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2025 , Vol. 40 >Issue 2: 534 - 549

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20250215

Regular Articles

The impact of different modes of village consolidation on the adaptive choice of household livelihood in coal resource-exhausted areas: A case study of typical villages in Northern Jiangsu and Southern Shandong of China

  • YANG Bin , 1, 2 ,
  • MA Xiao-han 1 ,
  • SONG Xiao-qing 3 ,
  • YANG Sheng-fu , 4
Expand
  • 1. School of Public Policy & Management, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221008, Jiangsu, China
  • 2. Research Center for Land Use and Ecological Security Governance in Mining Areas, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221008, Jiangsu, China
  • 3. School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430070, China
  • 4. School of Public Administration, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430074, China

Received date: 2024-02-18

  Revised date: 2024-06-23

  Online published: 2025-01-23

Fold

Abstract

The adaptability selection of household livelihood in coal resource-exhausted areas is of great significance to improve the quality of households' life and promote the construction of livable and viable rural areas. Based on household survey data in typical resource-depleted villages in Northern Jiangsu and Southern Shandong of China, we quantified the levels of livelihood well-being and ecosystem service dependence. Besides, Propensity Score Matching with Difference-in-Differences model (PSM-DID) were used to analyze the impacts of three modes of village consolidation (VC), i.e., village migration consolidation, characteristic village consolidation, and rural infrastructure renovation on livelihood adaptive selection. The results showed that: (1) The average household well-being levels of all the three modes have been improved to some extent. The index of ecosystem service dependence increased slightly after village migration consolidation, that of characteristic village consolidation decreased, and that of rural infrastructure renovation did not change significantly. (2) The probabilities of "high well-being and low dependence" transformation of the coupling relationship after the three modes of VC were 20.0%, 43.7% and 21.6%, respectively. This means that VC had a positive impact on household livelihood adaptability. (3) There were some differences in the influence of different modes on household livelihood adaptability. Among them, the effect of characteristic village consolidation was the best, followed by that of rural infrastructure renovation, and that of village migration consolidation was last. Finally, some suggestions have been put forward. On the one hand, it is necessary to increase investments in the VC. On the other hand, the VC should be implemented according to local conditions to formulate differentiated village development plans. Thus, the coupling relationship optimization of household well-being and ecological dependence can be promoted.

Key words： village consolidation; livelihood well-being; ecological dependence; adaptability; resource-exhausted area

Cite this article

YANG Bin , MA Xiao-han , SONG Xiao-qing , YANG Sheng-fu . The impact of different modes of village consolidation on the adaptive choice of household livelihood in coal resource-exhausted areas: A case study of typical villages in Northern Jiangsu and Southern Shandong of China[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2025 , 40(2) : 534 -549 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20250215

村庄整治作为土地综合整治的重要组成部分，在改善农村生产条件、提升人居环境和提高农民生活质量等方面发挥着重要作用[1⇓-3]。2024年中央一号文件明确提出“大力提升乡村建设水平，包括深入实施农村人居环境整治提升行动、推进农村基础设施补短板、完善农村公共服务体系”等相关内容。可见，在全面推进乡村振兴背景下，通过村庄整治盘活乡村发展要素，同时促进乡村人地关系、农户生计结构优化，实现乡村地区可持续发展成为当前学术界讨论的热点话题。
人类福祉表示一种生活状态，即生活幸福、物质满足和精神向上，是一个与可持续发展有关的概念范畴[4]。生态系统服务是人类福祉的根本来源，对人类福祉诸多方面具有一定的贡献。自联合国千年生态系统评估（Millennium Ecosystem Assessment，MA）开创性地提出人类福祉与生态系统服务关联框架后，国内外学者针对二者相互关系开展了大量研究[5⇓⇓-8]。在研究内容上，学者们通常对不同区域生态系统服务与居民福祉的协调性进行研究，并分析其时空特征和影响因素[9⇓-11]；还有学者量化人类活动对生态系统服务的依赖程度，并利用四象限法对二者关系进行划分[12]。在研究对象上，学者们大多从易地搬迁[12]、农业转型[13]、乡村旅游[14]等方面探索两者的相互影响。总体来看，已有研究较为系统地总结了人类生计福祉与生态系统服务的相关内容，为本文研究提供了重要理论和方法支撑。现有研究关于村庄整治对农户生计影响主要集中于探讨不同类型整治对农户生计资本、生计策略、生计福祉的影响方面[15⇓⇓-18]。此外，还有学者分析了不同类型整治对农户生计脆弱性的影响及其脱贫增收效应[19⇓-21]。然而，上述研究主要聚焦于平原农区、丘陵山区，针对资源枯竭地区农户生计研究相对较少，而探究该类区域村庄整治与农户生计适应性相互关系研究更为鲜见。煤炭资源枯竭区是煤炭资源开采已枯竭或接近枯竭的区域，人地关系发生了较为强烈的变化[22,23]。当前，中国有262座资源型城市，其中69座被列为资源枯竭型城市，而每一座资源枯竭型城市背后都有着一大批资源接近枯竭的乡村，它们面临着耕地损毁、房屋破坏、地质灾害频发、乡村治理趋恶等多种难题，农户生计面临诸多挑战。在此背景下，农户需要适应新的生计方式。鉴于此，本文聚焦于煤炭资源枯竭区，从微观尺度将农户生计福祉与生态系统服务依赖度相结合，构建农户生计适应性响应模式，并以苏北、鲁南地区典型村庄为例，运用PSM-DID模型探讨不同模式村庄整治对农户生计适应性选择的作用效应和影响机制，以期为促进村庄整治与农户生计深度融合，实现资源枯竭地区乡村振兴及可持续发展提供决策参考。

