脱贫户返贫风险评估研究——基于豫西典型贫困县区的调查

谷秀云，薛选登

(河南科技大学 经济学院，河南 洛阳 471003)

党的十九大以来，以习近平总书记为核心的党中央把脱贫攻坚作为全面建成小康社会的最艰巨任务和最突出短板，摆到治国理政的重要位置。近年来，随着我国精准扶贫工作的大力推进，脱贫攻坚战取得了显著性进展。同时，随着精准扶贫工作的深入，在一些贫困地区，出现了已脱贫人员重新“返贫”的现象。“返贫”现象的存在，部分抵消了我们为减轻贫困所做的努力，严重影响了我国精准扶贫工作的顺利实施和完成质量。

一、相关研究综述

(1)关于什么是返贫，以及脱贫和返贫两者的紧密联系的研究。有学者认为，只要脱贫户的收入低于贫困标准线，就产生返贫现象。国内学者姚大金等认为，返贫从根本上来说还是未能持续性地脱贫，无法达到贫困户彻底脱离贫困的境况[1]。邓永超认为，返贫是脱贫人口收入再次回到贫困线之下的一种动态现象[2]。同时，国外学者还探究了贫困的深层次根源，就是“困”的层面，例如印度学者阿玛蒂亚·森引入权利贫困、能力贫困指标，认为导致长久不脱贫的深层次原因其实是由于社会排斥、健康与教育不足等引发的“发展受限”[3]。

(2)关于返贫原因的研究。于平认为，返贫的原因包括恶劣的自然环境、生产生活条件和人为因素，其中人为因素最为重要[4]。陈全功、李忠斌通过调查研究得出，返贫的根源在于恶劣的自然环境、匮乏的人力资源和不够完善的制度[5]。王刚、贺立龙通过实证分析发现，农村家庭的户主文化程度、劳动力数量、劳动力健康状况与返贫概率呈负相关，家庭赡养人数、子女教育负担与返贫概率呈正相关[6]。以上文献研究发现：返贫的原因归根结底在于农村底子薄、基础设施差、社会经济发展滞后、生态环境问题突出、农民适应生产力发展和市场竞争的能力不足等农村普遍存在的问题。要想进一步实现脱贫和不返贫，乡村整体发展水平有待进一步提升。

(3)关于风险类型的研究。主要集中在以下几个方面。王磊提出，贫困人口在脱贫过程中面临的主要风险有生计资本风险、生计能力风险和生计策略风险三类[7]。丁德光认为，精准扶贫过程中，贫困人口面临自然、社会、市场、疾病等风险[8]。李月玲、何增平采用多维贫困的理论视角，从个体性、家庭性、政策性、生态性多个维度全面厘析深度贫困地区脱贫人口面临的返贫风险[9]。王海燕提出，基于可持续生计理论视角下，贫困人口在脱贫过程中，所面临的各种风险因素将直接影响其是否能稳定脱贫[10]。

(4)关于防范和治理返贫问题的对策研究。国外学者Charles Murray指出，克林顿政府“个人就业折中法”避免扶贫逆向激励的产生，基于多维贫困角度，利用现金投放到国民健康、教育、医疗等领域[11]。国内有关精准扶贫的阶段研究更加具体深入，韩广富认为，要建立健全保障机制以防止返贫现象的发生[12]。莫光辉认为，治理返贫的突破路径在于完善政府主导下的多元参与格局和贯彻创新发展理念的价值导向[13]。陈凌霄构建多元主体协同治理的模式，提出多个主体合作共治返贫的政策建议[14]。

目前，在返贫风险方面的研究中，主要集中在返贫风险类型、返贫风险防范、返贫风险定性评估等方面，而缺乏量化评估返贫风险的研究。本文研究提供了一个崭新的角度，调研小组在进行深入调研的基础上，分析农村返贫现状，深入挖掘返贫的原因，针对脱贫户选取合适指标，定性定量分析脱贫户返贫风险，进而提出返贫风险评估的方法，建立返贫风险防控体系，真正实现贫不再返。

