傅利平 赵 伟
(天津大学 管理与经济学部,天津 300072)
农户作为经济社会中独立的生产经营单元,具备自主支配生产要素和决策的能力。伴随着我国工业化转型、新型城镇化的快速发展以及农业产业现代化的稳步推进,在国家各项支农惠农政策等外部因素刺激下的农户生产、生活形态与特征呈现出高度的复杂性,且农户生计和发展策略演变周期不断缩短,呈现出我国农户分化现象越来越明显的趋势。*陈春生:《中国农户的演化逻辑与分类》,《农业经济问题》2007年第11期。
准确辨识农户分化的特征,为有针对性地解决“三农”问题提供了基础,受到社会各界高度关注。自上世纪90年代,农户分化研究主要体现在三个层面上:一是从农户职业、经营行为、收入分化等表象入手,考察农户分化的现状、特征及成因,阐释农户分化对社会经济产生的影响;*向国成、韩绍凤:《农户兼业化:基于分工视角的分析》,《中国农村经济》2005年第8期。二是从文化水平、户主年龄、兼业化程度、收入、生产规模等细化指标进行农户类型划分,识别农户土地利用和流转行为、农村土地政策选择等差别;*梁流涛、曲福田等:《不同兼业类型农户的土地利用行为和效率分析—基于经济发达地区的实证研究》,《资源科学》2008年第10期。三是试图通过农户分化与居民点用地整理、农业景观设计的相互作用、与农民非农化兼业关系等研究,*周婧、杨庆媛等:《贫困山区农户兼业行为及其居民点用地形态—基于重庆市云阳县568户农户调查》,《地理研究》2010年第10期。探究微观尺度的农户认知向区域尺度的反馈。另外,部分学者从农户现有生计资产及应对风险的适应策略角度对农户分化进行了研究,通过量化农户的生计资产对农户未来发展态势及农户分化进行识别。*谢东梅:《农户生计资产量化分析方法的应用与验证:基于福建省农村最低生活保障目标家庭瞄准效率的调研数据》,《技术经济》2009年第9期。不过,既有的研究大多关注表面特征和局限于某一时点,以静态的思维来认知农户的特征、行为过程,忽视了农户分化演变的内在发展规律和外部环境约束,忽略了对农户未来发展及转型的系统分析。
从静态认知农户并将其分类的方法已很难将动态变化背景下的农户予以甄别,需要寻找一种新的视角将瞬息万变的复杂环境下农户分化进行动态分类。农户后顾生计来源决定着农户生计方式的选择及可能采取的策略和行为,准确量化农户的后顾生计来源可以从本源上对农户未来发展态势进行识别。[注]王成、王利平等:《农户后顾生计来源及其居民点整合研究:基于重庆市西部郊区白林村471户农户调查》,《地理学报》2011年第8期。因此,本研究以山东省平邑县铜石镇为研究区域,通过问卷调查等方法收集400户农户现有生计资产、生计风险、适应策略以及未来生计发展等方面的数据,构建农户后顾生计来源指标体系,运用因子分析和聚类分析方法准确划分农户类型,并对不同类型农户的特征进行剖析,为有针对性地解决农户发展所面临的困境和可持续发展提供理论参考。
山东省平邑县铜石镇位于平邑县城东南19公里处,北依巍峨蒙山,位于浚河与蓝河交汇处,327国道穿过中心乡镇,因境内富有黄金、铁矿等资源,得其地名铜石,素有“沂蒙黄金第一镇”的美称。铜石镇总面积158平方公里,其中山地占29%,丘陵占50.82%,平原占20.18%;管辖8个工作区,58个行政村,8.1万人,其中乡村人口7.4万人。铜石镇区位优势明显,公路铁路便利,港口机场毗邻,山东半岛的经济大动脉兖石铁路,327国道纵贯南北,日东高速公路横穿东西,近临“一港一场一高速”(距石臼港100km,临沂飞机场60km,日东高速入口1km),交通运输便利。通讯、电力、供水等基础设施完善,医疗、教育配套齐全。
