楊 林，汪 磊

（貴州大學(xué)公共管理學(xué)院，貴州·貴陽(yáng) 550025）

人地關(guān)系地域系統(tǒng)一直是我國(guó)地理學(xué)尤其是陸地表層系統(tǒng)研究核心內(nèi)容，其實(shí)質(zhì)就是各種地域范疇內(nèi)的人地關(guān)系狀態(tài)變化［1-3］。易地扶貧搬遷作為“五個(gè)一批”精準(zhǔn)脫貧措施的組成部分，已成為解決貧困與資源、環(huán)境問(wèn)題的重要舉措之一。自易地扶貧搬遷工程實(shí)施以來(lái)，大量貧困地區(qū)的人口從生態(tài)環(huán)境惡劣的原居住地搬出，在生活環(huán)境較好的地區(qū)重新建設(shè)家園。一定程度上，移民搬遷很好地給予了居住條件惡劣地區(qū)的貧困人口幫助，但大規(guī)模的移民對(duì)人地系統(tǒng)的平衡及發(fā)展造成沖擊，農(nóng)產(chǎn)品供求關(guān)系轉(zhuǎn)變、農(nóng)村勞動(dòng)力就業(yè)轉(zhuǎn)移等使得農(nóng)村人地關(guān)系發(fā)生深刻變化，引致農(nóng)戶(hù)生計(jì)結(jié)構(gòu)變動(dòng)、生計(jì)策略分化，土地可持續(xù)利用也受到威脅。

人地系統(tǒng)是由人類(lèi)活動(dòng)和地理環(huán)境交互作用形成的復(fù)雜系統(tǒng)，子系統(tǒng)之間相互影響，耦合演進(jìn)。已有研究中關(guān)于農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略與土地利用關(guān)系研究的焦點(diǎn)主要集中在兩個(gè)方面：一是研究農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略改變對(duì)土地利用行為的影響，如農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略轉(zhuǎn)型［4-5］、生計(jì)多樣化［6-7］、生計(jì)非農(nóng)化［8］等引起土地利用類(lèi)型、利用規(guī)模和利用效率等變化；二是研究某土地利用變化對(duì)于農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略反作用關(guān)系，如退耕還林［9］、土地流轉(zhuǎn)［10-11］、土地確權(quán)［12］等對(duì)農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略選擇產(chǎn)生的影響。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者逐漸開(kāi)始關(guān)注二者共生關(guān)系研究，如：針對(duì)快速城鎮(zhèn)化地區(qū)農(nóng)戶(hù)生計(jì)轉(zhuǎn)型對(duì)土地利用的影響展開(kāi)研究，同時(shí)利用強(qiáng)化理論分析農(nóng)戶(hù)土地利用行為對(duì)生計(jì)策略的反饋機(jī)理［13］；探究土地利用轉(zhuǎn)型與小農(nóng)經(jīng)濟(jì)變遷耦合機(jī)理，揭示山區(qū)人地關(guān)系系統(tǒng)相互驅(qū)動(dòng)與促進(jìn)的變化過(guò)程［14］。總體而言，現(xiàn)有研究多將二者割裂開(kāi)來(lái)，較少考慮其耦合共生關(guān)系，研究二者相互作用關(guān)系的成果仍較為缺乏。

貴州省習(xí)水縣地處川、黔、渝三地交界，位于烏蒙山集中連片特殊困難地區(qū)東北部，是當(dāng)年紅軍四渡赤水“第一渡”的地方，是典型的革命老區(qū)和貧困山區(qū)縣，曾經(jīng)是國(guó)家扶貧攻堅(jiān)工作重點(diǎn)縣。在易地扶貧搬遷背景下農(nóng)戶(hù)生計(jì)結(jié)構(gòu)改變，出現(xiàn)多種生計(jì)策略形態(tài)，由此引發(fā)的土地利用變化以及二者之間的相互作用關(guān)系具有很好的現(xiàn)實(shí)意義。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

