基于信息甄別模型的商業(yè)銀行學(xué)生貸款研究①

廣東外語外貿(mào)大學(xué) 莊澤鋒 周葉 邱媛 楊碧云

近年來，校園貸危害大學(xué)生事件頻發(fā)，引起社會(huì)各界的重視，在2017年6月，中國(guó)銀監(jiān)會(huì)、教育部、人力資源社會(huì)保障部聯(lián)合下發(fā)《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)校園貸規(guī)范管理工作的通知》，要求一律暫停網(wǎng)貸機(jī)構(gòu)開展校園貸業(yè)務(wù)。同年9月，教育部財(cái)務(wù)司副司長(zhǎng)趙建軍明確任何網(wǎng)絡(luò)貸款機(jī)構(gòu)都不允許向在校大學(xué)生發(fā)放貸款，并鼓勵(lì)正規(guī)商業(yè)銀行開辦針對(duì)大學(xué)生的小額信用貸款。因此，正規(guī)商業(yè)銀行學(xué)生貸款業(yè)務(wù)是政府部門目前提出可以根除校園貸問題的關(guān)鍵所在，其良性發(fā)展對(duì)于校園安全和學(xué)生發(fā)展更是至關(guān)重要的。

但目前中國(guó)正規(guī)銀行學(xué)生貸款業(yè)務(wù)正處于起步階段，缺乏相關(guān)成功經(jīng)驗(yàn)，為促進(jìn)其良性發(fā)展，本文將運(yùn)用道德風(fēng)險(xiǎn)模型和信息甄別模型進(jìn)行理論分析，并對(duì)學(xué)生借款人數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。道德風(fēng)險(xiǎn)模型是經(jīng)平新喬(2009)實(shí)證的，與我國(guó)信貸市場(chǎng)真實(shí)均衡更相近的模型，本文嘗試將其應(yīng)用于解釋學(xué)生貸款信息不對(duì)稱方面并加以驗(yàn)證。信息甄別模型則與學(xué)生貸款市場(chǎng)的實(shí)際較為相符，即貸款人事先提出幾份有區(qū)別的合約，借款人從中挑選自己所能選擇的、使自身效用最大化的合約，該模型便是探討此時(shí)的均衡情況。對(duì)學(xué)生借款人進(jìn)行數(shù)據(jù)實(shí)證分析，是學(xué)生貸款研究領(lǐng)域有所缺失的部分，本文對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行了補(bǔ)全。

1 文獻(xiàn)綜述

已有相關(guān)文獻(xiàn)涉及信貸市場(chǎng)信息不對(duì)稱、境內(nèi)外學(xué)生貸款平臺(tái)分析和防范學(xué)生貸款違約風(fēng)險(xiǎn)三個(gè)方面。

(1)信貸市場(chǎng)信息不對(duì)稱方面，有平新喬(2009)使用銀行個(gè)人消費(fèi)貸款合同和借款人數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，得出銀行在發(fā)放貸款時(shí)更多考慮借款人的道德風(fēng)險(xiǎn)，證明道德風(fēng)險(xiǎn)模型與信貸市場(chǎng)實(shí)際的均衡一致。唐傳志(2009)以博弈論視角對(duì)逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)問題進(jìn)行研究，進(jìn)一步闡述了其導(dǎo)致的信貸市場(chǎng)的扭曲現(xiàn)象與對(duì)商業(yè)銀行的不良影響。

(2)境內(nèi)外學(xué)生貸款平臺(tái)分析方面，有鄭春梅、賈珊珊(2016)通過國(guó)內(nèi)外學(xué)生貸款發(fā)展現(xiàn)狀比較，提出了加大學(xué)生資助信貸體系、征信體系建設(shè)等建議；鐘宇平(2003)對(duì)香港三類教育貸款進(jìn)行研究，其中商業(yè)銀行貸款主要面對(duì)達(dá)到一定要求的學(xué)生；胡茂波、袁飛(2004)對(duì)美、英、日三國(guó)學(xué)生貸款的回收方式、還款數(shù)額的確定、還款期限的延期、減免等方面與我國(guó)進(jìn)行比較。

