农民信用级划分下的普惠金融信用体系的完善
2020-05-28刘璐瑶朱颖刘娟伶
刘璐瑶 朱颖 刘娟伶
摘 要:基于对我国征信模式现状、试点地区运营状况、国外金融征信体系现状、兰考县信用体系的调查梳理,采用新颖的信用评级方式,探索普惠金融下兰考县完善农村信用体系的创新模式。针对不同情况、不同类型的农民,设计不同的信用信息采集方案,并从数据来源、共享模式等方面完善信用体系,实现地区金融与当地农民共同发展的目标。
关键词:普惠金融;农村信用体系;创新模式
文章编号:1004-7026(2020)09-0148-05 中国图书分类号:F203 文献标志码:A
为推动普惠金融全球化,农村金融成为2016年G20峰会的重要议题之一。2019年中央一号文件也提出降低“三农”信贷担保门槛,为有融资需求的农户提供资金支持,以促进普惠金融进一步发展。降低信贷门槛需要完善的农村信用体系,现阶段我国农村信用体系仍存在覆盖面不全、针对性不强、评级系统不完善等问题。
基于此,以兰考县普惠金融和信用体系的建设与完善为例,依托国家扶贫小额信贷政策,探索普惠金融下兰考县农村信用体系建设的新方法,为弥补普惠金融信用征信体制的缺陷提出合理的建议和全新的方向。
1 我国现有的征信模式
1.1 我国普惠金融现状及存在的问题
普惠金融主要以贫困、偏远地区以及低收入群体为服务对象,是为社会大众提供一种低成本、高效率的金融服务模式。
由于我国融资市场需求极大,从2013年普惠金融首次提出至今,我国普惠金融一直保持迅猛的发展态势,政府支持力度不断加大,服务覆盖面日趋扩大,服务创新速度不断加快,为经济发展创造了机会。
随着我国普惠金融的逐渐发展,其弊端也日益明显。最近几年,新兴科技型小微企业的不良贷款呈现上升态势,并逐渐蔓延至普惠金融领域,造成了一系列隐患。
1.2 我国金融征信体系现状及存在问题
目前,我国普惠金融的发展已初见成效,为实现进一步发展,需要金融征信体系不断跟进。在移动互联时代,不论年轻人或老人,都已经开始使用智能手机进行日常消费和投资,期间每一笔交易记录都将计入自己的信用状况。
随着信用体系的发展,2018年6月底,我国已经涌现出2 000多家征信机构。在百行征信中,以芝麻信用、前海征信为代表的8家市场机构凭借其自有渠道,收集了大量个人信用信息,为征信体系提供了数据支撑。然而,普惠金融蓬勃发展的背后隐藏了大量潜在的信用违约风险,金融征信体系也出现了一系列新问题。
1.2.1 由信息不对称导致的信息共享机制不完善
如今,由于各互联网平台数据不计入央行征信体系,因此暂时无法实现小微企业和个人信用信息共享。同时,各平台出于利益考虑,不愿披露负面信息,造成信息不对称。信息采集场景呈现分裂式现象,征信市场获得的数据相对分散且覆盖面小,形成了“信息孤島”。
1.2.2 法律法规不完善,地方监管不到位
我国出台的《征信管理管理办法》没有与金融、消费、民事、刑事等相关法律衔接,因此无法满足普惠金融下的征信业务。而且我国没有有效的行业自律协会,无法实现行业自律和自我监管,使一些处于灰色地带的行为有机可乘。若不加以管制,则会蕴藏巨大的潜在风险。
1.2.3 互联网金融平台信用评级标准不统一
由于目前没有完善的法律法规约束金融征信企业,各互联网平台独立经营,不同平台形态各异,信用评级没有统一的衡量标准,也就无法将各平台信用进行对比。
1.3 试点地区运营状况分析
甘肃省地方政府已对大多数农户进行了科学的信用评级,并以此建设了各具特色的农(牧)户信用信息系统。
河南省卢氏县政府与各有关部门协调联动,以精准扶贫为目的,借助大数据建立了我国首个县域农村信用评级体系[1]。该体系对征信主体和各评级指标进行了详细叙述,并通过按季更新等措施及时补充和修改信息,大幅提高了信息的准确性,延长了信息的时效性。截至2019年10月底,全县农民信用信息采集率超过96%,扶贫贷款等也随之增加,大大减少了有贷款需求的农户数量。
