快速城鎮(zhèn)化地區(qū)農(nóng)戶生計資本分化特征及其對生計策略的影響
——以上海市青浦區(qū)為例

馬聰，劉黎明*，袁承程，任國平,

（1. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100193；2. 中國土地勘測規(guī)劃院，北京 100035；3. 湖南城市學(xué)院城市管理學(xué)院，湖南 益陽 413000）

20世紀(jì)80年代以來，隨著改革開放和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，中國進(jìn)入快速城鎮(zhèn)化階段。據(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計，2016年中國城鎮(zhèn)化率達(dá)到57.35%，比2015年增加了1.25%，并且將持續(xù)增長。城鎮(zhèn)化，顧名思義，是指隨著一個國家或地區(qū)社會生產(chǎn)力的發(fā)展、科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，其社會由以農(nóng)業(yè)為主的傳統(tǒng)鄉(xiāng)村型社會向以工業(yè)（第二產(chǎn)業(yè)）和服務(wù)業(yè)（第三產(chǎn)業(yè)）等非農(nóng)產(chǎn)業(yè)為主的現(xiàn)代城市型社會的轉(zhuǎn)變過程。在中國農(nóng)村，快速城鎮(zhèn)化最直觀的表現(xiàn)是農(nóng)村人口開始向城市大量涌入，農(nóng)戶生計策略開始由以傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)為主向兼業(yè)化、非農(nóng)化方向轉(zhuǎn)變。農(nóng)戶作為農(nóng)村最主要的經(jīng)濟(jì)活動主體，也是農(nóng)村最基本的決策單元，其生計策略反映了農(nóng)戶在特定環(huán)境下基于特定生計目標(biāo)做出的響應(yīng)，會直接影響到農(nóng)戶自身和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境安全與自然資源的利用狀況[1]。

對于農(nóng)戶生計的研究，國外眾多研究機(jī)構(gòu)和非政府組織提出了一些生計分析框架，主要有英國國際發(fā)展署、聯(lián)合國開發(fā)計劃署和國際關(guān)懷組織分別提出的生計框架。其中，目前應(yīng)用最為廣泛的是英國國際發(fā)展署（DFID: Department For International Development）提出的可持續(xù)生計框架。國內(nèi)外許多學(xué)者運(yùn)用這一框架對生計進(jìn)行了多方面研究，如可持續(xù)生計[2-3]、生計多樣化[4-5]、生計與土地利用[6-10]、生計與生態(tài)環(huán)境[11-13]、生計與減小貧困[14]、生計安全[15]、生計脆弱性[16-17]、生計資本與生計策略的關(guān)系[1, 18-19]等等。

在生計資本與生計策略關(guān)系方面，依據(jù)DFID可持續(xù)生計框架，農(nóng)戶生計策略由自身所擁有的生計資本狀況決定，而生計資本是該框架的核心[20]，是農(nóng)戶擁有的選擇機(jī)會、采用的生計策略和抵御生計風(fēng)險的基礎(chǔ)，也是獲得積極生計成果的必要條件[21]。鑒于該理論支撐，國內(nèi)學(xué)者開始廣泛關(guān)注二者之間的關(guān)系，研究區(qū)多位于農(nóng)牧交錯地帶或是欠發(fā)達(dá)的生態(tài)脆弱區(qū)[22-24]，而關(guān)于中國城鎮(zhèn)化背景下發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶生計變化的研究相對較少。在研究內(nèi)容和方法上，已有研究[1,22-23]一般將農(nóng)戶生計策略分為以農(nóng)為主和非農(nóng)為主2種類型，然后運(yùn)用二分類邏輯回歸模型定量化探討5類生計資本（金融資本、人力資本、物質(zhì)資本、社會資本和自然資本）對生計策略的影響，生計策略分類比較寬泛，并且很少將每項資本細(xì)化來研究，研究方法主要運(yùn)用二分類邏輯回歸模型。

上海市青浦區(qū)作為中國發(fā)達(dá)地區(qū)，在城鎮(zhèn)化背景下農(nóng)戶的生計資本分化特征具有很好的代表性和研究意義。因此，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，以青浦區(qū)為例，以DFID可持續(xù)生計框架為理論基礎(chǔ)，將5類生計資本作為研究核心，將其細(xì)化為13個具體指標(biāo)（包括戶均擁有耕地面積、戶均實際耕種面積、家庭整體勞動能力等），根據(jù)樣本區(qū)實地調(diào)研結(jié)果將農(nóng)戶生計策略類型具體劃分為5類（傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型、專業(yè)農(nóng)業(yè)型、農(nóng)業(yè)兼業(yè)型、非農(nóng)兼業(yè)型和非農(nóng)型等），通過建立生計資本量化指標(biāo)體系明晰不同生計策略類型農(nóng)戶的資本分化特征，其中，生計資本量化指標(biāo)權(quán)重采用層次分析法和熵權(quán)法相結(jié)合的方法進(jìn)行賦值，并對農(nóng)戶生計資本與生計策略之間的關(guān)系運(yùn)用多分類邏輯回歸模型進(jìn)行定量化模擬，識別影響農(nóng)戶選擇生計策略的主要因素，為實現(xiàn)農(nóng)戶生計轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展提供借鑒。

