普惠金融重点领域贷款情况表填报难点分析

为更加全面、准确反映银行业金融机构对普惠金融重点领域的贷款支持情况，完善银行业普惠金融重点领域贷款统计指标体系，2018年“1104”报表新增了《S71银行业普惠金融重点领域贷款情况表》。因此表统计量大，统计内容较复杂，导致在填报时遇到的难点较多，笔者根据工作实践特将发现的主要难点进行简要梳理。

报表的主要填报难点

（一）统计项目多，统计工作量较大。本表分《表1：普惠型小微企业和其它组织贷款》《表2：普惠型农户经营性贷款》和《表3：普惠型消费贷款》三个部分，其中表1含300个有效单元格，表2含89个有效单元格，表3含114个有效单元格。全表共含7个一级统计项目，15个二级项目和6个三级项目，每个项目均对应若干统计区间。所以仅从单元格数目来看该表在1104报表体系报表中并不出众，但统计复杂性较高，统计所需工作量较大，特别是将其纳入月报报送后，其所需工作量远远超出了其他月度报表。

（二）基础数据源涉及多个部门，汇总难度大。虽然本表统计内容为普惠金融重点领域贷款情况，主要涉及信贷投放数据。但数据需向多部门收集，如：企事业法人、个人贷款信贷台账由合规风险部门提供，个体工商户、小微企业主和创业担保贷款台账由业务发展部提供，建档立卡户、扶贫小额信贷等数据需由农村业务部提供。由于各部门台账格式不同、部分部门台账项目要素不全等原因，导致汇总难度较大。

（三）统计系统支持不够，统计方法难以统一。该报表制定出台以来，省级联社统计部门对行社做了大量的培训和指导工作，有效促进了报表质量的提升。但因系统暂不支持该表的自动取数，目前各行社仍实行手工方式填报。由于报表统计项目较复杂，手工填报必然导致各行社统计方法出现差异化。如果统计方法使用不合理，或者取数公式设置不合理，都将可能导致统计误差增大。同时，即使在同等统计思路和原则下，如果数据获取的自动化、集约化程度越高，统计准确率也会越高，而人工汇算成分越多，误差率则会增大。

（四）数据源对报表的支持不够，制约了统计效率。历次的新增报表都会对统计数据源提出新的要求，行内业务系统能够根据统计需要进行调整和升级，但往往响应速度，导致部分数据源长期无法直接提取，需通过其他方式间接采集，增加了统计成本。如：建档立卡贫困户贷款的统计需从相关扶贫信贷统计系统中获取台账。但该台账缺失“五级分类” “是否涉农”等必要字段，需从安易信贷系统导出的总信贷台账中进行再次匹配获取。

（五）对数据源要求更高，数据治理力度仍需加大。因该报表所统计项目范围广，统计维度多，各项目间逻辑性强，对基础数据源提出了更高的要求。如本行信贷系统中“授信额度”项目因统计使用频率不高，存在欠维护情况，部分客户授信额度小于贷款额度，部分未填列数据或与实际不符，导致在填报S71时不能直接使用该字段数据，否则将引起报表中贷款授信总额区间的统计误差。

提高填报质量的建议

（一）积极开展填报交流学习。农商银行、信用社可以省或地区为单位，通过QQ、微信群等即时交流平台，积极开展行社间的交流探讨。可采取广泛讨论或主题讨论等方式，内容包含报表解读、统计方法和填报技巧等。通过加强交流学习，可在短期内有效拉近各行社的填报水平，统一填报方法，有利于提高整体统计质量和统计效率。

（二）设置合理、高效的填报流程。因报表数据源涉及多个部门，填报人员可设计固定的数据源台账格式，要求相关部门及时按要求报送，并积极加强部门间的沟通协调，尽量减少数据源催收、数据源再加工等工作环节。

（三）采用合理的填报方法。应根据行社实际，选择效率最高、误差率最低的统计方法。如依赖手工收集信贷台账进行汇总填报的，可设计支持自动取数的EXCEL套表，通过函数自动计算和提取信贷台账的数据源，生成报表中的统计数据和指标，初次填报时将EXCEL套表制作完成并经测试取数无误后，下次填报工作的重点可放在信贷台账的维护和检查上，一来可有效提高统计效率，二来可减少手工计算量过大引起的统计误差。

（四）加强数据源的清理维护。在短期内，应重点加强对“S71”所涉及的，且长期欠维护的数据进行及时清理维护，如贷款授信金额等项目。此外，应通过开展现场统计检查等手段，抽查该报表涉及的其他统计指标，定期核实其准确性，保证数据源的质量长期稳定可靠。（作者单位：贵州铜仁农商银行）