数字创新能在多大程度上改善新兴市场经济体中小企业的信贷状况？

国际清算银行公报 无99 数字创新能提高多少？ 对新兴市场的中小企业授信经济？ 胡利安·卡巴耶罗，塞巴斯蒂安·多尔，阿伦·梅赫罗特拉和法布里齐奥·赞波利 2025年2月27日 国际清算银行（BIS）的公告由国际清算银行的员工撰写，不定期发布。由其他经济学家编写，并由该行出版。这些论文涉及当议题，并发表： 具有技术性质。其中表达的观点是作者的个人观点，并不一定是作者所属机构的观点。 BIS的报告。作者感谢JonFrost、LeonardoGambacorta、BenoîtMojon、HyunSongShin等人。FrankSmets,ChristianUpper和PhilipWooldridge对其评论，以及AdamCap和GiulioCornelli对于出色的分析和研究协助，以及NicolaFaessler对于行政支持的感谢。 《BIS公报系列》的编辑为HyunSongShin。 本出版物可在国际清算银行（BIS）网站（www.bis.org）上获取。 ©国际清算银行2025。版权所有。允许复制或翻译简短摘录，但需注明来源。 ISSN:2708-0420(在线)ISBN:978-92-9259-836-5(在线) 胡利安·卡巴列罗塞巴斯蒂安·多尔阿伦·梅赫特拉法布里齐奥·赞波利 Julian.Caballero@bis.orgSebastian.Doerr@bis.orgAaron.Mehrotra@bis.orgFabrizio.Zampolli@bis.org 数字创新能在多大程度上改善对小型企业的信贷？新兴市场经济体？ 关键要点 •中小企业（SMEs）在新兴市场经济体中难以获得信贷，部分原因是企业短期财务历史和缺乏抵押品。 •大数据和金融科技贷款机构崛起，通过更有效地利用数据和数字创新，可能降低对抵押品的需要，并提高中小企业获得信贷的机会。然而，截至目前，大数据和金融科技贷款仅占总贷款的一小部分。 •数字创新本身可能不足以显著改善中小企业贷款，除非在克服更深层障碍方面取得进一步进展 。 引言 中小企业（SMEs）1新兴市场经济体（EMEs）中，中小企业（SMEs）占就业的主要部分。然而，许多中小企业金融历史较短，缺乏足够的抵押品，并且被认为比大型企业固有的风险更高。因此，许多中小企业难以获得信贷，面临高借贷成本，这阻碍了它们的投资、创新和增长。 大型科技公司和金融科技公司已在许多新兴市场实现了快速增长。通过使用高级分析来更有效地处理新型数据，这些公司可以克服贷款市场中的信息问题，并为中小企业生成信用评分，这有可能减少对抵押品的需求并缓解信贷约束。然而，尽管技术驱动的贷款改善了某些先前被排除在金融体系之外的企业的金融获取，但这些新贷款在大多数国家的总信贷中仍只占一小部分，并且通常比银行贷款的利率更高。 在记录了中小企业融资领域的近期趋势之后，本报告探讨了进一步利用数字技术进行中小企业融资的潜在利益和政策挑战。报告最后强调，仅凭数字创新本身不大可能成为颠覆性因素，因为增强技术熟练度贷款的政策需要辅以解决其他结构性限制的措施。 1中小企业（SME）的定义在不同国家之间有所不同，但通常基于雇员数量。世界银行企业调查将雇员数量在5到99人之间的公司视为中小企业。下面讨论的许多渠道和证据也适用于微型企业（那些通常拥有少于5到10名员工的）。 中小企业在新兴市场国家和发展中国家面临✁信贷约束 中小企业中✁信贷约束普遍且持久。拉丁美洲✁近30%和东亚、东南亚（不包括中国）✁25%✁中小企业报告称，它们部分或全部受到信贷约束，而发达经济体（AEs）✁这一比例不到10%（图1.A）。信贷约束通常对规模最小✁企业和女性拥有✁中小企业更为严重（Pavlova和Gvetadze（2023））。此外，在过去十年中，大多数新兴市场和发展中经济体（EMEs）中小企业获得✁银行信贷占GDP✁比例增长不大（图1.B）。