1.4 兰考县农民对现有征信模式的满意度及现有征信模式存在的问题
兰考县作为我国普惠金融改革试验区的代表,在河南省率先脱贫摘帽,其普惠金融发展指数(IFI)在短短两年之内跃升至河南省第1位。截至2017年3季度末,兰考县农民对普惠金融下金融服务的整体满意度为0.18,在贷款满意度和保险满意度方面明显提升,农户和小微企业贷款满意度方面也略高于全省平均水平[2]。
现有征信模式下,农民信用信息覆盖率仍然不容乐观,很多农民对普惠金融了解过少甚至没有概念,很难采集到有用的信用信息,这直接导致有借款需求的农民难以获得资金支持。
2 国外现有征信模式
2.1 国外金融征信体系现状
2.1.1 对金融教育的重视程度
2005年,联合国提出普惠金融这一概念,引发了大众对金融的思考。许多国家在为企业下放小额贷款的同时,把金融教育列入国家发展战略中。俄罗斯政府提出“金融扫盲5年计划”,美国颁布了“金融扫盲与教育促进条例”,支持普惠金融的发展。
2.1.2 不同地域采取的策略
(1)英美。英国和美国的金融征信体系主要由市场主导运作,利用市场化运作形成成熟的商业模式并制定相关条例,统一征信业务的数据报告格式,实现跨行业共享数据,为推动金融征信自动化与精准化提供更大助力。
(2)欧洲(英国除外)。德国、法国等其他欧盟成员国主要由政府主导,以社会信用管理模式为主体,形成中央信贷登记系统,服务于金融监管和风险控制工作,具有强制性和非盈利性的特征。
(3)日本。日本在商业模式方面主要采用会员制征信模式,具有自愿性和盈利性。由各个信息中心向会员采集信息,全国银行会汇总所有信息并统一会员收费标准。
2.1.3 征信体系研究
当前,学者的研究成果主要集中在宏观层面上,例如征信制度下的经济发展趋势问题、征信模式的选择问题等,微观层面上的研究成果较少。
2.2 国外现有成功案例分析
各个国家都拥有悠久的扶贫历史和丰富的扶贫经验,其中具有代表性的案例是孟加拉国的“乡村银行”——格莱珉银行。
1974年,穆罕默德成功创设小额贷款,随后成立了格莱珉银行。截至目前,该银行已成为拥有近千万借款人、2 200家分行、累计放贷百亿美元的乡村银行,贷款返还率达98%,引起各个国家纷纷效仿,并得到了国际上的一致好评。
“格莱珉模式”采用“小组+中心+银行工作人员”的形式,强调小组内成员的监督和配合。通过组员参与管理调动其积极性,加强各贫困小组和小型信贷的中心作用。格莱珉银行的发展经验对我国完善农村金融征信体系有重要作用。
(1)银行等相关机构针对农户开放了小额信贷,但由于大多数农民文化程度较低,期间出现部分农户获得投资收益后拒绝清偿贷款的现象,因此银行等机构可根据乡村现状采取相应的规避风险措施。
(2)农村金融机构可实施“2+2+1”的依次贷款方案。若该组农户都信守诺言,则该组的贷款量有望增加。若出现农户违约情况,则取消该农户所在小组中全部成员的贷款资格。此贷款机制可增大组内贷款成员的自我约束性,降低违约风险。
2.3 其他可以借鉴的征信模式
印度通过建立消费者信用局和商业银行信用局两套独立数据库完善征信体系,其数据来源为多元化股权运作模式下公私合营的央行强制授信机构。若各授信机构想使用信用信息查询服务,则需成为会员并分享本机构已经掌握的信用信息。
韩国的征信体系主要为“2层架构+3种共享模式”。2层架构分别是不以盈利为目的的中央信用和其他4家行业信用信息集中登记机构;以盈利为目的向征信公司等登记机构搜集信息后,与金融机构等签订协议完善信用数据采集,并将信用评级结果等的外界公布。3种共享模式包括信用信息由强制性金融机构经韩国第一银行提供给私营征信公司;协会、公司集团之间进行行业间信息资源共享;向其他机构购买除此之外的有利信息[3]。
3 可行性分析
