西北地区小城镇居民生计脆弱性及其影响因子*

梁 爽，吴文恒，强彦红，鲁大铭

(西北大学城市与环境学院，陕西西安 710127)

0 引言

特色小镇、小城镇建设对我国经济转型升级和新型城镇化建设具有重要意义。截止2016年底，全国城镇化率超过57.35%，年平均增长速度仍在1.3个百分点以上，已实现大规模的城镇化[1]。小城镇处于“城”与“乡”两种系统之间，政府主导推动大量农村人口流向城镇，小城镇居民“非农、非城”的半城镇化现象普遍存在，小城镇居民作为小城镇主要的经济活动主体，其生计状况不仅反映了对自然、生态的干预与利用，更对小城镇经济社会发展产生深刻影响[2-4]。西北小城镇城镇化效率偏低，资源过度消耗以及环境污染等问题的多重扰动[5-6]，加之社会保障体系不健全、公共服务设施落后、就业机会较少等因素的影响[7]，使得居民生计风险急剧增加，呈现出较显著的敏感性和脆弱性。未来一段时期内，中国城镇化进程仍将持续快速推进，居民生计也将受到社会、经济和生态系统变化的影响，如何降低居民生计脆弱性及其遭受的负面影响已成为推动中国小城镇持续健康发展以及社会和谐稳定亟待解决的现实问题。

生计问题一直受到国内外学术界关注，已有的生计研究主要集中在农户视角，包括生计多样性与土地利用研究[8-9]，农户生计对于能源、环境的影响[10-11]，农户生计脆弱性[12-13]等方面，但对小城镇居民生计脆弱性以及可持续发展关注较少。“脆弱性”指在暴露程度、敏感性和适应能力等因素相互耦合作用下，系统对于特定扰动的易损性[14]，现阶段脆弱性概念的内核又从单纯针对自然系统本身的脆弱性逐渐转变为针对人地耦合系统的更为综合的概念[15]，同时将脆弱性的研究内涵从从基于暴露度、敏感性以及适应能力的多结构视角推向将社会、经济和环境等要素进行综合考虑的多维度主义，将脆弱性评价从主体被动接受自然、社会扰动的评价转变为主体的主动适应性评价[16]。英国国际发展署(DFID)将脆弱性作为可持续生计的重要部分归入可持续生计框架(SLA)[17]，国内学者广泛运用可持续生计分析框架(SLA)探讨农户[18]、失地农民[19]、农民工[20]、以及城镇化居民[21]等不同类型人群的生计状况及其脆弱性，为生计研究提供了新的研究视角和思路。纵观国内外已有的生计脆弱性研究，主要从敏感性和适应能力两方面构建评价指标体系，对于暴露度较少涉及，在一定程度上影响生计脆弱性量化的准确性与科学性[22]；同时，有关脆弱性研究多关注于脆弱性空间格局的分布，对脆弱性影响因子及机制分析不足[23]。文章以“脆弱性”为切入视角，引入“社会—经济—生态”耦合框架，构建居民生计脆弱性评价模型，确保脆弱性量化评价的科学性，并引入障碍度模型，探究影响小城镇居民生计脆弱性的主要影响因子，希冀为提升小城镇地区小城镇居民生计，促进小城镇地区小城镇可持续发展提供理论现实依据。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

西北地区深处内陆，地形主要以高原盆地为主，光热、矿产等资源丰富，但气候干燥少雨、蒸发强烈，社会经济水平落后，生态环境脆弱，自然灾害频发，居民生计具有较强的脆弱性[24]。该文根据西北地区小城镇的社会经济特点，并结合国家公布的两批关于发展特色小城镇名单，最终选取了6个具有代表性的小城镇为案例地，可反映出西北地区小城镇的基本风貌。

该文选取的案例地包括：宁夏同心县丁塘镇为代表的民族聚居型小镇，其为地方集贸中心并带有民族特色；以宁夏西夏区镇北堡镇为代表的旅游特色型小镇，富有影视文化、葡萄酒酿造、休闲旅游等资源；以甘肃皋兰县什川镇为代表的城郊休闲型小镇，有万亩古梨园，大城市周边的休闲旅游小镇；以甘肃临夏县土桥镇为代表的地方综合型小镇，为地方综合性古镇及县域副中心；以甘肃陇西县首阳镇为代表的特色种植型小镇，为中药材集散与初加工型商贸小镇及县域副中心；以甘肃秦州区皂郊镇为代表的传统农业型小镇，为农产品集散与地方集贸中心。

