農戶貧困恢復力測度、影響效應及對策研究

陳佳　楊新軍　尹莎

摘要集中連片貧困地區扶貧開發與農戶脫貧問題關系社會穩定與和諧，而恢復力概念為貧困領域研究提供了新的視角。研究利用抽樣調查的321戶家庭問卷數據，基于生計恢復力理論框架，構建農戶貧困恢復力指標體系，從農戶家庭結構分類出發，采用探索性統計和主成分分析判定不同人口、生計結構農戶緩沖力資本、貧困恢復力差異，運用多層次模型探究農戶家庭因素（生計、人口）與貧困恢復力內在結構效應。研究主要結論：①研究區不同家庭結構農戶經濟類資本分布極不均衡，資本積累水平低；②影響貧困地區農戶個體恢復力的主要因素包括物質資本、經濟收入、文化教育、勞動力、交通條件、社會資源等；③高質量勞動力人口結構以及合理多樣化收入方式的生計結構對農戶貧困恢復力才具有正向效應。最后，針對研究區農戶家庭結構貧困恢復力差異和關鍵影響因子，提出相關恢復力建設對策。

關鍵詞生計結構；人口結構；農戶；貧困恢復力

中圖分類號F323，K901.2文獻標識碼A文章編號1002-2104（2016）01-0150-08doi：103969/jissn1002-2104201601020

貧困問題是世界各地區面臨和亟待解決的重大民生課題。在現今社會經濟快速發展和城市化加速推進的過程中，解決我國農村地區（特別是自然環境惡劣、地理位置偏遠山區的西部少數民族地區）貧困問題依然面臨眾多難題。根據《中國農村扶貧開發綱要（2011-2020年）》農民年人均純收入2 300元（2010年）的最新標準，中國貧困人口數量仍有1.28億人，占農村總人口的13.4%，覆蓋592個國家扶貧開發工作重點縣[1]，而深層次結構性貧困問題出現，突發災害致貧以及短暫性脫貧后返貧等新問題凸顯，致使農村貧困問題的研究一直成為多年來學者關注的重點。目前國內外相關研究主要集中在貧困驅動力、脆弱性與貧困關系、貧困脆弱性量化、減貧和扶貧對策以及空間貧困等方面[1-9]，部分學者從微觀層面關注農戶可持續生計與貧困的關聯[10]。但研究集中在宏觀的區域性貧困問題，且理論研究滯后于扶貧實踐，至今未形成系統的理論體系。

1973年，生態學家Holling首次將恢復力概念引入到生態學領域的研究中。目前，恢復力這一概念已被廣泛應用在社會-生態系統、經濟組織行為、災害管理等[11-15]。其中，Chinwe等提出了恢復力概念可以幫助我們理解影響農戶在不利的社會環境（如貧困）中維持和保護生計的原因，并建立了生計恢復力理論和指標分析框架，對推進社會恢復力相關領域實踐研究具有重要指導意義[16]。因此，本文借助恢復力概念，基于生計恢復力分析框架構建農戶貧困恢復力指標體系，從家庭結構微觀視角探究湖南省湘西少數民族貧困聚居區農戶貧困恢復潛力及內在影響效應，并在此基礎上提出農戶恢復建設思路，為該地區扶貧開發政策制定提供相關參考。

1數據與方法

1.1研究區與數據獲取

本研究案例地湘西土家族苗族自治州位于湖南省西北部，云貴高原東側的武陵山區，是武陵山片區扶貧開發的重要地區，氣候屬亞熱帶季風濕潤氣候區，年平均氣溫15-16℃，年降雨量1 300-1 500 mm，無霜期250-280天。地形主要以山地丘陵為主，平均海拔200-800 m。境內居住著30多個民族，以土家族、苗族為主，占到74.6%，是湖南省少數民族集聚的貧困地區，全州共有8個縣，除首府吉首市外，全部為國家級貧困縣。

數據獲取采用了實地訪談和問卷調查結合方法，考慮地理環境、區域發展差異、農戶生計方式等因素抽取了三個貧困縣六個行政村；調研小組于2010年8月對古丈縣、花垣縣、鳳凰縣三縣六村進行了實地考察和問卷調查，共發放農戶問卷350份（以戶為單位發放），回收有效問卷321份，回收有效率為91.71%。此外，在2013年7-8月利用其他課題調查對該地區進行了回訪式實地調查，更新了相關問卷數據資料。實地調研主要涉及行政村的人口特征、地理環境、貧困狀況、社會經濟發展水平及基礎設施建設等，農戶調查問卷主要包含三部分：農戶家庭個體特征、農戶家庭資本狀況以及農戶社會關系網絡方面。

