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2023年2月13日，《中共中央国务院关于做好2023年全面推进乡村振兴重点工作的意见》发布，意见指出要压紧压实各级巩固拓展脱贫成果责任，把增加脱贫群众收入作为根本要求，更加注重扶志扶智，聚焦产业就业，不断缩小收入差距、发展差距，全面推进乡村振兴，加快建设农业强国[1]. 脱贫攻坚取得全面胜利后，全面推进乡村振兴是巩固拓展脱贫攻坚成果、推进农业农村现代化的重要举措，是实现第二个百年奋斗目标的重要内容. 受我国农村底子薄、人口基数大、区域发展不平衡等国情影响，巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴衔接仍然是未来一段时期我国农业农村发展的核心任务之一[2]. 生计策略是农户发展自身的重要方式，实现农户生计的可持续，是激发脱贫人口内生动力、促进脱贫人口增收、实现稳定脱贫以及全面推进乡村振兴战略实施的重要基础.
国内外学者对农户的生计水平和脱贫稳定性进行测度，并根据评价结果提出稳定脱贫和促进乡村振兴的路径. 相关学者以可持续生计框架为理论基础，采用熵值法[3]、多样化指数[4-5]、生计五边形[6]等方法，从生计资本[4]、生计环境[7]、生计脆弱性[8-9]、生计策略[10]等方面构建评价指标体系对农户的生计水平进行评价，指出影响脱贫稳定性的因素主要是坡度、农户经济收入、家庭劳动力[11]、社会资本和金融资本[12]等，针对如何提高脱贫稳定性，学者们从保障机制[13]、教育与就业[13]、生态环境[14]、参与主体[15]等方面展开研究，Tassone等[16]从减贫、自然和旅游的关系进行分析，认为旅游是减贫及防止返贫的重要手段. 冯家臻等[17]通过对陕西省脱贫县的实地调查，指出了提高脱贫稳定性的重要性，并从加强基础设施建设、大力发展农村产业等方面提出对策建议. 孙晗霖等[18]从生计资本和代际可持续角度对贫困问题进行分析，指出应注重人力资本和金融资本的积累，提高农户抵御外界风险的能力. 翟绍果等[19]指出2021年以后贫困治理重点应由脆弱性治理转向韧性治理，主张围绕脆弱性、包容性和韧性来完善保障政策体系，实现治贫工作的转型. 针对乡村振兴方面的研究，学者们从村域[20]和县域尺度[21-22]对乡村振兴基础水平进行评价，研究产业、文化、生态等与乡村振兴的耦合协调情况，揭示乡村发展的差异性，并提出全面推进乡村振兴的路径和措施[23].
现有关于农户脱贫稳定性的研究多从政策角度出发，较少从农户生计的角度考虑其对脱贫稳定性的影响，鲜有学者对农户的脱贫稳定性与乡村振兴的内在联系方面进行研究. 相比于宏中观研究尺度，针对脱贫农户的生计评价可以更清楚地了解当前脱贫农户的生计现状，农户生计水平的提高反映的是抵御外界风险能力增强，生活水平的改善，有利于提高人民群众的幸福感和获得感，全面推进乡村振兴战略的实施. 本研究针对脱贫人口的生计资本现状进行分析，探讨影响稳定脱贫的因素，促进农户脱贫稳定性的提高，补齐防止返贫动态监测工作中可能存在的短板，为优化防止返贫措施和巩固脱贫成果的策略提供参考.
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重庆市位于中国西南部、四川盆地腹地，东邻湖北省和湖南省，西接四川省，南靠贵州省，北连陕西省(图 1). 全市辖区面积8.24×104 km2，辖38个区县，2022年底常住人口3 213.3万人，城镇化率70.96%；长江横贯全境，流程691 km，与嘉陵江、乌江等河流交汇.
重庆市集大城市、大农村、大山区、大库区和少数民族地区于一体，属于秦巴山区和武陵山区集中连片特困区，地势起伏大，海拔在73.1 m和2 796.8 m之间(图 1)，地形地貌以山地和丘陵为主，高大的山体和独特的喀斯特地貌，致使渝东南、渝东北等山地地区交通闭塞，耕地资源欠缺，产业基础薄弱，基础设施条件较为落后，劳动力外流情况严重，经济发展落后，加之山洪泥石流等自然灾害频发，使得多数区县呈现集中连片贫困现象.
