农户可持续生计资本与精准扶贫

宁泽逵

(西安财经学院 管理学院, 陕西 西安 710100；密歇根州立大学 农业与自然资源环境学院，美国密歇根州 东兰辛 42283)

农户可持续生计资本与精准扶贫

宁泽逵

(西安财经学院 管理学院, 陕西 西安 710100；密歇根州立大学 农业与自然资源环境学院，美国密歇根州 东兰辛 42283)

建构农户可持续生计资本评价体系，采用熵权法测算了陕西省长武县巨家镇339个农户生计资本，并借助莫兰指数分析了调查区村级户均生计资本的空间聚集特征。发现：调查区农户社会资本、金融资本、人力资本相对重要性突出，物质资本相对重要性最低；农户生计资本得分整体偏低，特别是物质资本、自然资本已是当地农户生计改善的短板；人力资本是户际生计不平等的重要来源；村级户均生计资本存在空间自相关，其中人力资本存在统计上显著的正相关性，自然资本、物质资本、金融资本存在统计上不显著的正自相关性，社会资本则存在统计上不显著的负自相关性。因此，针对农户层面的扶贫要优先实施以非农技能培训为代表的人力资本投资；针对村级层面的扶贫必须综合考虑五种生计资本存量及其空间异分特征。

农户生计； 精准扶贫； 社会资本； 金融资本； 人力资本

一、农户生计资本分析框架及指标量化述评

改革开放以来，中国社会经济得到了快速发展，但相对贫困问题依然突出，贫困地区发展相对滞后问题没有根本改变。其中，以国家划定的14个集中连片特殊困难地区(以下简称“连片特困区”) 的贫困问题最为突出[1]，是当前中国脱贫攻坚的“主战场”、“硬骨头”。特困区农户是当地农村最重要的经济活动主体和最基本的行为决策单元，更是贫困事实的最终承载主体。加快特困区农户脱贫致富，生计发展，事关国家扶贫开发政策效果的最终体现。

基于生计思想的DFID可持续生计分析框架[2]，因能较好地理解贫困农户生存状态的复杂性、贫困农户生存安全行为的策略性，已被广泛地用于贫困相关问题的研究[3]。在DFID可持续生计分析框架中，生计资本及其构成(即自然资本、物质资本、金融资本、社会资本、人力资本等五种生计资本)是核心内容之一[4]，对农户生计策略、生计结果起着决定性作用。生计资本存量及其组合状态，不但决定了农户生计策略选择范围的大小，农户自我保护生计能力的强弱，更影响着农户最终实现脱贫致富概率的高低[5]。对农户生计资本的量化测度，成为应用可持续生计分析框架探析农户贫困现状、致贫成因、生计策略、扶贫政策设计的重要起点。设计并应用一套兼顾定性与定量指标的可持续生计资本测度方法，有助于规避传统项目评价的狭隘性，丰富项目评估分析内容，识别影响生计的关键资产和活动，鉴别改善生计的政策干预内容，提高针对特定群体生计改善的政策瞄准精度等[6]。这方面，Sharp[7]做出了有益探索，为量化分析贫困农户生计资产开发了一套操作性强的调查方案、测量指标体系，以及针对定性定量指标变量进行“主观经验赋权法”的数据处理技术。该方法经李小云等[8]引进，已成为国内农户生计资本量化研究的主要方法[9-12]。

