物料编码液晶显示器凯时KB88登录显著性结果与铌基于2017年贵州省16个行政村469个精准扶贫调查数据，运用二元logistic模型实证检验驻村帮扶、生计负担与扶贫效果的关系。研究发现：被帮扶后大部分贫困家庭的生活状况得到明显改善。并且，与对照组相比，驻村帮扶到户政策对扶贫效果有显著的正向激励作用；而贫困户对当地扶贫政策不了解，其扶贫效果可能越差。此外，研究还发现，生计负担因素对扶贫效果产生了抑制影响，存在养老负担以及医疗负担的家庭，其扶贫效果显著“弱化”。以上发现为政府部门制定精准脱贫和农户生计可持续发展的政策提供了微观证据。

　　保障扶贫资源供给的精准性和有效性，实现到2020年全面消除贫困的目标，是国家扶贫战略实施的重要政策目标。改革开放四十年来，我国先后在20世纪80年代选定国定贫困县，再到确定集中连片特困区，以及实施贫困户建档立卡和精准扶贫、精准脱贫，农村扶贫开发战略从漫灌到滴灌、从零散到系统、从“输血式扶贫”到“造血式扶贫”转变。与此同时，农村贫困人口大规模减少，从1978年的7.7亿人减少到减少到2016年的4335万人，彰显了动员全党全国全社会力量齐心协力打赢脱贫攻坚战的决心。我国扶贫开发已进入攻坚拔寨的冲刺期，为让建档立卡贫困户能如期脱贫，各地区针对不同贫困区域环境、不同贫困农户状况，加强了对扶贫对象实施精确识别、精确帮扶、精确管理的力度，例如实施驻村“”扶贫以及精准扶贫到户政策。事实上，作为打赢扶贫攻坚战的重要抓手，在上下联动中发挥着重要作用[1]。但是，回顾过去扶贫开发工作发现，扶贫开发政策偏离目标问题始终存在，漏掉了部分真正需要帮助的贫困户，呈现出了不同程度的贫困瞄准错误、漏出问题[2]凯时KB88登录。因此，通过考察驻村帮扶机制下扶贫效果，提高精准扶贫政策的实施效果，契合新时代精准扶贫战略的大形势，是精准扶贫、精准脱贫的重要方面，也是确保全面建成小康社会的关键和我们党实现第一个百年奋斗目标的重点工作。

　　贫困是发展经济学研究的中心议题，在发展中国家更是如此。国内外已有大量的研究在贫困概念、贫困度量、致贫原因、相关政策及其效果评估等方面进行了有益尝试[3]。早期学者认为，当家庭收入或消费低过某一标准时为贫困[4]。但是，后来大量的贫困研究表明，收入贫困标准的数据收集成本大并且容易导致测算和识别偏差，我国贫困瞄准存在严重的漏瞄和溢出现象[5-10]。也有学者专门针对瞄准效果展开研究。例如，汪三贵等研究认为，中国农村扶贫计划中村级瞄准的不准确性相当高，瞄准缺口和失误非常大[11]。邓维杰发现精准扶贫中出现了突出的对贫困户的排斥现象，精准扶贫的实际执行效果并不令人满意[12]。王立剑等则对陕西省产业扶贫总体效果分析发现，现行产业扶贫难以覆盖极端贫困的贫困户，家庭劳动能力强的贫困户更倾向于参加产业扶贫，产业适应性一般地区的贫困户更少参与产业扶贫，并且，产业扶贫对农村贫困户生活水准提升没有显著效果[13]。但是，从驻村帮扶角度对精准扶贫政策进行深入细化的效果评估尤其是基于微观非实验数据较为少见。

