農戶生計策略選擇及其影響因素的計量經濟分析

代富強 呂志強 周啟剛 李斌

摘要：采用參與式農村評價法對三峽工程農村移民進行實地調查，用潛在聚類分析定量劃分農戶生計策略的類型，并運用Multinomial Logit模型分析農戶生計策略選擇的影響因素。結果表明，研究區農戶生計策略分為農業自給型、農業經營型、兼業化型和非農化型4種類型;收入多樣化現象普遍存在，非農收入對不同生計策略的收入差異起決定作用;兼業化型和非農化型生計策略明顯優于其他策略，農戶選擇優勢生計策略取決于戶主年齡、家庭勞動力數量和勞動力受教育程度。因此，政府及相關部門要制定切實有效的發展政策，通過提高農戶人力資本來實現生計多樣化。

關鍵詞：農村移民;生計策略;聚類分析;Multinomial Logit;重慶;經濟分析

中圖分類號： F323.6 文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2015）04-0418-03

收稿日期：2014-05-15

基金項目：國家自然科學基金（編號：41301351）;教育部人文社會科學研究青年基金（編號：12XJCZH005）;重慶市教育委員會科技項目（編號：KJ130724）;重慶工商大學科研啟動項目（編號：2013-56-05）。

作者簡介：代富強（1980—），男，四川都江堰人，博士，副教授，主要從事生態評價與可持續發展研究。E-mail：daifq@ctbu.edu.cn。

隨著全球環境變化和社會經濟發展的不確定性，農戶面臨的生計壓力逐漸增大，可持續生計問題日益引起各國社會組織和研究人員的普遍關注。近年來，生計策略逐漸成為國內外農戶生計研究的熱點[1]，并在生計策略的影響因素、生計多樣化、生計策略與生計資產的關系等方面[2-4]有相關研究報道。目前，大部分學者主要根據農戶家庭勞動力的分工和經濟收入來源，將農戶生計策略劃分為純農型、兼業型和非農型等類型[5]。農戶生計策略選擇由自然因素、社會經濟因素和農戶特征共同決定，正向或負向影響著農戶的抉擇[6]，總體來看，多樣化的生計策略有利于農戶穩定收入、積累財富和降低風險[7]。 現有研究一般是以定性分析來確定農戶生計策略類型，討論其影響因素。農戶生計策略類型如何定量劃分、哪一種生計策略具有明顯優勢、農戶選擇的限制因素是什么等一系列問題都值得深入探討。本研究嘗試采用潛在聚類分析對農戶生計策略類型進行定量劃分，同時運用Multinomial Logit模型分析農戶生計策略選擇的影響因素，對保障農戶生計安全和促進農村可持續發展具有十分重要的意義。

1 農戶生計策略分析框架

生計策略是指為實現生計目標或追求積極的生計結果，農戶對所擁有的生計資產進行組合配置及生產活動的選擇。農戶生計策略分析框架包含脆弱性背景、生計資產、生計活動和生計結果4個部分（圖1）。農戶選擇的各種生計活動是框架的中心，主要取決于農戶持有的生計資產狀況及相關的自然因素和人為因素，而這些選擇反過來又影響到農戶生計資產的組合和配置[2];生計資產與生計結果之間存在直接關系，如家庭成員外出打工寄回的所得收入會影響到生計資產;脆弱性背景下的自然因素和人為因素對農戶生計策略選擇及生計結果有較大影響，如市場價格可能決定農戶在農業經營上的投入方向，農作物產量與氣候變化具有高度的相關性。

2 研究方法

2.1 變量選擇

生計策略的類型主要反映農戶的勞動力配置及其在特定生計活動中的資金投入，其中以勞動力在農業或非農活動中的不同配置最直接反映農戶的生計策略，資金投入則是衡量農戶在各種生計活動中除勞動力以外的投入水平。另外，轉移性收入占非生產性資產收益的比重較大，因此，在本研究中也考慮在內。本研究選擇8個變量用于劃分農戶生計策略的類型：（1）種植生產支出，指農戶種植各種農作物所支付的生產費用;（2）林業生產支出，指農戶經營花卉、樹木生產而支付的費用;（3）養殖生產支出，指農戶經營家禽、魚類養殖生產所支付的費用;（4）個體經營支出，指農戶從事批發、零售和餐飲個體經營活動時產生的成本和費用開支;（5）從事農業生產活動的勞動力數量;（6）從事非農活動的勞動力數量;（7）財產性收入，指農戶將資金存入銀行或其他金融機構而從中獲得的收益;（8）轉移性收入，指農戶家庭成員到外地打工寄回和帶回的收入。根據DFID可持續生計分析框架的基本理論，農戶生計策略的選擇主要取決于成員的勞動能力和生計資產狀況，前者主要由農戶的人口學特征決定，主要包括性別、年齡、受教育程度等因素;后者主要受到農戶生計資產存量的影響，具體有5種生計資本存量及配置情況。因此，本研究主要從這2個方面篩選9個變量作為分析農戶生計策略選擇的影響因素，包括戶主年齡、家庭勞動力數量、勞動力受教育程度、耕地面積、牲畜數量、農業機械擁有量、房屋及建筑物面積、儲蓄存款余額、是否有干部。