(3)防范學(xué)生貸款違約風(fēng)險(xiǎn)方面，有黃麗、徐婉瑩(2017)建議平臺(tái)加強(qiáng)建立完備的風(fēng)險(xiǎn)控制模型，通過系統(tǒng)的數(shù)據(jù)計(jì)算與統(tǒng)計(jì)得出更為精確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果；廖茂忠(2008)歸納了世界各地學(xué)者近30多年來關(guān)于防范學(xué)生貸款違約風(fēng)險(xiǎn)的研究。

此前學(xué)者的研究為學(xué)生貸款打下了平臺(tái)發(fā)展規(guī)劃、貸款回收、風(fēng)險(xiǎn)控制等基礎(chǔ)。但在對(duì)學(xué)生借款人進(jìn)行模型分析、計(jì)量實(shí)證上存在空缺。本文將以信貸市場(chǎng)信息不對(duì)稱、借貸雙方合約與博弈為切入點(diǎn)，進(jìn)行理論模型分析與實(shí)證分析，為學(xué)生貸款研究補(bǔ)充量化方面的空缺。

本文結(jié)構(gòu)安排如下，首先進(jìn)行道德風(fēng)險(xiǎn)模型與信息甄別模型分析，再利用人人貸平臺(tái)學(xué)生借款數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，并借鑒國(guó)外學(xué)生貸款平臺(tái)提出相關(guān)政策建議。

2 模型構(gòu)建及分析

2.1 信息不對(duì)稱與道德風(fēng)險(xiǎn)模型

信息不對(duì)稱是造成個(gè)人信貸市場(chǎng)不完善的主要原因，其導(dǎo)致了貸款人在發(fā)放貸款過程中承擔(dān)了相對(duì)更高的道德風(fēng)險(xiǎn)。這主要表現(xiàn)在兩處：(1)借款人為了獲得資金，有在授信過程中隱瞞自身不利信息的激勵(lì)；(2)借款人違背與貸款人的合約，將所得資金投入風(fēng)險(xiǎn)更高的活動(dòng)。由于無法完全掌握已獲得貸款的借款人的資金情況及風(fēng)險(xiǎn)決策，貸款人有正?；厥召J款的風(fēng)險(xiǎn)，如借款人改變資金用途、虛報(bào)瞞報(bào)財(cái)務(wù)情況等。

對(duì)于信貸市場(chǎng)中的信息不對(duì)稱，有逆向選擇模型、道德風(fēng)險(xiǎn)模型等理論進(jìn)行解釋。逆向選擇模型認(rèn)為，借貸雙方存在事前信息不對(duì)稱，高質(zhì)量的借款人通過抵押來顯示自己的風(fēng)險(xiǎn)類型，以較低利率獲得貸款，低質(zhì)量的借款人則不提供抵押，以較高利率獲得貸款。道德風(fēng)險(xiǎn)模型認(rèn)為，貸款人的風(fēng)險(xiǎn)主要表現(xiàn)為無法完全掌握借款人獲得貸款后的行為，即存在事后信息不對(duì)稱。發(fā)放貸款時(shí)，被評(píng)判為高質(zhì)量的借款人道德風(fēng)險(xiǎn)低，不需要提供抵押便能得到利率較低的貸款，而低質(zhì)量的借款人必須提供抵押品才能獲得貸款。

平新喬(2009)使用銀行個(gè)人消費(fèi)貸款合同和借款人數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果表明，道德風(fēng)險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)的信貸市場(chǎng)均衡與真實(shí)的信貸市場(chǎng)均衡更一致，貸款人主要面對(duì)事后信息不對(duì)稱，不提供抵押的信用貸款利率低于抵押貸款，且抵押貸款違約率高于信用貸款。

假設(shè)借款人分T期償還貸款，每期還款額為P(假設(shè)每期還款額相等)，貼現(xiàn)因子為為無風(fēng)險(xiǎn)利率i0與風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)ir之和。若借款人正常還款，貸款人的預(yù)期還款額現(xiàn)值為：

