基于精准扶贫视角的小额信贷创新模式比较研究

谢玉梅 徐 玮 程恩江 张 国



基于精准扶贫视角的小额信贷创新模式比较研究

谢玉梅 徐 玮 程恩江 张 国

在精准扶贫理论框架下，内蒙古科右中旗和贵州省雷山县将精准识别机制与信贷风险管理机制相结合，分别推出“贫富捆绑”和“银保互动”小额信贷模式。前者主要利用农村地区相对封闭的社区网络、成员信任及习俗性规范构成的社会资本替代抵押担保，通过同伴压力监督实施合约；后者主要利用保险缓解因气候等自然因素引致的信用风险。在实践中，两种模式较好地解决了贫困户贷款中的目标瞄准和风险管理问题。但调查发现，扶贫攻坚阶段的贫困户存在有效金融需求不足、金融扶贫政策性目标与商业银行目标冲突问题，课题组建议各地应根据贫困程度和贫困原因采取不同的资金支持策略；信贷支持的对象应该针对有增收能力的建档立卡贫困户，对生产性贷款有效需求低的地区，也可以考虑发放一部分扶贫贴息贷款给建档立卡以外的有贷款偿还能力的低收入农户。

精准扶贫； 贫富捆绑； 银保互动； 小额信贷

消除贫困、改善民生、实现共同富裕，是社会主义的本质要求，但截至2015年底，我国仍有5 575万贫困人口，扶贫开发已成为我国2020年全面建成小康社会的最突出短板。要确保我国2020年实现农村贫困人口脱贫，全面建成小康社会，金融发挥着不可或缺的作用。如何从制度和机制层面支持贫困农户增收脱贫、提高发展能力，国家主席习近平提出扶贫工作要“贵在精准，重在精准，成败之举在于精准”。2013年以来，我国多部门出台金融扶贫政策，提出通过完善金融扶贫机制，构建保险机制、风险补偿和分担机制、三级联动的贫困户信用评级机制、金融服务与产业组织形式相结合的机制、部门协作机制、动态监测和督促检查机制协同探索金融扶贫。在实践中，针对我国扶贫开发攻坚阶段的贫困特点，各地根据实际情况推出了各具特色的金融扶贫模式，创新目标瞄准机制和信用风险管理机制，提高贫困户获贷率。基于2015年课题组对精准扶贫小额信贷调查，本文要讨论两个案例——贵州省雷山县“银保互动”模式和内蒙古自治区科尔沁右翼中旗“贫富捆绑”模式，试图解析精准扶贫小额信贷模式创新特点，探讨不同模式运行机制优势和异同点，为我国精准金融扶贫及其持续性提供借鉴。

一、传统金融扶贫存在的问题

我国从1986年开始发放扶贫贴息贷款，到2008年国务院同意全面改革扶贫贴息贷款管理体制，在长达30年的扶贫小额信贷实践中，扶贫小额信贷仍然难以摆脱两大困境。

一是扶贫小额信贷目标瞄准问题。20世纪50年代以来，扶贫理论经历了从普惠式福利体系到政策瞄准的转变。但大量研究发现，扶贫政策瞄准错误率高，扶贫贷款的最佳受益者不是最穷的农户，而变成了贫困地区政府、非贫困人群或者是一般贫困人群，扶贫资金被非贫困群体挤占现象严重。在实践中，部分实际困难的农户被排斥在精准识别之外，乡村内存在平均主义，一些扶助穷人的政策可能因为瞄准的失效而加剧社会不平等[1-3]。

从政府角度分析，贫困识别机制和识别方法存在问题。我国扶贫政策的识别对象为区域，没有细化识别到户[4-5]。在识别方法上，贫困户数据是针对抽样调查数据逐级向下分解的，没有建立一套完整严格的识别体系，这就造成部分地区乡村干部不经调查，“推估”贫困户[6]，或利用人情、关系、权力上报贫困户，不能“扶真贫”。此外，一些地方政府为带贫困县帽子弄虚作假，挤占浪费国家扶贫资源[7-8]。

从农户角度分析，缺失的民间信用恶化了扶贫贷款信用环境。部分基层干部或农户曲解扶贫小额信贷的作用，把扶贫小额贷款当作“不需要偿还的贷款”或“救济款”，逐渐造成一些贫困地区部分贫困户形成“等靠要”思想，大量贷款无法收回。在一些自然条件非常恶劣和外部环境极差的地区，投入的资金甚至连本金也难以收回，很难收到扶贫的实效[9-11]。据农业银行对15个省区调查，1986—1989年间，扶贫贷款共收回2.07亿元，仅占累计发放贷款的8.8%[12]，到2003年，农业银行公布的扶贫贷款不良贷款占比为37.6%[13-14]。

