金融精準扶貧專項統計的實踐與探索

侯蕾華

摘 要：黨的十九大報告指出，要著力健全貨幣政策和宏觀審慎政策雙支柱調控框架，切實深化利率和匯率市場化改革，健全金融監管體系，守住不發生系統性金融風險的底線。而對各類金融機構經營狀況和風險的及時監管、對其服務實體經濟能力的精準評估以及貨幣政策和宏觀審慎政策對經濟的調控效果判斷都離不開專項統計數據。本文將分析金融精準扶貧專項統計制度在落實中的良好實踐及其仍存在的問題，通過分析這些經驗和教訓，為強化精準扶貧專項統計治理提供一些建議。

關鍵詞：精準扶貧;統計治理;專項統計

一、金融精準扶貧專項統計治理的實踐

黨的十九大報告明確提出：要堅決打好防范化解金融風險、精準脫貧、污染防治的攻堅戰，使全面建成小康社會能夠得到人民認可、經得起歷史檢驗。而精準脫貧離不開金融業的支持，實施金融精準扶貧不僅是政策要求，更是金融機構積極承擔社會責任的體現。

（一）金融精準扶貧專項統計制度

為及時、準確、完整地反映金融精準扶貧貸款情況，人民銀行于2016年建立了金融精準扶貧貸款專項統計制度。金融精準扶貧貸款專項統計制度從貸款主體來看，主要包括個人精準扶貧貸款和單位精準扶貧貸款兩部分。個人精準扶貧貸款中又著重區分建檔立卡貧困人口貸款和其他個人精準扶貧貸款;單位精準扶貧貸款中主要區分項目精準扶貧貸款和產業精準扶貧貸款。同時還包括個人和單位精準扶貧貸款的用途、期限、擔保方式、財政貼息等內容。附報包括金融精準扶貧貸款筆數、帶動服務人數、已脫貧人口貸款及易地扶貧搬遷同步搬遷貸款，詳細反映金融機構助力扶貧工作的帶動效果。

全國性銀行業金融機構如政策性銀行、國有商業銀行等由人民銀行總行負責該機構各層級（全國、省、地市、縣）數據的報送。部分地方法人金融機構如城商行、農商行、村鎮銀行等由法人所在地人民銀行代報。

（二）統計數據質量管理

為落實好金融精準扶貧統計制度，切實提升金融精準扶貧數據質量，保證金融精準扶貧數據的準確性，人民銀行從上至下采取了多種數據質量管理措施。

一是組織統計人員培訓。組織人行及金融機構統計人員學習金融精準扶貧專項統計制度，對于報表中發現的問題及時下發問題清單，并要求金融機構及時補報或修改相關數據。

二是設計專項統計報表，加強數據核對工作。人民銀行總行在數據集中監測系統中設計并定義了金融精準扶貧貸款相關專項統計報表，如金融精準扶貧貸款分地區表、金融精準扶貧貸款分機構表等。一方面易于統計人員獲取數據，另一方面也為核對數據奠定了基礎。

三是建立地市中支-省會中支-總行多層級數據審核機制。人民銀行金融機構數據均由其法人機構報送法人機構所在地人民銀行，其中，中小金融機構如農商行、村鎮銀行統計數據由縣支行統計人員報送，然后經過人民銀行地市中支、省會中支、總行層層審核，并要求金融機構報送數據異常變動說明，對于發現的問題也層層向下傳達，及時解決已發現的各類數據問題。

四是報送金融精準扶貧貸款統計表紙質版。針對報表質量參差不齊的現象，要求上報轄內數據的農商行和村鎮銀行每季度在金融統計監測管理信息系統報送數據之后報送紙質報表，從制度上強化責任落實和追究機制，有效地避免了錯報、亂報現象。

（三）統計數據信息使用

金融精準扶貧專項統計為人行評估金融機構助力脫貧攻堅工作奠定了基礎。目前，因人民銀行貨幣信貸部門負責金融精準扶貧工作，故其為該專項統計數據的主要使用者，而調查統計部門主要負責數據的收集，甚少使用該數據。

二、金融精準扶貧專項統計制度在落實中存在的問題

從2016年金融精準扶貧專項統計制度發布至今，金融機構已報送數十期數據，在人民銀行及金融機構統計人員的共同努力下，數據報送質量越來越高。雖然人民銀行從上至下已采取多種措施保障數據質量，但在制度的執行過程中仍存在制度設計不完善、數據質量管理不到位和數據使用效率低的問題。

（一）制度設計不完善

一是貧困戶信息的識別問題。《金融精準扶貧貸款專項統計制度》中規定，建檔立卡貧困人口指扶貧部門按國家貧困識別標準認定的貧困人口，信息來源于“全國扶貧開發信息系統”。但在該專項統計數據報送過程中，出現了某一行地市分行自身報送的數據與總行在數據集中系統中報送的數據不一致的問題。例如：某股份制商業銀行運城分行自身報送扶貧貸款數據與數據集中系統中的數據相差較大，其統計人員甚至不知大數據集中系統中的貸款余額，與其省分行溝通后才得知總行直接從信貸系統中取貧困戶貸款數據，兩者不一致的主要原因是對貸款主體是否為貧困人口的認定不同。總行因擁有更多的貧困戶信息，所以總行報送數據遠大于該分行自己報送的貸款數據。

