有的社会声望，优先占有和控制资源(陆迁等，2012)。社会声望在一定程度上表现为声望自我感知和实际在村中被尊重程度，因此，选取被尊重自我感知、村中威望这两个问题作为衡量社会声望的指标。社会参与：社会参与重点通过考察个体对集体活动的参与程度(Putnam，1993)，选用集体活动参与程度和集体事物关注程度来衡量。

      

      (2)采用因子分析法测算农户社会资本指数

      首先对社会资本指标数据进行标准化以消除由观测量纲的差异所造成的影响，再对标准化后的数据进行KMO检验，统计值为0.650；Bartlett的球形度检验的近似卡方值和相应的值分别为912.423和0.000，说明指标适合进行因子分析(使用SPSS17.0)。

      为更好对所选取的公共因子赋予合理的经济解释，进行因子旋转，4个公因子的方差贡献率为68.00%。公因子1在网络资源(

)、网络规模(

)、互动频率(

)这3个指标的载荷值很大，方差贡献率达19.39%。贫困农户网络规模越大、成员的异质性越强，同时交往强度越大，社会资本总量随之提高，在遇到不确定性冲击时得到的帮助也会越多。公因子1反应的是农户社会网络情况，因而将其定义为社会网络因子SN。公因子2在特殊信任(

)、普通信任(

)和制度信任(

)上载荷值很大，方差贡献率为18.70%。“信任关系”是社会资本中的核心元素，对亲朋、陌生群体以及制度等方面的信任突破了个体的限制，可以拓展到社区范围，使得群体内部容易达成一致，提高目标实现效率，因而将公因子2定义为社会信任因子ST。公因子3在关注实事(

)、参与活动(

)上载荷值大，方差贡献率为15.21%。社会资本离不开人们的参与SA。无论何种形式下的网络关系，在社区认同的规范下，人们选择作为局内人参与到网络活动中来，充分利用获取信息的优势和网络信任的优势来实现自己的目标。农户对实事的关注和及时参与村中的活动可以反应农户对权益的维护和公共服务等方面的需求，可将其定义为社会参与因子SA。公因子4在自我认可(

)、村中威望(

)这2个指标的载荷值很大，方差贡献率为14.70%。在人际关系的网络节点中，由于人们各自占有资源，在他们为实现一定目标进行交流的过程中，通过长期合作形成的信任产生对权威人士的崇拜和认可，可以解释为社会声望，社会声望越高，其占有和控制资源的能力也越强。公因子4反应的自我威望感知和村中事务中的权威，因而将其定义为社会声望因子SP。再对各因子所对应的方差贡献率为权重进行加权求和，即可得到每个农户社会资本综合评价得分，即：SC=(19.39×F1+18.70×F2+15.21×F3+14.70×F4)/68.00。

      2.物质资本PC。物资资本作为最基本的资本形态。根据对宁夏原州区21村的实地调研可知，家庭由于经济、交通等条件的限制，均无购置大型生产设备、厂房等固定资产进行规模生产。因此，将“物质资本”定义为农户为了获得收入而投入到务农、经商和找工作三方面的总花费(边燕杰等，2000)。由于调研地区条件相对落后，农户收入主要来源务农、打工、务农和打工兼业、做生意等，剔除农户的消费性支出中的食物支出、医疗支出、交通支出等费用，得到农户投资性支出的估计值。假定农户在务农、经商和找工作三方面上的投资金额是相等的，则将投资性支出三等分便可得到农户物质资本。

      3.人力资本HC。人力资本是个人拥有的能够创造个人、社会和经济福祉的知识、技能、能力和素质(OECD，2001)，是一种无形资本，不能直接度量。本文根据数据可获得性以及可操作性原则，采用受教育年限法和学历权重法相结合来测算农户人力资本存量。对不同层次的劳动力赋予不同的学历指数，将学历指数作为权数对劳动力数量进行加总求和，公式为：

，其中Wi为各级受教育程度指数，考虑到知识的累计效应，通常将学历指数取为几何增长或指数增长序列(钱雪亚等，2003)，具体学历指数设定参考黄玉娜(2011)的做法⑦。以九年义务教育为准，则引入受教育年限的学历指数分别为

，得出农户人力资本存量的计算公式为：

。依据此公式，可以算出调研样本户人力资本存量。

      4.其他控制变量。将劳动人口年龄引入作为控制变量引入。该变量为家庭从事劳动人口的平均年龄，表征家庭劳动力的基本情况。

      五、实证结果与解释

      第一轮门槛回归结果中，社会资本(SC)作为门槛变量的LM值及Bootstrap P值分别为123.9938和0.0000；人力资本(HC)作为门槛变量的LM值及Bootstrap P值分别为98.6187和0.0000。表明在5%的显著性水平下拒绝原假设，即社会资本和人力资本存量都极有可能成为影响农户收入水平的门槛变量，由此，选择LM值较大的社会资本(SC)作为初始的门槛分组指标。结果显示，Heteroskedasticity Test P值为0.0719，故不能拒绝同方差的原假设，即认为不存在异方差。社会资本和农户收入关系研究中可能存在内生性问题，通常采用工具变量检验和消除其内生性。但采用的是社会资本综合指数，在一定程度能减轻内生性的影响(周晔馨，2012)。因此，模型的估计结果是可以接受的。

