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摘 要：为了进一步探索做好河南省专利扶贫工作的具体方法，在本文的研究当中，以河南省为例分析了专利扶贫投入与减贫的直接关联，调查了河南省目前阶段专利扶贫基本现状，并采用灰色关联度分析法进行了分析，认为目前阶段河南省专利扶贫在资金来源构成、投资投向方面都存在着一定的问题。在整合专利扶贫资金来源时需要尽量以提升人均GDP以及居民纯收入为目标，同时进一步发挥以工代赈资金总量，降低公益彩票资金占比。另外，在资金投资分配比例方面，必须要引导资金流向重点农业工程项目，拓展农业生产方式，做好配套人力资源服务，进一步激发专利扶贫经济效益的发挥。
关键词：专利扶贫 减贫 河南省 实证分析
中图分类号：F069 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2018）12（a）-169-03
在全面实施乡村振兴战略的背景之下，如何加大对做好扶贫工作成为农村工作的关注焦点。近年来河南省开始探索专利扶贫在精准扶贫工作中的应用，并取得了较好的效果。但是目前阶段河南省专利扶贫工作的开展缺乏系统的宏观规划，在资金投入方面存在明显的随机性，无法满足专利扶贫工作进一步发展的实际要求[1]。基于此种情况，在本文的研究当中采用灰色关联度分析方法从投入与产出角度定量分析了专利扶贫的真实减贫效果，就河南省近几年的专利扶贫工作投入与减贫效果开展了实证分析。
1 河南省专利扶贫资金投入与相关投资项目统计分析
1.1 河南省近几年专利扶贫资金投入来源统计分析
对河南省知识产权局与扶贫办所公布的专利扶贫相关数据进行统计分析，梳理了近几年河南省专利扶贫资金投入的相关内容，具体如表1所示，从表中的统计数据中可以发现目前阶段河南省专利扶贫项目资金投入根据来源的不同可以分为中央财政扶贫拨款、贴息贷款、以工代赈资金以及退耕还林补贴、省级扶贫专项基金、公益彩票資金以及其他资金等七个不同的类别[2]。另外对2015—2017年间河南省专利扶贫专项投入构成进行进一步的详细分析可以发现2015—2017年间河南省专项扶贫资金从总体上呈现出明显的上升趋势，其中增长速度最快的为省级扶贫专项基金，2015年河南省省级专项扶贫基金共为专利扶贫投入资金36598万元，2016年为46087万元，2017年则为56412万元，平均增长速度为17.3%。中央财政扶贫拨款是河南省专利扶贫资金的主要来源，由于河南省整体经济发展相对较为缓慢，近年来中央政府进一步加大了对河南省专利扶贫的投资力度，旨在进一步推动河南省扶贫工作的开展，截至到2017年底中央财政供给为河南省转录扶贫项目工作开展投入了201057万元，占到近3年河南省专利扶贫资金来源的30%以上。另外，从总体上来看贴息贷款在专利扶贫中所占据的比例呈现出逐年增长的态势，这说明河南省专利扶贫工作的开展已经充分意识到金融杠杆作用的发挥，通过贴息贷款能够有效调动整体专利扶贫工作的活力[3]。
1.2 河南省近几年专利扶贫投资投向统计分析
对近几年河南省专利扶贫工作投资投向进行分析，具体结果如表2所示，从表中的统计数据中可以发现，目前阶段河南省专利扶贫投资投向可以分为农业投资、农业附属产业投资、基础设施建设、教育与培训以及其他等五个不同的方向，在这其中基础设施历年来占据了专利扶贫投资的主要组成部分，近3年均占据了专利扶贫投资的40%左右，同时也呈现出不断增长的态势。导致这一现象的主要原因在于当前阶段河南省农村地区现代农业发展相对较为滞后，尤其是在基础设施建设方面还存在着较大的缺口，专利扶贫缺乏必要的基础。农业投资占据了专利扶贫的重要组成部分，这主要是由于农业是河南省农村地区的支柱性产业，也是专利扶贫的工作重点内容。为教育与培训投资，专利扶贫需要为农村居民提供大量的先进技术，这就要求必须要做好配套的教育与培训工作，因此，教育与培训投资也占据了较大的比例[4]。
