羅永宣 覃安柳 吳書宇 鄧金鳳

（1.中國人民銀行河池市中心支行，廣西 河池 547000；2.中國人民銀行鳳山縣支行，廣西 鳳山 547600；3.中國人民銀行巴馬瑤族自治縣支行，廣西 巴馬 547500）

一、引言

風險補償金即地方政府為提升貧困農(nóng)戶貸款的可得性、增加其授信額度而提供的一項信用保證專項資金；一旦貧困戶出于不可抗力或其他合理原因無法償付貸款，形成銀行資產(chǎn)損失的，該項資金即可用于彌補該筆本息損失。在運用的實質(zhì)上，風險補償金相當于一種保險基金，一方面能夠合理地撬動銀行信貸資金，為貧困農(nóng)戶解決生產(chǎn)發(fā)展的基礎性難題；另一方面又可以從側(cè)面上彌補銀行面臨的信貸風險敞口，有效降低銀行資產(chǎn)風險，保障金融穩(wěn)定。金融支持脫貧攻堅工作中，以財政部門統(tǒng)籌的風險補償資金增信，撬動信貸資金的扶貧小額信貸模式優(yōu)勢明顯，并在廣西全區(qū)獲得廣泛的推廣運用。

然而，當前的風險補償金的撬動比率在大多地方都剛性設置為1：10，缺乏實際的統(tǒng)計依據(jù)，并且無法體現(xiàn)出各個地方的實際經(jīng)濟情況和總體貸款對象信用狀況差異。在這樣的設置下，風險補償金機制暴露出一些問題：一是補償能力不足，無法充分體現(xiàn)其風險補償作用；二是剛性輸出，缺乏動態(tài)的調(diào)整能力，無法及時依照當前形勢進行補充或調(diào)減；三是風險補償金的資金運用效率較低。為鞏固當前的扶貧成果，幫助貧困戶獲取生產(chǎn)發(fā)展的啟動資金，維護脫貧戶的穩(wěn)定收益，在未來的很長一段時期內(nèi)，扶貧小額信貸勢必會繼續(xù)推廣運用。因此，設計一種具備動態(tài)調(diào)整能力、考量小額扶貧信貸投放群體的特殊性、能夠充分發(fā)揮風險補償作用的扶貧小額信貸風險補償金率計算方法，極具現(xiàn)實意義。

二、文獻綜述

從貸款定價理論的角度來看，風險補償金本質(zhì)上是通過對貸款的風險補償，從而為客戶增信，讓無法達到相關(guān)放貸標準的客戶得以獲取成本較低的貸款融資。而銀行貸款的利率定價中包含對風險的補償部分，因此，風險補償金率的計算實際上就是計算應定貸款利率，而應定貸款利率和扶貧小額信貸實際發(fā)放的加權(quán)平均利率差值就是利率風險補償?shù)牟糠?，可由此轉(zhuǎn)化為對扶貧小額信貸實際定價的研究。

在貸款的定價理論研究中，西方銀行業(yè)已形成科學完備的貸款定價理論，建立了符合市場競爭要求的貸款定價模型，李剛和尤元寶（2007）把當前西方應用的貸款定價主要模式歸納為四大類，即成本加成定價模型、價格領導模型、客戶盈利分析模型和基于風險的定價模型，其中，國際上傳統(tǒng)的成本加成和價格領導定價模型應用已獲得廣泛的認可。然而，在任意模型中風險指標的量化上，張志強和俞明軒（2013）提出運用ZZ資本結(jié)構(gòu)模型解決對風險的量化問題。張修帥（2016）結(jié)合運用DEA 和二分法，從投入和產(chǎn)出的角度確定貸款定價模型。在《巴塞爾協(xié)議III》的內(nèi)部評級法（IRB，Internal Rating Based Approach）中，也對風險補償費用的應用進行表述。謝鴻杰（2006）采用KMV 模型確定違約風險補償率，對本文的理論構(gòu)建具有重要的指導意義。此外，徐琴和李云飛（2020）應用熵權(quán)-TOPSIS模型評估個人信用風險，為本文的信用風險測度提供了很好的借鑒。

在充分借鑒前人的研究成果和經(jīng)驗的基礎上，結(jié)合實際測算和驗證，本文取得創(chuàng)新性的理論成果：一是提出扶貧小額信貸的貸款定價模型；二是首次對扶貧小額信貸籌資成本費率、扶貧小額信貸違約補償率等指標進行測算；三是給出相關(guān)的實證檢驗，最終形成本文的理論研究成果。

