出品 | 虎嗅大商業組
作者 | 李玲
3月2日，支付寶官微發出倡議，希望用戶收貨並覺得滿意後，第一時間確認收貨。「此刻對小商家來說，現金流就是生命，商家早一分鐘收到錢，就早一分活下來的可能。 」
小商戶的現金流危機擺在眼前，線上商鋪可以通過平臺變通規則「續命」，線下的個體戶要怎樣渡過難關呢？
北京大學數字金融研究中心近日推出中國個體經營戶研究報告，估算的結果是，全國2018年個體經營戶總量約為9776.4萬戶。而疫情之下，個體小商戶們遭到了重創，僅湖北省，商戶數量下降60%，交易額下降70%。
誰來拯救線下個體小商戶們呢？
此前1月31日，央行下發通知，專門安排3000億元專項再貸款，支持金融機構向疫情防控重點企業提供優惠利率貸款，利率不能高於3.15%。
《河南日報》2月6日報導，河南省首單「疫情防控專項再貸款」信貸給了雙匯，一年期3億元貸款，利率3.15%。據新金融琅琊榜報導，雙匯2019年前三季度實現營業總收入419.94億元，淨利潤39.43億元，抗疫專項貸款資金給了並不缺錢的肉類加工巨頭，引起巨大爭議。
可現實是，我國商業銀行貸款資質的門檻限制下，即使有對應的政策釋放，小微企業也很難拿到貸款。
根據第四次全國經濟普查的數據，一家個體戶可帶動2.37個人就業。全國個體戶總共吸納了約2.3億人就業，佔全國就業總人口的28.8%。即使不從就業穩定性考慮，疫期店鋪關門的不便性也足夠讓人們意識到街邊小店的重要性。
現在，這些維繫生活的毛細血管，需要更多的關注和支持。
個體戶現金流危機
個體戶以往通常指在國家相關機構完善登記的個體工商戶，但在數字經濟下，越來越多沒官方統計難以覆蓋，卻又無處不在的沿街商鋪和流動商販被納入其中，如烤紅薯鋪、煎餅攤。
傳統的工商數據，依靠註冊和繳稅來統計商戶數量和流水，覆蓋面不全，對商戶的經營狀況也極為模糊。行動支付的發展，使得數字金融機構能夠直接連接商戶，彌補官方數據上商戶數量和經營情況上的不足。
北大個體戶研究組的估算結果，全國2018年個體經營戶總數比第四次全國經濟普查得到的官方口徑高出 54.8%。按該次普查得到的個體經營戶帶動勞動力的平均係數推算，參與個體經營的人約有2.3 億，平均每天產生交易約 2.3 億筆，全年營業額達13.1萬億元，約佔全國社會消費品零售總額的三分之一。
這些不可謂不重要的商戶們有其特點，一是個體體量小，但人數總量大；二是沒有固定工資，因此成為受疫情衝擊損害最大的一部分。北大數字金融研究中心主任黃益平教授表示：「受到疫情的衝擊，中小企業的普遍困難很可能會演變成系統性風險。」
個體商戶最主要的困難是現金流斷裂。一方面，業務大幅減少甚至完全停止；但另一方面，很多支出沒有減少，人工、租金、利息的開支仍要支付。小商戶資金儲備本就較少，往往在疫情衝擊下支不抵債。
「不是個別中小微企業，而是一大批因為受到疫情衝擊突然產生生存危機，而且並不是因為資不擋債最後倒閉，而是現金流的斷裂。」黃益平擔心的是，這些經濟逐漸恢復後可以活下來的企業，如果沒有現金流，可能有一批會倒在黎明之前。
個體戶報告顯示，受疫情影響，在正月初七後的兩個星期時間內，全國活躍的個體經營戶減少了 40.4%，營業額降低了 52.4%。根據個體戶總數推算，疫情使得這兩周內的活躍商戶量減少約 3949.7 萬戶，減少營業額約2640億元。
螞蟻金服不久前的數據表明，在兩萬多戶小微商戶中，有超過80%的商戶有資金短缺的困難。而這裡面，超70%的商戶可以通過融資活下去。
為什麼融不到錢
作為中國商業體系的最底層，個體戶融資比想像中難得多。小商戶們基本不在傳統金融機構的服務範圍內。
在中國，小商戶想要拿到商業銀行的貸款非常困難。銀行使用的傳統風控方式，一般情況下需要三樣物品：抵押資產、財務數據、政府擔保。貸款需要抵押物，而個體戶往往拿不出能夠抵押的貴重資產。就算有抵押物，拿到政府擔保的難度也可想而知。
