基于平衡記分卡的金融精準(zhǔn)扶貧績(jī)效研究
——以山東省J 縣為例

王洪生,李宇彤,呂玫萱,林姿辰

1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,山東 泰安2710182.中國海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,山東 青島 266100

傳統(tǒng)金融扶貧以普惠金融理論為支撐，注重普遍性卻忽略了精度。2013 年精準(zhǔn)扶貧概念提出，如何設(shè)計(jì)科學(xué)的評(píng)估機(jī)制成為一個(gè)共同的難題。隨著學(xué)科的交叉，研究視角逐漸從單一向多元化轉(zhuǎn)變。陳愛雪、劉艷運(yùn)用層次分析法建立了含5 個(gè)一級(jí)指標(biāo)和15 個(gè)二級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系，并指出經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和貧困人口識(shí)別及產(chǎn)業(yè)扶貧精準(zhǔn)率對(duì)扶貧效果的影響[1]。同樣采用AHP 的還有侯世英、宋良榮，他們以政府部門、金融機(jī)構(gòu)和貧困人群的目標(biāo)為出發(fā)點(diǎn)[2]。在小額信貸扶貧模式績(jī)效方向，何軍、唐文浩認(rèn)為可從效度和廣度兩個(gè)維度分析，采用傾向得分匹配倍差法（PSM-DID）探討扶貧小額信貸的效度[3]。潘錫泉認(rèn)為金融精準(zhǔn)扶貧是實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要組成部分，需要高度重視扶貧不精準(zhǔn)的問題[4]。在研究中，應(yīng)該拓寬研究視角，構(gòu)建科學(xué)的評(píng)價(jià)體系，以多樣化的方法對(duì)指標(biāo)賦予權(quán)重，力求實(shí)現(xiàn)理論研究的可實(shí)踐性[5]。本文主要以山東省J 縣為研究基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)分析，運(yùn)用層次分析和模糊綜合評(píng)判法對(duì)其進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)。

1 山東省J 縣金融精準(zhǔn)扶貧績(jī)效模型構(gòu)建

1.1 指標(biāo)的選取與說明

績(jī)效評(píng)價(jià)第一步是確定評(píng)價(jià)原則，包括準(zhǔn)確性、客觀性、可實(shí)踐性、效果性、可持續(xù)性原則[6]。評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)體現(xiàn)政府、貧困戶和金融機(jī)構(gòu)三方在扶貧中是否有效承擔(dān)了責(zé)任[7]。本文以五項(xiàng)原則為規(guī)范，采用層次分析法，從扶貧目標(biāo)、效率、效果和可持續(xù)發(fā)展能力四個(gè)角度設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)。

1.1.1 扶貧目標(biāo) 扶貧目標(biāo)角度的評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)注貸款及基金的覆蓋程度，具體指標(biāo)包括：

（1）金融扶貧貸款覆蓋率（C11）=惠及貧困戶數(shù)/貧困戶數(shù)×100%

（2）孝德基金覆蓋率（C12）=加入孝德基金的貧困人口數(shù)/貧困人口總數(shù)×100%

（3）貧困戶獲貸率（C13）=獲得扶貧貸款的貧困人口數(shù)/貧困人口總數(shù)×100%

1.1.2 扶貧效率 扶貧效率角度的評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)注資金的利用情況，扶貧效率層次下的具體指標(biāo)包括：

（1）金融扶貧貸款增收率（C21）=實(shí)現(xiàn)收益（金融扶貧）/金融扶貧資金總額×100%

（2）產(chǎn)業(yè)扶貧收益率（C22）=實(shí)現(xiàn)收益（產(chǎn)業(yè)資金）/產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目扶貧資金總額×100%

（3）孝德基金增收率（C23）=實(shí)現(xiàn)收益（貧困老人年增收）/孝德資金（個(gè)人購買金額）×100%

1.1.3 扶貧效果 扶貧效果角度的評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)注貧困人口總量變化及自我發(fā)展能力變化，具體包括：

（1）地區(qū)脫貧率（C31）=2017 年貧困人口減少量/2017 年初貧困人口總量×100%

（2）就業(yè)目標(biāo)完成率（C32）=新增就業(yè)人口/預(yù)期新增就業(yè)人口×100%

1.1.4 可持續(xù)發(fā)展能力 可持續(xù)發(fā)展能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)注扶貧持續(xù)效果，具體指標(biāo)包括：

（1）動(dòng)態(tài)管理準(zhǔn)確率（C41）；（2）脫貧責(zé)任人到位率（C42）=到位脫貧責(zé)任人人數(shù)/脫貧責(zé)任人總數(shù)×100%；（3）脫貧鞏固率（C43）；（4）退出精準(zhǔn)度（C44）。

表1 金融扶貧績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)Table 1 Performance evaluation indicators of financial poverty alleviation

