譚燕芝，張子豪

(湘潭大學 商學院，湖南 湘潭 411105)

社會網(wǎng)絡、非正規(guī)金融與農(nóng)戶多維貧困

譚燕芝，張子豪

(湘潭大學 商學院，湖南 湘潭 411105)

文章基于我國多維貧困下實施精準扶貧、精準脫貧戰(zhàn)略的現(xiàn)實背景，通過構建農(nóng)戶多維貧困的評價體系，利用2014年中國家庭追蹤調查數(shù)據(jù)(CFPS)實證分析了社會網(wǎng)絡、非正規(guī)金融與農(nóng)戶多維貧困之間的作用機制及其中介效應。研究表明：(1)社會網(wǎng)絡可以顯著改善農(nóng)戶的多維貧困狀況且對中間層次多維貧困的農(nóng)戶減貧效果更大。(2)社會網(wǎng)絡對農(nóng)戶的非正規(guī)金融借貸具有顯著的正向影響。(3)社會網(wǎng)絡可以通過影響農(nóng)戶非正規(guī)金融借貸，緩解貧困農(nóng)戶的融資約束進而改善農(nóng)戶的多維貧困，即改善多維貧困實現(xiàn)精準扶貧或脫貧遵循“社會網(wǎng)絡→非正規(guī)金融→農(nóng)戶多維貧困”的作用機制。這意味著社會網(wǎng)絡實際上成為了農(nóng)戶借貸過程中的一種“隱性抵押”，農(nóng)戶以此獲得非正規(guī)金融的資金支持進而改善多維貧困實現(xiàn)脫貧。

社會網(wǎng)絡；非正規(guī)金融；多維貧困；中介效應

一、引 言

貧困問題一直是我國各界關注的重要問題，中共中央2015年底在“十三五規(guī)劃”中明確提出了實施精準扶貧、精準脫貧的戰(zhàn)略部署，扶貧開發(fā)工作已經(jīng)提升到國家戰(zhàn)略的高度。截至2015年底，我國有5 575萬人口*國家統(tǒng)計局2016年2月29日發(fā)布的《2015年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》處于貧困線以下，比2014年減少了1 442萬人，貧困發(fā)生率也由7.2%下降到5.7%，扶貧開發(fā)工作取得了一定成效。然而隨著扶貧工作的推進，尚未脫貧的貧困人口的貧困程度更深，扶貧開發(fā)的難度越來越大，嚴重阻礙了我國2020年全面建成小康社會的宏偉目標。習近平總書記指出，我國扶貧開發(fā)工作已進入“啃硬骨頭、攻堅拔寨的沖刺期”，時間緊迫，任務艱巨。實踐證明，傳統(tǒng)的扶貧方式在經(jīng)歷大規(guī)模開發(fā)式扶貧并取得突出成就后已逐漸不適應精準扶貧新時期的節(jié)奏，貧困的多發(fā)性和表現(xiàn)形式的多樣性成為當今貧困問題的新特點，貧困狀態(tài)呈現(xiàn)出從絕對貧困到相對貧困、單一貧困到多維貧困的演變(高帥等，2016)。除收入之外的教育、醫(yī)療等方面的缺乏與落后成為貧困的主要表現(xiàn)形式，僅以收入來衡量無法全面反映貧困人口的貧困狀況，多維貧困更能反映貧困的本質與內涵(鄒薇等，2011)。

在影響貧困發(fā)展的諸多因素中，社會網(wǎng)絡日益受到更多的關注。社會網(wǎng)絡作為一種重要的非正式制度，在緩解貧困方面發(fā)揮著積極作用(張爽等，2007)。特別是在我國農(nóng)村這樣一個重視人情關系的“鄉(xiāng)土社會”，社會網(wǎng)絡通常是維系雙方關系、保持信任的基礎，成為農(nóng)戶之間交流經(jīng)驗、獲取信息的重要手段(Yueh，2009)。對貧困農(nóng)戶而言，社會網(wǎng)絡中蘊含的社會資源可以為貧困者形成自我發(fā)展能力(周曄馨等，2014)。社會網(wǎng)絡因其本身的特性，對具有本土化性質能充分利用人緣、地緣等關系的非正規(guī)金融具有重要影響，可以顯著提高農(nóng)戶的民間融資能力(楊汝岱等，2011)。且在農(nóng)村地區(qū)，由于正規(guī)金融的缺位，非正規(guī)金融已經(jīng)成為了貧困農(nóng)戶融資的主要渠道，在幫助農(nóng)戶緩解貧困方面發(fā)揮重要的作用(張寧等，2015)。因此，社會網(wǎng)絡在緩解農(nóng)戶貧困方面一個可能的作用機制是，社會網(wǎng)絡通過影響農(nóng)戶的非正規(guī)金融，提高農(nóng)戶獲得非正規(guī)金融融資的能力，進而改善農(nóng)戶的貧困狀況。

那么，社會網(wǎng)絡能否改善農(nóng)戶的多維貧困、促進農(nóng)戶脫貧呢？社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困的作用機制是怎樣的？非正規(guī)金融是否為社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困過程中的重要途徑？上述問題的解答在精準扶貧新時期的背景下，對推進與完善社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困這一領域的研究與理論機制，以及為我國在新時期打贏扶貧攻堅戰(zhàn)與推進實現(xiàn)全面建成小康社會的戰(zhàn)略目標提供參考依據(jù)具有極為重要的理論與現(xiàn)實意義。

二、文獻綜述

多維貧困(multidimensional poverty)這一概念和理論最早是由阿馬蒂亞·森(Amartya Sen)提出，Sen(1999)認為貧困產(chǎn)生于人的可行能力的剝奪，僅以收入或支出來衡量貧困的方法無法全面反映貧困狀況。Sen(2004)進一步提出貧困不僅僅是收入的低下，而是教育、醫(yī)療等客觀條件的缺乏與福利的主觀感受不足。多維貧困開始取代單一貧困逐漸成為貧困研究關注的焦點，Alkire和Foster(2008和2011)提出了相對成熟的A-F方法對多維貧困進行計數(shù)與測算。Alkire和Santos(2014)認為多維貧困指數(shù)(MPI)是對收入貧困局限性的有力補充與改進。Alkire和Seth(2015)通過分析1999-2006年印度的多維貧困發(fā)現(xiàn)，最貧困群體的減貧進程非常緩慢。國內對多維貧困的研究正在逐漸跟進，王小林、Alkire(2009)運用A-F方法對中國農(nóng)村和城市家庭的多維貧困進行了測量。鄒薇等(2011)基于CHNS數(shù)據(jù)從收入、教育和生活質量3個維度考察了貧困的動態(tài)性。張全紅等(2014)基于MPI對中國1989年以來多維貧困的動態(tài)變化進行了分解與測度。王春超等(2014)采用A-F方法對比分析了農(nóng)民工與城市勞動者的多維貧困狀況。從我國實際情況看，相對于收入貧困，多維貧困更是制約扶貧開發(fā)取得進一步成效的重要方面，推動更深層次貧困人口的減貧進程，需要從多維視角來分析貧困問題(高艷云，2012)。

