馬超林

（北京化工大學(xué)馬克思主義學(xué)院，北京 100029）

一、引言

反貧困是全球各國共同面臨的難題。黨的十八大以來，以習(xí)近平同志為核心的黨中央堅(jiān)持經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的底線思維，堅(jiān)持補(bǔ)齊全面建成小康社會的“短板”，從戰(zhàn)略和全局的高度做出了“精準(zhǔn)扶貧”的新部署，改革創(chuàng)新了扶貧工作機(jī)制，推動(dòng)我國扶貧事業(yè)取得了舉世矚目的成就。通過“六個(gè)精準(zhǔn)”“五個(gè)一批”，我國貧困地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，生活生產(chǎn)條件顯著好轉(zhuǎn)，近1億貧困人口實(shí)現(xiàn)脫貧，對全球減貧事業(yè)的貢獻(xiàn)率超過了70%，如期完成了新時(shí)代脫貧攻堅(jiān)的目標(biāo)任務(wù)，“全面建成小康社會勝利在望”。[1]（p5）習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)，“衡量全面小康社會建成與否，既要看量化指標(biāo)，也要充分考慮人民群眾的實(shí)際生活狀態(tài)和現(xiàn)實(shí)獲得感。在科學(xué)評估進(jìn)展?fàn)顩r的基礎(chǔ)上，我們要對全面建成小康社會存在的突出短板和必須完成的硬任務(wù)進(jìn)行認(rèn)真梳理。”[2]（p6）全面總結(jié)新時(shí)代我國脫貧攻堅(jiān)、實(shí)現(xiàn)全面建成小康社會的經(jīng)驗(yàn)成就，科學(xué)評價(jià)新時(shí)代貧困治理的效率，有助于探索形成解決相對貧困問題的長效機(jī)制，為全球減貧事業(yè)貢獻(xiàn)中國智慧和中國方案。

