鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下農村產業(yè)發(fā)展脆弱性評估
——基于農戶調研數據的分析

陳玉鑫，劉冰*，鄧祥征 ，張帆

（1. 山東科技大學測繪與空間信息學院，山東 青島 266590；2. 中國科學院地理科學與資源研究所陸地表層格局與 模擬院重點實驗室，北京 100101；3. 中國科學院大學，北京 100049）

黨的十九大正式提出了鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，這是新時代解決“三農”問題的行動綱領與根本遵循[1]。2020年我國已取得了脫貧攻堅的全面勝利，以產業(yè)富民為紐帶，實現精準扶貧與鄉(xiāng)村振興的平穩(wěn)過渡是當下工作的重點[2]。2021年中央一號文件指出在本年度要重點實現脫貧攻堅政策體系和工作機制同鄉(xiāng)村振興有效銜接，并突出闡述了產業(yè)發(fā)展對鄉(xiāng)村的重要性，強調要培育支柱產業(yè)，重點支持農村產業(yè)發(fā)展，加快實現農業(yè)農村現代化，這是新形勢下對中國鄉(xiāng)村發(fā)展的戰(zhàn)略指導，然而當前許多農村仍存在產業(yè)基礎薄弱、產業(yè)導向不明顯、資源利用率低和農戶致富方法單薄等問題[3]。產業(yè)是鄉(xiāng)村振興的關鍵，了解農村產業(yè)發(fā)展過程中面對風險時的脆弱程度，探尋其原因，并找尋適宜方法有針對性的降低這種脆弱性，是目前亟待解決的問題。

脆弱性概念最早于1974年在自然災害研究領域提出[4]。20世紀90年代以來，脆弱性作為一種系統(tǒng)屬性被用于經濟發(fā)展、人類社會可持續(xù)發(fā)展、城市化與土地利用變化和農村發(fā)展等多方面研究[5]。由于研究領域的廣泛性，學界目前對脆弱性的概念還未統(tǒng)一，但在脆弱性的闡述上傾向于構建這樣一種邏輯：暴露在風險中的個人、群體或者系統(tǒng)是脆弱的，但因其對風險的應對能力和敏感程度的不同，脆弱性存在差異[6]。從而可以將脆弱性分解為風險暴露度、風險敏感性和適應能力三個部分[7]。暴露度是指系統(tǒng)承受到的系統(tǒng)內部以及外界自然環(huán)境和社會經濟壓力的程度。敏感性是指系統(tǒng)受到擾動時的響應程度，即系統(tǒng)的穩(wěn)定性。適應能力則是指系統(tǒng)從干擾中恢復的能力[8-9]。幾十年來，國內外不乏學者對脆弱性進行定量評估，也產生了許多脆弱性的評估框架。其中國外學者的研究多集中在自然資源與氣候變化領域，空間尺度較大，多為國家和城市層面。Cutter[10]構建了區(qū)域脆弱性評估框架，評估了不同區(qū)域的自然災害脆弱性；Polsky等[11]構建可比的全球脆弱性評估框架，即脆弱性域圖（VSD）框架，為脆弱性研究人員提供了一種可復制的模式；Hamza等[12]總結了基于GIS的DEASTIC研究框架，并闡述其在地下水脆弱性領域的研究進展，通過文獻分析對世界地下水脆弱性給出了宏觀描述。國內脆弱性研究起步相對較晚，為響應扶貧攻堅與鄉(xiāng)村振興等發(fā)展戰(zhàn)略，國內學者參考可持續(xù)生計框架[13]，將脆弱性內涵結合我國現狀逐漸向農戶生計、精準扶貧和失地農戶等領域拓展，研究對象也由區(qū)域大尺度聚焦到農戶小尺度。韓文文等[14]基于可持續(xù)生計分析框架，對海原縣貧困區(qū)農戶的生計脆弱性及障礙因子進行識別并提出應對措施；Huang等[15]對城市邊緣失地農戶的生計脆弱性進行評價，對比失地前后脆弱性差別，發(fā)現提高職業(yè)技能與學歷可以有效降低農戶的脆弱性；趙雪雁等[16]利用調研數據計算了黃河生態(tài)功能區(qū)農戶的生計脆弱性，發(fā)現自然壓力對農戶的生計脆弱性影響最大。

