基于AF方法的恩施州乡村旅游地生计脆弱农户的识别与评价

Identification and evaluation of vulnerable farmer households in rural tourism destinations in Enshi Prefecture based on AF methodology

摘要

农户的生计脆弱性关系到脱贫成效的巩固和乡村振兴战略的推进.本文以恩施州乡村旅游地农户为研究对象，从“暴露度-敏感性-适应能力”维度构建了农户生计脆弱性的指标体系，厘清了不同维度之间的联系，参考多维贫困评估的Alkire-Foster法识别与评价生计脆弱的农户，采用K-means聚类分析方法对生计脆弱的农户进行分类.结果表明：恩施州乡村旅游地超过50%的样本农户为生计脆弱农户，且主要分布于利川市和宣恩县；暴露度维度的自然风险、收入风险、教育风险和健康风险暴露度，敏感性维度的粮食安全、家庭财政状况和医疗资源，适应能力维度的灾害防治、政策扶持等指标对生计脆弱性的贡献度较高；根据不同维度的特征可将生计脆弱农户划分为高敏感型、高暴露型、低适应型三种类型，应针对不同类型农户采取针对性生计支持措施.

Abstract

The livelihood vulnerability of farmers relates to the consolidation of poverty alleviation achievements and the promotion of rural revitalization strategy. Therefore， it is necessary to identify vulnerable farmer households and evaluate their livelihood vulnerability scientifically. This research selects farmers in rural tourism destinations of Enshi Prefecture as the research object， constructs the evaluation indicator system of livelihood vulnerability from three dimensions of exposure， sensitivity， and adaptability， employs the AF methodology to identify and evaluate the vulnerable livelihood farmers. The K-means clustering method is applied to classify vulnerable farmers with vulnerable livelihood. The results indicate that： more than half of the sample farmers in the rural tourism area of Enshi Prefecture are vulnerable livelihood farmers，mainly distributed in Lichuan City and Xuan’en County；natural risk，income risk，education risk and health risk exposure in the exposure dimension， food security，family finances and medical resources in the sensitivity dimension，disaster prevention and policy support in the adaptability dimension contribute significantly to the overall livelihood vulnerability；vulnerable livelihood farmers are categorized into three types，i.e.， high-sensitivity， high-exposure， and low-adaptability，corresponding measures should be implemented corresponding livelihood support strategies for different types of farmers.

Graphical abstract

关键词

AF法 / 恩施州 / 乡村旅游地 / 生计脆弱性 / 聚类分析

Key words

AF methodology / Enshi Prefecture / rural tourist destination / livelihood vulnerability / cluster analysis

2020年，我国脱贫攻坚取得全面胜利.在此历史进程中，乡村旅游作为重要手段，显著促进了中国山地民族地区经济社会发展^［1］.然而，生计脆弱性使山地少数民族地区脱贫农户易重新陷入贫困，威胁脱贫攻坚成果，阻碍乡村振兴进程.山地少数民族地区乡村自然环境更复杂、脆弱，这些农户面临哪些生计脆弱性问题？如何科学评估其生计脆弱性？在我国乡村振兴从衔接过渡转向全面深化的关键阶段，如何提升生计脆弱农户返贫风险防范与应对能力？解决这些问题有助于落实乡村振兴的战略目标，拓展生计脆弱性理论的研究范畴.

20世纪60至70年代，脆弱性理论萌发于自然灾害研究领域，相关研究自20世纪90年代以来迅速增加，研究范畴逐渐从灾害管理应用到生态学、地理学、经济学和社会学等领域^［2-3］，评估尺度也逐渐从国家和区域尺度演变为社区、农户尺度，重视农户尺度上资本和权利的演变^［4］.由于研究视角的不同，脆弱性的定义仍未达成一致^［5］，其争论的焦点集中在灾害研究领域和发展研究领域^［6-8］.在灾害研究领域，脆弱性是暴露的要素在面临危害时遭受不利影响的倾向^［9-10］，研究重点为承灾个体或系统遭受冲击的后果^［11-12］.而在发展研究领域，脆弱性被认为是敏感性（sensitivity）、暴露度（exposure）和适应力（capacity of response）的组合^［5，13］，重点关注脆弱背景下的人与环境的耦合关系及其形成机理^［14］.

