退耕還林前后農戶能力貧困的比較研究

劉 璞，姚順波

（西北農林科技大學a經濟管理學院；b資源經濟與環境管理研究中心，陜西 楊凌 712100）

0 引言

退耕還林政策實施后，由于有國家的糧食補貼和現金補貼，土地利用結構有了實質性的改變[1]，農戶就業取向和收入結構也在發生著變化，表明經濟結構在一步步轉型[2]。而由于農戶自身能力的差異，一部分農戶能夠成功實現轉型，一部分農戶在新的生產方式下還不能完全自立[3]。楊小軍和徐晉濤的研究認為退耕還林工程對農戶收入影響微乎其微，但是如果考慮到時間效應問題，退耕將會對低收入農戶產生較大影響，這些農戶大都是以種植業為主，因此國家應該充分考慮到這部分人群的生計問題[4]。國內的此類研究表明，退耕還林工程會對部分農戶的生計和發展問題產生負面影響，并有可能導致貧困。顯然，對此類貧困問題的研究不能單獨從增加收入上來解決，阿瑪蒂亞森認為貧困的發生是可行能力的不足導致的，可行能力的實現主要體現在對某種需求的成功獲取上[5]。

能力貧困是由于可行能力的被剝奪或者不足，從而無法實現某種功能而導致的貧困狀態?！翱尚心芰Α笔前數賮?森（Amarty Sen）在其《以自由看待發展》一書中用來表述“實質自由”的一個核心概念，森認為：“可行能力是人們有可能實現的，各種功能性活動的組合”。可行能力會受到社會環境以及地理環境的影響，因此可以說社會環境和地理環境等決定了功能性活動的供給。功能的實現會受到收入、個人特征以及地理環境等的影響，因此說收入、個人特征和地理環境等影響了一個人對某種功能的需求。功能指一個人從可行能力的功能性活動集中成功做出選擇，實現某種想要的狀態，而功能性活動是指各種生活狀態。

本文擬對陜西志丹縣退耕還林前后農戶的能力貧困做一個模糊評價。

1 模糊評價法

1.1 模糊函數設定

Cerioli&Zani（1990）研究認為貧困本身是一個模糊的概念，無法在非貧困與貧困之間劃定一條界線來進行判定，其他學者在研究能力貧困測量的時候同樣認為無法設定一個清晰地界限來判斷[6]。而從模糊評價的角度可以將貧困理解為0～1之間的值，代表從絕對貧困到絕對富裕。

如果采用模糊評價法評價貧困，Cerioli&Zani（1990）首先要對每項功能評價指標給定兩個標準，高于某個標準認為該指標值代表絕對富裕，低于某個標準則認為該指標值代表絕對貧困。這里將農戶實現的功能表示為xj(i)，表示第i個農戶實現的第j項功能指標值，如果用M表示可行能力功能性活動集，N表示農戶實現的功能集，則xj(i)∈N ，N∈M 。

1.2 隸屬函數設定

隸屬函數的設定主要是參考不同的變量類型，主要分為連續變量、虛擬定性變量以及虛擬二分類變量，此外還需根據正向、逆向相關性對隸屬函數進行調整。本文用到的數據大部分為連續變量，部分為虛擬定性變量，逆相關僅存在于醫療費用絕對差和恩格爾系數。因此，需要以下隸屬函數來進行計算。

對于連續型變量Cerioli&Zani（1990）將隸屬函數定義如下，式（1）表示正相關，式（2）表示逆相關。

式（1）中xj.max表示第j項功能指標中大于或等于這個數值則表示該項功能狀態最好，xj.min表示第j項功能指標中小于或等于這個數值則表示該項功能狀態最差。式（2）為逆相關關系，xj.max和xj.min的含義與式（1）相反。 μj(i)為隸屬度，μj(i)∈[0，1]，隸屬度為“1”時表示功能狀態絕對好，為“0”時表示功能狀態絕對差，0.5表示中間狀態。

