人力资本是个体在后天通过一系列的选择、学习、培训、健康投资等过程中逐渐积累起来的^[24]，而工资性收入和经营性收入作为农户收入的主要组成部分，与人力资本存在着紧密的联系。本文采用目前的主流人力资本4要件观点，分别从教育、健康、劳动力迁移和就业技术培训4个范畴论述提升人力资本、促进脱贫户收入增加的机理。

教育作为一种生产性资本^[25]，是缩小收入差距，实现乡村振兴的重要因素^[26]。一方面，教育可有效提高脱贫户的认知能力和非认知能力^[27]，提高知识水平。从认知能力来看，教育深化有利于提高脱贫户在计算、推理、决策方面的能力，促进其更快速地适应企业的用工需求，在提升自身劳动技能的同时，也能带来工资性收入的增加，实现收入结构的优化^[28]；从非认知能力来看，脱贫户受教育水平的提高也会对其产生正向影响^[29]。具体来说，教育可以从改善人们的生活观念、提高劳动者的意志力等方面来提升个体的综合素质，进而带动非认知能力的增强，帮助脱贫户在就业市场中获得更多的经济回报^[30]。此外，教育程度的提高也会带来社会资源的增加，深化自身的社会关系网络，帮助脱贫户接触到更多的就业创业信息，提高就业创业的机会，从而提升家庭收入。另一方面，教育也是培养新型职业农民的重要途径^[31]。相比普通农民，新型职业农民易于接受新观念、新技术，他们根据当地的特色因地制宜发展产业，并利用品牌建设提升产品附加值，增加经营性收入，是助力乡村振兴的重要力量。

健康是人力资本的重要要件。对于受教育程度较低和缺少技能的脱贫户来说，健康是其获得收入的重要人力资本要件，可有效确保务工的持续性^[32]。健康在提高个体的劳动效率、保障劳动质量的同时^[33]，还有助于教育、劳动力迁移等其他人力资本收益率的增加^[34]。具体而言，良好的健康状况能确保劳动力更有效地投入到工作中去，提高其工作效率，增加自身的工资性收入；在经营性的活动当中，脱贫户的健康状况也直接关系到生产经营的效率和质量。良好的健康状况有助于其扩大经营规模，探索新的经营模式，实现规模效益。此外，身体健康也是脱贫户积累教育等人力资本的重要前提^[18]，不仅有助于个体获得更高的学习效率，帮助其更好地接受教育和培训，掌握新的知识和技能，促进农户的可持续发展；还可以推动劳动力的长期流动^[33]，降低迁移过程中存在的健康风险，扩大就业机会，增加自身收入。

劳动力迁移提高收入的原因在于增加了非农就业的可能性^[35]。迁移扩大了脱贫户的就业选择范围，帮助其从传统的农业领域转移到非农领域工作，相比从事农业，非农就业的工资性收入回报往往更高。为了让脱贫户更好地适应非农就业工作要求，企业会进行职业技能培训，在这一过程中个体也能不断学习新的知识、经验，积累更多的人力资本^[36]。当然劳动力迁移在改善自身生活、工作环境的同时，也提高了劳动者对于后代人力资本的投资意愿，特别是对子女教育的投入^[37]，即通过家庭代际传递效应来实现家庭整体收入的增加。不过，也有学者指出劳动力迁移会阻碍经营性收入增加^[38]。原因在于劳动力迁移在提高脱贫户就业机会的同时，也在一定程度上导致务农劳动力的流失，而流失的劳动力大部分是具有较强发展能力的青壮年^[39]，不仅不利于农业新技术的推广，也会直接影响到农业生产的效率和产量，最终导致脱贫户经营性收入的减少。

就业技术培训可提高脱贫户的职业技能水平，增强自身在劳动力市场上的竞争力，为获得长期稳定收入奠定基础。并且，因其门槛较低、投资回报周期较短，就业技术培训已成为提高脱贫户人力资本水平和收入的重要措施，是弥补脱贫户教育水平低的重要方式^[40]。通过接受专业且系统的培训，脱贫户能快速掌握实用型的技能，提高自身的市场竞争力，拓宽就业渠道，提高工资性收入^[41]。除此之外，就业技术培训也能在一定程度上保障脱贫户的就业稳定性。相较于其他没有接受过培训的脱贫户，接受过就业技术培训的脱贫户更易实现从体力劳动向技能劳动的过渡，减少了自身工作被替代的可能性，从而实现稳定就业^[42]。当然，就业技术培训不仅能够帮助脱贫户提高就业的机会，也能推动传统农业、种植业等产业的调整和升级，促进生产规模扩大^[43]。借助相关的培训机会，不仅能帮助脱贫户积累丰富的种、养殖经验，了解现代化的经验理念，弥补其在农业生产、经营等方面的不足；也能有效促进农业技术模式的革新，优化产业结构，提高生产经营的效率，推动脱贫户向新型农民、职业农民的方向发展，带动经营性收入的增加。

