中国普惠金融发展的现状、突破及未来趋势
摘要
普惠金融高速发展及其带来的影响值得观察和研究，特别是对中国经济结构和经济活力的深层次影响。普惠贷款带来的边际效率是递增的，促进了整个社会的福利和产出增长。大量小微企业、个体工商户获得贷款，将带动社会创业热情的提高、新型经济形态涌现、微观活力和社会活力增强，既纾解就业压力，又增强中国经济的韧性，丰富中国经济高质量发展的内涵。
中国普惠金融踔厉奋发，长足发展，其推动和普及程度、金融科技智能化和线上化应用、发展水平和投放量，总体在全球处于领先水平。2022年6月，世界银行发布了最新全球普惠金融调查（Global Findex）数据，中国多项普惠金融指标增长明显，较多普惠金融核心指标位居中高收入经济体前列。与学术界传统的中小银行优势假说不同，中国的普惠金融是大银行率先突破，其普惠业务的成功转型源于政策驱动、金融科技助力和银行积极创新等多方合力。当前，普惠金融现状的突出特点是不平衡，未来虽充满挑战，但也蕴含机会。
现状与挑战
让金融为广大人民服务，特别是让边远地区、农村地区的居民和低收入人群也能享受到最基本的金融服务，是普惠金融的题中应有之义。2016年1月，国务院正式颁布《推进普惠金融发展规划(2016—2020年)》，普惠金融列入国家发展战略；2017年3月，《政府工作报告》鼓励大中型商业银行设立普惠金融事业部，特别是“国有大型银行要率先做到”。2018年5月，中国建设银行率先将普惠金融列入全行三大战略。中国普惠金融自此驶上快车道，持续呈现量增、面扩、价降的趋势，银行业金融机构普惠金融贷款长足发展。据人民银行数据显示，2017年年末普惠型小微企业贷款余额7.66万亿元，2022年年末达到23.60万亿元，为2017年年末的3倍；普惠贷款户数同比实现增长，达到5652万户；普惠贷款占人民币各项贷款余额从5.64%增长到11%，有些发达地区超过30%；2022年新发放普惠贷款平均利率4.90%，较有数据披露的2018年下降2.44个百分点。普惠金融业务在银行基层机构逐步由低频走向高频，由小众走向大众，由边缘走向主流，银行的客户结构、业务结构、经营和服务模式逐渐改变，潜移默化影响经济生活的方方面面。
《推进普惠金融发展规划(2016—2020年)》印发实施以来，金融服务覆盖率、可得性、满意度不断提升，在统筹疫情防控和经济社会发展、助力打赢脱贫攻坚战、补齐民生领域短板等方面发挥了积极作用，但仍存在发展不平衡现象。
（一）地区不平衡。衡量区域普惠金融服务的标准有：金融服务覆盖率、可得性和客户满意度。从覆盖率来说，我们以地区生产总值（地区GDP）对比普惠贷款余额、当地商事主体总数对比普惠贷款户数进行比较，发现发达地区与落后地区差距将近10倍。普惠金融发达区域如深圳市，2022年年末普惠贷款余额达1.5万亿元，超过北京和上海的总和，与当地GDP的比例达到1:2，普惠金融业务竞争充分，线上化融资发达，大银行平均融资利率低于4%，融资难、融资贵难题初步解决。某些不发达的区域包括某些GDP较高的地区，普惠贷款余额偏低，融资渠道有限，小微企业满意度不高。
（二）银行间发展不平衡。由于金融科技的应用和各银行的重视程度不同，普惠金融格局正在分化和重构，大致可分为三个层次。第一层次主要是大银行，投入资源较多，产品丰富，专业化程度高，市场份额上升较快；第二层次是普惠业务转型较快、具有特色的中小银行，特别是微众、网商等互联网银行，注重金融科技投入，在细分市场上形成局部优势，普惠业务稳中有进；第三层次是正在转型中的广大中小银行，受大银行经营重心下沉影响，贷款价格竞争处于劣势，传统优质客户产生流失，亟需转型并找准自己的位置。
