喀斯特高原山地農(nóng)戶生計(jì)資本對(duì)生計(jì)策略的影響:以貴州省畢節(jié)市撒拉溪為例

任 威， 熊康寧， 盈 斌， 肖 杰

(貴州師范大學(xué) 喀斯特研究院/國(guó)家喀斯特石漠化防治工程技術(shù)研究中心， 貴州 貴陽(yáng) 550001)

生計(jì)概念為研究者提供了一個(gè)觀察和討論發(fā)展中國(guó)家和地區(qū)的貧困問(wèn)題、農(nóng)村問(wèn)題、可持續(xù)發(fā)展等一系列問(wèn)題的視角[1]。生計(jì)資本由自然資本、金融資本、物質(zhì)資本、人力資本和社會(huì)資本等5個(gè)部分組成，是衡量農(nóng)戶個(gè)人或家庭生計(jì)資產(chǎn)的可持續(xù)生計(jì)體系的量化指標(biāo)[2]，生計(jì)資本決定所采取的生計(jì)方式，生計(jì)資本的高低影響生計(jì)方式選擇機(jī)會(huì)和應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)沖擊的處理能力[3]。生計(jì)策略是農(nóng)戶個(gè)人或家庭為了實(shí)現(xiàn)自身的生存發(fā)展目標(biāo)或?qū)Ψe極生計(jì)產(chǎn)出的追求，根據(jù)其自身?yè)碛械纳?jì)資本進(jìn)行客觀實(shí)際的組合和使用方式[4]。農(nóng)戶在我國(guó)廣大農(nóng)村地域中充當(dāng)最主要的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主體和基本的決策單元，自身發(fā)展所采取的生計(jì)策略反映出對(duì)特定環(huán)境下基于特定生計(jì)目標(biāo)做出的響應(yīng)[5]。因此，圍繞農(nóng)戶開(kāi)展的生計(jì)資本研究，不僅可有效探析農(nóng)戶生計(jì)策略的轉(zhuǎn)化因素，且能針對(duì)農(nóng)戶生計(jì)資本的脆弱性尋找多樣式解決方案。

近年來(lái)國(guó)外運(yùn)用英國(guó)國(guó)際發(fā)展署發(fā)布的可持續(xù)設(shè)計(jì)框架所做的農(nóng)戶生計(jì)相關(guān)研究[6-8]表明，作為可持續(xù)生計(jì)框架的核心，農(nóng)戶生計(jì)資本是影響農(nóng)戶生計(jì)策略選擇的基礎(chǔ)。國(guó)內(nèi)對(duì)生計(jì)資本與生計(jì)策略關(guān)系的研究[9-11]多集中于西北農(nóng)牧地區(qū)、黃土高原區(qū)、干旱半干旱沙漠化區(qū)等生態(tài)脆弱地區(qū)，研究均表明，農(nóng)戶生計(jì)策略的選擇和轉(zhuǎn)變是建立在生計(jì)資本自身資源稟賦基礎(chǔ)上，生計(jì)策略的調(diào)整朝著發(fā)揮生計(jì)資本長(zhǎng)板優(yōu)勢(shì)，規(guī)避生計(jì)資本短板的方向。在喀斯特地區(qū)的生計(jì)研究，主要由區(qū)域定性評(píng)價(jià)、生計(jì)狀況、生計(jì)模式及不同地貌區(qū)生計(jì)脆弱性研究組成[12-15]。因此，不同區(qū)域農(nóng)戶在受生計(jì)資本的支配上，對(duì)生計(jì)策略選擇產(chǎn)生強(qiáng)烈的異質(zhì)性。對(duì)喀斯特高原山地進(jìn)行農(nóng)戶生計(jì)策略的探究，將喀斯特高原山地農(nóng)戶生計(jì)資本、策略的選擇納入待解決問(wèn)題中，是對(duì)以往喀斯特地區(qū)生計(jì)研究的補(bǔ)充。鑒于此，通過(guò)對(duì)畢節(jié)撒拉溪9個(gè)行政村，234戶進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查和基于可持續(xù)生計(jì)框架的分析，構(gòu)建不同生計(jì)策略的農(nóng)戶類型，探索喀斯特高原山地農(nóng)戶生計(jì)資本對(duì)生計(jì)策略的影響因素，掌握農(nóng)戶生計(jì)類型的轉(zhuǎn)化規(guī)律，進(jìn)一步客觀評(píng)估該區(qū)域農(nóng)戶生計(jì)狀況，引導(dǎo)政策改善農(nóng)戶生計(jì)水平，降低農(nóng)戶自身生計(jì)脆弱性提供參考依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