　　理论上来说，对非贫困人口而言，收入极其有限的贫困家庭更容易遭受脆弱性背景、生计风险和外在政策干预的影响。尤其在我国农村地区，贫困家庭所面临的生计风险不仅直接会影响其福利状况，还会影响其家庭的整体决策行为，并进而影响其长期发展[14]。而驻村帮扶实际上是一个综合性的扶贫方式，产业扶持、生计技能帮扶等在驻村帮扶中都有体现。因此，驻村相关的帮扶政策干预会通过影响贫困人口家庭禀赋（Family Endowment）和贫困户的生计决策，进而影响其家庭经济水平，最终产生政策干预后的生计结果。在此过程中，贫困户的生计能力因家庭禀赋特征的差异而呈现出分化特征。相对而言，那些家庭禀赋条件较好的家庭，往往具有更好的资源获取能力。例如，家庭劳动能力强的贫困户更倾向于参加产业扶贫，由此造成产业扶贫对贫困生活水准提升效果产生分化[15]。由于接受帮扶前后家庭禀赋是静态的，贫困家庭受到驻村帮扶政策冲击后，基于个体条件和所处环境，做出生计决策和生计行为，从而产生相关政策实施前后生计结果，其对家庭生活状态变化的理性判断能够比较科学地反映扶贫效果的强弱差别。

　　事实上，在中国的扶贫实践中，政府向贫困村派驻干部，已经成为当下帮助贫困村出列、贫困户实现脱贫的重要手段。驻村干部进行“结对帮扶”过程中，往往采取资金引进、技术支持、参与或主导贫困村的发展规划和产业布局等多种方式[16]。有学者认为，“坐班式”驻村突破了传统的“运动式”治理困境，尤其在绩效考核、晋升激励与委派单位协助下，精英治村的效果超越以往[17]。相对而言，帮扶主体层级高低、帮扶措施是否具有可持续性对扶贫效果具有重要影响作用[18]。但是，以往研究只是强调政府在推动扶贫、减贫方面付出的实践，如何从扶贫效果及其驱动因素角度去认识农村扶贫效果问题，以往的研究则较少涉及，对驻村帮扶帮扶作用的研究以及相关的政策实施效果评估的文献总体较为缺乏。

　　通过文献回顾发现，学术界已经积累了丰富的精准扶贫研究成果，这些研究为更进一步探讨贵州省“精准扶贫实施效果”问题奠定了基础。总结已有研究可知，扶贫效果受农户个体、家庭禀赋、扶贫政策以及自然环境风险等多个层面因素的影响。但是，对省域内精准扶贫项目帮扶效果的定量评价还需要进一步深化。因此，本文借助贵州省农户调查数据，从微观层面刻画精准扶贫政策效应，为制定贫困户稳定脱贫的政策设计提供微观经验证据。

　　精准帮扶贯穿于家庭内资源分配以及生计决策制定和生计结果呈现的全过程。理论上而言，扶贫干预效果会受到家庭人口结构、决策过程、资源分配、收入产生及家庭劳动力的性别、居住环境和人力资本等诸多家庭禀赋及制度因素的影响，故而不同类型政策措施对不同类型贫困家庭的生活状况改善效果是存在差异的。结合以往学者的研究，本文试图将“家庭禀赋→扶贫凯时KB88登录、减贫政策→生计策略→生计行为→生计结果”纳入扶贫效果分析的框架。在本文研究中，在抽样调查的基础上，样本农户均为建档立卡贫困户。在扶贫效果标准和指标的选择上，首先根据不同帮扶政策对贫困人口家庭生活状况的改善效果，归到不同的类别；然后，基于对扶贫效果类型的区分，进而运用统计分析方法检验不同特征贫困人口的扶贫效果差异。

　　发展援助是农村扶贫中援助的源头和核心内容。早在上个世纪，联合国189个国家签署的《联合国千年宣言》就承诺“给予更慷慨的发展援助，特别是援助那些真正努力将其资源用于减贫的国家”。与发展援助相比，精准帮扶通过扶贫资源引进，帮扶项目到户，是发展援助的升级版和拓展版，其效果一直以来受到了人们的关注。基于此，本文提出如下假设：

