不同類型脫貧戶的返貧脆弱性及返貧風(fēng)險預(yù)警機制

周馨雨，周美玲，陳樹榮，嚴(yán)小燕，祁新華,1b*

（1.福建師范大學(xué) a. 地理科學(xué)學(xué)院，b. 地理研究所，福州 350117;2. 福建省城鄉(xiāng)規(guī)劃設(shè)計研究院，福州 350117）

0 引言

經(jīng)過艱苦卓絕的努力以及克服新冠疫情的影響，2020年中國如期兌現(xiàn)打贏脫貧攻堅戰(zhàn)的莊嚴(yán)承諾，在現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下9 899萬農(nóng)村貧困人口實現(xiàn)脫貧，832個貧困縣全部摘帽[1]。在此背景下，中國減貧政策將從消除“絕對貧困”向緩解“相對貧困”轉(zhuǎn)變，從“全面脫貧”向“防止返貧”調(diào)整[2]。由于貧困產(chǎn)生的原因十分復(fù)雜，某些扶貧舉措治標(biāo)不治本而導(dǎo)致脫貧不徹底、不穩(wěn)定，致使脫貧人口具有明顯的脆弱性，存在一定的返貧風(fēng)險[1]。為鞏固扶貧成果，保障減貧事業(yè)持續(xù)推進(jìn)[3]，各級政府和學(xué)術(shù)界開始關(guān)注返貧以及與之密切相關(guān)的脆弱性等問題[4]。

“貧困脆弱性”概念源于2001年的世界銀行報告，被定義為“在風(fēng)險沖擊下，個人或家庭未來福利下降到某一社會公認(rèn)水平之下的可能性”[5]。目前，學(xué)界的相關(guān)研究主要集中于貧困脆弱性的測度及其影響因素、返貧脆弱性以及返貧風(fēng)險防范與預(yù)警等方面。在貧困脆弱性測度方面，當(dāng)前主要有3種主流方法，分別為期望貧困的脆弱性（VEP）[6]、期望效用的脆弱性（VEU）[7]與風(fēng)險暴露的脆弱性（VER）[8]?；谏鲜龇椒?，不少學(xué)者對貧困脆弱性開展實證分析并探究其影響因素，有學(xué)者從政策角度探究了貧困脆弱性的影響因素[9]，還有學(xué)者探究了人力資本[10]、農(nóng)戶收入水平[11]、鄰里效應(yīng)[12]、居住模式[13]以及社會資本[14]等因素對貧困脆弱性的影響。在貧困退出背景下，由貧困脆弱性引申出了返貧脆弱性的內(nèi)涵。返貧脆弱性被定義為在負(fù)面沖擊下，個人或家庭重返貧困的可能性。返貧風(fēng)險代表著個人或家庭未來重新陷入貧困的可能性，從這種意義上說，返貧脆弱性可以用來表征返貧風(fēng)險。目前已有部分學(xué)者開始關(guān)注返貧脆弱性研究，有學(xué)者運用SST指數(shù)、A-F雙界線法、暴露-敏感-適應(yīng)模型來測度返貧脆弱性并探討返貧風(fēng)險特征和發(fā)生機制[15-16]；李雅婧與嚴(yán)小燕等學(xué)者分別針對六盤山區(qū)與集中連片特困地區(qū)展開了返貧脆弱性的實證研究并探究其影響因素[17-18]。在返貧風(fēng)險防范與預(yù)警機制構(gòu)建方面，何華征等揭示了農(nóng)村返貧模式及其返貧阻斷機制[19]；范和生、包國憲以及楊瑚等剖析了返貧現(xiàn)象生成的誘因，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了返貧風(fēng)險預(yù)警模型[20-22]；蔣和勝等則構(gòu)建了由阻斷返貧監(jiān)測機制、響應(yīng)幫扶機制和動態(tài)回溯機制組成的長效返貧預(yù)警阻斷機制[2]。

