在中國人民銀行日前公布的統計數據中,關于“信用貸款”的一些變化引人關注——3月末,普惠小微貸款余額12.4萬億元,占各項貸款比重達7.7%,其中,信用貸款占15.4%,比上年末高1.9個百分點,占比顯著提高。提高信用貸款占比,這一要求實際上已在監管層“做好疫情防控金融服務”的部署中多次被提及。
眾所周知,小微企業往往缺乏足夠的抵質押物,金融機構只有充分挖掘其信用信息,才能進一步對企業的信用風險等級做出判斷,進而決定是否放貸以及貸款的額度和價格。
需要注意的是,受新冠肺炎疫情影響,當前中小企業的信用狀況承壓,信用貸款的發放工作也將面臨一些新的困難。筆者認為,應對這些問題,可從以下幾個方面入手。
首先,對于受疫情影響暫時出現經營困難的企業,應確保將征信記錄的保護工作落到實處。今年3月,中國銀保監會等五部門發布《關于對中小微企業貸款實施臨時性延期還本付息的通知》,銀行業金融機構在落實通知要求的同時,判定企業風險時需堅持“實質重于形式”的原則,對于受疫情影響、本金和利息延期還款的企業,不下調貸款風險分類,不影響企業征信記錄。
其次,深化“銀稅互動”,有效支持企業復工復產。所謂“銀稅互動”,是指稅務、銀保監部門和銀行業金融機構合作,幫助企業將“納稅信用”轉化為“融資信用”。接下來,可針對疫情期間小微企業更加迫切的資金需求,進一步加大稅收信用貸款支持力度。各省稅務機關可及時梳理受疫情影響較大行業的小微企業名單,幫助銀行主動對接企業需求、精準提供金融服務。同時,銀行業金融機構及時推出適合小微企業特點的信用信貸產品。
最后,強化信用環境建設,推動信息暢通,進而實現信用識別、信用轉化、失信懲戒,讓企業敬畏市場、珍惜信用,最終形成良性循環。
在以上過程中,搭建好相關的數據平臺是基礎,破解銀企信息不對稱,才能讓金融機構“敢貸、愿貸、能貸”。以浙江省為例,該省金融綜合服務平臺已正式上線。截至目前,已有82家銀行機構入駐平臺,共計2312個銀行網點提供對接服務。該平臺通過大數據局對接市場監管、法院、稅務、環保等55個省級部門,旨在構建專業化的數據質量評價與控制體系,進而提高供需匹配的效率。
還要看到,數據平臺建設并非止步于“簡單拿來”,監管機構接下來應重點做好兩方面的處理。一是根據銀行辦理業務的數據需要,梳理形成專門的主題庫,確保銀行“用得上”;二是對數據的完整性、準確性進行交叉驗證,凡是有問題的數據,都要通過大數據局反饋到數源單位進行補證,確保銀行能“放心用”。
來 源: 經濟日報
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