【承泽观察-平台经济40评之十九】黄益平：平台帮助化解中小企业融资st股票可以买吗难

中新经纬7月7日电题：渠道协助化解中小企业融资难

作者黄益平北京大学国家开展研讨院教授、副院长，北大数字金融研讨中心主任

导语：大科技渠道依托渠道的长尾效应获客，一起运用大数据支撑信用危险评价，走出了一条供给中小企业借款的新路子。未来改进中小企业融资的进一步尽力仍然要依托有用的风控立异和商场化的资金装备。

中小企业融资难是一个十分遍及的现象，其根本原因能够归纳为“获客难”和“风控难”两个问题。中小企业数量大、规划小、地理位置涣散，传统银行要找到这些潜在的客户，并为它们供给融资服务，只能经过树立数量许多的分支行，但这样做的本钱十分高。为中小企业做信用危险评价的难度更大，传统商业银行一般依托三种风控办法：一是剖析财务数据，二是承受典当财物，三是采纳联系型借款。不过大多数中小企业既缺少完好的财务数据，又没有满足的典当财物，而首要依托软信息的联系型借款事务的本钱十分高，规划也做不大。金融职业存在一个“二八规律”，即金融机构假如能够服务好最大的20%的企业，就能够捉住80%的商场份额。服务剩余的80%的企业则本钱高、回报低。这也正好阐明晰为什么普惠金融难做。

我国中小企业融资难的问题一向就存在。自2005年今后，政府呼应联合国开展普惠金融的召唤，采纳了不少办法改进中小企业的融资环境。不过在最近10年，中小企业融资问题的重要性进一步上升了。这首要是因为我国经济开展进入了新阶段，经济添加形式正在逐渐从要素投入型转向立异驱动型。而以中小企业为主的民营企业在我国的乡镇工作、立异活动和GDP添加中的奉献期望到达无足轻重的境地。假如说在曩昔，中小企业融资难首要是一个普惠金融应战，今日它期望成为一个重要的宏观经济束缚。这个问题假如不能及时得到化解，立异活动就会遭到连累，经济添加也就很难继续。

曩昔这些年，政府采纳了许多办法，包括央行的结构性货币方针和监管部门的行政性要求，实实在在地大幅添加了中小企业借款。依据经合安排的数据，现在我国中小企业借款在总借款中的比重期望到达65%。这个份额仅略低于韩国和日本，超越世界上大多数国家。全球金融危机今后，我国的民营企业进行了一轮去杠杆的浪潮。安全证券收拾的数据显现，在2017年，民营企业的财物负债率远低于国有企业。但到了2021年末，民营企业的财物负债率却有所上升。事实上，我国的普惠金融工作在“十三五”期间取得了突破性的开展，这是一个十分了不得的成果。原先一向寸步难行的普惠金融开展，忽然呈现了爆发式的添加。

中小企业借款大幅添加，必定要归功于政府所做的尽力，尽管其间的一些行政性锻炼纷歧定能够长时间继续。但愈加值得重视的是，一些能够协助化解“获客难”“风控难”的金融立异，大科技信贷便是其间最杰出的代表。

所谓大科技信贷是指大科技公司运用大科技渠道快速、海量、低本钱地获客并堆集数字脚印，一起运用大数据和机器学习算法进行信用危险评价，为许多的个人与小微企业供给信贷服务的新式事务形式。一方面，大科技渠道运用长尾效应的优势，协助处理了“获客难”的问题，像微信付出和付出宝渠道，每家都具有超越10亿的活泼用户，这在传统金融机构是很难幻想的。大科技信贷不再需求像传统银行那样靠开设分支行获客，大科技渠道一旦树立起来，添加新用户的边沿本钱简直为零。这是普惠金融事务商业可行性进步的一个重要原因。

另一方面，用户在渠道上活动，无论是做交际、叫出租车，仍是点外卖、看短视频，都会留下数字脚印，这些数字脚印累积起来就构成大数据。大数据能够协助做信用危险评价，协助处理“风控难”的问题。渠道上的用户尽管没有满足多的财务数据和典当财物，但具有十分丰富的大数据，这些大数据与机器学习办法结合，构成全新的信用危险评价模型，相同能够进行信贷决议计划。