从金融机构角度分析，盈利性和安全性商业原则与扶贫贷款政策目标存在一定冲突。小额信贷机构与借贷人之间的信息不对称导致逆向选择和道德风险，农业生产中的自然风险及农户自身可能产生的人身意外风险等会明显提高贫困户信贷违约的风险概率[15-16]。相较于非贫困农户，由于贫困户面临较高的风险，农村金融机构出于业绩考核压力不愿贷款[17-18]，再加上扶贫资金投入力度小，财政投入总量不足或金融扶贫方式激励不足等因素，扶贫资金使用边际效益递减。

二是小额信贷风险管理问题。2008年扶贫贴息管理体制改革以来，通过农业银行和农村信用社发放的扶贫小额贷款主要采用联保模式，借鉴孟加拉小组贷款的核心要素，利用团队成员的同伴压力或者利用农村社会广泛存在的社会资本来降低小农户贷款的高交易成本和监督贷款合约的有效实施[19-20]，这在一定程度上减缓了信息不对称导致的道德风险问题。但贫困户还受到农业生产风险不确定性影响，尤其来自天气的不确定性，如旱灾、洪涝、病虫害等风险对收入主要依赖农业的贫困户影响更大。农业生产的高风险性在一定程度上直接导致了农业信贷的滞后发展，风险冲击使得农户担心不能还贷不愿进入信贷市场[21]，这反过来限制了贫困户生产投入。农业风险的存在，使贷款人担心借款人违约，提高贷款利率或抵押条件而不愿意放贷，一些具有还贷能力但担心生产风险导致失去抵押物的贫困户则主动放弃借贷，形成“风险配置”[22]。如果不能解决贫困户面临的信用风险、自然风险和人身意外风险，那么想通过小额贷款来提高贫困户收入水平的策略将会呈现低效率。

因此，要克服传统金融扶贫中存在的问题，扶贫开发的第一步首先要精准识别出贫困户，扶贫贴息贷款的目标群体应该为有一定发展能力、因资金短缺所形成的贫困人口，通过持续的信贷支持，发展生产、增加收入，最终实现脱贫致富；其次，要建立良好的民间信用环境和健全的风险管理机制，解决传统扶贫中因多重风险导致的信贷约束和低效率问题。

二、精准扶贫提出及其实践

在扶贫攻坚阶段，与贫困特征和贫困原因交织的金融需求和金融供给对传统金融扶贫提出挑战，我国目前迫切需要能够提供识别更为精准的、交易成本更低、更有效率管理农业风险的特惠金融，以解决贫困户贷款难和农村金融机构不愿贷款问题。因此，金融扶贫的方向应该从供求双方利益出发，既要考虑农业生产高风险低收益特征，又要考虑农村金融机构商业经营安全性和盈利性特征，从机制设计上解决贫困户“贷款难”与农村金融机构“难贷款”问题。

首先，扶贫攻坚阶段的贫困特征发生变化。伴随着1978年改革开放以来的经济发展和1986年以来实施的大规模开发式扶贫政策，我国已有7亿多农村贫困人口摆脱贫困，这对世界扶贫事业作出了极大贡献。但按照2010年人均收入2 300元标准，我国2015年底仍有5 575万人口生活在贫困线以下。这些贫困人口主要集中在连片特殊贫困地区，经济基础落后、自然条件恶劣、生态环境脆弱，剩下的贫困人口“贫困程度较深，减贫成本更高，脱贫难度更大”。大量调查发现，剩下的贫困人群致贫原因复杂，缺资金、缺土地资源、缺劳动力、缺技术致贫或因病、因学致贫，有些甚至是多种致贫原因交织，并表现出区域性特征。例如，课题组对贵州和内蒙调查发现，缺资金和缺技术是导致雷山县农户贫困的主要原因，比例达到34.48%和29.45%，但因病、缺资金是科右中旗致贫的主要原因，比例分别为39.62%和23.59%。

其次，新的贫困特征导致金融供求特点发生变化。一方面，剩下的贫困户由于增收机会少，对生产性贷款的有效需求不足(指贫困户能够使用并且按期偿还的贷款需求)，另一方面，集中在山区、石漠化区、高寒山区等自然环境相对恶劣地区的贫困户主要从事单一的农业生产，这使金融机构放贷不仅面临更高的交易成本，还面临因气候因素可能导致的系统性风险，这对以资金安全性、流动性和盈利性为目标的商业银行来说更缺少向贫困户贷款的意愿，因而在农村金融机构可以自愿选择向贫困户承贷的条件下，惜贷成为农村金融机构的理性选择。