2.2 潛在聚類分析

基于選擇的8個生計活動變量，采用潛在聚類分析（latent class cluster analysis，LCCA）方法劃分農戶生計策略的類型。該方法是以概率分布原理和對數線性模型為基礎，通過潛在類別模型（latent class model，LCM），利用潛在的分類變量來解釋顯分類變量之間的關系，與標準的聚類方法相比，優點在于LCCA賦予每個類別相應的概率，對變量選擇和類別數量進行顯著性檢驗，從而使最終的聚類結果和類別歸屬更具客觀性[8]。假定變量之間具有局部獨立性，潛在聚類分析模型的表達式為：

f（yi|θ）=∑Kk=1πk∏Jj=1fk（yij|θjk）。

（1）

式中：f（yi|θ）為一個潛在類別模型的聯合概率，yi為第i項潛在類別變量，k為類別的數量，πk為屬于類別k的概率，J為顯變量的數量，fk（yij|θjk）為對于給定類別k時xi的條件概率。

2.3 Multinomial Logit模型

在通過潛在聚類分析確定農戶生計策略類型的基礎上，假設每個農戶僅存在屬于其中1種類型的可能，并且各種類型之間是無序的。因此，采用Multinomial Logit模型來估計農戶選擇生計策略的決定因素。根據隨機效用理論，農戶選擇某種生計策略的依據是選擇的策略可以使自己的效用最大，即收益最大化[3]。農戶選擇生計策略的效用為：

Uk=Vk+εk=ak+∑Nn=1βknxn+εk。

（2）

式中：k為農戶生計策略的類型;xn為農戶選擇生產策略的影響因素;Vk為效用的可測部分，既包含生計策略本身的特點，也包含農戶的屬性特征，是可精確度量和描述的部分，作為確定項;ak為常量;βkn為選擇第k種生計策略時第n個影響因素對應的模型估計參數;εk為效用的不可測部分，作為隨機項。

在建立Multinomial Logit模型時須要選擇1個參照類，本研究選擇“農業自給型”作為參照類，與其他生計策略進行比較。農戶選擇生計策略的Multinomial Logit模型以logit形式表示為：

logit（y）=lnP（y=k）P（y=1）=aj+∑Nn=1βknxn。

（3）

式中：P（y=k）表示農戶選擇第k種生計策略的概率，參數值通過SPSS軟件中Multinomial Logit回歸模型并采用極大似然函數擬合得到。

農戶選擇某種生計策略的概率計算的表達式為：

P（y=k）=eaj+∑Nn=1βknxn1+∑Kk=2eaj+∑Nn=1βknxn。

（4）

對于參照類y=1，影響因素xn的條件概率為：

P（y=1）=11+∑Kk=2eaj+∑Nn=1βknxn。

（5）

3 研究區概況與數據獲取

以重慶市銅梁縣安置三峽工程外遷移民的區域之一——侶俸鎮為研究區，屬亞熱帶季風氣候，氣候溫和，四季分明，雨量充沛，年均氣溫17.8 ℃，歷年均降水量1 075 mm，年均空氣相對溫度82%，年均無霜期225 d。該鎮距縣城 7 km，土地面積87.56 km2，全鎮19個行政村共49 900人，地形以淺丘為主，地勢較平坦，土壤類型以水稻土、潮土、紫色土等為主，土壤肥沃，農業較為發達，糧食作物有水稻、玉米、甘薯等，經濟作物有蔬菜、柑橘、花卉苗木，養殖業有淡水魚、生豬等。

本研究采用參與式農村評價法（participatory rural appraisal，PRA），于2012年7月對侶俸鎮農村移民以農戶為調查單元，在侶俸鎮隨機抽取水龍村、石蛤村和文曲村3個具有代表性的村，從每個村隨機選取100戶農戶進行抽樣調查，以保證調查數據的高質量和典型性。實地調查主要采取問卷、訪談和座談相結合的方式，發放并收回問卷300份，其中有效問卷286份，調查內容主要包括農戶的基本特征、生計活動、生計資產和收入支出情況等方面。

