基于可持續(xù)生計(jì)分析框架的貧困農(nóng)戶脆弱性研究*——以甘肅省岷縣坪上村為例

馮 嬌, 陳 勇, 周立華,2, 侯彩霞, 王 睿

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基于可持續(xù)生計(jì)分析框架的貧困農(nóng)戶脆弱性研究*——以甘肅省岷縣坪上村為例

馮 嬌1,3, 陳 勇1, 周立華1,2, 侯彩霞1,3, 王 睿4

(1. 中國(guó)科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院沙漠與沙漠化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 蘭州 730000; 2. 中國(guó)科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢研究院 北京 100190; 3. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 北京 100049; 4. 西華師范大學(xué)國(guó)土資源學(xué)院 南充 637009)

隨著“能力”、“風(fēng)險(xiǎn)”等概念在貧困研究領(lǐng)域的應(yīng)用, 脆弱性以前瞻性的視角成為目前貧困研究的熱點(diǎn)。基于可持續(xù)生計(jì)的脆弱性研究可以有效識(shí)別貧困農(nóng)戶中的脆弱群體, 指導(dǎo)農(nóng)村扶貧政策的制定和調(diào)整。本文以風(fēng)險(xiǎn)—生計(jì)資本—適應(yīng)能力為界面構(gòu)建貧困農(nóng)戶的脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo), 運(yùn)用綜合指數(shù)法重點(diǎn)分析收入、受教育水平、戶主年齡及生計(jì)資本等因素對(duì)農(nóng)戶生計(jì)和脆弱性的影響, 為扶貧政策制定和相關(guān)扶貧研究提供參考。結(jié)果表明: 1)研究區(qū)農(nóng)戶的社會(huì)資本和人力資本較高, 而自然資本和物質(zhì)資本偏少, 生活水平較低; 2)農(nóng)戶的自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值相比其他風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值較高; 3)適應(yīng)能力普遍較低, 且很多應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的適應(yīng)性舉措并沒(méi)有發(fā)揮出實(shí)際效果; 4)農(nóng)戶脆弱性與收入水平、受教育水平負(fù)相關(guān), 中青年戶主型農(nóng)戶的脆弱性最低, 老年戶主型農(nóng)戶脆弱性最高, 資本搭配合理型農(nóng)戶遭受風(fēng)險(xiǎn)的影響小、適應(yīng)能力強(qiáng)、脆弱程度低。總之, 研究區(qū)一半的農(nóng)戶遭受著高風(fēng)險(xiǎn)的沖擊, 生計(jì)資本嚴(yán)重缺乏, 適應(yīng)能力低下, 脆弱程度很高。因此, 貧困地區(qū)特別是自然條件惡劣的西北部貧困區(qū), 未來(lái)扶貧政策的制定應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)脆弱群體的識(shí)別, 把脆弱群體作為前瞻性反貧和減貧的重點(diǎn)研究對(duì)象。

貧困; 農(nóng)戶; 生計(jì)資本; 脆弱性; 風(fēng)險(xiǎn); 適應(yīng)能力

經(jīng)過(guò)30多年的改革開(kāi)放和農(nóng)村反貧困政策的不斷調(diào)整, 中國(guó)的扶貧開(kāi)發(fā)工作取得了顯著成效。聯(lián)合國(guó)發(fā)布的《千年發(fā)展目標(biāo)報(bào)告2015》指出, 1990—2011年間, 中國(guó)貧困人口減少了4.33億, 為世界減貧事業(yè)做出了重大貢獻(xiàn)[1]。然而, 在廣大的農(nóng)村地區(qū), 特別是生態(tài)環(huán)境惡劣、自然資源貧乏、地理位置偏遠(yuǎn)的山區(qū), 貧困現(xiàn)狀依然嚴(yán)峻。按照農(nóng)民年人均純收入2 300元的標(biāo)準(zhǔn), 截至2015年底, 我國(guó)還有5 630萬(wàn)農(nóng)村建檔立卡貧困人口、832個(gè)國(guó)家扶貧開(kāi)發(fā)工作重點(diǎn)縣和集中連片特困區(qū)、12.8萬(wàn)個(gè)建檔立卡貧困村, 多數(shù)西部省份的貧困發(fā)生率在10%以上[2]。如何準(zhǔn)確瞄準(zhǔn)貧困人口、精確幫扶是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧的要求, 也是全面實(shí)現(xiàn)小康亟待解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。2000/2001年的《世界發(fā)展報(bào)告》認(rèn)為貧困人口除了收入低、缺乏必要的滿足生存的基本條件之外, 還面臨著許多不利的外部沖擊, 在健康、財(cái)產(chǎn)、衛(wèi)生、教育等方面具有較高的脆弱性[3]。脆弱性是導(dǎo)致家庭在面臨不利外部沖擊時(shí), 造成財(cái)產(chǎn)、人員損失, 福利水平下降, 并最終陷入貧困的主要原因, 因此成為當(dāng)前貧困研究的熱點(diǎn)之一[4]。

