征信機構如何破解中小企業融資信息不對稱難題

孫文娜 蘇躍輝

【摘要】當前，資金供給者難以獲取中小企業信息，是導致一些有發展潛力的中小企業不易獲得融資的重要原因，利用征信機構可以助力解決中小企業融資中的信息不對稱難題。因為征信機構搜集的信息具有來源廣、專業性強、準確度高、成本低的特點，通過征信機構開發綜合判斷中小企業的征信指標和征信模型，并借助于大數據和人工智能，能夠有效解決中小企業融資中信息不對稱問題。

【關鍵詞】中小企業融資 信息不對稱 征信機構 【中圖分類號】F275 【文獻標識碼】A

征信機構是對企業和個人的信用信息進行采集、整理、加工、保存的機構，征信機構可以對中小企業進行信用評估，給出專業的第三方評價，幫助資金供給者更準確地了解中小企業的信息，減少資金供給者和中小企業之間的信息不對稱。

資金供給者和中小企業之間的信息不對稱是中小企業融資難、融資貴的重要原因

中小企業的發展迫切需要資金支持，然而融資難、融資貴制約其發展。一方面，資金供給者缺乏中小企業的財務信息，不能根據中小企業的履約能力和履約意愿制定合理的風險收益率。在企業融資中，企業的經營情況是資金供給者考慮的關鍵因素，資金實力雄厚的大企業有經過注冊會計師審核過的會計報表，并有注冊會計師的簽名，證明會計報表真實可信。然而中小企業財務管理不規范，甚至有些夫妻店只有流水賬，企業主沒有受過專業的會計訓練，沒有正規的會計報表，這些流水賬只有他們自己能夠看懂，外人根本看不懂。還有一些中小企業為了獲得資金，粉飾、美化自己的財務狀況。因此，資金供給者很難準確獲取中小企業真實的財務狀況。

另一方面，資金供給者判斷中小企業還款能力的成本較高。許多中小企業缺乏合格抵押品，當企業出現經營狀況無力還款時，通過變賣抵押品償還貸款的方式一般難以實現，因此，信用借款多是中小企業采取的主要融資方式，并且此方式對中小企業的信用分析和風險判斷能力要求更高。然而資金供給者判定中小企業還款能力的成本很高，中小企業的財務信息不容易獲得，其他信用信息散落在司法、工商、稅務、海關等多個部門，要把各部門的信息整合在一起，相互印證，得出真實的中小企業經營狀況花費的時間和精力成本較高。而且中小企業借款具有金額小的特點，原本中小企業融資數量就較少，一般只有幾萬或者幾十萬，資金供給者從中獲得的利息收益也不高，較高的風險判定成本，會導致資金供給者從成本—收益角度考慮，拒絕向中小企業提供貸款。

征信機構與資金供給者相比，具有獲得中小企業信息更準確，來源更廣泛，搜集、分析信息成本更低等優勢

相比于資金供給者自己搜集中小企業信息、判斷中小企業還款能力，利用征信機構有以下優點：

征信機構可以準確地獲得中小企業的信息。首先，征信機構有遍布全國的網絡去搜集信息，征信機構與司法、稅務、海關、供水、供電等部門聯系，以增加信息來源，各種信息還可以相互印證，從而使提供的信息更加準確。其次，征信機構是專業的信用信息搜集和評價機構，由專業人員分析企業信息，擁有眾多案例，可以根據中小企業的多維度信息，作出企業還款前景的準確評價。信用信息涉及企業的商業機密和隱私問題，只有征信機構才擁有國家允許采集信息的授權。最后，征信機構是第三方中立機構，它不會偏向于資金供給者和資金需求者任何一方，只會提供專業、準確的信息，如果提供的信用評價不準確，直接影響到客戶對自己的信任，乃至影響到自己的生存，因此提供準確的信息是征信機構的宗旨。

