文/周 嚴 常 悅 吳 珊 楊 可 姚 云(安徽大學)

普惠金融的概念最早是2005年聯合國在“國際小額信貸年”的宣傳中提出來的。2015 年末,國務院出臺《推進普惠金融發展規劃(2016—2020 年)》(以下簡稱《規劃》),指出將鼓勵互聯網技術與金融業創新的融合發展,打造互聯網金融服務平臺。這奠定了我國普惠金融的發展方向——數字普惠金融,它很好地詮釋了金融科技的初衷和目標,具有成本低、速度快、覆蓋廣等優勢[1],是讓長期被現代金融服務業排斥的人群享受到正規金融服務的一種數字化途徑。我國目前的普惠金融發展水平與國際上存在著很大差距,信貸資源供給存在著不足,仍有大范圍的人口無法享受到正規的金融服務。尹應凱等[2]提到美國已經形成了數字支付、大數據征信、大數據風控、互聯網貸款、智能投顧等完整的數字普惠金融鏈,并形成了良好的數字普惠金融生態環境。吳善東[3]指出,數字普惠金融機構尤其是新興業態對信息系統基礎設施的可用性和可靠性、運維管理流程以及人員的安全意識缺乏必要的安全評估,互聯網及交易系統缺少防火墻隔離,信息系統存在安全漏洞。
為落實《規劃》的文件精神,安徽省于2016 年6 月1 日發布了《安徽省人民政府關于推進普惠金融發展的實施意見》,指出安徽省可以從提高金融服務覆蓋率、可得性和滿意度等方面積極推進普惠金融的發展,并迅速出臺《安徽省普惠金融發展專項資金管理實施細則》,對普惠金融相關制度的發展起到了規范的作用。自2016 年以來,安徽省積極推進數字普惠金融良性發展,并取得了一定的成果。安徽省普惠金融的發展已經取得階段性成效,金融服務的覆蓋率、可得性和滿意度都得到大幅提升,如近年來安徽省惠農金融服務室建設普遍推廣(圖1),從2015 年到2017 年短短兩年間,惠農金融服務室個數就由2532 個增長到12359 個,而這種具有多種功能的農村綜合金融服務點,在便民服務領域具有突出優勢,一定程度上填補了傳統金融服務的空白,同時有效拉近了老百姓與金融服務的距離,滿足了群眾對安全便捷、標準規范金融服務的需求。

圖1 安徽省惠農金融服務室數
另外,從2012 年至2018 年,安徽省互聯網普及率逐年上升(圖2),由最初的31.35%擴大到50%。由于互聯網改變了金融消費形態,電子支付逐漸成為大眾廣泛接受并迅速提升的操作方式,而“科技+金融”推動金融服務突破物理限制,使得服務呈現規模化、移動化發展,因此,互聯網的普及程度也成為促進安徽省數字普惠金融水平提高的重要因素之一。

圖2 安徽省互聯網普及率
但當下農村網點欠缺、受眾群體狹窄且認知度低、金融欺詐風險增加、數字技術存在安全隱患、社會征信和金融監管體系有待完善等問題仍然比較突出。安徽是P2P 網貸平臺運營最活躍的省份之一,也是問題平臺爆發最嚴重的地區之一。從2015 年至2018 年,P2P 網貸平臺大量涌現,其中出現問題的P2P 平臺數也隨之增長(圖3),在2018 年更是高達177 家,這無疑對安徽省加強金融監管和防范金融風險提出了更高的要求。