1.2 数据来源与标准化

该文研究数据包括社会经济统计数据、气象数据、遥感影像数据和社会调查数据。社会经济统计数据主要来源于2016年各地镇《国民经济和社会发展统计公报》；气象数据主要来源于当地气象观测站，用于计算干燥度指数；DEM数据、遥感影像数据用于对地形起伏度和林草覆盖率的计算，主要来源于地理空间数据云平台(http：//www.gscloud.cn/)提供的遥感影像的解译；调查问卷数据为课题组于2016年7月对上述6镇的镇区居民进行的问卷调查，采取分层随机抽样，取95%的置信度下标准正态分布的分位点值(1.96±4)%的误差界限可以满足居民抽样，真值0.5，最终确定最低调查户数600户。共计发放问卷720份，收回有效问卷708份，有效率为98%。调查内容主要包括：①居民所具有的适应能力，包括人力资本(家庭劳动力人数比重、非农就业比重等)、物质资本(住房、家庭耐用消费品等)、金融资本(现金收入、家庭资助机会、是否有储蓄等)、社会资本(领导潜力、对周围人的信任度、遇到风险能否得到援助等)、自然资本。②居民所从事的生计方式，包括家庭劳动力的投入方向、居民家庭的收入来源。为消除不同量纲数据对综合评价的影响，需对数据进行标准化处理。该文采用极值法对数据进行去纲量化处理，具体方法为：

功效性为正指标：

(1)

功效性为负指标：

(2)

式(1)中：Zij为各指标去量纲后的值；xij为去量纲前的指标值；xi，max、xi，min分别为该指标的最大值与最小值。

1.3 研究思路与方法

1.3.1 居民类型划分

学界对居民类型的划分大多基于兼业视角[11，13]，依据居民非农收入占家庭总收入比重、家庭劳动力中从事非农生产的比重两个指标[25]，结合调查区域居民收入与劳动投入特征，并参考农户生计策略[26]，将小城镇居民分为纯农型、农业主导型、非农主导型和非农型(表1)。

表1 居民划分类型及标准

1.3.2 生计脆弱性框架指标选取

在充分理解可持续生计、脆弱性内涵的基础上，结合社会、经济与生态脆弱性指标的全面性，该文基于VSD模型与可持续生计框架，同时借鉴国内外已有研究成果[8，12，17，27]，依据西北地区的社会经济环境特征和小城镇居民的生计特征，最终构建包含8项准则和28项指标的西北地区小城镇居民生计脆弱性指标体系(表2)。

表2 居民生计脆弱性评价指标体系

1.3.3 指标权重计算

采用多指标综合评价法计算各指标的权重，将按此方法计算的指标权重与特尔斐法获取的权重做对比分析，最终取两者的均值作为生计脆弱性评价指标体系中各指标的权重。多指标综合评价法的优点是能够对评价对象进行客观、公正、合理的全面评价，因此，将决策者的主观判断与待评对象的信息有机结合的权重测算方法，具有较好的科学性与可行性。计算过程如下。

计算变量Zij的均值E(Ai)：

(3)

计算变量Zij的均方差值δ(Ai)：

(4)

计算各指标权重系数W(Ai)：

(5)

计算各指标综合权重：

(6)

式(5)中，W(Ai)′为专家多轮打分反馈所确定的权重。

表3 居民生计脆弱性评价等级

1.3.4 生计脆弱性评价模型

根据IPCC提出的脆弱性函数构成模型，即脆弱性是由系统在扰动作用下所遭受的潜在影响与系统适应能力两者构成的函数[28]。该文试图从脆弱性构成要素之间的相互作用关系出发，将系统的脆弱性视为“暴露—敏感性”及其“适应能力”相互耦合响应而形成的一种属性。因此，脆弱性可表达为V=f(S，R)，其中系统的脆弱性与暴露—敏感性成正比，与适应能力成反比。

(7)

(8)

V=S/R

(9)

1.3.5 障碍度模型

为进一步明确制约小城镇居民生计脆弱性降低的障碍因素，引入障碍度模型来分析各个指标对居民生计影响的程度，障碍度计算模型公式为：

(10)

