论文部分内容阅读
摘 要：本文利用陕南生态移民区531户生态移民户的调研数据，运用层次回归模型，实证分析了政府支持、社会融入对生态移民贫困脆弱性的影响效应，并对社会融入在政府支持影响生态移民贫困脆弱性关系中的中介效应进行了检验。研究发现，政府支持对生态移民贫困脆弱性有显著负向影响，政府支持每增加1个单位，贫困脆弱性就会降低9.45%;政府支持对社会融入有显著正向影响，政府支持每增加1个单位，社会融入水平会提高62.47%;社会融入对生态移民贫困脆弱性有显著负向影响，社会融入水平提高1个单位，贫困脆弱性就会降低6.68%，并且社会融入在政府支持影响生态移民贫困脆弱性的关系中存在中介效应，中介效应占总效应的比重为4.44%。
关键词：政府支持;社会融入;生态移民;贫困脆弱性;中介效应
中图分类号：F327文献标识码：A文章编号：1003-5192（2021）02-0001-08doi：10.11847/fj.40.2.1
Abstract：According to the survey data of 531 ecological migration households in southern Shaanxi and using hierarchical regression model， this paper empirically analyzes the effects of government support and social integration on the poverty vulnerability of ecological migration， and tests the mediating effects of social integration on the relationship between government support and poverty vulnerability of ecological migration.The results show that， firstly， government support has a significant negative impact on poverty vulnerability of ecological migrants. If the government support is increased by 1unit， the poverty vulnerability will be reduced by 9.45%. Secondly， government support has a significant positive impact on social integration. If government support is increased by 1unit， the level of social integration will be increased by 62.47%. Finally， social integration has a significant negative impact on the poverty vulnerability of ecological immigrants. If social integration is increased by 1unit， poverty vulnerability will be reduced by 6.68%. Moreover， social integration has an intermediary effect in the relationship between government support and poverty vulnerability of ecological migration， accounting for 4.44% of the total effect.Key words：government support; social integration; ecological migration; poverty vulnerability; intermediary effect
1 引言
黨的十八大以来，中国的脱贫攻坚取得了决定性胜利。截至2018年末，中国农村贫困人口为1660万人，相比2012年末的9899万人，贫困人口累计减少8239万人;贫困发生率从2012年的10.2%下降至1.7%，累计下降8.5%。中国扶贫工作的重心已由消除绝对贫困逐渐向防止脱贫人口返贫转变。2019年中央“一号文件”也强调，要巩固和扩大脱贫攻坚成果，减少和防止贫困人口脱贫后再返贫。传统的贫困标准并未将目前不贫困但未来贫困风险高的人口包括进来，导致脱贫后又返贫的现象发生，而贫困脆弱性是一个动态的概念，能反映农户未来陷入贫困可能性的大小，可将现在的贫困人口和未来处于贫困风险的人口识别出来，有利于政府制定前瞻性的反贫困政策，因此，贫困脆弱性问题越来越成为贫困领域关注的焦点。
为了解决秦巴山集中连片贫困区的贫困问题，陕西省政府从2011年开始对陕南生态脆弱区的240万人口进行搬迁。生态移民搬迁后，一部分移民借助安置点便利的交通和有利的地理条件，政府的各项扶持政策，生活水平得到了改善。而相当一部分移民由于搬迁使其贫困脆弱性问题更加突出了，主要原因是：首先，由于生产生活环境的改变，移民原有的收入来源和生计能力遭到损失。其次，移民搬迁后原有的社会群体、社会关系网络遭到了破坏，新的群体和网络还没有形成，当遭遇负向冲击时，难以应对，从而增加他们的贫困脆弱性。有研究表明，如果移民不能嵌入安置地，对安置地缺乏归属感，对新的身份没有认同感，那么其迁移活动是不可持续的[1]。因此，从社会融入的角度去探究生态移民的贫困脆弱性问题就尤为重要。 已有文献对贫困脆弱性的概念作了界定，Pritchett等[2]认为，贫困脆弱性是指在未来的几年中，一个家庭至少有一年会陷入贫困的风险。Chaudhuri等[3]认为，贫困脆弱性是一种事前风险，目前不贫困的家庭有可能在以后陷入贫困或目前贫困的家庭在以后依然贫困。通常认为，贫困脆弱性是农户未来陷入贫困的概率，是对农户未来福利水平变化的预测。贫困脆弱性是前瞻性预测，无法通过实际观察获得，而只能运用一定的方法进行估算。学术界主要从贫困脆弱性的测度与分解来研究贫困脆弱性[4，5]，也有学者从社会关系网络[6]、社会资本[7，8]、人力资本[9]和风险冲击[10，11]等方面对农户贫困脆弱性的影响做了研究。还有学者对工程移民、生态移民的贫困问题进行了关注，主要从可持续性生计能力[12，13]、移民生计空间[14]、生计资本[15]等方面对移民的贫困问题进行了研究。
有学者从政府政策角度对移民问题作了探讨，认为政府在移民过程中发挥了重要作用，政府通过宏观规划和微观作为，为移民解决资金、土地等问题。在移民搬迁后，为了实现“搬得动，稳得住”的政策初衷，政府需要完善建房补助方式，强化移民搬迁资金管理和完善“难点户”的帮扶措施[16]。黄志刚等[17]运用结构方程模型检验了生态移民政策对农户收入的影响，结果表明生态移民政策明显改善了农户的社会资本，进而增加了农户收入。学界对移民社会融入问题的研究多是从社会、经济、心理和文化等维度进行[18]，对于社会、经济、心理和文化之间的关系是否存在递进关系则没有形成共识。也有学者从社会差异[19]、社会网络[20]、人力资本[21]的角度，分析了移民的城市社会融入问题。
