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2019 , Vol. 38 >Issue 9: 1282 - 1893

DOI: https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2019.09.002

Subject and Development of Rural Revitalization

Influence of human capital on the livelihood strategy of farming households in poor mountainous areas: A case study of Liangshan Yi Autonomous Prefecture of Sichuan, China

  • HE Renwei 1, 2 ,
  • FANG Fang , 3, * ,
  • LIU Yunwei 2
Expand
  • 1. City Situation Survey Research Center, Beijing Academy of Social Sciences, Beijing 100101, China
  • 2. School of Resources and Environment, Xichang College, Xichang 615013, Sichuan, China
  • 3. Institute of Economics, Beijing Academy of Social Sciences, Beijing 100101, China

Received date: 2019-04-25

  Request revised date: 2019-06-27

  Online published: 2019-09-25

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Abstract

Human capital is the key factor for building farmers' livelihoods and examining farming households' livelihood strategy is important for promoting livelihood transformation and rural revitalization. Taking Liangshan Prefecture of Sichuan Province in the mountainous area of southwest China as the case study area, this study measured the impact of human capital on farming households' livelihood strategy by using the survey data from 508 farmers in 2018 and applying regression models. The results show: human capital is an important factor of farmers' livelihood choices in mountainous areas, and different types of human capital have different impacts on farmers' livelihood strategy, with clear spatial differences. Education level and health condition have positive effects on off-farm livelihood strategy, with most significant impacts in the high mountain villages, followed by the semi-mountain villages, and health condition has no significant effect on farmers' livelihood choices in the river valley villages. Off-farm skill training has a significant positive impact on off-farm livelihood strategy choices, with most significant impact in the high mountain villages, followed by the semi-mountain and river valley villages; agricultural skill training has a negative impact on off-farm livelihood strategy choices, with most significant impact in the river valley villages, followed by the semi-mountain villages, and agricultural skill training has no significant effect on farmers' livelihood choices in the high mountain villages. Young adult labor force tend to choose off-farm livelihood, and the aging problem of farming population is getting worse, with the high mountain villages being the most significant, followed by the semi-mountain villages, and the river valley villages being less obvious. Income gaps between farm and off-farm livelihood types is the fundamental reason affecting farmers' livelihood choices, and poor rural public services and lack of development opportunity are important reasons that affect farmers' livelihood choices. Finally, based on the above conclusions, this article explored the dialectical relationship between human capitals, labor off-farm employment, and rural development and its policy implications.

Key words： farming households; human capital; livelihood strategy; village types; rural revitalization; poor mountainous areas

Cite this article

HE Renwei , FANG Fang , LIU Yunwei . Influence of human capital on the livelihood strategy of farming households in poor mountainous areas: A case study of Liangshan Yi Autonomous Prefecture of Sichuan, China[J]. PROGRESS IN GEOGRAPHY, 2019 , 38(9) : 1282 -1893 . DOI: 10.18306/dlkxjz.2019.09.002

农户生计是建立在个体或家庭能力、资产、经济活动之上的谋生方式(Chambers et al, 1992),而生计策略是为实现生计目标或追求积极的生计产出,农户对自身拥有的生计资产进行组合和使用的方式(DFID, 1999)。在一定的外部条件下,生计资本(人力资本、物质资本、社会资本、金融资本、自然资本)的存量影响着生计策略的选择,并最终影响到生计成果的产出。农户生计资本状况是其拥有的选择机会、采用的生计策略和抵御生计风险的基础,也是获得积极生计成果的必要条件与实施扶贫工作切入点(何仁伟等, 2013)。探讨农户的生计资产和生计策略及两者之间的关系,有助于理解农户生计状况并为制定改善生计的措施提供依据(Liu et al, 2018)。在农户5大生计资本中,人力资本及其配置是影响农户生计策略选择的决定性因素(涂丽, 2018),是构建农户可持续生计的核心资本,更是推进农户生计转型的关键要素。
教育文化、劳动技能、健康状况、劳动力年龄等是家庭人力资本的主要形式和衡量指标。农户受教育水平可以提高非农就业机会,增加农户经济收入(López et al, 2000);教育文化还会影响到农业科技的推广,文化水平越高的农户越容易掌握先进的农业科技,进而增加家庭农业收入(马文武等, 2019)。人力资本中的健康资本能提高劳动参与及非农就业机会,增强个人体魄,增加抵抗疾病的能力,在长期内能提高人们的劳动生产能力(Fogel, 1994);健康状况对农户的种植业收入和农民工务工收入均存在显著的正向影响(俞福丽等, 2015; 苑会娜, 2009)。劳动者技能是人力资本的重要体现,技能培训对劳动者的收入具有显著的促进作用(Wang et al, 2010; 李实等, 2015);农业技能和非农技能培训可分别对农户农业收入和非农收入产生正向影响(李晓楠等, 2016)。家庭劳动力年龄影响劳动力的流向和农户的生计选择,在农业比较收益偏低的情况下,青壮年劳动力向城镇和非农领域转移是经济发展的必然结果(彭小辉等, 2018)。大量研究表明,人力资本对农户生计策略的选择具有显著影响。例如,蒙吉军等(2013)、韦惠兰等(2016)、赵文娟等(2016)运用Logistic回归模型分析农户调研数据发现,人力资本丰富的农户往往倾向于选择非农生计活动或从事非农生产,增加人力资本能够提高农户从事非农生计活动的概率,对促进农户生计策略由纯农型向农兼型和兼农型转化具有显著的正向影响(郭秀丽等, 2017)。也有一些学者将生计资本细化成具体指标,分析其对农户生计策略的影响,就人力资本相关指标而言,家庭儿童劳动力(6~14岁) (Bhandari, 2013)、教育文化水平(Rahut et al, 2012)、户主年龄(Xu et al, 2015)、家庭新增劳动力(Jan et al, 2012)等指标对农户的非农生计选择有正向影响。
纵观现有研究成果,专门从人力资本视角研究农户生计策略影响因素的成果较少,即将人力资本作为核心解释变量来研究农户生计选择的成果较少;一些成果将反映人力资本的诸多指标加权汇总为一个综合指标,分析人力资本对生计策略影响,研究结果和结论比较宽泛和笼统,无法反映不同性质的人力资本指标对生计策略的影响;由于农业部门与非农业部门之间的劳动力收益差异,当前对农户生计研究成果主要是以非农生计或以非农生计为主导的生计多样化作为研究的出发点和落脚点,对人力资本、农户生计与乡村发展的辩证关系缺乏深入思考。人力资本体现了农户自主发展能力和改善家庭生计状况的潜力,是农户利用其他生计资本的首要条件。在中国乡村振兴与城乡融合的背景下(何仁伟, 2018; 刘彦随, 2018),分析人力资本对家庭生计策略的影响,不仅可以为农户可持续生计构建与减缓乡村贫困提供决策支撑,而且有助于理解农业人口向非农业转移、乡村人口向城镇流动的内在原因,在推动乡村剩余劳动力有序转移的同时,为增强和激发乡村内生发展动力提供科学决策。此外,村落地理环境、社会经济发展水平不同,人力资本对农户生计策略的影响也可能存在差异,研究人力资本对不同类型村庄农户生计策略的影响,能够提出更具针对性的解决方案。本研究以西南贫困山区四川省凉山州作为案例区域,将人力资本分为教育文化、劳动技能、健康状况、劳动力年龄等四种类型,剖析不同类型人力资本对农户生计策略的影响及其在不同村庄类型之间的差异,以期为农户可持续生计构建、农村劳动力转移和农业农村可持续发展提供参考。

