數字信用對中小企業融資的影響機制研究

摘要：隨著數字金融發展，數字信用應運而生。作為一種借助數字技術構建的“關系性”資產，數字信用具有彌補抵押不足、構建數字化硬約束、精準匹配融資需求的潛在優勢。沿著“采集—整合—應用”的流動主線，數字信用通過內在信用數據價值提升，以及外在資金供給側轉型升級來緩解中小企業因抵押不足和信息不對稱帶來的融資約束。同時，也面臨信息匯聚壁壘、數據治理規制缺乏、數據資產安全的挑戰，建議從機制、平臺、數字技術三方面進行保障，以充分發揮數字信用緩解中小企業融資約束的效能。

關鍵詞：數字金融；數字信用；中小企業融資；融資約束

一、引言

我國金融體系長期呈現銀行主導特征，根據帕累托法則，約80%的信貸資源集中于國有企業和大型企業（鐘凱，2021）。中小企業受限于信貸抵質押物不足和信用信息不對稱，普遍存在融資約束困境，阻礙了普惠金融的深化發展。傳統的征信體系難以解決融資信用“白戶”與金融機構信貸風險控制的問題。2023年11月，八部委印發《關于助力民營經濟發展壯大的通知》中明確要求強化對民營企業首貸和信用貸的支持，完善信用信息共享機制，推動信用信息依法合規開放查詢。中小企業作為民營經濟的主要組成部分，在支撐就業、穩定增長、改善民生等方面發揮著重要作用，是推動我國經濟高質量發展的重要一環（何劍，2021）。因此，作為民營經濟核心載體的中小企業，在促進就業、穩定增長及改善民生等方面發揮關鍵作用，其融資難題的解決質量直接影響宏觀經濟高質量發展（黃益平，2021）。

伴隨著數字科技的發展，社會生產、流通、消費等各個環節發生變化。數字科技不斷向金融領域滲透，數字信用也應運而生，為中小企業“融資難”問題提供了新的解決思路。因此，深入研究數字信用影響中小企業融資的內在邏輯及效果，是數字金融領域創新解決微觀層面問題的有益探索，對提高我國中小企業信貸融資可得性，推動中小企業高質量發展，促進民營經濟發展壯大具有重要意義。

二、數字信用與中小企業融資的研究現狀

（一）數字信用概念與內涵

信用是現代金融體系的關鍵要素，其形態歷經商業信用、銀行信用、證券信用及電子信用的演進，目前數字信用已成為現代金融體系中的核心要素（莊雷，2019）。學界從不同角度對數字信用進行解讀。從約束角度，數字信用通過數學原理建立的硬約束，從客觀條件上限制了違約的發生，能夠有效地降低信用風險。而傳統信用是一種軟約束，履行契約依賴于法律法規和道德的約束，存在信用風險（陳娟娟，2014）。從金融角度，數字信用體現為市場參與者對數字化商業流程的重構效能及安全金融模式的信任度，其本質是技術賦能下的信用關系重構（宋華，2022）。數字信用通過大數據分析、機器學習等技術整合多維度行為數據，突破傳統信用評估的信息邊界，運用數字技術實現對信用風險的精準識別與動態預警（黃益平，2023）。從形態演化看，數字信用的運用場域從實體空間延伸至虛擬空間，信用關系呈現數據化、去中心化特征，其載體與交互方式均發生根本性變革（馬艷，2020）。數字信用是在技術賦能下實現的形態升級，其與商業信用、銀行信用等構成遞進演化的信用體系鏈條（莊雷，2019）。