1 DFID可持續(xù)生計框架

生計框架為人們提供了一種研究生計的工具。DFID提出的可持續(xù)生計框架是農(nóng)村可持續(xù)生計咨詢委員會在發(fā)展研究所（IDS: Institute of Development Studies）及其他機(jī)構(gòu)前期研究的基礎(chǔ)上發(fā)展的[25]，它顯示了影響人們生計的主要因素以及它們之間的某種聯(lián)系（圖1）。

該框架由脆弱性背景、生計資本、結(jié)構(gòu)和制度轉(zhuǎn)變、生計策略和生計輸出5個部分組成。圖中的箭頭并非意味著直接的因果關(guān)系，而是表示諸要素之間一系列復(fù)雜的關(guān)系：脆弱性背景（包括趨勢、沖擊和季節(jié)性）既可以破壞又可以創(chuàng)造生計資本；結(jié)構(gòu)和制度轉(zhuǎn)變對生計資本的獲取有深刻的影響，例如政府對基礎(chǔ)設(shè)施（物質(zhì)資本）、技術(shù)改革（人力資本）或地方制度（社會資本）等的投資政策可以創(chuàng)造資本，還有一些政策可以通過調(diào)節(jié)公共資源所有權(quán)來減少生計資本的獲取，而人們的資本越多，對結(jié)構(gòu)和制度的影響越大；結(jié)構(gòu)和制度轉(zhuǎn)變影響農(nóng)戶的生計策略——資本組合與使用方式，擁有更多資本的人們會有更多的生計選擇和在多種生計策略中轉(zhuǎn)換的能力以維持生計；不同的生計輸出影響農(nóng)戶生計資本[20]?？偟膩碚f，該框架以人為中心，處于框架中的人們在脆弱性背景以及與結(jié)構(gòu)和制度轉(zhuǎn)變的相互影響下，將其所擁有的資本進(jìn)行組合使用，表現(xiàn)為不同的生計策略，并通過從事一系列的活動來實現(xiàn)所追求的生計輸出，而生計輸出結(jié)果又會反作用于生計資本，影響生計資本狀況。

在同一區(qū)域內(nèi)，由于脆弱性背景、結(jié)構(gòu)和制度轉(zhuǎn)變等外部因素相同，因此，農(nóng)戶生計策略由自身擁有的生計資本決定。在不同的資本狀況下，人們的生計活動呈現(xiàn)多樣化，并且相互組合起來形成不同的生計策略。本文在此借用DFID可持續(xù)生計框架理論來研究青浦區(qū)農(nóng)戶的生計資本與生計策略的定量化關(guān)系。

圖1 DFID可持續(xù)生計框架[20]Fig. 1 DFID sustainable livelihood framework [20]

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

上海市青浦區(qū)地處上海市西郊（120°53'～121°17'E，30°59'～31°16'N），太湖下游，黃浦江上游，土地面積共669.77 km2，占上海市總面積的1/10。境內(nèi)地勢平坦，水系豐富，海拔在2.8～3.5 m之間，屬北亞熱帶季風(fēng)氣候，溫和濕潤，日照充足，雨水豐沛，農(nóng)業(yè)較發(fā)達(dá)。青浦區(qū)共有3個街道，8個鎮(zhèn)，共184個行政村和85個居民委員會。2015年末全區(qū)常住人口120.9萬人，戶籍人口47.2萬人，其中非農(nóng)人口34.2萬人。2015年實現(xiàn)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值22.8億元，環(huán)比下降4.0%，其中種植業(yè)產(chǎn)值14.6億元，林業(yè)1.1億元，牧業(yè)2.2億元，漁業(yè)4.2億元。

本文所使用的數(shù)據(jù)是在2016年4月和8月對上海市青浦區(qū)農(nóng)戶進(jìn)行的2次有關(guān)生計的實地調(diào)研中得到的。根據(jù)抽樣點具有代表性的原則，分別在青浦區(qū)東西兩翼隨機(jī)選取2個鎮(zhèn)，東翼為白鶴鎮(zhèn)和重固鎮(zhèn)，西翼為金澤鎮(zhèn)和練塘鎮(zhèn)，每鎮(zhèn)隨機(jī)選取3個村，共發(fā)放372份關(guān)于農(nóng)戶生計的問卷，內(nèi)容主要包括農(nóng)戶家庭基本情況和5種生計資本擁有情況。在調(diào)查過程中采用參與式調(diào)查法，與農(nóng)戶進(jìn)行面對面訪問，并向有關(guān)專家進(jìn)行咨詢，以保證數(shù)據(jù)的可靠性，回收有效問卷363份，回收率為97.6%。

