貧困精準識別問題研究

楊曉娟

摘要：精準扶貧的首要問題是對貧困的精準識別，包含內容的精準和方法的精準兩個方面。貧困內容的識別主要在于貧困人口和致貧原因的精準定位，識別方法除定性識別外，還應結合定量的方法，真正做到精準識別貧困。與此同時，貧困精準識別還應借助現代科技手段和“互聯網+”等技術，實現貧困識別的動態精準。本文在研究借鑒已有貧困識別問題的前提下，闡述貧困精準識別內容和方法，并對貧困精準識別提出相應的建議。

關鍵詞：精準扶貧；精準識別；脫貧攻堅

精準扶貧首先需要精準識別不同致貧原因的貧困區域和貧困人口，并對其實施有區別的、有側重的精準幫扶和精準管理。通俗地說，精準扶貧就是誰貧困就幫扶誰。2015年10月，習近平總書記強調，中國扶貧攻堅工作的實施需注重六個精準，即扶貧對象、項目安排、資金使用、措施到戶、因村派人、脫貧成效六個方面都要精準，其要旨是“真扶貧，扶真貧”。而扶貧對象的精準重點在于對扶貧對象的精準識別，包含貧困內容的精準識別和貧困方法的精準識別兩個方面。這是精準扶貧其他內容的基礎和前提，也是評估是否實現可持續脫貧的重要依據。本文在研究借鑒已有的貧困識別問題的前提下，闡述貧困精準識別內容和方法，并對貧困精準識別提出相應的建議。

一、貧困內容的精準識別

貧困內容的精準識別，應該包括貧困人口的精準識別和致貧原因的精準識別兩個方面，以解決扶貧誰和怎么扶的問題。

（一）貧困人口的精準識別

當前，貧困人口精準識別主要根據經濟標準這一單一維度，即收入水平制定貧困線識別貧困戶和貧困人口。國務院扶貧辦主任劉永富2016年5月10日在北京的新聞發布會上指出，中國是人口最多的發展中國家，貧困人口規模大，扶貧標準要與基本國情相適應，并隨著經濟社會發展逐步提高[1]。1986年，我國第一次制定國家扶貧標準，貧困線為農民年人均純收入206元；2000年，標準提高到625元；2001年，標準提高到865元；2010年，標準提高到1274元；2011年，標準提高到2300元。到2015年，這個標準的現價為2855元，這是目前我國最低的扶貧標準。以收入水平刻畫和識別貧困程度，較直觀、簡捷且易操作，但是貧困問題涉及經濟、社會、文化、生態、心理等多維因素[2]，僅用收入水平為標準來識別存在難選、漏選、錯選等問題，識別精度難保證。近年來，很多學者都意識到單一維度識別貧困人口的局限性，嘗試運用多維貧困測度的方法來識別貧困人口。汪三貴等[3]就曾提出，國家統計局對扶貧人口數量的估計需要從收入和消費的標準轉變為收入、消費、資產、健康、教育等多個維度；吳雄周等[4]認為，精準扶貧應該從單維度向多維度過渡，既要瞄準貧困對象，還應關注貧困主體、致貧原因、扶貧產業、扶貧期限等方面；王介勇等[5]建議，將農戶收入能力、可支配能力、消費能力有機結合起來，建立貧困人口識別與評判綜合指標體系，完善貧困戶多尺度、多維度識別方法；王小林[6]在對黔西南州案例研究中，從住房、生產、設備、存款、勞動力、教育等6個維度對貧困農戶的進行評估，并給予每個維度不同的權重，從中設置了22個指標來評判貧困農戶；陳輝等[7]基于Alkire-Foster多維貧困測度模型，以粵北山區農村家庭為例，從收入、教育、健康和生活水平四個維度，選取9個指標，測算出主要貧困地區、貧困村、貧困家庭和貧困維度；汪磊和伍國勇[2]建議，從收入情況、身體狀況、勞動力狀況、學歷水平、技術技能等多個維度，全面動態收集貧困人口的信息，形成大數據扶貧信息綜合管理平臺精準識別貧困人口；賀立龍等[8]以貴州省50個國家級貧困縣為研究對象，從社會生產、財政金融、居民收入、生活與健康及教育5個主維度著手，選取16項指標，對其貧困狀況進行測度，并建議從宏觀和微觀兩個層面精準瞄準致貧原因，推動多維度貧困測度法的廣泛應用，實現精準扶貧績效的多維度評價。

借鑒以上研究成果，筆者贊同貧困是多維度的理念，傾向于運用多維度貧困預測的方法識別貧困地區和貧困人口。我國精準扶貧是以縣為單位，同時要求精準到貧困人口，而貧困人口（包含貧困戶）與貧困縣相比更為微觀，涉及到具體的貧困對象，筆者認為在識別這兩個層次的貧困度上，維度和具體指標應稍有不同。鑒于此，本文貧困識別維度和指標嘗試分開考慮（如表1）。

