農戶生計恢復力對多維貧困的影響

李聰 高夢 李樹茁 雷昊博

摘要 該研究將社會-生態系統的恢復力理論延伸到農戶生計系統的研究中，利用在陜西易地扶貧搬遷地區獲得的900多個調研樣本，借助系統工程學中的空間向量法從普遍恢復力、特定恢復力兩個維度對農戶生計系統的恢復力進行量化分析。采用A-F方法從教育、健康以及生活水平三個維度測度農戶的多維貧困程度，在此基礎上應用門檻回歸模型分析農戶生計恢復力對多維貧困的影響路徑。結果顯示：①搬遷戶的生計恢復力（0.207 5）顯著低于本地戶（0.255 9），處于生計重建過程中的搬遷戶存在一定程度的返貧風險。②提升生計多樣化程度成為貧困地區農戶抵御風險的重要策略，但同時伴隨有生計轉型風險。③生計恢復力的提高顯著降低了農戶的多維貧困程度，但其邊際效用會隨著生計恢復力跨越閾值而進入“瓶頸期”。普遍恢復力的減貧彈性呈現出邊際收益遞減的趨勢，而特定恢復力在跨越閾值前會削弱普遍恢復力的減貧效用，對多維貧困呈現出正向影響。需要通過正向干預手段避免農戶陷入多維貧困陷阱。④盡管易地扶貧搬遷的幫扶措施在生計恢復的過程中起到了積極作用，但搬遷戶陷入多維貧困陷阱的門檻值（0.247 6）較本地戶（0.321 5）低。基于上述結論提出建議：充分認識貧困的內涵和外延，在消滅社會環境不公、完善社會保障、貧困人口內生動力不足等方面進行更深入的探索;因地制宜發展產業，創造多元就業機會;加強基礎設施建設，提升公共服務水平;大力推進新型城鎮化和鄉村振興戰略，破除農戶生計內卷化的“魔咒”，從根本上增強貧困人口抵御風險的能力。

關鍵詞 農戶;生計恢復力;多維貧困;易地扶貧搬遷;門檻回歸

中圖分類號 F328文獻標識碼 A文章編號 1002-2104（2021）07-0150-11DOI：10.12062/cpre.20210108

改革開放四十多年來，我國在扶貧領域取得了舉世矚目的成就。作為“十三五”脫貧攻堅的“頭號工程”和標志性工程，易地扶貧搬遷通過將生存和發展環境惡劣地區的約1 000萬農村貧困人口進行搬遷安置，以打破資源環境承載力低、生態脆弱和基礎設施不足的發展瓶頸。然而，作為一項復雜的系統性工程，搬遷戶在遷入地會面臨諸如生計轉型、社會融合等新一輪的沖擊和挑戰，特別是當外部幫扶資源逐漸退出后，部分存在“福利依賴”的農戶極易出現“生計斷裂”進而引發次生性貧困 [1]。隨著后脫貧時代的到來，如何從根本上提升農戶抵御風險的能力，以增強現有脫貧成效的穩定性，降低后續返貧的可能性成為政府以及學界關注的重點。此外，隨著我國貧困治理能力的提升以及社會主要矛盾的轉變，新時期的貧困瞄準亟須從絕對收入貧困向多維貧困調整。

為了描述農戶生計系統應對外部環境變化以及在逆境中恢復的能力，學者引入生計恢復力（Livelihood Resilience）的概念 [2]，用以描述農戶的生計活動在與外界擾動的相互作用中形成的一種內稟能力，該能力使得農戶在未來不確定的環境或外部沖擊下，通過有限的資源稟賦進行最優策略選擇，使其生計水平達到新的穩定狀態，進而在新的環境條件下實現生計可持續 [3]。這一概念的提出為觀測貧困地區發展，甄別致貧原因以及實現農戶生計的可持續性提供了微觀視角和新的思路。農戶生計系統是多穩態和非線性的，生計恢復力的閾值提升能從根本上增強其抵御風險的能力。因此，將恢復力的思路引入農戶生計系統，采用陜西專項調查數據對易地移民搬遷地區農戶生計恢復力進行定量研究，并利用門檻回歸模型分析生計恢復力對多維貧困的影響及路徑，以期為新時期的貧困治理工作提供思路和支持。

