数字金融服务实体经济发展新质生产力的挑战及对策

　　牛朔（河南大学经济学院）

　　摘要：在数字经济发展的大背景下，数字金融展现了强大的发展潜力。发展新质生产力是推动经济高质量发展的内在要求与重要着力点。数字金融为实体经济的发展提供更高效的金融支持，助力其实现创新发展与高质量发展。随着科技与经济的深度融合，数字金融蓬勃兴起，实体经济发展新质生产力成为关键目标。本研究通过深入剖析数字金融在服务实体经济发展新质生产力过程中面临的挑战，并提出了具有针对性解决策略，以期为推动实体经济高质量发展提供理论基础和参考借鉴。

　　关键词：数字金融；实体经济；新质生产力

　　中图分类号：F120.3 文献标识码：A

　　一、数字金融服务实体经济发展新质生产力的具体要求

　　（一）实体经济发展新质生产力的构成要素

　　新质生产力是实体经济高质量发展的新方向，它的形成依赖多个关键要素的协同。一是创新型人才作为核心驱动力。凭借其专业知识、创新思维与敏锐洞察力，能够挖掘新兴技术的应用潜力，为企业发展注入活力。例如，在高端制造业中，掌握智能制造技术的专业人才可以设计并优化智能生产流程，提高生产效率与产品质量。二是创新技术的应用。一方面，数字金融利用大数据技术精准评估企业信用，既降低了信息传递的不对称性，又降低了融资成本，为新质生产力的培育提供资金保障。另一方面，将大数据技术与区块链技术的应用在实体经济发展新质生产力过程中，大数据技术可以整合各方面的企业信息、交易数据等，为市场参与者提供详细的企业画像。区块链技术则确保信息的真实性与不可篡改性，增强了市场的信任度。这些新技术的应用，使得投资者、金融机构等能够更准确地了解企业状况，促使资源能够依据企业真实经营状况与发展潜力进行有效配置，提高实体经济整体的资源利用效率，加快形成新质生产力。三是新型生产组织方式重塑了实体经济的运营模式，提高了资源配置效率[1]。例如，网络化协同打破了企业间地域与信息壁垒，促进资源共享与分工协作，实现生产的高效整合；个性化定制生产则精准对接消费者的多样化需求，提升产品附加值与客户满意度；数字化供应链管理通过大数据与信息技术实时监控供应链的各环节，优化采购、生产与配送流程，在一定程度上降低成本与库存压力；智能化物流配送利用智能算法与自动化设备提高了运输效率与准确性，实现资源的快速流通与精准交付。

　　正是由于多种要素的协同发展，相互促进，共同推动实体经济迈向更高质量、更具创新力的新发展阶段，从而推动新质生产力的发展。

　　（二）数字金融服务实体经济发展新质生产力的要求

　　数字金融借助互联网平台与金融科技手段，极大地拓宽了实体企业的融资渠道。同时，数字金融服务实体经济发展新质生产力需要加强风险管理，重视激励创新，为实体经济的发展提供更安全、更多的资金支持。

　　1.加强风险管理。数字金融利用先进的风险评估模型与智能风险控制技术工具等进行风险管理[2]。通过收集和分析海量的企业经营数据、市场数据以及宏观经济数据等，构建复杂的风险预测模型，使企业提前识别面临的经营风险与市场风险。例如，利用机器学习算法对企业财务指标、行业趋势等数据进行深度挖掘，及时发现潜在风险因素，并制定个性化的风险应对策略，不仅能够帮助企业稳定运营，还能够为实体经济发展新质生产力保驾护航。

　　2.重视激励创新。数字金融通过丰富多样的金融创新产品和服务为实体经济企业提供支持。例如，知识产权质押融资为拥有核心技术但缺乏固定资产抵押的创新企业拓展了新的融资路径，鼓励企业加大技术研发投入，金融领域的激励创新对实体经济发展新质生产力提供了重要帮助。

