大数据是解决小微企业融资难的金钥匙

大数据是解决小微企业融资难的金钥匙

陆岷峰1, 徐阳洋 2*

（1. 中国普惠金融发展研究中心，南京，210005； 2. 南京财经大学金融学院，江苏，南京，210046）

摘要：小微企业对促进在中国的社会经济当中占据着重要的地位，但是融资难的问题一直阻碍着小微企业的进一步发展，而另一方面商业银行目前处于难贷款的现状。导致小微企业贷款难，商业银行难贷款正是小微企业与商业银行之间的信息的不对称，商业银行很难判断出小微企业的信用等级。随着互联网金融的迅速发展，大数据的产生使得小微企业与商业银行之间的信息不对称问题有了解决的可能性,在大数据的作用下小微企业融资难的问题有望得到根本性的解决。

关键词：小微企业；  信息不对称；   大数据    

一、引言

小微企业在改革开放30多年中迅速发展起来，现已发展成为国内的市场经济主体，对推动国民经济的发展、繁荣市场经济、增强市场活力起到了重大作用。小微企业的经营方式和管理模式比较灵活，企业员工的成本比较低，使得大型国有企业一直保持的垄断格局被打破。正是小微企业的存在，解决了国家税收的50%、1.5亿人的就业，其对GDP的贡献度和出口贡献度分别达65%和68%。但是相比小微企业的巨大贡献，小微企业的遭受的待遇尤其是融资问题特别突出，小微企业得到的信贷资金只有16.23万亿，占整个社会的融资规模的13%，银行对企业发放的贷款总额也只有30%发放给小微企业。“贡献”与“待遇”严重不对等。[1]

虽然政府部门最近几年也颁布实施了很多条改善小微企业融资问题的政策，在税收等方面进行优惠以全力支持小微企业的日常的生产经营，也鼓励商业银行在信贷上加大对小微企业的支持，扩大小微企业的信贷渠道，不仅如此，政府部门在融资系统方面支持小微企业扩大融资渠道和融资媒介，比如，政府部门建立了多种创业基金、小微企业互助担保平台等等。不过上述种种措施并没有从根本上解决小微企业融资难的窘迫，目前仍然处于小微企业贷款难，商业银行难贷款的困境。

随着近几年互联网金融的突然兴起，大数据的产生有望打破小微企业贷款难，商业银行难贷款的格局。本文在互联网金融融资模式的背景下，积极探索小微企业贷款难，商业银行难贷款背后的原因，并且试图用大数据去破解这种格局，使得小微企业融资难的问题得到解决。   

二、文献综述

小微企业因其对国民经济的巨大作用而受到发达国家和发展中国家的广泛重视。国外对小微企业的研究颇多，最早研究小微企业融资问题要追溯到1931年，在一篇称为《麦克米伦报告》中首次提出小企业的融资问题，在资本主义金融制度下，当遇到市场失灵时，金融机构无法将资金贷给小企业，这就是经济学上著名的“麦克米伦缺陷”；Stiglitz 和 Weiss（1981）认为在金融市场上信息的不对称使得金融机构识别具有还款能力的小企业成本过大，从而导致了其减少或放弃对小企业的贷款；Allen N Berge（2004）等人通过仔细研究中小企业的融资渠道以及融资流程后，提出解决中小企业的融资问题可以通过供应链金融来解决的观点；Jaratnea和wollke（2009）认为小银行可以很系统的了解本地区中小企业的状况，比如企业经营能力、负债状况等等。因此可以将企业的各种信息放到一个平台，这样可以很容易的就减少了二者之间信息不对称。

国内对小微企业的研究在最近才开始流行起来。以前的研究都是针对中小企业，不过二者具有一定的相似性。姜浩天（1998）深入的研究了中小企业的融资问题，认为中小企业管理体系落后，很多制度不健全，财务不明晰，业务量多而杂，而且业务金融较小导致银行不愿意发放贷款；刘维奇，高超（2006）采用进化博弈论的方法研究中小企业的融资问题，最后得出的结论是正是信息的不对称使得中小企业融资存在很大的问题；潘振媛(2012)认为当前应该首先建立一个完善的小微企业信用评级指标体系，在具体的评级指标上面增加一些如与企业相关的上下游企业状况、企业自身的信誉情况等等控制变量，这样可以对广大小微企业有一个更深入的了解，评估更加准确；杨洋，张宇（2014）认为当前随着各种互联网金融产品的推出，严重冲击了银行业的发展，倒逼银行进行改革。同时他们认为只有做好征信和风控工作，互联网金融才能更进一步发展；陆岷峰等（2015）认为政策的制约是阻碍小微企业融资难的根本原因，解决小微企业融资难必须从政策制定的专门性、对政策的执行力、政策的有效性以及政策的顶层设计四个维度出发，来解决小微企业资金均衡关系，从而破解小微企业融资难的问题。

