B-READY金融服务支柱二：信贷基础设施信息可及性

指标解释

World Bank official description / 世界银行官方说明

B-READY focuses on ten topics that are organized following the life cycle of the firm and its participation in the market while opening, operating (or expanding), and closing (or reorganizing) a business. The Financial Services topic measures four areas—Commercial Lending; Secured Transactions; e-Payments; and Credit Information—across three different dimensions, or pillars. The second pillar measures the accessibility of information in credit infrastructure by evaluating the operation of credit bureaus and registries and the operation of collateral registries. Thus, the second pillar assesses de facto and some de jure aspects of financial services.

可供参考的中文翻译：B-READY关注十个主题，按企业生命周期及其市场参与活动进行组织，涵盖企业开业、经营（或扩张）和关闭（或重组）阶段。金融服务主题从四个维度——商业借贷、担保交易、电子支付和信用信息——在三个不同维度（即支柱）下进行衡量。第二支柱通过评估信贷机构和登记机构的运作以及担保登记的运作来衡量信贷基础设施信息的可及性。因此，该支柱评估金融服务的实际运作情况和部分法定方面。

数据口径与风险提示

本指标为B-READY体系下金融服务主题的第二支柱，属于营商环境评估框架的组成部分
数据基于World Bank B-READY项目评估，部分国家可能因数据年份较早或评估频率限制而存在时效性差异
指标值反映信贷基础设施信息可及性的综合水平，不区分不同类型信息的具体获取渠道差异
该指标衡量实际运作层面和部分法定层面的金融信息可及性，可能与纯粹的法律文本评估存在差异
排名基于2024年最新评估，排序仅为描述性参考，不代表对各国营商环境的规范性评价
不同国家在信用信息系统建设路径、监管框架和数据保护要求上存在差异，可能影响指标的可比性

中国趋势

趋势解读

当前指标数据库中暂无中国（CHN）在该指标上的历年评估数据，无法直接提取时间序列趋势。中国信贷基础设施信息可及性可能处于发展阶段，具体建设进展需要参考中国央行征信系统、动产融资统一登记等专项数据源进行验证。

暂无中国历年评估数据，不宜自行推断趋势变化
中国在信贷信息体系建设上与世行评估指标之间可能存在口径差异
需结合中国本土信用信息系统数据进行交叉验证

全球趋势

趋势解读

当前指标数据库中暂无全球（WLD）汇总的历年评估数据，无法直接提取全球趋势序列。从2024年排名快照来看，纳入评估的经济体得分分布在41.9至85.3分之间，分布范围较广，反映出不同经济体在信贷基础设施信息可及性方面的发展差异较大。

2024年最新评估中，萨尔瓦多以85.3分位列第一
2024年最新评估中，菲律宾以41.9分位列展示国家中的末位
2024年最新评估中，30个展示国家的得分范围约为41.9-85.3分
暂无全球历年趋势数据，无法评估长期变化方向
排名快照仅反映2024年单一年份状况
不同区域的金融基础设施发展阶段差异较大，跨区域比较需谨慎

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
1970-1979	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
1980-1989	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
1990-1999	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
2000-2009	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
2010-2019	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
2020-2029	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。

2024 年全部国家排名

排名已尽量排除 World、地区组和收入组，仅保留国家参与比较。排名高低应结合指标口径解释。

排名	国家	代码	数值
1	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	85.3
2	Cambodia 柬埔寨	KHM	83.6
3	Mexico 墨西哥	MEX	83.1
4	New Zealand 新西兰	NZL	80.8
5	Nepal 尼泊尔	NPL	77.4
6	Morocco 摩洛哥	MAR	68.3
7	Peru 秘鲁	PER	62.5
8	Hungary 匈牙利	HUN	61.9
9	Pakistan 巴基斯坦	PAK	61.1
10	Romania 罗马尼亚	ROU	59.2
11	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	54.4
12	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	53.3
13	Colombia 哥伦比亚	COL	52.8
14	Singapore 新加坡	SGP	52.2
15	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	51.1
16	Montenegro 黑山	MNE	50.8
17	Georgia 格鲁吉亚	GEO	50.3
18	North Macedonia 北马其顿	MKD	49.4
19	Togo 多哥	TGO	49.0
20	Portugal 葡萄牙	PRT	48.9
21	Madagascar 马达加斯加	MDG	48.3
22	Bangladesh 孟加拉国	BGD	48.2
23	Paraguay 巴拉圭	PRY	47.8
24	Rwanda 卢旺达	RWA	47.2
25	Botswana 博茨瓦纳	BWA	46.1
26	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	45.3
27	Ghana 加纳	GHA	44.4
28	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	42.8
29	Mauritius 毛里求斯	MUS	42.8
30	Philippines 菲律宾	PHL	41.9
31	Bulgaria 保加利亚	BGR	41.1
32	Lesotho 莱索托	LSO	41.1
33	Greece 希腊	GRC	41.1
34	Indonesia 印度尼西亚	IDN	40.3
35	Viet Nam 越南	VNM	39.2
36	Croatia 克罗地亚	HRV	37.8
37	Chad 乍得	TCD	36.2
38	West Bank and Gaza 约旦河西岸和加沙	PSE	33.6
39	Seychelles 塞舌尔	SYC	33.1
40	Iraq 伊拉克	IRQ	32.2
41	Barbados 巴巴多斯	BRB	30.3
42	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	28.9
43	Estonia 爱沙尼亚	EST	23.1
44	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	20.6
45	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	20.0
46	Gambia, The 冈比亚	GMB	15.8
47	Samoa 萨摩亚	WSM	13.3
48	Central African Republic 中非共和国	CAF	8.33
49	Timor-Leste 东帝汶	TLS	5.83

