資產(chǎn)收益扶貧政策的績效評估

周楊+余環(huán)+劉慧淑

【摘 要】在我國第二個百年計劃完成的關(guān)鍵時期，針對某些貧困地區(qū)存在的資產(chǎn)限制問題，習總書記提出了資產(chǎn)收益扶貧政策。2016年中央發(fā)布文件在某些地區(qū)進行資產(chǎn)收益扶貧試點，為研究資產(chǎn)收益扶貧政策是否有效，本文將試點區(qū)重慶南川區(qū)與非試點區(qū)四川瀘州市進行對比，選取指標，收集數(shù)據(jù)，采用因子分析與模糊綜合評價，對示范區(qū)與非示范區(qū)進行了全面的分析評價，對現(xiàn)實具有重大的指導意義。

【關(guān)鍵詞】資產(chǎn)收益扶貧；扶貧績效；評估體系

一、引言

制定我國十三五期間精準扶貧與精準脫貧戰(zhàn)略時，在中央層面提出了“探索對貧困人口實行資產(chǎn)收益扶持制度”的構(gòu)想。資產(chǎn)收益扶持制度主要是地方政府通過整合分散的各項扶貧、助農(nóng)資金及現(xiàn)有資源，作為貧困農(nóng)戶的股份將其投放到具有發(fā)展優(yōu)勢的新型經(jīng)營主體或企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營中，以利益分紅、參與就業(yè)、技術(shù)培訓和產(chǎn)品回購等方式增加扶助對象的財產(chǎn)性收益或工資性收入。

二、文獻評述

帥傳敏、李文靜等（2016）利用準實驗研究方法對1356個貧困戶的面板數(shù)據(jù)，采取雙差分等方法分析聯(lián)合國IFAD項目的減貧效果進行了績效評估。汪三貴、曾小溪、殷棟浩（2016）對于中國扶貧開發(fā)第三方評估進行了研究，他們認為第三方評估主要包括評估內(nèi)容洽談、簽訂評估合同、組織相關(guān)評估、形成評估報告及評估結(jié)果運用等五個方面。孫璐（2015）以四川大小涼山地區(qū)綜合扶貧開發(fā)為例，運用AHP-TOPSIS方法，對于該地區(qū)綜合扶貧開發(fā)項目的管理績效進行評估和比較分析。同時孫璐（2015）還對于DEA對扶貧項目評估的有效性進行了研究。

David Molden、Martin Burton（2007）對于灌溉服務與反貧困之前的關(guān)系作出了研究，他們認為有效的灌溉服務提供了生產(chǎn)和可持續(xù)農(nóng)業(yè)的環(huán)境對收入和就業(yè)至關(guān)重要，經(jīng)濟增長和解除人民，并使他們擺脫貧困。

三、研究方法

（一）研究樣本

對比分析法是本文研究的主要方法之一，樣本的選取也應包括示范區(qū)和非示范區(qū)，而為了保證樣本間具有可比性，應選取政策實施之前經(jīng)濟、社會、環(huán)境背景相似的兩個地區(qū)，本文選取重慶市南川區(qū)為示范區(qū)，四川省瀘州市為非示范區(qū)，并各選取十個鄉(xiāng)鎮(zhèn)進行數(shù)據(jù)調(diào)查，其中南川區(qū)樣本鄉(xiāng)鎮(zhèn)分別為民主鎮(zhèn)、峰巖鄉(xiāng)、神童鎮(zhèn)、太平場鎮(zhèn)、德隆鎮(zhèn)、合溪鎮(zhèn)、石墻鎮(zhèn)、乾豐鄉(xiāng)、石蓮鄉(xiāng)、古花鎮(zhèn)；瀘州市樣本鄉(xiāng)鎮(zhèn)分別為白米鎮(zhèn)、望龍鎮(zhèn)、白沙鎮(zhèn)、參寶鎮(zhèn)、九支鎮(zhèn)、五通鎮(zhèn)、佛蔭鎮(zhèn)、大橋鎮(zhèn)、堯壩鎮(zhèn)、先市鎮(zhèn)。

