目前，我国总体上已基本实现了全面建成小康社会的目标，在此背景下，扶贫政策也将由精准扶贫政策转向后精准扶贫政策，防止返贫是实现长期有效脱贫的第一要务。在该任务目标下，党和政府承担的责任不减，扶贫主要政策不断，扶贫工作队不撤，帮扶责任人不变。可以看出，后精准扶贫政策无论是在主要政策顶层设计还是政策落地相关资源人力投入方面，都与精准扶贫政策大体相同，所实施的后精准扶贫政策本质上是精准扶贫政策的延续。为了保证后精准扶贫政策的高效落实，需要借鉴我国在精准扶贫政策实践中积累的成功经验。已有研究表明，精准扶贫政策跟踪审计对政策的落实起到了积极的正向作用。 然而在实际实施过程中，精准扶贫政策跟踪审计仍然面临着审计范围广而任务量大、重点不清晰而导致审计资源错配、现有审计技术具有局限性而审计资源不足等问题。后精准扶贫政策跟踪审计如何在汲取精准扶贫政策跟踪审计成功经验的同时解决上述审计实践中面临的问题，从而提高审计的质量和效率，这是亟待解决的问题，也是本文的研究重点。 二、文献综述 后精准扶贫政策是我国经过精准扶贫、精准脱贫的努力后，在实现2020年全面建成小康社会的目标背景下，对仍然存在的贫困问题提出的治理政策，是公共政策的组成部分。 （一）后精准扶贫政策相关研究。在2020年全面脱贫目标基本实现之际，我国学者更加关注后精准扶贫阶段的扶贫路径创新研究。汪三贵和曾小溪（2019）认为，在后精准扶贫阶段坚定城乡一体化、破除城乡二元化是贫困治理的必经之路。刘建（2019）认为，后精准扶贫阶段，在政策制定方面，应在完善扶贫产业利益联结机制的基础上，通过“以奖代补”“以购代捐”等形式，激励扶贫产业的长久持续发展，应建立选派第一书记的长效工作机制，完善基层贫困治理结构，着力于社会化发展下贫困治理体系的改善，构建政府、社会与农民合作共治的贫困治理体系，从而实现农村精准扶贫与乡村振兴战略的无隙对接。陈弘（2019）认为，后精准扶贫阶段的政策部署有三大要点：首先要调整农村扶贫战略，要从全面抓举转向难点突破，集中精力“打硬仗”“啃硬骨头”；其次政策目标要从减贫脱贫转向防范返贫来促进长久脱贫；最后要从扶贫开发转向多维度的贫困综合治理，包括完善教育贫困、社会保障贫困体系，以及加强农田水利基础设施建设等，斩断贫困之根。 （二）后精准扶贫政策跟踪审计相关研究。目前，后精准扶贫政策还处于发展起步阶段，关于后精准扶贫政策跟踪审计的相关研究较少，但是我国在精准扶贫阶段实施的精准扶贫政策跟踪审计积累了大量宝贵的理论以及实践经验，对后精准扶贫政策跟踪审计具有至关重要的借鉴意义。 首先是关于构建精准扶贫政策跟踪审计评估体系方面。李晓冬（2020）基于公共政策评估体系的“形式、事实、价值”三维度构建了精准扶贫政策跟踪审计逻辑体系。王帆（2019）依据2016年审计署发布的《关于进一步加强扶贫审计，促进精准扶贫精准脱贫政策落实的意见》中提出的对开展扶贫审计工作的指导方针，构建了精准扶贫政策跟踪审计评价体系。其次是关于精准扶贫政策跟踪审计的思路和方式方法方面。吕劲松（2019）基于西南四省/直辖市经验数据的实证检验发现，精准扶贫政策跟踪审计在政策制定环节明显滞后，审计机关要对政策前期制定和项目论证阶段进行有效监督，发挥审计的预防功能；应将审计内化为扶贫项目执行过程中的固定环节，克服事后审计滞后的局限性。最后是关于精准扶贫政策跟踪审计内容方面，剧杰等（2019）认为政策落实跟踪审计需要进一步从体制、机制上解决问题，提升政策落实效果，审计发现问题后应要求被审计单位整改并评价其整改的信息披露。刘国城等（2019）认为精准扶贫政策跟踪审计的重点是对“精准”的审查，包括精准规划、精准识别以及精准落实三方面。洪宇（2020）通过对现有政府审计问责体制的分析，从主体、内容方面完善了审计问责制的实现路径。 综上，后精准扶贫阶段的贫困治理主要是针对剩余贫困人口复杂贫困情况的“硬骨头”、脱贫脆弱性以及高返贫风险等问题提出的转型治理途径研究。而关于精准扶贫政策跟踪审计的研究，我国学者从审计评估体系、思路与方式方法到审计内容方面都有所研究，但缺少对精准扶贫政策跟踪审计的路径以及重点进行的实证验证探索。本文从精准扶贫政策跟踪审计为达到高减贫成效的最终目标出发，构建了实现高减贫成效的影响因素框架，以2017～2018年全国17个省、自治区和直辖市的精准扶贫政策实施情况为对象，运用定性比较分析方法（QCA），找出能够实现高减贫成效的后精准扶贫政策跟踪审计的重点和有效路径。 三、研究设计 （一）研究方法。本文采用定性比较分析方法（Qualitative Comparative Analysis，简称QCA），既适用于对大样本的分析，对中小样本的分析也有着独特的优势。该方法是由美国社会学家查尔斯，拉金（Charles C.Ragin）于1987年提出的，是一种基于案例比较来挖掘多个案例之间所具有的普遍共同特性的方法，在非对称、等效性、并发因果假设下，运用集合隶属关系进行思想试验，研究复杂性因果关系下的社会管理问题，是传统大样本统计分析与个案定性分析的创新。该方法认为单个因素对最终结果的影响不能独立衡量，需要通过布尔代数算法找到该因素与其他因素的有关组合来共同决定结果的状态，从而重点研究因素组合所产生的众多组态中对最终结果最具实践意义以及最具解释力的组态。因此该方法需要重点关注两个指标，分别是案例一致性（consistency）和案例覆盖度（coverage）。其中，案例一致性用来评估因素或因素组合是否是决定结果的充分条件，高于可接受的经验标准值则可靠性就越强；案例覆盖度，也就是通过一致性检验的组态在多大程度上解释了结果，反映了组态的经验切题性或重要性（Ragin，2008）。本文采用了能够处理程度性变化问题的模糊集定性比较分析方法（fsQCA），使得数据分析更为准确。
