黃土丘陵山區(qū)采煤對農(nóng)戶生計策略的影響
——以晉城市長河流域為例

續(xù)陽陽，畢如田，劉慧芳，王淑敏，高 陽

（山西農(nóng)業(yè)大學資源環(huán)境學院，山西太谷030801）

黃土丘陵山區(qū)采煤對農(nóng)戶生計策略的影響
——以晉城市長河流域為例

續(xù)陽陽，畢如田，劉慧芳，王淑敏，高 陽

（山西農(nóng)業(yè)大學資源環(huán)境學院，山西太谷030801）

研究從煤炭資源開采對農(nóng)戶生計影響的角度出發(fā)，以晉城市長河流域為研究對象，建立黃土丘陵山區(qū)農(nóng)戶生計分析框架，分析農(nóng)戶生計的影響因素。在收集農(nóng)戶調(diào)查問卷的基礎上，運用多值選擇mlogit模型對黃土丘陵山區(qū)農(nóng)戶生計策略的影響因素進行定量分析。研究得出了限制黃土丘陵山區(qū)農(nóng)戶生計發(fā)展的因素，并整合限制因素，指明了相應的調(diào)整方向，提出當?shù)卣畱哟筠r(nóng)業(yè)技術的推廣力度，提供培訓、就業(yè)指導，因地制宜、探索適合當?shù)匕l(fā)展的產(chǎn)業(yè)類型形成特色產(chǎn)業(yè)等相關政策建議，在一定程度上為當?shù)氐男罗r(nóng)村建設，農(nóng)業(yè)政策調(diào)整提供了依據(jù)。

礦區(qū)；農(nóng)戶生計；生計資本；mlogit模型

0 引言

20世紀80年代和90年代早期，可持續(xù)生計(Sustainable Livelihoods)的研究思想逐漸興起。Sen[1]、Chambers[2]等對可持續(xù)生計進行了明確的闡述。DFID在《可持續(xù)生計指南》[3-4]中提出的可持續(xù)生計分析框架代表著目前生計研究的最高水平。這個框架假設在一個脆弱性的背景中，農(nóng)戶擁有一定的生計資產(chǎn)（包括人力資產(chǎn)、自然資產(chǎn)、金融資產(chǎn)、物化資產(chǎn)、社會資產(chǎn)），同時面臨著外界的沖擊，農(nóng)戶生計資產(chǎn)的差異性是由社會、機構(gòu)和組織環(huán)境來決定，這種環(huán)境也影響著農(nóng)戶的生計策略（配置與使用資產(chǎn)的方式）。生計概念為研究者提供了一種觀察和研究農(nóng)村扶貧、環(huán)境保護等農(nóng)村發(fā)展問題的視角，具有豐富的內(nèi)涵，它比“工作”、“收入”以及“職業(yè)”等概念更具豐富的內(nèi)涵和更廣的外延，更能完整的描述出人們的生存的復雜性[5]。

