信用信息共享商業銀行風險影響分析
前言：本站為你精心整理了信用信息共享商業銀行風險影響分析范文，希望能為你的創作提供參考價值，我們的客服老師可以幫助你提供個性化的參考范文，歡迎咨詢。
是征信業務的一種結果，是征信機構通過收集分布于社會和市場各部門的個人以及企業的信用信息，并將其進行整理、保存、加工，最后有償或者無償提供給使用者或申請者。風險承擔（risktaking）是指企業或機構在經營業務時所承擔的風險的大小。我國商業銀行所承擔的風險種類繁多，有信用風險、市場風險、操作風險、流動性風險等。已有的研究從理論和實證兩方面都證明了信用信息共享能減少商業銀行的風險承擔。
（一）國外關于信用信息共享的研究
1．理論研究貸款人之間的信用信息共享
對商業銀行的風險承擔的影響，主要有以下三個渠道。第一，信用信息共享使銀行更加了解申請人的特點，并且更加精確地預測還款概率，緩和逆向選擇問題；第二，能降低銀行因信息不對稱而收取的信息租金，從而降低成本；第三，信用信息共享會形成一個懲戒機制———違約會形成負面信用記錄，從而加大借款人的償還動機，減少道德風險。Pagano和Jappelli（1993）表明，信息共享通過提高銀行對信貸申請人信息的了解，從而減少逆向選擇。在他們的模型中，每個銀行都有關于當地信貸申請人的特有信息，而沒有關于非本地申請人的信息。如果銀行等價交換他們的客戶信息，他們也可以評估非本地信用申請者的質量，那么貸款給非本地客戶就和貸給當地客戶一樣安全。信息共享對貸款總額的影響在這個模型中并沒有明確。當銀行交換借款人信息時，這會增加對安全的借款人的貸款，但最終可能無法彌補對風險型借款人貸款的減少。他們的結論支持了Klein（1992）的研究———他用博弈模型論述了如何通過樹立征信機構信譽來解決道德風險和逆向選擇問題。信用報告提高了“外部銀行”對信息的可得性，從而減少了“內部銀行”可以獲得的信息租金。如果銀行獨自擁有或生成關于公司的信息，那么信用信息共享的實現會緩和了借貸關系中的“套牢問題”（hold-upproblem）（Sharpe，1990）。Padilla和Pagano（1997）表明，信用信息共享會通過兩個渠道影響銀行的利潤，一方面減少銀行在信貸關系中的議價能力，并可以提高借款人的還款意愿，從而使銀行愿意降低貸款利率并發放更多貸款；另一方面，銀行之間由于信息共享而增加的競爭會減少信貸投放，尤其是對新企業。信用信息共享同樣能激勵借款人的行為符合銀行的利益。Klein（1992）表明，當法律環境使銀行很難執行信貸合同時，信用信息共享可以激勵借款人償還貸款。在這個模型中，借款人之所以償還貸款，是因為他們知道違約者將被列入黑名單，這在未來會減少外部融資。Vercammen（1995），Padilla和Pagano（2000）表明，如果銀行交換違約信息，借款人會更努力地對待他們的投資項目以取得收益來償還借款。在這兩種模型中，違約對于其他銀行來說，就是信譽很差的信號，需要更高的利率作為處罰，或在未來不對其貸款。總的來說，這些模型在信用信息共享降低違約率，及對利率影響方面的預測是一致的，而關于它對貸款影響的預測則不太明確。此外，只有在涉及單個借款人的違約概率時預測才是明確的，當考慮平均違約率的綜合影響時，上述預測可能不成立。假設信用信息共享幫助較低層次的借款人獲得貸款，盡管每個借款人的違約概率較低，但由于較低層次的借款人相對權重的增加，總體違約率可能會增加。
2．實證研究有許多的實證結果支持信息共享
提高信貸市場表現這一假設。Kallberg和Udell（2003）對征信機構數據的分析實證結果表明，信用報告使銀行能更加準確地預測個人貸款違約情況，從而降低了直接篩選的成本。而公司層面的數據表明，信用信息共享對信貸可得性的影響會因征信機構類型的不同而產生差異。Miller(2003)通過研究公司層面的截面數據發現私人征信機構和較低融資約束以及更高比例的銀行融資相關，并且這些相關性對中小企業尤為顯著，公共征信機構則不然。Brown和Zehnder（2007）的實證結果認為公共征信部門建立的信用信息共享機制可以激勵借款人償還貸款。學者們運用不同層面的跨國數據來研究信用信息共享對總的信貸市場的表現。