二、文獻(xiàn)回顧

近年來，許多學(xué)者針對十八大以來我國貧困治理思路的重大轉(zhuǎn)變及其成效做了廣泛探討，主要視角和觀點(diǎn)是：第一，是圍繞政府在貧困治理中的地位、功能和作用展開：鄭寶華[3]（p90-96）等提出應(yīng)當(dāng)建立需求響應(yīng)機(jī)制，努力構(gòu)建能夠回應(yīng)貧困者需求的財(cái)政金融扶貧資源配置體制；唐天偉[4]（p73-81）等認(rèn)為實(shí)現(xiàn)全面脫貧的關(guān)鍵在于解決基層貧困縣政府的扶貧效率不充分問題，通過對不同區(qū)域貧困縣政府扶貧效率的測度量化分析，提出瞄準(zhǔn)重點(diǎn)短板區(qū)域，充分發(fā)揮鄰近城鎮(zhèn)對貧困地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的輻射帶動(dòng)效應(yīng)，形成扶貧合力的解決方案；莫光輝[5]（p156-163）等以質(zhì)性研究方法對如何提升政府主導(dǎo)型扶貧工作績效進(jìn)行了多維度的研究，提出通過政府角色定位轉(zhuǎn)換、權(quán)責(zé)結(jié)構(gòu)調(diào)整、扶貧力量壯大以及考核監(jiān)管體系改革等旨在解決角色困境、強(qiáng)化脫貧績效提升的一系列成果。第二，是圍繞不同扶貧方式的績效評價(jià)分析展開：陳長民[6]（p66-69）、鄭軍[7]（p93-162）、羅承舜[8]（p98-104）等學(xué)者通過DEA分析法、引入政府補(bǔ)貼后的保險(xiǎn)精算公式考察了信貸、保險(xiǎn)政策措施對扶貧的溢出效應(yīng)；阿海曲洛[9]（p103-112）、邢慧斌[10]（p7-15）等學(xué)者就教育扶貧在少數(shù)民族與集中連片特困區(qū)的績效評估體系構(gòu)建與空間差異分別用案例通過層次分析法和德爾菲技術(shù)進(jìn)行了探討，提出要進(jìn)一步改善特定地區(qū)的教育扶貧支持環(huán)境，加強(qiáng)動(dòng)態(tài)監(jiān)管，促進(jìn)教育均衡發(fā)展；產(chǎn)業(yè)扶貧方面，一些學(xué)者分析了旅游扶貧、電商扶貧等微觀層面扶貧手段的績效，曾慶捷[11]（p87-96）、陳忠言[12]（p161-175）等學(xué)者從宏觀層面，依據(jù)參與方的主體特征把產(chǎn)業(yè)扶貧分為村營市場主體、企業(yè)承包經(jīng)營和企業(yè)示范經(jīng)營三種模式，通過分析不同模式的優(yōu)越性及問題，為貧困地區(qū)基層政府更好提升產(chǎn)業(yè)扶貧成效提出了系列優(yōu)化建議；生態(tài)扶貧方面，李輝[13]（p133-138）等學(xué)者通過SBM-DEA模型對云南農(nóng)村生態(tài)扶貧項(xiàng)目進(jìn)行績效評價(jià)研究指出，云南農(nóng)村生態(tài)扶貧效率整體偏低，從暢通融資渠道、加大扶持力度、注重環(huán)境保護(hù)三個(gè)方面提出了建議；鄭書耀[14]（p217-233）等運(yùn)用演化博弈理論對地方政府間生態(tài)扶貧策略的差異進(jìn)行了分析，就是否引用約束機(jī)制條件下提高地方政府生態(tài)扶貧的積極性提出了對策建議；易地扶貧搬遷方面，陳小麗[15]（p76-80）、李曉園[16]（p130-137）等學(xué)者通過多層次分析法、模糊綜合評價(jià)法進(jìn)行了個(gè)例分析，針對貧困地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱，在易地扶貧搬遷方面的評價(jià)較低的問題，提出了要降低移民成本、防止過度舉債搬遷的建議。第三，是圍繞區(qū)域性扶貧脫貧的績效評價(jià)來展開：錢力[17]（p22-27）等運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)評價(jià)法對安徽省大別山連片特困區(qū)及12個(gè)縣域精準(zhǔn)扶貧績效進(jìn)行多維評價(jià)，認(rèn)為安徽省大別山連片特困區(qū)精準(zhǔn)扶貧績效整體呈現(xiàn)出波動(dòng)中逐漸上升趨勢，在各個(gè)維度的扶貧績效中差異性較大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生產(chǎn)生活方面成效較好，而生態(tài)環(huán)境、社會發(fā)展方面成效相對較差；黃強(qiáng)[18]（p45-50）等基于AHP法對江西省精準(zhǔn)扶貧績效構(gòu)建多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)，計(jì)算2015—2017年的各指標(biāo)數(shù)據(jù)的測度值，發(fā)現(xiàn)江西省精準(zhǔn)扶貧績效逐年提高，但在精準(zhǔn)識別、精準(zhǔn)幫扶等方面待改進(jìn)；陳升[19]（p88-93）等以廣東、湖北恩施和貴州畢節(jié)等精準(zhǔn)扶貧案例作為研究對象，通過數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)編碼、數(shù)據(jù)分析等研究過程對精準(zhǔn)扶貧績效的影響因素進(jìn)行了系統(tǒng)研究，認(rèn)為各影響因素的重要性不同，其中核心影響因素是扶貧對象精準(zhǔn)、項(xiàng)目安排精準(zhǔn)、資金使用精準(zhǔn)、措施到戶精準(zhǔn)與因村派人精準(zhǔn)。第四，是圍繞后精準(zhǔn)扶貧時(shí)代啃下脫貧攻堅(jiān)的“硬骨頭”，進(jìn)一步提升扶貧績效問題展開：汪三貴[20]（p10-17+109）等認(rèn)為，隨著脫貧攻堅(jiān)工作進(jìn)入“深水區(qū)”和邊際效用減少的后期，要著力解決扶貧工作中的“逆向激勵(lì)”與“懸崖效應(yīng)”，出臺更多普惠性政策，有效防控社會風(fēng)險(xiǎn)；陳弘[21]（p12-18）等通過DEA模型與CSI-Logistic雙層綜合分析后認(rèn)為，解決相對貧困問題的后精準(zhǔn)脫貧時(shí)代，要與鄉(xiāng)村振興相銜接，探索貧困治理新舉措，著力向高質(zhì)量提升脫貧綜合績效方向發(fā)展。

