利用大數據提升泉州中小企業融資能力研究

許雅妮

（黎明職業大學，福建 泉州362200）

一、引言

泉州被譽為“民營經濟的搖籃”。2018年實現民營經濟增加值6951.27億元，占全市經濟總量的82.1%，同比增長9.5%，增速比全市平均水平高0.6個百分點，對全市經濟增長的貢獻達88.2%泉州民營企業中又以中小企業為主，中小企業對促進泉州經濟發展具有十分重要的作用。然而，受制于“二八理論”的限制，傳統的金融服務更多地集中于20%的優質企業（這些企業大部分是大型企業），金融對泉州中小企業的供給與其對經濟的貢獻不相匹配，泉州中小企業面臨著融資難、融資貴的問題。中小企業融資難是世界性難題，對中小企業融資難問題的研究由來已久，從中小企業融資難的原因及解決對策兩方面對國內外學者相關文獻進行綜述，進而發現現有成果對本研究的指導意義及存在的不足。

（一）對中小企業融資難原因的分析

國內學者認為中小企業融資難的原因主要可以歸納為中小企業自身的特點、金融市場方面及政策制度三個方面。楊星（2019）和王景利（2018）指出中小企業綜合實力較弱、信用狀況差，導致其面臨融資渠道單一、融資成本較高等問題。

賀文華（2018）認為信息不對稱使銀行對中小企業提供信貸支持的信息甄別成本提高，導致銀行不愿提供貸款。徐儉梅（2018）提出相關政策執行力度不夠、信貸體系不健全是造成中小企業融資難的重要原因。

（二）關于解決中小企業融資困境對策的研究

針對中小企業融資難的原因，國內學者從以下三方面進行對策研究。

1.強化中小企業能力制度建設。王利賓（2018）認為中小企業應該建立完善的財務管理制度，增強自身信用，推動產業集聚提高融資能力。高杰英，吳雨，尹志超（2017）通過實證研究發現領導人的管理水平提高有利于降低企業的貸款成本，提出管理者應當提升自身水平，使企業獲得低成本的融資。

2.完善和拓寬中小企業融資渠道。丁濤，劉麗（2017）認為商業銀行要根據中小企業的不同發展階段建立多層次風險分擔體系，優化信貸流程。陳昊，魯政委（2019）指出除了加大銀行信貸之外，還應該進一步拓展股權和股債混合等融資渠道。

3.加大政策支持。劉靜宜，薛菁（2017）和鐘成林（2016）提出財政金融政策可以緩解中小企業融資難的問題，政府應該通過間接財政政策工具、支持金融創新、發展小金融機構等措施來支持中小企業融資。

國外對中小企業融資問題的研究較早，加上金融市場較為成熟，形成較多適合中小企業融資的模式。總體來說，國外中小企業融資的模式主要有股權融資、債務融資、銀行融資以及政府援助等方式。

由上述分析可知，信息不對稱性是中小企業融資難的重要原因之一，大數據能夠解決信息不對稱，可以為提升泉州中小企業融資能力提供一些思路。國內外現有研究大多從企業內部和外部或宏觀和微觀的角度提出對策建議，對于緩解我國中小企業融資難問題具有一定的指導意義。然而，這些建議的落實和可操作性通常較差，仍然不能解決大部分中小企業的融資難問題。鑒于此，本研究立足于大數據能夠解決信息不對稱這一契機，探討如何通過大數據技術提升泉州中小企業融資能力。

