貧困地區(qū)農(nóng)戶食物安全脆弱性研究

孫夢(mèng)瑤，聶鳳英

(中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所，北京 100081)

貧困地區(qū)農(nóng)戶食物安全脆弱性研究

孫夢(mèng)瑤，聶鳳英

(中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所，北京 100081)

基于2015年陜西、云南、貴州3省6縣農(nóng)戶實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，采用期望貧困的脆弱性(VEP)研究方法，運(yùn)用FGLS估計(jì)方法測(cè)算農(nóng)戶的食物安全脆弱性，并用Probit模型分析影響農(nóng)戶食物安全脆弱性的因素。經(jīng)計(jì)算，樣本戶中具有高度脆弱性的有23戶、占樣本數(shù)的1.7%，其中食物不安全戶16戶、食物安全戶7戶。比較不同脆弱性與不同食物安全水平農(nóng)戶特征發(fā)現(xiàn)，高脆弱性且食物不安全農(nóng)戶各項(xiàng)情況均最差，進(jìn)而通過影響因素分析得出，戶主婚姻狀況、家庭人口數(shù)、生病數(shù)、財(cái)富分組和食物消費(fèi)得分對(duì)農(nóng)戶高脆弱性有顯著影響。據(jù)此提出提高社會(huì)保障水平、增加衛(wèi)生醫(yī)療機(jī)構(gòu)、提高農(nóng)戶收入、改善食物消費(fèi)結(jié)構(gòu)等建議。

食物安全脆弱性；期望貧困的脆弱性法；FGLS；Probit模型

國內(nèi)外對(duì)食物安全的研究非常豐富，從國內(nèi)來看，關(guān)于貧困人口食物安全的研究主要是肖海峰[1]、朱玲[2]、朱晶[3-4]、王興穩(wěn)[5]、高帥[6-7]等人對(duì)內(nèi)蒙、河南、甘肅、陜西、吉林、云南、貴州等貧困縣食物可獲得性、食物安全自我評(píng)價(jià)、能量和營養(yǎng)素?cái)z入等方面的研究。聶鳳英[8]對(duì)我國國家層面、省級(jí)層面、貧困縣及農(nóng)戶層面進(jìn)行了系統(tǒng)研究，建立了涵蓋食物安全五大方面(食物供給能力、食物可獲得性、食物利用條件、食物消費(fèi)、食物安全脆弱性)的指標(biāo)體系，綜合衡量研究對(duì)象的食物安全水平。

從國外來看，世界糧食計(jì)劃署、聯(lián)合國糧農(nóng)組織、國際食物政策研究所、國際農(nóng)業(yè)發(fā)展基金等國際機(jī)構(gòu)長時(shí)間、系統(tǒng)、分國別地對(duì)食物安全進(jìn)行了研究，并且實(shí)施了大量的幫扶措施以降低農(nóng)戶食物不安全狀況。但是目前，國內(nèi)外對(duì)農(nóng)戶食物安全脆弱性尤其是定量研究脆弱性的研究較少，因此本文以實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)為依托，定量測(cè)算農(nóng)戶食物安全脆弱性情況，并分析不同脆弱性農(nóng)戶的特征，探尋影響其食物安全脆弱性的因素。

1 食物安全脆弱性測(cè)量

1.1 食物安全脆弱性理論模型構(gòu)建

脆弱性是指農(nóng)戶將來有較大的概率變得貧困或更貧困[9]。農(nóng)戶食物安全脆弱性就是食物不安全農(nóng)戶未來持續(xù)不安全的概率，或是食物安全農(nóng)戶未來陷入食物不安全的概率。脆弱性研究方法主要有六種，分別是脆弱性分析框架法、生計(jì)資產(chǎn)量化研究法、FGT貧困測(cè)量法、期望貧困的脆弱性法(VEP)、期望效用的脆弱性法(VEU)、風(fēng)險(xiǎn)暴露的脆弱性法(VER)。根據(jù)本文的研究實(shí)際，選擇Chaudhuri[10]的VEP方法對(duì)農(nóng)戶食物安全脆弱性進(jìn)行測(cè)量。

