丁文強(qiáng)，李平，尹燕亭，侯向陽*

(1.草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院，甘肅 蘭州 730020；2.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院草原研究所,農(nóng)業(yè)部草地生態(tài)與修復(fù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010)

可持續(xù)生計(jì)視角下中國北方草原區(qū)牧戶脆弱性評價(jià)研究

丁文強(qiáng)1,2，李平2，尹燕亭2，侯向陽2*

(1.草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院，甘肅 蘭州 730020；2.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院草原研究所,農(nóng)業(yè)部草地生態(tài)與修復(fù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010)

本研究基于可持續(xù)生計(jì)框架，運(yùn)用Delphi專家咨詢法構(gòu)建了包含5個(gè)目標(biāo)層指標(biāo)和15個(gè)指標(biāo)層指標(biāo)的中國北方草原區(qū)牧戶脆弱性評價(jià)指標(biāo)體系，測算中國北方草甸草原、典型草原、荒漠草原、沙地草原、草原化荒漠、山地草原6大草原類型15個(gè)旗縣727戶牧戶生計(jì)資本狀況，探討牧戶及區(qū)域尺度牧戶脆弱性分異特征。研究表明，1)兩輪專家咨詢的專家意見協(xié)調(diào)系數(shù)分別為0.445和0.692，經(jīng)卡方檢驗(yàn)P<0.01，可見該評價(jià)指標(biāo)體系科學(xué)可信；2)中國北方草原區(qū)牧戶生計(jì)資本存量低，牧戶家庭脆弱性指數(shù)均值為0.2990，脆弱性高；3)依據(jù)牧戶脆弱性指數(shù)的大小，運(yùn)用K-means Cluster方法進(jìn)行樣本聚類，根據(jù)聚類結(jié)果可將牧戶脆弱性分為高低兩類，聚類分析結(jié)果通過方差檢驗(yàn)，F(xiàn)值極顯著；4)高脆弱性牧戶的人力資本、自然資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會(huì)資本五大類生計(jì)資本存量顯著低于低脆弱性牧戶；5)區(qū)域尺度牧戶脆弱性指數(shù)由高到低依次為山地草原>草原化荒漠>荒漠草原>沙地草原>草甸草原>典型草原，區(qū)域尺度牧戶脆弱性自西向東依次減小明顯地帶性規(guī)律。

可持續(xù)生計(jì);北方草原區(qū);牧戶;脆弱性評價(jià)

中國北方天然草原面積約為3.13億hm2，占全國天然草原面積的79.7%，在維護(hù)國家和區(qū)域安全中起重要生態(tài)屏障作用。近百年來，在全球自然和人為等復(fù)雜因素的多重影響下，中國北方草原自然災(zāi)害呈現(xiàn)高發(fā)態(tài)勢，大面積持續(xù)干旱、沙塵暴、雪災(zāi)等災(zāi)害在我國北方草原頻繁發(fā)生，給牧民生產(chǎn)生活帶來嚴(yán)重危害[1]。自20世紀(jì)80年代以來，中國草原牧區(qū)實(shí)施畜草雙承包責(zé)任制，牧戶成為從事畜牧業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)保護(hù)的基本單元[2]。隨著“草場所有權(quán)、使用權(quán)和承包責(zé)任制”土地產(chǎn)權(quán)制度改革的實(shí)施，中國北方草原區(qū)生產(chǎn)方式由游牧向定居定牧轉(zhuǎn)變[3]。中國草原牧區(qū)原有的社會(huì)運(yùn)行機(jī)制逐步分化瓦解，牧戶生計(jì)受到社會(huì)經(jīng)濟(jì)等不穩(wěn)定因素沖擊的風(fēng)險(xiǎn)增強(qiáng)[4]。中國北方草原區(qū)牧民生計(jì)活動(dòng)受到前所未有的挑戰(zhàn)。

