大別山連片特困地區扶貧績效評價研究
——基于安徽省12個縣的調研

錢 力，李劍芳

(安徽財經大學 經濟學院，安徽 蚌埠 233030)

隨著我國經濟發展進入新常態以及扶貧工作的深入展開，脫貧攻堅戰已經進入至關重要的階段。由于時間緊、任務重，依靠既有的政策扶持、項目輻射、產業帶動面臨著邊際效益遞減、扶貧成本增大、工作績效降低等現實困境，客觀上迫切需要創新既有的精準扶貧機制[1]135。當前是我國全面建成小康社會的關鍵時期，扶貧工作進入了以 14個連片特困地區為主戰場，實行貧困村和貧困人口建檔立卡的精準扶貧新階段[2]。大多數連片特困地區自然條件惡劣、基礎設施薄弱、生態環境脆弱、產業發展不足[3]66。安徽省大別山連片特困地區貧困程度深、貧困面積廣、返貧率高，深度貧困地區較多，脫貧攻堅難度較大。本文通過對安徽省大別山連片特困地區12個縣脫貧情況進行調研，評價扶貧績效情況，并提出對應的政策建議，以期對該地區脫貧攻堅有一定促進作用，對深度貧困地區扶貧工作的開展提供借鑒。

國內外學者對扶貧政策和績效進行了一些研究。從研究目的上看，可以分為兩個方面：一是從扶貧機制方面著手。例如，Amartya Sen對貧困的定義作了描述，認為貧困不僅表現為較少的收入，還表現在獲取收入途徑的局限和滿足生活需求的能力的缺乏，即人們缺乏擺脫貧困的機會和能力才是真正意義上的貧困[4]。韓恒發現，隨著一部分人的脫貧，農村貧困人口開始出現分散且多分布于自然環境惡劣的地區，認為扶貧開發應因地制宜，使貧困地區的發展更具備區域特色[5]。林俐研究了供給側結構性改革與精準扶貧之間的內在聯系，分析了在供給側改革的大背景下如何推進精準扶貧機制體制的發展以謀求創新路徑，促進全面脫貧[6]。汪磊等對精準扶貧的內涵進行概括，利用大數據技術對精準扶貧的耦合性作了深入分析，并通過提取其維度特征和邏輯維度，分析了精準扶貧的巨量性、多樣性、高速性和價值性[1]139。二是從扶貧績效評價方面著手。例如，龔曉寬、陳云利用1986—2004年的統計資料，建立計量經濟學模型，對扶貧投入績效進行實證分析，認為窮人經濟和中國經濟有著相同的經濟增長趨勢，同時，貧富差距也在不斷擴大，多樣化扶貧資金投入會提高扶貧資金使用效益[7]。胡文蓮高度概括了多種扶貧融資模式的實踐，以寧夏六盤山連片特困區為例，通過創新貧困戶的融資渠道和優惠政策，增強開發式扶貧融資實力，激發貧困戶從事生產、改善生活的積極性[3]67。張琦等在灰色關聯的基礎上增加時間維度，構建出包含時間點的三維動態模型，對14個連片特困地區的減貧情況進行多維度測算，對各片區減貧結果進行評價分析[8]。

綜上所述，越來越多的學者關注扶貧現狀并對扶貧政策績效作出評價研究，認為我國在扶貧工作上已經取得巨大成就，集中連片特困地區將仍舊是脫貧攻堅的主戰場。但已有研究多基于全國連片特困地區的總體情況或單個片區的扶貧機制評估，基于縣域實地調研數據分析的文獻較少[9]。文章基于對安徽省大別山連片特困地區12個縣的實地調研數據，在分析扶貧現狀的基礎上，運用因子分析法對連片特困地區扶貧績效進行了評價，并提出相對應的政策和建議，有一定的理論價值與現實意義。

1 模型構建

1.1 指標體系選擇

在選取指標時，嚴格遵循代表性、科學性和系統性的原則，為了詳細探究安徽省大別山連片特困地區的扶貧績效，選取了綜合經濟、農業發展和就業發展3個維度，并細分為8個三級指標，形成扶貧績效評價指標體系(見表1)。

表1 扶貧績效評價指標體系

1.2 模型構建

因子分析法可以用少數幾個因子來表達多個指標或因素相互影響的關系，若將具有相似性質的幾個變量指標化為一個因子，就可以用少數含有同類變量的因子展現更加全面的信息。因子分析模型如下：

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

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

......

