大别山连片特困地区扶贫绩效评价研究——基于安徽省12个县的调研

钱 力，李剑芳

(安徽财经大学 经济学院，安徽 蚌埠 233030)

随着我国经济发展进入新常态以及扶贫工作的深入展开，脱贫攻坚战已经进入至关重要的阶段。由于时间紧、任务重，依靠既有的政策扶持、项目辐射、产业带动面临着边际效益递减、扶贫成本增大、工作绩效降低等现实困境，客观上迫切需要创新既有的精准扶贫机制[1]135。当前是我国全面建成小康社会的关键时期，扶贫工作进入了以 14个连片特困地区为主战场，实行贫困村和贫困人口建档立卡的精准扶贫新阶段[2]。大多数连片特困地区自然条件恶劣、基础设施薄弱、生态环境脆弱、产业发展不足[3]66。安徽省大别山连片特困地区贫困程度深、贫困面积广、返贫率高，深度贫困地区较多，脱贫攻坚难度较大。本文通过对安徽省大别山连片特困地区12个县脱贫情况进行调研，评价扶贫绩效情况，并提出对应的政策建议，以期对该地区脱贫攻坚有一定促进作用，对深度贫困地区扶贫工作的开展提供借鉴。

国内外学者对扶贫政策和绩效进行了一些研究。从研究目的上看，可以分为两个方面：一是从扶贫机制方面着手。例如，Amartya Sen对贫困的定义作了描述，认为贫困不仅表现为较少的收入，还表现在获取收入途径的局限和满足生活需求的能力的缺乏，即人们缺乏摆脱贫困的机会和能力才是真正意义上的贫困[4]。韩恒发现，随着一部分人的脱贫，农村贫困人口开始出现分散且多分布于自然环境恶劣的地区，认为扶贫开发应因地制宜，使贫困地区的发展更具备区域特色[5]。林俐研究了供给侧结构性改革与精准扶贫之间的内在联系，分析了在供给侧改革的大背景下如何推进精准扶贫机制体制的发展以谋求创新路径，促进全面脱贫[6]。汪磊等对精准扶贫的内涵进行概括，利用大数据技术对精准扶贫的耦合性作了深入分析，并通过提取其维度特征和逻辑维度，分析了精准扶贫的巨量性、多样性、高速性和价值性[1]139。二是从扶贫绩效评价方面着手。例如，龚晓宽、陈云利用1986—2004年的统计资料，建立计量经济学模型，对扶贫投入绩效进行实证分析，认为穷人经济和中国经济有着相同的经济增长趋势，同时，贫富差距也在不断扩大，多样化扶贫资金投入会提高扶贫资金使用效益[7]。胡文莲高度概括了多种扶贫融资模式的实践，以宁夏六盘山连片特困区为例，通过创新贫困户的融资渠道和优惠政策，增强开发式扶贫融资实力，激发贫困户从事生产、改善生活的积极性[3]67。张琦等在灰色关联的基础上增加时间维度，构建出包含时间点的三维动态模型，对14个连片特困地区的减贫情况进行多维度测算，对各片区减贫结果进行评价分析[8]。

综上所述，越来越多的学者关注扶贫现状并对扶贫政策绩效作出评价研究，认为我国在扶贫工作上已经取得巨大成就，集中连片特困地区将仍旧是脱贫攻坚的主战场。但已有研究多基于全国连片特困地区的总体情况或单个片区的扶贫机制评估，基于县域实地调研数据分析的文献较少[9]。文章基于对安徽省大别山连片特困地区12个县的实地调研数据，在分析扶贫现状的基础上，运用因子分析法对连片特困地区扶贫绩效进行了评价，并提出相对应的政策和建议，有一定的理论价值与现实意义。

1 模型构建

1.1 指标体系选择

在选取指标时，严格遵循代表性、科学性和系统性的原则，为了详细探究安徽省大别山连片特困地区的扶贫绩效，选取了综合经济、农业发展和就业发展3个维度，并细分为8个三级指标，形成扶贫绩效评价指标体系(见表1)。

表1 扶贫绩效评价指标体系

1.2 模型构建

因子分析法可以用少数几个因子来表达多个指标或因素相互影响的关系，若将具有相似性质的几个变量指标化为一个因子，就可以用少数含有同类变量的因子展现更加全面的信息。因子分析模型如下：

F1=a11X1+a12X2+...+a1mXm+e1

F2=a21X1+a22X2+...+a2mXm+e2

......

