《Current Research in Environmental Sustainability》：Not all farmers are the same – Analysing the agricultural policy landscape of India for climate change adaptation planning
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本研究解构了超越职业身份的“农民”概念；开发并应用了一个分析框架，以考察政策如何定义和应对多样化的农民身份。农民多样性在政策中仅被部分承认，但政策参与仍局限于性别、土地持有规模或种姓等单一维度。移民、残障和边缘农民往往被排除在外。
本研究解构了超越职业身份的“农民”概念；开发并应用了一个分析框架，以考察政策如何定义和应对多样化的农民身份。农民多样性在政策中仅被部分承认，但政策参与仍局限于性别、土地持有规模或种姓等单一维度。移民、残障和边缘农民往往被排除在外。
论文解读
全球适应治理研究日益强调，适应干预措施必须回应地方层面的公平性、多样性和权力关系。忽视社会分化的适应政策，即使技术目标合理，也可能强化既有不平等。在农业部门，农民的生计、生产系统和适应能力深受社会、经济和生态异质性影响，然而政策往往将“农民”视为同质群体，导致适应措施难以覆盖真实需求。印度约70%的人口依赖农业为生，86%的农户属于小农和边缘农户（持有耕地不足2公顷），且近年来无地农业工人数量大幅增加。气候变化风险与贫困、边缘化等问题叠加，使得理解农民异质性成为制定有效适应政策的关键前提。基于此，研究人员开发了一个农民多样性分析框架，旨在回答三个问题：政策如何定义农民？政策是否以及如何识别农民多样性因素？政策如何通过具体规定与这些多样性因素互动？
该研究的意义在于，通过系统分析印度国家和邦级政策文本，揭示政策对农民多样性的“识别”与“参与”之间的差距，为印度及类似社会经济背景的低收入和中等收入国家提供农业适应规划的分析工具和实证依据。论文发表在《Current Research in Environmental Sustainability》。
研究人员采用的主要技术方法包括：基于交叉性（intersectionality）视角和已有农民类型学文献，构建包含16个多样性因素的分析框架；对14份印度农业、农民和气候变化相关政策文件进行两步内容分析（content analysis），即显性内容分析（通过词频搜索和编码覆盖统计识别概念出现情况）和解释性分析（评估政策对多样性因素的实际参与）；编码过程使用NVivo软件，所有编码文本均经人工阅读与解释；同时补充了印度西喜马拉雅地区（Uttarakhand邦）田野调查中收集的农民叙述，作为政策审查结果的佐证。样本队列来源为印度Uttarakhand邦农村社区。
研究结果如下。
4.1 农民的定义与类别：在14项政策中，仅《国家农民政策》（NPF）以农民为中心，给出了操作定义，涵盖耕种者、农业劳动者、佃农、分成制农民、牧民、渔民、养蜂者、园丁、非公司种植者等，并包括从事刀耕火种和采集非木材林产品的部落家庭。但该定义局限于职业身份和经济活动，未涉及其他多样性轴线，也未提及移民农民，且对各类别的实质性参与有限。
4.2 政策文件中对农民多样性因素的识别：内容分析显示，在社会人口维度，性别（10/14政策）、种姓（8/14）和民族（6/14）得到较多识别，而家庭规模无一提及；在资产与禀赋维度，土地持有（10/14）和农业技术获取（11/14）最常被识别，土地权属（8/14）和牲畜持有（7/14）次之；在生产取向维度，市场导向、自给导向和有机农业均得到一定认可，但实际支持程度不一。
4.3 政策文件中与农民多样性因素的互动：
4.3.1 社会人口因素：多数政策（如UAPCC、NMSA、NLM、RKVY-RAFTAAR、NRLM、PMFBY）将女性与贫困、在册种姓（SC）、在册部落（ST）及小农和边缘农民一同列入“弱势群体”，但常以单一类别出现，缺乏性别与种姓、阶层的交叉性分析。NMSA是一个例外，将30%的项目收益预留给小农和边缘农户中的女性。种姓方面，约65%的政策提及SC/ST，但常与“小农”“边缘农民”分开并列，导致实施中的模糊和利益覆盖不足。少数政策（如NMSA、NPF、UAPCC）涉及教育水平和年龄差异，但均未讨论家庭规模。
4.3.2 资产与禀赋因素：政策主要依据土地持有规模区分农民，PMFBY、NFSM、NMSA等以小农和边缘农民为受益重点。PMFBY和NPF承认分成制农民和佃农，但多数政策未提供针对无地农民的有效条款。一些政策将畜牧业视为缓解无地或贫困的途径，如UAPCC推动畜牧业分权以促进生计多样化，NPF鼓励贫困家庭转向畜牧业。然而，土地权利和租赁改革仍不足。
4.3.3 生产取向因素：仅3项政策根据农民生产取向区分农业系统，其中NMSA讨论了自给式农业和有机农业，并支持建立农民生产者公司；NPF同样促进有机农业和药用植物种植；RKVY则侧重园艺、奶业、渔业和家禽等快速回报部门，并试图吸引农村妇女参与。但研究指出，单独促进妇女进入畜牧等领域，而非改善其在整体农业经济中的社会经济地位，可能强化不公平的性别分工。
在讨论部分，研究人员指出，NPF中相对全面的农民定义在实际政策中的采用十分有限，导致某些农民群体（如移民、残障农民）被系统性遗漏。政策对性别、种姓的处理存在常见假设，例如将男性默认为主要农事者、将迁移视为男性现象，从而回避了社区和家庭内部不平等性别关系的变革。同时，政策中“进步农民”的选拔标准偏向受教育程度高、社会关系广的男性，进一步复制了社会等级和权力动态。女性自助团体（SHGs）在地方层面也可能被社会主导群体控制，不能保证最边缘化群体的参与。因此，研究人员主张将分析焦点从“脆弱农民群体”转向“处于脆弱境地的农民”。
结论部分翻译如下：尽管农民面临相似的气候风险，但其脆弱性受到农业生态、社会、经济和社区背景差异的巨大影响，使其远非一个同质群体。现有政策以作物生产力和生态效益为重点，尽管是重要的切入点，但其包容性因农民多样性而常遭质疑。核心挑战在于政策如何定义、分类和回应农民多样性。将农民脆弱性理解为交叉性和动态性的，会使农业政策设计复杂化，但并非不可行。它要求政策制定者认识到，脆弱性不是固定的，也不是在预先定义的农民群体中均匀分布的，官方分类可能掩盖劣势的分层分布。通过将分析焦点从“脆弱农民群体”转向“处于脆弱境地的农民”，适应政策可以更好地回应差异化脆弱性的根源，增强适应能动性，并避免强化农村社会现存的权力等级。在印度及类似背景下，该分析提出了三项具体政策行动：第一，将农民分类视为可修订的分析工具，定期评估现有类别是否涵盖新兴和交叉的脆弱性，将移民农民、残障农民以及边缘化种姓和阶级中的女性农民纳入分类框架，并更新“进步农民”的选拔标准；第二，设计适应工具和监测系统，使项目数据同时按多个轴线分类，而不仅按土地持有或性别，并跟踪农民群体间脆弱性差距是否缩小，同时注意自助团体等参与机构可能被地方主导群体俘获；第三，将交叉性作为印度国家适应计划（NAP）中适应项目的关键原则，要求将农民多样性评估作为农业部门适应规划的强制组成部分，从而使适应治理不仅技术合理，而且具有社会敏感性和结构性洞察，将最边缘化的农民置于适应规划的中心。