畢節(jié)市撒拉溪石漠化治理示范區(qū)(圖1)，位于貴州省西北部烏江上游段六沖河流域內(nèi)，位于東經(jīng)105°02′0″～105°08′09″，北緯27°11′36″～27°16′51″。區(qū)內(nèi)大部分地區(qū)海拔1 498～2 184 m，地形復(fù)雜，地表破碎，山間多串珠狀巖溶洼地。受長(zhǎng)期人地矛盾日益突出的影響，土地開(kāi)墾和能源利用行為粗放，造成水土流失頻發(fā)，石漠化治理趨勢(shì)嚴(yán)峻。農(nóng)戶在選擇生計(jì)上相對(duì)原始，主要體現(xiàn)在生活方式、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)收入等，使得各方面的狀況在喀斯特石漠化高原山地農(nóng)戶生計(jì)研究具有強(qiáng)烈的代表性。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

采用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣法結(jié)合跟蹤調(diào)查法，并采用參與式農(nóng)村評(píng)估法(PRA)保證資料的真實(shí)和準(zhǔn)確。4個(gè)調(diào)查小組多次赴農(nóng)戶家庭展開(kāi)調(diào)查，于2017年12月在研究區(qū)以問(wèn)卷形式進(jìn)行農(nóng)戶生計(jì)狀況的調(diào)查，跟蹤入戶調(diào)研9個(gè)行政村的農(nóng)戶，其中調(diào)查方式分為跟蹤調(diào)查(以2012年開(kāi)展的跟蹤人口)和隨機(jī)抽樣調(diào)查。參與調(diào)查的農(nóng)戶以家庭為單位，共計(jì)234戶，訪談時(shí)間每戶1 h，對(duì)象為家庭戶主及家庭成員，共計(jì)350人。共收集調(diào)查問(wèn)卷234份。依據(jù)問(wèn)卷是否完善、問(wèn)卷問(wèn)題是否前后矛盾、問(wèn)卷問(wèn)題是否雷同較多的原則進(jìn)行剔除，獲有效問(wèn)卷216份，有效率達(dá)92.31%。

1.3 方法

1.3.1 測(cè)量指標(biāo) 結(jié)合英國(guó)DFID國(guó)際發(fā)展署研發(fā)的持續(xù)性生計(jì)架構(gòu)(SL)和有關(guān)生計(jì)資本的研究結(jié)果[2，16]，結(jié)合對(duì)喀斯特高原山地的自然資源條件、農(nóng)戶家庭自身特點(diǎn)及經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的深入分析，對(duì)調(diào)查問(wèn)卷所獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，優(yōu)化指標(biāo)體系，選取自然資本(N)、金融資本(F)、物質(zhì)資本(P)、人力資本(H)和社會(huì)資本(S)等5個(gè)資本指標(biāo)(表1)對(duì)喀斯特高原山地畢節(jié)撒拉溪研究區(qū)農(nóng)戶的生計(jì)進(jìn)行測(cè)量。

表1 畢節(jié)撒拉溪研究區(qū)農(nóng)戶生計(jì)資本的測(cè)量指標(biāo)、權(quán)重及賦值

1.3.2 生計(jì)資本

1) 權(quán)重。采取層次分析法和熵權(quán)法相結(jié)合確定權(quán)重指標(biāo)。參照文獻(xiàn)[17]將生計(jì)指標(biāo)體系同一層中指標(biāo)相對(duì)上一層指標(biāo)的生計(jì)重要程度進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)建判斷矩陣；計(jì)算判斷矩陣中的權(quán)重向量，依據(jù)檢驗(yàn)系數(shù)CR判斷結(jié)果一致性，若CR<0.1，為具有滿意的一致性；若CR≥0.1，則需進(jìn)行修正判斷矩陣，直到獲取滿意的一致性結(jié)果。參照文獻(xiàn)[18]進(jìn)行以熵權(quán)法為主的權(quán)重向量修正，經(jīng)計(jì)算和修正后的權(quán)重值見(jiàn)表1。

2) 生計(jì)總資本。按標(biāo)準(zhǔn)處理流程統(tǒng)計(jì)所有指標(biāo)數(shù)據(jù)，依據(jù)每個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值與權(quán)重值組合得出標(biāo)準(zhǔn)加權(quán)模型。

(1)

