数字经济对个体相对贫困的影响与启示

张玉玲 安毅鹏

新疆财经大学经济学院

0 引言

共同富裕是社会主义的本质要求，相对贫困问题的化解是实现共同富裕的题中应有之义。2020年底，绝对贫困在中国的彻底消除补全了全面建成小康社会的最大短板。相较于界限清晰的温饱型贫困，相对贫困的隐蔽性、多维性、长期性与动态性特点使其识别与治理难度更大，化解相对贫困难题成为后脱贫时代扶贫工作的新重点。依据大数据精准识别、电商扶贫等举措，数字经济对减贫工作的推动作用已得到实践的检验，2021年我国数字产业化与产业数字化规模分别达到8.35 万亿元与37.18 万亿元，名义增长分别为11.9%与17.2%，占GDP 比重分别为7.3%与32.5%，数字经济作为国民经济的“稳定器”“加速器”作用更加凸显，在高质量视角下数字经济的发展正为相对贫困问题的化解提供方案与动力。

本文在梳理已有文献与理论的基础上，测度了各省域数字经济发展水平与个体的相对贫困状态，在多重检验的基础上讨论了数字经济对个体相对贫困的影响。不同于众多学者以家庭作为相对贫困研究主体，以个人为主体来研究相对贫困一方面可以避免以家庭作为研究单位时个人收入、受教育程度、享有的社会保障等多种维度可能被平均的状况；另一方面由于问卷形式的局限性，可以避免已陷入相对贫困状态的个体在问卷形式中被户主所代表的情况，同时更能反映贫困个体的主观感受。在数字经济对个体相对贫困的作用机制分析中除却考虑以就业为代表的物质因素外，还考虑到教育、医疗这类非物质因素，并以马克思部分理论观点结合众多学者的研究为作用机理提供理论支撑，依据实证结果对未来化解个体相对贫困问题提供启示。

1 文献综述与理论梳理

1.1 文献综述

相对贫困问题内涵深刻复杂，国内学界对于相对贫困的研究主要集中在两个领域。一个领域是对相对贫困理论的探析与延展，一方面是依据马克思反贫理论与中国特色社会主义实践相结合的研究。如韩晓明、贾康(2018)基于马克思的收入分配理论框架来探讨相对贫困问题[1］；贺立龙（2020）认为将中国特色社会主义制度优势转化为治理效能是人类反贫事业的重大成就[2］。另一方面是依据西方主流的贫困理论，如彼得·汤森的相对剥夺理论、舒尔兹的人力资本理论与阿马蒂亚·森的可行能力理论等结合中国实践进行理论研究。如范和生和武政宇（2020）依据阿马蒂亚·森的可行能力理论对能力贫困、人文贫困、精神贫困等问题的长效治理机制展开讨论[3］；王艳萍、干梦芳（2022）则是基于诺贝尔经济学奖获得者的贫困理论对我国相对贫困现状进行分析[4］；罗必良、洪炜杰、耿鹏鹏等（2021）研究了绝对收入水平的提高对农民主观幸福感的提升[5］；尹志超、彭嫦燕等（2019）研究发现发展普惠金融能有效提升低收入家庭的收入水平[6］；樊增增、邹薇(2021)则对后脱贫时代中国相对贫困的动态识别作了讨论[7］。

同样国内学界针对数字经济的研究主要也集中于两个大方向。一个是对于数字经济内涵的界定，并在此基础上对数字经济的测度展开研究。如张雪玲、焦月霞（2017）将数字经济定义为通过信息与通信技术将数字化要素用以改变经济结构与创造经济价值的方式[8］；裴长洪等（2018）站在马克思政治经济学视角将数字经济描述为一种决定生产力发展的技术手段，是生产力先进性的代表[9］；许宪春和张美慧（2020）完成了对国家层面数字经济规模的测度[10］；与此同时刘军等（2020）则是在省域层面对数字经济的发展水平进行了测度[11］；陈梦根和张鑫（2020）则对数字经济统计指标体系与数字经济核算提出了建议[12］。除却数理层面的测度，数字经济研究的另一方面是在经济发展层面中的应用。如荆文君和孙宝文（2019）在宏观层面谈论了数字经济的发展水平如何推进高质量发展[13］；戚聿东等（2022）在中观层面探讨了数字经济发展对产业结构升级的驱动作用并对其作用机理加以实证研究[14］；何大安（2021）则以厂商视角探讨了大数据与AI 技术掌握程度对数字经济发展水平的影响[15］；马香品（2020）在微观层面讨论了居民消费在数字经济影响下的趋势与特征[16］,张莉娜、吕祥伟等(2021)认为数字经济可以明显地增加家庭收入[17］。综上，数字经济的发展无疑会释放我国经济发展的巨大潜能。