結合已有研究，本文認為在金融信貸領域，數字信用是一種借助數字技術構建的“關系性”資產，其本質是通過算法模型將經濟主體的歷史行為數據轉化為可量化的信用資本。根據會計準則，資產需滿足“過去形成”“擁有控制”和“預期經濟利益預流入”三大特征。數字信用同樣具備資產的核心特征，其內涵包括三個方面：一是過去形成及擁有控制。數字信用的構建，由融資市場的資金需求方過去的契約行為構成。由于數字信用是一種基于數學原理建立的剛性約束，客觀上不存在違約風險，因此企業可以主觀上通過自身行為決定信用的質量，由此影響信用融資結果。二是網絡關系性。信用的本質屬性體現為社會關系網絡中的信任聯結，其核心在于經濟主體間基于共識形成的契約關系。金融交易中的信用指基于經濟主體間建立的契約關系，經濟主體履行償付義務的能力與主觀意愿（黃益平，2023）。數字信用體系通過網絡化協同機制實現經濟主體與業務的高度互聯，參與數字信用的經濟主體、業務信息進行多維度交叉驗證（宋華，2022）。三是經濟利益性。未來經濟利益很可能流入，是資產的一項重要特征。數字信用的經濟利益性體現在高質量的數字信用意味著更高的兌付能力和意愿，以及更低的信貸違約風險，很有可能為資金需求方帶來更大的資金規模和更低的融資價格。因此，對于資金供給方而言，數字信用是優化金融決策的關鍵要素之一；對于資金需求方來說，數字信用可以被視為一項基于數字技術的無形資產。

（二）中小企業融資困境及緩解路徑

我國中小企業獲取融資最常見的方式是從商業銀行貸款。從銀行風控角度，貸款可以分為抵押貸款和信用貸款。抵押貸款要求資金需求方，也就是借款人提供抵押資產，銀行基于資產評估價值及風險偏好發放貸款；信用貸款主要通過對資金需求方資產負債表、利潤表和現金流量表“財務三表”的分析，判斷其還款能力。但并非所有有資金需求的中小企業都有充足的抵質押物申請融資。另外，中小企業在銀行信貸中的抵質押物存在“金融加速器”效應：當抵押品市場估值下降時，銀行動態降低授信額度，導致信貸可得性下降；反之，資產價格上漲則觸發信用額度擴容，信貸條件趨于寬松（黃益平，2023）。然而在信用貸款方式下同樣存在困境：在現實利益的驅動下，資金需求方具有向資金供給方傳遞虛假信息的動機的可能，從而形成逆向選擇和道德風險（林毅夫，2001）。同時，由于信息透明化程度較低，銀行等資金供給方難以確定企業按期還款能力，從而顯著降低了其愿意提供的資金數量和貸款規模（Abubakr，2015）。這種由于客觀和主觀上造成的企業內部與外部信息不對稱，疊加中小企業自身的規模、經營風險，都會使企業在信用方式上得不到充分的資金支持，產生融資約束。

緩解中小企業的融資困境，在宏觀層面，通過強化政府治理效能、完善金融制度體系與實施適度寬松的貨幣政策，可系統性提升中小企業融資可得性（魏志華，2014）。拓寬中小企業直接融資渠道，提供融資財政貼息，鼓勵風險投資參與創新主體培育，都是通過政策性金融手段解決中小企業融資難問題的對策（陳曉紅，2001）。中觀層面，供應鏈金融通過整合核心企業與上下游中小企業的信用網絡，形成供應鏈條中“核心企業信用外溢”的機制。（張偉斌，2012；劉可，2013；姚王信，2017）。微觀層面，相比國有大型銀行，地方金融機構憑借地緣優勢與信息獲取能力，成為服務中小企業的主力軍（劉暢，2017）。構筑緊密型銀企合作關系能緩解民營企業的融資約束，提高中小企業正規融資可獲得性（鄧建平，2011；馮俊萍，2015、2016）。

（三）數字信用緩解中小企業融資約束的潛在優勢

數字金融的蓬勃發展推動數字信用的應用，數字信用作為一種聲譽資產，為中小企業融資“信用補足”提供了新的探索方向，特別是對于缺乏信貸數據的融資信用白戶，數字信用的關聯性、智能化、自動化、整合性、創新性特征（宋華，2022），有助于提高普惠金融的可獲得性。

1. 部分解決交易信息不對稱，彌補抵押約束。由信用大數據構成的數字信用，是一種金融創新。依托大數據爬蟲技術抓取企業公告、輿情信息，并融合稅務部門納稅記錄、公安系統經營合規數據等“軟信息”（陳廣山，2021），形成覆蓋企業資產規模、經營穩定性、履約意愿的全息數據集。數據集全面反映資金需求方的資產規模、經營狀況和信用水平等重要信息，能夠更真實地反映資金需求方的資金狀況、發展前景、還款意愿和能力（肖榮輝，2022）。資金供給方可以據此調整對其融資的條件約束，通過“數據信用抵押”機制重構風控邏輯（黃子健，2015），突破傳統信貸模式對財務信息的單一依賴。

