大數(shù)據(jù)模式下金融科技精準扶貧路徑研究

陳奕虹，李娜，吳姝慧

（江西財經(jīng)大學，江西 南昌 330013）

2020年3月6日，習近平總書記在決戰(zhàn)決勝脫貧攻堅座談會上指出，從目前看，脫貧進度符合預期，成就舉世矚目，脫貧攻堅目標任務接近完成。到今年2月底，全國832個貧困縣中已有601個宣布摘帽，179個正在進行退出檢查，未摘帽縣還有52個，區(qū)域性整體貧困基本得到解決。

在運用金融科技實現(xiàn)精準扶貧方面的研究中，遲福林（2015）運用當前農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率等數(shù)據(jù)說明：傳統(tǒng)金融服務在服務時間、網(wǎng)點設置以及成本控制上難以滿足用戶需求，農(nóng)村地區(qū)需要利用互聯(lián)網(wǎng)金融重構先有的傳統(tǒng)金融服務模式，推動農(nóng)村金融市場化發(fā)展和農(nóng)村金融結(jié)構性改革。閆世達、鐘成春（2016）提出應健全相關制度保證“互聯(lián)網(wǎng)+”多種模式“精準扶貧”的實現(xiàn)、健全風險補償機制和農(nóng)業(yè)保險支持力度等政策建議。王軍、吳海燕（2016）指出，我國農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)普及率還比較低，政府資金整合管理機制以及農(nóng)村基礎設施建設還不夠完善，扶貧大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)難度還比較大。

目前國內(nèi)外就如何將金融科技與精準扶貧有益結(jié)合的研究只停留在表面的宏觀論述上，沒有結(jié)合具體實例進行量化分析，沒有提出真正符合我國具體國情的完整戰(zhàn)略體系。因此，本文以發(fā)放問卷的方式，獲得江西省X縣貧困戶滿意度數(shù)據(jù)，通過建立多元線性回歸模型，找貧困戶真正貧困根源以及其生活需求，再以金融科技為切入點，最大發(fā)揮金融科技在精準扶貧中的作用，讓貧困戶享受時代發(fā)展的成果，搭上金融科技的“快車”。

1 實證分析

1.1 理論框架

根據(jù)市場消費理論，消費者對產(chǎn)品的主觀感受比客觀數(shù)據(jù)更具說服力。貧困戶對扶貧的滿意度是評判精準扶貧績效的決定性因素。普惠金融理論提倡建立為社會各階層所有成員提供公開、便捷、安全、低成本服務的金融體系。2006年聯(lián)合國出版的《建設普惠金融體系》指出，普惠金融體系應該以小額信貸為核心。陳長民（2020）指出農(nóng)村銀行網(wǎng)點的多少直接影響貧困戶資金使用情況與扶貧績效。

1.2 滿意度問卷設計

該調(diào)研問卷主要包括三個部分，共18個問題。第一部分是被調(diào)研對象的家庭基本信息；第二部分是對金融機構的滿意度；第三部分是扶貧戶對精準扶貧整體成效的滿意度。指標體系的具體設置見表1所示。

表1 指標體系設置表

本次調(diào)研向X縣的貧困戶發(fā)放共310份問卷，回收問卷300份，問卷有效率為96.77%。受訪者的平均年齡為51歲，其中40歲以下占29%，40～50歲占45%，50歲以上占26%。問卷設置以賦分的方式量化貧困戶對精準扶貧的整體滿意度（由上述指標體系設置表中的四個認可程度加總分值得出）及對金融機構滿意度，從而為建立多元回歸模型提供數(shù)據(jù)支撐。

1.3 模型建立

設多元線性回歸模型為Y=βo+βcXc+βuXu+βlmXlm+βlkXlk+βpXp+ε，其中：Y為貧困戶對精準扶貧滿意度；分別為對金融機構便利性滿意度、對扶貧貸款額度滿意度、對扶貧貸款期限滿意度、對扶貧貸款種類滿意度、對扶貧貸款政策宣傳力度滿意度；是待估參數(shù)；是隨機誤差。

由于問卷中分值設置跨度僅為0至5分，建立線性模型后不能清晰地表現(xiàn)出變量的變化，因此本模型將Y的分值擴大5倍，即均以百分制的形式來量化模型中的各個變量，考慮Y對的影響。

