不同生计农户旱灾社会脆弱性评价——以乌蒙山区毕节市为例

谢庆哲，赵翠薇，2，王郑宗源

（1.贵州师范大学地理与环境科学学院，贵州贵阳 550025；2.喀斯特山地生态环境保护与资源利用协同创新中心，贵州贵阳 550025）

引言

在全球变暖的大趋势下，各种极端天气发生的概率呈增加之势，特别是持续多天的极端降水事件，往往会引发严重的自然灾害［1，2］，如洪涝、热浪和严重干旱，对农作物产生了极大的影响［3-5］。干旱虽不直接造成人员伤亡，但严重的干旱不仅造成农作物减产、绝收［6］，还会导致人口的大规模迁移，甚至是文明的中断［7-8］。根据《中国水旱灾害公报》，2018年干旱造成的直接经济损失占当年GDP的0.05%，对社会稳定与经济发展带来了不利影响。农户是农业生产的主体，也是主要的承灾体，其脆弱性不仅关乎粮食安全，更影响到社会的稳定，从农户视角进行研究引起关注。

早期灾害脆弱性的研究主要集中在自然脆弱性上，即灾害的本身及其强度，再加上灾害发生区域的人口数量共同决定其脆弱性［9］。怀特、哈斯等学者在1976年开始进行社会脆弱性的研究，并认为自然脆弱性并不能代表某地的脆弱性，还应关注社会经济等领域。20世纪80年代美国先后遭遇两次热浪灾害和1992年的安德鲁飓风都造成了严重的经济损失，充分体现了单纯依靠生态工程技术难以起到全面降低灾害脆弱性的作用［10］，灾害社会脆弱性的研究逐渐引起广泛关注。特别是2004年的印度洋海啸与2005年的卡特丽娜飓风所造成的灾难性破坏，使灾害社会脆弱性成为西方学术界研究热点。社会脆弱性的定义存在许多争议，但大体上包含3方面的内容［9］：1）适应性，某地区在灾后的应对能力反映了该地区的脆弱性，两者成反比关系。应对能力由个人、群体的脆弱性及政府出台的相关应对政策共同决定的；2）敏感性，系统在外部压力下受影响程度，这是脆弱性形成的关键。对于农户个体，其所拥有的资源越多受影响程度越低；3）致灾强度，特定群体、组织、地区或国家在灾害冲击之下造成损失的大小，其中灾害的防范意识扮演着重要角色。可见，社会脆弱性是包含灾前的潜在因素、灾害造成的损失程度与及灾后的应对能力3个方面［9，11］。可以看出，社会脆弱性的差异一定程度上是由社会资源分配的不均衡造成的。

20世纪90年代初，我国开始了旱灾脆弱性研究，主要为县、市、省域等以行政单元为尺度的研究［12-14］，在这个过程中也逐渐从单一的自然脆弱性研究向社会脆弱性研究转变，如严奉宪［15］、龚艳冰［16］等学者对农户旱灾社会脆弱性的研究中均从灾害社会脆弱性概念出发，选取了与敏感性、适应性和致灾强度相关指标。随着经济的快速发展，农户生计类型日渐趋于多元化［17-19］，学者对不同地域的农户生计类型特点［20-21］、农户生计对土地与宅基地流转［22］以及对能源利用［23］等的影响展开研究，发现相同地域各生计类型农户的行为存在差异。因此农户生计类型不同可能会导致他们应对旱灾的敏感性、造成的损失程度和应对能力存在差异，进而出现各生计类型农户旱灾脆弱性不同的情况，然而传统以行政单元或农户为尺度的评估中，“均质化”了不同生计类型农户的脆弱性，难以体现各生计类型农户脆弱性的差异。

文章以毕节市为例，从不同生计类型农户的视角，基于农户社会脆弱性评估常用的“hoovering”模式从敏感性因子、旱灾造成的损失和应对与适应能力三方面构建旱灾脆弱性评价指标体系，调整权重赋值的方法，分析旱灾社会脆弱性与农户生计类型的关系，为制定有效的防灾减灾措施、降低农户旱灾损失提供依据。

