银投合作的风险分析与补偿机制研究

王满四, 范丽繁

(广州大学 管理学院,广东 广州 510006)

1 引言

我国科技型中小企业普遍存在着融资难的问题[1]，而商业银行和风险投资机构(以下简称风投)是科技型中小企业的主要融资渠道。在我国当前的金融分业经营政策体制下，银行不能直接进行风险投资，风投也不能从事银行业务[2]，但这两种金融机构仍然可以采取多种途径进行合作，以相互取长补短，实现互利共赢。本文将商业银行与风投之间的合作称为银投合作。目前，银投合作主要有两种模式[2]：债权模式和股权模式。前者是指商业银行向风投提供贷款，然后由风投将这些资金投资于风险企业。后者则是指商业银行向风投进行股权投资，然后风投再投资于风险企业。显然，股权模式的合作深度要远高于债权模式。国外对银投合作已开展了一定的实践探索并已取得了丰富的成功经验，主要体现在科技银行的发展上，如美国的硅谷银行。其集债权模式和股权模式于一身，并且直接投资风险型科技企业的业务模式为硅谷银行带来了丰厚的回报。在我国，银投合作尚处于初步探索阶段，主要的形式是投贷联盟，是指商业银行与风投签订一个协议，由银行为风投提供一定的授信额度，在既定的授信额度里，风投投资的高科技企业若遇资金短缺，可由银行直接贷款，而无须经过再次审查[3]。投贷联盟模式看似债权模式，但银行并未真正与风投发生债权关系，而只是联合并跟随风投向高科技企业直接发放贷款，并不是严格意义上的银投合作[2]。我国并未开展实质意义上的银投合作，根本原因在于控制金融风险的需要[4]。因为风投寻求的高风险、高收益与商业银行寻求的资产安全性、稳定性之间存在着矛盾。银投合作中商业银行与风投、风投和风险企业之间存在着委托代理关系，而委托人和代理人对双方拥有的信息的了解是不对称的。在信息不对称的情况下，银投合作将对商业银行和风投带来怎样的风险，以及如何对这些风险进行控制和补偿，这是银投合作的关键。若能解决这一关键问题，我国的银投合作必将开创新的局面，科技型中小企业的发展将获得新的金融支持，从而为创新驱动发展战略的实施提供新的动力。

然而，目前学术研究更多关注的是银投合作的运作模式[2,5]。这些研究中会简单提到银投合作的风险，但是研究不够深入。Boot和Schmeits[6]发现银行介入不同产业的非银行业务活动所产生的风险与收益有很大差别，风险最小的是银行与寿险业合并。Hall和Lerner[7]认为当银行建立一个跨业经营模式的金融控股的公司时，总风险和系统性风险随之增大，并且新增了道德风险、逆向选择风险、技术风险、管理风险等无法分散的风险。国内外对商业银行参与风险投资的风险控制的研究已比较深入。King和Levine[8]主张在银行与非银行业务之间设置“内部防火墙”来控制商业银行的风险。康芸和刘曼红[9]指出为金融机构制定进入风险投资领域的准入门槛可以从制度和体制上降低商业银行从事风险投资的风险。上海银监局针对投贷联动模式已实行“六专机制”，并在贷款“三查”中建立针对性的企业价值评估制度、贷后管理制度以及系统风险管理机制来控制商业银行的风险[10]。欧阳卿[11]则提出应该建立投贷联动业务退出机制，设置退出业务的触发条件，确保风险发生时迅速、有效止损。晏文隽和郭菊娥[12]构建了风险投资主体、创业企业家、银行三方参与的委托代理模型，提出双向道德风险下的最优权益分配。谢科范等[13]认为企业技术创新风险补偿体系是国家和各级政府对参与技术创新活动的主体所进行的一种全面、系统、规范的补偿机制与制度安排。