產業(yè)發(fā)展是鄉(xiāng)村振興的重要環(huán)節(jié)，農戶是產業(yè)發(fā)展的基本單元，是鄉(xiāng)村振興的參與主體，更是農村產業(yè)發(fā)展的主要推動者。當下對于產業(yè)脆弱性的研究多以城市為主，且多從產業(yè)系統(tǒng)的客觀功能屬性角度出發(fā)，主要探討了金融依賴型產業(yè)的脆弱 性[17]、裝備制造業(yè)脆弱性[18]和旅游城市產業(yè)經濟系統(tǒng)脆弱性[19]等。少有學者從農戶主觀角度出發(fā)，研究農村產業(yè)發(fā)展的脆弱性問題。產業(yè)富民的提出為可持續(xù)生計與產業(yè)脆弱性研究帶來了新的思路，即農民作為農村產業(yè)發(fā)展的基本單元與動力，在產業(yè)發(fā)展過程中會受到自身生計要素與周邊環(huán)境要素的影響，導致農戶的脆弱性存在差異[20]。將農戶自身的脆弱性和其對于農村產業(yè)發(fā)展現狀與潛力的主觀感受結合，即可從農戶的角度進行農村產業(yè)發(fā)展脆弱性的評價。不同于傳統(tǒng)直接從區(qū)域客觀角度進行產業(yè)脆弱性的分析，以農戶微觀視角進行產業(yè)發(fā)展脆弱性的分析更加細致具體，能直接反應農戶的需求差異，結果既可體現農戶微觀區(qū)別也可表征區(qū)域宏觀差異，更具參考價值。

總體來看，脆弱性理論應用領域眾多，評估框架也較為多樣，國外對于脆弱性的研究早于國內。初期，研究多從國家、城市或區(qū)域等較為宏觀的層面進行。目前，雖有研究已經涉及到農戶、居民和家庭等微觀層面，但主題多為生計脆弱性、環(huán)境脆弱性和貧困脆弱性等方面，從微觀角度探討產業(yè)發(fā)展脆弱性的文獻相對較少。因此，本文以農村產業(yè)為研究主題，結合農戶自身生計狀況與農村產業(yè)發(fā)展的特點，提出從農戶角度研究農村產業(yè)發(fā)展脆弱性的新思路。以遼寧清原縣5個典型村為例，借鑒“暴露度—敏感性—適應能力”分析框架建立綜合指標體系，利用熵權法確定指標權重，使用綜合指數法量化脆弱性指數，選取因子分析法分析脆弱性指標，采用計量經濟回歸診斷脆弱性的主要影響因素并借助彈性回歸探討了不同產業(yè)對農戶收入的拉動作用大小，提出降低脆弱性的相關建議，以期為農戶可持續(xù)生計和農村產業(yè)富民提供決策參考。

1 概念內涵與研究區(qū)概況

1.1 概念內涵

參考崔娟娟和王英[18]的研究，在傳統(tǒng)的產業(yè)脆弱性研究中，傾向于將產業(yè)脆弱性理解為產業(yè)在發(fā)展的過程中，或在經歷自然、社會和經濟環(huán)境的擾動后所表現出的敏感性與適應能力。這里的脆弱性是由產業(yè)系統(tǒng)自身的結構引起的，只強調了產業(yè)系統(tǒng)的客觀屬性，而忽略了人在產業(yè)發(fā)展中的作用。事實上，產業(yè)的變化與發(fā)展都是從生產關系及生產力的變化與發(fā)展開始，人作為生產力與生產關系的關鍵要素，在產業(yè)發(fā)展中有著重要地位[21-22]。在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，將視角放在農村這個特殊的經濟區(qū)域中，可將“人”具體為農戶，“產業(yè)”具體為農村產業(yè)進行研究。具體而言，農戶在農村產業(yè)發(fā)展過程中會受到自身生計要素和周邊產業(yè)環(huán)境要素的多重影響，使得不同農戶在受到外界擾動時家庭系統(tǒng)從“穩(wěn)定—失衡”中恢復過來的能力和抵抗外部風險的能力不盡相同，導致農戶的脆弱性存在差異[23]。此外，作為產業(yè)活動的參與主體，農戶對產業(yè)發(fā)展的脆弱程度必定會產生主觀上的認識。將這種主觀認識與農戶家庭的脆弱性結合，可引伸出基于農戶視角的農村產業(yè)發(fā)展脆弱性概念，即擁有不同生計資本的農戶對產業(yè)系統(tǒng)脆弱程度的實際感受與其心理預期的差異程度。區(qū)別于由產業(yè)系統(tǒng)客觀屬性結構造成的脆弱性，農戶視角下的產業(yè)發(fā)展脆弱性是一種基于農戶家庭狀況和其對產業(yè)發(fā)展主觀感受的脆弱性，突出農戶在農村產業(yè)發(fā)展中的重要作用，體現了“以人為本”的發(fā)展理念，其評價結果可作為鄉(xiāng)村振興建設的參考。

