基于信用評分的銀行中小企業信貸政策建議

□文/汪 莉 阮應國

一、引言

無論是在發達國家還是在發展中國家，中小企業都是國民經濟中一支重要的力量。改革開放以來，我國中小企業有了較快的發展，成為經濟建設中最活躍的力量。中小企業對于促進科技進步、增加就業、穩定社會治安、提高人民生活水平、擴大出口等方面都有非常重要的作用。

國際上，中小企業融資一直是理論界和各國管理當局關注的主要經濟問題。國外的經驗表明，銀行和其他金融機構的貸款是中小企業最大和最主要的外部融資渠道。在當前我國經濟體制轉型和結構調整的特殊歷史時期，中小企業融資問題不僅表現得較為突出，也較為復雜。由于中小企業自有資金少、知名度不高，所以依靠內部融資以及通過資本市場直接發行債券、股票融資都比較困難，這就決定了中小企業比大企業更加依賴以銀行貸款融資為主的間接融資手段。以銀行為中介的間接融資是目前資金配置的主要形式。因此，中小企業融資困難的最直接表現就是銀行貸款融資渠道不順暢。

近年來，我國已經開始越來越關注中小企業的發展，為推動中小企業的穩定健康發展，中央政府和地方政府從立法、政策的角度給予了大力支持，《中華人民共和國中小企業促進法》于2003年1月1日施行，該法對中小企業發展從資金支持、創業扶持、技術創新、市場開拓、社會服務等方面做了總體規定。占企業總數99%的中小企業，創造了74%的工業增加值、63%的GDP，占有金融資源卻不足20%。中小企業融資難的問題已成為中小企業發展的瓶頸，并嚴重制約了經濟社會的發展。

同時，由于中小企業規模小、財務管理不規范、財務報表不夠真實、缺乏可抵押資產，而且逆向選擇和道德風險在中小企業貸款中時有發生，這種信息不完全或信息不對稱導致了商業銀行對中小企業放貸是一件費時費力非常困難的事情。在不能有效防范信用風險的條件下，銀行對中小企業必然“惜貸”。因此，要切實改善中小企業的貸款融資困境，僅僅一味地呼吁商業銀行加大對中小企業的信貸投放力度，或寄希望于政府成立“二板市場”，或單方面地要求中小企業改善經營管理、規范財務制度等，都不能從根本上促使銀行更積極地向中小企業提供貸款。從銀行角度來講，提高貸款管理技術，降低信貸風險才是關鍵。

中小企業信用評分是一項發展潛力巨大的金融創新技術。Frame，Srinivasan和Woosley對一組美國大銀行的研究發現，信用評分的運用使得銀行的小企業貸款在整個貸款組合中的比例平均上升了8.4%。在美國、加拿大和日本等發達國家中，各家銀行已聯合起來分享各自的中小企業信貸業務數據，其目的是要制定出一種行業標準。然而，在許多發展中國家，中小企業信用評分技術的應用仍十分有限，主要是受到多方面因素的影響，如發展中國家貸款實踐少、信貸市場規模小、信用體系尚不健全等。我國工商銀行首先開展了小型企業客戶分類評定試點工作，這一具有開創意義的改革不再依賴于中小企業的報表數據分析，而是根據一些較為客觀、便利的指標，如經營者素質、年銷售額、存貸比、貸款逾期次數、實收資本等，通過得分多少來進行信貸決策。目前，我國中小企業信用評分研究還處于剛剛起步的狀態，多數研究都停留在借鑒國外經驗的階段，所以探索適合我國中小企業的信用評分方法就顯得尤為重要。

運用信用評分技術，貸款處理自動化和標準化所帶來的成本低、時間省和效率高的優點將增加銀行利潤；貸款處理過程的客觀性有利于避免人為因素導致的貸款風險；而貸款處理的集中化也符合國有商業銀行經營集約化的改革方向，這將激發商業銀行的貸款積極性。

二、信用評分模型在我國中小企業信貸中的應用障礙

信用評分方法在中小企業貸款管理中具有廣闊的應用前景，對改善我國中小企業信貸融資也具有很大的現實意義。但這種方法本身具有一定的局限性，而且目前我國信用體系不夠完善，應用信用評分模型也有一定的困難。

（一）信用評分模型對數據有嚴格的要求。信用評分模型使用的樣本數據必須充分多，而且要包含正常和拖欠貸款的樣本。經濟擴張和蕭條時的貸款違約率是不一樣的，所以數據必須涵蓋經濟周期的不同階段，否則模型的效果不理想，影響預測的準確性。指標和信用風險之間的關系是不斷變化的，樣本數據必須不斷更新。模型要經常進行測試，測試時必須避免使用構建時的原始數據，誤差達到一定限度要對模型進行調整。若銀行引入信用評分系統后將中小企業信貸業務拓展到其他地區，必須確保新的申請者的貸款表現與其構造模型使用的數據有一致性，否則就不能做出正確的預測。然而，目前我國信用體系還不完善，數據存在不真實、不完善等問題，全國性的信用數據庫的建立尚待時日，這將給信用評分模型的建立和應用帶來很大的困難。