社會網(wǎng)絡作為社會資本范疇內的一個重要內容，被廣泛用于經(jīng)濟學研究中。社會資本由社會網(wǎng)絡、規(guī)范和信任三種要素構成(Putnam等，1993)，社會網(wǎng)絡則是社會資本中最重要的一個內容(郭云南等，2015)。社會網(wǎng)絡可以被定義為人與人之間形成的社會關系集合，在重視人情關系的貧困農(nóng)村，社會網(wǎng)絡對農(nóng)戶的日常生活與生產(chǎn)經(jīng)營等經(jīng)濟行為產(chǎn)生重要影響(Zhang和Zhao，2011)，農(nóng)戶社會網(wǎng)絡中的親朋好友會為其生產(chǎn)經(jīng)營等活動提供信息、經(jīng)驗、技術和資金上的支持(Yueh，2009；胡金焱等，2014)。社會網(wǎng)絡作為“窮人的資本”，被認為是一種物質資本的替代品，可以提高貧困家庭的勞動生產(chǎn)率和收入水平進而促進脫貧(Chantarat和Barrett，2011)。在社區(qū)層面的研究發(fā)現(xiàn)，社會網(wǎng)絡同樣可以顯著地減少貧困的發(fā)生(張爽等，2007)。由于社會網(wǎng)絡是由彼此信任的“熟人”構成，社會網(wǎng)絡能發(fā)揮風險分擔的作用(Attanasio等，2012)。在應對風險沖擊方面，社會網(wǎng)絡可以幫助家庭抵御負向沖擊，降低家庭貧困的脆弱性(徐偉等，2011)。此外，社會網(wǎng)絡還具有提高窮人收入水平和縮小收入差距的作用(郭云南等，2014)。從現(xiàn)有的研究看，一個共同的事實是社會網(wǎng)絡對改善農(nóng)戶貧困狀況具有重要影響。但是，這些研究都未曾涉及貧困的多維性，據(jù)此本文提出假說1：社會網(wǎng)絡可以顯著改善農(nóng)戶多維貧困的狀況。

社會網(wǎng)絡的另外一個重要功能就是顯著降低交易雙方的信息不對稱，其重要的信息甄別功能對以人緣、地緣為基礎的非正規(guī)金融具有重要影響(楊汝岱等，2011)。社會網(wǎng)絡作為非正規(guī)金融的載體可以顯著提高農(nóng)戶獲得民間借貸資金的能力(馬光榮等，2011)。在貧困的農(nóng)村，由于正規(guī)金融的缺位，貧困農(nóng)戶面臨嚴重的融資約束，而非正規(guī)金融與正規(guī)金融相比既具有替代性又具有互補性(Madestam，2014)，成為貧困農(nóng)戶融資的主要渠道(張兵等，2012)。農(nóng)村非正規(guī)金融可以通過為貧困農(nóng)戶提供資金支持改善農(nóng)戶貧困狀況(張寧等，2015)。在宏觀層面上的研究也表明非正規(guī)金融存在顯著的減貧效應(蘇靜等，2013)，且相對于正規(guī)金融具有更強的減貧力度(高遠東等，2014)。根據(jù)上述的研究分析看，社會網(wǎng)絡改善農(nóng)戶貧困狀況一個可能的途徑是社會網(wǎng)絡通過促進農(nóng)戶的非正規(guī)金融進而改善農(nóng)戶的多維貧困狀況。為驗證這一機制，本文提出假說2：社會網(wǎng)絡對農(nóng)戶多維貧困的影響并非直接影響，而是通過非正規(guī)金融緩解農(nóng)戶融資約束，間接影響農(nóng)戶的多維貧困狀況。

綜上所述，已有關于社會網(wǎng)絡、非正規(guī)金融與貧困方面的研究多是從單一的收入貧困的角度出發(fā)，缺乏對貧困多維度的考慮，因而無法全面反映貧困狀況。其次，現(xiàn)有文獻盡管肯定社會網(wǎng)絡或非正規(guī)金融對緩解貧困的作用，但較少能綜合考慮三者的關系以及社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困的作用機制。再次，關于非正規(guī)金融在社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困中的作用研究，定性分析者較多，定量測算者匱乏。

本文的主要探索體現(xiàn)在：第一，構建了農(nóng)戶多維貧困的評價體系，將社會網(wǎng)絡在緩解農(nóng)戶貧困方面的研究擴展到多維貧困的層次，并檢驗了社會網(wǎng)絡在緩解農(nóng)戶多維貧困方面發(fā)揮的作用；第二，將社會網(wǎng)絡、非正規(guī)金融與農(nóng)戶多維貧困綜合納入同一研究框架，揭示了“社會網(wǎng)絡→非正規(guī)金融→農(nóng)戶多維貧困”這一作用機制，更全面地概括了社會網(wǎng)絡、非正規(guī)金融與農(nóng)戶多維貧困三者的關系；第三，進一步測算了非正規(guī)金融在社會網(wǎng)絡緩解農(nóng)戶多維貧困過程中的中介效應占比，彌補了現(xiàn)有文獻中定量分析不足的缺憾。希望本文的研究能為精準扶貧新時期下有關農(nóng)戶貧困的研究提供新的視角和經(jīng)驗證據(jù)。