1 研究区域、数据与方法

1.1 研究区域

中国山区集中分布于西部和各省(区、市)的边界、交接地带,大多数是少数民族聚居区和集中连片贫困地区,本文选取西南典型山区的凉山彝族自治州(简称凉山州)作为案例区域。凉山州位于四川省西南横断山系东北缘,26°03′~29°18′N、100°03′~103°52′E之间,最高海拔为5958 m,最低为305 m,相对高差为5653 m,是中国最大的彝族聚居区(图1)。凉山州境内地貌复杂多样,高山、河谷、盆地、丘陵相互交错,地形破碎,生态环境脆弱,自然灾害频发,农村基础设施落后,农村贫困发生率高,属于中国深度贫困地区(Cao et al, 2016),是当前国家扶贫攻坚要啃的“硬骨头”。凉山农户(尤其是彝族农户)文化素质偏低,谋生技能较差,劳动力转移困难(郑长德, 2008; 何仁伟等, 2014);生育、消费、文化习俗等贫困文化广泛存在,“等、靠、要”等依赖思想仍非常突出,“扶智扶志”扶贫工程任务仍然艰巨(何仁伟, 李光勤, 刘运伟等, 2017);致贫原因非常复杂,健康扶贫攻坚任务重,“因贫贩毒-因毒致病-因病致贫”恶性循环现象突出(王美英, 2017)。由于山区自然地理环境、农业资源禀赋、社会经济发展、彝汉农户发展能力等存在着明显的空间分异,导致其农户生计还具有明显的地域特征(何仁伟, 2013; 李立娜等, 2018)。为了探析农户生计影响因素及其空间差异,根据自然地理条件和海拔高度,可以将研究区域乡村聚落类型分为3类：高山区村庄、二半山区村庄、河谷区村庄。3类村庄的特征见表1。
图1 研究区域的地理位置及样本村落的分布

Fig.1 Geographical location of the study area and distribution of sample villages

表1 不同类型村落特征及农户样本分布

Tab.1 Characteristics of different types of villages and distribution of the sample of farmers

村落类型 主要特征 村落名称 农户样本/户 样本比例/% 非农收入比例/% 人均年纯收入/(元/人)
高山区村庄 海拔高度>2200 m,全部为彝族居民,是山区发展最落后的地带。劳动力教育文化水平和劳动技能低,生态环境脆弱,自然灾害频发,基础设施和公共服务设施落后。村庄贫困发生率约为24%。农业以传统农业和牧业为主,山区特色农业资源丰富,但开发程度低 巴久村、且木村、阿洛村、马觉村、啊吼村、则果村(喜德县6个村) 159 31.30 30.16 4301 (农为主型)
7346 (非农为主型)
二半山区村庄 海拔高度1700~2200 m,彝族与汉族杂居,社会经济在山区中处于中游水平。劳动力素质、交通、公共服务等比高山区略好,但仍远远落后于河谷区。村庄贫困发生率约为11.5%。农业以传统农业为主,适宜于种植烤烟、核桃等经济作物 田坝村、店子村、沙坝村、迫夫村、波罗村、三联村(冕宁县6个村) 174 34.25 41.50 6687 (农为主型)
13308 (非农为主型)
河谷区村庄 海拔高度<1700 m,全部为汉族居民,是山区社会经济发展的精华地带。劳动力素质、交通、公共服务、市场意识等在3个村庄类型中最佳。村庄中贫困发生率低于1%。农业资源禀赋佳,现代农业初具雏形,葡萄、洋葱、石榴等经济作物已基本实现专业化生产 凤凰村、柏枝村、新华村、安宁村、鹿马村、大德村(西昌市6个村) 175 34.45 57.26 20107 (农为主型)
19967 (非农为主型)
总体 — — 508 100 43.38 11963

1.2 研究样本

为客观反映凉山州农村社会经济发展状况、自然条件的差异,采用聚类分层抽样法选择研究样本。首先以县(市)为单位,构建包括社会、经济、资源环境等内容的综合指标体系,采用聚类分析法将全州17个县级单元发展水平分为高、中、低3类,再用分层抽样法在每类县(市)中分别选取1个县(市),共选出3个样本县(市),即西昌市、冕宁县和喜德县。各样本县(市)在地貌类型、地理区位、农村发展、民族构成等方面具有明显的差异性和代表性。喜德县的村庄多位于深山区和高海拔区,在喜德的高山区随机选择6个村代表高山区村庄;冕宁县的村庄多位于由高山区向河谷区的过渡的半山区,在冕宁的二半山区随机选择6个样本村代表二半山区村庄;西昌市位于安宁河流域的中段,海拔较低、区位条件较好、河谷区村庄数量较多、发展水平相当,在西昌河谷区随机选择6个样本村代表河谷区村庄。最后,共选取18个样本村(表1、图1)。
访谈人员经培训后于2018年1—5月开展实地外业调研。主要采用随机抽样法和参与式农村评估法(PRA)进行入户调查,并辅以小型座谈和村干部访谈获取数据。主要对农户生计策略、人力资本、社会资本、金融资本、物质资本、自然资本、村庄特征等内容进行调研,用劳动力教育文化、健康状况、技能培训和年龄等4项指标反映人力资本。采用随机抽样法选择样本农户,每个村访谈的农户25~30户,共调查521户农户,删除信息不全的问卷,共获得有效问卷508份。其中高山区159份,二半山区174份,河谷区175份(表1)。