本文与现有研究有以下两点不同：第一，现有研究更多关注的是银投合作的运作模式，而针对银投合作风险分析的研究较少。本文从信息不对称的角度出发，研究银投合作对商业银行和风投带来怎样的风险以及风险如何变化。第二，商业银行在银投合作中经常面临收益和风险不对称的问题，想要吸引商业银行参与银投合作就必须建立和完善风险补偿机制，然而现有这方面的研究还不够深入。本文将从风投和政府两个主体的角度出发分析对商业银行的风险补偿机制及方法，采用数学建模和算例分析来对商业银行的风险补偿做出定量刻画。因此，本文不仅从理论上探讨了因银投合作所导致的风险水平在商业银行与风投之间的变化，也为我国解决银投合作中面临的关键风险问题提供了思路和建议，为科技型中小企业的融资需求提供新的支持。

2 银投合作的风险分析

无论是银投合作的债权模式还是股权模式，银投合作的利益相关主体是商业银行、风投和风险企业。在银投合作中，双重委托代理关系是这三个利益主体最突出的特征。第一重委托代理关系由作为委托人的商业银行和作为代理人的风投形成。第二重委托代理关系由作为委托人的风投和作为代理人的风险企业形成。然而，在银投合作的双重委托代理关系中，委托人和代理人之间的信息是不对称的，信息不对称可分为两种：隐藏信息和隐藏行动。本节从隐藏信息和隐藏行动的角度出发，分析银投合作将对商业银行和风投带来怎样的风险。

2.1 商业银行的风险分析

2.1.1 隐藏信息

在第一重委托代理关系中，由于风投具备自身能力、素质和潜力等方面的信息，而商业银行对这些信息所知甚少，因此风投具有绝对的信息优势。采用李思呈和张友棠[14]研究中对风险投资者和风险投资机构的逆向选择分析方法，可以得出相同的结论，即当商业银行对风投判定为能力强的概率大于50%时，其最优策略是与风投合作；小于50%时，最优策略是不合作；等于50%时，合作和不合作都是最优策略。由此说明，风投能否获得融资，完全取决于商业银行对其能力强弱的判断。因此，风投在申请融资时会夸大其有利信息，而隐藏不利信息，来提高商业银行对其能力强的判断。在无法充分获得风投信息的情况下，商业银行为了降低其业务风险，只能提高资金的使用成本。这样会使得能力强的风投无法以合理的成本获得融资，只好选择放弃。而那些能力弱、信誉低的风投，愿意以较高的成本获得融资。由于这种信息不对称，使得素质较差的风投反而获得了银行融资，而素质较好的风投却被排除在外，即为商业银行形成了逆向选择风险。

2.1.2 隐藏行动

在银投合作协议签订后，由于信息不对称，商业银行还需防范风投隐藏行动带来的道德风险。王君萍[15]认为主要的道德风险有：(1)风投利用自身信息优势，误导商业银行，与其达成关联交易。(2)风投经理向商业银行过分夸大或歪曲风险企业的实际状况，诱导商业银行做出错误决策。(3)风投与风险企业相互勾结，牟取私利，损害商业银行的利益。(4)风投运用从银行募集到的资金从事投机性投资，无视合作协议中的限制性条款，增大商业银行的风险。综上所述，银投合作虽然为商业银行带来了收益，但是也带来了逆向选择风险和道德风险。

2.2 风险投资机构的风险分析

2.2.1 隐藏信息

在第二重委托代理关系中，风投作为委托人，风险企业作为代理人。在不考虑银投合作的情况下，它们之间也存在着严重的信息不对称。风险企业具有绝对的信息优势，对投资项目的成功概率、风险大小等具有充分的信息，但是风投并不充分知晓，只知道风险企业的平均质量水平。在这种情况下，也会出现第一重委托代理关系中的逆向选择。风投根据风险企业的平均质量水平来确定投资回报(即风险资金使用价格)，该价格会高于充分信息下质量高的风险企业愿意支付的融资成本，而低于质量差的风险企业愿意支付的融资成本。从而导致质量高的风险企业会放弃此融资方式，转而寻求其他成本低的融资渠道。质量差的风险企业却成功获得了风投资金。留下来的风险企业平均质量下降，加大了风投的投资风险，导致风投进一步提高投资回报，如此循环，使得质量高的风险企业被逐步排除出此市场，由此形成了风投的逆向选择。