2.2 農(nóng)戶生計策略類型劃分

從已有研究來看，由于研究視角、目的和區(qū)域的不同，農(nóng)戶生計策略分類并沒有一個統(tǒng)一的劃分原則。因此，本文在總結(jié)已有生計策略分類的基礎(chǔ)上[8,24,26-27]，首先按照農(nóng)戶的謀生方式、家庭收入來源結(jié)構(gòu)將農(nóng)戶生計策略類型劃分為農(nóng)業(yè)型、農(nóng)業(yè)兼業(yè)型、非農(nóng)兼業(yè)型和非農(nóng)型等4種類型。而在青浦區(qū)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，該區(qū)自2006年起開始大力推行土地流轉(zhuǎn)政策，并且為鼓勵農(nóng)戶積極從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，上海市農(nóng)業(yè)委員會、市財政局制定了種糧補(bǔ)貼政策：冬前深翻、秸稈還田和種植綠肥等均有資金補(bǔ)貼，農(nóng)藥、化肥和種子等有實物補(bǔ)貼，根據(jù)購置大型農(nóng)業(yè)機(jī)械種類的不同也有一定比例的資金補(bǔ)貼。在土地流轉(zhuǎn)和一系列惠農(nóng)政策的引導(dǎo)下，青浦區(qū)土地開始大面積流轉(zhuǎn)，促使一部分農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶開始從事土地規(guī)?；?jīng)營，土地面積多在20 hm2以上，需長期雇傭勞動力，將該類農(nóng)戶的生計策略命名為專業(yè)農(nóng)業(yè)型；其他農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶則主要依靠家庭內(nèi)部勞動力從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，土地面積一般在10 hm2以下，將其生計策略命名為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型。綜上所述，本文將農(nóng)戶生計策略劃分為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型、專業(yè)農(nóng)業(yè)型、農(nóng)業(yè)兼業(yè)型、非農(nóng)兼業(yè)型、非農(nóng)型等5種類型（表1）。

2.3 農(nóng)戶生計資本量化指標(biāo)體系的建立

在DFID可持續(xù)生計框架的指導(dǎo)下，根據(jù)李小云等[28]等設(shè)計的適合中國農(nóng)戶生計資本量化的指標(biāo)體系，結(jié)合青浦區(qū)自然條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)戶自身特點等實際情況，本文設(shè)定了一系列生計資本量化指標(biāo)。自然資本以戶均擁有耕地面積和戶均實際耕種面積2個指標(biāo)來衡量，前者指最初每個農(nóng)戶家庭擁有的口糧地數(shù)量，后者指流轉(zhuǎn)后每戶的實際耕種面積，這2個指標(biāo)可以顯示出土地的流向和家庭生計特征。人力資本主要從家庭整體勞動能力、戶主受教育程度和戶主年齡等3個方面來考察。物質(zhì)資本包括住房情況、生產(chǎn)性工具數(shù)量和耐用消費品數(shù)量等3項內(nèi)容。金融資本以農(nóng)戶的戶均家庭年收入、獲取的補(bǔ)貼機(jī)會和無償幫助等3個方面來衡量。社會資本包括農(nóng)戶家中有無干部和參加社區(qū)組織等2個方面的情況（表2）。

表1 農(nóng)戶生計策略類型劃分標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Classification standard for livelihood strategy types of farmers

表2 生計資本量化指標(biāo)體系Table 2 Quantitative index system of livelihood assets

2.4 生計資本量化

2.4.1 生計資本指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化 為消除量綱不同對量化結(jié)果的影響，本文采用極差標(biāo)準(zhǔn)化法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。對于正向指標(biāo)，計算公式為：

對于逆向指標(biāo)，計算公式為：

式中：xij和rij分別為第j個量化對象第i項指標(biāo)的原始數(shù)值和標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值，ximin和ximax分別為第i項指標(biāo)的最小值和最大值。

2.4.2 生計資本指標(biāo)權(quán)重確定 國內(nèi)對于生計資本指標(biāo)的賦權(quán)大多采用主觀或客觀的單一方法。本文采用主客觀相結(jié)合的方法來計算得到生計資本指標(biāo)權(quán)重。首先應(yīng)用層次分析法（AHP）和熵權(quán)法[29]分別計算指標(biāo)權(quán)重，然后再運(yùn)用乘法歸一化公式計算各指標(biāo)的組合權(quán)重：

式中：wi1和wi2分別為運(yùn)用層次分析法和熵權(quán)法計算得到的第i項指標(biāo)的權(quán)重值，m為指標(biāo)個數(shù)。

通過以上步驟可以得到指標(biāo)層對目標(biāo)層的組合權(quán)重值，準(zhǔn)則層對目標(biāo)層的權(quán)重則由指標(biāo)層權(quán)重相加得到（表3）。

2.4.3 生計資本核算 在各項指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化和權(quán)重確定的基礎(chǔ)上，運(yùn)用綜合指標(biāo)法計算各項生計資本的數(shù)值（An），計算方法為：

式中：An代表某項生計資本的數(shù)值，n=1，2，3，4，5； mn為某項生計資本分指標(biāo)的項數(shù)。

生計資本總值（A）的計算方法為：

表3 生計資本量化指標(biāo)權(quán)重Table 3 Weights of quantitative indexes of livelihood assets

2.5 多分類邏輯回歸模型建立

多分類邏輯回歸模型 （Multinomial Logistic Regression）適用于分析因變量是分類變量、且水平數(shù)大于2的情況，根據(jù)因變量水平是否有序又分為有序多分類和無序多分類邏輯回歸[30]。生計策略類型為無序多分類因變量，在定量模擬生計資本對生計策略的影響時采用無序多分類邏輯回歸模型。

對于無序多分類邏輯回歸模型，SPSS首先會定義因變量中的1個水平作為參照水平，其他水平均與其相比，對k個自變量建立n-1個Logit模型（n為因變量水平數(shù)）。

