■ 胡 蓉 劉春力

（遂寧銀行 四川成都 600023）

引 言

再貸款是一種帶有較強(qiáng)計(jì)劃性的數(shù)量型貨幣政策工具，體現(xiàn)了很強(qiáng)的政策指揮棒效應(yīng)。根據(jù)多年的宏觀調(diào)控政策實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，再貸款是人民銀行在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型過程中一種非常有效的間接調(diào)控手段，在調(diào)節(jié)基礎(chǔ)貨幣總量、優(yōu)化資源配置、調(diào)整各種信貸結(jié)構(gòu)和支持金融體制改革、維護(hù)國家信譽(yù)方面發(fā)揮了其他貨幣政策工具不可替代的作用。

1999年人民銀行首次推出“支農(nóng)再貸款”工具來支持涉農(nóng)信貸業(yè)務(wù)的投放。緊接著，2014年3月正式創(chuàng)設(shè)支小再貸款，專門用于支持金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)大小微企業(yè)的信貸投放，同時(shí)下達(dá)全國支小再貸款額共500億元。隨著脫貧攻堅(jiān)帷幕的拉開，扶貧再貸款于2016年問世。后來，為了實(shí)現(xiàn)鞏固拓展脫貧攻堅(jiān)成果同鄉(xiāng)村振興有效銜接，人民銀行先后多次增加支農(nóng)再貸款和支小再貸款額度，并于2020年6月特別創(chuàng)設(shè)普惠小微企業(yè)貸款延期支持工具和普惠小微企業(yè)信用貸款支持計(jì)劃兩項(xiàng)直達(dá)工具，支持金融機(jī)構(gòu)對暫時(shí)遇到困難的小微企業(yè)貸款延期還本付息，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)加大對小微企業(yè)信用貸款的投放力度。

2022年4月以來，人民銀行先后推出了4400億再貸款工具，具體包括2000億科技創(chuàng)新再貸款、1000億交通物流領(lǐng)域再貸款、1000億支持煤炭清潔高效利用專項(xiàng)再貸款額度以及400億普惠養(yǎng)老領(lǐng)域再貸款。2022年9月21日召開的國務(wù)院常務(wù)會(huì)議確定，在2022年第四季度，將收費(fèi)公路貨車通行費(fèi)減免10%，同時(shí)對收費(fèi)公路經(jīng)營主體給予定向金融政策支持，1000億元“交通物流專項(xiàng)再貸款”在各地加速投放，取得了顯著成效。

圖1 專項(xiàng)再貸款的發(fā)展歷程

一、支小再貸款的金融統(tǒng)計(jì)指標(biāo)現(xiàn)狀

（一）統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分散

支小再貸款統(tǒng)計(jì)指標(biāo)涉及申請額度和實(shí)際使用額度。現(xiàn)有相關(guān)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)較為分散，有資產(chǎn)負(fù)債表中指標(biāo)“向央行借款”-“再貸款”統(tǒng)計(jì)申請額度情況；貨幣信貸報(bào)文“再貸款使用情況”統(tǒng)計(jì)實(shí)際使用明細(xì)情況。

（二）統(tǒng)計(jì)指標(biāo)重疊

貨幣信貸月報(bào)中“再貸款使用情況”本年增加了“人民銀行再貸款專項(xiàng)監(jiān)測標(biāo)識(shí)”字段，統(tǒng)計(jì)了受支持的貸款主體分類，包括家庭農(nóng)場、龍頭企業(yè)、專業(yè)合作社、科技型中小企業(yè)以及其他主體，但主體分類可能會(huì)存在重疊情況，故對不同主體類型的支持情況統(tǒng)計(jì)并不完全精確。

（三）指標(biāo)統(tǒng)計(jì)不直觀

目前關(guān)于再貸款的統(tǒng)計(jì)沒有形成統(tǒng)一的月度專項(xiàng)報(bào)表，不能直觀地按地區(qū)、按再貸款專項(xiàng)種類統(tǒng)計(jì)余額及利率，不便于進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)分析，這也是本文研究“再貸款專項(xiàng)統(tǒng)計(jì)計(jì)值”的目的所在。

二、研究假設(shè)

