金融包容角度下的银行业市场与贷款保险关系研究

（1）软信息和关系型贷款的价值

“大数据”征信等金融科技的运用使得软信息“硬化”（hardening of soft information）（Liberti et al.，2017；粟勤，2019）。那么，基于硬信息的交易型贷款是否可以替代基于软信息的关系型贷款？或者说“小银行优势”是否不复存在？

面对企业的贷款申请，银行贷款决策可能犯两类错误：拒绝了“好的借款人”（第一类错误）和接受了“坏的借款人”（第二类错误）。为了减少错误，银行会在一定的成本约束下尽可能生产更多信息。鉴于采用基于硬信息的交易型贷款技术的成本更低，银行自然首选交易型贷款技术。因而，21世纪以来发达国家银行广泛采用信用评分模型，我国部分银行也加紧供应链贷款技术和基于互联网的“大数据”贷款技术创新。这些交易型贷款技术使银行能够在一定（甚至更低）的成本下生产更多信息，进而在一定程度上克服信息不对称，提高贷款包容度。但是，中小企业贷款具有非常大的异质性，即贷款缺乏统一公认的评估标准（Mills and McCarthy，2014），也缺乏标准的贷款合约（粟勤，2019）。忽略软信息或软信息“硬化”可能会使得信息的价值下降，也即单纯凭硬信息可能不能很好地预测借款人的信誉（Ono et al.，2014）。[3]这既可能错误地拒绝了“好的借款人”，[4]也可能接受了 “坏的借款人”。实践证明，大银行单凭信用评分模型所发放的小企业贷款并未如预期的那样改善贷款质量（Mills and McCarthy，2014）。相反，贷款决策时如果增加对软信息的考察，则可以提高贷款质量，降低贷款的违约概率，且对软信息依赖程度越高的银行，贷款发放后的质量就越高，贷款违约概率就越低（Ono et al.，2014）。

可见，信息技术进步推动了不同规模银行交易型贷款技术的创新，但中小企业贷款仍然离不开软信息的生产与投入。或者说信息技术进步可以降低交易型贷款的信息生产成本和代理成本，但无法替代收集软信息过程中建立的银企关系（粟勤，2019），以及关系型贷款在缓解小微企业融资约束中的重要作用。我们可以把银行同时采用基于软硬两类信息的贷款技术称之为“混合型贷款技术”，贷款评估中软信息所占的比例不仅在一定的范围内与贷款可得性和贷款质量成正比，而且更是与银企关系的密切程度正相关。因此，即使面临金融科技所带来的交易型贷款技术创新，层级结构简单的小银行在服务硬信息比例低的中小企业方面仍然具有比较优势。

（2）流动性保险

以往的研究认为，银行开发软信息和建立银企关系的目的是实现跨期利润最大化，即在前期培养客户，到后期再赚取利润（Petersen and Rajan，1995）。但与交易型贷款只监督单个贷款交易不同，关系型贷款中银行“管理企业的金融需求”，无论是新的投资机会所产生的贷款需求还是金融危机中的流动性需求，银行都会尽快予以满足，或者说为客户提供“流动性保险”（liquidity insurance）。为此，银行在平时向客户收取较高的利率，而在危机中以更优惠的条件满足客户的融资需求，帮助客户顺利渡过危机（Bolton et al.，2016）。

通过对意大利征信机构2007—2010年179家银行向72 000多家企业贷款详细数据的实证分析，Bolton et al.（2016）的研究证明：首先，关系型银行更了解它的客户，贷款发放的质量更高，金融危机期间其客户的违约概率更低；其次，信息距离更近、银行总部与贷款企业在同一区域的银行，平时贷款利率更高，但危机期间会提供更多的贷款，且贷款利率更低，再次，危机期间，关系型银行与客户终止信贷额度（line of credit）的概率比交易型银行低6％。最后，关系型银行平均资产规模不到交易型银行平均资产规模的15％，前者的客户规模更小、风险相对更高。(www.xing528.com)