陳佳等：農戶貧困恢復力測度、影響效應及對策研究中國人口·資源與環境2016年第1期1.2理論框架與指標選取

1.2.1生計恢復力分析框架

以往對農戶貧困研究多是從可持續生計出發，考慮農戶五大資本或是區域發展環境等，缺乏合理的概念理解和統一、科學的理論分析框架來指導貧困問題研究，恢復力概念將單一的生計研究與彈性思維（恢復力）聯系在一起可以更加深入的理解農戶生計的動態性。特別是Chinwe提出的生計恢復力分析框架將生計恢復力分解為三維度，即緩沖能力（buffer capacity）；自組織（Selforganisation）和學習能力（Learning）。通過各維度與生計指標聯系實現了分析框架的可操作性。此外，該分析框架注重以往研究忽視的集體行動與外部社會結構對農戶貧困恢復力的影響，通過整合農戶生計資本、社會結構、外部環境（風險）等因素提供了農戶貧困恢復力指標科學組織方法，也為區域決策者提供了一種識別影響恢復力因素的方法，對監測農戶貧困動因，制定針對性的貧困恢復力政策措施具有實際作用。

1.2.2指標體系構建

恢復力是指個人、社會組織或社會-生態系統適應壓力或擾動的能力，自組織并學習以維持或改善系統必要的結構和運作方式[16]。研究區地處武陵山貧困山區，調查總結農戶面臨的外部風險擾動主要是農業市場價格波動、外出務工失業、基礎設施（交通、教育、醫療等）落后等，本文在借鑒生計恢復力分析框架基礎上，將外部風險擾動因子轉化為恢復力量化因子，從緩沖能力、自組織、學習能力三個維度構建農戶貧困恢復力評價指標體系（見表1）。

緩沖能力是指系統可承受的變化或干擾度，并保持原有的功能和結構的屬性，從農戶生計視角理解，緩沖能力代表了農戶利用自身生計資本或資源稟賦應對外在風險干擾的能力。因此，本文利用可持續生計資本表征農戶緩沖能力，即人力資本（健康程度，知識水平等）；金融資本（家庭收入，財務儲蓄等）；物質資本（房屋、生產資料等）；自然資本（擁有的耕地面積等）。

能力人均收入家庭總人數與年度總收入之比4 383.532 810.15財務儲蓄家庭年度收入結余3 040.904 732.83人力資本勞動能力×0.5+勞動力數量×0.5；勞動能力：1=幼兒和殘病，2=兒童，3=老人，4=成人助手，5=成年人3.490.95房屋資本住房類型×0.5+住房面積（m2）×0.5；住房類型：1=草房，2=木房，3=土坯房，4=磚瓦房，5=混凝土樓房2.080.42人均教育

程度家庭人均教育程度，1=小學以下，2=小學，3=初中，4=高中，5=中專以上2.400.45健康狀況家庭中患病人數占總人數比例（%）2.790.32生產生活資料擁有的生產工具和生活耐用品總數6.391.78自然資本規模擁有的耕地面積×0.5+擁有的林地面積×0.5（hm2）4.390.90自組織家庭資助

機會以獲得銀行、親朋、政府等資助的實際次數表示1.090.38社會網絡

支持度以獲得社區物品、資金或人力支持的種類數表示0.520.58社會組織

參與以參與社區組織的數量表示0.470.53鄰里信任度對鄰里信任程度，五值化表示2.920.31交通可達性按離最近公路/集市的實際距離表示1.620.90學習

能力技能培訓

機會以參加農業或就業技術培訓次數表示0.170.37戶主教育

程度家庭戶主個人教育程度，1=小學以下，2=小學，3=初中，4=高中，5=中專以上2.320.86外出務工

時間表征獲取認知能力的機遇，以務工天數計算87.3775.77家庭教育投入以每年教育投入金額計算2 165.754 109.88信息技能

交流農戶間是否存在信息與技能交流，1=是，0=否0.480.50自組織主要表征人類制度、權力和社會網絡對恢復力的影響，如制度體系、社區組織或團體、社區合作和網絡、對自有資源依賴等（Fuchs等認為）。對自組織指標因子選取了農戶家庭受資助的機會、社區網絡支持、鄰里信任度等，考慮研究區地處山區交通因素成為自組織資源依賴的重要因子。