式(10)中，wi为每项指标的权重值；mi为每项指标标准化值；Ni为每项指标对居民生计脆弱性的影响程度。

2 结果分析

2.1 评价分级结果

运用自然断裂点法，根据数据曲线统计规律将数据集中不连续的地方作为分级的依据，对数据集合进行等级划分，从而使得各个类之间的差异最大化。运用ArcGIS10.0对不同地貌、不同类型小城镇的适应能力与脆弱性指数的核算结果按自然断裂点法分为5种类型，并由低到高排列(表3)。

2.2 小城镇居民生计脆弱性评价

生计脆弱性受居民所遭受的暴露—敏感性以及自身应对能力两大部分的影响，暴露—敏感性越高，应对能力越弱，居民脆弱性越高，反之暴露—敏感性越低，应对能力越强，居民脆弱性越低。

表4 不同类型小城镇居民适应能力与生计脆弱性指数

如表4所示，纯农型居民生计脆弱性指数范围为3.921～12.420，均值为4.501，脆弱性处于较高值区，适应能力低，过度依赖传统农业种植因而收入水平低且不稳定，各类生计资本处于较低水平，同时居住位置偏远、基础设施不完善等使其高敏感性较高，生计脆弱性处于较高水平；农业主导型居民生计脆弱性指数范围为1.659～4.697，均值为2.753，脆弱性处于中值区，适应能力较高，虽此类居民不完全依赖于农业，但经济收入、人力投入都受农业限制，交通和区位条件受限使得敏感性较高，同时生计资本组合中高低各异，生计脆弱性处于中等水平；非农主导型居民生计脆弱性指数范围为0.998～4.112，均值为1.213，脆弱性处于较低值区，适应能力较高，生计多样化提高收入水平并保障生计稳定，生计资本组合稳定，敏感性较低，生计脆弱性处于较低水平；非农型居民生计脆弱性指数范围为0.498～2.563，均值为0.983，脆弱性处于低值区，适应能力较高，较高收入及多元生计使其具有较高的资本积累，所在城镇的经济社会系统敏感性较低，交通和基础设施状况较完善，生计脆弱性处于低水平。

2.3 生计脆弱性影响因素分析

由于不同类型居民处于不同暴露—敏感性环境中且自身具有的生计资本与生计组合各异，长期制约居民生计脆弱性降低的因素也存在差异。因此，该文根据障碍度模型，尝试探究影响不同类型城镇居民生计脆弱性的主要因素(表5)。

表5 不同类型居民生计脆弱性排名前3的影响因素

纯农型居民生计方式主要依赖于农业种植，耕地作为农业生产的基础资料，粮食产量受自然环境条件限制，土地生产力较为低下，其实际种植耕地面积直接影响到农业生产，同时由于不同作物带来的每667m2平均经济产值对于居民的实际收入又造成较大影响，而家庭中可投入到农业种植中的男性劳动力比重对于农业生产是至关重要的；农业主导型居民耕地的亩均经济产值是其家庭收入的重要组成部分，人均收入直接影响其生产生活水平，但此类居民并不完全依赖于农业生产，家庭成员并非完全务农，故劳动力人数比重对于整个家庭收支状况有较大的影响；对于非农主导型居民劳动力大都投入到非农行业，非农行业收入有较大差别及不稳定性促使人均收入成为影响其生计状况的重要因素，而生计的多样性又可以降低非农行业的不稳地性，降低家庭成员就业中可能面临的风险，家庭成员非农就业比重又会直接影响家庭整体收入水平；非农型居民据调查大多为邻近村民迁居到镇区，家庭中无或有较少耕地，生计来源主要为打工或经商，其就业与否直接影响家庭收入的高低与稳定，人均收入影响到家庭的生计与生活水平的高低，而家庭人均受教育程度直接影响到家庭成员的从业类型，进一步影响到家庭收入。

3 结论

(1)小城镇居民的生计脆弱性指数存在明显的差异性，纯农型居民最高，农业主导型居民次之，继而为非农主导型居民，非农型居民最低。整体上，生计脆弱性越高的居民类型，其暴露—敏感性就会越高而应对能力相对较低。

(2)居民自身部分必要资本的缺乏及外部地理环境暴露—敏感性的胁迫是居民生计脆弱的深层原因。人均收入对各类居民生计脆弱性影响程度较高，而亩均经济产值是限制纯农型、农业主导型居民生计脆弱性降低的主要因素，人均收入和非农就业比重对非农型、非农主导型居民生计脆弱性有较为显著的影响。