3.1 普惠金融模式下兰考县信用体系现状
3.1.1 法律法规方面
2017年初,兰考县政府与蚂蚁金融服务集团签订了《“蚂蚁金融服务集团兰考”战略合作框架协议》(简称蚂蚁金服),帮助农户完善信息。蚂蚁金服可对数据进行整合利用,根据实际情况研发针对性产品,政府也可以更好地搜集和完善农户相关信息。同年,兰考县印发的《關于加快推进兰考县产业发展信用贷工作的实施方案》规定,对不良贷款率超过5%的乡镇(街道)、不良贷款率超过7%的行政村(社区),有关金融机构暂停发放贷款,直到偿还后不良贷款率下降到指定标准再恢复发放。
该方案通过规定对贷款不良农户的惩罚标准及措施,加深了农户对信用的认知,提高了农户在自己的合理需求范围内贷款的意识,并起到督促其按期偿还贷款的作用[4]。
2018年8月开展“一创双提”活动,兰考县书记蔡松涛提出要改变农户“习惯于用财政的钱办事,缺乏资本运作,不善与金融单位合作”的思想,创新理念,为普惠金融推进奠定了基础。
3.1.2 组织机构方面
目前兰考县已入驻13家银行类金融机构,并采取试点先行,以“一平台四体系”普惠金融框架为发展重点,着力推动普惠金融体系建设。由信用信息中心对采集到的个人信用划分信用等级,分为“A”“AA”“AAA”3级,再由金融机构对所有有贷款需求并符合“三无一有”的农户按等级授予3万元、5万元、8万元不等且利率不高于6.75%的信用额度,满足其扩大产业规模的需求。建立“信用信贷相长”机制解决有关农户缺乏信用数据,相关征信体系建设难的问题。
本着“因地施策”的原则,结合地区特色,兼顾优势地区和劣势地区的发展效果。中国银行和邮储银行根据兰考县产业特点提供创新型贷款产品,例如乐器贷、养殖贷、科技贷、畜牧贷、助业贷等,推动兰考县普惠金融产品向多元化发展[5]。
3.1.3 市场监管方面
兰考县与蚂蚁金服(芝麻信用)合作,创立了电子信用档案,统一记录和更新农户信息,在将近3个月内就完成了对16万农户的信息采集工作,且覆盖面高达92.5%。以大量的数据作为信用评价的基础,同时运用大数据、云计算等建立了“三农”数据库、农户信用信息系统,形成“滴灌效应”。建立了风控模型,针对不同的时间节点给予农户不同的授信额度[6]。
3.1.4 宣传教育方面
兰考县定期举办金融知识宣讲活动,帮助农户加深对金融产品的认知,鼓励农户提高创新意识并在自己可承受的范围内选择相对应的金融产品,以便获得更多利益。同时,定期举办例会,对整体信用良好的“信用村”“信用乡”等进行表彰,并对信用不良的村镇进行公示,明确奖惩机制,以此鼓励农户进一步提高信用度。
3.2 兰考县信用体系的不足
现阶段,兰考县依据其普惠金融第一试点的政策优势和初步完善的信用体系,由金融机构对符合“三无一有”要求且存在贷款需求的农户提供贷款帮助,满足了大多数农户的贷款需求。从数据来看,截至2019年2月,兰考县GDP在10个省直管县(市)已连续2年保持第一。从实地走访来看,农户普遍对目前的普惠金融模式及信用体系表示十分满意,但仍有少部分农户不太满意。
总体来说,2019年是兰考县的脱贫攻坚之年,该县已基本达到“预脱贫”效果,预计从2020年将逐渐迈入小康生活。但是该县的普惠金融模式仍存在很多不足,以下主要从信用体系方面进行分析。
3.2.1 农户信用信息质量较低
据调查,留守农村的农户大多为老幼妇孺,其受教育程度偏低,信息的完整性和真实性难以保证,影响了金融机构评定其信用的准确性和可用性。凭此结果进行授信,难免会增加贷款的风险[7]。
3.2.2 农户信用评价标准单一
由于各个地区的经济发展存在差异,各个产业所带来的产值大小不同,金融机构的统一评价标准所允许的可贷额度未必能满足农户需求。而且未对其贷款总额进行加权分配,使资金难以得到充分利用。现阶段,兰考县仍有部分农户有贷款意愿却缺乏借贷记录,金融机构只能按规定对符合标准的农户统一给予一定的小额贷款,但对于这些农户的评价标准依然片面,风险性极高[8]。
