重庆城口县农户应对洪涝灾害的政策有效性分析

王国友

(重庆工商大学 经济管理中心，重庆 400067)



重庆城口县农户应对洪涝灾害的政策有效性分析

王国友

(重庆工商大学 经济管理中心，重庆 400067)

通过对重庆城口县农户家庭个体特征、地形变量、应对自然灾害政策等的调查，探讨农户应对洪涝灾害的政策选择的有效性。根据回归分析结果发现：不同的灾害影响、家庭特征、所处地理位置等选择的应对政策(主要有动用储蓄，社会救济，出售资产和借贷等)都有显著性差异。进一步分析不同应对措施的相关性，则表明了这些变量之间的互补关系或替代关系。

洪涝灾害；农户；应对政策

0 引 言

由于缺乏良好的应对自然灾害风险的措施、设备及较为雄厚的社会经济基础，经济不够发达的发展中国家和地区更易受到自然灾害风险的影响。而IPCC(2001a[1];2001b[2])初步评估显示，全球气候变化又加剧了这些国家洪涝灾害的发生频度和强度，例如，许多研究者发现，中国近二十年来，干旱和洪水发生的频率和强度正逐渐增大。许多研究则指出，降雨年际变化已对中国粮食生产产生重大影响。而洪水和干旱的频率和强度的预测增加，又可能对中国经济结构、粮食安全、医疗卫生、基础设施等产生负面影响(Roy et.al.,2005[3]) 。

在重庆，农业人口仍占较大部分，且农业生产主要靠天吃饭。由于气候变化风险，如干旱，洪灾等自然灾害的强度和频度增加，将会增加农业生产和农户的生计风险。而为了应对各种自然灾害造成的负面影响，家庭需要各种事前和事后风险应对机制。其中事前措施主要包括作物多样化种植、间种套种、使用较为成熟的低风险耕种技术以及合理分成租约等方式。然而，对于自然灾害，事前措施未必有效，也不能对灾害提供补偿，且由于自然灾害的发生时间和规模都难以确定，其负面影响也无法避免和估量。事后应对机制可能包括动用储蓄、保险、贷款、出售自有资产等，其目的是降低自然灾害风险，减少收入不稳定，维持消费水平等。家庭层面的事后应对策略，通常是针对灾后生产生活如何维持而展开，其措施多是暂时和短期的，大多仅覆盖灾后到完成重建这个时间段。国家层面的事后应对策略，多是自上而下推进，也会采取更为弹性的解决方案，如修建各种防灾设备、搭建临时的防灾设施和资金补助等。

国家的灾害政策框架虽然主张各种灾后措施实施应使受灾农户受益，然而，并没有关注与农户灾后决策相关的微观社会经济特征，如家庭特征、人口结构等。而农户的微观人口特征直接决定了农户的应灾能力，如与家庭结构相关的储蓄水平，土地数量等，也决定一些家庭获取各种生计资本的可及性，如获取借贷的能力、教育投入的程度等。此外，处于不同地理位置的家庭成员经历的灾害类型也有较大差别，如流域上游的农户可能更易遭受洪灾，而下游农户更易受到旱灾的影响，也导致农户不同的应灾方式和生计模式。

在应对灾害的公共政策制定和分析时，如果不考虑这些微观社会经济特征，可能存在两个层面的缺陷：一是忽略农户的个体特征和防灾行为及能力的差异，不能预测宏观政策的改变而做出的微观决策的选择，使得政策偏离预定的目标；二是在政策分析时，即使通过农户的个体特征及防灾行为等能够识别不同的政策后果，也很难有针对性地提出政策。其原因在于不同应对灾害行为之间可能具有因果转换关系，且具有一定的动态性，政策制定者很难以此作为决策依据。比如国家自上而下的救助政策是否让受灾农户直接受益就存在较多争论，而在较长一段时期内，上级机构不可能确认个体灾害的损失程度。而要使得政策能够有针对性地为受灾的农户提供灾害保障，往往需要大量的信息，当然也包括微观社会经济因素，如果能够通过家庭结构等区分出农户在应对灾害活动等方面的特征，并区分政策对不同农户的影响作用，将有益于政策的制定和实践。本文的目的在于分析重庆城口县所受洪灾的结果，特别检验当地居民以家庭为单位应对灾害的措施及其效果，以及探讨家庭经济情况、灾害移民、社会网络、户主年龄等与应对政策之间的关系。