脱贫攻坚战的全面胜利，解决了绝对贫困的问题，乡村面貌焕然一新，人民群众的生活水平显著提高，为促进乡村振兴工作奠定了基础. 但是，重庆市多维贫困程度较深的区域受地形起伏度的影响较大，各项产业和交通等多方面均受到地形起伏度的严重限制[24]，多数区(县)脱贫人口规模较大，防止规模性返贫工作任务重，乡村振兴工作的推进受到挑战.
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研究以重庆市脱贫人口为研究对象，于2021年11月前往重庆市33个区(县)进行问卷调查，采用分层随机抽样的方法，每个区(县)不少于60份问卷，发放问卷2 200份，有效样本量为2 049份，问卷有效性93.00%，符合统计学要求. 问卷设计包含地理位置、农户家庭基本信息、产业发展、收入等多个指标，将2021年重庆市统计年鉴和实地调查结果相结合，提高数据质量和整体问卷的有效反映程度，确保研究数据的真实性与可靠性.
根据实地调研收集的数据，借鉴现有研究成果[6, 25]，结合研究区的实际情况，使用国际上常用的“五分法”对调查人群进行分类，对家庭年人均纯收入进行排序，从小到大5等分，参考2021年重庆市监测对象6 000元标准线，将最低收入的20%人群纳入低收入组，识别为脱贫不稳定户，其他收入水平人群纳入中高收入组，识别为脱贫稳定户. 表 1结果显示，脱贫不稳定户的人均纯收入在[6 012.50，8 186.33]元区间，这与重庆市在开展防返贫监测对象识别过程中的收入标准线基本一致.
1.1. 研究区概况
1.2. 数据来源
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可持续生计分析框架由脆弱性背景、生计资本、结构与过程、生计策略和生计结果5部分构成，这些组成成分以复杂的方式相互作用[26]，揭示了贫困发生的内在原因，并指出了根除贫困的潜在机会. 脆弱性的背景从外部冲击、发展趋势和季节性变化等方面影响其中生存的农户生计，导致农户对生计资产状况及组合配置的变化，促使农户调整自身生计策略[27]，在这过程中，需要政府起到宏观调控的作用，积极引导农户合理配置生计资产和选择生计策略，避免返贫现象发生，达到农户生计的良性循环和可持续性. 生计资本的合理配置影响良好的生计策略的形成，能够促进农户抵御外界风险的能力增强，在遭受外部风险、环境变化和市场政策调整的情况下，在巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴衔接阶段，能够保证农户稳定脱贫、农户持续增收和生活水平的提高，进而实现生活富裕，推动乡村振兴的全面实施. 本研究主要从生计资本5个方面出发，考虑外部风险冲击的影响，针对农户的脱贫稳定性进行探讨，并结合生计策略的选择，对提高农户脱贫稳定性和乡村振兴的衔接进行研究，探讨其互动关系(图 2).
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生计资本作为可持续生计分析框架中的核心内容之一，主要包括自然资本、人力资本、物质资本、金融资本、社会资本5个方面[28]. 相似的研究中通常将可持续生计框架中的5种生计资本作为一级指标[29-30]，每个一级指标下又包含若干个二级指标，也有学者在生计资本的基础上结合研究区实际情况增加市场变化[31]、外部冲击[32]、政策影响[33]等指标作为侧向指标，能够更好地反映研究区农户在生计特征上的差异. 但是，现有评价指标体系中以农业机械数量来衡量农户物质资本，对于山地地区而言，陡峭的地形地貌难以使用大型机械作业，所以此类指标不适宜. 在社会资本中常将家庭是否有干部、邻里关系、参与村集体事务情况作为评价指标，而邻里关系和是否参与村集体情况为较难量化的指标，不适宜本研究.
以现有研究和研究区实际情况为基础，在物质资本中选取农户的住房情况作为评价指标，在社会资本中选取农户获得的产业帮扶措施数量和是否获得就业培训作为评价指标，能够较好地反映农户在生计过程中获得的社会资源和帮扶. 基于此，研究构建了自然资本、人力资本、物质资本、金融资本、社会资本、风险冲击6个一级指标和16个二级指标的指标评价体系.
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采用改进的熵权法对农户的生计水平进行测度，该方法消除了正负向指标和空值的影响，避免了传统专家打分法确定权重的主观意见，计算结果能够较好地反映实际情况.
1) 数据标准化
正向指标：
负向指标：
式中：
$x_{i j}^{\prime}$ 为i农户j项指标标准化平移后的值，xij为实际值；max(xij)和min(xij)分别为i农户j项指标的最大值和最小值.2) 指标权重确定
不同指标对农户生计影响的程度不一样，因此需要对各项指标的权重进行确定，结合数据特点，研究采用熵值法确定不同生计指标权重.