三、數(shù)據(jù)來源與指標選取

(一)數(shù)據(jù)來源。本文選取的數(shù)據(jù)來源于北京大學社會科學調查中心2014年開展的中國家庭追蹤調查(ChinaFamilyPanelStudies，CFPS)，該項目在2008年、2009年對北京、上海、廣州三地預調查的基礎上，2010年對全國25個省份進行了基線調查，2012年對全體樣本進行了第一次追蹤調查，2014年進行了第二次追蹤調查。CFPS旨在通過跟蹤收集個體、家庭和社區(qū)三個層次的微觀數(shù)據(jù)，反映中國的經(jīng)濟發(fā)展、人口福利與社會變遷，為研究與決策提供基礎數(shù)據(jù)支持。本文所使用的數(shù)據(jù)為2014年CFPS中的農(nóng)戶家庭調查數(shù)據(jù)，通過對樣本的篩選和刪去部分缺失值，我們獲得了6 692個樣本觀測數(shù)據(jù)。

(二)多維貧困的衡量。在鑒別農(nóng)戶家庭是否為多維貧困時，多維貧困的指標構建至關重要，以阿馬蒂亞·森(1999)為代表的學者將多維貧困定義為人的基本可行能力的剝奪。本文借鑒森的思想，結合國內外學者對多維貧困指標構建與測算方法(王小林、Alkire，2009；Alkire和Foster，2011；高艷云，2012)以及我國目前貧困的實際情況，兼顧樣本數(shù)據(jù)的可獲得性，建立以下9個指標來衡量農(nóng)戶的多維貧困狀況，*與國內外大部分的多維貧困研究相同，本文采用各指標等權重的方法。如表1所示。

表1 多維貧困指標與界定標準

農(nóng)戶家庭若上述任意一項指標界定為貧困，則界定該農(nóng)戶為一維貧困，賦值為1；若存在任意兩項指標為貧困，則界定為二維貧困，賦值為2；以此類推，若9項指標均為貧困，賦值為9。表2顯示了9個多維貧困指標下農(nóng)戶單維貧困的情況。統(tǒng)計結果顯示樣本農(nóng)戶中有17.87%的農(nóng)戶收入在國家貧困線以下，即通常所說的貧困戶，但存在更多的農(nóng)戶暴露在其他貧困狀況中。其中做飯燃料、衛(wèi)生設施和教育是較為突出的幾個貧困維度，衛(wèi)生設施的貧困狀況最為嚴重，有70.73%的農(nóng)戶沒有干凈的沖水式衛(wèi)生設施，其次48.86%的農(nóng)戶做飯仍然在使用柴草，而37.15%的農(nóng)戶受教育程度為文盲或半文盲。這些狀況存在的貧困人數(shù)均顯著高于國家認定的貧困戶，反映了現(xiàn)階段的扶貧工作仍需多方面考慮而不能僅考慮貧困戶的收入。其余的指標顯示17.08%的農(nóng)戶家庭存在住房困難，而農(nóng)戶的通電與資產(chǎn)狀況較好，僅有0.25%的農(nóng)戶家庭未通電，1.10%的農(nóng)戶家中沒有任何資產(chǎn)。

表2 農(nóng)戶單維貧困情況

表3則反映了農(nóng)戶的多維貧困狀況，數(shù)據(jù)顯示農(nóng)戶的多維貧困狀況多集中在一維、二維與三維貧困，三者的累計貧困發(fā)生率達到了78.25%，存在高維度多維貧困狀況的農(nóng)戶較少，樣本農(nóng)戶中最貧困的農(nóng)戶為七維貧困，僅有0.09%的農(nóng)戶。完全不貧困的農(nóng)戶同樣較少，僅有9.26%的農(nóng)戶不存在任何貧困狀況。

表3 農(nóng)戶多維貧困情況

(三)變量選取。

1.社會網(wǎng)絡。社會網(wǎng)絡的測度目前尚未形成一個統(tǒng)一的標準，現(xiàn)有研究主要是從個體社會網(wǎng)絡的表現(xiàn)與行為上進行測度，選取的指標主要集中在禮金支出(章元等，2009；楊汝岱等，2011；馬光榮等，2011；胡金焱等，2014)、親友數(shù)量(陳釗等，2009；胡楓等，2012)和政治地位(陳雨露等，2009；郭云南等，2014)三個方面。首先，政治地位盡管可以近似衡量社會網(wǎng)絡，但在研究貧困問題上不太適合，容易混淆政治地位本身帶來的影響。其次，親友數(shù)量可以作為社會網(wǎng)絡的代理變量，但遺憾的是本文的調查數(shù)據(jù)中沒有提供這一變量?？紤]到在我國這樣一個相對欠發(fā)達的農(nóng)村地區(qū)，農(nóng)戶家庭的社會網(wǎng)絡主要是依據(jù)人緣、親緣和地緣來建立的社會關系，而維系和發(fā)展這樣一個社會網(wǎng)絡的主要手段則是“禮尚往來”，即當親友家庭出現(xiàn)紅白喜事、建造新房或是逢年過節(jié)等重大事項時，農(nóng)戶登門拜訪通過贈予禮品或是禮金的方式來保持一種良好的社會關系，而農(nóng)戶在建立新的社會網(wǎng)絡時，通常的做法也是贈禮。因此，農(nóng)戶家庭的人情禮金支出越高可以近似地認為農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡規(guī)模越大越廣泛，據(jù)此本文選取“農(nóng)戶家庭人情禮支出”作為社會網(wǎng)絡的代理變量，農(nóng)戶家庭人情禮支出包括親朋好友家中出現(xiàn)紅白喜事、生育、升學和過節(jié)等產(chǎn)生的禮品禮金支出。*禮品支出折算成現(xiàn)金，與禮金支出加總。

盡管人情禮支出是識別農(nóng)戶社會網(wǎng)絡的重要方式，但是人情禮支出僅發(fā)生在親友家庭出現(xiàn)重大事項時，而平時農(nóng)戶與親朋好友之間的聯(lián)絡交往、相互拜訪同樣是維系與發(fā)展社會網(wǎng)絡的重要方式。因此，僅以人情禮支出來衡量農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡得出的結論可能不是很穩(wěn)健。為使本文的研究結果更具穩(wěn)健性，考慮到農(nóng)戶家庭平時維系發(fā)展社會網(wǎng)絡而產(chǎn)生的社會交往，本文設置“親友交往聯(lián)絡”*“親友交往聯(lián)絡”這一變量中數(shù)值1表示沒有交往，2表示不常交往(1年1-2次)，3表示偶爾交往(每半年1-3次)，4表示經(jīng)常交往(每月1次)。作為社會網(wǎng)絡的第二個代理變量，親友交往聯(lián)絡代表在過去一年中農(nóng)戶家庭與非同住親友之間通過聚會、拜訪等交往聯(lián)絡的頻率。一般而言，親友交往越頻繁的農(nóng)戶家庭社會網(wǎng)絡規(guī)模越大越廣泛。

