郭寧寧，錢 力

(安徽財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

改革開放以來，經(jīng)過全國范圍有計劃有組織的大規(guī)模開發(fā)式扶貧，我國貧困人口大量減少，貧困地區(qū)面貌變化顯著。[1]貧困人口由 1978 年的7.7億人減少至2018年的1660萬人，近五年共減少貧困人口5357萬人，年均減少1000多萬人。農(nóng)村貧困人口脫貧是全面建設(shè)小康社會最艱巨的任務(wù)，為打贏脫貧攻堅戰(zhàn)，黨的十八屆五中全會提出了精準(zhǔn)扶貧、精準(zhǔn)脫貧的基本方略，但由于歷史和自然等方面的原因，我國各地區(qū)之間和地區(qū)內(nèi)部的經(jīng)濟發(fā)展很不平衡，特別是貧困地區(qū)的生產(chǎn)力發(fā)展十分緩慢。[2]按照“集中連片、突出重點、全國統(tǒng)籌、區(qū)劃完整”的原則，國家將六盤山區(qū)、秦巴山區(qū)、大別山區(qū)、烏蒙山區(qū)、滇桂黔石漠化區(qū)、武陵山區(qū)、滇西邊境山區(qū)、大興安嶺南麓山區(qū)、燕山-太行山區(qū)、呂梁山區(qū)、羅霄山區(qū)等區(qū)域的連片特困地區(qū)和已明確實施特殊政策的西藏、四省藏區(qū)、新疆南疆四地州，共計689個縣作為扶貧攻堅主戰(zhàn)場。集中連片特困地區(qū)基本覆蓋了全國絕大部分貧困地區(qū)和深度貧困群體，2017年末農(nóng)村貧困人口1540人，占全國總農(nóng)村貧困人口的50.6%，農(nóng)村貧困人口比上年減少649萬人，占全國農(nóng)村貧困人口減少總規(guī)模的50.3%，貧困發(fā)生率7.4%，比2017年全國貧困發(fā)生率高4.3%。致貧因素復(fù)雜多樣的集中連片特困地區(qū)是精準(zhǔn)扶貧的重點和難點，[3]目前扶貧開發(fā)工作已進入啃硬骨頭、攻堅拔寨的沖刺階段，對黨和國家的扶貧工作提出了新的要求和挑戰(zhàn)，扶貧開發(fā)工作任務(wù)異常艱巨。[4]

