兄弟姐妹数量与农村家庭收入增长关系的研究

刘 琦，马 静，李宝怀

(1.延安大学 公共管理学院，陕西 延安 716000；2.江西财经大学 生态经济研究院，江西 南昌 330013)

0 引言

长期以来，中国农村生育率高于城镇和全国平均水平，即使在计划生育高压政策下，农户家庭仍然生育了较多的子女，特别是20世纪50～70年代，农村总体生育率维持在6左右，最高达到7.78[1]。高生育率意味着子女一代的兄弟姐妹数增多，个体的核心社会关系得以扩展。源于血缘的社会关系被认为是最稳定的一种无形资本，同时也是最容易被开发的资本[2]，被学术界称为“强关系”社会资本[3]。近年来，血缘型社会资本与个人及家庭的关系受到诸多研究者的关注。Mogues等[4](2005)将其视为一种无形资产，可以带来更多的机会和收入。与社区型社会资本相比，血缘型社会资本在农村发展中具有更大作用，能够提高创业资源的可得性和农民涉农创业的绩效[5-6]。郭云南等[7](2013)的研究表明，以血缘关系结成的宗族网络为劳动力流动提供了一种社会保险。申云[8](2016)认为，在农村兄弟姐妹较多的家庭里，凭借家族势力能够获取正规金融机构的贷款支持。相关研究均以某个国家或者地区作为研究范围，由于各个国家和地区文化及制度背景的差别，侧重考察具体血缘关系的不同，使用的数据和方法各异，因而研究结论带有某种特殊性，但均揭示出以血缘为纽带的社会关系网络对于个人及其家庭的重要性。本文将研究范围限定为中国农村地区，探讨了兄弟姐妹数量对家庭收入的影响，包括：兄弟姐妹数量对家庭收入的效应在中国特色制度背景下的农村地区是否存在？若存在，产生效应的机制是什么？作用方式是线性还是非线性？在评述相关文献的基础上，提出了兄弟姐妹数与农户收入之间关系的3个理论假设，采用CHIP 2013数据和计量经济学方法进行实证检验，最后引申出政策含义。

1 文献评述

根据研究关注点的不同，将现有相关文献归纳为以下几类：(1)兄弟姐妹数与教育获得。Becker等[9-10]将经济学分析方法引入家庭生育行为研究，构建的“子女量质替代”模型(child-quantity child-quality trade-off)表明，子女的数量与质量(受教育程度)之间负相关。Blake[11](1989)在一项关于美国白人的研究中提出了著名的“稀释效应”理论，即由父母提供的关爱、物质、机会等资源随着家庭规模的扩大，每个子女获得的资源被“稀释”，进而降低了个体的受教育程度。Hanushek[12](1992)、Booth[13](2009)等采用特定区域数据进行实证检验，研究结果支持了“稀释效应”的存在。但Kelley[14](1996)认为当兄弟姐妹增多时，父母会通过延长工作时间、增加储蓄或者牺牲其他活动开支来保证家庭资源的充足，并且兄弟姐妹之间可以共享家庭内部教育资源，所以规模大的家庭有助于子女的教育获得。也有研究结论得出两者之间无显著的相关性[15]。(2)兄弟姐妹数与智力发育及健康水平。家庭规模不仅对个体受教育程度具有“稀释效应”，也会影响个体的健康和智力。Hagen等[16](2006)研究表明家庭规模与孩子的身体状况负相关，但Baranowska等[17](2017)的最新研究显示，在瑞典较大家庭里长大的个体与其成人后的死亡率无关。Zajonc等[18](1975)通过分析家庭规模、出生顺序、年龄间隔与IQ的关系表明，独生子女在智力方面比拥有众多兄弟姐妹的儿童更有优势。而聂景春等[19](2016)的实证研究显示，随着兄弟姐妹数的增加，儿童在心理健康和学业方面呈现先好后差的非线性关系。(3)兄弟姐妹数与个体收入。兄弟姐妹数通过影响个体受教育程度和健康进而影响其收入水平。Anders等[20](1998)对芬兰、瑞典和美国的研究得出，在芬兰和瑞典，拥有7个及以上兄弟姐妹的个体收入比拥有较少兄弟姐妹的个体收入低15%～20%，美国则低30%～35%。Lampi等[21](2011)在区分了同父同母兄弟姐妹和同父异母兄弟姐妹后，发现两类兄弟姐妹数均与个体成人后的收入负相关。Skog[22](2016)分别对贫困和富裕家庭的兄弟姐妹数与个体收入之间关系进行估计，结果显示贫困家庭的独生子女以及拥有众多兄弟姐妹的孩子与其成人后的收入负相关，拥有一个弟或妹的个体与其成年收入正相关，而这种正负相关性在富裕家庭里不存在。

