典型贫困地区脱贫人口精准扶贫效果评估及障碍因子诊断

雷勋平，杜春晓，胡士珍

(1.铜陵学院 工商管理学院，安徽 铜陵 244000；2.铜陵学院 马克思主义学院，安徽 铜陵 244000；3.池州市贵池区涓桥镇人民政府，安徽 池州 247104)

精准扶贫实现了我国扶贫从“大水漫灌”模式到“滴灌式”的转变，助力我国脱贫攻坚战取得了全面胜利，帮助9 899万农村贫困人口全部脱贫，832个贫困县全部摘帽，12.8万个贫困村全部出列[1]，历史性地解决了困扰中华民族几千年的绝对贫困问题，贫困治理的重点和难点从显性的绝对贫困转向更加隐蔽的相对贫困。因此，党的十九届四中全会和2020年中央一号文件都提出要建立解决相对贫困的长效机制。事实上，在贫困类型转型的过渡时期，首先要了解精准扶贫效果，识别影响精准扶贫效果的因素，为总结精准扶贫的宝贵经验提供现实依据。从实践层面来看，贫困县、贫困村是精准扶贫最直接的受益者，更是检视扶贫成效的重要窗口，而贫困村作为最小的基层行政单元，被帮扶过程中涉及精准扶贫的“全流程”措施[2]，因此，评估贫困村脱贫人口的扶贫效果对检验精准扶贫成效具有重要的现实意义。

扶贫效果的评估一直是贫困研究领域的重点和难点[2]，精准扶贫效果评估自然也不例外。近年来，精准扶贫问题成为学界关注的焦点，主要集中在以下方面：一是精准扶贫政策实施及其执行偏差的研究。精准扶贫政策实施方面，部分学者基于过程理论模型，结合相关区域政策执行情况，构建了包含理想化政策等四要素在内的精准扶贫政策分析框架，质性分析了精准扶贫政策的实施效果[3]；也有文献采用委托—代理理论和公共选择理论展开分析，就执行效果的影响因素、产生原因进行了深度探讨，并提出了改进精准扶贫政策执行效果的政策建议[4]。基于以往文献和我国精准扶贫结果来看，精准扶贫政策总体而言是精确的[5]。但是，精准扶贫实践中，可能存在识别不精准、扶贫资源集中投放及精英俘获导致的不公，从而加大了脱贫的难度，甚至会产生一些社会问题，从政策执行过程理论来看，作为政策执行的精准扶贫在某些方面(如政策价值定位、政策执行权能配置、政策目标群体靶向等)可能存在一定的偏差或不精准现象[6]。二是精准扶贫存在问题与路径的研究。部分学者以民族地区教育精准扶贫为例，指出了精准扶贫存在的核心问题，包括教育精准扶贫的侧重点不够突出、不够精准精细导致的教育资源配置失衡、教育精准扶贫的目标呈现趋同化和功利化等[7]；部分学者以广州市为例，指出“不精准”是该市扶贫存在的最大问题，具体表现为：城市贫困识别精准度不够、城市扶贫政策不够合理、城市扶贫管理不够系统、扶贫考核监督体系不够健全[8]。为此，有必要优化“五个一批”扶贫工程，从发展生产脱贫等五个方面设计精准扶贫的路径。同时，针对诸如民族地区等特定对象，开展基础设施扶贫、社会资本扶贫、金融资本扶贫和专门性扶贫工作十分必要[9]。三是精准扶贫评价问题的研究。在评价方法上，运用改进粗糙集和层次分析法组合赋权方法，构建了精准扶贫绩效评价模型[10]；在评价对象上，研究主要侧重于精准扶贫政策的效果评估，张全红等基于收入、消费、生活改善和外出务工等维度，采用断点回归模型，就精准评估政策效果实施评估[11]；方莹等基于普惠金融视角，运用GMM模型，结合我国31个省市、自治区11年的面板数据，实证研究了普惠金融视角下精准扶贫政策效果[12]；杨均华等采用倾向得分匹配法、双重差分法和回归分解法，探讨了退耕还林工程的精准扶贫效果[13]；邢伯伦等通过问卷调查和入户访谈凉山彝族自治州乡村的101户建档立卡贫困户，基于满意度视角，运用有序Logistic回归模型分析了精准扶贫满意度和影响因素[14]。