1.3 计量模型

根据农户调研数据和本文的研究主题,构建如下计量模型：
Y = β 0 + β 1 education + β 2 health + β 3 training + β 4 laborage + X × γ + ε
式中：Y代表农户的生计策略,education、health、training、laborage等4个指标作为农户人力资本的代理变量,β、γ为待估系数。education代表教育文化;health代表健康状况;training代表技术培训;laborage代表劳动力年龄。X为主要的控制变量,ε为随机扰动项。在本文中,因变量农户生计策略(Y)的代理变量有2个：生计类型(LS_Type)和非农收入占比(Income_Rto)。生计类型是二元分类变量,在总样本回归和分样本回归中将其作为因变量时,采用Logit和Probit方法分别对模型参数进行估计,如果2种方法估算结果基本一致,说明研究结果稳健;非农收入占比是连续变量,在稳健性检验中将其作为因变量,采用OLS方法对模型参数进行估计。
此外,为缓解变量之间的内生性问题,本文采用如下策略：(1)代理变量法。如表2所示,对可能影响农户生计策略的因素,均将对应的代理变量纳入模型,尽量减少遗漏变量带来的内生性。(2)前定变量法。考虑到核心解释变量(人力资本)和被解释变量(生计策略)之间可能存在的双向交互影响,核心解释变量均滞后1年。
Tab.2 Descriptive statistics of variables
变 量 单位 变量说明 最小值 最大值 平均值 标准误
生计策略 LS_Type - 农户生计类型 0 1 0.48 0.50
Income_Rto % 非农收入占生产性总收入的比例 0 99.00 43.38 27.91
人力资本 education a 劳动力(16~60岁)平均受教育年限 0.50 11.50 5.70 2.83
health - 劳动力平均健康状况 1 5 4.19 0.74
training1 % 参加过非农培训的技能劳动力比例 0 100 22.89 25.57
training2 % 参加农业技能培训的劳动力比例 0 100 15.05 27.64
laborage - 家庭劳动力平均年龄 25 65 41.98 8.93
laborage2 - 家庭劳动力平均年龄的平方 625 4225 1841.73 811.80
社会资本 spending 元 亲戚、朋友人情往来支出 50 6800 1479 994
FPC - 参加农民专业合作社情况 0 1 0.31 0.47
金融资本 cashincome 万元 家庭年人均现金收入 0.14 6.35 1.36 1.03
自然资本 arableland hm2 人均耕地面积 0.03 0.44 0.11 0.07
forestland hm2 人均林地面积 0 0.68 0.26 0.22
物质资本 fixassets 万元 家庭固定资产市场价值 1.58 33.50 7.76 5.68
村庄特征/村庄可达性 dis km 村庄到县城的交通距离 11.80 56.60 32.67 13.66
time_dis h 村庄到县城的时间距离 0.32 4.01 1.23 0.88
altitude m 村庄平均海拔高度 1470 3102 2022.87 479.83

1.4 变量说明

1.4.1 被解释变量
农户生计策略。用生计类型(LS_Type)和非农收入占总收入的比例(Income_Rto)来表示,采用2017年的农户数据。为了简化分析,将生计策略类型分为农业为主、非农为主2类生计策略。农业为主生计策略家庭农业收入占家庭生产性总收入的50%以上,此时将LS_Type赋值为0;非农为主的生计策略的家庭农业收入小于50%,而非农收入大于50%,此时将LS_Type赋值为1。农户收入结构也能够反映农户的生计策略,因此拟采用农户非农收入占生产性总收入的比例(Income_Rto)进行稳健性检验。
1.4.2 核心解释变量
农户人力资本。将农户人力资本分为以下4类,采用2016年的农户相关数据进行量化分析。
(1) 教育文化(education)。用“家庭劳均受教育年限”指标来反映教育文化。
(2) 健康状况(health)。用“劳均健康状况”指标来反映健康状况,在量化评估时,依据调查问卷给出的“优”“良”“中”“差”和“丧失劳动能力”5个选项,分别赋值为“5”“4”“3”“2”和“1”,分别对家庭劳动力健康状况进行评价,然后取平均值。
(3) 技能培训(training)。用家庭“参加过非农技能劳动力培训的比例(training1)”和“参加农业技能劳动力培训的比例(training2)”来反映家庭技能培训状况。本文的技能培训,既包括政府组织的正规培训,还包括自行拜师学艺并掌握相关技能的非正规培训,比如拜师学习电工、木工、修车、泥瓦匠、种植葡萄和石榴等。
(4) 劳动力年龄(age)。用家庭“劳动力平均年龄(laborage)”和“劳动力平均年龄的平方(laborage2)”来反映劳动力年龄对农户生计选择的影响,并验证农业劳动力是否存在老龄化的趋势。
1.4.3 控制变量
为了分析结果的严谨性,除了选取核心解释变量以外,还加入了农户其他生计资本及村庄特征的控制变量。主要包括：社会资本、金融资本、自然资本、物质资本等其他家庭生计资本变量,以及村庄特征变量。
在社会资本方面,用“家庭人情往来支出(spending)”反映农户传统/个体社会资本,是亲朋好友交往过程的礼品、聚会、通信等总体费用支出;用“参加农民专业合作社的情况(FPC)”来反映农户的集体社会资本,已加入农民专业合作社赋值为1,未参加赋值为0。在其他生计资本方面,用“人均现金收入(cashincome)”反映金融资本;用“人均耕地面积(arableland)”和“人均林地面积(forestland)”反映自然资本;用“家庭固定资产市场价值(fixassets)”反映物质资本,包括住房、耐用消费品、大型生产性工具(畜力在山区生产中发挥着重要作用,所以将骡、马、牛等用于生产的大型牲畜计入大型生产性工具)等资产价值。用村庄的可达性来反映村庄的特征,包括“村庄到县城的交通距离(dis)”(村委会到县政府交通距离)、“村庄到县城的时间距离(time_dis)”(采用日常交通工具测算)、村庄平均海拔高度(altitude)3个指标来反映。控制变量全部采用2017年的农户数据。相关变量的描述性统计见表2。

