馮 嬌, 陳 勇, 周立華,2, 侯彩霞, 王 睿

?

基于可持續(xù)生計分析框架的貧困農(nóng)戶脆弱性研究*——以甘肅省岷縣坪上村為例

馮 嬌1,3, 陳 勇1, 周立華1,2, 侯彩霞1,3, 王 睿4

(1. 中國科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院沙漠與沙漠化重點實驗室 蘭州 730000; 2. 中國科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢研究院 北京 100190; 3. 中國科學(xué)院大學(xué) 北京 100049; 4. 西華師范大學(xué)國土資源學(xué)院 南充 637009)

隨著“能力”、“風險”等概念在貧困研究領(lǐng)域的應(yīng)用, 脆弱性以前瞻性的視角成為目前貧困研究的熱點?；诳沙掷m(xù)生計的脆弱性研究可以有效識別貧困農(nóng)戶中的脆弱群體, 指導(dǎo)農(nóng)村扶貧政策的制定和調(diào)整。本文以風險—生計資本—適應(yīng)能力為界面構(gòu)建貧困農(nóng)戶的脆弱性評價指標, 運用綜合指數(shù)法重點分析收入、受教育水平、戶主年齡及生計資本等因素對農(nóng)戶生計和脆弱性的影響, 為扶貧政策制定和相關(guān)扶貧研究提供參考。結(jié)果表明: 1)研究區(qū)農(nóng)戶的社會資本和人力資本較高, 而自然資本和物質(zhì)資本偏少, 生活水平較低; 2)農(nóng)戶的自然災(zāi)害風險指標值和經(jīng)濟活動風險指標值相比其他風險指標值較高; 3)適應(yīng)能力普遍較低, 且很多應(yīng)對風險的適應(yīng)性舉措并沒有發(fā)揮出實際效果; 4)農(nóng)戶脆弱性與收入水平、受教育水平負相關(guān), 中青年戶主型農(nóng)戶的脆弱性最低, 老年戶主型農(nóng)戶脆弱性最高, 資本搭配合理型農(nóng)戶遭受風險的影響小、適應(yīng)能力強、脆弱程度低?？傊? 研究區(qū)一半的農(nóng)戶遭受著高風險的沖擊, 生計資本嚴重缺乏, 適應(yīng)能力低下, 脆弱程度很高。因此, 貧困地區(qū)特別是自然條件惡劣的西北部貧困區(qū), 未來扶貧政策的制定應(yīng)該加強對脆弱群體的識別, 把脆弱群體作為前瞻性反貧和減貧的重點研究對象。

貧困; 農(nóng)戶; 生計資本; 脆弱性; 風險; 適應(yīng)能力

經(jīng)過30多年的改革開放和農(nóng)村反貧困政策的不斷調(diào)整, 中國的扶貧開發(fā)工作取得了顯著成效。聯(lián)合國發(fā)布的《千年發(fā)展目標報告2015》指出, 1990—2011年間, 中國貧困人口減少了4.33億, 為世界減貧事業(yè)做出了重大貢獻[1]。然而, 在廣大的農(nóng)村地區(qū), 特別是生態(tài)環(huán)境惡劣、自然資源貧乏、地理位置偏遠的山區(qū), 貧困現(xiàn)狀依然嚴峻。按照農(nóng)民年人均純收入2 300元的標準, 截至2015年底, 我國還有5 630萬農(nóng)村建檔立卡貧困人口、832個國家扶貧開發(fā)工作重點縣和集中連片特困區(qū)、12.8萬個建檔立卡貧困村, 多數(shù)西部省份的貧困發(fā)生率在10%以上[2]。如何準確瞄準貧困人口、精確幫扶是實現(xiàn)精準扶貧的要求, 也是全面實現(xiàn)小康亟待解決的現(xiàn)實問題。2000/2001年的《世界發(fā)展報告》認為貧困人口除了收入低、缺乏必要的滿足生存的基本條件之外, 還面臨著許多不利的外部沖擊, 在健康、財產(chǎn)、衛(wèi)生、教育等方面具有較高的脆弱性[3]。脆弱性是導(dǎo)致家庭在面臨不利外部沖擊時, 造成財產(chǎn)、人員損失, 福利水平下降, 并最終陷入貧困的主要原因, 因此成為當前貧困研究的熱點之一[4]。

脆弱性是一個模糊的概念, 泛指遇到的風險、壓力以及應(yīng)對、恢復(fù)和適應(yīng)能力。在貧困研究領(lǐng)域里, 脆弱性主要是從個體或家庭生計能力以及消除貧困的能力兩個角度來衡量[5], 它度量的是家庭對于風險沖擊的應(yīng)對能力[3]。而生計資本作為農(nóng)戶抵御各種風險沖擊的重要屏障[6], 其數(shù)量的多少直接反映著農(nóng)戶應(yīng)對生計困境的能力[7], 因此誕生于20世紀80年代至90年代初期的可持續(xù)生計方法[8]在研究貧困農(nóng)戶的脆弱性時得到了廣泛應(yīng)用[9-12]。其中, 英國國際發(fā)展署(DFID)提出的可持續(xù)生計分析框架以其深入觀察農(nóng)戶的視角在脆弱性評價和扶貧政策研究等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[13-15]。DFID的可持續(xù)生計分析框架, 將生計資本界定為自然資本、人力資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會資本5大類, 認為農(nóng)戶在某一特定的脆弱性背景中, 可通過不同的資產(chǎn)組合和資本配置等生計策略改善生計狀況, 實現(xiàn)其生計目標[8]。Dercon[16]提出的脆弱性分析框架則將風險、脆弱性、貧困連接起來, 從資產(chǎn)、收入和福利3個方面來闡明風險和貧困之間的聯(lián)系。國內(nèi)基于生計資本的脆弱性研究主要包括生計風險、抵御風險的能力和適應(yīng)性分析等[8,17]。李小云等[9]依據(jù)Sharp在非洲進行的生計資產(chǎn)的研究, 量化人力、自然、物質(zhì)、金融和社會資產(chǎn), 分析農(nóng)戶的脆弱性, 對不同類型農(nóng)戶抵御風險的能力進行了刻畫; 閻建忠等[11]把農(nóng)戶抵御風險的能力分為生計資本和適應(yīng)能力兩個方面, 建立脆弱性評價指標, 分析不同地帶農(nóng)牧民的脆弱性; 趙雪雁等[12]基于可持續(xù)生計框架, 從暴露度、敏感性與適應(yīng)能力出發(fā), 分析農(nóng)戶生計對生態(tài)退化的脆弱性。

