贫困地区农户家庭风险抵御能力实证分析——以甘肃省陇南市、定西市为例

王志敏，曲玮

（1.甘肃农业大学经济管理学院，兰州 730070；2.兰州大学资源环境学院，兰州 730000）

贫困地区农户家庭风险抵御能力实证分析
——以甘肃省陇南市、定西市为例

王志敏1，曲玮2

（1.甘肃农业大学经济管理学院，兰州 730070；2.兰州大学资源环境学院，兰州 730000）

依据可持续农户生计分析框架对家庭资产的划分，构建农户家庭风险抵御能力评价指标体系，对贫困地区农户家庭风险抵御能力进行了探索性研究。研究结果显示：农户家庭风险抵御能力的各子系统间存在“短板效应”，即农户家庭整体风险抵御能力取决于最短“桶板”的高度——最弱势子系统的水平。进一步分析发现：尽管自然资源约束是农村贫困产生的主要原因，但从农户家庭抵御风险能力角度看，农户家庭自身所拥有的经济物质和社会关系基础是农户抵御外部冲击的一个关键因素。可见，该分析方法可为精准扶贫提供一个新的参考视角。

农户；资产；风险抵御能力；短板效应

一、引言

随着对贫困研究的深入，人们对贫困形成的因素认知也越来越全面、客观。世界银行在《2000—2001年世界发展报告》中指出，贫困不仅是适当的收入和消费核算下物质方面的匮乏，还包括低水平的教育、健康、风险和面临风险时的脆弱性，以及不能表达自身的需求和缺乏影响力[1]。在上述对贫困的认知中，脆弱性作为产生贫困的因素之一，被描述为“度量对于冲击的弹力——冲击造成未来福利下降的可能性”[1]，它既是风险的产物，也是家庭风险抵御能力和家庭采取的事前与事后抵御风险行动的产物[2]。在面对风险打击时，家庭风险抵御能力的缺失将导致家庭福利降低或贫困[2]，同时也是导致穷人持续贫困的主要原因之一[3]。通常，绝大多数家庭自身存在一定的风险抵御能力，在面对风险冲击时，家庭会主动或被动地采取各种行动来抵御风险[2]，但是，不同家庭因其自身禀赋大小以及所面临的风险冲击不同，面对风险会出现或多或少的无能为力，继而导致不同程度上的福利降低或贫困发生。

当前，学界较多的研究聚焦于风险处理行动策略方面（丁士军等[4]；彭希哲等[5]；陈传波等[6]等），而对家庭风险抵御能力的相关研究相对较为集中，主要通过家庭内部所拥有的资源状况对家庭的风险抵御能力进行分析[7-8]。因此，本文依据贫困地区农户调研数据对农户家庭风险抵御能力进行探索性研究。

二、分析框架及量化方法

（一）分析框架

家庭的风险抵御能力是一种应对内外部环境的变化、保持家庭稳定运转的能力[7]，其大小一定程度上取决于家庭拥有的资产财富状况[8]。家庭拥有的资产作为家庭抵御风险、降低脆弱性的最主要保证[9]。当家庭拥有的资产量越多、资产种类越丰富时，家庭会有更多种可供的选择来抵御家庭可能遭受到的风险冲击[10]。可持续农户生计框架中也指出在面对风险冲击时，拥有资产的种类和数量越多的家庭会拥有更大的选择空间，也就能够拥有更多在各种生计策略中灵活转换的选择，以保护他们生计的能力[11]。由于家庭拥有的资产可用于产生各种途径的收入（包括经营收入、工资性收入、资产性收入、转移性收入等），一些研究则直接把家庭风险抵御能力视为家庭拥有的资产[2]。因此，如何对家庭资产划分就成为分析家庭风险抵御能力的关键。

学界对家庭资产的划分总体上经历了三个阶段：第一阶段Chambers和Conway[12]将资产划分为有形资产和无形资产（其中有形资产包含储备物和资源，无形资产包含要求权和可获得权）；第二阶段Scoones[13]将家庭资产划分为自然资本、金融资本、人力资本和社会资本四种类型；第三阶段在可持续农户生计分析框架[11]中将资产划分为自然资产、物质资产、社会资产、金融资产和人力资产等五类。从家庭资本划分演进过程可见，学界对家庭资产划分的不断细化，为分析家庭风险抵御能力提供了基础。