圖3 安徽省P2P 網貸平臺數
SWOT (strengths,weaknesses,opportunities,threats)分析法,又稱態勢分析法或優劣勢分析法,該方法可以被用來確定被研究對象的優勢(strengths)、劣 勢(weaknesses)、機 會(opportunities) 和威脅(threats),將企業或地區所處的環境從內部和外部兩方面進行系統、全面的分析。利用SWOT 分析方法,可以將與安徽省數字普惠金融服務密切相關的各種內部的優勢和劣勢、外部的機會和威脅等,通過調查一一列舉出來,然后依照矩陣的形式排列,并用系統分析的思想,把各種因素相互匹配起來加以SO、WO、ST、WT 戰略分析[4],從中得出一系列相應的決策性結論,匯總成SWOT 矩陣(表1)。
(1)擁有廣闊的農村下沉市場。安徽省擁有廣闊的農村下沉市場。國家統計局數據顯示,2019 年末安徽省農村常住人口達2813.1 萬,占總人口的44.19%,農村人口多,貧困程度也深。十九大以來,國家提出實施鄉村振興戰略,安徽省積極響應號召,深入推動農村經濟改革,鼓勵農村大力發展優勢產業,實現脫貧致富。發展需求迫切,資金缺口亟待彌補,為安徽省普惠金融的發展提供一片沃土。截至2019 年9 月底,安徽省扶貧小額信貸歷年累計貸款334 億元,2019 年以來累計發放貸款18.2 億元。
(2)社會信用體系不斷完善。安徽省致力于構建“信用安徽”,不斷完善社會信用體系。安徽省進一步完善省公共信用信息共享服務平臺功能,截至2018 年底,共歸集超8億條市場主體信用信息。在2019 中國城市信用建設高峰論壇發布的多項社會信用體系建設成果中,安徽省成績顯著,其中合肥市、淮北市、蕪湖市、安慶市獲批成為第二批社會信用體系建設示范城市(區)。而健全的社會信用體系能夠節省金融機構在提供金融服務時的評估成本,減少因信用問題引發的貸款風險,為數字普惠金融服務的擴展提供更多的支持保障。
(1)互聯網接受率和普及率較低。安徽省經濟發展相對落后,文化層次較低。2019 年,安徽省人均受教育年限為9.32 年,初中及以下學歷占比達到60.98%。這部分人絕大多數是老年人、低收入者和農村居民,是普惠金融的目標對象,文化程度偏低在一定程度上使他們對互聯網等新鮮事物的接受能力不足。另外,2016 年,安徽省互聯網普及率僅為44.3%,到2018 年雖然上升至50%,但與北上廣等達到70%上下的城市相比,在全國仍處于中下水平。而數字普惠金融對網絡平臺的依賴性極強,互聯網普及率低必然會限制數字普惠金融的發展。
(2)面臨的數字金融風險較高。安徽省數字金融風險監管還需進一步加強。截至2018 年12 月2 日,安徽省累計擁有P2P 網貸平臺為212家,其中正常運營的平臺只有35家,雖分別位居31 省市區的第六位和第十位,但問題平臺爆發率卻高達83.49%,僅次于山東省,位居全國第二。由于網絡貸款借助網絡平臺實現跨地區發放,大大提高可能面臨的金融風險,如信息不對稱、平臺攜款跑路[5]、政策等方面的風險,這將對安徽省金融監管能力提出很大的挑戰。
(1)政策支持力度不斷加大。從國家層面,2013 年11 月,黨的十八屆三中全會提出發展普惠金融的重要任務;2015 年12 月,國務院印發《推進普惠金融發展規劃(2016—2020 年)》,對推進普惠金融實施、加強領導協調、試點示范工程等方面做出了相關安排,力圖建立起與全面建成小康社會相適應的普惠金融服務和保障體系。省級層面,安徽省于2016 年、2017 年先后出臺了《安徽省人民政府關于推進普惠金融發展的實施意見》《安徽省普惠金融發展專項資金管理實施細則》等相關政策,為數字普惠金融服務體系的建設提供了大力支持。
(2)科技的不斷發展與應用。近年來,互聯網技術的進步、網絡覆蓋率的提高、移動支付的普及、“互聯網+”對傳統金融業務的改變等,都為數字普惠金融服務體系的建設提供了必要的技術支持,現在只需借助銀行的電子服務系統,就可以完成轉賬匯款、掃碼支付[6]、投資理財等一系列傳統金融服務。安徽省2019 年末基礎電信運營企業計算機互聯網寬帶接入用戶1864.7 萬戶,增加202.3 萬戶,寬帶普及率的提高是安徽省人民更好地享有數字普惠金融建設成果的必要條件。
(1)推廣受到傳統交易習慣的阻礙。近年來,安徽省農村空心化現象日趨嚴重,青壯年勞動力往往選擇外出務工,居住在農村的大多是老人和小孩。雖然數字普惠金融依托互聯網和移動通信技術,突破了地域限制,將被排斥在傳統金融服務體系之外的農民、殘疾人、老年人、低收入人群等特殊群體也納入其中,但是這部分群體的文化程度相對較低,金融知識缺乏,對數字普惠金融服務的認知有限,并且受制于傳統的現金交易習慣,因此不能快速地接受此類新型的、數字化的支付方式,進而使得數字普惠金融的推廣受到阻礙。
(2)潛在風險讓部分使用者望而卻步。數字手段的不斷進步,在便利居民生活的同時,也增加了個人信息泄露的風險以及電信詐騙與網貸平臺詐騙發生的頻率。而數字普惠金融服務的主要對象大多為收入水平較低的農村居民,比起收益性,農村居民更關注資金使用的安全性,并且因其防范意識薄弱,很容易成為此類風險中的最大受害者。因此,這些隱患的存在使得一部分使用者不能完全信任數字金融服務,這不利于數字普惠金融服務體系的建設。
“互聯網+”可以說是一把雙刃劍,眾多新型技術在給予我們便利的同時,也給我們帶來了一系列潛在的風險。而當前,傳統的金融機構仍是安徽省推廣普惠金融的主力,是老年人、農村居民辦理存貸款業務的主要渠道,貢獻偏遠地區大部分的金融業務收益。因此,有效拓展農村下沉市場,推動數字化支付的普及,健全社會信用體系,降低潛在的數字金融風險,對于安徽省普惠金融服務實現和提高數字化水平來說至關重要。這啟示我們,一方面要加大技術投入,給予農村地區適當的政策傾斜,完善農村地區的相關數字基礎設施;另一方面,也應提高農村居民的文化水平,加強金融知識的宣傳教育,以及提升金融監管能力,防控數字金融風險。只有這樣,安徽省數字普惠金融才能在未來更好地可持續發展,才能讓發展成果真正惠及到更多需要此類服務的人們?;谏鲜鼋Y論,提出如下政策建議:
安徽省各地區經濟發展水平和數字普惠金融基礎設施建設不均衡,城鄉差別也很大,城市相對優于鄉村。因此,應加快推進落后地區互聯網等基礎設施建設[7]和地方性開放聯合統一的數字平臺建設,為普惠金融發展奠定平臺基石。
覆蓋率低的問題會使傳統普惠金融發展受到一定的限制,而通過增設普惠金融互聯網點,能夠為中小企業、城鎮、農村基層群眾辦理普惠金融業務提供較大的便利,擴大客戶覆蓋率。

深入應用金融科技,夯實數字化轉型基礎[8],使得普惠金融服務線上化和智能化,會產生倍數效應,即能在更大范圍內觸達客戶,更精準地為客戶授信,更有效地監控貸款風險。如借助于網絡云數據,做好服務對象的信用評估和分析工作,從而對網絡信貸風險問題進行有效的防控。