從貧困縣到貧困村再到貧困戶的農(nóng)村扶貧開發(fā)瞄準單元的改變, 表明中國的貧困性質(zhì)已經(jīng)開始由區(qū)域性、整體性貧困向分散性、個體性貧困過渡[7]。貧困農(nóng)戶的脆弱性實質(zhì)上是由生計資本和風險沖擊共同作用的結(jié)果[18], 生計資本是抵御風險沖擊的基礎(chǔ)。因此, 貧困農(nóng)戶脆弱性研究能有效識別微觀層面的脆弱群體, 降低脆弱農(nóng)戶返貧的概率, 指導(dǎo)農(nóng)村扶貧政策的制定和調(diào)整[19]。國外學(xué)者在測度發(fā)展中國家的貧困脆弱性時往往根據(jù)面板數(shù)據(jù)構(gòu)建測量模型, 進而分析不同影響因素下家庭貧困脆弱性的方法[20], 數(shù)據(jù)較難獲取; 國內(nèi)基于生計資本的研究大多側(cè)重于特殊地域環(huán)境下的生計脆弱性和生計策略, 結(jié)論往往帶有特殊性。本文在分析農(nóng)戶生計狀況的同時, 參照DFID的可持續(xù)生計框架對生計資本的劃分, 以及閻建忠、李小云等[9,11,21-22]學(xué)者的相關(guān)研究, 將風險和適應(yīng)能力加入貧困評價指標, 從風險、生計資本和適應(yīng)能力3個方面構(gòu)建了貧困農(nóng)戶的脆弱性評價指標, 綜合分析農(nóng)戶的脆弱性。同時根據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)量化結(jié)果, 又選取了主要的影響因素重點分析, 研究結(jié)果更具體, 而且選取的研究區(qū)具有典型性和代表性, 不是特殊地域環(huán)境下特殊生活方式的貧困群體, 對于以后扶貧政策的制定和相關(guān)貧困研究具有參考意義。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

“三西”地區(qū)之一的定西, 大多是黃土丘陵區(qū), 自然條件惡劣, 災(zāi)害頻發(fā), 積聚著大量貧困人口, 研究區(qū)所在岷縣又是定西市貧困度最深的縣市之一。坪上村位于岷縣西北部, 地處洮河南岸, 地勢南高北低, 平均海拔2 500 m。全村轄6個社, 267戶, 共1 007人, 耕地面積共46.7 hm2, 人均不足0.05 hm2, 且均為旱地。收入主要來源于外出務(wù)工和藥材種植, 藥材以當歸()和黨參()為主。根據(jù)甘肅省精準扶貧大數(shù)據(jù)庫資料顯示, 全村2013年底建檔立卡貧困人口171戶607人, 人均收入2 100元, 2014年度貧困發(fā)生率為44.83%, 實際脫貧人數(shù)59戶208人, 未脫貧人數(shù)112戶399人。

1.2 數(shù)據(jù)來源

基于參與式農(nóng)村評估(PRA)方法, 利用問卷調(diào)查、訪談法以及觀察法獲取數(shù)據(jù)。2016年5月對全村農(nóng)戶進行了入戶調(diào)查, 主要從家庭成員基本情況、資本情況、家庭生計、社會參與和政策認知情況以及家庭內(nèi)外部關(guān)系等方面展開。由于很多家庭成年人長期在外打工, 家中無人或只有老人和兒童, 對基本情況不甚了解, 無法進行相關(guān)的調(diào)查, 所以共調(diào)查159戶, 收回有效問卷158份, 其中1社17份, 2社20份, 3社33份, 4社43份, 5社27份, 6社18份, 對于缺失和有明顯誤差的部分數(shù)據(jù)借助精準扶貧大數(shù)據(jù)庫進行了補充修正。雖然調(diào)查沒有覆蓋到全村農(nóng)戶, 但和實際了解的情況以及統(tǒng)計資料相比, 發(fā)現(xiàn)獲得的數(shù)據(jù)基本能反映研究區(qū)農(nóng)戶的情況。

1.3 研究方法

數(shù)據(jù)處理。由于調(diào)研得到的數(shù)據(jù)在量綱、數(shù)量級等方面存在很大差異, 不便于分析, 所以需要對原始數(shù)據(jù)先進行標準化處理, 本文采用在生計資本量化研究中被眾多學(xué)者廣泛使用的極差標準化方法進行處理。而對于在調(diào)研中難以量化的一些指標數(shù)據(jù), 先對其間接評價賦值, 再進行標準化處理。

評估方法與指標構(gòu)建。目前脆弱性量化測度的方法有很多, 主要可分為模型評價法和綜合指數(shù)法。其中綜合指數(shù)法因簡單易操作, 在脆弱性評價中較為常用[23]。本文根據(jù)所得數(shù)據(jù), 采用綜合指數(shù)法對研究區(qū)農(nóng)戶的脆弱性進行評價和分析。從風險()、生計資本()和適應(yīng)能力()3個方面構(gòu)建貧困農(nóng)戶的脆弱性評價指標體系, 即農(nóng)戶的脆弱性()=風險()-生計資本()-適應(yīng)性(), 脆弱性值越大表明越脆弱。具體的指標選擇、權(quán)重及相關(guān)說明見表1。在確定各指標權(quán)重時, 為了避免主觀因素和信息重疊帶來的偏差, 采用熵值法對選取的各分項指標分別賦予相應(yīng)的權(quán)重。最后將賦予各相應(yīng)權(quán)重的標準化指標數(shù)據(jù)加權(quán)求和, 得分即為農(nóng)戶的風險值、生計資本值和適應(yīng)值。

農(nóng)戶類型劃分。為了更好地認識影響農(nóng)戶脆弱性的不同因子以及貧困農(nóng)戶生計資本的狀況[24], 根據(jù)數(shù)據(jù)的量化分析結(jié)果, 選取對研究區(qū)農(nóng)戶脆弱性影響較大的幾個指標因子, 從家庭人均收入、成年勞動力受教育水平、戶主年齡和生計資本狀況4個方面對農(nóng)戶進行簡單的類型劃分。表2為不同劃分依據(jù)下的農(nóng)戶戶數(shù)及人均收入情況。

表1 貧困農(nóng)戶脆弱性評價指標、權(quán)重及說明

Table 1 The vulnerability assessment indicators, weights, and assignment of poor farmers

