大数据缓解中小微企业融资问题机制研究

于飞

吉林省促进中小企业发展服务中心 吉林长春 130000

目前，虽然国家和地方出台了许多解决中小微企业融资问题的政策和措施，但中小微企业融资难、融资贵等问题仍然比较突出。由于中小微企业自身的特点，导致传统的金融服务模式和风控技术很难解决其融资难、融资贵等问题。而新信息技术突飞猛进的发展，将打破传统金融服务行业运营模式和业务种类，为缓解和解决中小微企业融资难、融资贵等问题提供了良好的契机。

1 中小微企业融资问题的影响因素

1.1 中小微企业特点

中小微企业主要有以下几方面自身特点导致其融资难、融资贵：一是中小微企业平均寿命较短，我国中小微企业主要经营的是低附加值劳动密集性产业，而随着国内各生产要素成本的升高和国际市场竞争的加剧，中小微企业淘汰更新速度不断加快，平均寿命进一步缩短；二是中小微企业信用意识淡薄，企业在经营出现困难时，不加强自身管理，不进行转型升级，而是逃避债务、拖欠贷款，更有甚者 “换壳” 继续经营；三是由于中小微企业追逐短期利益的特点，导致企业经营 “轻资产化”，目前绝大部分中小微企业资产状况不乐观，投资主要用于流动资金的投入和使用上。正是由于中小微企业自身原因，导致金融机构不愿意为其提供融资服务。

1.2 银企间信息不对称

金融机构与中小微企业间存在严重的信息不对称，致使金融机构仅能为中小微企业提供间接融资服务，主要有以下几方面原因：一是金融机构收集可靠的中小微企业商业和经济等能够判定企业信用的信息较难，收集成本较高，且企业自证信息造假现象普遍，导致金融机构缺乏收集企业信息的积极性；二是中小微企业内部管理不规范、财务管理混乱，财务核算随意性较大，核算不真实，普遍存在弄虚作假现象，导致金融机构对中小微企业的实际经营情况很难判断；三是缺少科学、客观、公正的，且公认度和实效性较高的中小微企业信用评价体系。

2 大数据缓解中小微企业融资问题的路径

2.1 推动银企信息对称

目前，金融机构主要还是依靠中小微企业抵质押资产情况向其提供融资服务，正是由于其自身的特点和银企间的信息不对称，使得金融机构缺乏解决中小微企业融资问题的意愿，而大数据技术在金融行业的不断应用，对于解决银企间的信息不对称问题成为可能。大数据技术对中小微企业及各干系方的商业行为、经济行为和社会行为等相关信息进行收集、挖掘、分析，并利用科学的信用模型，对中小微企业进行信用的精准画像，科学的评定中小微企业信用。金融机构利用大数据的评价结果，结合自身业务产品特点，改进风控技术，为之匹配相应的金融资源，直接为中小微企业提供信用类融资服务，降低企业融资成本，提升企业贷款的可获得性，最终解决中小微企业融资难、融资贵等问题，消除中小微企业信贷市场中信息不对称造成的道德风险和逆向选择问题[1]。同时，区块链等技术的高质量发展，也增强了大数据评价中小微企业信用的可靠性，保证了信用评价的精准性。

2.2 提供决策依据

由于中小微企业的发展存在 “散、杂” 等问题，导致中小微企业发展的相关数据很难准确统计，而中小微企业在社会经济发展中具有举足轻重的地位，科学、准确的收集、统计各行业中小微企业的发展数据，对于经济的可持续发展很有必要。大数据技术的发展和完善，能够有效的解决中小微企业发展数据统计问题，行业主管部门可以依托大数据，统计、挖掘的相关数据信息，通过科学的分析和研判，为中小微企业量身制定扶持政策、税收减免和补贴发放等促进其发展的政策和措施[2]。同时，行业主管部门通过大数据技术获得的统计情况，可以有效的监管中小微企业健康的发展，推动中小微企业自觉的遵纪守法经营，降低企业发展风险，提升其信用等级。