脆弱性概念自20世紀(jì)70年代被White[5]在自然災(zāi)害研究中首次使用以來其概念內(nèi)涵、評價(jià)方法等經(jīng)歷了內(nèi)容擴(kuò)展和學(xué)科綜合化的過程，學(xué)科視角的差異成為多元化理解脆弱性的根源。在人文社科視角下，世界銀行[6], Sharp[7]，陳傳波[8]，李小云等[9]國內(nèi)外眾多學(xué)者和組織對脆弱性概念的理解具有代表性，主要指系統(tǒng)單元在現(xiàn)有資產(chǎn)的配置狀況下承受打擊的可能及其抵御風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)實(shí)和潛在能力[6-9]。在其對脆弱性內(nèi)涵解構(gòu)的基礎(chǔ)上，眾多科學(xué)組織均在探索脆弱性的分析框架和評估方法。在大量的分析框架中，英國國際開發(fā)署[7]開發(fā)的可持續(xù)生計(jì)框架關(guān)注脆弱群體脆弱性的調(diào)節(jié)和改善，從生計(jì)方式和生計(jì)資產(chǎn)組合入手，分析現(xiàn)有生計(jì)的長處和應(yīng)對沖擊的限制因素和潛力，以提高人們生計(jì)的可持續(xù)性，使其能獨(dú)立應(yīng)付各種沖擊和保持可持續(xù)發(fā)展能力，可用于全球、國家、地區(qū)、區(qū)域、家庭等不同尺度獲得廣泛認(rèn)同[10]。

目前，一些國際機(jī)構(gòu)基于該框架開展了大量評價(jià)研究。國際山地綜合發(fā)展中心(ICIMOD)將其應(yīng)用于評估印度-克什喜馬拉雅地區(qū)的環(huán)境狀況對貧困山區(qū)人民生計(jì)脆弱性的影響,減災(zāi)研究所(DMI)評估南亞民眾對災(zāi)害的脆弱性，探尋降低災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的生計(jì)方式[11]。AIACC項(xiàng)目評估蘇丹地區(qū)農(nóng)戶生計(jì)資本對自然災(zāi)害不利影響的應(yīng)對和抵御能力[12]。Sharp[7]在農(nóng)戶層面上將生計(jì)資產(chǎn)細(xì)分為人力資產(chǎn)、自然資產(chǎn)、物資資產(chǎn)、金融資產(chǎn)和社會(huì)資產(chǎn)等5個(gè)指標(biāo)，采用農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，計(jì)算生計(jì)資產(chǎn)指數(shù)以評估貧困程度，試圖揭示埃塞俄比亞農(nóng)村貧困的起因和過程。Hahn[13]將生計(jì)評估方法應(yīng)用于非洲東部莫桑比克自然災(zāi)害的脆弱性評估，構(gòu)建的生計(jì)脆弱性評估指標(biāo)體系量化分析了社會(huì)對環(huán)境變化的適應(yīng)性。中國學(xué)者李小云等[9]將Sharp[7]的生計(jì)資產(chǎn)評估體系進(jìn)行了本土化應(yīng)用，定量評估中國福建沙縣和廣西馬山縣4 個(gè)行政村的農(nóng)戶脆弱性，研究認(rèn)為生計(jì)資產(chǎn)的缺乏是導(dǎo)致農(nóng)戶脆弱性的直接原因。黎潔等[14]用該框架分析了我國西部貧困退耕山區(qū)農(nóng)戶的生計(jì)資本、生計(jì)策略和生計(jì)后果[14]。楊云彥等[15]調(diào)查分析了南水北調(diào)(中線)工程庫區(qū)農(nóng)戶生計(jì)資本。蘇芳等[16]探討了中國甘肅張掖市甘州區(qū)農(nóng)戶生計(jì)資本與生計(jì)策略的關(guān)系。閻建忠等[17]基于該框架評估了青藏高原東部樣帶農(nóng)牧民生計(jì)脆弱性。趙雪雁等[18]研究了中國甘肅甘南高原生計(jì)資本對農(nóng)牧民生計(jì)活動(dòng)和生活滿意度的影響。丁文強(qiáng)[19]和侯向陽等[20]運(yùn)用該框架對我國北方荒漠草原區(qū)牧戶的生計(jì)資本進(jìn)行評價(jià)。李聰?shù)萚21]對陜南移民搬遷背景下農(nóng)戶生計(jì)資本進(jìn)行了測度并分析了其影響因素。朱建軍等[22]測量了農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶生計(jì)資本水平，分析了農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶的生計(jì)策略選擇及影響因素。

