一、小微企業貸款信用風險的特征

第一，小微企業經營風險較高。在我國，大多小微企業是所有者和管理者合一的，運作靈活、效率較高等優勢推動了企業的管理發展，促進企業的成長壯大。但是這種經營方式也很容易形成風險，企業管理不易規范，企業內部沒有形成科學完備的經營管理體系，大多依賴企業主的個人能力。第二，小微企業信貸的市場風險較高。小微企業大多從事勞動密集型加工行業，產業層次低，科技含量小，不存在規模優勢。其中，相當數量的小微企業處于生產環節上游，依附于大型企業進行配套加工，或是處于流通領域，容易被市場淘汰，企業存活率低。這些因素都加大了小微企業的信用風險。第三，小微企業貸款的道德風險和逆向選擇嚴重。小微企業的資金需求十分迫切，一些小微企業在獲得銀行貸款后隨意改變貸款的用途，如投資高風險高盈利項目等現象加大了銀行的風險程度。除此之外，一些商業銀行基于謹慎提高了對小微企業的貸款上浮利率和費用甚至不予貸款，這樣會因阻止了低風險、穩回報的企業尋求貸款而使自己承受的風險增加。第四，小微企業缺乏良好的擔保抵押措施。小微企業常見的貸款抵押擔保方式有自身財產抵押、互助擔保、專業擔保機構擔保等。小微企業自身固定資產少，貸款抵押額度往往不能滿足企業經營發展的需要。

二、完善小微企業貸款信用風險的建議

（一）建立小微企業征信數據庫

信用模型研發所使用的數據必須具備程度很高的的正確性、充足性和真實性，從而保證最后模型可以明確體現商業銀行面臨的信用風險狀況。商業銀行應逐步建立風險損失數據庫，記錄風險損失數據，形成對于風險暴露和資本分配進行度量的數據基礎。第一，確定數據的來源，尤其是注重“軟信息”的收集。建立數據質量管理的標準是確定哪些數據對銀行來說最重要以及哪些是商業銀行的關鍵數據，商業銀行要充分利用各種渠道獲得小微企業信息，系統匯總財務信息，現場核查“軟信息”，逐步把數據庫的質量提高到內部評分模型可以依賴的地步。第二，客戶征信數據庫可以從目前已有的信息入手。先整合信息基礎好的公司客戶的非財務數據、賬戶數據和交易數據，進行客戶信用分析、利潤貢獻度分析，為產品組合服務和產品營銷提供支持。第三，對征信數據庫進行分析。利用數據庫，收集客戶基本資料和賬戶等信息，分析小微企業征信數據庫中客戶的信息，并對優質借款企業進行實時跟蹤和動態監測，挖掘借款企業信貸信息的潛在價值，最終確定目標客戶群體。

（二）開發小微企業信用風險計量技術

第一，構建“硬信息”和“軟信息”結合的指標體系。商業銀行應對現行的評價指標體系做出一定的調整，適當減少評價小微企業經營規模等方面的指標，增加評價企業現金流量方面的指標，運用暗中包含在小微企業銀行結算流水賬、產品訂單、稅單等數值資料中的信息識別其財務信息準確性，并將之與資產負債表、現金流量表、利潤表等財務報表一起作為對其進行信用評級的根據。第二，建立獨特的小微企業信用風險計量技術。在數據質量得到根本改善的基礎上，通過自主研發的小微企業信用評分模型，對客戶進行評級打分，作為篩選客戶準入的第一關。第三，持續提高信息處理能力。因為大中型商業銀行與小型商業銀行具有各自的比較優勢，在提高信息處理能力所采取的措施也不盡相同。

（三）完善小微企業融資擔保

第一，為了規避擔保機構的不作為和潛在的道德風險，商業銀行要對合作的擔保機構做好職責范圍內的考察，盡量調查并把握協作擔保公司的基本經營情況，盡力與擔保機構保持長久、穩固安定的合作關系。第二，完善商業銀行、擔保機構與小微企業的風險分擔機制。與合作擔保機構確定穩妥的擔保比例。第三，增加與擔保機構的信息溝通和共享。建立商業銀行與擔保機構之間的借款企業貸款信貸消息共享平臺。

（四）創新小微信貸產品

第一，對現有的信貸品種進行開發創新。商業銀行以某種原來擁有的貸款產品為基礎，并結合目標企業群以及銀行自身的需求，根據小微企業個體風險高但整體風險小的特點，進行必要的補充、調整、修改，研發出新的小微融資產品。第二，對信貸類產品與非信貸類產品進行組合創新。將信貸業務與其他非信貸業務進行組合開發，創造出新的信貸服務產品，使小微企業獲得比單一信貸服務范圍更為廣泛的金融服務。第三，根據小微企業出現的新需求開發出新產品，能夠滿足其融資和非融資需求。商業銀行應根據不同客戶類型、所屬行業、信用等特點，在客戶資料數據庫完善的基礎上進行目標市場細分，通過對小微企業客戶的特定借款需求、還款能力和交易風險以及風險控制所要求的、貸前必須滿足的條件設計出新的產品和服務，最大程度地滿足客戶綜合化、多樣化和差別化需求，并且使銀行能夠對信貸產品施加一定的控制，從而在某種程度上緩釋風險。

作者：張瀟飛 單位：內蒙古財經大學