构建大数据云银行金融模式突破小微企业融资瓶颈

1、 构建大数据“云银行”金融模式突破小微企业融资瓶颈 王妍Summary从小微企业自身、商业银行和政府三个方面阐述小微企业融资瓶颈产生的原因，重点探讨了影子银行对小微企业融资的影响。提出在大数据背景下建立“云银行”金融平台系统地解决小微企业融资困境的建议，结合“云银行”内外部运行模式，分析云银行在控制整体风险和提升融资时效方面的优势。Keys小微企业；融资瓶颈；大数据；“云银行”金融平台中图分类号F8325 A 2095-3283（2015）07-0114-03小微企业在我国经济发展中发挥着极其重要的作用，据国家工商总局统计，将443629万户个体工商户纳入统计后，小微企业占比达到9415%，其

2、创造的最终产品和服务价值相当于我国GDP总量的60%，为我国的经济发展贡献了巨大力量。我国房地产市场调控政策悬空和老龄化提前到来使社会风险加剧，提高生产效率和资金使用效率是当务之急，改革金融体系支持小微企业发展，是市场的选择，也是推动经济发展的一个重要举措。一、文献综述小微企业融资是全球性难题。国外学者在探索小微企业融资障碍时采用经济计量的方法，针对影响融资的因素进行量化处理建立模型。如Malnell & Hodgman（1961）认为小微企业信贷是金融机构业务增长的新突破，但由于小微企业自身缺陷导致业务开展困难。Baltensperger 在 1978年提出信贷配给（credit ratio

3、ning）的概念，信贷配给来源于信息不对称，分为逆向选择和道德风险两类。RindelLPadro（2008）利用参数估计的方法证明人力资源是制约小微企业融资和发展的主要因素。国内对小微企业融资研究主要采用定性分析方式。李永峰（2004）研究认为缺少政策扶植造成小微企业融资困难。樊纲（2000）、林毅夫（2001）指出应建立多层次融资资本市场，特别是建立中小金融机构。余剑梅（2011）研究认为供应链金融模式贯穿企业生产经营的各个环节，采用适当的形式给予金融支持可降低借款风险。综上所述，国外大部分学者倾向从理论出发建立数据模型来研究影响小微企业融资单一的影响因素，假设偏多，几乎量化所有影响因子。国

4、内学者偏向从社会宏观现象研究小微企业融资，易陷入互为因果的怪圈。本文则是从小微企业自身、商业银行和政府三个方面分析小微企业融资瓶颈，并提出“云银行”对策以破解小微企业融资困境。二、我国小微企业融资难的原因分析（一）小微企业强烈融资需求扭曲了银行业存贷秩序对商业银行来说，同业贷款比企业贷款风险小，成本低，且不纳入存贷比的考量，因此商业银行扩展同业业务（形成影子银行），如股权信托计划模式、信托收益权转让模式、买断票据资产模式和小集合信托产品模式等一系列“过桥”融资，使商业银行存款短期化。央行于2014年5月末公布我国银行业不良贷款率为159%，比上年末高出006%，为形象解释同业业务对商业银行的影

5、响，本文选择委托贷款总额和商业银行不良贷款总额分别作为自变量和因变量，标准化后依次建立线性、Quadratic（二次型）和Cubic模型进行拟合，发现Quadratic模型显著通过F检验，表1和图1为具体拟合结果：（20082014年）由图1可知委托贷款额10821亿为转折点，不良贷款随委托贷款总额的攀升先减后增，说明在一定范围内委托贷款风险可控，超过临界值便明显上涨，我国目前委托贷款总额已远超10821亿，有必要控制影子银行的过快增长。图2采用两步差分平滑法剔除了周期因素，显示20122014年委托贷款占比社会总融资的趋势变化：图2 20122014年委托贷款与社会总融资比例走势图我国从20

6、13年6月出现“钱荒”至2014年1月左右，委托贷款比例迅速上升，而后半年内保持02的高位，监管部门的“去杠杆”行动导致委贷比例于2014年年初大幅下降，而7月左右又出现明显上升，但同期社会融资量大幅下降，违约案例也在增多，由此看来，监管部门不宜采取强硬手段，否则会使链式金融风险提前到来。影子银行最大的优势在于借贷灵活，但并不意味融资效率高。下面采用数学模糊综合评价法（LA Zadeh Fuzzy Sets，Information and control，8，338-353）将影子银行与其余5种主要融资方式横向对比来具体探讨其融资效率。我国小微企业主要有6种融资方式：传统商业银行贷款、债券融资

7、、股权融资、上市融资、内部融资和民营（影子）银行融资。1首先构建比较对象集：6种融资方式效率从高到低排列：内部融资传统商业银行融资股权融资债券融资影子银行融资上市融资。影子银行在上述融资效率的综合指标体系当中得分并不理想，对于企业来说是一个次级的融资选择，并没有真正利好小微企业。（二）小微企业违信风险不断升级小微企业总体风险水平较高。 2008 年世界银行的调查报告显示小企业的风险比大中型企业分别高 46%和 90%。我国投资者比较谨慎，倾向规避风险，使小微企业的融资更加困难。首先，我国大多数小微企业严重缺乏信用，会计信息缺乏基本的完整性和准确性，甚至长期存在多本账目应付检查；其次，我国大多数