（二）研究工具

1.資產(chǎn)收益扶貧績效評估指標體系

在充分考慮以上四個內(nèi)容的基礎(chǔ)上，設(shè)置了31個評價指標，包含Z1扶貧資金到位率、Z2農(nóng)村資源盤活度、Z3總扶貧資金增長率、Z4資產(chǎn)流轉(zhuǎn)合規(guī)率、Z5農(nóng)戶決策參與度、Z6所選項目年收益率、Z7森林覆蓋增長率、Z8資金整合效率、Z9農(nóng)村硬面道路覆蓋面積增長率、Z10地方挪用資金犯罪下降率、Z11衛(wèi)生場所建設(shè)增長率、Z12城鄉(xiāng)收入比下降率、Z13貧困人口年均減貧率、Z14項目資金報賬率、Z15通水通電增長率、Z16城鄉(xiāng)收入比下降率、Z17小型水利建設(shè)增長率、Z18農(nóng)村通客車增長率、Z19廣播電視覆蓋增長率、Z20人均收入增長率、Z21農(nóng)戶幸福感指數(shù)上升率、Z22大學生數(shù)量增長率、Z23扶貧瞄準精度、Z24資產(chǎn)收益增長率、Z25項目瞄準度、Z26農(nóng)村低保覆蓋增長率、Z27自然災害減少率、Z28農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)下降率、Z29村民民主參與滿意率、Z30九年義務教育覆蓋率、Z31糧食綜合自給增長率

2.數(shù)據(jù)收集過程及處理

本文通過問卷調(diào)查、走訪、網(wǎng)絡(luò)查詢等方式獲得數(shù)據(jù)，其中在樣本縣鄉(xiāng)共二十個鄉(xiāng)鎮(zhèn)發(fā)放問卷共1000份，其中有效問卷680份，有效率68%；走訪各鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府咨詢；網(wǎng)絡(luò)查詢省市“統(tǒng)計年鑒”、“扶貧統(tǒng)計年表”、“扶貧開發(fā)統(tǒng)計資料匯編”、“扶貧開發(fā)監(jiān)測報告”等。采用MATLAB R2017a對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理，主要運用描述統(tǒng)計、KMO檢驗、因子分析等方法對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。

四、調(diào)查結(jié)果

為評估資產(chǎn)收益扶貧績效，本文利用因子分析與模糊評價法構(gòu)建出綜合評價模型。

（一）資產(chǎn)收益扶貧績效評估主因子提取

利用因子分析法，對上述31個指標提取主因子，以此達到指標優(yōu)化的目的，運用MATLAB計算，可得到因子分析的特征值及累計貢獻率。

通過表1可以看出，正交旋轉(zhuǎn)法提取了4個公因子，它們共解釋了總變量的70.36%，丟失信息較少。而經(jīng)過模型計算，得到示范區(qū)旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣與非示范區(qū)旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣，兩者結(jié)果一致。根據(jù)因子旋轉(zhuǎn)載荷矩陣，可提取主因子，得出Z2、Z4、Z5、Z8、Z23、Z25、Z30在第四主因子中有較高的載荷，說明第四主因子基本反映了這7個指標，記為政策因子；同理，Z10、Z13、Z14、Z17、Z19、Z21、Z26、Z29，、Z31在第一主因子中有較高的載荷，記為綜合環(huán)境因子；Z1、Z3、Z12、Z16、Z18、Z20、Z24、Z28在第二主因子中有較高的載荷，記為經(jīng)濟因子；Z6、Z7Z9、Z11、Z15、Z22、Z27在第三主因子中有較高的載荷，記為發(fā)展因子。

（二）區(qū)域綜合績效評價

從表6、表7模糊綜合評價結(jié)果可以看出，示范區(qū)評價結(jié)果多為優(yōu)異和良好，而非示范區(qū)評價結(jié)果多為一般，部分顯示較差。可以從整體上得出資產(chǎn)收益扶貧較一般扶貧政策具有更大的效益性，對脫貧具有明顯的促進作用。

五、啟示

（1）積極發(fā)揮政府的主導作用。政府是扶貧政策的直接推動者，相關(guān)制度設(shè)計、政策落實都需要政府進行主導。政府需要實地調(diào)查了解當?shù)氐呢毨闆r，根據(jù)當?shù)刎毨攸c實施精準扶貧的具體政策。并通過制度設(shè)計調(diào)動各方的積極性，促進各方的合作。

（2）做好實施主體工作。首先，應當做好貧困戶與實施主體的對接工作。積極實施主體要做好相關(guān)的會計核算工作，確保資產(chǎn)、負債等的核算，進而進行科學合理的收益分配工作。特殊貧困人群優(yōu)先享受分配，對于風險較小易于核算的項目采用“低保底+高浮動收益”分配方法，對于風險較大的項目采取“高保底+低浮動收益”分配方法。最后，為確保資金安全，叫加強相關(guān)的監(jiān)督，落實責任制。

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