樊 怡,史興民,馮 曉,宋 臻

陜西師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院,西安 710119

習(xí)近平在黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展座談會上強(qiáng)調(diào),要促進(jìn)全流域高質(zhì)量發(fā)展、改善人民群眾生活?！饵S河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》指出,目前黃河流域的水土保持、生態(tài)治理、城市群研究等問題已經(jīng)得到了廣泛的研究,而對黃河流域旱塬區(qū)的關(guān)注較少。黃河流域旱塬區(qū)是我國黃土高原地區(qū)主要農(nóng)耕地所在[1],人地系統(tǒng)協(xié)調(diào)與農(nóng)業(yè)農(nóng)村高質(zhì)量發(fā)展是黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的重要內(nèi)容,也是實(shí)施城鄉(xiāng)融合與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的內(nèi)涵所在[2]。而由于深居西北內(nèi)陸,水旱災(zāi)害頻繁、水土流失嚴(yán)重等問題[3]使旱塬區(qū)成為受氣候變化影響的主要地區(qū)之一,生態(tài)脆弱性增加、水資源匱乏使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受到嚴(yán)重影響,農(nóng)民生計(jì)的可持續(xù)性面臨著威脅。從農(nóng)戶生計(jì)視角出發(fā),評估該區(qū)農(nóng)戶生計(jì)脆弱性并識別其影響因子,建立農(nóng)戶可持續(xù)生計(jì)模式,健全鞏固脫貧攻堅(jiān)成果保障機(jī)制,為解決當(dāng)前我國相對貧困問題提供借鑒,成為促進(jìn)全流域高質(zhì)量發(fā)展的重要一步。

生計(jì)脆弱性是指家庭在其生計(jì)活動中因受到?jīng)_擊而表現(xiàn)出的不穩(wěn)定、易遭受損失的狀態(tài)[4]。近些年,在氣候變化日益嚴(yán)重的背景下,生計(jì)脆弱性的研究越來越多。當(dāng)前研究基于政府間氣候變化專門委員會(IPCC)的脆弱性概念[5]建立了暴露-敏感-適應(yīng)能力三個維度的評估框架[6],該框架具有直觀、便于分析和比較[7—8],且能根據(jù)地區(qū)特色進(jìn)行修正與擴(kuò)展[9]的特點(diǎn),已得到廣泛應(yīng)用。然而,需要指出的是,不同的環(huán)境[10—11]和政策背景[12]、自然條件[13]和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[14]對農(nóng)戶生計(jì)的影響具有地區(qū)差異性,在推動黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展背景下,亟需建立針對黃河流域旱塬區(qū)農(nóng)戶生計(jì)脆弱性的評估框架。此外,已有研究通過回歸模型、因子探測等發(fā)現(xiàn),生計(jì)資本如耕地、儲蓄等因素影響農(nóng)戶的生計(jì)脆弱性[15—16],在一定程度上為政府及利益相關(guān)者提供了借鑒,但這些研究方法僅限于影響因子的識別,缺乏對于降低脆弱性策略優(yōu)先級的進(jìn)一步分析,導(dǎo)致政策的實(shí)施缺少規(guī)劃和方向性。而夏普利值分解法能夠?qū)τ绊懸蛩氐牟黄降刃赃M(jìn)行分解,進(jìn)而轉(zhuǎn)化為對因變量的相對貢獻(xiàn)度,在經(jīng)濟(jì)學(xué)[17]、社會學(xué)[18]等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,該方法的引入能夠?yàn)樯疃冉沂旧?jì)脆弱性的影響機(jī)制和影響程度提供支撐。

綜上所述,本文以黃河流域旱塬區(qū)的渭北旱塬農(nóng)戶為研究對象,從級差視角對農(nóng)戶生計(jì)脆弱性進(jìn)行評價和分級,并運(yùn)用有序logistic進(jìn)行影響因素分析,引入夏普利值分解法,運(yùn)用經(jīng)濟(jì)學(xué)的博弈原理分析對生計(jì)脆弱性產(chǎn)生影響的因子貢獻(xiàn)度。一方面為生計(jì)脆弱性研究提供新的方法和理論支持,另一方面旨在為建立黃河流域旱塬區(qū)農(nóng)戶的可持續(xù)生計(jì)提供借鑒。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)1.1 研究區(qū)概況

