赵 爽，胡丽娜

（华北理工大学 管理学院，河北 唐山 063000）

0 引 言

2020 年我国已经实现现行标准下农村贫困人口全部脱贫，贫困县全部摘帽。当前我国减贫事业已经取得历史性突破，但是已脱贫人口出现返贫情况时有发生，拉低了脱贫效果和质量。特别是在新冠肺炎疫情常态化、遭受严重自然灾害、突发重大疾病等情况下，返贫风险加大。因此，进一步巩固脱贫成果、防止脱贫人口返贫是需要重点研究的问题。

1 文献综述

国内目前针对返贫问题的研究主要从以下三个方面开展。一是关于返贫诱因的研究。郑瑞强、曹国庆根据返贫因素将返贫划分为政策性返贫、能力缺失返贫、因灾返贫和发展型返贫，并提出进行贫困人口生计空间的重塑，减少和防范脱贫人口返贫。卜海将脱贫再返贫现象的原因归纳为对限时脱贫的认识存在偏颇、基于“输血式扶贫”的脱贫生态脆弱、产业扶贫存在严重短板、扶贫和被扶贫主体的内生动力相对不足等。二是关于返贫治理的研究。何华征主张从财富内生、心理改善、制度供应、价值挖掘、新民教育五个大方向来阻断脱贫人口返贫。庞柏林提出应该提高贫困农户素质，推动贫困地区经济发展，加快农村贫困地区社会保障建设，促进农村贫困地区自然资源合理利用，推动扶贫工作可持续发展来遏制返贫现象的发生。三是关于返贫预警的研究。范和生构建了由预警信息机制、组织预警机制、长效衔接机制、利益联结机制和考核监督机制组成的返贫预警机制。包国宪、杨瑚在对返贫现象生成诱因分析的基础上，从预警模型主体构成、预警程序、支撑条件等方面构建了我国返贫预警机制。黄海棠等从农村返贫现状出发，分析返贫原因，理论上分析了返贫风险评估方法，提出了防范返贫的长效机制。综上所述，国内外学者们对返贫问题进行了相关研究，早期主要涉及返贫诱因、返贫治理，近两年学者开始关注返贫预警领域。构建有效的返贫风险预警模型，实现返贫风险及时准确预警，进而制定精准风险干预策略，能够最大程度上避免返贫现象的发生，巩固精准扶贫工作的成效。

2 贝叶斯网络与返贫风险预警

贝叶斯网络假定了条件独立性，可以简化问题的求解难度，同时贝叶斯网络的推理是基于贝叶斯概率理论，整个推理过程本质上是概率计算过程。贝叶斯网络的定性知识通过网络结构表达结点间的因果关系，定量知识结点的条件概率表主要可以通过专家经验、统计学习等方式获取。贝叶斯网络的构建可以分为确定结点变量集合、确定网络拓扑结构以及确定每层结点的条件概率表三个步骤。其中变量集合的确定可以通过专家领域知识获得；网络拓扑结构和结点条件概率在样本多的情况下可以学习得到，样本量不够的情况下可以通过专家知识得到。

贝叶斯网络能够有效对复杂不确定性问题进行推理和统计分析，而风险评价预警流程和贝叶斯网络构建与推理之间具有较高的匹配度。风险评价体系反映了贝叶斯网络拓扑结构，评价指标对应网络结点，指标之间的关联性对应网络层次结构；概率估计过程中，指标权重和参数对应节点之间的关系强度。通过分析发现贝叶斯网络构建及推理流程和风险评价预警流程一致，贝叶斯网络是风险评价预警的有效建模工具，而返贫风险评价预警属于风险评价预警在返贫领域的具体应用，因此，可以基于贝叶斯网络构建返贫风险评价预警模型，以期有效解决返贫风险评价中的不确定性问题，同时还可以进行风险诊断进而实现返贫风险的精准干预。

3 基于贝叶斯网络的返贫风险预警模型构建策略

3.1 风险识别

返贫风险指标的选取以联合国开发计划署(UNDP)所发布的《2010 年人类发展报告》中使用的多维贫困指数维度为参考，鉴于该指数是根据国际人口情况设定的，因此，结合中国农村家庭的实际情况以及数据的可获得性，选取了健康、教育、生活水平、资产、脱贫情况五个维度的13 个指标构建返贫风险评价与预警指标体系，如表1 所示。

表1 返贫风险预警指标体系

3.2 贝叶斯网络模型构建

3.2.1 网络拓扑结构

返贫风险预警问题目前缺乏完备的训练样本数据，因此，根据专家知识即返贫风险预警指标体系中各指标因素间的因果关系构建贝叶斯网络拓扑结构。

3.2.2 概率估计

贝叶斯网络推理的基础是获得贝叶斯网络中节点的条件概率。根据返贫风险因素发生的不确定性和无法量化性，可以借助三角模糊数确定返贫风险预警模型拓扑结构中节点变量的条件概率。

3.2.3 推理学习

考虑到返贫风险评价与预警模型的复杂性问题，可以采用近似推理算法计算评价对象返贫风险的概率，确保不影响风险评价结果正确性的情况下高效完成评价工作。

3.3 风险预警

根据应急预警理论将预警等级划分为四级，由低到高分别为蓝色等级（Ⅳ级）、黄色等级（Ⅲ级）、橙色等级（Ⅱ级)、红色等级（Ⅰ级）。根据贝叶斯网络风险评价的结果位于预警区间的情况，做出是否发出预警及预警等级的决策。利用贝叶斯网络诊断推理功能，借助逆向推理的原理，根据贝叶斯网络返贫风险评价与预警模型（如图1 所示）找出导致风险发生的关键因素，进而针对关键风险因素提出相应的干预策略，实现返贫风险的精准干预。

图1 返贫风险预警模型构建策略