苏美蕊，刘鹏伟，吴晓萍，淮建军

(西北农林科技大学经济管理学院，陕西杨凌 712100)

0 引言

近年来，由于全球气候变暖，干旱等极端天气事件频发[1-2]，严重影响了农业部门的产量和收益，威胁了苹果产业的稳健发展，对黄土高原的农户来说，干旱大大增加了生计脆弱性[3]。因此，需要了解干旱对农户生计脆弱性的影响。农户的生计脆弱性不仅会受到干旱的直接影响，而且会受到人类行为和活动直接或间接的影响[4]。

在气候变化适应中，由于人类和环境系统之间多种尺度的相互作用、利益群体空间尺度的变化或者信息解读的不同，使得不同尺度下人类行为和活动的变量都不可避免地在干旱的影响过程中发挥作用，如个体的风险感知水平、农户的资本储备、村庄的基础设施建设或地区的文化卫生情况等，因此必须讨论跨尺度因素的作用[5]。然而现有研究多集中在跨尺度作用的理论概念或定性分析上，如Lyle讨论了在7个嵌套等级下，层次结构中跨尺度变量的相互作用，以更有针对性地应对气候变化[6]；Adger强调对不同空间和社会尺度的资源可用性和风险进行人为调整来适应气候变化[5]；Huai在六维分析框架下，构建了气候变化脆弱性在同一(区域)水平上跨维度的集成与分类，回答了“谁关心如何适应在哪些地方和时间内的什么对什么的脆弱性?”的问题[7]。

然而很少有实证研究系统讨论气候变化影响农户生计中多个尺度变量的作用，多数学者只是分析了干旱对生计的直接影响。Khayyati和Aazami等运用多元回归，证实了干旱持续时间和严重程度直接或间接影响农业增加值和不平等状况，持续时间和严重程度都对生计资本和生计结果有负面影响，而严重程度的影响则受到持续时间的限制，这反映了干旱作为自变量直接和间接地通过中介变量生计资产影响生计结果的因果链[8]；Keshavarz等则认为干旱严重程度对生计脆弱性有显著影响，但是干旱持续时间却没有显著影响[2]。还有部分学者探索了气候变化适应下重要的中介或调节参数，如Frutos和Egea探讨了在内部和外部因素对环境行为的影响中，公民的信息水平、动机和态度的主要作用，风险认知、性别、年龄等的调节作用[9]； 胡江霞等构建了“社会网络—风险识别能力—农村移民可持续生计”的理论模型，验证了风险识别能力的中介效应[10]。

迄今为止还没有学者探索跨尺度变量的中介或调节作用，文章基于农户调查数据，分析干旱对生计脆弱性的影响，重点讨论跨尺度变量在干旱影响生计脆弱性中的中介和调节效应。研究克服了前人在研究干旱影响生计时，只考虑资本变量直接影响的缺陷，丰富了现有气候变化下关于跨尺度变量的研究，提供了跨尺度变量效应分析的实证方法，并将其影响路径图示化。这将有助于政策决定者和农户在发生干旱前、中和后，采取有效快速的策略，以减小生计脆弱性，也可以用于其他学科的跨尺度因素研究。

1 材料与研究方法

1.1 研究区域与数据来源

该次调查在陕西，甘肃，宁夏进行，调查人员先接受培训，然后进行初步调查，以准确了解调查问卷； 最后，调查员正式与农民进行访谈。被调查的村庄是根据所选县的当地农业局提供的基本苹果种植信息确定，采用分层随机抽样的方法，联系每个被调查村庄的负责人或家庭成员，在村干部的帮助下，对愿意参加的人进行结构化的面对面问卷调查。调查获得了2014年农户家庭的基本情况、损失情况、认知情况和村庄的工程措施以及旱灾等信息。每次访谈持续大约1h，再经过错误检查和现场修改，共获得218份完整有效的问卷。