Fp=ap1X1+ap2X2+...+apmXm+ep

由于该模型是针对变量进行的，各因子又是正交的，所以也称为R型正交因子模型，其矩阵形式为：A=AF+e(A=aij，aij为因子载荷，即第j因子中第i变量的比重程度)。

为得到综合评价指标函数，可利用公式F=(W1F1+W2F2+...+WmFm)/(W1+W2+...+Wm),其中，Wi表示旋转后因子的方差贡献率。

1.3 数据处理与说明

安徽省大别山连片特困地区覆盖12个县，包括安庆市的潜山县、太湖县、宿松县、望江县、岳西县，阜阳市的临泉县、阜南县、颍上县，六安市的霍邱县、金寨县，亳州市的利辛县和淮南市的寿县。调查时间是2017年12月6日至2018年1月20日。通过实地走访和问卷调查，采用抽样匿名填报问卷和电话访谈的方式，共发放问卷402份，回收问卷368份，回收率为91.54%。其中，回收的有效问卷为357份，有效率为97.01%。问卷采取随机抽样的方式，对于不能独立完成问卷或电话访问农户，进行入户深度访谈以获得更多的补充信息，从而确保问卷的有效性、准确性和全面性。为了将不同性质和含义的数据指标相关联以得出各因子的影响关系，需要对原始基础数据进行无量纲数值处理，使之便于比较和评价[10]。其公式为：Yij=(Xij-Xmin)/(Xmax-Xmin)。其中，Yij表示经过标准化处理得出的数值，Xij表示原始数据，Xmin表示原始数据的最小值，Xmax表示原始数据的最大值。

2 安徽省大别山连片特困地区扶贫现状

2.1 扶贫情况分析

利用SPSS22.0软件，录入全部回收问卷数据并作相应的统计分析。在回收的有效问卷中，一般农户占12.5%，一般贫困户占17.2%，五保户、低保户占31.25%，脱贫户占37.5%，拟脱贫户占1.6%。在调查的农户中，建档立卡时间多集中在2014年和2016年，分别占51.6%和32.8%，并且户籍人口数多为3人和4人，分别占23.4%和25.0%。按照主要致贫原因，因病占32.9%，因残占34.1%，自身发展动力不足占12.2%，另外还有少数因灾、因学及缺土地、缺水、缺技术、缺劳动力、缺资金等致贫农户(存在重复选项，即存在多个致贫原因)。详情见表2。

表2 户属性和致贫原因交叉比例(单位：%)

从表2可以看出，贫困户主要因为大病、慢性病或残疾所致，并且脱贫困难。进一步对不同户属性的主要致贫原因进行交叉分析可以发现，一般贫困户的主要致贫原因为病、残或自身发展动力不足，而五保、低保的农户因病、因残的比重更高。

2.2 扶贫主要模式

精准扶贫要求精准识别，实施精准扶贫方略，根据贫困原因和类型予以帮扶。通过问卷反馈的信息，安徽省大别山连片特困地区的帮扶项目和主要帮扶措施中，产业发展奖补、新农合、贫困残疾人补助、就业扶贫和健康扶贫占据很大比重。详情见表3。

表3 主要帮扶措施及占比

考虑主要致贫原因，帮扶措施具有针对性和精准性。此外，民意满意度调查结果显示，对帮扶措施满意情况为85%，没有返贫风险的受访户达到96.5%，有返贫风险的农户多因家有残疾或重病亲属。政府采取多种方式对贫困户予以补助，项目补贴金额与实际产生的效益基本呈正相关关系，但扶贫资金投入的效率呈现下降趋势。