對于虛擬定性變量的隸屬函數定義如式（1）、（2），不同點在于其中的xj.max和xj.min代表虛擬定性變量原始數值中的最大值和最小值。

1.3 權重計算

在計算了各項指標的隸屬度后要對可行能力各維度和總體可行能力進行計算，不可避免的要對各功能項隸屬度進行加總，如果認為各項功能所起作用相同則進行簡單加總即可，但是一般情況下各項功能所起的作用是不同的，這就必須對每個功能指標賦予不同的權重。

Cerioli&Zani 1995提出的權重計算公式如下[7]：

2 實證研究

2.1 研究對象

能力貧困屬于微觀貧困理論，研究對象是微觀個體（個人、家庭、組織等）。本文確定以退耕還林農戶家庭為研究對象，因為農村家庭的決策一般都是所有成員共同決定，某一家庭成員的可行能力優勢帶來的福利或者收益是和其他成員共享的，而其他成員可行能力的劣勢也并不能排除在家庭決策體之外，并且家庭內部成員數據具有強相關性和重疊性。因此，從數據獲取層面來講，必須以家庭作為研究對象，考察家庭的總體實際可行能力才是正確評價家庭能力貧困的前提。而家庭成員內部的分配不均問題不在本文研究的范圍內。

2.2 可行能力維度及指標選擇

森對于基本的可行能力并沒有給出明確維度和指標。馬薩.魯斯鮑姆提出了10種可行能力：生存、身體健康、肢體健全、感官和思考力、情緒、實踐與理性、社會從屬關系、人與自然關系、娛樂、控制力，這是目前參考較廣的評價體系。本文結合退耕區實際情況確定可行能力的五個維度：健康、教育、居住條件、基本生活與就業、社會交際。

（1）健康狀況

健康的身體是從事正常生活以及生產活動的最基本條件，有了生理和心理的良好健康狀態才能承擔各類社會角色。健康狀況的評價包括基本健康狀況、身體機能、精神健康。

（2）教育狀況

對于教育的評價包括教育數量和教育質量。教育數量評價家庭的整體受教育水平，這里選擇平均受教育年限，平均受教育年限越高表明獲得的受教育功能越強。教育質量用家庭成員中最高學歷來表達，分別為小學、初中、高中、大專、本科、碩士、博士，對應于1、2、3、4、5、6、7來表示。

（3）居住條件

良好的居住條件是健康的保障和社會地位的體現。對居住條件的評價包括房屋結構、人均住房面積、舒適度。

（4）基本生活與就業

貧困的研究很早就把能否保障基本的生活水準作為其判斷貧困標準，這里將這一維度解釋為是否具有滿足基本生活的可行能力。

（5）社交能力

社交能力是較高層面的可行能力，主要判斷農戶是否具有參與社會活動，獲得社會地位，受人尊敬的能力。

2.3 數據

本文數據來源于陜西省延安市志丹縣退耕還林農戶的調研數據。退耕前選擇2008年數據，退耕還林自2009年始，2009～2012年內陸續有農戶參與退耕，主要集中在2009年，到2012年基本停止。由于退耕還林工程的影響具有時滯性，因此退耕后數據以2013年為準。調研針對參與退耕還林農戶進行隨機入戶訪談填寫調查問卷的方式，共調研209家農戶，取有效樣本186戶。

2.4 論域選擇

在計算隸屬度時，各項指標需要提前設定好最大和最小的判斷標準，這里將其稱為論域。某些指標本身具有相應的判斷標準，可以直接參考確定。而某些指標則需要劃定一個分界點，這個主觀性較強，并沒有嚴格的標準。

Qizilbash確定了5%準則，即認為絕對好與絕對差在指標數值中各占5%，高于5%的某個閥值認為狀態最好，低于5%的某個閥值認為狀態最差[8]。

2.5 實證結果

2.5.1 能力貧困模糊評價結果

功能指標是農戶已實現的功能狀態，通過模糊分析法評價每種功能狀態的好與差，而實現的功能狀態綜合體現農戶實際的可行能力狀態。因此，可行能力模糊評價值代表著能力貧困的程度。

