覃凡丁 奉欽亮

（廣西財經(jīng)學(xué)院，廣西 南寧 530003）

自十八大以來，我國相繼出臺了100 多個支持林業(yè)生態(tài)扶貧脫貧的政策文件或?qū)嵤┓桨福瑥V西省也出臺和完善了“1+N”的林業(yè)生態(tài)脫貧攻堅系列政策文件或?qū)嵤┓桨?，建立了相對完備的林業(yè)生態(tài)扶貧脫貧政策體系和制度體系。2020 年，廣西已歷史性地解決了絕對貧困問題，并全面建成小康社會。本文旨在通過設(shè)置指標(biāo)體系與確定評價方法，進而實證評價林業(yè)生態(tài)扶貧脫貧政策滿意度影響因子，為鞏固廣西林業(yè)生態(tài)脫貧扶貧成果提供借鑒。

1 問題提出

2020 年是脫貧攻堅戰(zhàn)的收官之年，對農(nóng)戶脫貧質(zhì)量感知和扶貧政策滿意度的考察，不僅是對本輪扶貧政策實施效果的客觀評價，還是扶貧脫貧工作經(jīng)驗總結(jié)、主要返貧風(fēng)險規(guī)避、推動扶貧脫貧成果鞏固與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略銜接的必要保障[1]。從扶貧效果評價來看，楊龍等（2019）研究發(fā)現(xiàn)通過農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧可以有效提高貧困戶的收入[2]。Croes[3]的研究表明，旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展可以有效增加家庭的各類收入；鄭瑞強等[4]研究產(chǎn)業(yè)扶貧投資對于扶貧資金減貧效率的影響。吳國琴[5]基于郝堂村旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展進行分析，研究結(jié)果表明，旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展的要素不足將會導(dǎo)致扶貧效果差。雖然扶貧效果整體評價較好，但是農(nóng)戶對扶貧效果滿意度又將如何？一般認為，扶貧政策滿意度主要反映的是扶貧對象對此項工作的認同程度，是一項重要的政策績效的主觀評價指標(biāo)[6]。曹軍會等[7]設(shè)置家庭特征等認知5 個維度并基于調(diào)查數(shù)據(jù)評價分析了農(nóng)戶對陜西省落實扶貧政策的滿意程度及其重要影響因素；陳天浩[8]進一步將個體認知因素納入分析框架，構(gòu)建了基于農(nóng)戶認知和政策滿意度的扶貧清單執(zhí)行績效評估體系。李博等[9]認為家庭所處村莊類型、家庭人口數(shù)、家庭成員是否包含老人、病人和長期在家勞動力等家庭特征對精準(zhǔn)扶貧認可度會產(chǎn)生一定影響。李學(xué)軍[10]認為貧困戶脫貧態(tài)度對脫貧有著至關(guān)重要的作用，社會扶貧主體滿意度效應(yīng)最大，市場主體的滿意度效應(yīng)大于政府扶貧主體的滿意度。張航等[11]運用路徑分析法探究貧困人口脫貧能力和內(nèi)生動力對教育扶貧政策滿意度的影響機制認為，貧困人口對教育扶貧政策滿意度處于中等水平。本文以2020 年實現(xiàn)脫貧的廣西林業(yè)生態(tài)扶貧脫貧工作作為研究對象，探討廣西脫貧人口對林業(yè)生態(tài)扶貧滿意度的影響因子，為推動林業(yè)生態(tài)扶貧脫貧成果鞏固與鄉(xiāng)村振興有效銜接提供重要的理論支撐與必要保障。

2 指標(biāo)體系構(gòu)建與評價方法確定

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

在中國期刊網(wǎng)（CNKI）等數(shù)據(jù)庫用關(guān)鍵詞“林業(yè)生態(tài)扶貧”“效果”“綜合評價”檢索被引頻次高的文獻，發(fā)現(xiàn)關(guān)于“林業(yè)生態(tài)扶貧脫貧政策滿意度”的評價指標(biāo)研究內(nèi)容較少，因此再次用關(guān)鍵詞“扶貧脫貧”“滿意度”檢索被引頻次高的文獻，兩次檢索結(jié)果相結(jié)合來選取文獻，并對文獻中出現(xiàn)的指標(biāo)進行頻次統(tǒng)計分析。然后基于評價指標(biāo)的設(shè)立原則，再結(jié)合20 位來自林業(yè)系統(tǒng)與參與扶貧的專家討論與投票結(jié)果，選取、確定具有代表性、簡明、實用的11 個林業(yè)生態(tài)扶貧脫貧政策的滿意度指標(biāo)。

