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多種政策使民間金融規(guī)范化。在浙江,通過化解信息不對稱來解決農(nóng)戶正規(guī)融資的不足,基層金融機(jī)構(gòu)做了不少努力,比如信用評級就是一種極好的嘗試。2004年以來浙江就有不少信用合作社(銀行)陸續(xù)展開針對中小企業(yè)以及農(nóng)戶的信用評級。近幾年來,這項(xiàng)工作在全省普遍展開,對緩解農(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題。

通常情況下,“信貸配給”被理解為信貸市場信息不對稱下逆向選擇的結(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)型時期中國信貸配給形成的眾多原因,銀行在識別和控制信貸風(fēng)險(xiǎn)上投入大量成本,宏觀經(jīng)濟(jì)波動帶動抵押物資產(chǎn)價(jià)格波動等,都可能導(dǎo)致信貸配給[6]。

正如文獻(xiàn)綜述中指出的那樣,有大量信貸配給問題并非是信息不對稱造成的。因此,信用評級并不能完全緩解信貸配給。那么信用評級對于農(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月期間針對溫州、紹興、麗水等地農(nóng)村信用社信用評級進(jìn)行了跟蹤調(diào)查。本文以溫州洞頭為例,考察信用評級對于農(nóng)戶正規(guī)融資的實(shí)際作用。洞頭所在的溫州向來民間融資十分活躍,而該縣由于是一個海島縣,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)信社開展信用評級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題,解決信息不對稱問題有信號傳遞 (Signalling)和信息甄別(Screening)。它們的區(qū)別在于:在信號傳遞中,有私人信息的一方先行,而信息甄別中,沒有私人信息的一方先行。因此,信用評級實(shí)質(zhì)是一個信息甄別機(jī)制,我們借鑒Spence(1973)勞動力市場建立一個信息甄別模型[7]。

圖1 完全信息條件下的均衡

與勞動力市場的信息甄別相同,在信用社實(shí)施的信用評級中,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)營規(guī)模和更強(qiáng)的賺錢能力。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)戶被信用社最后評定的信用級別,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)際貸款帶來正效用。同時我們也假定?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差異曲線。

信用評級中,信用社首先對農(nóng)戶進(jìn)行信用評級,并給出合同菜單 {C,L},規(guī)定不同信用等級有不同的貸款額度。農(nóng)戶接受金融機(jī)構(gòu)信用評級,根據(jù)合同菜單得到合約規(guī)定的貸款。對高能力農(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:同樣增加一個等級的信用級別,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。而對于低能力農(nóng)戶來講,增加信用等級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)量沒有高能力農(nóng)戶多。表現(xiàn)在無差異曲線上,高能力農(nóng)戶無差異曲線處處陡于低能力農(nóng)戶。對普通農(nóng)戶而言,給定信用社給他評定的信用等級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,如果信用評級能夠保證完全客觀并對農(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)戶被信用社評定為C1信用等級,并實(shí)際得到L1的貸款。高能力農(nóng)戶被評定為C2信用等級,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)戶信用評級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)},以及一個選擇規(guī)則R:θ→(C,L),使得:(1)每一個農(nóng)戶都可以在可選擇的合同中選擇一個最合適自己的合同(也即 θ能力 (Cθ,Lθ),當(dāng)只當(dāng)對于所有的Uθ(Cθ,Lθ) ≥Uθ(C,L));(2)信用社利潤不能為負(fù)。

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

由于信用評級的局限,信用社與農(nóng)戶關(guān)系成為一個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)存在一個預(yù)期的貸款函數(shù)L(C),一個均衡的信用等級C*(θ);(2)給定L(C),一個均衡的貸款水平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)戶被評為不同信用等級,比如低能力的農(nóng)戶被評上C3,高能力農(nóng)戶對應(yīng)的信用級別C4,形成一個分離均衡。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)戶對應(yīng)的信用級別為C3,實(shí)際貸款額為L3。高能力農(nóng)戶對應(yīng)的信用級別C4,選擇的實(shí)際貸款為L4。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。

信用評級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。通過以上模型我們可知,信用評級無法完全解決信息問題,調(diào)查中我們也注意到:對于農(nóng)戶始終是不可能做到充分了解,信用評級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、基于信用評級的實(shí)證分析

洞頭的信用評級具體做法為:(1)由信用社先制定評定指標(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)會作用,利用晚上時間對白天外出的農(nóng)戶進(jìn)行走訪,完善、充實(shí)農(nóng)戶信息檔案;(3)調(diào)查小組聽取村兩委意見,根據(jù)農(nóng)戶道德品質(zhì)、經(jīng)濟(jì)狀況等情況對信用評級給出初步意見;(4)由評審小組 (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。評上信用農(nóng)戶的每三年復(fù)審一次,有效期限內(nèi)可隨時辦理貸款手續(xù),不再逐筆申請。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),評上信用戶的共10025戶。占全縣從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的75%。具體情況見表1。以往,當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶融資主要通過 “會”,信用評級降低了信息不對稱造成的 “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 信用評級總體情況 (樣本量=10025)

