基于灰色關聯度模型的生態敏感區貧困化成因分析
——以南水北調中線河南省水源區賈營小流域為例

賈大周， 趙喜鵬， 劉少博， 郝仕龍， 張彥鵬

(1.南陽市水利建筑勘測設計院， 河南 南陽 473068； 2.杭州大地科技有限公司， 浙江 杭州 310004；3.華北水利水電大學 水利學院， 河南 鄭州 450046； 4.華北水利水電大學， 測繪與地理信息學院， 河南 鄭州 450046)

2020年中國將全面建成小康社會，實現第一個百年奮斗目標。同時，2020年也是脫貧攻堅決戰決勝之年，中國將實現現行標準下農村貧困人口全部脫貧[1]。因此降低貧困化率是中國如期打贏脫貧攻堅戰的關鍵。

降低貧困化發生率必須對影響貧困化程度的因素有明晰的掌握。目前很多學者從不同研究角度對貧困化影響因素進行了分析，這些研究反映了農戶生產經營、家庭特征、自然環境條件及社會生活條件等諸多因素對貧困化產生的影響[2-8]。由于農村貧困化影響因素復雜多變，研究區域、研究尺度以及研究方法的不同，均會造成影響因素的差異化。目前，貧困化影響因素的甄別沒有統一的標準，且研究區域大多以民族地區或貧困山區等特殊類型區為主[9-15]，缺乏對生態敏感區的貧困化相關研究，特別是基于村級尺度的生態敏感區清潔小流域范圍內貧困化影響因素分析。生態敏感區清潔小流域是指在極易受到人為不當開發活動干擾而產生生態負面效應的小流域內，其水土資源得到有效保護，合理配置及高效利用，面源污染得到有效控制，人居環境得到有效改善，最終達到區域內生態系統循環發展，流域內人口、資源及環境協調有序發展的小流域。生態敏感區作為極易受到人為或自然活動干擾的特殊地域類型，該區域的清潔小流域一般地理位置偏僻，基礎設施相對落后，國家基于生態安全及水源保護考慮，通常會限制該區域發展重污染的工礦企業及養殖業等，導致該區域農民貧困化具有特殊性。加強對該區域小流域小尺度貧困化研究，探討其貧困化主要影響因素，可為生態清潔小流域建設與精準扶貧相銜接提供參考依據。因此，開展以生態清潔小流域農村貧困化影響因素分析顯得格外必要。

本研究在借鑒前人研究的基礎上，以南水北調中線工程水源區賈營生態清潔小流域內的農戶調查數據、衛星遙感影像資料為基礎，建立基于熵權的灰色關聯模型，試圖對小流域內農村貧困化影響因素進行識別，并對其影響因素進行分析，以期為生態清潔小流域建設及生態敏感區區域內的精準扶貧政策研究提供參考。

1 研究區概況及數據來源

1.1 研究區概況

賈營生態清潔小流域位于河南省西南部淅川縣毛堂鄉。地理位置坐標為111°20′—111°25′E，33°16′—33°10′N。項目區土地面積35.11 km2，涉及毛堂鄉7個行政村，6 655人。項目區屬北亞熱帶季風型大陸性氣候，多年平均降水量804 mm，多年平均氣溫15.8 ℃，無霜期228 d。項目區主要河流為白水河，流域內地勢為西高東低，屬典型低山丘陵區，流域內海拔高程在212～872 m之間，相對高差約660 m。小流域屬于南水北調中線工程核心水源區范圍，因此無大型工礦產業，外出務工是流域內農戶收入的主要來源，流域內種植作物冬春多以小麥為主，夏季多以玉米為主，兼做綠豆、芝麻、花生等經濟作物，農民人均純收入2 525元(2017年)，人均耕地0.06 hm2/(2017年)，農村人均糧食占有量303 kg/(2017年)。