1.2 研究區(qū)概況

清原縣位于遼寧省東部（41°47'52″～42°28'25″ N，124°20'06″～125°28'58″ E），下轄9個鎮(zhèn)5個鄉(xiāng)，鄉(xiāng)鎮(zhèn)下轄188個行政村，縣域內自然資源豐富，林地占比近80%，擁有清原龍膽、撫順遼五味子和撫順林下參等地理標志產品。自十九大提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略以來，清原縣不斷推進脫貧工作進行，依托區(qū)域特點大力發(fā)展特色產業(yè)，2018年和2019年先后實現了貧困縣及53個貧困村的全部摘帽，2020年做到全縣人口全部脫貧。目前全縣已落實500畝以上特色產業(yè)基地17個，20畝以上村級基地179個。產業(yè)扶貧工程的實施成效明顯，農戶的生活狀況得到了明顯改善。然而，案例點產業(yè)發(fā)展尚屬起步階段，在資源、使用者和發(fā)展活力等方面還存在不足和差異，產業(yè)發(fā)展具有脆弱性且存在差異化。

通過網絡資料查詢、多方會商和預調研的方式，在清原縣內篩選出椽子溝村、大林子村、新民屯村、尖山子村和紅樹溝村5個典型村進行研究。其中，椽子溝村、尖山子村和紅樹溝村均為脫貧摘帽的村莊，說明特色產業(yè)發(fā)展與扶貧富民政策在這些村取得了一定成果。且根據搜索引擎關鍵詞調查統(tǒng)計，椽子溝村、尖山子村和紅樹溝村為清原縣53個摘帽貧困村中搜索熱度最高的3個村莊，選取此三村為研究調研對象具有一定的代表性。實地預調研后發(fā)現椽子溝村雖是脫貧的村莊，但其目前的產業(yè)發(fā)展水平與農民生活狀態(tài)并不落后于周邊村莊，故在與其位置相鄰村莊中選擇搜索熱度較高的新民屯村和熱度較低的大林子村作為補充研究對象，使得調研村間的對比更具參考性。

2 研究方法

2.1 數據來源

本文使用的數據均來自農戶調查與訪談。項目組于2019年8月對椽子溝村、大林子村、新民屯村、尖山子村和紅樹溝村5個典型村進行了實地調研。調研方法如下：1）與村干部進行訪談，充分了解調研村農戶的人口與地理條件、農戶生產狀況和產業(yè)發(fā)展現狀等；2）實地考察調研村的區(qū)位特點和人文地理特色；3）隨機抽樣入戶問卷，在調研村隨機抽取部分農戶家庭作為樣本進行入戶訪問。在數據調查之前，所用調查人員都接受了一周的培訓，以確保整個訪談過程的順利進行。為保證信息的準確性，在樣本家庭中，被采訪對象主要為一家之主。最終，共完成問卷280份，去除異常的樣本，有效問卷248份，占89%。問卷主要包括家庭基本狀況、地塊信息、生產情況、社會資本、物質資本、富民路徑、生活水平、感知量表、生產服務情況和家庭收入支出等信息，能夠較好的體現農戶的家庭狀況差異以及對當地產業(yè)發(fā)展的感知。

2.2 指標體系構建

通過文獻閱讀與探索性數據分析[24-25]，借鑒“暴露度—敏感性—適應能力”框架，基于調研數據選擇29個指標構建指標體系（表1）。

表1 脆弱性測度指標體系與權重Table 1 Index system and weights of the vulnerability measurement

1）暴露度。暴露度體現了系統(tǒng)承受到來自系統(tǒng)內外部壓力的程度。選取社會治安風險、市場風險、產業(yè)基地建設情況、環(huán)境風險和老齡化率5個指標。其中，少數民族自治地區(qū)社會環(huán)境相對復雜，且對于產業(yè)發(fā)展至關重要，農村社會治安風險可從村民對于該村治安管理的評價來表達社會治安對于農戶的壓力；市場建設和產業(yè)基地建設情況是農戶能直接感受到的當地產業(yè)發(fā)展的基礎情況，市場風險和產業(yè)基地建設情況2個指標能夠較好的體現產業(yè)基礎的暴露度；自然環(huán)境的優(yōu)劣會對種植業(yè)和旅游業(yè)造成顯著影響，環(huán)境風險代表了自然風險暴露程度；老齡化率屬于農戶家庭的客觀狀況，老齡化會導致養(yǎng)老費用過高和勞動力負擔加重等問題，該指標體現了農戶家庭內部的風險暴露程度。

