楊君岐 趙雅琦
摘要:為確保在2020年實(shí)現(xiàn)全民脫貧攻堅(jiān),黨和國(guó)家的工作重心一直圍繞著精準(zhǔn)扶貧展開(kāi)。然而,我國(guó)的陜南革命老區(qū)由于經(jīng)濟(jì)落后、情況復(fù)雜,目前的扶貧工作依舊面臨著扶貧評(píng)級(jí)授信難等問(wèn)題。本文基于對(duì)陜南革命老區(qū)商洛市鎮(zhèn)安縣農(nóng)戶的調(diào)研數(shù)據(jù)結(jié)果,引入3個(gè)一級(jí)指標(biāo)及10個(gè)二級(jí)指標(biāo),從定性與定量結(jié)合的角度出發(fā),選用層次分析法與模糊綜合評(píng)價(jià)法構(gòu)建符合革命老區(qū)現(xiàn)實(shí)情況的扶貧信用評(píng)價(jià)體系。本文共選取1321個(gè)調(diào)研樣本進(jìn)行實(shí)證結(jié)果分析,建立了科學(xué)有效的信用評(píng)價(jià)體系,為政府精準(zhǔn)扶貧工作與金融機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)授信積極建言獻(xiàn)策。
關(guān)鍵詞:金融扶貧? 革命老區(qū)? 信用評(píng)價(jià)? 層次分析法? 模糊綜合評(píng)價(jià)法
2019年,中央一號(hào)文件就“農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”工作提出要求,要扎實(shí)推進(jìn)精準(zhǔn)扶貧工作,不斷促進(jìn)農(nóng)村金融發(fā)展。2020年是實(shí)現(xiàn)全民脫貧攻堅(jiān)的決勝之年。目前革命老區(qū)精準(zhǔn)扶貧工作中最關(guān)鍵的問(wèn)題是如何將有限的資金用到最需要的貧困戶上,如何從扶貧角度客觀對(duì)貧困戶的信用情況做信用評(píng)價(jià)。歷來(lái),銀行等金融機(jī)構(gòu)多數(shù)將扶貧對(duì)象排除在信用評(píng)級(jí)的優(yōu)質(zhì)客戶外,以商洛市為代表的我國(guó)重點(diǎn)革命老區(qū),近幾年努力探索了符合當(dāng)?shù)貙?shí)際的脫貧道路。2018年,商洛市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值174.35億元,較2017年同期增長(zhǎng)4.1%;城鄉(xiāng)居民可支配收入較2017年分別增長(zhǎng)8.4%和9.5%。商洛市鎮(zhèn)安是國(guó)家扶貧開(kāi)發(fā)重點(diǎn)縣、革命老區(qū)縣,全縣有建檔立卡貧困村96個(gè),其中深度貧困村15個(gè),截至2018年底,穩(wěn)定脫貧退出25041戶76970人,剩余貧困人口724戶2178人,貧困發(fā)生率降至0.89%。近年來(lái),鎮(zhèn)安縣政府持續(xù)增加邊遠(yuǎn)山區(qū)、特困人群等的扶貧力度。目前的扶貧工作中主要存在以下難點(diǎn):一是信息采集有障礙,扶貧評(píng)級(jí)授信難;二是貧困戶還款意識(shí)薄弱,還款風(fēng)險(xiǎn)大;三是金融機(jī)構(gòu)覆蓋少,“普惠”介入難。
本文通過(guò)對(duì)鎮(zhèn)安縣的實(shí)地調(diào)研,充分考察農(nóng)戶現(xiàn)在的經(jīng)濟(jì)狀況以及未來(lái)的發(fā)展?jié)摿?。從家庭特征、償債能力、信譽(yù)狀況這三個(gè)維度選取指標(biāo),由此確定戶主的年齡、健康狀況、受教育程度、家庭人口數(shù)、家庭教育負(fù)擔(dān)、家庭人均年純收入、農(nóng)戶勞動(dòng)時(shí)間、農(nóng)戶勞動(dòng)技能、農(nóng)戶的勤勞程度、信用與品德等二級(jí)指標(biāo)。結(jié)合層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法,構(gòu)建出一個(gè)符合陜南革命老區(qū)的扶貧信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并根據(jù)農(nóng)戶數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。
