非自愿搬迁经历与移民相对多维资产贫困——兼论正式社会支持与非正式社会支持的交互效应

滕祥河，杨先明

（云南大学经济学院，云南昆明650091）

一、引言与文献综述

社会变迁过程中出现的特殊群体贫困问题，是社会发展过程中的一种客观现象。20 世纪以来，受我国经济社会发展刚需驱动，一系列交通运输、城市建设、能源供给与环境保护等国家工程建设相继启动，并产生大规模非自愿搬迁移民。与自愿搬迁移民相比，非自愿搬迁移民的贫困及其治理更为复杂。一方面，移民贫困具有被动性。移民搬迁的动因常常来自外部，移民个体的贫困更多是源于国家工程建设或国家政策主导下的强制性搬迁。另一方面，移民脱贫困难。很大一部分移民因为失去生计资本而陷入贫困，甚至在政府的扶持政策中返贫［1］。由于涉及搬迁人口规模较大，往往需要在特定时间内完成较大规模的人口搬迁，因而移民往往短期集中性地陷入贫困。此外，移民贫困持续期还具有弱势累积性。有研究发现，非自愿搬迁不仅给移民一代留下烙印，甚至给几代人都造成深远影响，其中贫困的代际累积就是其中的一个缩影［2-3］。因而，非自愿搬迁移民的贫困问题比较突出和复杂，是“后脱贫时代”防贫工作的重要关注点。

既有关于非自愿搬迁移民贫困问题主要集中在两个层面。一是关于非自愿搬迁移民贫困性质与形态的研究。在非自愿搬迁这一过程中移民由不贫困转变为贫困的现象被称为次生贫困或介入型贫困。其内涵是以重大工程建设等外力影响为特征的社会变迁，通过使受影响群体更加依赖于外部干预，影响人力资本的发展和积累，致使其自我发生能力受损［4］，加之在强制性搬迁基础上的经济社会带来的环境性变迁会对移民生计资本和能力的缺失产生加剧或减缓的耦合作用，从而调节安置政策的效果，致使移民贫困出现结构性演变［5］。从本质上讲，这类贫困之所以被称之为介入型贫困是因为外力的短期和高强度作用引起的贫困［6］。二是对非自愿搬迁移民贫困发生机制的探讨分析。一些研究借助移民贫困风险与重建模型（IRR）展开分析，侧重分析失去土地、失去工作、失去家园、向边缘地区搬迁、食品无保障、健康水平下降、丧失共同物质财产以及社会网络的破坏等风险对移民贫困的影响［7-9］。另有一些研究基于可持续生计分析框架讨论移民致贫机制。如从外部环境来看，石智雷和邹蔚然［10］认为政府对外部环境的改造政策和救助式扶贫对移民的多维贫困并没有产生明显的积极效果。从生计资本来看，移民物质资本、自然资本和金融资本的损失是搬迁过程中发生的“摩擦损失”，是显性的和难以在短期内恢复的［11］。此外，在移民生计恢复过程中，移民人力资本也会出现功能性中断，导致人力资本失灵［12］，移民的资本收益率和劳动收益率较原住民低［13］。此外，还有一些研究基于制度机制和政策机制视角探讨非自愿搬迁移民贫困问题的制度背景和根源。如陈绍军和施国庆［14］认为，移民安置规划上的缺陷以及不合理的利益分配机制是导致非自愿移民贫困原生贫困和次生贫困的原因；尤其在非自愿移民搬迁安置早期阶段，移民安置基本是行政性的，采用行政命令、指示、规定和下达指定性移民任务，安置时很少体现移民的意愿［15］。在这种制度安排下，移民被看成是一项基础设施工程项目附属的社会性部分［16］。