2.非正規(guī)金融。由于社會網(wǎng)絡對農(nóng)戶多維貧困狀況的影響可能并非直接關系，而是有可能通過非正規(guī)金融改善農(nóng)戶融資條件，使貧困農(nóng)戶獲得資金支持，從而間接改變多維貧困狀況。在農(nóng)村地區(qū)，農(nóng)戶非正規(guī)金融借貸主要來源于親戚朋友借款以及地下錢莊、合會等民間借貸組織。因此，本文選取“農(nóng)戶非正規(guī)金融借貸額”來作為非正規(guī)金融的代理變量，非正規(guī)金融借貸額包括向親戚朋友借款以及所有正規(guī)金融機構以外的民間借貸組織借款尚未歸還的余額。非正規(guī)金融借貸額反映農(nóng)戶通過非正規(guī)金融渠道獲得資金支持量的大小，非正規(guī)金融的資金支持為農(nóng)戶脫貧提供了物質保障，預期改善農(nóng)戶的多維貧困狀況。

3.農(nóng)戶特征變量。研究農(nóng)戶多維貧困狀況的過程中，為控制社會網(wǎng)絡對農(nóng)戶多維貧困的影響，本文設置農(nóng)戶特征變量作為控制變量，具體包括農(nóng)戶戶主年齡、戶主性別、是否成家*“是否成家”這一變量主要是衡量家庭的責任感，而一般結過婚的人的家庭責任感要比沒結婚的高而無論是否離異，因此我們將婚姻狀態(tài)為在婚、同居、離婚和喪偶均歸類為已成家，而未婚則為未成家。與農(nóng)戶家庭規(guī)模(人口數(shù))。農(nóng)戶戶主的特征在一定程度上影響農(nóng)戶多維貧困狀況，不同年齡段的戶主顯然會產(chǎn)生不同的經(jīng)濟行為，戶主為女性可能在家庭投資決策方面趨于保守；已經(jīng)成家可能在為人處世上有更多的責任感，經(jīng)濟行為更為理性；而農(nóng)戶家庭成員越多，則反映農(nóng)戶人力資源越豐富，生產(chǎn)能力越高，這些都有可能影響農(nóng)戶的多維貧困狀況。此外，考慮到戶主年齡對農(nóng)戶多維貧困可能存在非線性影響，中年戶主更有可能改善農(nóng)戶的多維貧困狀況，本文加入戶主年齡的平方作為控制變量。

4.村級特征變量?？紤]到農(nóng)戶家庭所處行政村地理位置對農(nóng)戶多維貧困可能造成一定影響，本文在計量模型中設置所在村莊到最近集鎮(zhèn)距離、本縣縣城距離以及本省省城距離作為村級控制變量。同時，自然災害等情況可能對農(nóng)戶貧困狀況造成一定影響，在自然災害較為頻繁的地方可能加深農(nóng)戶的多維貧困狀況。因此，我們設置“本村是否屬于自然災害頻發(fā)區(qū)”這一虛擬變量來控制自然災害的影響。此外，考慮到我國地區(qū)間差異較大且發(fā)展不均衡，本文在模型中加入省級控制變量。

選取變量的描述性統(tǒng)計見表4。樣本農(nóng)戶中有80.36%的農(nóng)戶存在人情禮支出，平均支出禮金為2 765.49元，*為便于直觀表達，農(nóng)戶人情禮支出與非正規(guī)金融借貸額在統(tǒng)計性描述中采用元為單位，在后面的計量回歸中采用萬元為單位。占農(nóng)戶平均收入*樣本農(nóng)戶家庭的平均收入經(jīng)測算為42 266.72元。的6.54%，親友交往聯(lián)絡的平均值為3.37，標準差為0.89?？梢?，農(nóng)戶社會交往較為頻繁并花費較高比例的收入用以維持發(fā)展社會網(wǎng)絡關系。農(nóng)戶非正規(guī)金融借貸平均金額為14 104.45元，借貸發(fā)生率為29.92%，標準差較高表明農(nóng)戶之間非正規(guī)金融借貸的資金量上存在顯著差異。此外，約有17%的農(nóng)戶地處自然災害頻發(fā)區(qū)。

表4 變量的描述性統(tǒng)計

四、社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困的實證分析

(一)模型設定。本文研究的被解釋變量是農(nóng)戶的多維貧困狀況，用多維貧困的維度數(shù)表示，依據(jù)上文的多維貧困指標，數(shù)值1-9分別表示農(nóng)戶存在一維貧困到九維貧困，數(shù)值0表示不存在任何貧困狀況。由于被解釋變量“農(nóng)戶多維貧困”數(shù)值具有內在的排序性質，屬于排序數(shù)據(jù)(ordered data)，數(shù)值越大表示農(nóng)戶陷入的貧困狀態(tài)越深，如果單純使用OLS進行估計，容易把數(shù)據(jù)之間的排序視為基數(shù)處理，如果使用多元Probit模型，又會忽略數(shù)據(jù)的排序關系。因此，本文采用針對排序數(shù)據(jù)廣泛使用的有序Probit模型(orderedProbitmodel)進行估計，模型的設定形式為：

(1)

(2)

其中：r0

yi=α0+α1societyi+α2Xi+εi

(3)