以下,我們就對洞頭縣東屏鎮(zhèn)信用評級數(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,評出等級信用農(nóng)戶1585戶。剔除無效信息,共得到1542戶有效數(shù)據(jù)。下表為信用評級總體情況:

表2 東屏鎮(zhèn)農(nóng)戶信用評級統(tǒng)計(jì)性描述

與信用社工作人員訪談中,我們得知,評審小組在最終核定時,有意控制了高信用級別人數(shù)。我們進(jìn)一步詳查那些核定得分對應(yīng)的等級與最后實(shí)際等級不符的樣本 (共71例),稱為 “違規(guī)案例”。這些違規(guī)案例我們視為發(fā)生了等級的調(diào)整。此外,還有17例正常樣本是通過分?jǐn)?shù)調(diào)整來改變等級的。這樣共有88例發(fā)生了等級調(diào)整,其中有26例等級被調(diào)高,62例被調(diào)低。我們將等級 (分?jǐn)?shù))被調(diào)低 (高)作為被解釋變量,考察決定這種變動背后的因素。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:對絕大部分農(nóng)戶而言,都從來沒有獲得金融機(jī)構(gòu)的正規(guī)貸款,因而此項(xiàng)打分基本為高分。評審小組在最后核定時有意對高分的農(nóng)戶壓低了信用等級。

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)在評級過程中確實(shí)存在有意壓低農(nóng)戶信用得分和信用等級的行為。因?yàn)樾庞迷u級一旦完成,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,寧可將其信用等級壓低以減少風(fēng)險(xiǎn)。另外,農(nóng)信社因?yàn)檫€要承擔(dān)服務(wù) “三農(nóng)”的社會責(zé)任,省信用聯(lián)社每年對農(nóng)戶貸款的覆蓋面及覆蓋面增長率這兩項(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)分析信用評級的作用。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)際貸款超過了信用額度,通俗地說即 “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級兩個信用戶,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其信用級別授信額度 (overdemand)作為被解釋變量,超過的農(nóng)戶記為1,否則記為0。設(shè)定道德品質(zhì)等四項(xiàng)評分作為解釋變量,建立一個Probit模型,對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信用等級授信額度”顯著負(fù)相關(guān)。從表3可知,“償債能力”越高,說明農(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,我們做了信用級別與被解釋變量的單變量probit回歸,發(fā)現(xiàn)信用級別與被解釋變量負(fù)相關(guān),即信用級別越高,授信額度越高,“吃不飽”可能越低;信用級別越低,授信額度越小,“吃不飽”可能越大。

五、結(jié) 論

通過對溫州的考察,我們發(fā)現(xiàn):金融機(jī)構(gòu)在信用評級中出于審慎原則,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)超過其 “信用貸款”授信額度的現(xiàn)象(低信用等級農(nóng)戶最明顯)。超過部分,農(nóng)戶通過抵押、普通保證、聯(lián)保等其它形式來補(bǔ)充。

信用評級不能解決信貸配給問題,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)金融打開了一個通道。傳統(tǒng)社會,農(nóng)戶融資主要以民間借貸方式,通過信用評級,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,通過其它貸款形式滿足。因此金融機(jī)構(gòu)應(yīng)推廣信用評級這種軟性 “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)仍需不遺余力開拓其他融資渠道、開發(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。

[1] Jaffee,Dwight M.,and Thomas Russell,1976,“Imperfect Information,Uncertainty,and Credit Rationing” ,Quarterly Journal of Economics,Vo.90(Nov.),pp.651-66.

[2] Stiglitz,Joseph E.,and Andrew Weiss,1981,“Credit Rationing in Markets with Imperfect Information” ,The American Economic Review,Vol.71,No.3.(Jun.),pp.393-410.

[3] Stiglitz,Joseph E.,and Andrew Weiss,1983,“Incentive Effect of Termination:Applications to the Credit and Labor Markets” ,American Economic Review,(Dec.),pp.912-927.

[4] Fried,Joel,and Peter Howitt,1980,“Credit Rationing and Implicit Contract Theory.” Journal of.Money,Credit,and Banking,12(August),pp.471-487.

[5] Thakor,Anjan V.,and Richard Callaway,1983,“Costly Information Production Equilibria in the Bank Credit Market with Applications to Credit Rationing,”The Journal of Financial and Quantitative Analysis,Vol.18,No.2(Jun.).

[6] 文遠(yuǎn)華.中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時期信貸配給問題研究 [M].上海:上海三聯(lián)書店,上海:上海人民出版社,2005.

[7] Spence,Michael,1973,“Job Market Signaling” ,The Quarterly Journal of Economics,Vol.87,(Aug.)pp.355-374.

[8] Rothschild,Michael,and JosephStiglitz,1976,“Equilibrium in Competitive Insurance Markets:An Essay on the Economics of Imperfect Information”,The Quarterly Journal of Economics,Vol.90,No.4,Nov.,pp.629-649.

[9] 張維迎.博弈論與信息經(jīng)濟(jì)學(xué) [M].上海:上海三聯(lián)書店,上海:上海人民出版社,1996.