外部冲击、社会网络与移民搬迁农户的适应性

doi:10.18402/resci.2020.12.10

摘要/Abstract

摘要：

农户适应性是评估移民搬迁政策有效性的核心指标,更是指导移民搬迁后续扶持工作的重要抓手。本文基于陕南3市8县1250户移民搬迁农户的数据,采用两阶段最小二乘法实证检验了外部冲击视角下移民搬迁农户的社会网络对其适应性的影响机制。研究结果表明,社会网络可以通过风险分担机制帮助贫困人口有效抵御风险冲击,但由于扩大网络规模及维持关系强度需要更高水平的投资,进而对移民搬迁农户造成了次生风险。同时,社会网络可以通过机会共享机制帮助非贫困人口有效把握外部机会,且非贫困人口的投资回报率要高于贫困人口。因此,需完善移民搬迁社区周边的产业政策配套,加快移民搬迁农户的社区融入,也要加强对移民搬迁农户可能遭遇风险的事前防范,及不可抗风险冲击发生后的及时救助,进一步加大外部机会供给,降低外部机会门槛。

关键词: 社会网络, 外部冲击, 适应性, 风险分担, 机会共享, 移民搬迁, 贫困脆弱性, 陕南

Abstract:

Farming household adaptability is not only the core indicator to evaluate the effectiveness of resettlement policy, but also an important starting point to guide the follow-up support work of resettlement. Based on the data of 1250 resettled farming households in eight counties and three cities in southern Shaanxi Province, this study empirically tested the impact mechanism of the social network of resettled farmers on their adaptability from the perspective of risk and opportunity by means of instrumental variable method. It is found that: (1) Social networks can help poor people to effectively resist external shocks through risk sharing mechanisms. (2) Social networks can help non-poor people to grasp external opportunities effectively through the mechanism of opportunity sharing. Therefore, it is necessary to improve the industrial development policy support around relocated communities, and accelerate the integration of resettled farming households into the communities. At the same time, it is necessary to reduce the risks that resettled farming households may encounter and strengthen timely assistance after the occurrence of irresistible shocks.

Key words: social networks, external shocks, adaptability, risk sharing, opportunity sharing, relocation, poverty vulnerability, Southern Shaanxi

管睿, 余劲. 外部冲击、社会网络与移民搬迁农户的适应性[J]. 资源科学, 2020, 42(12): 2382-2392.

GUAN Rui, YU Jin. External shocks, social networks and adaptability of resettled farming households[J]. Resources Science, 2020, 42(12): 2382-2392.

图/表 4

表1

表2

变量说明及描述性统计"

变量类别	变量名称	变量代码	变量含义及赋值	平均值	标准差
外部冲击	风险冲击	risk	农户近一年实际遭遇的风险数量	0.930	0.501
外部冲击	机会供给	oppor	农户能够获得的外部机会数量	1.479	0.967
网络规模（ $s c 1$ ）	礼金支出	—	2017年家庭礼金支出,实际金额（元）取对数	8.359	1.896
	通讯费用	—	2017年家庭通讯费用支出,实际金额（元）取对数	7.311	1.312
	亲友联系人数	—	逢年过节时亲朋好友间联系的人数,1=0~10,2=11~20,3=21~30,4=31及以上	2.422	0.952
关系强度（ $s c 2$ ）	同村人关系	—	家庭与一般村民关系如何,1=非常疏远,2=比较疏远,3=关系一般,4=比较紧密,5=非常紧密	3.491	0.920
	亲友关系	—	家庭与亲戚朋友关系如何,1=非常疏远,2=比较疏远,3=关系一般,4=比较紧密,5=非常紧密	4.102	0.739
	村干部关系	—	家庭与村干部关系如何,1=非常疏远,2=比较疏远,3=关系一般,4=比较紧密,5=非常紧密	3.537	0.853
社会结构（ $s c 3$ ）	村内事务参与	—	家庭是否经常参与村内事务,1完全不参与,2=偶尔参与,3=一般,4=经常参与,5=事事参与	2.522	1.105
	是否党员	—	家庭中是否有党员,0=无,1=有	0.098	0.298
	是否村干部	—	家庭中是否有村干部,0=无,1=有	0.063	0.243
网络质量（ $s c 4$ ）	亲友是否公务员	—	亲戚朋友担任国家公务员的人数	0.395	1.47
	亲友是否城市居住	—	亲戚朋友在城市居住的人数	2.258	4.864
	可求助人数	—	家庭在急需大笔开支时所能求助的人数	4.824	4.543
控制变量	户主性别	gender	0=女,1=男	0.945	0.228
	户主年龄	age	户主实际年龄/岁	50.510	10.548
	家庭负担比	afford	老人、幼儿、学生数量占家庭总人口比重	0.397	0.284
	户主健康水平	health	1=很不好（长期吃药等）;2=不好;3=一般;4=比较好;5=极好	3.151	0.985
	户主受教育水平	edu	1=没上过学;2=小学;3=初中;4=高中或中专;5=大专及以上	2.499	0.909
	劳动力务工时长	worktime	2017年家庭中劳动力外出务工月数之和	14.531	9.235
	经营平地面积	flat	农户实际耕种的平地面积/亩	0.485	1.519
	经营坡地面积	slope	农户实际耕种的坡地面积/亩	1.121	2.465
	安置方式	resettle	1=集中安置;2=分散安置	1.128	0.334
	离镇距离	distance	离最近的城镇距离/km	0.345	1.083

