刘晓蕾 张宇 刘羽飞 李松楠
主要观点
l 在微观层面的互联网贷款样本中进行大数据分析发现，相对于个人用户，小微企业主用户的授信额度利用率更高，逾期概率显著更低，小微企业主实际上是优质的借款方。
l 控制了各类特征变量后，相对于个人用户，小微企业主通过金融科技企业获得互联网贷款授信的概率更高，金融科技技术可以帮助缓解小微企业的融资约束。
l 将微观层面的互联网贷款数据加总到城市层面，分析发现，单纯的银行业竞争程度提高，无法降低小微企业主对互联网贷款的依赖程度，而金融科技发展程度与银行业竞争程度同时提高则可以缓解小微企业主的融资困难，降低小微企业主对互联网贷款的依赖程度。
l 央行定向支持中小微企业融资的政策改善了小微企业信贷的可获得性，也降低了小微企业主对互联网贷款的依赖程度。
一、 小微企业融资难问题的重要性
小微企业是发展的生力军、就业的主渠道、创新的重要源泉。易纲（2018）指出，截至2017年末，我国共有小微企业法人约2800万户、个体工商户约6200万户，它们“占全部市场主体的比重超过90%，贡献了全国80%以上的就业，70%以上的发明专利，60%以上的GDP和50%以上的税收”。但我国的小微企业却往往很难从银行体系获得资金支持。根据中国人民银行的信贷收支统计数据，2022年二季度末，金融机构的企事业单位人民币贷款余额达到131.82万亿元，而其中小微贷款余额不足22万亿元、占比不到20%。我国小微企业在经济发展中的作用与其得到的信贷支持严重不符。
如何改善小微企业的融资困境、加大金融支持实体经济的力度，一直是我国政府和学界共同关心的议题。尤其近年来在新冠疫情冲击、经济增速下滑的背景下，降低小微企业融资成本、落实“六稳”“六保”，更是成为我国经济工作的重点内容。2022年初的政府工作报告明确指出，要“进一步推动解决实体经济特别是中小微企业融资难题”，并强调通过“推进涉企信用信息整合共享”的方式，为小微企业营造良好的融资生态。
二、 小微企业融资难问题的解决路径
在现有学术研究中，已有诸多文献围绕如何改善小微企业的融资环境进行了探讨，但具体到何种因素、制度或政策最有利于小微企业融资，现有文献中又往往并无定论。例如，早期一些研究关注银行业竞争对中小微企业融资的影响。其中，部分学者发现银行业竞争更有助于中小企业获得贷款（Rice and Strahan，2010；Ryan et al.，2014）。但也有学者认为银行业竞争减少了商业银行收集中小微企业信用信息、维护与中小微企业借贷关系的动力，因而并不能改善中小企业的融资约束（Petersen and Rajan，1995）。由此可见，单纯的银行业发展是否是小微企业融资问题的解决路径，现有研究存在争议。
近年来随着金融科技技术的发展，一些文献开始关注金融科技技术对小微企业融资的影响。其中，部分学者发现金融科技企业能够为传统商业银行难以触及的借款人提供资金支持，从而促进中小企业融资、提升金融服务的普惠性（Jagtiani and Lemieus，2019；De Roure et al.，2019）。但也有学者认为，金融科技企业与传统商业银行的服务对象存在相当的重合，因而只是对传统信贷机构的替代和竞争（Balyuk et al.，2020；Gopal and Schnabl，2020；Kim and Stahler，2020）。由此可见，金融科技技术与银行业发展的互动，有可能与小微企业融资问题的解决路径有关。
三、 基于互联网贷款微观大数据的分析
现有研究受限于数据颗粒度粗，无法观察到小微企业的具体融资和信用情况。本文采用微观层面的互联网贷款大数据作为切入点，尝试改进对于小微企业融资和信用情况的研究。本文的数据来自金融科技技术公司，度小满。在2019至2020年间，共有数百万企业主和个体工商户用户（以下统称为小微企业主）通过该金融科技技术公司申请互联网贷款，其中超过75%的小微企业主的企业注册资本少于100万元、超过90%的小微企业主的企业注册资本少于500万元。相较于过往研究中小微企业融资问题时采用的规模以上工业企业数据，本文关注的小微企业主其企业数量更多而规模更小，故而作为小微企业融资问题的研究样本更具代表性。