2 结果分析

2.1 全样本回归分析

本研究重点探讨家庭人力资本对农户生计策略的影响,由于生计策略是一个二元虚拟变量,因此采用Logit和Probit两种方法分别对参数进行估计。表3是各参数估计结果,第2列~第6列采用Logit模型进行估计,第7列采用Probit模型进行估计。首先,对不同的核心解释变量,分别加入控制变量进行回归拟合。表3中的第2列~第5列显示,education、training1、laborage、health分别在1%、1%、5%和10%显著性水平上对农户选择非农生计策略具有显著的正向影响,training2、laborage2在10%显著性水平上对农户选择非农生计策略具有负向影响。然后,将4种不同类型的人力资本变量都纳入模型中,分别采用Logit和Probit估计。由第6列和第7列估计结果可知,2种模型得出的结论基本相似,各变量的系数大小略有变化,但显著性和系数方向基本一致,说明研究结果较为稳健。此时模型的Pseudo R2分别达到了0.534和0.542,说明模型的可解释程度进一步增强。
表3 全样本回归分析结果

Tab.3 Full sample regression analysis results

解释变量 被解释变量： LS_type (生计类型)
Logit(1) Logit(2) Logit(3) Logit(4) Logit(5) Probit(6)
education 0.364*** - - - 0.287** 0.198**
(0.083) - - - (0.132) (0.087)
health - 0.752* - - 0.685* 0.634*
- (0.427) - - (0.363) (0.341)
training1 - - 1.012*** - 0.968*** 0.865***
- - (0.34) - (0.316) (0.273)
training2 - - -0.305* - 0.446* 0.415*
- - (0.157) - (0.276) (0.228)
laborage - - - 0.973** 0.897** 0.848**
- - - (0.412) (0.435) (0.359)
laborage2 - - - -0.003* -0.005* -0.004*
- - - (0.001) (0.002) (0.002)
spending 0.008** 0.007** 0.009** 0.008** 0.011** 0.009**
(0.004) (0.003) (0.004) (0.004) (0.005) (0.004)
FPC -0.825 -0.725 -0.783 -0.764 -0.664 -0.565
(0.521) (0.558) (0.524) (0.589) (0.456) (0.395)
cashincome 0.198** 0.154** 0.165** 0.162** 0.158** 0.107**
(0.071) (0.069) (0.067) (0.068) (0.076) (0.045)
arableland -0.799** -0.837** -0.632** -0.735** -0.838** -0.468**
(0.331) (0.352) (0.264) (0.332) (0.399) (0.202)
forestland -0.048 -0.125 -0.010 -0.074 -0.138 -0.062
(0.119) (0.127) (0.119) (0.131) (0.142) (0.078)
fixassets -0.105 -0.102 -0.111 -0.175 -0.238 -0.120
(0.24) (0.153) (0.149) (0.203) (0.256) (0.129)
dis -0.003* -0.004* -0.003* -0.003* -0.002* -0.002*
(0.002) (0.002) (0.002) (0.002) (0.001) (0.001)
time_dis -0.093* -0.017* -0.075* -0.131* -0.186* -0.065*
(0.051) (0.010) (0.039) (0.002) (0.010) -0.037)
altitude -0.001** -0.001** -0.001** -0.001** -0.001** -0.001**
(<0.001) (<0.001) (<0.001) (<0.001) (<0.001) (<0.001)
常数项 -12.725*** -11.768*** -10.889*** -9.879** -11.124*** -10.075***
(1.625) (1.305) (1.449) (1.291) (1.521) (1.720)
N 508 508 508 508 508 508
Pseudo R2 0.421 0.415 0.413 0.431 0.534 0.542
chi2 132.348 136.742 154.717 146.118 131.008 172.613

注：括号内为标准差,*、**、***分别表示P < 0.1、P < 0.05和P < 0.01。下同。

以上结果表明,教育文化对农户选择非农生计策略有非常显著的正向影响,健康状况较好的农户倾向于选择非农生计策略,受过非农技能培训的农户获得非农就业的机会更多,选择非农生计策略的概率更高;受农业技能培训的农户倾向于选择农业生计策略。laborage的系数显著为正,laborage2系数显著为负,表明家庭劳动力平均年龄与农户非农生计策略的选择存在着倒“U”形关系,由于青壮年农村劳动力在从事非农生计活动方面具有很强的优势,在劳动力相对年轻的阶段,劳动力年龄对非农生计策略选择具有正向影响,随着年龄递增,劳动力年龄对非农生计选择的影响逐渐减弱,到达某个拐点之后,呈负向影响的趋势,即老年劳动力倾向于选择农业生计策略,农业劳动力有老龄化的趋势。根据以上分析,可以进一步得出：从教育文化、健康状况、年龄结构来看,质量较高的劳动力非农化趋势明显,从事农业生产的劳动力素质较低;掌握非农技能的劳动力更易于非农就业转移,接受农业技能培训的劳动力从事农业生产概率较大。
在生计资本的控制变量中,spending系数为正且在5%水平上显著,说明人情关系支出作为农户维系和投资社会资本的主要手段,可以拓展以血缘和业缘等为基础的传统社会网络,对农户非农就业有“传、帮、带”的积极作用;FPC系数为负但并不显著,说明加入农民专业合作社的农户有从事农业生计策略的趋向;作为乡村集体社会资本载体的农民专业合作社,在凝聚乡村劳动力促进农业生产方面发挥了一定作用,但其所在山区发展还处于初级阶段,所以对农业生计策略选择的作用尚不显著;cashincome的系数显著为正,说明随着家庭可利用资金(金融资产)增加,农户更倾向于外出务工或从事非农经营等非农生计活动。arableland的系数显著为负,说明耕地数量越多,农户选择农业生计策略的可能性越大,这与Fang等(2014)和Xu等(2015)研究结论基本一致;forestland的系数并不显著,说明山区林地资源并未得到有效的开发利用,资源优势尚未转化为经济效益;fixassets的系数为负但并不显著,说明家庭物质资本对农户生计选择影响不明显。在村庄特征方面,dis、time_dis、altitude的系数显著为负,说明高海拔村庄的地理位置偏远、交通基础设施落后,出行距离和出行时间长,减少了农户与外界信息交流,增加了劳动力的出行成本和交易成本,从而降低了村庄农户的非农就业机会。

2.2 分样本回归

不同村落类型的社会经济发展基础和发展水平不同,家庭人力资本对农户生计策略的影响在不同村落类型之间可能存在着差异。为探讨人力资本对生计策略影响的空间差异,本文进一步将农户样本分为高山区村落、二半山区村落、河谷村落。Logit、Probit模型估计结果见表4,各变量的符号方向与总样本回归结果一致。由于地理环境和社会经济发展水平的差异,人力资本对农户生计策略的影响因村庄类型而异。
表4 分村庄类型样本回归分析结果

