资产收益扶贫政策的绩效评估

周杨+余环+刘慧淑

【摘 要】在我国第二个百年计划完成的关键时期，针对某些贫困地区存在的资产限制问题，习总书记提出了资产收益扶贫政策。2016年中央发布文件在某些地区进行资产收益扶贫试点，为研究资产收益扶贫政策是否有效，本文将试点区重庆南川区与非试点区四川泸州市进行对比，选取指标，收集数据，采用因子分析与模糊综合评价，对示范区与非示范区进行了全面的分析评价，对现实具有重大的指导意义。

【关键词】资产收益扶贫；扶贫绩效；评估体系

一、引言

制定我国十三五期间精准扶贫与精准脱贫战略时，在中央层面提出了“探索对贫困人口实行资产收益扶持制度”的构想。资产收益扶持制度主要是地方政府通过整合分散的各项扶贫、助农资金及现有资源，作为贫困农户的股份将其投放到具有发展优势的新型经营主体或企业的生产经营中，以利益分红、参与就业、技术培训和产品回购等方式增加扶助对象的财产性收益或工资性收入。

二、文献评述

帅传敏、李文静等（2016）利用准实验研究方法对1356个贫困户的面板数据，采取双差分等方法分析联合国IFAD项目的减贫效果进行了绩效评估。汪三贵、曾小溪、殷栋浩（2016）对于中国扶贫开发第三方评估进行了研究，他们认为第三方评估主要包括评估内容洽谈、签订评估合同、组织相关评估、形成评估报告及评估结果运用等五个方面。孙璐（2015）以四川大小凉山地区综合扶贫开发为例，运用AHP-TOPSIS方法，对于该地区综合扶贫开发项目的管理绩效进行评估和比较分析。同时孙璐（2015）还对于DEA对扶贫项目评估的有效性进行了研究。

David Molden、Martin Burton（2007）对于灌溉服务与反贫困之前的关系作出了研究，他们认为有效的灌溉服务提供了生产和可持续农业的环境对收入和就业至关重要，经济增长和解除人民，并使他们摆脱贫困。

三、研究方法

（一）研究样本

对比分析法是本文研究的主要方法之一，样本的选取也应包括示范区和非示范区，而为了保证样本间具有可比性，应选取政策实施之前经济、社会、环境背景相似的两个地区，本文选取重庆市南川区为示范区，四川省泸州市为非示范区，并各选取十个乡镇进行数据调查，其中南川区样本乡镇分别为民主镇、峰岩乡、神童镇、太平场镇、德隆镇、合溪镇、石墙镇、乾丰乡、石莲乡、古花镇；泸州市样本乡镇分别为白米镇、望龙镇、白沙镇、参宝镇、九支镇、五通镇、佛荫镇、大桥镇、尧坝镇、先市镇。

（二）研究工具

1.资产收益扶贫绩效评估指标体系

在充分考虑以上四个内容的基础上，设置了31个评价指标，包含Z1扶贫资金到位率、Z2农村资源盘活度、Z3总扶贫资金增长率、Z4资产流转合规率、Z5农户决策参与度、Z6所选项目年收益率、Z7森林覆盖增长率、Z8资金整合效率、Z9农村硬面道路覆盖面积增长率、Z10地方挪用资金犯罪下降率、Z11卫生场所建设增长率、Z12城乡收入比下降率、Z13贫困人口年均减贫率、Z14项目资金报账率、Z15通水通电增长率、Z16城乡收入比下降率、Z17小型水利建设增长率、Z18农村通客车增长率、Z19广播电视覆盖增长率、Z20人均收入增长率、Z21农户幸福感指数上升率、Z22大学生数量增长率、Z23扶贫瞄准精度、Z24资产收益增长率、Z25项目瞄准度、Z26农村低保覆盖增长率、Z27自然灾害减少率、Z28农村居民恩格尔系数下降率、Z29村民民主参与满意率、Z30九年义务教育覆盖率、Z31粮食综合自给增长率

