西北地區小城鎮居民生計脆弱性及其影響因子*

梁 爽，吳文恒，強彥紅，魯大銘

(西北大學城市與環境學院，陜西西安 710127)

0 引言

特色小鎮、小城鎮建設對我國經濟轉型升級和新型城鎮化建設具有重要意義。截止2016年底，全國城鎮化率超過57.35%，年平均增長速度仍在1.3個百分點以上，已實現大規模的城鎮化[1]。小城鎮處于“城”與“鄉”兩種系統之間，政府主導推動大量農村人口流向城鎮，小城鎮居民“非農、非城”的半城鎮化現象普遍存在，小城鎮居民作為小城鎮主要的經濟活動主體，其生計狀況不僅反映了對自然、生態的干預與利用，更對小城鎮經濟社會發展產生深刻影響[2-4]。西北小城鎮城鎮化效率偏低，資源過度消耗以及環境污染等問題的多重擾動[5-6]，加之社會保障體系不健全、公共服務設施落后、就業機會較少等因素的影響[7]，使得居民生計風險急劇增加，呈現出較顯著的敏感性和脆弱性。未來一段時期內，中國城鎮化進程仍將持續快速推進，居民生計也將受到社會、經濟和生態系統變化的影響，如何降低居民生計脆弱性及其遭受的負面影響已成為推動中國小城鎮持續健康發展以及社會和諧穩定亟待解決的現實問題。

生計問題一直受到國內外學術界關注，已有的生計研究主要集中在農戶視角，包括生計多樣性與土地利用研究[8-9]，農戶生計對于能源、環境的影響[10-11]，農戶生計脆弱性[12-13]等方面，但對小城鎮居民生計脆弱性以及可持續發展關注較少。“脆弱性”指在暴露程度、敏感性和適應能力等因素相互耦合作用下，系統對于特定擾動的易損性[14]，現階段脆弱性概念的內核又從單純針對自然系統本身的脆弱性逐漸轉變為針對人地耦合系統的更為綜合的概念[15]，同時將脆弱性的研究內涵從從基于暴露度、敏感性以及適應能力的多結構視角推向將社會、經濟和環境等要素進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、社會擾動的評價轉變為主體的主動適應性評價[16]。英國國際發展署(DFID)將脆弱性作為可持續生計的重要部分歸入可持續生計框架(SLA)[17]，國內學者廣泛運用可持續生計分析框架(SLA)探討農戶[18]、失地農民[19]、農民工[20]、以及城鎮化居民[21]等不同類型人群的生計狀況及其脆弱性，為生計研究提供了新的研究視角和思路。縱觀國內外已有的生計脆弱性研究，主要從敏感性和適應能力兩方面構建評價指標體系，對于暴露度較少涉及，在一定程度上影響生計脆弱性量化的準確性與科學性[22]；同時，有關脆弱性研究多關注于脆弱性空間格局的分布，對脆弱性影響因子及機制分析不足[23]。文章以“脆弱性”為切入視角，引入“社會—經濟—生態”耦合框架，構建居民生計脆弱性評價模型，確保脆弱性量化評價的科學性，并引入障礙度模型，探究影響小城鎮居民生計脆弱性的主要影響因子，希冀為提升小城鎮地區小城鎮居民生計，促進小城鎮地區小城鎮可持續發展提供理論現實依據。

1 研究區概況與研究方法

1.1 研究區概況

西北地區深處內陸，地形主要以高原盆地為主，光熱、礦產等資源豐富，但氣候干燥少雨、蒸發強烈，社會經濟水平落后，生態環境脆弱，自然災害頻發，居民生計具有較強的脆弱性[24]。該文根據西北地區小城鎮的社會經濟特點，并結合國家公布的兩批關于發展特色小城鎮名單，最終選取了6個具有代表性的小城鎮為案例地，可反映出西北地區小城鎮的基本風貌。

