扶貧開發(fā)金融服務的政策傳導機制研究——基于扶貧開發(fā)金融服務效率的視角

■花弘毅

2011年，中共中央、國務院印發(fā)了《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要（2011～2020 年）》，將羅霄山區(qū)、六盤山區(qū)、秦巴山區(qū)等14個連片特困地區(qū)作為今后十年扶貧攻堅主戰(zhàn)場，《羅霄山片區(qū)發(fā)展與扶貧攻堅規(guī)劃（2011－2020）》經(jīng)國務院批準上升為國家戰(zhàn)略。2013年，十八屆三中全會提出發(fā)展普惠金融，出臺了《關于創(chuàng)新機制扎實推進農(nóng)村扶貧開發(fā)工作的意見》。2014年3月，人民銀行聯(lián)合財政部、銀監(jiān)會等七部委下發(fā)了《關于全面做好扶貧開發(fā)金融服務工作的指導意見》。一系列扶貧政策的密集出臺，既說明了金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟的核心，在支持和服務農(nóng)村扶貧開發(fā)工作中有著義不容辭的責任；又體現(xiàn)了金融在與經(jīng)濟發(fā)展的互動作用中越來越重視結構的調(diào)整優(yōu)化和地域的協(xié)同發(fā)展?！吨袊r(nóng)村扶貧開發(fā)綱要》和 《羅霄山片區(qū)發(fā)展與扶貧攻堅規(guī)劃》實施時間近半，為促進金融扶貧政策的有效傳導，本文以羅霄山脈集中連片特困地區(qū)23個貧困縣（市）①羅霄山片區(qū)包括江西省轄內(nèi)18個縣（市、區(qū)）和湖南省轄內(nèi)6個縣，剔除納入片區(qū)但未享受相應扶持政策的天窗縣章貢區(qū)，共計23個貧困縣（市）作為樣本。為例，從扶貧開發(fā)金融服務的現(xiàn)狀入手，對扶貧開發(fā)金融服務效率進行實證分析，以期為進一步落實和執(zhí)行好金融扶貧政策、做好金融扶貧工作提供參考。

一、羅霄山片區(qū)金融支持經(jīng)濟增長效率與全國金融支持經(jīng)濟增長效率比較實證分析

為了更好地從實證角度研究羅霄山片區(qū)金融支持經(jīng)濟增長的效率，我們以羅霄山片區(qū)人民幣貸款支持經(jīng)濟增長的效率為主要分析點進行研究，因為信貸是推動當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展的最重要的因素，也是最好量化的因素。本文通過全國人民幣貸款支持GDP增長效率（見表1）與羅霄山片區(qū)人民幣貸款支持GDP增長效率（見表2）進行比較分析，從中找出金融在支持羅霄山片區(qū)經(jīng)濟增長效率方面存在的問題，為以后改進和完善金融支持羅霄山片區(qū)經(jīng)濟增長效率政策方面提供參考。

表1 全國相關經(jīng)濟金融數(shù)據(jù)（單位：萬億元）

表2 羅霄山脈片區(qū)相關經(jīng)濟金融數(shù)據(jù)（單位：億元）

（一）羅霄山片區(qū)貸款支持經(jīng)濟增長效率擬合優(yōu)度檢驗

本文采用2010～2014年的數(shù)據(jù)，分析羅霄山片區(qū)人民幣貸款支持GDP增長效率的擬合優(yōu)度，利用R2可決系數(shù)來檢驗回歸模型對樣本觀測值的擬合程度。

1.羅霄山片區(qū)人民幣貸款支持GDP增長效率擬合優(yōu)度檢驗

R2代表擬合優(yōu)度系數(shù)，Y代表羅霄山片區(qū)GDP，LXSRMBDK代表羅霄山片區(qū)人民幣貸款。

Dependent Variable:LXSRMBDK Method:Least Squares Date:05/22/15 Time:16:34 Sample:2010 2014 Included observations:5 Variable Coefficient Std.Error t－Statistic Prob.R－squared 0.980548 Mean dependent var 913.4680 Adjusted R－squared 0.974064 S.D.dependent var 318.3258

