商業銀行小微企業貸款的風險定價策略

　　2010年以來，依靠大規模政府投資的推動力量，我國迅速擺脫了全球金融海嘯的影響，并逐步將經濟工作重心轉向加快發展方式轉變和調整經濟結構上。在此宏觀背景下，小型企業及微型企業信貸業務逐步受到國內銀行業的重視。
　　事實上，以個體工商戶為主體的小微企業多是經營情況復雜、資產規模小、生命周期短、缺乏規范的財務報表。如果小微企業貸款繼續按照傳統的公司貸款定價和貸后管理方式運轉，將使銀行背上沉重的人力成本和運營負擔，無法回避小微企業對經濟波動敏感等風險。
　　要做好小微企業貸款業務，必須用積極的眼光來重新審視小微企業，使用新的信貸技術管理和推動業務進展。貸款利率定價就是其中的一個重要環節。科學合理的定價機制，不僅能夠保證貸款利率覆蓋風險和運營成本，實現一定的盈利水平；還有利于最大限度地滿足客戶需要，支持小微客戶的發展壯大，進而實現我國小微金融的可持續發展。
　　商業銀行小微企業信貸現狀
　　近年來，各商業銀行、小額貸款公司，甚至擔保公司都紛紛推出了自己面向小型企業的金融服務品牌。國有銀行中小企業金融品牌以中國銀行的“中銀通達”和建行的“速貸通”為代表；中國銀行還針對小企業貸款推出了“中銀信貸工廠模式”。各股份制銀行也推出了自己的小企業金融品牌，其中有很多品牌特色值得同行借鑒。比如：整貸零償的還款方式、根據小企業的成長周期和業務流程提供差異化的產品、關注小企業投行業務資金需求、“聯貸聯保”的批量貸款模式等，都值得深入研究和學習。
　　但總體來看，同業產品的客戶定位大多在具有一定規模的中小企業，品牌屬于公司金融產品，真正面向以個體工商戶為代表的小微企業的金融服務仍然不足。目前，民生銀行已將小微企業業務上升為全行戰略，并大力加以推動。在全國性股份制銀行中，民生銀行個人經營性貸款余額及其在個貸中的占比排名均居首位。
　　影響小微企業貸款風險定價的主要因素
　　小微企業受生產規模小、生命周期短等條件的制約，相比于大中型企業抗周期能力較弱，單個企業信貸風險較大。因此，在“價格覆蓋風險”的原則下，要為小微企業貸款合理定價，首先必須明確影響貸款風險的主要因素。
　　企業自身因素
　　影響小微企業風險的自身因素主要包括企業生產經營情況、企業現金流狀況、企業家個人信譽及風險偏好和企業所處的發展階段等。對于這些因素，銀行可以利用客戶評分等授信審核手段篩選客戶，預估客戶風險。
　　如同自然界的生物一樣，小微企業也存在生命周期。不同發展階段的企業有著不同的融資需求，同時也存在著不同類型的信貸風險。銀行應根據小微企業的成長周期細分市場，設計不同的金融產品和風控手段。
　　貸款設計因素
　　影響小微企業信貸風險的貸款設計因素主要有貸款金額、擔保方式、本息還款方式、貸款期限等，此類風險同樣應反映在貸款定價中。
　　小微企業貸款抵押品往往難以變現、貶值速度快，還可能存在重復抵押的問題。因此，一旦發生違約，小微企業抵押貸款的回收率甚至低于企業間擔?；虮ＷC類貸款。
　　好的還款方式將會顯著降低貸款風險。小微企業現金流緊張、資金來源不穩定，銀行應積極研發分期償還本息的信貸產品。這樣，一方面可以動態監控企業的還款能力，另一方面還可以避免貸款到期后給企業造成的集中還款壓力。
　　研究表明，小企業貸款金額與不良貸款回收率呈現明顯負相關關系。在貸款額度的確定上，應堅持“不使借款人過度負債”的原則。在確定貸款金額和還款計劃時，應確保即使投資失敗導致貸款資金全部損失，借款人仍有一定償還能力。
　　經濟周期因素
　　大量理論研究和實證分析發現，以經濟周期為代表的宏觀系統因素對信用風險有顯著影響。與大企業相比，小微企業經營不確定性大，受宏觀經濟波動影響更為明顯。在經濟繁榮時，企業經營狀況相對良好，資金流動性相對充足，企業還款能力強；經濟低迷期，小微企業違約率會迅速上升。
　　穆迪公司的研究表明，小企業經濟衰退期的債務回收率比經濟繁榮期相比要低1/3。而對于有抵押的貸款，不良貸款回收率在一定程度上由押品的價值決定。一般情況下，當宏觀經濟低迷時，小微企業押品價值下降更快。我國四大資產管理公司貸款清收數據表明，在經濟增速高于10%的繁榮時期，不良貸款平均回收率較低迷時期高出8～10個百分點。當然由于貸款風險對經濟周期的反映具有一定滯后性，銀行需加強對宏觀經濟的研究，提高預測能力，提高貸款定價的前瞻性。
　　區域因素
　　我國幅員遼闊，不同地區經濟發展水平、信用文化習慣和法律環境等差異明顯，上述因素均會對小微企業信貸風險產生較大影響。如圖2所示，不同地區不良貸款率具有顯著差異。東北地區信用環境最差，其次是湖南、河北、山西、安徽等華北和中部地區，以江浙為代表的華東地區信用環境最好。
　　我國不同區域經濟發展程度對不良貸款的回收率也會產生影響。本文作者的一項研究結果表明：區域人均GDP越高，不良貸款的平均回收率也越高，銀行貸款風險越??；長三角、福建、廣東等經濟水平較高的省份不良貸款平均回收率在50%左右，而欠發達地區平均回收率約在15%至25%，兩者相差30個百分點以上。