（三）普惠金融的生产技术不平衡。主要体现在业务集约化、人员专业化、产品和工具应用等方面。一是普惠金融业务集约化分化严重。现实环境中普惠业务操作和办理可谓手工劳动、半自动和自动化并存。既有参照大中型企业授信模式撰写授信报告、线下操作、层层审批的传统信贷模式，客户经理人均服务客户不到30户；也有针对圈链模式、专业市场、产业集群进行批量营销，批量授信；还有大数据支持的新型普惠模式，通过普惠系统线上申请，模型审批，全流程线上秒批秒贷，客户经理人均服务客户超百户。二是专业化程度不一。既存在专业机构、专业信贷工厂和专业网点的专业人员办理普惠金融业务的情况，也存在综合网点的客户经理甚至理财经理办理的情况。三是产品和工具运用差异化。有的银行普惠金融业务既有专属产品、专门流程和专业审批，又开发专业工具辅助，如风险排查、评分卡、额度模型和风险预警工具等；有的银行普惠金融业务和对公信贷业务基本没有差别化。以上三方面最终影响普惠金融业务效率，各银行普惠业务人工成本占贷款收入的比重，最高的接近50%，低的不到5%甚至更低。
发展与突破
普惠金融高速发展及其带来的影响值得观察和研究，特别是对中国经济结构和经济活力的深层次影响。普惠贷款带来的边际效率是递增的，促进了整个社会的福利和产出增长。对小微企业的大规模授信，首先带动共同富裕，助力机会平等和社会公平；进一步看，将带动经济结构多元化，社会活力增强，金融是市场化资源配置和要素流动的先导，大量小微企业、个体工商户获得贷款，将带动社会创业热情的提高、新型经济形态涌现、微观活力和社会活力增强，既纾解就业压力，又增强中国经济的韧性，丰富中国经济高质量发展的内涵。可以提供实证的案例是深圳地区，深圳普惠金融发展充分，为小微企业、高新科技企业提供了充沛的发展动能，金融与实业发展进入良性循环。
以结构学派为代表的经济学家提出中小银行优势假说，认为我国建立以大银行为主的高度集中的金融体制，大型金融机构天生不适合为中小企业服务，大量发展和完善中小金融机构是解决我国中小企业融资难题的根本出路。如果一个经济体中金融业（尤其是银行业）比较集中，中小企业的融资就会特别困难。而中小金融机构拥有信息上特别是软信息方面的优势，因此不应通过行政手段要求大型商业银行增加中小企业贷款，此举会引起不良率上升。他们的观点是大企业与大银行相互匹配，小企业与小银行相互匹配。
然而现实情况是国有大银行成为中国普惠金融发展的头雁和主力。工、农、中、建四大行普惠金融业务迅速崛起，相关数据显示，2018年年末，四大行普惠贷款余额合计1.74万亿元，中国银行业人民币贷款总余额为9.28万亿元，占比达18.75%；2022年年末四大行余额合计6.9万亿元，是2018年的近4倍，中国银行业人民币贷款总余额为23.60万亿元，占比29.24%，占比提高约10个百分点；2022年四大行贷款平均利率按从低到高排列，最低的中行3.81%、工行3.84%、农行3.90%、建行4.00%，与2018年相比，利率下降最多的农行下降了1.96%，最少的工行下降了1.11%。
大银行转型发展普惠金融的时间窗口非常精准，可谓天时地利人和。从市场环境来说，小微企业具有强大的生命力和市场活力，中国目前市场主体达1.7亿，其中小微企业4842万家，个体工商户1.1亿户，平均每天新设企业2.38万家。大银行面对经济降速提质和结构转型的压力，对公业务基本饱和，大中型客户特别是地产行业风险趋增，为稳定经营，寻找新增长点，大银行自身具有转型发展普惠的强烈动因，而转型的成功实现，源于政策驱动、金融科技助力和银行积极创新等多方合力。
（一）政策驱动。推进金融改革、金融创新、金融开放和金融发展，最重要的目标之一就是推进金融服务更加普及，使普通百姓、偏远山村的村民，包括小微企业、“三农”都能获得更加便利、更加快捷、更加实惠和更加安全的金融服务。这也是贯彻以人民为中心，贯彻“五位一体”全面发展的理念，推进解决金融发展不平衡、不协调，同时也是实现经济金融从规模数量转向高质量发展，推进国家现代化的重要组成部分。党中央和国务院对发展普惠金融高度重视，习近平总书记在党的十九大报告、党的二十大报告和全国金融工作会议上都强调要建设普惠金融体系，加强对小微企业、“三农”和偏远地区的金融服务。各地均明确提出普惠金融发展要求，并进一步提出具体量化增速要求，国有银行各级机构的关键绩效指标（KPI）考核明确要求普惠金融比重超过10%。高度重视带来资源的高度倾斜，疫情防控期间，国有大银行凭借资金成本优势，大幅降低普惠金融贷款利率，执行利率接近甚至低于央行公布的贷款市场报价利率（LPR），其对普惠金融的重视和执行效果远超政策目标。
