研究

生计脆弱性评估使用贝叶斯网络:一个案例研究在老挝北部

• 文摘
• 介绍
• 方法
  • 操作化的生计脆弱性
  • 案例研究领域和数据收集
  • 贝叶斯网络模型的家庭脆弱性
• 结果
  • 案例研究区域比较
  • 橡胶价格和水稻产量的影响
  • 多元化的影响
• 讨论和结论
  • 经济作物对农业的影响收入
  • 多元化的影响
  • 影响大米的充分性
  • 这种方法的局限性和更广泛的民生方面的脆弱性
• 对这篇文章
• 确认
• 文献引用

介绍

自给农业,包括种植转移,已逐步下降近几十年来随着农产品生产的兴起(2010年Pingali, van Vliet et al . 2012年)。这一趋势是全球生态转型的一部分^[1]在农村地区,这就增加了农业扩张和强化,并经常加上市场整合,城市化、移民和监管变化(德·科尼克2004)。这样的农业转换经常发生在农业领域,随着外向型集约农业扩展到区域之前用于生存和低强度农业(2009年赫希,van Vliet et al . 2013年,Llopis et al . 2020年,Zaehringer et al . 2020年)。

转换从生存到以市场为导向的经济作物生产经常提高农业收入(de Janvry和Sadoulet 2010张索拉斯穆森et al . 2018),但财富分配问题和收入增长的高成本投入会侵蚀(von Braun 1995)。农民也可能面临减少提供生态系统服务的,不安全的获得土地,位移,粮食不安全(木材等。2013年,杜丝勒et al . 2017年,Heinimann et al . 2017年)。这种转变会增加家庭的经济依赖粮食市场波动和经常减少农场层次的多样化(Pingali 1995年格兰特,Pingali et al . 2005年,Joshi et al . 2007年),这两个可以减少产量和市场冲击韧性在农业生产(Di Falco Chavas 2008年,林2011年,德罗伊et al . 2018年)。

最近农业转型凸显的一些潜在负面生计影响部分或完全取代生存农业经济作物生产。越南小农,他们投资于咖啡种植单一作物的耕种在1990年代和1980年代经历了重大经济困难当咖啡价格暴跌时在2000年代早期(Meyfroidt et al . 2013年)。在老挝北部玉米单一作物的耕种的扩张创造了小农家庭债务,造成土壤污染和侵蚀,破坏食物充足和安全(Ornetsmuller et al . 2018年)。Cardamom-producing家庭多元化水平较低在中国和越南2016年极易收获失败(卢梭et al . 2019年)。然而,消耗量要高出许多的生计也脆弱,受到外生冲击,如极端天气事件和害虫(莫顿2007年,哈维et al . 2014年);在这里,缺乏市场准入会导致贫困陷阱(联合国开发计划署2001年Christiaensen 2005年苏巴拉奥,巴雷特2008年)。所有这些问题都提出质疑的影响农业转变农民的生计脆弱性。

生活可以被定义为一个“谋生手段”(钱伯斯和康威1992),或者在狭窄的方面,会议消费和经济必需品(长1997),而漏洞可以被定义为易受伤害的接触压力和缺乏适应能力(2006年鲁尔接口等。2003年,adg)。因此,生计脆弱性表示易感性或概率,失去谋生的手段,这是一个有关指标的家庭的长期福祉(冈瑟和Harttgen 2009)。生计脆弱性评估基于民生需求的指标,能力,和对资源的访问和首都(1992年1984年森,钱伯斯和康威,Ribot和Peluso 2003),暴露和危害或冲击敏感性和适应能力(鲁尔接口等。2003年,adg 2006),或者一个组合(例如,哈恩et al . 2009年)。经常在发展经济学,生计脆弱性量化概率分布的基础上,家庭消费(如Christiaensen 2005年苏巴拉奥,Imai et al . 2011年),其差异是由外生冲击的严重程度和频率和家庭的应对机制(Kamanou Morduch 2002年,冈瑟和Harttgen 2009)。而不是家庭消费,可以使用其他的幸福指标,包括资产、健康状况、收入(西塞和巴雷特2018年)。

在这里,我们家庭生计脆弱性定义为收入低于一个阈值的概率。我们建议使用贝叶斯网络(BN)模型来计算收入分配和量化的概率下降在这样的一个阈值。我们证明这个方法的实现在两个案例研究领域(辅导)在老挝北部(老挝)在一个农业转型的不同阶段,从而代表农业前沿进化的不同阶段(帕切科2012)。因为生计在辅导主要是农业生产的基础上,为了明确评估现金作物生产的影响和食物充足,我们特别关注家庭农业生产收入。我们使用BN评估土地投资组合的影响,水稻充足,土地净农业生产收入和收入下阈值下降的可能性。我们进一步探索农业收入的敏感性作物价格和收益的冲击。

bn,变量表示为概率分布,通过定向因果联系或依赖关系(Kjaerulff和马德森2013)。这允许显式的可变性和不确定性传播的联合概率分布的测定(Marcot et al . 2006年),这使得bn用于解决不同变异来源(2007年Uusitalo Stritih et al . 2019年)。建立和参数化BN,我们进行入户调查和采访村民,政府部门和行业利益相关者。评估价格和收益的影响冲击,我们单独的外生组件从其他来源的可变性和不确定性的数据。bn的使用和联合概率分布来量化脆弱性是常见的在其他领域,例如,在工程(尼尔森2007年DesRoches, Goharian et al . 2018年)、信息(刘,2005人),或自然灾害(Maity et al . 2013年)。我们所知,这个方法还没有被应用于生计脆弱性的评估。

方法

操作化的生计脆弱性

生态脆弱性有内部和外部组件(室1989;表1),外部组件反映接触压力,压力的大小和频率。内部组件反映了系统的灵敏度^[2]压力(压力引起的变化的大小),系统的弹性(其应对和适应压力的能力),和其结果的状态和控制变量阈值的伤害相比(鲁尔接口等。2003年,沃克et al . 2010年)。

生计脆弱性的概率可以量化衡量家庭幸福将属于某个阈值(西塞和巴雷特2018年)。这个概率是概率密度曲线下的面积的阈值和给定的意思是,方差(即。第一和第二时刻)和形状的概率分布。因此定义,方差脆弱性增加而增加或减少意味着(图1)。在偏态分布,平均收入是一个适当的值比均值(Birdsall和迈耶2015)。衡量幸福经常用于生计脆弱性评估是家庭消费(2002年,例如,Kamanou和Morduch Christiaensen 2005年苏巴拉奥,冈瑟和Harttgen 2009)。在这项工作中,我们提出一个替代措施的漏洞,即家庭收入净额,反映家庭的收入,费用和节省的能力。我们因此生计脆弱性定义为家庭净收入的概率将属于某个阈值。

