■溫智良，嚴(yán)璀華，肖青云，劉辛欣

本文在考察江西省貧困地區(qū)建設(shè)、銀行與保險扶貧實踐的基礎(chǔ)上，運(yùn)用超效率DEA模型,選擇精準(zhǔn)扶貧貸款、支農(nóng)扶貧再貸款、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)、農(nóng)戶授信戶數(shù)、農(nóng)業(yè)保險5個指標(biāo)作為銀行與保險的投入指標(biāo)，選取地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)村居民可支配收入與脫貧人口占比3個指標(biāo)作為產(chǎn)出指標(biāo)，對20個國家扶貧開發(fā)重點(diǎn)縣的金融精準(zhǔn)扶貧效率進(jìn)行實證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)各貧困縣金融扶貧效率存在顯著差異，部分地區(qū)金融要素投入冗余，金融扶貧效率低下。在金融資源投入不足地區(qū)，金融資源投入的效率彈性較大，如何分配金融資源將直接影響金融精準(zhǔn)扶貧效率。據(jù)此，提出要健全金融精準(zhǔn)扶貧配套制度安排，有針對性實施政策或資源傾斜，提升金融精準(zhǔn)扶貧供給協(xié)同效應(yīng)，促進(jìn)扶貧長效發(fā)展等政策建議。

一、金融精準(zhǔn)扶貧實踐

2013年11月，習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)扶貧開發(fā)工作要“實事求是、因地制宜、分類指導(dǎo)、精準(zhǔn)扶貧”。金融精準(zhǔn)扶貧，就是要改變現(xiàn)階段極易出現(xiàn)的“大水漫灌”情況，精確為農(nóng)村貧困地區(qū)弱勢群體提供公平有效的金融服務(wù)體系，有效地增加資金供給、促進(jìn)其真正擺脫貧困，全面進(jìn)入小康社會。近年來，人民銀行、銀保監(jiān)會等金融管理與監(jiān)管部門相繼出臺了一系列措施。各金融機(jī)構(gòu)結(jié)合自身業(yè)務(wù)特色，創(chuàng)新金融服務(wù)產(chǎn)品與服務(wù)方式，助推金融精確扶貧向縱深發(fā)展。

江西省人民政府及當(dāng)?shù)亟鹑诠芾砼c監(jiān)管部門也相繼出臺了《江西省金融扶貧工作規(guī)劃》《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)金融扶貧工作的若干意見》《關(guān)于信貸支持江西脫貧攻堅的指導(dǎo)意見》《江西省產(chǎn)業(yè)扶貧貸款貼息管理（暫行）辦法》等措施，在銀行、保險等領(lǐng)域著力發(fā)揮金融的服務(wù)與資源配置功能，推動著江西金融促進(jìn)精準(zhǔn)脫貧。

第一，實施差別化的貨幣政策工具，引導(dǎo)銀行提升扶貧信貸占比。全省金融管理與監(jiān)管部門充分利用再貸款、差別化存款準(zhǔn)備金率、PSL等貨幣政策工具，引導(dǎo)縣域商業(yè)銀行加大扶貧信貸投入。至2018年一季度末，全省扶貧再貸款余額137.4億元，占全國比重9.3%。通過差別化存款準(zhǔn)備金率共釋放資金近150億元，覆蓋轄內(nèi)71家非縣域城商行、非縣域農(nóng)商行以及農(nóng)行縣級三農(nóng)金融事業(yè)部，切實降低扶貧貸款的資金成本。利用PSL資金發(fā)放扶貧貸款余額1033.2億元，占全國比重3.45%，比全省建檔立卡貧困人口比重高出0.35個百分點(diǎn)。

