深度貧困地區(qū)多維貧困測度與反貧困路徑探析

王 博,張 建,朱玉春*

(1.西北農林科技大學 經濟管理學院,陜西 楊凌 712100;2.中南財經政法大學 統(tǒng)計與數學學院,武漢 430073)

引 言

中國共產黨第十九次全國代表大會報告著眼于黨和國家事業(yè)全局提出實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,成為新時代“三農”工作的總抓手。2018年中央一號文件從農業(yè)綜合生產能力提升、農民增收渠道拓寬、農村貧困人口實現脫貧、農村基礎設施建設深入推進、城鄉(xiāng)基本公共服務均等化等方面全方位對實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略目標任務做出了明確規(guī)定。聚焦于農村人口實現脫貧、貧困縣全部摘帽、解決區(qū)域性整體貧困目標,一號文件要求以深度貧困地區(qū)為集中發(fā)力點,加大政策和扶貧資金傾斜力度,著力改善深度貧困地區(qū)發(fā)展條件,增強貧困農戶發(fā)展能力,攻克深度貧困地區(qū)脫貧難關。鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施為深度貧困地區(qū)脫貧帶來了新機遇，因此,及時解決鄉(xiāng)村振興中所面臨的貧困問題,厘清鄉(xiāng)村振興與農村貧困問題的內在機理,探索新時代深度貧困地區(qū)脫貧路徑,對促進鄉(xiāng)村振興和深度貧困地區(qū)脫貧攻堅具有重要意義。

貧困問題一直困擾著人類社會的發(fā)展。長期以來受數據采集和認知的限制,學術界對貧困的認識多停留在收入層面,將人類社會貧困解析成為一個維度的概念,認為人類貧困是家庭或者個人的收入不能滿足其最基本生活需要的一種狀態(tài)[1]。然而,隨著對貧困認知的逐漸深化,有學者指出貧困應該表現為福利的缺失[2]，決定一個家庭或者個人福利獲得的因素不僅僅是收入，一些公共產品的享用,包括教育、醫(yī)療衛(wèi)生、道路、飲水等都是與貨幣收入無關的變量，因此,福利應是一個多維度的概念，相應地貧困的內涵應該包括除收入維度之外的更多維度。阿瑪蒂亞·森提出了多維貧困概念,引起了理論界和實踐界的共同關注[3]?，F有文獻對多維貧困的研究主要聚焦在三個方面：一是多維貧困指數測度方法,主要分為公理化方法和非公理化方法,具體有FS方法、TFR方法和AF方法等[4-7]。二是多維貧困測量維度的選取,健康、教育和生活水平是多維貧困測量中三個經典維度,但農戶家庭資產、關系網絡和市場參與也反映著農戶家庭擺脫貧困的能力,將其引入多維貧困分析的經典框架拓展了多維貧困測量的維度[8-11]。三是不同群體多維貧困程度的測量,主要有農民工多維貧困的演進與測量,兒童及青少年多維貧困的動態(tài)性與測量,流動婦女和城市人群的多維貧困測量等[12-16]。除此之外,也有部分文獻將區(qū)域空間因素融入多維貧困研究框架,分析不同地理與區(qū)域空間的資源稟賦、自然環(huán)境、特色產業(yè)和生物多樣性等區(qū)域空間異質性對多維貧困的影響[17-20]。多維貧困研究克服了早期存在的重復和深度不夠內圈化問題,注重避免將國外理論和模型強加于國內社會現實的學徒陷阱,逐漸走向社會現實和學術自我的多維貧困研究。