部分学者从性别、民族等不同个体特征角度分析了人力资本的增收效应，主要探讨了人力资本的性别差异、民族差异，为理解人力资本对收入增长的影响因素提供了多维度的视角。在性别差异方面，文献[44]指出农村女性人力资本收益率高于男性，特别是高中教育带来的收益率最高。文献[45]指出女性的各项人力资本能显著提高家庭收入，但是在健康、教育、劳动力迁移方面，男性对于家庭收入的贡献率高于女性。在民族差异方面，有学者指出少数民族和汉族在收入方面存在差异的原因在于前者人力资本的存量欠缺^[46]。也有学者在分析了OLS回归之后进行分位数回归^[47]，研究不同收入阶段的人力资本特征。本文应用OLS多元线性回归方法，分性别、民族两个维度研究教育、健康、劳动力迁移和就业技术培训四大范畴如何影响脱贫户的收入，在此基础上进一步进行分位数回归探究不同收入水平脱贫户的人力资本回报差异，为制定更具针对性的扶贫政策提供科学依据(图 1)。

本文数据来源于2021年11-12月对Y省33个区县进行的实地调查结果：每个区县随机抽选2个乡，每个乡随机抽取2个村庄，每个村随机抽取50户脱贫户。课题组对数据进行筛选，基于数据收集过程产生的误差，剔除了空白问卷和奇异值，考虑到老年户不再继续依赖人力资本为主要收入来源，再剔除掉户主超过劳动年龄(60岁)的样本，获取到3 856份有效问卷，采用截面数据研究人力资本与收入的关系。

1974年，美国经济学家明瑟提出了“明瑟收入方程”，该方程主要用于解释个人收入与受教育水平及工作经验之间的线性关系，得到国内外学者的广泛认同^[48]。考虑到经典明瑟收入方程无法诠释健康、劳动力迁移和就业技术培训的影响力，本文将明瑟收入方程加以扩展构建出如(1)式所示回归模型：

式中：ln I表示脱贫户家庭人均经营性收入和家庭人均工资性收入的对数，是被解释变量；下标i表示第i个脱贫户；α为截距项；选取教育(E)、健康(H)、劳动力迁移(M)和就业技术培训(T)4个变量来界定核心解释变量人力资本；β为各项人力资本影响脱贫户收入的回归系数；X为控制变量；u为随机误差项。由于因变量——家庭人均工资性收入和家庭人均经营性收入均为连续变量，并且所使用的数据为截面数据，即在同一个时间点上收集的不同个体的数据，因此不具备面板数据分析所需的跨期观测条件，难以捕捉时间上的变化趋势。此外，本文涉及教育、健康等多个自变量，为了更准确地反映不同自变量对因变量的影响程度，采用了Stata16.0软件进行OLS多元线性回归方法分析。与分层回归相比，OLS多元线性回归分析在本文中无须关注变量进入模型的顺序，这避免了因变量选择顺序不同而导致的模型解释差异。并且OLS回归能够更直接地提供每个自变量对因变量影响的量化指标，这对于准确评估人力资本对脱贫户收入的影响至关重要。

不同收入结构会对人力资本测量产生干扰，转移性收入和财产性收入在脱贫户收入中占比较低，且与人力资本联系不大，因此本文不作单独研究。

人力资本核心自变量选取教育、健康、劳动力迁移和就业技术培训，衡量单位都针对家庭。教育变量借鉴文献[49-50]的观点，户主是家庭做决策和收入来源的主体，即以户主受教育水平代替家庭受教育平均水平，分为文盲、小学、初中、高中、大专、本科及以上6个水平。健康统计的是家人身体健康状况，若家里有人患慢性病、残疾或住院则赋值为0，若都身体健康则赋值为1。劳动力迁移一般包括离农不离乡的就地迁移和离农又离乡的离地迁移^[51]，本文采用第二种定义，即家里是否有人离乡外出务工，若没有则赋值为0，若有则赋值为1。就业技术培训以脱贫户2020年和2021年家里是否有人参加过相关培训为标准，若家里没有人参加过培训则赋值为0，若家里有人参加过培训则赋值为1。