1 研究区域、数据来源与研究方法

1.1 研究区域

旱灾社会脆弱性与社会资源分配不均衡息息相关，在经济欠发达的地区表现尤为明显。毕节市位于乌蒙山腹地、贵州西北部（图1），曾是我国脱贫攻坚的主战场之一，地形以山地高原为主，总面积2.69万平方千米，地势西高东低，岩溶地貌典型，面积占73.34%。属北亚热带季风湿润气候，是贵州降雨量较少的区域，且分布极为不均，据中国天气网的数据，5～9月的降水量占全年的75.2%，集中度高［24］，且河谷深切，地表水利用难度大。据统计，毕节人均水资源量为1 618.11m3/（人·年），不仅低于贵州的平均水平，而且符合联合国认定的水资源紧迫国家的标准，且近60年来长江上游区域干旱有加重趋势［25］，故遭遇旱灾的风险极大。独特的喀斯特二元水文地貌结构、气候条件与低人均水资源量加剧了毕节市旱灾风险。

图1 毕节市区位示意图Fig.1 Schematic diagram of Bijie urban area

毕节市经济发展水平较低，2019年人均GDP为28 378元，仅为贵州平均值的61.1%；第一产业比重大，占地区生产总值的23.1%，同期贵州平均值为13.6%；农民的可支配收入为10 364元，低于贵州平均水平16 021元。由于经济欠发达，农业设施难以满足生产需求，94.84%的耕地属于旱地，且灌溉设施少［26］，一旦遭遇旱灾就会造成巨大经济损失，对农户影响极大。

干旱是贵州省最主要的自然灾害之一，据记载①《水利统计年鉴》、《贵州省水资源公报》、《贵州省水利志》、《毕节地区水利志》，20世纪初至今，干旱发生频率高达到82%，其中超过一半属于严重干旱［27］。2013年88个县中86个县（市、区）遭受旱灾。毕节市是贵州旱灾最严重的地区，全省最长连续无有效降雨日出现在毕节市赫章县。据统计，从1950到1989年平均每10年发生旱灾5.5次，中度以上旱灾2次或以上。80年代增加水利工程修建，一定程度上降低了旱灾损失，2012、2013年发生的轻度旱灾损失较小，但1990、1991、2003、2005和2011年这种相对严重的旱灾仍造成了重大的经济损失。

1.2 数据来源

农户数据来源于2018年7月于毕节市开展的为期10天的调研，走访了大方县、纳雍县、织金县、金沙县、黔西县、威宁县、赫章县和七星关区，在各区县基于随机与空间均匀分布的原则下抽取部分乡村作为具体调研对象。据2017年毕节统计年鉴，计算各区县乡村常住人口数比例及问卷发放数量（见表1）。在村民或村干部带领下，同样基于随机与空间均匀分布的原则下在村落内部选点，对居住于所选取点附近的村民发放调查问卷进行调查。在实际调查走访中共发放问卷1 118份，有效问卷为871份（分布见图2），无效问卷为247份，有效问卷率为77.90%。问卷内容针对农户家庭生计问题、经济情况、基本信息、旱灾损失情况等几方面进行调查。

图2 有效样本数Fig.2 Effective number of samples

表1 各市县乡村常住人口比例及发放问卷数Table 1 Proportion of permanent residents in rural areas and the number of questionnaires issued by counties

1.3 研究方法

“hoovering”模型是社会脆弱性的一般评估模式，尤其适合农户尺度的社会脆弱性评估。经过前人的改进［13］已经拥有较为成熟的评估流程，能够较为准确的评估出农户个体的社会脆弱性，其流程为选取合适的指标并构建评估体系、量化指标并赋权重、建立评估标准并计算脆弱性指数。为保证“hoovering”模型权重赋值的准确性，因此赋值方法进行一定的调整。

