周子英
(湖南工程學院管理學院,湖南 湘潭 411104)
減貧與消除貧困是世界各國共同面臨的難題,也是全球共同關注和研究的重大課題[1]。針對我國的具體國情和扶貧開發工作的具體實踐,習近平總書記于2013年在湘西考察時提出了精準扶貧戰略,黨中央將扶貧工作放到前所未有的高度,希望通過精準扶貧的形式解決農村的貧困問題[2]。據國家扶貧辦數據顯示,在2013—2019年間,農村貧困人口從9 899萬人減少到551萬人,貧困發生率從10.2%下降到0.6%,貧困人口急劇減少。2020年11月23日,全國832個國家級貧困縣全部脫貧摘帽,國家戰略的重點將由脫貧攻堅轉向鄉村振興。現階段,需要解決好農村剩余貧困問題,鞏固已有脫貧成果,實現高質量的可持續脫貧[3]。
貧困是當今世界普遍存在的問題,而反貧困是人類實現可持續發展面臨的重要議題[4]。世界銀行認為貧困是社會成員沒有獲得與其他成員足夠的資源。McConnon[5]從經濟學角度調研了英國的貧困人群,發現英國的貧困人口物質生活水平低下,同時存在社會、精神和文化空虛、匱乏等各種問題;肖立新[6]認為貧困在本質上具備2方面的含義:一方面是指由于經濟、文化和社會等資源的缺乏;另一方面是指社會成員想要脫離這種狀態,卻又沒有能力和機會;田北海等[7]認為支出型貧困是指因某些風險經歷造成家庭剛性支出過高,超出家庭承受能力。進行精準扶貧,需要對貧困進行精準識別,Hrubec[8]基于全球化視角,從政策與權利方面對貧困問題進行了識別;Schweiger[9]從規范和倫理方面對貧困進行識別;Mitra等[10]利用收入標準來識別不同的貧困對象;劉洪等[11]利用分層Logistic回歸模型對全國14個省區、123個市、200個縣區的貧困農戶進行了識別;霍萱等[12]使用Alkire-Foster多維度貧困測量框架,對中國農村家庭多維貧困現象進行識別。
為了提高扶貧效率,有必要對精準扶貧效績進行評價,張家其等[13]基于精準扶貧戰略,結合三生共贏理論構建扶貧績效評價指標體系,評價了湘西重點生態功能區貧困縣扶貧績效;聶君等[14]以青海藏區俄日村作為研究對象,發現貧困戶的脫貧觀念、家庭收入結構、精準識別和產業發展等因素直接影響扶貧績效;邢伯倫等[15]運用Logistic回歸模型的方法對涼山彝族自治州鄉村的101戶建檔立卡貧困戶進行問卷調查和入戶訪談,分析精準扶貧滿意度和影響因素。
從已有的研究成果來看,相關研究成果主要基于貧困問題現象的描述、貧困的識別、扶貧體系構建、綜合測度等方面;從研究方法來看,主要是采用層次分析法、熵權法、模糊綜合評判法、Logistic回歸模型、數據包絡分析法等分析各影響因素對精準扶貧作用的大小;在研究區域上,主要是基于微觀尺度對一個或幾個貧困區貧困現象的描述和對比,或基于大尺度的對全國或地區范圍內的精準扶貧實施績效進行評價,基于中觀尺度的精準扶貧績效評價及空間分異研究成果則有所欠缺。
基于此,研究以湖南省武陵山片區37個貧困縣(市、區)作為地域單元,從經濟績效、社會績效和生態績效3個方面選取19個指標構建指標體系,以湖南省武陵山片區作為研究對象,進行精準扶貧績效評價與空間分異研究。考慮到單一權重法難以科學客觀反映出各評價指標的真實作用,采用組合權重法確定評價指標的權重,運用加權求和法計算得出各貧困縣(市、區)的精準扶貧績效。在此基礎上,對各評價單元精準扶貧的經濟績效、社會績效、生態績效和綜合績效進行空間分析與對比,揭示出精準扶貧績效的空間分異特征,明晰精準扶貧績效水平的空間差異,為武陵山片區消除鄉村貧困、縮小居民收入差距以及政府部門的扶貧工作提供一定的決策依據,也為中國全面建成小康社會及鄉村振興戰略的部署實施提供一定的理論支撐。