1.2 研究方法

1.2.1 研究框架与变量选择

Reed等人基于可持续生计框架(SLF)结构化的空间，整合生态系统服务、扩散理论、社会学习、转型管理和适应管理等理论，构建了综合分析框架。该文借鉴该综合分析框架[11]，评估农户尺度上“干旱”影响“生计脆弱性”的因果关系，根据图1探索个人尺度、农户尺度以及村庄尺度的其他变量即跨尺度变量在该过程中发挥的中介或调节作用[12]。

图1 中介和调节模型

农户生计脆弱性是指与正常年份相比，农户获得安全的食物、衣物、教育和健康服务等的变化情况[13]，因此根据前人以往研究使用的指标和现有统计资料，选择干旱持续时间测量干旱， 干旱期间农户用水、购买生活用品和食品的变化情况测量生计脆弱性； 个人和农户尺度的人力、自然、社会、物质、金融资本以及认知情况，村庄尺度的工程措施作为跨尺度变量[2， 14]。具体变量如表1。

表1 变量定义

1.2.2 计量方法

遵循以下步骤检验图1中跨尺度变量的中介和调节作用(图2)，使用SPSS.22进行主成分分析(PCA)、线性回归和层次回归。

第1，由于农户干旱持续天数、跨尺度变量和生计脆弱性指标均是按不同量纲进行统计与计算，因此为了分析研究，将连续性指标进行标准化处理(公式1)；

第2，指标标准化后，用PCA确定权重，计算出农户的生计脆弱性指数(公式2)，PCA只保留了特征值大于1的主成分；

第3，确定干旱对农户生计脆弱性的影响(公式3)；

第4，研究表明，如果一个变量与自变量或因变量相关不大，它不可能成为中介变量，但有可能成为调节变量[15]。因此，为了更好研究干旱影响农户生计脆弱性中跨尺度变量的作用，需进行相关分析，确定跨尺度变量(M)与干旱(X)和生计脆弱性(Y)的相关性(表3)，并将变量分为两类；

第5，对与X和Y都相关的，进行线性回归(公式4～5)确定中介变量，分析中介效应(表4)；

第6，对与X或Y不相关的M与X相乘，形成交互项，生成新变量(X*M)进行层次回归(公式5， 6)确定调节变量，当“(R62-R52)”通过显著性检验，且“层次回归模型(公式6)的P值”显著时，则M起到调节作用，并称M为调节变量，分析调节效应(表5)。

第7，绘制跨尺度路径图(图3)。具体公式如下：

indexi=(si-smin)/(smax-smin)

(1)

式(1)中，indexi表示标准化后的指标，si是第i个计算值，smax和smin是指标的最大值和最小值。

计算农户的生计脆弱性指数，

图2 步骤图

Y=∑indexipi(i=1， 2， 3， 4)

(2)

式(2)中，生计脆弱性指数为Y，pi为子指标的权重。

Y=α1+cX

(3)

M=α2+aX

(4)

Y=α3+c′X+bM

(5)

Y=α4+βX+φM+εXM

(6)

式(3)、(4)、(5)、(6)中，X为干旱持续天数；M为跨尺度变量。

表2 干旱对生计脆弱性的影响

2 结果与分析

2.1 干旱对生计脆弱性的影响

干旱对生计脆弱性的影响，结果如表2。干旱持续天数越长，农户生计脆弱性越大。干旱发生时，若农户没有或没能及时采取应对措施，会导致苹果产量下降、品质变差，减少农户的苹果收入[16]，增加生计脆弱性。

2.2 中介变量和调节变量的选择

通过“相关分析和层次回归”区分跨尺度变量的作用(表3)。在干旱影响生计脆弱性的过程中，相关分析表明，农户尺度的“三代直系亲属户数(HSC1)”、“生产机械指数(HPC6)”和“保险支出(HFC4)”与“干旱”和“生计脆弱性指数”都显著相关，可能会起到中介作用，而其他变量与干旱或生计脆弱性指数不相关，则可能起到调节作用。层次回归表明，个人尺度的“户主年龄”、自然资本“感知的气温最大值(PNC1)”、风险认知“降雨量变化(PRP2)”和“旱灾程度变化(PRP3)”、灾害认知“灾后信息渠道(PHP2)”； 农户尺度的“批发市场距离(HPC2)”和“集市距离(HPC3)”起到了调节作用。

