信用数据能帮实体经济做什么？

近日，国家数据局发布一项案例，国家公共信用和地理空间信息中心联合重庆、厦门等地方政府，依托全国信用信息共享平台归集的信用数据资源，以“服务中小微企业融资”和“信用+产业”为两大突破口，打通公共信用数据、市场信用数据与金融信用数据壁垒，为金融机构、政府部门和企业提供精准信用服务。

截至2025年11月末，银行机构累计发放贷款超41万亿元，其中信用贷款超10万亿元。重庆通过产业链分析系统精准识别集成电路封测等弱链环节，编制产业发展行动计划，锁定超1000家招商目标企业，实现“以数促融、以融促产”循环。厦门依托“信易贷”平台建设“数字信用账户应用特色专区”融资场景，整合信用数据、市场数据与企业自证等多源数据，助力银行上线金融产品近300个。

这一案例被命名为“信用数据服务实体经济和企业信贷”，很具体，也很直接。

它指向一点，传统的“看报表、看指标”的宏观分析方式，正在被注入一种更微观、更实时、更颗粒化的新视角——从海量市场主体的信用行为数据里，直接感知经济的温度和脉搏。

听起来有点抽象，但道理很浅显。经济的好坏与否，最终要看千千万万的企业和个人是不是在活跃地交易、稳定地经营、有预期地扩张。

而这些行为，都会留下信用的足迹。比如，一个地区企业缴纳水电气费、社保是否及时，商业票据的兑付是否顺畅，新增的用工合同多不多——这些看似零散的信用记录，汇聚起来就是一张比GDP数据更灵敏、更真实的经济“实时运行图”。

信用数据不会像美颜相机“美化”自己，它只是诚实的记录着经济主体最本真的生存状态。

这件事的起点，并非源于宏观经济学的理论突破，而更像一场“无心插柳”的实践演进。

国际上早有尝试，上世纪90年代金融机构就开始用信用数据建模管理风险，比如麦肯锡的CPV（Credit Portfolio View）模型，核心就是把信贷违约率和宏观经济变量挂钩。这给了业界一个启发，信用周期与经济周期密切相关，假定能够得到相关的数据，这一框架可以应用到每一个国家，并可用到像制造业、金融业和农业等不同的部门和各种类型的信用个体。

在中国，真正的催化剂是近十年来系统性推进的社会信用体系建设。在构建“守信激励、失信惩戒”治理网络的过程中，政务端（纳税、社保、海关、司法）和市场端（金融信贷、供应链、物流）积累了史无前例的信用行为数据池。当数据积累到一定程度，一些敏锐的分析者发现，这个池子不仅可以用来评价单个企业的风险，或许还能用来诊断整个区域经济的健康度。

于是，从地方开始的探索悄然兴起。

它们不再是抽象的理论，而是一个个具体的数据应用场景。

广东通过深入分析经济运行监测预警工作的痛点难点，探索构建基于信用数据的经济主体运行监测体系，成功研发全国首个经济主体运行活力指数、预期生存指数，有力辅助支撑省及地市发展改革部门开展经济主体运行情况研判分析工作；归纳总结标签、指标等概念，构建若干可以展示经济运行态势的关键指标标签通过梳理“信用广东”平台归集整合的200多亿条信用数据资产明细，提炼覆盖注册登记、行政管理、运行情况等合计14个类别3500个经济探针指标，支撑对经济主体具体运行状况的深入剖析。

杭州则瞄准了“低空经济”这样的新赛道，但缺乏历史数据，如何判断其发展态势和风险？杭州的思路是依托杭州市公共信用信息平台，集成AI、大数据等前沿技术，构建起杭州市低空经济动态监测体系。一方面，通过信用黑名单预警组件实时追踪企业信用风险，对无人机违规飞行、通航企业安全隐患等行为实现智能预警；另一方面，运用数据分析实现精准执法，对信用良好企业减少检查频次，对失信主体加大监管力度。同时，平台还为低空企业提供融资对接等一站式服务，目前已有十余家低空经济企业获得超8000万元的授信额度。将社会信用要素深度嵌入低空经济全产业链，打造全国首个“信用+低空经济”生态样板。

哈尔滨平房区则解决了就业市场上的信息不对称这一问题。他们推行“码上诚信+就业”，企业在招聘时展示专属信用二维码。求职者扫码就能看到该企业是否按时缴纳社保、有无劳动纠纷、获得过哪些政府表彰。一家被评为“A级信用企业”的制造公司反馈，这么做之后，简历投递量有明显提升。信用，在这里直接降低了招聘方和求职者之间的信任成本。

在具体行业实践层面，汽车行业的订单信息、生产数据、物流轨迹、应收账款确权记录等多维数据共同构成交易真实性的重要支撑。通过对相关数据进行持续整合与交叉核验，金融机构能够更加准确评估企业订单履约能力与经营稳定性，从而在弱化核心企业担保依赖的条件下开展授信决策。上海票据交易所供应链票据平台的实践表明，基于全流程数字化追溯的信用机制，有助于提升多级供应商之间的信用传导效率。同时，上海“沪驾宝”、吉林“新能源监控平台”等地方汽车产业数据平台，通过汇聚车辆运行、充电桩使用、电池健康度等数据，形成了产业级数据底座。当这些数据与金融机构的风控模型相结合时，可以实现基于实时运营数据的动态授信与绿色定价，为数据信用体系的深化应用提供技术支撑。

整合与攻坚，从“可用”到“好用”

案例的对外发布，意味着这项工作或许将从地方自发探索，进入国家统筹推广的新阶段。但下一步的重点，可能并非立即产生颠覆性的宏观预测模型，而是要解决一些更基础、更关键的问题，日前的一则全国信用数据分析经济形势座谈会的消息也透露了些相关信息。

会议明确的几个方向很务实：一是推动数据合规共享，在保障安全和隐私的前提下，进一步打通政务与市场数据之间的壁垒，让数据流通畅通无阻；二是开展联合专题研究，针对重大项目开工、重点产业（如汽车、低空经济）、就业等发改系统关心的具体问题，集中力量攻坚，形成可复制的方法和工具。

目标很清晰，希望通过形成一套有效的补充研判工具，让宏观决策能够听到更多来自市场一线的、实时的“声音”。

总的来看，利用信用数据辅助宏观经济分析，已经从地方实践摸索，迈入了规模化实践的前夜。它的价值已经在诸多地方场景中得到验证——无论是预警区域经济风险、服务新产业发展，还是优化就业市场、加强重大工程监管。

这条路还很长，面临着数据质量、隐私保护、模型科学性等诸多挑战。但这场座谈会的召开本身，已经表明了一种务实的态度，不再争论其理论上的完美性，而是聚焦于解决实际问题，在应用中迭代，在迭代中完善。

我们终究没法靠一套数据工具，就精准预判经济曲线的每一次起伏，但利用信用数据的这份探索，实实在在给我们增添了一副“显微镜”，让我们能穿透宏观数字的表象，打通数据壁垒、厘清隐私边界、复盘地方实践，触碰到市场主体最鲜活的经营脉搏。这条路没有捷径，唯有一步一个脚印地试错、协作、迭代，而眼下这场从地方到国家的合力探索，正是最扎实的开端。

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编辑：源源

校稿：昊宇

来源：源点苏研院