渔民精准扶贫质量感知的影响因素

姚 微

(广东海洋大学 管理学院 广东湛江 524088)

1 引言

精准扶贫，其最基本的含义是扶贫政策和措施要针对真正的贫困家庭和人口，通过对贫困人口进行有针对性的帮扶，从根本上消除导致贫困的各种因素和障碍，达到可持续脱贫的目的[1]。“精准扶贫质量感知”是衡量精准扶贫过程中所实施的政策、措施等的主观感受。它强调的是精准扶贫过程中是否精准，衡量精准扶贫制度、执行政策的好坏。

近年来随着精准扶贫的逐渐深入，我国对精准扶贫的研究较多，但是对渔村精准扶贫和精准扶贫质量感知的研究较少。通过对广东某渔村的多次走访调查，获取第一手数据。究竟是家庭健康因素还是社会资本因素对精准扶贫治理的影响有更强的解释力？本文对贫困户和非贫困户精准扶贫质量感知进行衡量比较，试图回答这一疑问。考虑到目前宏观层面对精准扶贫治理的研究缺失，本研究主要从微观层面探索家庭健康和社会资本对贫困户和非贫困户质量感知的影响。

2 理论背景与研究假设

2.1 理论背景

2.1.1 如何衡量精准扶贫质量感知 “精准扶贫”逐渐上升为国家扶贫政策，成为国家综合扶贫政策的最新表达、最新思路和最新标准，得到广泛的实践。为此，习近平总书记对精准扶贫提出“六个精准”的要求，即扶持对象精准、项目安排精准、资金使用精准、措施到户精准、因村派人精准、脱贫成效精准。应该说，“六个精准”是做好精准扶贫工作的关键所在，是精准扶贫的本质要求[2]。各项因素影响的重要程度不同，其核心影响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[3]。本文借助“六个精准”作为衡量精准扶贫的成效，通过选取其中四个标准的分析来阐述渔民对精准扶贫质量感知影响，主要包括：扶贫对象精准、扶贫项目精准、资金使用精准、扶贫措施精准。

扶贫对象精准，要使精准扶贫有效，就必须准确地找到要扶持的贫困家庭和人口，筛选出贫困户，这是精准扶贫开始也是最关键的一步。扶贫项目精准，扶持对象识别出来并建档立卡以后，就需要根据贫困户和贫困人口的实际需要进行有针对性的项目帮扶，做到因户因人施策。这就需要找准每个贫困家庭的致贫原因(根据全国建档立数据分析，疾病、缺资金、缺社会资本是贫困户主要的致贫原因)。资金使用精准，以往的各类扶贫资金(包括专项扶贫资金和部门扶贫资金) 的管理方式缺乏足够的灵活性，地方政府缺乏资金使用的自主权，难以做到精准扶贫，大大降低了扶贫资金的使用效率。扶贫措施精准，地方政府需要重点探索和建立贫困户的受益机制，重点是保证扶贫效率到贫困户，例如，在产业发展和创收方面，重点探索如何将贫困户纳入现代产业链中，解决贫困农户经常面临的信息、技术、资金、市场等方面的困难等[4]。本文通过渔民对该四个维度的指标反馈，来评价渔村精准扶贫的质量。

2.1.2 精准扶贫的家庭健康与社会资本影响因素研究 疾病与贫困是相伴而生的。在各类致贫原因中，由健康水平恶化所引发的“因病致贫”最为常见[5]。疾病容易降低家庭收入，增加治疗费用，并使得原本有收入的成员变成家庭负担，因此疾病普遍成为家庭陷入贫困的根源。同时，贫困户更容易受到健康的冲击，对医疗服务的有效需求不足，医疗负担过重，疾病仍然是我国农村致贫的重要原因之一[6]。