1.3.1 旱灾社会脆弱性指标体系

相关研究多从敏感性、应对能力和灾害损失三方面构建指标体系。故在参考大量文献和专家咨询的前提下，通过实地调研与发放问卷，分析毕节市农户干旱风险的特征，基于社会脆弱性的系统性、可获取性、全面性的原则与农户家庭微观视角，选取能体现不同类型农户在面临致灾因素的敏感性、应对与适应能力和干旱致灾强度的指标，构建农户旱灾社会脆弱性指标体系（表2）。各指标说明如下：

表2 社会脆弱性指标体系Table 2 Social vulnerability index system

适应性：系统所拥有的修正或改变自身特征的能力，从而应对已存在或可能产生的外界压力［28］，即农户家庭内部要素对干旱的应对能力。部分农户存在既有存款亦有负债的情况，也存在农户虽然有存款但因家庭人口较多，经济现状不大好的情况，故采用家庭人均年收入、家庭存款、家庭人均耕地面积与负债情况4个指标代表农户的家庭经济状况；农户风险意识、农户保险意识这2个指标则体现了农户对旱灾的预防意识。

（1）家庭存款（B1）。家庭存款可以反映在灾后家庭的应对能力，一个家庭存款越多，在遭遇旱灾的时候可以采取的应对措施就越多，其应对能力也就越强，为负向指标。

（2）家庭人均年收入（B2）。家庭人均收入可以判断家庭经济状况，实地考察中发现，当地农户普遍拥有2个或以上的子女，子女数量较多会影响家庭的经济情况，其旱灾的应对能力也会较低，为负向指标，故采用此指标进行判断。

（3）家庭人均耕地面积（B3）。家庭人均耕地面积越高，在干旱期受灾面积越广，农户的应对能力越缺乏，为正向指标。

（4）负债情况（B4）。负债情况为正向指标，是对家庭经济状况的一种补充，能够更加全面地反映家庭经济的具体情况。若无负债赋值为1，有负债则赋值为0。

（5）农户保险意识（B5）。通过购买保险进行风险转移，为农户遭遇旱灾时所造成的经济损失提供保障，是一种极为便利与有效的风险规避方式，为负向指标。将农户购买、听说、未听说保险分别赋值为1、0.5、0。

（6）农户风险意识（B6）。农户对旱灾的风险意识体现在农户对干旱的认知，理解与态度等方面，为负向指标。主要体现在农户在干旱发生前做的各种预防措施，如引水、修建蓄水池、灌溉技术等。除“不做任何措施”外，其他方法均赋值1，“不做任何措施”赋值为0。

敏感性：是指系统在外部压力下受影响程度，主要用于评判农户在面临干旱致灾因素时的敏感度。当地农作物以玉米为主，占问卷结果的63.22%，其余作物种类多且占比低，故不选取作物类型作为指标；表征农户基本信息的敏感性指标则选取家庭劳动力、家庭受教育程度、是否受过农业技能培训。这4个指标关联性较小，能够较为客观反映农户家庭旱灾的敏感性因子。

（7）家庭劳动力（B7）。家庭拥有的劳动力越多，遭遇干旱的敏感性就越低，为负向指标。劳动力包含有数量与质量两方面的因素，长年在外务工与学习的成年人不计入家庭劳动力；不同年龄、性别与健康情况的劳动力，其劳动能力存在差异，因此对不同的劳动力进行赋值。将男性赋值为1，女性赋值为0.8，按照不同的年龄、健康程度对家庭整体劳动力进行计算。其中健康、大病、慢性病、残疾分别赋值为1、0.7、0.5、0。

（8）家庭受教育程度（B8）。受教育程度越高的农户，其对灾害的感觉、消息的获取、落实减灾防灾措施的能力要明显高于其余农户，为负向指标。将该指标划分为分为文盲、小学、初中、高中（中专）、大专、大学及以上，分别赋值为0、0.2、0.4、0.6、0.8、1。

（9）受到过的农业技能培训（B9）。拥有一定的农业专业技能能够减少农业生产中干旱带来的影响，为负向指标。将灌溉技术、种植技术等技能赋值为1，而没有受到过技能培训赋值为0。