在脆弱性計(jì)算過程中，首先要計(jì)算農(nóng)戶的未來福利水平，國內(nèi)大多關(guān)于脆弱性的研究往往用收入來替代家庭的福利水平，但是收入數(shù)據(jù)沒有消費(fèi)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，因此本研究用實(shí)地調(diào)查的詳盡的農(nóng)戶消費(fèi)數(shù)據(jù)表示農(nóng)戶的福利水平，這將更有利于分析該問題。因此，農(nóng)戶脆弱性模型可以被表示為式(1)：

Vit=Pr(lnYh，t+1<=lnz)

(1)

式(1)中，Vit代表第i個(gè)農(nóng)戶在t時(shí)期的脆弱性；Yh，t+1代表第i個(gè)農(nóng)戶在t+1時(shí)期的食物安全水平；用食物消費(fèi)得分1表示；z為確定性等價(jià)指標(biāo)，本文用食物安全與不安全的臨界值表示，即食物消費(fèi)得分等于35，如果農(nóng)戶食物消費(fèi)得分大于35，則農(nóng)戶食物安全，食物消費(fèi)得分小于等于35，則食物不安全。Pr(.)代表概率。農(nóng)戶食物安全的產(chǎn)生過程主要受農(nóng)戶所受的沖擊、農(nóng)戶個(gè)體特征、家庭特征、區(qū)域變量的影響。因此可以用函數(shù)表示為式(2)：

lnYi=Si′β1+Xi′β2+Hi′β3+Ci′β4+εi

(2)

式(2)中，Yi為農(nóng)戶的食物消費(fèi)得分，Si為農(nóng)戶沖擊向量，Xi為農(nóng)戶個(gè)體特征變量向量，Hi為農(nóng)戶家庭特征變量向量，Ci為區(qū)域變量向量，εi為干擾項(xiàng)。

由于現(xiàn)實(shí)中每個(gè)農(nóng)戶的lnYi滿足同方差這個(gè)假設(shè)難以實(shí)現(xiàn)，所以不能使用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)，因此本文假設(shè)農(nóng)戶干擾項(xiàng)εi的方差為式(3)：

σε，i2=Si′θ1+Xi′θ2+Hi′θ3+Ci′θ4

(3)

式(3)中，解釋變量含義與上文相同，θ1、θ2、θ3、θ4為參數(shù)。由于異方差的存在，本文采用Chaudhuri借鑒Amemiya的方法，用三階段可行廣義最小二乘法(FGLS)進(jìn)行估計(jì)。FGLS估計(jì)的過程是，首先對(duì)式(2)進(jìn)行最小二乘法估計(jì)，然后用估計(jì)的殘差去估計(jì)式(4)：

(4)

再把預(yù)測(cè)的值帶回式(4)，變?yōu)槭?5)：

(5)

再用OLS估計(jì)式(5)，得到β1、β2、β3、β4、θ1、θ2、θ3、θ4。并用它們?cè)偃ス烙?jì)農(nóng)戶i預(yù)期的福利對(duì)數(shù)和福利對(duì)數(shù)方差。分別為式(6)、(7)：

(6)

+Hi′θ3+Ci′θ4

(7)

由于lnYi服從正態(tài)分布，所以最后可得出農(nóng)戶i脆弱性的估計(jì)式為式(8)：

(8)

借鑒其他學(xué)者對(duì)脆弱性的研究，設(shè)定脆弱性的閾值為0.5較為合適，即如果農(nóng)戶脆弱性水平大于等于0.5，就意味著農(nóng)戶具有高度脆弱性；如果其小于0.5，則脆弱性為低度。