該文選取的案例地包括：寧夏同心縣丁塘鎮為代表的民族聚居型小鎮，其為地方集貿中心并帶有民族特色；以寧夏西夏區鎮北堡鎮為代表的旅游特色型小鎮，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為代表的城郊休閑型小鎮，有萬畝古梨園，大城市周邊的休閑旅游小鎮；以甘肅臨夏縣土橋鎮為代表的地方綜合型小鎮，為地方綜合性古鎮及縣域副中心；以甘肅隴西縣首陽鎮為代表的特色種植型小鎮，為中藥材集散與初加工型商貿小鎮及縣域副中心；以甘肅秦州區皂郊鎮為代表的傳統農業型小鎮，為農產品集散與地方集貿中心。

1.2 數據來源與標準化

該文研究數據包括社會經濟統計數據、氣象數據、遙感影像數據和社會調查數據。社會經濟統計數據主要來源于2016年各地鎮《國民經濟和社會發展統計公報》；氣象數據主要來源于當地氣象觀測站，用于計算干燥度指數；DEM數據、遙感影像數據用于對地形起伏度和林草覆蓋率的計算，主要來源于地理空間數據云平臺(http：//www.gscloud.cn/)提供的遙感影像的解譯；調查問卷數據為課題組于2016年7月對上述6鎮的鎮區居民進行的問卷調查，采取分層隨機抽樣，取95%的置信度下標準正態分布的分位點值(1.96±4)%的誤差界限可以滿足居民抽樣，真值0.5，最終確定最低調查戶數600戶。共計發放問卷720份，收回有效問卷708份，有效率為98%。調查內容主要包括：①居民所具有的適應能力，包括人力資本(家庭勞動力人數比重、非農就業比重等)、物質資本(住房、家庭耐用消費品等)、金融資本(現金收入、家庭資助機會、是否有儲蓄等)、社會資本(領導潛力、對周圍人的信任度、遇到風險能否得到援助等)、自然資本。②居民所從事的生計方式，包括家庭勞動力的投入方向、居民家庭的收入來源。為消除不同量綱數據對綜合評價的影響，需對數據進行標準化處理。該文采用極值法對數據進行去綱量化處理，具體方法為：

功效性為正指標：

(1)

功效性為負指標：

(2)

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

1.3 研究思路與方法

1.3.1 居民類型劃分

學界對居民類型的劃分大多基于兼業視角[11，13]，依據居民非農收入占家庭總收入比重、家庭勞動力中從事非農生產的比重兩個指標[25]，結合調查區域居民收入與勞動投入特征，并參考農戶生計策略[26]，將小城鎮居民分為純農型、農業主導型、非農主導型和非農型(表1)。

表1 居民劃分類型及標準

1.3.2 生計脆弱性框架指標選取

在充分理解可持續生計、脆弱性內涵的基礎上，結合社會、經濟與生態脆弱性指標的全面性，該文基于VSD模型與可持續生計框架，同時借鑒國內外已有研究成果[8，12，17，27]，依據西北地區的社會經濟環境特征和小城鎮居民的生計特征，最終構建包含8項準則和28項指標的西北地區小城鎮居民生計脆弱性指標體系(表2)。

表2 居民生計脆弱性評價指標體系

1.3.3 指標權重計算

采用多指標綜合評價法計算各指標的權重，將按此方法計算的指標權重與特爾斐法獲取的權重做對比分析，最終取兩者的均值作為生計脆弱性評價指標體系中各指標的權重。多指標綜合評價法的優點是能夠對評價對象進行客觀、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結合的權重測算方法，具有較好的科學性與可行性。計算過程如下。

計算變量Zij的均值E(Ai)：

(3)

計算變量Zij的均方差值δ(Ai)：

(4)

計算各指標權重系數W(Ai)：

(5)

計算各指標綜合權重：

(6)

式(5)中，W(Ai)′為專家多輪打分反饋所確定的權重。

表3 居民生計脆弱性評價等級

1.3.4 生計脆弱性評價模型

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

(7)

(8)

V=S/R

(9)

1.3.5 障礙度模型

為進一步明確制約小城鎮居民生計脆弱性降低的障礙因素，引入障礙度模型來分析各個指標對居民生計影響的程度，障礙度計算模型公式為：

(10)