貨幣政策的精準(zhǔn)投放就是將信貸支持具體投向到符合該項(xiàng)政策的主體上，主體的適當(dāng)性會(huì)影響政策的效應(yīng)。近三年來，由于疫情的原因，大部分小微企業(yè)受經(jīng)濟(jì)波動(dòng)影響較大，為鼓勵(lì)中小企業(yè)發(fā)展，人民銀行加大了支小再貸款的額度，點(diǎn)對點(diǎn)地扶持小微企業(yè)。在市場經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，不同類型的小微企業(yè)本身也存在著較大的差異，有的小微企業(yè)有很強(qiáng)的市場適應(yīng)能力，有的小微企業(yè)則需要更多的政策扶持以支持發(fā)展。人民銀行的再貸款業(yè)務(wù)模式是“先申請、后支用”，那么如何有效精準(zhǔn)地投放支小再貸款以更高效地落實(shí)人民銀行貨幣政策呢？

本文認(rèn)為，為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，可以建立一個(gè)客戶群體的選擇模型，該模型可以從企業(yè)的發(fā)展和社會(huì)貢獻(xiàn)兩個(gè)維度出發(fā)，通過指標(biāo)設(shè)置來衡量該企業(yè)的發(fā)展階段和社會(huì)貢獻(xiàn)的能力水平。如果企業(yè)沒有達(dá)到可持續(xù)的盈利平衡點(diǎn)但是卻達(dá)到了社會(huì)貢獻(xiàn)的平衡點(diǎn)，說明這類企業(yè)有著良好的上升通道，那么這個(gè)企業(yè)適合通過再貸款政策的支持實(shí)現(xiàn)更大程度的成長和發(fā)展。從客戶選擇來說該類企業(yè)是精準(zhǔn)投放再貸款的目標(biāo)企業(yè)，通過再貸款精準(zhǔn)投放的信貸支持，給予這類企業(yè)一定的成長發(fā)展時(shí)間，這類企業(yè)將實(shí)現(xiàn)良好的社會(huì)效應(yīng)，最終帶動(dòng)地方經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。

三、研究模型

（一）樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

以A銀行為例，在A銀行客戶信息庫中篩選出3000戶客戶樣本，從中再篩選出符合樣本客戶條件的企業(yè)類客戶，該類合格樣本客戶的要求是指有連續(xù)3期完整的財(cái)務(wù)報(bào)表，包括行業(yè)、人數(shù)、經(jīng)營范圍等在內(nèi)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)沒有缺失，且資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表等各類報(bào)表的末級(jí)指標(biāo)錄入完整。

（二）小微企業(yè)發(fā)展能力和社會(huì)貢獻(xiàn)率的指標(biāo)選擇

企業(yè)的發(fā)展能力不僅和財(cái)務(wù)效益指標(biāo)相關(guān)，還涉及成長性的指標(biāo)。根據(jù)A銀行數(shù)據(jù)，考慮指標(biāo)的可得性，在目標(biāo)客戶模型中效益類指標(biāo)包括總資產(chǎn)收益率、營業(yè)利潤率、資本收益率等；成長類指標(biāo)包括總資產(chǎn)增長率、凈利潤增長率以及營業(yè)收入增長率等。指標(biāo)的權(quán)重可考慮層次分析法，它是一種定性分析與定量分析相結(jié)合的多目標(biāo)層次權(quán)重決策方法，該方法能通過問卷調(diào)查后的數(shù)據(jù)指標(biāo)分析，形成模型化、數(shù)學(xué)化的決策思維模式。

模型指標(biāo)測算方式如表1及表2：

表1 企業(yè)盈利能力測算指標(biāo)

