劉漢成，關(guān)江華

(1.黃岡師范學(xué)院 商學(xué)院，湖北 黃岡 438000；2.黃岡師范學(xué)院 旅游文化與地理科學(xué)學(xué)院，湖北 黃岡 438000)

基于有序Logistic模型農(nóng)戶精準(zhǔn)扶貧滿意度的影響因素研究
——以湖北大別山片區(qū)為例

劉漢成1，關(guān)江華2

(1.黃岡師范學(xué)院 商學(xué)院，湖北 黃岡 438000；2.黃岡師范學(xué)院 旅游文化與地理科學(xué)學(xué)院，湖北 黃岡 438000)

通過對湖北大別山地區(qū)貧困農(nóng)戶的抽樣調(diào)查，采用問卷調(diào)查和有序Logistic模型方法，從微觀視角研究貧困農(nóng)戶精準(zhǔn)扶貧滿意度的影響因素。研究表明：當(dāng)前農(nóng)戶對精準(zhǔn)扶貧滿意度為62.16%，影響農(nóng)戶滿意度的因素為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)、財(cái)政扶貧資金投入、年齡、健康狀況、就業(yè)地點(diǎn)、地理位置、銀行小額貸款、貧困戶識別精準(zhǔn)度、對口單位幫扶措施?；诖耍岢隽讼鄳?yīng)的對策：健全與完善貧困地區(qū)農(nóng)村基礎(chǔ)條件建設(shè)；培育與壯大貧困地區(qū)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的參與主體；鼓勵與推動貧困農(nóng)戶發(fā)揮主觀能動性；著力與強(qiáng)調(diào)精準(zhǔn)扶貧的準(zhǔn)確性和針對性。

精準(zhǔn)扶貧；影響因素；有序Logistic模型；大別山地區(qū)

2013年11月，習(xí)近平總書記首次提出了“精準(zhǔn)扶貧”的重要思想，2014年1月，中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳制定了精準(zhǔn)扶貧的頂層設(shè)計(jì)，2015年10月，十八屆五中全會提出了實(shí)施精準(zhǔn)扶貧，2016年1月，精準(zhǔn)扶貧在全國范圍內(nèi)全面展開。精準(zhǔn)扶貧是一次全新的扶貧方式的體現(xiàn)，從以往單純的國家和地方政府在財(cái)政上對于貧困地區(qū)的貧困人口直接補(bǔ)助發(fā)展為現(xiàn)在的以精準(zhǔn)扶貧項(xiàng)目為主的新型扶貧方式。當(dāng)前，全國14個集中連片特困區(qū)是我國實(shí)施精準(zhǔn)扶貧的主戰(zhàn)場，這些區(qū)域的貧困農(nóng)戶能否脫貧增收是衡量精準(zhǔn)扶貧是否取得成效的關(guān)鍵。本文基于農(nóng)戶微觀視角、通過構(gòu)建農(nóng)戶對精準(zhǔn)扶貧的滿意度評價模型，利用湖北大別山地區(qū)10個縣(市、區(qū))的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，對連片特困地區(qū)農(nóng)戶對精準(zhǔn)扶貧的滿意度進(jìn)行分析，厘清影響農(nóng)戶對精準(zhǔn)扶貧滿意度的主要因素，為地方政府制定精準(zhǔn)扶貧政策提供參考。

一、文獻(xiàn)綜述

在研究貧困地區(qū)區(qū)域發(fā)展和農(nóng)民增收影響因素方面，早期的研究主要集中在貧困地區(qū)資源稟賦差異等因素。[1]認(rèn)為制約貧困地區(qū)區(qū)域發(fā)展和農(nóng)民增收的主要原因在于資源稟賦差異且總體呈現(xiàn)資源配置低效率的穩(wěn)定均衡狀態(tài)。隨后的研究則聚焦在貧困地區(qū)教育水平、資金短缺、能力培養(yǎng)與積累等因素。[2]認(rèn)為由于貧困地區(qū)經(jīng)濟(jì)落后導(dǎo)致教育水平低下、發(fā)展資金短缺、能力培養(yǎng)和積累相對不足，反過來使得貧困地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展更加緩慢，由此出現(xiàn)惡性循環(huán)。近期研究更加關(guān)注于貧困地區(qū)農(nóng)戶脆弱性等因素。[3]認(rèn)為脆弱性既是風(fēng)險的產(chǎn)物也是個體抵御風(fēng)險的能力和行動的產(chǎn)物，脆弱性的程度依賴于風(fēng)險的特點(diǎn)和家庭抵御風(fēng)險的機(jī)制。