假設(shè)借款人只在T=1時(shí)從事道德風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)，其導(dǎo)致貸款人不能按期足額收回每期還款額。此時(shí)，貸款人的預(yù)期還款額現(xiàn)值為：

式中α為借款人違約風(fēng)險(xiǎn)率；C為抵押品價(jià)值；Q為借款人違約后還款額，即最低還款額(Q≥0)；(P-Q)即是借款人違約后還款額的減少額。與借款人正常還款相比，兩者相差，即：

2.2 信息甄別模型

在信號(hào)博弈過程中，信號(hào)發(fā)送者擁有私人信息，信號(hào)接受者只有公共信息，雙方信息是不對(duì)稱的。信息甄別模型是探討信號(hào)的接受者首先行動(dòng)時(shí)雙方的博弈。在信貸市場(chǎng)中，貸款人只有公共信息，是信號(hào)接受者；借款人擁有私人信息，是信號(hào)發(fā)送者。此時(shí)，貸款人先行動(dòng)，假設(shè)其在發(fā)放貸款之前就提出一個(gè)合同(W,S)，若借款人的質(zhì)量水平達(dá)到貸款人對(duì)其要求的標(biāo)準(zhǔn)S，那么就能獲得貸款額W。

根據(jù)羅斯查爾德(Rothschild)和斯蒂格里茲(Stiglitz)，在信息甄別模型中，假定貸款人事先提出了兩個(gè)合同和一個(gè)選擇規(guī)則代表低質(zhì)量的借款人水平，代表設(shè)為還款能力的借款人的效用函數(shù)。選擇規(guī)則R將使得：(1)當(dāng)且僅當(dāng)對(duì)所有的，存在還款能力的借款人選擇，即各類型的借款人在所有可選擇的合同中選擇一個(gè)最優(yōu)的合同；(2)貸款人的利潤(rùn)不能為負(fù)；(3)不存在新的合同可使選擇提供該合同的貸款人得到嚴(yán)格正的利潤(rùn)。

在信息甄別模型中，不存在混同均衡，唯一可能的均衡是分離均衡，且分離均衡是唯一的。

圖1 分離均衡分析

如圖1所示，在分離均衡中，弱還款能力的借款人將選擇完全信息的最優(yōu)點(diǎn)。因?yàn)槿粢晃毁J款人為其提供任何不同于的合同(如點(diǎn)C)，其余貸款人能通過提出新的合同將該借款人吸引走，如為其降低貸款利率或給予其他優(yōu)惠條件。此時(shí)，即使借款人的效用下降，其仍可能接受合同D，使貸款人獲得利潤(rùn)。因此是弱還款能力借款人的帕累托最優(yōu)合同。

假設(shè)貸款人發(fā)放給借款人的貸款額W是借款人質(zhì)量水平S的函數(shù)，即，顯然高質(zhì)量水平的借款人能獲得更高的貸款額，即。假定只有期的貸款額受借款人質(zhì)量水平影響，此后各期的貸款額與借款人質(zhì)量水平無關(guān)，那么貸款人為了減少借款人在獲得貸款后的道德風(fēng)險(xiǎn)程度，將變?yōu)椋?/p>

此前的校園貸平臺(tái)對(duì)借款人質(zhì)量水平的要求極低，屬于低質(zhì)量借款人水平合同水平，借款人獲得貸款后從事道德風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)的可能性較大，導(dǎo)致校園貸平臺(tái)在合法范疇內(nèi)自身風(fēng)險(xiǎn)控制情況較差，其將會(huì)有使用非法行為以減少借款人違約造成損失的激勵(lì)，致使上門暴力催債、恐嚇等非法催收貸款的行為。正規(guī)商業(yè)銀行在針對(duì)大學(xué)生開辦小額信用貸款時(shí)，應(yīng)提高對(duì)借款人質(zhì)量水平的要求，以減小借款人獲得貸款后從事道德風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)的可能性，降低平臺(tái)壞賬幾率。