綜上分析，學(xué)術(shù)界多是從產(chǎn)業(yè)扶貧、金融扶貧、教育扶貧等單一因素或針對特定區(qū)域的單個(gè)案例對精準(zhǔn)扶貧效率進(jìn)行了立體化、多維度的考察，但就全國范圍內(nèi)更加廣義的時(shí)空角度出發(fā)考察十八大以來我國不同時(shí)間、不同地區(qū)之間的綜合績效評價(jià)研究較少。鑒于此，本文通過收集2014—2018年全國范圍內(nèi)22個(gè)省域的精準(zhǔn)扶貧數(shù)據(jù)，運(yùn)用三階段DEA模型測算績效變化的特點(diǎn)與規(guī)律，為鞏固脫貧攻堅(jiān)成果、推動(dòng)全面建成小康社會與實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興有效銜接提出對策建議。

三、本文應(yīng)用的研究方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）由學(xué)者A.Charnes等在20世紀(jì)70年代構(gòu)建，其運(yùn)用黑箱研究方法建立一個(gè)確定的前沿面，不需要進(jìn)行預(yù)估參數(shù)，減少因主觀因素影響帶來的權(quán)重賦予所產(chǎn)生的誤差，也降低了算法的復(fù)雜性。DEA方法能將所有因素造成的隨機(jī)誤差均歸因于低效率，忽略了外部環(huán)境因素DMU（決策單元）的影響。2002年，H.O.Fried等人在傳統(tǒng)DEA基礎(chǔ)之上，提出了DEA和SFA兩個(gè)模型相結(jié)合的三階段DEA模型，克服了傳統(tǒng)DEA模型不考慮環(huán)境變量和隨機(jī)誤差的問題。本文采用三階段DEA分析方法，保證在多樣化的輸入、輸出的基礎(chǔ)上得出各同類決策單元的有效性，對國內(nèi)22個(gè)省域的扶貧效率除去外部環(huán)境的干擾后做出評估。

第一階段為傳統(tǒng)DEA模型，是運(yùn)用數(shù)學(xué)線性規(guī)劃將決策單元以投入為導(dǎo)向的可變規(guī)模收益的BCC模型。假設(shè)有a個(gè)DMU，其中a=1、2、…n。M、N分別為投入、產(chǎn)出向量。模型具體如公式（1）所示：

其中，S+為松弛變量，代表產(chǎn)出實(shí)際值與目標(biāo)值相比可增加的數(shù)量，S-為剩余變量，代表投入實(shí)際值與最優(yōu)值相比可減少的數(shù)量。θ為此決策單元的效率值，當(dāng)θ=1且S+=S-=0時(shí)，決策單位DEA有效；當(dāng)θ=1但S+≠0或S-≠0時(shí)，決策單位是DEA弱有效；當(dāng)θ<1時(shí)，決策單位是非DEA有效。

第二階段是基于前一階段中得出效率值和目標(biāo)投入量后，根據(jù)目標(biāo)投入量與原始投入的差額，計(jì)算出松弛變量S+，即DMU的原始投入與目標(biāo)投入之間的距離。建立SFA模型，利用FRONTER4.1軟件，運(yùn)用最大似然法估算，求出未知的參數(shù)，得到各環(huán)境變量的系數(shù)和其效率值，剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差影響，使投入和產(chǎn)出兩類指標(biāo)更加客觀，提高決策單元最終效率的可信度，調(diào)整各單元DMU投入的值。

第三階段則應(yīng)用同第一階段相同的方法，將調(diào)整后的投入進(jìn)行重新計(jì)算，得出新的效率值。

考慮到可獲得數(shù)據(jù)的完整性，本文選取我國22個(gè)省域（見表2，每個(gè)省域?yàn)橐粋€(gè)整體）作為研究對象進(jìn)行扶貧效率的三階段DEA模型分析，一方面為衡量特定地區(qū)是否精準(zhǔn)有效使用扶貧資源提供評價(jià)參考，另一方面也對貧困治理的效率進(jìn)行時(shí)空跨度的橫向比較與縱向分析。本文選取的投入指標(biāo)為《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國扶貧開發(fā)年鑒》2015—2019各年版公布的2014—2018年間22個(gè)省域數(shù)據(jù)。其中，財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金投入、選派駐村干部人數(shù)、勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移就業(yè)和創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)人次，分別反映精準(zhǔn)扶貧的資金投入、人力投入和脫貧潛力培育；產(chǎn)出指標(biāo)包括該省域貧困地區(qū)貧困發(fā)生率比上一年下降率、貧困人口退出數(shù)、人均可支配收入增長率，代表貧困地區(qū)貧困人口生活水平提高程度和貧困改善情況；環(huán)境指標(biāo)選取對精準(zhǔn)扶貧效率產(chǎn)生重大影響但又非樣本主觀可控的因素，為地區(qū)生產(chǎn)總值、地方財(cái)政稅收收入、區(qū)域農(nóng)村人口數(shù)三項(xiàng)（表1）。

