章 霖,谢学勤,柯今朝,朱玲娟,李辉婕
(江西农业大学 人文与公共管理学院,江西 南昌 330045)
十九大报告指出,“确保国家粮食安全,把中国人的饭碗牢牢端在自己手中”,粮食问题至关重要,《粮食行业“十三五”发展规划纲要》提出粮食行业要适应“十三五”时期新形势,提高产业发展质量效益,全面增强国家粮食安全保障能力。然而近年来全球气候变化加剧,气象灾害频发导致粮食安全受到严重威胁,我国自然条件与地理条件都较为复杂,农业人口占大多数,经济和社会基础薄弱,因此敏感性和脆弱性表现得更为明显,每年遭受自然灾害频繁,农业生产受灾严重,粮食生产因气象灾害所受的影响尤为显著。据统计,2018 年我国农作物受灾面积20 814.3千公顷,其中绝收2 585千公顷,直接经济损失2 644.6亿元(数据来自《中国统计年鉴》),2019年更甚,自然灾害造成的直接经济损失达3 270.9亿元,灾害逐年威胁人类的生存与发展,斯宾塞将达尔文的适应和自然选择思想概括为“最适者生存”,由此可见,唯有“适应”才能在灾害中存活,减轻灾害的后果。气候变化适应性是指人们努力争取减少气候对自身健康和财富的不利影响,同时又能合理利用现存气候环境所提供的有利条件的过程[1]。生计资本是指个人或家庭用于生产生活所必备的要素,大致包括人力资本、物质资本、金融资本、社会资本和自然资本5个维度,本研究重点分析前4个维度对农户采取气象灾害适应性行为的影响。感知是适应的前提,作为适应性行为的主体,农户对气象灾害的感知已成为其适应性行为选择的基础。研究农户的生计资本是否影响适应性行为,风险感知能否产生中介效应等问题对于提高农民收入,维护社会稳定,保证我国粮食安全都具有重要的现实意义。基于此,笔者以江西省鄱阳湖地区为研究区域,基于粮食种植户(以下称“农户”)的调查数据,以风险感知为中介作用,建立结构方程模型,探讨在气象灾害频发的背景下农户的可持续生计资本对其采取气象灾害适应行为的影响,以期为农户主动采取适应行为和相关部门制定适应政策提供依据。
对农户而言,可持续的生计资本即农户个人或家庭从事生产生活时所拥有的要素。通常来说,在自然、市场、政策等不确定因素造成的风险性环境中拥有较多资本的人往往具有更强的应对风险及发现和利用机会的能力,以确保其生计安全。为提高农户气象灾害适应性,学术界越来越关注生计资本对农户采取适应性行为的影响,Deressa等学者(2009)运用 MNL 模型得出了农民气候变化适应性行为受性别、文化程度、外部信息等多方面因素影响的结论。Aemro等(2012)发现农户气候变化适应性行为受到气候变化认知、家庭收入、信贷行为、市场距离、信息可获性及气候环境等因素影响[2]。黄珂毓等(2017),谭灵芝等(2014)认为家庭年均收入、借贷的获得和信贷支持程度等因素对农户采取应对措施有显著影响。张帆等(2017)、陈俐静等(2017)通过调查发现年龄、文化程度对气候变化感知与适应性行为均有正向显著影响,也有研究认为户主年龄负向影响农户决策(张紫云,2014;冯晓龙,2016)。李根丽等[3](2017)的研究中发现受教育程度、风险偏好程度、上网频率等因素显著影响农户选择主动适应性行为。赵雪雁等[4](2020)基于入户调查数据,实证研究发现自然资本、人力资本、社会资本等是影响适应策略的关键因素。因此,基于前人研究成果,笔者提出假设H1。预期农户的可持续生计资本对其有效应对气象灾害有显著影响。
假设H1:生计资本与农户采取气象灾害适应性行为之间存在显著影响。
