农业旱灾脆弱性与我国农村贫困的灰色关联分析

刘新意

(湖南科技大学 管理学院，湖南 湘潭 411201)

一、前言

中国自然灾害频繁，尤其是旱灾，每年都给农业生产造成了巨大损失，导致农村人口和牲畜饮水困难。我国二元经济结构特征明显，农民收入及农业科技水平偏低，农村水利设施建设落后等因素引发农业旱灾系统脆弱性，是导致农民因灾致贫、因灾返贫的重要原因。由于全球气候变暖，干旱区和半干旱区的旱灾频发，且多发生在比较贫困的地区。因此，对旱灾脆弱性与农村贫困的关系进行定量分析，对提高抗灾能力和增加农民收入具有一定的指导意义。

灾害与贫困具有密切的内在关联，很多学者对于二者关系都进行过深入研究。研究发现在生态环境脆弱、自然条件恶劣、自然资源匮乏、经济文化落后的贫困地区，更易发生灾害。我国农村每年因灾致贫现象比较严重，并且70%的返贫是由自然灾害造成的，农户面对重大灾害很容易陷入贫困陷阱。贫困陷阱是最小资产组合的个体在没有外界支援的情况下无法从自然灾害冲击中恢复的状态［1］。一旦陷入贫困，脱贫的难度就更大。当受到自然灾害外部打击时，由于农户的脆弱性高，很可能导致贫困，即自然灾害能在一定程度上表现出贫困效应［2］。灾害使贫困的人们更加贫困，形成灾害→贫困→更大灾害→更贫困的恶性循环。在“人类与自然耦合系统”中经济贫困、灾害风险、环境退化之间具有很强的耦合关系，经济贫困是形成“灾害频发－生态退化－贫困加剧”这一恶性循环的外部驱动力，而灾害频发是经济贫困的外在表现［3］。周毅等根据生态脆弱性与贫困因子的相关性建立数学模型，通过定量分析得出结论:区域脆弱生态环境是导致西部贫困的最主要原因，直接影响区域农业经济发展水平，决定各区域经济发展差距，同时区域生态环境条件变化影响着区域发展［4］。本文拟在现有研究的基础上结合我国的实际情况，提出旱灾脆弱性影响因子，并利用灰色系统理论，计算旱灾脆弱性影响因子与农村贫困的关联度，最后提出降低干旱风险，提高农民收入水平的对策建议。

二、农业灾害脆弱性的涵义

目前，由于研究的领域和视角不同，学术界尚没有关于脆弱性的统一定义。从气候变化的视角，IPCC 第三次评估报告对脆弱性定义为:系统在面对全球变化带来的负面影响时的敏感程度和不能应对的事实。此定义将脆弱性视为3 个要素的函数:暴露度、敏感性和适应能力。从农业对气候变化的视角，学术界普遍将脆弱性定义为:农业系统容易遭受气候变化的影响(主要是不利的影响)，是农业系统对气候变化影响的反应程度，以及系统本身的速率、灵敏度和适应性。从其他生态系统的视角，对脆弱性的定义也非常类似，其核心原理都是系统遭受不利影响的反应程度，其影响程度受敏感性和适应性决定。农业灾害脆弱性是指某地区农业生产系统易于遭受灾害影响程度，主要取决于当地农业系统的敏感性和适应力，影响因素主要包括温度、降水等自然因素以及农业GDP、种植面积、单位面积粮食产量以及化肥用量等社会因素。

三、旱灾脆弱性与农村贫困的灰色关联分析

(一)资料来源与指标选取

本文所用样本数据来自2004—2012年《中国统计年鉴》《中国农业年鉴》《中国农村贫困监测报告》。借鉴国内外现有研究，结合我国的具体国情以及考虑数据的可获得性方面的要求，拟定以下干旱脆弱性影响指标:

1. 反映农业依赖度:农业GDP/GDP(X1)、第一产业就业人口/总就业人口(X2);

2. 反映农业基础设施:有效灌溉面积(X3)、单位面积粮食产量(X4);

3. 反映农村人口情况:农村恩格尔系数(X5)、农民人年均农业收入占纯收入比例(X6)。

(二)灰色关联分析

1. 理论基础

灰色关联分析在各个领域(包括经济、社会、农业以及生态等领域)都有着实际的应用，它可以更准确地预测和分析，并在一定程度弥补缺乏回归分析的不足，它的分析结果可以对宏观经济政策进行有效预测。灰色关联分析是一种多元统计分析，相关性可以表示为各因素之间关系的强弱、大小和顺序。该分析方法的优点在于其计算结果是对发展趋势这一动态过程的定性分析，而对所需样本大小的要求不是太高，适用于复杂性和不确定性的分析和评价，而灰色关联分析可以定量测定不确定性因素之间的关联程度。

