張玲鳳，黃利民

（中南民族大學 公共管理學院，湖北 武漢 430074）

0 引言

就我國的國情以及近幾年的中央一號文件來看，農業(yè)農村發(fā)展始終關乎社會發(fā)展；再加上我國是一個多民族國家，在民族地區(qū)的農業(yè)農村發(fā)展中占有重要地位。農戶是農村社會中的最小生計單位，也是一國農村貧困與發(fā)展的基本單位［1］。農戶作為農業(yè)最主要的經(jīng)濟活動主體與最基本的決策單位，其采取的生計策略不僅影響著農村社會的經(jīng)濟發(fā)展，更影響著自然資源利用和生態(tài)環(huán)境保護［2］。人類生存環(huán)境的多樣化，從本質上規(guī)約了處于不同生存環(huán)境下各民族的生計方式，很難整齊劃一［3］。在這樣的背景下，農戶生計資本擁有量與結構配置發(fā)生轉變，影響著農戶生計策略的選擇，促進了生計方式的轉型［4］。研究清楚農戶的生計轉型問題能夠對民族地區(qū)農戶的生計方式、生活水平等有更清晰的認識，有利于政府更有針對性地制定相關政策來解決民族地區(qū)的“三農”問題，有利于中國農村社會的經(jīng)濟發(fā)展，實現(xiàn)農業(yè)現(xiàn)代化。

目前，我國有很多學者從不同角度對農戶的生計方式進行了研究，從影響因素的角度切入進行分析。胡晗等［5］分析產(chǎn)業(yè)扶貧政策對農戶生計策略選擇的影響，發(fā)現(xiàn)在該政策引導下農戶生計模式向農業(yè)轉移。孫欣等［6］研究發(fā)現(xiàn)耕地細碎化程度越高，有效耕地面積越小，生計策略越傾向于非農業(yè)。針對地區(qū)進行的研究。王娟等［7］基于滇西南山區(qū)的農戶基本數(shù)據(jù)將農戶生計策略進行劃分后，分析出戶主年齡、家庭規(guī)模、培訓程度等都會影響農戶生計策略的選擇。王晗等［8］對河北省北部山區(qū)農戶劃分了4種類型并分析了不同類型農戶由于生計資產(chǎn)的不同而形成的生計多樣化程度不同。

國外學者也對生計方面進行了一系列的研究，Bury［9］通過分析秘魯卡哈馬卡區(qū)跨國開采金礦活動對農戶生計影響時發(fā)現(xiàn)這種跨國采金礦活動會使得農戶獲得生產(chǎn)和人力資本資源的機會增加，獲得自然和社會資本資源的機會減少。Solomon等［10］通過對尼泊爾4個地區(qū)的農戶進行分析，結果發(fā)現(xiàn)環(huán)境收入對所有生計策略都有重要影響。Tinsaye［11］通過研究制約小農戶生計資源的因素發(fā)現(xiàn)，土地規(guī)模、教育程度、牲畜持有量、灌溉等變量是主要影響因素。Fred［12］通過研究發(fā)現(xiàn)很多農村生計多樣性較為短暫，只有發(fā)展農村家庭的創(chuàng)業(yè)技能才能有更穩(wěn)定的生計多樣性行為。

從現(xiàn)有情況來看，學者們從不同角度切入對農戶生計進行了大量研究，但以民族地區(qū)農戶為對象的研究較少。本文以貴州省平塘縣的少數(shù)民族為研究對象，在農戶調查的基礎上利用相關分析和線性回歸分析方法，探究平塘縣農戶生計方式選擇的影響因素，可以更好地認識民族地區(qū)的農村社會經(jīng)濟發(fā)展特征，以期為我國民族地區(qū)相關政策的制訂提供依據(jù)。

1 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

平塘縣隸屬貴州省黔南布依族苗族自治州，地處黔南山地南部，北高南低，海拔為710 m。該縣總人口33.70萬，其中以布依族、苗族、毛南族為主的少數(shù)民族人口占59.6%，是典型的民族地區(qū)代表；農業(yè)人口為22.44萬，占總人口的66.59%，人均耕地面積為0.016 hm2，其中人均水田面積為0.01 hm2，人均旱地面積為0.006 hm2。平塘縣的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入達到32172元，比上年增長了9.40%，農村人均可支配收入達11233元，比上年增長了11.60%。該地區(qū)的糧食作物以水稻、玉米、小麥為主。該縣主要以大田農田、水果茶園種植、外出務工為主要生計來源，其中大田農業(yè)由于受到地形的影響使得機械化水平不高，水果主要是百香果，茶園主要以種植油茶為主，外出務工大多從事建筑、工廠和餐飲行業(yè)等。