式(1)中，Z為生計(jì)總資本，i為常數(shù)，j為數(shù)量，m為生計(jì)資本的參數(shù)，Wij為i類生計(jì)資本第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重值，Xij為i類生計(jì)資本第j項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)值。

3) 農(nóng)戶生計(jì)策略類型的劃分。立足喀斯特高原山地農(nóng)戶的實(shí)際情況劃分農(nóng)戶生計(jì)策略類型，參照前人研究成果[19]，以非農(nóng)收入占家庭總收入的比例進(jìn)行劃分：農(nóng)兼型的占比在50%以內(nèi)；兼農(nóng)型的占比在50%～90%；非農(nóng)型的占比在90%以上。整理調(diào)查問(wèn)卷后得知，在該調(diào)查區(qū)域中，無(wú)非農(nóng)收入的農(nóng)戶為純農(nóng)戶，占55.56%，共120戶；兼農(nóng)型占20.83%，共45戶；農(nóng)兼型占19.91%，共43戶；非農(nóng)型占比不足4%，共8戶。

4) Logistic回歸模型的構(gòu)建。Logistic回歸模型預(yù)測(cè)能力通過(guò)最大似然估計(jì)表格進(jìn)行評(píng)價(jià)，其中包括回歸系數(shù)、回歸系數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差、回歸系數(shù)估計(jì)的Wald參數(shù)和回歸系數(shù)估計(jì)的顯著性水平。在所獲取數(shù)據(jù)中，正回歸系數(shù)值為解釋變量每增加1個(gè)單位值時(shí)發(fā)生比會(huì)相應(yīng)增加。反之亦然，當(dāng)回歸系數(shù)為負(fù)值時(shí)說(shuō)明增加1個(gè)單位值時(shí)發(fā)生比會(huì)相應(yīng)減少。Wald參數(shù)為模型中每個(gè)解釋變量的相對(duì)權(quán)重，用來(lái)評(píng)價(jià)每個(gè)解釋變量對(duì)事件預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)率[20]。因此，采用Logistic回歸模型，根據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)模型測(cè)算，具有真實(shí)性和客觀性。模型中，X為生計(jì)資本，Y為生計(jì)策略，由于樣本中非農(nóng)戶型僅8戶，不具備足夠的樣本量，則不考慮非農(nóng)型，在變量上選定純農(nóng)型、兼農(nóng)型、農(nóng)兼型3類生計(jì)策略類型。模型構(gòu)建類型賦值方法：1為純農(nóng)型的生計(jì)策略，0為農(nóng)兼型和兼農(nóng)型的生計(jì)策略，按此思路以純農(nóng)型為參照，類推出農(nóng)兼型與兼農(nóng)型二元Logistic回歸數(shù)據(jù)模型，模型構(gòu)建賦值方法參照文獻(xiàn)[20]進(jìn)行。

ln(Py1/1-Py1)=b10+b11x1+,…,+b1mXi

(2)

ln(Py2/1-Py2)=b20+b21x1+,…,+b2mXi

(3)

ln(Py3/1-Py3)=b30+b31x1+,…,+b3mXi

(4)

式(2)中，Py1=1表示農(nóng)戶類型為純農(nóng)型，若農(nóng)戶類型為非純農(nóng)型，則Py1=0，Xi為變量表達(dá)式，待估系數(shù)為b10，b11，...，b1m。

式(3)中，若農(nóng)戶為農(nóng)兼型，則Py2=1，否則Py2=0，待估系數(shù)為b20，b21，...，b2m。

式(4)中，Py3=1表示農(nóng)戶生計(jì)類型為兼農(nóng)型，若為非兼農(nóng)型則Py3=0，Xi為變量表達(dá)式，待估系數(shù)為b30，b31，...，b3m。所有生計(jì)類型和生計(jì)策略間的影響因子由Logistic二元回歸模型計(jì)算。

上述模型分別代表純農(nóng)型、農(nóng)兼型及兼農(nóng)型的賦值設(shè)定，為分析農(nóng)戶生計(jì)類型的轉(zhuǎn)化規(guī)律，將純農(nóng)型的生計(jì)策略作為研究生計(jì)資本和策略，再參照模型構(gòu)建類型賦值方法：

(5)

(6)