綜上所述，相較于貧困脆弱性的豐碩成果，關(guān)于返貧脆弱性的研究仍然不多，尤其是在絕對貧困退出背景下，針對不同類型的脫貧戶，基于返貧脆弱性的返貧風(fēng)險預(yù)警機制探討更為鮮見。根據(jù)國務(wù)院扶貧辦制定的建檔立卡貧困戶類型標(biāo)準(zhǔn)，將樣本分為一般脫貧戶、低保脫貧戶以及五保脫貧戶3類 。以福建省周寧縣為例，基于期望貧困的脆弱性模型（VEP）測度不同類型脫貧戶的返貧脆弱性，利用有序Logistic回歸模型與OLS模型分析其影響機制，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建返貧風(fēng)險預(yù)警模型，希望能夠為豐富返貧的實證探索和進(jìn)一步完善鞏固扶貧成果、遏制返貧的政策提供有益參考。

1 區(qū)域概況、計算模型與數(shù)據(jù)來源

1.1 區(qū)域概況

周寧縣位于福建省東北部，地處鷲峰山脈東麓，地勢由西北向東南傾斜，平均海拔800 m，為典型的山區(qū)縣。受地理環(huán)境與歷史因素的影響，周寧縣的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對滯后，在相當(dāng)長的一段時間內(nèi)，周寧縣為福建省省級扶貧開發(fā)工作重點縣。當(dāng)?shù)胤鲐氜k數(shù)據(jù)顯示，2020年3月，全縣1 499戶建檔立卡戶5 201人全部脫貧，35個貧困村全部退出，各項指標(biāo)均達(dá)到或超出重點縣退出標(biāo)準(zhǔn)，脫貧攻堅工作取得了決定性進(jìn)展。然而，當(dāng)?shù)氐拿撠毠ぷ魅匀淮嬖谝恍﹩栴}：一是貧困戶長效增收機制有待進(jìn)一步完善，尤其是產(chǎn)業(yè)扶貧還存在規(guī)模小、層次低、鏈條短等問題；二是少數(shù)脫貧戶收入偏低、剛性支出較大，脫貧還不夠穩(wěn)定（經(jīng)當(dāng)?shù)胤鲐氜k摸底，此類對象共有54戶181人）；三是35個原貧困村在村集體經(jīng)濟(jì)收入、公共服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施等方面均有待進(jìn)一步提升?？梢姡軐庪m然已退出貧困序列，但仍存在潛在返貧風(fēng)險，是探討貧困脆弱性及返貧風(fēng)險預(yù)警機制的理想案例。

1.2 計算模型

1.2.1 返貧脆弱性測度模型

期望貧困的脆弱性（VEP）模型通過可觀測變量對家庭人均消費進(jìn)行回歸得到家庭人均預(yù)期消費，以此得到未來家庭人均預(yù)期消費低于某一值的概率，即家庭未來陷入貧困的概率[6]。由于返貧脆弱性與貧困脆弱性都是表示負(fù)面沖擊下，個人或家庭陷入貧困的可能性，只是其對象特指已脫貧人口與家庭。因此，本研究將其用于測度不同類型脫貧戶的返貧脆弱性。參照各國相對貧困認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)[23]，綜合國家脫貧標(biāo)準(zhǔn)和周寧縣的收入與消費水平，將全縣2020年人均可支配收入的40%作為相對貧困標(biāo)準(zhǔn)，選取家庭人均收入10 000元/年作為返貧線，并選取戶主性別、年齡、年齡平方、受教育程度、家庭規(guī)模、家庭撫養(yǎng)比與家庭負(fù)擔(dān)比等作為可觀測變量用于計算未來家庭人均預(yù)期消費。確定返貧脆弱區(qū)間時，參考前人研究成果[17]，將0～0.2、0.2～0.4、0.4～0.6、0.6～0.8、0.8～1分別確定為低、中低、中、中高、高返貧脆弱性。

1.2.2 回歸模型

1.2.2.1 有序Logistic回歸模型

采用有序Logistic回歸模型對不同類型脫貧戶的返貧脆弱性影響因素進(jìn)行回歸分析，模型要求因變量屬性為類別數(shù)據(jù)，且類別之間可以對比大小，其模型為：