Tab.4 Regression analysis results of samples in different village types

解释变量 被解释变量： LS_type (生计类型)
高山区村庄 二半山区村庄 河谷区村庄
Logit(1) Probit(2) Logit(3) Probit(4) Logit(5) Probit(6)
education 0.423*** 0.378*** 0.295** 0.234** 0.237* 0.165*
(0.136) (0.121) (0.143) (0.107) (0.132) (0.097)
health 0.965** 0.874** 0.725* 0.654* 0.563 0.494
(0.459) (0.431) (0.414) (0.361) (0.515) (0.457)
training1 1.328*** 1.205*** 0.978*** 0.875*** 0.768*** 0.665***
(0.316) (0.273) (0.316) (0.273) (0.276) (0.223)
training2 -0.256 -0.227 -0.454* -0.437* -0.576** -0.549**
(0.272) (0.243) (0.246) (0.238) (0.267) (0.258)
laborage 1.084*** 0.961*** 0.927** 0.873** 0.759* 0.718*
(0.345) (0.339) (0.415) (0.398) (0.435) (0.379)
laborage2 -0.008** -0.007** -0.006** -0.005** -0.005* -0.004*
(0.004) (0.003) (0.003) (0.002) (0.003) (0.002)
FPC -0.543 -0.472 -0.679 -0.587 -0.728** -0.634**
(0.836) (0.787) (0.462) (0.434) (0.336) (0.317)
常数项、其他控制变量 Yes Yes Yes Yes Yes Yes
N 159 159 174 174 175 175
Pseudo R2 0.445 0.459 0.274 0.265 0.646 0.637
chi2 64.21 78.523 23.59 30.693 28.569 33.353
就教育文化而言,education系数为正,且高山区>二半山区>河谷区,三类村庄回归系数的显著性水平分别为1%、5%和10%,表明劳动力的教育文化水平对农户非农生计选择存在着正向影响,对高山区的影响最强,二半山区次之,河谷区最低。高山区是凉山州彝族人口聚居区,处于城镇化和现代化的边缘,是社会经济发展最为落后的地带。教育卫生公共服务设施非常缺乏,部分彝族居民甚至不会用汉语交流,因此,教育文化水平相对较高的农户在非农业就业选择时具有非常明显的优势。河谷区是凉山州汉族人口聚居区,乡村发展具有中国平原地区特征,是凉山州社会经济发展最为发达的地带,农户教育文化总体水平较高,但农户教育文化水平分异较不显著,所以农户教育文化水平对非农选择的影响不如高山区明显。二半山区是凉山州彝汉人口杂居区,社会经济发展水平居中,教育水平对农户非农生计选择的影响也居中。
就健康状况而言,health的系数为正,且高山区>二半山区>河谷区,其中高山区和二半山区系数的显著性水平分别为5%、10%,河谷区系数不显著,表明健康状况对农户非农生计选择的影响也存在同样的空间梯度变化。高山区农业资源开发程度低,山区特色作物的市场价值未得到挖掘,导致务农收入远低于非农的收入,即农为主型生计策略的收入远小于非农为主型生计策略(表1),所以身体健康状况良好的农户往往选择外出务工,即生计策略以非农为主。在河谷区,农业比较发达,农产品商品化率高,务农收入较高,所以身体健康较好的劳动力流失不太明显。二半山区,身体健康状况较好的劳动力也倾向于选择非农生计策略,只是不如高山区明显。
就技能培训而言,training1的系数为正,且高山区>二半山区>河谷区,系数的显著性水平均为1%;training2的系数为负,且系数绝对值为高山区<二半山区<河谷区,高山区系数不显著,二半山区和河谷区系数显著性水平分别为10%和5%。由于高山区城镇化水平低,农户非农技能底子薄弱,因此,非农技能培训对高山区农户非农就业选择的影响最大。在河谷区和二半山区,农户自身已掌握了一定的非农劳动力技能,因此,非农技能培训对非农就业的影响反而不如高山区大。农业技能培训对引导农户从事农业生计策略具有正向促进作用。由于高山区农产品市场化率不高,农业生产收益低,所以农业技能培训对农户生计选择影响不显著。河谷区农业资源开发程度高、区位条件好、农业收益高,所以农业技能培训对农户选择农业生计策略具有明显的正向作用。
就年龄而言,laborage系数为正,高山区>二半山区>河谷区,系数的显著性水平分别为1%、5%和10%;laborage2系数为负,且系数的绝对值为高山区>二半山区>河谷区,显著性水平分别为5%、5%、10%。说明在偏远山区(高山区),青壮年劳动力选择非农生计的倾向更为明显,务农人口老龄化问题突出,二半山区次之。河谷区青壮年劳动力流失和务农老龄化问题虽然不如以上2个区域突出,但形势依然严峻。
在控制变量中,FPC的符号为负,但仅在河谷区显著(5%水平上),表明加入农民专业合作社对农户选择农业生计有正向影响,但高山区和二半山区农民专业合作社发育程度较低,对农户的生计策略影响并不明显。河谷区农民专业合作社发展水平较高,有利于发挥农业资源禀赋的优势,适应现代农业发展的需求,对提高农业产业化、专业化和组织化程度发挥了重要作用。调研发现,河谷区的农民专业合作社对于农户增收发挥了实质性的作用。因此,加入农民专业合作社(获得乡村集体社会资本),对农户选择农业生计策略具有显著的正向影响。其他控制变量的回归结果与总样本回归结果基本一致,限于篇幅,不再赘述。

2.3 稳健性检验

总样本回归和分地区样本回归结果是否可信,还需要进行稳健性检验。采用有序分类变量对生计策略进行度量,可能会存在偏误。比如,某农户的农业收入占49%,非农收入占51%;另一农户的农业收入占1%,非农收入占99%,就生计类型而言,2农户均属于非农为主的生计策略,在回归分析中均赋值为1,但是这2个农户的生计结构却存在着明显的差异,从而导致分析结果可能出现偏误。因此,本文用家庭非农收入占总收入的比例(Income_Rto)作为农户生计策略的第2个代理变量进行稳健性检验。由于Income_Rto为连续变量,所以采用OLS方法对解释变量的参数进行估计。
由表5可知,相较于表3和表4,不同人力资本变量对生计策略的作用及其对不同村庄的影响程度基本一致。因此,仍然可以得出如下结论：不同类型人力资本对农户生计策略的影响不同,不同类型村落人力资本对农户生计策略的影响存在明显差异。其他控制变量的估计结果与总体回归和分样本的结论其本一致,说明人力资本对农户生计策略的影响的研究结论稳健。
表5 稳健性检验(OLS)

