社會資本對農(nóng)民工相對貧困的影響及代際差異研究

湯兆云，陳奕言

（1.華僑大學 政治與公共管理學院，福建 泉州 362021；2.云南大學 民族學與社會學學院，云南 昆明 650091）

一、研究背景與文獻綜述

改革開放以來，隨著戶籍制度改革和城鎮(zhèn)化加速，大批農(nóng)村剩余勞動力由農(nóng)村向城市流動，成為我國工業(yè)化、城市化進程中出現(xiàn)的“既非傳統(tǒng)意義上的城鎮(zhèn)居民，亦非傳統(tǒng)意義的城鄉(xiāng)居民，是一個與農(nóng)民和市民均不同質的群體”［1］46-48。國家統(tǒng)計局2021 年農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告顯示，2021 年全國農(nóng)民工總量為29 251 萬人，其中年末在城鎮(zhèn)居住的進城農(nóng)民工13 309 萬人。農(nóng)民工作為城市的建設者和勞動者，為我國經(jīng)濟社會發(fā)展和城市化進程推進作出了重大貢獻，但一段時期以來，他們較多從事勞動強度較大、收入待遇較低、社會保障不夠充分、勞動時間較長的行業(yè)，面臨著經(jīng)濟、福利、資源與社會關系的多重匱乏，同時也面臨著一定程度的社會排斥和生活困難，這使得農(nóng)民工群體有陷入相對貧困的風險，并由此形成“農(nóng)民工群體相對貧困”這一研究主題。由于出生于1980 年前后的第一代農(nóng)民工與新生代農(nóng)民工有著一定程度的差異，對于兩代農(nóng)民工代際差異的比較又成為農(nóng)民工群體貧困問題研究的重要切入點。

社會資本是嵌入在社會網(wǎng)絡中的資源，是農(nóng)民工基于血緣、地緣和業(yè)緣關系等建立起來的“人情關系”。由這一系列關系網(wǎng)絡構成的社會資本能夠帶來信息、資源、情感等收益和回報，進城農(nóng)民工可以依靠社會資本的關系資源獲取就業(yè)信息、降低社會交換成本以及達到職業(yè)晉升等目的，進而有助于農(nóng)民工工資待遇和社會保障水平的提高，降低農(nóng)民工陷入相對貧困的風險。其中，社會資本對農(nóng)民工群體貧困發(fā)生的作用邏輯在于“資本欠缺”與“回報欠缺”。由于農(nóng)民工流動性較大，進入城市后面臨著社會網(wǎng)絡的重建：一方面，他們維持著與流出地親屬、同學、朋友等相關的強關系網(wǎng)絡，但由于農(nóng)民工群體在強關系網(wǎng)絡中同質性較強，信息重復性較高，因此從中獲取的社會資源并不多，“資本欠缺”使得強關系社會資本發(fā)揮作用的程度有限；另一方面，農(nóng)民工無法完全嵌入到流入地由社區(qū)、同事和其他非正式組織成員組成的弱關系網(wǎng)絡中。他們往往與弱關系網(wǎng)絡中的成員在社會地位和資源占有方面存在較大差異，雖然具有資源和信息交換的空間，但由于農(nóng)民工自身的市場價值不高，因此存在“回報欠缺”，難以從正式或非正式的弱關系網(wǎng)絡中獲取有利的資本，導致農(nóng)民工社會資本數(shù)量匱乏且質量低下，在資源和信息交換過程中處于弱勢地位。此外社會性歧視所帶來的“污名化”身份，使得農(nóng)民工在社會大關系網(wǎng)絡中的處境相對艱難。由此可見，由于各種社會資源和關系網(wǎng)絡的稀缺以及在城市的顯性或隱性歧視下，農(nóng)民工所獲取的社會支持有限，陷入相對貧困的風險增大，從而使農(nóng)民工群體易產(chǎn)生“孤島效應”，回避與城市居民的交往，社會距離增大，加劇農(nóng)民工的精神貧困。