近些年來中國農村社會貧困的現實已經發(fā)生了徹底的變化,隨著農村扶貧開發(fā)事業(yè)的不斷推進,農村地區(qū)的貧困性質發(fā)生了明顯的改變,過去“食不果腹、衣不遮體”的絕對貧困已基本消除,溫飽問題得到了普遍性解決,而教育、醫(yī)療衛(wèi)生、道路、飲水等方面的相對貧困成為了當前關注的重點[21]。秦巴山集中連片深度貧困區(qū)作為中國14個集中連片特困區(qū)之一,對其多維貧困問題的全面深層次研究對中國農村扶貧開發(fā)事業(yè)有著重要的理論意義和實踐價值,尤其是對攻克深度貧困地區(qū)脫貧任務路徑的選擇具有重要指導作用。

本文應用A-F(Alkire-Foster)指數及反向傳播(Back Propagation)神經網絡法對秦巴山集中連片深度貧困區(qū)農戶家庭的多維貧困狀況進行了測度與分析,并結合鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略關于打好精準脫貧攻堅戰(zhàn)、增強貧困窮眾獲得感的指導意見,就深度貧困地區(qū)脫貧路徑的選擇進行了討論。

一、數據獲取、研究方法

(一)研究區(qū)概況

依據國務院扶貧辦印發(fā)的《秦巴山片區(qū)區(qū)域發(fā)展與扶貧攻堅規(guī)劃(2011-2020年)》,秦巴山集中連片深度貧困區(qū)包括了河南、湖北、重慶、四川、陜西、甘肅六省(市)的80個縣(市、區(qū)),涉及國土面積22.5萬公頃,人口3 765萬人,是集革命老區(qū)、大型水庫區(qū)和自然災害易發(fā)多發(fā)區(qū)于一體,片區(qū)內部差異較大,致貧因素復雜,是國家新一輪扶貧攻堅規(guī)劃中涉及省份最多的片區(qū)。秦巴山深度貧困區(qū)西起青藏高原東緣,東至華北平原的東南部,跨越秦嶺和大巴山,地貌類型主要以丘陵為主。片區(qū)內氣候類型多樣化,有北亞熱帶海洋性氣候、亞熱帶-暖溫帶過渡性季風氣候和暖溫帶大陸性季風氣候,氣候垂直變化特別明顯,年降水量基本保持在450毫米到1 300毫米之間。片區(qū)內水系發(fā)達,長江、黃河、淮河三大流域橫跨其中,也是淮河、漢江、丹江、洛河等河流的發(fā)源地,徑流資源豐富,森林覆蓋率高達53%,是國家重要的生物多樣性和水源涵養(yǎng)生態(tài)功能區(qū)。

(二)數據獲取

本文數據主要來源于課題組2016年和2017年對秦巴山集中連片深度貧困地區(qū)西部5個地級市進行的兩次社會調查。調查涉及范圍包括了四川省巴中市的南江縣、通江縣和平昌縣,陜西省安康市的漢陰縣、石泉縣和寧陜縣,商洛市的洛南縣和漢中市的勉縣,甘肅省隴南市的禮縣、成縣和康縣。數據來源范圍分布情況見表1。

表1數據來源分布情況個

省份市縣(區(qū))行政村樣本點四川巴中市南江縣、通江縣、平昌縣30478陜西安康市漢陰縣、寧陜縣、石泉縣21396商洛市洛南縣8105漢中市勉縣8125甘肅隴南市禮縣、成縣、康縣21221

此次抽樣采用分層抽樣方法,分別對村級和農戶兩級實施抽樣調查。村級問卷在實際調查過程中通過與兩名以上村兩委會主要干部訪談獲得,村級問卷重點是調查村莊的基本信息、基礎設施和自然環(huán)境等,其中,村莊基本信息包括了人口與勞動力規(guī)模、所處地理位置等;基礎設施包括了道路、飲水、用電和學校等;自然環(huán)境包括了耕地面積、主要種植農作物和易發(fā)自然災害等方面。農戶問卷主要調查農戶的家庭基本信息、生計資本和生計風險三個方面,其中農戶家庭基本信息包括了家庭人口與勞動力,農戶生計資本包括了生產經營性資本和社會資本,農戶生計風險包括了風險沖擊和對風險沖擊的認知等方面。依據分層抽樣的相關原理,按照省、縣(市)、鄉(xiāng)(鎮(zhèn))、村四級依次抽樣,以村為抽樣單位,每個村抽查不少于10戶,共收回村級問卷89份,農戶樣本1 325份。

