收入多元化与森林资源依赖翻译汇总

RoleofincomediversificationinreducingforestReliance——收入多元化对减少森林依赖有什么作用？（以下每段结束后的括号里的内容，粗体字表示段落大意，不加粗的字表示的建议的处理方式；自行决定，自行取用！）摘要（余金龙）从全球大量的农村家庭来看，森林用途多样性和收入多样性，已被视为替代生计的一个战略：拥有更多收入途径的农户，如果选择耕植会面临较高的机会成本，因此往往较少依赖林业资源。在最新的一次农村住户调查的数据，来源于中国福建，陕西，湖南，江西几个省份。研究应用赫克曼回归模型和分位数回归模型，来确定收入多样性对森林依赖的影响。三个主要的研究结论如下：（1）福建、陕西，湖南，江西的平均收入指数值，是1.81，1.46，1.63，2.00，这表明这些区域内的供农户谋生的手段是有限的。（2）当收入多样性指标值上涨10％，森林收入占总收入的比重将降低4-8％;这表明当收入多样性可显着降低一个家庭对的森林资源的依赖，尤其是最贫困的家庭。（3）对于收入前20％的高收入家庭，收入多样性对森林依赖的影响不明显，但对于后20%的低收入家庭，降低森林依赖的主要因素是收入多样性。此研究的结论有助于设计出更好的可替代政策，也可以缓解与森林资源保护的压力。文献综述（谢宏畅）作为整个生态系统的关键组成部分，森林和当地居民的生活状况受到了全世界的广泛关注。对于那些居住在森林资源附件的乡村家庭，他们的生活情况都直接或间接地依赖于当地森林资源。人们对森林资源的过度开发和依赖，都对森林资源的保护和可持续性发展带来了严重的负面影响。因此，不管是为了理解农村生计和森林退化背后的原因，或是为了设计出相应的改善和保护策略，了解农村家庭在收入方面对森林资源的依赖程度都是非常重要的。（Idea:研究意义-为什么要研究收入对资源的依赖程度?；案例或者数据、视频引入，展示农民对森林资源的依赖和破坏；最后推导出研究意义）在这项研究的研究领域中，中国是一个独特而有价值的案例。在2002年，中国政府基于家庭承包经营，在全国范围内发起了林权改革（集体林权制度）。在2012年底，全国范围内1.15亿公顷的集体森林（占全国集体森林的99.05%）被农民成功签约。因此，为实现对国家森林的保护，实施好农村家庭小规模林业的措施是至关重要的。特别是在中国的偏远山区，近7000万中国人生活在贫困线以下，在那些地区，森林资源被视作一种经济缓冲和安全网。由于人们对森林资源的过度开采和消耗，人们对于森林资源的过度依赖已经对资源本身造成了连续不断的压力。为了减轻当地森林开采者对于森林资源的依赖程度，中国政府实施了特殊的森林政策，例如公益林项目以及收获配额制度。然而，无论是对于减少农村家庭对森林资源的依赖程度，或是在农村生计和资源保护两者间寻求平衡点，相应的激励措施都是必不可少的。（Idea:研究背景-承包经营和林权改革后，农户对资源的过度开采，使国家实施了系列森林政策。然而缺乏激励；国家具体采取了哪些政策，内容是什么？效果如何？）为了减轻森林资源过度开发带来的压力，并且保持可持续发展收入，对森林资源附近的居民采取收入多元化的措施是行之有效的。驱使农民将其收入来源多元化背后的原因包括资金安全、保险、消费支持、收入最大化和资本积累。那些收入来源更具多样性的农民较其他农民来说更具有比较优势。对于那些生活居住在森林资源外围的农民来说，两个基本因素导致了劳动分配的多样性。首先，森林的边际生产率较其他非农业部门来说更低；因此，劳动力会从低边际生产率的部门向高边际生产率的部门进行分配。其次，家庭成员趋向于多样化生计策略，以此来减轻森林收入自带波动性的风险。基于非农业活动的生计多样性能够在一定程度上减轻单生记活动所伴随的风险和脆弱性，从而可以同时确保收入的增加和生活水平的提高。（Idea：逻辑推导-收入多元化的驱动力，原理；模拟一个情境，分析一波一个农户为什么会倾向于选择其他收入途径，而不是耕植森林）在农村家庭中，森林资源的使用和收入来源的多样化被视作替代性的生计手段。相较于其他收入来源多样化的选择，森林资源采伐显得困难而费时；除此以外，由于森林产出的低回报性，它通常被视作一种低劣的生产环境选择。例如，更具生产性的生产活动会为农村家庭带来更多收入，劳动力也就会趋于分配向此类生产活动，因此只有更少的劳动力会分配向林业活动。