式(5)和式(6)式中，Py1=1為純農(nóng)型；Py2=2為兼農(nóng)型；Py3=3為農(nóng)兼型。X1，X2，X3...Xi為解釋變量，即生計(jì)資本。β20，β21，β22，β23...β21m和β30，β31，β32，β33...β31m為待估系數(shù)，反映單位變量受到自變量因素影響所產(chǎn)生的變化，若待估系數(shù)為正數(shù)，則表示自變量變化對(duì)變量影響呈正相關(guān)關(guān)系；若待估系數(shù)為負(fù)數(shù)，則表示自變量變化對(duì)變量影響呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[21]。

1.4 數(shù)據(jù)分析

運(yùn)用SPSS 22.0數(shù)據(jù)分析模型Binary Logistic Regression分析待估變量系數(shù)、顯著水平系數(shù)、Wald參數(shù)等，可以對(duì)所有解釋變量對(duì)其影響程度做出解釋，還利用Homsmer Lemeshow(縮寫(xiě)：H-L)檢驗(yàn)出模型的擬合度[20]。

2 結(jié)果與分析

2.1 生計(jì)資本的評(píng)估

如圖2所示，各生計(jì)資本中以金融資本最高，為0.481 5；人力資本、社會(huì)資本和物質(zhì)資本次之，分別為0.401 1、0.300 7和0.162 3；自然資本最低，為0.141 6。說(shuō)明研究區(qū)生計(jì)資本發(fā)展不均衡。

2.2 生計(jì)資本影響生計(jì)策略選擇的因素

2.2.1 不同類型農(nóng)戶生計(jì)策略的生計(jì)資本 從表2可知，純農(nóng)型的物質(zhì)資本和自然資本對(duì)其生計(jì)策略的影響顯著，即農(nóng)戶所持有的物質(zhì)資源及自然資源越多，在生計(jì)策略的選擇上更會(huì)傾向于純農(nóng)型。當(dāng)純農(nóng)型的生計(jì)策略受人力、金融和社會(huì)三大資本的顯著影響時(shí)，便增加此類農(nóng)戶生計(jì)策略的三大資本持有量，選擇純農(nóng)戶型的機(jī)會(huì)就越小。兼農(nóng)型生計(jì)策略所持有的物質(zhì)資本、金融資本和社會(huì)資本越多，即物質(zhì)、金融和社會(huì)三大資本顯著影響。在生計(jì)策略的選擇上更傾向于兼農(nóng)型，若此類農(nóng)戶對(duì)人力資本與自然資本持有量越多，選擇兼農(nóng)型的機(jī)會(huì)就越小。人力資本、金融資本和社會(huì)資本顯著影響農(nóng)兼型的生計(jì)策略，此類農(nóng)戶對(duì)三大資本持有量越多，農(nóng)戶自身選擇農(nóng)兼型的生計(jì)策略可能性就越大。

表2 不同類型農(nóng)戶生計(jì)策略選擇的二元Logistic回歸分析結(jié)果

2.2.2 影響純農(nóng)型向農(nóng)兼型、兼農(nóng)型轉(zhuǎn)化的指標(biāo) 從表3可知，人均林地面積、獲得信貸的機(jī)會(huì)、資產(chǎn)價(jià)值狀況和提供幫助的可能性是影響純農(nóng)戶生計(jì)策略向農(nóng)兼型轉(zhuǎn)化的主要指標(biāo)。若其他解釋變量不變，則每增加1個(gè)單位量，獲得信貸的機(jī)會(huì)、資產(chǎn)價(jià)值狀況影響農(nóng)兼型的生計(jì)策略的轉(zhuǎn)化概率分別為1和1.339，表明農(nóng)戶選擇純農(nóng)型向農(nóng)兼型轉(zhuǎn)化的生計(jì)策略分別增加1倍和1.339倍；當(dāng)人均林地面積和親友提供幫助的可能性每增加1個(gè)單位時(shí)，影響農(nóng)兼型的生計(jì)策略的轉(zhuǎn)化概率分別為0.297和0.288，表明農(nóng)戶選擇純農(nóng)型向農(nóng)兼型轉(zhuǎn)化的生計(jì)策略，分別縮減0.297倍和0.288倍。