然而，在银投合作中，由于我国商业银行网点数量众多，拥有丰富的客户资源，对于非上市的中小型企业的经营管理状况等非公开的软信息相对比较了解，因此银投合作能够相对帮助风投降低其信息不对称。这样风投可以更加了解风险企业的整体质量。从而针对不同质量的风险企业，风投要求不同的投资回报。质量高的风险企业，要求较低的投资回报；质量差的风险企业，要求较高的投资回报。由此，风投与不同质量水平的风险企业的合作就能达成，因此，银投合作降低了风投的逆向选择风险。

2.2.2 隐藏行动

当风投把风险资金注入风险企业后，由于所有权和管理权的分离，以及风投和风险企业追求的利益目标函数不同，风险企业就有可能出现道德风险，即可能从自身利益最大化出发做出有损于风投的行动[14]。这方面的研究很多，付辉和黄建康[16]总结了风险企业常见的道德风险行为：(1)财务方面，风险企业弄虚作假，瞒报企业财务数据，出现实盈账亏以骗取风险资金的现象。(2)投资方面，风险企业可能进行高风险的投机性投资，而不考虑资金安全，也可能诱骗风投继续投资一些亏损甚至是破产的项目。(3)利润分配方面，风险企业在获得收益后不及时分配。(4)努力程度方面，风险企业可能消极怠工，没有尽全力去努力和行动。(5)资金使用方面，风险企业可能出现个人侵占和挪用企业资金的现象，也可能大肆消费，增加一些不必要的费用开支。

风险企业实施道德风险行为被发现的概率以及被发现后的惩罚力度，会直接影响其实施道德风险行为的可能。如果被发现的概率越大，或惩罚越高，风险企业实施道德风险行为的可能性就越小。在银投合作中，由于加入了商业银行对风险企业的监督，风险企业实施道德风险行为被发现的概率会增大；同时由于商业银行对资金的稳健性要求较高，会加大对企业实施道德风险行为后的惩罚；双管齐下，从而使得风险企业实施道德风险行为的可能性下降，即银投合作降低了风投面临的道德风险。

综上所述，银投合作为商业银行带来了逆向选择风险和道德风险，却降低了风投的这两种风险。从风险的角度看，商业银行是处于劣势地位的，这样就无法吸引商业银行参与银投合作，从而就阻碍了银行资金进入科技型中小企业。想要解决这一困境，就必须对商业银行面临的高风险进行补偿，需要商业银行、风投和风险企业这三个利益相关者之间相互协调，使得三者之间的利益关系达到一个均衡的状态。

3 风险投资机构对商业银行的风险补偿

从第二部分的分析可知，银投合作为商业银行带来了逆向选择风险和道德风险，虽然能够降低风投面临的逆向选择风险和道德风险，但是这两种风险依然还是存在。如何对这两种风险进行控制，这方面的研究已经非常丰富，本文不再进行探讨。本节将研究风投如何激励银行参与银投合作。风投需要对商业银行承担的逆向选择风险和道德风险进行补偿，以实现风险和收益的平衡，主要方法就是提高商业银行获取的收益，由此形成风投对商业银行的风险补偿机制。

以股权模式为例，假设有两家风投，i=1,2，这两家风投同时向银行申请资金，在申请资金时这两家风投向银行展示的项目质量和项目收益都差不多。但是风投1能力强，与银行合作时不隐藏信息和行动，向银行展示的信息均为真实信息。而风投2能力弱，它与银行合作时会隐藏信息和行动，项目的真实情况比向银行展示的要差。银行对于这两家风投以及风险项目的质量都有一个自己的判断。为了便于分析，做出如下记号：