四、基于三階段模型的十八大以來我國貧困治理的效率測度

（一）第一階段DEA模型運(yùn)行結(jié)果及說明。

在這一階段運(yùn)用BCC模型原理利用Deap2.1軟件計(jì)算得出模型結(jié)果（表2）。

精準(zhǔn)扶貧方略實(shí)施以來，除了2017年，為打通脫貧攻堅(jiān)的“最后一公里”，進(jìn)一步摸清全國貧困底數(shù)，國務(wù)院扶貧辦通過組織開展各地脫貧真實(shí)性自糾自查、建立貧困戶建檔立卡動(dòng)態(tài)調(diào)整等措施，分別補(bǔ)錄和剔除了前期識別不準(zhǔn)的部分貧困人口，245萬標(biāo)注脫貧人口重新退為貧困人口，影響整體扶貧成效以外，2014—2018年間22個(gè)省域的精準(zhǔn)扶貧綜合技術(shù)效率均值均高于0.7，且有四年高于0.8（表2），處于投入回報(bào)高效狀態(tài)，精準(zhǔn)扶貧政策效應(yīng)顯著。其中，吉林省的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率均有效；安徽、甘肅、湖南、海南、西藏等地精準(zhǔn)扶貧效率有效的年份較多；安徽、江西、貴州和海南扶貧效率呈現(xiàn)出由低效向高效轉(zhuǎn)變的趨勢，河南、重慶、四川、青海、新疆等地扶貧效率呈現(xiàn)一定的波動(dòng)。

表1 主要衡量指標(biāo)

表2 第一階段2014—2018年BCC模型檢驗(yàn)結(jié)果

在沒有剔除環(huán)境變量和隨機(jī)誤差影響的情況下，2014—2018年間我國精準(zhǔn)扶貧綜合技術(shù)效率全國平均值分別為0.867，0.841，0.801，0.722，0.852，略有降低。其中，規(guī)模效率平均值分別為0.924，0.913，0.94，0.956，0.943，總體趨于提升，而純技術(shù)效率分別為0.936，0.919，0.849，0.752，0.907，下降態(tài)勢顯著?？梢?，進(jìn)一步擴(kuò)大扶貧規(guī)模對扶貧綜合技術(shù)效率的提升具有明顯的帶動(dòng)作用，但由于第一階段運(yùn)行結(jié)果包含環(huán)境因素和隨機(jī)因素的干擾，并不能完全準(zhǔn)確反映各省市精準(zhǔn)扶貧效率的實(shí)際，需要進(jìn)一步剔除外生因素的影響。

（二）第二階段SFA模型運(yùn)行結(jié)果及說明。

將第一階段DEA模型所得出的3個(gè)投入變量的松弛變量（即投入差值）作為因變量進(jìn)行分析。在解釋變量的選取上，選取地方財(cái)政稅收收入、地區(qū)生產(chǎn)總值、區(qū)域農(nóng)村人口數(shù)3個(gè)環(huán)境變量為自變量，利用Frontier4.1軟件進(jìn)行回歸得到SFA分析回歸參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果。

由表3可知，在SFA回歸結(jié)果中，LR單邊誤差的自由度大于5，說明地方財(cái)政稅收收入、地區(qū)生產(chǎn)總值、區(qū)域農(nóng)村人口數(shù)的影響均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即SFA回歸是有效的，進(jìn)行第二階段的SFA分析是有必要的。三個(gè)投入松弛變量指標(biāo)在SFA回歸中模型的γ 值均為或接近1，說明三個(gè)模型SFA結(jié)果是有意義的。通過松弛變量即投入變量的差值與環(huán)境變量的回歸計(jì)算，當(dāng)系數(shù)為負(fù)時(shí)表示增加外部環(huán)境會有利于減少松弛變量的投入數(shù)量，即有利于減少投入變量的浪費(fèi)。反之，如果回歸系數(shù)為正，則表示增加外部環(huán)境時(shí)會增加投入或者減少產(chǎn)出，出現(xiàn)浪費(fèi)的情況（表4）。