研究中為了獲得合理的評價指標權重,利用層次分析法與熵權法分別獲得精準扶貧績效評價指標的權重系數,由于層次分析法屬于主觀賦權法,主要是依靠專家的知識經驗將定性的排序定量化,準確性因人而異,而熵權法依據各評價指標所包含的信息量大小與變化確定指標的權重,能夠有效表征評價指標數據信息量大小的優點。為了在充分發揮專家主觀經驗的同時又客觀地體現數據變化的情況,研究采用組合權重法確定各評價指標權重,并將各指標權重與指標的標準化數值相乘后再求和,得到各貧困縣(市、區)的精準扶貧績效水平。
根據評價指標的科學性、穩定性以及數據的可獲得性,結合湖南省武陵山片區的實際情況,從扶貧的經濟績效、社會績效及生態績效3個方面構建了扶貧績效評價指標體系,共計19個指標(具體見表1)。
在進行精準扶貧績效評價時,指標的權重直接影響了評價的精度,目前賦權方法可以分為3類,即主觀賦權法、客觀賦權法與組合賦權法。常用的主觀賦權法與客觀賦權法分別有層次分析法和熵權法,層次分析法依據專家的知識經驗確定各評價指標的排序,然后進行量化,這種方法具有較強的主觀隨意性,準確性因人而異;熵權法是目前常用的客觀賦權法,在確定指標權值時只依靠指標數值的大小與變化,缺少了主觀事實經驗。這種主觀權重法與客觀賦權法只從一個視角出發來確定參評指標的權重,難以保證扶貧績效評價的科學性與合理性。組合賦權法通過合成的方式將主觀權重法與客觀權重法獲得的權重進行組合,最后得到評價指標的最終權重,既能體現主觀經驗知識又能結合客觀數據分析,獲得的權重更為合理。常用的組合賦權法有“加法”組合法和“乘法”組合法,研究中運用“乘法”組合法獲取組合權重,具體如下:

式中,wj表示指標的組合權重;i表示第i個研究區域;pj、qj分別表示層次分析法與熵權法獲得的單一主觀、客觀權重。
以構建的精準扶貧績效評價指標體系為基礎,對湖南省武陵山片區的精準扶貧績效進行評價。由于各指標量綱存在差異,為了消除這種差異,采用以下方法對各評價指標進行了無量綱化處理:


表1 精準扶貧績效評價指標體系

式中,yij表示經過歸一化處理后的指標值;xij表示第i個研究對象的第j個指標的原始值;xmax(j)、xmin(j)分別表示原始矩陣中第j個指標的最大值和最小值。借鑒已有的研究成果,依次通過加權求和法計算得出各貧困縣(市、區)精準扶貧績效,即:

式中,Fi表示第i個區域的精準扶貧績效,其值介于0~1之間,越接近于1表示該區域的精準扶貧績效越高,反之則越低。
湖南省武陵山片區包括湘西土家族苗族自治州、懷化市、張家界市及邵陽市新邵縣、邵陽縣、隆回縣、洞口縣、綏寧縣、新寧縣、城步苗族自治縣、武岡市,常德市石門縣,益陽市安化縣,婁底市新化縣、漣源市、冷水江市共計37個縣(市、區)。其中,國家級貧困縣(市、區)有15個,分別為:張家界市的桑植縣,湘西自治州的龍山縣、永順縣、保靖縣、古丈縣、花垣縣、鳳凰縣、瀘溪縣,懷化市的沅陵縣、通道侗族自治縣,益陽市的安化縣,婁底市的新化縣,邵陽市的邵陽縣、隆回縣、城步苗族自治縣。省級貧困縣(市、區)有22個,分別為:常德市的石門縣,張家界市的慈利縣、武陵源區、永定區,湘西自治州的吉首市,懷化市的鶴城區、中方縣、溆浦縣、辰溪縣、麻陽苗族自治縣、芷江侗族自治縣、新晃侗族自治縣、洪江市、會同縣、靖州苗族侗族自治縣,婁底市的漣源市、冷水江市,邵陽市的新邵縣、洞口縣、武岡市、綏寧縣、新寧縣。
武陵山區精準扶貧績效評價所需原始數據,主要來自于各貧困縣(市、區)2018年統計公報及直接從各扶貧辦獲得的數據資料。由于各評價指標數據量綱不一致,會影響到評價結果,首先利用公式(2)和公式(3)對各評價指標值進行標準化處理,消除評價指標的量綱,然后分別利用層次分析法與熵權法確定各評價指標的主觀權重與客觀權重,最后利用公式(1)確定各評價指標的組合權重,得到的各評價指標權重具體見表2。由表2可知,從準則層來看,對精準扶貧效績影響最大的是社會績效,其次為經濟績效,再次為生態績效;從指標層來看,按各評價指標的組合權重從大到小的順序進行排位,排在前10位的評價指標分別為人均糧食產量(C10)、基本養老服務補貼覆蓋率(C9)、人均GDP(C2)、空氣質量優良率(C14)、城鄉收入差距(C4)、經濟增長率(C1)、農民人均可支配收入(C3)、農村貧困發生率(C8)、森林覆蓋率(C15)、城鎮登記失業率(C12),這10個指標中,經濟績效與社會績效類指標各占4個,只有2個屬于生態績效類指標。由此可知,經濟績效與社會績效指標的變化對湖南省武陵山片區精準扶貧績效有著極大的影響。

