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大型金融机构天生不适合为小企业融资吗?
——基于博弈模型的演绎

2017-10-18,张

经济与管理 2017年5期
关键词:小企业融资银行

吴 非 ,张 健

(1.暨南大学 经济学院,广东 广州 510632;2.广东金融学院 广东区域金融政策研究中心,广东 广州 510521)

大型金融机构天生不适合为小企业融资吗?
——基于博弈模型的演绎

吴 非1,2,张 健1

(1.暨南大学 经济学院,广东 广州 510632;2.广东金融学院 广东区域金融政策研究中心,广东 广州 510521)

为了解决小企业融资问题,主流学术观点提出“银行机构-企业融资”规模对应理论。但通过博弈模型分析发现:解决小企业融资难题,关键在于大银行机构。小企业同大银行建立金融关系,更能提高其守信概率,并能改善自身的经营能力;大银行具备支撑多元化金融服务的规模经济和范围经济,可以更好的对接小企业融资需求。在新环境和新技术下,依靠制度环境的改善来引导大银行进军小企业信贷市场,具有普遍的现实意义。

小企业融资;大银行机构;守信;失信

一、引言

小企业在国民经济中的贡献有目共睹。Ayyagari et al.(2007)[1]对76个国家调研后发现,制造业中的中小微企业所占比重接近60%——中小微企业的经济作用可见一斑。但其在融资市场上的弱势极大地限制了小企业的发展潜能。本文的研究主旨是何种金融结构最适配小企业融资。客观来看,直接融资市场对小企业的融资缺口是杯水车薪;以互联网金融为代表的新式金融,在小企业信贷市场上的作为十分有限,甚至有推高融资成本的嫌疑(刘芬华等,2016[2]);间接融资方式理所当然地成为小企业融资的主流(靳馥境等,2015[3])。同时,主流理论强调,金融机构与小企业间存在“门当户对”的融资对应格局,小银行是接洽“麦克米伦缺口”的最佳主体。但经济实践所展现出来的数据并不支持上述结论。2012年,广东省辖域内的银行中,小企业的专项信贷增加值占全部贷款增加值的份额,较2011年提升了大约56%;在银行面向小企业的总融资规模中,以市场集中度CR4所展现出来的贡献率,大银行占比达到35%。根据上述经验数据,虽不能武断判定大银行在小企业信贷市场上效能显著,但称得上是传统理论和实践的“异象”。由此衍生的疑问是,大银行为何对小企业融资?小企业融资困境,是否不再切合传统观点所阐述的“大银行-大企业”“小银行-小企业”的对应关系?本研究认为,实践中银行业结构变迁需要政学业三界共同关注,而拓宽小企业的融资渠道更需要深入的理论阐释。

二、文献梳理

在国内外研究文献中,将大型金融机构对小企业的排斥现象归结为“规模歧视”。该观点认为,小企业“硬”信息传播能力、可接受的抵押资产缺憾以及贷款规模不足导致的单位贷款成本难以分摊等原因,使得大银行难以对小企业产生足够的兴趣。林毅夫 等(2001)[4]提出了经典的适配中国小企业融资的范式,公理性地引入了大型金融机构天生不适合为小企业融资的命题。李志赟(2002)[5]构建了一个数学模型,将小企业贷款抵押、信贷成本和信息因素纳入分析框架,求证小型金融机构具有向小企业授信的天然禀赋。殷孟波 等(2003)[6]的研究对“规模歧视”的观点表示赞同:大银行出于对大企业的授信偏好会对小银行造成引导效应,在信息不对称情况下,小银行难以做出理性抉择,只能采取“从众”策略。本文的观点是,与其说金融机构都内嵌风险厌恶基因,倒不如说金融机构的初始设定即是嫌贫爱富的,这也契合经济人假设。对企业而言,营业收入、资产规模、企业年龄等信息本身就具有信号传递的功能,在信息不对称情况下,这无疑是金融机构重点关注内容。在金融机构无法预判授信损失概率区间时,夸大向企业授信的风险也就不足为怪了。因此,正如李华民 等(2015)[7]所言,除了企业资产规模更为直观可靠之外,其他的信息都难以说服金融机构。因此,小企业在信贷融资市场上往往会遭受金融排斥。