农户的生计脆弱性根植于地理环境的脆弱、生计资产的不足、民族文化差异和适应能力的缺乏^［15-16］，由社会、经济、政治和环境过程共同塑造，受个人和社区特征的影响^［17-19］，也受到气候气象、社会经济结构、地理位置等因素变化的影响^［20-21］.对农户生计脆弱性的研究涉及概念诠释^［22］、指标体系构建及测量^{［16，20，23-25］}、影响因素评估^［26-28］及影响机制研究^［29］等方面.Hahn等^［20］基于可持续生计研究框架和政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）的脆弱性定义，构建了生计脆弱性指数用于分析生计的关键构成因素和影响因素，在过去十多年中一直成为评估全球农户对气候变化和灾害的脆弱性的流行工具^［3，7］.Gerlitz等^［18］将IPCC的脆弱性概念和Hahn^［20］的研究框架相结合，开发了多维生计脆弱性指数，有助于全面分析人群或系统在面临风险时的敏感性和适应能力，对测度农户的生计脆弱性具有参考价值.

旅游地理学领域对于脆弱性的研究主要集中于气候变化和危机事件影响下旅游目的地的脆弱性^［30-31］、旅游社会-生态系统的脆弱性^［32-33］、区域旅游经济系统的脆弱性^［34-35］等方面.乡村振兴大背景下，乡村旅游地可持续发展研究已比较深入^［36-37］，且聚焦于乡村旅游地脆弱性研究的文章日益丰富，主要集中于乡村旅游地社会-生态系统脆弱性评估与农户生计脆弱性探讨^{［19，26，38］}.较高的生计脆弱性是贫困的重要特征，也是返贫的主要原因之一，尽管现阶段旅游助推下乡村农户脱贫已经取得全面胜利，乡村旅游地农户的生计脆弱性依然是亟须关注的问题.

综上，近年来，国内外关于生计脆弱性的研究成果颇丰，但在研究背景、理论建构和研究方法等方面仍需深化.在研究背景上，国外文献多考察自然灾害、恐怖事件等突发事件影响下的生计脆弱性问题^［39-40］，较少在旅游减贫的背景下有针对性地提出更具普适性的生计适应策略.在理论建构方面，国内文献在构建指标体系的过程中呈现出比较显著的个性化特征.例如直接采用五种生计资本来测量生计脆弱性^{［26，41-42］}，将生计脆弱性等同于生计资本的缺乏；或者仅从“敏感性-适应力”^{［15，43］}、“敏感性-恢复力”^［44］维度构建指标体系，未将与风险相关的指标纳入其中，忽视了脆弱性和暴露度之间的不可分割性^［8］；或混淆了暴露度、敏感性和适应力的区别，将自然资本和金融资本^［45］、健康风险^{［28，46］}等作为敏感性；且现有文献忽视了暴露度、敏感性和适应力之间的联系，未能将敏感性和适应力作为应对特定暴露所呈现出的受干扰程度和响应能力.在研究方法上，目前的生计脆弱性测量方法大多以比较笼统的结果呈现，未能确切反映各个维度和指标在生计脆弱性指标体系中的作用^［23］，对现实的指导意义不强.而多维贫困评估的Alkire-Foster（AF）方法避免了以上问题，但Gerlitz等^［18］在运用AF方法进行生计脆弱性测量时，未深入探讨个体农户的生计脆弱情况，且并未厘清“多维”在贫困测量中的具体内涵，将其直接套用到生计研究领域.此外，在命名上也存在一定的不合理性，如直接命名为多维生计脆弱性指数，忽视了生计脆弱性概念本身就是多维的这一事实.

鉴于此，本研究在脱贫攻坚与乡村振兴战略相衔接的时代背景下，以湖北省恩施土家族苗族自治州的乡村旅游地为案例地，基于可持续生计框架，厘清暴露度、敏感性及适应力之间的内在联系并据此构建生计脆弱性指标体系，创新性采用多维贫困评估的AF方法识别生计脆弱农户，把握生计脆弱农户的整体特征，聚类并分析不同类型脆弱农户的具体特征.通过精准识别乡村旅游脆弱农户群体，构建差异化帮扶体系，有助于完善山地民族地区农户生计监测机制，为巩固脱贫成果、促进乡村振兴提供决策支持.