二、泉州中小企業融資難現狀

（一）中小企業融資難具體表現

泉州市企業多數為中小企業，以紡織鞋服、建材家居等傳統制造業企業為主。

近幾年來，中小企業貸款余額增速普遍低于各項貸款增速，增長較為乏力，企業融資難問題導致中小企業資金匱乏，制約中小企業的創業熱情和持續發展。通過調研發現，中小企業融資難主要表現在以下幾個方面：一是貸款審批流程長，貸款時效慢。受制于傳統銀行的貸款審批手續，通常一筆貸款從提交申請到最后放款需要層層審批，貸款時間較長，嚴重影響中小企業對資金的臨時性需求。二是貸款利率偏高，中小企業的貸款利率是以現行的人民幣貸款利率為基準利率，根據實際情況適當浮動，一般上浮10%—30%左右，銀行為了消化風險，經常會將利率上浮到最高，增加中小企業的融資成本。三是銀行存在抽壓貸現象。部分企業反映銀行在未提前告知的情況下，就采取抽壓貸措施，加劇企業資金周轉的困難。四是融資亂象難以杜絕。部分中小企業為了獲得貸款，只能按照銀行工作人員的要求，購買理財、基金等產品、將貸款掛鉤存款等，投資的失利會進一步提高融資成本。

（二）中小企業融資難原因分析

泉州中小企業融資難主要有以下原因：

1.中小企業自身條件存在缺陷。中小企業由于規模小、管理粗放、財務制度不健全、產品附加值低、缺乏有效的擔保物，或者資產手續不完整，無法提供合格抵押物、產權存在糾紛等問題，制約了銀行加大對企業提供信貸支持的力度。

2.金融機構信貸成本和風險較高。一是貸款成本制約銀行發展中小企業信貸，按照傳統的審核流程，貸款的成本較大，在沒有抵押物的情況下，中小企業的貸款對于銀行缺乏吸引力。二是剛性問責機制降低信貸人員服務中小企業的積極性。雖然監管部門要求銀行建立盡職免責管理辦法，但是在實際操作中，由于難以界定是否盡職免責，銀行對不良貸款的問責還是十分嚴厲，加之承擔的風險與獎勵不匹配，使得信貸人員的積極性受挫。三是產品創新不夠。在泉金融機構的產品往往是根據總行或者省行創新的產品直接銷售，缺乏與地方經濟融合或者能夠突出地方特色的產品，產品與泉州市場的粘合度不夠，部分新產品難以大規模推廣滿足企業的需求。

3.融資的配套措施尚不完善。一是各類政策性融資擔保機構業務規模偏小、公司機制不健全，未能充分發揮擔保機構的職能。二是各類輕資產抵質押創新方式未得到推廣。近幾年來，金融機構創新了多種輕資產抵質押貸款產品，例如將專利權和商標專用權、農民住房財產權、林權等作為抵質押物，但是受制于交易市場發育不足、產權性質等因素影響，導致流轉難、處置難，制約了這些產品服務對象擴展和運用范圍。三是動產登記仍不完善。目前，我國動產登記系統有人民銀行征信系統與動產融資統一登記公示系統，但是動產登記材料多、審核時間長、時效性差等，影響了中小企業的融資發展。

三、大數據金融的模式探究

隨著大數據技術的發展和成熟，大數據被廣泛應用在各行各業，大數據時代的到來也給金融行業轉型升級帶來機遇。大數據的“棱鏡功能”可以解決長期困惱金融行業的“信息不對稱”等問題，大數據信貸模式應運而生。目前，基于大數據的金融信貸模式主要有平臺金融及供應鏈金融兩種。國內的平臺金融起源于阿里小貸，供應鏈金融主要有京東金融、蘇寧金融及中企云鏈等。以下詳細介紹平臺金融和供應鏈金融兩種模式，為大數據技術提升中小企業融資能力提供思路。

（一）平臺金融

1.平臺金融的定義。我國的平臺金融起源于阿里巴巴的小額信貸公司。一般認為，平臺金融是指電商行業利用其平臺上積累的數據，對平臺上的企業進行信用評估及還款估計，從而為其提供必要的融資支持，包括決定是否發放貸款、貸款金額及貸款利率等。

