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资源禀赋对山区农户贫困脆弱性的影响

摘 要：基于秦巴山区40个村庄638户农户的调查数据,在对农户的贫困脆弱性水平测度的基础上,运用分层线性模型实证分析了资源禀赋对农户贫困脆弱性的影响.研究结果表明：秦巴山区农户的脆弱发生率显著高于贫困发生率；人力资本、物质资产、金融资产和社会资本都会显著降低农户贫困脆弱性的发生率,自然资产对农户脆弱性的影响为负；村庄外出务工比重、清洁用水比重等都会降低农户脆弱性；村庄经济发展水平和公共基础设施水平会促进家庭人力资本和金融资产对脆弱性的缓解作用,但对社会资本降低脆弱性的作用会产生反向影响.

关键词：贫困脆弱性；资源禀赋；分层模型；秦巴山区

中图分类号：F325.15文献标识码：A文章编号：1009－9107（2018）03－0131－10

引言

从1978—2015年,中国农村贫困发生率从97.5%大幅下降到5.7%,减贫总人口达到7.1亿,卓有成效的减贫事业极大推进了全球贫困人口的减少.十八大以来,中国在提升劳动技能、提高文化程度、治愈疾病、创造外出务工机会等方面精准施策,力图实现2020年的脱贫目标.目前绝大多数贫困人口分布于生态环境脆弱、生存条件恶劣、基础设施落后的集中连片特困地区［1］,并且在区域内部形成贫困集聚［2］,缺乏劳动技能、文化程度普遍偏低又易于遭受健康风险的冲击是这些地区农户难以彻底摆脱贫困的主要障碍.但是,作为传统反贫困政策参考的主要标准,收入贫困的测量方法只是某一时点福利指标的事后度量,不能反映家庭未来陷入贫困的可能性大小,也缺乏动态信息的反馈,而贫困脆弱性测量可以弥补这种不足.贫困脆弱性是指农户未来陷入贫困的可能性,而且脆弱性测度将家庭收入(消费)的平均水平和波动性结合起来预测家庭未来的贫困状态,将现在的贫困个体和处于贫困危险的个体都识别出来,并能对结构性贫困和暂时性贫困进行有效区分,因而更适用于贫困人口的分析.

目前脆弱性的分析框架主要有4种：内部—外部分析框架、暴露—能力—潜力框架、敏感—恢复力框架、暴露—脆弱性—恶化分析框架［3］,其中,使用最为广泛的是内部-外部分析框架,该框架认为脆弱性的内部因素指个体缺乏应对风险冲击的能力和机制,外部因素是指个体可能会遭受的风险、冲击和压力等.农户的资源禀赋在很大程度上决定了家庭的生产和消费能力,Carney认为家庭的机会选择、生计策略和所处的风险环境都依赖于自身的资产状况［4］.在风险冲击尚未发生前,农户会根据对冲击的发生和程度预期,对家庭所拥有的各类资源禀赋进行分配,例如将家庭劳动力在农业生产与外出务工之间分配,或者将金融资产在健康、教育等人力资本投资与生活消费之间分配.在风险冲击发生后,一方面农户的物质资产、金融资产等资产存量会发生直接改变,另一方面农户的劳动力健康等人力资本受损不仅会造成直接的收入损失,还会影响农户从事生产活动以获取收入的能力,影响农户的资源禀赋存量,增加农户的贫困脆弱性,进而影响家庭资源禀赋的下一步分配,形成一个循环的家庭生命周期.

在各种风险冲击对贫困的影响过程中,健康风险因素处于中心位置,是导致农户贫困的关键因素［57］,而且负向冲击不仅会直接增加个体陷入贫困的概率,还会通过影响个体的风险态度作用于脆弱性［8］.如果农户囿于自身资源禀赋的不足,又具有更高的风险暴露可能性,就很可能会陷入贫困陷阱中.此外,对于脆弱性的分解可以区分出农户脆弱性的根源是源于低均值的贫困还是高风险暴露的收入波动,造成农户脆弱性的根源也会因地区而异［911］.

