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大行是真心做小微貸款嗎?

時間: 2020-11-01 18:32:24 來源: 王劍的角度  網友評論 0
  • 這是一篇讀書筆記,準確地講,是讀論文筆記。 去年和今年,國內大行領了投放普惠貸款的任務,領導甚至還專門給配發了彈藥——廉價的專項再貸款。然后大行們領了彈藥就沖上火線了,這當然是好事。可是,很多小銀行反映,原本他們常
這是一篇讀書筆記,準確地講,是讀論文筆記。
 
去年和今年,國內大行領了投放普惠貸款的任務,領導甚至還專門給配發了彈藥——廉價的專項再貸款。然后大行們領了彈藥就沖上火線了,這當然是好事。可是,很多小銀行反映,原本他們常年耕耘的小微信貸市場,利率出現顯著下降,他們感受到了經營壓力。這些小銀行是些長期受政府和民眾贊譽的小微領域功臣,結果反而因為好事而受損,那么這事肯定有問題。
 
關于這個問題,今天給大家介紹一篇由武漢大學黃憲教授及其兩位高足葉晨、杜雪于2016年發表于《金融監管研究》期刊(銀保監會主管)的論文《競爭、微金融技術與銀行信貸業務邊界的移動》(以下簡稱《論文》)。


這論文講了這么一個事情。在開始讀論文前,我們先交代一些背景知識,即關系型借貸。


一、背景:交易型與關系型借貸
 
學術領域研究小微信貸(過去叫中小企業信貸,但目前中型企業信貸情況不錯了,于是重點轉向小微企業,含個體戶、農戶等),重點領域的是關系型借貸。我碩士論文寫的也是這個事。
 
小微企業和大企業的一個重要差異,是信息不對稱程度高。但信息不對稱,不是沒信息,而是人家的信息沒辦法有效傳遞給你。傳遞信息用什么辦法最有效?當然是書面。但很多小微業務,做生意手段傳統,經營管理憑經驗,沒啥系統的文本,因此沒什么書面信息,但你不能說它沒信息,而是它的信息無法書面化。這些信息包括老板人品、才干、口碑、市場前景等,都是對放貸很有用的信息,可惜很難書面化,我們將這些信息稱為“軟信息”。
 
如果一家大銀行的當地支行的一位信貸員能掌握這些軟信息,如何傳達給遠在省城的分行信貸審批官?難道在貸款申請報告中寫道“王家新村早餐鋪老板老王,人品好,包子豆漿油條也做得好,深受居民歡迎,現申請貸款10萬塊錢用于擴大店面”?
 
省分行的信貸審批官看到這種報告會什么感受?他肯定心想:我又不認識你說的這位老王……
 
但是,當地一家小型法人銀行,有位信貸員就是住這街坊的,天天在老王早餐鋪吃早餐,雙方熟得很,他非常確定貸給老王10萬塊錢是沒啥風險的。于是哪天老王真需要資金時,他就給放貸了。最神奇的地方是,10萬塊的貸款,可能這位信貸員自己就有權限,不用上報總行。當然,如果需要更多資金,超過他的權限得上報總行,也沒事,因為總行就在3公里外,實在不行讓總行審批官明早也來吃頓早飯。
 
注意一個細節:大行不能給老王放貸,不是因為大行的信貸員不了解老王(說不定他也住這個街坊,也在老王早餐鋪吃早飯,同樣了解老王),而是因為大行管理層級太多,總分行層層授權,管不了那么深的毛細血管,實在沒有辦法在全國范圍內一一盯緊這么多信貸員和小微借款人。
 
那大行平時做什么貸款呢?它們會做那種財務數據和各項材料完備、聲譽良好的大中型企業,也就是書面信息(硬信息)充分的借款人,覺得這樣更加可信、可靠。
 
于是,信貸業務便形成了交易型與關系型兩種類型。前者就是指大行為主的以硬信息(書面信息)為主要依據的貸款,后者便是以小銀行為主的以軟信息為主要依據的貸款。當然,兩者之間不是完全涇渭分明的,小行做小微肯定也會看些硬信息,大行做大企業當然也會掌握一些軟信息。一般而言,關系型貸款基于長期、牢固的銀企關系,兩者之者信息不對稱程度低,但競爭也不激烈,因為其他銀行很難介入,因此利率也相對高些。交易型貸款則剛好相反。
 
舉一個大企業的軟信息例子。一家城投,財務數據怎么看都是馬上要倒閉的樣子,但就是有大銀行給它放貸……沒錯,這就是“城投信仰”,官方稱法是“政府信用幻覺”,這也是一種“軟信息”。
 

二、“資本市場—交易型—關系型”競爭模型
 
國際上,有幾位研究關系型借貸的大家,比如美國的Arnoud W.A. Boot和 Anjan V. Thakor等,有一些經典文獻。
 
《論文》正是借鑒了Boot和Thakor于2000年關于關系型借貸的經典論文《關系型銀行能在競爭中存活嗎?》(Can Relationship Banking Survive Competition?),發表于著名的《金融學期刊》(Journal of Finance)。作者在文中提出了企業融資時在資本市場、交易型借貸、關系型借貸間的選擇,即一個競爭模型,稱為B-T模型。我碩士論文也參考了這篇,但年代久遠,也想不起來他們寫了啥了,我們直接看《論文》的內容吧。
 
