基于有序Logistic模型农户精准扶贫满意度的影响因素研究——以湖北大别山片区为例

刘汉成，关江华

(1.黄冈师范学院 商学院，湖北 黄冈 438000；2.黄冈师范学院 旅游文化与地理科学学院，湖北 黄冈 438000)

基于有序Logistic模型农户精准扶贫满意度的影响因素研究
——以湖北大别山片区为例

刘汉成1，关江华2

(1.黄冈师范学院 商学院，湖北 黄冈 438000；2.黄冈师范学院 旅游文化与地理科学学院，湖北 黄冈 438000)

通过对湖北大别山地区贫困农户的抽样调查，采用问卷调查和有序Logistic模型方法，从微观视角研究贫困农户精准扶贫满意度的影响因素。研究表明：当前农户对精准扶贫满意度为62.16%，影响农户满意度的因素为主导产业、财政扶贫资金投入、年龄、健康状况、就业地点、地理位置、银行小额贷款、贫困户识别精准度、对口单位帮扶措施。基于此，提出了相应的对策：健全与完善贫困地区农村基础条件建设；培育与壮大贫困地区主导产业的参与主体；鼓励与推动贫困农户发挥主观能动性；着力与强调精准扶贫的准确性和针对性。

精准扶贫；影响因素；有序Logistic模型；大别山地区

2013年11月，习近平总书记首次提出了“精准扶贫”的重要思想，2014年1月，中共中央办公厅、国务院办公厅制定了精准扶贫的顶层设计，2015年10月，十八届五中全会提出了实施精准扶贫，2016年1月，精准扶贫在全国范围内全面展开。精准扶贫是一次全新的扶贫方式的体现，从以往单纯的国家和地方政府在财政上对于贫困地区的贫困人口直接补助发展为现在的以精准扶贫项目为主的新型扶贫方式。当前，全国14个集中连片特困区是我国实施精准扶贫的主战场，这些区域的贫困农户能否脱贫增收是衡量精准扶贫是否取得成效的关键。本文基于农户微观视角、通过构建农户对精准扶贫的满意度评价模型，利用湖北大别山地区10个县(市、区)的问卷调查数据，对连片特困地区农户对精准扶贫的满意度进行分析，厘清影响农户对精准扶贫满意度的主要因素，为地方政府制定精准扶贫政策提供参考。

一、文献综述

在研究贫困地区区域发展和农民增收影响因素方面，早期的研究主要集中在贫困地区资源禀赋差异等因素。[1]认为制约贫困地区区域发展和农民增收的主要原因在于资源禀赋差异且总体呈现资源配置低效率的稳定均衡状态。随后的研究则聚焦在贫困地区教育水平、资金短缺、能力培养与积累等因素。[2]认为由于贫困地区经济落后导致教育水平低下、发展资金短缺、能力培养和积累相对不足，反过来使得贫困地区经济发展更加缓慢，由此出现恶性循环。近期研究更加关注于贫困地区农户脆弱性等因素。[3]认为脆弱性既是风险的产物也是个体抵御风险的能力和行动的产物，脆弱性的程度依赖于风险的特点和家庭抵御风险的机制。

在研究连片特困区农户贫困及影响因素研究方面。李贝、李海鹏基于武陵山地区的调查，应用Logistic模型分析了连片特困地区农户贫困的主要因素，并得出如下结论：从户主层面来看，认为女性、文化程度低、兼业时间短的农户更容易陷入贫困；从家庭基本特征层面看，耕地面积少的农户家庭更容易陷入到贫困状态；从家庭生命周期层面来看，拥有的未成年子女数量少、遭受过重大疾病或伤残的农户，其家庭贫困的可能性越大。[4]

另有少数学者从精准扶贫绩效角度来探索农户脱贫增收问题。[5]认为现阶段影响农户脱贫的主要原因在于精准识别、精准帮扶、精准管理与精准考核4个层面的9个因素，且各因素重要性不同，其中核心因素是扶贫对象精准、项目安排精准、资金使用精准、措施到户精准与因村派人精准，妥善解决这些问题能够提高精准扶贫的针对性，实现农户脱贫增收的目的。在精准扶贫研究方面，国内学者从政策解读、实践经验、工作难点、路径选择等方面给予了关注。[6]关于贫困农户对精准扶贫满意度的研究涉猎不多，更多的研究关注合作社、社会工作、农户在精准扶贫中各主体利益联结关系。有学者提出整合国家财政扶贫资源与合作社进行对接，再吸纳贫困农户的自有资源，使合作社与普通农户之间建立起紧密的利益联结机制。[7]还有学者认为，社会工作完全可以运用自身的专业性和职业性优势，通过参与“精准扶贫”实现农村贫困治理水平的提高。[8]另有学者利用四川藏区23县(市)1320户的调查数据构建双槛模型进行实证分析，结果表明，贫困牧民参与旅游扶贫对其脱贫具有积极作用。[9]

