【团队成果RL】生计资本和乡村人居环境对农户生计韧性的影响:来自中国连片贫困地区的证据
来源：农业人才网
时间：2023-11-24
09:10:53
作者：农业人才网
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主题：生计韧性（Livelihood resilience）、家庭生计资本（Household livelihood capital）、乡村人居环境（Rural site condition）、乡村振兴（Rural revitalization）本文于2023年发表在国际期刊Environmental Science and Pollution Research上，第一作者为中国地质大学（武汉）公共管理学院的唐兰云，通讯作者为中国地质大学（武汉）公共管理学院和自然资源部法律研究重点实验室的汪樱副研究员。文章指出，全球贫困治理正面临着巨大的挑战，如贫困人口数量庞大且分布不均、贫困状况发生多维变化、贫困治理缺乏领导力、贫困治理机构和制度亟待改革等。由于受到外部（如与气候相关的极端事件、经济波动和政策干预）和内部（如生计资本的变化和重大家庭事件）的干扰，一些脱贫家庭仍然面临返贫和相对贫困的问题。生计韧性是农户脱贫的关键因素，在贫困治理中发挥着重要作用。揭示影响农户生计韧性的因素，将有利于防止大规模的返贫，对于维持农户生计可持续性和促进乡村振兴具有重要的现实意义。本研究以中国14个连片贫困地区（CPSA）的1500个农户样本为基础，建立了一个将农户生计资本（HLC）、乡村人居环境（RSC）、生计韧性三者联系起来的概念框架，利用结构方程模型探讨了HLC与RSC之间的因果关系，并量化了它们对农户生计韧性的影响。本文具体研究的问题包括：（1）HLCs对农户生计韧性存在哪些影响？（2）社区层面的RSCs对农户生计韧性具有哪些直接影响？（3）RSCs能否通过促进HLCs的积累间接地影响农户生计韧性？本文的数据来自中国家庭追踪调查(CFPS)项目。基线调查于2010年正式启动，并分别于2012年、2014年、2016年和2018年进行了四轮全样本后续调查。该数据收集农户家庭特征、个人特征、社区特征等多项指标，对于研究农户生计韧性具有重要意义。CFPS调查收集了来自25个省、市和自治区的约16000个家庭样本。其中，本研究选取了位于9个CPSA农村地区、以农业为生的1500个家庭进行分析。具体而言，家庭层面的数据来自CFPS 2018调查，社区层面的指标来自CFPS 2014调查。《中国农村扶贫开发纲要（2011-2020年）》确定了14个中国贫困县（图 2），分布在全国21个省、市、自治区的680个县，大部分位于多省交界地区。作为中国扶贫攻坚的主战场，其总面积占中国贫困地区的80%以上。CFPS项目访谈了14个CPSA中的9个，包括大别山区、六盘山区、秦巴山区、武陵山区、乌蒙山区、滇桂黔石漠化区、燕山-太行山区、滇西边境山区、吕梁山区的农户。本文的研究过程为：
（1）建立概念框架并提出假设。本研究采用了政府间气候变化专门委员会（IPCC）提出的“暴露度-敏感度-适应能力”框架来衡量因变量农户生计韧性（表 1、图 1）。本文选取家庭是否有农林病虫害（如农作物虫害或动物死亡）以及过去12个月中遭受的自然灾害次数来衡量家庭对外部冲击的暴露程度；选取家庭成员的平均健康状况和抚养比来衡量家庭的敏感程度；选取农作物种类和牲畜种类来衡量适应能力。对于自变量，本研究基于英国国际发展部（DFID）提出的可持续生计框架（SLF）将农户生计资本禀赋分为五类（表1）。其中，人力资本用家庭规模和劳动力数量来衡量；自然资本用土地资产价值与牲畜数量来衡量；物质资本用房屋现值和耐用品价值来衡量；金融资本用商业保险和汽车所有权来衡量；社会资本用亲戚和朋友的数量来衡量。本研究从地理位置和乡村治理两个方面来衡量RSC。其中，选取到最近医疗场所需时间、到最近商业中心所需时间两个指标来衡量地理位置；选取马路整洁度、建筑格局以及房屋拥挤度三个指标来衡量乡村治理情况。本研究的研究假设为：H1：HLC对农户的生计韧性有积极影响。H2：RSC对农户的生计韧性有积极的直接影响。H3：在HLC的中介作用下，RSC对农户的生计韧性有积极的间接影响。（2）方法和模型。本研究采用AMOS软件的结构方程模型（SEM）来检验概念框架和假设。具体来说，HLC的五个类别（即人力资本、自然资本、物质资本、金融资本和社会资本）、RSC的两个维度（即地理位置和乡村治理）以及生计韧性的三个组成部分（即暴露度、敏感度和适应能力）作为潜变量被纳入模型，并通过表1所示的指标体现出来。因此，测量模型由每个潜变量及其测量指标构成，连接HLC、RSC和生计韧性的路径构成结构模型。