表2 精準扶貧評價指標體系權重
利用獲得的組合權重值與各評價指標經過無量綱化處理后的標準值按照加權求和法計算得出各貧困縣(市、區)精準扶貧績效,具體結果見表3。
2.4.1 經濟績效分析 從表3可知,湖南省武陵山片區貧困縣(市、區)經濟績效差異較大,冷水江市的經濟績效最高,為0.774 9,其次是武陵源區與鶴城區,分別為0.684 5與0.621 0,石門縣、中方縣的經濟績效分別為0.545 5、0.504 3;在0.4~0.5區間內有9個貧困縣(市、區),其中,排名靠前的是隆回縣、吉首市和漣源市,經濟績效分別為0.498 5、0.475 1和
0.449 5;在0.3~0.4區間內有17個貧困縣(市、區),其中,排名最前的是安化縣,經濟績效為0.391 5,排名最后的是鳳凰縣,經濟績效為0.306 1;有4個貧困縣(市、區)經濟績效在0.2~0.3區間內;經濟績效小于0.2的有城步苗族自治縣和花垣縣,經濟績效分別為0.196 5和0.089 8,由此可見,花垣縣在37縣市區中經濟績效最低。
2.4.2 社會績效分析 從表3可知,在(0.7,0.8)區間內有7個貧困縣(市、區),其中,芷江侗族自治縣社會績效水平最高,為0.779 7,緊接其后的為慈利縣和武岡市,社會績效為分別為0.774 5和0.759 2;在0.6~0.7區間內只有武陵源區、新邵縣、邵陽縣與靖州苗族自治縣;在0.5~0.6區間內有11個貧困縣(市、區),其中,又以溆浦縣最高,為0.577 5;有7個貧困縣(市、區)社會績效在0.4~0.5區間內,永順縣、永定區和通道侗族自治縣3區縣在此區間內分列前3,社會績效分別為0.496 7、0.481 1和0.480 1;有8個貧困縣(市、區)社會績效在0.3~0.4區間內,其中又以瀘溪縣最低,為0.332 9。
2.4.3 生態績效分析 從表3可知,生態績效最高的為永定區,其值為0.803 1,其次為通道侗族自治縣與武陵源區,績效水平分別為0.718 6與0.714 0;桑植縣、保靖縣、吉首市和瀘溪縣的生態績效水平亦不錯,在0.6~0.7區間內;有11個貧困縣(市、區)生態績效在0.5~0.6區間內,其中,又以石門縣生態績效最高,其值為0.588 6;有10個貧困縣(市、區)在0.4~0.5區間內,安化縣在此范圍內績效最高,其值為0.485 1;鳳凰縣、辰溪縣和鶴城區的生態績效在0.3~0.4區間內;新化縣、冷水江市、新邵縣、隆回縣的生態績效水平較低,而漣源市的生態績效為0.139 2,在37個貧困縣(市、區)中排位最低。
2.4.4 精準扶貧綜合績效分析 利用公式(4)計算得到湖南省武陵山區37個貧困縣(市、區)的精準扶貧綜合績效,具體見表3。從表3可知,湖南省武陵山片區的精準扶貧綜合績效在0.3~0.7區間范圍內,其中武陵源區和石門縣的精準扶貧綜合績效最高,分別為0.657 2和0.641 1,處于第一梯隊;有11個貧困縣(市、區)精準扶貧綜合績效在0.5~0.6區間內,處于第二梯隊,在第二梯隊中排名前3的分別為中方縣、芷江侗族自治縣和武崗市,精準扶貧綜合績效水平分別為0.574 2、0.563 1和0.562 0,而排名靠后的分別為新寧縣、通道侗族自治縣和洪江市,精準扶貧綜合績效水平分別為0.502 7、0.510 8和0.512 