薛洪言：破局小微企业融资难，对症下药还是对因治疗？

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拯救生命，注意正确的药物。然而，正确的药物并不是故事的结尾。如果正确的药物不是正确的，它将治愈头痛和脚痛，但不是根本原因。小型和微型企业也是如此。融资困难和昂贵的融资是症状。拓宽融资渠道和降低贷款利率是对症治疗，可以延缓紧迫性；同时，有必要追根溯源，探究其原因。补救是根本方针。

作者:薛洪言，苏宁金融研究所网络金融中心主任

从经济转型的角度来看，服务业和科技型企业代表着未来的方向；从目前的行业实践来看，对这类企业而言，信用贷款远比质押贷款更有效。而信用贷款只能依靠数据——低成本、批量获得真实的商业数据(或能反映商业状况的数据)。因此，能否低成本、批量获取小微企业真实的贷前贷后数据成为解决小微企业融资困难的根本途径。

从这个角度来看，小额信贷的社会价值不仅仅局限于发放了多少贷款，还在于为小微企业建立了多少信用档案。

小微企业融资困难探析

众所周知，小微企业很难筹集到资金。

中国小微企业的平均寿命只有3年。跨越这个障碍，它有望进入大中型企业；如果你过不去，你就会死。就银行而言，面对平均只能活三年的群体，管理风险非常困难——他们在三年内经历了出生、死亡和疾病，企业的经营状况在半年内略有变化，每年都有很大变化。申请贷款很有可能一切都会正常，贷款一发放，企业就会由盛转衰，走向死亡。

因此，在小额信贷中，贷前调查非常重要，贷后管理更是至关重要——实时跟踪企业的经营状况，及早发现和处理潜在风险。然而，贷前调查并不容易，实时监控就更难了。淘宝、苏宁等平台企业可以实时监控网上商户，但银行没有这种便利条件。如果他们依靠客户经理实时监视他们，那么人工成本太高，这在商业上是不可行的。

问题是，小微企业是一个大市场，在政策层面有要求，所以我们必须这样做。我们做什么呢抵押担保。抵押品已经到手。贷款发放后，企业的经营状况变好变坏不再重要。处置抵押品是一件大事。这时，小额信贷的风险控制问题得到了解决——不仅贷后管理压力减轻了，贷前审查也容易多了。

基于此，抵押品已经成为银行小额信贷业务的主流模式。根据央行的数据，截至2018年底，在银行发放给单户信贷低于500万元人民币的小微企业的贷款中，住房抵押贷款占87.5%，而信用贷款仅占12.5%。

然而，只有少数企业能够提供担保。从规模上看，小企业很有可能仍有部分资产可供质押，而微型企业很难质押；从行业角度看，制造企业有设备工厂，而生产(生活)服务行业和科技企业是轻资产，没有什么可抵押的。

正是从规模的角度来看，普惠金融的重点是微型企业；从经济转型的角度来看，服务业和科技型企业代表着未来的方向。因此，如果银行业不改变抵押担保模式，继续发展小额信贷，数据水平可以很好，但贷款资金可能不会给予被支持企业。

这样，通过发展信贷，就有可能使资本流向以科技为基础的企业和生产性的(面向生活的)服务业。

能够提供担保的小微企业已经成为客人，银行也争相抛出橄榄枝。被击败的银行不得不发放信用贷款，但只把小额信贷视为一个硬性指标，并热情放贷。贷款发放后，小微企业在三年后死亡(因为小微企业的平均寿命只有三年)，坏账来了，客户走了，所以他们不得不重新开发新客户。在那之后，三年又三年过去了，顾客不断回到零，坏账不断累积，越来越糟，他们进入了死胡同。

要进行信用贷款，我们只能依靠数据——低成本、批量地获得真实的业务数据(或能反映业务情况的数据)。从这个角度来看，制约小微企业融资困难的根本原因是它们无法以低成本批量获取真实的贷前贷后数据。

对于病因治疗，数据是医学

对于病因的治疗来说，数据就是良药——根据小微企业的经营状况，实时发现数据，调整信贷策略，从而深入到小额信贷中去，而不受高风险的伤害。金融机构已经知道并探索了这条道路。从数据层面来看，主要有以下几个维度:产业链数据、政务数据、金融机构内生数据。

产业链数据

基于产业链数据，推导出供应链金融的演进和创新。在供应链金融中，金融机构通过控制信息流、资金流和物流来实现风险定价和分散。

在早期，供应链金融仍然依赖于核心企业的担保和应收账款的质押。近年来，随着物联网等新技术的应用，供应链金融有了新的发挥方式。

首先，平台模式已经兴起。以电子商务(包括b2c平台和b2b平台)为典型代表，我们可以充分掌握商户的业务数据、区域分布、季节性业务特征、账期和支付方式，预测贷款前的融资需求，自动监控贷款后的风险，从而解决小微企业的融资问题。

