吉林省贫困户精准扶贫满意度调查研究

孙承志 陈元州 郑晓倩 陈明琦 李闯

摘 要：通过贫困户精准扶贫满意度了解精准扶贫绩效的可行性，从实践和理论两个角度论述了研究吉林省精准扶贫的必要性。通过问卷调查的方式，对吉林省3个贫困村贫困户的精准扶贫满意度情况进行了调查，并从贫困户整体满意度、3村满意度对比、贫困户满意度影响因素3个角度对调查数据进行了分析。分析发现，贫困户对扶贫干部的满意度评价很高，对识别程序的规范性、扶贫资金使用情况公示等满意度较低;贫困户满意度存在地区差异，并从扶贫参与主体的差异性角度进行了分析;通过Ordinal回归分析发现政策宣传广泛性、识别结果合理性、帮扶措施适用性、帮扶成效对贫困户精准扶贫满意度评价有显著正向影响。得出结论：建议实施多元主体广泛参与的大扶贫格局，以提高贫困户精准扶贫的满意度，促进贫困户发展，以巩固扶贫成效，实现可持续脱贫，并且各参与主体要有序参与，发挥协同效应。

關键词：精准扶贫;满意度评价;Ordinal回归分析;大扶贫格局;协同效应

文章编号：1004-7026（2019）04-0036-06         中国图书分类号：F328        文献标志码：A

1  研究背景

2013年，习近平总书记首次提出了“精准扶贫”思想，随后精准扶贫工作在全国各地展开。精准扶贫强调要将扶贫对象精准到个人，因户施策、因人施策。贫困户是精准扶贫的工作对象，对于扶贫工作的精准性及实效感知最为清晰，同时，精准扶贫具有准公共物品属性，扶贫开发属于一种准公共物品供给[1]，贫困户作为公共服务的接受者，对公共服务的绩效评价最有发言权，因此，通过对贫困户精准扶贫满意度的调查，以了解精准扶贫绩效是否具有合理性及可行性。

截至2015年，吉林省有8个国家级贫困县，1 500个贫困村，农村贫困人口83.9万人，贫困发生率为5.4%[2]。2013年以来，吉林省经济发展遭遇断崖式下跌，经济增速急剧下降;吉林省地处黄金玉米带，是中国重要的粮食主产区，商品粮种植是农民的主要收入来源，2016年玉米临时收储政策取消，农民收入锐减;加之冬季漫长寒冷，保暖成本高，基本生活需求保障难度大;脑血管疾病高发，高额的医疗费用是制约农村贫困家庭可持续发展的重要因素[3]，吉林省的扶贫工作具有鲜明的地域特征。习近平总书记在十九大报告中指出，要确保到2020年我国现行标准下农村贫困人口实现脱贫，贫困县全部摘帽。这给吉林省的扶贫攻坚提出了硬性的时间要求，显然，在此脱贫攻坚的决胜时期，开展对吉林省的精准扶贫现状调查并思索对策建议具有必要性。

现有关于精准扶贫满意度的研究主要分为3类。

（1）第一类为精准扶贫满意度评价体系实证研究，参考ACSI、SERVQUAL等模型或通过专家咨询设计精准扶贫满意度评价体系，并根据问卷数据进行实证分析。胡侦、王沙沙、李辉婕[4]参考ACSI模型设计了地方政府精准扶贫公众满意度评价体系，并通过对江西省的问卷调查进行实证分析;殷丽梅、杨紫锐[5]以公共价值理念为基础，从精准性、公平性、持续性、合作性和效率性5个维度，构建包括24个二级指标的精准扶贫绩效评估体系，并以湖北省恩施州为例进行了实证分析。

（2）第二类为精准扶贫满意度影响因素分析，运用SEM、AHP、Logistic回归、因子分析等方法对精准扶贫满意度的影响因素假设进行检验，分析因素影响原理及大小。刘裕、王璇[6]根据对山西省两个集中连片贫困区的问卷调查，运用logistic回归模型分析贫困户精准扶贫满意度的影响因素，发现年龄、文化程度、家庭收入来源、致贫原因、对精准扶贫政策的了解程度、贫困户人均收入增长情况及退出精准度，是影响建档立卡贫困户对精准扶贫满意度的主要因素;刘汉成、关江华[7]研究了湖北大别山区贫困户的精准扶贫满意度影响因素，发现影响农户精准扶贫满意度的主要因素为主导产业、财政扶贫资金投入和对口单位帮扶措施等。