3 實(shí)證分析

3.1 模型設(shè)定

考慮到借款人貸款額度，借款人道德風(fēng)險(xiǎn)程度可能與其有一定關(guān)聯(lián)，所以引進(jìn)變量貸款額度。以投標(biāo)人為理性人前提，預(yù)計(jì)其會(huì)為質(zhì)量較高的借款人投入更多的資金，預(yù)期投標(biāo)人數(shù)量與借款人質(zhì)量呈反比、與其道德風(fēng)險(xiǎn)程度呈反比?？紤]到貸款時(shí)長(zhǎng)與貸款的密切相關(guān)，預(yù)期其與借款人道德風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)。隨借款人年齡的增長(zhǎng)，可能對(duì)自身信用更關(guān)注，道德風(fēng)險(xiǎn)程度更低。并考慮借款人累計(jì)貸款次數(shù)及性別因素。綜上所述，本文采用如下模型對(duì)學(xué)生借款人道德風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行分析：

其中，Yj為道德風(fēng)險(xiǎn)程度；Xli為貸款額度，本文對(duì)其取對(duì)數(shù)；為投標(biāo)人數(shù)量；為累計(jì)貸款次數(shù)；為貸款年利率；為貸款時(shí)長(zhǎng)；為借款人年齡；為借款人性別，屬虛擬變量，女性為0，男性為1。

3.2 數(shù)據(jù)來源與統(tǒng)計(jì)

由于數(shù)據(jù)的可得性，本文對(duì)信貸市場(chǎng)中借款人的研究使用人人貸平臺(tái)公開的借款人數(shù)據(jù)。本文在人人貸平臺(tái)2017年總標(biāo)號(hào)中隨機(jī)抽樣屬于學(xué)生貸款的數(shù)據(jù)共4789條。據(jù)數(shù)據(jù)表明，這4789位學(xué)生均通過身份證認(rèn)證、實(shí)地認(rèn)證、身份認(rèn)證、信用報(bào)告認(rèn)證，均為信用貸款，信用評(píng)級(jí)A，信用分?jǐn)?shù)180分，無逾期和違約經(jīng)歷。表1為各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)情況。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

3.3 參數(shù)估計(jì)

根據(jù)獲取的截面數(shù)據(jù)，采用最小二乘估計(jì)法(OLS)估計(jì)模型參數(shù)，得到初始模型：

3.4 模型檢驗(yàn)及修正

(1)多重共線性檢驗(yàn)。在初始模型中，解釋變量投標(biāo)人數(shù)量、累計(jì)借款次數(shù)、借款人年齡的t檢驗(yàn)不顯著可能是由多重共線性引起的。于是采用逐步回歸法，尋找最佳回歸方程。模型最終保留，結(jié)果為：

3.5 模型的經(jīng)濟(jì)意義與結(jié)論

4 商業(yè)銀行學(xué)生貸款的發(fā)展建議

4.1 目標(biāo)市場(chǎng)的定位

銀行可將主要目標(biāo)市場(chǎng)定位在留學(xué)深造、學(xué)業(yè)進(jìn)修、考證、培訓(xùn)、創(chuàng)業(yè)、研究項(xiàng)目等方面。留學(xué)深造費(fèi)用較高，且其需求呈逐年上升趨勢(shì)(如圖2所示)，總量較大，因此貸款需求較大，市場(chǎng)潛力大。并且該群體的借款人質(zhì)量普遍較高，有較高學(xué)歷和良好工作前景，風(fēng)險(xiǎn)較低。創(chuàng)業(yè)貸款方面，在畢建男(2018)的調(diào)查顯示，創(chuàng)業(yè)思想在大學(xué)生的認(rèn)知度普遍較高，但實(shí)際創(chuàng)業(yè)結(jié)果受限的主要原因就是資金受限。可見存在較大空間的大學(xué)生創(chuàng)業(yè)資金貸款需求，因此正規(guī)商業(yè)銀行可開辦部分發(fā)展前景良好的大學(xué)生創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的貸款業(yè)務(wù)，也順應(yīng)國(guó)家提倡的支持大學(xué)生自主創(chuàng)業(yè)的要求。

