河北省金融扶贫效率研究——基于省内9个贫困县区的实证分析

马照焱 河北地质大学

一、前言

2013年我国首次提出了“精准扶贫”的概念，并在党的十八大会议上，以习近平同志为核心的党中央正式将脱贫攻坚工作纳入“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，习近平总书记强调“落实好精准扶贫、精准脱贫，才能做到脱真贫、真脱贫、使全面建成小康社会得到人民的认可、经得起历史的检验，为实现第一个百年奋斗目标打下了坚实的基础。”由此，精准扶贫的序幕在全国范围内正式拉开。截止到2018年5月，我国农村贫困人口由改革开放初期7.7亿人下降至1600万人，农村贫困发生率又97.5%下降至1.7%，成为了世界上减贫人口最多的国家，是第一个完成联合国千年发展目标检品的发展中国家，对全球减贫贡献率超过了7%。

但由于我国存在着诸多的历史的和自然因素等，导致我国各地区之间和地区内部的经济发展很不平衡，经济技术水平也有着有很大差别，对我们的“精准扶贫”工作造成了很大的阻碍。于是我们引入了“金融扶贫”的相关概念。金融扶贫在扶贫工作体系中占据着非常重要的地位，任何形式扶贫帮助最终都离不开资金，近几年，不少金融机构都与政府达成了扶贫合作，并取得了一定的成果，但在目前扶贫攻坚决胜阶段，之前采用的多种扶贫方式就变得不再适用，这也就导致出现了很多诸如资金无法准确到达贫困对象的情况，造成了“扶富不扶贫”、“扶贫不脱贫”的窘境。

究其原因，更多是由于我们对扶贫的效果并没有形成一个统一量化的标准，无法对扶贫的效果进行评估和考量，这也就使得我们很多扶贫的弊端无法被分析出来，从而造成很多问题现象的出现。基于以上情况，本文以河北省9个国定贫困县为样本，首先对河北省扶贫现状与金融扶贫机制进行分析，然后构建DEA模型和Malmquist模型对河北金融扶贫效率进行绩效的评定，从而再深入分析问题，抽丝剥茧，找到相应的短板，并试图给出相关的建议与解决方案。

二、河北省金融扶贫的现状分析

河北省环绕北京天津两市，地理区位特色较为明显，是京津冀协同发展过程中重要的一环。一方面受到地理生态环境、资源供给等多方面客观因素的限制，另一方面由于地域缘故，人才流失问题严重，加之河北本地产业结构不合理、基础建设不完善等更多方面的因素，导致河北省内贫困问题一直较为突出，省内共有23个国家级扶贫开发重点县和17个省定贫困县，国家级贫困县数量约占全国的7%，仅次于云南、贵州、陕西、甘肃等偏远地区省份。贫困发生率之高、程度之深，严重影响了河北省整体经济的发展。

（一）金融扶贫的政策实施情况分析

自改革开放以来河北省一直紧跟国家扶贫的规划，积极的探索农村金融服务体系，为实现更好支持贫困地区的发展和脱贫攻坚，除落实好国家各种政策之外，更是出台了许多关于金融扶贫的专项文件，如2015年《关于坚决打赢脱贫攻坚战的决定》中指出“要在财政资金撬动下大力发展金融扶贫”。在2017年《河北省“十三五”脱贫攻坚规划》中提出“发展六位一体金融扶贫模式”，2018年《河北省农村信用社2018年金融扶贫实施方案》中提到“深入推进双基共建农村信用工程”，在2019年《支持脱贫攻坚税收优惠政策指引》中提到“大力发展普惠金融，增强金融对薄弱环节和弱势群体的服务保障能力，是实现脱贫的重要支撑”的观点，2020年河北省出台13条举措力促扶贫企业复工复产，其中指出“对扶贫龙头企业、合作社等新增贷款和展期贷款，给予贴息支持，贴息额度按规定政策执行”的指示。总体来看，金融扶贫相关政策文件都强调了金融资金参与扶贫的重要性，以及扶贫过程中政府的引导性，并根据政策下达相应条例与指示。