第二，saas模式的兴起。在微观金融数据化的浪潮下，erp、saas和各种服务于企业日常运营的数据软件公司也通过把握信息流切入供应链金融业务。

第三，物联网带来了产业链中事物的觉醒。通过物联网技术，可以实现货物识别感知、位置定位和跟踪监控。金融机构可以实时控制企业的业务活动，监控抵押品的最新状态，为信息订阅、监控和报警、数据可视化等服务提供支持，为供应链金融开辟新的想象空空间。

政务数据

税务、工商、行政处罚；医疗保险、社会保障和环境保护；水表、电表、海关报告等。分散在政府部门的，可以间接反映企业的经营状况，是近年来银行努力发放小额贷款的主要出发点。

许多银行的明星小额信贷产品，如建行小额信贷、工行操作快捷信贷、农行小额信贷、伟忠银行小额信贷、苏宁银行税务电子贷款等。，所有这些都以税务数据为核心，并覆盖其他公共事务数据、信用数据甚至企业主信息，用于大数据建模。

例如，根据《中国小微企业金融服务报告》(2018年)，江苏省金融机构将融资产品与政府支持政策、企业公共信用信息、融资需求等数据进行整合，构建金融服务信息共享平台，解决中小企业融资问题。截至2018年底，已有90多家金融机构进入平台，为9万多家注册企业提供服务，成功发放贷款4.2万笔，近6000亿元。

金融机构的内生数据

企业的生产经营离不开金融产品的支持，大量有价值的数据被存放在账户、存款、支付和工资发放等基础金融服务中。但是，一方面，这些数据分散在不同的银行，另一方面，即使是同一个银行的数据也分散在不同的部门，缺乏有效的整合，难以发挥协同作用。

中央银行的信贷数据是金融机构内生数据的最典型代表和主人。通过整合不同银行的信贷数据，央行的信贷调查已成为金融机构信贷决策中当之无愧的指路明灯。

支付数据是另一个宝藏。本行以采集数据为起点，开发pos贷款(基于商户pos流量的贷款)；基于支付数据，支付机构也为出口风险控制解决方案开辟了道路。其中最具代表性的支付宝通过遍布线下的二维码收款，倡导“多收多贷”，已向600多万线下小微企业(商户)发放小额贷款。

数据价值评估

上述三个数据源中有一些是生产经营的第一手数据，如产业链数据，直接反映了企业的经营状况；有些属于二级数据，如政府公共事务数据和金融机构内生数据(支付数据是个例外，它不仅是金融机构的内生数据，也是产业链中的资金流数据，本质上也是一级数据)，是企业经营状况的间接反映。直接数据和间接数据都可以在小额金融领域发挥重要作用。问题是获取不同数据的难度和可用数据的规模差异很大。

在产业链数据中，核心企业和行业平台的信息密度最高，这催生了供应链金融模型。更多的数据分散在各处，大规模利用需要时间。

分散在不同部门的政府数据需要整合。此外，由于数据提交的门槛以及国家对小微企业的减税和减费措施，小微企业的大部分数据没有得到有效覆盖。

金融机构的内生数据含金量较高，但金融机构本身过于分散，导致数据分散，难以整合。例如，截至2018年底，仅中国就有4588家银行金融机构。中央银行的信用信息整合了银行的信用数据，成为整个金融体系信用风险防控的重中之重。其他有价值的数据，如支付、存款和财务管理，仍需要整合和探索。

近年来，商业银行推出了基于数据的小额贷款产品，强调自动审批。然而，贷款客户的数量有很大的差异。截至2018年底，网上商业银行的贷款客户累计数为1277万(2019年6月超过1700万)，远远领先于同行，因为其背后的数据量存在差异。

就网上商业银行而言，网上贷款客户来自阿里电子商务渠道，相当于中国最大的电子商务平台；线下是支付宝收购商户，对应最大的移动支付工具，入口集中度高，客户辐射能力强。其他银行的小额贷款产品主要基于税务等政府事务数据，数据分散在地方政府机构，难以整合和快速计量。

小额信贷在数据方面很困难；很难获得数据，在入口处分散数据，并消除孤岛效应。在支付领域，尤其是b2c支付，市场集中度高，进口效应明显，这无疑为小额信贷的批量和规模扩张开辟了一条新的途径。

