作者：王洋

2025年9月1日，正值新“国九条”发布一周年，政策再次明确提出要强化对中小微企业的融资支持，要求商业银行在贷款额度、利率优惠和风险补偿机制上给予更多倾斜。政策的初衷很清楚：中小微企业作为国民经济活力的重要源泉，其融资困难直接影响就业、产业链稳定以及地方经济发展。然而，在政策激励下的银行小微贷款市场，却呈现出微妙的紧张局面。

来自东方财富的数据显示，过去一年银行对小微企业的贷款总体增长明显，但与此同时，小微贷款的坏账率同比上升了1.2个百分点。这一数字在业界引发广泛关注。对于一家地级市的商业银行而言，1.2个百分点意味着成百上千万元的不良资产暴露，而对于资金本就紧张的小微企业来说，信贷门槛提高、审批更为谨慎，又可能加剧其资金周转压力，形成政策支持与市场风险之间的拉扯。

实际上，这种矛盾在日常运营中表现得尤为直观。走访几家中小企业主时，普遍反映出同样的困境：银行要求提供规范财务报表、抵押物证明和税务流水，但多数小微企业因为账务不健全或经营模式灵活，根本无法完全满足要求。企业主往往苦笑：“我做生意十几年了，账都是随手记的，银行要的表格根本不符合我们操作习惯，但不交，贷款又批不下来。”这种现实，使得政策红利难以直接转化为实际资金支持。

同时，商业银行自身也面临压力。一方面，监管层要求加大对小微企业的支持力度，另一方面，风控部门又必须防止不良贷款激增，保持资本充足率和风险控制在合理区间。尤其在当前经济波动和部分行业景气度下行的背景下，银行需要更加谨慎地定价利率、评估信用，并随时准备应对潜在违约。这种“两头为难”的状态，使得小微融资既充满机遇，也暗藏风险。

从行业观察来看，新“国九条”虽然在政策框架上给出了明确指引，但在落地过程中，银行与企业之间的“信息不对称”依然是核心矛盾。政策提供的是方向和激励，但资金流动的效率与风险控制，最终还要依赖银行在实践中摸索有效机制。这也是为什么尽管政策已经实施一年，小微企业融资难的问题依旧没有得到根本缓解，而银行的不良贷款压力也随之增加。

总的来看，9月1日的新数据和政策节点，提醒我们：小微企业融资难与银行坏账率攀升，是当前政策激励下最直观的双重挑战。如何在保持风控稳健的前提下，让政策红利真正惠及小微企业，成为商业银行亟需破解的核心问题，也为后续探索创新融资模式埋下了深刻的现实背景。

谈到小微企业的融资困境，很多分析会停留在表层：银行不愿贷，企业难还款。但真正的问题要复杂得多，它往往是多重因素叠加下的系统性结果。

首先是信息不对称。大量小微企业没有健全的财务制度，账目“家庭化”、流水“碎片化”，导致银行难以用传统指标去衡量风险。财务报表上看似盈利，但实际资金可能长期被应收账款占用；账面资产很漂亮，但一遇到行业波动或极端天气，仓库里的货品贬值甚至报废，抵押价值瞬间归零。对于银行而言，这种无法实时把握的“黑箱”，让放贷变成一种高概率的赌博。

其次是抵押模式的局限。多数小微企业缺乏可供抵押的不动产，厂房可能是租赁的，机器设备往往已经过度折旧，真正能抵押的资产有限。于是，银行只能用更高的风险溢价来弥补不确定性，而这又推高了小微企业的融资成本，让本就紧绷的现金流雪上加霜。久而久之，出现了一个恶性循环：越是缺钱的企业，融资成本越高，坏账的概率也越大。

再有是外部环境的脆弱性。过去两年里，无论是南方洪涝还是北方极端高温，都对中小企业的供应链冲击显著。一旦上游供货延迟，下游订单取消，企业现金流很快陷入断裂。但银行的风险评估体系仍然主要依赖静态财务报表和年度审计结果，无法捕捉这种突发风险。于是，银行对企业的支持力度和企业实际所需形成错配，往往在企业最需要流动性时资金断档，而在企业恢复正常时，又因坏账上升导致银行收紧授信。