渭北旱塬作為黃河流域旱塬區(qū)中最重要的旱作農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū),對西部地區(qū)有著獨(dú)特的經(jīng)濟(jì)價值和生態(tài)價值,其地處陜北的南部,關(guān)中平原的北部,海拔 600—1300 m,總土地面積 379 萬 hm2(圖1)。該研究區(qū)氣候?qū)儆谂瘻貛О敫珊?、半濕潤大陸性季風(fēng)氣候,四季分明。晝夜、年內(nèi)溫差大,光照充足,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了良好的自然條件,該區(qū)面積僅占陜西省面積的18.4%,第一產(chǎn)業(yè)總值卻占到全省的28.9%,成為陜西省重要的糧食水果生產(chǎn)基地,富平縣、蒲城縣、白水縣農(nóng)業(yè)產(chǎn)值居全省前十[19]。該區(qū)年降水量在 420—700mm 之間,年度降水分布不均勻且變率較大,主要集中在夏季,雨季推遲或雨量不足也易導(dǎo)致伏旱,是典型的半濕潤易旱地區(qū)[20]。而隨著氣候變暖和干旱的增加,主要糧食作物如小麥等受凍害和病蟲害的風(fēng)險增加[21],加之地下水開采難度大、成本高使得灌溉用水不足,雨季集中的降雨也造成了嚴(yán)重的水土流失,土壤養(yǎng)分退化,地力下降,預(yù)計(jì)未來氣候生產(chǎn)力將平均減少18.3%[22],加劇了該地區(qū)農(nóng)戶的生計(jì)脆弱性。

圖1 研究區(qū)Fig.1 Study area

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)主要來源于問卷調(diào)查和參與式農(nóng)村評估,調(diào)研于2019年9月和11月進(jìn)行,在進(jìn)行問卷調(diào)查前,先進(jìn)行了分層抽樣,首先獲取了渭北旱塬的社會經(jīng)濟(jì)概況,通過比較分析確定了7個調(diào)研地區(qū)：淳化縣、旬邑縣、彬州市、宜君縣、洛川縣、白水縣和蒲城縣。其次,根據(jù)縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告等資料并借鑒專業(yè)人士的意見,確定每個縣所要調(diào)研的鄉(xiāng)鎮(zhèn)。之后通過與村代表溝通了解當(dāng)?shù)厣鐣?jīng)濟(jì)背景,選取具有代表性的辛店村、湫坡頭村、臥龍村、陽灣村、十里鋪村、王家村、椿林村和堯禾村 8 個村。按農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)水平、家庭情況等信息將每個村的農(nóng)戶分為三個等級,每個等級隨機(jī)抽取10—15個農(nóng)戶作為調(diào)研對象。本次調(diào)研共發(fā)放問卷404份,扣除拒答和無效問卷后剩余342份,有效率為84.7%。

問卷內(nèi)容涉及農(nóng)戶的生計(jì)脆弱性相關(guān)問題(包括暴露度、敏感性和適應(yīng)能力)以及生計(jì)資本等。在調(diào)研過程中,除問卷涉及問題還就一些關(guān)鍵性問題進(jìn)行追問。

1.3 指標(biāo)體系

政府間氣候變化專門委員會(IPCC)對脆弱性提出了明確的定義,即一個系統(tǒng)易受氣候變化(包括氣候變化和極端情況)的不利影響或無法應(yīng)對的程度。脆弱性是一個系統(tǒng)所暴露的氣候變化的特征、幅度和速率、敏感性以及適應(yīng)能力的函數(shù)。暴露指的是以農(nóng)業(yè)為基礎(chǔ)的生計(jì)系統(tǒng)對顯著氣候變化敏感的性質(zhì)和程度。敏感性是指以農(nóng)業(yè)為基礎(chǔ)的生計(jì)系統(tǒng)受氣候刺激影響或?qū)夂虼碳ぷ龀龇磻?yīng)的程度。適應(yīng)能力為農(nóng)民適應(yīng)氣候變化、應(yīng)對氣候變化的后果和利用機(jī)遇的能力[5]。

