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四川深度贫困地区贫困减缓问题研究

2018-03-06庄天慧曾维忠

天府新论 2018年2期
关键词:脆弱性贫困家庭贫困地区

王 英 庄天慧 曾维忠

一、引 言

深度贫困地区是下一阶段脱贫攻坚任务的重点瞄准区域,是最难啃的“硬骨头”。根据国家深度贫困地区“三区”、“三州”的划定范围,四川作为扶贫主战场之一,将大小凉山彝区和高原藏区确定为深度贫困地区,由于其具有经济机会缺乏、地质条件复杂、生态环境脆弱等多重不利因素叠加的特点,脱贫攻坚任务紧迫而艰巨。为呼应精准扶贫、精准脱贫的政策诉求,学者们围绕贫困测度与贫困识别*郭熙保,周强:《长期多维贫困、不平等与致贫因素》,《经济研究》 2016年第6期。、帮扶措施与扶贫绩效*帅传敏,李文静,程欣,等:《联合国IFAD中国项目减贫效率测度——基于7省份1356农户的面板数据》,《管理世界》 2016年第3期。,以及宏观经济与贫困减缓*单德朋:《产业结构、劳动密集度与西部地区贫困减缓——基于动态面板系统广义距方法的分析》,《中南财经政法大学学报》2012年第6期。等问题进行了大量研究,也有学者对四川贫困问题进行了专门研究*汪建,庄天慧:《贫困地区社会资本对农户新技术采纳意愿的影响分析——基于四川16村301户农户的调查》,《农村经济》 2015年第4期。*庄天慧,余崇媛:《新阶段四川民族贫困地区农户扶贫开发需求分析》,《西南民族大学学报(人文社科版)》2012年第3期。,为四川精准扶贫、精准脱贫政策制定和实施提供了理论支撑。但现有研究主要聚焦大规模减贫阶段的帮扶措施和减贫效应研究,对深度贫困地区精准扶贫、精准脱贫问题关注还有所不足。本文利用四川深度贫困地区经济社会发展宏观数据和抽样调查微观数据,分析四川深度贫困地区脱贫攻坚的宏观背景、致贫原因的微观表现,厘清四川深度贫困地区的贫困状况。同时,本研究对帮扶措施的减贫效应进行了实证分析,从而为四川深度贫困地区下一阶段的脱贫攻坚政策制定提供数据支持。

二、致贫原因的宏观表现和微观事实

(一)四川深度贫困地区的空间分布

根据国家深度贫困地区的划定范围(“三区”、“三州”),四川将高原藏区和大小凉山彝区纳入深度贫困地区,涉及“三州一市”(阿坝州、甘孜州、凉山州和乐山市),共计45个县。其中,高原藏区32个县,包括阿坝州13个县、甘孜州18个县以及凉山州1个县。大小凉山彝区共13个县,包括凉山州10个县和乐山市3个区县(详见表1)。截至2016年底,四川45个深度贫困县共有3993个贫困村,建档立卡人口18万户73.9万人*数据来源于《中共四川省委、四川省人民政府关于进一步加快推进深度贫困县脱贫攻坚的意见》(川委发〔2017〕20号)。,占四川尚未脱贫人口的27.2%。虽然贫困人口数量占比不大,但其主要分布在少数民族集聚区,且这些区域具有生存环境恶劣、地质条件复杂、生态环境脆弱、经济基础薄弱以及经济机会相对缺乏等多重贫困因素叠加的特点,脱贫成本高,脱贫难度大,是脱贫攻坚最难啃的硬骨头。

数据来源:作者整理。

(二)致贫原因的宏观表现

2015年统计数据显示,四川深度贫困地区行政区域面积占全省的55.76%,但地区生产总值仅占全省的3.03%,人均GDP为全省平均水平的51.68%;平均经济密度为全省平均水平的5.44%;全社会固定资产投资占全省的4.85%*作者根据2015年《四川省统计年鉴》整理计算得到。。区域性整体经济欠发达是四川深度贫困地区贫困最大的事实。具体来看,体现出如下特征:

第一,普遍的经济欠发达是四川深度贫困地区贫困的主要矛盾。2015年四川45个深度贫困县人均地区生产总值为19341元,远低于同期全省平均水平37425元。并且在经济新常态的背景下,受限于相对单一和同质化的产业体系,四川深度贫困地区当前的产业发展模式不足以应对消费结构的多样化变迁,总体增速放缓和结构变迁的影响更大,2015年四川深度贫困地区有6个深度贫困县总体经济增速为负。

第二,复杂的地质条件和脆弱的生态环境是四川深度贫困地区贫困的“第一天性”因素。2017年阿坝州九寨沟县7.0级地震、凉山州普格县山洪泥石流和四川茂县叠溪山体滑坡事件均发生在四川深度贫困地区,复杂的地质条件是四川深度贫困地区致贫的重要客观原因。从四川生态安全战略格局来看,四川深度贫困地区主要处于川滇森林及生物多样性功能区、若尔盖草原湿地功能区和大小凉山水土保持生态功能区,多为限制和禁止开发区,其生态功能属性限制了产业发展的路径选择。

第三,受交通基础设施的限制,经济活动集聚不足使得要素投入难以获得规模经济,从而导致经济发展内在动力不足。2015年四川深度贫困地区城市化率仅为26.74%,有9个县的城市化率低于20%,且2015年14个深度贫困县规模以上工业企业利润为负值,深度贫困地区难以通过市场力量吸引要素集聚。

(三)致贫原因的微观事实

为了考察四川深度贫困地区致贫原因的微观事实,课题组在118个村随机抽样2750户,剔除无效问卷174份,回收有效问卷2576份。问卷采集了贫困户家庭成员的健康和就学状况,并询问了贫困户的致贫原因和最主要的致贫原因,备选项包括:因病、因残、因学、因灾、缺土地、缺水、缺技术、缺劳动力、缺资金、其他。所有致贫原因和首要致贫原因频次和比例见表2。

表2 四川深度贫困地区致贫原因的微观表现

数据来源:作者根据2017年暑期调研数据整理。

从所有致贫原因的分布来看,贫困户提及最多的致贫原因是疾病、缺劳动力和缺资金,有1102户贫困户反映因病致贫,有959户存在缺劳动力、896户存在缺资金的情况,分别占样本总数的40%、34.8%和32.5%。其次是缺技术、因残和因学致贫,相应的贫困户分别占样本总数的20%、15.7%和14.4%。

从首要致贫原因的分布来看,有1028户贫困户反映其首要致贫原因为因病致贫,占样本总数的37.3%。在2576户贫困户中,有1746户反映家庭成员有疾病,占样本总数的67.8%,医疗支出占总支出比重平均为13.6%,有459户家庭医疗支出占总支出比重超过30%。因病致贫和因病返贫既是四川深度贫困地区贫困人口的客观事实,也是实现精准扶贫需要重点瞄准的靶点。其他首要致贫原因按频度依次为:缺劳动力、缺资金、缺技术、因残、因学、缺土地和因灾,占比分别为15.1%、11.2%、10.4%、8.4%、6.7%、2.4%和0.9%。

三、变量选择与指标说明

在实证检验中,本文将减贫结果作为被解释变量,将帮扶措施作为核心解释变量,将其他影响减贫结果的因素作为控制变量。

(一)核心解释变量:帮扶措施

帮扶措施是本文的核心解释变量,根据四川省扶贫帮扶实施政策清单,课题组在问卷中采集的帮扶措施包括:危房改造、易地扶贫搬迁、医疗救助、小额信贷、子女助学补贴、最低生活保障、劳动技能培训、基建设施收入、发展特色产业、其他。贫困户得到各类帮扶的频次和频率见表3。其中,医疗救助、最低生活保障、子女助学补贴和劳动技能培训是贫困户得到的最常见帮扶措施,占总样本的比例分别为69.6%、48%、44.7%和44.2%。

