张大斌 余涟漪 高国铭

[摘要]精准扶贫改变了贫困村公共品供给的来源和供给方式，对公共品供给效率的评价提出了新的要求。以中共中央、国务院发布的《关于打赢脱贫攻坚战的决定》中有关公共品供给政策为依据，提出了精准扶贫背景下公共品供给效率的评价指标体系，并用层次分析法（AHP）进行客观评价。AHP模型中的指标权重采用文本数据挖掘的方法获得，克服了AHP模型中判断矩阵主观赋权的缺陷。

[关键词]精准扶贫;公共品供给;文本数据挖掘;层次分析法AHP评估体系

[中图分类号]F224.5[文献标识码]A

1    引言

精准扶贫，是粗放扶贫的对称，是指针对不同贫困区域环境、不同贫困农户状况，运用科学有效程序对扶贫对象实施精确识别、精确帮扶、精确管理的治贫方式。精准扶贫通过改良考核机制、建立精准扶贫工作机制、健全干部驻村帮扶机制等进行机制创新。这些机制创新改变了贫困村公共品供给的源头单一性。传统的公共品供给采取“漫灌式”扶贫，往往与政府的供给意愿紧密相关，而政府自身主观性因素较强，导致公共品供给效率低。精准扶贫的形式正处于从“输血式”到“造血式”转变的关键时期。公共品供给效率中，农户需求方面的重要性更为凸显，公共品供给考虑的因素显著增多。基于精准扶贫的考核机制，如何科学评价公共品供给效率，是制定合理公共品供给政策的基础。基于此，本文以中共中央、国务院发布的《关于打赢脱贫攻坚战的决定》中有关精准扶贫的考核目标，提出公共品供给效率的评价指标体系，采用层次分析法（AHP）进行评价。AHP具有良好的系统性、实用性、简洁性，但也存在着囿旧、粗略以及主观性太强的局限性，本文采用文本数据挖掘的方法获得AHP模型中的指标权重，克服了AHP模型中判断矩阵主观赋权的缺陷。为精准扶贫绩效评估提出新思路。

2     公共品供给效率及指标体系

自我国精准扶贫实施以来，贫困村通路、通电、通邮、通水等问题基本解決、道路基本硬化、基础设施明显改善、社会保障明显加大。公共服务设施日趋完善，但是依旧存在着贫困村公共品供给效率不高、供给具有滞后性，对贫困村公共品供给的需求的动态适应性不强等问题。而就农村公共产品供给的效率而言，效率是政府、市场或私人在提供农村公共产品时充分利用有限资源最大限度地优化公共品供给规模和结构，加强监管力度，以最小的投入换来最大的产出，并满足农村公共品供给受益对象的偏好及需求，可见，提高公共品供给效率对于精准扶贫的最终目标——到2020年现有的贫困标准下农村贫困人口全部脱贫“有着其非凡的意义。

基于中共中央、国务院发布的《关于打赢脱贫攻坚战的决定》中第九条、第十条、第十四条等与公共品供给相关政策，笔者将公共品供给效率视角下精准扶贫绩效评价指标体系设定为五个评价指标，分别为教育、医疗补贴与救助、交通、水利以及电力建设，将这五个方面进行细分，其中，教育细分为健全学前教育资助制度、改善义务教育阶段学生营养、增加乡村教师人数、优化教师质量、改善教学基础设施、发展职业学校六个方面;医疗补贴与救助细分为增强农村医疗保险对贫困地区的支持力度（包括保险费用和保险对应的力度）、增加高质量医院数量、积极引进医疗人才、推进免费体检服务四个方面;交通细分为增加铁路网及高速公路网与村内的连接和补贴公路建设及危桥改造两个方面;水利建设细分为加强饮水安全措施、加强灌区续建、对农田进行节水改造、防灾建设四个方面;电力建设细分为提高供电能力、提高供电质量、发展光伏农业三个方面。由此建立指标体系如图1所示。

3    公共品供给效率的AHP评价模型

3.1    AHP模型递阶层次结构的建立

递阶层次结构的建立，是为了将分析决策问题条理化和层次化。AHP要求的递阶层次结构一般由三个层次组成，即目标层、准则层和措施层。笔者根据上文建立的指标评价体系，将各个层次的因素按照上下关系摆放好位置，并将它们之间的关系用连线连接起来。同时，为了方便后面的定量表示，本文从上到下依次用A、B、C、D……代表不同层次，同一层次从左到右用1、2、3、4……代表不同因素。这样构成的递阶层次结构如图2。

3.2    判断矩阵的构造及确定

基于递阶层次结构及AHP中构造判断矩阵的规则，笔者将每一个准则作为判断矩阵的第一个元素，放位于左上角，隶属于它的各个元素依次排列在其后，从而构造判断矩阵，并根据重要性标度值，对其中两个元素按1～9进行重要性程度赋值。

为保证所用数据的科学、严谨性，并降低在实施AHP时主观赋权法所带来的主观片面性，本研究通过网络爬虫，从维普网获取了在“精准扶贫”关键字下约2700篇期刊论文，共约4000万字，对所有文章进行分词划分与统计，按本研究主题对分词进行归类合并，对出现30次以上的关键词进行统计，得到结果如表2所示。