迄今為止，針對中國北方草原區(qū)脆弱性的研究主要集中在氣候變化趨勢、草地生產(chǎn)力、生物多樣性、生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性等方面[23-24]。在家庭尺度探討我國北方草原區(qū)牧戶生計(jì)脆弱性方面的研究還很有限，郝文淵等[25]和宋連久等[26]評價(jià)了西藏林芝地和藏北草原牧民生計(jì)資本存量及其生計(jì)策略。道日娜[27]研究了內(nèi)蒙古東部農(nóng)牧交錯(cuò)區(qū)域農(nóng)戶生計(jì)資本與生計(jì)策略關(guān)系。已有研究的關(guān)注點(diǎn)僅限某一區(qū)域牧戶，但大尺度、多類型草原區(qū)的脆弱性研究還未見報(bào)道。隨著全球氣候變化等生態(tài)環(huán)境壓力的增大和社會(huì)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)因素的增強(qiáng)，草原區(qū)牧戶脆弱性表現(xiàn)出很強(qiáng)的異質(zhì)性?？沙掷m(xù)生計(jì)框架是一種理解貧困深層原因并給予解決方案的集成分析框架，并可應(yīng)用于不同層次和尺度的研究而獲得廣泛認(rèn)可。鑒于此，本研究試圖在可持續(xù)生計(jì)框架下，通過尋找中國北方草原區(qū)牧戶脆弱性的關(guān)鍵影響因子，構(gòu)建中國北方草原區(qū)牧戶脆弱性評價(jià)指標(biāo)體系，識(shí)別脆弱牧戶，基于牧戶尺度探討牧戶及縣域、區(qū)域牧戶脆弱性分異特征，為提高中國北方草原區(qū)牧戶的適應(yīng)能力，促進(jìn)牧區(qū)可持續(xù)發(fā)展能力建設(shè)，構(gòu)建中國北方草原區(qū)牧戶適應(yīng)性管理新模式提供有益的借鑒和依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究采取隨機(jī)分層典型抽樣方法，遵照抽樣代表性和可行性原則，選定中國北方地區(qū)草甸草原、典型草原、荒漠草原、沙地草原、草原化荒漠和山地草原類型為研究區(qū)域，在各個(gè)草原類型選定2～3個(gè)旗縣，共15個(gè)旗縣，從每個(gè)旗縣抽取2個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)(蘇木)，每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)抽取3個(gè)村(嘎查)，從每個(gè)村抽取10戶牧民為研究樣本。課題組與2010年4-10月進(jìn)行實(shí)地入戶調(diào)研，獲得有效問卷727份，為確保調(diào)研信息準(zhǔn)確，聘請了旗縣草原站和調(diào)查鄉(xiāng)鎮(zhèn)熟練蒙語的蒙古族干部為語言翻譯，每戶問卷調(diào)查時(shí)間約為2 h。調(diào)研內(nèi)容主要包括：人力資本、自然資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會(huì)資本狀況。

1.2 研究方法

1.2.1 目標(biāo)層指標(biāo)的建立方法 通過閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，在邏輯分析的基礎(chǔ)上，建立目標(biāo)層指標(biāo)[7,9,28]?；具^程為：第1步理論分析，通過查閱脆弱性評價(jià)的相關(guān)文獻(xiàn)，結(jié)合研究區(qū)概況和目的厘定脆弱性概念。第2步層次分析，按照影響牧戶脆弱性主要生計(jì)資本類型，歸納不同類型生計(jì)資本對牧戶脆弱性產(chǎn)生影響的作用方式及生計(jì)資本之間的配置方式，形成目標(biāo)層評價(jià)指標(biāo)框架。第3步專家咨詢，通過單獨(dú)咨詢專家和召開專家會(huì)議咨詢的方式，最終確定人力資本、自然資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會(huì)資本5類為目標(biāo)層評價(jià)指標(biāo)。

1.2.2 指標(biāo)層指標(biāo)的建立方法 指標(biāo)層指標(biāo)的建立采用Delphi專家咨詢法，基本過程如下。

1)成立Delphi專家評價(jià)小組。從中國高校和科研院所選取生態(tài)學(xué)、生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)、草業(yè)科學(xué)等專業(yè)，具有扎實(shí)理論功底的副高級以上職稱的理論型專家10名；從研究區(qū)基層單位選取熟悉牧區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r、工作年限15年以上的具有豐富牧區(qū)一線工作經(jīng)驗(yàn)的實(shí)踐性專家20名，組成咨詢專家?guī)臁?/p>

2)初擬指標(biāo)體系。運(yùn)用專題小組訪談，咨詢權(quán)威專家的方法，擬定指標(biāo)層指標(biāo)。人力資本指標(biāo)層指標(biāo)為家庭整體勞動(dòng)能力、是否擁有成年男性勞動(dòng)力和家庭成員的受教育程度；自然資本指標(biāo)層為牧戶承包草場的生產(chǎn)力和實(shí)際使用草場的生產(chǎn)力；物質(zhì)資本指標(biāo)層為住房面積、房屋類型、家庭固定資產(chǎn)和家畜資源；金融資本指標(biāo)層為牧戶家庭年現(xiàn)金總收入和是否獲得無償援助；社會(huì)資本指標(biāo)層為政策信息來源渠道、市場信息來源渠道、參加社會(huì)組織情況和參加社會(huì)保障情況15個(gè)指標(biāo)層指標(biāo)。