（1）

式（1）中：y表示樣本返貧脆弱性程度，將返貧脆弱性程度j分為低、中低、中、中高、高5個類別，依據(jù)程度輕重取值1～5；χ為返貧脆弱性的影響因素；α和β分別表示常數(shù)項和系數(shù)；ε為殘差項。

1.2.2.2 OLS回歸模型

經(jīng)典的多元線性回歸模型（Ordinary Least Squares, OLS）通常作為基準(zhǔn)模型，其模型表達(dá)式為：

y=α+∑βiχi+ε

（2）

式（2）中：y為返貧脆弱性，用以衡量脫貧戶返貧風(fēng)險；α為常數(shù)項；χ為自變量；β為回歸系數(shù)；ε為殘差項。

1.2.2.3 變量設(shè)置

“兩不愁、三保障”是國家識別貧困人口是否脫貧的重要標(biāo)準(zhǔn)，同時也是周寧縣扶貧工作的重要參照，但其指標(biāo)過于簡單，難以區(qū)分不同家庭之間的差異。鑒于此，本研究基于樣本數(shù)據(jù)，在“兩不愁、三保障”的基礎(chǔ)之上進(jìn)行拓展，分別從個人特征、家庭稟賦以及政府行為3個方面構(gòu)建農(nóng)戶返貧脆弱性的指標(biāo)體系。其中，個人特征變量包括戶主年齡、年齡的平方、性別、民族、文化程度、健康狀況以及勞動技能等7個指標(biāo)；家庭稟賦包含家庭規(guī)模、家到中心城鎮(zhèn)距離、家庭成員健康狀況、家中老年人數(shù)量、家中在校生數(shù)量、家中勞動力數(shù)量、致貧原因以及住房安全等8個指標(biāo)；另外納入醫(yī)療保險、飲水安全與政策補貼3個政府行為指標(biāo)。具體變量定義與賦值如表1所示。

1.3 數(shù)據(jù)來源與樣本屬性

本研究數(shù)據(jù)來源于周寧縣扶貧辦。2019年底，周寧縣共有1 499戶建檔立卡貧困戶，貧困人口5 201人，全樣本納入本研究中。樣本基本特征如表2所示：戶主以男性為主，年齡多在46～64歲之間，受教育程度普遍較低，小學(xué)程度占比最高；家庭撫養(yǎng)比（16歲及以下的兒童和65歲及以上的老人數(shù)量所占的比重）在50%及以下的家庭占比最高。家庭負(fù)擔(dān)比（非勞動力與家庭人口數(shù)的比值）各區(qū)間家庭數(shù)相當(dāng)；家庭人均年收入以10 001～15 000元為主，占近半數(shù)。

表 1 變量定義及描述性統(tǒng)計Table 1 Variable definitions and descriptive statistics

2 返貧脆弱性及其影響因素分析

2.1 返貧脆弱性評價

表 3 不同類型脫貧戶的返貧脆弱性、家庭撫養(yǎng)比以及家庭負(fù)擔(dān)比占比 Table 3 Vulnerability to return to poverty, family dependency ratio and family burden ratio of households out of poverty

周寧縣的脫貧戶返貧脆弱性均值為0.118，整體處于較低水平，其中80.99%的脫貧戶屬于低返貧脆弱性，12.07%屬于中低返貧脆弱性，4.34%屬于中返貧脆弱性，僅1.67%、0.93%的脫貧戶具有中高與高返貧脆弱性，說明隨著扶貧開發(fā)戰(zhàn)略的深入實施，周寧縣取得了顯著的精準(zhǔn)扶貧成效。