表3 相关分析与调节变量的选择

2.3 跨尺度变量的中介和调节效应

将农户尺度的“三代直系亲属户数”、“生产机械指数”和“保险支出”分别作为M带入公式4和5，分析中介作用是否显著。依次检验分析系数a，b，c′或sobel的显著性，若a，b都显著则检验c′，c′显著则是部分中介效应显著，c′不显著则是完全中介效应显著； 若a，b至少有一个不显著则检验sobel，sobel显著则中介效应显著，否则不显著。 结果表明“三代直系亲属户数”和“生产机械指数”起到了完全中介，而“保险支出”没有起到中介作用。

表4 中介变量的选择和中介效应

将表3中的调节变量“户主年龄、感知的气温最大值、批发市场距离、集市距离、降雨量变化、旱灾程度变化和灾后信息渠道”依次定义为Mi(i=1， 2，...7)。通过线性回归(公式6)，分析调节变量处于某区间时干旱与生计脆弱性的关系(正负)，以及随调节变量的增加，两者的相关程度(强弱)，结果如表5。

M1处于[0， 0.7)时，干旱与生计脆弱性正相关，随M1的增加，干旱与生计脆弱性越来越弱，处于(0.7， 1]时，干旱与生计脆弱性负相关，随M1的增加，二者相关关系越来越强；M2处于[0， 0.59)时，干旱与生计脆弱性负相关，随M2增加，二者相关关系越来越弱，处于(0.59， 1]时，干旱与生计脆弱性正相关，随着M2的增加，二者相关关系越来越强；M3与M4处于[0， 1]，干旱与生计脆弱性正相关，随M3或M4的增加，二者相关关系越来越强；M5与M6处于[1， 3]，干旱与生计脆弱性正相关，随M5或M6增加，二者相关关系越来越弱；M7处于[0， 1.47)时，干旱与生计脆弱性正相关，随M7的增加，二者相关关系越来越弱，处于(1.47， 2]时，干旱与生计脆弱性负相关，随M7的增加，二者相关关系越来越强。

表5 调节效应

3 讨论

为了更清晰地理解跨尺度变量在干旱影响生计脆弱性中的作用机制，将中介和调节变量等的作用关系绘制在图3中。

图3 跨尺度变量的中介与调节

(1)个人尺度的“户主年龄、感知的气温最大值、降雨量变化、旱灾程度变化和灾后信息渠道”起到了调节作用。

在表5中户主年龄的调节阈值为63岁，标准化后为0.7，由于年轻农户从事农业劳动的机会成本较高，多数会选择外出打工，但随年龄的增大，会回乡务农[17]。当年龄小于63时，随着年龄的增加，户主的经验不断丰富，当感知的干旱越来越严重时，生计脆弱性会增加，但增加的幅度越来越慢，表明年龄的调节使两者的关系越来越弱[18]； 而当年龄大于63时，户主拥有了成熟的种植和果园管理的技术以及应对各种灾害需要的物质资本，且先进农业技术的采用，使丰富的生产经验带来的收益远远大于劳动者体能的下降造成的损失[19]，因此随着年龄的增加，当感知的干旱增加时，农户生计脆弱性反而减小，即年龄的调节使两者负相关。

感知的气温最大值调节阈值为33℃，对应于0.59(表5)适宜的温度对苹果生长十分重要，过低或过高都会降低苹果的品质和产量[20]。全球气候变暖下，黄土高原的最高气温上升，且≥30℃的高温日数增多，影响着苹果的有效积温[21]。当感知的气温最大值低于33℃，随着感知温度的增加，逐渐达到苹果生长的最适温度，干旱增加时，农户生计脆弱性会减小[22]，感知温度的调节，使干旱与生计脆弱性负相关； 而当感知的气温最大值高于33℃，随着感知温度的增加，逐渐远离苹果生长的最适温度，当干旱增加时，农户生计脆弱也会增加，感知温度的调节使两者关系越来越强[23]。