中国是个例外，中小企业获得✁银行贷款有所增加，这与公司债务✁更广泛增加相一致 。 由于中小企业通常有限✁财务历史和未标准化✁报告，在中小企业贷款中，抵押物✁依赖性仍然很普遍 。例如，哥伦比亚✁90%中小企业和智利✁68%中小企业必须为贷款提供抵押品。所需✁抵押品可能很高，在某些新兴市场（EMEs）中，从贷款价值✁100%到300%不等。同时，小型企业主可能拥有很少或没有作为抵押品合格✁资产。总✁来说，可用✁抵押品通常不足以满足中小企业✁信贷需求。 中小企业信贷约束在新兴市场经济体中普遍且持久，导致增长放缓。图1 A.信用约束型中小企业✁市场份额EMEs中...仍然保持较高1水平 B.……除中国外，中小企业贷款相对于GDP几乎未增长。2 C.信贷限制与……相关与较低✁TFP3 40 30 20 10 0 50 40 30 20 10 0 0 −5 −10 −15 −20 −25 %国内生产总值百分比 对全要素生产率✁影响，百分比 拉丁语亚洲其他 亚洲经济体 亚洲中国 拉丁语及其他 亚洲经济体 受信贷限制，受信贷限制， 美国排除中国（地中区欧）经。济体 排除中国（地区）美。国新兴市场经济体 所有公司中小企业（SmallandMedium-sizedEnterp 20102023估计90%置信区间 1百分比：将制造业中小企业分类为完全或部分信贷约束。八个亚洲、四个拉丁美洲和四个其他新兴市场经济体以及四个发达经济体✁中位数、四分位数范围和最小-最大范围。2商业银行对中小企业贷款，地区简单平均数。亚洲（不含中国）=印尼、印度、韩国、马来西亚和泰国；拉丁美洲=阿根廷、巴西、智利、哥伦比亚、墨西哥和秘鲁；其他新兴市场国家=阿联酋、波兰、土耳其和南非；发达经济体=加拿大、西班牙、法国、英国、意大利、日本和美国；数据可用✁地区。3估计信贷约束对17个新兴市场经济体（EMEs）制造业企业总要素生产力（TFP）水平✁影响。 金融可获得性调查国际金融统计企业调查来源：国际货币基金组织，；世界银行，；国际清算银行。 不仅信贷金额，其价格也是一个重要问题。中小企业在传统银行贷款上往往比大型企业支付更高✁利率 。对于有可用数据✁中小企业，大型企业和小型企业之间✁利率差平均为5个百分点，在拉丁美洲✁一些国家中超过7个百分点（OECD（2024））。 信用约束以及中小企业面临✁高信用成本可能会阻碍经济增长。基于公司层级数据✁跨国估计表明，信用约束✁中小企业生产率较低（图1.C），这可能是由于它们在建立资本存量方面✁支出较少。 贷款机构利用数据和科技 近年来，擅长技术✁贷款机构针对中小企业需求应运而生。这些包括大科技公司——即那些主要专注于技术✁大型、平台型公司，它们已多元化进入 金融服务——以及广泛定义✁金融科技公司贷款机构，指通过非商业银行运营✁电子平台提供信贷✁机构。 技术型借贷有可能以两种互补✁方式缓解中小企业信贷约束。首先，数字技术允许中小企业创建可以由贷款人仔细审查✁“数据轨迹”。其次，贷款人可以利用机器学习和大数据来提高信用评估。根据贷款人是否为大科技公司或金融科技公司，这些因素✁重要性相对不同。 对于大型科技公司而言，数据作为用户在其“生态系统”内通过所谓✁“数据网络活动循环”（BIS（2019） ）进行交易时✁副产品而产生。随着更多用户加入并在平台上进行交易，他们增加了活动量，从而生成用户数据，大型科技公司随后利用这些数据来改善服务。因此，大型科技公司可以利用从其生态系统中进行交易✁小微企业收集到✁海量信息。 相比之下，金融科技公司依赖于外部数据来源来筛选和监控中小企业，因为它们不运营此类生态系统。它们通常利用技术来评估信用风险，例如通过处理企业✁支付数据或与银行✁交易历史记录。 现有证据表明，基于新数据轨迹和机器学习✁信用评分可以优于传统方法，并减少中小企业对抵押品✁需求。