多维生计风险与农户生计韧性：来自中国四川省的实证证据

《Frontiers in Sustainable Food Systems》：Livelihood risks and resilience of rural households: evidence from Sichuan Province, China

　　

摘要 洪水易发区的农村家庭面临多重叠加的生计风险，然而关于特定风险维度与生计韧性不同组成部分之间关联的证据仍然有限。本研究考察了中国四川省三个县农村家庭中这些关联。研究数据来自高县、夹江县和岳池县540户农村家庭的横截面问卷调查。研究构建了健康、环境、金融和社会风险的综合指数，以及缓冲能力（buffering capacity）、自组织能力（self-organization capacity）和学习能力（learning capacity）的综合指数。采用含县级固定效应的分数logit模型（fractional logit model）估计调整后的关联，推断基于村级聚类的野引导（wild-bootstrap）程序。社会风险与缓冲能力、自组织能力、学习能力及整体生计韧性呈负相关。健康风险在10%水平上与自组织能力呈负相关，在5%水平上与整体生计韧性呈负相关，但与缓冲能力或学习能力无显著关联。在基线模型中，金融风险与整体生计韧性呈正相关，但该关联在排除贷款金额指标后不再稳健。环境风险与任何韧性结果均无统计学显著关联。生计风险与韧性之间的关联具有维度特异性，不应被解释为因果关系。研究结果将社会支持和卫生服务可及性确定为当地进一步评估的优先事项，而金融脆弱性应与信贷获取相区分，环境干预措施应以当地灾害和项目绩效的额外证据为指导。

一、研究背景与问题提出

洪水是全球最具破坏性的自然灾害之一，对农村家庭的生计构成严重威胁。在中国，四川省是受洪水影响最严重的省份之一，2022年该省洪水影响21个市180个县的222.5万人，直接经济损失达49亿元。农村居民由于资源有限、韧性较低，比城市人口更容易受到环境冲击的影响。在此背景下，生计风险（livelihood risk）与生计韧性（livelihood resilience）的关系成为灾害风险管理研究的重要议题。

现有研究存在以下不足：第一，已有文献多将多种生计风险聚合处理或仅聚焦单一风险维度，可能掩盖健康、环境、金融和社会四类风险在关联模式上的异质性；第二，较少有研究系统比较这些风险维度与缓冲能力、自组织能力和学习能力三个韧性子维度之间的差异化关联。因此，本研究旨在填补这一空白，以四川省高县、夹江县和岳池县三个县的农村家庭为研究对象，实现两个目标：一是刻画调查农户生计风险的分布与异质性特征；二是估计健康、环境、金融和社会四类风险与缓冲能力、自组织能力、学习能力及整体生计韧性之间的横断面关联。

二、研究设计与技术方法

本研究基于2021年7月在四川省三个县开展的农户问卷调查。调查采用分层多阶段随机抽样设计：首先依据地形特征与经济发展水平构建三个复合分层，分别从每个分层中随机抽取一个样本县，最终确定高县、夹江县和岳池县；然后在每个县内按乡镇经济发展水平分层各随机抽取3个乡镇，共9个乡镇；每个乡镇随机抽取3个行政村，共27个村；每村依据村委会提供的农户名册随机抽取20户。调查共接触586户，剔除关键变量缺失或拒绝回答敏感问题的问卷后，获得540份有效样本，有效应答率为92.1%。

在变量测度方面，研究将生计韧性分解为三个维度：缓冲能力（反映家庭在生计中断时可调动的土地、劳动力、资产和收入）、自组织能力（反映家庭动员集体行动、获取社区资源和参与公共决策的能力）和学习能力（反映家庭获取和运用知识的能力）。生计风险则划分为健康风险、环境风险、金融风险和社会风险四个维度。各维度指标权重采用变异系数法（coefficient of variation method）客观确定。

在统计模型方面，由于因变量为严格介于0和1之间的分数响应数据，研究采用分数logit模型（fractional logit model）作为基准估计方法，并纳入县级固定效应以控制分层抽样设计的影响。推断基于村级聚类的野引导程序（wild-bootstrap procedure，1,000次重复），以处理聚类相关性和小聚类数问题。稳健性检验包括OLS回归和指标排除检验。

三、主要研究结果

3.1 描述性统计与样本特征

540户样本农户中，59.63%为男性受访者，平均年龄58.5岁，平均受教育年限6.74年，91%为已婚，家庭年均收入12,952美元。93%的农户报告经历过洪水，70%的农户农作物曾受天气影响。受访者对洪水威胁日常生活程度的平均评分为3.24（1-5分制），对灾害严重程度的平均评分为3.71。

3.2 生计风险与生计韧性的关联

分数logit模型回归结果显示：社会风险与缓冲能力（dy/dx=-0.0160，p<0.01）、自组织能力（dy/dx=-0.0226，p<0.01）、学习能力（dy/dx=-0.0156，p<0.01）及整体生计韧性（dy/dx=-0.0168，p<0.01）均呈显著负相关，且在所有模型中保持稳健。健康风险在10%水平上与自组织能力呈负相关（dy/dx=-0.0090，p=0.019），在5%水平上与整体生计韧性呈负相关（dy/dx=-0.0068，p=0.023），但与缓冲能力和学习能力无显著关联。金融风险在基线模型中与整体生计韧性呈正相关（dy/dx=0.0067，p=0.027），但在排除贷款金额指标后该关联不再显著。环境风险与任何韧性结果均无统计学显著关联。

3.3 控制变量的影响

在控制变量中，性别、年龄、婚姻状况和洪水经历对生计韧性具有显著影响。女性受访者的学习能力和整体生计韧性显著更高；年龄与缓冲能力、学习能力和整体生计韧性显著负相关；已婚受访者的各维度韧性均显著更高；有洪水经历的农户缓冲能力和整体生计韧性显著更低。

四、讨论与结论

研究讨论指出，社会风险与生计韧性各维度的稳健负向关联表明，社会网络的脆弱性和社会保障的不足是削弱农户韧性的关键因素，社会支持应成为当地进一步评估的优先事项。健康风险对自组织能力和整体韧性的负向关联提示，健康服务可及性对维持农户韧性具有重要作用。金融风险的正向关联在排除贷款金额指标后消失，说明金融脆弱性应与信贷获取相区分，信贷可得性可能反映的是资源动员能力而非风险暴露本身。环境风险未呈现显著关联，表明环境干预措施应以当地灾害和项目绩效的额外证据为指导。

研究结论强调，生计风险与生计韧性之间的关联具有维度特异性，不应被解释为因果关系。研究结果为洪水易发区农户的生计风险管理提供了针对性启示：加强社会支持网络建设、改善健康服务可及性、区分金融脆弱性与信贷获取的政策含义，以及基于本地证据制定环境干预措施，是提升农户生计韧性的关键政策方向。