基于以上变化，我国从2013年以来出台了相关政策，提出精准协同扶贫。例如，2013年，我国出台《关于创新机制扎实推进农村扶贫开发工作的意见》(中办发〔2013〕25号)，提出建立精准扶贫机制、干部驻村帮扶机制、金融服务创新机制、财政扶贫资金管理机制、社会参与机制和贫困县考核机制深化扶贫开发，完成2020年全面脱贫目标。2014年和2015年，人民银行等相关部门和国开办分别出台了《中央关于全面做好扶贫开发金融服务工作的指导意见》(银发〔2014〕65号)和《关于创新发展扶贫小额信贷的指导意见》(〔2014〕78号)，针对建档立卡中的有增收能力的贫困户，通过信用评级、风险管理、融资成本等方面的大胆创新提供信贷支持，探索扶贫小额信贷风险管理机制。我国政府金融扶贫制度建设和顶层设计的目的，试图通过精准扶贫与金融创新理念相结合，针对扶贫主体瞄准和信贷风险管理两大目标，构建扶贫主体、精准扶贫机制与风险管理机制协同扶贫体系，确保金融扶贫有的放矢和可持续发展。图1描述了我国金融精准扶贫的理论框架：政府、市场和社会共同扶贫，通过多重扶贫资金来源实现扶贫资金最大化投入、建立精准识别与精准管理机制确保扶贫资金目标瞄准、创新风险管理机制使扶贫资金能安全回收。

图1 精准扶贫和目标群小额信贷协同创新系统

在上述理论框架指导下，为更有效地瞄准贫困户、利用贴息工具改变金融机构的行为，即使金融扶贫成为金融机构内在的、自主性可持续行为，各地扶贫办与金融机构合作，积极探索扶贫贴息小额信贷创新模式。例如，湖北省宜宾市通过和宜宾正和农业担保公司合作，为贫困户贷款提供担保；山西省推出“龙头企业+专业合作社+基地+农户”的产业链贷款模式，建立产、加、销、贸、工、农一体化的利益链接机制，实现风险共担；安徽省六安市推出“科联贷”、“助保金”等产品，扩宽贷款担保方式,开展扶贫小额信贷保险；河北、贵州等地推出“农户互保+干部担保”模式、宁夏以互助资金为依托，推出全村联保制度，创新“千村信贷、评级授信、项目捆绑、小额信贷”金融扶贫模式，初步形成了政、银、企、社、民联合推动的“五位一体”扶贫开发新格局。在一系列小额信贷模式创新中，贵州省雷山县农村信用社从缓解农业生产自然风险和人身意外风险视角出发，在扶贫小额信贷中引入中国人寿保险公司，设计基于保险的扶贫小额贷款，利用保险分摊损失与灾后补偿，解决贫困户贷款难和金融机构难贷款问题，而中国农业银行内蒙古自治区科尔沁右翼中旗支行在农户小额信用贷款和农户联保贷款基础上，链接个人和区域扩展更大范围的信用，充分利用建档立卡成果，将贫困户纳入联保小组，通过“贫富捆绑”发放贷款，这两种模式具有典型的地域特征，又具有一定的推广价值。

三、两种模式比较

科尔沁右翼中旗(以下称科右中旗)位于大兴安岭南麓，雷山县位于贵州省黔东南苗族侗族自治州西南部，两地分别位于我国领土南北两端，自然条件恶劣、产业结构单一。2014年，科右中旗173个行政村中有88个贫困村，贫困户数10 054户、贫困人口30 445人，贫困发生率为16.12%，人均耕地面积为11.33亩，蒙古族人口占全旗总人口的84%，由于习俗、语言等因素外出务工人员较少，主要收入来源为农牧业收入；雷山县8个乡镇中有4个贫困乡镇，154个村中有90个贫困村，贫困人口36 021人，贫困人口发生率22.93%，人均耕地面积仅为1.43亩，外出务工人员多，工资性收入在农户纯收入所占比重较高。此外，两地都属于少数民族聚居县(旗)，是国家扶贫开发重点县(旗)，贫困人口分布集中，贫困面积较大。在精准扶贫框架下，两地因地制宜，针对贫困户，推出了“贫富捆绑”和“银保互动”小额信贷模式。

(一)科右中旗“贫富捆绑”模式

2013年，内蒙古扶贫办与中国农业银行内蒙古分行合作，实施金融扶贫富民工程，对小额贷款农户发放贴息，引导大户带小户，富户带穷户。根据内蒙古农户特点，中国农业银行内蒙古分行设计了两款小额信贷产品：“金穗强农贷”和“金穗富农贷”，“金穗富农贷”产品设计理念体现在通过联保实现“贫富捆绑”。在具体操作中，申请“金穗富农贷”的借款人必须符合“五个必须”：(1)年龄在18周岁以上；(2)信用等级评定一般以上(信用评分分为一般、良好、优秀，分别为65分、75分和85分)；(3)收入来源稳定，具备按期偿还贷款能力；(4)用途合法；(5)借款人及其配偶信用记录良好。此外，借款人必须按照一定的贫富比例自愿组成三户联保小组。根据农户贫困状况，采取“1户非贫困户+2户贫困户”或“2户非贫困户+1户特别困难的贫困户”两种联保小组，第二种形式只要在自愿基础上组合成功，即使贫困户不符合放贷条件，金融机构也投放贷款支持，联保农户贷款单笔额度最低为1 000元，最高为5万元。