二、样本情况说明

本研究选取全国重点贫困区——豫西地区的栾川、汝阳、宜阳、渑池、卢氏5个典型贫困县作为调研样本区，主要有以下几个方面的原因。首先，豫西地区是全国贫困人口较为集中的重点贫困片区，集聚着国家8个国家扶贫重点县，占河南省53个贫困县的15.1%。这些地区都是典型贫困县，其中栾川、卢氏、汝阳、宜阳是国家级贫困县，渑池县是省级贫困县；其次，样本地区地形涵盖广泛，既有深山、丘陵区的栾川、汝阳、卢氏，又有丘陵、平原区的宜阳、渑池，具有一定的代表性；最后，这些地区距离中心城市远近也各不相同，交通不发达，数据资料具有较大研究价值。

本次调研深入走访，涉及5个县、7个乡镇，13个乡村。共计发放问卷703余份，收回有效问卷618份，有效问卷回收率87.90%。其中，脱贫户问卷380份，未脱贫户问卷238份。

三、样本地区脱贫现状分析

通过对选取的样本地区进行走访座谈、发放问卷，并对有效问卷筛选，然后运用经济学、统计方法对618份问卷进行统计分析，发现样本地区脱贫现状具有以下特征。

(一)总体脱贫率过半，各地区存在一定差异

通过对汝阳、宜阳、栾川、渑池、卢氏等样本县的调研数据分析发现：样本区脱贫户脱贫比率过半，达61.49%，但脱贫比率在不同地区分布不太均衡，存在一定差异。调研的618户贫困户中，汝阳脱贫比率最高，其次是宜阳、栾川、渑池，卢氏县在所有样本中脱贫户所占比率最低，如表1所示。

表1 样本地区脱贫现状统计

(二)脱贫方式多元化，“输血式”脱贫比例较高

从被调查脱贫户的脱贫主要方式来看，统计发现，样本区脱贫方式呈现多样化特征，包括产业扶贫、外出打工、金融扶贫、教育扶贫、健康扶贫、政府资助、易地搬迁、光伏发电扶贫、兜底保障等形式。具体来看，占比相对较高的是外出打工，为16.45%；占比相对较低的是易地搬迁，为5.48%，如图1所示。

图1 脱贫方式类型

从脱贫方式动力来源来看，可以分为“输血式”脱贫和“造血式”脱贫。在调研中发现，样本区脱贫户中“输血式”脱贫所占比例相对较大，达到61.68%，其中健康、教育扶贫所占比例较大，为27.41%；“造血式”脱贫比例仅有38.32%，其中产业、金融扶贫占比较大，为22.87%。从样本区提供的整体帮扶举措来看，输血举措有5项选择，明显多于仅有3项选择的造血举措，即两者存在帮扶上的失衡问题，如表2所示。

表2 脱贫方式及比例

(三)内在原因致贫的贫困户脱贫率较低

致贫原因也是影响脱贫快慢的重要因素，致贫原因可分为内在原因、外在原因。内在原因是指贫困户自身条件不足所产生的因素，是决定事物的根本，包括因病、因残以及因年迈、缺劳动力；外在原因是贫困户周围所产生的因素，是决定事物的条件，包括因学、因除农业外无其他收入、因自然灾害或突发事件等。

通过对样本户的调查，因内在原因致贫的贫困户有405户，其中已脱贫户有179户，其脱贫率为44.19%；因外在原因致贫的贫困户有213户，其中已脱贫户有125户，其脱贫率为58.68%。因内在原因致贫的贫困户脱贫率较低，脱贫相对较慢，其中因年迈、缺劳动力致贫的贫困户脱贫率最低，仅为33.72%；因外在原因致贫的贫困户脱贫率较高，脱贫相对较快，其中因自然灾害或突发事件致贫的贫困户脱贫率高达87.50%。

(四)家庭规模、结构是影响脱贫的一个重要因素

文化水平高则脱贫相对较快，从文化水平来看，文化水平为小学以下的贫困户有179户，其中脱贫户有68户，脱贫率为37.99%，脱贫率最低；文化水平为小学的贫困户有207户，其中脱贫户有100户，脱贫率为48.31%；文化程度为初中及以上的贫困户有232户，其中脱贫户有212户，脱贫率为91.38%，脱贫率最高。总体来看，随着文化水平的增高，脱贫户增加，文化水平高的脱贫相对快。