综上来看，既有研究对贫困原因以及贫困生成机制的解释具有一定说服力，比较清晰地阐释移民搬迁、内外部发展环境转变与移民贫困的关系。然而，存在进一步的探索空间：第一，对移民相对多维资产贫困的研究较少。尽管收入是非自愿搬迁移民贫困的主要识别方面，但是收入维度实际上无法准确反映非自愿搬迁移民所面临的处境。随着发展观念的进步，贫困治理运行逻辑与规则、价值理念以及技术手段也正在经历积极的重构。一些研究指出传统的收入型反贫困政策设计侧重于对贫困主体的保护作用而非主体性培育［17］，而资产扶贫具有重要的主体培育和增能作用［18］，贫困家庭的资产累积在平滑收入波动、抵御不确定性风险以及预测未来福利水平等方面比从收入或消费进行贫困的测量更具有优势［19-20］。贫困问题无法根本解决的一个重要原因在于消除绝对贫困容易，但消除相对贫困困难［21］，面向后相对贫困治理视域下的移民研究还存在较大不足。第二，在移民安置发展向前推进中，移民家庭生产功能逐渐转移到下一代，移民子女也开始从以父母为中心的家庭中脱离出来。移民搬迁与移民家庭代际再生产之间的问题也亟待考证。第三，正式社会支持和非正式社会支持是研究移民问题的两个重要维度，而且正式社会支持和非正式社会支持对移民贫困的交互影响正是有为政府和贫困个体内生发展能力良性互动的重要体现。因此，在这样的发展背景下，研究正式社会支持、非正式社会支持对移民贫困的交互影响显得意义重大。鉴于此，借助2019 年三峡库区移民实地调研数据，分析非自愿搬迁对移民相对多维资产贫困的影响，结合非自愿搬迁移民的自身特征研究移民相对多维资产贫困的致因。

二、理论分析与研究假说

（一）非自愿搬迁对移民相对多维资产贫困的影响效应

历史地看，中国社会从整体上说是安土重迁的，人口低空间流动性是数千年乡土中国的典型特征，劳动力和人口长期居住、生产、生活于相对固定的地区，人口迁移活动较少发生［22］。在这样的乡土社会环境中，世代定居是常态，绝大多数人对外部环境发展机会变化往往也是相对缺乏敏感性的。然而，随着强制性外力的介入，非自愿搬迁移民不得不背井离乡，踏上移民搬迁的道路。从这个意义上来看，非自愿搬迁经历实质上也不是移民在生命历程早期进行的行为选择，而是未预期到的特殊国家政策给个体发展环境带来的外生影响。外力冲击下的原有系统结构会发生变化，无论是正向促进作用还是反向作用，带来的都是资源的流动、重新配置和区域系统从有序走向无序的正熵流［23］，而长期成长于安土重迁社会环境当中的个体面对未预期到的非自愿搬迁这一外力冲击具有先天的脆弱性，搬迁过程中不可避免带来生产生活资产的损失。

然而，移民搬迁带来的资产损失是一种反应性视角，而个体或群体并非特定环境压力下的被动承受者，还有保护因素产生以及个体与环境交互的主动面向。一般而言，移民安置点得到来自各级政府、社会团体以及社会服务机构等物质和心理的援助高于原居民，由此可能会影响他们的发展机会。来自经验层面的一项研究也基本佐证这一理论机制，Wilmsen［24］认为，移民搬迁在导致相当一部分群体原有的生活体系、生产体系遭到破坏，陷入新的发展困境时，也会带来社会资源和利益再分配，产生新的发展机会。处于陌生环境中的安置地移民之间互动、互助频率高于普通居民，由此塑造出高度一体化的群体纽带，形成互慰互助、共渡难关的集体氛围。这样一种群体情境也可能直接或间接作用于移民的资产累积。由此，可提出如下两个互为竞争性的研究假说：