學習能力即社會系統的適應性管理，該系統將以前的經驗和知識轉化為當前的行動，并存儲記憶。學習能力不僅僅是獲得知識或技能，在農戶個體層面上學習技能并在社區成員中相互交流，進而轉化為實際生計能力對恢復力的建設至關重要。在學習能力指標選取中用戶主教育程度以及家庭教育投入表征獲取知識和技能的能力，技能培訓、信息技能交流以及外出務工時間表征經驗知識轉化過程以及市場風險擾動。

1.3數據處理與方法

1.3.1數據標準化

本文采用廣泛運用的極值法對原始數據Xij進行標準化處理，消除數據量綱影響，計算公式如下：

X′ij=xij-λjminλjmax-λjmin

其中，Xij為i行j列的原始數據，λjmin為j列原始數值的最小值，λjmax為j列原始數值的最大值，X′ij為標準化后的i行j列的數據。

1.3.2信度和效度檢驗

運用SPSS17.0統計軟件對調查數據進行初步整理與檢查，對于異常數據進行必要的核對、校正和剔除，對缺少的數據采用樣本均值替代法進行處理，數據通過了偏度和峰度檢驗。其中對數據信度采用Cronbachs alpha系數法（克隆巴赫信度系數）進行檢驗，調查樣本指標整體Cronbachs alpha系數為0.738，說明調查數據信度可以接受。其次，對指標變量效度檢驗采用因子分析方法中Bartlett球體檢驗和KMO檢驗，運行結果顯示KMO=0.766，Bartlett球體檢驗的近似卡方值為2 137.291，p=0，這表明，數據變量適合進行主成分分析。

1.3.3恢復力指數測度

由于研究涉及的指標變量較多且變量間具有一定相關性，采用了主成分分析利用其降維的思想，選取少數幾個獨立的但包含原有指標大部分信息的公共因子來代替原有指標從而達到不損失原有信息且簡化復雜變量關系的作用。而恢復力指數測度的各因子權重確定由貢獻率來確定，不受主觀認識影響，使評價研究過程更為科學[17]。根據主成分分析結果，以方差貢獻率作為權重，以6個主成分得分值為變量，構建農戶貧困恢復力指數計算公式：

Sk=Y1f1+Y2f2+Y3f3+……+Yifi

其中，Sk分別代表的不同人口、生計結構農戶貧困恢復力指數，Yi代表第i個主成分方差貢獻率，f1、f2…fi代表第i個主成分得分值，以主成分得分系數矩陣以及各指標原始標準化值可計算fi（i=1，2..n）數值。

2農戶家庭結構分類統計分析

2.1農戶家庭結構分類

在經濟學中，Chayanoy將家庭結構因素引入到農戶投入的決策，因為家庭結構對勞動力時間分配、市場參與等行為都會產生重要影響[18]。其中家庭成員是勞動力重要來源，生計方式是家庭物質經濟維持的基礎。因此，本文主要考慮家庭結構中人口、生計因素，并對其進行分類，識別不同家庭結構農戶生計資本屬性特征。其中人口結構分類結合了Reardon、Ellis、Sherbinin、李樹茁等人研究分類將人口結構分為四類，生計結構分類采用SPSS17.0根據農戶不同收入類型數據進行系統聚類，并參照原始數據進行修正，將農戶生計結構劃分為五類（見表2）[19]。

sizeP1老年人+成年人家庭73L1純務農型-僅源于務農收入53P2成年人家庭24L2務農主導型—以務農收入為主49P3成年人+小孩家庭102L3純務工型—僅源于務工收入20P4老年人+成年人+小孩家庭122L4務工主導型—務工收入為主121L5綜合生計型—務工/農及兼業收入78注：老年人是大于等于60歲，成年人是大于16歲小于60歲，小孩是小于等于16歲；務農收入僅指傳統農業種植，務工收入僅指外地打工收入，兼業收入包括現代農業經濟作物種植、農閑本地打零工、閑置勞動力兼業以及做小生意收入。