脱贫率与家庭人口数大致是同方向变动，从家庭人口数与脱贫关系来看，一户家庭人口数越多其脱贫率越高，即脱贫率与家庭人口数呈同方向变动。家庭人口数为1人的脱贫率最低，为9.09%，家庭人口数为5人及以上的脱贫率最高，为74.11%，如图2所示(主坐标轴表示户数，次坐标轴表示脱贫率)。

图2 家庭人口数与脱贫率对比

四、脱贫户返贫风险评估体系构建

为对脱贫户的返贫风险进行精确评估，本研究选取层次分析法和德尔菲法，通过定性指标典型量化，构建了脱贫户返贫风险评估指标体系，运用调研数据，对样本脱贫户的返贫风险进行量化评估。

量化评估的方法有很多种，按照建立权重的形成方式可划分为主观性权重法、客观性权重法和综合性权重法。主观性权重法包括关联比较法、环比比较法、德尔菲法、矩阵向量法、层次剖析法等；客观性权重法包括熵值法、档次法、理想点法；综合性权重法是由主观性权重法和客观性权重法相综合构成。脱贫户返贫风险评估指标选取的主观性占主要位置，专家学者以及基层工作人员的经验很重要，故而选择主观性权重法为主要方法。其中，德尔菲法是指用问卷或调研的方式广泛征求专家的建议以预测某些系统或问题所涉及的项目设置和体系建设的方法；层次分析法是指把整体性的目标经过层层细化分解变成细小的要素，再把这些细小基本要素按特定的相关关系分组，形成一种树状结构，再利用比较的方式，确定各个细小要素之间相对关联重要度，同时综合决策者的判别，最后进行相对重要度的总排位[15]。

(一)指标选取

为了对脱贫户脱贫风险进行量化评估，本文按照科学性、全面性、关联性的原则，依据调研组走访的调查数据，结合专家意见，建立了脱贫户返贫风险评估指标体系，该指标体系包括：收入水平、脱贫方式、政府政策、致贫原因、家庭状况等相关指标，共计1个目标层、5个准则层、20个方案层。先依据各个风险指标的不同属性及脆弱性等进行分层，再依据各种数理联系，分配到每个层级中去，进一步对各层进行相对累加，实现脱贫户返贫风险的可视化表达，分析可能出现的各类返贫风险分布。

(二)评估指标体系构建步骤

在实地走访调查的基础上，通过设计问卷，对评价指标重要性进行专家问卷打分，结合专家意见和打分结果，构造各级指标两两比较的判断矩阵，先将5个二级指标，即收入水平、脱贫方式、致贫原因、家庭状况、政府政策分别记为B1、B2、B3、B4、B5，如表3所示；专家按照A.L.Saaty1-9标度法，进行两两比较、分别赋值，形成判断矩阵，如表4所示。以此类推，优化评价指标和权重，最终确定形成评价指标的权重。

表3 二级指标两两比较赋值结果

表4 AHP评价尺度

1.构建判断矩阵并赋值

以矩阵A为例，

2.确定指标权重

表5 脱贫户返贫风险的指标权重

3.权重结果分析

本文采用层次分析法确定评估体系指标的权重，研究结果显示，在一级指标中，按照重要性排序，权重依次为收入水平(B1)、脱贫方式(B2)、致贫原因(B3)、家庭状况(B4)、政府政策(B5)。权重最大的指标“收入水平”(0.460)，是权重最小的指标“政府政策”(0.060)的7.67倍。在总体组合权重的排序中，权重最大的前5位指标分别是“人均年收入、收入来源数、政府资助、兜底、脱贫主观能动性”，权重最小的3位指标分别是“产业、金融扶贫，因学致贫以及除农业外无其他收入”。这说明在评估体系中，收入水平是脱贫户返贫风险评估的重点。在具体的指标中，人均年收入、收入来源数、政府资助、兜底、脱贫主观能动性是必须优先考虑的。在实际调研中，本文也主要针对豫西深度贫困地区脱贫户的脱贫现状，进行详尽调研，围绕收入水平、脱贫方式等返贫风险评价指标，收集、整理脱贫户相关信息，问卷结果与层次分析法显示的权重排序结果大致一致。