2.3 扶贫效果分析

在被调查的农户中，人均纯收入(家庭总收入减总支出)在3300以下的占32.8%(见图1)，家庭总支出集中在1万以下(见图2)。

图1 家庭收入

图2 家庭支出

家庭主要收入来源有家庭经营性收入、工资性收入、财产性收入和转移性收入。在家庭经营性收入中，种植业收入在2000元左右，养殖业收入在2000—5000元间；工资性收入在刨去外地务工支出后达到5000—20000元；政府转移性收入在5000元以下。家庭主要支出为子女上学支出和医疗费用支出。在扣除助学金、助学贷款和政府补助后，子女上学支出积聚在2000—5000元；大病和慢性病扣除报销费用后，医疗费用支出积聚在2000元以下,对于五保户、低保户都有五保供养扶贫低保救助，尚未脱贫的农户主要还是自身发展动力不足或因病、因残、无劳动能力。

3 安徽省大别山连片特困地区扶贫绩效评价

3.1 总体绩效评价

取足够度的Kaiser-Meyer-Olkin 样本度量，进行KMO 和 Bartlett检验，得出KMO值为0.814，说明线性关系较强，可以提取公共因子，适合因子分析；Bartlett 检验中Sig值为0.000，说明数据来自正态分布总体，适合进一步分析。

以2013年为例，F1=-0.253×人均生产总值+0.235×乡村人员从业数+0.223×农林牧渔业总产值+0.021×就业人员平均工资+0.164×农业机械总动力+0.15×社会消费品零售总额+0.086×农村用电量-0.135×固定资产投资，同理，根据成分得分矩阵，可以计算出F1、F2、F3，并利用方差贡献率计算出各年的绩效评价综合F得分(见表4)。

表4 2013-2016年扶贫绩效水平综合得分情况

由表4可知，从时序角度看，2016年扶贫绩效综合得分为4.3355，比2013年高出0.1703，其中，就业发展因子占较高比重，对综合得分贡献较大。由此可以看出，安徽省大别山连片特困地区扶贫绩效虽有波动，但总体呈相对稳态波动上升之势。实施扶贫开发以来，贫困县的通讯、电力、道路修建等基础设施建设不断完善，贫困农户的房屋住所、安全饮水、医疗卫生条件都有显著提高，贫困县的文教、卫生等各项社会事业都有所改善，农民人均纯收入不断提高，综合扶贫绩效也呈相对稳态波动之势。

3.2 各地区(县)扶贫绩效评价

就截面看，安徽省大别山连片特困地区的扶贫绩效又存在着地区不平衡的情况。计算12个县的扶贫绩效总得分，结果如表5所示。

表5 2016年各县扶贫绩效发展水平综合得分情况

根据12个县的扶贫绩效综合得分，排名前三的分别是临泉县(0.75)、寿县(0.64)、霍邱县(0.60)。其中，排名最高的临泉县与最低的太湖县相差0.53。从区位分布看，北部总体比南部综合得分高。尽管政府对扶贫工作投入大量人力和财力，各地区的扶贫效率还是存在一些差距。通过对比12个县的扶贫绩效的综合得分情况，在地理区位上大致呈现由西北向东南递减的趋势。因此，因地制宜地实施扶贫措施对提高扶贫效率意义重大。大别山连片特困地区自然环境恶劣，南部多丘陵，土地碎裂，农业发展处于转型的关键时期，随着扶贫资金的大量投入，应将扶贫资金更加有效率地用之于民，化解扶贫空间发展不平衡的局面。

4 研究结论与对策建议

4.1 研究结论

根据对安徽省大别山连片特困地区的调研数据和相关经济指标，在分析扶贫现状的基础上，利用因子分析法对安徽省大别山连片特困区扶贫绩效进行比较，得出如下结论：

第一，安徽省大别山连片特困地区扶贫绩效总体呈波动上升趋势。2013至2016年，该地区12个县扶贫绩效有高有低，呈稳态波动之势，虽然扶贫增速有所放缓，但还是总体呈现上升的态势。这说明了近年来的扶贫工作取得了一定的成效，但也存在很大潜力和发展空间。

