小微企業(yè)銀企關(guān)系型貸款違約實(shí)證分析

鄧嘉琳

（西安財(cái)經(jīng)大學(xué)，西安710100）

1 引言

由于社會(huì)信用體系還未能完全建立，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)中存在著普遍的信息不對稱的問題，資金的供求雙方難以及時(shí)高效地互相了解，進(jìn)而調(diào)劑余缺。在銀行貸款中表現(xiàn)為銀行不能有效地掌握企業(yè)的經(jīng)營和財(cái)務(wù)信息，也難以評價(jià)小微企業(yè)在貸款申請上的合理性與潛在風(fēng)險(xiǎn)，最終導(dǎo)致銀行難以向小微企業(yè)以合理利率進(jìn)行資金支援，造成影響面較大的小微企業(yè)融資難問題。

建立完善的社會(huì)誠信體系或者促進(jìn)中小型企業(yè)與銀行之間的溝通交流，都是解決中小型企業(yè)融資難困境的重要方式，本文從關(guān)系型貸款的角度探討，銀行與企業(yè)之間增進(jìn)交流，互通信息，進(jìn)而將所掌握的有效信息作為貸款的有效支撐。

2 數(shù)據(jù)的來源和處理

2.1 銀企關(guān)系的相關(guān)指標(biāo)選擇

本文數(shù)據(jù)來自于2014年某城市商業(yè)銀行，從中選取150個(gè)有效樣本，包括企業(yè)年齡、最大股東持股比例、企業(yè)規(guī)模等代表企業(yè)特征的指標(biāo)和企業(yè)關(guān)系銀行數(shù)量、銀行為企業(yè)提供服務(wù)數(shù)量等表示銀企關(guān)系指標(biāo)。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

2.2 指標(biāo)分析

根據(jù)從城商行中獲取的小微企業(yè)信貸數(shù)據(jù)可以看出，小微企業(yè)的信貸違約與最大股東持股比例密切相關(guān)，兩個(gè)變量之間的相關(guān)性系數(shù)為0.74，可見，決策權(quán)的集中不利于公平公正的監(jiān)管，企業(yè)信用也過度地依賴一大股東的信用意識(shí)。在關(guān)系型貸款中，企業(yè)的違約率與企業(yè)規(guī)模呈反比，這說明企業(yè)的規(guī)模越大，貸款的違約性就越低。此外，銀行的違約水平與關(guān)系銀行的數(shù)量呈負(fù)相關(guān)，這說明企業(yè)與多個(gè)銀行保持友好關(guān)系，有利于資金的周轉(zhuǎn)，降低違約率。

3 銀企關(guān)系的常見度量指標(biāo)

通過閱讀文獻(xiàn)研究，銀企關(guān)系的度量變量主要有以下3種：

第一，銀行企關(guān)系的長度，主要考慮時(shí)間和空間兩個(gè)方面，一方面，銀行與企業(yè)之間建立的關(guān)系越長久，越有利于銀行共享信息，減少信息不對稱的狀況；另一方面，銀行與企業(yè)在空間上的距離越近，越容易建立起更為密切的關(guān)系，這兩者被稱為銀企關(guān)系的長度[1]。

第二，銀企關(guān)系廣度，是指銀行與企業(yè)在合作的深度上，如是否有合作，可以用二值虛擬變量來表示，也可以指銀行為企業(yè)提供的服務(wù)數(shù)量，也可以指企業(yè)是否是銀行的特殊用戶。

第三，關(guān)系銀行的數(shù)量，一般一家銀行會(huì)服務(wù)多家企業(yè)，一家企業(yè)也會(huì)與多家銀行有業(yè)務(wù)往來，從企業(yè)的角度來看，建立與多家銀行的密切而友好的關(guān)系，有利于企業(yè)資金的調(diào)劑余缺。

4 銀企關(guān)系與關(guān)系型貸款違約實(shí)證模型

4.1 指標(biāo)的選取

由于違約數(shù)據(jù)為二值變量，所以銀行關(guān)系型貸款的數(shù)據(jù)實(shí)質(zhì)上是一個(gè)邏輯回歸問題，由于運(yùn)用考察目標(biāo)在多個(gè)主體上持續(xù)多年的數(shù)據(jù)進(jìn)行評價(jià)，所以實(shí)質(zhì)上，模型為面板數(shù)據(jù)的線性概率模型（linear probability model），其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

