互联网金融、社会资本与农户多维贫困

郝 娜，费艳颖

（大连理工大学，辽宁 大连 116000）

一、引言

消除贫困、改善民生、实现共同富裕是社会主义的本质要求，也是实现乡村振兴与全面建成小康社会的基础条件。新中国成立以来，党和政府一直致力于消除贫困。自中国共产党十八大召开以来，党中央更是将消除贫困作为重中之重，实施精准扶贫方案。在此过程中，相关部门出台了一系列扶贫政策文件。在良好政策红利下，中国扶贫工作取得显著成效。根据2021 年国务院发布的白皮书信息显示，2020 年12 月底，中国已经完成了脱贫攻坚任务。这意味着，中国贫困治理重心和难点由显性绝对贫困转为隐性相对贫困。也就是说，在取得脱贫攻坚的胜利之后，由于文化差异、政策差异、发展差异形成的不合理财富分配，以及能力差异等问题凸显，农户多维贫困成为了新时期中国亟需解决的问题之一。

随着互联网与移动终端普及，越来越多农村家庭通过移动支付、互联网金融等方式进行消费，丰富了农户改善生活品质的资金来源。那么互联网金融的快速发展能够有效缓解农户多维贫困吗？如果可以助力农户缓解多维贫困，会通过何种路径进行？2021 年4 月，农业农村部办公厅和国家乡村振兴局综合司联合印发的《社会资本投资农业农村指引》明确指出，社会资本是全面推进乡村振兴的重要支撑力量。社会资本优势在于从农户视角提供一种金融减贫的内生渠道，利用信息传递优势为农户提供多元信息渠道，利于农户获得金融服务支持[1]。但目前中国大多数农户在生产生活中处于弱势地位，严重影响其政治话语权，导致农村地区社会资本分配到村一级时存在集中于特殊阶层的现象。此背景下，文章以社会资本为视角，深入研究互联网金融是否能够降低农户多维贫困，以及能否通过社会资本来降低农户贫困脆弱性。

互联网金融减贫与社会资本的相关研究文献已鳞次栉比。关于互联网金融与农户多维贫困方面的研究，大部分学者认为互联网金融发展能够借力经济增长的“涓滴效应”缓解农户物质贫困[2]。同时，普惠金融可发挥金融科技“长尾”作用，更好地服务于“长尾”低收入群体，助力农户物质脱贫[3]。但现有文献鲜有关注到互联网金融在农户社会保障、征信评级等方面的减贫效应。已有农户多维贫困研究也主要集中于多维贫困识别、测度等非金融因素上[5]，研究互联网金融与农户多维贫困之间直接关系的文献较少。在互联网金融与社会资本方面，大部分研究显示互联网金融使用深度与广度会影响农户社会资本。互联网金融可减少农户信息不对称，吸引更多社会资本涌入农村，缓解农户信贷约束[9]。换言之，互联网金融能够完善信贷市场，利于农户增加社会信任，扩充社会资本。在社会资本与农户多维贫困方面，王恒和朱玉春(2021)利用秦巴山区数据进行研究，发现社会资本对农户多维贫困具有缓解作用[6]。马铮(2021)基于中国家庭追踪调查数据开展研究，得出充足的社会资本能够显著缓解农户多维贫困[7]。

梳理以上文献可以发现，已有学者关注到互联网金融与社会资本、社会资本与农户多维贫困之间的关系，但鲜有研究将社会资本、互联网金融与农户多维贫困纳入统一框架进行深入探析。由此，文章基于2019 年中国家庭金融调查(CHFS)数据，以社会资本为实证角度，研究互联网金融与农户多维贫困之间的关系，以期为后续研究提供参考与借鉴。

二、理论假设

1. 互联网金融与农户多维贫困

本研究根据Sen 的行为理论测度多维贫困，将多维贫困概括为以收入贫困为基础，能力贫困作为延伸，权利贫困为根本。基于此，从上述三个维度深入分析互联网金融与农户多维贫困的关系。一方面，助力农户收入脱贫。互联网金融以业务办理效率高、覆盖面广、成本低等优势，打破传统金融的时空限制，为农户提供高效可靠的金融服务[8]。同时，互联网金融能够破解金融机构与农户之间信息不对称的难题，增加农户获得信贷支持的可能，间接增强农户脱贫致富“造血”能力，提升农户收入[9]。另一方面，助力农户能力与权利脱贫。互联网金融可通过专项扶贫贷款、大学生助学贷款、特色产业贷款等方式，扩大金融服务覆盖面，助力农户能力与权利脱贫。