精準(zhǔn)扶貧實施以來，國內(nèi)外學(xué)者對集中連片特困地區(qū)的相關(guān)問題做了大量的研究，內(nèi)容可以概括為以下幾個方面：一是集中連片特困地區(qū)精準(zhǔn)扶貧中的實踐困境，大部分學(xué)者從對象識別、制度供給、經(jīng)濟發(fā)展等方面進行了探討，如鄧維杰(2014)[5]認為在精準(zhǔn)識別方面出現(xiàn)了規(guī)模排斥、區(qū)域排斥、識別排斥，在精準(zhǔn)幫扶中出現(xiàn)了需求排斥、入門排斥、資金用途排斥、市場排斥、專業(yè)排斥等現(xiàn)象；汪三貴(2015)[6]以烏蒙山區(qū)為研究對象，認為在精準(zhǔn)扶貧過程中存在精準(zhǔn)扶持、精準(zhǔn)考核和精準(zhǔn)識別等問題；劉七軍(2016)[7]等以農(nóng)戶的自我發(fā)展能力為切入點，認為精準(zhǔn)扶貧過程中存在投資能力脆弱、經(jīng)營管理能力不高、學(xué)習(xí)能力欠缺、基本發(fā)展能力不夠、溝通交際能力缺乏等挑戰(zhàn)；王美英(2017)[8]認為烏蒙山的布拖縣在精準(zhǔn)扶貧過程中存在內(nèi)生發(fā)展動力不足、主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)不突出、帶動經(jīng)濟不強等問題。陶少華(2018)[9]以武陵山片區(qū)的重慶民族地區(qū)為例，認為精準(zhǔn)扶貧過程中存在著精準(zhǔn)識別、差異化精準(zhǔn)政策、產(chǎn)業(yè)發(fā)展乏力等現(xiàn)象；方菲(2019)[10]等人認為精準(zhǔn)扶貧政策實施過程中,存在著結(jié)構(gòu)性脫嵌和文化性脫嵌，有可能會引起農(nóng)戶福利依賴和農(nóng)戶爭貧鬧訪。二是集中連片特困地區(qū)精準(zhǔn)扶貧路徑優(yōu)化，普遍認為應(yīng)從完善精準(zhǔn)扶貧考核機制、完善精準(zhǔn)識別機制、探索和建立貧困戶的受益機制、改革貧困標(biāo)準(zhǔn)的制定方法等方面著手，如王贊新(2015)[11]以大湘西地區(qū)為例，提出了生態(tài)補償式扶貧，并對其實施可行性進行了分析研究；韓斌(2015)[12]基于精準(zhǔn)扶貧的視角,以滇黔桂石漠化片區(qū)為例,提出了“種養(yǎng)+加工+科技”、特殊群體“救助+幫扶”等精準(zhǔn)扶貧的實現(xiàn)路徑；陳燦平(2016)[13]以四川少數(shù)民族特困地區(qū)為例，提出大力推進旅游扶貧、創(chuàng)新金融扶貧理念,提高精準(zhǔn)扶貧成效、實施“互聯(lián)網(wǎng)+”扶貧模式等路徑；錢力、李劍芳(2018)[14]認為集中連片特困地區(qū)可通過精準(zhǔn)識別幫扶對象、加快貧困地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、創(chuàng)新扶貧模式、激發(fā)脫貧內(nèi)生動力等路徑確保精準(zhǔn)扶貧的成果；鄭瑞強(2018)[15]以新型城鄉(xiāng)為背景，結(jié)合益貧機理分析，提出新時期應(yīng)從新型扶貧模式、新型投入方式、新型戰(zhàn)略定位等方面展開優(yōu)化。三是集中連片特困地區(qū)致貧因素，主要從制度供給、人力資源、地理環(huán)境等方面進行探討，如Kam S P(2006)[16]、Okwi P O(2007)[17]等認為公共服務(wù)設(shè)施水平落后會阻礙農(nóng)村貧困人口的自我發(fā)展能力提升, 導(dǎo)致貧困程度進一步加深；曾志紅(2013)[18]認為在新扶貧標(biāo)準(zhǔn)下，集中連片特困地區(qū)主要致貧因素為自然環(huán)境因素、資本投入因素、個人能力因素、社會制度因素；Das Gupta M(2014)[19]、張永麗(2018)[20]等認為自然條件、勞動力資源和配置是導(dǎo)致貧困問題的關(guān)鍵所在；張艾力(2019)[21]以內(nèi)蒙古農(nóng)牧區(qū)深度貧困人口為研究對象，分析得出該群體致貧的主要原因是內(nèi)生動力不足、習(xí)俗致貧、發(fā)展不足、自然生態(tài)惡劣等等。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者的研究成果較為豐富，為進一步客觀、科學(xué)的分析提供了科學(xué)的參考依據(jù)，但就現(xiàn)有文獻來看，存在一定的擴展空間。一方面，現(xiàn)有文獻較多采用的是傳統(tǒng)的DEA模型，在進行有效的區(qū)分多個決策單元差異方面具有一定的局限性。另一方面，研究層面多為某一個片區(qū)，其中六盤山區(qū)、武陵山區(qū)、烏蒙山區(qū)研究相對較多，對整個集中連片特困地區(qū)的研究相對較少。本文選擇超效率DEA-Tobit模型分析集中連片特困地區(qū)精準(zhǔn)扶貧效率及精準(zhǔn)扶貧效率的影響因素，以為后續(xù)精準(zhǔn)扶貧工作的扎實開展提供科學(xué)依據(jù)。

一、模型介紹與數(shù)據(jù)來源

根據(jù)本文研究對象和內(nèi)容，擬采用超效率DEA-Tobit兩步法，首先采用超效率DEA模型對集中連片特困地區(qū)精準(zhǔn)扶貧效率進行測算，然后進行Tobit回歸分析其影響因素，回歸分析中，因變量為超效率結(jié)果，自變量為所選定的影響因素。

1.超效率DEA模型

DEA也就是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，是一種以線性規(guī)劃為基礎(chǔ)，距離函數(shù)為方式的模型方法，里面包括CCR，BCC、SBM等若干種模型。首個DEA模型由 Charnes,Cooper and Rhodes(1978)提出，即用來評價決策單元的相對效率的CCR模型。[22]之后學(xué)者們在基礎(chǔ)模型上不斷發(fā)展和完善，DEA模型也逐漸成為評價相同決策單元較為廣泛使用的一種方法。但如果出現(xiàn)多個決策單元同時位于效率前沿面時，傳統(tǒng)DEA模型將無法評價和比較相對效率。據(jù)此，Anderson于1993年基于傳統(tǒng)DEA模型提出了超效率DEA模型,[23]該模型可彌補傳統(tǒng)DEA的缺陷，可對有效決策單元進行比較和排序。具體模型如下：

minθ

(1)