为研究核心自变量影响因变量的净效应，需要对相关特征因素进行控制。不同的家庭人口学特征和空间地理位置会对因变量产生干扰，结合调研点实际情况，选取被调查者的工作经验、性别、民族、家庭人口规模、劳动力人数、劳动力赡养和抚养负担、所在县域类型、所在村域类型、脱贫年份等因素作为控制变量。对于变量的赋值说明详见表 1。

表 2、表 3统计数据显示，Y省脱贫户主大部分只有小学文化水平，占比高达65.5%，随着教育水平的提高，家庭的人均工资性和经营性收入也大致逐步提升。57%的被调查脱贫户家中有不同程度的患病状况。家中有人有慢病、住院和残疾成员的家庭人均工资性收入和经营性收入相对更低。44%的脱贫户就业状态为省外迁移，其次是省内县外迁移和县内乡外迁移。劳动力迁移距离越远的脱贫户家庭务工收入越高，对经营性收入损耗也越强。31.7%的脱贫户近两年接受了就业技术培训。统计表明，乡村振兴帮扶等级越高的区县，家庭人均工资性收入水平也越高。

在整体收入方面，考虑到脱贫户群体的特殊性，对极端数值进行缩尾处理后，脱贫户家庭人均经营性收入均值大概在2 892元，家庭人均工资性收入均值大概在14 166元，符合脱贫户目前的收入状况。

考虑到相同村庄脱贫户可能存在一些相似性，需对样本数据进行村庄聚类分析。从回归结果(表 3)可以发现：

1) 教育对家庭收入的提升作用较为缓慢。教育与家庭人均工资性收入之间呈现显著正相关关系，与家庭人均经营性收入也呈现正相关性但没有表现出显著性。就相关系数比较而言，教育与家庭人均工资性收入的相关系数最小，教育每提升一个层次，家庭人均工资性收入的回归系数仅提高4.35%。教育作为一种需要长期投资的人力资本，回报周期往往较长，这也导致教育成果难以在短期内迅速转化为显著的收入增长。并且，脱贫户所在地区的劳动力市场较为有限，相比经济发达的地区，高学历人才的就业发展空间不足，难以获得高薪的工作。此外，受教育程度高的脱贫户在经营管理的活动中大多具有较强的创新能力和风险管理能力，能更好地抓住机会，革新生产经营模式。但由于农业受到自然条件、市场需求的影响较大，并且教育程度高的脱贫户更愿意从事非农产业，因此教育与家庭人均经营性收入呈现正相关但是并没有表现出显著性。

2) 劳动力迁移在提高家庭人均工资性收入的同时，也造成了家庭人均经营性收入的减少。劳动力迁移与脱贫户收入体现出极显著相关性，就系数观察而言，劳动力迁移可以大幅增加家庭人均工资性收入，是目前脱贫户主要收入来源，但是也大幅降低了家庭人均经营性收入，这符合目前的主流观点。具体来说，劳动力迁移提高了脱贫户家庭进入经济发达地区的可能性。这些地区通常能提供更多的就业机会和更高的工资水平，将显著提高家庭人均工资性收入，成为脱贫户家庭的重要经济来源。不过劳动力迁移也造成脱贫户家庭主要劳动力的减少，使得从事农业和其他经营活动的劳动力供应不足，难以有效管理和扩大经营活动，最终导致家庭人均经营性收入的下降。

3) 健康可以有效提高家庭人均工资性收入和经营性收入。全员身体健康的脱贫户家庭比非全员身体健康的脱贫户家庭人均工资性收入回归系数提高13.5%，且表现出极显著的正相关性。这意味着家庭总体健康程度越高，越有机会获得高收入的工作岗位，从而提高家庭人均工资性收入。健康和家庭人均经营性收入也表现出正相关关系，但没有显著性。原因可能是在家务农对身体素质的要求略低，即使家庭成员的身体健康状况不是最优，也可以继续从事农业等经营性活动。并且，务农通常具有较高的灵活性，农户可以根据自身的健康状况调整务农时间，一定程度上抵消了健康状况对经营性收入的影响。