一方面，貧困維度與指標選擇要反映貧困地區（縣級）的經濟發展水平；另一方面，要反映人民生活狀態[8]。結合研究對象特點和已有研究成果，考慮數據獲取的難易及定量識別方法運用的便利性，筆者確定以上表中5個維度、18個指標研究縣域貧困狀況。實際應用中，還應該結合不同的縣域特點對指標進行調整和細化。比如，社會生產維度的人均擁有的經濟資產，可以考慮縣域的生態環境和生存狀態來具體化；財政金融維度里的人均擁有的金融資產，可結合當地金融資產情況設置針對性指標；文化教育維度的每萬人的人才比重，可根據具體情況再設定，以實際反映縣域人口的文化程度。

從自然人的角度看，研究的維度和指標要更具體，更貼近實際生活。可從收入、資產、勞動力、健康、教育5個維度、15個指標來研究。與縣級層次的貧困識別具體指標相比較，貧困人口（包含貧困戶）的識別指標偏于定性描述，具體應用中可將這些指標細化處理。比如，健康維度的有無殘障問題，如果無殘障即可忽略，有殘障可繼續分為殘疾和智障，繼而考慮殘疾和智障的程度，有無勞動力、健康花費等問題。另外，縣級層次的貧困識別指標的具體數值一般可以在現有的統計數據中取得，或者可根據現有的統計數據稍加計算得到；而微觀層次的貧困人口和貧困戶的識別指標數據，則一般需要實地走訪調查取得數據。

（二）致貧原因的精準識別

相對于貧困人口的精準識別，國內學者幾乎沒有單獨明確考慮致貧原因的精準識別，大部分是在貧困人口精準識別的同時，順帶分析致貧原因。多維度貧困測度本身也反映了致貧原因。王國勇和邢溦[9]以及潘帥[10]在研究中都提到，要按照不同地區、不同致貧原因進行分類精準指導。他們把致貧原因大致分為失去勞動力、勞動力少、殘疾人、缺少資金、缺乏技能、生存條件惡劣的等，并針對具體的致貧原因提出了相應的幫扶策略；王介勇等人[5]根據國務院扶貧辦建檔立卡相關資料，研究了中國貧困戶主要成因類型及結構比例，把致貧原因分為因病、因殘、因學、因災、技術和勞動力短缺、資金短缺及其他等七個方面；陳輝等[7]根據多維貧困測度模型，結合在粵北山區韶關、清遠、河源、梅州4市15個自然村的樣本家庭調查分析主要的貧困原因；賀立龍等人[8]通過對多維貧困指數分解，得到各維度指標的貢獻度，從宏觀、微觀兩個層面精確探測致貧原因，測算出貴州省國家級貧困縣在哪些維度上貧困狀態較為嚴重，哪些維度上貧困狀態較為緩和；汪磊等人[2]也明確提到，貧困識別的內容既包括貧困人口本身，還包括貧困人口的致貧原因分析，并通過研究貴州、甘肅、云南、寧夏、四川和安徽6省的貧困精準識別內容，得出只有云南和安徽在貧困人口精準識別的同時，識別了致貧原因。

綜合以上研究，筆者認為，致貧原因可以分為主觀致貧和客觀致貧兩個方面，針對不同的致貧原因，采取針對性的扶貧措施，更能體現精準扶貧的主旨要義。主觀的致貧原因主要是“等靠要”的思想意識和心理狀態，由此導致不積極主動脫貧的行為表現。對于這類的貧困，幫扶過程中應側重于改變其思想狀態和行為意識，引進競爭機制，運用激勵手段刺激其脫貧致富的信心和決心。客觀的致貧原因，筆者將其分為短期原因和長期原因。短期的原因主要是考慮微觀的貧困人口和貧困戶階段性的事件引致的貧困，而長期的原因主要是基于宏觀一點的貧困者長期生存的生態環境、社會生產環境和經濟生活環境等來考慮，如表2所示。但是，短期和長期是相對的，如果短期的致貧因素沒有精準幫扶，就可能發展成為長期；相反，長期致貧因素得到可持續性的幫扶，長期就會變成短期，甚至將永遠消失。同樣，幫扶策略也不是絕對固定的，比如，屬于生存環境惡劣、生態環境差導致貧困人口缺乏脫貧資源，可以采用異地搬遷的扶貧策略。

二、貧困方法的精準識別

貧困方法的精準識別，包括定性識別和定量識別，并將二者有機結合起來。實際操作中，可根據不同的情況來選擇不同的識別方式，確保真正的貧困家庭和貧困人口受到幫扶，避免“被扶貧”，做到“扶真貧”。

