【杂志微阅读】普惠金融两极分化困境的治理路径思考

近年来，政策鼓励银行增加普惠小微贷款规模、拓宽客户覆盖面，普惠贷款余额大幅增长。截至2025年6月末，全国普惠型小微企业贷款余额达到36万亿元，是“十三五”末的2.36倍。不过，在“量”取得突破的同时，也出现一些结构性问题。部分地区和客户群的获益明显，而另一些长期被忽视的“小微长尾”群体和偏远地区客户的改善仍有限，普惠金融服务一定程度上呈现“两极分化”趋势。部分头部小微企业因信息充足和资产抵押便利获得更多金融支持，而不少小微企业或初创企业因缺乏信用记录、抵押品薄弱依旧面临“融资难”。

近年来，个别金融机构在激烈竞争中无限制下调利率，注重量化指标而忽视服务效率与风控成效，形成了“宁可求大、不求优”的困局。普惠金融的“量”的扩张未必能自动带来“质”的提升，甚至可能加剧资源错配，损害实体经济的增效升级。高成本和高风险仍是普惠金融的重要特征，扩大贷款余额往往伴随着银行经营成本上升和风险承担加重，同时，不合理的价格竞争和监管套利行为也会动摇市场秩序，监管部门已经多次强调要遏制非理性降价竞争，避免信贷资源空转与低效配置。

一方面，头部小微企业过度授信。具有优质信用记录的群体更容易获得大额贷款和信用贷款，但这种增长更多是规模扩张型。监管规则中，企业分类为小微且授信金额小于1000万元即可计入普惠金融考核。部分资金密集型及技术密集型企业（如医药企业）需要的人员不多，按照工信部的分类标准被划为小微型。这类成熟的优质企业成为各类银行争相营销的目标，无论企业实际需求如何，多家银行均给予1000万元的普惠顶额授信。为了普惠贷款总量考核，部分商业银行甚至对此类企业的多个关联主体每户给予1000万元授信，虚增普惠贷款。普惠小微贷款规模的迅猛提升并没有同步带来结构优化和质效提升，造成头部小微企业融资过度。

另一方面，长尾客户和首贷客户求而不得。此类客户依然面临“融资贵”“融资难”。部分商业银行将同业授信作为新客户审批的重要参考因素，导致小微企业“首贷”突破难。普惠金融资源在部分区域和群体过度集中，很多小微和“三农”等薄弱领域则因获贷难或成本高，被迫转向成本更高的或非正规的渠道。

同时，普惠金融在头部集中也易引发监管套利和价格无序竞争，银行业出现“非理性降价”现象。对此，监管部门已通过窗口指导和考核引导加以纠偏，比如，有的地区出台了行动方案指导普惠小微贷款定价。这种价格“内卷”虽然短期刺激信贷投放，却损害了市场定价机制，也造成部分信贷资金空转套利。“量”的快速增长不能根本解决信息不对称、信用缺失等深层次问题，普惠金融发展的不平衡现象仍值得关注，部分薄弱环节“质”的提升亟待强化。

制度与考核机制导向。政策和考核偏重贷款数量和覆盖面等硬指标，使得金融机构在业绩评价中倾向“先上量后讲质”。银行机构在面对潜在高风险的首贷和信用贷时缺乏足够动力，推高了这些业务的风险溢价，并抑制了真正需要群体的信贷需求。尽管近期监管要求各地对银行小微金融服务开展评价，并强调差异化监管，优化贷款风险权重、不良容忍度等制度，但尚需时间落实政策来修正过去的导向效应。激励机制不健全使得银行对普惠业务的投入热情有限。例如，尽管地方政府和金融机构推出多种风险补偿机制和贴息政策，但在许多地区相关配套仍不完善，银行产品的自主定价和风险承担压力依然存在。金融机构内部对普惠业务的绩效考核和薪酬激励相对欠缺，使得员工缺乏服务“小而散”客户的动力，进一步加剧了普惠金融服务的两极分化。

银行偏好与市场竞争。银行业的风险偏好和行为模式也助推了两极分化。一些中小银行风控能力有限，更倾向于对优质小微企业“敢贷能贷”，而对信用基础薄弱的企业谨慎观望；大型银行也倾向于争抢产业成熟、抵押条件相对优越的客户。银行业面临“稳息差、扩规模、控风险”三难困境，各行往往在规模扩张的压力下展开盲目竞争。一些银行通过非理性降价和高成本营销来抢占市场份额，导致利率与成本错位。这种行为短期内看似提升了投放规模，但从长远看，一方面，加剧了价格竞争的风险，另一方面，使得部分正常信贷业务被过度分流，甚至出现资金“空转套利”现象。为应对这种“内卷”，监管层已出台行动方案，要求科学定价、抑制无序竞争，但这种根植于银行竞争文化的行为尚需深度变革。