H1a：移民较原居民的相对多维资产贫困严重；

H1b：原居民较移民的相对多维资产贫困严重。

（二）正式社会支持与非正式社会支持对移民相对多维资产贫困的交互效应

正式社会支持和非正式社会支持两者并非是截然分开的。一方面，正式社会支持与非正式社会支持具有互补性，即采取社会支持的一方能够提高另一方面的边际收益。另一方面，正式社会支持与非正式社会支持具有替代性，即当一方提供的制度效力较弱时，另一方将会发挥替代作用。这种替代或互补关系主要源于正式社会支持与非正式社会支持存在一定功能上的重叠或差异。具体来看，正式社会支持大多是通过“自上而下”的方式向援助对象提供帮扶，这种相对规范的帮扶通常着眼于集体利益所得而非个体利益所得。因而，这种正式社会支持往往具有规范化、制度化与长期持续性的特征，尤其适用于一些投入大、周期长、成本高的社会支持。然而，这种相对规范的帮扶，可能导致不同兴趣偏好、文化风俗、语言习惯、身份认同的群体在扶持内容等方面上很难达成一致意见，加之随着受援群体规模的扩大，满足异质性的偏好扶持政策也将会愈发困难。因而，在援助对象个性化需求日益分化的现实背景下，受援对象往往难以充分获得契合自身实际需求的帮扶，有时甚至阻碍移民发展，例如政府的救助和补贴会让部分库区农户产生政策依赖和发展惰性，降低其参加劳动改善自身经济状况的积极性［25］，进而形成长期依赖正式社会支持的风险，且这种风险短时间内很难得到有效的分散。非正式社会支持是人们基于血缘、地缘以及情感互惠等关系在长期社会交往过程中逐步形成的，是一种情感化、无组织的无偿支持体系。因而其运行方式相对灵活，更有利于满足受援对象的实际需求，降低支持援助对象的成本，提升对援助对象的治理绩效。不过，非正式社会支持也具有功利主义特征，对移民发展或反贫困的作用有限。比如，建立非正式社会支持是需要付出成本的，有时甚至表现出明显的“亲富人”特征。因此，正式社会支持与非正式社会支持既有功能的重叠存在功能上的差异，从而呈现出替代或互补关系。基于此，提出如下研究假说：

H2a：正式社会支持与非正式社会支持对移民的相对多维资产贫困影响具有互补效应；

H2b：正式社会支持与非正式社会支持对移民的相对多维资产贫困影响具有替代效应。

正式社会支持与非正式社会支持对移民相对多维资产贫困的交互效应可能会受到安置方式和安置时间的影响。从移民安置方式分类来看，移民安置方式的需求和选择取决于不同的社会经济背景和环境容量等因素，具体与国家法律法规、政策规定、地区自然环境、劳动力素质、文化习俗、社会关系网络等各方面是紧密相关的。这些不同安置方式与移民能力的损失有很大关联，关系到搬迁后移民整个生产生活水平恢复和发展状况。一方面就原有的生产生活环境受冲击程度来说，受影响最小的是就地后靠的移民，其次是整体外迁；对于那些跨区县、跨省市的外迁移民而言，安置地的生产条件和生产方式与迁出地会有很大转变，受到的影响也最严重［26-27］。从安置时间来看，不同安置时间能够体现出移民生产生活恢复状态的差异。短期内，移民资产累积能力较弱，越需要依靠正式社会支持和非正式社会支持的协同互补。相反，随着安置时间的延长，搬迁安置的短期冲击效应减弱，移民资产累积能力相对提高，对正式社会支持与非正式社会支持的依赖减少。基于此，提出如下研究假说：

H3：相比远距离安置，近距离安置能够增强正式社会支持和非正式社会支持对移民相对多维资产贫困影响的互补效应；

H4：相比长期安置，短期安置能够增强正式社会支持和非正式社会支持对移民相对多维资产贫困影响的互补效应。

三、数据来源、研究方法与变量选取

（一）数据来源

本文数据来源于2019 年1 月12—25 日长江上游【流域】复合生态系统管理创新团队开展的三峡库区移民生计问卷调研①依托重庆工商大学“三峡库区百万移民安稳致富国家战略”服务国家特殊需求博士人才培养项目，长江上游【流域】复合生态系统管理创新团队先后于2013 年、2014 年、2016 年、2017 年和2019 年开展了5 次库区问卷调研。本文所使用统计量借鉴了团队前期设计的原始问卷，同时相关研究指标量化表也参考了学术界普遍认同和使用的问卷。团队对调研在以下四方面进行了严格设计：第一，设置移民、重庆市内原居民和重庆市外原居民及其相应的后代作为对照组。第二，采用国际上流行的参与式评估法规避调研方法偏差，通过调研员与调研对象面对面访谈的方式展开调研。第三，通过前期培训调研员和优先选择当地调研员规避调研策略偏差。第四，为保障调研区域的代表性，团队基于科学性和多样性原则，采用随机抽样方法在市外安置的11 个省市中抽取江苏省和江西省两个省市。同时，考虑到地区自然环境和调研可行性因素，再次抽取4 个市（区），包括重庆市万州区和江津区、江西省宜春市和江苏省盐城市。在上述样本市（区）中各抽取5～10个有代表性的乡镇，再对各乡镇所管辖的安置地进行调查。。团队在江西省宜春市、江苏省盐城市（区）以及重庆市万州区和江津区共发放问卷1 207份，回收有效问卷1 168份。具体根据以下标准选择本文的样本：（1）为避免由于年龄带来的估计偏误，将户主年龄超过75岁的样本剔除，同时为保障结果的稳健性，还进一步根据年龄缩减样本进行稳健性估计；（2）剔除个体信息缺失的样本；（3）剔除仍在上学的样本。最终得到874 份有效样本数据。其中，移民样本458 个，包括241 个市内安置移民样本和217 个市外安置移民样本②是否属于市内安置和市外安置主要根据是否属于重庆市内安置和重庆市外安置来判断。；原居民样本416个，包括228个市内原居民样本和188个市外原居民样本。