在已有的相关研究中，针对家庭风险抵御能力的研究大致有如下几个方向：一是通过将家庭按某种特征分类，来剖析家庭各子系统风险抵御能力之间的差异（尹秀芳，2014）[7]；二是分析某些因素对家庭各子系统风险抵御能力的影响（尹秀芳、杨云彦，2014）[8]。尽管学者对家庭风险抵御能力的各子系统进行了深入的研究，但缺乏对家庭风险抵御能力整体的量化分析及各子系统之间协调性的分析（即是否存在某子系统的落后，会导致“短板效应”，从而影响家庭风险抵御能力整体下降）。本文从建立以自然资产、物质资产、社会资产、金融资产和人力资产为子系统的家庭风险抵御能力指标体系着手，对家庭风险抵御能力进行整体量化，结合各子系统对家庭风险抵御能力的贡献差异，验证家庭风险抵御能力各子系统间是否存在“短板效应”。

“短板效应”又称木桶原理，是美国管理学家彼得提出的一个经济学术语。木桶作为一个整体，功能来源于组成它的全部木板功能的集合，它的盛水量取决于最短一块桶板的高度，而不是取决于最长一块桶板的高度或所有桶板的平均高度。对于家庭风险抵御能力，它的大小是各子系统能力的集合，那么家庭风险抵御能力大小是否也取决于“最短桶板的高度”（最弱势子系统的水平）？

基于上述理论基础，本文提出下面两个假设，用以验证家庭风险抵御能力各子系统之间是否存在“短板效应”：

假设1：当子系统数相同时（即桶板数相同），各子系统风险抵御能力的贡献越平均，家庭风险抵御能力是否越强？

假设2：在假设1的基础上，“短板”（即最弱势子系统的水平）越短，家庭风险抵御能力是否越小？

（二）家庭风险抵御能力量化方法

家庭风险抵御能力体现自身拥有各种可利用资产，要获得一个综合指数来衡量农户风险抵御能力存在一定困难，不仅需要解决各种生计资产指标标准化的问题，更要解决如何加总问题。本文借鉴史月兰[10]对可持续生计资产采用的各指标标准化值和相应权重加权求和的方法。利用该方法对家庭风险抵御能力各指标进行加总，可以对不同系统的数据进行比较，计算公式如下：

其中，RRA表示家庭总体风险抵御能力，RRAj表示第个j子系统的风险抵御能力（j=1，2，...，m），cij表示第j个子系统的第i个指标的权重（i=1，2，...，n），Aij表示自然资产、人力资产、物质资产、社会资产和金融资产的二级指标。

各子系统风险抵御能力的贡献均匀指数借鉴辛普森多样性指数。辛普森多样性指数是辛普森[14]对群落物种均匀度研究时提出的。在群落中种数一定时，该指数越高，说明各种个体分配越均匀，指示群落多样性好；反之，指数越低，表明各种个体差异性越大，分配不均，群落多样性较差。本文借鉴该方法对各子系统风险抵御能力的贡献均匀指数进行计算，当子系统数相同时，均匀指数越高，说明各子系统风险抵御能力的贡献差异越小；反之，均匀指数越低，代表各子系统风险抵御能力的贡献差异越大。计算如下所示：

本文用各子系统风险抵御能力的贡献均匀指数S来反映各子系统风险抵御能力的贡献平均程度。S值越小说明各系统对农户家庭风险抵御能力贡献越不平均，S值越大各资产对农户风险抵御能力越平均。取值范围随的取值变化而变化，当m=5时，S取值在[0，0.8]。

1.指标标准化处理方法

现有关于资产指标标准化的方法大多是借鉴Sharp[15]在非洲开展的关于生计资本的量化研究（李小云等[16]、谢东梅[17]、阎建忠，吴莹莹等[18]、苏芳等[19]、史月兰等[14]），本文参考上述指标标准化方法，公式如下：

其中，yij为标准化后的样本i的第j个指标数值，Max(xj)为第j个评价指标的最大值，xij是样本i的第j个指标原始值。该指标标准化处理方法满足了俞立平等[20]在数据标准化方法研究中提出的指标标准化需要注意的三个原则：

原则一：标准化后同一指标内部相对差距不变原则，即指标标准化后不改变单个评价指标数据内部之间的相对差距；

原则二：不同指标间的相对差距不变原则，即指标标准化后能反映指标间的相对差距；

原则三：标准化后极大值相同原则，即保证标准化后的各指标的极大值不变。

2.权重计算方法

为了能反映出不同指标对农户家庭风险抵御能力的重要性，本文借鉴苏芳等[19]，史月兰等[10]研究，利用层次分析法赋予各指标不同权重，继而对生计资产进行加总。但是，层次分析法在建立层次结构模型及比较矩阵时，人的主观因素对整个过程的影响很大，且不同的标度方法的选择也会对结果产生影响，这就使得结果难以让所有的决策者接受。因此，为了减少主观因素的影响及提高决策的可靠性以更好的反映专家的判断，本文采取专家群体判断和比例标度法构造判断矩阵[21-22]。

