邵泉成 张学涛
信贷资源配置是商业银行资产管理的核心,银行要在满足流动性、安全性条件下追求最大盈利能力,但是由于信息不对称,一些行业在缺少抵押担保的情况下,银行就对其进行信贷配给,导致这些行业内企业有效信贷需求无法满足,制约了这些行业的发展。本文测度了我国2010-2019年行业信贷配给情况,并提出了针对性政策建议,以期为缓解行业信贷配给提供一定的参考。
一、引言
信贷配给现象由来已久,最早发现这一现象的是亚当.斯密,他在《国富论》中论述贷出利息时描述了信贷配给现象:“如果法定利息率低于最低市场利息率,其结果无异于完全禁止收取利息。如果利息少于货币使用值时,债权人便不肯贷出,所以债务人必须为债权人冒险贷出而支付补偿费用。如果法定利息率与最低市场利息率相等,那么不能提供稳定担保的人便不能从守法的诚实者那里借到钱,只有转而接受高利贷者的盘剥。”虽然亚当.斯密没有直接提出信贷配给,但却阐释了信贷配给的本质,即利率受到外部作用,信贷配给就会发生。关于信贷配给的定义,是指贷款利率低于瓦尔拉斯均衡利率时,贷款需求超过供给,信贷市场上出现超额需求的现象。如果贷款利率与均衡利率之间的差额是由政府干预因素造成的,这种信贷配给就是非均衡信贷配给;如果没有政府干预,贷款人自愿将贷款利率定得低于出清利率并导致的信贷配给,就是均衡信贷配给。
所谓的行业信贷配给,是指某些行业的贷款需求超过供给,有效贷款需求没得到满足的现象。现代市场经济中,商业银行是经济体中最主要的信贷资金供给者,它们的经营需要遵循安全性、流动性和效益性的基本原则,由于信息不对称的存在,银行在对信贷资源进行配置过程中,除了要考虑政策导向、盈利能力等因素,还会对企业提出抵押担保要求。因此,房地产、电力等抵押担保品充足的行业信贷需求容易被满足,但对于缺乏抵押担保品的农业,以及战略新兴产业等行业的信贷需求,往往会设置较高的利率条件,且依然无法满足它们的有效需求。
二、我国行业信贷配给发展趋势
(一)信贷投放行业结构
随着信贷管理体制的不断改革和完善,我国信贷投放总量也在不断增长,各行业的信贷投放也随着宏观经济的波动和行业政策的变动不断变化。由于我国实行行业贷款统计制度的时间较晚,人民银行从1998年开始按照工业贷款、商业贷款、建筑业贷款和农业贷款对贷款进行行业分类,但这一阶段的行业贷款统计只针对短期贷款,中长期贷款并没有进一步按照行业进行细分。从2010年開始,人民银行才按照国家统计局修订的《国民经济行业分类》进行行业贷款统计。
从我国2010年与2019年贷款行业结构来看(如图所示),随着我国经济结构和产业政策的调整,不同行业贷款占比情况发生了很大变动。2010年,贷款占比前三位的是制造业,交通运输、仓储和邮政业,水利、环境和公共设施管理业,占比分别为24.1%、13.6%、11.3%。但在2019年,除了交通运输、仓储和邮政业基本保持平稳,制造业贷款占比下降为16.3%,水利、环境和公共设施管理业下降到9.7%。租赁和商务服务业贷款占比增长最多,由6.9%增长到13.4%,其次是金融业,由0.5%增长到6.3%。总体来看,农林牧渔业、采矿业等传统第一、二产业贷款占比明显下降,租赁和商务服务业、金融业、房地产业为代表的第三产业贷款占比是增长的。
(二)行业信贷配给的测度方法
由于信贷配给主体是以银行为主的金融业,而且银行通过吸收存款为主的负债方式开展经营活动,信贷配给的情况并不适合银行等金融机构,因此在测度我国信贷配给情况时剔除了金融业,研究对象为其余18个国民经济行业。本文借鉴刘艳华(2015)的测度方法,如果某行业GDP占总GDP(剔除金融业)的比例高于该行业信贷资金占全部信贷资金(剔除金融业)的比例,就认为该行业信贷资金需求未得到有效满足,受到了信贷配给,反之,就未受到信贷配给。为了刻画信贷配给程度,本文通过公式“1-(各行业信贷资金比例/各行业GDP比例)”来计算各行业的信贷配给程度,如果计算结果大于0,数值越大,表示该行业受到信贷配给越严重,如果数值小于0,则表示没有受到信贷配给。各行业GDP及贷款数据来自Wind数据库。
(三)行业信贷配给变动趋势
从2010年到2019年,各行业信贷配给情况未发生明显变化,2010年受到信贷配给的行业有农林牧渔等12个,除了采矿业在2015年开始不再受到信贷配给外,其余11个行业在2019年依然受到信贷配给。但平均来看,采矿业在这一阶段仍然属于受到信贷配给行业,总体上还是有12个行业受到信贷配给。受信贷配给最严重的3个行业分别是科学研究、技术服务和地质勘查业,教育业和农林牧渔业,从行业特点来看,3个行业都缺少银行要求提供的抵押担保品,这符合行业信贷配给的内在逻辑。