2 基于灰色关联度的专利扶贫投入与减贫效果分析
在上文当中对当近几年当中河南省专利扶贫在投入与投资方面的具体构成进行了统计分析，为了进一步探索专利扶贫投入的实际减贫效果，在下文当中基于灰色关联度分析法对上文中的相关数据进行了二次处理，探索了专利扶贫投入的实际减贫效果[5]。
研究的具体方法为灰色关联度分析法，采用SPSS 20.0软件作为灰色关联度分析的基本工具，选择上文中调查所得的中央财政扶贫拨款、贴息贷款、以工代赈资金、退耕还林补贴、省级扶贫专项基金、公益彩票资金为专利扶贫投入因子，采用人均GDP、人均纯收入、粮食产量等作为减贫效果的基本判定因子[6]。其中人均GDP代表着对应地区的经济发展情况，人均纯收入则代表着对应地区居民的实际收入水平，而粮食产量则代表着地区的农业产业生产力水平，因此，通过这3个指标能够有效反映出减贫的实际效果[7]。为了进一步考虑投资方向差异对减贫效果的实际影响，在上文的基础之上选择现代农业、农业附属产业、基础设施建设以及教育与培训4个因素作为专利扶贫资金投资有效性的考核指标，并分别考虑了不同维度资金投资对实际减贫效果的影响。根据灰色关联度分析的具体方法，所得到的结果越大表示该投资投向的减贫效果越大，反之则越小[8]。
2.1 不同资金来源减贫效果的灰色关联度分析
对不同专利扶贫资金来源的实际减贫效果进行灰色关联度分析，结果如表3所示，从表中的统计数据中可以发现，从资金来源角度来看目前阶段除了公益彩票所获得的专利扶贫资金以外，其他5项来源均超过了0.7，贴息贷款与省级扶贫专项基金甚至已经超过了0.9，这说明这几项对于减贫具有非常重要的效果。
对表3中的具体内容进行深层次分析可以进一步发现目前阶段贴息贷款与人均GDP、人均纯收入、粮食产量的灰色关联度分别为0.923、0.926、0.954，这说明贴息贷款能够有效提升贫困人口实际收入与农村地区生产力，减贫效果相对较高。另外，贴息贷款的平均灰色关联度为0.932，在6项资金来源中的灰色关联度最高，这说明，在实际当中贴息贷款的实际减贫效果最好。对其进行深入分析认为贴息贷款有利于调动贫困地区经济发展活力与贫困人口的脱贫信息，也符合市场经济的基本发展规律。 省级扶贫专项基金与人均GDP、人均纯收入、粮食产量的灰色关联度分别为0.912、0.945、0.901，每个维度的灰色关联度均超过了0.9，同时平均灰色关联度为0.923，仅微弱劣于贴息贷款，这说明目前阶段河南省省级扶贫专项基金在专利扶贫方面的投入也取得了较好的减贫效果。另外，省级专项扶贫基金对于人均纯收入的灰色关联度结果达到0.945，这说明省级扶贫专项基金在专利扶贫中的投入侧重于贫困人口收入水平的提升，对于改善贫困人口实际生活水平具有非常重要的意义。
中央财政扶贫拨款与人均GDP、人均纯收入、粮食产量的灰色关联度分别为0.886、0.863、0.935，平均灰色关联度为0.896，整体灰色关联度水平也相对较高，这说明中央财政扶贫拨款也能提升专利扶贫实际效果。另外，对中央财政扶贫拨款与不同资金来源维度进行深层次的统计分析可以发现中央财政扶贫拨款着眼于农村整体产业发展，能够有效提升贫困地区粮食产量。
退耕还林补贴以及以工代赈资金的灰色关联度分析结果要低于以上3项，这说明退耕还林补贴以及一共代赈资金补贴的实际减贫效果相对较差，但是从总体上来看也达到了0.7、0.8的水平，因此在实际当中的作用发挥也是不容忽视的。
从公益彩票资金与人均GDP、人均纯收入、粮食产量的灰色关联度计算结果中可以发现结果分别为0.462、0.498、0.423，平均值为0.446，这说明从公益彩票在专利扶贫中的应用效果相对较差，对贫困地区经济发展、贫困人口收入增加以及生产力的提升均未有较大贡献。
2.2 不同投资投向减贫效果的灰色关联度分析
