孫晗霖,蒲彥鑫,侯青青
(西南大學(xué) 國家治理學(xué)院,重慶 400715)
黨的二十大報告明確指出:“共同富裕是中國特色社會主義的本質(zhì)要求,我們堅持把實現(xiàn)人民對美好生活的向往作為現(xiàn)代化建設(shè)的出發(fā)點和落腳點,著力維護和促進社會公平正義,著力促進全體人民共同富裕,堅決防止兩極分化?!痹谏铣忻撠毠阅繕?biāo)任務(wù)如期完成、下啟向第二個百年奮斗目標(biāo)邁進的歷史關(guān)口,能否做到不返貧、實現(xiàn)二十大提出的“鞏固拓展脫貧攻堅成果,增強脫貧地區(qū)和脫貧群眾內(nèi)生發(fā)展動力”直接決定了中國式現(xiàn)代化建設(shè)的成色。我國發(fā)展不平衡不充分問題仍然突出,加之新冠疫情的持續(xù)影響,鞏固脫貧成果難度很大。為此,連續(xù)三年中央一號文件將“對存在返貧風(fēng)險和致貧風(fēng)險群體實施針對性預(yù)防措施,堅決守住不發(fā)生規(guī)模性返貧的底線”納入重要內(nèi)容,也是我國“十四五”時期重點目標(biāo)。
集“老、少、邊、窮”為一體的西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)作為我國脫貧攻堅的“硬骨頭”和經(jīng)濟發(fā)展的“洼地”,其脫貧基礎(chǔ)脆弱性和致貧誘因多維性并存,鞏固拓展脫貧成效的任務(wù)更重、難度更大、返貧致貧風(fēng)險更高。當(dāng)前各地區(qū)基層執(zhí)行的“年人均純收入低于6 600元”合并“兩不愁三保障”兼顧“返貧致貧風(fēng)險”的幫扶識別標(biāo)準(zhǔn)較泛化,在實際踐行過程中過于倚重收入因素,可能會在一定程度上割裂易返貧致貧群體與收入之外的其他非貨幣要素之間的關(guān)聯(lián)?;诖?如何在疫情背景下靶向瞄準(zhǔn)西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)易返貧致貧群體,提取高風(fēng)險群體的特性與共性,檢驗現(xiàn)有識別標(biāo)準(zhǔn)的精準(zhǔn)性并優(yōu)化完善常態(tài)化幫扶機制,以期持續(xù)鞏固拓展脫貧攻堅成果,是本文研究的重要內(nèi)容。
西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)的整體性貧困問題得以解決后,在空間貧困陷阱的作用下,其空間貧困孤島效應(yīng)、收入扁平效應(yīng)、投資遞減效應(yīng)、發(fā)展馬太效應(yīng)依然顯著[1],加之新冠疫情的不利影響,該地區(qū)群眾的返貧致貧風(fēng)險更高[2]。深入研究并有效應(yīng)對上述地區(qū)低收入群眾易返貧致貧風(fēng)險,已接續(xù)成為中國脫貧過渡期亟需解決的問題。
消除貧困是世界永恒的主題。早在1755年盧梭就論及貧困問題。20世紀(jì)70年代以來,隨著現(xiàn)代福利國家的逐步建立,貧困研究經(jīng)歷了深刻的范式變革,研究者更加關(guān)注貧困者的生活境遇,將個體和家庭的貧困狀態(tài)置于廣闊的經(jīng)濟、政治與社會框架中進行思考,對于貧困的認(rèn)識逐漸由單一維度的物質(zhì)貧困發(fā)展到包括人力資本不足、能力貧困、環(huán)境限制、權(quán)利剝奪、文化差異、社會機制、能源匱乏等因素在內(nèi)的多維貧困[3-4]。2020年以來,隨著我國貧困特征由絕對貧困向相對貧困轉(zhuǎn)變[5],貧困治理由“扶貧”向“防止貧困發(fā)生”轉(zhuǎn)變[6],返貧致貧風(fēng)險呈現(xiàn)出與以往不同的新樣態(tài)[7],幫扶對象和標(biāo)準(zhǔn)亟需被重新界定,要防止返貧現(xiàn)象發(fā)生,避免新增貧困人口[8],以進一步做好脫貧鞏固與鄉(xiāng)村振興有機銜接[9]。貧困具有典型的區(qū)域性和動態(tài)性特征[10],而當(dāng)前暫無針對西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)易返貧致貧群體的風(fēng)險測量辦法,已有研究主要圍繞生計脆弱性和相對貧困的測量展開,認(rèn)為作為一種低收入性質(zhì)的貧困,相對貧困反映了個體之間相對的“經(jīng)濟差距”[11-13]。