三、农户家庭风险抵御能力评价指标体系构建

本文通过借鉴已有的关于对评价指标体系研究的相关文献，按照科学性、数据代表性和可得性等原则以及样本农户实际情况，最终形成了由自然资产、人力资产、物质资产、社会资产和社会资产等5个方面组成的17个指标，构成农户风险抵御能力指标体系（表1）。

表1 农户风险抵御能力评价指标体系

自然资产包括家庭人均实际耕地面积（亩）、家庭净租出土地面积（亩）、土地质量和无霜期（天）。耕地面积的数量增加，可以得到更多的外延收入，土地质量提高，可以得到更多的级差收入[23]，无霜期对农户人均纯收入有显著的正影响[24]，家庭租出土地会得到有保障的租金收入从而增加了农户的风险抵御能力，租入土地则会面临自然和市场两方面的风险冲击，因而与农户风险抵御能力有着密切的联系。土地质量进一步细化为土地肥力和土地的坡度（两者的赋值情况见表2），土地质量指标的数值是两者的平均值。

表2 土地质量赋值

物质资产包括住房条件、生活耐用品、生产性资产和家畜养殖。本文以住房类型和人均住房面积两项指标来衡量农户的住房条件，农户住房条件指标数值是标准化处理的人均住房面积和住房类型两者的平均值[16]，其中住房类型赋值见表3（住房结构的选择基于调研地区实际情况）。生活耐用品包括电冰箱、洗衣机、电视机、摩托车和电脑，生产性资产包括役畜和农用机械，生活耐用品（生产性资产）指标取值为农户拥有的生活耐用品（生产性资产）数量占总数量的比值。家畜养殖是指能用于出售获取收入的牲畜，本文以农户2012年的养殖收入来表示。

表2 住房结构赋值

人力资产包括家庭劳动力平均受教育年限、家庭劳动力平均健康程度和家庭劳动能力。劳动力受教育水平会直接影响到农民了解、学习、掌握和采用新技术的能力，家庭平均受教育年限高将有助于农户进行农业结构调整和提高打工收入[25]，这里以家庭劳动力平均受教育年限代表家庭的劳动力整体受教育水平。劳动力的健康状态将会影响劳动力的投入，健康状态不好会增加农户脱贫的难度[26]，这里我们把劳动力健康状况分为4级：4=非常健康、3=还不错、2=一般、1=有点不好但还能劳动，以家庭劳动力平均健康程度代表家庭劳动力整体健康状况。家庭劳动能力指处于不同年龄层次的家庭成员所拥有的劳动能力总和，是对家庭整体劳动能力的描述，与家庭成员的数量和质量有较大关系，本文按照家庭成员的数量和质量，把家庭成员分为儿童、成年人的助手、成年人、老年人、残疾人和长期患病者7类（李晓云等[10]），劳动能力分别对应赋值为0、0.3、1.0、0.5、0和0。

社会资产包括社会网络、家庭是否有党员或村干部和家庭劳动力外出月份比三项指标。通常，家庭可以通过社会网络内部的风险统筹彼此分担风险[27]。本文从两个维度观察农户的社会网络：一个维度是以与农户的亲近关系为衡量标准，划分为近亲、远亲和邻居朋友等三方面关系；另一个维度是以关系在社会中的职业分层为衡量标准，如是否为国家干部、老板和外出务工者等，每个农户对应上述两个维度中9类社会关系。通过农户对每种关系的自评价，累计加总平均计算得出每个农户的平均社会网络赋值。农户与每类网络的关系程度分为最好、较好、一般、较差和很差等5级，分别赋值为1、0.75、0.5、0.25和0，如某家庭中远亲只有国家干部，且关系程度非常好，同时其他两类亲属关系中都没有国家干部、老板或外出务工者，则社会网络赋值为[（1+ 1）/2]/9=1/9。是否有党员或村干部指标中，如果家庭成员中只有党员或只有村干部的赋值为0.5，两者都有赋值为1，两者都没有赋值为0。家庭劳动力外出月份比是指劳动力外出务工月数占全年的比重。