1 相關理論與研究回顧

自Holling [4]在生態學領域首次提出恢復力的概念以來，經過四十多年的發展，恢復力的研究對象從生態景觀逐漸發展到社會-生態系統，研究內容從生態環境變化與人類活動的交互影響逐漸拓展到人類自身構建的系統與內外部擾動的相互作用，研究問題從生態景觀的更替、系統的可持續發展轉向人類福祉的提升 [5]。恢復力的概念也在不斷發生演變，從早期機械力學中儲存恢復性勢能的物理特性到系統受到沖擊、擾動或者經過變革后，系統仍然能夠保持其基本結構、功能和性質等完備性的一種能力 [6]。當擾動的程度超過恢復力的閾值時，會導致系統發生轉換并進行重組。對于農戶生計系統而言，恢復力越強的農戶越難以跨越轉換的邊界。按照是否有特定的沖擊類型和作用對象，恢復力可以分為特定恢復力（Specified resilience）和普遍恢復力（General resilience） [7]。在特定類型的干擾作用下，系統的某些特定部分通過相關控制變量的變化以應對特定沖擊的恢復力稱為特定恢復力，對這一概念進行研究時往往需要明確“是關于什么的恢復力、應對什么沖擊”的問題。相比之下，普遍恢復力的概念并沒有定義系統中某些可能超過閾值的部分，或系統必須承受的沖擊類型，它描述的是系統整體應對各種不確定性風險的能力 [8]。

由于學界對恢復力的概念存在廣泛的爭論，無論是工程恢復力、生態恢復力、社區恢復力、經濟恢復力或是心理恢復力，都未形成規范化的測度方法和指標體系，成為阻礙恢復力理論獲得更廣泛運用的重要原因。已有的文獻中對系統恢復力的測度思路可以總結為兩個方面：一是受到沖擊的系統恢復到初始穩定狀態的速度或時間 [9];二是系統在維持基本的結構和功能的情況下所能承受的內外部擾動的閾值。前者常用于地質災害、洪澇災害情境下或者旅游地社會-生態系統的動態發展過程，然而作為社會-生態系統三大固有屬性之一，對處于穩定狀態下系統的恢復力測度及管理具有非常重要的現實意義。結合恢復力概念的主要演變路徑，恢復力常用的測度方法包括閾值和斷裂點法、評價分析法、場景分析法等，對恢復力的研究也從時間向空間轉變。趙慶建 [10]通過模擬山地“生態-經濟”系統的互動過程，探討了人類活動與環境變化對山地農業生態系統這個非線性的復雜系統的驅動過程，并對山地農業生態經濟系統的災后恢復力和閾值的測度方法進行了研究。張行等 [11]在研究黃土丘陵溝壑區社會-生態景觀恢復力時，通過設置指標的不同權重描繪出“不可持續導向型”“維持現狀型”以及“可持續導向型”不同情境下的社會-生態景觀恢復力模擬圖。

對于恢復力在提高貧困人口的福利方面發揮的作用仍存在爭論。按照生計恢復力在反貧困中承擔的角色和功能可將其進一步細分為緩沖能力、自組織能力以及學習能力 [12]。第一，搬遷農戶不僅與本地戶處于類似的諸如沖擊、趨勢和季節性因素的脆弱性背景，而且還必須面對環境變化帶來的沖擊和壓力。風險與沖擊會影響農戶物質資本的積累，導致農戶醫療、受教育機會的剝奪，進而增大其陷入貧困的概率 [13]，而生計恢復力作為家庭抵御風險的能力，承擔著平滑家庭生產與消費的功能并以此維持著家庭的基本福利水平，因而在早期恢復力通常與脆弱性被視為“同一枚硬幣的兩面” [14]。第二，易地扶貧搬遷雖不同于水利水電等工程性移民，但搬遷農戶由于部分收入來源被阻斷且生活開支增加，仍然有陷入介入性貧困的可能性，恢復力強的農戶在政府的扶持政策下能快速實現生計重建，這種事后恢復的數學公式可以寫作“恢復力×恢復策略=恢復” [15]。第三，生計恢復力作用下的農戶在遷入地進行學習和適應，物質資本的積累速度加快以及公共服務的可及性增加，陷入多維貧困的風險進一步減小。劉永茂 [16]發現農戶生計會經歷低適應性-高脆弱性、低適應性-低脆弱性、高適應性-高脆弱性并最終實現高適應性-低脆弱性的狀態，在這個過程中實現生計優化與穩定脫貧。