“贫富捆绑”模式运行机制如图所示：(1)扶贫办与农业银行签署战略性合作框架协议,约定扶贫办从2013年起连续五年向农业银行年均注入1 000万元风险补偿金,农业银行按其总额的10倍左右放大贷款,同时双方实现数据共享。(2)驻村工作队协助村两委组成精准识别工作队，现场查看核实农户基本贫困状况，详细评估收入、支出、农具、交通工具、家用电器等情况，进行民主评议并公示，最终由扶贫办对贫困户建档立卡。(3)农业银行对贫困户进行信用评级并在此基础上进行授信，为每个贫困户建立信用电子档案。(4)符合“五个必须”条件的贫困户自愿申请贷款，并组成“1+2”或“2+1”模式的三户联保小组。(5)村委会将申请贷款的农户层层上报给扶贫办，由农业银行发放利率为6.09%的贷款。期限一年以内的贷款采取利随本清、按季结息、到期还本还款方式，期限一年以上的贷款其分期还款批次视客户现金流量特点确定，最长可按年分期还款，按时还款的农户可以续贷。(6)农户到期还贷后，扶贫办将5%的贴息资金直接补贴给农户。在原来设计方案中，联保农户都能获得贴息，但2015年之后，“贫富捆绑”中的非贫困户不再享受贴息补偿。“贫富捆绑”模式表现出三个明显特点。

图2 科右中旗“贫富捆绑”模式运行机制注：农户A、农户B中可能有1户非贫困户和1户贫困户，也可能2户都为非贫困户。

第一，政府多部门协同，精准识别和精准管理。扶贫办与农业银行签署战略合作框架协议，从顶层设计上保证了扶贫工作的顺利运行。在识别贫困户过程中，驻村工作队、村两委和乡镇专职工作人员相互协同和监督，逐村逐户调查走访，确保了扶贫对象的精准。

第二，通过扶贫完善农村地区的信用文化。科右中旗居民中80%以上为蒙古族，在长期相对封闭的农牧生活中保持着优良的传统信用文化。在扶贫小额信贷模式设计中，充分考虑了蒙古族民族特点，利用地缘、亲缘和血缘等社区网络资源，推出富户带贫户，通过贷款与产业发展相结合提高贫困户增收机会。

第三，大数据和信息化管理降低扶贫管理成本。内蒙古扶贫办建立了扶贫脱贫信息管理系统，对识别出来的贫困户建档立卡，对贫困户家庭特征、生产特征、信贷状况、增收情况实行动态管理，有效避免了弄虚作假现象发生。同时，政府部门、银行、保险等相关扶贫参与主体数据共享，降低了多部门协同扶贫的管理成本。

(二)雷山县“银保互动”模式

雷山县大部分地区为山区，受季风气候影响，农户在农业生产中面临洪涝、干旱、冰雹、病虫害等自然灾害的侵袭，农户主要面临自然风险和人身意外风险。根据雷山县地域特征，县信用社和中国人寿保险股份有限公司合作，设计基于保险的小额信贷产品“安贷宝”。在实际操作中，贫困户申请贷款必须首先向中国人寿保险股份有限公司投保人身意外伤害险，以雷山信用社为第一受益人，投保保费为贷款金额的5‰。若农户发生人身意外不能还贷，保险公司将优先向雷山信用社理赔。根据雷山自然风险高的特点，政府还引导种植户参加政府补贴的农业政策性保险，承保机构为中国人民财产保险股份有限公司，农户承担保费的20%，其余部分由中央、省、州、县级财政按照40%、25%、4.5%、10.5%的比例承担。

“银保互动”运行机制如图所示：(1)扶贫办与农村信用社签订协议,设立500万风险补偿金，农村信用社按风险补偿金的10～20倍放贷。(2)驻村干部协助村两委走访村民，根据村民住房、耕地面积、劳动力等基本情况打分识别贫困户，经村民大会评议后公示，对公示的贫困户建档立卡。(3)雷山信用社对所有贫困户进行信用评级，根据评级情况综合授信，并对获得信用评级的贫困户发放信用贷款卡——“摇钱树”卡。(4)申请贷款的贫困户通过农村信用社代理投保，第一受益人为雷山信用社，保费直接从贷款扣除，每万元贷款保费50元。(5)农村信用社发放贷款，利率为9.6%；贷款按季度发放，到期偿还后可续贷。(6)农户按期还款后，扶贫办将5%的贴息资金划拨贫困户贷款卡。银行互动模式的创新体现在以下三个方面。

