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    生態(tài)保護(hù)區(qū)農(nóng)戶脆弱性研究

    2023-11-21 03:06:24
    關(guān)鍵詞:生計(jì)脆弱性測(cè)度

    趙 媛

    (西安交通大學(xué) 金禾經(jīng)濟(jì)研究中心, 西安 710049)

    中國(guó)的生態(tài)保護(hù)區(qū)占國(guó)土面積一半以上,承擔(dān)水源涵養(yǎng)、水土保持、防風(fēng)固沙和生物多樣性維護(hù)等生態(tài)功能,在國(guó)土空間開發(fā)中不能進(jìn)行大規(guī)模工業(yè)化開發(fā)。但我國(guó)生態(tài)保護(hù)區(qū)的86.67%是曾經(jīng)的貧困地區(qū),面臨生態(tài)環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展雙重壓力。這些地區(qū)往往位置偏遠(yuǎn)、災(zāi)害頻發(fā)、基礎(chǔ)設(shè)施水平落后、農(nóng)戶生計(jì)風(fēng)險(xiǎn)較大,如何防范農(nóng)戶生計(jì)風(fēng)險(xiǎn)、降低脆弱性、控制返貧,對(duì)于探尋生態(tài)保護(hù)區(qū)環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、防止返貧的深層邏輯,指導(dǎo)和化解保護(hù)區(qū)人地關(guān)系困局具有重要意義。因此,需要從動(dòng)態(tài)視角前瞻性地研究生態(tài)保護(hù)區(qū)農(nóng)戶脆弱性,分析農(nóng)戶生計(jì)風(fēng)險(xiǎn)和成因。為了定量測(cè)度和監(jiān)控農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn),筆者從脆弱性角度,結(jié)合生計(jì)資本分析框架,選擇黃土高原丘陵溝壑水土保持生態(tài)功能區(qū)A縣和秦巴生物多樣性生態(tài)功能區(qū)B縣兩類地區(qū)進(jìn)行對(duì)比分析。通過(guò)抽樣調(diào)查和面對(duì)面訪談,對(duì)兩類地區(qū)的農(nóng)戶脆弱性進(jìn)行測(cè)度,分析兩類地區(qū)的脆弱性成因,求解生態(tài)環(huán)境保護(hù)與維護(hù)農(nóng)戶生計(jì)的路徑。

    一、 文獻(xiàn)綜述

    (一)脆弱性相關(guān)研究

    世界銀行將脆弱性定義為“度量對(duì)于沖擊的彈力——沖擊造成未來(lái)福利下降的可能性”。脆弱性是個(gè)人或家庭面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的狀況以及抵抗風(fēng)險(xiǎn)能力的指標(biāo),具有前瞻性。充分認(rèn)識(shí)脆弱性有助于個(gè)體努力提高自身抗風(fēng)險(xiǎn)的能力,同時(shí)也促使政府完善各種社會(huì)保障體系。

    主流研究中脆弱性的測(cè)度包括三種方法:Chaudhuri 等[1]提出的關(guān)于期望貧困的脆弱性(Vulnerability as Expected Poverty,VEP)測(cè)度方法,Ligon和Schechter[2]提出的期望效用的脆弱性理論(Vulnerability as Low Expected Utility,VEU),Dercon 和Krishnan[3]提出的風(fēng)險(xiǎn)暴露的脆弱性理論(Vulnerability as Uninsured Exposure to Risk,VER)。其中,Chaudhuri的VEP測(cè)度方法,因其可以基于截面調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到了廣泛應(yīng)用。

    不斷有學(xué)者對(duì)于脆弱性進(jìn)行拓展,主要可以包括以下方面:一是農(nóng)戶對(duì)于自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)沖擊的反應(yīng)程度[4-5];二是農(nóng)戶應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的適應(yīng)性行為,包括外出務(wù)工、民間借貸等[6-8];三是農(nóng)戶生計(jì)資本和農(nóng)戶脆弱性風(fēng)險(xiǎn)[9];四是轉(zhuǎn)移支付、易地搬遷等政策對(duì)農(nóng)戶脆弱性的影響[10-11];五是通過(guò)脆弱性分解來(lái)探究農(nóng)戶脆弱性成因[12]。

