丁騁騁,周群力

(1.浙江財(cái)經(jīng)學(xué)院金融學(xué)院,浙江 杭州 310018;2.復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,上海 200433)

一、引 言

在農(nóng)村,由于特有的信息分布特點(diǎn),決定了農(nóng)戶信息搜尋與甄別更為困難,由此造成的 “金融排斥”較為普遍。盡管農(nóng)村中小型金融機(jī)構(gòu)紛紛設(shè)立,然而相對(duì)于農(nóng)戶巨大融資需求,正規(guī)金融的供給仍然不足,導(dǎo)致農(nóng)戶融資仍大量求助于民間借貸。近幾年,政府一直在加大金融改革力度并出臺(tái)多種政策使民間金融規(guī)范化。在浙江,通過(guò)化解信息不對(duì)稱來(lái)解決農(nóng)戶正規(guī)融資的不足,基層金融機(jī)構(gòu)做了不少努力,比如信用評(píng)級(jí)就是一種極好的嘗試。2004年以來(lái)浙江就有不少信用合作社(銀行)陸續(xù)展開(kāi)針對(duì)中小企業(yè)以及農(nóng)戶的信用評(píng)級(jí)。近幾年來(lái),這項(xiàng)工作在全省普遍展開(kāi),對(duì)緩解農(nóng)戶信貸約束、促進(jìn)農(nóng)戶融資從非正規(guī)金融轉(zhuǎn)向正規(guī)金融起了積極作用。然而,農(nóng)戶信用貸款仍存在借貸配給問(wèn)題。

通常情況下,“信貸配給”被理解為信貸市場(chǎng)信息不對(duì)稱下逆向選擇的結(jié)果 (Jaffee&Russell,1976)[1]。Stiglitz&Weiss(1981,1983)認(rèn)為,在高利率情況下,只有高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的借款人才愿意借款。為了防范風(fēng)險(xiǎn),銀行寧愿選擇相對(duì)較低的利率,拒絕一部分借款要求[2][3]。這樣,信貸配給就成為貸款人應(yīng)對(duì)逆向選擇的一種理性行為。然而信息并不是造成信貸配給的唯一因素。Fried和Howitt(1980)認(rèn)為,信貸配給是銀行與借款人之間風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)的合約均衡的結(jié)果[4]。Thakor和Callaway(1983)認(rèn)為貸款人必須投入資源才能獲得關(guān)于借款人風(fēng)險(xiǎn)的信息,這種資源的投入影響了銀行的利潤(rùn)水平和信貸數(shù)量,從而產(chǎn)生信貸配給[5]。此外,還有一些經(jīng)濟(jì)學(xué)家從非價(jià)格因素、監(jiān)督成本、委托代理等角度解釋了信貸配給的產(chǎn)生。文遠(yuǎn)華 (2005)分析了經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時(shí)期中國(guó)信貸配給形成的眾多原因,銀行在識(shí)別和控制信貸風(fēng)險(xiǎn)上投入大量成本,宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)帶動(dòng)抵押物資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)等,都可能導(dǎo)致信貸配給[6]。

正如文獻(xiàn)綜述中指出的那樣,有大量信貸配給問(wèn)題并非是信息不對(duì)稱造成的。因此,信用評(píng)級(jí)并不能完全緩解信貸配給。那么信用評(píng)級(jí)對(duì)于農(nóng)戶融資的真正作用體現(xiàn)在哪里?為此,我們于2010年5月—2011年8月期間針對(duì)溫州、紹興、麗水等地農(nóng)村信用社信用評(píng)級(jí)進(jìn)行了跟蹤調(diào)查。本文以溫州洞頭為例,考察信用評(píng)級(jí)對(duì)于農(nóng)戶正規(guī)融資的實(shí)際作用。洞頭所在的溫州向來(lái)民間融資十分活躍,而該縣由于是一個(gè)海島縣,涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)占比很高,農(nóng)業(yè)貸款一直有較高比重。另外,該縣農(nóng)信社開(kāi)展信用評(píng)級(jí)積累并提供的原始數(shù)據(jù)大大方便了我們的實(shí)證研究。