（10）耕地质量（B10）。耕地质量是一个综合性的指标，既包含土壤质地、有机质含量、土层厚度等诸多内容。耕地质量的好坏直接影响农业收成，农户拥有的耕地质量越高，其旱灾的敏感性越低，为负向指标。为保证农户能够简单便捷的了解该指标的内涵，将耕地分为肥沃、良好、一般、贫瘠4个等级，分别赋值为1、0.6、0.3、0。

干旱致灾强度：农户在旱灾冲击之下造成经济损失的大小。

（11）干旱致灾强度（B11）。干旱致灾强度是衡量农户遭受旱灾时的一个客观指标，干旱致灾强度越大，农户的经济损失也就越大，为正向指标。其计算方式为：干旱致灾强度=所调查农户历年干旱所造成的的平均经济损失/正常年份农作物经济收入

1.3.2 指标标准化及权重确定

确定指标的权重方法有很多，现阶段使用较多的有Dephi法、相关系数法、成对比较法等。深究其本质可分为两类，即通过主观或客观的方式为指标赋权重［29］。主观的方式大多是专家评定，尽管专家们在该领域比较权威，作出的评分或排序相对可靠，但细化到具体区域仍可能存在盲点。客观的方式则是依靠量化的计算来评定，虽然做到了客观评价，却会忽略了各指标的重要性程度。为避免权重赋值可能产生偏差的问题，本文采用主观与客观组合的方式来赋权重。

成对比较法在市场调研中被广泛运用，该方法有2个使用前提：2个因子之间具有可比性，可主观判断其重要性的高低；第2个是比较的结果具有的可转移性，即3个因子I、Ⅱ、Ⅲ中，若其重要性I＞Ⅱ且Ⅱ＞Ⅲ，则有I＞Ⅱ＞Ⅲ［30］。在此次调研中所选取的评价指标符合上述2个条件，为了避免专家排序出现盲点，将农户排序与专家教授排序的结果按各占50%的方式处理，让被访者在2个指标中选择更重要的一个，多次重复并最终形成排序，构成初始判断矩阵A=(a ij)n*n，其中：a ij＞0,i、j=1、2、…n。最后使用特征根法计算出各项指标的主观权重（表1）。计算步骤为：1）计算矩阵每一行元素的乘积2）求乘积Mi的n次方根，得到向量β=(β1,β2…βn)T；3）对向量β正规化，即，得到特征向量W=(W1,W2…W n)T；4）计算判断矩阵的最大特征根，即。同时，为检验判断矩阵是否偏离一致性，引入判断矩阵的随机一致性比例C.R.进行检验。具体的检验公式为：。式中：C.I.表示一致性指标；R.I.表示平均随机一致性指标（表3）。

表3 平均随机一致性指标Table 3 Average random consensus index

CRITIC为客观赋权法，其中对比强度使用标准差进行表示，如果数据标准差越大说明波动越大，权重会越高；冲突性使用相关系数进行表示，如果指标之间的相关系数值越大，说明冲突性越小，那么其权重也就越低，运用MATLAB软件计算出各指标权重值。

对主客观赋权重的方法按各50%进行组合，结果发现，对农户社会脆弱性影响最大的是：农户保险意识（0.256 1）、家庭人均年收入（0.212 4）。对农户社会脆弱性影响较小的指标为：耕地质量（0.019 3）、家庭人均耕地面积（0.015 6）。

1.3.3 农户社会脆弱性指数

采用加权综合评分法评价农户旱灾的社会脆弱性。公式如下：

其中K表示某一农户的社会脆弱性指数，K数值越大，社会脆弱性性越大。Wi表示第i个指标的权重，Xi表示标准化的指标。

1.3.4 农户生计类型划分

根据现有对农户生计类型划分的研究成果［31-32］，并结果当地的实际情况，根据访谈和问卷调查的结果确定农户生计类型的划分标准。以农户非农收入占总收入的比重为基础，将农户生计类型分为四类：纯农户、一兼户、二兼户以及非农户，其非农收入占比一次为0-10%、10-50%、50-90%、90-100%。