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

由于該模型是針對變量進行的，各因子又是正交的，所以也稱為R型正交因子模型，其矩陣形式為：A=AF+e(A=aij，aij為因子載荷，即第j因子中第i變量的比重程度)。

為得到綜合評價指標函數，可利用公式F=(W1F1+W2F2+...+WmFm)/(W1+W2+...+Wm),其中，Wi表示旋轉后因子的方差貢獻率。

1.3 數據處理與說明

安徽省大別山連片特困地區覆蓋12個縣，包括安慶市的潛山縣、太湖縣、宿松縣、望江縣、岳西縣，阜陽市的臨泉縣、阜南縣、潁上縣，六安市的霍邱縣、金寨縣，亳州市的利辛縣和淮南市的壽縣。調查時間是2017年12月6日至2018年1月20日。通過實地走訪和問卷調查，采用抽樣匿名填報問卷和電話訪談的方式，共發放問卷402份，回收問卷368份，回收率為91.54%。其中，回收的有效問卷為357份，有效率為97.01%。問卷采取隨機抽樣的方式，對于不能獨立完成問卷或電話訪問農戶，進行入戶深度訪談以獲得更多的補充信息，從而確保問卷的有效性、準確性和全面性。為了將不同性質和含義的數據指標相關聯以得出各因子的影響關系，需要對原始基礎數據進行無量綱數值處理，使之便于比較和評價[10]。其公式為：Yij=(Xij-Xmin)/(Xmax-Xmin)。其中，Yij表示經過標準化處理得出的數值，Xij表示原始數據，Xmin表示原始數據的最小值，Xmax表示原始數據的最大值。

2 安徽省大別山連片特困地區扶貧現狀

2.1 扶貧情況分析

利用SPSS22.0軟件，錄入全部回收問卷數據并作相應的統計分析。在回收的有效問卷中，一般農戶占12.5%，一般貧困戶占17.2%，五保戶、低保戶占31.25%，脫貧戶占37.5%，擬脫貧戶占1.6%。在調查的農戶中，建檔立卡時間多集中在2014年和2016年，分別占51.6%和32.8%，并且戶籍人口數多為3人和4人，分別占23.4%和25.0%。按照主要致貧原因，因病占32.9%，因殘占34.1%，自身發展動力不足占12.2%，另外還有少數因災、因學及缺土地、缺水、缺技術、缺勞動力、缺資金等致貧農戶(存在重復選項，即存在多個致貧原因)。詳情見表2。

表2 戶屬性和致貧原因交叉比例(單位：%)

從表2可以看出，貧困戶主要因為大病、慢性病或殘疾所致，并且脫貧困難。進一步對不同戶屬性的主要致貧原因進行交叉分析可以發現，一般貧困戶的主要致貧原因為病、殘或自身發展動力不足，而五保、低保的農戶因病、因殘的比重更高。

2.2 扶貧主要模式

精準扶貧要求精準識別，實施精準扶貧方略，根據貧困原因和類型予以幫扶。通過問卷反饋的信息，安徽省大別山連片特困地區的幫扶項目和主要幫扶措施中，產業發展獎補、新農合、貧困殘疾人補助、就業扶貧和健康扶貧占據很大比重。詳情見表3。

表3 主要幫扶措施及占比

考慮主要致貧原因，幫扶措施具有針對性和精準性。此外，民意滿意度調查結果顯示，對幫扶措施滿意情況為85%，沒有返貧風險的受訪戶達到96.5%，有返貧風險的農戶多因家有殘疾或重病親屬。政府采取多種方式對貧困戶予以補助，項目補貼金額與實際產生的效益基本呈正相關關系，但扶貧資金投入的效率呈現下降趨勢。