征信機構的信息來源更廣泛。征信機構搜集的信息既包括軟信息和硬信息。軟信息是指征信機構搜集到的中小企業管理者的性別、受教育程度、婚姻狀況、社會關系等信息。這些軟信息對于中小企業經營發展至關重要。例如，學歷方面，教育潛移默化地規范著管理者的行為，管理者受教育的程度越高，學歷越高，自律能力就越強，違約率就越低。硬信息指的是征信機構在銀行、企業網站、法院、行業公會、稅務、工商、通訊等多個部門搜集的信息。例如，許多夫妻店的財務信息只有自己能看懂，財務報表其他人無法看懂，此時供水、供電、燃氣等部門的信息會起到輔助作用，通過企業使用的水、電、燃氣等綜合信息，可以起到判斷或者印證企業經營狀況的目的。征信機構整合中小企業信息，并交由專業人員對信息進行科學分析，最終形成關于中小企業的綜合報告。中小企業的信息紛繁復雜，中小銀行或者個人投資者搜集、分析這些信息比較困難。

征信機構搜集、分析信息的成本低。征信機構是國家授權的信息采集部門，形成了與工商、稅務等許多部門的長期合作關系，業務量較大，因此可以從這些部門低成本地獲得信息。如果是資金供給者自己調查，需要同時獲得多個部門的信息，一方面，這些部門為了避免隱私或商業機密泄漏，可能拒絕提供信息；另一方面，即使能夠獲得信息，由于需要從多個部門搜尋、分析信息，資金供給者花費的時間和精力也會比較高，而征信機構規模經濟的特點，決定了其搜集、分析的信息量大，成本低，以及征信機構專業性的特點，決定了其業務會越做越多，越做越專業，效率也就越高，業務單位成本也就會隨之降低。

征信機構對中小企業的還款歷史進行記錄。這些還款記錄具有雙重作用，其一，企業行為具有路徑依賴性，可以根據征信機構搜集到的中小企業以往的還款記錄，來判斷其以后失信的可能性，如果中小企業之前幾次都積極還款，說明該企業經營能力、還款能力和還款意愿比較強，那么按時還款的可能性較大。其二，中小企業知曉征信機構記錄自己還款歷史，就會積極還款，避免以后無法獲得資金或者以較高成本融資。在中國建立失信者聯合懲戒機制的背景下，利用這些歷史記錄可以對守信企業進行獎勵，對失信企業進行懲罰。失信企業不但融資困難，而且影響以后交易，而守信企業則會在融資、交易、交通等方面獲得種種便利。

開發綜合判斷中小企業的征信指標和征信模型，借助于大數據和人工智能，可以有效解決中小企業融資信息不對稱問題

改良現有征信機構的征信指標和模型，使其適用于對中小企業的融資分析。現有征信機構多為大型企業服務，因為大型企業是銀行信貸和股票、債券市場融資的主力，已經成熟的征信指標和征信模型多適用于大型企業，其征信理論偏重于財務分析。因此，發展適用于中小企業融資的征信機構，使這些征信機構在對中小企業財務分析缺乏的情況下，利用海關、稅務、公共事業繳費等信息，開發綜合判斷中小企業信用信息的征信指標和模型。

利用大數據和人工智能提升征信機構搜集、分析信息能力。我國中小企業數量眾多，在工商部門注冊的有4000多萬戶，而且信息紛繁復雜、重復度高，搜集、分析一個企業信息的過程和其他企業類似，可以依靠大數據和人工智能，避免一些低技術的重復性工作。而且中小企業經營狀況不像大企業那樣穩定，中小企業經營狀況時刻變化，人工無法時時監測企業經營變動情況并及時對資金提供者進行預警，利用大數據和人工智能，由計算機按照設定程序完成對企業的信息搜集和分析是征信機構未來的發展趨勢。伴隨大數據與人工智能的發展，可以用來分析的信息逐漸增多，而且分析速度也越來越快，由原來的幾個星期可以縮短到幾秒鐘就可以完成對中小企業信息的分析，大大縮短了中小企業獲得資金的時間成本。

（作者均為河北金融學院河北省科技金融協同創新中心副教授）

【注：本文系河北金融學院河北省科技金融協同創新中心“制造企業技術創新影響因素研究”（項目編號：STFCIC201721）的階段性成果】

【參考文獻】

①耿得科：《征信體體制建設及其對金融的影響》，《浙江大學博士學位論文》，2012年。