综上，既有文献在精准扶贫实践与政策、精准扶贫存在问题及优化、精准扶贫评价问题等方面取得了较为丰硕的成果。但是，可能存在以下问题：在精准扶贫政策执行方面侧重于质性研究，即便是关于该问题的量化分析，也多关注精准扶贫政策的评价与分析，研究多从不同角度聚焦精准扶贫政策的效果评估及一般测度，即便有文献涉及从脱贫人口视角实施精准扶贫总体效果评价，但探讨影响精准扶贫效果关键因素的文献较为少见。鉴于此，以安徽省国家级贫困县X县为研究对象，借鉴我国脱贫攻坚第三方评估体例，构建脱贫人口精准扶贫效果评估指标体系，运用熵权TOPSIS模型及障碍度模型，评估安徽省X县脱贫人口精准扶贫效果，并运用障碍度模型识别其影响因素，为完善后期相对贫困治理政策、巩固脱贫攻坚成果举措、提高脱贫人口的可持续生计能力给出了思路和方法。

一、研究区域与数据获取

(一)研究区域

立足安徽省，选择X县作为研究对象，该县是原国家级贫困县。为了提高研究的代表性，综合考虑地理位置、经济社会发展现状、生活水平、人口数量等方面的特征，选择6个具有代表性的村庄，作为调查区域，并选择部分村民作为重点访谈对象，据此评估安徽省脱贫人口精准扶贫效果，并诊断影响精准扶贫效果的关键因素。

(二)问卷设计与数据来源

借鉴我国脱贫攻坚第三方评估体例[15]，从五个方面设计精准扶贫效果评估指标体系，并按照效果的显著程度对各指标进行赋分，相关内容及评分标准见表1。

表1 精准扶贫效果评估指标体系

为了保证样本的代表性和有效性，综合考虑X县的地理区位等因素，选择A、B、C、D、E、F共6个村庄进行调研，基本做到覆盖X县东南西北各个方位，且每个村庄的具体调查人数与村庄人口基本成正比例，调查共收回问卷1 302份，分别回收有效问卷315份、229份、163份、219份、109份和203份，综合有效回收率为95.08%。同时，根据研究需要，运用半结构化访谈的方式对部分脱贫人口进行了访谈。首先，基于信度、效度两个指标，检验问卷调查的有效性，结果发现，克朗巴哈系数均超过0.83，KMO值超过了0.80；从Bartlett球形检验来看，P值小于0.01。很显然，调查问卷呈现较高的信度和良好的效度，进而表明调查资料能够反映脱贫人口实际情况，具有较好的代表性。

(三)样本特征描述

从性别、年龄和教育程度对被调查脱贫人口进行特征描述，详见表2。

表2 被调查脱贫人口的基本特征描述

具体调查过程中，既考虑了X县脱贫人口的代表性，又结合区域差异，尽量使样本能够较好地反映X县在经济、社会等方面的特征，例如：脱贫人口的性别比例、年龄覆盖比例、受教育年限等，基于科学性和可靠性原则，在搜集整理问卷和访谈资料的基础上，获取上述样本数据，保证评估数据的真实性、可信性和合理性。

二、研究方法

(一)基于熵权的TOPSIS模型

TOPSIS法是较为常见且成熟的决策方法，全称为Technique for Order Preferenceby Similarity to Ideal Solution，意思就是“逼近理想解排序法”，多适用于有限方案、多目标问题的评价、决策与优化，通常情况，多以距离来衡量评价标准的选择[16]。具体操作中，首先应对研究对象(或目标空间)中的某一测度(或评价)进行界定，进而就目标逼近或偏离正理想解、负理想解的程度实施计算，所得结果即可作为研判评价(或评估)目标好坏/优劣的依据。和一般TOPSIS方法相比，借助熵权法，构建熵权TOPSIS模型，更有助于提高评价结果的准确性、科学性[17]。具体求解步骤如下：

其二，求解第i个精准扶贫效果评估指标的熵权wi(详细的求解步骤参见文献[18])，进而结合熵权和标准化矩阵，可以运算得到加权规范化矩阵Y=Wi·[rij]m×n。

其三，求解正、负理想解。通常，将各个精准扶贫效果评估指标值Y分别降序排列，将最大的指标值记为Y+，称为最优方案，即正理想解；将最小的指标值记为Y-，称为最劣方案，即负理想解。具体求解思路和方法见公式(1)(2)。

(1)

(2)

其中，yij为第j个村庄第i个精准扶贫效果评估指标进行加权后的规范化数值。

其四，求解贴近度。计算公式如(3)(4)(5)所示。

(3)

(4)

(5)