（二）金融科技的运用和助力。早在2005年，原银监会发布《银行开展小企业贷款业务指导意见》（银监发[2005]54号），大银行多次探索全面发展小企业授信，由于小微企业信息的分散性与大银行管理的集中性天然存在矛盾，往往陷入“一放就乱，一乱就收”的循环。随着移动互联网、大数据、人工智能、云计算、区块链等金融科技的深入应用，服务界面移动化和线上化延伸了小微企业交互的数据触角和操作终端，天量数据信息的收集、整理、处理和决策可通过系统和模型完成，全面解决银企信息不对称的技术问题。例如，2018年中国建设银行将金融科技与普惠金融并列为全行发展战略，数字化转型成为大银行颠覆传统普惠发展模式的生死之战，2018年至今建设银行金融科技投入总额超千亿元；2022年农业银行的金融科技投入占营收比重达7.31%；工商银行的金融科技人员占总员工比重达8.3%，大银行普惠金融领域在某种程度上已成为金融科技应用的主战场。
一是打通小微企业服务最后一公里，提供互联网线上融资和提款服务，实现渠道有手机银行、网上银行、小微企业融资专属应用程序（APP）等。工、农、中、建四大银行的手机银行已更新至8.0版本，均在线上部署普惠贷款专属产品，提供开放的一站式授信服务，并迅速成长为主打产品。例如，建设银行集中资源开发“惠懂你APP”作为小微企业综合化生态型服务平台，已升级到3.0版，实现开放式获客，一站式办理、一分钟融资，到2022年年末建设银行“惠懂你APP”累计访问量达2.1亿次，授信客户199万户，授信金额1.64万亿元。
二是金融科技赋能，实现“智慧+”或者“数智+”。普惠金融业务传统上是劳动密集型业务，金融科技重构经营生态，为基层减负赋能，主要应用场景包括客户经理工作管理、业务管理和风险管理等。先进系统和工具的大量应用助力客户经理减少冗余和低效的工作。营销有客户全景视图进行导航、展业有综合服务平台，可用手机拍摄客户资料和现场情况，信息直接识别并导入信贷系统，手机终端随时随地展示营销商机；业务管理有一键报表系统，信贷流程系统实时显示贷款进程，贷后管理系统自动预警并提示客户经理风险管理动作；风险管理系统有自动合规，无纸化审批，授信辅助系统整合内外部数据，自动为企业画像，校验数据真伪。
三是通过人工智能、大数据模型精准识别风险，数字化金融实现秒批秒贷。互联网金融平台对大数据应用和实战进行了先行探索，大银行迭代升级风险技术和大数据模型，通过税务、海关、水电等外部数据以及交易结算、资产、代发工资等内部数据，建立数据模型，实现智能化“机控”，如建设银行依靠数据模型发放的信用贷款占普惠贷款总额的30%。大银行将大数据来源进一步扩展到核心企业、产业互联网平台和龙头企业，依靠实时交易信息和行为数据建立模型、数据、流程和授信四位一体的风险控制体系，授信从传统的主体信用延伸到交易信用、上下游信用、市场信用和圈链信用。当前中国银行业的数字化程度全球领先，大银行凭借资本、规模、人才和自身客户、结算优势，在数字金融上集中发力，有效降低了银企间的信息不对称，以数字金融为特征的新型普惠业务茁壮成长。值得关注的是，银行规模越大，客户数越多，大数据模型就越趋于准确，最终产生马太效应。
（三）银行积极转型和创新。各大银行在内部管理、专业化建设、产品创新等方面主动转型和创新，推动普惠业务高速增长并扩面下沉。2017年各大银行总行成立普惠金融事业部，建立普惠金融专业化经营和垂直管理体系，建设专门的综合服务、统计核算、风险管理、资源配置、考核评价等机制；在基层设立普惠专业团队、专营机构、重点网点，按照普惠业务规律进行流程再造，推广信贷工厂等新作业模式，普惠业务趋于集约和专业化操作。同时，普惠业务虽然脱胎于对公信贷业务，各大银行从总行层面重塑和创新适合小微企业特点的普惠专属产品，对业务资料、办理流程、审批和风险管理等进行了规范和标准化，新产品体系生机勃勃。各大银行从总行层面开创的普惠业务专业化和标准化，使普惠业务的生产效率显著提高，目前，先进地区每个客户经理服务普惠客户数从原先不到30户升至300户，工作效率大大提高，发展普惠业务逐渐成为基层自觉自愿的行动，从“要我干”转变为“我要干”。