2 背景研究及数据来源

2.1 研究区概况

城口县处在川、陕、渝三省(市)交界处，位于重庆市东北边缘，东经108°15′至109°16′、北纬31°37′至32°12′之间。县城海拔760 m，面积3 232km2。内辖7镇17乡。城口属四川盆地北亚热带山地气候，系亚热带季风气候区。地处四川四大暴雨区之一的大巴山暴雨区，雨量充沛。6、7、8月活动在长江流域的极锋带。逐步从东南向西北推进，成为大巴山区的暴雨期。夏季降水集中， 7、8月份，降水主要集中于伏前伏后，多暴雨洪涝，伏中高温少雨，易形成干旱，9月份降水量最多，常年平均为210mm，1月最少，为14.7mm。城口降雨总的特征是：雨量集中、旱、涝交错，伏天多旱，春、秋则洪灾频繁。

洪涝灾害是重庆城口县主要自然灾害形式之一，受影响人群也最为密集。从1980年以后，城口县洪涝灾害发生的次数增加，换句话说，可查的洪涝灾害数量不断增长，1980年以后更为明显。灾害造成的损失，其中一个重要参考的数据是灾害产生的灾民数量。根据重庆市水利局、民政局和EM-DAT的数据，城口县1950年到1980年30年间，灾害影响范围和人群均较小，1980年代以后，灾害发生频率和范围及受灾人群增幅极为明显。

以2007年洪灾为例，全县有12个乡镇，大约600个村子受到影响，受灾人口超过50万。特别是在城口南部咸宜乡，受灾最为严重，大量的耕地和林地被毁，全乡超过85%的农户受灾。城口县原有的的大量的永久性水利设施，随着时间的推移，被河道改道和被遗弃的渠道不断堆积大量的淤泥而无法正常泄洪。如果不采取合理的措施加以控制，以同样的趋势发展下去，城口县在未来十年之内洪涝灾害可能会更为严峻。

本文数据来源于课题组2012年在城口县对当地居民家庭应对洪涝灾害应对措施等进行的随机抽样调查。调查采取二相抽样方法选取调查家庭。具体步骤为：第一阶段抽选调查乡镇；第二阶段抽选调查村；第三阶段抽选调查居民户。在每个被选中的乡镇内按照规模大小随机抽选1—2个村；在每个被抽中的居民小区内按照住宅区域分布抽选20—30个居民户，如果被抽中住户不符合要求或不愿意接受调查，由访问员在其近邻中选择替换样本住户。调查方式为面对面访谈方式。调查问卷共1 200份，扣除答项有遗漏者，有效问卷1 172份，有效率为97.7%。主要分析居民在洪涝灾害发生后为减少经济损失所实施的应对措施及其效果，包括动用储蓄、保险、贷款、出售自有资产等。本文使用的其他数据主要包括社会经济和政策部分。数据分乡(镇 )的经济、人口等社会经济数据，主要来源于重庆市统计年鉴、城口县统计年鉴 、城口县水利统计年鉴 、重庆水利局年报等。

3 实证分析

3.1 研究方法

借助Sawada&Shimizutani (2007)[4]的经济模型进行政策评估：

bi=Siθ1+Ηiβ1+ε1i

(1)

yi=Siθ2+Ηiβ2+ε2i

(2)

ri=Siθ3+Ηiβ3+ε3i

(3)

li=Siθ4+Ηiβ4+ε4i

(4)

其中，

p1i=1,如果bi>0;反之

(5)

p2i=1,如果yi>0;反之

(6)

p3i=1,如果ri>0;反之

(7)

p4i=1, 如果li>0;反之

(8)

在公式(1)—(4)中，通常一个变量是难以直接观察政策每改变一个单位,如△bi，△yi，△ri和△li，所能带来的效果。因此在误差项联合正态分布的假设下，用四个变量的多元回归模型估计洪涝灾害政策应对效果。S代表家庭受到洪涝灾害的变量矩阵，H代表被调查家庭的特征等其他控制变量。εmi是误差项，其协方差矩阵是对称矩阵，在限制性性条件var(ε1i) = ……=var(εni)=1下，假定协方差不为零。