假设银行判断出P1>P2，R1>R2，SV1>SV2，如果银行与风投1合作，则银行的期望利润UB1为

UB1=P1R1γλ1-AB

(1)

银行估计的风投1的期望利润UV1为

(2)

为银行估计的风投1愿意接受的商业银行的最大权益分成比例。

如果银行与风投2合作，则银行的期望利润UB2为

UB2=P2R2γλ2-AB

(3)

银行估计的风投2的期望利润UV2为

(4)

假设yi为银行与风投i合作所期望获得的收益率，则有

(5)

(6)

(7)

因为银行已知与风投2合作的风险更高，因此为了弥补高风险，有y2≥y1，则λ2>λ1。(7)式意味着风投2如果想要银行与其合作，那么它分配给银行的权益分成比例就要高于风投1。因为如果银行选择了与风投2合作，那么就产生了逆向选择风险和道德风险，而(7)式即为风投2对商业银行承担的风险的补偿。

4 政府对商业银行的风险补偿

如果单纯地通过风投来补偿商业银行承担的风险，那将加大风投的经济压力，减少其收益。政府作为我国金融市场的引导者和调节者，有较高的经济资源调节能力，具有不容忽视的作用。政府能利用经济社会资源，通过制定相应的政策，来对金融市场中的一些不均衡现象进行补偿。商业银行在银投合作的风险中处于不利地位，除了风投需要对商业银行进行风险补偿之外，政府也可以以引导者和调节者的身份加入到银投合作中，从而有效协调银投合作风险防范体系中的各方主体。

目前，我国各地方政府依据国家政策逐渐开展技术创新风险补偿体系的建设与完善，不少地方已经实现了由对科技型中小企业的扶持转为对科技金融机构的扶持。例如，2010年武汉市出台的《东湖国家技术创新示范区关于融资补贴风险补偿专项资金管理暂行办法》，2012年出台的《武汉市科技创新促进条例》，使政府补偿对象由区域性融资企业逐步完善到包括商业银行和风投在内的多方参与主体。因此，可以进一步发展形成专款专用、风险隔离及资金循环的银投合作风险补偿机制。

4.1 债权模式下对商业银行的补偿

银投合作债权模式下，政府对商业银行的补偿主要是针对商业银行风险贷款坏账损失的补偿。风投通过银行信贷的这种债权债务关系，将风险企业的风险间接传递给了银行，最终形成银行坏账。政府对商业银行的信贷补偿，表面上看是对银行坏账风险进行补偿，实际上则是补偿银投合作中风险企业分摊到银行的风险。通过这种方式，鼓励商业银行参与银投合作，有效拓宽科技型中小企业的融资渠道。政府对商业银行补偿的主要工具包括银行准备金补贴、贴息补偿、贷款损失补偿和税收补贴。

4.2 股权模式下对商业银行的补偿

银投合作股权模式下，政府对商业银行的补偿也是间接补偿科技型中小企业风险的一种途径。政府对商业银行的补偿主要从风险投资损失和税收方面展开，主要工具包括风险投资损失补贴和税收补贴。

(8)

(9)

(10)

此时，银行估计的风投2的期望利润为

(11)

5 算例分析

本节以股权投资为例，通过算例来分析商业银行和风投的决策和期望利润。首先考虑没有政府补贴的情况，然后考虑有政府补贴的情况。假设参数取值AB=500万元，AVC=500万元，P1=0.7，R1=5000万元，P2=0.6，R2=4500万元，α=200万元，SV1=1，SV2=0.7。

5.1 没有政府补贴

假设风投获得风险企业的权益分成比例γ=0.5，银行与风投1合作的期望收益率y1=0.2，研究y2的变动对银行决策和期望利润的影响。从表1中可以看出，当y2=y1=0.2时，银行与风投2合作的权益分成比例高于风投1，银行估计的风投2的期望利润低于风投1。随着y2从0.20提高到0.35，银行与风投2合作的权益分成比例随之增大，银行的期望收益也随之增大，银行估计的风投2的期望收益随之下降。