    近年來(lái),學(xué)者對(duì)于脆弱性的研究水平逐步提升,當(dāng)前聚焦的問(wèn)題有:一是完善福利測(cè)度,從單維向多維發(fā)展,進(jìn)行不同測(cè)度方法之間的對(duì)比分析,從而找到更為科學(xué)的脆弱性測(cè)度方法;二是探尋脆弱性形成的機(jī)理,尋找農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)成因。

    (二)可持續(xù)生計(jì)相關(guān)研究

    可持續(xù)生計(jì)(Sustainable Livelihoods)指維持生活的手段和方式,是生存所需的全部資源及在此資源基礎(chǔ)上所形成的策略[13]。可持續(xù)生計(jì)最早見于20世紀(jì)80年代世界環(huán)境與發(fā)展委員會(huì)的研究報(bào)告,這一概念能完整地描繪農(nóng)戶生存的復(fù)雜性,為研究者提供了研究農(nóng)村問(wèn)題的新視角?,F(xiàn)在常見的可持續(xù)生計(jì)分析框架是英國(guó)國(guó)際發(fā)展署(DFID)的可持續(xù)分析框架,包括五部分內(nèi)容:脆弱性背景,生計(jì)資本,政策、結(jié)構(gòu)和過(guò)程,生計(jì)策略以及生計(jì)結(jié)果[14]。在一個(gè)脆弱性背景中,人們運(yùn)用自己的生計(jì)資本(主要包含了五種資本:人力資本、自然資本、金融資本、物質(zhì)資本、社會(huì)資本)生存或謀生,五大資本的可獲得性、以及對(duì)資本的利用會(huì)受到社會(huì)因素、外在趨勢(shì)和沖擊因素等的制約,會(huì)帶來(lái)人們的生計(jì)結(jié)果[15]。在脆弱性背景中,在政策法律與文化制度相互作用下,生計(jì)資本作為可持續(xù)生計(jì)框架核心,決定了生計(jì)策略類型,進(jìn)而導(dǎo)致相應(yīng)的生計(jì)輸出結(jié)果,生計(jì)結(jié)果又反作用于生計(jì)資本,影響資本的性質(zhì)和狀況,依次循環(huán)往復(fù)[16]。

    從1992年首次提出可持續(xù)生計(jì)以來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞可持續(xù)生計(jì)框架開展了大量的實(shí)證研究。例如,Ahmed 等[17]研究孟加拉國(guó)西南部漁民可持續(xù)生計(jì)與捕蝦之間的關(guān)聯(lián)和相關(guān)生計(jì)策略。湯青等[18]基于陜西和甘肅的農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù),對(duì)不同類型農(nóng)戶的可持續(xù)生計(jì)效益進(jìn)行了評(píng)價(jià),并提出了未來(lái)能夠適宜黃土高原溝壑生態(tài)保護(hù)區(qū)的農(nóng)戶生計(jì)策略。Thapa[19]以尼泊爾巴迪阿國(guó)家公園為例,討論了保護(hù)區(qū)環(huán)保政策對(duì)可持續(xù)生計(jì)的影響,發(fā)現(xiàn)不同生計(jì)資本特征農(nóng)戶受到的影響有異質(zhì)性。

    從以上分析可以看出,農(nóng)戶困境不是簡(jiǎn)單的收入或消費(fèi)問(wèn)題,而是Sen所提出的可行能力的喪失。家庭生計(jì)是理解農(nóng)戶狀況、政策制定的切入點(diǎn)??沙掷m(xù)生計(jì)分析框架為農(nóng)戶福利測(cè)算、研究農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)和脆弱性提供了分析基石。

    二、調(diào)研方法、模型和數(shù)據(jù)描述

    (一)調(diào)研方法和模型

    筆者選取黃土高原丘陵溝壑水土保持生態(tài)功能區(qū)陜北A縣和秦巴生物多樣性生態(tài)功能區(qū)陜南B縣進(jìn)行研究。A縣位于陜西省東北部,面積2000多平方公里,約26萬(wàn)人口。以黃土丘陵溝壑區(qū)和風(fēng)沙區(qū)為主,水土流失嚴(yán)重,交通不便,加上,陜北能源工業(yè)興起,A縣農(nóng)村勞動(dòng)力流失嚴(yán)重。B縣位于秦嶺南麓西段,總面積2800多平方公里,總?cè)丝诩s20萬(wàn)。B縣處于深山之中,交通十分不便,農(nóng)戶居住分散,但動(dòng)植物資源較為豐富。