8、小微企业存在道德风险，一些企业在融资后将资金挪用他处，致使信息不对称；第三，小微企业内部法人结构混乱，让投资者失望；同时其自身也面临巨大的市场压力，由于市场份额小，对外界波动有高度敏感性，极易受挫。（三）小微企业和民间资金的对接缺乏政府引导2014年9月，天津、上海、浙江、广东首次试点民营银行，可这仍是杯水车薪。增设民营银行只是缓兵之策，其症结是政府与民间金融机构缺乏沟通与合作。大企业创办的民营银行难以发挥 “鲶鱼效应”，意在逐利，反而使资金分布更加不均。我国的天使投资刚刚起步，且我国缺乏专业的信息平台，上海银行业小微企业信贷产品信息查询平台正式上线仅一年，规模较小还不能惠及各地，而硅谷的天使

9、投资，资金供给方主要是同领域的公司机构，他们更注重企业生产的产品质量而非短期炒作，并给予技术上的支持。我国在深圳证券市场设立了创业板，但大部分小微企业仍被审核制的高门槛拒之场外，一些已上市的公司却利用监管漏洞在场内虚抬股价，集聚大量泡沫，反而浪费了资本。endprint三、构建大数据“云银行”金融模式突破小微企业融资瓶颈“云银行”即云计算结合互联网建立的一个智能开放平台，可用来搜集社会各行各业的信贷信息，只需用PC 或移动终端（手机、平板电脑和笔记本电脑等）登陆，就可得到该平台提供的金融服务。（一）云银行整体构架“云银行”分为内部技术平台和外部操作平台。内部技术平台是基于云计算中IAAS、PA

10、AS和SAAS三层核心程序而建立的，其中IAAS为硬件设施部署层次，收集并存储大量融资数据；PAAS由信息管理团队负责，对海量数据进行处理和分析，比如对某一企业做出信用评分；SAAS层由云计算基础平台衍变而来，政府、企业及个人均可通过服务主体访问接口获取公开透明的历史信息，做出投融资决策（见图3）。图3 云银行内部构架图外部操作平台体现在金融主体结构、融资模式、风险监控三方面。云银行替代传统金融媒介，省去中间费用，降低申请门槛，囊括政府、企业和居民，单独开设国际窗口，并逐步放宽外汇管制。在融资模式上，云银行整合场内外融资市场，在一个网络内按融资工具分类，建立多层次本市场，允许不同层次间交叉交易

11、，统一规定可公开的信息，进行线上交易。在风险监控方面，云银行以完善的云计算功能来追踪账户信息，按历史数据设立不同领域与阶段的金融指标（特别是先行指标），进行信度评级，为决策层提供参考。“云银行”运行初期仍由政府主导调控，避免国际热钱的过度冲击，后期则由三方共同监管，形成互为制约的稳定经济网络。（二）云银行解决小微融资问题的优势1云银行以大数据为基础控制整体风险，清除小微企业监管盲区该模式下具有大数据处理功能，可将信息从移动通信终端转移到云计算的服务器进行存储和分析，按动态时间序列进行风险定价，计算违约概率，初步淘汰掉低于基准评分的企业。监管部可通过外部接口端了解小微企业的融资状态，及时做出警示

12、或辅助。2“云银行”提高小微企业融资时效小微企业通常要进行几轮的股本融资，才能达到基本的资本金要求，“云银行”可将不同评分等级的小微企业，配合不同阶段的融资需求，打包成新的金融工具，适应并投放到不同层次的资本市场，并根据客户风险偏好和市场变化提供投资方案，实现多层次融资市场的交叉交易，提高融资时效并分散风险。3“云银行”可扩展整体资金容量惠及小微企业云银行的融资平台十分大众化，普通民众也可以和企业家在同一平台自由交易，使大量民间资本介入，从而建立一个庞大的金融基底，增强系统的抗风险性能。我国可将养老保险与社会保险资金引入云银行的融资平台，扩宽融资渠道，提高企业生产率，弥补劳动力老龄化，开发全新

13、的互联网金融。这不仅为小微企业开辟了更广阔的平台，更有望形成一条全新经济链，加固金融系统。Reference1樊纲发展民间金融与金融体制改革J上海金融，2000（9）：4-62刘鹏云计算M北京电子工业出版社， 20123林毅夫，李永军中小金融机构发展与中小企业融资J经济研究，2001（1）：10-184吴国培，陈福生行为金融理论小企业融资现象解释J亚太经济，2010（1）：13-165余剑梅以供应链金融缓解中小企业融资难问题J经济纵横，2011（3）：99-1026张青庚，费洁春对担保机构担保项下中小企业信贷业务的风险管理J金融论坛，2006（2）：23-307ANBerger etalThe Economics of Small Business FinaneeThe Roles of Private Equity and Debt Markets in the Finaneial Growth CycleJJournal of Banking and Finance， 1998，pp13-198MILOJ