发布时间：2023-03-21 17:07:25
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1．1退耕还林工程对土地利用结构的影响
退耕还林工程通过专项补贴激励农户参与工程实施，促使农户坡耕地还林还草。这种激励政策，直接促使农用地利用结构发生变化，促进了农用地资源的重新配置。本课题选取了退耕前的2001年、退耕过程中2005年、退耕任务结束后的第一年2007年以及2010年4个时点对各地类进行对比分析耕地与林地在2001—2005年和2007—2010年这两个时期内表现出了此消彼长的趋势，2001—2005年退耕前期耕地面积减少林地面积相应增加，但是退耕后期2007—2010年“退林复耕”的现象明显。产生以上变化的原因有：一是退耕林农获得的退耕还林政策补助的比较收益在大幅度下降，退耕还林的补助标准越来越无法满足退耕林农的生活需求；二是近年来粮食价格上涨，种粮补贴增多，退耕补贴相对较少，以致于林农种树收益与种粮收益差距明显，农民为了经济利益扩大耕种面积将已退耕为林地的土地复耕；三是国土部门与林业部门之间耕地保护与退耕还林两项政策在基层执行时，往往不能落实贯彻，存在拆东墙补西墙现象。
1．2退耕还林工程对劳动力就业结构和农民纯收入的影响
退耕还林工程实施后，区域内耕地面积减少，林地面积相应增多，造成了农村大量剩余劳动力，由第一产业向二、三产业转移，致使非农行业就业人数占农村总劳动力的比重逐年波动上升。二、三产业相对于第一产业的高产出使农民的人均年纯收入逐年提高。通过对涞水县农户的的实地抽样调查，退耕后农户收入结构中非农行业收入占61．07％；所调查的农户家庭中，从事非农行业的从业人员占51．31％，从事职业主要以建筑、采矿、运输和餐饮业为主。相对于农业生产，外出务工为农户提供了更为丰厚的报酬。表1显示了1997—2010年涞水县农民人均年纯收入状况，可知涞水县退耕还林工程开始实施后农户人均年纯收入呈现逐年上升的趋势，退耕前1997年农户人均年纯收入为1828元，退耕启动时的2002年农户人均年纯收入为2142元，而到2010年农户人均年纯收入达到了3769元，退耕前年均增长4．76％，退耕后年均增长8．32％。退耕还林工程的实施造成农村劳动力的大量剩余，促使农村劳动力就业结构发生转变，由第一产业向二、三产业转移，增加了农民的收入。2．3退耕还林工程对农村产业结构及农业内部结构的影响通过对涞水县1997—2010年全县各产业年产值情况的定量分析（图3）可以看出，退耕前农村经济收入中第一产业产值略高于二、三产业，但总体水平差别不大。退耕后第一产业在农村经济中所占比重呈波动下降趋势；退耕前二、三产业在农村经济中所占比重维持在65％左右，2002年退耕工程实施后二、三产业所占比重持续上升，到2010年其值为76．16％。在退耕前农业生产是涞水县农村经济的主要组成部分，退耕工程实施后，土地利用结构和农村产业结构相应变化，在确保粮食产量稳步增长的前提下，优化农村产业结构，提高规模化水平，以现代农业为依托，充分发展特色农业，农业产值得到一定提升，但相比于二、三产业提升幅度不大。当地依托“野三坡”等旅游资源优势发展服务业、特产加工业，极大程度地丰富了二、三产业。涞水县二、三产业比重逐渐占据农村经济的主导地位，农村经济由农为主型转变为非农为主型。
2涞水县农村经济转型的灰色关联分析
由以上分析可知，退耕还林工程的实施，政策性地改变了涞水县的土地利用结构，由此引发了涞水县产业结构以及农业结构的调整，带动了农村劳动力从业结构的转型并促使农村经济转型。为探究涞水县农村经济转型过程中各行业生产与农村经济的关联程度，本文依据涞水县1997—2010年统计年鉴，对主要产业收入与农民收入情况汇总进行灰色关联分析。通过林业收入与农民人均年纯收入的高关联度可以看出，退耕工程的实施不仅仅有利于改善津京地的生态环境条件，而环境的改善所带来的综合生态效益，也有利于整合当地特有的旅游资源，促进农村经济的综合发展，因此，退耕还林成果的巩固是极其必要的。第二产业收入、第一产业收入、牧渔业收入、种植业收入对农民收入的关联度相对较低，这些产业收入对农民生计改善的贡献较少，尤其是种植业仅为0．49，反映了当地农业生产能力较低，且各行业未能利用退耕成果综合发展，如大量的劳动力转移至二，三产业，势必会造成农业上的劳动力不足，而土地资源分布较为分散，无法规模利用，有很多闲置荒废现象。因此，促进农村经济的发展不仅要继续强化优势产业，同时要做到以优带落，规避优势产业没落对农村经济造成重大影响的风险。