趋势与机会
普惠金融发展首当其冲正在改变银行。传统银行遵循“二八定律”，认为80%的利润来自金字塔尖的20%客户，经营重心放在大客户、重要客户和私人银行客户，普惠金融则是对坚持“以人民为中心”的金融发展观的回归。服务大量小微企业、长尾客户提升银行的精细化经营能力，客户越多，越需要金融科技的支持，通过客户洞察提供千人千面、智能化的客户体验，最终为银行培养未来的客户，涵养可持续发展的经营根基。基层银行的经营方式、人员配置、利润结构都正在发生变化，不少基层管理者对普惠业务带来的经营稳定性感受深刻，原先授信以大中型企业贷款为主，若有一单贷款出现不良，整个机构效益都受到影响，而普惠业务不良发生率趋近于大数法则。未来已来，普惠金融未来发展以下趋势值得关注：
（一）银行普惠金融业务增长，短期看资源投入，中期看机制，长期看金融科技运用。在短期内，通过加强考核和资源倾斜，普惠金融业务可获得一定增长；中期发展看机制，包括业务流程、产品创新和组织管理方式，核心在提升劳动生产率，普惠金融业务传统是劳动密集型业务，客户接触和信贷流程耗费客户经理大量的工作时间，通过科学组织，标准化运营，提升客户经理产能是普惠金融持续发展的潜力所在；业务短期的快速增长可以暂时稀释不良率，从长期看，风险识别和控制能力是普惠金融的核心竞争力，银行间的差距将体现为大数据建模能力和运用数据量的大小。风险管理逐渐趋向智能化“机控”，有逻辑、有规律、有数据的业务将交由人工智能处理。
（二）普惠金融业务竞争和分化加剧。普惠金融业务具有规模效应，达到一定规模后边际成本递减。普惠金融业务的规模化、标准化和自动化一方面提升经营效率，另一方面使普惠业务的单位经营成本不断下降。银行转型越快越到位，越具有竞争优势。标准化业务将成为大银行的主阵地，针对抵押业务、围绕核心企业的供应链业务、征信和经营数据较为完善的客群，大银行将从上到下系统全面地覆盖。非标准化业务和差异化竞争将成为中小银行的生存之道，中小银行找准产品定位，切分不同的细分客群，依靠人缘、地缘、血缘和细分市场优势，通过市场调查、德国IPC微贷技术、特定维度信息数据收集等获取人品、能力、社会关系和上下游信用等关系型软信息，提供更精细、更聚焦的客户服务。大银行、中小银行形成立体的普惠金融服务体系和信贷错位竞争格局。对普惠金融业务效率和成本控制良好的银行，普惠资产将成为其优良的资产板块。
（三）供应链、产业链金融是普惠金融即将到来的风口。当前银行对抵押业务覆盖充分，竞争激烈。随着对话式大型语言模型（ChatGPT）成为现象级产品和金融科技的深度赋能，数据作为主要的生产要素，量变发生了质变，“数据+算力+算法”成为数字经济的引擎和基石，在此基础上形成普惠金融新的应用和场景，未来可能会应用ChatGPT来决定是否给某个企业贷款、给多少贷款以及测算损失的概率有多大。
当前供应链、产业链金融还主要围绕核心企业，呈现中心化特征。因为核心企业具备较强的上下游控制能力，能够提供银行控制风险所需要的大数据和相应的增信，大部分银行供应链融资还要依赖核心企业信用。供应链、产业链金融下一步的挑战是利用大数据、机器学习、金融科技监控等数字技术来识别和建立数字信用，通过数字孪生、伴生和新生，实现全链条信息数字化，数字金融化。数字孪生即对应现有供应链、产业链的物流、资金流、信息流和商流等多维度数据和信息，在数字世界予以映射；数字伴生是针对孪生较为确定的数据，通过物流、工资、社保、税收、历史数据、交叉检验、业务逻辑等人工智能手段和大数据，运算补足缺失数据；数字新生通过数据集成和运算，供应链、产业链从头到尾、从上到下各个环节打通形成一个完整、网状的数字生态系统。跨区域、跨部门、跨生态全景展现全链条全景数据，数据实时、全面、多维、全真、可校验，在此基础上，链条上的每个节点、每个企业的投入产出，物流、资金流、信息流和商流“四流”信息都可实时呈现，银行可据此形成相应授信和风险策略。这将是商业银行丢掉抵押这根拐杖，真正融入实体经济，实现小微企业应贷即贷、想贷就贷的重要突破。在此基础上，普惠金融数字化将真正解决小微企业融资难、融资贵这一世界难题。