農村脫貧家庭返貧風險評估與預警機制的構建

摘要 有效識別返貧風險并及時預警是阻斷脫貧人口返貧的前提。在分析生計脆弱性導致脫貧家庭返貧風險產生的作用機理基礎上，結合CFPS2020數據，借助VSD模型，從暴露度、敏感度、適應能力3個維度形成脫貧家庭返貧風險評價指標體系，運用綜合指標評估模型量化測度脫貧家庭返貧風險，并在此基礎上構建返貧預警機制。結果表明：從整體來看，我國脫貧家庭脫貧穩定較強，返貧風險較小；從地理位置來看，西部地區屬于中度返貧風險區域，面臨著較高的內源風險和外源風險，“三區三州”仍是防止返貧的重點關注對象，東部地區返貧風險最低；從不同維度來看，影響四組脫貧家庭返貧風險差異主要原因是其自身適應性能力不同，其次是風險敏感性，風險暴露度影響最小；從具體指標來看，4組脫貧家庭風險敏感性和適應能力指數主要貢獻因子是人力和金融指標，自然指標對其貢獻率最低；基于返貧風險測算臨界值，預警機制應結合警度、警源，從警度等級判斷、警源識別與確認、預警幫扶介入、預警監督保障4個方面構建，以期增強預警識別的精確度，達到“精準幫扶”。因此，后扶貧時代應對五大風險靶向精準施策，構建有效的防返貧預警機制，根據不同返貧風險等級脫貧家庭出臺針對性的防控措施。

關鍵詞 返貧風險評估；生計脆弱性；VSD模型；預警機制

中圖分類號 F 126" 文獻標識碼 A

文章編號 0517-6611（2025）04-0224-08

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2025.04.048

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Construction of Risk Assessment and Early Warning Mechanism of Rural Poverty Alleviation Families—Based on the Analysis of CFPS2020 Micro Data

ZHANG Xiao xiao，LI Qing，YU Si mo

（College of Economics and Management，Tarim University，Alar，Xinjiang 843300）

Abstract Effective identification of the risk of returning to poverty and timely warning is the premise of blocking the return of people out of poverty.

On the basis of analyzing the mechanism of livelihood vulnerability leading to the risk of poverty return in poverty alleviation families， this article combines CFPS2020 data and uses the VSD model to form an evaluation index system for the risk of poverty return in poverty alleviation families from three dimensions： exposure， sensitivity， and adaptability. The comprehensive index evaluation model is used to quantitatively measure the risk of poverty return in poverty alleviation families， and on this basis， a poverty return warning mechanism is constructed.

The results showed that：on the whole，China’s poverty alleviation families are relatively stable，and the risk of returning to poverty is relatively small;from the perspective of geographical location，the western region is an area of moderate risk of returning to poverty，facing relatively high endogenous and exogenous risks.“Three regions and three prefectures” are still the focus of preventing returning to poverty，and the eastern region has the lowest risk of returning to poverty;from different dimensions，the main reasons for the different risks of poverty alleviation families in the four groups of poverty are their different adaptability，followed by risk sensitivity，with the least impact of exposure;in terms of the specific indicators，four groups of poverty family risk sensitivity and the ability to adapt index main contribution factor is human and financial indicators，natural indicators contribute the lowest;based on Chinese risk measurement，early warning mechanism should be combined with warning degree，warning source，from warning level，warning identification and confirmation，early warning support intervention，early warning supervision four aspects，in order to enhance the accuracy of early warning identification，achieve “accurate support”.Therefore，in the post poverty alleviation era，we have targeted the five risks，built an effective early warning mechanism to prevent returning to poverty，and introduced targeted prevention and control measures for families out of poverty according to different risk levels of returning to poverty.

