2020年后中国贫困识别与金融治理研究

文/黄欢艳（北京联合大学商务学院）

新中国在百年砥砺向前奋进中走过了70年，现今已进入全面建成小康社会的决胜之年。但贫困的治理是一个长期的持续过程。一方面，随着国民经济发展水平的不断提升，贫困的标准也会不断性地进行调整;另一方面，造成贫困的主要原因是多元的。测量指标标准选取的不同会直接影响实际贫困线的准确划分，因而对贫困人口或贫困发生率的准确估算往往存在很大量的分歧，且按照我国目前以实际贫困线为标准划分来计算实施的单一维度贫困人口测量严重低估了实际贫困人口数。在中国数十年的农村扶贫政策实践中，每一次农村扶贫扶持标准的政策调整，都会直接造成农村贫困人口总体规模和主要扶贫扶持对象的大幅度变动，因此国家扶贫扶持政策必须及时作出相应的调整。

当2020年底我国基本实现全面脱贫后，当前所广泛使用的用于解决贫困实际问题的各种方法将不再完全适用，取而代之的方法应该是如何运用多维因素相对地衡量一种动态的贫困。要大力推动我国扶贫工作进一步健康发展，必须在明确贫困指标概念的基础上，形成一个易于实际操作且完全符合当代我国基本国情的扶贫指标体系并用来帮助贫困户的识别。本文将在充分回顾我国现有课题研究的经验基础上，分析总结梳理我国现阶段的贫困识别和农村金融产业扶贫治理实践，深入研究分析我国2020年后的贫困识别与农村金融扶贫治理相关问题。

一、文献综述

本文主要从贫困识别与金融治理的视角研究我国2020年后金融扶贫问题，因此研究现状从本文的主要研究对象“贫困识别”“金融扶贫治理”和“2020年后减贫战略”三个层次展开陈述。

（一）贫困识别

与贫困作斗争一直以来受到全社会的广泛关注和高度重视，而贫困的识别和测量是精确把握贫困深度和广度的根本基础和重要前提。在贫困的识别度量上，学者们采用不同方法对多维贫困指数和贫困程度进行测度。王小林等（2009）采用Alkire和Foster于2007年开发的多维贫困测量方法，用2006年中国健康与营养调查数据对中国城市和农村家庭多维贫困情况进行了分析测量。SabinaAlkire（2014）通过多维贫困指数（MPI）对100多个发展中国家的严重贫困程度进行直接数据衡量，通过对该程度指数数据使用地域范围和数据稳健性的综合测试表明，多维贫困指数分析可以系统地提供可靠的统计分析数据框架，能有效弥补中低收入标准估计的不足。刘洪、王超（2018）基于分层Logistic回归模型的中国农村贫困识别能够有效提高贫困农户的识别率，有效识别率甚至能够达到75%。

（二）金融扶贫

扶贫作为一项巨大且复杂的系统工程，离不开金融力量的支持。对金融扶贫的研究，国外学者在小额信贷研究方面较为集中，但正规金融机构所提供的小额信贷产品能否帮助实现扶贫这一问题尚未达成共识，目前国外研究领域主要观点认为，正规金融机构提供的小额信贷产品有助于贫困群体进行规模化脱贫。

国内学者对金融扶贫模式的研究主要集中在金融机构、村级互助合作社等方面。刘西川（2012）以四川省小金县为样本，发现互助社模式还款机制健康运行有利于降低运行成本和风险。

从文献研究结论来看，大部分研究都很好地支持了金融有利于扶贫的观点，从研究内容来看，已有的研究主要集中于探讨金融扶贫与贫困的因果关系，至于金融扶贫具有什么样的特征以及从某一角度具体实现路径或改良办法等方面的探讨涉及较少。

（三）2020年后减贫战略

党的十九大报告指出，确保到2020 年中国在现行标准下农村贫困人口实现脱贫，贫困县全部摘帽，解决区域性整体贫困。而贫困人口全部脱贫并不意味着贫困的彻底消除，我国离高标准、高质量脱贫还有很大差距。叶兴庆、殷浩栋（2020）提出，2020 年后贫困群体的主体将由绝对贫困群体转向相对贫困主体，并提出应按中位收入比例法重新制定相对贫困线，对城乡精准扶贫发展目标与贫困治理长效机制进行统一，以扩大包容性推动增长和多维度层面改善促进长期精准减贫。