本研究根据关键词频分布图通过一种简单直观的方法对判断矩阵进行赋值。首先将同一准则层中的因素按照频次进行排序，将差距最大的与最小的进行比较，并以这两个因素差以及重要程度为基准，对其他因素与当前频次最高的因素进行重要性标度的赋值，接着进行第二频次最高与频次最低进行比较……以此类推。以准则层为例，根据关键词频次分布图将各个因素进行排序，排序结果为教育、医疗、水利、交通、电力。首先，根据排序将教育与电力进行两两比较，两者差距较大，因此判别其教育比电力强烈重要，教育对电力的重要性标度为8，而两者频次差近乎30000，将30000除以8进一，并将其大约进行整数化得到约4000为与教育重要性标度增一的量，以医疗为例，医疗与教育频次数相减约为25000，将25000除以4000得到约为6，故教育对医疗的重要性标度为6，以同样的方法对水利以及交通与教育进行重要性标度的赋值，得到准则层中教育与其他因素的重要性标度。根据上述结果对频次排序第二的医疗与频次最低的电力进行两辆比较，再用相同的方法进行医疗与其他因素的重要性标度赋值，直至得到所有准则层因素的判断矩阵如表3所示。

而对于子准则层，由于搜索到的信息无法对其进行精确分析，本文采取一种抛弃模糊概念，只取精确概念的频次数，并对某一因素的子概念进行简单算术相加而得到该因素的频数的方法，再根据得到的频数，按照准则层的方法再次进行重要性标度的赋值。从而得到子准则层的判断矩阵如表4至表8。

3.3    層次单排序（计算权向量）与检验

层次单排序主要是对判断矩阵利用一定数学方法进行层次排序，即指每一个判断矩阵各因素针对其准则的相对权重，所以本质上是计算权向量。本文使用和法计算向量权重。

对这n个列向量求取算术平均值作为最后的权重。具体的公式是：

在排序中，需要对判断矩阵进行一致性检验。

一致性检验的步骤如下。

第一步，计算一致性指标C.I.（consistency index）

第二步，据判断矩阵不同阶数查1000次正互矩阵计算的平均一致性指标R.I. （random index）表，得到对应的平均随机一致性指标R.I.。

第三步，计算一致性比例C.R.（consistency ratio）并进行判断

当C.R.<0.1时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，C.R.>0.1时，认为判断矩阵不符合一致性要求，需要对该判断矩阵进行重新修正。

基于此，本文利用MATLAB软件计算，得到权向量及检验结果如表9至表14所示。

特别说明，B3单排序的C.R为NaN是由于B3为2阶矩阵，根据AHP模型中判断矩阵aji=1/ aji和aii=1的特点，二阶矩阵没有必要进行一致性检验。

由计算得出，所有单排序的一致性比率C.R<0.1，认为每个判断矩阵的一致性都是可以接受的。

3.4     层次总排序与检验

总排序是指每一个判断矩阵各因素针对目标层的相对权重。这一权重的计算采用从上而下的方法，逐层合成。在准则层是较为规整的树结构中，子准则层所有因素的权重系数=所隶属的准则层因素对于目标层的权重系数×本因素对于所隶属准则层因素的权重系数。

根据层次总排序相关原理，本研究通过MATLAB软件计算，得到权向量及检验结果，由表9可见对于准则层B的5个因子，电力建设的权重最低，教育权重最高，医疗保险与救助次之，说明在精准扶贫基于公共品供给的政策绩效评估中，对于贫困人口脱贫目标，教育及医疗对于提高贫困人口脱贫能力和生产积极性都是比较重要的。而从整体指标看优化教师质量、改善职业教育情况以及加强医疗保险支持力度分别占总指标表前三甲。即这三个方面对与整个精准扶贫基于公共品视角的评估体系中最为重要。

由此我们可以分析出精准扶贫基于公共品供给政策实施的绩效评估思路，即评估比较看重的是教育与医疗保险，不太看重电力建设问题，评估可按照表15的评估体系进行评估。然而，从总体考虑，每一个因素，包括教育、医疗保险与救助、交通、水利及电力建设，对于达到精准扶贫目标“到2020年现有贫困标准下的农村贫困人口全部脱贫”均有着不可代替的作用。

4    结语

本文使用层次分析法建立数学模型对精准扶贫背景下的公共品供给效率进行评价。评价指标基于2015年中共中央、国务院发布的《关于打赢脱贫攻坚战的决定》第九条、第十条、第十四条政策。采用的层次分析法中，采用了一系列的成对比较而非直接赋权重，减小了专家评估主观性带来的系统误差，同时其系数是一致性系数，各个系数由内在的一致性决定。通过两两比较各个指标对于精准扶贫目标“到2020年现有贫困标准下的农村贫困人口全部脱贫”的重要性，利用文本数据挖掘技术，对指标之间的关系进行了量化，从而提供了比较客观的权重，增强了比较的科学性，为不同因素之间的比较提供了新思路。下一步将从技术条件、政府职能理念、公平效率标准、政府政策倾向、需求状况等多个因素，对公共品供给效率评价进行更深入研究。

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