小微企业贷款数据，中小微企业贷款现状

中小企业贷款的数字化革命正在中国蓬勃发展。大技术平台链接上亿用户，持续记录他们的数字足迹。云计算和机器学习模型快速准确地分析企业和个人的行为，指导银行的贷款决策。

科技平台的长尾效应是指平台一旦建立，为大量中小企业增加服务的边际成本几乎为零。

中国经济增速已跌至近30年来的最低点。但是，如果大约4000万中小企业能够克服融资困难，它们可能形成中国经济发展的强大引擎。那么，数字技术有没有可能帮助解决这个经济顽疾，诞生新的奇迹呢？

自2005年以来，中国政府一直在努力改善中小企业和低收入家庭的融资环境。中国已经建立了8000多家小额贷款公司。同时，政府明确要求商业银行每年提高中小企业贷款在贷款总额中的比重，降低中小企业贷款利率。2018年和2019年的政策目标是每年降低1个百分点。

即便如此，中国只有20%左右的中小企业能够从银行获得贷款。其中一个重要原因就是银行的获客成本高，因为大多数中小企业规模小，地域分散，服务起来确实不容易。此外，银行无法对中小企业进行市场化的风险定价，因为贷款利率还没有完全市场化。中国中小企业的平均寿命是五年左右，所以给他们提供贷款的风险真的很高。强行要求银行降低贷款利率，意味着银行的风险无法得到充分补偿，政府也不补贴这种“准政策性贷款”。

大银行整体盈利能力比较好，就算给中小企业贷款提供一点交叉补贴，也是可以承受的，而且都是国有商业银行。但是很多中小银行不具备这个条件。如果他们按照政策要求贷款给中小企业，未来可能会对他们的资产负债表产生负面影响。同时，监管部门还要求银行员工对不良贷款终身负责。因此，许多银行不得不通过各种形式的欺诈来满足监管要求。

但事实上，即使监管部门没有要求降低贷款利率，银行也很难对中小企业进行市场化的风险定价，因为他们不知道如何评估中小企业的信用和风险。银行传统的信用评估模型主要依靠财务数据、抵押资产或政府担保，而中小企业普遍缺乏这些条件。

因此，解决中小企业融资难，需要从两个方面同时入手。一是央行应允许贷款利率弹性浮动，由银行自主决定与风险相对应的贷款利率水平，真正实现市场化定价；第二，银行也要积极创新，寻找评估中小企业信用风险的有效方法。

实践中已经有了成功的经验。浙江台州的三家小银行:泰隆、台州、敏泰，利用线下软信息评估中小企业信用风险，主要了解企业家的个人行为和社会关系。

但更值得注意的是，中小企业贷款的数字化革命正在中国大地上蓬勃兴起。大技术平台链接上亿用户，持续记录他们的数字足迹。云计算和机器学习模型可以快速准确地分析企业和个人的行为，指导银行的贷款决策。

北京大学数字金融研究中心与国际清算银行的联合研究发现，基于数字技术的信用评估模型比传统银行信用评估模型的准确性更高，这至少可以归因于三个因素:第一，大数据风控模型包含反映个人和企业行为及其在网络中重要性的变量，比传统模型的资产负债表数据更稳定；第二，大数据模型也使用了很多实时数据，包括现金流、交易量、违约率等。与传统模型相对滞后的数据相比，这类变量更能反映最新情况；再次，与传统模型的线性分析方法相比，大数据模型的机器学习方法可以更好地把握非线性关系，尤其是不同变量之间的相互作用。

科技平台的长尾效应是指平台一旦建立，为大量中小企业增加服务的边际成本几乎为零。事实上，国内两大移动支付运营商支付宝和微信支付分别拥有约10亿用户。

数字技术的另一个优点是速度非常快。目前，正在尝试大数据风险控制模型的三家在线银行——微众银行、网商银行和王新银行——几乎可以实时处理贷款申请。蚂蚁金服与网商银行合作开发了一款名为“310”的贷款模式:借款人花三分钟在线提交申请；一旦获批，贷款资金可在一秒钟内到账；整个过程实现零人为干预。

微众银行、网商银行和王新银行每年都能发放约1000万笔小额或个人贷款。每家银行只有1000-2000名员工，他们的不良率保持在1%左右。

当然，数字革命也会遇到很多问题，比如数据不平等。没有大数据，很多个人和企业很难享受到这场革命带来的好处。当然，相比较而言，传统银行可能更受金融数据的约束，而网络银行则利用多元化的大数据进行信用评估。微众银行主要依靠社交媒体和支付数据，网商银行更多使用网购和支付信息，而王新银行只是一家开放的银行。平台建立后，将与其他大数据平台对接。所以，创业者即使缺乏财务数据和抵押资产，如果有足够的数字足迹，也是有可能获得贷款的。

一些网上银行甚至开始想办法解决所谓的“数据白户”问题，以缓解数据不平等的后果。如果借款人在网上缺乏数据，银行综合考虑后还是可以考虑提供极小额的贷款，借款人可以在定期还款的过程中逐渐积累信用记录和数据足迹。

中国很早就意识到解决中小企业融资问题的重要性，现在网上银行提供了一个非常好的解决方案。我认为，这场数字革命不仅有利于中国的经济发展，也为普惠金融的发展开辟了新的道路，是具有世界意义的金融创新。

(作者是北京大学国家发展研究院副院长、经济学教授、北京大学数字金融研究中心主任)

作者:■黄

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