三、現(xiàn)階段的扶貧小額貸款的風險補償辦法和銀行的風險補償計算方法

（一）現(xiàn)階段的扶貧小額貸款的風險補償辦法

以廣西河池市轄區(qū)各縣市為例，當前的風險補償金的撬動比率大多都剛性設置為1：10，缺乏實際的統(tǒng)計依據(jù)，主要歸因于各地在扶貧領域上的相互研究和學習，出現(xiàn)行政手段模仿和措施照搬的現(xiàn)象，無法體現(xiàn)出各個地方的實際經(jīng)濟情況和總體貸款對象信用狀況差異。在這樣的設置下，風險補償金機制表現(xiàn)出一些問題：一是補償能力不足，無法充分體現(xiàn)其風險補償作用。由于風險補償比率是試探式地設置為貸款資金的10%，缺乏統(tǒng)計數(shù)據(jù)的概率計算的支持，很多縣市實際風險補償金的補償能力并不能很好地覆蓋銀行的風險損失，以至于在事后不斷地增補和調(diào)整，造成行政手段滯后，對財政預算安排也帶來不小的沖擊。二是剛性輸出，缺乏動態(tài)的調(diào)整能力，無法及時依照當前形勢進行補充或調(diào)減；與前述的縣市相反，另一部分的縣市面臨著風險補償金的風險補償溢出的情況，例如南丹、宜州等經(jīng)濟較為發(fā)達、扶貧產(chǎn)業(yè)帶動能力較強的縣市，對扶貧小額信貸補償金的剛性輸出使得實際的風險補償金溢出，根據(jù)風險抵補和風險事件發(fā)生的觀察結(jié)果，該類縣市風險補償金溢出部分高達30%～50%。三是風險補償金的資金運用效率較低?；谏鲜銮樾?，目前風險補償金的運用不夠靈活，風險補償不足的地區(qū)和風險補償溢出的地區(qū)同時存在，沒有很好地整合地方的優(yōu)勢資源，導致資金運用效率不高。

（二）銀行的風險補償計算方法

目前銀行的風險補償計算方法依然是以利率為主要對象開展的風險敞口計算方式作為補充，其主要流程是將客戶進行五級分類后進行信用等級評估，然后按照信用等級從高到低開始依次增加風險利率。該方法從銀行的風險管理角度看是沒有問題的，但是一旦連接到金融扶貧領域就會產(chǎn)生不可調(diào)和的矛盾，即客戶的信用風險和低費率的矛盾。扶貧小額信貸的目標客戶是貧困農(nóng)戶，這類客戶在銀行的風險補償計算上屬于最高的風險等級，意味著對其開展的信貸業(yè)務必須強調(diào)高利率，這和普惠、低費的扶貧政策思想是相互矛盾的。

四、扶貧小額信貸風險分析方法綜述

（一）新型的研究理論和方法

如果以目前銀行普遍采用的評級方式定價，一是將會過分考慮銀行的盈利狀況，風險補償金溢出偏高，不符合扶貧小額信貸政策優(yōu)惠、銀行讓利的指導精神；二是沒有充分考慮扶貧小額貸款發(fā)放對象信用內(nèi)涵的特殊性，大多貧困農(nóng)戶在實際評級下難以獲得授信。因此，合理選用制定扶貧小額信貸實際定價利率的計算方式是研究的關(guān)鍵。

通過總結(jié)和比較各類貸款定價研究方法，本文提出結(jié)合價格領導和成本加成的貸款定價模型，如公式（1）所示。

其中，P為應定貸款利率，Cf為扶貧小額信貸籌資成本費率，De為違約補償率，E（rp）為預期收益率，σLPR為在市場報價利率（LPR）背景下的利率風險。

第二類，涌流體驗的特點（Characteristics of a subjective state whie being in flow）：高地集中的注意力(CT)、行動-意識融合（AA）、失去自我意識(LS)、控制感(SC)、時間扭曲感(TT)、自帶目的性體驗(AE)。

為保障銀行開展金融支持脫貧攻堅工作的積極性，銀行的目標利潤率設置為最近五年利潤率均值。通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，扶貧小額信貸在實際運營過程中，政府部門在貸前調(diào)查、貸款登記辦理、貸后跟蹤調(diào)查和貸款催收等諸多方面都給予大量的協(xié)助，因此貸款的運營成本在該模型下省略不計。

根據(jù)貸款定價理論，利率風險補償利率可表述如公式（2）所示。

其中，Rr為風險補償利率，P為應定貸款利率，P′為扶貧小額信貸加權(quán)平均利率。

（二）扶貧小額信貸籌資成本費率

扶貧小額信貸籌資成本可以分為兩個方面：一是傳統(tǒng)的銀行籌資成本，即所有者權(quán)益的籌資成本和吸收公眾存款所花費的利息支出。其中，公眾存款分為定期存款和活期存款兩類，所有者權(quán)益的成本費用占比較小，在此忽略不計。二是來自央行發(fā)放的再貸款利息費用，并且由于當前發(fā)放的再貸款主要為扶貧再貸款，其用途和投向有明確的限定，因此可以認為銀行發(fā)放的每一筆扶貧小額再貸款的資金來源優(yōu)先運用扶貧再貸款，而后使用自有資金。因此銀行的籌資費用的計算如公式（3）所示。