習(xí)水縣位于貴州省北部，地處大婁山山系西北坡與四川盆地南緣的過(guò)渡地帶，境內(nèi)屬亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候，中山峽谷地貌。縣域面積3128km2，轄4個(gè)街道、22個(gè)鎮(zhèn)、2個(gè)鄉(xiāng)，共248個(gè)行政村。1994年習(xí)水縣被納入國(guó)家扶貧開(kāi)發(fā)重點(diǎn)縣，2013年被列入烏蒙山集中連片特殊困難地區(qū)縣。截至2018年年底，全縣總?cè)丝?7.42萬(wàn)人，其中，農(nóng)村戶(hù)籍人口為50.56萬(wàn)人，占全縣總?cè)丝诩s65.3%，2018年全縣地區(qū)生產(chǎn)總值189.07億元。習(xí)水縣山高谷深，貧困人口數(shù)量大、貧困程度深，是貴州省內(nèi)最具有代表性的貧困地區(qū)之一。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文用到的社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《習(xí)水縣統(tǒng)計(jì)年鑒》、習(xí)水縣國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、貴州省扶貧辦官網(wǎng)等。土地利用數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)模式數(shù)據(jù)主要來(lái)源于移民安置區(qū)農(nóng)戶(hù)入戶(hù)調(diào)研。以一對(duì)一問(wèn)卷調(diào)查為主，結(jié)合半結(jié)構(gòu)訪(fǎng)談與農(nóng)戶(hù)戶(hù)主進(jìn)行交流。調(diào)研內(nèi)容涉及農(nóng)戶(hù)家庭基本信息、農(nóng)戶(hù)生計(jì)資本擁有狀況、現(xiàn)有土地資產(chǎn)及其利用情況、未來(lái)生計(jì)意愿等。

東皇街道是習(xí)水縣易地扶貧搬遷的主戰(zhàn)場(chǎng)，建成了4個(gè)3000人以上的安置區(qū)，搬遷入住4310戶(hù)19580人，占全縣搬遷人口的68%。根據(jù)抽樣點(diǎn)具有代表性的原則，本文采用分層抽樣和簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣相結(jié)合的方法在岷山路、關(guān)坪等4大安置區(qū)抽取農(nóng)戶(hù)開(kāi)展隨即調(diào)研，發(fā)放問(wèn)卷160份，回收有效問(wèn)卷152份，有效回收率為95%。運(yùn)用SPSS 21.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，分析測(cè)算得到生計(jì)策略系統(tǒng)和土地利用行為系統(tǒng)的KMO值分別為0.642和0.608，均大于0.6，球Bartlett球型檢驗(yàn)的顯著性水平均小于0.001，保證了數(shù)據(jù)的有效性。

2 研究方法

2.1 農(nóng)戶(hù)生計(jì)類(lèi)型劃分

生計(jì)類(lèi)型是農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略的具體表現(xiàn)形式。在我國(guó)的研究實(shí)踐中，以農(nóng)戶(hù)的收入來(lái)源與結(jié)構(gòu)為標(biāo)準(zhǔn)劃分農(nóng)戶(hù)生計(jì)類(lèi)型的方法得到廣泛認(rèn)可和應(yīng)用［15］。本文綜合已有農(nóng)戶(hù)類(lèi)型劃分的研究成果及研究區(qū)特點(diǎn)，借鑒有關(guān)對(duì)農(nóng)戶(hù)生計(jì)類(lèi)型的劃分［16］，參考中國(guó)社會(huì)科學(xué)院農(nóng)村發(fā)展所2012年以農(nóng)戶(hù)家庭農(nóng)業(yè)收入比重的劃分標(biāo)準(zhǔn)，按照農(nóng)戶(hù)的謀生方式、家庭收入來(lái)源結(jié)構(gòu)將農(nóng)戶(hù)分化劃分為純農(nóng)型、農(nóng)兼型、兼農(nóng)型和非農(nóng)型4種（表1）。

表1 農(nóng)戶(hù)生計(jì)類(lèi)型劃分標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Criteria for classification of households livelihood types

2.2 指標(biāo)體系建立

本文借鑒英國(guó)國(guó)際發(fā)展署（DFID）提出的可持續(xù)生計(jì)分析框架，從指標(biāo)體系建立的系統(tǒng)性和科學(xué)性原則出發(fā)，結(jié)合實(shí)地調(diào)研情況將生計(jì)策略和土地利用行為2個(gè)子系統(tǒng)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的目標(biāo)層。針對(duì)生計(jì)策略子系統(tǒng)，本文參考以往研究成果［17-19］，從生計(jì)資本角度選取自然資本、人力資本、物質(zhì)資本、社會(huì)資本、金融資本五個(gè)層面來(lái)反映農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略；針對(duì)土地利用行為子系統(tǒng)，綜合研究區(qū)實(shí)際及已有研究成果［20-21］，本文選擇以土地保有情況、土地投入程度、土地產(chǎn)出情況三個(gè)方面表征農(nóng)戶(hù)不同的土地利用行為。結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況以及數(shù)據(jù)的可獲得性，共篩選出22個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)（表2）。