1.2 數(shù)據(jù)和變量描述

脆弱性測(cè)量可以用面板數(shù)據(jù)也可以用截面數(shù)據(jù)，一些關(guān)于脆弱性測(cè)量的研究采用長期面板數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@樣符合脆弱性關(guān)于預(yù)期的考慮，但是面板數(shù)據(jù)在發(fā)展中國家很難獲得。因此，一些研究通過2～3輪截面數(shù)據(jù)構(gòu)造面板數(shù)據(jù)，結(jié)果也能測(cè)量脆弱性[11]，并且偽面板數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)得到的實(shí)證結(jié)果無較大差異[12]。楊龍[13]等采用1年的截面數(shù)據(jù)對(duì)貧困地區(qū)農(nóng)戶脆弱性進(jìn)行分析，也得到了很好的效果。因此本文借鑒此方式，用2015年的截面數(shù)據(jù)計(jì)算農(nóng)戶的食物安全脆弱性。

本文的數(shù)據(jù)來源于課題組于2015年7—8月在陜西省洛南和鎮(zhèn)安縣、云南省武定和會(huì)澤縣、貴州省正安和盤縣3省6縣的實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，樣本總量為1 368戶，調(diào)查內(nèi)容包括農(nóng)戶家庭和個(gè)人特征、農(nóng)戶住房情況、資產(chǎn)情況、農(nóng)業(yè)情況、收入和消費(fèi)情況以及沖擊和應(yīng)對(duì)策略情況。但在計(jì)算脆弱性時(shí)，由于數(shù)據(jù)問題，最終只使用1 367戶的截面數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)為評(píng)估貧困地區(qū)農(nóng)戶食物安全脆弱性和分析其影響因素奠定了良好的基礎(chǔ)。

食物安全脆弱性測(cè)量的核心是食物安全的產(chǎn)生過程，這一過程有許多決定因素，例如食物消費(fèi)量、當(dāng)前的收入、未來的預(yù)期收入等，而這些因素又最終取決于農(nóng)戶及農(nóng)戶生計(jì)環(huán)境的一系列特征因素。本文選取了風(fēng)險(xiǎn)沖擊變量、個(gè)體特征變量、家庭特征變量、區(qū)域特征變量等。其中風(fēng)險(xiǎn)沖擊變量包括農(nóng)戶是否遭受災(zāi)害沖擊、是否遭受經(jīng)濟(jì)沖擊、是否遭受社會(huì)沖擊，個(gè)體特征變量包括戶主性別、年齡、年齡平方、受教育年限、婚姻狀況；家庭特征變量有家庭人口數(shù)、勞動(dòng)力數(shù)、生病數(shù)、擁有土地面積、耕地面積、收入、財(cái)富分組、生計(jì)類型；區(qū)域變量為正安、鎮(zhèn)安、武定、會(huì)澤、盤縣。

1.3 結(jié)果與分析

1.3.1 脆弱性與食物安全農(nóng)戶交叉分析 按照上述理論模型，本文使用FGLS求得了每個(gè)農(nóng)戶的脆弱性，即農(nóng)戶陷入食物不安全的概率，由于我們?cè)O(shè)定脆弱性的閾值為0.5，脆弱性大于等于0.5的都視為高度脆弱，經(jīng)測(cè)算得出，樣本農(nóng)戶中具有高度脆弱性的農(nóng)戶有23戶，占樣本總數(shù)的1.7%。

為了詳細(xì)分析農(nóng)戶食物安全水平與農(nóng)戶食物安全脆弱性情況，我們通過計(jì)算食物消費(fèi)得分，得到農(nóng)戶的食物安全情況，即根據(jù)食物消費(fèi)得分是否大于35，得到兩組農(nóng)戶，一組為食物不安全戶，一組為食物安全戶、其中食物安全戶占84.7%，食物不安全戶占15.3%。將食物安全情況與脆弱性情況進(jìn)行交叉分析，發(fā)現(xiàn)具有高度脆弱性的農(nóng)戶中，食物不安全戶16戶、食物安全戶7戶。也就是說，樣本農(nóng)戶中，食物不安全又具有高度脆弱性的農(nóng)戶有16戶，占樣本的1.2%；食物不安全但是脆弱性較低的農(nóng)戶有193戶，占樣本的14.1%；食物安全戶但是具有高脆弱性的農(nóng)戶為7戶，占比為0.5%；食物安全且脆弱性低的農(nóng)戶有1 151戶，占84.2%。

