魏名星 李名威 楊美贊

摘要 以國務院扶貧辦制定的《建立精準扶貧工作機制實施方案》為依據(jù)，分別從精準識別、精準幫扶、精準管理3個維度，構建了扶貧績效評價的指標體系，并依據(jù)AHP法對選取的指標予以賦權，同時，對該指標的可操作性在河北省2016年度的扶貧績效評價中予以了實證。因此，自上而下的貧困戶識別方法、農戶參與的積極性、幫扶對策的多樣性、未確定完善的扶貧制度以及法律保障是影響扶貧績效實現(xiàn)的主要因素。并依據(jù)上述因素提出改善河北省扶貧績效的建議。

關鍵詞 精準扶貧；績效評價；AHP；FAHP

Index System Construction and Practice of Precise Poverty Alleviation in Hebei Province Based on Performance Evaluation

WEI Ming-xing，LI Ming-wei*，YANG Mei-zan

（Commercial College，Hebei Agricultural University，Baoding，Hebei 071001）

Abstract According Establishment of Implementation Plan for Precise Poverty Alleviation Working Mechanism formulated by the State Council Leading Group Office of Poverty Alleviation and Development of China，Index system for evaluating poverty alleviation was constructed from the three dimensionality of precision recognition ，precision assistance，precision management .The selected indexes were weight by AHP method.Meanwhile，the indexesoperability was verified in poverty alleviation evaluating of Hebei in 2016.Therefore top-down peasantry identification method ，activity of farmer participation ， diversity of assistance ，uncertain system were main factors affected poverty alleviation effect.Suggestion was put forward to improve poverty alleviation effect.

Key words Precise poverty alleviation；Achievement evaluating；AHP；FAHP

改革開放以來，我國在扶貧的道路上實施了大規(guī)模的戰(zhàn)略部署，同時也取得了顯著的成績。以河北省為例，自改革開放實施大規(guī)模扶貧開發(fā)以來，已使1 963萬農村貧困人口擺脫貧困，貧困發(fā)生率也由35%下降到8.8%[1]；扶貧政策從1986到2001年的區(qū)域開發(fā)式扶貧、攻堅式扶貧、整村推進扶貧到了如今的精準到戶的精準扶貧，扶貧對象工作更加細化精確，已從區(qū)域性、整村式轉向了個體戶的戶級瞄準。截止到2014年底河北省農村貧困人口還有486萬人，根據(jù)《中共中央國務院關于打贏脫貧攻堅戰(zhàn)的決定》（中發(fā)〔2015〕34號），河北省政府制定了《關于堅決打贏脫貧攻堅戰(zhàn)的決定》，大力實施精準扶貧、精準脫貧，每年有100萬農村貧困人口實現(xiàn)穩(wěn)定脫貧。在扶貧過程中正確認識貧困村的現(xiàn)狀，將扶貧績效進行量化，這對于今后的扶貧開發(fā)戰(zhàn)略的制定與實施有重要的現(xiàn)實意義。因此，在以河北省保定市精準扶貧項目區(qū)為研究對象的基礎上，構建評價河北省扶貧績效的指標體系，并從中找出重要的指標加以分析，以期為河北省乃至全國精準扶貧工作的改進，提供可量化的依據(jù)。

1 相關研究現(xiàn)狀述評

通過文獻檢索可得，直接通過績效評價來研究精準扶貧的文章相對較少，而研究反貧困、績效評估方法及指標選擇的文章相對較多，所以較多地借鑒了這些方面的理論知識。

1.1 反貧困研究

有關反貧困的研究主要圍繞經濟增長模式以及導致貧困的根源，包括物質資本、人力資本的缺乏、社會文化等方面。美國經濟學家Townsend[2]提出的貧困循環(huán)陷阱理論從經濟學供給與需求方面分析貧困產生的原因，得出資本的缺乏是導致貧困的主要原因。之后，Waugh[3]提出的低水平均衡陷阱的理論，通過分析人口增長與資本增長的速度，得出人口的增長速度要大于資本的增長速度，這種現(xiàn)象最終會導致低水平的均衡貧困陷阱。美國經濟學家Hirschman[4]在《經濟發(fā)展戰(zhàn)略》中論述了不平衡增長理論模式，他認為發(fā)達國家地區(qū)的發(fā)展主要是由地方主導產業(yè)所帶動的，當?shù)卣谶x擇投資項目時，應該注重投資主導產業(yè)，并以此帶動其他部門產業(yè)的投資。這種觀點對發(fā)展中國家反貧困也產生了較大的影響。