表1 退耕還林前后農戶可行能力的模糊評價

從表1可知退耕后相比退耕前可行能力總模糊指數有所提升，但是雙雙偏低，均處于中下狀態0.3左右（退耕前0.2760，退耕后0.3121），據樣本統計發現，退耕前96.7%的農戶可行能力水平低于0.5，退耕后94.2%的農戶可行能力水平低于0.5，可以判斷大部分參與退耕農戶在退耕前后均存在能力貧困，并且較為嚴重。再看可行能力五個維度，相比退耕前只有基本生活與就業維度下降了6.62%，健康、住房與社會交際三個維度都有不同程度的提升，而社交能力提升最多12.02%，但是未超過0.3中下水平，教育維度未有變化。這些說明退耕還林對農戶的就業和基本生活產生了較小負面影響；教育、健康、住房受影響不大；而社交能力在退耕還林前后均過于低下。

從單個功能指標上來看，無論退耕前后醫療費用絕對差（x1）、平均受教育年齡（x4）、最高學歷（x5）、房屋結構（x6）的狀態水平都較好，說明退耕區農戶的基本健康、教育水平和房屋品質較好。但是娛樂開支（x3）、人均住房面積(x7)、水電費（x8）、交通費用(x14)、請客送禮支出(15)、存款比例(x12)等在退耕前后都不足0.3中下水平，說明農戶在精神健康、住房舒適度、處理社會關系能力以及抗流動性風險能力方面都很弱。而退耕前后變化最大的是保障農戶基本糧食供應的耕地面積，從退耕前的0.5575下降到退耕后0.2174，這一方面說明耕地對部分農戶的糧食保障作用急劇下降，一方面說明隨著經濟結構的轉變，耕地的糧食生產作用下降。此外，恩格爾系數的狀態值從退耕前的0.3327降到退耕后的0.2874，說明退耕使的農戶的基本生活水平有所下降。據調研，農戶原本的農業生產環境本身能夠為農戶提供大量的食品消費，而耕地的減少以及生產方式的轉變使得農地供給的食品也相應減少，需另行購買食品以滿足生活需求，因此體現為恩格爾系數狀態值的下降。

從權重來看，社會交際能力的權重高達1.8167，說明社交能力在農戶的可行能力中影響力最大，其他依次是是住房條件（1.2830）、基本生活與就業（1.0747）、健康（0.9910）、教育（0.8072）。

2.5.2 不同外生因素評價結果對比

影響功能實現的外生因素有很多，上文提到一方面在商品和服務的供給層面產生影響，一方面直接影響農戶對功能的需求。由于收入和地理條件不同對農戶家庭功能實現影響較大，因此這里只選擇這兩項進行對比分析。

實證結果顯示距最近縣城距離不同僅在教育和社會交際兩個層面影響差距較大。距離縣城5.0公里以上，教育狀態急速下滑分別從0.378和0.392下滑到0.238和0.278。而社交能力也在距縣城5公里以上產生較大幅度的下滑，分別從0.268和0.333下降到0.195和0.302。健康、住房、基本生活和就業僅在退耕前后存在變化，而受距最近縣城距離影響不大。

家庭人均年收入在教育、住房、基本生活和就業、社交層面都產生不同程度的影響。其中教育和社交受人均收入的影響較大，退耕前后收入0.2萬以下到收入0.8萬以上，教育狀態退耕前后均提升10%以上，而社交能力退耕前提升9%，退耕后提升24%。而社會交際、基本生活和就業狀態在人均0.2萬收入以下的家庭中很差，都不足0.2水平。

2.5.3 可行能力各維度累計概率分布

在分析了農戶整體和各維度可行能力狀態后，需要對樣本農戶可行能力分布做一個統計性描述，以觀察各能力狀態所占的比例。為便于分析和觀察分別做累積概率分布圖，由于教育狀態較好，且在退耕前后變化不大，這里不作分析。下圖依次為健康、住房條件、基本生活與就業、社會交際退耕前后可行能力狀態累計概率分布圖，橫坐標為狀態值，縱坐標為累計概率。

