劉漢成， 關江華

(1.黃岡師范學院商學院，湖北黃岡 438000； 2.黃岡師范學院旅游文化與地理科學學院，湖北黃岡 438000)

2013年11月習近平總書記首次提出了“精準扶貧”的重要思想，2014年1月中共中央辦公廳、國務院辦公廳制定了精準扶貧的頂層設計，2015年10月十八屆五中全會提出了實施精準扶貧，2016年1月精準扶貧在全國范圍內(nèi)全面展開。在新型城鎮(zhèn)化背景下，貧困地區(qū)的扶貧脫貧開發(fā)發(fā)展迎來了重要發(fā)展機遇期[1]，精準扶貧以全新的扶貧方式出現(xiàn)，從以往單純的國家和地方政府在財政上對于貧困地區(qū)的貧困人口直接補助，發(fā)展為現(xiàn)在的以精準扶貧項目為主的新型扶貧方式。

各地開展了多種形式的扶貧脫貧模式試點，并取得了不錯的成效。對脫貧、扶貧的研究文獻越來越多，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，陳凡認為制約貧困地區(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)[2]。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)與積累等因素上，黃承偉等認為，由于貧困地區(qū)經(jīng)濟落后導致教育水平低下、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)濟發(fā)展更加緩慢，由此就出現(xiàn)惡性循環(huán)[3]。近期，研究人員對貧困地區(qū)農(nóng)戶的研究重點在于對農(nóng)戶脆弱性評價及影響因素的研究，楊龍等認為，脆弱性既是風險的產(chǎn)物，也是個體抵御風險的能力和行動的產(chǎn)物，脆弱性的程度依賴于風險的特點和家庭抵御風險機制，并提出影響農(nóng)戶家庭脆弱性的影響因素層和相應指標層[4]。在研究連片特困區(qū)農(nóng)戶貧困及影響因素研究方面有如下成果，例如，李貝等基于武陵山地區(qū)的調查，應用Logistic模型分析了連片特困地區(qū)農(nóng)戶貧困的主要因素，并得出如下結論：從戶主層面來看，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，擁有未成年子女數(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更大[5]。另有少數(shù)學者從精準扶貧績效角度來探索農(nóng)戶脫貧增收問題，陳升等認為，現(xiàn)階段影響農(nóng)戶脫貧的主要原因在于精準識別、精準幫扶、精準管理與精準考核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、項目安排精準、資金使用精準、措施到戶精準與因村派人精準，妥善解決這些問題能夠提高精準扶貧的針對性，實現(xiàn)農(nóng)戶脫貧增收的目的[6]。李裕瑞等對我國實施精準扶貧的模式進行了研究，并提出了實現(xiàn)可持續(xù)精準扶貧模式[7]。在精準扶貧研究方面，王思鐵從政策解讀、實踐經(jīng)驗、工作難點、路徑選擇等方面給予了研究[8]。關于貧困農(nóng)戶對精準扶貧滿意度(本研究以各農(nóng)戶對精準扶貧的態(tài)度所占比重計)的研究涉獵不多，更多的研究關注合作社、社會工作、農(nóng)戶在精準扶貧中各主體利益聯(lián)結關系等方面。趙曉峰等提出整合國家財政扶貧資源與合作社進行對接，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)結機制[9]。袁君剛認為，社會工作完全可以運用自身的專業(yè)性和職業(yè)性優(yōu)勢，通過參與“精準扶貧”實現(xiàn)農(nóng)村貧困治理水平的提高[10]。盧沖等利用四川藏區(qū)23縣(市)1 320 戶的調查數(shù)據(jù)構建雙檻模型進行實證分析，結果表明，貧困牧民參與旅游扶貧對其脫貧具有積極作用[11]。

綜上所述，盡管對農(nóng)戶精準扶貧滿意度問題的研究有一些進展，但在以下方面還有改進空間：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)關注不夠，尤其是從精準扶貧對連片特困區(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，未能深層次探究導致精準扶貧對農(nóng)戶減貧增收的帶動效應不佳的因素；三是受數(shù)據(jù)來源的制約，研究多側重于定性分析，運用模型及定量分析尚顯薄弱，使得研究結論缺乏嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)支撐，相關政策的制定缺乏現(xiàn)實針對性。本試驗針對以上研究不足展開探討。當前，全國14個集中連片特困區(qū)是我國實施精準扶貧的主戰(zhàn)場，這些區(qū)域的貧困農(nóng)戶能否脫貧增收是衡量精準扶貧能否取得成效的關鍵。本研究基于農(nóng)戶微觀視角，通過構建農(nóng)戶對精準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))的問卷調查數(shù)據(jù)，分析連片特困地區(qū)農(nóng)戶對精準扶貧的滿意度，厘清影響農(nóng)戶對精準扶貧滿意度的主要因素，為地方政府制定精準扶貧政策提供參考。

