漢、藏、回族地區農戶的環境影響
——以甘肅省張掖市、甘南藏族自治州、臨夏回族自治州為例

趙雪雁，毛笑文

(西北師范大學地理與環境科學學院，蘭州 730070)

人類活動與生態環境的相互影響作為當今最為重要的科學問題和社會需求問題，已受到科學界、決策界和公眾的廣泛關注，成為國際地圈生物圈計劃(IGBP)和國際全球環境變化人文因素計劃(IHDP)支持的關鍵前沿領域之一［1-2］。農戶作為我國最主要的經濟活動主體與最基本的決策單位，具有自主的發展權與決策權［3-4］，他們的生產行為與消費行為對生態環境產生強烈影響，使其成為影響生態環境的最主要單元［5-6］。但由于我國不同民族地區的自然條件、發展水平和發展環境存在明顯差異［7］，而且不同民族地區農戶的價值觀、宗教信仰、消費習慣、生計方式、自然發展能力具有顯著差別，致使農戶對生態環境的影響存在空間異質性。為此，急需辨明不同民族地區農戶的環境影響并依次尋求富有地域特色的解決環境問題的對策措施。

生態足跡從生態生產性土地面積占用的角度測度了人類的消費活動對自然環境的影響和沖擊，揭示了所研究區域的環境壓力狀態及所面臨的危機，作為一種有效測度人類活動對生態環境影響的指標已得到了廣泛應用［8-10］。為了理解不同民族地區農戶環境影響的空間異質性，探尋引起環境影響空間差異的原因，并以此為依據尋求解決不同民族地區環境問題的對策措施集，本研究以甘肅省張掖市、甘南藏族自治州、臨夏回族自治州為例，以生態足跡作為測度農戶對生態環境影響的指標，利用農戶調查資料，對比分析漢、藏、回族地區農戶對生態環境的影響，利用計量經濟模型探尋影響農戶生態足跡的主要因素，以便為漢、藏、回族地區制定富有地域特色的生態環境政策提供參考與借鑒。

1 研究區域與研究方法

1.1 研究區域

甘肅省張掖市地處黑河流域中游、河西走廊中段，東南高西北低，海拔1420—1680m，屬溫帶大陸性氣候，年均降水量113—120mm，年均蒸發量2047mm，植被覆蓋度較低，水資源相當緊缺，黑河分水后，張掖綠洲人均水資源量為1190m3，僅相當于全國平均水平的57%。居民以漢族為主，漢族人口占總人口的98%，農民人均純收入為4989元，種植業收入占38.67%，生活消費支出達3914元，恩格爾系數為40.12%;甘南藏族自治州地處青藏高原東緣，大部分區域海拔3000—3600m，氣候寒冷濕潤，年均溫普遍低于3℃，年均降水量在400—700mm之間，植被以高寒草甸、灌叢和山地森林為主，水系發達，多年平均補給黃河水資源65.9億m3，但近年來生態環境日趨惡化，與20世紀80年代初相比，該區退化草地面積增加了近120倍，水土流失面積增加47.57%，濕地面積減少67.68%，藏族人口占總人口的53.54%，瑪曲縣該比例更高達93.30%，農民人均純收入為2301元，牧業收入占29.14%，其中純牧區該比例高達63.02%，生活消費支出達1978.24元/人，恩格爾系數為57.0%;臨夏回族自治州地處黃河上游、青藏高原與黃土高原過渡地帶，地勢由西南向東北遞降，呈傾斜盆地狀，平均海拔2000m，年均氣溫6.3℃，年均降雨量537mm，蒸發量1198—1745mm，境內有黃河、洮河、湟水及其支流大夏河等30多條河流，年過境徑流量332.5億m3，信仰伊斯蘭教的人口占總人口的56.73%，農戶人均收入為2089元，生活消費支出2094.85元，恩格爾系數為45.73%。