1.2 扶貧績效指標的選取方面

扶貧不僅僅只是單純的“輸血”式投入，最重要的還是要調動貧困人民的自助“造血”能力[5]。讓貧困人群主動參與到扶貧的活動中，并通過提高經濟發(fā)展水平、社會發(fā)展水平，加強村民能力建設等指標來評價這種參與式扶貧的績效[5-6]，這種參與式扶貧模式得以在貧困地區(qū)運行得益于扶貧項目的好壞[7]，在實行扶貧項目的前期，要根據(jù)貧困地區(qū)的地理特點、人口構成、環(huán)境狀況、基礎設施等指標對某項扶貧項目能否成功的在該地區(qū)實施進行全面的評價[8]，在項目實施后根據(jù)貧困人民收入增收狀況、脫貧狀況、貧困群眾滿意程度等指標來進行評價[9]。

1.3 扶貧績效的研究方法選擇方面

行之有效的績效評價得益于研究方法的選擇，扶貧績效評價活動也不例外。在宏觀方面，財政扶貧資金績效評價與管理暴露了諸多問題，例如扶貧政策被市場弱化或瓦解、道義號召和行政手段失靈、貧困地區(qū)資金吸引能力進一步惡化、投入不足、扶貧工作重點不突出、直接解決貧困解決溫飽的項目偏少、扶貧資金出現(xiàn)層層盤剝現(xiàn)象等，這些問題都阻礙了扶貧進程的步伐[10]。在微觀方面，通過數(shù)據(jù)包絡分析與層次分析法定量地評價了我國扶貧開發(fā)的績效[11]。更加具體明確地指出了在扶貧績效評價過程中農業(yè)科技資源的投入、農業(yè)科技成果的轉化、科技創(chuàng)新能力的提高以及經濟發(fā)展水平、社會發(fā)展水平等相關指標是值得關注的[12]。科技培訓、財政資金規(guī)模效率和技術效率等指標水平較低還有待提高。為今后的扶貧工作指明了方向[13]。

根據(jù)以上國內外研究綜述，可以看出西方學者主要從經濟學中的供給與需求的角度來解析貧困產生的機理，認為資本的缺乏是貧困產生的主要因素，擺脫貧困的主要手段是加大資本的投入。我國諸多學者更傾向于對促進貧困群眾“造血”能力方面的績效評價，指標的選取也更多的是貧困群眾的增收情況、能力提高情況、就業(yè)創(chuàng)業(yè)情況等，從不同角度關注如何投入扶貧資金，分析如何提高扶貧資金的使用效率，而且提出的對策多針對于國家政府層面，沒有太多地從農民自身的層面考慮，不同的貧困戶到底需要什么、需要怎樣識別、怎樣幫扶，在實踐中區(qū)分的并不明顯；也沒有站在貧困戶的角度來評價某個扶貧項目到底是否真正激發(fā)了貧困戶的自主性。自上而下的扶貧研究已經不能切實體現(xiàn)精準扶貧績效的真實性，基層廣大貧苦群眾的呼聲是扶貧工作不斷進步的基礎，因此，該研究將自上而下與自下而上的扶貧工作相結合，構建評價扶貧績效的指標體系，為今后的扶貧工作提供更加精細化、可量化的借鑒。