3.2 变量及描述性统计

上述公式的自变量是家庭受洪涝灾害的影响因子矩阵，以及被调查家庭特征和其他控制变量。借助多元正态分布函数，通过极大似然法估计参数。

表1 变量解释及含义

本研究6个变量表示家庭受洪涝灾害的影响，这些变量作为虚拟变量，描述家庭所受洪涝灾害的影响。具体而言，洪涝灾害对居民的财产、健康等影响较为显著，洪涝灾害也会影响家庭的职业结构，许多家庭为了迅速摆脱灾害影响，可能会重新选择职业形式。选择上述表征洪涝灾害影响的指标目的是分析其与家庭处置灾害机制之间的关系。下一组的变量的目的是分析不同家庭的具体特点，主要用年龄、受教育程度、婚姻状况和迁移、家庭的经济状况等变量表示，此处，户主年龄是名义变量，其他变量是虚拟变量。第三组变量描述地形特征，说明家庭是住在上游或者下游。应对措施四个变量表示家庭实施各种措施的效果。

表2 主要变量的描述性统计

注：样本数量：N=1172

从表2可以发现，调查样本中，户主平均年龄51岁，约有35%的被调查家庭至少有一个家庭成员迁移到外地，47%的被调查家庭年收入在当地平均线以下，79%左右的户主已婚，大多数(81%)被调查家庭家中都有16岁以下的子女需抚养。47%的被调查家庭居住在上游，30%的被调查家庭居住在下游，其余23%居住在中游。大部分被调查家庭户主仅完成了九年义务教育，接受高中教育和职业技术教育的较少。

对于灾害影响变量，农作物损毁和农用地破坏两个变量的均值为0.68和0.67，说明超过60%被调查家庭的农作物都在洪灾中受到不同程度的损害，在洪灾中超过70%的家庭都有成员受伤或生病，甚至死亡。较之其他变量，房屋损坏和职业影响的均值较小，被调查家庭中，只有极少数家庭中家畜有损失。

3.3 结果及讨论

3.3.1 结果分析

对不同措施解决灾害影响的政策效果进行对比分析。事实上，没有任何一个应对措施可以完全解决灾害产生的影响，但对减少灾害损失而言，每个措施都是有效的，如家庭通过借贷可以更好的进行灾后重建，及时的救助可以减少因灾受伤和死亡人数等。表3是估计结果。

表3 多元回归系统模型估计结果

续表3

注：括号内为标准差；***、**、*分别表示1%、5%和10%的统计显著性水平；

对数似然等于-319.613；Wald检验 chi2=1215.9***;似然比检验:chi2(6)=40.751***

(1)根据表3，健康影响和动用储蓄两个变量之间呈负相关关系，通过5%的显著性检验，表明家庭并不依赖于自己的家庭储蓄解决与灾害导致的健康相关的影响，可能的原因在于政府救济承担了大部分受灾农户因灾受伤、疾病或者死亡等的费用，也由此，健康影响与救济呈正相关关系。职业影响与动用储蓄呈正相关关系，通过1%的显著性检验，说明家庭主要采取动用储蓄的方式，在重新求职或者应对职业改变过程中的生活支出和重新就业成本。家庭特征变量方面，迁移和有无子女与动用储蓄变量相关性最强。对各种应对政策分析表明，通常灾后社会救济仅能维持近期生活，而农户的生产生活自救也难以短期内恢复既有水平，无法支撑农户形成较为稳定的收入结构。受灾农户在灾后多选择外出打工，这种职业变动常常与整个家庭的迁移联系起来，许多家庭因为灾害而全部迁移出去，特别是有孩子的家庭，父母为了后代的安全和教育，而更倾向于选择在城市或者所就业地区重新购置房产，自有储蓄则是最为重要的费用来源。根据我们调查，调研地区洪灾之后，农业收入普遍下降60%，除与灾害发生等自然原因有关之外，更多的在于大量劳动力的迁移导致耕地撂荒。目前农业收入在总收入的比重仅为10%，而务工收入等的非农收入增长迅速。这种收入结构，一方面提高了农户应对灾害的自我发展能力，另一方面，应对频发的自然灾害需要更多的青壮年参加，大量劳动力的离开，也降低了整个地区应对灾害的能力。因此，一个普遍的现象是，外出打工的家庭数越多，整个地区自然灾害的破坏性后果也更为严重[5-8]。