1.2 研究方法

1.2.1 農戶調查

農戶調查主要基于參與式農村評估法(PRA)，采用調查問卷、觀察法、小型座談會等PRA工具進行。2010年7月—8月，采用“市(州)-縣-鄉(鎮)-村-戶”的分層隨機抽樣法，在張掖市抽取7個村，每村抽取30—35戶;臨夏回族自治州抽取6個村，每村抽取35—40戶;甘南藏族自治州區抽取7個村，每村抽取20—40戶(農區、半農半牧區、純牧區村莊人口規模存在較大差別，因而每村的抽樣數量差別較大)。由于戶主對農戶家庭的生產、生活安排往往起著決定作用，因此調查對象以戶主為主，家庭其他成員對相關問題進行了補充。在張掖市與臨夏回族自治州調查中，每戶調查時間為1—2h;甘南藏族自治州的調查中，聘請了6名藏族大學生作為翻譯，每戶調查時間為2—3h。每個地區發放問卷230份，刪除信息不全的問卷，收回有效問卷665份，其中張掖市223份、臨夏回族自治州225份，甘南藏族自治州217份。問卷內容主要涉及:(1)農戶的家庭屬性，包括家庭規模、戶主及勞動力受教育程度、家庭收入、勞動力就業情況;(2)農戶的日常生活消費，包括農戶的食物、生活用品、居住、交通、生活用能、生活廢棄物等消費類型。問題設計采用封閉式和開放式兩種形式，封閉式問題是為了獲得可以進行統計研究的數據，開放式問題一般在每個封閉式問題的后面列出，以便對牧民的環境影響進行深入分析。

對張掖市、半農半牧區、農區農戶的家庭特征進行方差分析，發現戶主受教育程度、家庭勞動力受教育程度、恩格爾系數、非農就業比重的Levene統計量分別為2.84、2.66、3.73、2.59，P值均大于0.01，組間方差在0.01水平上具有齊性，F值分別為126.07、141.56、32.26、37.27，均在0.01水平上顯著;但是，家庭規模、家庭收入的Levene統計量的P值均小于0.01，F值的P值均小于0.01。這說明，張掖市、甘南藏族自治州、臨夏回族自治州農戶戶主受教育程度、家庭勞動力受教育程度、恩格爾系數、非農就業比重存在顯著差異;但家庭規模、家庭收入不存在顯著差異。

表1 受訪農戶的特征Table1 The peasant Household information in Zhanye，Gannan and Linxia

1.2.2 農戶環境影響的測算

生態足跡是一種非常好的測算人類活動對環境影響程度的指標。本研究通過農戶調查獲取了農戶的主要生活消費品消費量及廢棄物產生量數據，采用成分法計算農戶的家庭生態足跡［11-13］，借助家庭生態足跡了解農戶活動帶來的環境影響。因本研究基于家庭尺度分析農戶的環境影響差異，且家庭消費品的貿易數據難以收集，故未進行貿易調整［14］。農戶生態足跡的計算方法如下:

式中，EF為生態足跡;Aij為第i種消費項目占用的第j種生物生產型土地面積，具體折算方法見文獻［14］;Rj為第j種生物生產型土地的均衡因子，采用全球平均值;i為消費項目類型，包括食物、生活用品、居住、交通、生活用能、生活廢棄物等6種消費類型。

1.2.3 農戶環境影響的差異性分析

衡量區域差異性的測度方法主要有變異系數、基尼系數和Theil指數等。本研究采用變異系數與基尼系數分析農戶環境影響的差異性［15］。

變異系數可以反映環境影響的離散程度。變異系數越大，說明分散程度越高，環境影響差異越大，反之，說明環境影響差異越小。變異系數的計算公式為:

式中，yi是第i個樣本的生態足跡，u是生態足跡均值，n為樣本數。

基尼系數能夠很好地反映一個國家和地區的環境影響差異狀況。該系數在0—1之間，數值越低，表明環境影響的差異越小;反之亦然。聯合國有關組織規定，Gini系數若低于0.2，表示收入絕對平均;0.2—0.3表示收入比較平均;0.3—0.4表示相對合理;0.4—0.5表示差距較大;0.6以上表示差距懸殊，通常把0.4作為收入差距的“警戒線”?？刹捎孟率龉接嬎慊嵯禂?

式中，n為組數，Wi為從第1組到第i組的累積生態足跡占總生態足跡的比重。

1.2.4 農戶環境影響差異的原因分析

經典的IPAT等式將影響生態環境的人文因素簡單地分解為人口、富裕和技術［16］，但由于人文驅動因素與環境影響之間常存在非單調、不同比例的影響變化，IPAT等式只是一個賬戶恒等式，驅動力與環境影響之間只存在同比例的變化，因此IPAT等式并不適合用來測算人文因素對環境的影響。為了克服IPAT等式的局限性，York等和Dietz等將IPAT等式改成隨機形式的模型(STIRPAT模型)，用來測算人口、富裕和技術條件變化對環境的影響［17］。STIRPAT模型通常具有以下形式:

式中，a為標度該模型的常數項;b，c，d為P、A和T的指數項;e為誤差項。為了衡量人文因素對環境影響的作用，可將方程(4)轉換成對數形式:

式中，a、e為式中a和e的自然對數，b和c表示如果其它影響因素維持不變時，人文因素(P或A)變化1%引起的環境影響變化百分比。該模型容許增加社會或其它控制因素來分析它們對環境的影響，但是增加的變量要與式(4)指定的乘法形式具有概念上的一致性。

2 結果

2.1 農戶的環境影響

生態足跡反映了農戶日常生活對生態環境的影響以及對生態系統的壓力。張掖市、甘南藏族自治州、臨夏回族自治州農戶的環境影響大小存在差別(表2)。甘南藏族自治州農戶的環境影響最大，人均生態足跡高達1.538ghm2/人，張掖市次之，臨夏回族自治州最低，為0.656ghm2/人，僅相當于甘南藏族自治州農戶人均生態足跡的42.65%。

從農戶生態足跡的組分來看，(1)甘南州農戶的人均耕地足跡、人均林地足跡、人均草地足跡高于張掖市與臨夏州農戶。其中，甘南州農戶的人均耕地足跡相當于張掖市、臨夏州農戶的1.22倍和2.58倍，人均林地足跡分別為張掖市、臨夏州農戶的1.23倍和1.48倍，人均草地足跡相當于張掖市、臨夏州農戶的7.42倍和3.81倍;(2)張掖市農戶的人均水域足跡、人均建筑用地足跡、人均化石能源用地足跡高于甘南州與臨夏州農戶。其中，張掖市農戶的人均水域足跡相當于甘南州、臨夏州的1.26倍和12倍，人均建筑用地足跡分別為甘南州、臨夏州農戶的1.91倍和2.25倍，人均化石能源用地足跡相當于甘南州、臨夏州農戶的4.07倍和2.0倍。這說明，甘南州農戶對耕地、草地、林地的影響超過張掖市與臨夏州農戶，而張掖市農戶對水域、建筑用地、化石能源用地的影響高于甘南州與臨夏州農戶。

從農戶生態足跡各組分的比重來看，張掖市、甘南州與臨夏州農戶的耕地足跡均為最重要的成分，除臨夏州農戶的耕地足跡比重低于50%外，張掖市與甘南州農戶的耕地足跡比重均高于50%;農戶的水域足跡、建筑用地足跡比重在3個地區均最低，占總足跡的比重均不足1%，表明張掖市、甘南州與臨夏州農戶的耕地足跡對個人生態足跡的影響最大。對比張掖市、甘南州與臨夏州農戶的生態足跡各組分，張掖市農戶的耕地足跡所占比重(60.31%)高于甘南州(50.43%)與臨夏州(45.92%)的水平，化石能源用地足跡比重(20.83)也高于甘南州(3.53%)與臨夏州(16.70%)的水平，而草地足跡比重(7.24%)遠低于甘南州(36.68%)與臨夏州(22.57)的水平，表明張掖市農戶對耕地、化石能源用地的影響水平高于甘南州與臨夏州的水平，而對草地的影響水平低于甘南州與臨夏州的水平。

表2 張掖市、甘南州與臨夏州農戶的生態足跡Table2 The peasant household's ecological footprint in Zhangye，Gannan and Linxia

2.2 農戶的環境影響差異性

生態足跡的變異系數與基尼系數反映了農戶環境影響的差異性。盡管張掖市、甘南藏族自治州、臨夏回族自治州農戶人均生態足跡的基尼系數均小于0.3，但3個地區農戶的環境影響差異程度仍有差別，其中，甘南州農戶環境影響的差異性最大，變異系數與基尼系數分別為0.697與0.292，張掖市次之，臨夏州的差異性最小，變異系數與基尼系數分別為0.456與0.239。

從農戶生態足跡各組分來看，甘南州除耕地足跡與建筑用地足跡的基尼系數小于0.4外，其余足跡的基尼系數均大于0.6;張掖市除耕地足跡、建筑用地足跡、化石能源用地足跡的基尼系數小于0.4外，其余足跡的基尼系數均大于0.5;臨夏州除耕地足跡、化石能源足跡的基尼系數小于0.4外，其余足跡的基尼系數均大于0.4?？傮w來看，3個地區農戶的耕地足跡基尼系數均小于0.4，水域足跡基尼系數均高于0.7，人均林地足跡基尼系數均大于0.5，人均草地足跡基尼系數均大于0.4，表明3個地區農戶對耕地影響的差異都比較小，而對水域、林地、草地影響的差距均較懸殊。