通过梳理文献可知，现有研究存在以下不足：一是现有对贫困脆弱性问题的研究多是从社会资本、生计资本、风险冲击等方面进行，而从社会融入视角考察生态移民贫困脆弱性的研究相对匮乏;二是缺乏社会融入在政府支持与生态移民贫困脆弱性关系中的作用探讨，未能深入揭示三者之间的内在关联;三是现有关于贫困脆弱性问题的研究大多聚焦于一般农户，而专门针对脆弱性较高的生态移民户的研究相对较少。鉴于此，本文试图从理论上阐释政府支持、社会融入对生态移民贫困脆弱性的作用机理，检验社会融入在政府支持影响生态移民贫困脆弱性中的中介效应，以期从社会融入的视角探寻贫困脆弱性的影响因素，补充和完善现有的贫困脆弱性理论研究，并为加强政府支持、促进生态移民的社会融入、降低生态移民的贫困脆弱性提供有益参考。
2 理论基础与研究假设
2.1 政府支持对生态移民贫困脆弱性影响的机理分析
政府支持是指政府有关部门和人员对生态移民提供资金资助、政策扶持、技术培训等方面的帮扶。政府或其他行政组织如果能给予移民有效的帮扶，给移民提供在安置地生存和发展所需的各种资源，会对移民的生产生活有突出作用。2011年以后搬迁的陕南生态移民，政府给予的建房补贴较多，极大地缓解了移民购买安置房的经济压力，尤其是集中安置体现了政府的各项政策支持，有效降低了农户的生计风险，从而使其没有深陷“介入型”生计困境，但仍需面对移民搬迁带来的外部冲击，而搬迁较早的农户由于原有的社会网络和生产体系受到破坏，极易陷入选择性贫困中[22]。政府通过组织移民进行定期、连续的职业技术培训，可以使移民掌握一定的劳动技能，增强其就业竞争力，从而提高其收入水平，并且有研究表明，对流动人口进行技术培训，政府培训作用大于企业培训和个人培训[23]。基于此，本文将政府支持分为政府帮扶、住房补贴、政府培训三个维度，提出如下假设：
H1 政府支持及各维度负向影响生态移民贫困脆弱性。
2.2 政府支持对生态移民社会融入影响的机理分析
移民如果能在安置地获得必要的政府支持，那么移民就能很好地融入当地的社会环境，在心理和行为上适应当地的生产生活，这对提升移民的社会适应有重要意义。国际移民的实证研究也表明，获得新的社会能力有助于移民的社会融入[24]，职业培训是移民获得新的社会能力的有效途径，因为职业培训不仅可以让流动人口学会生产和生活的技能、提升他们在劳动力市场参与协商的能力，而且职业培训具有很多与融入相关的正向外部效应。由于政府培训涉及政府、本地居民及流动人口多个群体，客观上为流动人口创造了一个与其他主体交流、学习的平台，有助于流动人口的社会接纳和心理认同，从而促进流动人口的社会融入[25]。如果仅依靠市场机制，外来人口不能有效地参与流入地的经济生活，也很难实现外来人口向本地居民的转化，通过政府给予移民的住房补贴、政策扶持，有利于促进移民的经济融入。基于此，本文提出如下假设：
H2 政府支持正向影响生态移民社会融入。
2.3 社会融入对生态移民贫困脆弱性影响的机理分析
社会融入是指特殊情境下的某一特定社会群体对新的生产、生活、行为、规范、习俗和文化等适应的过程。移民搬迁后，面对生活环境的巨大变化和心理、文化差异的冲击，其经济收入和生计可持续发展能力受到极大影响。搬迁后，移民原有的经济活动和收入来源被迫中断，基本生活保障难以为继，尤其是他们在人力资本、社会资本方面的损失，社会结构制约和社会排斥等问题，使他们很容易陷入贫困境地。研究也表明，移民搬迁对移民的生产生活方式、社会交往与社会心理、社会关系网络产生重大改变，而这些都會不同程度地影响贫困[26]。移民迁入新的安置地后，社会融入能力决定了其能否适应安置地的生产生活环境。搬迁后，传统的生活共同体瓦解了，这就迫切需要培育新的生活共同体，建立新的社会网络，积极融入安置地。基于此，本文将生态移民社会融入分为社会接纳、经济融入、心理认同和文化融入四个维度，提出如下假设：
H3 社会融入及各维度负向影响生态移民贫困脆弱性。
2.4 社会融入在政府支持与贫困脆弱性关系中的中介效应分析
基于上述分析，政府支持正向影响社会融入，政府支持和社会融入均负向影响生态移民的贫困脆弱性。从逻辑关系上看，政府支持可通过促进社会融入，进而降低生态移民的贫困脆弱性。基于此，本文提出如下假设： H4 社会融入及各维度在政府支持影响贫困脆弱性关系中存在中介效应。
本文以社会融入为中介变量，构建了“政府支持—社会融入—生态移民贫困脆弱性”的中介效应模型，如图1所示。
3 数据来源与变量说明
3.1 数据来源及样本基本情况
本文数据来源于课题组2018年11月和12月在陕西省商洛市丹凤县、镇安县和安康市旬阳县对生态移民户的实地调研。此次调查采用典型调查与简单随机抽样相结合的方法，首先采用典型调查的方式，选取商洛市的镇安县、丹凤县和安康市的旬阳县这三个移民安置较多的县;其次，采用分层抽样与随机抽样相结合的方法，每市随机抽取1～2两个县，每县抽取2～3个镇，每镇再抽取2～3个村或移民安置区，每村或移民安置区选取20～25户移民户，进行入户调查，共获得调查问卷598份，其中有效问卷531份。此次调查问卷内容主要涉及户主特征、家庭特征、移民户收入、社会融入情况、政府支持情况等信息。
3.2 变量选取及描述性统计
3.2.1 因变量
本文采用由Chaudhuri等[3]提出的预期贫困脆弱性方法，结合三阶段二乘法来测度移民户贫困脆弱性。本文的研究对象是陕南生态移民区，因此以陕西省2018年的贫困线3070元（年人均收入）作为贫困线标准，以50%作为脆弱线标准来判定移民户是否脆弱，即移民户未来一年陷入贫困的概率若大于50%，则判定为脆弱性移民户，根据测算结果，陕南生态移民户的贫困脆弱性发生率为22.69%。
3.2.2 核心自变量
本文选取政府支持作为核心自变量，政府支持的三个维度分别为政府帮扶、住房补贴、政府培训。课题组在实地调研过程中，通过询问移民户“政府为您家提供过实物、就业、或子女入学等方面的帮扶吗？”、“政府给您家的住房补贴款有多少？”、“政府是否提供过免费技术培训？”3个题项来测量政府支持，政府支持指数由熵值法计算得出。
3.2.3 中介变量
本文中介变量为社会融入。社会融入的相关研究多是从社会、经济、心理和文化四个方面进行，本文也围绕这四个方面设计社会融入测量题项。课题组通过询问本地居民与移民做邻居、做朋友、一起工作、聊天、通婚的意愿、让移民参与社区管理的意愿，移民人均收入对数、移民自我判定的社会地位、对当地生活方式的接纳程度、对生活满意度，移民是否把安置地看做第二故乡、对自己身份的认定、在安置地定居的意愿、是否被本地人歧视，能否听懂当地方言、对当地风俗习惯的适应程度等问题，获取社会融入变量及其数据。