2.2農戶恢復力資本特征

在農戶家庭結構分類基礎上，利用探索性統計分析方法判斷農戶家庭結構與生計資本的關系，分析農戶資本變量的結構特征。

2.2.1人口結構分類特征

如表3所示，成年人農戶家庭（P2）在人均收入、人力資本、生產/活資料、教育程度方面較其他人口結構家庭具有明顯優勢。但在財務儲蓄上，存在明顯缺陷，說明其財務儲蓄意識弱，注重個人消費。P4農戶家庭相對人均收入較低，但由于家庭人口多其自然資本規模大。人口結構P1和P3，家庭資本狀況與總體均值接近，其中成年人和小孩組成的農戶家庭（P3）在經濟方面擁有相對優勢，這與家庭中小孩負擔密切相關，多數農戶訪談中表示為積攢小孩培養費用男勞動力多會外出兼業或務工增加經濟收入。

2.2.2生計結構分類特征

傳統生計方式主導的生計結構（L1、L2）在人均收入、財務儲蓄較其他生計結構農戶家庭明顯低。與此相比，以務工生計（L3、L4）和綜合生計（L5）結構的農戶在經濟收入方面較為充裕，并且擁有一定的財務儲蓄（見表3）。說明傳統單一農業主導的生計模式不利于農戶經濟資本提高。但其在房屋資本、生產/活資料、和自然資本方面相對于L1、L2生計結構家庭高。從教育程度統計分析發現，L2、L4、L5生計結構農戶相比單一純務工（L3）和務農（L1）生計結構農戶教育程度高，說明教育程度左右農戶認知能力，對農戶生計多樣化和生計方式選擇具有重要影響。

對比不同家庭（人口、生計）結構農戶資本均值可以看出，財務儲蓄和人均收入差異顯著，高財務儲蓄和人均收入集中在部分農戶家庭，印證了農戶訪談提及的宏觀同質化扶貧政策下農戶貧富差距擴大的現象。相反，在其他資本擁有量上較為均衡，其中，房屋資本與健康水平基本趨同，說明農戶社會、人力、自然等資本分異小。綜上分析可見，農戶經濟類資本分布極不均衡，且資本積累水平低，表明不同家庭結構影響農戶緩沖能力資本分化，而提高農戶經濟類資本，縮小農戶間差距是該地區農戶貧困恢復力建設的關鍵。

3恢復力測度及影響因子

恢復力量化研究發展緩慢，至今在人地系統、經濟與社會組織研究領域都沒有統一成熟的量化模型或計算方法[20-24]。基于Sallu等人運用生計策略和主成分分析判定時間序列上農戶家庭恢復力的研究[25]，本文采用主成分分析測度農戶貧困恢復力指數。將標準化處理后指標數據利用SPSS17.0軟件進行了主成分分析，在確定主成分數目中采用特征值大于1、累計貢獻率最大化的提取原則，提取了反映原指標大部分信息的6個主成分，得出主成分得分方差、方差貢獻率和累計貢獻率（見表4）。

3.1恢復力影響因子

在主成分分析結果中，給出了主成分因子載荷系數，代表了主要變量與主成分的相關系數。為了直觀表達主成分分析結果，僅列出了與6個主成分相關系數大于0.5的變量。

由表4總結可知，影響貧困地區農戶個體恢復力的主要因素包含了物質經濟、勞動力素質、社會三大資本。其中，物質、經濟資本積累是貧困農戶恢復力提升的基礎，教育因素主導的學習能力以及交通、社會網絡主導的自組織對貧困恢復力建設具有重要作用。但調查統計顯示，研究地貧困的農村地區人均教育程度僅為2.40（即小學至初中教育水平），60歲以上農戶近50%為文盲或僅接受過掃盲教育。其次，區域整體交通基礎設施改善條件下，仍存在眾多距離城鎮較遠的村落無直接通達的公路。因此，進一步改善交通條件或扶貧搬遷安置對偏遠山區農戶脫貧具有重要現實意義。

3.2恢復力指數分異

根據農戶貧困恢復力指數計算結果（見圖1），人口結構分類的農戶貧困恢復力存在明顯差異。總體來看，擁有老年人和小孩家庭結構P1和P4的貧困恢復力指數集中在0.20-0.60之間，且近一半農戶家庭恢復力低于0.50，相對于P2和P3人口結構農戶來說具有明顯劣勢。其中，以成年人為主的家庭結構（即P2、P3）多數農戶恢復力超過0.50，部分農戶貧困恢復力超過0.80擁有較高的脫貧潛力。這得益于成年勞動力為主的家庭在充足勞動力資本與高教育資本（見表3）基礎上生計選擇與風險認知能力強。

