一、引言

经过8年的共同努力，中国脱贫攻坚战取得了全面胜利，完成了消除绝对贫困的艰巨任务。习近平总书记在中央农村工作会议上指出：“党中央决定，脱贫攻坚目标任务完成后，对摆脱贫困的县，从脱贫之日起设立5年过渡期。”

围绕脱贫攻坚过渡期，从中央到地方，各级政府都实施了一系列措施确保政策稳定。已有部分学者对脱贫地区创新发展路径^[2]、可持续创新路径^[3]进行了深入研究。本团队对脱贫政策全面梳理、科学评估、分类优化后发现主要形成了三类政策：第一类是完善后继续执行的政策^[4]，可转为乡村振兴的常态化政策；第二类是升级合并的政策^[5]，需要在统筹农业农村发展的大结构内与有关政策整合；第三类是完成历史使命后退出的政策^[6]。

农业要振兴，乡村必振兴。由于支出过高、生计能力脆弱以及因病因灾因疫等苗头性问题，我国农村在5年过渡期内还存在着脱贫人口返贫的风险。2022年中央一号文件^[7]指出：“坚决守住不发生规模性返贫底线。”2022年云南省委一号文件^[8]指出，要抓牢防止返贫监测和帮扶。构建常态化预警体系，确保动态监测、动态帮扶、动态清零，继续开展巩固脱贫成果后评估工作。受资源禀赋、区位差异、可获得性等要素综合影响，如何准确建立返贫预警识别机制，优化调整相关政策，避免帮扶政策“脱钩”，是做好新时代巩固脱贫攻坚成果的重要研究内容。

在后精准扶贫时代，专家学者对防返贫模型建立问题的研究主要集中在机制^[9]、算法^[10]、系统三个方面，主要研究了定性讨论贫困识别^[11]、产业扶贫^[12]、稳定脱贫存在的问题以及解决对策^[13]等问题。罗丽^[14]等人基于可持续生计的多维贫困指标体系，建立了包括人力资本、社会资本、自然资本、物资资本、金融资本等大类的生计资本和生计环境在内的多维贫困识别指标体系，运用随机森林算法提出了多决策树的联合决策方法，部分地解决了我国贫困人口识别机制中可能存在“识别脱靶”的问题，实现了贫困人口识别由定性到定量、由单维瞄准向多维瞄准的转变。王鑫^[15]等人针对返贫测量标准多维化、返贫致贫因素多元化、行政管理机制条带化、农村数字化发展不足等方面原因导致防返贫原始数据整合不到位的问题，面向为防返贫监测家庭用户画像与知识图谱、瞄准对象的识别与预测、精准帮扶策略的设计、脱贫时间预测与动态退出评估等方面建立了防返贫监测大数据融合框架。

此外，乡村要振兴，产业必振兴。张超、熊长江、房俊东等人先后对美丽乡村建设^[16]、特色产业扶贫^[17]、政府扶贫能力建设对产业扶贫绩效的影响^[18]等问题开展了深入研究。上述研究提供了建立返贫预警模型的思路，但在深入研究家庭收入情况的基础上，如何准确划分监测对象的脱贫状况，结合产业发展情况建立有效的可持续发展指数体系并较好地开展验证评估，尚且没有较好的实践成果。

基于此，结合前文提到的5年脱贫过渡期内的三类政策，本团队于2022年7月前往云南省临沧市临翔区开展了为期15天的“返贫预警——巩固脱贫攻坚成果、开启乡村振兴新时代”专项调研。在实地调研走访的基础上，通过双重验证实地采集数据与已有帮扶监测数据，从多个维度选取28个变量，构建监测对象的可持续发展指标评价体系。同时，运用随机森林、XGBoost等算法建立模型，对获取到的包括“劳动力人数”等在内的指标特征进行重要性排名，并检验该模型对新的监测对象数据的泛化和预测分类能力。最后，运用逻辑回归模型得出可持续发展能力等级分类和进行返贫概率值预测，实现返贫预警，帮助地方政府及时、有针对性地介入，为实现乡村振兴提供决策参考。