2 结果与分析

2.1 农户生计类型划分

通过非农收入比重将农户划分为纯农户、兼业户（一兼户和二兼户）和非农户4种生计类型。本次调查中各生计类型农户占比分别为17.47%、34.60%、12.18%、36.86%（见表4）。

表4 农户生计类型划分Table 4 Classification of rural households′livelihoods

2.2 人力资产

毕节市各类型农户的文化水平较低，初中以下学历的人数占73.90%。受访农户整体年龄结构属于成年型人口年龄结构，即便是适龄劳动力比例最低的非农户，其比例也高达69.01%。受访农户的平均健康水平为94.31%，其中最低的二兼户为93.50%，可以看出毕节市当地农民人力资本充足（表5）。

表5 各类型农户人力资本Table 5 Human capital of various types of farmers

2.3 经济资产

纯农户收入来源于种植与畜牧业；一兼户收入来源较为广泛，但仍以种植与畜牧业为主；二兼户收入的主要来源为打工和经商；非农户的收入来源中种植与畜牧业占比很少。兼业户的收入并非完全依靠农业，因而大多在农作物的种植面积及种植过程的重视程度不如纯农户，导致了在他们农业收入较低（表6）。

表6 各类型农户人均年收入Table 6 Per capita annual income of various types of farmers

2.4 不同生计类型农户旱灾社会脆弱性评价

通过加权综合评分法计算出不同生计类型农户的社会脆弱性，结果显示，毕节市农户脆弱性指数的平均值为0.455，其中最大值为0.843 2，最小值为0.246 7。不同生计类型农户的旱灾社会脆弱性差异较大，纯农户的社会脆弱性指数最高，其均值为0.494 4，同时其标准差也是最大的，存在内部分化的现象。而二兼户和非农户均值次之分别为0.477 2和0.454 3。一兼户均值最低，为0.429 3（见图3）。

图3 不同生计类型农户的旱灾社会脆弱性Fig.3 Drought social vulnerability of farmers with different livelihoods

在敏感性所选取的5个指标中，干旱致灾强度与家庭劳动力的权重最大，分别位列所选取因子的第3与第9位。本次调研所访问的农户中，不同农户旱灾所造成的损失差异较大，高者甚至达到正常年份收入的75%，亦有部分农户的损失微乎其微。从农户自身敏感性来看，同时该指标也是对当地农民敏感性影响最大的因素；乌蒙山区经济欠发达，农民普遍存在多子多福的思想，故大多数家庭并不缺乏劳动力，因而该指标对农户的脆弱性性影响并不大，与权重的排序相吻合。应对能力方面，农业保险是农业迈向现代化和国家“三农”改革中的重要配套措施，同时也是风险转移，降低脆弱性最简单便捷的措施。由此可见农业保险优势明显，是最主要的影响因素，但农业保险的购买必须基于一定的文化水平和经济基础。家庭人均年收入高可以从源头降低旱灾社会脆弱性，如购买农业保险、抗旱种子等，还可以主动修建水库、购买节水灌溉器械等对干旱全过程防控。

一兼户非农收入占其家庭收入的10%-50%，并非完全依靠农业，故风险规避能力要远胜于单纯依靠农业或务工与经商的纯农户与非农户。同时一兼户仍以农业收入为主，因而会比二兼户更注重农业生产活动，也会更加积极的采取各种措施应对旱灾。纯农户虽然人均收入最高，但是单一收入方式是制约他们降低旱灾脆弱性的限制性因子。同时纯农户文盲的比例最高（13.5%），其接受新鲜事物的能力相对较低，一定程度上加剧了其对脆弱性降低的限制。在诸多因素的综合作用下，纯农户旱灾的社会脆弱性居高不下，一旦遭遇旱灾就会损失惨重，如若灾情严重，不但会造成生计困难，甚至还会影响来年的农业生产。