表2

表3

外部冲击、社会网络对农户贫困脆弱性的影响回归结果"

	模型（1）	模型（2）	模型（3）	模型（4）	模型（5）	模型（6）	模型（7）	模型（8）
risk	0.027*** （0.006）	0.031*** （0.004）	0.025*** （0.004）	0.016*** （0.004）
oppor					-0.013*** （0.002）	-0.018*** （0.003）	-0.021*** （0.003）	-0.014*** （0.002）
sc	-0.448*** （0.030）	-0.193* （0.108）	-0.225** （0.103）	-0.209** （0.103）	-0.428*** （0.031）	-0.211* （0.114）	-0.296*** （0.107）	-0.198* （0.112）
sc²				1.305*** （0.124）				1.257*** （0.122）
$risk × sc$			-0.241*** （0.029）	-0.077** （0.033）
$risk × s c 2$				0.657*** （0.225）
$oppor × sc$							0.176*** （0.015）	0.130*** （0.019）
$oppor × s c 2$								-0.596*** （0.146）
gender	-0.003 （0.008）	-0.006 （0.008）	-0.010 （0.008）	-0.011 （0.007）	-0.002 （0.007）	-0.004 （0.008）	-0.004 （0.007）	-0.004 （0.007）
age	0.001** （0.000）	0.001*** （0.000）	0.001*** （0.004）	0.000* （0.000）	0.001** （0.000）	0.000** （0.000）	0.000* （0.000）	0.000 （0.000）
health	-0.030*** （0.002）	-0.032*** （0.002）	-0.031*** （0.002）	-0.032*** （0.002）	-0.031*** （0.002）	-0.033*** （0.002）	-0.033*** （0.002）	-0.032*** （0.002）
edu	-0.013*** （0.002）	-0.019*** （0.003）	-0.019*** （0.003）	-0.022*** （0.003）	-0.013*** （0.002）	-0.018*** （0.003）	-0.018*** （0.003）	-0.021*** （0.003）
worktime	-0.005*** （0.000）	-0.006*** （0.000）	-0.006*** （0.002）	-0.006*** （0.000）	-0.005*** （0.002）	-0.006*** （0.000）	-0.006*** （0.000）	-0.006*** （0.000）
resettle	0.003 （0.003）	0.004 （0.003）	0.003 （0.003）	0.002 （0.003）	0.004 （0.003）	0.005* （0.003）	0.004 （0.002）	0.002 （0.002）
distance	0.007** （0.003）	0.007*** （0.002）	0.006*** （0.002）	0.006*** （0.002）	0.008** （0.003）	0.008*** （0.002）	0.008*** （0.002）	0.008*** （0.002）
flat	0.002** （0.001）	0.002 （0.001）	0.001 （0.001）	0.002 （0.001）	0.002** （0.001）	0.001 （0.001）	0.001 （0.001）	0.001 （0.001）
slope	0.002*** （0.001）	0.002* （0.001）	0.001* （0.001）	0.002** （0.001）	0.002** （0.001）	0.001 （0.001）	0.001* （0.001）	0.001* （0.001）
afford	0.133*** （0.008）	0.140*** （0.007）	0.137*** （0.007）	0.136*** （0.007）	0.135*** （0.008）	0.141*** （0.007）	0.138*** （0.007）	0.135*** （0.006）
constant	0.453*** （0.022）	0.364*** （0.042）	0.385*** （0.040）	0.396*** （0.038）	0.491*** （0.022）	0.424*** （0.039）	0.466*** （0.037）	0.420*** （0.042）
观测值	1250	1250	1250	1250	1250	1250	1250	1250
弱工具变量检验统计量		51.059	51.979	48.339		46.379	44.995	41.798
R²	0.771	0.743	0.763	0.789	0.770	0.750	0.771	0.791

