作者：王洋

2025年9月1日，正值新“國九條”發布一周年，政策再次明確提出要強化對中小微企業的融資支持，要求商業銀行在貸款額度、利率優惠和風險補償機制上給予更多傾斜。政策的初衷很清楚：中小微企業作為國民經濟活力的重要源泉，其融資困難直接影響就業、產業鏈穩定以及地方經濟發展。然而，在政策激勵下的銀行小微貸款市場，卻呈現出微妙的緊張局面。

來自東方財富的數據顯示，過去一年銀行對小微企業的貸款總體增長明顯，但與此同時，小微貸款的壞賬率同比上升了1.2個百分點。這一數字在業界引發廣泛關注。對于一家地級市的商業銀行而言，1.2個百分點意味著成百上千萬元的不良資產暴露，而對于資金本就緊張的小微企業來說，信貸門檻提高、審批更為謹慎，又可能加劇其資金周轉壓力，形成政策支持與市場風險之間的拉扯。

實際上，這種矛盾在日常運營中表現得尤為直觀。走訪幾家中小企業主時，普遍反映出同樣的困境：銀行要求提供規范財務報表、抵押物證明和稅務流水，但多數小微企業因為賬務不健全或經營模式靈活，根本無法完全滿足要求。企業主往往苦笑：“我做生意十幾年了，賬都是隨手記的，銀行要的表格根本不符合我們操作習慣，但不交，貸款又批不下來。”這種現實，使得政策紅利難以直接轉化為實際資金支持。

同時，商業銀行自身也面臨壓力。一方面，監管層要求加大對小微企業的支持力度，另一方面，風控部門又必須防止不良貸款激增，保持資本充足率和風險控制在合理區間。尤其在當前經濟波動和部分行業景氣度下行的背景下，銀行需要更加謹慎地定價利率、評估信用，并隨時準備應對潛在違約。這種“兩頭為難”的狀態，使得小微融資既充滿機遇，也暗藏風險。

從行業觀察來看，新“國九條”雖然在政策框架上給出了明確指引，但在落地過程中，銀行與企業之間的“信息不對稱”依然是核心矛盾。政策提供的是方向和激勵，但資金流動的效率與風險控制，最終還要依賴銀行在實踐中摸索有效機制。這也是為什么盡管政策已經實施一年，小微企業融資難的問題依舊沒有得到根本緩解，而銀行的不良貸款壓力也隨之增加。

總的來看，9月1日的新數據和政策節點，提醒我們：小微企業融資難與銀行壞賬率攀升，是當前政策激勵下最直觀的雙重挑戰。如何在保持風控穩健的前提下，讓政策紅利真正惠及小微企業，成為商業銀行亟需破解的核心問題，也為后續探索創新融資模式埋下了深刻的現實背景。

談到小微企業的融資困境，很多分析會停留在表層：銀行不愿貸，企業難還款。但真正的問題要復雜得多，它往往是多重因素疊加下的系統性結果。

首先是信息不對稱。大量小微企業沒有健全的財務制度，賬目“家庭化”、流水“碎片化”，導致銀行難以用傳統指標去衡量風險。財務報表上看似盈利，但實際資金可能長期被應收賬款占用；賬面資產很漂亮，但一遇到行業波動或極端天氣，倉庫里的貨品貶值甚至報廢，抵押價值瞬間歸零。對于銀行而言，這種無法實時把握的“黑箱”，讓放貸變成一種高概率的賭博。

其次是抵押模式的局限。多數小微企業缺乏可供抵押的不動產，廠房可能是租賃的，機器設備往往已經過度折舊，真正能抵押的資產有限。于是，銀行只能用更高的風險溢價來彌補不確定性，而這又推高了小微企業的融資成本，讓本就緊繃的現金流雪上加霜。久而久之，出現了一個惡性循環：越是缺錢的企業，融資成本越高，壞賬的概率也越大。

再有是外部環境的脆弱性。過去兩年里，無論是南方洪澇還是北方極端高溫，都對中小企業的供應鏈沖擊顯著。一旦上游供貨延遲，下游訂單取消，企業現金流很快陷入斷裂。但銀行的風險評估體系仍然主要依賴靜態財務報表和年度審計結果，無法捕捉這種突發風險。于是，銀行對企業的支持力度和企業實際所需形成錯配，往往在企業最需要流動性時資金斷檔，而在企業恢復正常時，又因壞賬上升導致銀行收緊授信。