对不同专利扶贫投资投向的实际减贫效果进行灰色关联度分析，结果如表4所示，从表中的统计数据中可以发现只有农业附属产业投资与减贫效果之间的灰色关联度统计分析结果低于0.9，而其他3项均高于0.9，这说明现代农业、基础设施建设以及教育与培训的减贫效果相对较好。
教育與培训的灰色关联度计算结果最大，平均值为0.932，而与人均GDP、人均纯收入的灰色关联度分析结果均超过0.95，教育与培训对于经济发展与居民收入增加具有非常重要的意义，能够有效带动贫困地区整体经济发展。
另外，对于现代农业的投资也取得了较好的减贫效果，现代农业投资的灰色关联度计算平均值为0.921，同时对人均GDP、人均纯收入以及粮食产量的灰色关联度分析结果也已经超过了0.9，说明整体减贫效果相对较为均衡。
基础设施建设的灰色关联度分析平均计算结果为0.916，微少于现代农业，减贫效果也相对较高。
而对农业附属产业的投资则相对较差，灰色关联度计算结果平均值为0.541，说明农业附属产业发展的减贫效果相对较差。
3 结论与分析
（1）贴息贷款、省级专项扶贫基金、国家财政扶贫资金具有较强的减贫效果，退耕还林补贴等的减贫效果平庸，而公益彩票资金的减贫效果最差。目前阶段专利扶贫要充分调整资金来源比例，发挥贴息贷款、省级专项扶贫基金、国家财政扶贫资金对农村经济发展以及贫困人口收入提升作用，提升专利扶贫效果[9]。另外，要进一步坚持退耕还林补贴对于粮食产量的增加效益，保持退耕还林补贴在专利扶贫中的应用力度。
（2）教育与培训、现代农业产业以及基础设施建设是发挥专利扶贫作用的重要方法，教育与培训、基础设施建设是提升贫困地区农业生产力与农业经济活力的重要途径，而加大对现代农业产业的投资则是保障贫困地区粮食产量稳步提升的重要方法[10]。
（3）目前阶段河南省专利扶贫在资金来源与项目投资方面都存在着一定的问题，无法满足专利扶贫发展的需求。在整合专利扶贫资金来源时需要尽量以提升人均GDP以及居民纯收入为目标，同时进一步发挥以工代赈资金总量，降低公益彩票资金占比。另外，在资金投资分配比例方面，必须要引导资金流向重点农业工程项目，拓展农业生产方式，做好配套人力资源服务，进一步激发专利扶贫经济效益的发挥。
参考文献
[1] 李兴江，陈怀叶.参与式整村推进扶贫模式扶贫绩效的实证分析——以甘肃省徽县麻安村为例[J].甘肃社会科学，2008（6）.
[2] 吴国琴.大别山区旅游扶贫生态绩效的实证分析——以豫南4个旅游扶贫村为例[J].信阳师范学院学报（自然科学版），2016，29（3）.
[3] 刘娜.精准扶贫视角下农村金融发展对经济增长的影响——基于安徽省数据的实证分析[J].嘉兴学院学报，2016，28（5）.
[4] 何家理，查芳，陈绪敖.人力资本理论教育扶贫效果实证分析——基于陕西7地市18个贫困县教育扶贫效果调查[J].唐都学刊，2015，31（3）.
[5] 张琳，童翔宇，杨毅.湘鄂渝黔边民族地区精准扶贫效益评价及增进策略——基于结构方程模型的实证分析[J].贵州民族研究，2017，38（1）.
[6] 严胜男，金泽虎.以进出口贸易助力农村精准扶贫的效应与对策——基于安徽省无为县的实证分析[J].西部经济管理论坛， 2017，28（3）.
[7] 杨毅，张琳.环渝连片特困区精准扶贫效益评价及增进策略——基于SEM模型的实证分析[J].西南大学学报（社会科学版），2017，43（5）.
[8] 陈志，丁士军，吴海涛.帮扶主体、帮扶措施与帮扶效果研究——基于华中L县精准扶贫实绩核查数据的实证分析[J].财政研究，2017（10）.
[9] 季婵燕.扶贫型农村资金互助组织的制度特征与创新发展——基于浙江省江山市和龙游县的实证分析[J].武汉金融， 2013（3）.
[10] 孙群力，朱良华.精准扶贫背景下财政专项扶贫资金的使用效率评价——基于广西54个贫困县的实证分析[J].经济研究参考，2017（41）.