脆弱性是一個(gè)模糊的概念, 泛指遇到的風(fēng)險(xiǎn)、壓力以及應(yīng)對(duì)、恢復(fù)和適應(yīng)能力。在貧困研究領(lǐng)域里, 脆弱性主要是從個(gè)體或家庭生計(jì)能力以及消除貧困的能力兩個(gè)角度來(lái)衡量[5], 它度量的是家庭對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)沖擊的應(yīng)對(duì)能力[3]。而生計(jì)資本作為農(nóng)戶抵御各種風(fēng)險(xiǎn)沖擊的重要屏障[6], 其數(shù)量的多少直接反映著農(nóng)戶應(yīng)對(duì)生計(jì)困境的能力[7], 因此誕生于20世紀(jì)80年代至90年代初期的可持續(xù)生計(jì)方法[8]在研究貧困農(nóng)戶的脆弱性時(shí)得到了廣泛應(yīng)用[9-12]。其中, 英國(guó)國(guó)際發(fā)展署(DFID)提出的可持續(xù)生計(jì)分析框架以其深入觀察農(nóng)戶的視角在脆弱性評(píng)價(jià)和扶貧政策研究等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[13-15]。DFID的可持續(xù)生計(jì)分析框架, 將生計(jì)資本界定為自然資本、人力資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會(huì)資本5大類, 認(rèn)為農(nóng)戶在某一特定的脆弱性背景中, 可通過(guò)不同的資產(chǎn)組合和資本配置等生計(jì)策略改善生計(jì)狀況, 實(shí)現(xiàn)其生計(jì)目標(biāo)[8]。Dercon[16]提出的脆弱性分析框架則將風(fēng)險(xiǎn)、脆弱性、貧困連接起來(lái), 從資產(chǎn)、收入和福利3個(gè)方面來(lái)闡明風(fēng)險(xiǎn)和貧困之間的聯(lián)系。國(guó)內(nèi)基于生計(jì)資本的脆弱性研究主要包括生計(jì)風(fēng)險(xiǎn)、抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力和適應(yīng)性分析等[8,17]。李小云等[9]依據(jù)Sharp在非洲進(jìn)行的生計(jì)資產(chǎn)的研究, 量化人力、自然、物質(zhì)、金融和社會(huì)資產(chǎn), 分析農(nóng)戶的脆弱性, 對(duì)不同類型農(nóng)戶抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力進(jìn)行了刻畫(huà); 閻建忠等[11]把農(nóng)戶抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力分為生計(jì)資本和適應(yīng)能力兩個(gè)方面, 建立脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo), 分析不同地帶農(nóng)牧民的脆弱性; 趙雪雁等[12]基于可持續(xù)生計(jì)框架, 從暴露度、敏感性與適應(yīng)能力出發(fā), 分析農(nóng)戶生計(jì)對(duì)生態(tài)退化的脆弱性。

從貧困縣到貧困村再到貧困戶的農(nóng)村扶貧開(kāi)發(fā)瞄準(zhǔn)單元的改變, 表明中國(guó)的貧困性質(zhì)已經(jīng)開(kāi)始由區(qū)域性、整體性貧困向分散性、個(gè)體性貧困過(guò)渡[7]。貧困農(nóng)戶的脆弱性實(shí)質(zhì)上是由生計(jì)資本和風(fēng)險(xiǎn)沖擊共同作用的結(jié)果[18], 生計(jì)資本是抵御風(fēng)險(xiǎn)沖擊的基礎(chǔ)。因此, 貧困農(nóng)戶脆弱性研究能有效識(shí)別微觀層面的脆弱群體, 降低脆弱農(nóng)戶返貧的概率, 指導(dǎo)農(nóng)村扶貧政策的制定和調(diào)整[19]。國(guó)外學(xué)者在測(cè)度發(fā)展中國(guó)家的貧困脆弱性時(shí)往往根據(jù)面板數(shù)據(jù)構(gòu)建測(cè)量模型, 進(jìn)而分析不同影響因素下家庭貧困脆弱性的方法[20], 數(shù)據(jù)較難獲取; 國(guó)內(nèi)基于生計(jì)資本的研究大多側(cè)重于特殊地域環(huán)境下的生計(jì)脆弱性和生計(jì)策略, 結(jié)論往往帶有特殊性。本文在分析農(nóng)戶生計(jì)狀況的同時(shí), 參照DFID的可持續(xù)生計(jì)框架對(duì)生計(jì)資本的劃分, 以及閻建忠、李小云等[9,11,21-22]學(xué)者的相關(guān)研究, 將風(fēng)險(xiǎn)和適應(yīng)能力加入貧困評(píng)價(jià)指標(biāo), 從風(fēng)險(xiǎn)、生計(jì)資本和適應(yīng)能力3個(gè)方面構(gòu)建了貧困農(nóng)戶的脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo), 綜合分析農(nóng)戶的脆弱性。同時(shí)根據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)量化結(jié)果, 又選取了主要的影響因素重點(diǎn)分析, 研究結(jié)果更具體, 而且選取的研究區(qū)具有典型性和代表性, 不是特殊地域環(huán)境下特殊生活方式的貧困群體, 對(duì)于以后扶貧政策的制定和相關(guān)貧困研究具有參考意義。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

“三西”地區(qū)之一的定西, 大多是黃土丘陵區(qū), 自然條件惡劣, 災(zāi)害頻發(fā), 積聚著大量貧困人口, 研究區(qū)所在岷縣又是定西市貧困度最深的縣市之一。坪上村位于岷縣西北部, 地處洮河南岸, 地勢(shì)南高北低, 平均海拔2 500 m。全村轄6個(gè)社, 267戶, 共1 007人, 耕地面積共46.7 hm2, 人均不足0.05 hm2, 且均為旱地。收入主要來(lái)源于外出務(wù)工和藥材種植, 藥材以當(dāng)歸()和黨參()為主。根據(jù)甘肅省精準(zhǔn)扶貧大數(shù)據(jù)庫(kù)資料顯示, 全村2013年底建檔立卡貧困人口171戶607人, 人均收入2 100元, 2014年度貧困發(fā)生率為44.83%, 實(shí)際脫貧人數(shù)59戶208人, 未脫貧人數(shù)112戶399人。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

基于參與式農(nóng)村評(píng)估(PRA)方法, 利用問(wèn)卷調(diào)查、訪談法以及觀察法獲取數(shù)據(jù)。2016年5月對(duì)全村農(nóng)戶進(jìn)行了入戶調(diào)查, 主要從家庭成員基本情況、資本情況、家庭生計(jì)、社會(huì)參與和政策認(rèn)知情況以及家庭內(nèi)外部關(guān)系等方面展開(kāi)。由于很多家庭成年人長(zhǎng)期在外打工, 家中無(wú)人或只有老人和兒童, 對(duì)基本情況不甚了解, 無(wú)法進(jìn)行相關(guān)的調(diào)查, 所以共調(diào)查159戶, 收回有效問(wèn)卷158份, 其中1社17份, 2社20份, 3社33份, 4社43份, 5社27份, 6社18份, 對(duì)于缺失和有明顯誤差的部分?jǐn)?shù)據(jù)借助精準(zhǔn)扶貧大數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了補(bǔ)充修正。雖然調(diào)查沒(méi)有覆蓋到全村農(nóng)戶, 但和實(shí)際了解的情況以及統(tǒng)計(jì)資料相比, 發(fā)現(xiàn)獲得的數(shù)據(jù)基本能反映研究區(qū)農(nóng)戶的情況。