综上所述，国内外关于贫困识别、金融扶贫的研究已经非常丰富，而且针对2020年后的减贫战略也有很多国内学者进行过探讨，但是针对我国2020年后贫困识别与金融治理的研究很少，本文将基于现有研究成果，通过分析梳理，系统地研究探讨2020年后我国金融扶贫的发展方向及趋势，并提出相应的建议。

二、2020年后的贫困识别

（一）从单一贫困到多维贫困

1.转变缘由

我国长期扶贫实践中采用的是以设定贫困线的方式来区分贫困人口，对贫困识别的口径主要以收入为主，这种方式现在来看显得过于单一，不仅无法对贫困进行全面综合的识别，而且在现今精准扶贫的大背景下已经不完全适用。目前，我国经济、社会发展和广大人民群众的生活质量得到大幅提升，但是仍存在一系列的非收入层面的困难，这些困难能否解决将直接关系到精准识贫的整体成效。故而，在2020年后，贫困识别应从教育、健康、医疗、卫生等多方面因素进行综合考量。

2.多维贫困测度思路

贫困问题一直是我国重点关注的民生问题，我国扶贫工作长久以来以收入为主要的衡量标准，随着经济的高速发展，我国的开发式扶贫政策取得了不错的效果。通过大力发展经济，有助于区域性、整体性的减贫，但对于个体效果较微。与此同时，除了收入贫困，贫困还可以表现在健康、教育等方面。目前，多维贫困在国际上早已达成共识，并受到重视。总体来看，多维贫困的测度包括三个步骤：

（1）对贫困人口进行准确识别，选择合适的评价维度与衡量指标。对维度与指标的选取可以参考行业专家意见和相关权威文献，参照被广泛接受的标准（如联合国发布的MPI中的参照了千年发展目标），也可以选择参与式的选择方式（即由贫困群体参与到扶贫工作中来，协助完成相关调查，并确定遭受剥夺的维度）。目前，多维贫困识别已经应用到了一些实践中，Hagenaars提出的H-M指数从收入和闲暇两个维度进行多维贫困的识别，联合国的人类贫困指数（HPI）与多维贫困指数（MPI）均分别从三个维度进行了多维贫困识别。HPI选择了寿命、读写能力和生活水平三个维度，MPI更是从健康维度、教育水平、生活水平三个层面选取了十个指标。

（2）确定单个维度的剥夺临界值。贫困测度是贫困识别的一个很重要的工作。传统的单维贫困测度就是从收入或支出的角度测度贫困程度，确定临界值，在临界值以下的即为贫困者。而多维贫困人口的识别需要从各个维度出发，确定其临界值，通常会参照公认的标准，运用并集识别法，即采用并集的思想，只要在一个维度上遭受剥夺，即可确认为贫困户。而模糊集方法通过构造隶属函数来确定贫困的倾向，从而解决临界值武断的问题。信息理论不需要确定临界值，而是算出每个个体最能代表其福利水平的复合指数，然后根据相对贫困思想确定临界值，进而进行识别。

（3）对指数进行合成，方法包括维度（指标）等权重法、频率法和统计法。顾名思义，维度（指标）等权重法是指将各维度予以同等重要地位，频率法是指将普遍的维度予以更大的权重，而统计法是采取统计学思想进行相关指数合成（图1）。

图1 多维贫困测度基本方法框架

（二）从静态贫困到动态贫困

1.转变缘由

改革开放40年以来，我国40年来的扶贫攻坚工作已取得了多项巨大成就。近几年来，随着我国精准扶贫的不断大规模深入推进，贫困人口已有大幅下降。但与此同时，与之相对应的是，在努力实施减贫的同时，返贫现象始终与之相伴。因此，中国新型贫困问题的主要特征之一就是脱贫人口返贫率居高不下。

我国的扶贫实践，贫困识别方式主要是以考虑静态层面的贫困。当前，这种直接地方式已经不再适用于新型贫困的识别与帮扶。2020年后的扶贫问题将转向动态管理机制：从较长的时间考察个体或家庭进入和退出贫困的过程，并进行精准帮扶。

