小微企業具有規模小、固定資產比重較低、管理模式相對粗放、抵抗風險能力較弱等經營特點，而且我國小微企業生命周期相對較短。受信息不對稱、信息不對稱、逆向選擇等風險的影響，銀行等機構在應對小微企業的貸款時面臨高交易成本與高風險，而受到我國市場利率影響，銀行只能在基準利率基礎上進行有限的調整貸款利率水平，較低的盈利水平導致銀行不會將小微企業的信貸業務放在首要位置。為扭轉這樣的信貸發展趨勢，緩解小微企業融資困難，政府對小微企業的政策性扶持力度逐漸加大；為保證風險、成本與收益的平衡，同時承擔扶持小微企業發展的社會責任，金融部門推出多種小微企業信貸模式。

政府對小微企業的政策性扶持力度逐漸加大

為更好緩解小微企業融資困難，引導銀行體系資金流向小微企業，政策層面持續釋放積極信號。從宏觀角度，進一步健全貨幣政策和宏觀審慎政策的“雙支柱”調控框架，通過疏通貨幣政策傳導機制，讓國家政策切實惠及有需求的小微企業，實現“精準滴灌”。（現有主要結構性貨幣政策工具有：定向降準、信貸資產質押再貸款、常備借貸便利、中期借貸便利、抵押補充貸款、短期流動性調節工具等。）具體到操作層面，主要措施可以歸納為以下三個方面：一是降低小微企業貸款綜合融資成本。銀行業等金融機構嚴格執行“七不準”“四公開”要求，強化落實“兩禁兩限”規定，進一步縮短融資鏈條，清理不必要的“通道”和“過橋”環節，降低融資成本。二是引導金融機構增加向小微企業的信貸投放。加大對中小銀行定向降準力度，鼓勵銀行業金融機構擴大小微企業信貸支持范圍，補充中小銀行資本金提高信貸投放能力；三是解決“擔保難”的小微企業信貸服務瓶頸。財政支持健全信貸擔保體系，嘗試通過完善政府性融資擔保體系，減輕商業性與聯保性擔保體系壓力。

金融部門推出多種小微企業信貸模式

為緩解小微企業的流動資金壓力，金融部門推出多種信貸模式。小微企業信貸具有期限短、金額小、頻率高、時效強的特點，為做出應對，金融部門發力提高信貸業務的標準化，帶動小微企業信貸的辦理效率提升，并覆蓋更大產業范圍的小微企業，實現批量化與規模化。按照標準化不同，可將現有的信貸模式分為三種類型：傳統信貸模式、“半自動”信貸模式與“全自動”信貸模式。通過對銀行等金融機構進行調研，參考產品場景，本文對市場上典型與新型的小微企業貸款產品進行了分類（具體分類可參見清華大學互聯網產業研究院于2019年發布的《金融科技在小微企業信貸中的應用發展研究報告》），以為銀監會提出的小微企業貸款 “三個不低于”為目的，選擇以下四種模式進行分析：聯保類信貸、創業擔保類信貸、供應鏈類信貸、公共行為數據類信貸。

標準化提升與產品場景的豐富，組合出不同的信貸模式實踐成果。標準化程度不同與場景不同的信貸模式匹配組合，可以呈現出當下小微企業信貸模式的簡易生態形式。

根據標準化程度劃分的信貸模式

（1）傳統信貸模式

傳統的信貸模式耗時長、成本高，以抵押和擔保為主。業務成本與風險溢價的控制讓批量化的小微企業信貸難以實現，盡管信貸業務對部分流程實現了標準化，但“全手動”的模式需要耗費大量時間與人員對小微企業進行深入了解與實時跟蹤，銀行的管理、信貸人員的專業性和成本控制的要求較高，周期較長，難以有效解決小微企業的“燃眉之急”。