周寧縣1 499戶建檔立卡貧困戶全樣本數(shù)據(jù)中，一般脫貧戶、低保脫貧戶以及五保脫貧戶的數(shù)量分別為833、641、25戶。比較3類脫貧戶的家庭撫養(yǎng)比、家庭負(fù)擔(dān)比與返貧脆弱性（表3），低保脫貧戶的返貧脆弱性最高；五保脫貧戶的高撫養(yǎng)比、負(fù)擔(dān)比的家庭比例最高，但是低返貧脆弱性的比例卻更高，主要原因在于五保脫貧戶為五保供應(yīng)對象，其自身的特殊性使其能夠得到更多的政策傾斜，從而降低返貧脆弱性；低保脫貧戶家庭高負(fù)擔(dān)比、撫養(yǎng)比的比例與返貧脆弱性都高于一般貧困戶，這意味著低保貧困戶的家庭中往往有著更多的老人和兒童需要撫養(yǎng)，需要花費更多的贍養(yǎng)費用與教育費用；與此同時卻沒有足夠的勞動力來支撐整個家庭支出，從而造成較高的返貧脆弱性。

2.2 脆弱性影響因素分析

運用Stata 16.0軟件對低保脫貧戶（Logistic 1）、一般脫貧戶（Logistic 2）以及脫貧戶總體（Logistic 3）的返貧脆弱性分別進(jìn)行有序Logistic回歸分析。由于五保脫貧戶的樣本量較少，考慮到研究結(jié)果的可獲得性，采用OLS回歸的方法對其影響因素進(jìn)行分析，回歸分析結(jié)果如下（表4）。

表 4 返貧脆弱性的回歸結(jié)果 Table 4 Result of vulnerability to re-poverty

2.2.1 個人特征

從一般脫貧戶與低保脫貧戶的回歸分析結(jié)果來看，戶主勞動技能對返貧脆弱性有著顯著的負(fù)向影響，隨著戶主勞動技能能力的提升，返貧脆弱性呈下降趨勢。勞動力能夠增加家庭收入，而勞動技能的優(yōu)劣與勞動力收入的多少密切相關(guān)。一般而言，技能勞動力創(chuàng)造收入的能力最高，無勞動力的最低。對于一般脫貧戶與低保脫貧戶而言，戶主勞動技能提升有利于降低返貧脆弱性。

從總體來看，戶主年齡對返貧脆弱性有顯著負(fù)向影響，而戶主年齡的平方的影響與此相反，這說明戶主年齡與返貧脆弱性之間是非線性關(guān)系，呈“U”型關(guān)聯(lián)。戶主年齡的影響呈“先降低后增長”的態(tài)勢，戶主年齡過大或者過小都會使返貧脆弱性處于較高水平，當(dāng)戶主為青壯年時，戶主有較穩(wěn)定的收入來源而使其返貧脆弱性降低。此結(jié)論也驗證了左孝凡、徐戈等學(xué)者的研究結(jié)果[12,14]。戶主文化程度也對返貧脆弱性亦有著顯著負(fù)向影響，文化程度越高其返貧脆弱性越低。戶主文化程度越高，往往意味著其具有更高的專業(yè)技能，可以從事更高收入的工作，其返貧脆弱性也就越低。

2.2.2 家庭稟賦

3種類型脫貧戶返貧脆弱性影響因素的回歸結(jié)果表明家中老年人與在校生數(shù)量對返貧脆弱性有顯著負(fù)向影響。萬里洋[24]等學(xué)者的研究結(jié)果與本研究基本相同，認(rèn)為隨著社會養(yǎng)老保險制度的完善，家中老人的數(shù)量能夠幫助家庭有效緩解風(fēng)險沖擊。在校生數(shù)量方面，隨著政府幫扶政策的完善，家中有困難的在校生可以得到來自政府、學(xué)校以及社會機構(gòu)的幫扶，極大緩解了就學(xué)壓力，也在一定程度上幫助家庭緩解因求學(xué)導(dǎo)致的返貧風(fēng)險沖擊。此外，對于一般脫貧戶與低保脫貧戶而言，家庭規(guī)模對其返貧脆弱性有顯著的正向影響，而勞動力數(shù)量則相反。家庭規(guī)模越大，所需要撫養(yǎng)的人數(shù)就越多，家庭負(fù)擔(dān)越重，其未來返貧的風(fēng)險也就越大；家中勞動力數(shù)量對返貧脆弱性有著顯著的負(fù)向影響，說明家中勞動力數(shù)量越多，其提升生計資本的能力也就越高，從而降低家庭的返貧脆弱性。