我国农村贫困治理体系先是以农村经济体制改革向贫困县瞄准过渡，后又向贫困村瞄准进行演进，但整体而言，在各个阶段中扶贫工作始终没有脱离静态维度的思维桎梏，离真正意义上的精准有效扶贫还有较大差距。未来我国的精准扶贫除了以人均农民年收入水平作为重要的经济参考评价指标之外，还应充分结合我国区域经济特点对当前衡量贫困地区农民发展特征的重要指标体系予以不断补充和优化完善，进而从宏观动态和多维度层面准确应对贫困地区农民的社会脆弱性发展问题。脆弱性通常认为是指农民或农村家庭在面临遭遇不可知的经济风险时在经济收入和人均消费水平方面可能存在着大幅程度波动的一种可能性，进而可能导致家庭财富严重损失或家庭生活条件质量大幅下降或达到某一经济社会普遍公认为的水平之下。脱贫农民由于受到经济冲击从而存在生活水平大幅下降或达到贫困水平标准线以下的可能，这些经济冲击包括但不限于我国宏观经济波动、自然灾害等的各种总体经济冲击以及家庭遭遇变故、疾病等的各种个体特异性的冲击。而动态贫困理论是基于扶贫动态目标瞄准功能，扶贫对象由整体贫困地区转向个体贫困户,进而对贫困农民的脱离贫困、陷入贫困以及面临持续贫困的长期生存发展轨迹进行动态追踪，分析不同贫困类型的造成原因以便制定具有针对性地精准扶贫实施策略，有利于从扶贫根源上有效解决贫困户脱贫的问题。

2.静态扶贫的弊端

贫困与脱贫的关系是非对称性存在的,有部分贫困群体也正经历着贫困与脱贫的往复循环,故而脆弱性无疑是贫困的一项明显内在特征。一般而言,处于最贫困的特殊人群较易准确识别，从而被纳入扶贫资助计划之中，而那些生活处于一定贫困线上下大幅波动的个体及家庭经常可能会被我们排斥在扶贫资助范围之外，但这个群体的贫困人数一般至少会远远超过绝对贫困人口，因而基于某种静态信息维度准确瞄准这类扶贫资助对象显然有失偏颇。总体而言,目前各项动态扶贫精准工作始终没有完全脱离传统静态扶贫维度的桎梏,离真正的精准扶贫还有一定差距,存在以下三个方面的主要弊端:

（1）存在瞄准错误。目前的农村贫困人口信息化管理流程可能存在偏误的情况，将暂时遭遇不幸的人口纳为扶贫对象，这些人也许不需要外界帮助，自身便可快速实现脱贫。因此，如果按照静态维度予以确认贫困人口，可能造成将暂时贫困人口纳入长期扶持对象，而将长期贫困却因偶然性因素高于贫困线标准的农民排除在扶贫对象之外。

（2）容易产生逆向激励作用。传统的“大水漫灌”式的静态扶贫发展模式往往只能做到“授人以鱼”，而不利于实现“授人以渔”的扶贫目标。根据社会福利资源依赖理论，在社会福利资源替代率超过80%时，贫困人口将不太愿意继续寻求或接受地方政府和其他社会组织提供的职业技能教育培训、工作岗位和其他就业机会，只想长期依赖地方政府部门提供的福利得以维持日常生活。这种“坐享其成”反而容易助长“装穷”“争穷”等社会不良风气，这也必然使得拥有一定劳动就业能力的扶贫对象消极追求脱贫、无意于脱贫，并丧失进取、拼搏、自立的精神和生活态度。

（3）不利于公平。美国著名学者约翰·罗尔斯认为，一个公平的社会必须不断地积极努力改善那些处境最恶劣人口的生活境遇，因为贫困群体由于自身经济条件或社会生活条件的限制无法真正参与到社会分配当中，因而只能成为整个社会利益、资源分配的最少受益者。在推进扶贫共建工作中，“贫困户”头衔也意味着拥有相应的扶贫政策资源，对很多农民来说，这无疑是一种稀缺的社会公共资源。由于其存在着竞争性但不存在排他性，意味着有人获得就会有人失去，可能会造成运用不正当手段挤占数量有限的扶贫资源的现象，欠缺公平不说，还会造成严重的负面影响，并影响社会稳定。

3.动态扶贫思路

精准扶贫政策需要政府通过各种动态化治理模式来真正实现扶贫资源的最优合理配置，使其真正地急民所急，并根据内外部发展环境的复杂变化和造成致贫困难原因的不同而采取具有针对性强的各种差异化精准扶贫政策措施，并不断提升农村贫困人口的发展可持续性和脱贫致富能力。首先，需要通过利用信息化技术手段完成针对贫困户的具体精准收入识别，然后根据其所导致贫难的原因进行分类分析，采取制定相应的扶贫政策措施，并通过公平的收入评估评价体系对其进行多维度的扶贫综合收入权衡，实现贫困地区农民的扶贫规范化、动态化收入管理，构建健全科学的贫困地区农民收入跟踪和引进退出管理机制（图2）。