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

较高的0-100分值通常意味着该经济体的信贷基础设施信息可及性较好，信贷机构和登记机构运作效率较高，信息透明度较高，有助于降低借贷双方的信息不对称。

数值较低通常意味着什么

较低的0-100分值通常意味着信贷基础设施信息可及性存在不足，可能表现为信用信息来源有限、登记机构运作效率较低或信息获取渠道不够便利，可能增加金融机构的风控成本和企业的融资难度。

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该指标暂无中国和全球的历史趋势数据，时间序列分析能力受限
指标反映综合水平，无法区分信贷信息系统中不同子维度的具体表现差异
不同经济体的金融体系结构、数据保护法规和信用市场特征存在差异，可能影响跨经济体直接比较的有效性
该指标属于营商环境评估体系的组成部分，侧重于制度运作层面的评估，与金融市场深度或信贷规模等绝对指标不同
排名仅基于2024年评估年份，不反映历史变化趋势

使用建议

使用该指标时建议明确说明评估年份和指标口径
进行跨国比较时应考虑不同经济体的金融体系结构和市场发展阶段差异
研究中国相关议题时建议结合中国人民银行征信中心数据、企业信用评级信息和动产融资登记数据进行交叉验证
分析长期趋势时需等待B-READY项目持续更新后的时间序列数据支持
该指标可与金融服务总体得分（IC.BRE.FS.OS）及其他支柱指标联合使用，构建更完整的营商环境评估框架
政策分析中不宜将该指标直接作为金融发展水平的唯一判据，需结合其他金融市场和实体经济指标进行综合研判

常见错误用法

错误做法：将2024年排名快照中的排名位置直接解读为中国金融体系发展落后的证据

正确做法：应认识到当前暂无中国在该指标上的评估数据，无法从该指标直接推断中国的具体状况

数据缺失意味着该指标目前无法用于评估中国的实际表现，排名比较缺乏事实基础

错误做法：将B-READY营商环境指标体系与其他营商环境评估体系（如DB）进行直接等同

正确做法：应了解B-READY体系在指标框架、评估方法和数据来源上与其他体系存在差异，比较时需注意口径差异

不同评估体系的评估维度、权重设置和评分方法可能不同，直接等同可能产生误导

错误做法：将信贷基础设施信息可及性指标得分高低直接等同于该国金融市场的深度或效率

正确做法：应认识到该指标主要衡量信息可及性和透明度，属于金融服务可得性的支撑条件，而非金融市场发展的全部

金融市场的深度和效率还受到宏观经济环境、金融机构竞争力、金融产品创新等多种因素影响

错误做法：忽略该指标衡量的是实际运作与部分法定层面的特征

正确做法：应了解该指标不仅评估法律文本规定，还关注实际执行效果，数据可能受限于评估年份和样本范围

仅关注法定框架可能忽视实际运作与法律规定之间的差距，需要结合实地调研数据进行验证

实际应用场景

跨国营商环境比较研究：比较不同收入水平经济体在金融服务信息可及性方面的差异，分析影响信息可及性的制度因素被解释变量可将该指标作为因变量，分析金融监管框架、数据保护法规和市场结构等因素的影响；建议结合IC.BRE.FS.P1和IC.BRE.FS.P3进行联合分析
企业融资约束影响因素研究：探讨信贷基础设施信息可及性如何影响企业融资可得性和融资成本解释变量/机制变量可将该指标作为核心解释变量，分析信息透明度提升对降低融资约束的作用；建议控制金融发展水平、银行业结构和法律制度等变量
金融科技与信用信息系统协同发展研究：分析数字金融发展如何与传统信贷基础设施信息可及性形成互补或替代关系控制变量/比较变量可将该指标作为控制变量，分析在传统信贷信息可及性既定条件下金融科技的影响；同时可与金融科技替代指标进行交互分析
B-READY指标体系内部一致性检验：验证金融服务主题三个支柱指标之间的相关性和一致性，检验指标体系的内部逻辑稳健性检验变量可将该指标与IC.BRE.FS.P1（监管质量）和IC.BRE.FS.P3（运营效率）进行相关性分析和主成分检验，评估指标体系的内部一致性