Tab.5 Robustness test (ordinary least squares)

解释变量 被解释变量： Income_Rto(非农收入比例)
总样本(1) 高山区村庄(2) 二半山区村庄(3) 河谷区村庄(4)
education 0.023** 0.061*** 0.019** 0.017*
(0.011) (0.018) (0.008) (0.009)
health 0.074* 0.134** 0.084* 0.046
(0.040) (0.066) (0.049) (0.082)
training1 0.243*** 0.287*** 0.253*** 0.198***
(0.057) (0.065) (0.078) (0.064)
training2 0.132* 0.092 0.128* 0.181***
(0.073) (0.108) (0.071) (0.032)
laborage 0.044** 0.020*** 0.029*** 0.103*
(0.028) (0.006) (0.010) (0.057)
laborage2 -0.002** -0.003*** -0.002** -0.002*
(0.001) (0.001) (0.001) (0.001)
spending 0.064** 0.052** 0.034** 0.081*
(0.029) (0.024) (0.014) (0.044)
FPC -0.055 -0.007 0.038 -0.072***
(0.057) (0.038) (0.031) (-0.033)
cashincome 0.003* 0.004* 0.006** 0.003
(0.001) (0.002) (0.003) (0.018)
forestland 0.007 0.016 0.009 0.004
(0.008) (0.013) (0.012) (0.067)
arableland -0.047** -0.038** -0.052** -0.058**
(0.022) (0.015) (0.024) (0.028)
fixassets -0.025 -0.048 -0.037 -0.009
(-0.026) (-0.078) (-0.40) (-0.031)
dis -0.0005* -0.002* -0.003* -0.058*
(0.003) (0.001) (0.002) (0.032)
time_dis -0.011* 0.014* 0.086* 0.246*
(0.006) (0.008) (0.052) (0.015)
altitude -0.001** -0.001** -0.001** 0.001**
(<0.001) (<0.001) (<0.001) (<0.001)
常数项 -0.816*** -0.352* -0.694* -1.967***
(0.216) (0.183) (0.402) (0.614)
N 496 147 174 175
R2 0.633 0.746 0.752 0.768
F 49.356 68.582 44.790 46.437

3 结论与讨论

3.1 结论

选取西南贫困山区四川省凉山州为案例区,测度了人力资本对农户生计策略的影响。研究结果表明,人力资本是山区农户的生计选择的重要影响因素,不同类型人力资本对农户生计策略的影响不同,且具有明显的空间差异。具体研究结论如下：
(1) 教育文化、健康状况对非农生计策略的选择具有正向影响,且高山区>二半山区>河谷区,健康状况对河谷区农户生计选择的影响不显著。
(2) 非农技能培训对非农生计策略选择具有显著的正向影响,且高山区>二半山区>河谷区;农业技能培训对非农生计策略选择具有负向影响,且高山区<二半山区<河谷区,但其对高山区农户生计选择的影响并不显著。
(3) 在偏远山区(高山区),青年劳动力较多的农户选择非农生计策略的倾向更为明显,务农人口老龄化问题突出,二半山区次之。河谷区青壮年劳动力流失和务农老龄化问题虽然不如以上2个区域突出,但形势依然严峻。

3.2 讨论

(1) 农业和非农生计策略类型的收入差异是农户生计选择的根本原因。中国山区是贫困发生的重灾区和集中分布区,因此增加家庭收入、摆脱贫困是农户的内在愿望和需求。总体而言,山区非农为主型农户收入明显大于农为主型农户(表1),为了摆脱贫困,在市场经济环境下,作为“理性经济人”的农户,必然利用家庭的生计资源和所处环境的各种机会,选择能带来更高收入水平的生计策略。由于劳动力市场的供求规律和竞争规律,教育文化水平较高、身体健康状况较好、处于青壮年、受过非农培训等高素质劳动力更容易获得非农就业的机会。当非农生计收入显著大于农业生计收入时,具有人力资本比较优势的农户,如劳动力教育文化水平较高、身体比较健康的家庭,青壮年劳动力多、受过非农培训的家庭,倾向于主动选择非农生计策略,人力资本缺乏的农户将被动地选择农业生计策略。由于非农务工能够带来更大的收益,高素质劳动力呈现出由乡村向城市的单向迁移,乡村人力资本老弱化现象突出。
(2) 在中国乡村振兴与城乡融合的背景下,应辩证地看待乡村人力资本、劳动力转移与乡村发展之间的关系,推动农户生计转型。一方面,乡村人力资本的提高,能促进乡村剩余劳动力向城镇或非农部门的转移,增加劳动力非农就业和非农收入,同时劳动力的转移还能改善农村人地关系、缓解人地矛盾,提高农业劳动力的边际产出,增加农户农业收入;另一方面,高素质的乡村劳动力更容易向非农生计转移,造成乡村青壮年劳动力和乡村精英的流失,造成乡村人力资本下降,进一步强化农业的弱质性,使乡村发展主体和内生发展动能缺失。因此,协调乡村劳动力转移与乡村发展的矛盾,是构建农户可持续生计和实现乡村可持续发展的关键。根据本文研究结论,应从以下2个方面协同推动农户的生计转型：
一方面,推动乡村劳动力有序转移,使进城农民实现由农业生计向城镇生计转型。中国城镇化和工业化方兴未艾,乡村剩余劳动力向城镇流动已成为必然。从提升教育文化水平,加强非农技能的培训,改变落后思想观念,强化移风易俗和健康医疗帮扶等方面提升山区农户总体人力资本,发挥血缘、业缘等传统社会资本网络的带动作用,有序推动农村人口向城镇转移,为乡村转移劳动力提供充分的就业机会和稳定的收入来源,建立城乡融合发展的机制体制,推动进城农民的市民化,实现农业生计逐步向城镇生计的转型。
另一方面,培育乡村人力资本,发展现代农业,提高农业生计的收入,推动农业农村的可持续发展。加强农业技能培训,培养新型职业农民,全面提升劳动力素质,推动农业现代化,实现农民持续增收;吸引热爱农业和农村的人才回乡创业,逐渐激发、增强乡村振兴的内生动能,协同推进乡村劳动力转移与乡村人才培育,促进城乡人力资本双向流动。在凉山州高山区和二半山区,应从改变居民特别是彝族居民生育观念、陈规陋习、“等、靠、要”的依赖思想和贫困文化着手,加强禁毒防艾宣传,推进教育、医疗等基本公共服务建设,扶志与扶智协同推进,不断提升彝族农户人力资本;同时在政府的政策扶持和引导下,充分挖掘山区特色农业资源的潜力,发挥其农业资源禀赋优势,同时完善农民专业合作社功能,发挥其在促进农业专业化与现代化以及农业增收方面的作用。在河谷区,除了采取有效措施提升农户的人力资本外,还应进一步优化农民专业合作社功能,促进农业和农户持续增收;鼓励河谷区农民合作社通过合并、重组等方式扩大规模,发挥其对整个山区农业、农村的带动作用。
(3) 本文将农户生计类型分为非农为主型和农为主型,探讨人力资本对农户生计选择的影响,但是生计类型还可以细分为农业兼业、非农业兼业、省内务工、省外务工等多种类型。在今后的研究中,仍需依据不同区域的特征对农户生计类型开展深入研究。山区是中国贫困问题的集中区和高发区,总体而言,山区非农产业落后,农业专业化和现代化程度低,农业增收能力弱。为了摆脱贫困,农户不得不寻求外出务工机会以促进家庭增收、缓解贫困。因此,如何将农户可持续生计的构建与精准扶贫和乡村振兴战略的实施相结合,还有待深入讨论。人力资本是农业农村发展的内生驱动和关键要素,人力资本对农户生计策略的影响并非简单的线性关系,两者间关系也并非一成不变,在城乡融合发展与乡村振兴背景下,如何构建乡村人才振兴的制度框架来协调乡村人口流出和乡村发展矛盾,也值得进一步探讨。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
郭秀丽, 周立华, 陈勇 , 等. 2017. 典型沙漠化地区农户生计资本对生计策略的影响: 以内蒙古自治区杭锦旗为例[J]. 生态学报, 37(20):6963-6972.