表3

表4

外部冲击、多维度社会网络对农户贫困脆弱性的影响回归结果"

	模型（9）	模型（10）	模型（11）	模型（12）	模型（13）	模型（14）	模型（15）	模型（16）
risk	0.025*** （0.006）	0.029*** （0.005）	0.040*** （0.005）	0.028*** （0.003）
oppor					-0.019*** （0.003）	-0.017*** （0.003）	-0.020*** （0.002）	-0.017*** （0.002）
$s c i$	-0.015 （0.110）	0.085** （0.040）	-0.100** （0.041）	-0.198*** （0.043）	-0.057 （0.105）	0.081** （0.037）	-0.099** （0.039）	-0.183*** （0.043）
$s c i 2$	-0.008 （0.260）	0.149** （0.063）	0.087（0.066）	1.005*** （0.072）	0.131 （0.247）	0.143** （0.061）	0.088 （0.064）	0.929*** （0.069）
$risk × s c i$	-0.158*** （0.037）	-0.068*** （0.026）	-0.054** （0.025）	-0.082*** （0.025）
$risk × s c i 2$	0.326** （0.136）	0.298*** （0.093）	-0.122 （0.077）	-0.100* （0.059）
$oppor × s c i$					0.094*** （0.019）	0.061*** （0.012）	0.062*** （0.013）	0.070*** （0.010）
$oppor × s c i 2$					-0.203*** （0.060）	-0.288*** （0.059）	-0.051** （0.025）	-0.107*** （0.038）
gender	-0.010 （0.009）	-0.012 （0.009）	-0.008 （0.009）	-0.006 （0.005）	-0.007 （0.009）	-0.009 （0.009）	-0.004 （0.008）	-0.001 （0.005）
age	0.000** （0.000）	0.000* （0.000）	0.001*** （0.000）	0.000*** （0.000）	0.000** （0.000）	0.000 （0.000）	0.000** （0.000）	0.000*** （0.000）
health	-0.034*** （0.002）	-0.035*** （0.002）	-0.033*** （0.002）	-0.031*** （0.001）	-0.035*** （0.002）	-0.036*** （0.002）	-0.035*** （0.002）	-0.032*** （0.001）
edu	-0.023*** （0.002）	-0.025*** （0.003）	-0.020*** （0.002）	-0.021*** （0.002）	-0.022*** （0.002）	-0.023*** （0.002）	-0.020*** （0.002）	-0.021*** （0.002）
worktime	-0.006*** （0.000）	-0.006*** （0.000）	-0.006*** （0.000）	-0.005*** （0.000）	-0.006*** （0.000）	-0.006*** （0.000）	-0.006*** （0.000）	-0.006*** （0.000）
resettle	0.004 （0.003）	0.005 （0.003）	0.005* （0.003）	0.001 （0.002）	0.006* （0.003）	0.006** （0.003）	0.007** （0.003）	0.000 （0.002）
distance	0.007*** （0.002）	0.006*** （0.002）	0.007*** （0.002）	0.003** （0.001）	0.009*** （0.002）	0.008*** （0.002）	0.008*** （0.002）	0.004*** （0.001）
flat	0.002 （0.001）	0.002 （0.001）	0.001 （0.001）	0.002*** （0.001）	0.002 （0.001）	0.001 （0.001）	0.001 （0.001）	0.002*** （0.001）
slope	0.001 （0.001）	0.001 （0.001）	0.001 （0.001）	0.003*** （0.001）	0.000 （0.000）	0.000 （0.001）	0.001 （0.001）	0.002*** （0.000）
afford	0.143*** （0.009）	0.141*** （0.008）	0.147*** （0.007）	0.121*** （0.005）	0.143*** （0.009）	0.141*** （0.008）	0.149*** （0.007）	0.123*** （0.005）
constant	0.308*** （0.024）	0.254*** （0.031）	0.290*** （0.066）	0.426*** （0.025）	0.360*** （0.021）	0.307*** （0.029）	0.355*** （0.018）	0.464*** （0.025）
观测值	1250	1250	1250	1250	1250	1250	1250	1250
弱工具变量检验统计量	40.280	160.704	131.350	117.750	42.352	180.173	138.809	107.995
R²	0.689	0.669	0.712	0.888	0.704	0.6880	0.720	0.897

表4

参考文献 44

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市	县	样本数量
汉中市	留坝县	54
	略阳县	187
	西乡县	161
安康市	白河县	166
	汉滨区	246
	汉阴县	67
商洛市	丹凤县	188
商洛市	镇安县	182