4) 就业技术培训不能提高家庭人均工资性收入，反而提高了家庭人均经营性收入，并未发挥实际效用。就业技术培训与家庭人均工资性收入呈现出显著的负相关关系，与家庭人均经营性收入反而呈现出显著的正相关关系，原因在于培训内容与劳动力需求的错配，使结果呈现出反向因果关系。实地访谈了解，目前的培训内容过于理论化，培训课程和市场需求存在脱节，缺乏针对性，对于脱贫户找工作没有发挥实际效用。并且，随着社会经济的快速发展，就业市场对于劳动力的需求也在不断变化，培训内容未能及时更新也使得脱贫户掌握的技能在就业市场中缺乏竞争力。此外，地方政府为了提升就业技术培训覆盖面，也会动员无就业意愿或者无就业能力的在家脱贫户参与培训，这部分群体参与培训大多是为了获得培训补贴，并没有强烈的学习动机，因此培训对其就业和工资性收入的提升非常有限。但脱贫户在就业培训的过程中建立的社会关系网可以为家庭经营提供信息、资源和技术支持，提高整体经营效益，进一步促进经营性收入的增长。

5) 在控制变量中，各项显著度和相关系数表明：脱贫户的工作经验对收入影响还处于边际递增阶段；国家乡村振兴重点帮扶县政策和省乡村振兴重点帮扶县政策对收入起正向影响作用；所处非脱贫村的脱贫户工资性收入会受益于更好的经济发展；经济发展对农户工资性收入的带动作用更好；男性和汉族在收入上占有一定优势；家庭规模越大及较晚脱贫家庭在收入上有一定劣势；劳动力数量越多对家庭收入回报越大；赡养老人小孩越多会降低家庭人均工资性收入，但另一方面可以增加家庭人均经营性收入。

为研究各项人力资本水平差异与收入的相关性大小，可以将各项人力资本分类指标进行分组回归，其中高中及以上教育水平的脱贫户占比只有3.07%，所以将其合并。就业技术培训可根据地区划分为国家乡村振兴重点帮扶县、省乡村振兴重点帮扶县和非重点区县进行分组回归。为了使结果更加简洁，将4次回归结果合并在一张表格并只保留分类自变量指标结果(表 4)。从回归结果可以看出：

1) 随着受教育水平的提高，家庭人均工资性收入的回归系数也逐步增长且显著，相比于文盲，接受教育能够给脱贫户带来显著正向的家庭人均工资性收入回报。受教育程度较高的个体通常具备更强的专业技能和更高的综合素质，在劳动力市场中的竞争力较强，更容易找到高薪岗位，直接改善家庭的经济状况。不过，受教育水平对家庭人均经营性收入的回归系数先增后降且不显著，这一定程度上是农户自愿选择的结果。当受教育程度达到高中及以上的时候，家庭成员往往不再兼顾家中农业生产，而更倾向于全身心投入非农工作，减少了家庭在农业方面的投入和产出，因此在家庭人均经营性收入回归上出现负相关现象。

2) 慢性病、住院和残疾对工资性收入的损耗逐渐增强。慢性病需要长期服药和定期监测，不仅会增加医疗费用，也会影响脱贫户的工作时间，并且住院、残疾会进一步加剧收入的损失。但农村慢性病以高血压、糖尿病、结核病和精神病为主，可以通过药物手段得到有效控制，患者仍能继续从事一些简单经营性劳作如种植、养殖等，用以维护家庭的基本收入，降低疾病带来的经济负担。

3) 乡村振兴重点帮扶县就业技术培训对家庭人均工资性收入回报效果优于非重点区县，这得益于政府给予的更多政策优惠倾斜，比如强化一系列就业帮扶、技能帮扶、社保帮扶、人才人事帮扶、东西部协作等政策措施，旨在帮助低收入人口更好就业。因此，在这些帮扶区县中，接受过就业技术培训的家庭往往会获得更高的工资性收入回报。

4) 劳动力迁移距离与家庭人均工资性收入之间存在显著的正相关关系，即劳动力向更远地区迁移往往伴随着更高的工资性收入回报，是提升家庭收入的重要方式。但是劳动力迁移同时也会造成家庭人均经营性收入的减少，且劳动力迁移距离越远对家庭人均经营性收入损耗越大。

