如果你最近刷过抖音、快手，哪怕只是偶尔看点财经内容，大概率都会有一个感觉：
网贷广告，几乎无处不在。
不管是“日息万五”“三分钟到账”，还是披着“普惠金融”“应急周转”外衣的各种助贷平台，它们像空气一样渗透进每一个时间缝隙里。
更有意思的是，不少过去主打“正能量”“爱国叙事”的大 V，如今也开始不避讳地接起了网贷广告。
流量很大，但如果不直播、不带货、不接金融广告，流量本身是很难换成生计的。
也正因为这样，两个看似无关的现象，被越来越多的人同时刷到、同时感到不适。
一、两个细节，揭开网贷的真实位置
第一个，是一条评论。
有人说，他的舅舅长期“撸网贷”，而且从一开始就没打算还。
展开剩余87%在他的认知里，只要不名下有资产，催收再凶也“拿他没办法”，最多当个老赖。
现实中，抱有类似想法的人，绝不在少数。
不是道德沦丧，而是生活压力已经逼到认知崩塌。
第二件事，则更加耐人寻味。
2024 年 11 月 7 日，北京市科学技术奖颁给了一家网贷公司——度小满。
获奖理由，是其与 中国科学院自动化研究所 联合研发的“多维度大模型驱动的金融风险感知系统”。
在技术层面，这个项目当然可以自洽。
但在公众情绪层面，“网贷 + 科技进步”这组词，本身就极具冲击力。
于是，骂声铺天盖地。
这两个细节背后，其实指向的是同一个问题：
为什么在经济压力越来越大的今天，网贷却反而越来越繁荣？二、一千年前，中国就经历过一次“网贷时代”
要理解今天的网贷，绕不开一段历史。
北宋时期，王安石 推行的新法中，有一项被称为中国最早“普惠金融”的制度——青苗法。
它的初衷听起来非常熟悉：
官府出钱 农民春耕缺钱可借 利息低于地主高利贷 打击豪强，扶持底层放到今天，这套话术，几乎就是网贷平台社会责任报告的古代版本。
但问题从来不在“设计初衷”，而在执行逻辑和激励机制。
当时的北宋，面临着典型的财政困局：
冗官、冗兵、冗费，再加上对外军事压力，国库吃紧。
于是，青苗法在实际执行中，目标发生了根本性置换：
从“救农”，变成了“敛财”。
为了完成指标，地方官员必须“把钱贷出去”，
不管你需不需要、还不还得起。
这就出现了一个历史名词——“抑配”：
强制借贷。
三、软性“抑配”：算法，比板子更高效
今天当然没有官吏拿着板子逼你借钱。
但我们熟悉的场景是：
点外卖，默认勾选分期 打车，提示“先用借款支付” 充话费，被推荐“先花后付”没有强迫，却处处引导。
这是一种更温和、也更隐蔽的“软性抑配”。
青苗法名义利率是 20%，
但历史学家统计，农民真实承担的年化利率常常高达 40%–60%。
原因很简单：
茶水费、折算损耗、层层加码。
今天的网贷也是同样的逻辑：
“日息万五”听起来很低，
但加上服务费、担保费、保险费，用 IRR 算，轻松突破 24%，甚至逼近 36%。
技术变了，但算账方式没变。
四、为什么资本，偏偏要把钱塞给穷人？
很多人有个疑问：
经济这么差，银行不该更谨慎吗？
恰恰相反。
当前金融体系里，出现了一个严重问题：
钱很多，但没地方去。
房地产不再是安全蓄水池 中小企业利润过薄、风险过高 实体投资回报率不断走低于是，银行体系出现了“资产荒”。
钱不能不流动，资本必须寻找出口。
当优质资产无法吸收资金，资本就只能下沉。
结果就是：
上游：低成本资金（3%–4%） 中游：助贷平台，用算法筛人 下游：抗风险能力最弱的人群只要利率够高，坏账也能被覆盖。
这不是阴谋，而是赤裸裸的风险—收益计算。
五、算法风控，真正筛选的不是“好人坏人”
很多人以为，大数据风控是为了防止老赖。
但对高利贷逻辑来说，真正的目标是：
筛选出“还能被榨出油水的人”。
太有钱的，不需要借 完全没能力的，直接拒绝 最理想的，是“表面还行、实际脆弱”的人算法最偏爱的，是那些：
收入不稳定 注重面子 有社会关系牵绊 短期现金流紧张这也是为什么，同一个平台：
有人看到 18% 有人打开就是 24%不是随机，是精准定价。
六、网贷，为什么成了“必要之恶”
站在宏观层面，问题更复杂。
在投资乏力、出口受限的背景下，
消费成了维持数据的重要支点。
但收入预期下降，消费意愿不足，怎么办？
答案很现实：借钱消费。
如果网贷规模突然消失，
短期数据会非常难看。
于是，就形成了一种微妙的共生关系：
一边喊防风险 一边又离不开信贷扩张历史上，青苗法也是在“明知有问题”的情况下，被默许执行。
不是不知道后果，
而是别无选择。
七、结局，历史其实已经写过一遍
青苗法的结局，是农民破产、流民四起。
今天的结局，可能不是流民，
而是信用体系的塌陷。
征信受损、社会成本上升、代际机会收缩。
被债务困住的人，不再是经济主体，而是被系统“除名”的存在。
八、最后的话：普通人的最优解
这不是一篇劝你“反抗”的文章。
对普通人来说，真正理性的选择，只有一句话：
不碰网贷，就是在为自己保留未来的弹性。历史不会简单重复，
但逻辑，往往惊人相似。
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