3.2.3 信用信息共享機制不完善,出现“信息孤岛”问题
信用信息分享平台缺乏顶层设计,农户数据与各个部门掌握的数据不匹配,存在信息遗漏和重复现象。互联网征信平台信息资源来源广泛,但其主要由系统内部提供,芝麻信用(蚂蚁金服)则被支付宝、淘宝、余额宝、阿里云等阿里体系所束缚,缺失其他体系的信用信息。受平台间竞争的影响,征信数据信息只能分散在各个体系之中,完全共享的难度非常大。
除此之外,央行的征信系统尚未与互联网征信平台接轨,由金融机构提供的征信数据信息难以获取,形成了个人信用数据“信息孤岛”,征信平台的信息安全问题也有待解决。如今泄露数据、贱卖信息的现象对数据的安全性造成了很大威胁。农户出于保护隐私的目的,不愿配合的现象也时有发生。这两方面共同导致信用信息共享机制不完善[9-10]。
3.2.4 小额贷款难
兰考县部分农户没有扩大规模的意愿,只想为更换和修补农具申请小额贷款,而贷款数额较小,银行因盈利金额过少且手续烦琐而不愿受理。
3.2.5 农村信用环境不稳定
兰考县农户从事的行业不同,风险也不同。以种植业为例,大多农户本着“春贷秋还”的想法贷款。而种植业本身受自然灾害和经济环境影响较大,偶尔造成部分农民无法按时还款的现象,按照规定计入整个乡镇的贷款不良率中,进而导致整个县的信用环境不稳定。
4 兰考县构建征信体系模式的建议
兰考县作为中国首个普惠金融改革试验区,初步形成了“以数字普惠金融为核心,以金融服务、普惠授信、信用建设、风险防控为基本内容”的普惠金融体系,其脱贫之路可为其他地区所借鉴并加以推广。在党的领导下,河南省兰考县2018年全县GDP突破300亿元大关,增长了8.1%(数据来源于兰考县人民政府工作报告)。
在党及当地政府的带领下,三大攻坚战持续推进,“一平台四体系”稳步落实,精准脱贫效果显著,兰考县经济结构持续优化,逐渐形成一些支柱型产业。总的看来,兰考县已基本实现脱贫,但由于普惠金融仍存在诸多不足,导致信用体系不健全成为制约普惠金融“最后一公里”的内在障碍。普惠金融若能持续稳步地在河南省兰考县发展,必须拥有健全的信用征集体系,这样才能降低兰考县农民脱贫后再度返贫的可能性。参考河南兰考县的现状,将农民分为有借款经历(该类自然人在金融机构有较为完整的信用档案)和无借款经历两类,以下分别针对这两类人群提出相应的建议。
4.1 夯实基础
金融机构应加大放贷力度,针对在银行已有信用档案的农民,传统金融机构可利用已有的信用数据,加大对信用记录好、有借款需求农民的放贷力度,将涉及人群从村(乡)转移至个体,打破农村金融市场中以家庭为核心并辐射至宗族、村落的圈层结构。并以大数据为基础,建立还款用户的“白名单”“黑名单”,定期公示奖惩结果,进一步提高信用良好农户的满意度。此外,在确定借款额度时添加各地发展的差异性附加指标,对该县的整体产值进行统计分析,以平均产值作为标准,对可贷资金进行加权分配和再调整,适当提高高产值地区的借款额度,以提高兰考县的经济活力。
政府继续发展新时代有政治性、人民性特色的兰考模式,继续发展以普惠、扶贫、县域为主题的普惠金融,拓展“普惠通”APP受众人群的使用广度和深度,落实具有特色的兰考守信激励和失信惩戒措施,加强对“守信镇”“守信村”“守信个人”的评比表扬,发挥信用示范作用,联合社会各机构解决“最后一公里”难题。
健全相关制度,明确社会各主体的责任。在《社会信用体系建设规划纲要(2014—2020 年)》的正确引领下,农村信用体系已取得了显著进步,但主体责任不明确以及赏罚不明的现象依然存在。兰考县应不断加快制度建设,强化广大群众的信用意识,营造全民重信、守信的氛围。
4.2 改革创新
4.2.1 构建以政府牵头的“电商+P2P+传统金融机构”的数据采集分享模式