2）敏感性。敏感性體現了農戶家庭系統(tǒng)與農戶感知下的產業(yè)系統(tǒng)在受到不利擾動時的響應程度。根據實地農戶對風險的敏感特征并結合農戶對農村產業(yè)建設的基本感知選取14個指標進行綜合考慮（表1）。具體而言，健康的人力資源與農村經濟發(fā)展密切相關，健康狀況與家庭醫(yī)療費用評價綜合表征了農戶醫(yī)療健康層面的敏感性；耕地作為農民的核心財產，是農村各類產業(yè)發(fā)展的依托，作物種類多樣性、農田坡度、人均耕地面積和人均林地面積指標可以體現農戶對于耕地以及作物的敏感性；生活質量的改善能夠影響居民對于產業(yè)發(fā)展的熱情，產業(yè)收入滿意程度、居住條件評價、生活幸福感和就業(yè)機會體現了農戶對于生活質量的敏感性；生態(tài)旅游和電子商務是新興發(fā)展的鄉(xiāng)村產業(yè)類型，休閑農林產業(yè)參與度、電子商務增收效果、休閑農林產業(yè)自信度和電子商務發(fā)展自信度4個指標可體現農戶對于新興產業(yè)發(fā)展的敏感度。

3）適應能力。適應能力體現了農村產業(yè)發(fā)展過程中，農戶家庭系統(tǒng)從各種干擾中恢復的能力，本文通過農戶自身的生計資本以及自我感知下的產業(yè)發(fā)展資本來體現。選取了農戶家庭人均收入、道路條件、住房類型等10個指標進行測度。具體而言，勞動力占比代表了農戶的人力資本；住房類型代表了農戶的物質資本；社會網絡和與村干部關系代表了農戶的社會資本；農戶家庭人均收入代表了農戶的金融資本；最后，產業(yè)科技投入、道路條件、產業(yè)知識掌握程度、生態(tài)保護意識和使用互聯網方便程度代表了農戶家庭層面的產業(yè)發(fā)展資本。

2.3 脆弱性指數計算方法

本文運用熵權法與綜合指數法計算農村產業(yè)發(fā)展脆弱性指數。熵權法是指標權重計算常用的方法，它根據指標的信息熵來確定權重，信息熵值越小，指標所能提供的信息量就越大，指標權重就越大，避免了主觀影響；綜合指數法是將多個指標的值通過加權疊加成一個綜合的值，體現了評價指標的多方綜合性與公正性[26]。

首先使用最大最小值標準化對數據進行處理。最大最小值標準化是對原始數據的線性變換，將數據值映射到[0, 1]之間，標準化后的數據保留了原來數據中存在的關系，是消除量綱和數據取值范圍影響的有效方法。數據標準化后使用熵權法計算出各指標的初始權重wj[27]，其中j表示第j個指標。在為每個指標分配一個初始權重之后，將每一個指標的權重除以其所在維度層所包含的所有指標的權重之和，得到指標的最終權重，用此來計算每個維度層要素的得分[28]。計算方法為：

式中：Nij為第i個農戶的第j個指標標準化后的值；w'ej，w'sj，w'aj為暴露度、敏感性和適應能力所包含的指標的最終權重；Ei，Si，Ai分別為第i個農戶的暴露度、敏感性和適應能力得分。

其次，參考IPCC脆弱性計算模型，得到脆弱性指數[29]，計算方法為：

式中：E，S，A分別為計算出的暴露度、敏感性和適應能力得分；VI為脆弱性指數。為避免負值影響后續(xù)分析，對計算出的脆弱性指數VI進行標準化處理，將數值統(tǒng)一在0～1之間。

