陳佳　楊新軍　尹莎

摘要集中連片貧困地區(qū)扶貧開發(fā)與農(nóng)戶脫貧問題關(guān)系社會穩(wěn)定與和諧，而恢復力概念為貧困領(lǐng)域研究提供了新的視角。研究利用抽樣調(diào)查的321戶家庭問卷數(shù)據(jù)，基于生計恢復力理論框架，構(gòu)建農(nóng)戶貧困恢復力指標體系，從農(nóng)戶家庭結(jié)構(gòu)分類出發(fā)，采用探索性統(tǒng)計和主成分分析判定不同人口、生計結(jié)構(gòu)農(nóng)戶緩沖力資本、貧困恢復力差異，運用多層次模型探究農(nóng)戶家庭因素（生計、人口）與貧困恢復力內(nèi)在結(jié)構(gòu)效應。研究主要結(jié)論：①研究區(qū)不同家庭結(jié)構(gòu)農(nóng)戶經(jīng)濟類資本分布極不均衡，資本積累水平低；②影響貧困地區(qū)農(nóng)戶個體恢復力的主要因素包括物質(zhì)資本、經(jīng)濟收入、文化教育、勞動力、交通條件、社會資源等；③高質(zhì)量勞動力人口結(jié)構(gòu)以及合理多樣化收入方式的生計結(jié)構(gòu)對農(nóng)戶貧困恢復力才具有正向效應。最后，針對研究區(qū)農(nóng)戶家庭結(jié)構(gòu)貧困恢復力差異和關(guān)鍵影響因子，提出相關(guān)恢復力建設對策。

關(guān)鍵詞生計結(jié)構(gòu)；人口結(jié)構(gòu)；農(nóng)戶；貧困恢復力

中圖分類號F323，K901.2文獻標識碼A文章編號1002-2104（2016）01-0150-08doi：103969/jissn1002-2104201601020

貧困問題是世界各地區(qū)面臨和亟待解決的重大民生課題。在現(xiàn)今社會經(jīng)濟快速發(fā)展和城市化加速推進的過程中，解決我國農(nóng)村地區(qū)（特別是自然環(huán)境惡劣、地理位置偏遠山區(qū)的西部少數(shù)民族地區(qū)）貧困問題依然面臨眾多難題。根據(jù)《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要（2011-2020年）》農(nóng)民年人均純收入2 300元（2010年）的最新標準，中國貧困人口數(shù)量仍有1.28億人，占農(nóng)村總?cè)丝诘?3.4%，覆蓋592個國家扶貧開發(fā)工作重點縣[1]，而深層次結(jié)構(gòu)性貧困問題出現(xiàn)，突發(fā)災害致貧以及短暫性脫貧后返貧等新問題凸顯，致使農(nóng)村貧困問題的研究一直成為多年來學者關(guān)注的重點。目前國內(nèi)外相關(guān)研究主要集中在貧困驅(qū)動力、脆弱性與貧困關(guān)系、貧困脆弱性量化、減貧和扶貧對策以及空間貧困等方面[1-9]，部分學者從微觀層面關(guān)注農(nóng)戶可持續(xù)生計與貧困的關(guān)聯(lián)[10]。但研究集中在宏觀的區(qū)域性貧困問題，且理論研究滯后于扶貧實踐，至今未形成系統(tǒng)的理論體系。

1973年，生態(tài)學家Holling首次將恢復力概念引入到生態(tài)學領(lǐng)域的研究中。目前，恢復力這一概念已被廣泛應用在社會-生態(tài)系統(tǒng)、經(jīng)濟組織行為、災害管理等[11-15]。其中，Chinwe等提出了恢復力概念可以幫助我們理解影響農(nóng)戶在不利的社會環(huán)境（如貧困）中維持和保護生計的原因，并建立了生計恢復力理論和指標分析框架，對推進社會恢復力相關(guān)領(lǐng)域?qū)嵺`研究具有重要指導意義[16]。因此，本文借助恢復力概念，基于生計恢復力分析框架構(gòu)建農(nóng)戶貧困恢復力指標體系，從家庭結(jié)構(gòu)微觀視角探究湖南省湘西少數(shù)民族貧困聚居區(qū)農(nóng)戶貧困恢復潛力及內(nèi)在影響效應，并在此基礎(chǔ)上提出農(nóng)戶恢復建設思路，為該地區(qū)扶貧開發(fā)政策制定提供相關(guān)參考。