为避免变量间的多重共线性，本文采用SPSS 21.0 软件对社会融入变量进行探索性因子分析，并计算社会融入指数。首先，对社会融入量表进行信度和效度分析，结果显示，测量题项的克朗巴哈系数为0.863，表明变量的测量具有较好的信度。社会融入变量的KMO值为0.890，Bartlett球形检验统计量在1%的统计水平上显著，表明社会融入变量适合做因子分析。因子分析的结果显示，社会融入變量测量题项的因子载荷值均大于0.5，说明变量的测量具有较好的收敛效度。其次，选取最大方差法进行因子旋转，以主成分分析法提取特征根大于1的4个公因子，其累积方差贡献率为67.171%，四个公因子分别命名为社会接纳、经济融入、心理认同、文化融入。最后，分别以各公因子的方差贡献率为权重，对社会融入四个维度的因子得分加权求和，计算每个样本的社会融入指数。
3.2.4 其他控制变量
为避免其他可能影响生态移民户贫困脆弱性的因素对检验结果造成干扰，本文选取户主性别、户主婚否、户主年龄、户主受教育程度、户主健康、家庭规模作为控制变量。
4 研究方法选择与模型设计
4.1 政府支持指数的测度方法
为了更直观地体现政府支持力度，在对政府帮扶、住房补贴和政府培训分析的基础上，本文运用熵值法来确定政府支持各个维度所占权重，并以此来测度政府支持指数。熵值法是根据各项指标的实际观测值所提供信息的大小来确定指标权重，即是利用信息论里信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据，是一种客观赋权法，从而避免了主观赋权法带来的主观随意性。由于各项指标的计量单位并不一致，因此在利用各维度指标计算政府支持指数前，需要对数据进行标准化处理，其公式为
4.2 层次回归模型
本文参考温忠麟等[27]提出的中介效应检验方法，在考虑自变量X对因变量Y的影响时，若X通过影响变量M来影响Y，则称变量M在X影响Y的关系中发挥中介效应。本文采用层次回归方法，检验社会融入在政府支持影响生态移民贫困脆弱性中的中介效应，其具体模型如下
5 实证检验与结果分析
5.1 政府支持对生态移民社会融入的影响检验
政府支持对生态移民社会融入影响的回归结果如表1所示。在模型1中，政府支持对社会融入指数的影响通过了1%的显著性检验，且系数为正，说明政府支持正向影响社会融入指数，即政府支持越多，移民的社会融入水平越高。政府支持每增加1个单位，生态移民的社会融入水平会提高62.47%。在模型2～5中，政府支持对社会融入四个维度——社会接纳、经济融入、心理认同和文化融入的影响分别通过了1%、1%、5%和1%的显著性检验，且系数为正，说明政府支持对社会融入的四个维度均有正向影响。综上，假设H2得到验证。
5.2 政府支持及社会融入对生态移民贫困脆弱性的影响检验
5.2.1 政府支持对生态移民贫困脆弱性的影响检验
政府支持对生态移民贫困脆弱性影响的回归结果如表2所示。在模型6中，政府支持指数对贫困脆弱性的影响通过了1%的显著性检验，且系数为负，说明政府支持对贫困脆弱性有负向影响，即政府支持越多，生态移民的贫困脆弱性越低。政府支持每增加1个单位，生态移民的贫困脆弱性就会降低9.45%。 在模型7中，政府帮扶通过了1%的显著性检验，且系数为正，说明政府帮扶对贫困脆弱性有正向影响，即政府帮扶越多，生态移民的贫困脆弱性越高，这也从一个侧面说明“授人以鱼不如授人以渔”，即扶贫工作不能仅是给与贫困户物质等方面一时的帮助，而应该从根本上建立一个扶贫长效机制，确保脱贫后不再返贫;住房补贴通过了1%的显著性检验，且系数为负，表明住房补贴对贫困脆弱性有负向影响;政府培训通过了1%的显著性检验，且系数均为负，说明政府培训对贫困脆弱性有负向影响，即政府培训越多，生态移民的贫困脆弱性就越低。至此，假设H1得到部分验证。
5.2.2 社会融入对贫困脆弱性的影响检验
社会融入对生态移民贫困脆弱性影响的回归结果如表2所示。在模型8中，社会融入指数对贫困脆弱性的影响通过了1%的显著性检验，且系数为负，说明社会融入指数越高，生态移民的贫困脆弱性就越低，社会融入指数每增加1个单位，贫困脆弱性就会降低6.68%。在模型9～12中，社会融入的四个维度——社会接纳、心理认同、经济融入、文化融入分别通过了5%、1%、1%、1%的显著性检验，且系数均为负，说明社会融入各维度对贫困脆弱性均有显著负向影响。综上，假设H3得到验证。
5.2.3 其他控制变量对贫困脆弱性的影响检验
在模型6～12中，户主性别对贫困脆弱性的影响均在1%的统计水平上正向显著，说明男性户主的贫困脆弱性低于女性户主。户主健康和家庭规模对贫困脆弱性的影响均在1%的统计水平上负向显著，说明户主越健康其贫困脆弱性越低，家庭规模越大，其贫困脆弱性越低。户主年龄对贫困脆弱性的影响在模型6～12中分别通过了5%、5%、1%、5%、5%、1%、10%的显著性检验，且系数为正，说明户主年龄越大，其脆弱性越高，这可能是因为本次调研户主的年龄偏大，其均值为48岁。户主教育对贫困脆弱性的影响在模型6～12中分别通过了1%、5%、10%、1%、1%、5%、1%的显著性检验，且系数均为负，说明户主教育程度越高，其贫困脆弱性越低，因此，提高教育程度有助于降低其脆弱性。户主婚否对贫困脆弱性没有显著影响。
5.3 社会融入在政府支持影响贫困脆弱性中的中介效应检验
5.3.1 社会融入指数在政府支持影响贫困脆弱性中的中介效应检验
由模型6可知，政府支持对贫困脆弱性的影响显著，由模型1可知，政府支持对社会融入指数的影响显著，又由模型8可知，在引入中介变量社会融入指数后，社会融入指数对贫困脆弱性的影响显著，此时，政府支持对贫困脆弱性的影响依然显著，但其系数（-0.0528）的绝对值与模型6（-0.0945）相比有所降低。因此，社会融入指数在政府支持影响贫困脆弱性关系中发挥部分中介效应，中介效应占总效应的比重为4.44%。
5.3.2 社会接纳在政府支持影响贫困脆弱性中的中介效应检验
由模型2可知，政府支持对社会接纳的影响显著，又由模型9可知，在引入中介变量社会接纳后，社会接纳对贫困脆弱性的影响显著;此时，政府支持对贫困脆弱性的影响仍然显著，但其系数（-0.0837）的绝对值与模型6（-0.0945）相比，有所降低。因此，社会接纳在政府支持影响贫困脆弱性关系中发挥部分中介效应，中介效应占总效应的比重为11.32%。
5.3.3 经济融入在政府支持影响贫困脆弱性中的中介效应检验
由模型3可知，政府支持对经济融入的影响通过了显著性检验。由模型10可知，在引入中介变量经济融入后，经济融入对贫困脆弱性的影响显著;同时，政府支持对贫困脆弱性的影响依然显著，但其系数（-0.0753）的绝对值与模型6（-0.0945）相比，有所降低。因此，经济融入在政府支持对贫困脆弱性的影响中存在部分中介效应，中介效应占总效应的比重为20.32%。
5.3.4 心理认同在政府支持影响贫困脆弱性的中介效应检验
由模型4可知，政府支持对心理认同的影响显著。又由模型11可知，引入中介變量心理认同后，心理认同对贫困脆弱性的影响显著，同时，政府支持对贫困脆弱性的影响依然显著，但其系数（-0.0879）的绝对值与模型6（-0.0945）相比，有所降低。因此，心理认同在政府支持影响贫困脆弱性的关系中发挥部分中介效应，中介效应占总效应的比重为6.98%。
5.3.5 文化融入在政府支持影响贫困脆弱性中的中介效应检验
