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    精準(zhǔn)識別視角下產(chǎn)業(yè)扶貧效果評估

    2018-02-02 18:10:40王立劍葉小剛陳杰
    中國人口·資源與環(huán)境 2018年1期
    關(guān)鍵詞:效果評估產(chǎn)業(yè)扶貧

    王立劍+葉小剛+陳杰

    摘要 產(chǎn)業(yè)扶貧是實現(xiàn)農(nóng)村貧困戶徹底脫貧的根本途徑,但是鮮有研究對產(chǎn)業(yè)扶貧效果進(jìn)行準(zhǔn)確估計。本文首先借鑒國際多維貧困指數(shù)評價方法及相關(guān)研究文獻(xiàn),從經(jīng)濟(jì)狀況、生活水準(zhǔn)以及精神依賴三個維度構(gòu)建產(chǎn)業(yè)扶貧結(jié)果變量指標(biāo)體系,測量產(chǎn)業(yè)扶貧效果;借鑒SPO理論與RHB模型,從個人因素、精準(zhǔn)識別以及配套措施三個方面提出產(chǎn)業(yè)扶貧效果協(xié)變量指標(biāo)體系,用以測量選擇性偏倚。其次,按照建立傾向得分概率模型、均衡性評價、處理效應(yīng)估計以及敏感性分析的標(biāo)準(zhǔn)程序處理陜西省貧困調(diào)查數(shù)據(jù)。研究發(fā)現(xiàn),陜西省產(chǎn)業(yè)扶貧總體效果有限,且該結(jié)論得到不同匹配方法的驗證,均衡性較好,研究結(jié)果不敏感。具體而言,陜西省產(chǎn)業(yè)扶貧效果在一對一匹配下,人均年增收1 510.04元;產(chǎn)業(yè)扶貧對農(nóng)村貧困戶生活水準(zhǔn)提升沒有顯著效果,對精神依賴改善同樣沒有顯著效果;貧窮系數(shù)、勞動能力、技能培訓(xùn)、產(chǎn)業(yè)適應(yīng)性以及基礎(chǔ)設(shè)施狀況是影響貧困戶參與產(chǎn)業(yè)扶貧的六個顯著因素?,F(xiàn)行產(chǎn)業(yè)扶貧難以覆蓋極端貧窮的貧困戶,家庭勞動能力強(qiáng)的貧困戶更傾向于參加產(chǎn)業(yè)扶貧,接受技能培訓(xùn)的貧困戶更傾向于參加產(chǎn)業(yè)扶貧,得到金融支持的貧困戶更傾向于參加產(chǎn)業(yè)扶貧,基礎(chǔ)設(shè)施不完善的村莊貧困戶更傾向于參加產(chǎn)業(yè)扶貧;相較于產(chǎn)業(yè)適應(yīng)性強(qiáng)的地區(qū),產(chǎn)業(yè)適應(yīng)性一般地區(qū)的貧困戶更少參與產(chǎn)業(yè)扶貧?;谏鲜鲅芯拷Y(jié)果,本文提出調(diào)整扶貧貸款政策,關(guān)注底層貧困戶;突破原材料供給扶貧方式,構(gòu)建扶貧產(chǎn)業(yè)精準(zhǔn)識別體系以及建立貧困戶與企業(yè)利益聯(lián)結(jié)機(jī)制等對策建議。

    關(guān)鍵詞 精準(zhǔn)識別;產(chǎn)業(yè)扶貧;效果評估;傾向得分匹配

    中圖分類號 C979

    文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A文章編號 1002-2104(2018)01-0113-11DOI:10.12062/cpre.20170619

    依靠產(chǎn)業(yè)扶貧實現(xiàn)3 000萬以上貧困人口脫貧,是“十三五”期間產(chǎn)業(yè)扶貧的重要任務(wù)。但是在產(chǎn)業(yè)扶貧的深入推進(jìn)過程中,卻暴露出貧困戶受益機(jī)制不明確、只管引進(jìn)不管銷售以及自然市場風(fēng)險大等諸多問題。產(chǎn)業(yè)扶貧效果評估與提升成為確保2020年實現(xiàn)全面脫貧目標(biāo)的當(dāng)務(wù)之急。當(dāng)前,各級政府與學(xué)術(shù)界對產(chǎn)業(yè)扶貧的作用已經(jīng)達(dá)成共識,但是產(chǎn)業(yè)扶貧的效果究竟有多大,如何準(zhǔn)確評估產(chǎn)業(yè)扶貧效果,仍然是研究的難點問題[1-2]?;诖?,本文通過處理產(chǎn)業(yè)扶貧過程中時間效應(yīng)與系統(tǒng)差異,評估產(chǎn)業(yè)扶貧的“純效應(yīng)”。