1.2 貧困化影響因素指標體系與數據來源

1.2.1 貧困化影響因素指標體系構建 貧困產生的根本原因就是家庭收入不足，其收入不足以支持家庭消費需求。歸結起來，影響家庭收入的因素主要表現在客觀層面及主觀層面。客觀層面包括自然環境因素及社會環境因素，其中自然環境因素包括農戶生產生活地理環境要素、受自然災害侵擾狀況等，社會環境因素包括家庭就業者從事行業狀況、國家宏觀政策影響、福利制度及通貨膨脹等。主觀層面主要是指家庭就業者的人為影響，其體現在人口要素和家庭經濟狀況上。由于研究區地處南水北調中線核心水源區，為保障水源區水質狀況，國家及地方政府對威脅水源區水生態環境的工礦企業及大型養殖廠實行關閉搬遷，對該區域農戶收入造成一定影響。根據前人研究結果顯示，農村貧困化形成的主要受家庭各項費用支出過多、收入來源面窄、居住地自然環境等多方面因素影響[16-18]，結合調查走訪實地情況，并依據數據指標選取的全面性、客觀性和可操作性，暫不考慮國家宏觀政策影響，僅基于農戶個體視角構建研究區4個指標層，包含14項指標因子的影響指標體系(見表1)： ①自然要素指標層，包括地面坡度和居住地距鄉鎮中心距離2個指標因子，反映自然環境狀況對農村貧困化的影響程度； ②資源要素指標層，包括人均耕地資源占有量1個指標因子，反映了耕地資源對農村貧困化的影響； ③人口要素指標層，包括村初中以上文化水平人數占總人口比重、70歲以上老年人占總人口比例、勞動力占總人數比重3個指標因子，反映區域文化水平及人口資源對農村貧困化的影響； ④經濟要素指標層，包括家庭每年教育方面投資、家庭年醫療方面支出、家庭年農業生產方面投入、家庭年飲食消費支出、家庭農業收入、家庭年均工資性收入、土地流轉出率及耕地撂荒占比這8個指標因子，反映家庭經濟情況對農村貧困化造成的影響。

表1 生態清潔小流域農村貧困化影響因素指標體系

注：*表示負向型指標，其余為正向型指標。

1.2.2 數據來源 主要包括各村提供的農村人口、貧困人口、耕地資源數量等基礎資料，并結合參與式農村調查評估法(PRA法)收集各行政村2016—2018年農戶土地利用狀況、農村人口特征狀況及農戶收入支出狀況等基礎數據，為避免出現異常值，本研究取3 a數據平均值分別計算相應資源要素指標、人口要素指標及經濟要素指標等；通過對取自國家地理信息中心的研究區DEM數據[19]進行影像校正和坡度分析，從而得到研究區地面坡度數據。通過分析各指標因素對農村貧困化發生率(貧困人口與總人口比值)的影響，探討小流域內農村貧困化的主導因素并從生態清潔小流域治理的角度嘗試提出建議。

2 研究方法

本研究采用基于熵權法的灰色關聯度模型分析農戶貧困化的主要影響因素，灰色關聯度模型對樣本的大小沒有過多要求，且不需用典型的分布規律，計算量相對較小，并且能夠很大程度上減少由于信息不對稱帶來的損失，其分析結果與定量結果能夠相吻合。

2.1 熵權法確定指標權重

熵是熱力學中的物理概念，表征了能量在空間中的分布程度，熵值越大其表征的系統越混亂，指標攜帶的信息越少[20-23]。熵權法是較為客觀的權重確定方法，其客觀性彌補了其他主觀賦權法的缺陷，被廣泛應用于實證研究中。因此本研究采用熵權法確定各指標層及指標因子權重如表2所示。

2.2 灰色關聯度模型的建立

根據鄧聚龍、劉思峰等[24-25]提出的灰色關聯分析方法及其相關計算公式，本文運用灰色關聯度模型對造成農村貧困的主要影響因子進行診斷，其計算步驟如下。

(1) 確定特征序列和因素序列。

灰色關聯分析計算前要先確定作為參照的特征序列和被比較的因素序列。記特征序列為x0(t)，共采集m個數據，即：x0(t)={x0(1),x0(2),…,x0(m)}，t=1,2,…,m;記因素序列為xi(t)，其中有n個子序列，即：xi(t)={xi(1),xi(2),…,xi(m)}，t=1,2,…,n。

(2) 由于指標體系中各指標量綱不同，因此采用極差標準化法對指標進行標準化處理。

(3) 計算灰色關聯系數及關聯度。

①確定關聯系數：

(1)

②確定加權關聯度及其等級區間。

(2)

依據前人研究成果，將關聯度值劃分為3個區間：輕度關聯區間為(0,0.35]；中度關聯區間為(0.35,0.7]；強度關聯區間為(0.7,1]。

3 結果與分析

3.1 指標權重系數確定與分析

通過運用熵權法對指標數據進行計算，確定影響農村貧困化的指標層和指標因子的權重(wi)(表2)。經濟要素指標層對小流域農村貧困化影響最大(wi=0.612 6)，其次是人口要素指標層(wi=0.196 1)，再次是自然要素指標層的影響(wi=0.146 4 )，資源要素指標層最小(wi=0.044 9)。其中，經濟要素指標層中，家庭醫療支出權重值最大，其次是耕地撂荒比、家庭飲食支出；人口要素指標層中，70歲以上老年人占總比指標權重值最大，其次是勞動力占比；自然要素指標層中居住地距鄉鎮中心距離權重值最大。

