數據顯示：普惠小微貸款支持2863萬戶的小微經營主體

央行數據顯示，上半年人民幣貸款增加12.09萬億元，同比多增2.42萬億元。前5個月，普惠小微貸款余額是12.9萬億元，同比增長了25.4%，高于人民幣各項貸款的增速12.2個百分點。普惠小微貸款支持了2863萬戶的小微經營主體，同比增長了21%。

這并不代表已經大功告成。數據顯示，當前普惠型小微企業貸款平均利率為5.23%。除利率下降以外，國家引領的普惠金融扶持的擴散性還沒有完全釋放，惠及企業范圍依然有限，需要進一步開放落實對小微企業的信用貸款政策，激發金融機構的主觀能動性，以點帶線，以線帶面。

筆者認為，要讓銀行敢貸，讓企業能貸。

銀行敢貸，可從以下兩個角度入手：一是資金。近期各地央行均采取創新貨幣政策工具為當地的金融機構提供再貸款，為這些機構進一步為小微企業提供貸款或者延期還本付息等提供資金支持。未來央行需進一步根據市場反應通過創新貨幣工具，進行購買或者提供額度等方式鼓勵金融機構為小微企業提供資金幫助。

二是信用。筆者建議可借鑒自貿區保理機構與央行信用體系接入的經驗，促進小微企業的信用體系建設，疏通地方小型金融機構和大型銀行體系之間的數據孤島，建立更為完善的小微企業信用評級系統，在鼓勵小微企業提升信用水平的同時打消金融機構的后顧之憂。

同樣，讓企業能貸易貸，也需要從兩個角度入手：一是資格，二是融資成本。從資格來看，目前小微企業貸款還是圍繞抵押物開展，企業必須拿出固定資產用于抵押，銀行對于抵押物處理僅是閑置，這就造成小微企業的資源浪費。應當盡快健全相應的征信體系，促進信用貸款的落實，用企業信用代替抵押物。融資成本方面，這當然還需要央行出手，用專項資金切實地進行精準滴灌。

當前正快速發展，漸趨向成熟的金融科技也可以發揮作用。

如前文提及的信用體系建設。可通過結合區塊鏈和大數據技術，企業融資、經營、還款等行為都將留下蹤跡，且不可篡改，貸款資金流向也變得全程可追溯，企業的信用評級指標可在數據支撐下完善。

其次是流程方面，可借助人工智能技術對小微企業進行畫像，針對不同的財務狀況提供差異性的貸款服務。一企一案是未來小微企業金融支持需要走的道路，金融科技則是其實現的重要基礎。

最后是風險方面。任何一種創新性的工具都會帶來不確定性，借助大數據、人工智能等技術實現實體經濟的虛擬鏡像，在類似監管沙盒的模型里模擬沖擊并衡量相應的效果和影響，依此做好風控和應對預案，做到未雨綢繆，對小微企業提供金融支持的同時保證金融體系穩定。

對小微企業的金融扶持任重道遠，未來還需從機構敢貸、企業能貸出發，借助金融科技優勢，讓普惠金融成為銀行有利可圖、有心可做，企業有信可押、有錢可貸的好事情。

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