1.3.2 脆弱性與食物安全交叉組農(nóng)戶的特征 上面已經(jīng)計(jì)算出了每個(gè)農(nóng)戶的脆弱性，也明確了高脆弱性農(nóng)戶的比例，下面詳細(xì)分析不同脆弱程度農(nóng)戶的特征情況，進(jìn)而分析不同脆弱性與食物安全交叉組農(nóng)戶的特征情況。

表1 變量解釋說明

表2 脆弱性與食物安全農(nóng)戶交叉分析(%)

比較高脆弱性和低脆弱性組農(nóng)戶情況，發(fā)現(xiàn)高脆弱組農(nóng)戶戶主性別為男性的比例更大，戶主年齡較高，受教育年限較低，離異或喪偶的較多，家庭人口數(shù)、勞動(dòng)力數(shù)量較少，患病人數(shù)較多，財(cái)富情況較差，收入較低，遭受災(zāi)害、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)沖擊的比例均較大，最主要的是全部高脆弱性人口生活在洛南縣。

下面詳細(xì)比較不同脆弱性程度和不同食物安全狀況交叉組的農(nóng)戶情況。由于脆弱性程度分為高脆弱性和低脆弱性兩組，食物安全水平分為食物不安全和食物安全兩組，所以兩兩交叉，最后得到四組，分別為高脆弱性且食物不安全組(A)、高脆弱性但食物安全組(B)、低脆弱性但食物不安全組(C)和低脆弱性且食物安全組(D)。

表3 高脆弱性組與低脆弱性組農(nóng)戶基本情況均值分析

通過比較四組農(nóng)戶，我們可知，A組農(nóng)戶整體情況最差，戶主受教育年限最短，戶主婚姻狀況最不穩(wěn)定，家庭勞動(dòng)力數(shù)最少，生病人數(shù)最多，擁有的土地面積最少，平均收入最少，財(cái)富分組最低，受到的災(zāi)害沖擊較多，并且大多分布在洛南縣。B組農(nóng)戶各方面情況較A組相比較好，C組又略好于B組，而D組毫無疑問整體情況最好。由此可以推測(cè)，以上因素對(duì)農(nóng)戶脆弱性可能造成影響。為此，我們使用計(jì)量模型詳細(xì)分析影響農(nóng)戶食物安全脆弱性的因素具體都有哪些。

表4 脆弱與食物安全交叉組農(nóng)戶的特征

2 農(nóng)戶食物安全脆弱性的影響因素分析

2.1 樣本與變量選擇

樣本選擇與上文計(jì)算脆弱性時(shí)依據(jù)相同，最終模型用到的樣本量為1 367戶。在變量選擇方面，由于本研究目的是為了研究農(nóng)戶食物安全脆弱性的影響因素，因此因變量為農(nóng)戶是否是高脆弱性農(nóng)戶。

根據(jù)上文可知，戶主受教育年限、婚姻狀況、家庭勞動(dòng)力數(shù)、生病人數(shù)、擁有土地面積、耕地面積、平均收入、財(cái)富分組、沖擊可能對(duì)農(nóng)戶食物安全脆弱性造成影響，因此擬用以上變量作為自變量。具體包括：戶主性別、戶主年齡、戶主受教育年限、婚姻狀況、家庭人口數(shù)、家庭勞動(dòng)力數(shù)、生病人數(shù)、擁有土地面積、耕地面積、平均收入、財(cái)富分組、生計(jì)類型、災(zāi)害沖擊、經(jīng)濟(jì)沖擊、社會(huì)沖擊、食物消費(fèi)得分、地區(qū)變量等變量，在進(jìn)入模型前，先對(duì)自變量和因變量進(jìn)行相關(guān)性分析，分析得到戶主性別、擁有土地面積、耕地面積、生計(jì)類型、災(zāi)害沖擊、經(jīng)濟(jì)沖擊、收入與農(nóng)戶食物安全脆弱性無相關(guān)關(guān)系，因此在進(jìn)入時(shí)不考慮這些自變量。

