錢力，黃鈺婷

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

貧困是世界各個國家共同關(guān)注的問題，在發(fā)展中國家更為普遍[1].精準(zhǔn)扶貧通過對貧困人口精準(zhǔn)識別，從而制定科學(xué)合理的政策措施，并提供有針對性的援助，使得貧困人口永久擺脫貧困[2]，是我國農(nóng)村地區(qū)扶貧的主要方式.受資源環(huán)境的約束以及地理、歷史等原因的限制，連片特困地區(qū)作為區(qū)域性、群體性貧困的代表，是脫貧攻堅(jiān)工作的主戰(zhàn)場[3].大別山區(qū)區(qū)位特殊，位于三省交界，貧困發(fā)生率長年以來居高不下，片區(qū)內(nèi)國家級貧困縣多，脫貧任務(wù)艱巨[4]，其包含安徽4個市下共12個縣域.本文通過對安徽省大別山區(qū)的12個縣域財(cái)經(jīng)扶貧績效及其影響因素進(jìn)行分析，合理評價該地區(qū)扶貧工作的開展并提出路徑的優(yōu)化，有利于財(cái)政扶貧資金的合理配置，推動大別山連片特困地區(qū)脫貧攻堅(jiān)工作的有效開展.

國內(nèi)外學(xué)者圍繞財(cái)政扶貧已展開廣泛研究，主要集中于財(cái)政扶貧資金、扶貧開發(fā)、精準(zhǔn)扶貧、財(cái)政金融等主題.首先，在理論研究方面，如李小云等圍繞扶貧資金治理的投入、分配、撥付和使用等環(huán)節(jié)，從資金運(yùn)用的瞄準(zhǔn)偏離角度，對我國財(cái)政扶貧資金投入效果及運(yùn)行情況進(jìn)行全方位分析[5]；高波等從經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境三個角度，著重于經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量以及增長的包容性和可持續(xù)性，建立了衡量財(cái)政扶貧資金使用標(biāo)準(zhǔn)化和有效性的綜合績效評估體系[6]；寇永紅等從審計(jì)角度指出目前我國財(cái)政扶貧資金的績效審計(jì)存在若干問題，明確今后在藝術(shù)上、力度上、渠道上提高審計(jì)水平[7]；郭宏寶等通過總結(jié)財(cái)政扶貧在農(nóng)村地區(qū)的作用機(jī)制，明確了財(cái)政扶貧在不同地區(qū)和項(xiàng)目上的合理區(qū)間和運(yùn)作方式[8].其次，在實(shí)證研究方面，如張銘洪等運(yùn)用層次分析法、序數(shù)分析法、變異系數(shù)法，將主客觀相結(jié)合，建立財(cái)政扶貧支出績效評價指標(biāo)體系，測算可得我國財(cái)政扶貧績效呈上升趨勢[9]；錢力等結(jié)合三階段DEA和超效率DEA模型，分析大別山連片特困地區(qū)扶貧績效，認(rèn)為總體扶貧績效良好但地區(qū)間差異較大，部分地區(qū)進(jìn)入瓶頸期[10]；黃林秀等從微觀政策績效角度對連片特困地區(qū)的8個省份進(jìn)行問卷調(diào)研并統(tǒng)計(jì)分析，對我國政策短板提出改進(jìn)[11]；張超等運(yùn)用模糊綜合評價法對2011-2016年西藏連片特困地區(qū)精準(zhǔn)扶貧績效量化分析，指出該地區(qū)扶貧績效為上升趨勢但呈現(xiàn)東南高東北略低的局面[12].

綜上所述，一些學(xué)者運(yùn)用了各類方法構(gòu)建評價體系對扶貧績效進(jìn)行評價，但是評價角度較為單一，缺乏對績效影響因素的深入分析.本文在總結(jié)前人工作的基礎(chǔ)上，利用因子分析法對大別山連片特困地區(qū)的財(cái)政扶貧投入進(jìn)行評價，運(yùn)用DEA從靜態(tài)和動態(tài)兩個角度對財(cái)政扶貧績效進(jìn)行分析，后通過Tobit模型研究影響大別山區(qū)財(cái)政扶貧績效的因素.