學界對于農(nóng)民工貧困問題的關注始于20 世紀末。從既有文獻來看，有關農(nóng)民工相對貧困問題的研究大致包括了“多維”和“能力”視角：一是農(nóng)民工相對貧困的識別與測量。國內(nèi)外學者基于阿馬蒂亞·森的可行能力理論，對農(nóng)民工相對貧困的識別從收入、消費等單維度貧困轉向相對貧困，并采用“A-F 法”進行測度。何宗樾等從教育、健康、醫(yī)保、就業(yè)和收入五個維度構建了農(nóng)民工相對貧困的衡量指標體系，測量發(fā)現(xiàn)農(nóng)民工的相對貧困指數(shù)高于城鎮(zhèn)職工［2］82-89；王青等從教育、健康、住房、社會保障和社會融合五個維度對農(nóng)民工相對貧困狀況進行測量，分析發(fā)現(xiàn)進城農(nóng)民工的貧困不平等程度較高［3］83-101；彭繼權等分解考察發(fā)現(xiàn)，新生代農(nóng)民工和老一代農(nóng)民工的相對貧困測度結果有顯著代際差異［4］3-12。二是農(nóng)民工相對貧困的影響因素分析。學界對農(nóng)民工相對貧困成因的考察涉及資本匱乏、地區(qū)經(jīng)濟水平、制度因素和家庭貧困代際傳遞等多個方面。相關研究發(fā)現(xiàn)，學歷和專業(yè)技能低下、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平低、戶籍制度和土地制度的限制和家庭內(nèi)部父輩負資本的代際傳遞效應，都是增加農(nóng)民工陷入相對貧困風險的重要因素［5］103-107。隨著學界對農(nóng)民工相對貧困問題研究的不斷深入，形成了基于不同研究視角和不同議題的豐富成果，為本文的研究提供了參考和理論依據(jù)。然而，現(xiàn)有研究多側重于農(nóng)民工相對貧困的現(xiàn)狀描述，貧困歸因的實證分析較為寬泛，并且相關研究在一定程度上忽視了從非正式支持——社會資本的角度分析農(nóng)民工相對貧困的生成原因與脫貧路徑。社會資本是嵌入在社會人情網(wǎng)絡中的關系資源，為農(nóng)民工提供信息、資源和情感的支持；同時，社會資本具有資本的回報性，反映了每一個理性的個體在幫助他人時，對自己社會關系投資所獲得的未來回報的期待，這些回報可能包括經(jīng)濟增收，也可能包括知識、信息和情感等。社會資本為農(nóng)民工相對貧困問題及增收策略的探討提供了一個重要的分析視角，有助于我們更全面和深入地了解農(nóng)民工相對貧困的歸因，為農(nóng)民工增收和城市貧困的治理提供實證依據(jù)。

學界對于農(nóng)民工相對貧困的生成機理和影響因素形成了不同視角和議題的豐富成果，其中，有研究表明社會資本能夠顯著促進農(nóng)民工的社會融合［6］111-122，也能夠顯著影響農(nóng)民工的收入、就業(yè)質量、城市居留意愿等。但現(xiàn)有研究對于社會資本影響相對貧困的探討僅局限在農(nóng)戶家庭層面，社會資本對農(nóng)民工貧困影響的研究也僅側重于理論層面和單一維度的實證分析，如收入貧困、教育貧困、健康貧困，較少有學者就社會資本對農(nóng)民工相對貧困的影響進行詳細深入的探討。由此，本文采用“A-F 法”對農(nóng)民工進行相對貧困測度，并用二元logit 模型和tobit 模型考察社會資本對農(nóng)民工相對貧困狀態(tài)的影響，并進一步采用Fisher 組合檢驗法分析這一影響的代際差異，分別比較新老兩代農(nóng)民工不同社會資本對相對貧困影響的異質性，在此基礎上，分析這一影響效應在不同代際農(nóng)民工群體中的異質性，最后有針對性地提出相應的增收策略。

二、研究框架

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來自2018 年的中國家庭追蹤調(diào)查（China Family Panel Studies，以下簡稱 CFPS）的成人樣本數(shù)據(jù)。該調(diào)查項目由北京大學中國社會科學調(diào)查中心設計和執(zhí)行，采用多階段、多層次、與人口規(guī)模成比例的概率抽樣方式，是國內(nèi)首個較為全面的全國性（涵蓋25 個省份）追蹤調(diào)查。CFPS 數(shù)據(jù)通過追蹤收集社區(qū)、家庭和個人三個層次的信息，能夠較全面地反映中國社會、經(jīng)濟、教育、健康和人口的變遷，為學術研究和公共政策分析提供數(shù)據(jù)基礎。