表3 第二階段2014—2018年SFA模型檢驗(yàn)的γ及LR單邊誤差值

結(jié)合第二階段SFA模型檢驗(yàn)結(jié)果可知：

（1）地方財(cái)政稅收收入方面，地方財(cái)政稅收收入與財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金投入的回歸系數(shù)為負(fù)，表明地方財(cái)政稅收收入高的地區(qū)對于財(cái)政扶貧資金的利用更加精準(zhǔn)、科學(xué)、有效；與選派駐村干部人數(shù)的回歸系數(shù)為負(fù)，表明地方財(cái)政稅收收入高在一定程度上提高了選派駐村干部的扶貧績效；與勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移就業(yè)和創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)人次的回歸系數(shù)為正，說明地方財(cái)政稅收收入高但對勞動(dòng)力就業(yè)轉(zhuǎn)移和創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)的資金投入利用率需要進(jìn)一步提升和優(yōu)化。

（2）地區(qū)生產(chǎn)總值方面，地區(qū)生產(chǎn)總值與勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移就業(yè)和創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)人次的回歸系數(shù)為負(fù)，表明地區(qū)生產(chǎn)總值高的省份，對于就業(yè)的帶動(dòng)更為有效，更能促進(jìn)貧困地區(qū)勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移；與選派駐村干部人數(shù)的回歸系數(shù)為正，說明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度高的地方應(yīng)該更加注重對扶貧駐村干部人員數(shù)量與質(zhì)量的精準(zhǔn)選派；與勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移就業(yè)和創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)人次的回歸系數(shù)為負(fù)，說明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好，對帶動(dòng)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移就業(yè)和創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)的正向效應(yīng)越顯著。

（3）區(qū)域農(nóng)村人口數(shù)量方面，與財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金投入、選派駐村干部人數(shù)和勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移就業(yè)和創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)人次的回歸系數(shù)全部為正，表明區(qū)域農(nóng)村人口所占比例較大的省份，其在提升財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金投入的效用、發(fā)揮駐村干部的作用方面都有待加強(qiáng)，尤其在對吸納勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移就業(yè)和創(chuàng)業(yè)人次的培訓(xùn)方面面臨著較大壓力，這也與當(dāng)前我國貧困人口多集中于農(nóng)村地區(qū)的現(xiàn)實(shí)相一致。

表4 第二階段SFA模型檢驗(yàn)結(jié)果

（三）第三階段DEA模型運(yùn)行結(jié)果及說明。

利用第二階段所得回歸估計(jì)結(jié)果對投入變量進(jìn)行調(diào)整，剔除環(huán)境因素的影響，將各決策單元都調(diào)至同最差外部環(huán)境省份一樣的條件，使所有省域處于相同的“公平”環(huán)境之中，通過數(shù)據(jù)調(diào)整得到新的投入變量，與原始產(chǎn)出變量一起放入BCC模型中進(jìn)行處理，通過再次運(yùn)用Deap2.1軟件重新進(jìn)行計(jì)算，得到剔除外部干擾因素的第三階段精準(zhǔn)扶貧效率結(jié)果（表5）。

經(jīng)過調(diào)整后各省域的效率值有較大變化，可見，環(huán)境因素與隨機(jī)誤差項(xiàng)的存在對效率值測算是有一定影響的。除2015年第三階段綜合技術(shù)效率平均值比第一階段略有下降外，2014年、2016年、2017年、2018年的綜合技術(shù)效率平均值都有顯著提升，我國貧困治理效率整體呈上升趨勢，而規(guī)模效率的平均值大于純技術(shù)效率表明，資源配置能力與利用效率的提升比單純的財(cái)政投入對減貧效果的貢獻(xiàn)更大，證實(shí)了十八大以來“精準(zhǔn)扶貧”方略在“脫真貧、真脫貧”中發(fā)揮的重要作用。