其中，Cf為扶貧小額信貸籌資成本費率，Ref為扶貧再貸款籌資加權(quán)平均利率，Rd為存款籌資加權(quán)平均費率，ω為再貸款權(quán)重，即再貸款在扶貧小額貸款總量中的占比。

由于存款中包含不同的類型和結(jié)構(gòu)期限，存款籌資加權(quán)平均費率難以準確計算，因此可以從整體的角度把銀行本期發(fā)生的利息支出視為上一期所有存款余額的籌資費用，即上期持有的資金在本期獲得相應的運用，并產(chǎn)生成本。

（三）扶貧小額信貸違約補償率

根據(jù)《巴塞爾協(xié)議III》，貸款的違約補償費用計算公式為CDE=PD·LGD·EDA，其中，CDE為違約補償費用，PD為違約概率，LGD為違約損失率，EDA為違約暴露風險，即違約時的資產(chǎn)重置成本，可視為貸款的本金。因此違約補償率為違約概率和違約損失率的乘積，如公式（4）所示。

由于扶貧小額信貸的額度絕大多數(shù)為5萬元，金額較小且主要作為貧困戶的生產(chǎn)啟動資金使用。根據(jù)當前觀察到的數(shù)據(jù)反饋情況看，違約事件發(fā)生后，違約損失基本為100%，因此扶貧小額信貸的違約損失率恒定為1。

在大多數(shù)的研究中，違約概率的計算都傾向于采用破產(chǎn)成本和杠桿比率進行測算。然而扶貧小額信貸的應用對象在多數(shù)情況下可能處于破產(chǎn)邊緣或較高的杠桿比率，現(xiàn)行的大多數(shù)違約概率模型并不適用。結(jié)合個人信用風險概率評估加成和違約風險經(jīng)驗加權(quán)系數(shù)的應用，把違約事件的發(fā)生概率視為個人違約事件的條件概率的加權(quán)平均，如公式（5）所示。

其中，PD為違約概率，PR為個人違約概率，CRt-1為上一期總體違約比率。公式中P（PRi|CRt-1）的具體意義為在上一期總體違約比率的背景下，第i個人的違約概率情況。

個人違約概率PR的計算可以運用熵權(quán)-TOPSIS模型對上一期獲得小額扶貧貸款的貧困農(nóng)戶進行全樣本評估排序，并對接近程度的不同區(qū)間進行分層，然后按照各區(qū)間的頻數(shù)，從高到低為樣本個體在0～1之間賦分，使其總體加權(quán)大致等于CRt-1，從而獲得個人違約概率的評估模板，再把該模板套用到當期的樣本中即可。上期總體違約比率CRt-1則是以單一地區(qū)或多個地區(qū)上一期發(fā)放扶貧小額信貸的違約比率為基準，取其加權(quán)平均值獲得。熵權(quán)-TOPSIS模型輸入變量的屬性指標可以采用扶貧手冊中的登記事項和貸前調(diào)查內(nèi)容進行確定。

（四）預期收益率

在原價格領導模型中，預期收益率應為目標收益率，但考慮到扶貧小額信貸的政策優(yōu)惠特性，應當在此適當壓縮銀行的逐利性。由于貸款業(yè)務可以在很大程度上視為貨幣市場上的期權(quán)或其他證券交易活動。例如，銀行的可貸資金可視為公眾一項的投資資本，銀行放貸并獲取貸款利息收益的過程可以視為獲取投資收益，因此直接選用扶貧小額信貸的預期收益率作為目標收益的替代。

研究預期收益率，可以借鑒資本市場線（CML）模型，如公式（6）所示。

其中，E（rp）和σp為預期收益率及標準差，E（rm）和σm為貸款市場公允的收益率均值和標準差，rf為無風險利率，μ為政府根據(jù)現(xiàn)行政策和銀行收益情況進行調(diào)整的調(diào)節(jié)系數(shù)。

預期收益率的標準差可以運用銀行的資產(chǎn)利潤率進行模擬計算，市場公允的收益率均值則選取具有代表性的銀行在某個相同時期下的貸款市場收益率均值作為基準（見表1），無風險利率則直接用對應時期的短期國債利率替代。