4 結果與分析

4.1 農戶生計策略類型的界定

農戶生計策略的潛在聚類分析基于SAS軟件的LCA模塊，采用極大似然法進行參數估計，其中Baysian信息準則（BIC）值越小，潛在類別模型擬合度越好。本研究從潛在類型為1的初始模型開始，擬合了7個潛在類型模型，當潛在類型數為4時，BIC值最小;超過4個潛在類型數后，模型擬合度提高不明顯。因此，結合潛在聚類分析結果和研究區實際情況，將農戶生計策略的類型確定為4類，每戶農戶對應1種生計策略：第1類為農業自給型，農戶以農業生產支出為主，轉移性收入較少，農業生產主要是為了滿足自身需求;第2類為農業經營型，農戶的農業生產投入較大，主要從事蔬菜種植、花卉林木栽培和養魚等，農產品商品率高;第3類為兼業化型，農戶在農業生產方面的投入介于前2種類型之間，同時就近從事一些工資性工作和個體經營活動;第4類為非農化型，農戶在農業生產上投入較少，大多外出打工或者經商，轉移性收入較高。由表1可見，兼業化型和非農化型的農戶數量較大，占全部調查農戶數的78%，而其他2種類型的農戶相對較少。值得注意的是，從事非農工作的農戶在研究區中普遍存在，非農收入也是農戶家庭總收入的重要組成部分。

4.2 不同生計策略類型的農戶收入比較

本研究假設農戶不同收入來源的平均值能夠反映其選擇相應生計策略的期望結果，并且樣本分布接近每種生計策略的基礎分布，因此，總收入平均值較大的生計策略相比其他生計策略獲得高收入的概率更大。同時， 通過對選擇較低收入期望或者較小可能性獲取高收入生計策略的農戶進行分析，可以得出制約其生計策略選擇的因素。為了根據所得收入對農戶生計策略類型的結果進行評價，本研究在分析不同收入來源對總收入貢獻大小的基礎上，對不同生計策略類型之間的總收入及其主要來源進行Bonferroni配對檢驗。由表2可

表1 農戶生計策略類型的基本特征

生計策略

類型 農戶數量

（戶）

支出（元/人） 勞動力數量（人） 收入（元/人）

種植生產 林業生產 養殖生產 個體經營 從事農業生產 從事非農活動 財產性 轉移性

農業自給型 21 479.7 37.4 607.3 0 1.9 0.2 479.4 256.7

農業經營型 42 1 265.8 412.6 1 545.2 68.5 1.8 0.4 490.5 809.4

兼業化型 122 324.5 23.4 428.2 609.7 0.7 1.6 654.1 2 768.4

非農化型 101 48.9 13.1 87.9 823.2 0.1 2.3 454.3 4 793.8

見，非農化型生計策略的農戶獲得的總收入明顯多于農業自給型農戶，其他2類生計策略類型農戶之間的總收入差異不明顯。農業自給型和農業經營型農戶之間的種植收入和養殖收入差異明顯，本地打工收入和財產性收入差異不明顯。農戶的總收入差異主要來自于本地打工收入、經商收入、轉移性收入等非農收入，增加非農生計活動的機會是提高農戶收入水平的關鍵;兼業化型和非農化型生計策略的收入相對較高，轉移性收入和經商收入對總收入差異的貢獻最大，財產性收入和種植收入的貢獻較小，非農化型收入基本來源于轉移性或經商收入，兼業型除有較高的轉移性收入外，本地打工收入、種植收入和養殖收入也相對較高。

表2 不同生計策略類型的農戶收入來源情況

生計策略

類型

收入（元/人）

本地打工 種植 養殖 經商 財產性 轉移性

農業自給型 456.2 1 463.2 1 565.3 121.5 479.4 256.7

農業經營型 378.8 2 780.4 2 373.7 168.4 490.5 809.4

兼業化型 1 390.5 1 076.8 1 224.3 783.6 654.1 2 768.4

非農化型 1 146.1 674.6 467.4 1 452.9 454.3 4 793.8

由圖2可見，占優勢的農戶生計策略具有較低的概率累積密度，獲得高收入的可能性比其他收入來源大得多，能獲得更好的生計結果。一階隨機優勢分析結果表明，兼業化型和非農化型生計策略優于其他生計策略，是獲得收入較好的生計策略。人均年收入Bonferroni配對檢驗結果顯示，農業自給型與非農化型生計策略差異顯著，農業自給型相對較差。

4.3 農戶生計策略選擇的影響因素

采用SAS統計軟件對農戶生計策略選擇的影響因素進行Multinomial Logit回歸分析，結果見表3。可見：（1）家庭勞動力數量、耕地面積、牲畜數量和農業機械擁有量對農戶選擇農業經營型生計策有顯著影響，家庭勞動力數量越多、耕地面積越大、牲畜數量越多和農業機械擁有量越多的農戶越傾向