一个有利可图的收入来源会增加农民与森林采伐方面相关的机会成本，因此，一个拥有较为多样化收入来源的农民在从事森林采伐工作时，需要面对更高的机会成本。在巴西亚马逊地区的研究当中，Caviglia-Harris和Sills发现多样性与殖民者造成的森林荒地是成负相关的，Illukpitiya和Yanagida认为，虽然森林地区的收入主要依靠农业和林业，但当农民将自己的收入来源多样化之后，就会减少农民对于森林资源的依赖性。（Idea:逻辑推导-反面论证收入多元化有效的原因：森林采伐的两个不利因素；得出了最后一句话的假设；延续之前的情境，继续分析）尽管先前的研究在多样化收入对森林依赖程度的影响方面还有一定的研究局限性，他们对这篇调查报告提供了很好的基础，因此，进一步的研究就显得很有必要。首先，在中国只有极少数的学者关注到了森林资源依赖性与收入多样性的问题。作为世界上最大的发展中国家，中国具有独特的政策和一个独特的林业系统，关于森林依赖性与收入多样性的关系，我们也许可以从中发现一些极少被发现的有趣结果。其次，以前的研究大都在某一特定的区域使用了一个相对比较小的样本(129-525户)；另一方面，这项研究使用了1838年包括四个省份102户农村家庭这一独特而巨大的数据集，以此来分析在中国森林依赖性与收入多样性的关系。第三点，以往的研究没有区分低收入和高收入群体，富裕家庭可能有更多的林业产出，因此，对于高收入人群来说，收入多样性对森林依赖性的影响与其他群体会有所区别。（Idea:研究评述-以往研究的局限性；十秒左右就可以说完）本项研究的目的是，探究中国林业地区中收入多样性作为一种生计策略对于减轻森林依赖度的作用。特别地，我们在这里提三个问题。1）家庭对森林资源依赖到了那种程度？2）什么因素决定了对森林资源的依赖程度？3）收入多样性对森林依赖度的影响程度是否由家庭收入情况所决定？为了回答这一系列问题，我们对1838年的农村家庭进行了调查，并建立了实证模型。Tobit回归模型被用于分析收入多样性对森林依赖性的影响。此外，分位数回归分析被运用于探讨底部20%的低收入人群和顶部20%的高收入人群之间的碰撞。（Idea:研究目的-本研究想要解决的问题；十秒左右就可以说完）数据及方法（徐嘉敏、胡学良）研究区域这四个研究区域位于中国的中部，南部和东南部（图1）。这四个省的所有研究区域都在自然保护区附近；对政府来说，减少当地居民的森林使用，和实施森林资源保护十分重要。在地理位置、森林资源质量、地方发展水平方面，这四个研究地域有很多的不同。因此，农民对森林资源的依赖程度和生计多样化也因地域而有所不同（表1）。福建省和湖南省的人均年净收入情况比其他两个省要好；在公益林占比方面，陕西省最高（75.47%），而福建省最低（30.90%）；大多数公益林都被优先保护起来，并且，在中国林业法里规定禁止采伐公益林；尽管陕西省已经是公益林比例最高的省份，我们仍然在选择了生态方面十分关键的陕西秦岭山区作为研究区域，因为它是大熊猫和其他珍贵野生动物的栖息地。凭这一点，中国政府也要着重考虑当地农户对森林资源的依赖。（Idea:由于这四个地方的森林资源保护十分重要，国家并不希望农户太依赖森林；所以本文选择了这四个地方作为调研地；简要带过）图一研究区域的位置（图例：国境、样本省、样本县）表一：研究区域基本信息福建省陕西省湖南省江西省区域地理位置北纬（25°9’-27°07’）东经（116°22’-18°39’）北纬（33°3’-34°18’）东经（107°31’-108°33’）北纬（27°4’-29°38’）东经（109°10’-10°16’）北纬（26°7’-27°12’）东经（114°17’-14°97’）样本县将乐，永安，明溪，宁化，清流，三原，梅列、沙、将乐，泰宁县周至、太白、梅，佛坪，杨，宁陕凤凰，古丈，华环，龙山，芦溪，永顺，桑植，永定四川，井冈山气候条件a亚热带季风气候平均温度：19.4◦C平均降雨量：1200毫米。亚热带季风气候平均温度：13.5◦C，平均降雨量：600毫米。