贫困问题是全世界面临的共同难题。随着我国经济的高速发展,收入不再是唯一衡量贫困的标准,贫困更多的表现为人们的“可行能力”被剥夺,这些可能能力包括教育获得、疾病救助、饥饿消除以及其它社会权利的获取。由此可见,贫困本质上是一种复杂的多维现象。换句话说,从多维度衡量贫困更能把握和描述贫困的内涵和外延。众所周知,我国农村是贫困发生的“主战场”,虽然截止2017年末农村绝对收入贫困发生率降为3.1%,但是农户家庭面临着贫困程度更深、减贫难度更大以及相对贫困和多维贫困更加凸显等新特征。于是,本文基于农户家庭多维贫困开展研究。同时,人们越来越意识到,无论是个体、家庭还是国家层面,消除贫困不能仅仅依赖于传统的物质资本和人力资本,社会资本也是影响贫困的重要因素。事实上,我国农村是基于血缘、亲缘和地缘等形成的“关系”型社会,社会资本在市场机制不足的农村地区扮演着重要角色。然而,现有大部分研究仅将社会资本作为影响农户收入、健康等单维度的重要变量,并未重视社会资本对农户多维贫困的影响。鉴于此,本文以社会资本为切入视角,着重解决社会资本对农户多维贫困的作用机制和影响效应。本文遵循问题提出理论研究实证研究政策研究的逻辑研究思路,基于中国农村的贫困实际,采用规范研究和实证研究相结合的研究方法为缓解农户多维贫困提供理论和政策依据。具体地,本文在精准测度我国农户家庭多维贫困水平的基础上,着重构建社会资本影响农户家庭多维贫困的作用机理;采用中国家庭追踪调查(CFPS)数据,并综合运用最小二乘法、分位数回归法、中介效应法、Probit法、工具变量法等实证检验社会资本对农户家庭多维贫困的影响效应;最后基于稳健的研究结论提出精准测度和缓解农户多维贫困的政策建议。本文的主要研究内容和研究结论归纳如下:第一,借鉴并拓展了多维贫困理论,构建了中国情景下的农户家庭多维贫困指标体系,运用人工神经网络法选取指标权重,分别从静态和动态视角测度并分解了农户家庭的多维贫困广度、深度和强度水平及演变情况。(1)构建包含收入、教育、健康、金融等维度的农户家庭多维贫困指标体系。相较已有研究,本文主要增加了金融指标,该指标体系更能体现当前中国农村的多维贫困情况。(2)采用人工神经网络法选取各指标权重,并通过加总误差法建立了评判不同方法选取指标权重的优劣标准。人工神经网络法改善了等权重法不能区分各指标相对重要性的缺陷,也更能体现指标之间的随机性、离散性和非线性性等特点。同时,为了说明人工神经网络法的优势,本文采用加总误差法建立评判等权重法、变异系数法以及人工神经网络法选取我国农户家庭多维贫困指标体系中各指标权重的优劣评判标准。测度结果显示:相较于等权重法和变异系数法,人工神经网络法更能精确测度多维贫困。(3)为了解我国农户家庭多维贫困水平和致贫主素,借鉴A-F多维贫困理论框架,运用CFPS数据分别从静态和动态视角测度并分解了农户家庭的多维贫困广度、深度和强度水平及其演变规律。第二,构建了社会资本影响农户多维贫困的直接和间接作用机理,并通过数理模型演绎了社会资本影响农户多维贫困的门槛效应。社会资本通过影响农户收入、教育获取、健康改善以及金融服务等直接作用于农户多维贫困,且社会资本通过非农就业、信贷约束和社会保险等间接作用于农户多维贫困。此外,通过数理模型演绎了社会资本影响农户多维贫困的门槛作用机理。第三,总体上,我国农户家庭多维贫困广度、深度和强度水平呈逐年减弱的趋势,我国农户多维贫困水平呈典型的区域分布特征;收入、教育、金融等因素是导致农户家庭多维贫困的主要驱动因素,而且不同区域致贫主因存在显著差异。(1)无论是全国,还是东中西部地区,农户家庭多维贫困广度、深度和强度水平从2010年到2014年呈减弱趋势。(2)无论是多维贫困广度,还是多维贫困深度和强度,我国农户家庭多维贫困水平始终呈现西高东低的态势。反映出我国农村地区的多维贫困水平呈现出较为典型的区域分布特征,中西部地区,特别是西部地区的农村贫困状况相对严重。