如何识别易地扶贫搬迁户？.doc

1、如何识别易地扶贫搬迁户？殷浩栋，王瑜，汪三贵关键词：易地扶贫搬迁; 多维贫困; 识别准确率; 回归分解“易地扶贫搬迁脱贫一批”是精准扶贫主要实现途径“五个一批”工程中的一项重要举措，中国计划到 2020 年完成 1000 万建档立卡贫困人口搬迁任务。根据相关政策文件所明确，“搬迁对象主要是居住在深山、石山、高寒、荒漠化、地方病多发等生存环境差、不具备基本发展条件，以及生态环境脆弱、限制或禁止开发地区的农村建档立卡贫困人口，优先安排位于地震活跃带及受泥石流、滑坡等地质灾害威胁的建档立卡贫困人口。”精准识别是精准扶贫、精准脱贫的基础，在易地扶贫搬迁项目中，有效识别搬迁户及其特征既是贫困研究的基础理

2、论问题，也是扶贫实践中依据贫困地区和贫困人口差异而实施相应扶贫举措的重要依据。然而，如何有效识别易地扶贫搬迁户是现实难题。一方面，现有扶贫标准脱嵌于可操作化的识别方法。尽管收入是贫困农户的主要识别方面，但是收入维度实际上无法准确反映易地扶贫搬迁户所面临的处境，例如生态环境、公共服务可及性等，而这些处境不仅直接影响他们当前的福利水平，也影响他们的收入能力和长期的福利水平。另一方面，实际工作中存在瞄准偏差的问题。部分地区基层政府出于政绩等自利性目的，虚报了属地内易地扶贫搬迁人口规模，以及在自上而下的政策压力下，部分不需要搬迁的农户被迫搬迁，同样也出现精英群体俘获了搬迁补贴，需要搬迁的贫困农户没有纳

3、入搬迁计划的现象。基于此，以多维贫困的测量方法识别易地扶贫搬迁户的生计状况，不仅在当前具有重要的政策实践意义，以甄别真正需要搬迁的贫困人口，弥补识别方法的缺陷，同时也有助于后期合理评估易地扶贫搬迁的效果因为扶贫搬迁未必立竿见影地提高贫困人口的收入水平，而更可能从基础设施、公共服务可及性等多种维度结构性地改善贫困人口的福利水平。针对以上两方面问题，本文以多维贫困方法构建易地扶贫搬迁户的多维贫困指标体系，利用 8 省 16 县的易地扶贫搬迁调查数据，识别当前实践中扶贫搬迁户选择的政策效率，并对识别准确率进行回归分解，以反映多维贫困维度中不同指标因素对搬迁农户识别准确率的贡献率。研究结论与建议或可为

4、后续扶贫搬迁工作中实现更有效和更准确的对象识别与政策支持提供参考依据。01 摘 要易地扶贫搬迁是精准扶贫主要实现途径“五个一批”工程中的重要举措之一，有效识别易地扶贫搬迁户及其特征既是贫困研究的基础理论问题，也是扶贫实践中精准帮扶的重要依据。但由于识别方法欠缺和工作偏差问题，有效识别搬迁户成为现实难题。本文从家庭禀赋、生态环境、基础设施与公共服务这三个维度构建了易地扶贫搬迁户识别的多维指标体系，根据扶贫搬迁户的特征差异，将搬迁农户分为家庭保障型、环境生存型和自我发展型三个类型，利用 8 省 16 县 2185 户已纳入搬迁计划的农户样本，检验了多维指标体系下的扶贫搬迁户的识别情况，并采用回归分

5、解方法分析了不同指标对识别准确率的贡献度。图 1：易地扶贫搬迁户的多维贫困识别指标研究发现: 搬迁对象的识别存在一定比例的漏进，其中陕西、四川和云南 三省搬迁农户的识别漏进比率最高，漏进的类型主要是自我发展型;学校可及性、集市可及性、地理条件、医院可及性、人均耕地面积是对准确识别搬迁户的贡献度最大的五项指标。现行搬迁目标并非完全由于生态恶劣而“非搬不可”，部分农户受制于基础设施和公共服务条件的不足而被纳入了搬迁群体。本文所构建的扶贫搬迁户识别的多维指标体系，既为提高扶贫搬迁的瞄准效率和实施有针对性的配套政策提供参考依据，也为易地扶贫搬迁政策的效果评估提供了有理论价值和可操作化的视角。相关研究结

6、论为后续扶贫搬迁工作提供了一些启示，扶贫搬迁项目需要重视搬迁对象的识别工作，并注意在部分自然条件尚可的区域，可以通过完善基础设施和公共服务供给的途径替代易地扶贫搬迁项目。02 易地扶贫搬迁户多维指标识别结果符合家庭保障型的比例为 95.47%，贵州和云南的漏进农户相对较多。环境生存型的识别准确率为 95.15%、陕西和广西的识别错误高于其他省份。自我发展型的识别准确率为 91.35%，是三类中漏进率最高的类型，其中云南和四川的漏进比例较大。同时属于家庭保障和环境生存型的农户识别准确率为 90.71%，陕西和四川的漏进率高于其他省。同时属于自我发展和环境生存型的农户识别准确率为87.05%，低于