从这些学者的研究当中可以发现，对小微企业的融资问题研究主要集中在两个方面。第一个方面就是企业自身如自身制度不完善，管理混乱等等原因；第二个原因就是信息的不对称。信息的不对称使得金融机构不愿意贷款给中小企业或者小微企业。互联网金融是一个新生事物，学者们基本都肯定其发展的意义，倒逼银行改革，使小微企业获得一条新的融资渠道，有效地补充了现有的金融体系。但是仍然处于探索阶段，法律、监管等等比较落后。而且对解决小微企业融资难的建议在实际过程当中并没有多大的作用。本文在上述学者的研究成果上，探讨利用互联网金融中的大数据来解决小微企业的融资问题。 

三、信息的不对称是制约小微企业融资的瓶颈

小微企业的存在为国家创造巨大的经济和社会价值的同时其融资难的问题一直成为小微企业发展的瓶颈。根据中小企业调查资料的数据显示,小微企业的平均寿命大概为2.9年，每年约有30%的小微企业倒闭，而这30%的小微企业当中约有32%的比例是因为缺乏资金而倒闭。小微企业每年获得正规金融机构的贷款额占正规金融机构总贷款额度的20%左右[2]（见表1），资金缺口很大，小微企业融资渠道及其狭窄，其主要依赖的银行信贷途径其实也很坎坷，银行不仅对其“惜贷”而且还会对其实行“信贷配给”行为。小微企业贷款难的原因很多而且复杂，不仅有内部原因还有外部原因，但是其主要原因是信息的不对称导致商业银行对小微企业的征信十分的困难。[3]

表1：2010-2015 年小(微)企业贷款金额及占比(单位:万亿元)

数据来源：中国人民银行

具体而言，在对比大企业上，小微企业在信息的规范和结构方面有很大不同。一般而言，大企业披露的信息比较可靠，经营活动也比较规范，因此对于大企业的信息审核因为其质量较高，所以较为容易，商业银行只需要用传统的信贷审核办法就可以判断其信用等级；但是小微企业则不同，总体而言，小微企业的经营管理规范度不高，其披露的企业信息不仅少，而且真实性也不大，商业银行想通过审核“硬信息”的办法来了解企业基本不可能，商业银行如果要贷款给小微企业则需要知道其资质，通过各种途径了解其信息，根据这些信息，商业银行再重新设计专门针对小微企业的信贷结构，但是在这个过程当中商业银行又必须付出很大的成本，但是一般性的银行往往不愿意付出这样的成本。如果商业银行不愿意付出这样的成本，再加上小微企业在信息规范和结构上面不改善的话，那么，商业银行贷款给小微企业想要降低风险只能通过提高利率和对小微企业要求抵押物进行担保两种方法。但是，目前我国的利率并没有完全的市场化，小微企业也一般都缺乏抵押物。商业银行使用传统贷款方法贷款给小微企业付出的成本和贷款给大企业付出的成本相差不大，在银行资金一定的情况下，商业银行往往会提高贷款门槛以迫使小微企业无法获得贷款而退出信贷市场，这其实就是“二八定律”和小微企业贷款难，商业银行难贷款的真实原因。80%的低端客户给商业银行带来的利润很少，还不如放弃这80%的客户来专门服务20%的高端客户。

四、大数据是解决小微企业融资难的“钥匙”

大数据的出现使得这种成本与收益不对等的局面正在被打破，其所具有的五个特点：规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）、精确性（Veracity）和价值性（Value）使得信息不对称的问题有了解决的可能性。下面从大数据对信息的采集和对信息的分析两个方面来分析。

（一）大数据信息采集

在和商业银行信贷业务相结合的条件下，大数据的一个很重要的优势就是对小微企业的征信成本的降低。获取小微企业的数据比较广，主要有三种渠道：第一种也是最基本的来源就是第三方所提供的数据，包括结构化数据和非结构化数据，主要是客户的银行卡和信用卡等以及用户的搬家次数、法律信息等等；第二种主要是客户所提供的数据。主要包括其使用的电话账单、水电煤气账单以及调查问卷等信息；第三种主要是在互联网上所得到的信息。包括客户的IP地址、各种网络行为等等数据。这些结构化和非结构化数据至少有10000多条。这10000多条数据很好的挖掘出了借款人的各种特征，在更深层次方面了解小微企业的信用等级，帮助了商业银行判断小微企业的信用状况，方便评估风险。大数据征信公司将众多多元化的数据加以利用，在不同层面判断借款者的资信，从而形成一个全面的借款者图像。 