3)開展專家咨詢。用Delphi法進(jìn)行專家函詢。第1輪專家征詢中請專家就每個(gè)指標(biāo)的重要性和可操作性按0～1分的等級進(jìn)行評分，0分最低，1分最高，并請專家對擬定指標(biāo)提出修改意見。第2輪及多輪征詢中將各位專家前一次判斷意見匯總，列成圖表，進(jìn)行對比，再分發(fā)給各位專家，讓專家比較自己同他人的不同意見，修改自己的意見和判斷，逐輪收集意見并為專家反饋信息。

1.3 變量確定

本研究對兩輪專家征詢結(jié)果采用SPSS 13.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計(jì)指標(biāo)主要有專家積極系數(shù)、專家權(quán)威程度、專家意見集中程度、專家意見的協(xié)調(diào)程度和指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的計(jì)算。

1.3.1 專家積極系數(shù) 專家咨詢表的回收率，其大小說明征詢專家對該研究課題的關(guān)注程度。

1.3.2 專家權(quán)威程度 專家權(quán)威程度為專家對指標(biāo)的熟悉程度和專家對指標(biāo)作出判斷的依據(jù)。專家權(quán)威程度一般由2個(gè)因素決定：一是專家作出判斷的依據(jù)，本研究對指標(biāo)作出判斷的依據(jù)具體賦值見表1；二是專家對問題的熟悉程度。本研究將專家對指標(biāo)的熟悉程度分為非常熟悉、比較熟悉、熟悉、不太熟悉、不熟悉5類，分別賦予1.0、0.8、0.5、0.2、0。專家權(quán)威程度計(jì)算公式：

式中：CR為專家權(quán)威程度；Ca為專家判斷的依據(jù)；Cs為專家對指標(biāo)的熟悉程度。

表1 專家判斷依據(jù)影響程度賦值情況

1.3.3 專家意見協(xié)調(diào)程度 專家意見協(xié)調(diào)程度為專家對各指標(biāo)評價(jià)意見的一致性程度。在進(jìn)行一致性檢驗(yàn)時(shí)，當(dāng)評分者為2人時(shí)，可采用Pearson或Spearman相關(guān)系數(shù)評價(jià)一致性；當(dāng)評分者多于2個(gè)時(shí)，可以采用Kendall和諧系數(shù)考察評價(jià)一致性程度。專家意見協(xié)調(diào)程度在0～1之間，值越大，專家們的分歧越小，經(jīng)X2檢驗(yàn)后，P<0.05，即認(rèn)為專家意見協(xié)調(diào)程度具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，專家之間意見具有一致性。其計(jì)算公式為：

式中：W為和諧系數(shù)；K為專家人數(shù)；N為指標(biāo)數(shù)；Ri為第i個(gè)指標(biāo)得到的分?jǐn)?shù)水平等級之和。

1.3.4 指標(biāo)權(quán)重系數(shù) 本研究采用百分權(quán)重法計(jì)算指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，公式如下：

式中：Sj為第j個(gè)指標(biāo)的得分；j為1,2,3,…，m被評價(jià)的指標(biāo)；i為1,2,3,…，n被評價(jià)的等級數(shù)；Bi為被排在第i等級的得分；Ni為指標(biāo)j在第i等級的頻數(shù)。

1.3.5 脆弱性指數(shù)計(jì)算 由于調(diào)查獲取的數(shù)據(jù)具有不同的量綱、數(shù)量級和變化幅度，因而需對指標(biāo)的量化值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，本研究選取極大極小值標(biāo)準(zhǔn)化。根據(jù)各指標(biāo)的量化值和各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化得分, 就可以確定各指標(biāo)的綜合得分, 從而求出牧戶脆弱性指數(shù)。

式中：T為牧戶脆弱性指數(shù)；Wij為第i類生計(jì)資本的第j個(gè)評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重；Iij為第i類生計(jì)資本第j個(gè)評價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化得分。

2 結(jié)果與分析

2.1 評價(jià)指標(biāo)體系的建立

本研究中，建立評價(jià)指標(biāo)體系征詢的專家平均年齡為43.2歲，高校及科研院所的理論型專家中，100%的專家具有博士學(xué)位，95%的專家具有正高級職稱；基層實(shí)踐性專家中，78.9%的專家具有副科級以上職務(wù)或中級以上職稱。在兩輪專家函詢問卷中，第一輪專家積極系數(shù)為90%，第二輪專家積極系數(shù)為79.3%?？梢?，征詢專家對本指標(biāo)體系的建立有較高關(guān)注程度。

