倪晓宇

【摘要】小微企业融资难问题，一直是困扰着我国经济发展的重大问题。但其生产规模小、抗风险能力差等自身属性有使得其传统融资方式难以满足其对信贷资金的需要。互联网+金融模式兴起，以其强大的包容性、普惠性成为解决小微企业融资难问题的有效途径。对其融资方式产生了深刻的影响。

【关键词】小微企业 互联网金融 普惠金融

一、小微企业融资现状

国家工商管理行政总局于2014年3月发布了《全国小微企业发展情况报告》。数据指出：到2013年年底，小微企业1169.87万户，加上4436.29万户个体工商户后，小微企业占企业总数达到94.15%

小微企业是指相对于大中企业来讲从业人数少、营业收入底的各类小型、微型企业。小微企业数量多、分布广、GDP占比逐步提高，已成为解决就业问题、助力经济发展的强劲动力。但是，随着2008经济危机全球经济下滑趋势的影响，许多小微企业都遭遇了融资难的困境。

小微企业主要因以下几点原因造成了融资难的困境：

一是小微企业自身特性导致难以从传统商业银行获得贷款。据统计全国共有1169.87万户小微企业，在其中微型企业占比又高达85.12%。小微企业因为其自身规模小、抗风险能力差，存在较高的违约风险。而且由于自身财务制度不完善，故对其的信息审核较为困难。因此导致传统融资方式对小微企业持谨慎态度，对其还款信息相对不足。总之，由于小微企业自身的属性决定着从传统商业银行贷款难。

二是小微企业对于信贷资金具有使用周期短、频率高、数额小的特点，而商业银行的贷款一般为大额、长期、审核期长。两者之间不甚匹配。

据《小微企业调查报》显示：小微企业对于信贷资金的需求在10万元以内的占到64%。需求小于50万的更是占到的94%以上。而且资金需求周期短，所谓救急周转使用。如购买原材料、更新设备设施、维持现金流顺畅等。但对于到款时间要求较高，往往需要在1周之内到账。而银行信贷模式审核周期长，需相关担保、一次放款数额较的特点和小微企业对于资金的需求不相匹配。

我国中小企业创造了60%的GDP。其巨大的生存压力也驱动了创新力的发展-专利发明占比65%，新产品开发占比80%。而且吸收了80%的劳动力，是我国解决就业问题的生力军。所以解决还小微企业融资难问题也有助于解决民生问题。

二、互联网普惠金融助力小微企业融资

目前国内最大的几家互联网公司纷纷抢占互联网金融市场。阿里巴巴的“余额宝”、腾讯的“理财通”，是互联网巨头BAT发力互联网金融的最好明证。苏宁、京东、新浪相继投入互联网金融的热潮。据不完全统计，市面上各类“宝宝产品”已有20余只，互联网金融产品可以说是让人目不暇接。新兴的互联网金融产品体现了互联网思维正对银行等传统金融金融的进行有效补充。并以其广泛的包容性，被视为普惠金融的成功范本。十八届三中全会提出了“发展普惠金融”的发展战略。2015正式提出互联网普惠金融的概念。由北京大学、长江商学院等高校知名学者及中诚公益创投发展促进中心、中国股权投资基金协会、国青智库等机构发起设立的互联网普惠金融研究院的成立。无不说明互联网普惠金融正式进入现代金融改革的序列。

普惠金融就是要使金融服务惠及更多的人。惠及更多的小微企业。具有“草根金融”特征的互联网金融正为普惠金融提供新的契机和突破口。其便捷、门槛低等优势，让更多人有机会享受更多、更优质的金融服务。

互联网金融的优势：

（一）缓解信息不对称

信息不对称是制约小微企业融资的主要因素。信息较充分的拥有者往往比信息贫乏者更占有力地位。不对称信息可能导致逆向选择和道德风险等问题，导致交易效率降低。

解决信息不对称是解决小微企业融资难的重要途径。互联网金额借力强大的数据收集、数据分析及行为追踪能力，能够有效地筛选出目标客户，并实时监督客户的还款意愿和还款能力，并在借款方的出现异常状况时自动报警。从而在一定程度上用技术手段缓解由于市场信息不对称而引发的逆向选择和道德风险问题，增强借贷的风险可控性，并为用户提供多样化的融资服务。

（二）降低成本，提高效率

基于大数据挖掘技术，互联网金融可以大幅度降低征信成本和融资成本，这主要表现在三个方面。第一，互联网金融收集信息的成本很低。伴随着手机用户的爆炸式发展，我们通过社交网络、搜索引擎、第三方支付、生活服务的在线化使我们在互联网上留下了海量的数据信息痕迹。这些信息客观真实的反应了我们在日常生活中收入、消费、信贷等行为信息。而阿里、京东等电商平台则积累了大量的交易信息，而这些信息恰恰就最能反应用户日常的消费及信贷信息。第二，互联网金融大数据处理的成本也很低。基于大数据云计算及行为分析理论的挖掘技术，可以在海量的信息快速且精准的抓取用户信用风险信息，使得互联网金融可以以极高的效率和极低的成本算出信贷风险和违约风险。第三，互联网金融使得借贷双方通过互联网直接对接，省掉了传统的多次对接，节约了人力资源和时间成本，使得搜索、联系、交易成本都大幅降低。

例如阿里金融依托其海量的用户资源（近8000万企业用户及5已多消费者用户）及海量的交易数据，可以根基大数据挖掘技术，迅速、快捷的分析小微企业的交易数据、信贷风险、资信状况等等。并以此作为信用评级、发放贷款的依据。依托大数据云计算技术，信贷客户经理可以在短时间内有效的做出是否发放贷款的判断。极大的控制了信贷成本，提高了效率。

与银行单比平均2000元左右的的信贷成本相比，阿里小贷单比2.3元的成本微乎其微。而且其最快几分钟完成贷款审批、1天之内到账的效率更是互联网金融诞生之前我们不敢想象的事情。

截止到2014年上半年，阿里小贷累计发放贷款突破2000亿，服务的小微企业达80万家。但值得一提的是，由于其实时监督机制和依托淘宝自身、服务自身给优秀买家放贷的战略，其不良贷款率仅为0.84%，远远低于商业银行平均水平。而且在阿里金融的后台上，可以实时监督每笔贷款现阶段用户的资信状况及使用情况。阿里小贷已初具批量放贷的工厂式雏形。