（3）第三类为精准扶贫满意度应用研究，以农户精准扶贫满意度评价水平为参考，为扶贫工作提供理论支撑。郑烨[8]等人借鉴顾客满意度模型，分析精准扶贫提升贫困户满意度的作用机制，从提升贫困户满意度视角提出了精准扶贫工作建议;许翔宇[9]等人对广东省农民关于精准扶贫各项惠农政策的满意度进行了调查，分析出广东省精准扶贫工作中的薄弱环节及农民满意和需求的政策，以此作为后期政府扶贫工作的经验参考。

纵观已有研究，鲜有学者以吉林省的农村贫困群体为研究对象，分析其精准扶贫的满意度，故而对吉林省的农村贫困群体进行满意度调查，具有完整精准扶贫满意度研究体系的理论意义。

2  研究设计

2.1  问卷设计

本次问卷调查的题项设置分为两部分，第一部分是了解贫困户的年龄X1、性别X2、学历X3、致贫原因X4等基本信息;第二部分是对贫困户精准扶贫满意度进行调查，笔者参考刘雪芳和陈涛[10]在《基于贫困户满意度视角的精准扶贫落实效果评价》一文中的满意度评价指标设计思路，结合精准扶贫工作的实际内容并参考现有学者的研究成果，从精准识别、精准帮扶和精准管理3个方面进行贫困户满意度调查。精准识别包括：政策宣传广泛性X5、识别标准规范性X6、识别程序公正性X7、识别结果合理性X8等4个指标;精准帮扶包括：帮扶措施适用性X9、扶贫干部X10、帮扶成效X11等3个指标;精准管理包括：贫困户信息动态管理X12、扶贫资金使用透明度X13等两个指标。每个问题的选项设置为：非常不满意、不满意、一般、满意、非常满意。

2.2  调查对象

笔者以吉林省长春市农安县的3个贫困村（记为A村、B村、C村）的贫困户为调查对象，其适用性如下：首先，此3个贫困村均属于《农安县“十三五”扶贫开发专项规划（2016—2020）》识别的40个贫困村，精准扶贫工作开展时间长，对贫困户进行关于精准扶贫的满意度调查条件成熟。其次，通过实地走访了解到，A村已经“摘帽”，精准扶贫成果被广泛报道[11]，B村、C村尚未“摘帽”，扶贫成果具有可比性。其三，在样本选取阶段进行的走访过程中，此3村的村干部对笔者的调研表示高度支持，为笔者详细介绍了本村的精准扶贫情况，承诺在正式问卷调查时配合笔者进行入户调查，并提供笔者所需的相关扶贫资料。

2.3  数据统计与处理方法

利用Excel、SPSS24.0对调查问卷进行汇总、计算和分析。满意度分值的计算，将“非常不满意”“不满意”“一般”“满意”“非常满意”分别赋值为“1分”“2分”“3分”“4分”“5分”，每一项指标的满意度均值=∑选项得票百分比×选项分值。通过等级回归（Ordinal Regression）分析，分析贫困户精准扶贫满意度的影响因素。

3  调研结果分析与评价

本次问卷调查共计发放调查问卷230份，回收230份，回收有效问卷226份，有效率为98.26%。由Excel统计分析可知，参与问卷调查的农村贫困居民中，男性109人，女性117人;年龄主要集中在65～75岁，其中有7位在55岁及以下，占总量的3.1%，33位年龄在55～60岁，占总量的14.6%，30位在60～65岁，占总量的13.3%，82位在65～70岁，占总量的36.3%，74位在70～75岁（为了保证问卷填写的有效性，将被调查者的年龄控制在75岁以下），占总量的32.7%;被调查者的学历均为小学及以下。致贫原因主要是因病致贫，有179人，占总量的79.2%;其次是鳏寡老人，有37人，占总量的16.4%，有2人因学致贫，占总量的0.2%;8人因灾致贫，占总量的3.5%。利用SPSS软件对问卷进行信效度分析，得到整体Cronbach'sα系数为0.652，说明调查对象的一致性一般，KMO指数为0.774，说明此问卷效度较好。