　　行業因素
　　產業環境直接影響企業的生產經營狀況。對小微企業來說，能否選擇適合發揮自身優勢的行業，決定了企業生存的質量和時限。對于銀行來講，明確小微企業的行業分布，實行正確的客戶行業定位，有利于降低潛在風險。在關系到國計民生的重要行業中，壟斷企業主導性較強，小微企業難以生存。根據產業特點、政策導向和企業發展實際，筆者認為以下行業適合小微型企業發展：
　　基于大數定律的小微企業貸款定價策略
　　在國內商業銀行小微金融實踐中，民生銀行倡導依據“大數定律”和“價格覆蓋風險”兩項原則對小微企業信貸進行定價。這兩項原則是對傳統經營性貸款依據“客戶評級”和“債項評級”兩維風險定價模式的揚棄；為銀行業對沖小微企業個體風險提供了可靠的解決方案。
　　模型的理論基礎
　　“大數定律”和“價格覆蓋風險”兩項定價原則內涵豐富，闡述如下：
　　“大數定律”的意義：當資產池中樣本量足夠大且單筆資產規模較小時，平均貸款風險趨向于預期貸款風險。
　　“大數定律”成立的條件：(1)資產池的樣本量要足夠大；(2)單筆貸款金額要小，單筆貸款產生的風險對總體平均貸款風險不會產生顯著影響；(3)資產組合的各項頭寸風險相關性較弱，風險實現分散化。形象地講，若各商戶違約相關性強，做1000戶小額貸款等價于做1戶規模相當的大額貸款，這就無法滿足“大數定律”的條件。
　　“價格覆蓋風險”原則的要求：銀行貸款定價不僅要覆蓋預期風險，同時還要覆蓋非預期風險。
　　在“大數定律”原則下，商戶的個體風險能夠得到有效對沖，銀行可以通過信用評分、授信審核等客戶篩選手段實現對總體預期風險的有效預測和控制。但資產池的風險是會隨著經濟周期、區域、行業等因素變化而變化的，這就是非預期系統性風險。解決非預期系統性風險需要降低資產的集中度，同時依據客戶所在的區域、行業等宏觀因素實現差異化定價，使價格覆蓋系統性風險。
　　基于大數定律的風險定價模型
　　傳統的公司貸款定價模式，實際上屬于“成本加成的定價模式”，貸款定價需綜合考慮銀行盈利目標、風險成本、運營成本等因素。其中，風險成本的計算依賴于銀行對客戶的風險評級和債項評級，并需給出貸款違約概率(PD)和違約損失率(LGD)精確估計。
　　小微企業經營情況復雜，對外部經濟環境的變化反應敏感。單個客戶風險參數難以精確測算，且需要付出巨大的研發成本。依據“大數定律”和“價格覆蓋風險”原則對小微企業貸款進行定價可克服上述困難，在較低的模型研發成本下，實現對較為有效的差異化產品定價，具體描述如下：
　　
　　在“大數定律”成立的條件下，客戶的個體風險能夠得到有效對沖，資產組合的平均貸款風險趨向于預期貸款風險。因此，我們可以用小微企業業務總體的預期損失率(或者不同資產池的預期損失率)代替單筆貸款的預期損失率，這就避免了估計單筆貸款的PD和LGD，極大地降低了模型開發難度，并提高了估計結果的準確性。
　　對于非預期風險，我們主要考慮資產組合中無法對沖的經濟周期、區域、行業等宏觀系統性風險對貸款的影響。根據宏觀環境的不同，給予一定的風險溢價，來覆蓋非預期風險。
　　那么，基于“大數定律”的小微企業風險定價模型可以用下面的公式(1)和（2）表示：
　　P=R+CC+OC+RC (1)
　　其中，P：表示貸款利率；R：表示期望實現的目標利潤率；CC：銀行的資金成本率；OC：銀行的運營成本率； RC：風險成本率。風險成本率(RC)可以做以下分解：
　　風險成本率(RC)=資產組合預期損失率(GEL) +經濟周期風險溢價率 (MR) +區域風險溢價率(DR) +行業風險溢價率(IR) +基于貸款設計的定價調整率(TP) (2)
　　其中，經濟周期、區域、行業風險溢價是指：由于宏觀環境變化造成的，在資產組合中無法對沖且總體預期風險無法覆蓋的非預期系統性風險的定價補償；基于貸款設計的定價調整主要指：由于貸款擔保方式、單筆金額的大小、還款方式、貸款期限等方面的不同而對貸款定價進行的調整。
　　實踐表明，北京、天津、上海、江蘇、浙江等地區域風險溢價較低；受益于經濟結構轉型、消費升級等因素，居民服務、消費品貿易等行業經營穩定性好、系統性風險低，應予以較低的行業風險溢價。
　　每一次危機過后均會孕育出新的發展機會，全球金融海嘯過后，小微企業必將迎來更加廣闊的發展空間。各銀行加大小微企業業務的推廣力度，不僅是銀行加快業務轉型、提升盈利水平的必然之選，更是銀行踐行社會責任、緩解政府宏觀調控壓力、支持國家經濟結構轉型的重要金融手段。
　　要推動小微金融迅速發展，各銀行必須進一步探索符合自身特色的商業運作模式，其中包括對小微企業貸款的準確定價。正確的貸款定價方式有助于銀行實現對利潤和潛在風險的有效管理，對推動業務可持續發展具有極強的杠桿作用。
　　（作者單位：中國民生銀行信息管理中心）