(二)實證結果分析。表5匯報了社會網(wǎng)絡對農(nóng)戶多維貧困狀況影響的估計結果，模型(1)至(3)顯示，“農(nóng)戶家庭人情禮支出”在1%的顯著性水平下負向影響農(nóng)戶多維貧困狀況，說明農(nóng)戶社會交往支出的人情禮增多可以顯著降低農(nóng)戶多維貧困的貧困維度，改善貧困狀況，這種影響即使在控制農(nóng)戶特征變量、村級特征變量和省級控制變量的情況下仍然有效。上述結果表明農(nóng)村地區(qū)社會網(wǎng)絡越廣泛的家庭可以顯著改善農(nóng)戶的多維貧困狀況，降低農(nóng)戶多維貧困的維度?？紤]到人情禮支出僅發(fā)生在親友家庭有重大事項時，僅以此來作為社會網(wǎng)絡代理變量容易忽略農(nóng)戶平時的社會交往，而“親友交往聯(lián)絡”則不受此影響，亦能反映農(nóng)戶平時的社會網(wǎng)絡。模型(4)至(6)匯報了“親友交往聯(lián)絡”對農(nóng)戶多維貧困的影響，結果顯示“農(nóng)戶親友交往聯(lián)絡” 在1%的顯著性水平下負向影響農(nóng)戶多維貧困狀況，說明親友交往聯(lián)絡越頻繁的農(nóng)戶越不易陷入較深的多維貧困狀態(tài)。上述結果表明代表社會網(wǎng)絡的第二個代理變量同樣反映農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡越廣泛、規(guī)模越大可以幫助農(nóng)戶脫離多維貧困，且結果穩(wěn)健。總體而言，表5的實證結果說明了社會網(wǎng)絡是改善農(nóng)戶多維貧困的重要決定因素。

表5 社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困的估計結果

注：括號內為z值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平。

農(nóng)戶特征控制變量方面，回歸結果顯示戶主年齡顯著負向影響農(nóng)戶多維貧困，年齡平方為顯著正向影響，表明戶主的年齡與多維貧困狀態(tài)存在“U”形關系，即那些中年的農(nóng)戶戶主更有可能改善多維貧困狀況，中年戶主相對于少年與老年戶主體力更具優(yōu)勢且擁有一定的經(jīng)驗與資源，更能帶領家庭脫貧致富。農(nóng)戶戶主性別顯著負向影響多維貧困，表明男性戶主更能幫助家庭脫貧。一般而言，農(nóng)村地區(qū)戶主就是家中的“頂梁柱”，對家庭決策與狀態(tài)改變具有重要影響，男性戶主相對女性而言做出的決策更加穩(wěn)健且獲取資源能力更強，更有利于農(nóng)戶脫貧?！笆欠癯杉摇边@一變量顯著負向影響多維貧困，說明已經(jīng)結婚成家的家庭陷入多維貧困的概率較小，“成家立業(yè)”在農(nóng)村更多代表的是一種責任感，已經(jīng)成家的農(nóng)戶在決策時必須考慮家庭的發(fā)展，更有利于脫離多維貧困。農(nóng)戶家庭規(guī)模在統(tǒng)計上不顯著，表明該因素對農(nóng)戶多維貧困的影響不大。

村級特征控制變量方面，回歸結果顯示農(nóng)戶所在村到最近集鎮(zhèn)的距離、本縣縣城的距離與本省省城的距離均在1%的顯著性水平下正向影響農(nóng)戶多維貧困，說明農(nóng)戶距離最近集鎮(zhèn)、縣城和省城越遠，陷入多維貧困的狀態(tài)越深。這表明位于集鎮(zhèn)、縣城和省城這樣的資源交換便利、發(fā)展機會更多的地方的農(nóng)戶更有利于改善多維貧困狀況，農(nóng)戶可以更方便地獲取城市中的各種資源。“本村是否屬于自然災害頻發(fā)區(qū)”在控制省級變量的情況下不再顯著，說明這一因素對農(nóng)戶多維貧困不具有較大的影響力。

由于有序Probit模型估計的系數(shù)顯示的信息不全面，只能從系數(shù)的符號與顯著性上給出有限的信息。因此，我們進一步計算了各解釋變量對農(nóng)戶多維貧困影響的邊際效應。表6和表7分別是利用表5的模型(3)與模型(6)的估計結果計算的社會網(wǎng)絡兩個代理變量人情禮支出和親友交往聯(lián)絡對農(nóng)戶多維貧困影響的邊際效應。具體來看，農(nóng)戶的人情禮支出每增加1萬元，可以使農(nóng)戶完全不貧困的概率增加2.99%，一維貧困的概率增加4.80%，二維貧困的變化不顯著，三維貧困的概率減少3.83%，四維貧困的概率減少2.74%，五維貧困的概率減少1%，六維貧困的概率減少0.18%，七維貧困的概率減少0.03%。農(nóng)戶親友交往聯(lián)絡的實證結果與人情禮支出增加的結果類似，親友交往聯(lián)絡每上升一個等級，會顯著降低農(nóng)戶三維貧困到七維貧困的概率，二維貧困變化不顯著，完全不貧困與一維貧困的概率增加。表明社會網(wǎng)絡對中間層次多維貧困的農(nóng)戶改善的效果更大。盡管社會網(wǎng)絡的擴大使農(nóng)戶一維貧困的概率上升，二維貧困的變化不顯著，但其顯著降低了農(nóng)戶三維貧困到七維貧困的概率，而聯(lián)合國在人類發(fā)展報告的多維貧困指數(shù)測算中將1/3以上指標存在貧困定義為多維貧困，Alkire和Santos(2014)定義多維貧困的截斷點為30%。因此，我們仍然可以認為社會網(wǎng)絡可以顯著改善農(nóng)戶的多維貧困狀況。

表6 農(nóng)戶家庭人情禮支出對農(nóng)戶多維貧困影響的邊際效應

注：括號內為z值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平，系數(shù)0.0000表示數(shù)值為小數(shù)點后5位以上，四舍五入后為0。表7同。

表7 親友交往聯(lián)絡對農(nóng)戶多維貧困影響的邊際效應

五、社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困的作用機制

以上實證分析表明，社會網(wǎng)絡可以顯著改善農(nóng)戶多維貧困狀況，幫助農(nóng)戶脫貧，但是社會網(wǎng)絡具體影響農(nóng)戶多維貧困的作用機制尚不明確。而由于正規(guī)金融的缺位，非正規(guī)金融在農(nóng)村地區(qū)的融資借貸活動中占據(jù)極為重要的地位，非正規(guī)金融的存在為農(nóng)戶的經(jīng)濟活動提供了必要的資金支持，緩解農(nóng)戶融資約束，對改善農(nóng)戶的貧困狀況具有重要作用(張寧等，2015)。因此在我國農(nóng)村地區(qū)這樣一個鄉(xiāng)土社會，社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困的重要途徑之一可能是提高獲得非正規(guī)金融信貸的可能性，使貧困農(nóng)戶獲得非正規(guī)金融的借貸資金從而改善其貧困狀況。為進一步檢驗非正規(guī)金融在社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困過程中的作用，本文運用中介效應檢驗與測算以對此進行論證。

