西北地區(qū)小城鎮(zhèn)居民生計(jì)脆弱性及其影響因子*

梁 爽，吳文恒，強(qiáng)彥紅，魯大銘

(西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院，陜西西安 710127)

0 引言

特色小鎮(zhèn)、小城鎮(zhèn)建設(shè)對我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級和新型城鎮(zhèn)化建設(shè)具有重要意義。截止2016年底，全國城鎮(zhèn)化率超過57.35%，年平均增長速度仍在1.3個百分點(diǎn)以上，已實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的城鎮(zhèn)化[1]。小城鎮(zhèn)處于“城”與“鄉(xiāng)”兩種系統(tǒng)之間，政府主導(dǎo)推動大量農(nóng)村人口流向城鎮(zhèn)，小城鎮(zhèn)居民“非農(nóng)、非城”的半城鎮(zhèn)化現(xiàn)象普遍存在，小城鎮(zhèn)居民作為小城鎮(zhèn)主要的經(jīng)濟(jì)活動主體，其生計(jì)狀況不僅反映了對自然、生態(tài)的干預(yù)與利用，更對小城鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展產(chǎn)生深刻影響[2-4]。西北小城鎮(zhèn)城鎮(zhèn)化效率偏低，資源過度消耗以及環(huán)境污染等問題的多重?cái)_動[5-6]，加之社會保障體系不健全、公共服務(wù)設(shè)施落后、就業(yè)機(jī)會較少等因素的影響[7]，使得居民生計(jì)風(fēng)險急劇增加，呈現(xiàn)出較顯著的敏感性和脆弱性。未來一段時期內(nèi)，中國城鎮(zhèn)化進(jìn)程仍將持續(xù)快速推進(jìn)，居民生計(jì)也將受到社會、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)系統(tǒng)變化的影響，如何降低居民生計(jì)脆弱性及其遭受的負(fù)面影響已成為推動中國小城鎮(zhèn)持續(xù)健康發(fā)展以及社會和諧穩(wěn)定亟待解決的現(xiàn)實(shí)問題。

生計(jì)問題一直受到國內(nèi)外學(xué)術(shù)界關(guān)注，已有的生計(jì)研究主要集中在農(nóng)戶視角，包括生計(jì)多樣性與土地利用研究[8-9]，農(nóng)戶生計(jì)對于能源、環(huán)境的影響[10-11]，農(nóng)戶生計(jì)脆弱性[12-13]等方面，但對小城鎮(zhèn)居民生計(jì)脆弱性以及可持續(xù)發(fā)展關(guān)注較少。“脆弱性”指在暴露程度、敏感性和適應(yīng)能力等因素相互耦合作用下，系統(tǒng)對于特定擾動的易損性[14]，現(xiàn)階段脆弱性概念的內(nèi)核又從單純針對自然系統(tǒng)本身的脆弱性逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)獒槍θ说伛詈舷到y(tǒng)的更為綜合的概念[15]，同時將脆弱性的研究內(nèi)涵從從基于暴露度、敏感性以及適應(yīng)能力的多結(jié)構(gòu)視角推向?qū)⑸鐣?、?jīng)濟(jì)和環(huán)境等要素進(jìn)行綜合考慮的多維度主義，將脆弱性評價從主體被動接受自然、社會擾動的評價轉(zhuǎn)變?yōu)橹黧w的主動適應(yīng)性評價[16]。英國國際發(fā)展署(DFID)將脆弱性作為可持續(xù)生計(jì)的重要部分歸入可持續(xù)生計(jì)框架(SLA)[17]，國內(nèi)學(xué)者廣泛運(yùn)用可持續(xù)生計(jì)分析框架(SLA)探討農(nóng)戶[18]、失地農(nóng)民[19]、農(nóng)民工[20]、以及城鎮(zhèn)化居民[21]等不同類型人群的生計(jì)狀況及其脆弱性，為生計(jì)研究提供了新的研究視角和思路?？v觀國內(nèi)外已有的生計(jì)脆弱性研究，主要從敏感性和適應(yīng)能力兩方面構(gòu)建評價指標(biāo)體系，對于暴露度較少涉及，在一定程度上影響生計(jì)脆弱性量化的準(zhǔn)確性與科學(xué)性[22]；同時，有關(guān)脆弱性研究多關(guān)注于脆弱性空間格局的分布，對脆弱性影響因子及機(jī)制分析不足[23]。文章以“脆弱性”為切入視角，引入“社會—經(jīng)濟(jì)—生態(tài)”耦合框架，構(gòu)建居民生計(jì)脆弱性評價模型，確保脆弱性量化評價的科學(xué)性，并引入障礙度模型，探究影響小城鎮(zhèn)居民生計(jì)脆弱性的主要影響因子，希冀為提升小城鎮(zhèn)地區(qū)小城鎮(zhèn)居民生計(jì)，促進(jìn)小城鎮(zhèn)地區(qū)小城鎮(zhèn)可持續(xù)發(fā)展提供理論現(xiàn)實(shí)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