最終進(jìn)入模型的自變量為戶主年齡、戶主受教育年限、婚姻狀況、家庭人口數(shù)、家庭勞動(dòng)力數(shù)、生病人數(shù)、財(cái)富分組、社會(huì)沖擊、食物消費(fèi)得分9個(gè)變量(表5)。

表5 變量解釋說明

2.2 模型設(shè)定

由于因變量是農(nóng)戶是否是高脆弱性農(nóng)戶，值為0或者1，是個(gè)離散變量，應(yīng)選擇二值響應(yīng)模型，我們采用Probit模型，其模型形式為式(9)：

F-1(Y)=β0+β1hhhead_age+β2 hhhead_edu+

β3 marital+β4hhsize+β5labor+β6ill

+β7wealth+β8FCS+β9 shock_soc

(9)

式(9)中，F(xiàn)-1(Y)為累積標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)的反函數(shù)。β0、β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7、β8、β9 為參數(shù)。

2.3 模型估計(jì)結(jié)果

模型結(jié)果表明，戶主婚姻狀況、家庭人口數(shù)、生病數(shù)、財(cái)富分組和食物消費(fèi)得分對(duì)農(nóng)戶高脆弱性有顯著影響，其中戶主婚姻狀況和生病數(shù)對(duì)其有正向影響，由于本研究中婚姻狀況為1時(shí)是已婚狀態(tài)，婚姻狀況越不穩(wěn)定對(duì)農(nóng)戶高脆弱性影響越大、農(nóng)戶家庭生病人數(shù)越多對(duì)農(nóng)戶高脆弱性影響越大。家庭人口數(shù)、財(cái)富分組和食物消費(fèi)得分對(duì)農(nóng)戶高脆弱性具有顯著負(fù)向影響，即家庭人口數(shù)越少、財(cái)富分組越低、食物消費(fèi)得分越低對(duì)農(nóng)戶高脆弱性影響越大。

3 結(jié)論及建議

3.1 主要結(jié)論

本文通過構(gòu)建農(nóng)戶脆弱性測(cè)量模型VEP模型，并用三階段可行廣義最小二乘法進(jìn)行估計(jì)，測(cè)算出農(nóng)戶食物安全脆弱性情況，并對(duì)其進(jìn)行深入分析。結(jié)果表明，樣本農(nóng)戶中具有高度脆弱性的農(nóng)戶有23戶，占總樣的1.7%。通過交叉分析得出，樣本農(nóng)戶中，既食物不安全又具有高度脆弱性的農(nóng)戶有16戶，占樣本的1.2%；食物不安全但是脆弱性較低的農(nóng)戶有193戶，占樣本的14.1%；食物安全戶但是具有高脆弱性的農(nóng)戶為7戶，占比為0.5%；食物安全且脆弱性低的農(nóng)戶有1 151戶，占84.2%。進(jìn)而分析不同脆弱性程度和食物安全水平農(nóng)戶的特征發(fā)現(xiàn)，戶主受教育年限、婚姻狀況、家庭勞動(dòng)力數(shù)、生病人數(shù)、擁有土地面積、耕地面積、平均收入、財(cái)富分組、沖擊可能對(duì)農(nóng)戶食物安全脆弱性造成影響，因此用以上變量作為自變量，深入分析影響農(nóng)戶食物安全脆弱性的因素是什么，結(jié)論表明，戶主婚姻狀況、家庭人口數(shù)、生病數(shù)、財(cái)富分組和食物消費(fèi)得分對(duì)農(nóng)戶高脆弱性有顯著影響，其中戶主婚姻狀況和生病數(shù)對(duì)其有正向影響，家庭人口數(shù)、財(cái)富分組和食物消費(fèi)得分對(duì)農(nóng)戶高脆弱性具有顯著負(fù)向影響(表6)。

