P2P平臺能解決小微企業融資難題嗎？

胡園園

摘要：近年來，P2P平臺伴隨著互聯網科技創新而迅速發展，但作為普惠金融一分子，P2P平臺與銀行相同均無法解決小微企業融資難題。文章從信息不對稱視角出發，將P2P平臺與銀行在小微企業惜貸問題上進行對比分析，指出其無法解決小微企業融資難的原因，最后從信用信息共享、建立小微企業信用信息數據庫、大數據征信角度提出解決方案。

關鍵詞：P2P平臺;信息不對稱;信息中介;履約責任險;小微企業信用信息數據庫

一、引言

2005年成立于英國的Zopa作為P2P平臺的鼻祖，提供了平臺標準的運營模式，即借款人通過互聯網向平臺提交借款申請，平臺在得到申請后，要求借款人提交相關資料，并對資料進行在線核查，而后根據自身風控評價體系對借款人的基本情況、信用狀況和還款能力等做出審核評價，通過后把借款信息、評價結果發布到平臺網站上供投資人登錄網站后瀏覽、查閱，在投資人選定某項投資放款后，平臺從中賺取服務費。

P2P平臺于2007年傳入我國，數據顯示：截至2017年12月31日，P2P行業貸款余額僅0.78萬億元（數據來源于網貸天眼網站（https：//www.p2peye.com），而同期全國銀行業金融機構對小微企業貸款余額達30.7萬億元（數據來源于中國銀保監會《2017年小微企業貸款增長實現監管目標》），P2P行業貸款余額占比僅為2.54%。另外，世界銀行報告指出，我國小微企業仍有12萬億的資金缺口未能通過有效融資渠道解決（數據來源于2018年1月31日世界銀行《中小微企業融資缺口：對新興市場微型、小型和中型企業融資不足與機遇的評估》報告）。上述數據說明，作為傳統金融機構的重要補充，P2P平臺仍然沒有解決小微企業融資難題，本文擬從信息不對稱視角出發分析銀行對小微企業惜貸的原因，并將P2P平臺與銀行在對小微企業融資問題上進行對比分析，探尋P2P在理論優勢、現實困境方面之于解決小微企業融資難題上的得與失，最終提出可行方案。

二、銀行對小微企業的惜貸原因分析

經濟學觀點認為，銀行對小微企業存在信貸配給，源于信貸市場的信息不對稱。在信貸市場中，存在銀行與借款企業的信息不對稱，此種情況下，盡管提高貸款利率，名義上銀行能收取更多利息，但利率過高卻不能讓銀行盈利。主要有兩方面原因：一是優質借款企業退出，銀行提高貸款利率會導致優質借款企業選擇更有利的借款渠道，市場留下的大部分是還款能力低的劣質借款企業，這些劣質的借款企業愿意支付更高的利率是因為他們別無選擇，導致逆向選擇。二是借款企業的道德風險，表現形式為借款企業為了支付高貸款利率，他們更愿意冒險投資于那些低成功率、高回報率項目，如果不加以約束，借款企業對于能否償還這筆銀行貸款，則持無所謂的態度。如上分析，銀行過高貸款利率會使借款企業或借款項目劣質化，從而使銀行面臨高違約率，信貸風險加大，為規避其道德風險，銀行往往采取貸款抵押擔保方式。同時，銀行也不可能無限度的降低利率，因為銀行要支付儲戶等的存款利息，所以它會選擇讓自己收益最大化的利率，但該利率卻不是有效利率，所謂的有效利率，就是想要借錢的企業按照這個利率都能借到錢，但從現實來看并非如此，很多借款企業寧愿承受比有效利率高得多的利率，但仍然被銀行拒之門外，其中就有相當部分的小微企業。所以，在信息不對稱的情況下，銀行基于自身利潤最大化考慮，對小微企業惜貸是市場決定的結果。

三、P2P平臺難于解決小微企業融資困境

作為互聯網金融的代表之一——P2P平臺，本身就是信息不對稱的產物，因網絡一端的小微企業所擁有的信息要比投資人多，投資人不能通過網絡完全準確掌握小微企業信用狀況、還款能力等信息，從而影響其對小微企業的準確判斷，一旦投資人遇到小微企業惡意詐騙、逃廢債等情況，很可能需要費盡周折才能追回投資款項，甚至血本無歸，由此很多理性投資人不會貿然把錢通過平臺借給小微企業，為吸引投資人投資，不少平臺紛紛采取保證金模式（保證金模式：平臺從賺取的服務費中拿出部分資金，對投資人投資的本平臺發布的全部或部分借款標的全部或部分違約損失先行代償，而后再向借款人進行追償的模式），盡管平臺提供保證金可讓投資人相對放心，但也使投資人與平臺的利益捆綁在一起，小微企業能否還上錢不僅與投資人有關，也與P2P平臺的利益息息相關，為保證自身利益，P2P平臺不會把所有有借款需求的小微企業信息都放到網站上供投資人選擇，而是選擇相對優質小微企業，同時為了服務其貸款需求，部分P2P平臺還做起資金池、期限錯配等銀行專屬工作，這樣P2P平臺就出現了部分銀行功能，其性質發生了根本變化，由信息中介轉變為了信用中介。