專家權(quán)威程度是對專家評分依據(jù)和評估指標(biāo)熟悉程度的綜合量化結(jié)果。兩輪征詢中，專家判斷依據(jù)分別為0.8896、0.8682，專家對評價(jià)指標(biāo)的熟悉程度分別為0.7076和0.7227，專家權(quán)威程度分別為0.7986和0.7955，均處于較高水平。兩輪征詢的專家意見協(xié)調(diào)系數(shù)分別為0.445和0.692，協(xié)調(diào)系數(shù)經(jīng)卡方檢驗(yàn)，P<0.01，均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義?？芍ㄟ^兩輪征詢，專家權(quán)威程度較高，專家意見協(xié)調(diào)程度增加，通過該方法建立的評價(jià)指標(biāo)體系科學(xué)可信。

2.1.1 指標(biāo)類型的確定 第1輪函詢的5項(xiàng)目標(biāo)層指標(biāo)的變異系數(shù)范圍為0.56～0.36，均值0.41,其中2項(xiàng)指標(biāo)的變異系數(shù)超過0.45；第2輪函詢后指標(biāo)權(quán)重的變異系數(shù)范圍為0.38～0.13，均值0.23，無指標(biāo)變異系數(shù)超過0.45，確定人力資本、自然資本、物質(zhì)資本、金融資本和社會(huì)資本為評價(jià)指標(biāo)體系的目標(biāo)層指標(biāo)。第1輪征詢的15項(xiàng)指標(biāo)層指標(biāo)的變異系數(shù)為0.67～0.19,其中6項(xiàng)指標(biāo)的變異系數(shù)超過0.45，根據(jù)專家意見將住房面積和房屋類型兩項(xiàng)指標(biāo)合并為住房情況一項(xiàng)指標(biāo)，同時(shí)新增棚圈情況，總指標(biāo)數(shù)不變。通過指標(biāo)修改和調(diào)整后，第2輪函詢指標(biāo)權(quán)重的變異系數(shù)范圍為0.40～0.09，無指標(biāo)變異系數(shù)超過0.45，不需對指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，15項(xiàng)指標(biāo)層指標(biāo)見表2。

2.1.2 指標(biāo)權(quán)重的確定 根據(jù)第2輪專家征詢意見結(jié)果運(yùn)用百分權(quán)重法計(jì)算指標(biāo)層各指標(biāo)權(quán)重。各指標(biāo)權(quán)重系數(shù)見表2。

表2 指標(biāo)體系及權(quán)重

2.2 牧戶生計(jì)脆弱性特征分析

2.2.1 總體分布特征 由表3可知，研究區(qū)牧戶家庭脆弱性指標(biāo)值集中分布在0.208～0.375之間，占總數(shù)的75.2%，呈現(xiàn)中間聚集、兩邊偏少的分布狀況。為進(jìn)一步分析研究區(qū)牧戶家庭脆弱性指數(shù)值的總體分布狀況，經(jīng)夏皮羅-威爾克法檢驗(yàn)，W值為0.971，P<0.000，表明牧戶家庭脆弱性指數(shù)值呈正態(tài)分布。研究區(qū)牧戶家庭脆弱性指數(shù)均值為0.2990，處于較低水平，表現(xiàn)出較高的脆弱性。

表3 不同脆弱性水平上的樣本個(gè)數(shù)

2.2.2 人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征 國外學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，家庭人口統(tǒng)計(jì)特征與脆弱性大小有密切關(guān)系[29]。為研究家庭人口統(tǒng)計(jì)特征與牧戶脆弱性大小的關(guān)系，利用研究區(qū)牧戶家庭脆弱性指數(shù)與牧戶家庭主要人口統(tǒng)計(jì)變量進(jìn)行相關(guān)性分析(表4)?？芍彝ヒ?guī)模、勞動(dòng)力人數(shù)、戶主教育水平、負(fù)擔(dān)比與牧戶脆弱性呈顯著相關(guān)，而戶主年齡與牧戶脆弱性無顯著相關(guān)性。可見較大的家庭規(guī)模、較多的勞動(dòng)力人數(shù)和較高的家庭成員教育水平有更為高效的風(fēng)險(xiǎn)管理策略和應(yīng)對能力，在面臨不利風(fēng)險(xiǎn)沖擊時(shí)，充足的人力資本資源能有效地平滑牧戶脆弱性波動(dòng)。

