金融精准扶贫专项统计的实践与探索

侯蕾华

摘 要：党的十九大报告指出，要着力健全货币政策和宏观审慎政策雙支柱调控框架，切实深化利率和汇率市场化改革，健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线。而对各类金融机构经营状况和风险的及时监管、对其服务实体经济能力的精准评估以及货币政策和宏观审慎政策对经济的调控效果判断都离不开专项统计数据。本文将分析金融精准扶贫专项统计制度在落实中的良好实践及其仍存在的问题，通过分析这些经验和教训，为强化精准扶贫专项统计治理提供一些建议。

关键词：精准扶贫;统计治理;专项统计

一、金融精准扶贫专项统计治理的实践

党的十九大报告明确提出：要坚决打好防范化解金融风险、精准脱贫、污染防治的攻坚战，使全面建成小康社会能够得到人民认可、经得起历史检验。而精准脱贫离不开金融业的支持，实施金融精准扶贫不仅是政策要求，更是金融机构积极承担社会责任的体现。

（一）金融精准扶贫专项统计制度

为及时、准确、完整地反映金融精准扶贫贷款情况，人民银行于2016年建立了金融精准扶贫贷款专项统计制度。金融精准扶贫贷款专项统计制度从贷款主体来看，主要包括个人精准扶贫贷款和单位精准扶贫贷款两部分。个人精准扶贫贷款中又着重区分建档立卡贫困人口贷款和其他个人精准扶贫贷款;单位精准扶贫贷款中主要区分项目精准扶贫贷款和产业精准扶贫贷款。同时还包括个人和单位精准扶贫贷款的用途、期限、担保方式、财政贴息等内容。附报包括金融精准扶贫贷款笔数、带动服务人数、已脱贫人口贷款及易地扶贫搬迁同步搬迁贷款，详细反映金融机构助力扶贫工作的带动效果。

全国性银行业金融机构如政策性银行、国有商业银行等由人民银行总行负责该机构各层级（全国、省、地市、县）数据的报送。部分地方法人金融机构如城商行、农商行、村镇银行等由法人所在地人民银行代报。

（二）统计数据质量管理

为落实好金融精准扶贫统计制度，切实提升金融精准扶贫数据质量，保证金融精准扶贫数据的准确性，人民银行从上至下采取了多种数据质量管理措施。

一是组织统计人员培训。组织人行及金融机构统计人员学习金融精准扶贫专项统计制度，对于报表中发现的问题及时下发问题清单，并要求金融机构及时补报或修改相关数据。

二是设计专项统计报表，加强数据核对工作。人民银行总行在数据集中监测系统中设计并定义了金融精准扶贫贷款相关专项统计报表，如金融精准扶贫贷款分地区表、金融精准扶贫贷款分机构表等。一方面易于统计人员获取数据，另一方面也为核对数据奠定了基础。

三是建立地市中支-省会中支-总行多层级数据审核机制。人民银行金融机构数据均由其法人机构报送法人机构所在地人民银行，其中，中小金融机构如农商行、村镇银行统计数据由县支行统计人员报送，然后经过人民银行地市中支、省会中支、总行层层审核，并要求金融机构报送数据异常变动说明，对于发现的问题也层层向下传达，及时解决已发现的各类数据问题。

四是报送金融精准扶贫贷款统计表纸质版。针对报表质量参差不齐的现象，要求上报辖内数据的农商行和村镇银行每季度在金融统计监测管理信息系统报送数据之后报送纸质报表，从制度上强化责任落实和追究机制，有效地避免了错报、乱报现象。

（三）统计数据信息使用

金融精准扶贫专项统计为人行评估金融机构助力脱贫攻坚工作奠定了基础。目前，因人民银行货币信贷部门负责金融精准扶贫工作，故其为该专项统计数据的主要使用者，而调查统计部门主要负责数据的收集，甚少使用该数据。

二、金融精准扶贫专项统计制度在落实中存在的问题

从2016年金融精准扶贫专项统计制度发布至今，金融机构已报送数十期数据，在人民银行及金融机构统计人员的共同努力下，数据报送质量越来越高。虽然人民银行从上至下已采取多种措施保障数据质量，但在制度的执行过程中仍存在制度设计不完善、数据质量管理不到位和数据使用效率低的问题。

（一）制度设计不完善

一是贫困户信息的识别问题。《金融精准扶贫贷款专项统计制度》中规定，建档立卡贫困人口指扶贫部门按国家贫困识别标准认定的贫困人口，信息来源于“全国扶贫开发信息系统”。但在该专项统计数据报送过程中，出现了某一行地市分行自身报送的数据与总行在数据集中系统中报送的数据不一致的问题。例如：某股份制商业银行运城分行自身报送扶贫贷款数据与数据集中系统中的数据相差较大，其统计人员甚至不知大数据集中系统中的贷款余额，与其省分行沟通后才得知总行直接从信贷系统中取贫困户贷款数据，两者不一致的主要原因是对贷款主体是否为贫困人口的认定不同。总行因拥有更多的贫困户信息，所以总行报送数据远大于该分行自己报送的贷款数据。