表2 樣本平均盈利能力測算

企業(yè)社會(huì)貢獻(xiàn)率是評價(jià)企業(yè)對社會(huì)的貢獻(xiàn)度，是財(cái)政部對企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的一項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)。模型中的測算方式采取財(cái)政部關(guān)于社會(huì)貢獻(xiàn)率的專門測算方法：社會(huì)貢獻(xiàn)率=企業(yè)社會(huì)貢獻(xiàn)總額÷平均資產(chǎn)總額×100%。社會(huì)貢獻(xiàn)總額包括:工資（含獎(jiǎng)金、津貼等工資性收入）、勞保退休統(tǒng)籌及其他社會(huì)福利支出、利息支出凈額、應(yīng)交或已交的各項(xiàng)稅款、附加及福利等?；贏銀行樣本客戶數(shù)據(jù)實(shí)際情況，測算社會(huì)貢獻(xiàn)率=年報(bào)中的（職工工資+福利費(fèi)+住房公積金和住房補(bǔ)貼+利息支出+稅金及附加）/平均資產(chǎn)總額×100%。測算出每個(gè)樣本的社會(huì)貢獻(xiàn)率后，進(jìn)一步測算出樣本的平均社會(huì)貢獻(xiàn)率為0.0191。

（三）樣本企業(yè)分類

根據(jù)以上數(shù)據(jù)模型，測算出樣本群體的平均盈利能力及平均社會(huì)貢獻(xiàn)力?？蛻舻挠芰蜕鐣?huì)貢獻(xiàn)力對目標(biāo)的加權(quán)影響程度均為50%。運(yùn)用四象限模型分析，X軸為平均企業(yè)盈利能力，Y軸為平均企業(yè)社會(huì)貢獻(xiàn)力，XY的交點(diǎn)為平衡點(diǎn)（即平均盈利能力以及平均社會(huì)貢獻(xiàn)度），比較每個(gè)樣本和平衡點(diǎn)的情況，將每個(gè)客戶劃分至四象限，將客戶分為四類。四類客戶及其企業(yè)特點(diǎn)如下：

表3為樣本客戶的數(shù)據(jù)分類分析，通過樣本客戶數(shù)據(jù)，可將客戶對應(yīng)分為下圖所列的四象限分類客戶。

表3 樣本客戶分類

對于四類小微客戶，每類需要的信貸支持政策是不同的，甚至個(gè)別客戶由于其社會(huì)貢獻(xiàn)度以及盈利能力都嚴(yán)重低于平均水平，金融機(jī)構(gòu)需要從風(fēng)險(xiǎn)角度慎重考慮是否可以進(jìn)行信貸投放，或者如何進(jìn)行合理的信貸投放，才能防控未來風(fēng)險(xiǎn)。

（四）確定再貸款精準(zhǔn)投放的目標(biāo)群體

我們可以看到這四類客戶的特點(diǎn)，詳見下表4。由于C類客戶目前的盈利能力低于平衡點(diǎn)，但社會(huì)貢獻(xiàn)度高于平衡點(diǎn)，我們認(rèn)為此類客戶是需要政策重點(diǎn)扶持的對象，是再貸款精準(zhǔn)投放的目標(biāo)群體客戶。

表4 四類客戶分類特點(diǎn)表

表5 盈利能力與社會(huì)貢獻(xiàn)度的相關(guān)系數(shù)表

前幾年由于疫情，多數(shù)小微企業(yè)生產(chǎn)受到影響，外部因素嚴(yán)重影響了企業(yè)的盈利能力。這些企業(yè)雖然盈利能力低，但其用工、福利支出、繳稅等對社會(huì)貢獻(xiàn)度高，“再貸款”作為金融紓困的關(guān)鍵舉措需要精準(zhǔn)投放于這類客戶，給予這類客戶定向金融支持，降低融資成本，緩釋因?yàn)橐咔閹淼慕?jīng)營沖擊。目前疫情過去，這類企業(yè)在再貸款的支持下，得到了較好的發(fā)展。