2.Tobit模型

Tobit模型不同于一般的連續(xù)變量選擇模型和離散選擇模型，是因變量滿足某種約束條件下取值的模型。最顯著的特點是其因變量取值有一定的限制，主要研究在不同的選擇行為條件下，連續(xù)變量如何隨之變化。Tobit 模型公式如下：

(2)

式中，yit為潛在應(yīng)變量，當(dāng)潛變量yi>0時被觀察到，取yit=yi>0，稱yi為“無限制”觀測值，當(dāng)yi≤0在0處截尾時，取yit=0，稱yit為“受限”觀察值，βT是回歸系數(shù)向量，xit為自變量向量，誤差項獨立且服從正態(tài)分布：εit～N(0,σ2)。再進行估計Tobit模型中的參數(shù)時，為避免在含有截尾數(shù)據(jù)的模型參數(shù)時會產(chǎn)生偏差且估計量不一致的情況，這里采用最大似然法估計其參數(shù)

3.數(shù)據(jù)來源

本文以集中連片特困地區(qū)為研究樣本，在時間層面上選取2011—2017年作為研究年限。原始數(shù)據(jù)主要來源于《中國農(nóng)村貧困監(jiān)測報告》，缺失數(shù)據(jù)通過查找《中國統(tǒng)計年鑒》《中國縣域統(tǒng)計年鑒》等。

二、集中連片特困地區(qū)精準(zhǔn)扶貧效率評價

1.投入產(chǎn)出指標(biāo)

結(jié)合研究需要并參考相關(guān)文獻[24-25]，這里投入指標(biāo)主要選取醫(yī)療、教育、環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施四個方面。在醫(yī)療方面，選擇醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)作為投入變量。教育方面，選擇普通中學(xué)在校學(xué)生數(shù)為投入變量。環(huán)境方面，選擇所在自然村垃圾能集中處理的農(nóng)戶比重比作為投入變量?；A(chǔ)設(shè)施方面，選擇使用經(jīng)過凈化處理自來水的農(nóng)戶比重和所在自然村進村主干道路硬化的農(nóng)戶比重作為投入變量。精準(zhǔn)扶貧最主要的目的是提高貧困戶的收入，達到較好的生活水平。故這里產(chǎn)出指標(biāo)選取人均可支配收入、人均消費支出、年末金融機構(gòu)各項貸款余額作為產(chǎn)出變量。

在DEA模型中，投入和產(chǎn)出之間呈正相關(guān)性，即隨著投入增加，產(chǎn)出也會相應(yīng)有所增加，不能出現(xiàn)產(chǎn)出隨著投入增加而減少的情況。為了保證所選指標(biāo)的科學(xué)性、合理性，采用SPSS 22.0對本文所選取的投入、產(chǎn)出指標(biāo)進行Pearson相關(guān)性檢驗，檢驗結(jié)果見表1。

表1投入、產(chǎn)出指標(biāo)相關(guān)系數(shù)檢驗結(jié)果

指標(biāo)Pearson相關(guān)系數(shù)人均可支配收入人均消費支出年末金融機構(gòu)各項貸款余額醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)0.643(0.000)0.612(0.000)0.583(0.000)普通中學(xué)在校學(xué)生數(shù)0.532(0.000)0.784(0.000)0.468(0.003)所在自然村垃圾能集中處理的農(nóng)戶比重0.461(0.007)0.531(0.000)0.632(0.000)經(jīng)過凈化處理自來水的農(nóng)戶比重0.342(0.008)0.461(0.005)0.453(0.007)所在自然村進村主干道路硬化的農(nóng)戶比重0.764(0.000)0.685(0.000)0.764(0.000)

注：顯著性水平為0.01，表中括號內(nèi)的數(shù)字表示的是顯著性檢驗的P值。

從表1可以看出，從投入、產(chǎn)出中任各選一個指標(biāo)之間的Pearson相關(guān)系數(shù)均大于0.2，表明所選的投入、產(chǎn)出指標(biāo)之間存在著相關(guān)性。且在0.01的顯著水平上，各P值均小于顯著性水平，表明所對應(yīng)的兩指標(biāo)之間存在差別，且有非常顯著意義。故本文所選擇的投入、產(chǎn)出指標(biāo)較為合理。