实证研讨标明，关于渠道上的小微企业而言，依托大数据和机器学习办法的大科技风控模型的牢靠性要超越依托传统数据和打分卡模型的传统银行风控模型。大科技风控模型更为牢靠首要是根据数据与模型两个方面的优势。大数据的优势能够从实时数据和行为变量两个维度来调查，传统的财务数据一般是显着滞后的，但大数据却往往是实时的，能够看到当下的活动和买卖。别的，大数据还包括许多行为信息，俗话说“三岁看老”，阐明行为特性是相对安稳的。而机器学习办法的优势首要在于捉住多变量之间的交互效果以及特定变量的非线性联系。风控模型所要做的其实便是猜测借款人的还款才能和还款志愿，上述数据与模型的优势有利于进步风控模型的牢靠性。事实上，新式互联银行借款的违约率也要显着低于传统银行同类借款的不良率。

需求阐明的是，大科技风控模型也有其适用范围，对渠道上规划小、地理位置偏僻的企业的有用性更高。现在看，大科技信贷与银行借款之间更多的是互补联系，而不是代替联系。新式互联银行若想进步借款规划，就需求结合线上、线下的数据，需求和谐大数据与软信息。

大数据信用危险办理是一项根据大科技渠道的严重金融立异，也是一个十分重要的“我国故事”。大科技渠道供给借款的实践最早发生在我国，当然开端的渠道信贷形式更像是搬到线上的小额信贷事务，大数据风控的做法是在后来逐渐构成的。无论如何，大科技信贷走出了一条普惠金融的新路子，使得曩昔很难做的中小企业借款，现在不光变得或许，并且还能较好地操控危险，这是一项具有革新含义的立异。而这全部，都是根据大科技渠道开展起来的。

许多官员和专家在必定大科技渠道的革新性奉献的一起，往往都会提出一个疑问，即大科技信用危险评价模型在将来面临经济周期改变的时分是否仍然牢靠。这个问题听起来十分合理，大科技风控模型运用的大数据是在现有经济条件下堆集起来的，一旦经济周期发生改变，猜测危险的逻辑或许发生改变。但对这个问题或许不用过度忧虑，最少大科技信贷这套事务形式是饱尝住了2020年新冠肺炎疫情的冲击的，其时经济呈现负添加，大科技信贷的违约率也有所上升，但基本上都在5-6月之内见顶，然后就开端往下走了。事实上，大科技风控模型相关于传统银行风控模型的优势在疫情冲击期间变得愈加杰出，原因或许就在于大数据不只愈加实时，一起还包括行为信息。当然，大科技信贷的期限也都比较短，调整也就更快一些。

假如总结一下曩昔十年促进中小企业借款添加的首要因素，首战之地的应该是行政性的监管要求，这类要求是刚性的，所以各家银行硬着头皮都要做。这个方针的优点是马到成功，中小企业借款立刻就开端添加。缺陷是或许会在必定程度上歪曲银行的资金装备，原先许多银行没有发放更多的中小企业借款，要么是不懂得如何做风控，要么是发放借款无利可图。遵守方针要求，中小企业借款的确添加了，但也或许添加了银行的危险，甚至会影响银行的财务状况。这样，添加中小企业借款的可继续性就或许会成为一个问题。这样的方针，短期救一下急尚可，长时间履行简单引发后遗症。

从长时间看，支撑中小企业借款的方针仍是应该坚持商场与立异两个准则。“商场”的意思是应该尽量让银行自主地决议资金装备，一起依照商场规矩决议危险定价，对危险高的企业恰当进步借款利率，对危险低的企业恰当下降借款利率。“立异”的意思是要经过改进风控的有用性，鼓舞银行添加中小企业借款，既要有利可图，又要能操控住危险。

因而，在“十四五”期间能够考虑愈加活跃地发挥渠道的效果，进一步添加中小企业借款，开展普惠金融。详细能够考虑如下几个方面的办法：一是创造性地设置大数据征信机制，充分发挥大科技渠道的活跃性，运用大数据剖析为商业银行信贷决议计划供给服务。二是改进科技渠道与商业银行之间的协作形式，特别是加强对互联借款的办理，既要发挥大数据信用危险评价的效果，一起也要防备新的危险的构成与共振。三是活跃整合线下期望存在的比如税收、社保、司法、水电等数据，完成线上线下(行情300959,诊股)数据结合，更好地服务中小企业信贷。（中新经纬APP）

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责任编辑：宋亚芬