巴曙松：中国普惠金融发展的现实约束

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“普惠金融”（Inclusive Finance）这一概念缘起于联合国和世界银行2005年的“国际小额信贷年”。中国近年来越来越高度重视发展普惠金融，党的十八届三中全会明确提出发展普惠金融。2015年底国务院发布《推动普惠金融发展规划（2016-2020）》，定义普惠金融为立足机会平等要求和商业可持续原则，以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务，并明确农民、小微企业、城镇低收入人群和残疾人、老年人等其他特殊群体为普惠金融重点服务对象。2017年，大型商业银行设立普惠金融事业部被写入《政府工作报告》，如何化解普惠金融的发展约束，成为市场关注的重要课题。敬请阅读！

一.普惠金融如何定位？

普惠金融（Inclusive Finance）是针对传统金融存在的金融排斥（Financial Exclusion）现象提出的金融服务定位，普惠金融希望让长尾客户享受到更多的金融服务，建立惠及民众的金融服务体系。

本质上普惠金融新路径的探索是运用各种新技术拓展金融服务边界的尝试。从目前传统金融业最基础的存、贷、汇三种金融服务看，在中国的金融市场上，支付功能无疑是普惠程度最高的一环，移动支付的潮流主要是由技术创新和市场机构共同发力的结果。消费金融的普及也和互联网金融的热潮息息相关。

一笔金融服务能否成立，依赖于其收益是否可以覆盖成本，其成本可以解构为运营成本（人力、资本、技术）和信用成本（违约损失）两方面的要素。在给定的技术条件下，会有一定程度的金融服务。普惠金融供给缺乏的原因是因为提供服务的成本较高，收益较难覆盖成本。举例来说，大数据、云计算、移动互联等在金融行业中的应用，较大程度上降低了运营成本，更高效的衡量了服务对象的信用，将原来的单位成本从图1中的蓝色直线推进到了橙色直线，从而将小微金融服务纳入到了合理边界之内。

图1  小微金融服务的成本示意图

资料来源：《普惠金融的中国实践：技术驱动变革》

二.中国普惠金融长足发展背后，信任和成本仍然是核心约束

（1）中国普惠金融长足发展，部分指标已经处于世界领先地位

G20普惠金融指标体系在2013年和2014年展示的中国大陆普惠金融指标数据共有30个。从各项指标世界排名情况来看，中国排在前30%的指标共有12个（详见表1），其中中国的披露指数和反映内部和外部纠纷解决机制的指数排在第一位。

表1  2013年、2014年中国在GPFI指标体系中排名前30%的指标

数据来源：《国际普惠金融指标体系建设及中国相关指标表现》

（2）信任和成本是中国普惠金融发展的两大痛点

普惠金融发展面临内生问题，如部分市场主体资质参差不齐，业务边界模糊不清；部分参与主体的运营成本难以控制，较多的网点集中于发达地区。

从参与主体金融机构来看，目前中国金融机构地区分布不均衡现象明显。金融服务机构作为构建普惠金融体系的重要组成部分，对普惠金融服务水平有较为重要的影响。金融服务机构数量直接影响人们享受金融服务的水平，尤其是偏远欠发达地区。2017年6月，中国拥有金融服务机构数量为22.8万个，总量有所增长，但是金融服务网点的地区分布差异较为明显，从营业网点和法人机构的相关指标来看，均呈现出东部>西部>中部>东北的金融机构分布态势，并且东北地区机构和营业网点占比明显低于其他三个地区，这一方面反映了不同地区经济金融发展的巨大差异，同时也显示出普惠金融的发展空间。

表2  2016年末银行业金融机构地区分布

数据来源：《中国区域金融运行报告（2017）》

从征信来看，中国个人征信体系有待健全，根据央行公布的2016年征信数据，国内个人征信体系覆盖率仅为28%，而美国个人征信市场的覆盖率为92%，目前，信贷数据是最为能够体现用户信用的数据维度，但在信贷记录数据偏少的情况下，则需要通过其他数据维度对用户信用情况进行佐证，仅有17%的数据是非信贷和非信用数据，往往无法对长尾用户进行信贷数据之外其他维度数据的有效验证，所以，面对主要以服务长尾用户的普惠金融，其征信需求如何得到有效满足依然是一个重要的现实挑战。

图2  2016年中美个人征信覆盖人群对比

资料来源：易观智库

总结中国金融市场上的普惠金融当前面临的问题，关键可以归结为两点：成本和信任。

成本方面，普惠金融要成为一个可持续的金融活动，就要遵循金融活动的一些基本逻辑。一笔金融服务要想成立，需要具备商业的持续性，否则很难成为使更大范围客户受益的商业模式，长尾客户单次服务收益较低，只有使得长尾客户收益覆盖服务成本，才能使得金融机构真正有动力去服务普惠金融群体，从而解决普惠金融服务供需不平衡的问题。因此成本控制是普惠金融的关键环节。

信任方面，由于金融机构和普惠金融面向的人群存在信息不对称的现象。对于金融机构，贷款审批时由于小微企业和低收入人群缺乏有效的抵押质押物，社会征信体系的不完善也使得定制化信用评估难以实现，金融机构出于成本的约束，往往也只能通过统一划线的高利率覆盖高风险。例如在贷后管理环节，金融机构往往无法对贷款流向进行动态监控，风险评估也难以持续跟进。