第二，創(chuàng)新扶貧模式與金融產(chǎn)品，提升金融扶貧質(zhì)效。一是重點(diǎn)做好產(chǎn)業(yè)、項目扶貧的信貸支持。銀行機(jī)構(gòu)按照《江西省產(chǎn)業(yè)扶貧運(yùn)行機(jī)制管理辦法》，針對貧困地區(qū)特色產(chǎn)業(yè)發(fā)展，開發(fā)出產(chǎn)業(yè)扶貧信貸通、油茶貸、光伏貸、鄉(xiāng)村旅游貸等系列產(chǎn)業(yè)扶貧信貸產(chǎn)品，創(chuàng)新“企業(yè)+基地+貧困戶”“新型農(nóng)村經(jīng)營主體+貧困戶”“金融+扶貧車間”等多種模式，通過支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶動貧困戶脫貧。此外，還聯(lián)合地方政府扶貧管理部門建立扶貧需求項目庫，重點(diǎn)支持重大水利工程、農(nóng)村公路、棚戶區(qū)改造、易地扶貧搬遷等領(lǐng)域，加快改善貧困地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施與公共服務(wù)，為貧困村、貧困戶脫貧增收提供基礎(chǔ)保障。至2018年3月末，全省金融精準(zhǔn)扶貧貸款（含已脫貧人口貸款，下同）余額1552億元，同比增長55.5%，高于全省各項貸款增速37個百分點(diǎn)。其中，建檔立卡貧困人口貸款余額184.5億元，同比增長40.5%。產(chǎn)業(yè)精準(zhǔn)扶貧貸款余額376.4億元，同比增長23%，直接支持或間接帶動約43.3萬建檔立卡貧困人口。二是農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品不斷豐富。全省保險公司積極推動農(nóng)業(yè)保險創(chuàng)新，創(chuàng)新水稻產(chǎn)量保險、生豬價格指數(shù)保險、蜜橘采摘期氣象指數(shù)保險等險種，設(shè)立種養(yǎng)業(yè)政策性農(nóng)業(yè)保險、林業(yè)保險、農(nóng)業(yè)大災(zāi)保險、特色農(nóng)業(yè)保險、農(nóng)村住房保險等保險產(chǎn)品。至2017年末，全省農(nóng)業(yè)保險實現(xiàn)保費(fèi)收入10.28億元，同比增長27.1%，為506.09萬農(nóng)戶提供風(fēng)險保障941.49億元，其中農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品增至45種。此外，保險機(jī)構(gòu)還積極推進(jìn)“生產(chǎn)脫貧?！痹囆蟹桨?，開發(fā)“產(chǎn)業(yè)扶貧保”和“小貸扶貧?！碧鼗荼ｋU產(chǎn)品，為全省精準(zhǔn)扶貧、精準(zhǔn)脫貧提供保險保障。

第三，金融與財政協(xié)作，銀保扶貧中財政支持力度加大。省金融管理與監(jiān)管部門聯(lián)合省財政廳出臺了《江西省產(chǎn)業(yè)扶貧貸款貼息管理（暫行）辦法》《農(nóng)業(yè)保險保費(fèi)補(bǔ)貼管理辦法》等措施，推動設(shè)立金融扶貧風(fēng)險補(bǔ)償基金，提高財政貼息資金使用效率和扶貧效益。對種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)、森林、農(nóng)村住房保險、地方特色農(nóng)業(yè)保險等險種給予財政優(yōu)惠。至2018年3月末，全省共到位扶貧貸款風(fēng)險補(bǔ)償基金25.85億元，扶貧貸款累計貼息額4.9億元。其中，森林公益林保險各級財政補(bǔ)貼100%。商品林保險各級財政補(bǔ)貼60%，投保人承擔(dān)40%。農(nóng)村住房保險各級財政補(bǔ)貼2/3，投保人承擔(dān)1/3。特色產(chǎn)業(yè)保險方面，財政廳將對20個貧困縣的特色農(nóng)業(yè)保險連續(xù)3年出資2000萬“以獎代補(bǔ)”等。

總體來看，全省銀行與保險機(jī)構(gòu)支持扶貧在政策制定、信貸投入、金融創(chuàng)新等方面取得了階段性成效，但與全國金融扶貧相比，江西省仍然存在一定的差距，詳見表1。此外，江西省還面臨三個方面的困境：一是金融扶貧區(qū)域間、機(jī)構(gòu)間存在不平衡情況。政策性金融機(jī)構(gòu)和地方法人金融機(jī)構(gòu)的扶貧參與度較高，扶貧貸款投入?yún)^(qū)域差異大。如，在2017年全省20個貧困縣中，人均精準(zhǔn)扶貧貸款最高的橫峰縣為335.69萬元/人，最低的安遠(yuǎn)縣為0.86萬元/人，兩者相差近400倍。人均支農(nóng)扶貧再貸款最高的井岡山市為14萬元/人，最低的遂川縣和萬安縣僅為0.31萬元/人；二是金融扶貧產(chǎn)品的針對性較差。當(dāng)前金融機(jī)構(gòu)推出的信貸產(chǎn)品通用性較強(qiáng)，結(jié)合各貧困縣的文化特征、產(chǎn)業(yè)特色開發(fā)出有針對性的金融產(chǎn)品不足；三是穩(wěn)定脫貧的長效機(jī)制不足。一方面全省承諾設(shè)立的扶貧信貸風(fēng)險補(bǔ)償金相對不足且缺少補(bǔ)充來源。另一方面，只有少數(shù)商業(yè)銀行提升了貧困戶貸款容忍度，貧困戶貸款風(fēng)險與責(zé)任不相匹配的現(xiàn)狀，制約了信貸員開展貧困戶信貸的積極性。