Key words Risk assessment of return to poverty;Livelihood vulnerability;VSD model;Early warning mechanism

基金項目 塔里木大學研究生科研創新項目（TDGRI202374）。

作者簡介 張肖肖（1995—），女，河北邯鄲人，碩士研究生，研究方向：民族地區貧困治理。*通信作者，教授，碩士生導師，從事民族地區貧困治理與鄉村振興實績評估研究。

收稿日期 2023-12-15；修回日期 2024-08-26

我國實現全面脫貧后，部分已脫貧家庭仍然存在著因脫貧質量不高、脫貧不穩定造成的返貧風險問題。據現有研究，2018年全國返貧率平均約為15％，個別深度貧困區域甚至超過50％^［1］，我國民族地區多維返貧率仍達到16.2%^［2］。2020年，我國各地初步摸底，已脫貧人口中有近200萬存在返貧風險，邊緣人口中還有近300萬存在致貧風險。此外，由于脫貧基礎脆弱性和致貧誘因多維性并存，返貧不僅要考慮收入貧困，還有多維貧困^［3］。因此，鞏固脫貧攻堅成果、防止規模性返貧是我國政府今后需要面臨的難題。囿于返貧風險復雜性、多元性，脫貧家庭的脆弱性加之外部風險沖擊，當務之急是防止脫貧人口返貧，健全預警監測與幫扶機制。基于此，該研究提出采用“評估—預警—監測—幫扶”的動態管理，此管理對事前干預提出一定要求。

目前關于返貧風險的研究主要集中在3個方面：一是返貧風險的成因分析。現有學者認為返貧存在多因素綜合作用，導致返貧風險存在主要因素為政策制度、經濟發展、個體能力及觀念、自然環境等^［4-7］，其中趙普等^［8］認為經濟發展中的產業發展和個體能力是導致返貧的主要因素。二是返貧風險評估方面，包括評估視角、評估體系與評估方法等。從返貧風險評估視角來看，主要從脆弱性^［9］、可持續生計^［10］等角度評估返貧風險。從返貧風險的評估體系來看，多從人力風險、自然風險、經濟風險、社會風險、生產和信息技術風險等維度來構建^［11-13］；也有的學者基于收入、教育、醫療、住房、社會保障等方面進行構架體系^［14-15］。從返貧風險的評估方法來看，主要有2類：第一類是以概率（即可能性）反映返貧風險，即運用蒙特卡洛模擬法^［16］、BP神經元網絡模擬^［17］預測脫貧家庭未來陷入返貧的概率；第二類是利用脆弱性、致貧因素或風險類型等構建返貧風險的評價指標體系，而后運用AHP法^［18］、熵權法^［19］、SEM法^［20］對標賦權，通過模糊綜合評價法、加權求和法、A-F雙界線法^［19］等來定量評估農戶面臨的返貧風險。三是返貧風險的防范。防控措施則從返貧風險產生的全過程進行^［14］，即事前防御，事中嚴格監督、增加幫扶措施^［22］，很多學者提出事后治理防控，即分析返貧風險誘致因素后，提出增加人力、物質及金融等各種資本^［23］，給予相應幫扶措施。但對返貧風險事前防御研究較少，現有學者提出了建立預警監測機制建議，針對此方面研究主要集中在兩方面：一是從管理、扶貧及社會保障三方建立預警機制，以調動個體的內生動力^［24］；二是從概念主體和支撐要件構建返貧預警系統^{［19，25］}。

盡管很多文獻從不同維度構建返貧風險評估指標，但是已有研究只是簡單從人力風險、物質風險等多維度考慮，很少依據內外源兩種角度把返貧風險分類成五力風險進行系統全面分析。該研究借助VSD模型，從暴露度、敏感度、適應能力3個維度把內外源風險分為5類，基于可持續生計理論及生計脆弱性理論，結合“兩不愁三保障”基本目標，從“理論+實際”兩方面構建農村脫貧家庭返貧風險的評價指標體系，利用CFPS微觀數據，構建綜合指標評估模型對脫貧家庭返貧風險進行測算與分析，根據返貧風險測算臨界值對不同風險等級脫貧家庭從警度等級判斷、警源識別與確認、預警幫扶介入、預警監督保障4個方面構建，以期增強預警識別的精確度。