图3 雷山县“银保互动”模式运行机制 注:中国人民财产保险股份有限公司推出的政策性农业保险是防范农村信用社信贷资金风险的重要组成部分,但农业保险并未与信用社合作，第一受益人是投保户而非农村信用社，不属于“银保互动”。

第一，贫困户生产过程中面临诸多因素制约，因而风险规避和融资能力限制了贫困户投资水平，风险、风险承受能力和信贷约束成为制约有生产能力的贫困户脱贫的关键变量。而“银保互动”考虑了风险和信贷约束对贫困户带来的影响，引入保险机制来减少农村金融市场的信贷风险，通过保险机制和信贷机制的创新，解决保险市场和信贷市场对贫困户双重约束问题，从而提高贫困户的金融需求和金融机构贷款意愿、降低贫困户贷款违约率。

第二，在信用社与保险公司合作中，贫困户投保以雷山信用社为第一受益人，中国人寿保险公司通过信用社销售保单，降低了保险公司的营销成本，而信用社发放基于保险的小额信贷，同时降低了自身的交易成本，保险在缓解信贷系统性风险和增加贫困户信贷获得性同时可有效提高贫困户收入，平滑贫困户收入波动。

第三，政府多部门协同合力推进是“银保互动”模式有效运行的关键。扶贫办负责对贫困户建档立卡，向农村信用社提供贫困户名单；扶贫办与中国人寿保险股份有限公司签署扶贫小额保险合作协议，通过“低保费、小保额”向贷款贫困户提供保险，农村信用社设计银保捆绑贷款产品向贫困户发放“免抵押免担保贴息”贷款。政府与银行、保险机构建立“信息共享、风险共担”机制，有利于目标瞄准和缓解贷款风险。

因此，“贫富捆绑”和“银保互动”模式的共同点是聚焦贫困户，通过不同机制设计发放“免抵押、免担保的小额信贷贴息”贷款，为有生产能力但缺少资金的贫困户提供一条融资通道，两种模式设计充分体现了“一县一策”思想。一是从贫困户角度，“贫富捆绑”利用农村地区在相对封闭社区广泛存在的社区网络、村民信任及其长期形成的习俗性规范构成的社会资本替代抵押担保，通过同伴压力监督实施合约，提高还款率；“银保互动”模式利用保险来替代抵押担保，设计适应贫困户需求的银保捆绑产品，实现融资功能和风险管理功能的整合，降低借款人的风险预期，有效提高贫困户应对风险能力及融资能力。二是从金融机构角度，“贫富捆绑”中的小组成员自愿组合能够自动甄别出信用差及还款能力低下的贫困户，从而克服信息不对称导致的道德风险问题，降低交易成本；“银保互动”模式中的保险能够有效转移分散风险和分摊经济损失，从而消除或减轻自然风险、人身意外风险冲击造成的损失，而银行和保险机构间的信息共享与风险分摊在一定程度上能够减少由信息不对称引发的逆向选择和道德风险，从而减少银行的不良贷款。

两种模式推出以来，取得了一定成效。截至2015年7月末，科右中旗通过金穗富农贷已累计投放贷款21 252.5万元，惠及农牧民5 858户，覆盖全旗12个苏木(镇)、131个嘎查，嘎查覆盖率为75.7%，重点支持了自治区厅局帮扶的30个嘎查，惠及贫困户1 757户，向贫困户累计投放贷款6 375万元。支持专业合作社56户，贷款额达1 033万元，其中，养殖户27户，贷款额889万元，种植户29户，贷款额145万元。累计收回7 560万元，未发生一笔不良贷款。“银保互动”模式开展以来，雷山县农村信用社放贷有较大幅度增长。据统计，2011—2014年，雷山县“安贷宝”投保农户数从2 383户增加到5 330户，理赔农户数从4户增加到40户，理赔金额从14.5万元增加到117.9万元。同时，扶贫贴息贷款发放金额从2011年的13 728.07万元增长到2014年的34 953.96万元。

四、精准扶贫小额信贷创新效果

“贫富捆绑”与“银保互动”模式在目标瞄准、农村信用文化建设、担保和风险管理机制、协同扶贫和动态监管脱贫四个维度的创新具有共性，为我国精准扶贫小额信贷的实施提供了有效借鉴。