1.2 理论梳理

1.2.1 数字经济对相对贫困的直接影响

从政治经济学角度来看，数字经济是一种新的社会财富创造模式，它以数据为生产要素，依托信息、通信、网络、物联网及AI 等技术手段，实现资源配置的优化以谋求经济高质量发展。数字经济所代表的信息化与智能化在生产中会降低生产成本，提升生产效率和资本周转率，使价值的创造极大丰富；在分配中信息的及时、透明、对称与数字经济普惠性的特点可以优化初次分配与再分配，并为第三次分配提供数据依据；在经济结构上可以优化产业结构和助推产业升级，同时如移动支付等便利手段也会进一步扩大内需。而在发展不平衡、相对贫困发生率较高的农村，对农业的数字化改造能够推进生产方式变革，实现农村家庭收入增长。

从西方经济学视角来看，数字经济的边际报酬递增，这是因为随着用户的增多，一方面会使边际成本递减，另一方面带来增量价值。不同于传统工业可能带来的资源过度消耗与环境污染等负外部性，数字经济会因为需求增加带来更准确的计算和资源配置，分摊到每一个增量用户上的效用就越高，属于正外部性。在宏观层面，对于拥有庞大人口基数的我国而言，数字经济潜能巨大，可以通过数字经济塑造产业结构，在国际竞争中塑造自身比较优势，缩短现代化进程。同时我国发展不平衡、不充分的现实使得在欠发达地区数字经济投入的资本回报率较高，加之数字技术包含的信息技术与通信技术本身就代表着未来发展的无穷潜力与机会，因此数字经济成为缩短数字鸿沟和贫富差距、提高生产力水平和综合国力的强有力手段。在中微观层面，数字产业化与数字经济催生的各种新经济形态都会催生大量就业岗位，能够有效缓解商品市场与劳动力市场的信息不对称问题。每个个体都能享受数字经济发展带来的更便捷、更优质的公共服务。综上，本文提出研究假说一：数字经济的发展可以有效缓解个体相对贫困。

1.2.2 数字经济对相对贫困的间接影响

1）数字经济可提升个体受教育水平

马克思认为教育“不仅是提高社会生产的一种方法，而且是造就全面发展的人的唯一方法”[18］。教育在两个方面对化解相对贫困有重要意义：一方面教育可以使个体获得相应的技能与学识，以便更好地参与社会分工，谋求一份工作以维系最基本的生存需要，如马克思所说，“要改变一般的人的本性，使他获得一定劳动部门的技能和技巧，成为发达的和专门的劳动力，就要有一定的教育与训练”[19］；另一方面教育是精神给养的一种主要途径，对精神相对贫困的化解有着重要意义。教育数字化，是教育高质量发展的应有之义和必由之路。党的二十大报告提出，“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”。“互联网+”教育是数字经济赋能教育的表现，众多学者认为在线教育向欠发达地区输入了优质的教育资源，平衡了城乡与区域间的教育差距，增加了相对贫困个体获得平等教育的机会。提高教育水平能够降低陷入贫困的概率，具体而言，教育对相对贫困的减贫效应为1%～3%，对多维贫困的减贫效应为1%～6%[20］。“互联网+”教育可以满足不同学历和技能水平个体的需求，提供进修与学习的渠道，为社会的人力资本培养赋能，通过化解教育层面的相对贫困来缓解社会阶层固化,以阻断贫困代际传递[21］。

