銀行信貸順周期性的微觀行為特征與優(yōu)化控制
——基于青島市大數(shù)據(jù)平臺

時 東 趙映光 鞠衛(wèi)華 辛俊杰

（1.中國人民銀行，北京 100032；2.中國人民銀行青島市中心支行，山東 青島 266071）

銀行信貸順周期性的微觀行為特征與優(yōu)化控制
——基于青島市大數(shù)據(jù)平臺

時 東1趙映光2鞠衛(wèi)華2辛俊杰2

（1.中國人民銀行，北京 100032；2.中國人民銀行青島市中心支行，山東 青島 266071）

銀行信貸管理具有明顯的周期性，尤其是在經(jīng)濟(jì)下行期銀行的“避險”行為比較突出。基于青島市大數(shù)據(jù)平臺，本文對經(jīng)濟(jì)下行期銀行信貸管理行為進(jìn)行研究，力圖總結(jié)出銀行的微觀行為特征。本文認(rèn)為銀行的風(fēng)險敏感度和預(yù)見度并不高，行為多表現(xiàn)出短期應(yīng)激性，主要表現(xiàn)是前置性強勢和風(fēng)險處置弱勢的雙重特征，并且銀行在對待周期性行業(yè)和非周期性行業(yè)方面呈現(xiàn)出較大差異。銀行的行為特征有其內(nèi)在組織和市場根源因素，通過對根源因素開展可控性分析，對其優(yōu)化控制可以緩解銀行信貸的順周期性。

順周期性；行為特征；短期應(yīng)激性；優(yōu)化控制；大數(shù)據(jù)

一、引言

2012年以來，我國宏觀經(jīng)濟(jì)下行壓力增加，之前由GDP高速增長所掩蓋的問題逐漸暴露。在此背景下，部分企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營和資金狀況出現(xiàn)問題致使償還貸款能力下降，而房地產(chǎn)市場的疲軟造成銀行抵押資產(chǎn)縮水和處置困難，由此銀行不良貸款激增，信貸資產(chǎn)質(zhì)量明顯下滑。在告別超高速增長的“新常態(tài)”經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，銀行的信貸管理行為具備哪些特征，具備這些特征的原因是什么，這值得我們深入研究。2014年4月，人民銀行青島市中心支行在全國率先建立涵蓋征信、調(diào)統(tǒng)、國際收支三個專業(yè)和國稅、法院、環(huán)保等九個部門數(shù)據(jù)的應(yīng)用平臺，全面整合多專業(yè)、多部門海量數(shù)據(jù)，綜合采用各類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，監(jiān)測經(jīng)濟(jì)金融各項“生命體征”，克服過去依靠單個統(tǒng)計監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行分析判斷的局限性，為人民銀行進(jìn)行形勢分析、窗口指導(dǎo)和風(fēng)險預(yù)警提供有力的信息支撐。這一數(shù)據(jù)平臺的建立，為分析銀行行為特征提供了現(xiàn)實基礎(chǔ)，本文也在此基礎(chǔ)上以青島市為例對經(jīng)濟(jì)下行期銀行順周期行為特征進(jìn)行剖析和破解。

二、商業(yè)銀行信貸行為文獻(xiàn)綜述

商業(yè)銀行信貸行為就是商業(yè)銀行通過調(diào)控其資產(chǎn)負(fù)債表的貸款類資產(chǎn)組合，實現(xiàn)安全性、流動性、收益性三者之間不同組合的偏好。根據(jù)新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)，利潤最大化是每個經(jīng)濟(jì)個體追求的終極目標(biāo)，因而早期的研究是以單一的利潤最大化為研究目標(biāo)，僅僅服從資產(chǎn)負(fù)債約束。因此馬科維茨—托賓的組合理論成為研究和探索商業(yè)銀行行為的主要方法。哈列特（1966）選擇了組合規(guī)模、存款構(gòu)成和利率波動等變量建立起一個短期管理模型，闡明了個人和機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)組合與資源分配和經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定有著重要的關(guān)系。梅爾尼克（1968） 以資產(chǎn)規(guī)模、利率、存款變動和股本為變量，構(gòu)造了一個流動性資產(chǎn)的選擇模型，考察銀行短期投資的變化對短期流動性約束下利潤最大化的影響。海曼（1971）采用資產(chǎn)組合理論進(jìn)行了銀行行為建模，認(rèn)為銀行組合思想決定了風(fēng)險—收益的兩難抉擇。但是，這些理論以完全競爭和信息完備性為前提假設(shè)，且沒有考慮流動性和運營成本，理論的有效性受到了很大質(zhì)疑。