1 指标体系的构建与研究方法

1.1 生计脆弱性的概念和内涵

“生计”指谋生主体基于能力、活动和资产选取的一种谋生方式^［47］.Timmerman ^［12］首次提出“脆弱性”的概念，并将其定义为“系统在灾害事件发生时对不利影响的反应以及对于灾害事件的承受和从中恢复的能力”.生计脆弱性概念既关注对系统的内外扰动因素^［48］，又兼顾生计系统自身的结构和属性.基于可持续生计视角，结合发展研究领域以及IPCC对生计脆弱性的定义，将生计脆弱性定义为具有敏感性特征的主体因暴露于风险环境中而生计易受不利影响并缺乏应对能力的一种状态，包括暴露度、敏感性和适应力三个维度.其中，暴露度是主体在风险环境中生计所遭遇的扰动，为遭受风险冲击的可能性和破坏性，即返贫风险^［49-50］；敏感性是主体的固有属性，体现了主体暴露在风险环境中所显现出对其生计的不利影响；适应力是主体对特定环境的适应能力，即主体基于干扰和自身敏感性程度的对生计的调节适应能力.暴露度、敏感性、适应力三者共同构成生计脆弱性，并包含以下逻辑：较高的暴露度和敏感性加上缺乏适应能力可能对生计系统造成更高的损害^［6］；暴露于风险中的主体是生计脆弱的，但是由于主体的敏感程度和适应能力存在差异，因此生计脆弱性存在差异.该定义突出了暴露度、敏感性和适应力之间的关系，有助于深刻理解生计脆弱性内涵，科学构建指标体系.

1.2 指标体系的构建

1.2.1 暴露度（exposure）

基于山区农户的自然环境和社会环境特征，参考郭子钰等^［50］对恩施乡村旅游地农户返贫风险的识别，将暴露度分为自然风险暴露度、消费风险暴露度、教育风险暴露度、收入风险暴露度、健康风险暴露度5个子维度.

1） 自然风险暴露度.农户对自然资本的依赖程度高，在生态环境脆弱的山区，自然灾害的发生直接影响维持生计需要的资源，破坏了生计可持续性^［51］.因此，选取自然灾害的易发性（E₁）和破坏性（E₂）作为自然风险暴露度的观测指标.

2） 消费风险暴露度.受居住需求等动机的影响，建房往往成为农户的主要支出项目之一，红白喜事及礼金的支出更加重了其经济负担^［52］.另外，乡村旅游的发展可能会造成物价上涨，给本地居民带来更多生活压力.引发的家庭负债，也会威胁农户的生计稳定性.因此，选取大额家庭生活开支（E₃）、物价上涨（E₄）、负债情况（E₅）作为消费风险暴露度的观测指标.

3） 教育风险暴露度.农村地区教育资源相对匮乏，农户的低收入水平和高教育支出并存^［53］，子女上学所产生的陪读费用成为农村低收入家庭的生计负担.因此，选取在校学生数（E₆）和教育负担（E₇）作为教育风险暴露度的观测指标.

4） 收入风险暴露度.农民工群体普遍存在技能短缺和文化程度偏低问题，务工流动性强、稳定性差，造成家庭收入不稳定^［54］.且经济波动导致的农民工返工就业难、乡村旅游发展停滞、农产品滞销等问题，也影响农业、非农收入的稳定性.因此，选择非农就业能力（E₈）、非农收入损失（E₉）、农产品销售情况（E₁₀）作为收入风险暴露度的观测指标.

5） 健康风险暴露度.疾病和残疾会增加农户的医疗支出，同时降低劳动生产率，长期来看还会降低农户的收入水平，甚至引发返贫^［55］.因此，选取病残程度（E₁₁）、医疗负担（E₁₂）作为健康风险暴露度的观测指标.

1.2.2 敏感性（sensitivity）

敏感性体现了农户家庭面临风险变化时呈现的敏感程度，包括暴露于自然风险下的环境稳定性、粮食安全，暴露于消费风险、教育风险和收入风险下的家庭财政状况，暴露于健康风险下的水资源、医疗资源状况和粮食安全.

1） 环境稳定性.坡地易受暴雨洪涝、滑坡等自然灾害威胁，造成农作物减产.住房结构对地震、泥石流等灾害^［56］较为敏感，影响农户承灾能力.因此，选取坡地占比（S₁）、住房结构（S₂）作为环境稳定性的观测指标.