由模型5可知，政府支持对文化融入的影响通过了显著性检验。又由模型12可知，在引入中介变量文化融入后，文化融入对贫困脆弱性的影响显著;同时，政府支持对贫困脆弱性的影响仍然显著，但其系数（-0.0845）的绝对值与模型6（-0.0945）相比，有所降低。因此，文化融入在政府支持对贫困脆弱性的影响中存在部分中介效应，中介效应占总效应的比重为10.58%。综上，假设H4得到验证。
6 结论与政策建议
本文运用层次回归模型，对政府支持、社会融入与生态移民贫困脆弱性之间的关系进行了检验，主要研究结论如下：
第一，政府支持对生态移民贫困脆弱性有显著负向影响，即加大政府支持力度，可有效降低生态移民贫困脆弱性，政府支持每增加1个单位，生态移民贫困脆弱性就会降低9.45%。第二，政府支持对生态移民的社会融入有显著正向影响，即政府支持力度越大，生态移民的社会融入水平越高，政府支持每增加1个单位，生态移民的社会融入水平就会提高62.47%。第三，社会融入对生态移民贫困脆弱性有显著负向影响，社会融入指数提高1个单位，贫困脆弱性就会降低6.68%，而且社会融入在政府支持影响生态移民贫困脆弱性的关系中存在中介效应，中介效应占总效应的比重为4.44%。第四，其他控制变量中，户主健康、家庭规模和户主教育对贫困脆弱性有显著负向影响，即户主健康状况越好，家庭规模越大，户主教育程度越高，生态移民的贫困脆弱性就越低。 基于以上研究结论，本文提出如下政策建议：
第一，加大政府支持力度，侧重对生态移民进行技术培训。通过政府培训，不仅可以使移民拥有一技之长，增加移民的就业机会，提高就业竞争能力，从而能够增加其收入，降低其贫困脆弱性;而且通过政府培训，可为移民提供一个与政府培训人员、当地居民进行交流、学习的平台，从而有助于移民的社会融入，因此，政府应在移民的技术培训方面给与政策倾斜，加大资金支持力度，健全技术培训体系。第二，促进生态移民的社会融入，充分发挥社会融入对贫困脆弱性的直接影响和社会融入在政府支持影响贫困脆弱性中的中介作用。社区政府应积极组织和筹办社区文化活动，鼓励和引导移民参与社区活动，增进移民与当地居民间的联系和感情，培育移民的社区归属感;同时社区政府也要积极宣传生态移民政策，引导本地居民从理性和情感上接纳移民，提高对移民的社会认可程度，从而促进移民的社会融入，降低移民的贫困脆弱性。第三，提高生态移民区的医疗和社会保障水平，改善生态移民的健康状况，避免移民因病返贫。第四，切实提高生态移民区基础教育水平，提升移民子女的文化素质，对于降低移民贫困脆弱性具有深远影响。
参 考 文 献：
[1]Davids T， Houte M V. Remigration， development and mixed embeddeness： an agenda for qualitative research[J]. International Journal on Multicultural Societies， 2008， 10（2）： 169-192.
[2]Pritchett L， Suryahadi A， Sumarto S. Quantifying vulnerability to poverty： a proposed measure， with application to Indonesia[R]. World Bank Policy Research Working Paper， 2000. 2437.
[3]Chaudhuri S， Jalan J， Suryahadi A. Assessing household vulnerability to poverty from cross-sectional data： a methodology and estimates for indonesia[R]. Columbia University Department of Economics Discussion Paper， No.0102-52， 2002.
[4]万广华，章元.我们能够在多大程度上准确预测贫困脆弱性[J].数量经济技术经济研究，2009，26（6）：138-148.
[5]邹薇，郑浩.我国家户贫困脆弱性的测度与分解——一个新的分析思路[J].社会科学研究，2014，（5）：54-65.
[6]徐伟，章元，万广华.社会网络与贫困脆弱性——基于中国农村数据的实证分析[J].学海，2011，（4）：122-128.
[7]徐戈，陆迁，姜雅莉.社会资本、收入多样化与农户贫困脆弱性[J].中国人口·资源与环境，2019，29（2）：123-133.
[8]郭晓莉，李录堂，贾蕊.社会资本对生态移民贫困脆弱性的影响[J].经济问题，2019，（4）：69-76.
[9]梁凡，朱玉春.农户贫困脆弱性与人力资本特征[J].华南农业大学学报（社会科学版），2018，17（2）：95-106.
[10]方迎风.冲击、“能力”投资与贫困脆弱性[J].中国地质大学学报（社会科学版），2014，14（2）：103-111.
[11]何思妤，黄婉婷.库区移民贫困脆弱性与精准脱贫方略重构——基于长江上游386户库区农村移民的分析[J].农村经济，2018，（12）：49-55.
[12]靳薇.青海三江源生态移民现状调查报告[J].科学社会主义，2014，（1）：112-115.
[13]赵旭，田野，段跃芳.二重社会变迁视角下的库区移民介入型贫困问题研究[J].农业经济问题，2018，（3）：109-115.
[14]付少平，赵晓峰.精准扶贫视角下的移民生计空间再塑造研究[J].南京农业大学学报（社会科学版），2015，15（6）：8-16.
[15]宁静，殷浩栋，王三贵.易地扶贫搬遷减少了贫困脆弱性吗？——基于8省16县易地扶贫搬迁准实验PSM-DID分析[J].中国人口·资源与环境，2018，（11）：20-28.
[16]何得桂.城镇化背景下山区避灾移民过程中政府作用分析[J].前沿，2015，（6）：17-21.
[17]黄志刚，陈晓楠，李健瑜.生态移民政策对农户收入影响机理研究——基于形成型指标的结构方程模型分析[J].资源科学，2018，40（2）：439-451.
[18]胡宏伟，李冰水，曹杨，等.差异与排斥：新生代农民工社会融入的联动分析[J].上海行政学院学报，2011，12（4）：79-93.
[19]王毅杰，赵晓敏.影响流动人口社会融入的微观因素及其变化——基于2010年和2017年的比较[J].华东师范大学学报（哲学社会科学版），2020，52（1）：117-126，199.
[20]李培林，田丰.中国农民工社会融入的代际比较[J].社会，2012，32（5）：1-24.
[21]杨菊华，张娇娇.人力资本与流动人口的社会融入[J].人口研究，2016，40（4）：3-20.
[22]刘伟，黎洁，李聪，等.移民搬迁农户的贫困类型及影响因素分析——基于陕南安康的抽样调查[J].中南财经政法大学学报，2015，（6）：42-46.
[23]蔡昉.人口转变、人口红利与经济增长可持续性——兼论充分就业如何促进经济增长[J].人口研究，2004，（2）：2-9.
[24]梁波，王海英.国外移民社会融入研究综述[J].甘肃行政学院学报，2010，（2）：18-27.