Berger et al.(2002)[8]强调小银行组织构架的简约和信息传递的便捷降低了银行内部的代理成本,相比大银行而言具有“天然”优势。然而,也有学者提出相反的看法。Petersen et al.(2002)[9]认为,尽管大银行在初始阶段确实面临信息成本高企的困局,但大银行同小企业保持长期信贷关系,可将这种信息成本进行跨期摊薄。这主要在于大银行内生的规模优势可支撑这种信息处理技术改良(Strahan et al.,1998[10])。值得一提的是,尽管小银行的扁平构架可以降低信息的收集成本,但大银行在信息收集上也有着自身的优势。Stein et al.(2000)[11]指出,大银行的规模经济支撑,使其可以在特定辖域内更广泛地设立网点,从而为获取当地的小企业信息提供有力保障,这是缺乏资本的小银行难以企及的优势。同样,大银行可以不断地改进自身的组织构架和信贷模式,通过事中的监督和干预来取代事前“排斥”和事后监管,从某种程度上削减大银行的信息成本。

有关银行信息处理能力的探讨,具有代表性的当属Stein et al.(2000)[11]的研究。其研究认为,小银行向企业发放信贷时擅长处理的信息类型为“软”信息,大银行向企业发放信贷时擅长处理的信息为“硬”信息。差异在于“软”信息主要指难以数字化、标准化的信息,具有浓厚的主观意识判断色彩;“硬”信息主要指可以数字化、标准化的客观信息。Stein et al.(2000)[11]认为,小银行的组织层级结构较为简单,信息传递路径中遭受的损失和失真程度较低,更适合“软”信息的传递;与之形成鲜明对比的是,大银行的组织构架层级颇为复杂,要避免信息传递的失真和遗失,只能传递具有标准化、程式化的企业财务信息,具有明显“人格化”特征的信息。

“小银行优势”理论导向下大力发展中小金融机构以接洽小企业融资缺口的初衷是良好的。但该理论的深入践行却使得对其质疑以及对立观点更为引人注目。一方面,中国的小企业在银行信贷融资市场上依旧举步维艰,中小银行与小企业之间没有必然的逻辑结点,在市场逻辑浸染下的中小商业银行依旧对小企业进行金融排斥;另一方面,Lenvonian et al.(1995)[12]所强调的小银行的小微企业信贷比重较大银行更高,是“小银行优势”的论据支点。但李华民 等(2015)[7]认为,过分强调该比重极易引致学术误区;小企业信贷占比高不是解决小企业融资难题的充要条件,过高的小微信贷比重必然面临着更为严重的风险沉积,这对于缺乏规模经济支撑以消除风险的小银行而言,是不可承受之重,在当今经济“降速换挡”的大背景下,更是如此。更何况,小银行囿于自身的资产规模,即便全部可贷资产都投向小企业信贷市场,小企业的资金渴求程度依然无法得到实质上的缓解。那么,值得关注的问题是,“小银行优势”的理论导向在现实条件下是否适宜?大银行是否天生不适合为小企业融资(林毅夫等,2001[4])?

地方性的小银行更容易受到地方政府的干预,当其资金来源具有地方政府的力量嵌入并形成依赖的话,其遭受的干扰力度更大,也更加频繁;具有政府背景的小型金融机构的经营失败,可能会引发政府融资平台风险。那些具有政府背景的小企业往往可以凭借政治联系获取地方性小银行机构的信贷支持,一方面,这类企业大多不具备合格的借贷资格,“劣质”企业的大量存在极容易提高地方性小银行的经营风险;另一方面,这也会对那些遵循市场运作规制的优质企业形成挤出效应,从而使得小银行优势难以发挥。李华民 等(2017)[13]的最新研究显示,在传统“小银行优势”理论浸染下的小企业,存在先入为主的认知惯性和向大银行申请贷款的“自闭症”,“先验地”将大银行从自身融资版图中排除(或说降低了偏好次序),以至于形成了融资的自我约束,极大地影响了小企业的融资境遇。

传统的研究文献通过模型构造(李志赟,2002[5])来论证大、小金融结构的差异,但理论模型中存在着诸多与现实不相啮合之处。本文在传统理论模型的基础上做出进一步的修正,以求得切合中国经济金融实践境况的小企业融资模型。

三、理论模型分析

在“银行-企业”的单次博弈中,小企业失信难以避免,因为在单次交易中银行无法甄别小企业所传递信息的真伪,即使可以辨别信息可信度,也难以对小企业的失信行为进行有效的惩罚;只有多次重复博弈才为银企双方获取对方的信息提供可能,且可置信的失信惩罚也将对小企业进行有效地约束。因此,本文的研究是围绕银企之间的重复博弈展开,对博弈模型基本情况的假设如下:

1.参与人:博弈的理性决策参与者是银行(B)和小企业(E),二者都会以实现自身利益最大化作为目标导向。

2.战略:银行可供选择的战略为两种(放贷和拒绝),小企业可以选择的战略有两种(守信和失信),串通和共谋将被排除在战略之外。

3.设定:(1)参与博弈的各方存在信息不对称,银行为了收集并处理相应的小企业的信息所支付的成本为C1,由于信息网络技术和信贷技术的发展,大银行在收集和处理信息上具有优势①,则大银行信息成本小于小银行的信息成本;(2)银行放贷成本为C2/n,其中n为银行所能够给小企业提供的其他金融服务的数目,n越大,则越可能摊薄贷款成本,可令C=C1+C2/n;(3)银行对小企业授信的规模为M,放贷利率为r,此处有Mr严格大于C;(4)小企业获取信贷融资并从事生产活动的预期回报率为R(R严格大于r)。在此,小企业的预期回报率R为银行规模的增函数②,我们可以简单将其设定为R=a*D+u,其中D代表银行规模,u为影响R的其他因素的集合,且 a>0;(5)法律环境:不守信时被法院追究责任并返还本金利息的概率为θ,由于信贷违约后银行根据合同条款要求小企业承担的罚息、追债补偿、其他补偿,以及合同约定的其他罚款总计为F。θ为衡量法律环境的系数,法律环境越好,θ越大,反之则反是。有θ∈(0,1),实践中不存在法律环境极差(为0),或者法律环境极好(为 1)的情况,故排除。(6)社会网络信息效应:随着网络信息技术的不断完善,信息传导流通十分便捷。若小企业失信,则在行业内口碑丧失,造成声誉损毁,难以从其他金融机构再次取得贷款,我们将这种不守信所带来的损失标为SC③,λ为这种社会网络效应发展程度的衡量指数,社会信息技术越发达,λ增加,反之则反是。有λ∈(0,1),因为实践中不存在信息技术极端差(为0),或者信息技术极端完美(为1)的情况,故排除;(7)小企业守信的概率为P,不守信的概率为(1-P)。

4.支付:守信的小企业向银行提出贷款申请,若银行选择放贷,则小企业运用该资金所能获得的利润为M(R-r),银行所能获取的利润为Mr-C,若银行拒绝放贷,则小企业获得的利润为-M(R-r),银行获得的利润为-Mr-C1。失信的小企业向银行提出贷款申请,银行选择放贷,小企业的利润为MR+M(1+r)-θ[M(1+r)+F]-λSC,银行利润为-M(1+r)+θ[M(1+r)+F]-C;假如银行拒绝放贷,则银行考察小企业所支付的成本C1无法收回,即支付为-C1④,对于不守信的小企业而言,银行拒绝发放贷款,小企业自身并没有获得任何收益,更谈不上遭受损失,此时支付为0。

表1 小企业向银行融资时的博弈支付矩阵

小企业从银行取得授信后,将资金运用到生产中并不一定都能获得成功。因此,银行还会对小企业成功运营资金的概率进行考察,在比较期望收益后才决定是否为小企业融资。

那么银行对小企业授信的期望收益为:

小企业向银行申请信贷融资的期望收益为:

如果银行选择对小企业授信,则其期望利润应大于 0。由 (1) 可得,存在一个临界值 P′=,当且仅当 P>P′时,银行才会批准小企业的贷款申请;同理,小企业申请信贷融资的期望利润也应大于被拒绝的期望利润,即大于0。由(2)可得,小企业守信的临界概率为P″=同理,当且仅当 P<P″时,小企业守信。

结论1:小企业的守信概率不仅依赖于银行利息率,还与项目的收益率、法律环境的完善程度、社会网络信息完善程度有着密切的关联。当小企业的守信概率

时,银行对小企业授信,小企业守信,(放贷,守信)的博弈均衡就能够实现。

结论 2:∂P″/∂r<0,即利率 r越高,则小企业守信还贷概率P″就越小,反之亦然。当银行放贷的利息率提高时,小企业为取得融资所支付的成本增加,小企业守信的可能性降低;相反,当银行放贷的利息率降低时,小企业的融资成本减少,则守信概率增加。大银行风险管理技术成熟,且国家对大银行有政策倾斜,可减少风险溢价要求,公众对大银行也有着储蓄偏好,放贷资金来源充足更是大银行得天独厚的优势,使得大银行放贷利率r小于小银行的利率r。尽管小银行也可以效仿这类做法,但这会极大地压低自身的利润空间,使得风险抵御能力本就不足的小银行面临着很大的挑战。在实践中,大银行的利率优惠政策是较为明显的,特别是利率市场化推行后,大银行的利率政策更加灵活。李华民 等(2015;2017)[7,13]系列调研文献支持了这一观点。小企业在向银行选择借款时,大银行借款利率更有利于降低其融资成本,提高小企业的守信概率,进而促进银企借贷关系的形成。