本文根據(jù)研究問題的需要對初始樣本數(shù)據(jù)做以下處理：一是采用2021 年《農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》對研究對象“農(nóng)民工”的定義，即“農(nóng)民工”是指“在城鎮(zhèn)從事非農(nóng)工作或生產(chǎn)經(jīng)營活動，戶籍身份仍然在農(nóng)村的勞動者，其年齡應當在16～60 歲之間”；由此刪除了戶籍、工作性質和工作地點缺失的樣本，并相應剔除了失業(yè)和未就業(yè)的樣本。二是對于收入變量有缺失的樣本，本文采用向前插補法，使用該樣本2016年的數(shù)據(jù)做補充，若插補后依舊缺失則刪除樣本。三是對于相對貧困測量和實證分析模型中的其他相關變量有缺失的樣本，采用直接刪除缺失值處理。綜合以上三點，本文最終獲得有效農(nóng)民工樣本4 482個，其中老一代、新生代農(nóng)民工樣本分別為1 516、2 966 個；后續(xù)納入模型的農(nóng)民工樣本3 416 個。

（二）研究假設

社會資本為相對貧困的歸因探討提供了一個重要的視角。有研究表明社會資本能夠通過提高收入水平來緩解城鄉(xiāng)居民的相對貧困狀況［7］59-68。對于農(nóng)民工群體而言，由人情組成的社會網(wǎng)絡資本對農(nóng)民工個人發(fā)展有重要影響，人情支出較低會顯著增加農(nóng)民工長期受到相對貧困束縛的風險，但擺脫相對貧困卻不能倚重增加人情支出，間接說明社會資本對農(nóng)民工相對貧困的影響［8］110-120。同時，也有學者探討了社會資本對農(nóng)民工收入、健康和教育三個相對貧困的影響［9］25-38，這為本文的研究提供了有力的實證依據(jù)?；诖耍⒏鶕?jù)上述文獻綜述與影響機制分析，本文提出第一個研究假設H1：社會資本對農(nóng)民工相對貧困有顯著負向影響。解釋這一假設的中間變量包括：強關系網(wǎng)絡和弱關系網(wǎng)絡。

社會資本對新老農(nóng)民工群體具有不同程度的影響。胡倫等進一步分析發(fā)現(xiàn)，社會資本對農(nóng)民工貧困的影響存在代際差異，其中社會資本能夠顯著影響老一代農(nóng)民工的收入貧困和教育貧困，對新生代農(nóng)民工僅能影響其收入貧困，但并沒有具體分析兩代農(nóng)民工的社會資本對于收入貧困影響效應的大小差異。從多維的視角來看，我們認為社會資本對老一代農(nóng)民工的影響更大?；诖耍疚奶岢龅诙€研究假設H2：社會資本對農(nóng)民工相對貧困的影響有顯著的代際差異，即老一代農(nóng)民工比新生代農(nóng)民工更容易受到社會資本對相對貧困負效應的影響。

（三）相對貧困測度方法

本文以阿爾凱爾（Alkire）和福斯特（Foster）開發(fā)的相對貧困測量計數(shù)方法（簡稱“A-F 法”），對農(nóng)民工進行相對貧困測度。阿爾凱爾和福斯特提出，個體的相對貧困既受單一維度指數(shù)狀態(tài)的影響，同時也受總指數(shù)數(shù)量的影響，因此稱之為雙界線法。相對貧困指數(shù)由兩部分構成：貧困發(fā)生率（H）和平均指數(shù)份額（A）。公式如下：

相對貧困指數(shù)可以按照指標進行分解。公式如下：

（四）變量選擇與模型設定

1.變量選擇

（1）被解釋變量：相對貧困

本文使用“A-F 法”測算后的相對貧困狀態(tài)和相對貧困程度作為被解釋變量。其中，相對貧困狀態(tài)為0～1 選項的離散型變量，若被訪者處于相對貧困狀態(tài)則賦值為1，反之為0；相對貧困程度即MPI 指數(shù)是連續(xù)型變量，計算出相對貧困狀態(tài)=1 樣本的相對貧困得分，數(shù)值越高表明相對貧困程度越重。