表3 四川深度贫困地区的帮扶措施

数据来源:作者根据调研数据整理。

(二)核心被解释变量:贫困脆弱性和人均纯收入

反映减贫结果的常用指标是贫困发生率和贫困人口收入。基于微观计量的样本要求,本文将贫困人口人均纯收入作为反映减贫结果的代理变量。但收入仅能反映静态的贫困状态,基于可持续稳健脱贫的要求,还要考虑贫困户脱贫后返贫的风险。因此,为了反映减贫成果的稳健性,本文综合使用贫困家庭人均纯收入和贫困脆弱性作为反映静态和动态减贫结果的代理变量。贫困家庭人均纯收入=(家庭总收入-生产经营性支出)/家庭常住人口数量,收入、支出和人口数据通过问卷调查得到。接下来简要介绍贫困脆弱性的测度方法。

贫困脆弱性是对下一年陷入贫困的概率的测度*Klasen S,Waibel H.Vulnerability to poverty in South-East Asia: drivers, measurement, responses, and policy issues. World Development, 2015 (71): 1-3.,该指标可以为政府在稳健减少贫困的政策目标上提供参考。本文使用横截面数据计算贫困脆弱性,使用贫困人口的收入预期及其残差平方和贫困线来进行测量*Haughton J, Khandker S R. Handbook on poverty and inequality. World Bank Publications, 2009.*蒋丽丽:《贫困脆弱性理论与政策研究新进展》,《经济学动态》2017年第6期。。收入预期通过当期收入的回归来预测。本文贫困线设定为5000元,该数值等于官方贫困线与人均政府转移支付之和。设定该贫困线的原因在于稳健脱贫最终要依赖自我发展,现有的转移支付政策无法长期持续,因此课题组在官方贫困线之上,根据人均转移支付对贫困线进行了上调。同时,课题组使用30%的概率作为识别贫困脆弱性的临界值,原因在于深度贫困地区通常面临着自然环境和市场环境的系统性风险,而解释变量无法刻画。为了将该种系统性风险考虑在内,课题组使用了较低的概率30%作为临界值。

(三)控制变量

本文选取帮扶措施之外能够影响减贫结果的因素作为控制变量,主要包括家庭基本信息变量和致贫原因变量。其中,家庭基本信息变量选取了家庭规模、60岁以上老人数量占比、16岁以下儿童数量占比、家庭成员是否有疾病、医疗支出占比与教育支出占比等5个指标作为代理变量,致贫原因变量主要包括因病、因残、因学、因灾、缺土地、缺水、缺技术、缺劳动力、缺资金与其他原因,共计10项指标。

本研究所涉及的家庭信息变量中的“家庭成员是否有疾病”指标、致贫原因变量以及帮扶措施变量相关指标均为虚拟变量。所有变量的统计描述见表4。

表4 变量统计描述

数据来源:作者根据调研数据整理计算得到。

四、帮扶措施与贫困减缓的实证检验

为了客观评价各类帮扶政策对四川深度贫困地区贫困减缓的影响,需要区别不同贫困家庭的背景差异,尤其是致贫原因的差异。为此,课题组首先检验了不同致贫原因对贫困家庭贫困减缓的异质影响,结果见表5中的模型一。此外,为了凸显首要致贫原因这一主要矛盾,课题组还将首要致贫原因作为核心解释变量,分析了首要致贫原因与贫困状况的关系,结果见表5中的模型二。在评价减贫效应时,课题组分别使用贫困家庭人均纯收入和贫困脆弱性作为被解释变量,实证检验了各帮扶措施对贫困减缓的影响,结果分别见表5中的模型三和模型四。