式中：i=1，2，3，…，n，表示n個因變量的n個不同水平；p(y=i)/p(y=n)為y取值為i與n的概率之比，稱為發(fā)生比；αi為各回歸方程的常數(shù)項；βik為各自變量的回歸系數(shù)，表示在其他自變量不變的條件下，xk每改變1個單位，發(fā)生比的自然對數(shù)值改變量。

在模擬農(nóng)戶生計資本與生計策略的定量關(guān)系時，以傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶為參照水平建立回歸模型。因變量共5個水平：傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型、專業(yè)農(nóng)業(yè)型、農(nóng)業(yè)兼業(yè)型、非農(nóng)兼業(yè)型和非農(nóng)型，為無序名義變量，分別賦值為1，2，3，4，5。自變量為生計資本量化指標(biāo)體系中的13個生計資本指標(biāo)。由于自變量間可能會存在多重共線的情況，導(dǎo)致模型擬合不準(zhǔn)確，因此需進(jìn)行自變量的篩選，步驟為單因素方差分析、相關(guān)性分析、線性回歸模型共線性診斷。

3 結(jié)果與分析

3.1 不同生計策略類型農(nóng)戶生計資本量化與分化特征分析

根據(jù)以上研究方法計算得出農(nóng)戶生計資本單項值和總值，分別對每種生計策略類型農(nóng)戶生計資本取均值作為該類型的代表數(shù)值。結(jié)果顯示，不同生計策略類型的農(nóng)戶在單項生計資本和總值方面存在不同的分化特征（表4）。

自然資本方面，不同生計策略類型農(nóng)戶大小順序為專業(yè)農(nóng)業(yè)型、農(nóng)業(yè)兼業(yè)型、傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型、非農(nóng)兼業(yè)型和非農(nóng)型。主要原因是土地未流轉(zhuǎn)時，農(nóng)戶家庭擁有的口糧地一般不超過0.3 hm2，生計策略未發(fā)生分化，因此該指標(biāo)在農(nóng)戶之間差異不大；青浦區(qū)2006年開始實施土地流轉(zhuǎn)政策，耕地面積在農(nóng)戶之間出現(xiàn)分異現(xiàn)象，大小順序與自然資本總值相同，專業(yè)農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶最高，其土地經(jīng)營規(guī)模一般在20 hm2以上，農(nóng)業(yè)兼業(yè)型農(nóng)戶耕地面積在10～20 hm2范圍內(nèi)，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶耕地面積多在10 hm2以下，非農(nóng)兼業(yè)型農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)多為滿足家庭需要，耕地面積較小，平均0.1～0.2 hm2，非農(nóng)型農(nóng)戶基本無地，主要向非農(nóng)化方向發(fā)展?？梢钥闯?，自然資本大小與農(nóng)戶實際耕種面積成正比。

表4 不同生計策略類型農(nóng)戶生計資本量化結(jié)果Table 4 Quantitative results of livelihood assets for farmers with different livelihood strategies

人力資本方面，不同生計策略類型農(nóng)戶大小順序為非農(nóng)型、非農(nóng)兼業(yè)型、專業(yè)農(nóng)業(yè)型、農(nóng)業(yè)兼業(yè)型和傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型。主要原因是非農(nóng)型農(nóng)戶在戶主受教育程度和戶主年齡方面具有顯著優(yōu)勢，這與其從事的非農(nóng)活動相匹配；農(nóng)業(yè)兼業(yè)型和非農(nóng)兼業(yè)型農(nóng)戶在家庭整體勞動能力方面具有優(yōu)勢，這2種類型農(nóng)戶一般為老人從事農(nóng)業(yè)活動，子女從事非農(nóng)活動，人口較多，故整體勞動能力較強(qiáng)；非農(nóng)兼業(yè)型農(nóng)戶主要從事非農(nóng)活動，專業(yè)農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶從事大規(guī)模農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需要較高的技術(shù)水平支持，故二者戶主受教育程度較高；傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶受勞動力年齡、數(shù)量等的限制，3項指標(biāo)均最低。

物質(zhì)資本方面，不同生計策略類型農(nóng)戶大小順序為專業(yè)農(nóng)業(yè)型、非農(nóng)兼業(yè)型、農(nóng)業(yè)兼業(yè)型、非農(nóng)型和傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型。主要原因是樣本區(qū)農(nóng)戶住房為統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的2層樓房，故不同生計策略類型農(nóng)戶之間沒有較大差異；專業(yè)農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度高，故生產(chǎn)性工具數(shù)量較多；耐用消費品方面專業(yè)農(nóng)業(yè)型和非農(nóng)型農(nóng)戶較高，兼業(yè)型農(nóng)戶中等，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶最低，這與其追求的生活品質(zhì)相關(guān)。