[25]杨菊华.从隔离、选择融入到融合：流动人口社会融入问题的理论思考[J].人口研究，2009，33（1）：17-29.
[26]盛济川，施国庆.水库移民贫困原因的经济分析[J].农业经济问题，2008，（12）：43-46.
[27]温忠麟，侯杰泰，张雷.调节效应与中介效应的比较和应用[J].心理学报，2005，（2）：268-274.
关键词：政府支持;社会融入;生态移民;贫困脆弱性;中介效应
中图分类号：F327文献标识码：A文章编号：1003-5192（2021）02-0001-08doi：10.11847/fj.40.2.1
Abstract：According to the survey data of 531 ecological migration households in southern Shaanxi and using hierarchical regression model， this paper empirically analyzes the effects of government support and social integration on the poverty vulnerability of ecological migration， and tests the mediating effects of social integration on the relationship between government support and poverty vulnerability of ecological migration.The results show that， firstly， government support has a significant negative impact on poverty vulnerability of ecological migrants. If the government support is increased by 1unit， the poverty vulnerability will be reduced by 9.45%. Secondly， government support has a significant positive impact on social integration. If government support is increased by 1unit， the level of social integration will be increased by 62.47%. Finally， social integration has a significant negative impact on the poverty vulnerability of ecological immigrants. If social integration is increased by 1unit， poverty vulnerability will be reduced by 6.68%. Moreover， social integration has an intermediary effect in the relationship between government support and poverty vulnerability of ecological migration， accounting for 4.44% of the total effect.Key words：government support; social integration; ecological migration; poverty vulnerability; intermediary effect
1 引言
黨的十八大以来，中国的脱贫攻坚取得了决定性胜利。截至2018年末，中国农村贫困人口为1660万人，相比2012年末的9899万人，贫困人口累计减少8239万人;贫困发生率从2012年的10.2%下降至1.7%，累计下降8.5%。中国扶贫工作的重心已由消除绝对贫困逐渐向防止脱贫人口返贫转变。2019年中央“一号文件”也强调，要巩固和扩大脱贫攻坚成果，减少和防止贫困人口脱贫后再返贫。传统的贫困标准并未将目前不贫困但未来贫困风险高的人口包括进来，导致脱贫后又返贫的现象发生，而贫困脆弱性是一个动态的概念，能反映农户未来陷入贫困可能性的大小，可将现在的贫困人口和未来处于贫困风险的人口识别出来，有利于政府制定前瞻性的反贫困政策，因此，贫困脆弱性问题越来越成为贫困领域关注的焦点。
为了解决秦巴山集中连片贫困区的贫困问题，陕西省政府从2011年开始对陕南生态脆弱区的240万人口进行搬迁。生态移民搬迁后，一部分移民借助安置点便利的交通和有利的地理条件，政府的各项扶持政策，生活水平得到了改善。而相当一部分移民由于搬迁使其贫困脆弱性问题更加突出了，主要原因是：首先，由于生产生活环境的改变，移民原有的收入来源和生计能力遭到损失。其次，移民搬迁后原有的社会群体、社会关系网络遭到了破坏，新的群体和网络还没有形成，当遭遇负向冲击时，难以应对，从而增加他们的贫困脆弱性。有研究表明，如果移民不能嵌入安置地，对安置地缺乏归属感，对新的身份没有认同感，那么其迁移活动是不可持续的[1]。因此，从社会融入的角度去探究生态移民的贫困脆弱性问题就尤为重要。 已有文献对贫困脆弱性的概念作了界定，Pritchett等[2]认为，贫困脆弱性是指在未来的几年中，一个家庭至少有一年会陷入贫困的风险。Chaudhuri等[3]认为，贫困脆弱性是一种事前风险，目前不贫困的家庭有可能在以后陷入贫困或目前贫困的家庭在以后依然贫困。通常认为，贫困脆弱性是农户未来陷入贫困的概率，是对农户未来福利水平变化的预测。贫困脆弱性是前瞻性预测，无法通过实际观察获得，而只能运用一定的方法进行估算。学术界主要从贫困脆弱性的测度与分解来研究贫困脆弱性[4，5]，也有学者从社会关系网络[6]、社会资本[7，8]、人力资本[9]和风险冲击[10，11]等方面对农户贫困脆弱性的影响做了研究。还有学者对工程移民、生态移民的贫困问题进行了关注，主要从可持续性生计能力[12，13]、移民生计空间[14]、生计资本[15]等方面对移民的贫困问题进行了研究。
有学者从政府政策角度对移民问题作了探讨，认为政府在移民过程中发挥了重要作用，政府通过宏观规划和微观作为，为移民解决资金、土地等问题。在移民搬迁后，为了实现“搬得动，稳得住”的政策初衷，政府需要完善建房补助方式，强化移民搬迁资金管理和完善“难点户”的帮扶措施[16]。黄志刚等[17]运用结构方程模型检验了生态移民政策对农户收入的影响，结果表明生态移民政策明显改善了农户的社会资本，进而增加了农户收入。学界对移民社会融入问题的研究多是从社会、经济、心理和文化等维度进行[18]，对于社会、经济、心理和文化之间的关系是否存在递进关系则没有形成共识。也有学者从社会差异[19]、社会网络[20]、人力资本[21]的角度，分析了移民的城市社会融入问题。