通過計算農村產業(yè)發(fā)展脆弱性指數VI，根據等間隔分類法按脆弱性指數的大小將其分為4級，依次為低脆弱（VI≤0.25）、中等脆弱（0.25＜ VI≤0.50）、較高脆弱（0.50＜VI≤0.75）和高脆弱（VI＞0.75）。

2.4 因子分析指標降維方法

明確調研村間指標層指標的差異可為減少村間脆弱性差距提供參考，指標層指標較多，為了更加條理直觀，采用因子分析方法對指標進行降維。因子分析的原理是通過線性變換將研究指標中相關性較強的變量進行合并，轉換為一組不相關的變量。即利用數據降維，用數量較少的因子表達與原始變量幾乎等量的信息，減少了變量的數量并且突出了重要的信息，從而解決原始變量指標過多帶來的處理繁瑣與不準確的問題[30]。

2.5 計量回歸模型

采用計量經濟回歸模型探討脆弱性影響因素以及農戶收入與不同產業(yè)之間的彈性關系。

1）脆弱性影響因素回歸。使用逐步回歸法剔除引起多重共線的變量，推導出農村產業(yè)發(fā)展脆弱性的主要影響因素[31]?；貧w方程為：

式中：F為以農戶視角進行計算的農村產業(yè)發(fā)展脆弱性指數；β0為常數項；βi為回歸系數；Zi為逐步回歸后推導出的第i個指標變量；n為逐步回歸法篩選出的變量個數；ε為隨機誤差。

2）彈性回歸模型。為探尋收入與產業(yè)的關系，引入彈性的計算方法。依據調研情況，選取變量建立計量經濟回歸方程為：

式中：Y為農戶家庭人均收入；β0為常數項；JZ，LZ，JG，YZ，NF，LY分別代表經濟作物（中藥材）種植業(yè)收入、糧食作物種植業(yè)收入、農產品加工業(yè)收入、畜禽養(yǎng)殖業(yè)收入、農村服務業(yè)收入和旅游業(yè)收入；ε為隨機誤差。

3 結果與分析

3.1 研究區(qū)農村產業(yè)發(fā)展脆弱性整體評價

總體來看，清原縣平均產業(yè)發(fā)展脆弱性指數為0.479（表2），屬于中等脆弱狀態(tài)，說明清原縣扶貧政策與產業(yè)發(fā)展政策初見成效，縣域農村產業(yè)發(fā)展脆弱性指數相對樂觀，但仍有很大的改善空間。各調研村脆弱性由小到大為椽子溝村、紅樹溝村、大林子村、新民屯村和尖山子村，椽子溝村農村產業(yè)發(fā)展脆弱性指數最低，為0.397。

5個調研村脆弱性組成部分有明顯差異。適應能力差異最大，其中椽子溝村的指數最高，為0.520，其它4個調研村相對較小（0.384～0.435）；暴露度得分從0.234到0.305不等，紅樹溝村得分最低，尖山子村得分最高；敏感性得分相對集中，為0.313～0.345之間（表2），各村間差距較小。通過與村干部交談和實地調查，發(fā)現自2013年國家提出精準扶貧以來，椽子溝村大力發(fā)展了龍膽草種植產業(yè)，擁有良好的產業(yè)發(fā)展條件且農戶的生計資本因合理種植中藥材相對殷實，帶來了較低的暴露度與最高的適應能力，因此該村的脆弱性整體較低；尖山子村有大量年輕勞動力選擇外出務工或經商，村內常住人口老齡化現象相對明顯，一定程度上導致了該村最高的暴露度，加上最低的適應能力和中等的敏感性，該村的脆弱性整體較高。

表2 研究區(qū)農村產業(yè)發(fā)展脆弱性整體評價結果Table 2 Overall evaluation results of rural industry development vulnerability in the study areas

產業(yè)發(fā)展脆弱性指數農戶之間也存在差異。分級統(tǒng)計分析發(fā)現，清原縣農村產業(yè)發(fā)展脆弱性在農戶層面呈現“中間多兩頭少”的分布特征，低脆弱和高脆弱農戶占比較小，中等脆弱和較高脆弱農戶占比較大（圖1）。雖只有較少農戶處于低脆弱狀 態(tài)，但高脆弱農戶向較低脆弱轉變的趨勢已較為明顯，這從微觀角度表明了清原縣產業(yè)發(fā)展的積極趨勢。分區(qū)域看，尖山子村與椽子溝村分級特征相對特殊，椽子溝村的低脆弱農戶占比達到21.43%，遠高于其它村莊，且該村不存在高脆弱農戶，這從微觀角度再次體現了該村較低的脆弱性；尖山子村較高脆弱農戶占比最大，達到47.83%，這從微觀角度再次體現了該村較高的脆弱性。