在研究連片特困區(qū)農(nóng)戶貧困及影響因素研究方面。李貝、李海鵬基于武陵山地區(qū)的調(diào)查，應(yīng)用Logistic模型分析了連片特困地區(qū)農(nóng)戶貧困的主要因素，并得出如下結(jié)論：從戶主層面來看，認(rèn)為女性、文化程度低、兼業(yè)時間短的農(nóng)戶更容易陷入貧困；從家庭基本特征層面看，耕地面積少的農(nóng)戶家庭更容易陷入到貧困狀態(tài)；從家庭生命周期層面來看，擁有的未成年子女?dāng)?shù)量少、遭受過重大疾病或傷殘的農(nóng)戶，其家庭貧困的可能性越大。[4]

另有少數(shù)學(xué)者從精準(zhǔn)扶貧績效角度來探索農(nóng)戶脫貧增收問題。[5]認(rèn)為現(xiàn)階段影響農(nóng)戶脫貧的主要原因在于精準(zhǔn)識別、精準(zhǔn)幫扶、精準(zhǔn)管理與精準(zhǔn)考核4個層面的9個因素，且各因素重要性不同，其中核心因素是扶貧對象精準(zhǔn)、項(xiàng)目安排精準(zhǔn)、資金使用精準(zhǔn)、措施到戶精準(zhǔn)與因村派人精準(zhǔn)，妥善解決這些問題能夠提高精準(zhǔn)扶貧的針對性，實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶脫貧增收的目的。在精準(zhǔn)扶貧研究方面，國內(nèi)學(xué)者從政策解讀、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、工作難點(diǎn)、路徑選擇等方面給予了關(guān)注。[6]關(guān)于貧困農(nóng)戶對精準(zhǔn)扶貧滿意度的研究涉獵不多，更多的研究關(guān)注合作社、社會工作、農(nóng)戶在精準(zhǔn)扶貧中各主體利益聯(lián)結(jié)關(guān)系。有學(xué)者提出整合國家財(cái)政扶貧資源與合作社進(jìn)行對接，再吸納貧困農(nóng)戶的自有資源，使合作社與普通農(nóng)戶之間建立起緊密的利益聯(lián)結(jié)機(jī)制。[7]還有學(xué)者認(rèn)為，社會工作完全可以運(yùn)用自身的專業(yè)性和職業(yè)性優(yōu)勢，通過參與“精準(zhǔn)扶貧”實(shí)現(xiàn)農(nóng)村貧困治理水平的提高。[8]另有學(xué)者利用四川藏區(qū)23縣(市)1320戶的調(diào)查數(shù)據(jù)構(gòu)建雙檻模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明，貧困牧民參與旅游扶貧對其脫貧具有積極作用。[9]

綜上所述，盡管對農(nóng)戶對精準(zhǔn)扶貧滿意度問題的研究有一些進(jìn)展，但在以下方面還有改進(jìn)空間：一是研究區(qū)域大多基于全國范圍的面上分析，對連片特困地區(qū)關(guān)注不夠，尤其是從精準(zhǔn)扶貧對連片特困區(qū)農(nóng)戶脫貧增收的影響視角開展的研究不足；二是對貧困地區(qū)農(nóng)戶的精準(zhǔn)扶貧滿意度評價及不穩(wěn)定因素的揭示和辨析不夠，未能深層次探究導(dǎo)致精準(zhǔn)扶貧對農(nóng)戶減貧增收的帶動效應(yīng)不佳的因素；三是受數(shù)據(jù)來源的制約，研究多側(cè)重于定性分析，運(yùn)用模型及定量分析尚顯薄弱，使得研究結(jié)論缺乏嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)支撐，相關(guān)政策的制定缺乏現(xiàn)實(shí)針對性。本文將針對以上研究不足展開研究。