3.2 關聯系數和關聯度計算與分析

關聯度(Rij)值越大表明影響因素對小流域農村貧困化的影響作用就越大，而關聯度值越小，影響因素對區域貧困化的貢獻值也就越小。

表2 農村貧困化的指標層和指標因子的權重

首先，計算農村貧困化率與指標因子間的關聯度，然后計算農村貧困化率與指標層間的綜合關聯度。將影響指標因子與農村貧困化率標準化數據代入公式(1)，得到關聯系數(見表3)，對各村關聯系數之和求平均值，得到14個指標因子分別與農村貧困化率間的關聯度值(見表4)。將關聯系數值代入公式(2)，得到各指標層與農村貧困化率的綜合關聯度值(見表5)。對各指標因子與農村貧困化率的關聯度值(見表4)分析可知，影響指標因子與農村貧困化率的關聯度值均較大，其關聯度為中度或強度，充分顯示各指標因子對農村貧困化率變化具有重要影響，也表明各指標因子選擇較為合理。

關聯度為中度的指標僅耕地撂荒比重和居住地距離鄉鎮中心距離，農村貧困化率與其余指標因子均呈現強度相關聯，其中與人均耕地資源占有量、勞動力占總人口比重和家庭年均飲食消費支出等指標的關聯度相對較高。耕地作為農民的基本生產資料，其占有量的多少將顯著影響農戶的收入。勞動力數量的增多對于提高農民家庭收入，降低貧困化水平有顯著影響。居民的飲食消費支出，直接反映了居民的生活質量。因此，各指標因子對農村貧困化率的灰色關聯度較強，表明各指標因子對農村貧困化水平有較為顯著的影響。

通過對各指標層與農村貧困化率的綜合關聯度(表5)分析可知，在4個指標層中，自然要素指標層與農村貧困化率關聯度較大的村分別是騾子溝村、白水河村和小泉溝村；資源要素指標層與農村貧困化率關聯度較大的村是賈營村、毛灣村和小泉溝村；人口要素指標層與農村貧困化率關聯度較大的是毛灣村、白水河村和小泉溝村；經濟要素指標層與農村貧困化率關聯度較大的是小泉溝村、毛灣村和南泥湖村。各指標層與農村貧困化率綜合關聯度值的差異，體現出區域自然環境、資源環境、人口特征、社會經濟等方面對農村貧困化影響的差異。

表3 7個行政村貧困化率與影響指標間的灰色關聯系數矩陣

表4 生態清潔小流域貧困化率與影響指標因子間關聯度R

表5 7個行政村貧困化率與指標層間的關聯度R

3.3 小流域貧困化分析

3.3.1 貧困化結果分析 賈營小流域貧困化率為5.69%，小流域內7個行政村貧困化率如表5所示，均高于河南省2017年貧困發生率2.57%。小流域貧困化率存在明顯地域差異性，上游地區(南泥湖村、賈營村)平均貧困化率為6.26%，中游地區(白水河村、騾子溝村)平均貧困化率為7.13%，下游地區(店子村、毛灣村和小泉溝村)平均貧困化率為5.65%，由此可見，中游地區平均貧困化率明顯高于上游地區、高于下游地區。由此，繼續深入研究探討影響小流域農村貧困化程度的主導因素及其空間差異性，從現實意義的角度出發將極大推動精準扶貧工作持續有效進行。

3.3.2 貧困化影響因素分析 由表4可知，影響小流域全區域貧困化主要因素為人均耕地資源占有量、勞動力占總人口比重、家庭年均飲食消費支出、初中以上學歷占比、家庭年均工資性收入、地面坡度及家庭年均醫療支出等指標。

