《金融电子化》对话行业专家,共论普惠金融度量衡

 

来源:金融电子化

 

普惠金融,通过将“享受不到金融服务”的群体纳入正规金融体系,或通过改善“缺乏金融服务”群体的金融服务,从而有助于他们的生产、生活,进而促进包容性增长。国务院印发的《推进普惠金融发展规划(2016-2020 年)》提出,到2020年,要建立与全面建成小康社会相适应的普惠金融服务和保障体系,使我国普惠金融发展居于国际中上游水平。

 

如何推动国家战略与精准施策的有机结合?建立可以精准度量、动态监测、适时评估的普惠金融发展指标与监测体系尤为重要。本期“对话”约访四位行业专家,就“普惠金融度量衡”话题分享经验。

 

 

对话嘉宾:

 

邱艳芳

中国银行保险监督管理委员会普惠金融部三农金融处处长。曾在原银监会外资银行监管部、原银监会融资担保部、普华永道工作。参与《推进普惠金融发展规划(2016-2020年)》的起草和实施工作。

 

白雪梅

湖南大学经济学硕士,高级经济师。现任中国小额贷款公司协会专职副会长兼秘书长。先后在中国人民银行、中国银监会工作24年。具有丰富的货币银行统计、非现场监管、现场检查、宏观经济分析、综合管理等工作经验。

 

莫秀根

毕业于美国密西西比州立大学商学院金融经济系。现任中国人民大学中国普惠金融研究院研究总监。研究领域为普惠金融、农村经济、项目及政策效果和影响分析等。擅长板面数据、非实验数据、时间系列和空间数据的建模分析方法。

 

刘冬文

中国农业大学硕士,以色列本古里安大学访问学者。现任中和农信项目管理有限公司总裁。先后在国务院 扶贫办外资项目管理中心、中国扶贫基金会工作。中国扶贫基金会小额信贷部于2008年改制为“中和农信”,成为国内致力于为农村中低收入群体提供优质、专业、全方位金融服务的标杆企业。

 

 

对话实录:

 

 

 

量化普惠金融虽存难点但势在必行  

 

 

主持人:

建设普惠金融体系,是落实国家战略, 强化金融服务实体经济能力,增强金融服务活力的重要举措。量化普惠金融发展情况为动态监测、精准施策提供了科学依据。各位请结合所在单位部门的相关职责,简要说明量化普惠金融发展情况的核心驱动力是什么?

 

邱艳芳:《推进普惠金融发展规划(2016-2020年)》(国发〔201574号)明确提出加快建立普惠金融统计体系和指标体系的工作任务。主要原因是为了更全面掌 握普惠金融供给方和需求方的基础数据和信息,充分反映我国普惠金融发展水平,为动态监测和评估提供基础,为科学精准制订激励约束政策、加强监管导向提供依据。

 

白雪梅:普惠金融作为国家战略,意味着需要静态衡量其发展水平、动态掌握其变化情况,从而发现问题,指导政府精准施策,引导市场参与方针对性提升普惠金融服务水平。衡量和监测都必须建立在量化的基础上。

 

莫秀根:普惠金融是一个综合的概念,涉及信贷、储蓄、支付、转账、保险和理财等内容,建立一个综合的指标体系,对其发展水平进行有效监测,才能在普惠金融发展中精准施策,有的放矢,集中资源解决重点和难点问题。

 

刘冬文:建设普惠金融体系的目的是要保障人人享有金融服务的权利。不同的人群有不同的金融需求,各层次的客户群体享受金融服务的难易程度差别很大。中国的普惠金融体系建设相对来说走在国际前列,在很多指标上都优于其他国家。但是那些未达到的指标越少,实现的难度越大。如果我们能把普惠金融体系的建设进展用量化指标清晰展示,我们就能准确把握问题所在,并对症下药。

 

 

主持人:

第五次全国金融工作会议指出,加强对小微企业、“三农”和偏远地区的金融服务,推进金融精准扶贫。国家大政方针的扎实落地需要量化指标的支持,才能做到精准施策。其中,量化工作的核心难点有哪些?如何应对?