DOI

[ Guo X L, Zhou L H, Chen Y , et al. 2017. Impact of farmers' livelihood capital on livelihood strategy in a typical desertification area inthe inner mongolia autonomous region. Acta Ecologica Sinica, 37(20):6963-6972. ]

[2]
何仁伟 . 2013. 典型山区农户生计空间差异与生计选择研究: 以四川省凉山彝族自治州为例[D]. 北京: 中国科学院大学.

[ He R W . 2013. Research on the spatial difference of farmers' livelihoods and their choice in typical mountainous areas: : A case study of Liangshan Yi Autonomous Prefecture, Sichuan Province. Beijing, China: University of Chinese Academy of Sciences. ]

[3]
何仁伟 . 2018. 城乡融合与乡村振兴: 理论探讨、机理阐释与实现路径[J]. 地理研究, 37(11):2127-2140.

[ He R W . 2018. Urban-rural integration and rural revitalization: Theory, mechanism and implementation. Geographical Research, 37(11):2127-2140. ]

[4]
何仁伟, 李光勤, 刘邵权 , 等. 2017. 可持续生计视角下中国农村贫困治理研究综述[J]. 中国人口·资源与环境, 27(11) : 69-85.

[ He R W, Li G Q, Liu S Q , et al. 2017. A literature review of China's rural poverty governance from the perspective of sustainable livelihood. China Population,Resources and Environment, 27(11):69-85. ]

[5]
何仁伟, 李光勤, 刘运伟 , 等. 2017. 基于可持续生计的精准扶贫分析方法及应用研究: 以四川凉山彝族自治州为例[J]. 地理科学进展, 36(2):182-192.

[ He R W, Li G Q, Liu Y W , et al. 2017. Theoretical analysis and case study on targeted poverty alleviation based on sustainable livelihoods framework: A case study of Liangshan Yi Autonomous Prefecture, Sichuan Province. Progress in Geography, 36(2):182-192. ]

[6]
何仁伟, 刘邵权, 陈国阶 , 等. 2013. 中国农户可持续生计研究进展及趋向[J]. 地理科学进展, 32(4):657-670.

DOI

[ He R W, Liu S Q, Chen G J , et al. 2013. Research progress and tendency of sustainable livelihoods for peasant household in China. Progress in Geography, 32(4):657-670. ]

[7]
何仁伟, 刘邵权, 刘运伟 , 等. 2014. 典型山区农户生计资本评价及其空间格局: 以四川省凉山彝族自治州为例[J]. 山地学报, 32(6):641-651.

[ He R W, Liu S Q, Liu Y W , et al. 2014. Evaluation and spatial distribution of farmer's livelihood capital in representative mountain areas: A case study of Liangshan Yi Autonomous Prefecture of Sichuan, China. Mountain Research, 32(6):641-651. ]

[8]
李立娜, 何仁伟, 李平 , 等. 2018. 典型山区农户生计脆弱性及其空间差异: 以四川凉山彝族自治州为例[J]. 山地学报, 36(5):134-147.

[ Li L N, He R W, Li P , et al. 2018. Assessment and spatial difference of peasant household's livelihood vulnerability in representative mountain areas: A case study of Liangshan Yi Autonomous Prefecture of Sichuan, China. Mountain Research, 36(5):134-147. ]

[9]
李实, 杨修娜 . 2015. 我国农民工培训效果分析[J]. 北京师范大学学报(社会科学版), ( 6):35-47.

[ Li S, Yang X N . 2015. The effect of the training for rural migrants. Journal of Beijing Normal University (Social Sciences Edition), ( 6):35-47. ]

[10]
李晓楠, 李锐, 罗邦用 . 2016. 农业技术培训和非农职业培训对农村居民收入的影响[J]. 数理统计与管理, 34(5):867-877.

[ Li X N, Li R, Luo B Y . 2016. Effect of training on the incomeof rural households. Journal of Applied Statistics and Management, 34(5):867-877. ]

[11]
刘彦随 . 2018. 中国新时代城乡融合与乡村振兴[J]. 地理学报, 73(4):637-650.