農(nóng)戶擁有穩(wěn)定且高于脫貧標(biāo)準(zhǔn)的收入來源兼具抵御風(fēng)險沖擊能力,在不利的風(fēng)險壓力下可自行修復(fù)被視為抗風(fēng)險能力強的顯性表征,政府應(yīng)通過識別個體或者家庭在未來陷入貧困的可能性來區(qū)分貧困狀態(tài),以前瞻性地給予針對性幫扶[14]。在相對貧困測量方面,Orshansky的食物支出比率法和Morris的基本需求支出構(gòu)造法是通過核算支出來衡量貧困的常見方法,但該方法核算成本較高且在各國之間不具有橫向可比性。進而有學(xué)者基于收入視角提出收入比例法,即依據(jù)收入水平劃定貧困線。該方法因其操作性強且相對貧困測量效果較好而被廣泛運用,但在劃定收入比例時各國之間存在較大差異。一些學(xué)者主張將相對貧困的標(biāo)準(zhǔn)劃定為以居民收入中位數(shù)為基數(shù)的某一比例[13],如歐盟國家和OECD國家分別采用人均可支配收入中位數(shù)的60%和社會中位數(shù)收入的50%作為相對貧困線。也有學(xué)者指出采用相對貧困剝奪指數(shù)[15]、FGT貧困指數(shù)[16]、多維貧困指數(shù)[17]等方法識別脆弱群體更符合我國實際情況。
相關(guān)學(xué)者在相對貧困定義與瞄準(zhǔn)方面進行了廣泛探討,夯實了本文的研究基礎(chǔ),但仍有進一步探索的空間。首先,囿于“欠發(fā)達(dá)地區(qū)低收入群眾”數(shù)據(jù)獲取的復(fù)雜性,當(dāng)前學(xué)術(shù)界對于易返貧致貧風(fēng)險研究較少,且鮮有針對西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)樣本返貧致貧風(fēng)險防范的定量評價辦法;其次,既有研究關(guān)于如何選擇比例維度和指標(biāo)以精確測度風(fēng)險存在較大分歧,監(jiān)測精準(zhǔn)性有待進一步檢驗和提升;最后,識別標(biāo)準(zhǔn)與當(dāng)前政策踐行標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)系不緊密,缺乏對現(xiàn)有政策實施效果的考察和反思。綜上,本文邊際貢獻(xiàn)在于:聚焦西部欠發(fā)達(dá)地區(qū),基于一手調(diào)研數(shù)據(jù)資料采用當(dāng)前運用較廣泛的收入比例法和VEP,對西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)易返貧致貧群體進行整體性監(jiān)測和內(nèi)部性分析;采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類預(yù)測方法自動識別高風(fēng)險群體,測度風(fēng)險指數(shù),提取高風(fēng)險群體共性并對上文測度方法進行了驗證;與基層現(xiàn)行的識別政策進行匹配度檢驗,以期制定更符合西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)現(xiàn)情的返貧致貧風(fēng)險防范政策。
本文數(shù)據(jù)主要依托國家社科項目(21CSH040)等,課題組2022年1月于武陵山區(qū)、烏蒙山區(qū)、秦巴山區(qū)、六盤山區(qū)、滇西邊境山區(qū)及四川藏區(qū)等西部集中連片貧困地區(qū)跨越的重慶、貴州、四川、陜西、云南、西藏6個省(區(qū))的實地調(diào)研。調(diào)查員深入136個脫貧村和易地扶貧搬遷安置點進行入戶調(diào)查,訪談對象包括退出幫扶序列的建檔立卡戶、五保戶、低保戶以及政府登記認(rèn)可的易返貧致貧的低收入農(nóng)戶,每戶訪談時間約1小時,隨機抽取的農(nóng)戶家庭共計1 474戶,最終收回有效問卷1 353份,問卷有效率為91.80%。
作為家庭財富的重要組成和最直觀體現(xiàn),收入是消費和生產(chǎn)所需要的積累和流動的前提,是各項活動得以順利開展的基礎(chǔ)保障[18],一定程度上反映了家庭整體購買力水平和生計水平,在面對不可預(yù)估的風(fēng)險沖擊時能形成有效的規(guī)避或緩沖機制,是減少貧困的核心要素,因其觀測的便捷性而被廣泛運用于政策的瞄準(zhǔn)之中。Chaudhuri將貧困脆弱性看作是個體或家庭未來收入低于既定貧困線的概率,并強調(diào)了家庭福利水平與貧困脆弱性之間的直接關(guān)聯(lián)性[19]。本文基于此,采用收入比例法對西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶的貧困脆弱性進行測度。將在t時期i農(nóng)戶的相對貧困脆弱性定義為收入Y低于相對貧困線P的概率:
Vit=Prob(lnY≤lnP|Xi)
(1)
估計收入方程如下:
lnYit=Xitαi+eit
(2)
(3)
(4)
該模型需預(yù)先劃定相對貧困線。經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)于1976年提出的基于經(jīng)濟收入維度的收入比例法是當(dāng)前高收入國家廣泛采用的相對貧困線設(shè)定方法。為避免過高收入所引致的均值“被增長”效應(yīng),該方法以家庭中位數(shù)收入作為基準(zhǔn),將50%設(shè)定為相對貧困線[20],以此來識別貧困脆弱性閾值并加以干預(yù)。與之類似的是,歐盟于2001年將相對貧困線設(shè)定為人均可支配收入中位數(shù)的60%,而美國則將低于居民中位數(shù)收入的40%的家庭認(rèn)定為貧困家庭[21],本文擬采用以上三種方法分別劃定相對貧困線。假設(shè)lnYit服從正態(tài)分布,根據(jù)欠發(fā)達(dá)地區(qū)人均收入計算可得西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)2021年相對貧困線為4 948元(40%)、5 935元(50%)、6 922元(60%),基于收入比例法劃定相對貧困線計算西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)相對貧困脆弱性如下:
(5)
表1反映了收入比例法下西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)低收入群體的相對貧困脆弱性。當(dāng)相對貧困線逐步提高時,低收入群體陷入相對貧困的概率隨之增大,但各地區(qū)相對貧困脆弱性水平有所差異。其中,重慶市和四川省低收入家庭相對貧困脆弱性較低,表明上述地區(qū)群眾可持續(xù)發(fā)展能力較強,具備一定的抗風(fēng)險沖擊能力,返貧致貧概率較低;貴州省和云南省家庭相對貧困脆弱性相對較高,可能與當(dāng)?shù)赝獠凯h(huán)境與家庭自身發(fā)展條件有關(guān);西藏自治區(qū)群眾脆弱性在六省市中得分最高,反映出該地區(qū)低收入群眾生計狀態(tài)較差,應(yīng)給予重點關(guān)注。
表1 欠發(fā)達(dá)地區(qū)基于收入比例法的相對貧困脆弱性
上文已知由于地理環(huán)境、自然條件、經(jīng)濟社會發(fā)展水平的差異性,各欠發(fā)達(dá)地區(qū)低收入群眾的脆弱性程度有所差異,但未能充分反映家庭內(nèi)部的異質(zhì)性。本文接下來采用預(yù)期貧困對脆弱性進行剝離性分析。Chaudhuri和Suryahadi于2002年提出的預(yù)期貧困脆弱性(VEP)將脆弱性的測度由事后評價變?yōu)槭虑皽y度[22],旨在探討家庭在未來可能陷入貧困的可能性。本文將基于VEP方法對欠發(fā)達(dá)地區(qū)低收入群體的相對貧困脆弱性進行測度,其公式如下:
(6)
其中,t+1期家庭收入為Yi,t+1,Z表示貧困標(biāo)準(zhǔn)線,為使得f(Yi,t+1)更切合低收入群體收入特征,假設(shè)Yi,t+1服從正態(tài)分布[23],可得:
(7)
μi,t+1=lnYi=Xiβ+vi
(8)
由家庭特征引發(fā)的無法預(yù)知的未來風(fēng)險是導(dǎo)致家庭t+1期收入陷入動蕩的直接原因,根據(jù)Chaudhuri思路可得:
(9)
為解決異方差帶來的估計誤差,本文采用三階段最小二乘法對β和θ進行估計。采用最小二乘法對式(8)進行估計得到誤差項代入式(9)可得:
(10)
(11)
(12)
對式(12)回歸可得:
(13)
進而,家庭相對貧困脆弱性可表示為:
(14)
本文以國家貧困線2 300元(2010 年不變價)作為基準(zhǔn)貧困線。對于高低脆弱線的劃定,低脆弱線采用2020年欠發(fā)達(dá)地區(qū)貧困發(fā)生率的均值4%,高貧困線遵照Gunther和Harttgen的思路[24],采用經(jīng)過時間期限折算的概率值作為脆弱線。假設(shè)家庭未來兩期內(nèi)有任意一期或以上陷入貧困的概率的50%,則貧困脆弱性閾值設(shè)定為29%[25]。