2. 數字化的硬約束，避免信用信息的篡改和偽造。數字信用是以數學算法為基礎構建的“硬約束”，其運行遵從于原始設定，不以人的意志為轉移（陳娟娟，2014），從客觀條件上限制了違約的發生。從信用數據采集，到數字信用數據庫構建、建模及整合，最終形成數字化信用資產，全流程信息可溯源。即便交易參與者存在違約的意圖，也不具備篡改和偽造信用信息的能力。信用信息具有較高的穩定性及安全性，因此數字信用具備標準化、共享、共治的基礎（莊雷，2019）。

3. 需求精準匹配，融資降本提效。由于中小企業的生產經營及融資交易活動都會涉及多個相關方，每個相關方都能從某一個維度反映資金需求者的經營狀況和信用水平（張磊，2020）。結合數字信用自動化、智能性的特點，所有相關方的信息集合匯總可以精準描繪中小企業的用戶“信用畫像”，構建數字信用資產，從而更好地提高融資交易雙方的信任度和供需匹配度。另外，數字信用鏈條上通過信用信息鏈接不同相關方，有助于形成集約化征信體系，減少冗余的交易對手信用調查成本，降低金融交易的成本，進而降低金融交易摩擦的發生（張明玉，2019），提高融資交易效率。

三、數字信用影響中小企業融資的路徑和機制

基于數字信用緩解中小企業融資約束的潛在優勢，沿著數字信用“采集—整合—應用”的流動主線，從數字信用的數據采集和記錄整合、應用于場景的數字信用傳遞、智能風控的信貸全流程管理，鏈接數字信用創造方、信用信息記錄方、信用整合方、信用使用方，探索數字信用影響中小企業融資的機制路徑。

（一）數字信用鏈的核心節點

1. 信用信息采集。信用信息采集是構建數字信用鏈條的起點，具有來源多樣化、實時捕捉、處理自動化的特點。一直以來，金融機構記錄企業一系列融資行為信息，逐漸形成可共享、標準化的企業征信報告信息，即傳統信貸信息。隨著數字技術發展，除了信貸信息外的企業經濟活動信息也通過各種方式被更全面地記錄，包括企業財務數據、水電、工商、稅務、司法記錄、政府補貼、社交媒體動態等涉企信息。這類數據不僅來源于各類政務平臺，還源自市場化的第三方平臺，多方主體參與以海量信用數據為要素，從更豐富的維度刻畫企業的信用“畫像”。通過數字技術，實時捕捉和處理企業動態信息，如交易記錄、資金流向等，金融機構能夠及時掌握企業的信用變化情況。數字技術自動化處理大量繁瑣的數據清洗等初步整理工作，提高信息采集的效率和質量。

2. 信用數據整合構建數字信用資產。對經過初步清洗的海量信用數據，運用人工智能技術按標準進行自動分級分類，通過風控建模及集成學習進行數據整合，形成數字信用資產。信用數據不斷整合過程中，信用資產并非一成不變，機器學習算法可以不斷優化風險評估模型，提高模型的預測準確性和泛化能力。區塊鏈技術應用于數據收集、整理及存儲，也為數據處理提供剛性約束保障，提高數字信用的資產質量及信息透明度。

3. 數字信用傳遞及智能風控全流程應用。對于信貸資金供給方而言，緩解中小企業融資難問題的根本在于以“信息補足”為基礎的信貸風險控制。數據是構成數字信用資產的關鍵要素，通過數據挖掘、采集、積累和共享構建信用信息傳遞網絡，實現融資雙方信息流的高效協同（張玉明，2019）。數字信用數字化、智能化、自動化特點可以為信貸前、中、后階段提供全流程風控保障。首先，貸前階段借助多源異構數據融合技術，結合多渠道企業相關信息，從低價值密度信息中提取出關于企業還款能力的真實信息，實現對中小企業的動態風險畫像，結合企業融資需求，匹配相應的融資產品和服務。其次，貸中階段運用場景內循環數據作為信貸評價及審批依據，識別欺詐風險。最后，在貸后階段實施動態信用信息跟蹤迭代，信用異常情況觸發風險預警，及時落實催收及回款，降低供給方資金風險。