表4 牧戶脆弱性與家庭人口統(tǒng)計(jì)變量的相關(guān)分析

**：P<0.01；*：P<0.05.下同 The same below.

2.2.3 牧戶脆弱性類別及生計(jì)資本特征 1)脆弱性類別界定。參照邰秀軍等[30]在陜西周至縣進(jìn)行農(nóng)戶貧困脆弱性界定方法。結(jié)合本研究，依據(jù)牧戶脆弱性指數(shù)的大小，運(yùn)用K-means Cluster方法進(jìn)行樣本聚類，根據(jù)聚類結(jié)果可將牧戶脆弱性分為高低兩類，其中第1 類脆弱性指數(shù)<0.314,為高脆弱性牧戶，包括468個(gè)樣本,占比64.37%; 第2 類脆弱性指數(shù)>0.314，為低脆弱性牧戶，包括259個(gè)樣本，占比35.63%。本次聚類分析通過了方差檢驗(yàn)，F(xiàn)值極顯著，表明將研究區(qū)牧戶依據(jù)脆弱性指數(shù)的高低分為兩類具有合理性。

2)人力資本特征。在人力資本中，高脆弱性牧戶與低脆弱性牧戶在戶主平均年齡和戶主性別2類指標(biāo)上有顯著性差異(表5)。研究表明，隨著戶主年齡的增大，應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)的能力降低。在戶主性別方面，女性戶主在低脆弱性牧戶中的比例為6%，而在高脆弱性牧戶中的比例為94%，與男性戶主在低、高脆弱性牧戶中所占比例的38%和62%形成鮮明的對比，女性戶主牧戶較男性戶主牧戶更易陷入脆弱狀態(tài)。從戶主教育水平、家庭規(guī)模和家庭教育水平來看，低脆弱性牧戶具有較高的人力資本存量，而高脆弱性牧戶相對較低。

表5 高、低脆弱性牧戶人力資本特征差異分析

3)自然資本特征。草地是草原牧區(qū)一切生產(chǎn)活動(dòng)的基礎(chǔ)性物質(zhì)資源。低脆弱性牧戶戶均草場實(shí)際使用面積為715.2 hm2，顯著高于高脆弱性牧戶戶均的246.4 hm2，前者為后者的2.9倍。低脆弱性牧戶戶均草場流轉(zhuǎn)面積為345.7 hm2，顯著高于高脆弱性牧戶戶均的165.6 hm2，前者為后者的2.0倍(表6)。高、低脆弱牧戶在出租和租用草場的比例等方面無顯著差異，高脆弱性牧戶出租和租用草場的比例分別為62.5%和56.0%，均高于低脆弱性牧戶的37.5%和44.0%，但低脆弱性牧戶租用草場的比例高于出租草場的比例，而高脆弱性牧戶出租草場的比例卻高于租用草場的比例。可見，一是低脆弱性牧戶擁有更多的自然資源占有量；二是低脆弱牧戶在草地等自然資源的配置上表現(xiàn)出較高的主動(dòng)性；三是低脆弱性牧戶傾向于租用草場而高脆弱性牧戶傾向于出租草場。

表6 高、低脆弱性牧戶自然資本差異分析

表7 高、低脆弱性牧戶生產(chǎn)工具差異分析

表8 高、低脆弱性牧戶家畜資源差異分析

4)物質(zhì)資本特征。高、低脆弱性牧戶在住房面積和生活交通工具數(shù)存在顯著差異(表7)，生產(chǎn)性工具數(shù)和總資產(chǎn)數(shù)無顯著差異。表明高、低脆弱性牧戶在生產(chǎn)必需品擁有量無差異，而在生活消費(fèi)類產(chǎn)品擁有量存在顯著差異。由此可見，低脆弱性牧戶生活條件優(yōu)于高脆弱性牧戶。