20世紀(jì)70年代以后，商業(yè)銀行信貸行為理論研究吸納了一般均衡理論、信息經(jīng)濟(jì)學(xué)、博弈論、委托—代理理論、契約理論等，大大促進(jìn)了商業(yè)銀行行為研究的發(fā)展。商業(yè)銀行行為研究最重要的分析成果就是采用了信息不對稱分析范式和產(chǎn)業(yè)組織理論方法。其中，產(chǎn)業(yè)組織理論方法不僅成為探討不完全銀行競爭市場的基本方法，更加成為商業(yè)銀行行為建模的指導(dǎo)思想?；阢y行產(chǎn)業(yè)組織方法的銀行行為模型，把商業(yè)銀行當(dāng)作一個對外部環(huán)境可做出最優(yōu)反應(yīng)的獨立個體，可以有效地詮釋商業(yè)銀行在市場上的各種行為選擇。這方面比較有代表性的是基于數(shù)量競爭的克萊因—蒙蒂模型和基于價格競爭的雙重伯蘭特模型，二者均采用了銀行產(chǎn)業(yè)組織方法來分析寡頭競爭市場的銀行行為，具有較強的解釋能力。此外，還有研究壟斷競爭市場的薩洛普地域模型等。

國外的銀行信貸行為研究一般置于完善的市場經(jīng)濟(jì)體制下，在國內(nèi)的應(yīng)用性較差，但具有較大的參考意義。本文分析的理論基礎(chǔ)是不完全信息范式和產(chǎn)業(yè)組織理論方法的結(jié)合，又加入了許多特色因素進(jìn)行研究。本文認(rèn)為銀行是追求利潤最大化的市場組織行為個體，可以針對外部環(huán)境做出反應(yīng)，但由于信息不完全狀況的存在以及企業(yè)組織的有限理性，銀行行為并不一定是最優(yōu)化反應(yīng)，呈現(xiàn)出較多不理性的方面，順周期性比較明顯。

三、經(jīng)濟(jì)下行期銀行信貸行為的前置性強勢特征表現(xiàn)

基于青島大數(shù)據(jù)平臺，本文通過選取一系列指標(biāo)，以宏觀統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)映射出銀行的微觀信貸管理行為。在經(jīng)濟(jì)下行期，銀行信貸管理的早期行為表現(xiàn)出明顯的防御性，通過提高貸款的準(zhǔn)入條件來獲取自身信貸安全。需要注意的是，這種防御來自對宏觀經(jīng)濟(jì)變化的短期應(yīng)激反應(yīng)，缺乏前瞻性規(guī)劃。

（一）寧缺毋濫：企業(yè)貸款申請的通過率大幅下降

作為市場主體，銀行信貸具有較為明顯的順周期性特征，在經(jīng)濟(jì)下行期，銀行放貸普遍謹(jǐn)慎，對企業(yè)持有懷疑態(tài)度，發(fā)放貸款時堅持寧缺毋濫的原則，造成企業(yè)貸款申請的通過率大幅下降。關(guān)于企業(yè)貸款申請的通過率，一直缺乏比較明確的統(tǒng)計概念。由于中國銀行業(yè)經(jīng)營的特點，銀行基本同意企業(yè)貸款的時候才會進(jìn)入正式的申請手續(xù)流程，表面上的通過率較高，無法反映實際企業(yè)貸款難度。因此本文改為將銀行查詢企業(yè)信用報告作為銀行受理貸款申請的開端，以此為基礎(chǔ)計算貸款的申請率。選取2012年1月—2014年5月的月度信用報告查詢數(shù)量和貸款發(fā)放筆數(shù)，計算貸款發(fā)放筆數(shù)與信用報告查詢數(shù)量的比值，并將這一數(shù)值命名為貸款申請通過率。圖1中顯示，月度信用報告查詢數(shù)量基本圍繞1.5萬筆波動，呈現(xiàn)出較為穩(wěn)定的整體態(tài)勢，表明企業(yè)信貸需求并沒有明顯減弱，因此在此基礎(chǔ)上計算的月度貸款申請通過率具備可比性。貸款申請通過率在經(jīng)濟(jì)下行期表現(xiàn)出不斷走低的態(tài)勢，但相對比較平穩(wěn)。需要注意的是，2014年3月以后，貸款申請通過率突然出現(xiàn)斷崖式下跌，此時正是不良貸款的爆發(fā)期，清晰地體現(xiàn)出銀行行為的短期應(yīng)激性特點。

