數字普惠金融可通過提供便捷高效的金融服務、豐富金融服務場景、轉變傳統征信模式和信貸風險防范模式、促進跨部門數據利用等，推動普惠信貸實現量增、面擴、質提，更好發揮金融支持鄉村產業振興的積極作用。
一、我國數字普惠金融發展現狀與特征
2023年6月，中國人民銀行等五部委聯合發布《關于金融支持全面推進鄉村振興加快建設農業強國的指導意見》，鼓勵金融機構運用新一代信息技術因地制宜打造惠農利民金融產品與服務，提升農村數字普惠金融水平，推動金融與快遞、物流、電商銷售、公共服務平臺等合作共建，形成資金流、物流、商流、信息流“四流合一”的農村數字普惠金融服務體系。總體看，在政策支持的大背景下，數字技術在普惠金融領域的應用為推動我國數字普惠金融發展創造了有利條件。
1.普惠小微貸款接連實現量增、面擴、降價，普惠金融廣度不斷延展
一是企業、個體工商戶等市場主體新開立單位銀行賬戶較快增長。截至2022年年末，全國共開立單位銀行賬戶9246.26萬戶，同比增長10.91%。2021年企業、個體工商戶新開立單位銀行賬戶1394.93萬戶，同比增長20.48%。
二是金融服務邊界持續擴展，普惠小微貸款余額和授信戶數繼續較快增長，貸款利率穩中有降。截至2022年年末，普惠小微企業貸款余額超過23萬億元，近5年年均增速約25%。②2022年普惠小微授信戶數為5652萬戶，同比增速達26.8%。新發放企業貸款加權平均利率（4.17%）較2021年降0.34個百分點。
2.生產經營貸款增長較快，單筆信貸金額較小，普惠金融質效不斷提升
個人經營性貸款④余額從2017年的9萬億元增長至2022年的19萬億元，5年實現規模翻番，復合增長率高達16%。⑤農戶生產經營貸款持續較快增長，2022年年末農戶生產經營貸款余額7.83萬億元，同比增長14.5%。⑥銀行互聯網貸款余額⑦同比增長21.8%，其中用于生產經營的個人互聯網貸款增長迅速，同比增長68.1%（2021年年末余額為9867億元）。①以互聯網銀行為代表的金融機構提供的數字普惠金融信貸額度低、期限短，已成為縣域農村金融的有效補充。截至2021年年末，余額6974億元，同比增長46.6%。②互聯網銀行提供的數字信貸服務戶均余額比當地金融機構農戶貸款（約10萬—20萬元③）明顯偏低。
3.首貸、信用貸款推進力度持續加大，金融普惠性持續釋放
數字普惠金融以相對低廉的邊際成本觸達更多的信用白戶，推動金融服務客群進一步下沉。2022年6月，世界銀行發布的最新普惠金融調查數據顯示，中國受訪者在正規金融機構的借貸參與率從2017年的22%增加到2021年的39%④，首次超過向關系型信貸的比例。同時，隨著數字賦能的深入推進，涉農主體、小微企業缺信息缺信用等問題逐步緩解，有力支持了金融機構信用貸款投放。截至2021年年末，普惠小微貸款中信用貸款占比為18.1%，比上年末高2.7個百分點。⑤調查數據顯示，伴隨數字普惠金融逐步普及，縣域及農村地區居民獲取金融服務的筆數占比較高，被調研的居民超過一半獲得過貸款，信用貸款占比73.4%，其中以科技銀行為代表的互聯網貸款筆數占比最高，為57.5%。
4.數字普惠金融基礎設施持續改善，鄉村移動支付持續發展
我國數字普惠金融基礎設施主要包括移動通信網絡和普惠金融服務站點。截至2022年年末，我國已累計建設開通5G基站231萬個，實現了“縣縣通5G”“村村通寬帶”，數字普惠金融相關基礎設施持續改善。一方面，鄉村地區網絡硬件設施布局不斷完善，金融服務可得性不斷增加。截至2021年年末，我國的鄉鎮銀行機構覆蓋率達98.17%，較2018年增長了1.87%；行政村基礎金融服務覆蓋率達到99.2%，全國鄉鎮保險服務覆蓋率超90%，銀行卡助農取款服務點約81萬個，農村地區累計開立個人銀行結算賬戶48.7億戶，農村地區總體上實現了人人有銀行結算賬戶、鄉鄉有ATM機、村村有POS機。
另一方面，鄉村數字支付體系發展拓展了金融服務獲取渠道，激發了龐大的鄉村金融需求市場。2021年《中國普惠金融指標分析報告》顯示，超過85%的受訪者使用數字支付，包括使用手機銀行、網上銀行、云閃付、支付寶、微信支付等數字渠道進行支付的業務，全年共82%的成年人使用數字支付向商戶付款，超過1億成年人在疫情開始后首次嘗試數字支付。2021年，銀行業金融機構共處理農村地區網上支付業務111.3億筆，同比下降6.31%；移動支付業務173.7億筆，同比增長22.2%。非銀支付機構共處理農村地區網絡支付業務5765.6億筆，同比增長23.45%，其中業務筆數絕大部分是通過移動電話完成的。
二、數字普惠金融支持鄉村產業振興的典型模式
數字普惠金融充分發揮數字經濟的長尾效應，通過向鄉村產業主體提供簡單、快速、透明的移動金融服務，利用數字技術深入推進涵蓋信用評價、貸款產品、擔保機制、保險產品等的多元化普惠金融服務體系發展，幫助破解信貸資金支持鄉村產業過程中，長期梗阻在資金供需雙方間的信息不對稱問題，較好解決了傳統金融提供鄉村金融服務時面臨的運營、服務、風控成本高的難題，不斷拓展金融普惠邊界。