表1 林業(yè)生態(tài)扶貧政策的綜合效果評價指標(biāo)Tab.1 Comprehensive effect evaluation index system of forestry ecological poverty alleviation policy

2.2 評價方法確定

因子分析模型是假定每個原始變量由兩部分組成：共同因子（common factors）和唯一因子（unique factors）。共同因子是各個原始變量所共有的因子，解釋變量之間的相關(guān)關(guān)系。唯一因子顧名思義是每個原始變量所特有的因子，表示該變量不能被共同因子解釋的部分。原始變量與因子分析時抽出的共同因子的相關(guān)關(guān)系用因子負荷（factor loadings）表示。周勇等[12-15]利用因子分析法分析吉林省主要園林樹種葉片抗火性、馬尾松林地表可燃物載荷等，由此表明，因子分析法較為簡單易行的、很好的分析涵蓋原始數(shù)據(jù)的各個因子項，且效果良好。因此，經(jīng)過對比分析評價方法，本文選擇因子分析方法分析評價林業(yè)生態(tài)扶貧脫貧政策滿意度。

3 林業(yè)生態(tài)扶貧脫貧政策滿意度影響因子實證評價分析

3.1 數(shù)據(jù)采集方式

本文主要采用問卷調(diào)查方法，調(diào)查對象為20 名專家學(xué)者和廣西石漠化地區(qū)80 戶農(nóng)戶，共回收有效問卷100 份，其中貧困戶問卷80 份、專家學(xué)者問卷20 份。

3.2 數(shù)據(jù)有效性檢驗

樣本數(shù)據(jù)有效性主要是通過KMO and Bartlett's 檢驗。首先通過計算得到的KMO檢驗統(tǒng)計量為0.948，而KMO的檢驗標(biāo)準(zhǔn)為：KMO越接近于1 越適合做因子分子析，KMO越接近0 越不適合，本次數(shù)據(jù)為0.948 表明非常適合做因子分析。其次，對該數(shù)據(jù)進行巴特利特球形檢驗。如果觀測值偏小則不適合做因子分析。計算得到的觀測值為8 833.446，P值為0.000，表明使用數(shù)據(jù)通過有效性檢驗。

表2 KMO and Bartlett's 檢驗與巴特利特球形檢驗結(jié)果Tab.2 KMO and Bartlett's test and Bartlett's spherical test results

3.3 因子模型估計

3.3.1 相關(guān)矩陣特征值、貢獻率及累積貢獻率

通過計算表明，因本研究提取第一個因子系數(shù)為7.678（大于60%即大部分指標(biāo)信息被提?。讲钫急葹?9.800%，即公共因子解釋了原有變量總方差的69.800%。該因子的特征根值很高，已提取大部分原有變量的指標(biāo)信息，表明此變量較好地顯示了原有變量的數(shù)據(jù)信息。

表3 特征值、貢獻率和累積貢獻率表Tab.3 Table of characteristic value, contribution rate and cumulative contribution rate

3.3.2 因子載荷矩陣初步分析

先分析因子共同度。計算結(jié)果顯示：大多數(shù)指標(biāo)變量和因子之間的相關(guān)程度較高，表明此變量因子已代表原有變量的大部分信息，因此表明，此變量因子已包含所反映指標(biāo)的信息量，本次因子提取效果比較理想。