(一)建立精准识别机制解决目标瞄准问题

以往的扶贫小额信贷之所以存在目标偏离，一个很重要的原因是政府层面没有完善目标瞄准机制，不能准确识别出扶贫对象。2014年以来，我国各地针对贫困户小额信贷需求，从金融扶贫的制度建设入手，准确分析致贫原因，精准识别贫困户。在上述两个案例中，科右中旗、雷山县采取自上而下、自下而上的方法对贫困户建档立卡。自上而下，即国家确定贫困县标准、贫困县根据本地实际情况确定贫困村标准，贫困村根据农户家庭和生产等情况探索精准识别方法；自下而上，即村民参与贫困识别过程，经过村民小组和村民大会民主评议选出贫困户，分析贫困原因，识别真贫；村两委、驻村干部、扶贫办在识别过程中起监督和协调作用，最终对无异议的贫困户建档立卡。例如，2014年底，科右中旗精准识别出10 054户贫困户，雷山县精准识别出11 136户贫困户。两地贫困户致贫原因的识别情况见表1。

数据来源：根据实地调研数据整理。

针对真贫困，地方政府根据致贫原因“扶真贫”。具体措施包括：对缺资金的贫困户，在信用评级的基础上对其发放扶贫小额贷款，支持农业生产；针对缺技术的贫困户，定期组织开展农牧业实用技术培训，提高贫困户增收技能；针对教育致贫，直接给予教育补助；针对交通条件落后地区的贫困户，通过实施扶贫开发10项重点工作，加大农村公路建设支持力度，提高农村公路服务水平和防灾抗灾能力。

(二)建立三级联动信用评级体系重构农村信用文化

长期以来，贵州和内蒙古存在农户小额信贷覆盖面低、金融扶贫成本高、扶贫对象信用度低等问题。为培育农村金融生态环境，贵州通过扶贫办和信用社合作，内蒙古和中国农业银行内蒙古分行合作推动全省(区)信用工程建设，开展信用农户、信用村组、信用乡镇、农村金融信用县创建活动。截至2014年，科右中旗已创建信用乡(镇)6个，占比50%；创建信用村140个，占比80.92%；创建信用户19 161户，占比76.74%。截至2015年6月，雷山县已创建信用乡(镇)8个，占比100%；创建信用村140个，占比90.91%；创建信用组1 033个，占比79.71%；全县建立农户信用档案39 256户，占县辖户的96.43%，农户应建档率达100%，评定信用农户38 806户，占建档农户的98.86%；评定贫困信用农户8 621户，占全县8 892户授信贫困户的97%。涉农金融机构通过开展信用工程建设，通过资信调查、评级授信程序及公示和柜面放贷，实行信用村组、乡镇，农户信贷年检公示，建立农户信贷激励约束机制，防范信用风险、操作风险和道德风险，改善农村整体金融生态。

(三)引入担保和保险机制管理信贷风险

贫困户信贷风险包括三方面：一是与农业生产有关的风险(自然风险、市场风险)，二是与借款人有关的风险(人身意外风险)，三是与金融机构有关的风险(信用风险、逆向选择与道德风险)。在本文的两个案例中，科右中旗和雷山县通过替代或扩展抵押担保的方式来控制上述风险。“贫富捆绑”模式利用贫困户和富裕户的信用来代替抵押担保，同时探索将土地和草场承包经营权、林权、生产设备等流转或变现的预期收益作为还款保证，防范借款人信用风险。“银保互动”模式引入保险公司，通过保险分摊损失和灾后补偿功能，降低自然风险和人身意外风险对金融机构造成的冲击。 此外，“贫富捆绑”模式通过联保成员的自愿组合来实现贷前甄别及贷后监督、“银保互动”模式通过银行及保险公司的信息共享防范信贷中的道德风险。

(四)动态监管，提高扶贫小额信贷资金使用效率

贫困户数量多、分布广，致贫原因复杂，因而依靠传统的识别和管理模式不仅管理成本高，而且扶贫效率低下。在本文案例中，雷山和科右中旗通过省级扶贫开发信息管理系统，对贫困县、贫困村及贫困户的基本信息建立电子档案。在扶贫实施过程中，及时录入扶贫主体、扶贫对象、扶贫项目、扶贫资金、扶贫成效等各类数据，通过信息化管理平台实施动态管理和监测，为精准脱贫提供参考。从2015年6月开始，科右中旗利用信息化管理平台精准管理扶贫贴息资金，对扶贫小额贷款户数、发放金额、贷款余额、各季度贫困户授信及贷款情况、贷款投向分类、贴息情况、不良贷款情况实时管理，监管资金利用率和回收率。