（二）數字信用對融資約束的影響機制

數字信用主要通過內、外兩個維度，通過信用數據價值提升及資金供給側轉型升級來影響中小企業融資，緩解中小企業融資約束。

1. 內在：數據價值提升。信用數據通過“質”和“量”提升其內在價值，緩解融資交易雙方信息不對稱帶來的融資約束。一是數字技術的運用使得信用數據可追溯且不被篡改和偽造，奠定了信用信息可標準化的基礎。經過標準化整合而成的企業信用資產，通過在數字信用鏈條上傳遞有效的企業信息，補足“信用抵押”，優化資金供給方的金融決策。二是廣泛的信用信息來源，從“量”上彌補融資交易雙方的信息缺失，尤其是融資“白戶”在傳統信用信息模式下缺乏歷史融資信息，基本被排除在金融交易范圍外。因此，數字信用提升數據內在價值，解決融資白戶“從零到一”信用評價的最大難題，充分提高融資可獲得性。

2. 外在：資金供給側轉型升級。數字金融的發展也伴隨著以阿里巴巴為代表的大型科技公司進入金融領域。作為新興的資金供給方，依托于豐富的數字化場景帶來的海量數據優勢，向中小企業提供更優質便捷的金融服務，給傳統金融機構的信貸業務模式帶來了巨大的挑戰。一方面，競爭機制促使資金供給方在風險識別與評估、資本成本定價、貸款產品開發與服務等方面實現動態調整，不斷優化金融產品的設計和金融服務流程，市場金融資源配置得到進一步優化，促進資金供給側的轉型升級。另一方面，數字信用的發展為資金供給方精準構建客戶“信用畫像”、創新金融產品匹配客戶需求、實施自動化信貸審批程序和端到端智能風險控制提供手段。數字信用應用的廣度和深度不斷拓展，資金供需雙方的匹配度也借助資金供給側轉型升級得到增強。

四、數字信用賦能中小企業融資的挑戰

盡管數字信用對于融資“信用信息補足”有獨特優勢，但也會為中小企業融資帶來一些新的挑戰。

（一）可能面臨的挑戰

1. 信息孤島未破除。目前歸集企業信用信息的主體包括兩類，一類是國家公共信用信息中心、中國人民銀行征信中心，主要的記錄和歸集其中融資信息；另一類是市場監督、海關、稅務、司法等政務數據、第三方信用服務機構，主要歸集企業融資信息外的其他信用信息。兩類信用信息歸集主體提供不同維度的信息資源，但兩類主體所歸集的信息尚未形成互通機制（肖榮輝，2022）。第三方信用服務機構的數據具有市場營利性，不具備公共數據特征，打破信息匯集的壁壘存在難點。分散的中小企業信息只能應用于局部，不能匯集起來形成標準化數據資產進行跨區域、跨機構的有效傳遞。

2. 數據治理規制待完善。大數據是數字信用的基本元素，中小企業在大型科技平臺上的行為數據，本質上不屬于公共數據。由于掌握對海量數據的控制權會產生相當大的規模經濟效益，大型科技平臺為代表的私營部門不愿與其他機構分享、出售和交換數據的原因在于不愿放棄形成“數據權力”的可能性（尚博文，2022）。因此，科技平臺用戶的私有數據能否納入統一社會信用管理體系？按什么標準對現有數據進行分級分類，應采取什么樣的治理方式？這些信用數據治理問題還需要進一步探究，完善信用數據治理法制規范，為數字信用有序流動建立制度保障。