2.3 扶貧效果分析

在被調查的農戶中，人均純收入(家庭總收入減總支出)在3300以下的占32.8%(見圖1)，家庭總支出集中在1萬以下(見圖2)。

圖1 家庭收入

圖2 家庭支出

家庭主要收入來源有家庭經營性收入、工資性收入、財產性收入和轉移性收入。在家庭經營性收入中，種植業收入在2000元左右，養殖業收入在2000—5000元間；工資性收入在刨去外地務工支出后達到5000—20000元；政府轉移性收入在5000元以下。家庭主要支出為子女上學支出和醫療費用支出。在扣除助學金、助學貸款和政府補助后，子女上學支出積聚在2000—5000元；大病和慢性病扣除報銷費用后，醫療費用支出積聚在2000元以下,對于五保戶、低保戶都有五保供養扶貧低保救助，尚未脫貧的農戶主要還是自身發展動力不足或因病、因殘、無勞動能力。

3 安徽省大別山連片特困地區扶貧績效評價

3.1 總體績效評價

取足夠度的Kaiser-Meyer-Olkin 樣本度量，進行KMO 和 Bartlett檢驗，得出KMO值為0.814，說明線性關系較強，可以提取公共因子，適合因子分析；Bartlett 檢驗中Sig值為0.000，說明數據來自正態分布總體，適合進一步分析。

以2013年為例，F1=-0.253×人均生產總值+0.235×鄉村人員從業數+0.223×農林牧漁業總產值+0.021×就業人員平均工資+0.164×農業機械總動力+0.15×社會消費品零售總額+0.086×農村用電量-0.135×固定資產投資，同理，根據成分得分矩陣，可以計算出F1、F2、F3，并利用方差貢獻率計算出各年的績效評價綜合F得分(見表4)。

表4 2013-2016年扶貧績效水平綜合得分情況

由表4可知，從時序角度看，2016年扶貧績效綜合得分為4.3355，比2013年高出0.1703，其中，就業發展因子占較高比重，對綜合得分貢獻較大。由此可以看出，安徽省大別山連片特困地區扶貧績效雖有波動，但總體呈相對穩態波動上升之勢。實施扶貧開發以來，貧困縣的通訊、電力、道路修建等基礎設施建設不斷完善，貧困農戶的房屋住所、安全飲水、醫療衛生條件都有顯著提高，貧困縣的文教、衛生等各項社會事業都有所改善，農民人均純收入不斷提高，綜合扶貧績效也呈相對穩態波動之勢。

3.2 各地區(縣)扶貧績效評價

就截面看，安徽省大別山連片特困地區的扶貧績效又存在著地區不平衡的情況。計算12個縣的扶貧績效總得分，結果如表5所示。

表5 2016年各縣扶貧績效發展水平綜合得分情況

根據12個縣的扶貧績效綜合得分，排名前三的分別是臨泉縣(0.75)、壽縣(0.64)、霍邱縣(0.60)。其中，排名最高的臨泉縣與最低的太湖縣相差0.53。從區位分布看，北部總體比南部綜合得分高。盡管政府對扶貧工作投入大量人力和財力，各地區的扶貧效率還是存在一些差距。通過對比12個縣的扶貧績效的綜合得分情況，在地理區位上大致呈現由西北向東南遞減的趨勢。因此，因地制宜地實施扶貧措施對提高扶貧效率意義重大。大別山連片特困地區自然環境惡劣，南部多丘陵，土地碎裂，農業發展處于轉型的關鍵時期，隨著扶貧資金的大量投入，應將扶貧資金更加有效率地用之于民，化解扶貧空間發展不平衡的局面。

4 研究結論與對策建議

4.1 研究結論

根據對安徽省大別山連片特困地區的調研數據和相關經濟指標，在分析扶貧現狀的基礎上，利用因子分析法對安徽省大別山連片特困區扶貧績效進行比較，得出如下結論：

第一，安徽省大別山連片特困地區扶貧績效總體呈波動上升趨勢。2013至2016年，該地區12個縣扶貧績效有高有低，呈穩態波動之勢，雖然扶貧增速有所放緩，但還是總體呈現上升的態勢。這說明了近年來的扶貧工作取得了一定的成效，但也存在很大潛力和發展空間。