圖1：青島市企業(yè)貸款申請通過率變化趨勢

（二）風(fēng)險覆蓋：貸款利率明顯上浮，抵押條件增加

利率作為風(fēng)險定價，本身是貸款風(fēng)險水平高低的反映。銀行是經(jīng)營風(fēng)險的市場主體，需要利率覆蓋風(fēng)險來獲取盈利，尤其是在經(jīng)濟(jì)下行期，銀行普遍提高利率水平以應(yīng)對宏觀經(jīng)濟(jì)的不確定性。關(guān)于平均利率水平的計算有多種方法，比較常見的是以貸款金額作為權(quán)重計算，但由于大型企業(yè)貸款金額較多，以此方法計算的利率無法反映出真實的企業(yè)負(fù)擔(dān)，尤其是中小企業(yè)的還債壓力。本文選取銀行2012年12月—2014年6月逐筆銀行企業(yè)貸款利率較基準(zhǔn)利率上浮的百分比數(shù)，直接進(jìn)行簡單平均計算出企業(yè)整體的還債壓力。如圖2所示，2014年以來銀行利率呈現(xiàn)明顯上升趨勢，2014年6月利率上浮平均達(dá)到60%。結(jié)合本圖與上圖，曲線發(fā)生明顯轉(zhuǎn)折的時間點都是2014年3月份，也就是不良貸款的涌現(xiàn)期，而之前利率水平無明顯變化。由此可以看出銀行在評估風(fēng)險水平時缺乏前瞻性，主要以已發(fā)生事件作為行為反應(yīng)的基礎(chǔ)。經(jīng)濟(jì)處于下行期已經(jīng)較長的時間，但在風(fēng)險集中爆發(fā)期之前，銀行的信貸行為變化并不明顯。對銀行組織形式進(jìn)行細(xì)分發(fā)現(xiàn)，不同組織形式的銀行反應(yīng)程度呈現(xiàn)出較大的差異。股份制銀行由于其市場化程度相對較高，對風(fēng)險的反應(yīng)最為強烈，2014年6月利率上浮平均達(dá)到96.66%，而國有銀行僅平均上浮15.57%。

圖2：貸款平均上浮比例

由于經(jīng)濟(jì)下行期的不穩(wěn)定性增加，銀行尋求風(fēng)險覆蓋的特征不僅表現(xiàn)為利率普遍上升，還增加了第二還款來源的要求，即提高抵押和保證，由此形成企業(yè)貸款更高的門檻。根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2014年8月青島市企業(yè)貸款中，信用貸款比年初下降309億元，而抵質(zhì)押貸款和保證貸款分別增加473億元和436億元。

（三）井繩效應(yīng)：銀行存在明顯反應(yīng)過激行為

根據(jù)前述，銀行的行為具有短期應(yīng)激性特征。除了對宏觀經(jīng)濟(jì)走勢的反應(yīng)外，銀行對某些特定事件存在明顯“十年怕井繩”的反應(yīng)過激行為。2014年5月青島爆發(fā)了德正系信貸風(fēng)險事件，涉及資金量巨大，眾多銀行牽扯其中。由于德正系企業(yè)大量使用貿(mào)易融資及信用證方式獲取銀行貸款，銀行為控制風(fēng)險，之后明顯控制了貿(mào)易融資和信用證的業(yè)務(wù)規(guī)模，而不論其他企業(yè)是否合規(guī)經(jīng)營，從而對整個市場造成負(fù)面影響。根據(jù)青島市統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2014年4月末信用證融資總量余額為1295.75億元，到8月末下降到968.77億元；4月末貿(mào)易融資余額為1071億元，8月末則下降到1055億元。