從生計結構分類來看，農戶貧困恢復力指數整體差異縮小，但純務農型L1和純務工型L3恢復力指數分布不均，存在內部分化，說明單一生計方式的農戶整體恢復力穩定性差。其中，純務工型農戶收入受外出務工時間以及工價影響，反映了市場等經濟因素對農戶個體的擾動所產生的恢復力差異。而以兩種或是多樣化收入方式的農戶譬如L2、L4、L5其貧困恢復力指數主要集中處于0.40-0.75之間，明顯較純務工/務農生計農戶群體穩定，進一步表明農戶生計由傳統的單一務農生計方式向務工/農以及兼業組合的多樣化生計方式轉化有利于抵御社會風險擾動，增加資本積累。

4貧困恢復力與家庭結構效應

4.1家庭結構對恢復力直接影響

為了厘清貧困農戶恢復力與其家庭結構的內在關聯效應，本文通過引入多層次模型分析因變量（恢復力）與不同自變量（家庭結構因子）作用關系。在兩層次模型中，綜合考慮了體現家庭結構因子和數據易獲取性原則，選取了反映微觀層次農戶個體的家庭規模、勞動力比重以及家庭收入類型因子，宏觀層次選取了村域收入和生計多樣性指數（見表5）。根據多層次模型相關原則，運用STATA10.0軟件采取逐層引入變量方法，其中模型1是零模型不包含任何自變量，主要是提供對組內相關系數的估計從而說明多層次模型分析的必要性[26]。模型估計結果顯示組內方差為50.75，組間方差為62.04（p<0.01）得出農戶貧困恢復力組內相關系數ICC=50.75/（50.75+62.04）=0.449，說明貧困恢復力差異有44.9%是不同村域生計和收入結構差異。而根據模型建立的基本經驗判斷，考慮組間效應統計分析是當組內相關系數大于0.059時，因此，有必要建立多層次模型進行分析。

從模型2估計結果表明，家庭規模對農戶貧困恢復力直接影響不顯著，而勞動力比重對恢復力在0.01水平上顯著正相關，說明勞動力資本（16-60歲）對提高貧困農戶恢復力具有重要作用，而以往研究中籠統認為家庭規模（家庭總人口數）具有正效應存在局限，家庭中老年人以及幼兒在一定程度上可能對農戶貧困恢復力產生負效應，因為其面臨疾病或其他災害風險時，不僅難以抵抗，甚至會削弱整個家庭應對能力。其次，從收入結構解釋變量看，務農收入和兼業收入與恢復力具有高顯著正相關，而務工收入正相關水平低，表明湘西地區農業與多樣化收入方式對貧困恢復力提升具有促進作用，而外出務工在一定程度上存在收入穩定性缺陷，多數外出務工農戶表示在外務工面臨失業風險和生活成本壓力。相反，以農業收入（現代農業經濟種植收入）加當地兼業收入方式組合的家庭，具有持續穩定收入來源，當地就業消耗的家庭生活成本也更低。

從模型3估計結果顯示，收入和生計多樣性指數對貧困恢復力影響出現了截然相反的效應（見表5）。其中，收入多樣性指數在0.05水平上對恢復力呈顯著正相關，而生計多樣性在同等顯著水平上呈負相關。驗證了上文多樣化收入方式有利于提升農戶面臨風險的緩沖力資本，而非籠統的生計多樣性水平，生計多樣性指數高代表農戶生計方式多，但并不表示其多種生計方式都具有穩定持續的收入，因此，應辯證的看待農戶生計結構對農戶貧困恢復力的影響。多樣化生計方式組合基礎上得到均衡穩定的收入才是保證農戶生計資本積累增加，貧困恢復力提升的有效生計結構。

4.2家庭結構對恢復力交互作用

家庭結構各維度不僅能對貧困恢復力產生直接影響，在一定程度上可能通過農戶不同人口、生計結構間的交互作用對恢復力產生影響。為了考察人口結構與生計結構交互作用對恢復力的作用，本文在基本模型分析基礎上加入相應的交互項，做進一步分析。考慮創建的交互項與原始變量之間的極大相關性，采用中心化方法（Centering）對交互項多重共線性問題進行處理，降低其相關性。通過中心化處理得到人口結構與生計結構兩類交互項變量，其中老人與小孩比重、勞動力比重表征人口結構，務農、務工收入以及兼業收入表征生計結構，交互作用選取了6組變量分析。