正如李小云等[8]指出，国内外农户生计资本量化指标的设定及指标的计算还处在探索阶段。国外学术界关于生计资本量化测度和分析，以及关于五种生计资本间的“替代”与“转化”，至今仍没达成方法共识[13]。但随着生计资本经验研究的深入，部分学者发现，依托“主观经验赋权法”开展农户生计资本量化分析，其结果虽有一定的合理性，但无法摆脱方法论上主观性过强的明显缺陷[14]。借鉴多元统计学或计量经济学理论与方法，通过发掘数据本身的逻辑规律获得农户生计资本客观评价，成为当前国内生计资本量化研究的新趋势。刘恩来等[14]采用无序多分类logistic回归技术识别出影响农户生计策略的关键因素，再将各关键因素在不同类别下的偏回归系数进行加权，进而获得农户生计资本的客观评价权重。这种思路方法虽克服了主观性过强的缺陷，但在方法论上过分依赖回归分析，不仅会对分析数据质量提出较为苛刻的要求，而且可能剔除一些重要的社会经济指标变量(由于调查数据本身质量原因导致无法通过假设检验)，进而损害指标体系的解释力，如刘恩来等的研究就剔除了物质资本下辖的诸多指标变量[14]。国内部分研究则另辟蹊径，借鉴多准则评价指标体系建构思路，采用熵值赋权法测算生计资本评价指标体系权重[5,15-17]。这种方法本质上是各样本实际数据内部差异驱动的结果，反映了指标信息熵值的效用价值。在一个由n个待评方案、m个评价指标所构成的指标数据矩阵X={xij}n×m中，指标数据离散程度越高，其熵值就越小，提供的信息量就越大，相应地在综合评价中所引起的作用就越大，权重值(也称熵权值，Entropy Weight)就越高，反之亦然[18]。相对于主观经验赋权技术，这种方法既可规避主观赋权法的人为因素干扰，也可解决多指标间信息的重叠问题，更重要的是该方法操作过程透明、可再现性强[19]。

本研究将以六盘山连片特困区的陕西片区重点特困县特困乡镇——长武县巨家镇为例，通过建立特困区农户可持续生计资本评价指标体系，采用熵值赋权评价法获得涵盖数量与质量双重特征的特困区农户生计资本综合评价得分指数，并将评价结果与空间自相关分析结合，以期揭示特困区村级农户生计资本的空间分布规律。本研究将有助于决策部门形成对特困区农户生计资本发展状况的客观了解，可为特困区精准扶贫工作实践提供参考。

二、数据来源与样本农户生计概况

巨家镇处于陕甘交界，境内地貌复杂，沟壑纵横，梁峁起伏，属于典型的渭北旱塬沟壑区，也是黄土高原苹果优势栽培区核心区域。全镇下辖13个行政村，2014年共有农民家庭户4023户，合计15945人，全镇种有苹果面积12879亩，当年人均纯收入8549元。本研究以贯穿该镇的重要交通干道——长巨亭公路为调查地理参照，由南向北依次选取四合村、六股路、巨家村、马家村、车圈村、韩党村、西王村、新加坡村、常家村、强村等10个行政村为重点调查区域，于2015年7月下旬实施了问卷调查。调查采用参与式访谈的全景问卷方式，依次分乡镇村(对象为村主任或村会计)、农户家庭(户主或主要家庭成员代表)、农民个体(17岁-75岁农户常住人口)三个层次开展，每村调查不少于8小时，每户调查不少于1小时(包括家庭户和家庭成员个人调查)。经核验获得与本研究相关的有效行政村问卷调查10份，有效家庭户问卷调查339份。

据调查，10个样本村共3335户农民家庭户，13335农村常住人口，栽有10806亩苹果面积，是巨家镇的核心区。农户年均毛收入46318.11元；户均耕地面积9.38亩，苹果园面积3.24亩；家庭成员受教育程度以初中及小学文化水平为主，文盲比例仍有15.58%，高中及以上文化程度比例仅为26.87%；路面基本硬化，电视网、移动电话网覆盖全域，98.23%以上家庭通上自来水，100%的家庭通上电网。但调查也发现，该区域基础设施仍然不够完善，主要表现在：各行政村村内道路水泥硬化比例低，泥土路面仍占相当比例，乡村道路狭窄且无路标和路灯，绿化水平低，公共环境卫生差等。农户生计结构单一，主要包括苹果种植、非苹果类农作物种植、家禽家畜养殖、外出务工、非农性商业经营、低保等，且多数农户家庭收入主要来自农业生产。