2;有18個貧困縣(市、區)精準扶貧綜合績效水平在0.4~0.5區間內,處于第三梯隊,在第三梯隊中排名前3的分別為靖州苗族自治縣、綏寧縣和溆浦縣,精準扶貧綜合績效水平分別為0.499 7、0.495 8和0.493 0,而排名靠后的分別是城步苗族自治縣、永順縣和沅陵縣,精準扶貧綜合績效分別為0.406 4、0.415 2和0.418 6;有6個貧困縣(市、區)精準扶貧綜合績效水平在0.3~0.4區間內,屬于低精準扶貧綜合績效水平,排名最靠后的3縣(市、區)分別為花垣縣、鳳凰縣和古丈縣,精準扶貧綜合績效水平分別為0.311 9、0.344 1和0.349 2。由此可見,在湖南省37個貧困縣(市、區)中,花垣縣的精準扶貧綜合績效最低。
2.5.1 經濟績效空間分異特征 經濟績效得分極差值為0.685 1,差距極大,說明了武陵山片區各貧困縣(市、區)之間的經濟差距較大,得分高的是零星的幾個區域,如冷水江市、武陵源區、鶴城區、中方縣、石門縣,這幾個縣(市、區)具備離地級中心城市較近的區位優勢,或者是其本身經濟基礎較好,交通比較便利,經濟流通較為快速,農民到城市兼業較為方便,參與城市各項經濟活動,從而獲得非農收入。經濟績效一般的貧困縣(市、區)分布面較廣,主要集中于懷化市、邵陽市的市屬縣,湘西自治州的桑植縣、龍山縣、保靖縣和鳳凰縣以及永定區、慈利縣、漣源市共計26個貧困縣(市、區),這部分貧困縣(市、區)或經濟基礎較為薄弱,或區位交通受限,農戶難以到城市兼業,主要依靠傳統的農業耕種獲得經濟收入,經濟增長率較低,城鄉居民收入差距較大;經濟績效差的是湘西自治州的永順縣、古丈縣、瀘溪縣、花垣縣以及懷化市的麻陽苗族自治縣和邵陽市的城步苗族自治縣,這些區域受地形區位、產業基礎、對外交通等各種因素的限制與影響,原來大部分屬于國家級貧困縣,經濟基礎薄弱,發展水平低下,增長十分受限,脫貧難度大,同時返貧的風險大,當地政府部門應進一步加大扶持力度,發展區域經濟,提升精準扶貧的經濟績效。

表3 湖南省武陵山片區扶貧績效評價結果
2.5.2 社會績效空間分異特征 社會績效極差值為0.446 8,平均值為0.531 8,說明湖南省武陵山片區各貧困縣(市、區)之間的社會福利水平較經濟發展差距要小,在空間上分布較為均勻,同時亦說明,精準扶貧期間,在國家、地方各級政府部門與社會的強烈關注下,湖南省武陵山片區的社會保障水平得到了進一步加強,農村貧困發生率在快速降低,基本養老服務逐步普及,人均糧食產量、城鎮化水平、醫療保險覆蓋率有所增加,城鎮失業率得到了有效控制,農民社會福利水平得到提升。社會績效得分高的是石門縣、慈利縣、芷江侗族自治縣、中方縣、洞口縣、武岡市和新寧縣,這幾個貧困縣主要集中于西北部與西南中部;其次是武陵源區、靖州苗族自治縣、新邵縣與邵陽縣,在片區內零星分布,沒有形成集聚效應;得分一般的主要集中于張家界市、懷化市與邵陽市,基本成連片分布;績效水平較低的有8個縣(市),主要分布在湘西自治州的花垣縣、吉首市、鳳凰縣、瀘溪縣,懷化的麻陽苗族自治縣與新晃侗族自治縣以及益陽的安化縣,這些貧困縣(市)在鄉村振興戰略階段需要進一步提升社會績效水平,尤其是湘西自治州更應進一步關注民生工程,增強社會福利水平,以提升社會績效水平。
2.5.3 生態績效空間分異特征 生態績效極差值為0.663 9,平均值為0.475 4,說明湖南省武陵源片區生態環境之間的差距較大,區域發展不平衡。得分高的是武陵源區、永定區、桑植縣、通道侗族自治縣、保靖縣、吉首市與瀘溪縣,呈小區域連片分布;得分較高的有21個貧困縣(市、區)的生態績效差異不大,基本成連片分布,各個地級市都有涉及;得分一般的有4個貧困縣(區),分別為鳳凰縣、辰溪縣和鶴城區以及新寧縣,成零星分布;得分較低的有5個貧困縣(市),成集聚分布,主要集中分布于以冷水江市為中心的周邊區域,其中漣源市生態績效排名倒數第一,主要是由于湖南省武陵源區的森林覆蓋率較高,平均值達到了66.35%,而漣源市的森林覆蓋率只有40.03%。由此可見,漣源市在發展經濟的同時,需要進一步強化當地的生態環境工程,加強植樹造林,增加當地的綠地面積,提升當地的空氣質量。