（2）“半自動”信貸模式

信息化進程加快，在傳統信貸模式基礎上衍生出“半自動”的信貸模式。通過將部分審批工作交由系統自動化處理，最后仍由人工進行審批放款，該模式耗時相對較短，成本有所下降。該模式盡可能地實現了全流程的標準化，但由于小微企業在經營和管理并沒有實現標準化，因此信息采集工作與貸后管理仍未實現自動化。從效率和范圍來看，“半自動”的信貸模式要優于傳統模式，但對于我國海量的小微企業而言仍是杯水車薪。

（3）“全自動”信貸模式

大數據的沉淀與云計算的應用讓“全自動”的信貸模式成為可能。數字化與網絡化的在各行業中的廣泛應用，為小微企業信貸提供了更高效的解決方案。通過對存量和增量的企業公共行為數據（包括交易、稅務、工商、司法等方面）的分析，自動映射客戶的信用數據，標準化信息采集數據與貸后管理，幾乎可以全自動的進行小微企業信貸，切實減少業務成本。從效率與范圍來看，“全自動”的信貸模式要明顯優于傳統與“半自動”的信貸模式，但受企業數據積累的影響較大。

（4）不同標準化模式的小結

傳統信貸模式主要通過業務人員采取客戶信息，實時密切跟蹤客戶信息，貸前、貸后的業務流程依靠全人工方式運行，風險控制能力強，但效率較為低下，很難形成批量化與規?；?。“半自動”信貸模式將部分審批工作自動化，貸前的信息采集仍然需要手工，貸后的風險管理通常也需要人工介入，這種模式在中小銀行的信貸中較為常見，人工介入在信貸全流程中仍然占較大比例，在一定區域內可以實現批量化。“全自動”信貸模式依靠大數據積累與云計算協助，數據源更準確，基本實現全流程自動化，在必要時也可以人工介入，讓批量化與規?；男∥⑵髽I信貸成為可能。

根據產品場景劃分的信貸模式

（1）聯保類信貸

三個及以上小微企業組成的聯保小組，組員共同承擔貸款的連帶責任。由符合銀行授信條件的小微企業組成聯保小組，聯保小組之間通過繳納一定的保證金并簽訂協議，承諾每位成員為其他成員的接管提供連帶保證責任。小組成員為保證自身信貸不受影響，會充分發揮組員間的相互監督，這將有效抑制小微企業貸款中的信用風險，同時又讓小組成員獲得一定額度的授信業務。

（2）創業擔保類信貸

為化解過剩產能，吸納大量就業人員，基于傳統商業性小額貸款的創新模式。由政府部門提供財政補貼，從銀行獲得貸款來源。本類別的信貸目的在于促進勞動者多渠道就業，常會伴隨著創業培訓與其它鼓勵性質的優惠政策。近年來支持創業的政策頻出，使創業擔保類信貸的覆蓋范圍更廣，門檻更低，力度更大，創業成功率也有所提高。

（3）供應鏈類信貸

圍繞供應鏈核心企業，為供應鏈上下游小微企業進行貸款投放。根據核心企業在信貸過程中的作用，可以分為兩種類型：供應鏈擔保類型與供應鏈數據類型。供應鏈擔保類是指供應鏈核心企業（或平臺）參與整個借貸過程，以應收賬款、訂單或承諾到期付款等方式為其上下游節點企業提供信用擔保，銀行將對小微企業的信用風險評估轉為對核心企業的信用風險評估，充分發揮信貸第二還款來源中的補充作用。供應鏈數據類是指以核心企業（或平臺）為主導，以供應鏈ERP沉淀數據或上下游交易數據作為供信用評價依據，可以高效服務供應鏈上下游小微企業的信貸業務。

（4）公共行為數據類信貸

小微企業的公共行為數據作為信貸的準入條件或審批依據。此類型的信貸種類相對較多，可以根據數據來源分為兩個大類，一類是信息共享平臺類型，另一類是交易平臺類型。信息共享平臺類信貸指由國家部委牽頭或參與建立信息共享平臺，為金融機構的信貸業務提供數據作為融資信用。這類數據主要由稅務信息、市場監管、海關、司法、水、電、氣費以及社保、住房公積金繳納等領域的信用信息組成，金融機構使用公共信用信息進行信貸評價和風險管理。交易平臺類信貸指電子商務平臺應用小微企業在電子商務平臺中運營過程中所沉淀的交易流水以及社交數據，作為信貸風控的評價依據，但服務對象主要限定在網商平臺的存量客戶群體。

