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摘要：文章基于DEA模型，对安徽省九个地级市金融扶贫的效果和其效率影响因素进行测度分析，从而得出各个市的扶贫效果存在差距，都存在不同程度的效率上升空间，城乡二元经济结构影响了金融扶贫的绩效的提升，需要加大金融对农村特色产业的支持力度，财政部门应积极响应金融扶贫的号召，增加财政投入，有力促进金融扶贫效率提高，让更多的金融资源流向贫困地区。
关键词：金融扶贫;实证分析;对策研究
一、选题背景和意义
（一）选题背景
贫困问题一直是困扰着世界各国政府的全球性问题。我国贫困人口主要集中在中西部农村地区，因此我国政府始终将解决农村贫困问题当成是农村工作的重要内容。党的十八大以来，金融行业贯彻落实党的十八大及习近平总书记系列讲话精神，以中央扶贫开发工作会议精神为指导，开展金融扶贫工作。
目前安徽省的金融机构在政府扶贫工作中所扮演的角色还较为初级，往往只是单纯负责向农村代发少量的政府补贴，并没有充分发挥自身金融服务能力对政府扶贫工作的辅助作用，无法从根本上解决当前我省农村贫困人群发展生产所面临的资金短缺问题，因此如何实施和完善新型：金融扶贫模式值得我们进行深一步的研究探讨。
（二）研究意义
本文通过对安徽省9个地级市扶贫效率进行测度分析，大致了解了各个市的扶贫效率，并且通过实证数据分析目前扶贫攻坚战存在的一些问题，并总结出出现这些问题的原因，从而为以后的扶贫工作提供建议以及对策，也给全国其他各省市的扶贫工作提供宝贵的借鉴与经验。本文的研究对于安徽省今后的金融扶贫工作有着一定的现实意义与实践意义，能更好推进全省金融精准扶贫工作，为打赢脱贫攻坚战提供强有力的金融支撑。
二、文献综述
从1980年起，我国学者才逐渐重视金融扶贫问题，至20世纪90年代，才有相关的文献出现。即使起步晚但如今也有了一系列的研究成果。比如，楊丽萍提出，可以通过调整产业结构以及改善农村市场经济体制来改变贫困，但是需要充足的金融资源为先导条件[1]。张立军、湛泳提出，通过发展金融增加对农村居民的信贷投入，可以提高农村居民的收入[2]。田银华、李晟通过实证分析得出：金融的发展对扶贫的影响还与地区有关，在西部地区金融发展对减缓贫困有促进作用，而在东部地区则没有太明显的作用[3]。温涛、“一带一路”沿线国家的扶贫模式研究得出金融发展对贫困减缓有促进作用，所以中国应根据自身状况完善农村金融体制，促进金融发展[4]。李创、吴国清从乡村视角出发运用SWOT模型对农村商业银行进行分析，发现实施精准扶贫必须对风险管控机制王汉杰等通过对以及资源投入方式进行创新[5]。
国外专家对于金融扶贫持有三种不同的看法：金融发展能够有效减缓贫困、金融发展对贫困存在“倒U式”的影响以及金融发展对减缓贫困没有影响。国外学者认为，之所以会出现后两种结论，是因为金融扶贫在一定程度上不能普及到贫困家庭，不能让他们也享受到金融发展的红利，但是结合我国目前的情况，尤其是自习近平总书记提出“精准扶贫”以来，各种金融机构积极推动金融服务的普及工作，使得大众都能享受到金融发展带来的好处，因此国外学者关于金融扶贫的后两种结论并不适合如今中国的国情实际。国内学者的研究结果则普遍认为金融发展能够有效减缓贫困。结合国内外学者的研究结果以及我国国情，可以得出结果：金融发展可以有效减缓贫困，但目前我国金融扶贫机制依旧不完备，关于金融扶贫问题的研究还不够充实。因此，以后急需完善金融扶贫机制，继续拓展与创新金融扶贫理论，注重金融扶贫的实际效果，从而有效减缓以至消除贫困问题。