從總體來看，家中老年人與在校生數(shù)量的回歸結(jié)果與3組樣本相反，主要原因在于這兩個變量呈“U”型分布，由于政策的關(guān)注，適當(dāng)?shù)睦夏耆伺c在校生的數(shù)量增加有利于規(guī)避返貧風(fēng)險，但過多的老年人與在校生會導(dǎo)致家庭負(fù)擔(dān)過重，導(dǎo)致返貧脆弱性增加。此外，致貧原因中因病、因殘導(dǎo)致貧困的家庭可能會因為醫(yī)療保險與政府對殘疾人的補貼而比其他家庭具有更低的返貧脆弱性，這也從側(cè)面體現(xiàn)了醫(yī)療救助政策的穩(wěn)定性與長效性對防范返貧的重要性。

值得注意的是，政府行為的影響雖未呈現(xiàn)顯著水平，但周寧縣當(dāng)?shù)卣姆鲐氄咭呀?jīng)成為普惠性政策，包括提供產(chǎn)業(yè)補助資金、發(fā)放小額扶貧貸款、設(shè)置公益性崗位等，并且有效地鞏固扶貧政策的穩(wěn)定性。事實上，通過不懈的努力，當(dāng)?shù)匾汛蠓嵘毨Ъ彝サ陌l(fā)展能力，鞏固扶貧成果。

圖 1 返貧風(fēng)險“雙預(yù)警”機制框架 Figure 1 Framework of early warning mechanism for risk of returning to poverty

3 返貧風(fēng)險預(yù)警機制構(gòu)建

如前文所述，將近20%的脫貧戶不屬于低返貧脆弱性。因此，仍需構(gòu)建精準(zhǔn)、長效的阻返機制以鞏固脫貧成果，實現(xiàn)高質(zhì)量脫貧?；诖耍狙芯繃L試構(gòu)建返貧風(fēng)險預(yù)警機制。

3.1 返貧風(fēng)險“雙預(yù)警”概念模型

建立返貧風(fēng)險預(yù)警機制，對潛在的返貧對象進(jìn)行監(jiān)測，可以鞏固扶貧成果，有效遏制返貧現(xiàn)象發(fā)生。參考國家與福建省針對返貧監(jiān)測和幫扶機制的實施辦法，結(jié)合周寧縣已脫貧的建檔立卡戶狀況，構(gòu)建指標(biāo)預(yù)警與因素預(yù)警相結(jié)合的返貧風(fēng)險“雙預(yù)警”模型，其概念模型如圖1所示。

首先是將監(jiān)測對象明確為建檔立卡脫貧戶，以及通過扶貧工作人員排查出的貧困邊緣戶或重點戶，對其進(jìn)行日常的返貧監(jiān)測。其次是同步進(jìn)行返貧脆弱性監(jiān)測與返貧影響因素監(jiān)測，形成 “雙預(yù)警”系統(tǒng)。按照上文劃分標(biāo)準(zhǔn)，將返貧脆弱性劃分為5類，對監(jiān)測對象的返貧預(yù)警度進(jìn)行初步篩查，若判定為低返貧脆弱性則無警，不對其進(jìn)行下一步的監(jiān)測，而是繼續(xù)對其進(jìn)行日常監(jiān)測；除此之外則為初步有警，對其進(jìn)行下一步返貧影響因素分析。前文歸納出了對不同類型脫貧戶返貧脆弱性有顯著影響的影響因素，在判定監(jiān)測對象初步有警之后，幫扶人員通過上門走訪，核查監(jiān)測對象的具體情況，判斷監(jiān)測對象的預(yù)警度，若為無警，則不對其進(jìn)行采取下一步的幫扶措施，而是繼續(xù)對其進(jìn)行日常監(jiān)測；若預(yù)警度被判定為輕度、重度預(yù)警，則啟動返貧風(fēng)險干預(yù)系統(tǒng)，幫扶人員根據(jù)其實際情況，采取精準(zhǔn)措施防止返貧現(xiàn)象發(fā)生。