(2)社会救济仍然是解决灾后重建和稳定灾民生产生活的主要方式。在家庭灾害影响变量方面，农作物损毁、农用地破坏、健康对社会救济有显著性影响。户主年龄、婚姻状况及有无子女对社会救济有正向显著性影响。不同地理区位也对社会救济影响显著。在城口县，洪灾主要发生在春夏季，与当地农作物播种和收获季节重叠，对农业生产影响最大，加之城口县地形结构，农用地多处在山地、丘陵和缓坡，洪水易造成山体滑坡和泥石流，冲毁农田。这种灾害显然直接影响到农户生产性和生活性资源供给，而针对生活资料和生产资料的社会救济的发放使农户减少损失，并有可能迅速恢复灾后重建，这也与以往的证据相符[9]。对于灾后社会救济的另一个解释是：如果社会救济足够及时，且补助金额相对农户自我重建成本为高，农户也许将争取社会救济作为一种风险规避策略，从而把更多的精力用在这种相对稳定的收入来源而忽视灾后自我恢复与自我重建；或者农户高估了政府的救济能力和水平，如农用地重整补助费用、产业调整补贴等等。事实上，城口县洪涝灾害受气候变化影响极大，许多农户经常由于自然灾害减产或者绝收，如果地方政府和农户不重视事前防灾和灾后自我发展，如小型农田水利工程、水土流失治理、气象信息公开、粮食储存、种植结构多样化等，依靠政府救济，农户也仅能维持基本生活。此外，根据我们的调查，有小孩和有老年人的农户对社会救济依赖更多，救济停发后，他们可能面临着比其他类型农户相对更严重的生计后果。因此，政府救济的数量和救济方式在很大程度上影响着农户的应灾行为。

(3)房屋损坏、职业变动和人口迁移对出售资产呈正向显著性影响。在城口县，47%的农户家庭年均纯收入低于当地平均水平。在许多被调查家庭，房产是其最为重要的物质资本，而越是贫困的农户越易受到灾害的影响，所拥有的物质资产大多也只有价值几千元的房屋，物质资本积累很少。如果房产在灾害中损毁，政府的重建补助也仅能提供极少的部分，绝大部分资金仍需自己解决，此时就需要出售其他有限的资产为最为急需和重要的房产提供资金。而在被调查地区，如前所述，职业变动和人口迁移多意味着彻底离开乡土。出售自有资产除获得一笔资金之外，也在一定程度上减少了后续的维护成本。农村防灾减灾设施落后是农户难以有效应对灾害的的重要限制因素，如果落后的农田水利、交通通讯等重要农村基础设施得不到有效改善，一方面将增大自然灾害发生的可能性，阻碍农业生产可持续发展，影响地区农业收入增加；另一方面，又加速农村青壮年劳动力向城市转移，降低整个地区应对自然灾害的能力。

(4)家畜损失对借贷影响为正向显著。城口县山区农户普遍物质资本存量不足，资金储蓄有限，要维持和拥有家畜这个重要的生活资本，在很大程度上依赖于如何获得资金。包括银行借贷和亲戚朋友间借贷，但目前各级政府对于农村小型和短期信贷的支持力度仍然较为缺乏，而城口县农户居住的分散性、可抵押资本的单一性和家畜数量有限性等，也都限制了农村信贷向其倾斜。其主要资金来源仍为亲朋之间的短期借贷。此外，户主年龄越大，越不愿意借贷，而已婚家庭更愿意通过其他方式获得补偿家畜损失的资金。

另外，误差项ε的相关性对分析不同应对措施的效果非常重要。根据表3，最大似然值估计结果拒绝零假设，表明相关性为0。而对数似然比估计值为高，即自变量误差项拒绝零假设。结果表明该多元回归模型对分析各种应对政策是有效的。