式(10)中，wi為每項指標的權重值；mi為每項指標標準化值；Ni為每項指標對居民生計脆弱性的影響程度。

2 結果分析

2.1 評價分級結果

運用自然斷裂點法，根據數據曲線統計規律將數據集中不連續的地方作為分級的依據，對數據集合進行等級劃分，從而使得各個類之間的差異最大化。運用ArcGIS10.0對不同地貌、不同類型小城鎮的適應能力與脆弱性指數的核算結果按自然斷裂點法分為5種類型，并由低到高排列(表3)。

2.2 小城鎮居民生計脆弱性評價

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

表4 不同類型小城鎮居民適應能力與生計脆弱性指數

如表4所示，純農型居民生計脆弱性指數范圍為3.921～12.420，均值為4.501，脆弱性處于較高值區，適應能力低，過度依賴傳統農業種植因而收入水平低且不穩定，各類生計資本處于較低水平，同時居住位置偏遠、基礎設施不完善等使其高敏感性較高，生計脆弱性處于較高水平；農業主導型居民生計脆弱性指數范圍為1.659～4.697，均值為2.753，脆弱性處于中值區，適應能力較高，雖此類居民不完全依賴于農業，但經濟收入、人力投入都受農業限制，交通和區位條件受限使得敏感性較高，同時生計資本組合中高低各異，生計脆弱性處于中等水平；非農主導型居民生計脆弱性指數范圍為0.998～4.112，均值為1.213，脆弱性處于較低值區，適應能力較高，生計多樣化提高收入水平并保障生計穩定，生計資本組合穩定，敏感性較低，生計脆弱性處于較低水平；非農型居民生計脆弱性指數范圍為0.498～2.563，均值為0.983，脆弱性處于低值區，適應能力較高，較高收入及多元生計使其具有較高的資本積累，所在城鎮的經濟社會系統敏感性較低，交通和基礎設施狀況較完善，生計脆弱性處于低水平。

2.3 生計脆弱性影響因素分析

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

表5 不同類型居民生計脆弱性排名前3的影響因素

純農型居民生計方式主要依賴于農業種植，耕地作為農業生產的基礎資料，糧食產量受自然環境條件限制，土地生產力較為低下，其實際種植耕地面積直接影響到農業生產，同時由于不同作物帶來的每667m2平均經濟產值對于居民的實際收入又造成較大影響，而家庭中可投入到農業種植中的男性勞動力比重對于農業生產是至關重要的；農業主導型居民耕地的畝均經濟產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生活水平，但此類居民并不完全依賴于農業生產，家庭成員并非完全務農，故勞動力人數比重對于整個家庭收支狀況有較大的影響；對于非農主導型居民勞動力大都投入到非農行業，非農行業收入有較大差別及不穩定性促使人均收入成為影響其生計狀況的重要因素，而生計的多樣性又可以降低非農行業的不穩地性，降低家庭成員就業中可能面臨的風險，家庭成員非農就業比重又會直接影響家庭整體收入水平；非農型居民據調查大多為鄰近村民遷居到鎮區，家庭中無或有較少耕地，生計來源主要為打工或經商，其就業與否直接影響家庭收入的高低與穩定，人均收入影響到家庭的生計與生活水平的高低，而家庭人均受教育程度直接影響到家庭成員的從業類型，進一步影響到家庭收入。

3 結論

(1)小城鎮居民的生計脆弱性指數存在明顯的差異性，純農型居民最高，農業主導型居民次之，繼而為非農主導型居民，非農型居民最低。整體上，生計脆弱性越高的居民類型，其暴露—敏感性就會越高而應對能力相對較低。

(2)居民自身部分必要資本的缺乏及外部地理環境暴露—敏感性的脅迫是居民生計脆弱的深層原因。人均收入對各類居民生計脆弱性影響程度較高，而畝均經濟產值是限制純農型、農業主導型居民生計脆弱性降低的主要因素，人均收入和非農就業比重對非農型、非農主導型居民生計脆弱性有較為顯著的影響。