国内学者谭灵芝[5](2014)的研究中分别构建了Heckman模型、多元Logit(MNL)模型分析农户对适应性行为偏好的影响,发现户主性别、教育程度、从事农业时长、家庭年均纯收入、社会网络、信息资源信任度、距离水源地远近、气候因素变量对农户的适应性行为有显著影响。吕亚荣等基于296位农民的问卷调查数据,建立二元Logistic模型分析发现,农民的年龄、受教育程度以及认知水平对采取适应性行为有显著影响;王全忠(2014)认为农户文化程度、种植规模以及非农业收入在家庭总收入中所占的比重对农户的风险感知均影响显著。段伟等[6](2018)、陈俐静等[7](2017)、黄珂毓等[8](2017)、朱红根等[9](2010)在不同研究中均运用Heckman Probit两阶段模型实证分析了影响气候变化感知有以下因素等,例如年龄、文化程度、家庭特征、与他人交流次数、借贷情况、农业技术培训等。一些学者认为,人是独立思考的,他们对气候的感知主要来源于自我的判断,是自身的素质以及多年的经验积累所致(田青,2011;赵文启,2015)。
假设H2:生计资本与气象灾害风险感知之间存在显著影响。
舒尔茨的小农理论认为农民是理性的,尽管因接受的教育、健康和经验不同,对信息的反应能力有所不同,但他们心中都会有一本账,能权衡成本、收益和风险[10]。风险感知是农户采取适应行为的基础,不少学者对气候变化认知进行了研究,例如Dang(2014)、Truelove(2015) 等认为适应性行为是一种心理决策过程,气候变化认知对促进农户的适应性行为有显著影响。Below等(2012)认为气候变化感知是影响农户适应决策的关键因素。有学者提出并建构了人类能动适应气候变化的社会认知过程模型,发展了“感知——适应框架”,成为气候变化感知研究的主流分析理论框架(Grothmann等,2005)。此后该理论框架在国内得到广泛运用 (云雅茹等,2009;周旗等,2009)。国内学者李红莉等[11](2020)通过构建农户“气候变化认知—适应性行为”决策分析框架,构建结构方程模型,研究发现自然环境认知、自我效能认知有正向作用,教育程度、家庭农业收入、种植规模,气候变化认知水平等因素均对农户适应性行为有影响。王昕[12](2019)运用Mutinomial Logit模型,实证分析得出了风险认知是农户适应性行为选择的关键因素的结论。农户应对灾害采取的适应性行为主要分为主动适应性行为和被动适应性行为两类(Smit等,1999;吕亚荣等,2010)。在适应性措施方面农户可能采取调整种植结构、选育优良品种、加强基础设施建设等来减少灾害带来的损失(Li等,2015; 钱凤魁等,2014)。当气象灾害发生时,农户会权衡利弊,在多方考虑后做出利益最大化的选择,只有预期收益高于预期成本的情况下,农户才可能采取适应性行为来应对气象灾害。本研究假设风险感知在生计资本对农户采取适应行为之间存在一定联系。农民在气象灾害方面感知度愈高,他在采取行动以抵抗灾害带来不利影响的可能性也相应地更高。据此提出假设H3。
假设H3:风险感知在生计资本与农户采取气象灾害适应性行为之间起着中介作用。
鄱阳湖地区是江西省的重要“粮仓”,该区粮食作物以水稻为主,水稻播种面积占全省的比重38.82%。鄱阳湖地区涵盖南昌市、九江市、景德镇市、上饶市等共38个县(市、区),作为本次调查的重点地区。研究数据来自项目组成员及在校本科学生和研究生于2020年3月—11月对鄱阳湖地区400户水稻种植户所做的问卷调查,经过整理,获有效问卷387份,样本有效率为96.8%。