三、安徽省金融扶贫的绩效分析
本节节选蚌埠、阜阳、六安、宿州、淮北、淮南、池州、安庆、亳州9个含有国家级贫困县的城市为样本。应用DEA模型对安徽省金融扶贫的绩效水平及其效率影响因素进行测度分析。
（一）研究方法和实证模型
1.目前，在绩效评价研究方法运用最多的是数据包络分析法。运用线性规划理论模型来研究与评估在各种投入和各种产出情形下的各个决策单元（DMU）的相对有效性，此方法是非参数统计法。DEA模型的基本思路为：首先综合分析投入产出的数据，运用线性规划方法确定一个有效的生产前沿面;然后将每个决策单元DMU的实际投入产出水平与有效生产前沿面的投入产出水平比较，判断两者之间的接近程度，判断每个DMU是否为DEA有效率。假设有h种投入，m种产出，n个被测评单位，可以构造C2R模型：
当θ<1，s-、s+不全为0时，该单位DEA无效率，未实现帕累托最优，仍存在改进的余地，即用少于目前的投入量就可达到目前的产出水平，在无效的情况下可又可以进一步划分为低效率值和高效率值两类;当θ=1，且s-、s+有一个不为0时，被测评单位DEA弱有效;当θ=1，且均为0时，被测评单位DEA有效率，达到了帕累托最优状态，即在现有产出情况下不需要再对投入量进行变动。
2.DEA效率评价方法在处理多种投入，多种产出时，运用线性规划方法得出最恰当投入权重，从而确定有效生产前沿面，不需要知道具体的生产函数，因而在对效率进行评估时评估了人为主观意识的影响，有高度的客观性;而且使用该方法进行效率测算时着重于对不同决策单元个体的测量，而非总体的平均值，能明显反映个体的差异性，因此采用DEA方法对金融扶贫绩效进行评估。
3.DEA得到的综合效率又可细分为纯技术效率和规模效率。其中，纯技术效率衡量的是规模报酬可变的情况下，实际产出与生产前沿面上的产出水平之间的差距，反映的是金融扶贫资金的管理和使用水平，以及金融扶贫所涉及到的各个部门之间协调配合程度等。规模效率衡量的是实际规模和最优生产规模之间的差距，反映金融资本在农业生产经营领域投入规模的变化对其产出的影响程度。具体又可分为规模报酬递增、不变和递减三种类型。由于综合效率=纯技术效率*规模效率，所以只有当纯技术效率和规模效率同时达到有效时，才能最终实现综合效率有效，实现帕累托最优。 （二）DEA效率系数测算
在分析投入和产出指标的时候，运用DEAP 2.1软件对2010～2015年安徽省九个市的金融扶贫效率值分别进行测算，安徽省9个市的金融扶贫效率的DEA测算结果，可看出2010-2015年安徽省9个市的金融扶贫效率可以分为有效组和无效组。其中，蚌埠和安庆为金融扶贫有效组;在无效组的中又可分为较高效率水平组：淮南、淮北、宿州、池州、六安;较低效率水平组：亳州、阜阳。
1.横向分析
首先，蚌埠和安庆在综合效率、纯技术效率、规模效率都为1，说明这两个地区2010-2015年的金融扶贫工作始终是有效率的，发挥了最大的扶贫效应。
其次，是淮南2010年的综合效率值为0.975，之后上升至1，并一直保持有效。说明2010-2015年淮南的金融扶贫工作取得了巨大的效率进步，金融扶贫工作是有效率的。再次，淮北、宿州和池州的金融扶贫工作接近有效率。最后，亳州、阜阳和六安的综合效率值较低，金融扶贫效率有很大的提升空间。
2.纵向分析
在2010-2015年，安徽省9个市金融扶贫效率时序演变差异基本呈现“效率稳定型”、“效率波动进步型”及“效率波动退步型”三种格局。首先是“效率稳定型”地区：蚌埠、安庆和淮南。其次是，“ 效率波动进步型”地区：宿州、六安和阜阳最后是，“ 效率波动退步型”地区：池州、淮北和亳州。
