以“金融戰疫，共克時艱”為主題的2020清華五道口全球金融論壇特別策劃今日在線上舉行，北京大學國家發展研究院副院長黃益平在論壇上指出，民營企業融資難主要有三方面因素：第一是獲客難，第二是風控難，第三是怎么做風險定價。
“在金融領域，常聽到的一個說法是‘二八法則’，一般來說對于一家金融機構進入一個市場最容易的是服務盈利最好的和財富最多的20%的客戶，抓住了這些客戶，一般來說就意味著抓住了市場80%的份額。而剩下的80%客戶回報是很低的，這也是發展普惠金融變成一個世界性難題的原因。”黃益平表示。
以下為演講實錄：
謝謝廖院長，很榮幸能參加今天的論壇，我分享的主題是關于中國民營企業的融資問題。我想具體跟大家分享三點我的觀察或者我的體會：
第一，民營企業融資的困難到底難在什么地方。
第二，中國實際上在解決這個問題方面已經提供了一些比較好的創新。
第三，我想也跟大家一起分享一下在這次新冠肺炎疫情期間，我們中國式的創新發揮了什么樣的作用，遇到了一些什么樣的問題。
首先第一點關于民營企業融資難的問題，這個問題客觀來說我自己覺得它是一個世界性的難題。因為民營企業大多數都是規模比較小，不確定性比較大，所以給它提供融資相對來說比較困難。我記得我去年跟英國央行的副行長一起交流，他曾經提到他負責的一項工作就是專門負責英國的中小企業融資難的問題，我當時還比較驚訝，我說在英國也存在很嚴重的中小企業融資難的問題?他說當然了，他說在英國大概有一半的中小企業平時是很難獲得貸款。我想了一下這個確實可能是一個問題，但我同事告訴他大概幾年前我們北大曾經做過一個調研，當時我們發現在我們的樣本里曾經獲過銀行融資的中小企業的比例大概只有20%左右。所以我說這個例子第一是說中小微企業融資比較難確實是有普遍性。第二，也許我們國家這個問題就變得更加突出。
具體而言為什么民營企業融資會變得比較難?過去七、八年來政府一直在采取各種措施，尤其是國務院，經常開常務會議出臺政策，幫助支持中小微企業、民營企業的融資難、融資貴的問題，但是似乎這個問題的改進不是特別大，所以它到底難在什么地方?我自己覺得如果簡單做一個概括，大概是三個方面的因素： 第一是獲客難，第二是風控難，第三是怎么做風險定價。
獲客難這個問題大概比較容易理解，因為銀行要給中小微企業和民營企業提供服務，首先得找到它在什么地方、有什么樣的需求。大企業跟銀行打交道比較多，相對來說比較容易。民營企業絕大部分中小微企業是數量大，規模小，相對來說比較分散，所以找到他們其實是很不容易的，這就是我們經常說的獲客難。
第二個，風控難。因為我們知道銀行一般對客戶提供貸款肯定做風控。信用評估一般來說常見的就是三重辦法：第一，看歷史財務數據;第二，看抵押資產;第三，在我們國家經常見到的就是如果你的產業符合政府發展的方向，有政府的隱性擔保，銀行也可以給你提供擔保。無論是財務數據、抵押財產還是政府擔保，我相信大家都能理解一般民營企業是不太具有的。這樣就面臨一個運用問題，就是政府經常要求金融機構為中小微企業、民營企業提供融資，但是缺失有效的風控手段，這使得實際上是很難推進的。
第三個就是風險定價，從原則上來說在金融市場一個很重要的規則就是你的定價要覆蓋風險，也就是說同樣的客戶我可以跟他們做生意，但是不同的風險要有不同的定價，定價要能夠覆蓋你的風險。但是現在我們遇到的一個比較特別的問題就是我們的貸款利率還沒有完全市場化，在這樣的情況下有的時候銀行如果不能把貸款利率提高到足夠高，能夠覆蓋民營企業的風險的話，它提供這樣的貸款的意愿是不高的，即使提供了也可能下一步自己會遇到一些困難。所以能不能市場化的風險定價，也就是說根據市場來決定真正自由的貸款利率，這是我們現在遇到的一個比較大的問題。所以在中國民營企業融資難、融資貴的問題確實是比較突出，而且有可能比一些比較發達的市場經濟國家更加突出一些。簡單來說原因就是獲客難、風控難和市場化風險定價難，這是第一點我想跟大家分享的。