本文參考Hahn等人2009年提出的綜合生計(jì)脆弱性評價框架[6],選取環(huán)境問題、氣候變化、健康、食物、水、生計(jì)策略、社會網(wǎng)絡(luò)和家庭人口概況8個主指標(biāo),每個主指標(biāo)由若干個子指標(biāo)衡量,最終選取26個指標(biāo)來計(jì)算研究區(qū)的生計(jì)脆弱性指數(shù)。結(jié)合IPCC所提出的脆弱性框架,使用環(huán)境問題和氣候變化衡量暴露度,健康、食物和水衡量敏感性,生計(jì)策略、社會網(wǎng)絡(luò)和家庭人口概況衡量適應(yīng)能力(表1)。

表1 綜合生計(jì)脆弱性指標(biāo)構(gòu)建Table 1 Construction of Comprehensive Livelihood Vulnerability Index

2 研究方法

2.1 生計(jì)脆弱性評價

為消除數(shù)據(jù)的不同量綱引起的差異,第一步首先要對所有指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。利用極差法對所有指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,使用公式(1)通過同等權(quán)重加權(quán)平均來計(jì)算每戶農(nóng)戶的脆弱性得分。生計(jì)脆弱性指數(shù)(Livelihood vulnerability index,LVI)預(yù)期在0(最不脆弱)到1(最脆弱)的范圍內(nèi)。在指標(biāo)賦權(quán)方面,本文借鑒Hahn等[6]提出的方法對所有指標(biāo)同等權(quán)重對待,這是因?yàn)?與加權(quán)指標(biāo)相比,非加權(quán)指標(biāo)不會改變指數(shù)最終傳遞的信息[24],相反地,可以使不同指標(biāo)之間的關(guān)系更容易理解。

(1)

其中：d家庭的生計(jì)脆弱性指數(shù),LVId為8個主要成分的加權(quán)平均值。每個主要組成部分的權(quán)重WMi由組成每個主要組成部分的子指標(biāo)的數(shù)量決定。Mdi為d家庭第i個指標(biāo)的測量值。

2.2 生計(jì)資本對農(nóng)戶生計(jì)脆弱性影響分析方法

2.2.1變量選擇

綜合已有研究對生計(jì)脆弱性影響因素的分析,本文選取農(nóng)戶生計(jì)資本作為自變量,探究生計(jì)資本對農(nóng)戶脆弱性的影響關(guān)系。編號及變量定義見表2。

表2 生計(jì)資本變量Table 2 Livelihood capital variables

2.2.2模型設(shè)計(jì)

為分析生計(jì)資本對農(nóng)戶生計(jì)脆弱性的影響,本文采用有序Logistic回歸建立了數(shù)學(xué)模型[25—26],在此之前,先利用自然斷點(diǎn)法將農(nóng)戶的生計(jì)脆弱性分為4個等級,1代表低脆弱性,4代表高脆弱性。自然斷點(diǎn)法是Jenks提出的,該方法運(yùn)用了聚類的思維,認(rèn)為任何數(shù)列之間,都存在一些自然(非人為設(shè)定的)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)和斷點(diǎn)。自然斷點(diǎn)的原理即首先根據(jù)公式(2)計(jì)算出每組數(shù)據(jù)的均值偏差平方和,之后進(jìn)行迭代使單個類別的均值的偏差平方和最小,其結(jié)果可以在最大程度上使組內(nèi)一致性最強(qiáng),組間差異性最大。

SDAM=∑(LVId-M)2

(2)

其中：LVId為第d個家庭的脆弱性得分,M為總樣本的平均值。

將因變量LVI劃分為有序多分類變量后,則可建立如下模型：

(3)