1 理论分析

适应性一词来源于生态学，是指通过遗传组成赋予某种生物生存潜力，用来表示生物体与自然环境表现相适应的现象[24]。学者将其引入人类系统研究后，构建了一种通过改变自身功能与所处环境之间的整体协调互动关系，以实现人与环境相适应的发展模式[25]。适应性概念内涵的不断扩展为农户生计研究提供了新思路。生计适应性通常指农户或家庭通过重组生计资本以及实施一定行为进而适应外部因素的干扰，目的是为减轻其对自身或家庭生计能力的影响。当乡村系统受到村庄整治扰动时，农户作为乡村系统微观适应主体，通过提升生计资本或改善农村立地条件来保持或增加收入水平和生计稳定性，以便更好地应对外部环境变化[26]。本文参考可持续生计框架相关内容[27]，从农户生计资本和农村立地条件视角分析村庄整治对农户生计适应性影响的传导过程与途径。
煤炭资源枯竭区村庄整治对农户生计资本的影响主要体现在：第一，自然资本方面。村庄整治通过土地平整降低田埂系数，对采煤塌陷地、宅基地以及废弃道路、沟渠进行复垦以增加耕地面积；通过对矿区塌陷、受损耕地进行整治，同时积极改善农田基础设施、灌溉排水系统以及田间道路进而提高耕地质量[28]。第二，物质资本方面。村庄整治通过对矿区危房、旧房以及采煤塌陷受损房屋进行修复，增加了农户宅基地面积；同时对房屋结构升级、外观美化以改善住房条件[29]。第三，人力资本方面。农户通过参与村庄整治可了解和学习到相关工程施工、项目管护、沟通交流等知识和技能；整治后，人居环境的改善可吸引更多农户积极开展户外活动和锻炼，提高健康水平。第四，金融资本方面。整治后，农村产业结构和经济发展模式呈现一定转变，可为农户提供更多就业机会和增收途径，从而改善经济状况[15]；同时政府也给予农户耕地流转、压煤搬迁等相应补贴，增加了农户金融资本。第五，社会资本方面。农户根据相关程序要求参与村庄整治这一公共事务，增强了干群、邻里乡亲之间交往互动，从而提升社会资本。此外，煤炭资源枯竭区村庄整治通过社会治理和基本服务可及性影响农村立地条件[30,31]。社会治理方面。村庄整治可加强农户间沟通与交流，促进邻里关系和谐，有助于减少乡村社会纠纷和矛盾；整治后，乡村社会帮扶和乡村治安状况也得到一定改善，乡村社会治理水平提升。基本服务可及性方面。通过村庄整治，乡村道路、农村基层组织、村民活动场所、公共消防通道及设施等进一步完善。农村集体经济投入也将进一步加大，有利于健全农村社会保障体系，提升服务水平，进而增强农户基本服务可及性。
根据煤炭资源枯竭区村庄自然地理和社会经济背景不同，可将村庄整治分为压煤搬迁型、特色提升型和整治完善型三种模式。压煤搬迁型村庄原拥有丰富的煤炭资源，后因采煤塌陷导致村庄整体搬迁。村庄搬迁前主要依靠煤炭资源发展经济，由于过度挖掘，出现地面塌陷、房屋损毁、矿坑遍布等，农户无法原地进行生活生产。因而，农户整体搬入城郊或邻近乡镇新社区集中居住，人居环境和交通出行明显改善，村庄立地条件得以优化，农户生活质量和幸福感提升；搬迁后，农户主要在本地或外地务工、经商，政府或煤炭企业也给予相应补偿，有利于农户物质资本和金融资本提升。然而，由于丧失原有耕地、菜园和林地，农户自然资本呈现明显下降，对生计适应性产生一定影响。整治完善型村庄通过对原有沟渠、道路、公厕、水电网等基础设施进行修整，农户立地条件得以改善；通过对危房、旧房以及人居环境进行改造翻新或整治，促进了农户自然资本、物质资本、社会资本的提升，有利于生计适应性提高。特色提升型村庄一般地形、区位条件较好，基础设施条件较为完善，且拥有较为丰富的自然、人文资源和传统手工业。在整治过程中，村庄人居环境得以改善，传统文化进一步挖掘和保护，从而吸引大量游客前来观光旅游、休闲体验。同时，村庄着力发展光伏发电、生态旅游、水产品养殖等特色产业，可为当地农户提供较多就业机会，增加农户家庭收入。从理论层面来看，相比压煤搬迁型和整治完善型两种整治模式，特色提升型整治更有利于优化提高农户生计资本和农村立地条件，因而更能促进农户生计适应能力提升和生计策略优化。
通过以上分析，本文认为村庄整治通过土地平整、生态防护、灌溉与排水、道路修整等工程措施影响农户生计资本和农村立地条件，促使农户形成不同类型生计策略 ① ，进而对农户家庭生态系统服务收益、福祉水平等产生影响，最终形成不同生计适应性响应模式（图1）。下文将展开实证研究，进一步分析压煤搬迁型、特色提升型、整治完善型三种整治模式对农户生计适应性响应的影响效应及其差异性。
图1 理论框架