（二）金融扶贫的资金投入情况分析

根据最新的2018年《河北经济年鉴》中相关数据显示，2017年各级共安排财政专项扶贫资金792351.9万元，其中，中央财政专项扶贫资金264644万元，省级安排财政专项扶资金379000万元，市县两级再配套资金达到了148707.9万元。相比2016年397494万元的中央专项扶贫资金有较大规模的下降，跟据最新的2020年的河北省扶贫开发信息中心预算报告显示，对比2019年预算支出同比减少536.81万元，可见近些年来扶贫规模呈现出逐年减少的趋势，分析当前贫困人口数量就不难发现规模逐渐减小的原因，2017年全省脱贫人口达到了78.8万人，贫困发生率由3.23%下降到1.86%，因此贫困人口数量的减少一定程度上会影响了扶贫资金投入的规模。

（三）金融扶贫的产品与形式采用情况现状分析

关于金融扶贫的形式，在2017年《河北经济年鉴》指出，河北省扶贫办按照定向、精准、特惠、创新的金融扶贫原则，充分发挥银行业、保险业、证券业金融扶贫主力军作用。坚持以“政银企保”模式，强力推动扶贫小额信贷，2017年内新增扶贫小额信贷26.7亿元。并坚持发挥保险业优势资源和力量，探索开展了“政保联办”保险扶贫、防贫保险、商业医疗保险等可复制、可推广、可持续的保险扶贫新路径，坚持以“金融扶贫板”，引导资本市场壮大扶贫产业。同时，河北省扶贫办对多项金融扶贫项目实行了扶贫贷款贴息政策，进一步的扩大覆盖面，更为有效地提高了金融机构扶贫创新金融产品、服务的积极性。如中国邮政邮政储蓄银行河北分行发行了“惠民脱贫贴息贷款”、“惠农易贷”，河北农村信用社针对建档立卡贫困户专门研发了“致富宝”、针对“农家乐”农户研发“幸福宝”，永安期货股份有限公司推出了小麦保险期货等等，很有效的调动金融机构的积极性去研发因地制宜的金融扶贫产品，充分保障了金融扶贫体系当中金融机构的参与性。

三、河北省金融扶贫效率研究的实证分析

（一）模型构建

1.DEA模型

DEA通过明确考虑多种投入的运用与多种产出的产生，它能够用来比较提供相似服务的多个服务之间的效率，它避开了计算每项服务的标准成本，因此它可以把多种投入和产出转化为效率比率的分子与分母，而不需要转换成相同货币单位，因此DEA可以有效的衡量和说明投入和产出的组合，也正因此它比一套经营比率和利润指标更具综合性也更值得信赖。另外，DEA是一个线性规划模型，它表示了产出对投入的比率，通过对一个特定单位的效率和一组提供相同类似单位的绩效进行比较，试图使服务单位的效率最大化。在这个过程中，获得100%指标被称之为有效单位，而另外效率评分低于100%则被称之为无效单位。

（1）规模报酬不变的DEA模型

规模报酬不变的DEA又被称之为CCR模型，该模型假设决策单位在整个期间是规模报酬效率不变的，并且面向投入变量进行分析。现假如选取P家单位，对于每个单位来讲，选取投入变量N个，同时产出变量M个，那么对于这P家单位第i个单位来讲即有：

接下来用u表示产出的权重，则该产出是一个m×1维的行向量，用v来表示投入的权重，该投入是一个N×1维的行向量，再加上的限制并用数学归纳法可得：

该形式下θ作为标量，并取值于0到1之前，λ表示投入产出比常数向量，且p×1维向量，即可求得技术效率。

（2）规模报酬变化的DEA模型

规模报酬变化的DEA模型被称之为BCC模型，其认为规模报酬不是不变的，由于在处理一些特殊问题的时候例如遇到政府管制、公共物品以及相关法律约束等都使得研究对象在既定的假设前提下产生一定的阻力因素，因此规模报酬不变的假设就看起来不那么合理了，假设条件设为规模报酬变化会得到更可靠的结果，于是在CCR模型的基础之上加入一个约束条件I1λ=1即得：