在金融里我們經常聽到的一個說法就是“二八法則”，“二八法則”就是一般來說對于一家金融機構進入一家市場其實最容易的是服務盈利最好的和財富最多的20%的客戶，即盈利最好的大企業和最有錢的家庭。抓住了這些客戶一般來說就能抓住市場的80%的市場份額。這樣再去服務剩下的80%的客戶時，其實給你的回報是很低的，這也是為什么發展普惠金融變成一個世界性的難題，這是第一點。
第二點，我自己覺得其實在中國我們從2005年開始響應聯合國的號召發展普惠金融，在國內采取了很多方面的舉措，包括發展了很多小額信貸公司;要求商業銀行對中小微企業，民營企業提供很多融資等等，其實也取得了很多的進步。如果綜合過去來看，我們大概在三個方面的突破是比較明顯的：
第一個比較明顯的領域其實是影子銀行，民間借貸。我們知道這些領域其實在過去幾年一直是比較活躍的。而恰恰是這樣的一些機制為民營企業提供了很多融資。比如說在溫州，民間借貸很活躍，地方的很多企業都是民營企業。這些民間借貸為支持當地的民營企業發展提供了很重要的關鍵性的信用支持。影子銀行的形態多種多樣，有的是委托貸款，有的是理財產品，但是其實也是為很多民營企業提供很多融資。它為什么能做?為什么線上的很多交易、表內的很多交易做不了?我自己覺得其中一個原因就是當你離開了正規銀行的資產負債表到表外做業務，無論是影子銀行還是民間借貸，它相當于是規避了我們在表內的對利率的監管，變成一種變相的利率市場化。我們知道影子銀行也好，民間借貸也好，它的利率水平相對比較高一些，但是是不是太高，這個問題可以討論，但起碼是能夠適度提高利率使得融資的價格可以覆蓋風險。在這個方面來講我覺得影子銀行也好，民間借貸也好，它其實是一種變相的利率市場化，它有積極的意義。當然我還必須要說這樣的一些做法沒有受到很好的監管，也會帶來很多問題。所以我們過去這兩年監管部門出臺了很多政策，希望規范化一些交易，我的希望是我們在把這些交易納入到正規監管框架里面來的同時，能保留一些原來實現的變相的市場化的風險定價，這一點很重要。
第二個，我們國內有很多創新的大家稱之為線下軟信息。前面提到很多民營企業沒有傳統的財務數據抵押資產和政府的隱性擔保，那么銀行要給他們提供貸款如何做風險評估?我們在南方一些城市尤其是在浙江臺州有三家銀行為代表，他們做的工作就是通過線下對于客戶的深入了解、全方面的了解，不僅僅是了解你的資產負債表、業務，更多的是了解你的人品，了解你的歷史，了解你的經營環境，在這個基礎上給你做一個風險評估，決定給你貸款，實際上效果是非常好的。但是它的成本當然也比較高，一般來說都是在社區內。對客戶很了解，不用傳統銀行的那一套做法也能做非常好的風險評估，我覺得在我們國內有很多中小銀行都在采取這樣的風控的辦法。
第三個與我們國內非?；钴S的互聯網金融有關系?；ヂ摼W金融里的互聯網貸款，現在是一項非?；钴S的業務，而且我覺得做得很成功。當然在講互聯網貸款的時候我還是要說明一下，我們既有成功的經驗，也有做得不太好的，所以我今天講的并不是那些做的不是非常好的P2P平臺。我們國家有幾家互聯網銀行，比如說成都的新網銀行、杭州的網商銀行、深圳的微眾銀行，他們都在利用大數據做風控方面走出了一條新路子。他們利用金融科技的方法來做風控，解決我們過去做不了了的那些問題。第一，利用移動終端用一個大科技平臺把他們結合在一起，結合到一個平臺。大家都知道微信支付也好，支付寶也好，每一個平臺上現在都有將近10億甚至超過10億的用戶，這首先就解決了獲客的問題。這些客戶在你的平臺上交易就留下了很多數字足跡，也就是我們說的大數據，這是第二個很重要的概念。第三個我們現在有云計算，就是用新的計算方法來對這些數字足跡做分析評估，最后得出能不能給你提供貸款的決策。這個做法在道理上來說和我剛才說的線下軟信息是有相似的地方，但是在具體的做法上當然有很多的不同。這是在線大數據平臺，我們用這樣的平臺第一因為有幾億甚至十幾億的客戶，它體現互聯網平臺的最大的優勢就是長尾效應。長尾效應的意思就是平臺建立起來以后邊際成本會變得很低，我已經搭了一個平臺以后我再增加100萬1000萬甚至一個億的用戶對我的邊際成本影響是不大，這樣使得融資服務體現出很強的普惠性的特點。但是更重要的是用這些大數據發行的新型金融科技風控模型實際上是取得了非常好的效果。