二、研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)收集、處理

(一)研究區(qū)域概況 大別山片區(qū)是國家集中連片特困區(qū)的典型代表，橫跨鄂豫皖3省(湖北、安徽、河南)，6個地級市(黃岡、孝感、隨州、安慶、六安、信陽)，在大別山片區(qū)45個特困縣中，湖北占了16個。湖北省黃岡市作為湖北省下轄的地級市，國土面積1.7萬平方千米，轄區(qū)戶籍人口750多萬。在湖北17個地級市中，2015年黃岡市人均GDP僅為25377.09元，在全省排名第16位，貧困人口102萬。本文選擇湖北大別山片區(qū)黃岡市作為調(diào)研地，主要考慮黃岡市作為大別山集中連片特困縣集中分布的地區(qū)，調(diào)研數(shù)據(jù)具有代表性。

(二)調(diào)查數(shù)據(jù)收集與處理 為了獲得相關(guān)數(shù)據(jù)，以大別山貧困區(qū)縣的地方為依托，課題組于2016年12月下旬，分5個調(diào)查小組對黃岡市所屬10個縣(市、區(qū))43個村進(jìn)行了入戶問卷調(diào)查，每個村隨機(jī)抽取10戶進(jìn)行入戶調(diào)查，共計(jì)430戶，人口1547人，發(fā)放問卷430份，回收有效問卷413份，問卷有效率96.05%，超過模型所需要的樣本數(shù)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理前運(yùn)用SPSS17.0中的Cronbach’s a系數(shù)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行可行測度監(jiān)測，檢測克朗巴斯系數(shù)達(dá)到0.785(0.5)，表明原始數(shù)據(jù)能反映主體特征的真實(shí)值。

三、變量選擇與計(jì)量模型構(gòu)建

(一)變量選擇與賦值 本文選擇貧困農(nóng)戶對精準(zhǔn)扶貧滿意度作為被解釋變量。解釋變量包括四大特征變量，分別為農(nóng)戶個體及家庭特征變量、基礎(chǔ)條件特征變量，外圍支持特征變量和精準(zhǔn)扶貧認(rèn)知特征變量，每個特征變量又包含若干子變量。其中，農(nóng)戶個體及家庭特征變量包含性別、年齡、婚姻、文化程度、健康狀況、家庭勞動力數(shù)量、農(nóng)民人均純收入、就業(yè)地點(diǎn)8個子變量；基礎(chǔ)條件特征變量包括地理位置、主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)2個子變量；外圍支持特征變量包括財(cái)政扶貧資金投入、銀行小額貸款2個子變量；精準(zhǔn)扶貧執(zhí)行特征變量包括精準(zhǔn)扶貧政策了解程度、貧困戶識別精準(zhǔn)度、對口單位幫扶措施3個子變量。各變量賦值及預(yù)期影響方向見表1。

(二)計(jì)量模型構(gòu)建 由于被解釋變量分滿意、不清楚、不滿意三類情況，且取值存在較強(qiáng)的排序關(guān)系，因此采用有序Logistic回歸模型來量化分析影響貧困農(nóng)戶滿意度的主要因素?；谇拔淖兞窟x擇，構(gòu)建第i個貧困農(nóng)戶的滿意度模型：

Satisfaction=Σβxi+εi

xi為解釋變量向量，xi=(1，xi1，xi2，…，xik)；β為回歸系數(shù)向量，β=(β0，β1，β2，…，βk)；εi為隨機(jī)變量。由于難以獲得衡量貧困農(nóng)戶參與精準(zhǔn)扶貧滿意度的連續(xù)性數(shù)據(jù)，因此把貧困農(nóng)戶的滿意度選擇作為代理變量。

四、研究結(jié)果及分析

(一)樣本農(nóng)戶對精準(zhǔn)扶貧滿意度描述性統(tǒng)計(jì)分析 本文選取七個因素對農(nóng)戶開展?jié)M意度調(diào)查，即扶貧政策知曉、產(chǎn)業(yè)扶貧帶動、財(cái)政扶貧資金投入、小額貸款、醫(yī)療救助、基礎(chǔ)條件改善、教育與培訓(xùn)就業(yè)。樣本農(nóng)戶對精準(zhǔn)扶貧滿意度情況見表2。