發生轉變之后的P2P平臺為爭取優質小微企業客戶就必然要與銀行進行競爭，當然，P2P平臺在維持與小微企業客戶關系等方面處于劣勢地位，這意味著即便面對小微企業群體，P2P平臺也只能爭取到風險更大的群體放貸。而這種行為將導致兩種結果，一是相對于銀行而言，P2P平臺按照收益覆蓋風險原則對小微企業放貸的利率會更高，小微企業面臨更高的借款成本，數據顯示：86.98%的P2P平臺年綜合收益率8%～18%（ 數據來源于網貸之家《P2P網貸行業2018年7月月報》）。二是由于P2P平臺也面臨著信息不對稱的信貸環境，與銀行相同，仍然會存在逆向選擇和道德風險問題，因此P2P平臺會在更高風險群體中，選擇相對優勢的小微企業作為客戶，用以規避逆向選擇風險，同時也會要求小微企業提供抵押擔保等，用以規避小微企業道德風險。由此不難分析出P2P平臺雖然解決了銀行沒有解決的部分問題例如向更高風險的小微企業群體貸款，但對小微企業的信貸需求仍然存在信貸配給，這一點與銀行無異。

四、P2P平臺破解難題走出困境的路徑選擇

（一）破除“信息孤島”，完善信息共享機制

信息開放與共享是P2P平臺獲得小微企業信息來源的重要渠道，然而我國無論是政府部門之間還是P2P平臺之間不同程度上存在的“信息孤島”，影響了P2P平臺對小微企業信息的獲取，主要體現在以下方面。

1. 政府部門之間的信息孤島。我國政府各部門分別掌握著企業各類數據信息， 如納稅數據、社保繳納數據、工商處罰數據、法院訴訟數據等，但這些數據僅限在各部門內部查詢和使用， 不能跨部門共享， 更不能向外界提供， 使各部門數據不能有效率的用于企業信用評價。

雖然2014年監管層開始嘗試建立全國統一信息平臺以破解政府部門間信息孤島，但仍存在諸多問題，如企業自主申報信息來源的準確性、及時性，政府部門申報數據的積極性，數據提供的完整性等，致使信息孤島現象仍一定程度存在。

2. P2P平臺之間的信息孤島。P2P平臺之間“信息孤島”現象也存在，因為平臺之間的對負債端的競爭很激烈，每家平臺都對收集到的信息盡可能采取保密措施，以防止客戶流失，導致審核成本重復，也不能有效避免同一借款人在不同平臺之間惡意借貸，因此實現P2P平臺信用信息共享或成為解決行業信息孤島問題的當務之急。

基于上述提出的數據庫整合理念，即首先以企業信用代碼作為唯一標識將信用中國網站、互聯網金融風險信息共享系統中關于借款企業獎懲信息分別并入全國企業信用信息公示系統、互聯網金融信用信息共享平臺借款企業信息當中，分別整合兩個數據庫的信息;其次，整合全國企業信用信息公示系統、互聯網金融信用信息共享平臺的數據，仍以企業信用代碼作為唯一標識主體，將企業在互聯網金融領域的借貸信息并入企業信用信息公示系統，及時更新。

（二）建立標準小微企業信用信息數據庫

當前，中國人民銀行的企業信用信息數據庫是我國金融機構進行企業信用評價的重要抓手，數據庫的數據來源于商業銀行和政府等公共事業部門，主要包含企業在商業銀行的借貸信息、抵質押信息和公共事業部門的工商登記、交稅、法律訴訟、行政獎懲、行政許可、社保公積金參保、水電費繳納等信息。因眾多小微企業游離于銀行信貸門檻之外，由此數據庫對小微企業的借貸抵押等信用信息缺失嚴重，而公共事業部門的信息雖然對小微企業信用評價起到一定借鑒作用，但缺少直接關鍵信息如企業供銷存數據等，也會影響小微企業信用評價的正確性。

為充實小微企業信用信息，本文提出，上線全國標準化的小微企業信息采集系統，具體模式為：由地方政府主導，具體操作可落實到社區及小微企業集群管理單位，分行業收集小微企業從研發到銷售各個環節數據信息，由小微企業自發填報，由第三方機構（如會計師事務所）定期對小微企業報送數據真實性進行審計核查。同時政府對小微企業數據報送的真實性、及時性建立獎懲機制，對涉及填報小微企業運營中需要保密的信息，政府應與小微企業簽訂保密協定與信息公開協定。

（三）完善大數據征信技術

所謂大數據征信，即以大數據分析技術為基礎， 多渠道采集海量的、分散的、多樣化的、具有一定價值的數據， 并對其進行快速地分析與挖掘， 運用機器學習等模型算法多維度刻畫信用主體的信用情況。在大數據征信框架下，互聯網時代眾多小微企業的種種活動會留下海量記錄或信息，例如：電商網站的購銷記錄、海關報關數據、產品好評記錄，企業法人或高管習慣愛好記錄及其社交平臺上朋友圈信息等，均可成為原始分析數據，對小微企業還款能力及意愿的評價起到重要支撐作用，可現有大數據技術還有不少難題亟待破解，例如：難于解決故意欺詐、信息失真所帶來的困擾及半結構化數據、非結構化數據向一般結構化數據轉化等問題，所以制度上對數據造假等行為建立懲罰措施，技術上加強科研投入，培養相關人才，逐一攻關大數據技術難題也尤為重要。

參考文獻：

[1]曹朝陽，陸詩秦，袁馳.國家企業信用信息公示系統歸集相關部門涉企信用信息的工作考量[J].中國市場監管研究，2017（09）：73-77.

[2]麻文奇.大數據征信在企業融資中的應用——以廣東省中小微企業信用信息和融資對接平臺為例[J].金融科技時代，2016（12）：15-20.

[3]Joseph E.S， Andrew W，Credit Rationing in Markets with Imperfect Information[J].American Economic Review，？1981，71（03）：393-395.

（作者單位：中共遼源市委黨校）