通过梳理文献可知，现有研究存在以下不足：一是现有对贫困脆弱性问题的研究多是从社会资本、生计资本、风险冲击等方面进行，而从社会融入视角考察生态移民贫困脆弱性的研究相对匮乏;二是缺乏社会融入在政府支持与生态移民贫困脆弱性关系中的作用探讨，未能深入揭示三者之间的内在关联;三是现有关于贫困脆弱性问题的研究大多聚焦于一般农户，而专门针对脆弱性较高的生态移民户的研究相对较少。鉴于此，本文试图从理论上阐释政府支持、社会融入对生态移民贫困脆弱性的作用机理，检验社会融入在政府支持影响生态移民贫困脆弱性中的中介效应，以期从社会融入的视角探寻贫困脆弱性的影响因素，补充和完善现有的贫困脆弱性理论研究，并为加强政府支持、促进生态移民的社会融入、降低生态移民的贫困脆弱性提供有益参考。
2 理论基础与研究假设
2.1 政府支持对生态移民贫困脆弱性影响的机理分析
政府支持是指政府有关部门和人员对生态移民提供资金资助、政策扶持、技术培训等方面的帮扶。政府或其他行政组织如果能给予移民有效的帮扶，给移民提供在安置地生存和发展所需的各种资源，会对移民的生产生活有突出作用。2011年以后搬迁的陕南生态移民，政府给予的建房补贴较多，极大地缓解了移民购买安置房的经济压力，尤其是集中安置体现了政府的各项政策支持，有效降低了农户的生计风险，从而使其没有深陷“介入型”生计困境，但仍需面对移民搬迁带来的外部冲击，而搬迁较早的农户由于原有的社会网络和生产体系受到破坏，极易陷入选择性贫困中[22]。政府通过组织移民进行定期、连续的职业技术培训，可以使移民掌握一定的劳动技能，增强其就业竞争力，从而提高其收入水平，并且有研究表明，对流动人口进行技术培训，政府培训作用大于企业培训和个人培训[23]。基于此，本文将政府支持分为政府帮扶、住房补贴、政府培训三个维度，提出如下假设：
H1 政府支持及各维度负向影响生态移民贫困脆弱性。
2.2 政府支持对生态移民社会融入影响的机理分析
移民如果能在安置地获得必要的政府支持，那么移民就能很好地融入当地的社会环境，在心理和行为上适应当地的生产生活，这对提升移民的社会适应有重要意义。国际移民的实证研究也表明，获得新的社会能力有助于移民的社会融入[24]，职业培训是移民获得新的社会能力的有效途径，因为职业培训不仅可以让流动人口学会生产和生活的技能、提升他们在劳动力市场参与协商的能力，而且职业培训具有很多与融入相关的正向外部效应。由于政府培训涉及政府、本地居民及流动人口多个群体，客观上为流动人口创造了一个与其他主体交流、学习的平台，有助于流动人口的社会接纳和心理认同，从而促进流动人口的社会融入[25]。如果仅依靠市场机制，外来人口不能有效地参与流入地的经济生活，也很难实现外来人口向本地居民的转化，通过政府给予移民的住房补贴、政策扶持，有利于促进移民的经济融入。基于此，本文提出如下假设：
H2 政府支持正向影响生态移民社会融入。
2.3 社会融入对生态移民贫困脆弱性影响的机理分析
社会融入是指特殊情境下的某一特定社会群体对新的生产、生活、行为、规范、习俗和文化等适应的过程。移民搬迁后，面对生活环境的巨大变化和心理、文化差异的冲击，其经济收入和生计可持续发展能力受到极大影响。搬迁后，移民原有的经济活动和收入来源被迫中断，基本生活保障难以为继，尤其是他们在人力资本、社会资本方面的损失，社会结构制约和社会排斥等问题，使他们很容易陷入贫困境地。研究也表明，移民搬迁对移民的生产生活方式、社会交往与社会心理、社会关系网络产生重大改变，而这些都會不同程度地影响贫困[26]。移民迁入新的安置地后，社会融入能力决定了其能否适应安置地的生产生活环境。搬迁后，传统的生活共同体瓦解了，这就迫切需要培育新的生活共同体，建立新的社会网络，积极融入安置地。基于此，本文将生态移民社会融入分为社会接纳、经济融入、心理认同和文化融入四个维度，提出如下假设：
H3 社会融入及各维度负向影响生态移民贫困脆弱性。
2.4 社会融入在政府支持与贫困脆弱性关系中的中介效应分析
基于上述分析，政府支持正向影响社会融入，政府支持和社会融入均负向影响生态移民的贫困脆弱性。从逻辑关系上看，政府支持可通过促进社会融入，进而降低生态移民的贫困脆弱性。基于此，本文提出如下假设： H4 社会融入及各维度在政府支持影响贫困脆弱性关系中存在中介效应。
本文以社会融入为中介变量，构建了“政府支持—社会融入—生态移民贫困脆弱性”的中介效应模型，如图1所示。
3 数据来源与变量说明
3.1 数据来源及样本基本情况
本文数据来源于课题组2018年11月和12月在陕西省商洛市丹凤县、镇安县和安康市旬阳县对生态移民户的实地调研。此次调查采用典型调查与简单随机抽样相结合的方法，首先采用典型调查的方式，选取商洛市的镇安县、丹凤县和安康市的旬阳县这三个移民安置较多的县;其次，采用分层抽样与随机抽样相结合的方法，每市随机抽取1～2两个县，每县抽取2～3个镇，每镇再抽取2～3个村或移民安置区，每村或移民安置区选取20～25户移民户，进行入户调查，共获得调查问卷598份，其中有效问卷531份。此次调查问卷内容主要涉及户主特征、家庭特征、移民户收入、社会融入情况、政府支持情况等信息。
3.2 变量选取及描述性统计
3.2.1 因变量
本文采用由Chaudhuri等[3]提出的预期贫困脆弱性方法，结合三阶段二乘法来测度移民户贫困脆弱性。本文的研究对象是陕南生态移民区，因此以陕西省2018年的贫困线3070元（年人均收入）作为贫困线标准，以50%作为脆弱线标准来判定移民户是否脆弱，即移民户未来一年陷入贫困的概率若大于50%，则判定为脆弱性移民户，根据测算结果，陕南生态移民户的贫困脆弱性发生率为22.69%。
3.2.2 核心自变量
本文选取政府支持作为核心自变量，政府支持的三个维度分别为政府帮扶、住房补贴、政府培训。课题组在实地调研过程中，通过询问移民户“政府为您家提供过实物、就业、或子女入学等方面的帮扶吗？”、“政府给您家的住房补贴款有多少？”、“政府是否提供过免费技术培训？”3个题项来测量政府支持，政府支持指数由熵值法计算得出。
3.2.3 中介变量
本文中介变量为社会融入。社会融入的相关研究多是从社会、经济、心理和文化四个方面进行，本文也围绕这四个方面设计社会融入测量题项。课题组通过询问本地居民与移民做邻居、做朋友、一起工作、聊天、通婚的意愿、让移民参与社区管理的意愿，移民人均收入对数、移民自我判定的社会地位、对当地生活方式的接纳程度、对生活满意度，移民是否把安置地看做第二故乡、对自己身份的认定、在安置地定居的意愿、是否被本地人歧视，能否听懂当地方言、对当地风俗习惯的适应程度等问题，获取社会融入变量及其数据。
为避免变量间的多重共线性，本文采用SPSS 21.0 软件对社会融入变量进行探索性因子分析，并计算社会融入指数。首先，对社会融入量表进行信度和效度分析，结果显示，测量题项的克朗巴哈系数为0.863，表明变量的测量具有较好的信度。社会融入变量的KMO值为0.890，Bartlett球形检验统计量在1%的统计水平上显著，表明社会融入变量适合做因子分析。因子分析的结果显示，社会融入變量测量题项的因子载荷值均大于0.5，说明变量的测量具有较好的收敛效度。其次，选取最大方差法进行因子旋转，以主成分分析法提取特征根大于1的4个公因子，其累积方差贡献率为67.171%，四个公因子分别命名为社会接纳、经济融入、心理认同、文化融入。最后，分别以各公因子的方差贡献率为权重，对社会融入四个维度的因子得分加权求和，计算每个样本的社会融入指数。