（二）研究方法

首先，以Alkire 和Foster［28-29］提出的双阈值A-F 指数为基本分析框架测度移民的相对多维资产贫困。首先，根据第一层次的相对贫困阈值判断各个维度指标是否被相对剥夺；然后，根据第二层次的阈值判断个体相对资产贫困的剥夺维度总数是否超过设定值k，如超过则视为k 维度的相对多维资产贫困。A-F 指数具体公式为M0= H × A③目前，有关该指数方法的具体计算过程相比成熟，在此不在详细赘述。，其中M0为相对多维资产贫困指数；H表示相对多维资产贫困发生率，即相对多维资产贫困人数占总人数的比例，体现的是相对多维资产贫困广度；A 表示平均剥夺份额，反映的是相对多维资产贫困深度。

值得提出的是，A-F 多维贫困指数和A-F 相对多维资产贫困指数测度方法的关键在于贫困临界值的设定，而A-F相对多维资产贫困指数的贫困临界值主要出发点基于相对贫困的理念设定阈值。相对贫困理念的核心在于个体或家庭的基本生活需求达不到社会公认的基本生活水平［30］。因而，相对贫困的衡量标准是就整个社会的平均状态或一般状况而言的［31］。目前在相对收入贫困线设定方面学界通行的做法是基于中位数收入或平均收入的某个比率来设定标准，但由于有关资产贫困的研究相对较少，且不同地区与与不同群体所认定的社会平均状态是存在差异的，导致相对多维贫困资产的贫困临界值的标准尚未统一。本文拟在这一方面进行试探性分析，基于群体参照视角具体将移民相对多维贫困的每项指标临界值设定为全部样本群体的中位数。从多维相对贫困的关键内涵来看，本文相对多维资产贫困的阈值设定契合社会平均水平的价值理念；在技术层面上，也有利于克服过去基于中位数收入或平均收入某个比率设定相对收入贫困线时要求收入数据为连续型数据属性的限制，能够适用于衡量多维贫困的其他指标为离散型数据的复杂情况；而且，在一定程度上还体现新的贫困标准不宜与现有贫困标准相差太大的原则以及非自愿搬迁移民存在较高的贫困发生率和贫困存在的脆弱性现实情况。从政策完善的角度来看，还有利于社会比较机制，制定新的参照评判标准，将过去移民生计搬迁前后的对比扩展到移民与来源地居民、迁入地居民以及移民内部群体比较上，致力于推动移民与不同群体间均等化，如对移民的扶持补偿应该基于迁入地的实际生产生活成本，而不仅仅是在对移民资产损失价值评估的基础上进行扶持补偿。

其次，为估计正式社会支持与非正式社会支持对非自愿搬迁移民相对多维资产贫困的交互效应，设定以下基准估计模型：

式（1）中，rmpovi代表个体i的相对多维资产贫困剥夺得分，issi× fssi是本文重点关注的核心解释变量，Xi代表一系列的控制变量。由于rmpovi的值介于0与1之间，选择变量受限的Tobit回归方法作为主要分析方法进行估计。

（三）变量选取

本文的被解释变量为相对多维资产贫困指标。本文结合移民特征在具体指标选取时主要关注移民代内资产与代际资产两大重要属性。其中，在代内资产方面，选取家庭可变现资产、家庭住房与土地资产以及家庭实物资产。家庭可变现资产通常能够保障家庭具有稳定的收入来源，是家庭进行其他资产累积的前提，但由于缺少家庭资产收益方面的数据，采用移民家庭收入作为代理变量。家庭住房与土地资产以及家庭实物资产主要体现的是家庭未来福利和稳定发展的能力，这也基本契合Haveman 和Wolff［32］对有关家庭资产贫困的理解。在代际资产方面，考虑到移民子女实际情况以及调研数据的可得性，主要选择移民子女的教育和健康指标度量家庭代际再生产资产。这也是本文区别以往研究关注代内资产累积而忽视代际再生产资产累积的一个主要方面和改进之处，相关指标如表1 所示。