1 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)收集處理

1.1 研究區(qū)域概況

全國集中連片的特困地區(qū)有14個、貧困縣有832個，其中大別山片區(qū)是國家集中連片特困區(qū)的典型代表，橫跨鄂豫皖(湖北、安徽、河南)3省、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km2，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2.5萬元左右，在全省排名第16位，其中貧困縣有6個，貧困人口達102萬多。本研究選擇湖北大別山片區(qū)黃岡市作為調研地，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)，調研數(shù)據(jù)具有代表性。

1.2 調查數(shù)據(jù)收集與處理

2 變量選擇與計量模型構建

2.1 變量選擇與賦值

本研究選擇貧困農(nóng)戶對精準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、基礎條件特征變量、外圍支持特征變量和精準扶貧認知特征變量，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8個子變量；基礎條件特征變量包括地理位置、主導產(chǎn)業(yè)2個子變量；外圍支持特征變量包括財政扶貧資金投入、銀行小額貸款2個子變量；精準扶貧執(zhí)行特征變量包括精準扶貧政策了解程度、貧困戶識別精準度、對口單位幫扶措施3個子變量。各變量賦值及預期影響方向見表1。

表1 變量賦值及預期影響方向

2.2 計量模型構建

由于被解釋變量分滿意、不清楚、不滿意3類情況，且取值存在較強的排序關系，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?；谏鲜鲎兞窟x擇，構建第i個貧困農(nóng)戶的滿意度模型：

satisfaction=∑βxi+εi。

式中：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為隨機變量。由于難以獲得衡量貧困農(nóng)戶參與精準扶貧滿意度的連續(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。

3 結果與分析

3.1 樣本農(nóng)戶對精準扶貧滿意度描述性統(tǒng)計分析

本研究從基礎條件特征、外圍支持特征及精準扶貧執(zhí)行特征等方面選取7個因素對農(nóng)戶開展?jié)M意度調查，即扶貧政策知曉、產(chǎn)業(yè)扶貧帶動、財政扶貧資金投入、小額貸款、醫(yī)療救助、基礎條件改善、教育與培訓就業(yè)。樣本農(nóng)戶對精準扶貧滿意度統(tǒng)計情況見表2。

表2 樣本農(nóng)戶參與精準扶貧滿意度調查統(tǒng)計情況

注：資料來源于調查整理所得。

從表2可以看出，貧困農(nóng)戶對精準扶貧總體滿意比重為62.16%，不滿意為33.24%。從具體指標滿意度調查來看，滿意度在60%以上的指標有4個，分別是扶貧政策知曉、基礎條件改善、醫(yī)療救助和教育與培訓就業(yè)，滿意度依次為 92.74%、84.99%、78.93%、65.13%；滿意度在60%以下的指標有3個，分別是產(chǎn)業(yè)扶貧帶動、財政扶貧資金投入和小額貸款，滿意度依次為51.09%、41.16%、21.07%。從以上滿意度的調查結果來看，表明現(xiàn)階段我國精準扶貧項目推進的進度和效果還存在較大差異，須要引起政府和社會各界高度重視。

3.2 計量模型結果分析

運用SPSS 17.0軟件進行有序Logistic回歸，從檢驗統(tǒng)計量來看，模型擬合效果較好，回歸結果見表3。由表3可知，被調查者的年齡、健康狀況、就業(yè)地點、地理位置、主導產(chǎn)業(yè)、財政扶貧資金投入、銀行小額貸款、貧困戶識別精準度、對口單位幫扶措施等9個因素對貧困農(nóng)戶精準扶貧滿意度具有顯著的影響。

3.2.1 被調查者的年齡 “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，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)在與過去進行對比，普遍認為發(fā)生了翻天覆地的變化，滿意度相應要高；相反，年齡越小的則沒有該經(jīng)歷和體會。

