涉农贷款专项统计制度

涉农贷款专项统计制度一、引言涉农贷款对于支持农业农村经济发展、促进农民增收、推动乡村振兴具有至关重要的意义。为了准确、全面地反映涉农贷款的规模、结构和投向，加强对涉农贷款的统计监测和分析，特制定本专项统计制度。本制度旨在规范涉农贷款的统计范围、统计指标、统计方法以及数据报送等工作，确保统计数据的科学性、准确性和及时性，为政策制定、金融监管和宏观决策提供有力依据。二、统计范围涉农贷款是指金融机构发放给各承贷主体的用于农业、农村及农民生产经营、生活消费等方面的贷款。具体涵盖以下几类：（一）农户贷款1.农村个体工商户贷款：指金融机构发放给农村地区从事生产经营活动的个体工商户的贷款。这些个体工商户从事的行业包括但不限于农业产品种植、养殖、加工、销售，农村手工业，农村商业、运输业、建筑业等。2.农户消费贷款：指金融机构向农户发放的用于满足其家庭日常生活消费需求的贷款，如购买耐用消费品、医疗保健、教育、旅游等方面的支出。（二）农村企业及各类组织贷款1.农村企业贷款：指金融机构发放给注册地位于农村地区的企业的贷款。这些企业涵盖了从事农林牧渔业、农产品加工业、农村制造业、农村服务业等各类行业的企业。2.农村各类组织贷款：包括农村的各类专业合作社、协会、集体经济组织等。贷款主要用于支持这些组织开展生产经营活动、农业基础设施建设、农产品流通等。（三）城市企业及各类组织涉农贷款1.城市企业涉农贷款：指注册地位于城市的企业，但其实际经营活动主要涉及农业、农村领域，且贷款资金用于农业生产、农村基础设施建设、农产品加工、销售等涉农用途的贷款。2.城市各类组织涉农贷款：城市地区的各类组织，如一些与农业农村发展相关的社会团体、基金会等，其获得的用于涉农项目或活动的贷款。（四）非农户个人涉农贷款1.个体工商户涉农贷款：除农村个体工商户外，在城市或城乡结合部从事涉农生产经营活动的个体工商户所获得的贷款。2.个人从事农林牧渔业经营贷款：个人以从事农林牧渔业生产经营为主要目的而获得的贷款。三、统计指标（一）总量指标1.涉农贷款余额：反映金融机构在报告期末涉农贷款的累计发放金额扣除已收回贷款后的余额，是衡量涉农贷款规模的核心指标。2.新增涉农贷款：统计报告期内金融机构新发放的涉农贷款金额，体现了涉农贷款的增长情况。（二）结构指标1.按贷款用途分类：农林牧渔业贷款余额：统计用于农业、林业、畜牧业、渔业生产经营活动的贷款余额，包括对种植户、养殖户、林业企业、渔业企业等的贷款。农村基础设施建设贷款余额：用于农村地区交通、水利、电力、通信等基础设施建设项目的贷款余额。农产品加工贷款余额：发放给从事农产品加工企业的贷款余额，支持农产品的深加工和增值。农村流通体系建设贷款余额：针对农村地区农产品流通市场、物流配送等环节的贷款余额。农村社会事业贷款余额：包括农村教育、医疗、文化、社会保障等社会事业领域的贷款余额。2.按贷款主体分类：农户贷款余额：分别统计农村个体工商户贷款余额和农户消费贷款余额，以及不同贷款额度区间的农户贷款分布情况。农村企业及各类组织贷款余额：细分农村企业贷款余额和农村各类组织贷款余额，并进一步按行业进行分类统计。城市企业及各类组织涉农贷款余额：统计城市企业涉农贷款余额和城市各类组织涉农贷款余额。非农户个人涉农贷款余额：包括个体工商户涉农贷款余额和个人从事农林牧渔业经营贷款余额。3.按担保方式分类：信用贷款余额：金融机构发放的无担保的涉农贷款余额。保证贷款余额：以第三方保证方式发放的涉农贷款余额。抵押贷款余额：以抵押物（如土地、房产、农业生产设备等）作为担保发放的涉农贷款余额。质押贷款余额：以质押物（如存单、股权、应收账款等）作为担保发放的涉农贷款余额。