人行总行于2017年、2018年连续两年下发了有关扶贫识别信息的文件，文件中要求各金融机构要严格以该扶贫识别信息为依据，上报金融精准扶贫专项统计报表，并指出扶贫识别信息通过“金融精准扶贫信息系统”下发。但经过调查，中小金融机构仍使用扶贫办发放的建档立卡贫困户名单进行统计。二者之间是否有差异无从得知，但在发放贷款时通过比对贫困人口名单在信贷系统中对客户信息进行维护有可能导致遗漏，致使数据出现偏差。

二是金融精准扶贫贷款余额总项应注明是否包含已脱贫人口贷款。在向货币信贷部门提供金融精准扶贫信贷投放数据时，总项为金融精准扶贫贷款余额，其中项包括建档立卡贫困人口及已脱贫人口贷款、个人及产业带动扶贫贷款和项目精准扶贫贷款。在统计制度中，未明确说明是否包含已脱贫人口贷款，即普遍默认不包含脱贫人口贷款，但在向信贷部门提供金融精准扶贫贷款余额时被要求加上已脱贫人口贷款余额，因此导致在数据监测集中系统中不包含已脱贫人口贷款数据、在金融精准扶贫信贷投放数据通报中却包含的现象，造成指标含义相同但范围不同，缺乏一致性。

三是指标设计不够合理。从XX市金融精准扶贫贷款情况来看，2018年8月XX市辖内金融机构项目精准扶贫贷款余额共4亿，但交通设施贷款、教育贷款等其中项均为0，说明统计指标的设计未涵盖实际贷款发放用途，造成数据指标虚设。

（二）数据质量管理不到位

一是中小金融機构统计人员素质不高。在制度执行过程中，中小金融机构的问题不容忽略。中小金融机构立足于县域，是精准扶贫工作的中坚力量，但多数中小金融机构尤其是村镇银行立足于县域，对高端人才的吸引力有限，经调查，发现大多数村镇银行调查统计人员为专科或三本学校毕业。同时各种专项统计越来越多，对统计人员素质的要求也越来越高，但目前部分统计人员的素质并不能满足工作要求。

二是金融机构内部管理不完善。部分金融机构重视信贷发放、轻统计，统计人员多为兼职，统计数据质量无法有效保证。且金融机构某些专项统计报表由不同人员报送，几乎没有共同的审核与监管人员。金融机构内部约束机制不完善，对统计部门报送数据的问题不够重视，数据质量问题不能及时反馈至行内领导。

三是目前人民银行还未建立完整的数据质量评估体系。金融机构业务与统计报表业务分离，可能导致数据报送错误，而人行统计人员只能通过自身的经验或利用历史数据的变动情况判断数据正确与否，效率较低，发现问题的能力也因人而异。

（三）统计数据使用效率低

只有完成了统计分析，统计数据才算是真正有用的，但目前调统部门基本没有针对金融精准扶贫的专项分析，只负责向办公室、货币信贷部门提供精准扶贫信贷数据，至于其他部门如何使用、使用所需信息与已有信息是否匹配并未有专门沟通与反馈，数据使用者与采集者没有加强沟通，导致数据使用效率大大降低。

三、关于强化专项统计治理方面的几点建议

根据上文对金融精准扶贫专项统计实践中问题的分析，我们将根据以上问题提出相应建议，以期使今后的精准扶贫专项统计治理更加高效。

一是加强统计人员培训。持续加强人民银行和金融机构基层统计人员职业道德和业务素质等方面的培训，基层统计人员作为原始数据的生产者，直接影响到统计数据的质量。首先，应重视职业道德培训，增强统计人员的责任心，使其形成正确的工作态度;其次，人民银行总行应将专项统计制度设计的目标及过程、分支行将统计制度落实过程中的经验及问题通过录制视频、发文等方式下发给基层统计人员，保证基层统计人员能随时学习各项统计制度的内容，确保人员更换时新的统计人员也能及时学习这些内容。

二是增强统计设计的合理性。为保证数据的一致性和可比性，应统一“全国扶贫开发信息系统”中相同指标的含义;统一贫困人口的识别标准，及时下发贫困人口信息至各金融机构，确保金融机构各分支机构报送数据与总行数据一致。每年及时修订统计指标，确保统计指标的适用性。

三是加强数据质量建设。人行统计人员要认真进行日常报送数据审核，及时发现数据问题。同时，要从根本上建立起一套可与当前专项统计相匹配的统计数据质量评价与监测体系，减少人为因素导致的错误。此外，加强激励约束机制建设。督促金融机构将统计数据报送情况与其内部考核挂钩，从金融机构内部重视统计报表报送工作。

四是加强相关部门之间的沟通。一方面要加强与金融机构统计人员的沟通，强制要求金融机构统计人员及时反馈专项统计制度在落实中的问题。每年新统计制度下发时，要求金融机构上报新制度落实中存在的问题，使金融机构从思想上认识到反馈信息的重要性;另一方面，要加强与数据使用部门的沟通。