（一）定性識別

識別貧困人口，必須牢牢堅持“實事求是、因地制宜、分類指導”的精準扶貧觀念[11]。在遵循總原則的基礎上，結合當地的實際情況，在逐戶摸清群眾生活現狀、生產條件和家庭資產、脫貧致富條件、收支和儲蓄等情況下，可按照“自主申請識別、群眾評議識別、重點調查識別、縣級監督審核識別”幾個層級來進行。自主申請識別是指由貧困人口根據收入、資產、勞動力、健康、教育等貧困維度的指標分解，查看對照提出申請，然后由比較熟悉情況的當地群眾公開評議，再有相關部門或者村、社區工作人員進行重點調查認定，最后報縣級部門進行審核判定并公示。在此基礎上建立貧困戶和貧困人口檔案卡，摸清致貧原因和幫扶需求。在對貧困縣的識別中也需要采用定性判別的方式，如各省市級的所屬縣級可對照表1五個維度的指標分解，提出申請，然后由省市級所屬所有縣級評議、省市級重點調查申報 的縣級單位，最后核定公示。

在自主申請和重點調查識別貧困人口和貧困戶的過程中，運用了貧困多維指標分解，一定程度上體現了貧困原因。當然，還可以依據以上表2所列舉的方面，通過全面調查貧困人口和貧困縣，更為細致和具體地找出致貧原因，再通過描述統計、比較對比、聚類分析等定性判別的方式，進行分類，確保扶貧政策的精準實施。

（二）定量識別

定性識別主觀性較強，容易因為個人的主觀意識、對貧困維度指標理解程度以及處于某些目的性原因造成所獲取的內容抽象、信息模糊、關聯性差，甚至可能造成精準扶貧淪為空談。因此，筆者以為，實現貧困人口的精準識別必須在適當的時候以已有的貧困人口數據庫為基礎，借助客觀的定量分析方法（經濟計量、統計建模等）和計算機仿真手段，來預測貧困地區及貧困人口的分布、范圍以及變化規律，剖析致貧因子之間深層次的量化關系和作用機理，以此提高貧困人口識別的精準程度，也便于動態篩選和管理。

由于定量識別專業技術含量較高，要求扶貧工作人員具備更高的文化素質和定量分析技能。因此，應加強扶貧工作隊伍相關專業知識培訓，以有效提高識別精度夯實人才基礎。筆者在查閱相關資料的時候，發現目前運用定量分析法進行貧困人口識別問題的研究很少，比較有代表性的是Alkire-Foster多維貧困測度模型[7][8]。該模型的基本原理是確定“一線一值”：“一線”，指每個維度確定一個的貧困線；“一值”，指為維度貧困選擇一個臨界值，當個體貧困維度數大于或等于該臨界值時確定該個體為貧困者[7]。在具體操作中，可將貧困線和貧困維度臨界值二合一，根據實際情況，借鑒和參考已有文獻和全國平均指標來確定。也可在運用中對不同維度的指標進行加權平均，計算一個多維貧困指數，用以在縣級單位之間進行貧困比較。加權平均計算過程中的權數非常重要，它反映了不同維度指標對多維度貧困指數的影響程度，會影響到多維度貧困指數計算結果，其可利用主成分分析等定量方法來確定。

另外，不同維度指標對于多維貧困指數的貢獻度體現了貧困的差異性，貢獻度越高，說明該樣本在該維度上相對于其他維度而言貧困狀況更嚴重。因此，研究致貧原因也可采用這樣的定量方法，分解多維貧困指數，通過對指數的分解可得到各維度指標的貢獻度，以此確定引致貧困的主要原因，針對貢獻度較高的維度進行重點扶貧。也可以運用表2致貧原因分解選擇具體指標建成指標體系，搜集樣本數據，建立相應的分析模型，采用其他定量分析方法進行客觀分析貧困原因。

三、結語

貧困精準識別內容和方法，決定了扶貧精準實施、精準監管和成效評估，其應是科學合理、機動靈活的，即既要識別出真正的貧困人口，又不能一成不變。應建立定期的貧困人口再識別機制，使其動態化，這樣既可保證全部貧困人口都能納入貧困幫扶范疇，又能及時監測扶貧措施是否對癥下藥，精準實施，還可以獲取返貧現象的相關信息，衡量精準扶貧的成效。隨著我國科學技術水平的不斷進步和互聯網快速發展，貧困人口的精準識別離不開“互聯網+”、大數據、云計算等信息技術，也需要利用這些技術整合不同部門和不同行業的相關信息，以及高效并全面動態地收集貧困人口的多維度信息，建立扶貧信息綜合管理大數據平臺，從而實現扶貧信息公開、完整、動態，便于公眾監督，也利于扶貧政策的精準制定和實施。另外，還可將數據框架和結構劃分不同等級，精準鎖定每個貧困人口的基本信息，并通過數據平臺實現隨時進行貧困人口和貧困縣級的定性和定量的精準動態識別，也可利用這個數據平臺對與扶貧相關的其他問題進行綜合分析，并根據分析結果完善有益于社會良性的可持續發展的聯動改進措施和機制。

參考文獻：

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