進入21世紀以來，可持續(xù)生計理論方面的研究開始變少，大多轉(zhuǎn)向?qū)嵶C研究[6-7]。在可持續(xù)生計分析框架的指導下，很多專家學者對可持續(xù)生計有了多種角度、深層次的研究。生計方面的研究主要集中在脆弱性背景、生計資產(chǎn)、生計策略、可持續(xù)生計評價等方面。李小云等[8]通過對福建和廣西的農(nóng)戶脆弱性進行定量分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村社區(qū)不同群體的脆弱性存在顯著差異，生計資產(chǎn)缺乏是導致農(nóng)戶脆弱性的直接原因；楊云彥等[9]利用南水北調(diào)工程的實地調(diào)查數(shù)據(jù)，對庫區(qū)農(nóng)戶生計資產(chǎn)現(xiàn)狀進行了實證分析，發(fā)現(xiàn)庫區(qū)農(nóng)戶生計資本整體脆弱，社會融合程度低，應借助移民開發(fā)政策與生態(tài)補償機制實現(xiàn)生計資產(chǎn)優(yōu)化轉(zhuǎn)型；趙雪雁[10]通過建立生計資產(chǎn)評估指標，定量評價了甘南高原農(nóng)戶生計資產(chǎn)狀況，運用Logistic回歸模型進一步分析了生計資產(chǎn)對農(nóng)戶生活滿意度的影響；湯青等[11]基于陜西和甘肅的農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，對不同類型農(nóng)戶的可持續(xù)生計效益進行了評價，并提出了未來適宜黃土高原的生計策略；李茜[12]等從農(nóng)民收入、發(fā)展能力和可持續(xù)生計3個方面分析礦區(qū)發(fā)展對土地的社會功能的影響；總結(jié)煤礦區(qū)土地的社會職能與農(nóng)民可持續(xù)生計發(fā)展的關系。在生計策略的影響因素方面，蒲春玲等[13]分析了新疆南部地區(qū)棉農(nóng)生計變化的影響因素；梁義成等[14]通過多指標的綜合計算，分析了農(nóng)戶生計策略多樣化的影響因素；路慧玲等[15]運用有序的和二項的Logistic回歸模型分析農(nóng)戶適應策略，對比分析禁牧初期和禁牧10年后農(nóng)戶生計模式、養(yǎng)殖及種植方面的變化，分析了養(yǎng)殖規(guī)模和養(yǎng)殖模式的影響因素；陳卓等[16]對浙江省集體林區(qū)的農(nóng)戶生計影響因素進行了研究，發(fā)現(xiàn)自然資本對農(nóng)戶的生計影響不大，人力資本和社會資本影響顯著。在生計多樣化研究方面，具有代表性的是閻建忠等[17]對青藏高原東部樣帶農(nóng)牧民生計多樣化的實證研究，以及王成等[18]對不同農(nóng)戶后顧生計來源及其居住意愿的分析。以上研究側(cè)重研究農(nóng)戶生計脆弱性、農(nóng)戶生計可持續(xù)性評價、生計多樣化等方面，對礦區(qū)農(nóng)戶生計方面的研究目前還比較缺乏，所以本研究以晉城市長河流域為例，對礦區(qū)的農(nóng)戶生計進行了深入研究。

晉城市澤州縣長河流域位于山西省東南端，太行山最南麓，是典型的大陸性季風氣候，地貌類型以丘陵山區(qū)為主，海拔在650～1000 m之間，面積108 km2，分屬下村鎮(zhèn)、大東溝鎮(zhèn)和川底鄉(xiāng)3個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，47個行政村。流域內(nèi)煤炭資源豐富，是國家規(guī)劃的13個大型煤炭基地中晉東煤炭基地的重要組成部分，是中國重要的優(yōu)質(zhì)無煙煤生產(chǎn)基地。截至2015年，研究區(qū)總?cè)丝跒?2853人，農(nóng)村經(jīng)濟總收人148076萬元，其中農(nóng)業(yè)收入15316萬元，占總收入的10.34%，工業(yè)收入66857萬元，占總收人的45.16%，是一個典型的“礦農(nóng)復合區(qū)”。研究通過對長河流域進行農(nóng)戶生計調(diào)查研究，分析影響農(nóng)戶生計的限制性因素，可以為長河流域的農(nóng)業(yè)政策制定提供基礎資料，對黃土丘陵山區(qū)的土地整治、農(nóng)戶生計調(diào)整、新農(nóng)村建設有一定的實踐意義。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究于2015年8月1日—20日在晉城市研究區(qū)進行實地調(diào)研。本次調(diào)查包括47個行政村，并在每個行政村中隨機選取15～20個樣本進行調(diào)查。調(diào)查采用一對一入戶訪問的方法，對農(nóng)戶的家庭成員情況、戶主情況、耕地、收入、住房等生計相關情況進行了詳細訪談。此外，通過村長問卷調(diào)查，掌握了整個村莊的人口、耕地、企業(yè)情況、受煤礦影響、未來發(fā)展展望等基本情況。調(diào)查共收到問卷641份，實際有效問卷621份，其中礦區(qū)農(nóng)戶375份，非礦區(qū)246份，村長問卷42份。

1.2 農(nóng)戶生計策略影響因素的指標體系構(gòu)建

DFID（英國國際發(fā)展機構(gòu)）提出的可持續(xù)生計分析框架，包含人力資本、自然資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會資本5個方面，5種生計資本在特定的條件下，可以相互轉(zhuǎn)化[19]。本研究中根據(jù)研究區(qū)的特點，從這5項生計資本方面選取了15個二級指標，具體指標解釋見表1。

