黄土高原区农户生计资本差异及其生计策略选择

杨悦 员学锋

摘要 选取黄土高原地区绥德县作为研究区域，从6个单项资本入手选取19个指标构建农户生计资本评价体系，采用熵值法对绥德县贫困村与非贫困村的农户生计资本差异进行分析，运用Logistic回归分析，并探究各项资本对农户生计策略选择是否有影响。结果表明：贫困村农户的各单项资本不同程度地高于非贫困村，范围在0～0.02，无论是贫困村或非贫困村农户人力资本均高于其他单项资本值，自然资本值低于其他单项资本值;贫困村与非贫困村农户的自然资本、人力资本、金融资本和社会资本在0.05的显著性水平（双侧检验）上存在显著差异;政策资本和社会资本为农户由农业型向兼业型转变的关键因素，物质资本和自然资本是农业户向非农户转变的关键因素。

关键词 生计资本;生计策略;Logistic回归;黄土高原区

Abstract Suide County in the Loess Plateau was selected as the research area.19 indicators were selected from 6 individual capitals to construct a livelihood capital evaluation system for farmers.The entropy method was used to analyze the differences in the livelihood capital of the poor and non-poor villages in Suide County.Logistic regression analysis was used to explore whether capital has an impact on farmers livelihood strategy choices.The results show that：The individual capital of poor households is higher than that of non-poor villages，ranging from 0-0.02.The labor capital of farmers in poor villages or non-poor villages is higher than other individual capital values.The capital value is lower than other individual capital values.There are significant differences in the natural capital，human capital，financial capital and social capital of poor and non-poor villages at a significant level of 0.05 （two-sided test）.Policy capital and social capital are the key factors for the transformation of farmers from agricultural to concurrent; physical capital and natural capital are the key factors for the transformation of agricultural households to non-agricultural households.

Key words Livelihood capital;Livelihood strategy; Logistic regression;Loess plateau area

改革开放至今，中国摆脱贫困的人口超过7亿，特别是党的十八大以来，我国的脱贫攻坚工作取得重大进展，无论是在力度、规模还是影响上都可称之为前所未有，这在人类扶贫史上也是最好的成绩，近几年来我国贫困人口减少6 800 万以上，贫困发生率也从10.2%下降到了4.0%以下，减贫效果明显[1]。与此同时，非贫困村与贫困村发展不平衡的问题也日益成为我国脱贫攻坚的新问题，尤其是贫困县中非贫困村发展不平衡、贫困村中非农户心态不平衡的问题[2]。因此，有必要加强对贫困地区内部贫困村与非贫困村的对比研究，诊断识别其间的差距与内因，为分区实施精准帮扶提供依据。

对农户生计问题的相关研究成为近年来各国科学研究的热点问题。研究的重点包括农户的可持续生计、对生计资本的评价、生计资本对农户收入的影响等内容。20世纪90年代初，英国国际发展部提出了可持续生计分析的框架，强调了从农户的生计资本、生计策略和生计后果之间的相互作用及其关系的分析，反映了影响农户生计可持续发展的主要因素[3]。此外，国外学者运用可持续生计分析方法对从诸多方面对农户生计进行了分析研究，如Smith等[4]从生计多样性出发，介绍了一项关于影响生计趋势和战略的各种因素的作用的两区研究结果;Ellis等[5]利用对3个农村地区农村生

计的研究，得出乌干达减贫框架相关的政策推论;Soini[6]研究了山地山坡Chagga农业系统的土地利用变化和土地利用变化与生计的相互作用;Hahn等[7]制定了生计脆弱性指数（LVI），以估算莫桑比克Mabote和Moma地区的气候变化脆弱性，为古吉拉特邦地区提供了一级可持续生计安全指数（SLSI）的经验证据;Cherni等[8]将改善农村生计的技术和政策结合起来，以提高可再生能源提供服务能力的最佳解决方案;Singh等[9]概述了生计安全现有的发展指标。