3 讨论与结论

3.1 结论

农户是旱灾的主要承灾体，对各生计农户旱灾脆弱性进行评价有利于政府灾后开展救灾工作。本文基于“hoovering”模型，以非农收入占比进行农户分类，以敏感性、适应性与致灾强度构建社会脆弱性指标体系，运用赋值法与离差标准化方法标准化数据，用成对比较法确定权重，最后使用加权综合评分法得到社会脆弱性。主要研究结论：第一，影响农户旱灾社会脆弱性的主要因素是农户保险意识和家庭人均年收入等。第二，农户的旱灾社会脆弱性是纯农户最高，二兼户和非农户其次，一兼户最低。

3.2 建议

农户旱灾脆弱性高低由生态环境因素与社会经济因素共同决定，而干旱无法避免，且现有技术难以做到大范围改变致灾因子的发生和发展过程［33］。因此从社会经济因素上进行把控，以减灾防灾，无疑是最为可行的办法。结合实际情况，分别从政府和农户的角度提出以下几点建议：

（1）从政府角度，应当针对不同生计类型农户执行不同的策略，对家庭经济基础差的农户进行重点扶持。政府可以采取措施包括：邀请专家进行定期讲座，推广节水农业与增加农业生产中的科技支撑；加强对旱灾的预测，让作物生长过程最大需水期与干旱期错开；修建水库，提高灌溉面积；鼓励纯农户增加非农收入和提高保险意识等。

（2）从农户角度，在面临灾害的时候，完全依赖政府的救济不现实亦不可行，农户自身也应该采取相应的措施来降低脆弱性。虽然纯农户受旱灾的影响是最大的但其人均收入也是最高的，在丰收的年份除购买农业保险外，还可以联合修建一些小型水库、引进一些节水灌溉的设施等，同时要适当增加非农收入。对二兼户而言农业收入并非最重要，因此他们对农业干旱的防控意识比较薄弱。二兼户应当适当增加其对农业生产的重视程度，增加一些抗旱的设施，如节水灌溉等，降低自己的应对旱灾的社会脆弱性。同时也应避免将劳动力过度投入到务工之中，使农业生产活动因缺乏劳动力而增加干旱的脆弱性。

3.3 讨论

本文根据农户生计类型多元化的特点，探究不同生计类型农户与旱灾社会脆弱性之间的关系。结论显示不同生计类型的农户其旱灾社会脆弱性并不相同，与传统按一定区域进行整体性评估相比要更加细化，更能精确地反应了农户旱灾脆弱性的真实情况，便于政府部门以更加切合实际的方式去制定精准有效的防灾减灾措施，降低农户旱灾损失，同时也为其他区域进行旱灾社会脆弱性评价提供了一个新的思路。

据毕节市相关的统计数据，从建国伊始至70年代末，毕节市整体经济水平较低，且恰逢战后的婴儿潮，除农户个体经济水平远不如今外，受教育程度低、缺乏农业技能培训与保险意识，整体旱灾社会脆弱性水平较高。改革开放后，农户的生计类型逐渐开始分化，其旱灾社会脆弱性也随之发生改变。虽然在近几年毕节并没有发生重大旱灾，但然随着气候变化，极端灾害爆发的频次也随之增加，未来毕节遭遇重大旱灾的几率仍然较高。同时毕节市近20余年来资源环境承载状况呈现不好趋势［34］，一旦遭遇重大旱灾，以纯农户为首的毕节农户必然损失惨重，因此针对各生计类型农户自身旱灾社会脆弱性的差异采取针对性措施，进而减少中度以上旱灾带来的损失仍具有极大的社会效益。

该研究是以位处乌蒙山区的毕节市为研究区域，虽然在研究方法上可为其他区域的研究提供参考，但结论的有效性仅限于本区域，并不具备普遍性。在指标的选取上，尽管已经尽可能选取关联系较小的指标，但仍存在部分指标相互影响的情况。在权重确定方面，本文采用成对比较法与CRITIC各占50%的方式进行结合，但这个比例在未来仍存在调整的空间。本文虽存在以上种种不足，但基于农户生计类型视角进行的旱灾社会脆弱性评估所得的结论仍具有较大的参考性与实用性。