2.平臺金融的特征。（1）依賴大數據進行信用評估。傳統的信貸主要是審查企業的財務報表數據及抵押品（資產）情況，只有二者都滿足一定條件才能進行放貸，對于中小企業而已，財務制度不夠健全，財務報表很難滿足條件，同時部分輕資產的中小企業沒有相應的抵押品，通常會被銀行拒之門外；平臺金融的貸前風險評估是依靠電商平臺所掌握的企業交易數據、現金流數據、財務數據及社交網絡的用戶交易與交互信息等數據，通過數據建模分析，對客戶進行信用評級，對于大多數中小企業而言，只要經營前景良好，無須抵押就可以獲得平臺的貸款。

（2）貸款手續簡便，效率較高。傳統的銀行信貸一般要經過層層審批，貸款效率比較低，貸款手續繁雜，企業從貸款申請提交到最后獲得貸款通過需要一段較長的時間。平臺金融模式下，企業可以直接通過網絡提交申請，貸款審批通過網絡自動評價或者通過線上線下相結合的方式進行信用評估，貸款時間可以縮短到一周以內，滿足了中小企業臨時性資金周轉的需求。

（3）基于大數據的風險管理理念。傳統的貸后風險管理相對不足，風險監測手段缺乏，通常依賴于客戶經理的實時跟蹤，未能及時發現客戶所處的行業景氣變化、財務狀況惡化等造成客戶違約風險提高的情況，導致不良貸款的產生。平臺金融依賴于大數據技術，可以對客戶進行全方位、多層次、立體化的評價，對客戶的風險監測也是實時的。例如，阿里小貸依托于阿里云技術，通過支付寶可以實時監測線上企業的交易情況和資金流，確保貸款資金按規定使用。一旦資金使用違規就會觸發預警并提前收回貸款。同時，通過互聯網平臺實時監測企業的經營情況，任何影響企業履約的行為都會提前被預警。

（二）供應鏈金融

1.供應鏈金融的定義。供應鏈金融模式，一般認為是處于產業鏈核心地位的龍頭企業，通過其掌握的上下游企業的核心數據，包括現金流、進銷存、合同訂單等信息，依托自己資金平臺或者與金融機構合作對上下游企業提供金融服務的模式，譬如：京東金融平臺。

2.供應鏈金融的特征。（1）實現供應鏈金融的前提是建立供應鏈生態系統。供應鏈金融要有效運行，需要建立較為完整的供應鏈生態系統，包括：供應商、生產商、銷售商、市場中介投資商、政府、消費者等，他們在供應鏈系統中各司其職，分工合作，互利共存，資源共享，共同促進特定產業的發展。如果不能有效地構建這一生態系統，供應鏈金融就難以開展。

（2）供應鏈金融服務的核心是大數據分析。無論是對供應鏈整體的分析，還是企業自身的評估，都有賴于大數據的收集和分析。供應鏈運行中每一筆交易、每一項物流活動，甚至每一個信息溝通都是數據，這些數據的收集整理分析是對中小企業進行信用評估從而決定是否放貸的依據。核心企業掌握了這些核心數據，就可以對產業鏈上下游的企業進行風險評估，進而通過自身平臺或者與金融機構合作為有融資需求的中小企業提供金融服務。

（3）中小企業資金融通借助核心企業的信用。供應鏈金融的參與主體不僅包括傳統的金融機構與融資企業，還包括核心企業和物流企業。核心企業為供應鏈金融提供信用支持，物流企業則扮演“中介者”、“監管者”和“信息中心”的角色，為中小企業定制專業化的物流服務，同時利用質押物為中小企業做擔保。供應鏈金融的融資模式不再是單純依賴企業自身的經營狀況及資信等來判斷是否對其提供融資，而是對整個供應鏈整體運作情況進行綜合評估，依托于真實的貿易背景，能夠更客觀的對企業的基本面資信進行評估，提高企業抗風險能力。