為充分反映欠發(fā)達(dá)地區(qū)低收入群眾的家庭異質(zhì)性,本文從戶主特征(戶主性別、文化程度、漢語熟練度、就業(yè)類型、健康狀況、技能培訓(xùn))、家庭特征(喪失勞動能力情況、是否曾經(jīng)為建檔立卡貧困戶、水電氣網(wǎng)路是否實現(xiàn)全覆蓋、住房是否安全、衣物是否充足、食物來源是否充足、對未來是否有信心)等維度選擇相應(yīng)指標(biāo)。其脆弱性測度結(jié)果如表2所示。
表2 欠發(fā)達(dá)地區(qū)低收入群眾相對貧困脆弱性
總起來看,縱然我國脫貧攻堅取得了彪炳史冊的偉大成就,但受限于欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展水平和農(nóng)戶自我發(fā)展能力,西部地區(qū)農(nóng)村低收入群眾貧困脆弱性為29.8%,即有29.8%的概率在未來陷入貧困。
具體來看,戶主特征方面。女性戶主家庭生計脆弱性程度顯著高于男性,這可能與農(nóng)村地區(qū)女性受教育程度、社會地位及其就業(yè)競爭力有關(guān)。人力資本方面,低收入家庭戶主文化程度和就業(yè)培訓(xùn)對家庭脆弱性具有明顯的減弱作用,表明人力資本存量的提高對于激發(fā)個體潛能、增強就業(yè)競爭力、獲取更高勞動報酬具有顯著的積極作用,能有效改善家庭整體生計水平,形成生活質(zhì)量和教育投資同頻共振的收入增長良性循環(huán),反映出人力資本在提高可持續(xù)發(fā)展能力、鞏固脫貧成果過程中的基礎(chǔ)性作用。而健康作為人力資本的重要組成部分,是其他生計活動能夠順利開展的基本前提,患病時長的縮減和健康生命周期的延展能提供更多的工作時間和更高效的產(chǎn)出,形成正向的外部效應(yīng)和對其他形式資本的經(jīng)濟刺激,因此健康程度越高,家庭脆弱性風(fēng)險越小。就業(yè)類型方面,由于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)高度依賴自然資本并受自然環(huán)境直接影響,具有較高的風(fēng)險性、折舊性、滯后性、敏感性、不確定性等特點,結(jié)合西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)的自然環(huán)境和產(chǎn)業(yè)發(fā)展條件,當(dāng)自然資本的生計效果不可持續(xù)時,替代性地選擇“非農(nóng)就業(yè)主導(dǎo)”生計策略的家庭在面臨風(fēng)險沖擊時具有更大的彈性。
在家庭特征方面,若家庭成員存在失能情況,由于持續(xù)大量的額外支出和勞動力占比的減少,將顯著提高家庭整體貧困脆弱性程度。一般認(rèn)為,由于原建檔立卡貧困戶的致貧原因復(fù)雜,在脫貧后相關(guān)幫扶力度出現(xiàn)不同程度的衰減背景下,較其他農(nóng)戶陷入貧困反復(fù)的可能性更大。水電氣網(wǎng)路、住房、衣物、食物來源情況反映了西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶物質(zhì)生活水平,物質(zhì)生活水平較低的群眾更容易陷入相對貧困之中。對未來是否有信心指標(biāo)是個體對于自身家庭未來生計的主觀判斷和心理反饋,對未來生活信心不足的家庭自我認(rèn)同感更低,主動獲取的致富信息更少,持續(xù)低迷的悲觀情緒在無法預(yù)估的風(fēng)險沖擊時會迅速泛化,其行為動機遵循“避免風(fēng)險”和“安全第一”準(zhǔn)則而非利潤最大化,由此衍生出落后保守的理性低效經(jīng)濟,發(fā)展主觀能動性不足,面對新興事物持觀望態(tài)度,合作和參與程度不高,內(nèi)生發(fā)展缺乏后勁。
上文分別從收入和預(yù)期貧困維度對于欠發(fā)達(dá)地區(qū)整體情況和家庭內(nèi)部異質(zhì)性進行了分析,兩種方法各有側(cè)重且具有一定的合理性,但均需預(yù)設(shè)一定的相對貧困線,且預(yù)設(shè)值在學(xué)界仍未達(dá)成共識。基于此,本文進一步采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所采樣本進行分類預(yù)測,以檢驗上述貧困線劃定標(biāo)準(zhǔn)的合理性。在對樣本進行測度時,Delphi、AHP、TACTIC等主觀經(jīng)驗賦權(quán)法運用較為普遍,這類方法根據(jù)決策者主觀上對各屬性的重視程度來確定屬性權(quán)重,存在較強的主觀性。