人力資本包括家庭成員的知識水平、職業(yè)技能、勞動能力和健康狀況，人力資本對家庭生計策略的選擇起到了基礎性的決定作用，是最為基礎的生計資本。所以本研究從戶主特征和家庭結(jié)構(gòu)2個方面出發(fā)，選擇了“戶主年齡”、“是否村干部”、“戶主受教育年限”、“職業(yè)技能”、“家庭健康勞動力數(shù)量”、“家庭重大傷病人員數(shù)量”和“家庭撫養(yǎng)比重”7個指標來衡量農(nóng)戶的人力資本；自然資本是指農(nóng)戶在生產(chǎn)過程中可以利用的自然資源或生態(tài)服務。農(nóng)民的生計對自然資源具有較強的依賴性，自然資源的貧富一定程度上決定了農(nóng)戶面臨的風險和不確定性。自然資本的損毀（火災破壞森林資源、地震破壞土地資源[20]）對農(nóng)民生計的沖擊非常明顯?？紤]到壓煤山丘區(qū)煤炭開采會對當?shù)馗刭Y源、水資源造成損毀，所以本研究選擇了“人均種植面積”、“耕地損毀程度”和“水資源損毀程度”3個指標；物質(zhì)資本包括住房、飲水與衛(wèi)生設施、能源、通訊等基礎設施及生產(chǎn)工具和設備。考慮到住房、汽車等物質(zhì)資本更多是農(nóng)戶生計的結(jié)果，所以選取了對農(nóng)戶生計策略選擇有較大影響的“大型農(nóng)業(yè)機械數(shù)量”指標；金融資本包括儲蓄、借貸、工資、養(yǎng)老金及其他外部給予資金。調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，家庭收入這一項指標不容易獲得，考慮到壓煤區(qū)村莊能夠得到煤礦分紅等收入，所以選擇了“資金支持”和“煤礦福利”2個指標；社會資本是指農(nóng)戶可以利用的社會資源，社會資源對農(nóng)戶的生計策略選擇有重要的影響。考慮到研究區(qū)內(nèi)煤炭經(jīng)濟的發(fā)展對地方其他產(chǎn)業(yè)強大的帶動作用，所以本研究選取了“村莊內(nèi)煤炭相關企業(yè)數(shù)量”和“交通狀況”2個指標。

表1 農(nóng)戶生計的影響因素指標體系

1.3 研究方法

為了深入分析黃土丘陵山區(qū)采煤對農(nóng)戶生計的影響，本研究在調(diào)查的基礎上，根據(jù)農(nóng)戶的主要收入來源類型，把農(nóng)戶劃分為種植+養(yǎng)殖、種植+打零工、煤礦打工、外出務工等8種基本生計類型。由于農(nóng)戶生計策略的選擇是多值的，所以本研究構(gòu)建了多值選擇模型，用來定量分析農(nóng)戶生計的影響因素。

根據(jù)多值選擇模型[21]，假設農(nóng)戶可以選擇y=1，2，…，j，其中j為正整數(shù)，即共有j種互相排斥的選擇。使用隨機效用法，假設第i個農(nóng)戶選擇第j個生計方式所帶來的隨機效用為式(1)。

其中，“j=1”所對應的選擇稱為“參照組”。以上各項選擇的概率之和為1。假設“選擇1”或“選擇j”(j≠1)必然發(fā)生，則“選擇j”發(fā)生的條件概率為式(3)。

2 實證結(jié)果分析

2.1 不同生計類型農(nóng)戶的特征

當前農(nóng)村中，農(nóng)戶普遍把種植農(nóng)作物收入作為一種最低的生活保障，用來滿足一家人的口糧需求。這反映了農(nóng)村農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的尷尬現(xiàn)狀，即生產(chǎn)資料成本高，收益少且不穩(wěn)定，僅依靠莊稼的收益難以維持家庭的日常開支。根據(jù)調(diào)查樣本農(nóng)戶的主要收入來源類型，把農(nóng)戶分為種植+養(yǎng)殖、種植+打零工、煤礦打工、外出務工等8種基本生計類型（見表2）。