2） 家庭财政状况.收入结余反映了家庭的发展能力及抗风险能力，家庭受负债的影响程度直接反映了当前财政状况的稳定性.非农收入占比低，不利于农户生计资本的积累^［57］.因此，选取收入结余（S₃）、负债影响（S₄）、非农收入占比（S₅）作为家庭财政状况的观测指标.

3） 医疗资源.医疗资源城乡配置不均衡^［58］，农户到最近的医疗机构的距离直接影响突发疾病能否得到及时救治，该医疗机构类型决定了当地的医疗条件.因此，选取到最近医疗机构距离（S₆）、最近医疗机构类型（S₇）作为医疗资源的观测指标.

4） 水安全.水的充足性和安全性代表了农户家庭生活用水与农业用水的充足性和安全情况.水资源短缺或水质不达标，可能增加当地农户患痢疾和其他疾病的概率.因此，选取水的充足性（S₈）、水的安全性（S₉）作为水安全的观测指标.

5） 粮食安全.农户家庭的粮食难以自给自足，对自然灾害和市场波动的冲击会更加敏感^［3］.饮食单一，容易造成营养不良，影响个体健康状况，增加患病几率.因此，选取粮食自给自足（S₁₀）、饮食多样性（S₁₁）作为粮食安全的观测指标.

1.2.3 适应力（adaptability）

适应力是生计主体基于干扰和自身敏感性的调节适应能力.结合暴露度和敏感性的维度指标，将适应力归纳为灾害防治、收入、政策扶持以及生计多样性.

1） 灾害防治.在自然灾害发生频率较高的山区，完备的灾害防治措施有利于提高应对灾害的调节和适应能力.选取灾害预警（A₁）、个人灾害预测（A₂）、灾害防治组织（A₃）、家庭防灾措施（A₄）作为灾害防治的观测指标.

2） 收入.家庭收入受多种生计资本的影响^［59］，农户拥有更多的谋生资金，其抵御风险冲击的能力越强，可持续发展的潜力也越强.因此将家庭年收入（A₅）作为收入的观测指标.

3） 政策扶持.缺乏完善医疗保障的群体，更容易丧失健康照护的机会，抵御疾病的适应能力弱.政府对于农户生活、生产和就业的扶持，在改善生计等方面作用显著^{［45，60］}.选取医疗保障（A₆）、生活扶持（A₇）、生产和就业扶持（A₈）作为政策扶持的观测指标.

4） 生计多样性.生计多样化在应对生计风险、提升生计水平中发挥了重要作用^［61］.而农业生计、旅游经营及务工等非农生计是乡村农户适应旅游发展的重要生计策略.选取农业生计多样性（A₉）、非农业生计多样性（A₁₀）作为生计多样性的观测指标.

综上所述，构建了包括暴露度、敏感性、适应力三个维度，14个一级指标，33个二级指标的乡村旅游地农户生计脆弱性评价指标体系（表1）.

1.3 研究方法

1.3.1 生计脆弱农户的识别方法及生计脆弱性的测度方法

Alkire和Foster等^{［62，64］}（2009；2011；2014）构建了识别贫困群体和测量贫困的AF方法，后该方法被用于生计脆弱性的评测^［18］.应用AF方法需要首先确定“双临界值”：参考相关文献^{［18，20，63］}，并结合2021年中国“贫困标准”、《中国居民膳食指南》等确定了单个指标脆弱的临界值Z_j，用来判断农户在每个指标上是否脆弱（见表1）；多维贫困的识别阈值为33%（即一个家庭在33%或更多的加权指标上表现为贫困即判定为多维贫困），该标准不仅通过了全球100余个发展中国家的稳健性检验，证实其具有良好的判别效度和跨地区适用性^［64］，在拓展应用于多维生计脆弱性评估时（基于兴都库什-喜马拉雅山区16个调查区的实证研究），同样表现出良好的测量适配性^［18］.恩施土家族苗族自治州作为典型的发展中国家山地生态系统代表区域，其地理特征与生计模式与本研究关注的兴都库什—喜马拉雅地区具有显著的空间同构性，因此本研究采用K=0.33作为综合指标脆弱性的临界值，即如果一个农户在33%或更多的加权指标方面是脆弱的，就定义这个农户具有生计脆弱性.具体测算步骤如下.