由上得研究假说二：数字经济可以通过提高个体受教育水平间接缓解个体相对贫困问题。

2）数字经济可提升个体享有的医疗水平

马克思认为劳动是人的类本质，是社会财富的源泉，而医疗的价值就在于“保护健康，保持一切价值的源泉即劳动能力本身”[22］。同时医疗也是个体多维贫困中的一个重要维度，因病致贫、因病返贫是后脱贫时代我国需要重点监测解决的反贫任务之一，医疗问题对化解个体相对贫困状态息息相关。针对我国医疗问题有两种不同的观点，一种观点认为医疗问题的根源在于医疗资源的供给不足，如戴毅和代明(2008)认为，财政投入的决策机制障碍等原因造成医疗的供给不足和结构失衡问题[23］；另一种观点认为医疗保障制度体系不完善和需求刚性是我国医疗问题出现的根源，如吴晓东和程启智认为，信息不对称是导致市场配置医疗资源无效的重要原因[24］。而数字经济凭借大数据及运算优势，既可以对财政投入提供信息与决策支持，又可以缓解患者与医疗机构间信息不对称的问题。朱岩认为，医疗金融、公立医院互联网和平台化发展是未来的发展趋势[25］。“互联网+”医疗既可以平衡城乡间的医疗差距，又可以平衡发达与欠发达地区间的医疗资源配置。对欠发达地区的医务工作者而言，在线上对其他专家的学习也是对业务能力一种增进。数字经济条件下在线问诊、智慧服务、数字医保、在线支付与赔付、医学科普的便捷可获得性，有助于提高医院的医疗水平与患者对医疗的满意度。而智能穿戴设备、大数据、AI与区块链技术既可以帮人们更好了解个人的健康状况，做到早发现早治疗，又能在精神与心理健康层面更准确地追踪治疗，有利于避免个体陷入医疗层面的相对贫困。

由上得研究假说三：数字经济可通过提升医疗服务水平间接缓解个体相对贫困问题。

3）数字经济可促进个体就业

基于马克思的劳动价值理论视角，就业不仅可以避免个体沦为相对过剩人口进而陷入贫困的境地，还可以满足人类劳动的本质，进而充实精神世界。就业与个体收入息息相关，数字经济可以促进更多更高质量的就业，高素质高质量从业人员可以获得更高的市场回报及享有充分的社会保障，也为市场提供了更多灵活就业的岗位，是社会生产率提高与个人福利水平回报提高的统一[26］。数字金融为民营中小企业赋能，助推民间资本与小资本在市场获得同等报酬，激发中小企业的创新动力，提供更多的就业岗位。民营中小企业的发展是实现共同富裕的重要推手[27］，同时数字产业的发展本身就可以提供大量的工作岗位，而产业数字化、平台数字化则可以提供数量与种类更多的灵活就业选择。多样的创收渠道配合数字经济时代高速的信息流通，可以给低技能、低学历和相对弱势的群体提供更多就业机会，提高劳动者的收入，进而缓解劳动群体间的相对贫困状态。

由上得研究假说四：数字经济可通过促进就业来间接缓解个体相对贫困问题。

2 研究设计

2.1 模型构建

1）基准回归模型

其中，POVi,t代表个体在i 省份t 年的相对贫困状态；DIGi,t代表i省份在t年的数字经济发展水平；Ti代表年份虚拟变量，用来做时间固定效应；εi,t为随机扰动项。结合现实与已有研究在原有模型基础上，加入宏观层面与微观层面的一系列控制变量（control variable）。

其中CVmic是微观控制变量，CVmac是宏观控制变量；α1是该模型的核心系数，若α1显著大于0，则表示数字经济的发展可以有效缓解个体相对贫困问题。

2）中介机制模型

为研究数字经济发展对化解个体相对贫困的作用机理，引入中介变量（mediating variable）MVedu，MVmed，MVjob，其中

综上，梳理（1）式，（3）式试构建如下模型：

若αi（i=1、3、5、7、9）与γi（i=1、2、3）均显著大于0，则表示所选取的中介变量在数字经济缓解个体相对贫困问题中承担了部分中介作用。

2.2 变量选取与数据来源

1）被解释变量——个体相对贫困程度

贫困问题的研究从绝对状态转向相对状态是一种进步，但遗憾的是社会与学界都未形成识别相对贫困的统一标准。如英国将前一年全国家庭平均收入中位数的60%作为次年的相对贫困线[28］；2010 年后欧盟将税后收入中位数的60%作为相对贫困的收入临界值，并制定了包含收入、物质、工作强度三个维度的相对贫困指标体系[29］；美国使用相对贫困与绝对贫困相结合的方式，将贫困线界定为收入中位收入的40%，结合不同家庭状况加以调整[30］；经合组织采用50%中位收入标准。考虑到我国仍然是最大的发展中国家，且面临着发展不平衡不充分的矛盾，参考马留赟、白钦先（2022）的做法[31］，借鉴孙久文和夏添（2019）推荐的相对贫困线方案[32］，以居民人均收入中位数的40%作为相对贫困标准。若个体税后年收入低于该年相对贫困线，代表陷入相对贫困状态，赋值为1，反之取0。