1.3 研究方法

數(shù)據(jù)處理。由于調(diào)研得到的數(shù)據(jù)在量綱、數(shù)量級(jí)等方面存在很大差異, 不便于分析, 所以需要對(duì)原始數(shù)據(jù)先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理, 本文采用在生計(jì)資本量化研究中被眾多學(xué)者廣泛使用的極差標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行處理。而對(duì)于在調(diào)研中難以量化的一些指標(biāo)數(shù)據(jù), 先對(duì)其間接評(píng)價(jià)賦值, 再進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

評(píng)估方法與指標(biāo)構(gòu)建。目前脆弱性量化測(cè)度的方法有很多, 主要可分為模型評(píng)價(jià)法和綜合指數(shù)法。其中綜合指數(shù)法因簡(jiǎn)單易操作, 在脆弱性評(píng)價(jià)中較為常用[23]。本文根據(jù)所得數(shù)據(jù), 采用綜合指數(shù)法對(duì)研究區(qū)農(nóng)戶的脆弱性進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析。從風(fēng)險(xiǎn)()、生計(jì)資本()和適應(yīng)能力()3個(gè)方面構(gòu)建貧困農(nóng)戶的脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系, 即農(nóng)戶的脆弱性()=風(fēng)險(xiǎn)()-生計(jì)資本()-適應(yīng)性(), 脆弱性值越大表明越脆弱。具體的指標(biāo)選擇、權(quán)重及相關(guān)說(shuō)明見(jiàn)表1。在確定各指標(biāo)權(quán)重時(shí), 為了避免主觀因素和信息重疊帶來(lái)的偏差, 采用熵值法對(duì)選取的各分項(xiàng)指標(biāo)分別賦予相應(yīng)的權(quán)重。最后將賦予各相應(yīng)權(quán)重的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)數(shù)據(jù)加權(quán)求和, 得分即為農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)值、生計(jì)資本值和適應(yīng)值。

農(nóng)戶類型劃分。為了更好地認(rèn)識(shí)影響農(nóng)戶脆弱性的不同因子以及貧困農(nóng)戶生計(jì)資本的狀況[24], 根據(jù)數(shù)據(jù)的量化分析結(jié)果, 選取對(duì)研究區(qū)農(nóng)戶脆弱性影響較大的幾個(gè)指標(biāo)因子, 從家庭人均收入、成年勞動(dòng)力受教育水平、戶主年齡和生計(jì)資本狀況4個(gè)方面對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行簡(jiǎn)單的類型劃分。表2為不同劃分依據(jù)下的農(nóng)戶戶數(shù)及人均收入情況。

表1 貧困農(nóng)戶脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)、權(quán)重及說(shuō)明

Table 1 The vulnerability assessment indicators, weights, and assignment of poor farmers

類別Category指標(biāo)與權(quán)重(W)Index and weight賦值說(shuō)明及計(jì)算Assignment and calculate 風(fēng)險(xiǎn)(R) RisksR=R1×WR1+R2×+R3×WR3+R4×WR4+R5×WR5 人力風(fēng)險(xiǎn)R1 (=0.145 5)Human sources risk身患?xì)埣?、重病?歲以下兒童及80歲以上老人數(shù)量占比。Proportion of disabled, seriously ill, children under 3 and olds over 80 years old 自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)R2 (=0.237 7)Natural disaster risk“家庭是否遭受到自然災(zāi)害或受到環(huán)境污染的影響”, “是”為1, “否”為0。Whether it is affected by natural disasters or environmental pollution, “Yes” is assigned 1, and “No” is assigned 0. 經(jīng)濟(jì)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)R3 (=0.258 8)Economic activity risk外出務(wù)工機(jī)會(huì)的多少來(lái)衡量, 分為很多、比較多、一般、較少和沒(méi)有, 分別賦值0、0.25、0.50、0.75和1.00。Opportunity for migrant workers: a great many = 0, many = 0.25, general = 0.50, few = 0.75, no =1.00 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)R4 (=0.180 8)Market risk農(nóng)業(yè)收入占總收入比重。Proportion of agricultural income of total income 突發(fā)事件R5(=0.177 6)Emergencies家庭近兩年面臨的較大事件和困難, 用農(nóng)戶在所列選項(xiàng)中勾選的數(shù)量表示。Number of major events and difficulties faced by families in recent two years 生計(jì)資本(L)Livelihood capitalL=N+H+P+F+S 自然資本(N)Natural capitalN=N1×WN1+N2×WN2+N3×WN3 耕地面積N1(=0.065 8)Cultivated land area農(nóng)戶所擁有的土地資源。Land resources owned by farmers 林地面積N2(=0.063 2)Woodland area農(nóng)戶所擁有的林地資源。Forest land resources owned by farmers 藥材種植面積N3 (=0.0639)Herb medicine area農(nóng)戶藥材種植面積。Farmers’ herb medicine planting area 人力資本(H)Human capitalH=H1×WH1+H2×WH2+H3×WH3 家庭整體勞動(dòng)能力H1 (=0.0671)Overall working capacity of the family分為非勞動(dòng)力(0~9歲兒童、75歲以上老人和殘疾人、重病者)、半勞動(dòng)力(10~16歲、60~75歲成員)和全勞動(dòng)力, 分別賦值為0、0.5和1.0, 然后加總求和。Non-labor, semi-labor, and full labor are assigned 0, 0.5, and 1.0, and then sum up. 成年勞動(dòng)力受教育水平H2 (=0.0657)Adult labor education level分為文盲、小學(xué)、初中、高中或中專、大專及以上5類, 分別賦值0、0.25、0.50、0.75和1.00, 然后將所得值加總。Illiteracy, primary school, junior high school, senior high school and college or university are assigned 0, 0.25, 0.50, 0.75 and 1.00, and then sum up. 家庭中是否有至少1個(gè)健康男性成年勞動(dòng)力H3(=0.072 3)Healthy male adult labor“是”賦值為1, “否”賦值為0?！癥es” is assigned 1, and “No” is assigned 0. 物質(zhì)資本(P)Physical capitalP=P1×WP1+P2×WP2+P3×WP3 家庭住房情況P1 (=0.065 5)Family housing situation草房、土木房、磚瓦房和混凝土, 分別賦值0、0.3、0.6和1.0; 2間以下、2~4間、5~7間、8~10間、10~15間和15間以上6類, 分別賦值為0、0.25、0.50、0.75、1.00和1.50, 然后將住房類型和對(duì)應(yīng)間數(shù)加總。The type of family housing and the number of corresponding rooms are assigned and added separately. Thatched cottage, earth-wood house, brick house and concrete house are assigned 0, 0.3, 0.6 and 1.0. Less than 2, 2 - 4, 5 - 7, 8 - 10, 10 - 15, and > 15 rooms per house are assigned 0, 0.25, 0.50, 0.75, 1.00 and 1.50. 家庭固定資產(chǎn)情況P2 (=0.067 3)Family fixed assets在所列18項(xiàng)固定資產(chǎn)中農(nóng)戶所擁有資產(chǎn)的選項(xiàng)數(shù)。Number of options owned by the farmers in the 18 fixed assets listed. 養(yǎng)殖情況P3 (=0.061 1)Breeding situation雞鴨為0.1, 豬為0.5, 羊?yàn)?.0, 驢/騾為1.5, 牲畜數(shù)量和種類相乘加總。The number and type of livestock are assigned and multiplied together. Chicken and duck, pig, sheep and donkey/mule are assigned 0.1, 0.5, 1.0 and 1.5. 金融資本(F)Financial capitalF=F1×WF1+F2×WF2+F3×WF3 家庭人均年收入F1 (=0.062 6)Annual household income包括家庭經(jīng)營(yíng)性收入、工資性收入、財(cái)產(chǎn)性收入以及轉(zhuǎn)移性收入等。Including family business income, wage income, property income and transfer income.

