趙 爽,胡麗娜
(華北理工大學 管理學院,河北 唐山 063000)
2020 年我國已經(jīng)實現(xiàn)現(xiàn)行標準下農(nóng)村貧困人口全部脫貧,貧困縣全部摘帽。當前我國減貧事業(yè)已經(jīng)取得歷史性突破,但是已脫貧人口出現(xiàn)返貧情況時有發(fā)生,拉低了脫貧效果和質(zhì)量。特別是在新冠肺炎疫情常態(tài)化、遭受嚴重自然災害、突發(fā)重大疾病等情況下,返貧風險加大。因此,進一步鞏固脫貧成果、防止脫貧人口返貧是需要重點研究的問題。
國內(nèi)目前針對返貧問題的研究主要從以下三個方面開展。一是關于返貧誘因的研究。鄭瑞強、曹國慶根據(jù)返貧因素將返貧劃分為政策性返貧、能力缺失返貧、因災返貧和發(fā)展型返貧,并提出進行貧困人口生計空間的重塑,減少和防范脫貧人口返貧。卜海將脫貧再返貧現(xiàn)象的原因歸納為對限時脫貧的認識存在偏頗、基于“輸血式扶貧”的脫貧生態(tài)脆弱、產(chǎn)業(yè)扶貧存在嚴重短板、扶貧和被扶貧主體的內(nèi)生動力相對不足等。二是關于返貧治理的研究。何華征主張從財富內(nèi)生、心理改善、制度供應、價值挖掘、新民教育五個大方向來阻斷脫貧人口返貧。龐柏林提出應該提高貧困農(nóng)戶素質(zhì),推動貧困地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展,加快農(nóng)村貧困地區(qū)社會保障建設,促進農(nóng)村貧困地區(qū)自然資源合理利用,推動扶貧工作可持續(xù)發(fā)展來遏制返貧現(xiàn)象的發(fā)生。三是關于返貧預警的研究。范和生構(gòu)建了由預警信息機制、組織預警機制、長效銜接機制、利益聯(lián)結(jié)機制和考核監(jiān)督機制組成的返貧預警機制。包國憲、楊瑚在對返貧現(xiàn)象生成誘因分析的基礎上,從預警模型主體構(gòu)成、預警程序、支撐條件等方面構(gòu)建了我國返貧預警機制。黃海棠等從農(nóng)村返貧現(xiàn)狀出發(fā),分析返貧原因,理論上分析了返貧風險評估方法,提出了防范返貧的長效機制。綜上所述,國內(nèi)外學者們對返貧問題進行了相關研究,早期主要涉及返貧誘因、返貧治理,近兩年學者開始關注返貧預警領域。構(gòu)建有效的返貧風險預警模型,實現(xiàn)返貧風險及時準確預警,進而制定精準風險干預策略,能夠最大程度上避免返貧現(xiàn)象的發(fā)生,鞏固精準扶貧工作的成效。

貝葉斯網(wǎng)絡假定了條件獨立性,可以簡化問題的求解難度,同時貝葉斯網(wǎng)絡的推理是基于貝葉斯概率理論,整個推理過程本質(zhì)上是概率計算過程。貝葉斯網(wǎng)絡的定性知識通過網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)表達結(jié)點間的因果關系,定量知識結(jié)點的條件概率表主要可以通過專家經(jīng)驗、統(tǒng)計學習等方式獲取。貝葉斯網(wǎng)絡的構(gòu)建可以分為確定結(jié)點變量集合、確定網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)以及確定每層結(jié)點的條件概率表三個步驟。其中變量集合的確定可以通過專家領域知識獲得;網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)和結(jié)點條件概率在樣本多的情況下可以學習得到,樣本量不夠的情況下可以通過專家知識得到。
貝葉斯網(wǎng)絡能夠有效對復雜不確定性問題進行推理和統(tǒng)計分析,而風險評價預警流程和貝葉斯網(wǎng)絡構(gòu)建與推理之間具有較高的匹配度。風險評價體系反映了貝葉斯網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu),評價指標對應網(wǎng)絡結(jié)點,指標之間的關聯(lián)性對應網(wǎng)絡層次結(jié)構(gòu);概率估計過程中,指標權重和參數(shù)對應節(jié)點之間的關系強度。通過分析發(fā)現(xiàn)貝葉斯網(wǎng)絡構(gòu)建及推理流程和風險評價預警流程一致,貝葉斯網(wǎng)絡是風險評價預警的有效建模工具,而返貧風險評價預警屬于風險評價預警在返貧領域的具體應用,因此,可以基于貝葉斯網(wǎng)絡構(gòu)建返貧風險評價預警模型,以期有效解決返貧風險評價中的不確定性問題,同時還可以進行風險診斷進而實現(xiàn)返貧風險的精準干預。
返貧風險指標的選取以聯(lián)合國開發(fā)計劃署(UNDP)所發(fā)布的《2010 年人類發(fā)展報告》中使用的多維貧困指數(shù)維度為參考,鑒于該指數(shù)是根據(jù)國際人口情況設定的,因此,結(jié)合中國農(nóng)村家庭的實際情況以及數(shù)據(jù)的可獲得性,選取了健康、教育、生活水平、資產(chǎn)、脫貧情況五個維度的13 個指標構(gòu)建返貧風險評價與預警指標體系,如表1 所示。

表1 返貧風險預警指標體系
3.2.1 網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)
返貧風險預警問題目前缺乏完備的訓練樣本數(shù)據(jù),因此,根據(jù)專家知識即返貧風險預警指標體系中各指標因素間的因果關系構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)。
3.2.2 概率估計
貝葉斯網(wǎng)絡推理的基礎是獲得貝葉斯網(wǎng)絡中節(jié)點的條件概率。根據(jù)返貧風險因素發(fā)生的不確定性和無法量化性,可以借助三角模糊數(shù)確定返貧風險預警模型拓撲結(jié)構(gòu)中節(jié)點變量的條件概率。
3.2.3 推理學習
考慮到返貧風險評價與預警模型的復雜性問題,可以采用近似推理算法計算評價對象返貧風險的概率,確保不影響風險評價結(jié)果正確性的情況下高效完成評價工作。
根據(jù)應急預警理論將預警等級劃分為四級,由低到高分別為藍色等級(Ⅳ級)、黃色等級(Ⅲ級)、橙色等級(Ⅱ級)、紅色等級(Ⅰ級)。根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡風險評價的結(jié)果位于預警區(qū)間的情況,做出是否發(fā)出預警及預警等級的決策。利用貝葉斯網(wǎng)絡診斷推理功能,借助逆向推理的原理,根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡返貧風險評價與預警模型(如圖1 所示)找出導致風險發(fā)生的關鍵因素,進而針對關鍵風險因素提出相應的干預策略,實現(xiàn)返貧風險的精準干預。

圖1 返貧風險預警模型構(gòu)建策略