西北地區(qū)深處內(nèi)陸，地形主要以高原盆地為主，光熱、礦產(chǎn)等資源豐富，但氣候干燥少雨、蒸發(fā)強(qiáng)烈，社會經(jīng)濟(jì)水平落后，生態(tài)環(huán)境脆弱，自然災(zāi)害頻發(fā)，居民生計(jì)具有較強(qiáng)的脆弱性[24]。該文根據(jù)西北地區(qū)小城鎮(zhèn)的社會經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，并結(jié)合國家公布的兩批關(guān)于發(fā)展特色小城鎮(zhèn)名單，最終選取了6個具有代表性的小城鎮(zhèn)為案例地，可反映出西北地區(qū)小城鎮(zhèn)的基本風(fēng)貌。

該文選取的案例地包括：寧夏同心縣丁塘鎮(zhèn)為代表的民族聚居型小鎮(zhèn)，其為地方集貿(mào)中心并帶有民族特色；以寧夏西夏區(qū)鎮(zhèn)北堡鎮(zhèn)為代表的旅游特色型小鎮(zhèn)，富有影視文化、葡萄酒釀造、休閑旅游等資源；以甘肅皋蘭縣什川鎮(zhèn)為代表的城郊休閑型小鎮(zhèn)，有萬畝古梨園，大城市周邊的休閑旅游小鎮(zhèn)；以甘肅臨夏縣土橋鎮(zhèn)為代表的地方綜合型小鎮(zhèn)，為地方綜合性古鎮(zhèn)及縣域副中心；以甘肅隴西縣首陽鎮(zhèn)為代表的特色種植型小鎮(zhèn)，為中藥材集散與初加工型商貿(mào)小鎮(zhèn)及縣域副中心；以甘肅秦州區(qū)皂郊鎮(zhèn)為代表的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型小鎮(zhèn)，為農(nóng)產(chǎn)品集散與地方集貿(mào)中心。

1.2 數(shù)據(jù)來源與標(biāo)準(zhǔn)化

該文研究數(shù)據(jù)包括社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)和社會調(diào)查數(shù)據(jù)。社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來源于2016年各地鎮(zhèn)《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報》；氣象數(shù)據(jù)主要來源于當(dāng)?shù)貧庀笥^測站，用于計(jì)算干燥度指數(shù)；DEM數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)用于對地形起伏度和林草覆蓋率的計(jì)算，主要來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(http：//www.gscloud.cn/)提供的遙感影像的解譯；調(diào)查問卷數(shù)據(jù)為課題組于2016年7月對上述6鎮(zhèn)的鎮(zhèn)區(qū)居民進(jìn)行的問卷調(diào)查，采取分層隨機(jī)抽樣，取95%的置信度下標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分位點(diǎn)值(1.96±4)%的誤差界限可以滿足居民抽樣，真值0.5，最終確定最低調(diào)查戶數(shù)600戶。共計(jì)發(fā)放問卷720份，收回有效問卷708份，有效率為98%。調(diào)查內(nèi)容主要包括：①居民所具有的適應(yīng)能力，包括人力資本(家庭勞動力人數(shù)比重、非農(nóng)就業(yè)比重等)、物質(zhì)資本(住房、家庭耐用消費(fèi)品等)、金融資本(現(xiàn)金收入、家庭資助機(jī)會、是否有儲蓄等)、社會資本(領(lǐng)導(dǎo)潛力、對周圍人的信任度、遇到風(fēng)險能否得到援助等)、自然資本。②居民所從事的生計(jì)方式，包括家庭勞動力的投入方向、居民家庭的收入來源。為消除不同量綱數(shù)據(jù)對綜合評價的影響，需對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。該文采用極值法對數(shù)據(jù)進(jìn)行去綱量化處理，具體方法為：

功效性為正指標(biāo)：

(1)

功效性為負(fù)指標(biāo)：

(2)

式(1)中：Zij為各指標(biāo)去量綱后的值；xij為去量綱前的指標(biāo)值；xi，max、xi，min分別為該指標(biāo)的最大值與最小值。

1.3 研究思路與方法

1.3.1 居民類型劃分

學(xué)界對居民類型的劃分大多基于兼業(yè)視角[11，13]，依據(jù)居民非農(nóng)收入占家庭總收入比重、家庭勞動力中從事非農(nóng)生產(chǎn)的比重兩個指標(biāo)[25]，結(jié)合調(diào)查區(qū)域居民收入與勞動投入特征，并參考農(nóng)戶生計(jì)策略[26]，將小城鎮(zhèn)居民分為純農(nóng)型、農(nóng)業(yè)主導(dǎo)型、非農(nóng)主導(dǎo)型和非農(nóng)型(表1)。