類別Category指標與權(quán)重(W)Index and weight賦值說明及計算Assignment and calculate 風險(R) RisksR=R1×WR1+R2×+R3×WR3+R4×WR4+R5×WR5 人力風險R1 (=0.145 5)Human sources risk身患殘疾、重病和3歲以下兒童及80歲以上老人數(shù)量占比。Proportion of disabled, seriously ill, children under 3 and olds over 80 years old 自然災(zāi)害風險R2 (=0.237 7)Natural disaster risk“家庭是否遭受到自然災(zāi)害或受到環(huán)境污染的影響”, “是”為1, “否”為0。Whether it is affected by natural disasters or environmental pollution, “Yes” is assigned 1, and “No” is assigned 0. 經(jīng)濟活動風險R3 (=0.258 8)Economic activity risk外出務(wù)工機會的多少來衡量, 分為很多、比較多、一般、較少和沒有, 分別賦值0、0.25、0.50、0.75和1.00。Opportunity for migrant workers: a great many = 0, many = 0.25, general = 0.50, few = 0.75, no =1.00 市場風險R4 (=0.180 8)Market risk農(nóng)業(yè)收入占總收入比重。Proportion of agricultural income of total income 突發(fā)事件R5(=0.177 6)Emergencies家庭近兩年面臨的較大事件和困難, 用農(nóng)戶在所列選項中勾選的數(shù)量表示。Number of major events and difficulties faced by families in recent two years 生計資本(L)Livelihood capitalL=N+H+P+F+S 自然資本(N)Natural capitalN=N1×WN1+N2×WN2+N3×WN3 耕地面積N1(=0.065 8)Cultivated land area農(nóng)戶所擁有的土地資源。Land resources owned by farmers 林地面積N2(=0.063 2)Woodland area農(nóng)戶所擁有的林地資源。Forest land resources owned by farmers 藥材種植面積N3 (=0.0639)Herb medicine area農(nóng)戶藥材種植面積。Farmers’ herb medicine planting area 人力資本(H)Human capitalH=H1×WH1+H2×WH2+H3×WH3 家庭整體勞動能力H1 (=0.0671)Overall working capacity of the family分為非勞動力(0~9歲兒童、75歲以上老人和殘疾人、重病者)、半勞動力(10~16歲、60~75歲成員)和全勞動力, 分別賦值為0、0.5和1.0, 然后加總求和。Non-labor, semi-labor, and full labor are assigned 0, 0.5, and 1.0, and then sum up. 成年勞動力受教育水平H2 (=0.0657)Adult labor education level分為文盲、小學(xué)、初中、高中或中專、大專及以上5類, 分別賦值0、0.25、0.50、0.75和1.00, 然后將所得值加總。Illiteracy, primary school, junior high school, senior high school and college or university are assigned 0, 0.25, 0.50, 0.75 and 1.00, and then sum up. 家庭中是否有至少1個健康男性成年勞動力H3(=0.072 3)Healthy male adult labor“是”賦值為1, “否”賦值為0?！癥es” is assigned 1, and “No” is assigned 0. 物質(zhì)資本(P)Physical capitalP=P1×WP1+P2×WP2+P3×WP3 家庭住房情況P1 (=0.065 5)Family housing situation草房、土木房、磚瓦房和混凝土, 分別賦值0、0.3、0.6和1.0; 2間以下、2~4間、5~7間、8~10間、10~15間和15間以上6類, 分別賦值為0、0.25、0.50、0.75、1.00和1.50, 然后將住房類型和對應(yīng)間數(shù)加總。The type of family housing and the number of corresponding rooms are assigned and added separately. Thatched cottage, earth-wood house, brick house and concrete house are assigned 0, 0.3, 0.6 and 1.0. Less than 2, 2 - 4, 5 - 7, 8 - 10, 10 - 15, and > 15 rooms per house are assigned 0, 0.25, 0.50, 0.75, 1.00 and 1.50. 家庭固定資產(chǎn)情況P2 (=0.067 3)Family fixed assets在所列18項固定資產(chǎn)中農(nóng)戶所擁有資產(chǎn)的選項數(shù)。Number of options owned by the farmers in the 18 fixed assets listed. 養(yǎng)殖情況P3 (=0.061 1)Breeding situation雞鴨為0.1, 豬為0.5, 羊為1.0, 驢/騾為1.5, 牲畜數(shù)量和種類相乘加總。The number and type of livestock are assigned and multiplied together. Chicken and duck, pig, sheep and donkey/mule are assigned 0.1, 0.5, 1.0 and 1.5. 金融資本(F)Financial capitalF=F1×WF1+F2×WF2+F3×WF3 家庭人均年收入F1 (=0.062 6)Annual household income包括家庭經(jīng)營性收入、工資性收入、財產(chǎn)性收入以及轉(zhuǎn)移性收入等。Including family business income, wage income, property income and transfer income.

表1 續(xù)