农户家庭的抗风险能力差决定了农户脆弱性程度高［12］,而农户防御风险冲击的能力主要来源于自身的资源禀赋水平.在各类资源禀赋中,教育水平会显著降低家庭风险暴露的可能,是降低家庭脆弱性的关键因素［1314］,而农户外出务工收入的增加可以降低因农业收入损失所导致的贫困脆弱性［1516］;拥有金融资产和生产性资产会对家庭遭受的风险冲击起到缓解作用［1719］;社会资本不仅能够直接降低家庭的贫困脆弱性,而且还能够有助于家庭应对负向冲击的影响,从而间接降低家庭的贫困脆弱性［2021］.

除了家庭层面的因素外,社区因素在家庭的收入波动、消费平滑和风险管理等过程中也会产生影响,国外部分学者对脆弱性进行了分层研究,比较了家庭层面和社区层面因素对个体脆弱性的影响程度［2224］.国内较少有学者将社区因素纳入脆弱性的实证分析中,黎洁、邰秀军［25］利用分层模型分析了陕西周至山区农户的贫困脆弱性影响因素,认为社区因素和家庭资产相互影响形成了类似于长期贫困的低消费均值特征.叶初升、罗连发［26］分析了不同层级社会资本影响家庭福利的不同效应及其交互作用,研究结果表明在物质资本和人力资本都比较贫瘠的农村贫困地区,社会资本在一定程度上发挥了“穷人资本”的功能.

上述文献对本文的研究有一定的借鉴和启发,但从研究视角来看,已有研究主要集中于从农户层面分析贫困脆弱性的影响因素,较少考察村庄层面变量影响,而且对于村庄层面变量和农户层面资源禀赋的交互影响的关注更少.在实地调研中我们发现,即便同处于贫困山区,村域之间的经济发展水平和基础设施状况仍然存在很大差异,农户资源禀赋是如何影响家庭脆弱性程度的?这种影响是否会因村庄差异而发生变化?对此进行研究可以为贫困山区的减贫政策设计提供有价值的实践参考,具有一定的现实意义.因而,本文以秦巴山区为研究对象,在对农户贫困脆弱性测度的基础上,对农户贫困脆弱性特征进行分析,最后将家庭层面和村庄层面因素同时纳入分析框架中,采用分层线性模型分析资源禀赋对农户贫困脆弱性的影响.基于此提出本文的3个研究假设:H1:农户资源禀赋会降低家庭贫困脆弱性程度;H2:村庄经济发展水平会促进农户资源禀赋作用的发挥;H3:村庄基础设施供给水平会促进农户资源禀赋作用的发挥.

一、理论框架

“贫困脆弱性”这一术语是世界银行在《世界发展报告》(2002)中正式提出的,被描述为“对冲击弹力的测度——冲击造成未来福利下降的可能性”［27］,它强调了关于脆弱性的2个要素：一是脆弱性与一切可能造成收入下降的风险冲击密切相关；二是收入下降的程度来自于3个方面,包括风险冲击程度的大小、个体对于风险冲击的暴露程度和抵御风险冲击的能力.

目前关于贫困脆弱性的定义和测度主要有3种观点：第一种观点将脆弱性定义为未来的期望贫困(VEP)［28］,并用个体遭受风险冲击后,未来的消费或收入低于贫困线的概率来测度;第二种观点将脆弱性定义为风险冲击的福利损失,即低期望效用的脆弱性(VEU)［29］,并用贫困线的效用与个体未来消费期望效用的差来测度,但是由于个体效用函数难以确定,该方法的应用受到了很大限制;第三种观点将脆弱性定义为对风险冲击的暴露或过度敏感性,即未被预防的风险暴露(VER)［30］,并用个体消费或收入由于风险冲击而产生的变动性来测度,这种方法虽然考虑了脆弱性与风险冲击之间的关系,但属于事后评估,不具有预测性.鉴于VEU和VER在实际应用中的限制和缺陷,VEP成为目前多数贫困脆弱性研究所采用的主要方法.