四、优化安徽省金融扶贫绩效的对策与建议
（一）充分发挥金融“赋能”功能，加快推动产业扶贫出新出彩，精准扶贫
事实证明在所有的精准扶贫办法中，金融扶贫最综合、最有效，也最持久。从更宽广的角度和时代发展需求考虑，金融介入扶贫攻坚具有全局和战略的多重意义，能够产生多方面的优质效应。但是，随着我国金融领域市场化改革的逐步推进，这种“政策性、公益性、单一性”的金融支持产业扶贫模式难以为继，要实现金融支持产业扶贫的可持续发展，充分认识金融精准扶贫工作的重要性，发挥好金融扶贫的先导和杠杆作用，创新金融扶贫方式方法，形成金融扶贫长效机制和可持续发展效能，为打赢脱贫攻坚战提供强有力的金融支撑。
（二）加强基础性金融服务
长期以来，由于贫困地区信用意识淡薄，贫困户时常存在违约、失信、逃债等现象，而失信惩戒手段有限，导致整体信用环境不佳，农村金融供给受到抑制。因此，要加强基础性金融服务，以信用建设为重点不断塑造良好金融生态环境，加强对贫困户的金融教育，提高其金融参与意识，强化信用和法律意识，着力改善农村信用环境。继续优化贫困地区支付环境，加强支付基础设施建设，大力推广电子银行业务，提升贫困地区支付服务水平。协调建立补贴机制，提高助农取款服务点积极性，探索推进贫困地区的助农取款服务点和电商服务点的融合发展。加强贫困地区金融消费者教育和知识普及，瞄准建档立卡贫困户，普及金融知识，提升金融素养，保护合法权益。深入推进农村信用体系建设，积极培育农户信用意识，加强建档立卡贫困户信用信息征集，完善差异化信用评级和授信管理，帮助贫困户获得更多金融支持。加强金融扶贫宣传，及时总结金融扶贫取得成效，梳理金融扶贫有效模式并加大推广力度，增强做好金融扶贫的信心，推动金融扶贫取得更大成效。
（三）完善风险分担保障机制
当前，金融支持产业扶贫实质上是政府财政资金和金融信贷资金配合作用下的扶贫模式。这种模式不仅使得财政贴息压力较大，而且在保险扶贫等未能及时跟进的情况下，金融机构扶贫贷款一旦形成不良，短期内无法消化。因此，要以保险扶贫为重点，构建完善的风险分担机制。探索建立风险补偿基金，将直接的财政扶贫变为财政风险补偿基金，用于核销金融支持扶贫开发的较高风险溢价。应允许地方政府将国家、省里下拨的财政扶贫资金整合用于扶贫贷款担保或风险补偿，从而逐步建立财政风险分担机制。完善农业保险政策，引導保险业嵌入金融产业扶贫，大力发展农业保险，提高参保意识，扩大覆盖范围，完善保费补贴，探索财政支持的扶贫产业保险大灾风险分散机制，增强扶贫产业对重大自然灾害风险的抵御能力。构建保险防止返贫机制，建立小额信贷保证保险机制等，加强保险与信贷联结，防止出现因灾返贫、因病返贫冲击扶贫贷款安全性，有效巩固脱贫攻坚成效。
参考文献：
[1]杨丽萍.中国农村金融贫困效应分析[J].农村金融，2005（1）：45-46.
[2]张立军，湛泳.金融发展与降低贫困：基于中国1994～ 2004年小额信贷的分析[J].当代经济科学.2006（6） ：36-42.
[3]田银华，李晟.金融发展减缓贫困了吗？基于省际面板数据的实证分析[J].首都经济贸易大学学报，2014（5）：22-29.
[4]温涛，王汉杰，王小华，等“一带一路”沿线国家的金融扶贫：模式比较、经验共享与中国选择[J].农业经济问题，2018（5）：114-129.
[5]李创，吴国清乡村振兴视角下农村金融精准扶贫思路探究[J].西南金融，2018（6） ：28-34.