本文将关键解释变量设置为正式社会支持变量与非正式社会支持变量。参考石智雷和朱明宝［25］以及齐振宏［33］等研究，并基于样本数据的可得性以及考虑到三峡库区移民属性特征和安置地区环境，选取测度正式社会支持效应的指标主要来自生产条件、基本公共服务以及制度条件3个层面：生产条件主要包含从受访者对安置地交通状况的评价；公共服务主要引入医疗、社会治安以及生态环境状况；制度条件主要从当地银行信贷服务和财政支持环境进行度量。上述题项度量方式均采用李克特五点量表。非正式社会支持重点关注移民社会网络，选择的社会资本具体测度题项分别是“春节时，走动的亲戚朋友有几户？”“与本地人交往情况？”“对周围人的信任程度是？”“是否有在政府、医院、学校工作的亲戚朋友？”和“是否曾加入过专业合作社？”，前三项测度的是社会资本规模，均采用李克特五点量表，由低到高进行1～5 赋值；后两项测度的是社会资本质量，回答“是”赋值为1，否则为0。为避免人为因素带来的偏差，本部分采用熵值法对上述指标进行客观赋权并拟合。

此外，为进一步分析移民相对多维资产贫困的其他影响因素，结合现实观察尽可能控制来自个体层面、家庭层面以及地区层面等多方面的影响因素。相关变量的定义、赋值以及样本描述性统计如表2 所示。

表1 维度、指标及阈值设定

表2 样本描述性统计 n=458

四、结果与分析

（一）移民与原居民相对多维资产贫困发生率的比较分析

表3 列出不同多维贫困临界值（k）下的移民和原居民的相对多维资产贫困指数（M0）、贫困发生率（H）以及贫困剥夺份额（A）。结果显示，随着k 不断增大，移民与原居民的相对多维资产贫困指数及相对多维贫困发生率随之减小，而平均剥夺份额随之增加，整体上移民与原居民的相对多维资产贫困情况并不很严重。两个群体贫困发生率在k=0.2和k=0.3间变化最为明显，说明大部分移民与原居民相对多维资产贫困个体剥夺得分基于0.2～0.3。从移民与原居民相对多维资产贫困的比较分析来看，移民的相对多维资产贫困指数、相对多维资产贫困发生率以及相对多维资产贫困剥夺份额整体上高于原居民，即与原居民相比，移民的相对多维资产贫困状况要相对严重。可见从相对资产方面反映的移民与原居民之间的贫困仍然存在不平等现象，移民累积的资产与原居民累积的资产存在的差异不仅容易导致移民在面临外部风险时更容易陷入相对贫困，而且移民与原居民也难以在资产方面实现完全融合，研究假说H1a成立。

表3 移民与原居民多维贫困发生率的比较

表4列出可变现资产、家庭住房与土地资产、家庭实物资产以及代际再生产资产对相对多维资产贫困的贡献率。其中，可变现资产贡献率最高，可见家庭可变现资产确实阻碍了移民的进一步发展，成为移民相对多维资产贫困的主要因素。家庭住房与土地资产以及家庭实物资产贡献率也较高，说明移民家庭未来福利和发展能力仍有较大提升空间。研究还发现，移民代际再生产资产对贫困的贡献率比原居民更高，表明移民子女在资产累积方面相对较弱，移民群体陷入代际贫困传递可能性较大的问题。这一点的启示意义在于，除了分析搬迁事件对父代移民生产生活的影响之外，对代际间的生产生活所造成影响也是一个非常重要的问题。对后搬迁安置时代移民代际生产生活发展的评估，有助于认识不同移民群体代际发展状态，发挥促进代际可持续发展相关政策的正向推力，为当前解决移民群体的不平等再生产问题提供一定的参考。