3.2.4 其他控制变量
为避免其他可能影响生态移民户贫困脆弱性的因素对检验结果造成干扰，本文选取户主性别、户主婚否、户主年龄、户主受教育程度、户主健康、家庭规模作为控制变量。
4 研究方法选择与模型设计
4.1 政府支持指数的测度方法
为了更直观地体现政府支持力度，在对政府帮扶、住房补贴和政府培训分析的基础上，本文运用熵值法来确定政府支持各个维度所占权重，并以此来测度政府支持指数。熵值法是根据各项指标的实际观测值所提供信息的大小来确定指标权重，即是利用信息论里信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据，是一种客观赋权法，从而避免了主观赋权法带来的主观随意性。由于各项指标的计量单位并不一致，因此在利用各维度指标计算政府支持指数前，需要对数据进行标准化处理，其公式为
4.2 层次回归模型
本文参考温忠麟等[27]提出的中介效应检验方法，在考虑自变量X对因变量Y的影响时，若X通过影响变量M来影响Y，则称变量M在X影响Y的关系中发挥中介效应。本文采用层次回归方法，检验社会融入在政府支持影响生态移民贫困脆弱性中的中介效应，其具体模型如下
5 实证检验与结果分析
5.1 政府支持对生态移民社会融入的影响检验
政府支持对生态移民社会融入影响的回归结果如表1所示。在模型1中，政府支持对社会融入指数的影响通过了1%的显著性检验，且系数为正，说明政府支持正向影响社会融入指数，即政府支持越多，移民的社会融入水平越高。政府支持每增加1个单位，生态移民的社会融入水平会提高62.47%。在模型2～5中，政府支持对社会融入四个维度——社会接纳、经济融入、心理认同和文化融入的影响分别通过了1%、1%、5%和1%的显著性检验，且系数为正，说明政府支持对社会融入的四个维度均有正向影响。综上，假设H2得到验证。
5.2 政府支持及社会融入对生态移民贫困脆弱性的影响检验
5.2.1 政府支持对生态移民贫困脆弱性的影响检验
政府支持对生态移民贫困脆弱性影响的回归结果如表2所示。在模型6中，政府支持指数对贫困脆弱性的影响通过了1%的显著性检验，且系数为负，说明政府支持对贫困脆弱性有负向影响，即政府支持越多，生态移民的贫困脆弱性越低。政府支持每增加1个单位，生态移民的贫困脆弱性就会降低9.45%。 在模型7中，政府帮扶通过了1%的显著性检验，且系数为正，说明政府帮扶对贫困脆弱性有正向影响，即政府帮扶越多，生态移民的贫困脆弱性越高，这也从一个侧面说明“授人以鱼不如授人以渔”，即扶贫工作不能仅是给与贫困户物质等方面一时的帮助，而应该从根本上建立一个扶贫长效机制，确保脱贫后不再返贫;住房补贴通过了1%的显著性检验，且系数为负，表明住房补贴对贫困脆弱性有负向影响;政府培训通过了1%的显著性检验，且系数均为负，说明政府培训对贫困脆弱性有负向影响，即政府培训越多，生态移民的贫困脆弱性就越低。至此，假设H1得到部分验证。
5.2.2 社会融入对贫困脆弱性的影响检验
社会融入对生态移民贫困脆弱性影响的回归结果如表2所示。在模型8中，社会融入指数对贫困脆弱性的影响通过了1%的显著性检验，且系数为负，说明社会融入指数越高，生态移民的贫困脆弱性就越低，社会融入指数每增加1个单位，贫困脆弱性就会降低6.68%。在模型9～12中，社会融入的四个维度——社会接纳、心理认同、经济融入、文化融入分别通过了5%、1%、1%、1%的显著性检验，且系数均为负，说明社会融入各维度对贫困脆弱性均有显著负向影响。综上，假设H3得到验证。
5.2.3 其他控制变量对贫困脆弱性的影响检验
在模型6～12中，户主性别对贫困脆弱性的影响均在1%的统计水平上正向显著，说明男性户主的贫困脆弱性低于女性户主。户主健康和家庭规模对贫困脆弱性的影响均在1%的统计水平上负向显著，说明户主越健康其贫困脆弱性越低，家庭规模越大，其贫困脆弱性越低。户主年龄对贫困脆弱性的影响在模型6～12中分别通过了5%、5%、1%、5%、5%、1%、10%的显著性检验，且系数为正，说明户主年龄越大，其脆弱性越高，这可能是因为本次调研户主的年龄偏大，其均值为48岁。户主教育对贫困脆弱性的影响在模型6～12中分别通过了1%、5%、10%、1%、1%、5%、1%的显著性检验，且系数均为负，说明户主教育程度越高，其贫困脆弱性越低，因此，提高教育程度有助于降低其脆弱性。户主婚否对贫困脆弱性没有显著影响。
5.3 社会融入在政府支持影响贫困脆弱性中的中介效应检验
5.3.1 社会融入指数在政府支持影响贫困脆弱性中的中介效应检验
由模型6可知，政府支持对贫困脆弱性的影响显著，由模型1可知，政府支持对社会融入指数的影响显著，又由模型8可知，在引入中介变量社会融入指数后，社会融入指数对贫困脆弱性的影响显著，此时，政府支持对贫困脆弱性的影响依然显著，但其系数（-0.0528）的绝对值与模型6（-0.0945）相比有所降低。因此，社会融入指数在政府支持影响贫困脆弱性关系中发挥部分中介效应，中介效应占总效应的比重为4.44%。
5.3.2 社会接纳在政府支持影响贫困脆弱性中的中介效应检验
由模型2可知，政府支持对社会接纳的影响显著，又由模型9可知，在引入中介变量社会接纳后，社会接纳对贫困脆弱性的影响显著;此时，政府支持对贫困脆弱性的影响仍然显著，但其系数（-0.0837）的绝对值与模型6（-0.0945）相比，有所降低。因此，社会接纳在政府支持影响贫困脆弱性关系中发挥部分中介效应，中介效应占总效应的比重为11.32%。
5.3.3 经济融入在政府支持影响贫困脆弱性中的中介效应检验
由模型3可知，政府支持对经济融入的影响通过了显著性检验。由模型10可知，在引入中介变量经济融入后，经济融入对贫困脆弱性的影响显著;同时，政府支持对贫困脆弱性的影响依然显著，但其系数（-0.0753）的绝对值与模型6（-0.0945）相比，有所降低。因此，经济融入在政府支持对贫困脆弱性的影响中存在部分中介效应，中介效应占总效应的比重为20.32%。
5.3.4 心理认同在政府支持影响贫困脆弱性的中介效应检验
由模型4可知，政府支持对心理认同的影响显著。又由模型11可知，引入中介變量心理认同后，心理认同对贫困脆弱性的影响显著，同时，政府支持对贫困脆弱性的影响依然显著，但其系数（-0.0879）的绝对值与模型6（-0.0945）相比，有所降低。因此，心理认同在政府支持影响贫困脆弱性的关系中发挥部分中介效应，中介效应占总效应的比重为6.98%。
5.3.5 文化融入在政府支持影响贫困脆弱性中的中介效应检验
由模型5可知，政府支持对文化融入的影响通过了显著性检验。又由模型12可知，在引入中介变量文化融入后，文化融入对贫困脆弱性的影响显著;同时，政府支持对贫困脆弱性的影响仍然显著，但其系数（-0.0845）的绝对值与模型6（-0.0945）相比，有所降低。因此，文化融入在政府支持对贫困脆弱性的影响中存在部分中介效应，中介效应占总效应的比重为10.58%。综上，假设H4得到验证。
6 结论与政策建议