表1 居民劃分類型及標(biāo)準(zhǔn)

1.3.2 生計(jì)脆弱性框架指標(biāo)選取

在充分理解可持續(xù)生計(jì)、脆弱性內(nèi)涵的基礎(chǔ)上，結(jié)合社會、經(jīng)濟(jì)與生態(tài)脆弱性指標(biāo)的全面性，該文基于VSD模型與可持續(xù)生計(jì)框架，同時借鑒國內(nèi)外已有研究成果[8，12，17，27]，依據(jù)西北地區(qū)的社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境特征和小城鎮(zhèn)居民的生計(jì)特征，最終構(gòu)建包含8項(xiàng)準(zhǔn)則和28項(xiàng)指標(biāo)的西北地區(qū)小城鎮(zhèn)居民生計(jì)脆弱性指標(biāo)體系(表2)。

表2 居民生計(jì)脆弱性評價指標(biāo)體系

1.3.3 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

采用多指標(biāo)綜合評價法計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重，將按此方法計(jì)算的指標(biāo)權(quán)重與特爾斐法獲取的權(quán)重做對比分析，最終取兩者的均值作為生計(jì)脆弱性評價指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重。多指標(biāo)綜合評價法的優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)υu價對象進(jìn)行客觀、公正、合理的全面評價，因此，將決策者的主觀判斷與待評對象的信息有機(jī)結(jié)合的權(quán)重測算方法，具有較好的科學(xué)性與可行性。計(jì)算過程如下。

計(jì)算變量Zij的均值E(Ai)：

(3)

計(jì)算變量Zij的均方差值δ(Ai)：

(4)

計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重系數(shù)W(Ai)：

(5)

計(jì)算各指標(biāo)綜合權(quán)重：

(6)

式(5)中，W(Ai)′為專家多輪打分反饋所確定的權(quán)重。

表3 居民生計(jì)脆弱性評價等級

1.3.4 生計(jì)脆弱性評價模型

根據(jù)IPCC提出的脆弱性函數(shù)構(gòu)成模型，即脆弱性是由系統(tǒng)在擾動作用下所遭受的潛在影響與系統(tǒng)適應(yīng)能力兩者構(gòu)成的函數(shù)[28]。該文試圖從脆弱性構(gòu)成要素之間的相互作用關(guān)系出發(fā)，將系統(tǒng)的脆弱性視為“暴露—敏感性”及其“適應(yīng)能力”相互耦合響應(yīng)而形成的一種屬性。因此，脆弱性可表達(dá)為V=f(S，R)，其中系統(tǒng)的脆弱性與暴露—敏感性成正比，與適應(yīng)能力成反比。

(7)

(8)

V=S/R

(9)

1.3.5 障礙度模型

為進(jìn)一步明確制約小城鎮(zhèn)居民生計(jì)脆弱性降低的障礙因素，引入障礙度模型來分析各個指標(biāo)對居民生計(jì)影響的程度，障礙度計(jì)算模型公式為：

(10)

式(10)中，wi為每項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重值；mi為每項(xiàng)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值；Ni為每項(xiàng)指標(biāo)對居民生計(jì)脆弱性的影響程度。

2 結(jié)果分析

2.1 評價分級結(jié)果

運(yùn)用自然斷裂點(diǎn)法，根據(jù)數(shù)據(jù)曲線統(tǒng)計(jì)規(guī)律將數(shù)據(jù)集中不連續(xù)的地方作為分級的依據(jù)，對數(shù)據(jù)集合進(jìn)行等級劃分，從而使得各個類之間的差異最大化。運(yùn)用ArcGIS10.0對不同地貌、不同類型小城鎮(zhèn)的適應(yīng)能力與脆弱性指數(shù)的核算結(jié)果按自然斷裂點(diǎn)法分為5種類型，并由低到高排列(表3)。

2.2 小城鎮(zhèn)居民生計(jì)脆弱性評價

生計(jì)脆弱性受居民所遭受的暴露—敏感性以及自身應(yīng)對能力兩大部分的影響，暴露—敏感性越高，應(yīng)對能力越弱，居民脆弱性越高，反之暴露—敏感性越低，應(yīng)對能力越強(qiáng)，居民脆弱性越低。

表4 不同類型小城鎮(zhèn)居民適應(yīng)能力與生計(jì)脆弱性指數(shù)