表4 移民相对多维资产贫困的分解

（二）正式社会支持与非正式社会支持交互影响移民相对多维资产贫困的估计结果

表5 为正式社会支持与非正式社会支持交互影响移民相对多维资产贫困的估计结果①本部分数据统计及下文估计结果均来自Stata15.0计量软件的分析。。本文首先分析了变量间的Pearson 相关系数。整体来看，变量之间的相关系数均小于0.7，均在可控制范围内；且控制变量之间绝大多数不显著相关，因而变量间多重共线性得到有效控制。考虑到贫困剥夺得分被解释变量的取值范围，使用Tobit进行基准估计，为保障结果的稳健性，还采用贫困剥夺得分作为因变量进行OLS 估计。表5 中第（1）～（2）列是OLS 估计结果，第（3）～（4）列是Tobit 估计结果。由表5 第（3）～（4）列可知，正式社会支持和非正式社会支持系数显著为负，即正式社会支持与非正式社会支持是影响移民相对多维资产贫困的重要影响因素，能够显著降低移民相对多维资产贫困。尤其值得注意的是，正式社会支持与非正式社会支持的交互项的系数也显著为负，表明正式社会支持和非正式社会支持对移民相对多维资产贫困的影响具有互补关系，即如果正式社会支持强度不断增强，那么非正式社会支持强度将不断增强；反之亦然，研究假说H2a成立。一方面，政府有组织地对安置地区的交通基础设施以及社会治安环境等不断完善改进，这种正式的社会支持为移民的日常出行、生产劳作以及休闲娱乐等活动提供了便利条件，不仅增加了移民与亲朋邻里进行社会交往与信息分享获取的机会，还增加了移民对社会关系网络投资的能力，进而有利于移民在安置地恢复或重建能够提供非正式社会支持的社会关系网络。另一方面，依托社会关系网络获得的非正式社会支持也能反过来帮助移民更好地抓住、利用正式社会支持带来的良好发展机遇。如具有互助特征的非正式社会支持强化了移民生产生活中不确定性风险在亲朋邻里间的分担，帮助移民克服生存与发展中所面临困境与不利因素，而这在减少移民对正式社会支持过度依赖的同时，也有利于提高利用正式社会支持的效率，减少不必要的社会成本。因此，从政策实施的角度而言，当政府想要通过正式社会支持和非正式社会支持两种手段促进移民减贫绩效提升时，就必须意识到这两种手段会出现相互促进的作用，同时更加高效解决移民相对多维资产贫困需要正式社会支持与非正式社会支持的耦合优化。

表5 正式社会支持与非正式社会支持交互影响移民相对多维资产贫困的估计结果 n=458

（三）稳健性检验

本文采用以下两种方法进行稳健性检验①此外，本文还分析不同维度上的心理因素对移民多维贫困的影响以及心理因素对多维贫困各个指标的影响。结果均进一步证明心理因素能够显著影响移民多维贫困的基准估计结果。。一是更改指标权重。上述相对多维贫困指数是采用等权重分析的结果。那么，改变某些指标的权重是否会影响本文结果？考虑到不同资产类型对多维贫困贡献率，本文对不同类型资产赋予不同的权重进行稳健性测试，具体将上述可变现资产、家庭住房与土地资产、家庭实物资产以及代际再生产资产的权重分别改为40%、30%、20%和10%，进而考查权重极端大调整和极端小调整对基准结果的影响②同时，本文还采用其他权重进行测试，结果基本稳健。。具体结果见表6 中的第（1）～（2）列。二是缩减样本，进一步剔除年龄偏大样本，具体剔除户主年龄超过65岁的样本，缩减样本后的估计结果见表6中的第（3）～（4）列。结果显示两种不同方向调整的结果并未出现实质性不同。整体上，表6 的稳健性估计结果进一步表明上述基准结果是可靠的。

表6 稳健性估计结果 n=458

（四）进一步分析：不同安置方式与安置时间对正式社会支持与非正式社会支持交互效应的影响

表7 为安置方式、安置时间与正式社会支持以及非正式社会支持变量的交互项来对调节效应进行检验的结果。从安置方式调节效应来看，表7 中的第（1）列表明安置方式、正式社会支持与非正式社会支持的交互项系数为负，但并不显著，这可能缘于二者之间存在较强的共线性；第（2）、（3）列按照安置方式进行分组回归，其中第（2）列为市外安置移民组，第（3）列为市内安置移民组，结果表明，仅在市内安置移民组中，正式社会支持与非正式社会支持交互项显著为负，表明正式社会支持与非正式社会支持交互效应对移民相对多维资产贫困的影响在不同安置方式组别中明显较大，该结论在一定程度上证实安置方式间接调节效应的存在性，H3成立。这是由于相比市外安置移民，市内安置移民的地理空间位置移动相对较小，新安置地与原居住地在自然环境距离（如气候、土地类型、水文植被等）与社会环境距离（如价值观念和风俗习惯等）上的差异较小；因而市内安置移民的生产生活资料损失较小，适应新环境的能力也相对较高，进而减少了对正式社会支持和非正式社会支持的依赖。