1 理論分析

孫晗霖等^［11］認為返貧在于限時扶貧模式下脫貧家庭自身脆弱性還沒有轉變。國外學者Polsky等^［26］提出生計脆弱性理論模型框架，該理論認為農戶由于自身脆弱性和暴露在外部風險環境中，可能會帶來生計風險，陷入“扶貧—脫貧—返貧”的惡性循環中^［27］。生計脆弱性導致貧困戶返貧風險產生的作用機理（圖1）闡釋如下。

1.1 貧困與脆弱性的伴生關系

脆弱性是指受到沖擊與抵御沖擊能力兩者作用的結果，具有不確定性。韓崢^［28］認為當脆弱性導致家庭中人、財、物等損失，直至引起福利水平下降至某一社會公認的水平之下時就會陷入貧困。一方面，貧困導致較高的脆弱性。在遭受風險沖擊時，貧困者缺乏調動教育、醫療、人力、資本等各種資源支配力以抵御風險沖擊，導致福利水平下降嚴重，所以越貧困者越脆弱。另一方面，越脆弱越容易陷入貧困。脆弱性還表現在從沖擊影響中的恢復力。在遭受風險沖擊時，自身越脆弱且無外界幫扶時，越難以恢復。貧困戶通過減少教育和健康的投入支出來暫時緩解自然災害和意外事故等帶來的沖擊，若外界沒有及時加以幫扶，會陷入“脆弱—貧困—更脆弱—更貧困”的惡性循環中。因此，脆弱性與貧困是伴生關系，兩者相互影響。

1.2 脆弱性、農戶生計與返貧風險的依存關系

脆弱性具有前瞻性，著眼于未來可能遭受的損失狀態。可持續生計框架認為農戶生計包括脆弱性背景，脆弱性背景主要包括環境的改變和個體本身的改變，環境脆弱性會以直接或者間接的方式影響個體的生計資本，因此，農戶可持續生計有兩種影響因素，一種是內在因素，即農戶自身脆弱性，包括自身承受力差和恢復力缺失，從而造成生計不可持續。敏感度作為農戶自身的屬性，農戶自身脆弱性大小影響其敏感性。另一種是外在因素，即外部環境沖擊導致其脆弱性，從而造成生計不可持續。Li等^［29］認為生計資產的韌性差和外部沖擊等其他原因會導致“短暫”貧困和返貧。內外源風險借用人力風險、自然風險、金融風險、社會風險、物質風險五大風險來衡量。

風險假設損失發生，風險測度衡量這種損失的可能性大小。返貧風險是已脫貧家庭再次返貧的可能性，是上述內外因素的積累、疊加的結果。通過風險防御來增強生計的可持續性，風險防御是對可能產生的風險采取干預，包括內部防御和外部幫扶。內部防御包括個人防御和家庭防御，增強內生動力、可行能力等，外部幫扶從政府、村集體、社會等組織進行干預。政府幫扶從“保障-發展”角度進行不同分類的幫扶^［30］，村集體作為幫扶中一環，其及時排查，盡早發現返貧者極為重要。適應能力是對已經或預要發生的風險采取措施進行抵御的能力，用內部防御和外部幫扶進行衡量。由于風險具有耦合性和級聯性^［31］，相互積累、疊加，當風險防御能力難以抵抗風險沖擊時，最終產生返貧風險。返貧風險產生的可能性越大，農戶生計越不可持續。

1.3 生計脆弱性導致返貧風險的作用機理

基于“暴露度-敏感度-適應能力”這一生計脆弱性理論框架基礎上分析：從靜態視角來看，返貧風險作為返貧現象發生的核心，脫貧家庭在某一時點的返貧風險具有規律性，可細分為外源風險與內源風險；從動態視角來看，當返貧風險防御能力可以抵抗返貧風險沖擊時，返貧風險分散、減弱，直至返貧風險消除。當風險防御能力難以抵抗風險沖擊時，風險的耦合性、級聯性以及農戶生計脆弱性，使重風險、次生風險以及脆弱性相互積累、疊加，高敏感性和低適應性的脫貧家庭會在返貧風險達到某一閾值后再次陷入貧困。