（四）墻草行為：下行期壓縮周期性行業(yè)貸款

商業(yè)銀行的順周期性信貸行為在周期性行業(yè)方面表現(xiàn)尤為突出，尤其是在經(jīng)濟(jì)下行期，信貸壓縮現(xiàn)象比較普遍。在各類行業(yè)中，生產(chǎn)初級產(chǎn)品或者中間產(chǎn)品的行業(yè)以及為制造業(yè)服務(wù)的行業(yè)比較容易受到經(jīng)濟(jì)周期波動的影響，而生產(chǎn)與民眾生活相關(guān)產(chǎn)品的行業(yè)則周期性并不明顯。在經(jīng)濟(jì)下行期，銀行對待兩種行業(yè)的行為呈現(xiàn)出明顯的差異。根據(jù)青島市統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2014年10月末采礦業(yè)、石油加工煉焦業(yè)、橡膠和塑料制品業(yè)、運輸設(shè)備制造業(yè)、電力熱力設(shè)備生產(chǎn)供應(yīng)業(yè)、科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)的中長期貸款余額比年初分別下降2.07億元、2.72億元、7.56億元、1.5億元、16億元和2.6億元，并且這種收縮趨勢在2013年就已經(jīng)表現(xiàn)出來。而農(nóng)副產(chǎn)品加工業(yè)、紡織服裝業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、住宿餐飲業(yè)、衛(wèi)生產(chǎn)業(yè)和文化藝術(shù)業(yè)等非周期性行業(yè)的中長期貸款余額呈現(xiàn)出較大增長。由此可見，銀行在經(jīng)濟(jì)周期波動中表現(xiàn)出“墻頭草、隨風(fēng)倒”的行為，且具有先行性特征。

四、風(fēng)險爆發(fā)后銀行的弱勢行為特征

銀行在貸款準(zhǔn)入時設(shè)定了較多限制性條件，表現(xiàn)比較強勢，而在風(fēng)險爆發(fā)后的處置方面，則缺乏強有力的風(fēng)險處理手段，以弱勢妥協(xié)為主要特征，意圖延緩風(fēng)險或者逃避風(fēng)險。

（一）通過展期延遲風(fēng)險的爆發(fā)

銀行面對嚴(yán)厲的考核，對不良率的容忍度較低，在企業(yè)可以正常還利息卻無法還本的情況下，通常會采取展期的方式暫時過渡風(fēng)險。據(jù)大數(shù)據(jù)平臺對2012年12月以來連續(xù)17個月約兩億條存貸款記錄分析發(fā)現(xiàn)，截至2014年4月末青島轄內(nèi)商業(yè)銀行展期貸款521筆、55.17億元；展期貸款率為0.86%，同比增長50.9%，展期貸款筆數(shù)占全部貸款筆數(shù)的1.64%，同比增長137.9%。展期貸款率對信貸風(fēng)險狀況具有先行指標(biāo)意義，展期率上升顯示貸款質(zhì)量呈惡化趨勢。為彌補風(fēng)險損失，銀行在展期時通常伴隨著利率的大幅升高。2012年12月以來青島市展期貸款加權(quán)平均利率異常變動，超過并顯著高于未展期貸款加權(quán)平均利率。2014年4月展期貸款加權(quán)平均利率為7.73%，較未展期貸款加權(quán)平均利率高出116個基點，較2012年12月展期貸款加權(quán)平均利率上升166個基點，增幅達(dá)27.4%。由此可見，展期是銀行對企業(yè)的一種妥協(xié)行為，以提高利率為對價延長企業(yè)對資金的使用時間。但需要貸款展期的企業(yè)本身經(jīng)營就有一定問題，利率提高會造成還債壓力更大，貸款風(fēng)險仍然存在，因此展期只是一種短期的應(yīng)對行為，起到延遲風(fēng)險而不是消除風(fēng)險的作用。

（二）銀行避險心理被企業(yè)所利用

在處理聯(lián)保類貸款時，銀行的避險心理可能被企業(yè)所利用，以集體違約威脅銀行讓步。以青島某鋼貿(mào)市場為例，銀行對商戶發(fā)放聯(lián)保貸款，資金一直是循環(huán)使用，商戶對銀行資金的依賴程度較高。2012年部分商戶擔(dān)心銀行對到期貸款收回不貸，因此要求銀行承諾給予再貸政策，方籌集資金償還貸款，否則就放任貸款逾期。與此同時，江浙一帶鋼貿(mào)貸款風(fēng)險大面積暴露，部分銀行為盤活資產(chǎn)，采取“讓利免息、借新還舊”政策。此鋼貿(mào)市場的商戶與江浙地區(qū)商戶關(guān)系錯綜復(fù)雜，在獲知該消息后，對商業(yè)銀行也提出了利息優(yōu)惠的要求，要求商業(yè)銀行利率從上浮30%調(diào)整為基準(zhǔn)利率，在銀行利息下調(diào)前，商戶抱團(tuán)欠息。同時當(dāng)?shù)卣辉搞y行抽出貸款造成鋼貿(mào)市場倒閉，而且與其他銀行也要協(xié)調(diào)行動，商業(yè)銀行為化解貸款風(fēng)險，避免出現(xiàn)集體性違約事件，只能采取妥協(xié)措施，根據(jù)鋼貿(mào)市場商戶情況提出三類解決方案：一是對4戶負(fù)責(zé)人“跑路”的商戶或無實質(zhì)經(jīng)營、經(jīng)營狀況惡化的商戶，要求收回貸款，合計4000萬元；二是對無資產(chǎn)抵押但仍堅持經(jīng)營的商戶，采取利率適當(dāng)下調(diào)、收回再貸的策略；三是對能夠追加資產(chǎn)抵押并覆蓋信貸風(fēng)險敞口的商戶貸款，加大利率優(yōu)惠幅度，采取借新還舊策略。