3. 相伴而生的潛在風險。數字信用體系依賴于復雜的信息系統和網絡，這些系統可能面臨黑客攻擊、病毒入侵等安全風險。一旦系統被攻破，可能導致數據丟失、篡改或泄露，進而影響信用評估的準確性和公正性。另外，在數字信用體系中，信用評級或分數可能成為一些機構或個人進行不公平競爭或牟取私利的工具。例如，通過惡意降低競爭對手的信用評級來削弱其市場競爭力。數字信用的發展也會伴隨著信用信息泄露或者信用被濫用的風險。

（二）應對思路

1. 機制保障。完善信用數據治理框架，將數字信用納入社會信用體系，納入信用數據治理框架。建立完善多方參與的數字信用信息共享、共治機制。明確公共數據和科技平臺的私有數據分類治理機制，為數字信用信息的采集、整合、傳遞構建規范化的機制保障。

2. 平臺保障。國家層面牽頭建立全國一體化的融資信用服務平臺，整合中國人民銀行、國家信用中心、各部門政務數據及可開放的第三方平臺數據，提供企業授權機制，自動生成征信報告供金融機構等資金供給方查詢，打通公共信用信息與市場信息孤島。

3. 數字技術保障。區塊鏈技術應用于數字信用，具有“去中心化”和“智能合約”的特點，實質上是建立了一個數字化、分布式的公共信用信息記賬簿，幫助信用體系構建一套獨立、基礎的信息數據庫（馬艷，2020），使得信用數據全面覆蓋且全生命周期可追溯，從而增加了信用評價的可信度和穩定性。

五、結語

數字技術應用于金融領域，為數字信用這種基于數字技術的“關系性”資產的創新應用提供更多可能。數字信用可以通過對內提升信用信息價值、對外助力資金供給側轉型升級，來緩解由于中小企業信息不對稱帶來的融資難問題。但其發展同樣伴隨著新的挑戰，如何破除信用信息孤島壁壘？如何在最大限度地平衡數字信用的優勢發揮和風險防控？這些問題都值得思考。后續可圍繞數字信用的場景應用和風險防控，進一步加強對數字信用的案例研究，細化數字信用在微觀領域應用問題的探索。

參考文獻：

[1]鐘凱，梁鵬，董曉丹，等.數字普惠金融與商業信用二次配置[J].中國工業經濟，2022（01）：170-188.

[2]何劍，魏濤，倪超軍.數字金融何以紓解中小企業融資之困？[J].武漢金融，2021（03）：29-36+45.

[3]黃益平，邱晗.大科技信貸：一個新的信用風險管理框架[J].管理世界，2021，37（02）：12-21+50+2+16.

[4]莊雷.金融科技創新下數字信用共治模式研究[J].社會科學，2019（02）：48-57.

[5]馬艷，劉澤黎，王琳.數字技術、數字信用制度及其共生性研究[J].當代經濟研究，2020（09）：104-113.

[6]陳娟娟，侯娟.互聯網金融背景下“數字化信用”與“傳統信用”的交鋒——第三方支付平臺安全問題的新視角[J].海南金融，2014（07）：24-28.

[7]宋華.信任鏈：中國供應鏈金融發展的關鍵[J].中國流通經濟，2022，36（03）：14-21.

[8]黃益平.數字信用的應用與創新[J].中國金融，2023（11）：23-25

[9]林毅夫，李永軍.中小金融機構發展與中小企業融資[J].經濟研究，2001（01）：10-18+53-93.

[10]Abubakr Saeed，Muhanmad Sameer． Financial Constraints，Bank Concentration and SMEs： Evidence from Pakistan[J]．Studies in Economics and Financial，2015（04）：503－524．

[11]陳廣山．大數據技術在小微信貸領域的應用分析[J]．金融科技時代，2021（02）：62-65．

[12]黃子健，王龑．大數據、互聯網金融與信用資本：破解小微企業融資悖論[J]．金融經濟學研究，2015，30（01）：55-67．

[13]張玉明，趙瑞瑞.共享金融緩解中小企業融資約束的機制研究[J].財經問題研究，2019（06）：58-65.

＊本文系2024廣西高校中青年教師科研基礎能力提升項目“數字信用緩解廣西中小企業融資約束的機制與對策研究＃2024KY0922”的研究成果之一。

（作者單位：廣西職業師范學院）