銀保合作破解小微企業融資難題

紀飛峰

我國小微企業數量大且非常具有創造潛力，對吸納就業，增加稅收，促進經濟發展貢獻巨大。目前，我國小微企業吸納就業總人數超過2億人，對GDP的貢獻率約為1/4。但“融資難、融資貴”一直是困擾我國小微企業發展的難題之一。在2014年年底召開的國務院常務會議上，李克強總理指出要堅持改革創新，完善差異化信貸政策，健全多層次資本市場體系，進一步有針對性地緩解融資成本高的問題，更好地向小微企業、“三農”提供規范服務。并明確提出：可推廣小額貸款保證保險試點，發揮保單對貸款的增信作用。小微企業信用數據缺失、抗風險能力弱是導致傳統信貸模式難以適用的根本原因。近期，互聯網金融機構紛紛開始借助“大數據”開展小微金融業務，而央行也正式要求阿里巴巴、騰訊在內的八家機構做好個人征信業務的準備工作。因此，本文將探討建立大數據、保險理論與銀行信貸相結合的模式，有針對性地克服小微企業信用數據不完善、抗風險能力弱的不足，使得信貸資金能夠有效投向小微企業領域。

小微企業融資難的根源

小微企業融資難問題的核心是由多層次風控難題所致。我國小微企業數量龐大，由于信用體系欠發達，加上小微企業自身財務制度并不健全，從而導致這部分風險個體并沒有進入系統的“數據池”。而由于樣本十分分散，使得金融機構在貸款前很難進行標準化的信用定價，同樣，這部分貸款的后續風控跟蹤成本高昂。就小微企業自身來說，這類企業由于大多數處于生產和經營周期的前端，成本投入較高卻尚未形成穩定的收入流，這使得小微企業自身對經濟環境非常敏感，同時，其抵抗風險的能力和自我修復的能力都很弱。

“擔保+銀行”模式的困局

目前，解決小微企業融資難題的一個機制，是在銀行和企業之間引入擔保公司對企業進行擔保，提高小微企業的信用評審狀況，從而使企業更容易獲得貸款。但就這一模式而言，目前已經暴露出很多不足。首先，我國擔保公司對貸款市場的風險識別能力低，且其風控模式大多與傳統銀行相似，因此“擔保+銀行”的小微貸款風控模式互補效果并不明顯。其次，擔保公司由于自身資本實力有限，如果擔保的金額過高，就會導致財務杠桿過高，進而使得財務風險驟增;而如果限制財務杠桿，又不能滿足小微企業融資過程中廣泛需要擔保的現實。第三，我國擔保公司對銀行的議價能力較弱，導致在實踐中很多擔保公司強迫客戶先繳納一部分保證金，或者通過非法吸收存款、發放貸款等手段，獲得高額“非法收益”以彌補“合法收益”的不足，若非如此，現階段國內的擔保公司將難以在市場上長久生存。

多重的風險導致銀行對小微企業貸款意愿較低，而對抵押品的要求較高。小微企業融資難度大、成本高，反而會降低優質風險個體的貸款意愿，甚至退出市場，而相對劣質的高風險個體則更傾向于留在貸款市場，產生嚴重的逆向選擇問題。國外學界對此早有經典的理論模型予以論證：根據信息經濟學理論，斯蒂格里茲和威斯于1981年以信貸市場信息不對稱為基礎所建立的理論模型最具影響力（也稱S-W模型）。商業銀行在預期到這一情況的前提下，會產生均衡信貸配給問題。均衡信貸配給是指不是由于貨幣當局對利率上限的管制，而是出于銀行的利潤最大化動機而發生的，在一般利率條件和其他附加條件下信貸市場不能出清的現象。S-W模型證明了信息不對稱所導致的逆向選擇問題是產生均衡信貸配給的基本原因。

當面臨對貸款的超額需求，且銀行無法分辨單個借款人的風險時，銀行為了避免逆向選擇，不會進一步提高利率，而會在一個低于競爭性均衡利率，但能使銀行預期收益最大化的利率水平上對貸款申請者實行配給。在配給中得不到貸款的申請人即使愿意出更高的利率也不會被批準，因為出高價的借款人可能選擇高風險項目。這樣的趨勢就會降低銀行的平均資產質量，因此，即使可貸資金有剩余，銀行也不愿意按高利率放貸而使自己的利益受損。由此可以看出，在中國，“擔保+銀行”的模式并不是解決小微企業融資困難的有效途徑。