2.5.4 精準扶貧綜合績效分異特征 精準扶貧綜合績效極差值為0.345 3,平均值為0.469 2,差距較經濟績效、社會績效與生態績效要小,說明了湖南省武陵山片區精準扶貧成效較為平衡。得分高的是石門縣和武陵源區,說明了這2個區域的精準扶貧綜合績效最高,農民脫貧的希望最大,返貧風險最小;得分較高的有11個貧困縣(市、區),基本分布在張家界市、懷化市和邵陽市,聚集與分散并存,這些貧困縣(市、區)的農戶較石門縣和武陵源區的返貧風險加大;得分一般的聚集于2大地區,一共有17個貧困縣(市、區),一塊分布為由桑植縣和龍山縣向邵陽縣自西北向東南轉移的連片區域,另一塊分布于懷化市的會同縣、靖州苗族自治縣以及邵陽市的綏寧縣和城步苗族自治縣的連片區域,與湖南省武陵山片區的國家級貧困縣(市、區)的分布區域有較大的重合;精準扶貧綜合績效較低的主要分布在以花垣縣、古丈縣為代表的湘西自治州以及懷化市的新晃侗族自治縣,除新晃侗族自治縣外,這些精準扶貧綜合績效最低的貧困縣均為國家級貧困縣。可見,由于這些貧困縣受到地理區位、交通、經濟基礎、教育投入等各方面的影響,精準扶貧績效較差,農戶的返貧風險較大,相關部門需要加大力度進行有效調控與防范。
以湖南省武陵山片區的37個貧困縣(市、區)作為研究對象,利用組合權重法進行精準扶貧績效評價與分析,得到以下結論。
(1)湖南省武陵山片區經濟績效空間分異較大,得分最小的主要集中于湘西自治州,說明湘西自治州區的各貧困縣(市)需要進一步加大精準扶貧力度,發展地區產業,增加農民就業機會,促進區域經濟發展;社會績效呈明顯的集聚狀態,但各貧困縣(市、區)之間的差距較小,說明社會福利水平有了較大程度的提高,人民基本能享受到一定的社會福利,但湘西自治州的社會福利水平有待進一步提升;生態績效極差較大,但整個區域生態績效水平較高,只有8個貧困縣(市)的生態績效水平低于0.4,說明湖南省武陵山片區在精準扶貧期間,對農村的生態環境的治理工作已取得了一定成果,可見,湖南省武陵山片區在后一階段的扶貧開發時,可以充分利用好當地的生態優勢,打好生態牌,充分利用當地良好的生態資源,加大綠色產業的投入力度,將綠水青山轉化為金山銀山。
(2)湖南省武陵山片區精準扶貧綜合績效水平較低,且呈現出較為明顯的空間分異特征,績效水平總體上呈現出高、較高、一般、低4種績效水平交替分布的空間特征。績效水平高的為石門縣和武陵源區,分布于片區北部,績效水平較高的主要分布于片區北部和中南部,一般績效水平的聚集于自西北向東南、南部的兩大連片區域,低水平績效則集中于片區西部,主要集聚于湘西自治州。
(3)結合主觀賦權法和客觀賦權法的特點,運用“乘法”組合法獲得了評價指標的組合權重,充分發揮層次分析法的靈活性和熵權法能夠有效表征評價指標數據信息量大小的優點,組合權重既能體現主觀經驗知識又能結合客觀數據分析,避免了單一方法賦權的不足,科學刻畫了每一個指標對湖南省武陵山片區業精準扶貧績效評價結果的貢獻,使得評價的結果更為科學合理。
(4)從經濟績效、社會績效、生態績效3個方面對湖南省武陵山片區的精準扶貧績效進行了評價,并對績效水平空間分異特征進行了分析,對于整體把握湖南省武陵山片區精準扶貧實施效果、指導精準扶貧工作有一定的借鑒作用,同時,為了進一步提升武陵山片區經濟、社會、生態的發展水平,促進鄉村振興、美麗鄉村建設具有十分重要的意義。由于精準扶貧是一項十分復雜的系統工程,研究中構建的評價指標體系是否完全科學合理,有待進一步驗證。此外,由于時間的關系,未能對精準扶貧績效進行動態分析,因此不能反映出湖南省武陵山片區精準扶貧績效的變化規律,進而不能針對不同區域的不同情況進行針對性的調控與指導,這將是未來有待于進一步研究的方向。