1 基于因子分析法的財(cái)政扶貧投入水平評價

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建及數(shù)據(jù)來源

為了全面科學(xué)地評價大別山連片特困地區(qū)12個縣的財(cái)政扶貧投入情況，本文將醫(yī)療衛(wèi)生、社會保障、教育幫扶、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施等納入考量，在考慮數(shù)據(jù)可得性的基礎(chǔ)上，教育支出、文化體育與傳媒支出、社會保障和就業(yè)支出、醫(yī)療衛(wèi)生支出、農(nóng)林水事務(wù)支出、交通運(yùn)輸支出共6項(xiàng)作為投入指標(biāo)，單位均為萬元.衡量貧困地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和貧困人口收入的主要指標(biāo)是人均GDP和人均可支配收入，它也衡量地區(qū)扶貧效果的關(guān)鍵指標(biāo)，本文選取農(nóng)村居民家庭人均可支配收入(元)和人均生產(chǎn)總值(元/人)作為績效研究的產(chǎn)出指標(biāo).

本文選取2010-2016年安徽省大別山區(qū)的12個縣域?yàn)檠芯繉ο螅@12個縣分別為利辛縣、臨泉縣、阜南縣、潁上縣、壽縣、霍邱縣、金寨縣、潛山縣、太湖縣、宿松縣、望江縣和岳西縣[13]，數(shù)據(jù)來自于《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》等.

由于DEA分析中決策單元要為投入產(chǎn)出指標(biāo)的2到3倍以上為宜，所以先對財(cái)政投入指標(biāo)進(jìn)行因子分析，在最大程度地保證原始信息不丟失的情況下，將6個投入指標(biāo)濃縮為3個公共因子，并根據(jù)公共因子的貢獻(xiàn)率計(jì)算綜合因子得分，對12個縣的財(cái)政投入進(jìn)行排序.

1.2 模型建立

1.2.1 適用性檢驗(yàn)

首先對指標(biāo)進(jìn)行KMO和Bartlett球度檢驗(yàn)，用于變量之間的相關(guān)性程度的衡量，以確定它們是否適合做因子分析，認(rèn)為KMO檢驗(yàn)值在0.7以上為比較適合，0.5以上為可以接受，以2010年為例，檢驗(yàn)結(jié)果如下表所示：

表1 Bartlett球度檢驗(yàn)以及KMO檢驗(yàn)

KMO檢驗(yàn)值為0.783，高于0.7，適合進(jìn)行因子分析，Bartlett球度檢驗(yàn)的概率為0，拒絕顯著性水平0.05的假設(shè)，檢驗(yàn)通過.2011-2016年的KMO檢驗(yàn)值分別為0.762、0.745、0.631、0.534、0.564、0.518，均可做因子分析.

1.2.2 提取因子

運(yùn)用主成分分析法指定提取3個因子，得到安徽省大別山連片特困地區(qū)12個縣財(cái)政投入的各因子初始特征值和方差貢獻(xiàn)率，結(jié)果如下表所示：

表2 總方差解釋

指定提取的3個公共因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為91.947%，因子分析效果達(dá)到預(yù)期.由碎石圖直觀表明，前三個因子具有較大的特征值，而第4個及后續(xù)因子特征值較小，碎石圖為“前陡后緩”狀.所以本文提取前三個因子可以較好地包含原始指標(biāo)的信息.

圖1 碎石圖

1.2.3 因子載荷

旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣(表3)可得因子的載荷系數(shù)，結(jié)果表明第一個因子在社會保障和就業(yè)支出、醫(yī)療衛(wèi)生支出和農(nóng)林水事物支出方面載荷較高，第二個因子在教育支出、文化體育與傳媒支出方面載荷較高，而第三個因子社會保障和就業(yè)支出和交通運(yùn)輸支出方面載荷較高.