金融資本方面，不同生計策略類型農(nóng)戶大小順序為專業(yè)農(nóng)業(yè)型、非農(nóng)兼業(yè)型、農(nóng)業(yè)兼業(yè)型、傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型和非農(nóng)型。主要原因是在戶均家庭年收入方面，專業(yè)農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶從事耕地規(guī)?；?jīng)營，經(jīng)濟(jì)效益最高，其次是非農(nóng)兼業(yè)型農(nóng)戶，該類型農(nóng)戶以非農(nóng)收入為主，且有農(nóng)業(yè)收入作為補(bǔ)充，再次為非農(nóng)型和農(nóng)業(yè)兼業(yè)型農(nóng)戶，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶最低；除了非農(nóng)型農(nóng)戶，其他生計策略類型的農(nóng)戶由于種植水稻、綠肥或冬前深翻等獲得農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的戶數(shù)比例較高，而非農(nóng)型農(nóng)戶擁有補(bǔ)貼機(jī)會的戶數(shù)比例較低，故該項指標(biāo)值最低；上海市經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，各生計策略類型農(nóng)戶在無償幫助方面無明顯差異。

社會資本方面，不同生計策略類型農(nóng)戶大小順序為非農(nóng)兼業(yè)型、非農(nóng)型、傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型、農(nóng)業(yè)兼業(yè)型和專業(yè)農(nóng)業(yè)型。主要原因是非農(nóng)兼業(yè)型和非農(nóng)型農(nóng)戶在家中有無干部具有顯著優(yōu)勢，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他生計策略類型農(nóng)戶，原因是這2類農(nóng)戶均以非農(nóng)活動為主，家中擁有干部的戶數(shù)比例較高；5種生計策略類型農(nóng)戶在參加社區(qū)組織方面無顯著差異。

綜合以上分析，在生計資本總值方面，不同生計策略類型農(nóng)戶大小順序為專業(yè)農(nóng)業(yè)型、非農(nóng)兼業(yè)型、非農(nóng)型、農(nóng)業(yè)兼業(yè)型和傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型。其中，專業(yè)農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶在自然資本、物質(zhì)資本和金融資本等方面具有顯著優(yōu)勢，可以看出，上海市青浦區(qū)實施的土地流轉(zhuǎn)和農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策，使土地規(guī)?；?jīng)營的農(nóng)戶生計水平得到了提高；非農(nóng)型農(nóng)戶在人力資本方面最高；非農(nóng)兼業(yè)型農(nóng)戶在社會資本方面最多。

3.2 農(nóng)戶生計資本對生計策略影響的定量分析

通過自變量篩選過程，確定家庭整體勞動能力、戶主受教育程度、生產(chǎn)性工具數(shù)量、耐用消費品數(shù)量、戶均家庭年收入、補(bǔ)貼機(jī)會和家中有無干部等7項生計資本指標(biāo)作為自變量進(jìn)入回歸模型。應(yīng)用SPSS 21.0中多分類邏輯回歸模型模擬農(nóng)戶生計資本與生計策略的定量關(guān)系（表5），似然比檢驗顯示P＜0.001，說明至少有1個自變量的偏回歸系數(shù)不為0，該模型擬合是有效的、有意義的。

由表5可知，相對于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型生計策略，戶主受教育程度越高，生產(chǎn)性工具數(shù)量、耐用消費品數(shù)量和戶均家庭年收入越多，農(nóng)戶越傾向選擇專業(yè)農(nóng)業(yè)型生計策略。其中，生產(chǎn)性工具數(shù)量和戶均家庭年收入影響最為顯著：當(dāng)其他自變量不變時，生產(chǎn)性工具數(shù)量每增加1個單位，農(nóng)戶選擇專業(yè)農(nóng)業(yè)型生計策略與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型生計策略的發(fā)生比將擴(kuò)大73.995倍；戶均家庭年收入每增加1個單位，發(fā)生比將擴(kuò)大4.187倍。這驗證了表4中不同生計類型農(nóng)戶在戶主受教育程度、生產(chǎn)性工具數(shù)量、耐用消費品數(shù)量和戶均家庭年收入等方面的量化結(jié)果：與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶相比，擁有較高的文化水平可以對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進(jìn)行科學(xué)管理，大量的生產(chǎn)性工具為規(guī)模經(jīng)營提供了設(shè)備基礎(chǔ)，充裕的收入為購置農(nóng)業(yè)機(jī)械、化肥、種子、農(nóng)藥和雇傭勞動力等提供了資金保障，耐用消費品數(shù)量越多，說明農(nóng)戶以追求更高的生活品質(zhì)為目標(biāo)，因此更傾向選擇專業(yè)農(nóng)業(yè)型生計策略。

表5 農(nóng)戶生計資本與生計策略的多分類邏輯回歸結(jié)果Table 5 Results of the multinomial logistic regression for farmers’ livelihood assets and livelihood strategies

家庭整體勞動能力越高，戶均家庭年收入越多，農(nóng)戶越傾向選擇農(nóng)業(yè)兼業(yè)型生計策略。其中，家庭整體勞動能力影響最為顯著：當(dāng)其他自變量不變時，家庭整體勞動能力每增加1個單位，農(nóng)戶選擇農(nóng)業(yè)兼業(yè)型生計策略與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型生計策略的發(fā)生比將擴(kuò)大4 072.450倍。這驗證了表4中不同生計類型農(nóng)戶在家庭整體勞動能力和戶均家庭年收入等方面的量化結(jié)果：家庭整體勞動能力高的農(nóng)戶家庭多為三代或四代同堂，家庭人口較多，老人從事農(nóng)業(yè)活動，子女從事非農(nóng)活動，與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶相比，因為有非農(nóng)收入作為補(bǔ)充，所以收入較高，故采取兼業(yè)化的生計策略，以農(nóng)業(yè)收入為主的則為農(nóng)業(yè)兼業(yè)型生計策略。