2）核心解释变量——数字经济

学界关于数字经济发展水平的测度方式与标准定义同样种类繁多，并无统一定论，考虑到数据的可获得性，本文参考王军等（2021）[33］与许宪春和张美慧(2020)的思路，从数字基础设施、数字技术应用及外部环境和数字产业发展三个方面出发，选择13 个三级指标（见表1），运用熵值法运算得到省级层面的数字经济发展指数。

表1 数字经济发展评价指标体系

3）控制变量

控制变量的选取以相对贫困的诸多理论为指导，使模型尽量简洁并能反映变量与相对贫困状态间的关系，将控制变量作微观与宏观层面的区分。微观层面包括个人的婚姻状态（Marry）、个人养老保险参与情况（Ei，endowment insurance）、个人医疗保险参与情况（Mi，medical insurance）、健康水平（Heal）。宏观层面包括低保人口占比（bcla,basic cost of living allowances）、人口数（popu,population），第三产业占GDP比重(3gdp)。

4）中介变量

教育（Edu，education）以个人完成的最高学历表示，根据学历不同由低到高进行赋值。医疗（Mt，medical treatment）以个人对看病点条件满意度和对看病点医疗水平评价表示，数值从1 到5，评价逐级增强，再将两者取值加总，其中“就医条件”指医、药、就诊、住院等条件，也包括求医的路程远近、交通便利程度。就业（Job）以个体工作状态表示，若有工作则将就业状态赋值为1，否则赋值为0。

上述变量中微观层面的数据来源于北京大学中国社会科学调查中心的中国家庭追踪调查（CFPS），宏观层面的数据则来自国家统计局、统计年鉴与《北京大学数字普惠金融指数（2011-2020）》。其中CFPS 数 据 共 包 括2012 年、2014 年、2016 年、2018 年和2020 年五期，样本涵盖了全国30 个省、自治区、直辖市（不包括西藏和港澳台地区），相应地其他变量的年份选取相同的5 年，形成混合截面数据。混合截面数据的优点在于在不同年份收录了不同个体的经济情况，且样本量大，更真实客观地反映了数字经济发展对个体相对贫困的影响。具体的变量含义及描述性统计见表2。

表2 变量含义及描述性统计

3 实证结果及分析

3.1 基准回归与内生性处理

运用二值选择模型中的Logit 模型回归结果如表3 所示。可以看出数字经济发展水平与个体相对贫困状态之间存在显著负向关系，分别逐次加入微观与宏观控制变量后，该负向关系仍然显著。只考虑微观层面上地区发展水平对个体相对贫困状态的影响时系数最大，说明数字经济的发展可以有效缓解个体的相对贫困问题，假说一得以验证。其中，养老保险与健康状况对相对贫困的显著负向影响正切合了阿马蒂亚·森所强调的非物质因素对相对贫困的影响，进而为后面数字经济通过提升医疗水平来缓解相对贫困的作用机制打下铺垫。而第三产业增加值占地区生产总值的比重反映了一个地区所处的经济发展阶段与发展水平，第三产业占比越大越能有效缓解个体相对贫困，而数字经济的发展又可以进一步提高第三产业的占比，形成良性循环。

表3 基准回归

本文的核心解释变量是数字经济发展水平，但显然各省域数字发展水平受当地经济发展水平影响，而该地区的经济发展水平又影响到个体的收入、消费、生活成本等进而影响个体的相对贫困状态。模型的设立难以避免遗漏变量的存在，无法避免遗漏变量与核心解释变量产生相关性，这便是模型的内生性问题。