①基金项目：2018年河南省政府决策研究项目“专利扶贫助推河南乡村振兴战略研究”（2018B150）。
作者简介：卢晓（1980-），女，河南郑州人，硕士研究生，讲师，河南财政金融学院（龙子湖校区），主要从事专利扶贫与农村反贫困方面的研究。
关键词：专利扶贫 减贫 河南省 实证分析
中图分类号：F069 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2018）12（a）-169-03
在全面实施乡村振兴战略的背景之下，如何加大对做好扶贫工作成为农村工作的关注焦点。近年来河南省开始探索专利扶贫在精准扶贫工作中的应用，并取得了较好的效果。但是目前阶段河南省专利扶贫工作的开展缺乏系统的宏观规划，在资金投入方面存在明显的随机性，无法满足专利扶贫工作进一步发展的实际要求[1]。基于此种情况，在本文的研究当中采用灰色关联度分析方法从投入与产出角度定量分析了专利扶贫的真实减贫效果，就河南省近几年的专利扶贫工作投入与减贫效果开展了实证分析。
1 河南省专利扶贫资金投入与相关投资项目统计分析
1.1 河南省近几年专利扶贫资金投入来源统计分析
对河南省知识产权局与扶贫办所公布的专利扶贫相关数据进行统计分析，梳理了近几年河南省专利扶贫资金投入的相关内容，具体如表1所示，从表中的统计数据中可以发现目前阶段河南省专利扶贫项目资金投入根据来源的不同可以分为中央财政扶贫拨款、贴息贷款、以工代赈资金以及退耕还林补贴、省级扶贫专项基金、公益彩票資金以及其他资金等七个不同的类别[2]。另外对2015—2017年间河南省专利扶贫专项投入构成进行进一步的详细分析可以发现2015—2017年间河南省专项扶贫资金从总体上呈现出明显的上升趋势，其中增长速度最快的为省级扶贫专项基金，2015年河南省省级专项扶贫基金共为专利扶贫投入资金36598万元，2016年为46087万元，2017年则为56412万元，平均增长速度为17.3%。中央财政扶贫拨款是河南省专利扶贫资金的主要来源，由于河南省整体经济发展相对较为缓慢，近年来中央政府进一步加大了对河南省专利扶贫的投资力度，旨在进一步推动河南省扶贫工作的开展，截至到2017年底中央财政供给为河南省转录扶贫项目工作开展投入了201057万元，占到近3年河南省专利扶贫资金来源的30%以上。另外，从总体上来看贴息贷款在专利扶贫中所占据的比例呈现出逐年增长的态势，这说明河南省专利扶贫工作的开展已经充分意识到金融杠杆作用的发挥，通过贴息贷款能够有效调动整体专利扶贫工作的活力[3]。
1.2 河南省近几年专利扶贫投资投向统计分析
对近几年河南省专利扶贫工作投资投向进行分析，具体结果如表2所示，从表中的统计数据中可以发现，目前阶段河南省专利扶贫投资投向可以分为农业投资、农业附属产业投资、基础设施建设、教育与培训以及其他等五个不同的方向，在这其中基础设施历年来占据了专利扶贫投资的主要组成部分，近3年均占据了专利扶贫投资的40%左右，同时也呈现出不断增长的态势。导致这一现象的主要原因在于当前阶段河南省农村地区现代农业发展相对较为滞后，尤其是在基础设施建设方面还存在着较大的缺口，专利扶贫缺乏必要的基础。农业投资占据了专利扶贫的重要组成部分，这主要是由于农业是河南省农村地区的支柱性产业，也是专利扶贫的工作重点内容。为教育与培训投资，专利扶贫需要为农村居民提供大量的先进技术，这就要求必须要做好配套的教育与培训工作，因此，教育与培训投资也占据了较大的比例[4]。
2 基于灰色关联度的专利扶贫投入与减贫效果分析
在上文当中对当近几年当中河南省专利扶贫在投入与投资方面的具体构成进行了统计分析，为了进一步探索专利扶贫投入的实际减贫效果，在下文当中基于灰色关联度分析法对上文中的相关数据进行了二次处理，探索了专利扶贫投入的实际减贫效果[5]。
