关于多维贫困测量与治理的思考(二)

疾病是造成贫困的最主要原因之一。健康是贫困人群最重要的资产。一场疾病就是一场灾难，沉重的医疗费用能压垮一个家庭。国内大部分地区还存在着疾病预防普查的大片盲区，有医疗保健质量的城乡鸿沟。国家政策不能只着眼于病后的帮扶，更应加强贫困人群疾病的普查与防预。用政策引导贫困人口注重日常小病，以防引发大病，加强体检工作。一方面，疾病导致原本不富裕的家庭支出增加，并且劳动力减少。另一方面，对于脱贫户而言，家庭成员一旦突患大病，就容易返贫。虽然我国已经在构建新农合医疗体系，但是医疗资源不足，部分贫困群众依然处在医疗保障的盲点、困境、黑暗里。针对以上问题，政府应该落实与健全贫困群体的医疗保障制度，尽量降低贫困户的就医成本，加大对贫困户的医疗帮助。另外，规范当地卫生院的建立与使用，提高贫困村卫生院效率。通过搭建城乡医疗合作，加大农村医疗支持力度。最后，在政策制定上要精简农户医疗报销程序。只有这样才能切实解决好农户因病致贫或返贫的问题。

三、加强驻村帮扶工作，重点提高农户各项福利指标

在帮扶过程中，不能只顾着追求指标和表面现象。这样容易造成“数字脱贫”。在精准扶贫的推动下，实行一户一帮扶人的政策。帮扶人在整个过程中具有引导等关键作用。不仅需要帮扶人有扎实的理论知识，更需要有责任心。首先，对帮扶人进行系统的培训，明确帮扶责任人具体的职责，加强对他们工作的考核。其次，培养懂农业、爱农村、爱农民，畅通技术和智力的“三农”队伍，走质量兴农之路。最后，成立考核监督小组，对他们的工作进行绩效考核和监督。加强干部的培养以及对他们工作的监督。构建社会合作网络，壮大贫困群众力量。鼓励互助合作，创新产业扶贫机制，在产业基地建设中，政府与龙头公司合作，采用扶贫资金自愿入股等合作方式。分散的小农只有通过帮扶干部组织起来，加强社会融入，形成集体行动能力，才能激发自力更生和积极求变的意识。

四、精准识别应纳入多维视角，调整瞄准机制

农户致贫原因复杂多样，贫困情况与程度也大不相同。多维贫困测度法在我国还只处在摸索阶段。虽然湖南的一些贫困村开始尝试用多维法来识别贫困户的尝试，但是没有科学的理论支持，没有形成系统的瞄准机制。为了让扶贫的对象更加精准，提高扶贫效率，使资源集中到真正贫困的人群手中，防止贫困群体脱贫后再返贫，我们要从源头解决问题，提高精准识别的精度。多维贫困测度法很大程度上提高了精准识别的准确度，但是也仅是停留在识别的层面，并且在实际操作中比收入标准识别的工作量更大，操作更复杂，要求也更大。这些问题要求我们将识别指标和测度工具以及数据更有效的结合。首先，我们应该在政策方面做出努力，建立多维贫困瞄准机制，引导贫困地区从多维角度进行精准识别。其次，在贫困重点县进行试点研究。在实践中摸索，根据实际情况制定最适当的精准识别机制。

五、结束语

健康状况和受教育程度是贫困的两大重要源头。从单维贫困总体数据上看，受教育程度和健康状况的发生率都非常高。高昂的医疗费用让原本不富裕的家庭陷入贫困。知识的限制只能靠劳力维生。在贫困地区，师资力量、教学设备相对落后，看病问医更是问题重重。经济的贫困导致许多适学儿童辍学工作，“读书无用论”在农村流行，这就导致农户在获得教育与医疗资源方面更趋于弱势。通过这样的循环，贫困将更难突破。从政策实施上来看，受教育程度和健康状况属于长期性指标。两者对公共政策不太敏感，需要长期性的关注与投入。随着贫困发生率的下降，贫困深度加强。表明多维贫困现象覆盖面广，扶贫攻坚是一项长期任务。精准识别是扶贫工作的基础与关键，在识别上出现误差将影响整个扶贫过程。不断优化和升级精准识别的方法尤为重要。