1數(shù)據(jù)與方法

1.1研究區(qū)與數(shù)據(jù)獲取

本研究案例地湘西土家族苗族自治州位于湖南省西北部，云貴高原東側(cè)的武陵山區(qū)，是武陵山片區(qū)扶貧開發(fā)的重要地區(qū)，氣候?qū)賮啛釒Ъ撅L濕潤氣候區(qū)，年平均氣溫15-16℃，年降雨量1 300-1 500 mm，無霜期250-280天。地形主要以山地丘陵為主，平均海拔200-800 m。境內(nèi)居住著30多個民族，以土家族、苗族為主，占到74.6%，是湖南省少數(shù)民族集聚的貧困地區(qū)，全州共有8個縣，除首府吉首市外，全部為國家級貧困縣。

數(shù)據(jù)獲取采用了實地訪談和問卷調(diào)查結(jié)合方法，考慮地理環(huán)境、區(qū)域發(fā)展差異、農(nóng)戶生計方式等因素抽取了三個貧困縣六個行政村；調(diào)研小組于2010年8月對古丈縣、花垣縣、鳳凰縣三縣六村進行了實地考察和問卷調(diào)查，共發(fā)放農(nóng)戶問卷350份（以戶為單位發(fā)放），回收有效問卷321份，回收有效率為91.71%。此外，在2013年7-8月利用其他課題調(diào)查對該地區(qū)進行了回訪式實地調(diào)查，更新了相關(guān)問卷數(shù)據(jù)資料。實地調(diào)研主要涉及行政村的人口特征、地理環(huán)境、貧困狀況、社會經(jīng)濟發(fā)展水平及基礎(chǔ)設施建設等，農(nóng)戶調(diào)查問卷主要包含三部分：農(nóng)戶家庭個體特征、農(nóng)戶家庭資本狀況以及農(nóng)戶社會關(guān)系網(wǎng)絡方面。

陳佳等：農(nóng)戶貧困恢復力測度、影響效應及對策研究中國人口·資源與環(huán)境2016年第1期1.2理論框架與指標選取

1.2.1生計恢復力分析框架

以往對農(nóng)戶貧困研究多是從可持續(xù)生計出發(fā)，考慮農(nóng)戶五大資本或是區(qū)域發(fā)展環(huán)境等，缺乏合理的概念理解和統(tǒng)一、科學的理論分析框架來指導貧困問題研究，恢復力概念將單一的生計研究與彈性思維（恢復力）聯(lián)系在一起可以更加深入的理解農(nóng)戶生計的動態(tài)性。特別是Chinwe提出的生計恢復力分析框架將生計恢復力分解為三維度，即緩沖能力（buffer capacity）；自組織（Selforganisation）和學習能力（Learning）。通過各維度與生計指標聯(lián)系實現(xiàn)了分析框架的可操作性。此外，該分析框架注重以往研究忽視的集體行動與外部社會結(jié)構(gòu)對農(nóng)戶貧困恢復力的影響，通過整合農(nóng)戶生計資本、社會結(jié)構(gòu)、外部環(huán)境（風險）等因素提供了農(nóng)戶貧困恢復力指標科學組織方法，也為區(qū)域決策者提供了一種識別影響恢復力因素的方法，對監(jiān)測農(nóng)戶貧困動因，制定針對性的貧困恢復力政策措施具有實際作用。

1.2.2指標體系構(gòu)建

恢復力是指個人、社會組織或社會-生態(tài)系統(tǒng)適應壓力或擾動的能力，自組織并學習以維持或改善系統(tǒng)必要的結(jié)構(gòu)和運作方式[16]。研究區(qū)地處武陵山貧困山區(qū)，調(diào)查總結(jié)農(nóng)戶面臨的外部風險擾動主要是農(nóng)業(yè)市場價格波動、外出務工失業(yè)、基礎(chǔ)設施（交通、教育、醫(yī)療等）落后等，本文在借鑒生計恢復力分析框架基礎(chǔ)上，將外部風險擾動因子轉(zhuǎn)化為恢復力量化因子，從緩沖能力、自組織、學習能力三個維度構(gòu)建農(nóng)戶貧困恢復力評價指標體系（見表1）。