（三）銀行在處理信貸風(fēng)險時各自為戰(zhàn)

銀行在風(fēng)險爆發(fā)后普遍沒有采取理性的合作態(tài)度，而是抓緊保全自身的資產(chǎn)。比如在對青島城陽某集團(tuán)進(jìn)行放貸時，由于各行的抵押政策要求不盡相同，風(fēng)險敞口各異。在集團(tuán)風(fēng)險爆發(fā)后，銀行紛紛進(jìn)行抽貸和查封等行為，造成企業(yè)生產(chǎn)陷入停頓。之后部分銀行為了收回債權(quán)，將抵押土地等資產(chǎn)在債權(quán)人委員會不知情的情況下進(jìn)行拍賣。但若統(tǒng)一規(guī)劃，先將抵押的工業(yè)用地變?yōu)樯虡I(yè)用地進(jìn)行房地產(chǎn)開發(fā)，則土地價值會有較大的提升，不僅能償還抵押銀行的債務(wù)，增值部分也可用于其他銀行債務(wù)的償還，但由于部分銀行的私自行動，喪失了增值機(jī)會。

五、銀行信貸行為特征的根源因素

銀行的這兩種行為特征表現(xiàn)不同，但都根源于其產(chǎn)業(yè)組織模式以及市場因素，并且其貸款前后強勢與弱勢地位的對比也進(jìn)一步強化了銀行的避險心理。

（一）銀行的組織結(jié)構(gòu)決定了其有限理性

商業(yè)銀行組織機(jī)構(gòu)是個體的集合，其行為既有組織特征也有個人特征，由于各種利益的牽扯，總是趨同于在一個有限理性框架內(nèi)運作，因此經(jīng)常會出現(xiàn)各種非理性行為。一是從眾行為，這是經(jīng)濟(jì)生活中一個普遍存在的現(xiàn)象，會給金融體系的穩(wěn)定帶來一定的影響。從眾行為是使金融體系遭受系統(tǒng)風(fēng)險的一個重要因素，隨金融市場不確定性因素的增加而增加，且這一風(fēng)險因素又往往不為金融市場主體所感知，甚至被完全忽略掉了。前述銀行紛紛壓縮信用證和貿(mào)易信貸規(guī)模就是從眾行為的典型表現(xiàn)。二是專業(yè)化分工問題，這些問題既包括經(jīng)濟(jì)主體的一些風(fēng)險行為，還包括由分工引起的特殊問題。以銀行發(fā)放貸款為例，牽扯到客戶經(jīng)理、信貸、風(fēng)險和授信等部門，最后風(fēng)險的承擔(dān)者并不是太明確，造成經(jīng)濟(jì)上升期發(fā)放貸款隨意，而真正風(fēng)險爆發(fā)后卻又急于撇清自身責(zé)任，經(jīng)濟(jì)下行期不敢發(fā)放貸款。三是內(nèi)部決策的有限理性。銀行管理層往往是基于不完全信息做出決策的，因此發(fā)生決策失誤在所難免。銀行貸款第一手的資料掌握在客戶經(jīng)理手中，管理層的決斷很大程度上來源于客戶經(jīng)理提供的材料，容易受到干擾，無法保證做出最理性的決定。四是考核機(jī)制放大員工的收益和風(fēng)險。經(jīng)濟(jì)上行期時銀行員工大量發(fā)放貸款以獲取高額獎勵，不自覺地忽視風(fēng)險，而在下行期為避免追責(zé)則抱著“多干不如少干、少干不如不干”的態(tài)度，致使銀行信貸投放的順周期性明顯。五是銀行作為一個市場主體的趨利避險本能。在經(jīng)濟(jì)下行期，周期性行業(yè)風(fēng)險加大，銀行會壓縮這類行業(yè)的貸款，將貸款轉(zhuǎn)移到非周期性行業(yè)中，在這一過程中卻缺乏足夠的理性分析。