　　假设1：驻村帮扶措施的实施差异对扶贫效果的影响存在异质性。被帮扶人参加了产业扶贫项目、帮扶到户政策对家庭发展有作用、被帮扶人对当地帮扶政策越了解，扶贫效果越好。

　　家庭禀赋差异是影响和约束贫困户家庭收益的重要因素。由于贫困户面临的风险、家庭禀赋和自身偏好等多方面的差异，即使贫困户获得了帮扶，例如参加精准扶贫的制度安排等，其在资产、收入和财富等方面的差异均会导致农村扶贫状况的差异。在传统农村，家庭以亲缘和血缘为联系纽带，赡养在家庭生命周期转变和家庭成员流动、分居等变动下仍能发挥作用。故而，以家庭养老负担、医疗负担为替代变量的生计负担可能成为影响扶贫效果的重要因素。家庭是否还有能力承担老年人的养老，家庭中的成员是否经常发生较大医疗开支，一定程度上体现了生计负担和承载力大小。基于上述分析，本文提出如下假设：

　　假设2：生计负担是被帮扶家庭扶贫效果分化的重要原因。家中老年人和未成年子女数量越多的家庭的扶贫效果越差；与没有医疗负担的家庭相比，日常医疗开支较大的家庭的扶贫效果越差。

　　本研究所有数据来自武汉大学“中国扶贫战略研究”课题组。2017年7月至2017年8月，课题组采取分层随机整群抽样方法对贵州省进行实地调查。第一阶段，从贵州省内选取4个具有代表性地级市；第二阶段，从各市抽取一个贫困县，共计4个贫困县；第三阶段，在各县各抽取贫困发生率比较高的1-2个贫困乡（镇）；第四阶段，从每个贫困乡分别抽取3-5个行政村；第五步，对样本村内“未脱贫户”开展2017年问卷调查。问卷内容涉及贫困户的人口特征等基本信息，以及致贫原因、受帮扶情况、脱贫意愿及困难与需求等信息。调查共收集贫困户数据484份，经过删选，共获得有效问卷469份，有效率为96.9%。

　　度量特定样本扶贫政策的影响效应，关键在于扶贫政策干预效果的科学衡量。结合既有研究和中国扶贫开发的实际，最直接的度量方法是事后评价，即通过特定的指标对比样本参加扶贫政策前后家庭生活状况的变化，考察精准扶贫政策对家庭生活水平的影响。参考已有研究[18][19]，本文对于“扶贫效果”的考察，主要是基于扶贫政策对贫困人口生活状况的改善效果的角度，该指标客观地代表了现有扶贫机制下相关项目的影响效果。根据这一逻辑，问题设置为接受扶贫后家庭生活状况的改善效果，在数据处理时，本文将“更困难”和“没有变化”合并为“没有效果”，其余两项中“稍有改善”和“明显改善”合并为“有效果”①。因此，根据研究设计，本文的因变量“扶贫效果”的赋值可以表示为：1=有效果；0=没有效果。在此基础上，构建驻村帮扶、生计负担与贫困户个体特征协变量体系，搭建扶贫效果评估模型，并以贵州省调查数据为基础，实证测算扶贫效果及其影响因素，最后提出对策建议。

　　在实证分析过程中，驻村帮扶的代表性变量为被帮扶人是否参加产业扶贫项目、帮扶到户政策对家庭发展的作用和帮扶后贫困户对扶贫政策的认知，并选取养老负担、子女负担和医疗负担三个变量作为生计负担变量。贫困户个人因素描述了建档立卡贫困户的性别、年龄、教育程度和婚姻状况个体特征。由于因变量为“0/1型”二分类变量凯时KB88登录，故而使用二元logistic回归模型对数据进行分析较为合理。在以上假设基础上，基本回归方程可以表示为：

　　其中，Pi为某件事发生的概率，a为常数项，xi为一组核心变量，包含驻村帮扶、生计负担两个方面的变量，表示影响贫困户i扶贫效果的第j个解释变量，β是各解释变量的偏回归系数，反映驻村帮扶及其它观察到的相关家庭特征等不同层面解释变量xi对扶贫效果logistic（pi）的影响方向及程度，其值为正且具有显著性，说明在控制其他解释变量的情况下，logistic（pi）随对应自变量的增加而增加。由于βi不能直接用于解释分类变量的概率，因此，采用风险比（odds ratio）的形式进行估计和解释。