本文目的是通過對西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)群眾的脆弱性監(jiān)測自動提取高脆弱性個體,且數(shù)據(jù)集樣本平衡,因此擬采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類預(yù)測方法。該方法作為監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法,基于鏈?zhǔn)椒▌t通過輸入學(xué)習(xí)樣本,使用誤差反傳算法對網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏差進行反復(fù)的調(diào)整訓(xùn)練,使輸出的向量與期望向量盡可能相匹配,具有較強的非線性映射能力。評價指標(biāo)包括準(zhǔn)確率A、精確率P、召回率R以及F1值,計算公式如下:
(15)
(16)
(17)
(18)
其中,若以0、1表示類別性質(zhì),則TP(True Positive)為數(shù)據(jù)點實際類別和預(yù)測類別均為1,TN(True Negative)表示數(shù)據(jù)點實際類別與預(yù)測類別均為0,FP(False Positive)表示數(shù)據(jù)點的實際類別為0而預(yù)測類別為1,FN(False Negative)表示數(shù)據(jù)點的實際類別為1而預(yù)測類別為0。本文從脆弱性和風(fēng)險性兩方面對于西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)低收入農(nóng)村家庭的生活質(zhì)量展開評估。在脆弱性方面,基于可持續(xù)生計理論考慮到農(nóng)戶生計的脆弱性來源于家庭生計資本積累量及增殖不足引致,該結(jié)果受家庭內(nèi)部結(jié)構(gòu)和外部發(fā)展環(huán)境影響,因此將脆弱性進一步細(xì)化為自然資本、人力資本、社會資本、金融資本、物質(zhì)資本以及外部產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境六類。風(fēng)險方面,為全面考察低收入家庭的風(fēng)險情況,結(jié)合訪談實際,本文細(xì)化了發(fā)生概率較高的五類風(fēng)險,包括了失業(yè)風(fēng)險、災(zāi)害風(fēng)險、意外風(fēng)險、疾病風(fēng)險、其他風(fēng)險,具體指標(biāo)選取及描述統(tǒng)計如表3所示。
表3 指標(biāo)選取及描述統(tǒng)計 n=1 353
續(xù)表
圖1混淆矩陣反映了分類精度。繪圖前本文采用Matlab對混淆矩陣進行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到概率值,對角線代表了相應(yīng)類別的查全率(召回率)即誤差矩陣。由圖1可知,實際與預(yù)測均為高脆弱性的樣本正確率為90.4%,錯誤率9.6%,混淆矩陣效果較好;實際與預(yù)測均為較高脆弱性的家庭樣本預(yù)測準(zhǔn)確率為87.5%(1)注:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類預(yù)測過程中的實際脆弱程度根據(jù)各村干部按照實際情況確認(rèn)。。在此基礎(chǔ)上,系統(tǒng)自動將本文1 353個樣本分為低脆弱性、較低脆弱性、一般脆弱性、較高脆弱性、高脆弱性五類。預(yù)測結(jié)果表明,從整體上看,樣本脆弱性均值為3.040,即西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)低收入群眾大多處于中等脆弱性水平,存在一定的返貧致貧風(fēng)險。
圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測分類結(jié)果
為了進一步對不同脆弱程度的樣本進行分析,歸納導(dǎo)致高脆弱性的特性與共性,本文構(gòu)建了三層BP神經(jīng)網(wǎng)對各脆弱性指標(biāo)間未知關(guān)系進行系統(tǒng)辨識,利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行正向推理,以設(shè)定風(fēng)險評價指標(biāo)的權(quán)重,計算公式如下:
為消除各指標(biāo)間的不同量綱,先進行無量綱化處理,如公式(19):
(19)
對于輸出層:
(20)
對于隱含層:
(21)
激活函數(shù)選用單極性Sigmoid函數(shù):