    A縣和B縣雖然同是國(guó)家級(jí)生態(tài)保護(hù)區(qū),也曾經(jīng)是國(guó)家級(jí)貧困縣,但兩地地理?xiàng)l件和自然資源稟賦不同,破解環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的路徑也會(huì)有所區(qū)別。從發(fā)展的階段和縣域?qū)用娴幕厩闆r來(lái)看,陜北A縣和陜南B縣的地理?xiàng)l件、發(fā)展情況截然不同。A縣從2000年以來(lái)一直發(fā)展滯后,不論是居民儲(chǔ)蓄水平還是規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值遠(yuǎn)低于陜西省貧困縣平均水平和全國(guó)貧困縣的平均水平,而B縣發(fā)展水平略高于A縣,但近年來(lái)出現(xiàn)了一定程度的衰退,尤其是工業(yè)產(chǎn)值大幅度下滑。

    調(diào)研于2019年展開,根據(jù)村、居委會(huì)人口數(shù),采取分層隨機(jī)抽樣方法抽選樣本農(nóng)戶,通過(guò)面對(duì)面訪談獲得一手家戶數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)查漏、邏輯檢驗(yàn)和剔除粗差等預(yù)處理,最后獲得有效樣本784份(A縣514份, B縣270份)。問(wèn)卷包含四部分內(nèi)容:家庭成員、家庭生計(jì)資本、家庭生產(chǎn)和生活、政策。

    筆者使用Chaudhuri 等[1]提出的VEP模型,應(yīng)用三階段最小二乘法估計(jì)人均消費(fèi)對(duì)數(shù)方程和風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)方程:

    lnYt,h=αhXh,t+eh
    Var(Yt,h)=βhTh,t+εh

    (1)

    其中,Yt,h代表個(gè)體h在t時(shí)期的人均消費(fèi)方程。Xh,t表示持久收入項(xiàng),Th,t包含了家庭面臨的風(fēng)險(xiǎn)沖擊、家庭消費(fèi)的平滑能力以及家庭可得到的社區(qū)或社會(huì)支持等特征。

    要估計(jì)上述兩個(gè)方程,首先要采用OLS估計(jì)人均消費(fèi)對(duì)數(shù)方程,提取殘差項(xiàng)的平方作為消費(fèi)方差的估計(jì)值,對(duì)于方差方程進(jìn)行OLS回歸。最后提取兩個(gè)回歸方程的殘差平方項(xiàng),用所取得的異方差結(jié)果進(jìn)行WLS加權(quán)回歸,消除異方差,從而得到方程所需要的各個(gè)參數(shù)。預(yù)期人均消費(fèi)對(duì)數(shù)以及預(yù)期消費(fèi)方差如下:

    (2)

    根據(jù)Chaudhuri 等的模型,假定預(yù)期人均消費(fèi)對(duì)數(shù)的分布是基于人均消費(fèi)對(duì)數(shù)期望與方差的正態(tài)分布,可以通過(guò)回歸系數(shù)推算每戶家庭的期望人均消費(fèi)對(duì)數(shù)和方差,進(jìn)而估算出預(yù)期人均消費(fèi)對(duì)數(shù)處于閾值以內(nèi)的概率。

    (3)

    其中,φ為正態(tài)分布。由此,可計(jì)算得到每個(gè)家庭的脆弱性。

    (二)樣本與數(shù)據(jù)

    根據(jù)生計(jì)資本理論將調(diào)研獲得的數(shù)據(jù)按照五項(xiàng)資本進(jìn)行分類:一是人力資本,包括健康、知識(shí)、技能、勞動(dòng)能力以及適應(yīng)能力等;二是社會(huì)資本,是人們可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)他們生計(jì)目標(biāo)的社會(huì)資源;三是自然資本,是指農(nóng)戶擁有的自然資源儲(chǔ)備;四是物質(zhì)資本,包括支持農(nóng)戶生計(jì)所需要的基礎(chǔ)設(shè)施和生產(chǎn)手段;五是金融資本,指人們用來(lái)實(shí)現(xiàn)其生計(jì)目標(biāo)的資金資源。表1給出了此模型所涉及的變量。

    表1 樣本的描述性統(tǒng)計(jì)