3.2 “雙預(yù)警”模型預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)

為了防止漏警與誤警的發(fā)生，參考前人研究[27]，采用指標(biāo)預(yù)警與因素預(yù)警相結(jié)合的“雙預(yù)警”方法來確定監(jiān)測對象的預(yù)警度。指標(biāo)預(yù)警即對監(jiān)測對象潛在的返貧概率即返貧脆弱性進(jìn)行監(jiān)測，初步判定預(yù)警度，將區(qū)間[0，0.2]設(shè)置為返貧脆弱性的安全區(qū)間，返貧脆弱性在此區(qū)間內(nèi)則會被判定為無警；將（0.2，1]設(shè)置為危險區(qū)間，若返貧脆弱性處于此區(qū)間內(nèi)，則為有警。

對初步被判定為有警的監(jiān)測對象進(jìn)行進(jìn)一步的返貧因素篩查，即因素預(yù)警。在前文的分析中，對于一般脫貧戶與低保脫貧戶，戶主勞動技能、家庭規(guī)模、家中老年人數(shù)量、家中在校生數(shù)量、家中勞動力數(shù)量為其顯著影響因素；對于樣本總體，戶主年齡、戶主文化程度、家庭規(guī)模、家中老年人數(shù)量、家中在校生數(shù)量、家中勞動力數(shù)量和致貧原因等是返貧脆弱性的顯著影響因素。由于五保脫貧戶的樣本量較少且貧困程度高，對于五保貧困戶采用總體樣本的影響因素進(jìn)行監(jiān)測。具體影響因素預(yù)警程度的劃分如表5所示。

表 5 返貧影響因素預(yù)警標(biāo)準(zhǔn) Table 5 Early warning criteria for factors affecting poverty return

基于“短板效應(yīng)”原理，若初步有警的監(jiān)測對象返貧因素都被判定為無警，不發(fā)警報，繼續(xù)對其進(jìn)行日常監(jiān)測；當(dāng)返貧因素中出現(xiàn)了輕度預(yù)警且未出現(xiàn)高度預(yù)警時，則發(fā)出輕度預(yù)警警報；當(dāng)返貧因素核查時出現(xiàn)了高度預(yù)警時，則會發(fā)出高度預(yù)警警報。對于發(fā)出輕度與高度預(yù)警警報的監(jiān)測對象，應(yīng)根據(jù)返貧風(fēng)險程度，制定相應(yīng)的精準(zhǔn)幫扶對策，預(yù)防返貧現(xiàn)象發(fā)生。

4 結(jié)論與建議

1）周寧縣扶貧工作取得了極大的成效，80.99%的脫貧戶屬于低返貧脆弱性。脫貧戶的返貧脆弱性隨著收入水平的提升而下降，低收入家庭具有比高收入家庭更高的家庭負(fù)擔(dān)比與家庭撫養(yǎng)比，也意味著低收入家庭面臨著更高的支出而收入?yún)s更少，因此具有更高的返貧概率。

2）在個人因素方面，戶主年齡對返貧脆弱性的影響呈“U”型，戶主年齡過小或過大都會有較高的返貧脆弱性；戶主受教育程度與戶主勞動技能對返貧脆弱性有著顯著負(fù)向影響，受教育程度與戶主勞動能力差，其返貧的概率也更高。家庭規(guī)模、家中老年人數(shù)量、在校生數(shù)量、勞動力數(shù)量都會顯著影響返貧脆弱性，家庭規(guī)模越大，返貧脆弱性越高；而勞動力越多，生計能力更強，返貧脆弱性越低；適當(dāng)?shù)睦夏耆撕驮谛Ｉ鷶?shù)量可以為家庭帶來一定的政策補助，從而在一定程度上緩解返貧脆弱性。

