信用數據能幫實體經濟做什么？

近日，國家數據局發布一項案例，國家公共信用和地理空間信息中心聯合重慶、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據資源，以“服務中小微企業融資”和“信用+產業”為兩大突破口，打通公共信用數據、市場信用數據與金融信用數據壁壘，為金融機構、政府部門和企業提供精準信用服務。

截至2025年11月末，銀行機構累計發放貸款超41萬億元，其中信用貸款超10萬億元。重慶通過產業鏈分析系統精準識別集成電路封測等弱鏈環節，編制產業發展行動計劃，鎖定超1000家招商目標企業，實現“以數促融、以融促產”循環。廈門依托“信易貸”平臺建設“數字信用賬戶應用特色專區”融資場景，整合信用數據、市場數據與企業自證等多源數據，助力銀行上線金融產品近300個。

這一案例被命名為“信用數據服務實體經濟和企業信貸”，很具體，也很直接。

它指向一點，傳統的“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據里，直接感知經濟的溫度和脈搏。

聽起來有點抽象，但道理很淺顯。經濟的好壞與否，最終要看千千萬萬的企業和個人是不是在活躍地交易、穩定地經營、有預期地擴張。

而這些行為，都會留下信用的足跡。比如，一個地區企業繳納水電氣費、社保是否及時，商業票據的兌付是否順暢，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數據更靈敏、更真實的經濟“實時運行圖”。

信用數據不會像美顏相機“美化”自己，它只是誠實的記錄著經濟主體最本真的生存狀態。

這件事的起點，并非源于宏觀經濟學的理論突破，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據建模管理風險，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濟變量掛鉤。這給了業界一個啟發，信用周期與經濟周期密切相關，假定能夠得到相關的數據，這一框架可以應用到每一個國家，并可用到像制造業、金融業和農業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據池。當數據積累到一定程度，一些敏銳的分析者發現，這個池子不僅可以用來評價單個企業的風險，或許還能用來診斷整個區域經濟的健康度。

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據應用場景。

廣東通過深入分析經濟運行監測預警工作的痛點難點，探索構建基于信用數據的經濟主體運行監測體系，成功研發全國首個經濟主體運行活力指數、預期生存指數，有力輔助支撐省及地市發展改革部門開展經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濟運行態勢的關鍵指標標簽通過梳理“信用廣東”平臺歸集整合的200多億條信用數據資產明細，提煉覆蓋注冊登記、行政管理、運行情況等合計14個類別3500個經濟探針指標，支撐對經濟主體具體運行狀況的深入剖析。

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

哈爾濱平房區則解決了就業市場上的信息不對稱這一問題。他們推行“碼上誠信+就業”，企業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”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。

在具體行業實踐層面，汽車行業的訂單信息、生產數據、物流軌跡、應收賬款確權記錄等多維數據共同構成交易真實性的重要支撐。通過對相關數據進行持續整合與交叉核驗，金融機構能夠更加準確評估企業訂單履約能力與經營穩定性，從而在弱化核心企業擔保依賴的條件下開展授信決策。上海票據交易所供應鏈票據平臺的實踐表明，基于全流程數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“新能源監控平臺”等地方汽車產業數據平臺，通過匯聚車輛運行、充電樁使用、電池健康度等數據，形成了產業級數據底座。當這些數據與金融機構的風控模型相結合時，可以實現基于實時運營數據的動態授信與綠色定價，為數據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”

案例的對外發布，意味著這項工作或許將從地方自發探索，進入國家統籌推廣的新階段。但下一步的重點，可能并非立即產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據分析經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：一是推動數據合規共享，在保障安全和隱私的前提下，進一步打通政務與市場數據之間的壁壘，讓數據流通暢通無阻；二是開展聯合專題研究，針對重大項目開工、重點產業（如汽車、低空經濟）、就業等發改系統關心的具體問題，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，利用信用數據輔助宏觀經濟分析，已經從地方實踐摸索，邁入了規模化實踐的前夜。它的價值已經在諸多地方場景中得到驗證——無論是預警區域經濟風險、服務新產業發展，還是優化就業市場、加強重大工程監管。

這條路還很長，面臨著數據質量、隱私保護、模型科學性等諸多挑戰。但這場座談會的召開本身，已經表明了一種務實的態度，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據工具，就精準預判經濟曲線的每一次起伏，但利用信用數據的這份探索，實實在在給我們增添了一副“顯微鏡”，讓我們能穿透宏觀數字的表象，打通數據壁壘、厘清隱私邊界、復盤地方實踐，觸碰到市場主體最鮮活的經營脈搏。這條路沒有捷徑，唯有一步一個腳印地試錯、協作、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