脫貧人口返貧風(fēng)險預(yù)警研究

趙 爽，胡麗娜

（華北理工大學(xué) 管理學(xué)院，河北 唐山 063000）

0 引 言

2020 年我國已經(jīng)實現(xiàn)現(xiàn)行標準下農(nóng)村貧困人口全部脫貧，貧困縣全部摘帽。當前我國減貧事業(yè)已經(jīng)取得歷史性突破，但是已脫貧人口出現(xiàn)返貧情況時有發(fā)生，拉低了脫貧效果和質(zhì)量。特別是在新冠肺炎疫情常態(tài)化、遭受嚴重自然災(zāi)害、突發(fā)重大疾病等情況下，返貧風(fēng)險加大。因此，進一步鞏固脫貧成果、防止脫貧人口返貧是需要重點研究的問題。

1 文獻綜述

國內(nèi)目前針對返貧問題的研究主要從以下三個方面開展。一是關(guān)于返貧誘因的研究。鄭瑞強、曹國慶根據(jù)返貧因素將返貧劃分為政策性返貧、能力缺失返貧、因災(zāi)返貧和發(fā)展型返貧，并提出進行貧困人口生計空間的重塑，減少和防范脫貧人口返貧。卜海將脫貧再返貧現(xiàn)象的原因歸納為對限時脫貧的認識存在偏頗、基于“輸血式扶貧”的脫貧生態(tài)脆弱、產(chǎn)業(yè)扶貧存在嚴重短板、扶貧和被扶貧主體的內(nèi)生動力相對不足等。二是關(guān)于返貧治理的研究。何華征主張從財富內(nèi)生、心理改善、制度供應(yīng)、價值挖掘、新民教育五個大方向來阻斷脫貧人口返貧。龐柏林提出應(yīng)該提高貧困農(nóng)戶素質(zhì)，推動貧困地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展，加快農(nóng)村貧困地區(qū)社會保障建設(shè)，促進農(nóng)村貧困地區(qū)自然資源合理利用，推動扶貧工作可持續(xù)發(fā)展來遏制返貧現(xiàn)象的發(fā)生。三是關(guān)于返貧預(yù)警的研究。范和生構(gòu)建了由預(yù)警信息機制、組織預(yù)警機制、長效銜接機制、利益聯(lián)結(jié)機制和考核監(jiān)督機制組成的返貧預(yù)警機制。包國憲、楊瑚在對返貧現(xiàn)象生成誘因分析的基礎(chǔ)上，從預(yù)警模型主體構(gòu)成、預(yù)警程序、支撐條件等方面構(gòu)建了我國返貧預(yù)警機制。黃海棠等從農(nóng)村返貧現(xiàn)狀出發(fā)，分析返貧原因，理論上分析了返貧風(fēng)險評估方法，提出了防范返貧的長效機制。綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者們對返貧問題進行了相關(guān)研究，早期主要涉及返貧誘因、返貧治理，近兩年學(xué)者開始關(guān)注返貧預(yù)警領(lǐng)域。構(gòu)建有效的返貧風(fēng)險預(yù)警模型，實現(xiàn)返貧風(fēng)險及時準確預(yù)警，進而制定精準風(fēng)險干預(yù)策略，能夠最大程度上避免返貧現(xiàn)象的發(fā)生，鞏固精準扶貧工作的成效。

2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與返貧風(fēng)險預(yù)警

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)假定了條件獨立性，可以簡化問題的求解難度，同時貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理是基于貝葉斯概率理論，整個推理過程本質(zhì)上是概率計算過程。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的定性知識通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表達結(jié)點間的因果關(guān)系，定量知識結(jié)點的條件概率表主要可以通過專家經(jīng)驗、統(tǒng)計學(xué)習(xí)等方式獲取。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建可以分為確定結(jié)點變量集合、確定網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)以及確定每層結(jié)點的條件概率表三個步驟。其中變量集合的確定可以通過專家領(lǐng)域知識獲得；網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)和結(jié)點條件概率在樣本多的情況下可以學(xué)習(xí)得到，樣本量不夠的情況下可以通過專家知識得到。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠有效對復(fù)雜不確定性問題進行推理和統(tǒng)計分析，而風(fēng)險評價預(yù)警流程和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與推理之間具有較高的匹配度。風(fēng)險評價體系反映了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，評價指標對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)點，指標之間的關(guān)聯(lián)性對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)；概率估計過程中，指標權(quán)重和參數(shù)對應(yīng)節(jié)點之間的關(guān)系強度。通過分析發(fā)現(xiàn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及推理流程和風(fēng)險評價預(yù)警流程一致，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是風(fēng)險評價預(yù)警的有效建模工具，而返貧風(fēng)險評價預(yù)警屬于風(fēng)險評價預(yù)警在返貧領(lǐng)域的具體應(yīng)用，因此，可以基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建返貧風(fēng)險評價預(yù)警模型，以期有效解決返貧風(fēng)險評價中的不確定性問題，同時還可以進行風(fēng)險診斷進而實現(xiàn)返貧風(fēng)險的精準干預(yù)。

3 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的返貧風(fēng)險預(yù)警模型構(gòu)建策略

3.1 風(fēng)險識別

返貧風(fēng)險指標的選取以聯(lián)合國開發(fā)計劃署(UNDP)所發(fā)布的《2010 年人類發(fā)展報告》中使用的多維貧困指數(shù)維度為參考，鑒于該指數(shù)是根據(jù)國際人口情況設(shè)定的，因此，結(jié)合中國農(nóng)村家庭的實際情況以及數(shù)據(jù)的可獲得性，選取了健康、教育、生活水平、資產(chǎn)、脫貧情況五個維度的13 個指標構(gòu)建返貧風(fēng)險評價與預(yù)警指標體系，如表1 所示。

表1 返貧風(fēng)險預(yù)警指標體系

3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

3.2.1 網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)

返貧風(fēng)險預(yù)警問題目前缺乏完備的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，因此，根據(jù)專家知識即返貧風(fēng)險預(yù)警指標體系中各指標因素間的因果關(guān)系構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)。

3.2.2 概率估計

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理的基礎(chǔ)是獲得貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的條件概率。根據(jù)返貧風(fēng)險因素發(fā)生的不確定性和無法量化性，可以借助三角模糊數(shù)確定返貧風(fēng)險預(yù)警模型拓撲結(jié)構(gòu)中節(jié)點變量的條件概率。

3.2.3 推理學(xué)習(xí)

考慮到返貧風(fēng)險評價與預(yù)警模型的復(fù)雜性問題，可以采用近似推理算法計算評價對象返貧風(fēng)險的概率，確保不影響風(fēng)險評價結(jié)果正確性的情況下高效完成評價工作。

3.3 風(fēng)險預(yù)警

根據(jù)應(yīng)急預(yù)警理論將預(yù)警等級劃分為四級，由低到高分別為藍色等級（Ⅳ級）、黃色等級（Ⅲ級）、橙色等級（Ⅱ級)、紅色等級（Ⅰ級）。根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評價的結(jié)果位于預(yù)警區(qū)間的情況，做出是否發(fā)出預(yù)警及預(yù)警等級的決策。利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)診斷推理功能，借助逆向推理的原理，根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)返貧風(fēng)險評價與預(yù)警模型（如圖1 所示）找出導(dǎo)致風(fēng)險發(fā)生的關(guān)鍵因素，進而針對關(guān)鍵風(fēng)險因素提出相應(yīng)的干預(yù)策略，實現(xiàn)返貧風(fēng)險的精準干預(yù)。

圖1 返貧風(fēng)險預(yù)警模型構(gòu)建策略