(三)研究方法

貧困是人類在長期生活中面臨的一種困境狀態(tài)。多維貧困測度實際上是根據處于貧困狀態(tài)之中的人口在收入、教育、健康等方面所呈現出的有效信息進行綜合分析,因此,多維貧困測度研究的首要工作就是貧困信息維度的選取[22]。本研究以秦巴山集中連片深度貧困地區(qū)的入戶調查數據為樣本,運用Alkire-Foster提出的多維貧困指數測度原理為基本分析框架[23-25],選取收入、教育、健康、資產、生活水平和醫(yī)療服務6個維度的部分指標對秦巴山集中連片深度貧困地區(qū)多維貧困進行識別。

1.多維貧困測算。Alkire-Foster多維貧困指數又稱A-F指數,該指數的主要原理是將樣本的每個貧困維度與其所對應的缺失臨界值(deprivation)相對比,從而判斷每個樣本在此維度上是否處于貧困狀態(tài)。進一步,通過計算每一樣本在不同維度上的缺失總得分,并與所設定的多維貧困臨界值對比,就可以判斷每一個樣本的多維貧困狀況。A-F指數法利用“雙界線”法來識別貧困,與其他多維貧困測度方法相比,其更加科學合理[26]。具體測算方法如下:

假設所研究的樣本數為n,且每個樣本的多維貧困由d個指標來評價,則yij表示樣本i在j維度上的取值(i=1, 2,…,n;j=1, 2,…,d),因此,n個樣本在d維空間上的貧困狀況可以表示為矩陣Yn,d,y∈Yn,d。

令向量z=(z1,z2,…,zd)為剝奪臨界值矩陣,用zj(zj>0)代表第j個貧困維度的缺失臨界值(j=1,2,…,d),如果yij

(1)

如果樣本的缺失總得分小于臨界值k時,即ci

(2)

(3)

式(3)中q代表處于多維貧困狀況的樣本個數,則多維貧困發(fā)生率H可以表示為:

(4)

根據式(2)～(4)還可以得出,多維貧困指數MPI=H×A。由此可以判斷出,多維貧困指數由多維貧困發(fā)生率和平均被剝奪程度決定。

計算各維度對多維貧困指數的貢獻率。定義MPIj為j維度的多維貧困貢獻額,qj表示在多維貧困情況下j維度的貧困發(fā)生率,例如當考察二維貧困時,在識別出二維貧困的樣本后,再計算處于j維度貧困的樣本數就是qj,所以,各個維度對多維貧困的貢獻額可以表示為MPIj=(qj×wj)/n。由此,可以計算出j維度對多維貧困的貢獻率Rj：

(5)

2.多維貧困指標權重衡量。多維貧困測度中各個維度測量多維貧困指數的權重影響多維貧困的測度結果,直接決定對所研究區(qū)域或者群體多維貧困狀況的判斷[27]。目前國內學術界有關多維貧困的研究中多數采用等權重賦值法,這與真實的經濟社會是不相符的。張全紅等指出等權重賦值的多維貧困測度過于主觀隨意而無法反映各個指標對多維貧困的影響程度,并嘗試運用主成分分析法來確定各個指標的權重[28]。但人類福利指標之間的關系是錯綜復雜的,很難用線性組合的方式來實現,農戶的多維貧困是多因素的非線性組合結果,存在著不確定性和離散性,因此,主成分分析法在確定農戶多維貧困指標權重時依然存在一定的局限性[29]。而反向傳播神經網絡在解決非線性問題方面具有很強的優(yōu)勢,其利用計算機模仿人工智能來確定各項指標的權重,被廣泛的應用于經濟社會研究的各個領域[30-31]。該神經網絡的原理是在正向傳播時,輸入信號經過隱含層作用于輸出節(jié)點,經過非線性轉換產生輸出信號,當輸出層無法獲得期望輸出時,則通過原路徑反向傳播,并調整各神經元的權值使得誤差達到最小。式(6)～(9) 為計算公式:

(6)

(7)

cip=|(1-e-zip)/(1+e-zip)|

(8)

(9)

式中φ為激活函數,αj表示輸入權,βj表示輸出權,δj為偏置值,xi為輸入數據,i表示輸入層節(jié)點數,j表示隱含層節(jié)點數,p表示輸出層節(jié)點數,αij則代表輸入層i與隱含層j之間的權系數,βjp則代表隱含層j與輸出層p之間的權系數。在本研究中將所選取的6個貧困維度指標作為反向神經網絡計算的輸入向量,通過式(6)～(9)迭代計算最終得到各個維度的多維貧困權重見表2。

表2 深度貧困地區(qū)多維貧困指標構建體系

二、多維貧困測度結果分析

(一)深度貧困區(qū)單維貧困狀況

在應用Alkire-Foster指數對秦巴山集中連片深度貧困區(qū)多維貧困狀況進行測度之前,本文對深度貧困區(qū)農戶家庭在收入、教育、健康、資產、生活條件和醫(yī)療服務6個維度的單維貧困狀況也進行了描述性統(tǒng)計分析,統(tǒng)計結果見表3。

表3 深度貧困地區(qū)單維度貧困發(fā)生率(n=1 325)

從描述性統(tǒng)計分析中可以看出,秦巴山深度貧困地區(qū)調查樣本中收入維度低于2 800元的農戶共計有464戶,占樣本總數的35%,即秦巴山集中連片深度貧困地區(qū)農戶在收入維度的貧困發(fā)生率為35%。從分樣本的統(tǒng)計結果還可以看出,四川省巴中市農戶在收入維度的貧困發(fā)生率最高,達到了39.6%。在教育維度,家庭勞動力(16～64歲人口)存在未完成義務教育的農戶有1 081戶,占樣本總量的81.6%,即深度貧困區(qū)勞動力受教育的貧困發(fā)生率高達81.6%,陜西省安康市農戶在教育維度的貧困發(fā)生率最高,達到了88.4%。在健康維度,家庭成員患有大病、慢性疾病或者殘疾的樣本農戶有933戶,占樣本總數的70.4%,即深度貧困地區(qū)農戶在健康維度的貧困發(fā)生率高達70.4%,包括高血壓、冠心病、糖尿病、慢性氣管炎、腰椎間盤突出癥、精神病等在內的眾多慢性疾病是阻礙農村人口健康發(fā)展的重要疾病。在資產維度,家庭無彩電、洗衣機、冰箱、電話中的任何一種耐用消費品的農戶有29戶,占總樣本量的2.2%,即深度貧困區(qū)農戶家庭在資產維度的貧困發(fā)生率為2.2%,且從各地級市的分樣本統(tǒng)計結果中可以發(fā)現陜西省漢中市在資產維度的貧困發(fā)生率最高為4.8%。在生活水平維度,人均住房面低于國家平均標準的農戶有992戶,占總樣本數的74.9%,住房仍然為磚木結構、土木結構或窯洞的農戶有46戶,占總樣本的3.4%。做飯燃料還在使用木頭或者植物秸稈的農戶有1 191戶,占樣本總數的89.9%,家庭全年無法喝上正常清潔飲用水的農戶有233戶,占總樣本數的17.6%,家庭沒有水沖式廁所或者水泥硬化式旱廁的農戶有742戶,占樣本總數的56%。在醫(yī)療服務維度,農戶家庭成員患病后不能及時獲得正規(guī)醫(yī)療機構就醫(yī)的農戶有426戶,占總樣本量的32.2%,家庭成員存在無任何一種醫(yī)療保險情況的農戶有130戶,占總樣本數的9.8%,陜西省安康市農戶家庭及時就醫(yī)貧困發(fā)生率最高,為50.5%,甘肅省隴南市農戶家庭醫(yī)療保險貧困發(fā)生率最高,為18.3%。根據單維貧困統(tǒng)計結果可以看出,秦巴山集中深度貧困區(qū)內部的多維貧困在不同的維度和不同地域具有明顯的異質性。