根據對43個國家的信用報告的調查，Jappelli和Pagano（2002）在控制銀行貸款的其他經濟和制度因素，如國家大小、GDP增長率、對法律的尊重和債權人的權利等變量的條件下，認為在信用信息共享更加穩定和廣泛的國家，銀行給私營部門的貸款更多，違約率更低。Djankov、McLiesh和Shleifer（2007）選取了129個國家在1978-2003年間的數據進行實證，確認私人部門信貸/GDP與信息共享呈正相關。近年來，越來越多的研究關注債權人權利、信用信息共享的關系和商業銀行風險承擔的關系。JoelF.Houston、ChenLin和PingLin（2010）收集了69個國家近2400家銀行數據，實證結果表明債權人權利越大銀行承擔的風險越大，出現金融危機的可能性越大，而信用信息共享則削弱了這一效應，它降低了銀行的風險承擔和國家產生金融危機的可能性，并使銀行獲得更多的利潤，激發更高的經濟增長速度。
（二）國內信用信息共享和風險承擔的研究
由于我國征信系統發展較晚且數據有限，國內文獻的研究內容主要集中在我國信用信息共享的實現應選擇的模式，以及實現的技術手段。實證研究方面，張世林和才國偉（2012）使用了對133個國家或地區的數據研究了債權人保護、私營信貸和信用信息共享的關系，但并未對我國信用信息共享做出更為細致的研究。而對于商業銀行風險承擔影響的研究，國內文獻也大抵遵循國外研究的思路，一般從商業銀行內部因素，如所有權結構（王倩等，2007）、董事會（陳曉蓉，2003）和CEO權利（位華等，2012）、薪酬激勵機制（曹廷求、于建霞，2008）、特許權價值（韓立巖、李燕平，2006）等；以及外在因素，如貨幣政策（徐明東、陳學彬，2012）、銀行監管（成潔，2013）外資銀行介入（孫文艷，2012）等兩方面進行研究，或是將兩方面因素綜合分析。信用信息共享對商業銀行風險承擔有著直接的影響，這在理論上已相對完善，因此本文用實證的方式探討我國的信用信息共享對商業銀行風險承擔的影響，這在一定程度上填補了該研究領域的空白，為未來征信業的可持續發展和規劃提供實證上的佐證。
二、研究設計
（一）信用信息共享的衡量
關于信用信息共享的衡量，可以用兩個方面的指標，即信用信息共享的深度指數和廣度指標。在國外的研究中，對信用信息共享的衡量只采用深度指標，本文認為應將信息的深度與廣度結合起來，才是全面衡量信用信息共享程度的有效指標。原因主要是國外研究多采用世界范圍內的截面數據，同一年份內各國發展情況各異，比如有的國家人口少，征信體統開始建設時覆蓋面就廣。此外，公營征信機構和私營征信機構性質的差異對覆蓋面的影響也很大。因此，各國在同一年度內覆蓋面的橫向比較并不具有太大的可比性。但本文只研究我國信用信息共享的發展狀況，此時引入信用信息的廣度指標就顯得十分必要了。因此，信用信息共享程度=信用信息深度指數*信用信息社會覆蓋面。
1．信用信息深度指數
信用信息深度指數衡量的是信用信息的開放程度、數據類型和數據范圍，不論這些數據是由公共征信機構還是由私營征信機構提供，都主要涵括以下8個方面，每個方面的得分都是1：同時正面和負面的信用信息；同時個人和企業數據；來自金融機構的數據，以及來自零售商和公共事業公司的數據；至少2年的歷史數據，但超過10年的負面的信貸信息或者欠款一旦還清就抹去的征信機構在這個部分的得分為0；人均收入1%以下的貸款額數據，但收取借款人1％以上均收入費用以檢查數據的征信機構在這個部分的得分為0；數據用戶可以在線訪問借款人的信用信息（例如，通過網上平臺、系統到系統的連接或兩者）；征信機構使用信用評分作為一項增值服務，幫助數據用戶來評估借款人的信用。信貸信息深度指數數值越高說明可以獲得的信貸信息越多，如果公共征信機構或私營征信機構不營業或者覆蓋不到5%的成人人口，那么信貸信息深度指數的得分為0。
2．信用信息的社會覆蓋面
信用信息社會覆蓋面指標，以征信機構登記的個人和公司的數量占成年人口的百分比來表示（根據世界銀行《世界發展指標》，成人指的是年齡在15歲及以上的人），并附有他們最近5年的借貸歷史信息。信貸調查研究機構和評級機構，不直接促進銀行間及其他金融機構間信用信息交流的，不考慮在內。如果沒有征信機構，這一項的覆蓋值為0。
（二）被解釋變量以不良貸款率
作為商業銀行承擔信用風險的衡量指標，而以Z得分值來衡量銀行的承擔的總體風險。