首先，计算每个农户在各项生计指标上的比重Pij：
然后，计算第j项生计指标的熵值，熵值越大影响越小，权重越小：
其中，
$k=\frac{1}{\ln (m)}$ ，m为农户总数，0≤ej≤1.计算指标权重：
3) 计算综合得分
最后计算各农户综合生计得分：
式中：ej为j项指标熵值；wj为j项指标权重；p为指标总数；RDi为农户综合生计得分，权重的大小反映了指标对农户生计的贡献程度，权重的数值越大表明该项指标对农户生计的影响程度越大. 综合生计得分反映了农户的生计水平，数值越高表明农户可持续生计能力越强. 通过熵值法计算得到指标体系和各项指标的权重如表 2所示.
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二元Logistic回归模型能够较好地反映研究中自变量与被解释变量之间的相互影响关系，被解释变量通常为二分类变量，研究的被解释变量为脱贫不稳定户和脱贫稳定户，属于二分类变量，满足模型要求. 因此，研究通过构建二元Logistic回归模型识别农户脱贫稳定性的影响因素，可持续生计评价指标体系中的二级指标，如家庭人均纯收入、在校生人数、是否参加就业培训等作为自变量(X)，将农户的类型作为因变量(Y)，即脱贫不稳定户和脱贫稳定户.
在对农户脱贫稳定性的影响因素进行识别的时候，将脱贫不稳定户赋值为0，脱贫稳定户赋值为1. 具体公式如下：
在处理过程中，如农户类型为脱贫稳定户，则定义p=1，脱贫不稳定户定义为p=0，a0，a1，…，ai为待估计系数，Xi为解释变量. 计算结果中，可对显著性水平(Sig)、回归系数(B)、对数比(OR)进行分析，得出不同指标的影响程度不同. 如果显著性水平小于0.05或0.01，回归系数的值为正，说明该变量对农户脱贫稳定性具有显著的正向影响，反之则为显著的负向影响.
2.1. 农户生计框架
2.2. 研究方法
2.2.1. 指标体系
2.2.2. 熵权法
2.2.3. 二元Logistic回归模型
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由表 3可以看出，脱贫不稳定农户在综合得分平均值上与脱贫稳定户相差较大，在生计资本方面，人力资本、物质资本和金融资本方面的平均得分差异显著，脱贫稳定户在这3类生计资本方面拥有量更丰富，特别是脱贫稳定户的人力资本和金融资本是脱贫不稳定户的2倍左右，表明这些方面对农户脱贫的稳定性具有促进作用.
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由表 4可知，人均耕地面积的显著性小于0.05，通过显著性检验，表明人均耕地面积对脱贫稳定性具有显著的正向作用，人均耕地面积每增加一单位，脱贫稳定性增加1.043倍. 研究区的山地地形决定了耕地的稀缺性和破碎化，耕地作为农户生产生活最基本的要素，人均耕地面积的增加意味着粮食产量的增加，多余的粮食用于换取资金，提高了脱贫农户遭遇外部风险时的恢复能力. 人均林地面积对脱贫稳定性具有一定促进作用，但是影响不显著.
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由表 5可知，家庭劳动力数量和家庭成员平均受教育年限的显著性小于0.05，通过显著性检验，家庭成员平均受教育年限对脱贫稳定性具有显著的正向作用，人均受教育年限每增加一单位，脱贫稳定性增加2.427倍. 家庭劳动力数量显著性为0.004，可以看出其对农户脱贫稳定性具有显著促进作用，劳动力数量每增加一单位，脱贫稳定性增加1.306倍. 劳动力数量的增加意味着有更多的劳动力可以投入到生计活动中，提高农户可持续生计水平和抵御外界风险的能力，有利于农户稳定脱贫. 相反，半年以上在家务农人口数对脱贫稳定性具有负向作用，说明在家务农人数越多，其脱贫稳定性越低，但是影响不显著.
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由表 6可知，家庭住房数量的显著性小于0.05，通过显著性检验，家庭住房数量对脱贫稳定性具有显著的正向作用，家庭住房数量每增加一单位，脱贫稳定性增加2.096倍. 农户将收入的大部分资金用于房屋的修建，房屋数量的增加体现了农户收入水平的提升，对农户脱贫稳定性具有促进作用. 住房安全等级对脱贫的稳定性影响不显著，脱贫攻坚以来，在广大的脱贫地区开展了农村危房改造政策，使得农村住房几乎都达到A级或B级安全住房，这变成了最基本的生活条件，因此家庭住房安全等级对农户脱贫的稳定性影响作用不显著.