緩沖能力是指系統(tǒng)可承受的變化或干擾度，并保持原有的功能和結(jié)構(gòu)的屬性，從農(nóng)戶生計視角理解，緩沖能力代表了農(nóng)戶利用自身生計資本或資源稟賦應對外在風險干擾的能力。因此，本文利用可持續(xù)生計資本表征農(nóng)戶緩沖能力，即人力資本（健康程度，知識水平等）；金融資本（家庭收入，財務儲蓄等）；物質(zhì)資本（房屋、生產(chǎn)資料等）；自然資本（擁有的耕地面積等）。

能力人均收入家庭總?cè)藬?shù)與年度總收入之比4 383.532 810.15財務儲蓄家庭年度收入結(jié)余3 040.904 732.83人力資本勞動能力×0.5+勞動力數(shù)量×0.5；勞動能力：1=幼兒和殘病，2=兒童，3=老人，4=成人助手，5=成年人3.490.95房屋資本住房類型×0.5+住房面積（m2）×0.5；住房類型：1=草房，2=木房，3=土坯房，4=磚瓦房，5=混凝土樓房2.080.42人均教育

程度家庭人均教育程度，1=小學以下，2=小學，3=初中，4=高中，5=中專以上2.400.45健康狀況家庭中患病人數(shù)占總?cè)藬?shù)比例（%）2.790.32生產(chǎn)生活資料擁有的生產(chǎn)工具和生活耐用品總數(shù)6.391.78自然資本規(guī)模擁有的耕地面積×0.5+擁有的林地面積×0.5（hm2）4.390.90自組織家庭資助

機會以獲得銀行、親朋、政府等資助的實際次數(shù)表示1.090.38社會網(wǎng)絡

支持度以獲得社區(qū)物品、資金或人力支持的種類數(shù)表示0.520.58社會組織

參與以參與社區(qū)組織的數(shù)量表示0.470.53鄰里信任度對鄰里信任程度，五值化表示2.920.31交通可達性按離最近公路/集市的實際距離表示1.620.90學習

能力技能培訓

機會以參加農(nóng)業(yè)或就業(yè)技術(shù)培訓次數(shù)表示0.170.37戶主教育

程度家庭戶主個人教育程度，1=小學以下，2=小學，3=初中，4=高中，5=中專以上2.320.86外出務工

時間表征獲取認知能力的機遇，以務工天數(shù)計算87.3775.77家庭教育投入以每年教育投入金額計算2 165.754 109.88信息技能

交流農(nóng)戶間是否存在信息與技能交流，1=是，0=否0.480.50自組織主要表征人類制度、權(quán)力和社會網(wǎng)絡對恢復力的影響，如制度體系、社區(qū)組織或團體、社區(qū)合作和網(wǎng)絡、對自有資源依賴等（Fuchs等認為）。對自組織指標因子選取了農(nóng)戶家庭受資助的機會、社區(qū)網(wǎng)絡支持、鄰里信任度等，考慮研究區(qū)地處山區(qū)交通因素成為自組織資源依賴的重要因子。

學習能力即社會系統(tǒng)的適應性管理，該系統(tǒng)將以前的經(jīng)驗和知識轉(zhuǎn)化為當前的行動，并存儲記憶。學習能力不僅僅是獲得知識或技能，在農(nóng)戶個體層面上學習技能并在社區(qū)成員中相互交流，進而轉(zhuǎn)化為實際生計能力對恢復力的建設至關(guān)重要。在學習能力指標選取中用戶主教育程度以及家庭教育投入表征獲取知識和技能的能力，技能培訓、信息技能交流以及外出務工時間表征經(jīng)驗知識轉(zhuǎn)化過程以及市場風險擾動。

1.3數(shù)據(jù)處理與方法

1.3.1數(shù)據(jù)標準化

本文采用廣泛運用的極值法對原始數(shù)據(jù)Xij進行標準化處理，消除數(shù)據(jù)量綱影響，計算公式如下：

X′ij=xij-λjminλjmax-λjmin

其中，Xij為i行j列的原始數(shù)據(jù)，λjmin為j列原始數(shù)值的最小值，λjmax為j列原始數(shù)值的最大值，X′ij為標準化后的i行j列的數(shù)據(jù)。