3.1  精准扶贫的总体满意度

贫困户对精准扶贫的总体满意度计算结果如表1，在95%的可靠性水平上可以估计该县贫困户对精准扶贫的整体满意度落在（3.77，3.97）。说明贫困户对精准扶贫的整体满意度较高，接近“比较满意”。峰态系数为0，说明贫困户的满意度评价分数服从标准正态分布，偏态系数（-0.43）小于0，说明该组数据呈左偏分布，但偏斜程度较低（偏态系数接近0），中位数与众数均为4，高于平均值。

具体分析贫困户对各项指标的满意度，如图1所示，贫困户对扶贫干部的满意度最高，平均得分4.23，满意度较高的指标有识别结果合理性、帮扶措施适用性、帮扶成效、识别标准规范性，均在3.5分以上;满意度最低的指标是识别程序公正性，得分为2.85，扶贫资金使用透明和贫困户信息动态管理指标的得分较低，均在3.2分以下。据此可推测，农安县的精准扶贫工作，扶贫干部的工作受到了贫困户的广泛认可，精准扶贫工作为贫困户带来了较大成效，但在具体的扶贫工作过程中，工作程序、工作方法方面贫困户满意度还有待提高，识别程序的规范性认可较低，扶贫资金使用透明程度不高。

3.2  3村精准扶贫满意度比较分析

对3个村的精准扶贫满意度进行对比分析，根据各村的整体满意度得分绘制箱线图，见图2。A村的精准扶贫满意度与B村、C村存在显著差异，A村的满意度箱体短，说明贫困户的满意度评价差异小，满意度得分整体高于B、C两村，说明贫困户精准扶贫满意度评价存在地区差异。

对3个村贫困户各项指标满意度评价进行分析，绘制雷达图，如图3。可知，A村各项指标得分均高于B村、C村，9项指标中，B村的“帮扶措施适用性”“识别结果合理性”和“帮扶成效”等3项指标的贫困户评分显著高于C村，C村的“识别程序公正性”得分高于B村，其余指标两村的得分差距不明显。各村贫困户对扶贫干部的满意度均相对较高，扶贫干部的工作得到了贫困户的广泛认可。3个村的“扶贫资金使用透明度”指标得分均较低，说明现阶段的精准扶贫在扶贫资金分配情况公示、接受群众监督方面的群众认可度低。

对于贫困户精准扶贫满意度评价的差异，在进行定量分析之前，根据现已掌握的各村精准扶贫情况，笔者尝试从扶贫参与主体差异角度对贫困户满意度评价差异进行解释。

习近平总书记指出：构建专项扶贫、行业扶贫、社会扶贫互为补充的大扶贫格局，调动各方的积极性，引领市场、社会协同发力，形成全社会广泛参与的脱贫攻坚格局[12]。众多学者对大扶贫格局下各扶贫主体的角色定位及作用展开了论述，庄天慧等人提出“政府—市场—社会—社区—农户”五位一体的贫困治理模式[13];易法敏提出扶贫生态系统的观点，认为扶贫参与主体都会受到自身能力的限制，只能提供问题解决的部分方案，需要各方协作，从而使生态系统产生最大影响[14]。政府主导的扶贫能迅速集中各类资源，并通过行政科层网络推进到最基层，使精准扶贫在短时间内成效显著[15];社会工作参与精准扶贫比行政性扶贫工作更自觉，动力更持久，更有针对性，能链接资源促进多方合作，也更加关注贫困群体的文化敏感性[16];基层组织在贫困户识别、改善村庄整体发展环境、组建合作社等方面有积极作用等[17]。