第二，各地区扶贫绩效差异化明显，大致呈现“南低北高”的格局。从地理位置上看，安徽省大别山连片特困地区的扶贫情况南北存在很大差异，综合得分前五的临泉县、寿县、霍邱县、颍上县、利辛县均位于北部的六安市和阜阳市。空间发展上差距极大，扶贫效果差异大，脱贫攻坚不能“大水漫灌”，要因地制宜，实行差异化精准扶贫。

第三,扶贫开发绩效在不同维度上差异显著，综合经济效益要优于就业发展效益，再次是农业发展效益。扶贫绩效与贫困地区居民消费水平、工农业发展情况呈现出正相关关系。根据不同属性的贫困户制定的帮扶项目和帮扶措施主要有产业发展奖补、新农合、贫困残疾人补助、就业扶贫和健康扶贫，这些占据很大比重，另外还有退宅还耕、小额信贷、光伏扶贫、电商扶贫、农村危房改造、基础设施扶贫等新兴的扶贫措施。2016年的农民人均可支配收入、农林牧渔业总产值、社会消费品零售总额、农业机械总动力等发展水平较高的地区扶贫绩效较好[11]。

第四，病、残是致贫的主要原因。大多数贫困户暂时无法脱贫或者担心有返贫风险，主要因为大病、慢性病或家有残疾人。虽然建档立卡的贫困户享有特殊的医疗报销和津贴，但由于贫困户本身发展能力有限，大病或残疾除去报销部分外依然是最大开销，加之报销具有时滞性，对于一些不在医保名录库中却价格高昂的大病、慢性病药费，严重超出贫困户的家庭负担。

4.2 对策建议

第一，发展优势产业，加强贫困户技能培训。提高其自身“造血”的能力才是脱贫攻坚的长远之计，有了技能才能帮助贫困户从根本上脱贫。引导贫困户转变思想观念，培养自主创新创业意识，提供职业培训岗位和就业信息服务，完善基础设施建设，优化产业结构，提高贫困地区群众脱贫致富的能力，激发贫困群众脱贫增收的自主性和积极性。

第二，促进区内扶贫开发工作协调发展，实现优势互补。联结各县区共同发展，发挥各县区优势条件能够缩小区域发展的差距并促进区内可持续发展。对于市场的动态结构难以把控，对市场走向无法预测，加之农户道德素质参差不齐，也加大了扶贫开发工作的难度。大别山革命老区各县区都具有优良的自然资源、旅游资源和劳动力优势，可提高资源配置效率、优化产业发展结构，缩小地区发展差距，促进片区全面协调发展[12]。

第三，实施扶贫帮扶措施多样性，提高扶贫效率。大别山连片特困地区地势复杂，各贫困县应该根据实际情况制定特殊扶贫帮扶措施，进行差异化精准扶贫。通过走访调查发现，很多农户过于保守，没有主动接受“小额信贷”、“助学贷款”或“贫困助学金”的意识，各县区以及乡镇应将政府脱贫攻坚的决心和具体优惠政策及实施办法传达给普通群众，让人民群众对各种补助和优惠政策了然于心，积极主动地申请优惠帮扶产业。

第四，加强医疗卫生保障制度。目前新型农村合作医疗制度还不完善，一些慢性病的药物治疗费用高且不在报销范围内，符合条件的住院费用的报销比例低，在医保范围内的药物种类涵盖少，加之转诊转院手续繁多，各项规定复杂，导致对于普通农户来说，病患残疾仍是致命打击。因此，要进一步扩充《新型农村合作医疗用药目录》，简化转诊转院的报销手续，扩大医保范围，加大医疗业务的经费投入，强化对定点医院的监督管理，给建档立卡的贫困农户提供更加人性化的医疗服务和便捷及时的报销机制，从根本上解决群众“看病难”“看病贵”的问题。