7、环境和保障型，主要是受到陕西、四川和云南的影响。而三类都符合的搬迁农户的识别准确率仅为 82.88%，四川和云南的漏进样本最多。图 2:易地扶贫搬迁户多维指标识别结果这说明在多维指标衡量下，现有易地扶贫搬迁农户存在一定比例的漏进，这部分群体不需要搬迁。仅以生态环境恶劣为先决条件，样本中依然存在 4.85%的漏进率，兼顾两不愁三保障以及自我发展的需要，则漏进率更大，达到了 17.12%。以各省的分布来看，陕西、四川和云南三省搬迁农户的识别漏进最严重，漏进的类型主要是自我发展型，意味着后续的搬迁工作在对象的识别上需要更关注基础设施和公共服务。03 结 论本文从家庭禀赋、生态环境、基础设施与公共服务

8、这三个维度构建了易地扶贫搬迁户识别的多维指标体系，根据扶贫搬迁户的差异，把搬迁农户分为家庭保障型、环境生存型和自我发展型三个类型，利用 2185 户已纳入搬迁计划的农户样本，呈现了多维指标体系下的扶贫搬迁户的识别情况，并采用回归分解方法分析了不同指标对识别效率的贡献度，在稳健性检验的基础上，研究得出以下主要发现和建议:（1）在 8 个搬迁人口较多的省区，搬迁对象的识别存在一定比例的漏进，其中以陕西、四川和云南三省搬迁农户的识别漏进比率最高，漏进的类型主要是自我发展型。这启示后续的搬迁工作在对象识别上需要更关注基础设施和公共服务的状况，才能进一步提高搬迁对象的识别的准确率。（2）对于最需要搬迁的

9、群体而言，住房条件是易地扶贫搬迁户识别中最重要的家庭禀赋指标。同等外部条件下，面积越小、质量越差的农户，越有可能被搬迁。搬迁户普遍依赖农业生产，处于耕地较少且质量较差、高海拔和自然灾害频繁的地区。对于环境和保障型搬迁户而言，基础设施与公共服务的改善不是他们最主要的制约因素，他们更看重教育和医疗可及性的提高所带来的人力资本累积。（3）通过对搬迁对象识别准确率的回归分解发现，学校可及性、集市可及性、地理条件、医院可及性、人均耕地面积是贡献度最大的五项指标。对于最需要搬迁的群体而言，家庭福利保障的影响弱于基础设施、公共服务和生存环境因素。福利状况不佳是搬迁群体的共同特征，但不是搬迁与否的先决条件。作

10、为代表未来自我发展能力的基础设施和公共服务维度的指标，其贡献度高于生态环境维度的指标。该研究发现的政策含义在于，若要识别最需要搬迁的农户，在生态环境相近的区域条件下，应当优先观察基础设施和公共服务的状况。现行搬迁计划中的农户并非完全由于生态恶劣而“非搬不可”，部分农户受制于基础设施和公共服务条件的不足而被纳入了搬迁群体。04 评述建议总而言之，易地扶贫搬迁是一项涉及千万人口民生的重大工作，如何准确地识别搬迁对象兼具理论和实践的双重价值。本文从多维贫困的角度做了一次尝试，以期为提高扶贫搬迁的瞄准效率和实施有针对性的配套政策提供参考依据。相关研究结论为后续扶贫搬迁工作提供了一些启示。首先，在扶贫搬

11、迁成为涉及 1000 万贫困人口脱贫的重要举措之时，从政策效率的角度来看，依然需重视对象的识别工作。应搬尽搬，无需搬迁则不搬，毕竟每一户搬迁户都需要大量的财政资金补贴，过度搬迁既浪费了有限的财政资金，也将导致在后期面临搬迁户能力再造、文化融入等本文尚未进一步讨论的新问题。而具体如何识别搬迁户，文中的多维指标体系可以提供一些借鉴，部分指标的各省贫困户平均值是值得参考的标准，这也给了各省在实践中灵活操作的空间。其次，在扶贫搬迁项目中，各地可以结合当前扶贫搬迁户的类型特征，合理分配扶贫搬迁资金，优先满足相应的首要搬迁需求因素，并在长期的扶贫搬迁规划中分阶段有步骤地完善搬迁后的配套设施服务。在部分自然条件尚可的区域，基于成本核算，当搬迁成本高于基础设施和公共服务供给时，也可以考虑选择基础设施和公共服务供给来替代部分易地扶贫搬迁项目。最后，多维指标体系也为易地扶贫搬迁政策效果评估提供了有理论价值和可操作的视角。无论是否搬迁，扶贫项目的实施带来收入增长应当仅是政策目标的一个方面，但当扶贫项目并不主要致力于短期内实现立竿见影的收入增长效果时，更全面的福利水平的提升，例如基础设施、公共服务可及性等多种维度结构性地改善，既是搬迁贫困人口所需，也更能综合体现扶贫项目对贫困人口福利水平的作用，并合理引导扶贫项目在地方实践中的政策取向。