從表5可知，老人小孩比重與務工以及兼業收入交互作用對貧困恢復力影響不顯著，進一步驗證了簡單的家庭規模人數對農戶貧困恢復力直接影響小。但老人小孩比重與務農收入交互項作用在0.05水平上顯著但系數小，說明擁有老人與小孩人口結構的家庭在一定程度上可能存在務農生計選擇的傾向。其次，勞動力比重與務農收入、務工收入交互項對貧困恢復力都具有明顯正向作用，但勞動力比重與務農收入交互作用影響系數和顯著性更高，反映農戶家庭勞動力主要通過務農/工生計投入促進恢復力提升，也說明了研究區農戶家庭中勞動力投入方向單一，仍然以傳統務農加務工生計方式為主。

總的來說，研究區農戶家庭人口結構左右生計方式選擇，而不同勞動力投入決定了多數農戶家庭生計和收入結構多樣化指數，其交互作用影響農戶貧困恢復力提升。擁有老人小孩人口結構的家庭其生計方式更為多樣化，務農/務工生計收入成為其緩沖力資本積累的主要來源，推動貧困恢復力提升，而以成年人為主的人口結構家庭更趨于務工主導與兼業生計來擺脫以往貧困現狀，增加脫貧速度。

5結論與對策

本文遵循“理論框架-指標篩選-恢復力評價-家庭結構效應”研究思路，以農戶調查數據為基礎，對研究區農戶不同家庭結構的貧困恢復力潛力及內在關系進行了研究，主要結論如下：

（1）不同家庭結構的農戶資本差異明顯，經濟類資本分布極不均衡，積累水平低，提高農戶經濟類資本，是農戶貧困恢復力建設的關鍵。以成年勞動力為主的人口結構家庭和務工/農加兼業組合的生計結構家庭更具有脫貧潛力。

（2）影響農戶貧困恢復力的主要因素包括物質經濟、勞動力、社會三大資本；其物質、經濟資本積累成為貧困農戶恢復力提升的基礎，教育因素主導的學習能力以及交通、社會網絡主導的自組織是貧困恢復力建設的重要方向。

（3）農戶家庭結構對貧困恢復力具有顯著影響，高質量勞動力資本與合理多樣化收入方式對農戶貧困恢復力具有正向效應。農戶家庭人口結構左右生計方式選擇，而不同勞動力投入決定了農戶家庭生計和收入結構多樣化指數，其交互作用影響農戶貧困恢復力提升。

基于上述研究分析與結論，首先，研究區貧困恢復力建設應倡導差異化扶貧開發，避免扶貧政策同質化，落實針對村鎮、農戶個體的動態扶貧監測檔案，參照國家貧困線基礎適時調整區域貧困核定標準，規避扶貧誤差，防止農戶返貧。第二，重視區域農戶經濟類資本分化問題，對不同人口、生計結構農戶采取針對性幫扶措施。注重深山偏遠區、扶貧搬遷地農戶基礎設施、社會網絡等自組織能力建設，建立或完善返貧補助體系，關注農戶生計重建與就業培訓，引導農戶個體選擇均衡、穩定、多樣化生計收入方式，降低生計風險。第三，農戶個體應增強教育投入和社會網絡聯系，提高自身認知能力，合理化務工勞動力投入，選擇多樣化生計方式組合，發展山區特色農業種植。

（編輯：田紅）

參考文獻（References）

[1]劉小鵬，蘇曉芳，王亞娟，等.空間貧困研究及其對我國貧困地理研究的啟示[J].干旱區地理，2014，37（1）：144-152.[Liu Xiaopeng， Su Xiaofang， Wang Yajuan， et al. Review on Spatial Poverty and Deprivation and Its Enlightenments to Poverty Geography Studies in China [J]. Arid Land Geography， 2014， 37（1）：144-152.]

[2]萬廣華，章元.我們能夠在多大程度上準確預測貧困脆弱性[J].數量經濟技術經濟研究，2009，（6）：138-148.[Wan Guanghua， Zhang Yuan. How Precisely Can We Estimate Vulnerability to Poverty [J]. The Journal of Quantitative & Technical Economics， 2009， （6）：138-148.]

[3]李麗，白雪梅.我國城鄉居民家庭貧困脆弱性的測度與分解[J].數量經濟技術經濟研究，2010，（8）：61-73.[Li Li， Bai Xuemei. Measuring and Decomposing Chinese Households Vulnerability of Poverty [J]. The Journal of Quantitative & Technical Economics， 2010， （8）：61-73.]