综上所述，尽管对农户对精准扶贫满意度问题的研究有一些进展，但在以下方面还有改进空间：一是研究区域大多基于全国范围的面上分析，对连片特困地区关注不够，尤其是从精准扶贫对连片特困区农户脱贫增收的影响视角开展的研究不足；二是对贫困地区农户的精准扶贫满意度评价及不稳定因素的揭示和辨析不够，未能深层次探究导致精准扶贫对农户减贫增收的带动效应不佳的因素；三是受数据来源的制约，研究多侧重于定性分析，运用模型及定量分析尚显薄弱，使得研究结论缺乏严谨的数据支撑，相关政策的制定缺乏现实针对性。本文将针对以上研究不足展开研究。

二、研究区域概况与数据收集、处理

(一)研究区域概况 大别山片区是国家集中连片特困区的典型代表，横跨鄂豫皖3省(湖北、安徽、河南)，6个地级市(黄冈、孝感、随州、安庆、六安、信阳)，在大别山片区45个特困县中，湖北占了16个。湖北省黄冈市作为湖北省下辖的地级市，国土面积1.7万平方千米，辖区户籍人口750多万。在湖北17个地级市中，2015年黄冈市人均GDP仅为25377.09元，在全省排名第16位，贫困人口102万。本文选择湖北大别山片区黄冈市作为调研地，主要考虑黄冈市作为大别山集中连片特困县集中分布的地区，调研数据具有代表性。

(二)调查数据收集与处理 为了获得相关数据，以大别山贫困区县的地方为依托，课题组于2016年12月下旬，分5个调查小组对黄冈市所属10个县(市、区)43个村进行了入户问卷调查，每个村随机抽取10户进行入户调查，共计430户，人口1547人，发放问卷430份，回收有效问卷413份，问卷有效率96.05%，超过模型所需要的样本数。在进行数据处理前运用SPSS17.0中的Cronbach’s a系数对原始数据进行可行测度监测，检测克朗巴斯系数达到0.785(0.5)，表明原始数据能反映主体特征的真实值。

三、变量选择与计量模型构建

(一)变量选择与赋值 本文选择贫困农户对精准扶贫满意度作为被解释变量。解释变量包括四大特征变量，分别为农户个体及家庭特征变量、基础条件特征变量，外围支持特征变量和精准扶贫认知特征变量，每个特征变量又包含若干子变量。其中，农户个体及家庭特征变量包含性别、年龄、婚姻、文化程度、健康状况、家庭劳动力数量、农民人均纯收入、就业地点8个子变量；基础条件特征变量包括地理位置、主导产业2个子变量；外围支持特征变量包括财政扶贫资金投入、银行小额贷款2个子变量；精准扶贫执行特征变量包括精准扶贫政策了解程度、贫困户识别精准度、对口单位帮扶措施3个子变量。各变量赋值及预期影响方向见表1。

(二)计量模型构建 由于被解释变量分满意、不清楚、不满意三类情况，且取值存在较强的排序关系，因此采用有序Logistic回归模型来量化分析影响贫困农户满意度的主要因素。基于前文变量选择，构建第i个贫困农户的满意度模型：

Satisfaction=Σβxi+εi

xi为解释变量向量，xi=(1，xi1，xi2，…，xik)；β为回归系数向量，β=(β0，β1，β2，…，βk)；εi为随机变量。由于难以获得衡量贫困农户参与精准扶贫满意度的连续性数据，因此把贫困农户的满意度选择作为代理变量。

四、研究结果及分析

(一)样本农户对精准扶贫满意度描述性统计分析 本文选取七个因素对农户开展满意度调查，即扶贫政策知晓、产业扶贫带动、财政扶贫资金投入、小额贷款、医疗救助、基础条件改善、教育与培训就业。样本农户对精准扶贫满意度情况见表2。