（三）平臺金融和供應鏈金融總結

從參與信貸活動的主體來看，平臺金融服務于電商平臺上的中小企業，為這些中小企業的短期資金融通提供了重要的渠道，供應鏈金融使中小企業能夠借助供應鏈系統核心企業的信用實現融資，這兩種方式中大數據技術使中小企業獲得不需要抵押的資金融通，擴大和延伸了金融信貸的范圍。從獲得信貸的速度來看，平臺金融和供應鏈金融模式都是通過網上提交申請、網上審核、網上放款，辦理貸款的手續簡便，貸款效率很高，滿足了部分中小企業對貸款急的特點，融資機構的貸款審核等放貸成本也大大降低。從貸款風險的控制上來看，平臺金融依賴于金融平臺的數據監控和支付方式的控制及懲罰機制，貸款不良率低于百分之一，遠低于同類型銀行貸款的不良率，供應鏈金融的中小企業貸款依賴于真實的生產貿易活動，風險也較低。

由此可見，利用大數據技術可以更好地幫助中小企業獲得融資支持，解決中小企業融資難、融資慢的問題，大數據分析技術使得信貸機構的服務對象大大擴大，融資風險也大大降低，擴展了金融信貸的范圍。

四、大數據提升泉州中小企業融資能力的對策

通過對大數據支持金融信貸的兩種模式進行探究發現，大數據提升中小企業融資能力的核心在于中小企業數據的采集、大數據信用評級的模型設計、大數據風險的控制，這需要政府、金融機構及中小企業共同參與，建立政府支持、金融機構協作、中小企業配合的金融生態圈。結合泉州中小企業融資難的現狀及原因分析，現提出如下建議：

（一）政府方面

國內外的分析研究都顯示政府在支持中小企業融資方面具有舉足輕重的作用，大數據技術支持中小企業融資同樣需要政府進行規劃和設計，提出總體的方案和實施對策。大數據支持中小企業融資是一項比較復雜的工程，涉及到數據的采集、數據的整理清洗及數據分析應用等階段。同時數據的使用會牽涉到個人的隱私及數據安全等問題，從出臺措施到方案執行需要一段時間，因此需要地方政府及金融工作局等相關部門進行總體規劃和頂層設計。

1.整合各類數據，打破信息孤島。由政府牽頭建立大數據信息平臺，按照統一標準的數據共享規范與接口，充分整合各個職能部門的企業數據，包括企業的基本信息、用水用電信息、納稅繳費信息、獎勵及處罰信息、法院執行情況、節能環保、人行的征信報告等信息，為各個部門搭建一個信息交換和共享的平臺，并通過一定的數據篩選處理，形成基礎的數據庫。同時，預留與省、國家信用信息平臺對接端口，以便今后進行數據交換；鼓勵企業按照自愿原則，自行申報和補充數據，經系統審核通過之后導入數據庫。支持企業實時的更新企業信息和數據，對于企業提交的修改申請，及時受理核實，進行系統數據的維護，提高數據更新的速度。

2.構建大數據征信體系，為中小企業增信。推動建立泉州中小企業金融服務平臺，在數據信息平臺的基礎上，引進大數據風控模型，構建集行業數據模型+區域數據模型+信用數據模型于一體的企業信用評價體系。借助大數據信息平臺，全方位、多渠道收集企業的信用記錄，對企業開展綜合評價，協助企業獲取擔保、保險等增信服務。建立風險預警機制，對于授信后可能影響企業還款行為的，及時促發預警，提示金融機構，幫助金融機構監測風險。開發手機APP和微信公眾號，方便企業通過移動端和微信公眾號進行業務辦理，包括：信息采集和查詢及申請融資貸款，提高辦事效率。

3.搭建供應鏈平臺，充分挖掘供應鏈的金融價值。培育立足生產基地，服務中小企業的垂直供應鏈平臺，通過建立由核心企業、中小企業、銀行、機構投資者與消費者構成的多級生態圈，完善供應鏈數據，鼓勵國有企業與金融機構之間共同開發供應鏈金融平臺，創新供應鏈金融產品，通過網絡平臺進行授信、登記，為供應鏈上的企業進行融資服務。

