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摘要：扶贫攻坚是当前全社会的共同责任，而高校在教育、人才、智力等方面具有独特优势，是参与精准扶贫的中坚力量。本文运用主观选择法选取出了影响高校参与定点扶贫绩效的7个因素及相应的25个评价指标，构建了精准扶贫视角下高校参与定点扶贫绩效评价的指标体系，并采用层次分析法和模糊综合评价法科学地评价扶贫效果，提出提升高校定点扶贫绩效的针对性建议，为“后扶贫时代”的工作提供参考。
关键词：精准扶贫；高校；绩效研究
高校参与精准扶贫既是政治任务，也是历史使命，更是其拓展社会服务职能、提升办学影响力的重要方式。2012年以来，按照中央的统一部署，44所综合类和理工科为主的直属高校承担了44个国家扶贫开发重点县定点扶贫任务；2019年根据工作需要又新增20所直属高校参与定点扶贫，加上其余的11所承担滇西专项扶贫任务的直属高校，75所直属高校全面投入脱贫攻坚战，成为中央单位定点扶贫的一支重要力量，形成教育扶贫、智力扶贫、健康扶贫、科技扶贫、产业扶贫、消费扶贫、文化扶贫等7大类高校扶贫特色路径。当前，直属高校定点扶贫的所有贫困县已全部脱贫摘帽，首批8个高校“扶贫联盟”也已相继成立。在新形势下，如何精准评估高校参与定点扶贫的绩效，提升其后续扶贫水平，在当前我国巩固拓展脱贫攻坚成果的任务依然艰巨的情况下，是值得深入探讨的问题。
1高校参与定点扶贫绩效指标体系的构建
1.1 构建原则
为了能达到全面、客观反应和分析高校参与定点扶贫绩效的目的，影响因素及相对应评价指标的选取需要遵循以下原则：①全面性，扶贫项目的全生命周期包含项目选择、建设运营、项目完成和可持续发展四个阶段，不同阶段会对扶贫绩效产生不同的影响；②相关性，影响因素应当与高校扶贫相关，且其变动能够引起绩效评价的变化；③重要性，要求因素信息不重复且具有代表性；④科学性，选取影响因素要尊重客观事实，综合专家评价，科学合理分类。
1.2 评价指标的确立
在精准扶贫的思路下，要想对扶贫绩效进行研究，不仅要瞄准扶贫对象或项目本身，也要瞄准大环境和实施主体的管理帮扶情况。本文结合文献整理、资料翻阅、询问专家等方式，认为影响高校定点扶贫绩效的因素一方面来源于政策和外部环境，一方面来源于高校自身帮扶水平。并用主观选择法选取了7种会影响高校参与定点扶贫绩效的因素，以及25个用于衡量这7种因素的评价指标。
1.2.1外部影响因素的选取与分析
（1）扶贫相关政策性影响因素由3个指标构成。国家对于扶贫的政策支持是指国家和有关部门是否在脱贫攻坚各阶段对各类型扶贫出台了纲领性文件和指导意见；国家对于高校参与扶贫的政策支持是指高校充分发挥人才和科研等独特优势参与扶贫时是否有国家和有关部门的指导性意见；国家对于防止返贫的政策支持是指是否有防止脱贫人口返贫和边缘人口致贫的返贫监测和帮扶机制。
（2）扶贫所属外部环境影响因素由4个指标构成。当地扶贫适合开展度是指定点扶贫县的不同扶贫村贫困程度不同，高校能否因地制宜、精准施策；当地政府配合度是指高校在参与定点扶贫时，应遵循“政府主导、社会参与”的原则，密切与各级政府的联动；当地扶贫对象配合度是指高校应从实际出发，尊重当地宗教信仰、民风民俗等，增强其理解认同；其他外部性是指受新冠肺炎疫情或洪涝地质等自然灾害等影响，对高校如期完成扶贫任务增加难度。
1.2.2内部影响因素的选取与分析