上述具有代表性的文献为本文开展研究提供了丰富的理论基础和分析方法，而综合分析现有文献发现，尚有诸多问题值得深入探讨：一是现有研究均集中分析了兄弟姐妹数与个体收入之间的相关性，对兄弟姐妹数与个体所在家庭收入之间的关系未给予足够关注。兄弟姐妹作为一种重要的社会网络资源，其数量多寡不仅影响个体自身收入，而且对个体的家庭总收入也应具有外部效应。二是在实证分析时，已有文献侧重于检验因变量与兄弟姐妹数之间的线性关系，但忽略了两者之间存在非线性关系的可能性，特别在研究兄弟姐妹数与家庭收入的关系时应全面考虑各种影响机制。三是现有文献鲜有以中国农村家庭为分析样本去探究兄弟姐妹型社会资本对家庭收入的影响。由于中国农村与其他国家或地区的基本经济社会背景存在差异，兄弟姐妹数与个体家庭收入之间的关系可能具有某种特殊性。本文将研究背景置于中国农村特殊制度框架下讨论，研究视野扩展至分析兄弟姐妹数与家庭收入的关系，论证兄弟姐妹数对家庭收入的正反两方面的影响机制。

2 研究假设

根据现有相关研究结论，进一步推论得出兄弟姐妹数对农户收入的影响既存在正向效应也存在负向效应，最终影响取决于两者的净效应，故本文提出以下3个研究假设。

假设1：一定数量范围内的兄弟姐妹对农户收入具有正效应。

兄弟姐妹作为个体的核心社会资本，必然通过影响家庭生产经营活动进而对收入产生效应，尤其在中国农村经济社会发展现状和制度政策大背景下更能显现出正效应。具体表现为：(1)互助效应。中国经济改革的浪潮首先在农村地区掀起，实行了“统分相结合”的家庭联产承包责任制，但实践中体现更多的是“分”的状态，集体组织在农业生产中的作用未得到有效发挥。一方面，在中国农村生产力水平较低和抵御自然灾害能力较弱的状况下，生产过程中往往需要农户之间的相互帮助，如农忙季节的抢种抢收就需要更多的劳动力在短时间内完成，以免延误农时而遭受损失。由于血缘关系以及居住距离较短的缘故，这种互助活动自然首先发生在兄弟姐妹家庭之间。另一方面，在中国农村现有的产权制度安排下，农民因缺乏足够的抵押品，正规金融机构的高门槛以及借贷的高成本，阻碍了农民获得融资的机会。因此，“在农村，农户借贷往往首先倾向于向兄弟姐妹借款，所以兄弟姐妹数越多，农户能够借到款的可能性也就越大”[23]。兄弟姐妹之间在人力、财力等方面低成本、高效率的互助，无疑会增加各家庭的收益。(2)规模经济效应。大型农业机械设备和先进的生产技术有利于提高农业生产率，然而其高昂的价格和较长的投资回报周期，加之农村金融市场发展滞后，单家独户的自有资本积累难以达到投资门槛，以及集体组织在农业投资方面的无力，使得农户采取合伙筹资购买农业机械设备就成为农业投资中的常见现象。这种合伙式农业投资通常发生在关系密切、相互信任的农户之间，兄弟姐妹最有可能成为合伙者，因为“血缘是合作的天然最短路径”[24]。兄弟姐妹共同出资购置农机和技术装备，可以降低投资成本，扩大生产规模，进而实现“规模经济”效应。(3)信息共享效应。“农村社会是典型的熟人社会，信息是沿着血缘关系和朋友关系在熟人社会内部传播，具有传递成本低、传播迅速、稳定性较高的特点，但这些信息却很难被外部人获取”[25]。农民无论是从事农业生产还是在非农部门就业都需获取市场信息，以此进行收入最大化的权衡和决策。信息作为一种资源对农户增收具有重要的影响，信息获取难易程度和信息量大小与个体的社会网络的广度和亲密度有关。兄弟姐妹处于社会网络关系中的核心地位，社会网络能够有效地降低行动者在工作和市场当中的搜寻成本与交易成本，进而获取更好的就业岗位与市场机会[26]。(4)成本分担效应。由于我国农村地区社会保障事业发展缓慢，覆盖面小且保障程度低，所以农村养老服务主要依靠家庭提供，即由子女共同赡养父母、分摊赡养成本。子女为赡养老人需要花费物质成本和机会成本。当父母患有疾病或者生活不能自理时，子女要为医疗和雇佣保姆等支付费用，如果自己亲自照顾父母则会付出较高的机会成本，因为赡养老人具有时间密集的特征，子女将会放弃更多从事农业生产或者外出务工的机会。“在多子女的情况下，兄弟姐妹可以根据自身的角色定位和资源优势在赡养父母时进行合理的劳动分工”[27]，“当供养父母的责任由子女们共同承担时，随着兄弟姐妹的增多，每个人肩上的担子便减轻了”[28]。