一、基于AHP的模糊綜合評(píng)價(jià)法的模型構(gòu)建
(一)評(píng)語(yǔ)集合的確定
(二)基于層次分析法(AHP)的指標(biāo)權(quán)重的判定
1.層次分析法的運(yùn)用步驟。
(1)建立層次結(jié)構(gòu)模型。
(2)構(gòu)造兩兩矩陣。設(shè)T為評(píng)價(jià)指標(biāo)集,,代表對(duì)的相對(duì)重要程度(j=1,2,3,...,n),判斷矩陣為;
(3)計(jì)算n階矩陣每一行元素乘積的n次方根,對(duì)作歸一化處理,得到因素i的相對(duì)權(quán)重
(公式2-1);
2.一致性檢驗(yàn)。
(1)計(jì)算判斷矩陣T的最大特征根;
(2)計(jì)算一致性指標(biāo)CI;
(公式2-2);
(3)引入隨機(jī)一致性指標(biāo)RI,得出檢驗(yàn)系數(shù),若,則認(rèn)為該判斷矩陣通過(guò)一致性檢驗(yàn),否則就不具有一致性。
(公式2-3)
3.隸屬函數(shù)的構(gòu)造。設(shè)屬于優(yōu)秀、良好、一般、較差模糊方案子集的隸屬函數(shù)分別為、、、,。
對(duì)指標(biāo)的處理公式如下:
(公式2-4)
(公式2-5)
(公式2-6)
(公式2-7)
(公式2-8)
(公式2-9)
(公式2-10)
(公式2-11)
其中,代表評(píng)價(jià)因素在二級(jí)指標(biāo)下的值,與代表評(píng)價(jià)因素最大值和最小值,通過(guò)處理得到評(píng)價(jià)結(jié)果,進(jìn)而得出模糊關(guān)系矩陣。
(三)綜合子因素集評(píng)判結(jié)果做總評(píng)判
其中,矩陣的每一行代表二級(jí)指標(biāo)屬于評(píng)語(yǔ)集合不同評(píng)語(yǔ)的評(píng)價(jià),其值分別是、、、。
(四)評(píng)價(jià)農(nóng)戶信用程度
其中,以為權(quán)數(shù),對(duì)賦值,,其中=4,=3,=2,=1,根據(jù)V值的大小,確定評(píng)價(jià)對(duì)象次序。利用MATLAB軟件對(duì)數(shù)據(jù)處理,結(jié)合AHP及模糊綜合評(píng)價(jià)法減少人為主觀因素所導(dǎo)致的數(shù)據(jù)誤差。
二、模型應(yīng)用
目前,商洛市鎮(zhèn)安縣有建檔立卡貧困村96個(gè),其中深度貧困村15個(gè),建檔立卡貧困人口25765戶79148人。本文將1321份貧困戶家庭的微觀金融數(shù)據(jù)為樣本,建立貧困戶信用體系。
(一)基于AHP的模糊綜合評(píng)價(jià)
1.評(píng)語(yǔ)集合的選取。本文選用評(píng)語(yǔ)集,分別對(duì)應(yīng)優(yōu)秀、良好、一般、較差四個(gè)等級(jí)。對(duì)評(píng)價(jià)集進(jìn)行量化。
2.權(quán)重的確定。本文選取了基層村委以及部分貧困戶的打分意見(jiàn)。其中戶主年齡為逆向指標(biāo),家庭人口數(shù)為定量指標(biāo),其余指標(biāo)均為正向指標(biāo)且可通過(guò)實(shí)踐打分結(jié)果進(jìn)行量化。最終確定3個(gè)一級(jí)指標(biāo)和10個(gè)二級(jí)指標(biāo)。其中,家庭特征下分為戶主年齡、戶主健康狀況、受教育程度、家庭人口數(shù)、家庭受教育負(fù)擔(dān)5個(gè)二級(jí)指標(biāo);償債能力下分為農(nóng)戶的人均年純收入、農(nóng)戶務(wù)工時(shí)間、戶主勞動(dòng)技能3個(gè)指標(biāo);信譽(yù)狀況下分為農(nóng)戶勤勞程度、信譽(yù)與品德2個(gè)指標(biāo)。利用MATLAB軟件計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重,并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。