2.2 指標(biāo)權(quán)重確定

2.2.1 構(gòu)建判斷矩陣 本文依靠專家評(píng)估法完成制表。專家組由J 縣5 位扶貧顧問、2 名扶貧辦人員和3 位大學(xué)教授組成。對(duì)調(diào)查表進(jìn)行整理和匯總，以平均分?jǐn)?shù)為準(zhǔn)，構(gòu)建出的判斷矩陣如下：

2.2.2 權(quán)重向量計(jì)算及一致性指標(biāo)檢驗(yàn) 為了確定各指標(biāo)權(quán)重，首先需對(duì)權(quán)重向量進(jìn)行計(jì)算，得出λmax。通過計(jì)算，可以得到判斷矩陣的權(quán)重向量：w=[0.083,0.257,0.532,0.128]。通過

可得:λmax=4.109。公式1 中，A為原始判斷矩陣，W為計(jì)算獲得的權(quán)向量。

表2 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI 標(biāo)準(zhǔn)值Table 2 RI standard value of average random consistency index

由公式3 可得CR=0.036/0.90=0.04＜0.1。

扶貧目標(biāo)判斷矩陣及權(quán)重計(jì)算:經(jīng)專家組評(píng)分，扶貧目標(biāo)判斷矩陣為:。經(jīng)計(jì)算，權(quán)重向量為[0.429,0.143,0.429]。一致性檢驗(yàn)：λmax=3，CI=0，CR=0＜0.1。

2.3 結(jié)果檢驗(yàn)

表3 準(zhǔn)則層與指標(biāo)層所占比例匯總Table 3 Proportion summary of criteria level and indicator level

（1）計(jì)算出四個(gè)層次的CI值，即以各準(zhǔn)則層指標(biāo)的重要程度為權(quán)重，對(duì)各層次的判斷矩陣下的CI求平均值。CI=0.083×0+0.257×0.015+0.532×0+0.128×0.029=0.007567＜0.1。

（2）計(jì)算出四個(gè)層次的CI值，即以各準(zhǔn)則層指標(biāo)的重要程度為權(quán)重，對(duì)各層次的判斷矩陣下的RI求平均值。RI=0.083×0.58+0.257×0.58+0.532×0+0.128×0.9=0.3124。

（3）通過公式3 求出準(zhǔn)則層的CR值，CR=CI/RI=0.007567/0.3124=0.024＜0.1。

因此，J 縣金融精準(zhǔn)扶貧指標(biāo)體系的各權(quán)重值通過一致性檢驗(yàn)。

3 山東省J 縣金融精準(zhǔn)扶貧績(jī)效模型應(yīng)用

3.1 J 縣金融扶貧相關(guān)數(shù)據(jù)

3.1.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源J 縣是山東省75 個(gè)金融重點(diǎn)扶貧縣之一，在2017 年初有貧困戶5641 戶，貧困人口9315 人。本文部分指標(biāo)通過《2017J 縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)黨委和政府脫貧攻堅(jiān)工作成效評(píng)估報(bào)告》得到，部分通過問卷獲得一手?jǐn)?shù)據(jù)。問卷以封閉性問題為基礎(chǔ)，開放性問題為補(bǔ)充。

3.1.2 指標(biāo)內(nèi)容 （1）扶貧目標(biāo) ①扶貧貸款覆蓋率（C11）=惠及貧困戶數(shù)/貧困戶數(shù)×100%=10052/14011=71.74%；②孝德基金覆蓋率（C12）=加入孝德基金的貧困人口數(shù)/貧困人口總數(shù)×100%=13496/21300=63.36%；③貧困戶獲貸率（C13）=獲得扶貧貸款的貧困人口數(shù)/貧困人口總數(shù)×100%=86.92%；（2）扶貧效率①金融扶貧貸款增收率（C21）=實(shí)現(xiàn)收益（金融扶貧）/金融扶貧資金總額×100%=1516.85 萬元/3.4723 億元=4.37%；②產(chǎn)業(yè)扶貧收益率（C22）=實(shí)現(xiàn)收益（產(chǎn)業(yè)資金）/產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目扶貧資金總額×100%=1173.3 萬元/8059 萬元=14.56%；③孝德基金增收率（C23）=實(shí)現(xiàn)收益（貧困老人年增收）/孝德資金（非貧困戶個(gè)人購買金額）×100%=1943.424 萬元/1567 萬元=124.02%；（3）扶貧效果①地區(qū)脫貧率（C31）=2017 年貧困人口減少量/2017 年初貧困人口總量×100%=8606/54293=15.85%；②就業(yè)完成率（C32）=新增就業(yè)人口/預(yù)期新增數(shù)×100%=9459/6459=146.45%；（4）可持續(xù)發(fā)展能力①動(dòng)態(tài)管理準(zhǔn)確率=0.9367；②脫貧責(zé)任人到位率=96.94%；③脫貧鞏固率=98.41%；④退出精準(zhǔn)度=89.46%。

表4 2017 年度J 縣的精準(zhǔn)扶貧工作的數(shù)據(jù)指標(biāo)Table 4 Data indicators of targeted poverty alleviation in J County in 2017