2012年5月我们在大量阅读文献的基础上,通过焦点小组以及实地走访,从农户户主及家庭特征、生计资产、面临风险、适应风险策略以及未来生计发展意愿和构想等多方面拟定调研提纲,2012年12月,经预调研及有关专家研讨后确定了调查问卷。2013年4月至6月,由笔者带队分别前往铜石镇进行调研。本次调研活动分为对调查员培训、调研员试填写调查问卷、分区域到村入户填写调查问卷、调研员收集并核查调查问卷、区域负责人复查调查问卷、本人及课题组核心人员再复查调查问卷、随机抽查受调研农户并进行深度访谈、调查问卷整理与数据录入、数据汇总及统计分析等阶段。
本次调查历时3个月,在58个行政村中抽取22个村,共发放农户问卷450份,剔除部分关键信息残缺及遗失样本,回收有效问卷400份。
上世纪90年代,包括非政府组织以及国际研发机构在内的很多组织基于扶贫理论和实践,提出了生计概念。生计概念包含赋权、能力等内容,使研究者拓宽了观察和研究环境保护、农村扶贫等农村发展问题的视野。[注]苏芳、徐中民等:《可持续生计分析研究综述》,《地理科学进展》2009年第1期。为探究农户所拥有的资产状况和构成,以及从微观层面上解读农户的决策、行动和后果提供了便利。可持续生计分析方法是在生计概念的基础上产生和发展起来的,广泛应用于第三世界国家农户的性别、贫穷、生计风险、脆弱性决策和行为等研究,在理论和实践上都有所突破,并取得了显著的成效。在Chambers(1992)等人对贫穷性质理解和解释的基础上,DFID(英国国际发展机构)提出了可持续生计分析框架,因该分析框架能更有效地洞察解析生计风险与农户贫穷的关系,并在实践中为解决农户贫穷问题提供了新思路,从而引起了学术界的广泛关注和认同。
在研究农户分化及解读可持续生计分析框架时,有必要进一步说明:(1)农户在形成自身的生计策略及行动时,依赖于自身拥有的现有生计资产状况及其组合与转化。图1中的生计五角形并非规则的,因农户之间拥有的现有生计资产差异较大;(2)农户生产经营活动随其面临的外部环境不断变化而发生变化,农户必须面对自然环境和外部市场的双重风险;(3)面对自然风险和生计资产风险的冲击,农户为应对双重风险、维持及改善生计,必须采取具有针对性的适应策略。因而,农户后顾生计指标的选择,需系统考量农户现有生计资产、面临生计风险、应对风险的适应策略以及未来生计发展规划等方面的指标。修改完善后的农户后顾生计分析框架如图1所示。
总之,农户后顾生计决策受着社会、经济、技术、信息、资产、外部环境等方面的约束和限制,农户生计资产、生计风险以及应对风险的适应策略等并非静止不变的,它是一个不断变化的动态过程。[注]黎洁、李亚莉等:《可持续生计分析框架下西部贫困退耕山区农户生计状况分析》,《中国农村观察》2009年第5期。因而,农户后顾生计指标的选择,需要系统考虑农户现有生计资产、面临生计风险、应对风险的适应策略以及未来生计发展规划等方面的指标。
农户后顾生计指标体系、变量含义及赋值见表1。
应对生计资产适应策略应对粮食减产应对物质资产风险应对人力资产风险应对金融资产风险应对社会资产风险选用优质种子A1同上购买农药化肥A2同上搬迁A3同上购买优质农资产品A4同上增加劳动投入A5同上参加技术培训A6同上节省开支A7同上扩大种植规模A8同上扩大养殖规模A9同上农闲时外出打工A10同上农闲时做生意A11同上政府救助补贴A12同上政府其他补贴A13同上亲戚现金等资助A14同上未来生计发展意愿与构想是否维持现状C1农户填写问卷是赋值1,否赋值0是否继续种地C2同上增加农机设备C3同上扩大种植C4同上扩大养殖C5同上长期经商C6同上长期打工C7同上打零工C8同上特色种植C9同上