（1）农户生计韧性及其衡量指标。如图 4和表 2所示，生计韧性的潜变量与暴露度呈正相关（β=0.253，p<0.001），暴露度与农林病虫害和自然灾害呈正相关，这一结果表明，农林病虫害和自然灾害暴露度越高的农户韧性越强。此外，生计韧性与敏感度呈显著负相关（β= -0.316，p<0.001），敏感度与平均健康水平和抚养比呈正相关。因此，内部压力较高的家庭，对冲击和压力更加敏感，因此韧性较弱。此外，生计韧性与适应能力呈显著正相关（β=0.265，p<0.001），适应能力与农作物种类和牲畜种类呈正相关，这表明采用农业多样化的家庭能有效降低自然灾害和市场变化所带来的风险，增加收入来源，因此对适应能力有积极的促进作用。（2）HLC和生计韧性之间的因果关系。在家庭层面（图 4、表 3），HLC与生计韧性之间存在很强的正相关性（β=0.874，p<0.001），这验证了H1。在人力资本方面，家庭规模（β=0.650，p<0.001）和劳动力数量（β=0.638，p<0.001）与 HLC 呈显著正相关，并对生计韧性有积极贡献。在自然资本方面，土地资产价值与自然资本呈显著正相关（β=0.493，p<0.001），牲畜数量与生计韧性存在显著正相关。在物质资本方面，农户拥有的耐用品价值与生计韧性存在显著的正相关关系（β=0.896，p<0.001）。在金融资本方面，商业保险（β=0.683，p<0.001）和汽车拥有量（β=0.816，p<0.001）与HLC呈显著正相关。在社会资本方面，亲戚数量（β=0.630，p<0.001）和朋友数量（β=0.592，p<0.001）与社会资本呈正相关，这两个指标对CPSA的韧性建设有积极的促进作用。（3）HLC与RSC之间的因果关系。RSC和HLC之间存在正向因果关系（β=0.186，p<0.01）（图 4）。具体而言，良好的交通条件和有效的乡村治理将为农村提供更多的产业发展机会，从而为农户带来直接的经济和社会效益，进一步优化农户的生计策略，提高农户的生活质量和水平。因此，社区层面的RSC对家庭层面的HLC有积极影响。（4）RSC与生计韧性之间的因果关系。社区层面的RSC对生计韧性有显著的直接和间接影响（表 3），直接影响（β= -0.207，p<0.05）略大于间接影响（β=0.163，p<0.05）。此外，RSC对农户生计韧性的直接影响是负的，这与H2不一致，而由HLC作为媒介产生的间接影响是正的，这与H3一致。因此，RSC对生计韧性的总体影响是负的（β= -0.044，P<0.05）。为了进一步揭示地理位置和乡村治理如何影响生计韧性，本研究参考了测量模型和结构模型的结果。其中，距离最近的医疗点和商业中心的距离与地理位置呈正相关（β=0.622和β=0.771），地理位置与乡村治理、乡村治理与生计韧性之间的路径均为负相关（β=-0.556和β=-0.207）。因此，居住在偏远地区、需要更多时间前往医疗点和商业中心的农户的生计韧性更强，这与预期相反。在乡村治理方面，反映村庄环境管理的马路整洁度与RSC呈正相关。此外，反映村庄整体规划的建筑格局和房屋拥挤度也与RSC呈正相关。结合结构模型，居住在马路整洁、居住空间有序、房屋拥挤程度低的农户具有较低的生计韧性。
（图表来自原文）
该研究以中国连片贫困区的1500个农户样本为例，构建了农户生计资本、乡村人居环境和农户生计韧性之间因果关系的研究框架，使用结构方程模型探讨了农户生计资本与农村社区场地条件之间的因果关系，并量化了它们对农户生计韧性的影响，其研究结果为中国和其他发展中国家防止大规模返贫和乡村振兴提供了借鉴。 本推送内容仅代表课题组对文章的理解，不是对原文的翻译，请有兴趣的同学阅读原文。课题组水平有限，难免出现错讹，也请各位专家、同学批评指正。
原文请见：Tang, L., Xu, Y., Wang, W., Wang, Y., 2023, Impact of
livelihood capital and rural site conditions on livelihood resilience of farm
households: evidence from contiguous poverty–stricken areas in China. ENVIRON
SCI POLLUT R.