研究的具体方法为灰色关联度分析法，采用SPSS 20.0软件作为灰色关联度分析的基本工具，选择上文中调查所得的中央财政扶贫拨款、贴息贷款、以工代赈资金、退耕还林补贴、省级扶贫专项基金、公益彩票资金为专利扶贫投入因子，采用人均GDP、人均纯收入、粮食产量等作为减贫效果的基本判定因子[6]。其中人均GDP代表着对应地区的经济发展情况，人均纯收入则代表着对应地区居民的实际收入水平，而粮食产量则代表着地区的农业产业生产力水平，因此，通过这3个指标能够有效反映出减贫的实际效果[7]。为了进一步考虑投资方向差异对减贫效果的实际影响，在上文的基础之上选择现代农业、农业附属产业、基础设施建设以及教育与培训4个因素作为专利扶贫资金投资有效性的考核指标，并分别考虑了不同维度资金投资对实际减贫效果的影响。根据灰色关联度分析的具体方法，所得到的结果越大表示该投资投向的减贫效果越大，反之则越小[8]。
2.1 不同资金来源减贫效果的灰色关联度分析
对不同专利扶贫资金来源的实际减贫效果进行灰色关联度分析，结果如表3所示，从表中的统计数据中可以发现，从资金来源角度来看目前阶段除了公益彩票所获得的专利扶贫资金以外，其他5项来源均超过了0.7，贴息贷款与省级扶贫专项基金甚至已经超过了0.9，这说明这几项对于减贫具有非常重要的效果。
对表3中的具体内容进行深层次分析可以进一步发现目前阶段贴息贷款与人均GDP、人均纯收入、粮食产量的灰色关联度分别为0.923、0.926、0.954，这说明贴息贷款能够有效提升贫困人口实际收入与农村地区生产力，减贫效果相对较高。另外，贴息贷款的平均灰色关联度为0.932，在6项资金来源中的灰色关联度最高，这说明，在实际当中贴息贷款的实际减贫效果最好。对其进行深入分析认为贴息贷款有利于调动贫困地区经济发展活力与贫困人口的脱贫信息，也符合市场经济的基本发展规律。 省级扶贫专项基金与人均GDP、人均纯收入、粮食产量的灰色关联度分别为0.912、0.945、0.901，每个维度的灰色关联度均超过了0.9，同时平均灰色关联度为0.923，仅微弱劣于贴息贷款，这说明目前阶段河南省省级扶贫专项基金在专利扶贫方面的投入也取得了较好的减贫效果。另外，省级专项扶贫基金对于人均纯收入的灰色关联度结果达到0.945，这说明省级扶贫专项基金在专利扶贫中的投入侧重于贫困人口收入水平的提升，对于改善贫困人口实际生活水平具有非常重要的意义。
中央财政扶贫拨款与人均GDP、人均纯收入、粮食产量的灰色关联度分别为0.886、0.863、0.935，平均灰色关联度为0.896，整体灰色关联度水平也相对较高，这说明中央财政扶贫拨款也能提升专利扶贫实际效果。另外，对中央财政扶贫拨款与不同资金来源维度进行深层次的统计分析可以发现中央财政扶贫拨款着眼于农村整体产业发展，能够有效提升贫困地区粮食产量。
退耕还林补贴以及以工代赈资金的灰色关联度分析结果要低于以上3项，这说明退耕还林补贴以及一共代赈资金补贴的实际减贫效果相对较差，但是从总体上来看也达到了0.7、0.8的水平，因此在实际当中的作用发挥也是不容忽视的。
从公益彩票资金与人均GDP、人均纯收入、粮食产量的灰色关联度计算结果中可以发现结果分别为0.462、0.498、0.423，平均值为0.446，这说明从公益彩票在专利扶贫中的应用效果相对较差，对贫困地区经济发展、贫困人口收入增加以及生产力的提升均未有较大贡献。
2.2 不同投资投向减贫效果的灰色关联度分析
对不同专利扶贫投资投向的实际减贫效果进行灰色关联度分析，结果如表4所示，从表中的统计数据中可以发现只有农业附属产业投资与减贫效果之间的灰色关联度统计分析结果低于0.9，而其他3项均高于0.9，这说明现代农业、基础设施建设以及教育与培训的减贫效果相对较好。