在剔除外部環(huán)境和隨機(jī)因素的影響后，2014年以來各地扶貧綜合技術(shù)效率的時(shí)空差異特征通過圖表呈現(xiàn)則更為顯著（圖1）。在統(tǒng)計(jì)分析的22個(gè)省域中，精準(zhǔn)扶貧效率的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率均有效的省份為河北省，精準(zhǔn)扶貧效率在全國排在前列，理論上不存在投入冗余和產(chǎn)出不足的問題，其資源的配置、利用和規(guī)模集聚上都達(dá)到了有效；安徽、江西、河南、湖南、重慶、四川、西藏等地減貧綜合技術(shù)效率較高，精準(zhǔn)扶貧資源投入利用效用高，應(yīng)該做進(jìn)一步細(xì)化研究，充分挖掘總結(jié)經(jīng)驗(yàn)；內(nèi)蒙古、湖北、陜西、青海四省減貧綜合技術(shù)效率相對較低，其扶貧的資源配置效率、扶貧各項(xiàng)投入、扶貧管理能力及水平等仍需進(jìn)一步提升優(yōu)化。

表5 2014—2018年第三階段BCC模型檢驗(yàn)結(jié)果

圖1 第三階段測算2014—2018年各地扶貧綜合技術(shù)效率值

五、結(jié)論與展望

考察各國貧困治理的實(shí)踐，無論“發(fā)展式扶貧”還是“福利式扶貧”，減貧脫貧面臨的一個(gè)突出難題就是投入資源與治理效果的不匹配，有的甚至?xí)?dǎo)致加重與再生貧困。2013年11月，習(xí)近平總書記提出“精準(zhǔn)扶貧”方略以來，通過“扶持對象精準(zhǔn)、項(xiàng)目安排精準(zhǔn)、資金使用精準(zhǔn)、措施到戶精準(zhǔn)、因村派人精準(zhǔn)、脫貧成效精準(zhǔn)”，更加重視貧困治理成效，實(shí)現(xiàn)貧困治理資源投入與脫貧目標(biāo)的匹配，為加強(qiáng)扶貧脫貧頂層設(shè)計(jì)與提升地方政府治理能力提供了基本遵循，推動(dòng)我國扶貧開發(fā)工作進(jìn)入了新階段。借助三階段DEA模型，在調(diào)整差異環(huán)境變量與隨機(jī)誤差后對全國22個(gè)省域2014—2018年間精準(zhǔn)扶貧的效率分析可以發(fā)現(xiàn)，黨的十八大以來，我國脫貧攻堅(jiān)工作取得了顯著成效：通過發(fā)展旅游扶貧、電商扶貧，為貧困地區(qū)培育了一大批特色產(chǎn)業(yè)，提供了更多就業(yè)機(jī)會，推動(dòng)了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；通過教育扶貧、生態(tài)扶貧、易地搬遷扶貧，加大貧困地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施與民生領(lǐng)域投入，提升公共服務(wù)保障水平，改善人居環(huán)境，大大提升了貧困地區(qū)居民生活質(zhì)量?！吨袊鞘腥娼ǔ尚】瞪鐣O(jiān)測報(bào)告2019》統(tǒng)計(jì)顯示，2013—2018年，我國全面小康指數(shù)連續(xù)6年上升，達(dá)到99.18，“精準(zhǔn)扶貧”方略為解決區(qū)域發(fā)展不平衡不充分問題，完美收官全面建成小康社會的目標(biāo)任務(wù)，乘勢而上開啟全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家新征程奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。但同時(shí)，我國各地扶貧效率仍存在較為明顯的地區(qū)差異，同一?。ㄊ校┰诓煌攴莸姆鲐毿室泊嬖谥▌?dòng)情況，說明部分地方的扶貧資源配置效率還有待提升，扶貧績效考核仍需進(jìn)一步加強(qiáng)。

2021年是完成全面建成小康社會目標(biāo)，乘勢而上全面開啟建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的新征程的起點(diǎn)，也是與實(shí)現(xiàn)“到2050年，鄉(xiāng)村全面振興，農(nóng)業(yè)強(qiáng)、農(nóng)村美、農(nóng)民富全面實(shí)現(xiàn)”[22]目標(biāo)的有機(jī)銜接之年。當(dāng)前，我國部分地區(qū)依然存在生態(tài)貧困、地理型貧困，已脫貧人口仍存在返貧風(fēng)險(xiǎn)。需要結(jié)合我國扶貧績效的時(shí)空差異，因地制宜、充分挖掘經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)特色資源與發(fā)展?jié)摿?，接續(xù)推進(jìn)脫貧地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，持續(xù)鞏固拓展脫貧攻堅(jiān)成果，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)全面建成小康社會與鄉(xiāng)村振興有機(jī)銜接。