信用數(shù)據(jù)能幫實體經(jīng)濟做什么？

近日，國家數(shù)據(jù)局發(fā)布一項案例，國家公共信用和地理空間信息中心聯(lián)合重慶、廈門等地方政府，依托全國信用信息共享平臺歸集的信用數(shù)據(jù)資源，以“服務中小微企業(yè)融資”和“信用+產(chǎn)業(yè)”為兩大突破口，打通公共信用數(shù)據(jù)、市場信用數(shù)據(jù)與金融信用數(shù)據(jù)壁壘，為金融機構、政府部門和企業(yè)提供精準信用服務。

截至2025年11月末，銀行機構累計發(fā)放貸款超41萬億元，其中信用貸款超10萬億元。重慶通過產(chǎn)業(yè)鏈分析系統(tǒng)精準識別集成電路封測等弱鏈環(huán)節(jié)，編制產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動計劃，鎖定超1000家招商目標企業(yè)，實現(xiàn)“以數(shù)促融、以融促產(chǎn)”循環(huán)。廈門依托“信易貸”平臺建設“數(shù)字信用賬戶應用特色專區(qū)”融資場景，整合信用數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)與企業(yè)自證等多源數(shù)據(jù)，助力銀行上線金融產(chǎn)品近300個。

這一案例被命名為“信用數(shù)據(jù)服務實體經(jīng)濟和企業(yè)信貸”，很具體，也很直接。

它指向一點，傳統(tǒng)的“看報表、看指標”的宏觀分析方式，正在被注入一種更微觀、更實時、更顆粒化的新視角——從海量市場主體的信用行為數(shù)據(jù)里，直接感知經(jīng)濟的溫度和脈搏。

聽起來有點抽象，但道理很淺顯。經(jīng)濟的好壞與否，最終要看千千萬萬的企業(yè)和個人是不是在活躍地交易、穩(wěn)定地經(jīng)營、有預期地擴張。

而這些行為，都會留下信用的足跡。比如，一個地區(qū)企業(yè)繳納水電氣費、社保是否及時，商業(yè)票據(jù)的兌付是否順暢，新增的用工合同多不多——這些看似零散的信用記錄，匯聚起來就是一張比GDP數(shù)據(jù)更靈敏、更真實的經(jīng)濟“實時運行圖”。

信用數(shù)據(jù)不會像美顏相機“美化”自己，它只是誠實的記錄著經(jīng)濟主體最本真的生存狀態(tài)。

這件事的起點，并非源于宏觀經(jīng)濟學的理論突破，而更像一場“無心插柳”的實踐演進。

國際上早有嘗試，上世紀90年代金融機構就開始用信用數(shù)據(jù)建模管理風險，比如麥肯錫的CPV（Credit Portfolio View）模型，核心就是把信貸違約率和宏觀經(jīng)濟變量掛鉤。這給了業(yè)界一個啟發(fā)，信用周期與經(jīng)濟周期密切相關，假定能夠得到相關的數(shù)據(jù)，這一框架可以應用到每一個國家，并可用到像制造業(yè)、金融業(yè)和農(nóng)業(yè)等不同的部門和各種類型的信用個體。

在中國，真正的催化劑是近十年來系統(tǒng)性推進的社會信用體系建設。在構建“守信激勵、失信懲戒”治理網(wǎng)絡的過程中，政務端（納稅、社保、海關、司法）和市場端（金融信貸、供應鏈、物流）積累了史無前例的信用行為數(shù)據(jù)池。當數(shù)據(jù)積累到一定程度，一些敏銳的分析者發(fā)現(xiàn)，這個池子不僅可以用來評價單個企業(yè)的風險，或許還能用來診斷整個區(qū)域經(jīng)濟的健康度。

于是，從地方開始的探索悄然興起。

它們不再是抽象的理論，而是一個個具體的數(shù)據(jù)應用場景。

廣東通過深入分析經(jīng)濟運行監(jiān)測預警工作的痛點難點，探索構建基于信用數(shù)據(jù)的經(jīng)濟主體運行監(jiān)測體系，成功研發(fā)全國首個經(jīng)濟主體運行活力指數(shù)、預期生存指數(shù)，有力輔助支撐省及地市發(fā)展改革部門開展經(jīng)濟主體運行情況研判分析工作；歸納總結標簽、指標等概念，構建若干可以展示經(jīng)濟運行態(tài)勢的關鍵指標標簽通過梳理“信用廣東”平臺歸集整合的200多億條信用數(shù)據(jù)資產(chǎn)明細，提煉覆蓋注冊登記、行政管理、運行情況等合計14個類別3500個經(jīng)濟探針指標，支撐對經(jīng)濟主體具體運行狀況的深入剖析。