近幾年来，国内学者对于农户生计的研究主要集中在不同背景下农户生计资本、策略选择以及两者的关系等方面，如可持续生计框架下的农户生计资本特征[10-12]、农户生计资本与生计策略之间的关系[13-14]、精准扶贫对农户生计资本的影响[15-17]、土地与农户生计之间的关系[18-20]。基于脱贫攻坚战略背景，从生计资本的角度出发，分析黄土高原地区绥德县贫困村与非贫困村农户的生计资本的差异及原因，并进一步探究生计资本对于农户生计策略的选择是否有影响。（将“贫困户”统一表示为“农户”）。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区域

绥德县位于生态环境脆弱的黄土高原丘陵沟壑区，是陕西省北部，榆林市东南部的一个县城，也是国家吕梁山特困片区县和全国扶贫开发重点县[21]。绥德全县辖4乡12镇（图1），339个行政村，东西宽50 km，西北长51.8 km，总面积1 878 km2，全县总人口35.95万，共有贫困村105个，建档立卡贫困人口27 080户69 363人，达到全县人口的1/5。

1.2 数据来源与指标选取

1.2.1 数据来源。

为获取研究区农户生计资本评定指标的相关数据，采用参与性农户评估方法（participatory rural appraisal，PRA）[22]，于2018年10—11月到实地进行调研，采取分层随机抽样问卷调查与半结构访谈相结合的方式，共选取绥德县16个乡镇的32个村，每个乡镇均涉及一个贫困村和一个非贫困村，对农户进行调查，询问并记录农户家庭基本情况、收入结构情况以及家庭社会关系等情况。此次调查共涉及690户农户，共发放690份调查问卷，收回有效调查问卷652份，其中贫困村农户有366份，非贫困村农户有286份，问卷有效率达到94.49%。

1.2.2 指标选取。

在建立农户生计资本评价指标体系时，参照英国国际发展部（DFID）提出的可持续生计分析框架（图2），立足于陕西省绥德县的自然条件与社会经济条件，从自然资本、人力资本、物质资本、金融资本、社会资本和政策资本6个方面入手，共选取19项生计资本评定指标[22-23]，如表1所示。

1.3 研究方法

1.3.1 熵值法。在确定各指标权重时，采用熵值法。熵值法是依据熵的概念和性质，把各种指标的信息量化，进而得到指标权重系数的一种方法[24]。其具体做法如下。

1.3.2 Logistic回归。

利用二元Logistic回归模型对不同类型农户的生计策略选择的影响因素进行分析，将农户生计策略分为3种，分别为农业型（农业收入占家庭收入70%以上），非农型（非农收入占家庭收入70%以上），介于两者之间的为兼业型，在进行二元Logistic回归分析时，将某一类型的生计策略赋值为1，其余2种类型赋值为0[25]。

式中，若农户为农业型，则定义PY1=0;若农户为兼业型，则定义PY2=1;若农户为非农型，则定义PY3=2;β为自变量系数，用来解释其所对应的自变量一个单位的增减所导致的因变量的变化。若自变量系数大于0，表示在其他自变量保持不变的情况下，发生率随对应自变量的增加而增加;若自变量系数小于0，表示发生率随对应自变量的增加而减少。

2 结果与分析

2.1 贫困村与非贫困村农户生计资本状况对比

由不同属性村落的各单项生计资本均值雷达图（图3）可知，贫困村农户的生计资本（0.19）高于非贫困村农户（0.16），贫困村农户在人力资本、自然资本、社会资本、金融资本上不同程度的高于非贫困村农户，范围在0～0.02。此外，无论是贫困村或是非贫困村的农户人力资本明显高于其他单项资本，自然资本值最低，分别为0.016 1和0.013 9。

在对绥德县贫困村农户和非贫困村农户的生计资本完成测算后，采用独立样本T检验对贫困村农户和非贫困村农户的各项生计资本进行对比[28-30]，结果见表1。表1表明，贫困村与非贫困村农户在自然资本、人力资本、金融资本和社会资本上存在显著差异，在物质资本和政策资本上无显著差异。