對于相對貧困的測量框架，本文基于阿馬蒂亞·森的可行能力理論構建農(nóng)民工相對貧困指標體系。阿馬蒂亞·森提出了五組重要的可行能力，即經(jīng)濟條件、社會機會、透明性保證、防護性保障和政治權益。這五種可行能力相互銜接，不僅可以利用它們對個體是否貧困以及貧困程度進行判斷，而且其本身也是個體陷入或擺脫貧困的關鍵因素。與此同時，人的貧困不僅僅是收入的貧困，也包括飲用水、道路、衛(wèi)生設施等其他客觀指標的貧困和對福利主觀感受的貧困［10］16。鑒于此，本文選取了6 個維度、11 個指標來構建農(nóng)民工相對貧困的指標體系，包括經(jīng)濟條件、社會機會、透明性保證、防護性保障、政治權益和精神感受等六個方面。相較于等權重法，主成分分析確定權重法能夠更準確地反映各指標的貢獻率大?。?1］88-101，由此，本文再使用主成分分析法來確定各維度的權重，以確定不同因素對于農(nóng)民工相對貧困的影響程度，如表1 所示。

表1 農(nóng)民工相對貧困指標體系

（2）解釋變量：社會資本

社會資本與社會關系網(wǎng)絡密切相關。社會資本由嵌入在社會關系網(wǎng)絡中的資源組成，社會資本本身對個體行為選擇和資源回報不產(chǎn)生直接影響，關系資源才會通過社會網(wǎng)絡對行動者的目標性行為產(chǎn)生直接影響［12］18。社會網(wǎng)絡是社會資本的載體，人們通過社會關系網(wǎng)絡來獲得信任、地位和聲望，這樣就形成了個體的社會資本，進而有助于其取得相應的工具性回報。本文認為影響農(nóng)民工相對貧困的社會資本主要包括社會網(wǎng)絡、社會信任和社會聲望。社會網(wǎng)絡可以降低信息搜尋的成本，促進就業(yè)獲得和職業(yè)地位提升；社會信任可以減少勞動力市場的交易成本，并在一定程度上促進農(nóng)民工的城市融入；社會聲望與農(nóng)民工的經(jīng)濟社會地位和經(jīng)濟水平直接相關，個人相對地位水平越高，面臨相對貧困的風險越低。

基于此，本文選擇“人緣”這一變量來衡量農(nóng)民工的社會網(wǎng)絡。調(diào)查詢問被訪者“您認為自己人緣關系有多好”，回答得分范圍為0～10，0 分代表最低，10 分代表最高；選擇對陌生人的信任程度衡量農(nóng)民工的社會信任，調(diào)查詢問被訪者“您對陌生人的信任程度能打幾分”，回答得分為0～10，0 分代表非常不信任，10 分代表非常信任；選擇社會地位的相對指數(shù)感來衡量農(nóng)民工的社會聲望，調(diào)查詢問被訪者“您給自己在本地的社會地位打幾分”，回答得分為1～5，1 分代表很低，5 分代表很高。

（3）控制變量

綜合已有研究成果，本文控制個體特征變量和地區(qū)變量主要包括：年齡、性別、民族、婚姻狀態(tài)、黨員身份、單位性質、職業(yè)聲望、BMI、心理健康和經(jīng)濟區(qū)域。上述所有變量的描述性統(tǒng)計分析如表2 所示。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

2.模型設定

本文被解釋變量為相對貧困狀態(tài)和相對貧困程度，其中相對貧困狀態(tài)是二值選擇變量，相對貧困程度即MPI 指數(shù)是以0 值為左側受限的截尾分布，因此本文分別構建二元logit 模型和tobit 模型來考察社會資本對農(nóng)民工相對貧困的影響。以相對貧困狀態(tài)為被解釋變量的logit 模型設定如下：