杭州則瞄準了“低空經(jīng)濟”這樣的新賽道，但缺乏歷史數(shù)據(jù)，如何判斷其發(fā)展態(tài)勢和風險？杭州的思路是依托杭州市公共信用信息平臺，集成AI、大數(shù)據(jù)等前沿技術，構建起杭州市低空經(jīng)濟動態(tài)監(jiān)測體系。一方面，通過信用黑名單預警組件實時追蹤企業(yè)信用風險，對無人機違規(guī)飛行、通航企業(yè)安全隱患等行為實現(xiàn)智能預警；另一方面，運用數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)精準執(zhí)法，對信用良好企業(yè)減少檢查頻次，對失信主體加大監(jiān)管力度。同時，平臺還為低空企業(yè)提供融資對接等一站式服務，目前已有十余家低空經(jīng)濟企業(yè)獲得超8000萬元的授信額度。將社會信用要素深度嵌入低空經(jīng)濟全產(chǎn)業(yè)鏈，打造全國首個“信用+低空經(jīng)濟”生態(tài)樣板。

哈爾濱平房區(qū)則解決了就業(yè)市場上的信息不對稱這一問題。他們推行“碼上誠信+就業(yè)”，企業(yè)在招聘時展示專屬信用二維碼。求職者掃碼就能看到該企業(yè)是否按時繳納社保、有無勞動糾紛、獲得過哪些政府表彰。一家被評為“A級信用企業(yè)”的制造公司反饋，這么做之后，簡歷投遞量有明顯提升。信用，在這里直接降低了招聘方和求職者之間的信任成本。

在具體行業(yè)實踐層面，汽車行業(yè)的訂單信息、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、物流軌跡、應收賬款確權記錄等多維數(shù)據(jù)共同構成交易真實性的重要支撐。通過對相關數(shù)據(jù)進行持續(xù)整合與交叉核驗，金融機構能夠更加準確評估企業(yè)訂單履約能力與經(jīng)營穩(wěn)定性，從而在弱化核心企業(yè)擔保依賴的條件下開展授信決策。上海票據(jù)交易所供應鏈票據(jù)平臺的實踐表明，基于全流程數(shù)字化追溯的信用機制，有助于提升多級供應商之間的信用傳導效率。同時，上海“滬駕寶”、吉林“新能源監(jiān)控平臺”等地方汽車產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)平臺，通過匯聚車輛運行、充電樁使用、電池健康度等數(shù)據(jù)，形成了產(chǎn)業(yè)級數(shù)據(jù)底座。當這些數(shù)據(jù)與金融機構的風控模型相結合時，可以實現(xiàn)基于實時運營數(shù)據(jù)的動態(tài)授信與綠色定價，為數(shù)據(jù)信用體系的深化應用提供技術支撐。

整合與攻堅，從“可用”到“好用”

案例的對外發(fā)布，意味著這項工作或許將從地方自發(fā)探索，進入國家統(tǒng)籌推廣的新階段。但下一步的重點，可能并非立即產(chǎn)生顛覆性的宏觀預測模型，而是要解決一些更基礎、更關鍵的問題，日前的一則全國信用數(shù)據(jù)分析經(jīng)濟形勢座談會的消息也透露了些相關信息。

會議明確的幾個方向很務實：一是推動數(shù)據(jù)合規(guī)共享，在保障安全和隱私的前提下，進一步打通政務與市場數(shù)據(jù)之間的壁壘，讓數(shù)據(jù)流通暢通無阻；二是開展聯(lián)合專題研究，針對重大項目開工、重點產(chǎn)業(yè)（如汽車、低空經(jīng)濟）、就業(yè)等發(fā)改系統(tǒng)關心的具體問題，集中力量攻堅，形成可復制的方法和工具。

目標很清晰，希望通過形成一套有效的補充研判工具，讓宏觀決策能夠聽到更多來自市場一線的、實時的“聲音”。

總的來看，利用信用數(shù)據(jù)輔助宏觀經(jīng)濟分析，已經(jīng)從地方實踐摸索，邁入了規(guī)模化實踐的前夜。它的價值已經(jīng)在諸多地方場景中得到驗證——無論是預警區(qū)域經(jīng)濟風險、服務新產(chǎn)業(yè)發(fā)展，還是優(yōu)化就業(yè)市場、加強重大工程監(jiān)管。

這條路還很長，面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私保護、模型科學性等諸多挑戰(zhàn)。但這場座談會的召開本身，已經(jīng)表明了一種務實的態(tài)度，不再爭論其理論上的完美性，而是聚焦于解決實際問題，在應用中迭代，在迭代中完善。

我們終究沒法靠一套數(shù)據(jù)工具，就精準預判經(jīng)濟曲線的每一次起伏，但利用信用數(shù)據(jù)的這份探索，實實在在給我們增添了一副“顯微鏡”，讓我們能穿透宏觀數(shù)字的表象，打通數(shù)據(jù)壁壘、厘清隱私邊界、復盤地方實踐，觸碰到市場主體最鮮活的經(jīng)營脈搏。這條路沒有捷徑，唯有一步一個腳印地試錯、協(xié)作、迭代，而眼下這場從地方到國家的合力探索，正是最扎實的開端。

【案例匯編】

【專家觀點】

【信用案例】

【工作進展】

【值得收藏】

編輯：源源

校稿：昊宇

來源：源點蘇研院