本文以Stata12.0軟件為統(tǒng)計分析工具，將問卷調(diào)查得到的數(shù)據(jù)整理成符合數(shù)據(jù)統(tǒng)計格式的數(shù)據(jù)導入軟件，并基于上述多元線性回歸模型，計算得到初步回歸結(jié)果（見表2）。

表2 回歸結(jié)果

根據(jù)初步回歸結(jié)果，整理后得到多元回歸模型如下：

1.4 模型分析與檢驗

1.4.1 模型分析

（1）相關性分析

Xc、Xll、Xlm與Y之間的相關系數(shù)均大于0.5，P值都為0.0000，說明金融機構便利性滿意度、扶貧貸款額度滿意度、扶貧貸款期限滿意度與精準扶貧滿意度之間顯著相關。的相關系數(shù)較小，且P值均大于0.05，說明兩者與精準扶貧滿意度之間相關性弱。

1.4.2 模型檢驗

（1）多重共線性檢驗

（2）t檢驗與F檢驗

T檢驗主要用于檢驗單個總體參數(shù)是否對因變量有顯著影響的假設。由回歸結(jié)果可知，Xc、Xll、Xlm的t統(tǒng)計量均大于顯著性水平為1%的臨界值2.326，即這三個變量是統(tǒng)計顯著的。Xlk、Xp的t統(tǒng)計量均小于顯著性水平為5%的臨界值1.65，其中Xlk的統(tǒng)計量甚至小于15%的顯著性水平上的臨界值，因此Xlk、Xp在5%的顯著性水平上不是統(tǒng)計顯著的。

F檢驗是對多個線性約束的檢驗，即一組自變量是否對因變量產(chǎn)生影響的聯(lián)合假設檢驗。根據(jù)回歸結(jié)果，由于F統(tǒng)計量足夠的大以及p值足夠的小，Xc、Xll、Xlm、Xlk、Xp是聯(lián)合顯著的。

2 結(jié)論與建議

2.1 研究結(jié)論

2.1.1 貧期困農(nóng)戶對金融精準扶貧的整體滿意度不高

X縣對金融機構滿意度的五個指標的平均滿意度都在70分左右，說明該地貧困戶對金融扶貧工作并不是特別滿意，歸根結(jié)底是因為扶貧政策沒有對口貧困戶的根本需求。

2.1.2 模型中前三個變量是影響精準扶貧滿意度的重要因素

從回歸結(jié)果來看，金融機構便利性滿意度、扶貧貸款額度滿意度、扶貧貸款期限滿意度在影響扶貧總滿意度方面非常顯著，扶貧貸款種類和對扶貧貸款政策宣傳力度滿意度的顯著性不大。

2.1.3 金融機構參與精準扶貧的積極性不夠強

從數(shù)據(jù)可以看出，44%的被扶貧農(nóng)戶在金融機構便利性滿意度、扶貧貸款額度滿意度、扶貧貸款期限滿意度這三個指標上打分較低，導致對總的扶貧滿意度評分較低，這間接反映了金融機構參與精準扶貧的積極性不夠強。

2.1.4 金融精準扶貧方式過于單一

調(diào)查結(jié)果顯示，有51.3%的貧困戶認為銀行金融產(chǎn)品過于單一，貸款種類過少，而且存在著不合理之處。當?shù)劂y行對貧困戶的貸款一年期最常見，想申請3年或5年期的門檻較高，也很少有貧困戶能申請到。貧困戶大多從事農(nóng)業(yè)種植及養(yǎng)殖業(yè)，前期投入較大，貸款期限與貸款周期不匹配，使貧苦戶在致富路上困難重重。

2.1.5 貧困戶文化水平不高，貧困戶與金融機構間存在信息不對稱

調(diào)查結(jié)果顯示，70%的貧困戶只有小學畢業(yè)的文化程度，29.3%的貧困戶為初中畢業(yè)的文化程度，0.7%的貧困戶為中專畢業(yè)的文化程度。絕大多數(shù)貧困戶金融意識薄弱，存在不能及時償還貸款的風險，導致銀行信用風險上升，扶貧成本較大。