1） 确定各个指标的脆弱临界值Z_j，并赋值.以农户为调查单位，第i个农户在第j项指标中的状态或取值记作y_{ij}，通过比较y_{ij}与对应的临界值（状态）Z_j判断农户i在第j个指标上是否脆弱，脆弱赋值1，否则为0，g_{ij}即表示第i个农户在第j项指标上的赋值得分.

2） 生计脆弱性识别.通过等权重方法对每个维度中的每项具体指标设定权重w_j，w_j表示第j个指标的权重值（见表1），农户i在d个指标上脆弱的指标数的加权总和为c_i，c_i={\displaystyle \sum _{j=\mathrm{0}}^d}{w}_j{g}_{ij}，w_j\mathrm{、}{c}_i∈［0，1］.若c_i≥0.33，则农户i属于生计脆弱农户；反之，则不属于生计脆弱农户.

3） 计算生计脆弱性指数.生计脆弱性比率H，即生计脆弱的农户数（q）占总农户数（n）的比例，H=q/n；生计脆弱性强度A，即所有生计脆弱农户的脆弱指标数的加权平均值，A={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^q}{c}_i/q；生计脆弱性指数，M_{\mathrm{0}}=H·A={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^q}{c}_i/n，M_{\mathrm{0}}值越大，脆弱性程度越高.

4） 计算生计脆弱性贡献率.j指标上的生计脆弱性指数为M_{\mathrm{0}j}=w_j{q}_j/n，q_j表示所有的生计脆弱农户中在指标j上脆弱的人口数，n为农户总数；M_{\mathrm{0}j}与生计脆弱性指数M_{\mathrm{0}}的比值，即指标j对生计脆弱性指数的贡献率.

1.3.2 生计脆弱农户的聚类方法

K-means方法在聚类分析中的应用最为广泛，可以快速、简单地处理大量数据，而且能根据数据特征在多次分类对比后选择最合适的分类数量.采用K-means聚类算法，以生计脆弱农户三个维度的指标数为变量，按照欧式距离度量簇之间的亲相似性，反复迭代，能够把每个对象分配给距离它最近的聚类中心，找出最适宜的分类.

2 研究区概况与数据来源

2.1 研究区概况

湖北省恩施土家族苗族自治州（以下简称“恩施州”）曾是中国14个集中连片特困地区之一，州内自然资源独特、民族文化丰富、旅游及关联产业发展潜力巨大.全州共有72个国家乡村旅游扶贫重点村，占湖北省总数的29.63%，是湖北省旅游扶贫工作的典型示范区，2020年4月全州已全面脱贫.然而，恩施州地处鄂西山区，脆弱的生态环境、欠佳的区位条件使该区域地理资本缺乏，相对落后的经济水平和设施条件使农户的风险应对能力较差，生计脆弱成为影响恩施州巩固脱贫攻坚成果的主要桎梏.科学衡量生计脆弱性并提出相应的生计策略对于巩固减贫成果具有典型的战略意义，也是助推乡村振兴战略的当务之急.

为兼顾典型性和交通便捷性，选取恩施市、利川市、建始县、宣恩县的18个乡村旅游地作为研究区域.其中，12个样本村属于《关于实施乡村旅游富民工程推进旅游扶贫工作的通知》中公布的乡村旅游扶贫重点村，其他6个村则是专家推荐的、发展较好的乡村旅游地.选取的恩施州的18个样本村兼具生计环境复杂、旅游发展较好等特性，能够全面反映恩施州旅游发展背景下不同类型农户的生计脆弱性特征.但上述这些乡村旅游地尚处于旅游发展初级阶段^［65］，旅游带动作用相对有限.

2.2 数据来源

调查问卷包括农户基本信息和生计脆弱性两大部分.其中农户基本信息包括性别、年龄、民族等；生计脆弱性部分涵盖了暴露度、敏感性和适应力三个维度的所有观测指标（见表1）.

采用问卷调查和半结构式访谈法收集数据.课题组分两队于2021年7月10日—20日分别前往恩施市和建始县、宣恩县和利川市各样本村开展调研.每队4名调研员随机入户进行面对面交谈式问卷调查，当场回收问卷，共完成问卷456份，剔除无效问卷后获得有效问卷432份，有效率94.74%；4名调研员对农户、村干部、旅游企业负责人等进行半结构访谈，累计访谈207人次，获取访谈文本36.5万字.