1.3.2信度和效度檢驗

運用SPSS17.0統(tǒng)計軟件對調(diào)查數(shù)據(jù)進行初步整理與檢查，對于異常數(shù)據(jù)進行必要的核對、校正和剔除，對缺少的數(shù)據(jù)采用樣本均值替代法進行處理，數(shù)據(jù)通過了偏度和峰度檢驗。其中對數(shù)據(jù)信度采用Cronbachs alpha系數(shù)法（克隆巴赫信度系數(shù)）進行檢驗，調(diào)查樣本指標整體Cronbachs alpha系數(shù)為0.738，說明調(diào)查數(shù)據(jù)信度可以接受。其次，對指標變量效度檢驗采用因子分析方法中Bartlett球體檢驗和KMO檢驗，運行結(jié)果顯示KMO=0.766，Bartlett球體檢驗的近似卡方值為2 137.291，p=0，這表明，數(shù)據(jù)變量適合進行主成分分析。

1.3.3恢復力指數(shù)測度

由于研究涉及的指標變量較多且變量間具有一定相關(guān)性，采用了主成分分析利用其降維的思想，選取少數(shù)幾個獨立的但包含原有指標大部分信息的公共因子來代替原有指標從而達到不損失原有信息且簡化復雜變量關(guān)系的作用。而恢復力指數(shù)測度的各因子權(quán)重確定由貢獻率來確定，不受主觀認識影響，使評價研究過程更為科學[17]。根據(jù)主成分分析結(jié)果，以方差貢獻率作為權(quán)重，以6個主成分得分值為變量，構(gòu)建農(nóng)戶貧困恢復力指數(shù)計算公式：

Sk=Y1f1+Y2f2+Y3f3+……+Yifi

其中，Sk分別代表的不同人口、生計結(jié)構(gòu)農(nóng)戶貧困恢復力指數(shù)，Yi代表第i個主成分方差貢獻率，f1、f2…fi代表第i個主成分得分值，以主成分得分系數(shù)矩陣以及各指標原始標準化值可計算fi（i=1，2..n）數(shù)值。

2農(nóng)戶家庭結(jié)構(gòu)分類統(tǒng)計分析

2.1農(nóng)戶家庭結(jié)構(gòu)分類

在經(jīng)濟學中，Chayanoy將家庭結(jié)構(gòu)因素引入到農(nóng)戶投入的決策，因為家庭結(jié)構(gòu)對勞動力時間分配、市場參與等行為都會產(chǎn)生重要影響[18]。其中家庭成員是勞動力重要來源，生計方式是家庭物質(zhì)經(jīng)濟維持的基礎(chǔ)。因此，本文主要考慮家庭結(jié)構(gòu)中人口、生計因素，并對其進行分類，識別不同家庭結(jié)構(gòu)農(nóng)戶生計資本屬性特征。其中人口結(jié)構(gòu)分類結(jié)合了Reardon、Ellis、Sherbinin、李樹茁等人研究分類將人口結(jié)構(gòu)分為四類，生計結(jié)構(gòu)分類采用SPSS17.0根據(jù)農(nóng)戶不同收入類型數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)聚類，并參照原始數(shù)據(jù)進行修正，將農(nóng)戶生計結(jié)構(gòu)劃分為五類（見表2）[19]。

sizeP1老年人+成年人家庭73L1純務農(nóng)型-僅源于務農(nóng)收入53P2成年人家庭24L2務農(nóng)主導型—以務農(nóng)收入為主49P3成年人+小孩家庭102L3純務工型—僅源于務工收入20P4老年人+成年人+小孩家庭122L4務工主導型—務工收入為主121L5綜合生計型—務工/農(nóng)及兼業(yè)收入78注：老年人是大于等于60歲，成年人是大于16歲小于60歲，小孩是小于等于16歲；務農(nóng)收入僅指傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)種植，務工收入僅指外地打工收入，兼業(yè)收入包括現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)濟作物種植、農(nóng)閑本地打零工、閑置勞動力兼業(yè)以及做小生意收入。

2.2農(nóng)戶恢復力資本特征

在農(nóng)戶家庭結(jié)構(gòu)分類基礎(chǔ)上，利用探索性統(tǒng)計分析方法判斷農(nóng)戶家庭結(jié)構(gòu)與生計資本的關(guān)系，分析農(nóng)戶資本變量的結(jié)構(gòu)特征。

2.2.1人口結(jié)構(gòu)分類特征

如表3所示，成年人農(nóng)戶家庭（P2）在人均收入、人力資本、生產(chǎn)/活資料、教育程度方面較其他人口結(jié)構(gòu)家庭具有明顯優(yōu)勢。但在財務儲蓄上，存在明顯缺陷，說明其財務儲蓄意識弱，注重個人消費。P4農(nóng)戶家庭相對人均收入較低，但由于家庭人口多其自然資本規(guī)模大。人口結(jié)構(gòu)P1和P3，家庭資本狀況與總體均值接近，其中成年人和小孩組成的農(nóng)戶家庭（P3）在經(jīng)濟方面擁有相對優(yōu)勢，這與家庭中小孩負擔密切相關(guān)，多數(shù)農(nóng)戶訪談中表示為積攢小孩培養(yǎng)費用男勞動力多會外出兼業(yè)或務工增加經(jīng)濟收入。