表1 變量賦值及預(yù)期影響方向

表2 樣本農(nóng)戶參與精準(zhǔn)扶貧滿意度調(diào)查統(tǒng)計(jì)情況

資料來源：根據(jù)調(diào)查整理

從表2可以看出，貧困農(nóng)戶對精準(zhǔn)扶貧總體滿意比重為62.16%，不滿意為33.24%。從具體指標(biāo)滿意度調(diào)查來看，滿意度在60%以上的指標(biāo)有四個，分別是扶貧政策知曉、基礎(chǔ)條件改善、醫(yī)療救助和教育與培訓(xùn)就業(yè)，滿意度依次為92.74%、84.99%、78.93%、65.13%；滿意度在60%以下的指標(biāo)有3個指標(biāo)，分別是產(chǎn)業(yè)扶貧帶動、財(cái)政扶貧資金投入和小額貸款，滿意度依次為51.09%、41.16%、21.07%。從以上滿意度的調(diào)查結(jié)果來看，表明現(xiàn)階段我國精準(zhǔn)扶貧項(xiàng)目推進(jìn)的進(jìn)度和效果還存在較大差異，需要引起政府和社會各界高度重視。

(二)計(jì)量模型結(jié)果分析 運(yùn)用SPSS17.0軟件進(jìn)行有序Logistic回歸，從檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量來看，模型擬合效果較好，回歸結(jié)果見表3，現(xiàn)將結(jié)果分析如下：

表3 有序Logistic回歸結(jié)果

注:*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著

由表3可知，“年齡”變量的偏回歸系數(shù)為0.078，且通過了5%的顯著性檢驗(yàn)，表明年齡對滿意度有正向影響。年齡越大的農(nóng)戶對國家扶貧政策及執(zhí)行理解更深刻，時常把現(xiàn)在與過去進(jìn)行對比，普遍認(rèn)為發(fā)生了翻天覆地的變化，滿意度相應(yīng)要高；相反，年齡越小的則沒有該經(jīng)歷和體會。

“健康狀況”變量的偏回歸系數(shù)為0.205，且通過了10%的顯著性檢驗(yàn)，表明健康狀況對滿意度有正向影響。從調(diào)查情況來看，各地政府制定并落實(shí)醫(yī)療救助精準(zhǔn)扶貧實(shí)施方案，貧困農(nóng)戶參加新農(nóng)合比例達(dá)到100%，且免交參合費(fèi)用，大病住院治療報(bào)銷比例提高至90%，五保戶報(bào)銷比例達(dá)到100%。有少數(shù)農(nóng)戶因長期有大病或長期慢性疾病，盡管可以報(bào)銷絕大部分醫(yī)療費(fèi)用，但因健康問題影響工作導(dǎo)致收入低下陷入貧困。農(nóng)戶健康狀況越好，就越有充沛的腦力和體力去從事各項(xiàng)工作，收入高且持續(xù)，滿意度就高；相反，健康狀況越差，不但要支付醫(yī)藥費(fèi)，同時因健康影響工作導(dǎo)致收入下降，因病致貧現(xiàn)象明顯，滿意度則低。

“就業(yè)地點(diǎn)”變量的偏回歸系數(shù)為0.039，且通過了10%的顯著性檢驗(yàn)，表明就業(yè)地點(diǎn)對滿意度有重要影響。本地就業(yè)的農(nóng)戶能親身經(jīng)歷國家精準(zhǔn)扶貧政策實(shí)施全過程，且明確在哪些方面受益，受益多少，因而，滿意度高；反之，外地就業(yè)的農(nóng)戶，由于無法參與精準(zhǔn)扶貧的各類項(xiàng)目，滿意度則低。