根据期望贫困的定义,个体的脆弱性测度公式可以表示为:

其中,Vit表示个体i在t期的贫困脆弱性,yi,t+1表示个体i在t+1期的收入或消费,z为贫困线,ft(yi,t+1)为个体未来消费或收入的概率密度分布函数.由于对数正态分布更适合描述低收入群体的收入分布［31］,因此在贫困问题分析中,假定收入或消费服从对数正态分布.进而,个体i的贫困脆弱性估计式可具体化为:

其中,Xi为个体或家庭特征变量,主要包括户主性别、年龄、家庭规模、家庭结构、务工人数、教育水平、物质资产、金融资产、自然资产、社会资本等变量.在确定了收入或消费的分布形式后,就需要对该分布的均值E［lnyi｜Xi］和方差Var［lnyi｜Xi］进行估计.由于横截面数据的限制,本文借鉴Chaudhuri［31］的借助收入方程残差对家庭特征的回归实现对方差估计的策略,利用Amemiya［32］的可行广义最小二乘法(FGLS)得到未来收入和方差的无偏估计量,从而得到脆弱性估计值t.

二、数据来源与变量描述

(一)数据来源

本文数据来自2016年9-10月对秦巴山区的实地问卷调查.由于陕西和四川是秦巴山区国家级贫困县最多的2个省份,因而采取分层抽样和简单随机抽样相结合的方式在这两部分区域各选取3个贫困县,每个县随机选取3~5个乡镇进行调查.调查问卷包括村级问卷和农户问卷,村级问卷主要收集了村庄基本信息、社会服务和基础设施状况等信息,农户问卷调查了家庭基本特征、资源禀赋和风险冲击信息,调研共获得41份村级问卷和683份农户问卷,剔除无效样本后,最终获得40份村级有效问卷和638份农户有效问卷（见表1）.

(二)变量描述

本文的变量包括家庭和村庄2个层面的信息,家庭层面包括家庭的基本特征信息和资源禀赋状况,其中核心自变量为农户的资源禀赋,包括人力资本、物质资产、金融资产、自然资产以及社会资本.人力资本用家庭的务工人数和务工人员的最高教育水平来衡量,分别表征劳动力的数量和质量.由表1可以看出,每个家庭平均有1.23个人外出务工,平均最高教育水平在初中以下,无论从数量还是质量来看,山区农户人力资本存量都普遍偏低.物质资产用家庭耐用消费品和生产性资产等9类资产持有情况来表征,山区农户的物质资产存量水平也较低,物质资产均值仅为4.3.金融资产用家庭是否拥有存款来衡量,仅有15%的山区农户拥有存款.自然资产用家庭的人均耕地面积来衡量,由于山区普遍缺乏耕地资源,平均每户拥有3.21亩耕地.社会资本用家庭的礼金支出来衡量,农户每年用于维系社会关系的支出平均为845元.

家庭特征包括家庭的户主性别、年龄、家庭规模及家庭结构类型.由表1可以看出,有95%的调查家庭户主为男性,户主的平均年龄为57岁,家庭规模为4.3个人.由于家庭结构会对农户劳动力时间分配和市场参与等行为产生重要影响,进而对农户的收入水平产生影响,因而将家庭结构也纳入到农户贫困脆弱性的分析中,并结合Sherbinin［33］、李树茁［34］等一些学者的研究,将家庭结构分为4类:老人+成人家庭、成人家庭、成人+小孩家庭以及老人+成人+小孩家庭.在调查样本中有近1／3的家庭成员只包括劳动力年龄人口,老人+成人家庭、成人+小孩家庭分别占27%和25%,同时要赡养老人和抚养小孩的家庭最少,占到总样本的16%.此外,本文用2015年家庭中是否有成员因伤病住院来表征家庭遭受的风险冲击,有34%的家庭在过去一年有成员发生了重大疾病,可以看出在调查区域健康风险冲击影响比较广泛.

村庄层面变量包括村庄固定资产水平、马路长度、清洁用水比重、务工比重和村庄密度变量.固定资产可以表征村庄的经济水平,村庄的平均固定资产为72.5万元,但是不同村庄之间差异很大.马路长度平均达到了8.41公里,且平均有80%的农户都能够使用上清洁饮用水.从村庄密度来看,平均1亩地面积上居住的家庭不到1户,农户居住普遍较为分散;平均每个村庄有65%的劳动力都选择外出务工.