(一)中介效應的檢驗方法。中介效應(mediation effect)概念的提出最早源于心理學研究，指的是變量X對變量Y的影響過程并非直接影響，而是通過變量M間接影響，變量M稱之為中介變量。隨著中介效應研究的深入，中介效應已經(jīng)產(chǎn)生了較為成熟的檢驗方法。溫忠麟等(2004)提出了一個較為完善的中介變量檢驗方法，相較于以前的單一檢驗方法同時考慮了第一類錯誤率(棄真錯誤率)和第二類錯誤率(存?zhèn)五e誤率)的控制。此外，該方法可以區(qū)分完全中介效應與部分中介效應。因此，本文借鑒這一中介效應檢驗方法來檢驗非正規(guī)金融在社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困過程中的作用機制。

根據(jù)中介效應檢驗程序，結合本文的研究內容，首先設定如下三個計量模型：

multipovertyi=α0+α1societyi+α2Xi+εi

(4)

debt_infi=β0+β1societyi+β2Xi+εi

(5)

multipovertyi=δ0+δ1societyi+δ2debt_infi+δ3Xi+εi

(6)

其中：multipovertyi表示農(nóng)戶多維貧困，debt_infi表示非正規(guī)金融，societyi表示社會網(wǎng)絡，Xi表示所有的控制變量，εi為隨機擾動項。具體檢驗程序如圖1所示。

圖1 中介效應的檢驗程序

按照上述檢驗程序，首先需要測算三個計量模型，而(4)式的計量模型已經(jīng)在表5進行了匯報，接下來我們將進一步對(5)式的計量模型進行估計。

(二)社會網(wǎng)絡對非正規(guī)金融的影響。(5)式考察的是社會網(wǎng)絡對非正規(guī)金融的影響，由于被解釋變量為農(nóng)戶非正規(guī)金融借貸額，考慮到大部分農(nóng)戶沒有進行非正規(guī)金融借貸，樣本數(shù)據(jù)中存在較多的零值，如果單純使用OLS可能得不到一致的估計值且回歸結果不夠穩(wěn)健，為此，本文同時使用Tobit模型來修正這一偏誤。

表8匯報了社會網(wǎng)絡對非正規(guī)金融影響的估計結果，其中模型(1)和模型(3)為普通OLS估計結果，模型(2)和模型(4)為運用Tobit模型的估計結果。模型(1)結果顯示，“農(nóng)戶家庭人情禮支出”在1%的顯著性水平下正向影響非正規(guī)金融借貸額，說明農(nóng)戶人情禮支出的越多，從非正規(guī)金融借到的資金也就越多。這一結果表明廣泛的社會網(wǎng)絡可以獲得非正規(guī)金融更多的資金支持，緩解農(nóng)戶融資約束的難題。我們在使用Tobit模型對樣本數(shù)據(jù)進行處理后，農(nóng)戶人情禮支出這一變量仍然在1%的顯著性水平下正向影響非正規(guī)金融借貸額，證明該結論具有穩(wěn)健性，對比兩者的回歸結果可見，模型(2)中社會網(wǎng)絡的系數(shù)估計值要高于模型(1)，說明OLS模型的回歸結果可能低估了社會網(wǎng)絡的影響。

模型(3)和模型(4)顯示，代表社會網(wǎng)絡的第二個代理變量“親友交往聯(lián)絡”顯著正向影響非正規(guī)金融借貸額，說明農(nóng)戶與親友的交流來往越頻繁可以獲得更多的非正規(guī)金融借貸資金。這一結果進一步論證了農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡越廣泛，就可以獲得更多的非正規(guī)金融借貸資金的支持，緩解農(nóng)戶的融資約束。

農(nóng)戶特征變量方面，模型(1)和模型(3)的回歸結果顯示，農(nóng)戶家庭規(guī)模顯著正向影響非正規(guī)金融借貸額，說明農(nóng)戶家庭人口數(shù)越多，越能獲得非正規(guī)金融的資金支持，反映了農(nóng)村家庭人口規(guī)模是民間借貸還款的重要保障之一。戶主年齡、年齡平方、性別和是否成家在統(tǒng)計上不顯著，說明這些因素對農(nóng)戶非正規(guī)金融借貸的影響不大。模型(2)和模型(4)的回歸結果顯示，農(nóng)戶家庭規(guī)模同樣顯著正向影響非正規(guī)金融借貸額。此外，“是否成家”顯著正向影響非正規(guī)金融借貸額，反映了已經(jīng)成家的農(nóng)戶更容易受到非正規(guī)金融放貸者的青睞。戶主年齡的平方顯著負向影響非正規(guī)金融借貸額，但戶主年齡這一變量在統(tǒng)計上不顯著，因此該因素并沒有實質上的涵義。戶主性別在統(tǒng)計上不顯著，說明此因素對農(nóng)戶非正規(guī)金融借貸影響不大。

村級特征變量方面，模型(1)和模型(3)中的四個變量均在統(tǒng)計上不顯著，而模型(2)和模型(4)中，與預期不太相符的是農(nóng)戶所在村到所在省城的距離顯著正向影響非正規(guī)金融借貸額，說明農(nóng)戶離省城越遠反而可以獲得更多的非正規(guī)金融借貸資金。其實這不難解釋，非正規(guī)金融借貸屬于一種非正式的借貸形式，一般多存在于農(nóng)村地區(qū)，在城市中較為少見，而省城是全省的中心，非正規(guī)金融由于受到嚴格監(jiān)管反而較少存在。因此，農(nóng)戶距離省城較近可能難以獲得非正規(guī)金融借貸資金。

表8 社會網(wǎng)絡影響非正規(guī)金融的估計結果

注：括號內為t值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平。

(三)中介效應的檢驗與估計。表9匯報了中介效應的檢驗與估計結果，其中公式(6)的回歸結果如模型(3)和模型(6)所示。模型(1)至模型(3)顯示的是社會網(wǎng)絡第一個代理變量“農(nóng)戶家庭人情禮支出”的估計結果，按照中介效應的檢驗程序，首先系數(shù)α1的檢驗結果為顯著；其次依次檢驗系數(shù)β1和δ2，兩者的檢驗結果均為顯著；最后，系數(shù)δ1的檢驗結果同樣顯著。說明非正規(guī)金融的中介效應成立，但并非完全中介效應而是部分中介效應。模型(4)至模型(6)中，社會網(wǎng)絡第二個代理變量“親友交往聯(lián)絡”的實證結果同樣顯示非正規(guī)金融在社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困的過程中存在中介效應，且為部分中介效應。對此，我們參照Mackinnon等(1995)提出的中介效應占比測算方法對上述結果顯示的部分中介效應占比進行測算，具體的測算方法為：