表1 續(xù)

類別Category指標(biāo)與權(quán)重(W)Index and weight賦值說(shuō)明及計(jì)算Assignment and calculate 金融資本(F)Financial capital獲得借貸的機(jī)會(huì)F2 (=0.070 3)Chance to get a loan“親戚能否借錢”和“家庭是否有貸款”來(lái)衡量, 前者按“不知道、能和不能”分別賦值0.5、1.0和0, 后者“是”為1, “否”為0, 然后二者求和。Measured by whether “relatives can borrow money” and “whether the family has a loan”. For the former, “Don’t know”, “Yes” and “No” are assigned 0.5, 1.0 and 0; for the later, Yes” and “No” are assigned 1 and 0. 家庭收入狀況滿意度F3 (=0.068 5)Satisfaction of family income分為非常不滿意、比較不滿意、一般、比較滿意和非常滿意5個(gè)層次, 分別賦值0、0.25、0.50、0.75和1.00。Divided into 5 levels of very dissatisfied, dissatisfied, general, satisfied and very satisfied and assigned 0, 0.25, 0.50, 0.75 and 1.00. 社會(huì)資本(S)Social capitalS=S1×WS1+S2×WS2+S3×WS3 家庭人情來(lái)往支出S1(=0.068 1)Disbursement of human relations過(guò)去一年家庭參與親戚朋友婚喪嫁娶禮金支出, 分為0元、1~500元、500~1 000元、1 000~1 500元、1 500~2 000元以及2 000元以上6個(gè)等級(jí), 分別賦值0、0.25、0.5、0.75、1和1.5。The gift money expenditure is divided into 6 levels of 0, 1-500 ￥, 500-1 000 ￥, 1 000-1 500 ￥, 1 500-2 000 ￥ and >2 000 ￥, which are assigned 0, 0.25, 0.5, 0.75, 1 and 1.5, respectively. 與村干部的關(guān)系S2(=0.071 0)Relationship with village officials分為很差、差、一般、較好和很好5個(gè)程度, 賦值0、0.25、0.50、0.75和1.00。Very poor, poor, general, good and very good, assigned 0, 0.25, 0.50, 0.75 and 1.00. 在本村的威望S3 (=0.067 8)Prestige in the village分為幾乎沒(méi)有、較低、一般、較高和很高, 賦值0、0.25、0.50、0.75和1.00。Almost no, lower, average, higher and very high, assigned 0, 0.25, 0.50, 0.75 and 1.00. 適應(yīng)性(A)AdaptabilityA=A1×WA1+A2×WA2+A3×WA3+A4×WA4+A5×WA5 外出務(wù)工情況A1(=0.197 7)Out-of-town employment務(wù)工收入占總收入比重來(lái)衡量。The income of migrant workers accounts for the total income. 農(nóng)戶參與合作社的狀況A2 (=0.154 6)Farmers’ participation in cooperatives設(shè)為二分變量, “是”為1, “否”為0。Set to the binary variable, “Yes” is assigned 1, and “No” is assigned 0. 農(nóng)閑時(shí)間的利用方式A3(=0.236 6)The use of leisure time分為消遣、學(xué)技術(shù)、打工掙錢、做小買賣和其他, 賦值0、0.50、0.75、0.75和0.25。Recreation, attending technology training, working part time, doing small business and others are assigned 0, 0.50, 0.75, 0.75 and 0.25, respectively. 參加培訓(xùn)情況A4(=0.171 9)Participate in training從未參加為0, 偶爾參加為0.5, 經(jīng)常參加為1。Never participation is assigned 0, occasional participation is assigned 0.5, and often participation is assigned 1. 對(duì)國(guó)家政策關(guān)注度A5(=0.239 2)Attention to national policy分為毫不關(guān)注、幾乎不關(guān)注、一般、偶爾關(guān)注和經(jīng)常關(guān)注5個(gè)程度, 分別賦值0、0.25、0.50、0.75和1。Divided into 5 attention degrees of never, hardly, general, occasional and often, and assigned 0, 0.25, 0.50, 0.75 and 1.00. 脆弱性(V)VulnerabilityV=R-L-A

表2 研究區(qū)不同類型農(nóng)戶特征

1)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)值見(jiàn)表1。1) The standard value is showed in the table 1.