該目標(biāo)市場(chǎng)的定位可讓學(xué)生貸款帶來的更多是積極影響，讓更多學(xué)生有條件進(jìn)修、開展項(xiàng)目等，促進(jìn)學(xué)生貸款對(duì)人才培養(yǎng)的貢獻(xiàn)，提升學(xué)生貸款平臺(tái)社會(huì)印象，從而吸引更多資金短缺的優(yōu)秀學(xué)生，開拓優(yōu)質(zhì)市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)學(xué)生貸款平臺(tái)優(yōu)化升級(jí)。

圖2 中國(guó)出國(guó)留學(xué)情況

4.2 設(shè)置較高放貸門檻

由理論模型分析可得，貸款人事先提出合同中對(duì)借款人質(zhì)量水平要求會(huì)影響借款人道德風(fēng)險(xiǎn)程度。在貸款人提出的低質(zhì)量借款人水平合同中借款人從事道德風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)的可能性大于高質(zhì)量水平要求的借款人。因此正規(guī)學(xué)生貸款平臺(tái)首先要設(shè)置較高準(zhǔn)入門檻，對(duì)借款人進(jìn)行嚴(yán)格審核，建立一套完備的借款人 評(píng)估體系，選擇學(xué)業(yè)情況良好、未來發(fā)展前景良好、目前 或未來有穩(wěn)定收入、有足夠還款能力、信用狀況良好的借款者。將上述各因素綜合，運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出每位借款人的綜合評(píng)分，并通過計(jì)算與評(píng)估設(shè)置一個(gè)較低風(fēng)險(xiǎn)的分?jǐn)?shù)線，依照分?jǐn)?shù)選擇低風(fēng)險(xiǎn)借款人。以人人貸平臺(tái)2017年數(shù)據(jù)為例，相較質(zhì)量參差不齊的非學(xué)生借款人，4789位學(xué)生借款人均具有高質(zhì)量、高信用評(píng)級(jí)評(píng)分、無逾期和違約經(jīng)歷的屬性。較高的準(zhǔn)入門檻篩選了高質(zhì)量的借款人，降低了貸款平臺(tái)自身的風(fēng)險(xiǎn)，減少壞賬；另外也降低了貸款對(duì)學(xué)生產(chǎn)生危害的可能。因?yàn)椴痪邆渥銐蜻€款能力 的學(xué)生容易無法還款，平臺(tái)的催款壓力和高額的負(fù)債會(huì)對(duì)學(xué)生精神造成壓迫，對(duì)其自身產(chǎn)生危害。

4.3 設(shè)定適當(dāng)貸款時(shí)長(zhǎng)與額度

由實(shí)證分析可得，借款人道德風(fēng)險(xiǎn)程度與其貸款時(shí)長(zhǎng) 呈反比，與其借款額度成正比。銀行在發(fā)放學(xué)生貸款時(shí)，應(yīng)適當(dāng)延長(zhǎng)學(xué)生還款時(shí)長(zhǎng)。在發(fā)行學(xué)生消費(fèi)貸款時(shí)，應(yīng)控制貸款額度，建議使用分期還款形式延長(zhǎng)學(xué)生貸款時(shí)長(zhǎng)，以降低借款人道德風(fēng)險(xiǎn)程度。以深耕年輕人分期6年的分期樂為例，該平臺(tái)更傾向于為學(xué)生借款人提供5000元以下、分期12月的貸款，而國(guó)內(nèi)外的學(xué)業(yè)貸款也是較長(zhǎng)的還款周期。因此，若銀行發(fā)放學(xué)生消費(fèi)貸款，對(duì)5000 元左右的消費(fèi)產(chǎn)品，可采用12月或以上的貸款期限、允許借款人提前還款的機(jī)制。在發(fā)放學(xué)生教育貸款時(shí)，可根據(jù)不同銀行的長(zhǎng)短期利益偏好程度進(jìn)行調(diào)整，如香港永 隆銀行更注重長(zhǎng)期利益，其為香港中文 大學(xué)兼讀制學(xué)生提供無息貸款，爭(zhēng)取未來客戶也能獲得商業(yè)利益。