探索“大數據+保險+銀行”模式

以上分析可知，小微企業征信系統的不完善和抗風險能力弱，是導致了小微企業融資難的兩大難題。而傳統的引入擔保公司的模式并不能有效解決這兩大障礙。大數據技術為解決小微企業征信問題提供了新的手段，而貸款保證保險運用大數法則和損前融資模式，能夠有效平滑小微貸款的違約損失，提升小微貸款業務的抗風險能力。將這兩者結合或許是解決小微信貸難題的有效途徑。

國際經驗借鑒

關于小微企業融資問題，國際上比較成功的經驗是孟加拉國的格萊珉銀行。該行一直致力于為農民提供小額貸款。截至2013年12月，該行已經累計發放了145億美元的小額貸款，其還款率高達97.33%。該行的運營經驗以及其創始人尤努斯的“普惠金融”理念，已經成為世界小微貸款業務發展的典范。該行的運營經驗總結起來有以下兩個方面：一方面，該行要求借款的農民必須以5個彼此熟悉的人為單位組成小組，以便于了解彼此的還款意愿和還款能力;另一方面，為貸款農民免費購買死亡保險，并鼓勵貸款農民以貸款額度的3%購買貸款保險。這兩個方面中，第一個方面其實是借助貸款者互相之間的擔保和監督，以克服小微貸款征信和管理的難題。第二個方面是借助保險來平滑小微貸款業務的違約損失，提升小微貸款業務的抗風險能力。

國內實踐分析

格萊珉銀行的“聯保模式”和“貸款保險”經驗給予了我們很好的啟示。而大數據技術的發展可以較好地解決小微征信數據缺失的不足。因此在我國，可以將大數據技術、“貸款保證保險”和商業銀行小微貸款業務相結合，形成一種新的小微貸款運營模式，并將之運用到小微貸款領域。

首先，對大數據技術而言，這項技術不采用隨機分析法（即抽樣調查法）這樣的捷徑，而是搜集所有數據進行專業化的分析和處理。這可以很好地解決小微企業龐雜分散數據的匯總問題。值得注意的是，對大數據的挖掘不僅可以了解微觀主體以往的收支記錄，而且可以從多個維度評價這些個體。然后通過情境分析得到借貸者邊際違約傾向和違約概率，從而更精準地估計與之相對應的違約損失率。因此，運用大數據技術能完善征信系統建設，方便作為貸款方的銀行和作為保險提供方的保險公司對借款人進行風險定價。

其次，對保險公司而言，相比于擔保公司，保險公司在為貸款人兜底和風控方面有諸多優勢：第一，相比擔保公司，保險公司對風險的識別、計量和定價都有更為成熟的技術;第二，保險公司可以運用大數法則發行保險產品收取保費，進行必要的損前融資，用多數資質良好的信用個體的保費平滑個別違約損失。而擔保公司并不具備這個職能優勢。第三，結合當前“大數據”時代的背景，保險公司自身的其他業務對大數據的運用具有固有的訴求，大數據在保險領域的廣泛應用，讓保險公司比擔保公司更有條件經營好這一業務。無論是為了更加了解消費者的訴求，還是為了篩選更好的低風險優質承保標的，或是為了承保后更好地追蹤標的，降低賠付率和管理費率，保險公司都有非常強的內在動力，去運用大數據幫助自身提升經營效率。

而這帶來三個結果：其一，由于保險公司相比擔保公司，經營覆蓋區域更廣，銷售渠道更豐富多樣，客戶數量大投保時間長，因此，保險公司掌握更多的“大數據”，從而能整合不同的風險個體，將其標準化，方便定價;其二，保險公司與擔保公司相比，保險的銷售和運營模式使得其客戶覆蓋率廣、數量大，因此可運用大數法則確保優質客戶的收益能夠覆蓋違約客戶帶來的損失。其三，大數據的建設勢必需要巨大的技術研發和維護投入，保險公司在資本條件上無疑是優于擔保公司的。

