小农经济的脆弱性篇1
关键词：贫困；脆弱性；研究综述
中图分类号：F12文献标志码：a文章编号：1673-291X（2013）25-0184-03
引言
贫困的测量和政策干预可以追溯到20世纪50年代，无论是发达国家还是发展中国家普遍制定国家贫困标准，目的主要是识别穷人并为反贫困政策干预提供依据。世界银行将贫困定义为福利被剥夺的状态（世界银行，2000），对福利的定义通常又基于消费或收入。因此，最常用的测量贫困的方法就是根据家庭可以观察的消费支出或收入水平确定的满足最低需要的贫困线。尽管各国对于贫困的标准和测量方法不同，但是根据家庭可以观察的消费支出或收入水平确定的贫困线都是对家庭事后福利状况的测量。
事实上，现在的非贫困人口可能由于某种打击而在将来陷入贫困的境地，而现在的贫困人口可能只是短暂的贫困在将来可能脱贫也可能继续贫困，为了提供适当的有远见的反贫困干预政策，即预防和减少将来的贫困，不仅要了解现在谁贫困、谁不贫困，还要了解家庭现在面临哪些风险导致他们更容易在将来陷入贫困，即估计家庭的贫困脆弱性（Chaudhurietal，2002）。
传统的贫困测量和减贫政策都是一种事后干预，20世纪90年代末起越来越多的研究开始关注事前的状况——脆弱性，并提出要针对脆弱群体采取事前的政策干预（Glewwe&Hall，1998；Chaudhurietal，2002）。事前的政策干预不仅能更有效定位即将陷入贫困的群体和减少贫困人口长期贫困，增强政策的有效性，也能减少减贫的政策成本（黄承伟、王小林，2010）。
对贫困脆弱性的研究中，国外的研究明显比国内的成熟，但在对脆弱性的定义及测度方面，现在还处于一个仁者见仁、智者见智的状态，没有统一定论。本文将对先前学者在贫困脆弱性方面的研究做一个梳理。
一、贫困脆弱性的定义
在现有的研究中，脆弱性被认为与风险密切相关，将风险或冲击与家庭的福利水平联系在一起。如世界银行认为，脆弱性是指一个人或一个家庭在一段时间内将要经受的收入和健康贫困的风险，以及面临暴力、犯罪、自然灾害和被迫失学风险的可能性，即各种负向冲击造成福利损失的可能性（世界银行，2000）。
alwang、Siegel和Jorgensen（2001）认为，脆弱性是随着时间对风险发生响应，如家庭可能在下一个月或年对风险是脆弱的；脆弱性的程度取决于风险的特点和家庭应对风险的能力；穷人或接近贫困的人由于资产（广义的）限制和应对风险的能力限制趋于脆弱。从这个意义上讲脆弱性是将来没有达到一定福利水平的可能性。
在脆弱性与贫困的关系上面，学者们也未能达成一致。黄承伟和王小林（2010）认为，脆弱性与贫困的概念紧密相连又不完全相同，区别是前者与风险密切相关，是一个前瞻性的概念；联系是脆弱性是贫困的一个重要维度，是对贫困的动态度量。世界银行（2000）则将脆弱性纳入了贫困的概念中，认为贫困包括了面临风险时的脆弱性。贫困的脆弱性包含两个方面，即受到的冲击和抵御冲击以及从冲击的影响中回复的能力。
大多数学者同意贫困脆弱性的概念具有前瞻性（alwang，SiegelandJorgensen，2001；黄小林，2010；万广华、章元，2009），因而是无法事先观察到的。但在对脆弱性的具体定义上又各有不同，如预期的贫困脆弱性（Vulnerabilityasexpectedpoverty，Vep）是指个人或家庭在将来陷入贫困的可能性（ChaudhuriandJalan，2002），将家庭在t时的贫困脆弱性定义为其在t+1时陷入贫困的概率。而pritchett（2000）则将其定义为一个家庭在未来的若干年内至少有一年会陷入贫困的概率。
二、中国学者在脆弱性方面的研究进展
中国学者对脆弱性的研究主要是从世界银行提出贫困的脆弱性这一概念后开始的。目前，国内对贫困脆弱性的研究仍处于探索阶段，研究方向除了对贫困脆弱性的成因、贫困脆弱性测量方法的介绍、总结等，更多地致力于对贫困脆弱性度量方法的本土应用，讨论贫困脆弱性的评价、测度及其影响因素，并对基于贫困脆弱性的中国扶贫、减贫战略提出新构想和新思路。
（一）贫困脆弱性的介绍
在对脆弱性的相关介绍中，韩峥（2004）介绍了脆弱性的概念，并讨论了贫困与脆弱性的关系，得出脆弱性是贫困的重要特征之一，也是返贫的重要原因之一，认为从脆弱性的角度考察贫困有助于深刻分析贫困的历史成因及预测贫困的未来发展趋势，动态地分析贫困问题，做出前瞻性的政策建议。提出应将脆弱性作为新的切入点开展扶贫工作。
檀学文等（2010）则选取了造成贫困脆弱性的多种冲击之一的经济因素，在现有文献的基础上，综述了贫困的经济脆弱性的三个主要来源及相应的应对战略。在该文中，作者将造成贫困的经济脆弱性的原因归结为三类，分别为市场不完善、经济全球化和经济危机的冲击，并指出应对贫困脆弱性必须采取综合措施，既要同时应对各种不同来源的脆弱性，也要在时间维度上同时采取应急的措施和长期的应对方案。
黄承伟、王小林等（2010）创新地归纳了一个关于风险、脆弱性和贫困的概念框架，在这个框架中脆弱性既是风险的产物也是个体抵御风险的能力和行动的产物，脆弱性的程度依赖于风险的特点和家庭抵御风险的机制，家庭抵御风险的能力低是导致穷人持续贫困的一个原因。除此之外，作者还将国外关于脆弱性测量的三种方法：预期的贫困脆弱性（Vep）、低期望效用脆弱性（VeU）和风险暴露脆弱性（VeR）进行了详尽的介绍，包括概念及公式推导过程等，为后来研究者学习国外前沿的测量方法提供了一个很好的基础式的讲解。
（二）贫困脆弱性的评价
对于贫困脆弱性的评价，国内学者多采用定性的评价方法，即通过建立一定的评价指标体系，对特定的人群的贫困脆弱性程度作出评判。
现有研究中比较有代表性的是将英国国际发展署（DFiD）提出的可持续生计发展框架应用于贫困人口的脆弱性评价中。李小云等（2005）运用此种方法，抽样考察了中国四省的贫困农户的自然资本、物质资本、金融资本、人力资本及社会资本的拥有状况，得出贫困村基础设施体系和公共服务体系十分薄弱，脆弱性较高的结论。在接下来的研究中，作者将生计发展框架中的指标结合中国农村的现实进行了细化、具体化，通过设定每类生计资产中各个指标的比例，最终计算出农户各类生计资产的数值，用农户五大生计资产的总值来反映农户脆弱性程度（李小云等，2007）。总的说来农户脆弱性量化指标体系设计在国内还不多见（杨云彦等，2009），在农户生计资产量化指标的设定以及指标的计算方面都还留待进一步检验和修正。
另一种评价指标体系是根据世界粮食计划署通用的农村脆弱性分析方法设计的三大类指标：风险因素（特别是地区或人群面临的粮食安全风险）、抵御风险的能力、社会服务体系的健全程度（韩峥，2002）。但是该作者并没有就具体的评价指标做阐述，也没有做更多的后续研究。
还有一种方法是通过划定一条脆弱线，即当一个家庭未来陷入贫困的概率高于多少时我们判断这个家庭是脆弱的。Chaudhurietal.（2002）认为脆弱线的选择具有主观性，提出了两条脆弱线：第一条考虑脆弱线为当年整体贫困发生率；第二条脆弱线则为50%，也即那些未来陷入贫困的概率高于50%的家庭被认为是脆弱的。脆弱线在稍后提及的实证分析中有较多的应用。
（三）脆弱性的测量
中国学者在定量的测度贫困的脆弱性方面，有很大的趋同性，即大都采用Chaudhuri和Jalan（2002）的测量方法（黄小琳，2010；刘红丽，2011），即预期的贫困脆弱性（Vep），在这里贫困脆弱性被分解成家庭的消费水平（均值）和消费波动（方差），消费水平和消费波动由家庭的人口、资产等特征所决定。
由于可以用于实证分析的统计数据常常缺乏居民或家庭的消费数据，在实际的操作中，往往用收入来替代家庭的福利水平（在该模型中用家庭的消费水平代替）。虽然学者们都采用该方法，但这个模型在实际应用中还是有一些不足。例如，收入的概率密度函数的确定，一些学者事先假定其服从对数正态分布（万广华、章元，2009；李丽、白雪梅，2010），应该有更确切具体的方法来验证调研数据更适合哪一种函数分布。另外贫困线和脆弱线的确定也具有很大的主观性。
国内的研究主要侧重于根据收入或者是消费来测量脆弱性，而在确定收入密度函数时一般考虑的是家庭自身的条件，诸如年龄、教育程度这些人力资本以及家庭的所拥有的资产等，而没有考虑影响脆弱性的还受到社会因素、经济因素的影响，而在实际情况中，如家庭的社会关系网、家庭所在地区是否富裕等这些因素都会在很大程度上影响一个家庭是否陷入贫穷，很可能一个家庭遭受了危机，收入大幅降低以至于面临着贫困的情况，这个家庭关系网中的家庭全是富裕的，大家相互帮助很可能使得这个家庭摆脱陷入贫穷的危险。因此这些社会经济因素必须考虑进来。徐伟等（2011）对家庭层面的社会网络对脆弱性的影响进行了研究，得出的结论是家庭层面的社会资本不仅能够直接降低农户的未来贫困，而且还能够通过抵消家庭成员所承受的负向冲击的影响而间接地降低农户的未来贫困。类似的，李伯华等（2011）考察了社会关系网络变迁对农户贫困脆弱性的影响，提出治理农村贫困不应仅仅以某一固定的贫困线作为依据，而应以降低农户贫困脆弱性为目标，消除因农户社会关系网络断裂和重构过程中出现的各种风险冲击。而黎洁等（2011）则将社区层次的变量考虑进来，运用分层模型对Chaudhuri（2002）提出的Vep模型进行了改进。
在关于贫困脆弱性的测量的研究中，也有学者提出了如下的疑问，“我们究竟能在多大程度上准确预测贫困脆弱性？”（万广华等，2009）他们利用来自中国的农户调查数据检验预测贫困脆弱性的精确性的决定因素。得出结论：预测的精确性与贫困线和脆弱线的选择、家庭未来收入均值的计算方法密切相关。并在后续的研究中进一步发现，使用越长的面板数据并不一定能够得到更高的预测精度；利用自导法推断未来收入的分布，并不能显著改进预测效率；而与通过回归或简单算术平均方法获得永久性收入的方法相比，加权平均法能够明显带来更高的预测精度（万广华等，2011）。这些结论为后来研究者提供了重要参考。
（四）脆弱性的影响因素研究
在脆弱性的影响因素研究方面，中国学者研究较少，大都是在对脆弱性的测量之后，根据测量结果，再进行定性分析（刘红丽，2011；李伯华，2011；黎洁等，2009），得出的结论：贫困的脆弱性与家庭的收入水平、家庭所在的社区的整体收入水平均有重要关系。
几乎所有学者都认为，了解了贫困脆弱性，对中国扶贫减贫工作有重要的现实意义，也在实证分析的基础上提出了政策建议，如针对各地区脆弱性差异制定差异化扶持政策；提高脆弱农户抵御风险的能力；降低风险冲击的影响，事先建立农户风险预警机制；从经济、社会和心理效益，多角度选择扶贫项目等（赵培红，2009；黄小琳，2010）。
三、已有研究评述
在贫困脆弱性的研究方面，国外的研究明显先于国内的研究，研究者除了要学习外国学者的先进方法，更应该结合中国的实际，进行方法的改进和创新，比如说，大多脆弱性的测量方法都需要使用面板数据，而发展中国家包括中国面板数据相对缺乏，对研究产生了很大的限制。另外，在已有研究使用的CHnS（ChinaHealthandnutritionSurve）统计数据中居民家庭的消费水平往往缺乏，而用收入水平替代，其间也存在诸多问题。
除了在方法上的改进以外，学者们更需要借鉴国外在治理贫困、降低脆弱性的先进经验，研究如何结合中国实际建立脆弱性的预防（治理）体系，这也为后来者的研究指出了方向，留下了空间。
参考文献：
[1]《2000/2001年世界发展报告》编写组.2000/2001年世界发展报告[m].世界发展报告翻译组，译.北京：中国财政经济出版社，2001.
[2]ChaudhuriS，J.Jalananda.Suryahadi.assessinghouseholdvulnerabilitytopovertyfromcro-sssectionaldata：amethodologyandestimatesfromindonesia[R].Discussionpaper.ClumbiaUniversity.2002：1-35.
[3]Glewwe.pandG.Hall.areSomeGroupsmoreVulnerabletomacroeconomicShocksthanothers？HypothesistestsbasedonpanelDataFromperu[J].JournalofDevelo-pmenteconomics，1998，56（1）：181-206.
[4]pritchett.L.a.Suryahadi，andS.Sumarto，2000，QuantifyingVulnerabilitytopoverty：aproposedmeasure，withapplicationtoindonesia”[R]，worldBankpolicyResearchworkingpaper，no.2437，theworldBank：washington，D.C.
[5]alwang，J.p.B.Siegel，andS.L.Jorgensen，2001，“Vulnerability：aViewfromDifferentDisciplines.”SocialprotectionDiscussionpaperno.0015.theworldBank：washington，D.C.
[6]黄承伟，王小林，许丽萍.贫困脆弱性：概念框架和测量方法[J].农业技术经济，2010，（8）.
[7]檀学文，李成贵.贫困的经济脆弱性与减贫战略述评[J].中国农村观察，2010，（5）.
[8]韩峥.脆弱性与农村贫困[J].农业经济问题，2004，（10）.
[9]李小云，张雪梅，唐丽霞.当前中国农村的贫困问题[J].中国农业大学学报，2005，（4）：67-74.
[10]李小云，董强，饶小远，赵丽霞.农户脆弱性分析方法及其本土化应用[J].中国农村经济，2007，（4）.
[11]杨云彦，赵锋.可持续生计分析框架下农户生计资本的调查与分析[J].农业经济问题，2009，（3）：58-65.
[12]韩峥.广西西部十县农村脆弱性分析及对策建议[J].农业经济，2002，（4）.
[13]黄小琳.贫困脆弱性度量及其影响因素研究——以红河哈尼彝族自治州农户数据为例[D].昆明：云南财经大学，2010.
[14]刘红丽.中国农村居民家庭脆弱性测度——基于CHnS微观数据的实证研究[D].太原：山西财经大学，2011.
[15]万广华，章元.我们能够在多大程度上准确预测贫困脆弱性[J].数量经济技术经济研究，2009，（6）.
[16]李丽，白雪梅.中国城乡居民家庭贫困脆弱性的测度与分解——基于CHnS微观数据的实证研究[J].数量经济技术经济研究，2010，（8）.
[17]徐伟，章元，万广华.社会网络和贫困脆弱性——基于中国农村数据的实证分析[J].学海，2011，（4）.
[18]黎洁，邰秀军.西部山区农户贫困脆弱性的影响因素：基于分层模型的实证研究[J].当代经济科学，2009，（9）.
[19]万广华，章元，史清华.如何更准确地预测贫困脆弱性：基于中国农户面板数据的比较研究[J].农业技术经济，2011，（9）.
小农经济的脆弱性篇2
关键词：贫困脆弱性；健康风险；影响因素
中图分类号：F328文献标识码：a文章编号：0439-8114（2014）13-3216-05
theeffectsoftheHealthRisksonVulnerabilitytopovertyofFarmers
LiUwei，ZHUYu-chun
abstract：thesurveydataofShandongprovincewereusedtomeasurethevulnerabilityoffarmersintermsoffamiliesandcommunitieswiththemethodofChaudhurifromtheperspectiveofhealthrisk.theinfluencingfactorswereanalyzed.theresultsshowedthatthemajorityofthefarmershadthevulnerabilitycausedmainlybytheimpactoftherisk.thehealthriskshadasignificantimpactonvulnerabilitytopoverty.thegreaterthehealthrisk，thegreaterthelikelihoodoffarmersbeingpoverty.theimprovementofruralmedicalandhealthconditionshadimportantroleonreducingthevulnerabilitytopovertyoffarmers.
