湖南省加快精準脫貧的金融機制及政策創新研究
——以湘西州十八洞村為例

王 韌

(湖南商學院 財政金融學院，湖南 長沙 410205)

一、引言及文獻回顧

自改革開放以來，我國的貧困人口從1978年的7.7億人減少到2015年的5575萬人，減少7.1億人，扶貧成就令世界矚目。并且2013年11月習近平總書記在湖南湘西考察時提出“精準扶貧”之后，極大推動了相關理論研究，在2015年達到了一個高潮。而這五年來，全國農村累計脫貧5564萬人，相當于一個中等國家的人口總量。雖成績斐然，但我國仍有一部分貧困人口，他們屬于減貧工作中底子最薄、條件最差，難度最大的“硬骨頭”，使精準扶貧中的扶貧政策到了新階段。農村、反貧困、金融體制等一直是政、學、業界共同關注的熱點及難點命題，以期解決我國的扶貧開發存在著貧困人口底數不清、情況不明，針對性不強，金融扶貧資金和項目指向不準等問題。針對這些問題，國內外的學者也進行了討論。

金融支農扶貧效應相關研究主要有王小華(2014)的實證研究表明貧困縣農戶信貸未能增加農戶收入，但是非貧困縣的農戶信貸對農戶增收具有顯著效果。李稻葵(2016)等從金融基礎設施角度分析了金融對經濟發展的促進作用。胡宗義和唐李偉(2014)認為農村非正規金融對貧困強度的作用呈現出抑制，并且其降低貧困的效應存在著顯著的地區差異。謝婷婷等(2015)對新疆農村的非正規金融發展和降低貧困間的關系進行了研究，認為非正規金融的降低貧困效應顯著，并且降低貧困的貢獻度高于正規金融，就是存在時滯現象；在精準扶貧戰略為導向的金融體制機制創新研究方面張永亮(2014)提出應建立健全行政法規，完善服務機制，加強經濟杠桿設計，強化金融監管。金運(2014)認為制度建設是金融扶貧的關鍵保障，政府需要重視金融扶貧和信貸市場層次性的對接路徑。郭頌平等(2014)指出政府應該進一步優化民族地區(貧困地區)農業保險的險種結構，將撥付給民族地區的部分扶貧資金轉化為保費補貼的方式發放，以發揮農業保險扶貧的杠桿效應。孫光慧(2016)從融資渠道、融資模式、擔保機制、風險控制等方面探索金融服務于特色產業發展的新模式。王順、豆小強和何文虎(2016)認為加強考核是提升金融扶貧效率的關鍵。

國外對于金融支農扶貧效應的研究主要有Amidzic等(2014)認為普惠金融在保持就業率、保持經濟增長率和金融穩定性方面扮演重要角色。Miled (2015)認為一個小額貸款組合人均量較高的國家往往有較低的貧困比例；另部分研究認為金融發展對貧困減緩不顯著或有消極影響。Seven等(2016)認為銀行業和證券市場的發展對減緩貧困均未呈現顯著性影響。總體來說，大多數學者認為金融發展對經濟發展有著重要作用，進而對降低貧困程度有著積極影響。在精準扶貧戰略為導向的金融體制機制創新研究方面，由于西方發達國家的現代金融服務體系已經相對完善，產業結構合理且產品附加價值高，并不存在農村貧困問題，所以該研究主要見于發展中國家或落后國家。但國外并無“精準扶貧”這一概念，其成果主要在于強調金融產品創新與其他扶貧手段配合發揮支農扶貧作用。Abraham(2015)認為需要設計包容性的金融產品以符合農戶的實際情況，傳統的扶貧制度大多只有助于富有的農戶，因此，需要設計可選性的保險制度幫助貧困農戶應對特殊的農業危機。

綜合以上國內外學者的評述，關于精準扶貧和精準脫貧及相關問題的研究，目前呈現出以下特點：國外針對農村扶貧的系統性研究開展得比國內早，其扶貧和脫貧模式可以為國內研究和政策制定提供經驗借鑒，但精準扶貧和精準脫貧的概念由國內提出，相關領域的研究是新興的熱點問題之一；已有研究大多表明金融體系的完善有助于降低貧困程度，但相關文獻大多偏向金融一隅，較少考慮金融機制體制在扶貧過程中資源配置、風險防范等基礎功能的發揮，也較少考慮與財政、科技、產業等其他類型政策的協同或聯動效應。有鑒于此，本課題將結合湖南省湘西州的實際脫貧情況、采取的主要脫貧措施以及目前所面臨的困難等參考國內的相關經驗，構建以金融體制機制為基礎的多種扶貧方式相協同的政策體系，加強政策的針對性和系統性，從而更快更高效地推進精準扶貧和精準脫貧戰略的實施。