表3 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣

1.2.4 因子得分

由表4矩陣內(nèi)容可寫出大別山連片特困地區(qū)各縣財(cái)政投入的因子得分函數(shù)：

F1=0.296x1-0.335x2+0.389x3+0.675x4+0.217x5-0.574x6

F2=0.271x1+0.763x2-0.463x3-0.067x4+0.058x5+0.125x6

F3=-0.225x1+0.028x2+0.271x3-0.417x4+0.092x5+1.02x6

表4 得分系數(shù)矩陣

1.3 評價結(jié)果及分析

由于其余6年的因子分析處理過程與2010年相同，在此不做詳細(xì)說明，根據(jù)以上分析結(jié)果可以計(jì)算得出2010-2016年安徽省大別山區(qū)12個縣域的財(cái)政扶貧投入加權(quán)綜合得分及排名，如下表所示：

表5 財(cái)政扶貧投入綜合得分及排名

根據(jù)財(cái)政扶貧投入綜合得分的排名，可知12個縣的財(cái)政扶貧投入在2010-2016年間排名變化較大，霍邱縣財(cái)政投入水平較高，一直穩(wěn)居前列，臨泉縣自2011年以來排名持續(xù)上升且上升幅度較大，宿松縣、阜南縣也有小幅上升；而岳西縣排名則下降幅度較大，同時金寨縣和潁上縣也呈下降趨勢.

2 基于DEA模型的財(cái)政扶貧績效分析

將因子分析后的財(cái)政扶貧6個投入指標(biāo)整合為3個公共因子作為DEA分析的投入指標(biāo)，產(chǎn)出指標(biāo)為農(nóng)村居民家庭人均可支配收入和人均生產(chǎn)總值.由于因子分析產(chǎn)生的3個公共因子中存在負(fù)數(shù)，不適合直接通過DEAP2.1軟件進(jìn)行分析，本文對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，將數(shù)據(jù)映射到(0，1)區(qū)間[14]，處理方式如下：

(1)

式(1)中aj、bj是第j項(xiàng)指標(biāo)的最大值和最小值.

本文BC2模型和malmquist模型分析2010-2016年安徽省大別山連片特困縣的財(cái)政扶貧績效.

2.1 財(cái)政扶貧靜態(tài)績效評價

本文采用可變規(guī)模報(bào)酬模型，純技術(shù)效率和規(guī)模效率由財(cái)政扶貧綜合效率分解得來.安徽省大別山連片特困地區(qū)財(cái)政扶貧綜合效率平均值為0.85，純技術(shù)效率平均值為0.866，規(guī)模效率平均值為0.98，這表明該地區(qū)財(cái)政扶貧績效水平較高.其中利辛縣、臨泉縣、潁上縣、潛山縣、宿松縣、望江縣和岳西縣綜合效率均達(dá)到1，其財(cái)政扶貧績效已達(dá)到最優(yōu)狀態(tài).未達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)的5個縣在規(guī)模報(bào)酬上為遞增狀態(tài)，即該地區(qū)不需改進(jìn)現(xiàn)在扶貧模式的情況下繼續(xù)增加財(cái)政扶貧資金投入，其效率將會增加.

為進(jìn)一步研究2010-2016年財(cái)政扶貧績效的變化趨勢，本文分別從綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率三個角度研究了動態(tài)趨勢的變化.如表6所示：

表6 2010-2016年各縣財(cái)政扶貧綜合效率及其分解情況

由表6數(shù)據(jù)可知，在2010-2016年間，12個縣財(cái)政扶貧綜合效率總體來看穩(wěn)定中略有波動，說明安徽省在財(cái)政扶貧方面已建立起行之有效的模式，并在考察期內(nèi)穩(wěn)定實(shí)施.從個體上看，各縣的綜合效率有所差別，說明由于地區(qū)間經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和發(fā)展水平的差異以及財(cái)政扶貧政策的貫徹深度不同，財(cái)政扶貧效果在地區(qū)間存在差異，如霍邱、金寨和壽縣綜合效率較低，應(yīng)對財(cái)政扶貧模式進(jìn)行適當(dāng)改進(jìn).大多數(shù)縣域的財(cái)政扶貧績效為達(dá)到完全有效，仍具有提升空間.