三、农户可持续生计资本评价方法

(一)农户可持续生计资本评价指标体系构建

基于可持续生计框架，定量化测度生计资本常用多指标综合评价方法。同类研究中[10-12,16-17,20]，常将可持续生计框架中的自然资本、物质资本、金融资本、社会资本、人力资本等五种资本形式视为一级指标，每种资本下又辖有若干二级指标、三级指标。测量指标中，既包括定量指标(如物质资本中的住房面积及房间数量)，也包括旨在反映生计质量的若干定性指标(如物质资本中的住房结构及市值估价等级)；既包括正向测量指标(即指标赋值与评价方向一致，指标数值越大表示该指标对应的评价结果越好)，也包括逆向测量指标(即指标赋值与评价方向相反，指标数值越大表示该指标对应的评价结果越差)。表1即按照这种思路，构建了针对特困区农户可持续生计资本的综合评价指标体系。

(二)指标体系权重测算和生计资本综合评价

依据熵值赋权法最新研究进展，首先要对表1中各指标的原始数据进行处理以确保适合熵值赋权法运算数据特征。对那些属于逆向指标的原始数据，则采用“减法一致化”进行正向一致化处理[21-22]。同时，原始数据的量纲与量级差异较大，因此需要对其进行无量化处理，本研究主要采用均值化技术[23-24]，对均值化处理后数据可能出现零值或负值，则利用均值化技术本身所具有的“单调性”特征，参照袁久和、祁春节的思路[25]，对那些出现零值或负值的指标进行平移。之后，即得到适合熵值赋权法运算的数据集X={xij}n×m，其中，xij是经“一致化”“均值化”及“平移”处理的指标数值，i=1,2,3,...,n，j=1,2,3,...,m，n为样本个数，m为指标个数。

四、农户生计资本评价结果及精准扶贫对策分析

(一)生计资本评价指标体系权重系数分析

根据熵值赋权法，可以得到调查区域生计资本评价指标体系全局权重，以反映各生计指标的相对重要性，具体结果见表1最后一列。从指标的全局权重系数大小来看，家庭非农培训人数、亲友中乡村干部数、家人找工作时可求助的农户数等三个指标权重异常大，分别占到全局权重的21.25%、15.77%、14.24%。这三个指标的权重系数异常大，一方面显示了这三个指标所代表的生计资本内容的重要性；另一方面也与熵值权重计算方法本身有关，数据赋值越离散的指标的熵权越大。此外，根据熵值法获得全局权重系数，可进一步得到各级指标体系的权重系数(为简化起见，本研究仅报告了一级指标和二级指标的权重，具体参见表1)，发现：就农户生计而言，社会资本、金融资本、人力资本显得十分重要，而物质资本相对最不重要，因此，未来在该区域推进精准扶贫工作，重点瞄准农户社会资本、金融资本、人力资本的改善显得更有意义。

表1 农户生计资本评价指标体系

注:对于多层结构的评价系统，可根据熵值的可加性，利用下层结构的指标熵值，按比例确定对应于上层阶结构的权重，进而确定出各层评价指标的权重系数[25]。在不影响行为分析的情况下，上表只报告了全局权重系数，以及根据全局权重系数计算得出的一、二级指标权重系数，即在一二级指标下方的圆括号内数值。

为进一步评估熵值赋权法获得的特困区农户生计存量指标客观权重系数的合理性与稳健性，本研究整理了2007年以来国内公开发表的，能够获得生计资本权重系数的12篇文献(结果见表2)[5,8-12,14-17,20,26]。发现：(1)就整理出来的农户生计资本指标权重系数呈现的时间演变趋势而言，社会资本与金融资本的重要性是逐渐增加，物质资本的重要性则逐渐下降，人力资本的重要性相对稳健(在20%左右徘徊)，自然资本的重要性逐渐得到重视；(2)相对同类研究文献，本研究所得到生计资本权重系数分布明显偏向于社会资本、金融资本、人力资本，这既与同类经验文献结论的基本相符，也与本研究区域的基本特征有关(地处陕甘两省交界的黄土高原沟壑区，自然资源贫瘠，交通条件落后，经济贫困)，更与该区域这三类生计资本存在较高的户际不均现实有关。