(1)構(gòu)造判斷矩陣,見(jiàn)表3。
(2)計(jì)算n階矩陣每一行元素乘積的n次方根,對(duì)作歸一化處理。
T1:
T2:
T3:
以同樣的方法計(jì)算可得二級(jí)指標(biāo)權(quán)重系數(shù),見(jiàn)表3。
(3)最終得到相對(duì)權(quán)重。
其中,為家庭特征,為償債能力,為信譽(yù)狀況。
其中為戶主年齡,為戶主健康狀況,為戶主受教育程度,為家庭人口數(shù),為家庭教育負(fù)擔(dān)。
其中為農(nóng)戶的人均年純收入,為農(nóng)戶務(wù)工時(shí)間,為戶主勞動(dòng)技能。
其中為農(nóng)戶成員勤勞程度,為農(nóng)戶信用與品德。
(4)一致性檢驗(yàn)。
第一,計(jì)算判斷矩陣T的最大特征根;
第二,計(jì)算一致性指標(biāo)CI;
(公式5-1)
第三,引入隨機(jī)一致性指標(biāo)RI,得出檢驗(yàn)系數(shù),,則認(rèn)為該判斷矩陣通過(guò)一致性檢驗(yàn),
(公式5-2)
所得結(jié)果如下:
經(jīng)計(jì)算,以上判斷矩陣的檢驗(yàn)系數(shù),均通過(guò)一致性檢驗(yàn)。得出指標(biāo)權(quán)重分配如下:
3.隸屬函數(shù)的構(gòu)造。本次實(shí)踐共采訪基層村委和農(nóng)戶樣本110個(gè),有效樣本100個(gè)。二級(jí)指標(biāo)的隸屬函數(shù)如下:
(1)單因素與多因素結(jié)合的模糊評(píng)價(jià)。以上述第三步驟所得到的二級(jí)指標(biāo)層對(duì)一級(jí)指標(biāo)層的權(quán)重向量作為算子,將與的模糊評(píng)價(jià)矩陣進(jìn)行矩陣乘法運(yùn)算,獲得一級(jí)指標(biāo)層對(duì)于評(píng)價(jià)集的隸屬向量。
經(jīng)過(guò)上述單因素與多因素結(jié)合的模糊評(píng)價(jià)得出總評(píng)價(jià)結(jié)果為:
(2)評(píng)語(yǔ)等級(jí)綜合評(píng)價(jià)。本文中所選取的評(píng)價(jià)指標(biāo)均為定性指標(biāo)與定量指標(biāo)的結(jié)合,對(duì)S進(jìn)行歸一化處理,得出3個(gè)因素集模糊綜合評(píng)價(jià)的加權(quán)平均值(即最終得分):
綜合以上評(píng)價(jià)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)及最終的加權(quán)平均值可得出,償債能力得分最高,其次為家庭特征。最終本信用評(píng)價(jià)系統(tǒng)整體評(píng)價(jià)得分為2.7159分,屬于良好等級(jí)。因此,由本模型得出的革命老區(qū)農(nóng)戶的模糊信用總分越接近或超過(guò)2.7159分,農(nóng)戶的信用程度越高。
(二)信用評(píng)價(jià)體系的應(yīng)用
本模型將各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重應(yīng)用到了1321個(gè)農(nóng)戶微觀數(shù)據(jù)樣本中來(lái),對(duì)農(nóng)戶的每項(xiàng)指標(biāo)打分結(jié)果采用變異系數(shù)法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,按照分?jǐn)?shù)高低確定“優(yōu)秀、良好、一般、較差”四個(gè)等級(jí),以此作為金融機(jī)構(gòu)向農(nóng)戶提供貸款的參考依據(jù)(以下為部分樣本結(jié)果)。
三、結(jié)論及對(duì)策建議
(一)結(jié)論