表3 農(nóng)戶生計(jì)資本與生計(jì)策略選擇的多項(xiàng)式Logistic回歸情況

人均教育投入、獲得信貸的機(jī)會(huì)、人均純收入、親友提供幫助的可能性和提供幫助的親友數(shù)是純農(nóng)型的生計(jì)策略向兼農(nóng)型轉(zhuǎn)化的生計(jì)策略的主要指標(biāo)。假設(shè)其他解釋變量恒定，人均教育投入、獲得信貸的機(jī)會(huì)、人均純收入和提供幫助的親友數(shù)，每增加1個(gè)單位量，影響農(nóng)戶選擇兼農(nóng)型的生計(jì)策略的轉(zhuǎn)化概率分別為2.429、1.400、2.400和0.796，表明農(nóng)戶選擇純農(nóng)型向兼農(nóng)型轉(zhuǎn)化的生計(jì)策略的概率亦分別增加2.429倍、1.400倍、2.400倍和0.796倍；當(dāng)親友提供幫助的可能性每加1個(gè)單位量，影響農(nóng)戶選擇兼農(nóng)型的生計(jì)策略的轉(zhuǎn)化概率為0.691，表明農(nóng)戶選擇純農(nóng)型向兼農(nóng)型轉(zhuǎn)化的生計(jì)策略的概率縮減0.691倍。

3 結(jié)論與討論

在畢節(jié)撒拉溪喀斯特高原山地農(nóng)戶生計(jì)調(diào)研的基礎(chǔ)上，運(yùn)用可持續(xù)生計(jì)框架研究了該地區(qū)生計(jì)資本，結(jié)果表明，該地區(qū)的金融資本指數(shù)最高(0.481 5)，物質(zhì)資本、人力資本和社會(huì)資本的指數(shù)次之(0.401 1、0.300 7和0.162 3)，表明該地區(qū)農(nóng)戶生計(jì)資本整體表現(xiàn)不平衡。與青藏高原區(qū)、黃土高原區(qū)、西北沙漠區(qū)和喀斯特高原峽谷石漠化區(qū)等生態(tài)脆弱區(qū)的研究[11，19，22-23]類似，自然環(huán)境條件、退耕還林(草)、生態(tài)移民等政策是影響農(nóng)戶自然資本評(píng)估值較低的重要因素。畢節(jié)撒拉溪自然資本較低與上述發(fā)生的因素有關(guān)，迫使農(nóng)戶對(duì)土地的利用方式發(fā)生改變，引起生計(jì)資本的不平衡。與其他研究不同的是，該區(qū)域在小額貸款為主的信貸可獲得機(jī)會(huì)較強(qiáng)，勞動(dòng)力的外流轉(zhuǎn)移和其他農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)為當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶帶來(lái)收入提升，強(qiáng)化了當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶對(duì)金融資本的依賴性。可見(jiàn)，自然資本對(duì)撒拉溪農(nóng)戶在生計(jì)策略轉(zhuǎn)型上受明顯的約束，金融資本對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶生計(jì)策略轉(zhuǎn)型上具有明顯的自由性。

農(nóng)戶生計(jì)策略類型分純農(nóng)型、農(nóng)兼型和兼農(nóng)型3種生計(jì)策略，均受人力資本、金融資本和物質(zhì)資本的影響明顯。而自然資本具有顯著的反向影響，與有關(guān)研究結(jié)論[24-25]較一致。除自然環(huán)境條件作用因素外，純農(nóng)型農(nóng)戶整體勞動(dòng)力素質(zhì)低，使得該區(qū)域50%以上農(nóng)戶維持此類生計(jì)策略。農(nóng)戶擁有的金融資本越高，農(nóng)戶在選擇生計(jì)策略就越有擁有更多的機(jī)會(huì)和自由性。然而，隨著農(nóng)戶獲取信貸機(jī)會(huì)增強(qiáng)或農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)收入的增加，一方面農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)所需勞動(dòng)力數(shù)量隨之增加，農(nóng)戶越傾向于選擇兼農(nóng)型作為生計(jì)策略。另一方面，在從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的條件下，村落差異構(gòu)成的地緣或親緣網(wǎng)絡(luò)的影響，農(nóng)戶間需要互助，農(nóng)戶越傾向于選擇兼農(nóng)型為主的生計(jì)策略。

獲得信貸的機(jī)會(huì)和親友提供幫助的可能性是影響畢節(jié)撒拉溪農(nóng)戶生計(jì)策略轉(zhuǎn)化的生計(jì)關(guān)鍵指標(biāo)。這與其他研究[13，19，26]不一致，由于不同區(qū)域的地理特征具有明顯的差異性，導(dǎo)致農(nóng)戶生計(jì)策略在特定環(huán)境下受特定生計(jì)目標(biāo)做出的響應(yīng)也表現(xiàn)差異性[5]。畢節(jié)撒拉溪農(nóng)戶在信貸渠道上不僅有國(guó)家政策扶助的農(nóng)村小額信貸，還可從親朋好友等渠道借款，為過(guò)渡到第二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展鑒定了基礎(chǔ)，隨著親友援助越多，農(nóng)戶所獲得的信息流和資金流就越廣。不僅改善純農(nóng)戶參與非農(nóng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的可能性，還支配著純農(nóng)型農(nóng)戶生計(jì)策略轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵突破口。