通過模型檢驗，羅霄山片區(qū)人民幣貸款對支持GDP增長效率擬合優(yōu)度為0.98。

2.全國人民幣貸款支持GDP增長擬合優(yōu)度檢驗

R2代表擬合優(yōu)度系數(shù)，Y代表全國 GDP，QGRMBDK代表全國人民幣貸款。

Dependent Variable:QGRMBDK Method:Least Squares Date:05/24/15 Time:15:57 Sample:2010 2014 Included observations:5 Variable Coefficient Std.Error t－Statistic Prob.R－squared 0.987890 Mean dependent var 63.85600 Adjusted R－squared 0.983854 S.D.dependent var 13.40988

通過模型檢驗，全國人民幣貸款支持GDP的增長效率擬合優(yōu)度為0.988。

根據(jù)羅霄山片區(qū)人民幣貸款對GDP增長效率進行的擬合優(yōu)度檢驗和全國人民幣貸款對GDP增長效率的擬合優(yōu)度檢驗分析，可以得出以下結論：

一是兩組數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度均在0.98以上，而在實際運用中，R2一般達到 0.7以上就認為模型的擬合優(yōu)度可以接受，這就說明兩組數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度均達到模型檢驗要求，而且檢驗效果非常好；

二是兩組檢驗數(shù)據(jù)的高擬合優(yōu)度，說明貸款對提高GDP的增長效率有積極的推動作用。

（二）羅霄山片區(qū)人民幣貸款與全國人民幣貸款對GDP增長效率比較分析

1.羅霄山片區(qū)人民幣貸款支持GDP增長效率實證檢驗

根據(jù)前文所述，貸款對提高GDP的增長效率有積極的推動作用，但羅霄山片區(qū)人民幣貸款與全國人民幣貸款對提高GDP增長效率差距有多少，需要從實證角度進行量化。實證量化分析得出的結果對未來金融支持羅霄山片區(qū)經(jīng)濟增長政策的改進和完善具有重要的參考價值。

首先，對羅霄山片區(qū)人民幣貸款支持經(jīng)濟增長效率進行計量分析。本文選擇了2010～2014年各年數(shù)據(jù)，對這兩個時間序列取對數(shù)以后，建立回歸方程：

Yt=β0＋β1Xt＋Ut（t=2010，…，2014)，其中 Xt代表羅霄山片區(qū)人民幣貸款取對數(shù)以后的序列，Yt代表羅霄山片區(qū)GDP取對數(shù)以后的序列，再利用普通最小二乘法(OLS)進行參數(shù)估計，得出:

Dependent Variable:LXSGDP Method:Least Squares Date:05/24/15 Time:16:18 Sample:2010 2014 Included observations:5 Variable Coefficient Std.Error t－Statistic Prob.C 1.317542 0.0013 0.112068 11.75666 LXSRMBDK R－squared Adjusted R－squared S.E.of regression 0.632286 0.989231 0.985641 0.011761 0.038088 Mean dependent var S.D.dependent var Akaike info criterion 16.60052 0.0005 3.175875 0.098149－5.758888 Sum squared resid Log likelihood Durbin－Watson stat 0.000415 16.39722 1.798473 Schwarz criterion F－statistic Prob(F－statistic)－5.915112 275.5772 0.000476

通過計量分析，模型擬合情況較好，擬合優(yōu)度達到0.989，t檢驗在5%的顯著性水平上統(tǒng)計，結果為顯著。DW檢驗可以確定不存在序列自相關，因此我們得出一元線性模型y=1.32＋0.632x。該計量模型結論為，羅霄山片區(qū)人民幣貸款每增長1%，可以帶動羅霄山片區(qū)GDP增長0.632%。

2.全國人民幣貸款支持GDP增長效率實證檢驗

同理，對全國人民幣貸款支持經(jīng)濟增長效率進行計量分析，選擇2010～2014年各年數(shù)據(jù)，對這兩個時間序列取對數(shù)以后，建立回歸方程：Zt=θ0＋θ1δt＋λt（t=2010，…，2014)，其中 δt代表全國人民幣貸款取對數(shù)以后的序列，Zt代表GDP取對數(shù)以后的序列，再利用普通最小二乘法(OLS)進行參數(shù)估計，得出:

Dependent Variable:QGGDP Method:Least Squares Date:05/24/15 Time:16:28 Sample:2010 2014 Included observations:5 Variable Coefficient Std.Error t－Statistic Prob.C 0.225325 0.1078 0.099206 2.271275 QGRMBDK R－squared Adjusted R－squared S.E.of regression 0.826314 0.986820 0.982427 0.010135 0.055135 Mean dependent var S.D.dependent var Akaike info criterion 14.98718 0.0006 1.710596 0.076453－6.056482 Sum squared resid Log likelihood Durbin－Watson stat 0.000308 17.14121 2.276528 Schwarz criterion F－statistic Prob(F－statistic)－6.212707 224.6157 0.000645

從上述結果中可以看出，模型擬合情況較好，擬合優(yōu)度達到0.987，t檢驗在5%的顯著性水平上統(tǒng)計，結果為顯著。DW檢驗可以確定不存在序列自相關，因此我們得出一元線性模型y=0.225＋0.826x。該計量模型結論為，全國人民幣貸款每增長1%，可以帶動GDP增長0.826%。

根據(jù)羅霄山片區(qū)人民幣貸款對羅霄山片區(qū)GDP增長效率進行實證檢驗和全國人民幣貸款對GDP增長效率的實證檢驗分析，可以得出以下結論：

羅霄山片區(qū)人民幣貸款每增長1%，可以帶動羅霄山片區(qū)GDP將增長0.632%；全國人民幣貸款每增長1%，可以帶動全國GDP將增長0.826%。羅霄山片區(qū)人民幣貸款支持GDP增長效率低于全國人民幣貸款支持GDP增長效率19.4個百分點。

二、羅霄山片區(qū)扶貧開發(fā)金融服務效率偏低的原因探析

（一）金融機構資本逐利性，影響金融供給效率

扶貧高風險低收益特性與金融機構商業(yè)化運作模式相矛盾，影響金融機構參與扶貧開發(fā)的積極性。一方面，扶貧對象的弱勢及扶貧項目的弱質性決定了扶貧的高風險、低收益和公益性，但追逐利潤、實現(xiàn)效益最大化是金融機構作為企業(yè)的天然秉性，故而金融機構傾向于將有限的資源重點投入到實力強、經(jīng)營效益好的區(qū)域行業(yè)，對于發(fā)展能力弱、資金價格承受能力低的貧困人口習慣于 “望而卻步”。這導致了貧困人口貸款難、貸款貴問題客觀存在。另一方面，風險分擔和獎補機制的不健全，導致金融扶貧的供需雙方難以有效對接。金融機構參與扶貧的機會成本高，在有效防范風險和降低貧困人口融資成本難以兼顧的情況下，財政的風險分擔和獎勵政策應承擔起引導信貸資金投入的引水渠作用。然而近年來，國家、地方政府相繼出臺的一系列扶貧開發(fā)扶持政策相對籠統(tǒng)且難以落實到位，尤其是地方政府出臺的信貸投放激勵措施往往因財力不足而無法兌現(xiàn)，且在建立風險分擔、補償機制等方面積極性不夠。如一些地方政府對縣域法人金融機構新增存款用于當?shù)刭J款考核達標的扶貧開發(fā)工作重點縣的獎勵存在欠賬現(xiàn)象。國家為發(fā)展扶貧小額信貸提出的鼓勵地方政府設立貼息資金和風險補償金以及部分省份關于設立扶貧產(chǎn)業(yè)貸款擔?；鹨郧藙有刨J投入的扶持政策，都遇到不同程度的阻力難以落實或進度緩慢。眾所周知，扶貧開發(fā)投資周期長、收益見效慢、服務對象廣，如果激勵扶持措施不到位，則難以調(diào)動金融扶貧的積極性。