我们使用零净收益作为阈值,反映了情况下,一个家庭被迫借或出售资产。这个阈值还允许不同地区之间的可比性。然而,收入可以评估的概率表示在任何阈值的概率下降。选择阈值可以选择,以更好地反映当地的贫困水平,如购买力平价(PPP)指数(班纳吉和迪弗洛2007)或多维贫困指数(MPI);阿尔凯尔和桑托斯2014)。

我们建议用十亿年的模型来估计收入分配。因为bn传播有关变量之间的不确定性和变化,由此产生的收入分配中反映了所有参数的变化模型,如产量和价格变化,或家庭的变化。这种操作化的生计脆弱性直接或间接地址几个组件的生态脆弱性(表1)。通过代表收入和相关的参数(例如,农作物价格和收益率)作为概率分布,BN模型显式地处理压力的频率和强度。的敏感性结果变量(例如,家庭收入净额)压力是隐含在模型的参数化,可以显式地评估进行敏感性分析。结果的状态变量相对于损伤的阈值显式地建模。控制变量,如土壤质量,隐式地解决反映它们对其他变量的影响,如收益率;或者,他们可以显式地添加到BN。然而,这种方法不能解决的生态脆弱性的重要元素,如适应能力或学习。

因为农业是主要的生计活动辅导下分析,我们的重点是农业转变的影响,我们限制净农业生产收入的分析,包括经济作物的销售收入和净购买大米的家庭消费。阈值,零净农业生产收入,反映了一个家庭的可能性将无法满足其大米消费需要通过经济作物的销售。

我们因此区分家庭生计脆弱性的定义在净家庭收入方面,如图1所示,和方法实现本文限于净农业生产收入。BN模型开发了这里并没有解决其他重要的家庭收入和费用,需要一个完整的生计脆弱性量化,如工资、家庭开支以外的大米(例如,化肥成本、其他食品、服装、教育),或费用与特殊的冲击(如健康冲击)。还没有解决的应对机制,如借贷,汇款,保险,或出售资产(图2),或更广泛的方面的漏洞之外的收入。

案例研究领域和数据收集

这两个辅导,Oudomsin和撞击^[3]位于老挝北部的皇太后塔河省接壤在中国南部的云南省西双版纳州中的步骤(图A1.1)。出口作物的大规模生产之前,家庭依靠在低地种植水稻灌溉领域和传统旱稻(也称为轮垦、临时性农田或刀耕火种的)在高海拔和倾斜的高地阴谋;农民也出售多余的水稻、棉花和其他作物在当地市场。2017年两领域仍主要大米自给自足中的步骤(表A1.1),尽管重要的家庭的变化。

Oudomsin CSA(人口2005 = 2950^[4])坐落在唱,从中国边境大约三公里,沿着公路导致勐腊县(孟La)在中国地区。出口与甘蔗作物生产始于1990年代。橡胶种植园始于2003年,2004年和2008年之间迅速扩大。2013 - 2017左右,无数家庭租用他们的稻田中国投资者对香蕉种植园(Friis和尼尔森2016年、2017年),主要是消失在2017年底因为害虫和其他因素,取而代之的是甘蔗种植园。由家庭或甘蔗种植园,频繁,出租给其他村民^[5]。传统的陆稻生产已被抛弃,除了新转换的橡胶块,大米是套种至多三年。年平均家庭收入在2017年是3900美元(范围:0-US 15000美元),这是农业收入的85%,包括经济作物销售收入(57%)、牛(2%),销售和农业劳动工资(26%)。非农收入在这两个领域主要来自工艺品销售,建筑工作,或便利店所有权^[6]。在数据收集阶段,辅导汇款收入几乎可以忽略不计。农场的平均面积是5.6公顷,包括4(范围:1 - 12)公顷的橡胶,0.6公顷稻田(0 - 2)和0.9(0 - 4)公顷的水稻作物土地转换为现金。家庭的平均价值的牲畜,大多水牛和猪,是760美元。

飞机坠毁CSA(人口2005 = 1250^[7])位于大约60公里从磨憨边境沿着高速公路,这条公路从曼谷到中国,泰国到中国昆明。开发组织和投资者介绍了山地经济作物在2000年代中期开始,尤其是橡胶和小豆蔻(砂仁spp)。许多飞机坠毁家庭仍然陆稻种植,因为有限的可用性水稻的土地,和丘陵地区仍由轮垦法洛斯(Junquera et al . 2020年)。与Oudomsin家庭,撞毁家庭没有转换稻田经济作物种植园,但水稻公顷人均在Oudomsin大致一样,因为后者有更多的水稻部分转换之前,经济作物种植中的步骤(表A1.1)。撞击陆地经济作物公顷家庭少于Oudomsin和更多样化的收入基于牛、小豆蔻、橡胶。年平均家庭收入在2017年是1100美元(范围:0 - 4500美元),这是农业收入的95%,包括经济作物销售收入(72%)、牛(16%),销售和农业劳动工资(7%)。农场的平均面积是2.9公顷,包括1.1公顷(0 - 3)橡胶、0.4(0 - 2)公顷豆蔻和0.5公顷稻田(0 - 1)。家庭的平均价值的牲畜,主要是牛和猪,是1500美元。

共有110名进行了入户调查从2016年10月至12月和11月到2017年1月。十个家庭中随机选择6个村庄在Oudomsin CSA (N = 60)中选择^[8],在所有五个村庄位于撞击CSA (N = 50)^[9]。调查要求信息对家庭社会经济状况在2017年12月,包括人员的数量和劳动;户主的年龄和教育;农业和总收入;水稻生产;和野牛的数量、牛和猪。调查还引起plot-level信息家庭农业情节(n = 621),包括大小、位置、距离村庄,斜坡,土地使用历史(一年以来采用和土地利用类型的情节被打开或收购),产量,经济作物的价格今年(农场门价格)和今年第一次种植经济作物(反映价格知识在种植的时候)。屈服区域数据,代表最低和最高产量值见证了自2000年以来,农民或自首次种植作物,引起了47个水稻情节(107)和四个陆稻情节(27)。焦点小组在每个村庄进行了理解村庄土地利用历史和轨迹。面试进行了三个橡胶公司、一个豆蔻投资者,与地区和省有关部门。

贝叶斯网络模型的家庭脆弱性

bn概率模型的变量是与非圆形(无环)网络通过依赖关系。每个变量的信息内容表示为概率分布。一个变量的条件概率分布计算基于(即。条件)的概率分布“父”(输入)变量基于贝叶斯定理,这链接上有条件的概率事件事件B P (A | B) = P (B |)×P (A) / P (B)。如果一个变量没有父母,因此不依赖任何其他变量在模型中,它是使用一个独立的概率分布参数化(2007年Uusitalo Kjaerulff和马德森2013)。组变量的联合概率分布X₁,X₂,……X_nBN可以表示为

(1)

