NIFD:普惠金融聚合模式研究报告.pdf

近年来,我国的普惠金融得到了长足的发展。截至2018 年末,人民币普惠金融领域贷款余额13.39 万亿元,同比增长13.8%,增速比上年末高5.3 个百分点;全年增加1.62 万亿元,同比多增6958 亿元;普惠口径小微贷款余额9.36 万亿元,同比增长21.79%,比各项贷款增速高出9.2 个百分点。普惠口径小微贷款支持小微经营主体1723.23 万户,比年初增加455.07 万户;小微企业贷款利率有所下降,2018 年四季度银行业新发放普惠型小微企业贷款平均利率为7.02%,较当年一季度下降0.8 个百分点。人民银行通过定向降准、定向中期借贷便利、再贷款等方式向金融机构提供优惠利率的长期资金,引导金融机构积极向小微企业传导政策红利。总体来讲,在未来一段时期内,制约供给侧普惠信贷业务发展的主要瓶颈将是优质资产的获取能力欠缺:已经接触到既有普惠信贷服务的这部分人群,其金融需求即将被市场各参与主体争相挖掘穷尽,后续增量有限。因此,普惠信贷下一步的发展方向是要针对至今仍受到强信贷约束的长尾人群,进一步增量、扩面。

普惠信贷重视消除金融排斥、实现社会公平。以传统的商业银行贷款为例,银行信贷业务十分关注第二还款来源,不仅要求借款人征信良好并提供收入证明,往往还需提供担保或以房屋、车产等进行抵押,使得当借款人无力偿还贷款时,可以通过对担保人进行追索或处置抵押物进行偿还。这种业务模式对于商业银行较为谨慎的风险偏好来说无可厚非,但它却将那些没有房屋车辆、不具备户口社保、但却有真实金融需求的人群排除在外,形成了传统意义上的金融排斥。近年来,随着互联网大数据、人工智能、云计算等金融科技的应用, 数字普惠或者“互联网+”普惠的模式兴起并被广泛应用。新技术的应用挖掘了社交、线上消费、支付等软数据的“变现价值”,有效降低了交易成本和信贷服务门槛。但是,随着这种“互联网+”模式把线上用户的数据挖掘得越来越充分,新的金融排斥也随之产生:那些生产经营活动集中在线下,或者互联网应用能力和移动智能机操作经验不足的小微企业主、农户、城镇低收入群体具有合理、真实的融资需求,如果有价格合理、可负担的资金为其“造血”,他们完全能够在偿还本息的同时提升自己的生活和经营能力,却因触网概率低,缺乏线上行为痕迹而成为“互联网+”时代的真空地带。从需求侧看,除了普惠信贷可得性受到限制外,一些金融服务机构也未充分挖掘借款人的需求,其产品额度、期限、还款安排等方面设计无法与潜在客群的用款需求匹配,业务流程在效率与便捷性方面也不能适应目标客户,导致用户满意度不理想,这又进一步形成对普惠金融人群的隐性排斥。

面对这种新的金融排斥,大多数单一机构往往无计可施。所谓“普惠”,应该有“普”才能“惠”,即只有扩大客户群体覆盖面和服务供给量方能实现信贷定价的下行,这是符合经济学中规模效应的。当一个机构投入巨大资源在某一个地区进行专业化发展,雇佣专业的信贷经理提供服务、开展金融教育、建立当地数据档案;或者针对某类客户群体深耕细作,充分挖掘其信贷需求、分析风险因素,都无疑会产生巨大的运营成本。这部分投入如果要弥补,一种方式可以通过较高的定价解决,但是这违背普惠的初衷;另一种方式,则势必要求对应一个规模庞大的资产端(即所谓“普”),用摊薄成本的方式,降低价格,达到“惠”及民生的目的。然而普惠金融的客户群体通常有着金融需求多元、地域分布广泛且分散、风险复杂且识别成本高、金融素养参差不齐等特点,与之相对的是单一机构往往囿于其业务范围、客群偏好、风控技术、服务网络、资金成本等方面的局限性,难于同时兼顾专业化、规模化和风险可控三个目标,从而带来了一个两难的局面:在前述所提及的“单打独斗“模式和“科技赋能”模式中,普惠金融服务覆盖面的扩大、客群的下沉、客户体验的提升与定价的降低不可兼得,即“普”与“惠”的矛盾。站在行业的角度来看,各类普惠信贷从业机构在获客网点铺设、地面团队搭建、技术研发等方面势必存一定的重复建设,导致社会资源浪费。

 

  

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