二、信息甄別模型

農(nóng)戶融資的最大障礙是信息問(wèn)題,解決信息不對(duì)稱問(wèn)題有信號(hào)傳遞 (Signalling)和信息甄別(Screening)。它們的區(qū)別在于:在信號(hào)傳遞中,有私人信息的一方先行,而信息甄別中,沒(méi)有私人信息的一方先行。因此,信用評(píng)級(jí)實(shí)質(zhì)是一個(gè)信息甄別機(jī)制,我們借鑒Spence(1973)勞動(dòng)力市場(chǎng)建立一個(gè)信息甄別模型[7]。

圖1 完全信息條件下的均衡

與勞動(dòng)力市場(chǎng)的信息甄別相同,在信用社實(shí)施的信用評(píng)級(jí)中,假定有兩類農(nóng)戶:能力強(qiáng)的農(nóng)戶與能力低的農(nóng)戶。能力高低意味著農(nóng)戶有更大的經(jīng)營(yíng)規(guī)模和更強(qiáng)的賺錢(qián)能力。如果需要貸款,能力強(qiáng)的農(nóng)戶貸款額度更大。我們假定θ表示能力高低。Uθ(C,L)表示能力為θ的農(nóng)戶的效用函數(shù),其中C表示農(nóng)戶被信用社最后評(píng)定的信用級(jí)別,L表示農(nóng)戶實(shí)際貸款數(shù)量。假定?U/?C＜0,?U/?L＞0,也即獲得并維持高信用級(jí)別需要付出艱辛努力,因此其效用是負(fù)的;而實(shí)際貸款帶來(lái)正效用。同時(shí)我們也假定?L/?C＞0,?2L/?C2＜0。因此在坐標(biāo)圖 (C,L)中,我們得到斜率為正但遞減的無(wú)差異曲線。

信用評(píng)級(jí)中,信用社首先對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行信用評(píng)級(jí),并給出合同菜單 {C,L},規(guī)定不同信用等級(jí)有不同的貸款額度。農(nóng)戶接受金融機(jī)構(gòu)信用評(píng)級(jí),根據(jù)合同菜單得到合約規(guī)定的貸款。對(duì)高能力農(nóng)戶而言,農(nóng)戶在貸款額度內(nèi)盡可能地貸款,比如L=C,也即信用額度全部用完。而低能力農(nóng)戶并不用完信用額度,比如L=0.5C。

兩類農(nóng)戶區(qū)別在于:同樣增加一個(gè)等級(jí)的信用級(jí)別,高能力農(nóng)戶需要增加更多實(shí)際貸款才能保持效用不變。而對(duì)于低能力農(nóng)戶來(lái)講,增加信用等級(jí)可以貸到更多的資金,但信用風(fēng)險(xiǎn)也增加,因此實(shí)際增加貸款數(shù)量沒(méi)有高能力農(nóng)戶多。表現(xiàn)在無(wú)差異曲線上,高能力農(nóng)戶無(wú)差異曲線處處陡于低能力農(nóng)戶。對(duì)普通農(nóng)戶而言,給定信用社給他評(píng)定的信用等級(jí)C,選擇實(shí)際貸款額度L,使其效用函數(shù)最大化Uθ(C,L),在完全信息條件下:

低能力農(nóng)戶 :?L1/?C1=0.5=-(?U1/?C1)/(?U1/?L1)

高能力農(nóng)戶 :?L2/?C2=1=-(?U2/?C2)/(?U2/?L2)

因此,如果信用評(píng)級(jí)能夠保證完全客觀并對(duì)農(nóng)戶信息充分了解,這就成為完全信息條件下的博弈。圖1中的A點(diǎn)和B點(diǎn)分別為低能力農(nóng)戶與高能力農(nóng)戶的均衡點(diǎn):低能力農(nóng)戶被信用社評(píng)定為C1信用等級(jí),并實(shí)際得到L1的貸款。高能力農(nóng)戶被評(píng)定為C2信用等級(jí),并實(shí)際得到L2的貸款。

圖2 不完全信息條件下的分離均衡

根據(jù)Rothschild和Stiglitz(1976)的信息甄別模型[8],我們可以假定農(nóng)戶信用評(píng)級(jí)的均衡是指存在一組信用社與農(nóng)戶之間的合同:{(C1,L1),(C2,L2),…, (Ck,Lk)},以及一個(gè)選擇規(guī)則R:θ→(C,L),使得:(1)每一個(gè)農(nóng)戶都可以在可選擇的合同中選擇一個(gè)最合適自己的合同(也即 θ能力 (Cθ,Lθ),當(dāng)只當(dāng)對(duì)于所有的Uθ(Cθ,Lθ) ≥Uθ(C,L));(2)信用社利潤(rùn)不能為負(fù)。

