基于层次分析法评价返贫的主要因素——以贵州省毕节市为例

王彩卓，余 莹

（贵州工程应用技术学院理学院，贵州 毕节 551700）

1 引言

贵州省曾是全国贫困人口最多、贫困面最大、贫困程度最深的省份[1]。为落实习近平总书记的重要指示精神，贵州省毕节市将贫困人口的脱贫作为头等大事和第一民生工程。经过不懈努力，在2020年11月23日，由贵州省公布的九个经济特困地区（毕节市威宁县，纳雍县，赫章县，黔东南州从江县，榕江县，黔西南州晴隆县，望谟县，铜仁市沿河县，安顺市紫云县）均精准脱贫摘帽，这标志着我国的脱贫攻坚战取得了重大成就。“但习近平总书记强调，脱贫了工作队伍也不可以撤，脱贫攻坚仗打完后也不可以松懈，还应严防返贫现象的出现。”

“习近平总书记曾指出：扶贫先扶志[2]。”授人以鱼，不如授人以渔，从“鱼”向“渔”的改变不只是写法与词意的变化，而是被动拿来与主动获取的区别[3]。

“与发达地区相比，由于贵州省毕节市贫困山区工业反哺农业的能力相对较弱，城市支持农村的力度较小，农民收入保障相对较低，推进城乡统筹难度相对较大，面对‘三农’的工作任务更加艰巨，面对2020年要与全国共同实现同步小康目标的差距较大。”[4]因而需要完善贵州省毕节市贫困山区的农业保险体系，对于自然条件较弱、自然灾害发生率较高的贫困山区加强农业保险覆盖范围和强度，降低理赔流程，加强因灾返贫的保障力度[5]。

受地理环境、经济条件、教育水平等因素的影响，贵州省毕节市曾经是比较贫困的市，经过多年的艰苦奋斗才有了今天的成就，但是和其他较发达的地区相比，毕节市相对来说还是比较落后的。为了推动我国乡村振兴战略的落实，政府不得不就现在可能导致返贫出现的问题，进行深入的研究以探索最有力的解决方法和措施，从而实现巩固拓展脱贫攻坚成果以及实现脱贫攻坚同乡村振兴的有效衔接。

2 层次分析法

层次分析法（AHP）是将定量分析与定性分析相结合[6]，是一门利用分析与策略综合评估问题的一类分析方法，是由美籍运筹学家、匹兹堡学院教师萨蒂（T.L.Saaty）在20世纪70年代创立的。其操作原理是按照所要达到的目标，把复杂的问题分解成不同阶段的结构，从而构造了一个多层次结构模型。然后组织专家对所有因素进行两两对比，确定层次结构模型中所有因素的重要程度，建立判断矩阵，求解判断矩阵中的特征向量,确定每个层次中每个元素对上一个层次中某一种元素所占的权重比，最后利用数学计算判断出最有可能出现返贫的原因。

层次分析法的基本步骤：

Step1：将复杂的问题进行分解，构造出一个多层次结构模型，多层次结构模型主要包括目标层（通常只有一个指标）、准则层（可以有一个或者几个层次）和方案层；

Step2：根据专家们对准则层里面的因素进行两两比较，构建判断矩阵；

Step3：做一致性检验，计算权重值；

Step4：通过对各评价指标体系总排序确定返贫的主要原因。

3 基于层次分析法分析返贫的主要因素

3.1 数据的来源

为获取比较精确的数据，将网上调查问卷与现实调查访问资料相结合，对可能产生返贫的主要原因作了调查，其中包括网上调查问卷(669份)，现实调查问卷(300份)，数据结果如表1。

表1 调查数据结果

现实调查采取的方法是随机选取调研对象并及时补充访谈资料，实际调研的对象主要涉及各个院校大学生，本地住户、地方村干部、行政人员等，并以本地的农民和院校大学生为重点调研对象，问卷的覆盖率高达85%，能够比较准确地反映出贵州省毕节市返贫的主要因素，由于采用的是实际走访，所以调查问卷回收率为100%。高校大学生来自贵州省毕节市各个县，所收集的调查数据具有代表性和有效性。