X_爸爸(我)父变量X的吗_我。换句话说,十亿年的联合概率分布取决于所有变量的概率分布模型,但每个变量的概率分布计算仅基于其父母的概率分布,或作为一个独立的概率分布为parent-less变量(Kjaerulff和马德森2013)。如果一个变量,该变量的信息内容(即可以设置为一个特定的价值。固定或“实例化”),而不是指定变量的概率分布。在bn,信息传播向前和向后当变量的信息内容更新或实例化(图A1.3)。

使用软件Netica BN实现^TM5.24版本,包括贝叶斯推理的图形界面和内置的算法。Netica计算离散概率分布,密度直方图。输出节点的直方图是导入到R统计语言和环境(R核心团队2019)估计其使用功能分位数ApproxQuantile在HistogramTools包(斯托克利2015)。所有使用R进行统计和回归分析。

BN结构

结果变量的BN净家庭农业生产收入,包括收入现金作物销售和稻田土地租赁、从家庭净水稻产量和收入或费用。它不包括劳动工资和家庭开支从大米以外(图2;图A1.2)。净家庭稻米产量等于水稻生产-消费,这是作为家庭规模的函数计算。经济作物收入包括橡胶和小豆蔻的销售收入,这取决于情节大小、作物产量、价格和作物,以及收入现金作物生产在稻田的土地上(称为“水稻租赁,租赁还是管理的家庭),这取决于情节大小和租赁价格。水稻生产包括水稻、旱稻和“其他”陆稻与橡胶套种。水稻和陆稻生产取决于农业面积和产量。水稻和陆稻产量分成观察收益率,引发的调查,和实际收益率变化,不包括测量误差(例如,错误源于不准确报道情节大小在调查中)。农作物价格分为本地价格或受到家庭和大宗商品交易所的市场价格。

变量离散化

bn只能以有限的方式处理连续变量(Kjaerulff和马德森2013),和他们的实现需要离散化变量为间隔或国家。然而,变量离散化捕捉只粗糙的原分布特征(Uusitalo 2007)。我们每个节点离散化,目的是尽可能反映出原分布通过最大化的状态数同时最小化的状态数低频率计数。

可变性和不确定性的来源

变化代表了人口的多样性和异质性在空间或时间。不确定性,包括测量误差,是衡量信息的状态变量的真正价值(安德森和哈迪斯1999,Begg et al . 2014年)。反映价格和收益率变化的影响生计脆弱性,需要从其他来源孤立外生产量和价格冲击的可变性和不确定性,这两种导致数据的可变性。

数据的可变性来源包括外生冲击,家庭和空间异质性在CSA,季节性变化,买家异质性,年龄和作物。外生冲击可以协变量(影响整个社区)特质(家庭或单元特定),或频繁(冈瑟和Harttgen 2009)。我们区分变量与颞可变性(例如,农作物价格),单位或横截面变化(例如,家庭变量),或两者兼而有之(例如,农作物产量,随时间变化和农业之间的情节;图2)。不确定性的来源包括测量误差,特别是与情节大小的不准确的报告。表2显示了每个变量变异性和不确定性是如何解决。

BN参数化

变量参数化使用(我)频率计数的近似概率分布(鲁尔接口et al . 2003年),(2)确定性方程作为父函数变量(s),或(3)父类变量的概率分布函数(年代;Netica 2019)。变量没有显著统计学差异辅导(作物产量和价格)参数化是完全相同的两个研究领域。表A1.2解释每个变量参数化。

橡胶价格:橡胶价格由买家提供或交易商在辅导农民受到橡胶市场价格的影响在中国,这是传播每天通过价值链^[10]。皇太后塔河省投资和商务办公室(PICO)显示器橡胶市场价格在中国橡胶公司的网站使用转换和计算提出了橡胶价格(“挂钩”)0.42 (Vongvisouk和德怀尔2017:13)的因素。这个因素在一定程度上代表了一个校正水分的乳液、运输、存储、和预处理成本(Vongvisouk和德怀尔2017)。

因为PICO价格建议和反映,而不是影响,当地橡胶价格,这两个价格是BN无关。相反,国内橡胶价格与中国橡胶市场价格。我们用年平均橡胶期货价格从新加坡商品交易所(SCE)从1995年到2017年(Indexmundi 2020)作为橡胶价格的代理在中国,因为他们非常类似于橡胶价格在上海商品交易所在2014年和2018年之间(Quandl 2019;图3 a)。

鉴于中国橡胶市场价格,我们假设当地橡胶价格是正态分布的。BN,当地橡胶价格是参数化的使用正态分布均值等于中国橡胶市场价格乘以0.42,和标准偏差(SD)等于2017年的SD当地橡胶价格引起的家庭调查(图3 b)。我们假设这个SD,与季节性变化有关,交通方式,买家,和其他因素,是代表CSA-level价格变化在任何一年。因此,国内橡胶价格的可变性的BN反映了横断面当地一年价格的变化,以及变化的国际橡胶市场价格在18年期间。

0.42的系数是一个普通的回归系数最小二乘(OLS)回归PICO价格为因变量,预计价格为独立变量(SD = 0.03;假定值< 0.001;R_邻接的= 0.92)。另一种选择是使用OLS回归去趋势橡胶价格考虑到可能的自相关和非平稳数据(Podobnik和斯坦利2008),收益率(殖利率)系数为0.46 (SD = 0.09;假定值< 0.001;R_邻接的= 0.65)。然而,由于我们反映实际,而不是去趋势价格,BN,挂钩的回归系数0.42伴随着文学的因素,我们使用这个值。

小豆蔻价格:豆蔻的当地价格是使用类似的方法对于参数化橡胶。然而,我们没有国际豆蔻市场价格数据。我们假设国际市场价格的时间变化可以用颞可变性近似的地方每年平均价格。市场价格是使用平滑的频率计数参数化年度豆蔻价格引起的数据调查,覆盖2008 - 2017年期间。我们使用平滑值而不是年度平均几年因为我们有几个值(例如,n = 2, 2017年)。平滑值计算使用平滑样条函数和自由度df = 7(10年时间序列)。当地豆蔻价格是参数化的使用正态分布和平均值等于市场价格和标准偏差的SD 2017豆蔻价格引起的调查。