表2 不同生計類型農(nóng)戶的特征

種植+養(yǎng)殖型的農(nóng)戶年齡偏大，平均年齡為54.15歲，受教育水平比較低，但是參加過養(yǎng)殖培訓，掌握較強的養(yǎng)殖技術，能夠進行小規(guī)模養(yǎng)殖，并在養(yǎng)殖的同時，兼種一定面積的耕地，人均種植面積為0.13 hm2。種植+打零工型的農(nóng)戶平均年齡為56.86歲，一般選擇這種生計方式的是年齡偏大，身體狀況較好的農(nóng)民，掌握一些建筑工等職業(yè)技能，農(nóng)忙時料理農(nóng)活，農(nóng)閑時在附近的村莊從事蓋房子等臨時性的工作。外出務工是一種重要的生計方式，選擇該種生計方式樣本數(shù)量占總樣本的16.75%。相對來說，該類農(nóng)戶戶主年齡偏小，家庭的健康勞動力數(shù)量多，平均有3.23個，在8類農(nóng)戶中排第三位。煤礦打工是長河流域一種典型的生計方式，由于長河流域是晉東煤炭基地的重要組成部分，所以很多農(nóng)戶的生計方式與煤礦生產(chǎn)活動相關。在調(diào)查樣本中，家庭有從事煤礦打工的農(nóng)戶有84戶，占到樣本總數(shù)的14%。該類型農(nóng)戶年齡小，平均為49.81歲，受教育水平和家庭健康勞動力數(shù)量總體來說都比較高。自營工商型和多樣來源型農(nóng)戶比較相似，平均年齡基本相同，分別為50.81歲和50.86歲，受教育水平分別為8.23年和8.32年，排在所有類型農(nóng)戶的前兩位，而且家庭健康勞動力數(shù)量最多，為3.42個，擁有較強的職業(yè)技能，從調(diào)查情況來看，這兩類農(nóng)戶的收入水平也是最高的。本地工作型包括在本地的企業(yè)或事業(yè)單位等工作，有比較穩(wěn)定的收入來源，這一類農(nóng)戶的戶主年齡為47.12歲，在所有生計類型中是最小的，村莊內(nèi)煤礦相關企業(yè)數(shù)量最多，為2.18個。轉(zhuǎn)移支付型農(nóng)戶是平均年齡是66.34歲，幾乎喪失勞動能力。這一類農(nóng)戶收入主要來源于退休金、養(yǎng)老金、政府的補貼或者子女的贍養(yǎng)。

2.2 農(nóng)戶生計策略影響因素分析

Stata統(tǒng)計分析軟件，與SAS、SPSS相比，統(tǒng)計分析能力更強，功能更加全面。本研究運用Stata12.0軟件，以煤礦打工型農(nóng)戶作為基準組，對研究區(qū)的農(nóng)戶調(diào)查樣本進行了mlogit回歸分析。轉(zhuǎn)移支付型的農(nóng)戶人均年齡66.34歲，家庭收入主要來源于退休金、養(yǎng)老金、政府的補貼或者子女的贍養(yǎng)，這一類農(nóng)戶的生計資本因素對生計策略的選擇影響不明顯，所以在模型估計時沒有對該類型農(nóng)戶進行分析。

在進行模型估計前，首先運用Pearson相關系數(shù)、容忍度(Tolerance)、方差膨脹因子(VIF)檢驗解釋變量之間是否存在多重共線性問題[22]。解釋變量間相關關系絕對值最大的是0.63（“煤炭相關企業(yè)數(shù)量”和“煤礦福利”），小于0.8，容忍度均大于0.5，VIF均小于2，以上3個指標說明解釋變量間不存在多重共線性。分析結(jié)果見表3。

從模型估計結(jié)果來看，所選取的15個指標顯著性較強，能夠反映出長河流域的農(nóng)戶生計基本情況。

（1）人力資本。戶主作為家庭主要勞動力，對一個家庭的決策有決定性作用。從戶主特征方面來看，“戶主年齡”對種植+養(yǎng)殖型、種植+打零工型和本地工作型影響顯著，分別在10%、1%和10%的顯著性水平上影響，戶主年齡越大，越傾向于選擇種植+打零工和種植+養(yǎng)殖型的生計方式。而對于本地工作型農(nóng)戶來說，戶主年齡對該類型農(nóng)戶是負向的影響，年齡越大，越不傾向于選擇該類型生計方式；“是否村干部”對種植+養(yǎng)殖型、本地工作型、多樣來源型農(nóng)戶顯著影響，且都是正向的影響。這表明，村干部在本地工作便于處理村委的事務，往往不會選擇離家較遠的工作類型；“受教育年限”對種植+養(yǎng)殖型和外出打工型農(nóng)戶在5%的顯著性水平上負向影響，這表明這2個類型的生計方式對勞動者的受教育水平要求不高；“職業(yè)技能”這個因素對農(nóng)戶生計策略選擇影響非常顯著，在調(diào)查過程中了解到農(nóng)戶擁有的職業(yè)技能一般包括養(yǎng)殖、建筑工、廚師、駕駛等，這與模型估計結(jié)果比較符合，擁有