Fig. 1 Theoretical framework of this study

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区选择

本文选取江苏徐州市贾汪区、沛县以及山东微山县和滕州市部分村庄作为研究区域（表1）。贾汪区和沛县位于江苏省北部，区域地势平坦、气候较为湿润，属于典型高潜水位平原矿区。该地区原以丰富的煤炭资源而著名，累计产煤超过3.6亿t，对地区经济发展起到重要推动作用。现煤炭资源已接近枯竭，区域正在积极转型，不断注重环境保护和多元化经济发展。微山县和滕州市位于山东省南部，气候较为湿润，地理位置优越，交通便利；地形多样，以平原洼地为主，兼有丘陵和山地。区域原矿产资源丰富，主要以煤炭为主，同时兼有石灰石、稀土、磷矿、铁矿石、铜、铅等，现已接近枯竭。
表1 研究区村庄整治项目概况

Table 1 Overview of village consolidation projects in Northern Jiangsu and Southern Shandong of China

整治模式 研究区域 项目名称 地域类型
压煤搬迁型 微山县 欢城镇房庄压煤搬迁项目 城镇郊区
微山县 欢城镇小屯村压煤搬迁项目 城镇郊区
滕州市 西岗镇南孔村压煤搬迁项目 城镇郊区
滕州市 西岗镇栾庄压煤搬迁项目 城镇郊区
滕州市 西岗镇南王庄压煤搬迁项目 城镇郊区
沛县 张庄压煤搬迁项目 城镇郊区
沛县 焦刘村压煤搬迁项目 平原农区
特色提升型 贾汪区 马庄村环境整治绿化工程项目 平原农区
贾汪区 白集村城中村改造项目 平原农区
沛县 刘官屯村光伏发电障碍物及垃圾清理项目 城镇郊区
整治完善型 贾汪区 潘安村老村中心道路改造工程项目 平原农区
贾汪区 西大吴村危旧房改造项目 平原农区

2.2 案例村概况

（1）特色提升型
马庄村位于贾汪区，村域面积5.2 km2，共7个村民小组，总人口3298人。自2003年起，马庄村注重产业转型升级，发展以精密铸造、食品和纺织为核心的15家企业。同时，村庄注重环境美化和生态建设工程，依托潘安湖湿地公园发展旅游产业，并充分利用当地民间手工艺制作优势，生产香包和面灯等产品。白集村地处贾汪区工业园区，村域面积1.72 km2，2023年底，共有1780户，6248人。该地区原为采煤塌陷地，经过整治复垦后为工业园。全村主要以制造业、建筑业、化工等第二产业为主，经济结构多元化。刘官屯村位于沛县，2023年底，共有820户，2898人。村庄进行了新村建设，新建楼房30栋，绿化约占50%，村庄原址进行复垦，主要用于光伏发电。
（2）整治完善型
潘安村位于贾汪区潘安湖街道，村域面积约2.0 km2，共7个村民小组，总人口2856人。整治后，新增2000余亩（1亩≈667 m2）耕地，主要种植小麦、玉米等粮食作物以及花生、苗木等经济作物，人均收入为2200~2500元。全村已基本完成耕地流转，每亩价格1000~1200元。西大吴村位于贾汪区潘安湖街道，村域面积2.54 km2，共6个村民小组，1091户，人口4742人。全村已基本完成耕地流转，种植了苗木和花卉。
（3）压煤搬迁型
南王庄村位于滕州市西岗镇，共299户，人口1043人，耕地以旱地为主，已完全流转，农户大部分外出打工。该村庄2015年完成搬迁，致力于居住环境改善，污水与垃圾处理，并得到明显效果。南孔庄村位于滕州市西岗镇南部，2018年搬迁，共460户，总人口1815人，院落407套。栾庄位于滕州市西岗镇南郊，共有300户，总人口1300人。村内基础设施较为薄弱，生产生活条件较为落后，搬迁后致力于基础设施建设，提升村庄的环境治理水平。焦刘村位于沛县龙固镇西南部，村域面积1.4 km2，共10个村民小组，960户，总人口3080人，其中，党员35人，村干部5人。耕地面积约2474亩，其中旱田约2004亩，水田约470亩，完成土地流转约1100亩，个体工商户约14户。张庄村位于贾汪区青山泉镇西部，共6个村民小组，人口约2429人，耕地面积约3080亩。村庄搬迁后，经济主要以纺织、食品、现代生态农业等为主。房庄社区原为房庄村，位于济宁市微山县欢城西北部，全村共8个小组，546户，总人口1746人，2017年11月完成整村拆迁。土地面积约为1966亩，复垦后耕地面积约1740亩，已全部流转，每亩流转价格为800~1200元，主要种植玉米、油菜等作物。小屯村位于济宁市微山县欢城镇，共568户，总人口2052人，旧村址占地832亩；2020年完成整村搬迁，占地约130亩。