      

      图1 第一轮：门槛变量“社会资本SC”

      图1表示以“社会资本SC”作为门槛变量时，“似然比序列统计量LRN(r)”作为门槛值函数的一个趋势图。估计得到的门槛值γ为0.513，该值位于图形最低点，确保LRN(r)值最小(等于0)。在95%置信水平上(在图中由横线表示，置信值为7.35)，穿过水平实线位置的475个样本中，没有样本落在了置信区间[0.513，0.513]内，因此可以非常准确的将样本分为两组：低社会资本组1(SC≤0.513)和高社会资本组2(SC＞0.513)。

      在第一轮门槛回归之后，对低社会资本组(SC≤0.513)和高社会资本组(SC＞0.513)分别进行第二轮门槛回归。在低社会资本组中，得到两个门槛变量的LM和Bootstrap P值依次分别为：社会资本SC(18.6527，0.0040)和人力资本HC(21.968，0.0000)，因此，选择Bootstrap P值较小的人力资本HC作为第二次分组的门槛变量。结果显示，Heteroskedasticity Test p值为0.1600，不能拒绝同方差假设，即认为不存在异方差。图2表示在低社会资本组中，以“人力资本HC”为门槛变量时，“似然比序列LRN(r)”作为门槛值函数的趋势图，门槛值为5.291。在95%的置信水平上，置信区间为[3.343，6.687]，有66个样本落入了置信区间内(即图中横线以下部分)，门槛置信区间范围较宽，说明门槛值的具体位置仍存在着较大的不确定性。以人力资本门槛值为5.291可继续将低社会资本组分成两组：“低社会资本—低人力资本组”(SC≤0.513，HC≤5.291)和“低社会资本—高人力资本组”(SC≤0.513，HC＞5.291)，在这两组中，将不再有门槛值(详细结果见表2)。

      

      图2 第二轮：门槛变量“人力资本HC”

      

      图3 第二轮：门槛变量“人力资本HC”

      

      由表2可知，176个样本落入低社会资本组(SC≤0.513)中，农户平均人均收入为3449.19元。由实际调研情况可知，这些农户的温饱问题均已得到解决，但收入来源渠道单一、风险抵御能力较弱，“因病致贫”、“因学致贫”的风险概率较高。在农村贫困地区，普遍存在这样一种现象，越是贫穷的家庭，社会资本越匮乏，获取较高收入机会愈加不足。475个被调查样本中，有22.30%的农户选择外出务工，其中72.60%的人反映由于技能缺乏、消息不灵通，只能通过闲时打零工贴补家用，收入低下且不稳定，进一步加剧“贫穷”，使得他们最终落入贫困陷阱。

      比较“低社会资本—低人力资本组”和“低社会资本—高人力资本组”中农户收入、社会资本和人力资本的平均值可以发现，“低社会资本—低人力资本组”中的社会资本均值为0.41略高于“低社会资本—高人力资本组”中社会资本均值为0.38，“低社会资本—低人力资本组”中的人力资本均值为3.49显著低于“低社会资本—高人力资本组”中的人力资本均值为8.60；而比较两组农户人均收入平均值，可以发现，“低社会资本—低人力资本组”农户人均收入平均值(4627.52元)却显著高于“低社会资本—高人力资本组”中农户人均收入平均值(2594.33元)。这种现象说明了两个问题：第一，社会资本对个体人力资本具有整合与协同效应(安素霞，2005)，社会资本发挥作用必须借助人力资本。比较两组结果可知，当社会资本和人力资本同时低于临界值时，社会资本对提高农户收入不起正向作用；当社会资本基本不变，人力资本越过临界值时，社会资本对提高农户收入起积极作用。第二，验证了在农村贫困地区，“因学致贫”依然存在。实际调研中发现，“低社会资本—高人力资本组”的家庭中，多数长辈认识到“知识改变命运”，认为让孩子上学是“走出去”的唯一途径，因此，不惜牺牲当下的物质生活，为孩子们支付高额的生活费和学费等费用，来圆孩子的求学梦，这些家庭特征明显表现为，人力资本明显偏高(还没有到收获人力资本回报的时候)，但目前收入较低。

      对高社会资本组(SC＞0.5126)进行第二轮门槛回归，得到Heteroskedasticity Test P值为0.2273，不能拒绝同方差假设，即认为不存在异方差。两个门槛变量LM值和Bootstrap P值依次分别：社会资本变量(48.2696，0.0000)人力资本和(67.1005，0.0000)，表明在高社会资本组中，人力资本成了继续分组的门槛变量，此时的门槛值为10.8006，在95%的置信水平上，置信区间为[10.8006，11.1780]，15个样本落入置信区间内，因此可以较为准确的将高社会资本组继续分为两组：“高社会资本—低人力资本”组1(SC＞0.5126，HC≤10.8006)和“高社会资本—高人力资本”组2(SC＞0.5126，HC＞10.8006)，在这两组中，将不再有门槛值(详细结果见表3)。