現(xiàn)實(shí)生活中,信用評(píng)級(jí)并不能做到完全客觀,對(duì)農(nóng)戶了解也不可能完全充分,這樣 (A,B)不再是一個(gè)均衡。這是由于:因?yàn)樾畔⒉粚?duì)稱導(dǎo)致信用社無(wú)法真正識(shí)別農(nóng)戶能力高低。對(duì)于低能力農(nóng)戶在冒充高能力農(nóng)戶要求貸款,其無(wú)差異曲線經(jīng)過(guò)B點(diǎn),即L＞0.5C,也即他的貸款超過(guò)了其實(shí)際還貸能力,這可能導(dǎo)致信用社利潤(rùn)受損。

由于信用評(píng)級(jí)的局限,信用社與農(nóng)戶關(guān)系成為一個(gè)不完全信息條件下的博弈。我們將精煉貝葉斯均衡可以定義為:(1)存在一個(gè)預(yù)期的貸款函數(shù)L(C),一個(gè)均衡的信用等級(jí)C*(θ);(2)給定L(C),一個(gè)均衡的貸款水平L*能夠最大化農(nóng)戶效用Uθ(C,L(C))[9]。在這種均衡條件下,不同能力的農(nóng)戶被評(píng)為不同信用等級(jí),比如低能力的農(nóng)戶被評(píng)上C3,高能力農(nóng)戶對(duì)應(yīng)的信用級(jí)別C4,形成一個(gè)分離均衡。我們用圖2的幾何圖形表示這種分離均衡:低能力農(nóng)戶的均衡點(diǎn)在G點(diǎn),高能力農(nóng)戶的均衡點(diǎn)為H點(diǎn),也即:低能力農(nóng)戶對(duì)應(yīng)的信用級(jí)別為C3,實(shí)際貸款額為L(zhǎng)3。高能力農(nóng)戶對(duì)應(yīng)的信用級(jí)別C4,選擇的實(shí)際貸款為L(zhǎng)4。與完全信息條件下的均衡相比,不完全信息條件下的分離均衡顯然信用級(jí)別與實(shí)際貸款都更低。這種與完全信息條件下均衡的偏離成為一種效率損失。

信用評(píng)級(jí)作為一種信息甄別機(jī)制,有效地降低了借貸雙方的交易成本。通過(guò)以上模型我們可知,信用評(píng)級(jí)無(wú)法完全解決信息問(wèn)題,調(diào)查中我們也注意到:對(duì)于農(nóng)戶始終是不可能做到充分了解,信用評(píng)級(jí)也不可能避免主觀因素,而且金融機(jī)構(gòu)工作人員出于審慎原則,總是存在壓低農(nóng)戶信用得分和信用等級(jí)的傾向。以下我們用溫州洞頭調(diào)研所得數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證。

三、基于信用評(píng)級(jí)的實(shí)證分析

洞頭的信用評(píng)級(jí)具體做法為:(1)由信用社先制定評(píng)定指標(biāo)及分值標(biāo)準(zhǔn),工作人員到農(nóng)戶家里實(shí)地走訪,建立農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)信息檔案;(2)發(fā)揮老人協(xié)會(huì)作用,利用晚上時(shí)間對(duì)白天外出的農(nóng)戶進(jìn)行走訪,完善、充實(shí)農(nóng)戶信息檔案;(3)調(diào)查小組聽(tīng)取村兩委意見(jiàn),根據(jù)農(nóng)戶道德品質(zhì)、經(jīng)濟(jì)狀況等情況對(duì)信用評(píng)級(jí)給出初步意見(jiàn);(4)由評(píng)審小組 (村兩委及農(nóng)信社工作人員5-6人)核定信用得分并給出信用等級(jí)。評(píng)上信用農(nóng)戶的每三年復(fù)審一次,有效期限內(nèi)可隨時(shí)辦理貸款手續(xù),不再逐筆申請(qǐng)。洞頭縣農(nóng)戶25196戶,信用社共走訪農(nóng)戶20410戶 (剔除五保戶等),評(píng)上信用戶的共10025戶。占全縣從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的75%。具體情況見(jiàn)表1。以往,當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶融資主要通過(guò) “會(huì)”,信用評(píng)級(jí)降低了信息不對(duì)稱造成的 “隱性成本”,使農(nóng)戶更多傾向于正規(guī)融資。在我們與農(nóng)戶的訪談中得到的諸多案例印證了這一點(diǎn)。