    1 文獻(xiàn)綜述

    目前,學(xué)術(shù)界已經(jīng)積累了豐富的貧困研究成果,但是產(chǎn)業(yè)扶貧效果評估研究相對較少,相關(guān)研究主要集中在扶貧績效評估上。已有研究可以分為以下三類:一是對扶貧項目識別與參與等問題的分析[3-6]。汪三貴等[4]認(rèn)為,政府主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)扶貧項目追求規(guī)模效益,制定的扶貧項目和群眾的需求脫節(jié);鄧維杰[5]研究認(rèn)為,許多受益于產(chǎn)業(yè)扶貧項目的主體沒有明確貧困戶受益機(jī)制安排,導(dǎo)致貧困農(nóng)民參與產(chǎn)業(yè)扶貧的機(jī)會與程度受到擠壓。二是扶貧績效的影響因素及機(jī)理研究[7-9]。陳升等[7]研究精準(zhǔn)扶貧績效時發(fā)現(xiàn),扶貧對象精準(zhǔn)、項目安排精準(zhǔn)、資金使用精準(zhǔn)以及措施到戶精準(zhǔn)與因村派人精準(zhǔn)是影響精準(zhǔn)扶貧績效的核心要素;伍琴[9]在研究公共投資對扶貧的影響時提出,公共投資通過基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和社會事業(yè)發(fā)展三條相互交錯的路徑,對減貧發(fā)生顯著作用。三是扶貧績效的評估與測量[10-13]。Irz X等[11]從創(chuàng)造就業(yè)崗位、降低食品價格以及帶動農(nóng)村相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展三方面評估農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來的扶貧績效;莊天慧[12]從溫飽水平、生產(chǎn)生活條件、生態(tài)環(huán)境和發(fā)展能力四個方面評價西南少數(shù)民族反貧困綜合績效。上述三類研究,第一類主要是采取定性分析的方法,揭示扶貧過程存在的問題;第二類主要是定性描述和定量分析相結(jié)合,解釋各因素對扶貧績效的影響及機(jī)理;第三類主要是通過構(gòu)建指標(biāo)體系或模型,定量評估扶貧績效,采用的主要方法有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法[14]、聯(lián)立方程法[15]以及非線性回歸[16]等。

    已有研究對扶貧過程、扶貧影響因素以及扶貧績效評估等都做了深入分析,參考價值較大;但是,尚未發(fā)現(xiàn)有學(xué)者對產(chǎn)業(yè)扶貧效果進(jìn)行定量的實證測算,特別是對貧困戶群體的系統(tǒng)性差異與時間效應(yīng)重視不足,也沒有將產(chǎn)業(yè)扶貧效果作為獨立的單位進(jìn)行評估,再加上現(xiàn)有分析扶貧績效的常用方法要求數(shù)據(jù)是面板數(shù)據(jù)或者跟蹤調(diào)查數(shù)據(jù),收集難度大、成本高,亟需探索新的扶貧效果評估路徑?;诖?,本文選用能夠利用截面數(shù)據(jù),最大程度消除時間效應(yīng)與系統(tǒng)性差異的傾向得分匹配法,評估產(chǎn)業(yè)扶貧效果;以國際多維貧困指數(shù)為基礎(chǔ),構(gòu)建產(chǎn)業(yè)扶貧效果指標(biāo)體系;從SPO理論與RHB模型出發(fā),構(gòu)建個人因素、精準(zhǔn)識別與配套措施協(xié)變量體系,搭建產(chǎn)業(yè)扶貧效果評估模型,并以陜西省三縣調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),實證測算陜西省產(chǎn)業(yè)扶貧效果,提出對策建議。

    2 研究設(shè)計

    2.1 傾向得分匹配法與反事實

    在評估公共政策影響效果時,一般關(guān)心該項政策產(chǎn)生的凈效應(yīng)[17];但是,此類凈效應(yīng)因兩種問題難以求得。一是選擇接受或不接受公共政策群體本身存在系統(tǒng)性差異,如果簡單地將接受與未接受政策干預(yù)的群體進(jìn)行對比,得出的結(jié)論是有偏的。二是時間效應(yīng),隨著公共政策的實施,其他政策不斷滲透影響,必須將被評估政策的影響分離出來?!皟粜?yīng)”可以用平均處理效應(yīng)ATT表示,ATT=E[YT|T=1,P(X)]-E[YC|T=0,P(X)],T=1是個體接受政策干預(yù)狀態(tài),T=0是個體沒有接受政策干預(yù)狀態(tài)。研究者通常只能得到個體在接受政策干預(yù)前或干預(yù)后兩種狀態(tài)下的一種效果,另一種狀態(tài)由于數(shù)據(jù)缺失無法得知,這就形成一種“反事實”估計。為了解決這一問題,學(xué)者將傾向得分匹配法引入社會科學(xué)領(lǐng)域,模擬自然狀態(tài)下試驗狀態(tài),以求得公共政策實施效果的“凈效應(yīng)”。

    傾向得分匹配法是Rosenbaum 和 Rubin[18]于1983年首次在生物統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域提出的研究方法。他們對傾向得分匹配法定義是,個體在其自身特定屬性下接受某種干預(yù)的可能性。該方法創(chuàng)造了“準(zhǔn)隨機(jī)”試驗。在實驗中,只要有兩個傾向得分相同的試驗對象分別分布在處理組與對照組,則可以認(rèn)為接受干預(yù)可能性相同的兩個試驗對象被“隨機(jī)”分配到不同組[19]。endprint

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