職業(yè)技能的農(nóng)戶一般會選擇與自己的技能相關的工作類型。家庭結(jié)構(gòu)對農(nóng)戶生計策略的選擇影響比較顯著。家庭健康勞動力數(shù)量越多說明家庭里能夠創(chuàng)造收入的勞動力較多，收入來源越廣。模型估計結(jié)果表明，“健康勞動力數(shù)量”對種植+打零工在5%的顯著性水平上負向影響，家庭健康勞動力較少的農(nóng)戶傾向于選擇種植+打零工型的生計方式；“重大傷病”對外出務工型和多樣來源型農(nóng)戶在10%的顯著性水平上負向影響，家庭成員的重大傷病對農(nóng)戶來講是一種負擔，很大程度上會限制到農(nóng)戶生計策略選擇，家庭中重大傷病成員較多的農(nóng)戶往往會選擇在本地工作，而放棄外出打工的機會；“家庭撫養(yǎng)比重”這個因素對農(nóng)戶生計策略的選擇影響顯著，家庭撫養(yǎng)比重越大，說明家庭的壓力越大，家庭壓力大的農(nóng)戶不傾向于選擇種植+打零工以及外出打工等收入較少的生計方式。

表3 農(nóng)戶生計方式的影響因素的模型估計結(jié)果

（2）自然資本。本次研究中選取了“人均種植面積”、“耕地損毀程度”和“水資源損毀程度”等3個對農(nóng)戶生計影響較大的指標。但是從模型估計結(jié)果來看，這幾個指標對農(nóng)戶生計影響都不顯著。原因是研究區(qū)的農(nóng)戶人均種植面積普遍較小，僅有0.09 hm2，每個類型的農(nóng)戶種植面積差別不大；靠近礦區(qū)的農(nóng)戶耕地會受到采煤塌陷、裂縫或者水資源損毀造成的干旱等影響，調(diào)查樣本中農(nóng)戶普遍反映承包地存在一些裂縫塌陷等損毀情況，但是損毀程度都不太大，通過一些簡單的推填土等措施就能恢復土地，基本不影響田間耕作。

（3）物質(zhì)資本。當前農(nóng)村中青壯勞動力大多選擇外出打工，年齡大的沒有能力耕種老一輩逐漸喪失勞動能力，出于對耕地保護的目的然而出于耕地保護的目的，又不愿意棄耕撂荒，就把耕地讓別的村民耕種，家庭中有大型農(nóng)業(yè)機械的農(nóng)戶就會成為這些土地的“接收者”。例如：東煙村有一位63歲的老人，因為家中有一臺大型拖拉機，耕種能力強，所以流入耕地1.53 hm2，種植規(guī)模較大。在模型估計結(jié)果中，“大型農(nóng)業(yè)機械數(shù)量”這個因素不顯著，這與樣本中這一類的農(nóng)戶數(shù)量偏少有關。

（4）金融資本。本研究中選擇了“能否得到資金支持”和“能否得到煤礦福利”2個指標。從模型估計來看，“能否得到資金支持”對種植+養(yǎng)殖型農(nóng)戶影響系數(shù)為1.030，在5%的顯著性水平上正向影響。這說明，養(yǎng)殖業(yè)的前期投入較大，養(yǎng)殖場的基礎設施通常需要的資金較多，所以能夠得到貸款或者借款支持對養(yǎng)殖型農(nóng)戶影響較大。和村、天戶村、東煙村等村莊位于煤礦區(qū)，這些村莊就占有煤礦的一定的股份，每年都能得到數(shù)額較多的煤礦分紅，而村集體就會用這些資金提高村民的福利水平，在村莊發(fā)展某些產(chǎn)業(yè)等，間接的豐富了農(nóng)戶的就業(yè)選擇，提高了村民的收入水平。模型估計結(jié)果可以看出，“能否得到煤礦分紅”對多樣來源型農(nóng)戶在10%的顯著性水平上正向影響，對種植+打零工型農(nóng)戶在5%的顯著性水平上負向影響。這表明煤礦的福利分紅對農(nóng)戶生計方式的調(diào)整有一定促進作用。