图2 动态贫困下的精准扶贫策略

（三）从绝对贫困到相对贫困

1.时代背景

党中央高度重视扶贫工作，将扶贫纳入“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，实现精准扶贫基本方略，启动脱贫攻坚战，每年减少贫困人口 1000 万以上，贫困发生率从2012年的10.2%降至2019年的0.6%。到 2020年，困扰中国千百年的绝对贫困问题得到历史性解决（图3）。

图3 1978-2018年全国农村贫困人口及贫困发生率

消除绝对贫困虽是中国在减贫攻坚道路上已经取得的一个阶段性重大胜利，但这并不意味着我国减贫攻坚事业的永远终结。党的十九大工作报告明确指出，新经济时代“我国社会的主要矛盾是人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”。毫无疑问，相对贫困发展问题确实是不平衡不充分的扶贫发展的重要实质性表现，治理相对贫困问题是加快解决扶贫发展不均衡不充分发展问题的必然内在要求。为此，党的十九届四中全会明确提出“坚决打赢脱贫攻坚战,巩固脱贫攻坚成果，建立解决相对贫困的长效机制”的发展目标和任务。换言之，在2020年打赢脱贫攻坚战以后,中国减贫攻坚事业将逐步进入有效治理相对贫困的新发展阶段。

2.相对贫困人群的识别难点

相对贫困是一个比较的概念，是与社会平均收入的比较，与社会发展平均水平的比较，但具体如何比较需要有统一的标准。我国相对贫困线划分需要解决两个问题：一是选择相对贫困划定的基本单元，二是在社会群体的基本参照单元明确后相对贫困线划定时百分比的确定。相对贫困中的社会平均收入是指某一类人群的收入中位数，居民收入五等分组的中等收入组的平均收入已经很靠近人均收入的中位数。而图4反映出这组数值不同单元之间的差别很大。因此“中位数”是以全国城乡为单元，还是以全国农村为单元，或是以各省农村为单元，需要更多的研究。即使在明确了相对贫困划定单元后，对相对贫困线划定时所选用的百分比也极为关键，而且选择起来也是非常困难的。如果比例过低就会有大量的人口被纳入相对贫困人口范围，导致国家相对贫困治理的任务和财政压力升高，但如选择的比例过高，会导致一些真实的贫困人口被排斥到相对贫困人口之外。

图4 2018年各地区按五等分组的居民收入情况

3.相对扶贫工作思路

在目前和今后很长一段时间内,要始终保持助力脱贫精准攻坚各项工作形势总体稳定，并尽快明确城乡相对贫困人口划分具体标准及政策依据，注重政策公平性和普惠性，建立有效缓解相对贫困的新型常态反贫困工作战略。具体而言，需要从地方政府与资本市场两个不同层面融合发力：一是政府宏观调控政策层面,主要以稳定外部政策支持与市场投入驱动机制结构为工作重点，深化“放管服”体制改革,建立一套有效缓解相对贫困的基层领导班子体制与扶贫工作指导机制，同时，建立多重政策保障机制；而在市场机制建设层面，主要以增强培育发展低收入贫困群体的经济内生增长动力和增强发展经济能力等作为工作重点，充分调动其工作积极性和自主创造性，不断改善优化贫困市场经济环境，提升贫困要素市场化资源配置管理水平（图5）。

图5 缓解相对贫困发展策略

三、我国金融扶贫的发展

（一）金融扶贫的做法

1.金融扶贫制度阶段性变迁

我国贫困地区的农村经济自1979年的改革开始，虽然已经实现了快速的恢复与稳定的发展，但由于仍然存在着农村人口数量大、农业基础薄弱的经济发展问题，直至1984年我国的农村贫困地区仍然约有几千万的人口长期处于经济温饱线以下。为了有效解决先前以大量物资、资金直接向人口输入的救济式扶贫带来的“花钱多但收效微”的贫困问题，国家提出开发产业式扶贫的战略，通过在市场经济基础上的开发扶贫实现自我的脱贫，这一战略需要社会组织和资金的大力支持，因而反贫困金融制度作为一项重要的金融制度在我们反贫困事业中已经开始逐渐发挥其独特的作用，并从其体系的搭建、服方式及内容等方面经历了三个发展阶段（图6）。