1.4 預警監測對返貧風險的影響機理

囿于風險具有不確定性，運用風險管理理論從“風險測度-風險響應-風險防控”這3個維度對返貧風險進行預警監測。一方面，即使返貧風險消除，也應從這3個維度進行常態化預警聯動監測，以期預防由自然災害、意外事故等造成脫貧戶突發困難的發生，預防返貧風險產生；另一方面，當風險測度顯示脫貧家庭生計不可持續時，通過建立縣、鄉、村3級聯動進行集中重點排查、動態監測。鄉村振興局、醫保局、教育局等行業部門多級聯動響應機制，進行密切合作和信息共享，給予相應幫扶措施，對返貧風險進行防控，降低返貧風險。

2 數據來源、指標選取及模型構建

2.1 數據來源 該研究所用數據信息來源于中國社會科學調查中心采集的中國家庭追蹤調查（China Family Panel Studies，CFPS）數據庫。采用CFPS2020數據，將農村家庭樣本中人均收入高于貧困線的視為脫貧家庭^［12］，按照《中國農村貧困監測報告》對貧困線的劃分，以2020年4 000元/a這一標準進行數據的篩選與匹配，經過處理后，最終保留全國2 153戶追蹤調查的農村家庭，覆蓋了8 386人。

2.2 返貧風險評價指標體系構建

參考現有研究構建返貧風險評價指標^［32］，該研究利用VSD模型，結合可持續生計框架及生計脆弱性理論分析框架，聯系我國精準扶貧政策“兩不愁三保障”基本目標，從理論和實際兩個方面構建農村脫貧家庭返貧風險的評價指標體系（表1）。指標體系構建的具體操作如下：首先，根據VSD模型把脆弱性分為暴露度、敏感度、適應能力3個維度；其次，準則層基于可持續生計框架，把風險與資本分為人力、自然、金融、社會和物質5類；最后，結合CFPS數據的可獲取性，選取指標層并賦予含義。

暴露度是脫貧家庭趨于脆弱狀態，促使返貧風險產生的外在因素，是脫貧家庭受到的外在返貧壓力或沖擊的不利程度，通過脫貧家庭承受5類風險中衣食、教育及醫療等壓力衡量其暴露度。敏感度指脫貧家庭遭受返貧風險干擾的相應程度，脫貧家庭本身敏感性是其被擾動和脅迫因子激發脆弱性促使返貧風險產生的內在因素，與脫貧家庭人員心理有關，由脫貧家庭自身性質決定，通過脫貧家庭遭受五類風險后對健康、就業問題、社會信任等擔憂來衡量其敏感性。適應能力是脫貧家庭減緩內外因素干擾的抵御能力與恢復能力^［33］，即對已經或預要發生的返貧風險采取措施進行抵御的能力。人力資本中從人力資本的數量和質量角度即勞動力人數和教育年限來衡量適應能力，金融資本中以家庭年收入和家庭存款來測度其適應能力，物質資本以住房面積和農用機械衡量適應能力，自然資本土地租用衡量適應能力，社會資本用醫療保險和獲得政府資助測度其適應能力。脫貧家庭脆弱性與暴露度、敏感性呈正比，與適應能力呈反比。