4.4 建立完備的風(fēng)險(xiǎn)控制體系

首先，要設(shè)置有效的貸款回收機(jī)制，即學(xué)生貸款償還機(jī)制。翟德曼(Adrian Ziderman)和杰米爾·薩米(Jamil Salmi)分別通過廣泛的比較研究得出“有效的回收機(jī)制將促進(jìn)學(xué)生貸款違約率的降低”，因此平臺(tái)需要有效的貸款回收機(jī)制?？蓞⒖及⒉祭卓颂?Douglas Albrecht)和翟德曼(Adrian Ziderman)對(duì)回收機(jī)制的研究，依據(jù)不同收入設(shè)定的延期還款方案或直接從工資中扣除相應(yīng)還款等途徑。

其次，銀行可以建立一個(gè)借款人財(cái)務(wù)狀況跟蹤機(jī)制，對(duì)借款人的財(cái)務(wù)狀況和貸款使用情況進(jìn)行有效跟蹤。該機(jī)制不僅可以追蹤貸款的流向以解決個(gè)人信用貸款目的不明確的問題，也能夠作為信用信息的來源，還可以及時(shí)識(shí)別借款人是否有違約的跡象，以便銀行預(yù)測(cè)借款人的行為并作出相應(yīng)的對(duì)策。

最后，要建立違約約束機(jī)制，對(duì)違約行為采取合理應(yīng)對(duì)機(jī)制。機(jī)制首先需要明確哪些因素會(huì)導(dǎo)致學(xué)生違約。廖茂忠(2010)的研究顯示，借款學(xué)生的債務(wù)水平是影響學(xué)生是否按時(shí)償還貸款的最關(guān)鍵因素，學(xué)生的收入水平是影響學(xué)生償還能力的重要力量。根據(jù)這兩個(gè)重要因素可將借款人分段，對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)不同的學(xué)生采取不同的監(jiān)督措施，對(duì)違約可能性大的學(xué)生進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注。違約機(jī)制也應(yīng)當(dāng)采取合理手段，善用道德約束和法律手段，建立信用制度，使借款人違約成本上升，從而減少學(xué)生違約行為。

4.5 合作與宣傳

銀行可以與客戶合作，以一些福利條件激勵(lì)客戶推薦適合的客戶，這種模式可以產(chǎn)生一個(gè)良性循環(huán)，優(yōu)質(zhì)客戶將自己身邊有需求并且符合資格的人推薦給平臺(tái)。美國(guó)SoFi學(xué)生貸款平臺(tái)在該種模式的運(yùn)行下，不僅沒有借款人違約，而且也沒有人拖欠還款超過90日。

銀行之間可以相互合作，在銀行間建立一個(gè)信息共享平臺(tái)，加強(qiáng)信用信息的交流與共享，學(xué)生的信用評(píng)分、借款記錄等可在系統(tǒng)中查看，不僅可以避免學(xué)生“拆東墻補(bǔ)西墻”，也可提高已錄入該平臺(tái)的學(xué)生再貸款時(shí)的效率。此外，銀行可與征信平臺(tái)對(duì)接信息，并告知借款人貸款逾期或違約將被上傳信息到征信平臺(tái)，將對(duì)借款人信用、未來貸款產(chǎn)生影響。

銀行還可以與學(xué)校合作，在學(xué)校內(nèi)部建立貸款業(yè)務(wù)辦理點(diǎn)。學(xué)校為銀行提供場(chǎng)所，銀行為有需要的學(xué)生提供貸款服務(wù)和信貸資訊。三方可以達(dá)到共贏：銀行可以推廣自身的貸款業(yè)務(wù)及發(fā)掘未來客戶；學(xué)生可以在校內(nèi)通過正規(guī)渠道辦理貸款，方便、快捷且有保障；學(xué)?？蓽p少校園貸對(duì)校園生活的危害。此外，銀行還可以通過為校內(nèi)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等比賽提供贊助、為一些創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目提供啟動(dòng)資金等方式，宣傳自身、發(fā)掘有潛力的項(xiàng)目和優(yōu)秀的人才。