三、农户贫困脆弱性特征

贫困线采用2010年2300元的标准,依据“农村贫困人口生活消费指数”进行调整后,2015年的贫困线标准为2855元,脆弱性临界值一般采取50%作为未来一年农户陷入贫困的门槛,采取29%作为未来两年陷入贫困的门槛.从总体来看,秦巴山区农户的脆弱性发生率(51.41%)显著高于贫困发生率(26.33%),农户陷入贫困的平均概率为31.27%,整体呈现出较高的脆弱性,而且脆弱性农户陷入贫困的概率比整体平均水平高出10%左右.

图1是不同村庄贫困及脆弱性发生率的分布散点图,可以看出,绝大多数村庄分布在45线上方,脆弱性发生率水平都高于贫困发生率,而且贫困率和脆弱性率都高于总体水平的村庄也相对更多,只有少数几个村庄分布在高脆弱率+低贫困率或者高贫困率+低脆弱率区域,可见在村庄层面贫困发生率和脆弱性发生率相伴而生但又存在差异,要有效实现贫困治理目标,应对脆弱性群体进行提前干预,降低农户的返贫概率.对于脆弱性水平接近的家庭而言,造成其脆弱的原因可能会存在差异,按照农户脆弱性水平和平均收入水平可将农户的脆弱性分解成高变动(HV)型脆弱和低均值(LM)型脆弱两种类型.

HV型脆弱是指脆弱性高于脆弱线,同时平均收入水平也高于贫困线,这类家庭可能易于收到风险冲击的影响,具有较大的收入波动而变得脆弱;LM型脆弱是指脆弱性高于脆弱线,但平均收入水平低于贫困线,这类家庭是由于收入水平低下而呈现出脆弱性.脆弱性分解图显示,大多数村庄都分布在45线下方,村庄脆弱性的大部分是由HV型脆弱解释的,秦巴山区农户的收入波动性普遍较高,易于受到风险的冲击,提高农户的风险抵御能力是降低农户脆弱性的关键所在.

表2描述了不同脆弱性农户的资源禀赋差异,可以看出除了自然资产,脆弱农户的其他资源禀赋存量都低于非脆弱农户,但脆弱组农户和非脆弱组农户的务工人数差异不显著,说明在秦巴山区,外出务工是农户的一种普遍的生计方式.在教育水平、物质资产、金融资产和社会资本等方面,两组之间都存在显著的差异,非脆弱组农户具有明显的资源禀赋优势.

四、实证分析

(一)模型构建

由于农户的贫困脆弱性水平不仅受个体水平因素的影响,还会在村庄层面呈现出差异,但直接将村庄变量引入模型中,不能区分出农户贫困脆弱性影响因素在不同层次的来源,而多层线性模型能够同时呈现组内差异和组间差异,又可以分析不同组别内个体特征的斜率差异.因而本文依照传统的分层模型假设,认为组与组之间相互独立,采用分层模型能够揭示农户和村庄两个层面的因素对农户贫困脆弱性的影响.实证分析运用HLM6.04软件对数据进行分析,采用REML(restrictedmaximumlikelihood)对模型中的回归系数和方差进行估计,并以White提出的稳健标准误作为显著性检验的基础.

1.零模型.零模型估计的目的是检验被解释变量是否存在显著的组间差异,将模型方差分解为由个体差异造成的部分和由组差异造成的部分,零模型的第一层和第二层都没有纳入预测变量,只进行方差成分分析,模型设定如下:

第一层:

Vij等于β0j+eij(3)

第二层:

β0j等于γ00+μ0j(4)

其中,第一层代表农户层,第二层代表村庄层,vij为第j个村第i个农户的贫困脆弱性,即农户在下一年陷入贫困的概率值,β0j为第j个村庄农户贫困脆弱性的均值,γ00为总截距,e0j、μ0j为各层的随机效应项.要确定V中的总体变异有多大比例是村庄层面的差异造成的,需要根据第一层的方差分量Var(eij)等于σ2和第二层的方差分量Var(μ0j)等于τ00计算组内相关系数(跨级相关)ICC等于τ00/(τ00+σ2),ICC的值越大表示村庄层面因素的影响越大,数据越适合用分层模型.

零模型估计结果(见表3)显示,农户贫困脆弱性在村庄间的差异为0.0065,在农户简单差异为0.0297,组内相关系数为0.1796,表明农户贫困脆弱性的差异中有17.96%是由村庄水平的差异造成的,因而应该将村庄层面的因素纳入到模型分析中.