表1 变量赋值及预期影响方向

表2 样本农户参与精准扶贫满意度调查统计情况

资料来源：根据调查整理

从表2可以看出，贫困农户对精准扶贫总体满意比重为62.16%，不满意为33.24%。从具体指标满意度调查来看，满意度在60%以上的指标有四个，分别是扶贫政策知晓、基础条件改善、医疗救助和教育与培训就业，满意度依次为92.74%、84.99%、78.93%、65.13%；满意度在60%以下的指标有3个指标，分别是产业扶贫带动、财政扶贫资金投入和小额贷款，满意度依次为51.09%、41.16%、21.07%。从以上满意度的调查结果来看，表明现阶段我国精准扶贫项目推进的进度和效果还存在较大差异，需要引起政府和社会各界高度重视。

(二)计量模型结果分析 运用SPSS17.0软件进行有序Logistic回归，从检验统计量来看，模型拟合效果较好，回归结果见表3，现将结果分析如下：

表3 有序Logistic回归结果

注:*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著

由表3可知，“年龄”变量的偏回归系数为0.078，且通过了5%的显著性检验，表明年龄对满意度有正向影响。年龄越大的农户对国家扶贫政策及执行理解更深刻，时常把现在与过去进行对比，普遍认为发生了翻天覆地的变化，满意度相应要高；相反，年龄越小的则没有该经历和体会。

“健康状况”变量的偏回归系数为0.205，且通过了10%的显著性检验，表明健康状况对满意度有正向影响。从调查情况来看，各地政府制定并落实医疗救助精准扶贫实施方案，贫困农户参加新农合比例达到100%，且免交参合费用，大病住院治疗报销比例提高至90%，五保户报销比例达到100%。有少数农户因长期有大病或长期慢性疾病，尽管可以报销绝大部分医疗费用，但因健康问题影响工作导致收入低下陷入贫困。农户健康状况越好，就越有充沛的脑力和体力去从事各项工作，收入高且持续，满意度就高；相反，健康状况越差，不但要支付医药费，同时因健康影响工作导致收入下降，因病致贫现象明显，满意度则低。

“就业地点”变量的偏回归系数为0.039，且通过了10%的显著性检验，表明就业地点对满意度有重要影响。本地就业的农户能亲身经历国家精准扶贫政策实施全过程，且明确在哪些方面受益，受益多少，因而，满意度高；反之，外地就业的农户，由于无法参与精准扶贫的各类项目，满意度则低。

“地理位置”变量的偏回归系数为0.024，且通过了5%的显著性检验，表明地理位置对满意度有重要影响。从调查情况来看，区位条件较好的村普遍都有硬化的通村公路，有安全的农村电网，有入户的广电通讯光纤，有清洁饮用水和生活能源，有生产生活垃圾处理设施，有村卫生室、农家书屋、文化广场和群众服务中心，部分村已安装了太阳能路灯。区位条件较差的村，尤其是极少数村还没有通水泥路，路况较差，出行极不方便；部分村无独立卫生室，还存在几个村合用一个卫生室，且卫生室条件较差的情况；有的村宽带普及率低，个别村还没有安全饮用水。地理位置优越的村庄，各类产业发展都具有先天优势，农户就业渠道多，收入增长快，满意度高；相反，地理位置差的村庄，交通闭塞，产业单一，农户增收门路少，满意度低。

“主导产业”变量的偏回归系数为0.245，且通过了1%的显著性检验，说明主导产业是影响满意度的关键因素。根据调查发现，农户满意度较高的一个重要原因是有主导产业，且这些主导产业具有较强的辐射带动效应，贫困农户广泛参与如种植、加工、运输、批发零售、乡村旅游、农家乐、特色美食等，农户就业效果好，农民增收快，满意度高。反之，满意度低的则表现为多种形式，一些村本地主导产业还没有形成，无法带动贫困农户；一些村虽有一些特色产业，但产业缺乏品牌，生产规模小，吸纳就业能力不强，带动贫困农户增收效果不明显。

“财政扶贫资金投入”变量的偏回归系数为0.089，且通过了1%的显著性检验，说明国家财政扶贫资金投入对满意度至关重要。从调查情况来看，贫困农户虽然对国家财政加大扶贫资金投入表示欢迎，但对投入满足实际需求的现状还不满意。此外，国家财政对各村实际到村资金存在较大的差异，如2016年，红安县石家岗村实际到村资金为247.74万元，小丰山村为192.79万元；团风县杜堡村和马家堑村实际到村资金均为100万元，而张冲村和孙家冲村仅为40万元。由此可见，到村资金的差异在一定程度上影响了贫困农户满意度的高低。财政扶贫资金投入越多的村庄，村庄面貌变化大，产业发展效果好，农民受实惠多；反之，财政扶贫资金投入少的村庄，村庄变化不大，农户受益较少。