2.2.2生計結(jié)構(gòu)分類特征

傳統(tǒng)生計方式主導的生計結(jié)構(gòu)（L1、L2）在人均收入、財務儲蓄較其他生計結(jié)構(gòu)農(nóng)戶家庭明顯低。與此相比，以務工生計（L3、L4）和綜合生計（L5）結(jié)構(gòu)的農(nóng)戶在經(jīng)濟收入方面較為充裕，并且擁有一定的財務儲蓄（見表3）。說明傳統(tǒng)單一農(nóng)業(yè)主導的生計模式不利于農(nóng)戶經(jīng)濟資本提高。但其在房屋資本、生產(chǎn)/活資料、和自然資本方面相對于L1、L2生計結(jié)構(gòu)家庭高。從教育程度統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，L2、L4、L5生計結(jié)構(gòu)農(nóng)戶相比單一純務工（L3）和務農(nóng)（L1）生計結(jié)構(gòu)農(nóng)戶教育程度高，說明教育程度左右農(nóng)戶認知能力，對農(nóng)戶生計多樣化和生計方式選擇具有重要影響。

對比不同家庭（人口、生計）結(jié)構(gòu)農(nóng)戶資本均值可以看出，財務儲蓄和人均收入差異顯著，高財務儲蓄和人均收入集中在部分農(nóng)戶家庭，印證了農(nóng)戶訪談提及的宏觀同質(zhì)化扶貧政策下農(nóng)戶貧富差距擴大的現(xiàn)象。相反，在其他資本擁有量上較為均衡，其中，房屋資本與健康水平基本趨同，說明農(nóng)戶社會、人力、自然等資本分異小。綜上分析可見，農(nóng)戶經(jīng)濟類資本分布極不均衡，且資本積累水平低，表明不同家庭結(jié)構(gòu)影響農(nóng)戶緩沖能力資本分化，而提高農(nóng)戶經(jīng)濟類資本，縮小農(nóng)戶間差距是該地區(qū)農(nóng)戶貧困恢復力建設的關(guān)鍵。

3恢復力測度及影響因子

恢復力量化研究發(fā)展緩慢，至今在人地系統(tǒng)、經(jīng)濟與社會組織研究領(lǐng)域都沒有統(tǒng)一成熟的量化模型或計算方法[20-24]?；赟allu等人運用生計策略和主成分分析判定時間序列上農(nóng)戶家庭恢復力的研究[25]，本文采用主成分分析測度農(nóng)戶貧困恢復力指數(shù)。將標準化處理后指標數(shù)據(jù)利用SPSS17.0軟件進行了主成分分析，在確定主成分數(shù)目中采用特征值大于1、累計貢獻率最大化的提取原則，提取了反映原指標大部分信息的6個主成分，得出主成分得分方差、方差貢獻率和累計貢獻率（見表4）。

3.1恢復力影響因子

在主成分分析結(jié)果中，給出了主成分因子載荷系數(shù)，代表了主要變量與主成分的相關(guān)系數(shù)。為了直觀表達主成分分析結(jié)果，僅列出了與6個主成分相關(guān)系數(shù)大于0.5的變量。

由表4總結(jié)可知，影響貧困地區(qū)農(nóng)戶個體恢復力的主要因素包含了物質(zhì)經(jīng)濟、勞動力素質(zhì)、社會三大資本。其中，物質(zhì)、經(jīng)濟資本積累是貧困農(nóng)戶恢復力提升的基礎(chǔ)，教育因素主導的學習能力以及交通、社會網(wǎng)絡主導的自組織對貧困恢復力建設具有重要作用。但調(diào)查統(tǒng)計顯示，研究地貧困的農(nóng)村地區(qū)人均教育程度僅為2.40（即小學至初中教育水平），60歲以上農(nóng)戶近50%為文盲或僅接受過掃盲教育。其次，區(qū)域整體交通基礎(chǔ)設施改善條件下，仍存在眾多距離城鎮(zhèn)較遠的村落無直接通達的公路。因此，進一步改善交通條件或扶貧搬遷安置對偏遠山區(qū)農(nóng)戶脫貧具有重要現(xiàn)實意義。