對比張掖市、甘南州與臨夏州農戶生態足跡各組分的基尼系數，臨夏州農戶的耕地足跡基尼系數(0.230)低于張掖市(0.331)與甘南州(0.291)的水平，表明臨夏州農戶對耕地影響的差異程度低于張掖市與甘南州的水平;臨夏州農戶的建筑用地足跡基尼系數為0.463，而張掖市與甘南州的建筑用地足跡基尼系數均小于0.4，其林地足跡基尼系數(0.671)也高于張掖市(0.506)與甘南州(0.607)，表明臨夏州農戶對建筑用地、林地影響的差異程度超過張掖市與甘南州的水平;此外，甘南州農戶的草地足跡、化石能源用地足跡、水域足跡基尼系數均高于張掖市與臨夏州，表明甘南州農戶對草地、化石能源用地、水域影響的差異程度超過了張掖市與臨夏州的水平。

表3 張掖市、甘南州與臨夏州農戶環境影響的差異性Table3 The diversity of environmental impact in Zhangye，Gannan and Linxia

2.4 農戶環境影響差異的原因

由經典IPAT等式［16］發展而來的ImPACT等式進一步將影響生態環境的人文因素分解為人口、富裕、消費和技術［18］;Ryu通過“Ecological Footprint Quiz”對達拉斯市500戶家庭的生態足跡進行調查計算，發現家庭生態足跡差異來源于家庭收入、受教育程度、環境意識等因素［19］;另有研究顯示，區域社會發展狀態、生計模式、態度和信仰等因素也對環境產生重要影響［20］?；谏鲜鲅芯浚x擇家庭規模、戶主及勞動力受教育程度、家庭人均收入、生活質量、生計模式作為影響農戶生態足跡的關鍵因素進行分析，其中，用家庭恩格爾系數反映生活質量，用非農化水平(勞動力非農就業比重)反映生計模式。研究中，首先，采用相關分析法分析農戶生態足跡及其組分與影響因子的相關程度，從而判斷出對農戶生態足跡及其組分具有重要影響的因子;在此基礎上，將諸因素引入STIRPAT模型，分析各因素對農戶生態足跡的作用大小。

2.4.1 農戶的生態足跡與影響因素的相關性

農戶的生態足跡與家庭規模呈顯著正相關關系，而與戶主及勞動力受教育程度、非農化水平呈顯著負相關，且相關系數均在0.01水平上顯著，表明家庭規模的擴大將加劇環境影響，而提高農戶的受教育程度及非農就業水平，將減緩環境影響。

表4 農戶生態足跡及其組分與驅動因素的相關矩陣Table4 The peasant household ecological footprint and components and correlation matrix with their impact factors

從農戶生態足跡的各組分來看，耕地足跡與家庭規模呈顯著正相關，而與戶主及勞動力受教育程度、非農化水平呈顯著負相關，表明家庭規模小、受教育程度高、非農化水平高的農戶具有較低的耕地足跡;草地足跡與戶主及勞動力受教育程度、非農化水平呈顯著負相關，表明受教育程度高、非農就業水平高的農戶具有較低的草地足跡;林地足跡與家庭規模呈顯著正相關，而與戶主及勞動力受教育程度、非農化水平呈顯著負相關，表明家庭規模大、受教育程度低、非農化水平低的農戶具有較高的林地足跡;建筑用地足跡與勞動力受教育程度、人均收入呈顯著正相關，而與非農就業水平呈顯著負相關，表明高受教育程度、高收入、低非農就業水平的農戶具有較高的建筑用地足跡;水域足跡與勞動力受教育程度、非農化水平呈顯著正相關，而與恩格爾系數呈顯著負相關，表明受教育程度高、非農化水平高、恩格爾系數低的農戶具有較高的水域足跡;化石能源用地足跡與戶主及勞動力受教育程度、非農化水平呈顯著正相關，而與恩格爾系數呈顯著負相關，表明高受教育程度、高非農化水平、低恩格爾系數的農戶具有較高的化石能源用地足跡(表4)。