綜上，由于學界對生計恢復力概念的不同闡釋和爭議，目前尚未形成統一的測度標準及進一步研究的范式，將其應用于貧困和農戶生計領域的研究則更少。隨著收入貧困得到緩解和消除，以易地扶貧搬遷地區農戶為代表的貧困群體的可持續發展面臨巨大考驗，基于貧困風險防范和生計能力再造的恢復力理論有比較大的發展空間。理論上，農戶生計恢復力抵御外部風險、促進生計重建進而實現生計優化的功能或可降低家庭貧困風險，兩者之間的作用機制需要進一步的實證檢驗。

2 數據與方法

2.1 數據來源

該研究的數據來源于課題組2015年11—12月在陜南安康市和陜北延安市開展的移民生計專項調查。安康市位于秦巴集中連片特困片區腹地，同時是南水北調中線工程的重要水源涵養地，災害易發區、貧困聚集區、生態功能區三區疊加，導致當地的經濟社會發展面臨重重掣肘，在該市調研的紫陽縣、漢濱區及寧陜縣均是調研期間的國家級貧困縣。陜北調研地吳起縣位于白于山區腹地，全縣構成可用“八川兩澗兩大山區”形容，干旱缺水、基礎設施薄弱致使貧困問題突出。兩地作為陜西省在2011年啟動的大規模移民搬遷工程的重點區域，由于地理位置與經濟發展水平不同，在致貧原因、脫貧需求方面存在一定的差異。根據陜西移民搬遷的總體情況，結合被調查地的交通狀況、自然條件、移民安置社區建設情況，四個縣（區）的大型集中安置社區及其周邊共計10個村鎮被納入樣本框。調研采取問卷調查同時輔以半結構式訪談的形式，通過隨機抽樣和補充的方式開展入戶調查。調查對象為家庭中年齡在18～65歲的戶主或戶主配偶，調查的主要內容包括：農戶家庭人口特征、生計資本、生計策略及消費行為、移民搬遷相關情況。共獲得953份有效問卷，其中搬遷戶占57.9%，本地戶占42.2%。總體來說，調查樣本具有一定的代表性。

2.2 變量設置

2.2.1 生計恢復力

農戶的生計恢復力可以描述為農戶通過生計活動的組合承受干擾并維持生計系統基本結構和功能的一種能力，包括可以應對某種可識別擾動的特定恢復力以及應對各類擾動和沖擊的普遍恢復力。借鑒劉永茂等 [8，16]提出的空間向量法，以農戶的生計活動為基礎，從普遍恢復力、特定恢復力兩個維度對農戶的生計恢復力進行測度。具體測算步驟如下。

（1）以生計活動作為觀察對象對農戶生計系統進行簡化，可以通過下列關系式表征農戶生計水平的量化模型：

R（K）N

A={M1，M2，…，MN}，S=N

AS={M1，M2，…，MN}A，SN （1）

式中， K為生計活動的某一分類標準，即農戶收入;N為社區中農戶全部生計活動分類的個數;A該社區農戶生計活動的分類集合;S為某農戶從事的生計活動個數;As為某農戶從事生計活動的集合，是集合A的子集;Mi為第i項生計活動，即農戶的第i項收入來源（1iS），當S=N時，某農戶從事生計活動的集合As即為全集A;農戶的生計多樣化水平可用（N，S，A）表示。根據調研地農戶生計活動的現實情況，農戶的生計活動共包括農林活動、養殖活動、打工活動及包含農家樂、交通運輸在內的非農經營活動，則得到下式：

R（K）N=4

A={農林活動，養殖活動，打工活動，非農經營活動}，S=N

ASA，S4，并有C s4個AS集合組合 （2）

（2） 普遍恢復力的測度。以生計多樣性水平（N，S，A）作為參照系描述收入的穩定性，估算農戶收入與對應AS集合最大收入值的比值，當該值較小時說明農戶收入穩定性較差，對于生計多樣化水平為（N，S，A）的某農戶，總收入為M，在集合A中存在最大的收入Ma，該農戶的普遍彈性的計算公式為：

Fa=MMa （3）

（3） 特定恢復力的測度。農戶從事N個分類下的包含S個分類的AS（SN）生計活動分類集合{M1，M2，…，MS}，第i項生計活動收入為mi（i=1，2，…，S），合計為M，有任一元收入屬于Ai（i=1，2，…，S）的概率為Pi，即Pi=mi/M，且有∑Pi=1， 借鑒Shannon-Wiener計算方法，該農戶的生計多樣性指數為：