(3)随着贫困维度的增加,多维贫困程度呈下降直至为零,而且东部地区贫困水平下降速率显著快于中西部地区。表明农户家庭不易发生多维极端贫困,东部地区农户贫困维度数普遍小于中西部地区。(4)基于多维贫困指数的分解,发现收入因素、金融因素和教育因素对多维贫困的贡献率最大。其中,东部地区金融因素影响最大,这表明金融服务能力低下已经成为我国东部农户家庭发展的最大障碍;中西部地区仍为收入因素影响最大,且金融因素也逐渐成为其发展的瓶颈。第四,社会资本能显著缓解农户家庭多维贫困水平,但是,社会资本与农户家庭多维贫困之间不仅存在简单的线性关系,二者之间还具有显著的门槛效应。同时,社会资本越丰富,越有助于农户家庭多维贫困的缓解。实证研究发现:(1)社会资本能显著降低农户家庭多维贫困广度、深度和强度水平,具体表现为:社会资本存量越丰富,越有助于缓解农户家庭多维贫困广度、深度和强度水平。(2)在不同的门槛变量下,社会资本与农户多维贫困之间存在显著的非线性关系,即存在显著的“门槛效应”。(3)当人力资本、人均收入、金融服务和社会资本存量跨过一定的“门槛”值后,社会资本才能显著的改善农户家庭多维贫困广度、深度和强度水平。此外,当人均收入和社会资本存量跨过门槛值后,社会资本对农户多维贫困产生显著的负向影响逐渐增强,即社会资本越丰富,越有助于缓解农户家庭多维贫困状况。第五,社会资本影响农户家庭多维贫困的中介效应成立,且农村劳动力非农就业是社会资本影响农户家庭多维贫困的中介变量。通过建立社会资本与农户家庭多维贫困的中介效应模型,实证研究发现:社会资本影响农户家庭多维贫困的中介效应成立,且农村劳动力非农就业是社会资本影响农户家庭多维贫困的中介变量,但是,其影响农村家庭多维贫困广度、深度和强度的中介效应占比不同。相较于已有研究,本文的创新表现为:(1)拓展了农户多维贫困指标评价体系;引入人工神经网络法测算指标权重,提高了多维贫困指数测度的精确性和科学性;测度并分解了农户家庭多维贫困指数体系。正如Sen(1999)指出,贫困不仅仅表现为收入低下,更是人的基本可行能力被剥夺。据此,本文认为农户家庭多维贫困是指其收入、教育、健康、生活标准、金融服务等方面处于不足或被剥夺的状态。特别地,本文将将金融指标纳入多维贫困指标体系,拓展了农户家庭多维贫困指标体系。将该指标纳入农户家庭多维贫困指标体系既是对中国农村的国情考量,也体现了多维贫困的本质和内涵。同时,鉴于等权重法不能区分各指标的相对重要程度,本文采用的人工神经网络法测算各指标权重,其好处体现在:克服了主观人为因素的干扰,能较准确的测算出维度的动态变化情况,也能较为科学的刻画变量之间的离散性、随机性以及复杂的非线性性等复杂关系,进而获得更加合理的指标权重。此外,现有研究大多只关注了农户家庭的多维贫困广度水平,而本文从静态和动态视角测度并分解了农户家庭的多为贫困广度、深度和强度状况。(2)丰富了缓解农户多维贫困的研究视角,构建了社会资本影响农户家庭多维贫困的作用机制,并实证检验了社会资本对农户家庭多维贫困的影响效应。影响贫困的因素众多且复杂,社会资本是继物质资本和人力资本后的第三大资本,其对贫困具有重要影响。但是,现有研究多集中于社会资本对收入贫困的理论和实证探讨,然而贫困不仅仅是收入贫困。鉴于此,本文聚焦于社会资本对农户家庭多维贫困的研究,从理论上构建社会资本影响农户家庭多维贫困的作用机理,并从实证上分析社会资本对农户家庭多维贫困的直接减贫效应和门槛效应。(3)构建了社会资本影响农户家庭多维贫困的传导路径,并检验了二者之间的中介效应,为缓解农户家庭多维贫困水平提供科学的路径选择。本文还重点分析了社会资本影响农户家庭多维贫困的传导机理,然后运用中介效应法实证检验出农村劳动力非农就业是社会资本影响农户家庭多维贫困的中介变量,并测度出了中介变量在社会资本影响农户家庭多维贫困的中介效应占比,为缓解农户家庭多维贫困水平提供理论依据和科学的路径选择。