（1）扶贫方式选取影响因素由5个指标构成。教育扶贫是指高校发挥教学、师资等优势，提高定点扶贫县教育教学和教师队伍水平等；科技扶贫是指高校通过发挥学科和科技优势，促进科技成果转化落地并产业化，搭建电商平台等；智力扶贫是指高校发挥智囊团作用，提供咨询服务，开展技能培训，增强群众自我发展能力等；消费扶贫是指高校在同等条件下优先采购扶贫县产品，拓宽教职工福利渠道和食堂原材料采购渠道等；特色扶贫是指党建扶贫、健康扶贫、文化扶贫、抗疫扶贫等具有中国特色或高校特色的扶贫模式，为乡村振兴注入活力。
（2）扶贫高校综合实力影响因素由3个指标构成。帮扶资金投入是指高校扶贫资金是否筹备充足、到位率高，有无项目开工不足、进展不畅等情况；帮扶人员投入是指扶贫人员投入及储备是否充足，是否选派干部挂职或到定点扶贫村任第一书记；帮扶时间投入是指高校扶贫是否久久为功，有无“扶一时”“走形式”等现象。
（3）扶贫工作建设运营影响因素由3个指标构成。扶贫工作规划科学性在于明确扶贫现状、目标和任务，有赖于政府政策优势与高校科技优势的协同；扶贫对象选取合理性在于摸清扶贫对象的致贫原因，制定差异化、个性化的帮扶措施；扶贫工作管理全过程性在于主体联动，落实计划管理、项目管理、资金管理和信息管理，并主动接受监督。
（4）扶贫工作成效影响因素由3个指标构成。扶贫资金利用率主要看是否因为规划不当管理不当造成资金浪费，是否存在弄虚作假骗取扶贫资金行为等；扶贫项目完成率主要看是否在有效的管理下按时按量完成建设内容，减贫成效和专项成效是否显著；扶贫对象满意度主要是扶贫对象从自身角度出发，反映存在的问题和满意程度，为扶贫项目的开展提供有效的参考意见。
（5）扶贫工作长效性影响因素由4个指标构成。已完成项目的返贫情况是指脱贫后又返贫、暂时性脱贫等返贫风险是否存在；扶贫对象的技能掌握水平是指高校是否坚持扶贫同扶志、扶智相结合，教育引导扶贫对象通过劳动脱贫致富，提高其内生动力；扶贫项目的可持续发展性是指扶贫项目能否带来持续稳定的现金流，具有创新性和竞争优势，稳定持续“造血”；扶贫长效机制的探索建立是指是否建立防范返贫风险和减贫长效机制，巩固既有脱贫成果。
1.3 建立层次分析模型
层次分析法是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法，可以将各要素按不同层次组成一个层次分析模型，通过各要素的两两比较确定其相对重要性，进而确定各影响因素的相对重要性排序。根据高校参与定点扶贫绩效影响因素的实际情况，按照三层次递阶结构，建立如下层次分析模型：目标层A为高校参与定点扶贫绩效，从总体上反应绩效水平；准则层B由 7种影响因素构成，从不同方面反映高校参与定点扶贫现状；指标层C由25个指标组成。详见表3-3。
2高校参与定点扶贫绩效影响因素的权重计算
2.1构造成对比较矩阵
高校参与定点扶贫绩效的影响因素众多，需要采用两两比较的方法来提高比较的准确度，根据表2-1的比较尺度表对两两不同因素之间的相对影响程度进行赋值。一般在用 表示某一层选取的两个因素 和 对上层某个因素 的影响之比，其结果可用成对比较矩阵（2-1）表示，
为保证本文构造的层次结构模型中两两不同因素在进行比较赋值时保持科学合理性，本文还利用德尔菲法，设置调查表，向校内外邀请了10名扶贫相关人员对两两不同因素之间的相对影响程度进行赋值，将所得结果加权汇总得到最终的 ，具体结果见下文。
2.2特征根与权向量的计算与一致性检验
在计算两两不同因素对上一层因素的权重时，需要经过列向量归一化和按行求和的步骤对矩阵进行归一化处理，并用 的最大特征根 的特征向量作为权向量 ，此时， 应满足