類別Category指標與權(quán)重(W)Index and weight賦值說明及計算Assignment and calculate 金融資本(F)Financial capital獲得借貸的機會F2 (=0.070 3)Chance to get a loan“親戚能否借錢”和“家庭是否有貸款”來衡量, 前者按“不知道、能和不能”分別賦值0.5、1.0和0, 后者“是”為1, “否”為0, 然后二者求和。Measured by whether “relatives can borrow money” and “whether the family has a loan”. For the former, “Don’t know”, “Yes” and “No” are assigned 0.5, 1.0 and 0; for the later, Yes” and “No” are assigned 1 and 0. 家庭收入狀況滿意度F3 (=0.068 5)Satisfaction of family income分為非常不滿意、比較不滿意、一般、比較滿意和非常滿意5個層次, 分別賦值0、0.25、0.50、0.75和1.00。Divided into 5 levels of very dissatisfied, dissatisfied, general, satisfied and very satisfied and assigned 0, 0.25, 0.50, 0.75 and 1.00. 社會資本(S)Social capitalS=S1×WS1+S2×WS2+S3×WS3 家庭人情來往支出S1(=0.068 1)Disbursement of human relations過去一年家庭參與親戚朋友婚喪嫁娶禮金支出, 分為0元、1~500元、500~1 000元、1 000~1 500元、1 500~2 000元以及2 000元以上6個等級, 分別賦值0、0.25、0.5、0.75、1和1.5。The gift money expenditure is divided into 6 levels of 0, 1-500 ￥, 500-1 000 ￥, 1 000-1 500 ￥, 1 500-2 000 ￥ and >2 000 ￥, which are assigned 0, 0.25, 0.5, 0.75, 1 and 1.5, respectively. 與村干部的關(guān)系S2(=0.071 0)Relationship with village officials分為很差、差、一般、較好和很好5個程度, 賦值0、0.25、0.50、0.75和1.00。Very poor, poor, general, good and very good, assigned 0, 0.25, 0.50, 0.75 and 1.00. 在本村的威望S3 (=0.067 8)Prestige in the village分為幾乎沒有、較低、一般、較高和很高, 賦值0、0.25、0.50、0.75和1.00。Almost no, lower, average, higher and very high, assigned 0, 0.25, 0.50, 0.75 and 1.00. 適應(yīng)性(A)AdaptabilityA=A1×WA1+A2×WA2+A3×WA3+A4×WA4+A5×WA5 外出務(wù)工情況A1(=0.197 7)Out-of-town employment務(wù)工收入占總收入比重來衡量。The income of migrant workers accounts for the total income. 農(nóng)戶參與合作社的狀況A2 (=0.154 6)Farmers’ participation in cooperatives設(shè)為二分變量, “是”為1, “否”為0。Set to the binary variable, “Yes” is assigned 1, and “No” is assigned 0. 農(nóng)閑時間的利用方式A3(=0.236 6)The use of leisure time分為消遣、學(xué)技術(shù)、打工掙錢、做小買賣和其他, 賦值0、0.50、0.75、0.75和0.25。Recreation, attending technology training, working part time, doing small business and others are assigned 0, 0.50, 0.75, 0.75 and 0.25, respectively. 參加培訓(xùn)情況A4(=0.171 9)Participate in training從未參加為0, 偶爾參加為0.5, 經(jīng)常參加為1。Never participation is assigned 0, occasional participation is assigned 0.5, and often participation is assigned 1. 對國家政策關(guān)注度A5(=0.239 2)Attention to national policy分為毫不關(guān)注、幾乎不關(guān)注、一般、偶爾關(guān)注和經(jīng)常關(guān)注5個程度, 分別賦值0、0.25、0.50、0.75和1。Divided into 5 attention degrees of never, hardly, general, occasional and often, and assigned 0, 0.25, 0.50, 0.75 and 1.00. 脆弱性(V)VulnerabilityV=R-L-A

表2 研究區(qū)不同類型農(nóng)戶特征

1)分級標準值見表1。1) The standard value is showed in the table 1.

2 結(jié)果與分析

2.1 農(nóng)戶的脆弱性現(xiàn)狀

從圖1a可以看出, 農(nóng)戶的自然災(zāi)害風險指標值和經(jīng)濟活動風險指標值較其他風險指標值高。調(diào)查中超過60%的農(nóng)戶受自然災(zāi)害影響嚴重, 對于從事種植業(yè)的家庭來說, 干旱均不同程度地影響了家庭生計。外出務(wù)工機會相比以往也大幅減少, 超過90%的農(nóng)戶反映近年務(wù)工機會很少, 自然災(zāi)害風險和經(jīng)濟活動風險嚴重影響農(nóng)戶生活。人力風險值最低, 說明研究區(qū)青壯年勞動力充足, 家庭中身患殘疾、重病等成員以及需要額外花精力撫養(yǎng)的人口比重較低。

從圖1b可以看出, 農(nóng)戶的社會資本和人力資本較高, 其次是金融資本, 物質(zhì)資本和自然資本最低。農(nóng)村社會是一個人情社會, 亦有學(xué)者稱社會資本是“窮人的資本”[25]。農(nóng)戶的社會資本最高, 說明農(nóng)戶在遇到風險沖擊時可以得到較好的社會網(wǎng)絡(luò)支持。人力資本值也較高, 則說明該區(qū)人力資本并不缺乏, 貧困的原因也不是缺少勞動力。由于所處地區(qū)自然資源的限制, 農(nóng)戶擁有的土地資源量少質(zhì)差, 自然資本偏低。物質(zhì)資本可以反映農(nóng)戶物質(zhì)方面的生活, 物質(zhì)資本低, 說明研究區(qū)農(nóng)戶生活水平較低。

從圖1c可以看出, 農(nóng)戶對國家政策的關(guān)注度和農(nóng)閑時間的利用方式這兩個指標值較高。電視、手機和網(wǎng)絡(luò)的普及使得即便在偏遠山區(qū), 農(nóng)戶也能方便快速地了解到各種信息, 對國家政策的關(guān)注度也就較高; 農(nóng)閑時間的利用方式指標值高說明在應(yīng)對土地資源短缺等風險時, 農(nóng)戶可以用其他手段來提高收入。根據(jù)了解到的情況, 研究區(qū)所在村創(chuàng)辦了一個養(yǎng)羊合作社, 但由于羊價下跌以及經(jīng)營管理不善, 合作社經(jīng)營情況很不樂觀, 甚至入不敷出, 調(diào)查時合作社已轉(zhuǎn)給私人承包, 農(nóng)戶參加意愿也很低, 因此參加合作社情況的指標值較低。村上每年會舉辦3~4次的農(nóng)業(yè)、養(yǎng)殖等培訓(xùn), 但參加戶數(shù)亦是寥寥無幾, 一來是農(nóng)戶“農(nóng)忙種地, 農(nóng)閑打工”, 無暇去參加; 二來更多農(nóng)戶反映, 培訓(xùn)活動實際幫助不大, 很多是為了完成扶貧任務(wù), 參加不過是浪費時間。

圖1 研究區(qū)農(nóng)戶的風險(a)、生計資本(b)和適應(yīng)能力(c)評價指標值

根據(jù)農(nóng)戶戶均風險值、生計資本值和適應(yīng)能力值計算出的脆弱性均值為-0.516 8, 其中風險值超過均值的農(nóng)戶占總戶數(shù)的51%, 生計資本值不足均值的農(nóng)戶占總戶數(shù)的49%, 適應(yīng)能力值低于均值的農(nóng)戶比重為49%, 脆弱性高于均值的農(nóng)戶占總戶數(shù)的49%。研究區(qū)有一半的農(nóng)戶遭受著高風險的沖擊、生計資本嚴重缺乏、適應(yīng)能力低下。在旱災(zāi)嚴重、就業(yè)機會減少的風險環(huán)境中, 能直接創(chuàng)收的自然、物質(zhì)和金融資本的缺乏, 以及適應(yīng)性舉措的無效和適應(yīng)能力的低下, 使得研究區(qū)農(nóng)戶生活水平較低, 脆弱程度很高。雖然社會資本和人力資本較高, 但因缺少技術(shù)以及自身動力不足等原因, 無法有效提高農(nóng)戶的富裕水平, 研究區(qū)貧困狀況依舊很嚴峻。