就自然资本值而言，贫困村农户的自然资本水平为0.016 1，非贫困村农户的为0.013 9，T检验统计结果为0，在0.05的显著性水平（双侧检验）上显著，说明贫困村农户和非贫困村农户的自然资本存在显著差异。具体从自然资本的各项指标来看，差异主要体现在人均林地面积上，绥德县位于黄土高原丘陵沟壑地区，水土流失较为严重，是退耕还林的重点关注区，在实行退耕还林政策时更加注重生态环境脆弱的地区，贫困村相较于非贫困村而言，其自然条件较差，在2016年新一轮退耕还林任务推进时，政府也重点向建档立卡贫困村倾斜，以充分发挥退耕还林还草政策的扶贫作用，因此，贫困村人均林地面积要高于非贫困村。

就人力资本值而言，贫困村农户的人力资本水平为0.054 2，非贫困村农户为0.041 7，T检验统计结果为0，在0.05 的显著性水平（双侧检验）上显著，说明贫困村农户和非贫困村农户的人力资本存在显著差异。从人力资本各单向评价指标来看，差异性主要体现在农户受教育程度和是否参加就业培训两方面，贫困村农户受教育年限平均水平比非贫困村高0.001 5;在是否参加就业培训方面，贫困村农户比非贫困村高0.009 7。就贫困村与非贫困村农户的受教育年限平均水平来看，绥德县政府更加注重教育资源和教育工程在贫困村的投资和建设，以提高农户的文化程度，以阻断贫困代际传递和提升贫困群众的造血能力。贫困村相较于非贫困村而言，自然、交通条件较差，就业机会较少，绥德县为帮助贫困村农户解决就业问题，为有劳动能力的农户提供了更多有针对性和实用性的培训机会，这也为农户自主发展产业和务工提供了技术保障。

就金融资本值而言，贫困村农户的金融资本水平为0.025 6，非贫困村农户的为0.016 7，T检验统计结果为0.008，在0.05的显著性水平（双侧检验）上显著，说明贫困村农户和非贫困村农户的金融资本存在显著差异。金融資本各评价指标中，贫困村农户与非贫困村农户获得信贷机会的平均水平分别为0.019 1和0.011 2，差距较明显。小额借贷的借款对象为有发展愿望、劳动能力、发展项目和还款能力的建档立卡贫困户，农户在初期填报申请项目时可与帮扶责任人、驻村工作队、村两委商量其发展项目，农户申请后村级、乡镇级、县级都会进行审核，符合条件者银行进行放贷。就农户获得信贷的平均水平来看，贫困村农户更容易获得信贷的机会，这与农户帮扶责任人、其所在村的帮扶工作队的前期的宣传、对农户的指导与监督是密不可分的。

就社会资本值而言，贫困村农户的社会资本水平为0.032 2，非贫困村农户为0.021 8，T检验统计结果为0，在0.05 的显著性水平（双侧检验）上显著，说明贫困村农户和非贫困村农户的社会资本存在显著差异。在产业扶贫资金分配方面，主要根据贫困状况、政策任务及脱贫成效进行分配，贫困状况主要涉及贫困人口规模比例、贫困深度、农民人均纯收入等。和非贫困村相比，贫困村贫困人口规模大、贫困深度深、农民人均收入较低，因此政府将更多的产业扶贫资金投入到贫困村的建设中，其中包括农户种养殖资金支持、资金入股合作社配股分红等，此外，政府部门作为中间人帮助有技术、有劳动能力的农户联系外出打工的工作机会，也是贫困村农户的社会资本高于非贫困村农户的原因。

2.2 农户生计策略选择

农户的各项生计资本及其组合能力很大程度上影响着农户的生计策略，同时农户可选择的生计方式由生计状况决定，影响着农户的生计活动。生计策略选择的多元化可以降低农户的生计风险[31]。采用Logistic回归对农户生计资本与生计策略选择之间的关系进行研究。

2.2.1 信度和效度检验。

在进行分析之前，首先对各指标进行KMO检验。检验结果显示，KMO值为0.603，Bartlett球形检验显著性概率为0，说明6项生计资本在一定程度上相互独立，数据有效，可以进行下一步分析。