假设2：兄弟姐妹数量过多对农户收入具有负效应。

兄弟姐妹数量超出某一范围值之后，反而对家庭收入增长带来负效应，表现在以下3个方面：(1)人力资本稀释效应。由于相对宽松的农村计划生育政策以及原有收入分配制度对人口生产的有利性，农村地区长期处于高生育率和低收入水平的“马尔萨斯”稳态。在教育和医疗资源短缺的历史背景下，受收入水平低下的约束，农村家庭投资于子女的营养健康和教育方面的资源极其有限，每个孩子的人力资本积累薄弱。由此，个体的人力资本积累水平是兄弟姐妹数量的减函数，而家庭收入又是人力资本的增函数。个体所受的正规教育年限不仅决定着其自身的挣钱能力，同时在很大程度上决定着其家庭的总收入水平，原因在于“户主是家庭经营中主要的决策主体，其教育程度是农户决策的重要影响因素”[29]。而且在“门当户对”的传统婚姻观念影响下，具有同等人力资本水平的异性之间更容易匹配，配偶的人力资本也是解释家庭收入的重要变量之一。所以，2个低人力资本水平的异性结合后，其家庭收入相对更低。当兄弟姐妹过多导致人力资本稀释效应凸显时，个体受教育程度低、决策能力弱、婚姻“低配”等因素有碍于家庭增收。(2)资产禀赋摊薄效应。一般来说，子女尤其是男性成家后就面临着与父母分家的问题，父母为保证子女获得家产的公平性进行了平均预算。在父母资产规模既定的条件下，每个成年子女分得的资产数量与兄弟姐妹数呈反比。上一代的资产形成下一代的初始禀赋，这种禀赋资产不但成为家庭资产存量的一部分，也能为家庭带来收入流。例如，子女分得具有产生租金或者利息的资产数量越多，则家庭收入随之提高。因此，兄弟姐妹越多，资产禀赋摊薄效应愈加显著，进而家庭的财产性收入相对较少。(3)协调成本递增效应。集体行动困难的原因之一是人多造成的高协调成本[30]。当参与人达到一定规模时，进行合作就会变得愈加困难。同理，就农业生产、赡养父母等方面进行协调时，如果兄弟姐妹人数越多，协商过程变得错综复杂，不确定性增加。在多次博弈过程中，不仅要花费大量的物质和时间成本，而且兄弟姐妹之间难免会产生摩擦和矛盾，甚至反目成仇，最终丧失了合作共赢的良机，无法获取由合作而带来的潜在收益。