MediatedEffect=δ2×β1/(δ2×β1+δ1)

(7)

測算得到的中介效應占比分別為9.99%和4.20%，這意味著農(nóng)戶家庭人情禮支出對農(nóng)戶多維貧困的影響效應中有9.99%的比例來自非正規(guī)金融，而非正規(guī)金融在農(nóng)戶親友交往聯(lián)絡對農(nóng)戶多維貧困影響的中介效應占比則為4.20%。實證結果表明，在我國農(nóng)村地區(qū)社會網(wǎng)絡對農(nóng)戶貧困的影響中，可以通過提高非正規(guī)金融的信貸可獲得性，獲得非正規(guī)金融更多的資金支持來改善農(nóng)戶的多維貧困狀況。事實上，在我國農(nóng)村地區(qū)這樣一個“鄉(xiāng)土社會”中，往往更重視人情關系，農(nóng)戶之間的人情交往通常被視為維系雙方信任的重要保障，廣泛的社會網(wǎng)絡可以增進他人對農(nóng)戶本身的了解，降低雙方的信息不對稱，減少交易雙方的博弈次數(shù)。對非正規(guī)金融的借款人而言，貸款給社會網(wǎng)絡廣泛的農(nóng)戶會產(chǎn)生一種正向激勵并降低不良貸款的風險，因為一旦農(nóng)戶出現(xiàn)不良貸款，其廣泛的社會網(wǎng)絡會迅速傳遞這一信息，農(nóng)戶后續(xù)貸款的門檻將會大大提高，從而對農(nóng)戶的道德風險產(chǎn)生約束。因此，社會網(wǎng)絡實際上形成了農(nóng)戶借貸過程中的一種“隱性抵押”。而依托于社會網(wǎng)絡的非正規(guī)金融借貸資金則為農(nóng)戶的經(jīng)濟活動提供了最低資金支持，這種資金支持對貧困農(nóng)戶而言具有重要意義，平滑了農(nóng)戶各期消費，幫助農(nóng)戶形成自我發(fā)展能力，提高了農(nóng)戶各方面的福利水平，最終為農(nóng)戶多維貧困狀況的改善提供了重要保障。

表9 中介效應的檢驗與估計結果

注：括號內為z值，*、**和***分別表示10%、5%和1%顯著性水平。

六、結論與政策性建議

我國目前正處在精準扶貧新時期，貧困的多發(fā)性與表現(xiàn)形式的不斷演變已成為當今貧困問題的新特點，而社會網(wǎng)絡和非正規(guī)金融在我國農(nóng)村這樣一個重視人情關系的鄉(xiāng)土社會中具有非常重要的地位，農(nóng)戶的多維貧困與社會網(wǎng)絡和非正規(guī)金融息息相關。本文利用2014年中國家庭追蹤調查(CFPS)數(shù)據(jù)，實證檢驗了社會網(wǎng)絡對農(nóng)戶多維貧困的影響，研究結果表明，農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡可以顯著改善農(nóng)戶的多維貧困狀況，社會網(wǎng)絡越廣泛的農(nóng)戶越不易陷入程度更深的多維貧困中，社會網(wǎng)絡對中間層次多維貧困農(nóng)戶的改善效果更大。對社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困作用機制的進一步研究發(fā)現(xiàn)：一是社會網(wǎng)絡對農(nóng)戶的非正規(guī)金融借貸具有顯著正向影響，廣泛的社會網(wǎng)絡可以獲得非正規(guī)金融更多的資金支持；二是社會網(wǎng)絡通過影響農(nóng)戶非正規(guī)金融借貸進而改善農(nóng)戶的多維貧困，即遵循“社會網(wǎng)絡→非正規(guī)金融→農(nóng)戶多維貧困”這樣一種作用機制；三是在重視人情關系的農(nóng)村地區(qū)，社會網(wǎng)絡實際上成為了農(nóng)戶借貸的一種“隱性抵押”，農(nóng)戶以此獲得非正規(guī)金融資金的支持進而實現(xiàn)脫貧致富。

上述結論對我國目前制定實施精準扶貧和“三農(nóng)”發(fā)展政策具有一定啟示意義。第一，農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡在助其脫貧過程中發(fā)揮積極作用，在相對落后的農(nóng)村地區(qū)，政府應充分考慮社會網(wǎng)絡這類非正式制度的影響力?；鶎诱梢越M織農(nóng)戶形成互助小組，宣傳互幫互助精神，發(fā)展農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡，特別是要發(fā)揮出基層社區(qū)對貧困戶的支持作用。此外，也可以利用農(nóng)戶現(xiàn)有的社會網(wǎng)絡，動態(tài)監(jiān)測與識別農(nóng)戶的多維貧困狀況，降低農(nóng)戶致貧、返貧的可能性。第二，社會網(wǎng)絡為農(nóng)村非正規(guī)金融提供了信息傳遞的功能，降低了雙方信息不對稱。正規(guī)金融機構也可以借鑒這一模式，在對農(nóng)戶貸款申請審核時，除考慮農(nóng)戶的抵押擔保等財務信息外，還可以參考道德品質、鄰里評價、誠信程度等基于社會網(wǎng)絡獲取的非財務信息，綜合評價農(nóng)戶的信用狀況。這樣既可以充分挖掘出潛在的貸款客戶，也可以為抵押擔保品不足的貧困農(nóng)戶提供貸款資金支持，發(fā)揮好金融在精準扶貧攻堅戰(zhàn)中的作用。第三，非正規(guī)金融成為農(nóng)村居民融資的重要渠道，填補了農(nóng)村金融的空白之處，政府和監(jiān)管機構對非正規(guī)金融不宜采用一味抑制的策略，堵不如疏，應當重視非正規(guī)金融在農(nóng)村地區(qū)的地位與積極作用，加快推進非正規(guī)金融的合法化進程，制定非正規(guī)金融的監(jiān)管紅線，積極引導合規(guī)的非正規(guī)金融加入精準扶貧體系中，實現(xiàn)“造血式”扶貧。

最后，由于數(shù)據(jù)方面的限制，本文還存在一些可擴展之處。雖然，本文從新的角度解析了非正規(guī)金融在社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困過程中的中介機制，但社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困過程中也有可能存在其他的作用機制，我們的結論也證明了非正規(guī)金融在社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困過程中是存在部分中介效應的，完整地解析社會網(wǎng)絡影響農(nóng)戶多維貧困的機制還有待更深入的探討，這也是未來的研究可以突破的一個方向。

[1]高帥，畢潔穎. 農(nóng)村人口動態(tài)多維貧困:狀態(tài)持續(xù)與轉變[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，2016，26(2):76-83.