2 結(jié)果與分析

2.1 農(nóng)戶的脆弱性現(xiàn)狀

從圖1a可以看出, 農(nóng)戶的自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值較其他風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值高。調(diào)查中超過(guò)60%的農(nóng)戶受自然災(zāi)害影響嚴(yán)重, 對(duì)于從事種植業(yè)的家庭來(lái)說(shuō), 干旱均不同程度地影響了家庭生計(jì)。外出務(wù)工機(jī)會(huì)相比以往也大幅減少, 超過(guò)90%的農(nóng)戶反映近年務(wù)工機(jī)會(huì)很少, 自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重影響農(nóng)戶生活。人力風(fēng)險(xiǎn)值最低, 說(shuō)明研究區(qū)青壯年勞動(dòng)力充足, 家庭中身患?xì)埣?、重病等成員以及需要額外花精力撫養(yǎng)的人口比重較低。

從圖1b可以看出, 農(nóng)戶的社會(huì)資本和人力資本較高, 其次是金融資本, 物質(zhì)資本和自然資本最低。農(nóng)村社會(huì)是一個(gè)人情社會(huì), 亦有學(xué)者稱社會(huì)資本是“窮人的資本”[25]。農(nóng)戶的社會(huì)資本最高, 說(shuō)明農(nóng)戶在遇到風(fēng)險(xiǎn)沖擊時(shí)可以得到較好的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)支持。人力資本值也較高, 則說(shuō)明該區(qū)人力資本并不缺乏, 貧困的原因也不是缺少勞動(dòng)力。由于所處地區(qū)自然資源的限制, 農(nóng)戶擁有的土地資源量少質(zhì)差, 自然資本偏低。物質(zhì)資本可以反映農(nóng)戶物質(zhì)方面的生活, 物質(zhì)資本低, 說(shuō)明研究區(qū)農(nóng)戶生活水平較低。

從圖1c可以看出, 農(nóng)戶對(duì)國(guó)家政策的關(guān)注度和農(nóng)閑時(shí)間的利用方式這兩個(gè)指標(biāo)值較高。電視、手機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的普及使得即便在偏遠(yuǎn)山區(qū), 農(nóng)戶也能方便快速地了解到各種信息, 對(duì)國(guó)家政策的關(guān)注度也就較高; 農(nóng)閑時(shí)間的利用方式指標(biāo)值高說(shuō)明在應(yīng)對(duì)土地資源短缺等風(fēng)險(xiǎn)時(shí), 農(nóng)戶可以用其他手段來(lái)提高收入。根據(jù)了解到的情況, 研究區(qū)所在村創(chuàng)辦了一個(gè)養(yǎng)羊合作社, 但由于羊價(jià)下跌以及經(jīng)營(yíng)管理不善, 合作社經(jīng)營(yíng)情況很不樂(lè)觀, 甚至入不敷出, 調(diào)查時(shí)合作社已轉(zhuǎn)給私人承包, 農(nóng)戶參加意愿也很低, 因此參加合作社情況的指標(biāo)值較低。村上每年會(huì)舉辦3~4次的農(nóng)業(yè)、養(yǎng)殖等培訓(xùn), 但參加戶數(shù)亦是寥寥無(wú)幾, 一來(lái)是農(nóng)戶“農(nóng)忙種地, 農(nóng)閑打工”, 無(wú)暇去參加; 二來(lái)更多農(nóng)戶反映, 培訓(xùn)活動(dòng)實(shí)際幫助不大, 很多是為了完成扶貧任務(wù), 參加不過(guò)是浪費(fèi)時(shí)間。

圖1 研究區(qū)農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)(a)、生計(jì)資本(b)和適應(yīng)能力(c)評(píng)價(jià)指標(biāo)值

根據(jù)農(nóng)戶戶均風(fēng)險(xiǎn)值、生計(jì)資本值和適應(yīng)能力值計(jì)算出的脆弱性均值為-0.516 8, 其中風(fēng)險(xiǎn)值超過(guò)均值的農(nóng)戶占總戶數(shù)的51%, 生計(jì)資本值不足均值的農(nóng)戶占總戶數(shù)的49%, 適應(yīng)能力值低于均值的農(nóng)戶比重為49%, 脆弱性高于均值的農(nóng)戶占總戶數(shù)的49%。研究區(qū)有一半的農(nóng)戶遭受著高風(fēng)險(xiǎn)的沖擊、生計(jì)資本嚴(yán)重缺乏、適應(yīng)能力低下。在旱災(zāi)嚴(yán)重、就業(yè)機(jī)會(huì)減少的風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境中, 能直接創(chuàng)收的自然、物質(zhì)和金融資本的缺乏, 以及適應(yīng)性舉措的無(wú)效和適應(yīng)能力的低下, 使得研究區(qū)農(nóng)戶生活水平較低, 脆弱程度很高。雖然社會(huì)資本和人力資本較高, 但因缺少技術(shù)以及自身動(dòng)力不足等原因, 無(wú)法有效提高農(nóng)戶的富裕水平, 研究區(qū)貧困狀況依舊很嚴(yán)峻。