假设3：兄弟姐妹数量与农户收入之间呈“倒U型”关系。

兄弟姐妹对个体家庭收入具有正反两方面的效应，最终的净效应则取决于两种相反力量的对比。当兄弟姐妹数在一定范围内，他们对家庭资源和资产的稀释效应较小，对个体的人力资本积累和初始家庭禀赋不会造成明显的负面影响，兄弟姐妹之间体现更多的是互帮互助、合作经营、信息共享、分摊成本等积极效应，此时正效应大于负效应，兄弟姐妹数的增加将对农户家庭收入产生净的正效应，即兄弟姐妹数的边际家庭收入效应为正。当兄弟姐妹数超出某个值之后，稀释和摊薄效应以及非合作现象凸显，对家庭收入的负效应最终超过正效应，进而净效应为负[31]。“社会网络资本达到一定程度以后，如果继续依赖社会网络资本，个体的收入回报最终呈现下降趋势”[32]。兄弟姐妹作为社会网络资本的主要组成部分，其与个体家庭收入之间也并非简单的线性关系，而应为先升后降的“倒U型”关系。

3 数据、变量与模型设定

3.1 数据来源

中国家庭收入调查数据(CHIP)是国内权威微观数据库，具有调查范围广泛、调查内容丰富、抽样方法科学、样本量大等特征。其中的农村样本中详细记录了每个被调查住户成员的基本情况，以及家庭的收支、资产和债务等信息，为检验上文中的研究假设提供了可靠的数据来源。本文采用CHIP 2013中的农村住户数据作为实证分析样本。根据数据自身特征和分析目的，首先将农村住户样本中的户主与其所在家庭进行关联。在检验户主的兄弟姐妹数与家庭收入之间的关系时，选择已成家且在劳动年龄人口范围内的户主更具有代表性，故选取30岁(含)～65岁(含)年龄段的户主作为分析对象。对原始数据做描述统计之后发现个别变量数据存在缺漏值和异常值，并将其剔除，最终得到8876个有效样本。

3.2 变量选取

被解释变量：农户家庭收入，用数据库中2013年的家庭可支配收入加以度量，该度量指标能够较为准确地反映了住户在一年内的收入状况，为降低异方差和避免变量间的量级差异过大，将其取对数，记为inc。

解释变量：户主的兄弟姐妹数sib，及其平方项sib2。兄弟姐妹数据源自户主对调查问卷中“您有几个兄弟姐妹？”的回答。

控制变量：影响农户收入的因素繁多，此处尽可能地获取数据库中的相关信息，以降低遗漏变量造成的估计偏差。控制变量分为2类，一类为户主的个体特征变量，包括性别sex(男性=1，女性=0)、年龄age(岁)、民族nat(汉族=1，非汉族=0)、政治面貌pol(党员=1，非党员=0)、乡村干部cad(干部=1，非干部=0)、2013年是否在本地从事农林牧渔业生产agr(是=1，否=0)、兄弟姐妹中排行位次ord、教育程度edu(年)、健康状况hea(健康=1，不健康=0)(将问卷中健康状况为非常好、好和一般视作健康，不好和非常不好视为不健康)；另一类为家庭特征变量，包括：人民币金融资产余额ass(元)、债务余额loa(元)、经营土地总面积lan(666.67 m2)(该变量数据将2013年住户经营和闲置的土地总面积减去闲置土地面积之后的实际经营面积)、是否被征地land(是=1，否=0)(将住户的耕地被征、宅基地被征、耕地和宅基地都被征、其他用地被征4种情况均视为有过被征地的经历)、是否参加退耕还林还草项目ret(是=1，否=0)。

3.3 模型设定

基于CHIP 2013的横截面数据结构，构建以下2个基本方程用以检验研究假设。

线性模型：inci=α+βsibi+γHi+εi

(1)

非线性模型：incj=λ+φsibj+δsib2j+ηHj+μj

(2)

