扈文捷

摘 要：扶貧再貸款是在2016年3月設(shè)立的新型扶貧專項貨幣政策工具，旨在為貧困地區(qū)地方法人金融機(jī)構(gòu)發(fā)放涉農(nóng)貸款提供的流動性支持。本文以江西省某市23家地方法人金融機(jī)構(gòu)2016-2018年數(shù)據(jù)為例，旨在構(gòu)建扶貧再貸款實施效果監(jiān)測評估指標(biāo)體系，從而探討金融精準(zhǔn)扶貧有效性問題，并闡述提高扶貧再貸款對精準(zhǔn)扶貧貢獻(xiàn)度的政策建議。

關(guān)鍵詞：扶貧再貸款 ?監(jiān)測評估 ?政策建議

一、扶貧再貸款對脫貧攻堅金融總量的桿杠效應(yīng)

扶貧再貸款的桿杠作用明顯，尤其是其對撬動金融精準(zhǔn)扶貧總量發(fā)揮了積極作用?，F(xiàn)以江西省某市23家法人金融機(jī)構(gòu)2016-2018年扶貧再貸款數(shù)據(jù)為例分析（見表1、2）。

二、扶貧再貸款實施效果監(jiān)測評估體系的設(shè)計

（一）監(jiān)測評估體系的建立

設(shè)置4個一級指標(biāo)和9個二級指標(biāo)（見表3）：

1、成效指標(biāo)

（1）新增貧困戶貸款（小額扶貧貸款）占比%，提高建檔立卡貧困戶申貸獲得率，要求發(fā)放扶貧小額貸款的貧困戶占所有貧困戶不得低于30%，國貧縣要求達(dá)到60%;（2）扶貧再貸款引導(dǎo)發(fā)放產(chǎn)業(yè)扶貧貸款要大于扶貧再貸款本身的金額，鼓勵農(nóng)商行、村鎮(zhèn)銀行加大對貧困地區(qū)建檔立卡戶及相關(guān)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的信貸投入。

2、結(jié)構(gòu)指標(biāo)

（1）建檔立卡貧困戶貸款占比，主要是對建檔立卡貧困戶發(fā)放的扶貧小額貸款和其他貸款，占全部精準(zhǔn)扶貧貸款的占比。（2）新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體貸款占比，主要是金融機(jī)構(gòu)對農(nóng)村專業(yè)大戶、家庭農(nóng)場、農(nóng)民合作社、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)發(fā)放的貸款占比。

3、成本指標(biāo)

（1）利率政策指標(biāo)。加強(qiáng)利率定價機(jī)制的政策指導(dǎo)，嚴(yán)防扶貧貸款利率變動過大。（2）統(tǒng)計報告指標(biāo)。監(jiān)督農(nóng)商行、村鎮(zhèn)銀行是否按人民銀行要求，全面、準(zhǔn)確、及時、完整地報送有關(guān)報表資料。

4、風(fēng)險指標(biāo)

（1）扶貧再貸款臺賬中所發(fā)放的扶貧貸款的收回率。嚴(yán)格按照扶貧再貸款規(guī)定的用途加強(qiáng)信貸管理，提高信貸資產(chǎn)的安全性、流動性和效益性。（2）扶貧貸款利息收回率，監(jiān)測考核期內(nèi)農(nóng)商行和村鎮(zhèn)銀行的名義收益與實際收益的差異程度。

（二）監(jiān)測評估指標(biāo)的實證簡析和權(quán)重分布

利用“1-9比例標(biāo)度法”對同一層次上的各指標(biāo)的重要性進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)成判斷矩陣。按照重要程度，前者分別取1、3、5、7、9;后者取1/3、1/5、1/7、1/9;介于它們之間則分別取值為2、4、6、8及它們的倒數(shù)。經(jīng)計算權(quán)重得出對應(yīng)判斷矩陣（過程略），可得權(quán)重分布（見表4）：

表4中，一級指標(biāo)“扶貧信貸資金投放、扶貧信貸資金結(jié)構(gòu)、扶貧信貸資金利率、扶貧信貸資金回收率及可持續(xù)性”的權(quán)重分別為0.436、0.221、0.034、0.310。2016年分值為0.633，2018年分值為1.655。即2016-2018年扶貧再貸款實施效果呈現(xiàn)出逐步上升的趨勢（見表5）。

三、提高扶貧再貸款實施效果的建議

一是健全金融精準(zhǔn)扶貧資金管理聯(lián)動機(jī)制。二是加大貧困地區(qū)信貸配給，提高融資項目的聯(lián)動性。三是創(chuàng)設(shè)能夠?qū)崿F(xiàn)定向扶貧的結(jié)構(gòu)性財政政策工具。

參考文獻(xiàn)：

[1]中國人民銀行惠州市中心支行課題組.支農(nóng)貨幣信貸政策工具選擇與績效評估——基于廣東省的研究[J]. 金融發(fā)展評論， 2017（第5期）：138-150.

[2]劉穎，于鳳.華北融.精準(zhǔn)扶貧視角下的扶貧再貸款效應(yīng)調(diào)查與思考——以內(nèi)蒙古通遼市為例[J].2017（09）.

[3]程璐.支農(nóng)再貸款的貨幣政策傳導(dǎo)效應(yīng)分析[J].西部金融，2012（6）.

[4]謝孟.合肥市支農(nóng)再貸款效應(yīng)及問題研究[D].安徽：安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)，2016.

[5]王維斌.支農(nóng)再貸款政策傳導(dǎo)實效問題與對策研究 ——以邵陽市為例[J].金融經(jīng)濟(jì)，2016（1）.

[6]再貸款在金融扶貧中的效應(yīng)分析與創(chuàng)新應(yīng)用——以福建省寧德市為例[J].鄭壽明.福建金融.2017（02）.