Keywords：vulnerabilitytopoverty；healthrisk；influncingfactors
贫困是世界三大经济难题之一，到目前为止，各国学者对贫困的研究大都仅着眼于已经发生的贫困[1]。但是，贫困不仅包括当前低水平的生活条件，还应该包括未来可能面对的各种风险。贫困并不是不变的，而是动态和随机的。因此在实际中，需要一个具备一定前瞻性的衡量贫困的方法，以便在贫困发生之前就防患于未然。世界银行在2001年就提出了这样一个前瞻性的衡量贫困的指标――贫困脆弱性。
由于目前我国农村社会保障发展水平还比较低，商业保险在农村发展也比较缓慢，在面临着各种风险的冲击下，农户福利的变化性很大。有些非贫困的农户可能因为某种风险冲击在将来陷入贫困；现在陷入贫困的农户可能只是暂时贫困，也可能将来继续贫困[2]。而在我国的农村贫困户中，“因病致贫”户占了很大的比例[3]。严重的健康风险冲击会损害农户长期创收能力，这对于缺乏医疗保障的农户来说，其影响是长远而巨大的。但是，在我国，健康被视为个人的事情，只有全国性的公共卫生事业才是政府的责任。正因为如此，健康对贫困的影响长期以来被人们所忽视。另外，健康与贫困关系的研究大多集中在工业化国家，相对而言，对于发展中国家健康和贫困间关系的研究还比较少。因此，本文试图从健康风险入手，研究健康风险对农户贫困脆弱性的影响，以弥补前人研究的不足，并拓展我国扶贫事业的思路。
1理论框架与研究方法
1.1理论框架
Chaudhuri等[4]对贫困脆弱性进行了定义，认为贫困脆弱性就是一个家庭在既定的条件下陷入贫困的概率。很多后来的关于贫困脆弱性的研究都是基于这个定义进行的，本文也是如此。国内对贫困脆弱性的研究主要是利用国外研究提出的方法，针对某地区具体的情况进行实证研究，或是对国外研究动态的总结。万广华等[5]运用面板数据对贫困脆弱性进行了估计，使用了固定效应模型和随机效应模型，并把得到的结果与后一年的实际情况进行了比较分析，最后发现贫困脆弱性预测的准确性与贫困线的选择、家庭未来收入均值的计算方法密切相关。王小林等[6]对国外贫困脆弱性研究做了一个较为全面的综述，介绍了3种主流的方法，并建议在扶贫战略中建立风险、脆弱性预警机制。韩峥[7]对贫困和贫困脆弱性做了一个深入的比较，阐述了贫困脆弱性研究在扶贫中的意义。李小云[8]把贫困脆弱性的研究中国化，设计了一套符合中国国情的指标方法。其研究发现不同群体之间的脆弱性存在差异性，生计资产的缺乏是导致脆弱性的直接原因。
关于健康风险与贫困的关系的研究还比较少。Foster[9]首先开始关注疾病风险的冲击对收入的影响，但主要是定性的研究。Gallup等[10]开始了对疾病与收入关系进行定量的测算，研究发现在同等条件下，一个地区疟疾的发病率越高，经济增长就越缓慢。国内对健康风险与贫困的研究更为贫乏，张车伟[11]在文章中测算了大病冲击对农户农业收入的影响，发现大病冲击会使农户农业收入显著地降低。魏众[12]通过主成分分析的方法，测算出农民的健康状况对农民外出打工机会和打工收入的影响，健康的农民有更多的打工机会和打工收入。这些研究都说明了健康风险对贫困是有一定影响的，也为本文的研究提供了一定的实证基础。
由此可见，国内对贫困脆弱性的研究还不多，关于健康风险与贫困的关系的研究也比较少，还没有人从健康风险的视角对贫困脆弱性进行研究。为弥补前人研究的空白，为扶贫工作提供新的思路，本文利用Chaudhuri提出的方法模型，以农户的健康风险为视角，从家庭和社区的角度对农户的贫困脆弱性进行测量，分析其影响因素，进而提出对策建议。
1.2研究方法
将贫困脆弱性定义为一个家庭未来陷入贫困的事前预测出来的可能性，其具体包括两个方面：一种是当前并不贫困的家庭在未来的一段时间内陷入贫困，也就是福利降到了贫困线以下；另一种是当前贫困，未来的一段时间还会继续保持贫困状态的家庭[13]。本文定义的贫困脆弱性不仅仅包括现在贫困的家庭，还包括现在不贫困但未来陷入贫困的可能性很大的家庭。
根据Chaudhuri提出的研究方法，一个家庭h在t时期的贫困脆弱性水平被定义为这个家庭在时期t+1时处于贫困状态的可能性：
vht=p（Ch，t+1≤z）
Ch，t+1是指家庭h在t+1时期的消费水平，z是贫困线。家庭在t时期的贫困脆弱性指数是用该家庭在t+1时期低于贫困线水平的可能性来表示的。由于本文研究的是健康风险对贫困脆弱性的影响，预期发生健康风险冲击时，农户更有可能陷入贫困，而这时农户的消费很有可能不仅没有下降反而提高，造成了不贫困的“假象”；另一方面，在实地调研中，调查到的收入数据比消费数据更具有真实性，所以本文用农户的收入代替消费进行研究[14]。为了评估贫困脆弱性，我们必须预测一个家庭未来的情况。为了做到这一点，我们必须同时考虑收入的现在情况和未来波动状况。
1.1贫困线的确定
要确定农户是否处于贫困状态首先就要确定贫困线，而官方公布的贫困线标准有一定的局限性，不一定适用于本文的调研数据。所以，本文根据收入的边际消费倾向递减理论对贫困线进行预测，找出哪些是相对贫困的农户。假设消费-收入曲线呈现倒U型，即随着收入的增加，消费先上升后下降。在这种情况下，认定消费达到最高时的收入为贫困线。建立以下方程C=α+β1（income）+β2（income）2+μ，如果■>0且■
■=0（1）
计算临界点收入的值，并定义其对应的收入值z为贫困线。
1.2贫困脆弱性指数的计算
以pritchett等[15]对农户的脆弱性定义为依据，计算每一个农户贫困脆弱性指数，即在未来的若干年内至少有1年会陷入贫困的概率。假设农户收入服从对数正态分布，第i个农户陷入贫困的概率为：
■■=p（lnyt
ф为标准正态分布的累积密度函数，X是代表农户特征的变量，ln■■代表农户人均收入对数的期望均值，■■■为人均收入对数的期望方差，z为收入贫困线，■■为农户贫困脆弱性指数，即农户陷入贫困的概率。
由此可见，计算贫困脆弱性指数，首先要对农户期望收入与方差进行估计，本文利用Chaudhuri的分析方法，建立农户的收入函数模型为：
lnYi=Xi？茁+ei（3）
随机误差项ei的期望为0，方差与农户个体特征有关，即：
？滓2ei=Xi？兹（4）
对模型中的？茁和？兹的估计，采用amemiya提出的可行的广义最小二乘法（FGLS），具体处理方式如下：
首先用普通最小二乘法（oLS）估计模型（3），得到随机误差项ei的最小二乘估计■■2oLS，i；然后将■■2oLS，i对Xi回归，即：
■■2oLS，i=Xi？兹+？浊i（5）
对式（5）采用oLS进行估计，得到■oLS■。利用估计的■oLS■对模型（5）进行变换，得到模型（6），即：
■=■c+■（6）
对模型（6）采用oLS估计得■FGLS。Xi■FGLS是？滓2ei的一致性估计，有■ei=■，反映了农户收入的异质性。利用对模型（3）进行变换，得模型（7），即：
■=■+■（7）
对模型（7）采用oLS估计得■FGLS。利用？茁和？兹的可行的广义最小二乘估计■FGLS和■FGLS，就可以直接估计收入对数的期望和方差，公式为：
■lnY|Xi=Xi■FGLS（8）
■lnY|Xi=Xi■FGLS（9）
根据得到的收入对数的期望和方差，我们就可以算出每个农户的贫困脆弱性指数。
2数据来源和变量描述
2.1数据来源
本文所使用的数据来自2013年山东省农村居民的调研。本次调研走访了3个县，包括18个村庄的农户，一共获得355个农户的基本资料，其中有效问卷为331户，问卷的有效率达到了93.2%。在本次调研中，选取的样本均属于黄河灌区，分别是山东省的齐河县、阳谷县、梁山县，这些地方均属于山东省较为贫困的区域。
村问卷主要涉及样本村的经济特征、人口特征、地理位置、基础设施等。农户问卷主要包括家庭的人口特征、资产特征、收入和消费情况、健康情况等。在该次调研期间，与一些农户、村干部进行了交谈，了解了当地农户的生产经营情况、贫困情况和原因，以及农民遇到的其他各方面的问题。
2.2数据的描述统计
从农户家庭收入来看，2012年样本农户的人均年收入为8205元，主要包括农业收入和非农业收入，其中农业收入占46.7%，非农业收入绝大多数是外出打工的收入。政府补贴的转移性收入大约占总收入的6%。根据公式（1）计算，得到的贫困线约为人均年收入3300元，根据这个贫困线可以观察到样本农户的贫困状况，样本中的贫困发生率为18.5%。
从医疗条件及健康情况看，在调查的样本中，平均每个村拥有卫生所1.2个。有家庭成员长期患病的农户占46.5%，3年内有家庭成员住院的农户占23.4%，有家庭成员丧失劳动能力的农户占20.7%，这说明健康风险是农户普遍面临的一种风险。另外，在调查的样本中，医疗保险和新型农村合作医疗的参加率较高，购买医疗保险的农户占58.9%，新型农村合作医疗的参合率为97.8%。
2.3变量的选取
本文中变量分为农户级变量和社区级变量。农户级变量包括家庭的经济特征、人口特征、健康特征等；社区级变量是指农户所在的村庄可能会影响农户贫困发生的情况。具体变量如表1所示：
3实证分析结果
本文的研究思路是利用可行的广义最小二乘法（FGLS），即公式（3）至公式（9），计算出每一个农户家庭人均收入对数期望和人均收入对数方差，再利用公式（2）计算出各个农户家庭贫困脆弱性指数。最后，利用多元线性回归研究各因素对农户家庭贫困脆弱性的影响。
3.1贫困脆弱性的计算
根据上述的方法，可以计算出331个样本农户的贫困脆弱性指数，即未来1年陷入贫困的概率，结果如图1所示。
通常把未来若干年内至少有1年陷入贫困的可能性高于50%的农户定为是脆弱的。根据计算的结果，在331个样本农户中，有72户的贫困脆弱性是高于50%的，即有72户贫困脆弱性指数是大于0.5的，占总样本的21.8%（图1）。而只有18.5%的农户实际收入是低于贫困线的，这说明有一些农户尽管当前并不贫困，但未来很有可能陷入贫困，而仅对当前贫困的测定不能识别这一部分未来可能陷入贫困的农户。
3.2贫困脆弱性分解
结合Chaudhuri对贫困脆弱性成因的分类，可以将其分解为两部分：一部分是由于农户的资源禀赋不足，导致永久收入低于贫困线；另一部分是由于农户受到风险冲击，收入产生了波动而导致的。由于农户的贫困脆弱性是由资源禀赋和风险冲击决定的，针对72户脆弱的农户，可以对农户的贫困脆弱性进行进一步的分解，如表2所示。
由表2可知，由资源禀赋导致脆弱的农户占样本的9.1%，由风险冲击导致脆弱的农户占样本的12.7%。大多数农户陷入贫困是由风险冲击导致的，在本文中主要体现为健康风险的冲击。
3.3贫困脆弱性影响因素分析
利用计算出来的贫困脆弱性指数对各个影响因素做回归分析，结果如表3所示：
由表3可见，家庭负担系数对贫困脆弱性有正向的影响，家庭的劳动力越少，非劳动力越多，家庭的人均收入就会越低，越容易陷入贫困。户主的受教育程度对贫困脆弱性有负向影响，户主往往是家庭收入来源的主力，他的文化水平越高，创造财富的能力越强。外出务工人口比例对贫困脆弱性有非常显著的负向影响，这与农村的实际情况相符合，由于中国农业生产的低收益，很多年轻的劳动力选择外出打工，据本次调研的情况，大多数农户的收入来自外出务工，外出务工人数比较多的家庭往往不易陷入贫困。长期疾病的发生对贫困脆弱性有正向的影响，长期疾病的存在一定程度上降低了患病人的劳动能力和劳动机会，降低了农户的收入。医疗保险的购买对贫困脆弱性有负向的影响，购买医疗保险会降低农户面临健康风险的冲击，所以不易陷入贫困。类似的，参加新型农村合作医疗对贫困脆弱性也有一定负向的影响。住院情况对贫困脆弱性有正向影响，住院不仅增加了开销，而且会降低住院人的创收能力。
从社区级变量来看，村人均收入对贫困脆弱性指数有负向影响，即村庄集体越富有，属于这个村庄的农户就越不容易陷入贫困。村庄经济的发展对个体农户的发展有一定的影响，而且当一个农户受到某方面风险冲击时，可以向其所处的村集体请求帮助，避免陷入贫困。村卫生所数对农户贫困脆弱性有负向影响，村里的卫生所越多，农户越不容易陷入贫困。对于大多数农民，平时遇到小病，都会选择在村里的卫生所就医，所以村卫生所的数量、医疗水平和卫生条件都会影响到农户的健康风险，进而影响到农户的贫困脆弱性。
4结论及对策建议
通过对农户贫困脆弱性的预测，以及对其影响因素的分析，本文得到的结论和对策建议如下。
1）样本中2012年农户的人均年收入为8205元。贫困发生率为18.5%。其中，脆弱的农户占总样本的21.8%，高于当前贫困农户18.5%的比例，有一些农户尽管当前并不贫困，但未来很有可能陷入贫困，而仅对当前贫困的测定不能识别这一部分的农户。因此，政府在制定扶贫政策时，要关注那些现在并不贫困，未来很可能陷入贫困的农户。
2）从家庭特征来看，很多因素都影响着农户家庭贫困脆弱性。家庭成员患有慢性疾病、心脏疾病，没有购买医疗保险，没有参加新农合，都会提高家庭的贫困脆弱性。健康风险是一个不可忽视的因素，它不仅影响农户的长期创收能力，还会加重家庭的负担，增加额外的开支，很大程度的影响农民生活水平的提高。由此可见，政府可以通过完善农村的社会保障制度来减少农户面临的健康风险，继而降低农户的贫困脆弱性。
3）社区变量对农户的贫困脆弱性也有显著地影响。村庄越富有，村庄距离县城越近，村庄卫生医疗条件越好，农户就越不容易陷入贫困。而从调研的结果来看，当前的农村医疗卫生条件与城市相比相差甚远，大多数农村都面临医疗设施简陋、医护人员较少的问题，这给农民的生活带来了很多的不便。这些因素对贫困脆弱性的影响表明，政府可以通过加强医疗卫生条件的投入等手段降低农民陷入贫困的风险，应该把改善农村的医疗条件作为扶贫的一个重要手段，从根本上降低农民的贫困脆弱性。
参考文献：
[1]李丽，刘永久.基于脆弱性视角的扶贫政策研究[J].财政研究，2010（9）：58-62.
[2]郭劲光.我国农村脆弱性贫困再解构及其治理[J].改革，2006（11）：57-65.
[3]高梦滔，姚洋.健康风险冲击对农户收入的影响[J].经济研究，2005（12）：15-25.
[4]CHaUDHURiS，JaLanJ，SURYaHaDia.assessinghouseholdvulnerabilitytopoverty：amethodologyandestimatesforindonesia.DepartmentofeconomicsDiscussion（2002）no.0102-52.newYork：ColumbiaUniversity.
[5]万广华，章元.我们能够在多大程度上准确预测贫困脆弱性？[J].数量经济技术经济研究，2009（6）：138-148.
[6]王小林，徐丽萍.贫困脆弱性：概念框架和测量方法[J].农业技术经济，2010（8）：4-11.
[7]韩峥.脆弱性与农村贫困[J].农业经济问题，2004（10）：8-14.
[8]李小云.农户脆弱性分析方法及其本土化应用[J].中国农村经济，2007（4）：32-39.
[9]FoSteRaD.nutritionandhealthinvestment[J].theamericaneconomicReview，1995，85（2）：148-152.
[10]GaLLUpJ，SaCHSJ.Geographyandeconomicdevelopment，worldBankannualConferenceonDevelopmenteconomics，washingtonD.C，U.S.a.
[11]张车伟.营养、健康与效率―来自中国贫困农村的证据[J].经济研究，2003（1）：3-12.
[12]魏众.健康对非农就业及其工资决定的影响[J].经济研究，2004（2）：64-73.
[13]郭佩霞.论民族地区反贫困目标瞄准机制的建构[J].贵州社会科学，2007（12）：79-82.