2.2 收入水平對(duì)農(nóng)戶脆弱性的影響

農(nóng)戶的生計(jì)資本因其收入水平的高低呈現(xiàn)出較大差異。高收入農(nóng)戶的自然、人力、物質(zhì)、金融和社會(huì)資本都遠(yuǎn)高于中低收入水平的農(nóng)戶, 其生計(jì)資本指標(biāo)值分別是低收入和中等收入農(nóng)戶的1.87倍和1.93倍。從圖2a可以看出, 低收入農(nóng)戶和中等收入農(nóng)戶的各項(xiàng)生計(jì)資本指標(biāo)都非常接近, 而高收入農(nóng)戶的各項(xiàng)生計(jì)指標(biāo)與中低收入農(nóng)戶差異較大, 且生計(jì)資本各指標(biāo)的高低并不與收入的高低存在著相關(guān)關(guān)系, 低收入農(nóng)戶和中等收入農(nóng)戶相比, 其擁有的自然、人力和物質(zhì)資本反倒高于中等收入農(nóng)戶。高、中、低收入水平的農(nóng)戶, 人力資本和社會(huì)資本都比其他3類生計(jì)指標(biāo)要高, 自然資本最低, 其次是物質(zhì)資本, 金融資本水平居中。

圖2 研究區(qū)不同收入水平農(nóng)戶的生計(jì)資本指標(biāo)值(a)和脆弱性指標(biāo)值(b)

從圖2b可以看出, 農(nóng)戶的脆弱性隨著收入水平的提高而降低, 高收入農(nóng)戶的脆弱性遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于中、低收入水平的農(nóng)戶, 中、低收入水平的農(nóng)戶脆弱性差別不大。具體來(lái)說(shuō), 高收入農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)值和適應(yīng)能力值均高于低收入和中等收入水平農(nóng)戶, 中等收入水平農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)值低于低收入農(nóng)戶, 而適應(yīng)能力高于低收入農(nóng)戶。高收入農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)高, 究其原因, 在于其擁有的自然資本、物質(zhì)資本等相對(duì)較多, 在經(jīng)歷災(zāi)害時(shí)損失大,且因較多人力資源的閑置使得在面臨外出務(wù)工機(jī)會(huì)減少等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)影響更大。高、中、低收入水平農(nóng)戶的適應(yīng)能力與收入呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系, 說(shuō)明收入越高適應(yīng)能力越強(qiáng)。但農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)和生計(jì)資本指標(biāo)與收入水平并無(wú)明顯的相關(guān)關(guān)系, 中等收入水平的農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)和生計(jì)資本值最低。

2.3 受教育水平對(duì)農(nóng)戶脆弱性的影響

研究區(qū)農(nóng)戶的生計(jì)資本與受教育水平呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系, 受教育水平越高, 生計(jì)資本值也越高。從圖3a可以看出, 高教育水平農(nóng)戶的自然、人力、物質(zhì)、金融和社會(huì)資本均最高, 其次是中等教育水平農(nóng)戶, 低教育水平的農(nóng)戶各項(xiàng)生計(jì)指標(biāo)值最低。5類生計(jì)資本指標(biāo)中高、中、低教育水平農(nóng)戶的社會(huì)資本和人力資本最高, 其次是金融資本和物質(zhì)資本, 自然資本最低。

圖3 研究區(qū)不同受教育水平農(nóng)戶的生計(jì)資本指標(biāo)值(a)和脆弱性指標(biāo)值(b)

從圖3b可以看出, 不同受教育水平農(nóng)戶的脆弱性隨著受教育水平的提高而降低, 即受教育水平越低, 脆弱程度越高。具體來(lái)說(shuō), 農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)、適應(yīng)能力和生計(jì)資本指標(biāo)與農(nóng)戶的受教育水平呈現(xiàn)明顯的相關(guān)關(guān)系, 風(fēng)險(xiǎn)值隨教育水平提高而降低, 適應(yīng)能力則隨教育水平的提高而明顯增加, 即受教育水平越高, 農(nóng)戶擁有的生計(jì)資本越多, 遭受風(fēng)險(xiǎn)的影響越小, 適應(yīng)能力越強(qiáng)。

2.4 戶主年齡因素對(duì)農(nóng)戶脆弱性的影響

研究區(qū)農(nóng)戶以中青年戶主型和中年戶主型家庭為主, 占總調(diào)查戶數(shù)的80%。中青年戶主型農(nóng)戶的生計(jì)資本最高, 其次是中年和青年戶主型農(nóng)戶, 老年戶主型農(nóng)戶的生計(jì)資本最低。從圖4a可以看出, 中青年戶主型農(nóng)戶的自然資本、物質(zhì)資本和社會(huì)資本均高于其他戶主型農(nóng)戶; 中年戶主型農(nóng)戶的人力資本比其他戶主型農(nóng)戶的要高; 青年戶主型農(nóng)戶的金融資本在4類戶主型農(nóng)戶中最高, 而自然資本則最低; 老年戶主型農(nóng)戶的各類資本普遍最低, 而金融資本較高, 原因在于老年人普遍享受著國(guó)家養(yǎng)老補(bǔ)助、低保等, 補(bǔ)貼性收入占家庭收入的很大部分。除老年戶主型農(nóng)戶外, 其他4類農(nóng)戶的5類生計(jì)資本排序?yàn)? 社會(huì)資本>人力資本>金融資本>物質(zhì)資本>自然資本。

圖4 研究區(qū)不同年齡段戶主農(nóng)戶的生計(jì)資本指標(biāo)值(a)和脆弱性指標(biāo)值(b)