不过成对比较矩阵通常是不一致的，需要通过一致性检验来算得其不一致程度是否在可以容许的范围内，如果在可容许的范围内，则能够使用成对比较矩阵的对应于特征根 的特征向量作为被比较因素的权向量。最大特征根与矩阵维数的差距越大，则不一致程度越严重，按照Saaty提出的一致性检验步骤，引入一致性指标 和随机一致性指标 ，其中，
表2-4~表2-5总结了由高校参与定点扶贫绩效影响因素构建的层次分析模型中，不同层次的成对比较矩阵及其最大特征根、对应的权向量和一致性检验结果。通过计算结果可以看出，每一个成对比较矩阵都通过了一致性检验。
表2-4 A成对比较矩阵的权向量及一致性检验结果
同理，可得出B1~ B7成对比较矩阵的权向量及一致性检验结果，一致性检验均通过。
表2-5 B成对比较矩阵的权向量及一致性检验结果
组合一致性检验通过，前面得到的组合权向量 可以作为评估的依据。
3高校参与定点扶贫绩效影响因素的测算
3.1问卷调查数据来源及合理性分析
问卷调查是社会研究中常用的数据收集方式，本文以李克特量表作为度量表，通过对高校参与定点扶贫相关的高校人员、当地政府人员和扶贫对象等进行问卷调查，让被调查者根据自己的主观感受判断7种影响因素对应的25个评价指标的重要程度，用5、4、3、2、1分进行评价，分别对应非常重要、比较重要、不确定、比较不重要、完全不重要5个级别，最终回收问卷187份。
3.1.1问卷调查抽样的合理性和样本的代表性
借鉴游正林研究样本代表性的方法，可以从以下三方面加以分析：
1）在样本容量方面，抽样数量需要满足抽样误差和置信度的要求，有保证的样本容量计算公式为：
其中， P为样本变异程度，一般情况下取样本变异程度最大值时的值0.5； 为置信度对应的统计量值，一般选取95%的置信度，相应的 =1.96； 为抽样误差。
根据式（3-1）计算得到本次调查问卷的最低样本数量应该为196，高于或等于196方可保证问卷抽样的科学性。本研究问卷调查共发放200份，是可以满足样本容量的要求的。
2）在样本应答率方面，未应答是指被调查者提交空白或信息填写不完整的问卷，在本次问卷调查中，有13份未回收或是不合格问卷，计算可得未应答率为6.5%，对应的应答率为93.5%，是达到统计方法中规定的资料收集应答率75%以上的要求的。
3）在抽样程序方面，综合考虑了高校扶贫的不同参与主体和对象，是按照随机抽取原则的，符合概率抽样要求的。
3.1.2问卷信度分析和效度分析
在模型估计前，还需要关注所选取的评价指标与所属影响因素之间的关系，这种关系即代表构念测量的效度与信度问题。
信度是指用来具体衡量由若干题目所构成的问卷所测结果的真实程度的指标，可以反应结果的一致性与稳定性。信度是判断问卷编制科学合理的有效指标，信度系数越高说明问卷设计越合理，获得的数据更为可靠。最常用的信度检验方法是克伦比奇系数法。De Vellis认为一份问卷的信度系数最好应达到0.80，如果达到0.80以上，则问卷数据非常好。针对问卷调查所得数据，通过SPSS 23.0对问卷信度进行检验，结果见表3-1，整体信度分析得到的Cronbach's Alpha值达到0.912，高于0.80，可认为本问卷调查结果通过信度检验。
表3-1 因子分析信度检验结果