從純技術(shù)效率角度來看，12個縣在2013年以前純技術(shù)效率較為穩(wěn)定，在2014年均產(chǎn)生較大幅度的下降，后在波動中有所回升.這表明自2015年以來，隨著精準(zhǔn)扶貧工作的推進(jìn)，財(cái)政扶貧工作得到深化和完善，財(cái)政資金的配置能力逐步提高.相比之下，各縣純技術(shù)效率排名與綜合效率排名基本保持一致，純技術(shù)效率對綜合效率的影響是顯著的.

從規(guī)模效率角度來看，各縣的規(guī)模效率大部分在0.8以上，整體呈現(xiàn)上升趨勢，2014年后趨勢更為明顯.其中霍邱和金寨在2015年出現(xiàn)短暫下降，合理推測為隨著扶貧力度的加大，忽略了財(cái)政扶貧結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，使生產(chǎn)處于有效規(guī)模之下的水平，未能充分發(fā)揮出規(guī)模效率.

2.2 malmquist指數(shù)的動態(tài)效率分析

一段時間內(nèi)資源的開發(fā)利用效率為全要素生產(chǎn)率，它包括效率提高、技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效應(yīng)三個方面，充分反映了技術(shù)進(jìn)步在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮的作用.本文采用malmquist指數(shù)對安徽省大別山連片特困縣財(cái)政扶貧績效進(jìn)行動態(tài)分析，模型建立結(jié)果見下表7：

表7 2010-2016年大別山連片特困地區(qū)全要素生產(chǎn)率情況

由表7可知，2010-2016年大別山連片特困縣域全要素生產(chǎn)率基本穩(wěn)定，略有波動下降趨勢.具體來看，由于技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率的改善，全要素生產(chǎn)率在2014年之前呈上升趨勢，但在2014年后，又造成全要素生產(chǎn)率的下降.可見，其中對全要素生產(chǎn)率貢獻(xiàn)較大的為技術(shù)進(jìn)步要素.大別山區(qū)由于地理因素限制，技術(shù)進(jìn)步緩慢，在某些年份甚至略有倒退，需結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)，進(jìn)一步提高生產(chǎn)率.

進(jìn)一步比較各縣全要素生產(chǎn)率的變化，本文計(jì)算整理得到12個縣7年間的全要素生產(chǎn)率情況，如表8：

表8 2010-2016年大別山連片特困地區(qū)各縣全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成

結(jié)果表明除太湖縣以外其余各縣全要素生產(chǎn)率均大于1，呈上升趨勢，技術(shù)進(jìn)步為主要貢獻(xiàn)，其中宿松縣技術(shù)進(jìn)步最為顯著，漲幅達(dá)到15.5%，其次為阜南縣，漲幅為15.5%.盡管太湖縣的技術(shù)進(jìn)步存在1.7%的漲幅，但其技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率卻在下降，以至于其全要素生產(chǎn)率也呈下降趨勢.

3 財(cái)政扶貧績效影響因素分析

在評價2010-2016年安徽省大別山連片特困區(qū)縣域的財(cái)政扶貧績效后，本文進(jìn)一步以效率值作為被解釋變量建立Tobit模型對影響財(cái)政扶貧績效的因素進(jìn)行定量計(jì)算.

3.1 Tobit模型選擇

由于DEA的結(jié)果位于[0，1]區(qū)間內(nèi)，不符合傳統(tǒng)最小二乘回歸分析中因變量近似正態(tài)分布的假設(shè)，因此本文采用截取回歸的Tobit模型進(jìn)行分析，該模型是一種受限制的回歸模型，適用于因變量滿足若干約束條件[15].Tobit模型標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定如下：

(2)

3.2 影響因素和指標(biāo)選取

結(jié)合大別山連片特困地區(qū)縣域?qū)嶋H，本文將影響財(cái)政扶貧效率的因素設(shè)定如下：

(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)：產(chǎn)業(yè)發(fā)展才是實(shí)現(xiàn)脫貧的根本方法，合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的動力之一，能夠推動經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展[16]，推動財(cái)政扶貧績效的發(fā)揮，結(jié)合山區(qū)實(shí)際本文選取第一、二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)國民生產(chǎn)總值比重來衡量.