“地理位置”變量的偏回歸系數(shù)為0.024，且通過了5%的顯著性檢驗(yàn)，表明地理位置對滿意度有重要影響。從調(diào)查情況來看，區(qū)位條件較好的村普遍都有硬化的通村公路，有安全的農(nóng)村電網(wǎng)，有入戶的廣電通訊光纖，有清潔飲用水和生活能源，有生產(chǎn)生活垃圾處理設(shè)施，有村衛(wèi)生室、農(nóng)家書屋、文化廣場和群眾服務(wù)中心，部分村已安裝了太陽能路燈。區(qū)位條件較差的村，尤其是極少數(shù)村還沒有通水泥路，路況較差，出行極不方便；部分村無獨(dú)立衛(wèi)生室，還存在幾個村合用一個衛(wèi)生室，且衛(wèi)生室條件較差的情況；有的村寬帶普及率低，個別村還沒有安全飲用水。地理位置優(yōu)越的村莊，各類產(chǎn)業(yè)發(fā)展都具有先天優(yōu)勢，農(nóng)戶就業(yè)渠道多，收入增長快，滿意度高；相反，地理位置差的村莊，交通閉塞，產(chǎn)業(yè)單一，農(nóng)戶增收門路少，滿意度低。

“主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)”變量的偏回歸系數(shù)為0.245，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)是影響滿意度的關(guān)鍵因素。根據(jù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶滿意度較高的一個重要原因是有主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，且這些主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)具有較強(qiáng)的輻射帶動效應(yīng)，貧困農(nóng)戶廣泛參與如種植、加工、運(yùn)輸、批發(fā)零售、鄉(xiāng)村旅游、農(nóng)家樂、特色美食等，農(nóng)戶就業(yè)效果好，農(nóng)民增收快，滿意度高。反之，滿意度低的則表現(xiàn)為多種形式，一些村本地主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)還沒有形成，無法帶動貧困農(nóng)戶；一些村雖有一些特色產(chǎn)業(yè)，但產(chǎn)業(yè)缺乏品牌，生產(chǎn)規(guī)模小，吸納就業(yè)能力不強(qiáng)，帶動貧困農(nóng)戶增收效果不明顯。

“財(cái)政扶貧資金投入”變量的偏回歸系數(shù)為0.089，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明國家財(cái)政扶貧資金投入對滿意度至關(guān)重要。從調(diào)查情況來看，貧困農(nóng)戶雖然對國家財(cái)政加大扶貧資金投入表示歡迎，但對投入滿足實(shí)際需求的現(xiàn)狀還不滿意。此外，國家財(cái)政對各村實(shí)際到村資金存在較大的差異，如2016年，紅安縣石家崗村實(shí)際到村資金為247.74萬元，小豐山村為192.79萬元；團(tuán)風(fēng)縣杜堡村和馬家塹村實(shí)際到村資金均為100萬元，而張沖村和孫家沖村僅為40萬元。由此可見，到村資金的差異在一定程度上影響了貧困農(nóng)戶滿意度的高低。財(cái)政扶貧資金投入越多的村莊，村莊面貌變化大，產(chǎn)業(yè)發(fā)展效果好，農(nóng)民受實(shí)惠多；反之，財(cái)政扶貧資金投入少的村莊，村莊變化不大，農(nóng)戶受益較少。

“銀行小額貸款”變量的偏回歸系數(shù)為0.036，且通過了5%的顯著性檢驗(yàn)，表明銀行小額貸款對滿意度具有正向效應(yīng)。從調(diào)查情況來看，貧困農(nóng)戶融資難的問題比較突出。主要原因是：一方面缺乏扶貧信貸投資平臺，貧困農(nóng)戶得不到小額貸款的支持；另一方面是金融機(jī)構(gòu)貸款門檻過高，金融部門審核過于嚴(yán)格，出于資金安全考慮，只愿意將資金貸給農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)和種養(yǎng)殖大戶，缺乏對生產(chǎn)規(guī)模小、收益低的貧困農(nóng)戶貸款的積極性。

“貧困戶識別精準(zhǔn)度”變量的偏回歸系數(shù)為0.048，且通過了5%的顯著性檢驗(yàn)，表明貧困戶識別精準(zhǔn)度對滿意度具有重要影響。精準(zhǔn)扶貧政策落實(shí)貴在貧困戶識別精準(zhǔn)度，貧困戶識別精準(zhǔn)度高的村莊，針對性就強(qiáng)，扶貧效果就好；反之，精準(zhǔn)度低的村莊，扶貧矛盾和爭議大，政策執(zhí)行難，往往出現(xiàn)非貧困戶得到了資助，貧困戶相反被排斥，滿意度必然低。