(二)深度貧困區(qū)多維度貧困狀況

從單維貧困統(tǒng)計結果中可以發(fā)現,秦巴山深度貧困地區(qū)存在明顯的多維貧困現象,為了能夠更詳細地分析深度貧困區(qū)農戶家庭的多維貧困狀況,本文應用A-F多維貧困指數法對秦巴山深度貧困區(qū)5個地級市的多維貧困情況進行測算,測算結果見表4。

依據測算結果,秦巴山深度貧困區(qū)一維度(K=1)貧困發(fā)生率相當高,達到了99.2%(H=0.992),說明99.2%的調查樣本農戶家庭至少在某一維度存在貧困現象。進一步分析測算結果可知,當剝奪臨界值為2時(K=2),貧困發(fā)生率為98.6%(H=0.986),說明有98.6%的調查對象至少在某兩個維度存在貧困現象;同樣K值為3時,H值為0.938,說明93.8%的調查對象至少在某3個維度存在貧困現象。

隨著剝奪臨界值的增加,多維貧困指數(MPI)逐漸減小,從剝奪臨界值為1時的0.431逐漸減少到剝奪臨界值為9時的0.004?？梢钥闯銮匕蜕缴疃蓉毨^(qū)8個指標以上的貧困狀況并不多見,并且所研究區(qū)域不存在10個以上指標的多維貧困情況。依據聯合國開發(fā)計劃署發(fā)布的《人類發(fā)展報告》(HDR)規(guī)定,當人的多維貧困指標權重剝奪程度高于33%時就認為其處于多維貧困狀態(tài)之中,按照向下取整法對應于本研究則K=3,即存在3個指標維度的貧困則為多維貧困家庭,按照表4的測算結果,K=3的多維貧困發(fā)生率為93.8%,多維貧困指數MPI為0.421,平均剝奪程度A為0.449。

表4 深度貧困區(qū)多維貧困程度

基于總樣本多維貧困測算結果的綜合分析,秦巴山深度貧困區(qū)存在著嚴重的多維貧困問題,樣本農戶家庭的多樣性、交叉性貧困現象異常突出,使得片區(qū)內的多維貧困發(fā)生率居高。為了能夠更進一步剖析秦巴山深度貧困區(qū)不同貧困維度對多維貧困形成的貢獻,文中對總樣本和分樣本的多維貧困指數進行了分解,表5為各指標在剝奪臨界值為3時對多維貧困指數的貢獻額和對應的貢獻率。

從表5的多維貧困指數分解結果中橫向來看。在收入方面,秦巴山深度貧困地區(qū)農戶家庭人均收入指標在多維貧困指數中的貢獻額為0.034,貢獻率為8.03%,而從5個地級市的分樣本測算結果中可以看出,四川省巴中市農戶家庭人均收入指標對多維貧困指數的貢獻額最大,貢獻率達到了9.3%。在教育方面,整個片區(qū)的勞動力受教育指標對多維貧困指數的貢獻額為0.066,貢獻率達到了15.709%,5個地級市中陜西省安康市的勞動力受教育指標貢獻率最大,為17.082%。在健康方面,整個片區(qū)農戶家庭健康狀況對多維貧困指數的貢獻額為0.065,貢獻率達到15.499%,5個地級市中四川省巴中市健康維度指標貢獻率最大,高達17.989%。資產維度對整個深度貧困片區(qū)的多維貧困貢獻率僅為0.477%。生活水平維度的住房面積、做飯燃料和衛(wèi)生設施三項指標對整個片區(qū)的多維貧困貢獻較大,貢獻率分別為16.609%、17.957%和12.202%。在醫(yī)療服務維度,及時就醫(yī)和醫(yī)療保險的兩項指標對整個片區(qū)多維貧困的貢獻率為7.033%和1.974%?？梢钥闯?在秦巴山深度貧困區(qū)5個抽樣地級市中,甘肅省的隴南市和四川省的巴中市農戶家庭多維貧困情況比較嚴重,陜西省的安康市、商洛市和漢中市的多維貧困狀況基本相同。