五、结论与问题

扶贫小额信贷发放多年来，贫困户贷款难的问题并未得到根本解决，其根本原因有两个：一是贫困户目标瞄准不精准，二是扶贫小额信贷风险管理机制不健全。科右中旗通过“贫富捆绑”、雷山县通过“银保互动”，根据贫困户信贷需求创新出颇具地域特色的扶贫小额信贷模式，为其他地区精准金融扶贫提供了有益借鉴。本文研究认为，“贫富捆绑”利用社会资本替代抵押、“银保互动”引入保险替代抵押在一定程度上缓解了信息不对称带来的逆向选择、道德风险和高交易成本问题，尤其是“银保互动”模式有效缓解了因气候等自然风险引致的信用风险。在实践中，精准扶贫识别机制和风险管理机制创新，较好地解决了贫困户贷款中的目标瞄准和信贷风险问题，因而从2014年“贫富捆绑”和“银保互动”模式推出以来，科右中旗和雷山县贫困户获贷率有较大幅度提升。但在调查中，课题组发现金融扶贫中仍然存在一些共性问题亟待解决。

第一，在扶贫攻坚阶段，与贫困特征交织的金融需求呈现出生产性贷款有效需求不足而消费性需求贷款较高特点，贷款存在从生产性贷款向消费性贷款隐形转移倾向。例如，课题组调查发现，在贵州31户样本贫困户中，有贷款意愿的18户，其中9户贷款计划用于生产， 11户贷款计划用于子女上学、建房、还债等；在内蒙59户样本贫困户中，有贷款意愿的贫困户56户，其中有35户计划用于生产，21户贷款计划用于消费。在没有贷款需求的贫困户中，担心借钱还不了占比最高，贵州达到44.4%，如果加上没有发展思路这一选项，比例达61.01%, 内蒙相应的比例为34.6%。贫困户缺乏生产性需求深层次的原因是建档立卡贫困户中包括了低保户和五保户，这部分农户的生产性贷款需求很低。按照贫困程度进行分类，雷山县11 136户贫困户中有3 885户低保户、299户五保户，低保户及五保户占贫困户比重为37.57%；科右中旗10 054户贫困户中有1 587户低保户、138户五保户，占比为17.16%。

第二，在实施精准扶贫后，扩大贫困户贷款目标与农村金融机构商业运行原则矛盾并没有从根本上得到解决，因而农村金融机构对贫困户放贷意愿并不强烈。在信用评级中，中国农业银行作为上市公司有严格的信用评级程序，按照现有的评级要求和评分规则，大多数建档立卡的贫困户难以获得授信贷款。因此，在扶贫开发进入攻坚阶段后，扶贫资金和扶贫贴息贷款的使用方法需要进行相应的调整。本文建议根据贫困程度和贫困原因采取不同的资金支持策略。

(1)对建档立卡贫困户中的五保户和多数的低保户，由财政资金直接扶持，不应纳入金融扶贫对象；对没有创收能力的贫困户可以试点小额现金赠款的方法；针对因病、因学的贫困户，可直接赠款用于医疗和教育开支。巴西和拉美及一些非洲国家在小额现金赠款方面已经积累了相当的经验，可做参考。

(2)对建档立卡贫困户中有增收能力的贫困户，可以采用信贷支持的方式。但在提供信贷支持的同时，政府及扶贫机构应着力提高这部分贫困农户的增收能力，包括改进贫困地区的基础设施、提供农业和非农的技术培训、把这部分农户纳入农业产业价值链，解决他们农产品的销售问题。也就是说，政府及扶贫机构应大力提高这部分农户有效的增收性贷款需求和贷款偿还能力。对建档立卡贫困户生产性贷款有效需求低的地区，也可以考虑发放一部分扶贫贴息贷款给建档立卡以外的有贷款偿还能力的低收入农户。

(3)开展银保合作研究和扩大试点范围。贫困地区大多面临自然灾害的严重威胁。如贵州洪涝、干旱较多，内蒙干旱、霜冻、冰雹、风灾等自然灾害多发，牧区农户主要面临市场价格波动风险。调查显示，两地农户有较强的保险认知和保险意识，贵州和内蒙分别有61.11% 和75.68%的农户觉得保险重要。贵州和内蒙获得贷款的贫困户分别有77.78%和88.89%的农户认为保险很重要。课题组建议信用社、保险公司和扶贫办等多部门联合，开展调研，合并农业保险和保证保险，根据具体情况设计单一险或综合险，扩大贫困户信用小额信贷覆盖面。

(4)鼓励贫困户在自愿基础上进行土地流转，培育农民专业合作社、种养殖大户、职业农民等新型农业经营主体，把贫困户纳入新型农业经营体系中来，通过农村经济组织、富户带穷户，采取金融服务与产业组织结合方式实现贫困户脱贫的可持续性。因此，在金融扶贫政策实施中，我们建议通过扶贫部门、财政部门和金融机构多部门合作，允许农村金融机构对吸纳建档立卡贫困户发展的农民合作社等农村经济组织发放扶贫贴息贷款和其他贷款，提高金融扶贫集聚效应。