1.2 數(shù)據(jù)來源和指標選取

1.2.1 數(shù)據(jù)來源 本文數(shù)據(jù)來源于貴州黔南州平塘縣的鄉(xiāng)鎮(zhèn)村落調研問卷訪談，調查對象以各個村鎮(zhèn)16歲以上的成年農民為主，共獲得245份樣本數(shù)據(jù)。調查內容涵蓋“農戶的基本信息，農戶的生計類型變化情況及其變化原因”等內容，其中回收有效問卷共212份，分別對其進行編碼，然后歸類整理。

1.2.2 指標選取 由于農戶所擁有的資產(chǎn)量不同，在實地調查過程中，通過與農戶的訪談發(fā)現(xiàn)影響農戶生計調整的因素涉及多個方面，如人均勞動能力、受教育水平等差異，導致其職業(yè)選擇不盡相同，因而生計選擇也不同；家庭非農勞動力越多，進行農業(yè)生產(chǎn)就越少，就越影響其非農化程度；水田、旱地、園地、林地等自然擁有量也直接影響農戶的農業(yè)生產(chǎn)方式。農戶的物質條件和金融條件的不同，會使得農戶將資金投入到新的生計活動和在原有生計活動內部重新配置，這些都會影響農戶的生計策略轉型。農戶個人關系和國家相關政策等社會關系的不同也會對農戶生計轉型的意愿產(chǎn)生一定的影響，鑒于此，本文通過綜合考慮，借鑒DFID可持續(xù)生計分析框架中的生計資本進行指標的選取（表1）。

表1 變量的選取說明

1.3 研究方法

1.3.1 K均值聚類分析 聚類分析就是根據(jù)多個指標而進行的一項數(shù)學分類的統(tǒng)計方法［13］。為了能夠全方面地考慮農戶的生計方式，不僅限于考慮農戶的收入方面，本文在此基礎上選取一些變量再進行K均值聚類法。該方法將樣本農戶數(shù)據(jù)分為K組，隨機選取K個對象作為初始的聚類中心，然后計算每個對象與各個種子聚類中心之間的距離，把每個對象分配給距離它最近的聚類中心。

本文主要研究的是民族地區(qū)農戶生計選擇方式的不同，除外出務工時間和農業(yè)收入占比這兩個變量主要是根據(jù)實際數(shù)值計算外，其他變量都采用問卷賦值的形式，在年齡方面主要是按照國際勞動適齡人口標準分為5個階段，職業(yè)類型也是根據(jù)國際職業(yè)類型分類中的8大類進行擴展，就業(yè)地點由本村向外輻射，具體見表2。

表2 聚類分析指標解釋

1.3.2 相關性分析與回歸分析 相關性分析可以比較準確地反映變量之間的線性關系，皮爾森相關分析對衡量變量之間的相關密切程度具有重大作用。

經(jīng)過相關性分析可以知道生計資本中各個指標的關系，將弱相關以及不相關的指標進行剔除后再進行回歸分析，將農戶的生計類型作為因變量，相關分析后的生計資本指標作為自變量進行回歸分析，有關自變量的描述性統(tǒng)計見表3。

表3 研究區(qū)生計指標描述統(tǒng)計量

2 結果與分析

2.1 農戶生計類型劃分

將聚類分析指標作為參照依據(jù)后，運用SPSS軟件的系統(tǒng)聚類功能對農戶生計類型進行劃分，可劃分為純農型、就地多元型、就近多元型、外出務工型、外出經(jīng)商型。所得的分類運用單因素方差分析驗證是否合理時，其sig均達到顯著水平，說明該分類方式較為有效。根據(jù)聚類結果，具體的農戶生計類型劃分見表4所示，我們可以看出，在被調查的區(qū)域中，純農型農戶有49戶，占樣本總人數(shù)的23.11%；就地多元型農戶有90戶，占樣本總人數(shù)的42.25%；就近多元型農戶有43戶，占樣本總人數(shù)的20.28%；外出務工型農戶有27戶，占樣本總人數(shù)的12.74%；外出經(jīng)商型農戶有3戶，占樣本總人數(shù)的1.42%。

表4 研究區(qū)農戶生計類型的劃分

2.2 農戶生計方式選擇的特點

根據(jù)以上聚類分析的結果，可以看出不管是在性別、年齡、受教育程度等個人因素方面，還是在職業(yè)類型、就業(yè)地點、外出務工時間和城市居住類型等方面，不同類型農戶具有不同特點，具體見表5。