2.3 数据来源

课题组成员于2023年7月中旬和8月下旬前往江苏贾汪区、沛县、山东微山县、滕州市相关乡村，采用问卷访谈方式对不同模式整治村庄的农户开展问卷调研。主要内容包括整治前后农户家庭收入、劳动力就业、耕地利用、住房、固定资产投入、家庭基本支出、社会保障、家庭生活水平满意度和生活环境满意度等。本次调研小组共收集546份问卷，其中有效问卷498份，有效率达91.2%。其中，压煤搬迁型村庄样本258份，特色提升型村庄样本71份，整治完善型村庄样本44份，未整治区样本125份。此外，为了确保研究质量，本文借助SPSS软件对有效问卷进行了可靠性与一致性检验。结果显示Cronbach's α系数均超过0.6，KMO值均在0.7以上，表明数据信度与效度达到了统计学上的相关标准。

2.4 指标体系构建

2.4.1 生态系统服务依赖度指数体系

本文参考张超正等[32,33]研究成果并结合研究区实际现状，构建煤炭资源枯竭区生态系统服务依赖度指数（Indicators of Dependence on Ecosystem Service，IDES），具体如表2所示。
其中，生态系统服务依赖度的计算公式为：
I D E S m i t = E N B m i t ∑ m = 1 3 E N B m i t + S N B m i t
I D E S m i t = ∑ m = 1 3 I D E S m i t
式中：m为生态系统服务种类； I D E S m i t表示农户对m类生态系统服务依赖指数； I D E S m i t为农户生态系统服务依赖总指数； E N B m i t为农户从m类生态系统服务中获得的净收益（元）； S N B m i t为农户从其他社会经济活动中获得的净收益（元）。需要指出的是，本文涉及的农户商店、餐饮、交通运输、房屋出租以及其他小生意等收入均与当地发展生态旅游业相关，即纳入文化服务调节部分。此外，通过实地调研，发现研究区耕地流转后主要用于种植苗圃、花卉以及玉米、油菜等作物；矿区农户压煤搬迁后，当地对村庄旧址进行了复垦再利用，如部分塌陷地改造为鱼塘开展养殖业，难以复垦村庄进行光伏发电等。因此，本文涉及的耕地流转补贴和压煤搬迁补贴可视为调节服务净收益。
表2 生态系统服务依赖度评价指标体系

Table 2 Indicators of assessing ecosystem service dependence

分类 条目/元 生态系统服务类型
供给服务净收益 农作物种植收入 P0
畜牧业收入 P0
文化服务净收益 商店、餐饮收入 C1
生态旅游收入 C1
交通运输收入 C1
房屋出租收入 C1
其他小生意收入 C1
调节服务净收益 耕地流转补贴 R0
压煤搬迁补贴 R0
农业补贴 R0
其他收益 外出打工收益 NA
本地打工收益 NA

注：0和1分别表示直接和间接从生态系统中获取利益。

2.4.2 农户福祉指数测算

基于《千年生态系统评估报告》中人类福祉的内涵并参考相关研究[34,35]，本文从农户经济状况、生活条件、生态环境、社会保障和心理状况五个维度来衡量福祉水平（表3）。在经济状况方面，采用农户家庭年收入进行表征。在生活条件方面，村庄整治后，农户无论搬入集中村落还是获得商品房，其生活条件均发生相应变化。煤炭资源枯竭区村庄整治通过对矿区危房、旧房以及采煤塌陷受损房屋进行修复，增加农户的宅基地面积。同时，对房屋结构进行提升、外观美化，可有效改善住房条件。伴随着住房条件的改善，农户的基础设施也进行了一定程度的优化。此外，耕地是农户生产生活中重要的自然资产，村庄整治通过对采煤塌陷地、废弃宅基地等进行复垦以增加耕地面积；通过改善农地基本设施、农田灌溉排水系统以及田间道路提升耕地质量。因此，选取房屋结构、宅基地面积、基础设施、耕地面积和耕地质量五个指标对农户生活条件进行衡量。在生态环境方面，村庄整治的影响主要体现在人居环境的变化，主要通过对村庄道路建设、水利设施建设、土地平整、露天矿坑和废旧水塘进行整治，村庄人居环境质量得以改善。因此，在生态环境方面选取生活垃圾处理状况、污水处理状况、公共厕所使用状况、空气质量状况四个指标进行衡量。在社会保障方面，选取医疗保险状况、公共安全状况、就业服务状况、养老保险状况作为衡量指标。在心理状况方面，农户福祉考虑潜在层面会更具有发展性和动态性。因此选取农户的社会帮助状况、家庭幸福感以及未来发展机遇作为衡量指标。
表3 农户福祉测度指标体系