[1] 汪三贵. 中国农村贫困标准及低保对象. 中国社会保障,2007(12) :14-16

[2] 黄承伟, 周晶. 共赢—协同发展理念下的民营企业参与贫困治理研究. 内蒙古社会科学, 2015(36): 144-149

[3] 左停,杨雨鑫,钟玲. 精准扶贫:技术靶向、理论解析和现实挑战. 贵州社会科学,2015(8): 156-162

[4] Park A, Wang S, Wu G. Regional poverty targeting in China.JournalofPublicEconomics, 2002(1): 123-153

[5] 王国勇,邢溦. 我国精准扶贫工作机制问题探析. 农村经济,2015(9): 46-50

[6] 顾仲阳. 精准扶贫,不撒胡椒面. 农村·农业·农民(B版), 2014 (3): 6-7

[7] 邓玲, 吴永超. 论新时期我国扶贫开发工作的新变化及其路径创新. 理论探讨, 2014 (6) : 81-84

[8] 叶初升, 邹欣. 扶贫瞄准的绩效评估与机制设计. 华中农业大学学报:社会科学版, 2012 (1): 63-69

[9] 吴国宝. 对中国扶贫战略的简评.中国农村经济,1996(8): 29-33

[10] 谢小蓉,谢小英,李江,杜金沛.建立现代农村金融信用体系:基于实践的思考.农村经济,2010(10): 76-79

[11] 胡旺联. 农村小额信贷可持续发展的基础条件分析. 农业科研经济管理,2007(2): 38-41

[12] 杜晓山. 对扶贫贷款投资方向和运用的看法. 中国农村经济,1995 (3): 54-56

[13] 国家统计局农村社会经济调查司. 农业银行信贷扶贫情况综述. 中国统计出版社,2006

[14] 国家统计局农村社会经济调查司. 中国农村贫困监测报告2005. 中国统计出版社,2006

[15] Rosenzweig M R, Binswanger H P. Wealth, weather risk and the composition and profitability of agricultural investments.EconomicJournal, 1993(416):56-78

[16] 魏岚. 农户小额信贷风险评价体系研究. 财经问题研究,2013(8): 125-128

[17] 程恩江. 农户小额信贷:配置与还款机制. 数字财富,2004(11): 74-76

[18] Pellegrina L D. Microfinance and investment: a comparison with bank and informal lending.WorldDevelopment, 2011(6): 882-897

[19] 何广文,李莉莉. 农村小额信贷市场空间分析. 银行家,2005(11): 108-111

[20] Lee J H, Jusup M, Podobnik B, et al. Agent-based mapping of credit risk for sustainable microfinance.PlosOne, 2015(5)

[21] Carter M R, Galarza F, Boucher S. Underwriting area-based yield insurance to crowd-in credit supply and demand.SavingsandDevelopment, 2007(1): 335-362

[22] Boucher J P, Denuit M, Guillén M. Models of insurance claim counts with time dependence based on generalisation of poisson and negative binomial distributions.EjcSupplements, 2008(4): 37-38

Comparative Research on Microfinance Innovation Model based on Precision Poverty Alleviation Perspective

Xie Yumei Xu Wei Cheng Enjiang Zhang Guo

In the framework of precision poverty alleviation, Horqin Right Middle Banner of Inner Mongolia and Leishan County of Guizhou Province launched “Co-guarantee Team Composed of Rich and Poor mode” and “ Interlinked Credit and Insurance mode”respectively,which combined both precise identification mechanism and credit risk management mechanism. The former one constitutes social capital which includes relatively closed community networks in rural areas, members trust and customary norms for collateral and guarantee, and the implement of contract is monitored by peer pressure; while the latter mainly uses insurance to alleviate credit risk caused by natural factors,such as climate. In practice, these two modes solve targeting and risk management issues efficiently. However, after the development-oriented poverty alleviation entered a crucial stage, poor households’ effective demands may be insufficient, and policy objectives of financial poverty alleviation may conflict with goals of commercial banks. Authors recommended that different counties should adopt different funding policies based on local poverty levels and poor reasons. The objects to obtain loans should be poor households who are maintain on the poor record and have the ability to increase revenue. As for those area where effective demand on productive loans are relatively low, poor households without any poor records and have the ability to repay the loans should also have access to part of poverty alleviation loans.

Precision poverty alleviation; Co-guarantee team composed of rich and poor mode; Interlinked credit and insurance mode; Micro-finance

2016-05-21

本文是国家社科基金“基于精准扶贫视角下的目标群小额信贷研究” (项目编号：16BJY185)和中国国际扶贫中心“基于目标群体视角的扶贫开发机制创新效果评估项目”(项目编号：CHN-90008-01-1515A-S)的阶段性研究成果。

谢玉梅，江南大学商学院教授，邮编：214122； 徐 玮，江南大学商学院研究生； 程恩江，浙江大学中国农村发展研究院兼职教授； 张 国，内蒙古自治区扶贫办经济师。