2.精準(zhǔn)扶貧效率分析

在傳統(tǒng)DEA模型中，所測算的效率值均小于或等于1，超效率DEA中，可對效率值為1的決策單元進行有效的區(qū)分和比較，這樣可以使各決策單元之間的效率值差別更加顯著。采用EMS1.3(效率評價軟件)對集中連片特困地區(qū)2011—2017年精準(zhǔn)扶貧效率值進行測算。根據(jù)表2可以看出集中連片特困地區(qū)精準(zhǔn)扶貧績效是逐年上升的，特別是2013年以后，上升的趨勢更為明顯，2015年以后，績效值處于大于1的狀態(tài)。貧困狀況逐年好轉(zhuǎn)，從實證層面上也說明了集中連片特困地區(qū)相關(guān)的精準(zhǔn)扶貧開發(fā)工作取得了不錯的成效。但從目前情況來看，精準(zhǔn)扶貧效率整體水平仍有待提高。

表22011-2017年集中連片特困地區(qū)精準(zhǔn)扶貧績效結(jié)果

年度精準(zhǔn)扶貧績效值20110.74820120.76320130.81220140.90320150.99720161.01320171.068

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)《中國農(nóng)村貧困監(jiān)測報告》《中國縣域統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》相關(guān)數(shù)據(jù)計算整理。

不同片區(qū)的精準(zhǔn)扶貧效率之間存在著差異性，以2017年為例，在各片區(qū)績效得分基礎(chǔ)上，采用mapinfo 15.0繪制圖1。從圖中可以看出，2017年集中連片特困地區(qū)精準(zhǔn)扶貧生產(chǎn)效率大于1的只有兩個片區(qū)，分別是大別山區(qū)和西藏，說明這兩個片區(qū)的扶貧效率相對較好，新疆南疆三地州、秦巴山區(qū)、武陵山區(qū)、羅霄山區(qū)、滇桂黔石漠化區(qū)、大興安嶺南麓山區(qū)扶貧效率相對良好，四省藏區(qū)、烏蒙山區(qū)、滇西邊境山區(qū)、燕山—太行山區(qū)精準(zhǔn)扶貧優(yōu)勢尚不明顯，六盤山區(qū)、呂梁山區(qū)精準(zhǔn)扶貧效率相對較低，相對無效率。在國家重點扶貧的三區(qū)中，西藏精準(zhǔn)扶貧生產(chǎn)效率相對高一點，新疆南疆四地州次之，四省藏區(qū)最低，生產(chǎn)效率為0.80，但三區(qū)的精準(zhǔn)扶貧生產(chǎn)效率整體來說較為良好。

圖1 2017年集中連片特困區(qū)精準(zhǔn)扶貧效率情況

三、基于Tobit模型的影響因素分析

1.指標(biāo)選取

貧困不僅僅只包括收入貧困方面，還包括了保障、公共服務(wù)、所獲得的社會福利等指標(biāo)[26]，基于Sen的可行能力理論，參考相關(guān)文獻[27-29]，本文主要從經(jīng)濟發(fā)展水平、生產(chǎn)生活水平、文化教育水平、基礎(chǔ)設(shè)施水平、生態(tài)環(huán)境水平五個方面，選取了10個指標(biāo)對集中連片特困地區(qū)精準(zhǔn)扶貧效率影響因素進行分析。

2.模型構(gòu)建

運用Tobit模型對集中連片特困地區(qū)精準(zhǔn)扶貧影響因素進行回歸分析，因變量(Yi)為各決策單元的超效率值，自變量為所選的10個指標(biāo)，回歸模型構(gòu)建如下：

表3精準(zhǔn)扶貧致貧因素指標(biāo)體系

目標(biāo)層準(zhǔn)則層指標(biāo)層單位精準(zhǔn)扶貧致貧因素指標(biāo)體系經(jīng)濟發(fā)展水平A人均生產(chǎn)總值A(chǔ)1規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值A(chǔ)2元元生產(chǎn)生活水平B農(nóng)業(yè)機械總動力B1糧食總產(chǎn)量B2wt文化教育水平C小學(xué)在校學(xué)生數(shù)C1體育館個數(shù)C2個個基礎(chǔ)設(shè)施水平D通客運班車的自然村比重D1有衛(wèi)生站(室)的村比重D2%%生態(tài)環(huán)境水平E污水處理廠數(shù)E1垃圾處理站數(shù)E2座個