[4]黃承偉，王小林，徐麗萍.貧困脆弱性：概念框架和測量方法[J].農業技術經濟，2010，（8）：4-11.[Huang Chengwei， Wang Xiaolin， Xu Liping. Poverty Vulnerability： Conceptual Framework and Measurement Method [J]. Journal of Agrotechnical Economics， 2010， （8）：4-11.]

[5]韓崢.脆弱性與農村貧困[J].農業經濟問題，2004，（10）：8-12.[Han Zheng. Fragility and Rural Poverty [J]. Issues in Agricultural Economy， 2004， （10）：8-12.]

[6]黎潔，邰秀軍.西部山區農戶貧困脆弱性的影響因素：基于分層模型的實證研究[J].當代經濟科學， 2009，31（5）：110-115.[Li Jie， Tai Xiujun. An Empirical Research on the Rural Households Vulnerability to Poverty in West China Based on Hierarchical Linear Model [J]. Modem Economic Science， 2009， 31（5）：110-115.]

[7]Moser C. The Asset Vulnerability Framework： Reassessing Urban Poverty Reduction Strategies [J]. World Development， 1998， 26（1）：1-19.

[8]Sharp K. Measuring Destitution： Integrating Qualitative and Quantitative Approaches in the Analysis of Survey Data [R]. IDS Working Paper 217， 2003.

[9]陳傳波.農戶風險與脆弱性一個分析框架及貧困地區的經驗[J].農業經濟問題，2005，（8）：47-50.[Chen Chuanbo. Risk and Vulnerability of Rural Households：An Analytical Framework and the Experience of Poor Areas [J]. Issues in Agricultural Economy， 2005， （8）：47-50.]

[10]李小云，董強，饒小龍，等.農戶脆弱性分析方法及其本土化應用[J].中國農村經濟，2007，（4）：32-39.[Li Xiaoyun， Dong Qiang， Rao Xiaolong， et al. The Analysis Method and Its Application of Rural Households [J]. Chinese Rural Economy， 2007， （4）：32-39.]

[11]葛怡，史培軍，周忻，等.水災恢復力評估研究_以湖南省長沙市為例[J].北京師范大學學報：自然科學版，2011，47（2）：197-201.[Ge Yi， Shi Peijun， Zhou Xin， et al. A Framework to Understand and Quantitatively Assess Social Resilience to Flood Hazards [J]. Journal of Beijing Normal University：Natural Science Edition， 2011， 47（2）：197-201.]

[12]楊小慧，王俊，劉康，等.半干旱區農戶對干旱恢復力的定量分析：以甘肅省榆中縣為例[J].干旱區資源與環境，2010，24（4）：101-106.[Yang Xiaohui， Wang Jun， Liu Kang， et al. Quantative Analysis on Farmers Resilience toward Drought： A Case Study of Yuzhong County， Gansu Province [J]. Journal of Arid Land Resources and Environment， 2010， 24（4）：101-106.]

[13]孫晶，王俊，楊新軍.社會-生態系統恢復力研究綜述[J].生態學報，2007，27（12）：5371-5381.[Sun Jing， Wang Jun， Yang Xinjun. An Overview on the Resilience of Socialecological Systems [J]. Acta Ecologica Sinica， 2007， 27（12）：5371-5381.]

[14]葛怡，史培軍，徐偉，等.恢復力研究的新進展與評述[J].災害學，2010，25（3）：119-124.[Ge Yi， Shi Peijun， Xu Wei， et al. Review and Development of Restoring Force Research [J]. Journal of Catastrophology， 2010， 25（3）：119-124.]

[15]萬金紅，王靜愛，劉珍，等.從收入多樣性的視角看農戶的旱災恢復力：以內蒙古興和縣為例[J].自然災害學報，2008，17（1）：122-126.[Wan Jinhong， Wang Jinai， Liu Zhen， et al. Drought Resilience in View of Income Diversity of Peasant Household： A Case Study on Xinghe County， Inner Mongolia [J]. Journal of Natural Disasters， 2008， 17（1）：122-126.]

[16]Speranza C I， Wiesmann U， Rist S. An Indicator Framework for Assessing Livelihood Resilience in the Context of Socialecological Dynamics[J]. Global Environmental Change， 2014， 28（1）： 109-119.