家庭整體勞動能力和戶主受教育程度越高，戶均家庭年收入和家中擁有的干部人數(shù)越多，生產(chǎn)性工具數(shù)量越少，農(nóng)戶越傾向選擇非農(nóng)兼業(yè)型生計策略。其中，家庭整體勞動能力、戶均家庭年收入和家中有無干部影響最為顯著：當(dāng)其他自變量不變時，家庭整體勞動能力每增加1個單位，農(nóng)戶選擇非農(nóng)兼業(yè)型生計策略與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型生計策略的發(fā)生比將擴(kuò)大12 406.800倍；戶均家庭年收入每增加1個單位，發(fā)生比將擴(kuò)大3.340倍；家中有無干部每增加1個單位，發(fā)生比將擴(kuò)大60.643倍。這驗證了表4中不同生計類型農(nóng)戶在家庭整體勞動能力、戶主受教育程度、戶均家庭年收入、家中有無干部和生產(chǎn)性工具數(shù)量等方面的量化結(jié)果：整體勞動能力高的家庭往往采取兼業(yè)化生計策略，戶主受教育程度越高，家中擁有的干部人數(shù)越多，整個家庭越傾向非農(nóng)化方向發(fā)展，這些都為從事非農(nóng)活動奠定了良好的基礎(chǔ)，與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型生計策略相比，非農(nóng)為主農(nóng)業(yè)為輔的生計活動組合使得農(nóng)戶收入較高，促使農(nóng)戶更傾向采取非農(nóng)兼業(yè)型生計策略。

戶主受教育程度越高，戶均家庭年收入和家中擁有的干部人數(shù)越多，補(bǔ)貼機(jī)會和生產(chǎn)性工具數(shù)量越少，農(nóng)戶越傾向選擇非農(nóng)型生計策略。其中，戶主受教育程度、生產(chǎn)性工具數(shù)量和戶均家庭年收入影響最為顯著：當(dāng)其他自變量不變時，戶主受教育程度每增加1個單位，農(nóng)戶選擇非農(nóng)型生計策略與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型生計策略的發(fā)生比將擴(kuò)大857.482倍；生產(chǎn)性工具數(shù)量每增加1個單位，發(fā)生比將縮小0.038倍；戶均家庭年收入每增加1個單位，發(fā)生比將擴(kuò)大2.710倍。這驗證了表4中不同生計類型農(nóng)戶在戶主受教育程度、戶均家庭年收入、家中有無干部、補(bǔ)貼機(jī)會和生產(chǎn)性工具數(shù)量等方面的量化結(jié)果：與非農(nóng)兼業(yè)型農(nóng)戶類似，戶主受教育程度越高，家中擁有的干部人數(shù)越多，越傾向于非農(nóng)發(fā)展，較高的非農(nóng)收入促使農(nóng)戶采取非農(nóng)型生計策略而放棄農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，因此，與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型生計策略相比，生產(chǎn)性工具數(shù)量和擁有的補(bǔ)貼機(jī)會很少。

根據(jù)以上分析結(jié)果，應(yīng)當(dāng)指出的是政府及相關(guān)部門應(yīng)給予適當(dāng)?shù)霓r(nóng)業(yè)技術(shù)支持，培養(yǎng)新型職業(yè)化農(nóng)民，如對農(nóng)戶開展農(nóng)業(yè)相關(guān)方面的培訓(xùn)或進(jìn)行實地技術(shù)指導(dǎo)等；也應(yīng)考慮通過一些政策鼓勵鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的成立或招商引資，實現(xiàn)農(nóng)民家門口就業(yè)，解決年輕人由于外出就業(yè)無暇照顧老人的后顧之憂，由此一來，家庭整體勞動能力上升，促使傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型家庭向農(nóng)業(yè)兼業(yè)型或非農(nóng)兼業(yè)型轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)了生計的多樣化，增加了家庭收入；農(nóng)民的受教育程度是限制農(nóng)戶非農(nóng)發(fā)展的一個重要因素，政府應(yīng)在教育方面加大投資力度，鼓勵農(nóng)民參加成人教育，提高文化水平，為農(nóng)民就業(yè)提供知識保障，促進(jìn)農(nóng)民生計可持續(xù)。

4 結(jié)論

研究結(jié)果表明，在中國快速城鎮(zhèn)化背景下，上海市青浦區(qū)自2006年起大力推行土地流轉(zhuǎn)政策并實施了一系列惠農(nóng)政策，促進(jìn)了農(nóng)戶土地規(guī)?；?jīng)營模式的演進(jìn)，促使當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶的生計策略發(fā)生了分化現(xiàn)象，主要包括傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型、專業(yè)農(nóng)業(yè)型、農(nóng)業(yè)兼業(yè)型、非農(nóng)兼業(yè)型和非農(nóng)型等5種生計策略類型。不同生計策略類型農(nóng)戶的生計資本存在差異，大小順序依次為專業(yè)農(nóng)業(yè)型、非農(nóng)兼業(yè)型、非農(nóng)型、農(nóng)業(yè)兼業(yè)型和傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型。其中，專業(yè)農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶在自然資本、物質(zhì)資本和金融資本等方面均具有顯著優(yōu)勢；非農(nóng)型農(nóng)戶在人力資本方面具有優(yōu)勢；非農(nóng)兼業(yè)型農(nóng)戶在社會資本方面表現(xiàn)最佳。