（二）我國目前尚缺乏獨立的社會信用管理機構。獨立的信息獲取機構的存在更有利于信用評分的運用，如獨立的社會征信機構。信息管理的專業化可以提高信息生產的效率，給銀行提供較為廉價的“信息產品”，作為銀行進一步處理的“信息中間品”。這一方面降低了銀行的信息成本；另一方面可以使多方獲取的信息相互參照，減少信息的片面性對中小企業信貸決策的誤導。我國目前尚缺乏社會信用管理機構，信息的采集和加工只能由貸款銀行來獨立完成，這在很大程度上降低了信用評分方法的效率。

（三）國內監管層尚缺乏專門針對中小企業信貸的監管方法和實踐。如果銀行采用了信用評分技術，則監管部門也要做出相應的調整。因為從國外經驗來看，部分銀行存在過度依賴中小企業信用評分方法的做法，直接根據信用評分給企業發放信用貸款，這樣必將導致一定的信貸風險，如果成本節約不能補償由此導致的損失，銀行經營也會面臨問題。

三、我國銀行應用信用評分模型對策建議

（一）進一步完善基礎數據庫，提高信息質量，并實現數據共享。基礎數據庫的完善是建立信用評分模型的根本，在我國銀行業引入和應用信用評分模型，信用數據的缺乏將是遇到的第一個問題。中小企業貸款的信用風險是與其業主的信用緊密相連的，信用評分模型的構造需要使用個人信用數據，而在我國，個人信用體系的建立尚處于起步階段，目前僅有北京、上海、深圳三地開始嘗試建立當地的個人征信體系。包括個人信用、企業信用在內的整個征信體系的建設勢在必行，它將直接影響信用評分技術在國內的使用，影響到能否順利解決中小企業的融資問題。要解決這個問題必須依靠政府大力推動信用體系的建立。銀行本身也必須切實做好收集整理企業財務信息，完善基礎數據庫等一系列的實際工作數據的收集工作，不同銀行的客戶群特性是不一樣的，只有做好自身銀行基礎數據的收集整理工作，才能選擇或開發適當的信用評分方法。

我國銀行普遍存在缺乏數據等問題，當然，即使國外大型商業銀行也很少擁有完備的歷史經驗數據庫，但它們可以將內部評分模型與外部評分模型進行有效匹配，利用外部專業信用評分公司的歷史數據庫。而在我國，這種權威的專業信用評分公司不存在，因此可以借助數據共享來提高數據使用的效率，逐步完善基礎數據庫；要統一規劃、分步實施，加強對現有數據資源的整合。

信用評分主要根據的是公開披露的信息資料，而在我國還存在偽造、編造會計憑證、會計賬簿和編制虛假財務會計報表的現象，必然會影響信用評分模型的準確性。因而必須提高信息披露的質量標準，在制度上保證企業必須將真實的數字告知銀行，并由此獲得一個沒有水分的信用評分。此外，銀行信貸分析人員也要鍛煉提高識別真假數據的基本功，要培養自己“去粗取精”、“去偽存真”的能力。

（二）定性與定量方法相結合。我國銀行面臨授信企業財務數據不準確、不充分，銀行從企業的財務報表中很難了解企業的真實經營狀況。因此，設計我國的信用評分方法時也要考慮定性的因素，但是應注意依賴定性因素和專家判斷會導致評分的主觀性太強和不一致性，難以由評分對風險進行量化。業務人員的判斷和軟性信息的獲取，在中小企業貸款過程中具有不可替代的作用。銀行在使用信息評分方法的同時，還要輔之以貸款處理的個人判斷。要實現標準化方法和一線人員的主觀判斷，才能減少信用評分方法因依賴歷史信息可能導致的滯后性。銀行建立信用評分模型時，應采用以統計數據為基礎，并結合專家判斷，以定量因素為基礎，定性因素定量化處理的方式。模型不可能包含過多的影響因素，事實上也不存在對所有業務都適用的信用評分模型。針對具體業務類型加入適當的定性分析，既可體現其特殊性，又可消除因依賴歷史信息而可能導致的滯后性，有助于準確地評價信用風險。此外，不存在對所有業務都適用的信用評分方法，需要針對業務大小和行業因素等開發不同類型的打分卡，但必須注意評分結果的可比性。

（三）模型需要進行動態的調整。信用風險評估是一個系統工程，主要包括貸前、貸中和貸后三個階段。貸前、貸中、貸后的信用風險評估和管理是一個連續的過程，缺一不可，必須將它們結合起來才能有效防范風險、提高效益、增強對中小企業的金融支持。要注重收集用戶的反饋信息，進行返回測試，修改模型參數，確保應用的一致性。測試時要避免使用原始數據，誤差達到一定程度時要對模型進行調整。我國目前還處于經濟轉型期，企業經營狀況變化很大，對企業信用評分應根據情況及時調整。信用評分結果的檢驗是保證評分模型有效性的重要手段。對信用評分模型，需要持續不斷的檢驗，以考察其能否很好地反映銀行客戶的信用狀況。一個好的檢驗指標體系及其切實執行，是完善信用評分模型的關鍵。現在迫切需要的是加強檢驗意識，通過檢驗發現問題，改善信用評分模型。

（四）信用評分系統需要獨立的管理部門。管理部門要由獨立于業務部門的風險管理部門對風險進行集中管理。信用評分模型應用廣泛，其使用必須處于強有力的政策和過程控制之中，必須明確信用評分系統的維護和管理的中心部門，用于收集用戶的反饋，進行返回測試，修改模型參數，確保應用的一致性。同時，這個部門應獨立于業務部門，具有相當的政策權威，以保證風險之間的可比性。

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