　　二、数字金融服务实体经济发展新质生产力面临的挑战

　　（一）适配性挑战

　　数字金融服务实体经济发展新质生产力过程中，市场适配性挑战不容忽视。一方面，数字金融产品呈现标准化的特点。大部分数字金融平台提供的产品通常基于通用模型设计，旨在满足广泛的市场需求，缺乏对实体经济企业多样化、个性化需求的精准考量。实际上，不同行业、不同规模的企业在资金用途、还款能力与风险偏好等方面存在显著差异，如制造业企业可能需要长期的大额资金用于设备更新与技术研发；服务业企业或许更倾向于短期的灵活资金周转。然而，标准化的数字金融产品难以有效兼顾不同企业之间的差异，导致企业难以获取符合自身需求的金融支持[3]。另一方面，金融服务期限与企业生产经营周期严重脱节。实体经济企业的生产经营活动具有一定的周期性规律，从项目筹备、建设到运营往往需要较长的时间。然而，数字金融服务多侧重于短期资金融资，其金融产品期限与企业的长期发展规划匹配度不高，使得企业在投资长期项目时，可能面临资金链断裂的风险，又或者因频繁续贷而增加了企业的经营成本，从而限制了实体经济新质生产力的培育与发展。在实体经济发展新质生产力过程中，适配性不强成为数字金融服务实体经济面临的重要挑战之一。

　　（二）信用体系融合挑战

　　发展数字金融已成为推进现代化的重要驱动力量。在新形势下，推进数字金融与实体经济深度融合是社会历史演进的选择，但是数字金融与实体经济企业在信用体系的融合中面临诸多困境。一方面，数据共享障碍。数字金融机构依据线上交易数据、网络行为数据等构建信用评估模型，实体经济企业的信用信息多分散于工商、税务、海关以及行业协会等线下渠道，信用信息数据分散在不同部门，导致数据来源缺乏有效的整合与共享机制。例如，在某传统制造企业中，生产工艺水平、供应链稳定性等重要的信用信息难以被数字金融机构全面获取，导致信用评估信息数据不完整。另一方面，评价标准差异显著。数字金融的信用评价通过对数据模型的计算，得出量化指标，如芝麻信用，强调消费行为、还款及时性等维度。实体经济企业的信用评价综合考量企业规模、市场地位、行业前景、技术创新能力等多方面因素，而且不同行业的评价重点各有不同，正是这种评价标准的不一致性，使得数字金融机构在评估实体经济企业信用时容易出现偏差，存在高估或低估企业信用风险[4]。评价标准不统一造成信用评估不准确，直接影响了金融服务，如部分优秀的企业可能因信用评分被低估而难以获得足够的资金支持，阻碍其发展新质生产力；信用被高估的企业则可能因为过度借贷，增加金融市场的不稳定，最终影响数字金融服务实体经济的质量。

　　（三）风险共担挑战

　　在数字金融服务实体经济发展新质生产力的过程中，风险共担机制不完善已经成为制约双方深化合作的重要因素。

　　当市场波动较大时，数字金融机构与实体经济企业之间责任界定不明晰的问题凸显。例如，在市场需求下滑，造成企业经营困难、还款能力下降的情况下，数字金融机构是继续提供资金支持帮助企业渡过难关，还是及时止损收回资金，这都是不能够被精确计算的，正是这种模糊性使得双方在合作过程中存在顾虑，难以建立长期稳定的合作关系。

　　此外，双方在风险承受能力方面存在明显的不平衡性。数字金融机构通常更关注资金的安全性与流动性，其风险承受能力受监管要求、资金来源是否稳定等因素的限制。实体经济企业在创新与发展过程中，尤其是在探索新质生产力的阶段，需要承担较高的技术研发失败、市场发展受阻等风险，实体经济企业又缺乏合理的风险分担安排，一旦出现风险事件，承受能力较弱的一方可能受到重创，进而影响整个合作链。例如，创新型企业在研发新技术时，若遭遇失败，可能无力偿还数字金融机构的贷款，数字金融机构会受到较大损失，而后必定会进一步收缩对实体经济企业的金融服务，进而形成恶性循环，严重阻碍实体经济发展新质生产力以及数字金融与实体经济的协同推进。

　　三、数字金融服务实体经济发展新质生产力的对策

　　（一）优化金融服务供给体系

　　为有效应对数字金融服务实体经济的挑战，优化金融服务供给体系势在必行。数字金融机构需要深入剖析实体经济企业的多元化发展特点，不同规模的企业在资金需求规模、融资渠道选择等方面存在不同。大型企业可能涉及大规模的基础设施建设或跨国并购等战略举措，对资金量的需求巨大且融资周期较长；中小企业则更多用于日常运营资金周转、短期技术升级改造等方面，所需资金额度相对较小，且需求较为频繁。基于此，数字金融机构应积极制定个性化的金融产品，针对大型企业的长期战略规划，设计与之匹配的长期大额融资方案，可以在利率设定以及还款方式等方面进行灵活安排，如采用分期还款，并根据企业盈利状况调整还款比例的模式，以减轻大型企业在项目前期的资金压力；对于中小企业则推出小额、便捷、快速审批的金融产品，如基于企业日常交易流水的信用贷款，满足中小企业的即时性资金需求。