3.2 運(yùn)用模糊評(píng)判法確定金融精準(zhǔn)扶貧效果

3.2.1 確定評(píng)估的指標(biāo) 假設(shè)集合U={u1,u2,u3,u4,…,um}為對(duì)評(píng)估對(duì)象進(jìn)行整體評(píng)估的m種評(píng)估指標(biāo)，將評(píng)價(jià)指標(biāo)定義為集合U={扶貧目標(biāo)，扶貧效率，扶貧效果，可持續(xù)發(fā)展能力}。

3.2.2 確定評(píng)估的等級(jí) 假設(shè)集合V={v1,v2,v3,v4,…,vn}，集合中每個(gè)元素對(duì)應(yīng)著被評(píng)估對(duì)象可從評(píng)估者得到的評(píng)估內(nèi)容，本文將評(píng)估分為優(yōu)、良、中、差四個(gè)等級(jí)，評(píng)價(jià)等級(jí)集合V={優(yōu)，良，中，差}。

3.2.3 計(jì)算各評(píng)估指標(biāo)所占比例 假設(shè)一個(gè)大集合A=(a1,a2,a3,a4,…,am)為所占比例(權(quán)數(shù))的分撥模糊矢量，其中a1表示第1 個(gè)指標(biāo)所占的比例，要確保每一個(gè)比例大于0，且所有比例的總和為1。

由層次分析法可得出四個(gè)評(píng)價(jià)因素在績(jī)效評(píng)價(jià)中的重要程度，即各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重集合為W={0.083,0.257,0.532,0.128}，其下的具體指標(biāo)權(quán)重見圖1?？傻肁1，A2，A3，A4如下：A1=（0.429，0.143，0.429）；A2=（0.174，0.723，0.103）；A3=（0.75，0.25）；A4=（0.17,0.07,0.598,0.162）；A=（A1，A2，A3，A4）=（0.429，0.143，0.429，0.174，0.723，0.103，0.75，0.25，0.17,0.07,0.598,0.162）。

3.2.4 確定單因素評(píng)判矩陣 通過10 位專家打分對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)加權(quán)值評(píng)價(jià)結(jié)果統(tǒng)計(jì)見下表。

圖1 評(píng)價(jià)因素及指標(biāo)權(quán)重Fig.1 Evaluation factors and index weight

表5 J 縣金額扶貧績(jī)效單因素評(píng)價(jià)的調(diào)查結(jié)果統(tǒng)計(jì)表Table 5 Survey results of single factor evaluation on poverty alleviation performance of J County

3.2.5 進(jìn)行全面的評(píng)判 利用恰當(dāng)?shù)哪：铣伤阕樱鶕?jù)模糊綜合評(píng)價(jià)的模型：

B1=A1·R1=（0.572，0.3432,0.0858,0）；B2=A2·R2=（0.7858，0.1968，0.0174，0）；B3=A3·R3=（0.775，0.225，0，0）；B4=（0.8544,0.1132,0.0324,0）；B=A·R=（2.987，0.878，0.136，0）。

從模糊評(píng)價(jià)向量B1、B2、B3、B4中可以看出，“優(yōu)”的等級(jí)隸屬度最大，其值分別為0.572，0.7858，0.775 和0.8544。按照隸屬度最大原則，扶貧目標(biāo)、扶貧效率、扶貧效果和可持續(xù)發(fā)展能力都屬于“優(yōu)”。綜合向量B中各元素最大值是第一項(xiàng)2.987，說明J 縣金融扶貧績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果為“優(yōu)”。

4 政策建議

從以上結(jié)果看，J 縣在金融扶貧過程中兼顧了扶貧的目標(biāo)、效率、效果和可持續(xù)發(fā)展能力，使扶貧總體效果優(yōu)良，對(duì)其他地區(qū)有借鑒意義并總結(jié)出以下結(jié)論：（1）引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)加大信貸支持力度，支持三農(nóng)需要，向貧困戶、涉農(nóng)主體發(fā)放在條件、利率等方面具有照顧性質(zhì)的貸款，積極引入多樣化金融產(chǎn)品（如孝德基金），對(duì)精準(zhǔn)扶貧的金融產(chǎn)品進(jìn)行創(chuàng)新[8]；（2）政府加強(qiáng)扶貧制度安排，要持續(xù)和金融機(jī)構(gòu)溝通，了解資金發(fā)放和運(yùn)用過程中存在的問題，通過財(cái)政補(bǔ)貼等手段提高金融機(jī)構(gòu)發(fā)放貸款的積極性[9]，加大對(duì)金融精準(zhǔn)扶貧的宣傳力度，將扶貧責(zé)任落實(shí)到個(gè)人；（3）引導(dǎo)貧困戶自我脫貧意識(shí)，要改變對(duì)金融借貸的負(fù)面認(rèn)識(shí)，引導(dǎo)貧困戶了解金融精準(zhǔn)扶貧，針對(duì)自身特點(diǎn)選擇金融產(chǎn)品，使資金需求通過金融途徑得到滿足，使貧困人口依靠自身能力達(dá)到長(zhǎng)效脫貧效果[10]。