本文用ivprobit方法进行内生性处理,借鉴黄群慧、余泳泽等（2019）用各个省域1984 年邮电业务总量与前一年互联网用户数的乘积作为工具变量的方法[34］，用各个省域1984 年邮电业务总量与前一年该省域移动电话交换机容量乘积作为工具变量。移动电话交换机容量被国家统计局描述为“电信主要通信能力”，既能反映同时服务用户的最大数量，也能反映一定的数字经济的基建水平。同时本文借鉴Zhu 等(2020)的研究方法[35］，采用Roodman 所提出的条件混合过程CMP 对内生性问题作补充处理。CMP（conditional mixed process，条件混合过程）运用充分信息最大似然（FIML）估计方法进行两阶段估计，克服了样本自选择、遗漏变量及反向因果问题造成的估计偏误，从而提升了估计结果的稳健性。考虑到宏观变量可能存在的多重共线性，在做CMP 检验时只考虑微观控制变量，运算后atanhrho_12参数在1%水平为0.257，表明CMP方法比ivprobit方法更有效。处理结果如表3所示，在考虑内生性问题后，数字经济仍能显著化解个体相对贫困问题。

3.2 稳健性检验

为保证上述回归结果的可靠性，从三个方面进行稳健性检验。

1）改变估计方法

Logit 函数和Probit 的函数几乎重叠，只是在计算方面Logit 较Probit 更容易计算，替换为Probit 模型后进行估计。

2）变换被解释变量

将被解释变量变为以个人税后年收入中位数的60%作为相对贫困标准。

3）对样本进行处理

一方面剔除掉直辖市与样本量较小的内蒙古、海南、宁夏、青海与新疆五省份，另一方面对样本进行缩尾与截尾处理。

稳健性检验结果如表4 所示。模型1 是Probit模型结果，模型2 是用人均收入中位数的60%作相对贫困线的结果，模型3 是剔除了直辖市与五个样本量较少的地区后的结果，模型4 与模型5 分别是缩尾与截尾处理的结果。可以看出，使用不同方法进行稳健性分析的结果中，数字经济系数仍然显著为负，表明数字经济对个体的相对贫困状态的缓解具有较强的稳健性，由此假说一得到验证。

表4 稳健性检验

3.3 异质性检验

为了验证数字经济对相对贫困个体的减贫效果在不同的样本或群体之间是否存在差异，做如下异质性检验。

1）宏观层面

以东、中、西部三个区域划分，这种划分除了代表通常意义的地理维度外，还普遍代表着经济发展水平。

2）微观层面

以个体是否取得大专及以上学历作区分。回归结果如表5所示。

表5 异质性检验

根据回归结果所示，在宏观层面，数字经济对各地区相对贫困个体均具有减贫效应。西部地区回归结果并不显著，一方面可能是因为部分省份样本量过少，另一方面由于该区域部分省份享有大量国家补助，对个体的访问可能存在信息失真现象。在剔除样本量过少的省份宁夏、青海与新疆后，减贫效应变为在10%水平上显著。

通过系数可知数字经济在中部与西部地区对个体相对贫困的缓解效果远超东部地区，特别是对中部地区效果显著，这得益于中部崛起、西部大开发与“一带一路”倡议的实施。如此，在未来的数字经济发展中，缩小发达地区与欠发达地区的“数字鸿沟”可以更大程度地缓解相对贫困，为实现共同富裕打下坚实基础。在微观层面，可以看出相较于高学历人群，数字经济对低学历人群相对贫困状态的缓解不但效果更好还更加显著。一方面可能是数字经济使得低学历人群获得学历晋升的机会，获得更高劳动技能，进而提升收入水平。另一方面可能是数字经济带动了部分简单劳动的岗位，使得大量劳动者获得就业岗位。上述两种可能都为数字经济缓解个体相对贫困状态的作用机制提供了佐证。

3.4 作用机制检验

表6 中模型1、模型2、模型3 分别为数字经济对中介变量即教育、医疗、就业的回归结果，显著为正的系数代表数字经济对各中介变量均存在显著正向影响。模型4、模型5、模型6 分别为中介效应回归结果。