表2 農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略—土地利用行為系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 2 Evaluation index system of households livelihood strategy and land use behavior system

2.3 指標(biāo)無(wú)量綱化

不同指標(biāo)在量綱、數(shù)量級(jí)方面有很大差異，為便于計(jì)算，需消除各指標(biāo)的量綱、數(shù)量級(jí)和數(shù)量變化差異，得到數(shù)值在0～1區(qū)間且具有相同極性數(shù)值。本文對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行同趨勢(shì)化處理后，采用極差標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化操作，篇幅限制，具體公式不再列出。

2.4 指標(biāo)體系權(quán)重確定

早期的賦權(quán)方法中層次分析法的應(yīng)用較為廣泛，但該方法受主觀因素影響較重，為克服其弊端，學(xué)者們引入了主成分分析法、熵權(quán)法等客觀賦權(quán)方法以及多種組合賦權(quán)方法。本文采用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重，“熵”是不確定性信息的度量，熵值越小，其提供的信息量越大，則該指標(biāo)權(quán)重越大，反之亦然。熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法，能夠有效降低評(píng)價(jià)者的主觀性。熵值法計(jì)算公式表述如下：

（1）根據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)樣本占該指標(biāo)比重Pij，表達(dá)式如下，其中Uij為第i個(gè)樣本第j項(xiàng)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值：

（2）計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)熵值ej：

（3）計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異系數(shù)fj：

（4）計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重Wj：

2.5 耦合協(xié)調(diào)度模型

耦合協(xié)調(diào)模型表示系統(tǒng)之間相互作用的強(qiáng)弱和相互影響的程度。農(nóng)戶(hù)生計(jì)與土地利用之間存在著相互關(guān)聯(lián)、相互影響的耦合互動(dòng)關(guān)系，這種關(guān)系既有積極正面的，又有消極負(fù)面的，因此，本文在參考有關(guān)旅游度假區(qū)居民生計(jì)與土地利用耦合關(guān)系研究的基礎(chǔ)上［22-23］，結(jié)合本研究實(shí)際構(gòu)建農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略、土地利用行為兩個(gè)子系統(tǒng)之間的耦合度模型，具體表達(dá)為：

其中：

式中：C代表耦合度，取值在0和1之間，C取0時(shí)，表示2個(gè)子系統(tǒng)之間不存在耦合關(guān)系，C值越接近1代表耦合度越高；S(v)為生計(jì)系統(tǒng)綜合得分，S(l)為土地利用系統(tǒng)綜合得分，U(v)、U(l)分別表示子系統(tǒng)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值，W(v)j、W(1)j分別為各指標(biāo)的權(quán)重，k、t分別為2個(gè)子系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)，k與t均小于m。在參考已有研究的基礎(chǔ)上［24］，我們將耦合度從低到高劃分為四個(gè)等級(jí)：當(dāng)0 ＜C≤0.3時(shí)，表示2個(gè)子系統(tǒng)處于低水平耦合狀態(tài)；當(dāng)0.3 ＜C≤0.5時(shí)，處于拮抗?fàn)顟B(tài)；當(dāng)0.5 ＜C≤0.8時(shí)，處于磨合狀態(tài)；當(dāng)0.8 ＜C≤1時(shí)，2個(gè)子系統(tǒng)處于高水平耦合狀態(tài)。

耦合度可以反映兩個(gè)系統(tǒng)之間相互作用的強(qiáng)弱，但無(wú)法表明相互作用的協(xié)調(diào)程度高低，而協(xié)調(diào)度可以表明相互影響的系統(tǒng)之間良性耦合程度的大小，體現(xiàn)系統(tǒng)之間協(xié)調(diào)狀態(tài)的好壞。因此，為進(jìn)一步刻畫(huà)二者之間的協(xié)調(diào)關(guān)系，我們引入耦合協(xié)調(diào)度模型：