社会资本和精准扶贫的研究。社会资本是个人或者组织所拥有的，表现为社会结构的资源财产，它们由社会结构资源要素所构成，主要存在于组织的人际关系之中，并为组织内部的行动提供方便[7]。我国是一个关系本位国家，一直遵循“差序格局”进行资源配置，我国贫困农民脱贫应该从社会资本这一关系网络格局入手[8]。胡鞍钢等人指出导致农民致富能力不足与争取改变自身处境机会不够，从而直接将农民推向以收入低下与生活困顿为表层特征的贫困境地[9]。社会资本的缺乏不利于穷人，而穷人本身的政治和经济条件也不利于其社会资本的积累[10]，使贫困在农民内部呈现出一种恶性循环[11]。

家庭健康和社会资本的研究。美国发展经济学家罗格纳·纳克斯系统地考察了发展中国家的贫困问题，认为发展中国家普遍存在的一个特征就是经济发展停滞不前，人均收入水平低，生活贫困[12]。产生这种现象的原因是资本缺乏、资本形成不足。而资本形成不足的根源又在于低收入。于是发展中国家就出现了一个恶性循环:低收入使一国贫困，无法创造经济发展所需要的储蓄，没有储蓄就没有投资和资本形成，其结果又导致该国的低收入和持久贫困。 这就是“贫困恶性循环”理论。该理论的核心是，资本的缺乏是产生贫困循环的根本原因，而资本形成不足是阻碍经济发展的条件。“贫困 -疾病” 恶性循环理论正是建立在这个基础之上的[13]。

2.2 研究假设

通过对健康和社会资本两个维度相关文献的梳理，我们发现，现有研究中更多学者倾向于从单一维度出发探索精准扶贫，结合两个维度探索的研究仍旧少见。本文结合健康和社会资本两个维度，从微观层面探讨健康和社会资本对精准扶贫治理感知的影响和解释力。对此本文做出如下两个假设：

假设1：家庭健康对精准扶贫质量感知无显著影响。

假设2：社会资本对精准扶贫质量感知无显著影响。

3 数据及变量

3.1 数据来源

本文研究的数据主要是通过问卷调查、深度访谈和驻村观察等方式收集。考虑到扶贫工作的特殊性和复杂性，首先采用的是调查问卷和访谈的形式。于2017年6-7月对广东某扶贫渔村进行驻村实地的调研，以一对一形式对该村的渔民进行调查问卷及访谈，由本科生进行填写，样本涵盖全村农户(排除外出务工的家庭)，最终获得有效问卷214户(贫困户41户，非贫困户166户)；调查内容包括人口统计信息(教育、婚姻、收入等)，还有健康状况、社会关系和扶贫的精准度等。

3.2 研究变量

3.2.1 因变量 研究的自变量为渔民对精准扶贫治理的感知。本文根据“六个精准”的要求，选取了4个评价作为精准扶贫质量感知的衡量指标，分别是：(1)扶贫对象是否精准；(2)扶贫项目是否精准；(3)资金使用是否精准；(4)扶贫措施是否精准。为了简化回归方程，便于数据分析和解读，本文对以上指标的评价均采用了二分法赋值，将精准扶贫质量评价中，精准赋值为1，不精准赋值为0。

3.2.2 自变量 研究的自变量主要从健康和社会资本两个维度来选取。对于家庭健康，本文选取三个指标：(1)家庭患病比例；(2)患病的严重程度；(3)患病的开销，以此探索健康对精准扶贫质量感知差异的解释程度。贫困户和非贫困户在社会资本也存在差异，他们可能对精准扶贫产生不同的影响。对于社会资本，本文评价的主要指标：(1)兄弟姐妹往来情况；(2)家里有没有当官做生意的；(3)礼金往来情况。

3.2.3 控制变量 除了六个精准的相关变量以外，我们还引入了性别、年龄、婚姻状况、受教育年份、人均住房面积及收入等级等作为控制变量。我们将以上控制变量引入模型中，以控制这些因素可能的影响。本文涉及的研究变量的描述性统计及变量说明情况如表1所示。