3）致貧原因?qū)Ψ地毚嗳跣砸灿酗@著的影響。因災(zāi)、因自身發(fā)展動力不足、因?qū)W致貧的家庭未來返貧的概率大于因病、因殘致貧的家庭。因病、因殘致貧家庭在醫(yī)療方面的支出大部分將由政府報銷，一些慢性病若控制得當(dāng)，病患具有一定的勞動能力，也可以為家庭帶來部分收入。此外，殘疾人還獲得當(dāng)?shù)卣约吧鐣娴难a助與捐款，在某種意義上減輕了家庭壓力，從而降低返貧脆弱性；因災(zāi)、因?qū)W與因自身發(fā)展動力不足致貧的家庭需要投入更多費用用于家園重建和自身能力培養(yǎng)，承擔(dān)壓力更大，相對而言也具有較高的返貧概率。

4）針對上述結(jié)論，當(dāng)?shù)卣畱?yīng)當(dāng)強化返貧治理，對被判定為需要進(jìn)行重點防范的對象采取精準(zhǔn)長效的幫扶措施：（1）加強扶貧干部隊伍的建設(shè)，強化政策兜底，減輕家庭負(fù)擔(dān)，降低返貧風(fēng)險。充分用好村級帶頭人、科技特派員等力量，提升扶貧干部的專業(yè)素養(yǎng)；組織掛鉤幫扶領(lǐng)導(dǎo)、鄉(xiāng)村干部對存在生產(chǎn)生活困難的原建檔立卡戶進(jìn)行全面摸底登記，按照“一戶一策”制定具體幫扶方案，對存在返貧風(fēng)險人員，配強掛鉤幫扶責(zé)任人和幫扶措施，以此降低返貧風(fēng)險。（2）創(chuàng)新扶貧工作機制，提升貧困村發(fā)展基礎(chǔ)。打造電商扶貧新模式，為農(nóng)戶提供政策性貸款支持，鼓勵貧困戶開網(wǎng)店與實體店，低成本創(chuàng)業(yè)；通過培育電商平臺，幫助貧困戶售賣農(nóng)產(chǎn)品，打通銷售渠道，增加收入。（3）注重扶智扶志，培養(yǎng)農(nóng)戶自我發(fā)展意識與能力，激發(fā)其內(nèi)生動力。制定有效激勵機制，對自強不息的農(nóng)戶，給予更多的政策支持；對“等、靠、要”的農(nóng)戶進(jìn)行思想教育，必要時可以采取適當(dāng)?shù)木媾c懲戒。投入產(chǎn)業(yè)補助資金扶持產(chǎn)業(yè)扶貧項目；設(shè)立鄉(xiāng)村青年返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)專項補助，吸引在外青年人返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)以帶動鄉(xiāng)村發(fā)展；設(shè)置保潔環(huán)衛(wèi)、生態(tài)護(hù)林等公益性崗位，實現(xiàn)農(nóng)戶再就業(yè)或靈活創(chuàng)業(yè)。在產(chǎn)業(yè)綜合帶動，扶貧“造血”項目，增收致富門路等方面統(tǒng)籌安置幫扶對象。此外，完善學(xué)業(yè)資助體系，從根源上改善農(nóng)戶因自身發(fā)展動力不足而返貧致貧的問題。（4）堅持因地制宜和因人施策的原則，完善返貧風(fēng)險預(yù)警機制。將遏制返貧納入村莊規(guī)劃等空間治理體系中，針對不同類型的村莊采取不同的發(fā)展模式；同時強化貧困監(jiān)測預(yù)警，既要關(guān)注脫貧人口，又要把有致貧風(fēng)險的邊緣戶納入動態(tài)監(jiān)測范圍，提前預(yù)設(shè)防貧、防反復(fù)的政策支撐。廣泛動員社會各方面參與扶貧助困，引導(dǎo)各類企業(yè)、社會組織、個人進(jìn)行多種形式的幫扶，共同防范返貧現(xiàn)象發(fā)生。