（二）信息不對稱程度嚴(yán)重

信息不對稱是制約信貸市場發(fā)展的主要因素，在信息不完備的情境下，銀行很難做出最優(yōu)化的反應(yīng)。但是，在以往的分析中，信息不對稱往往側(cè)重于理論分析而缺乏實際數(shù)據(jù)的支持。根據(jù)青島大數(shù)據(jù)平臺，信息不對稱得以量化展示。本文獲取了青島市14673戶企業(yè)2012年度申請貸款時提供的財務(wù)報表和納稅申報時提供的財務(wù)報表，從中選取了稅務(wù)部門和銀行機(jī)構(gòu)共同關(guān)注的六大類指標(biāo)，分別是資產(chǎn)、負(fù)債、所有者權(quán)益、收入、費用、利潤。具體包含15個財務(wù)指標(biāo)，分別為存貨、流動資產(chǎn)合計、固定資產(chǎn)合計、資產(chǎn)總計、應(yīng)付賬款、流動負(fù)債合計、負(fù)債合計、所有者權(quán)益、主營業(yè)務(wù)收入、主營業(yè)務(wù)成本、主營業(yè)務(wù)利潤、營業(yè)利潤、利潤總額、凈利潤、所得稅。

通過兩張報表中上述指標(biāo)的比對，88%的企業(yè)兩套報表不一致。統(tǒng)計結(jié)果表明，企業(yè)提供銀行的報表主要表現(xiàn)為虛增資產(chǎn)和所有者權(quán)益，調(diào)高營業(yè)收入和營業(yè)利潤，虛減負(fù)債。首先，4個資產(chǎn)（存貨、流動資產(chǎn)、固定資產(chǎn)、資產(chǎn)總計）指標(biāo)下銀行數(shù)據(jù)全部高于稅務(wù)數(shù)據(jù)，說明企業(yè)會虛增資產(chǎn)。流動資產(chǎn)指標(biāo)下偏離度①為正值的企業(yè)占比略高于固定資產(chǎn)，說明相比于固定資產(chǎn)，銀行更重視企業(yè)流動資產(chǎn)價值，企業(yè)也就通過修改報表投其所好。其二，流動負(fù)債和負(fù)債合計指標(biāo)銀行數(shù)據(jù)小于稅務(wù)數(shù)據(jù)，說明企業(yè)通過虛減負(fù)債粉飾信貸報表。其三，利潤表所有指標(biāo)下銀行數(shù)據(jù)高于稅務(wù)數(shù)據(jù)的企業(yè)占多數(shù)，相比主營業(yè)務(wù)收入，主營業(yè)務(wù)成本下銀行數(shù)據(jù)大于稅務(wù)數(shù)據(jù)的企業(yè)占比略低?？梢娖髽I(yè)主要通過調(diào)高主營業(yè)務(wù)收入來增加主營業(yè)務(wù)利潤。四大利潤指標(biāo)銀行數(shù)據(jù)明顯高于稅務(wù)數(shù)據(jù)，此項數(shù)值沒有偏離的企業(yè)僅占25.15%，企業(yè)通過虛增利潤騙取更多貸款。雖然銀行對這些情況有所了解，但獲取信息的渠道有限，而且在經(jīng)濟(jì)下行期企業(yè)報表造假的動機(jī)更強，加深了信息不對稱程度。

（三）市場中的虛假因素使交易成本增加

經(jīng)濟(jì)學(xué)使用效用最大化解釋消費者行為，使用利潤最大化解釋廠商行為。銀行按理來說也是一種特殊的廠商，存款是投入品，貸款是產(chǎn)出品。銀行在此經(jīng)營中本應(yīng)獲取最大化利潤。但是，制度學(xué)家一致認(rèn)為任何組織都是處于制度之中，制度影響著組織的利潤最大化目標(biāo)，而且組織的經(jīng)營活動是由若干交易和合約組成的，交易中由于交易成本的存在，組織的目標(biāo)不可能單單追求利潤目標(biāo)。