高、低脆弱性牧戶擁有的家畜資源總量總羊單位數(shù)分別為545.9和594.4(表8)，高脆弱性牧戶顯著差異低于低脆弱性牧戶。高脆弱性牧戶在各類家畜的年初存欄數(shù)、能繁母畜、年內(nèi)繁殖數(shù)和年內(nèi)出欄數(shù)顯著低于低脆弱性牧戶。同時(shí)，高脆弱性牧戶的綿羊、肉牛、奶牛、馬家畜數(shù)量方面均低于低脆弱性牧戶，僅在山羊能繁母畜數(shù)量上高脆弱性牧戶(86.78個(gè)羊單位)高于低脆弱性牧戶(77.87個(gè)羊單位)。研究表明，低脆弱牧戶不僅擁有較多的家畜數(shù)量，而且畜群結(jié)構(gòu)更為合理。在遭遇雪災(zāi)、旱災(zāi)、沙塵暴等自然災(zāi)害襲擊和市場波動(dòng)等因素沖擊時(shí)，較多的家畜數(shù)量和合理的畜群結(jié)構(gòu)更易平滑災(zāi)害帶來的消極影響。

5)金融資本特征。高、低脆弱性牧戶在金融資本存在顯著差異(表9)。高、低脆弱牧戶在總收入和總支出上均存在差異，低脆弱性牧戶戶均純收入36619.9元，而高脆弱牧戶戶均純收入僅為2539元，兩者相差15倍；低脆弱性牧戶的總支出為71914元，總收入為108533.9元，總支出占總收入的66.3%，高脆弱性牧戶的總支出為39562元，總收入為42101元，總支出占總收入的94%。在各項(xiàng)支出上，低脆弱性牧戶較高脆弱性牧戶有較高的貨幣支出，低脆弱性牧戶總支出為高脆弱性牧戶的1.82倍，但雇工、草場租用、燃油和其他等生產(chǎn)性支出上為高脆弱性牧戶的5.07，2.57，1.89和2.42倍。由此可見，一是低脆弱性牧戶家庭擁有更為雄厚的金融資本；二是低脆弱性牧戶家庭總收入大于總支出，金融資本存量較為豐盈，而高脆弱性牧戶家庭收支基本平衡，金融資本累積量較少；三是低脆弱性牧戶將更多的金融資本投入到生產(chǎn)性消費(fèi)，而高脆弱性牧戶則在生活性消費(fèi)上投入較高。

表9 高、低脆弱性牧戶金融資本差異分析

6)社會(huì)資本特征。研究(表10)表明，低脆弱性牧戶在獲取政策信息的總渠道上顯著高于高脆弱性牧戶，而高脆弱性牧戶在社會(huì)保障情況方面顯著高于低脆弱性牧戶?？梢姡痛嗳跣阅翍魧φ咝畔⒌缺憩F(xiàn)出較高的關(guān)注度和參與度，而政府組織對高脆弱性牧戶給予了更多的政策保障和覆蓋。

表10 高、低脆弱性牧戶社會(huì)資本差異分析

2.3 牧戶生計(jì)脆弱性的縣域區(qū)域特征分析

從表11可知，基于牧戶脆弱性指數(shù)進(jìn)行縣域牧戶脆弱性均值比較，由高到低依次為：昌吉市>瑪拉斯縣>呼圖壁縣>四子王旗>烏拉特旗>蘇尼特右旗>阿拉善左旗>杭錦旗>烏審旗>鄂托克旗>阿拉善右旗>陳巴爾虎旗>錫林浩特市>新巴爾虎左旗>東烏珠穆沁旗；基于高脆弱性牧戶比例進(jìn)行縣域牧戶脆弱性比較由高到低依次為：瑪拉斯縣>昌吉市>四子王旗>呼圖壁縣>烏拉特旗>阿拉善左旗>蘇尼特右旗>烏審旗>鄂托克旗>杭錦旗>阿拉善右旗>陳巴爾虎旗>錫林浩特市>東烏珠穆沁旗>新巴爾虎左旗。兩種方法對15個(gè)旗縣牧戶脆弱性排序相關(guān)性系數(shù)為0.975，P<0.001。運(yùn)用脆弱性指數(shù)值與高脆弱性牧戶比例對中國北方草原區(qū)牧戶脆弱性大小排序，由高到低依次為：山地草原>草原化荒漠>荒漠草原>沙地草原>草甸草原>典型草原。

研究表明，中國北方草原區(qū)基于牧戶尺度縣域和區(qū)域牧戶脆弱性存在自西向東依次減小的趨勢，在大尺度范圍內(nèi)，環(huán)境因子成為決定牧戶脆弱性的關(guān)鍵因子，牧戶脆弱性呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域分異性。

