互聯網金融對金融抑制改進的文獻綜述

■ 黃 永 閆海州 副教授（上海對外經貿大學 上海 201620）

引言

金融抑制指金融市場不完善，金融市場不能有效調節金融資本導致市場失靈，致使資本配置低下（McKinnon，1973）。中國政府出于重工業發展需要與降低信貸風險的需要控制信貸資源（陳斌開，2012）。通過一系列約束比如銀行壟斷，股票、債券發行流通約束等，利率管制使得官方利率低于市場利率（王勛，2013）。信貸傾向于低效的國有企業，導致過度投資與產能過剩，而中小企業融資困難，融資只能依靠自身留存收益，這抑制了民營經濟發展（陳斌開，2012）。中國金融抑制主要體現在金融資源價格扭曲、信貸市場歧視與金融壟斷（隆娟潔，2005）。

互聯網金融作為一種全新的金融中介，可以利用很低的成本進行資本配置，可以作為傳統金融業投資、融資的替代平臺。謝平（2012）簡略地從支付方式、信息處理和資源配置方面描述了互聯網金融。互聯網金融不是簡單的金融互聯網。賈甫、馮科（2014）提出互聯網金融的核心是進行數據挖掘處理，通過海量數據分析來控制風險而不是簡單的金融互聯網。

金融資源價格

金融資源價格扭曲首先是利率價格的扭曲，中國利率存在雙軌制，表現為存款利率低，貸款利率低。中國近30年儲蓄利率明顯偏低，以一年期儲蓄存款為例，1979-2012年的34年間，13年為負。銀行業貸款利率偏低，2004年上半年，經濟較發達的沿海城市的市場利率約為11.5%，而與此相對應的官定利率約為5.3%（黃雋，2012）。在改革以來的三十多年里，大多數情況下是官定利率水平均低于市場均衡利率水平，從而造成了持續的資金供需缺口。為了彌補這一缺口，中央銀行采用了信貸配給制度，而信貸配給制度本身又會帶來一系列的諸如資源配置效率低下和尋租行為盛行等負面效應（李國棟，2012）。

2013年以余額寶為首的互聯網投資理財類產品興起，貨幣基金穩健的屬性加上較高的收益與良好的流動性使其得到了快速發展。貨幣基金本質是從割裂的市場進行套利，使得原有的利率管制失效，促利率市場化提前到來。從美國的貨幣基金發展可以看出，貨幣基金快速發展是利率管制的結果。1929-1923年Q條例施行后，美國利率管制使得美國實際存款利率為負，同時銀行過分擴展，低效率銀行被過分保護，金融市場效率極大損失。1973年MMF成立，引發了存款搬家，促使放開Q條例、推動利率市場化。為了應對MMF高速增長，銀行推出Repo、TTs等新產品滿足顧客需求，美國政府逐漸放開了利率市場（孫一銘，2014）。雖然《國務院辦公廳關于加強影子銀行監管若干問題的通知》貨幣基金將在流動性、準備金方面得到更強的監管，其監管套利將受到很大影響，但是互聯網貨幣基金類產品以其較高的收益率加上低風險已經成為銀行定期、活期存款的很好的替代品。銀行為應對挑戰已經開始開發出大量的寶寶類產品，一定程度上提高了投資收益。

互聯網理財產品對投資者收益提高是顯而易見的，但是對于互聯網金融對金融價格扭曲的改進有著是否對貸款者影響的分歧：互聯網理財產品使得銀行融資成本增加，而貸款利率相對穩定（劉剛，2014）；互聯網金融發展會影響貸款者利率，提高融資成本（戴國強，2014）。互聯網金融的作用在于提供渠道使原本被分割的利率市場統一起來，兩者都會朝著新均衡利率靠近。

信貸歧視

中國資本市場存在明顯的抑制，這種抑制表現之一就是信貸配額問題導致的中小企業融資困難。中國融資方式仍然以銀行為主要渠道，雖然銀行并不存在著特意對民營的歧視（馮曉雷，2013）。由于中小民營企業有著先天的規模小、可供抵押少、生存率低等特點，使其與大型國有企業相比有著明顯的劣勢。其獲得的貸款規模與其對經濟的貢獻極不相稱。民營經濟對工業的總產值貢獻達到72.7%，占據85%的進出口，71%的就業與66%的發明，但是近40%的企業無法通過銀行渠道取得貸款，僅20%的貸款流入了民營企業（盧峰，2004）。中小企業貸款問題主要是信息不對稱與之帶來的道德風險與逆向選擇問題。雖然中小企業融資是世界性難題，但是歐美存在著完整的信征體系，擔保體系與市場化的利率，中小企業外部從銀行融資比例達到86%，與之相對應的中國資本配置效率為0.377（2002-2011），而日本、中國香港等都超過了0.8，中國資本市場效率低下（吳秋實，2004）。