表3 基于樣本模型估計結果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著。

3.2.2 被調查者的健康狀況 “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，表明健康狀況對滿意度有正向影響。從調查情況來看，各地政府制定并落實醫(yī)療救助精準扶貧實施方案，貧困農(nóng)戶參加新農(nóng)合比例達到100%，且免交參合費用，大病住院治療報銷比例提高至90%，五保戶報銷比例達到100%。有少數(shù)農(nóng)戶因長期有大病或慢性疾病，盡管可以報銷絕大部分醫(yī)療費用，但因健康問題影響工作，從而導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，同時因健康影響工作導致收入下降，因病致貧現(xiàn)象明顯，滿意度則低。

改換門庭之后，眼下的山東隊，一切都已大不一樣?；赝陼r光，山東籃球的名號仍然響亮，壯心猶在，旌旗烈烈。只是在諸多變故之后，很多人心生疑惑，誰能回答歸程在哪？

3.2.3 就業(yè)地點 “就業(yè)地點”變量的偏回歸系數(shù)為0.039，且通過了10%的顯著性檢驗，表明就業(yè)地點對滿意度有重要影響。本地就業(yè)的農(nóng)戶能親身經(jīng)歷國家精準扶貧政策實施全過程，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，由于無法參與精準扶貧的各類項目，滿意度則低。

3.2.4 地理位置 “地理位置”主要涉及貧困農(nóng)戶周邊基礎設施等，這一變量的偏回歸系數(shù)為0.024，且通過了5%的顯著性檢驗，表明地理位置對滿意度有重要影響。從調查情況來看，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)，有入戶的廣電通信光纖，有清潔飲用水和生活能源，有生產(chǎn)生活垃圾處理設施，有村衛(wèi)生室、農(nóng)家書屋、文化廣場和群眾服務中心，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；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。

3.2.5 主導產(chǎn)業(yè) “主導產(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，說明主導產(chǎn)業(yè)是影響滿意度的關鍵因素。據(jù)調查，農(nóng)戶滿意度較高的一個重要原因是有主導產(chǎn)業(yè)，且這些主導產(chǎn)業(yè)具有較強的輻射帶動效應，貧困農(nóng)戶廣泛參與如種植、加工、運輸、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，一些村本地主導產(chǎn)業(yè)還沒有形成無法帶動；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，帶動貧困農(nóng)戶增收效果不明顯。

3.2.6 財政扶貧資金投入 “財政扶貧資金投入”變量的偏回歸系數(shù)為0.089，且通過了1%的顯著性檢驗，說明國家財政扶貧資金投入對滿意度至關重要。從調查情況來看，貧困農(nóng)戶雖然對國家財政加大扶貧資金投入表示歡迎，但對投入不能滿足實際需求還不滿意。此外，國家財政對各村實際到村資金存在較大的差異，如2016年湖北省紅安縣石家崗村實際到村資金為247.74萬元，小豐山村為192.79萬元；湖北省團風縣杜堡村和馬家塹村實際到村資金均為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。財政扶貧資金投入越多的村莊，其面貌變化越大，產(chǎn)業(yè)發(fā)展效果越好，農(nóng)民受實惠越多；反之，財政扶貧資金投入少的村莊，村莊變化不大，農(nóng)戶受益較少。

3.2.7 銀行小額貸款 “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，表明銀行小額貸款對滿意度具有正向效應。從調查情況來看，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；另一方面是金融機構貸款門檻過高，金融部門審核過于嚴格，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。

3.2.8 貧困戶識別精準度 “貧困戶識別精準度”變量的偏回歸系數(shù)為0.048，且通過了5%的顯著性檢驗，表明貧困戶識別精準度對滿意度具有重要影響。精準扶貧政策落實貴在貧困戶識別精準度，貧困戶識別精準度高的村莊，針對性就強，扶貧效果就好；反之，精準度低的村莊，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，則滿意度必然低。

3.2.9 幫扶措施 “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，表明對口單位幫扶措施對滿意度具有顯著的正向效應。對口單位真心幫扶且措施得當?shù)?，貧困戶得到了實實在在的幫扶，脫貧增收效果好；反之，對口單位幫扶措施蜻蜓點水，做表面文章，貧困戶意見很大，滿意度自然就低。