表3 精准扶贫效果显著程度判定标准

(二)障碍度模型

立足精准扶贫效果评估结果，进一步诊断精准扶贫效果的影响因素，识别影响精准扶贫效果的关键因素，以便有针对性地调整后扶贫时代的相对贫困扶贫政策、帮扶措施、帮扶责任人、实施过程以及工作细节等内容，为进一步巩固精准扶贫效果和促进乡村振兴提供决策思路和方法依据。

通过引入Fi、Ii和Oi三个基本变量，其中，Fi被称为因子贡献度，表示单个指标对总指标的贡献，即：单个精准扶贫效果评估指标对整个精准扶贫效果的贡献，具体运算中常用各精准扶贫效果评估指标的权重wi代替；Ii被称为指标偏离度，表示单个精准扶贫效果评估指标真值与最佳扶贫效果间的偏差，具体运算中通常用1与各精准扶贫效果评估指标标准化值Ri的差代替，即Ii=1-Ri；Oi被称为障碍度，用以说明各精准扶贫效果评估指标对整个精准扶贫效果的影响强度。障碍度的具体运算见公式(6)。

(6)

三、实证分析

(一)描述性统计分析

进一步整理6个被评估村庄关于精准扶贫效果的调查数据和访谈资料，B村庄的6个指标简单算术平均值最高，为4.752，D村庄的最低，为4.287，A、B、C、F村庄分别为4.325、4.712、4.497和4.512。从单项指标来看，其最大/最小值及对应的村庄见表4。

表4 脱贫人口精准扶贫效果各评估指标的最大/最小值

计算样本标准差发现，D村庄脱贫人口对精准扶贫效果的标准差最大，为0.245，表明该村庄精准扶贫效果的波动幅度最大；其次是A村庄的0.185、B村庄的0.206、C村庄的0.233、E村庄的0.140，F村庄标准差最小，为0.138。显然，不能依照上述计算结果简单地研判村庄的精准扶贫效果显著与否。因此，有必要进一步深入评价和分析安徽X县6个村庄精准扶贫效果。

(二)精准扶贫效果评估规范化矩阵与正、负理想解

结合调查整理资料，构建脱贫人口精准扶贫效果评估指标加权矩阵，并根据公式(1)(2)确定各指标的正、负理想解(见表5)。

表5 经过规范化处理的精准扶贫效果评估矩阵及各指标正、负理想解

从表5可以发现，6个正理想解中，B村庄占了3个，E村庄占了2个，A村庄占了1个，表明B村庄的精准扶贫效果非常显著，而C村庄认为帮扶单位的效果显著，D村庄认为驻村工作队的效果一般，F村庄则认为帮扶措施效果显著。由此可见，6个村庄在精准扶贫方面，均存在可以借鉴的经验及相互学习的地方，为X县巩固脱贫攻坚成果和推进乡村振兴提供了现实依据。

(三)精准扶贫效果评估与结果分析

运用公式(3)～(5)，可以得到6个村庄的精准扶贫效果指数及其实际效果与正、负理想解的贴近度(见表6)。

表6 脱贫人口精准扶贫效果评估及贴近度分析

由表4和表6可知，E村庄的精准扶贫效果最显著，为0.1771，贴近度为0.8238，B村庄的精准扶贫效果位列第二，为0.1762，贴近度为0.8028，两个村庄的扶贫效果均为优秀状态；F村庄和C村庄的精准扶贫效果指数分别为0.1675和0.1649，贴近度分别为0.6254和0.6076，扶贫效果等级均为良好；A村庄和D村庄的精准扶贫效果指数较低，分别为0.1581和0.1563，贴近度分别为0.4260和0.3541，扶贫效果不太显著，等级为一般。可见，安徽省X县脱贫人口精准扶贫效果存在一定差异，为后期制定差异化的乡村振兴措施提供了依据。

(四)精准扶贫效果影响因素分析

基于安徽省X县脱贫人口对精准扶贫效果评估结果，探讨各指标对精准扶贫效果的影响大小，对影响安徽省X县脱贫人口精准扶贫效果的关键因素进行诊断，并按照障碍度大小对指标进行排序，具体结果见表7。