式6 中，logit（p）表示相對貧困與非相對貧困概率比的對數(shù)，即對數(shù)幾率比。so_capitali為核心解釋變量社會資本，包括社會網(wǎng)絡、社會信任與社會聲望，Ci為一系列的控制變量，μi為隨機擾動項。

以相對貧困得分為被解釋變量的tobit 模型設定如下：

其中，MPIi表示農(nóng)民工的相對貧困得分，MPIi*表示在區(qū)間（0，1）的觀測值，so_capitali、Ci和 μi的含義與logit 模型相同。

三、社會資本對農(nóng)民工相對貧困的測度與實證檢驗

（一）農(nóng)民工相對貧困的測度結果

表3 呈現(xiàn)了在不同貧困指數(shù)的臨界值k 下，農(nóng)民工相對貧困的估計結果，包括貧困發(fā)生率（H）、平均貧困指數(shù)（A）和相對貧困指數(shù)（M）。從全樣本的測算結果可以看出，隨著k 的增加，貧困發(fā)生率降低，平均貧困指數(shù)不斷升高，相對貧困指數(shù)隨之減小。當k=0.1 時，貧困發(fā)生率為0.9007，平均貧困指數(shù)為0.3547，說明有90.0%的農(nóng)民工至少在四個指標上受到指數(shù)影響（平均貧困指數(shù)反映了個體遭受指數(shù)維度數(shù)量占總維度數(shù)的比重）。當k=0.4 時，貧困發(fā)生率為0.3333，這表明約1/3 的農(nóng)民工處于相對貧困狀態(tài)，相對貧困指數(shù)為0.1730。當k=0.8 時，貧困發(fā)生率已趨近于0，平均指數(shù)份額為0.8318，說明極少數(shù)農(nóng)民工面臨9 個以上指標的指數(shù)。當k=1時，貧困發(fā)生率為0，這反映了在農(nóng)民工中不存在嚴重的極端貧困現(xiàn)象。

表3 農(nóng)民工相對貧困測算結果

從分樣本對比可以看出，當k 介于0.1～0.5 之間時，新生代農(nóng)民工貧困發(fā)生率和相對貧困指數(shù)要高于老一代農(nóng)民工；而當k＞0.5 時，老一代農(nóng)民工的貧困發(fā)生率和相對貧困指數(shù)更高。這說明，新生代農(nóng)民工較多面臨著包括教育、健康、醫(yī)保、就業(yè)和收入等絕大多數(shù)變量所引發(fā)的相對貧困問題；而老一代農(nóng)民工則面臨著包括教育、健康、醫(yī)保、就業(yè)和收入等少數(shù)變量（其中的1 個或者2 個以上，但不是全部變量）所引發(fā)的相對貧困問題。

從表4 各指標對相對貧困指數(shù)的貢獻率來看，新生代農(nóng)民工在經(jīng)濟條件、透明性保證、防護性保障、政治權益和精神感受五個維度上的貢獻率高于老一代農(nóng)民工，而老一代農(nóng)民工在社會機會維度上的貢獻率高于新生代農(nóng)民工，說明老一代農(nóng)民工在教育水平和健康狀況方面更容易陷入相對貧困之中。

表4 農(nóng)民工相對貧困指數(shù)維度的貢獻率

（二）基準回歸結果

表5 是社會資本對農(nóng)民工相對貧困影響的模型估計結果。其中，模型1 和模型2 的被解釋變量為相對貧困狀態(tài)，模型3 和模型4 為相對貧困程度，據(jù)此計算出處于相對貧困狀態(tài)農(nóng)民工的相對貧困指數(shù)，數(shù)值越高表示相對貧困程度越重。為保障結果的穩(wěn)健性，本文還分別采用probit 模型和ols 模型估計策略作為參照。表5 的回歸結果顯示，由模型1可知，社會網(wǎng)絡、社會信任和社會聲望對農(nóng)民工相對貧困狀態(tài)產(chǎn)生的影響通過了顯著性檢驗（p=0.05、p=0.01），由于系數(shù)為負，說明社會資本能夠顯著降低農(nóng)民工陷入相對貧困狀態(tài)的可能性；模型2 估計結果與模型1 一致，表明結果具有穩(wěn)健性。由模型3和模型4 可知，社會聲望能夠顯著降低農(nóng)民工相對貧困程度加深的可能性，且社會網(wǎng)絡和社會信任對相對貧困程度沒有產(chǎn)生顯著性影響。具體來看，社會網(wǎng)絡、社會信任和社會聲望每增加1 分，農(nóng)民工陷入相對貧困狀態(tài)的幾率分別降低5.0%、8.6%、25.1%；社會聲望每增加1 分，農(nóng)民工相對貧困程度加深的概率會降低3.0%，假設1 得到部分驗證。