 

刘冬文:目前,我们基本依靠金融机构的统计数据做实施,有总体的供给数据,但太过笼统,分类不细。特别是缺乏需求方的统计数据指标,导致对目标群体的需求掌握不清,无法精准施策。建议建立一套清晰的、分客户类别的监测指标和持续监测流程,定期采集数据并做统计分析,真实了解目标群体的金融服务满足情况。

 

邱艳芳:设计指标是统计、监测和评估的前提和基础。指标的设计不仅要反映普惠金融的主要情况和政策关注点,又要兼顾统计的操作性和可行性。一套科学的指标体系,应统筹考虑供给方和需求方两个方面,从信贷、成本、效率、质量、覆盖面、满意度等多个维度进行设计。

 

其中,难点之一在于对需求方数据的可得性,比如金融服务需求方的满意度和需求缺口如何衡量,这涉及到入户调查。一些国家是结合国家普查开展的,调查频率相对比较低。难点之二在于各个部门的数据共享问题。比如说残疾人、下岗人员、返乡创业人员的信贷获得情况,需要有关部门向银行业金融机构提供相关人员信息或界 定标准,才能精准统计这些特殊群体的信贷获得情况。

 

莫秀根:量化指标体系建立后,要持续跟踪监测,才能掌握普惠金融发展的实时变化。首先需要进行数据采集,包括供方数据和需求方数据的采集,工作量大,需要投入大量的人力物力。其次,“三农”和偏远地区家庭地理位置分散,小微企业财务记录不全,造成数据收集困难。再次,部分客户不愿意提供数据。

 

指标监测体系是普惠金融发展的基础设施,国家应进行财政投入。采用数字技术进行普惠金融监测,可以降低成本,增加监测的实时性和有效性。

 

白雪梅:量化的难点不在于指标的选取和指数的构建,在于监测对象的科学选取和分层以及如何持续观察。金融服务不平衡不充分问题,体现在不同群体的金融需求者身上是不同的,所以监测时要将金融服务需求者区分为不同的群体,继而观察各群体的金融服务满足程度,找出短板和原因,这样才能做到解决措施的有的放矢。

 

 

 

量化工作如何执行、量化指标如何应用  

 

 

主持人:

各位专家将普惠金融量化工作的难点聚焦于三个方面:需求方数据的可得性、各部门数据的共享、监测对象的选取分层和观察。针对这三项关键难点,金融科技应用能够起到哪些积极作用?其中值得关注的风险点和应对举措是什么?

 

莫秀根:金融机构将逐步依赖金融科技来提供低成本的普惠金融产品和服务。金融科技不但依赖于大数据,而且也产生大量的数据,为实时有效监测提供了很大便利,有巨大的监测潜力。但是,首先供方数据仅仅反映了那些已经获得金融服务客户的使用情况,不能反映仍然被排除在外的人群状况,无法揭示被排斥的真正原因,不利于问题的解决。其次,供方数据只反映客户的金融服务使用信息,不反映例如客户的主观和客观障碍等其他相关因素,无法反映普惠金融多维度的特点。再次,由于市场竞争的原因,金融机构之间的数据共享困难,容易形成信息孤岛。单一金融机构的数据不能反映普惠金融发展的全貌。

 

刘冬文:依靠传统的金融服务模式和方法,是无法解决服务小微企业、三农等领域金融服务成本高、风险大和效率低等问题,必须依靠创新的金融科技手段来解决。比如利用数据风控技术对贷款客户进行精准授信,控制风险。但对于小微企业和“三农”客户来说,能否采集到数量足够多和质量足够高的大数据,是做好数据风控工作的关键。当数据数量和质量存在缺陷时,适当的线下补充调查和贷后管理是弥补大数据风控不足的有效手段。因此,对于小微企业和“三农”客户,做好“线上授信 + 线下管理”的合作模式至关重要。

 

白雪梅:量化监测的有效性主要取决于监测指标设计和监测对象选取的科学性。金融科技作为辅助手段,有助于提高监测信息记录和量化分析的效率。

 

 

主持人:

具体到实施层面,请概括普惠金融量化指标和监测体系的建立过程。

 

莫秀根:中国普惠金融研究院于2016年底启动了“数字普惠金融指标与监测体系建设项目”,并于20186月发布《中国普惠金融发展监测报告(2017·浙江)》,以浙江省的调研数据为基础,构建了包含可得性、使用情况、质量、满意度、金融能力、障碍、数字化程度,预期8个维度的普惠金融指标体系和具体对应到个人的 CAFI 普惠金融综合指数。概括讲,普惠金融指标及监测体系的建设经历几个步骤,一是明确普惠金融概念。按因果逻辑关系梳理普惠金融发展的目标、内容和行动框架。二是筛选和确定与目标、内容和行动等相对应的衡量指标。指标要明确具体、可度量、可观察、可获得并具有时间性。三是设计问卷,定时定点采集数据。四是形成全面反映普惠金融不同维度的、包含时间和空间变化的数据库和指标体系。

 