(三)定性指标一致性量化

根据层次分析法确定不同指标不同的组合权重，再对定性指标统一量化标尺，本文风险程度采用的是5标度等级，其等级得分0.1～0.9分别反映其风险程度高低状况，得分越高则风险程度越大，具体赋值情况如表6所示。

表6 定性指标典型量化标尺

根据层次分析法得到的组合权重，结合定性指标一致性量化，可以得到样本地区脱贫户相应指标返贫风险得分值，其中组合权重和综合得分如表7所示。

表7 脱贫户返贫风险的组合权重和综合得分

续表7 脱贫户返贫风险的组合权重和综合得分

五、样本脱贫户返贫风险评估

运用构建的评价指标体系及调研获取的信息，本文围绕样本区调研的380户脱贫户返贫风险，通过运用SPSS软件对所得到的组合权重和风险量化一致性的得分进行统计分析，得出样本地区每一个脱贫户的返贫风险值，然后将其脱贫风险按照风险系数大小进行5级分类(表8)，并归纳总结出相关脱贫户返贫风险的特征。其中，风险系数<0.3的脱贫户，返贫特征不明显，统一命名为低风险户；风险系数>0.4的脱贫户，返贫特征明显，统一命名为高风险户，作为下文分析的重点。根据本文的赋值原理，将返贫风险值综合分为5个等级，如表8所示。

表8 风险得分及含义

经过相关数据的整理分析，样本脱贫户的返贫风险值分布可以表明脱贫户返贫风险具有以下特征：

(1)样本脱贫户存在不同程度的返贫风险。运用评价指标体系，经实证分析发现：样本区脱贫户存在不同程度的返贫风险，平均返贫风险系数为0.341。从风险等级及分布来看，380户脱贫户中，低风险户占比32.11%，中风险户占比42.11%，高风险户占比25.79%。其中，低风险户以汝阳为首，占比43.03%，中风险户以宜阳为首，占比55.22%，高风险户以卢氏为首，占比48.89%。从县区分布来看，各地区返贫风险系数存在一定差异：栾川平均返贫风险系数居于首位，为0.388，卢氏平均返贫风险系数次之，为0.393，均在平均返贫风险系数0.341之上；宜阳、渑池、汝阳三个县区的平均返贫风险系数均在平均返贫风险系数之下，如表9所示。

(2)山区县高返贫风险户数占比较大。从风险的自然地形分布来看，栾川、卢氏等山区县得分在0.4以上的高返贫风险户占该地区总脱贫户数比重较大。其中，山区县——栾川、卢氏高风险返贫户占比分别高达48.89%和44.58%；丘陵县——汝阳县高风险返贫户占比13.94%；丘陵县——渑池县高风险返贫户占比为20.00%。平原丘陵县——宜阳县高风险返贫户占比17.91%。如表10所示，表明丘陵平原地区脱贫效果更加稳定，山区县返贫风险更大，地形因素也可作为脱贫户返贫风险评价的一个重要影响指标。

表9 各地区风险等级户数及比例

(3)“输血式”脱贫效果呈现边际递减，返贫风险更大。通过实证分析发现，“输血式”脱贫返贫风险更大。“输血式”脱贫主要包括政府资助、健康及教育、易地搬迁及光伏发电和兜底保障。其中，高风险户占比80.71%、中风险户占比44.33%、低风险户占比37.90%，通过整理数据进一步发现，政府资助扶贫(5 000～8 000元)相对于健康扶贫(1 440～2 160元)、教育扶贫(2 000元)、光伏发电扶贫(1 000～3 000元)及兜底扶贫(4 800元)和易地搬迁(5 000元)来讲，政府资助的返贫风险更大。这表明，“输血式”脱贫效用呈现“边际效应递减”，随着资助金额的增加，返贫风险反而增大。“造血式”脱贫主要包括产业扶贫及金融扶贫、外出打工(整体年收入达15 000元以上)。其中，高风险户占比19.29%、中风险户占比55.67%、低风险户占比62.10%。通过分析脱贫户所参与的扶贫方式，可以发现高风险户所参与的脱贫方式中，占比最大的为“输血式”脱贫，高达80.71%；低风险户所参与的脱贫方式中，占比最大的为“造血式”脱贫，高达62.10%。表明，一是“输血式”脱贫户的“脱贫效用呈现边际递减”，帮扶应设有合理的资助范围；二是相较于“造血式”脱贫户来讲，“输血式”返贫风险更大，应及时实现扶贫资源由“输血方式”向其“造血方式”的转换。