其中：Pj=P(Y=j),j=1,2,3,4,表示脆弱性等級為j時的概率；X表示某種生計(jì)資本,β是與X對應(yīng)的回歸系數(shù),αj是模型的截距。

在回歸分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步利用夏普利值分解分析影響農(nóng)戶脆弱性水平因素的貢獻(xiàn)度[27]。夏普利值分解的原理是運(yùn)用合作博弈的思想來分解各個回歸變量對因變量貢獻(xiàn)的差異,最初由Shorrock提出[28]。在剔除權(quán)重對分解不平衡的影響后,可以把目標(biāo)變量的不平等分解為其決定因素的貢獻(xiàn),并量化分為每個回歸變量對因變量不平等的貢獻(xiàn)度[17],其分解規(guī)則如公式(4)所示。

(4)

3 結(jié)果

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

根據(jù)自然斷點(diǎn)法劃分出的農(nóng)戶脆弱性等級如圖2所示,3個自然分段點(diǎn)分別為0.401、0.478和0.567,農(nóng)戶的生計(jì)脆弱性指數(shù)基本符合正態(tài)分布,等級為2和3的農(nóng)戶占總樣本的35.4%和39.8%。

圖2 生計(jì)脆弱性指數(shù)及等級劃分Fig.2 Livelihood Vulnerability Index and Classification

從表3可以得出,高LVI水平的農(nóng)戶往往具有戶主年齡高、受教育水平低、家庭年收入較低、家庭儲蓄少的特點(diǎn)。脆弱性等級為4的家庭平均戶主年齡分值為4.277,多數(shù)為50歲以上的家庭。脆弱性程度與戶主教育水平呈負(fù)相關(guān),未受到初中及以上教育的家庭有著相對更高的脆弱性。家庭年收入和家庭儲蓄作為衡量一個家庭可持續(xù)性最重要的指標(biāo),同時也是生計(jì)脆弱性的最直觀體現(xiàn),也與脆弱性負(fù)相關(guān)。研究區(qū)被調(diào)查農(nóng)戶普遍為4人及以上的傳統(tǒng)家庭,這種家庭的特點(diǎn)是可能在核心夫婦之外還有子女或老人,也相應(yīng)有著更高的撫養(yǎng)比。

表3 不同脆弱性等級農(nóng)戶的特征Table 3 Characteristics of Households with Different Vulnerability Levels

3.2 基于LVI-IPCC的不同類型農(nóng)戶對比

以農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)為標(biāo)準(zhǔn)對農(nóng)戶生計(jì)類型進(jìn)行劃分在我國學(xué)者的研究中最為常見,本文參考閻建忠等人[29]的研究,按非農(nóng)化程度的高低以及農(nóng)戶生計(jì)多樣性的差異,將受訪農(nóng)戶的生計(jì)類型劃分為4類：純農(nóng)戶、一兼戶、二兼戶和非農(nóng)戶。首先根據(jù)有無農(nóng)業(yè)收入劃分出非農(nóng)戶,根據(jù)非農(nóng)收入占家庭年收入的比重,低于50%為二兼戶,大于等于50%小于95%為一兼戶,大于等于95%的為純農(nóng)戶。在本研究所獲得的342個農(nóng)戶家庭樣本中,138戶為非農(nóng)戶,24戶為二兼戶,140戶為一兼戶,純農(nóng)戶有40戶。

圖3顯示了不同類型農(nóng)戶的暴露、敏感、適應(yīng)能力得分。從這三個維度來看,農(nóng)戶的適應(yīng)能力普遍得分較高,皆大于0.5,具體來說,非農(nóng)戶的適應(yīng)能力最高(0.731),敏感和暴露水平相對較低,相反,純農(nóng)戶的暴露水平最高(0.501),他們能最直觀地感知到氣候的變化,從適應(yīng)能力來看,二兼戶的水平最低(0.655),其次即為純農(nóng)戶。

圖3 基于LVI-IPCC的不同類型農(nóng)戶對比 Fig.3 Comparison of Different Types of Farmers Based on LVI-IPCC