《論文》結合我國現在的情況,對B-T模型進行了一定的修正,得到一個更適合我國現狀的競爭狀態。
 
企業可從資本市場發債、向銀行申請交易型借款、關系型借款三種方式進行債權融資,三種方式主要分別由資本市場、大中型銀行、小銀行來提供。各種方式各自有以下特征:
 
 
然后,該模型想表達的意思,通俗地講:當一個國家資本市場越來越發達,會導致更多大中型企業不再申請貸款,而是去公開發行股票或債券融資,即“脫媒”,甚至中小企業也能登陸資本市場。于是,大中型銀行首先交易型借貸的競爭會加劇,然后進一步地,它們也會開始下沉,進入到硬信息不充分的小微企業貸款領域。而小銀行在大中型銀行的競爭壓力下,只能選擇進一步下沉,沉到更小的“微貸”領域去。也就是說,競爭壓力層層向下傳遞,整個過程中大家都很痛苦,但最終的結局是好的:更多的人群得到了信貸服務。
 
當然,這個過程并不會那么容易。首先,大行要下沉,有兩個選擇:

一是按傳統做法,就是它們也得建立處理軟信息的技術和機制,這一步就難倒國內外大部分大行了,海外富國銀行做得比較好;

二是利用新的科技手段(這是早年關系型借貸論文中沒想到的),比如互聯網、大數據等技術,可以得到很多原來得不到的硬信息(比如,原本線下交易,現在線上交易了,于是就留下硬信息了),從而能夠給小微企業放貸,這也是現在很多大型銀行在做的事。

那小行進一步下沉,也不輕松,需要讓它們的軟信息處理技術不斷進化,并且也和現代科技結合,這樣就能覆蓋到更多基層人群。
 
根據這一模型,即使大行沒有領到放小微的任務,那么隨著資本市場發展和脫媒持續,它們也會主動進入小微領域,然后逼迫小行再進一步下沉,沉到主流100萬元以下的微貸領域,這幾乎是板上釘釘的事。
 
換言之,你不用管現在大行做小微是不是真心的,反正將來經生活教育之后,它們早晚會真心做的。
 
但很可惜,我們無法得到充分的各層企業的數據,因此退而求其次,用上市公司的數據作為分析樣本,會有一定偏差,但還是能反映情況的。我碩士畢業論文也是這樣處理的。

建模的難點是用什么變量衡量軟信息、銀企關系。《論文》借鑒了Bertrand和Statnik(2015)的“軟便拆分”的方法,用一種類似“分步回歸”的方法:先將被解釋變量對硬信息(包括企業規模、效益、所有制、成立年限等,以及貸款信息等)回歸,得到殘差,那么軟信息就包含在殘差中(如果殘差越大,說明這貸款依賴軟信息的程度越高)。再將這殘差作為被解釋變量,再對其他變量(包括競爭程度等)回歸。可惜我碩士時計量經濟學得學得太渣,我也沒想到用這種方法。


三、值得關注的最新變化
 
這篇《論文》中間的數理推導和統計實證部分就不詳述了,不是特別難,但怕我萬一沒讀明白被大家笑話。大概有這么幾個結論:
 
(1)如果資本市場對銀行產生競爭壓力,大型銀行會降低交易型貸款的利率,并且會開始使用軟信息,增加對小企業的關系型借貸量。如無資本市場競爭,則一般不會主動做小企業。

(2)然后,如果大行對小銀行形成競爭壓力,那么小銀行也會繼續下沉,降低信貸的“準入門檻”,尋求更多小企業客戶。當然,這需要更強的軟信息的處理能力,能力培養也需要個過程,不是說今天想下沉就能下沉的。

(3)當時(《論文》發表時的2016年),資本市場競爭對銀行業的壓力不大,大銀行并無太大動力介入小企業,“小銀行優勢假說”依然成立。所以有了我們認識的那些“小而美”的銀行。

(4)政府不應強制要求不善處理軟信息的大銀行做小微業務。但是,政府可以加強征信體系建設,讓更多軟信息逐步“硬化”,而大行善于處理硬信息,便可用現代科技手段介入小微。而此時,小銀行可繼續下沉。
 
如今與《論文》起草發表的時候(2016年)相比,有幾個重要變化:
 
一是資本市場獲得更大的發展,科創板推出,注冊制實施,脫媒壓力加大。銀行普遍反映大中型企業的貸款業務(對公業務)越來越難做,越來越多的銀行開始“零售轉型”,工商銀行甚至明確提出“不做小微就沒有未來”。
 
二是金融信息基礎設施建設加強,信息技術在很多領域得到更多應用,更多軟信息變成硬信息,大數據信貸逐漸得到推廣,逐漸成為各類銀行從事小微業務的主流模式。早期很時髦的大數據貸款業務,可能很快變成常規業務。
 
因此,大行客戶下沉的趨勢在加快(政府下達普惠任務,只是加速了這個進程)。此時的小行,也將面臨很大的壓力,也需要進一步下沉,沉到大行碰不到的地方去。好在我國幅員遼闊、人口眾多,小微甚至“小小微”領域業務空間還是很大,如果把小微做好,還是很有前途的。
 
怕的就是,到現在還幻想著大行不是真心做小微,于是沒下定決心,卷起褲腳下地去……




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本文來源:王劍的角度 作者: (責任編輯:lihuiqin)
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