在經(jīng)濟(jì)下行期，企業(yè)迫切需要融資，更加容易通過粉飾自己來獲取貸款，也更加愿意接受高利率，甚至不惜通過各種方式騙取銀行貸款，使得銀行的搜尋和辨別成本增加。票流循環(huán)就是其中較為典型的例子。以3家企業(yè)為例，A企業(yè)X%的增值稅發(fā)票開給B企業(yè)；B企業(yè)Y%的增值稅發(fā)票開給C企業(yè)；C企業(yè)Z%的增值稅發(fā)票開給A企業(yè)，如果3家企業(yè)票流循環(huán)平均關(guān)聯(lián)度{（X%+Y%+Z%）/3}≥85%，則認(rèn)定A企業(yè)、B企業(yè)、C企業(yè)構(gòu)成“票流循環(huán)”。人民銀行青島市中心支行和市國稅局逐筆分析2013年的增值稅發(fā)票數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，按照票流循環(huán)平均關(guān)聯(lián)度≥85%的標(biāo)準(zhǔn)，初步確定13個票流循環(huán)，涉及企業(yè)44家，有3個票流循環(huán)的平均關(guān)聯(lián)度為100%。2014年以來其中4個票流循環(huán)的8個企業(yè)及其子公司和關(guān)聯(lián)公司已經(jīng)被17家銀行起訴，共計41起，標(biāo)的額總計14.16億元。上述票流循環(huán)中，銀行掌握完整的鏈條及資金走向的難度很大，造成交易成本上升和潛在風(fēng)險的增加，銀行危機(jī)感和防御性相應(yīng)上升。

（四）貸款發(fā)放前后銀行地位的轉(zhuǎn)變

銀行貸款是一種債權(quán)，僅代表了一種收取貸款本息的權(quán)利。貸款在發(fā)放后，銀行基本失去對貸款的掌控，常規(guī)的貸后管理也經(jīng)常在問題嚴(yán)重之后才能有所察覺。根據(jù)前述的分析，銀行在風(fēng)險爆發(fā)后處于弱勢地位，經(jīng)常需要做出妥協(xié)來換取債權(quán)的實現(xiàn)。作為一種平衡，銀行需要在前期進(jìn)行一種補償，尤其是預(yù)期風(fēng)險爆發(fā)的可能性越大，這種補償就越高，即表現(xiàn)為銀行貸款的前置性強勢。換句話說，風(fēng)險處置時越弱勢，貸款發(fā)放時就會越強勢，這在經(jīng)濟(jì)下行期表現(xiàn)非常明顯。

六、根源因素的可控性分析及優(yōu)化控制

（一）根源因素的可控性分析

銀行信貸順周期性普遍存在，尤其是在下行期對周期性行業(yè)貸款壓縮嚴(yán)重，趨利避害發(fā)揮到極致。銀行以短期應(yīng)激性為主導(dǎo)的行為模式使得下行期企業(yè)貸款更加困難，從而加劇了經(jīng)濟(jì)周期的波動。順周期性從微觀來看是由各種行為組成，且具有根源性因素。這些根源性因素中既有主觀性因素如銀行自身的組織結(jié)構(gòu)、考核方式等，也有客觀性因素，最重要的就是宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性增加。兩種因素間可以發(fā)生交互作用，具有循環(huán)強化機(jī)制，造成經(jīng)濟(jì)的周期性波動加劇。根據(jù)前文所述，銀行的行為特征主要目的為避險，因此解決的途徑就是設(shè)法降低銀行實際承擔(dān)的風(fēng)險，避免銀行因潛在風(fēng)險過分提高風(fēng)險溢價。在銀行行為特征的根源性因素中，部分具有可控性，部分則不具備可控性。可控性因素中有銀行自我可控，如本身的信貸政策、考核激勵機(jī)制和風(fēng)險處置機(jī)制等，也有外部可控，如政府對貸款清收提供更多支持等。加強對因素的控制，有利于對銀行行為的優(yōu)化，控制銀行的順周期性。

（二）對銀行信貸行為的優(yōu)化控制

消除銀行信貸順周期性行為的可能性不大，但通過內(nèi)外部的努力可以優(yōu)化控制相當(dāng)一部分影響因素，促使銀行建立長遠(yuǎn)發(fā)展的行為特征模式，更好地發(fā)揮金融中介作用，支持實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。銀行本身、政府部門和監(jiān)管部門均可以在優(yōu)化控制方面做出自身的貢獻(xiàn)。