对气候变化的正确认知有利于果园管理[24]。如对近10年降雨量、旱灾如何变化的正确认识，能够提醒农户在灾前进行必要的资本储备，避免旱季来临时的手足无措。同样灾后防治信息获取途径的不断增加，能够指导农户采取科学的手段，降低灾害损失。灾后渠道的阈值为1.47，当灾后渠道数小于1.47时，随着渠道数的增加，干旱增加时，农户生计脆弱性也增加，但增加的幅度越来越小，灾后渠道的调节使两者关系越来越弱； 当灾后渠道数大于1.47时，随着渠道数的增加，干旱增加时，农户生计脆弱性反而减小，灾后渠道数的调节使两者负相关。

(2)农户尺度的“批发市场距离和集市距离”起到了调节作用，“三代直系亲属户数和生产机械指数”起到了中介作用。

距离农产品批发市场和集市越远，“信息交流不足、交易成本偏高、物质资源匮乏”等问题越严重，越会增加干旱对农户生计脆弱性的影响程度。

干旱发生时，通常直系亲戚户数越多，越能帮助减弱干旱对生计脆弱性的影响，然而分析中常常忽略了家族中实际的务农人数以及亲戚间的复杂关系。现如今，多数子女都外出务工，导致干旱发生时劳动力需求远远大于家中的务农人数[25]； 除此之外，亲戚户数越多矛盾也就越多，干旱发生时相互之间推脱，不愿提供帮助，因此越是依赖子女或者亲戚提供帮助的农户，其生计脆弱性越大，这与Paul等的研究一致，社会资本对生计有负面影响[26]。随着干旱的增加，农户进行灌溉、杀虫等需要的生产机械增加，对金融资本的消耗也就增加，进而增加了生计脆弱性。

不论有没有发生干旱，住宅价值都会直接影响生计脆弱性，且住宅价值越大，农户的生计脆弱性越小[27]，表明物质资本的充足可以保证农户的基本生活，减少对其他资本的消耗，以降低干旱的影响程度。

(3)村庄尺度的工程措施既没有起到中介作用，也没有起到调节作用。从图3可以看出干旱下对工程措施的需求是增加的，然而对“工程措施”描述性统计后发现，工程类措施十分短缺的， 67%的农户所在村庄拥有的工程指数小于1，且42.2%的为0，因此农户根本无法依赖工程措施。

4 结论

该文基于陕甘宁的218个农户调查数据，采用线性回归和层次回归分析跨尺度变量在干旱影响生计脆弱性中的中介和调节效应。研究结论如下。

(1)户主年龄的调节作用是显著的，随着年龄的增加，经验增加，农户处理干旱的能力越强； 科学的风险认知可帮助农户进行灾前的预防性准备，及时准确的灾后信息获取可帮助农户积极开展灾后的恢复性活动，缓解或减少灾害损失，改善生计状况； 对温度的正确感知可提高果园的管理效率，因此，政府应积极组织农户学习灾害防御知识，提高农户认知和应对能力； 鼓励农户采用先进的农业技术采用，提高果园管理水平。

(2)由于资本之间可以相互转换的，当“住宅价值、生产机械指数、集市的距离”等物质资本储备充足时，干旱发生会减少对金融资本的消耗，从而减小生计脆弱性。面对干旱下农户资本的缺乏，政府可以基于农业补贴等政策，帮助农户摆脱困境，实现生计的可持续。同样水利设施建设的加强在未来农业发展中也至关重要。

(3)该文将农户拥有的生计资源进行分层归类，通过分析跨尺度变量的中介和调节作用，为跨尺度效应的实证研究提供了科学的方法，为制定减少生计脆弱性的政策提供了科学有效的依据。