亚热带季风气候平均温度：16.9◦C，平均降雨量：1286毫米亚热带季风气候平均温度：14.2◦C，平均降雨量：1856毫米森林覆盖率b76.8%56.53%64.2%66%人均年收入c14719元e10961元e12047元e11735元e林地面积b92682平方千米122847平方千米125278平方千米106966平方千米公益林面积b28641平方千米92713平方千米58649平方千米34017平方千米主要生计活动d农业，林业，非农工作，商业农业，水果业，非农业农业，畜牧业，非农业林业，非农业a.资料来源：中国气象统计年鉴（2013）。b.数据来源：中国林业统计年鉴（2013）。c.数据来源：中国农村统计年鉴（2014）。d.数据来源：调查数据计算。e.数字是元的，1美元=cny6.07（2013年12月20日更新）数据来源我们的研究小组的数据收集活动从2011年七月持续到2013年七月。研究小组的成员是社会科学硕士，还有一些有丰富调研经验和极大研究兴趣的博士研究生。小组还做了相关研究和数据收集方法方面的培训。在前面提到的四个中国省份中，采用多阶段和群体抽样方法抽取样本，进行快速农村评估和家庭调查。首先，基于进行研究需要的特定自然环境，从目标省份里选择了25个县。选定的县必须同时包含贫困和富裕家庭才能被列入研究，贫穷与富裕是相对于国民收入平均水平而言的。在调研期间这1838户家庭中，总收入与全国农村家庭平均收入之比为0.82~1.05。根据经济发展水平和附近的森林，从选择的县里随机抽取4到5个村庄，从研究区域的102个村庄里共随机抽取了1905户家庭。具体来说，我们从一个县的村庄名单中选定村庄，从一个村庄的家庭名单中抽取家庭。一份问卷调查包含人口特征和收入数据。村庄里被调查的农民在一名研究人员的帮助下，现场完成问卷调查。村庄里的大多数家庭最初被选中，但是有一些中途停止了，理由是耗时和调查有点“侵入”性质（比如敏感问题被触及）。在这里，“家庭”这个词是指“生活在同一屋檐下，为了他们的生计积累资源（收入和劳动）的人”。考虑到有关收入的问题往往是私人和敏感的，许多受访者不愿意真实回答有关收入的问题；因此，研究小组设计了一份详细的问卷调查，询问农民关于特定的生产行为和相关的投入和产出，以及其他的收入来源。有了这些数据，在村干部和当地工作人员的帮助下，研究小组最终计算出了农民收入。调研之后，调查人员三次通过交叉验证调查问卷的结果，保证数据质量。一共有1838份问卷（96.05%的回应率）已正确执行，其余的调查被排除在分析之外。户主是我们调查的主要对象，如果户主不在家，我们向户主的配偶或其他成年人（大于18岁）获取数据。变量的描述性统计数据如表2。（Idea:调研人员资历、调研方法及对调研地的要求（贫富分化）；这部分并不重要，简要带过吧）表2：选定变量的描述性统计数据福建省陕西省湖南省江西省平均数标准差平均数标准差平均数标准差平均数标准差林业收入比例0.190.320.150.290.100.270.210.28收入多样化指数1.810.551.460.471.630.532.000.38户主年龄（岁）51.0410.6151.3612.2752.6612.1353.3411.44户主受教育水平（年）7.673.526.903.557.293.368.373.20户主身体状况（生病-1，其他-0）0.160.360.070.260.130.330.030.16成年人约当单位a5.041.814.141.354.631.614.381.59每户林地面积（100亩）b1.7910.421.145.842.388.460.460.53公益林比例0.100.360.340.200.230.570.250.53林地坡度陡峭（是-1，否-0）0.140.430.230.270.170.350.190.48交通不便（是-1，否-0）0.250.440.680.470.520.920.300.46a.我们通过许多世界银行通用的公式分析：15岁以下的儿童和65岁以上的成年人赋值0.5，其他成员（15-65岁）赋值1（阿特金森等人，1995）b.1公顷=15亩变量的定义“收入”被定义为劳动和资本的增值。“家庭总收入”则是指现金收入和生活收入的加和，并以每个成年人的年收入来计量。基于对收入多样性分析，依据各自应用的调查指标，家庭收入被划分为六个大类，它们分别是作物、畜牧、林业、工资、商业和其他。