金融资产包括家庭人均纯收入、借贷能力和无偿资助。家庭人均纯收入代表家庭的收入能力。借贷能力是指向亲戚朋友、银行、信用社等获得信贷的机会，这里假设农户能够获得信贷则赋值为1，不能获得信贷则赋值为0。无偿资助是指亲戚朋友、政府及社会无偿提供的现金（如为物质以现价折合为现金）。

四、实证分析

（一）农户家庭风险抵御能力计算结果

本文使用的数据源于2013年对陇南市和定西市各2个县16个乡共32个村庄进行的农户问卷调查。有效问卷共计312份。

首先对各指标进行标准化处理获得标准值及运用层次分析法计算出各指标的权重，然后利用公式1计算得出农户家庭抵御风险能力值，计算结果（见表4）：研究地区农户家庭风险抵御能力均值为0.3560，其中自然资产、人力资产、物质资产、社会资产和金融资产各子系统风险抵御能力均值分别为0.0648、0.1298、0.0580、0.0575和0.459。

从各系统风险抵御能力的比重来看（见表4），人力资产风险抵御能力计算值最大（0.1298），占农户家庭风险抵御能力的比重为36.46%，可见，相对其他方面，较高的人力资产风险抵御能力更有利于农户避免或减缓可能的风险冲击带来的家庭福利水平的降低；其次是自然资产风险抵御能力（0.0648），占农户家庭风险抵御能力的比重为18.20%，但远低于人力资产风险抵御能力，考虑到研究地区的自然条件，土地资源等关键性生产资源较为贫乏，生态环境较为脆弱，这在很大程度上限制了农户自然资产风险抵御能力的增长空间；物质资产风险抵御能力、社会资产风险抵御能力和金融资产风险抵御能力占农户家庭风险抵御能力比重分别为16.29%、16.15%和12.89%，虽农户这三方面风险抵御能力较低，抵御风险冲击的空间相对有限，但相对自然资产风险抵御能力，其并不绝对受自然地理环境的限制，具有一定的潜在增长空间。基于以上分析，通过从提高农户社会资产、物质资产和金融资产等子系统风险抵御能力入手，更有利于提高农户家庭风险抵御能力水平。

表4 风险抵御能力及各资产风险抵御能力测量指标

（二）农户家庭风险抵御能力“短板”分析

首先按家庭拥有的子系统数对312个样本农户进行分组：组一，拥有4类子系统风险抵御能力的农户有22户，农户家庭风险抵御能力均值为0.3076；组二，拥有5类子系统风险抵御能力的农户有290户，农户风险抵御能力均值为0.3589。比较来看，组二农户风险抵御能力均值高出组一0.0513，但由于组一的农户数较少，统计意义不足，因此，为了比较的一致性，这里选择拥有5类子系统风险抵御能力的组二作为研究的目标。

利用公式（3）计算出农户各系统风险抵御能力贡献均匀度指数（S），结果见表5。

表5 农户风险抵御能力多样化指数计算结果

为了反映相同子系统数下的农户各系统风险抵御能力贡献均匀度指数（S）与农户家庭风险抵御能力之间的相关关系，本文利用STATA软件对两者进行一元回归，结果如表6中模型一。

模型一：农户各系统风险抵御能力贡献均匀度指数（S）在1%水平下与农户家庭风险抵御能力显著正相关，较高的均匀度指数对应较高的农户家庭风险抵御能力，说明在相同子系统数条件下，各子系统对农户风险抵御能力的贡献越平均，其对应的农户家庭风险抵御能力就越大，反之亦然。这在一定程度上说明各各子系统（即桶板）之间的差异会在一定程度上影响到农户家庭整体的风险抵御能力（即整个木桶的容积）。

为了进一步验证农户家庭风险抵御能力各子系统之间是否存在“短板效应”，本文将“短板”（即最弱势子系统的水平）与农户家庭风险抵御能力进行相关性分析，结果显示如模型二（表6）。“短板”与农户家庭风险抵御能力在1%水平下显著正相关，即农户对应的“短板”越短，其家庭风险抵御能力越小，说明某个子系统的突出落后，会产生显著的“短板效应”，明显会导致家庭整体风险抵御能力低于同等条件下子系统相对均衡的家庭。

表6 回归结果

基于以上分析，证明了农户家庭风险抵御能力（即“木桶”）中的自然资产、物质资产、社会资产、金融资产和人力资产5个子系统（每个子系统即“桶板”）之间存在显著的“短板效应”。即在相同子系统数的条件下，农户家庭整体风险抵御能力不是由5个子系统的平均水平高低来决定，而是取决于最短“桶板”的高度——最弱势子系统的水平。因此，在全面提升农户自然资产、物质资产、社会资产、金融资产和人力资产5个子系统水平，提升贫困地区农户家庭风险抵御能力的同时，不能只关注平均水平的提高，更要重点关注消除贫困农户个别子系统严重的“短板”问题。