1.依托數字技術，通過推進金融服務“線上化”，提升鄉村金融服務的可觸達性
傳統金融受經營成本約束，其網點地域分布不足，在物理層面造成了金融服務成本高、觸達難，數字普惠金融依托金融服務線上化以及移動終端在農村地區的日益普及，在一定程度上緩解了上述問題。近年來，各類金融機構積極加大對互聯網、大數據技術的應用，發展線上融資渠道，簡化貸款流程，將金融資源更快捷地引入鄉村產業領域。在各地政府部門推動下，金融機構積極搭建地方金融服務平臺，通過開發歸集農業政策咨詢、產業融資對接等多項功能的移動平臺，極大提升農戶融資發展鄉村產業的便利度。互聯網銀行物理網點少，運營維護成本低，可運用數字技術拓展線上業務，實現業務辦理、審批、運營流程的智能化、數字化，不斷延展金融服務范圍。例如，截至2022年年末，某互聯網銀行對全國832個已摘帽的原國家級貧困縣實現授信全覆蓋，累計授信客戶數約650萬人，累計發放貸款約4500萬筆，金額超過1400億元。某互聯網銀行面向小微企業、雙創及“三農”主體等推出線上批量化融資擔保服務，累計授信額度超240億元，發放擔保貸款達140億元，服務小微企業客戶數超1.6萬戶。
2.通過提高“軟信息”處理能力，轉變傳統擔保模式，推動普惠金融從實物擔保轉向信用擔保
數字普惠金融基于政務平臺數據、金融機構自身數據，借助大數據技術處理海量數據特別是非結構數據，為鄉村產業主體刻畫精準畫像，推動金融產品和服務進一步下沉。近年來，各地政府部門積極推動地方數據平臺共建工作，將平臺數據對接當地金融機構信貸產品，促進數據轉換為信用資產。例如，中國人民銀行某分行聯合地方金融監管局、大數據局等指導第三方市場機構開發“鄉振通”平臺等。金融機構利用大數據技術對平臺數據進行統一整理、建模，對涵蓋主體開展信用評定，并將評定結果運用到信貸準入、額度測算、風險評估等環節。某國有銀行分支機構推出創新型信貸產品，截至2023年6月末，共對72.15萬農戶、1091個新型農業經營主體開展信用評定并統一授信。某互聯網銀行推出創新型信貸產品，其通過整合來自工商、稅務、征信、司法、專利等政務信息，基于數據交叉驗證、風險建模等技術手段，評估相關小微企業資質并進行授信，該做法有效提升了“征信白戶”獲貸能力，持續優化了鄉村金融環境。截至2022年年末，該信貸產品對全國企業客戶累計授信超110萬家，其中年營業收入在1000萬元以下企業占客戶總數超70%，超50%的授信企業為征信白戶。
3.通過支持鄉村資產實現數智化管理，降低普惠金融服務鄉村經濟的潛在成本
傳統普惠金融在提供服務時，普遍存在對農村資產價值認定難、信息采集難、資產監控難等問題，一定程度上導致農村抵押物不足的問題凸顯。數字普惠金融通過在資產價值認定等關鍵環節應用數字化技術，推動信貸風險防范從“人防”“人控”向“技防”“智控”轉變，提升抵押品數據采集準確性和全流程監控能力，大幅降低金融服務鄉村成本，推動了農業用地、林產、養殖、農作物倉單、碳匯等農業權益抵質押融資發展。例如，某政策性銀行分支機構在開展國儲林信貸項目中，應用大數據技術分析項目林成長、林權流轉和抵押登記備案等信息，強化貸后風險管理，對抵押林產價值異動及時預警或采取干預措施。某村鎮銀行探索“金融科技+保險+銀行”的信貸模式，通過第三方科技公司對某養雞企業的雞舍進行遠程、實時監控管理，為銀行、保險公司等相關金融機構開展保后監測、貸后管理及跟蹤回訪提供技術和數據支撐，將數字技術嵌入對牲畜活體的抵押信貸過程中。
4.通過數字化賦能金融供給，更好推動普惠金融支持鄉村產業鏈供應鏈振興
數字普惠金融充分利用企業在農業產業鏈供應鏈、電商平臺上交易產生的行為數據，通過大數據手段對鏈上主體在不同生產、銷售階段的資金需求進行分析，為其提供授信支持，并通過實時監測交易數據，有效把控信貸資金風險。
一是圍繞產業鏈的金融供給模式。例如，2015年某集團通過成立科技公司，打造“數據+電商+金融”業務平臺。以生豬產業鏈為例，產業鏈由飼料企業、豬場、屠宰企業或貿易商構成，各環節生產經營或規模擴張都需要資金，集團金融公司通過云平臺上積累的交易數據對上下游企業進行信用評級并發放貸款（見圖1）。某國有銀行分支機構利用區塊鏈技術，將業務合同、訂單金額等交易信息上鏈存儲，實現相關數據防篡改、可追溯，同時利用數字技術，及時監測最新交易數據以防范貸款客戶的信用風險，最終降低金融服務成本。
二是基于電商交易的數字化賦能。農村電商的快速發展為數字普惠金融創造了應用場景。如入駐電商平臺的農村電商企業可將“已發貨”訂單作為質押，由電商平臺提供信用擔保，從網商銀行、京東金融、蘇寧金融等平臺金融機構直接獲得交易擔保與信貸支持（見圖2）。(作者：劉金碩，余鴻舉，占煜，周勇)
