孫文娜 蘇躍輝

【摘要】當(dāng)前，資金供給者難以獲取中小企業(yè)信息，是導(dǎo)致一些有發(fā)展?jié)摿Φ闹行∑髽I(yè)不易獲得融資的重要原因，利用征信機(jī)構(gòu)可以助力解決中小企業(yè)融資中的信息不對稱難題。因?yàn)檎餍艡C(jī)構(gòu)搜集的信息具有來源廣、專業(yè)性強(qiáng)、準(zhǔn)確度高、成本低的特點(diǎn)，通過征信機(jī)構(gòu)開發(fā)綜合判斷中小企業(yè)的征信指標(biāo)和征信模型，并借助于大數(shù)據(jù)和人工智能，能夠有效解決中小企業(yè)融資中信息不對稱問題。

【關(guān)鍵詞】中小企業(yè)融資 信息不對稱 征信機(jī)構(gòu) 【中圖分類號】F275 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A

征信機(jī)構(gòu)是對企業(yè)和個(gè)人的信用信息進(jìn)行采集、整理、加工、保存的機(jī)構(gòu)，征信機(jī)構(gòu)可以對中小企業(yè)進(jìn)行信用評估，給出專業(yè)的第三方評價(jià)，幫助資金供給者更準(zhǔn)確地了解中小企業(yè)的信息，減少資金供給者和中小企業(yè)之間的信息不對稱。

資金供給者和中小企業(yè)之間的信息不對稱是中小企業(yè)融資難、融資貴的重要原因

中小企業(yè)的發(fā)展迫切需要資金支持，然而融資難、融資貴制約其發(fā)展。一方面，資金供給者缺乏中小企業(yè)的財(cái)務(wù)信息，不能根據(jù)中小企業(yè)的履約能力和履約意愿制定合理的風(fēng)險(xiǎn)收益率。在企業(yè)融資中，企業(yè)的經(jīng)營情況是資金供給者考慮的關(guān)鍵因素，資金實(shí)力雄厚的大企業(yè)有經(jīng)過注冊會計(jì)師審核過的會計(jì)報(bào)表，并有注冊會計(jì)師的簽名，證明會計(jì)報(bào)表真實(shí)可信。然而中小企業(yè)財(cái)務(wù)管理不規(guī)范，甚至有些夫妻店只有流水賬，企業(yè)主沒有受過專業(yè)的會計(jì)訓(xùn)練，沒有正規(guī)的會計(jì)報(bào)表，這些流水賬只有他們自己能夠看懂，外人根本看不懂。還有一些中小企業(yè)為了獲得資金，粉飾、美化自己的財(cái)務(wù)狀況。因此，資金供給者很難準(zhǔn)確獲取中小企業(yè)真實(shí)的財(cái)務(wù)狀況。

另一方面，資金供給者判斷中小企業(yè)還款能力的成本較高。許多中小企業(yè)缺乏合格抵押品，當(dāng)企業(yè)出現(xiàn)經(jīng)營狀況無力還款時(shí)，通過變賣抵押品償還貸款的方式一般難以實(shí)現(xiàn)，因此，信用借款多是中小企業(yè)采取的主要融資方式，并且此方式對中小企業(yè)的信用分析和風(fēng)險(xiǎn)判斷能力要求更高。然而資金供給者判定中小企業(yè)還款能力的成本很高，中小企業(yè)的財(cái)務(wù)信息不容易獲得，其他信用信息散落在司法、工商、稅務(wù)、海關(guān)等多個(gè)部門，要把各部門的信息整合在一起，相互印證，得出真實(shí)的中小企業(yè)經(jīng)營狀況花費(fèi)的時(shí)間和精力成本較高。而且中小企業(yè)借款具有金額小的特點(diǎn)，原本中小企業(yè)融資數(shù)量就較少，一般只有幾萬或者幾十萬，資金供給者從中獲得的利息收益也不高，較高的風(fēng)險(xiǎn)判定成本，會導(dǎo)致資金供給者從成本—收益角度考慮，拒絕向中小企業(yè)提供貸款。

