文/新浪財經意見領袖專欄作家 王劍

　　這是一篇讀書筆記，準確地講，是讀論文筆記。

　　去年和今年，國內大行領了投放普惠貸款的任務，領導甚至還專門給配發了彈藥——廉價的專項再貸款。然后大行們領了彈藥就沖上火線了，這當然是好事。可是，很多小銀行反映，原本他們常年耕耘的小微信貸市場，利率出現顯著下降，他們感受到了經營壓力。這些小銀行是些長期受政府和民眾贊譽的小微領域功臣，結果反而因為好事而受損，那么這事肯定有問題。

　　關于這個問題，今天給大家介紹一篇由武漢大學黃憲教授及其兩位高足葉晨、杜雪于2016年發表于《金融監管研究》期刊（銀保監會主管）的論文《競爭、微金融技術與銀行信貸業務邊界的移動》（以下簡稱《論文》）。

　　這論文講了這么一個事情。在開始讀論文前，我們先交代一些背景知識，即關系型借貸。

　　一、背景：交易型與關系型借貸

　　學術領域研究小微信貸（過去叫中小企業信貸，但目前中型企業信貸情況不錯了，于是重點轉向小微企業，含個體戶、農戶等），重點領域的是關系型借貸。我碩士論文寫的也是這個事。

　　小微企業和大企業的一個重要差異，是信息不對稱程度高。但信息不對稱，不是沒信息，而是人家的信息沒辦法有效傳遞給你。傳遞信息用什么辦法最有效？當然是書面。但很多小微業務，做生意手段傳統，經營管理憑經驗，沒啥系統的文本，因此沒什么書面信息，但你不能說它沒信息，而是它的信息無法書面化。這些信息包括老板人品、才干、口碑、市場前景等，都是對放貸很有用的信息，可惜很難書面化，我們將這些信息稱為“軟信息”。

　　如果一家大銀行的當地支行的一位信貸員能掌握這些軟信息，如何傳達給遠在省城的分行信貸審批官？難道在貸款申請報告中寫道“王家新村早餐鋪老板老王，人品好，包子豆漿油條也做得好，深受居民歡迎，現申請貸款10萬塊錢用于擴大店面”？

　　省分行的信貸審批官看到這種報告會什么感受？他肯定心想：我又不認識你說的這位老王……

　　但是，當地一家小型法人銀行，有位信貸員就是住這街坊的，天天在老王早餐鋪吃早餐，雙方熟得很，他非常確定貸給老王10萬塊錢是沒啥風險的。于是哪天老王真需要資金時，他就給放貸了。最神奇的地方是，10萬塊的貸款，可能這位信貸員自己就有權限，不用上報總行。當然，如果需要更多資金，超過他的權限得上報總行，也沒事，因為總行就在3公里外，實在不行讓總行審批官明早也來吃頓早飯。

　　注意一個細節：大行不能給老王放貸，不是因為大行的信貸員不了解老王（說不定他也住這個街坊，也在老王早餐鋪吃早飯，同樣了解老王），而是因為大行管理層級太多，總分行層層授權，管不了那么深的毛細血管，實在沒有辦法在全國范圍內一一盯緊這么多信貸員和小微借款人。

　　那大行平時做什么貸款呢？它們會做那種財務數據和各項材料完備、聲譽良好的大中型企業，也就是書面信息（硬信息）充分的借款人，覺得這樣更加可信、可靠。

　　于是，信貸業務便形成了交易型與關系型兩種類型。前者就是指大行為主的以硬信息（書面信息）為主要依據的貸款，后者便是以小銀行為主的以軟信息為主要依據的貸款。當然，兩者之間不是完全涇渭分明的，小行做小微肯定也會看些硬信息，大行做大企業當然也會掌握一些軟信息。一般而言，關系型貸款基于長期、牢固的銀企關系，兩者之者信息不對稱程度低，但競爭也不激烈，因為其他銀行很難介入，因此利率也相對高些。交易型貸款則剛好相反。

　　舉一個大企業的軟信息例子。一家城投，財務數據怎么看都是馬上要倒閉的樣子，但就是有大銀行給它放貸……沒錯，這就是“城投信仰”，官方稱法是“政府信用幻覺”，這也是一種“軟信息”。

　　二、“資本市場—交易型—關系型”競爭模型

　　國際上，有幾位研究關系型借貸的大家，比如美國的Arnoud W.A． Boot和 Anjan V． Thakor等，有一些經典文獻。

　　《論文》正是借鑒了Boot和Thakor于2000年關于關系型借貸的經典論文《關系型銀行能在競爭中存活嗎？》（Can Relationship Banking Survive Competition？），發表于著名的《金融學期刊》（Journal of Finance）。作者在文中提出了企業融資時在資本市場、交易型借貸、關系型借貸間的選擇，即一個競爭模型，稱為B-T模型。我碩士論文也參考了這篇，但年代久遠，也想不起來他們寫了啥了，我們直接看《論文》的內容吧。