其中：

式中：D表示耦合協(xié)調(diào)度，取值在0到1之間；T表示農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略─土地利用行為系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)α、β為相關(guān)系數(shù)，由于在人地關(guān)系系統(tǒng)中，“人”與“地”對(duì)于人地系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展而言同等重要，因此α、β均取值為0.5。測(cè)算系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的目的在于判斷農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略與土地利用行為子系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)程度高低，所以應(yīng)當(dāng)確定耦合協(xié)調(diào)度的判斷標(biāo)準(zhǔn)，參考相關(guān)研究［25］，本文將農(nóng)戶(hù)生計(jì)策

略—土地利用行為耦合協(xié)調(diào)度劃分如下等級(jí)（表3）。

3 結(jié)果分析

3.1 耦合度分析

從農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略與土地利用行為之間的耦合度大小來(lái)看，純農(nóng)型、農(nóng)兼型、兼農(nóng)型農(nóng)戶(hù)耦合度值依次降低，分別為0.498、0.487、0.484表4。對(duì)易地搬遷農(nóng)戶(hù)而言，其保有土地大多遠(yuǎn)離現(xiàn)居住地，耕地不便，加之地塊破碎，難以進(jìn)行規(guī)?；蜋C(jī)械化生產(chǎn)，農(nóng)作物產(chǎn)量不高，引致農(nóng)戶(hù)在土地利用的時(shí)間、勞動(dòng)力、農(nóng)業(yè)物資等投入減少。三種類(lèi)型農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略與土地利用行為之間的關(guān)聯(lián)性均不高，即使是生計(jì)重心集中在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面的純農(nóng)型農(nóng)戶(hù)，也未進(jìn)入生計(jì)策略與土地利用行為耦合關(guān)系的磨合期。整體而言，不同類(lèi)型農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略與土地利用行為耦合度值介于0.4～0.5之間，整體耦合水平均較低，耦合關(guān)系處于拮抗?fàn)顟B(tài)。

3.2 耦合協(xié)調(diào)度分析

耦合協(xié)調(diào)度與生計(jì)策略評(píng)價(jià)指數(shù)、土地利用行為評(píng)價(jià)指數(shù)之間存在正相關(guān)關(guān)系。純農(nóng)型農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略與土地利用行為之間的耦合協(xié)調(diào)度為0.412，處于最低水平，這是因?yàn)槭軅鹘y(tǒng)“投入越大、產(chǎn)出越多”觀念的影響，純農(nóng)型農(nóng)戶(hù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中農(nóng)藥化肥使用過(guò)多，過(guò)量施肥破壞土壤理化性質(zhì)的同時(shí)造成環(huán)境污染，導(dǎo)致農(nóng)作物產(chǎn)量降低、收入減少，其生計(jì)策略評(píng)價(jià)指數(shù)和土地利用行為評(píng)價(jià)指數(shù)分別為0.307和0.376，均處于最低水平，相應(yīng)地其耦合協(xié)調(diào)度水平也不高。兼農(nóng)型農(nóng)戶(hù)土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模最小且利用方式粗放，因而土地綜合效應(yīng)不高，但該類(lèi)型農(nóng)戶(hù)依賴(lài)非農(nóng)活動(dòng)使其生計(jì)狀況得到較大改善，因而其生計(jì)策略評(píng)價(jià)指數(shù)處于最高水平。農(nóng)兼型農(nóng)戶(hù)以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主要生計(jì)活動(dòng)，相對(duì)兼農(nóng)型農(nóng)戶(hù)而言其在自然資本方面有顯著優(yōu)勢(shì)，相較純農(nóng)型農(nóng)戶(hù)而言，其在土地投入方面更為科學(xué)，因而其土地利用行為評(píng)價(jià)指數(shù)最高，為0.577。

綜合而言，農(nóng)兼型農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略與土地利用行為系統(tǒng)之間的耦合協(xié)調(diào)度處于最高水平，為0.464，兼農(nóng)型農(nóng)戶(hù)次之，純農(nóng)型農(nóng)戶(hù)最低。不同類(lèi)型農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略與土地利用行為耦合協(xié)調(diào)度值介于0.39～0.49之間，良性耦合程度低，均處于瀕臨失調(diào)階段。