（五）模型結(jié)論的驗(yàn)證

驗(yàn)證支小再貸款精準(zhǔn)投放目標(biāo)群體理論是否有效可行，我們首先從目標(biāo)客戶C中篩選出有貸款余額的客戶群C，其次用客戶C與客戶群E（2020年新增的享受支小再貸款政策的客戶）去匹配，如果匹配度高于75%，我們認(rèn)為模型可行?？紤]到25%的容忍偏差，有余額的客戶群體C為2020年新冠疫情爆發(fā)前的存量中長期貸款客戶，貸款發(fā)放時(shí)并未享受到支小再貸款政策，或者客戶群C享受了支小再貸政策，但并不是2020年新增的支小再貸客戶；現(xiàn)已享受支小再貸款的客戶為新設(shè)企業(yè)，僅有連續(xù)1年的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，無上期財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，而合格樣本是必須有連續(xù)3年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，故部分現(xiàn)已享受支小再貸款的客戶不在合格樣本里，無法匹配；現(xiàn)已享受支小再貸款的客戶企業(yè)規(guī)模為中型或者為個(gè)體工商戶，不在合格樣本里，無法匹配；現(xiàn)已享受支小再貸款的客戶社會(huì)貢獻(xiàn)度或者盈利水平剛好等于平均水平，而目標(biāo)群體C是剔除處于X軸和Y軸的客戶，故無法匹配。

1.模型檢驗(yàn)。合格樣本3000戶，目標(biāo)客戶C共計(jì)850戶，其中有貸款余額的客戶群C共計(jì)720戶，其中590戶能在客戶群E中匹配成功，匹配度81.94%，模型驗(yàn)證成功。

2.相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)。在相關(guān)研究中，社會(huì)責(zé)任指企業(yè)在自身發(fā)展的同時(shí)維護(hù)和增進(jìn)了社會(huì)整體利益；李正（2006）在企業(yè)價(jià)值與社會(huì)責(zé)任關(guān)系的研究中，顯示企業(yè)的社會(huì)責(zé)任感越高，就越能體現(xiàn)企業(yè)的社會(huì)價(jià)值；張洪波（2009）用7年的數(shù)據(jù)選取了256家公司的研究樣本，運(yùn)用分布滯后模型和格蘭杰因果檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)企業(yè)社會(huì)責(zé)任與財(cái)務(wù)績效存在正相關(guān)關(guān)系。在本文的研究中，人民銀行再貸款的精準(zhǔn)投放扶持企業(yè)有了更好的發(fā)展，帶來了更大的經(jīng)濟(jì)效益后，是否對社會(huì)產(chǎn)生了更大的貢獻(xiàn)，體現(xiàn)了精準(zhǔn)投放的社會(huì)價(jià)值呢？

為了進(jìn)一步驗(yàn)證企業(yè)在盈利能力明顯提升的情況下，對于社會(huì)貢獻(xiàn)度有更加正向的積極作用，在穩(wěn)健性驗(yàn)證階段，我們進(jìn)一步通過相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)關(guān)鍵數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，通過P值可見盈利能力與社會(huì)貢獻(xiàn)度之間相關(guān)性顯著，以此說明通過人民銀行支小再貸款精準(zhǔn)投放的企業(yè)，在企業(yè)得到更加良好的發(fā)展以后，對于推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展反哺社會(huì)履行社會(huì)責(zé)任有積極作用。

3.檢驗(yàn)結(jié)論：可以使用支小再貸款精準(zhǔn)投放模型驗(yàn)證客戶是否屬于目標(biāo)群體C，如果屬于目標(biāo)群體，則可以享受支小再貸款的政策支持，同理，該模型對于精準(zhǔn)投放政策的實(shí)施有一定的可行性。

（六）模型在實(shí)操中存在的主要不足

1.合格樣本數(shù)量少，增加了模型的誤差。由于研究的樣本取自于A銀行內(nèi)部的客戶信息數(shù)據(jù)庫，樣本數(shù)量少；其次，樣本的年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息為前臺(tái)手工錄入，若存在多種情況未錄入基期數(shù)據(jù)，則無法測算出盈利水平中的“成長指標(biāo)”，剔除此類樣本后，合格樣本數(shù)量降低。

2.盈利水平-社會(huì)貢獻(xiàn)度平衡點(diǎn)是變量，不穩(wěn)定，會(huì)隨著新增樣本的增加而變動(dòng)。若金融機(jī)構(gòu)新增了首次授信的小微企業(yè)客戶，那么樣本數(shù)量增加，必定會(huì)影響指標(biāo)平衡點(diǎn)，平衡點(diǎn)的變動(dòng)甚至?xí)绊懘媪拷鹑跈C(jī)構(gòu)客戶的四象限分類?？蛻舴诸愖儎?dòng)會(huì)影響客戶在銀行信貸支持的變化，有可能上個(gè)月這個(gè)客戶是在象限D(zhuǎn)（不需信貸支持），這個(gè)月由于樣本平衡點(diǎn)變動(dòng)，這個(gè)客戶分類變到了象限C，變成了“支小再貸目標(biāo)群體”。