表2 五类生计资本权重测算结果比较

数据说明：权重系数或直接引自文献或根据文献信息重新核算得到对应生计资本指标权重系数，其中第j行对应的文献，因为样本农户物质资本差异不大而不显著；第m行是对从既有文献中获得的生计资本权重系数的几何平均值(但j行对应的数据排除在外)；第n行为本文研究核算所得的权重系数，摘自表1。

(二)农户生计资本综合评价及农户精准扶贫

根据熵值法计算步骤，可以核算调查区域339个农户的自然资本、物质资本、金融资本、社会资本、人力资本以及综合生计资本得分(参见表3)，从各户均生计资本得分绝对值来看，调查区域农户生计水平整体偏低，但是，从农户五种生计资本相对分布次序：社会资本>金融资本>人力资本>自然资本>物质资本；户际五种生计资本相对分化程度分布(即变异系数，反映指标赋值的离散程度，可近似用于反映调查区域农户该项生计资本的不平等性)是：人力资本>社会资本>金融资本>自然资本>物质资本。这种分布结果基本与各指标的权重系数分布一致。据此可以推断：由于调查区域地处陕甘两省交界的黄土高原沟壑区，自然资源贫瘠，地理位置偏僻，交通条件落后，农户普遍贫困，生计脆弱性高，其中物质资本与自然资本存量已成为该区域农户生计改善的重要

表3 调查区域样本农户生计资本得分描述性统计

注:变异系数等于标准差除以均值。

短板。同时，农户人力资本(特别是非农技能培训)的户际不平等问题异常突出，成为该区域农户生计不平等风险的重要来源之一。加大该区域农民非农技能培训为代表的人力资本投资，可以成为该地区降低农户生计脆弱程度，消除农户间生计不平等的重要切入点。

(三)农户生计资本村级空间分布及村级精准扶贫

根据339个样本农户生计资本综合评价得分，可以进一步得到10个样本村的户均生计资本得分结果(见表4)。为分析特困区村级农户可持续生计资本差异，可将村级户均生计资本综合评价得分与10个样本村地理空间邻接关系(依据镇行政区划图判定)结合，计算反映生计资本空间自相关的莫兰指数*这里主要借鉴了陈彦光提供的莫兰指数I测算方法[27]。若莫兰指数统计量Z(I)>0，即莫兰指数I的值大于其期望值E(I)，认定各村生计资本取值在空间位置上是正自相关，且I值越逼近1，其正自相关性越高，说明村际生计资本存在相似属性聚集的空间格局；若Z(I)<0，即莫兰指数的值小于其期望值，认定各村生计资本取值在空间位置上是负相关，且I越逼近-1，其负相关性越高，说明村际生计资本存在相异属性聚集的空间格局；若Z(I)=0，即莫兰指数的值等于其期望值，认定各村生计资本取值在空间位置上是随机分布或相互独立的。(结果见表4下半部分)，以检验特困区生计资本的村级空间分布规律。发现：

(1)调查区域样本村户均人力资本的空间聚集极显著且为正(莫兰指数等于0.327远大于均值-0.111，且在1%的水平上显著)，高值人力资本综合得分的村和高值人力资本综合得分的村邻接，低值的村和低值的村邻接，具体变现为显著的“中心—边缘”极化状态。形象地揭示了当下农村各行政村间人力资本存量，以及对待人力资本的观念或获取渠道上的空间异分特性。