2. 互联网金融与社会资本

社会资本在一定程度上能够减少不确定性和交易成本，可适当增加人力资本、物质资本上的投资[10]。通常而言，相较于城镇居民，农户社会网络节点较少，难以有效扩充社会资本。加之，农户通常面临着较高的融资约束，难以获得信贷支持缓解自身面临的流动性约束。受此影响，农户扩大社会资本意愿有所下降。随着互联网金融使用广度与深度不断延伸，农户面临的融资信息不对称与融资风险均呈现出下降趋势。如此，农户获得的金融信贷逐渐增多，进而拥有充足资金以扩充社会资本规模。另外，传统金融支持在地理空间上的流动较为有限，也制约农户获得信贷支持的可能。互联网金融能够收集与整合农户大量碎片化与非结构化信息，减少信息不对称性，利于农户获得信贷支持用以扩大社会资本规模。

3. 社会资本与农户多维贫困

多维贫困不仅考虑农户收入水平，还对农户能力拓展、受教育权益与社会权益保障进行审视[11]。社会资本作为一种非正式资本，是一种可持续性的关系网络，在农村社会关系网络中可以为农户提供风险保障和帮助[12]。尤其是对于多维贫困农户而言，社会资本具有促进信息交流、提供资源、减少交易费用、促进交易和减缓贫困等多重作用。在物质改善方面，孙伯驰、曹景林(2020)从收入增长与缩小收入差距的视角出发，研究社会资本与农户的关系发现，社会网络、社会信任等社会资本分支对农户收入减贫具有明显促进作用[13]。在能力与权力方面，郑志龙、王陶涛(2019)指出社会资本可以在精准扶贫政策下，改善农村就业结构与农户合作意识，进而提出发挥社会资本在多维脱贫中的作用[14]。同时，有学者发现社会资本一定程度上能够缓解农户面临的信贷约束，使农户能够拥有充足的资金用以开展经济活动，继而降低农户陷入贫困的几率[15]。

根据上述理论分析，提出如下假设：

假设H1：互联网金融对农户多维贫困具有显著的缓解作用。

假设H2：社会资本是互联网金融改善农户多维脱贫的重要机制，且其减贫作用主要通过物质改善效应、能力提升效应、权利享有效应实现。

三、模型及变量

1. 模型设定

依据上文中所提出的假设，为验证假设H1，构建如下模型：

其中，下标i 和j 表示农村与农户，MPIij和IFIij分别表示农户多维贫困与互联网金融；C 为控制变量集合，同时也包含地区虚拟变量；α 和γ 为待估计回归参数；εij为残差项。

其次，为验证假设H2 成立与否，引入中介效应模型，并借鉴王修华等(2020)[16]研究方法，检验社会资本的中介效应，建立如下模型：

其中，SC 为社会资本这一中介变量，其替代变量主要包括SC org/SC non org、SC pos/SC non pos 和SC res/SC sys，分别对应组织型社会资本/非组织型社会资本、存量型社会资本/匮乏型社会资本和资源型社会资本/制度型社会资本；模型(2)中β11为互联网金融对农户多维贫困总影响效应的系数；模型(3)中β21是互联网金融对社会资本的影响系数；模型(4)中β31表示控制社会资本的影响作用之后，互联网金融与农户多维贫困的直接关系，β32表示社会资本对农户多维贫困的影响。综上可知，中介效应的影响系数为β21·β32。由此，互联网金融对农户多维贫困影响的总效应、直接效应、中介效应的关系是β11=β31+β21·β32；δij为残差项。

2. 数据来源

文章实证分析的数据主要来自于2019 年中国家庭金融调查。该调查问卷覆盖29 个省份，170 个城市，345 个区县，1360 个村（居） 委会，样本规模达34643 户，主要包括家庭成员参与互联网理财、投资、借贷、社会保障情况等多方面内容，具有全国与省级代表性。在进行回归分析之前，对原始数据进行处理，主要包括以下几个方面：一是剔除样本中包含的城镇数据；二是剔除关键变量指标缺失以及取值存在错误的样本，最终获得9865 个有效样本数据。

3. 变量说明

被解释变量为农户多维贫困(MPIij)。多维贫困是对贫困内涵更深层次的解读，是对仅以收入为主要识别贫困的扩展。借鉴Sen(1999)多维贫困理论以及指数计量方法来识别贫困维度，选取绝对贫困、生活条件、社会保障3 个维度、8 个指标进行衡量[17]。最后，借鉴仲超、林闽钢(2020)[18]研究方法，对各维度与指标进行赋值。