本文系安徽财经大学大学生创新创业训练计划项目研究成果，项目编号：201910378053。
作者简介：
赵 芳（1998-），女，山西临汾人，安徽财经大学2017级财政与公共管理本科生，研究方向：财政学。
张正楷（2003-），男，安徽安庆人，安徽财经大学2020级国际经济贸易学院本科生，研究方向：国际商务。
徐恩慧（1999-），男，安徽淮南人，安徽财经大学2018级金融学院本科生，研究方向：金融工程。
关键词：金融扶贫;实证分析;对策研究
一、选题背景和意义
（一）选题背景
贫困问题一直是困扰着世界各国政府的全球性问题。我国贫困人口主要集中在中西部农村地区，因此我国政府始终将解决农村贫困问题当成是农村工作的重要内容。党的十八大以来，金融行业贯彻落实党的十八大及习近平总书记系列讲话精神，以中央扶贫开发工作会议精神为指导，开展金融扶贫工作。
目前安徽省的金融机构在政府扶贫工作中所扮演的角色还较为初级，往往只是单纯负责向农村代发少量的政府补贴，并没有充分发挥自身金融服务能力对政府扶贫工作的辅助作用，无法从根本上解决当前我省农村贫困人群发展生产所面临的资金短缺问题，因此如何实施和完善新型：金融扶贫模式值得我们进行深一步的研究探讨。
（二）研究意义
本文通过对安徽省9个地级市扶贫效率进行测度分析，大致了解了各个市的扶贫效率，并且通过实证数据分析目前扶贫攻坚战存在的一些问题，并总结出出现这些问题的原因，从而为以后的扶贫工作提供建议以及对策，也给全国其他各省市的扶贫工作提供宝贵的借鉴与经验。本文的研究对于安徽省今后的金融扶贫工作有着一定的现实意义与实践意义，能更好推进全省金融精准扶贫工作，为打赢脱贫攻坚战提供强有力的金融支撑。
二、文献综述
从1980年起，我国学者才逐渐重视金融扶贫问题，至20世纪90年代，才有相关的文献出现。即使起步晚但如今也有了一系列的研究成果。比如，楊丽萍提出，可以通过调整产业结构以及改善农村市场经济体制来改变贫困，但是需要充足的金融资源为先导条件[1]。张立军、湛泳提出，通过发展金融增加对农村居民的信贷投入，可以提高农村居民的收入[2]。田银华、李晟通过实证分析得出：金融的发展对扶贫的影响还与地区有关，在西部地区金融发展对减缓贫困有促进作用，而在东部地区则没有太明显的作用[3]。温涛、“一带一路”沿线国家的扶贫模式研究得出金融发展对贫困减缓有促进作用，所以中国应根据自身状况完善农村金融体制，促进金融发展[4]。李创、吴国清从乡村视角出发运用SWOT模型对农村商业银行进行分析，发现实施精准扶贫必须对风险管控机制王汉杰等通过对以及资源投入方式进行创新[5]。
国外专家对于金融扶贫持有三种不同的看法：金融发展能够有效减缓贫困、金融发展对贫困存在“倒U式”的影响以及金融发展对减缓贫困没有影响。国外学者认为，之所以会出现后两种结论，是因为金融扶贫在一定程度上不能普及到贫困家庭，不能让他们也享受到金融发展的红利，但是结合我国目前的情况，尤其是自习近平总书记提出“精准扶贫”以来，各种金融机构积极推动金融服务的普及工作，使得大众都能享受到金融发展带来的好处，因此国外学者关于金融扶贫的后两种结论并不适合如今中国的国情实际。国内学者的研究结果则普遍认为金融发展能够有效减缓贫困。结合国内外学者的研究结果以及我国国情，可以得出结果：金融发展可以有效减缓贫困，但目前我国金融扶贫机制依旧不完备，关于金融扶贫问题的研究还不够充实。因此，以后急需完善金融扶贫机制，继续拓展与创新金融扶贫理论，注重金融扶贫的实际效果，从而有效减缓以至消除贫困问题。
三、安徽省金融扶贫的绩效分析
本节节选蚌埠、阜阳、六安、宿州、淮北、淮南、池州、安庆、亳州9个含有国家级贫困县的城市为样本。应用DEA模型对安徽省金融扶贫的绩效水平及其效率影响因素进行测度分析。