（5）社會資本。農(nóng)戶生計策略的選擇與農(nóng)戶所處的外部環(huán)境有較大關系。從模型估計結(jié)果來看，“村莊內(nèi)煤炭關聯(lián)企業(yè)數(shù)量”對本地工作型農(nóng)戶在5%的顯著性水平上正向影響，對外出務工型農(nóng)戶在10%的顯著性水平上負向影響。長河流域有大量與煤礦相關的建材廠、鑄造廠等企業(yè)，可以吸收大量的農(nóng)村剩余勞動力。在調(diào)查過程中有不少農(nóng)戶希望村里能引進企業(yè)，這樣他們就可以在家門口掙到錢。研究區(qū)內(nèi)主要道路是332省道和一條縣道，經(jīng)過和村、辛壁、成莊、史村、東溝等煤礦主要產(chǎn)區(qū)和集鎮(zhèn)，靠近交通要道的村莊農(nóng)戶可能會利用這一便利條件，依靠自己的職業(yè)技能，開飯店、修理店等一些小店鋪。模型估計結(jié)果中，“交通狀況”這一因素對農(nóng)戶生計類型的影響不顯著，這與該類型農(nóng)戶樣本數(shù)量較少有關。

綜上所述，人力資本、金融資本和社會資本對農(nóng)戶的生計方式影響顯著，而自然資本和物質(zhì)資本等因素對農(nóng)戶生計方式影響不明顯。此外，對于在煤礦打工型農(nóng)戶來說，自2009年山西省煤礦資源整合后，大大小小的煤礦合并成12個大型煤礦，由于對工人的要求提高，農(nóng)村勞動力不能滿足煤礦的生產(chǎn)需要的條件，所以在煤礦打工的農(nóng)戶數(shù)量大大減少。比如馬坪頭村以前有近400人在本村的煤礦上打工，2009年以后，都出去打工了，現(xiàn)在從事煤礦打工的已不足20人?！笆欠裎挥诘V區(qū)”對農(nóng)戶是否選擇煤礦打工影響不明顯，礦區(qū)煤礦打工的農(nóng)戶占15.2%僅僅是稍高于非礦區(qū)的11.4%。但是礦區(qū)和非礦區(qū)相比，農(nóng)戶的生計選擇類型更加多樣，農(nóng)戶更傾向于選擇在本地打工型、自營工商型和多樣來源性的生計方式。

3 生計策略調(diào)整

調(diào)查過程中，對于“您對你現(xiàn)在的生活滿意嗎？有沒有想過改行做其他工作？”這個問題，有58%的農(nóng)戶選擇了不改變或者改變有較大難度。究其原因，總結(jié)下來有以下4點：（1）戶主年齡偏大，沒有太多精力去打拼，傾向于選擇維持目前的生活現(xiàn)狀；（2）缺乏職業(yè)技能。這是限制農(nóng)戶生計選擇的一個重要因素，如果缺乏必要的職業(yè)技能，農(nóng)戶只能選擇外出打工等生計方式；（3）家庭老人孩子需要照顧，沒有條件外出工作；（4）暫時沒有好的項目，生計策略調(diào)整方向不明確。

在621戶問卷中，計劃改變生計方式的農(nóng)戶僅有42%，而且改變方向主要集中在以下4個方面：（1）增加種植面積。這一類型農(nóng)戶計劃通過流轉(zhuǎn)等形式多種植一些土地，以增加一些收入。這種途徑可以增加的收入相當有限，然而這種生計方式相對來說比較容易實現(xiàn)；（2）外出打工。外出打工依然是農(nóng)戶的一個重要選擇，有81個樣本選擇外出打工，占計劃改變農(nóng)戶的31.15%。因為外出打工除了對身體狀況要求外，其他條件相對較寬松；（3）選擇養(yǎng)殖業(yè)。近兩年，養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展行情較好，而且研究區(qū)多為山地丘陵，發(fā)展養(yǎng)殖業(yè)有其先天優(yōu)勢；（4）經(jīng)商。選擇經(jīng)商的農(nóng)戶比較少，而且都是投入較低的小生意。從表4可以看出，礦區(qū)的農(nóng)戶更傾向于選擇養(yǎng)殖業(yè)和經(jīng)商，而非礦區(qū)由于耕地資源較多，缺乏煤炭的帶動，企業(yè)數(shù)量較少，農(nóng)戶更傾向于選擇增加種植面積和外出打工。