Yi=β0+β1A1+β2A2+β3B1+β4B2

+β5C1+β6C2+β7D1+β8D2+β9E1+β10E2+εi

上式中，β0表示常數(shù)項，β1～β17表示各個自變量的回歸系數(shù)，εi表示隨機誤差項。

在進行Tobit 回歸分析之前，先采用SPSS22.0對原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，這里采用的是最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化，公式為：X′=(X-Xmin)/

(Xmax-Xmin)。

3.Tobit回歸結(jié)果分析

采用Eviews 9.0軟件對標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進行回歸分析，結(jié)果如表4所示。從Tobit回歸結(jié)果可以看出，所選影響因素對精準(zhǔn)扶貧效率的影響在統(tǒng)計上均顯著，下面對各致貧維度進行分析。

表4精準(zhǔn)扶貧效率影響因素回歸結(jié)果

變量系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差Z統(tǒng)計量P值人均生產(chǎn)總值0.001??0.000-0.8780.374規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值2.134??1.2361.9270.261農(nóng)業(yè)機械總動力0.013??0.1020.9870.214糧食總產(chǎn)量0.017??0.0121.9780.243小學(xué)在校學(xué)生數(shù)0.000??0.001-2.3120.237體育館個數(shù)0.032???0.0034.2410.001通客運班車的自然村比重0.028???0.0123.2120.142有衛(wèi)生站(室)的村比重0.417??0.182-2.7240.112污水處理廠數(shù)0.000??0.000-0.7870.227垃圾處理站數(shù)0.002??0.000-0.6720.237常數(shù)項2.529?1.4271.9270.063

注：*、**、***分別表示在0.1、0.05、0.01的統(tǒng)計水平上差異顯著。

(1)經(jīng)濟發(fā)展水平方面。從回歸系數(shù)為正可以看出，片區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展對于精準(zhǔn)扶貧的效率起到正向作用。在所選取的10個變量中，人均生產(chǎn)總值對于精準(zhǔn)扶貧效率的影響程度最大，當(dāng)人均生產(chǎn)總值提升一個百分點的時候，精準(zhǔn)扶貧績效將提高0.374個百分點。規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值的影響程度也相對較高，工業(yè)是社會穩(wěn)定和發(fā)展的基礎(chǔ)，同時工業(yè)的發(fā)展有利于三產(chǎn)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，生產(chǎn)效率的提高也更有利于精準(zhǔn)扶貧取得較好的成果。

(2)生產(chǎn)生活水平方面。從回歸結(jié)果看出，生產(chǎn)生活水平的提高對精準(zhǔn)扶貧效率的提高起到了積極的作用。除經(jīng)濟發(fā)展水平外，生產(chǎn)生活水平的影響程度相對較高。在生產(chǎn)生活水平中，糧食總產(chǎn)量對精準(zhǔn)扶貧的影響程度相對較大，農(nóng)業(yè)尤其是種植業(yè)是集中連片特困地區(qū)的主導(dǎo)和基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)收入是居民收入的主要來源，隨著農(nóng)業(yè)機械總動力的提高，糧食總產(chǎn)量有所提升，但由于部分片區(qū)土地退化、石質(zhì)荒漠、水土流失、地上和地下溶蝕面積的不斷擴大，農(nóng)業(yè)發(fā)展極受限制，耕種面積有限的地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值相對較低，導(dǎo)致“喀斯特貧困”現(xiàn)象的出現(xiàn)。

(3)文化教育水平方面。教育作為人力資本積累的主要途徑，在經(jīng)濟增長過程中發(fā)揮著重要的作用。從回歸的結(jié)果中也可以看出，當(dāng)小學(xué)在校學(xué)生數(shù)提高1個百分點的時候，精準(zhǔn)扶貧效率將提高0.237個百分點。國家也在不斷增加扶持力度，文化教育情況等相對往年有明顯改善，但由于部分地區(qū)是多民族聚居的區(qū)域，自然環(huán)境、歷史、地理條件和諸多現(xiàn)實因素的影響，勞動人口文化程度相對較低，思想觀念相對落后，適齡兒童輟學(xué)率相對偏高。2017年貧困地區(qū)勞動力平均受教育年限為7.6年，就業(yè)空間和勞動力的流動受到制約，集中連片特困地區(qū)農(nóng)民收入水平仍有待提高。