2.4.2 關鍵因素對農戶環境影響的作用

將農戶生態足跡作為因變量，將家庭規模、戶主及勞動力受教育程度、人均收入、恩格爾系數、非農化水平作為自變量引入STIRPAT模型。由于恩格爾系數檢驗不顯著，故在回歸中取掉了該因子。因戶主受教育程度與勞動力受教育程度存在較強的自相關性(Pearson相關系數0.647)，為避免自相關性，分模型進行模擬，模型(1)采用戶主受教育程度指標，模型(2)采用勞動力受教育指標。

由于STIRPAT模型是隨機形式，如果理論上合適，可以增加人文因素對數形式的二項式或多項式來驗證是否存在環境Kuznets曲線假說。為此，在STIRPAT模型(2)自變量中增加了人均收入的二次平方項，構成STIRPAT模型(3)。為避免引入人均收入二次項與人均收入的共線性問題，對人均收入的二次項進行標準化處理。人均收入二次項標準化的具體處理過程為用人均收入的對數減去人均收入對數的平均值，然后平方來減少與人均收入的共線性;為了進一步分析民族屬性對農戶生態足跡的影響，引入民族屬性虛擬變量(藏族:是=1，否=0;回族:是=1，否=0)。采用最小二乘法估計上述人文因素對農戶生態足跡的作用大小，結果見表5。

表5 影響因素對農戶生態足跡作用的估計結果Table5 The estimated results of human factors impacts on ecological footprint of the peasant household

模型(1)的擬合優度達到0.712，F統計量為32.725，在0.001水平上顯著，說明方程擬合較好，家庭規模、戶主受教育程度、人均收入、非農化水平、民族屬性能解釋農戶生態足跡差異的71.2%;模型(2)利用勞動力受教育程度來模擬，擬合優度達到0.722，F統計量為34.108，在0.001水平上顯著，說明方程擬合程度較模型(1)稍好，家庭規模、勞動力受教育程度、人均收入、非農化水平、民族屬性能解釋農戶生態足跡差異的72.2%。

模型(1)、模型(2)、模型(3)中，人均收入的非標準化系數均大于0但小于1，分別為0.061、0.063、0.162，說明提高富裕水平引起的環境影響加劇速度低于富裕水平自身的變化速度;家庭規模的非標準化回歸系數也大于0小于1，分別為0.483、0.519、0.527，說明擴大家庭規模具有加劇生態環境影響的作用，但是擴大家庭規模引起的生態環境影響加劇速度低于家庭規模自身的變化速度?？梢?，控制家庭規模是減輕環境影響、改善生態環境的根本舉措。

模型(1)中，戶主受教育程度的系數小于0，模型(2)與模型(3)中的勞動力受教育程度系數也都小于0，分別為-0.164、-0.162，說明提高農戶受教育程度具有減緩生態環境影響的作用，但是提高農戶受教育程度引起的生態環境影響減緩速度低于受教育程度自身的變化速度;模型(1)、模型(2)、模型(3)中，非農化水平的系數均小于0，分別為-0.108、-0.116、-0.120，說明提高非農化水平具有減緩環境影響的作用，但是提高非農化水平引起的生態環境影響減緩速度低于其自身的變化速度。可見，提高農戶的受教育程度、促進農戶非農就業將有效地減輕對生態環境的影響。

模型(3)在模型(2)的基礎上增加了人均收入的二次項，模型(3)的擬合優度高于模型(2)，達到了0.725，系數顯著，F統計量達29.731，在0.001水平上顯著，說明方程擬合較好。模型(3)中，人均收入二次項的系數為負(-0.145)，且在0.001水平上顯著不為零，說明張掖市、甘南藏族自治州、臨夏回族自治州的現有樣本數據支持環境Kuznets曲線假說，即隨著富裕水平的提高，環境影響存在轉折點，這表明經濟發展有助于解決生態環境問題。

模型(1)、模型(2)、模型(3)中，民族屬性虛擬變量的系數均在0.05或0.001水平上顯著，充分說明民族屬性對農戶的生態足跡具有顯著影響。

3 結論與討論

3.1 農戶家庭規模、受教育程度對環境的影響

研究結果顯示，家庭規模對農戶生態足跡產生重要影響，它與生態足跡之間呈顯著正相關。龍愛華等［21］也指出人口數量是驅動生態足跡、水足跡變化的主要因子。這主要因為，隨著家庭規模的擴大，為了維持新增家庭成員的基本需求，即使生活質量維持原狀，也將導致消費品需求的擴張，從而會加劇對生態環境的影響?？梢?，控制人口數量是緩解環境影響的根本舉措。