[17]章文波，陳紅艷.實用數據統計分析及SPSS12.0應用[M].北京：人民郵電出版社，2006.[Zhang Wenbo， Chen Hongyan. Practical Data Analysis and SPSS12.0 Application [M].Beijing： Posts & Telecom Press， 2006.]

[18]Chayanoy A V. The Theory of Peasant Economy [M].Homewood Illinois： Richard D. Irwin， 1926.

[19]李樹茁，梁義成，Marcus W F，等.退耕還林政策對農戶生計的影響研究：基于家庭結構視角的可持續生計分析[J].公共管理學報，2010，7（2）：1-10.[Li Shuzhuo， Liang Yicheng， Marcus W F， et al. The Impact of Grain for Green Program on Rural Livelihoods in China： Sustainable livelihoods Analysis in a Perspective of Household Composition [J]. Journal of Public Management， 2010， 7（2）：1-10.]

[20]Mileti D. Disasters by Design： A Reassessment of Natural Hazards in the United States[M].Washington，D C： Joseph Henry Press， 1999.

[21]Paton D， Millar M， Johnston D. Community Resilience to Volcanic Hazard Consequence [J].Natural Hazards，2001，24： 157-169.

[22]楊新軍，石育中，王子僑.道路建設對秦嶺山區社會-生態系統的影響：一個社區恢復力的視角[J].地理學報，2015，70（8）：1313-1326. [Yang Xinjun， Shi Yuzhong， Wang Ziqiao. Exploring the Impacts of Road Construction on A Local Socialecological System in Qinling Mountainous Area： A Resilience Perspective [J]. Acta Geographical Sinica， 2015，70（8）：1313-1326.]

[23]郭永銳，張捷.社區恢復力研究進展及其地理學研究議題[J].地理科學進展，2015，34（1）：100-109. [Guo Yongrui， Zhang Jie. Research Progress and Themes of Geography on Community Resilience [J].Progress in Geography， 2015， 34（1）：100-109.]

[24]王群，陸林，楊興柱.國外旅游地社會-生態系統恢復力研究進展與啟示[J].自然資源學報，2014，29（5）：894-908.[Wang Qun， Lu Lin， Yang Xingzhu. Research Progress and Enlightenment of Tourism Socioecological System Resilience in Foreign Countries [J].Journal of Natural Resources， 2014， 29（5）：894-908.]

[25]Sallu S M， Twyman C， Stringer L C. Resilient or Vulnerable Livelihoods Assessing Livelihood Dynamics and Trajectories in Rural Botswana[J].Ecol.Soc.， 2010，15（4）：299-305.

[26]周皓，巫錫煒.流動兒童的教育績效及其影響因素：多層線性模型分析[J].人口研究，2008，32（4）：22-32.[Zhou Hao， Wu Xiwei. Education Performance and Its Influence Factors of Migrant Children： A Multilayer Linear Model [J]. Population Research， 2008， 32（4）：22-32.]

Measures of the Resilience， Effect and Countermeasures of

Household Poverty：The Perspective of Household Structure

CHEN Jia1，2YANG Xinjun1YIN Sha1

（1.College of Urban and Environmental Sciences， Northwest University， Xian Shaanxi 710127， China；

2.Research Establishment for Hunan Settlement， Hengyang Hunan 421002，China）

AbstractAntipoverty and development and farmers shakeoffpoverty problem of concentrated povertystricken areas are concerned with the social stability and harmony， and the concept of resilience provides a new perspective for poverty research field. Based on the livelihood resilience theory framework， the index system of farmers poverty resilience is built using the questionnaire data of 321 households by sample survey. Starting from the structural classification of farmer households， the differences of buffering power capital and poverty resilience among the farmers of distinct population and livelihood structure are judged with the method of exploratory statistics and PCA. Also， the structure effect between the farmer households factors （livelihood， population） and poverty resilience is explored through the multilevel model. The results are as following： ①The economic asset distribution of farmers of different household structure is very unequal and the level of asset accumulation is low in the study area. ②The main factors influencing the farmers individual resilience in povertystricken areas are physical capital， income， culture and education， labor force， traffic condition， social resource etc.. ③The population structure of high quality labor force and the livelihood structure of reasonable and multiple income streams have a positive effect on the farmers poverty resilience. Finally， in terms of the poverty resilience differences among the farmers of distinct household structure and the key influence factors in study area， this paper puts forward the corresponding countermeasures to further improve the resilience construction.