还有一个被忽视的深层原因在于数据割裂。工商、税务、用电量、物流数据，其实都能反映一家企业的经营活力，但这些数据分散在不同部门，缺乏统一接口。银行在贷前调查时，往往只能依赖企业自报的资料或有限的征信系统，难以形成一个全面的画像。这种信息割裂直接导致两种极端：一类是明明具备较好偿还能力的企业被“误伤”，得不到贷款；另一类是经营恶化的企业，仍能通过包装报表拿到资金，最终增加了坏账风险。

归根结底，融资难与坏账率攀升并不是一对对立的矛盾，而是同一问题的两面。融资难，是因为银行看不到足够的确定性；坏账率高，是因为银行无法及时发现风险信号。两者都指向一个核心症结：传统信贷逻辑和现代经济环境的错位。

商业银行如何破解“小微企业融资难”与“坏账率攀升”的双重困局？

破解“小微企业融资难”与“坏账率攀升”的双重困局，不是单靠政策喊口号就能解决的，它考验的是银行如何在支持与风控之间找到真正的平衡点。过去，很多银行习惯依赖财务报表、抵押物估值来判断企业信用，但在极端天气、产业波动日益频繁的当下，这种静态、滞后的模式越来越显得力不从心。如果想走出困局，银行必须在技术手段、风险定价、服务模式上进行系统性的调整。

一个切入点是将环境与经营的动态信息纳入信贷风控。比如通过物联网传感器实时监控抵押物状态——厂房是否受灾、仓库温湿度是否异常、运输车辆是否停滞在灾区。配合气象大数据与物流追踪，银行可以动态捕捉企业生产链条的“健康状况”。这意味着，信贷额度不再是“一次性批量审批”，而是可以像健康监测一样实时调整：当企业遭遇短期停产，系统能及时下调授信额度，降低风险敞口；而在恢复生产后，则能迅速恢复授信，为企业争取急需的流动性。这种“动态额度”机制，实际上既保护了银行的资产安全，也缓解了企业临时性资金断裂的压力。

另一个值得重视的方向是差异化的风险定价。目前不少银行对小微企业采取“一刀切”的利率策略，但在高风险和低风险客户之间并没有足够的区分。结果是，低风险企业被迫承担高利率，不愿贷款；高风险企业反而大量申请，进一步推高坏账率。若能通过更精细化的风险分层，例如结合企业的供应链稳定性、灾害应对能力和历史交易数据进行综合打分，银行就能在定价上体现差异。对那些管理完善、风险透明的企业，给出更低利率、更灵活的还款方式；而对于高风险企业，则通过较高定价或附加保险、担保等方式来分摊风险。这种分层定价机制，不仅能改善银行的客户结构，还能倒逼企业提升自身管理水平。

此外，银行服务模式也需要转型。过去，信贷部门与企业的接触大多停留在“贷前审批”，贷后只是收取利息、监控逾期。但如今，银行完全可以借助金融科技平台，搭建“融资+咨询+风控”的一体化服务。比如，在灾害发生时，银行不仅可以提供短期周转贷款，还能通过合作平台为企业推荐保险方案、协助对接应急物流渠道，甚至帮助企业建立现金流管理模型。这样一来，银行的角色不再只是“放贷者”，而是企业运营风险的合作伙伴。

从长期来看，破解双重困局的关键在于重塑信贷逻辑：从“事后追责”走向“事中预防”。这需要银行、企业和外部数据提供方（如气象、保险、物流）建立起一个开放而安全的数据生态，让风险能够被提前识别、被及时对冲，而不是等到坏账形成之后才去清理烂摊子。若这一模式能够逐步成熟，银行就能在支持小微企业发展的同时，真正稳住资产质量，避免陷入“越支持、坏账越高”的恶性循环。

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原标题：商业银行如何破解“小微企业融资难”与“坏账率攀升”的双重困局？

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