(22)
計算網(wǎng)絡(luò)總誤差:
(23)
各層權(quán)值調(diào)整:
δ=(d-o)o(1-o)
(24)
δ=δozjyj(1-yj)
(25)
zj(t)=zj(t-1)+ηδoyj+μΔzj(t-1)
(26)
(27)
以輸出層的purelin函數(shù)計算得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測輸出并計算權(quán)重:
(28)
評估結(jié)果如表4所示。整體上看,提取出的高脆弱性群眾在人力資本、社會資本、金融資本方面顯著低于其他樣本,且對于風(fēng)險規(guī)避能力,尤其是疾病風(fēng)險的規(guī)避能力較其他層級家庭更弱??梢哉J(rèn)為,疾病風(fēng)險是當(dāng)前與我國欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)村低收入人口家庭生計水平關(guān)系最緊密的風(fēng)險之一,雖然市場波動等也對農(nóng)民收入構(gòu)成一定影響,但由于低收入人口參與市場的程度較低,疾病風(fēng)險對其直接威脅最大,由于疾病而造成較大經(jīng)濟損失的家庭將處于較高程度的脆弱性之中,是導(dǎo)致生計動蕩的關(guān)鍵因素。已有研究表明,人力資本對于農(nóng)戶收入、醫(yī)療、生活等方面的返貧具有顯著的規(guī)避作用[26],而較高的社會資本能夠防止農(nóng)戶在收入和醫(yī)療維度返貧[27]。因此,對于高脆弱性群眾而言,有效的人力資本、社會資本和金融資本積累以及疾病風(fēng)險的規(guī)避尤為重要,在后續(xù)易返貧致貧瞄準(zhǔn)過程中應(yīng)充分考慮上述因素。此外,考慮到實際操作的簡便性和高效性,精準(zhǔn)識別高脆弱性家庭的重點是劃定收入線。結(jié)合上文和本節(jié)提取的高風(fēng)險群體特征,按照人均可支配收入中位數(shù)的40%劃定的易返貧致貧收入貧困線(4 948元)標(biāo)準(zhǔn)對于我國西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)存在返貧致貧高風(fēng)險群體的識別是有效且經(jīng)濟的。
表4 生計脆弱性評估結(jié)果
分地區(qū)來看,各地區(qū)分化較大,其中重慶、四川兩地低收入群眾穩(wěn)定性較好,相比之下貴州、西藏兩地群眾穩(wěn)定性得分更低,對于風(fēng)險的規(guī)避和抵御能力更弱。這與上文基于收入比例法的脆弱性測度結(jié)果相符,驗證了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測分類的準(zhǔn)確性。
考慮到各省份當(dāng)前執(zhí)行的識別標(biāo)準(zhǔn),參考脫貧攻堅期國家扶貧標(biāo)準(zhǔn)的1.5倍,均為“2021年以家庭年人均純收入低于 6 600元”,并綜合考察“兩不愁三保障”以及飲水安全情況,本文進一步選取了“人均可支配收入、衣物是否充足、食物是否充足、水質(zhì)是否達(dá)標(biāo)、水量是否充足、取水是否方便、是否能及時就醫(yī)、是否義務(wù)教育階段兒童都在上學(xué)以及居住房屋是否安全”9個指標(biāo)對總體樣本進行了重新篩選,提取出在該標(biāo)準(zhǔn)下的“易返貧致貧群體”,將其視為“高風(fēng)險群體”,進一步考察當(dāng)前政策識別與分類預(yù)測的匹配程度。由表5可知,當(dāng)前政策可識別出的“易返貧致貧群體”均涵蓋在預(yù)測分類中的高風(fēng)險群體之中,整體匹配程度高達(dá)93.26%,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于高脆弱群體的預(yù)測分類效果較好。剩余6.74%的未識別個體集中于其他類風(fēng)險(2)其他類風(fēng)險:是否為低保戶或五保戶、獲取致富信息頻率、教育支出、人情支出、政策取消的影響、未來信心、借錢難易程度、政策執(zhí)行效果、生育意愿等。具體如表3所示。,體現(xiàn)為對于生活的維穩(wěn)能力、疾病風(fēng)險、失業(yè)風(fēng)險較高以及人力資本、社會資本存量較低。因此,應(yīng)將該部分指標(biāo)融入現(xiàn)有的識別體系之中。此外,本次共計識別高風(fēng)險群體276個,約占總樣本比重20.40%,其中50.40%的高風(fēng)險群體為建檔立卡脫貧戶。可以解釋為由于西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展水平相對滯后,致貧原因復(fù)雜,脫貧群眾生存根基不牢,各類生計動蕩風(fēng)險沒有完全消除,對于政策具有一定的依賴性,因此,脫貧不穩(wěn)定現(xiàn)象在西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)較為普遍。