(4)基礎(chǔ)設(shè)施水平方面。基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、公共服務(wù)(教育、交通、供電、科技、供水、文化、通訊、衛(wèi)生、體育設(shè)施等)不足也是阻礙集中連片特困地區(qū)脫貧減貧的重要因素。[30]從回歸的結(jié)果可以看出，基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)有利于精準(zhǔn)扶貧效率的提高，尤其是通客運班車的自然村比重相對較高，通客運班車的自然村比重提高1個百分點，可使精準(zhǔn)扶貧效率提高0.142個百分點，交通的便利有利于勞動力、物質(zhì)的流動，加快了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟的運轉(zhuǎn)效率，給農(nóng)戶生活帶來便利的同時增加了就業(yè)機會和機遇。但相對于其他地區(qū)，片區(qū)的交通仍不發(fā)達，隨著衛(wèi)生站的增加，人們就醫(yī)更加便利，在新農(nóng)合的政策下，看病貴的問題得到了有效的解決。例如2017年，片區(qū)自然村能便利乘坐公共汽車的農(nóng)戶比重僅有65.7%，交通的封閉還是在一定程度上阻隔了峽谷居民與外界的交流。

(5)生態(tài)環(huán)境水平方面。集中連片特困地區(qū)的貧困問題與環(huán)境之間存在著極大的關(guān)系，片區(qū)地域遼闊，自然條件復(fù)雜，地貌類型多樣。以武陵山區(qū)、烏蒙山區(qū)以及滇桂黔石漠化區(qū)為例，三個片區(qū)的缺水、缺土問題較為嚴(yán)重。三個片區(qū)年降水量往往超過1000 mm，接近北京的兩倍，但因眾多的喀斯特孔洞就像是無底洞“吸”走了大部分流水，地表上幾乎存不住水，地上干旱頻發(fā)，人們不得不為水源奔波，必須精打細算地利用零散耕地。經(jīng)過治理，雖然取得了很大的成績，局部地區(qū)生態(tài)環(huán)境發(fā)生了明顯的好轉(zhuǎn)，但總體上水土流失、荒漠化、環(huán)境污染、水資源短缺、水旱災(zāi)害仍較為嚴(yán)重，尤其是環(huán)境污染問題仍未根本解決。從回歸結(jié)果可以看出，污水處理廠數(shù)提高1個百分點，可使精準(zhǔn)扶貧效率提高0.227個百分點，垃圾處理站提高1個百分點，可使精準(zhǔn)扶貧效率提高0.237個百分點，生態(tài)環(huán)境的改善對精準(zhǔn)扶貧效率的提升起到了較好的正向作用。

綜上所述，經(jīng)濟發(fā)展水平、生產(chǎn)生活水平、文化教育水平、基礎(chǔ)設(shè)施水平、生態(tài)環(huán)境水平都在一定程度上對集中連片特困地區(qū)的扶貧產(chǎn)生影響，五個主要致貧原因之間也是存在著緊密的聯(lián)系。在脫貧攻堅的關(guān)鍵期，應(yīng)理清哪個致貧因素是相對主要的，哪個致貧因素是相對次要的，在解決好主要原因的基礎(chǔ)上，再不斷解決相對次要的因素。集中連片特困地區(qū)的扶貧開發(fā)任務(wù)相當(dāng)繁重，需要科學(xué)規(guī)劃、統(tǒng)籌安排、扎實推進。

四、結(jié)語

基于集中連片特困地區(qū)2011—2017年相關(guān)數(shù)據(jù)，采用DEA-Tobit兩階段模型對集中連片特困地區(qū)精準(zhǔn)扶貧效率及影響因素進行分析，主要得到以下結(jié)論：(1)2011—2017年集中連片特困地區(qū)精準(zhǔn)扶貧效率總體呈不斷上升的趨勢，但目前總體水平仍有待提高，同時片區(qū)差異較為明顯。(2)經(jīng)濟發(fā)展水平、生產(chǎn)生活水平、文化教育水平、基礎(chǔ)設(shè)施水平、生態(tài)環(huán)境水平對精準(zhǔn)扶貧效率的提高起到了正向作用，作用強度總體表現(xiàn)為經(jīng)濟發(fā)展水平>生產(chǎn)生活水平>生態(tài)環(huán)境水平>文化教育水平>基礎(chǔ)設(shè)施水平。(3)人均生產(chǎn)總值、規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值、糧食總產(chǎn)量、污水處理廠數(shù)、垃圾處理廠數(shù)對精準(zhǔn)扶貧效率影響較為顯著，體育館個數(shù)、通客運班車的自然村比重、有衛(wèi)生站(室)的村比重對精準(zhǔn)扶貧效率影響不明顯。