小农经济的脆弱性篇3
1.1数据来源该研究选用湖南省有连续气象资料记录的19个气象站点1960~2002年的月降雨资料,气象站点分布如图1所示,气象数据来自中国气象科学数据共享网。
1.2农业旱灾风险分析原理与方法风险的最基本理解是“可能存在的一个或多个后果”[13],虽然不同学科对于风险有不同的定义,但风险总是与“损失或破坏、不利后果或人们(即风险承担者)不希望出现、不愿意接受的事物”的潜在威胁相联系,且潜在威胁的出现具有不确定性。在灾害学中,通常认为自然灾害风险是由致灾因子的危害性(Haz-ard)、承灾体的暴露性(exposure)和脆弱性(Vulnerability)3个要素以及由此导致的灾情共同组成的宏观结构[14-16]。西部干旱协调委员会(westernDroughtCoordinationCounci,lwDCC)将旱灾风险定义(droughtrisk)为干旱危害强度、频度及承灾体脆弱性综合作用产生的潜在负面影响[17]。即旱灾的风险是某一地区一段时间降水短缺和该地区脆弱性和暴露性共同作用的产物[2],可用公式表示如下:DRi=DHi×DVi(1)式中,DRi为干旱灾害风险指数;DHi为干旱危害度指数;DVi为干旱脆弱度指数。该研究将根据上述公式,在对湖南省干旱灾害危害性和脆弱性分析的基础上进行农业干旱灾害风险的综合分析及定量评价。
1.2.1农业旱灾危害性评价。在自然灾害学研究中,危害性是指致灾因子对人类和财产构成的潜在威胁[18]。因此,可将农业旱灾的危害性理解为干旱对农业生产造成的潜在威胁。旱灾的强度取决于水分的亏缺度、持续时间及其影响的空间范围[19]。旱灾致灾因子危害性分析是对干旱进行识别,对其强度、频度进行分析,并确定区域内各种强度干旱发生的概率。该研究用标准降雨指数Spi分析旱灾的时空格局及强度。Spi由mcKee提出,用来确定有降雨量记录的任何地区特定时间尺度的降雨异常事件[20]。在众多干旱指数中,标准降雨指数Spi是一种基于多种时间尺度降水概率的干旱指数,由于其使用简单、可靠性高而被广泛用于干旱识别和旱情监测[21-22]。Spi通过求算给定时间尺度的累积概率,使其能够在多个时间尺度上进行计算,从而使Spi不仅可用于监测短时期内的水分变化,如对农业生产有重要影响的土壤水分变化,而且还可以监测长时期的水分动态,如地下水供给、径流量等[23]。由于短时期内的水分变化对农业生产具有重要影响,该研究将以3个月尺度的Spi对湖南省农业旱灾的危害性进行分析计算。Spi的计算方法是用Γ概率分布函数拟合每一台站的历史降雨时间序列,即:g(x)=1βαΓ(α)χα-1e-x/β(2)式中,x>0为降雨量;α>0为形状参数;β>0为尺度参数;Γ(α)为gamma函数。α、β用极大似然估计法求得:α=14a(1+1+4a3)(3)β=xα(4)a=ln(x)-∑ln(x)n(5)式中,n为降雨序列的长度。于是,给定时间尺度的累积概率可计算如下:G(x)=∫x0g(x)dx=1βαΓ(α)∫x0xα-1e-x/βdx(6)由于gamma函数不包含=0的情况,而实际降水量可以为0,所以累积概率表示为:H(x)=q+(1-q)G(x)(7)式中,q是降水量为0的概率。然后将累积概率函数H(x)转换成均值为0、标准差为1的标准正态分布函数,得出Spi。根据Spi值的大小可将干旱状况划分为4个等级(表1)。旱灾危害性同时取决于旱灾强度大小和发生频率高低,旱灾强度越大,频率越高,危害性越大。该研究将不同强度等级的干旱赋予不同的权重(表1),同时将每一强度干旱等级发生频率划分为4个等级(权重的确定及等级的划分参照文献[24]),构建干旱危害性模型如下:DHi=(mDr×mDw)+(SDr×SDw)+(VDr×VDw)(8)式中,DHi为干旱危害性指数;mDr为中等干旱发生率等级;mDw为中等干旱权重;SDr为严重干旱发生率等级;SDw为严重干旱权重;VDr为极端干旱发生率等级;VDw为极端干旱权重。(由于轻度干旱对农业生产的影响较小,因而该研究未作考虑)。利用Kringing插值方法对湖南省气象站3个月尺度的Spi及每一等级干旱强度的发生率进行空间插值,插值过程在arcGiS软件中实现。根据研究需要,将插值得到的栅格结果按县市进行区域统计,得到不同等级干旱发生率县域分布图。最后根据公式(8)将不同等级干旱发生率分布图叠加,进行空间计算,并用自然断点法(naturalbreak)将计算得的值从低到高划分为4个等级,得到湖南省农业旱灾危害度分布图。
1.2.2农业旱灾脆弱性评价。承灾体的脆弱性水平是影响灾害风险大小的基本因素之一。通常,风险载体相对于某风险源的脆弱性愈低,该风险载体遭受损失的可能性愈小,相应地其所载荷的来自该风险源的灾害风险就可能愈小;反之愈大。依据国内外灾害理论可将农业旱灾脆弱性定义为:农业易于或敏感于遭受干旱威胁和损失的程度[11]。脆弱性的影响因素众多,包括社会、经济和环境等各个方面,脆弱性的定量评估通常通过选取一些社会、经济和环境脆弱性因子来进行。刘兰芳等对湖南省农业脆弱性进行了综合分析和定量评价[11],其评价指标体系的建立、评分标准的界定以及指标权重的确定是当前旱灾脆弱性研究的范式,具有很高的科学性,因此,该研究将直接采用其计算给出的湖南省88个县市的农业旱灾脆弱度,利用arcGiS技术将脆弱度指数按行政区划空间化,然后用自然断点法(naturalbreak)重新划分为4个等级,得到湖南省农业旱灾脆弱度分布图。
1.2.3农业旱灾风险评价。根据公式(1),利用arcGiS将湖南省干旱危害度分布图和农业干旱脆弱度分布图叠加,进行空间计算,得到湖南省农业旱灾综合风险分布图,并按风险度高低用自然断点法划分成4级。
2结果与分析
2.1湖南省农业旱灾危害性分析由图2可知,中等干旱(a)、严重干旱(b)和极端干旱(c)在空间上表现出截然不同的格局。中等干旱主要发生在湖南省的东北部、南部和西南部,中部和西北部地区较少发生;严重干旱主要集中在湖南省的北部和西部少数地区,南部地区发生频率较低;极端干旱则主要分布在湖南省西部和南部,而东北地区很少发生。从湖南省降雨地域分布来看,澧水上游区、雪峰山区、五岭山区和湘东北山地丘陵区属降雨高值区,洞庭湖平原、衡阳丘陵、沅水上中游山间盆地属降雨低值区[7],结合干旱事件可知,湖南省干旱的发生与降雨分布无明显联系,降水量大的地区也可能是干旱易发区,而干旱易发区不一定是降水量小的地区。图2(d)是利用公式(8)对中等干旱、严重干旱和极端干旱进行空间计算得到的湖南农业干旱危害度分布图。图中显示,湖南省农业干旱危害度在空间上表现出显著的东西分异。高危害度地区主要分布于西部和南部的少数地区,从西向东,危害度不断降低,低危害度区主要分布于东部和中部。袁华斌等的研究指出,邵阳、衡阳、永州、郴州、娄底、怀化、湘西土家族苗族自治州、张家界市所属的山区县市是湖南省农业旱灾易发区域[10],可见,湖南省干旱危害性高的地区也是旱灾易发地区。
2.2湖南省农业旱灾脆弱性分析刘兰芳等对影响湖南省农业干旱脆弱性的自然环境系统和社会经济系统进行了细致的分析[11],并在此基础上选择降水量、蒸发量、水利化程度等9个涵盖自然环境和社会经济在内的指标,采用赋予指标权重和分级打分的方法对湖南省88个县市的农业旱灾脆弱性进行了综合评价,并利用GiS技术进行旱灾脆弱性区划。结果表明,湘中衡邵盆地和湘西北山地是农业旱灾严重脆弱带,湘南山地为强度旱灾脆弱带,沅麻盆地为中度旱灾脆弱带,洞庭湖平原和湘东北山地旱灾脆弱性较小。在此基础上,笔者根据其计算结果将各县市农业旱灾脆弱度重新划分为4级(图3),其中无值区域为省辖市的城市分区[11]。从行政区划上看,湖南省农业脆弱度高的地区主要分布于张家界、湘西土家族苗族自治州、邵阳、永州、衡阳及郴州境内。
2.3湖南省农业旱灾综合风险分析由图4可知,湖南省农业干旱风险分布表现出明显的东西分异,高风险地区主要分布在西部、西南和南部,中东部是低风险区域,山区通常是高风险区。从行政区划上来看,高、较高风险区主要分布于张家界、湘西土家自治州、怀化、邵阳、永州、衡阳和郴州境内。其中横邵盆地和湘西北山地既是旱灾高危害区,也是旱灾高脆弱区。经济落后,人口密度较大,人地矛盾和人水矛盾突出,灌溉能力低,水土流失严重,以及旱灾的频繁发生使这些地区成为旱灾高风险区。调整作物种植结构、实施节水灌溉是减轻这些地区干旱影响的有效途径。图4湖南省农业旱灾风险度分布Fig.4DistributionofagriculturaldroughtriskdegreeinHunanprovince2007年4~10月湖南省遭受了罕见特大高温干旱灾害,其持续时间之长、强度之大、受旱范围之广、损失程度之重均为历史罕见。2008年1月初,北京师范大学减灾与应急管理研究院的工作人员深入湖南省旱灾重灾区,对干旱发生原因、灾情及抗旱减灾情况进行了实地调研。获取了2006、2007年湖南省旱灾灾情资料。资料显示,2006年湖南省湘西自治州、怀化、常德市、益阳、张家界、岳阳遭受旱灾,其中湘西自治州受灾最为严重,农业经济损失达3.8亿元。2007年湖南省全省有13个市75个县市区受旱,受旱面积达12万km2,永州、岳阳、邵阳、衡阳是受灾最严重的地区,农业经济损失分别为47.9亿、23.1亿、21.1亿和15.7亿元。湖南省近2年的旱灾受灾地区主要分布于高风险区,该研究结果将有助于制定更具针对性和实效性的干旱管理策略。
小农经济的脆弱性篇4
关键词：金融脆弱性；风险预警；述评
基金项目：本文为河北省自然科学基金课题（项目编号：G2014209317）支持项目
中图分类号：F831.59文献标识码：a
收录日期：2015年6月23日
美国次贷危机爆发和全球金融危机的蔓延，使得金融体系的稳定性和系统性风险日益受到重视。2012年《世界经济展望》认为，很多国家，如欧元区各国可能会遭受各不相同的强烈负面冲击，而脆弱的银行可能会显著放大这些冲击的不利影响。中国人民银行金融稳定分析小组2013年了《中国金融稳定报告（2012）》，对中国2011年金融系统的稳定状况进行了全面评估，认为中国银行业总体仍保持稳健运行，但受经营环境和结构调整等因素影响，不良贷款反弹和资本补充压力加大，重点领域风险管控仍需加强，部分机构流动性管理有待加强。21世纪以来频繁爆发的银行危机使得人们不由反思：是否危机由一些银行体系的内生因素使然？是否银行业的一些内在发展特征正在对银行体系的脆弱性产生重大的影响？各级银行监管部门出了什么问题？从国际层次到国家层次，为何对银行危机不能起到防范和预警的作用？所有这些与金融脆弱性相关问题的探究都显得十分迫切并且具有现实意义。
一、国内外关于金融脆弱性成因的分析
继埃文・费雪的“债务与金融脆弱论”研究之后，凯恩斯于1936年也提出了金融脆弱性的“不稳定性”模型。1982年minsky提出的“金融脆弱性假说”为理论界研究金融脆弱性提供了一个实用性很强的分析框架。1983年Diamond和Dyvig又提出了著名的D-D模型，认为银行资产较之负债缺乏流动性、存款者流动性要求的不确定性是银行体系脆弱性产生的主要根源，政府应该通过建立存款保险和最后贷款人制度来避免银行挤兑。Stiglits（1998）、Krugman（1998）和DemirgulKunt、Detragiache（1998a，1998b）等都曾深入探讨过“银行危机”产生的机理。随后allen和Gale（1998）的银行业恐慌模型、Kregal（1997）的安全边界说、金德尔伯格的金融危机史观等被相继提出。近年来，随着金融创新的广度和深度不断加大，许多学者对由此引发的金融风险和不安定因素开始担忧，认为金融自由化的改革一旦与糟糕的制度环境和不协调的政策结合就会有很大的风险；此外一些学者BenBernanke&markGertler（1987）、FredericS.mishkin（1998）、BarryR.，ChaiJ.，andSchumacherL.（2000）还将博弈论和信息经济学应用于银行体系脆弱性的研究，进一步拓宽了研究的视角。在信息不完全的情况下，公众对金融机构共同信心的下降和金融机构对借款人筛选与监督的失败是导致银行体系脆弱性的重要因素。21世纪以后，对于银行体系脆弱性的研究主要围绕银行体系脆弱性的内生、外生影响因素、银行综合化、国际化经营、银行规模性和集中程度等角度，开展了更加微观的研究，取得了众多研究成果。KrosznerRandall，LucLaevenandDanielaKlingebiel（2007）认为发达国家更高的银行危机成本在某种程度上源于发达国家更发达的银行体系，这也使发达国家的银行危机具有更强的破坏力；andrewG.Haldane&Robertm（2011）提出，近年的银行危机表明，银行通过资产多样化降低风险的同时，不同银行的资产负债表和风险管理越来越呈现同质化趋势，使得银行体系的脆弱性大大提高，对这种系统性风险目前缺乏理论上的研究和实践上的应对；prasannaGai，andrewHaldane，SujitKapadia（2011）通过构建一个银行间借贷模型，分析了2007～2008年银行间借贷市场的崩溃影响到某一银行的流动性，通过银行间借贷网络，传染到整个银行体系，引起银行系统性危机，实证分析显示银行体系越复杂，集中度越高，该银行体系脆弱性就越明显。
从脆弱性研究的发展脉络来看，早期的脆弱性研究着重于暴露的层面。而近年来，随着“脆弱性源于人类自身”的反省，更多研究越来越关注脆弱性发生的社会性基础。Cutter（2000）等认为自然脆弱性与社会脆弱性共同组成一个地方的脆弱性，在决定什么人更容易受到伤害的层面上，社会因素往往扮演着更重要的角色，但由于社会产生的脆弱性难以量化分析，导致在相关脆弱性研究文献中大都受到忽略（Cutter，2006）。Bankoff（2004）认为社区脆弱性仅在新近才被视为整体危机管理评估中的主要因素――何人或为何会暴露在危机的威胁中。wisner（2005）等认为脆弱性为个人或群体的特性，其面对危机冲击时（或者一个极端天然事件或过程）的预测、处理、抵抗、复原能力。大量事实表明，危机的破坏性并不完全在于危机的源发强度，它还取决于人类社会自身应对各类危机表现出的准备能力和脆弱性。从金融脆弱性的研究来看，次贷危机发生后，更多学者在对传统金融脆弱性理论进行扩展和构建的基础上研究金融脆弱性问题。开始将大量关注金融监管弱化（Garya.Dymski，2010）、债券市场效率低下（Domenicatropeano，2011；Russo，alberto，2013）以及政府干预反应迟钝（rictymoigne，2011；a.oscarm.Sergio，pea，Juanignacio，2013）等金融脆弱性源发研究转向对于居民家庭行为的研究，反思社会脆弱性的影响程度和深度，进一步拓宽了金融脆弱性分析的视角（Blundell，Richard，Luigipistaferri，andianpreston，2008；agarwal，Sumit，paigem.Skiba，andJeremytobacman，2009；athreya，Kartik，XuanS.tam，andericR.Young，2009；Skiba，paigem.，andJeremytobacman，2010；Lusardi，annamaria，DanielSchneiderandpetertufano，2011；Lusardi，annamaria，2013）。
国内学者胡祖六（1998）认为银行体系脆弱的根源不能简单地归结为经营问题，而是有更深层的体制和政策上的原因。管七海等（2001）针对单个银行的非系统风险进行了度量，并对预警进行了实证研究。曾诗鸿（2004）则对中国金融整体脆弱性进行了研究，从银行体系脆弱性、银行不良贷款生成与监管博弈的角度给予详尽分析。沈冰、李晓玲（2006）侧重对中国农村金融脆弱性分析，认为农村金融机构存在内生性缺陷、制度安排不合理、信用环境不完善以及缺乏有效的失信惩罚机制，缺乏完善的风险预警体系和风险防范机制；罗剑锋等（2008）分析了农信社脆弱性的主要原因，认为产权制度改革不彻底、“外部人”干预和法人治理结构不完善是形成农信社脆弱性的主要原因，于淑波、王可（2013）同样基于经典内生理论对五大国有商业银行脆弱性进行了测度。徐劲（2013）坚持银行体系脆弱内生性观点，分析发现作为银行业务的重要分支的小企业金融的脆弱性较银行体系更甚，认为应该保持合理的小企业金融发展速度，加快实施内部评级法，丰富小企业金融服务内涵和建立逆周期计提拨备机制。总括而言，国内关于脆弱性的研究，主要集中于关于银行业脆弱性的成因、脆弱性的测度、对脆弱性成因的实证分析等方面。