其中I1为I×1维单元向量，这也就得到了纯技术效率。

这种方法是通过多个平面相互交叉而形成的凸包，将所有有样本数据都包括进去，这个锥包与CRS的比起来，能包的更加紧密，因此从这个角度上来讲，理论上得到的技术效率值也就会大于等于CRS模型所得到的。

2.Malmquist指数方法

本文引进Malmquist指数法对决策单元在某时间段内效率变化情况进行分析,对不同时期河北省金融扶贫效率的变化进行测量分析，该指数的推算过程如下：

假设以t时刻和t+1时刻为技术参照，那么当Malmquist指数的取值大于1时，说明全要素生产率（TFP)水平与前一年相比较有所提高；Malmquist指数小于1时，这说明TFP水平相比于前一年有所下降。Fare（1994）将全要素生产率分解为技术效率的变化（TE)、技术进步的变化（TC)俩个方面；在规模报酬可变的情况下，技术效率的变化又分为纯技术效率变化（PTEC)、规模效率变化（SC)，公式表示为：

技术效率从t时刻到t+1时刻所发生变化即为技术效率变化指数，变化指数能体现技术效率的及进步，当TE大于1,可以得出技术效率得到改善的结论，反之，则代表技术效率变差。技术进步变化指数表示从t时刻到t+1时刻，借助了新的技术所带来的技术革新，如果TC大于1则说明生产前沿面向外或者向上移动；反之说明技术出现退步的情况。当技术效率变化、技术进步变化值之比大于1时，说明这是促进全面要素提高的主要因素;相反，它是全面要素生产率下降的根本原因。

（二）指标的选取及数据来源

1.指标选取

（1）投入指标：本文选取人均金融机构贷款余额（万元/人）、每万人银行业金融机构营业网点数量（个/万人）为投入指标，分别反映了河北省内贫困县金融扶贫的信贷支持力度以及河北省金融机构参与扶贫网点覆盖能力。其中，人均金融机构贷款余额（万元/人）计算方法为县区全部金融机构贷款余额/农村人口，每万人银行业金融机构营业网点数量（个/万人）计算方法为县区银行业金融机构网点数量/农村人口。

（2）产出指标：本文选取农村人均可支配收入（元）、人均农林牧渔增加值（万元/人）为产出指标，这两项指标的选区都是从收入效应出发，从而借以考量金融扶贫所带来的贫困人口收入的增加以及贫困地区经济的增长。

2.数据来源与说明

关于样本的选取，本文选取河北省内9个深度贫困县为样本，基本可以覆盖到全省内每一个市，从而可以尽可能全面的角度去评定河北省金融扶贫的效率，同时选取2015年—2017年面板数据进行比较分析，进而更直观的反应出金融扶贫效率对比变化情况。另外，本文所有的数据皆来源于各年的《河北经济年鉴》、《河北农村统计年鉴》、《中国县域统计年鉴》以及中国银保监会网站信息披露平台。