從圖4b可以看出, 農(nóng)戶的脆弱性高低與不同年齡戶主型農(nóng)戶的生計(jì)資本、適應(yīng)性大小相一致, 都是中青年戶主型農(nóng)戶<中年戶主型農(nóng)戶<青年戶主型農(nóng)戶<老年戶主型農(nóng)戶。老年戶主型農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)最低, 中年戶主型農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)最高, 究其原因, 在于中年戶主型農(nóng)戶易受自然災(zāi)害和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響, 而老年戶主型農(nóng)戶的各風(fēng)險(xiǎn)值都相對(duì)較低; 青年戶主型農(nóng)戶和中青年戶主型農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)居中。適應(yīng)能力則是中青年戶主型農(nóng)戶最高, 老年戶主型農(nóng)戶最低, 中年戶主型農(nóng)戶的適應(yīng)能力也較高。

2.5 生計(jì)資本對(duì)農(nóng)戶脆弱性的影響

圖5a縱向來(lái)看, 各類農(nóng)戶的自然資本和物質(zhì)資本均遠(yuǎn)低于其他類生計(jì)資本, 金融資本在5項(xiàng)生計(jì)資本指標(biāo)中居中; 除去社會(huì)資本缺乏型農(nóng)戶, 各類農(nóng)戶的社會(huì)資本都是最高, 其次是人力資本。橫向來(lái)看, 資本搭配合理型農(nóng)戶的各生計(jì)資本指標(biāo)值都是最高; 多種資本缺乏型農(nóng)戶的各生計(jì)資本指標(biāo)值普遍最低。

各生計(jì)資本類型農(nóng)戶的脆弱性從高到低的排列基本與風(fēng)險(xiǎn)值的排列相一致, 隨著適應(yīng)能力和生計(jì)資本值的增大而降低。從圖5b可以看出, 農(nóng)戶的脆弱性從高到低排列為: 多種資本缺乏型>人力資本缺乏型>社會(huì)資本缺乏型>金融資本缺乏型農(nóng)戶>物質(zhì)資本缺乏型農(nóng)戶>自然資本缺乏型農(nóng)戶>資本搭配合理型農(nóng)戶。多種資本缺乏型農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)高, 生計(jì)資本和適應(yīng)能力低, 而資本搭配合理型農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)低, 生計(jì)資本和適應(yīng)能力高; 適應(yīng)能力值高的農(nóng)戶類型是自然資本缺乏型農(nóng)戶和物質(zhì)資本缺乏型農(nóng)戶。由此可以看出, 農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)以及適應(yīng)能力與農(nóng)戶的資本狀況有著密切的關(guān)系, 資本搭配合理則受風(fēng)險(xiǎn)的影響小, 適應(yīng)能力強(qiáng), 脆弱程度低; 反之, 若各生計(jì)資本都較缺乏, 則脆弱程度高。

3 結(jié)論與討論

本文以甘肅省岷縣坪上村為例, 基于DFID的可持續(xù)生計(jì)框架對(duì)生計(jì)資本的劃分, 以風(fēng)險(xiǎn)-生計(jì)資本-適應(yīng)能力為界面構(gòu)建了貧困農(nóng)戶的脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo), 重點(diǎn)研究收入、受教育水平、戶主年齡以及生計(jì)資本等因素對(duì)農(nóng)戶生計(jì)和脆弱性的影響。研究表明, 貧困農(nóng)戶的脆弱性與農(nóng)戶的收入水平、受教育水平、戶主年齡以及生計(jì)資本擁有狀況都存在著明顯的相關(guān)關(guān)系, 這也與其他學(xué)者的研究結(jié)果相一致[11-12,24]。脆弱性與收入水平、受教育水平負(fù)相關(guān), 中青年戶主型農(nóng)戶的脆弱性最低, 老年戶主型農(nóng)戶脆弱性最高; 資本搭配合理則遭受風(fēng)險(xiǎn)的影響小, 適應(yīng)能力強(qiáng), 脆弱程度低。研究區(qū)農(nóng)戶的社會(huì)資本和人力資本較高, 而自然資本和物質(zhì)資本偏少, 生活水平較低; 風(fēng)險(xiǎn)因素中農(nóng)戶的自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)比其他風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值高; 適應(yīng)能力普遍較低, 很多應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的適應(yīng)性舉措并沒(méi)有發(fā)揮出實(shí)際效果。在自然條件惡劣、生態(tài)脆弱、基礎(chǔ)設(shè)施落后以及內(nèi)生發(fā)展動(dòng)力不足的偏遠(yuǎn)山區(qū)[26], 貧困農(nóng)戶異常脆弱。

圖5 研究區(qū)不同生計(jì)資本缺乏型農(nóng)戶的生計(jì)資本指標(biāo)值(a)和脆弱性指標(biāo)值(b)

中國(guó)經(jīng)過(guò)改革開(kāi)放和農(nóng)村反貧困政策從體制改革到造血式開(kāi)發(fā)反貧困的調(diào)整, 反貧困工作取得了很大的成效[27]。但以經(jīng)濟(jì)緩貧為特征的開(kāi)發(fā)式扶貧工作, 經(jīng)歷了“高投入高效益”之后呈現(xiàn)遞減態(tài)勢(shì)[28], 貧困問(wèn)題依舊是制約中國(guó)實(shí)現(xiàn)全面小康的瓶頸, 已經(jīng)脫貧的家庭極易受各種沖擊的影響而返貧。結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況和研究結(jié)果, 我們認(rèn)為提高富裕水平、降低脆弱性的關(guān)鍵在于從貧困農(nóng)戶自身的生計(jì)狀況出發(fā), 增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)和保障機(jī)制, 提高生計(jì)多樣性和應(yīng)對(duì)能力。具體來(lái)說(shuō): 1)發(fā)展特色產(chǎn)業(yè), 突破資源約束。以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為中心建立藥材收集、加工中心, 創(chuàng)立自己的品牌, 開(kāi)發(fā)養(yǎng)生產(chǎn)品, 如特色藥材餐飲等; 建設(shè)馬鈴薯()擴(kuò)繁基地, 推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化和機(jī)械化進(jìn)程。2)拓展勞務(wù)市場(chǎng), 擴(kuò)大就業(yè)途徑。建立完善的勞務(wù)輸出網(wǎng)絡(luò), 加大勞務(wù)技能培訓(xùn)、信息發(fā)布力度以及鞏固勞務(wù)基地協(xié)作關(guān)系等。3)改善自然條件, 增加土地產(chǎn)出。請(qǐng)水利專家實(shí)地考察地形、水位等情況, 合理利用洮河水和地下水。4)完善網(wǎng)絡(luò)體系, 建立互助平臺(tái)。構(gòu)建省-縣-鄉(xiāng)-村4級(jí)農(nóng)村信息公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)體系, 在農(nóng)戶種植、養(yǎng)殖、就業(yè)、教育等方面提供技術(shù)幫助、價(jià)格咨詢、信息共享等; 改進(jìn)養(yǎng)羊合作社管理模式, 重視養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展, 建立以合作社為模式的風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)互助平臺(tái)等。

