西藏连片特困地区精准扶贫综合绩效评价研究

张 超 王嘉薇 万光彩

(安徽财经大学金融学院 安徽蚌埠 233030)

引言

20世纪80年代以来，国内的扶贫工作取得了巨大进展，贫困发生率大幅下降（樊丽明和解垩，2014）[1]，对民族团结、边疆巩固及社会和谐做出了重要贡献（朱梦冰和李实，2017）[2]。中央政府提出在2020年全面消除贫困，即是确定了打赢脱贫攻坚战的时间节点。精准扶贫通过有针对性地帮助贫困人口，增强贫困地区自主发展能力，是实现贫困人口可持续脱贫目标的重要途径（汪三贵和刘未，2016）[3]。但由于精准扶贫工作中存在贫困居民底数不明、扶贫效率不高、扶贫开发不均衡等问题，导致连片特困地区长期以来深陷“贫困陷阱”①“贫困陷阱”通常是指处于贫困状态的个人、家庭、群体、区域等主体或单元由于贫困而不断地再生产出贫困，长期处于贫困的恶性循环中而不能自拔。（丁建军，2014）[4]。西藏自治区是陆上丝绸之路的重要组成部分，其稳定发展不仅关乎“一带一路”建设的顺利实施，还关系到民族团结、边疆稳固及国家的长治久安（张丽君，2017）[5]。由于存在点多面广、基础薄弱等现实挑战，西藏属于脱贫攻坚的重点和难点地区，更是全国唯一的省级集中连片特困地区①《中国农村扶贫开发纲要（2011—2020年）》划分了14个集中连片特困地区，即六盘山区、秦巴山区、武陵山区、乌蒙山区、滇桂黔石漠化区、滇西边境山区、大兴安岭南麓山区、燕山－太行山区、吕梁山区、大别山区、罗霄山区、西藏区、四省藏区、新疆南疆三地州。。截至2017年10月底，全区建档立卡信息系统贫困人口仍有47.9万人。随着“十九大”的胜利召开，精准扶贫工作进入新的攻坚期，即“确保到2020年我国现行标准下农村贫困人口实现脱贫，贫困县全部摘帽，解决区域性整体贫困，做到脱真贫、真脱贫”。因而，对西藏连片特困地区精准扶贫绩效进行适时评估，有助于推动西藏地区资源合理配置及扶贫模式创新，有助于啃下脱贫攻坚战的最硬“骨头”。

一、文献回顾

近年来，国内扶贫绩效评价日益受到关注，已有文献呈现出三个特征。一是扶贫绩效的研究方向趋于多元化。曾小溪等（2015）对山东费县、湖北英山等地彩票公益金扶贫项目进行多维度评价，指出该项目为村组道路建设提供了资金来源，优化了农田水利基础设施条件及农业农村发展环境[6]；李宝庆和李岚（2017）结合金融扶贫特征，将平衡计分卡理论中传统的指标维度修正为社会、经济、管理、生态四个维度，定量分析了宁夏六盘山集中连片特困地区的金融扶贫绩效[7]；王静等（2017）基于“经济-社会-资源-环境”动力学仿真模型对比了不同扶贫模式下的减贫效果[8]。二是扶贫绩效的评价指标逐渐多样化。付英和张艳荣（2011）基于系统工程理论，从政策相关程度、扶贫效率、扶贫开发效果以及可持续发展能力四个方面对兰州市贫困地区综合性扶贫绩效进行了评价[9]；陈小丽（2015）结合湖北10个民族县市数据，以扶贫直接效果、经济发展水平、社会发展水平和扶贫投入水平为切入点，构建了三级指标体系对民族地区扶贫绩效进行定量研究[10]；杨新玲等（2017）结合西藏农牧区贫困面广、生产效率低、经济社会脆弱等特征，基于农牧区贫困情况、影响生产经营的外部条件及内部因素构建西藏农牧区贫困统计指标体系[11]。三是扶贫绩效的测度方法日趋成熟。贾俊雪等（2017）运用倾向得分匹配法分析资本补贴及小额信贷对农户收入的影响，指出“自上而下”和“自下而上”两种扶贫机制有效提高了扶贫瞄准度及其效果[12]；游新彩和田晋（2009）以国家级贫困村为研究对象，通过构建AHP-FCE组合模型，从静态和动态视角综合评价了扶贫整体绩效[13]；黄梅芳和于春玉（2014）基于因子分析法，结合德尔菲法和定量模型方法，从长期和短期两个维度构建了民族旅游业扶贫绩效评价体系，通过实证分析得出龙胜各族自治县扶贫效果良好[14]；帅竞等（2017）以人均纯收入作为贫困代理指标，构建双差分模型对项目干预的净效应进行测算，定量评价了联合国IFAD中国项目对项目区受益人精准脱贫的实际贡献[15]。