3.3 農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略和土地利用行為關(guān)系分析

根據(jù)調(diào)研實(shí)際，整理得到不同類(lèi)型農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略和土地利用狀況統(tǒng)計(jì)結(jié)果（表5）。從實(shí)際耕種面積來(lái)看，純農(nóng)型農(nóng)戶(hù)、農(nóng)兼型農(nóng)戶(hù)、兼農(nóng)型農(nóng)戶(hù)的戶(hù)均實(shí)際耕地面積為4.429畝、2.6畝、1.435畝，純農(nóng)型農(nóng)戶(hù)實(shí)際耕種面積最大；從農(nóng)戶(hù)保有的耕地規(guī)模來(lái)看，三種類(lèi)型農(nóng)戶(hù)戶(hù)均擁有耕地規(guī)模差異不大，因?yàn)閷?duì)于農(nóng)戶(hù)而言，即使搬離原居住地，土地依舊發(fā)揮著最基本的社會(huì)保障作用，農(nóng)戶(hù)都會(huì)保留大部分土地以作為生活保障；從土地勞動(dòng)力投入來(lái)看，純農(nóng)型農(nóng)戶(hù)、農(nóng)兼型農(nóng)戶(hù)和兼農(nóng)型農(nóng)戶(hù)戶(hù)均務(wù)農(nóng)人數(shù)占比分別為0.243、0.14、0.09；就化肥施用強(qiáng)度分析，純農(nóng)型農(nóng)戶(hù)、農(nóng)兼型農(nóng)戶(hù)和兼農(nóng)型農(nóng)戶(hù)的化肥施用強(qiáng)度依次為93kg/畝、82kg/畝、72kg/畝，農(nóng)戶(hù)都傾向于通過(guò)增加化肥投入量以實(shí)現(xiàn)增收目的。可見(jiàn)，農(nóng)戶(hù)生計(jì)類(lèi)型選擇與農(nóng)戶(hù)土地利用行為之間有較強(qiáng)相關(guān)性，不同類(lèi)型農(nóng)戶(hù)在土地利用規(guī)模、土地投入等方面差異顯著。

表4 農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略—土地利用行為耦合度與耦合協(xié)調(diào)度評(píng)價(jià)結(jié)果Table 4 Evaluation results of coupling degree and coupling coordination degree of households livelihood strategy and land use behavior

從農(nóng)戶(hù)家庭人口結(jié)構(gòu)分析，發(fā)現(xiàn)純農(nóng)型農(nóng)戶(hù)、農(nóng)兼型農(nóng)戶(hù)、兼農(nóng)型農(nóng)戶(hù)的戶(hù)均人口數(shù)量依次為4.03人、4.23人、4.78人，戶(hù)均勞動(dòng)力依次為0.84人、1.1人、1.38人?？梢?jiàn)農(nóng)戶(hù)家庭人口結(jié)構(gòu)與生計(jì)策略選擇之間有較強(qiáng)相關(guān)性，家庭人口數(shù)越多、家庭勞動(dòng)力數(shù)量占比越高，則農(nóng)戶(hù)家庭可提供的剩余勞動(dòng)力數(shù)量越多，這樣的農(nóng)戶(hù)更傾向于選擇非農(nóng)活動(dòng)占比更高的生計(jì)策略類(lèi)型。從農(nóng)戶(hù)收入情況分析，純農(nóng)型農(nóng)戶(hù)、農(nóng)兼型農(nóng)戶(hù)、兼農(nóng)型農(nóng)戶(hù)的戶(hù)均月收入分別為1857.14元、2525.31元、3030.77元，兼農(nóng)型農(nóng)戶(hù)戶(hù)均月收入是純農(nóng)型農(nóng)戶(hù)的1.6倍，是農(nóng)兼型農(nóng)戶(hù)的1.3倍。由此，我們發(fā)現(xiàn)非農(nóng)活動(dòng)是增加農(nóng)戶(hù)收入的重要途徑，傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)形式對(duì)于改善農(nóng)戶(hù)生計(jì)無(wú)明顯效果。

表5 不同類(lèi)型農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略和土地利用狀況Table 5 Livelihood strategies and land use status of different types of households