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由表 7可知，家庭人均纯收入和家庭存款的显著性小于0.05，通过显著性检验，家庭人均纯收入对脱贫稳定性具有显著的正向作用，家庭人均纯收入每增加一单位，脱贫稳定性增加4.832倍. 当人均纯收入提高时，农户有更多的资金用于抵御外部风险冲击，不容易出现返贫风险. 家庭存款对脱贫稳定性具有显著的正向作用，家庭存款每增加一单位，脱贫稳定性增加5.485倍. 存款数量的增加意味着收入的提交，有更多的资金用于生产生活，可持续生计水平得到提高，脱贫的稳定性也得到巩固，是否获得过小额扶贫贷款对于脱贫稳定性影响显著.
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由表 8可知，获得产业帮扶数量的显著性小于0.05，通过显著性检验，表明获得产业帮扶数量对脱贫稳定性具有显著的正向作用，产业帮扶数量每增加一项，脱贫稳定性增加1.103倍. 现有农户的生计方式仍以家庭为单位的小农生产为主，抵御自然灾害能力较弱，农户生产技术水平较低，其农业生产发展对稳定脱贫的影响较大. 但是，是否参加就业培训对脱贫稳定性的影响不显著，结合实际调研情况，这也反映了研究区在开展就业培训过程中，可能存在“走过场”的问题，培训人群的针对性不强，培训内容与实际用工需求不对口，导致就业培训对农户稳岗就业的帮助不强，难以提高农户生计水平.
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由表 9可知，家中是否有人患慢性病、残疾人数和在校生人数的显著性均小于0.05，通过显著性检验，表明家中是否有人患慢性病、残疾人数和在校生人数对脱贫稳定性具有显著影响. 其中，在校生人数对脱贫稳定性的负向作用最显著，在校生人数每增加一人，稳定脱贫概率降低23.3%. 义务教育阶段孩子虽免除学费，但是生活学杂费和交通费等也是一笔较大开支，若有高等教育阶段子女，家庭的教育支出更大，对农户脱贫稳定性影响显著. 家中是否有人患慢性病和残疾人数对脱贫稳定性具有显著负向影响，表明家中有人患慢性病的脱贫农户相比于家中无慢性病的脱贫农户脱贫稳定性更低，残疾人数每增加一人，稳定脱贫概率降低21.4%，家中是否有人患大病对脱贫稳定性的影响不显著.
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通过使用熵权法对农户可持续生计得分的计算及分析，得到了各生计资本的权重，反映了其对农户脱贫稳定性的影响程度，可以看出物质资本对农户脱贫稳定性影响最大(0.383)，在很大程度上决定了农户的生计水平；金融资本对农户脱贫稳定性影响较大(0.167)，风险冲击(0.154)和自然资本(0.142)对农户脱贫稳定性影响一般，而人力资本(0.067)和社会资本(0.087)对农户脱贫稳定性影响较小.
从具体指标来看，家庭存款、家庭人均纯收入、家庭劳动力数量、家庭成员平均受教育年限、获得的产业帮扶措施数量对农户脱贫稳定性影响显著，人均耕地面积、家庭住房数量对农户脱贫稳定性的影响次之，且均为促进农户脱贫稳定性提高. 人均林地面积、住房安全等级、是否获得过小额扶贫贷款、是否参加就业培训等方面对农户脱贫稳定性影响不显著. 家中是否有人患慢性病、残疾人数和在校生人数对农户脱贫稳定性具有显著的抑制作用，作为外部风险冲击，对农户脱贫稳定性造成巨大挑战.
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生计得分水平的高低体现了农户抵御外界风险的能力，依据各项生计资本得分高低和影响因素的不同，将脱贫人口划分为资源限制型、人力约束型、资产欠缺型、帮扶滞后型和外部风险型(表 10)，结果显示研究区人力约束型和外部风险型农户最多，其次是资产欠缺型、资源限制型和帮扶滞后型.