为了展示性别和民族差异带来的人力资本收入回报差异，可以将户主性别和民族进行分组回归。回归结果如表 5所示。从表 5可以看出，4组家庭在各项人力资本对收入的回归系数上大小相当、显著性相似，在人力资本的收入回报上并没有表现出特别明显的差异。值得注意的是，尽管未达显著性水平，但就业技术培训对于女性户主家庭而言，在提升家庭人均工资性收入与家庭人均经营性收入方面均呈现出负相关趋势，这表明参与就业技术培训的女性户主家庭培训精准度更低，培训内容更偏向适用于男性户主的就业技能，并未发挥培训对于女性户主家庭的预期效用。女性户主作为家庭的主要照顾者，通常承担更多的家庭责任，比如照顾孩子、老人，以及日常琐碎的家务劳动，这些多重角色和责任在很大程度上限制了她们参与培训并应用所学技能的时间和精力。相比之下，男性户主往往有更多的时间和精力投入到家庭经营中，这也为他们更好地利用培训成果提供了有利条件。

最小二乘法假设是自变量对因变量的均值回归，但现实情况远比最小二乘回归结果复杂。群体收入一般呈现橄榄球状，中间收入的群体最多。本文把家庭人均工资性收入与家庭人均经营性收入合并计算。为了探究不同收入水平脱贫户的人力资本回报差异，可以进行分位数回归，结果见表 6、图 2。

从回归结果可以看出，随着收入水平提升，教育和就业技术培训的投资回报先上升后下降、健康的投资回报逐步上升、劳动力迁移的投资回报陡然下降。这说明：中低收入群体需要教育和就业技术培训的持续投资来提高自身的收入，收入提高到一定程度，教育和技术培训的收益效果就变缓；健康对于不同收入群体脱贫户都很重要，健康为不同生计途径选择奠定了基础；劳动力迁移对于不同收入群体都十分重要，特别是低收入群体，劳动力迁移成了目前脱贫户主要生计途径和收入来源。各项人力资本对收入回归系统的大小变化也体现了各自投资的难易程度，特别是教育和就业技术培训对收入回归系数相对较小。这说明这类知识技能型人力资本需要长时间不断的投资才能看到效果，这也是未来投资的难点和重点所在。

本文利用2021年Y省脱贫户实地调查数据，讨论了各项人力资本影响脱贫户增收的作用机制。通过描述性统计、基准回归实证检验了脱贫户人力资本的增收效应，并从异质性角度分析了增收的差异表现。结果表明：

1) 教育水平与健康水平的提升能显著增加家庭人均工资性收入和经营性收入，健康对于脱贫户的收入回报至关重要。但是教育的投入对于目前不同收入阶段脱贫户而言普遍回报较低，是未来投资的重难点。

2) 劳动力迁移能提升家庭人均工资性收入，且迁移距离越远的家庭人均工资性收入越高，但是也会对家庭人均经营性收入造成损耗。目前劳动力迁移已经成为脱贫户家庭收入的主要来源方式，脱贫户也更偏向省外迁移。

3) 调查时间点近两年来接受过就业技术培训的家庭人均工资性收入反而更低，家庭人均经营性收入反而更高，表明就业技术培训还未发挥良好效果，且对于目前不同收入阶段脱贫户而言普遍回报较低，也是未来投资的重难点，但在乡村振兴重点帮扶区县政策落实效果相对较好，这得益于一系列就业帮扶政策支持。

4) 分组回归中不同性别和民族脱贫户群体没有表现出明显的人力资本收入回报的差异，但就业技术培训对女性户主家庭的精准度更低，并未发挥培训对于女性户主家庭的预期效用。

从本研究中可以得到如下启示：

1) 巩固教育帮扶成果，提升脱贫人口素质水平。随着我国产业结构不断升级，过去仅依靠粗放劳动力和低成本优势带来的人口红利正慢慢消失，社会逐渐呼唤高素质人才。在新时代新形势下，应加强对脱贫户后代的教育帮扶，加大对农村教育基础设施的持续投入，包括校舍建设、教学设备更新等，既要确保脱贫户子女享受到平等优质的教育资源，也要保障资源配置的精确性，避免资源的浪费。以农村实际需求为导向，深化产学合作，大力发展职业教育，既要重视个体技能的获得，又要关注在社会适应、内生动力等方面的系统综合性培养，为不同类型的群体提供差异化的培训课程，培育新型职业农民，提高就业创业能力。如重庆市江南职业学校坚持育训并举，以“集成化”为手段，通过“学校+平台”模式整合各类教育资源，提高供需的匹配度，培养了一批懂农业、爱农村的新型职业农民。此外政府也要对职业教育的培训内容和服务进行监督和评价，确保教育质量；同时推进高等教育的转型发展，将理论学习同专业实践相结合，依托“专业知识+实践能力+创新创业能力”模式，优化人才培养路径，建设高质量、应用型的教育体系，提高教育投资的收益率。