表5 致贫原因、帮扶措施对贫困人口人均纯收入和贫困脆弱性的影响

数据来源:根据调研数据整理,*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平上统计显著。

(一)致贫原因对贫困家庭人均收入的影响

从模型一的所有致贫原因与贫困家庭人均纯收入的关系来看,家庭规模、老年人口占比、儿童占比、医疗支出与家里是否有人生病等家庭基本信息指标的回归系数均为负,参数估计值分别为-0.0562、-0.0883、-0.4745、-0.0083和-0.0381,且均在常用显著性水平上统计显著,这些致贫原因对贫困家庭人均收入具有显著负面影响。从致贫原因来看,缺土地、缺资金和其他原因的参数估计同样显著为负,参数估计值分别为-0.1193、-0.0911和-0.0688。模型一中因病、因残、因学、缺技术和缺劳动力的参数估计值为正,与预期明显不符。为此,课题组进一步考察了首要致贫原因与四川深度贫困地区人均纯收入的关系。模型二中包括因病、因残、因学、缺技术和缺劳动力在内的所有首要致贫原因参数估计值均为负值,符合经济直觉。从模型二首要致贫原因对贫困人口收入的影响来看,对贫困人口收入影响最大的是因病致贫,其参数估计值为-0.4262。模型一和模型二结果的差异表明,首要致贫原因是四川深度贫困地区贫困家庭致贫的主要矛盾,帮扶措施应盯住其首要致贫原因而非其他次生原因。另外,模型二家庭规模与家里是否有人生病指标的影响作用增强,系数分别为-0.5823、-0.2179。贫困家庭丧失劳动力或常年有病的老年人以及未成年人的数量,增加了整个家庭的生活负担。对于该部分贫困家庭而言,如何利用社会保障政策和助学政策有效减少家庭支出*王国洪:《民族地区社会保障水平对有效减缓贫困的实证研究》,《民族研究》2016年第5期。,也是实现有效减贫的重要渠道。

综上,四川深度贫困地区的贫困状况并非某单一致贫因素导致,而是多种因素交织影响的结果。在家庭负担重、土地资源有限、生态保护的硬约束条件下,以农业生产为主的产业结构模式下,资本的进入依然存在困难,贫困家庭增收面临诸多现实困难。因此,在下一阶段的脱贫攻坚中,在现有资源禀赋的条件下,应结合乡村振兴战略,在加快城乡融合发展的同时,从市场需求入手,借助农业供给侧结构改革,引进技术,大力发展产业扶贫,如区域特色种植业、养殖业、林果业与乡村旅游产业扶贫项目等,增加贫困人口创业、就业机会,提升自我发展能力,为农村贫困人口的增收注入持续活力。

(二)帮扶措施对贫困家庭人均收入的影响

从模型三的回归结果来看,小额信贷、技能培训、基础设施收入与发展特色产业的回归系数为正,分别为0.0403、0.0311、0.0230、0.0052,且仅小额信贷与技能培训在常用显著性水平上统计显著,有效地改善了四川深度贫困地区贫困家庭的人均收入。影响最大的是小额信贷和技能培训,两者均盯住贫困人口的自我发展能力,强调激发贫困人口的内生动力。*单德朋,王英:《金融可得性、经济机会与贫困减缓——基于四川集中连片特困地区扶贫统计监测县级门限面板模型的实证分析》,《财贸研究》2017年第4期。现有帮扶政策通过小额信贷、技能培训、基础设施与发展特色产业为深度贫困地区与贫困群体改善了基础设施条件,营造了相对公平的创业与就业发展空间,因此减贫成效显著。而其他帮扶措施,如异地搬迁、子女入学补贴等却表现为负向影响,回归系数分别为-0.0928、-0.0758,且在1%的显著性水平上统计显著。其原因可能是这些措施具有投入回报周期相对较长,样本数据的短期观察结果呈现出只有投入。比如异地搬迁短期给移民带来的需要适应融入新环境、适应新生活、寻找新工作等带来的成本皆表现出负向影响,而脱离原有恶劣生存环境,进入获得经营机会、工作机会、较为便利的生活条件地区对收入的提高是需要经过一段磨合期才能充分显现。同样,教育回报周期相对更长,因此短期表现不佳,但鉴于教育规模报酬递增的属性*单德朋:《教育效能和结构对西部地区贫困减缓的影响研究》,《中国人口科学》2012年第5期。,“百年树人”依然是拔穷根的根本。为了完成脱贫攻坚的任务目标,2020年之前仍需加大短期帮扶成效显著的诉求,同时,也要结合长期脱贫目标,加大基础设施与教育投入力度,实行政策分类指导与倾斜相结合。