3.2恢復力指數(shù)分異

根據(jù)農(nóng)戶貧困恢復力指數(shù)計算結(jié)果（見圖1），人口結(jié)構(gòu)分類的農(nóng)戶貧困恢復力存在明顯差異?？傮w來看，擁有老年人和小孩家庭結(jié)構(gòu)P1和P4的貧困恢復力指數(shù)集中在0.20-0.60之間，且近一半農(nóng)戶家庭恢復力低于0.50，相對于P2和P3人口結(jié)構(gòu)農(nóng)戶來說具有明顯劣勢。其中，以成年人為主的家庭結(jié)構(gòu)（即P2、P3）多數(shù)農(nóng)戶恢復力超過0.50，部分農(nóng)戶貧困恢復力超過0.80擁有較高的脫貧潛力。這得益于成年勞動力為主的家庭在充足勞動力資本與高教育資本（見表3）基礎(chǔ)上生計選擇與風險認知能力強。

從生計結(jié)構(gòu)分類來看，農(nóng)戶貧困恢復力指數(shù)整體差異縮小，但純務農(nóng)型L1和純務工型L3恢復力指數(shù)分布不均，存在內(nèi)部分化，說明單一生計方式的農(nóng)戶整體恢復力穩(wěn)定性差。其中，純務工型農(nóng)戶收入受外出務工時間以及工價影響，反映了市場等經(jīng)濟因素對農(nóng)戶個體的擾動所產(chǎn)生的恢復力差異。而以兩種或是多樣化收入方式的農(nóng)戶譬如L2、L4、L5其貧困恢復力指數(shù)主要集中處于0.40-0.75之間，明顯較純務工/務農(nóng)生計農(nóng)戶群體穩(wěn)定，進一步表明農(nóng)戶生計由傳統(tǒng)的單一務農(nóng)生計方式向務工/農(nóng)以及兼業(yè)組合的多樣化生計方式轉(zhuǎn)化有利于抵御社會風險擾動，增加資本積累。

4貧困恢復力與家庭結(jié)構(gòu)效應

4.1家庭結(jié)構(gòu)對恢復力直接影響

為了厘清貧困農(nóng)戶恢復力與其家庭結(jié)構(gòu)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)效應，本文通過引入多層次模型分析因變量（恢復力）與不同自變量（家庭結(jié)構(gòu)因子）作用關(guān)系。在兩層次模型中，綜合考慮了體現(xiàn)家庭結(jié)構(gòu)因子和數(shù)據(jù)易獲取性原則，選取了反映微觀層次農(nóng)戶個體的家庭規(guī)模、勞動力比重以及家庭收入類型因子，宏觀層次選取了村域收入和生計多樣性指數(shù)（見表5）。根據(jù)多層次模型相關(guān)原則，運用STATA10.0軟件采取逐層引入變量方法，其中模型1是零模型不包含任何自變量，主要是提供對組內(nèi)相關(guān)系數(shù)的估計從而說明多層次模型分析的必要性[26]。模型估計結(jié)果顯示組內(nèi)方差為50.75，組間方差為62.04（p<0.01）得出農(nóng)戶貧困恢復力組內(nèi)相關(guān)系數(shù)ICC=50.75/（50.75+62.04）=0.449，說明貧困恢復力差異有44.9%是不同村域生計和收入結(jié)構(gòu)差異。而根據(jù)模型建立的基本經(jīng)驗判斷，考慮組間效應統(tǒng)計分析是當組內(nèi)相關(guān)系數(shù)大于0.059時，因此，有必要建立多層次模型進行分析。

從模型2估計結(jié)果表明，家庭規(guī)模對農(nóng)戶貧困恢復力直接影響不顯著，而勞動力比重對恢復力在0.01水平上顯著正相關(guān)，說明勞動力資本（16-60歲）對提高貧困農(nóng)戶恢復力具有重要作用，而以往研究中籠統(tǒng)認為家庭規(guī)模（家庭總?cè)丝跀?shù)）具有正效應存在局限，家庭中老年人以及幼兒在一定程度上可能對農(nóng)戶貧困恢復力產(chǎn)生負效應，因為其面臨疾病或其他災害風險時，不僅難以抵抗，甚至會削弱整個家庭應對能力。其次，從收入結(jié)構(gòu)解釋變量看，務農(nóng)收入和兼業(yè)收入與恢復力具有高顯著正相關(guān)，而務工收入正相關(guān)水平低，表明湘西地區(qū)農(nóng)業(yè)與多樣化收入方式對貧困恢復力提升具有促進作用，而外出務工在一定程度上存在收入穩(wěn)定性缺陷，多數(shù)外出務工農(nóng)戶表示在外務工面臨失業(yè)風險和生活成本壓力。相反，以農(nóng)業(yè)收入（現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)濟種植收入）加當?shù)丶鏄I(yè)收入方式組合的家庭，具有持續(xù)穩(wěn)定收入來源，當?shù)鼐蜆I(yè)消耗的家庭生活成本也更低。