征信機(jī)構(gòu)與資金供給者相比，具有獲得中小企業(yè)信息更準(zhǔn)確，來源更廣泛，搜集、分析信息成本更低等優(yōu)勢

相比于資金供給者自己搜集中小企業(yè)信息、判斷中小企業(yè)還款能力，利用征信機(jī)構(gòu)有以下優(yōu)點(diǎn)：

征信機(jī)構(gòu)可以準(zhǔn)確地獲得中小企業(yè)的信息。首先，征信機(jī)構(gòu)有遍布全國的網(wǎng)絡(luò)去搜集信息，征信機(jī)構(gòu)與司法、稅務(wù)、海關(guān)、供水、供電等部門聯(lián)系，以增加信息來源，各種信息還可以相互印證，從而使提供的信息更加準(zhǔn)確。其次，征信機(jī)構(gòu)是專業(yè)的信用信息搜集和評價(jià)機(jī)構(gòu)，由專業(yè)人員分析企業(yè)信息，擁有眾多案例，可以根據(jù)中小企業(yè)的多維度信息，作出企業(yè)還款前景的準(zhǔn)確評價(jià)。信用信息涉及企業(yè)的商業(yè)機(jī)密和隱私問題，只有征信機(jī)構(gòu)才擁有國家允許采集信息的授權(quán)。最后，征信機(jī)構(gòu)是第三方中立機(jī)構(gòu)，它不會偏向于資金供給者和資金需求者任何一方，只會提供專業(yè)、準(zhǔn)確的信息，如果提供的信用評價(jià)不準(zhǔn)確，直接影響到客戶對自己的信任，乃至影響到自己的生存，因此提供準(zhǔn)確的信息是征信機(jī)構(gòu)的宗旨。

征信機(jī)構(gòu)的信息來源更廣泛。征信機(jī)構(gòu)搜集的信息既包括軟信息和硬信息。軟信息是指征信機(jī)構(gòu)搜集到的中小企業(yè)管理者的性別、受教育程度、婚姻狀況、社會關(guān)系等信息。這些軟信息對于中小企業(yè)經(jīng)營發(fā)展至關(guān)重要。例如，學(xué)歷方面，教育潛移默化地規(guī)范著管理者的行為，管理者受教育的程度越高，學(xué)歷越高，自律能力就越強(qiáng)，違約率就越低。硬信息指的是征信機(jī)構(gòu)在銀行、企業(yè)網(wǎng)站、法院、行業(yè)公會、稅務(wù)、工商、通訊等多個(gè)部門搜集的信息。例如，許多夫妻店的財(cái)務(wù)信息只有自己能看懂，財(cái)務(wù)報(bào)表其他人無法看懂，此時(shí)供水、供電、燃?xì)獾炔块T的信息會起到輔助作用，通過企業(yè)使用的水、電、燃?xì)獾染C合信息，可以起到判斷或者印證企業(yè)經(jīng)營狀況的目的。征信機(jī)構(gòu)整合中小企業(yè)信息，并交由專業(yè)人員對信息進(jìn)行科學(xué)分析，最終形成關(guān)于中小企業(yè)的綜合報(bào)告。中小企業(yè)的信息紛繁復(fù)雜，中小銀行或者個(gè)人投資者搜集、分析這些信息比較困難。

征信機(jī)構(gòu)搜集、分析信息的成本低。征信機(jī)構(gòu)是國家授權(quán)的信息采集部門，形成了與工商、稅務(wù)等許多部門的長期合作關(guān)系，業(yè)務(wù)量較大，因此可以從這些部門低成本地獲得信息。如果是資金供給者自己調(diào)查，需要同時(shí)獲得多個(gè)部門的信息，一方面，這些部門為了避免隱私或商業(yè)機(jī)密泄漏，可能拒絕提供信息；另一方面，即使能夠獲得信息，由于需要從多個(gè)部門搜尋、分析信息，資金供給者花費(fèi)的時(shí)間和精力也會比較高，而征信機(jī)構(gòu)規(guī)模經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)，決定了其搜集、分析的信息量大，成本低，以及征信機(jī)構(gòu)專業(yè)性的特點(diǎn)，決定了其業(yè)務(wù)會越做越多，越做越專業(yè)，效率也就越高，業(yè)務(wù)單位成本也就會隨之降低。