3.2 研究區(qū)農村產業(yè)發(fā)展弱性指標因子分析

巴特利球形檢驗和KMO檢驗結果，巴特利球形檢驗系數為0，小于0.05，KMO檢驗系數為0.664，大于0.5，說明數據具有結構效度，能夠進行因子分析。因子分析后，選擇9個特征值大于1的主因子，累計方差百分比67.15%（表3）。根據因子所對應的高載荷變量，將9個主因子分別解釋為產業(yè)基礎、產業(yè)參與、環(huán)境感知、人口素質、收入保障、自然資本、產業(yè)自信、生活感知和社會關系。

主因子得分在村一級的表現情況見表4，因子得分越高表明該因子的脆弱性越高?？梢钥吹?，環(huán)境感知、社會關系、產業(yè)基礎、產業(yè)參與和人口素質5個因子各村差異較小。自然資本、生活感知、產業(yè)自信和收入保障4個因子各村差異較大。其中，自然資本各村得分間隔相對均勻，這是由各村的自然條件決定的；生活感知得分椽子溝村與尖山子村較高，分別為0.561和0.519，說明椽子溝村與尖山子村農戶對目前生活狀況評價較低，不滿于現狀；產業(yè)自信得分整體較低（0.272～0.422），參照表3的高載荷變量，說明農戶對于休閑農林、電子商務等新型產業(yè)的期望值都相對較高；收入保障因子相對特殊，其得分跨度最大，椽子溝村得分最低，為0.427，遠低于其他4個村，通過該因子的高載荷變量可以判斷，相比于其它村，椽子溝村有著較高的作物種類多樣性、農戶家庭人均收入和產業(yè)科技投入，說明其它村莊可以從這3個方面切入來有效減少與椽子溝村的脆弱性差距。

表3 因子分析模型結果Table 3 Model summary of factor analysis

表4 脆弱性指標主因子得分Table 4 Main factor fraction of the vulnerability index

3.3 研究區(qū)農村產業(yè)發(fā)展脆弱性影響因素與產業(yè)收入彈性分析

采用逐步回歸法推導出農村產業(yè)發(fā)展脆弱性的10個影響因素（表5）。為便于闡述與表達，基于回歸系數（β）的數據區(qū)間，以0.1為間隔，使用等間隔分類法進行分類。最終分為高影響因素（|β|≥0.2）、中等影響因素（0.1<|β|<0.2）和低影響因素（|β|≤0.1）3類。

1）高影響因素。農戶家庭人均收入、老齡化率和環(huán)境風險對脆弱性的影響處于較高水平。農戶家庭人均收入對脆弱性影響最大，回歸系數為-0.233（表5），與脆弱性呈負相關。說明產業(yè)發(fā)展與增收的影響是相互的，即產業(yè)發(fā)展會促進農民增收，而農民收入的增加會進一步提高其投身到產業(yè)發(fā)展中的積極性，進而顯著降低農村產業(yè)發(fā)展脆弱性，以產業(yè)促增收可形成“產業(yè)發(fā)展—農戶收入提高—農戶投身農村產業(yè)發(fā)展的積極性增加—農村的產業(yè)發(fā)展脆弱性降低—產業(yè)發(fā)展更加穩(wěn)定—農戶收入再提升”的良性循環(huán)。因此，理清不同產業(yè)與收入的關系可為降低農村產業(yè)發(fā)展脆弱性提供參考。

表5 農村產業(yè)發(fā)展脆弱性的影響因素分析Table 5 Analysis on the influencing factors of the vulnerability of rural industry development

根據調研和訪問，遴選出影響清原縣農戶收入的主要產業(yè)，即經濟作物（中藥材）種植業(yè)、糧食作物種植業(yè)、畜禽養(yǎng)殖業(yè)、農作物加工業(yè)、旅游業(yè)和農村服務業(yè)，利用彈性回歸進一步分析上述6個產業(yè)對農戶家庭收入的拉動彈性。結果發(fā)現，經濟作物種植業(yè)對農戶收入的彈性系數為0.290（表6），彈性作用力度最大；糧食作物種植業(yè)和農產品加工業(yè)的彈性系數為0.256和0.243，彈性作用力度較大；旅游業(yè)、農村服務業(yè)和畜禽養(yǎng)殖業(yè)對農戶收入拉動力相對顯小，彈性系數分別為0.191，0.183和0.142。說明依托清原特色自然條件，保證糧食作物適度種植的基礎上，大力發(fā)展中藥材種植、加工和銷售等產業(yè)，是案例區(qū)農戶的最大需求。