　　《論文》結合我國現在的情況，對B-T模型進行了一定的修正，得到一個更適合我國現狀的競爭狀態。

　　企業可從資本市場發債、向銀行申請交易型借款、關系型借款三種方式進行債權融資，三種方式主要分別由資本市場、大中型銀行、小銀行來提供。各種方式各自有以下特征：

　　然后，該模型想表達的意思，通俗地講：當一個國家資本市場越來越發達，會導致更多大中型企業不再申請貸款，而是去公開發行股票或債券融資，即“脫媒”，甚至中小企業也能登陸資本市場。于是，大中型銀行首先交易型借貸的競爭會加劇，然后進一步地，它們也會開始下沉，進入到硬信息不充分的小微企業貸款領域。而小銀行在大中型銀行的競爭壓力下，只能選擇進一步下沉，沉到更小的“微貸”領域去。也就是說，競爭壓力層層向下傳遞，整個過程中大家都很痛苦，但最終的結局是好的：更多的人群得到了信貸服務。

　　當然，這個過程并不會那么容易。首先，大行要下沉，有兩個選擇：

　　一是按傳統做法，就是它們也得建立處理軟信息的技術和機制，這一步就難倒國內外大部分大行了，海外富國銀行做得比較好；

　　二是利用新的科技手段（這是早年關系型借貸論文中沒想到的），比如互聯網、大數據等技術，可以得到很多原來得不到的硬信息（比如，原本線下交易，現在線上交易了，于是就留下硬信息了），從而能夠給小微企業放貸，這也是現在很多大型銀行在做的事。

　　那小行進一步下沉，也不輕松，需要讓它們的軟信息處理技術不斷進化，并且也和現代科技結合，這樣就能覆蓋到更多基層人群。

　　根據這一模型，即使大行沒有領到放小微的任務，那么隨著資本市場發展和脫媒持續，它們也會主動進入小微領域，然后逼迫小行再進一步下沉，沉到主流100萬元以下的微貸領域，這幾乎是板上釘釘的事。

　　換言之，你不用管現在大行做小微是不是真心的，反正將來經生活教育之后，它們早晚會真心做的。

　　但很可惜，我們無法得到充分的各層企業的數據，因此退而求其次，用上市公司的數據作為分析樣本，會有一定偏差，但還是能反映情況的。我碩士畢業論文也是這樣處理的。

　　建模的難點是用什么變量衡量軟信息、銀企關系。《論文》借鑒了Bertrand和Statnik（2015）的“軟便拆分”的方法，用一種類似“分步回歸”的方法：先將被解釋變量對硬信息（包括企業規模、效益、所有制、成立年限等，以及貸款信息等）回歸，得到殘差，那么軟信息就包含在殘差中（如果殘差越大，說明這貸款依賴軟信息的程度越高）。再將這殘差作為被解釋變量，再對其他變量（包括競爭程度等）回歸?？上掖T士時計量經濟學得學得太渣，我也沒想到用這種方法。

　　三、值得關注的最新變化

　　這篇《論文》中間的數理推導和統計實證部分就不詳述了，不是特別難，但怕我萬一沒讀明白被大家笑話。大概有這么幾個結論：

　?。?）如果資本市場對銀行產生競爭壓力，大型銀行會降低交易型貸款的利率，并且會開始使用軟信息，增加對小企業的關系型借貸量。如無資本市場競爭，則一般不會主動做小企業。

　　（2）然后，如果大行對小銀行形成競爭壓力，那么小銀行也會繼續下沉，降低信貸的“準入門檻”，尋求更多小企業客戶。當然，這需要更強的軟信息的處理能力，能力培養也需要個過程，不是說今天想下沉就能下沉的。

　?。?）當時（《論文》發表時的2016年），資本市場競爭對銀行業的壓力不大，大銀行并無太大動力介入小企業，“小銀行優勢假說”依然成立。所以有了我們認識的那些“小而美”的銀行。

　　（4）政府不應強制要求不善處理軟信息的大銀行做小微業務。但是，政府可以加強征信體系建設，讓更多軟信息逐步“硬化”，而大行善于處理硬信息，便可用現代科技手段介入小微。而此時，小銀行可繼續下沉。

　　如今與《論文》起草發表的時候（2016年）相比，有幾個重要變化：

　　一是資本市場獲得更大的發展，科創板推出，注冊制實施，脫媒壓力加大。銀行普遍反映大中型企業的貸款業務（對公業務）越來越難做，越來越多的銀行開始“零售轉型”，工商銀行甚至明確提出“不做小微就沒有未來”。

　　二是金融信息基礎設施建設加強，信息技術在很多領域得到更多應用，更多軟信息變成硬信息，大數據信貸逐漸得到推廣，逐漸成為各類銀行從事小微業務的主流模式。早期很時髦的大數據貸款業務，可能很快變成常規業務。

　　因此，大行客戶下沉的趨勢在加快（政府下達普惠任務，只是加速了這個進程）。此時的小行，也將面臨很大的壓力，也需要進一步下沉，沉到大行碰不到的地方去。好在我國幅員遼闊、人口眾多，小微甚至“小小微”領域業務空間還是很大，如果把小微做好，還是很有前途的。

　　怕的就是，到現在還幻想著大行不是真心做小微，于是沒下定決心，卷起褲腳下地去……

　　(本文作者介紹：中國人民大學金融學碩士，CFA持牌人，曾供職于浙商證券、光大證券研究所，擔任金融行業分析師，2018年加盟國信證券，任金融業首席分析師。)