還有一個被忽視的深層原因在于數據割裂。工商、稅務、用電量、物流數據，其實都能反映一家企業的經營活力，但這些數據分散在不同部門，缺乏統一接口。銀行在貸前調查時，往往只能依賴企業自報的資料或有限的征信系統，難以形成一個全面的畫像。這種信息割裂直接導致兩種極端：一類是明明具備較好償還能力的企業被“誤傷”，得不到貸款；另一類是經營惡化的企業，仍能通過包裝報表拿到資金，最終增加了壞賬風險。

歸根結底，融資難與壞賬率攀升并不是一對對立的矛盾，而是同一問題的兩面。融資難，是因為銀行看不到足夠的確定性；壞賬率高，是因為銀行無法及時發現風險信號。兩者都指向一個核心癥結：傳統信貸邏輯和現代經濟環境的錯位。

商業銀行如何破解“小微企業融資難”與“壞賬率攀升”的雙重困局？

破解“小微企業融資難”與“壞賬率攀升”的雙重困局，不是單靠政策喊口號就能解決的，它考驗的是銀行如何在支持與風控之間找到真正的平衡點。過去，很多銀行習慣依賴財務報表、抵押物估值來判斷企業信用，但在極端天氣、產業波動日益頻繁的當下，這種靜態、滯后的模式越來越顯得力不從心。如果想走出困局，銀行必須在技術手段、風險定價、服務模式上進行系統性的調整。

一個切入點是將環境與經營的動態信息納入信貸風控。比如通過物聯網傳感器實時監控抵押物狀態——廠房是否受災、倉庫溫濕度是否異常、運輸車輛是否停滯在災區。配合氣象大數據與物流追蹤，銀行可以動態捕捉企業生產鏈條的“健康狀況”。這意味著，信貸額度不再是“一次性批量審批”，而是可以像健康監測一樣實時調整：當企業遭遇短期停產，系統能及時下調授信額度，降低風險敞口；而在恢復生產后，則能迅速恢復授信，為企業爭取急需的流動性。這種“動態額度”機制，實際上既保護了銀行的資產安全，也緩解了企業臨時性資金斷裂的壓力。

另一個值得重視的方向是差異化的風險定價。目前不少銀行對小微企業采取“一刀切”的利率策略，但在高風險和低風險客戶之間并沒有足夠的區分。結果是，低風險企業被迫承擔高利率，不愿貸款；高風險企業反而大量申請，進一步推高壞賬率。若能通過更精細化的風險分層，例如結合企業的供應鏈穩定性、災害應對能力和歷史交易數據進行綜合打分，銀行就能在定價上體現差異。對那些管理完善、風險透明的企業，給出更低利率、更靈活的還款方式；而對于高風險企業，則通過較高定價或附加保險、擔保等方式來分攤風險。這種分層定價機制，不僅能改善銀行的客戶結構，還能倒逼企業提升自身管理水平。

此外，銀行服務模式也需要轉型。過去，信貸部門與企業的接觸大多停留在“貸前審批”，貸后只是收取利息、監控逾期。但如今，銀行完全可以借助金融科技平臺，搭建“融資+咨詢+風控”的一體化服務。比如，在災害發生時，銀行不僅可以提供短期周轉貸款，還能通過合作平臺為企業推薦保險方案、協助對接應急物流渠道，甚至幫助企業建立現金流管理模型。這樣一來，銀行的角色不再只是“放貸者”，而是企業運營風險的合作伙伴。

從長期來看，破解雙重困局的關鍵在于重塑信貸邏輯：從“事后追責”走向“事中預防”。這需要銀行、企業和外部數據提供方（如氣象、保險、物流）建立起一個開放而安全的數據生態，讓風險能夠被提前識別、被及時對沖，而不是等到壞賬形成之后才去清理爛攤子。若這一模式能夠逐步成熟，銀行就能在支持小微企業發展的同時，真正穩住資產質量，避免陷入“越支持、壞賬越高”的惡性循環。

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原標題： 商業銀行如何破解“小微企業融資難”與“壞賬率攀升”的雙重困局？