2.完整模型.完整模型同时包含第一层的预测变量和第二层的预测变量,由于本文不仅要考察村庄层面因素对农户脆弱性的直接影响,还要考察村庄层面因素和农户层面因素对脆弱性的交互影响,因而完整模型采用随机斜率模型,模型设定如下:

其中,Xpij为影响农户贫困脆弱性的家庭层面因素,主要包括务工人数、教育水平、物质资产、金融资产、耕地面积、社会资本等家庭的资源禀赋变量,为了控制其他因素对脆弱性的影响,本文将户主性别、户主年龄、家庭规模、家庭类型等家庭特征变量以及风险冲击变量作为控制变量也引入模型分析中.同时为了作为对照,收入模型仅引入了农户资源禀赋变量和家庭特征变量,而脆弱性模型在此基础上引入村庄层面变量;Wpzj为影响农户贫困脆弱性的村庄层面因素,其中第二层截距的方程中村庄层面因素包括固定资产、马路长度、务工比重、村庄密度和清洁用水比重,影响农户资源禀赋作用的村级变量包括固定资产和马路长度.

γ00、γp0为第二层模型的截距项,γ0z1、γpz1为连接第二层预测变量与第一层模型中截距项和斜率项的斜率,μ0j、μpj为第二层模型的残差项.

(二)结果分析

1.人力资本对农户贫困脆弱性的影响.从收入模型结果(表4)可以看出,务工人数会对家庭收入产生显著的正向影响,家庭务工人数每增加1个,家庭人均收入会增加10.2%;贫困脆弱性模型结果显示,在农户的各种资源禀赋中,务工人数和教育水平都会显著降低家庭陷入贫困的可能性,家庭每增加一个务工人员,其陷入贫困的概率会下降2.32%,说明人力资本会显著增强家庭抵御风险的能力,由于山区农户的教育水平以中低水平为主,并未到达教育边际效应递减的拐点,所以务工劳动力教育水平高的家庭,能够增加其外出就业的机会,增加家庭收入来源的多样性,降低脆弱性程度.村庄层面因素与农户层面因素的交互作用对贫困脆弱性的影响结果显示,村庄固定资产水平和马路长度对农户通过外出务工降低贫困脆弱性产生促进作用.村庄公共基础设施建设越完善、经济发展水平越高,农户参与市场就业的信息渠道就越多,外出寻找就业的机会也更加便捷,从而能够促进农户人力资本作用的发挥.

2.物质资产对农户贫困脆弱性的影响.从收入模型结果可以看出,物质资产也会显著增加农户的收入水平.贫困脆弱性模型结果显示,家庭的物质资产水平也会显著降低家庭的贫困脆弱性,一方面,物质资产水平高的家庭本身所处的风险环境相对温和,进行健康、教育等人力资本投资时遇到的限制更小,长期内形成良性的循环能进一步提高家庭的收入能力,而且生产性资产的使用也可以增加家庭的收入来源;另一方面,在遇到风险冲击时,家庭的物质资产也可以对冲击起到缓解作用,维持家庭生活水平的稳定.

3.金融资产对农户贫困脆弱性的影响.从收入模型结果可以看出,金融资产也会对农户收入水平产生显著的正向影响,农户拥有金融资产的概率每增加1%就会带来32.87%的收入增长.贫困脆弱性模型结果显示,金融资产也会对家庭贫困脆弱性产生显著的负向影响,金融资产不仅具有与物质资产同样的作用,而且可以为家庭提供更多的投资机会,选择高风险高回报经济活动的可能性增加,从而获得更快的收入增长,降低家庭的贫困脆弱性.村庄层面因素与农户层面因素的交互作用对贫困脆弱性的影响结果显示,固定资产水平和马路长度也会对存款降低农户脆弱性产生促进作用,而村庄层面因素对农户物质资产的作用不显著,说明在公共基础设施更完善、经济状况更好的村庄,家庭运用金融资产投资的机会更多,对农户贫困脆弱性的作用比物质资产更明显.