Table 3 Indicators of evaluating rural household well-being

一级指标 二级指标 指标赋值及其含义 权重
经济状况 家庭年收入/元 包括种植业、养殖业、本地和外地务工经商收入 0.093
生活条件 房屋结构 土墙瓦房=1；砖木结构=2；1~2层砖混结构=3；3层及以上砖混结构=4；钢混结构=5 0.082
宅基地面积/m2 小于60=1；60~80=2；80~100=3；100~120=4；大于120=5 0.031
基础设施 基础设施完善程度：很差→很好分别赋值1~5 0.041
耕地面积 反映农户人均占有耕地面积，取对数 0.166
耕地质量 耕地质量状况：很差→很好分别赋值1~5 0.060
生态环境 生活垃圾处理状况 很差→很好分别赋值1~5 0.055
污水处理状况 很差→很好分别赋值1~5 0.083
公共厕所使用状况 很差→很好分别赋值1~5 0.062
空气质量状况 很差→很好分别赋值1~5 0.050
社会保障 医疗保险状况 很差→很好分别赋值1~5 0.011
公共安全状况 很差→很好分别赋值1~5 0.038
就业服务状况 很差→很好分别赋值1~5 0.074
养老保险状况 很差→很好分别赋值1~5 0.039
心理状况 社会帮助状况 很差→很好分别赋值1~5 0.064
家庭幸福感 很差→很好分别赋值1~5 0.017
未来发展机遇 很差→很好分别赋值1~5 0.034
农户福祉指数具体测算过程为：基于极差法进行各项指标标准化处理；通过熵权法计算指标权重[36]；加权求和测算不同村庄整治模式下农户福祉水平。

2.5 PSM-DID模型

本文采用双重差分模型（Difference-in-Differences，DID）来考察村庄整治对农户“生计福祉—生态依赖”关系的净效应，模型设定如下[37]：
Y i t = β 0 + β 1 t r e a t e d i t + β 2 t i m e i t + β 3 d i d i t + γ X i t + ε i t
式中：i和t表示第i个农户和第t年； β 0表示村庄整治实施前效应；系数 β 1表示村庄整治实施效应；系数 β 2表示时间效应；treated为处理组虚拟变量，表示是否进行村庄整治（进行赋值1；未进行赋值0）；time为处理效应时期虚拟变量（整治实施后赋值1，实施前赋值0）；did为treated和time的交叉项，为核心解释变量；系数 β 3是村庄整治对“生计福祉—生态依赖”耦合关系的净效应；X为模型控制变量，本文共选择户主年龄（x1）、户主受教育程度（x2）、技能水平（x3）、健康状况（x4）、家庭总人口（x5）和家庭劳动力人口（x6）6个变量； γ为控制变量的相应系数； ε为随机扰动项；被解释变量 Y i t为是否“L-L”“L-H”“H-L”和“H-H”。
为了克服样本选择可能出现的偏差性并提高DID的计算精度，本文采用PSM-DID（Propensity Score Matching with Difference-in-Differences）模型进行修正[38]。首先，利用Logit回归模型估计倾向得分，并对处理组农户确定匹配的控制组农户；其次，测算处理组结果变量变化值 ( y 1 t i - y 1 t i )，并得出与其匹配控制组变化值 ( y 0 t i - y 0 t i )；最后，测算平均处置效应ATT，公式如下：
A T T = 1 N 1 ∑ i : i ∈ I 1 ⋂ S p ( y 1 t i - y 1 t ' i ) - ∑ j : j ∈ I 0 ⋂ S p w ( i ,   j ) ( y 0 t i - y 0 t ' i )
式中： t '和 t代表村庄整治实施前后； S p为匹配样本集合； I 0和 I 1表示控制组与处理组； N 1代表处理组中满足核匹配条件的样本数； w ( i ,   j )表示核匹配配对权重。
本文以农户生计适应性响应模式为被解释变量，选择农户福祉指数和生态系统服务依赖度指数分别为“生计福祉”和“生态依赖”表征指标，对应X轴和Y轴（图2），并选择中位数作为参考消除极值的影响。通过全样本测算结果，得到农户福祉指数和生态系统服务依赖度中位数分别为0.448和0.689。最后，利用四象限法将“生计福祉—生态依赖”耦合关系分为四种类型：“低福祉—高依赖（L-H）”“低福祉—低依赖（L-L）”“高福祉—高依赖（H-H）”和“高福祉—低依赖（H-L）”。其中，H-L为最优模式，H-H和L-L为次优模式，L-H为最差模式。本文以双重差分项为解释变量，将特色提升型、整治完善型、压煤搬迁型分别与控制组进行对照，分析不同模式村庄整治对农户“生计福祉—生态依赖”耦合关系的影响。
图2 农户生计适应性响应模式划分

Fig. 2 Classification of adaptation response modes of household livelihoods

3 结果分析

3.1 农户福祉和生态系统服务依赖度指数测算结果

表4汇报了整治前后各村庄农户福祉水平测算结果。三种整治模式实施后，各村庄在农户福祉水平上均呈现较大提升。其中，压煤搬迁型整治后，农户福祉水平提升效果最为明显，数值上达0.287；其次是特色提升型整治，福祉水平平均提升0.221；整治完善型整治提升农户福祉水平效果相对较弱，数值上平均提升0.211。究其原因，压煤搬迁型村庄在整治前受煤炭资源枯竭影响较大，生态环境承载力小，发展受到一定的限制，进行整体搬迁后，农户生活环境有了较大改善。村庄整治过程中，实施了平整村庄道路、完善水电等基础设施、加大社区治安力度等措施，使得农户生活条件以及生态环境得到较大改善，因此其村庄整治对农户福祉水平的提升幅度较大。而整治完善型村庄在整治后得到的政府补贴相对较少，与特色提升型村庄相比缺少特色产业来增加经济收入，因此整治后经济发展情况较为一般，农户福祉水平提升幅度相对较小。
表4 各村庄农户福祉指数