2.2 收入水平對農(nóng)戶脆弱性的影響

農(nóng)戶的生計資本因其收入水平的高低呈現(xiàn)出較大差異。高收入農(nóng)戶的自然、人力、物質(zhì)、金融和社會資本都遠高于中低收入水平的農(nóng)戶, 其生計資本指標值分別是低收入和中等收入農(nóng)戶的1.87倍和1.93倍。從圖2a可以看出, 低收入農(nóng)戶和中等收入農(nóng)戶的各項生計資本指標都非常接近, 而高收入農(nóng)戶的各項生計指標與中低收入農(nóng)戶差異較大, 且生計資本各指標的高低并不與收入的高低存在著相關(guān)關(guān)系, 低收入農(nóng)戶和中等收入農(nóng)戶相比, 其擁有的自然、人力和物質(zhì)資本反倒高于中等收入農(nóng)戶。高、中、低收入水平的農(nóng)戶, 人力資本和社會資本都比其他3類生計指標要高, 自然資本最低, 其次是物質(zhì)資本, 金融資本水平居中。

圖2 研究區(qū)不同收入水平農(nóng)戶的生計資本指標值(a)和脆弱性指標值(b)

從圖2b可以看出, 農(nóng)戶的脆弱性隨著收入水平的提高而降低, 高收入農(nóng)戶的脆弱性遠遠低于中、低收入水平的農(nóng)戶, 中、低收入水平的農(nóng)戶脆弱性差別不大。具體來說, 高收入農(nóng)戶的風險值和適應(yīng)能力值均高于低收入和中等收入水平農(nóng)戶, 中等收入水平農(nóng)戶的風險值低于低收入農(nóng)戶, 而適應(yīng)能力高于低收入農(nóng)戶。高收入農(nóng)戶的風險高, 究其原因, 在于其擁有的自然資本、物質(zhì)資本等相對較多, 在經(jīng)歷災(zāi)害時損失大,且因較多人力資源的閑置使得在面臨外出務(wù)工機會減少等經(jīng)濟活動風險時影響更大。高、中、低收入水平農(nóng)戶的適應(yīng)能力與收入呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系, 說明收入越高適應(yīng)能力越強。但農(nóng)戶的風險和生計資本指標與收入水平并無明顯的相關(guān)關(guān)系, 中等收入水平的農(nóng)戶風險和生計資本值最低。

2.3 受教育水平對農(nóng)戶脆弱性的影響

研究區(qū)農(nóng)戶的生計資本與受教育水平呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系, 受教育水平越高, 生計資本值也越高。從圖3a可以看出, 高教育水平農(nóng)戶的自然、人力、物質(zhì)、金融和社會資本均最高, 其次是中等教育水平農(nóng)戶, 低教育水平的農(nóng)戶各項生計指標值最低。5類生計資本指標中高、中、低教育水平農(nóng)戶的社會資本和人力資本最高, 其次是金融資本和物質(zhì)資本, 自然資本最低。

圖3 研究區(qū)不同受教育水平農(nóng)戶的生計資本指標值(a)和脆弱性指標值(b)

從圖3b可以看出, 不同受教育水平農(nóng)戶的脆弱性隨著受教育水平的提高而降低, 即受教育水平越低, 脆弱程度越高。具體來說, 農(nóng)戶的風險、適應(yīng)能力和生計資本指標與農(nóng)戶的受教育水平呈現(xiàn)明顯的相關(guān)關(guān)系, 風險值隨教育水平提高而降低, 適應(yīng)能力則隨教育水平的提高而明顯增加, 即受教育水平越高, 農(nóng)戶擁有的生計資本越多, 遭受風險的影響越小, 適應(yīng)能力越強。

2.4 戶主年齡因素對農(nóng)戶脆弱性的影響

研究區(qū)農(nóng)戶以中青年戶主型和中年戶主型家庭為主, 占總調(diào)查戶數(shù)的80%。中青年戶主型農(nóng)戶的生計資本最高, 其次是中年和青年戶主型農(nóng)戶, 老年戶主型農(nóng)戶的生計資本最低。從圖4a可以看出, 中青年戶主型農(nóng)戶的自然資本、物質(zhì)資本和社會資本均高于其他戶主型農(nóng)戶; 中年戶主型農(nóng)戶的人力資本比其他戶主型農(nóng)戶的要高; 青年戶主型農(nóng)戶的金融資本在4類戶主型農(nóng)戶中最高, 而自然資本則最低; 老年戶主型農(nóng)戶的各類資本普遍最低, 而金融資本較高, 原因在于老年人普遍享受著國家養(yǎng)老補助、低保等, 補貼性收入占家庭收入的很大部分。除老年戶主型農(nóng)戶外, 其他4類農(nóng)戶的5類生計資本排序為: 社會資本>人力資本>金融資本>物質(zhì)資本>自然資本。

圖4 研究區(qū)不同年齡段戶主農(nóng)戶的生計資本指標值(a)和脆弱性指標值(b)

從圖4b可以看出, 農(nóng)戶的脆弱性高低與不同年齡戶主型農(nóng)戶的生計資本、適應(yīng)性大小相一致, 都是中青年戶主型農(nóng)戶<中年戶主型農(nóng)戶<青年戶主型農(nóng)戶<老年戶主型農(nóng)戶。老年戶主型農(nóng)戶的風險最低, 中年戶主型農(nóng)戶的風險最高, 究其原因, 在于中年戶主型農(nóng)戶易受自然災(zāi)害和市場風險的影響, 而老年戶主型農(nóng)戶的各風險值都相對較低; 青年戶主型農(nóng)戶和中青年戶主型農(nóng)戶的風險居中。適應(yīng)能力則是中青年戶主型農(nóng)戶最高, 老年戶主型農(nóng)戶最低, 中年戶主型農(nóng)戶的適應(yīng)能力也較高。

2.5 生計資本對農(nóng)戶脆弱性的影響

圖5a縱向來看, 各類農(nóng)戶的自然資本和物質(zhì)資本均遠低于其他類生計資本, 金融資本在5項生計資本指標中居中; 除去社會資本缺乏型農(nóng)戶, 各類農(nóng)戶的社會資本都是最高, 其次是人力資本。橫向來看, 資本搭配合理型農(nóng)戶的各生計資本指標值都是最高; 多種資本缺乏型農(nóng)戶的各生計資本指標值普遍最低。