2.数据收集过程及处理

本文通过问卷调查、走访、网络查询等方式获得数据，其中在样本县乡共二十个乡镇发放问卷共1000份，其中有效问卷680份，有效率68%；走访各乡镇政府咨询；网络查询省市“统计年鉴”、“扶贫统计年表”、“扶贫开发统计资料汇编”、“扶贫开发监测报告”等。采用MATLAB R2017a对数据进行统计处理，主要运用描述统计、KMO检验、因子分析等方法对数据进行统计分析。

四、调查结果

为评估资产收益扶贫绩效，本文利用因子分析与模糊评价法构建出综合评价模型。

（一）资产收益扶贫绩效评估主因子提取

利用因子分析法，对上述31个指标提取主因子，以此达到指标优化的目的，运用MATLAB计算，可得到因子分析的特征值及累计贡献率。

通过表1可以看出，正交旋转法提取了4个公因子，它们共解释了总变量的70.36%，丢失信息较少。而经过模型计算，得到示范区旋转后因子载荷矩阵与非示范区旋转后因子载荷矩阵，两者结果一致。根据因子旋转载荷矩阵，可提取主因子，得出Z2、Z4、Z5、Z8、Z23、Z25、Z30在第四主因子中有较高的载荷，说明第四主因子基本反映了这7个指标，记为政策因子；同理，Z10、Z13、Z14、Z17、Z19、Z21、Z26、Z29，、Z31在第一主因子中有较高的载荷，记为综合环境因子；Z1、Z3、Z12、Z16、Z18、Z20、Z24、Z28在第二主因子中有较高的载荷，记为经济因子；Z6、Z7Z9、Z11、Z15、Z22、Z27在第三主因子中有较高的载荷，记为发展因子。

（二）区域综合绩效评价

从表6、表7模糊综合评价结果可以看出，示范区评价结果多为优异和良好，而非示范区评价结果多为一般，部分显示较差。可以从整体上得出资产收益扶贫较一般扶贫政策具有更大的效益性，对脱贫具有明显的促进作用。

五、启示

（1）积极发挥政府的主导作用。政府是扶贫政策的直接推动者，相关制度设计、政策落实都需要政府进行主导。政府需要实地调查了解当地的贫困情况，根据当地贫困特点实施精准扶贫的具体政策。并通过制度设计调动各方的积极性，促进各方的合作。

（2）做好实施主体工作。首先，应当做好贫困户与实施主体的对接工作。积极实施主体要做好相关的会计核算工作，确保资产、负债等的核算，进而进行科学合理的收益分配工作。特殊贫困人群优先享受分配，对于风险较小易于核算的项目采用“低保底+高浮动收益”分配方法，对于风险较大的项目采取“高保底+低浮动收益”分配方法。最后，为确保资金安全，叫加强相关的监督，落实责任制。

【参考文献】

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[3]李文静，帅传敏，丁丽萍，程欣，帅竞，陶星. 2016.中国农村观察. 管理世界，（03）：73-86.

[4]曾小溪，汪三贵，殷浩栋. 2016.中国扶贫开发绩效第三方评估简论——基于中国人民大学反贫困问题研究中心的实践. 湖南农业大学学报，（03）：1-5.

[5]孙璐，陈宝峰. 2015.基于AHP-TOSPSIS方法的扶贫开发项目绩效评估研究——以四川大小凉山地区为例. 科技与经济，（01）：62-66.

[6]孙璐. 2015.扶贫项目绩效评估研究.中国农业大学，42-45.

[7]隆运娇.2015. 南川扶贫产业资金配股到贫困户当股东年年分红. 重庆日报，007.

[8]叶红专.2016.坚决打赢精准扶贫攻坚战.扶贫网.

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[11]中共中央政治局.2016.关于打赢扶贫攻坚的决定.政府文件endprint