随着全国连片特困地区名单的公布，相关的绩效评价研究开始出现。刘一明等（2014）利用GIS和BP神经网络模拟了区域自然致贫指数和社会经济消贫指数，研究结果表明，自然因素是武陵山区致贫的主要原因，而社会因素在一定程度上起到缓解作用[16]；郑长德和单德朋（2016）基于县级数据对连片特困地区多维贫困进行量化分析，认为关键致贫原因是经济机会差异及风险冲击下的行为差异，强调扶贫政策的制定应体现因地实施原则[17]；刘林和李光浩（2016）运用面板排序模型测量人力资本、物质资本和社会资本对南疆三地州片区多维贫困的影响，指出社会资本积累的减贫效应最为显著，扶贫开发主要通过人力资本发挥作用[18]。此外，曹诗颂等（2016）[19]、周力和孙杰（2016）[20]、刘芳和刘明（2017）[21]等学者则针对连片特困地区的空间特征和扶贫影响因素进行了相关研究。

综上所述，国内已有学者将全面绩效评估模型引入连片特困地区扶贫绩效评估，但对扶贫效果的评价主要还多是基于表象和感性视角，较多地依据定性评价和单一指标评价，因而缺少对扶贫效果综合的、多层次的、动态的评价。因此，本文尝试对西藏连片特困地区精准扶贫绩效进行全面综合评价，以期反映新时代西藏地区在经济、社会、生态等方面的综合扶贫成效。

二、模型构建及数据处理

（一）指标体系的构建

精准扶贫的主要目标是缓贫和可持续发展，依据贫困与反贫困理论及可持续发展理论构建评价指标体系，有利于促进精准扶贫工作的实际成效。本文从经济发展、生产生活、社会发展和生态环境四个方面入手，共选取12项指标作为精准扶贫绩效的评价依据。指标类型均为正向指标。

1.西藏连片特困地区精准扶贫开发工作面临着贫困程度深、返贫程度高及致贫因素多等挑战，提高经济发展水平是脱贫致富的关键因素。本文选用人均生产总值、农牧民人均可支配收入及人均社会消费品零售额作为片区经济状况评价指标。

2.对贫困地区居民的生产情况及生活质量进行定性与定量评价,有利于推进连片特困地区可持续发展。本文选取农林牧渔业总产值指数、每万人拥有病床数、年中学毕业人数占总人口比重为评价指标对生产生活水平加以衡量。

3.社会发展是一个地区统筹经济与人口、资源、文化等因素,全面提升区域社会整体水平的发展过程（王海萍和陈斐，2012）[22]。推进贫困地区经济与社会协调发展，加强偏远村落基础设施建设是评价精准扶贫绩效的重要内容。因此，选用人均用电量、人均城镇建筑工程投资及人均农业机械总动力等三项指标。

4.恶劣的自然气候及特殊的地理环境是西藏连片特困地区集体脱贫的重要阻力，选用有效灌溉面积占耕地面积比重、旱涝保收面积占播种面积比重及年造林面积等指标来反映生态环境水平①《中国农村扶贫开发纲要（2011-2020年）》强调要进一步加强贫困地区退耕还林、水土保持、防护林体系建设和石漠化、荒漠化治理等重点生态修复工程。。