本研究将农户采取适应性行为设置为因变量,设置多个题项,例如:“灾害发生前您利用一切途径来关注气象灾害?”“灾害发生时您主动采取措施来应对气象灾害?”“您采纳了政府部门关于气象灾害应对措施的指导意见?”“气象灾害发生后您参加了防灾减灾培训?”为了便于进行数据分析,我们将连续型变量操作为五级有序分类变量,“1”表示完全不符合,“2”表示比较不符合,“3”表示一般,“4”表示比较符合,“5”表示完全符合。农户所持有的一系列生计资本定义为自变量,以户主的文化程度来表示所拥有的人力资本,物质资本由农户所拥有的农用机械数量表征,金融资本用农业收入和借款难易程度表示,社会资本可以用与政府人员交流频繁程度和与村民关系等变量来替代。而风险感知作为中介变量,具体为以下题项:“近年来,您感知到了气象灾害的发生”“您认为气象灾害对生产生活的影响严重吗”“您认为自身应对气象灾害的能力怎么样”“您认为适应气象灾害需要付出的成本如何”,分别表示结果性感知、严重性感知、适应性感知以及成本性感知。在分析以往文献的基础上,本研究以风险感知为中介变量建立结构方程模型,探究可持续生计资本与农户适应性之间存在着直接或间接的影响,如图1所示。
图1 研究框架
本研究的具体变量如表1所示。
表1 变量指标说明
η1构建潜变量中介效应模型,其中适应行为η1是被解释变量,潜变量风险感知ξ2不再是外生潜变量,而作为传导生计资本影响农户采取适应行为的中介变量。而模型的外生潜变量只有一个,即生计资本ξ1。构建的中介效应模型矩阵方程式如(1)所示。
(1)
其中,β21代表了风险感知对适应行为的影响效应,γ11,γ12则分别代表了生计资本对适应行为、生计资本对风险感知的影响效应。而β21*γ12代表了生计资本影响适应行为的间接效应。这种相乘得到的间接效应是一种非线性关系。β21*γ12+γ11则代表了模型中生计资本影响适应行为的总效应。
4.3.1 信度与效度分析。信度检验主要是在研究中使用了Cronbach’s值来检测问卷的内部一致性,一般需要α系数值>0.70,最终输出结果的Cronbach’s值越大,表明数据的信度就越高,反之,数据可信度越低。分析得知调查问卷数据的整体的Cronbach’s值为0.787,大于基准值0.7,因此,可认为本研究的调研数据具有良好的信度,各潜在变量的测量指标的内部一致性较高,通过信度检验,模型变量之间存在一定的相关性。
效度检验需要样本数据通过KMO及Bartlett’s球形检验,KMO的值在0~1之间,必须在0.6以上,数值越大,则表明越适合,而对应的显著性概率值则必须要<0.05这份数据才可以采用。本研究中样本总体的KMO值为0.814,球形检验显著性概率值为0.000,表明变量间有公共因子存在。另外卡方值为1 039.169(自由度为66),达到显著性水平,表明本次的样本数据适合进行下一步分析。
4.3.2 模型适配度检验。参照SEM整体模型适配度的评价指标及其评价标准,对生计资本、适应行为风险感知中介模型进行检验,该结构方程模型的适配度评价及数据拟合程度如表2所示。其中,规范拟合指数NFI值为0.897,相对拟合指数RFI值为0.866,均>0.8,总体来说可接受;非规范拟合指数TLI值为0.924,比较拟合指数CFI值为0.942,AGFI值为0.931,均>0.9,说明较好;近似误差均方根RMSEA值为0.054,<0.08,可接受。因此,可认为本研究中介模型的各项统计检验量达到适配标准,此次构建的模型整体拟合情况较好。
4.3.3 路径分析。由图2可知,反映生计资本影响适应行为的直接效应系数γ11=0.07,说明生计资本对农户采取适应行为存在着一定的正向促进效应。可持续生计资本增加,农户的适应行为也会相应增加。反映生计资本影响风险感知的路径系数γ12=0.64,也在1%水平显著,且为正向的促进影响,验证假设2;而反映中介变量风险感知影响适应行为的路径系数β21=0.25,也是在 1%水平显著,验证假设H3。经过风险感知的中介影响下生计资本对适应行为的间接效应γ12*β21为 0.16,生计资本对适应行为的总效应为0.23。中介效应占总效应的69.57%,从潜变量中介效应的估计结果来看,生计资本对风险感知、风险感知对适应行为这两条路径的回归系数均显著,因此中介效应存在且较显著,生计资本对适应行为的路径分析不显著,表明风险感知在两者间存在完全中介效应。