2. 分析步骤

(1)确定参考序列和比较序列

参考序列又称母序列，记为X0(k)，一般选取主研究对象为参考序列，本文选取贫困发生率为参考序列。比较序列又称子序列，记为Xi={Xi(k)|k=1，2，3…，n;i=1，2，3…，m}，通常选取影响主研究对象的因素序列为子序列。

(2)无量纲化处理

由于系统中各因素的量纲不一定是相同数据，为保证后续计算关联序的可信度，对原始数据消除量纲，转换为可比较的数据序列。本文采用最小值化生产方法对参考序列及比较序列进行无量纲化处理，从而得到一个新的序列，见表1。即

Xi=Xi/Xi(1)，i=0，1，2，3，…n;

表1 指标归一化处理的参数

2010 2.0050 0.1036 1.0546 1.1309 1.1851 1.017 3 1.0714 2011 2.0150 0.1000 1 1.1560 1.2309 1 1

(3)求差序列、极大值、极小值

求差序列是将无量纲化处理后的参考序列与子序列进行差值计算，其绝对值所构成的序列，即:

Δi(k)= |x'o(k)－x'i(k)|，i =1，2，3，…n，k =1，2，3，…，m

各因素间最大的绝对差称为极大差，记作M，最小的绝对差称为极小差，记作m，一般可选为0，即:

在计算关联系数和关联度之前，要先设定分辨系数ξ，0 ＜ξ ＜1，一般可设ξ =0.5，按照数字最终务必使关联系数计算ξ(k)小于1 的原则，至于分辨系数的设定值对关联度并没有影响。本文取ξ(k)=0.5，则关联系数的计算公式如下:

(4)求关联度、关联序

关联度是对分散的关联信息的集中反映，用比较序列与参考序列各个时间的关联系数的平均值来表示，其计算公式为:

将比较序列对参考序列的关联度按由大到小的顺序排列起来就组成了关联序列，它直接反映了各个比较序列对于参考序列的联系程度，如表2。

表2 2002—2011年农业旱灾对农村贫困的灰色关联分析

(三)结论

从计算所得的关联度和关联序可以看出，农业干旱脆弱性影响因子与农村贫困关联较大。以上灰色关联序列表明:农业干旱脆弱性影响因子中第一产业就业人口所占比例对农村贫困影响最大，关联度为0.7297，农民年均农业收入占纯收入比例的影响次之，关联度为0.7024，其他依次为单位面积粮食产量、农村恩格尔系数、有效灌溉率、农业GDP 比重。这说明了对农业依赖度越大越脆弱，越容易因旱致贫;农业基础设施、农民收入情况都对农村贫困有着很大的影响。

四、对策建议

(一)建立健全旱灾预警和风险防控机制

政府应充分发挥在干旱风险管理和灾后重建中的主导作用，采取有效措施，努力降低农业系统旱灾脆弱性。建立专项旱灾风险基金，制定旱灾风险应急预案，进一步提升风险控制和管理能力。进一步健全风险预警和管理机制，加强农业水利基础设施建设，在发生灾害后，帮助农民做好灾后重建工作。

(二)提高农民抗灾防灾意识和水平

农民应提高适应气候变化能力，学习防灾相关知识，应着眼于灾害科学学习，提高干旱风险意识。在稳定农业生产的基础上增加非农收入，合理降低对农业生产的依赖。如果条件允许，可以考虑迁出灾害易发区，避免灾害损失。

(三)大力发展农村小额信贷业务

银行等金融机构应大力发展农村小额贷款业务，对遭受旱灾的农民给予低息或无息贷款，帮助其灾后重建和恢复生产，对于无力按时偿还贷款的农民可适当放宽其还款期限，帮助其脱离贫困陷阱。

［1］Michael R. Cartera，Peter D. Littleb，Tewodaj Mo－guesc，Workneh Negatud. Poverty Traps and Natural Disastersin Ethiopia and Honduras. World Development，Volume 35，Issue 5，2007，P835 －856.

［2］胡家琪. 论自然灾害在西部欠发达地区的贫困效应——以甘肃省TP 村的旱灾为例［J］.农业考古，2010(3):177 －180.

［3］丁文广，魏银丽，王龙魁. 甘肃省环境退化、灾害频发及贫困之间的耦合关系研究［J］. 干旱区资源与环境，2013(3):1 －5.

［4］周毅，李旋旗，赵景柱. 中国典型生态脆弱带与贫困相关性分析［J］. 北京理工大学学报，2008(3):260－262.

［5］程静. 农业干旱脆弱性与我国农村贫困的灰色关联分析［J］.生态经济，2010(9):88 －90.

［6］汪晓文. 甘肃农村贫困影响因素分析—基于灰色关联度的实证研究［J］. 兰州大学学报，2012(4):137－139.

［7］韩林芝，邓强. 我国农村贫困主要影响因子的灰色关联分析［J］.中国人口·资源与环境，2009(4):88 －90.