(2)財(cái)政支出規(guī)模：政府為履行自身職能對社會資源進(jìn)行分配和使用的重要手段之一就是財(cái)政支出，合理的財(cái)政支出規(guī)模能夠?yàn)樨毨У貐^(qū)提供所需的產(chǎn)品和服務(wù)，滿足部分貧困戶的生活所需，實(shí)現(xiàn)其自我發(fā)展，本文選取財(cái)政支出占地區(qū)國民生產(chǎn)總值比重作為指標(biāo).

(3)人口因素：由于農(nóng)村以自然經(jīng)濟(jì)為主，技術(shù)設(shè)施較為薄弱，因此農(nóng)村地區(qū)為我國貧困的多發(fā)地區(qū)，農(nóng)村人口密度較高的地區(qū)，其貧困發(fā)生率、貧困深度也較高，自我脫貧能力較弱，本文選取農(nóng)村人口占總戶籍人口的比重來衡量.

(4)稅收負(fù)擔(dān)：由拉弗曲線可知，合理的稅收對經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有促進(jìn)作用，對于貧困地區(qū)，適當(dāng)?shù)亩愂諏Υ龠M(jìn)人民生活水平的提高有促進(jìn)作用[17]，本文以個人所得稅的征收占地區(qū)GDP的比重來衡量.

(5)就業(yè)情況：“增加就業(yè)是直接有效的脫貧手段”[18]，幫助貧困戶家中的勞動力實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定就業(yè)，持續(xù)創(chuàng)收脫貧，是安徽省脫貧攻堅(jiān)工作的重大之一，本文選擇農(nóng)村從業(yè)人員占農(nóng)村總?cè)丝诒戎貋矸从尘蜆I(yè)情況.

3.3 模型建立與結(jié)論分析

根據(jù)以上指標(biāo)，Tobit模型建立如下：

Y=α+β1pi+β2si+β3fe+β4rp+β5pit+β6re

Y為DEA中的綜合效率，α為常數(shù)項(xiàng)，pi、si分別為第一、二產(chǎn)業(yè)占比，fe為財(cái)政支出，rp為農(nóng)村人口占比，pit為個人所得稅占比，re為就業(yè)人員占比.結(jié)果如表9：

表9 各縣財(cái)政扶貧績效影響因素Tobit分析

由表9可知，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與財(cái)政扶貧績效正相關(guān)，第一、二產(chǎn)業(yè)占比均通過5%顯著性檢驗(yàn)，說明第一、二產(chǎn)業(yè)增加值占比提高會提高大別山連片特困地區(qū)扶貧績效；個人所得稅占比與財(cái)政扶貧績效負(fù)相關(guān)且通過顯著性檢驗(yàn)，說明可適當(dāng)改善稅收政策；財(cái)政支出占比和農(nóng)村就業(yè)人口占比與財(cái)政扶貧績效正相關(guān)，農(nóng)村人口占比與財(cái)政扶貧績效負(fù)相關(guān)，但以上三個變量均未通過顯著性檢驗(yàn)，說明影響不顯著.回歸結(jié)果與前文假定基本相符合.

4 結(jié)論與對策建議

4.1 研究結(jié)論

大別山區(qū)位于三省交界，貧困發(fā)生率高，脫貧任務(wù)艱巨，通過對該地區(qū)財(cái)政扶貧績效及其影響因素的測算有利于推進(jìn)扶貧工作的展開.本文基于2010-2016年12個縣域的面板數(shù)據(jù)，從財(cái)政投入和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r兩個方面構(gòu)建指標(biāo)體系，運(yùn)用因子分析、DEA模型和Tobit回歸，依據(jù)評價結(jié)果得到如下結(jié)論：

(1)各縣扶貧投入排名變化較大.從財(cái)政扶貧投入來看，大別山連片特困地區(qū)12個縣的財(cái)政扶貧投入在2010-2016年間排名變化較大，霍邱縣財(cái)政投入水平較高，臨泉縣、宿松縣、阜南縣均在上升；而岳西縣、金寨縣和潁上縣則呈下降趨勢.