3.模型對于不同的法人機(jī)構(gòu)適用性是并列的關(guān)系，而不是合并的關(guān)系，模型僅單獨(dú)適用于每個(gè)法人機(jī)構(gòu)。由于每個(gè)法人機(jī)構(gòu)的小微企業(yè)客戶群體不同，那么平衡點(diǎn)也可能不同，那么同一客戶在不同的法人機(jī)構(gòu)由于平衡點(diǎn)的不同也就是標(biāo)準(zhǔn)的不同會(huì)造成客戶分類不同，那么享受的信貸政策也就不同。但是由于再貸款實(shí)際是以法人機(jī)構(gòu)為單位向人民銀行申請，不同法人機(jī)構(gòu)的信貸政策本身就存在一定差異，那么對于同一客戶在不同的法人機(jī)構(gòu)得到的信貸支持計(jì)劃也是有差異的。所以模型更偏向適應(yīng)于A銀行的客戶選擇模型，目前還尚未建立適用所有法人機(jī)構(gòu)的客戶選擇模型標(biāo)準(zhǔn)。

四、政策建議

基于上述研究模型及再貸款金融統(tǒng)計(jì)現(xiàn)狀，為進(jìn)一步促進(jìn)小微企業(yè)再貸款精準(zhǔn)扶持的落實(shí)，本文提出以下政策建議：

（一）加強(qiáng)金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及數(shù)據(jù)信息共享

宏觀政策的實(shí)施需要通過對大數(shù)據(jù)的分析來實(shí)現(xiàn)，但是目前對于客戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的獲取主要是通過客戶傳遞，由于信息不對稱，可能會(huì)存在虛構(gòu)數(shù)據(jù)的情況，在數(shù)據(jù)傳遞后記錄過程中也存在內(nèi)部員工操作失誤的情況。以大數(shù)據(jù)分析的手段實(shí)施政策的深層次精準(zhǔn)滴灌，尚存在實(shí)際困難。建議加強(qiáng)金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及數(shù)據(jù)信息共享，如加強(qiáng)金融基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、支付清算體系建設(shè)，加強(qiáng)稅務(wù)、社保信息共享，通過大數(shù)據(jù)整合企業(yè)信息，推進(jìn)小微企業(yè)信用體系及基礎(chǔ)信息體系的建設(shè)。

（二）建立金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部統(tǒng)一完整的信息數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)的分析不僅僅是依靠外部數(shù)據(jù)的，建立健全完善的內(nèi)部信息數(shù)據(jù)庫才是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基石。因此建議金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫首先應(yīng)擴(kuò)大存儲(chǔ)指標(biāo)，便于多維度分析，其次應(yīng)加強(qiáng)數(shù)據(jù)錄入及更新管理，保證準(zhǔn)確性、完整性及適用性。

（三）利用外部及內(nèi)部信息數(shù)據(jù)庫，建立行內(nèi)支小再貸款精準(zhǔn)投放名單

在完善的金融基礎(chǔ)設(shè)施以及完整的內(nèi)部數(shù)據(jù)庫的前提下，金融機(jī)構(gòu)可以充分地利用大數(shù)據(jù)，設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)化的名單模型，建立行內(nèi)的小微企業(yè)客戶分類庫，以及支小再貸款精準(zhǔn)投放名單。名單可以按月更新，實(shí)時(shí)向前端系統(tǒng)推送，以供監(jiān)測分析以及扶持政策落地。

（四）整合金融統(tǒng)計(jì)中有關(guān)再貸款的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，形成標(biāo)準(zhǔn)化的月度報(bào)表

指標(biāo)至少應(yīng)包含再貸款申請額度以及實(shí)際支用余額和再貸款四大類（支農(nóng)、支小、扶貧、其他專項(xiàng)再貸款）的余額及加權(quán)利率等，為統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)打下良好的基礎(chǔ)。