(三)帮扶措施对贫困家庭贫困脆弱性的影响

接下来课题组将从动态层面考察帮扶措施的减贫成效,即10项帮扶措施对家庭贫困脆弱性的影响。从模型四的回归结果来看,危房改造、异地搬迁、医疗救助、子女入学补贴、最低生活保障与其他帮扶措施6项指标均不利于贫困脆弱性的改善,回归系数均为正。并且,除了最低生活保障以外,其他5项均在5%以及以上的显著性水平上统计显著。5项指标在模型四中影响大小的排序为:异地搬迁>助学补贴>其他帮扶措施>危房改造>医疗救助;5项指标在模型五中的影响大小排序,除了助学补贴与其他帮扶措施顺序交换以外,其他均保持一致。而小额信贷、技能培训、基建设施收入、发展特色产业均有利于贫困脆弱性的改善,这些指标在模型五中的影响大小排序为:技能培训>基建设施收入>发展特色产业>小额信贷,后两项在模型四中的排序不同,其他均保持一致。可见,着力改善基础设施条件、发展环境与经济机会的帮扶措施,在政策使用得当的情况下,能为贫困人口提供创业就业机会以及自身能力增强方面的供给保障,从而为贫困人口短期和长期的增收营造了良好氛围,将有效地改善贫困家庭的贫困脆弱性。以上帮扶措施对贫困脆弱性的影响与对贫困人口人均收入的影响在结论上是一致的,也进一步证实了这些帮扶措施将同样有利于下一阶段脱贫攻坚任务的推进。

从控制变量来看,家庭规模、老年人口占比、儿童人口占比以及医疗支出均不利于贫困脆弱性改善,其中家庭规模的影响最大,并在1%的显著性水平上统计显著。一般情况下,赡养负担与抚养负担会加大贫困家庭脱贫的难度,尤其是家庭规模大、家庭负担重的家庭应对风险能力较弱,更容易陷入贫困,从而不利于家庭贫困脆弱性的改善。

五、稳健性检验

模型三和模型四分别检验了不同帮扶措施对四川深度贫困地区静态收入和动态贫困脆弱性的影响,但该结果仅仅是从均值的角度,对各类帮扶措施对贫困减缓的总体影响进行了分析,依然无法回答如何针对不同致贫原因精准施策的问题。并且,鉴于致贫原因对四川深度贫困地区人均收入的显著影响,也需要进一步剥离致贫原因差异对政策减贫影响的扰动。因此,有必要对模型四的结果进行稳健性检验,并识别出更具针对性的帮扶措施。为此,课题组使用最常见的首要致贫原因对总体样本进行了细分,分为因病、缺资金、缺劳动力和缺技术四个细分样本,分别检验帮扶措施对贫困脆弱性的影响,结果见表6中的模型五至模型八所示。