表5 研究區(qū)聚類變量特征

2.2.1 純農型農戶 純農型農戶是指從事農業(yè)生產(chǎn)，并且家庭主要收入來源為農業(yè)的農戶。農戶平均農業(yè)收入占家庭總收入的97.93%，受教育程度在5種類型中最低，職業(yè)主要為農業(yè)。這也符合民族地區(qū)由于區(qū)位劣勢和生活語言習俗等特殊性，使得這類農戶文化水平普遍不高，缺乏職業(yè)技能，難以勝任非農產(chǎn)業(yè)工作，再加上此類農戶的平均年齡偏大，所以選擇繼續(xù)以農業(yè)作為主要收入來源，所以這類農戶的外出務工時間最短，就業(yè)地點普遍集中在本村范圍內，亦集中居住在本村。

2.2.2 就地多元型農戶 就地多元型農戶是以非農生計作為家庭主要收入來源，且依然居住在農村的農戶類型。該類農戶平均農業(yè)收入只占家庭總收入的35.55%，從事農業(yè)生產(chǎn)較少，主要經(jīng)營一些小本生意、簡單家庭手工業(yè)或建筑工地雜工等體力工作，與純農型農戶相比，這類農戶的受教育程度較高點，就業(yè)地點主要集中在縣鎮(zhèn)范圍內，外出時間高于純農戶，但低于其余3種類型農戶，并且這類農戶在樣本區(qū)農戶里占比最多，從側面說明了隨著城鎮(zhèn)化進程的加快，民族地區(qū)農戶也會慢慢受到影響。

2.2.3 就近多元型農戶 就近多元型農戶是以非農生計作為家庭主要收入來源，且工作生活在就近縣（市）鎮(zhèn)的農戶。該類農戶平均農業(yè)收入占家庭總收入的23.22%，基本已不再從事農業(yè)生產(chǎn)，一般在城鎮(zhèn)從事服務行業(yè)、技能型工作，受教育程度略低于外出務工型農戶，外出時間較長，一般選擇就近城鎮(zhèn)租房居住或買房居住。

2.2.4 外出務工型農戶 外出務工型農戶指的是外出務工從事制造業(yè)和建筑業(yè)，并且以此為家庭主要收入來源的農戶。這類農戶平均農業(yè)收入占家庭總收入的23.72%，相比于其他就近型農戶來說，農業(yè)生產(chǎn)量相對較高。由于這類農戶受教育程度相對較高，與純農戶農戶不同的是，所采取的農業(yè)生產(chǎn)方式是使用機械進行規(guī)模生產(chǎn)，主要為大城市產(chǎn)業(yè)工人，一般居住在工廠員工宿舍或者合租公寓內。

2.2.5 外出經(jīng)商型農戶 外出經(jīng)商型農戶指的是長期在外地城鎮(zhèn)經(jīng)商，并以此為家庭主要收入來源的農戶。農戶平均農業(yè)收入占家庭總收入的16.23%，基本已不再從事農業(yè)生產(chǎn)，一般在外地城鎮(zhèn)開店、經(jīng)商，受教育程度較高，外出時間較長，一般選擇外地城鎮(zhèn)租房居住或買房居住。

純農型的生計方式已經(jīng)不再成為樣本研究區(qū)的主體生計方式，反而就地多元型生計方式成為主流趨勢，就近多元型和外出務工型生計也逐漸成為一種新興發(fā)展方式。究其原因，隨著農業(yè)生產(chǎn)成本的增加和農戶的受教育程度逐漸提升，作為理性經(jīng)濟人，農戶也會選擇多種職業(yè)作為家庭多種收入來源，再加上樣本研究區(qū)處于民族地區(qū)，如平塘縣特色的文化旅游資源也為該地農戶就地和就近就業(yè)提供良好的條件。

2.3 農戶生計轉型影響因素分析

一般來說，農戶生計方式隨著主觀和客觀因素而發(fā)生改變，受到的影響因素眾多，難以一一列出。本文根據(jù)調查區(qū)域總體情況，分析研究數(shù)據(jù)后，基于可持續(xù)生計分析框架選出各項生計資本指標進行分析。將生計類型作為因變量，16個指標作為自變量，分析其影響程度。對生計資本的各項指標進行信效度檢驗（表6）。發(fā)現(xiàn)指標數(shù)據(jù)具有較高的可行度，這些因素之間也存在良好的結構效度。