大米价格:大米的价格是使用类似的方法对于参数化橡胶。以反映稻米市场价格,我们使用频率计数的年度为水稻生产者价格指数^[11]2000 - 2016年(FAOSTAT 2020)。我们假设价格变化是相同的高地和水稻,报道市场价格通常不区分高地和水稻,而是糯米和大米nonglutinous之间(例如,loen 2011,诺兰2016)。当地的大米价格是使用正态分布参数化意味着等于其市场价格乘以转换系数;标准差等于2017年的SD大米价格数据引起的家庭调查。作为转换因子,我们使用1.46 e - 3,意味着当地价格的比率在2017年FAOSTAT价格指数在2016年,我们假设这是一个合理的近似的价格指数在2017年,因为我们的数据显示,当地的大米价格并没有改变可察觉地之间的两年。为了确保一致性,只有未去壳的(即。船体)大米价格用于当地的计算价格,因为大多数家庭(86%)出售的大米是未去壳的。没有统计上的显著差异(t检验p值= 0.16)被发现之间的稻谷卖(= 0.30美元/公斤,SD = 0.02)和稻谷购买(= 0.33美元/公斤,SD = 0.06)。因此,BN大米价格是参数化的相同的销售和购买价格。八的15个家庭购买大米在市场上买了脱壳(即。、白色)大米。 Although the hull only makes up 20% by weight (Andreevska and Simeonovska 2012), hulled rice was roughly twice as expensive (mean = 0.68 US$/kg, SD = 0.06) as unhulled rice, reflecting not only the hulling process, but also more expensive varieties. In fact, households that purchase hulled rice generally have higher incomes. Thus, the BN reflects conservative rice prices.

水稻租赁价格:水稻租赁价格代表水稻土地收入转化为香蕉或甘蔗种植园,一般出租,在某些情况下由家庭管理。水稻租赁价格是参数化的使用频率计数为每个租赁收入每公顷稻田以来第一次出租,包括年没有收入时生成的香蕉投资者离开后突然和家庭没有时间转换为另一种作物在不到一年。变量有三峰分布峰值为零(反映时间没有收入),约500美元每公顷(近似恢复土地甘蔗阴谋在2017年),大约2000美元每公顷(近似从香蕉回到土地租赁在香蕉繁荣时期从2013 - 2016年)。

橡胶和小豆蔻收益率:橡胶和小豆蔻的收益率是参数化的使用频率计数2017收益率数据的情节与成熟的树木(10年以上橡胶和小豆蔻三年或以上)。村民称,小豆蔻收益率相对可预测的和下降三年的生产工厂的六年的寿命;横断面豆蔻收益率数据包括所有年龄的成熟的植物,从而反映出这种时间趋势。橡胶树需要七年成熟,产量非常低的头三年,20年左右达到顶峰,结束30年左右35克拉姆(Manivong和2008)。因为我们使用橡胶产量值的树木或更高的第三年的生产,和橡皮树被种植在撞击Oudomsin和2006年2003年之后,生产力的树只有五岁的范围(2013 - 2017)在Oudomsin和撞击两年(2016 - 2017);因此,长期的数据提供一个有限表示橡胶产量的变化。橡胶和小豆蔻收益率变化包括(i)测量误差,预计将小,(2)between-plot和家庭变化,(3)颞可变性。

水稻产量:水稻和陆稻产量引起在调查中有一个相对较大的不确定性与不准确报道情节大小,特别是对水稻情节,小,平均0.8(±0.4)公顷Oudomsin ha在撞击和0.3 (±0.2)。我们希望获得真正的作物产量变化不包括测量误差和家庭的变化。为此,我们使用plot-level屈服范围值,获得了水稻和陆稻情节的一个子集。收益率区间(最大值-最小值)是用于获得一个粗略的估计的理论标准偏差(SD) plot-level收益率变化使用公式SD≈yield_range / 4 (Hozo et al . 2005年)。然后我们平均SD值在水田和旱地情节,到达SD_{yield_paddy}= 0.33和SD_{yield_upland_rice}= 0.22。水稻产量参数化假定正态分布与平均等于观察屈服值的平均值在辅导和上面给出的SD;同样的方法应用于陆稻产量。尽管农业产量往往表现出负偏态(Chang和陈2005年,阿帕德海耶和史密斯2005年,轩尼诗2009),可以认为是一种合理的近似正态分布(就和Weninger 1999)。观察产量变量参数化的使用频率计数plot-level产量数据。

家庭变量:农业情节大小和家庭大小为每个CSA参数化的使用频率计数的2017年的数据调查。大米消耗量之间的关系和数量的人在家庭使用OLS回归估计一个拦截(调整R²= 0.17;系数= 0.18±0.04;拦截= 1.11±0.26;假定值= < 0.001)。虽然模型解释了只有17%的方差,替代包括高阶项的模型或其他变量,如家庭的儿童数量和CSA固定效果,不改善健康,和额外的变量不显著。家庭大米消费作为函数参数化(方程)的家庭使用OLS估计斜率和截距的大小。

敏感性分析

一个变量对其他变量的敏感性在十亿年可以测量使用方差减少,熵减少,或场景分析(Marcot 2012)。确定农业生产收入的敏感性BN的其他变量,减少我们使用方差,计算变量的百分比减少变异时另一个变量的值是固定的(Marcot 2012)。此外,我们运行场景和高值较低的橡胶价格和水稻产量的影响这些变量在净农业生产收入。

实施减贫BN和场景分析

上面给出的模型(图2)收益率净家庭农业生产收入的理论概率分布在CSA的水平。它包括所有来源CSA-level时空变异性,包括家庭的异质性。概率分布下的面积的阈值可以被视为家庭的分数阈值下的CSA下降,或者作为一个家庭的概率将属于阈值。模型是基于过去的观察和它的输出参数化可以认为反映当前和将来状况(冈瑟和Harttgen 2009)。

计算理论分布不同于2017年辅导经验分布测量,它只反映了家庭的变化。理论变化大于经验可变性,因为它反映了家庭变化和时间变化的参数影响收入,如价格和产量。

修复(实例化)的某些变量,模型可用于场景分析。例如,解决家庭变量收益的收入分配特定的家庭类型。我们构建实施减贫bn平均平均低收入家庭和高收入家庭在每个CSA,定义为那些落在25日农业收入百分比或超过第75百分位,分别为(表A1.3-A)。我们计算平均家庭变量(人数和作物公顷)为每一个收入群体(表A1.3-B) BN和实例化各自的节点。

分析作物多样化的影响,我们定义了两个额外的家庭类型,适用于辅导:低收入家庭(对应于一个低收入家庭在Oudomsin或低到中等收入家庭在撞击),和一个中等收入家庭(对应于一个中等收入家庭在Oudomsin或中间高收入家庭在撞击)。中等收入家庭有六人,四公顷的旱地作物,可以种植橡胶和/或小豆蔻,和1.5公顷的水稻土地,可以种植大米或出租经济作物生产(paddy租赁)。低收入家庭有五个人,两公顷的旱地作物和土地0.4公顷的水稻,与类似的多样化选择。除了小豆蔻和橡胶、低收入家庭也可以产生陆稻在高地领域来补充其水稻产量(表A1.3-C)。最后,解决橡胶价格,我们评估低收入和高价的影响这两种家庭类型场景。