表1 变量描述与衡量

数据来源：基于2017年广东某渔村扶贫实地调查。

4 统计结果

4.1 扶贫对象是否精准

表2是贫困户(模型1、2、3)和非贫困户(模型4、5、6)对精准扶贫对象的感知回归分析结果。模型1和模型4仅包含控制变量，回归结果显示，教育程度和家庭人均住房面积对扶贫对象的精准性有微弱的正向作用。教育程度越高，对精准扶贫的对象评价越高；受教育程度的增加，能够提高对政府扶贫政策的理解和支持，从而更客观地评价精准扶贫对象的精准性；人均住房面积越大，对精准扶贫的评价也越高。年龄和家庭收入对扶贫对象的精准性有微弱的负向作用，即越年轻的渔民对精准扶贫对象的精准性评价越高；家庭收入的增加会降低精准扶贫对象的评价。

表2 扶贫对象(PAT)是否精准的二项Logistic回归模型

注：(1)表中的数字经过四舍五入处理；(2)括号内数字为标准误差(standard error);(3)***P<0.01,**P<0.05,*P<0.1；(4)以下各表同。

模型2和模型5是在控制变量的基础上加入了健康因素。回归结果显示，患病比例对贫困评价项目是否精准对贫困户和非贫困户有微弱的消极影响。患病轻重对贫困评价项目是否精准有一定的积极作用，对非贫困户有一定的消极影响。治病花销对贫困评价项目是否精准有微弱的消极影响，对非贫困户有微弱的积极影响。

模型3和模型6是在控制变量的基础上加入社会资本因素。兄弟姐妹往来对扶贫对象的精准性评价有积极的正面作用。朋友往来情况对扶贫对象的精准性评价有积极的正面作用(P<0.01)。礼金往来情况没有影响。

4.2 扶贫项目是否精准

表3是对扶贫项目是否精准的感知模型分析，模型1和模型3同样仅包含控制变量。结果显示，人均住房面积对贫困户评价扶贫项目是否精准有微弱的正向作用，年龄和家庭收入对扶贫项目的精准性有微弱的影响；年龄对非贫困户有微弱的负面影响。教育程度和家庭收入对非贫困户评价扶贫项目是否精准有消极影响；人均住房面积也对评价扶贫项目是否精准有微弱的正向作用。

表3 扶贫项目(PAP)是否精准的二项Logistic回归模型

模型2和模型4是加入家庭健康因素，回归结果显示，患病比例对贫困评价项目是否精准有积极的正向影响(P<0.01)，对非贫困户有消极影响。患病轻重对贫困评价项目是否精准有消极影响，对非贫困户有积极作用。治病花销对贫困户和非贫困均有积极作用。

表3中模型3和模型6是在控制变量的基础上加入了社会资本变量。兄弟姐妹往来对贫困评价项目是否精准有积极的正向影响，对非贫困户有消极影响。礼金往来对评价影响不显著。朋友往来对贫困户和非贫困户均有积极作用。

4.3 资金使用是否精准

表4显示的是扶贫资金的精准感知的二项Logistic回归模型，模型1和模型4仅包含控制变量。模型结果显示年龄对于贫困户评价贫困资金使用是否精准有积极的正向影响(P<0.01)，对非贫困户有消极影响。教育程度对贫困户和非贫困户均无影响。婚姻状况和人均住房面积对所有渔民都有一定的负向影响。家庭收入对贫困户有一定的正向影响，对非贫困户有微弱的负向作用。

表4 扶贫资金(PAF)是否精准的二项Logistic回归模型

模型2和模型5是加入家庭健康因素后，回归结果显示，家庭患病比例对扶贫资金的评价有微弱的负向作用，患病轻重对扶贫资金的评价有一定的负向作用，治病花销对贫困户有微弱的负向影响，对非贫困户不产生影响。

表4中的模型3和模型6是在控制变量的基础上加入了社会资本因素。兄弟姐妹往来对扶贫资金的评价有显著的正向作用(P<0.01)，对非贫困户有微弱的负向作用。朋友往来对贫困户和非贫困户都有一定的正面影响。看病花销对贫困户没有影响，对非贫困户有微弱的正向作用。