國有金融機構難以援助個體戶的難點還在於，很多金融機構不是缺錢，而是缺乏對應的商戶信息和風控手段。也就是說，總是給優質資產放貸的銀行，沒有適配小商戶的信貸風控。「這也是為什麼普惠金融做了將近20年，一直舉步維艱的原因。」黃益平說。
在疫情之下，個體商戶陷入生存困境，而數字金融平臺，憑藉經營中獲得的海量數據積累與用戶畫像，可以精準放貸。
例如此次使用的「碼商」作為基礎性數據來源，其定位和服務對象與個體經營戶高度重合。用戶基本上是用個人的名義註冊，營業額普遍不高，99%的商戶通過支付寶收款的年營業額在40萬元之下，與個體戶的規模基本一致。
碼商用戶使用支付寶二維碼收款，通過流水畫出信用畫像，螞蟻金服的大數據風控系統給出對應的貸款額度和利率，網商銀行據此發放信用貸款，整個流程在線完成。
黃益平透露，去年北大數字金融研究中心和清算銀行做了研究，比較大數據風控模型與傳統的風控模型，到底哪一個更可靠？結果發現，用機器學習方法獲得的模型，違約類預測準確度遠超傳統商業銀行。
大數據風控模型是用實時交易數據和行為特徵替代抵押資產做風控，數據更及時、更穩定，呈現的效果也更好。基於大數據風控系統的數字金融，不用實物質押，不用面對面交流，每個商戶可通過虛擬的信用畫像獲得貸款額度。
其更大意義在於，通過科技平臺數據的長尾效應，大規模的小商戶可以迅速得到貸款。
例如網商銀行、微眾銀行、新網銀行等網際網路銀行，其效率遠高於傳統商業銀行，員工兩千多，放貸規模為千億級。而一家商業銀行，員工數十萬，服務態度和放款速度都難言滿意。
怎樣拯救個體戶
小商戶的現金流亟待解決，民營金融機構的數字信貸平臺，成為目前市場管控下最有效的方法。
2月25日，網商銀行公布的數據顯示，過去一個月，取用過貸款的小店，相比節前日常水平，最近7天的單日流水增長達46%。疫情期間，網商銀行已經為各地的小商戶發放了250億的免息貸款。
個體戶研究組發現，數字金融對於年齡較大的中老年商戶的救助效果更為明顯。線上操作流程簡單便捷，使這些年齡較大的商戶主們憑著二維碼就能被納入幫扶範圍。
螞蟻金服透露，疫情期間的小商戶信貸申請量比往常增加了很多。這表明了小商戶們信貸需求的急迫性，也說明民營金融機構成為緩解其現金流危機重要且有效的方法。
從長遠看，信貸融資只是一時的應急辦法，小商戶們重獲生機，當務之急是儘快恢復商業秩序的同時，降低營運成本。
個體經營戶和中小企業的最大不同在於，脆弱性更明顯。大企業有更好的資源、更強的抵抗風險能力，一旦遭受衝擊會有損失，但能生存。衝擊消失之後也有更強的能力恢復經營活動，儘快回歸正軌。
小商戶們要麼在衝擊過程中終止經營活動，之後艱難恢復或者直接死掉，這時會帶來相關的就業問題。而這一部分群體難以歸入官方統計，實際所受到的損失會更慘重。
從這個角度來說，持續利用數位技術對個體戶進行關注和援助是非常必要的。
「一般減稅的財政政策很難覆蓋到這些個體經營戶，因為他們稅收政策和工商企業有很大區別。」北京大學數字金融研究中心研究員王靖一認為，恢復商業秩序的同時，降低個體戶的經營成本尤為關鍵。
對於有固定營業場所的個體戶，其最大的成本往往就是店鋪租金，可以通過政策鼓勵沿街商鋪、批發市場、農貿市場等物業公司、房地產企業、商場等機構對微型商戶減免租金、攤位費、房租、管理費等費用進行減負，對早期恢復經營的商戶，也可以在農副產品的採購、運輸環節考慮提供補貼……
儘管目前螞蟻金服等數字金融機構，利用行動支付解決了獲客難、風控難的問題，但民營數字金融機構往往缺乏資金，在幫扶小微企業上，其資金規模與國有商業銀行難以相提並論，起到的作用也有限。
「應該考慮對特殊群體的貸款，在政策審批和政策條件上有所傾斜，讓數字金融覆蓋到更多需要的用戶。」黃益平認為，既要完善金融機構與個體經營戶之間的渠道，又要讓金融機構敢於把錢發放給個體戶。
「現在國務院分配新的資金能不能到企業的手上，我覺得還是需要做一些努力，鼓勵很多傳統銀行，儘量把這些資金直接推送到離小微企業最近的金融機構，比如讓農商行成為這一波政策支持和資金支持的重點。」黃益平覺得，最有效的辦法，是將資金直接送到離個體經營者最近的金融機構。