3.2 建議

根據(jù)以上研究結(jié)論，本文提出兩點(diǎn)建議。一是提高社會(huì)保障水平，增加衛(wèi)生醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)，貧困地區(qū)農(nóng)戶由于缺乏完善的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、完備的社會(huì)保障體系，因病致貧返貧現(xiàn)象尤為嚴(yán)重，因此，國家和各級(jí)政府應(yīng)該更好的推行大病醫(yī)療全覆蓋、提前支付農(nóng)戶醫(yī)療費(fèi)用、簡化報(bào)銷手續(xù)、加快報(bào)銷時(shí)間、完善異地就醫(yī)手續(xù)與報(bào)銷機(jī)制等社會(huì)保障方式，落實(shí)到村級(jí)層面，真正使農(nóng)戶受益；二是改善食物消費(fèi)結(jié)構(gòu)，豐富食物種類，貧困地區(qū)農(nóng)戶食物主要以自給自足為主，谷物和塊莖類食物、食用油、蔬菜等食物的消費(fèi)頻次較高，但是這些食物所蘊(yùn)含的營養(yǎng)價(jià)值較低，因此應(yīng)該豐富食物攝入的種類，多食用富含較高營養(yǎng)價(jià)值的奶類、肉類及水產(chǎn)品等種類的食物，以提高食物安全水平?！?/p>

表6 Probit回歸結(jié)果

注：***極顯著(P值<0.01)、**顯著(P值<0.05)、*P值<0.1。R2=0.347。

[1]肖海峰，王祖力.中國貧困地區(qū)農(nóng)村居民家庭膳食質(zhì)量狀況及影響因素分析[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2008(2)：60-75.

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(責(zé)任編輯 李婷婷)

Food Security Vulnerability of Households in Rural Areas

SUN Meng-yao，NIE Feng-ying
(Agriculture Information Institute，the Chinese Academy of Agricultural Sciences，Beijing 100081，China)

Based on field survey data of 6 counties in Shaanxi，Yunnan，Guizhou provinces in 2015，using VEP，F(xiàn)GLS and probit method，the paper measured the food security vulnerability of households，and identified who had high vulnerability and why they had high vulnerability.The results showed that there were 23 households have high vulnerability，accounting for 1.7%of sample farmers，among which 16 were food insecure households，7 were food secure households.By comparing the characteristic of households in different groups，we found that the characteristic of households in high vulnerability and food insecure group were the worst.Then using probit model we found marital，household size，ill number，wealth group and food security score had significant effect on households’ high vulnerability.Accordingly we put forward suggestions including improving the ability of social security，increasing farmers’ income and improving their food consumption structure.

food security vulnerability；VEP；FGLS；Probit Model

國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“農(nóng)村貧困人口糧食安全研究”(項(xiàng)目編號(hào)：71173222)。

孫夢(mèng)瑤(1989— )，女，在讀博士，研究方向：食物安全。

聶鳳英(1963— )，女，博士，研究員，研究方向：糧食安全與減貧、畜產(chǎn)品經(jīng)濟(jì)、國際情報(bào)。

1食物消費(fèi)得分是根據(jù)農(nóng)戶調(diào)查問卷中設(shè)計(jì)的相關(guān)問題計(jì)算得出的。在調(diào)研中，受訪者被問到在最近7天中各種食物的消費(fèi)天數(shù)，即為每個(gè)食物組的消費(fèi)頻次，進(jìn)而將消費(fèi)頻次與根據(jù)不同食物種類的營養(yǎng)價(jià)值賦予每個(gè)食物組的權(quán)重值相乘并求和，即可計(jì)算出每個(gè)農(nóng)戶的食物消費(fèi)得分。