二、金融精準(zhǔn)扶貧效率的實證分析

本節(jié)選取江西省20個國家扶貧開發(fā)重點(diǎn)縣作為樣本，運(yùn)用超效率DEA模型，分析2017年金融扶貧效率。

（一）金融精準(zhǔn)扶貧效率的界定

在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，效率是指盡量用最少的投入獲得最大的產(chǎn)出。金融扶貧的效率可以理解為信貸支持和金融服務(wù)的投入對于扶貧對象處境改善情況的影響程度。在金融資源投入一定的情況下，幫助扶貧對象改善處境的程度越大、脫貧人數(shù)越多，金融扶貧效率就越高。

（二）指標(biāo)選取

基于生產(chǎn)函數(shù)理論，并借鑒已有的文獻(xiàn)研究，本文建立的指標(biāo)體系如表2所示。

表2 金融精準(zhǔn)扶貧效率評價指標(biāo)體系

1.投入指標(biāo)。本文從銀行和保險兩個層面，分別選取變量來刻畫金融扶貧開發(fā)過程中的金融要素投入。

（1）銀行投入指標(biāo)：選取精準(zhǔn)扶貧貸款、支農(nóng)扶貧再貸款、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)和農(nóng)戶授信戶數(shù)4個指標(biāo)來衡量銀行機(jī)構(gòu)的資源投入。其中，“精準(zhǔn)扶貧貸款”直接反映了銀行機(jī)構(gòu)對扶貧領(lǐng)域的信貸支持?！爸мr(nóng)扶貧再貸款”反映某一地區(qū)的貨幣政策支持情況?！稗r(nóng)村金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)”是衡量地區(qū)金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、金融服務(wù)狀況的重要指標(biāo)。“農(nóng)戶授信戶數(shù)”則反映地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境建設(shè)情況，為貧困地區(qū)的脫貧攻堅提供基礎(chǔ)性保障。

（2）保險投入指標(biāo)：主要選取“農(nóng)業(yè)保險”指標(biāo)來反映保險機(jī)構(gòu)為貧困地區(qū)生產(chǎn)增收提供保障的支持情況。

2.產(chǎn)出指標(biāo)。本文從地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)民增收、農(nóng)戶脫貧3個方面衡量地區(qū)金融扶貧的產(chǎn)出情況。地區(qū)生產(chǎn)總值可間接反映地區(qū)金融扶貧的效率。農(nóng)村居民可支配收入可直接反映地區(qū)精準(zhǔn)扶貧效果的好壞。脫貧人口占比是地區(qū)金融支持扶貧開發(fā)效果的直觀體現(xiàn)。

（三）模型構(gòu)建

本文將采用超效率DEA模型，模型構(gòu)建如下：

（四）數(shù)據(jù)處理與模型分析

1.數(shù)據(jù)處理。對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，“精準(zhǔn)扶貧貸款”指標(biāo)口徑為人均精準(zhǔn)扶貧貸款余額?！爸мr(nóng)扶貧再貸款”指標(biāo)口徑為人均支農(nóng)再貸款余額?！稗r(nóng)村金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)”指標(biāo)口徑為每萬人農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)?！稗r(nóng)戶授信戶數(shù)”指標(biāo)口徑為農(nóng)戶授信戶數(shù)占比，由于農(nóng)業(yè)保險保費(fèi)收入數(shù)據(jù)不可得，本文“農(nóng)業(yè)保險”指標(biāo)口徑采用“農(nóng)業(yè)保險保費(fèi)補(bǔ)貼額÷60%”倒推而得①因為財政部按全部保費(fèi)的60%進(jìn)行補(bǔ)貼。?！暗貐^(qū)生產(chǎn)總值”指標(biāo)口徑為人均GDP?！稗r(nóng)村居民可支配收入”指標(biāo)口徑為農(nóng)村居民人均可支配收入。“脫貧人口占比”指標(biāo)口徑為非貧困人口占總?cè)丝诒戎亍?/p>

2.模型估計與分析。以江西省20個國家扶貧開發(fā)重點(diǎn)縣作為決策單元，3個產(chǎn)出指標(biāo)、5個投入指標(biāo)，符合DEA模型中“評價單元數(shù)量至少是投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量之和的2倍”這一要求。通過DEA solver pro 5.0軟件對2017年全省各縣金融精準(zhǔn)扶貧效率進(jìn)行分析，模型結(jié)果如表3所示。