4 結(jié)論與建議

本研究通過對研究區(qū)詳細調(diào)查，共收回有效問卷621份，村長問卷42份。在可持續(xù)生計理論指導下，構(gòu)建了黃土丘陵山區(qū)農(nóng)戶生計影響因素的指標體系，運用了Stata統(tǒng)計軟件的多值選擇模型，分析了不同生計方式農(nóng)戶特征以及農(nóng)戶生計的影響因素，能夠得出以下結(jié)論。

（1）農(nóng)戶生計類型多樣，但收入不穩(wěn)定。研究區(qū)內(nèi)的農(nóng)戶生計類型主要有8種，除了轉(zhuǎn)移支付型農(nóng)戶外，依靠種植養(yǎng)殖、打零工和外出打工的農(nóng)戶占總樣本的36.5%。由于種植業(yè)受氣候影響很大，研究區(qū)域內(nèi)的耕地基本靠天吃飯更是增加了作物產(chǎn)量的不穩(wěn)定性，干旱嚴重時，產(chǎn)量僅為正常年份的30%，甚至出現(xiàn)絕收現(xiàn)象。打工收入主要是臨時性收入，不確定性也很強。

（2）人力資本、金融資本和社會資本對農(nóng)戶生計影響顯著。戶主年齡越小、受教育水平越高、有較強的職業(yè)技能，生計類型選擇性就較強，收入水平較高。家庭中有重大傷病、撫養(yǎng)比重越高，則對農(nóng)戶生計方式的選擇限制性越強。能夠得到資金支持，農(nóng)戶更傾向于選擇種植+養(yǎng)殖型和多樣來源型的生計方式。村莊的企業(yè)越多，農(nóng)戶越容易選擇在本地工作，交通狀況越好，農(nóng)戶越容易選擇自營工商型的生計類型。

（3）農(nóng)戶自然資本以及物質(zhì)資本對農(nóng)戶生計選擇影響不太顯著。研究區(qū)域內(nèi)農(nóng)戶單純的選擇種植作為主要收入來源的樣本數(shù)量很小，種植面積1 hm2以上的農(nóng)戶僅有15戶，土地損毀程度和水資源損毀對正常耕作影響不大。家庭中擁有大型農(nóng)業(yè)機械的樣本農(nóng)戶較少，而且生計選擇比較分散，對農(nóng)戶生計類型選擇影響不明顯。

（4）農(nóng)戶生計策略調(diào)整方向有限，調(diào)整難度較大。調(diào)查發(fā)現(xiàn)研究區(qū)的農(nóng)戶計劃改變當前生計方式僅有42%，普遍認為調(diào)整的難度很大，計劃改變的農(nóng)戶也僅有增加種植面積、外出打工、養(yǎng)殖、經(jīng)商等4種選擇。這主要與農(nóng)戶的年齡較大，缺乏職業(yè)技能和就業(yè)指導，家庭條件的限制等因素有關。

基于以上結(jié)論，建議當?shù)卣行ч_展農(nóng)村勞動力職業(yè)技能培訓，提高農(nóng)民就業(yè)競爭力；充分發(fā)揮當?shù)孛禾俊⒙糜蔚荣Y源優(yōu)勢，發(fā)展相關產(chǎn)業(yè)類型；加大農(nóng)業(yè)基礎設施投入，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件。

（1）從研究結(jié)果可以看出，人力資本對農(nóng)戶生計選擇影響最大，尤其是職業(yè)技能。當?shù)赜胁簧偈〉陌咐?，都是由于缺乏技術指導。比如，川底村2000年新建了5個溫室大棚，然而由于技術問題，作物成活率不高，后期管理不善，農(nóng)民辛苦了一年，只能放棄。當前背景下，傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)、農(nóng)民、農(nóng)村已經(jīng)“脫胎換骨”，僅靠一副好身板、一身好體力，早已不能“勝任”農(nóng)民這個崗位，農(nóng)村需要的是既有文化，又懂技術，還會經(jīng)營的新型職業(yè)農(nóng)民。所以當?shù)卣畱哟筠r(nóng)業(yè)技術的推廣力度，邀請專家到該地區(qū)進行種養(yǎng)殖的培訓，確保農(nóng)民能夠有所收獲。政府相關機構(gòu)應學習其他地區(qū)先進經(jīng)驗，通過對農(nóng)戶的就業(yè)指導，增加農(nóng)民的就業(yè)渠道，提高農(nóng)民的就業(yè)競爭力。