從模型3估計結(jié)果顯示，收入和生計多樣性指數(shù)對貧困恢復力影響出現(xiàn)了截然相反的效應（見表5）。其中，收入多樣性指數(shù)在0.05水平上對恢復力呈顯著正相關(guān)，而生計多樣性在同等顯著水平上呈負相關(guān)。驗證了上文多樣化收入方式有利于提升農(nóng)戶面臨風險的緩沖力資本，而非籠統(tǒng)的生計多樣性水平，生計多樣性指數(shù)高代表農(nóng)戶生計方式多，但并不表示其多種生計方式都具有穩(wěn)定持續(xù)的收入，因此，應辯證的看待農(nóng)戶生計結(jié)構(gòu)對農(nóng)戶貧困恢復力的影響。多樣化生計方式組合基礎(chǔ)上得到均衡穩(wěn)定的收入才是保證農(nóng)戶生計資本積累增加，貧困恢復力提升的有效生計結(jié)構(gòu)。

4.2家庭結(jié)構(gòu)對恢復力交互作用

家庭結(jié)構(gòu)各維度不僅能對貧困恢復力產(chǎn)生直接影響，在一定程度上可能通過農(nóng)戶不同人口、生計結(jié)構(gòu)間的交互作用對恢復力產(chǎn)生影響。為了考察人口結(jié)構(gòu)與生計結(jié)構(gòu)交互作用對恢復力的作用，本文在基本模型分析基礎(chǔ)上加入相應的交互項，做進一步分析。考慮創(chuàng)建的交互項與原始變量之間的極大相關(guān)性，采用中心化方法（Centering）對交互項多重共線性問題進行處理，降低其相關(guān)性。通過中心化處理得到人口結(jié)構(gòu)與生計結(jié)構(gòu)兩類交互項變量，其中老人與小孩比重、勞動力比重表征人口結(jié)構(gòu)，務農(nóng)、務工收入以及兼業(yè)收入表征生計結(jié)構(gòu)，交互作用選取了6組變量分析。

從表5可知，老人小孩比重與務工以及兼業(yè)收入交互作用對貧困恢復力影響不顯著，進一步驗證了簡單的家庭規(guī)模人數(shù)對農(nóng)戶貧困恢復力直接影響小。但老人小孩比重與務農(nóng)收入交互項作用在0.05水平上顯著但系數(shù)小，說明擁有老人與小孩人口結(jié)構(gòu)的家庭在一定程度上可能存在務農(nóng)生計選擇的傾向。其次，勞動力比重與務農(nóng)收入、務工收入交互項對貧困恢復力都具有明顯正向作用，但勞動力比重與務農(nóng)收入交互作用影響系數(shù)和顯著性更高，反映農(nóng)戶家庭勞動力主要通過務農(nóng)/工生計投入促進恢復力提升，也說明了研究區(qū)農(nóng)戶家庭中勞動力投入方向單一，仍然以傳統(tǒng)務農(nóng)加務工生計方式為主。

總的來說，研究區(qū)農(nóng)戶家庭人口結(jié)構(gòu)左右生計方式選擇，而不同勞動力投入決定了多數(shù)農(nóng)戶家庭生計和收入結(jié)構(gòu)多樣化指數(shù)，其交互作用影響農(nóng)戶貧困恢復力提升。擁有老人小孩人口結(jié)構(gòu)的家庭其生計方式更為多樣化，務農(nóng)/務工生計收入成為其緩沖力資本積累的主要來源，推動貧困恢復力提升，而以成年人為主的人口結(jié)構(gòu)家庭更趨于務工主導與兼業(yè)生計來擺脫以往貧困現(xiàn)狀，增加脫貧速度。