　　优化金融服务供给体系可以对服务周期进行精准调整，使其符合实体经济企业的经营发展状况[5]。在企业的生产旺季，适当放宽资金使用限制条件，并提供短期资金补充，助力企业扩大生产规模；在企业研发投入阶段，延长还款期限或设置利息缓付周期，确保企业有足够资金和时间完成技术创新。通过调整金融服务供给体系，数字金融机构能够显著提升金融服务的精准度，使其更好地满足实体经济企业的多样化需求，从而为实体经济发展新质生产力提供强有力的金融支持。

　　（二）构建统一信用平台

　　构建数字金融与实体经济共享的信用信息平台能够有效解决信用体系的融合困境，此平台涵盖实体经济企业在工商登记、税务缴纳、金融交易、供应链管理等多方面信息，可以打破数据信息孤岛。该平台还可以全面汇总企业的纳税记录、海关报关数据、上下游企业的交易结算数据以及各金融机构的信贷记录等数据信息。

　　在统一信用平台中，制定统一信用评价标准。在标准制定过程中，需要对不同行业的企业特点进行综合考量，制定一套通用且兼顾行业差异的评价指标体系。例如，制造业企业评价指标不仅包括财务指标，还应该包括生产设备先进性、产品质量稳定性等指标；对服务业企业，重点突出服务质量评价、客户满意度等因素的权重。这些评价指标的设定使得实体经济企业的信用评估更具科学性，不仅促进了数据流通与共享，还极大地提高了信用评估的可靠性。

　　此外，为确保统一信用平台数据的安全性，平台可以采用安全的数据加密传输技术与分级授权访问机制，确保数据安全，使信用数据信息能够在数字金融机构与实体经济企业之间得到充分利用。金融机构可以依据更全面准确的信用信息，为企业提供符合实际信用状况的金融服务，降低信息不对称导致的信用风险。同时，企业还可以通过平台了解自身的信用情况，从而有针对性地改进经营管理，提高信用水平，推动数字金融与实体经济在互信基础上实现深度合作与协同发展。

　　（三）完善风险分担机制

　　在促进金融机构与实体经济的协调发展中，完善风险分担机制至关重要。一方面，根据市场波动、技术创新失败、政策变动等不同风险场景，精确划分金融机构与实体经济企业的责任范围。因市场波动导致企业经营出现困难时，双方可以约定按照划分的责任承担风险，如企业主要承担经营风险责任；金融机构可以适当放宽还款条件或提供资金补充支持。另一方面，建立风险补偿基金，增强风险抵御能力。金融机构、企业等多方主体共同出资设立风险补偿基金，如果出现风险事件导致企业无法按时足额偿还贷款时，风险补偿基金可以按照相应的规则给予金融机构一定补偿，缓解金融机构的损失和压力。同时，为企业提供一定的缓冲空间，便于企业调整经营策略、恢复偿债能力。

　　完善风险分担机制，可以有效平衡双方的风险承受能力，减少因风险分担不均而引发的合作不畅问题，同时，该分担机制还能够激励金融机构更积极地为实体经济企业的发展提供数字金融服务，助力实体经济发展新质生产力。

　　四、结语

　　数字金融服务实体经济发展新质生产力虽然面临诸多挑战，但是通过优化金融服务供给体系、构建统一信用平台、完善风险分担机制等对策的实施，可以突破发展的困境。这不仅能推动实体经济创新升级，实现新质生产力的跃升，而且能促进数字金融的健康发展。

　　参考文献

　　[1]周雷,龚一泓,吴登城.数字金融服务实体经济发展新质生产力:路径、挑战与对策[J].财会月刊,2024(13):122-128.

　　[2]陆岷峰.科技金融赋能实体经济和新质生产力发展:经典理论、理论框架与应对策略[J].改革与战略,2024(3):1-13.

　　[3]谢宝剑,李庆雯.新质生产力对制造业转型升级的驱动效应分析:基于珠三角数字经济的考察[J].技术经济与管理研究,2024(5):1-10.

　　[4]李佳霖,董嘉昌.以数字经济与实体经济深度融合推动高质量发展的理论逻辑及实现路径[J].陕西师范大学学报（哲学社会科学版）,2024(4):106-118.

　　[5]万钢.以人工智能赋能实体经济，加快发展新质生产力[J].中国经济报告,2024(4):126-130.

　　作者简介：牛朔（2003—），男，本科在读，研究方向为金融学。