3.3 有序logistic回歸結(jié)果

對受訪農(nóng)戶的脆弱性進(jìn)行有序logistic回歸分析(圖4)。自然資本方面,所選兩個變量耕地面積和耕地質(zhì)量都對農(nóng)戶的生計(jì)脆弱性有顯著負(fù)向影響(OR值小于1),說明自然資本稟賦越好,在遭遇風(fēng)險時的脆弱性越低。物質(zhì)資本方面,家庭固定資產(chǎn)數(shù)量對脆弱性水平有顯著負(fù)向影響,而房屋結(jié)構(gòu)有正向影響(OR值大于1)。金融資本方面,借錢途徑和每年所獲國家補(bǔ)貼金額對脆弱性的影響不顯著(OR值的95%置信區(qū)間包含1)。社會資本方面,村民信任越高,脆弱性則越低,相反,農(nóng)戶與政府之間的關(guān)系與脆弱性無顯著影響。人力資本方面,整體健康狀況對脆弱性水平的影響顯著,農(nóng)戶家庭成員健康狀況越好,脆弱性則越低,家庭規(guī)模對脆弱性影響不顯著。

圖4 有序logistic回歸結(jié)果Fig.4 Results of Ordinal Logistic Regression

3.4 夏普利值分解結(jié)果

在有序logistic回歸的基礎(chǔ)上,用耕地?cái)?shù)量、耕地質(zhì)量、房屋結(jié)構(gòu)、家庭固定資產(chǎn)數(shù)量、村民信任、整體健康狀況6個變量衡量脆弱性的差異程度,對脆弱性等級進(jìn)行分解,最終分解結(jié)果見表4：

表4 夏普利值分解結(jié)果Table 4 Results of Shapley Value

由表4可以看出,在影響脆弱性的五種生計(jì)資本中,物質(zhì)資本的貢獻(xiàn)度最高(47.56%),人力資本(28.62%)、社會資本(18.63%)、自然資本(12.07%)的貢獻(xiàn)度遞減。在對脆弱性有顯著影響的6個變量中,家庭固定資產(chǎn)數(shù)量排在首位(39.87%),持有較多固定資產(chǎn)尤其是大件資產(chǎn)的家庭在受到?jīng)_擊時仍能較好地維持家庭的生計(jì),同樣也可以通過固定資產(chǎn)折舊等形式獲取生活必需品。

4 討論

4.1 暴露、敏感、適應(yīng)能力與農(nóng)戶類型

在不同農(nóng)戶類型中,非農(nóng)戶和一兼戶占了研究樣本的大多數(shù)。本文所選渭北旱塬的研究區(qū)毗鄰西安及寶雞等大城市,承擔(dān)著城市農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)的重要角色,受大都市的經(jīng)濟(jì)輻射,農(nóng)戶的適應(yīng)水平都較高,便利的交通也為農(nóng)民提供了多種生計(jì)選擇,在氣候變化背景下,農(nóng)戶更傾向于降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在家庭生產(chǎn)中的地位,而轉(zhuǎn)向其他經(jīng)濟(jì)來源,脫離土地的限制而從事多樣化的生計(jì)活動,因此,非農(nóng)戶對氣候變化的暴露度相對較低而有著最高的適應(yīng)能力。純農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最易受到極端氣候事件的影響,面臨沖擊時,他們的適應(yīng)能力也相對較低。值得注意的是,正如圖3所示,二兼戶在所有被調(diào)查農(nóng)戶中有著最高的敏感性和最低的暴露與適應(yīng)能力。這些農(nóng)戶大多數(shù)都有家庭成員患病,并對于基礎(chǔ)醫(yī)療服務(wù)的獲取較為不便[30]。此外,二兼戶的部分收入來源為政策扶持、低保等,這些家庭往往整體年齡較高,家庭勞動能力差。