上述结论与其他学者的研究结论惊人的一致：2008年金融危机期间，雷曼兄弟倒闭后意大利小企业的硬信息指标恶化，地方与非地方银行对于软信息依赖程度的差异导致它们采取不同的贷款策略。地方银行贷款评估更依赖于软信息，于是金融危机期间能够更准确地判断借款人的质量，其小企业客户面临更少的信贷约束，它们的客户更年轻、规模更小（Barboni and Rossi，2019）。在美国小银行市场份额高的县，小企业的融资约束更低，小企业面临融资冲击的概率更小（Berger et al.，2017）。而在四家大银行[5]市场份额高的县，小企业贷款减少、贷款利率上升，地区失业率上升，工资水平下降。这种状况一直持续到2010年小银行的小企业贷款增速，才逐渐填补大银行留下的市场空白（Chen et al.；2017）。对法国10 000多家中小企业数据的研究也证明了这一点（Beatriz et al.，2019）。在控制了内生性和考察了“僵尸企业贷款”的可能性后上述结果依然稳健。

可见，小银行优势集中地体现在面临外部冲击之时。尽管危机会冲击所有的银行，但不同规模银行的选择和战略调整不同。大银行的客户对象以大企业等VIP客户为主，中小企业金融服务并非其核心业务。因而，当银行面临未来不确定性上升而需要调整发展战略时，大银行会收缩非核心业务，而集中于其他利润更高的核心业务。而同样环境下，小银行却坚持扶持中小企业，因为中小企业金融服务就是小银行的核心业务。小银行发挥了逆周期信贷供给的作用（刘春航，2012），在“雨天送伞”，而非“晴天送伞，雨天收伞”（马家进，2016）。

次贷危机后，我国“经济发展面临的国内外形势发生了实质性的变化”（高培勇，2012），全球经济“余震”不断，我国经济下行压力较大（任泽平，2012）。在经济不确定性提高的市场环境中，中小企业经营更加困难，货币政策紧缩则进一步加剧了其融资困境。对珠江三角洲和浙江省小企业的调查证实，小企业面临原材料价格上升，人工成本提高、订单下降的压力；同时，上游大型企业在货币政策紧缩时期利用优势地位缩短收款期、增加现金收款比例，进一步增加了小企业的资金压力。在此背景下，小企业的利润空间压缩、盈利能力下降（北京大学国家发展研究院和阿里巴巴集团，2011）。这种情况从国家统计局第三次经济普查数据中也可以得到证实：尽管小微企业法人数量保持增长，但小微企业新增从业人员数量却在2011年约1 285万人高位的基础上连续两年下降到了2013年的约1 138万人，降幅近12％。[6]

与股份制商业银行相比，城市商业银行平均规模更小。2011年144家城市商业银行平均从业人员约1 550人，平均资产规模6 833.68亿元，分别是12家股份制银行（平均从业人员23 171人）的6.69％和（平均资产规模14 316.17亿元）47.73％。[7]尽管2006和2009年先后两次放松了城市商业银行跨区经营的限制，但相比“出生”就有全国性牌照的股份制商业银行，城市商业银行跨区经营启动较晚，其地域性、社区性特征更强。它们应该更擅长软信息生产，具有更强的“小银行优势”。调查表明，超过一半的城市商业银行受访者将“主要客户本就是小微企业，把擅长的做好”列为开展小微企业贷款动力的来源，这一比例高于股份制银行30多个百分点；[8]城市商业银行小微企业贷款余额占全部贷款的比重比股份制商业银行的平均水平高约15个百分点；同时，城市商业银行小微企业户均贷款仅数十万元，不仅远远低于国有银行的千万元水平，也低于股份制银行的百万元水平。[9]因而，城市商业银行应该能够更好地运用软信息管理中小企业，尤其是小型和微型企业的金融需求，为它们提供“流动性保险”。

综合上述分析，可以提出第二个研究假设：

H2：相比股份制商业银行，城市商业银行参与市场竞争对于提高中小企业的贷款包容，缓解其融资约束的作用更大，且企业规模越小，融资约束越强，城市商业银行发展的作用就越大。