二、关于金融脆弱性的测度
就目前而言，量化脆弱性最通用的方法是建立一套指标体系，通过对脆弱性状态关键影响因素的测量，合成一种指数来表达脆弱性。由于金融脆弱性主要根源于宏观经济动荡、宏观政策不一致和金融部门自身的弱点，目前在金融体系脆弱性测度的指标体系设计上，分别从微观审慎指标、宏观审慎指标入手，或者将两者结合起来综合考虑。1995年imF和世界银行（wBG）联合启动的“金融部门评估计划”（FSap），欧洲中央银行（eCB）成立专门小组都开展了对银行系统脆弱性量化分析的研究。全球在金融脆弱性评价体系的选择上并没有统一的方法。根据国际上相关的理论研究，将金融危机分为货币危机和银行业危机两个类别。在金融体系脆弱性度量的方法上，代表性的有横截面回归模型（StV模型）、概率单位模型（如Logit模型、probit模型）以及信号分析法（KLR模型）等。以上的学者使用的都是线性模型，随着计量技术的进步，很多非线性的模型被引入用来模拟金融风险。ashokKnagandamitmitra（2002）将网络神经模型和自然的网络模型结合起来模拟日常的外汇交易价格，以预测金融危机，结果显示该模型的预测结果远远好于一般的线性模型。manmohanS.Kumar，Umamoorthy，和w.R.m.perraudin（2007）在滞后的宏观经济金融数据基础上使用简单的Logit模型以发掘哪些新兴市场的危机是可以预测的。abdulabiad（2011）通过危机恢复中的数据来检验各种危机预测模型，并建立了准确度更高的基于区制转换模型的危机预测系统。
国内早期对银行脆弱性测度一般采取单一指标法，主要用不良贷款率来反映银行体系脆弱性的程度。由于单一指标的片面性的缺陷，更多学者开始转向从微观银行和宏观经济两个角度选取有代表性指标进行综合考虑，证据显示，在信息流动较困难的大多数发展中国家，同时使用多个指标来评估银行的脆弱性非常重要。伍志文（2002）运用probit模型和Logit模型，选取21个指标对银行体系脆弱性的成因进行了量化分析。刘卫江（2002）运用多元Logit回归方法分析了银行脆弱性的原因，认为1985～2000年16年间有6年中国银行业是不稳定的。张兵、方金兵、林元洁（2009）运用oLS、probit模型、Logit模型、tobit模型等4种方法、选用20个指标对江苏省农村金融体系的脆弱性进行了定量分析。张桂霞（2007）、万晓莉（2008）、陈华（2009）、陈守东和杨东亮（2010）分别建立数理模型对我国金融体系脆弱性进行了判断与测度。杜晓蓉（2010）以2005～2008年的数据为基础，利用probit模型对中国发生新金融危机的可能性进行模拟，认为m2增长率和房价上涨是导致中国可能发生新型金融危机的重要因素。戴钰（2010）利用多元Logit模型对我国1985～2007年间银行体系脆弱性进行了实证分析。朱敏（2011）采用因子分析法衡量了2000～2010年间中国金融体系脆弱性。康煜、凌铃、罗猛（2012）基于VaR模型对中国银行体系脆弱性进行了实证研究。何颖媛（2012，2013）构建了农村金融生态环境与新型农村金融机构脆弱性的关系模型，并在调查问卷基础上运用结构方程模型进行了实证检验。关于金融脆弱性测度的文献虽然在理论上有了突破性的进展，但实证研究偏重于层次分析法或因子分析法进行的静态分析，没有综合考虑金融系统的开放性、复杂性、非线性和动态性特征。因而现实中金融体系的某些脆弱特质似乎用上述理论无法完全有效阐释。
三、关于金融风险预警评价
在金融风险预警模型的方法研究中，比较著名的有KLR信号分析法模型、FR概率模型（probit/Logit模型）、横截面数据模型（StV模型）、马尔科夫区制转换模型（markovRegimeSwitchingmodel）、神经网络模型（Bp模型）。代表性人物有Kaminsky，Lizondo和Reinhart（1998，1999）建立的KLR模型，Frankel和Rose创立的FR模型，1996年Sachs，tornell和Velaseo（1996）创立的横截面回归模型，以及Hamilton（1989，1996）的马尔科夫区制转换模型（markovRegimeSwitchingmodel），nag和mitra（1999）在KLR信号分析法基础上针对不同的国家构建合适的Bp神经网络模型。
国内学者陈守东、杨莹和马辉（2006）从宏观经济、金融市场和泡沫风险三个角度选择了16个指标，运用因子分析法得到了反映宏观经济风险、金融市场风险和企业融资风险的三个公共因子，再通过Logit模型分别建立了宏观经济风险预警模型和金融市场风险预警模型。陈守东、马辉、穆春舟（2009）构建三区制一阶自回归的马尔科夫区制转换向量自回归模型，研究我国货币、银行和资产泡沫市场危机，研究证明该模型预警情况比较符合我国的实际。朱钧钧、谢识予等（2010）通过引入马尔可夫链蒙特卡罗估计法改进马尔科夫区制转化模型一般似然估计的缺陷，研究发现马尔科夫区制转移模型在预警东南亚金融危机的能力明显优于其他模型，而且时变mS-GaRCH模型能揭示关于汇率波动的更多特性。南旭光和孟卫东（2008）构建一个隐含层的Bp神经网络模型研究东南亚金融危机预警问题，研究得出该模型具有明显预测精确度，有助于提升预测金融危机发生的正确率。刘澄等（2009）把神经网络模型和t-S模糊推理模型结合成统一的系统构建自适应神经模糊推理模型进行股市指数变动预测研究，该模型克服了神经网络无法表达推理过程的缺点和模糊推理模型不具备自学习的能力，结果表明该模型能够可靠预测股市波动趋势，并能够对金融系统的因果特征用模糊规则明确表达。李梦雨（2012）运用K―均值聚类算法，借助Bp神经网络建立了我国金融系统风险的预警模型，并对我国2012年金融系统运行状况进行了预测。
尽管对金融风险预警进行量化的模型已经成为金融风险管理研究的热点问题，但从其有效性、可靠性以及在整个金融领域的应用程度来看，金融风险预警的量化模型还处于初级阶段。西方发达国家的金融风险管理模式可以为我们提供有益的借鉴，但是在中国，特别是中国农村金融由于其本身的特殊性，使其风险管理与控制模式、风险管理与监管机制的建设不可能完全照搬国外的经验。此外，国外关于金融风险和金融危机预警理论的研究，更多的考虑到货币与汇率因素，这就使得相关金融风险和金融危机预警模型、系统在应用于中国农村金融问题研究时存在较大的局限性。
主要参考文献：
[1]minsky，Hp.theFinancialFragilityHypothesis：CapitalistprocessandtheBehavioroftheeconomyinFinancialCrises[m].Cambridge：CambridgeUniversitypress，1982.
[2]Diamond，Douglasw.andphillipH.Dybvig.BankRuns，DepositinsuranceandLiquidity.politicaleconomy，1983.91.3.
[3]Josephe，Stiglitz.andrewweiss.theamericaneconomicReview，1981.71.3.
[4]allen.Gale.optimalBankingCrises[J].JournalofFinancial，1998.53.4.
[5]prasannaGai，andrewHaldane，Sujitplexityconcentrationandcontagion[J].Journalofmonetaryeconomics，2011.58.
[6]Garya，Dymski.whythesubprimecrisisisdifferent：aminskyianapproach.CambridgeJournalofeconomics，2010.34.
[7]arce，oscarmayordomoSergio，pea，Juanignacio.Credit-riskvaluationinthesovereignCDSandbondsmarkets：evidencefromtheeuroareacrisis.JournalofinternationalmoneyandFinance，2013.35.
小农经济的脆弱性篇5
关键词：旅游经济；脆弱性；产业联系；文化旅游产品；农旅融合
旅游经济在推动地区经济可持续发展中发挥着重要作用，在我国经济结构改革的大环境下，旅游经济的脆弱性凸显，成为影响地区经济的不稳定因素。因此，为了能够更好地推动旅游经济发展，需要正确认识到这种经济结构的脆弱性以及与产业之间的联系，最终寻找到一条科学的发展道路，这也是本文研究的主要目的。
1旅游经济脆弱性的特点分析
旅游经济的脆弱性能够反映出地区旅游经济的可持续发展能力，脆弱性越高，越不利于经济发展。我国具有丰富的旅游资源，但是旅游经济发展水平不理想，脆弱性较强。近些年在国家相关政策的影响下，旅游体系不断完善，但是在整个行业繁荣的背后，脆弱性问题并没有得到消除，从大的形势来看，脆弱性问题已经逐步得到解决，但是各地区旅游经济系统的脆弱性依然处于轻度、中度水平，尤其是西部地区的旅游经济脆弱性更加严重，制约了当地经济的进一步发展。从概念上来看，旅游经济脆弱性主要体现出三方面的含义，分别为：(1)旅游系统内部存在不稳定性。(2)旅游经济系统对外部的影响十分敏感。(3)在外部作用下，旅游经济系统容易遭受损失或者损害。因此根据上述三方面的含义，本文认为旅游经济的脆弱性在实际上是各种旅游指标综合性的一种表现，主要表现为应对性以及敏感性的两方面[1]。首先，敏感性是指旅游经济系统在内部改变、外部影响等因素的作用下所表现出来的抵抗能力，敏感性越弱，则证明旅游经济系统对于影响的抵抗能力越强，内部结构更加稳定。其次，应对性是指旅游经济在产生危机之后，恢复到稳定水平的能力，应对性越强，则证明旅游经济的自我适应能力越理想，脆弱性越低。
2旅游经济的脆弱性与产业的联系
2.1产业与旅游经济之间的关系
产业与旅游经济发展之间存在相关性，包括两个方面：(1)产业结构能够为旅游经济发展提供必要支持。地区的产业结构能够提供旅游经济发展的各种必要条件，包括充足的劳动力以及资本、完善的基础设施建设、旅游环境需要的土地以及良好的生态环境等。(2)产业的发展与旅游经济之间不可分割：第一，地区产业结构中的航空、宾馆等有70%的需求都是旅游业带动的；第二，饭店、汽车服务、游憩服务等有50%左右是旅游业带动的；第三，零售、广告等产业有10%左右依赖旅游业。
2.2旅游经济演进下的产业
集群的演进是旅游经济发展的重要组成部分，而在这个大背景下，产业在推动旅游经济演进中发挥着重要的作用。(1)旅游经济的发展并不是一蹴而就的，而是长时间相互作用的结果，在这个过程中，旅游企业之间的相互聚集、配合，最终迎合市场，并形成了初具规模的旅游产业结构，之后随着时间的推移，这种产业结构会更加完善，旅游经济与产业之间会出现自增强机制，促使产业在旅游经济模式下进一步转变，例如与旅游业配套的宾馆、饭店等产业占地方GDp的比重开始上升，产业集群效应开始出现。正如著名学者波特在《竞争论》中所强调的：在产业经济发展中，当企业的数量达到一定水平时，将会触发自我强化机制。从旅游经济角度来看，随着经济规模扩大以及产业聚集效应的影响，会使越来越多的企业家看到市场潜力，并开始出现更大的产业聚集情况。而这种情况也会引发一个问题，即基于旅游经济的产业结构畸形，大部分产业以旅游业为主，这种情况无疑会进一步加剧旅游经济的脆弱性。(2)从产业链的角度来看，随着不同行业旅游企业在市场内的聚集与竞争，各种以满足旅游者需求的旅游产业也逐渐趋于完善，这种情况将会进一步刺激市场规模的扩大与发展，并在市场拓展过程中带来新的需求，促使产业做横向的深化的分工，最终衍生出新的旅游产业。在上述产业发展过程不断深入的情况下，旅游核心企业数量达到一定规模，促使为旅游业提供各类生产服务的企业开始进入“集聚体”模式，并在纵向产业链结构上进行延伸，并且这个纵向延伸的过程也还会在政府政策的支持下实现新的汇聚。由此可见，在旅游经济的刺激下，产业链的发展速度较快，但是产业链对于风险的抵抗与识别能力不理想，产业发展依然以旅游经济为核心。
3实证分析
3.1案例描述
为了能够更好地评价旅游经济脆弱性问题，本文以某地区为研究对象，该地区在2012年以前，饱受经济脆弱性的影响，旅游产业与其他产业之间的关联不强，地区的经济可持续发展水平不高，因此为了能够改变该问题，当地政府部门推出了改善旅游环境、突出文旅旅游、积极开展“农旅融合”等政策。
3.2效果评价
期间为了对地区经济脆弱性问题有更好的描述，本文使用熵值法进行计算，作为一种客观赋权方法，熵值法能够为多准则评价提供可靠依据，按照各类指标的变异程度，根据信息熵来计算出指标权重情况。在数据处理过程中，熵值法所使用的各种原始数据均来源于客观环境，即根据地区旅游经济发展的实际信息来确定比重，所以能够有效避免因为主观性所造成的各类数据准确性问题。因此基于上文的相关思路，本文分别统计了实施措施前后的旅游经济数据问题，通过计算得出当地旅游经济脆弱性的时序变化情况，详细资料如图1所示。从图1所反馈的相关信息可以发现，当地在2011年-2019年的整体上呈现出一致性的特征，但数据变化趋势整体下降，相关敏感性从2011年的0.548下降至0.362，年平均下降速度保持在4.5%以上；而经济脆弱性则从0.518下降至0.328，年平均下降率大于等于5.5%。因此从这一组数据上可以发现，近些年该地区的经济脆弱性有明显下降，对于各类风险的抵抗能力有明显下降。根据相关数据可以发现，在2011年-2012年的时间中，脆弱性的整体变化不明显，从我国政策变化来看，关于产业结构的调整一直是政府部门关注的重点内容，而这种调整会进一步影响产业体系结构的完整性。同时从时间来看，2011年-2012年金融危机的影响尚未消除，影响经济增长，经济支撑能力被削弱，间接影响了居民对旅游的积极性，导致该地区所接收的游客数量大幅度减少，应对能力较低，脆弱性无显著变化。但是在2012年之后，随着当地相关产业融合政策的实施与推广，当地旅游经济迎来了新的发展机遇，尤其是国内旅游市场的激活，极大地增加了当地旅游产业收入，相关外部压力的敏感性下降，脆弱性也有显著改善。所以从该地区的实际情况来看，旅游经济系统在内外部因素的影响下出现波动，尤其是在外部冲击的情况下，应对性水平明显下降，再随着时间推移逐渐恢复，这一结果也侧面反映出该地区应对各种风险的能力存在滞后性问题，难以在第一时间消除不利因素的影响，对风险的抵抗依赖于政策的支持。但是从后期数据来看，该地区的应对性下降幅度明显缩小，则证明地区的旅游经济结构本身得到优化(其原因可能是产业结构调整取得成效)，而使得应对能力有进一步改善。因此根据案例地区的实践经验可以发现，旅游产业脆弱性与产业之间存在密不可分的联系，探索产业融合的新方法，对于改善旅游经济脆弱性具有重要意义。
4改善旅游经济脆弱性的政策建议分析