表6 细分致贫原因的稳健性检验

数据来源:作者根据调研数据计算整理。

细分样本来看,针对因病致贫家庭,教育支出、技能培训和基础设施建设有效地降低了贫困脆弱性,参数估计值分别为-0.1612、-0.0806和-0.0393,且均能在常用显著性水平上统计显著。医疗支出、小额信贷和发展特色产业也能够降低贫困脆弱性,但无法在常用显著性水平上统计显著。危房改造、异地搬迁、医疗救助和助学补贴的参数估计值为正,没有体现稳健脱贫的效果。针对缺资金致贫家庭,技能培训与基础设施建设有利于贫困脆弱性的改善,参数估计值分别为-0.0734与-0.0919,均在5%的显著性水平上统计显著。小额信贷与最低生活保障也有利于改善缺资金的贫困家庭的贫困脆弱性,但统计不显著。危房改造、异地搬迁、医疗救与助学补贴等政策的参数估计值为正,未能体现对持续稳健脱贫的积极影响。针对因缺劳动力致贫的家庭,技能培训与基础设施建设有效地降低了贫困脆弱性,参数估计值分别为-0.1287与-0.0648。并且,均在常用显著性水平上统计显著。教育支出、医疗救助、最低生活保障与发展特色产业也能改善贫困脆弱性,但无法在常用显著性水平上统计显著。异地搬迁与住房补贴的参数估计值为正,且在1%的显著性水平上统计显著,不利于贫困脆弱性的改善,无法体现长久减贫效果。针对因缺技术致贫的家庭,教育支出与技能培训确实改善了家庭的贫困脆弱性,参数估计值分别为-0.2188与-0.0906,在常用显著性水平上统计显著。小额信贷与基础设施建设也体现出贫困脆弱性改善但不显著。危房改造、异地搬迁、医疗救助、助学补贴、最低生活保障的参数估计值为正,均不利于家庭贫困脆弱性的改善,且均在常用显著性水平上统计显著。

细分帮扶措施来看,技能培训能够提升贫困人口自我发展能力,有效地改善了所有样本的贫困脆弱性,尤其是显著降低了因缺技术致贫家庭的贫困脆弱性,体现了精准帮扶。小额信贷对于缺资金致贫家庭的积极影响最为显著,也能够改善因病致贫家庭的贫困脆弱性,但无法对缺劳动力和缺技术的家庭起到积极作用。该结果也表明,金融扶贫需要供给侧信贷政策和需求侧信贷资金使用能力的匹配*温涛,朱炯,王小华:《中国农贷的“精英俘获”机制:贫困县与非贫困县的分层比较》,《经济研究》2016年第2期。。缺劳动力和缺技术的家庭,由于自我发展能力相对不强,无法有效地使用信贷资金,从而导致小额信贷对其影响有限。基础设施建设能够改善深度贫困地区的发展条件,有效地改善贫困群众创业就业机会,显著降低了因病、缺资金与缺劳动力致贫家庭的贫困脆弱性,是着眼长远的重要帮扶政策选择。危房改造和异地搬迁并未有效改善四川深度贫困地区贫困家庭的贫困脆弱性,这两类政策的共性在于这些政策均为一次性补助,对于生计资本积累和降低生活成本的影响相对较小。尤其是异地搬迁本身就是一个系统工程,搬迁贫困户需要较长时间才能重建生计资本*李文静,帅传敏,帅钰,等:《三峡库区移民贫困致因的精准识别与减贫路径的实证研究》,《中国人口·资源与环境》2017年第6期。,在四川深度贫困地区异地搬迁过程中,还存在异地搬迁贫困户依靠原有生产资料维持生计、生产和生活所在地通勤距离较长的情况。为此,四川深度贫困地区下一阶段的异地搬迁要规划好新居所在地的生产资料,加大异地搬迁群众针对性技能培训,做到“搬得出,留得住,能致富”*何思妤,曾维忠:《老水库移民多维贫困测量》,《农村经济》2017年第5期。。针对生态环境脆弱地区和所在地区贫困群众,一方面要加大生态补偿转移支付力度,另一方面要增加护林员等公益性岗位。医疗救助改善了缺少劳动力家庭的贫困脆弱性,但未能体现出对其他致贫原因家庭贫困脆弱性的改善。其原因在于,医疗救助主要通过盯住减少贫困人口医疗开支、改善当期收入水平,但难以促进长期收入提升。并且就当前的医疗救助政策而言,还存在一些制度性问题,制约了医疗救助的减贫效果*方黎明:《新型农村合作医疗和农村医疗救助制度对农村贫困居民就医经济负担的影响》,《中国农村观察》 2013年第2期。。调研中发现:部分贫困户除去合作医疗报销和大病救助报销外,自己仍需支付一定比例甚至高昂的费用;部分贫困户反映医疗费用首先需要自己支付,大约需要一年才能报销,报销期限较长;有贫困户反映不是定点医院很多费用不能报销,定点医院又无法及时、方便就医。助学补贴也在所有样本中表现不佳,与教育回报周期较长有关,在回报周期到来之前,仍需持续投入,并加大投入力度,有助于助推贫困状况的持续改善。特色产业对四川深度贫困地区贫困脆弱性的影响也不显著,主要原因在于四川深度贫困地区距离市场的经济距离较远,且产品初加工工序缺失,导致特色产品的市场转化能力还亟待提高。