其中：α和λ为常数项，H为其他控制变量向量，β、φ、δ为待估参数，γ、η为待估参数向量，ε与μ为各方程的扰动项。

4 实证结果与分析

4.1 变量描述性统计

由于文中涉及变量较多，此处只列出被解释变量、解释变量和部分控制变量的基本统计信息(表1)。

表1 主要变量描述性统计

在对主要变量进行描述性统计的同时，绘制出因变量inc与解释变量sib的散点图，并添加拟合曲线(图1)。

图1 家庭可支配收入对数与兄弟姐妹数量散点图

从散点图和拟合线形状可以发现，在兄弟姐妹数量为4左右处家庭收入出现拐点，拟合曲线由上升转为下降，兄弟姐妹数量与家庭可支配收入在散点图上呈现出“倒U型”关系，为后续计量经济学检验提供了经验参考。

4.2 回归分析

4.2.1 基准回归 首先用样本数据估计家庭收入与户主兄弟姐妹数之间的计量模型。检验过程为：先仅考虑家庭收入与兄弟姐妹数之间的线性关系，之后根据本文提出的研究假设和散点图提供的信息，加入兄弟姐妹数的平方项以检验两者是否存在非线性关系，然后加入其他控制变量观测解释变量系数的变化。由于使用的数据为横截面类型，文中的估计方法均为OLS+稳健标准误，估计结果见表2。

表2 基准回归估计结果

表中(1)式仅就兄弟姐妹数sib与家庭收入inc进行线性回归，sib的估计系数不显著，(2)式加入其他控制变量后仍然无法通过显著性检验。(1)式和(2)式的估计结果说明兄弟姐妹数与家庭收入之间可能不是线性关系。根据理论分析的逻辑，(3)式中加入sib的平方项sib2后，sib的系数为正，在5%水平上显著，sib2的系数为负，且高度显著。当放入其他控制变量后，(4)式中sib和sib2的系数亦稳健，均在5%的水平上显著。sib和sib2的系数符号前正后负，表明兄弟姐妹数量与家庭收入之间可能存在“倒U型”的非线性关系，但该结论有待进一步检验。

4.2.2 “倒U型”关系检验 检验变量之间的“U型”或者“倒U型”关系的传统做法是观察自变量及其平方项的系数符号和显著性，但Lind等[33](2010)指出，在因变量和自变量的真实关系为凸且单调的条件下，传统的检验标准太弱。为此2位学者设计了更科学的检验公式，其在Stata软件中对应的命令是“utest”，原假设为单调或“U型”，备择假设为“倒U型”。本文将在(4)式的估计结果之上采用该检验方法进一步验证兄弟姐妹数量与家庭收入之间的关系，检验结果见表3。

根据表3中呈现的结果，在5%的显著性水平上拒绝了原假设，则兄弟姐妹数量与家庭收入之间呈“倒U型”关系，与传统检验方法得出的结论一致，从而验证了假设3。

表3 “倒U型”关系检验结果

根据(4)式计算得出，当sib在平均意义上为4.3时，inc达到最大值；当sib<4.3时，随着兄弟姐妹数量的递增，家庭收入不断提高，该结论与假设1相吻合；当sib>4.3时，兄弟姐妹数继续增多，家庭收入随之下降，与假设2一致。依据之前的研究假设，当兄弟姐妹数较少时，人力资本稀释效应和资产禀赋摊薄效应尚未凸显，而在中国农村特殊的经营制度安排以及农村社会保障不完善等背景下，一定数量的兄弟姐妹在农业经营中相互帮助、合伙投资、共同赡养父母、共享市场信息，从而降低了农业生产成本和家庭投资支出，显现出“人多力量大”的正效应。而当兄弟姐妹数超过一定界限时，就会严重摊薄家庭资源和资产，导致个体受教育程度偏低，家庭初始资产存量减少，进而个体及其家庭的潜在收入下降。同时，随着兄弟姐妹人数增多，兄弟姐妹之间合作变得愈加困难、矛盾增多、协调成本增加，从而负效应凸显并超过正效应，净效应为负。