在改善旅游经济脆弱性过程中，需要结合地区旅游资源的实际情况进行调整，常见方法包括以下几点。(1)调整游客市场结构。调整游客市场结构是降低脆弱性的有效措施，若旅游经济过度依赖某一地区游客，则旅游经济系统更容易受到破坏。因此为了能够有效解决该问题，本文认为应该进一步扩大旅游地区的宣传，利用微信、微博、抖音等app为宣传平台，聘请具有一定流量的网络大V进行宣传，依靠大V的受众群体进一步提高旅游地的社会知名度，顺利在网上营造口碑，吸引其他地区游客。(2)深度整合旅游资源。旅游产品的吸引力是影响脆弱性的重要因素，为了能够有效解决该问题，则需要相关地区进一步整合地区内的相关旅游资源，在深度挖掘本地区旅游资源的基础上，通过设计旅游路线、创新旅游产品等方法，充分利用本地区的区位优势，强化对游客的吸引力。此外，案例地区的经验也证明，通过开发文化旅游产品，能够在现有旅游产业结构的基础上进一步延伸产业覆盖面，对于改善旅游经济脆弱性具有重要意义。同时，通过积极引导交通、公共设施等企业入驻，不仅能满足本地旅游产业的发展，而且还能够实现对产业结构的拓展与完善，强化旅游经济对各类风险的抵抗能力，有效减少脆弱性问题[2]。以广西为例，广西在旅游资源整合中已经基本构建了集医疗保健、休闲度假、文化旅游为一体的多样化旅游资源产品，在旅游资源整合过程中，广西还需要充分挖掘本地区的旅游资源，通过塑造旅游品牌的方法打造一条龙旅游产品模式，如巴马长寿养生旅游、中越边境线旅游、刘三姐民族风情旅游、桂林山水旅游等，将原本分散的旅游项目整合为一个整体，使游客能够充分体验广西的风土人情，提高对旅游的满意度。同时其他地区也应该充分结合本地区的旅游资源优势进行改进，并依托配套资源进一步完善产业发展模式[3]。例如案例地区在改善旅游经济脆弱性的过程中，将交通条件、公共设施条件、生态条件作为重要标准，优化产业融合发展路径，有效地改善了地区旅游经济脆弱性问题[4]。(3)强化旅游业与其他产业之间的关联度。强化旅游与产业关联度对于改善旅游经济脆弱性具有重要意义，从现有经济学角度来看，在旅游与其他产业结合过程中应该把握六大要素(食、住、行、游、购、娱)相互联系、相互渗透而形成的融合。旅游产业结构优化不仅指旅游产业六要素各自的优化发展，更主要的是这六大要素之间的重组融合。例如可考虑将文化产业、房地产产业、农业等融入到旅游产业中，打造新的产业形态。正如案例企业的经验，在产业关联度调整中将农业经济、旅游经济结合在一起，构建“农旅融合”模式，得到了广大游客的认可，旅游经济结构升级效果良好[5]。因此，在强化旅游与其他行业的关联时，要求相关地区能够充分认识到本地区现有的地域特色，并由此开发出一系列的旅游与其他产业之间的联动机制。以临海市为例，临海市具有丰富的休闲旅游资源，所以在产业结构整合过程中，当地确定了“旅游产业＋体育产业”协同发展的模式，积极开展苍山全国自行车爬坡赛等体育赛事，此类活动吸引了全国各地广大自行车爱好者前来，不仅带动了当地旅游业的发展，也创造了不菲的体育产业GDp，值得其他地区借鉴学习。
小农经济的脆弱性篇6
生态脆弱区也称生态交错带(ecotone)，生态学上将其定义为从一种生态景观向另一种生态景观过渡的界面区域，是两种不同类型生态系统交界过渡地带。在生态系统中，处于两种或两种以上的物质体系、能量体系、结构体系、功能体系之间所形成的“界面”，以及围绕该界面向外延伸的“过渡带”的空间域，即称为生态环境脆弱带［5］。生态脆弱区生态系统具有抗干扰能力弱、恢复能力差、时空波动性强、边缘效应显著等特点，易发生森林向草原、荒漠草原、荒漠的逆向演替［6］。国外对脆弱生态环境的研究开展较早，1905年生态学即引入生态交错带这一概念［7］。从1980年开始，国外学者开始关注生态交错带理论、脆弱生态环境的概念、生态脆弱环境分区制图的研究［8－9］。进入21世纪，基于全球气候变化的背景，研究气候变化对脆弱生态环境的影响，主要开展生态环境及人类社会经济活动变化等方面的工作，发现气候变化对生态脆弱区的降雨、植被、水土流失、冻土解冻等有着重要的影响［9－11］。随着“3S”技术的发展和完善，各国学者纷纷借用“3S”手段研究生态环境的脆弱性，并建立全球陆地观测系统进行生态脆弱区水分、土壤、植被、动物的监测。我国对生态脆弱区的研究起步较晚，1989年申元村等［12］对生态脆弱性的概念做出了界定。1989年，牛文元［5］首先运用生态数学语言在国内开展了生态脆弱带空间表达的类型判定;朱震达［13］于1991年划分了我国脆弱区的类型、分区，并研究了我国脆弱环境的影响因子;赵跃龙等［14］、蔡运龙［15］、傅伯杰等［16］分别对全国生态环境脆弱度、全球气候变化下中国森林的脆弱性、中国农业及工业的脆弱性、陕甘宁老区生态环境的脆弱性进行了定量评价。
生态脆弱区的主要环境问题
沙漠化蔓延沙漠化指由植物覆盖的土地变成不毛之地的自然灾害現象。简单地说，土地沙漠化就是指土地退化，也叫“沙漠化”。我国是世界上受沙漠化危害最严重的国家之一，每年因沙漠化造成的直接经济损失超过540亿元，因此应尽快采取有效措施遏制土地沙漠化势头。据专家分析，我国土地沙化的成因主要是干旱、少雨、大风等自然因素，但人类不合理的开发建设活动是导致沙化不断扩大的主要原因。2005年我国风蚀沙漠化面积174．3万km2，占国土面积的18．2%，且多年有约3436km2的土地继续变成荒沙，分布于30个省(市区)，841个县(市镇)。沙漠、四大沙地是我国主要沙源地，全国沙化面积相当于10个广东省的面积［17－18］，其中生态环境极度脆弱的西部风蚀沙漠化面积占96．3%。水土流失严重水土流失是指地球上人类赖以生存土壤和水分在山区、丘陵区和风沙区，由于不利的自然因素和人类不合理的经济活动，造成地面的水和土离开原来的位置，流失到较低的地方，再经过坡面、沟壑，汇集到江河河道内去的现象。中国水土流失正呈现出以下3大特点:①流失面积大，分布范围广;②流失强度大，侵蚀严重区比例高;③流失成因复杂，区域差异明显。
水土流失给我国带来了严重的经济损失，给国家带来的经济损失至少在2000亿元以上，相当于当年全国GDp的2．24%。西部12省(区、市)是我国生态脆弱区的集中分布区。其中西南地区一些地方因严重水土流失，现已形成“石化”面积5．94万km2，潜在“石化”面积1．43万km2［17，19］。黄土高原每年输入黄河的泥沙16亿t，其中4亿t淤积在河床，导致下游河床平均每年抬高10cm，使黄河成为有名的“地上悬河”。黄土高原水土流失造成千沟万壑，土地支离破碎，吞噬农田，降低土壤肥力。自然灾害频发自然灾害是指由于自然异常变化造成的人员伤亡、财产损失、社会失稳、资源破坏等现象或一系列事件。中国是自然灾害频次较多的国家之一，生态脆弱区每年因沙尘暴、泥石流、山体滑坡、洪涝灾害等各种自然灾害所造成的经济损失约有3000多亿元人民币，自然灾害损失率年均递增9%，普遍高于生态脆弱区GDp增长率。在各类灾害中，发生频率、覆盖面最大的就是干旱，干旱在我国一年四季都会发生，且持续时间长、涉及范围广、潜在危害大［20］。西部地区由于降水不均，同时干旱频发，又因自然因素的影响，致使该区蒸发量大于降雨量，这在陕北地区表现的特别明显。该区现有的灌溉方式主要是自流漫灌，渠系渗漏、蒸发严重，造成水资源浪费。
吴起县生态经济发展分析
区域概况吴起县位于陕西省延安市的西北部，处于黄河中游、无定河和北洛河上游，是毛乌素沙漠向黄土高原梁峁沟壑区的过渡地带，地形主体结构可概括为“八川二涧两大山区”。该县地跨东经107°38'57″～108°32'49″，北纬36°33'33″～37°24'27″，总面积3791．5km2;具有明显的温带大陆性季风气候特征，冬季寒冷干燥，春季干旱多风，夏季旱涝相间，秋季温凉湿润，全县多年平均气温7．8℃，年平均降雨量478．3mm［21］，而7～9月份的降雨量占年降雨量的62．4%，且多为大雨或暴雨，≥10℃积温2883℃;处于森林草原向典型草原过渡地带，由于采樵、砍伐及放牧过渡等人类活动影响，使自然植被遭到破坏。近些年经退耕还林政策的实施，境内的林草覆盖率达65%，形成以落叶阔叶及灌木草丛为主的次生植被类型。土壤侵蚀主要有水力侵蚀和风力侵蚀2种，水力侵蚀区主要发生在南部各乡镇，风力侵蚀区主要发生在北部的长城、周湾2乡镇。周湾镇位于毛乌素沙地南缘典型的农牧交错过渡地带，退耕还林(草)前农田、低矮山丘、草地的表土质地松散，覆沙厚度多达十几厘米，受沙化危害比较严重［22－23］。
(1)长期以来，吴起县耕地资源数量少且质量较差，土地生产率低;降水少且变率大，水资源严重不足。祖祖辈辈的吴起人沿袭着“倒山种地，广种薄收”的老习惯，“春种一面坡，秋收一瓢粮”是旧时农业生产的真实写照。“越垦越穷，越穷越垦”，每逢冬春季节，西北风一起，风沙弥漫;而夏秋季节，“下一场大雨退一层皮，发一回山水满沟泥”。这使吴起生态付出了惨重代价，除了“灶口”和“人口”(过度的樵采和开垦)，还有“牲口”(过度的放牧)。杂沓的羊蹄过去之后，梁峁上留下的是蜘蛛网般的羊道［4］。旱灾等自然灾害频繁，严重危害着该县农业经济的发展。1987年发生大旱，年降雨量176．1mm，最大的次降雨量仅14．9mm。由于长时间大面积干旱，加上干热风影响，土壤水份大量蒸发，35cm的深土层含水量仅5．8%。川台地2～3尺不见湿土，大部分沟溪干涸断流。全县夏田减产80．8%，秋田缺苗，死苗严重，减产92．19%。(2)经济发展严重落后，产业结构层次低。在经济发展上，县域经济总量偏小，产业结构矛盾突出，石油工业一枝独秀，经济增长方式单一，非公有制经济发展慢，比重小;以粮食种植为主的单一、粗放的农业结构明显，市场化程度低，抗御自然灾害能力差;工业化滞后，难以发挥带动区域经济发展的主导作用，在发展环境上，支持创业、开放的政策机制不够健全完善，全民创业意识差，勤劳持家、科技致富能力不强;农民教育滞后，干扰阻挠、无理索赔问题突出，影响全县建设发展和对外形象。(3)人口压力大，农村人口高度集中。据国际经验，干旱地区每1km2只能养活7人，半干旱地区每1km2可养活20人。2011年，吴起县常住人口总数为145061人，人口密度达38人/km2，人口压力远远超过了生态环境承载力。吴起县生态经济系统恶性循环是自然与人文要素共同作用的结果。该县所处的生态经济系统是“脆弱－贫困”恶性循环，其根源在于生态经济失调，导致生态经济系统总体结构不合理，生态经济平衡被破坏。#p#分页标题#e#
吴起县生态经济发展的实践吴起县以水土资源保持和生态环境资源高效合理利用为前提，以摆脱“脆弱－贫困”恶性循环、改善生态环境－可持续发展为目标，以政府激励与约束机制的制度条件为先导，走超常规的生态经济发展之路，追求生态经济良性循环，取得经济与环境的双赢。按照“大定位明确发展方向、大载体推动跨越发展、大创业实现安居乐业、大和谐促进平安稳定”的要求，把一产作为基础温饱产业、二产作为强县富民产业、三产作为幸福和谐产业，大力发展以种植业、养殖业、棚栽业和林果业为主的农村经济，不断壮大以石油、天然气和再生能源为主的工业经济(实行“两轮驱动”，在加快石油、天然气等不可再生能源开发利用的同时，将风能、太阳能、生物质能源作为后续能源和替代产业大力开发，实现可持续发展)，精心打造以红色游、生态游、民俗游为主的旅游经济，全力推进工业化、城镇化和农业产业化进程，以城镇化带动农村，以产业化提升农业，以工业化富裕农民，形成城乡大交通、大信息、大教育、大文化、大医疗、大社保、大产业新格局，努力缩小城乡人民群众之间的空间差、收入差、待遇差和观念差，使城镇化率达到70%以上，全县人口从事农业生产、石油生产、社会管理服务、三产经营的比例达到1∶1∶1∶7，努力建设生态文明、富裕和谐、宜居宜业的新吴起。依据生态经济系统“结构－功能－效益”原理，优化系统结构，大力推进农业产业化，积极发展多元化超常规的生态工业化;发展生态型第三产业，如生态旅游、红色旅游等，培育生态经济体系，打破“脆弱－贫困－脆弱”恶性循环，达到生态环境与经济发展的双赢;促使经济再生产、人口再生产和生态环境再生产相互促进、协同进化;实现经济、社会和生态相统一的综合效益，使生态经济系统功能最大化。
以小流域为单元，实施退耕还林进行生态环境治理与开发。小流域综合治理是指以小流域为单元，对该流域的山水田林路草全面规划，实行工程措施、林草措施和农业技术措施优化配置，以及山坡沟滩综合治理，形成多层次的水土流失综合防治体系和种养加结合的立体开发体系，以便充分发挥水土资源的生态效益、经济效益和社会效益［24］。吴起县采取小流域综合治理，实施退耕还林还草政策，合理安排农、林、牧、副各业用地，按照“山顶草灌防护林，山腰坡地经济林，山底沟洼丰产林，荒山荒地防护林，道路村庄美化林，沟坟锁边灌木林”的治理思路，建立较为完善的径流调控体系，使水土流失得到有效治理。采用立体开发型方式，在治理的基础上，针对不同部位土地实行立体开发，按照立地条件合理安排各种作物的时空分布结构，最大限度地利用土、水、光、热资源，从而提高经济效益。以基本农田为主体，生物措施为核心，工程措施为保障，实施全方位立体开发，塬面布设条田、道路、林网;坡面布设梯田、果园、防护林带;沟坡建设用材林;沟底建设谷坊群。吴起退耕还林工程产生了较明显的水土保持效益，平均减水效益为32%，减沙效益为53．6%，实现了“泥不下山，水不出沟”。吴起抓住国家实施西部大开发的有利契机，大兴草木。
积极开展草原围栏、补播、飞播、人工种草等草原建设项目;切实抓好天然林保护工程，“三北”四期防护林工程，退耕还林(草)工程，野生动植物保护及自然保护区建设工程等全国重点林业建设工程项目;加速农田林网、绿色通道工程建设;实行草、灌、乔相结合，生态、经济、社会效益并重，大面积综合治理。经过长期的探索实践，西部科技人员对沙漠化地区的自然、经济及沙漠化发展趋势、防治利用技术进行了综合、系统、全面的研究，并将科技成果应用到沙漠化防治的实践中，总结出了不同沙漠化类型、程度、区域、立地条件下配套的综合防治技术和方法。随着退耕还林(草)等工程的开展，吴起县的坡耕地面积大幅减少，植被覆盖率显著提高，土壤侵蚀强度逐步下降。1999年，吴起县全面组织实施以“退耕还林(草)、天然林保护、经济林果、舍饲养畜、农田水利、移民搬迁”六大工程为主体内容的山川秀美工程建设，生态环境建设步伐加快，效果显著。2000～2009年，植被覆盖度大幅提高(图3)。林地面积占全县植被总面积的比例从6．17%上升至35．19%。森林植被的增加，促进了野生动物的繁衍生息，草地面积占土地面积达51．61%，全县的生态逐步恢复，环境明显改善，人居环境全面优化。经过10多年的努力，累计完成退耕还林造林面积16．21万hm2，近年又实施了百平方公里森林公园十里绿色长廊、森林公园会展中心和“一阁七亭”等建设，全县林草覆盖率、县域森林覆盖率、城镇绿化覆盖率分别达65%、38．7%和42．5%，在最新的eoS卫星遥感图片上，能清楚地看到绿色的吴起行政区域轮廓。土壤侵蚀模数由退耕前1997年的1．53万t/(km2•a)下降到2009年的0．5万t/(km2•a)，减少了1．03万t/(km2•a)。据气象资料，2001～2003年吴起县温度逐渐升高，尤其是1～3月升温较明显，平均升温0．59℃，下半年温度逐渐降低，其中7～9月降温较明显，平均降温0．57℃;空气相对湿度逐渐升高，特别是7～9月，盛夏林草生长旺季，增加较为明显，平均提高4．1%。1998～2003年，吴起县退耕后降水量增加，霜冻、大风、沙尘暴等灾害性天气减少。6年退耕还林(草)改善小气候总价值为3532．2万元［25］。
吴起县在实施退耕后，及时调整种植业比例，大力发展以马铃薯、玉米、名优杂豆为主的高效农业和以棚栽为主的设施农业，稳定了经济，再加上退耕后多项措施的实施，提高了单位面积粮食产量。通过退耕还林(草)工程的实施，促使全县人民对生态建设和环境保护的认识相应提高。目前该县已有90%以上的农民支持退耕还林(草)工程［26］。“三分造，七分管”，后期管理直接关系到退耕还林的成败，关系到退耕还林还草工程能否全面实施。基于管护的异常重要性，随着吴起县退耕规模的扩大，相应增加了森林管理资金的投入，扩大基层林业机构的规模和数量，建立了一个以法律保护为基础，物质利益驱动为动力，有林业行政管理部门、乡镇政府、村民委员会以及林农个人参与的森林管护网络。把“三禁三防”(禁牧、禁伐、禁复垦，防火、防兔、防病虫)作为管护的主要内容，夯实了各级的管护责任，封禁成果得到进一步巩固。同时稳定了专职护林队伍，充实兼职人员。1998年以来，先后被国家林业局、水利部、财政部等部委确定为“全国退耕还林试点示范县”、“全国造林先进县”、“全国十百千水保生态环境建设先进县”、“全国林业建设标准化示范县”、“全国水土保持先进集体”和“全国退耕还林与扶贫开发工作结合试点县”。#p#分页标题#e#