表4 调查区域样本村户均生计资本得分

注:I是全局莫兰指数；E(I)表示莫兰指数的期望值，Z(I)为莫兰指数的统计量，p-value为莫兰指数的显著性检验概率值。

(2)样本村户均自然资本、物质资本、金融资本的莫兰指数结果显示三者存在着统计上不显著的弱空间正相关性(莫兰指数小于0，略大于均值-0.111)。这意味着调查区域样本村的自然资本、物质资本、金融资本等三种生计资本在空间上尽管存在“中心—边缘”极化的可能性，但在统计上可近似地认为是随机分布或相互独立。这进一步证实了，特困区农村在自然资本、物质资本、金融资本三大生计资本上的脆弱性具有全面性、普遍性。其中，自然资本脆弱性具有很强的区域“先赋”特征，物质资本和金融资本脆弱性则具有明显的“后致”特征，对特困区实施精准扶贫工作既要突破“先赋”约束，又要增强“后致”可能性。

(3)样本村户均社会资本的莫兰指数显示社会资本存在统计上不显著的弱空间负相关性(莫兰指数小于0，小于均值-0.111)，这意味调查区域社会资本可能会出现轻微的“孤岛型”分布(即高值社会资本综合得分的村被低值人力资本综合得分的村围绕)或“低洼型”分布(即低值社会资本综合得分的村被高值人力资本综合得分的村围绕)。这一方面显示特困区农村社会资本的脆弱性与自然资本、物质资本、金融资本一样具有全面性、普遍性，另一方面表明社会资本虽然既具“先赋”特征(村落传统文化、惯例决定)，也具“后致”特征(可由村落成员拓展、丰富)，但是，“先赋”因素可能会影响“后致”效应发挥，最终塑造出明显的村际区隔。

(4)调查区域样本村五种户均生计资本的莫兰指数绝对值排序是：人力资本>社会资本>金融资本>物质资本>自然资本，这表明特困区村级自然资本、物质资本的空间分布相对均匀从而其空间聚集程度低，人力资本、社会资本、金融资本的空间异分相对大，其中，人力资本最为突出。

因此，要从提高村级扶贫精准度，消除特困区生计不平等角度出发。

(1)继续加大对高户均人力资本贫困村的支持，打造教育培训脱贫示范村，发挥典范效应，同时，重点在低户均人力资本贫困村开展实用性强的非农技能培训，提高这些贫困村的技能人力资本存量。

(2)创新对接帮扶模式，拓展并优化特困区村级社会资本数量及结构，既要发挥社会资本存量高的“孤岛型”贫困村对周边低社会资本村的示范、外溢与带动效应，也要在社会资本存量相对低的“低洼型”贫困村推进文化扶贫、精神扶贫、社交扶贫，摆脱社会资本贫困陷阱。

(3)开拓就业门路，扩大贫困村农户现金收入及来源渠道，推动普惠金融发展，提高贫困村农户正规金融可及度，在改善特困区村级金融资本存量及结构的同时，要特别注重对金融生计资本存量较低的村落的帮扶，预防村际农户金融生计资本二元极化。

(4)以落实国家扶贫搬迁和新农村建设政策方针为契机，加快特困区村居民舍改造和“美丽乡村”建设，切实提高农户物质生活质量，需特别瞄准特别困难村落、特别贫困户强化，以提高农户物质生计资本改善的边际贡献。

(5)推动特困区农地改造，普遍增进贫困村农户自然资本质量，弥补数量局限，积极推进农地流转，加速农地等自然生计资本向“经营大户”集中，以提高区域整体自然资本水平。

五、结论与讨论

针对来自陕西省长武县巨家镇339个农户的生计资本评价分析发现：社会资本、金融资本、人力资本的相对重要性突出，物质资本相对重要性最低；农户生计资本得分整体偏低，其中物质资本与自然资本偏低现象尤为突出，已经成为该区域农户生计改善的重要短板；人力资本可能是该区域户际生计不平等的重要来源。加大该区域农民非农技能培训为代表的人力资本投资，可以成为该地区降低农户生计脆弱程度，消除农户间生计不平等的重要切入点。