    觀察A縣和B縣農(nóng)戶生計(jì)資本。首先,從人力資本的角度來(lái)看,與 B縣相比,A縣家庭規(guī)模較小(A縣3人,B縣3.5人),人口老齡化程度較高(A縣戶主平均年齡比B縣大7歲左右)。其次,觀察自然資本,A縣人均耕地面積是B縣的1.7倍,而人均林地面積又僅為B縣的40%。A縣地處陜北黃土高原,耕地面積較多,而B縣地處秦巴山區(qū),林地資源較為豐富。在社會(huì)資本方面,A縣可求助農(nóng)戶是B縣的1倍多,這是由于B縣地處山區(qū),農(nóng)戶居住較分散,人際關(guān)系沒(méi)有A縣緊密。再次,觀察物質(zhì)資本,根據(jù)家庭耐用消費(fèi)品和農(nóng)用機(jī)械數(shù)量基于市場(chǎng)價(jià)值計(jì)算得到的家庭物質(zhì)資產(chǎn)指數(shù),可以看到,B縣的物質(zhì)資本指數(shù)高于A縣。最后,從金融資本的角度來(lái)看,B縣儲(chǔ)蓄率遠(yuǎn)高于A縣(A縣20.2%家戶有存款,B縣82.2%家戶有存款),A縣每戶借款總額遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于B縣(A縣為27116.93元,B縣為2333.257元)。觀察其他變量,A縣人均消費(fèi)約為8000元,是B縣的1.8倍,但A縣每戶平均醫(yī)療費(fèi)超過(guò)6000元,是B縣的3.7倍。這與A縣老年人口占比高密不可分。從收入來(lái)看,A縣農(nóng)戶父母輩和子女輩的收入均較高(父母輩收入均值為13426元,子女輩收入是父母輩收入的兩倍),而B縣農(nóng)戶家庭收入幾乎完全由子女輩的收入構(gòu)成,父母輩收入每年平均約700元。

    可以看出,兩地農(nóng)戶生計(jì)特征各異。在黃土高原丘陵溝壑水土保持區(qū),年輕勞動(dòng)力大量流出,老年人口占比高,家庭人口規(guī)模較小。而在秦巴生物多樣性保護(hù)區(qū),人口流出較少,家庭的生計(jì)負(fù)擔(dān)更多由年輕人來(lái)承擔(dān),父輩參與生計(jì)活動(dòng)相對(duì)較少,因此獲得的收入也就較低。

    三、 實(shí)證結(jié)果分析

    (一)脆弱性測(cè)度和分解

    應(yīng)用模型1至模型3進(jìn)行回歸分析, A縣和B縣的OLS、FGLS回歸結(jié)果分別見表2和表3。

    表2 A縣農(nóng)戶脆弱性回歸結(jié)果

    表3 B縣農(nóng)戶脆弱性回歸結(jié)果

    根據(jù)回歸結(jié)果可以計(jì)算出每個(gè)農(nóng)戶的人均消費(fèi)對(duì)數(shù)預(yù)期以及消費(fèi)對(duì)數(shù)方差,并估計(jì)出農(nóng)戶脆弱性指標(biāo)。其分布如圖1??梢钥闯?A縣農(nóng)戶脆弱性狀況相對(duì)較好,平均脆弱性水平為34.02%;B縣脆弱性指標(biāo)較差,為40.67%。

    圖1 A縣和B縣農(nóng)戶脆弱性分布

    進(jìn)一步根據(jù)Gunther的方法,將高脆弱人群分解為均值引致的脆弱性和風(fēng)險(xiǎn)引致的脆弱性兩類[20]。可以觀察到,A縣和B縣分別有15.18%和16.34%的農(nóng)戶是由于均值引致的脆弱性,33.70%和25.10%的農(nóng)戶是由于風(fēng)險(xiǎn)引致的脆弱性??梢?兩地風(fēng)險(xiǎn)脆弱均占據(jù)很大比例,是政策制定者不可忽視的人群。從結(jié)果來(lái)看,盡管A縣均值引致的脆弱農(nóng)戶比例較少,但因風(fēng)險(xiǎn)脆弱的農(nóng)戶比例卻較高。

    (二)脆弱性成因分析

    通過(guò)T檢驗(yàn)對(duì)比分析高脆弱性農(nóng)戶和低脆弱性農(nóng)戶各項(xiàng)生計(jì)資本,筆者探究了高脆弱性農(nóng)戶的特點(diǎn)和成因。T檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示:

    表4 A縣和B縣高-低脆弱性農(nóng)戶的生計(jì)特征對(duì)比

    A縣高脆弱性農(nóng)戶與低脆弱性農(nóng)戶在自然資本、物質(zhì)資本、金融資本上均不存在顯著差異,高脆弱性農(nóng)戶的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)水平略低于低脆弱性農(nóng)戶。高低脆弱性農(nóng)戶的差異主要反映在人力資本上。高脆弱性農(nóng)戶的戶主年齡顯著高于低脆弱性人群,戶主受教育程度顯著低于低脆弱性人群,人口老齡化的家庭脆弱性較高。但觀察人力資本其他變量,家庭人口數(shù)、勞動(dòng)力數(shù)量多的脆弱性反而高,這和直覺不一致。進(jìn)一步觀察人力資本質(zhì)量,一是看兩代人收入,高低脆弱性農(nóng)戶子女輩收入均超過(guò)3萬(wàn)元,但高脆弱性農(nóng)戶父輩收入能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)差于低脆弱性農(nóng)戶(高脆弱性家庭約5000元,低脆弱性家庭約為20000元)。二是觀察收入構(gòu)成,高脆弱性家庭的打工收入遠(yuǎn)小于低脆弱性家庭(高脆弱性家庭為3163元,低脆弱性家庭為9793元),打工收入?yún)R回比例也小于低脆弱性農(nóng)戶。高脆弱農(nóng)戶人均農(nóng)林收入、經(jīng)營(yíng)純收入均小于低脆弱性家庭。但醫(yī)療支出遠(yuǎn)高于低脆弱性家庭??梢?在A縣,人口老齡化所帶來(lái)的人力資本質(zhì)量較低是造成農(nóng)戶脆弱性的重要原因。

    B縣高低脆弱性農(nóng)戶金融資本不存在顯著差異,但在自然資本、物質(zhì)資本、社會(huì)資本上均存在顯著差異,高脆弱性農(nóng)戶的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)水平低于低脆弱性水平家庭。在自然資本方面,高脆弱性家庭人均耕地面積以及人均林地面積大于低脆弱性家庭,從物質(zhì)資本的水平來(lái)看,高脆弱性家庭的物質(zhì)資產(chǎn)指數(shù)低于低脆弱性家戶。值得注意的是,對(duì)于A縣,房間數(shù)量是一項(xiàng)非顯著變量,A縣在黃土高原區(qū),住宅面積相對(duì)充裕。而對(duì)B縣而言,高脆弱性家庭的房間數(shù)遠(yuǎn)小于低脆弱性家庭。B縣地處山區(qū),房間數(shù)量是一項(xiàng)較為重要的測(cè)度指標(biāo)。

    B縣的人力資本項(xiàng)也是關(guān)鍵指標(biāo)。觀察兩代人收入,B縣高低脆弱性農(nóng)戶主要差異體現(xiàn)在子女輩收入上(高脆弱性家庭為5880元,低脆弱性家庭為23616元)。觀察收入構(gòu)成,與A縣相同,高脆弱性家庭的打工收入遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于低脆弱性家庭(高脆弱性家庭約3421元,低脆弱性家庭為8067元),匯回比例也大于低脆弱性農(nóng)戶。人均農(nóng)林收入、經(jīng)營(yíng)純收入沒(méi)有顯著差異。與A縣不同,高低脆弱性農(nóng)戶的醫(yī)療支出也沒(méi)有顯著差異。觀察其余人力資本項(xiàng),其結(jié)果均與直觀是相符的,例如,戶主年齡越大,農(nóng)戶的脆弱性指標(biāo)就會(huì)越高,教育水平越高,一個(gè)家戶的脆弱性水平也會(huì)顯著變低。可見,對(duì)于B縣來(lái)說(shuō),子女輩收入是與整個(gè)家庭的狀況緊密相關(guān)的。