我们花费超过两年时间用于搜集该课题的数据，为了保证数据的严谨性和精确性，最后我们根据中国农村居民消费价格指数将2011年到2012年的家庭收入换算成2013年的消费价格水平。“森林收入”包括木（竹）材收入和非木质林产品收入，以及为保护生态系统所支付的费用（如给予拥有生态公益林家庭的补偿和对退耕还林的补偿）。对于林产品的估值相对困难且富有挑战性，但本研究利用市场化的方法成功的做到了这一点。森林的毛价值（出厂价）是用来评估类似水果蔬菜等产品的，薪柴则是通过替代品的价格进行评估（即薪柴的市场售价）。对于其他收入来源的定义如下：“作物收入”包括种植粮食、蔬菜和草药的收入；“畜牧收入”来自家禽家畜的出售（如猪牛羊鸡鸭），养鱼和养蜂也包括在其中；“工资收入”则指从城市或乡村取得的劳务报酬（如农民工和泥瓦匠）；“商业收入”则包括经营商店、饭馆、旅社和其他自有业务的收入；“其他收入”包括汇款、养老金和除此之外的其他收入。“森林依赖度”是一个多维概念，根据目前的研究水平，它被定义为森林相对收入，即平均每个家庭的森林收入占家庭总收入的比重。“收入多样化指数”我们采用辛普森多样性指数：Dindex=1/[(I1/It)^2+(I2/It)^2+……+(In/It)^2]其中，I1到In表示农民的各种收入来源，包括作物、畜牧、林业、工资、商业和其他，It代表总收入，N代表收入来源和种类数。最小的指数价值是1，即一个家庭只有一个收入来源，最大的指数价值是6，即一个家庭拥有所有的收入来源，并且它们之间保持相对均衡。（Idea:各类收入的定义；收入多样性指数的计算方法；模拟一个情境把各类收入都涵盖进去，或者结合案例来说明收入途径；并介绍“收入多样化指数”计算方法）实证模型的阐述农户对于森林资源的提取被诸多因素所控制，它们包括森林资源本身，个人情况，经济性因素。基于家庭收入水平特点和森林依赖度，我们一共提出了九个假设。构建模型的目的是研究收入多样化对家庭森林依赖度的影响。Ln(Yi)=α+βDindex+γSi+δFi+ε在这个式子里，Yi代表森林依赖，Dindex代表收入多样化指数，Si代表社会经济变量，包括年龄，教育水平，户主身体状况和每户成年人数量。Fi代表林业相关变量，包括林地面积，生态公益林比重，林地坡度和交通不便程度。ε是误差项。本研究中所有因变量，即所有涉及森林依赖度的变量都可以取0作为观测值，这就是所谓的截尾（研究对象的信息有缺失）。因此用最小二乘法可能会导致偏置误差。解决这个固有难题的方法在1958年被托宾首次提出，这就是所谓的删失回归模型也就是后来的托比模型。解决这个问题另一种方法就只是在筛选样本的过程中处理删失数据，使用两阶段估计选择方程来校正样本选择误差，不然使用估计回归模型。林德斯和德格鲁特通过使用蒙特卡洛方法，证明了当因变量有一大笔零观测数据时，赫克曼选择模型更适合处理问题。这些情况经常出现在研究中（如16%——28%的家庭在研究地区没有森林收入）此外，由于森林收入呈现两边回归模型，（即森林依赖和指数），这可能导致一个内生性问题的发生，因此我们在四种模型之中选择了赫克曼模型，其中，第一阶段估计森林参与，第二阶段估计森另依赖程度。为了分析最后20%地低收入家庭以及前20%高收入家庭中，收入多样化的影响，我们采用了四个模型之中的分位数回归模型。分位数回归的优点是它可以以一个跟微妙的视野来观察随机变量之间的关系，从而提供更加详实的实证分析。研究人员可以估算条件分布上的任意一点，并且保证尽可能多的点在他们希望估计的条件分布上。不同的系数出现在不同的分位数估计，表明普通最小二乘法模型（OLS）在解释兴趣变量之间的潜在关系这一点上是不足的。在现实中，政策制定者更关心的是贫困家庭与中等收入家庭之间的差距，因此本研究采用分位数回归模型来估计y的不同百分位数下的系数。（Idea:最终计算的公示；选择分位数回归模型的原因；只需要介绍一下公式的含义）数据结果分析（王霄）关于收入组成部分的研究结果分析表3是关于家庭人均年收入的概述。福建有最高的（15,317元），陕西最低（11,143元）。从所研究的四个地区：福建，山西，湖南和江西的数据来看，家庭总收入呈明显向左偏斜和集中在尾部分布，占比达72％。年度人均总收入的不到20,000元的农户占比在福建，陕西，湖南，江西分别是91％，88％和92％。在每年的总人均收入方面，由于中国的快速工业化和城市化，工资是农村家庭收入构成中最重要的部分，占全年总收入的42-58％（2012年数据）.