2.3 研究方法及模型構建

2.3.1 綜合指標法。

（1）初始數據標準化。為了便于不同指標進行比較，采用極差標準化對正負向指標進行無量綱化處理，對正負指標分別處理。

正向指標處理公式：

X ij（正）=x ij-x j（min）x j（max）-x j（min）（1）

負向指標處理公式：

X ij（負）=x j（max）-x ijx j（max）-x j（min）（2）

（2）標準化數值平移。為使后續所取對數有意義，將無量綱化數據進行平移：

Z ij=X ij+A（3）

（3）熵值法賦權。

該研究選用熵值法給指標進行賦權，通過計算指標的信息熵，根據熵值的離散程度決定指標的權重，能夠有效避免主觀因素影響，計算步驟如下：

第一，計算第j項指標下第個數據標準化值所占比重：

p ij=z ijn j=1z ij（4）

第二，計算第i項指標的信息熵值：

e j=-n n=1（p ij×lnp ij）lnn（5）

第三，計算差異系數：

d j=1-e j（6）

第四，計算指標權重：

w j=d jn j=1d j（7）

（4）計算指標綜合評價指數。公式如下：

F i=nj=1X ij×W ij（8）

F=mi=1F i×W i（9）

其中：w ij為第i個一級指標里第j個二級指標的組合權重;w i為第i個一級指標的權重;F i為第i個一級指標的綜合測評指數值;F為總的綜合測評指數值。

2.3.2 因子貢獻度分析法。

貢獻度又稱貢獻率，用于分析影響事物發展過程因素的作用大小^［33］，其公式如下：

G i=F iF（10）

2.3.3 模型構建。采用綜合指標評估模型計算返貧風險綜合指數，公式如下：

R=nu=1E uF u+mv=1S vF v-pz=1A zF z（11）

式中：R表示返貧風險綜合指數;E u為返貧風險暴露度u的評價值；F u為返貧風險暴露度維度各指標u的權重；n為返貧風險暴露度維度的指標個數；S v為返貧風險敏感性的評價值;F v為返貧風險敏感性維度各指標v的權重;m為返貧風險敏感性維度的指標個數；A z為返貧風險適應能力z的評價值;F z為返貧風險適應能力維度各指標z的權重;z為返貧風險適應能力維度的指標個數。

3 返貧風險測度結果與分析

3.1 返貧風險測算結果及類別劃分

經過測算，我國農村脫貧家庭的返貧風險指數范圍為-0.398 4～0.190 1。由返貧風險測度綜合評價公式可知，返貧風險指數越大，農村脫貧家庭返貧風險發生概率越大。返貧風險指數大于0時，該脫貧家庭的適應能力不足以抵御自身敏感性引起的內源風險和暴露接觸的外源風險，返貧概率較大。通過系統聚類法^［35］將我國返貧風險分為4個等級（表2）：重度返貧風險、中度返貧風險、輕度返貧風險和無返貧風險。

通過統計不同返貧風險等級家庭的數量與占比，進一步分析我國過去扶貧工作和現在返貧風險情況。如表2所示，在農村脫貧家庭樣本中，45.56%的脫貧家庭無返貧風險，說明我國過去的扶貧工作取得顯著成效。46.12%的農村脫貧家庭處于輕度返貧風險，需要健全監測與幫扶機制，進行常態化排查。8.32%的中度和重度返貧風險家庭，隨時有返貧的可能性，需要強化防返貧動態監測，持續保持主要幫扶政策總體穩定，嚴格落實“四個不摘”要求，鞏固脫貧攻堅成果，堅決守住不發生規模性返貧底線。

3.2 各地區返貧風險測度結果

通過測算我國各地區返貧風險指數可知，從地理位置來看，西部地區返貧風險指數為-0.115 7，屬于中度返貧風險區域，風險暴露度最高（0.097 1），面臨著較高的內源風險和外源風險，“三區三州”仍是防止返貧的重點關注對象，西部地區仍是鞏固脫貧攻堅成果的重點關注地區；東部地區屬于輕度返貧風險區域，返貧風險指數最低，返貧風險敏感度最高，中部地區屬于中度返貧風險區域，敏感指數（0.096 1）最低，一定程度表明東部地區的農村脫貧家庭在面對外界風險時作出回應的敏感度不及中部、西部地區，但東部地區風險適應能力指數為0.323 0，抵抗風險能力最強。