4.自然资产对农户贫困脆弱性的影响.从收入模型结果可以看出,自然资产对农户收入的影响不显著.贫困脆弱性模型结果显示,自然资产会显著增加家庭的贫困脆弱性,可能的解释是由于山区耕地资源本身就比较稀缺,人均耕地面积非常少,农业难以达到规模经济水平,无法对家庭收入起到积极作用,而且山区农户的主要生计方式是外出务工,留下来从事农业生产的农户大多是一些没有外出务工能力的困难家庭,本身就具有更高的脆弱性.

5.社会资本对农户贫困脆弱性的影响.从收入模型结果可以看出,社会资本会对农户收入产生显著的正向影响.贫困脆弱性模型结果显示,社会资本会对家庭贫困脆弱性产生显著的负向影响,家庭的社会资本规模越大,其获取社会资源的能力越高,不仅能够增加家庭的收入能力,而且在遭遇风险冲击时可以求助的社会资源也越多,应对风险冲击的能力也更高,从而可以降低家庭陷入贫困的概率.村庄层面因素与农户层面因素的交互作用对贫困脆弱性的影响结果显示,村庄层面因素会对农户社会资本降低贫困脆弱性的作用产生反向作用,可能的解释是在经济水平不高、公共基础设施不完善的贫困农村,农户获取社会资源的方式途径比较单一,很大程度上只能依靠礼金支出维系的社会网络来缓解风险冲击的影响.在实际调研中也发现,越是贫困的地区农户的礼金支出反而越高,而在经济水平较高、公共基础更加完善的地方,外出务工者会形成新的社会关系网络,降低了村庄事物的参与程度,并且不再继承父辈传统的社会关系网络,从而在一定程度上削弱了传统社会资本抵御风险冲击的能力.因而,由平均送礼金额衡量的社会资本虽然也会对农户贫困脆弱性产生缓解作用,但在经济发展水平更高、基础设施更完善的地区农户对这种缓解途径的依赖性会降低.

6.家庭特征及风险冲击对农户贫困脆弱性的影响.从收入模型结果可以看出,家庭特征变量中,户主性别、年龄、家庭规模、成人家庭、成人+小孩家庭都会对家庭人均收入产生显著影响.户主为男性会显著增加家庭的收入能力,但是户主年龄越大,意味着家庭可能越趋向老龄化,外出务工的机会降低,收入减少;家庭规模越大,人均收入越低;没有老人的家庭抚养负担较轻,人均收入越高.分层模型结果显示,户主性别会显著降低贫困脆弱性,户主年龄和家庭总人口会显著增加家庭的脆弱性,这与其较低的收入能力相对应.有小孩和老人的家庭,其贫困脆弱性会显著增加,虽然成人+小孩家庭会具有较高的收入能力,但是在贫困山区,由于教育资源主要集中在经济条件较好的县城,许多家庭都会有成年人陪读,这样就减少了家庭就业人数,同时教育支出显著增加,从而增加了家庭的生活成本,导致家庭的脆弱性上升;有老人的家庭本身就具有相对重的抚养负担,而且由于老年人健康状况会增加风险暴露的可能性,使得家庭陷入贫困的可能性增大.风险冲击会对家庭贫困脆弱性产生显著的正向影响,家庭成员因伤病住院,不仅会直接降低家庭的收入、增加家庭的支出负担,甚至有可能由于健康受损,在未来很长一段时间影响家庭成员的收入能力,从而显著增加家庭陷入贫困的可能性.

7.村庄因素对农户贫困脆弱性的影响.从村庄层面的因素来看,清洁用水比例、务工比重、村庄密度等变量会显著降低农户陷入贫困的概率;固定资产和马路长度对农户贫困脆弱性的影响均为负,未通过显著性检验.村庄使用清洁饮用水的农户比例越高,说明村庄的基础设施建设越完善,这种情况可能源自于村庄自身较好的经济状况或者能够得到更多的政府支持,使得农户的生活水平得到提高,从而降低了农户的脆弱性.村庄外出务工的劳动力比重会显著降低农户陷入贫困的概率,外出务工比重越高,意味着村庄与外界沟通交流得更频繁,获取信息的渠道更宽泛,在一定程度上可以代表一个村庄的社会资本,增加农户获取收入来源,进而降低农户的脆弱性.由于贫困山区的地形限制,一般只会在地形较为平坦、交通便捷的地方形成农户集中居住的较大村庄,农户交往更频繁、信息传播更方便,有利于农户社会资本的形成,进而增强了农户抵御风险的能力,这也印证通过移民搬迁将大山深处零散居住的农户集中搬迁到区位条件更好的地区有利于贫困发生率的降低.