5結(jié)論與對策

本文遵循“理論框架-指標篩選-恢復力評價-家庭結(jié)構(gòu)效應”研究思路，以農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對研究區(qū)農(nóng)戶不同家庭結(jié)構(gòu)的貧困恢復力潛力及內(nèi)在關(guān)系進行了研究，主要結(jié)論如下：

（1）不同家庭結(jié)構(gòu)的農(nóng)戶資本差異明顯，經(jīng)濟類資本分布極不均衡，積累水平低，提高農(nóng)戶經(jīng)濟類資本，是農(nóng)戶貧困恢復力建設的關(guān)鍵。以成年勞動力為主的人口結(jié)構(gòu)家庭和務工/農(nóng)加兼業(yè)組合的生計結(jié)構(gòu)家庭更具有脫貧潛力。

（2）影響農(nóng)戶貧困恢復力的主要因素包括物質(zhì)經(jīng)濟、勞動力、社會三大資本；其物質(zhì)、經(jīng)濟資本積累成為貧困農(nóng)戶恢復力提升的基礎(chǔ)，教育因素主導的學習能力以及交通、社會網(wǎng)絡主導的自組織是貧困恢復力建設的重要方向。

（3）農(nóng)戶家庭結(jié)構(gòu)對貧困恢復力具有顯著影響，高質(zhì)量勞動力資本與合理多樣化收入方式對農(nóng)戶貧困恢復力具有正向效應。農(nóng)戶家庭人口結(jié)構(gòu)左右生計方式選擇，而不同勞動力投入決定了農(nóng)戶家庭生計和收入結(jié)構(gòu)多樣化指數(shù)，其交互作用影響農(nóng)戶貧困恢復力提升。

基于上述研究分析與結(jié)論，首先，研究區(qū)貧困恢復力建設應倡導差異化扶貧開發(fā)，避免扶貧政策同質(zhì)化，落實針對村鎮(zhèn)、農(nóng)戶個體的動態(tài)扶貧監(jiān)測檔案，參照國家貧困線基礎(chǔ)適時調(diào)整區(qū)域貧困核定標準，規(guī)避扶貧誤差，防止農(nóng)戶返貧。第二，重視區(qū)域農(nóng)戶經(jīng)濟類資本分化問題，對不同人口、生計結(jié)構(gòu)農(nóng)戶采取針對性幫扶措施。注重深山偏遠區(qū)、扶貧搬遷地農(nóng)戶基礎(chǔ)設施、社會網(wǎng)絡等自組織能力建設，建立或完善返貧補助體系，關(guān)注農(nóng)戶生計重建與就業(yè)培訓，引導農(nóng)戶個體選擇均衡、穩(wěn)定、多樣化生計收入方式，降低生計風險。第三，農(nóng)戶個體應增強教育投入和社會網(wǎng)絡聯(lián)系，提高自身認知能力，合理化務工勞動力投入，選擇多樣化生計方式組合，發(fā)展山區(qū)特色農(nóng)業(yè)種植。

（編輯：田紅）

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Measures of the Resilience， Effect and Countermeasures of

Household Poverty：The Perspective of Household Structure

CHEN Jia1，2YANG Xinjun1YIN Sha1

（1.College of Urban and Environmental Sciences， Northwest University， Xian Shaanxi 710127， China；

2.Research Establishment for Hunan Settlement， Hengyang Hunan 421002，China）

AbstractAntipoverty and development and farmers shakeoffpoverty problem of concentrated povertystricken areas are concerned with the social stability and harmony， and the concept of resilience provides a new perspective for poverty research field. Based on the livelihood resilience theory framework， the index system of farmers poverty resilience is built using the questionnaire data of 321 households by sample survey. Starting from the structural classification of farmer households， the differences of buffering power capital and poverty resilience among the farmers of distinct population and livelihood structure are judged with the method of exploratory statistics and PCA. Also， the structure effect between the farmer households factors （livelihood， population） and poverty resilience is explored through the multilevel model. The results are as following： ①The economic asset distribution of farmers of different household structure is very unequal and the level of asset accumulation is low in the study area. ②The main factors influencing the farmers individual resilience in povertystricken areas are physical capital， income， culture and education， labor force， traffic condition， social resource etc.. ③The population structure of high quality labor force and the livelihood structure of reasonable and multiple income streams have a positive effect on the farmers poverty resilience. Finally， in terms of the poverty resilience differences among the farmers of distinct household structure and the key influence factors in study area， this paper puts forward the corresponding countermeasures to further improve the resilience construction.