農(nóng)戶所擁有的不同生計資本狀況影響其生計策略的選擇：家庭整體勞動能力、戶主受教育程度、生產(chǎn)性工具數(shù)量、耐用消費品數(shù)量、戶均家庭年收入、補(bǔ)貼機(jī)會和家中有無干部等7個變量是影響農(nóng)戶生計策略選擇的主要因素。以傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶為參照，在其他自變量不變的條件下，生產(chǎn)性工具數(shù)量和戶均家庭年收入對于農(nóng)戶選擇專業(yè)農(nóng)業(yè)型生計策略有顯著促進(jìn)作用；家庭整體勞動能力對于選擇農(nóng)業(yè)兼業(yè)型生計策略起到顯著促進(jìn)作用；家庭整體勞動能力、戶均家庭年收入和家中有無干部對選擇非農(nóng)兼業(yè)型生計策略有顯著促進(jìn)作用；戶主受教育程度和戶均家庭年收入對選擇非農(nóng)型生計策略有顯著促進(jìn)作用。其中，戶均家庭年收入對于農(nóng)戶的生計策略選擇具有重要影響作用，它作為金融資本可以與其它類型的生計資本進(jìn)行轉(zhuǎn)化。

參考文獻(xiàn)：

[1] 郝文淵, 楊東升, 張杰, 等. 農(nóng)牧民可持續(xù)生計資本與生計策略關(guān)系研究——以西藏林芝地區(qū)為例[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境,2014, 28(10): 37-41.Hao W Y, Yang D S, Zhang J, et al. Relationship between livelihood capital and livelihood strategy of rural households: A case of Nyingchi in Tibet[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2014, 28(10): 37-41.

[2] Scoones I. Sustainable rural livelihoods: A framework for analysis[R]. Brighton: Institute of Development Studies, 1998.

[3] Valdesrodriguez O A, Perezvazquez A. Sustainable livelihoods:An analysis of the methodology[J]. Tropical and Subtropical Agroecosystems, 2011, 14(1): 91-99.

[4] Ellis F. Household strategies and rural livelihood diversification[J].Journal of Development Studies, 1998, 35(1): 1-38.

[5] Motsholapheko M R, Kgathi D L, Vanderpost C. Rural livelihood diversification: A household adaptive strategy against flood variability in the Okavango Delta, Botswana[J]. Agrekon, 2012,51(4): 41-62.

[6] Kamwi J M, Chirwa P W C, Manda S O M, et al. Livelihoods,land use and land cover change in the Zambezi region, Namibia[J].Population and Environment, 2015, 37(2): 207-230.

[7] Koczberski G, Curry G N. Making a living: Land pressures and changing livelihood strategies among oil palm settlers in Papua New Guinea[J]. Agricultural Systems, 2005, 85(3): 324-339.

[8] 陳卓, 續(xù)競秦, 吳偉光. 集體林區(qū)不同類型農(nóng)戶生計資本差異及生計滿意度分析[J]. 林業(yè)經(jīng)濟(jì), 2014(8): 36-41.Chen Z, Xu J Q, Wu W G. Analysis on differences of livelihood capitals and livelihood satisfaction between different types of farmers in collective forest area[J]. Forestry Economics, 2014(8):36-41.

[9] Bradstock A. Land reform and livelihoods in South Africa’s Northern Cape province[J]. Land Use Policy, 2006, 23(3): 247-259.

[10] Soini E. Land use change patterns and livelihood dynamics on the slopes of Mt. Kilimanjaro, Tanzania[J]. Agricultural Systems,2005, 85(3): 306-323.

[11] de Sherbinin A, Vanwey L K, McSweeney K, et al. Rural household demographics, livelihoods and the environment[J].Global Environmental Change, 2008, 18(1): 38-53.

[12] 趙雪雁. 不同生計方式農(nóng)戶的環(huán)境影響——以甘南高原為例[J]. 地理科學(xué), 2013, 33(5): 545-552.Zhao X Y. Environmental impact of different livelihood strategies of farmers: A case of the Gannan Plateau[J]. Scientia Geographica Sinica, 2013, 33(5): 545-552.

[13] 蘇磊, 付少平. 農(nóng)戶生計方式對農(nóng)村生態(tài)的影響及其協(xié)調(diào)策略——以陜北黃土高原為個案[J]. 湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版), 2011, 12(3): 47-54.Su L, Fu S P. Coordination of ecological construction and peasants’ livelihood in Loess Plateau of north Shaanxi[J]. Journal of Hunan Agricultural University (Social Science Edition), 2011,12(3): 47-54.

[14] Soltani A, Angelsen A, Eid T, et al. Poverty, sustainability, and household livelihood strategies in Zagros, Iran[J]. Ecological Economics, 2012, 79(4): 60-70.

[15] 石育中, 楊新軍, 王婷. 陜南秦巴山區(qū)可持續(xù)生計安全評價及其魯棒性分析[J]. 地理研究, 2016, 35(12): 2309-2321.Shi Y Z, Yang X J, Wang T. An evaluation of sustainable livelihood security based on robustness analysis of the Qinba mountain region of Shaanxi province, China[J]. Geographical Research, 2016, 35(12): 2309-2321.