2 精準扶貧實踐應用績效評價指標體系設計

以國務院扶貧辦制定的《建立精準扶貧工作機制實施方案》為依據(jù)，主要從精準識別、精準幫扶、精準管理3個方面進行指標的篩選與體系的建立。在河北省扶貧調研的基礎上，驗證指標體系的科學性和評價數(shù)據(jù)搜集的可操作性。找出影響精準扶貧實踐困境的原因所在，并以此建立績效評價指標體系，將影響因子進行分類匯總，根據(jù)實際情況計算出各因子的績效權重，并分析各項指標在實踐應用中效果，為今后的扶貧實踐工作提供相應的借鑒。

其中，目標層是指扶貧所要達到的總目標，就是準確衡量當前精準扶貧在實踐應用中所產生績效的整體水平。

準則層是指評價精準扶貧在實踐應用中3個基本過程，即精準識別過程、精準幫扶過程以及精準管理過程。

指標層是指評價精準扶貧在實踐應用中體現(xiàn)的績效整體水平的基本評價指標集合，具體包括環(huán)境因素、技術因素、鄉(xiāng)土文化因素、幫扶對策的多樣性、農戶參與程度、扶貧資金運用的靈活性、扶貧制度的完善、健全的法律保障以及科學的教育方法等9項內容（表1）。

3 模糊層次分析法

層次分析法（簡稱AHP）是一種將定量和定性分析相結合的多目標決策方法，在20世紀70年代中期由美國運籌學家托馬斯·塞蒂正式提出。該方法能夠有效地分析目標各層次之間的非序列關系，簡單易行，便于理解，因此在眾多領域得到廣泛應用。

黃本笑等[14]提出：“AHP法的基本思路為將目標分解為不同的組成因素，將這些因素按照各自不同的支配關系歸類形成遞階層次結構，通過分別比較不同指標之間的相對重要程度，并結合專家判斷，來決定決策諸因素相對重要性總的順序。”基于以上對AHP的基本認識，不難發(fā)現(xiàn)，該方法存在一定的人為判斷的模糊性，例如，在比較2個指標時，人為A指標比B指標明顯重要，這本身就屬于一種模糊判斷?；诖?，在模糊環(huán)境下拓展AHP法是非常有必要的。目前，一些學者提出將模糊分析法運用到AHP分析方法中，由此形成模糊層次分析法（簡稱FAHP），其具體操作流程如圖1所示。

3.1 構造模糊判斷矩陣

構造模糊判斷矩陣，根據(jù)各因素的相對重要性進行判斷，并用模糊數(shù)表示出來，即可構成模糊判斷矩陣：

C0=[bij]=1…b1n

bn1…1

（1）

3.2 去模糊化

將上述模糊矩陣運用一定的方法去模糊化，如式（2）、（3）所示：

（baij）θ=[θ·Laij+（1+θ）·Uaij]，0≤θ≤1，0≤α≤1，i

（baij）θ=1/（baij）θ，0≤θ≤1，0≤α≤1，i

式中，α為偏好系數(shù)，其值的大小反映了判斷的不確定性，當α=0時不確定性達到最大；θ表示對風險的容忍度，其值越小意味著決策者越樂觀，反之亦然；

Laij=（Mij-LMij）·α+Lij和Uaij=Uij-（Uij-Mij）α分別是bij的左端值與右端值，其中Mij為Uij與Lij的幾何平均值。

3.3 計算層次單排序

將去模糊化的矩陣計算滿足[（Ba）θ-θ]·W=0的特征根與特征向量，并將特征向量歸一化，則對應最大特征根的特征向量就是相應因素的相對權重。

3.4 一致性檢驗

所謂一致性檢驗就是要確保評價過程中思維判斷的一致性，可以通過一致性指標CI和隨機性指標CR來進行檢驗，具體公式為

CI=（θmax-n）/（n-1）（4）

CR=CI/RI（5）

式中，RI為平均隨機一致性指標，它隨著判斷矩陣的階數(shù)有固定的取值，即

n=1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11時，RI值分別為0.00、0.00、0.58、0.90、1.12、1.24、1.32、1.41、1.45、1.49、1.51。

當CR<0.1時或CI=0時標明判斷矩陣通過了滿意一致性的檢驗，也表明權重是合理的，否則就要對判斷矩陣進行調整，直到通過檢驗為止。