优先发展教育，依靠科学技术，实施生态农林牧产业化战略。吴起县自从免费教育这一工程实施以来，教育产业和人民的综合素质都得到了很大的提升。2007～2010年，吴起县高考本科上线率呈逐年上升趋势，分别为3．5%、17．6%、49．7%和84．4%;同时，学前幼儿入学率也从2006年的68．5%上升到了2009年的98．16%。城乡教育水平和教育质量得到了均衡发展。据统计，吴起县农民人均纯收入2009年为7567元，较2006年的2298元净增5269元，增长2．29倍，其中工资性收入占34．1%，经营性收入占33．0%，财产性收入占3．3%，转移性收入占29．6%。此外，在实行免费教育后，由于学校布局的调整，农村学生主要集中到乡镇小学或县城学校就读，大量学生和家长流入城镇，使吴起县的城镇人口由2005年的3万人增加到目前的6．9万人，城镇化率由2005年的23．6%提高到2010年的51．4%。抓教育是提高人口素质、提高劳动生产率、促进经济社会全面协调可持续发展的治本之策。优先发展教育，是把现在的石油资源转移到今后的人力资源上。届时，接受过良好教育的人才将是吴起最大的资本。在生态建设和产业开发中，吴起始终把退耕还林与农田水利基本建设和沼气能源合理利用等有机结合起来。改善农业基本条件，进行农村基础设施建设，采用适水种植、集雨节灌的模式，推广地膜粮食种植等旱作农业适用技术，建立高产、高效、优质农业。在节水灌溉的同时，结合施肥施药，实现水肥一体化，实行集约经营，提高单产水平，将过去的广种薄收变为少种高产多收。粮食作物产量从1998年的1870kg/hm2提高到目前的3700kg/hm2。
建设薪炭林，发展农村沼气，推广节柴炉灶，全县已经建成沼气池1．3万口，涵盖了54%的农户。解决了农户燃料问题，实现清洁能源推广利用。吴起县按照“生态建设产业化，产业建设生态化”的发展思路，确立了以羊为主的草畜业和以杏为主的林果业产业开发战略，大力发展农畜牧业。该县改变千百年来承袭不变的放牧为舍饲产业，淘汰经济效益较差的山羊，选用优良品种，培育龙头企业，建立健全了舍饲养畜技术服务体系和生产管理机制［27］，面向市场将畜牧产业做大做强，实现经济与生态双赢。把养殖和草业结合起来，实行草畜配套联动机制，通过立草为业支持养殖业的发展，同时通过养殖业带动草业种植的规模化循环经营方式，在发展经济的同时注重生态建设，在生态建设的同时发展经济。按照草畜配套的原则，大力发展紫花苜蓿、沙打旺等优质牧草和柠条等优良饲用灌木，加快荒山、荒坡、草灌的改良步伐，积极建立优质牧草、草种和草产品加工基地，带动草业的商品化发展。在畜牧业快速健康发展过程中，加快经济林果业的发展有利于改善生态环境，增加农民收入。吴起县加快以杏产业为重点的生态经济林建设，在荒地和陡坡地上大面积营造沙棘、山杏混交林、实现生态、经济效益的有机统一。做到“粮下川、林上山、羊进圈、人转业”，农民经济得到了显著提高，吴起县2000～2009年农民人均纯收入稳步增长(表4)，其中2009年农民人均纯收入达4415元，是1999年的3．16倍，年均增长率达12．05%。
调整经济结构，促进生态工业化，发展生态型第三产业。随着退耕还林的实施，全县80%的农民从过去广种薄收的传统生产方式中解放出来，脱离农业，走出农村，走向城镇和二、三产业。调整经济结构，充分利用人力资源，结合吴起自然资源，依托科学技术，促进工业、第三产业发展。建立多元化超常规的生态工业化战略。注重油气等优势资源开发过程中资源有效利用和生态保护。发展高水准的石化，为吴起石油工业乃至全市全省经济可持续发展奠定坚实的基础，使吴起成为一个集石油勘探开发、集输净化、储存销售为一体的石油生产基地。2009年，吴起采油厂生产原油195万t，实现销售收入42亿元、税金5．4亿元、规费10．5亿元。2011年，全县财政总收入完成36．45亿元，地方财政收入达20．74亿元。在加快石油、天然气等不可再生能源开发利用的同时，将风能、太阳能、生物质能源作为后续能源和替代产业大力开发，实现多元化超常规的生态工业化。生态工业化主要包括企业和工业园区2个层次。生态企业通过内部建立循环系统，实施清洁生态和环境管理，形成无废、少废的工艺，使上游产品产生的废物成为下游产品的原料，形成工业生态经济有机体，在吴起县建立高效的化工集团公司。
生态工业园区具有改善和保护环境质量及明显集约利用资源和能源的特征。在吴起县建立以电厂、炼油厂、石膏厂和制药厂为核心，通过贸易方式把生产过程中产生的副产品和废弃物卖给对方作为需求原料，形成循环的生态工业园区。积极发展以生态旅游为主导的第三产业，提高生态系统服务价值。形成以生态旅游业为主导，包括商贸业、生态型服务业、绿色消费业等生态型第三产业体系。按照“基础先行、景点打造、文化提升、市场运作”的发展思路和“游旧址、瞻伟人、观古迹、赏生态、体民俗”的功能要求，建设形成以中央红军长征胜利纪念园为主的红色游、以退耕还林为主题的森林公园为主的生态游和以古城堡遗址为主的民俗游旅游线路和景区布局，辐射带动交通、餐饮、商贸、服务等其他三产快速发展。只有经济发展了，人民富裕了，才会有精力注意生态环境的保护。加强生态旅游产品和生态人文融合，增强生态旅游的文化魅力，促进生态旅游产业的发展，将旅游开发与生态保护有机结合起来，有利于生态经济与旅游业的可持续发展。
小农经济的脆弱性篇7
关键词:农村地区;贫困;生态脆弱
改革开放以来，我国农村绝对贫困的发生率和贫困规模呈逐年下降趋势，但是2004年绝对贫困人口仍有2610万｡这些贫困人口所处的生态区位大多为脆弱带:60多个部级贫困县处于草原退化和土地沙化区;40多个部级贫困县处于水源严重短缺的干旱缺水区;130多个部级贫困县地处黄土高原水土流失严重区;40多个部级贫困县是石灰岩分布区;50多个部级贫困县处于秦巴山区;40多个县分布于横断山脉高山峡谷封闭区;其余的部级贫困县多分布于东部自然灾害多发区｡
由于我国农村贫困县大都在丘陵､山区，这里高差大､坡度陡､土层薄､土质差，贫困深度与海拔高度成正比，平原地区的贫困户的收入好于丘陵贫困户，更好于山区贫困户｡另外，少数民族聚居村的贫困户的收入水平较陆地边境县和革命老区县的贫困户差｡这些贫困户得到的外界援助不足以改变贫困的厄运｡2003年，国家扶贫开发工作重点县当年遭遇严重自然灾害的村的比重占56.3%，平均每个村当年收到救济､救灾款的比重为9.6%，当年收到过救济救灾款物的农户比例为7.3%｡由于入不敷出，农村生态脆弱地区脱贫艰难､生态可以恢复原状的机会小｡此类地区生态退化与经济落后互为因果，其贫困多为生态型贫困｡生态贫困地区自然生态环境和生产条件差，灾害发生率高，因此脱贫之后又很容易返贫｡
有鉴于此，农村地区应改变等､靠､要的思路来解决自身困难｡对农村生态脆弱地区来说，消除贫困和保护生态是一个统一的整体｡“解决经济贫困问题，也就是解决了生态保护问题，也就是解决了贫困—人口增长—生态环境破坏—加剧贫困的恶性循环问题｡反贫困不仅仅是单纯的经济增长，而应该是经济､社会､生态环境的协调发展”[1]｡破解这种空间､生态､贫困合为一体的布局，需要从以下几个方面着手:
1.提升教育与科技水平
农村贫困地区经济发展落后是以教育滞后和科技不发达为背景的｡人口素质不高是产生贫困的主要原因，也是农村贫困地区生态建设和经济发展的主要障碍｡农村生态脆弱地区贫困问题的解决，不仅需要形成经济发展､社会进步的客观环境，而且更要通过开发人力资源，提高贫困者的素质，尽快增强贫困者的自我生存､自我发展能力，从内部打破生态贫困的恶性循环｡
新增长理论的代表人物卢卡斯认为，对人力资源投资不仅能使自身的收益提高，而且还可以使其他投入要素的收益递增，从而使经济增长得到强化｡国家扶贫开发工作重点县的实际也表明，文化程度的高低决定家庭收入的多寡，导致收入差距的最持久源泉是人力资本的差异｡可见，农村地区摆脱生态贫困的途径主要靠人力资源优势的提升｡
农村贫困地区的资源必须转换成产品才有效益，农村转变落后面貌最终落实到以人才为载体的创新能力｡农村贫困地区开发应当放弃用生态资源换取财富的路线，而应以人力资源开发作为改变贫穷面貌的途径;打破经济技术梯度推移理论的束缚，通过注入或激发科技要素，以科技增量盘活农村地区已有的物质或资本存量，实现社会生产力的跨越式发展｡农村贫困地区现有生态格局能否保持稳定的关键因素是科技进步，即技术进步使耕地和资源提高利用率，抵消人口增长对生态资源利用产生的巨大压力｡
农村的社会事业发展问题，其中最突出的是教育和卫生问题｡这两个问题之所以重要，是因为它们影响到农民的素质提高，也影响到这代农民贫困，下一代农民能不能摆脱贫困的问题｡授人以鱼莫若授人以渔，为使农村贫困地区拥有自身发展的源动力，农村学校､医疗基础设施等硬件的改善，要与提高人口素质及降低常见病发病率､提高生活质量等软环境建设的目标相统一;发展基础教育与提升科学教育水平工作相统一;开展职业技术教育与普及推广农村实用技术活动､提高就业率相统一｡由于一些农牧民知识水平较低，接受能力较差，在向他们传授知识时，最好通过示范､授课和田间培训形式｡对少数民族群众进行培训，培训材料最好采用文盲半文盲的贫困农户也能看懂的图表，对于不会讲汉语的少数民族群众，培训材料应当使用他们的当地语言｡培训内容不仅限于农业技术，还应包括改变农村人口“穿在银上，用在鬼上”的落后观念，教会他们财务管理､职业和生活技能等方面的内容，特别是教会他们商品经济意识和发展非农产业的知识｡
2.实施生态移民工程
生态移民是指为了保护生态环境，将生态脆弱区的生态超载人口迁到生态人口承载能力高的农业区或城镇郊区，从事农､牧业和农畜产品加工业，且应不以破坏迁入地的生态环境为原则｡农村贫困地区生态环境十分脆弱，并呈现生态结构趋于单一､区域性破坏､结构性解体和功能性紊乱的发展态势，生态建设效果的可持续性较差，生态移民工程是改变这种状况的可行办法｡通过生态移民可以减少农村生态脆弱区的人畜承载量，有效地减轻人畜活动造成的水土流失，巩固小流域治理成果，提高小流域治理效益，消除生态贫困｡国际上把生态移民作为解决农村地区人口负荷过大､改变当地生态赤字状况､缓解农村地区生态退化的一项重要措施｡美国西部荒漠化问题也很严重，美国政府采取了疏解人口和进行产业结构调整，利用天然降水建设国家公园､荒漠保护区和荒漠旅游区，使生态环境得到自然恢复｡进行生态移民，减少生态退化地区的人口压力在中外生态贫困治理中概莫能外｡
由于农村地区生产要素的严重短缺和移民文化素质较低，目前的生态移民仍然以从事第一产业为主，对自然资源和自然环境索取仍然很大，移民收入也非常有限，很难走出“贫困—生态恶化—发展缓慢”的怪圈｡针对以上情况，农村地区在进行生态移民前，要对生态移民地区的人口生态承载力进行研究，在此基础上确定所需移民的规模，同时严格测算当地省区绿洲､城镇可容纳的移民数量，据此设立当地的移民基地｡另外，生态移民工程应该打破行政界限，在全国的地域范围内进行规划;对于从农村地区生态保护和建设中受益的河流下游和东部地区，有义务设立移民接受基地，承担移民的就业､产业转型和教育义务｡在进行生态移民后，农村地区要痛定思痛，牢记人口增长过快，人口､资源､生态失调的恶果，采取一系列措施维持本地区的生态平衡｡首先，严格控制人口数量，对实施计划生育的农村进行鼓励，把人口自然增长率真正降下来｡其次，大力发展各类教育，提高人口素质，提高农民的文化知识和信息吸收能力，发现和培养当地的企业家和各类人才｡最后，加快小城镇建设，促进农村人口向城镇转移，缓解人口对水土资源的压力，避免再出现新的“生态难民”｡
3.加大转移支付力度
生态环境是不存在国界边疆的，农村地区生态退化都有可能影响到周边生态系统，如果放任这种破坏，必将影响到整个经济社会的发展｡加大农村地区的投资力度，对农村地区因生态建设而造成的财政减收，应作为计算财政转移支付资金分配的一个重要因素｡另外，农村地区财政缺口较大，没有能力支付长期生态建设的资金能力｡对于整个国家来说，资金的流动成本远低于人口迁移的成本，生态移民只能是解决生态环境极端脆弱､缺乏生存条件的地区，转移支付可以在一定程度上有效遏制区域发展不平衡的趋势｡但目前“转移支付没有起到明显缩小地区差距的作用，其原因除了资金的使用效率较低外，可能在于转移支付的资金分配不科学和不公平”[2]｡
从2004年全国各地区农村居民获得的转移性收入看，越是发达的地区得到的越多，作为贫穷落后的农村地区得到却越少｡上海､北京､福建和浙江这些发达地区的农村居民获得的转移收入位居全国前四名，所获转移性收入为全国平均水平的2~4倍，而农村贫困县较多的不发达省区得到的却很少｡以西部地区为例，在西部地区中农村居民获得转移性收入最多的是宁夏，仅为上海的1/3;农村居民获得转移性收入最少的是新疆，不到全国平均水平的1/2，为上海的1/8｡这种嫌贫爱富的转移性支付，更加剧了贫富分化的“马太效应”｡
目前，我国财政收入很少由富裕省区转移到贫困省区｡每一个地区都或多或少在财政上独立，公益开支取决于该地区所能征集的税收｡在现有体制下，农村地区与发达地区差距扩大，为农村地区社会的不稳定埋下隐患｡对此，国家应采取适当税制改革措施增加中央政府财政收入，以转移支付的形式扶植推动落后的农村贫困地区的生态建设和经济发展，缩小农村地区与发达地区的距离，而不是像现在这样促成贫富的两极分化｡
4.生态富民建设
“生态家园富民工程是以可再生能源建设为切入点，以改变农户传统的生产和生活方式为目标，以农户为单位的各项技术和工程措施的配套组合”[3]，成为生态建设与经济协调发展的重要举措｡生态富民工程是以建设农村户用沼气为纽带的各类能源生态模式工程，同时根据实际需要，配套建设太阳能利用工程､省柴节煤灶和小电源工程，使土地､太阳能和生物能资源得到更有效的利用，形成农民家庭基本蔬菜生活单元内部的能流和物流的良性循环，达到家庭温暖清洁化､庭院(园)经济高效化和农业蔬菜无害化｡通过生态家园富民工程，可以发挥不同类型生态环境的多种价值，并与社会经济发展更加紧密地结合起来，可以把有限的财力集中于农村贫困地区的生态保护与经济发展的大业上来｡
在实施生态富民家园工程过程中，国家必须拿出促进民族地区发展的诚意和行动，由政府牵头协调各部门共同帮助贫困人口建设生态富民工程｡比如，林业部门帮助建沼气池，水利部门帮助建水池，农业部门帮助建大棚和改造畜禽圈舍｡政府还须提供适当贷款和资金投入减轻农民投资负担，提供技术和信息服务，促进农民掌握更多的知识，实现更多的经济效益｡农牧民是生态环境的建设者，又是生态环境的破坏者｡只有通过农村贫困地区当地居民合理､适度地进行经济开发和科学的生态建设，来减小生态环境的脆弱性，才能实行在建设生态环境的前提下实现社会经济可持续发展的双赢｡
5.发展劳务经济
农村贫困地区“谷贱伤农”屡见不鲜的原因是，由于农产品的价格和收入都具有缺乏弹性的特征，没有其他技能或者不愿意离开土地的农民会尽量增加产量以便在不利的市场竞争面前能有一个好收成｡但是，如果单纯增加农产品产量是达不到增加农民收入的目的，因为农业基础设施的改善，科技水平的提高，农业产业化水平的提高，对先入者可以起到增加收入的好处，但是，当这种具有正外部性的条件使整个农村得到改善时，对于广大农民来说经常出现增产不增收｡
所以，摆脱贫困更多地要依靠农牧业以外就业空间的拓展和农牧业后续效益的增加，发展劳务经济是增加农牧民收入的重要内容和有效途径｡劳务经济是指大量的农民离开乡土，向用工单位提供劳动服务获取工资性收入的一种经济现象｡农村贫困地区可以选择农业带动型､非农业拉动型和异地扩张型劳务经济模式｡通过发展劳务经济，农村劳动力的身份就从农产品的供给者变成农产品的需求者，就会出现农产品供给曲线向左移动;农产品的需求曲线向右移动｡供给曲线与需求曲线形成新的均衡点，农产品的价格能够不断随着农村劳动力的外移而提高，既解决了农村富余劳动力问题，又提高了当地农产品价格，还可以减轻农村贫困地区的生态压力｡某种程度上说，农村贫困地区发展劳务经济能起到一箭双雕的作用｡
总之，农村贫困地区环境友好型社会建设并不是一个简单的社会学问题，而是涉及到政治､经济､文化等诸多领域的综合性问题｡由于生态环境具有外部性的特点，当环境污染问题出现后，其危害也不仅仅指向当地，而是危及整个自然､社会和谐运行的机制与可持续发展的实现｡农村地区地域辽阔，生态环境复杂多样，生态建设和经济发展无法按照固定模式进行刻画，必须根据各地实际情况，更多地重视脱贫致富，尽快在开发中解决温饱问题｡既不能以牺牲生态环境为代价换取社会经济短暂快速发展，也不能以社会经济停滞不前为代价求得生态环境的恢复与重建;既不能无限制地改造生态环境和掠夺自然资源，也不能完全否定人类消费自然资源和改造生态环境的必要性｡
参考文献
[1]汪中华.中国少数民族地区生态建设与经济发展的耦合研究[m].哈尔滨:黑龙江人民出版社，2006.