表6 產業(yè)—收入彈性系數Table 6 Elasticity coefficient of industry and income

除農戶家庭人均收入外，老齡化率和環(huán)境風險對脆弱性也有較大影響（表5）。老齡化率與脆弱性呈正相關關系，老齡化率的提升會導致家庭撫養(yǎng)負擔加重，家庭中的勞動力需要投入更多的時間與精力在老人身上，進而推動農村產業(yè)發(fā)展的人數和機會減少，農戶生計的多樣性降低，農村產業(yè)發(fā)展的活力下降，產業(yè)發(fā)展的脆弱性上升。環(huán)境風險與脆弱性呈正相關關系，森林是清原縣的主要資源，依靠林地進行產業(yè)發(fā)展是該縣的必然趨勢，不管是以經濟作物種植為主的種植業(yè)還是以休閑農林為主的生態(tài)旅游業(yè)，環(huán)境的破壞勢必會對其產生較大的負面影響。

2）中等影響因素。市場風險、道路條件和社會治安風險對脆弱性的影響處于中等水平（表5）。分別說明市場需求是產業(yè)發(fā)展的動力，不健康的市場狀況會影響產業(yè)的發(fā)展，增加產業(yè)發(fā)展的脆弱性。清原縣農村公路網絡不斷建設完善，農產品運輸、農戶日常出行、旅客來往等活動更加便捷，農村產業(yè)發(fā)展更加穩(wěn)定；少數民族自治地區(qū)社會狀況相對多樣，社會矛盾與摩擦相對復雜，維持社會穩(wěn)定和民族團結是產業(yè)發(fā)展的大前提。

3）低影響因素。包括社會網絡、農田坡度、就業(yè)機會和住房類型4個因素（表5）。分別反映了農戶與友鄰和諧相處，可以帶來更加愉悅的心情，同鄉(xiāng)之間互幫互助能為雙方帶來更多的機會、信息和資金，在產業(yè)發(fā)展中獲得更多利好；農田坡度對糧食作物及中藥材種植產生影響，糧食作物種植在平坦土地為優(yōu)，但對于中藥材，農戶多選擇適宜在一定坡度上生長的中藥材進行種植，致使總體來看坡度對脆弱性影響不明顯；依托農產品加工、休閑農林生態(tài)旅游和電子商務等產業(yè)，縣二三產業(yè)發(fā)展初見成效，除務農外，農戶尋求務工就業(yè)的需求慢慢出現；良好的居住環(huán)境能提升農戶生產生活的熱情，脫貧貢獻的勝利大大改善了農民的生活環(huán)境，住房條件不斷提升，農戶住房差距縮小，已鮮有草屋和土屋存在。

4 結論與建議

4.1 結論

研究表明，清原縣農村產業(yè)脆弱性整體處于中等脆弱狀態(tài)，產業(yè)發(fā)展初見成效，但仍有較大改進空間。不同調研村產業(yè)發(fā)展脆弱性存在差異，尖山子村最為脆弱，椽子溝村最不脆弱。因子分析發(fā)現椽子溝村農戶家庭人均收入、產業(yè)科技投入和作物種類多樣性與其它調研村有較大差異，從此三個方面切入可有效縮小村間脆弱性差距。