通过表4可发现，动用储蓄和出售资产、救济和出售资产以及借贷和出售资产都呈负相关性。而动用储蓄或出售资产与社会救济间存在很强的相互替代性，这个结果可能说明，在缺乏互助性救济的时候，自我保障性的救济模式具有很强的替代性和现实性。此外，社会救济、借贷和动用储蓄之间、社会救济与借贷之间呈正相关性，表明了这些变量之间的互补关系。

表4 误差项的相关性分析

注：***表示1%的统计显著性水平

社会救济、借贷和动用储蓄的正向相关性说明经济条件较好的农户，更容易得到保险、短期贷款等资金救助。其丰裕的自有资金也可为其带来保障。而收入较低的农户在灾后重建中却可能被排除在借贷、社会保险等资金支持之外。

家庭应对灾害是多策略的集合体，例如受灾农户通过动用家庭储蓄进行灾后生产生活重建的同时，也会借助社会救济维持短期内日常消费。如2008年的洪灾，城口县许多受灾家庭申请社会救济应对短期的生活需求，采取借贷、出售资产和动用储蓄完成了灾后的生产生活自救和重建。而对于较为贫困的家庭，许多应对措施间不存在互补性或替代性，如无法利用借贷措施，就可能需要通过出售资产完成灾后的生产生活重建。实际上，尽管农用地等主要农资损害，但农户并不希望通过借贷实现自我救助，而多寄希望于政府救济和灾后转移性支付实施灾害重整。

4 结 论

在家庭结构的视角下，分析了农户的家庭结构、所处地理位置、受灾特征等对应对灾害各种政策的影响。研究结果表明，合理的应对措施和多种政策合力，可以更好的解决灾后生产生活重建和生计水平的逐步恢复。

在过去30多年，频繁发生的自然灾害严重影响了城口县居民的生命、财产和当地自然生态环境。传统的应对自然灾害措施多采取自上而下的方式进行，主要由不同层级的政府部门实施：修建防洪坝、水库，改善排水系统，植树造林等；拓宽或加深河道，增加河流泄洪能力；建立各种防灾减灾应急系统，提高各地应对灾害的反应能力等。

而家庭所采取的事后防御措施，主要是稳定家庭收入和消费水平为主：减少消费支出，动用储蓄，出售家庭财产，接受救济等。正式的一些应对措施，如家庭财产保险，农作物保险等，可以暂时帮助家庭渡过自然灾害。除了上述措施以外，政府也会通过发放救济、直接公共转移支付等方式帮助受灾家庭应对短期风险。而一些非正式的应对措施，如从亲戚、朋友或者邻居那里借钱借物渡过灾害也经常存在，在正式的应对措施和政府的一些救济政策难以马上兑现的时候，非正式制度常常在灾害发生初期起着更为重要的作用(Cochrane& John H,1991[10])。

此外，本文进行的分析表明，以提高农户应对自然灾害的内生发展能力为要义，减灾政策必须结合可持续发展策略和和扶贫措施进行综合制定。特别是在应对大规模灾害的负面影响中，家庭个体强大的自我发展能力可以很大程度上解决灾害带来的各种不良后果，降低政府的财政支出，并有助于提高整个地区的自然灾害适应能力。

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A Study of Household Strategies for Addressing Flood in Chengkou County of Chongqing

WANG Guoyou

(Economic and Management Center,Chongqing Technology & Business University,Chongqing 400067,China)

Based on household strategies for addressing flood in Chengkou County of Chongqing,including the household characteristics,topography variables,policies addressing the natural disasters,this paper discusses the effectiveness of policy choice on addressing floods.According to the result of regression analysis,the results show as follows:there are significant differences of policies (mainly the use of savings,social relief,sell assets and lending,etc.) addressing the floods because of the different disaster influence,household characteristics,the geographical position response.Further analysis of the correlation of different measures indicates the complementary or alternative relationship between these variables.

Floods;farmers;policy

1673-5072(2016)03-0309-07

2015-11-18 基金项目：教育部人文社科青年项目(10YJC790250)；重庆市哲学社会科学规划项目(2010YBJJ09) 作者简介：王国友(1974—)，新疆乌鲁木齐人，高级工程师，博士研究生，主要从事资源经济学研究。 通讯作者：王国友，E-mail：emcwgy@163.com

F062.2

A

10.16246/j.issn.1673-5072.2016.03.014