表5 分地區(qū)下綜合穩(wěn)定性得分
本文綜合采用了收入比例法、VEP、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類對西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)低收入群眾的返貧致貧風(fēng)險進行了分析,提取了高風(fēng)險群體,歸納出六省市易返貧致貧群體的共性和特性并與現(xiàn)行的識別政策進行比對。研究發(fā)現(xiàn):首先,從整體上看,西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)低收入群眾有20%~30%概率在未來返貧或致貧。但各地區(qū)之間低收入群眾的生計脆弱程度存在明顯差異,其中重慶、四川兩地群眾的脆弱程度較低,貴州、西藏兩地低收入家庭的生計動蕩風(fēng)險更高。其次,收入、家庭內(nèi)部異質(zhì)性(包括戶主特征和家庭特征)均會直接影響整體生計脆弱程度。此外,當(dāng)前我國各地區(qū)執(zhí)行的“人均純收入低于6 600元”和“兩不愁三保障”的寬口徑識別標(biāo)準(zhǔn)對于西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)易返貧致貧群體的甄別是合理且可行的,可瞄準(zhǔn)大部分高風(fēng)險群體,但還應(yīng)將反映維穩(wěn)能力的其他類風(fēng)險、疾病風(fēng)險、失業(yè)風(fēng)險以及人力資本、社會資本存量情況納入識別體系之中,并重點關(guān)注建檔立卡脫貧戶的生計狀況。最后,若與OECD國家相對貧困標(biāo)準(zhǔn)接軌,則應(yīng)將我國相對貧困標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定為居民收入中位數(shù)的40%。
第一,完善防止返貧致貧動態(tài)監(jiān)測機制,優(yōu)化瞄準(zhǔn)精度。當(dāng)前對西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)易返貧致貧群體的瞄準(zhǔn)存在一定的局限性,政府應(yīng)適時作出調(diào)整以破除在防返貧監(jiān)測研判工作中的收入路徑依賴。首先,提升動態(tài)監(jiān)測辦法的精準(zhǔn)性。應(yīng)基于“兩不愁三保障”和人均純收入低于6 600元的監(jiān)測標(biāo)準(zhǔn),綜合考慮反映當(dāng)?shù)厝罕娚嬀S穩(wěn)能力的風(fēng)險因子和資本情況,將疾病風(fēng)險、失業(yè)風(fēng)險較高或資本積累量降低的群眾靈活納入動態(tài)監(jiān)管范疇,從根源上消除幫扶救助對象的“漏判”“錯判”現(xiàn)象。其次,應(yīng)依托大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代化技術(shù),打造常態(tài)化監(jiān)測平臺,促進教育、民政、金融、醫(yī)療等各部門信息互聯(lián)互通,持續(xù)重點關(guān)注退出幫扶序列的脫貧群眾的后續(xù)動態(tài)生計發(fā)展情況,高效捕捉返貧致貧高風(fēng)險個體的信息并及時展開幫扶工作,提升監(jiān)測和幫扶的時效性、精準(zhǔn)度。