图6 金融扶贫制度发展

2.普惠金融背景下扶贫成效

中国普惠金融实践历程大致可以分为四个阶段：公益性小额信贷（20世纪90年代）、发展性微型金融（2000-2005年）、综合性普惠金融（2006-2010）、创新型互联网金融（2011年-）。在创新型互联网金融的时代背景下，我国普惠金融得到了极大的发展，这从我国各省市的普惠金融指标（图7）可以看出来。随着普惠金融的不断发展，我国的扶贫工作也取得了积极的成效，各省市农村贫困发生率（图8）在逐年下降。

图7 各省2011-2018年普惠金融指数

图8 各省2010-2018年农村贫困发生率

为了进一步探究普惠金融发展对扶贫工作的实际效用及其相关程度，笔者选取了两个指标：普惠金融指数，代表普惠金融的发展状况和程度；农村贫困发生率，代表我国的减贫效果。用各省市2011-2018年的数据（原始数据见附录）采用SPSS软件进行相关性分析，对各地区普惠金融指数与农村贫困发生率之间的皮尔逊相关系数与显著性水平进行了整理，得到表1中的结果。从中可以看出，各地区两个变量之间的显著性水平均远低于0.05，说明普惠金融发展与农村贫困发生率有着相关性。而相关系数更加体现了两者之间具有很强的负相关性，即普惠金融水平越高，农村贫困发生率越低，减贫成效越高。因此，普惠金融的不断加深，极大地有利于我国扶贫工作的开展。

表1 各地区普惠金融程度与该地区农村贫困发生率相关性

（二）金融扶贫的经验

（1）救济式的扶贫转向开发式的扶贫。过去我国的农村金融扶贫发展缓慢，承担主要扶贫金融任务的一直都是新中国成立之初建立的中国农村信用社。在我国改革开放以前，扶贫主要通过国家财政补贴和农村信用社提供的政策性扶持和贷款的方式来支持，更多时候还是救济式的缓解贫困。既不能普遍实现扶贫惠及更多农村的贫困人口，又难以真正从根本上准确找到贫困的根源。2011年，《中国扶贫开发纲要(2011-2020)》将开发式金融扶贫模式的发展列为了重点，并明确提出到2020年实现7000万人基本脱贫的目标。我国农村金融也在国家扶贫政策的支持和引导下将开发式的金融和产业扶贫模式作为主要的方式，通过深入地剖析农村贫困地区落后的根源和农村贫困人口致贫的原因，采取因地制宜扶持发展农村产业和实行扶贫减缓扶智支持创业的扶贫工作思路，乡村产业扶贫发展迅速，贫困减缓工作成效显著，贫困落后的农村经济面貌得到根本改善。

（2）粗放式扶贫转向精准扶贫。在精准扶贫的思想尚未形成前，我国的农村金融对精准扶贫的关注重点之一就是构建和打造完善的普惠农村金融体系，采用“大水漫灌”的农村金融资源和投入管理方式。现阶段，普惠金融覆盖全面，为大部分农村重点产业地区贫困人口提供了储蓄、投资和优化农村资源配置等的金融服务，为大部分农村重点产业地区扶贫项目建设提供了资金的支持，是最为有效的农村资金使用和融通的渠道。然而，新形势下这种粗放的农村金融资源和投入管理方式难以满足和适应精准扶贫的背景下农村普惠金融的实际发展需要，尤其是过去的农村金融精准扶贫"漫灌式"的农村金融资源和投入管理方式，导致农村金融扶贫过程中资金的使用不精准、扶贫的对象方式选择不精确以及农村金融脱贫的计划是否脱离实际等一系列现实性矛盾问题的产生，使农村金融扶贫的成本和边际效用水平达到了历史性最低。在当前我国全面建成现代化小康社会决胜的关键阶段，农村金融对支持农村精准生产和扶贫的作用和重要性日益凸显，扶贫的成效显著提升。然而我国当前探索开展农村金融政策支持和精准扶贫还是处在早期和稳步发展的阶段，缺少了相关理论性的政策指导和长期的建设扶贫经验。在国家乡村经济振兴发展战略的指导下，借鉴国外精准扶贫的有益经验和成果，并充分结合当前实际分析我国的农村金融支持精准扶贫的现状，已经成为未来进一步深化农村金融扶贫改革的重要内容和方向。