有效样本的基本信息见表2.受访者的男女比例相当，以40岁以上的中老年人为主，土家族占绝大多数，每户的家庭成员多为4~5人，绝大多数人只有初中及以下文化程度，多数家庭的年收入在5万元以上，收入来源主要为外出务工及务农.样本结构特征与恩施州的基本情况相符，具有代表性.

3 研究结果

3.1 生计脆弱农户的识别

根据AF方法的“双临界值”从432个样本农户中识别出242个生计脆弱农户.从市县尺度来看，利川市（39.26%）和宣恩县（24.79%）的脆弱农户占比相对较高，建始县（16.12%）占比最低.从乡镇尺度来看，宣恩县的椒园镇（20.66%）、利川市的凉雾乡（19.83%）和东城街道（19.42%）的脆弱农户占比相对较高，而恩施市的芭蕉侗族乡（3.31%）、建始县的龙坪乡（2.89%）和高坪镇（2.48%）的占比相对较低.主要原因在于利川市人口基数大，困难农户比例较高，直至2019年才实现全面脱贫；宣恩县虽然摘掉了贫困的帽子，但经济社会总体水平依旧较低，农户还面临较多的生计问题.而恩施市的芭蕉侗族乡，建始县的高坪镇和龙坪乡不仅依靠旅游开发带动了当地农户脱贫致富，还向农户提供技能培训，拓宽农产品销售渠道（如电商销售），提高了农户的可持续生计能力和适应能力.

恩施州样本农户的生计脆弱性比率H、生计脆弱性强度A和生计脆弱性指数M₀分别为0.56、0.40、0.224，与兴都库什-喜马拉雅山脉的案例研究相比（H=0.72，A=0.45，M₀=0.33）^［17］，恩施州乡村旅游地的各项生计脆弱性指标都处于相对较低状态，一定程度上体现了恩施州的旅游扶贫成效.

3.2 生计脆弱农户的特征

通过计算各指标的生计脆弱性指数，得到各维度及指标对总体生计脆弱性的贡献率（表3）.暴露度对农户的生计脆弱性的贡献率最大（39.99%），其次为适应力（30.92%）和敏感性（29.09%）.

在暴露度维度中，自然风险暴露度（10.92%）对农户生计脆弱性的贡献率最高，其次是收入风险暴露度（9.17%）、教育风险暴露度（7.85%）和健康风险暴露度（7.07%）.自然风险暴露度主要表现为自然灾害易发性（6.62%）与自然灾害破坏性（4.30%）方面，恩施地处鄂西山区，山体滑坡、洪涝、低温冻害、病虫害等自然灾害的发生频率较高，这些自然灾害一方面会影响农作物产量（如茶叶、玉米等），另一方面也可能会造成房屋受灾，威胁到农户的家庭生命财产安全，强降雨导致的道路受阻也会影响农户的生产和生活.收入风险暴露度中，非农就业能力（4.10%）和非农收入损失（4.28%）两个指标的贡献率较高.对于恩施旅游地农户来说，外出务工是重要的增收方式，但是从事非农工作的农户中具有较高学历和专业技能的人数有限.非农收入损失主要源于疫情对于农户的冲击，如旅游业停滞、农民工返工难等造成的收入损失.教育风险暴露度和健康风险暴露度中，教育负担（4.68%）、受教育子女数（3.17%）、病残程度（5.97%）的贡献率也较高.调研中发现教育资源集中于城镇，多数样本村没有中小学，受访者为了陪读需要到乡镇或县市租房，不仅增加了教育支出，而且至少占用了一个劳动力.

在敏感性维度中，粮食安全（8.91%）指标对农户生计脆弱性的贡献率最高，其次是家庭财政状况（7.49%）、医疗资源（7.13%）.粮食安全方面，粮食自给自足（4.74%）与饮食多样性（4.16%）两个指标都表现为较高的贡献率，这与当地的生产、生活习惯有关.调研中发现，恩施州耕地有限，多数农户自种的粮食作物无法自给自足；农户的日常饮食以谷类、腊肉为主，水果、蛋类、鱼类、奶类和新鲜蔬菜种类单一、数量较少.家庭财政状况的贡献率主要表现在收入结余（4.64%）方面，农户大多只能维持家庭基本的生计，储蓄不足.医疗资源的贡献率主要表现在最近的医疗机构类型（6.93%）方面，尽管交通条件改善使得农户的看病时间大大缩减，但大型综合类医院稀缺问题依然存在.除此之外，水的安全性（3.34%）贡献率也较高，大多数样本村并未通自来水，用水安全问题堪忧.