图1：大数据采集的基本原理

（二）大数据信息分析

利用大数据对小微企业的信用评估其实就是先收集借款者各种结构化和非结构化数据，接着使用征信公司精准的预测模型以及先进的集成学习的方法对众多数据进行一定的标准化整合，共分为五步骤：1、将在各种渠道收集到的海量的原始数据首先输入到数据处理系统当中；2、数据系统开始对数据进行处理转换以找出数据之间的各种关联；3、找出数据之间的关联性后再将数据重新整合，形成更完整的变量或者测量指标，每种变量或者指标都反映借款者一定的状况；4、将这些变量或者测量指标输入到预测模型当中进行相应的预测；5、将预测出的各种结果进行一定的加权，得到小微企业的信用评分。总的来说，这个阶段其实就是先将各种原始数据进行挖掘，然后再将处理过的变量进行建模或者放到预测模式当中。因为收集到的数据至少10000多种，预测的结果也会比较真实。在这整个过程当中对数据收集、处理、加工、分析等等环节都是通过预测模式，分析系统自动进行，而且还可以对风险进行跟踪处理，从而不会受到人为的介入干扰，很好的避免了道德风险，商业银行与小微企业的信息不对称问题最终得到解决。

图2：大数据分析的基本原理

在大数据时代里，传统的“二八定律”将不再成立，商业银行可以不用在局限于20%的大客户，而是很有机会从80%的低端客户身上获取丰厚的利润。最近几年以来，用大数据对小微企业进行风险评估受到了国内外的广泛关注，很多数据征信公司都采用这种方法，传统的信用体系因此也遭受很大冲击。

五、对于促进大数据解决小微企业融资难问题的建议

大数据的迅速发展使得小微企业的融资难问题得到一定程度的缓解，2015年9月，国家又颁布了《促进大数据发展行动纲要》，规范了大数据的发展，将大数据提升到国家战略角度，制定出了大数据发展的顶层设计。但是大数据比较属于新兴事物，其在发展过程当中肯定产生各种问题，对于更好的促进大数据解决小微企业融资难问题，本文有如下建议：

（一）构建相关法律法规体系，完善监管

大数据的发展前景十分广阔，发展空间十分巨大，不过这一金融创新势必会产生监管的空缺落后，我国当前积极的支持互联网金融大数据的发展，并且也经常研究如何将互联网金融纳入到监管当中，但是想要使互联网金融大数据持续健康发展面临的首要问题就是监管问题，我国目前实行的是机构监管，大数据监管主体不明，标准不一，没有一个完整的监管模式肯定不利其发展，因此加快建立适应大数据发展的监管迫在眉睫，具体有：（1）仔细的分析大数据种种界定，明确其监管主体；（2）制定关于大数据的各种制度，充分的尊重市场机制，可以成立一些行业协会，规范大数据的发展；（3）加强对大数据监管的各个部门之间的协同合作，实现信息共享。

（二）建立完整真实的“数据生态系统”，实现数据信息开放。

在大数据时代中，一个重要的特征就是数据的开放与共享。早在2009年美国政府就已经将其数据通过专门网站Data.gov进行公开，公众可以很方便的获得其所需数据。我国的数据资源非常广泛，覆盖范围广，从教育、医疗、卫生、金融、信用、社保等到社交网络，电子商务平台，但是数据散而杂，很多数据区域割裂现在比较严重，真实性也不高。通过大数据解决小微企业的征信问题严重依赖数据的可得性以及真实性，这些是决定小微企业能够健康持续发展的关键。因此建议政府机构可以成立专门的机构来主导建设全国统一的数据系统并且早日对外开放。同时，很多小微企业因为税负比较高，经常会对财务进行造假，“一企两账”现在比较严重，从而使得公开的数据真实性不大，虚假数据的流动对大数据的建设与数据的挖掘很不利。建议政府部门针对小微企业制定更加优惠的税收政策，市场的监管主体要切实加强对小微企业的监管，加大惩罚，使其披露虚假信息的成本提高。

（三）加大对互联网金融数据平台安全的保障基础设施建设

在当前的新形势下，面对着新的技术和业务，中国的互联网金融系统受到很大的挑战。旧有的金融信息安全防护体系已经很难适应当前的要求，急需建立一种新的、高效的、安全的信息防御体系。在大数据时代中商业银行和小微企业之间的融资过程其实很多都是在网上进行，安全问题很大。目前中国现在的征信系统还暂时不包括互联网金融信息，同样信息共享机制也没有，违约风险高。为此建议中国的互联网金融系统在产业化的思路下，可以建立一种基于攻击语境的主动防御体系，加强对互联网金融数据平台安全的保障基础设施建设，包括成立数据安全服务平台、数据仿真系统安全分析、信息安全态势联防联控感知与监测预警、信息安全大数据分析、深度运维系统工程、国产化设备与系统替代、信息安全服务替代、基于可信计算的加固防护等。

