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发布时间：2020-06-20 16:12所属平台：学报论文发表咨询网浏览： 次
摘要：经过多年持续努力，我国贫困人口已显著减少。但由于各种原因，部分相对贫困农户的生计仍得不到很好改善，全面脱贫的难度不容忽视。因此，优化贫困识别的方法，有效反映区域特征、农户特征很有必要。在此基础上，笔者提出相对贫困农户有效识别的建议，
摘要：经过多年持续努力，我国贫困人口已显著减少。但由于各种原因，部分相对贫困农户的生计仍得不到很好改善，全面脱贫的难度不容忽视。因此，优化贫困识别的方法，有效反映区域特征、农户特征很有必要。在此基础上，笔者提出相对贫困农户有效识别的建议，目的是推动多维相对贫困识别方法的应用，完善地方贫困识别指标体系;探索自下而上的识别模式，构建贫困监测实时动态调整机制;立足多维贫困，健全保障制度，提高“造血”能力。
关键词：精准扶贫;贫困识别;相对贫困
新时代面对新挑战，随着精准扶贫工作深入开展，在扶贫开发过程中，必须精准把握扶贫对象。要确定扶贫对象，首要任务是识别贫困人口，对贫困人口的识别越准确，才越有可能推动扶贫政策与贫困人口的结合，使贫困人口直观感受扶贫政策的好处。经过多年持续不断的扶贫努力，我国贫困和低收入人口已显著减少，但仍存有一定数量的贫困农户。由于历史背景、政策限制等原因，部分贫困农户的生计仍得不到很好改善。党的十九大报告强调，到2020年实现现行标准下农村贫困人口全部脱贫，贫困县全部摘帽，解决区域性整体贫困。在全面建成小康社会的背景下，这一问题显得愈发重要。
相关论文范例：政策引导、贫困程度与农户林业规模经营行为
一、相对贫困农户识别存在的问题
一直以来，对于贫困状况的估计，大多参考政府确定的贫困标准——贫困线。经国家统计局测算，在2011-2020年扶贫规划中，我国将农村贫困标准定为农民人均年纯收入2300元(2010年不变价格)。贫困线作为我国识别贫困人口的重要依据，迄今一直在使用。但实际上，我国大部分地区绝对贫困已经基本解决，而相对贫困日益凸显，收入差距之外的医疗、卫生、教育以及社会保障等公共服务方面的差距依然很大。从贫困的长期性和复杂性来看，这种传统的以收入或消费识别的贫困已经无法全面衡量现代社会贫困的新特点，以单一的贫困线识别贫困，会将因健康或其他原因致贫的贫困户排斥在识别范围之外。
(一)识别指标不合理
识别指标不合理主要体现在两个方面：一是定量指标过多，且仍以收入指标为主。由于收入指标易操作、易衡量，加之受传统贫困识别体系以及参与调查工作人员惰性的影响，部分地区在入户调查过程中仍以收入指标作为判断是否贫困的依据。二是非收入指标操作性较差。有的地区虽然建立了指标识别体系，但由于部分指标和统计项目专业性较强，在实践中往往简单化处理，仍以收入为主要指标或其他指标货币化来衡量和识别贫困农户，识别不精准现象时有发生。
(二)识别模式较单一
部分地区在贫困农户识别上主要根据国家相关政策指导制定本地区的精准识别办法，忽略了贫困农户的区域性和群体性差异。从区域性差异来看，不同地区经济发展水平不尽相同，居民生产生活方式也多种多样，有的地方自然条件较好，粮食产量较高，以耕地和粮食产量指标进行衡量时，该地区相应指标权重应就低;从群体性差异来看，有学生的农户家庭可能面临着更高的教育支出，该群体相应指标权重应就高。此外，贫困的识别还面临着贫困规模指标控制、贫困农户实际识别标准差异和利己思想的挑战。
(三)识别精准度不高
顺利识别贫困户，农户认识和参与国家扶贫政策是前提。部分地区在识别贫困农户的过程中，实际操作主要由村干部或各村扶贫干部进行，对农民的扶贫政策宣传不到位，农户的参与度不高，降低了贫困农户识别的准确性。在实践中，大多数农户都没有参与贫困识别工作，因此识别结果很难达到精准要求，尤其是在扶贫资源是否准确分配到贫困农户手中方面不尽如人意。农户参与不足，识别精准度不高，扶贫对象的偏差直接影响扶贫的效果。
二、相对贫困识别方法确定及优化
(一)识别方法的确定
