基于PESTEL模型分析视域的金融精准扶贫研究

杨世伟

摘 要：精准扶贫是新时期扶贫开发工作的基本遵循和衡量标准，金融扶贫是扶贫工作的重要组成部分。本文运用 PESTEL模型，分别从政治、经济、社会、技术、环境和法律六个方面对影响金融精准扶贫工作的因素进行了客观分析，针对现阶段金融精准扶贫工作存在的现实困境，提出相关对策建议。

关键词：金融；精准扶贫；PESTEL模型

中图分类号：F833.1 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2017（10）-0063-04

党的十八大以来，以习近平总书记为核心的党中央高度重视扶贫工作，提出了一系列新观点、新论断，逐步形成了精准扶贫的重要思想。实施精准扶贫，成为新时期扶贫开发工作的重要方法和基本遵循，也是扶贫政策制定的战略导向和衡量标准。一直以来，金融扶贫都是国内扶貧开发的重要组成部分。进入脱贫攻坚新时期，金融扶贫在专项扶贫、行业扶贫、社会扶贫互为补充的扶贫大格局中作用更加显著。因此，加强金融扶贫，尤其是金融精准扶贫的研究，是值得深入研究的时代课题。正是在这个时代背景下，本文在借鉴前人研究成果的基础上，尝试运用PESTEL模型分析当前金融扶贫的现实困境，以期为提升金融精准扶贫的政策效果、促进金融精准扶贫工作的持续发展提供一些有益的参考。

一、金融精准扶贫的理论内涵和研究综述

（一）精准扶贫的理论内涵

“精准扶贫”重要思想的提出，最早见于2013年11月习近平总书记在湖南湘西考察时的讲话：“扶贫要实事求是，因地制宜。要精准扶贫，切忌喊口号，也不要定好高骛远的目标”。2014年1月，中办详细规制了精准扶贫工作模式的顶层设计，推动了“精准扶贫”思想落地。2014年国务院扶贫办出台了《建立精准扶贫工作机制实施方案》，明确精准扶贫工作机制包含精准识别、精准帮扶、精准管理和精准考核。2015年6月，习近平总书记在贵州考察时提出“扶贫对象精准、项目安排精准、资金使用精准、措施到位精准、因村派人精准、脱贫成效精准”六个精准扶贫要求。2015年10月，习近平总书记在2015减贫与发展高层论坛上强调“实施精准扶贫，找到‘贫根，对症下药，靶向治疗”，坚持“分类施策、因人因地施策、因贫困原因施策、因贫困类型施策”。2015年11月，习近平总书记在中央扶贫开发工作会议上提出，“要坚持精准扶贫、精准脱贫，重在提高脱贫攻坚成效。关键是要找准路子、构建好的体制机制，在精准施策上出实招、精准推进上下实功、在精准落地上见实效”，同时强调解决好“扶持谁”、“谁来扶”、“怎么扶”的问题。2017年2月22日，习近平总书记在中共中央政治局第三十九次集体学习时强调，“要提高扶贫措施有效性，核心是因地制宜、因人因户因村施策，突出产业扶贫，提高组织化程度，培育带动贫困人口脱贫的经济实体。”

综合各种论述，“精准扶贫”可定义为：对于不同状况的贫困地区环境和不同类型的贫困人口，进行精准识别、精准帮扶、精准管理的贫困治理模式。而本文所研究的金融精准扶贫，就是针对不同状况的贫困地区环境和不同类型的扶贫对象，配置专门的金融资源、“对症下药”地精准提供适宜的金融产品和金融服务方式，支持扶贫对象通过发展生产、获得就业等多种渠道以实现可持续的脱贫致富。

（二）金融精准扶贫研究综述

一是金融精准扶贫存在问题和难点。鄢红兵（2015）研究指出金融精准扶贫面临风险、成本、难度、信用评级困难“四个增加”，存在推进力度、金融生态、金融机构参与动力、贫困户内生需求“四个不足”的难点。苏畅等（2016）研究指出金融精准扶贫面临着金融机构网点分布与金融精准扶贫能力不相适应、金融产品供给与农村贫困资金需求不相适应、金融监管制度设计与金融精准扶贫要求不适应、金融基础设施建设与金融精准扶贫实践不相适应等困境。杨钊（2016）研究指出金融扶贫的激励约束机制、风险分担补偿机制、政策配套支撑措施等需要进一步完善。朱文胜（2017）研究指出金融精准扶贫仍存在精准扶贫与金融扶贫不匹配、直接融资与间接融资不协调、政策性金融与商业性金融不衔接、市场主体与贫困农户利益联结不紧密等系统性梗阻。