由表2可知，政府通过社会兜底保障、产业扶贫、乡村基础设施建设等类别化的帮扶措施，使贫困户的生活条件整体得到改善，贫困户精准扶贫满意度整体提高。各村的产业扶贫倾向于采取扶贫资金入股龙头企业贫困户分红的方式，以规避市场风险，获得相对稳定持续的收入，但这对企业的经营能力、社会责任意识也有较高要求，也受到市场机制的影响。3个村的扶贫参与主体多样性及所发挥的作用存在较大差异，A村帮扶措施多样且非常细化，涉及贫困户生活的诸多方面，家庭养殖帮扶与企业签订回购协定，弱化市场价格波动对贫困户收益的影响;为贫困户联系就业岗位，组织科技专家介绍养殖技术，联系红十字会进行医疗救助，调动众多社会组织参与该村的精准扶贫，扩充了该村的扶贫资源，为贫困户提供了诸多具体、符合实际需求的帮扶措施，并提高了贫困户的发展能力，易于得到贫困户的认可;成立村建公司，拓展村集体经济规模，基层组织发挥了重要作用，为贫困户的发展提供了较好的外部条件。B、C村的扶贫项目基本为县乡级政府规划，村委会配合执行，基层组织的能动性未能得到充分发挥。B村的扶贫资金主要用于改进人居环境等公共物品提供方面，对于贫困户个性化需求关注不足，帮扶主体较为单一。C村相对A、B村而言，獲得的扶贫资源最少，帮扶措施针对性弱，帮扶成效对于改善贫困户生活、提高贫困户发展能力作用不足，贫困户的认可程度较低。

3.3  贫困户精准扶贫满意度的影响因素

因变量（Y）为“贫困户精准扶贫满意度”，分为5个等级：“非常不满意”“不满意”“一般”“比较满意”“非常满意”，对于有序多分类因变量的数据进行logistic回归分析需要拟合水平数-1个logistic模型，称为累加logistic模型（Cumulative logits model）[18]。以“非常满意（Y=5）”为对比的基础水平，则可构建模型：

link（γj）=θj-（β1x1+β2x2+…+βkxk）

其中，γj为第j个等级（类）的累积概率（j=1，2，3，4）;θj为第j个等级的域;βk是回归系数;xk为自变量;k为自变量序号。

将各因变量分别对Y进行单因素方差分析，“政策宣传广泛性（X5）”“识别标准规范性（X6）”“识别结果合理性（X8）”“帮扶措施适用性（X9）”“帮扶成效（X11）”“贫困户信息动态管理（X12）”等6项变量对贫困户满意度影响具有统计学意义（P<0.05）。

将Y放入“因变量”框，X5、X6、X8、X9、X11、X12为有序分类变量，放入“因子”框，联接方式选择“概率”（link（γ）=Φ-1（γ），由表1知因变量呈标准正态分布），进行回归分析。

通过初次回归分析得，变量X5、X8、X9对Y有显著性影响（P≤0.05），变量X11的P值在显著性水准附近，予以保留，剔除X6、X12等两个P值较大的变量。再进行平行线检验，得X2=12.775，P>0.05，则不拒绝原假设，即位置系数（斜率参数）在各个响应类别中无显著差异，可以进行Ordinal回归分析。总模型的似然比检验结果显示，似然比X2检验P>0.00，说明至少有一个自变量系数不为0，模型有意义。由于含有159（61.2%）个频率为0的单元格（即，因变量级别×预测变量值的实测组合），难以确定统计量是否服从X2分布，因此，PersonX2检验与似然比X2检验结果矛盾，故模型的拟合优度参考伪决定系数见表3，可知模型的拟合效果良好。

根据实际满意度评价与预测满意度制成交叉表，见表4，可知模型预测准确率为55.11%=（2+3+109+10）/

225，预测效果较好。

最终的模型分析参数估计结果见表5，政策宣传广泛性、识别结果合理性、帮扶措施适用性、帮扶成效对贫困户精准扶贫满意度评价有影响。

政策宣传广泛性（X5）即精准扶贫政策的宣传是否到位，政策解释是否全面，贫困群体是否理解，贫困户是否知道有哪些扶贫政策及自身所享受的是哪些政策。由表5可知，因素X5在5%的水平上显著，OR值小于1，这反映出随着精准扶贫政策宣传广泛性的增强，贫困户对精准扶贫满意度评价为较低级别的概率降低，政策宣传广泛性与贫困户评价水平正相关，这与以往类似的研究结论一致。整体而言，贫困户通过广泛的政策宣传深化对精准扶贫这一大背景的认识，理解精准扶贫对农村贫困群体增收的意义，增强对政策的认同感;具体到单个贫困户，政策宣传使其知晓精准扶贫在当前和未来可以为自己带来的好处，增强对未来生活的信心，开拓眼界树立长远发展目标，激发贫困户的发展积极性，从而促使其对精准扶贫作出正面评价。