Dm=-∑Si=1PilnPi （4）

對于某農戶生計多樣化水平 （N，S，A）對應的生計多樣性指數Dm，存在最大值lnS，則計算農戶特定恢復力Fv的值為：

Fv=DmlnS （5）

農戶的特定恢復力越大，表明農戶有多種收入來源，并且各項收入分布較均勻。當外部沖擊導致某種收入嚴重減少時，不會引起農戶收入和消費水平出現較大波動，農戶生計系統得以穩定運行。

將普遍恢復力和特定恢復力定義為向量（圖1），參考系統預測與決策常用的做法，通過余弦相似度計算向量的夾角，并根據余弦定理估算農戶的生計恢復力。測算 α 值的大小：

cosα=〈Fa，Fv〉|Fa‖Fv| （6）

式中，cos α 借助Pearson相關系數確定，該做法剔除了量綱的影響，能夠更準確地測算變量之間的關系，計算公式如下：

rav=∑mi=1（Fai-）（Fvi-v）∑mi=1（Fai-a） 2∑mi=1（Fvi-v） 2 （7）

根據余弦定理，計算該農戶的生計恢復力：

Fr=Fa 2+Fv 2+2FaFvcosα （8）

2.2.2 多維貧困程度

鑒于收入貧困標準的局限性，從多維貧困視角衡量農戶的貧困程度。由于目前國內并未形成統一標準和衡量尺度，結合調研地區貧困現狀和數據可獲得性等因素，在UNDP設定的MPI指標基礎上，綜合國內外已有研究 [17-19]和聯合國千年發展目標（MDGs），建立的測度指標體系見表1，共設置教育、健康、生活水平三個維度，包含受教育程度、教育支出、手藝和技術、身體狀況、營養水平在內的8項指標。臨界值的設定參考了王磊等 [18]的研究以及調研地農戶的資源稟賦現狀，其中教育支出與營養水平（食物支出）臨界值的設定借鑒了發達國家劃定貧困標準時采用相對值的做法。在權重的設定上，考慮到三個維度以及各維度下細分指標的重要性彼此相當，因此采用等權重方法。

現有的對家庭多維貧困的測度方法主要是以Alkire等 [20]提出的“雙界線法”（A-F方法）為基礎進行構建的，測度多維貧困的步驟如下：①建立多維貧困指數的指標體系，包括教育、健康和生活水平三個測量維度;②設定每一項指標的剝奪臨界值，即每一項指標下不被視為貧困的最低水平;③根據剝奪臨界值判斷個體在該指標上是否被剝奪;④為每個指標設定相應的權重，所有權重總和為1;⑤計算每個個體的剝奪比例，即為剝奪得分，以表征農戶的多維貧困程度。

假設總體中有 n個農戶，樣本觀測矩陣X=（xij）n×m，其中xij表示農戶i在指標j上的取值。Z=（Z1，Z2，…，Zm）是相應指標的剝奪臨界值組成的向量，若xijZj，表示農戶i在j指標上屬于貧困人口。即：

gij=1 xijZj

0 其他 （9）

用 wj表示每個指標的權重，且滿足wj>0，∑mj=1wj=1。每個農戶的加權貧困剝奪得分，即多維貧困程度為：

ci（k）=∑mwj=1wjgij （10）

2.2.3 控制變量的選取

考慮到人力資本、金融資本、社會資本以及自然資本是農戶生計系統重要的生產要素，農戶將這些資源稟賦轉化有益的生計成果，因而將以上變量納入回歸模型。人力資本以年齡不在16～65歲區間的非勞動人口占家庭總人數的比例unlabb衡量，體現了農戶對非勞動人口的供養能力：非勞動人口占比越低的農戶所擁有的人力資本越高。有研究表明人力資本才是造成農戶收入差距的關鍵因素，而非物質資本和土地 [21]。家庭的金融資本是在消費和生產過程中農戶所需要的儲蓄和現金流，用獲得借款和貸款的可能性fc衡量，其決定了農戶應對外部沖擊和擾動時的緩沖能力。社會資本是農戶在與其他社會主體互動過程中形成的社會網絡、互惠性規范以及在此基礎上產生的信任，在某些研究中社會資本對家庭收入的邊際效應甚至高于人力資本，用人均通信費用sc表征。自然資本指的是農戶擁有的用來生產產品或為農戶提供其他資源流和服務的自然資源，用家庭擁有的耕地面積和林地面積ec衡量。此外，由于調研地區地理環境的差異，增設了表示地區的虛擬變量area。 表2為相應的變量設置及描述性統計表。