刘冬文:根据中和农信的经营经验,首先是确定量化指标体系,可根据客户需求目标以及政府或金融机构希望达到的目标任务确定好若干个关键指标。比如说客户特征、笔均贷款额度、贷款利率、客户触达率、贷款获得率和风险贷款率等指标。监测体系的建立则需要制订合适的抽样规则,并安排好合适的数据采集队伍。

 

主持人:

量化的价值在于应用。请举例说明如何合理应用量化指标体系?包括但不限于在政策辅助、企业决策等方面的实证案例。

 

刘冬文:总体看,政府部门可以根据量化监测结果制订相应的财政税收政策、市场准入政策等,以鼓励更多的金融机构服务小微企业和“三农”。金融企业则可根据量化监测结果精准定位细分市场,设计更加科学合理的产品和优化服务流程等。

 

莫秀根:普惠金融的监测在中国刚刚开始,目前还没有具体案例来说明其使用价值。但从我们对浙江省的监测结果看,它具有巨大的应用潜力。例如监测发现客户的金融能力是普惠金融发展的短板。对政府来说,这已经指明了未来最有效的普惠金融发展措施是提高需求方的金融能力,要增加投入。从金融机构来看,简单提供产品和服务的商品交易模式不可能有效扩大服务规模,需要转变为“以客户为中心”,提高客户的能力,以此增加客户的忠诚度,与客户共同成长,这样才能扩展业务,增加自身业务的可持续性。

 

 

 

量化工作的动态调整重点及未来走势  

 

 

主持人:

在解决当下金融服务供给需求问题的同时,如何将普惠金融量化工作与支持国家“乡村振兴”战略相结合,更好地服务于“三农”及小微等实体经济主体?

 

邱艳芳:建立健全普惠金融的指标体系和统计体系,是建立金融机构支持“乡村振兴”战略考核评估体系的基础。而系统、全面、准确、科学地评价和正确引领金融机构支持“乡村振兴”战略,关键是抓好“考核”这个牛鼻子,发挥其指挥棒的作用。银保监会正在会同有关部门,从“增供给、提质量、促创新、降成本、增效率” 等维度,抓紧研究制订考核评估办法。

 

莫秀根:普惠金融发展与乡村振兴,具有很大程度的重合,特别是目标和服务对象的重叠,都服务于农村低收入人群,改善他们的生产生活条件。因此,普惠金融的监测体系也可以在乡村振兴中发挥重要作用。普惠金融发展将可以解决“三农”和小微企业融资难问题,增加资本要素从城市向乡村流动,提升乡村产业开发规模。监测体系可以是一个风向标,引导金融机构向乡村投放资源。

 

刘冬文:建议建立专门针对“三农”及小微企业等弱势群体的金融服务指标,以更好地推动政府资源和社会资本倾向于服务这部分群体。

 

主持人:

在量化分析普惠金融现状的基础上,未来的量化工作将在哪些方面有动态调整需求?坐实这些工作,需要哪些关键抓手?

 

白雪梅:目前对普惠金融量化有两个角度,从提供者角度衡量提供金融服务的数量质量等,从需求者角度衡量享受金融服务的程度。动态看也是自我对比。应该建立提供者和需求者的动态对应关系,观察提供者对提高不同群体金融服务水平的贡献,如果提供者改善了普惠金融重点人群的服务水平,则应享受相应的优惠政策,惟其如此,提供者才能有持续深耕的动力。

 

莫秀根:普惠金融指标监测体系建设,首先需要实现从点到面的扩展。目前只是在局部进行了探索,需要逐步向全国扩展。其次,指标监测体系是一个长期的工作,需要坚持不懈地努力,不断积累数据,才能增加其使用价值,获得显著的结果。再次,普惠金融指标监测的结果应用需要落实。目前监测的结果包含大量的信息,如何将结果转换成具体的普惠金融发展成果,还需要进行探索。最后,指标监测体系是普惠金融的一项基础工程,涉及面广,不但需要金融机构的支持,也需要政府 和客户方的投入。只有各方的共同参与和努力,普惠金融监测体系才能够顺利建立,才能发挥应有的作用。

 

刘冬文:客户能力在变化,技术水平在变化,基础设施在变化,市场竞争在变化,普惠金融量化工作的监测体系也应基于这些因素动态调整。

 

邱艳芳:为贯彻落实党的“十九大”精神,引导金融资源投向金融供给需求最不平衡、最不充分的领域,普惠金融的指标统计和考核评估也将越来越聚焦这些领域,将更关注微型企业、新型经营主体、农户、贫困人口、“双创”主体、校园学生和其他低收入群体的信贷发放量、户数、成本和质量等情况。