Table 4 The levels of household well-being at the villages

类型 村庄 农户福祉水平
整治前 整治后
特色提升型 白集村 0.375 0.582
刘官屯村 0.343 0.551
马庄村 0.277 0.524
压煤搬迁型 房庄社区 0.270 0.606
焦刘村 0.249 0.622
栾庄村 0.359 0.532
南孔庄村 0.361 0.610
南王庄村 0.442 0.639
张庄村 0.308 0.645
小屯村 0.348 0.691
整治完善型 潘安村 0.300 0.463
西大吴村 0.276 0.534
表5汇报了整治前后各村庄农户生态系统服务依赖度指数测算结果。发现特色提升型整治后，各村庄农户生态系统服务依赖度指数有所下降，平均下降幅度为0.01；压煤搬迁型整治后，房庄、张庄农户生态系统服务依赖度指数有所下降，其余村庄均有所上升，平均提升水平为0.01；整治完善型整治后，各村庄农户生态系统服务依赖度指数变化不明显。究其原因，特色提升型整治后，村庄在产业结构上有所调整，逐渐从传统农业经济向手工业、服务业经济转型，农户家庭经济收入来源多样化，不再完全依赖于农业生产，提高了农户从生态系统获得的文化服务净收益。压煤搬迁型整治后，村庄整体搬迁，原有耕地基本完成流转，实行规模化经营，使得农业生产更加统一、高效，降低了对个体农户的依赖，农户从生态系统获得的供给服务净收益相对减少；但在经济上，政府给予农户搬迁、耕地流转以及农业生产等相应补贴，提高了农户生态系统调节服务净收益。整治完善型村庄主要经历了道路、房屋等基础设施的改善，对农户获得的生态系统服务收益影响不大。
表5 各村庄农户生态系统服务依赖度指数水平

Table 5 The levels of ecosystem service dependence at the villages

类型 村庄 生态系统服务依赖度指数
整治前 整治后
特色提升型 白集村 0.705 0.698
刘官屯村 0.700 0.689
马庄村 0.520 0.506
压煤搬迁型 房庄社区 0.509 0.479
焦刘村 0.450 0.490
栾庄村 0.512 0.528
南孔庄村 0.695 0.706
南王庄村 0.770 0.807
张庄村 0.733 0.730
小屯村 0.698 0.707
整治完善型 潘安村 0.708 0.695
西大吴村 0.673 0.686

3.2 不同模式村庄整治对农户“生计福祉—生态依赖”耦合关系的影响

3.2.1 结果分析

以整治前后农户福祉指数和生态系统服务依赖度的中位数为基准，将整治前后农户“生计福祉—生态依赖”耦合关系划分为四种生计适应响应模式，并对其进行统计分析，得到农户“生计福祉—生态依赖”耦合关系转换矩阵（表6）。结果表明，与对照组相比特色提升型村庄整治后农户“生计福祉—生态依赖”耦合关系由L-L转向H-L、H-H概率分别为87.5%、12.5%，由L-H转向H-L、H-H概率分别为41.03%、58.97%，最终可促使耦合关系由L-L向H-L和H-H、由L-H向H-L和H-H进行转变；整治完善型村庄整治后农户“生计福祉—生态依赖”耦合关系由L-L转向H-L、H-H概率分别为64.42%、21.05%，由L-H转向L-L、H-L概率分别为20%、32%，最终促使耦合关系由L-L向H-L和H-H、由L-H向L-L和H-L进行转变；压煤搬迁型村庄整治后农户“生计福祉—生态依赖”耦合关系由L-L转向H-L、H-H概率分别为83.19%、14.29%，由L-H转向H-L、H-H概率分别为15%、85%，最终可促使耦合关系由L-L向H-L和H-H、由L-H向H-L和H-H、由H-L向H-H转变。
表6 农户“生计福祉—生态依赖”耦合关系转换矩阵

Table 6 Conversion matrix of coupling relationship between household livelihood well-being and ecological dependence (%)

整治后
L-L L-H H-L H-H 总计
特色提升型 整 L-L — — 87.50 12.50 45.07
治 L-H — — 41.03 58.97 54.93
前 H-L — — — — —
H-H — — — — —
合计 — — 61.97 38.03 100.00
整治完善型 整 L-L 5.26 5.26 64.42 21.05 43.18
治 L-H 20.00 32.00 32.00 16.00 56.82
前 H-L — — — — —
H-H — — — — —
合计 13.64 20.46 47.73 18.18 100.00
压煤搬迁型 整 L-L 2.52 — 83.19 14.29 45.77
治 L-H — — 15.00 85.00 38.46
前 H-L — — 77.78 22.22 6.92
H-H — — — 100.00 8.85
合计 1.15 — 49.23 49.62 100.00
对照组 整 L-L 37.50 15.00 37.50 10.00 32.00
治 L-H 6.90 43.10 12.07 37.93 46.40
前 H-L — — 91.67 8.33 9.60
H-H — — 33.33 66.67 12.00
合计 15.20 24.80 31.20 28.80 100.00