各生計資本類型農(nóng)戶的脆弱性從高到低的排列基本與風險值的排列相一致, 隨著適應(yīng)能力和生計資本值的增大而降低。從圖5b可以看出, 農(nóng)戶的脆弱性從高到低排列為: 多種資本缺乏型>人力資本缺乏型>社會資本缺乏型>金融資本缺乏型農(nóng)戶>物質(zhì)資本缺乏型農(nóng)戶>自然資本缺乏型農(nóng)戶>資本搭配合理型農(nóng)戶。多種資本缺乏型農(nóng)戶的風險高, 生計資本和適應(yīng)能力低, 而資本搭配合理型農(nóng)戶的風險低, 生計資本和適應(yīng)能力高; 適應(yīng)能力值高的農(nóng)戶類型是自然資本缺乏型農(nóng)戶和物質(zhì)資本缺乏型農(nóng)戶。由此可以看出, 農(nóng)戶的風險以及適應(yīng)能力與農(nóng)戶的資本狀況有著密切的關(guān)系, 資本搭配合理則受風險的影響小, 適應(yīng)能力強, 脆弱程度低; 反之, 若各生計資本都較缺乏, 則脆弱程度高。

3 結(jié)論與討論

本文以甘肅省岷縣坪上村為例, 基于DFID的可持續(xù)生計框架對生計資本的劃分, 以風險-生計資本-適應(yīng)能力為界面構(gòu)建了貧困農(nóng)戶的脆弱性評價指標, 重點研究收入、受教育水平、戶主年齡以及生計資本等因素對農(nóng)戶生計和脆弱性的影響。研究表明, 貧困農(nóng)戶的脆弱性與農(nóng)戶的收入水平、受教育水平、戶主年齡以及生計資本擁有狀況都存在著明顯的相關(guān)關(guān)系, 這也與其他學(xué)者的研究結(jié)果相一致[11-12,24]。脆弱性與收入水平、受教育水平負相關(guān), 中青年戶主型農(nóng)戶的脆弱性最低, 老年戶主型農(nóng)戶脆弱性最高; 資本搭配合理則遭受風險的影響小, 適應(yīng)能力強, 脆弱程度低。研究區(qū)農(nóng)戶的社會資本和人力資本較高, 而自然資本和物質(zhì)資本偏少, 生活水平較低; 風險因素中農(nóng)戶的自然災(zāi)害風險和經(jīng)濟活動風險比其他風險指標值高; 適應(yīng)能力普遍較低, 很多應(yīng)對風險的適應(yīng)性舉措并沒有發(fā)揮出實際效果。在自然條件惡劣、生態(tài)脆弱、基礎(chǔ)設(shè)施落后以及內(nèi)生發(fā)展動力不足的偏遠山區(qū)[26], 貧困農(nóng)戶異常脆弱。

圖5 研究區(qū)不同生計資本缺乏型農(nóng)戶的生計資本指標值(a)和脆弱性指標值(b)

中國經(jīng)過改革開放和農(nóng)村反貧困政策從體制改革到造血式開發(fā)反貧困的調(diào)整, 反貧困工作取得了很大的成效[27]。但以經(jīng)濟緩貧為特征的開發(fā)式扶貧工作, 經(jīng)歷了“高投入高效益”之后呈現(xiàn)遞減態(tài)勢[28], 貧困問題依舊是制約中國實現(xiàn)全面小康的瓶頸, 已經(jīng)脫貧的家庭極易受各種沖擊的影響而返貧。結(jié)合研究區(qū)實際情況和研究結(jié)果, 我們認為提高富裕水平、降低脆弱性的關(guān)鍵在于從貧困農(nóng)戶自身的生計狀況出發(fā), 增強風險防范意識和保障機制, 提高生計多樣性和應(yīng)對能力。具體來說: 1)發(fā)展特色產(chǎn)業(yè), 突破資源約束。以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為中心建立藥材收集、加工中心, 創(chuàng)立自己的品牌, 開發(fā)養(yǎng)生產(chǎn)品, 如特色藥材餐飲等; 建設(shè)馬鈴薯()擴繁基地, 推進標準化和機械化進程。2)拓展勞務(wù)市場, 擴大就業(yè)途徑。建立完善的勞務(wù)輸出網(wǎng)絡(luò), 加大勞務(wù)技能培訓(xùn)、信息發(fā)布力度以及鞏固勞務(wù)基地協(xié)作關(guān)系等。3)改善自然條件, 增加土地產(chǎn)出。請水利專家實地考察地形、水位等情況, 合理利用洮河水和地下水。4)完善網(wǎng)絡(luò)體系, 建立互助平臺。構(gòu)建省-縣-鄉(xiāng)-村4級農(nóng)村信息公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)體系, 在農(nóng)戶種植、養(yǎng)殖、就業(yè)、教育等方面提供技術(shù)幫助、價格咨詢、信息共享等; 改進養(yǎng)羊合作社管理模式, 重視養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展, 建立以合作社為模式的風險分擔互助平臺等。

貧困領(lǐng)域已有的脆弱性研究取得了很大的成果, 拓展了貧困研究的視野, 但也存在一些值得重視的問題。本文通過脆弱性評價指標計算的脆弱性高低只是一個相對的程度, 農(nóng)戶的真實貧困狀況以及脆弱性還受許多其他復(fù)雜因素的影響。此外, 農(nóng)戶信息和數(shù)據(jù)的缺失在一定程度上限制了相關(guān)的研究。因此, 微觀層面農(nóng)戶脆弱性研究還需加強, 評價指標的建立仍需進一步的檢驗和調(diào)整, 風險管理及貧困預(yù)測和返貧預(yù)防是研究的重點。在當前精準扶貧的大環(huán)境下, 政策制定更應(yīng)該加強對脆弱群體的識別, 把脆弱群體作為前瞻性反貧和減貧政策的重點研究對象, 建立農(nóng)戶調(diào)查的數(shù)據(jù)庫, 實現(xiàn)資源共享, 這對于加強貧困研究、提高反貧效率具有重大意義。

[1] 聯(lián)合國. 千年發(fā)展目標報告2015[R]. 紐約: 聯(lián)合國, 2015United Nations. The Millennium Development Goals Report 2015[R]. New York: United Nations, 2015