（3）继续深入推进和加深普惠金融的发展，尤其是农村地区。自国务院2015年出台《推进普惠金融发展规划(2016-2020年)》起，金融就开始有指导性地助力精准扶贫，根据之前的分析，普惠金融的推广和实施对于我国扶贫事业的发展具有积极的影响和重大的推动作用，因此2020年后，在新贫困的时代背景下，应继续深化和加强普惠金融发展的广度和深度，让其继续为我国新阶段下的扶贫工作添砖加瓦。

（三）金融扶贫的发展

根据国家扶贫规划，到2020年，现行贫困标准下的扶贫对象将有望全部脱贫，贫困县将全部摘帽，我国将彻底实现全面融入建成和小康社会的奋斗目标，并将逐步转入建设社会主义现代化强国和全面推进乡村振兴的新的历史阶段。那么，2020年后我国政府是否还会有一些需要继续实施金融扶贫的政策和行动？答案毋庸置疑是肯定的。2020年后的贫困问题不同于以往，将主要呈现以下几个主要特点：（1）贫困识别以相对贫困为主，（2）扶贫政策方向面向多维贫困，（3）政府需要对贫困治理机制进行动态的管理。

2020年的脱贫攻坚总目标任务完成之后，我国将朝着加快实现社会主义乡村振兴、实现中国特色社会主义现代化和加快建成中国社会主义现代化强国的三个总目标大步伐前进。金融扶贫工作应紧紧围绕实现这三个总目标，重点是要解决不协调不平衡不充分发展的问题。金融扶贫的建设应当借助普惠金融嵌入到推进乡村经济振兴的战略规划之中。一方面要继续巩固新农村脱贫攻坚的成果，使脱贫具有可持续性，防止脱贫人口出现返贫现象；另一方面需要根据贫困新特点，重点预防和解决相对贫困和多维贫困。同时，金融扶贫的建设应当更好地融入新农村普惠扶贫金融的建设当中。必须坚持继续大力推动农村和城乡普惠金融体系融入扶贫建设，尤其重要的是建立适应新农村减贫攻坚发展需要的新农村金融扶贫政策体系、市场经济体系、组织经营管理体系和新农村农产品经营管理体系。这样，扶贫金融将逐步发展成为新农村普惠金融体系的有机组成部分，持续地发挥金融减贫的作用。

四、2020年后的金融治理

（一）优化信息收集和整合渠道，从多维贫困层面对贫困进行识别

目前，比较常用的贫困识别方法包括公理化、模糊集和信息理论三种方法。这些方法在贫困的加总和识别方面对于我国2020年后的贫困识别的思路和方法具有借鉴意义，但也不可照搬，一切均得根据实际情况作出相应的改变和创新。同时，信息的综合全面性是进行多维贫困测度的一项巨大挑战，但随着信息化水平的深度和广度不断加深，使得全面、系统地收集各项信息成为可能。因此，我国2020年后的扶贫事业中非常重要的一项工作就是优化信息收集、整合渠道，系统化地采集能够综合反映居民生活水平及质量的各项数据。随后，根据我国各地区的特点，因地制宜地选取能够反映当地居民生活状况的维度指标，选取恰当的多维贫困测度方式，形成能够反映居民个体生活状况的指数，进而完成对贫困的精准识别。

（二）从相对贫困视角，搭建扶贫动态化管理机制

2020年后的贫困呈现出多维相对动态的特征。因此，扶贫工作应该从多维贫困的识别出发，运用相对贫困的思维进行动态化管理。除了以人均年收入作为重要的参考指标之外，还应结合区域特点对衡量贫困农民特征的指标予以补充和完善，进而从动态维度应对贫困农民的脆弱性问题。脆弱性通常是指贫困农民或其他农村贫困家庭在其遭遇不可知的风险时，在经济收入和生活消费方面出现大幅下降和波动的各种情况，进而有可能导致农民财富损失或者农民生活水平和质量下降到某一经济社会普遍公认的水平之下。动态贫困管理机制中，扶贫对象发生了由生活在贫困地区的农民转向了贫困户的转变，通过动态扶贫瞄准的功能对贫困农民的脱离贫困、陷入贫困以及实现持续贫困的过程及其生存发展轨迹和原因进行追踪，分析不同贫困类型的特征和成因，制定具有针对性地扶贫措施和策略，从根源上有效解决贫困的问题。