（三）效益指标1.涉农贷款利息收入：统计报告期内涉农贷款所产生的利息收入，反映涉农贷款业务的盈利能力。2.涉农贷款不良率：计算涉农贷款中不良贷款余额占涉农贷款余额的比例，反映涉农贷款的资产质量状况。四、统计方法（一）全面调查与抽样调查相结合1.对于大型金融机构以及业务相对集中、数据易于获取的部分，采用全面调查的方式，确保数据的完整性和准确性。2.对于数量众多、分布广泛的中小金融机构或某些特定类型的涉农贷款，采用抽样调查的方法。根据一定的抽样原则和比例，抽取部分样本进行调查统计，然后推算总体情况。抽样方法可采用随机抽样、分层抽样等，以保证样本的代表性。（二）数据采集渠道1.金融机构自身业务系统：金融机构应建立健全完善的业务统计系统，确保能够准确记录和汇总涉农贷款的相关信息。通过数据接口或数据报送平台，定期将涉农贷款数据传输至监管部门或统计机构。2.统计报表：设计统一规范的涉农贷款统计报表，由金融机构按照规定的格式和内容，定期填报并报送。报表内容应涵盖本制度规定的各项统计指标，确保数据的全面性和一致性。3.辅助台账：金融机构可根据自身业务管理需要，建立涉农贷款辅助台账，对每一笔涉农贷款的详细信息进行记录，包括贷款发放时间、金额、用途、还款情况等。辅助台账作为数据采集的补充和验证依据，有助于提高数据质量。（三）数据审核与校验1.逻辑审核：对采集到的数据进行逻辑关系审核，检查各项指标之间是否符合预定的逻辑关系。例如，涉农贷款余额应等于各类贷款主体、贷款用途、担保方式等分类指标余额之和；新增涉农贷款应与报告期内贷款发放记录相匹配等。2.合理性审核：结合实际情况，对数据的合理性进行判断。如某地区涉农贷款增长幅度是否与当地农业农村经济发展状况相适应；某类贷款余额占比是否符合该地区产业结构特点等。对于明显不合理的数据，及时与金融机构沟通核实，要求其进行修正。3.一致性审核：将本次统计数据与历史数据进行对比，检查数据的一致性。分析数据波动情况，查找异常变动原因，确保数据的连续性和稳定性。五、数据报送（一）报送主体本制度规定的各类金融机构，包括政策性银行、国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、农村商业银行、农村信用社、村镇银行、贷款公司、农村资金互助社等，均为涉农贷款数据的报送主体。（二）报送频率金融机构应按照规定的时间周期报送涉农贷款统计数据。一般情况下，按季度报送季度末数据，按年度报送年度终了数据。对于某些特殊时期或根据监管要求，可能需要增加报送频率，如月度报送等。（三）报送方式1.电子报送：通过专门的数据报送平台，以电子文件形式报送涉农贷款统计数据。数据报送平台应具备安全、稳定、便捷的特点，支持数据的加密传输和存储，确保数据的保密性和完整性。2.纸质报送（备份）：在电子报送的同时，金融机构应将加盖公章的纸质统计报表留存归档，并在规定时间内报送至指定地点，作为数据备份和存档使用。纸质报表内容应与电子报送数据一致，以备核查。（四）报送内容1.统计报表：按照统一设计的涉农贷款统计报表格式，填报各项统计指标数据。报表应包括表头、表体和表尾，表体部分应详细列出各类统计指标及其对应数值。2.数据说明：对于统计数据中的特殊情况、数据来源及计算方法等进行简要说明。如某项指标数据与上期相比出现较大波动的原因；某类贷款统计口径的调整依据等。数据说明应清晰、准确，有助于数据使用者理解和分析数据。3.数据质量承诺书：金融机构应提交数据质量承诺书，承诺所报送的数据真实、准确、完整，不存在虚报、瞒报、漏报等情况。数据质量承诺书应由金融机构负责人签字并加盖公章。