效度分析可以用来衡量调查问卷能够在多大程度上准确地测量到所需特性。本文进一步将会采用因子分析的方法，而因子分析的原理是将原变量转化为少量、彼此独立且可提炼出概念意义的代表性因子，因此隐含着原有变量之间应具有较强相关关系的潜在要求，所以需要对样本数据进行KMO检验和巴特利特球度检验以保证其满足因子分析的前提条件。若Bartlett球形度检验相关统计量的值较大，则可以认为原始变量间的相关性较强。KMO检验值介于0~1之间，越大则表示原始变量之间具有较强的相关性，越适合因子分析，一般我们认为在0.7以上即可。本调查问卷的KMO与Bartlett检验结果如表3-2所示，可以看到KMO检验值0.855>0.7，Bartlett球形度检验值高达3339.268远高于临界值0.000，这说明原有变量，即所选取的25个评价指标适合采用因子分析的方法做进一步判定。
表3-2 因子分析KMO度量和Bartlett球形度检验结果
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3.2模糊评价
上文计算的权向量及组合权向量都通过了一致性检验，接下来利用问卷调查结果和已知的权向量数值通过模糊综合评价方法来测算这些因素的影响程度。
模糊综合评价方法是在1965年美国数学家L•A•Zadeh提出模糊数学概念上衍生而来的，该方法是利用模糊数学的隶属度理论将对因素的定性评价转化为定量评价，并且通过模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象进行一个总体的评价。可对模糊问题进行全面又定量的评价。可以将此借鉴到对高校参与定点扶贫绩效的影响因素评价中。模糊综合评价数学模型的一般形式为：
3.2.2确定权重集
根据2.3的计算结果，各个因素权重值的具体分配见表3-3。
表3-3 高校参与定点扶贫绩效影响因素的统计情况
3.2.3单因素模糊评价
单因素模糊评价的目的是为了确定评价对象对评价集 的隶属程度，通过对但个因素分别进行评价，建立评价矩阵。具体来说，如果取因素集
从测算结果来看，扶贫方式选取对高校参与定点扶贫绩效的影响较高，说明找准方式方法、因地制宜精准施策是最有利于提高扶贫绩效的；扶贫工作长效性对高校参与定点扶贫绩效的影响次之，说明扶贫的成果受关注度较高，这反映了扶贫的直接绩效；扶贫相关政策性和扶贫所属外部环境排名相对较后，说明大家对国家和有关部门扶贫力度的信任程度较高，坚信能够稳保脱贫攻坚成效。
4政策建议
提高高校参与定点扶贫绩效，首先，要继续在教育扶贫、智力扶贫、健康扶贫、科技扶贫、产业扶贫、消费扶贫、文化扶贫等高校扶贫特色路径上下功夫，立足于定点扶贫县的不同阶段特征，创新扶贫方式，发动全校力量和校友资源，做好持续帮扶、技能培训、产业培育和市场开拓；其次，要严格落实“四个不摘”要求，保持现有帮扶政策、资金支持、帮扶力量总体稳定或提升，激发扶贫项目和对象的内生发展动力，把防止返贫摆到重要位置，构建常态化高校扶贫工作格局；最后，高校间要做好工作协同，联手开展“组团式”对口帮扶，共享各自优势资源，协力推进定点扶贫工作，彰显高校精准扶贫的贡献及价值。
参考文献
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[4]张寒玉. 部属高校精准扶贫模式与实施效果探究[D].湖南大学,2019.
作者简介
马梦茹，1993年5月出生，女，现就职于西安电子科技大学，研究方向为高校行政管理。
刘渊，1992年5月出生，男，现就职于陕西省科技厅，研究方向为资源统筹。
张鹏，1991年1月出生，男，现就职于西安电子科技大学，研究方向为工会脱贫攻坚。
本文基于西安电子科技大学2019年基本科研业务费脱贫攻坚专项资助项目。