从(4)式还可以得出其他控制变量对家庭收入的边际效应，户主出生顺序的系数接近于0，且不显著，说明户主在兄弟姐妹中的排行对家庭收入无显著影响。男性、已婚、汉族、身体健康的户主相对女性、未婚、非汉族和身体状况较差的户主对家庭收入具有显著的正向效应。户主的受教育年数对家庭收入具有较大的提升作用，即受教育时间延长1年，为家庭带来3%的收入增长。而户主年龄和从事农林牧渔业生产则与家庭收入呈负相关。家庭经营性资产和承包土地面积虽然在统计意义上具有显著性，然而系数过小，对家庭收入影响甚微，但如果家庭被征地，则会显著增加收入。

4.2.3 异质性考察 根据描述性统计结果所示，户主所在家庭的收入分布具有异质性，那么户主兄弟姐妹对家庭收入的影响在不同收入层次上是否存在着差异呢？为此，将样本中的农户家庭以其收入的平均值(47417元)为界，分为高收入家庭组和低收入家庭组分别进行回归。表4中(5)式为高收入家庭组的回归结果，sib以及sib2的系数估计值均不显著，说明高收入组中户主的兄弟姐妹数对其家庭收入无明显效应。(6)式为低收入家庭组的估计结果，sib及其平方项在1%的水平上高度显著，表明收入较低的家庭与户主的核心社会关系更为密切。

表4 异质性检验估计结果

第二个异质性关注点是受教育程度不同的户主，其家庭收入与兄弟姐妹数之间的关系。以样本中户主受教育年限的平均值(8年)为界，分别估计户主受教育8(含)年以上和以下的家庭收入与兄弟姐妹数的回归模型，(7)式显示的户主受教育年限在8年及以上的家庭中，sib及sib2的估计系数不显著，但在(8)式所示的户主受教育年数小于8年的家庭中，两者均通过了5%显著性检验，仍为“倒U型”。其结果可以解释为：户主受教育程度较高的家庭，主要利用人力资本、其他社会关系(如同学关系)、物质资本等从事农业或非农生产经营，而户主受教育低的家庭则较依赖兄弟姐妹之间的血缘关系。

第三个异质性所要考察的是不同性别户主所在家庭的收入与其兄弟姐妹数的关系。(9)式显示的是男性户主家庭的估计结果，sib及sib2在5%水平上显著，与家庭收入亦呈“倒U型”关系。(10)式估计结果显示，女性户主的兄弟姐妹数对其家庭收入的影响不显著。由于相对农村男性而言，农村女性可能要进行远距离婚姻迁移[34]，分散且长距离的居住分布导致女性户主与兄弟姐妹之间的联系相对减少，而居住相对集中的男性户主在与兄弟姐妹的联系交往方面更具便利性，从而对家庭收入的影响较大。

4.3 稳健性检验

4.3.1 扩大样本容量 将户主年龄段扩展至25～70岁以增加样本容量，以及使用原始数据集中的农村住户全样本，分别进行OLS+稳健标准误回归。(11)式(25～70岁样本)和(12)式(农村全样本)的回归结果表明，sib及其平方项的系数高度显著，符号与基准回归结果一致。

4.3.2 替换数据 CHIP 2013数据库分别记录了2011、2012和2013年的农村家庭可支配收入，为检验基准回归的稳健性提供了便利。将被解释变量的数据替换为2011年农村家庭可支配收入，解释变量与(4)式相同，(13)式中的sib及其平方项仍然显著。

表5 稳健性检验估计结果

4.3.3 变换估计方法 从图1可发现，数据中存在少量极端值，OLS方法对极端值较敏感，从而可能导致估计偏误。而中位数回归对极端值更稳健，而且避免了对回归误差参数分布的假设，此处采用中位数回归法对基准模型进行重新估计，回归结果与OLS估计基本一致，见(14)式。