二是金融精准扶贫的政策建议。闫利民（2015）认为开展金融精准扶贫应建立银政企对接机制、提高贫困地区金融服务覆盖密度、改善农村金融生态环境。欧阳郴国等（2015）研究指出，完善农村金融体系、鼓励金融机构针对性地设计金融产品、拓宽贷款担保渠道、建立和完善风险分散机制，可以有效提高金融精准扶贫的实施效果。王顺等（2016）研究指出，精准考核是提升金融扶贫效率的关键。姜再勇（2016）提出新时期金融支持精准扶贫的着力点在于：创新运用货币政策工具，引导金融资源向贫困地区聚集；发展普惠金融，增加贫困地区金融服务的可获得性；建立健全风险分散补偿机制，推动金融扶贫可持续发展；加强金融基础设施建设，优化金融生态环境；整合扶贫资源和力量，构筑脱贫攻坚强大合力。

三是金融精准扶贫的模式。杨钊（2016）从金融的着力点出发，归纳了当前金融精准扶贫的经验做法：“金融+基础设施建设”、“金融+易地扶贫搬迁”、“金融+特色产业”、“金融+贫困户创业”、“金融+贫困家庭助学”。王浩（2016）总结了2014年以来国内七种比较典型的金融精准扶贫模式：政府主导的金融扶贫、金融机构主导的金融扶贫、产业金融扶贫、互联网金融扶贫、“电商平台+金融”扶贫、国际金融组织参与扶贫开发、社会扶贫组织金融扶贫。

二、基于PESTEL模型的金融精准扶贫分析

（一）PESTEL模型概述

PESTEL模型又称大环境分析模型，是分析宏观环境的有效工具，不但可以用来分析目标对象所处的宏观发展环境，而且可以用来识别影响或制约目标对象发展的冲击力量。PESTEL模型每一个字母代表一个因素，可以分为6大因素：P代表政治因素（Political），E代表经济因素（Economic），S代表社会因素（Social），T代表技术因素（（Technological），E代表环境因素（Environmental），L代表法律因素（Legal）。

关于金融精准扶贫分析中的政治因素主要是指影响金融精准扶贫的政府方针政策，主要涉及货币政策、财政政策、信贷政策、补贴政策等宏观经济政策。经济因素主要是指金融精准扶贫的资金供求、市场机制配套、扶贫产业发展等情况。社会因素主要是指金融精准扶贫的扶贫主体参与意愿，扶贫对象的发展能力和观念意识等方面。技术因素是指金融精准扶贫中理念、金融产品的创新，以及新技术在金融扶贫中的普遍运用情况等方面。环境因素主要指影响金融精准扶贫的扶贫对象所处自然环境、生产生活条件、金融生态环境等方面。法律因素主要指金融精准扶贫实施过程中对金融扶贫创新和维护金融债权起着保障支持作用的相关法律法规完善程度。

（二）金融精准扶贫的PESTEL模型分析

1.政治因素分析。从当前我国金融精准扶贫的政策來看，主要涉及货币信贷政策、财税政策、金融监管政策等方面。货币信贷政策方面，央行采取定向降准、差别化存款准备金率，专设扶贫再贷款等方式来激励和引导。在财税政策方面，包括对涉农金融机构的财政奖励补贴，以及对农村金融的税收优惠和农业保险保费的补贴等。

2.经济因素分析。金融扶贫资金短缺和成本高企并存，制约了扶贫对象的资金获得。金融扶贫需要大量资金，而大型国有商业银行现存于乡镇的基层网点较少，造成了农村信用社“一农支三农”的局面，使得金融精准扶贫的资金供给不足。同时，金融供给主体单一，竞争不充分，导致农户、新型农村经营主体的贷款利率依旧较高。

市场配套机制建设滞后，延缓了金融扶持的跟进。贫困地区农村生产要素市场发展滞后，缺乏专业的流转中介和权威的评估机构，交易流转市场不活跃，抵押物处置的政策限制较多，土地承包经营权、林权、非上市企业股权无法有效交易和流转，资产评估难、流转难、变现难，抑制了金融资源的介入。

产业基础薄弱，金融扶持困难。贫困地区具有相对比较优势的扶贫产业较少，特色扶贫产业普遍存在“小、散、弱”状况。特色优势产业定位不够清晰，项目选择同质化问题严重。龙头企业数量少，实力弱，与贫困农户的利益联结机制不完善，带动贫困人口效应不明显。同时，产业发展普遍处于初级农产品阶段，产业链条较短，规模不大，局限了金融投入。

风险分担机制的缺位，金融机构承受较多风险。部分贫困地区普遍财力不足，在执行担保基金、财政贴息及风险补偿等政策方面出现折扣，存在担保基金有缺口、代偿协议不明确、担保机构增信能力弱等情况，难以有效分担信贷风险，影响了金融机构扶贫的积极性。此外，贫困地区农业保险业务发展滞后、品种匮乏，保险机构参与度低，农业保险供给严重不足，难以适应贫困地区金融扶贫需要。