识别结果合理（X8）的对立情况是产生瞄准偏差。瞄准偏差有两种类型，一是“应保未保”，即部分贫困者没有得到扶贫资源的覆盖;二是“不应保而保”，即非贫困者被纳入了以反贫困为目标的社会政策之中。如何判断“应”与“不应”？于贫困户而言，若村里的懒汉、恶人被识别为贫困户，与自己平等分配扶贫资源，即“懒恶俘获”现象，贫困户便会认为他们“不应保”（即使符合贫困标准），从而认为识别结果不合理。又如，部分贫困户因为子女数量多教育负担重，因学致贫，在计划生育时期的违法行为，此时却获得了重点帮扶，对于只有1个孩子的贫困户而言，他们会认为是“不应保”的。可见，“应保”“不应保”除了收入水平这一绝对标准，还包括众多的相对因素，“识别结果合理性”指标的评价具有很强的主观性。由表5可知，因素X8在1%的水平上显著，OR值小于1，说明贫困户对识别结果合理性的认可度越高，对精准扶贫的整体满意度会越高，二者成正相关关系。从公平理论视角进行分析，贫困户不仅将自己获得的扶贫资源进行帮扶前后的纵向比较，还会与同村人进行横向比较，只有结果相当时他们才会觉得公平，若是高于别人则会感到兴奋，对精准扶贫的满意度评价倾向于较高层次，若是低于别人则会心理不平甚至产生怨愤，对精准扶贫的满意度评价偏向于较低层次。

帮扶措施适用性（X9）是贫困户对精准帮扶的满意度评价，精准帮扶即根据贫困户的致贫原因，因户因人施策，消除致贫的关键因素和脱贫的关键障碍。由表5可知，X9在5%的水平上对精准扶贫整体满意度有显著影响，OR值小于1，则随着贫困户对帮扶措施适用性评价提高，其对精准扶贫整体满意度的评价为较低层次的概率降低，二者成正相关关系。这是因为：第一，因人因户施策，贫困户与扶贫干部的联系更加密切，贫困户的困难被了解并得到解决，其对扶贫干部、对精准扶贫的认可提高。第二，适用性强的帮扶措施有助于提高贫困户的持续发展能力，通过因人因户制定脱贫方案，致贫的关键因素被消除，贫困户自我发展能力增强，造血能力提高，扶贫成果得到巩固，获得长效发展。第三，精准化帮扶措施对贫困户增收效果显著，帮扶措施适用性好，即对个体贫困户的针对性强，充分考虑贫困户的禀赋条件，为贫困户定制最易完成的脱贫方案，增加收入来源，迅速改善收入水平，保障贫困户的食物、健康等生理需求，对精准扶贫的满意度评价会倾向于更高层次。

帮扶成效（X11）评价，是指贫困户对帮扶方案所产生绩效的感知与其期望进行对比的结果，是关于帮扶措施能否满足自身需求的主观评价。由表5可知，X11在5%的水平上显著影响精准扶贫满意度，OR值小于1，说明随着贫困户对帮扶成效的评价提高，其对精准扶贫整体满意度的评价为较低层次的概率降低，二者成正相关关系。由期望理论可知，当精准扶贫为贫困户带来的成效高于贫困户的期望时，贫困户的积极性会显著提高，对精准扶贫非常满意;当扶贫成效低于贫困户的期望时，贫困户会不满、感到失望而產生消极情绪，对精准扶贫的满意度降低;当扶贫成效与期望一致时，贫困户会感到满意但不至于兴奋，对精准扶贫的整体满意度评价较高。

4  结束语

笔者通过问卷调查发现精准扶贫实施以来，扶贫干部的工作获得贫困户的广泛认可，贫困户对于精准扶贫的整体满意度较高，但不同村庄的满意度存在差异，从帮扶主体的差异性角度进行了定性分析。运用多元有序回归模型分析了贫困户精准扶贫满意度的影响因素，发现政策宣传广泛性、识别结果合理性、帮扶措施适用性和扶贫成效等4点因素对贫困户满意度有显著影响。根据以上结论，笔者认为吉林省要打赢脱贫攻坚战、巩固扶贫成果，应积极构建大扶贫格局并发挥多元参与主体的协同效应。