1．不良貸款率
商業銀行承擔的風險種類繁多，但最主要的還是在從事主營業務———發放信貸過程中所面臨的信用風險。因此，我們采用不良貸款率（NPL）作為信用風險的替代變量和模型的被解釋變量之一。其中，不良貸款率=逾期貸款(含呆滯貸款和呆帳貸款）期末余額/各項貸款期末余額。
2．Z值
作為衡量銀行瀕臨破產的程度（Roy，1952），Z-SCORE已廣泛出現在最近的文獻，如Laeven和Levine（2009）。Z-SCORE同時綜合了利潤率、杠桿和回報波動性三種因素，能夠從單個銀行的角度來衡量風險和穩定性，因此多用來衡量銀行的總體風險。具體來說，Z-SCORE=（ROA+CAR）/σ（ROA），其中ROA是資產收益率，CAR是權益/資產的比率，而σ（ROA）是資產收益率標準偏差的估計，以財務數據計量。Z-SCORE值越大表明銀行的穩定性越強。利潤率和資本化水平的提高，不穩定收入的下降都會導致Z-SCORE的提高，也就意味著銀行的破產風險的下降，金融穩定性的提高。
（三）解釋變量
1．信用信息共享指數
假設：信用信息共享指數和商業銀行風險承擔呈負相關
2．銀行資產規模
規模越大的銀行，其管理能力、融資能力、分散風險和投資的能力越強，所以承擔風險的能力也越強。同時，規模越大，其出現問題時對社會的影響越大，破產的危害越大，因此監管當局對規模大的銀行監管更加嚴格，這抑制了銀行的風險承擔。因此，銀行資產規模和風險承擔的關系是復雜多變的。假設：銀行資產規模和商業銀行風險承擔呈正相關
3．大而不倒
這是一個虛擬變量，如果銀行存款份額占整個國家存總額的10%以上，取值為1，否則為0。占比越高說明銀行對經濟和社會的影響越大，國家為了維護社會穩定，會抑制銀行的風險承擔。假設：該指標和商業銀行風險承擔呈負相關
4．資本充足率
由于銀行資本的一個重要功能在于覆蓋銀行風險，資本充足率管理的目標在于使銀行的資本與其風險的大小保持一致，因此理論上來說，銀行資本充足率的提高將有助于降低銀行的風險水平，這也是監管部門實施以資本充足率為核心的監管體系的目的所在。假設：資本充足率和商業銀行風險承擔呈負相關
三、主要結論和政策建議
（一）主要結論實證
結果表明，信用信息的共享對商業銀行而言無論是在信用風險還是總體風險承擔方面都有顯著的降低作用。這一結果的理論原因，在前文中已經從三種不同的路徑進行了分析。在我國，由央行運營的征信中心所實現的信用信息共享很大程度上緩和了各銀行和貸款申請人之間的信息不對稱，既使銀行更加愿意放款給信譽良好的客戶，擴大銀行規模。同時，也激勵貸款者及時履約，以保持良好的信用記錄，提高了銀行資產的質量，使銀行獲得更多的利潤。隨著芝麻信用、騰訊征信等以大數據征信為特征的私營征信公司的批準成立，我國的征信業已經逐步呈現多元化和技術化的特征，未來征信對社會的影響將會實實在在地從金融領域、互聯網金融拓展到其他領域，促進社會的發展。
（二）政策建議
基于以上結論，對我國信用信息共享的推進提出以下建議：
1．在征信業的發展方面應建立以央行征信中心為核心，公營和私營征信并存的多層次征信市場體系。同時建立公營征信與私營征信，以及與各政府部門間的信息交換與協作機制。
2．在信息安全方面以技術為依托保障信用信息采集的高效與安全。信用信息廣泛分散在各個不同的社會職能部門，涉及個人隱私，商業秘密，甚至是國家機密，信息安全不容忽視，必須建立多層、嚴密、完善的安全防護體系。此安全防護體系應不僅包括系統自身的硬件和軟件的安全，也包括整個網絡的安全及相關管理制度。
3．加大投入提高政務信息化水平信用信息廣泛分布在公安、工商、國稅、地稅、社保、住房公積金管理中心、質監局等各級政府部門，信用信息資源開發利用的程度與政府部門的信息化水平息息相關，兩者相輔相成。
4．在法律保障方面應從立法和司法兩個層面構建完備有效的法律保障體系。在立法層面，要盡快出臺征信基本法，并制定征信基本法配套的法律法規。在司法層面要建立較完善的法律救濟制度。
5．外部環境方面應營造公開透明的信息，全面提升省級層面的電子政務總體規劃和頂層設計，在《政府信息公開條例》的框架下進行最大限度的政務信息公開，同時應在社會范圍內開展豐富時效的信用信息公開的教育和宣傳。
作者：龍海明 申泰旭 吉余道 單位：湖南大學金融與統計學院 北京大學軟件與微電子學院