结果

案例研究区域比较

Oudomsin家庭有更高的农业生产收入和净收入理论变化比撞毁家庭(图4)。Oudomsin的更高的平均收入是解释为橡胶相比,小豆蔻,更高的回报和略高的回报率从稻田租赁相比,水稻生产中的步骤(表A1.1)。长期积极的尾端Oudomsin表明高的概率高于平均水平的收入在某一年,从橡胶大造成的收入潜力。尽管他们较低的收入变化,撞毁家庭有更高的概率比Oudomsin家庭负净农业生产收入,即。,他们不太可能满足他们的大米消费需要通过经济作物的销售。

图4还显示了2017年的净农业生产收入中值在每个CSA(经验值),和理论计算中位数BN输出节点。的经验值低于理论中值显示,辅导都是在2017年进行一段时期的低于平均水平的收入,造成橡胶价格较低和低回报稻田租赁遗弃后的香蕉种植园。

高收入家庭拥有更大的土地和更多的土地用于经济作物种植在这两个方面(表A1.3),它会转化为更高的收入中位数(图4 b和C)。尽管这对高收入家庭农业收入可变性大,有负的净收益的概率是至少一个数量级低于低收入家庭。换句话说,高收入家庭不仅有较高的收入,但是他们也有一个较低的概率无法满足他们的大米消费需求,而低收入家庭。结果还表明,收入不平等,反映在收入分配的差异在低收入和高收入家庭之间,比Oudomsin撞击小(图4 b和C)。

让人震惊的结果是,的概率负净农业生产收入不大幅降低低收入家庭(图4 b)相比,整体的家庭在每个CSA(图4),尽管理论低收入家庭的收入中值越低。这可能是解释为所有家庭,包括低收入家庭,主要是辅导(表A1.3)大米自给自足,即。,他们不依赖于经济作物收入来支付他们的大米消费需求。

橡胶价格和水稻产量的影响

敏感性分析的结果表明,80%以上的农业生产收入的理论变化可归因于家庭橡胶公顷,橡胶产量,和橡胶价格(图A4)。农业生产收入明显不太敏感的其他变量,如水稻租赁收入(仅Oudomsin)和家庭水稻生产。豆蔻已经对家庭收入变化的影响可以忽略不计,即使豆蔻收入组成cardamom-cultivating家庭总收入的近一半撞击中的步骤(表A1.1)。比例大橡胶生产的理论分布的影响农业生产收入源于大型历史橡胶价格的可变性和家庭的各种橡胶公顷,产生一个非常大的理论收入范围从橡胶生产。换句话说,橡胶收入可以达到非常高的水平(多年来家庭大橡胶种植园和橡胶价格高企),盖过其他作物的收入潜力。

Oudomsin家庭有更多的橡胶,因此对橡胶价格更加敏感。改变每公斤1美元在中国橡胶市场价格的结果在一个变化的净农业生产收入中值1625美元和625美元Oudomsin和撞击区域,分别为(图5)。因为飞机坠毁和Oudomsin家庭大约同一地区的水稻,改变1吨每公顷的水稻产量结果相同净农业生产收入的变化在这两个方面,即273美元(图5 b)。图5还显示,增加农业收入中值线性增加橡胶价格和水稻产量;这是预计,考虑到这些变量之间的线性关系BN^[12]。而第25和第75收入分位数保持大致平行的水稻产量的函数,这些分位数之间的距离增加而增加橡胶价格:橡胶价格上涨,收入分布曲线趋于平缓,特别是不再积极尾结束。

多元化的影响

我们评价多样化对农业生产的影响收入中等收入和低收入家庭辅导(表A1.3-C)的代表。变得明显的第一件事是,中等收入家庭,有更大的土地,有一个非常低的概率有负净所有土地的农业生产收入投资组合(图6)。相对地,某些土地利用配置需要一个非常大的概率下降的低收入家庭在这个阈值(图6 b)。

因为收入每公顷的豆蔻低于橡胶、挥发性和小豆蔻的价格低于橡胶中的步骤(表A1.1)的价格,我们希望更高份额的豆蔻将减少中间值和家庭农业生产收入的变化。结果证实了这一点,对于中低收入家庭(图6)。

增加橡胶的豆蔻的份额增加收入可变性,这是用四分位范围(收入)的25%到75%,但它也向上转移收入分配,提高中值和25日/第75分位数的家庭类型。然而,有趣的是,的概率负净农业收入并不总是低股价较高的橡胶。中等收入家庭,这个概率是50/50%略低的橡胶和小豆蔻尽管大幅降低平均收入的投资组合,而100%橡胶(图6)。低收入家庭,然而,多元化豆蔻和橡胶之间不需要任何好处:更高的股票橡胶更低的概率负收入在所有投资组合场景(图6 b)。

这些结果表明,有实例,例如当一个家庭有一个足够大的农业面积,当有好处多元化高地橡胶和小豆蔻之间的经济作物,而家庭小农业地区最好只种植橡胶,更为有利可图的经济作物。然而鉴于这对中等收入家庭多样化的小积极影响(图6),模型输出表明,家庭通常更好种植只在高地或大部分橡胶块。

租赁了稻田土地用于经济作物的生产,而不是生产水稻对收入没有大影响。虽然香蕉租赁大约两倍的水稻生产香蕉繁荣时期^[13],后续的时期没有收入和利润较少的甘蔗租赁使水稻的平均回归土地土地租赁在研究期间大致相当于回归土地的水稻生产中的步骤(表A1.1)。然而,变异性较高的水稻租赁收入。租赁了稻田现金作物生产用地因此需要下更大的风险下降负净农业生产收入家庭类型和所有土地利用配置分析(图6 a和B)。对于中等收入家庭,这个效应是非常小的,因为他们的整体低概率的负的净收益。

一个中等收入家庭投入农业用地经济作物生产和购买所有的大米94%或更高的可能性正净农业生产收入;换句话说,中等收入家庭很有可能能够赚到足够的钱卖经济作物以弥补大米消费需求(图6)。

低收入家庭,有负净农业生产收入的可能性取决于家庭大米充分性和经济作物种植的类型。大米充分性本身并不是决定性的因素。例如,一个家庭致力于稻田与低地和高地致力于旱稻和小豆蔻,一个典型的家庭在飞机坠毁,在技术上rice-sufficient,生产、平均每人0.1吨大米过剩(图6 b)。然而,这个家庭有12%的概率无法覆盖家庭大米消费需求,例如时期水稻产量低。种植橡胶,而不是豆蔻减少这个概率。此外,奉献所有的农业用地为低收入家庭经济作物需要重大风险如果豆蔻是主要的经济作物,如果家庭放弃水稻生产;在这种情况下,有负面净农业生产收入的概率是40%。低收入家庭最好将其高地橡胶生产,或橡胶和旱稻的结合,其水稻稻米生产用地。