谷物等农作物占收入总额6-13％。关于种植业的收入，福建的人均种植业收入是最高的（2046元），烟草种植园是最受欢的种植业形式，而且有着相当高的利润。畜牧业收入占到总收入的4-8％，收入主要来自鸡蛋和肉类。同时，福建也有着最高的林业资源收入，竹子是主要的木材收入;竹子相对于其他树种生长周期较短。在这四个地区，林业收入占全年总人均收入的13-19％，是村民的第二大收入来源。该指数在福建，陕西，湖南，江西分别为1.81，1.46，1.63，和2.00。该指数最低为1，最高为6。因此，在所研究的四个地区中，平均指数水平相对低，这表明在农村家庭有机会获得收入来源有限。森林依赖度的估计结果：Heckman模型一个周测试的结果表明，单独回归模型（P<0.05）最适合研究这四个地区的模型。这项研究使用了两阶段赫克曼模型估计方程。表4只显示出第二阶段的边际效应。在四个地区中，TheDindex值显示森林资源对于家庭收入有着显著的影响。同时，控制其他的影响变量，当Dindex增加了10％，森林依赖会下降4-8％-，这表明收入来源的多样性可以显着地减少家庭对于森林资源的依赖。（其实就是看这一句）当涉及到社会和经济变量的时候，年龄的积极系数显示出家庭会随着家庭成员年龄的增加来增加家庭的森林采伐活动。（也就是年龄越大砍伐的越多，干活少了呗）。教育程度的提高、户主的身体健康程度的上升都会减少家庭对于森林资源的以来程度。但是这些变量在这四个地区中的影响并不是很明显。就林业变量来说，林地面积的系数是积极的，这表明有林地面积和森林依赖之间的是正相关的，然而中国政府的森林保护政策使得这个影响变得更加小。而森林的坡度和交通不便显著地影响着森林资源的依赖程度（大于5%）。森林依赖分位数模型的估计结果（表5显示了“二八定律”）信息显示了这些因素对于最贫穷的家庭的因素（20%）和富有的家庭（80%）的影响。对于最贫穷的群体中，Dindex为0.2分位数负系数表现出消极影响，（穷人）的森林采伐和收入之间有着很大的关性。出人意料的是，Dindex0.8分位数（富人们）都在福建，陕西和湖南呈阳性，表示（富人们）森林收入比重和收入呈现出负相关性。在教育程度方面，该户主的教育程度对最富有的农民的影响更大。在林地面积和林地坡度方面，对富人的影响大于对穷人的影响。（Idea:霄霄是个animal已经自己总结好了；挺清楚的我就不废话了）结论与建议（吕晨熙）讨论，结论和政策含义这项研究产生了丰富有趣的结果，它有助于我们更好地理解收入多样化和对森林资源的依赖程度之间的关系，也为减少对森林资源依赖程度的政策制定提供了相当重要的见解（IllukpitiyaandYanagida，2008）。研究的结果指向了一种可能性：通过收入的多样化来减少家庭对于森林资源的依赖；收入多样化对福建，湖南，江西和陕西四省研究区域中20％最贫穷的人口对于森林资源的依赖程度的减少尤其显著。对于所有的家庭，当其他因素保持不变时，增加10％的收入多样化指数，森林收入占总收入的研究区域中所占的比例就会下降4％~8％。同时，对于研究区域中调查的20％最贫穷的家庭来说，当收入多样化指数增长了10％时，他们对于森林资源的依赖程度就会下降6％~10％。然而，对于最富有的农村家庭来说收入多样化的效果是不同的。这些家庭的构成主体往往是受过更高教育（平均受教育程度高于整体平均受教育程度一个年级以上）的较年轻（平均年龄小于整体平均年龄3年以上）者。因此，最富有的家庭组同时拥有较高的林业资源收入和多种收入来源。（Idea：收入多样化的确有利于减少对林业资源的依赖；前面部分已经提到，这里简单过渡一下就好）在过去的三十年中，中国经济的表现一直令人印象深刻，GDP年平均增长达到了10％（取自2012年世界银行发布的数据）。尽管有这样的伟大成就，但不可否认的，中国的目前发展格局已经对自然生态系统造成了非常大的压力；这也导致了90年代末中国严重的自然灾害，推动了中国当局提出关于自然资源管理和生态修复的新的环境策略。中国政府推出了六个林业重点项目和严格的森林保护政策，如公益林保护政策和林业资源收获配额的申请政策。这些国家项目和森林资源保护政策引发了自然资源利用的变化，这变化影响了土著居民获得收入和保持他们生计的方式。