3 大数据发展和应用存在的问题

3.1 数据整合存在壁垒

中小微企业大数据的信息整合存在壁垒，由于行业数据包括个人数据的特殊性，各职能部门数据只能在内部垂直系统互联互通，不能与其他部门或单位横向互通，各行业主管部门对行业数据的使用授权都很谨慎，而高价值的行业数据普遍存在“信息孤岛”问题，未能实现信息共享和数据综合利用，没有真正地体现出数据价值。同时，也严重制约了中小微企业信用评价体系的发展，评价机构仅能收集、挖掘开放的、零散的、碎片的数据进行建模和进行评价，而最有价值的行业数据未能充分利用，致使现有的中小微企业信用评价模型实用性和准确性不高。

3.2 评价结果实用价值不高

利用大数据技术开发中小微企业信用评价模型的机构既有国有性质的，也有民营性质的，许多信用评价模型已经上市运营，但运行时间都较短，获得数据的方式千差万别，运营效果均不理想，评价结果的实效性有待验证。国有性质的中小微企业信用评价机构在数据获得上具有一定的优势，但在技术上存在一定的短板，由于考虑信息的可控性和隐私性，职能部门数据很少为民营性质的评价机构开放，致使其行业数据信息的采集能力有限[3]。正是由于我国中小微企业信用评价体系建设刚刚起步，实用技术还不成熟，相应的扶持政策还不够完善，金融行业相关的管理规定也未进行相应的调整，金融机构受行业管理要求的约束，利用大数据信用评价结果的积极性不高。

4 中小微企业大数据信用评价体系发展建议

4.1 构建国家层面信用评价体系

大数据信用评价技术为解决中小微企业融资难、融资贵等问题提供了可行性，数据化的信用评价体系可以有效解决银企间信息不对称等问题。中小微企业大数据信用评价体系的建设应从国家层面进行顶层规划，打通各职能部门数据，从顶层实现数据共享，建立各层级数据共享机制，充分整合数据，开发数据价值。应建立国家级政策性中小微企业大数据服务中心，分级规划建设，并确立和完善符合我国各产业中小微企业信用评价模型。各层级的中小微企业信用评价体系的建立，有利于国家和地方全面掌握中小微企业经营情况和企业发展过程中遇到的问题，为政府制定扶持政策和监管发展提供依据。

4.2 规范大数据技术使用

我国大数据产业发展处于刚刚起步阶段，许多规范性的法律法规还不够完善，而大数据技术所采集的信息均为具有一定隐私性的数据，规范和监管大数据技术的使用，有利于大数据产业的健康发展。同时，应将中小微企业及各干系方相关数据的采集、使用纳入国家数据信息管理范畴，由国家统一管理和授权使用，并严格监管使用过程，防止数据泄露影响政府公信力和给各干系方造成损害。要大力推进确保数据真实性和可靠性等辅助技术的发展，高度重视数据安全性，防范数据篡改，实现数据真正的价值。

4.3 建立扶持机制

政府应以缓解中小微企业融资难、融资贵等问题为契入点，解决中小微企业发展数据 “散、杂、乱” 等问题，应在以下几方面进行大力扶持：一是大力支持新技术的开发和应用，解决大数据技术的实效性、可靠性和安全性等问题；二是在中小微企业信用评价体系建设完成后，调整相应的法律法规与其发展相适应，推动金融机构大范围的应用，促进其对传统风控技术的改进，为中小微企业提供低成本的融资服务，提升信用贷款的可获得性；三是建立风险补偿机制，对大范围应用信用评价体系开展业务的金融机构，各级政府应建立相应的风险补偿机制，调动金融机构改进服务模式的积极性。

5 结语

随着大数据、云计算、区块链等信息技术的快速发展和应用，许多经济发展问题将面临新的机遇和挑战。依托大数据等新技术，整合中小微企业相关数据，推进中小微企业信用评价体系的建设，创新风控技术，促进传统金融服务的变革，升级服务模式，提升金融机构为中小微企业服务的积极性，通过新技术的应用，彻底地解决中小微企业融资难、融资贵等问题。同时，对中小微企业数据的有效管理和应用，能够为政府政策制定和行业监管提供可靠的依据，促进中小微企业健康有序的发展。