“對口單位幫扶措施”變量的偏回歸系數(shù)為0.135，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，表明對口單位幫扶措施對滿意度具有顯著的正向效應(yīng)。對口單位真心幫扶且措施得當(dāng)?shù)?，貧困戶得到了?shí)實(shí)在在的幫扶，脫貧增收效果好；反之，對口單位幫扶措施蜻蜓點(diǎn)水，做表面文章，貧困農(nóng)戶意見很大，自然滿意度低。

五、結(jié)論與政策建議

綜上所述，通過調(diào)查進(jìn)行描述性分析表明，農(nóng)戶對精準(zhǔn)扶貧總體滿意度一般，影響農(nóng)戶滿意度的因素差異性較大。貧困農(nóng)戶對精準(zhǔn)扶貧總體滿意比重為62.16%，不滿意為33.24%。通過計(jì)量回歸分析發(fā)現(xiàn)，年齡、健康狀況、就業(yè)地點(diǎn)、地理位置、主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)、財(cái)政扶貧資金投入、銀行小額貸款、貧困戶確定精準(zhǔn)度，以及對口單位幫扶措施9個變量是影響農(nóng)戶滿意度的重要因素；而性別、婚姻、家庭勞動力數(shù)量、農(nóng)民人均純收入，以及精準(zhǔn)扶貧政策了解程度則影響不顯著。對此特提出如下建議：

1.健全與完善貧困地區(qū)農(nóng)村基礎(chǔ)條件建設(shè)。既要加強(qiáng)硬件條件建設(shè)，如水、電、路、訊等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，把資金和項(xiàng)目優(yōu)先安排到貧困村，推進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)到村到戶，改善貧困地區(qū)的基礎(chǔ)條件環(huán)境。又要加強(qiáng)軟件條件建設(shè)，包括寬帶網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、農(nóng)村電商平臺建設(shè)、市場信息體系建設(shè)等。

2.培育與壯大貧困地區(qū)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的參與主體。重點(diǎn)培育并壯大主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的核心參與主體，主要包括農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)、農(nóng)民專業(yè)合作社、專業(yè)協(xié)會組織等。同時，引導(dǎo)并規(guī)范核心主體與農(nóng)戶建立穩(wěn)定且有效的合作關(guān)系，帶動貧困農(nóng)戶脫貧增收。

3.鼓勵與推動貧困農(nóng)戶發(fā)揮主觀能動性。各級政府要教育貧困戶克服“等、靠、要”思想，鼓勵貧困戶解放思想、發(fā)揮主觀能動性，不斷提高自身素質(zhì)和技能，通過不懈努力脫貧致富。

4.著力與強(qiáng)調(diào)精準(zhǔn)扶貧的準(zhǔn)確性和針對性。首先著力精準(zhǔn)扶貧對象識別的準(zhǔn)確性。既要做到識別方法要精準(zhǔn)，又要做到識別過程要透明公正，將結(jié)果公之于眾，接受群眾監(jiān)督。其次要強(qiáng)調(diào)精準(zhǔn)扶貧政策對癥下藥。項(xiàng)目安排要精準(zhǔn)，要因地制宜、因村施法、因戶施策，貫徹落實(shí)扶貧項(xiàng)目精準(zhǔn)。再次是資金使用的精準(zhǔn)，采取專項(xiàng)扶貧、行業(yè)扶貧、社會扶貧“三位一體”的多元投入機(jī)制。最后是實(shí)施方式要精準(zhǔn)。針對每戶的特殊情況和致貧原因分類實(shí)施，實(shí)現(xiàn)“私人訂制”式幫扶。

[1]陳凡.貧困地區(qū)農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)行為與貧困機(jī)理分析[J].中國農(nóng)村觀察，1998(5)3-9.

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責(zé)任編輯 周覓

F323

A

1003-8078(2017)05-0104-05

2017-04-29

10.3969/j.issn.1003-8078.2017.05.25

劉漢成(1970-)，男，湖北天門人，黃岡師范學(xué)院商學(xué)院教授，博士；關(guān)江華(1971-)，男，湖北潛江人，黃岡師范學(xué)院旅游文化與地理科學(xué)學(xué)院副教授，博士。

黃岡師范學(xué)院高級別培育項(xiàng)目，項(xiàng)目編號：201616803；湖北軟科學(xué)項(xiàng)目，項(xiàng)目編號：2016ADC058。