小农经济的脆弱性篇8
[基金项目]2014年教育部人文社会科学青年基金“农业旱灾脆弱性测度及旱灾风险管理机制设计”（14YJC630021）和国家自然科学基金（71473072）。
[作者简介]程静（1979―），女，湖北应城人，湖北工程学院经济与管理学院副教授，博士，研究方向：农业风险与保险；鲁德银（1962―），湖北工程学院经济与管理学院副院长，教授，研究方向：农村经济。
一、农村微型金融的主要形式
微型金融是针对无法获得正式金融机构服务的贫困、脆弱群体和微型企业的一种新型金融服务体系，主要包括小额信贷、小额保险及农村社区发展基金三种形式。
1.小额信贷
小额信贷是微型金融在我国的典型应用形式，是微型金融发展的重心。它以农村为区域建立，直接向低收入或贫困人口提供生产性经营贷款及综合技术服务。小额信贷在我国服务于三农和中小企业，主要解决一些小额、分散、短期、无抵押和无担保的资金需求，弥补传统商业银行不能覆盖的范围，实质是央行出于促进农民增收、农业发展和农村稳定的现实考虑而设置的一种资源配置手段。在农村金融服务体系尚不完备的情况下，小额信贷成为丰富农村金融体系多层次格局的重要部分。
2.小额保险
小额保险是一种面向低收入群体的保险产品的总称，包括小额定期寿险、小额意外伤害险、小额信贷保险和小额农业保险等形式。小额保险作为一种有效的风险转移机制，能有效增强贫困人口和低收入人群抵御风险冲击的能力，降低低收入家庭对抗风险的脆弱性和返贫的可能性，避免因疾病、自然灾害和意外伤害致贫和返贫，从而有助于他们从根本上减轻贫困，并提高福利水平。它是现代金融向农村地区辐射的一种产物，并逐渐衍生为一种扶贫开发手段。
3.农村社区发展基金
农村社区发展基金是一种以社区组织为载体，金融支持和社区发展相结合的产物。它从解决农村生计问题出发，将助贫扶弱、社区公共产品供给和科技推广等方面有机结合起来，主要以小额借款形式支持贫困妇女和低收入群体用于生产活动，属于参与式扶贫范畴。目前，我国具有代表性的社区发展基金有安徽霍山模式与河北武强模式。
二、农村微型金融在农业旱灾
风险管理中的作用机理
微型金融能够有效地加强农户应对旱灾风险的能力，对农户适应环境，免受灾害的侵袭起着至关重要的作用。近些年来，在农业旱灾风险管理的金融策略中，微型金融工具，如小额信贷、小额保险及社会互助基金等已经被非政府组织（nGo）越来越多地运用于灾害的恢复。其中，小额信贷已经被广泛运用于帮助穷人应对灾害的影响，为那些缺乏资金保证，但又拥有社会信用的贫困人群提供资金帮助。小额保险对灾害风险的减轻最具有潜在作用，有利于减少暴露风险。小额信贷和小额保险的有机结合能起到有效防灾、减灾的作用。农村社区发展基金是一个进一步的微型金融工具，被应用于灾后的恢复，为小型社区发展提供经费，用于基础设施的重建。社区基金本身不是减灾的金融机制，而是加强生计安全，增加穷人或脆弱性人群的恢复力的机制。
（一）灾前：防范与早期预警，提高抵抗力
微型金融有助于降低农户的旱灾脆弱性程度，提高其抵抗力。微型金融可以帮助贫困农户获得必要的资金支持，保障基本生活稳定；并且通过平滑消费，增强其抵抗风险的能力。可以增强贫困农民的信用水平，增强其获得资金帮助的机会。小额信贷有助于加强农田水利基础设施的建设。农村水利、水电、农村电网改造等农村基础设施建设的薄弱是旱灾脆弱性的主要原因。小微信贷的投入为水利建设提供强有力的金融支持和保障。小额保险公司提供的旱灾保险品种，改变了单一靠政府财政救灾的被动方式，通过实施市场化运作，更主动、更有效地减灾救灾，减轻旱灾给农户造成的损失。
（二）灾中：减轻和适应，增强抗灾能力
微型金融在抗灾中发挥着非常重要的作用，如通过直接捐款和提供优惠贷款等形式，给受灾群众提供救灾资金等。
保证灾中抗旱救灾贷款需求和农业物资的供应。通过开设农户小额信用贷款和特色农业贷款等绿色通道，提升对农业企业和受灾农户的贷款服务水平。加大贷款力度，满足农药、化肥、种子等农业企业的贷款需求，保证灾中农业物资的供应；优先满足农户抗旱救灾的贷款需求，支持农户兴修水利、打井抗旱、购买农机具等抗旱救灾工作。
积极做好旱灾保险理赔工作，最大限度降低灾后损失。小额保险提供的保险赔偿降低了旱灾造成的经济损失，提高了受灾群众的自救能力，极大地避免了受灾群众因灾返贫，因灾致贫。
（三）灾后：恢复和重建，提高恢复力
农业作为弱势产业，抗风险能力差，许多农民因旱致贫返贫。金融保障机制对灾后的恢复和重建发挥着重要的作用。
灾后生活保障。如粮食因灾减产甚至绝收，农户收入减少，生活受到影响，然而由于信息不对称和信用风险，银行等正规金融机构可能不愿意贷款给农户。在此困境下，微型金融机构不断推进金融产品和服务方式创新，合理配置资金，加大对灾区困难人群的融资支持，提供配套金融服务，保障灾区生活可持续发展。
灾后生产恢复。通过微型金融的各种渠道筹集资金，用于灾后基础设施和卫生教育设施重建。优先安排资金支持农作物种植的灾后维护以及其他农作物的耕种；信贷支持农用机具的维修、灌溉设备的重新铺设和修理等。
三、创新农村微型金融，
实现农业旱灾风险管理的可持续发展
1.微型金融机构的组织与管理创新，提高自身的抗灾能力
在灾害发生时，微型金融机构只有自身抗灾能力强，才能更好地为脆弱群体提供金融服务。因此，提高农村微型金融机构自身的组织和管理能力，增强其抗灾能力至关重要。一是加强微型金融机构的内部管理，组建专业的农业旱灾风险管理团队，建立旱灾灾情数据库和旱灾预案体系，提高旱灾风险分析能力；二是建立利益相关者旱灾风险管理体系，密切联系外界防灾、救援等部门，及时跟踪旱灾预警信息，做好防灾抗灾工作。通过内部的完善与外部的协调沟通，促进微型金融机构获得可持续发展。
2.微型金融信息技术创新，提高防旱抗旱能力
金融业对信息技术要求高，特别是灾害中的应急处理能力需要优秀的信息技术人才和完善的金融信息数据系统作为支撑。然而，微型金融机构往往面临信息技术人才缺乏和信息技术薄弱等问题，严重影响运营效率，从而影响防旱抗旱的能力。因此，要运用信息和互联网技术推动微型金融快速发展。一是加强硬件设施的投入力度。运用信息网络技术，改造传统运营流程，全面实现金融机构经营管理的电子化、网络化，降低操作成本，提高机构的运营效率。二是加大对微型金融机构信息技术人才的培养。提高风险识别能力和电子化信息化操作能力，提高客户的满意度和忠诚度。
3.微型金融产品创新，帮助脆弱性群体灾后的恢复重建
在帮助贫困群体减轻旱灾影响和脱贫方面，微型金融机构开发的紧急贷款、重建贷款、小额租赁等新产品，能有效帮助受灾家庭迅速重置生产资料和生活资料。在旱灾频发地区，微型金融机构还应该不断开发各种新的金融产品，实现微型金融产品的多元化，为脆弱性群体提供最方便、最适合的产品，保证灾后重建的顺利实施。如发展农村小额保险，创新保险险种，提高农民抗风险的能力。
4.微型金融供给主体创新，拓宽旱灾风险管理的投融资渠道
促进微型金融供给主体多元化发展，缓解灾区信贷约束状况。一是拓宽民营资本进入微型金融领域的渠道和形式，鼓励民营资本建立村镇银行，支持民营资本建立可以覆盖农户贷款的融资性担保机构；放松民营资本参与微型金融的市场准入限制，以形成一种机构多元、适度竞争的普惠金融局面。二是通过民间金融“阳光化”促进微型金融发展，鼓励民间金融由非正规金融向正规的微型金融机构转变。
小农经济的脆弱性篇9
[关键词]喀斯特生态脆弱自然环境人为因素
贵州省是在开发中的省份,具有特有的喀斯特地貌地形,以及较宜人的气候,植被的覆盖率较高,生物物种较齐全。近几年贵州经济的发展得到快速发展,而经济发展就必然会破坏环境。而“两欠地区”的贵州,是采取“先污染,后治理”的经济发展模式,而喀斯特地区的生态脆弱性导致的生态一旦被破坏就很难再度修复。工业污染、水污染、滥砍滥伐、随意樵采、过度放牧等一系列不合理的人类经济活动,已经造成了喀斯特地区生态的破坏,在经济发展之后,必然要面临大自然对人类的责罚。土地退化、土地生产力下降、自然灾害频发等一系列的问题,人类将得不偿失。由此,西南的喀斯特生态现状就显得异常的严峻,生态重建势在必行!造成喀斯特地区生态脆弱的两个因素,共同造成了喀斯特地区生态系统的退化,如图所示:
一、自然因素
第一,水土流失严重。由于喀斯特生态环境的自然地理地貌表现为以土壤承载力弱为特征的生态环境,生态环境脆弱成了西部贫困地区自然环境的基本特点。西南地区常年受太平洋季风和印度洋季风共同作用形成的西南季风的影响,年均降水量较大,降水频繁,自古就有“天无三日晴”之说,这些因素带来的后果是植被覆盖率不高,从而导致喀斯特地区的水土流失严重。水土流失所引起的危害影响深远,其最直接的后果是破坏土地资源,使耕地表土流失,带走土层中大量营养物质,降低土壤肥力,土地生产率低,最终导致土地生产力的下降,这也是造成喀斯特地区人民生活贫困的重要因素之一。这些环境因素既不利于人类居住,又不利于贫困人口赖以解决温饱问题的农业生产,既是贫困地区贫困落后的重要原因,又是部分贫困人口在初步脱贫以后,又大面积返贫的根源。
第二,自然灾害频繁。湿润的西南季风气候使年降水充沛,地处副热带,气候宜人,是滋养病虫害的温床。喀斯特地区地处生态敏感地带,自然灾害频繁,生存环境较为恶劣,大多为贫困地区。其最典型的特征是对环境因子变动的敏感性强,因此环境或景观的变化会导致土地生产力的明显下降乃至丧失地质条件复杂,在经历了2008年的南方特大凝冻灾害和2009年西南干旱灾害以及多年来的滑坡泥石流的频繁发生之后,喀斯特地区的生态问题特别是贵州境内的生态退化日渐突出,土地退化、生物多样性减少、水资源短缺、森林质量下降等呈上升趋势,其严重程度、影响范围和恢复难度都使它们在环境问题中的地位越来越重要。
第三,石漠化。喀斯特地区的石漠化是岩溶石山地区脆弱的生态环境长期自然演化和人类不合理活动叠加而导致的一种生态退化结果,又代表了岩溶地区长期自然演化的进程和不人类合理的活动的一个生态系统退化过程。喀斯特地貌是以具有碳酸盐岩特殊成分形成的岩浆岩、熔岩为显著特征的地形地貌,表现为岩石的率较高,可耕可用的土壤较少。土壤中的水分和养分的储藏能力较差,因此造就了喀斯特地区的石漠化自然现象较为严重。石漠化的表现在与环境容量较小,土地的承载力低,抗干扰能力低,受干扰后的自然恢复较慢,且恢复的难度大。
总之,由于自然因素的诸如水土流失严重、自然灾害频发、土地荒漠化等其他自然因素导致了喀斯特地区的生态系统脆弱,土地退化严重。生态问题不仅导致地区生存与发展的自然条件退化,且出现大范围的生态失衡,加剧了地区贫困、灾害风险和生态危机,使经济难以持续增长并引发社会不稳定。尽管西部大开发将生态环境建设作为优先领域,但仍然存在着因措施不当或者缺乏正确引导而引起进一步生态退化的压力和风险。这些自然条件也很显然不利于贫困人口赖以解决温饱问题的农业生产,但由于人口的急剧扩张和经济活动的扩展,在喀斯特地区,生态环境问题更加突出和严重。环境恶化导致喀斯特地区因为资源生产力的降低和保健方面的支出增加而承担了较高成本,加之本来科学技术就不发达,在中国西南喀斯特地区的很多贫困的市县,各种条件制约进一步减缓了经济发展的步伐,恶劣的自然环境是制约喀斯特地区经济社会发展的一大重要因素。
二、人为因素
首先,滥砍滥伐。居住在我国西南喀斯特地区的人口众多,并且以少数民族聚居为主,经济、文化和政治尚未完全开化,贫困人口数量大,经济社会发展面临着较多的困难。喀斯特地区的植物品种繁多,社会价值很高,人们为了能够尽快摆脱贫困,大量砍伐上百年上千年的珍贵植物,以牟取暴利,而直接导致的后果就是植被覆盖率锐减,进而引发水土流失、生物多样性锐减、土地退化等一系列环境恶化现象,使喀斯特地区面临着巨大的环境迅速退化和经济落后双重难题,生态重建和可持续发展问题就显得更加的复杂和尖锐。
其次,随意开垦。喀斯特地区的科学技术没有东部和中部那样发达,依旧保留着较为传统的经济活动。为了解决温饱问题,成片的开垦荒山野岭,使山地丘陵原有的植被层遭到破坏,降水带走大量土地的肥力,生产力也随之下降,农作物的产量一年不如一年,农民们又不得不开垦新的荒地,这就陷入一种恶性的生态循环当中。与此同时随意开垦也使水土流失现象加重,没有了植被保护的山体土质就更加疏松,滑坡和泥石流的自然灾害更加频繁。政府和相关部门没有及时进行有效制止和正确引导,随意开垦现象相当严重甚至可以用恶劣来形容。
第三,人类的不正当的经济活动。人类在进行城市化的进程中经常是不顾生态环境的问题,尤其像喀斯特地区这种“欠开发、欠发达”的经济环境下的人们,往往是走先污染后治理的老路,先搞经济,在回头搞生态问题。中东部地区的发达城市把污染较重的重工业转移到较为落后的西部进行生产,工业、农业用水较大,污染较重,且排污系统措施不到位,导致了空气污染、水污染、白色污染等一系列的环境问题,城市化的进程中生态问题正在不断的恶化。地方经济落后,人民生活贫困,加上人们的受教育水平较低,消息闭塞,市场灵活性较低,环境意识薄弱,产生了大量的短期行为,如坡地种植、破坏森林、过度放牧、过度捕猎野生动物、不合理的矿产资源,人类在不合理的活动在本就脆弱的自然背景下造成了生态失衡、环境恶化、灾害频发,生态建设问题和走可持续发展更显得刻不容缓。
参考文献:
小农经济的脆弱性篇10
关键词政府承灾力；脆弱性；信息扩散；模糊评价
中图分类号p47文献标识码a文章编号1002-2104(2011)08-0147-05doi:10-3969/j-issn-1002-2104-2011-08-024
由于特殊的地理位置及历史原因，沿海地区是我国城镇、人口、财产密度最高、社会经济最发达的地区。一旦受到海洋灾害的袭击，往往造成重大经济损失和人员伤亡。例如，山东省沿海地遭受四十年来最严重的一次风暴潮发生在2007年3月4日，共造成3人死亡，7人失踪，受灾人口达64.15万人。风暴潮损坏船只2100余艘，使600多间房屋倒塌，农作物受灾面积35.71×103hm2，直接经济损失达19.65亿元。由于我国海洋灾害保险及其他救助主体的缺失，财政收入成为政府应对巨额灾害损失的主要工具。这无疑给政府财政带来很大压力，因此对政府承灾力做出合理评价成为亟需解决的问题。目前，对政府承灾力的研究处在起步阶段，主要从社会救助体系［5-6］、资金投入［7］、物资储备［8］、法律支持［9］等角度进行宏观层面的定性分析，缺乏对政府承灾力的客观定量评价以及不同城市之间的比较，无法全面掌握沿海城市的政府承灾力现状。脆弱性一词来自拉丁文vulnerare，意思是“可能受伤”。目前对脆弱性的研究主要集中在自然系统内部［1-3］，而对社会系统的脆弱性评价较少［4］。对具体某一社会系统因素的脆弱性评价仍是空白。本文在前人研究基础上，对社会系统的微观层面――政府承灾力进行脆弱性评价，并且利用信息扩散的模糊评价法对山东省各沿海城市政府承灾力加以评价对比，从而全面掌握各市政府承灾力状况，为相关部门制定政策提供参考。
1政府承灾力脆弱性评价模型导入