[16] Hahn M B, Riederer A M, Foster S O. The livelihood vulnerability index: A pragmatic approach to assessing risks from climate variability and change—A case study in Mozambique[J]. Global Environmental Change, 2009, 19(1): 74-88.

[17] Shameem M I M, Momtaz S, Rauscher R. Vulnerability of rural livelihoods to multiple stressors: A case study from the southwest coastal region of Bangladesh[J]. Ocean & Coastal Management,2014, 102(A): 79-87.

[18] Ellis F. The determinants of rural livelihood diversification in developing countries[J]. Journal of Agricultural Economics, 2000,51(2): 289-302.

[19] 伍艷. 農(nóng)戶生計資本與生計策略的選擇[J]. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版), 2015, 14(2): 57-66.Wu Y. Study on farmers livelihood capital impact upon the livelihood strategies[J]. Journal of South China Agricultural University (Social Science Edition), 2015, 14(2): 57-66.

[20] DFID. Sustainable livelihoods guidance sheets[R]. London:Department for International Development, 1999.

[21] 何仁偉, 劉邵權(quán), 陳國階, 等. 中國農(nóng)戶可持續(xù)生計研究進(jìn)展及趨向[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展, 2013, 32(4): 657-670.He R W, Liu S Q, Chen G J, et al. Research progress and tendency of sustainable livelihoods for peasant household in China[J].Progress in Geography, 2013, 32(4): 657-670.

[22] 蒙吉軍, 艾木入拉, 劉洋, 等. 農(nóng)牧戶可持續(xù)生計資產(chǎn)與生計策略的關(guān)系研究——以鄂爾多斯市烏審旗為例[J]. 北京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2013, 49(2): 321-328.Meng J J, Amrulla, Liu Y, et al. Study on relationship between livelihood capital and livelihood strategy of farming and grazing households: A case of Uxin Banner in Ordos[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis (Natural Science Edition),2013, 49(2): 321-328.

[23] 韋惠蘭, 祁應(yīng)軍. 農(nóng)戶生計資本與生計策略關(guān)系的實證分析——以河西走廊沙化土地封禁保護(hù)區(qū)外圍為例[J]. 中國沙漠, 2016, 36(2): 540-548.Wei H L, Qi Y J. Empirical analysis of relationship between farmers’ livelihood capital and livelihood strategies: A case of Hexi Corridor closing area for protection of desertified land perimeter[J]. Journal of Desert Research, 2016, 36(2): 540-548.

[24] 徐定德, 張繼飛, 劉邵權(quán), 等. 西南典型山區(qū)農(nóng)戶生計資本與生計策略關(guān)系研究[J]. 西南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2015,37(9): 118-126.Xu D D, Zhang J F, Liu S Q, et al. An analysis of the relationship between livelihood capital and livelihood strategies of the typical mountainous settlements in southwestern China[J]. Journal of Southwest University (Natural Science Edition), 2015, 37(9): 118-126.

[25] 蘇芳, 徐中民, 尚海洋. 可持續(xù)生計分析研究綜述[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展, 2009, 24(1): 61-69.Su F, Xu Z M, Shang H Y. An overview of sustainable livelihoods approach[J]. Advances in Earth Science, 2009, 24(1): 61-69.

[26] 蘇芳, 蒲欣冬, 徐中民, 等. 生計資本與生計策略關(guān)系研究——以張掖市甘州區(qū)為例[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2009, 19(6):119-125.Su F, Pu X D, Xu Z M, et al. Analysis about the relationship between livelihood capital and livelihood strategies: Take Ganzhou in Zhangye City as an example[J]. China Population,Resources and Environment, 2009, 19(6): 119-125.

[27] 趙文娟, 楊世龍, 王瀟. 基于Logistic回歸模型的生計資本與生計策略研究——以云南新平縣干熱河谷傣族地區(qū)為例[J].資源科學(xué), 2016, 38(1): 136-143.Zhao W J, Yang S L, Wang X. The relationship between livelihood capital and livelihood strategy based on logistic regression model in Xinping Counry of Yuanjiang dry-hot vally[J]. Resources Science, 2016, 38(1): 136-143.

[28] 李小云, 董強(qiáng), 饒小龍, 等. 農(nóng)戶脆弱性分析方法及其本土化應(yīng)用[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì), 2007, 23(4): 32-39.Li X Y, Dong Q, Rao X L, et al. The analysis methods of vulnerability of peasant household and its localization in China[J].Chinese Rural Economy, 2007, 23(4): 32-39.

[29] 倪九派, 李萍, 魏朝富, 等. 基于AHP和熵權(quán)法賦權(quán)的區(qū)域土地開發(fā)整理潛力評價[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2009, 25(5): 202-209.Ni J P, Li P, Wei C F, et al. Potentialities evaluation of regional land consolidation based on AHP and entropy weight method[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2009, 25(5): 202-209.

[30] 張文彤, 董偉. SPSS統(tǒng)計分析高級教程(第2版)[M]. 北京:高等教育出版社, 2013.Zhang W T, Dong W. Advanced Guiding Book of SPSS Statistics Analysis (2nd Edition)[M]. Beijing: Higher Education Press,2013.