上述结果提供净家庭农业生产收入的估计基础上的各种可能的橡胶价格值。橡胶价格较低的时期,是自2014年以来的情况(图3),结果显著变化。图7显示了一个场景,在该场景中,中低收入家庭出租他们的水稻区域经济作物生产和种植高地块橡皮。当橡胶价格很低(红线),有负净农业生产收入的概率是6%,中等收入家庭(图7),29%为低收入家庭(图7 b)。因此,完全放弃家庭的水稻生产,特别是水稻生产,需要重大的风险,特别是对低收入家庭。

讨论和结论

我们提出一个新颖的方法来评估生计脆弱性模型使用十亿的净家庭收入和生计脆弱性定义为在收入下降的概率阈值。我们在这项工作极限分析方法实现净农业生产收入。因此,它并没有提供一个完整的图片中展现的生计脆弱性理论概念化。

十亿的使用模型来计算概率分布测量的弱点,例如,家庭收入,有几个优点。它允许所有系统的概率表示变量,而不是只反映外生因素,如作物产量或价格(例如,鲁尔接口et al . 2003年),或结果变量(例如,冈瑟和Harttgen 2009),作为一个概率分布。这允许一个显式表示的系统压力。也可以估计不仅条件时刻(中值和方差)的脆弱性的度量(西塞和巴雷特2018年),而且还完整的概率分布曲线,而不需要假设分布的形状(例如,对数正态分布;冈瑟和Harttgen 2009)。反过来,这使它简单的评估在任何阈值累积概率。

某些控制变量,如土壤质量,都隐含在模型和反映在作物产量的概率分布。然而BN的模块化可以显式地将这样的变量,例如,土壤质量与产量,而不改变BN结构或参数化。修改变量值自动重新计算所有其他变量的概率分布(条件)BN,允许简单的和透明的敏感性和场景分析。在这里,我们使用这个属性来确定家庭收入的其他变量的敏感性模型,为不同运行场景橡胶价格水平,对不同的土地投资组合和运行场景。我们使用相同的BN计算收入分配水平的家庭和水平的案例研究区域通过实例化,与否,家庭层面的变量,它演示了BN的多功能性。

从政策的角度来看,这种方法可以用来识别可能受益于最高的家庭类型农业商业化(西格尔2008)和那些需要额外的减贫战略,如安全的水域相关政策考虑,鉴于脆弱性往往延续贫困(巴雷特2006年迈克皮克,Imai et al . 2011年)。的显式和图形表示收入分配曲线使它容易想象收入不平等,例如,家庭类型之间或案例研究领域。此外,前锋的BN房地产——和逆向传播可以确定系统的必要的配置变量来实现所需的结果。

不确定性和变化的显式表示和传播bn(2007年Uusitalo Stritih et al . 2019年)使他们特别有用的风险和恢复力评估(芬顿和尼尔2018)。在同一行,他们都是有用的工具分解的不确定性和变化的来源。这里,我们利用这些属性来显示颞可变性(波动)的国际市场价格,结合当地价格变化(由于季节性变化,不同的交通工具,商人,等等)的结果在当地农作物价格的概率分布反射时间和横截面的变化。BN从而明确显示了价格变化的传播和放大通过供应链,这使得BN有趣的工具价格波动的分析。我们进一步利用BN单独的测量误差,例如,在报道的水稻产量,从其他来源的收益率的变化。我们从家庭不消除测量误差变量或其他作物产量,但对这些变量期望它是很小的。

而这种方法捕捉社会经济脆弱性的许多元素,它还重要的,适应能力和学习(2001年温和,Folke et al . 2002年,伯克2007),和大尺寸的生计(Scoones 2009)。

经济作物对农业的影响收入

我们应用这种方法的两个不同阶段的辅导农业转型和前沿发展。而这两个领域在很大程度上仍大米自给自足,Oudomsin家庭拥有更大的农业面积致力于股票现金作物生产,特别是在高地;相比之下,迁移农业仍是占主导地位的高地撞击区域土地利用。类似于其他研究农村生计报告通过后家庭收入大幅上升的经济作物(如,艾哈迈德等。2010年,格里芬2019),尤其是橡胶(鲟鱼2013),我们发现家庭有更多的橡胶公顷,Oudomsin家庭一样,有更高的收入。由于橡胶价格的波动,这些家庭也有高收入的变化。尽管如此,Oudomsin家庭拥有较低的概率比撞毁家庭负净农业生产收入。这些发现是相似的高收入和低收入家庭。

这些结果并不意味着一个家庭应该所有的农业用地转化为经济作物。相反,Oudomsin家庭农业收入的下降的概率阈值较低主要是因为他们有更大的农业地区致力于粮食和经济作物生产。事实上,从我们的分析主要结果是,家庭更大的土地的概率很低不能满足他们的食品消费需求无论土地投资组合。这些结果证实发现大小的土地是土地利用的主要决定因素贫困陷阱(煤烟et al . 2011年)。同样,Abson et al。(2013)发现一个更大的农业面积增加农民的经济韧性,特别是对低收入的农场。我们的结果进一步指向一个间接有益的家庭规模的影响,由于更大的家庭往往有更大的农业地区辅导进行了分析。此外,我们发现,维持一个最低水平的水稻充分性是很重要的,特别是对低收入家庭,我们将在下面进行讨论。

多元化的影响

生计多样化本身并不一定对生活产生积极的影响结果(Gautam安徒生2016年,哈恩·阿斯范et al . 2019年)。事实上,它可以有负面影响如果阻止了家庭的储蓄投资目的(侯赛因和尼尔森1998)。然而,多元化被认为降低整体风险是否降低压力或冲击的不同来源之间的协方差(Scoones 1998)。理论上农业多样性减少收入可变性如果大宗商品价格不相关(一个和巴尔德斯1995)。事实上,农业景观多样化之间不相关的商品已被证明会降低收入波动和增加经济弹性,尽管减少农业利润(Abson et al . 2013年)。作物多样化对弹性也有积极的影响,因为作物生物物理压力的反应是不一样的,比如恶劣天气条件(Di Falco和Chavas 2008)。因此,给定一定数量的耕地,作物多样化应该减少收入波动不大可能的事,因为会影响所有大宗商品价格下降或作物歉收同时(adg 2000年Abson et al . 2013年)。

在我们的BN模型中,农作物价格表示是相互独立的,也就是说,他们不联系。从理论上讲,这反映出最好的场景多样化的积极作用。基于上面的讨论,我们认为增加旱地作物的多样化部分取代高价值作物,如橡胶、回报较低的作物,但降低价格波动,如豆蔻,会降低农业收入有负面的可能性。结果只是部分证实了这一点。增加小豆蔻的份额为代价的橡胶给定一个固定数量的高地经济作物面积减少了平均收入和收入可变性。这个多元化带来小福利中等收入家庭和低收入家庭没有好处。在这种情况下,受益于较低的收入变化与豆蔻不超过相关的利益更高的平均收入与橡胶相关联。事实上,橡胶(3940±5500)的理论收入范围太大而与豆蔻(110±150)、以致豆蔻收入分析。这是一个重要的,尽管微不足道,洞察力:模型表明,多元化更有益的如果有额外的作物潜在相关的收入与原来的作物。