      

      由表3可知，高社会资本组中农户人均收入平均值(9175.31元)显著高于低社会资本组中的农户人均收入平均值(3449.19元)。不管是“高社会资本—低人力资本组”，抑或“高社会资本—高人力资本组”中，社会资本、人力资本以及物力资本的系数均为正，对农户收入起到促进作用，并且“高社会资本—高人力资本组”中社会资本和人力资本的系数均比“高社会资本—低人力资本组”中社会资本和人力资本的系数。

      比较“高社会资本—低人力资本组”和“高社会资本—高人力资本组”中农户收入、社会资本和人力资本的平均值可以发现，“高社会资本—低人力资本组”中的社会资本均值为0.62略低于“高社会资本—高人力资本组”中的社会资本均值0.70；但“高社会资本—低人力资本组”中的人力资本均值7.63，明显低于“高社会资本—高人力资本组”中的人力资本均值13.78；直接表现出来的结果是“高社会资本—低人力资本组”中农户人均收入5488.57元显著地低于“高社会资本—高人力资本组”中农户人均收入14830.39元。说明两个问题：一是当社会资本越过某个临界值(此处为SC＞0.5126)，其对提高农户人均收入有显著的正向作用。二是社会资本是拉大农户收入差距的重要因素。比较“高社会资本—低人力资本组”和“高社会资本—高人力资本组”中人力资本和社会资本系数变化情况(“高社会资本—低人力资本组”中社会资本和人力资本系数分别为0.4096和0.4016；而“高社会资本—高人力资本组”中社会资本和人力资本系数分别为2.4230和0.9292)，说明高社会资本配合更高的人力资本，能显著的拉大农户收入差距，起到规模效应的作用。

      通过分析宁夏省固原市原州区21村实地调研数据。证实社会资本在影响农户收入时，存在明显的门槛特征，即当社会资本低于门槛值时，社会资本对低收入群体的收入起不到积极作用；当社会资本高于门槛值时，社会资本能显著地促进农户收入。通常越穷的人，社会资本越少，而越富的人，拥有较多社会资本，所以，社会资本更有可能是富人的资本。此外，社会资本发挥作用需要有人力资本存量配合。政策含义是：政府等相关部门在扶贫的时候，针对不同群体应该施与不同的政策。对于特困农户，由于其低收入获取能力不足(包括社会资本和人力资本)，单靠自身的力量无法解决贫困问题，需要建立完善的政府救助制度解决其生存问题，充分体现社会人文关怀；同时，也要通过更加包容和均等化的教育发展，培育人力资本，防止贫困代际传递。对于“低社会资本—高人力资本组”农户，政府除了不断增加农民直接补贴等，同时还要不断壮大现代政治精英和经济精英群体，从内生性方面培育农村社会资本。对“高社会资本—高人力资本组”农户，充分发挥其社会资本优势，通过项目带动或帮扶活动，提高贫困户的收入实现能力。

      ①Hansen(2000)中的一个重要思想就是以

代表“门槛效应”。其主要目的是，当时n→∞时，

固定，使

。

      ②Davies Problem是指由于未知参数的存在使得检验统计量服从非标准分布的问题(Davies，1977，1987)

      ③Bootstrap P值法的思想：在解释变量和门槛值给定的前提下，模拟(Simulate)产生一组因变量序列，并使其满足

，是式(4)的残差项。每得到一个自抽样样本，就可以计算出一个模拟的F统计量。重复以上过程多次(如1000次)，模拟产生的F统计量大于式(6)的次数占总模拟次数的百分比就是“自举法”估计得到的P值，这便是采用“自举法”得到的原假设H0下F1统计量的渐进P值。例如，当Bootstrap P值小于0.01时，表示在1%的显著性水平下通过了F检验，以此类推。

      ④5%显著水平下的临界值为7.35，10%显著水平下的临界值为6.53

      ⑤本文研究的重点是贫困地区农户收入与社会资本的关系，因而，调研过程中，并没有根据国家贫困线对调研样本进行严格筛选

      ⑥475个调研样本中，84%的农户依然从事着农业方面的工作(包括纯务农和兼业)，为了不影响测量，因此将务农职业除外

      ⑦按照受教育年限法将教育水平划分为五个等级：A.文盲、半文盲人口，定义该人群的受教育年限为3年；B.小学，定义该人群受教育年限为6年；C.初中，定义该人群受教育年限为9年；D.高中(包括普通高中、中专、职高等)，定义该人群受教育年限为12年；E.大专及以上，由于实际调研过程中，该类人群几乎为0，因此定义该人群受教育年限为15年

标签：人力资本论文;  社会资本论文;  回归模型论文;  因子分析论文;  社会网络论文;  社会关系论文;  贫困问题论文;  贫困地区论文;