（二）数据的来源及处理

本文数据来源于西藏自治区6个地级市和1个地区的统计年鉴、住户调查、农村贫困检测报告及政府工作报告等资料。数据的起止时间确定为2011-2016年，其中数据的起始时间为《中国农村扶贫开发纲要（2011-2020年）》的发布年份。为了消除不合理因素对评估结果的影响，本文对原始数据进行了无量纲化处理：

表1西藏连片特困地区精准扶贫绩效评价指标体系

（三）扶贫绩效评价模型

基于模糊数学的模糊综合评价法，依据隶属度原则将定性评价转为定量评价，能够系统、准确地解决难以量化的问题。熵值法来源于物理学中的热力学概念，现已被引入可持续发展评价及社会经济等研究领域。如王富喜等(2013)采用熵值法对各指标进行赋权，利用加权求和方法分析城镇化发展质量及空间差异分析[23]；马艳梅等（2015）则基于模糊数学法对长江三角洲地区城镇化可持续发展进行综合评价[24]。为了对西藏连片特困地区精准扶贫绩效进行多维度定量评价，本文借鉴庄天慧等（2012）和钱力等（2018）提出的基于熵值法计算权重的综合评判模型[25]，具体模型如下：

其中，W为权系数矩阵，B为评价特征矩阵，o为模糊合成算子。选用加权平均型M(·,⊕)算子，代表评价Vi等级对模糊评判集的隶属度，依据最大隶属度原则，得到组评价结果M=max(S1,S2,…,Sn)。

模糊综合评价过程中，假如某项指标的实际值能够对参评样本进行一个准确的区分，那么就足以表明该指标在这项评价上分辨信息丰富，应赋予较大的权数，反之则赋予较小的权数。根据指标值变异程度，采取客观赋权法中的熵值法来确定各指标所占权重，具体步骤为：

式中，Hj为第j个指标的熵值，且则第j个指标的熵值权重为：

通过权重大小反映各指标在综合评价中的作用程度，可得到评价指标的权向量W=(w1,w2,…,wn)。为确定隶属函数，对指标数值不同等级区间进行划分，将指标在各等级区间出现的频率作为模糊子集的隶属度。本文对标准化处理的数据进行分级，并采用专家打分法进行级别赋值：很差(0～0.15)，较差(0.15～0.30)，中等(0.30～0.60)，较好(0.60～0.90)，很好(0.90～1)。

三、实证分析

（一）扶贫绩效综合评价

1.扶贫绩效时序分析

采用模糊综合评价法对2011-2016年样本数据进行处理，研究西藏连片特困地区精准扶贫综合绩效并予以评价。运用熵值法算出各评价指标所占权重，得到6年间西藏连片特困地区扶贫绩效得分情况，如表2。

根据表2可以看出，西藏连片特困地区精准扶贫综合绩效总体呈上升趋势，在2012至2013年间上升幅度极小，这可能是贫困线划分方式调整所致，2013年后扶贫绩效维持上升态势。从不同维度看，社会发展水平对精准扶贫绩效贡献较大，在经历短暂下降后维持在较高水平；生态环境水平对扶贫绩效贡献较小，处于不断波动状态；经济发展水平和生产生活水平扶贫绩效相对较好，保持稳步上升。

2.要素贡献度分析

为考察2016年西藏连片特困地区整体扶贫绩效，依据专家打分设定五个级别评判标准，判定扶贫绩效隶属度情况。将基于熵值法获得的各指标权重与隶属度函数相结合，计算出2016年西藏连片特困地区的综合隶属度为

综合扶贫绩效对很差、较差、中等、较好、很好五个等级的隶属度依次为0.01011、0.01356、0.01230、0.01624和0.01455，根据最大隶属度原则判断出2016年西藏连片特困地区精准扶贫绩效较好。