[2] 中華人民共和國國務(wù)院辦公廳. 國務(wù)院關(guān)于印發(fā)“十三五”脫貧攻堅規(guī)劃的通知: 中華人民共和國國務(wù)院公報[Z]. 2016 General Office of the State Council of the People’s Republic of China. Circular of the State Council on printing and distributing the plan for poverty alleviation in the thirteenth five-year plan: The communique of the State Council of the People’s Republic of China[Z]. 2016

[3] World Bank. World Development Report 2000/2001: Attacking Poverty[M]. Oxford: Oxford University, 2001

[4] 韓崢. 脆弱性與農(nóng)村貧困[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題, 2004, (10): 8–12 HAN Z. Fragility and rural poverty[J]. Issues in Agricultural Economy, 2004, (10): 8–12

[5] ADGER W N. Vulnerability[J]. Global Environmental Change, 2006, 16(3): 268–281

[6] 楊云彥, 趙鋒. 可持續(xù)生計分析框架下農(nóng)戶生計資本的調(diào)查與分析——以南水北調(diào)(中線)工程庫區(qū)為例[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題, 2009, (3): 58–65 YANG Y Y, ZHAO F. A survey of farmers’ livelihood capital in the framework of the sustainable livelihood approach: A case study of the reservoir zone of the South-To-North Water Transfer (Middle Line) Project[J]. Issues in Agricultural Economy, 2009, (3): 58–65

[7] 謝冬梅. 農(nóng)戶生計資產(chǎn)量化分析方法的應(yīng)用與驗證——基于福建省農(nóng)村最低生活保障目標家庭瞄準效率的調(diào)研數(shù)據(jù)[J]. 技術(shù)經(jīng)濟, 2009, 28(9): 43–49 XIE D M. Application and validation on quantitative analysis method of livelihood assets of rural households: Based on investigation data on targeting efficiency of objective households with rural minimum living security in Fujian Province[J]. Technology Economics, 2009, 28(9): 43–49

[8] 何仁偉, 劉邵權(quán), 陳國階, 等. 中國農(nóng)戶可持續(xù)生計研究進展及趨向[J]. 地理科學(xué)進展, 2013, 32(4): 657–670 HE R W, LIU S Q, CHEN G J, et al. Research progress and tendency of sustainable livelihoods for peasant household in China[J]. Progress in Geography, 2013, 32(4): 657–670

[9] 李小云, 董強, 饒小龍, 等. 農(nóng)戶脆弱性分析方法及其本土化應(yīng)用[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟, 2007, (4): 32–39 LI X Y, DONG Q, RAO X L, et al. The analysis methods of vulnerability of peasant household and its localization in China[J]. Chinese Rural Economy, 2007, (4): 32–39

[10] HAHN M B, RIEDER A M, FOSTER S O. The livelihood vulnerability index: A pragmatic approach to assessing risks from climate variability and change —A case study in Mozambique[J]. Global Environmental Change, 2009, 19(1): 74–88

[11] 閻建忠, 喻鷗, 吳瑩瑩, 等. 青藏高原東部樣帶農(nóng)牧民生計脆弱性評估[J]. 地理科學(xué), 2011, 31(7): 858–867 YAN J Z, YU O, WU Y Y, et al. Livelihood vulnerability assessment of farmers and nomads in eastern ecotone of Tibetan Plateau, China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2011, 31(7): 858–867

[12] 趙雪雁, 劉春芳, 王學(xué)良, 等. 干旱區(qū)內(nèi)陸河流域農(nóng)戶生計對生態(tài)退化的脆弱性評價——以石羊河中下游為例[J]. 生態(tài)學(xué)報, 2016, 36(13): 4141–4151 ZHAO X Y, LIU C F, WANG X L, et al. Assessment of the vulnerability of farmers’ livelihoods to ecological degradation in arid regions of a continental river basin: A case study of the middle-lower reaches of the Shiyang River in China[J]. Acta Ecologica Sinica, 2016, 36(13): 4141–4151

[13] SMITH D R, GORDON A, MEADOWS K, et al. Livelihood diversification in Uganda: Patterns and determinants of change across two rural districts[J]. Food Policy, 2001, 26(4): 421–435

[14] SIEGEL P B. Using an asset-based approach to identify drivers of sustainable rural growth and poverty reduction in central America: A conceptual framework[J]. World Bank: Policy Research Working Papers 3475, 2005

[15] SINGH P K, HIREMATH B N. Sustainable livelihood security index in a developing country: A tool for development planning[J]. Ecological Indicators, 2010, 10(2): 442–451

[16] DERCON S. Vulnerability to Poverty: A Framework for Policy Analysis[R]. Oxford: CSAE, University of Oxford, 2001

[17] 黃偉. 風險沖擊、脆弱性與農(nóng)戶貧困關(guān)系研究[D]. 武漢: 華中農(nóng)業(yè)大學(xué), 2008 HUANG W. Research on the relationship of risk, vulnerability and poverty[D]. Wuhan: Huazhong Agricultural University, 2008

[18] 李伯華, 陳佳, 劉沛林, 等. 欠發(fā)達地區(qū)農(nóng)戶貧困脆弱性評價及其治理策略——以湘西自治州少數(shù)民族貧困地區(qū)為例[J]. 中國農(nóng)學(xué)通報, 2013, 29(23): 44–50 LI B H, CHEN J, LIU P L, et al. Assessment and management strategy of households’ poverty vulnerability in undeveloped areas — A case of poverty-stricken ethnic minority areas in Xiangxi Autonomous Region[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2013, 29(23): 44–50

[19] 檀學(xué)文, 李成貴. 貧困的經(jīng)濟脆弱性與減貧戰(zhàn)略述評[J]. 中國農(nóng)村觀察, 2010, (5): 85–96 TAN X W, LI C G. Review of poverty economic vulnerability and poverty reduction strategy[J]. China Rural Survey, 2010, (5): 85–96

[20] 馮嬌, 周立華, 陳勇. 貧困脆弱性研究進展[J]. 中國沙漠, 2017, 37(6): 1261–1270 FENG J, ZHOU L H, CHEN Y. A review on the research of vulnerability to poverty[J]. Journal of Desert Research, 2017, 37(6): 1261–1270

[21] PROWSE M. Towards a Clearer Understanding of ‘Vulnerability’ in Relation to Chronic Poverty[R]. Manchester, United Kingdom: Chronic Poverty Research Centre, 2003

[22] 韓崢. 廣西西部十縣農(nóng)村脆弱性分析及對策建議[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟, 2002, (5): 38–39 HAN Z. Analysis of rural vulnerability and countermeasures of ten counties in western Guangxi[J]. Agricultural Economy, 2002, (5): 38–39