我簡單分享一下我們北大數字金融研究中心最新和國際貨幣基金組織的經濟學家們一起做的一個聯系研究，就是來比較我們新的金融科技風控模型——簡單的來說就是兩條：一個是大數據，一個是機器學習模型，和傳統的風控模型——簡單的來說也是兩條，過去線性的評分的模型和加上傳統的數據。這兩個模型一比較基本得出幾條結論：
第一，我們如果增加大數據和增加機器學習的方法可以使得我們傳統模型的評估可靠性大大提高。也就是說即使有傳統的數據，包括有央行征信系統的數據，在這些數據具備的情況下做風險決策大致是靠普的，就是傳統的方法大致是靠普。但是如果加上機器學習和加上大數據的方法，效果會變得更好。這是第一點。
第二點更重要的是我們知道絕大部分民營企業和中小微企業并沒有進入這些傳統包括央行的征信系統，所以金融科技風控辦法所體現出來的更大的優勢是它可以覆蓋一大批原來傳統銀行沒有數據，沒法對它做風控的客戶，這是一個長尾效應，普惠金融的效果就很明顯。我們最近看到無論是網商銀行、微眾銀行，甚至新網銀行，這三家銀行每家員工的數量大概在1000到2000人之間，但是它現在每年每家幾乎能發放將近1000萬筆左右的貸款，包括個人貸款和小微企業貸款，這個是在我們發展改善對民營企業融資方面作出的一個突破性的創新。而且它的不良率相對來說控制得比較低，最近我們北大數字金融研究中心應邀和IMF總裁一起專門進行了一次線上研討會，就是討論互聯網銀行，互聯網信貸是怎么支持中國的民營企業的。這些是我們中國的創新，我覺得是非常值得驕傲的地方。
最后簡單說一下，在這次新冠疫情期間我們所說的這些方法，尤其是剛才講的大數據風控、金融科技風控發揮了什么樣的作用，我簡單的講三點：
第一是過去確實是發揮了非常重要的作用。我們有一個很簡單的研究，疫情對于全國各地的個體經濟主體的沖擊都是非常大的，但是我們發現凡是互聯網貸款相對比較發達的地區，對于個體的風險沖擊的幅度就會小。其中的一個原因我猜測是因為現在很多中小微企業面臨的問題就是現金流斷裂的問題，因為收入沒有了，支出還在繼續。有沒有資金支持對他們來說變成一個非常關鍵的地方，凡是互聯網貸款比較發達的地方，順便說一句在疫情期間互聯網貸款充分體現出無接觸貸款的優勢，它就不需要見面，不需要接觸，直接就可以在網上發放貸款，我覺得發揮了很重要的穩定器的作用。
第二，確實就是這樣發放貸款在短期內有緩解民營企業現金流斷裂風險的功能，但是同時如果我們現在的疫情持續一段時間，經濟復蘇不能很快的反彈，持續靠我們的金融機構融資是不是緩解民營企業的可持續的辦法，這個問題我覺得要提出來。我們現在政府、央行都在鼓勵金融機構為民營企業提供融資，但對于民營企業來說也有擔心：如果經濟形勢一直不好，一直鼓勵我讓我借了錢去發工資，還房租，到了即便疫情控制住了以后我的財務狀況是不是變得很糟糕?這個我覺得需要考慮的是金融機構和央行和財政需要結合。國際貨幣基金組織最近提出來一個建議，由財政央行和金融機構共同建立一個所謂的特殊目的平臺，央行提供流動性，金融機構發放融資，由財政來兜底。換句話說，像這樣的融資，在疫情期間確實是有政策性的功能的，會有一些風險，如果有財政提供支持我的工作就可以持續做下去。
最后一點，我們互聯網銀行的工作都做得非常好，但是它自己也面臨很多的約束，比如說資金不是很多。最近銀保監會發布的一個關于互聯網貸款的暫行管理辦法，征求大家的意見，我覺得這是為把互聯網金融領域的一些好的創新推進到整體銀行部門，更好地幫助民營企業融資，實現普惠金融的一個很重要的政策舉措。
謝謝廖院長。
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