最后，除了保險公司的優勢條件外，還應看到小額貸款保證保險作為保險產品，其本身具有很多其他產品不具備的優勢：第一，保費低廉。保險產品憑借自身可以運用大數法則的經營優勢，通過精算模型定價，可以向借款人平均收取等額、低額的保費，以多數優質風險個體的保費來覆蓋少數違約個體的貸款損失。這種機制對借款人而言成本顯著低于企業單獨向銀行或擔保公司提供的抵押品的價值，有助于提升小微企業的流動性。而與傳統保險相比，保費低可以算是小額貸款保證保險一個突出的特征。而這一特征是由他所服務的對象——小微企業或低收入農民而決定的。也正是因為低廉的保費，使得這部分群體才可能獲得商業保險，而且較低的保費也是小額貸款保證保險的重要競爭力來源。第二，覆蓋風險的針對性強。與其他產品相比，小額貸款保證保險僅針對貸款人對銀行的合約風險（違約風險）。覆蓋風險的單一性使得這類產品的保費較低，同時，借款人購買了此款保險之后，就將由于意外等非常規因素導致的無法還款的風險轉嫁給了保險公司，這樣，小額貸款保證保險既保證了借款人的利益，也保護了銀行的利益。

因此我們認為，相比擔保公司，保險公司更能夠充分利用大數據和大數法則，將小額貸款保證保險與銀行信貸結合，解決現行“銀行+擔保公司”模式不能解決的小微企業融資難的問題。

實踐中可能存在的障礙

我們知道，保險公司的信用保險和保證保險是財產保險領域的傳統產品。但從總量來說，這類保險在保險公司的保費收入中占比始終很低。而其中的貸款保證保險更是占比微乎其微。根據我國保險公司公開披露的數據，信用（保證）保險保費收入占其保費總收入之比平均不超過5%。銀行也并沒有大規模開展與保險公司在信用保險領域的合作。制約銀行與保險公司合作開展小額貸款保證保險的主要原因包含兩個方面。

一方面，由于擔保公司對銀行有很強的依附性，缺乏市場議價能力;當前國內絕大多數擔保公司在同銀行的合作中需要風險全擔，而銀行卻是“旱澇保收”。但是，小額貸款保證保險合同中通常設定有免賠率，一般在20%～30%之間，有的甚至高達50%。

另一方面，當前國內銀行在同擔保公司合作時所簽訂的保證擔保合同，通常為連帶保證合同，只要借款人到期沒有償還本金和利息，銀行就可以要求擔保公司履行保證義務，幾乎可以不問借款人沒有償還本金和利息的原因。但是，小額貸款保證保險合同中通常都約定有多項責任免除條款，例如由于銀行對借款人信用審查不嚴所致的損失，保險人將不承擔賠償責任。

站在保險公司的角度，以上原因實際上是其自身出于利益的考量，而非風險管理技術成熟的理性行為使然。但如此便會使得貸款保證保險難以介入小微企業向銀行貸款的對接中，從而無法解決小微企業的貸款難的問題。因此，要解決這一難題，首先要確保保險公司開展貸款保證保險的收益;然后由保險公司來承擔銀行小微貸款業務的風險。

要確保小微貸款保證保險業務的收益，一是要確保該業務的規模足夠大，二是要制定合適的保費率。因此，首先，可以要求金融機構的小微貸款業務客戶必須購買小微貸款保證保險（類似孟加拉國的格萊珉銀行的做法），這就保證了保險公司開展該類業務的規模。其次，保險公司可對購買貸款保證保險的借款者運用大數據系統進行分析，然后設定相應的保費率（對保費進行風險定價）。通過以上兩點，在確保保險公司的收益后，在保證保險條款中需去除相關免責條款，并適當降低免賠率（為銀行提供足夠的擔保）。最后，銀行應與保險公司加強合作，通過各自的銷售渠道和客戶終端獲取并整合貸款人和投保人的信用數據，在建立數據庫的同時利用大數據技術推進對小微企業的信用評級建設，完善信用評級機制，建立小微貸款客戶征信系統，進而降低小微貸款的風險。

結束語

借助于大數據技術消除小微企業、保險公司和銀行三者之間的信息不對稱問題;同時借助于保險的大數法則，在三者間作出合理的利益分配和責任分擔機制;并由政府積極推動，給予這一機制參與各方有效的物質與非物質支持，或許該模式可以有效解決我國小微企業的融資難題。

（作者單位：國家開發銀行研究院科研管理與合作處）