扎德（L.a.Zadeh）建立的模糊集理论，提供了一个量化自然语言的数学方法，成为计算机模拟人脑进行思维的重要工具之一。我国学者黄崇福等在模糊集理论基础之上提出了信息扩散原理，为优化处理不完备信息，提高系统识别精度找到了一条新的出路。信息扩散方法可以将一个分明值的样本点变成一个模糊集，把单值点变成集值样本点。这种方法对于海洋灾害所呈现的非连续、样本点个数较少的情况尤其适用，可以最大程度挖掘数据本身携带的信息。本文利用信息扩散原理［10］建立政府承灾力脆弱性评价模型。
1.1信息扩散原理
给定样本X=xii=1,2,…,n，它的定义域是U=u1,u2,…um。样本点xi是分明观测值或分明矢量。定义X在U上的相伴特征函数χ(xi,u)
1.2海洋灾害中的政府承灾力脆弱性评价模型
海洋灾害作为一种自然灾害，其发生频率较低，样本容量较少，无法满足普通的定量分析对样本点数目的要求，而通过信息扩散原理分析方法可以有效利用样本点携带的信息，进行最大程度的数据挖掘，有利于研究的顺利准确进行。根据上述信息扩散原理可以建立海洋灾害中的政府承灾力脆弱性评价模型［10］。
设灾害指数论域为：U=u1,u2,…um
赵昕等：海洋灾害中政府承灾力脆弱性研究
中国人口•资源与环境2011年第8期因本文只是对政府承灾程度进行客观评价，不需要得到具体函数值，所以选取扩散函数时可以采取简单形式表达出样本点的发展趋势即可。本文采取正态分布信息分配方法。
设对第i个样本点xi依下式（4）进行扩散，得
q(uj)表示：x1,x2,…,xn经过信息扩散推断出，如果灾害观测值只能取u1,u2,…um中的一个，在将xi均看作样本点代表时（包括部分代表在随机过程中没有出现的样本点），观测值为uj的样本点个数为q(uj)。显然q(uj)通常不是一个正整数，但一定是一个不小于零的数。
由此可得样本点落在uj处的频率值：
超越概率表示样本xi超过观测值uj的概率，显示出灾害发生时政府承灾力面临的风险概率，本文借助超越概率来对政府承灾力脆弱性进行评价。
2基于信息扩散模糊评价的政府承灾力脆弱性测度下面将根据前文政府承灾力脆弱性模型对海洋灾害中政府承灾力脆弱性进行测度。为了研究的具体准确，本文选取范围较小的市级区域作为研究对象。在研究区域选取上，选取海洋灾害发生频率较低、样本点偏少的山东省作为研究区域。同时在数据选取中，考虑到数据的真实可得性，选取风暴潮灾害的相关灾害数据。这是因为风暴潮灾害作为山东省的主要海洋灾害，发生频率较高，带来的经济损失较大，各市级单位的数据统计具有连贯性和统一性，不同地市间具有可比性。
根据前文的信息扩散模糊评价法，本文选取风暴潮灾害损失数据以及政府一般财政预算收入作为评价指标，对山东省沿海7市的政府承灾力进行脆弱性评价，并运用系统聚类法对不同城市进行对比，做出山东省风暴潮灾害政府承灾力风险区划图。
2.1指标的选取
政府承灾力包括众多显性和隐性影响因素，例如基础设施、应急机制、经济发展状况、居民保障等多方面。我们无法把所有影响因素都包含在一个评价体系中，但是我们可以选取一个集合多数因素影响的指标。政府的承灾力是指政府自身面对风暴潮灾害发生时能够做出的最大承受能力，不包括动员各方提供的援助。政府承灾力的测度指标应该具有科学性及便利性的特征，力图用最简单的指标准确表达政府的承灾能力大小。根据前文分析，可以采用风暴潮带来的直接损失表示政府所需要面临的风暴潮灾害冲击，并用政府一般财政预算收入近似表示政府自身在短时间内所能够做出的最大补偿能力，二者的比例代表了政府面对灾害时受到的最大冲击。本文采用承灾系数表示政府承灾力指标。具体表示如下：
其中，x表示承灾系数；l代表风暴潮灾害带来的直接经济损失；s为地方财政一般预算收入。承灾系数越大表示风暴潮灾害对政府承受能力带来的压力越大。
风暴潮直接经济损失有可能超过地方财政一般预算收入，即承灾系数可能超过1，但是由于政府的承灾能力以一般预算收入为最大承受能力，超过部分只能通过其他团体或方面进行救助，也就是政府承灾系数最大为1，超出部分不在政府承受范围内。因此本文中，承灾系数的取值范围为［0,1］，超过1的情况记作1。
2.2各市风暴潮灾害政府承灾力脆弱性定量分析
山东省地处黄渤海的交界处，共有7个沿海城市青岛、烟台、潍坊、滨州、日照、东营、威海。本文在研究过程中根据实际情况只将造成重大影响、各市有系统统计记录的风暴潮灾害作为研究对象。本文根据中国城市统计年鉴、各市统计年鉴、国家海洋灾害公报、国家海洋信息中心等相关资料进行数据收集，确保数据的真实可靠。
下面以青岛为例，对其风暴潮灾害政府承灾能力脆弱性进行定量分析。经过数据收集，根据公式（11）得出风暴潮灾害中政府承灾系数xi：
承灾系数xi：
xi=［0.307656444,0.145143674,0.00043958,0.188756806,0.029495576,0.017089343］
同时，为了计算机计算方便并考虑计算精度的要求，选取承灾指数的论域为
U={u1,u2,…,u21}={0,0.05,0.1,0.15,0.2,……,0.95,1}。
首先，计算扩散映射fi(uj)。扩散系数h采用简单扩散系数［10］，由于脆弱性评价不需要对脆弱性程度做出具体的数值判定，因此本文采取简单的正态分布扩散函数，使其能正确表达承灾脆弱性程度即可。根据公式（4）给出的扩散函数，运用matLaB2008程序编程计算扩散映射。
其次，计算相应模糊子集的隶属函数。依据扩散映射以及公式（5）、（6），可以得到承载系数相应模糊子集的隶属函数。
最终，运用公式（7）、（8）、（9），得出青岛市风暴潮灾害中政府承灾力脆弱性的超越概率风险值，见表1。
通过超越概率可以看出，青岛市发生j=1，即承灾系数0的概率是1，意思是，未来政府财政承受风暴潮灾害直接经济损失的概率大于等于零的几率为1，也就是100%会发生政府需要承受风暴潮灾害直接经济损失；而当j=11时，p(u11=0.5)=0.0477=4.77%，即p(xi0.5)=0.0477=4.77%，表示未来青岛市政府接近一半的财政一般预算收入用来承担风暴潮灾害损失的概率为4.77%。
同理，可以运用上述方法计算山东省其他6个沿海城市的政府承灾力超越概率。
表2给出山东省沿海七市在相同受灾情况下所面临不同的概率值，例如第二列5%表示，未来各市在面临风暴潮直接经济损失／地方财政一般预算收入5%的概率。
通过对上表的比较分析可以看出，不同城市的政府承灾力不同。潍坊市财政承受风暴潮灾害损失的程度一般在20%以内，而东营、日照等地在风暴潮灾害发生时政府财政50%以上用来承灾的概率大于0.5。进而对造成这种现状的原因进行深入分析不难看出，青岛虽然经常遭受风暴潮灾害，但由于其经济发展程度较高，政府财政能力充足，同时面对经常性的风暴潮灾害青岛市拥有了成熟的应对措施，因此其承灾能力表现较好。东营、日照遭受风暴潮灾害的影响频率较低，政府以及居民、企业个体等对其重视程度不够，导致大规模风暴潮灾害发生时容易出现巨额损失，原本规模有限的财政收入更显得捉襟见肘。威海、烟台因其特殊的地理位置受风暴潮灾害影响的频率及程度远大于其他城市，因此虽然城市经济发展程度较高，面对巨大的风暴潮灾害时承灾能力仍受到严峻考验。
2.3山东省沿海城市风暴潮灾害政府承灾力脆弱性风险区划针对上文给出的沿海七市政府对风暴潮灾害承灾力
脆弱性评价，下面进一步将数据直观化，在对不同城市间对比的基础上给出山东省沿海各市政府承灾力脆弱性的风险区划，以求对其全面分析评价。
本文主要采用层次聚类的Q型聚类分析方法将各个城市政府承灾力脆弱性进行归类区分。聚类分析能够将一批样本（或变量）数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生多个分类结果。类内部的个体在特征上具有相似性，不同类间个体特征的差异性较大。
通过表2可以看出，沿海七市在面临相同的政府财政收入承灾风险水平下所显示的承灾超越概率不同，并且差异大小各异，因此可以通过层次聚类法来判定七市之间的差异大小，并进行合理分类划分，从而据此给出沿海七市的风险区划。
对表2数据利用SpSS16.0软件进行聚类分析。
结果表明：威海、烟台、东营、日照的相似性较高，较早的聚成一类，而青岛和滨州也具有相似性。最终山东沿海各市政府承灾力的脆弱程度分为三类，威海、烟台、东营、日照的脆弱程度较重，青岛、滨州次之，而潍坊的政府脆弱度最小。根据不同脆弱程度绘制山东省沿海各市政府承灾力脆弱性风险区划图如图1。
3结语
本文尝试从社会系统微观层面的角度进行脆弱性研究，并运用定量分析方法评价政府承灾力的脆弱性。采用信息扩散模糊评价法较好地突破了风暴潮灾害数据缺乏的局限性；运用系统聚类法对山东省沿海七市风暴潮灾害政府承灾力的脆弱度进行归类，最终得到山东省沿海各市风暴潮灾害政府承灾力脆弱度的风险区划图，以期全面掌握各市政府承灾力状况，为相关部门制定政策提供可靠依据。同时，研究表明信息扩散模糊评价方法不仅可以用来评价省级区域的政府承灾力脆弱性，更可以用于县市等小区域，此方法对政府承灾力脆弱性的评价具有可行性。
研究结果表明威海、烟台、东营、日照的政府承灾力脆弱程度较重，青岛、滨州次之，而潍坊的政府脆弱度最小。但是究其风暴潮灾害政府承灾力脆弱度的差异原因，各市不尽相同。在风暴潮灾害损失方面，烟台青岛威海因其特殊的地理位置每年受温带风暴潮影响的几率大于山东省其他沿海城市，另外此三市的经济发达程度较高，因此造成的风暴潮直接经济损失较大。在政府财力方面，青岛经济发展程度最高，在应对灾害时比烟台威海的补偿能力更强。东营日照的政府收入不高，加上因当地风暴潮发生频率较小带来承灾主体对灾害的重视程度及应对手段不足，最终导致政府承灾力脆弱度较大。各地在采取措施提高政府承灾能力的过程中，应因地制宜有针对性的提出应对策略，例如烟台威海青岛可以首先从最大程度降低风暴潮损失的角度考虑，而其他城市可以从提高对风暴潮灾害的防范、保障相应灾害应急资金等角度提出相关政策措施。长期来看，海洋灾害中政府承灾力的提高依赖于最大程度减少海洋灾害带来的经济损失以及最大程度保障政府应对灾害的资金准备，为各级政府提高抗灾减灾能力提供了一定参考。
参考文献（References）
［1］pearceL.anintegratedapproachforCommunityHazard,impact,RiskandVulnerabilityanalysis:HiRV［D］.Vancouver:theUniversityofBritishColumbia,2000.
［2］Harveyn,woodroffeCD.australianapproachestoCoastalVulnerabilityassessment［J］.SustainSci,2008,(3):67-87
［3］陈香.沿海地区台风灾害系统脆弱性过程诊断与评估：以福建省为例［J］.灾害学,2007,9(3):6-10.［ChenXiang.VulnerabilityDiagnosisandassessmentoftyphoonDisasterSystematCoastalRegions：aCaseStudyofFujianprovince［J］.JournalofCatastrophology,2007,9(3):6-10.］
［4］张炜熙．区域发展脆弱性研究与评估［D］.天津：天津大学，2006:27-34.［Zhangweixi.aStudyandassessmentonVulnerabilityoftheRegionDevelopment［D］.tianjin：Universityoftianjin,2006:27-34.］
［5］邢慧茹，陶建平.美国农业自然灾害救助体系评价：兼析中国农业自然灾害救助体系［J］.农村经济，2009，（08）：120-124.［XingHuiru,taoJianping.U.S.agriculturalnaturalDisasterReliefSystemevaluation：analysisofChina-sagriculturalnaturalDisasterReliefSystem［J］.Ruraleconomy,2009，（08）：120-124.］
［6］高惠瑛，莫善军，陈天恩.青岛市海况与海洋灾害应急信息管理系统研究［J］.自然灾害学报，2004，13（4）：88-92.［GaoHuiying,moShanjun,Chentianen.ResearchonemergencyinformationmanagementSystemofoffshoreDisastersinQingdao［J］.JournalofnaturalDisaster,2004,13（4）：88-92.］
［7］祁毓.财政支出视角下我国自然灾害救助体系构建的建议［J］.经济研究参考,2008，（24）：15.［QiYu.FiscalexpenditureinChinaundertheperspectiveofnaturalDisasterReliefSystemConstructionproposal［J］.ReviewofeconomicResearch,2008，（24）：15.］
［8］范厚明，赵彤，刘妍，等.我国突发自然灾害救助应急物流配送机制研究［J］.大连理工大学学报：社会科学版，2008，（12）：73-78.［FanHouming,Zhaotong,LiuYan,etal.ResearchontheLogisticsmechanismofemergencyRescueofBurstnaturalDisastersinChina［J］.JournalofDalianUniversityoftechnology：SocialSciencesedition,2008，（12）：73-78.］
［9］李国华.我国自然灾害救助法制建设研究［D］.湖南：湘潭大学，2006：6-10.［LiGuohua.onLegalSystemsConstructionofaidinnaturalCalamityofourCountry［D］.Hunan:XiangtanUniversity:2006：6-10.］
［10］黄崇福.自然灾害风险评价理论与实践［m］.北京:科学出版社,2006：80,181,96.［HuangChongfu.naturalDisasterRiskevaluationtheoryandpractice［m］.Beijing:SciencepublishingCompany,2006：80,181,96.］
VulnerabilityassessmentonGovernment-smarineDisasterBearingCapacity
ZHaoXinwanGXiao-ting
（economicsCollege,theoceanUniversityofChina,QingdaoShandong266100，China）