3.3 不同返貧風險指數等級家庭分布對照分析

通過進一步對比分析重度返貧風險、中度返貧風險、輕度返貧風險和無返貧風險樣本家庭的返貧風險指數和各個維度指數區別，得出影響農村脫貧家庭返貧風險指標維度的重要性。由表4可知，第一，重度返貧風險、中度返貧風險、輕度返貧風險和無返貧風險家庭的返貧風險指數依次遞減，其最大差值為

0.298 6，返貧風險差距較為明顯。第二，就風險暴露度指數而言，4組返貧風險級別家庭相差不大，最大差值為0.009 5，說明風險暴露度不是造成4組脫貧家庭返貧風險指數差異的主要原因，這要歸功于我國“兩不愁三保障”精準扶貧的基本目標，充分反映出我國減貧事業取得的扎實成績。第三，對比4組脫貧家庭風險敏感性的指數發現，組間差異較大，最大差值為0.050 8，風險敏感性是造成4組脫貧家庭返貧風險指數差異的重要原因。第四，通過對比適應能力的指數發現，組間差異明顯，最大差值為0.245 9，其中重度返貧風險高達0.403 1，說明風險適應能力是4組脫貧家庭返貧風險指數差異的主要原因。由此可知，返貧風險指數的維度貢獻由高到低依次為風險適應能力、風險敏感度、風險暴露度。

3.4 不同指標對不同家庭返貧風險各維度貢獻率分析

分析不同指標對不同返貧風險級別家庭的各維度貢獻率，旨在分解出影響風險適應能力、風險敏感性的主要貢獻因子，進而有針對性采取相應的幫扶措施，做到“精準幫扶”。上節分析出風險暴露度對返貧風險指數的維度貢獻不大，此處不再贅述。

如表5所示，從縱向總體來看，4組脫貧家庭返貧風險敏感性指數在人力和社會風險2個維度層面的貢獻率均呈現重度返貧風險gt;中度返貧風險gt;輕度返貧風險gt;無返貧風險。具體分解到不同維度，人力風險指數相差最大（0.015 6），需要通過完善醫療綜合保障措施和提高就業能力來減少人力風險。物質風險次之（0.014 3），需要重點關注重中度返貧風險等級脫貧戶“兩不愁三保障”基本物質水平。金融風險指數相差居第三位（0.010 1），說明家庭欠款越高的家庭，脫貧家庭的敏感性指數越高；社會風險相差最小。從橫向單一家庭來看，重度、中度和無返貧風險家庭的人力風險對風險敏感性指數貢獻率最高，自然風險貢獻率最低。輕度返貧風險家庭的金融風險對風險敏感性指數貢獻率最高（30.25%），自然風險貢獻率最低（9.84%），前者是后者的3.07倍。可看出人力風險和金融風險是風險敏感性指數的主要貢獻因子，后扶貧時代應該把幫扶措施重點放在這兩方面。自然風險對4組不同等級返貧風險家庭的貢獻率最低。

如表6所示，縱向總體來看，4組脫貧家庭返貧風險適應能力指數在人力、金融、物質、自然、社會5個維度層面均呈現重度返貧風險lt;中度返貧風險lt;輕度返貧風險lt;無返貧風險，表明返貧風險越低的脫貧家庭所對應的5項資本均較強。具體分解到不同維度，發現人力資本的指數相差最大，無返貧風險家庭是重度返貧風險家庭的2倍，可見，人力資本對脫貧家庭的重要性，人力資本可通過提高勞動力人數和教育年限增強其數量和質量；指數差距排列第二、第三的是社會資本與金融資本，有學者已經驗證社會資本對防范返貧具有顯著的正向作用^［34］，嚴小燕等^［17］認為金融資本作為脫貧家庭抵御返貧風險重要資本，是脫貧家庭擺脫返貧風險的前提和基礎；物質資本和自然資本指數差距排列第四、第五，但物質資本是脫貧家庭生存所需要的最基本的資本，故需要在脫貧攻堅鞏固期保持常規性監測。從橫向單一家庭來看，重度返貧風險家庭的金融資本對風險適應能力指數貢獻率最高（0.3760），物質資本貢獻率最低（0.0515），前者是后者的7.3倍；中度和輕度返貧風險家庭的人力資本對風險適應能力指數貢獻率最高，自然資本貢獻率最低；無返貧風險家庭的人力資本對風險適應能力指數貢獻率最高（28.75%），自然資本貢獻率最低（9.87%），極差為0.188 8。可看出人力資本和金融資本是具有返貧風險家庭適應能力指數的主要貢獻因子，自然資本貢獻率最低。