表6 作用机制检验

对上述中介效应进行Bootstrap 检验，因样本量较大，选择抽样2 000次，将检验结果汇总如表7。其中，_bs_1 表示r(ind_eff)，即间接效应；_bs_2 表示r(dir_eff)，即直接效应。教育的中介效应中直接效应为0.188，间接效应为0.041，在1%水平上显著。数字经济与教育的系数均显著为负，说明“互联网+”教育可以通过提升学历和技能的途径来有效缓解个体的相对贫困状态，在数字经济缓解个体相对贫困中起着正向的中介效应。医疗的中介效应中直接效应为0.153，间接效应为0.076，在1%水平显著。数字经济与医疗的系数均显著为负，说明“互联网+”医疗与数字化健康产业可以通过医疗资源的平衡与医疗服务水平的提升，避免个体因病致贫、因病返贫的可能发生。就业的中介效应中直接效应为0.063，间接效应为0.166，在1%水平上显著。数字经济与就业的系数均显著为负，可以看出随着数字经济在国家经济中的占比不断加大，大量就业岗位的提供是最显著的缓解个体相对贫困状态的途径。由此，假说二、三、四得到验证。

表7 Bootstrap检验结果

4 结论及启示

总体而言，数字经济的发展对化解个体相对贫困问题、实现共同富裕目标有着较为显著的贡献。本文在结合了马克思部分理论观点与众多学者研究的基础上，利用2012-2020 年的CFPS 数据构建二值选择模型与多重中介模型，探讨基于熵值法得出的省域层面数字经济发展水平对微观个体相对贫困状态的影响与作用机制。实证结果表明数字经济的发展能够有效缓解个体相对贫困问题，在考虑内生性问题与进行多重稳健性检验后减贫效应仍成立。在宏观层面，中西部地区相较于东部发达地区来说，数字经济对个体的减贫效果更佳。在微观层面，数字经济对学历较低人群相对贫困问题的缓解作用显著。机制分析表明教育、医疗与增加就业是数字经济化解个体相对贫困问题的重要渠道，结合上述异质性分析与作用机制，可以从数字经济基础设施建设与布局、规范数字经济相关制度与数字经济赋能公共服务等方面得以启示。

1）加强数字经济基础设施建设，统筹规划数字技术建设布局

持续完善数字经济基础建设一方面可以帮助传统产业升级，优化产业结构，为各领域各行业的高质量发展提供数字信息基础；另一方面数字经济的发展本身就能创造大量就业岗位，就业的中介效应对个体的相对贫困缓解效果显著，有利于推动共同富裕目标的实现。统筹规划数字技术建设布局可以平衡数字经济发展的区域间差异，有助于弥合城乡间、欠发达地区与发达地区间的数字鸿沟，进一步推动化解我国发展不平衡不充分的现状。“东数西算”工程的开展，提升了区域间数据与算力的交互发展，东部地区优质的数字资源与人力资本可以被西部地区跨区域享有，以此拉动西部欠发达地区产业链发展，缩小区域间差距，可以在一定程度上缓解地域层面的相对贫困现状。

2）规范数字经济相关制度，建立适配于数字经济时代的分配制度

首先要健全与完善数字经济竞争制度，确保效率与公平，同时加强对大型数字平台的监管，避免对数字资源的垄断。其次要规范新型劳资关系。数字经济会刺激大量灵活就业岗位的产生以增加个体收入，但也模糊了传统劳资关系，新型劳资关系下对劳动者的保护与对劳动关系的治理是维护数字经济正常运转的重要一环。再次是发挥数字经济龙头企业的示范性作用，将欠发达区域与相对贫困个体尽可能地纳入产业链条中，真正地做到“先富带动后富”，助力共同富裕目标的实现。最后要完善市场要素规则，用市场逐步探索数据资产定价机制，在考虑数据安全的情况下，将数据作为生产要素参与分配，进一步完善社会主义分配制度。

3）拓宽数字经济应用场景，赋能公共服务

医疗、教育等非物质因素作为中介要素对相对贫困的缓解作用显著。可利用大数据对公共资源的供需状况进行整合分析，平衡教育、医疗、公众文体娱乐资源的供给，依靠数据分析精准优化民生与社保领域的资源配置，促进优质公共服务资源的共享，同时运用数字化平台对公共服务进行监管和评价。此外还要拓宽数字经济的应用场景，发力数字医疗、在线教育、智慧养老等领域，缓解成本过高和资源难共享的医疗问题，实现人人可学、处处可学、时时可学的教育新境地，构建智慧养老平台建设，让老年群体老有所依。政府可以利用大数据筛查并及时发现与预警贫困个体因重病、教育等可能导致的支出型贫困，因地制宜地制定有针对性的帮扶措施，提高扶贫资源的使用效率，推动扶贫领域的科学决策，构建长效扶贫机制。