針對(duì)畢節(jié)撒拉溪不同生計(jì)策略類型農(nóng)戶，提出如下改善農(nóng)戶生計(jì)狀況和促進(jìn)當(dāng)?shù)貐^(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策建議：

一是應(yīng)著力解決阻礙純農(nóng)型農(nóng)戶子女接受教育的問(wèn)題(上學(xué)、住、行等費(fèi)用)。根據(jù)社會(huì)的發(fā)展需要，推動(dòng)科技觀念深入農(nóng)戶，積極引導(dǎo)兼農(nóng)型和農(nóng)兼型的農(nóng)戶更加科學(xué)、高效地發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，提升農(nóng)業(yè)化和兼業(yè)化水平。積極引進(jìn)高級(jí)人才，為當(dāng)?shù)鼐珳?zhǔn)培育高產(chǎn)質(zhì)優(yōu)的農(nóng)作物和養(yǎng)殖品種，讓農(nóng)戶自身發(fā)展的產(chǎn)業(yè)留得住，賺得穩(wěn)。同時(shí)，健全當(dāng)?shù)蒯t(yī)療衛(wèi)生服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，不僅要針對(duì)農(nóng)戶自身創(chuàng)建定期流動(dòng)村衛(wèi)生室，也要構(gòu)建流動(dòng)獸醫(yī)隊(duì)伍，解決出行難村落的農(nóng)戶牲畜疾病治療問(wèn)題。著重加強(qiáng)“組組通”農(nóng)村道路建設(shè)，對(duì)于促進(jìn)農(nóng)戶迅速兼業(yè)化具有促進(jìn)作用。此舉措對(duì)平衡農(nóng)戶生計(jì)的資本，保障農(nóng)戶收入，順利脫貧致富，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展更加快速、振興當(dāng)?shù)剜l(xiāng)村發(fā)展具有重要意義。

二是畢節(jié)撒拉溪所處的地理情況特殊，地處喀斯特地貌的高原山地，受喀斯特作用的影響當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)極為脆弱，并伴隨潛在輕度石漠化現(xiàn)象，在一定程度加劇了生計(jì)的脆弱性。研究發(fā)現(xiàn)該區(qū)域農(nóng)兼型和兼農(nóng)型類型缺少多樣化的生計(jì)，當(dāng)?shù)卣畱?yīng)從喀斯特高原山地自然環(huán)境條件著手，制定開(kāi)發(fā)有效科學(xué)、可持續(xù)的土地資源利用方案，以示范推廣的方式[27]，發(fā)展生態(tài)效益和經(jīng)濟(jì)效益雙贏的特色作物進(jìn)行種植，扭轉(zhuǎn)農(nóng)戶對(duì)傳統(tǒng)作物的種植習(xí)慣，發(fā)揮農(nóng)民自身的主體作用，推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的深層次變革，既提高土地資源利用率，又積極推動(dòng)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。

三是建立多層次小額信貸體系和完善農(nóng)村金融環(huán)境建設(shè)，鞏固扶持小農(nóng)普惠金融服務(wù)，優(yōu)化農(nóng)戶貸款的相關(guān)流程，為農(nóng)戶提供高效便捷、安全且風(fēng)險(xiǎn)低的金融渠道，滿足農(nóng)戶購(gòu)置農(nóng)技設(shè)備和從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資金的需求，同時(shí)創(chuàng)新“產(chǎn)銷對(duì)接”機(jī)制，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)商家消費(fèi)者的無(wú)縫對(duì)接，同時(shí)，應(yīng)積極組織農(nóng)戶親友，共同推動(dòng)對(duì)接合作社，對(duì)接市場(chǎng)、商家，并發(fā)揚(yáng)個(gè)體農(nóng)戶的潛在領(lǐng)導(dǎo)能力，尋求更多互助和發(fā)展的機(jī)會(huì)，搭建能夠覆蓋農(nóng)戶生產(chǎn)活動(dòng)和經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)，從而促進(jìn)純農(nóng)型農(nóng)戶兼業(yè)化水平的提升。