2.3 模型構建

實踐經驗和相關研究表明，扶貧效果存在“邊際遞減規律” [22-23]，即生計恢復力對農戶多維貧困的作用關系可能是非線性的，因此通過引入門檻回歸模型進行分析。當某一經濟參數達到特定數值后，引起另一經濟參數發生突然轉向其他發展形式的現象（結構突變）稱為門檻效應，作為原因現象的臨界值也被稱為門檻值。根據門檻模型的基本形式，構建模型如下：

povi=β0+β1unlabbi+β2fci+β3sci+β4eci+

β5areai+{ρ1fri}I[friγ]+{ρ2fri}I[fri>γ]+еi （11）

式中，povi為因變量多維貧困程度，unlabbi、fci、sci、eci、areai為控制變量，i=1，2，3，…表示第i個農戶，fri為生計恢復力，βi為各生產要素的產出系數，ρ1、ρ2為門檻值前后解釋變量的系數，I[·]為指示函數，γ為門檻值，ei為隨機干擾項。事實上，門檻變量既可以是外生變量，也可以是模型中的解釋變量，在該研究中的門檻變量為生計恢復力fr。若進一步考慮普遍恢復力、特定恢復力對農戶多維貧困的影響，采用的模型為：

povi=β0+β1unlabbi+β2fci+β3sci+β4eci+β5areai+{ρ1fai}I[friγ]+{ρ2fai}I[fri>γ]+еi （12）

povi=β0+β1unlabbi+β2fci+β3sci+β4eci+β5areai+{ρ1fvi}I[friγ]+{ρ2fvi}I[fri>γ]+еi （13）

式中， fai、fvi 為解釋變量普遍恢復力與特定恢復力。

3 結果與討論

3.1 生計恢復力的描述性統計

3.1.1 不同農戶的生計恢復力差異

將是否搬遷作為分類標準，表3顯示了不同農戶的生計恢復力差異。結果表明搬遷戶的生計恢復力（0.207 5）顯著低于本地戶（0.255 9），其中搬遷戶的普遍恢復力、特定恢復力均顯著低于本地戶。作為應對貧困惡性循環的正向干預手段，易地扶貧搬遷政策使得調研地農戶的總體收入水平提高了1 815.52元，顯著降低了當地的收入貧困發生率。然而，其收入水平以及生計多樣化程度均低于本地戶。究其原因，扶貧并非一蹴而就的過程，尤其是對于生產、生活環境發生巨大轉變的搬遷農戶，在遷入地會經歷一系列復雜的經濟恢復與重建的過程。目前而言，搬遷農戶抵御風險的能力仍弱于本地戶，存在一定程度的返貧風險。

3.1.2 不同生計活動種數與生計恢復力

農戶的生計策略具有動態性，它會隨著農戶自身生計資本和外部環境條件的相互作用而產生變化，呈現出以農業為主逐漸發展為包括務工、非農經營在內的多樣化的生計策略的歷史進程。表4反映了生計恢復力與農戶生計活動種數的關系，結果顯示：隨著農戶生計活動種類數增加，普遍恢復力、特定恢復力與生計恢復力均呈現出遞增的趨勢，而夾角 α 則先減小后增加。換言之，現階段貧困地區從事的生計活動越多的農戶，往往具有越高的生計恢復力。同黎潔 [24]、焦娜等 [25]的研究結論一致，多元化的生計活動選擇成為貧困地區農戶規避風險、提升家庭生活水平的重要策略。

3.1.3 生計恢復力與多維貧困的擬合圖形分析

為討論生計恢復力與農戶多維貧困之間的關系，采用一次擬合圖形分析、二次擬合圖形分析以及核密度回歸擬合圖形分析法進行討論。核密度回歸擬合圖形分析是指通過非參數核密度估計（Kernel Density Estimation）以核函數的形式去平滑分布數據得到密度曲線的方法。相比于參數估計，半參數方法無須預先設定函數形式，更適應對未知分布進行估計的需要 [26]。核密度估計公式為：