[2]高艷云. 中國城鄉(xiāng)多維貧困的測度及比較[J]. 統(tǒng)計研究，2012，(11):61-66.

[3]高遠東，張衛(wèi)國. 中國農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展的減貧效應研究[J]. 西南民族大學學報(人文社科版)，2014，(12):116-120.

[4]郭云南，姚洋，Jeremy Foltz.宗族網(wǎng)絡與村莊收入分配[J]. 管理世界，2014，(1):73-89.

[5]郭云南，張晉華，黃夏嵐. 社會網(wǎng)絡的概念、測度及其影響:一個文獻綜述[J]. 浙江社會科學，2015，(2):122-132.

[6]胡楓，陳玉宇. 社會網(wǎng)絡與農(nóng)戶借貸行為——來自中國家庭動態(tài)跟蹤調查(CFPS)的證據(jù)[J]. 金融研究，2012，(12):178-192.

[7]胡金焱，張博. 社會網(wǎng)絡、民間融資與家庭創(chuàng)業(yè)——基于中國城鄉(xiāng)差異的實證分析[J]. 金融研究，2014，(10):148-163.

[8]蘇靜，胡宗義，唐李偉,等. 農(nóng)村非正規(guī)金融發(fā)展減貧效應的門檻特征與地區(qū)差異——基于面板平滑轉換模型的分析[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟，2013，(7):58-71.

[9]王春超，葉琴. 中國農(nóng)民工多維貧困的演進——基于收入與教育維度的考察[J]. 經(jīng)濟研究，2014，(12):159-174.

[10]楊汝岱，陳斌開，朱詩娥. 基于社會網(wǎng)絡視角的農(nóng)戶民間借貸需求行為研究[J]. 經(jīng)濟研究，2011，(11):116-129.

[11]張兵，張寧. 農(nóng)村非正規(guī)金融是否提高了農(nóng)戶的信貸可獲性?——基于江蘇1202戶農(nóng)戶的調查[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟，2012，(10):58-68.

[12]張寧，張兵. 農(nóng)村非正規(guī)金融、農(nóng)戶內部收入差距與貧困[J]. 經(jīng)濟科學，2015，(1):53-65.

[13]張全紅，周強. 中國多維貧困的測度及分解:1989～2009年[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究，2014，(6):88-101.

[14]周曄馨，葉靜怡. 社會資本在減輕農(nóng)村貧困中的作用:文獻述評與研究展望[J]. 南方經(jīng)濟，2014，(7):35-57.

[15]鄒薇，方迎風. 關于中國貧困的動態(tài)多維度研究[J]. 中國人口科學，2011，(6):49-59.

[16]Alkire S，F(xiàn)oster J. Counting and multidimensional poverty measurement[J]. Journal of Public Economics，2011，95(7-8):476-487.

[17]Alkire S，Santos M E. Measuring acute poverty in the developing world: Robustness and scope of the multidimensional poverty index[J]. World Development，2014，59(1):251-274.

[18]Alkire S，Seth S. Multidimensional poverty reduction in India between 1999 and 2006: Where and how?[J]. World Development，2015，72(8):93-108.

[19]Attanasio O，Meghir C. Risk pooling，risk preferences，and social networks[J]. American Economic Journal Applied Economics，2012，4(2):134-67.

[20]Chantarat S，Barrett C B. Social network capital，economic mobility and poverty traps[J]. Journal of Economic Inequality，2011，2(2):1-22.

[21]Madestam A. Informal finance: A theory of moneylenders[J]. Journal of Development Economics，2014，107(1):157-174.

[22]Zhang J，Zhao Z. Social-family network and self-employment: Evidence from temporary rural-urban migrants in China[J]. Social Science Electronic Publishing，2011，4(1):1-21.

(責任編輯 許 柏)

Social Networks, Informal Finance and Multidimensional Poverty of Farmers

Tan Yanzhi, Zhang Zihao

(SchoolofBusiness,XiangtanUniversity,Xiangtan411105,China)

In the background of the implementation of precise poverty alleviation and accurate poverty alleviation strategy, this paper constructs the multidimensional poverty evaluation system and uses 2014 China Family Panel Studies (CFPS) data, to empirically examine the mechanism of the relationship between social networks, informal finance and multidimensional poverty of farmers and its mediation effect. It arrives at the conclusions as follows: firstly, social networks can significantly improve the multidimensional poverty of farmers, and play the greatest role in poverty reduction of the middle-level multidimensional poverty farmers; secondly, social networks have significantly positive influences on farmers’ informal finance borrowing; thirdly, social networks can alleviate the financing constraints of poor farmers and then improve the multidimensional poverty of farmers by influencing the farmers’ informal finance borrowing, namely the improvement of multidimensional poverty to achieve precise poverty alleviation or poverty alleviation follows the mechanism of “social networks to the informal finance, and then to multidimensional poverty of farmers”. It means that social networks actually become a “hidden mortgage” in the process of farmers’ borrowing, and it makes farmers to gain informal financial funding for improving multidimensional poverty and overcoming poverty.

social network; informal finance; multidimensional poverty; mediation effect

2016-11-20

國家自然科學基金面上項目(71273220)；教育部人文社會科學基金項目(12YJA790121)

譚燕芝(1962-)，女，湖南株洲人，湘潭大學商學院教授，博士生導師； 張子豪(1991-)，男，湖南株洲人，湘潭大學商學院博士研究生。

F832.3

A

1001-9952(2017)03-0043-14

10.16538/j.cnki.jfe.2017.03.004