4 農村脫貧家庭返貧風險預警機制構建

基于預警監測對返貧風險的影響機理，結合上章實證分析劃分的返貧風險等級和臨界值，把返貧預警等級分為紅燈區、橙燈區、黃燈區和綠燈區，從返貧風險的測度、響應及防控3個維度和警度等級判斷、警源識別與確認、預警幫扶介入、預警監督保障4個方面構建預警機制（圖2）。快速識別脫貧家庭面臨的返貧風險并給予相應幫扶措施，及時阻斷返貧風險發生。具體過程如下。

4.1 返貧風險測度

通過對各部門、各大數據平臺信息系統收集到的信息進行警度判斷。借助上章所確定的返貧風險臨界值，將返貧風險精準劃分：重度返貧風險、中度返貧風險、輕度返貧風險和無返貧風險，其預警度分別對應為紅燈區、橙燈區、黃燈區和綠燈區。

4.2 返貧風險響應

明確脫貧家庭的警度后，通過進行警源分析響應風險。對于紅、橙、黃燈區采用農戶自主申報、基層干部摸排等方式進行警源識別。之后，根據每個燈區每項返貧風險的系數，判斷其是單項風險還是復合風險，對警源進行判斷。確定脫貧家庭存在某一或某多項返貧風險后，要對其返貧致貧因素進行分析。對紅燈區的脫貧家庭重點核實兩不愁三保障、收入與支出等基本民生方面情況，即重點評估金融風險中家庭收入、物質風險中住房以及自然風險中飲水等情況，對于任一指標不達標就作為紅色標注。對于橙燈區的脫貧家庭，重點勘查重大疾病、慢性疾病或自然災害等突發意外遭遇重大事故導致家庭勞動力減少、收入驟減等方面的情況，重點評估人力風險中健康狀況和醫療費用問題。對黃燈區的脫貧家庭重點關注其教育、醫療保險及就業等方面的情況。對處在紅、橙、黃燈區的脫貧家庭進行入戶排查，一旦出現紅、橙色預警，縣、鄉、村3級聯動，以“村分析+鄉復核+縣審核”措施，各級部門聯動，以“早發現、早干預、早幫扶”機制，落實防返貧動態監測。

4.3 返貧風險防控

對返貧風險進行防控，提供相應幫扶措施，做到警報消除，達到事前預防返貧風險，降低返貧發生概率。對處于紅燈區的脫貧家庭進行“一站式”救助，給予保障型幫扶措施，采用“多管齊下”，在低保、特困供養、臨時救助、殘疾人補貼、防貧保險等方面形成綜合保障。鄉村振興局、醫保局、教育局、住建局、人社局等行業部門間協同合作，對“兩不愁三保障”以及飲水安全方面進行“一站式”救助。對處于橙燈區的脫貧家庭進行“緊急”幫扶，即“保障-發展型”幫扶，采取“緊急治療”，預防脫貧家庭囿于意外事故由橙燈區轉化為紅燈區。對突遭重大疾病統籌實施基本醫療保險、大病醫療保險、醫療救助3重制度綜合保障，防范化解因病返貧致貧風險。對突遭自然災害的脫貧家庭注重災后重建、修復，給予災后補貼、救助政策。處于黃燈區的脫貧家庭進行“點對點”幫扶，即發展型幫扶。采用“對癥下藥”，對計算五大風險的返貧風險系數，找出其中最有可能致貧返貧風險，補短板。對于綠燈區的脫貧家庭采用“扶志扶智”型幫扶，加深精神幫扶。綠燈區脫貧家庭除了進行自主申報，還要進行定期排查。最后各部門協同合作，多元主體協同監督，形成返貧連帶責任體系，一旦發現轉變為紅、橙、黃色預警對象，立即按照相應措施介入。