（x0）=1nh∑ni=1K[（xi-x0）/h] （14）

式中，函數 K（·） 為核函數，這里采用Epanechnikov核， 即3/4（1-z 2）·1（|z|<1）。h 為光滑參數，用于確定核函數估算區間的寬度。圖形擬合結果見圖2，生計恢復力對所有農戶的多維貧困程度均呈現出整體向下的作用力，并隨著生計恢復力的提升這種作用力逐漸減弱。核密度回歸擬合結果顯示在達到某臨界值后，生計恢復力對多維貧困的邊際效應出現一定程度的波動，臨界值與邊際效應的大小需要通過回歸模型進一步估算。

3.2 生計恢復力的門檻效應檢驗

依次對搬遷戶、本地戶以及全體農戶的生計恢復力是否對多維貧困存在門檻效應進行檢驗。搬遷戶的檢驗結果如圖3所示，門檻變量與解釋變量均為生計恢復力時，LM估計值為19.56， P 值為0.000 2，拒絕了沒有門檻效應的原假設，即生計恢復力對搬遷戶的多維貧困是存在門檻效應的，門檻值的初步估計為0.247 6。置信區間較窄，95%置信區間的估計結果為[0.229 6，0.249 0]。由于篇幅限制，其他組的門檻檢驗過程不再列出。

以農戶的生計恢復力作為門檻變量，生計恢復力、普遍恢復力以及特定恢復力分別作為解釋變量得到不同樣本農戶門檻效應檢驗及置信區間，估計結果見表5，搬遷戶、本地戶以及全體農戶的生計恢復力對多維貧困均存在門檻效應。其中，對于搬遷戶的特定恢復力而言，門檻變量存在雙重門檻。對于相同的解釋變量，搬遷戶的生計恢復力門檻值普遍低于本地戶。依據Folke [5]等的觀點，生計恢復力的門檻值反映了處于穩定狀態下的生計系統在維持基本結構和功能的前提下所能承受的最大干擾 的限度，偏低的門檻值進一步說明了搬遷戶整體上對不確定風險的抵御能力較弱，結合表2，該結果很可能是由于在有限的資源稟賦條件下，搬遷戶原有生計資本的積累以及新資源的獲取能力較弱。

3.3 生計恢復力對多維貧困的影響

3.3.1 回歸結果分析

表6為不同樣本的生計恢復力對農戶多維貧困程度的門檻回歸結果。回歸思路是依次將生計恢復力、普遍恢復力以及特定恢復力作為解釋變量納入回歸模型，模型1—模型3、模型4—模型6、模型7—模型9分別為搬遷戶、本地戶以及全體農戶的回歸結果。

模型1表明在搬遷戶的生計恢復力達到門檻值之前，對多維貧困有顯著的負向影響，跨越門檻值0.247 6之后對多維貧困的影響不顯著。模型2表明生計恢復力跨越門檻值0.247 6時，普遍恢復力對多維貧困的邊際效應從-0.692變化至-0.175。模型3表明在生計恢復力達到門檻值0.134 8之前，特定恢復力對多維貧困有顯著的正向影響，當時，特定恢復力對多維貧困的正向影響程度減小，當生計恢復力跨越門檻值0.632之后，特定恢復力對搬遷戶的多維貧困有負向影響，但該影響不顯著。普遍恢復力在該研究中是同農戶收入相聯系的，門檻值前后減小的邊際效應從側面證實了傳統的收入貧困標準的局限性，收入達到一定程度時對家庭福利水平的貢獻減小。特定生計恢復力是與農戶的生計多樣性相聯系的，到達臨界值前的生計多樣化反而會增大農戶陷入多維貧困的概率。結合表4的分析，多元化的生計類型會提升農戶整體抵御風險的能力，但生計轉型風險也是客觀存在的。在某些地方，產業發展導向的扶貧方式忽略了農戶的再生產困境，從農戶本已稀缺的資源和匱乏的可行能力中攫取出產業發展的資本，反而成為他們的負擔，無法獲得最優的生計結果。課題組調研過程中發現，不少農戶嘗試種植茶葉以及養殖牲畜來創收，但這類生產活動不僅占用了家庭有限的人力資源和資金，而且由于對種植及養殖技術有一定要求，收益不盡如人意。因此，地方政府必須在產業扶貧上下足“繡花功夫”，盲目跟風可能會適得其反。