（三）建立和加快完善一个多层次、广覆盖、多元化的普惠性商业金融组织和服务体系

图9 2020年后的贫困新特点及扶贫目标

2020年后金融业扶贫组织和治理服务体系建设的一个重点任务就是充分调动农村金融机构的积极性，发挥不同金融机构的主体性作用。这有赖于进一步建立和完善一个多层次、广覆盖、多元化的普惠金融组织体系。但是这一服务体系还很不健全和完善，难点是目前的农村金融扶贫治理体系不完整、不均衡。一是当前农村合作性互联网金融的建设和发展严重滞后。二是一些长期致力于农村金融扶贫的、非营利的个体和公益性农村小额扶贫企业信贷组织仍然没有在法律上得到国家相应的合法许可和地位，在筹资和使用人力资源等各个方面都可能会遇到巨大的障碍。三是农村互联网金融、数字金融的基础支撑作用尚未进一步得到巩固和充分发挥。因此，改进农村金融扶贫的治理和服务体系的重点内容应该是重点支持创新型农民合作金融组织、公益性小额信贷组织和移动互联网时代金融企业的健康发展。

五、结论

绝对贫困的解决并不代表着实现了零贫困，相对贫困现象将会继续存在，同时防止脱贫人口返贫也是一项需要高度重视的基础性工作。故而，贫困治理将一直是我国的一项长期战略任务。长效金融扶贫管理制度作为各级人民政府治理贫困的重要经济政策手段，在我国反贫历史中发挥着独特的指导性作用，但仍需进一步通过制度建设发挥优势。而我国想要通过可持续的长效金融扶贫管理制度建设来助力更多贫困人口真正实现自我的脱贫，就必须通过进一步完善贫困识别与长效金融扶贫机制等措施来加快建立长效的可持续金融扶贫管理制度。

（一）搭建基于多维相对贫困识别的动态贫困管理制度

2020年后的贫困呈现出新的特征：多维的、相对的、动态的。因此，扶贫工作应该从多维贫困的识别出发，运用相对贫困的思维进行动态化管理。

（二）推广信息化金融服务，满足农户多元化金融的需求

加大资金投入，通过建设覆盖道路交通、水电通信等农村金融基础公共设施，提供良好的外在基础条件，建立更加完善的农村金融公共服务体系。加快推进农村贫困地区普惠型农村金融物理服务网络的建设，在偏远地区贫困乡(镇)、农民流动人口聚集区适量地增加营业网点、ATM自动存取款处理一体机、自助金融服务终端等多种金融物理服务设备，在偏远地区城乡接合部、行政村、自然村等营业网点设立小额支付服务便民点。进一步加快和推广农村数字网络金融服务，逐步推广移动电话小额银行、网上银行、支付宝等多种非现金小额支付工具，形成一个覆盖贫困村的数字网络金融服务和虚拟支付网络，有效解决贫困地区偏远、贫困户分散的金融需求和服务问题，让偏远地区贫困户更好地享受从安全到便捷的普惠金融服务。

图10 基于多维相对贫困实施动态管理机制

（三）对扶贫金融产品和服务方式进行创新

为有效满足贫困户脱贫的金融产品服务需求，拓展和丰富金融机构的服务和经营范围，金融机构应根据区域特色，提供具备针对性的金融产品以满足特色化的金融需求。推进扶贫金融产品和服务创新可以从以下三个方面入手：（1）创新嵌入式扶贫产品，用贫困地区现有的金融产品服务嵌入一些公益性的扶贫项目。金融机构本身也可以以提高和改善贫困地区人口生活水平为切入点，如提高贫困地区生态条件、教育水平、医疗社保水平等，将这些公益性扶贫项目直接嵌入贫困地区现有的定制式金融产品中，从而改善和提高农村贫困地区的农民整体经济生活和服务水平，提高农村金融扶贫效果。（2）创新定制式扶贫产品，根据贫困地区特有自然资源以及特色产业，将金融产品与特色产品服务（如贫困地区特色产业贷款服务、特色产品期贷服务以及特色产品订单贷款等）相结合。（3）加强银行、保险、融资担保机构的业务合作，形成三者之间的协同效应，充分发挥政府、市场、中介组织的作用，继续探索助农贷、助保贷、助农扶贫贷等多元化的信贷类金融产品，分散和有效缓释贫困地区“三农”的信贷风险，有效支持农村贫困地区实体经济的健康发展。