注：—表示数据缺失。

运用PSM-DID模型，对整治前后农户四种生计适应响应模式进行计量检验，计算其平均处置效应ATT。结果表明（表7），特色提升型村庄整治促使农户“生计福祉—生态依赖”耦合关系H-H、H-L实现概率分别显著提升18.7%、43.7%，促使L-H和L-L实现概率分别显著降低29.0%和33.3%。这表明特色提升型村庄整治可促使耦合关系由L-H、L-L向H-H和H-L进行转变。整治完善型村庄整治可促使H-L实现概率显著提升21.6%，促使L-H实现概率显著降低19.7%。这表明整治完善型村庄整治可促使耦合关系由L-H向H-L进行转变。压煤搬迁型村庄整治可促使H-H、H-L实现概率分别显著提升24.4%、20.0%，促使L-H和L-L实现概率分别显著降低16.9%和27.6%。这表明压煤搬迁型村庄整治可促使耦合关系由L-L、L-H向H-L和H-H进行转变。
表7 不同村庄整治模式对农户“生计福祉—生态依赖”耦合关系的处理效应

Table 7 Effects of different modes of village consolidation on coupling relationship between household livelihood well-being and ecological dependence

比较组别 L-H L-L H-H H-L
特色提升型与对照组 -0.290*** -0.333*** 0.187** 0.437***
（-0.08） （-0.078） （-0.076） （-0.074）
整治完善型与对照组 -0.197* -0.031 0.013 0.216**
（-0.104） （-0.119） （-0.077） （-0.094）
压煤搬迁型与对照组 -0.169*** -0.276*** 0.244*** 0.200***
（-0.057） （-0.053） （-0.054） （-0.052）

注：***和**分别表示在1%和5%的水平上显著，括号内数字为标准误。下同。

3.2.2 计量检验

（1）倾向得分估计
根据理论框架的分析设置变量，本文基于Logit回归筛选相应匹配变量，开展倾向得分匹配分析。通过测算农户基本特征变量倾向得分来验证匹配结果的可靠性，若结果显著性差别为零则表明假设成立，检验结果如表8所示。
表8 倾向得分估计结果

Table 8 Results of propensity score estimation

变量 压煤搬迁型与对照组 特色提升型与对照组 整治完善型与对照组
整治前 整治后 整治前 整治后 整治前 整治后
回归
系数		 误差 回归
系数		 误差 回归
系数		 误差 回归
系数		 误差 回归
系数		 误差 回归
系数		 误差
x1 0.006 0.013 0.007 0.012 0.023 0.016 0.027 0.017 0.021 0.021 0.025 0.021
x2 -0.124 0.185 -0.129 0.171 0.241 0.214 0.247 0.213 0.365 0.269 0.327 0.269
x3 0.247* 0.160 0.256* 0.148 0.438** 0.191 0.466** 0.193 0.551** 0.268 0.589** 0.272
x4 0.286* 0.164 0.290* 0.148 -0.031 0.210 -0.021 0.209 -0.537** 0.234 -0.524** 0.231
x5 0.310*** 0.086 0.311* 0.080 0.126 0.102 0.135 0.102 -0.170 0.132 -0.116 0.129
x6 -0.374*** 0.151 -0.353*** 0.126 0.176 0.174 0.134 0.173 0.305 0.220 0.195 0.216
Constant -1.699 1.275 -1.775 1.172 -4.550 1.592 -4.817 1.622 -2.606 1.914 -2.800 1.980
Pseudo R2 0.052 0.0532 0.0701 0.0709 0.078 0.0757
LR chi2 25.23 25.84 17.99 18.20 15.11 14.67
P>chi2 0.0003 0.0002 0.0063 0.0057 0.0194 0.023

注：*表示在10%的水平上显著。下同。

（2）匹配平衡性检验
为保证PSM-DID模型中相应假设，需对匹配变量进行平衡性检验，当匹配变量标准偏差的绝对值小于10%或在严格意义上小于20%，则匹配估计结果可靠[38]。表9表明全部匹配变量标准化偏差出现减少且绝对值小于10%；从t检验结果显示，倾向匹配前超过一半匹配变量t值显著，即差异较大；而匹配处理后特征变量差异减少，t值不显著，即验证了变量匹配的有效性。由于整治完善型中存在匹配变量x6在匹配前的标准偏差过小，匹配后剔除个别突出样本，使得匹配后减少幅度较大。
表9 匹配平衡性检验结果

Table 9 Results of matching balance test

变量 压煤搬迁型与对照组 特色提升型与对照组 整治完善型与对照组
标准偏差 减少幅度 t值 标准偏差 减少幅度 t值 标准偏差 减少幅度 t值
x1 匹配前 -0.066 1.3 -0.84 -8.600 81.8 -0.80 -3.500 -69.8 -0.27
匹配后 -6.500 -1.02 -1.600 -0.12 -6.000 -0.39
x2 匹配前 8.300 79.8 1.05 28.200 92.8 2.63** 21.000 71.2 1.66
匹配后 1.700 0.27 -2.000 -0.16 -6.000 -0.39
x3 匹配前 15.000 50.5 1.87 24.600 99.3 2.30* 30.500 58.3 2.40*
匹配后 7.400 1.14 -0.200 -0.01 12.700 0.83
x4 匹配前 19.400 81.0 2.50* 13.600 86.2 1.20 -19.500 94.6 -1.45
匹配后 3.700 0.59 -1.900 -0.16 -1.000 -0.07
x5 匹配前 23.900 85.5 3.05** 28.800 82.5 2.66** -9.600 89.3 -0.75
匹配后 -3.500 -0.50 5.000 0.39 -1.000 -0.07
x6 匹配前 0.400 -45.2 0.05 25.800 98.9 2.40* -0.700 -2298.1 -0.06
匹配后 -0.600 -0.10 0.300 0.02 -18.000 -1.14