（2）探索適合當?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)類型，形成規(guī)模，形成特色。當?shù)貞妹旱V這一優(yōu)勢資源，趁著煤礦轉(zhuǎn)型發(fā)展的“東風”，引進先進技術，發(fā)展煤礦相關的產(chǎn)業(yè)，豐富當?shù)禺a(chǎn)業(yè)類型。農(nóng)業(yè)方面，董山村的地形土壤非常適宜種植小米，小米品質(zhì)優(yōu)良，但是田間勞作費時費力，導致土地疏于管理，經(jīng)濟效益不高。應當吸引農(nóng)業(yè)企業(yè)入駐，增加投資，發(fā)展小米產(chǎn)業(yè)示范區(qū)，形成當?shù)氐奶厣a(chǎn)業(yè)。當?shù)剡€有很多有名的旅游景點，如東溝村的徐家大院、賀坡古村落、雙河底的國家級文物保護單位成湯廟等。當?shù)卣畱龊萌嬉?guī)劃，增加經(jīng)濟增長點，促進長河流域產(chǎn)業(yè)間協(xié)調(diào)發(fā)展。

表4 長河流域農(nóng)戶生計調(diào)整方向

（3）扶農(nóng)幫農(nóng)，因地制宜。近幾年，當?shù)卣谵r(nóng)村開展了很多農(nóng)業(yè)項目，提高了農(nóng)村的整體農(nóng)業(yè)水平，但是仍然存在一些問題。調(diào)查過程中，史村河村、成莊、天戶、辛壁等不少村莊進行了農(nóng)田水利設施的建設，鋪設了灌溉管道，推行了噴灌技術。當?shù)剞r(nóng)民反映，建設的水利設施不太符合實際情況，建成兩三年一直處于閑置狀態(tài)，辛壁村的噴灌設施存在一些問題，管道埋深太淺，大型農(nóng)業(yè)機械作業(yè)時，管道很容易破壞，而且噴灌只能控制一片，相鄰地塊多戶農(nóng)戶達不成共識，所以使用不便，噴灌設施利用率不高。土地整治項目，農(nóng)民反映整治后土地質(zhì)量有所提高，但是田間地頭設計過高，農(nóng)業(yè)機械容易發(fā)生事故。因此，推行農(nóng)業(yè)相關項目，要認真落實前期的可行性調(diào)查，廣泛聽取農(nóng)民的意見，避免建成后造成資源浪費。

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Impact of Mining on Farmers’Livelihood Strategies in Loess Hilly Regions: A Case Study on Changhe Basin in Jincheng City

Xu Yangyang,Bi Rutian,Liu Huifang,Wang Shumin,Gao Yang
(College of Resources and Environment,Shanxi Agricultural University,Taigu 030801,Shanxi,China)

The authors carried out a case study on Changhe Basin of Jincheng City,analyzed the influencing factors of farmers’livelihood in loess hilly regions from the perspective of mining.Based on data of 621 questionnaires,the mlogit model was adopted for quantitative analysis of the influencing factors.The study concluded the limiting factors for the development of farmers’livelihood in the loess hilly region and pointed out the corresponding adjustment directions,including the local government’s efforts in promoting agricultural technology,providing training and employment guidance and exploring the characteristic industries according to local conditions,which provided references for the adjustment of agricultural policy in the new rural construction.

Mining Areas;Farmers’Livelihood;Livelihood Capital;Mlogit Model

F205

：A論文編號：cjas16100033

國土資源部公益性行業(yè)項目“北方村莊壓煤山丘區(qū)土地綜合整治技術研究”(201411007)。

續(xù)陽陽，男，1991年出生，山西臨汾人，碩士，研究方向為土地資源利用與信息技術。通信地址：030801山西省太谷縣銘賢南路1號山西農(nóng)業(yè)大學資源環(huán)境學院，E-mail：wxyy2163@163.com。

畢如田，男，1963年出生，山西陽泉人，教授，博士生導師，博士，主要從事資源環(huán)境信息技術及土地復墾與規(guī)劃等研究。Tel：0354-6288912，E-mail：brt@sxau.edu.cn。

2016-10-28，

：2017-02-10。