作為對比分析，模型4表明在本地戶生計恢復力達到門檻值0.321 5之前，對多維貧困有顯著的負向影響，跨越門檻值之后對多維貧困的影響不顯著。模型5表明生計恢復力跨越門檻0.615 7之前，普遍恢復力對多維貧困有顯著的負向影響，生計恢復力跨越門檻值之后，普遍恢復力對多維貧困的負向影響不顯著。模型6表明特定恢復力對多維貧困無顯著影響。模型7表明在全體農戶的生計恢復力達到門檻值之前，對多維貧困有顯著的負向影響，跨越門檻值0.270 4之后對多維貧困的影響不顯著。模型8表明生計恢復力跨越門檻值0.305 6之前，普遍恢復力對多維貧困有顯著的負向影響，生計恢復力跨越門檻值0.305 6之后，普遍恢復力對多維貧困的負向影響不顯著。模型9表明在生計恢復力達到門檻值0.050 9后，特定恢復力對多維貧困有負向影響，但是結果不顯著。通過與搬遷樣本的對比分析發現，生計恢復力對搬遷戶多維貧困的邊際效應更大，有賴于易地扶貧搬遷及后續扶持政策，生計恢復力的提升對減輕農戶多維貧困程度具有積極的意義。但另一方面，搬遷戶的生計恢復力的門檻值低于本地戶，在后續實踐中需要制定針對性的政策以提升搬遷農戶抵御風險和外界干擾的能力。

總之，對于穩定的農戶生計系統，生計恢復力通過吸收內外部擾動維持著系統的正常運轉，在一定程度上降低了家庭陷入多維貧困的風險，這一點在搬遷戶中表現得更加明顯。但當生計恢復力跨越某閾值時，原始穩態的生計系統進入“瓶頸期”，并且搬遷戶由于自身的資源稟賦的限制相較于本地戶會更易到達瓶頸，將這種現象描述為農戶的“多維貧困陷阱”，即使生計恢復力提升也無法幫助農戶擺脫多維貧困。從宏觀角度看，城鄉二元經濟體制下農村居民由于人力資本成本溢價和戶籍制度引發的勞動力轉移壁壘，成為其上升為中等收入群體的障礙 [27]。從農戶生計的角度出發，生計恢復力的閾值效應本質是農戶生計的“內卷化”，小農經濟中各項資源的邊際效用持續遞減，并且由于人力資本和可行能力的欠缺，農戶生計存在較為嚴重的路徑依賴，資源無法向利用效率更高的生產部門轉移，農戶更無法向中高福利水平群體流動。因此，需要政府部門“對癥下藥”，通過扶貧政策或者社會救助等進行正向干預，幫助農戶生計實現順利轉型以跨越貧困陷阱。但是具體政策是否有效，以及是通過提升農戶生計恢復力的邊際效應亦或是提升生計恢復力的閾值發揮作用，需要進一步的實證研究。

3.3.2 穩健性檢驗

搬遷戶的穩健性檢驗結果見表7。

穩健性檢驗通常是考察改變模型某些參數時，評價方法和變量能否保持相對穩定、一致的解釋。上述對農戶生計恢復力與多維貧困的門檻回歸，由于采用的數據為截面數據，可能存在內生性問題。鑒于此，通過控制一些變量，檢驗回歸結果是否穩健是有必要的。陜西省大規模的移民搬遷始于2011年，搬遷類型除了扶貧搬遷外還有少量的同步搬遷，安置方式主要分為集中安置和分散安置兩種類型，這些政策因素可能會影響估計結果。將已搬遷時間、搬遷類型及安置方式作為控制變量引入搬遷戶的回歸模型，分別對應模型10—模型12、模型13—模型15、模型16—模型18。總體來說，當控制不同變量時主要指標的檢驗結果與模型10的回歸結果相近，生計恢復力的門檻值相同，各指標的邊際效應略有波動但作用趨勢一致，綜合說明回歸結果是穩健的。