（一）研究方法和实证模型
1.目前，在绩效评价研究方法运用最多的是数据包络分析法。运用线性规划理论模型来研究与评估在各种投入和各种产出情形下的各个决策单元（DMU）的相对有效性，此方法是非参数统计法。DEA模型的基本思路为：首先综合分析投入产出的数据，运用线性规划方法确定一个有效的生产前沿面;然后将每个决策单元DMU的实际投入产出水平与有效生产前沿面的投入产出水平比较，判断两者之间的接近程度，判断每个DMU是否为DEA有效率。假设有h种投入，m种产出，n个被测评单位，可以构造C2R模型：
当θ<1，s-、s+不全为0时，该单位DEA无效率，未实现帕累托最优，仍存在改进的余地，即用少于目前的投入量就可达到目前的产出水平，在无效的情况下可又可以进一步划分为低效率值和高效率值两类;当θ=1，且s-、s+有一个不为0时，被测评单位DEA弱有效;当θ=1，且均为0时，被测评单位DEA有效率，达到了帕累托最优状态，即在现有产出情况下不需要再对投入量进行变动。
2.DEA效率评价方法在处理多种投入，多种产出时，运用线性规划方法得出最恰当投入权重，从而确定有效生产前沿面，不需要知道具体的生产函数，因而在对效率进行评估时评估了人为主观意识的影响，有高度的客观性;而且使用该方法进行效率测算时着重于对不同决策单元个体的测量，而非总体的平均值，能明显反映个体的差异性，因此采用DEA方法对金融扶贫绩效进行评估。
3.DEA得到的综合效率又可细分为纯技术效率和规模效率。其中，纯技术效率衡量的是规模报酬可变的情况下，实际产出与生产前沿面上的产出水平之间的差距，反映的是金融扶贫资金的管理和使用水平，以及金融扶贫所涉及到的各个部门之间协调配合程度等。规模效率衡量的是实际规模和最优生产规模之间的差距，反映金融资本在农业生产经营领域投入规模的变化对其产出的影响程度。具体又可分为规模报酬递增、不变和递减三种类型。由于综合效率=纯技术效率*规模效率，所以只有当纯技术效率和规模效率同时达到有效时，才能最终实现综合效率有效，实现帕累托最优。 （二）DEA效率系数测算
在分析投入和产出指标的时候，运用DEAP 2.1软件对2010～2015年安徽省九个市的金融扶贫效率值分别进行测算，安徽省9个市的金融扶贫效率的DEA测算结果，可看出2010-2015年安徽省9个市的金融扶贫效率可以分为有效组和无效组。其中，蚌埠和安庆为金融扶贫有效组;在无效组的中又可分为较高效率水平组：淮南、淮北、宿州、池州、六安;较低效率水平组：亳州、阜阳。
1.横向分析
首先，蚌埠和安庆在综合效率、纯技术效率、规模效率都为1，说明这两个地区2010-2015年的金融扶贫工作始终是有效率的，发挥了最大的扶贫效应。
其次，是淮南2010年的综合效率值为0.975，之后上升至1，并一直保持有效。说明2010-2015年淮南的金融扶贫工作取得了巨大的效率进步，金融扶贫工作是有效率的。再次，淮北、宿州和池州的金融扶贫工作接近有效率。最后，亳州、阜阳和六安的综合效率值较低，金融扶贫效率有很大的提升空间。
2.纵向分析
在2010-2015年，安徽省9个市金融扶贫效率时序演变差异基本呈现“效率稳定型”、“效率波动进步型”及“效率波动退步型”三种格局。首先是“效率稳定型”地区：蚌埠、安庆和淮南。其次是，“ 效率波动进步型”地区：宿州、六安和阜阳最后是，“ 效率波动退步型”地区：池州、淮北和亳州。
四、优化安徽省金融扶贫绩效的对策与建议
（一）充分发挥金融“赋能”功能，加快推动产业扶贫出新出彩，精准扶贫