这两个支付巨头几乎都拥有全球用户，占据了90%以上的市场份额，并且可以以2摄氏度的价格处理几乎所有的小型和微型企业。以支付为入口，以金融管理、保险、贷款、数字运营、社区沟通甚至购买渠道、物流支持等服务为补充，最广泛地接触小微企业客户。，逐步坚持小微企业，获取多种数据，风险控制是必然的。

网上商业银行的实践证明，这条道路是可行的。截至2019年6月，网上商户银行已向1，700万小微企业(商户)发放了超过3万亿元的贷款。

信用溢出，价值输出

不仅1700万小微企业(商户)受益，310模式(3分钟申请、1秒钟贷款、0次人工干预)下的网上商户银行和合作银行也受益。贷款数据包含在信用报告中，具有溢出效应，整个微观金融生态都会受益。

据央行数据显示，截至2018年，央行已为261万中小企业建立信用档案，帮助54万中小企业获得银行贷款，余额11万亿元。遗憾的是，央行收集了商业银行的历史数据，解决了借款人的第二次和第三次贷款申请问题，却无法解决第一次贷款问题。

小微企业融资困难，首次贷款困难。第一次贷款后可以建立信用档案，第二次获得贷款的概率可以提高到75%以上。对于第一笔贷款，金融机构只能主动探索并向无法获得央行信贷信息的小微客户伸出橄榄枝。

从这个角度来看，小额信贷的社会价值不仅仅局限于发放了多少贷款，还在于为小微企业建立了多少信用档案。小微企业辐射越多，小额信贷的生态基础就越坚实。

2018年以来，在各方的推动下，国内小额信贷迎来了阶段性高潮。为了赢得各方的支持激励和补贴政策，一些金融机构将小微企业作为硬指标，这种做法力度不够，以体育的方式做小微企业，这引起了一些质疑。

事实上，从信用建设的角度来看，这并不是一件坏事。不敢这么做的顾客现在被释放了。做完之后，就会有结果。好的和坏的都是有价值的数据。

就不良率而言。目前，小额贷款中暴露出不良率高的问题。例如，截至2018年底，单笔贷款不足500万元的小微企业不良贷款率为5.5%，比大企业高4.17个百分点。如果我们从另一个角度来看，不良贷款率高并不全是负面因素。

高不良率只是表明金融机构确实深入到了不熟悉的领域，并以高不良率为代价不断拓宽客户服务范围。在这个过程中，有一些坏顾客和好顾客。

例如，金融机构新扩大了100个小微企业客户，其中10个有问题，这将带来一些损失，但相反，有能力偿还贷款的90个好客户也已被发现。这90家企业成为贷款人后，整个金融系统可以查询和共享数据，很容易获得第二笔和第三笔贷款。这真实地反映了普惠金融的价值，也是高缺陷背后的潜在价值。

当然，小额信贷应该坚持商业可持续性原则，不能让不良贷款率居高不下。然而，减少不良的最好方法不是什么都不做或少做，而是努力消除信息不对称，使小微企业的信用可以从不可知的角度进行评估。在所谓的高风险群体中，低风险客户被挑出来，小微金融的客户边界不断拓宽。

标本兼治

目前，小额信贷总量增加，价格下降，取得了显著成效。截至2018年底，小微企业贷款237万笔，同比增长56万笔，增长30.9%；普惠公司向1793万个小型和微型实体发放了信贷，与2017年底相比增加了467万个，增幅为35.2%。2018年12月，各金融机构500万元以下小微企业新增贷款平均利率为6.16%，同比下降0.39个百分点。

如果“融资难、融资贵”是症状，那么症状已经明显减轻。对症治疗和紧急治疗，以及通过因果治疗根除。在此阶段，仍有必要继续治疗症状和体征，并更积极地解决根本原因-不断巩固数据库。

围绕数据驱动仍有许多事情要做:

打破数据孤岛，促进政府数据共享，这块硬骨头将继续粉碎；

基于支付进入的广覆盖模式，积极发掘其信用价值和空空间；

激活核心企业掌握的数据，继续拓展供应链金融空空间；

利用物联网、区块链等技术，积极推动产业互联网升级和小微企业数字化运营，收集和利用更多产业链数据；

……

最后，我们应该改善商业环境，延长小微企业的寿命。美国中小企业的平均寿命是8年，日本是12年，而中国的小微企业只有3年，还有很多空.

小微企业每多活一年，金融机构的风险就会减少。不多。如果小微企业的平均寿命能从3年延长到5年，许多融资问题就能迎刃而解。

近日，支付宝宣布将加大对小企业的支持力度，并在现有基础上推出免费数字操作工具和免费收购工具等一系列小企业支持计划，这将在未来三年内为小企业节省至少500亿美元的成本。

提高其数字化操作能力，降低其综合运行成本，使数据可用，延长其使用寿命，一举两得，标本兼治。

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