4 結論與建議

從農戶具有的內稟能力出發而非生計資本的角度探索了易地扶貧搬遷地區農戶的減貧路徑，通過量化估算農戶生計系統恢復力及門檻值，得到如下結論：以是否搬遷及生計活動種類數作為比較標準，發現易地扶貧搬遷戶的生計恢復力顯著低于本地戶，存在一定程度的返貧風險;隨著農戶生計活動種類數增加，生計恢復力呈現出遞增的趨勢，生計活動從以農業活動為主轉向更加多元化的謀生方式。就生計恢復力對多維貧困的影響而言，二者存在顯著的門檻效應：低于門檻值時，生計恢復力越高的農戶面臨陷入多維貧困的風險越低;但當生計恢復力跨越閾值時，對農戶多維貧困不再具有負向作用，此時的普遍恢復力對多維貧困程度顯示出更低的邊際效應，特定恢復力引發的潛在風險消失。另外，生計恢復力對搬遷戶多維貧困邊際效應的絕對值高于本地戶，但受制于自身的資源稟賦條件，搬遷戶進入“瓶頸期”的門檻值較低。

基于研究結論的政策啟示為：①充分認識貧困的內涵和外延，在消滅社會環境不公、完善社會保障、貧困人口內生動力不足等方面進行更深入的探索。②因地制宜發展產業，創造多元就業機會。因地制宜發展現代農業和旅游業，充分調動土地、資金等資源要素，以規模化為基礎，發揮當地特色，延長產業鏈條，促進農業生產經營向集約化方向發展，提高資源利用效率和農業收益;充分發展勞動密集型產業，吸納貧困人口就業;通過開展創業培訓以及政策優惠支持貧困勞動力創業和農民等人員返鄉創業。③加強基礎設施建設，完善公共服務。加強生產性基礎設施建設，有針對性地提升生活設施水平，打破資源限制的瓶頸，從根本上增強貧困人口抵御風險的能力。④推進新型城鎮化和鄉村振興戰略，打破農戶生計內卷化的“魔咒”。推動相關政策向農業農村農民延伸傾斜，實現城鄉要素自由流動。

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Impact of rural households livelihood resilience on multidimensional poverty： evidence from the poverty alleviation relocation areas in Shaanxi Province

LI Cong 1 GAO Meng 2 LI Shuzhuo 3 LEI Haobo 4

（1. School of Economics and Finance， Xian Jiaotong University， Xian Shaanxi 710061， China; 2. Xian Jiaotong University City College， Xian Shaanxi 710018， China;

3. School of Public Policy and Administration， Xian Jiaotong University， Xian Shaanxi 710049， China;4.School of Statistics， Xian University of Finance and Economics，Xian Shaanxi 710100，China）

Abstract This research extended the theory of resilience of the social-ecological system to the study of rural households livelihood system. Based on the survey data of over 900 samples obtained in the poverty alleviation relocation areas of Shaanxi Province， this study used the space vector method of System Engineering to measure livelihood resilience from the two dimensions of general resilience and specific resilience. This research also used the A-F method to measure the multidimensional poverty of rural households from the three dimensions of education， health and living standards， and finally applied the threshold regression model to analyze the impact of livelihood resilience on rural households multidimensional poverty. The research found that： ① The livelihood resilience of relocated households （0.207 5） was significantly lower than that of local households （0.255 9）， and thus relocated households in the process of livelihood reconstruction had the risk of returning to poverty to a certain degree.② Increasing the diversification of livelihoods had become an important strategy for rural households to resist risks， but there were risks of livelihood transformation simultaneously.③ The livelihood resilience significantly reduced the multidimensional poverty of rural households， but its marginal effect would enter the ‘bottleneck period as the livelihood resilience crossed the threshold： the marginal effect of general resilience to multidimensional poverty levels diminished， while the specific resilience weakened the effect of poverty reduction before crossing the threshold， presenting a positive impact on multi-dimensional poverty. So effective policies should be implemented to make them avoid multidimensional poverty.④Although the assistance measures played a positive role in the process of livelihood resilience， the threshold （0.247 6） for relocated households to fall into the multidimensional poverty trap was lower than that of local households （0.321 5）. Based on the above conclusions， this paper puts forward some suggestions： firstly， we should fully understand the implications of poverty， and make more explorations in eliminating social injustice， improving social security， and solving the lack of endogenous power of the poor. Secondly， we should develop industries according to local conditions， and create multiple employment opportunities. Thirdly， we should strengthen infrastructure construction and improve the level of public services. Finally， new-type urbanization and rural vitalization strategies should be vigorously promoted so as to break the ‘curse of households livelihood involution， and fundamentally enhance the ability of the poor to resist risks.

Key words rural household; livelihood resilience; poverty alleviation relocation; multidimensional poverty; threshold regression

（責任編輯：李 琪）