事实证明在所有的精准扶贫办法中，金融扶贫最综合、最有效，也最持久。从更宽广的角度和时代发展需求考虑，金融介入扶贫攻坚具有全局和战略的多重意义，能够产生多方面的优质效应。但是，随着我国金融领域市场化改革的逐步推进，这种“政策性、公益性、单一性”的金融支持产业扶贫模式难以为继，要实现金融支持产业扶贫的可持续发展，充分认识金融精准扶贫工作的重要性，发挥好金融扶贫的先导和杠杆作用，创新金融扶贫方式方法，形成金融扶贫长效机制和可持续发展效能，为打赢脱贫攻坚战提供强有力的金融支撑。
（二）加强基础性金融服务
长期以来，由于贫困地区信用意识淡薄，贫困户时常存在违约、失信、逃债等现象，而失信惩戒手段有限，导致整体信用环境不佳，农村金融供给受到抑制。因此，要加强基础性金融服务，以信用建设为重点不断塑造良好金融生态环境，加强对贫困户的金融教育，提高其金融参与意识，强化信用和法律意识，着力改善农村信用环境。继续优化贫困地区支付环境，加强支付基础设施建设，大力推广电子银行业务，提升贫困地区支付服务水平。协调建立补贴机制，提高助农取款服务点积极性，探索推进贫困地区的助农取款服务点和电商服务点的融合发展。加强贫困地区金融消费者教育和知识普及，瞄准建档立卡贫困户，普及金融知识，提升金融素养，保护合法权益。深入推进农村信用体系建设，积极培育农户信用意识，加强建档立卡贫困户信用信息征集，完善差异化信用评级和授信管理，帮助贫困户获得更多金融支持。加强金融扶贫宣传，及时总结金融扶贫取得成效，梳理金融扶贫有效模式并加大推广力度，增强做好金融扶贫的信心，推动金融扶贫取得更大成效。
（三）完善风险分担保障机制
当前，金融支持产业扶贫实质上是政府财政资金和金融信贷资金配合作用下的扶贫模式。这种模式不仅使得财政贴息压力较大，而且在保险扶贫等未能及时跟进的情况下，金融机构扶贫贷款一旦形成不良，短期内无法消化。因此，要以保险扶贫为重点，构建完善的风险分担机制。探索建立风险补偿基金，将直接的财政扶贫变为财政风险补偿基金，用于核销金融支持扶贫开发的较高风险溢价。应允许地方政府将国家、省里下拨的财政扶贫资金整合用于扶贫贷款担保或风险补偿，从而逐步建立财政风险分担机制。完善农业保险政策，引導保险业嵌入金融产业扶贫，大力发展农业保险，提高参保意识，扩大覆盖范围，完善保费补贴，探索财政支持的扶贫产业保险大灾风险分散机制，增强扶贫产业对重大自然灾害风险的抵御能力。构建保险防止返贫机制，建立小额信贷保证保险机制等，加强保险与信贷联结，防止出现因灾返贫、因病返贫冲击扶贫贷款安全性，有效巩固脱贫攻坚成效。
参考文献：
[1]杨丽萍.中国农村金融贫困效应分析[J].农村金融，2005（1）：45-46.
[2]张立军，湛泳.金融发展与降低贫困：基于中国1994～ 2004年小额信贷的分析[J].当代经济科学.2006（6） ：36-42.
[3]田银华，李晟.金融发展减缓贫困了吗？基于省际面板数据的实证分析[J].首都经济贸易大学学报，2014（5）：22-29.
[4]温涛，王汉杰，王小华，等“一带一路”沿线国家的金融扶贫：模式比较、经验共享与中国选择[J].农业经济问题，2018（5）：114-129.
[5]李创，吴国清乡村振兴视角下农村金融精准扶贫思路探究[J].西南金融，2018（6） ：28-34.
本文系安徽财经大学大学生创新创业训练计划项目研究成果，项目编号：201910378053。
作者简介：
赵 芳（1998-），女，山西临汾人，安徽财经大学2017级财政与公共管理本科生，研究方向：财政学。
张正楷（2003-），男，安徽安庆人，安徽财经大学2020级国际经济贸易学院本科生，研究方向：国际商务。
徐恩慧（1999-），男，安徽淮南人，安徽财经大学2018级金融学院本科生，研究方向：金融工程。