从现有相关研究来看，在相对贫困农户识别上采用Alkire-Foster(以下简称A-F)方法更加合理，A-F方法是建立在多维贫困测算基础上的一种系统性识别方法，继承和发展了单维度贫困识别测量的理论与方法，用剥夺临界值和贫困临界值来测度贫困问题，利用构建的多维贫困识别指标具体测算。现有学者多利用层次分析方法构建农户贫困识别指标体系，其基本步骤：一是确定各目标维度的贫困状况，设定各维度的剥夺值;二是调查农户在某一维度上是否低于剥夺值，若低于则被识别为贫困;三是对某农户的贫困维度进行加总，得到该农户的贫困维度。
(二)识别方法的优化
多维贫困数据的采集及指标体系是多维贫困精准识别的基础和前提。但在指标构建上要进行两个方面的优化。
一是能够反映区域特征和区域差异性。维度指标选取是根据地区贫困的情况及基本特征。农户多维贫困的识别是以农户个体为评价单元，必须要突出贫困户的社会经济及区域属性。贫困县属于扶贫工作重点县，区域特征明显，贫困人口集中，贫困的状况相对比较复杂，维度指标选择应反映区域特征;非贫困县的贫困农户分布相对分散，贫困的个性更加突出，在指标设计上应更关注农户个体。
二是贫困识别指标应与当地经济发展水平相适应并反映农户特征。维度指标按照指标选取原则，需要对贫困区域内农户数据进行采集，从而了解贫困区域和贫困人口各方面的状况，反映当前的经济发展水平。针对不同区域、不同贫困对象以及不同类型，农户贫困识别指标要满足贫困建档立卡和贫困识别测度的需求。在指标设计过程中，通过相关维度的不同指标反映贫困区域农户生产生活条件、基础设施服务，以及扶贫和发展的相关信息。
三、提升相对贫困农户识别有效性的相关建议
(一)推动多维贫困识别方法的应用，完善地方贫困识别指标体系
一是多维贫困识别方法能从宏观和微观上对贫困状况进行有效评估。尤其在微观层面效果更为突出，不仅能够识别出贫困对象，而且能对贫困对象所遭受的贫困原因进行识别，找准贫困维度，而这正是精准识别和精准扶贫工作中所需要掌握的内容。二是需要根据区域实际贫困状况细化和量化相关指标，为贫困户精准识别建立一套科学合理实用的指标体系，使基层人员在精准识别工作中有依据，易操作，减少主观性。
(二)探索自下而上的识别模式，构建贫困监测实时动态调整机制
自下而上的识别是把基层识别作为整个识别流程的起点，不仅让村民代表和贫困户申请者参与进来，而且要引进非关键利益相关者的第三方参与进来，从而确保识别过程的公开透明。在前期建档立卡的基础上，再进行“回头看”工作，根据相关标准对贫困户进行筛选和识别，对已经建档立卡农户进行再识别和评估，对数据进行实时修正。构建贫困监测系统，实时监测和分析贫困的动态变化，建立贫困信息网络系统，对识别出的贫困地区和群体进行分类登记和动态管理，实行贫困户动态的调整机制，建立精准的扶贫大数据。
(三)立足多维贫困，健全保障制度，提高“造血”能力
贫困农户大多面临的主要贫困维度是教育、收入、住房以及失能。针对教育贫困，一是应全面提高各类学校的教学水平，让更多贫困家庭的子女在接受义务教育阶段之后，还能继续读高中和大学;二是引导和鼓励贫困地区广大群众主动积极参与扶贫组织的相关技能培训，学习先进实用技术，提升自我创富能力。强化贫困人口的自我“造血”和自我发展的意识与能力，提供就业机会和就业培训，建立贫困群体在当地就业的相关优惠政策。针对住房贫困，可通过补贴农户自建或统建方式，也可采取就近搬迁或整体搬迁方式，引导贫困群众解决住房问题。针对失能贫困，应实施分类管理，完善最低生活保障制度，进行兜底，应建立健全贫困群体医疗保障机制，提高农村医疗服务水平。
参考文献：
[1]高艳云，马瑜.多维框架下中国家庭贫困的动态识别[J].统计研究,2013,30(12):89-94.
[2]骆祚炎.利用线性支出系统ELES测定贫困线——兼比较几种贫困线的测定方法[J].统计与决策,2006(18):25-28.
作者：曹江宁
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《“后脱贫攻坚阶段”相对贫困农户识别优化与对策研究》