本文最終得出1321個(gè)調(diào)研樣本中貧困戶信用評(píng)價(jià)結(jié)果為“較差”的占比7.3%,“一般”及以上的占比92.7%。由樣本評(píng)價(jià)結(jié)果與當(dāng)?shù)匦刨J數(shù)據(jù)資料對(duì)比得出,有113戶農(nóng)戶的評(píng)價(jià)結(jié)果相差較大,占比8.55%?;贏HP的模糊綜合評(píng)價(jià)法構(gòu)建的信用評(píng)價(jià)體系與銀行的符合率為91.45%,即本信用評(píng)價(jià)系統(tǒng)是客觀有效的。
(二)對(duì)策建議
1.政府運(yùn)用扶貧信用體系完善緩釋機(jī)制。(1)政府扶貧辦可采用扶貧信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,結(jié)合扶貧對(duì)象的實(shí)際情況,切實(shí)提升扶貧效率。針對(duì)信用程度較差的扶貧對(duì)象,政府可合理調(diào)整對(duì)扶貧產(chǎn)品以及相關(guān)補(bǔ)助政策的落實(shí),降低扶貧成本,客觀上完善扶貧對(duì)象信息的準(zhǔn)確性。
(2)根據(jù)扶貧信用評(píng)價(jià)體系,綜合扶貧對(duì)象的各項(xiàng)指標(biāo)概率分析,評(píng)價(jià)指標(biāo)中整體概率被評(píng)為“良好”的方面,政府繼續(xù)加強(qiáng)支出。在今后的扶貧財(cái)政預(yù)算中應(yīng)當(dāng)加大對(duì)優(yōu)質(zhì)農(nóng)戶資源的投入,結(jié)合金融扶貧,助力優(yōu)質(zhì)優(yōu)信農(nóng)戶實(shí)現(xiàn)脫貧且防止返貧。同時(shí)調(diào)整薄弱環(huán)節(jié)中的扶貧指標(biāo),保障農(nóng)戶還本付息的償債能力,鼓勵(lì)相關(guān)部門(mén)做自查自糾工作,采用扶貧信用評(píng)價(jià)體系進(jìn)行考核工作。
2.金融機(jī)構(gòu)貫徹金融普惠原則。金融機(jī)構(gòu)根據(jù)革命老區(qū)的地方經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)和當(dāng)?shù)刎毨糍J款運(yùn)行效率,結(jié)合扶貧信用評(píng)價(jià)體系,推出適合農(nóng)戶個(gè)人發(fā)展的多種特色金融產(chǎn)品,適時(shí)調(diào)整評(píng)級(jí)模型,對(duì)信貸客戶及內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)進(jìn)行跟蹤管理,綜合市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)變化適時(shí)調(diào)整信貸規(guī)則,控制不良貸款。
提高放貸標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化業(yè)務(wù)管理流程是目前金融精準(zhǔn)扶貧過(guò)程中金融機(jī)構(gòu)扶貧平臺(tái)的當(dāng)務(wù)之急,金融機(jī)構(gòu)可結(jié)合扶貧信用評(píng)價(jià)體系,與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)與維護(hù)相銜接,達(dá)到對(duì)產(chǎn)品、用戶的監(jiān)控與預(yù)警的目的,解決可比性差、與扶貧對(duì)象實(shí)際信息不對(duì)稱(chēng)、信息公信度低等問(wèn)題。提高放貸標(biāo)準(zhǔn)。
3.扶貧對(duì)象樹(shù)立良好信用意識(shí)。隨著信貸狀況與個(gè)人信用評(píng)價(jià)體系的不斷結(jié)合,農(nóng)戶應(yīng)配合相關(guān)金融機(jī)構(gòu)完善個(gè)人信用信息,充分認(rèn)識(shí)誠(chéng)信信貸的重要性,形成良好的信用習(xí)慣,及時(shí)、足額地償還貸款,保持良好的銀行借貸記錄,為今后抵押貸款、投資理財(cái)?shù)忍峁┯行ПU稀?/p>
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作者單位:陜西科技大學(xué)