3.2 标度值和符号说明

表2 标度赋值说明

表3 符号说明

3.3 构造评价指标体系，计算权重

本研究是参考了有关学者研究其他地区返贫的成果，以贵州省毕节市最有可能出现返贫的因素的数据分析为载体，主要从社会、家庭和自然三个层次，按照建立指标的典范性、科学化、多层次性、系统化和综合型原则，选择了十二个二级指标，建立返贫绩效评价指标，如表4。

表4 返贫绩效评估指标体系

根据表4的返贫绩效评估指标体系，建立贵州省毕节市返贫层次结构模型如图1。

图1 贵州省毕节市返贫层次结构模型

在此基础上，根据表2的标度赋值表和调查问卷数据对评定因素经过了相互关系的对比，确定出标准层对目标层的判定矩阵(表5)和各种评价综合指数对标准层的判定矩阵。使用MATLAB软件系统，确定了标准层对目标层的判断矩阵的最大特征向量为3。由于标准层里的与标准层对目标层的最大特征向量相等，故不用经过一致性检验,各项评价指标相对于社会自身因素的最大特征向量为4.0399。相对于家庭因素的最大特征向量为5.4424。相对于自然因素的最大特征向量为3.0183。并进而去求一致性检验结果，可知为0.0149、0.0987、0.0176，均小于0.10，故判断矩阵的一致性可以选择接受，各项指标之间的相对权重如表6。

表5 准则层对目标层的判断矩阵

表6 贵州省毕节市评价指标体系权重

3.4 构建返贫风险模型

定义贵州省毕节市返贫风险指数，基于层次分析法求出各项指标的权重，对于风险区域，就是各项指标权重与其平均得分乘积之和，由此可以建立返贫风险指数模型：

其中Q的取值范围0～10，Q越大则该指标返贫的可能性越大。为了进一步区分返贫的可能性大小，根据等分的原理，将返贫风险指数分为5个等级（表7）。

表7 返贫风险指数等级

针对评价指标，对准则层的12个二级指标进行打分，用0～10表示，该指标的分数越高，说明这个因素最有可能导致返贫。

3.5 返贫风险结果分析

根据表8贵州省毕节市返贫指标平均得分、表6贵州省毕节市评价指标体系权重和模型（1），可得各个指标返贫的风险指数。其中社会因素风险指数为6.052，家庭因素风险指数为7.0909，自然因素风险指数为6.2266。三个因素的风险指数的政府关注程度均较高，说明在今后的预防返贫过程中应该把12个二级指标列为重点，防止出现返贫的现象。

表8 贵州省毕节市返贫指标平均得分

4 结论与建议

4.1 研究结论

从各项指标来看，社会因素、家庭因素和自然因素的风险指数相差不是很大，但是家庭因素的风险指数最高，其次是自然因素，最后是社会因素。

4.2 建议和对策

第一，在社会因素中，根据调查的结果分析，为防止出现扶贫工作懈怠的现象，有效巩固脱贫成果。首先应制定一对一的帮扶计划，扶贫工作者应不定期的对脱贫户、贫困户进行走访，了解他们的生活状况；其次要实施动态监测机制，对贫困户和边缘户的收入及支出结构进行分析，建立社会保障机制以应对因突发事件造成巨大损失而导致返贫的现象；第三是完善信息反馈机制以及时处理扶贫工作中的新生问题；此外，还要针对毕节市不同地区的脱贫现状构建合理的评估体系，对扶贫工作进行有效评估，逐步和乡村振兴战略形成有效衔接。

第二，基本医保和思想意识是防止返贫工作中非常重要的家庭因素。在返贫工作中，要加大对贫困户的扶贫教育，使他们有脱贫、防返贫的自觉意识。乡村贫困户由于缺乏稳定的经济收入来源，如果出现了严重病症，就会发生因病返贫的现象，各级地方政府应重点强化保障，健全乡村医疗卫生制度，缓解贫困户的就医压力。

第三，贵州省毕节市是典型的喀斯特地貌，由于地貌的独特，导致水土流失严重，不利于农作物的生长，阻碍了农业的发展，同时也导致交通不便等诸多问题。政府部门应加大财政的投入，解决交通不便，利用喀斯特地貌的优势，大力发展旅游业，从而提高当地的经济收入。对于当地的农作物，可以将其进行加工，提高产业的附加值。