为量化各要素对综合绩效的影响，通过指标合并处理，得到西藏连片特困地区四个维度的综合权重，包括经济发展水平、社会发展水平、生产生活水平以及生态环境水平，采用模糊统计法计算各维度绩效的隶属度情况，如图1。

各要素对扶贫绩效贡献分析显示，社会发展水平在较好级别评价中隶属度最大；经济发展水平、生产生活水平方面隶属度在几个评级中差异微弱，分别表现为较差、中等水平；而生态环境水平仍有待提高。

3.各地区扶贫绩效评价

基于2016年截面数据，对西藏6个地级市、1个地区精准扶贫绩效进行评价，研究不同区域扶贫绩效差异情况。对指标数据进行标准化处理，根据精准扶贫绩效评价模型，计算出西藏各区域扶贫绩效得分。

由表3可知，西藏各区域精准扶贫绩效差异较大。拉萨市综合绩效最高，其次为林芝市，得分均达到0.59以上，地理位置位于西藏自治区中部和东南部，与四川、云南两省接壤；而昌都市和那曲市得分均在0.3左右，位于西藏自治区东北位置，毗邻青海省。从各区域扶贫绩效影响因素来看，经济发展水平和生产生活水平对精准扶贫绩效普遍贡献较大。

（二）实证结论

1.西藏连片特困地区精准扶贫绩效总体呈现上升趋势

精准扶贫综合绩效在经历了2012-2013年的增长停滞后，有不断上升的趋势且各年上升幅度大致相同。2016年截面数据显示西藏连片特困地区总体扶贫绩效属于较高水平，说明虽然西藏整体扶贫绩效欠佳，但近年来有好转的迹象。

表22011-2016年西藏连片特困地区扶贫绩效得分

图1 2016年西藏连片特困地区精准扶贫绩效隶属度情况

表3 2016年西藏各区域精准扶贫绩效得分

2.社会发展方面扶贫成效较好，生态环境方面成效一般

从2016年截面数据隶属度来看，社会发展水平在很好的级别评价中隶属度最大，而经济发展、生产生活、生态环境呈现较低水平，生态环境水平对扶贫绩效的贡献明显低于其他两要素。

3.各区域扶贫绩效差异较大

通过对2016年截面数据进行模糊统计，发现各区域扶贫绩效差异明显，综合绩效最高的拉萨市达到0.6588，而最低的昌都市只有0.28，分差高达2.5倍左右。

四、研究结论与对策建议

（一）完善“五位一体”大扶贫格局

自治区政府在脱贫攻坚战中，应继续巩固和完善“五位一体”大扶贫格局。在充分发挥专项扶贫、行业扶贫和社会扶贫的基础上，突出金融在精准扶贫中的作用，加大信贷投放力度、努力改善金融环境、不断创新符合自治区特点的金融产品和服务；应提高援藏扶贫水平，从干部、人才、资金、劳务、产业等多个方面实现帮扶和对接，并加强西藏与其周边省区及中东部地区的经济合作。

（二）全面提升经济社会发展水平

由实证结果可知，社会发展水平对西藏连片特困地区扶贫绩效的贡献度最大，因此切实提高社会发展水平是提升扶贫绩效的关键。而经济发展水平又直接影响到社会发展水平，对居民就业和收入产生直接影响。自治区政府应全力推进美丽乡村建设、加快新型城镇化步伐，大力推进农牧区小康村建设，全面提升经济社会发展水平。

（三）切实缩小区域扶贫绩效差距

从实证结果来看，西藏东北部区域扶贫效果不及东南部和中部，扶贫绩效存在一定的区域差距。相关部门应总结以往扶贫开发经验，着力推动参与度高的特色产业发展，发挥龙头企业对贫困人口的带动作用，通过加大技能培训增强贫困群众自我发展能力。对落后地区通过更多资金扶持、政策优惠等方式，增加该地区的经济收入，提升当地的社会发展水平，进而提高扶贫绩效，逐步缩小区域扶贫绩效差距。