4.建立相應的大數據保護制度，引導數據產業合規發展。數據被比喻成“未來的石油”，一直都有兩面性：數據資產性和數據安全性。可見，數據應用和數據保護同等重要。保證數據使用的安全性，亟需建立相應的數據保護制度。大數據涉及到每個企業日常生活中的方方面面，稍不注意就會被欺詐團伙利用，同時各種“精準騷擾”更是讓人不厭其煩。建立相應的隱私保護制度，規范數據的保密和使用制度，區分可交易和非交易性數據的范疇，明確數據的歸屬和數據授權的流程。出臺相應的制度，明確數據侵權的行為、數據使用過程中遇到爭端的處理程序，加大違規使用數據營運商的懲處力度。

（二）金融機構方面

1.整合內外部數據，全面利用大數據。金融機構在經營過程中積累了很大一部分數據，這些數據具有重要的價值，但是仍需進一步完善和治理，以提高數據的質量。同時，金融機構還應積極拓展外部數據，包括：推廣自己的電商平臺，挖掘社交媒體網站上關于企業的數據，企業的產業上下游數據等，政府網站中關于企業納稅、用水用電、企業失信及法院執行情況等數據。通過打通銀行內部關于企業的數據和外部社會化數據可以獲得更完整的客戶視圖，從而更準確地對企業進行信用評價。

2.引進大數據金融人才，充分運用大數據風控思維。金融機構應該具備大數據征信評估思維，積極探索建立大數據信用評估模型、大數據定價模型、大數據反欺詐模型等，充分利用各種內外部數據，通過360度考核對客戶進行全方位、立體化的評估，判斷客戶的貸款額度及貸款價格，提高定價的合理性。通過大數據實時監測和反欺詐，對客戶的貸款用途進行監管和貸款風險進行實時分析，及時識別影響貸款回收的不利情況，降低貸款的不良率。

3.充分利用大數據，創新各類融資產品。互聯網金融的高效性給金融機構的發展帶來沖擊，大數據時代使金融機構轉型升級獲得機遇，金融機構通過線上和線下渠道開發創新各類適合中小企業的融資產品，利用互聯網的便捷性，拓展中小企業客戶群，降低貸款門檻，提升中小企業的客戶體驗。與國內知名的互聯網巨頭合作，互聯網平臺積累了強大的數據資源，但是由于資金來源受限，信貸規模有限，金融機構特別是銀行可以考慮和互聯網企業合作，創新信貸產品，共同開發利用互聯網平臺所積累的金融價值。

（三）中小企業方面

1.積極如實填寫數據，不斷完善企業征信。在政府信息平臺及金融機構相關平臺的數據采集中，要如實詳細的上報相關數據；在平時的企業活動中，要按照融資過程中對數據的要求來規范自身行為，指導企業活動，不斷積累自己的信用數據，提高信用水平，愛惜企業信譽，加強誠信行為，不隨意給其他企業和個人擔保等。

2.充分利用線上平臺開展活動，提高企業軟硬信息的質量。企業應該積極搭建和使用信息化平臺，通過各類生產、銷售及物流管理系統使企業管理過程自動化及智能化，完善自身的財務及內部管理制度等，提高企業硬信息（資產負債表、利潤表、現金流量表等）的質量，需要融資時授權相關金融機構訪問部分可公開數據；積極利用互聯網平臺，通過互聯網開展相關的銷售活動，不斷夯實企業的數據基礎，擴充企業的生產經營及征信數據等，豐富和優化企業的軟信息；加入到供應鏈系統中，完善供應鏈數據，充分利用產業鏈的整體價值，不斷提升自身在產業鏈中的價值。

3.甄別互聯網平臺，警惕高利貸。泉州是民營資本豐富的地區，當前P2P信貸處于管制比較松散的階段，互聯網平臺中涉及高利貸的情形尚未被嚴格定義，相關的法律制度和監管措施尚在完善之中，市場處于亂象階段，中小企業在融資過程中，要謹慎選擇貸款平臺，優先選擇政府和金融機構建立的金融服務平臺，切勿盲目借貸，以免陷入高利貸糾紛中，影響企業的聲譽和正常經營。