第二，各地區扶貧績效差異化明顯，大致呈現“南低北高”的格局。從地理位置上看，安徽省大別山連片特困地區的扶貧情況南北存在很大差異，綜合得分前五的臨泉縣、壽縣、霍邱縣、潁上縣、利辛縣均位于北部的六安市和阜陽市?？臻g發展上差距極大，扶貧效果差異大，脫貧攻堅不能“大水漫灌”，要因地制宜，實行差異化精準扶貧。

第三,扶貧開發績效在不同維度上差異顯著，綜合經濟效益要優于就業發展效益，再次是農業發展效益。扶貧績效與貧困地區居民消費水平、工農業發展情況呈現出正相關關系。根據不同屬性的貧困戶制定的幫扶項目和幫扶措施主要有產業發展獎補、新農合、貧困殘疾人補助、就業扶貧和健康扶貧，這些占據很大比重，另外還有退宅還耕、小額信貸、光伏扶貧、電商扶貧、農村危房改造、基礎設施扶貧等新興的扶貧措施。2016年的農民人均可支配收入、農林牧漁業總產值、社會消費品零售總額、農業機械總動力等發展水平較高的地區扶貧績效較好[11]。

第四，病、殘是致貧的主要原因。大多數貧困戶暫時無法脫貧或者擔心有返貧風險，主要因為大病、慢性病或家有殘疾人。雖然建檔立卡的貧困戶享有特殊的醫療報銷和津貼，但由于貧困戶本身發展能力有限，大病或殘疾除去報銷部分外依然是最大開銷，加之報銷具有時滯性，對于一些不在醫保名錄庫中卻價格高昂的大病、慢性病藥費，嚴重超出貧困戶的家庭負擔。

4.2 對策建議

第一，發展優勢產業，加強貧困戶技能培訓。提高其自身“造血”的能力才是脫貧攻堅的長遠之計，有了技能才能幫助貧困戶從根本上脫貧。引導貧困戶轉變思想觀念，培養自主創新創業意識，提供職業培訓崗位和就業信息服務，完善基礎設施建設，優化產業結構，提高貧困地區群眾脫貧致富的能力，激發貧困群眾脫貧增收的自主性和積極性。

第二，促進區內扶貧開發工作協調發展，實現優勢互補。聯結各縣區共同發展，發揮各縣區優勢條件能夠縮小區域發展的差距并促進區內可持續發展。對于市場的動態結構難以把控，對市場走向無法預測，加之農戶道德素質參差不齊，也加大了扶貧開發工作的難度。大別山革命老區各縣區都具有優良的自然資源、旅游資源和勞動力優勢，可提高資源配置效率、優化產業發展結構，縮小地區發展差距，促進片區全面協調發展[12]。

第三，實施扶貧幫扶措施多樣性，提高扶貧效率。大別山連片特困地區地勢復雜，各貧困縣應該根據實際情況制定特殊扶貧幫扶措施，進行差異化精準扶貧。通過走訪調查發現，很多農戶過于保守，沒有主動接受“小額信貸”、“助學貸款”或“貧困助學金”的意識，各縣區以及鄉鎮應將政府脫貧攻堅的決心和具體優惠政策及實施辦法傳達給普通群眾，讓人民群眾對各種補助和優惠政策了然于心，積極主動地申請優惠幫扶產業。

第四，加強醫療衛生保障制度。目前新型農村合作醫療制度還不完善，一些慢性病的藥物治療費用高且不在報銷范圍內，符合條件的住院費用的報銷比例低，在醫保范圍內的藥物種類涵蓋少，加之轉診轉院手續繁多，各項規定復雜，導致對于普通農戶來說，病患殘疾仍是致命打擊。因此，要進一步擴充《新型農村合作醫療用藥目錄》，簡化轉診轉院的報銷手續，擴大醫保范圍，加大醫療業務的經費投入，強化對定點醫院的監督管理，給建檔立卡的貧困農戶提供更加人性化的醫療服務和便捷及時的報銷機制，從根本上解決群眾“看病難”“看病貴”的問題。