表11 縣域牧戶脆弱性指數(shù)值比較

3 結(jié)論

通過對中國北方草原區(qū)牧戶脆弱性指標(biāo)體系指標(biāo)權(quán)重大小的研究表明，北方草原牧戶在現(xiàn)有資產(chǎn)的配置狀況下抵御風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)實(shí)和潛在能力主要依賴自身資源的占有量，而對社會(huì)資源的依賴較小，其中牧戶獲取政策信息渠道和參加社會(huì)組織情況被認(rèn)為是影響脆弱性最小的因素，反映出中國北方草原區(qū)牧戶社會(huì)資本的累積較少，在牧戶應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)沖擊中發(fā)揮的作用還很有限，應(yīng)加強(qiáng)草原區(qū)牧戶社會(huì)資本的累計(jì)。

草地資源是草原牧區(qū)一切生產(chǎn)生活的基礎(chǔ)性資源，草地資源決定家畜資源，家畜資源和金融資本相互影響、相互轉(zhuǎn)化，家畜資源和金融資本可以反作用于草地資源，可見，草地資源成為“草—畜—錢”相互轉(zhuǎn)化的決定性因素?！半p權(quán)一制，即草場所有權(quán)、使用權(quán)和承包責(zé)任制”土地產(chǎn)權(quán)制度實(shí)施以來，牧戶草場承包面積并未隨牧戶家庭人口增減及時(shí)調(diào)整相對固化。因此，在保持現(xiàn)有草地產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定的前提下，要加大草地資源承包經(jīng)營權(quán)的流轉(zhuǎn)力度。

中國北方草原區(qū)區(qū)域尺度牧戶脆弱性存在自西向東依次減小的明顯地帶性規(guī)律。中國北方草原區(qū)牧戶脆弱性呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域分異性，在國家層面和區(qū)域?qū)用嬉虻刂埔说貙?shí)施惠農(nóng)惠牧政策，促進(jìn)牧區(qū)可持續(xù)發(fā)展能力建設(shè)。

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Vulnerability of herder households under the framework of sustainable livelihoods in the grassland of Northern China

DING Wen-Qiang1,2, LI Ping2, YIN Yan-Ting2, HOU Xiang-Yang2*

1.StateKeyLaboratoryofGrasslandAgro-ecosystems,CollegeofPastoralAgriculturalScienceandTechnology，LanzhouUniversity，Lanzhou730020，China； 2.InstituteofGrasslandResearch,ChineseAcademyofAgriculturalSciences,KeyofLaboratoryofGrasslandEcologyandRestoration,MinistryofAgriculture,Hohhot010010,China

We developed an evaluation system based on the Delphi method to assess the vulnerability of herder households under the framework of sustainable livelihoods in the grassland regions in northern China. The herder households’ livelihood capital conditions were measured in the meadow steppe, typical steppe, desert steppe, sandy steppe, and desert and mountain steppe regions of northern China. The characteristics of differentiation were also explored at household and regional scales. In the two rounds of expert opinion of the herders, the coefficients of coordination were 0.445 and 0.692 (P<0.01). The livelihood capital of the herders in northern China was lower, indicating that these herders were vulnerable (mean vulnerability index, 0.2990). The herders were clustered into two groups by the K-means clustering method. The data were analyzed by anF-test and theF-value was significant, confirming that the herders could be divided into two groups on the basis of their vulnerability index. The herders’ human capital, natural capital, physical capital, financial capital, and social capital stock were significantly lower in the more vulnerable group than in the less vulnerable group. On the whole, the householders’ vulnerability tended to decrease from west to east at the county or regional scales. The regions were ranked, from most vulnerable herder households to least vulnerable, as follows: mountain steppe>steppe desert>desert steppe>sandy steppe>meadow steppe>typical steppe.

sustainable livelihoods; grassland of northern china; herders; evaluation of the vulnerability

10.11686/cyxb2016414

http://cyxb.lzu.edu.cn

2016-11-07；改回日期：2016-12-29

國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(2014CB138806)，科技部國際合作項(xiàng)目(2013DFR30760)，國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71403272)和內(nèi)蒙古自治區(qū)自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014BS0709)資助。

丁文強(qiáng)(1983-)，男，甘肅通渭人，在讀博士。E-mail:dwqjz@126.com*通信作者Corresponding author. E-mail：houxy16@126.com

丁文強(qiáng), 李平, 尹燕亭, 侯向陽. 可持續(xù)生計(jì)視角下中國北方草原區(qū)牧戶脆弱性評價(jià)研究. 草業(yè)學(xué)報(bào), 2017, 26(8): 1-11.

DING Wen-Qiang, LI Ping, YIN Yan-Ting, HOU Xiang-Yang. Vulnerability of herder households under the framework of sustainable livelihoods in the grassland of Northern China. Acta Prataculturae Sinica, 2017, 26(8): 1-11.