“银行小额贷款”变量的偏回归系数为0.036，且通过了5%的显著性检验，表明银行小额贷款对满意度具有正向效应。从调查情况来看，贫困农户融资难的问题比较突出。主要原因是：一方面缺乏扶贫信贷投资平台，贫困农户得不到小额贷款的支持；另一方面是金融机构贷款门槛过高，金融部门审核过于严格，出于资金安全考虑，只愿意将资金贷给农业产业化龙头企业和种养殖大户，缺乏对生产规模小、收益低的贫困农户贷款的积极性。

“贫困户识别精准度”变量的偏回归系数为0.048，且通过了5%的显著性检验，表明贫困户识别精准度对满意度具有重要影响。精准扶贫政策落实贵在贫困户识别精准度，贫困户识别精准度高的村庄，针对性就强，扶贫效果就好；反之，精准度低的村庄，扶贫矛盾和争议大，政策执行难，往往出现非贫困户得到了资助，贫困户相反被排斥，满意度必然低。

“对口单位帮扶措施”变量的偏回归系数为0.135，且通过了1%的显著性检验，表明对口单位帮扶措施对满意度具有显著的正向效应。对口单位真心帮扶且措施得当的，贫困户得到了实实在在的帮扶，脱贫增收效果好；反之，对口单位帮扶措施蜻蜓点水，做表面文章，贫困农户意见很大，自然满意度低。

五、结论与政策建议

综上所述，通过调查进行描述性分析表明，农户对精准扶贫总体满意度一般，影响农户满意度的因素差异性较大。贫困农户对精准扶贫总体满意比重为62.16%，不满意为33.24%。通过计量回归分析发现，年龄、健康状况、就业地点、地理位置、主导产业、财政扶贫资金投入、银行小额贷款、贫困户确定精准度，以及对口单位帮扶措施9个变量是影响农户满意度的重要因素；而性别、婚姻、家庭劳动力数量、农民人均纯收入，以及精准扶贫政策了解程度则影响不显著。对此特提出如下建议：

1.健全与完善贫困地区农村基础条件建设。既要加强硬件条件建设，如水、电、路、讯等基础设施建设，把资金和项目优先安排到贫困村，推进基础设施建设到村到户，改善贫困地区的基础条件环境。又要加强软件条件建设，包括宽带网络建设、农村电商平台建设、市场信息体系建设等。

2.培育与壮大贫困地区主导产业的参与主体。重点培育并壮大主导产业的核心参与主体，主要包括农业龙头企业、农民专业合作社、专业协会组织等。同时，引导并规范核心主体与农户建立稳定且有效的合作关系，带动贫困农户脱贫增收。

3.鼓励与推动贫困农户发挥主观能动性。各级政府要教育贫困户克服“等、靠、要”思想，鼓励贫困户解放思想、发挥主观能动性，不断提高自身素质和技能，通过不懈努力脱贫致富。

4.着力与强调精准扶贫的准确性和针对性。首先着力精准扶贫对象识别的准确性。既要做到识别方法要精准，又要做到识别过程要透明公正，将结果公之于众，接受群众监督。其次要强调精准扶贫政策对症下药。项目安排要精准，要因地制宜、因村施法、因户施策，贯彻落实扶贫项目精准。再次是资金使用的精准，采取专项扶贫、行业扶贫、社会扶贫“三位一体”的多元投入机制。最后是实施方式要精准。针对每户的特殊情况和致贫原因分类实施，实现“私人订制”式帮扶。

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[8]袁君刚.社会工作参与农村精准扶贫的比较优势探索[J].西北农林科技大学学报(社会科学版)，2017(1)17-22.

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责任编辑 周觅

F323

A

1003-8078(2017)05-0104-05

2017-04-29

10.3969/j.issn.1003-8078.2017.05.25

刘汉成(1970-)，男，湖北天门人，黄冈师范学院商学院教授，博士；关江华(1971-)，男，湖北潜江人，黄冈师范学院旅游文化与地理科学学院副教授，博士。

黄冈师范学院高级别培育项目，项目编号：201616803；湖北软科学项目，项目编号：2016ADC058。