这些结果应该仔细解释,根据一定的BN模型的局限性。我们通过考虑实现农作物价格波动的历史在多年内市场价格(例如,一个22岁的时期橡胶)。然而,在现实中,大宗商品价格通常不从22年来的最高水平一年22年低点。从这个意义上说,BN过于强调变化,是由价格波动引起的。反过来,这阴影笼罩着其他变量对收入变化的影响。另一种是实现商品价格分布,是对以前年度的价格条件。然而,解决这个问题将使橡胶“看起来更好,因为这将减少其对收入的影响变化而不影响其对收入的影响。这种结构性模型的限制并不适用于商品产量,这确实可以从一年到下一个极端之间摆动。

进一步限制是经验的缺乏橡胶产量数据,鉴于橡胶树仍相对年轻的辅导。在5到10年内将允许进行这项评估,以更好地反映橡胶单作产量的变化,包括pest-induced收获损失。事实上,橡胶种植园在2017年末Oudomsin受到害虫的影响,但这不是反映在收益数据。小豆蔻产量,相反,都是相对稳定的。包括长期作物产量数据可能使局面有利于多样化的豆蔻和影响的结论分析。

此外,结果变量的离散化的BN在500美元区间,以适应范围非常大的潜在收入(美元5000 - 110000美元)。因此,改变影响净农业收入少于这个数量没有反映在模型的输出。然而,500美元是一大笔,特别是在飞机坠毁区域。因此,在较低的收入水平将有助于更好的离散化细微多样化的结果分析。

影响大米的充分性

我们期望更高水平的水稻充分性的概率减少家庭将无法满足水稻消费需求与经济作物销售因为大米产量的变化,特别是水稻,低于经济作物收入的变化。敏感性分析的结果表明,家庭收入的确是不太敏感的水稻产量要比橡胶产量或橡胶价格。结果进一步表明,维持一个最低水平的家庭水稻生产,特别是从高产水稻,是重要的农业土地和家庭几乎为零的家庭只有低价值的经济作物如豆蔻,本质上,低收入家庭。一个低收入家庭所有的农业用地转化为经济作物有负面农业收入的可能性也很大。虽然这个家庭可以更容易地满足其大米消费需求如果高地经济作物橡胶而不是豆蔻,它很可能无法满足其食品消费需求在橡胶价格较低的时候。这个家庭会更好如果保留其稻田水稻生产用地。家庭有较大的农业地区,维持一个最低水平的水稻充分性不太重要。

在分析多样化的影响农村家庭收入在撒哈拉以南非洲,哈恩·阿斯范et al .(2019)同样发现贫穷家庭更多样化的好处。然而,这项研究没有区分作物类型。我们的分析明确表明每股的利益分配的土地投资组合为家庭消费粮食作物,特别是低收入家庭的情况。这些发现符合研究表明家庭的脆弱性,食品价格高企时期的粮食净购买者(de Janvry Sadoulet 2011)。

这种方法的局限性和更广泛的民生方面的脆弱性

BN模型结构和参数化的某些局限性导致一个不完整的和近似量化的家庭收入。模型的最重要的限制是它只解决农业生产收入。全面评估此处定义的生计脆弱性(图1)应该占额外相关的收入和费用(图2)。在发展中国家农村家庭进行农业转型日益依赖农业和非农活动,汇款,和迁移(Rigg 2005块和韦伯2001年,2006年,里尔登et al . 2007年,Gautam安徒生2016年,2016年马丁和Lorenzen)。我们没有系统地量化迁移,但发现有一个或多个成员的家庭数量在不同的省或在中国或泰国。非农收入组成的一个重要的和不断增长的收入来源都辅导。2017年汇款是微不足道的,但我们怀疑他们可能增加财政压力或者农业扩张时期。除了汇款,我们不包括其他传统收入用于消费平滑,如保险、借贷、劳动工资。虽然保险是不可以在这两个研究领域,借款是一个频繁和辅助资金的重要来源。许多家庭灵活参与农业和非农劳动,根据必要性和可用性。这些收入流高度变量在整个人口和无法访问所有村民,但让他们错过的一个重要组成部分家庭应对压力的能力。 Studies that use household consumption, rather than income, as a metric of vulnerability implicitly address coping ability (Kamanou and Morduch 2002).

从弹性的角度来看,不仅考虑流的相关性,而且股票,已经认可(沃克et al . 2010年)。有足够的库存可以确保不间断流动,其破坏(例如,没有收获,失去收入,缺乏灌溉用水)意味着系统严重破坏(鲁尔接口等。2003年,沃克et al . 2010年)。我们的模型不包括生计股票诸如大米储备,资本资产,牛,和现金储蓄(表A1.4),尽管这些都是重要的贡献者家庭弹性通过收入平滑(Scoones 1998)。

BN不包括大米消费以外的家庭开支。然而,特殊的冲击,尤其是健康冲击,家庭负面影响很大,特别是在低收入家庭。事实上,健康冲击频繁影响高于自然或发展中国家的经济冲击(Dercon et al . 2005年,Yilma et al . 2014年),包括在老挝(瓦格斯塔夫和Lindelow 2014)。这也是在Oudomsin和撞击,在最常提到的家庭经济冲击很大的家庭支出与医疗疾病或丧葬费用。此外,我们的模型并不占家庭支出的事实可能会提高的生活标准。我们也不包括与农业生产相关的费用,如输入。虽然这些费用(如化肥、农药、汽油)与作物相比非常小收入,包括他们将允许更坚实的关于净农业生产收入的概率分布。

关注农业生产错过重要方面在劳动分配和土地使用与家庭关系的组合。例如,租赁稻田土地而不是生产大米释放劳动力,可以分配给其他活动。Oudomsin高比例的非农收入可能反映这一过程,考虑到大多数家庭租用他们的稻田期间和之后香蕉繁荣。相反,劳动力分配到现金作物生产其他生计来源,会造成负面的影响。劳动分配可以通过添加家庭劳动变量纳入模型,取决于土地利用和假定平均工资。例如,租赁一个0.5公顷稻田可以释放大约25年工作日,相当于150万基普(190美元),假设农业一天工资60000基普(7.5美元)。这种改进模式仍然没有解决劳动力市场农业转型的变化。例如,香蕉Oudomsin地区的繁荣创造了当地的工作机会在香蕉种植园的年薪6000元人民币(合900美元)。