表5是完整模型的随机效应部分输出结果,从中可知,第一层模型中农户贫困脆弱性个体差异的方差成分最大,能够解释贫困脆弱性变异的82.79%,村庄层面的因素可以解释农户贫困脆弱性差异的11.83%,教育水平的随机效应能够解释5.38%的脆弱性差异.

五、主要结论与政策启示

本文利用秦巴山区40个村庄638户农户的微观数据,在对农户贫困脆弱性进行测度的基础上,运用分层线性模型从村庄和农户两个层面实证分析了资源禀赋对农户贫困脆弱性的影响.

(一)研究结论

1.秦巴山区农户的脆弱发生率显著高于贫困发生率,且HV型脆弱是山区农户脆弱的主要特征.

2.农户资源禀赋中,人力资本、物质资产、金融资产和社会资本都会显著降低农户贫困脆弱性的发生率,但是自然资产对农户脆弱性的影响为负.

3.村庄外出务工比重、村庄密度、清洁用水比重都会对农户贫困脆弱性产生显著的负向影响,村庄与外界沟通越密切、农户居住越集中、公共基础设施越完善都会降低农户陷入贫困的概率.

4.村庄经济发展水平和基础设施供给水平对农户资源禀赋的作用发挥会产生一致的影响,但对不同资源禀赋的影响存在差异,村庄经济发展水平和公共基础设施水平会促进家庭人力资本和金融资产对脆弱性的缓解作用,但对社会资本降低脆弱性的作用产生反向影响,以礼金支出衡量的社会资本在贫困山区在一定程度呈现出“穷人的资本”特征.

(二)政策启示

1.由于贫困山区农户具有较高的脆弱性,依靠贫困线标准的扶贫政策会造成减贫效果的不理想,应该将贫困线和脆弱性标准结合起来对贫困进行有效识别.由于脆弱性农户与非脆弱性农户之间资源禀赋存在明显差异,在实际操作中,可以通过收集农户资源禀赋信息,通过数据分析对脆弱性群体进行筛选.

2.农户资源禀赋是降低其脆弱性的关键因素,应该促进农户资源禀赋的积累.通过提高农村教育质量并保证升学率来提高农户人力资本的积累,为农村待业青年提供技能培训和就业指导,促进农户外出务工增加收入来源的多样性;合理引导农户进行物质资产的积累以提高风险冲击的抵御能力.

3.在发展村庄经济的基础上,完善公共基础设施的供给.推进村庄道路、自来水管道设施的建设,提高村庄道路建设到户的比例,促进农户资源禀赋降低脆弱性作用的发挥,为山区农户减贫提供完善的外部环境.

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AnalysisofFarmer’sVulnerabilitytoPovertyFromthePerspectiveof

ResourceEndowment

LIANGFan,ZHUYuchun*

(CollegeofEconomicsandManagement,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China)

Abstract：ThispaperestimatesthevulnerabilitytopovertyinQinbaMountainArea,usingsurveydataabout638householdsin40villages,andanalyzestheinfluenceofresourceendowmenttofarmer’svulnerabilitytopovertywithamultilevelmodel.Theempiricalestimatingresultsshowthatthevulnerabilityrateishigherthanpovertyrate;Amonghousehold’sresourceendowments,humancapital,physicalasset,financialassetandsocialcapitalcansignificantlydecreasehousehold’svulnerabilitytopoverty,whilethecultivatedareahasareverseeffectonvulnerability.Atthevillagelevel,theratioofmigrantworkershasnegativeeffectonthevulnerability,aswellasthevillagedensityandtheratioofhouseholdaccessibletocleanwater.Besides,illage’seconomicstatusandpublicinfrastructurelevelcanimprovetheeffectofhumancapitalandfinancialassetonvulnerability,whilesocialcapitaleffectcanbelimitedinillagewithhighereconomicstatusandwellimplementedpublicinfrastructure.

Keywords：vulnerabilitytopoverty;resourceendowment;multilevelmodel;QinbaMountainArea

（责任编辑：董应才）

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