表3 假设检验结果
图2 潜变量中介效应估计结果
本研究探讨了可持续生计资本同农户采取气象灾害适应性行为之间的关系,分析了风险感知在二者之间的中介作用,研究结果部分支持研究假设。以可持续生计资本和农户适应性行为变量间的相关系数为基础,建立以风险感知为中介作用的结构方程模型进行分析,得出以下结论:一方面,生计资本是农户赖以生存的基础,数据分析结果可知本研究所选的观测变量能很好地解释生计资本,人力资本主要从家庭劳动力人数,农户文化程度、身体健康状况、参加技术培训等方面去衡量。在与农户进行深入访谈时了解到金融资本对农户发展农业生产尤为重要,资金短缺的家庭几乎不会考虑大规模种植以及主动采取措施适应灾害,难以购买农用器具、抗灾设备,导致农作物受损严重,在气象灾害面前无能为力。另一方面来看,风险感知在生计资本与农户采取适应行为之间起着重要的中介作用,农户所在的家庭可能因文化程度、身体健康状况和务农经验等基础条件不同,导致感知、判断、理解信息以及对接受新观念的能力有所不同,他们不敢冒险,如果能较好地感知风险,他们自然会权衡成本、收益和风险,在收益高于成本时,大多数农户会倾向于采取适应行为应对风险,反之则不会干预。因此,要提高农户的适应性行为以及应对风险的能力,最关键的是提升农户的风险感知水平,给予他们资金和技术方面的支持,不断增加可持续生计资本。
根据研究结论提出以下建议:①增加农户的人力资本提高其风险感知能力,面对气象灾害时能采取更有效的适应性行为。政府可以加大农业生产的培训力度,在一定程度上提高农户的文化知识与农业技能,农户的风险感知能力相应提高,更可能采取适应灾害的措施,有效减少损失。往往经过多次培训后的农户更容易接受新观念,有信心也有能力由农业生产缓慢过渡到非农业生产,增加新的就业机会,可以使农户的生计策略多样化,促进良性循环。同时也要给予农户更多的技术指导,例如:采用保护性耕作技术,正确的使用化肥,及时灌溉等,使得生产种植方式更为合理,从而有效提高生产效率,增强其抗风险能力。②增加农户的金融资本,从而增加其物质资本,加强风险感知的能力。巧妇难为无米之炊,农户若想扩大种植规模,购买农用设施等物资必须要有资金,所以农户的物质资本需要建立在充足的金融资本基础上才能实现。然而现如今一些制度性和政策性因素使农户受到正规金融市场的排斥,借贷非常困难,因此政府应加大对农业生产的资金支持,完善借贷帮扶措施,且有必要深化农村的金融体制改革,使得农户有足够的资金维持生计。农户获得贷款还能够实现兼业化经营,多途径获得收入,可以在一定程度上有效缓解外部环境的脆弱性,从而增强农户抵御风险的能力。③增加农户的社会资本,提升其风险感知能力,更好地适应气象灾害。本研究以农户与政府工作人员交流频繁程度,参与村内活动,平常来往密切的亲友人数等题项来判断农户的社会资本。政府应该多举办活动,为农户提供更多的交流机会,吸引农户积极主动的参与其中,在培训过程中鼓励各地农户相互交流,分享务农经验,在互帮互助中积累社会资本。一旦个别农户感知到气象灾害,通过正确引导,绝大多数农户都能增强风险意识和应对灾害的能力。相关部门可以组织气象灾害防治培训,与高校建立合作关系,采取多样化的培训形式,减少枯燥难懂的理论知识讲授,增加实地座谈、田野课堂、实验互动等课程,为农户提供专业的防灾减灾技术指导,提高农户有效应对气象灾害的能力以减少不必要的损失。