六、结语和政策建议

本文基于宏观数据和大样本微观调查数据,对四川深度贫困地区的致贫原因和帮扶措施对贫困减缓的影响进行了实证研究,同时还引入贫困脆弱性,检验了各类帮扶措施对长期稳健减贫能力的影响。此外,为了识别不同致贫原因家庭帮扶影响的差异,课题组还细分了致贫原因样本,对帮扶政策对贫困减缓的影响进行了稳健性检验。本文的主要结论和启示为:

第一,普遍的经济欠发达是四川深度贫困地区贫困问题的主要矛盾,薄弱的经济活动集聚能力、复杂的地质条件和脆弱的生态环境则为其经济发展带来了更多不确定性。这是四川深度贫困地区精准扶贫、精准脱贫的家底和前提。并且,四川深度贫困地区当前的产业结构难以通过市场力量吸引要素集聚,需要充分发挥政府和社会各界的力量,推进区域发展。

第二,因病、缺劳动力、缺资金和缺技术是四川深度贫困地区出现频度最高的致贫原因,但对不同致贫原因家庭的有效帮扶措施有所不同。未来的帮扶政策设计需要针对贫困家庭的首要致贫原因,分类施策、精准扶贫,提升帮扶措施的精度和成效。

第三,小额信贷对于缺资金致贫家庭的积极影响最为显著,也能够改善因病致贫家庭的贫困脆弱性,但无法对缺劳动力和缺技术的家庭起到积极作用。缺劳动力和缺技术的家庭,由于自我发展能力相对较弱,无法有效使用信贷资金,从而导致小额信贷对其影响有限。因此,为了充分发挥小额信贷在四川深度贫困地区稳健脱贫中的作用,除了需要继续放松信贷约束之外,还需要改善贫困人口自我发展能力。

第四,医疗救助未能体现出对四川深度贫困地区贫困脆弱性的积极影响。四川深度贫困地区当前的医疗救助政策,还存在一些制度性问题,如部分重疾贫困户自付费用依然较高、医疗保险周期较长、定点医院服务项目有待改善等。

第五,技能培训是四川深度贫困地区当前持续稳健脱贫的最重要帮扶措施,技能培训有效提升了四川深度贫困群众脱贫致富的内在动力和发展能力。未来的减贫政策应在盯住短期就业增收的基础上,增强微观贫困主体自我发展能力。在培训内容设置上要充分体现贫困户的个性化需求,技能培训要与劳务输出挂钩,先找市场需求、找出口,然后针对性设计培训内容。另外,在贫困群众劳务输出方面,不仅要强调输出,而且要做好输出劳动力的有力后盾,提供再培训机会,并在维护贫困群众劳务权益方面积极作为。

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