因子分析是主成分分析的推广,是从研究变量间的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合变量的一种多变量统计分析方法。因子分析法是解决多重共线性问题非常有效的方法,这种方法是根据研究对象不同、变量间的相关性大小将变量进行分组,从而能够使同组变量之间相关性较强,而不同组变量之间的相关性较弱。因此,分组后的变量之间可以保证基本相互独立,能够满足聚类分析中对变量的要求。[注]李志辉、罗平:《统计分析教程》,北京:电子工业出版社2010年版,第319-442页。
基于农户后顾生计来源的农户类型分化,涉及农户的现有生计资产、生计风险、应对生计风险适应策略以及农户未来生计发展意愿与构想等因素,每个因素又包含若干相关的变量。为精确、简捷分析各个影响因素,可以采用因子分析的方法将众多变量化繁为简,因子分析法计量模型如下:
Xp×1-μp×1=Lp×mFm×1+εp×1(p=1,2,Λ,p;m=1,2,Λ,m)
(1)
F总得分=λ1F1+λ2F2Λ+λmFm(m=1,2,Λ,m)
(2)
上式中,X代表各类因素中可测变量,μ代表均值,L代表因子载荷,F代表公共因子,ε代表各类因素中可测变量的随机误差,P代表各类因素中可测变量的个数,m代表公共因子的个数。
因问卷涉及的问题大多为客观性问题,不适合进行信度检验,[注]张虎、田茂峰:《信度分析在调查问卷设计中的应用》,《统计与决策》2007年第21期。并且本地调研问卷在设计和发放以及填写过程中,已经采取保证问卷可靠保证的有效措施。因此,本文采用因子分析的计量模型使用过程不进行信度检验。
本研究运用SPSS19.0软件分别对农户现有生计资产、生计风险、应对生计风险适应策略以及农户未来生计发展意愿进行效度检验,结果如下:现有生计资产、生计风险、适应策略以及未来发展意愿与构想的KMO值分别为0.722、0.621、0.6555、0.601,均大于0.5,Bartlett球形检验的结果P均通过显著性检验(P=0.000<0.001),KMO检验和Bartlett球形检验均符合效度检验的标准,说明适合做因子分析。
本研究公共因子的提取采用特征值大于1的方法,并运用SPSS19.0软件分别对农户现有生计资产、生计风险、应对生计风险适应策略以及农户未来生计发展意愿与构想进行因子分析,结果见表2。农户现有生计资产共提取了7个公共因子,累计方差贡献率为64%,能较好涵盖原来21个变量;农户面临生计风险共提取了5个公共因子,累计方差贡献率为55%,能较好涵盖原来15个变量;农户应对风险适应策略共提取了5个公共因子,累计方差贡献率为64%,能较好涵盖原来14个变量;农户未来生计发展意愿共提取了3个公共因子,累计方差贡献率为59%,能较好涵盖原来9个变量。
表2 公共因子提取表
根据成分得分系数矩阵和公式(2),我们分别计算农户现有生计资产、农户面临生计风险、农户应对生计风险的策略以及农户未来生计发展意愿与构想的综合得分,并予以汇总形成农户后顾生计指标量化表,见表3(因农户数量较多,仅以部分农户为代表)。结果显示,不同农户在后顾生计各指标的综合得分呈现明显差异。
表3 农户后顾生计指标量化表及聚类分析结果
为避免对农户类型分化归类因主观性、经验性等原因造成的误差,在上述因子分析的基础上,我们将农户现有生计资产总值、农户面临生计风险总值、农户应对生计风险的适应策略总值以及农户未来生计发展意愿与构想的总值作为四个变量进行二阶聚类分析,从而保证对农户类型分化更为准确。
通过SPSS19.0的运算,结果显示:类型1农户共有63户,占15.75%;类型2农户共有109户,占27.25%;类型3农户共有30户,占7.5%;类型4农户共有66户,占16.5%;类型5农户共有132户,占33%。