（四）商业银行尽快树立大数据思维，抢占数据优势，创新线上产品，强化数据应用。

商业银行最核心的资产其实就是数据，对大数据的规模投资和拓展前景十分广阔。参考国务院发布的《行动纲要》可以看出，现阶段商业银行对大数据的发展仍然处于初级阶段，商业银行其本身的发展就很依赖信息技术，商业银行想要升级转型必须要通过大数据的应用。很多商业银行已经开始重视大数据技术，并将其作为增强其竞争力的重要战略选择。首先，商业银行应该树立大数据思维，尽早的抢占数据优势。在大数据时代里，尽快的确立一种新的运营模式，商业银行要根据大数据的特点，确立更加强大的决策洞察能力，使得运营模式的转型升级更加顺利，积极的在市场当中进行布局，并且和比较优秀的电商、担保等平台以及其他银行，政府等进行深入合作，争取实现数据共享，从而夯实了客户基础；其次，商业银行应该创新线上产品。积极的利用新的技术工具，实现网上审批，网上放贷，降低放贷成本。最后，商业银行还要对大数据的应用进行强化，对于众多原始数据,除了对其进行存储、刷选等基本研究以外，还要对数据的安全、数据中设计客户隐私、数据的可视等等重点领域进行技术研发。

（五）加强对大数据人才队伍的建设

大数据的建设需要设计到方方面面的知识，无论是底层芯片的设计，还是基础或者应用软件的开发都需要涉及很多专业知识，统计、电子商务、计算机的等等。而这方面的综合人才暂时来说比较缺乏，因此建议政府部门应该加强与高校进行合作，积极的对相关人才进行培养，引进国外即懂得行业层面又能够掌握大数据的人才。

六、结论

在大数据时代中，小微企业通过大数据能够获得商业银行贷款属于经营比较好的企业，应该获得贷款，但是如果不能获得商业银行贷款的则属于经营比较差的企业，其根本不应该获得贷款。当然,在目前情况下，建立在大数据基础上的征信体系还不能完全的解决小微企业融资难的问题，小微企业自身仍然存在很多的问题，比如小微企业的经营效率比较低下，素质不高，企业的创新能力、技术水平以及抵押担保机制还存在很大的问题，想要完全的解决这些问题，大数据暂时还做不到，属于大数据能力范围之外。因此，在小微企业融资的外部环境当中，要完善相关法律法规设施的建设，完善投融资建设，解决小微企业融资问题不能仅仅的局限在问题的本身上，还要解决其他相关行业存在的问题上，包括对企业的资产评估合理性等等。同时，对于小微企业内部层面，小微企业应该加强自身的建设，提高自身的素质，完善内部制度建设，诚信经营，披露的信息真实有效。

参考文献

[1] Joseph EStiglitz, Andrew Weiss. Credit Rationing in Markets with ImperfectInformation[J]. The American Economist, 1981: 393-410.

[2]Allen N. Berger, Gregory F. Udell. Theeffects of bank mergers and acquisitions on small business lending [J].Journalof Financial Economics, 1998:187-229.

[3]茹莉，互联网金融背景下小微企业融资渠道的新选择[J].经济纵横，2014（10）：88—91.

[4]杨阳，张宇，互联网金融在金融改革中的机遇和挑战—以阿里金融为例[J].时代金融，2014（2）：51—52.

[5]姜浩天，对中小企业融资问题的探讨[J].1998（7）：28—34.

[6]刘伟奇，高超，中小企业贷款问题的进化博弈分析[J].中国软科学，2006（12）：94—102.

[7]潘振媛，小微企业信用评级体系初探[J].2012（2）：189—192.

[8]陆岷峰等,破解小微企业融资难与贵的策略[J].湖南财政经济学院学报,2015(31):52-57.

[9]范晓忻，大数据征信与小微企业融资[J].中国金融，2014（22）：80—81.

[作者简介]陆岷峰，男，汉族，(1962-)，江苏金湖人，南京大学博士后，北京大学访问学者，现任江苏银行总行高级会计师，中国普惠金融发展研究中心秘书长，江苏省互联网协会秘书长，研究方向：宏观经济、商业银行、中小企业，通信地址：江苏省南京市中华路26号3220室，邮政编码：210001，联系电话：15150501962，电子邮箱：jslmf@263.net。

徐阳洋，男，汉族，(1991-)，江苏盐城，南京财经大学金融学院在读硕士，研究方向：商业银行经营管理、金融风险管理，电子邮箱：596423454@qq.com。

[1] 数据来源于中国人民银行，截止2015年6月。

[2] 2011 年备受关注的温州中小老板跑路现象的原因在于这些小企业资金链断裂，而根源在于小微企业融资困难，难以从正规金融机构取得贷款，逼不得已选择成本较高的民间借贷，最终导致无法偿还。

[3] 数据来源中小企业调查资料的数据。