表5 社會資本對農(nóng)民工相對貧困影響的模型估計結果

從控制變量來看，年齡和年齡的平方在四個模型中均顯著為負和正，表明農(nóng)民工的年齡與相對貧困呈現(xiàn)顯著的“正U 型”曲線特征，這說明中年農(nóng)民工更能夠改善相對貧困狀況，減少發(fā)生相對貧困的可能性風險；已婚、黨員、職業(yè)聲望高的農(nóng)民工更不容易發(fā)生相對貧困；心理健康狀況較差的農(nóng)民工陷入相對貧困的幾率更高，這表明農(nóng)民工的精神貧困同樣亟待得到關注。控制變量的分析結果表明，雖然社會資本是農(nóng)民工致富路上的關鍵性因素，但是年齡、政治身份、就業(yè)質量、心理健康同樣對農(nóng)民工相對貧困產(chǎn)生重要影響。

（三）穩(wěn)健性檢驗

本文使用以下兩種方法進行穩(wěn)健性檢驗：一是改變指標權重。為了更準確地反映各指標的貢獻率大小，上述相對貧困估計結果是按照主成分分析法計算權重分析得出的結論。而現(xiàn)有文獻多采用等權重法進行測算，考慮到結果的可比性，本文采用更改指標權重的方法進行穩(wěn)健性測試，具體結果見表6 中的模型1 和模型3。二是減少相對貧困指標體系的維度，剔除對貢獻率最大的指標（工會）和對貢獻率最小的指標（慢性?。?，具體結果見表6 中的模型2 和模型4。整體來看，表6 的穩(wěn)健性估計結果進一步表明上述基準回歸結果是可靠的，即社會資本能夠顯著降低農(nóng)民工陷入相對貧困狀態(tài)的可能性，其中社會聲望能夠顯著降低農(nóng)民工相對貧困程度加深的可能性，而社會網(wǎng)絡和社會信任對相對貧困程度沒有顯著影響。

表6 穩(wěn)健性檢驗

（四）異質性分析：社會資本對農(nóng)民工相對貧困影響的代際差異

本文分別考察社會資本對農(nóng)民工相對貧困狀態(tài)和相對貧困程度影響的代際差異，并采用基于Bootstrap 抽樣的費舍爾組合檢驗法（Fisher's Permutation test）來比較相同的模型設定下分組回歸后的組間系數(shù)差異，若某一因素對被解釋變量的影響在兩組模型中的系數(shù)均為顯著，則費舍爾組合檢驗法的經(jīng)驗P 值可以進一步檢驗組間影響效應是否具有顯著性差異。

表7 是以代際分組的模型估計結果。對比模型1 和模型2 可以發(fā)現(xiàn)，社會資本三個變量對新生代和老一代農(nóng)民工相對貧困狀態(tài)均有顯著的負向影響。進一步發(fā)現(xiàn)，社會聲望對農(nóng)民工相對貧困狀態(tài)的影響存在著顯著的代際差異（p=0.01），β（1）=0.668＜β（2）=0.860，說明社會聲望對于老一代農(nóng)民工相對貧困負效應的影響程度更大；對比模型3和模型4 可以看出，由于費舍爾組合檢驗沒有通過顯著性水平（p=0.05），這說明社會網(wǎng)絡和社會信任對農(nóng)民工相對貧困狀態(tài)的影響沒有顯著的代際差異，社會資本對農(nóng)民工相對貧困程度的影響也沒有顯著的代際差異，研究假設2 僅得到部分驗證。