　　考虑到模型稳健性以及影响因素作用机理的客观性，本研究采取分段回归的思路，在以“扶贫效果”作为因变量的回归模型体系中构建4个模型[17]。具体分析步骤如下：第一，模型一仅考察了个体特征控制变量对因变量的影响，暂不引入核心解释变量；第二，在控制个体特征的情况下，引入驻村帮扶层面的变量为解释变量，包括被帮扶人是否参加产业扶贫项目、帮扶到户政策对家庭发展的作用和帮扶后贫困户对扶贫政策的认知，得到模型二；第三，在控制个体特征的情况下，引入生计负担变量，包括养老负担和医疗负担，得到模型三；第四，在控制贫困户个体特征的情况下，引入所有核心解释变量，得到模型四。各变量的解释和说明详见表1。

　　表2汇报了驻村帮扶各因素与扶贫效果的交互分析结果。从统计结果来看，目前大部分贫困家庭对扶贫效果持肯定态度，所占比例达到87.63%。通过对比可以看出：第一，参加产业扶贫且扶贫效果类型为“有效果”的贫困户仅仅只有29.21%，但也有274户没有参加产业扶贫项目的贫困户认为接受扶贫项目之后，扶贫有效果；第二，74.84%的贫困户认为帮扶到户政策对家庭发展有作用，并且扶贫“有效果”，但也有少部分家庭（3.84%）认为尽管帮扶到户政策有一定作用，但是对其家庭生活状况的改善效果不明显。第三，超过50%（256户）的贫困户对当地扶贫政策是相对比较了解的，但也有33.05%以上的贫困户对当地扶贫政策不太了解。扶贫效果类型为“没有效果”的贫困家庭中，对当地扶贫政策不了解的农户仅仅占比9.17%。此外，表2卡方检验差异显著性结果表明，帮扶到户政策对家庭发展的作用好坏，对当地扶贫政策的了解程度的不同，其扶贫效果存在显著性内部差异。

　　基于上述理论和研究假设，本文接下来将检验驻村帮扶、生计负担对扶贫效果的影响。基于稳健标准差的回归估计结果以风险比（odds ratio）的形式呈现。实证检验结果表明，Log likelihood为模型对所用数据的拟合优度检验，其值较大，说明拟合优度较好。并且，所有模型回归结果基本一致，总体显著水平均为0.0000，证明了模型的合理性。实证结果如下：

　　就驻村帮扶而言，帮扶到户政策对家庭发展的作用越好，扶贫效果更好（OR值=11.0224），且通过1%显著性检验。可能的解释是，帮扶干部具有一定的扶贫资源动员能力，通过“一对一”精准帮扶促进贫困户生产发展，对贫困家庭的生活状况改善有正向的促进作用。这为本文的研究假设1提供了证据支撑，这一点也许是具有全国普适性的。

　　贫困户对当地扶贫政策的认知对扶贫效果存在显著的负向影响，且通过5%显著性检验。具体而言，与对照组相比，对当地扶贫政策了解的贫困家庭，其扶贫效果类型为“有效果”的概率为“不了解”样本的2.6倍（OR值=2.5987）。这意味着帮扶到户政策对扶贫工作及其实施效果具有重要的影响，应当予以重视。

　　参加了产业扶贫的贫困户家庭得到改善的效果并不显著。可能的现象解释是，样本地区贫困农户通过入股、务工等形式参加精准扶贫产业的政策效果并不好。在调查过程中我们发现，由于扶贫产业基础薄弱，加之受市场、资金、技术、人才的多重影响，产业要做大做强还比较困难，因此带动性不强。并且，短期内很难形成完整的产业链，对贫困群众增收的促进影响不稳定，增收产业在短期内难以见效。因为时间太短，一些措施短期不可能产生效益，从而削弱了产业扶贫的政策效果。

　　由表3模型四可知，与对照组相比，老年负担越大，对扶贫效果产生了显著的抑制效应（OR值=0.5666），医疗负担也对扶贫效果产生了显著的负向关系（OR值=0.4300）。在其他条件不变的情况下，接受扶贫项目后，某些家庭赡养负担越重的贫困家庭，生活水平改善程度可能越差，扶贫政策效果可能偏弱。以上结果验证了本文假设2：生计负担对扶贫效果产生了重要影响。某些贫困家庭的养老负担越大，医疗开支大，扶贫效果较差。