[ Liu Y S . 2018. Research on the urban-rural integration and rural revitalization in the new era in China. Acta Geographica Sinica, 73(4):637-650. ]

[12]
马文武, 刘虔 . 2019. 异质性收入视角下人力资本对农民减贫的作用效应研究[J]. 中国人口·资源与环境, 29(3):137-147.

[ Ma W W, Liu Q . 2019. Research on the effect of human capital on farmers' poverty reduction from the perspective of heterogeneous income. China Population, Resources and Environment, 29(3):137-147. ]

[13]
蒙吉军, 艾木入拉, 刘洋 , 等. 2013. 农牧户可持续生计资产与生计策略的关系研究: 以鄂尔多斯市乌审旗为例[J]. 北京大学学报(自然科学版), 49(2):321-328.

[ Meng J J, Amrulla, Liu Y , et al. 2013. Study on relationship between livelihood capital and livelihood strategy of farming and grazing households: A case of Uxin Banner in Ordos. Acta Scientiarum Naturaliumuniversitatis Pekinensis, 49(2):321-328. ]

[14]
彭小辉, 史清华 . 2018. 中国农村人口结构变化及就业选择[J]. 长安大学学报(社会科学版), 20(2):89-98.

[ Peng X H, Shi Q H . 2018. Structure change of rural population and employment choice in China. Journal of Chang'an University (Social Science Edition), 20(2):89-98. ]

[15]
涂丽 . 2018. 生计资本、生计指数与农户的生计策略: 基于CLDS家户数据的实证分析[J]. 农村经济, ( 8):76-83.

[ Tu L . 2018. Livelihood capital, livelihood index and farmers' livelihood strategy: An empirical analysis based on CLDS household data. Rural Economy, ( 8):76-83. ]

[16]
王美英 . 2017. 凉山连片特困地区精准扶贫实践困境与破解对策: 基于凉山布拖县的调查分析[J]. 贵州民族研究, 38(5):56-61.

[ Wang M Y . 2017. The practice dilemma and resolution countermeasure of targeted poverty alleviation in Liangshan Contiguous Destitute Areas: Based on the investigation and analysis of Liangshan Butuo County. Guizhou Ethnic Studies, 38(5):56-61. ]

[17]
韦惠兰, 祁应军 . 2016. 农户生计资本与生计策略关系的实证分析: 以河西走廊沙化土地封禁保护区外围为例[J]. 中国沙漠, 36(2):540-548.

DOI

[ Wei H L, Qi Y J . 2016. Empirical analysis of relationship between farmers' livelihood capital and livelihood strategies: A case of Hexi Corridor closing area for protection of desertified land perimeter. Journal of Desert Research, 36(2):540-548. ]

[18]
俞福丽, 蒋乃华 . 2015. 健康对农民种植业收入的影响研究: 基于中国健康与营养调查数据的实证研究[J]. 农业经济问题, ( 4):66-71.

[ Yu F L, Jiang N H . 2015. The effect of health on the income of rural residents in planting industry. Issues in Agricultural Economy, ( 4):66-71. ]

[19]
苑会娜 . 2009. 进城农民工的健康与收入: 来自北京市农民工调查的证据[J]. 管理世界, ( 5):56-66.

[ Yuan H N . 2009. Health and income of peasant workers: Evidence from the investigation of peasant workers in Beijing. Management World, ( 5):56-66. ]

[20]
赵文娟, 杨世龙, 王潇 . 2016. 基于Logistic 回归模型的生计资本与生计策略研究: 以云南新平县干热河谷傣族地区为例[J]. 资源科学, 38(1):136-143.

DOI

[ Zhao W J, Yang S L, Wang X . 2016. The relationship between livelihood capital and livelihood strategy based on logistic regression model in Xinping County of Yunnan dry-hot valley. Resources Science, 38(1):136-143. ]

[21]
郑长德 . 2008. 凉山彝族自治州少数民族人口变化研究[J]. 西北人口, 29(4):49-54.

[ Zheng C D . 2008. Study in population change of ethnic minority of Yi Autonomous Prefecture of Liangshan. Northwest Population, 29(4):49-54. ]

[22]
Bhandari P B . 2013. Rural livelihood change? Household capital, community resources and livelihood transition[J]. Journal of Rural Studies, 32:126-136.

[23]
Cao M, Xu D, Xie F , et al. 2016. The influence factors analysis of households' poverty vulnerability in southwest ethnic areas of China based on the hierarchical linear model: A case study of Liangshan Yi Autonomous Prefecture[J]. Applied Geography, 66:144-152.

[24]
Chambers R, Conway G R . 1992. Sustainable rural livelihoods: Practical concepts for the 21st century (IDS Discussion Paper 296)[M]. Brighton, UK: Institute of Development Studies.

[25]
DFID. 1999. Sustainable livelihoods guidance sheets[M]. London, UK: Department for International Development.

[26]
Fang Y P, Fan J, Shen M Y , et al. 2014. Sensitivity of livelihood strategy to livelihood capital in mountain areas: Empirical analysis based on different settlements in the upper reaches of the Minjiang River, China[J]. Ecological Indicators, 38(3):225-235.

[27]
Fogel R W . 1994. Economic growth, population theory, and physiology: The bearing of long-term processes on the making of economic policy[J]. American Economic Review, 84(3):369-395.

[28]
Jan I, Khattak M K, Khan M A , et al. 2012. Factors affecting rural livelihood choices in northwest Pakistan[J]. Sarhad Journal of Agriculture, 28(4):681-688.

[29]
Liu Z, Chen Q, Xie H . 2018. Influence of the farmer's livelihood assets on livelihood strategies in the western mountainous area, China[J]. Sustainability, 10(3):875. doi: 10.3390/su10030875.

[30]
López R, Valdés A . 2000. Fighting rural poverty in Latin America: New evidence of the effects of education, demographics, and access to land[J]. Economic Development and Cultural Change, 49(1):197-211.

[31]
Rahut D B, Scharf M M . 2012. Non-farm employment and incomes in rural Cambodia[J]. Asian-Pacific Economic Literature, 26(2):54-71.

[32]
Wang D W, Cai F, Zhang G Q . 2010. Factors influencing migrant workers' employment and earnings: The role of dducation and training[J]. Social Sciences in China, ( 3):123-145. doi: 10.1080/02529203.2010.503078.

[33]
Xu D, Zhang J, Rasul G , et al. 2015. Household livelihood strategies and dependence on agriculture in the mountainous settlements in the Three Gorges Reservoir Area, China[J]. Sustainability, 7(5):4850-4869.

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