在适应力维度中，生计多样性指标（10.64%）对农户生计脆弱性的贡献率最高，其次是灾害防治（10.01%）和政策扶持（7.28%）.农业生计多样性指标（10.00%）的高贡献率体现了农业生计多样性不足，大多数农户种植的农作物数量不超过4种，类型相对单一.在调研中也发现，当地农户在农忙时务农，闲时外出务工或依托自家住房开农家乐/民宿，生计方式之间的流动性较好，因此非农生计多样性明显（0.64%）.灾害防治的贡献率主要表现在个人灾害预测（4.37%）方面，个人灾害预测依靠灾害知识的科普宣教，对农户的素质技能等要求较高.政策扶持中的生产和就业扶持（5.03%）贡献率较高，反映了农户对生产和就业扶持的感知相对较低.

3.3 生计脆弱农户的聚类分析

对242个生计脆弱样本的脆弱指标数进行z-score标准化处理，通过K-means聚类，生计脆弱农户最终被归纳为高暴露度型、高敏感性型和低适应力型3种类型（图1），分别有93户、74户、75户.非参检验结果显示，显著性p值均为0.000，聚类效果理想.

高暴露度型农户表现为高暴露度（0.855）、低敏感性（-0.656）、高适应力（-0.219）.绝大多数农户在自然灾害易发性（90.3%）、非农收入损失（90.3%）、病残程度（88.2%）指标上脆弱，大多数农户在非农就业能力（76.3%）、教育负担（76.3%）、自然灾害破坏性（66.7%）、受教育子女数（54.8%）、负债情况（51.6%）指标上脆弱.该类农户面临较高的自然灾害风险、收入风险和教育风险暴露度，特别表现为自然灾害发生频率高、非农收入损失大.另外，该类农户中绝大多数家庭都存在至少有一个家庭成员患慢性病、大病、残疾的状况，也面临较高的健康风险.

高敏感性型农户表现为高敏感性（0.882）、低暴露度（-0.108）、高适应力（-0.590）.绝大多数农户在收入结余（98.6%）和最近医疗机构类型（93.2%）指标上脆弱，大多数农户在粮食自给自足（78.4%）、饮食多样性（63.5%）和水安全（58.5%）指标上脆弱.该类农户在粮食安全方面面临较高的脆弱性，大多数农户每天消耗的食物种类不足4种，且粮食自给自足能力较低.另外，该类农户中绝大多数收入结余不足，可依托的医疗资源有限.

低适应力型农户表现为低适应力（0.854）、低暴露度（-0.954）、低敏感性（-0.057）.脆弱性指标主要为农业生计多样性（98.7%）、个人灾害预测（97.3%）、灾害防治组织（82.7%）、生产和就业扶持（77.3%）、灾害预警（60%）.该类农户在灾害防治方面表现出较高的脆弱性，且绝大多数农户都存在农业生计多样性不足的问题.

4 结论及建议

4.1 结论与讨论

本研究以恩施州乡村旅游地为案例地，构建了生计脆弱性的指标体系，创新性应用AF方法识别出了生计脆弱的农户，进一步探讨了不同维度、不同指标对农户生计脆弱性的贡献率，并采用聚类分析将生计脆弱的农户分为3种类型，以全面把握农户的生计脆弱性特征.主要结论如下：

1） 生计脆弱性为具有敏感性特征的生计主体因暴露于风险环境中而易受不利影响并缺乏应对能力的一种状态，暴露度、敏感性、适应力3个维度之间存在依存和递进关系.本研究所构建的生计脆弱性评价指标体系弥补了现有研究^{［23，27-28，66］}中对三个维度之间联系的割裂，丰富了生计脆弱性的理论基础.