賈營生態清潔小流域內人均耕地資源占有量為0.060 hm2，其中人均水田僅0.043 hm2，人均耕地資源少，生產水平低，糧食自給能力弱，農民依靠耕地資源增收困難。貧困戶缺乏重要的生產資料，從而進一步導致貧困程度加深。勞動力是生產力要素中的首要因素，勞動力資源的合理利用將有效降低農村貧困化程度，但根據調查顯示，生態清潔小流域內長期外出務工人數及農業勞動力兼業人數占總勞動力的49.74%，超半數的勞動力全職從事農業生產，農業生產效率的提高極大節約了農業勞動時間，因而產生大量剩余勞動力和剩余勞動時間，這些剩余勞動力和剩余時間未得到很好的開發利用與轉移，將對農村貧困化產生顯著影響。家庭用于飲食方面的消費程度反映了該家庭的生活水平，當家庭收入相對較少時，滿足其家庭日常生活的飲食消費支出占比就會越高，而隨著家庭收入的增長，家庭飲食消費支出占比將呈現下降趨勢。小流域內初中以上學歷人數占總人口比重為44.57%，低于同時期南陽市初中以上學歷人數占總人口比重的58.07%。

小流域內的貧困不僅局限于物質層面的貧困，還包括了教育水平相對落后、人民思想觀念落后以及人口素質相對較低等精神層面的貧困化，農村的貧困問題實質上是物質與精神雙因素造成的困境。貧困容易導致農戶對子女文化教育的忽視，貧困人口普遍保守、落后的思想觀念則與受教育程度的高低相對應，即形成了物質貧困到精神貧困再到物質貧困的惡性循環，這一特點決定了當地政府必須將擴大教育投入納入扶貧對策中，并采取切實的救助政策為農村貧困戶子女接受教育提供條件與機會。小流域內家庭年均工資性收入占家庭總收入的77.44%，工資性收入成為小流域內農戶家庭收入的主要來源。因此開發利用農村剩余勞動力資源，增加小流域內農民就業務工機會，促進小流域內農民工資性收入增加，將有效降低小流域貧困化程度。地面坡度成為影響貧困化率的因素是因為地形條件不好的區域，其基礎設施建設相對落后，部分農民生產生活基本條件得不到滿足，從而導致貧困化的產生。家庭年均醫療消費支出成為影響區域貧困化的主要因素，根據調查資料顯示，小流域內殘、病人口占總貧困人口的87.69%，因殘、病致貧成為小流域貧困的主要原因。盡管我國已經建立并相對完善了基層醫療服務體系，但資源很難扎根農村，不能從根本上提高農村的醫療服務水平，農村醫療保險報銷范圍及報銷比例仍需調整。

3.3.3 貧困化因素的空間差異性 小流域中游貧困化率高于上、下游，不同區域影響因素不同，因此對不同區域選取典型村進行貧困化影響因素分析。

位于小流域上游的南泥湖村，影響其貧困化率的指標中勞動力占總人口比率、家庭年均飲食消費支出和地面坡度等指標關聯度大。南泥湖村勞動力資源較為豐富，但受其地形影響，村莊交通不便又無特色經濟產業，農村勞動力大多選擇外出務工，但缺乏相應的技能，多以廉價的流水工、建筑工為主，收入相對偏低。

位于小流域中游的騾子溝村，影響其貧困化率的指標中初中以上文化水平、土地流轉出率和人均耕地資源占有量等指標關聯度大。農戶貧困化程度受勞動力受教育水平影響顯著，提高勞動力受教育水平將有效降低農戶陷入貧困的幾率。農民受“能力貧困”的影響較大，需要提高其文化水平來提高應對致貧風險的能力。根據調查數據顯示，騾子溝村的人均耕地資源量高于其他行政村，且最近兩年的土地流轉出比例較大，但其貧困發生率最高。究其原因：①耕地資源量豐富，農村勞動力從事農業勞動以獲得農業經營性收入，相對于工資性收入，農業經營性收入微薄；②貧困化形成與消減是需要一段時期的發展的，并不隨著土地利用結構的調整短時期結束。

位于小流域下游的小泉溝村，影響其農村貧困化率變化的指標中人均耕地資源占有量、家庭年均醫療費用支出和飲食消費支出等指標有強關聯度。“因病致貧、因病返貧”成為導致農村貧困化的主要因素，雖然目前為止，“新農合”等國家醫療保障制度在解決農民“看病難、就醫難”的問題上給予很大保障，但受跨地區就醫報銷比例、醫保范圍等多方面因素的影響，農民所承擔的醫療費用正在逐年上升，基本醫保仍在一定程度上難以解決群眾因大病承擔的重負。家庭飲食支出作為家庭生活支出必不可少的一部分，其支出比例越大，表明家庭生活水平越低。