本文首先運用運用Excel圖表分析對數據進行描述性統計；再用SPSS數據分析軟件分析出調查問卷的整體信度和各選項指標的效度從影響農戶是否選擇小額信貸來分析小額信貸作為現階段農村金融扶貧的主要手段仍舊存在的問題和不足；從受訪農戶和隊員的切身調研感受結合二元Logit評價模型來對十八洞村所實施的扶貧政策進行績效評價。最后對本次課題研究中的金融扶貧機制及其政策創新領域方面的創新問題提出較為合理的建議。

二、數據的選取與說明

(一)數據來源

本課題所采用的數據是基于所發放的調查問卷來分析的，本次在十八洞村的梨子寨和飛蟲寨以戶為單位發放調查問卷，受調查人數為181人，問卷覆蓋率為53%，具有一定的統計意義上的數據代表性。

(二)描述性統計分析

從本次調查問卷的數據所做出的Excel圖表來看，在圖1和圖2中，可以看出參與本次受訪338戶農戶中，家庭成員的組成中25歲以下的人群占大多數，說明十八洞村的新生力量是比較充足的，說明由于成功脫貧，村里的婚嫁問題也得到了部分解決。從學歷分布圖來看，總體上初中文化程度及其以下的人數偏多，這在一定程度上影響了對村級扶貧政策和小額信貸一些理解方面的問題，這就對駐村工作隊和農商行的宣傳工作提出了較大的要求。所以，政府主體的扶貧工作是否到位、農商行是否積極的宣傳是影響小額信貸和扶貧項目實施滿意程度的重要原因。

圖1 年齡分布圖

圖2 學歷分布圖

從圖3和圖4中的受訪農戶的脫貧年份和2016年的年均收入來看，2016年脫貧的占大多數，說明2016年的脫貧工作大大加強再加上前期充足的準備，使“脫貧摘帽”進展的很是順利，人均年收入大多都在5000～8000元，雖然與脫貧時候的8313元有一點差距，但是也不排除種植、養殖業收成不好或受訪農戶選擇上不當的情況。總體來說，村民的生活水平還是發生了質的變化。

圖3 脫貧年份圖

圖4 2016年人均年收入圖

圖5 了解途徑圖

從圖5了解的小額信貸的途徑圖來看，大多數的農戶是通過駐村工作隊的宣傳得知的，說明駐村工作人員的工作十分認真負責。電視新聞、網絡資訊、村鎮銀行三大途徑的分布相隔無幾，說明村里通電工程開展的比較成功，基本家家有電視，村里4G網絡也建設較好。但在這里村鎮銀行就顯得沒那么積極了，所以農戶對小額信貸整體的滿意程度也不是很高。有很大一部分是因為不了解，所以造成很多有創業想法的人，沒辦法得到很好的支持，也不知道有什么辦法可以貸到資金，一定程度上遏制了脫貧進展。綜上，小額信貸和扶貧項目的宣傳工作應該從多方面滲透入農戶的生活，這樣才會真正的從精神上達到扶貧效果，促進大家脫貧的決心和信心。

(三)問卷質量的統計分析

1.信度分析

我們本次問卷信度分析采用內部信度分析其中的Cronbach α方式進行Cronbach α系數是內在信度分析的方法之一，檢測的是調查問卷的內部一致性，又稱為同質性，一致性越高，問卷的測試結果越可靠。

本文的整體Cronbach α系數由SPSS分析可得如表1數據。

表1 問卷整體信度分析表

由表1可知，所用問卷的整體信度 Cronbach’s α達到了0.837，符合問卷信度條件，說明本次設計問卷整體變量的內部一致性和穩定性較好，可以用來作為課題調研的數據分析。

2.效度分析

效度即有效性，是問卷最基本的指標，分為三種類型：內容效度、準則效度和結構效度。因為準則難以確定，我們不評價內容效度和準則效度，選取評價結構效度。

測量結構效度，最常用的是 KMO 檢驗和巴特利球體檢驗。KMO 考察的是變量之間的偏相關性。KMO 值在 0～1 之間，KMO數值越大，說明變量之間相關性越強。而Bartlett 球形度檢驗(巴特利球形檢驗)，檢驗的是變量是否獨立。當Sig.<0.05時，說明變量存在顯著的相關性，適合做因子分析。在本次所做的對于影響小額信貸滿意度的因素分析中，通過SPSS 22軟件分析可得本次基于問卷數據構建的因子模型效度如表2所示。

表2 問卷的內部效度分析表

本次所分析的各指標間的KMO值為0.863，可說明此次問卷中設計的指標間的相關性強；Bartlett球形度檢驗的顯著性sig.=0.000，也說明變量間具有非常強的相關性。經過KMO和Bartlett球形度的雙重標準證明：該項分析中的各指標是適合于做因子分析的。