于選擇農業經營型生計策略。可見，相對于農業自給型農戶而言，農業經營型農戶依賴更多的自然資產和實物資產用于擴大農業生產規模，這些農戶的存款或現金等流動資本一般較少，大部分金融資產都投入到種子、牲畜、農業機械等生產資料上。（2）家庭勞動力數量、勞動力受教育程度和是否有干部對農戶選擇兼業化型生計策略的影響較大，相對較多的家庭勞動力數量、勞動力受教育程度高、家庭人員中有村干部的農戶選擇兼業化型生計策略的意愿增強。兼業化型農戶在種植和養殖上的投入較少，把勞動力和資金更多地投入到多種生計活動中以實現收入的多樣化。（3）戶主年齡、勞動力受教育程度和儲蓄存款余額是農戶選擇非農化型生計策略的決定因素，戶主年齡相對較小、勞動力受教育程度較高、儲蓄存款余額較多的農戶更愿意選擇非農化型生計策略。這主要是因為具有一定技能的年輕勞動力大多到外地打工，而獲得的收入往往存入銀行或轉移到和經商相關的生產資料上。

5 結論

可持續生計分析框架以結構化的形式表現生計資產、 生計策略和生計結果之間的多維復雜關系，近年來受到研究人員的普遍關注。生計策略的類型劃分通常以農戶非農化程

表3 農戶生計策略選擇影響因素的Multinomial Logit回歸結果

影響因素

農業經營型 兼業化型 非農化型

Coef. P>z Coef. P>z Coef. P>z

常數項 -2.238 0.103 -0.267 0.752 -0.913 0.548

戶主年齡 0.031 0.312 -0.262 0.741 -0.843* * 0.178

家庭勞動力數量 0.924* * 0.392 0.714* * 0.439 0.186 0.036

勞動力受教育程度 0.084 0.470 0.645* 0.719 1.062* * 0.004

耕地面積 0.634* * 0.175 -0.084 0.201 0.089 0.127

牲畜數量 1.074* * 0.013 -0.172 0.271 -0.076 0.021

農業機械擁有量 0.618* 0.078 0.031 0.043 0.053 0.052

房屋及建筑物面積 0.012 0.001 0.056 0.067 0.078 0.004

儲蓄存款余額 -0.089 0.043 -0.075 0.128 0.723* 0.042

是否有干部 -0.174 0.231 0.882* * 0.431 0.134 0.053

注：以農戶自給型為參考類，* *、*分別表示在1%和5%水平差異顯著。

度及主要收入來源為標準，這種方法忽視了農戶收入的隨機性，存在低估或者高估某種收入來源的風險。本研究嘗試采用潛在聚類分析來定量確定農戶生計策略的類型，并運用Multinomial Logit回歸分析研究農戶生計策略選擇的影響因素，結果表明，研究區農戶生計策略可以分為農業自給型、農業經營型、兼業化型和非農化型4種類型，其中，生計活動的多樣化是農戶選擇生計策略的基本準則，多種收入來源對所有農戶都至關重要;相對于農業自給型生計策略，農戶選擇較高收入回報生計策略的限制因素主要是戶主年齡、家庭勞動力數量和勞動力受教育程度，兼業化型和非農化型生計策略總體上比其他2種策略更具優勢，特別是非農收入對收入總體水平的差異影響較大。因此，在農戶所處環境及自身生計活動不斷變化的背景下，農戶還將面臨氣候變化、經濟波動等各種壓力，這就需要政府及相關部門制定切實有效的發展政策，同時農戶也應及時調整自身的生計策略，才能最終實現可持續的生計目標。

參考文獻：

[1]何仁偉，劉邵權，陳國階，等. 中國農戶可持續生計研究進展及趨向[J]. 地理科學進展，2013，32（4）：657-670.

[2]黎 潔，李樹茁，費爾德曼. 山區農戶林業相關生計活動類型及影響因素[J]. 中國人口資源與環境，2010，20（8）：8-16.

[3]梁義成，李樹茁，李 聰. 基于多元概率單位模型的農戶多樣化生計策略分析[J]. 統計與決策，2011（15）：63-67.

[4]許漢石，樂 章. 生計資本、生計風險與農戶的生計策略[J]. 農業經濟問題，2012（10）：100-105.

[5]李廣東，邱道持，王利平，等. 生計資產差異對農戶耕地保護補償模式選擇的影響——渝西方山丘陵不同地帶樣點村的實證分析[J]. 地理學報，2012，67（4）：504-515.

[6]蒙吉軍，艾木入拉，劉 洋，等. 農牧戶可持續生計資產與生計策略的關系研究——以鄂爾多斯市烏審旗為例[J]. 北京大學學報：自然科學版，2013，49（2）：321-328.

[7]Nielsen J，Rayamajhi S，Uberhuaga P，et al. Quantifying rural livelihood strategies in developing countries using an activity choice approach[J]. Agricultural Economics，2013，44（1）：57-71.

[8]Magidson J，Vermunt J K. Latent class models for clustering：a comparison with K-means[J]. Canadian Journal of Marketing Research，2002，20（1）：36-43.