圖1 健康累計概率分布圖

圖2 住房條件累計概率分布圖

圖1顯示健康狀態的累積概率分布在退耕前后并沒有產生太大變化，退耕后累計概率函數曲線整體右移說明農戶整體健康狀態有所好轉，但整體水平較差。退耕前有98%的農戶處于0.5中間狀態以下，而退耕后95%的人處于0.5水平之下，狀態較好的農戶僅提升3個百分點。

圖2顯示退耕前住房狀態絕對差的農戶占到5.3%，退耕后這部分農戶下降到2.0%左右。而且退耕后累計概率函數曲線右移較明顯，說明退耕后住房條件整體好轉。退耕前有95%的農戶處于0.5中間狀態以下，退耕后這一比例下降到84%，住房狀態較好的農戶比例提升到16%。

圖3 基本生活與就業累計概率分布圖

圖4 社交累計概率分布圖

圖3顯示退耕后累計概率函數曲線整體左移，說明退耕后農戶的基本生活和就業狀態變差，并且絕對差的狀態比例從無到有，占到3.5%。退耕前后處于中間狀態0.5以下的農戶所占比例變化不大，維持在96%左右，而退耕后0.3狀態以下的農戶比例提升12%，說明退耕使原本生活與就業狀態較差的農戶變得更差。

圖4顯示退耕使社交狀態在0.12以下的農戶同比比例增加，并且新出現了6%社交能力絕對差的農戶。而社交狀態在0.12以上的農戶退耕后相比退耕前狀態有較大提升，處于0.5中間狀態以下的農戶從退耕前的96%下降到退耕后的81%，狀態較好的農戶增加到19%。結合樣本農戶進行分析發現退耕使原本社交狀態較差的農戶變得更差，原本狀態較好的農戶變得更好。

3 結論與建議

從可行能力總模糊評價值來看農戶在退耕還林前后均存在能力貧困，且較為嚴重（退耕前為0.2760，退耕后為0.3121）；退耕后能力貧困水平有所下降，但是下降程度不明顯，可行能力水平上升了3.61%；從可行能力維度上來看，退耕使得基本生活狀態和社交能力原本較差的農戶變得更差，而社交能力較好的農戶變得更好，說明能力較差的農戶不能很好適應退耕政策，生計和社交能力上的不足在退耕后體現得更明顯，而社交能力較好的農戶能夠積極調整，成功實現了進一步發展。

依據本文研究提出以下幾點建議：首先，應重視弱勢群體的可行能力培育，主要從改善弱勢群體的住房舒適度、基本生活水平、就業以及提高社交能力入手；其次，增加社會基礎投資，從源頭增加“商品和服務”的供給，增加功能性活動選擇的多樣性，從而降低退耕農戶整體能力貧困水平；最后，退耕使部分原本可行能力較低的農戶（這部分農戶主要存在于退耕前基本生活與就業、社交能力處于0.1左右的農戶）處于絕對貧困狀態，應該對這部分農戶進行特殊補償。

[1]胡霞.退耕還林(草)政策實施后農村經濟結構的變化對寧夏南部山區的實證分析[J].中國農村經濟,2005,8(5).

[2]劉璨,張巍.退耕還林政策選擇對農戶收入的影響以我國京津風沙源治理工程為例[J].經濟學季刊,2006,6(1).

[3]何明駿,鄭少峰,李樺.退耕還林(草)政策下農村經濟結構調整研究[J].西北農林科技大學學報,2008,8(04).

[4]楊小軍和徐晉濤.退耕還林工程經濟影響結構性分析[J].北京林業大學報,2009,8(4).

[5]〔印〕阿瑪蒂亞·森.以自由看待發展.任頤等譯[M].北京：中國人民大學出版社,2002.

[6]Foster J E,Greer J.A Class of Decomposable Poverty Measures[J].Econometrica,1984,52(3).

[7]Cheli B,LemmiA.A“Totally”Fuzzy and Relative Approach to The Measurement of Poverty[J].Economic Notes,1995,24(1).

[8]Qizilbash M.Vague Language And Precise Measurement:The Case of Poverty[J].Journal of Economic Methodology,2003,32(10).