结论3:小企业的守信概率P″和小企业从事经济活动的预期回报率R相关。从模型中可知∂P″/∂r>0,这意味着小企业预期回报率R越高,则守信还贷的概率P″也就越大。在小企业的预期回报率R中,本文认为,银行给小企业带来的隐性收益的能力(也可归结为银行的经营能力)是银行规模的增函数,有∂R/∂D=a,且 a>0,即银行规模越大,就越能通过一些隐性方式来提升小企业的预期回报率R,即有∂2P″/∂R∂D>0。换言之,一个具有较大规模的银行往往会被小企业甄别为具有较高的经营能力的主体,因而向银行申请贷款时会更偏好资产规模雄厚的大银行,这不但会提升小企业的预期回报率,还增加了小企业的守信可能。

结论 4:∂P″/∂θ>0,其经济意义是,法律制度越完善(θ越大),小企业违约时受到法律惩罚的可能性就越大,这种惩罚不单要求小企业还本付息,还要处于一定的罚款和赔偿,这种威慑会使得小企业提高还贷的自律性,则小企业守信的概率P″会增加。同理,有∂P″/∂λ>0,当小企业失信不偿还银行发放的贷款时,其失信行为的信息会在行业内传递,若网络信息技术越发达(λ越大),则这种信息传递越广,其他金融机构再次面对该小企业的信贷申请时极有可能会拒绝,则会给小企业造成重大损失,因此,λ越大,小企业违约的可置信威胁就越大,守信概率P″会提升。

结论 5:∂P′/∂C>0,即银行处理信息的成本以及放贷成本越高,则银行为了弥补成本乃至规避可能的损失会提高对小企业守信概率的要求,这种行为也符合市场理性人的假设条件。对比来看,大银行随着信息技术和金融风险管理的进一步发展,在信息的收集和处理上要优于小银行⑤,大银行的信息成本较之于小银行而言更低;此外,大银行能够提供更为综合全面的金融服务,小银行受到规模经济等因素的限制难以在这方面与大银行匹敌,所以大银行更能借助多种金融服务来摊薄银行的放贷成本。总体而言,大银行的总成本要小于小银行的总成本。因此在授信活动中,大银行对小企业的守信概率要求较之于小银行更低,有利于银企之间的合作的形成。

四、结论和启示

建立以中小金融机构为主的金融体系(林毅夫等,2001[4]),有其时代性的逻辑支撑。但“规模对应”理论忽视了小银行的规模经济不足使得多元化金融服务、高效的信息甄别机制难以达成;更不用说,高强度的小企业信贷模式所衍生出的金融风险应当如何化解。因此,中国的银行业结构历经十数载的经济实践仍无法有效缓解小企业融资困境。本文的价值不在于证伪传统理论范式,而在于提出一个观点:在小银行效能受到框限的情况下,应发挥大银行帮助小企业摆脱融资约束困境的作用。

本文研究的启示在于,为缓解小企业融资难题,目前政策导向的主方向,不再是增设多少家小型金融,也不能寄托于直接融资渠道的拓展。我们认为,在新环境、新技术和新条件下,化解小企业融资难题最有效的金融措施,重在激发大银行机构充分发挥其功能。但重要的是如何更好地优化区域的金融生态环境,只有在经济环境、金融渠道和社会信用制度不断蝶进的制度环境保障下,依靠大银行解决中国小企业融资难问题才具有普遍的现实意义。

(感谢广东区域金融政策研究中心的资助)

注释:

①参照通行研究惯例,本文把中国银行、农业银行、工商银行、建设银行、交通银行归为大银行机构;把全国性股份制商业银行机构、城市(农村)商行、信用社、村镇银行及类银行机构等划归为中小银行机构。