表1 信用評(píng)級(jí)總體情況 (樣本量=10025)

以下,我們就對(duì)洞頭縣東屏鎮(zhèn)信用評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。東屏鎮(zhèn)農(nóng)戶主要從事羊棲菜養(yǎng)殖、海洋捕撈業(yè)等。農(nóng)信社工作人員共走訪農(nóng)戶4940戶,建立檔案3231戶,評(píng)出等級(jí)信用農(nóng)戶1585戶。剔除無(wú)效信息,共得到1542戶有效數(shù)據(jù)。下表為信用評(píng)級(jí)總體情況:

表2 東屏鎮(zhèn)農(nóng)戶信用評(píng)級(jí)統(tǒng)計(jì)性描述

與信用社工作人員訪談中,我們得知,評(píng)審小組在最終核定時(shí),有意控制了高信用級(jí)別人數(shù)。我們進(jìn)一步詳查那些核定得分對(duì)應(yīng)的等級(jí)與最后實(shí)際等級(jí)不符的樣本 (共71例),稱為 “違規(guī)案例”。這些違規(guī)案例我們視為發(fā)生了等級(jí)的調(diào)整。此外,還有17例正常樣本是通過(guò)分?jǐn)?shù)調(diào)整來(lái)改變等級(jí)的。這樣共有88例發(fā)生了等級(jí)調(diào)整,其中有26例等級(jí)被調(diào)高,62例被調(diào)低。我們將等級(jí) (分?jǐn)?shù))被調(diào)低 (高)作為被解釋變量,考察決定這種變動(dòng)背后的因素。結(jié)果如表3所示。

表3 回歸結(jié)果

從上表可以看出,以 “信用等級(jí)被調(diào)低”作為被解釋變量,只有信用記錄這一解釋變量顯著為正,其他變量并不顯著。以 “信用等級(jí)被調(diào)高”或者以 “分?jǐn)?shù)被調(diào)高”作為被解釋變量,只有信用記錄這一解釋變量較為顯著,其他變量均不顯著。其中原因,我們認(rèn)為:對(duì)絕大部分農(nóng)戶而言,都從來(lái)沒(méi)有獲得金融機(jī)構(gòu)的正規(guī)貸款,因而此項(xiàng)打分基本為高分。評(píng)審小組在最后核定時(shí)有意對(duì)高分的農(nóng)戶壓低了信用等級(jí)。

以 “分?jǐn)?shù)被調(diào)低”作為被解釋變量,道德品質(zhì)、信用記錄、經(jīng)濟(jì)狀況與償債能力四項(xiàng)解釋變量都在1%水平內(nèi)顯著,而其他變量并不顯著。其中,道德品質(zhì)、信用記錄與償債能力三項(xiàng)都與被解釋變量顯著負(fù)相關(guān)。說(shuō)明這三項(xiàng)得分越高,越不容易被調(diào)低最終的信用得分。經(jīng)濟(jì)狀況與被解釋變量顯著正相關(guān),這主要是因?yàn)榇隧?xiàng)其中有一小項(xiàng)內(nèi)容為 “經(jīng)營(yíng)規(guī)模情況”,分值越高可能意味著風(fēng)險(xiǎn)越高,導(dǎo)致信用得分偏低。

在與農(nóng)信社工作人員訪談中,他們承認(rèn)在評(píng)級(jí)過(guò)程中確實(shí)存在有意壓低農(nóng)戶信用得分和信用等級(jí)的行為。因?yàn)樾庞迷u(píng)級(jí)一旦完成,農(nóng)戶需要貸款,就不再進(jìn)行第二次貸款審查,為了謹(jǐn)慎起見(jiàn),寧可將其信用等級(jí)壓低以減少風(fēng)險(xiǎn)。另外,農(nóng)信社因?yàn)檫€要承擔(dān)服務(wù) “三農(nóng)”的社會(huì)責(zé)任,省信用聯(lián)社每年對(duì)農(nóng)戶貸款的覆蓋面及覆蓋面增長(zhǎng)率這兩項(xiàng)指標(biāo)都要考核。因此,農(nóng)信社也有意降低農(nóng)戶單戶的授信額度,以達(dá)到增加覆蓋面的目的。