表4 共同度表Tab.4 Common degree table

然后分析因子載荷矩陣。通過計算分析表明，因?qū)Φ湫妥兞康淖饔貌皇鞘滞癸@，故而需要進一步旋轉(zhuǎn)分析因子載荷矩陣。

表5 初始因子載荷矩陣Tab.5 Initial factor load matrix

（續(xù)表5）

3.3.3 旋轉(zhuǎn)后特征根、貢獻率和累積貢獻率

通過因子載荷矩陣旋轉(zhuǎn)分析表明，第一因子特征值為7.678，貢獻率為69.800%，累計貢獻率為69.800%，說明該因子的解釋能力比較強。

表6 旋轉(zhuǎn)后的因子特征值、貢獻率及累積貢獻率Tab.6 The factor characteristic value, contribution rate and cumulative contribution rate after rotation

因子載荷矩陣極差極大化旋轉(zhuǎn)后的分析結(jié)果表明，專家與農(nóng)戶對林業(yè)生態(tài)扶貧脫貧政策實施的滿意度依次是：村莊美化、村莊基礎(chǔ)設(shè)施、林業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧、生活情況、林業(yè)工程、林業(yè)科技、林業(yè)就業(yè)、林業(yè)培訓(xùn)、村莊集體經(jīng)濟、村莊綠化、村莊生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等，其中發(fā)揮作用最大的是村莊美化、村莊基礎(chǔ)設(shè)施、林業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧、生活情況、林業(yè)工程等五項林業(yè)生態(tài)扶貧脫貧政策措施，但是對林業(yè)培訓(xùn)、村莊集體經(jīng)濟、村莊綠化、村莊生態(tài)環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生的作用較小。

表7 極差極大化旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣Tab.7 Range maximization of the factor load matrix after rotation

4 結(jié)論與政策建議

通過對林業(yè)生態(tài)扶貧脫貧政策實施的滿意度進行評價分析，本文得出的主要結(jié)論和政策建議如下。

4.1 主要結(jié)論

由于生產(chǎn)生活條件、基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)水平仍比較落后的深度貧困地區(qū)，通過實施村莊美化、村莊基礎(chǔ)設(shè)施、林業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧、生活情況、林業(yè)工程等林業(yè)生態(tài)扶貧脫貧措施，充分發(fā)揮資源優(yōu)勢，因地制宜，讓深度貧困地區(qū)貧困人口成功擺脫了貧困，故而深度貧困地區(qū)的農(nóng)戶對以上五項政策的滿意度較高。對于由缺乏勞動力或者沒有子女或子女外出務(wù)工的家庭，以及至少有一人患有慢性疾病或大病的家庭，更希望通過林業(yè)就業(yè)、林業(yè)培訓(xùn)、村莊集體經(jīng)濟等途徑解決生活實際困難。另外，幫扶責(zé)任人的工作態(tài)度和工作成效也會對群眾認可度產(chǎn)生一定影響。總之，享受了林業(yè)生態(tài)扶貧脫貧政策的貧困戶滿意度會普遍高于沒有享受相應(yīng)政策的貧困戶，說明隨著林業(yè)收入或者與林業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營有關(guān)的其他收入提高和生活條件改善，貧困戶對實施的各項林業(yè)生態(tài)扶貧脫貧政策的態(tài)度均有較好的評價。

4.2 政策展望

林業(yè)擁有豐富的林業(yè)資源和生態(tài)優(yōu)勢，林業(yè)在深度貧困地區(qū)決勝扶貧脫貧攻堅戰(zhàn)中發(fā)揮了重要作用。在林業(yè)扶貧脫貧攻堅戰(zhàn)中，需要考慮以下問題：1）如何使脫貧攻堅相關(guān)措施與鄉(xiāng)村振興政策進行有效銜接；2）在脫貧攻堅戰(zhàn)中做出重要貢獻的哪些政策需要繼續(xù)執(zhí)行、哪些政策需要調(diào)整、還需要出臺哪些新政策等。民族要復(fù)興，鄉(xiāng)村必振興。按照產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效、生活富裕的鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略總要求，涉及林業(yè)產(chǎn)業(yè)、集體經(jīng)濟、村莊綠化與美化、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量、林業(yè)工程、林業(yè)科技、林業(yè)就業(yè)、林業(yè)培訓(xùn)、生活情況等原有林業(yè)生態(tài)扶貧脫貧成果鞏固措施依然可以在實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略中繼續(xù)優(yōu)化配置扶貧資源并發(fā)揮重要作用。