表1 参数y2的变化对银行决策和期望利润的影响

假设y1=y2=0.3，其他参数取值不变，分析风投获得风险企业的权益分成比例γ的变动对银行决策和期望利润的影响，结果如表2所示。可以看出随着γ从0.5增大到0.7，银行与两家风投合作的权益分成比例都随之下降。这是因为在参数y固定的情况下，银行的权益分成比例是参数γ的减函数。但是银行与风投2合作的权益分成比例始终高于风投1。银行的期望利润固定不变，银行估计的两家风投的期望利润都随之上升，但是风投2的期望利润始终低于风投1。

表2 参数γ的变化对银行决策和期望利润的影响

5.2 有政府补贴

表3 参数ε的变化对银行决策和期望利润的影响

表4 参数ε和的变化对银行决策和期望利润的影响

6 结论与建议

6.1 结论

本文从信息不对称的角度出发对银投合作中商业银行和风投面临的风险进行了分析。在由商业银行和风投组成的第一重委托代理关系中，由于风投具有绝对的信息优势，其通过隐藏信息和隐藏行动，使得银投合作给商业银行带来了逆向选择风险和道德风险。而在由风投和风险企业组成的第二重委托代理关系中，风险企业具有绝对的信息优势。但是银投合作中商业银行的加入，使得风投可以借助商业银行的信息资源减轻信息不对称，从而降低其面临的逆向选择风险。且由于加入了商业银行对风险企业的监督，及商业银行会加大对风险企业实施道德风险行为后的惩罚，从而会降低风险企业实施道德风险行为的可能，降低了风投面临的道德风险。因此，相比于风投，商业银行在银投合作的风险中是处于不利地位的。

为了鼓励和吸引商业银行加入银投合作，就必须对商业银行承担的高风险进行补偿。本文先探讨了风投对商业银行的风险补偿。通过建立数学模型，定量刻画了提高商业银行权益分成比例，形成风投对商业银行的风险补偿。此外，还要积极发挥政府在银投合作中的引导和调节作用。政府可以通过银行准备金补贴、贴息补偿、贷款损失补偿、风险投资损失补贴和税收补贴等多种工具来对商业银行进行风险补偿，不仅可以降低商业银行的风险，也使风投从中受益，进一步巩固了银投合作的风险防范体系。

6.2 建议

除了风投和政府对商业银行进行风险补偿外，商业银行自身也应积极做好风险控制。商业银行应该对风险投资的整个阶段(融资阶段、投资阶段、管理阶段和退出阶段)进行风险控制。通过建立健全的内部风险控制体系和有效的外部金融监管体系来应对银投合作所产生的一系列风险。内部风险控制体系包括建立内部评级和风险识别机制、建立银行内部“防火墙”机制、构建内部风险监控框架等；外部金融监管主要包括建立市场准入机制、加强信息披露、建立风险预警机制等。

其次，国家应尽快完善相关法律法规，逐步放开商业银行进行股权投资的限制。我国现行的《商业银行法》是1995年颁布并实施的，虽然2003年和2015年做了部分修正，但是仍然禁止商业银行进行股权投资，这为我国银投合作的发展设置了巨大的障碍。因此，需要尽快修改《商业银行法》，可以考虑逐步放开的形式。早期只允许商业银行通过投资风投基金或风投公司的形式间接对风险企业进行股权投资。等到商业银行积累了很好的风险投资和风险管理的经验之后，再考虑放开商业银行对风险企业的直接股权投资。

再次，商业银行开展银投合作还需培养或引进专业的人才队伍，组建专业的投资管理团队。风险投资业务对投资人员的专业能力和素质要求极高，而目前商业银行的人才队伍中还缺乏专业的风险投资人员，因此，商业银行必须自己培养或引进一批专业的风险投资人员，组建专业的风险投资管理团队，为顺利开展银投合作奠定坚实的人力资源基础。