表6 可靠性統(tǒng)計、 KMO和巴特利特檢驗

經(jīng)過相關性分析可知人均建筑面積、社會融資能力、政府培訓與指導、社會關系能力以及親朋好友資源這幾個指標的相關性不明顯故將其剔除在外。將其他11個自變量全部放進回歸模型，得到回歸結果，如表8所示，通過系數(shù)表可知，回歸系數(shù)顯著性檢驗中的概率值為決定性因素，人均受教育水平、務農勞動力、非農勞動力、人均水田面積、人均園地面積、人均年收入以及政府扶貧工作得分與生計類型之間具有顯著性，可納入模型。在進行模型分析時，由于調研樣本量的獲得有限，故將置信區(qū)間進行調整，另外其他指標與農戶生計類型顯著性不強，因此從回歸模型中剔除，如表7所示。

表7 研究區(qū)生計選擇影響因素系數(shù)

農戶的生計選擇方式受多方面因素的影響，其中人均受教育水平、務農勞動力、非農勞動力、人均水田面積、人均園地面積、人均年收入以及政府扶貧工作得分等均對農戶生計的選擇具有一定影響，其中影響最大的為人均水田面積和人均園地面積。人均水田面積對于農戶生計選擇具有負向影響，而人均園地面積對其則是正面影響。究其原因，這與近年來民族地區(qū)農業(yè)結構的調整有很大關系，貴州平塘茶園保險等多樣化發(fā)展方式為該區(qū)域農戶提供了很好的條件，以至于在外出務工和經(jīng)商時也會選擇部分農業(yè)生產(chǎn)作為補充收入。

另外，人均受教育水平、務農勞動力、非農勞動力對農戶生計選擇的影響次之，該結果與普通理論假設相一致，人均受教育水平越高，農戶對新生事物的學習能力越強，整合資源的能力越能得到發(fā)展，更加會選擇多元化的生計方式。務農勞動力和非農勞動力作為農戶多元生計選擇的推動力，兩者所起到的作用具有異質性；特別是民族地區(qū)旅游業(yè)對各行業(yè)的貢獻巨大，旅游消費可以促進住宿業(yè)、餐飲業(yè)和商品零售業(yè)等的發(fā)展，這對于民族地區(qū)的農戶進行多元生計選擇具有很大的推動作用；人均年收入對農戶生計選擇雖然有一定的正向作用但不明顯，這可能是因為研究區(qū)樣本數(shù)量不足導致沒有體現(xiàn)出該特征。

3 結論與討論

3.1 結論

運用聚類分析方法，對貴州省平塘縣的212戶農戶進行分類發(fā)現(xiàn)：農戶的主要生計選擇為多元型，純農生計選擇在逐漸減少，并且農戶在選擇外出務工時也會響應國家相關政策進行一定的農業(yè)生產(chǎn)。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，城鎮(zhèn)化的擴張，人民生活水平提高，受到周圍環(huán)境的影響，農戶開始主動調整生計方式去改善生活水平，逐漸選擇多元生計。外出務工農戶所從事的大都是一些對技術要求不高如體力勞動之類的工作，但是為了尋求雙重保障，這類農戶也不會輕易放棄家鄉(xiāng)土地；另外農業(yè)收入相比較經(jīng)商等非農業(yè)生產(chǎn)而言，獲得收入較低，基于比較利益下，也有一些受教育程度較高的農戶會放棄原先的純農業(yè)生計模式而選擇收入較高的非農生計模式。

運用相關性分析和多元線性回歸等方法將農戶生計資本擁有量中的一些指標與農戶的生計類型進行分析發(fā)現(xiàn)：人均受教育水平、務農勞動力、非農勞動力、人均水田面積、人均園地面積、人均年收入情況以及政府扶貧工作得分是影響農戶生計類型選擇的重要因素。研究區(qū)農戶的人均受教育水平、非農勞動力、人均園地面積、人均年收入以及政府扶貧工作得分對于農戶非農生計選擇具有正向影響，即隨著這些因素的不斷增加，研究區(qū)農戶生計的非農化程度就不斷提高；務農勞動力情況和人均水田面積則對農戶的非農生計選擇具有反向影響，即研究區(qū)農戶人均水田面積越大和務農勞動力越多，研究區(qū)農戶就越傾向于農業(yè)生產(chǎn)。

3.2 討論

平塘縣作為民族地區(qū)旅游城市和生態(tài)城市的代表，對其生計選擇的分析和影響因素的探討，為我國民族地區(qū)農業(yè)政策評估以及推動民族地區(qū)農戶可持續(xù)發(fā)展有一定的借鑒意義。本研究就民族地區(qū)典型農戶只選取一個城市作為研究對象，對于一些普遍性規(guī)律的發(fā)現(xiàn)還具有一定的差異性，今后將盡可能多地選取一些民族地區(qū)農戶擴大樣本研究范圍，并且隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)展和城鎮(zhèn)化進程的不斷加快，民族地區(qū)農戶的生計需求愈加豐富，生計選擇也會愈加多樣而具有特色。