通过计算10个样本村的生计资本的莫兰指数发现，连片特困区村级户均生计资本存在不同程度的空间自相关，其中人力资本存在统计上显著的正相关性，自然资本、物质资本、金融资本存在统计上不显著的正自相关性，社会资本则存在统计上不显著的负自相关性。因此，在实施村级精准扶贫过程中，不仅要根据五种村级户均生计资本的分布规律，而且要考虑不同生计资本类型的空间异分情况，如此可提高精准扶贫精准度与政策效力。

农户生计资本识别与测度关系农村扶贫开发的靶向精准问题，涉及自然、环境、人口、社会、经济等多个方面的定量、定性因素，应该采用多指标综合评价方法。但是，学术界关于农户生计资本测度与评价还在不断发展完善之中，有关五种生计资本的评价指标及指标赋值尚未形成统一观点。本研究以陕西省长武县巨家镇农户调查资料为例，建立了5个子系统，合计29个指标的农户生计资本评价指标体系。由于对各生计资本内涵理解与测度上的分歧，本文建立的指标体系，尤其是自然资本、物质资本方面的指标尚嫌不足，有待后续研究充实和完善。此外，本文尝试采用熵值赋权法确定指标权重，不仅可以克服主观经验赋权法无法避免的随机性、臆断性问题，也可以克服基于回归分析法因对数据质量的苛刻要求与对假设检验高度依赖而带来指标剔除风险，还可以规避多指标变量间信息重叠(回归分析上就可能导致多重共线性问题)，因此，具有较强的实用性。但必须引起重视的是，熵值赋权法本身对指标数据离散程度过于敏感，用在调查数据的分析可能会因为非系统性调查误差引致数据过于离散而诱发赋权扭曲，即可能出现指标客观权重大小与其实际社会经济含义产生偏差。因此，后续研究中可以考虑将该方法与Sharp[7]的主观经验赋权法，以及诸如德尔菲专家调查等主观赋权方法结合，以进一步提高农户生计资本测度的精度与社会经济解释力。

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Rural Household’s Sustainable Livelihood Capitals and Targeting Poverty

NING Ze-kui

(SchoolofManagementEngineering,Xi’anUniversityofFinance&Economics,Xi’an710100，China；CollegeofAgricultureandNaturalResources,MichiganStateUniversity,EastLansing48823,USA)

This paper constructs an index system to evaluate rural household’s livelihood capitals and uses it to study on the 339 rural households survey data from Jujia Town of Changwu County in Shaanxi Province by the entropy theory. It also analyzes the spatial character of village level livelihoods’ capitals through Moran’s Index. It finds: the social capital, finance capital, and human capital are relatively important, and physical capital is least important; the level of livelihood capital is low, especially to physical capital and nature capital, which is the key obstacle to improving the level of rural households’ livelihood; human capital is a main source of inequality in different rural households’ livelihood; there is spatial-autocorrelation of living capitals, and among the five living capitals, the spatial autocorrelation of human capital is positive and significant, nature capital, physical capital and finance capital are also positive but non-significant, and social capital is negative and non-significant. Therefore, it should be prior to invest human capital especially non-agricultural skill if targeting to the household level anti-poverty, and it should consider comprehensively the five living capital and their spatial differentiation if targeting to the village level anti-poverty.

rural household; targeting poverty; social capital; finance capital; human capital

2016-08-24

10.7671/j.issn.1672-0202.2017.01.009

陕西省青年科技新星计划项目(2013KJXX-69)；陕西省教育厅专项科研计划项目(15JK1289)

宁泽逵(1979—)，男，湖南邵东人，西安财经学院管理学院副教授，主要研究方向为信息化与农村社会发展。E-mail：ningzekui@163.com

F323.8

A

1672-0202(2017)01-0086-09