本文运用层次回归模型，对政府支持、社会融入与生态移民贫困脆弱性之间的关系进行了检验，主要研究结论如下：
第一，政府支持对生态移民贫困脆弱性有显著负向影响，即加大政府支持力度，可有效降低生态移民贫困脆弱性，政府支持每增加1个单位，生态移民贫困脆弱性就会降低9.45%。第二，政府支持对生态移民的社会融入有显著正向影响，即政府支持力度越大，生态移民的社会融入水平越高，政府支持每增加1个单位，生态移民的社会融入水平就会提高62.47%。第三，社会融入对生态移民贫困脆弱性有显著负向影响，社会融入指数提高1个单位，贫困脆弱性就会降低6.68%，而且社会融入在政府支持影响生态移民贫困脆弱性的关系中存在中介效应，中介效应占总效应的比重为4.44%。第四，其他控制变量中，户主健康、家庭规模和户主教育对贫困脆弱性有显著负向影响，即户主健康状况越好，家庭规模越大，户主教育程度越高，生态移民的贫困脆弱性就越低。 基于以上研究结论，本文提出如下政策建议：
第一，加大政府支持力度，侧重对生态移民进行技术培训。通过政府培训，不仅可以使移民拥有一技之长，增加移民的就业机会，提高就业竞争能力，从而能够增加其收入，降低其贫困脆弱性;而且通过政府培训，可为移民提供一个与政府培训人员、当地居民进行交流、学习的平台，从而有助于移民的社会融入，因此，政府应在移民的技术培训方面给与政策倾斜，加大资金支持力度，健全技术培训体系。第二，促进生态移民的社会融入，充分发挥社会融入对贫困脆弱性的直接影响和社会融入在政府支持影响贫困脆弱性中的中介作用。社区政府应积极组织和筹办社区文化活动，鼓励和引导移民参与社区活动，增进移民与当地居民间的联系和感情，培育移民的社区归属感;同时社区政府也要积极宣传生态移民政策，引导本地居民从理性和情感上接纳移民，提高对移民的社会认可程度，从而促进移民的社会融入，降低移民的贫困脆弱性。第三，提高生态移民区的医疗和社会保障水平，改善生态移民的健康状况，避免移民因病返贫。第四，切实提高生态移民区基础教育水平，提升移民子女的文化素质，对于降低移民贫困脆弱性具有深远影响。
参 考 文 献：
[1]Davids T， Houte M V. Remigration， development and mixed embeddeness： an agenda for qualitative research[J]. International Journal on Multicultural Societies， 2008， 10（2）： 169-192.
[2]Pritchett L， Suryahadi A， Sumarto S. Quantifying vulnerability to poverty： a proposed measure， with application to Indonesia[R]. World Bank Policy Research Working Paper， 2000. 2437.
[3]Chaudhuri S， Jalan J， Suryahadi A. Assessing household vulnerability to poverty from cross-sectional data： a methodology and estimates for indonesia[R]. Columbia University Department of Economics Discussion Paper， No.0102-52， 2002.
[4]万广华，章元.我们能够在多大程度上准确预测贫困脆弱性[J].数量经济技术经济研究，2009，26（6）：138-148.
[5]邹薇，郑浩.我国家户贫困脆弱性的测度与分解——一个新的分析思路[J].社会科学研究，2014，（5）：54-65.
[6]徐伟，章元，万广华.社会网络与贫困脆弱性——基于中国农村数据的实证分析[J].学海，2011，（4）：122-128.
[7]徐戈，陆迁，姜雅莉.社会资本、收入多样化与农户贫困脆弱性[J].中国人口·资源与环境，2019，29（2）：123-133.
[8]郭晓莉，李录堂，贾蕊.社会资本对生态移民贫困脆弱性的影响[J].经济问题，2019，（4）：69-76.
[9]梁凡，朱玉春.农户贫困脆弱性与人力资本特征[J].华南农业大学学报（社会科学版），2018，17（2）：95-106.
[10]方迎风.冲击、“能力”投资与贫困脆弱性[J].中国地质大学学报（社会科学版），2014，14（2）：103-111.
[11]何思妤，黄婉婷.库区移民贫困脆弱性与精准脱贫方略重构——基于长江上游386户库区农村移民的分析[J].农村经济，2018，（12）：49-55.
[12]靳薇.青海三江源生态移民现状调查报告[J].科学社会主义，2014，（1）：112-115.
[13]赵旭，田野，段跃芳.二重社会变迁视角下的库区移民介入型贫困问题研究[J].农业经济问题，2018，（3）：109-115.
[14]付少平，赵晓峰.精准扶贫视角下的移民生计空间再塑造研究[J].南京农业大学学报（社会科学版），2015，15（6）：8-16.
[15]宁静，殷浩栋，王三贵.易地扶贫搬遷减少了贫困脆弱性吗？——基于8省16县易地扶贫搬迁准实验PSM-DID分析[J].中国人口·资源与环境，2018，（11）：20-28.
[16]何得桂.城镇化背景下山区避灾移民过程中政府作用分析[J].前沿，2015，（6）：17-21.
[17]黄志刚，陈晓楠，李健瑜.生态移民政策对农户收入影响机理研究——基于形成型指标的结构方程模型分析[J].资源科学，2018，40（2）：439-451.
[18]胡宏伟，李冰水，曹杨，等.差异与排斥：新生代农民工社会融入的联动分析[J].上海行政学院学报，2011，12（4）：79-93.
[19]王毅杰，赵晓敏.影响流动人口社会融入的微观因素及其变化——基于2010年和2017年的比较[J].华东师范大学学报（哲学社会科学版），2020，52（1）：117-126，199.
[20]李培林，田丰.中国农民工社会融入的代际比较[J].社会，2012，32（5）：1-24.
[21]杨菊华，张娇娇.人力资本与流动人口的社会融入[J].人口研究，2016，40（4）：3-20.
[22]刘伟，黎洁，李聪，等.移民搬迁农户的贫困类型及影响因素分析——基于陕南安康的抽样调查[J].中南财经政法大学学报，2015，（6）：42-46.
[23]蔡昉.人口转变、人口红利与经济增长可持续性——兼论充分就业如何促进经济增长[J].人口研究，2004，（2）：2-9.
[24]梁波，王海英.国外移民社会融入研究综述[J].甘肃行政学院学报，2010，（2）：18-27.
[25]杨菊华.从隔离、选择融入到融合：流动人口社会融入问题的理论思考[J].人口研究，2009，33（1）：17-29.
[26]盛济川，施国庆.水库移民贫困原因的经济分析[J].农业经济问题，2008，（12）：43-46.
[27]温忠麟，侯杰泰，张雷.调节效应与中介效应的比较和应用[J].心理学报，2005，（2）：268-274.