从表7来看，对精准扶贫政策是否满意(X4)是影响安徽省X县精准扶贫效果障碍最大的因子，效果最显著的B村庄该指标得分为4.902分，其余5个村庄A、C、D、E和F的得分依次为：4.024、4.356、4.156、4.681和4.286，从访谈中发现，造成该情形的原因在于精准扶贫工作中政策宣传不力以及脱贫人口对精准扶贫政策学习和了解不够，常见的现象有：不清楚产业扶贫政策、不清楚脱贫实践及致贫原因、不清楚建档程序与政策、2019年扶贫手册更新不及时等。位居第二位的障碍因子是对帮扶单位是否满意(X1)，结合访谈资料来看，有的脱贫人口不知道帮扶单位的名称，有的对帮扶单位做了哪些具体的扶贫工作不了解等。对帮扶责任人是否满意(X3)名列障碍因子第三位，表明脱贫人口对帮扶责任人不满意，访谈中发现，有些脱贫人口不知道帮扶人是谁或者对其姓名不知，有的脱贫人口反映帮扶人联系他们的次数不够，也有的脱贫人口反映帮扶人走访上户次数不够等。名列第四位的障碍因子是对帮扶的措施是否满意(X5)，从访谈资料来看，主要有以下表现：2019年扶贫资料中帮扶措施缺失、帮扶措施错填或漏填、帮扶措施未及时更新等，总体对精准扶贫效果的影响不是很大。对驻村工作队是否满意(X2)名列第五位，访谈发现，脱贫人口对驻村工作队开展工作认真负责，总体帮扶成效评价较好，对此他们总体满意，故上述两个因素不构成影响安徽省X县精准扶贫效果的主要影响因素。

表7 精准扶贫效果障碍因子及其障碍度 %

四、结论与政策建议

(一)结论

基于安徽省X县的6个村庄1 238位脱贫人口关于精准扶贫效果评估的问卷资料，辅以半结构化访谈，采用熵权TOPSIS模型和障碍度模型，评估精准扶贫效果，并对影响精准扶贫效果的因素进行诊断，简单研究结论如下：

(1)精准扶贫惠及全体贫困人口，调查脱贫人口是检验精准扶贫效果的重要手段，因此，衡量精准扶贫效果，符合精准扶贫政策的初衷，有助于进一步巩固脱贫攻坚成果，并为新时代我国相对贫困治理机制的建立提供决策参考。

(2)村庄E的精准扶贫效果最显著，B村庄次之，两个村庄对应的扶贫效果为优秀；F村庄和C村庄的精准扶贫效果居第三、四名，总体效果良好；A村庄和D村庄的精准扶贫效果位居最后两名，总体效果一般，虽然X县脱贫人口对精准扶贫效果的评估存在一定的地区差异，但其整体扶贫效果较好。

(3)从精准扶贫效果影响因素的诊断结果来看，影响扶贫效果的因素按照重要程度依次为：精准扶贫政策(X4)、帮扶单位(X1)、帮扶责任人(X3)、帮扶措施(X5)、驻村工作队(X2)。

(4)精准扶贫效果评估结果、影响扶贫效果的障碍因子诊断情况，均与调查数据及半结构化访谈资料基本接近，说明采用熵权TOPSIS模型及障碍度模型，评价精准扶贫效果并诊断其影响因素在方法上科学合理。

(二)政策建议

基于上述结论，为巩固脱贫攻坚成果，有效推动乡村振兴，提出以下政策建议：

(1)做好精准扶贫与乡村振兴政策的有机衔接。以脱贫攻坚成果巩固为契机，普及和加大乡村振兴战略及政策宣传力度，确保脱贫人口真正掌握乡村振兴政策，如：乡村振兴战略的知晓率、乡村振兴战略的总要求和主要内容、国内外乡村振兴的典型案例、主要做法和成功经验等。

(2)做好精准扶贫与乡村振兴责任的有机衔接。在解决“两不愁三保障”的基础上，压实各级乡村振兴主体责任，加强与脱贫人口的联系沟通，掌握他们的可持续发展能力，做好脱贫后的帮扶工作和乡村振兴过程中的继续帮扶工作，帮扶责任人要做到脱贫不脱责任，脱贫不脱帮扶，确保脱贫人口快速稳妥地融入乡村振兴。

(3)做好精准扶贫与乡村振兴基础工作的有机衔接。乡村振兴是精准扶贫的逻辑延续，其提出的“生活富裕”就是要求贫困人口从“脱贫”走向“致富”。因此，有机衔接精准扶贫与乡村振兴的基础工作尤为重要，如做好基础政策的衔接、基础产业的衔接、基层工作人员的衔接等。

(4)做好精准扶贫与乡村振兴举措的有机衔接。坚决杜绝脱贫人口的“等靠要”心理，从“授人以鱼”转向“授人以渔”，真正起到“志智双扶”的作用，强化脱贫人口的造血功能，从产业扶贫、金融扶贫、教育扶贫等方面，制订多元化推进乡村振兴的举措，做到精准扶贫与乡村振兴举措的有机衔接。

(铜陵学院物流管理专业部学生在调研中给予了帮助，特此致谢。)