首先，多元主体协同参与，加强政策宣传。发挥社会组织的专业性优势，采取多样化的方式宣传、解读扶贫政策，增强贫困户对扶贫政策的了解。

其次，多元主体协同参与，增强识别结果的合理性。基层组织与贫困户联系密切，对贫困户情况最为了解，是贫困主体精准识别的主要承担者，同时，发挥社会组织对基层组织的监督作用，保证识别结果的正义性。

再次，多元主体协同参与，提高帮扶措施的适用性。政府通过类别化的帮扶措施，改善贫困户发展的乡村环境，如产业扶贫与农业品牌化战略相结合，帮助贫困村打造乡村品牌，增强扶贫项目的市场竞争力;社会组织参与，精细化地分析贫困户的致贫原因，发挥自身资源优势为贫困户量身定制脱贫方案，如精准扶贫与“社区支持型农业”结合，为贫困户提供稳定的农产品销售渠道，分担市场风险。

最后，多元主体协同参与，提高扶贫成效。力求形成扶贫合力，实现“1+1>2”的协同效应，增强贫困人口、扶贫产业的市场竞争力，应对市场风险，巩固扶贫成果，实现可持续脱贫。

因选取的样本代表性不足，研究對象来自同一个县，研究结论的普遍性需进一步验证;多元主体参与扶贫对贫困户满意度的影响缺少实证研究。通过分析贫困户精准扶贫满意度影响因素，从提高贫困户满意度视角建议实施协同式扶贫机制，协同式扶贫机制对于贫困户满意度的作用原理还需进一步厘清。

参考文献：

[1]莫光辉，陈正文.脱贫攻坚中的政府角色定位及转型路径——精准扶贫绩效提升机制系列研究之一[J].浙江学刊，2017（1）：156-163.

[2]刘文波.吉林因地制宜精准脱贫[N].人民日报，2015-12-20（001）.

[3]王士君，田俊峰，王彬燕，等.精准扶贫视角下中国东北农村贫困地域性特征及成因[J].地理科学，2017，37（10）：1 449-1 458.

[4]胡侦，王沙沙，李辉婕.地方政府精准扶贫公众满意度研究——以江西省部分农村为例[J].宁波广播电视大学学报，2018，16（1）：64-70.

[5]殷丽梅，杨紫锐.公共价值导向的精准扶贫绩效评价研究——基于恩施州少数民族贫困地区的实证[J].重庆工商大学学报（社会科学版），2018，35（4）：45-51.

[6]刘裕，王璇.贫困地区贫困人口对精准扶贫满意度及影响因素实证研究[J].经济问题，2018（8）：98-103.

[7]刘汉成，关江华.基于Logistic模型的连片贫困区农户精准扶贫满意度的影响因素——以湖北大别山片区为例[J].江苏农业科学，2018，46（2）：264-268.

[8]郑烨，王春萍，张顺翔，等.精准扶贫提升农户满意度的作用机制研究——基于西部某省三贫困县的实证调查[J].软科学，2018，32（11）：15-19.

[9]许翔宇，张大斌，凌立文，等.基于农民满意度视角的广东省精准扶贫政策成效评价[J].广东农业科学，2018，45（3）：155-164.

[10]刘雪芳，陈涛.基于贫困户满意度视角的精准扶贫落实效果评价——以四川省岳池县为例[J].农村经济与科技，2018，29（11）：147-149.

[11]赵博.快速发展的社会主义新农村——农安县西五里界村[J].吉林农业：学术版，2011（7）：289.

[12]刘永富.习近平扶贫思想的形成过程、科学内涵及历史贡献[J].行政管理改革，2018（9）：4-7.

[13]庄天慧，陈光燕，蓝红星.精准扶贫主体行为逻辑与作用机制研究[J].广西民族研究，2015（6）：138-146.

[14]易法敏.产业参与、平台协同与精准扶贫[J].华南农业大学学报（社会科学版），2018，17（6）：12-21.

[15]李梅.政府、市场、社会：精准扶贫的秩序维度[J].学术界，2018（7）：62-71.

[16]王思斌.精准扶贫的社会工作参与——兼论实践型精准扶贫[J].社会工作，2016（3）：3-9.

[17]任超，袁明宝.分类治理：精准扶贫政策的实践困境与重点方向——以湖北秭归县为例[J].北京社会科学，2017（1）：100-108.

[18]陈平雁，黄浙明.SPSS10.0统计软件高级应用教程[M].北京：人民军医出版社，2004：221-226.