教育與培训的灰色关联度计算结果最大，平均值为0.932，而与人均GDP、人均纯收入的灰色关联度分析结果均超过0.95，教育与培训对于经济发展与居民收入增加具有非常重要的意义，能够有效带动贫困地区整体经济发展。
另外，对于现代农业的投资也取得了较好的减贫效果，现代农业投资的灰色关联度计算平均值为0.921，同时对人均GDP、人均纯收入以及粮食产量的灰色关联度分析结果也已经超过了0.9，说明整体减贫效果相对较为均衡。
基础设施建设的灰色关联度分析平均计算结果为0.916，微少于现代农业，减贫效果也相对较高。
而对农业附属产业的投资则相对较差，灰色关联度计算结果平均值为0.541，说明农业附属产业发展的减贫效果相对较差。
3 结论与分析
（1）贴息贷款、省级专项扶贫基金、国家财政扶贫资金具有较强的减贫效果，退耕还林补贴等的减贫效果平庸，而公益彩票资金的减贫效果最差。目前阶段专利扶贫要充分调整资金来源比例，发挥贴息贷款、省级专项扶贫基金、国家财政扶贫资金对农村经济发展以及贫困人口收入提升作用，提升专利扶贫效果[9]。另外，要进一步坚持退耕还林补贴对于粮食产量的增加效益，保持退耕还林补贴在专利扶贫中的应用力度。
（2）教育与培训、现代农业产业以及基础设施建设是发挥专利扶贫作用的重要方法，教育与培训、基础设施建设是提升贫困地区农业生产力与农业经济活力的重要途径，而加大对现代农业产业的投资则是保障贫困地区粮食产量稳步提升的重要方法[10]。
（3）目前阶段河南省专利扶贫在资金来源与项目投资方面都存在着一定的问题，无法满足专利扶贫发展的需求。在整合专利扶贫资金来源时需要尽量以提升人均GDP以及居民纯收入为目标，同时进一步发挥以工代赈资金总量，降低公益彩票资金占比。另外，在资金投资分配比例方面，必须要引导资金流向重点农业工程项目，拓展农业生产方式，做好配套人力资源服务，进一步激发专利扶贫经济效益的发挥。
参考文献
[1] 李兴江，陈怀叶.参与式整村推进扶贫模式扶贫绩效的实证分析——以甘肃省徽县麻安村为例[J].甘肃社会科学，2008（6）.
[2] 吴国琴.大别山区旅游扶贫生态绩效的实证分析——以豫南4个旅游扶贫村为例[J].信阳师范学院学报（自然科学版），2016，29（3）.
[3] 刘娜.精准扶贫视角下农村金融发展对经济增长的影响——基于安徽省数据的实证分析[J].嘉兴学院学报，2016，28（5）.
[4] 何家理，查芳，陈绪敖.人力资本理论教育扶贫效果实证分析——基于陕西7地市18个贫困县教育扶贫效果调查[J].唐都学刊，2015，31（3）.
[5] 张琳，童翔宇，杨毅.湘鄂渝黔边民族地区精准扶贫效益评价及增进策略——基于结构方程模型的实证分析[J].贵州民族研究，2017，38（1）.
[6] 严胜男，金泽虎.以进出口贸易助力农村精准扶贫的效应与对策——基于安徽省无为县的实证分析[J].西部经济管理论坛， 2017，28（3）.
[7] 杨毅，张琳.环渝连片特困区精准扶贫效益评价及增进策略——基于SEM模型的实证分析[J].西南大学学报（社会科学版），2017，43（5）.
[8] 陈志，丁士军，吴海涛.帮扶主体、帮扶措施与帮扶效果研究——基于华中L县精准扶贫实绩核查数据的实证分析[J].财政研究，2017（10）.
[9] 季婵燕.扶贫型农村资金互助组织的制度特征与创新发展——基于浙江省江山市和龙游县的实证分析[J].武汉金融， 2013（3）.
[10] 孙群力，朱良华.精准扶贫背景下财政专项扶贫资金的使用效率评价——基于广西54个贫困县的实证分析[J].经济研究参考，2017（41）.
①基金项目：2018年河南省政府决策研究项目“专利扶贫助推河南乡村振兴战略研究”（2018B150）。
作者简介：卢晓（1980-），女，河南郑州人，硕士研究生，讲师，河南财政金融学院（龙子湖校区），主要从事专利扶贫与农村反贫困方面的研究。