表1 2019年銀行業(yè)貸款市場收益率波動 單位：萬億元，%

（五）利率風險

自2020 年1 月1 日全國實行貸款市場報價利率（LPR）后，市場的利率風險變得更為直觀。在貸款市場報價利率的背景下，利率風險可通過利率波動幅度（標準差）進行表示，如公式（7）所示。

其中，σLPR為貸款市場報價利率標準差，Ri為第i期的報價利率，N為總期數(shù)。據(jù)此，可以直接得出當前的利率市場風險情況（見表2）。

表2 貸款市場報價利率表 單位：%

五、實證分析

本文以廣西河池市轄內(nèi)各縣為例進行實證分析。數(shù)據(jù)選取2016年至2019年時期發(fā)放的扶貧小額信用貸款各項指標以及存款余額、利息支出、法人機構(gòu)利潤率、風險補償金比例、再貸款借入等指標。通過計算，獲得各縣主要計算指標，數(shù)據(jù)計算結(jié)果如表3所示。

表3 計算指標表 單位：%

其中，宜州的小額扶貧貸款尚未收回，數(shù)據(jù)無法真實反映，因此予以剔除。從結(jié)算結(jié)果上看，基本符合相關(guān)預期，實際貸款利率定價與籌資成本、違約補償率、預期收益率呈線性正向關(guān)系。各縣的扶貧小額信貸風險補償金比例與實際貸款利率定價正相關(guān)。例如南丹風險補償金比率應為5.44%，即每發(fā)放1 億元扶貧小額信用貸款，則需要補充544萬元風險補償金；同理，鳳山每發(fā)放1億元扶貧小額信用貸款，則需要補充1562萬元風險補償金，以此類推。

對比原先使用的1：10 剛性比例，使用該算法能夠明顯地看到部分地區(qū)的風險補償金率被高估，例如，根據(jù)原有算法，南丹縣財政需要籌集1000萬元風險補償金，才可撬動1 億元信貸資金，而根據(jù)新的算法，只需籌集約原先的一半即可啟動同等的小額扶貧信貸資金。同樣，部分地區(qū)的風險補償金率被低估，例如依照算法來看，鳳山縣實際需要增加原定比例的50%才能發(fā)揮出風險補償金的風險保障作用。

六、結(jié)論及建議

從獲得的計算數(shù)據(jù)上看，違約補償率較高的幾個縣域，例如天峨、東蘭、大化、鳳山等，將其風險補償部分與銀行風險違約補償進行對比估算，發(fā)現(xiàn)處在B等級以下的估算值較為接近?？紤]到扶貧小額信貸的發(fā)放對象，計算結(jié)果符合實際，該模型能夠很好地反映貸款的違約風險。銀行風險違約補償利率估算如表4所示。

表4 銀行風險違約補償利率估算表 單位：%

根據(jù)計算得出的結(jié)果，對比當前扶貧小額信貸運用10%的風險補償金率，理論上除鳳山縣外，各縣可以適當調(diào)低風險補償金比例。但值得注意的是，部分縣域還存在較大比例展期和續(xù)貸的部分，如果展期和續(xù)貸期間存在一定程度上的違約，將會對數(shù)據(jù)結(jié)果產(chǎn)生巨大的影響。以鳳山縣為標的對比各縣，鳳山縣展期和續(xù)貸處于較低水平，計算結(jié)果較為中肯，而天峨、東蘭、大化、羅城、巴馬5個縣的展期和續(xù)貸均在20%至40%之間，計算結(jié)果大概率被低估。從另一個方面來看，在首期發(fā)放的扶貧小額貸款中，無法如約還款的占比較高，說明實際運用扶貧小額貸款支持的生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢尚不見好，辦理展期和續(xù)貸部分的貸款中依然隱含著一定風險，催收壓力被疊加入下一期的貸款回收期限區(qū)間中。同時，綜合考慮到近年來，禽流感、非洲豬瘟和新冠肺炎疫情等事件對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)帶來巨大沖擊，在風險未能完全暴露前，對扶貧小額信貸的風險補償金率應當繼續(xù)保持謹慎態(tài)度。

運用該風險補償金率計算方法，可以為各地方政府和承貸金融機構(gòu)提供一個開展差異化、動態(tài)化的風險補償金調(diào)整機制的理論指導，從而提高風險補償金的風險抵補效果，優(yōu)化資源配置，提高資金的利用效率。在實際工作中，一是要進一步加強對扶貧小額信貸的運行情況監(jiān)測，校準計算數(shù)據(jù)；二是要建立連續(xù)性的、全樣本的貧困戶熵權(quán)指標記錄，精確調(diào)整不同情況下農(nóng)戶的個人違約概率，使違約補償率De的計算精度獲得進一步提高；三是政府部門要結(jié)合市場實際和政策精神指引，明確政策調(diào)節(jié)系數(shù)μ的準確計算辦法。