人行總行于2017年、2018年連續兩年下發了有關扶貧識別信息的文件，文件中要求各金融機構要嚴格以該扶貧識別信息為依據，上報金融精準扶貧專項統計報表，并指出扶貧識別信息通過“金融精準扶貧信息系統”下發。但經過調查，中小金融機構仍使用扶貧辦發放的建檔立卡貧困戶名單進行統計。二者之間是否有差異無從得知，但在發放貸款時通過比對貧困人口名單在信貸系統中對客戶信息進行維護有可能導致遺漏，致使數據出現偏差。

二是金融精準扶貧貸款余額總項應注明是否包含已脫貧人口貸款。在向貨幣信貸部門提供金融精準扶貧信貸投放數據時，總項為金融精準扶貧貸款余額，其中項包括建檔立卡貧困人口及已脫貧人口貸款、個人及產業帶動扶貧貸款和項目精準扶貧貸款。在統計制度中，未明確說明是否包含已脫貧人口貸款，即普遍默認不包含脫貧人口貸款，但在向信貸部門提供金融精準扶貧貸款余額時被要求加上已脫貧人口貸款余額，因此導致在數據監測集中系統中不包含已脫貧人口貸款數據、在金融精準扶貧信貸投放數據通報中卻包含的現象，造成指標含義相同但范圍不同，缺乏一致性。

三是指標設計不夠合理。從XX市金融精準扶貧貸款情況來看，2018年8月XX市轄內金融機構項目精準扶貧貸款余額共4億，但交通設施貸款、教育貸款等其中項均為0，說明統計指標的設計未涵蓋實際貸款發放用途，造成數據指標虛設。

（二）數據質量管理不到位

一是中小金融機構統計人員素質不高。在制度執行過程中，中小金融機構的問題不容忽略。中小金融機構立足于縣域，是精準扶貧工作的中堅力量，但多數中小金融機構尤其是村鎮銀行立足于縣域，對高端人才的吸引力有限，經調查，發現大多數村鎮銀行調查統計人員為專科或三本學校畢業。同時各種專項統計越來越多，對統計人員素質的要求也越來越高，但目前部分統計人員的素質并不能滿足工作要求。

二是金融機構內部管理不完善。部分金融機構重視信貸發放、輕統計，統計人員多為兼職，統計數據質量無法有效保證。且金融機構某些專項統計報表由不同人員報送，幾乎沒有共同的審核與監管人員。金融機構內部約束機制不完善，對統計部門報送數據的問題不夠重視，數據質量問題不能及時反饋至行內領導。

三是目前人民銀行還未建立完整的數據質量評估體系。金融機構業務與統計報表業務分離，可能導致數據報送錯誤，而人行統計人員只能通過自身的經驗或利用歷史數據的變動情況判斷數據正確與否，效率較低，發現問題的能力也因人而異。

（三）統計數據使用效率低

只有完成了統計分析，統計數據才算是真正有用的，但目前調統部門基本沒有針對金融精準扶貧的專項分析，只負責向辦公室、貨幣信貸部門提供精準扶貧信貸數據，至于其他部門如何使用、使用所需信息與已有信息是否匹配并未有專門溝通與反饋，數據使用者與采集者沒有加強溝通，導致數據使用效率大大降低。

三、關于強化專項統計治理方面的幾點建議

根據上文對金融精準扶貧專項統計實踐中問題的分析，我們將根據以上問題提出相應建議，以期使今后的精準扶貧專項統計治理更加高效。

一是加強統計人員培訓。持續加強人民銀行和金融機構基層統計人員職業道德和業務素質等方面的培訓，基層統計人員作為原始數據的生產者，直接影響到統計數據的質量。首先，應重視職業道德培訓，增強統計人員的責任心，使其形成正確的工作態度;其次，人民銀行總行應將專項統計制度設計的目標及過程、分支行將統計制度落實過程中的經驗及問題通過錄制視頻、發文等方式下發給基層統計人員，保證基層統計人員能隨時學習各項統計制度的內容，確保人員更換時新的統計人員也能及時學習這些內容。

二是增強統計設計的合理性。為保證數據的一致性和可比性，應統一“全國扶貧開發信息系統”中相同指標的含義;統一貧困人口的識別標準，及時下發貧困人口信息至各金融機構，確保金融機構各分支機構報送數據與總行數據一致。每年及時修訂統計指標，確保統計指標的適用性。

三是加強數據質量建設。人行統計人員要認真進行日常報送數據審核，及時發現數據問題。同時，要從根本上建立起一套可與當前專項統計相匹配的統計數據質量評價與監測體系，減少人為因素導致的錯誤。此外，加強激勵約束機制建設。督促金融機構將統計數據報送情況與其內部考核掛鉤，從金融機構內部重視統計報表報送工作。

四是加強相關部門之間的溝通。一方面要加強與金融機構統計人員的溝通，強制要求金融機構統計人員及時反饋專項統計制度在落實中的問題。每年新統計制度下發時，要求金融機構上報新制度落實中存在的問題，使金融機構從思想上認識到反饋信息的重要性;另一方面，要加強與數據使用部門的溝通。