3.社会因素分析。金融扶贫存在低收益高风险的特点，金融机构参与扶贫积极性不高。贫困户大多以传统农业为主，生产经营受自然灾害影响较大；扶贫贷款小额分散、多户等特征也加大了金融机构的管理成本。在扶贫对象普遍缺乏可抵押资产的情况下，金融机构从风险防范和经营成本角度考虑，往往处于被动扶贫的状态。

贫困人群自身发展能力弱。贫困人群普遍受教育程度低，发展观念和生活生产方式都比较落后，金融素养更是缺乏。教育程度低下，致使获取信息能力孱弱，直接导致观念意识的落后，是贫困人群致贫的主要原因。据相关调查显示，在中国有45.64%的农村家庭因为缺乏金融知识而不参与金融市场活动。金融素养的缺乏使得贫困人群远离金融，申请信贷资金发展生产的金融意识严重缺乏。

4.技术因素分析。现阶段金融精准扶贫的产品供给还较少，支持贫困户、新型农村经营主体和特色产业发展的金融产品还较为匮乏，无论是在期限、额度还是在品种方面都与当下多样化的金融需求存在诸多不匹配。

新的金融科技技术尚未得到广泛运用。近年来日益广泛运用的大数据技术，能够为扶贫对象的精准识别和动态管理提供了技术支撑。但是，由于扶贫对象信息采集的复杂性和采集渠道不够顺畅，目前大数据在扶贫领域的运用尚处于探索阶段。虽然移动支付、“互联网+”等技术的运用可以较好地克服物理金融网点覆盖不足的难题，但受限于贫困地区金融基础设施的不完善和人员的素质，未能得到普遍推广。

5.环境因素分析。贫困人群生活生产条件较为恶劣。同时，农村金融生态环境亟待优化。贫困户方面，受认知程度影响，存在浓厚的“等、靠、要”思想，过度依赖政府“输血”式救济，贷款发展生产的意愿不强。有的贫困户获得扶贫资金后不是搞生产谋发展，而是直接用于消费，更有甚者怀着“金融扶贫资金是国家救济，可以不还”的想法。此外，法制观念缺乏、信用意识淡薄，拖欠银行贷款和不按约定使用银行贷款现象普遍存在，金融债权得不到有效维护，也在很大程度上造成贫困地区银行惧贷现象。

6.法律因素分析。金融扶贫对象大都是贫困地区的农民，因此面向扶贫对象的金融产品设计不可避免的与农村产权相联系。但是，基于农村产权的金融创新和金融产品设计可能造成与现行法律相冲突，难以实现农村资产的盘活，制约了扶贫金融产品创新所需的物权抵押载体和条件。

三、新时期金融精准扶贫的几点建议

（一）精准定位扶贫对象和扶贫金融主体

金融机构要精准定位建档立卡贫困户，选择有劳动能力、有借贷意愿发展生产经营的贫困户，做好直接金融扶持。以贫困户受益为目的，做好农业产业化龙头企业、农业专业合作社、专业大户等新型经营主体间接金融扶持。根据不同金融机构具备的专业服务比较优势，适时推行金融精准扶贫主办行做法。

（二）精准聚焦产业扶贫和易地扶贫搬迁

产业扶贫能增强贫困地区造血功能。金融机构要立足贫困地区资源禀赋，发挥金融资金的导向作用，精准选择和发展特色优势产业，开展深度扶贫。要注重产业链环节的金融支持，通过扶贫贷款资金的注入，构建贫困户与龙头企业或合作社之间签订订单、解决就业、土地流转、资金入股等多种形式的利益联结机制，在产业发展引领和新型经营主体带动下，为贫困人口带来可持续性的收入，从而实现脱贫致富。

易地扶贫搬迁方面，贵州省惠水县探索了“五个三”易地扶贫搬迁改革经验+“四个加”金融服务模式，得到了党政部门认可，值得借鉴。“五个三”的主要做法是：盘活搬出地的承包地、山林地和宅基地“三块地”，让原住地的土地资源成为搬迁户的稳定收入来源；统筹就业、就学和就医“三个就”，解决好搬迁后的基本生计问题；衔接好低保、医保和养老保险“三保”，确保搬迁群众享受有同等甚至更优的社会保障；建好集体经营性公司、小型农耕场所、公共服务场站“三所”，降低搬迁群众的生活成本；创新集体经营、社区管理服务、群众动员组织“三制”，引导搬迁群众融入新环境、建设新家园。金融方面积极跟进“五个三”的相关需求，探索出了“政府主导+金融助推”、“迁企贷+扶持产业+吸纳就业”、“迁户贷+信贷优惠+自我发展”、“服务创新+普惠金融”的“四个加”金融服务模式。在易地扶贫搬迁中注入金融资金和提供金融服务，支持搬迁贫困户稳得住、能致富。