[23] 魯婷. 干旱擾動下的黃土高原半干旱區(qū)農(nóng)戶生計風險及生計脆弱性研究——以甘肅省榆中縣中連川鄉(xiāng)為例[D]. 西安: 西北大學(xué), 2013 LU T. Risk and vulnerability of farmer’s livelihood to drought in the semiarid area of loess plateau, a case study on Zhonglianchuan Village of Yuzhong County, Gansu Province[D]. Xi’an: Northwest University, 2013

[24] 張欽, 趙雪雁, 雒麗, 等. 高寒生態(tài)脆弱區(qū)氣候變化對農(nóng)戶生計的脆弱性影響評價——以甘南高原為例[J]. 生態(tài)學(xué)雜志, 2016, 35(3): 781–790 ZHANG Q, ZHAO X Y, LUO L, et al. Assessment of the impact of climate change on vulnerability of farmer households’ livelihood in an ecologically vulnerable alpine region: Taking Gannan Plateau for example[J]. Chinese Journal of Ecology, 2016, 35(3): 781–790

[25] GROOTAERT C. Social Capital, Household Welfare, and Poverty in Indonesia[R]. Washington: World Bank, 1999

[26] 呂偉偉. 外力介入下貧困農(nóng)戶生計可持續(xù)發(fā)展研究——以甘肅省為例[D]. 蘭州: 蘭州商學(xué)院, 2014 LYU W W. The research on sustainable development of poor households’ livelihoods under external intervention — A case of Gansu Province[D]. Lanzhou:Lanzhou University of Finance and Economics , 2014

[27] 李翔林. 通貨膨脹對我國農(nóng)村低收入貧困群體影響的研究——基于脆弱性的視角[D]. 成都: 西南財經(jīng)大學(xué), 2014 LI X L. The study of the impact of inflation on low-income poverty groups in rural areas in China — Based on the perspective of vulnerability[D]. Chengdu: Southwestern University of Finance and Economics, 2014

[28] 潘澤江. 湘粵桂邊瑤區(qū)農(nóng)戶的貧困脆弱性: 測度與治理[J]. 城市發(fā)展研究, 2012, 19(2): 88–93PAN Z J. The rural households vulnerability in Xiangyueguibian Yao Area: Measure and control[J]. Urban Studies, 2012, 19(2): 88–93

Analysis of vulnerability of poor farmers using sustainable livelihood analysis framework: A case of Pingshang Village in Min County, Gansu Province*

FENG Jiao1,3, CHEN Yong1, ZHOU Lihua1,2, HOU Caixia1,3, WANG Rui4

(1.Key Laboratory of Desert and Desertification,Northwest Institute of Eco-Environment and Resources, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China; 2. Institute of Science and Development, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China; 3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China; 4. School of Land and Resources, China West Normal University, Nanchong 637009, China)

Traditional researches have focused on the definition, measurement, root causes and reduction strategies of poverty. With the application of concepts such as “ability” and “risk” in the field of poverty research, vulnerability has become a hotspot of poverty research because of its forward-looking perspective. In the face of unfavorable external shocks, poor people generally have high vulnerability. The vulnerability of poverty research can predict the future of poverty, improve the efficiency of poverty reduction and take into account the risk of future shocks and ability to cope with risk. The vulnerability research based on livelihood capital can effectively be used to identify vulnerable groups and guide the formulation and adjustment of rural poverty alleviation policies. Studies of vulnerability to poverty are mainly aimed at the meaning and the measurement of poverty. Domestic literatures combined with actual situation have mostly drawn lessons on foreign to empirical tests with relevant survey data. Taking Pingshang Village in Minxian County as the research area, this paper constructed an evaluation index of vulnerability of poor households from three aspects — risk, livelihood capital and adaptability. We used household index data to analyze the key factors that affect the vulnerability of poor farmers based on the comprehensive index method and according to the divisions of sustainable livelihood framework of livelihood capital. The aim of the study was to provide references for effectively distinguishing vulnerable groups of poor farmers, and establishing and adjusting the policy of rural poverty alleviation. The results showed that: 1) social and human capitals of Pingshang Village farmers were high and natural and material capitals low. 2) The farmers’ natural disaster and economic activity risk indexes were high. 3) Adaptability was generally low and many adaptive measures to deal with the risk had no practical effect. 4) The vulnerability of farmers was negatively correlated with income and education levels. The vulnerability of young and middle-aged households was lowest, and households headed by the elderly were the most vulnerable. Risk and adaptability were closely related with capital status of farmers. If capital was reasonable, impact of risk was generally small, adaptability strong and fragility low. Half of rural households in the study area suffered high-risk shocks, severe lack of livelihood capital, low adaptive capacity and high levels of vulnerability. Based on the conclusions and actual situations in the study area, suggestions were put forward to reduce vulnerability of poor farmers. This included developing characteristic industries, changing traditional modes, expanding labor markets, improving network systems and establishing mutual help platforms. In order to identify vulnerability of disadvantaged groups at micro-scale, poverty alleviation policies needed to strengthen identification of vulnerable groups. The establishment of poverty vulnerability assessment indicators still needed further inspection and adjustment. Risk management, poverty forecasting and anti-poverty were key research priorities.

Poverty; Farmers; Livelihood capital; Vulnerability; Risk index; Adaptability

, FENG Jiao, E-mail: fengjiao100@163.com

Mar. 27, 2018;

May 29, 2018

F320

A

1671-3990(2018)11-1752-11

10.13930/j.cnki.cjea.180300

2018-03-27

2018-05-29

* This study was supported by the Science and Technology Achievements Transformation Fund Project of the Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute, Chinese Academy of Sciences (Y555L11001).

* 中國科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所科技成果轉(zhuǎn)化引導(dǎo)基金項目(Y555L11001)資助

馮嬌, 主要研究方向為生態(tài)經(jīng)濟與區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。E-mail: fengjiao100@163.com

馮嬌, 陳勇, 周立華, 侯彩霞, 王睿. 基于可持續(xù)生計分析框架的貧困農(nóng)戶脆弱性研究——以甘肅省岷縣坪上村為例[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報, 2018, 26(11): 1752-1762

FENG J, CHEN Y, ZHOU L H, HOU C X, WANG R. Analysis of vulnerability of poor farmers using sustainable livelihood analysis framework: A case of Pingshang Village in Min County, Gansu Province[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2018, 26(11): 1752-1762