三、模型的構建及實證分析

(一)模型的構建

1. 四分圖模型

四分圖模型，又稱重要因素推導模型，是一種偏于定性研究的診斷模型。它首先通過調研和訪談列出企業產品和服務的所有績效指標，對每個績效指標設重要度和滿意度兩個屬性，根據顧客對該績效指標的重要程度及滿意程度的打分，將影響企業滿意度的各因素歸入四個象限內，企業可按歸類結果對這些因素分別處理。

圖6中模型的橫軸表示企業的顧客滿意度得分高低情況，縱軸表示企業評價顧客滿意度重要性的得分高低情況。

圖6 四分圖模型分析圖

(1)小額信貸滿意度和重要度分析。

我們利用因子分析中的主成分分析來求出本次調查中影響小額信貸滿意度的主成分，并計算得到各項指標的滿意度及其所占整體滿意度的比重，從而得到滿意度-重要度四分圖模型。

表3 各指標的因子載荷表

提取方法：主成分分析。

a. 已提取 1 個成分。

表4 各指標的權重系數表

提取方法：主成分分析。

旋轉方法：Kaiser 標準化等量最大法。

組件評分。

由表3和表4可得調查問卷中在影響受調查農戶是否選擇小額信貸時的各指標，占農戶諸多衡量和考慮中的比重。成分矩陣α中的右側數據是各指標的因子載荷數，即在整個影響因素體系中，各單個指標的貢獻率。成分得分系數矩陣中右側數據滿意度是在現實生活中對于這些指標的自身達成程度，進而影響到對整個參與小額信貸過程中所獲得的效用。

對數據進行基于因子分析中主成分分析的滿意度和重要度的求解，可得如表5所示各指標的滿意度為：

mi=M×αi

表5 各指標的滿意度表

利用SPSS軟件處理上述表格中的數據,選取權重系數的均值0.155為X軸，滿意度的均值4.251為Y軸，以便于對指標進行明確的區域分類。得如圖7中關于各項指標之間的滿意度和重要度的四分圖圖形。

圖7 小額信貸各指標的四分圖

(2)基于四分圖模型的解析。

從四分圖可得農戶最為關注的是家庭年收入X1，其處于B區-修補區，表明當前農商行在這些方面的表現比較差，農戶滿意度評價較低，需要重點修補、改進；小額信貸在貸款的期限X2、財政貼息的可行性X3、申請貸款的條件X4和還款的期限X7這4個因素上處于A區-優勢區，表明在這些方面做得比較到位且農戶滿意度高，可以繼續保持在這些方面的投入并繼續發揚其優勢；貸款的使用目的X6位于C區-機會區，代表著這一因素對顧客不是最重要的，而滿意度評價也較低，可以暫時將其忽略；相關手續的審批時間X5位于D區-維持區，表明農戶對其滿意度評價較高，但所占比重有向A區移動的趨勢即農戶對其的看重度較高，可以考通過提高辦事效率來將其轉化為優勢因素。

2. 二元Logit模型之十八洞村脫貧模式的效益分析

民眾對于政策的績效還體現為對政府執行力的認可度，所以我們從農商銀行和政府一同發行小額信貸是否積極；市場主體是否真的做到了扶貧，有沒有套取優惠政策，從中獲利，給農民以次充好，這兩方面來分析政府的工作是否到位，此處我們采用多元Logit分析方法進行實證分析。

表6所顯示的是選入因子框中的分類變量，以及每種類別的個案數和比例。可以看到該數據總共包括38條有效數據，再次表明問卷的數據是有效的。從中可以看出對政府執行力認為是到位的民眾比達到了76.3%，大多數民眾認為農商銀行的積極度一般，市場主體在做到扶貧的同時也有以次充好的情況。

表6 政府執行力分析表

表7 多元logit模型的似然比檢驗結果表

連接函數：Logit。

由表7可以發現指標間的顯著性概率小于0.01，說明建立的有序邏輯回歸模型中至少有一個自變量對因變量的影響是顯著的，也就是說該多元Logit模型有效，分析的結果具有較高的可信度。

表8 影響因素的回歸系數表

連接函數：Logit。a. 此參數設置為零，因為它是冗余的。

從表8的所示數據可知，兩個分類自變量都是以數值代碼最高的類別作為參考水平來產生啞變量的，推導出的二元logit線性回歸方程為：

P1表示農戶覺得市場主體工作到位的概率，P2表示覺得不到位的農戶概率。0.031表示市場主體總的執行力參數大小；V1表示認為農商行不積極的權重比率，V3表示覺得農商行表現積極的權重比，V5表示覺得政府扶貧做得很好的權重比；V6表示覺得政府扶貧有以次充好的權重比。

