金融扶贫绩效评价:体系构建及差异分析

2020-12-16 07:56赵萍
农村经济与科技 2020年20期
关键词:实证分析维度差异

赵萍

[摘要]作为一项综合性工作,金融扶贫绩效的衡量应体现区域特点、扶贫要求以及相关主体的不同视角。运用因子分析,基于空间视角、工作视角、百姓视角搭建三维立体绩效评估模型,并进行ANOVA实证分析。结论表明金融扶贫工作在地域上和金融产品、金融服务及信用评级方面发展不甚均衡,空间、维度和被调查者的性别、身份以及贫困户的贫困状态对绩效评价均存在显著性影响。

[关键词]金融精准扶贫;空间;维度;差异;实证分析

[中图分类号] F832

[文献标识码]A

1 前言

随着越来越多的贫困村、贫困县脱帽,作为产业发展的血液供给系统,金融扶贫在精准扶贫过程中发挥了重要作用。多项研究证实了普惠金融的减贫机制,金融精准扶贫工作的开展对贫困地区减贫增收具有较大促进作用。然而,受到地域差异、贫困户思想认知等客观条件的影响,金融扶贫政策的推广仍然受到一定的阻碍,扶贫绩效参差不齐。当前精准扶贫工作已经取得了阶段性胜利,积累了宝贵的经验。如何根据过去的历程精准评价金融扶贫工作绩效,从而准确锁定问题和弱点,对加速打赢这场贫困消灭战具有重要意义。

近年来金融扶贫方面的研究越来越受到专家学者的青睐。通过梳理文献发现,有关金融扶贫绩效的研究主要集中在评价体系的构建和减贫效应测算等方面,多数是基于特定区域展开的实证调查。吴本健( 2019)从扶贫对象贫困程度差异和多维贫困的角度,对比分析了财政扶贫和金融扶贫的减贫绩效;豆晓利( 2019)根据卢氏县实践经验构建13个指标体系对卢氏县的金融扶贫成效进行跟踪评估;许星等( 2019)从贫困户满意度视角构建评价指标体系,确定贷款期限、金融机构便利性、贷款额度及贷款种类是六盘山地区金融扶贫中存在的主要障碍。

文章以辽宁、吉林、黑龙江东北三省扶贫数据为基础,全视角重要度分析确定金融扶贫绩效评价维度及指标权重,从横纵两个方向分析总体及各维度绩效指标在省域、县域等空间视域的存在的差异;首次将贫困程度作为重要变量,检验其对绩效评估结果的影响,厘清性别、年龄、身份等非关键因素在金融扶贫绩效中的作用,为后续金融扶贫工作的开展提供经验数据。

2 数据获取与维度构建

2.1 样本选择

调查以东北三省25个贫困县为研究对象,采用分类抽样选取10个贫困县的50个贫困村的1000家贫困户,实施两阶段的调查取证工作。首先,按地域视角和工作视角选取调查对象。调查主体主要定位在辽宁、吉林、黑龙江地区的扶贫干部、工作人员以及贫困地区金融机构工作人员代表、农业与金融类院校教师以及贫困人口代表等,使用量表对初始评价指标进行重要性测试,用于构建评价体系;其次,以第一阶段获取的指标体系为测试主体,三维度18个指标按百分制进行评价,了解被调查者的满意状况,最终评分以各指标权重加权平均计算。累计下发问卷1100份,回收问卷并构建数据库,取得可用数据990条记录。

2.2 评价指标确定

2.2.1 信度与效度分析。从金融的服务性质出发,构建20个初始指标。对获取的100条记录进行可行性分析,计算得出整体克朗巴哈系数为0.824,其中, “金融机构数量”项已删除的α值为0.865,调整后信度系数超过0.85,且继续删除题项后不会明显提高,说明问卷具有较高的信度。

运用探索性因素分析判断问卷的结构效度。计算KMO值为0.855,巴特利特球形检验P值为0.00。KMO大于0.8,P值小于显著性水平0.05,说明原变量间的相关性显著,数据具有效度,可进行因子分析。

2.2.2 因子分析。提取因子,运用主成分分析方法获得初始成为矩阵,再利用方差最大化正交旋转,最终遴选出三个因子及对应的18个评价指标。根据因子得分矩阵计算各指标对每个因子的得分情况,确定相应的贡献权重,结合累计方差构建评估体系。

运用因子分析实现了指标的自动筛选和权重的迭代计算,较好地将定性分析与定量计算结合起来,使得评价模型就有一定的可用性和有效性。由于调查覆盖了黑吉辽三省,充分考慮了各省及下辖贫困县等的地域差异,考虑了被调查人员的工作性质、工作内容,困难程度、认知特点等信息,因此评价体系具有较好的代表性,将空间视角、工作视角和百姓认知视角完整展示。

从整个金融扶贫工作绩效来看,首当其冲的是金融产品的设计与研发,其比重为43.03%。其中, “对贫困户利益关注度”的比重最高超过2成, “可用险种数量”的比重最低,不到1成,“产品利率”“信贷额度”“产品期限”居中,相差无几。站在受益者的视角去开发贴合贫困户生产生活需求的产品,可以提高金融扶贫的效率和效果,发挥金融为贫所用,实现增产增收、脱贫致富的目标;同时,金融服务加持于金融产品的价值之上,通过贴心的政策解读、讲解,精简的办事程序,畅通的业务办理方式,以及快捷精准的业务办理效率和优良的金融服务态度,又快又好地将扶贫政策和金融扶贫产品送到贫困户面前,最大限度发挥金融扶贫工作的价值与效用。金融服务的权重近37.5%。这部分中最受欢迎的是“金融机构便利度”和“信贷程序”, “产业扶助状况”、“服务效率”和“服务态度”权重依次递增,在15%左右,位列中央;比重最低的是“数字支付普及程度”,接近1成。另外,评级授信也是扶贫工作的重要组成部分,是防止资金滥用的一道屏障,确保资金投放到最需要的地方,提升使用效率。其所占比重近19.51%,其标准的设定、方法的改进、过程的严谨与严格以及评级结果的客观公正均影响着整个扶贫工作的整体绩效。