3结论
论文关键词：人口老龄化，农村养老保险，动态递进式模式
一、引言
国际上通常把60岁以上的人口占总人口比例达到10％，或65岁以上人口占总人口的比重达到7％作为国家或地区进入老龄化社会的标准。根据安徽省老龄办、省社会保障研究会2006年组织的一项安徽省“空巢老人”现状调查及对策研究预测，到2010年，安徽省60岁及以上老年人口将达到876.5万人，占总人口的比例将超过13.1%。到2020年，安徽省60岁及以上老年人口将达到1177.5万人，老年系数为16.6%左右。据预测，安徽省人口老龄化高峰将于2030年到来，并将持续20余年。至2030年前后，安徽省60岁及以上老年人口占总人口的比例将达到22.9%，老年人口将达到1669.1万人，而在60岁以上人口中农村居民占70%，可见安徽省农村人口老龄化形势严峻，农村居民养老问题面临着巨大的压力，保证农村居民老有所养是构建和谐社会重要一环也是我国政府的重要职责。目前，我国新型农村养老保险尚未建立，伴随着农业剩余劳动力迁往经济比较发达地区经济论文，外出人员以农村青壮年为主，留下的都是老年人，使得农村留守老人数量和发展速度都已经超过了城市。在农村，年老丧失劳动能力的农民，除部分土地收入和来自家庭的赡养外，没有固定的养老收入，且青壮年子女大多外出务工，生活风险和困难程度都要比城镇老年人高，这直接导致农村养老需求加大，仅靠传统家庭养老方式已经难以满足现实需求。
目前，我省各地区农村经济、自然、 人文地理等条件有很大程度上的差异性，各地区农村居民对于养老保障有着不同的层次的需求，这决定了在我省范围内实行统一的农村养老保障制度不符合现实情况，而建立符合地区特点的养老保障制度才是可行的政策选择论文开题报告范文。在对这一问题研究上，大多数学者对中国的养老区域划分习惯沿用的依然是“东部地区”、“中部地区”和“西部地区”的地理区域划分标准或“发达地区”、“欠发达地区”和“贫困地区”的经济区域划分标准，不仅针对性不强，更不利于农村养老问题的解决及区域间养老工作的协调。因此，本文采用因子分析法和聚类分析法，一方面我省各类地区可以先实行新型农村养老保险制度的覆盖，另一方面各地区的新型农村养老保险制度发展不能一蹴而就，而应当根据不同类型地区的人口老龄化进程、参保覆盖率的最优变化路径、期望寿命的变化，采用非均衡的推进模式对所有农村居民进行渐次的、动态递进式的全覆盖。
二、研究方法与指标体系
1. 研究方法
根据人口老龄化相关理论设计出一系列相关的统计指标和统计变量，采取因子分析和聚类分析等方法分析各变量之间的变化关系及其对目标变量的影响程度。本文首先列出各地区与农村养老相关的变量，且把这些变量看作彼此之间是有机联系的；其次，运用因子分析法筛选出公因子，在对因子进行旋转解释其意义后计算出各公因子的得分，以此说明各地区的养老特征并进行相关分析；最后，在因子分析的基础上，按各个地域单元相对于主因子得分进行聚类分析，结合具体的地域空间结构，对安徽省农村进行养老区域的划分。
2. 指标体系
为了更好地根据地域性的不平衡来把握我省动态递进农村养老保险制度路径与和进程，必须建立完善的指标体系，结合安徽省的具体情况，考虑不同地区的数据真实性、可得性以及代表性的基础上上，本文选择了17个指标经济论文，指标体系如表1所示，这些指标作为农村养老区域划分依据。
表1 2008年安徽省农村保险情况
变量
变量字母表示
单位
第一产业生产总值
X1
亿元
人均生产总值
X2
元/人
财政收入
X3
万元
社会保障与就业支出
X4
万元
农林牧渔的总产值
X5
万元
农林牧渔建设项目投资
X6
万元
农村人均现金支出
X7
元
农民人均纯收入
X8
元
耕地面积
X9
公顷
乡村从业人员
X10
人
家庭户规模
X11
人/户
65岁以上人口所占比例
X12
%
老年抚养比
X13
%
外出人口占总人口的比重
X14
%
征用土地面积
X15
平方公里
受灾面积
X16
千公顷
农村低保人数