（5）不同場景的信貸模式小結

在很長一段時間里，聯保類信貸與創業擔保類信貸是應對小微企業融資難題的重要業務模式，可以很好的緩解企業融資難的問題，但在放貸過程中仍存在效率不高問題；供應鏈類信貸與公共行為數據類信貸可以通過自動化的信息處理，可以較好地應對小微企業在融資過程中的期限短、頻率高與時效強的特點。

小微企業信貸實踐成果總結

傳統、“半自動”、“全自動”信貸模式的根本差異在于各個模式建立企業信用和風險評價體系的數據信息不同。傳統信貸模式主要受限于信息不對稱問題，以銀行業作為主導，需要通過有經驗的業務員對小微企業的還款能力與還款意愿進行評估，還款能力主要通過企業的財務指標與還款的現金流來源進行判斷，在具體落實過程中，由于不同企業的經營與管理方式并不規范，導致人均產能有限，難以規?；?。“半自動”信貸模式基于傳統信貸模式，將信貸流程自動化水平提高，但仍需要人工進行信息收集與風險判斷，實現人工與自動化系統結合，可以在一定區域內實現規模化。“全自動”信貸模式通過大數據源和客戶源，主要以銀行與第三方作為主導，通過大量數據的積累，實現了數據采集、獲客、授信決策、放款、回款等全流程自動化，能很好的應對信息不對稱問題，不少銀行開始引入征信、稅務、工商、司法等各種公共數據，為這類模式的推廣提供了良好的發展前提，使規模化與批量化成為可能。

場景不同的信貸模式的區別源于信息挖掘方式不同。聯保類信貸與創業擔保類信貸在信貸過程中以銀行為主導，依靠人工進行信息收集、風險判斷實現傳統信貸，通過引入評分卡等流程標準化工具實現“半自動“信貸。供應鏈類信貸以供應鏈核心企業（或平臺）為主導，供應鏈上下游小微企業可以通過第二還款來源的擔保獲取融資，實現傳統信貸與基于傳統信貸的”半自動“信貸；小微企業的資金流、物流等流轉與運營信息在供應鏈中大量沉淀，讓供應鏈類信貸通過ERP系統實現”全自動“信貸。公共行為數據類信貸以第三方與銀行為主導，通過整合稅務、市場監管、海關、司法、水、電、氣費以及社保、住房公積金繳納等領域的信用信息，通過數據賦能實現”全自動“信貸與基于“全自動”信貸的”半自動“信貸。

參考文獻

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[2] 肖志明,趙昕,趙學榮,李佳.建設政府性融資擔保體系 探索“四臺一會”支持產業扶貧[J].開發性金融研究,2018(03):81-87.

聶靖鵬

清華大學互聯網產業研究院研究員，工學學士，主要從事金融科技、傳統產業數字化轉型等研究領域，曾參與《2020保險科技洞察報告》、《2019年金融科技在小微企業信貸中的應用發展研究報告》、《2019年小微企業信貸模式分析報告》、《2018年金融科技產業白皮書》等系列研究報告的編撰，并參與福建省新型基礎設施指數、青島市等地區產業園區規劃等院地合作項目。學術成果包括清華大學智庫報告兩篇，《關于新興技術發展推進中應加強負面清單管理的若干建議（人工智能部分）》、《互聯網金融現狀描述》。作為論壇主要策劃人參與“數字經濟-地產新篇（2018）”、“金融科技助力小微企業信貸（2019）”主題論壇等。

王一沙

清華大學互聯網產業研究院產品研發主管，小微企業金融專家團隊成員