通过分析可以看出，较高的农户家庭风险抵御能力将有助于农户避免或减少可能的风险冲击带来的家庭福利的损失，从而降低贫困发生率及贫困家庭的持续贫困。针对存在的“短板”制定政策措施，有利于提高其农户家庭风险抵御能力，也是精准扶贫的基本思路。

归纳看来，不同农户家庭之间的“短板”存在差异，为提高贫困的瞄准度，本文进一步对研究地区样本农户按不同“短板”进行分类（表7）。从分类情况看，尽管研究地区生态环境较为恶劣，但在限制农户家庭风险抵御能力的“短板”中，自然资产存在“短板”的农户家庭仅占13.10%，相反，金融资产、社会资产和物质资产是“短板”存在农户家庭最多的3个系统。其中，金融资产和社会资产“短板”的农户家庭比重均超过30%。可以看出，尽管自然资源约束是农村贫困产生的主要原因，但从农户家庭抵御风险能力角度看，农户家庭自身所拥有的经济物质和社会关系基础是农户抵御外部冲击的一个关键因素。但从实际情况看，现阶段欠发达地区农村农户家庭的金融资产和社会资产恰恰普遍存在供给短缺状况。因此，对于农村家庭，特别是那些游离于贫困与非贫困边缘的脆弱农村家庭，通过更多的政策支持，聚焦于帮助农户通过提高金融资产、社会资产来增强风险抵御能力，是一个必要和根本的手段。

表7 不同“短板”类型农户家庭风险抵御能力

五、结论与问题

本文通过构建农户家庭风险抵御能力量化指标体系以及确定量化方法，对贫困地区农户家庭风险抵御能力进行了探索性研究。

研究证明了本文提出的两种假设：当子系统数相同时（即桶板数相同），各子系统风险抵御能力的贡献越平均，家庭风险抵御能力越强；“短板”（即最弱势子系统的水平）越短，家庭风险抵御能力越小。这也说明了各子系统风险抵御能力之间存在“短板效应”，即在相同子系统数的条件下，农户家庭整体风险抵御能力取决于最短“桶板”的高度——最弱势子系统的水平。

通过对研究地区农户家庭风险抵御能力进一步分析发现：尽管自然资源约束是农村贫困产生的主要原因，但从农户家庭抵御风险能力角度看，农户家庭自身所拥有的经济物质和社会关系基础是农户抵御外部冲击的一个关键因素。基于此，制定与之相适应的政策，可以提高整个地区农户家庭风险抵御能力，有利于农户避免或减少可能的风险冲击带来的家庭福利的损失，从而降低贫困发生率及贫困家庭的持续贫困，这为精准扶贫提供了一个新的参考视角。但此研究方法在现有的研究中还不多见，在农户风险抵御能力指标体系的设定以及测算方法方面都存在一些不足，有待进一步检验和完善。

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An Empirical Analysis of the Risk Resilience of Farmers in Poor Areas：With Longnan and Dingxi City as Examples

WANG Zhi-min1，QU Wei2
（1.College of Economics and Management，Gansu Agricultural University，Lanzhou 730000，China；2.College of Earth and Environmental Sciences，Lanzhou University，Lanzhou730000，China）

Division of household assets in the framework of sustainable household livelihoods analysis.Constructing the evaluation index system of the risk resisting ability of farmers’family.A study on the risk of the farmers'family risk in poor areas. Research results show：The short board effect exists between the various subsystems of the household risk resilience——The whole family farmers ability to resist risk depends on the shortest“staves”height——the most vulnerable subsystem level. Further analysis shows：Although natural resources constraint is the main cause of rural poverty，but from the perspective of risk ability，the household's own economic material and social relationship is a key factor to resist external shocks.This shows that the analysis method can provide a new reference for the precision of poverty alleviation.

household；Assets；Risk resisting ability；Short board effect

F323.89文献识志码：A

1007-0672（2016）01-0123-06

2015-09-24

中国博士后科学基金第五批特别资助项目“中国农村多维度贫困研究：基于地理环境视角”（2012T50053）；兰州大学中央高校基本科研业务费专项资金资助。

王志敏，男，安徽蚌埠人，甘肃农业大学硕士研究生，研究方向：农业经济管理；曲玮，女，山东龙口人，北京师范大学博士后，兰州大学教授，研究方向：资源约束下区域经济、农村发展和减贫问题。