征信機(jī)構(gòu)對中小企業(yè)的還款歷史進(jìn)行記錄。這些還款記錄具有雙重作用，其一，企業(yè)行為具有路徑依賴性，可以根據(jù)征信機(jī)構(gòu)搜集到的中小企業(yè)以往的還款記錄，來判斷其以后失信的可能性，如果中小企業(yè)之前幾次都積極還款，說明該企業(yè)經(jīng)營能力、還款能力和還款意愿比較強(qiáng)，那么按時(shí)還款的可能性較大。其二，中小企業(yè)知曉征信機(jī)構(gòu)記錄自己還款歷史，就會積極還款，避免以后無法獲得資金或者以較高成本融資。在中國建立失信者聯(lián)合懲戒機(jī)制的背景下，利用這些歷史記錄可以對守信企業(yè)進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)，對失信企業(yè)進(jìn)行懲罰。失信企業(yè)不但融資困難，而且影響以后交易，而守信企業(yè)則會在融資、交易、交通等方面獲得種種便利。

開發(fā)綜合判斷中小企業(yè)的征信指標(biāo)和征信模型，借助于大數(shù)據(jù)和人工智能，可以有效解決中小企業(yè)融資信息不對稱問題

改良現(xiàn)有征信機(jī)構(gòu)的征信指標(biāo)和模型，使其適用于對中小企業(yè)的融資分析?，F(xiàn)有征信機(jī)構(gòu)多為大型企業(yè)服務(wù)，因?yàn)榇笮推髽I(yè)是銀行信貸和股票、債券市場融資的主力，已經(jīng)成熟的征信指標(biāo)和征信模型多適用于大型企業(yè)，其征信理論偏重于財(cái)務(wù)分析。因此，發(fā)展適用于中小企業(yè)融資的征信機(jī)構(gòu)，使這些征信機(jī)構(gòu)在對中小企業(yè)財(cái)務(wù)分析缺乏的情況下，利用海關(guān)、稅務(wù)、公共事業(yè)繳費(fèi)等信息，開發(fā)綜合判斷中小企業(yè)信用信息的征信指標(biāo)和模型。

利用大數(shù)據(jù)和人工智能提升征信機(jī)構(gòu)搜集、分析信息能力。我國中小企業(yè)數(shù)量眾多，在工商部門注冊的有4000多萬戶，而且信息紛繁復(fù)雜、重復(fù)度高，搜集、分析一個(gè)企業(yè)信息的過程和其他企業(yè)類似，可以依靠大數(shù)據(jù)和人工智能，避免一些低技術(shù)的重復(fù)性工作。而且中小企業(yè)經(jīng)營狀況不像大企業(yè)那樣穩(wěn)定，中小企業(yè)經(jīng)營狀況時(shí)刻變化，人工無法時(shí)時(shí)監(jiān)測企業(yè)經(jīng)營變動(dòng)情況并及時(shí)對資金提供者進(jìn)行預(yù)警，利用大數(shù)據(jù)和人工智能，由計(jì)算機(jī)按照設(shè)定程序完成對企業(yè)的信息搜集和分析是征信機(jī)構(gòu)未來的發(fā)展趨勢。伴隨大數(shù)據(jù)與人工智能的發(fā)展，可以用來分析的信息逐漸增多，而且分析速度也越來越快，由原來的幾個(gè)星期可以縮短到幾秒鐘就可以完成對中小企業(yè)信息的分析，大大縮短了中小企業(yè)獲得資金的時(shí)間成本。

（作者均為河北金融學(xué)院河北省科技金融協(xié)同創(chuàng)新中心副教授）

【注：本文系河北金融學(xué)院河北省科技金融協(xié)同創(chuàng)新中心“制造企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響因素研究”（項(xiàng)目編號：STFCIC201721）的階段性成果】

【參考文獻(xiàn)】

①耿得科：《征信體體制建設(shè)及其對金融的影響》，《浙江大學(xué)博士學(xué)位論文》，2012年。