4.4 扶贫措施是否精准

表5显示的是扶贫措施的精准感知的二项Logistic回归模型，模型1和模型4仅包含控制变量。患病轻重对贫困户评价扶贫措施是否精准有显著的消极影响(P<0.01)，对非贫困户有微弱的消极影响。教育程度和住房面积对贫困户和非贫困户评价扶贫措施是否精准都有一定的负向作用。婚姻状况和家庭收入对贫困户有一点的产生正向作用，但对非贫困户不产生影响。

表5 扶贫措施(PAM)是否精准的二项Logistic回归模型

模型2和模型4是在控制变量的基础上加入了家庭健康因素。家庭患病比例对贫困户评价扶贫措施是否精准有显著的正向影响(P<0.01)，患病轻重、治病花销对贫困户评价扶贫措施是否精准有显著的消极影响(P<0.01)，对于非贫困户，只有治病花销有一定的正向影响，患病比例和患病花销对评价扶贫措施是否精准只有微弱的负向影响。

表5中的模型3和模型6是在控制变量的基础上加入了社会资本因素。患病轻重对贫困户评价扶贫措施是否精准有显著的积极影响(P<0.01)，对非贫困户有微弱的负面影响。朋友往来情况对贫困户和非贫困户都有微弱的正向影响。礼金往来对贫困户和非贫困户都没有影响。

5 稳健性检验

为了进一步验证本文所提出的家庭健康和社会资本对精准扶贫感知影响的稳健性，本文通过替换变量，以脱贫成效代替精准扶贫感知，检验上文得出的实证结果。数据还是来源于渔村的走访调研。为了简化回归方程，便于数据分析解读，同样采用二分法赋值，精准赋值为1，不精准赋值为0。

表6显示的贫困户(1、2、3)和非贫困户(4、5、6)对脱贫成效的二项Logistic回归分析。表6中模型1和模型4回归结果显示，控制变量中年龄对贫困和非贫困户都有积极的正面影响(P<0.01)，即年龄越大的人，对脱贫成效的评价越高。其与以上渔民对精准扶贫质量感知基本一致。

表6 脱贫成效(PEO)的二项Logistic回归模型

模型2和模型5是在控制变量的基础上加入了家庭健康因素。患病比例对贫困户和非贫困户都有一定的消极影响。患病轻重对贫困户有一定的积极作用，对非贫困户有一定的消极作用，治病花销对贫困户有消极影响(P<0.01)，患病轻重对贫困户有一定的积极影响，其与以上渔民对精准扶贫质量感知基本一致。

表6模型3和模型6显示在控制变量的基础上加入了社会资本因素。结果显示，社会资本中的“兄弟姐妹往来”因素、“朋友往来”因素、“礼金往来”因素对贫困户都产生积极影响。非贫困户的兄弟姐妹往来和礼金往来产生消极影响，朋友往来产生积极影响。其与以上渔民对精准扶贫质量感知基本一致。

综上所述，通过分析家庭健康因素和社会资本因素对渔民精准扶贫质量感知的影响，发现在两个定义层面上，家庭健康和社会资本因素精准扶贫治理感知影响结果近似，较好地验证前文结论的稳健性。

6 讨论与结论

本文探讨了家庭健康和社会资本因素如何影响贫困户和非贫困户对精准扶贫质量的感知。研究结果推翻了假设1和假设2。分析结果显示家庭健康和社会资本均对贫困户和非贫困户感知精准扶贫质量有一定影响，其对贫困户和非贫困户的影响也存在差异。社会资本因素对贫困户产生积极的影响。

本研究具有一定的局限性。本研究仅从微观层面探索精准扶贫质量感知相关影响因素及其解释力度，但需要认识的是精准扶贫质量感知不简单等于精准扶贫治理。同时，对于精准扶贫质量指标的选取，仍存在测量不完整的缺陷。如果将来能够更好地结合宏观数据和微观数据，完善精准扶贫质量的测量，可能会使我们更好地分析家庭健康和社会资本因素对精准扶贫质量的影响及解释力。

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