貧困領(lǐng)域已有的脆弱性研究取得了很大的成果, 拓展了貧困研究的視野, 但也存在一些值得重視的問(wèn)題。本文通過(guò)脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算的脆弱性高低只是一個(gè)相對(duì)的程度, 農(nóng)戶的真實(shí)貧困狀況以及脆弱性還受許多其他復(fù)雜因素的影響。此外, 農(nóng)戶信息和數(shù)據(jù)的缺失在一定程度上限制了相關(guān)的研究。因此, 微觀層面農(nóng)戶脆弱性研究還需加強(qiáng), 評(píng)價(jià)指標(biāo)的建立仍需進(jìn)一步的檢驗(yàn)和調(diào)整, 風(fēng)險(xiǎn)管理及貧困預(yù)測(cè)和返貧預(yù)防是研究的重點(diǎn)。在當(dāng)前精準(zhǔn)扶貧的大環(huán)境下, 政策制定更應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)脆弱群體的識(shí)別, 把脆弱群體作為前瞻性反貧和減貧政策的重點(diǎn)研究對(duì)象, 建立農(nóng)戶調(diào)查的數(shù)據(jù)庫(kù), 實(shí)現(xiàn)資源共享, 這對(duì)于加強(qiáng)貧困研究、提高反貧效率具有重大意義。

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Analysis of vulnerability of poor farmers using sustainable livelihood analysis framework: A case of Pingshang Village in Min County, Gansu Province*

FENG Jiao1,3, CHEN Yong1, ZHOU Lihua1,2, HOU Caixia1,3, WANG Rui4

(1.Key Laboratory of Desert and Desertification,Northwest Institute of Eco-Environment and Resources, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China; 2. Institute of Science and Development, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China; 3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China; 4. School of Land and Resources, China West Normal University, Nanchong 637009, China)

Traditional researches have focused on the definition, measurement, root causes and reduction strategies of poverty. With the application of concepts such as “ability” and “risk” in the field of poverty research, vulnerability has become a hotspot of poverty research because of its forward-looking perspective. In the face of unfavorable external shocks, poor people generally have high vulnerability. The vulnerability of poverty research can predict the future of poverty, improve the efficiency of poverty reduction and take into account the risk of future shocks and ability to cope with risk. The vulnerability research based on livelihood capital can effectively be used to identify vulnerable groups and guide the formulation and adjustment of rural poverty alleviation policies. Studies of vulnerability to poverty are mainly aimed at the meaning and the measurement of poverty. Domestic literatures combined with actual situation have mostly drawn lessons on foreign to empirical tests with relevant survey data. Taking Pingshang Village in Minxian County as the research area, this paper constructed an evaluation index of vulnerability of poor households from three aspects — risk, livelihood capital and adaptability. We used household index data to analyze the key factors that affect the vulnerability of poor farmers based on the comprehensive index method and according to the divisions of sustainable livelihood framework of livelihood capital. The aim of the study was to provide references for effectively distinguishing vulnerable groups of poor farmers, and establishing and adjusting the policy of rural poverty alleviation. The results showed that: 1) social and human capitals of Pingshang Village farmers were high and natural and material capitals low. 2) The farmers’ natural disaster and economic activity risk indexes were high. 3) Adaptability was generally low and many adaptive measures to deal with the risk had no practical effect. 4) The vulnerability of farmers was negatively correlated with income and education levels. The vulnerability of young and middle-aged households was lowest, and households headed by the elderly were the most vulnerable. Risk and adaptability were closely related with capital status of farmers. If capital was reasonable, impact of risk was generally small, adaptability strong and fragility low. Half of rural households in the study area suffered high-risk shocks, severe lack of livelihood capital, low adaptive capacity and high levels of vulnerability. Based on the conclusions and actual situations in the study area, suggestions were put forward to reduce vulnerability of poor farmers. This included developing characteristic industries, changing traditional modes, expanding labor markets, improving network systems and establishing mutual help platforms. In order to identify vulnerability of disadvantaged groups at micro-scale, poverty alleviation policies needed to strengthen identification of vulnerable groups. The establishment of poverty vulnerability assessment indicators still needed further inspection and adjustment. Risk management, poverty forecasting and anti-poverty were key research priorities.

Poverty; Farmers; Livelihood capital; Vulnerability; Risk index; Adaptability

, FENG Jiao, E-mail: fengjiao100@163.com

Mar. 27, 2018;

May 29, 2018

F320

A

1671-3990(2018)11-1752-11

10.13930/j.cnki.cjea.180300

2018-03-27

2018-05-29

* This study was supported by the Science and Technology Achievements Transformation Fund Project of the Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute, Chinese Academy of Sciences (Y555L11001).

* 中國(guó)科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所科技成果轉(zhuǎn)化引導(dǎo)基金項(xiàng)目(Y555L11001)資助

馮嬌, 主要研究方向?yàn)樯鷳B(tài)經(jīng)濟(jì)與區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。E-mail: fengjiao100@163.com

馮嬌, 陳勇, 周立華, 侯彩霞, 王睿. 基于可持續(xù)生計(jì)分析框架的貧困農(nóng)戶脆弱性研究——以甘肅省岷縣坪上村為例[J]. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2018, 26(11): 1752-1762

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