本文首先对该微观层面的互联网贷款数据进行描述，以便了解小微企业的融资特征。我们发现相对于个人用户，小微企业主用户的互联网贷款本金总额高出7.04%、授信额度利用率高出4.36%、用信天数高出9.17%。而从贷后表现来看，相对于个人用户，小微企业主的互联网贷款逾期概率显著更低。由此可见，与个人用户相比，小微企业主往往长期存在资金周转的需求，而长期的资金周转需求也使得小微企业主更加重视自身信用，以免逾期为其后续融资带来不良影响——小微企业主实际上是优质的借款方。
在微观层面的互联网贷款大数据中，我们进一步分析发现金融科技技术倾向于帮助缺乏“硬信息”和抵押担保的小微企业，其原因可能是该技术在风控过程的应用能够捕捉到小微企业主作为优质借款方的信用特征。我们发现在控制了央行征信信息、收入、学历等所有其他申请人特征变量之后，相对于个人用户，小微企业主获得互联网贷款授信的概率仍要高出1.9%，且这一效应在1%统计水平上显著。这一发现倾向于说明金融科技技术是央行征信系统的有效补充，且金融科技技术在互联网贷款的应用能够帮助部分缓解小微企业的融资约束。
四、 金融科技技术需要与银行业发展相结合
前文所述，单纯的银行业竞争是否是小微企业融资问题的解决路径，是存在高度争议的问题。我们使用微观层面的企业主互联网贷款数据对这一问题进行分析。虽然互联网贷款可以帮助部分缓解小微企业的融资约束，但互联网贷款与普通银行贷款相比利率更高，通常只是小微企业主无法足额获取普通银行贷款时的次优选择。因此，小微企业主对互联网贷款的依赖程度，可以侧面反映银行对于解决小微企业主融资需求的不足程度。
基于这一与此前学者高度不同的角度，我们将微观层面的互联网贷款数据加总到城市层面，计算数据中每个城市所有小微企业主互联网贷款申请数和借贷金额，以反映小微企业主对互联网贷款的依赖程度，并基于加总后“地级市-年份”的面板数据，分析城市内银行业竞争程度提高对城市内小微企业主互联网贷款依赖程度的影响。从回归结果来看，银行业竞争程度提高时，小微企业主的互联网贷款依赖程度在统计上并无显著变化。当我们更充分地考虑因果识别的问题后（使用工具变量法），结论仍未改变。
我们的结果证明了当银行业竞争程度单纯地提高时，银行有可能失去与小微企业主长期维护关系贷款并生产小微企业主信用信息的动力，从而抵消银行业竞争提高的积极影响。一个改进是引入金融科技技术，使得银行在短期内通过大量信息（大数据）的获取、储存、分析（机器学习）、应用生产出小微企业主信用信息，替代关系型生产信用信息的模式。
在数据中，我们采用北京大学数字普惠金融指数作为地区金融科技发展程度的代理指标，根据样本期前一年（2017年）数字普惠金融指数的中位数、将地级市划分为金融科技发展程度高和金融科技发展程度不足两个子样本。在两个子样本上，我们分别估计城市内银行业竞争程度提高对城市内小微企业主互联网贷款依赖程度的影响。回归结果表明，在金融科技发展程度较高的城市，银行业竞争会减低小微企业主对互联网贷款的依赖，而在金融科技发展程度较低的城市，银行业竞争则对于小微企业主对互联网贷款的依赖没有显著影响。由此可见，金融科技技术与银行业竞争结合，有可能是小微企业融资难问题的解决路径。
五、 使用互联网贷款数据评估结构性货币政策效果
针对结构性货币政策如何影响小微企业融资，我们估计了央行定向中期借贷便利对小微企业主互联网贷款依赖程度的影响。2018年12月，中国人民银行创设定向中期借贷便利（TMLF），定向支持金融机构向小微企业和民营企业发放贷款。2019年1月和4月，中国人民银行两次向符合条件的银行进行了总额达5249亿元的TMLF操作。我们发现，相对于受到政策支持力度小的地区，政策支持力度大的地区的小微企业主互联网贷款申请数减少8.4%，小微企业主互联网贷款借贷金额减少11.3%。整体来看，央行定向支持小微企业融资的货币政策降低了小微企业主对互联网贷款的依赖程度，切实地缓解了小微企业的融资约束。
六、 总结
本文的研究发现为小微企业融资难问题的解决路径提供了最新的参考，具有重要的政策内涵。首先，相较于个人消费贷款，小微企业主经营贷款并没有面临更高的违约或逾期风险。金融科技技术在互联网贷款的应用能够帮助部分缓解小微企业的融资约束，这为金融科技企业和金融科技技术服务商的转型和发展提供了参考。第二，小微企业的融资难问题仅仅依靠银行业竞争并不足以解决，商业银行与金融科技的结合、传统信贷业务模式的变革更有助于改善小微企业的融资环境。第三，央行等宏观经济调控部门面向中小微企业融资的定向支持政策，对于缓解小微企业的融资约束至关重要。
作者单位：成人直播-成人直播室
敬请扫描以下二维码关注“成人直播思想力论坛”公众号。
微信号：GSMThoughtLeadership