根据聚类分析的结果,我们把具有共同特征的农户分为5个类型,并分别依据每个类型农户在农业收入、种植业收入、果林收入、养殖业收入、非农收入、外出打工收入、工商经营收入、是否愿意维持目前生活状态、是否愿意种地、是否扩大土地经营规模、是否增加农用机械、是否扩大养殖规模、是否愿意长期在外打工以及是否愿意打零工等方面的情况予以排名。
聚类分析结果显示,类型1农户在农业收入、养殖业收入、工商经营收入以及未来倾向于专职工商经营等方面排名非常靠前,说明该类型农户在农业、养殖业、经商等方面综合发展,依此可以看出该类型农户未来有从事农业产业化发展的意愿和实力。类型2农户在非农收入、外出打工收入、工商经营收入以及未来倾向于长期打工等方面排名非常靠前,说明该类型农户在非农方面综合发展,依此可以看出该类型农户未来有从事非农多元化发展的意愿和实力。类型3农户在农业收入、外出打工收入以及未来倾向于打零工收入等方面排名非常靠前,说明该类型农户在农业和非农方面兼顾发展,依此可以看出该类型农户未来有从事兼业化发展的意愿和实力。类型4农户在种植业收入、养殖业收入、未来倾向于打算扩大土地经营规模、打算增加农用机械、打算扩大养殖规模等方面排名非常靠前,说明该类型农户在农业规模化发展上能力很强,依此可以看出该类型农户未来有从事农业规模化发展的意愿和实力。类型5农户在农业收入、种植业收入以及未来倾向于打算维持生活现状、继续种地等方面排名非常靠前,但既不打算增加土地经营规模,也不打算增加农用机械设备,说明该类型农户专注于维持目前农业一家一户的耕种模式,且这部分农户平均年龄50多岁,依此可以看出该类型农户未来有从事农业多样化发展的意愿和实力。
根据农户后顾生计来源以及聚类分析的结果和解释说明,400户样本农户可以进一步细分为:农业产业化发展型(63户)、农业规模化发展型(66户)、非农多样化发展型(109户)、兼业化发展型(30户)以及农业多样化发展型(132户)等,其所占农户比例分别为:15.75%、16.50%、27.25%、7.50%和33%。
农户生产、经营等决策和行为在一定程度上取决于农户的后顾生计来源。依据农户后顾生计来源进行农户类型分化研究,不仅有助于识别复杂和变化环境影响下的农户发展趋势,并且有助于厘清不同类型农户的实际需求与未来生计来源状况,其研究结果将有的放矢地为落实“三农”政策和解决“三农”难题,促进农户可持续发展提供可靠的理论支撑。
本研究构建了农户后顾生计来源指标体系。研究从农户拥有的现有生计资产、面临生计风险、适应风险策略以及农户未来生计发展意愿与构想等方面选择了59个指标,构建了农户后顾生计来源指标体系,为农户分化相关理论和实践活动的研究提供了一个新的研究视角。
本研究采用因子分析与聚类分析相结合的方法,对山东省平邑县铜石镇400户农户分化类型进行了相关归类。实证研究结果将400户农户归于5个类型,分别是农业产业化发展型、农业规模化发展型、非农多样化发展型、兼业化发展型和农业多样化发展型。研究综合考虑了农户自身的生计资产结构、农户对市场、政策等外部刺激的响应,从动态角度考虑了农户的后顾生计状况,避免将农户置于一种静态状态、采用单一标准进行农户分化,能在复杂系统中对农户进行区分,丰富了农户分化理论和研究方法。
农户类型分化主要受制于农户自身特征和社会经济发展等内外部影响,而农户后顾生计来源的转变会改变农户参与农村社区建设的意识与行为,进而影响当地经济发展和新农村建设的进程。因此,基于农户类型动态分化的结果,开展不同类型农户参与农村社区建设决策行为研究,引导农户参与差异化的农村社区建设模式,在保障农户未来生计的同时促进区域资源的有效配置。这也将是“三农”问题研究应当进一步关注的重点。