3.1. 生计评价结果
3.2. 农户脱贫稳定性的影响因素分析
3.2.1. 自然资本与脱贫稳定性的Logistic回归分析
3.2.2. 人力资本与脱贫稳定性的Logistic回归分析
3.2.3. 物质资本与脱贫稳定性的Logistic回归分析
3.2.4. 金融资本与脱贫稳定性的Logistic回归分析
3.2.5. 社会资本与脱贫稳定性的Logistic回归分析
3.2.6. 风险冲击与脱贫稳定性的Logistic回归分析
3.2.7. 农户生计对脱贫稳定性的影响因素分析
3.3. 农户生计类型划分
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研究对重庆市脱贫农户生计水平进行测度，采用Logistic回归模型识别农户脱贫稳定性的影响因素，并对不同生计类型农户提出差异化稳定脱贫的对策建议，促进农户生活水平的提高，尽早实现生活富裕，推动乡村振兴.
使用熵权法对农户生计水平评价中，物质资本、金融资本和风险冲击对农户脱贫稳定性具有重要影响，其次是自然资本，而人力资本和社会资本的影响较小. 使用Logistic回归模型识别脱贫稳定性影响因素中，家庭存款、人均纯收入、家庭住房数量和家庭成员平均受教育年限对农户脱贫稳定性具有显著的正向作用；家中是否有人患慢性病、残疾人数和在校生人数对农户脱贫稳定性具有显著的抑制作用；而人均林地面积、住房安全等级、是否获得过小额扶贫贷款、是否参加就业培训对农户脱贫稳定性影响不显著.
根据农户生计评价结果和影响脱贫稳定性因素的不同，将脱贫农户生计类型划分为资源限制型、人力约束型、资产欠缺型、帮扶滞后型和外部风险型，研究对象中人力约束型和外部风险型农户数量最多.
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根据划分的不同生计类型农户，结合研究区实际情况分类探讨提高农户脱贫稳定性的建议.
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主要受自然资本影响，人均耕地面积影响最显著. 对于该类型脱贫农户而言，完善农村土地市场，有一定资本的农户可通过土地流转，扩大种植养殖规模，实现规模经济，提供产业奖补、粮食补贴等政策支持. 加大产业技术投入，培训新型职业农民，有针对性地开展农业技能培训，加大农业机械的使用，发展生态循环农业[34-35].
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主要受人力资本影响，其中劳动力数量和平均受教育年限的影响最显著. 对于该类型脱贫户而言，要推动脱贫农户适龄儿童入学，申请教育资助，逐步提高脱贫农户的文化程度. 充分利用互联网技术，构建教育资源共享平台，加大对经济欠发达地区的教育资源倾斜力度. 加强职业技能培训，针对性地培训就业技能，鼓励群众自主创业，吸引人才返乡，助力人才振兴.
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主要受物质资本和金融资本的影响，其中住房数量、家庭人均纯收入和家庭存款数量影响最显著. 对于该类型农户，相关部门应加大当地基础设施建设水平，提高偏远农村交通通达度，进而增强乡村市场经济联系，增加其发展机会[36-37]；关注脱贫农户家庭家用房屋安全质量、设施及生活必需品等的更新换代，拓宽增收渠道，以务农和务工相结合的方式，积极争取发展种养殖产业，多措并举促进增收[31]. 当地政府完善脱贫地区储蓄业务，开发适合脱贫农户的理财产品，加大宣传力度，鼓励农户将闲置资金进行储蓄.
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主要受社会资本的影响，获得产业帮扶数量的影响最显著. 政府部门可探索“企业+合作社+农户”或“学校+合作社+农户”的形式，将脱贫户纳入到村集体产业发展中来，使脱贫户享受产业发展红利，促进农户稳定增收[23]. 根据各村庄的资源禀赋，培育打造特色产业项目，为农户提供免费种苗、种畜、化肥等生产资料，鼓励满足条件的脱贫户申请小额贴息贷款，保障脱贫户产业的可持续发展.
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该类型脱贫户的脱贫稳定性主要受外部风险的影响，其中家中是否有人患慢性病、残疾人数和在校生人数的影响最显著. 在农户脱贫后，受外界环境和自身能力限制，脱贫稳定性不强，应给予两年的“脱贫缓冲期”，在此期间保持政策的连续性[18]，通过医疗保险、慢性病补助政策、临时救助政策等缓解农户医疗费用支出，搭建医疗保健、健康教育、疾病防控多功能集合的医疗服务平台，防止“因病致贫、因病返贫”现象的发生[38].
本研究受限于数据的可获得性，缺少对连续年份的农户脱贫稳定性研究，未对生计水平的空间分布格局进行深入探讨. 在后续研究中，应从农户和县域、村域多尺度出发，探讨农户脱贫稳定性与乡村振兴有效衔接的互动关系，加强对脱贫稳定性的时空分布格局和特征分析.
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