(2)該地區(qū)財(cái)政扶貧績效水平較高但各縣的綜合效率有所差異.總體來看大別山區(qū)財(cái)政扶貧績效水平較高，其中7個縣財(cái)政扶貧績效已達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，其余5個縣在規(guī)模報(bào)酬上為遞增狀態(tài)，純技術(shù)效率和規(guī)模效率在2014年后均呈上升趨勢.分解來看，在2010-2016年間，12個縣財(cái)政扶貧綜合效率總體來看穩(wěn)定中略有波動但地區(qū)間存在差異；2013年以前純技術(shù)效率較為穩(wěn)定，在2014年均產(chǎn)生較大幅度的下降，后在波動中有所回升；規(guī)模效率較高，整體呈現(xiàn)上升趨勢.

(3)全要素生產(chǎn)率略呈下降趨勢.動態(tài)來看，全要素生產(chǎn)率在7年間基本穩(wěn)定，2014年以后略呈下降趨勢，其中對全要素生產(chǎn)率貢獻(xiàn)較大的為技術(shù)進(jìn)步要素.大別山區(qū)由于地理因素限制，技術(shù)進(jìn)步緩慢，在某些年份甚至略有倒退，結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)，能夠進(jìn)一步提高生產(chǎn)率.

(4)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、財(cái)政支出占比和農(nóng)村就業(yè)人口占比與財(cái)政扶貧績效正相關(guān)，個人所得稅占比和農(nóng)村人口占比與財(cái)政扶貧績效負(fù)相關(guān).可通過提高第一、二產(chǎn)業(yè)增加值占比和調(diào)整稅收政策來提高地區(qū)扶貧績效.

4.2 對策建議

(1)加強(qiáng)財(cái)政扶貧支持力度.大別山區(qū)地處三省交界，受山區(qū)地理位置、交通不暢以及產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱等因素制約，實(shí)現(xiàn)整體脫貧的壓力較大，各級政府間應(yīng)嚴(yán)格界定扶貧工作責(zé)任范圍，加大財(cái)政扶貧支持力度，同時優(yōu)化產(chǎn)業(yè)扶貧、稅收優(yōu)惠等政策[19]，同時引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)和社會資金加大扶貧傾斜力度，形成全社會扶貧合力.

(2)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu).大別山區(qū)以農(nóng)業(yè)為主，受氣候、地形等影響較大，增收有限且不穩(wěn)定，需通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，轉(zhuǎn)變?yōu)橐缘诙a(chǎn)業(yè)為主，鼓勵發(fā)展第三產(chǎn)業(yè).如根據(jù)當(dāng)?shù)靥厣匀毁Y源發(fā)展林業(yè)、中草藥和茶葉等特色產(chǎn)品；借助農(nóng)村淘寶平臺，增加特色農(nóng)產(chǎn)品銷售；圍繞優(yōu)勢旅游資源，打造特色小鎮(zhèn)推動旅游業(yè)發(fā)展.

(3)提高公共物品和公共服務(wù)供給力度.大別山連片特困地區(qū)缺乏科教文衛(wèi)資源，應(yīng)該加大教育投入，“扶貧先扶智”，提升貧困地區(qū)的教育及文化水平[20]，是實(shí)現(xiàn)其自我脫貧能力提升的重要保障之一；提高醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)水平，降低因病致貧的概率.同時加強(qiáng)對中青年勞動力就業(yè)技能方面的培訓(xùn)，以幫助他們把握就業(yè)所需基本能力[21]，并指導(dǎo)其實(shí)現(xiàn)專業(yè)對口就業(yè).