六、统计分析（一）常规分析1.规模分析：定期对涉农贷款余额及新增涉农贷款情况进行分析，观察涉农贷款规模的变化趋势。分析不同地区、不同金融机构涉农贷款规模的差异，以及与经济社会发展的相关性。2.结构分析：深入研究涉农贷款的结构特点，包括贷款用途结构、贷款主体结构、担保方式结构等。分析各类结构的变化原因及其对农业农村经济发展的影响，为优化涉农贷款投放结构提供依据。3.效益分析：评估涉农贷款的利息收入和不良率情况，分析涉农贷款业务的盈利能力和资产质量状况。通过对比不同金融机构、不同地区的效益指标，发现存在的问题和差距，提出改进建议。（二）专题分析1.政策效应分析：针对国家出台的涉农贷款相关政策，如财政贴息政策、差别准备金率政策等，分析政策实施后对涉农贷款投放规模、结构和效益的影响。评估政策的实施效果，为政策调整和完善提供参考。2.行业发展分析：结合农业农村各行业的发展动态，对涉农贷款在不同行业的投放情况进行专题分析。如对某一特色农业产业的贷款支持情况进行研究，分析其发展前景和金融需求特点，为金融机构优化行业信贷投放提供指导。3.区域比较分析：选取不同经济发展水平、不同农业产业结构的地区进行涉农贷款情况的比较分析。找出各区域涉农贷款发展的优势和不足，总结经验教训，为区域间的交流合作和协调发展提供借鉴。（三）分析方法与工具1.统计方法：运用描述性统计分析方法，如均值、中位数、标准差、比例等，对涉农贷款数据进行基本特征描述。采用趋势分析、相关性分析、回归分析等方法，深入挖掘数据背后的规律和关系，预测涉农贷款的发展趋势。2.数据分析工具：借助专业的数据分析软件，如Excel、SPSS、SAS等，对涉农贷款数据进行整理、计算和分析。利用数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等，将分析结果以直观的图表形式展示出来，便于理解和决策。七、数据质量控制（一）制度建设1.建立健全数据质量管理制度，明确数据采集、审核、报送、存储等各环节的质量标准和操作规范。制度应涵盖数据质量目标、质量责任、质量控制流程、质量监督检查等方面内容，确保数据质量控制工作有章可循。2.制定数据质量考核办法，将数据质量指标纳入金融机构的绩效考核体系。对数据质量优秀的金融机构给予奖励，对存在数据质量问题的金融机构进行相应处罚，激励金融机构提高数据质量意识，加强数据质量管理工作。（二）人员培训1.定期组织金融机构统计人员参加涉农贷款专项统计制度培训，使其熟悉统计范围、指标含义、统计方法和数据报送要求等内容。培训应采用多种形式，如集中授课、线上培训、案例分析等，提高培训效果。2.加强对金融机构业务人员的数据质量意识培训，使其认识到准确、及时报送涉农贷款数据的重要性，在日常业务操作中注重数据质量的把控。通过培训，提高全体员工对数据质量的重视程度，形成全员参与数据质量管理的良好氛围。（三）监督检查1.监管部门或统计机构定期对金融机构涉农贷款数据质量进行监督检查。检查内容包括数据的完整性、准确性、及时性以及数据报送的合规性等方面。通过现场检查、非现场监测等方式，及时发现和纠正数据质量问题。2.建立数据质量反馈机制，对于监督检查中发现的数据质量问题，及时向金融机构反馈，并要求其限期整改。跟踪整改情况，确保问题得到彻底解决。同时，将监督检查结果进行通报，促进金融机构之间相互学习和借鉴，共同提高数据质量。八、附则（一）制度解释本制度由[制度制定部门]负责解释。在执行过程中，如遇对制度条款理解不一致或需要进一步明确的问题，金融机构可向制度制定部门咨询。制度制定部门应根据实际情况及时进行解答和说明，确保制度的正确执行。（二