用大數據撥開小微企業的融資迷霧

新一屆政府成立以來，小微企業在增長和就業中的作用日益受到重視。僅僅今年以來，國務院就分別在4月、5月、7月和9月召開相關常務會議，要求對小微企業發展給予相應支持。

然而，之前國內對小微企業的融資支持卻更多體現為商業銀行的孤軍奮戰，不但缺乏企業信用大數據進行有效支撐，而且財稅投入也相當有限。

相比而言，西方市場經濟國家在小微企業貸款領域積累了更多經驗，建立了較為完備的制度體系。一方面，財稅政策發揮了杠桿支點作用。例如，在德意志銀行向新創立的小微企業提供貸款的同時，聯邦政府還支付了部分貸款利息并提供擔保。又如，美國成立了小企業管理局（SBA），規定了政府部門在小企業的采購比例，并責成沒有達標者提交辯解書和整改措施。另一方面，西方市場經濟體已經普遍邁入征信國家行列，對于精準判定小微企業貸款風險十分關鍵。以1841年成立的鄧白氏公司為例，作為世界上最著名、歷史最悠久的信用管理公司，其收集的數據來自全球214個國家、95種語言或方言、181種貨幣單位。為了確保商業信息精確、完整、及時，其數據每日更新高達150萬次之多。即便如此，西方市場經濟體所擁有的信用數據與更為龐大的小微企業融資需求相比，仍然相形見絀，以致雖有更多財稅優惠作為補充，其小微企業也未完全走出融資困境。

通過國際對比可以發現，解決國內小微企業融資難不應孤立要求商業銀行單方改進。與大中型企業相比，小微企業信用狀況不透明，以致商業銀行進行貸款決策之時常常如墜迷霧。但西方征信體系發展卻給我們不少啟示，即如果信用數據足夠龐大，也許小微企業融資困境就會得到更好解決。顯而易見，這一判斷也在為國內大量金融實踐所證實。以某民營銀行為例，通過將數字化的“硬”信息和社會化的“軟”信息進行有機結合，其摸索出一套以“三品三表”（人品、產品、押品；水表、電表、海關報表）為核心的風險控制技術，比較有效解決了小微企業與銀行之間的信息不對稱難題。而在互聯網金融企業，通過大數據技術的充分運用，信貸活動已逐步智能化和扁平化，從而使以小微企業為代表的傳統弱勢融資方與優質融資方一樣，能夠享受更充分的金融服務。

基于上述認識以及小微企業之于我國經濟發展的戰略意義，有必要加大財稅對大數據集成企業的支持力度。顯而易見，面對整個社會的龐大需求，僅憑金融管理部門積累的征信數據單打獨斗，只會杯水車薪，必須借力財稅優惠，盡快形成大數據集成企業燎原發展之勢。目前來看，大數據集成企業主要包括兩類：一類只是小微企業信用數據的生產者，為了體現政策扶持力度，甚至可以考慮對其實施終身免稅；另一類既是小微企業信用數據的生產者，同時也是信用數據的具體運用者，就像阿里小貸、陸金所以及一些商業銀行等等，為了強化政策扶持，針對這些企業提供的小微企業貸款，可以考慮降低其營業稅稅率，比如從5%降低到2%-3%。

當然，在吹散小微企業信用迷霧時，如果我們能像西方市場經濟國家一樣，結合小微企業自身特點，拿出更多財稅資金扶持小微企業貸款活動，相信一定會撬動數額更大、筆數更多的銀行資金。這些期望的財稅支持可能包括，對小微企業貸款給予適當貼息、組建政策性信用擔保公司等等。如此，我國才能更加有力地擺脫中等收入陷阱，盡早跨入發達國家陣列。