4.2 農(nóng)戶生計(jì)資本與生計(jì)脆弱性

回歸結(jié)果顯示,農(nóng)戶的自然資本的兩個子指標(biāo)耕地質(zhì)量和數(shù)量都對生計(jì)脆弱性有顯著負(fù)向影響。渭北旱塬是重要的糧食水果產(chǎn)地,農(nóng)戶對耕地有著高度依賴性,尤其對于純農(nóng)戶來說,農(nóng)業(yè)收入更是他們唯一的收入來源。相比之下,耕地面積多、耕地質(zhì)量好的農(nóng)戶就有著先天的自然資源優(yōu)勢,能夠更好地在沖擊中維持生計(jì)。Sujakhu等人對亞洲兩個高地農(nóng)戶生計(jì)脆弱性的研究發(fā)現(xiàn)更高質(zhì)量的耕地意味著更高水平的糧食自給能力[8]。

物質(zhì)資本方面,房屋結(jié)構(gòu)對脆弱性有正向影響,而家庭固定資產(chǎn)數(shù)量相反。Piya等人在尼泊爾的研究表明,更高的儲蓄意味著更好的適應(yīng)能力,能為農(nóng)戶在緊急情況下提供緩沖[31]。房屋結(jié)構(gòu)的影響是通過家庭儲蓄的調(diào)節(jié)導(dǎo)致的,房屋的修建和翻新往往需要大筆的資金,使其在應(yīng)對突如其來的風(fēng)險時失去應(yīng)對能力。家庭固定資產(chǎn)數(shù)量在側(cè)面反映了家庭的收入,擁有更多固定資產(chǎn)的家庭其生活質(zhì)量水平相對高于其他家庭。

金融資本的兩個子指標(biāo)都不顯著,這是因?yàn)樗x的借錢途徑和國家補(bǔ)貼兩個指標(biāo)都是從外部影響脆弱性,農(nóng)戶并不能通過自身的努力改善這一情況,相反地,如表3所示,家庭儲蓄作為描述農(nóng)戶基本社會經(jīng)濟(jì)特征的一個指標(biāo),能更直觀地說明農(nóng)戶的脆弱水平。

村民信任作為社會資本對脆弱性有顯著負(fù)向影響,較好的社會安全網(wǎng)能使村民在面臨生計(jì)不可持續(xù)威脅時得到多方支持。Bernier等人認(rèn)為,社會網(wǎng)絡(luò)為農(nóng)戶提供了聯(lián)系、紐帶和橋梁,使他們能夠更好地應(yīng)對氣候變化[32]。

人力資本的家庭規(guī)模對脆弱性影響不顯著,已有研究大多考慮撫養(yǎng)比作為一個家庭人力狀況的衡量[6]。整體健康狀況對脆弱性有著顯著負(fù)向影響,健康狀況體現(xiàn)了一個家庭的勞動能力,有患病或年邁成員的家庭會在健康衛(wèi)生方面有較多的支出,導(dǎo)致其無法適應(yīng)氣候變化對其生計(jì)的影響。

根據(jù)夏普利值分解結(jié)果,物質(zhì)資本的缺乏是降低研究區(qū)農(nóng)戶生計(jì)脆弱性亟待解決的問題,這種物質(zhì)不僅體現(xiàn)在農(nóng)戶本身擁有的房屋、土地、所有物等,還體現(xiàn)在對于基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施的獲取上,如韓文文等人的研究發(fā)現(xiàn),交通、醫(yī)療設(shè)施、公共服務(wù)等因素都是民族村農(nóng)戶生計(jì)脆弱性的重要影響因素[13]。人力資本水平是改善脆弱性的關(guān)鍵,有家庭成員患病可能會為農(nóng)戶施加沉重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān),勞動力素質(zhì)也是農(nóng)戶陷入生計(jì)困境的主要原因之一[11]。社會資本對脆弱性的調(diào)節(jié)效應(yīng)體現(xiàn)在加入社區(qū)組織和參與政府決策可以加強(qiáng)農(nóng)戶的社會關(guān)系網(wǎng),為農(nóng)戶信息獲取和交流提供便利,Azumah等人研究表明,農(nóng)民組織的成員身份對加納農(nóng)民的生計(jì)脆弱性有顯著影響[15]。自然資本對農(nóng)戶生計(jì)脆弱性有直接影響,因?yàn)樽匀毁Y本中的耕地是大多數(shù)農(nóng)戶的直接生計(jì)來源。蘇寶財(cái)?shù)劝l(fā)現(xiàn),耕地質(zhì)量越高越有利于農(nóng)民提升收入,從而降低生計(jì)脆弱性[33],這與本文的分解結(jié)果一致。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

