乡村旅游聚落农户最优生计策略选择分析
——基于贵州西江苗寨的调研

刘 玲 王朝举

（1.中南财经政法大学 工商管理学院，湖北·武汉 430073；2.贵州民族大学，贵州·贵阳 550025）

一、乡村旅游聚落农户生计策略分类及最优生计策略识别

（一） 生计策略分类

采用K-均值聚类分析法对样本农户生计策略进行归类。通过实地调研发现西江苗寨的农户生计活动可以分为两大类：农业和非农业活动，农业活动包括粮食作物种植（水稻、玉米、马铃薯、辣椒等）、经济作物种植（药材、茶叶、果品、有机蔬菜等）、畜禽养殖（猪、牛、羊、鸡、稻田鱼等）；非农业活动包括旅游业经营活动、本地建筑类短工、外出务工。具体指标及问卷统计结果见表1。

表1 生计策略衡量变量及样本统计描述

根据K-均值聚类分析的结果，可以将调研样本农户的生计策略分为四类，各类生计策略特点及收入情况见表2。需要特别说明的是，目前整个景区每年将门票收入的18%用于发放给景区百姓，2016年为2400万，户均年分红收入在1万元以上；由于部分样本来源于西江苗寨景区内居民，因此，以下四种生计策略收入中有一部分是景区门票分红。

表2 农户生计策略分类

（二）最优生计策略识别

采取随机占优准则进一步检验四种生计策略之间的优劣顺序，首先绘制四种生计策略的收入累积分布函数图（见图1），根据随机占优理论，并且仅当生计策略A对应的收入累积分布函数图低于生计策略B对应的收入累积分布函数图时，说明A代表更高收入的可能性，才有生计策略A一阶占优于生计策略B。根据这一准则，最后检验得出四种生计策略的一阶随机占优排序为：策略3＞策略4＞策略2＞策略1；检验结果与收入排序相同。但农户是风险厌恶型的，他们并非都选择收入最高的生计策略，经二阶占优检验发现，策略3仍然占优于其他三种策略，这表明农户在综合考虑多种因素后仍偏好于“以参与旅游业为主”的生计策略。

图1 四种生计策略的收入累积分布函数图

二、乡村旅游聚落农户最优生计策略选择影响因素分析

（一） 分析方法

生计策略为互斥的离散型变量，因此，选择多项L ogit模型来分析乡村旅游聚落农户最优生计策略选择的影响因素。农户i选择的效用函数可以表示为：Ui=V(Xi)+εi，其中，i表示第i个农户，Xi表示第i个农户的生计资本状况，εi是随机扰动项。根据“理性小农”理论，当农户i从多项生计策略中选择生计策略A而舍弃生计策略B，则意味着那么农户选择生计策略A的概率可以表示为：

（二）影响农户生计策略选择的变量衡量

D F I D认为农户的生计策略选择受其拥有的生计资本状况影响，并且将生计资本分为自然资本、物质资本、人力资本、金融资本和社会资本。由于当地特殊的山区地形，导致农户选择的生计策略受海拔高度以及与核心景区距离的影响。因此，本研究对西江苗寨农户的生计策略考察指标还需要加入控制变量。具体衡量指标见表3。

表3 影响农户生计策略选择的变量衡量及样本统计描述

（三） 影响因素分析

以参与旅游业为主的生计策略是成为西江苗寨农户最优的生计策略，但却发现选择这种生计策略的农户并没有预料之多，导致这一结果的原因是什么？影响西江苗寨农户最优的生计策略选择的因素有哪些？在上述logit模型中以“以粮食作物种植为主”（策略1）为基准组进行估计，模型拟合较好。具体回归结果见表4。

表4 模型估计结果

三、结论

通过对西江苗寨农户的生计活动分析，采用K-均值聚类分析法将农户生计策略分为四种类型：“以粮食作物种植为主”、“粮食作物与经济作物种植并重”、“以参与旅游业为主”、“参与旅游业与外出务工并重”；其中，“以参与旅游业为主”的生计策略占优于其他三种生计策略；进一步采用多项logit模型对农户最优生计策略选择的影响因素进行分析发现：耕地面积越大、未接受过培训、海拔越高、与核心景区距离越远的农户选择“以粮食作物种植为主”、“粮食作物与经济作物种植并重”的可能性越大，家庭人口越多、受初中以上教育水平的占比越大、接受过相关培训、有借贷机会、海拔越低、与核心景区距离越近的农户选择“以参与旅游业为主”、“参与旅游业与外出务工并重”的可能性越大。

参考文献：

[1]王娟,吴海涛,丁士军.山区农户最优生计策略选择分析——基于滇西南农户的调查[J].农业技术经济，2014，(9)：97-107.

[2]黄炜虹,齐振宏,邬兰娅.农户从事生态循环农业意愿与行为的决定:市场收益还是政策激励?[J].中国人口·资源与环境，2017，(8)：69-77.