解释变量，主要解释变量为互联网金融(IFIij)，用农村居民使用网络支付、网络贷款、互联网理财、网络销售情况作为代理指标。根据CHFS2019 调查问卷，当该村庄内没有居民使用网络支付、网络贷款、互联网理财、网络销售时，赋值为0；仅有其中一种行为赋值为1；有两种行为赋值为2；以此类推进行赋值。

中介变量为社会资本(SCij)，当受访者拥有组织型社会资本时赋值为0；拥有非组织型社会资本时赋值为1。在异质性分析中将其进一步细化为组织型社会资本/非组织型社会资本、存量型社会资本/匮乏型社会资本、资源型社会资本/制度型社会资本。

控制变量。根据实际情况，文章从农户特征与家庭两个方面选取控制变量。其中，农户特征主要包括农民的性别、年龄、婚姻状况、保险参与、健康冲击；家庭层面主要包括实物资产、家庭抚养比、礼品礼金支出。同时，为确保研究准确性，进一步将地区进行控制。

四、实证结果分析

中国家庭金融调查数据为微观数据，极有可能存在内生性问题。在实证分析之前，利用倾向得分匹配(PSM)方法进行数据处理，以期降低样本中存在的选择性偏误。具言之，利用工具变量应对样本中存在的测量误差、遗漏变量以及双向因果等问题。文章利用农户互联网金融使用频次作为互联网金融的工具变量。在金融科技助力下，互联网金融渗透率较高地区，往往具有多样化的金融产品与服务。同时，该区域内农户使用互联网金融与农户多维贫困之间不存在相关性，因此可将农户互联网金融使用频次作为工具变量进行实证分析。结果表明，Hausman 检验、DWH 检验结果均证明互联网金融使用频次能够作为工具变量具有有效性。

1. 基础回归结果

表1 呈现了互联网金融对农户多维贫困影响结果。第(2)列中，互联网金融回归系数为-0.214，且通过1%显著性检验，说明互联网金融对农户多维贫困具有显著抑制作用，即互联网金融发展水平越高，农户陷入多维贫困的几率就越小，假设H1 得到验证。控制变量中，农户年龄回归系数呈现出非线性特征，即随着农户年龄增长，其陷入多维贫困的几率呈现出先下降后上升的“U”型特征。实务资产与农户多维贫困具有显著负向影响，即农户实物资产越多，其发生多维贫困的维度越小。健康冲击、家庭抚养占比、礼金礼品支出回归系数显著为正，说明上述因素会增加农民陷入多维贫困的几率。而性别、婚姻状况与保险参与的回归系数并未通过显著性检验，说明上述变量对农户多维贫困的影响不显著。值得一提的是，关于保险参与对农户多维贫困的影响，已有的学术研究成果也存在分歧，本研究中保险参与的OLS 回归结果显著为负，说明保险参与对于降低农户多维贫困具有显著正向影响。有学者在实证研究中也发现新农保与城乡低保政策能够显著降低参保家庭的多维贫困[19]，这说明文章研究结果具有一定合理性。

表1 基础回归结果

2. 机制检验

利用中介效应模型检验社会资本具体的影响机制，结果如表2 所示。列(1)分步回归中，互联网金融与社会资本回归系数通过显著性检验，step2 中互联网金融回归系数为0.045，step3中社会资本回归系数为-0.089。step2 和step3 中互联网金融与社会资本回归系数乘积为负，这说明社会资本是互联网金融降低农户多维贫困的有效间接机制之一。进一步观察数据可以发现，互联网金融对农户多维贫困的直接效应为2.7%，间接效应为0.4%，进而可获得互联网金融对农户多维贫困影响的总效应为3.1%。这一结论也说明社会资本在互联网金融缓解农户多维贫困中具有部分中介作用。深入研究发现，社会资本能够解释互联网金融对农户多维贫困影响总效应的12.9%。

表2 社会资本机制估计结果

3. 机制异质性分析

根据社会资本类型，将其分为组织型社会资本与非组织型社会资本。根据农户掌握社会资本的多少，分为存量型社会资本与匮乏型社会资本。前者是指农户拥有社会资本各构成要素的数量水平较高，以及各要素间相互作用所带来的收益总和也较高。后者是指农户社会资本要素构成的数量水平较低，各要素间互相作用所带来的收益水平几乎为零。根据社会资本的来源可将其分为资源型社会资本与制度型社会资本。前者是指农户利用自身人脉关系以及信息获取渠道获得社会资本，后者是指农户得益于社会制度而获得社会资本。二者无论是在经济因素还是非经济因素（农户受教育水平、抚养占比） 上均存在明显差异。