信息不对称与技术不足。在目前的征信体系下，大型企业和城镇居民往往具有较为完整的信用档案，而偏远地区农户、初创企业等群体信用信息较为零散或缺失。缺乏多源信息支撑，使得金融机构对这部分客户难以准确评估信用风险。中国人民银行不断推动多层次征信市场建设，扩充信用信息基础库，并积极发展地方征信平台，努力破解普惠领域的信息不对称，但由于技术手段受限和数据标准化等问题，信息覆盖率和质量仍有待提升。相比之下，具备更多财务、税务数据的企业能获得更全面的信用评估，进而获得更多信贷支持，这种信息鸿沟在数字技术普及不足的环境中进一步扩大。在一些产业链成熟、信用意识较强的领域（如互联网制造业、科创企业等），普惠金融服务较为精准；而在一些传统农业和零散商户集聚的区域，金融服务响应往往滞后。

产品与业务设计局限。现有普惠信贷产品多以短期流动资金贷款为主，缺乏针对不同成长阶段的小微企业和创业个体的中长期授信支持。银行在首贷、续贷等业务上仍保守定价，而一些高风险群体需要更灵活的产品设计（如信用贷款、供应链融资等）才更易获得资金。

在普惠金融由量向质转型的过程中，数字金融并非仅是工具性的效率提升，而是通过重构信息结构、重塑风险定价机制、改造业务流程与建立实时反馈闭环，改变金融资源配置的内在逻辑，有助于解决普惠金融头部集中与长尾缺失的两极分化难题，促进结构性优化。

从“看得见”到“可度量”：信息扩展与信用边界的上移。普惠金融两极分化的根源在于信息可得性的不均衡。传统征信依赖历史还款与财务报表，无法覆盖初创企业等经济主体，数字金融可通过多源异构数据的接入与融合，扩展信用的可观测边界。借助数字金融，可将税务申报、支付流水、电商交易、社保与用工记录、物流信息、发票与合同等高频场景数据纳入分析范畴，使原本“无痕”的经营行为被量化。同时，通过知识图谱与网络分析，揭示企业的上下游依赖、股权与关联链条，识别“被拆分的小型企业”与重复授信的隐性模式。由此形成的多维动态画像把企业信用从静态标签转为时间序列和行为矩阵，为普惠金融长尾主体提供了“以行为换信用”的入场通道，有助于缓解了首贷“从0到1”的信息障碍。

动态识别与分层准入：缩短信息不对称造成的等待期。基于扩展后的信息基础，数字金融以机器学习与时序模型实现对经营态势的连续识别，而非一次性打分。动态评分可以捕捉现金流稳定性、订单持续性、客户集中度变化等短期信号，支持“试点额度—观测期—扩容额度”的分阶段准入路径。对银行而言，这把原本需一次性承担的信用风险分割为可管理的时间段，降低了首次放贷的边际成本，也减少了因怕“先行放贷”而产生的同业观望，从而提高普惠金融首贷供给。该机制通过把风险识别前移与风险分散化承担，弥补了对长尾客户的供给缺口，抑制了金融资源对已识别优质主体的过度集中。

精准匹配与效率重构：降低交易成本、提升小额信贷可行性。数字化的画像与自动化流程使得“小而多”的普惠业务在经济上变得可行。画像卡片与自动化审批路径将合规、反欺诈与风控规则嵌入前端，判断为低风险的可实现“直通式”放款，这样可节约大量人工审查成本；对于边缘或复杂业务，系统则触发人工复核或辅助决策。与此同时，平台化推送能把符合条件的普惠金融长尾主体直接呈现给具备相应风险承受能力的银行或担保机构，避免信息发布与匹配的双重摩擦。这一套匹配机制降低了单笔成本，提高了撮合效率，使得面向长尾的小额贷款得以规模化、标准化提供，改变了“服务成本—放贷意愿—覆盖范围”三者之间的负反馈循环。

差异化定价与激励对接：把政策资源转化为边际经济信号。要遏制普惠金融头部过度授信与考核套利，仅靠识别与匹配是不够的，必须在定价层面形成导向性。数字金融通过可解释的动态评分与实时监测，把风险量化为利率、费率与担保要求的动态函数，从而支持差异化定价。同时，可将财政贴息、担保覆盖等政策工具“参数化”嵌入定价机制，对识别为“高政策适配度”的首贷主体自动降低利率或提高担保覆盖面；对被识别出具有拆分或重复授信特征的申请则抬高价格或触发人工审查。这样一来，财政与监管资源不再以静态名单发放，而是作为实时经济信号参与市场定价，促使银行在追求考核指标时不得不考虑政策约束与长期收益，从而抑制为达标而对“伪小微”集中授信的行为。

贷后监测与信用修复：从一次性放款到培育长期关系。数字金融并非只影响放款前端，在普惠金融贷后管理与信用累积上同样能发挥结构性作用。基于实时行为数据的持续监控可以在早期发现经营波动并触发辅导、调整额度或临时支持，从而减少违约的累积概率。可系统化记录借款人在运营改善中的正向信号（如连续按期还款、销售恢复、用工稳定），并把这些信号转化为评分提升和价格优化的依据，形成“信贷—表现—激励—再信贷”的闭环，降低长尾主体在首次获得贷款后的退出率，增强其持续获得金融支持的可能性。这种信用修复机制把普惠金融业务从一次性输血变为可持续赋能，改变了过去“首贷难，续贷易退”的困境。