②大银行凭借规模经济支撑才能发展多元化的金融服务。多元化的金融业务(如证券、保险、理财和咨询等)确能从其他方面增进小企业的经营管理水平,从而扩展小企业收益空间。但对于小银行而言,自身较小的规模体量根本无法支撑多元化金融业务所需的成本,大多仅能局限在贷款信用领域内,无法给小企业带来额外收益。

③设定F(法院判决企业向银行支付的罚款和损失赔偿等)和SC(企业违约所面临的社会歧视所引发的成本)都为某一固定的常数,在此并不影响本文的结论。

④从个体授信视角来看,无论银行是否发放贷款,此前为了掌握企业信息所支付的成本(如走访调研企业经营状况、收集企业主的声誉信息等)便无法收回,银行所面临的损失为C1;但从整体来看,银行收集企业信息所支付的成本,可以从其他多家已经缔结信贷合约的企业中弥补,那么对于整体而言,可能不存在损失甚至有盈利概率。

⑤根据Analysys易观智库的统计数据,截至2015年第四季度,中国银行、农业银行、工商银行、建设银行、交通银行五大银行的网上银行市场交易份额合计坐拥市场69.7%的份额;兴业银行、招商银行、民生银行等五家网银规模相对较大的银行占市场份额的23.9%。这意味着,剩余接近190家小型商业银行瓜分了最后6.4%的市场份额。缺乏网络支付交易技术的小银行,不具备改善信息贷款技术、提供多元化金融服务的基础条件。

[1]AYYAGARI M,BECK T,DEMIRGUC-KUNT A.Small and medium enterprises across the globe[J].Small business economics,2007,29(4):415-434.

[2]刘芬华,吴非,李华民.互联网金融:创新金融体征、泡沫风险衍生与规制逻辑[J].经济学家,2016(6):35-42.

[3]靳馥境,张群.我国银行市场集中度对小企业融资的影响[J].经济与管理,2015(3):80-84.

[4]林毅夫,李永军.中小金融发展与小企业融资[J].经济研究,2001(1):10-18.

[5]李志赟.银行结构与小企业融资[J].经济研究,2002(6):38-45.

[6]殷孟波,贺国生.银行为什么愿意向大企业贷款[J].经济学家,2003(4):85-90.

[7]李华民,吴非.谁在为小微企业融资:一个经济解释[J].财贸经济,2015(5):48-58.

[8]BERGER A N,UDELL G F.Small business credit availability and relationship lending:the importance of bank organizational structure[J].The economic journal,2002,112(477):32-53.

[9]PETERSEN M A,RAJAN R G.Does distance still matter?the information revolution in small business lending[J].Journal of finance,2002,57(6):2533-2570.

[10]STRAHAN P E,WESTON J P.Small business lending and the changing structure of the banking industry[J].Journal of banking&finance,1998,22(6-8):821-845.

[11]STEIN,JEREMY C.Information production and capital allocation:decentralized versus hierarchical firms[R].Massachusetts institute of technology,2000(6):23-29.

[12]LENVONIAN M,SOLLER M.1995:small banks,small loans and small business[R].Federal Reserve Bank of San Francisco working paper.

[13]李华民,吴非.银行规模、认知偏差与小企业融资[J].财贸经济,2017(5):34-50.

责任编辑:王冬年

Are the Large Financial Institutions Inherently Unsuitable for Small Business Financing?

Wu Fei1,2,Zhang Jian1
(1.School of Economics,Jinan University,Guangzhou 510632,China;2.Research Center of Regional Financial Policy,Guangdong University of Finance,Guangzhou 510521,China)

In order to solve the problem of small business financing,the mainstream academic point of view put forward the"bank organization-enterprise financing"correspondence theory.But through the game model:To solve the problem of small business financing,the key lies in the large banking institutions.Between small enterprises and large banking institutions establish financial relations, can improve their trustworthiness probability, and their own business capacity.Large banking institutions with scale economy and scope economy can support diversified financial services,it can better satisfy small business financing needs.Under the new environment and new technology,it is practical significance to rely on the improvement of the institutional environment and guiding the large banking institutions to enter the small enterprises credit market.

small business financing,large banking institutions,trustworthy,dishonesty

F832.1

A

1003-3890(2017)05-0039-05

2017-04-18

国家社会科学基金项目(16BJY172);广东省哲学社会科学规划共建项目(GD13XYJ02);广州市哲学社会科学规划共建项目(14G37)

吴非(1989-),男,广东汕头人,暨南大学经济学院博士研究生,广东金融学院广东区域金融政策研究中心特约研究员,研究方向为金融结构与制度变迁。

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