表7 社會資本對農(nóng)民工相對貧困影響的代際差異

四、研究結論與討論

本文基于2018 年中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，描述了農(nóng)民工相對貧困的風險現(xiàn)狀及分布情況，探討了社會資本對農(nóng)民工相對貧困的影響及代際差異。研究結果表明：第一，約1/3 的農(nóng)民工仍處于相對貧困風險狀態(tài)，相對貧困指數(shù)為0.173，且90.0%的農(nóng)民工至少在四個指標上有所表現(xiàn)，但在農(nóng)民工群體不存在嚴重的極端貧困現(xiàn)象；第二，新生代農(nóng)民工在低維度的貧困發(fā)生率更高，老一代農(nóng)民工則面臨著較高維度的貧困發(fā)生風險率，并且老一代農(nóng)民工的教育和健康指標的貧困貢獻率要高于新生代農(nóng)民工；第三，社會資本能夠顯著降低農(nóng)民工陷入相對貧困狀態(tài)的可能性，而其中只有社會聲望能夠顯著降低農(nóng)民工相對貧困程度加深的可能性，社會網(wǎng)絡和社會信任對相對貧困程度沒有顯著影響；第四，社會聲望對相對貧困的負效應對老一代農(nóng)民工的影響程度更大，而社會資本對農(nóng)民工相對貧困程度的影響沒有顯著的代際差異。本文研究結論表明當前農(nóng)民工存在相對貧困風險，且由于社會資本的欠缺，他們無法僅憑自身能力擺脫相對貧困風險，研究表明社會資本對農(nóng)民工擺脫相對貧困具有重要作用。本文的創(chuàng)新性在于，基于阿馬蒂亞·森的可行能力理論構建了農(nóng)民工相對貧困指標體系，并實證分析了社會資本對于農(nóng)民工相對貧困狀態(tài)的影響，補充了現(xiàn)有研究僅側重于對單個維度貧困影響進行考察的局限。對于相對貧困的農(nóng)民工群體，研究還進一步分析了社會資本對其相對貧困程度加深的影響。在異質性分析部分，相關研究多采用分組回歸的方法，考察自變量對因變量的影響在不同分組樣本中是否顯著，但這一方法無法再進一步詳細得出影響效應在不同分組的大小差異。本文在進行社會資本對農(nóng)民工相對貧困影響的代際差異回歸的同時，采用費舍爾組合檢驗的方法進行組間差異檢驗，使得代際差異的分析更為詳細具體，為后續(xù)相關研究提供了可能的實證分析參考和政策制定依據(jù)。社會資本為農(nóng)民工相對貧困的歸因探討提供了一個關鍵的分析視角，政府和相關部門和組織需要以社會資本為突破口有導向性地促進農(nóng)民工就業(yè)質量提高、社會保障權益完善，進而提高收入待遇，通過干預和賦能來增加農(nóng)民工的社會資本積累，進而提高其反貧困的能力，緩解農(nóng)民工的相對貧困現(xiàn)狀。

2021 年2 月25 日，習近平在《在全國脫貧攻堅總結表彰大會上的講話》中強調(diào)，黨的十八大以來，黨中央把脫貧攻堅擺在治國理政的突出位置，脫貧攻堅戰(zhàn)取得了全面勝利，但是“解決發(fā)展不平衡不充分問題、縮小城鄉(xiāng)區(qū)域發(fā)展差距、實現(xiàn)人的全面發(fā)展和全體人民共同富裕仍然任重道遠”［13］12。也就是說，2020 年現(xiàn)行標準下農(nóng)村貧困人口全部脫貧的目標實現(xiàn)后，我國反貧困事業(yè)進入了包括治理相對貧困為重點的“后扶貧時代”。由于農(nóng)民工受教育程度相對不高、職業(yè)分布主要在第三產(chǎn)業(yè)、工資收入相對較低（月均收入4 432.0 元；同年全國城鎮(zhèn)私營、非私營單位就業(yè)人員年平均工資分別為5 240.03、8 903.00 元）［14］135-146等特征，相當比例的農(nóng)民工仍處于相對貧困狀態(tài)中。由此，進一步健全農(nóng)民工群體在“后扶貧時代”繼續(xù)增收的制度框架，對于“解決發(fā)展不平衡不充分問題、實現(xiàn)人的全面發(fā)展和全體人民共同富?！本哂兄匾饬x。