表5 深度貧困區(qū)多維貧困指數分解

縱向分析表5的分解結果。就整個秦巴山深度貧困區(qū)而言,做飯燃料、人均住房面積、受教育年限和家庭健康狀況指標對整個深度貧困地區(qū)的多維貧困指數貢獻額度最大,合計貢獻額為0.274,合計貢獻率為65.774%,縱向加總各指標的貢獻額為0.421,與表4中的臨界值為3時的多維貧困指數相同,縱向加總各指標的貢獻率也為100%。縱向分析四川省巴中市,可以看出貢獻額最大的指標為做飯燃料、家庭健康狀況、人均住房面積和受教育年限4項指標,但各項指標的貢獻額由大到小排序與整個片區(qū)相比較出現了變化,且做飯燃料、家庭健康狀況、人均收入、兒童受教育、飲用水、衛(wèi)生設施等指標的貢獻額均高于整個片區(qū)。再縱向分析陜西省漢中市,可以看出貢獻額排在前4位的指標仍然是做飯燃料、受教育年限、人均住房面積和家庭健康狀況,同樣,各指標按照貢獻的大小排序不僅與其他地級市不同,而且部分指標的貢獻額也高于整個片區(qū)。同理可以縱向比較分析剩余3個地級市的多維貧困指數分解結果。

三、深度貧困地區(qū)反貧困路徑

進入新時代打好脫貧攻堅戰(zhàn),實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,確保2020年貧困地區(qū)和貧困人口同全國一道進入全面小康社會是建成全面小康社會的標志性目標和重大戰(zhàn)略任務。深度貧困地區(qū)脫貧與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略之間是相互促進和相互協(xié)調的關系,攻克深度貧困地區(qū)脫貧任務,改善深度貧困地區(qū)發(fā)展條件、增強農戶發(fā)展能力是實現鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的前提條件。

本文基于鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的總體要求和深度貧困地區(qū)多維貧困測度顯示的交叉性、多樣性貧困事實,從基礎設施建設、教育、健康網絡、醫(yī)療服務等六方面提出深度貧困地區(qū)脫貧路徑。

(一)加強基礎設施建設，改善農村居民生活條件

加強深度貧困地區(qū)基礎設施建設、改善農村居民的生活條件對深度貧困區(qū)多維貧困的減緩有重要的促進作用。特別是針對秦巴山深度貧困地區(qū)的生態(tài)功能保障特殊性,在生態(tài)基礎設施建設方面要注重維護生態(tài)系統(tǒng)、生態(tài)網絡和生態(tài)自然功能恢復,促進深度貧困區(qū)農村居民做飯燃料改革,減少對森林的破壞,在深度貧困區(qū)實施安全飲水全覆蓋和生活污水無污染處理工程,減緩飲水貧困,繼續(xù)推進農村危房改造和廁所改革,提高農村居民整體生活水平,使更多的現代生產生活體系逐漸融入深度貧困區(qū)。