銀行自身：銀行作為一種產(chǎn)業(yè)組織，和自然人一樣，無法做到完全理性，但可以提升理性程度。在內(nèi)部管理方式上進(jìn)行改變，設(shè)定恰當(dāng)?shù)目己藱C(jī)制，避免出現(xiàn)上升期爭相放款、下行期爭相收款的行為。認(rèn)清當(dāng)前形勢，充分發(fā)揮篩選、監(jiān)督和審查作用，增加實地調(diào)查頻率，切實了解貸款人實際經(jīng)營情況，對貸款人的意愿和能力進(jìn)行日常監(jiān)督和管理，不過分依賴擔(dān)保和保證貸款。在風(fēng)險處置時，持有解決問題而不是拖延問題的態(tài)度，及時發(fā)現(xiàn)和處理風(fēng)險，避免風(fēng)險擴(kuò)大。銀行間加強風(fēng)險處置時的合作以確保債權(quán)的最大實現(xiàn)，減少集體抽款和搶先處置抵押物等情況。不能簡單壓縮周期性行業(yè)的貸款，而是通過理性分析確定微觀企業(yè)的風(fēng)險大小進(jìn)行決斷。

政府部門：營造社會公平公正環(huán)境，確保銀行的合法權(quán)益得到保護(hù)是至關(guān)重要的，這是提高銀行安全感、減少過激反應(yīng)的必由之路。在清理市場秩序方面，政府不能過分維護(hù)本地企業(yè)利益，應(yīng)對各種騙貸行為進(jìn)行堅決處理和打擊。加強各種信息的披露，使銀行及時了解企業(yè)真實信息。在銀行信貸資產(chǎn)清收方面提供幫助，保證信貸債權(quán)的安全，確保抵押物順利變現(xiàn)。

監(jiān)管部門：在經(jīng)濟(jì)下行期，監(jiān)管部門應(yīng)給銀行提供寬松的經(jīng)營環(huán)境，減少各種考核，有利于提升銀行經(jīng)營的靈活性，提高資金利用效率。人民銀行應(yīng)完善信息系統(tǒng)建設(shè)，加快社會信用體系建設(shè)進(jìn)程，減輕信息不對稱情況，利用大數(shù)據(jù)平臺將稅務(wù)部門數(shù)據(jù)和人民銀行征信系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，減少企業(yè)報表造假行為。

注：

①為了測度稅務(wù)部門、銀行業(yè)機(jī)構(gòu)的財務(wù)報表數(shù)據(jù)之間的差異，提出偏離度這一概念。偏離度越高，差異化程度越高。以存貨指標(biāo)為例，將二者財務(wù)報表收錄的數(shù)據(jù)標(biāo)記為“存貨_銀行”、“存貨_國稅”。首先定義其偏離度為：存貨_P=（存貨_銀行-存貨_國稅）/存貨_國稅×100%。我們設(shè)定，偏離度在（-0.01，0.01）之間的，都記為無偏。

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The Microscopic Behavior Characteristics and Optimizing Control of Bank Loan Management Pro-cyclicality——Based on Qingdao Big Data Platform

Shi Dong1Zhao Ying guang2Ju Wei hua2Xin Jun jie2
（1.People’s Bank of China，Beijing 100032；2.Qingdao Branch of PBC，Qingdao Shandong 266071)

The loan management of bank is of obvious pro-cyclicality，especially in the down period.Based on the big data platform of Qingdao，this article researches the loan management of bank in the down period，and summarizes the character of bank’s behavior.The sensitiveness and foresight of bank for risk is low，and the behavior is just a simple and short-term reaction for risk，showing as twofold:prefixing mighty as well as weakness in risk disposal.In addition，bank’s policy for cyclical industry and non-cyclical industry is different.The character of behavior roots from factors of bank’s inner organization and market.Through the analysis for the controllability of these factors，this article puts forward the suggestion of optimizing control.

pro-cyclicality，behavior characteristic，short-term reaction，optimizing control，big data

F832.4

1674-2265（2014）12-0033-07

（責(zé)任編輯 劉西順；校對 XR，GX）

2014-11-15

時東，男，供職于中國人民銀行；趙映光，男，供職于中國人民銀行青島市中心支行；鞠衛(wèi)華，男，供職于中國人民銀行青島市中心支行；辛俊杰，男，供職于中國人民銀行青島市中心支行。