4.4 多重共线性与内生性讨论

基准回归模型包括sib及其平方项，一般而言，一个变量与其平方项之间存在相关性，在同一计量模型中易出现多重共线性。故对(4)式的估计结果计算了各变量方差膨胀因子VIF，sib和sib2的VIF分别为10.91、10.40，其余变量的VIF均小于2。虽然sib与sib2的VIF超出了经验值10，但两者的系数依然显著，根据陈强[35](2015)的相关论述，此处可能存在的多重共线性不会造成严重后果。

使用微观计量经济学方法通常会遇到内生性问题，兄弟姐妹数量作为本文的核心解释变量，由于数据的可得性难题而无法获取有效的工具变量，但本文的实证分析过程有助于缓解内生性。具体说明如下：首先，户主的兄弟姐妹数量与其家庭收入之间不存在互为因果关系。在取得2013年家庭收入时，户主的兄弟姐妹数量已经存在，故兄弟姐妹数量在此为前定变量。其次，基准模型中纳入了较多的控制变量，但是户主的父母受教育程度可能同时影响户主的家庭收入和兄弟姐妹数量，因而存在遗漏变量的可能。为此，在基准模型中同时控制户主的父母受教育程度，估计结果显示2个变量都不显著。再次，多维度的稳健性和异质性检验结果在一定程度上间接排除了可能存在的严重内生性问题。

5 结论与展望

本文重点探讨了中国农村家庭中最核心的社会资本——兄弟姐妹数量对家庭收入的影响。在回顾相关文献的基础上，将兄弟姐妹数量对家庭收入的影响机制概括为3个研究假设，即兄弟姐妹数量过多对农户收入具有负效应；一定数量范围内的兄弟姐妹对农户收入具有正效应；兄弟姐妹数量与农户收入之间是“倒U型”的非线性关系。利用CHIP 2013数据库中农户户主的兄弟姐妹数量与其家庭收入数据对3个假设进行实证检验，回归结果与理论预期相一致。随后进行了一系列异质性和稳健性检验，并对估计过程中可能存在的多重共线性和内生性问题做了说明。研究结论表明兄弟姐妹数量与农户收入的关系并非线性，而是“倒U型”关系。赵剑治等[36](2009)基于亲友数度量社会网络关系，得出该种关系有助于提高农户收入的结论。何凌霄等[37](2016)以兄弟姐妹数量度量农户的强社会关系，发现其对农户家庭收入具有显著正向影响。这2篇文献与本文的研究主题高度相关，其研究结论与本文的研究结果存在部分一致性，即均认为兄弟姐妹数量与农户收入正相关。但上述2篇文献只考察了兄弟姐妹数与农户收入的线性关系，未进一步检验两者的非线性关系。本文以现有理论基础和中国农村社会发展现状为依据提出理论假设，重点考察兄弟姐妹数量对农户收入的非线性影响。数据检验结果也验证了本文提出的非线性关系假设，兄弟姐妹数量在一定限度内对农户收入具有正效应，过多的兄弟姐妹反而不利于提高家庭收入。研究结论更具有说服力和解释性，同时弥补了现有文献的缺陷，从而扩展和丰富了农村社会资本与家庭收入关系问题的研究边界。

个体的兄弟姐妹数在宏观层面上体现为人口生育率，针对我国目前人口生育状况，适当提高生育率可以缓解农村人口老龄化和劳动力弱化态势。政府部门一方面可以考虑进一步全面放开计划生育政策，以缓解人口出生率持续下降的趋势。另一方面，在较高的抚养成本导致较低生育意愿的条件下，政府不仅要放松生育政策，更重要的是制定鼓励生育政策。应在农村地区的医疗、基础教育、社会保障等方面制定相应的优惠政策，减轻农户家庭养育子女的成本负担，为人口生产创造有利条件。

由于论文篇幅和数据来源的局限性，本文仅对户主兄弟姐妹数量与家庭收入做了实证检验，未进行更为详细的机制检验。而且对于该问题的探讨还可以从兄弟姐妹的组成结构、人力资本水平、职业类型等方面展开深入分析。这也是笔者今后进一步研究的方向。