    綜上所述,兩地雖同為生態(tài)保護(hù)區(qū),但區(qū)位、地理稟賦、經(jīng)濟(jì)條件等不同,農(nóng)戶生計(jì)資本有所差異,從而高脆弱人群成因不同。A縣人口老齡化所帶來(lái)的人力資本質(zhì)量較低是造成農(nóng)戶脆弱性的主要原因,物質(zhì)資本、自然資本等與高脆弱性關(guān)聯(lián)不大。而B縣人口年齡結(jié)構(gòu)比A縣更年輕化,更具活力,物質(zhì)資本、自然資本等都發(fā)揮積極作用。我國(guó)農(nóng)戶一般處于農(nóng)業(yè)活動(dòng)和打工活動(dòng)的“兩棲”狀態(tài),農(nóng)業(yè)生計(jì)是農(nóng)戶的基本保障,打工則是致富源泉。從兩地打工者數(shù)目占比來(lái)看,A縣打工人數(shù)和比例要顯著低于B縣(A縣僅有37.74%的人口外出打工,B縣打工人口占比為71.11%)。同時(shí),當(dāng)農(nóng)村勞動(dòng)力外出打工之時(shí),需要負(fù)擔(dān)打工者自身在外開支,真正能夠?qū)σ粋€(gè)家戶生活起到積極作用的是打工者匯回來(lái)的收入。從調(diào)研中觀察到,B縣更多打工者可以反哺原有家庭,打工匯回收入遠(yuǎn)高于A縣,平均匯回收入金額和比率分別為6081.04元和24.74%,而A僅為2694.91元和13.33%。這進(jìn)一步印證了B縣代際收入的流動(dòng)性要優(yōu)于A縣,子女輩勞動(dòng)力的收入更多傳遞到了父母輩,從而能使一個(gè)家庭的脆弱性得到緩解。B縣年輕勞動(dòng)力流出較少,家庭年齡結(jié)構(gòu)更偏向于年輕化,相應(yīng)的,家庭內(nèi)部代際之間的聯(lián)系更加緊密,子女輩收入對(duì)于家庭脆弱性降低有顯著的積極影響。A縣大多數(shù)家戶為老年人群,子女收入?yún)R回較少,父母輩和子女輩的收入產(chǎn)生了一定的斷層,子女輩的收入對(duì)于家庭脆弱性降低較難發(fā)揮作用。

    四、結(jié)論

    筆者應(yīng)用脆弱性測(cè)度模型,通過(guò)三階段最小二乘方法,對(duì)黃土高原丘陵溝壑水土保持生態(tài)功能區(qū)A縣,和秦巴生物多樣性生態(tài)功能區(qū)B縣的農(nóng)戶脆弱性進(jìn)行了測(cè)度,并探討了脆弱性成因。第一,A縣和B縣脆弱性指標(biāo)分別為34.02%和40.67%,通過(guò)將高脆弱性農(nóng)戶分解為均值引致的脆弱性和風(fēng)險(xiǎn)引致的脆弱性兩類,可以觀察到,A縣和B縣分別有15.18%和16.34%的農(nóng)戶是由于均值引致的脆弱性,33.70%和25.10%的農(nóng)戶是由于風(fēng)險(xiǎn)引致的脆弱性?,F(xiàn)階段,比起低消費(fèi)均值,波動(dòng)性引起的脆弱性風(fēng)險(xiǎn)更應(yīng)受到政府的關(guān)注。第二,A縣和B縣自然稟賦和區(qū)位條件不同,脆弱性成因也有所不同。A縣人口老齡化所帶來(lái)的人力資本質(zhì)量較低是造成農(nóng)戶脆弱性的主要原因,而B縣人口年齡結(jié)構(gòu)比A縣更年輕化,更具活力,物質(zhì)資本、自然資本等都發(fā)揮積極作用,家庭內(nèi)代際聯(lián)系更加緊密,子女輩收入對(duì)于家庭脆弱性降低有顯著的積極影響。結(jié)果表明,對(duì)于農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn),尤其是波動(dòng)性引致的脆弱性風(fēng)險(xiǎn),需要進(jìn)行監(jiān)控,采取預(yù)警和防范措施。同時(shí),A縣和B縣兩地雖然同為國(guó)家級(jí)生態(tài)保護(hù)區(qū),面臨環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展雙重目標(biāo),但由于其區(qū)位條件、農(nóng)戶生計(jì)特征、脆弱性成因各異,兩地的發(fā)展路徑以及現(xiàn)階段工作重心也有所不同,需要根據(jù)于兩地情況因地制宜地采取多樣化區(qū)域發(fā)展策略。具體來(lái)講,A縣面臨人口老齡化、農(nóng)村退化的威脅,應(yīng)首先聚焦老年人口養(yǎng)老和兜底保障工作,改善農(nóng)戶脆弱性;而B縣人口結(jié)構(gòu)更為年輕化,如何提升人力資本,為外出務(wù)工人員提供技術(shù)支持、信息和渠道,同時(shí)為本地農(nóng)戶提供多樣化生計(jì),則是目前工作的重心。

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