（二）金融組織架構調(diào)整，影響金融配置效率

近一輪金融機構戰(zhàn)略定位和目標市場調(diào)整，導致城鄉(xiāng)金融供給嚴重失衡，農(nóng)村金融創(chuàng)新相對受限。一是前些年國有銀行“洗腳進城”造成農(nóng)村金融機構大量撤出，而新型農(nóng)村金融組織因外部制度政策和內(nèi)部運營管理等因素尚未形成規(guī)模效應，農(nóng)村金融體系嚴重萎縮，農(nóng)村金融服務相對不足。據(jù)不完全統(tǒng)計，羅霄山片區(qū)農(nóng)村地區(qū)平均每萬人擁有實體金融網(wǎng)點僅0.83個，約為城鎮(zhèn)地區(qū)的三分之一。而因國有商業(yè)銀行信貸權限上收和信貸管理考核機制的制約，大多數(shù)基層行淪為“業(yè)務終端”，工作被動、創(chuàng)新無力，農(nóng)村金融產(chǎn)品和服務相對滯后。二是承擔支農(nóng)主力的涉農(nóng)金融機構的金融服務基礎設施薄弱，仍有部分未能實現(xiàn)全國網(wǎng)絡資源共享。截至2015年一季度末，江西省縣級及以下農(nóng)村地區(qū)銀行網(wǎng)點還有19%未接入人民銀行大小額支付系統(tǒng)，不能辦理跨行支付業(yè)務，辦理匯兌、跨行轉賬等需通過其他行代理。三是其他農(nóng)村金融服務組織發(fā)展緩慢。如小額貸款公司受注冊資本金的影響服務能力有限，且在缺乏有效監(jiān)管的現(xiàn)狀下偏離政策初衷脫離農(nóng)村的現(xiàn)象普遍存在。為消除農(nóng)村邊遠地區(qū)金融服務盲點而開展的銀行卡助農(nóng)取款服務，因風險管理機制的不完善出現(xiàn)局部風險，導致助農(nóng)取款點的發(fā)展趨緩，覆蓋面有限。截至2015年一季度末，江西省金融服務空白村級行政區(qū)數(shù)量約占總數(shù)的25%左右。

（三）金融市場要素缺位，影響金融運營效率

農(nóng)村金融要素市場發(fā)育緩慢，信貸風險集中于銀行機構，未能形成銀行、保險、擔保機構等多層次的風險分擔機制。一是保險保障機制不健全。扶貧產(chǎn)業(yè)以種養(yǎng)殖業(yè)等農(nóng)業(yè)為主，而現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)保險的品種、廣度和深度有限，未能有效覆蓋弱質農(nóng)業(yè)生產(chǎn)項目的信貸風險。農(nóng)業(yè)保險的風險分擔缺位，影響了金融機構的授信積極性。二是擔保增信功能不健全。片區(qū)設立的涉農(nóng)融資擔保機構少、資本金小，擔保增信能力弱。截至2015年一季度，片區(qū)僅25家融資性擔保機構，注冊資本金12.15億元。三是農(nóng)村產(chǎn)權交易市場不健全。農(nóng)村資產(chǎn)特別是土地、住房等產(chǎn)權的流轉交易缺乏專業(yè)的流轉中介和權威的評估機構，造成扶貧對象的抵押擔保能力弱，影響了融資可得性。

（四）金融生態(tài)環(huán)境欠優(yōu)，影響金融創(chuàng)新效率

因為扶貧對象普遍存在的缺資產(chǎn)特性，金融扶貧最常見的信用放款模式在很大程度上受到農(nóng)村信用意識淡薄和生態(tài)環(huán)境脆弱的影響，面臨巨大的道德風險。一是農(nóng)村法制觀念、信用意識淡薄導致的拖欠銀行貸款和不按約定使用銀行貸款現(xiàn)象仍然存在，而且法律“白條”問題仍舊突出。由于地方公、檢、法、司對打擊企業(yè)逃廢銀行債務的措施、力度不夠，經(jīng)常出現(xiàn)銀行“贏了官司輸了錢”、正當權益得不到維護的情況，造成部分銀行恐貸、惜貸心理，主動開拓市場的動力不足。二是扶貧金融產(chǎn)品和服務的創(chuàng)新能力也因地域信用環(huán)境的優(yōu)劣層次不一。以傳統(tǒng)小額農(nóng)貸為例，農(nóng)村信用環(huán)境建設水平是影響其發(fā)展的重要的因素。近年來，農(nóng)行通過惠農(nóng)卡發(fā)放農(nóng)戶小額貸款因不良率觸及“紅線”而遭遇業(yè)務“停牌”的地區(qū)，在后續(xù)的農(nóng)村金融產(chǎn)品創(chuàng)新中始終乏力，導致目前具有財政風險補償背景的“財政惠農(nóng)信貸通”、“扶貧和移民產(chǎn)業(yè)貸款”等都無法正常開展。