本文利用綜合脆弱性指數(shù)和IPCC提出的脆弱性框架對黃河流域旱塬區(qū)農(nóng)戶的生計(jì)脆弱性進(jìn)行了評價,利用有序logistic回歸模型分析了影響旱塬農(nóng)戶生計(jì)脆弱性的因素,并進(jìn)一步通過夏普利值法對影響因素的貢獻(xiàn)度進(jìn)行分解。本研究得出如下結(jié)論：

(1)研究區(qū)的高脆弱性農(nóng)戶大多有著戶主年齡高、受教育水平低、家庭年收入較低、家庭儲蓄少的特點(diǎn)。

(2)在不同農(nóng)戶類型中,非農(nóng)戶和一兼戶占了研究樣本的大多數(shù)。從暴露、敏感、適應(yīng)能力三個方面的對比表明,純農(nóng)戶暴露度最高,二兼戶最低,純農(nóng)戶敏感性最低,二兼戶最高,純農(nóng)戶和二兼戶的適應(yīng)能力最低,非農(nóng)戶最高。

(3)在影響農(nóng)戶脆弱性的因素中,耕地?cái)?shù)量、耕地質(zhì)量、房屋結(jié)構(gòu)、家庭固定資產(chǎn)數(shù)量、村民信任、整體健康狀況影響顯著。就貢獻(xiàn)度而言,物質(zhì)資本>人力資本>社會資本>自然資本,各類資本的組成成分中,家庭固定資產(chǎn)數(shù)量的貢獻(xiàn)度最高,整體健康狀況次之,村民信任、耕地質(zhì)量、房屋結(jié)構(gòu)、耕地?cái)?shù)量的貢獻(xiàn)度依次遞減。

5.2 建議

黃河流域旱塬區(qū)作為我國西北地區(qū)最易受氣候變化影響的生態(tài)區(qū)之一,農(nóng)戶的生計(jì)脆弱性極大地限制了其高質(zhì)量發(fā)展的步伐?；谙钠绽捣纸饨Y(jié)果的四個對脆弱性貢獻(xiàn)度最大的生計(jì)資本,提出如下建議來降低生計(jì)脆弱性：

(1)物質(zhì)資本方面,要通過技術(shù)培訓(xùn)和普及現(xiàn)代化農(nóng)耕技術(shù),推進(jìn)機(jī)械化生產(chǎn)代替?zhèn)鹘y(tǒng)勞動力生產(chǎn),同時,政府要加大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機(jī)械購買補(bǔ)貼力度,降低農(nóng)戶生產(chǎn)成本。完善道路交通、灌溉用水等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供便利。

(2)人力資本方面,通過醫(yī)療保險、增加農(nóng)村醫(yī)療服務(wù)點(diǎn),提高醫(yī)療服務(wù)水平,減少農(nóng)戶在健康方面的支出,有效增強(qiáng)農(nóng)戶的生計(jì)可持續(xù)性。

(3)社會資本和自然資本方面,可以通過政府助農(nóng)項(xiàng)目或鼓勵建立農(nóng)業(yè)合作組織來提高農(nóng)民的社會參與,為農(nóng)民提供合作和支持,通過專業(yè)的管理和有效的溝通最大限度減少生產(chǎn)無組織無方向造成的資源浪費(fèi),組織中的信息交流與共享也能為采取即時的行動和建設(shè)預(yù)防機(jī)制提供條件,避免自然資本如耕地、作物等遭受損失。

致謝：陳謝揚(yáng)、陳楠、曹振選、秦語晗、王鑫鑫、宋紀(jì)元、吳少靜,陳浩起、高心怡和趙帆等參與問卷調(diào)研和數(shù)據(jù)錄入，特此致謝。