研究結果也顯示，戶主及勞動力受教育程度是影響農戶生態足跡的重要因素，它們與生態足跡呈顯著負相關，Ryu在對達拉斯市500戶家庭的生態足跡進行調查時，也發現受教育程度是影響生態足跡的重要因素［19］;Pretty等［22］也指出人力資本是自然資本改善的重要條件。這主要因為具有較高的人力資本時，不僅會約束引起環境惡化的私人行動，而且會增強人們改革和采用技術以適應新條件的能力，從而促使自然資本得以改善。可見，提高農戶的受教育程度是遏制環境退化的重要策略。

3.2 農戶富裕水平及非農化水平對環境的影響

研究結果顯示，富裕水平是影響農戶生態足跡的關鍵因素，現階段它與環境影響之間呈正相關，李明明等［13］在進行徐州市主城區個人生態足跡空間變異性研究時，也發現個人生態足跡與家庭收入具有較強的正相關性，龍愛華等［21］也指出提高富裕水平會加劇環境影響。這可能是因為，隨著收入水平的提高，人們變得有能力將一些原來只有需求欲望但無實際需求的消費品轉變為有效需求，從而導致生產、生活消費品的消費量增加，致使對生態環境的影響加劇。但在環境Kuznets曲線假說驗證中卻發現，人均收入與環境影響之間存在壓力轉折點，這說明隨著收入水平的進一步提高，農戶對生態環境的影響會逐漸減弱，生態環境會逐漸得到改善。大量研究也表明，與窮人相比，富人往往具有更多的選擇權及較強的處理脅迫和沖擊、發現和利用機會的能力，以確保其生計安全并可持續地使用自然資源;而窮人往往缺乏開發替代資源的能力，從而使其在自然災害面前顯得脆弱無助，只能依賴于免費的公共資源，從而加劇了環境退化［23］。可見，提高富裕水平是有效緩解農戶環境影響的關鍵舉措。

研究結果也顯示，非農化水平對農戶的環境影響產生重要作用，二者之間呈顯著負相關關系。閻建忠等［6］也指出非農化是農戶響應環境退化的關鍵因素。大量研究也表明，以非農活動為主的生計多樣化不僅有利于降低生計脆弱性，減少饑荒威脅，而且能增強農戶對生態環境變化的響應能力，有效地減輕生態壓力［24］，肯尼亞的研究也發現小農對干旱的有效響應方式已從傳統的種植策略轉移到就業多樣化［25］，以非農化為主的生計多樣化已成為當前發展中國家農戶采取的一種重要生計策略?？梢?，促進農戶生計非農化是保護生態環境的關鍵。

3.3 農戶民族屬性對環境的影響

研究結果顯示，民族屬性對農戶的環境影響具有顯著作用。這一方面因為，不同民族農戶的生產、生活習慣不同，使其對生產、生活消費品的需求迥異，例如，漢、藏、回族農戶的飲食結構與生活用能結構就存在較大差別，藏族與回族農戶對牛羊肉的消費量較大，而漢族農戶相對較少;目前漢族與回族地區農戶生活用能主要依賴于電、煤炭、天然氣等，而藏族地區農戶生活用能主要依賴于牛糞、薪柴等，從而使得不同民族地區農戶對生態環境的影響出現較大差別;另一方面因為，不同民族信仰的宗教、遵循的道德規范、擁有的價值觀等存在差異，例如，藏族群眾信仰佛教，主要受藏傳佛教文化的影響，回族群眾信仰伊斯蘭教，主要受伊斯蘭文化的影響，而漢族農戶主要受儒家文化的影響，這就使得漢、藏、回族地區農戶的環境意識與環境態度、消費觀念等出現差別，從而使其對生態環境的影響產生差別?？梢?，解決生態環境問題必須關注社會維度的作用。

4 政策建議

基于上述研究結論，可從改善生計方式、提高農戶受教育程度、增加農民收入等方面入手，尋求減輕和緩解農戶環境影響的對策措施集。目前，應積極促進二、三產業發展，為農戶創造良好的就業環境和更多的就業機會，引導剩余勞動力合理、有序、持續地轉移。同時，亟需通過技能培訓、文化教育、建立合作組織等措施，增強農戶的自我發展能力，促使其實現生計轉型，降低農戶對自然資源的依賴程度;應積極拓寬農戶的收入渠道，促進農戶增收，盡快使其達到環境影響的轉折點;由于民族屬性對農戶的環境影響具有顯著作用，因此，不同民族地區可持續發展模式選擇必須重視社會維度的作用。

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