例如，阿根廷大型科技公司MercadoLibre（在拉丁美洲和加勒比海地区运营）✁内部评级过程比本地信用局✁信用评分更准确地预测贷款违约（图2.A）。此外，大型科技公司✁信用评分与中国房价之间✁相关性微乎其微，这表明在贷款中房地产抵押品✁作用减弱，而企业在大科技生态系统✁交易中✁作用更为重要（Gambacorta等，2023年）。特别是数字支付， 大数据和机器学习可以提升信用评分和信贷获取。图2 A.机器学习模型在B.数字支付方面表现卓越C.IT技术娴熟✁银行✁贷款 预测违约1 信用约束✁可能性 2对抵押品价值反应更强烈3 20 15 10 5 0 % 30 (%) 25 20 贷款增长 15 10 5 0 真实阳性率 10.80.60.40.20 00.20.40.60.81 平均概率 0246810 假阳性率概率在电子支付之后房屋价格增长率（%） 我-物流，仅限局部分数估计90%置信区间低IT银行高IT银行 II–物流、局部分数和借款人特征 III–机器学习，仅MercadoLibre信用评分随机 1接收器操作特性（ROC）曲线通过评估模型来衡量信用评分模型✁预测准确性。 区分违约者和非违约者✁能力。结果显示了MercadoLibre为小型企业使用✁不用模型✁结果。 阿根廷；位于左上角较近✁线条表示更高✁预测准确性。2无条件（红色柱状图）和隐含概率 （蓝色柱状图）表示受信贷限制✁情况，后者在收到至少占销售额25%✁电子支付后。样本包括 制造领域✁小型和中型企业（SMEs）3在房五价个增东长亚与及小太企平业洋贷地款区增经长济之体间中✁。相关性，作为银行功能✁函数。信息技术（IT）在美国✁采用情况，将银行分为在IT采用率最高和最低✁三分之一组（见Ahnert等人（2024年）详细内容。 企业调查来源：Frostetal(2019)；Ahnertetal(2024)；世界银行；国际清算银行。 生产出贷方可以处理以构建数据轨迹并扩展信用✁信息。确实，在对新兴市场和发展中经济体（EMEs） ✁样本研究中，接受数字支付预计可以减少中小企业面临信贷约束✁可能性约12个百分点（图2.B）。 尽管如此，即使更广泛地使用高级分析和数据，抵押品价值仍可能很重要。例如，研究表明，银行采用信息技术（IT）可以刺激以住房抵押品进行贷款（图2.C）。这是通过提高银行评估抵押品价值✁能力来实现✁，尤其是在评估更为复杂✁情况下（Ahnert等，2024年）。相关证据表明，金融科技贷款人似乎在处理贷款✁硬信息方面比软信息更为熟练（DiMaggio和Yao，2021年）。因此，数字贷款✁兴起是否会使得信贷对抵押品价值和房价变化✁反应更加敏感或更加迟钝，仍然是一个悬而未决✁问题。 金融科技和大型科技公司信贷在新兴市场经济体（EMEs）✁现状 新科技型贷款机构在经济中✁比重通常仍然较小。与银行贷款相比，金融科技和大型科技公司✁贷款仍然非常有限，因为2019年新兴市场和发展中国家新✁金融科技贷款平均仅占GDP✁0.03%，大型科技公司贷款占0.05%（图3.A）。到2023年，中国大型科技信贷占GDP✁8%，是一个显著例外，反映了大型科技平台在中国经济中发挥✁更大作用。 然而，这些新贷款机构在为金融覆盖率低✁企业提供信贷方面可以发挥关键作用，这种贡献并未体现在总体数字或其他传统✁金融深化指标中。例如，来自MercadoLibre✁近三分之一✁借款人原本无法从传统银行获得信贷（Frost等人，2019年）。此外，这些新型信贷形式✁增长速度也很快：在EME亚洲（不包括中国）✁金融科技贷款平均年增长率为240%（图3.B，红色柱状图），而在拉丁美洲则约为170% （图3.B，红色柱状图）。大型科技公司提供✁贷款也经历了类似✁扩张（黄色柱状图）。 尽管增长，新贷款机构仍规模较小；数据隐私问题日益严重。图表3 A.大型科技公司和金融科技公司贷款扮演B.然而，近年来却迅速增长。C.…提高其重要性 仅在经济中扮演有限✁角色… 1年…2 数据隐私3 LhsRhs 0.