4 結論與政策建議

對精準扶貧滿意度的影響因素分析對政府制定精準扶貧策略、實現(xiàn)貧困農(nóng)戶真正脫貧具有重要的作用。對大別山貧困連片地區(qū)貧困農(nóng)戶的調查分析表明，貧困農(nóng)戶對精準扶貧總體滿意度一般，總體滿意比重為62.16%，不滿意為 33.24%。影響農(nóng)戶滿意度的因素差異性較大，通過模型分析發(fā)現(xiàn)，年齡、健康狀況、就業(yè)地點、地理位置、主導產(chǎn)業(yè)、財政扶貧資金投入、銀行小額貸款、貧困戶確定精準度以及對口單位幫扶措施等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扶貧政策了解程度則影響不顯著。因此，提出如下政策建議。

4.1 健全與完善貧困地區(qū)農(nóng)村基礎條件建設

在對貧困農(nóng)戶的調查中發(fā)現(xiàn)，加快對貧困地區(qū)基礎設施建設有助于扶貧脫貧。既要加強硬件條件建設，如水、電、路、訊等基礎設施建設，把資金和項目優(yōu)先安排到貧困村，推進基礎設施建設到村到戶，改善貧困地區(qū)的基礎條件環(huán)境；又要加強軟件條件建設，包括寬帶網(wǎng)絡建設、農(nóng)村電商平臺建設、市場信息體系建設等。

4.2 培育與壯大貧困地區(qū)主導產(chǎn)業(yè)的參與主體

重點培育并壯大主導產(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，引導并規(guī)范核心主體與農(nóng)戶建立穩(wěn)定且有效的合作關系，帶動貧困農(nóng)戶脫貧增收。

4.3 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，不斷提高自身素質和技能，通過不懈努力脫貧致富。

4.4 著力與強調精準扶貧的準確性和針對性

首先著力精準扶貧對象識別的準確性。既要做到識別方法要精準，又要做到識別過程要透明公正，將結果公諸于眾，接受群眾監(jiān)督。其次要強調精準扶貧政策對癥下藥，項目安排要精準，要因地制宜、因村施法、因戶施策，貫徹落實扶貧項目精準。再次是資金使用的精準，采取專項扶貧、行業(yè)扶貧、社會扶貧“三位一體”的多元投入機制。最后是實施方式要精準，針對每戶的特殊情況和致貧原因分類實施，實現(xiàn)“私人訂制”式幫扶。

[1]戈大專，龍樓花，屠爽爽，等. 新型城鎮(zhèn)化與扶貧開發(fā)研究進展與展望[J]. 經(jīng)濟地理，2016，36(4)：22-30.

[2]陳 凡. 貧困地區(qū)農(nóng)戶經(jīng)濟行為與貧困機理分析[J]. 中國農(nóng)村觀察，1998(5)：3-9.

[3]黃承偉，陸漢文. 貧困村互助資金的安全性與風險控制——7省18個互助資金試點的調查與思考[J]. 華中師范大學學報(人文社會科學版)，2010，49(5)：14-20.

[4]楊 龍，汪三貴. 貧困地區(qū)農(nóng)戶脆弱性及其影響因素分析[J]. 中國人口資源與環(huán)境，2015(10)：150-156.

[5]李 貝，李海鵬. 集中連片特困地區(qū)農(nóng)戶貧困及其影響因素研究——基于湖北恩施州龍鳳鎮(zhèn)的調查[J]. 華中農(nóng)業(yè)大學學報(社會科學版)，2016(3)：61-67.

[6]陳 升，潘 虹，陸 靜. 精準扶貧績效及其影響因素：基于東中西部的案例研究[J]. 中國行政管理，2016(9)：88-93.

[7]李裕瑞，曹 智，鄭小玉，等. 我國實施精準扶貧的模式與可持續(xù)途徑[J]. 中國科學院院刊，2016，31(3)：279-288.

[8]王思鐵. “十三五”時期四川脫貧攻堅構思[J]. 黨政研究，2016(1)：22-28.

[9]趙曉峰，邢成舉. 農(nóng)民合作社與精準扶貧協(xié)同發(fā)展機制構建：理論邏輯與實踐路徑[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2016(4)：23-29.

[10]袁君剛. 社會工作參與農(nóng)村精準扶貧的比較優(yōu)勢探索[J]. 西北農(nóng)林科技大學學報(社會科學版)，2017(1)：17-22.

[11]盧 沖，耿寶江，莊天慧，等. 藏區(qū)貧困農(nóng)牧民參與旅游扶貧的意愿及行為研究——基于四川藏區(qū)23縣(市)1 320戶的調查[J]. 旅游學刊，2017(1)：64-76.