因此，通過對生態清潔小流域內指標因素關聯度分析，可以清晰了解到不同村的農村貧困化變化的主要影響指標因素。

4 結論與建議

4.1 討論與結論

本文運用PRA調查法，基于農戶視角獲取賈營小流域7個行政村相應調查數據指標，建立了農村貧困化影響因素指標體系，包括4個指標層和14項指標數據。構建了基于熵權的灰色關聯度模型，運用熵權法確定各指標的權重，灰色關聯度法計算各指標的關聯度，按關聯度大小進行排序，得出各指標數據影響程度，最終確定不同區域貧困化率的主要影響因素。主要結論如下：

(1) 賈營小流域2017年貧困化率為5.69%，是同時期河南省貧困發生率2.57%的2.21倍，因殘致貧、因病致貧是小流域貧困主要原因，這一發現和相關研究結果類似[6-8]。

(2) 賈營小流域內初中以上學歷人數占總人口比重為44.57%，低于同時期南陽市初中以上學歷人數占總人口比重的58.07%。可見小流域內的貧困不僅僅有物質貧困，還有精神貧困，落后的教育和思想觀念又反過來加重了研究區內物質貧困程度，形成惡性循環。

(3) 影響小流域全區域貧困化的主要因素是人均耕地資源占有量、勞動力占總人口比重及家庭年均飲食消費支出、初中以上學歷占比、家庭年均工資性收入、地面坡度及家庭年均醫療支出等指標等指標。

(4) 影響小流域各個村的貧困化主要因素各有不同。如位于小流域上游的南泥湖村貧困化主要影響因素為勞動力占總人口比重；小流域中游的騾子溝村貧困化主要影響因素為初中以上受教育人數；位于下游的小泉溝村貧困化主要影響因素為人均耕地資源占有量。

基于熵權的灰色關聯度模型可以作為研究貧困化影響因素的一種科學、簡便的方法，評判的結果可為政府機構作為決策的參考依據，避免和減少了因信息不對稱帶來的風險。但貧困化的發展是個動態過程，各影響因素也在不斷的變化，必然對整個決策系統產生影響。因此，需要在實際應用中不斷針對具體情況，修改完善指標體系和評價方法。

4.2 建 議

生態清潔小流域建設是今后水土保持工作的重要發展方向，根據黨中央、國務院對生態扶貧工作的相關要求，探索生態清潔小流域建設與精準扶貧的有機結合，創新生態扶貧方式，推動農村扶貧與生態治理相協調，使貧困人口能夠享受到生態保護的紅利。鑒于此，本文基于生態清潔小流域建設角度提出相關扶貧建議：

(1) 通過調整小流域內不合理的土地利用，提高土地的利用率，通過控制和調整農村基礎設施工程建設占地，走集約化建設的道路，間接增加耕地面積；通過實施生態清潔小流域建設，吸納農村剩余勞動力參與到生態工程建設中，提高剩余勞動力資源的利用率；飲食消費支出過大，歸根結底還是小流域內農戶收入偏低，可創造小流域治理與開發相結合的模式，將水土保持工作開展與當地特色產業發展相融合，打造區域經濟發展與水土保持工作協調共生的有利格局，多渠道促進農民增收。

(2) 小流域內各村貧困化主要影響因素不同，對治理的需求也就不同，所以在治理措施和扶持項目的安排上要因地制宜，對癥下藥。對于人多地少的情況，采取的措施應該是提高土地質量；對于人少地多的情況，采取的措施應是調整土地利用結構；若基礎水利設施落后，應加強農村水利基礎設施建設；人口壓力大，居住環境較差的，采取的措施應是環境整治；對于區域勞動力資源豐富的情況，采取的措施應是技能培訓、產業扶持等，將廉價的非技能勞動力轉變成技能勞動力資源。

(3) 解決“新農合”等國家基本醫療保障制度的跨地區就醫的報銷比例低和報銷范圍小等問題，減小貧困群眾所承擔的醫療費用，徹底解決群眾因殘致貧、因病致貧問題。

(4) 當地政府應認識到教育對小流域脫貧的重要影響，加大對小流域內教育投入程度，采取切實可行的有力措施為研究區內貧困戶子女接受教育提供條件與機會，終止物質貧困到精神貧困再到物質貧困的惡性循環。

鑒于貧困的復雜性以及影響農村貧困化因素的多樣性，如何基于生態清潔小流域的角度開展農村貧困化治理，促進生態治理與農村經濟發展相協調，是未來生態清潔小流域建設的重點。