由參數估計系數表可得有部分系數估計并沒有通過顯著性檢驗，摘取通過顯著性檢驗的V1、V3、V5、V6進入回歸方程，四個進入方程的參數皆為負，說明對于政府執行力的大小皆較為消極而又負面的影響；且據Wlad值越大重要性越高的規則可得在影響農戶對政府執行力的決斷中認為政府有以次充好的比重較高。

三、對策建議

第一，精準識別貧困對象，讓政府辦實事。據《十八洞村精準扶貧貧困戶識別工作做法》，明確了“貧困戶識別九個不評”的標準，如不務正業、懶惰成性的家庭不評。同時，為防止優親厚友等現象出現，對識別工作實行全程民主評議與監督。由回歸線性方程的各項參數大小可見在金融扶貧時，小額信貸的發行者農商銀行還是應該要多深入群眾內部，用積極的態度和誠摯的心意去傾聽群眾的意見，讓更多的人能夠真正的參與進來，讓老百姓沒能真正嘗到國家對于扶貧方面的政策優惠和幫扶。

第二，精準發展支柱產業，充分調動市場主體積極性。十八洞村因地制宜確定了五大產業：勞務經濟；特色種植業，重點發展烤煙、獼猴桃、野生蔬菜、冬桃、油茶等種植；特色養殖業，如湘西黃牛、養豬和稻田養魚；苗繡，成立了“十八洞村苗繡特產農民專業合作社”，在技術、資金、流通渠道等多方面重點扶持，發展特色苗繡產業；旅游服務業，以對接周邊縣市短期游為主，近幾年在提升旅游設施、培養解說員的同時，抓緊開發十八溶洞，讓十八洞的景觀、十八洞的風情、十八洞的故事吸引更多的人。創新種植業，跳出村里發展獼猴桃產業，是十八洞村創新扶貧模式的生動實踐。

第三，精準建設民生事業。建立健全學區教師交流機制，不讓下一代輸在起跑線上。建成了兩個村衛生室，解決農戶們看病遠、看病難的問題；在房屋改造、改廚、改廁、改浴、改圈中充分體現了民族文化元素。在建筑特色上，展現民族文化，做到修舊如舊。

第四，形成扶貧績效動態監測評估機制，提高扶貧對象在績效評中的參與性。扶貧項目的實施周期一般較長，并且實施的效果和影響也并非在短時間內顯現。因此要建立長效、連續的績效監測評估機制，及時發現項目執行過程中存在問題，為形成有效的信息反饋機制奠定基礎。四分圖模型顯示小額信貸在償還階段對農戶的年家庭收入要求較高，且小額信貸的審批周期也是直接影響到發放效率。這些問題都應該要在形成的反饋機制中體現出來并進行修正，才能推進扶貧全面化發展。

參考文獻：

[1]王小華,王定祥,溫濤. 中國農貸的減貧增收效應:貧困縣與非貧困縣的分層比較[J]. 數量經濟技術經濟研究,2014(9).

[2]李稻葵,劉淳,龐家任. 金融基礎設施對經濟發展的推動作用研究——以我國征信系統為例[J]. 金融研究,2016(2).

[3]蘇靜,胡宗義,唐李偉. 農村非正規金融發展的減貧效應非線性研究——基于PSTR模型的分析[J]. 農業技術經濟,2014(1):81-90.

[4]謝婷婷,郭艷芳. 西部少數民族地區非正規金融減貧效應研究——以新疆為例[J]. 中央民族大學學報(哲學社會科學版),2015(5).

[5]張永亮,肖毅敏. 農村扶貧開發的金融支持創新[J]. 湖南社會科學,2014(3).

[6]鄭瑞強,曹國慶. 基于大數據思維的精準扶貧機制研究[J]. 貴州社會科學,2015(8).

[7]金運,韓喜平. 扶貧開發的金融制度安排[J]. 中共中央黨校學報,2014(6).

[8]張偉,羅向明,郭頌平. 民族地區農業保險補貼政策評價與補貼模式優化——基于反貧困視角[J]. 中央財經大學學報,2014(8).

[9]王順,豆小強,何文虎. 精準考核是提升金融扶貧效率的關鍵——對寧夏固原市金融精準扶貧管理考核機制的調查與思考[J]. 西部金融,2016(4).

[10]Suich H, Howe C, Mace G. Ecosystem services and poverty alleviation: A review of the empirical links[J]. Ecosystem Services, 2015(12).

[11]Seven U, Coskun Y. Does Financial Development Reduce Income Inequality and Poverty? Evidence from Emerging Countries[J]. Emerging Markets Review, 2016, 26(2).

[12]Abraham T W. Financial Innovation and Poverty Reduction: Evidence from Rural Northern Nigeria[R]. Making Finance Work for Africa, 2015.