精准扶贫战略实践中农民满意度影响因素研究

孟繁鑫 张猛

[摘 要]当前全面脱贫攻坚战进入收官阶段，尽管我国脱贫工作取得了较大进展，但仍存在一些突出问题。本文基于精准扶贫实地调研数据，从农民个人特征、家庭特征、精准扶贫感知质量三个维度，利用有序Logit模型进行分析，考察影响农民对精准扶贫政策实施效果满意度的主要因素，并提出相关建议，以期对精准扶贫战略的实践提供参考意见。

[关键词]精准扶贫;农民满意度;有序Logit模型

[中图分类号]F323.8 [文献标识码]A

1 引言

精准脱贫是全面建成小康社会三大攻坚战之一，目前距离2020年完成脱贫攻坚目标不到一年时间。截至2018年末，我国农村仍有贫困人口1660万人，这些多半是贫中之贫、困中之困，精准扶贫进入攻坚期。农民作为精准扶贫的对象，如何发挥其反馈作用，是影响精准扶贫实施效果的重要因素，但目前关于农民心理的研究较少。

本文选择对常德市精准扶贫实施情况进行调查研究，从农民的角度出发，利用有序Logit模型探究影响精准扶贫战略实践中农民满意度的主要因素，进一步把握农民心理，以期对精准扶贫战略的实践提供参考意见。

2 有序logit模型建立

本文中的被解释变量，即农民对精准扶贫政策实施现状的满意度为离散性选择变量，其中农民满意度为5代表非常满意，比较满意赋值为4，一般满意为3，不太满意为2，非常不满意为1，并采用有序Logit函数进行估计。

根据有序多元Logit模型的理论，将因变量转化为自然对数，记作LogitP，其中P为农民满意的概率，取值范围在0-1之间。本文农民满意度影响因素的Logit模型可表示为：

式中X1-X3表示个人特征指标，X4-X7表示家庭特征指标，X8-X11表示精准扶贫感知质量的三个指标，u为随机误差项。

3 数据来源及变量定义

3.1 数据来源

本文数据通过实地调研所得，由南京农业大学三名本科生于2018年暑假期间在湖南省常德市S村进行问卷的发放和访谈。问卷采取随机发放的形式，总计发放290份问卷，最后共收回有效問卷268份，回收率为92.4%。

3.2 变量定义

选取农民满意度影响因素的11个指标作为研究变量，将所有变量归为三大类：个人特征、家庭特征、精准扶贫感知质量。各变量具体赋值见表1。

4 农民满意度影响因素实证分析

运用SPSS对农民满意度与11个变量间进行相关性分析后，选出具有显著性的变量，利用Stata进行有序Logit回归分析。

4.1 有序Logit模型回归分析结果

为排除不同影响因素对回归结果的影响，采用分步进入回归的方式，首先将精准扶贫感知质量引入模型一，随后将个人特征指标加入模型二，最后将家庭特征指标引入模型三。

回归结果见表2。分析结果显示，农民满意度的数据模型三拟合效果最好。模型三中LR-chi-squared值非常高，为576.02，且p=0.00，这说明模型拟合度较好;且伪R2为0.8621，这大致能说，因变量变异的86%可由模型中的自变量所解释。

4.2 模型设定检验

用linktest命令对方程的模型设定进行检验。

从结果来看，_hatsq的值不显著（>0.05），说明检验结果未拒绝模型设定正确的零假设，即这个模型设定正确。

4.3 研究结论

（1）个人特征。农村女性比男性的满意度高;年龄越小、受教育程度越高的农民对精准扶贫实施现状的满意度相对较高。

（2）家庭特征。家庭人均年收入越高、负债越重、主要收入来源为务农的，对精准扶贫政策的满意度越低。

（3）精准扶贫感知质量。精准识别、帮扶、考核质量与农民满意度之间存在显著正相关关系，而精准管理质量与满意度间不存在显著相关性。这表明村政府和扶贫干部认真帮扶且措施得当、对贫困户识别到位的，农民满意度就越高。

5 结论及建议

利用调研得到的数据进行有序logit模型分析，得出以下结论：（1）性别、年龄、家庭人均年收入、家庭收支情况与农民满意度之间存在显著负相关关系。（2）受教育程度、家庭主要收入来源、精准识别、帮扶、考核质量与农民满意度之间存在显著正相关关系。（3）家庭中需要被照顾的老人和小孩总数量、精准管理质量与农民满意度之间不存在显著相关性。

基于以上结论，提出了以下建议：（1）提高贫困户识别机制的有效性，增强精准扶贫政策的宣传力度，让农民们懂政策。（2）进一步强化政策的帮扶作用，分析影响农民满意度的多个因素，根据农民实际需求提供帮扶措施。（3）注重扶贫同扶志、扶智相结合。现阶段多数贫困问题，实质上在于缺乏“人穷志不穷”的精神。要提高农民的政策参与度，破除贫困文化的束缚，让农民感受到自己是受到政府重视的，增强其脱贫信心，提高贫困户自主脱贫能力。

[参考文献]

[1] 国家统计局.2018年国民经济和社会发展统计公报[R].北京：中国统计出版社，2018.