3 数据分析

3.1 总体状况

总体上看,三个省份的绩效评分分布不甚均衡,辽宁省最高,黑龙江省最低,具有明显的地域差异,呈现左尾偏态分布。从维度上看,三个一级指标评分相对差异不大,但层次内部各二级指标间参差不齐,问题集中出现在金融产品下的“对贫困户利益关注度”和金融服务下“金融机构便利度”两个指标,说明在后续的工作中应重点从这两方面人手解决,通过深入调查掌握百姓需求和利益点,大力发展网络支付,提高产品的实用性、适用性与便捷度。

3.2 差异分析

3.2.1 性别因素的影响分析。性别是重要的个体特征之一,它通过影响被调查者的心理进而可能间接影响到其行为认知和行为活动。判断性别影响,是统计分析中的基本检验。根据性别对990条数据分组构建两个大样本:男组数据566项,女组数据424项。以总体满意度评分为研究对象,运用检验,展开处理与分析。假定性别对被调查者的满意度评分不会造成显著性影响,计算两样本的均值分别为80.83和84.65;方差分别为22.864与15.068,执行双样本平均差检验,显著性水平确定为0.05,得到双尾检测P值为4.89×10-40,远远小于显著性水平0.05,说明在此次调查中,性别对绩效评分存在显著性影响。

采用同样方法,对金融产品、金融服务和信用评级三个维度综合评分进行性别差异检验,结果显示性别对三个维度评分均具有显著性影响。

3.2.2 空间与维度因素的影响分析。通过调查走访发现,黑吉辽三省贫困地区的气候条件、环境特征、资源状况和生产生活方式等都存在着或多或少的差异。金融扶贫工作基于不同的地理位置、生活生产条件和资源特点等空间要素开展的。因此对其工作绩效的评估也必然不能忽视空间因素的影响。

首先检验省际数据。采用随机抽样方法在各省数据中抽取323条观测记录,构建323行×3列(三个省)数据库,检驗综合评分受地域(省际)影响的状况。假设被调查者所处省域对其金融扶贫绩效评估无显著性影响,利用检验公式计算得出临界值为3.01,检验量为176.30,显著水平为0.05时的-value为5.36×10-66。检验量大于临界值,且P值大大小于显著性水平,两重比对都说明应拒绝原假设,即所处的省域显著影响了被调查者对金融绩效的评价。

其次,同时检验维度和县域的影响。为进一步保证各县域检验样本的均衡,以十个贫困县中最少可用记录数为基础,从金融产品、金融服务、信用评级三个维度评分和综合评分四个角度,验证维度、县域空间以及二者共同作用的影响度。执行可重复双因素分析,每一样本行数为66,输出检验结果表明“样本”(县域)、“列”(维度)和“交互”(县域与维度相互作用)三项的概率检测值P-value均大幅小于显著水平0.05,可判断地域(县域)、评价维度及二者相互作用都会对金融扶贫绩效的评分造成显著性影响。

3.2.3 被调查者贫困状态的影响分析。随着精准扶贫工作的深入推进,贫困人口的贫困状况也在逐渐好转。贫困状态与满意度评价存在一定关联。假设被调查者贫困状态对其满意度评分不会产生显著影响,以年均人口纯收入866元为界,定义“低收入组”和“中高收入组”,每组抽取200记录,进行双样本平均差检验,结果显示检验统计量单尾P值为0.00远小于显著水平0.05,即两个检验统计量皆处于拒绝域,说明贫困状态影响了贫困者的绩效评分。

4 研究结论

基于扶贫相关者视角构建评价体系既保证了金融扶贫“工作性”的维度全覆盖,又体现了地域特征及受益者思维,衡量了金融扶贫的“服务性”成效,立体全面。经过金融扶贫绩效评价模型的应用与深度数据分析验证可见,金融扶贫绩效在东北三省以及各个贫困县发展不甚均衡,贫困户满意程度整体呈现阶梯递进状态,区域间差异明显,空间位置对绩效评分具有显著性影响;金融扶贫工作各方方面成效参差不齐,政策宣传力度和信用评级方法受群众普遍认可,主要问题集中在金融产品设计与金融服务配置两个维度,其中“对贫困户利益关注度”“可用险种数量”以及“金融机构便利性”三个问题较为突出;被调查者所处区域、性别、身份、评估体系维度构成以及贫困户的贫困状态对绩效评价均存在显著性影响,未来金融扶贫工作应从提升贫困户的利益关注度切人,针对空间差异、地域特点和贫困层次设计个性化、多样化、适用性强的产品,提升金融机构的便捷性,增加可用险种数量,简化流程,采取差异化服务,提高扶贫效率和效果。

[参考文献]

[1]吴本健,葛宇航,马九杰.精准扶贫时期财政扶贫与金融扶贫的绩效比较——基于扶贫对象贫困程度差异和多维贫困的视角[J].中国农村经济,2019 (07).

[2]豆晓利,深度贫困地区金融扶贫创新绩效评估的实证分析——以小额信贷“卢氏模式”为例[J].金融理论与实践,2019 (07).

[3]许星,杜君楠,吕卓洋.金融精准扶贫绩效评价及障碍因子诊断——基于贫困农户满意度视角[J].武汉金融,2019 (02).

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