2) 加大健康投资，减少脱贫户因患病带来的致贫风险。改善农村脱贫户的身体健康状况，关键在于提高其健康保障水平，切实减轻脱贫户的医疗负担。一是加强农村医疗基础设施和信息化建设：进一步加强乡镇卫生院、村卫生室等基层医疗机构的建设，优化硬件、软件设施，保障基本的医疗服务能力；依托大数据构建统一的医保经办信息系统，强化各级医疗系统之间的信息共享；同时也要利用现代信息技术开发符合农民健康生活需求的产品和服务，提高农民健康服务的可及性。二是普及宣传相关知识：推动健康知识讲座、健康咨询、健康帮扶措施等活动下基层，普及基本的健康技能，提升脱贫户的健康意识；利用广播、村务公开栏等平台积极宣传，增强人们对健康知识的认可度和接受度。三是完善三重医疗保障制度：在基本医疗保险方面，要提高参保居民的医疗保障水平，优化医保支付比例，缩小城乡差距；在大病保险方面，地方政府要发挥财政的补差效应，加大对于大病保险的财政补助，提高大病保险的筹资能力；在临时救助方面，推进医疗救助和慈善事业相衔接，鼓励公众通过捐赠等方式参与乡村医疗健康事业发展，确保困难群体得到及时帮扶。

3) 加强就业技术培训的精准性和有效性。就业技术培训作为后天人力资本积累的重要手段，在成年低素质脱贫户身上发挥了巨大的作用，各级政府理应重视以往地方执行就业技术培训政策方面的偏差，通过摸底调查，了解脱贫户的技能水平、就业创业意愿，同时还要对本地区劳动力市场需求进行分析，通过“线上+线下”相融合的培训模式，引入行业专家和企业导师，确保培训内容符合劳动力市场的需要。特别是要支持女性群体参与适合其发展的就业技术培训，如家政服务、手工艺等，拓宽女性的就业渠道。此外，在培训过程中，也要对课程体系、教学设计等内容进行评价，以结果为导向不断优化调整培训体系，确保培训内容的时效性和有效性。根据脱贫户的参与程度和培训成果给予相应的物质奖励和精神激励，激发脱贫户参与就业技术培训的积极性和主动性。在物质奖励方面，除了基本的培训补贴，还可以根据培训内容的难易程度和脱贫户的学习成果，设置不同等级的补贴标准。对于有意愿创业的脱贫户，除了提供融资贷款等方面的资金支持外，还可提供创业指导等方面的服务。在精神激励方面，为表现突出的脱贫户颁发荣誉证书，举办表彰大会，为脱贫户提供个性化的职业发展规划，激发其他群体的学习积极性。

4) 合理引导劳动力转移就业，分层分类开展低收入人口常态化帮扶。就业是大部分脱贫户家庭收入的主要来源，推进脱贫剩余劳动力转移就业是缩小收入分配差距的迫切需要。政府应完善农村劳动力资源信息数据库，整合农村劳动力的基本信息、技能状况、就业意愿等数据，依托云计算等技术手段为劳动力迁移和就业提供精准服务；建立健全就业信息服务平台，打破地域限制，及时发布各类岗位需求和就业机会信息，规范城乡用人单位管理办法，消除对农村劳动力的就业歧视，保障其合法权益，实现农村劳动力的稳定就业；制定完善相关的就业扶持政策，确保交通补贴的按时发放，减少就业的成本，提高脱贫户就业的积极性和主动性。此外，政府应提供全方位的支持，包括开放式帮扶、兜底保障和基本生活救助等措施，并根据需要采取必要的预防性手段，构建出一个全覆盖、分类别、多层次的帮扶机制。具体说来，需要进一步完善最低生活保障、特困人员救助供养政策措施，确保其与防返贫动态监测及帮扶措施实现有效衔接与叠加。在此基础上，结合实际情况，进一步细化针对最低生活保障边缘家庭、刚性支出困难家庭及其他困难群体的帮扶标准和具体措施，提升帮扶措施的针对性。