表3～表5 分别汇总组织型社会资本/非组织型社会资本、存量型社会资本/匮乏型社会资本、资源型社会资本/制度型社会资本异质性检验结果。表3 中结果显示，互联网金融和社会资本回归系数均通过显著性检验，在总效应较为接近的水平下，组织型社会资本与非组织型社会资本的间接效应分别为0.19%与0.26%。可见，相较于组织型社会资本，非组织型社会资本在互联网金融降低农户多维贫困中的中介效应更强。产生这一现象的可能原因是，组织型社会资本对农户资质具有更多高要求，在一定程度上会限制农户获得的互联网金融支持。

表3 机制异质性的估计结果：基于社会资本类型

表4 回归结果表明，拥有社会资本间接效应是0.11%，且通过1%显著性检验，匮乏型社会资本的回归系数并未通过显著性检验，说明匮乏型社会资本在互联网金融对农户多维贫困影响机制中不具有中介效应。究其原因可能是，相较于拥有社会资本存量，社会资本匮乏的农户改善知识技能、社会网络时面临较多约束，因此表现为社会资本匮乏中介作用不显著。表5 回归结果则显示社会资源产生社会资本总效应大于社会制度产生社会资本，前者间接效应为0.17%，后者间接效应为0.11%，即相较于农户依靠社会制度获得的社会资本，依靠社会资源获得社会资本在互联网金融降低农户多维贫困中发挥着更强的中介效应。

表4 机制异质性的估计结果：基于社会资本存量

表5 机制异质性的估计结果：基于社会资本来源

4. 异质性原因分析

社会资本异质性可能与农民多维贫困成因异质性相关。而物质匮乏、能力受限、权利发挥不足是导致农户陷入多维贫困核心根源。因此，文章从以上三个方面分析不同类型社会资本对农户多维减贫效应的异质性原因分析。

表6～表8 分别汇总社会资本中介效应对物质脱贫、能力脱贫、权利脱贫的估计结果。物质脱贫是最为直观的减贫效果。表6 的结果显示，组织型社会资本/非组织型社会资本、存量型社会资本/匮乏型社会资本、资源型社会资本/制度型社会资本的物质脱贫效应分别为2.01%/1.99%、5.58%以及1.50%/1.12%，匮乏型社会资本中介效应不显著。可见，存量型社会资本与资源型社会资本更能助力农户物质脱贫，而组织型与非组织型社会资本对物质脱贫效应的差异不大。表7 显示组织型社会资本、匮乏型社会资本、制度型社会资本在能力维度的脱贫效应并不显著。非组织型社会资本、存量型社会资本、资源型社会资本的能力脱贫效应分别为-0.21%、0.94%和0.85%，即非组织型社会资本不利于农户能力脱贫，而存量型社会资本与资源型社会资本能够助力农户多维脱贫。究其原因可能是，社会资源充足的农户能够参与到乡村治理中，扩大社会资本规模，继而提升自身收入能力与交往能力。对于权利享有是考察农户多维贫困还是单一维度贫困最重要的区别，一旦应享有权利遭受负面冲击，农户受教育年限将会受到影响，因此使用受教育年限作为农户权利享有代理变量。表8 估计结果显示组织型社会资本/非组织型社会资本、存量型社会资本/匮乏型社会资本、资源型社会资本/制度型社会资本的权利脱贫效应分别为1.52%/1.20%、1.92%以及0.58%/0.55%，社会资本匮乏的中介效应不显著。进一步观察上述结果可以发现，组织型社会资本、存量型社会资本以及资源型社会资本在农户权利脱贫方面更具有优势。

表6 不同社会资本类型下农户物质脱贫的估计结果

表7 不同社会资本类型下农户能力脱贫的估计结果

表8 不同社会资本类型下农户权利脱贫的估计结果

梳理上述结果可知，假设H2 获得验证，说明社会资本是互联网金融作用于农户多维贫困的主要间接机制之一，且这一机制会根据社会资本的差异，呈现出显著的异质性。具言之，组织型社会资本更有利于农户享受应有权利，非组织型社会资本则同时有利于农户权利享有与物质生活水平改善；匮乏型社会资本降低农户多维贫困的中介效应不显著；资源型社会资本在物质脱贫、能力脱贫与权利脱贫中的中介效应均优于制度型社会资本。