四、實(shí)際貸款的數(shù)據(jù)分析

我們用2010年9月的東屏鎮(zhèn)實(shí)際產(chǎn)生的貸款數(shù)據(jù)分析信用評(píng)級(jí)的作用。當(dāng)月東屏信用社有733筆貸款,信用戶貸款有316筆,在242戶信用戶貸款中,有145戶實(shí)際貸款超過(guò)了信用額度,通俗地說(shuō)即 “吃不飽”。他們除信用貸款外還使用了抵押、普通保證以及聯(lián)保等其它貸款。在東屏鎮(zhèn),近60%的信用戶都處于吃不飽狀態(tài)。特別是1A、2A級(jí)兩個(gè)信用戶,由于授信額度較低,“吃不飽”的農(nóng)戶比例最高。

表4 東屏鎮(zhèn)信用戶貸款

我們將實(shí)際貸款額度是否超過(guò)其信用級(jí)別授信額度 (overdemand)作為被解釋變量,超過(guò)的農(nóng)戶記為1,否則記為0。設(shè)定道德品質(zhì)等四項(xiàng)評(píng)分作為解釋變量,建立一個(gè)Probit模型,對(duì)242戶有貸款的信用戶進(jìn)行回歸,結(jié)果如下。

表5 Probit模型回歸結(jié)果

上表中,多變量回歸 “償債能力”與被解釋變量 “實(shí)際貸款額度是否超過(guò)信用等級(jí)授信額度”顯著負(fù)相關(guān)。從表3可知,“償債能力”越高,說(shuō)明農(nóng)戶資質(zhì)越好,越不容易被調(diào)低信用得分,從而可能獲得更高的信用級(jí)別,因而也不容易 “吃不飽”。在單變量回歸中,償債能力也與被解釋變量顯著負(fù)相關(guān)。另外,我們做了信用級(jí)別與被解釋變量的單變量probit回歸,發(fā)現(xiàn)信用級(jí)別與被解釋變量負(fù)相關(guān),即信用級(jí)別越高,授信額度越高,“吃不飽”可能越低;信用級(jí)別越低,授信額度越小,“吃不飽”可能越大。

五、結(jié) 論

通過(guò)對(duì)溫州的考察,我們發(fā)現(xiàn):金融機(jī)構(gòu)在信用評(píng)級(jí)中出于審慎原則,或增加農(nóng)戶小額信用貸款的覆蓋面,存在有意壓低農(nóng)戶信用得分和信用等級(jí)的傾向。從本質(zhì)上講,這是信貸配給的另一種形式。實(shí)際貸款中,農(nóng)戶確實(shí)存在大面積的實(shí)際貸款需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其 “信用貸款”授信額度的現(xiàn)象(低信用等級(jí)農(nóng)戶最明顯)。超過(guò)部分,農(nóng)戶通過(guò)抵押、普通保證、聯(lián)保等其它形式來(lái)補(bǔ)充。

信用評(píng)級(jí)不能解決信貸配給問(wèn)題,但作為一種信息甄別機(jī)制,其重要貢獻(xiàn)在于:它為更多農(nóng)戶進(jìn)入正規(guī)金融打開(kāi)了一個(gè)通道。傳統(tǒng)社會(huì),農(nóng)戶融資主要以民間借貸方式,通過(guò)信用評(píng)級(jí),使更多的農(nóng)戶被納入到正規(guī)融資范圍。盡管信用貸款不能完全滿足其信貸需求,農(nóng)戶完全有可能在客戶經(jīng)理的指引下,通過(guò)其它貸款形式滿足。因此金融機(jī)構(gòu)應(yīng)推廣信用評(píng)級(jí)這種軟性 “金融基礎(chǔ)設(shè)施”建設(shè),這是引導(dǎo)民間借貸并使其正規(guī)化的有力方式。另一方面,農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)仍需不遺余力開(kāi)拓其他融資渠道、開(kāi)發(fā)不同類型信貸產(chǎn)品、制定差別化利率政策為滿足農(nóng)戶信貸需求提供必要補(bǔ)充,從而引導(dǎo)農(nóng)戶融資更多地從民間借貸轉(zhuǎn)向正規(guī)金融。

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