模型估计与分析

1.河北省金融扶贫效率研究的静态分析

根据规模效率变化的DEA模型，本文采用DEAP2.1软件对河北省内9个贫困县区2015—2017年的样本数据进行进金融效率评定的分析，得出结果如表一所示：

表1 河北省金融扶贫效率DEA分析

首先从纯技术效率分析，技术效率反映了各贫困县金融扶贫的投入产情况，当技术效率等于1时，表明该地区金融扶贫的投入产出达到生产前沿面，不存在投入冗杂；当纯技术效率小于1，表明该地区存在投入冗杂，表现为无效率状态。由图表看出2015-2017年纯技术效率指标整体呈现下降的趋势，由2015年各县区平均值0.872下降到2017年的0.811，可看出纯技术效率整体平均水平并不高，且都处于无效率状态，再来单独看各县区三年的平均纯技术效率，9个贫困县当中只有邯郸市大名县、张家口张北县、秦皇岛市青龙满族自治县3年平均纯技术效率指标达到1，呈现有效率状态，其余皆为无效率状态，可看出河北省金融扶贫现有的技术以及经营管理水平较为低下，因此在扶贫资金管理、金融扶贫技术研发方面需加大力度。

其次从规模效率进行分析，可以看出9个县区3年的时间中，规模效率整体都没有太大的变化都维持在0.81左右，整体水平不高且都处于无效率状态，再从各个县区的角度进行分析，9各县区只有2个平均规模效率达到有效率状态，并且大多呈现每年逐步下降的趋势。由此可以看出河北省金融扶贫规模力度是不够的，所以应取措施扩大金融扶贫规模，进一步提升金融扶贫的效率。

最后从综合效率进行分析，综合效率是综合了技术效率和规模效率两个指标进行更宏观的分析，由图表可看出9个县区，只有邯郸市大名县，和秦皇岛青龙满族自治县可以达到有效率状态，其余全呈现无效率，整体上来看每年的综合效率呈现下降的状态。可以看出河北省金融扶贫的效率并不容乐观，整体表现扶贫效率较差，需要从改良现有制度，开发新的技术 、扩大投入规模等多方面来改善金融扶贫效的效率。

2.河北省金融扶贫效率研究的动态分析

DEA模型是从静态的角度计算了河北省金融扶贫的效率，但分析三年内金融扶贫效率动态的变化，还需借助Malmquist生产率指数对3年内9个县域进行生产率增长驱动因素分析，得到结果如表2所示：

表2 样本年份分解的Malmquist指数分析

从总体来看，2015-2017年河北省金融扶贫全要素生产率为0.89。说明在研究期间金融扶贫全要素生产率呈现下降的趋势，每年约下降11%,反映了近些年来河北省金融扶贫效率并不乐观的局势，其中只有2015年—2016年的规模效率变化指数大于1，其余指标皆小于1，说明河北省金融扶贫效率不管从科学技术水平，资金管理水平，扶贫投入规模皆呈现出退步的趋势。

表3 按样本县域名称分解的Malmquist指数分析

将所得结果县域样本进行分解来进行更为直观的分析，如表三所示：9个县域中只有张家口市张北县、保定市涞源县、衡水市武强县Malmquist 生产率指数大于1，说明在研究期间只有这3个贫困县金融扶贫效率是呈现递增趋势的，其余县域金融扶贫效率仍不理想，从技术进步指数来看，大部分县域是下降的，但从规模进步指数来安，大部分县域是持平甚至上升的，说明河北省金融扶贫在规模扩大的投入上，要大过扶贫管理水平上的投入。

四、结论与政策建议

上文我们通过DEA的构建以及Malmquist指数的分析，结果发现河北省金融扶贫效率并不是十分理想，整体上2015-2017年三年内扶贫效率都出退步的趋势，其中纯技术效率指标下降更为明显，这也是拉低全生产要素生产效率的关键。规模效率从Malmquist指数来看是呈现进步的，但从DEA整体规模效率指标来看是处于一个较低的水平，且都为无效率状态。因此可以看出近些年河北省金融扶贫创新力度是不足的，资金的管理水平，扶贫工作的经营以及扶贫的规模投入都有待加强。针对这些问题，本文提出以下相应的政策建议：