(4)文化程度较高的脱贫户返贫风险相对较小。实证发现，文化程度低的脱贫户更容易返贫，其返贫风险更大。文化程度为小学及以下的高风险户，占比45.61%，返贫风险系数为0.308；而其低风险户占比15.79%，返贫风险系数为0.250。文化程度为初中及以上的高风险户占比17.47%，风险系数0.174；而其低风险户占比45.61%，风险系数0.074。表明，高风险户的占比最大与返贫风险系数达到最高时，明显对应文化程度小学及以下；低风险户的最大占比与返贫风险系数降到最小时，明显对应文化程度初中及以上。即随着文化程度的降低，低风险户占比也随之下降，由初中及以上的45.61%下降到小学及以下的15.79%；同时高风险户则随着文化程度的下降更加集中于小学及以下，占比高达45.61%，表明文化程度低的脱贫户确实更容易返贫。

六、返贫风险防控体系的建立

运用评估指标体系对样本区脱贫户返贫风险评估，发现脱贫后的脱贫户在一定程度上存在返贫风险，其中，脱贫方式、自然条件、政府政策、自身及家庭因素是重要的影响因素，因此，对返贫风险的治理和防控也要从多角度、深层次出发，不能治标不治本，应该从源头和根本出发，采取全过程管理。从根本上来说，就是要建立相应的事前、事后干预手段和机制，阻断返贫发生路径，形成有效防控体系，并在持续减贫的基础上，增加脱贫人口维持其成果或状态的能力[3]。

防返贫应形成以风险监测的“预警体系”为基础，以加速致富的“阶梯激励”政策为路径，以增强“造血”功能的“内生动力”为机制，以保险市场的“返贫险”为措施的返贫风险防控体系，对返贫风险进行全面防控治理，实现贫不再返。

第一，建立返贫风险“预警体系”，是指政府相关部门采取一系列措施对脱贫户发生返贫风险的可能性进行评估，进而确保把返贫风险控制阻断在萌芽期，防止进一步扩大。预警风险管理机制由风险识别、风险评估、风险监测和风险控制四个环节组成，是一个多元化、多方向相互作用的一个动态过程，是一个有机统一的整体，贯穿于政府等管理部门对于脱贫户的长期管理过程中，即动态监测脱贫户日常状况，动态观察贫困户是否出现返贫风险，提前做好应对，防患于未然。

第二，实施加速致富的“阶梯激励”政策，就是通过实施差异化、阶梯式的扶持政策，对“脱贫效果越好、意愿越强的脱贫户，政策帮扶力度也就越大”的一种倾斜性阶梯式累进政策，激励脱贫户加速致富，形成“贫者致富、富者更富”局面，彻底摆脱贫困，实现永不再贫的目标。

第三，防返贫最重要的就是要形成稳定脱贫户收入的“内生动力机制”，应加大“造血”政策出台，通过政府实施倾斜性政策，加强在教育培训、产业扶持等方面相关“造血”措施的力度，提升脱贫户素质，增强脱贫户自身增长收入、抵抗风险的“造血能力”，形成一种“政策支持→素质提高、能力增强→就业多元→收入提高→投资增加→收入进一步提高”的良性循环的收入保障长效机制，从而达到有效降低脱贫户返贫风险的目标。

第四，发挥市场作用，设立“返贫险”，贫困户脱贫之后，如大病初愈，底子薄、基础弱，抵御各种风险的能力还比较弱，遇到市场变化、因灾或疾病等各种突发情况，很容易重新返贫，针对贫困对象脱贫后再次返贫问题，可以有效引入市场机制，借助保险市场力量进行解决。