三、政策建議

（一）加大財政政策引導，吸引金融資本介入。一是建立金融支持扶貧開發(fā)激勵機制。探索完善扶貧專項信貸政策導向效果評估體系，并將評估結果納入地方政府考核獎勵的范圍，以鼓勵金融機構參與扶貧開發(fā)工作，建議片區(qū)轄內(nèi)政府對金融機構用于扶貧開發(fā)貸款的營業(yè)收入實行減免營業(yè)稅等優(yōu)惠政策。二是落實風險分擔補償機制。有效整合財政扶貧資金，設立扶貧小額貸款擔?；鸷酮勓a貼息資金，發(fā)揮“四兩撥千斤”的杠桿作用，撬動銀行信貸資金這塊“巨石”，以其乘數(shù)效應來滿足扶貧開發(fā)巨額的資金需求。

（二）加強農(nóng)村地區(qū)傾斜，提升金融服務水平。一是加大農(nóng)村地區(qū)金融基礎設施建設。優(yōu)化農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)點布局，適當授予基層行業(yè)務權限。國有商業(yè)銀行特別是農(nóng)行“三農(nóng)”事業(yè)部要下沉業(yè)務經(jīng)營中心，下放貸款審批和金融創(chuàng)新權限。加快消除金融服務“盲點”，鼓勵發(fā)展村鎮(zhèn)銀行、小額貸款公司等新型農(nóng)村金融組織，因地制宜布設ATM、POS機具和其他受理終端以及助農(nóng)取款點。二是創(chuàng)新農(nóng)村金融服務模式。加快發(fā)展適應新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體特點的農(nóng)村金融產(chǎn)品和服務方式，簡化手續(xù)和流程，提高金融服務質量和效率。三是創(chuàng)新農(nóng)村支付結算方式。加快網(wǎng)上支付、電話支付、移動支付等支付服務創(chuàng)新和推廣，支持涉農(nóng)金融機構加入跨行支付清算系統(tǒng)，提高農(nóng)村地區(qū)資金匯劃速度和資金周轉效率。

（三）加快多層次風險分擔體系建設，強化風險防控能力。一是大力發(fā)展農(nóng)業(yè)保險業(yè)務，創(chuàng)新扶貧開發(fā)保險服務。探索推廣特色農(nóng)業(yè)保險、小額貸款保證保險和扶貧產(chǎn)業(yè)專項保險產(chǎn)品。鼓勵商業(yè)性保險機構開拓農(nóng)村保險市場，同時擴大政策性農(nóng)業(yè)保險品種、范圍，加大財政對農(nóng)村保費的補貼力度，提高農(nóng)村農(nóng)業(yè)抵御風險的能力。二是建立健全涉農(nóng)融資擔保體系。繼續(xù)做大省級涉農(nóng)擔保機構的同時，建議片區(qū)貧困縣整合各項資源，采取“財政拿一點、群眾籌一點、社會捐一點、市場運作補一點”的辦法，吸引民間資本注入，組建涉農(nóng)擔保機構，專門用于解決片區(qū)扶貧企業(yè)和貧困人口的擔保需求。

（四）推進農(nóng)村信用體系建設，激發(fā)金融創(chuàng)新活力。鼓勵涉農(nóng)金融機構借鑒孟加拉格萊珉銀行對借款人進行培訓考核的經(jīng)驗做法，培育農(nóng)民借款人的信用意識，并深入開展“信用戶”、“信用村”、“信用鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）”創(chuàng)建活動，不斷提高農(nóng)民的信用意識，營造良好的農(nóng)村信用環(huán)境。在此基礎上通過金融創(chuàng)新，探索發(fā)展“兩權”抵押貸款等信貸產(chǎn)品，積極推廣農(nóng)機具抵押、訂單農(nóng)業(yè)質押、應收賬款質押、活體畜禽等農(nóng)產(chǎn)品質押業(yè)務，滿足貧困地區(qū)多元化金融需求。在條件具備的地區(qū)建立健全鄉(xiāng)村“協(xié)管員”制度，或借鑒印度尼西亞人民銀行利用農(nóng)村內(nèi)部 “熟人社會”資源的經(jīng)驗，對有生產(chǎn)經(jīng)營項目、村委會工作能力強、村民誠實守信的貧困村探索推廣整村大聯(lián)保貸款，加大貧困地區(qū)弱勢群體的信貸支持。