2.2.2 不同类型农户生计策略选择的影响因素分析。

为分析自然资本、人力资本、社会资本、物质资本、金融资本、政策資本这6个因素对生计策略选择的影响，将这6个资本作为回归自变量，农业型、兼业型、非农型作为回归因变量，结果如表2所示。3种类型农户的H-L检验的Chi-square值分别为10.892、7.208、7.148，自由度df均为8，显著性水平分别为0.208、0.514、0.521，均大于0.05，3个模型通过检验，证明模型整体拟合优度较好，表明6项生计资本整体上对农户生计策略选择具有较显著的影响。

社会资本和政策资本对绥德县农业户生计策略选择具有显著影响，并且是负向作用，表明农户的社会资本和政策资本越丰富，其成为农业户的概率越小。对于兼业户来说，社会资本、自然资本和政策资本对生计策略的选择具有正向作用，人力资本、物质资本对其具有负向作用;对非农户而言，金融资本对其生计策略的选择具有正向作用，自然资本和政策资本具有负向作用。

2.2.3 农业户向兼业户转化的影响因子分析。

由表4可知，政策资本、社会资本、金融资本、物质资本对农户由农业型向兼业型转化具有重要的推动作用，其中政策资本和社会资本为农户由农业型向兼业型转变的关键因素。当其他生计资本不变时，政策资本和社会资本每增加1个单位，将引起P（农业户与兼业户概率之比的对数）分别增加13.644、12.185个单位，表明农户选择成为兼业户的概率将扩大，即农户拥有的政策资本和社会资本越多，越可能从事多种生计，有利于提高农户抵抗意外风险的能力。金融资本、人力资本、物质资本和自然资本对农户由农业型转为兼业型影响不显著。

2.2.4 农业户向非农户转化的影响因子分析。

由表4可知，提高农户的社会资本、金融资本、物质资本有利于其生计策略由农业型转为非农型，其中物质资本和自然资本是农业户向非农户转化的关键因素。当其他生计资本不变时，物质资本每增加1个单位，将引起P（农业户与非农户概率之比的对数）增加16.14个单位，表明农户选择成为非农户的概率将扩大，自然资本每增加1个单位，将引起P减少78.001个单位，表明农户选择成为非农户的概率将缩小，即农户拥有的物质资本越丰富，从事非农型生计策略的可能性越大，农户拥有的自然资本越丰富，从事农业型生计策略的可能性越大。政策资本、社会资本、金融资本和人力资本对农户由农业型转为非农型影响不显著。

3 结论与讨论

3.1 结论

对黄土高原地区绥德县16个乡镇652户农户的生计资本状况进行对比和生计策略选择，得出如下结论：①贫困村农户的各单项资本不同程度的高于非贫困村，范围在0～0.02，无论是贫困村或非贫困村农户人力资本均高于其他单项资本值，自然资本值低于其他单项资本值。②贫困村与非贫困村农户的自然资本、人力资本、金融资本和社会资本在0.05的显著性水平（双侧检验）上存在显著差异。③对农业户而言，社会资本和政策资本对其生计策略选择具有具有负向作用;对于兼业户而言，社会资本、自然资本和政策资本对其生计策略的选择具有正向作用，人力资本、物质资本对其具有负向作用;对非农户而言，金融资本对其生计策略的选择具有正向作用，自然资本和政策资本具有负向作用。政策资本和社会资本为农户由农业型向兼业型转变的关键因素;物质资本和自然资本是农业户向非农户转变的关键因素。

综合以上结论发现，在推进脱贫攻坚工作时，因政策多倾向于贫困村，造成贫困村农户的生计资本高于非贫困村农户。

3.2 讨论

习近平总书记在十九大报告中强调，“确保到2020年我国现行标准下农村贫困人口实现脱贫，贫困县全部摘帽，解决区域性整体贫困，做到脱真贫、真脱贫”。同时提出“实施乡村振兴战略，要坚持农业农村优先发展，按照产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕的总要求，建立健全城乡融合发展体制机制和政策体系，加快推进农业农村现代化”[32]。脱贫攻坚工作接近尾声，并已取得了决定性进步，为乡村振兴战略奠定了基础，乡村振兴战略提出的相关政策覆盖面更广、更完全，对于促进乡村发展，解决贫困村与非贫困村发展不平衡的问题起着重要作用。

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