大部分的上述缺点,可以通过扩大BN模型的边界。此外,该方法有许多结构的局限性。这种方法不考虑紧急属性,比如学习或适应,这是生态脆弱性的基本要素(2001年温和,Folke et al . 2002年,伯克2007)。虽然已经提出bn社会学习应用程序(例如,凯利et al . 2013年),因为他们帮助模型用户学习的能力,而不是他们的社会学习能力模型。在我们的模型中,家庭的学习能力和适应能注册通过添加相关的变量,如教育和社会资本,如果他们被发现与其他模型变量,如收益率。然而,这并不克服bn无法预测基本生态变化,因为它们基于趋势从过去的观测(布朗et al . 2013年)。此外,我们的模型实现了一个简化的生物物理和经济维度之间的关系(在这种情况下,收益率的线性影响收入),缺少更复杂的经济之间的相互作用,生物物理,和文化因素及其影响生计韧性(装货et al . 2017年)。我们的方法也不占演员的多样性(Gret-Regamey et al . 2019年)或关系的弹性(Darnhofer et al . 2016),景观和农场层次韧性的重要方面。事实上,离开了社会与亲属关系家庭韧性忽略了一个非常重要的元素,作为家庭采访透露亲属之间的借贷和知识传播的重要性。我们的方法也遗漏重要的权力失衡等社会政治方面,例如在农民,农民和地方政府之间,农民和商人之间(左et al . 2020年)。

只关注收入和现金流,这种方法不能获得大尺寸的生计。生计框架认识活动、能力和资产或资本(金融、人类、自然、物理和社会)需要谋生(森1984室1992年康威,Scoones 1998 De Haan和变焦者2005),包括索赔和访问这些资源(Ribot Peluso 2003年,陈加西亚和冯·2019)。各种研究记录剥夺的过程,限制农民进入这些生计资产,例如通过“土地掠夺”(例如,大厅等。2011年,Kenney-Lazar 2012)。在Oudomsin和撞击,发生微妙的访问限制。橡胶种植园在村中心的扩张增加了旅行距离森林和减少了耕地的面积法洛斯和公共土地。其他后果,这限制了村民对森林资源的访问,如nontimber森林产品(非木制森林制品的)。限制进入森林,传统上补充食物,材料,和现金流对于许多陆地人口(Jakobsen 2006, Castella et al . 2013年,罗素et al . 2015年),增加了脆弱性特别是最贫穷的家庭(1991年Agarwal),谁是最依赖非木制森林制品的额外的营养来源和现金。土地利用政策支持经济作物也减少了可用的牧场和减少或消除牛和水牛的数量(Junquera Gret-Regamey 2019年,卢梭和鲟鱼2019),这是传统上重要的家庭资产和仍然是一个重要的应对策略。此外,商业单一作物种植的扩张也造成了生物多样性和生态系统服务的净亏损辅导,包括降低土壤肥力(2019年Steiger)。这降低了景观韧性(Castella et al . 2013年)和引入了新的漏洞增加依赖输入,如杀虫剂和肥料(Rigg et al . 2016年,Ornetsmuller et al . 2018年,格里芬2019)。 Although property regimes and ecological resilience are not addressed in the BN, the model could be adapted to reflect access to forest-based provisioning services such as NTFPs, hunting, or fishing.

最后,一些家庭没有社会安全网,因为他们是新人,被认为是懒惰或酗酒者,或因其他原因。对这些家庭来说,突然费用或冲击经常需要出售他们最后农业情节和变得贫困,尤其是公共或无人认领的土地越来越稀缺在Oudomsin飞机坠毁,几乎不存在。这些案件是“概率少数民族”,在我们的分析中黯然失色。其重要性不可低估在土地商品化的过程可以贡献,以及其他因素,社区内增加财富差距,尤其是当没有机构缓冲措施(例如,农业保险,价格管制,或社会保障)是可用的。

其他研究指出国家支持小农的重要性(de Janvry和2011年Sadoulet Byerlee 2014),特别是低价时期(Vongvisouk和德怀尔2017)。负担得起的和支持医疗、教育、保险、和其他应急措施,如低息贷款,不使用农业土地作为抵押,将提供必要的安全网,让小农少暴露在市场或特殊的冲击,尤其是考虑到增加pest-induced收获失败和最近的橡胶价格暴跌。

尽管有其局限性,该方法提供了许多见解和优势。用十亿可以显式模型的敏感性和接触压力和允许灵活的集成模型变量。我们将演示如何使用这种方法来识别或地区脆弱的家庭类型,揭示收入波动的主要来源,并帮助确定最佳的多元化策略。明确和灵活代表收入和相关的变量,这种方法也可以用来帮助设计可以充当安全网政策工具。

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^[1]被称为农业和农业转型,转型,商业化、商品化(1977年牛栏,冯布劳恩1995年,伯恩斯坦和牛栏2001)。
^[2]注意,灵敏度是有时分为外部,例如,在鲁尔接口et al。(2003)。
^[3]土地利用历史和乡村人口和民族Junquera描述和Gret-Regamey (2019)。
^[4]基于2005年老挝人口普查数据和大的不确定性,因为我们不能准确地识别所有的村庄;包括人口南侦破花王(我们假设是南侦破Somboun搬迁之前),Oudomsin,南侦破梅,梅,Donechai, Pakha, Punko, Chongkar(后来Phoudonetan)的一部分,说硬粘土(后来Phoudonetan)的一部分,安抚我麦(我们假设Sop-I),和政治协商。Phoudonetan村由搬迁海大坝,Chongkar说硬粘土,但我们找不到海大坝在人口普查。
^[5]2017年,阿卡族村庄调查倾向于管理自己的甘蔗种植园,而姚明村庄倾向于租赁甘蔗情节阿卡村民。
^[6]姚民族村庄尤其是从工艺品销售收入在美国通过亲属关系网络。
^[7]Talong老挝根据2005年的人口普查数据,爪(撞击),Namlung,和Namsing Poukha区。我们没有访问老挝塔河地区人口普查数据,所以我们使用Khosung的2017人口,在村子里引起焦点小组。案例研究地区的2017人口1509(2019年Junquera和Gret-Regamey)。
^[8]选择村庄Oudomisn地区属于阿卡(N = 3)和姚明(N = 3)民族。
^[9]村庄在撞击区域属于服的民族。
^[10]橡胶公司的员工在老挝获得中国橡胶市场价格信息,例如,在他们的智能手机,通过互联网,或与中国的公司总部直接沟通。
^[11]水稻可以粘或nonglutinous;在老挝最大米生产糯米(Bestari et al . 2006年)。
^[12]我们假设这些关系也线性在现实中。然而,在水稻产量的情况下,可能会出现非线性的情况下水稻产量和水稻生产成本之间的非线性关系,例如因为更高的输入使用的单位产量。生产成本中不占BN,但他们可以添加。
^[13]水稻土地租赁香蕉种植园吩咐约2000 U /公顷/年美元在Oudomsin香蕉繁荣期间,虽然租赁随情节质量和年。

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