出于銀行穩健性考慮，不合格的貸款者被排除在銀行融資渠道外。現在的互聯網金融融資平臺有P2P、眾籌和電商平臺三種，其各自的信息處理機制甚至是同一平臺不同國家的信息處理機制是不同的，有著強弱之區別（徐細雄，2014）。雖然互聯網平臺為融資提供了新的渠道，但是這是否較傳統銀行業更有效取決于其自身信息處理能力。

雖然很多信息不對稱是有意為之，在缺少透明機制的情況下，依然會導致不良后果：中介平臺無法提供可靠的信息來滿足貸方，交易依靠信用維持，這導致市場萎縮（Chen，2014）。Yum（2012）通過研究發現小額P2P貸款者往往是不能從銀行借款，為了維護聲譽，會盡量減少違約，對于放貸者會通過各種信息區篩選借款對象，但是直接接觸借款者通常會被所謂的硬信息所誤導。

以“投哪網”平臺為例，如果壞賬率為1%，則網貸平臺必須每個月借貸總額超過1000萬元以上才可能盈利（莫易嫻，2014）。P2P行業的壞賬率在3%-5%，2013-2014年提供本金擔保因缺乏信息識別能力而破產的平臺就有120多家。因此信息處理、風險識別與定價成為互聯網融資平臺的核心競爭力。

阿里小貸依托淘寶平臺，通過累積的大數據處理分析商戶的交易信息、信用評分來進行財務建模，刷選優質的貸款對象，實現快速便捷的貸款，其違約低于0.8%小于商業銀行對大型企業貸款的違約率（吳俊英，2014）。雖然阿里小貸單個貸款規模偏小，總量也無法與傳統銀行業相比，但是大數據處理的互聯網金融優勢已經初現端倪。

金融壟斷

中國融資領域銀行業占主導地位，銀行業呈現壟斷競爭狀態（李國棟，2012）。銀行業準入管制帶來銀行存貸利差大，盈利過高，金融業吞噬了制造業的利潤，對經濟產生了負面影響（孫國茂，2014）。銀行是否對中小民營企業歧視有著分歧：盧峰（2004）認為擁有絕對優勢地位的國有銀行信貸資金向國有企業部門流入，而非國有部門受到束縛。馮曉雷（2013）認為銀行業更關心企業還款能力等硬性指標，不存在對民營企業的歧視。這主要是由銀行貸款模型的設計得出的結論，但是卻忽略了銀行貸款的評定指標本身可能是不公平的。

互聯網金融利用互聯網分布廣、運行效率高、成本低等優點，可以便捷地完成投資與融資兩個傳統金融中介業務。互聯網運營成本低，網上銀行單筆小額處理成本為0.49元，遠低于柜臺的3.06元（蔣照輝，2011）。這種低成本優勢可以改變小微群體被忽視的局面，也是互聯網金融核心競爭力之一。

雖然互聯網給傳統金融業帶來了沖擊，但是傳統銀行依舊存在著比較優勢，特別是在風險控制與個性化服務方面。各自比較優勢：中國工商銀行渠道管理部課題組（2014）認為互聯網金融對銀行支付結算、代理理財和負債領域有挑戰，而在信貸方面挑戰較小。徐嵐（2014）以美國互聯網金融的發展來比較與傳統金融行業的區別，提出了利率市場條件下互聯網金融與傳統金融運用比較優勢共存于市場。互聯網金融對銀行業沖擊：管仁榮（2014）運用DEA測算十幾家銀行的運行效率，并運用VAR模型對互聯網金融對其脈沖得出銀行總行效率對純技術效率有正面影響，而對整體規模有負面影響。戴國強（2014）通過建模分析了影子銀行和互聯網金融對銀行業的沖擊，指出互聯網金融會增加銀行破產風險。

結論

互聯網金融在金融投資、融資方面重塑金融。利用自身覆蓋面廣、交易成本低、數據處理強、效率高等優點對傳統銀行業帶來了沖擊，正在慢慢改變金融格局。雖然現在理財類產品是監管套利的產物，但是給銀行業帶來了鯰魚效應，促使銀行發展寶寶類理財產品，促進了儲戶福利的提高。雖然當前互聯網金融貸款利率偏高，并不適應企業低成本融資需求。但是互聯網金融在數據搜集、數據處理與風險定價方面有著廣闊的發展前景，隨著這種能力的提高，中介的融資成本必然會減低，有助于中小企業融資。

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