(二)積極發(fā)展深度貧困地區(qū)教育,提升人力資本水平

教育是影響人力資本的重要方面,提升深度貧困區(qū)的教育水平和人力資本水平是隔絕貧困代際傳遞的重要途徑。隨著國家在教育領域的一系列改革,包括“兩免一補”、農村義務教育和教育精準扶貧在內的一系列政策措施的實施,深度貧困地區(qū)的農村教育水平較之前有了很大的改善,大部分學前教育和義務教育的費用由國家承擔,極大地減輕了農村家庭的教育負擔,但師資水平低下依然是深度貧困地區(qū)農村教育事業(yè)發(fā)展的主要障礙,所以促進教育資源的均等化,加強農村學校師資隊伍建設,延長義務教育年限是發(fā)展深度貧困地區(qū)教育的關鍵。

(三)完善深度貧困地區(qū)農村健康網絡,強化農村醫(yī)療服務體系

健康風險對農戶家庭的沖擊是深度貧困地區(qū)脫貧攻堅任務所面臨的一個突出問題,在深度貧困地區(qū)因病致貧、因病返貧的家庭不在少數。盡管當前低水平、廣覆蓋的農村合作醫(yī)療政策對農村健康風險沖擊的防范發(fā)揮了重要的作用,但深度貧困地區(qū)醫(yī)療資源不足、專業(yè)醫(yī)務人員短缺現象依然嚴重。此外,深度貧困地區(qū)農村健康教育、健康檢查、疾病防御體系等方面都比較薄弱,造成某些高發(fā)疾病蔓延。深度貧困地區(qū)應重點加強健康網絡和醫(yī)療服務體系建設。

(四)完善深度貧困地區(qū)農村社會保障制度,確實做到社保兜底

涵蓋養(yǎng)老、醫(yī)療、就業(yè)、生育、社會救助等在內的農村社會保障體系是抵御農村人口陷入貧困的最后一道防線,也是體現社會主義公平性的重要方面。深度貧困地區(qū)農村低保的實施有效地解決了喪失勞動能力人口的生存問題,確實起到了社保兜底的作用,但在實際操作中由于其覆蓋面廣、等級界限劃分不清楚引起了諸多社會問題,特別是廣泛地覆蓋造成“等、靠、要”思想在深度貧困地區(qū)盛行,等級界限不清使評審過程的不公正現象十分嚴重。此外,深度貧困地區(qū)農村老齡化現象突出,適當提高農村養(yǎng)老保險的標準使老有所養(yǎng)也是社會保障制度完善的重要方面。

(五)促進深度貧困地區(qū)勞動力流動,拓寬農村居民收入渠道

對于生存自然環(huán)境惡劣、農業(yè)發(fā)展基礎薄弱的深度貧困地區(qū)而言,非農就業(yè)是擺脫自然條件束縛、提高家庭收入,實現穩(wěn)定脫貧的有效途徑。按照市場化、多元化和社會化的就業(yè)培訓思想,對深度貧困地區(qū)的流動勞動力開展就業(yè)培訓;建立完善的就業(yè)信息服務機構,為深度貧困地區(qū)的流動勞動力提供及時、有效、可靠的就業(yè)信息;積極做好深度貧困地區(qū)勞動力流動轉移后續(xù)管理服務工作,妥善處理好流動人口的戶籍管理、子女就學、就業(yè)機會、住房政策和社會保障等方面的相關問題。

(六)重視深度貧困地區(qū)綜合發(fā)展,有計劃地推進鄉(xiāng)村振興

深度貧困地區(qū)綜合發(fā)展水平較低,有計劃地推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施,不斷提升區(qū)域發(fā)展水平是實現深度貧困地區(qū)在宏觀層面穩(wěn)定脫貧的重要策略。通過大力發(fā)展生態(tài)和旅游等優(yōu)勢產業(yè),積極促進一二三產業(yè)融合,驅動經濟社會整體快速發(fā)展,達到產業(yè)興旺、生活富裕和生態(tài)宜居的目標;繼續(xù)加強深度貧困地區(qū)城鎮(zhèn)化和工業(yè)化建設,增強深度區(qū)域化發(fā)展能力,將更多的發(fā)展成果滲透到農村,讓更多的現代化元素進入村莊，有效加強鄉(xiāng)風文明建設。