由表3可以看出，江西省各貧困縣金融扶貧效率存在顯著差異。在20個貧困縣中有14個縣的金融精準(zhǔn)扶貧效率達(dá)到了有效前沿，6個縣存在效率缺失。金融扶貧效率最高的地區(qū)為興國縣，最低的為橫峰縣。效率低的縣域主要分布在贛州、上饒和萍鄉(xiāng)。

表3 江西省20個國定貧困縣金融精準(zhǔn)扶貧效率值

分地市來看，各地市按平均效率排名為：撫州市（1.1104）、吉安市（1.0617）、九江市（1.0285）、贛州市（1.0169）、萍鄉(xiāng)市（0.7873）和上饒市（0.7377）。贛州市各縣之間金融扶貧效率存在顯著差異，效率最高為興國縣（1.7944），最低為上猶縣（0.5276）。其7個貧困縣中有3個縣金融扶貧效率小于1，分別是會昌縣、尋烏縣和上猶縣。上饒市各縣金融扶貧效率不平衡問題也較為突出，效率最高的為上饒縣（1.1422），最低的為橫峰縣（0.3663）。上饒市4個貧困縣中有2個縣金融扶貧效率小于1，分別是鄱陽縣和橫峰縣。此外，萍鄉(xiāng)市的貧困縣蓮花縣的金融扶貧效率也小于1。

對無效率縣域的金融投入情況進(jìn)行分析，結(jié)果如表4所示，6個縣區(qū)的金融投入均存在不同程度的失衡。以蓮花縣為例，2017年該縣精準(zhǔn)扶貧效率0.7873。從指標(biāo)分解情況來看，該縣的人均支農(nóng)扶貧再貸款不足，農(nóng)戶授信戶數(shù)占比偏低，而人均精準(zhǔn)扶貧貸款、每萬人農(nóng)村機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)和人均農(nóng)業(yè)保險投入較高，其金融資源沒有進(jìn)行合理有效分配。

表4 江西省6個低效率貧困縣的金融投入情況

三、結(jié)論與政策建議

基于以上實證分析，本文主要結(jié)論是江西省各貧困縣金融扶貧效率存在顯著差異，部分地區(qū)金融要素投入冗余，金融扶貧效率低下。在金融資源投入不足地區(qū)，金融資源投入的效率彈性較大，金融資源的協(xié)同、合理、有效分配將顯著提升金融精準(zhǔn)扶貧效率。根據(jù)文章結(jié)論本文提出如下政策建議：

（一）健全金融精準(zhǔn)扶貧的配套制度安排

一是加強(qiáng)政策或資源傾斜。比如對于金額扶貧效率缺失的6個貧困縣，要加強(qiáng)金融扶貧管理和機(jī)制建設(shè)，加強(qiáng)人民銀行扶貧再貸款引導(dǎo)作用，加強(qiáng)銀政、銀保和銀企合作，健全金融扶貧體系。二是金融機(jī)構(gòu)要圍繞當(dāng)?shù)胤鲐氶_發(fā)的重點(diǎn)領(lǐng)域，從信貸分配、資金定價、績效考核等方面健全金融資源向貧困縣傾斜的制度安排，提高全要素生產(chǎn)率。三是建議中央財政比照國家融資擔(dān)?；鹉Ｊ?，設(shè)立國家扶貧信貸擔(dān)?；?，對金融機(jī)構(gòu)因參與扶貧開發(fā)而承擔(dān)的超額風(fēng)險予以有效緩釋。

（二）提升金融扶貧供給的協(xié)同效應(yīng)

一是要通過開通貧困地區(qū)行政審批“綠色通道”，引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)在貧困地區(qū)設(shè)立網(wǎng)點(diǎn)，從而提高貧困地區(qū)基礎(chǔ)金融服務(wù)覆蓋率。二是要重視貧困縣金融扶貧效率不平衡的現(xiàn)狀，結(jié)合地方特色不斷創(chuàng)新產(chǎn)品和模式，圍繞貧困戶、產(chǎn)業(yè)和項目分層次細(xì)化金融支持方向和切入點(diǎn)，精準(zhǔn)對接貧困地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和貧困戶生產(chǎn)多元化融資需求，加大銀行信貸資金投入和提升保險保障覆蓋面。三是要協(xié)同教育、醫(yī)療、住建、通信、交通等部門著力開展基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，依托互聯(lián)網(wǎng)平臺，構(gòu)建金融大數(shù)據(jù)信息平臺，將貧困地區(qū)的優(yōu)質(zhì)資源統(tǒng)籌調(diào)配，構(gòu)建適宜金融支持扶貧的環(huán)境，推行適合當(dāng)?shù)貙嵡榈拿撠毞桨?，保證貧困戶脫貧不返貧，構(gòu)筑金融扶貧的長效機(jī)制。