基于PESTEL模型分析视域的金融精准扶贫分析

2022-09-10

1 引言

在精准扶贫工作中, 需要实现精准定位, 选择具备劳动力、借贷意愿的贫困户开展生产经营工作, 政府提供资金扶持, 以此实现贫困户的个体创业, 以此推动农村经济得到更好的发展。

2 PESTEL模型的概述

在实际的应用中, PESTEL模型也称之为大环境分析模型, 是宏观环境下的有效分析工作, 能够分析目标所处的发展环境, 识别影响目标发展的因素, 增加对目标发展的冲击力。PESTEL模型中, “P”代表的是政治因素, “E”代表的是经济因素, “S”代表的是社会因素, “T”代表的是技术因素, “E”代表的是环境因素, “L”代表的是法律因素。在精准扶贫工作中应用PESTEL模型分析, 其涉及的政策包括货币、财政、补贴、信贷几部分。

3 PESTEL模型下精准扶贫工作分析

3.1 政治因素分析

其主要是在金融精准扶贫政策上, 包括信贷、财务、金融政策。

3.2 经济因素分析

在实际的应用中, 金融扶贫本身存在着资金短缺、成本高的特点, 这也是导致金融扶贫工作难以寻找扶贫对象的关键因素, 由于金融扶贫工作开展需要大量的资金支持, 在乡镇地区大型的银行相对较少, 导致金融精准扶贫在资金供给上存在着较大的缺陷。与此同时, 由于供给主体的单一性、竞争的盲目性, 使农村经营主体在贷款中的利率较高。

3.3 社会因素分析

通过深入分析金融扶贫工作, 能够发现工作本身属于低收益、高风险, 以此, 农民群众的参与积极性不强。在精准扶贫工作发展中, 贫困户依旧采取的是传统农业发展, 在生产经营中会受到自然灾害的影响。通过分析金融扶贫的贷款特征, 发现其中很多因素会增加金融机构的管理成本。主要是因为扶贫对象缺乏抵押资产, 金融机构未能从风险防范、金融成本两方面展开考虑, 就实施放款, 促使金融机构始终处于被动扶贫状态, 进而难以发挥其该有的作用。

3.4 技术因素分析

现阶段, 精准扶贫产品类型较少, 特别是针对贫困户、农村经营主体、特色产业发展等机制还较为缺乏。投入使用的一些的精准扶贫产品类型, 不管是在期限、额度上均与精准扶贫工作不匹配。

新的精准扶贫制度与技术难以得到广泛的应用, 当前属于大数据时代, 在精准扶贫工作中应用大数据技术, 能够实现扶贫对象的精准识别, 还可以为动态管理提供技术支撑。但是, 在实际的应用中, 由于扶贫对象的复杂性、采集渠道的单一性, 使得大数据技术难以得到有效利用。加之“互联网+”、移动支付的影响, 导致精准扶贫工作在网点覆盖上还存在着较大的缺陷性, 受到贫困地区基础设备的限制, 使得大数据技术难以得到有效推广。

3.5 环境因素分析

在贫困地区, 人们的生活条件比较恶劣。在精准扶贫工作开展中, 需要实现金融生态环境的优化。由于贫困户受到传统意识, 认知程度的影响, “安于现状”的现象普遍存在, 认为农村的经济发展属于国家部门的工作, 与农民群众无关。即便是一些地区实现了农牧业发展, 但是过于依赖政府, 存在着“输血式”的观念, 在生产发展中贷款意愿不强。甚至一些贫困户在获取了政府的贫困资金之后, 并没有应用在生产发展中, 而是直接应用在生活消费中。加之农民的信用意识淡薄, 普遍存在拖欠银行贷款的现象, 使得金融债券无法得到有效维护, 导致农村地区对银行贷款存在着较大的畏惧心理。

3.6 法律因素分析

在精准扶贫工作开展中, 其对象均是处于贫困地区的农民。在精准扶贫工作开展中, 针对扶贫用户设计的产品, 会与农村的产权产生必然联系。在实际的应用中, 在实现农村产权的创新上, 与当前的脱贫产品会形成较大的法律冲突, 导致精准扶贫工作中, 农村的资产难以得到有效利用, 严重制约着精准扶贫产品的创新, 影响着农村所需物的抵押条件。

4 结语

综上所述, 通过本文上述的分析能够得知, 在地方政府的精准扶贫下, 必须要加强基层干部扶贫意识的培养, 强化基层干部金融知识的教育力度, 以此实现基层干部金融素养的提升。通过强化精准扶贫工作的引导能力, 科学制定社会帮扶机制, 能够全面提升农村的精准扶贫工作开展效率, 推动农村得到更好的发展, 以此实现我国国民经济水平的提升。

摘要：精准扶贫工作是我国的首要发展工作, 本文首先分析了PESTEL模型的概述, 在PESTEL模型的基础上, 对精准扶贫工作展开阐述。旨在为我国的精准扶贫工作提供参考意见, 以此推动我国国民经济更好的发展。

关键词：PESTEL模型,精准扶贫,概念