4 結(jié)論與討論

本文以貴州省習(xí)水縣為例，從人地關(guān)系角度出發(fā)選取生計(jì)策略和土地利用行為子系統(tǒng)構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)度模型，分析搬遷農(nóng)戶(hù)兩個(gè)子系統(tǒng)之間的耦合關(guān)系和耦合協(xié)調(diào)關(guān)系。主要研究結(jié)論如下：

（1）純農(nóng)型農(nóng)戶(hù)、農(nóng)兼型農(nóng)戶(hù)、兼農(nóng)型農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略與土地利用行為之間的耦合度值分別為0.498、0.487、0.484，介于0.4～0.5之間，整體耦合水平均較低，均處于拮抗?fàn)顟B(tài)；

（2）農(nóng)兼型農(nóng)戶(hù)、兼農(nóng)型農(nóng)戶(hù)、純農(nóng)型農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略與土地利用行為系統(tǒng)之間耦合協(xié)調(diào)度依次為0.464、0.453、0.412，耦合協(xié)調(diào)度均處于0.39～0.49之間，處于瀕臨失調(diào)階段，表明生計(jì)策略與土地利用行為的協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)較差，可持續(xù)性不高，存在較大可優(yōu)化空間；

（3）不同生計(jì)類(lèi)型農(nóng)戶(hù)在土地利用規(guī)模、效益、土地投入等方面與農(nóng)戶(hù)在生計(jì)資本、生計(jì)策略和生計(jì)結(jié)果之間存在明顯對(duì)應(yīng)關(guān)系，分析發(fā)現(xiàn)，非農(nóng)活動(dòng)是增加農(nóng)戶(hù)收入的重要途徑，純農(nóng)型農(nóng)戶(hù)保有的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)形式對(duì)于改善農(nóng)戶(hù)生計(jì)無(wú)明顯效果。

基于上述研究，本文提出以下政策建議：

（1）增加非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)，促進(jìn)農(nóng)戶(hù)增收。根據(jù)調(diào)研實(shí)際發(fā)現(xiàn)，俊華鞋廠(chǎng)是目前習(xí)水縣移民安置區(qū)附近具有代表性的制造業(yè)企業(yè)，但遠(yuǎn)無(wú)法滿(mǎn)足搬遷農(nóng)戶(hù)就業(yè)需求，通過(guò)吸收多方投資經(jīng)營(yíng)企業(yè)入駐、有組織地引導(dǎo)農(nóng)戶(hù)外出務(wù)工等方式，為搬遷戶(hù)提供更多就業(yè)機(jī)會(huì)的同時(shí)提高農(nóng)民就業(yè)組織化程度，提升農(nóng)戶(hù)家庭非農(nóng)工資性收入占比，促進(jìn)農(nóng)戶(hù)增收；

（2）推行“土地流轉(zhuǎn)+就近就業(yè)”扶貧模式，推動(dòng)農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略與土地利用行為耦合協(xié)調(diào)關(guān)系向好發(fā)展。土地流轉(zhuǎn)能有效改善土地碎片化現(xiàn)狀，解決貧困戶(hù)土地管理松散，種植成本高、收益低等問(wèn)題。同時(shí)采取“就近就業(yè)”模式，支持農(nóng)戶(hù)直接就土地流轉(zhuǎn)方的企業(yè)上進(jìn)行勞務(wù)，使家庭剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)向非農(nóng)部門(mén)，增加貧困戶(hù)務(wù)工收入；

（3）適度擴(kuò)大有經(jīng)營(yíng)能力農(nóng)戶(hù)的生產(chǎn)規(guī)模，引導(dǎo)其向?qū)I(yè)農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶(hù)轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式對(duì)于改善農(nóng)戶(hù)生計(jì)無(wú)明顯效果，但專(zhuān)業(yè)農(nóng)業(yè)型農(nóng)戶(hù)與其它類(lèi)型農(nóng)戶(hù)相比，在經(jīng)營(yíng)規(guī)模、農(nóng)業(yè)技術(shù)、利用效益等方面都具有顯著優(yōu)勢(shì)。因此完善土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)、促進(jìn)土地的適度集中是提高農(nóng)戶(hù)的生計(jì)水平和促進(jìn)耕地資源的合理利用的有效途徑，對(duì)于提高搬遷農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略與土地利用行為耦合協(xié)調(diào)發(fā)展大有裨益。