5. 对异质性原因的进一步检验

物质匮乏与能力有限是农户多维贫困的主要原因，而受教育权利享有受限将会提升农户多维致贫风险。基于此，将农户多维贫困分为结构型贫困与风险型贫困研究社会资本的减贫效应，结果见表9 和表10。结果表明，非组织型社会资本能够同时缓解农户风险型贫困与结构型贫困，而组织型社会资本仅有助于缓解农户风险型多维贫困；匮乏型社会资本对两种类型农户多维贫困的中介效应均不显著，而存量型社会资本对两者的中介效应显著为正；资源型社会资本对风险型农户多维贫困与结构型多维贫困的中介效应均大于制度型社会资本。

表9 不同社会资本类型对农户风险型多维贫困影响的估计结果

表10 不同社会资本类型对农户结构型多维贫困影响的估计结果

6. 稳健性检验

基础回归中已经用工具变量法对模型内生性问题进行处理。在此基础上，为保证实证结果具有稳健性，改变农户多维贫困测度方式，借鉴张子豪和谭燕芝(2020)[20]的研究成果，从收入、健康、教育、消费、生活质量、资产等维度重新衡量农户多维贫困，再次进行回归分析。限于篇幅，结果并未列出。回归分析结果中，互联网金融对农户多维贫困的回归系数显著为负，且通过显著性检验，说明对于互联网金融能够显著缓解农户多维贫困的检验结果通过了显著性检验。异质性检验结果显示，解释变量回归系数与显著性水平均未发生明显变化，说明异质性检验也通过稳健性检验。

五、结论与建议

1. 结论

文章利用中国家庭金融调查(CHFS)2019 年数据实证分析互联网金融对农户多维贫困的影响，并探讨互联网金融减贫多维贫困社会资本机制，得到如下结论：第一，互联网金融能够显著降低农户多维贫困，互联网金融水平每提升一个单位，农户多维贫困将下降2.14%。第二，互联网金融能够通过社会资本降低农户多维贫困，且社会资本能够解释互联网金融对农户多维贫困总效应的12.9%，说明其是互联网金融减贫的一个重要机制。第三，异质性结果表明，非组织型社会资本、存量型社会资本和资源型社会资本能够在互联网金融降低农户多维贫困的影响中发挥更强的中介效应。第四，进一步分析发现，组织型社会资本更有利于缓解农户风险型多维贫困，非组织型社会资本能够同时缓解农户风险型多维贫困与结构型多维贫困；资源型社会资本在对风险型农户多维贫困与结构型多维贫困的减贫机制均优于制度型社会资本。

2. 建议

第一，积累社会资本。农户自身需要加强与亲友、邻居之间的沟通，强化社会资本的异质性。还需重点关注社会资本对农户就业的影响。在此过程中，政府部门需要建立健全就业制度，改善农户非农就业环境，并通过向农户提供就业信息与完善就业市场等方式，降低农村劳动力获取就业信息的成本与周期，显著提升农村劳动力就业机会。同时，政府部门还应重视农村地区劳动力流动造成的农村空心化势态，积极鼓励新型职业农民与精英人才返乡创业，多渠道与多举措改善农村居民收入水平，实现脱贫攻坚与乡村振兴的有效衔接。

第二，加快农村地区互联网金融基础设施建设。一方面，加快农村地区互联网金融基础设施建设。一方面，乡镇政府应不断加大统筹协调与投资力度，通过实施农村信息基础设施升级改造工程，进一步扩大农村地区的互联网投资规模，意在加大农村地区宽带应用与普及率，为互联网金融的应用与普及提供基础条件。另一方面，大力升级农村地区信息基础设施。相关主体可加速乡村网络介入设备更新、线路改造和服务升级步伐，提升农村地区固定网络接入能力与速率，助力互联网金融在农村地区的普及。

第三，重视农村地区金融知识培训力度。为充分发挥互联网金融减贫效应，应加强对农户金融知识培训与宣传力度，提高其互联网金融素养。具言之，根据互联网金融信息体系开展市场交易，将农村地区互联网金融在全国的服务形成信用网络图谱，使更多用户接触、了解并使用互联网金融。同时，金融机构还应深入农村地区为农户介绍支农惠农政策与产品，主要包括线上抵押、品牌贷、农信宝、农村承包土地经营权抵押等事项。通过现场实地讲解，帮助农户能够快速了解互联网金融业务，提升互联网金融在农村地区的使用率。