如表4所示，純農(nóng)型居民生計(jì)脆弱性指數(shù)范圍為3.921～12.420，均值為4.501，脆弱性處于較高值區(qū)，適應(yīng)能力低，過度依賴傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)種植因而收入水平低且不穩(wěn)定，各類生計(jì)資本處于較低水平，同時居住位置偏遠(yuǎn)、基礎(chǔ)設(shè)施不完善等使其高敏感性較高，生計(jì)脆弱性處于較高水平；農(nóng)業(yè)主導(dǎo)型居民生計(jì)脆弱性指數(shù)范圍為1.659～4.697，均值為2.753，脆弱性處于中值區(qū)，適應(yīng)能力較高，雖此類居民不完全依賴于農(nóng)業(yè)，但經(jīng)濟(jì)收入、人力投入都受農(nóng)業(yè)限制，交通和區(qū)位條件受限使得敏感性較高，同時生計(jì)資本組合中高低各異，生計(jì)脆弱性處于中等水平；非農(nóng)主導(dǎo)型居民生計(jì)脆弱性指數(shù)范圍為0.998～4.112，均值為1.213，脆弱性處于較低值區(qū)，適應(yīng)能力較高，生計(jì)多樣化提高收入水平并保障生計(jì)穩(wěn)定，生計(jì)資本組合穩(wěn)定，敏感性較低，生計(jì)脆弱性處于較低水平；非農(nóng)型居民生計(jì)脆弱性指數(shù)范圍為0.498～2.563，均值為0.983，脆弱性處于低值區(qū)，適應(yīng)能力較高，較高收入及多元生計(jì)使其具有較高的資本積累，所在城鎮(zhèn)的經(jīng)濟(jì)社會系統(tǒng)敏感性較低，交通和基礎(chǔ)設(shè)施狀況較完善，生計(jì)脆弱性處于低水平。

2.3 生計(jì)脆弱性影響因素分析

由于不同類型居民處于不同暴露—敏感性環(huán)境中且自身具有的生計(jì)資本與生計(jì)組合各異，長期制約居民生計(jì)脆弱性降低的因素也存在差異。因此，該文根據(jù)障礙度模型，嘗試探究影響不同類型城鎮(zhèn)居民生計(jì)脆弱性的主要因素(表5)。

表5 不同類型居民生計(jì)脆弱性排名前3的影響因素

純農(nóng)型居民生計(jì)方式主要依賴于農(nóng)業(yè)種植，耕地作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)資料，糧食產(chǎn)量受自然環(huán)境條件限制，土地生產(chǎn)力較為低下，其實(shí)際種植耕地面積直接影響到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，同時由于不同作物帶來的每667m2平均經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值對于居民的實(shí)際收入又造成較大影響，而家庭中可投入到農(nóng)業(yè)種植中的男性勞動力比重對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是至關(guān)重要的；農(nóng)業(yè)主導(dǎo)型居民耕地的畝均經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值是其家庭收入的重要組成部分，人均收入直接影響其生產(chǎn)生活水平，但此類居民并不完全依賴于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，家庭成員并非完全務(wù)農(nóng)，故勞動力人數(shù)比重對于整個家庭收支狀況有較大的影響；對于非農(nóng)主導(dǎo)型居民勞動力大都投入到非農(nóng)行業(yè)，非農(nóng)行業(yè)收入有較大差別及不穩(wěn)定性促使人均收入成為影響其生計(jì)狀況的重要因素，而生計(jì)的多樣性又可以降低非農(nóng)行業(yè)的不穩(wěn)地性，降低家庭成員就業(yè)中可能面臨的風(fēng)險，家庭成員非農(nóng)就業(yè)比重又會直接影響家庭整體收入水平；非農(nóng)型居民據(jù)調(diào)查大多為鄰近村民遷居到鎮(zhèn)區(qū)，家庭中無或有較少耕地，生計(jì)來源主要為打工或經(jīng)商，其就業(yè)與否直接影響家庭收入的高低與穩(wěn)定，人均收入影響到家庭的生計(jì)與生活水平的高低，而家庭人均受教育程度直接影響到家庭成員的從業(yè)類型，進(jìn)一步影響到家庭收入。

3 結(jié)論

(1)小城鎮(zhèn)居民的生計(jì)脆弱性指數(shù)存在明顯的差異性，純農(nóng)型居民最高，農(nóng)業(yè)主導(dǎo)型居民次之，繼而為非農(nóng)主導(dǎo)型居民，非農(nóng)型居民最低。整體上，生計(jì)脆弱性越高的居民類型，其暴露—敏感性就會越高而應(yīng)對能力相對較低。

(2)居民自身部分必要資本的缺乏及外部地理環(huán)境暴露—敏感性的脅迫是居民生計(jì)脆弱的深層原因。人均收入對各類居民生計(jì)脆弱性影響程度較高，而畝均經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值是限制純農(nóng)型、農(nóng)業(yè)主導(dǎo)型居民生計(jì)脆弱性降低的主要因素，人均收入和非農(nóng)就業(yè)比重對非農(nóng)型、非農(nóng)主導(dǎo)型居民生計(jì)脆弱性有較為顯著的影響。