首先，建立公平公正的社會制度，提高農(nóng)民工的社會經(jīng)濟地位，增加農(nóng)民工的社會資本質量。陷入相對貧困狀態(tài)的農(nóng)民工往往處于社會底層，較低的社會經(jīng)濟地位與農(nóng)民工自身匱乏的資本積累成正比。農(nóng)民工的社會資本以強社會關系網(wǎng)絡為主，一般來說只能獲得重復性和同質性的社會資源，難以通過優(yōu)質社會資本改善其相對貧困的境況，這就要求政府和相關部門協(xié)調(diào)多方力量幫助農(nóng)民工融入流入地，并努力爭取向上流動的機會，提高其社會經(jīng)濟地位和社會資本質量，進而緩解或擺脫相對貧困狀態(tài)。一方面，政府要致力于進一步破除城鄉(xiāng)壁壘，突破社會資本的空間性和可獲得性的戶籍約束，減輕社會排斥對農(nóng)民工相對貧困的制約，扭轉農(nóng)民工在城市的邊緣社會地位，以使農(nóng)民工能夠獲得平等的、穩(wěn)定的就業(yè)機會，減輕和消除雙重戶籍墻造成的權益指數(shù)影響；另一方面，政府應當加強對農(nóng)民工群體的職業(yè)技能培訓，大部分農(nóng)民工的工作內(nèi)容重復且具有很強的可替代性，難以通過工作來突破社交圈，導致農(nóng)民工面臨著因失業(yè)而返貧的風險，因此政府應當有組織地對農(nóng)民工進行職業(yè)技能培訓，通過提升就業(yè)質量來使農(nóng)民工改善社會資本質量，進而緩解相對貧困。

其次，構建多樣化的社會支持網(wǎng)絡，增加農(nóng)民工的社會資本存量。一般來說，社會支持網(wǎng)絡由正式和非正式兩個部分組成，但由于以政府為主導的正式社會支持往往存在缺位，因此各地方政府應當動員多方力量來創(chuàng)造有助于農(nóng)民工社會資本積累的環(huán)境，以農(nóng)民工的實際需求為導向，積極探索由非營利組織、企事業(yè)單位、社區(qū)等為輔助的多樣化的非正式社會支持渠道。鼓勵農(nóng)民工積極參加流入地的各種社團組織活動，促進農(nóng)民工構建有利于自身發(fā)展和城市融入的關系網(wǎng)絡資源。供職單位和所在社區(qū)作為農(nóng)民工集聚的主要工作和生活領域，應當成為提供社會支持的關鍵突破口。對此，一方面，政府要引導農(nóng)民工的供職單位提供包容開放的工作環(huán)境，促進農(nóng)民工在流入地的社會融入，減輕就業(yè)歧視和社會排斥；另一方面，以社區(qū)為農(nóng)民工幫扶的主要單位，通過舉辦社區(qū)活動來鼓勵本地居民與農(nóng)民工之間的溝通與交流，增加貧困農(nóng)民工之間的凝聚力，同時引導貧困農(nóng)民工與其他非貧困農(nóng)民工、本地居民之間的資源共享、互幫互助。

最后，關注社會資本對貧困影響的代際差異。新老兩代農(nóng)民工相對貧困的分布情況有著異質性，老一代農(nóng)民工面臨著更多包括教育、健康、醫(yī)保、就業(yè)和收入等少數(shù)變量所引發(fā)的相對貧困問題，這與他們受教育程度較低、年齡較大、承擔著更重的家庭責任有著直接關聯(lián)。因此，政府應當完善社會保障政策，保障參保農(nóng)民工的醫(yī)療、養(yǎng)老等各項社會權益，健全和完善農(nóng)民工子女隨遷和入學等相關政策，并著力于改善農(nóng)民工的住房情況。社會聲望對老一代農(nóng)民工相對貧困的負效應要高于新生代農(nóng)民工，這說明積極的主觀福利感受是農(nóng)民工擺脫相對貧困的內(nèi)生動力，也是增收戰(zhàn)略的更高層次目標。提高老一代農(nóng)民工在城市的歸屬感，增加農(nóng)民工的社會資本積累，有助于相對貧困的老一代農(nóng)民工長期穩(wěn)定增收減貧。