基于聯系度—TOPSIS法的精準扶貧滿意度研究
——以十堰市為例

武少玲，程 鵬

（湖北汽車工業學院經濟管理學院，湖北 十堰 442002）（湖北汽車工業學院創新創業教育學院，湖北 十堰 442002）

1 研究背景

2013 年11 月，習近平總書記在湖南湘西考察時首次提出了“精準扶貧”概念，并多次在不同場合豐富和深化了“精準扶貧”概念的內涵[1]。精準扶貧、精準脫貧是習近平總書記新時期扶貧開發的重要戰略思想及行動綱領，指針對不同貧困區域環境、不同貧困農戶狀況，運用科學有效程序對扶貧對象實施精確識別、精確幫扶、精確管理的治貧方式。黨的十九大以來，黨中央尤其注重精準扶貧工作，并出臺了一系列精準扶貧相關的政策和舉措，明確提出到2020年實現精準脫貧，全面建成小康社會。中國作為世界上最大的發展中國家，扶貧開發工作不僅有利于我國發展，也為世界減貧事業作出了貢獻，更為世界上其他發展中國家的減貧事業提供了經驗。

目前學術界對精準扶貧政策的相關研究主要集中于3個方面：①圍繞精準扶貧存在的問題、實施效果及對策進行研究，探討精準扶貧的創新路徑。一些學者研究認為當前地方扶貧工作在對象識別、扶貧參與、政策制定、績效管理等方面仍存在問題[2]；②集中于精準扶貧與其主要內容如產業扶貧、鄉村旅游、農村教育、健康扶貧等單項社會熱點問題的關系研究。學者從產業扶貧、教育扶貧、教育扶貧的作用機制提出對策建議[3]；③圍繞影響農村精準扶貧績效的因素研究。梳理出影響農村精準扶貧績效的因素主要包括地方經濟發展水平、自然地理條件、城鄉二元體制、公共基礎設施、政府行為、行政環境、基層治理結構、制度機制、執行者素質、扶貧項目管理水平等[4-5]。

十堰市屬于我國特困地區，位于秦巴山區，包含丹江口市、房縣、茅箭區、武當山、鄖西、鄖陽區、張灣區、竹山、竹溪共計9個縣（市、區），其中有丹江口市、房縣等5個縣（市、區）國家級深度貧困縣，在脫貧攻堅進程中面臨著十分艱巨的任務。基于此，本文以地處秦巴山區特困區的十堰市為研究對象，從十堰市每個縣（市、區）隨機抽取4 個村（包括2 個重點村和2 個非重點村），每個村隨機抽查10 戶貧困戶（其中：脫貧戶2 戶、未脫貧戶6 戶、非貧困戶2 戶），采取座談、走訪、問卷調查、查閱資料、抽查等方式搜集相關數據。在深刻理解精準扶貧內涵的基礎上，從系統分析的思想出發，以熵值確定權重，構建基于聯系度-TOPSIS 法的農戶對精準扶貧滿意度的評價模型，分析十堰市9個縣（市、區）在精準扶貧工作中的貧困戶滿意度狀況及亟待改善的主要指標，以期為地方政府扶貧減貧、服務國家精準扶貧戰略提供參考。

2 評價指標體系

本文借鑒國內外扶貧滿意度評價標準和文獻，以中國科學院精準扶貧評估研究中心編制的《精準扶貧滿意度》問卷為依據，參考其中的指標，并結合十堰市扶貧的實際情況，遵循全面、可行、系統和科學等原則構建扶貧滿意度評價指標體系，見表1。

表1 扶貧滿意度評價指標體系Tab.1 The evaluation index system of poverty alleviation satisfaction

3 研究方法

3.1 熵權法

熵權法是一種客觀賦權方法，基于信息論的熵權法是根據指標的信息量變異大小來確定權重[6]。指標的信息熵越小，表明該指標的變異程度越大，提供的信息量也越大，在綜合評價中所起的作用就越大，權重就應該越高；反之，信息熵越大，該指標的權重就應該越低。在信息論中，當有n個評價指標，m個評價對象時，熵被定義為：

3.2 聯系度改進的TOPSIS法

聯系度改進的TOPSIS 法是將正負理想點看作為確定和不確定系統中相對立的集合，在考察正負理想點和目標方案的聯系度時，既考慮了相對立集合的客觀存在，同時引入聯系向量距離，測算相對貼近度，因而在很大程度上克服了傳統TOPSIS 法的缺陷，即與正理想點歐式距離更近的方案可能與負理想點的歐式距離也更近，按相對歐式距離對方案進行排序的結果有時并不能完全反映出各方案的優劣性，該方法較好地體現了系統分析思想[7]。構建綜合評價模型的詳細步驟如下所示：

（1）由X=(xij)m×n與ωj構建初始化決策矩陣；

（2）確定正理想點S+與負理想點S-：

（5）計算方案Ak與正理想點S+的相對貼近度。

4 實證研究

本文將每一指標的平均值作為評價的原始數據，通過處理后，十堰市9 個縣、區精準扶貧滿意度指標的原始數據，見表2。

表2 扶貧滿意度評價指標原始數據Tab.2 The original data of poverty alleviation satisfaction evaluation indicators

本文運用熵權法得出各扶貧滿意度評價指標的信息熵、差異度和權重，計算結果，見表3。

表3 扶貧滿意度評價指標權重Tab.3 The evaluation index weight of poverty alleviation satisfaction

由于扶貧滿意度評價指標均為效益型指標，因此根據以上公式可得正理想點與S+負理想點S-：

（4）計算方案Ak與正理想點S+的聯系度_k+，與負理想點S-的聯系度k-。

計算各方案與正理想點S+和負理想點S-的聯系向量距離與正理想點S+的相對貼近度ck，結果見表4。基于以上方法方法，對十堰市9個縣（區）的生活質量、精準識別、幫扶人員、脫貧政策、脫貧措施、生活環境進行評價，結果見表5。

表4 基于聯系度向量距離的各縣（區）與理想點的相對貼近度Tab.4 The relative closeness between counties and ideal points based on connection degree vector distance

表5 基于聯系度向量距離的各縣（區）指標與理想點的相對貼近度Tab.5 The relative closeness between each county index and ideal point based on the distance of connection degree vector

5 研究結論

以精準扶貧滿意度的相對接近度為標準，9 個縣（市、區）可分為四個層次:

竹溪、茅箭區、鄖陽區、張灣區處于精準扶貧滿意度的第一梯隊。4個地區的相對接近度接近，竹溪在生活質量、脫貧措施、生活環境方面具有較高的；茅箭區與張灣區在生活質量、精準識別、幫扶人員、脫貧政策、生活環境上具有較高的滿意度，在脫貧措施的滿意度上均不理想；而鄖陽區在脫貧措施方面上滿意度優勢明顯，位居第一。

房縣、鄖西處于精準扶貧滿意度的第二層次。房縣在精準識別、脫貧措施方面具有較高的滿意度；鄖西在生活質量、幫扶人員、脫貧政策、脫貧措施、生活環境方面具有較高的滿意度。

竹山、武當山處于精準扶貧滿意度的第三層次，扶貧滿意度較低。武當山的幫扶人員滿意度位列第一，精準識別與脫貧政策滿意度分別位列第二、第三，但生活質量、生活環境、脫貧措施滿意度卻位于末位，分化比較嚴重；竹山的生活質量、幫扶人員、脫貧政策滿意度較低，需要加強。

丹江口處于精準扶貧滿意度的第四層次，由于該地區貧困人口多、扶貧難度大，導致扶貧滿意度較在各個方面均處于9個縣（市、區）的末位。