　　此外，控制变量的回归结果表明，贫困户的年龄、婚姻状况等个体特征对扶贫效果也产生了显著的影响。在所有模型中，年龄这一变量均通过显著性检验（OR值=1.0571），其可能的原因是：随着年龄的增加，接受扶贫帮扶后家庭生活状况得到改善的概率更大，扶贫效果更倾向于“有效果”。同时，婚姻状况对扶贫效果也有显著地正向影响，且通过了显著性检验（OR值=3.7992）。以上结果表明，与“已婚”的贫困户相比，“未婚、丧偶”的扶贫效果类型更倾向于“有效果”。这意味着，帮扶政策是因人而异的，有些贫困因素能够帮扶，而有些贫困家庭无法通过政策帮扶使其走出贫困。

　　本文基于贵州省469个贫困户的农户调查数据，运用二元logistic回归模型重点考察了驻村帮扶和生计负担各因素对扶贫效果的影响。研究结果发现，从总体上看，大部分贫困家庭对扶贫效果持肯定态度。与对照组相比，帮扶到户政策对家庭发展有作用，与扶贫效果存在正向关联；贫困户对当地扶贫政策不了解、家庭存在养老和医疗负担，对建档立卡贫困户的扶贫效果存在了明显的抑制性作用。但是，产业扶贫的扶贫效果并不明显。这些研究发现验证了驻村帮扶、生计负担对扶贫效果的影响异质性，有助于更深入、更精确地从微观层面认识精准扶贫效果评估，为进一步为政府部门制定精准脱贫和生计发展的政策提供微观证据。

　　本文的政策含义在于：第一，贵州深度贫困地区大多处于深山区、石山区、高寒地区，特色扶贫产业普遍“小、散、弱”，尚未形成市场竞争优势，如果忽视区位禀赋条件和农业弱质性[20]，盲目鼓励贫困群众参加扶贫产业，可能会导致产业扶贫政策“失灵”。因此，本文建议，应当科学治贫、综合施策。产业精准扶贫作用机制是通过利益相关方共同对土地、资本和劳动力等生产要素进行匹配的过程，以特色产业为主导建立产业精准扶贫长效机制。并且，在推行公司＋农户、大户带动贫困户等产业扶贫模式的同时，必须要明确提出贫困户的盈利模式，不能把贫困户沦为简单的原材料提供者，应该进一步确保农业效益回归于农民，防止帮扶企业退出后再返贫。第二，加大贫困群众的教育扶贫力度，精准识别贫困类型，扶贫与扶志、扶智结合。着力提高贫困户对当地扶贫政策的了解，从深度贫困地区教育发展落后、素质型贫困问题突出的实际出发，发展教育，加强宣传，扭转贫困户认知误区。提高贫困群众的脱贫摘帽的意识，激发贫困户本身的主观能动性和话语权，提高贫困人口素质，从根本上斩断穷根。第三，在扶贫开发时应真正做到因人因地施策、因贫困原因施策、因贫困类型施策。只有在政策上针对不同状态的作用对象制定出不同类型的扶贫开发政策，才能真正做到精准扶贫、精准脱贫，使更多的真正贫困人口从帮扶项目中受益。尤其要关注老年贫困家庭、医疗负担沉重的支出型贫困家庭[21]，应当针对贫困户的不同情况实施不同扶贫措施。此外，进一步设计精准扶贫激励机制，并创新扶贫的体制机制，完善对口帮扶和定点帮扶长效机制，建立更加密切的纽带关系。

　　①在调查中的问题答案分别设置为：“A=更困难，B=没有变化，C=稍有改善，D=明显改善”。严格来说，将“A=更困难”合并到“0=没有效果”会造成部分信息丢失。本文对该结果这样处理，主要是因为选择“更困难”的被调查对象所占比例较小。

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　　原载于：《广西大学学报（哲学社会科学版）》2018年第5期，第98-103页

　　文本作者：杨晶，教育部人文社会科学重点研究基地“武汉大学社会保障研究中心”科研助理、武汉大学政治与公共管理学院博士研究生；邓大松，“武汉大学社会保障研究中心”主任，教授；刘光阳，“武汉大学社会保障研究中心”博士研究生