从安置时间效应来看，安置方式、正式社会支持与非正式社会支持的交互项系数也未通过显著性检验。第（5）、（6）列分组回归结果显示，正式社会支持与非正式社会支持交互项系数均显著为负，但前者的系数值明显低于后者，这意味着安置时间越短，正式社会支持与非正式社会支持的交互效应对移民相对多维资产贫困的影响越大，从而也间接验证H4。该结论在一定程度上反映移民生计资产在时间维度上的累积性。具体地，搬迁安置时间越短，移民资产累积能力较弱，对正式社会支持与非正式社会支持的需求也越大，而且，此时正式社会支持与非正式社会支持对减少资产贫困边际效益也更高。

表7 安置方式与安置时间影响正式社会支持与非正式社会支持交互效应的估计结果

五、主要结论与政策启示

基于相对贫困视域采用A-F 指数计算非自愿搬迁移民相对多维资产贫困程度，进一步揭示正式社会支持与非正式社会支持对移民相对多维资产贫困的交互影响。得到以下结论：第一，非自愿搬迁移民相对多维资产贫困程度要比原居民严重。对于贫困群体，相对多维资产贫困贡献率最高的为可变现资产，但代际再生产资产贫困的贡献率也不可忽视。第二，正式社会支持与非正式社会支持对移民相对多维资产贫困均有显著的改善作用，且两者在影响移民相对多维资产贫困具有显著的互补效应，非正式社会支持的增多会加强正式社会支持改善移民相对多维资产贫困的作用强度，反之亦然。第三，正式社会支持与非正式社会支持对移民相对多维资产贫困的交互作用还会受到安置方式和安置时间的影响。对于市外安置和短期安置而言，正式社会支持与非正式社会支持对减少相对多维资产贫困的交互改善作用更为明显。

对于在国家发展过程中产生的非自愿移民这类特殊群体而言，通过正式社会支持和非正式社会支持来帮助移民恢复断裂的生产生活资料进而减少移民资产贫困是一个必然选择。在这一过程中，应该努力实现家庭代内资产累积目标和家庭代际资产累积目标以及正式社会支持手段与非正式社会支持手段的平衡。首先，从家庭资产累积目标看，要高度重视代内资产累积能力和代际资产累积能力之间的关系，在不断提升代内资产累积能力的同时，加强对代际再生产资产累积，进而阻断贫困的代际传递。其次，要注重正式社会支持与非正式社会支持两种手段之间的平衡。其中，在正式社会支持方面，要建立来自非正式社会支持的反馈机制，根据移民家庭非正式社会支持的力度、效益优化正式社会支持的方式和手段。在非正式社会支持方面，第一，要充分认识到非正式社会支持在我国当前及未来阶段援助移民服务体系中具有举足轻重的地位，应在长期援助服务相关制度安排和政策中，切实考虑其对受援助者以及正式社会支持的影响。第二，对移民非正式社会支持资源进行调研和预测，并据此合理配置正式社会支持资源。现阶段，在对移民提供正式社会支持时，多根据移民规模数量等进行配置，未对移民非正式社会支持及其相关因素进行直接考量，因而可能会导致援助资源配置供求不匹配的情况，造成资源浪费。第三，重视非正式社会支持的层次性，确保其长期可持续运转。非正式社会支持能够长期存在的动力来源于隐性层面的价值观念，基于价值观念提供非正式社会支持的个体习惯达成群体认知后会逐步上升为群体显性层面的习俗、惯例。因而，发挥非正式社会支持对移民发展的作用需要从隐性层价值观念入手，通过积极引导、扩展教育等方式向移民及原居民普及集体主义价值观等方面的认知素养以提升援助对象的集体认同感和凝聚力；对于显性层面的非正式社会支持，积极倡导对非正式社会支持习俗惯例的尊重和维护。第四，依据在不同安置方式和不同安置时间情况下移民发展的差异化进行合理地配置扶持资源，充分发挥正式社会支持和非正式社会支持的耦合协同作用，避免扶持政策的制定和执行出现“简单化”和“一刀切”的扭曲现象。