區塊鏈征信助力破局中小微企業信貸難題

包頡娜

中小微企業融資難是個老問題，中小微企業融資難，難在信息不對稱。本文從中小微企業融資所遇到的現實瓶頸出發，結合區塊鏈技術在征信領域的應用及創新優勢，探討區塊鏈技術與電力大數據的耦合點，以期更好地實現普惠金融。

中小微企業是國民經濟的重要組成部分，輕資產、普遍缺乏抵押物、成長性不穩定等特點帶來的融資難問題，依然困擾著眾多成長中的中小微企業。尤其在新冠肺炎疫情影響下的中小微企業，疊加疫情導致的產業鏈效率下滑，原料采購、物流運輸、生產加工、市場銷售等多方受阻，層層傳導、環環相扣，織成一條巨大的網，讓企業陷入其中、掙扎乏力。很多中小微企業未曾與銀行等金融機構發生過信貸關系，信貸狀況空白，金融機構無法以此判斷授信與否，加上中小微企業公司治理不完善、會計制度、經營信息不健全，導致信息不透明，風險無法量化或者量化成本過高，因信息不對稱難以享受正常的金融服務。

近年來，區塊鏈憑借其特有的信任共識機制，逐漸成為科技金融領域的熱門技術。區塊鏈技術的普及有助于提升社會多主體之間的協作效率，減少商業交易成本，優化社會資源要素配置，主推實體產業數字化轉型，激發數字經濟發展的巨大潛力。自2019年，各領域將區塊鏈作為自主創新的重要突破口，探索在信息基礎設施、智慧交通、能源電力等領域的推廣應用，提升城市管理的智能化、精準化水平。區塊鏈將信息嵌入每一筆交易和共享數據來源中，從而大大提升了交易和信息共享的安全性和成本效率，同時區塊鏈可以在匿名的參與者間進行交易，而無需集中式監管方的介入。其涵蓋的兩大特性為低成本的可信環境與高速的價值傳輸，這種特性最大程度地解決了現有征信體系建設面臨的問題——不想共享自己數據，卻需要獲取第三方數據。本文將在分析電力數據特點的基礎上，研究電力數據融合進入現有征信數據池的理論與潛在的優勢。

一、電力大數據下的區塊鏈征信理論模型

根據征信理論，高頻的交易數據是最好的征信基礎數據，例如信息主體的銀行流水。但是根據現有各個征信機構的數據池可以發現，現有的數據池都屬于低頻數據，這些低頻的數據使得征信處于相對穩定態，缺乏了對風險的提前感知。而區塊鏈技術更多地依據高頻數據才能發揮其全面的優勢。

（一）傳統信用評價模型

傳統信用評價模型主要采用累加模型，指在原有的信用積分基礎上直接進行加減，即當獲得“差評”時在原來信用積分的基礎上加“-1”分，當用戶獲得中評是就在原來信用積分的基礎上加“0”分，當用戶獲得好評時在原來信用積分的基礎上加“+1”分。此評價模型能夠較直觀的呈現出交易者的信用積分并且操作起來也較為方便簡單，在一定范圍內為交易雙方提供了信用參考。但是由于沒有考慮區塊鏈時間戳的優勢，使得誠實交易者不能在一個公平的交易環境中競爭。

（二）考慮時間戳的權值模型

權值模型系指用用戶所得的信用評價得分乘以該次帶時間戳的交易額，其模型如下：

表示用戶的信用得分，為第次交易時用戶所得的信用值，為第次交易的時間戳，為第次交易時的金額，為第次交易距離上一次交易所積累的時間。

二、基于區塊鏈技術的電力征信設計

（一）電力征信的基本構想

新冠疫情的暴發相當于在全社會做了一次自然實驗，通過觀察企業高頻的用電情況從而可以直觀地判斷企業的抗風險能力，下面我們分別使用高頻的電力數據進行初步的原理性分析。

1.電量分析。電量分析是分析企業生產狀態比較直觀的一個指標。武漢市此次疫情始于2020年1月下旬，3月20日逐步復工復產。我們選取武漢市三個企業2020年1到5月份的月度用電量進行統計分析。通過分析可知，所有企業在疫情期間2月份用電量大幅下滑，企業一和企業二在3月的用電量有大幅回升，應是啟動復工;企業三在3月份的用電量與2月份用電量相比，增加不多，可推測該企業復工較晚。企業一和企業二在4月份的用電量大幅增加，并且5月份的用電量仍然保持增長趨勢，由此可以判斷，企業一和企業二順利復工，在逐步恢復生產;對比1月份的用電量情況，可知，這兩個企業并未完全恢復生產。企業三的4月份用電量有大幅增加，但是5月份用電量又大幅減少，對比該企業1月份用電量情況可知，該企業復工復產可能存在一些問題，進展情況不是很順利。

2.工作日用電分析。工作日用電分析可以更直觀地反映企業生產狀態。2019年12月到2020年5月，這期間每個月的20日均為工作日，3月20日為某些企業復工的第一天，選取這三個企業在2019年12月20日、2020年1月20日，2月20日，3月20日，4月20日及5月20日共6個工作日用電情況進行分析。具體數據如表4、表5和表6所示。