目前,兰考县已基本完成脱贫,但其经济发展是否具有可持续性仍然是相关部门最为关心的问题。发挥政府连接各个机构的职能是最关键的环节。虽然兰考县已基本脱贫,但各个普惠金融机构之间的联系并不密切,“信息孤岛”的现象依然存在。对于无借款经历的农民,传统金融机构缺乏其信用资料,只能由电商平台和P2P平台为这些农户提供强大的数据支持。
目前,电商和P2P同业竞争激烈,没有数据交易的市场规则作支撑,数据相对分散,且只在内部使用,缺乏被区块链、大数据保护的“数据库共享平台”以及“中间人”(政府)的引导与支持,数据无法得到最大限度的利用。
此数据采集分享模式主要针对没有从银行等传统金融机构借过款的农民,初期主要由政府牵头,利用基本发展成熟的区块链技术,以新型农村合作医疗管理系统的存量农户信息为基础,结合农村合作社现有农户信息不断扩大覆盖面。建立数据分享平台,对积极参与的企业给予相应的优惠政策,鼓励以阿里巴巴、京东为代表的网络电商平台与宜信等P2P平台共享线上用户数据,促进各平台之间的合作,扩大普惠金融产品和受众人群的广度,进一步推动普惠金融发展,提高农村金融发展的可持续性。
4.2.2 构建“传统征信+互联网征信”等征信平台的评级结果共享模式
虽然传统征信机构拥有未借过款农户的相关背景信息及初步信用评级结果,但是传统金融机构的评级标准较为单一片面致使其放贷成本高、风险高、回报率低,并不愿意将资金借给没有征信记录的农民,因此兰考县以传统征信方式推动信用发展较为困难。以芝麻信用为代表的互联网征信虽掌握了大量客户数据,拥有众多评级结果,但其成果只供其内部使用,使整个互联网征信评级结果分散。
据调查,目前无论是传统征信机构还是互联网征信机构,评定信用等级大多局限于4~5维,很难反映客户的真实信用状况,而且新兴机构与传统机构信用评级结果无法共享,给普惠金融的发展带来极大的不确定性。有些新兴P2P平台不断逃避市场监管,甚至为了保证盈利,当借款人无法及时还款时,利用部分农民信用观念薄弱以及农产品的季节性等因素,雇佣未经法律认可的第三方催债机构催债,最终导致其名声恶化。在此形势下,各机构共享征信结果将成为必然趋势。
评级结果共享模式承接数据采集分享模式。机构获取更多农户数据后,结合自身已初步拥有的征信结果,对有意愿借款的农户进行更深层次的信用评级,并在征信结果平台上分享最新评级结果。政府鼓励社会各征信机构加入评级结果分享平台,并对主动参与的企业实行减免政策。
P2P平台可以将这些评级结果结合银行提供的农民电子档案对其进行初步的信用评级,根据实际情况设置发展普惠金融小額贷款基金,与人民银行主导、地方政府支持的已设有的普惠金融服务站合作,实地走访调查并获取数据,对借款农民进行二次信用评估。银行可根据这些信用评级结果有针对性地提供小额贷款,加快由信贷向信用的过渡。
该模式促使数据公开透明且具有保密性,最大程度地利用各方征信数据,带动了互联网金融和数字普惠金融的发展,大大提高了普惠金融的可持续性。由于互联网金融门槛低、触及面广以及手机端的便捷性和移动性,该模式后期将极大降低兰考县脱贫农户返贫的可能性。
4.2.3 利用区块链、云计算保护信息安全
在区块链、云计算等技术日益进步的形势下,农户的信用数据、征信结果共享得到完善和提升。同时,数据的保护也是必不可少的一部分,因为保护相关主体的信用信息是现代政府提倡数据共享所必须付出的成本。
共享平台利用区块链式结构存储和验证信用数据,利用分布式节点的共识算法更新数据。以上两个模式均利用云计算虚拟化框架模型保护相关数据,防止外界恶意攻击获取数据。
同时,为了防止数据丢失,将对相应的数据进行备份。在利用大数据的基础上,政府也应对恶意获取或泄露用户信息的个人及机构给予一定的处罚,以保障平台平稳运行。
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