（三）完善金融精準扶贫的系统性配套机制

资金供给方面，央行可以运用扶贫再贷款、支农支小再贷款、差别存款准备金率等政策工具，引导金融资源向贫困地区回流，加大贫困地区扶贫资金供给规模。同时，强化政策引导，积极构建开发性银行、政策性银行、国有商业银行、地方城市商业银行、农村合作银行、村镇银行共同参与的金融扶贫资金供给体系。

配套的法律和市场机制方面，应尽快修改完善《担保法》、《物权法》、《土地承包法》等法律制度，从法律上明确土地的担保物权性质，奠定农地金融业务开展的产权法律基础，为盘活农村资源和开展金融扶贫产品创新提供法律支撑。与此同时，土地价值的评估市场建设、农村产权流转交易和抵押登记服务平台等也亟待完善，突破农村产权无法上市交易和变现困难的梗阻，为金融扶贫的持续创新创造条件。

协同机制方面，加强金融系统与扶贫部门在信息共享、政策制定等方面的协调联动，为金融扶贫和风险管理提供支持。加强财税和金融扶贫政策的衔接和协同配合，发挥好财政资金对金融扶贫的引导作用。搭建开放式扶贫平台，创新社会扶贫机制，为社会资本共同参与扶贫提供便利。

激励机制方面，金融监管机构应对扶贫开发贡献度大的机构，在业务准入、信贷规划管理、不良贷款核销等方面给予政策倾斜。政府部门对于扶贫贡献突出的金融机构要及时兑现费用补贴、税收减免、涉农贷款增量奖励等政策，降低金融机构扶贫经营成本。金融机构内部要建立相关免责和激励机制，对扶贫中非主观原因形成不良贷款的信贷人员予以适当免责，对扶贫成绩突出的给予晋升方面的优先考虑。

（四）创新金融精准扶贫供给

金融精准扶贫的供给创新方面，要贴近贫困地区的经济发展和贫困人口的金融需求，积极推广农机具抵押、订单农业质押、活体畜禽等农产品质押业务，尝试农村电商贷款、旅游贷款等形式，为不同的贫困地区和贫困群体量身设计金融产品，丰富金融精准扶贫的产品篮子。支持符合条件的贫困地区企业尝试企业债、集合票据等直接融资业务。积极探索绿色金融扶贫路径，通过绿色贷款、绿色债券等工具引导金融资源流向生态旅游、生态农业等绿色产业，走金融扶贫的绿色发展道路，让绿水青山在金融的激活下变成真正的“金山银山”。

（五）强化大数据技术在金融精准扶贫中的运用

加大财政支持力度，梳理部门间信息共享机制，畅通信息采集梗阻，着力引导大数据技术在精准扶贫中的运用，发挥其精准筛选、智能匹配的强大功能，逐步构建覆盖贫困地区和贫困人群的“精准扶贫云”，实时掌握贫困人口的数量、分布、贫困程度、致贫原因等情况，为精准满足贫困户金融需求提供技术支撑。进一步完善现有的全国性金融精准扶贫信息系统的功能，增强数据采集的可获得性、及时性、精准性，丰富统计测度指标，做实金融精准扶贫统计，实现对金融扶贫对象的科学化管理和有进有出的动态管理，解决金融与扶贫对象之间信息不对称和金融扶贫效果难衡量的问题，着力提升金融扶贫的效率。

（六）做好金融智力扶贫工作

“治穷先治愚，扶贫先扶智，扶智先育人”。在地方政府主导扶贫工作的大背景下，要加强贫困地区基层干部金融知识、金融政策的教育，切实提高金融素养，让基层干部“学金融、懂金融、用金融”，增强金融扶贫的引导能力。要创设工作帮扶机制，通过引进金融干部到政府、乡镇、村挂职，派遣金融扶贫特派员等形式，发挥好金融干部在扶贫中的“鲶鱼效应”。同时，金融机构要联合扶贫部门，常态化地宣传普及金融知识、金融扶贫政策、农业科技知识等，帮助贫困人群提高金融认知水平，掌握脱贫致富的农科知识。加强贫困人群特别是贫困人群子女的基础教育和职业技能教育的金融支持，斩断“贫困代际传递”的根源。

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Abstract：Targeted poverty alleviation is the basic criterion and standard for the project of poverty alleviation in the new era， and financial poverty alleviation is an important component of the project of poverty alleviation. Using PESTEL model， the paper makes an objective analysis on factors influencing financial targeted poverty alleviation respectively from the political， economic， social， technological， environmental and legal aspects. In view of the present difficulties in financial targeted poverty alleviation， the paper puts forward relevant countermeasures and suggestions.

Keywords： Finance； targeted poverty alleviation； PESTEL Model

责任编辑、校对：谢华军