農戶家庭人均收入、老齡化率和環(huán)境風險是產業(yè)發(fā)展脆弱性的高影響因素，其中農戶家庭人均收入影響程度最大，老齡化率和環(huán)境風險次之。產業(yè)發(fā)展與農戶增收相互影響，以產業(yè)促增收可形成“產業(yè)發(fā)展—農戶收入提高—農戶投身農村產業(yè)發(fā)展的積極性增加—農村的產業(yè)發(fā)展脆弱性降低—產業(yè)發(fā)展更加穩(wěn)定—農戶收入再提升”的良性循環(huán)，符合產業(yè)富民的發(fā)展理念。具體而言，經濟作物（中藥 材）種植業(yè)是目前對農戶收入拉動最為明顯的產業(yè)，其次為糧食作物種植業(yè)、農產品加工業(yè)、旅游業(yè)和農村服務業(yè)，畜禽養(yǎng)殖業(yè)的拉動效應最弱。此外，老齡化與環(huán)境污染問題會通過影響勞動力養(yǎng)老負擔和農戶生產條件對產業(yè)發(fā)展造成影響。綜上，在兼顧老齡化問題與環(huán)境污染問題的前提下，發(fā)展以中藥材為主，以農產品加工、農村旅游產業(yè)和農村服務業(yè)為輔的產業(yè)體系，可加快富民進程，有效降低整體產業(yè)發(fā)展脆弱性指數。

從農戶角度進行農村產業(yè)發(fā)展脆弱性的研究為產業(yè)脆弱性評估提供了一個新的思路。研究結果可為縮小村間產業(yè)發(fā)展脆弱性差距，降低整體脆弱性提供參考。但由于尚屬初步探討，在指標選擇、評價方法等方面本文還存在一定的不足。采集更多區(qū)域下的樣本數據，完善數據指標，進行大樣本多尺度的農村產業(yè)發(fā)展脆弱性探討是未來可以進一步研究的問題。

4.2 建議

1）依托中藥材產業(yè)發(fā)展，促農民增收。清原縣森林資源豐富，擁有適宜中藥材生長的自然環(huán)境，作為對清原縣農戶收入拉動力最強的產業(yè)，中藥材產業(yè)需要進一步完善加強。其一，提高作物種類多樣性。中藥材種植周期較長，經受的自然風險和市場風險比糧食種植更大[32]。藥材在收獲前的成長周期內，農戶無法獲取經濟效益，提高作物種類的多樣性可緩解單一品種種植的風險且對產量也有積極的影響[33]。其二，加大科技投入，堅持自主創(chuàng)新。加大科學施肥、合理用藥和工業(yè)化育苗等技術的開發(fā)力度，借鑒椽子溝村經驗，在穩(wěn)定種植面積的同時不斷提高單位產量和藥材質量，打響“清原龍膽”等一系列特色產品的名聲。其三，延長產業(yè)鏈，加強農產品加工流通業(yè)，依托中藥材促進一二三產融合發(fā)展。通過“龍頭企業(yè)+合作社+農戶”的組織模式，開拓中藥材加工、產品開發(fā)、電子商務銷售等領域，延長中藥材產業(yè)鏈[34]。

2）注重生態(tài)環(huán)境保護，留住“綠水青山”。一方面，合理開展生態(tài)友好型中藥材種植。生態(tài)友好型種植產量雖不及人工設施栽培但擁有更高的經濟效益和生態(tài)效益。經濟效益方面，自然種植所需成本較低且符合中藥材自然生長的傳統(tǒng)觀念，可作為精品藥材進行售賣，售出價格較高。生態(tài)效益方面，由于是從自然環(huán)境中獲得直接的經濟利益，為農民保護森林提供了動力，有助于減輕生態(tài)環(huán)境破壞[35]。另一方面，積極開展農村生態(tài)旅游休閑農林產業(yè)與環(huán)境保護的宣傳，以產業(yè)和政策引導農戶的環(huán)境保護行為，讓廣大村民充分認識生態(tài)保護與自身利益的協(xié)同關系。尊重村莊原有的景觀生態(tài)，把握“綠水青山就是金山銀山”的原則，在產業(yè)發(fā)展的同時，嚴格管控污染現象。

3）積極應對老齡化，提升人力資本。一方面，緩解老齡農戶帶來的養(yǎng)老壓力。除為老年人提供基本的醫(yī)療保障與基礎設施保障外，互助養(yǎng)老是農村應對老齡化的可行方式。通過低齡老人與高齡老人相互幫助，低齡老人能豐富自己的生活，得到更多的尊重和一定的經濟回報。高齡老人能保持與農村老人群體的直接聯系，大大減輕家庭年輕勞動力的養(yǎng)老負擔[36]。犧牲低齡老人的小部分勞動力，換來的是年輕農戶的大量勞動力。另一方面，提升年輕村民的整體素質。注重家庭教育，提高農戶家庭的整體文化水平和受教育層次，通過良好的教育氛圍和人才政策吸引高學歷人才返鄉(xiāng)，更加高效的推動農村產業(yè)發(fā)展。