企業一在2020年1月20日的用電量及日最大需求量遠遠小于2019年12月20日，考慮1月20日接近春節假期的情況，可以認為企業一在1月20日逐步放假。企業一在3月20日用電量比2月20日增加不少，但是日最大需求量并未顯著增加，可以判定企業啟動復工程序，但是生產尚未恢復。4月20日及5月20日企業用電量和日最大需求量已經顯著增加，用電量接近或超過1月20日用電量，日最大需求量也全部超過1月20日日最大需求量，但是均遠遠小于2019年12月20日的數據，由此可以看出，企業一雖順利復工復產，但是很可能未恢復到正常生產狀態。

表5所示的企業二復工復產狀況，與上述企業一類似，企業在3月20日復工，但是截至5月20日為止，企業并未完全恢復正常生產狀態，日最大需求量不到疫情前的一半，日用電量也下降很多，可以推斷企業的復工復產還需要繼續推進。

與上面兩個企業的復工復產情況相比，企業三的復工復產存在很大問題，如表6所示。企業三2020年1月20日的用電情況與2019年12月20日的用電情況相差不大，企業三并未提前放假。3月20日的用電情況比2月20日略有增加，企業三應是做復工準備。企業三在4月20日的用電量比1月20日略少，但是日最大需求量少很多，表明企業已復工，但是生產很可能未恢復。企業三在5月20日的日用電數據大幅下滑，表明企業三的復工復產遇到嚴重的問題。

企業的生產可以直接反應在企業的用電數據上，合理利用電力大數據平臺，可以清楚地看出接入企業的生產情況，從而支持金融機構的智能風控。

（二）電力征信的數據池選擇

通過上述企業的案例分析，可以發現簡單的月度電量數據與日用電量數據綜合起來就可以較準確地反映企業的復工復產及生產狀況。基于此，以電力數據為基礎的征信數據池應包括：一是企業年度總用電量數據以反映企業生產經營年度屬于增長、平穩還是下降;二是企業月度總用電量數據以反映企業月度生產經營狀況，在年度評價的基礎上對企業生產經營進行調整，可用于企業的滾動風控;三是企業日用電數據通過是否為節假日、工作日來反映企業訂單飽滿度;四是企業峰谷平用電數據可反映企業管理水平與能源成本敏感性;五是企業電費繳存紀錄反映企業是否存在拖欠電費的情況，從而判斷其償債能力。

（三）基于區塊鏈的電力征信設計

區塊鏈技術作為一種純數字加密技術，在不暴露身份的前提下可實現信息共享。由于原始數據共享困難，并存在規制與行政隔離的現實問題，那么可將基于區塊鏈技術計算出的哈希值上鏈共享，而原始數據不需要共享。各數據提供機構可保留其原始數據，僅將數據摘要值存儲至鏈上，查詢者就能實現不訪問原始數據的查詢操作，這就緩解了信息源單位的顧慮，降低了信息采集的難度。在此模式下，將算法交于征信監管機構，數據提供機構可將數據目錄索引上鏈，各機構間的數據也可以通過公鑰和私鑰等相關技術來實現信用數據的自由流動，并可根據數據的側重點、數據權屬、利益需求等不同因素考量，從不同角度來實現數據共享，數據源仍掌握在各數據提供機構本地，這極大地拓展了征信的數據維度，使得數據共享成為可能。征信監管機構也可隨機抽取各數據提供機構進行核算來驗證各數據擁有單位提供的哈希值是否正確，從而確保各數據真實可追溯。同時各數據提供機構根據自己數據對經濟主體依據自己的風控模型進行評價并向第三方提供結果，最終多個數據提供機構提供多方的評價結果從而全面的刻畫經濟主體的信用水平。

利用區塊鏈技術的另一個優勢在于區塊鏈的各個節點在全網分布式獨立存在，任何一個節點的征信數據受到技術沖擊或者人為破壞的時候，都不會影響整個征信系統的運行。不僅如此，由于區塊鏈是基于時間戳形成的不可篡改數據庫，可以將圖片、文字、數據通過哈希算法對應到特定的數字，成為哈希值。只要任何節點有惡意篡改，哈希值就會發生變化，很容易被識別，這就大大降低了數據篡改的可能性。另一方面，區塊鏈技術可以實現查詢記錄的歷史追溯，將查詢機構的查詢歷史和數據提供機構的征信數據上鏈存儲，通過征信鏈對數據使用歷史進行管理，實現查詢服務的征信監管，監管機構可隨時查看異常查詢行為，及時阻斷查詢風險。

三、總結與展望

征信數據是信息化時代金融業的基礎設施，雖然區塊鏈征信體系在落地中，會遇到網絡安全、數據應用效率、商業可持續性的現實問題，但作為信息革命生產力提升背景下的全新生產關系，它能夠從根本上解決數據資產所有權和使用權的矛盾，通過區塊鏈技術將中小微企業生產經營、用電數據等信息價值整合，有助于打破中小微企業融資信息不對稱，切實降低中小微企業融資成本，為金融機構賦能，破局破冰中小微企業融資難融資貴這一難題。

作者單位： 中國人民銀行武漢分行營業管理部，碩士研究生，助理經濟師。