特别是集体林权制度改革后，集体99.05％林地面积已分发给农户，也因此，小规模的农户家庭可持续利用森林资源成为了国家生态安全的关键。（Idea：林业资源面临压力；国家政策干预；黑人的部分详述过，这里简单带过）表5：分位数回归模型对林业依赖的的估算结果福建陕西湖南江西分位数0.2分位数0.8分位数0.2分位数0.8分位数0.2分位数0.8分位数0.2分位数0.8多样化指数−.009**0.001−.010**0.003−.008**−0.001−.006**−0.001(0.046)(0.046)(0.061)(0.157)(0.034)(0.181)(0.090)(0.034)社会经济变量户主年龄（岁）−0.002−0.016−0.002−0.0030.001−0.003−0.034−0.018(0.002)(0.032)(0.002)(0.006)(0.001)(0.008)(0.040)(0.015)户主受教育度（年）−0.0070.025−0.0040.004−0.0060.030−0.036−0.078*(0.008)(0.098)(0.008)(0.020)(0.004)(0.033)(0.102)(0.041)身体状况（如生病=1）−0.0340.0430.0140.404−0.033−0.1330.064−0.123**(0.072)(0.087)(0.010)(0.227)(0.051)(0.311)(0.184)(0.613)成人当量单位0.0170.033−0.014−0.143**−0.015−0.016−0.017−0.016*(0.019)(0.019)(0.022)(0.060)(0.014)(0.075)(0.019)(0.095)林业变量林地面积（100亩）0.0020.0060.005*0.024**0.0020.004**0.0260.046**(0.001)(0.015)(0.003)(0.007)(0.000)(0.000)(0.081)(0.020)公益林比重−0.016−0.012−0.025**−0.022**−0.015*0.012**−0.021−0.023*(0.026)(0.073)(0.015)(0.021)(0.039)(0.284)(0.119)(0.070)林地斜率（陡=1，其他=0）−0.011−0.015*−0.017**−0.021**−0.015*−0.025−0.028*−0.033*(0.045)(0.085)(0.037)(0.153)(0.025)(0.049)(0.091)(0.038)交通不便（不便=1）−0.002−0.023*−0.042**−0.035**0.003−0.027−0.025*−0.002*(0.072)(0.084)(0.057)(0.133)(0.015)(0.069)(0.091)(0.028)常量0.052***0.732***0.063***0.102**0.437***0.297***0.0680.488***(0.018)(0.237)(0.022)(0.544)(0.127)(0.701)(0.318)(0.143)括号中的数字是标准差。*****和*表示显著性分别在1％，5％和10％的水平。已经被证明的是，收入多样化确实可以降低农村家庭依赖森林资源的程度;越是贫穷的农户家庭越是如此。然而，由于劳动力和技术的限制，收入多样化对于那些贫穷的家庭是很困难的，在我们研究区域中最贫困的家庭往往家庭劳动力较少，教育水平较低，身体健康水准也较差。这样的家庭很难保证非农业就业，他们必须依靠农业和林业谋生，因此，他们很难多样化自己的收入来源来减少对森林资源的依赖。多元化的收入来源包括种植业收入，森林收入，畜牧业收入，非农就业收入，营业收入以及政府补贴。政府可以提供技术和财政支持项目来鼓励种植业和畜牧业的多元化管理，同时积极引导和促进农村剩余劳动力转移到城镇中，这样林区的剩余劳动力资源就得到了转移，缓解了森林资源保护的压力，同时提高了森林资源的质量。（Idea：虽然收入多元可以减轻依赖，但是贫困户很难实现多元收入，所以还得靠外部；这是作者的观点，你自己怎么看？接下来就可以自由发挥、升华了）【附】限额采伐制度森林采伐限额是各森林采伐限额编制单位每年采伐森林、林木的最大限量,是一