4 结论与讨论

4.1 结论

本文聚焦煤炭资源枯竭区，从农户“生计福祉—生态依赖”响应模式视角出发，在理论层面分析不同村庄整治模式对农户生计适应性选择的影响效应与作用路径，并基于苏北、鲁南地区典型村庄农户问卷调查数据开展实证研究，主要研究结论如下：
（1）煤炭资源枯竭区村庄整治可有效提升农户福祉水平并降低生态系统服务依赖，有助于农户多样化生计策略选择，实现“高福祉—低依赖”转变。因此，政府应不断加强村庄整治政策支持和资金投入，通过整治工程实施推动农户收入结构优化，提高二三产业经营收入比例，同时降低农户对生态系统服务依赖，实现“生计福祉—生态依赖”耦合关系优化，最终提高其生计适应性。
（2）煤炭资源枯竭区不同村庄整治模式对农户“生计福祉—生态依赖”耦合关系的影响存在差异，其中，特色提升型整治作用效果最好，整治完善型整治作用效果其次，压煤搬迁型整治作用效果最小。因此，政府应根据区域资源禀赋、产业结构差异以及农户切实利益和需求，实施差别化村庄整治。具体如下：第一，对于因煤炭资源开采或自然灾害导致地面塌陷、耕地不同程度损毁、人居环境较差的村庄，不应原地大拆大建进行整治；而是逐步缩减村庄规模，同时充分考虑农户需求和意愿，将其向区位条件优势地区转移，开展村庄搬迁整治。第二，对于地形区位条件较好、人口相对集中的村庄，可考虑投入资金对农户耕地、道路、房屋、村庄基础设施等进行整治完善，着力改善乡村人居环境，积极培育发展新兴产业，减少农户对煤炭资源的依赖，提高其福祉水平和生态系统服务收益。第三，对于具备一定历史文化底蕴或产业基础较好的村庄，应以营造美丽村庄风貌、传承乡村历史文脉和发展特色产业为目标，因地制宜开展特色提升型村庄整治，如红色文化新村、农家乐、特色小院等观光旅游产业，优化农户生计策略和适应性选择。

4.2 讨论

煤炭资源枯竭区农户长期以煤炭资源开采以及加工为主要生计手段。在单一生计来源和较为恶劣的生态环境背景下，矿区农户生计脆弱性显著，同时所获得生态系统服务收益低下。这进一步加剧了农户福祉水平提升和乡村生态系统保护之间的矛盾。村庄整治通过改善农村生产生活条件、增加农户收入和优化生计策略等功能为破解这一困境提供了重要契机与抓手，从而实现农户福祉水平提升和矿区生态环境改善的耦合优化。通过实地调研，发现特色提升型整治过程中，村庄十分注重生态修复与保护，同时不断探索产业发展新路径。例如，贾汪区马庄村借助潘安湖采煤塌陷地整治，打造潘安湖湿地公园特色旅游业，同时发展香包制作、农户教育培训等产业项目，有力提升了当地农户生计福祉水平；贾汪区白集村借助矿区采煤塌陷地整治，打造区域产业工业园，带动农户就业，拓宽了其生计来源；沛县刘官屯村通过招商引资对采煤塌陷区进行改造利用，发展水产品养殖与光伏电站复合利用产业模式，生态环境改善优化的同时增加了矿区农户收入，促进了农户“高福祉—低依赖”模式转化。压煤搬迁村庄整治过程中，农户家庭住房、人居环境等得到改善，一定程度上提高了农户福祉水平；然而，搬迁后农户失去了其赖以生存的耕地、菜园、宅基地等生计资本，生计来源较为单一，主要以外出务工为主，加之日常饮食、水、电、燃气以及人情交往等生活支出，其生计适应能力出现一定下降。此外，农村新社区物业管理多由村委会或社区服务中心承担，人员以当地年龄较大的农户为主。他们缺乏专业的物业管理知识和经验，由此带来诸多问题，如管理资金缺口大、服务被动性以及服务水平较低等，一定程度上对农户生计福祉产生负向影响。因此，亟需制定相关政策和措施，帮扶搬迁农户生计就业，同时提高新社区物业管理服务水平，切实保障农户可持续生计发展。
本文仍存在一定不足。一方面，以农户生计资本和农村立地条件作为中介变量在理论层面探讨了村庄整治对农户生计适应性模式的传导机制，但由于调研问卷数据限制，未能选择更具针对性的结构方程模型深入分析农户生计资本和农村立地条件的中介效应和作用路径。另一方面，主要探究平原地区村庄整治对矿区农户适应性选择的影响，缺少对山区、丘陵等不同地貌类型区域村庄整治以及其他整治模式的对比研究，研究结论的普适性需进一步探究和验证。

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