（一）因地制宜发展特色扶贫模式，加大金融扶贫的创新力度

金融扶贫策略的基调应是因地制宜，在实证的分析中各县域的纯技术效率、规模效率情况都有所不同，但都表现出的是规模效率较高，纯技术效率较低的状态。所以，在扶贫的工作中应尽量减少“大水漫灌”策略，而是要针对性加强对每个县区的特色有效率的帮扶，尽可能的打造不同地方不同的特色扶贫模式。建议以制度的改革和管理的创新为出发点，提高扶贫贷款的发放效率，对规模报酬未达到有效的地区，对信贷规模和资金投入结构进行考量，改变策略以争取有效的利用每一份金融资源。

例如丰宁满族自治县的特色农产品产业扶贫模式就很适合推广，丰宁县域面积广阔，南邻北京，北靠内蒙，气候条件复杂，温差较大，复杂的地理条件决定了该区域并不适合大规模的投入种植业，于是努力打造探索天然的“扶贫农场”、爱尚羊“全产业链带动”、元始杂粮“一单两保三零”等特色的利益联结模式，累计投入资金约1.55亿元，带动了7400贫困户稳定脱贫，扶贫效果较为明显。

又如广平县菌菇大棚的开发项目，广平县隶属于河北省邯郸市，位于河北省南部，太行山东麓海河平原的黑龙港流域，这也就意味这样的地理环境不能像丰宁县一样大规模的去投入畜牧业，于是广平县在原有的菌菇种植上引进“林下种植赤松茸”和“大棚种植香菇+赤松茸”项目，据了解，赤松茸宜林下种植，以玉米、小麦、棉花等秸秆为原料，只需浇水，不用施肥打药，种植简单不需要太复杂的技术，并且生长期限较短，据统计每个大棚收入可达1.1万元以上。每个大棚预计每年总收入可达4.3万元，至少盈利8000元，年人均劳务收入至少8000元，村集体经济年收入至少30万元。

（二）加强和完善扶贫监管体系，实现金融扶贫资源的合理配置

针对于河北省扶贫效率技术效率不高的原因，科学的管理水平是一个非常重要的影响因素。其实如何提升扶贫失效的实质就在于解决好“如何管”的问题，因此应当建立起一个科学的扶贫绩效评价体系，对整个扶贫过程进行科学的管理与监测。通过监管体系监测和评价金融扶贫当中资源的投入产出率、效果、可持续性、以及影响因素，形成有效的反馈记录，以此来判断金融扶贫过程当中所出现的问题与偏差，从而可以为金融机构的决策提供更加有效的参考，实现金融扶贫资源合理的配置。

（三）加大力度引导金融机构的参与，充分调动金融扶贫的积极性

在之前DEA模型的构建当中发现，虽然河北省金融扶贫的整体规模效率较高，但是并没有达到完全有效率的状态，并且每年还呈现出不同程度下降的趋势，因此仍需要去充分引导金融机构的参与，进而来保证金融扶贫的积极性。

首先，可以加大保险业的引入，扶贫与保险的行业从本质上来讲本质有着天然关联，这是源自于保险本身契约明确、杠杆效应、社会管理功能以及融资功能多方面的特点。因此一定程度来讲，保险业积极参与扶贫是与保险业长期稳健的风险管理和保障功能高度契合的，同时更是保险企业实现健康稳定发展的内在诉求。所以应当在基层开设更多的保险机构服务网点，增加深度贫困地区营销服务网点的数量。并加大扶持特色农业保险、特色种养业保险以及扶贫小额信贷等多个险种，在深度贫困地区建立起完善的银保互动机制，使农业保险与农村信贷有机的结合在一起，最大程度的调动保险机构扶贫的积极性。

另外，还考虑到贫困人口的优势不足，信用意识较为落后，导致很多正规的金融机构不愿意承贷，那么非正规的金融机构的加入就可以弥补这一点的不足，将扶贫小额信贷合作银行扩大到村镇银行和其它农村合作银行，加大对贫困地区网点的建设力度，进而提高贫困地区金融网点密度，改善落后地区的金融状态，这样一来可以调动更多的小型、新型农村金融机构，能够在很大程度上保证了金融扶贫的积极性。