同时，数字金融在识别关联性和异常行为方面具有天然优势。通过图谱分析、相似度聚类与多流交叉验证（资金流、票据流、物流）可实时发现法人拆分、循环套现、团伙化借贷等套利模式，并把这些发现作为授信阈值的一部分或触发人工复核。这不仅保护了财政贴息与担保资源的有效性，也让银行在完成普惠指标时无法仅凭“数量”投机而不承担相应风险，形成对制度套利的技术性阻断。

构建政府—平台—金融机构三元协同机制。建议将数字普惠治理纳入国家层面的顶层统筹，统一制定普惠金融的转型目标（如首贷覆盖率、授信去重率、财政撬动倍数、分层违约率与区域均衡指标）、明确指标口径并统筹财政补贴与监管宽容资源。推动国家级与省级分层互联的数据平台建设，明确数据可用范围、接口标准与合规流程，使数据由“散乱资源”变为“公共基础设施”。在此架构下，技术平台承担企业画像的建模、风险分层的运行、画像卡片与清单的推送以及财政激励参数的自动触发；金融机构的角色是基于平台输出完成授信决策与贷后管理，并承担最终风控责任。明确三方的法律与合约责任，政府负责制订规则与财政倾斜，平台负责数据与模型合规性，银行负责授信判断与风险处置，避免权责模糊导致的监管套利与推诿。

隐私保护与可用性并重的数据治理。数据是驱动普惠金融信用扩展的根基，但必须在“用途限定、最小必要、技术脱敏”的原则下使用。建议制定普惠数据白名单和用途清单，明确税务、社保、支付、电商、物流与司法等数据在何种条件下可用于画像与授信，同时要求相关数据平台实施去标识化、差分隐私或同态加密等技术以降低隐私泄露风险，平台合规还应包括访问控制、审计日志、第三方合规评估与定期安全测试，相关数据平台应对数据质量、来源合法性与合规证明承担连带责任，合同中须明确因数据或模型缺陷导致的赔偿与追责机制，从而提高技术服务市场的责任意识与透明度。

实现可解释、可审计与可回滚的算法应用。面对算法在普惠金融授信、定价与财政触发中的关键作用，监管层面可采取分类监管与备案审查相结合的制度。对影响重大、涉及财政补偿或普惠资格的模型实行强监管（包括备案、第三方审计、上线前沙盒测试、上线后实时监测）；对中低风险的辅助模型实施备案告知与定期披露。模型治理要覆盖训练数据来源、偏差检测（群体误拒率等）、可解释性输出与版本管理，并强制保留决策日志、阈值调整记录与模型回滚通道。应积极开发普惠金融监管科技工具，用于监测模型输出分布漂移、异常案例比例与触发财政补偿的敏感度。一旦发现系统性偏差或外部冲击导致模型不可用，应有清晰的回滚程序切换到人工复核，同时启动跨部门应急响应机制以调整财政参数或限制相关业务规模，保障金融稳定。

实现普惠财政与担保工具的参数化与绩效化。建议把普惠金融财政补贴变成实时的边际激励而非事后补偿。传统静态贴息或担保往往时效滞后、触达不准，易被套利或错配。建议把贴息率、担保覆盖比例、风险补偿触发条件等转化为模型可调用的参数，通过相关数据平台接口在授信过程中自动嵌入。当模型识别出某首贷主体具备政策适配标签且风险在可接受范围时，系统自动赋予相应贴息或担保等级；当模型发现关联拆分或高度重复授信迹象时，自动降低补贴优先级并触发人工复核。此外，普惠金融财政工具应设计多层次结构，基础贴息保障普惠底座，绩效贴息激励信用改善，动态担保按风险分层梯度提供覆盖。为防止财政风险外溢，应设定年度预算上限、单笔赔付上限与再担保安排，并将财政支付与绩效仪表盘（覆盖率、撬动倍数、分层违约率、区域均衡）挂钩，财政拨付须以实证绩效为依据并接受独立审计。

根据区域差异化特点实施不同策略。由于东中西部在普惠金融数据基础、金融机构能力与产业结构上差异明显，宜采取“东部优化，中西部扶持”的差异化策略。在东部先行推行贷款去重治理、存量结构优化与价格回归，通过监管激励抑制重复授信与价格内卷；在中西部与县域优先部署普惠金融数据接入节点、首贷风险补偿池与银行能力建设项目，以财政和技术支持降低银行进入长尾市场的门槛。所有普惠金融试点必须嵌入严谨的因果评估设计（随机化对照或准实验），并设立独立评估机构对试点绩效进行定期评估，评估指标包括但不限于首贷覆盖率的变化、单位贴息撬动额、授信去重率、分层违约率与长期贷款续贷率等。基于证据的参数调整与分阶段扩展可以避免一刀切的政策失误，确保推广在风险可控与效果可验证的前提下进行。（编辑：时磊 时旭）