其中，Defaultit為虛擬變量，分為0或1，表示貸款是否違約；FirmChaarait為企業(yè)基本信息指標(biāo)，如企業(yè)年齡、第一股東持股比例等；RelaCharait為銀企關(guān)系指標(biāo)。

雖然銀行能夠獲得貸款會(huì)受到經(jīng)濟(jì)與行業(yè)的周期性影響，但小微企業(yè)在實(shí)際運(yùn)行中，更多的在于自身的經(jīng)營與管理，并非大企業(yè)容易明顯地受到行業(yè)周期性波動(dòng)的影響[2]。所以在本文看來，中小型企業(yè)能否獲得銀行貸款不是外生事件，所以在關(guān)系型貸款模型中內(nèi)生性問題將會(huì)是一個(gè)重要問題，在建模的過程中要多加注意。

4.2 模型計(jì)量結(jié)果及解釋

本文使用Stata13軟件，用heckman選擇模型對小微企業(yè)關(guān)系型貸款違約因素進(jìn)行評估，計(jì)量運(yùn)算結(jié)果如表2所示。

根據(jù)heckman選擇模型的計(jì)量結(jié)果可以看出，逆Mills值為22.45045，在95%的置信區(qū)間下具有顯著性，這說明在銀企關(guān)系方面使用heckman模型進(jìn)行度量是合適的，即在小微企業(yè)關(guān)系型貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)因素分析中，由于違約數(shù)量屬于虛擬二值變量，不適合普通的回歸模型分析，通過heckman選擇模型做面板數(shù)據(jù)的線性概率模型。

表2 計(jì)量結(jié)果

小微企業(yè)的貸款違約與企業(yè)壽命有著明顯的正相關(guān)性，這是在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中所遇到的一個(gè)困境，首先在普遍情況下，小微企業(yè)壽命普遍偏低，企業(yè)生存越久，概率就越低，在貸款的違約率上就越高[3]。此外，小微企業(yè)中，第一股東的持股比例對企業(yè)的貸款違約率也有著明顯的影響，很難說明是否是因?yàn)楣蓹?quán)過度集中導(dǎo)致企業(yè)發(fā)生違約，但一個(gè)客觀事實(shí)是，小微企業(yè)在成立和經(jīng)營初期，股權(quán)往往過度集中，過度集中的股權(quán)就造成了企業(yè)的決策權(quán)和監(jiān)管權(quán)利難以分散和下沉，企業(yè)的經(jīng)營和決策就是企業(yè)管理者的個(gè)人決策，具有較強(qiáng)的主觀性。此外，企業(yè)規(guī)模與企業(yè)貸款違約呈明顯的負(fù)相關(guān)，一般來說，企業(yè)規(guī)模越大，其營業(yè)收入和財(cái)務(wù)狀況也會(huì)更寬松，相對于小企業(yè)，無論是貸款清償還是新增貸款都更好地完成貸款的履約行為。

5 結(jié)語

綜上所述，銀企關(guān)系貸款實(shí)質(zhì)上是在信息不對稱的情況下，局部的銀行與企業(yè)進(jìn)行溝通交流，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)信息共享，為貸款提供有效支撐的行為。從大的局面上看，我們應(yīng)該努力推動(dòng)信息公開，建立更加全面的、客觀的，公平、公正的社會(huì)誠信體系，為解決小微企業(yè)融資難、銀行小微企業(yè)壞賬率過高的問題提供平臺(tái)性支撐，但是還應(yīng)該看到，在這一時(shí)代到來之前，還應(yīng)該增進(jìn)城商行服務(wù)地方的力度，讓地方性銀行真正地了解地方企業(yè)，服務(wù)地方企業(yè)，將更加有利于銀行與企業(yè)實(shí)現(xiàn)信息互通，促進(jìn)資金高質(zhì)量的流轉(zhuǎn)。