2） 生计脆弱仍是恩施州乡村旅游地农户返贫的主要威胁之一，且呈现显著的地域分异特征.研究区域超过一半的样本农户为生计脆弱农户，主要集中于利川市和宣恩县，这与当地脱贫前贫困农户基数、旅游产业带动作用以及农户自身生计能力等密切相关.与国际同类研究^［18］相比，恩施州农户总体生计脆弱程度较低，这在一定程度上反映了中国旅游扶贫和乡村振兴的积极成效.此外，本研究在AF方法的创新应用过程中，充分结合中国山地民族地区的社会经济特征，且拓展运用了聚类分析方法进行了微观层面的农户生计脆弱性分类，不仅验证了该方法在发展中国家山地民族地区的适用性，更对全球发展中国家探索动态精准识别生计脆弱群体并构建“监测—预警—干预—评估”四位一体的长效机制具有重要启示意义.

3） 暴露度维度中的自然风险、收入风险、教育风险和健康风险暴露度，敏感性维度中的粮食安全、家庭财政状况和医疗资源，适应力维度中的灾害防治、政策扶持等指标对生计脆弱性的贡献率较高.受气候变化和极端灾害事件影响较大、对自然资源依赖度较高是不同地区家庭生计脆弱性的共同特征，与现有文献^{［18，24，61，67］}的研究结论一致.值得注意的是，恩施州案例显示，尽管乡村旅游发展可能引发物价波动和收入风险等负面影响，但通过拓宽收入渠道和促进就业多元化也显著提升了农户的生计适应能力.

4） 生计脆弱农户可分为高敏感性型、高暴露度型、低适应力型三种类型.高暴露度型农户面临较高的自然灾害风险、收入风险、教育风险和健康风险暴露度，自然灾害易发，非农收入损失大；高敏感性型农户主要表现在粮食安全、家庭财政状况、医疗资源等方面的敏感性高；低适应力型农户主要表现为灾害防治不足、农业生计多样化不足.目前大多数学者通过K均值聚类^{［24，45］}或直接选取50%临界值^［68］将农户简单划分为高-低脆弱户，或通过自然断点法^{［15，28］}对农户进行脆弱性分级，分类结果难以明确脆弱农户的具体特征，更无法提出有针对性的帮扶措施.本研究的聚类分析一定程度上弥补了上述不足，有助于有效防控返贫风险.

4.2 建议

本研究以恩施州这一典型的山地民族旅游地为研究对象，通过应用AF方法识别生计脆弱农户，不仅为当地农户生计问题提供了实证依据，同时也为广西、云南、贵州等具有相似地理特征和民族文化的旅游地研究提供了新的分析视角和方法范式，亦能为进一步优化乡村振兴战略实施路径、提升山地民族旅游地农户生计可持续性提供重要的技术支撑和政策参考.基于研究结论和恩施州实际情况，本文提出以下对策建议：

1） 重点关注生计脆弱农户集中区域，提升农户的适应能力.加强自然灾害的动态监测，普及农作物保险，增强农民防灾减灾意识；提供多种形式的技能培训，丰富非农就业者的专业技能；加强健康膳食的公益宣传，鼓励饮食多样化；持续强化农村医疗基础设施建设和人才队伍培养，提升医疗服务水平；加大对农村基础教育的投入，降低教育成本；继续发挥低保政策的兜底作用，持续关注农村弱势病残群体.

2） 结合不同类型的脆弱性农户采取针对性措施，因“户”施策.对于高暴露度型农户，关注其面临的各类风险，尤其是自然风险相关的住房情况和健康风险相关的病残情况，排查老旧房屋的安全隐患并提前做好灾害防御措施，关注病残群体，防止因病致困、因病返贫；对于高敏感型农户，帮助改善就医条件，并鼓励多样化饮食，提高粮食自给自足能力；对于低适应力农户，重点关注务农主导型但农业生计多样化不足的农户，以及自然风险暴露度高但灾害防治能力不足的农户，提高其农业生计多样性和灾害防治能力.

3） 为有效降低山地民族旅游地农户生计脆弱性，建议构建“防灾—转型—发展”三位一体的可持续生计体系.针对农户易受气候变化影响、灾害风险高、自然资源依赖性强等特征，应在健全灾害预警系统和动态监测网络的同时，重点推进农户生计方式向多元复合型转变.通过发展气候适应性产业、延伸文化旅游价值链、培育特色生态产品等路径，系统地降低农户对单一自然资源的依赖程度，最终实现生计韧性的增强与区域的可持续发展.

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基金资助

国家自然科学基金项目(42001172)

国家社会科学基金项目(21BGL214)

教育部人文社会科学研究项目(24YJA630070)