5 結論與政策建議

5.1 結論

該研究借助VSD模型以一種新視角方法構造返貧風險測度指標體系，該模型借鑒了生態脆弱性測算理論，從暴露度、敏感度、適應能力3個新維度，結合可持續生計理論及生計脆弱性理論把內外源風險分為人力、物質、金融、社會及自然5類風險構建返貧風險測度體系，并根據返貧風險測算臨界值定量構建預警機制，以期增強預警識別的精確度。結果表明：第一，從整體來看，我國脫貧家庭脫貧穩定較強，返貧風險較小。我國農村脫貧家庭的返貧風險指數范圍在-0.398 4～0.190 1，無返貧和輕度返貧風險脫貧家庭占91.68%，重度和中度返貧風險家庭僅占8.32%。第二，從地理位置來看，西部地區屬于中度返貧風險區域，面臨著較高的內源風險和外源風險，“三區三州”仍是防止返貧的重點關注對象，東部地區返貧風險最低。第三，從不同維度來看，影響4組脫貧家庭返貧風險不同主要原因是其自身適應性能力不同，其次是敏感性，而與接觸外源風險中暴露度關系不大。經測算，適應性能力指數組間差異最大（0.245 9），風險敏感性指數組間差異次之（0.050 8），風險暴露度指數差異最小（0.009 5）。第四，4組脫貧家庭風險敏感性指數的主要貢獻因子是人力風險和金融風險，貢獻率最高分別為32.41%和30.25%，自然風險對其貢獻率最低，僅有9.84%。適應能力指數的主要貢獻因子人力資本和金融資本，貢獻率最高分別為36.83%和37.60%，自然資本貢獻率最低，僅有8.97%，故后扶貧時代應該把幫扶措施重點放人力與金融在這兩方面。第五，基于對返貧風險測算結果，結合警度、警源，不同返貧等級脫貧家庭從警度等級判斷、警源識別與確認、預警幫扶介入、預警監督保障4個方面構建預警機制，以期增強預警識別的精確度，達到“精準幫扶”。

5.2 政策建議

基于以上研究，提出如下政策建議：第一，破解農村脫貧家庭返貧難題應遵循以提升生計資本和降低風險敏感性與暴露度來預防返貧風險為主、構建防返貧動態監測與幫扶機制為輔，采取“評估-預警-監測-幫扶”手段。第二，重點關注我國西部地區和“三區三州”等重、中度返貧風險區域，通過改善基礎設施，發揮資源優勢，為脫貧者提供更多的生計策略。西南地區具有天然的自然生態條件、充滿異域風情的民族文化等資源稟賦優勢，依托當地特色旅游資源，借助其得天獨厚的條件，充分發揮并利用農村地區的資源稟賦優勢。第三，增強脫貧家庭的人力資本和金融資本。克服傳統金融的趨利性以及“長尾效應”，金融扶貧工作重點由精準扶貧轉變為普惠性服務。人力資本從產業和就業兩方面著手，通過教育、產業及就業以“產業-教育-就業”幫扶模式進行“雙輪驅動”幫扶，即主要通過教育幫扶轉變就業觀念及生活觀念，提升脫貧家庭的內生動力，增強其發展意愿。從橫向促進“企業+農戶”模式和縱向發展全產業鏈等方式提高就業水平。第四，要有針對性，對不同返貧風險等級脫貧家庭建立相應預警幫扶機制，給予不同種類、不同程度幫扶措施。通過定量方法精準確定監測對象，使扶貧工作由“精準扶貧”轉為“精準預防返貧”。

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