第二,增進人力資本存量,激發(fā)致富“原動力”。人力資本的優(yōu)化和完善是提高低收入群眾就業(yè)競爭力,減少返貧致貧風(fēng)險的根本舉措,而西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)低收入群眾受限于自身匱乏的先賦性資本,通過自主投資提升受教育程度進而提高獲致性資本、阻斷代際貧困傳遞的思路是不切實際的。因此,政府應(yīng)重視對西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)人力資本的培育與發(fā)展。首先,落實教育幫扶工程,從源頭斬斷低人力資本代際傳遞。應(yīng)加大中央財政對西部欠發(fā)達(dá)農(nóng)村地區(qū)教育投入力度,堅持教育的公益性和普惠性,實施教師特殊津貼制度和困難學(xué)生資助體系,切實提升欠發(fā)達(dá)地區(qū)教育供給能力和師資力量,努力實現(xiàn)城鄉(xiāng)義務(wù)教育均等化,促進人力資本起點公平,從源頭斬斷低人力資本代際傳遞。其次,完善就業(yè)技能培訓(xùn)體系,賦能低收入群眾生計自立。應(yīng)結(jié)合當(dāng)?shù)氐褪杖肴罕姴町惢枨蠛彤a(chǎn)業(yè)發(fā)展實際,組織開展形式多樣、時間靈活的就業(yè)技能培訓(xùn)工作,積極推動低收入群眾知識結(jié)構(gòu)和知識體系的更新與進步,擴大勞動力流動范圍和收入來源。此外,有序推進健康幫扶,改善家庭生計脆弱性。應(yīng)加快完善公共服務(wù)體系建設(shè),加大對醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)投入力度,推進基本公共服務(wù)均等化。
第三,培育特色非農(nóng)產(chǎn)業(yè),促進群眾持續(xù)增收。應(yīng)充分意識到非農(nóng)就業(yè)對于提升當(dāng)?shù)氐褪杖肴罕娚嫹€(wěn)定的積極作用,重點加強當(dāng)?shù)剡\輸、通訊、物流等基礎(chǔ)設(shè)施升級改造,依托中心城市輻射效應(yīng),積極承接周邊城市的產(chǎn)業(yè)或加工環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)移,發(fā)揮自身資源優(yōu)勢,激活當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)活力,推動特色非農(nóng)產(chǎn)業(yè)集群規(guī)?;?、組織化、鏈條化發(fā)展,將自然資源、農(nóng)戶自有資源以及各類幫扶資金資產(chǎn)化,增強本地產(chǎn)業(yè)對低收入群體就業(yè)的吸納能力,為其帶來可持續(xù)的財產(chǎn)性收入并減少就業(yè)風(fēng)險,增強內(nèi)生動力,防范家庭返貧致貧。
第四,強化社會保障,筑牢返貧防線。西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)生計較脆弱,群眾缺乏對各類沖擊的抵御能力,若遭遇外部風(fēng)險沖擊則極易陷入貧困之中。因此,應(yīng)充分發(fā)揮社會保障的益貧性功能,識別降解易返貧致貧群體潛在的生計風(fēng)險。首先,積極推進全民參保計劃。以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)為載體,聚焦西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)群體構(gòu)建一體化社會保險公共服務(wù)平臺,對當(dāng)?shù)厝后w參加社會保險情況進行記錄、核查和規(guī)范管理,做到“應(yīng)保盡?!?推動社會保障服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化、便捷化,切實提高社會保障管理服務(wù)水平。其次,規(guī)范失業(yè)工傷保險制度。應(yīng)加大欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)戶就業(yè)類型的精細(xì)化管理,動態(tài)監(jiān)控易失業(yè)群體和高危職業(yè)群體。對于失業(yè)人員,應(yīng)構(gòu)建“失業(yè)保險、失業(yè)補助、失業(yè)救助”集一身的失業(yè)保障制度,由政府財政兜底實行免費技能培訓(xùn)及就業(yè)輔助,確保失業(yè)者平穩(wěn)度過失業(yè)-就業(yè)過渡期。對于高危職業(yè)群體,應(yīng)構(gòu)建起預(yù)防、補償、康復(fù)“三位一體”的工傷保險制度體系,確保及時有效提供相應(yīng)救助。此外,統(tǒng)籌城鄉(xiāng)社會救助體系,完善殘疾等特殊困難群體人員關(guān)愛機制和保障機制,提供殘疾人生活費補貼和社會扶助特殊崗位,創(chuàng)建就業(yè)信息專屬平臺,為其參與社會生活提供更多機會,以實現(xiàn)自我價值,減輕家庭負(fù)擔(dān)。