从各行业信贷配给变化情况来看,从2010年起没有受到信贷配给的行业一直未被配给,这样的行业共有6个,分别是电力、燃气及水的生产和供应业,交通运输、仓储和邮政业,批发和零售业,房地产业,租赁和商务服务业,水利、环境和公共设施管理业。受到信贷配给的行业只有采矿业发生转变,其余的行业没有转变,但是不同行业信贷配给程度变化是有明显差异的。一直受到信贷配给的11个行业中,配给程度加重的行业有5个,分别是居民服务和其他服务业,教育,卫生、社会保障和社会福利业,公共管理和社会组织,制造业。配给程度减轻的行业有3个,分别是建筑业,住宿和餐饮业,文化、体育和娱乐业。配给程度基本保持稳定行业有3个,分别是农林牧渔业,信息传输、计算机服务和软件业,科学研究、技术服务和地质勘查业。
三、消减行业信贷配给对策建议
(一)健全信贷资金行业配置机制,提高资金使用效率
资源配置的核心是效率,对信贷资金的配置同样也是如此。评价信贷资金配置效率的高低可以看资金是否配置在能产生更高价值的行业或产业,具体分析信贷资金在不同行业之间效率高低的一个核心指标,就是每1元信贷资金所带来的行业增加值。信贷行业结构的调整需要结合行业收益性、成长性,以及资金使用效率,实行差别化信贷政策,信贷资金的行业投向调整路径可以分为三种:进入类、保持类和退出类。进入类行业要符合产业政策,而且满足收益性高、成长性强、资金使用效率高,对于满足这些条件却受到信贷配给的行业,要给予更多的信贷资金支持。保持类行业同样也需要符合产业政策,但收益性和成长性较进入类企业相对差一些,且没有受到信贷配给。退出类行业为不符合产业政策导向,或者运营状况差的夕阳产业企业,甚至有成为僵尸企业的可能,此时无论是否受到信贷配给,银行信贷资金都应该退出。
(二)找准行业信贷政策定位,推动各行业高质量发展
信贷政策的制定目标一般定位于解决行业或产业发展和结构调整的资金供给问题,但是仅依靠行业信贷政策很难实现行业高质量发展目标,这就需要信贷政策加强与产业政策、财政政策等的协调配合,形成政策合力才能有效推动行业信贷政策目标的实现。一是加强与其他宏观经济政策的协调配合,减少信息不对称导致的政策不协调问题,从而提高信贷政策的前瞻性、可操作性和实效性。二是行业信贷政策制定要立足长远,对于确实需要政策支持的进入类行业,信贷政策的制定要动态跟踪行业发展前沿,同时严把信贷风险防控关口,加强对行业信贷政策相关资金投放的管控。三是在健全行业信贷统计制度和动态评估体系的基础上,完善行业信贷政策配套机制,丰富政策工具箱,并建立与金融监管政策、财政政策相结合的激励相容机制。
(三)完善法律制度建设,提高信贷风险处置效率
稳健性是银行经营的一个重要原则,因此银行不能为缺少担保抵押的企业提供信贷资金,因为一旦违约,银行通过法律渠道正常收回损失面临成本高、时间长、效率低等问题。如果要提高银行信贷资金投放积极性,就需要先解决它们的后顾之忧。一是加强信贷风险处置机制建设。成立专业化、实体化的协调和处置机构,如金融办、经信委、公安局、人民法院等职能部门参与的风险企业帮扶工作领导小组和不良贷款专项处置工作领导小组等。二是提高信贷风险处置效率,如通过“企业担一点、银行让一点、政府帮一点、司法快一点”的处置思路和方法,探索企业金融风险处置路径。三是严厉打击逃废债违约行为,对涉逃废债行为的案件,做到迅速审查、即时立案、优先审判,对有转移财产、逃避债务意图的债务人,采取严厉有效的保全和制裁措施。
(四)加强信用体系建设,优化金融生态环境
市场经济是一种信用经济,行业信贷配给之所以存在,根本原因就是由于信息不对称所引起的不信任问题导致的。因此,为了有效解决信息不对称、减轻行业信贷配给问题,可以从信用体系建设和优化金融生态环境方面着手。一是推进信用信息共享机制建设,利用大数据技术打破“信息孤岛”,通过电商平台、税务、金融、法院等公共服务平台采集企业多维数据,利用人工智能和云计算技术对数据进行深度加工、挖掘和分析,形成基于互联网和公共信息的“征信报告”,构建出基于知识图谱的风险识别模型和风险定价模型,从而实现用信息代替抵质押担保品。二是构建守信激励和失信惩戒机制,提高企业违约成本,依法依规运用信用激励和约束手段,构建政府、社会共同参与的跨区域、跨部门、跨领域的守信联合激励和失信联合惩戒机制,加大对失信违约判决结果的执行力度,树立守信受益示范效应的同时,减少机会主义行为,保障社会公平和金融机构的合法权益。
参考文献:
[1]Ellis,Howard,S(1951),The Rediscovery of Money,in Money,Trade and Economic Growth[J], New York:Macmillan Company,253-269.
[2]Willamson SD. Costly monitoring,Financial Intermediation,and Equilibrium Credit Rationing[J],The Quarterly Journal of Economics,1986(7):159- 179.
[3] 蘇峻,何佳.关系型信贷:一个基于信贷配给的模型[J].数学的实践与认识,2011,(13):52-58.
[4] 刘艳华.信贷配给视阈下农户经营收入地区差异的阐释——基于收入回归的Shapley分解[J].金融经济学研究,2015,30(06):92-101.
[5] 何建明,田银华,张德常.我国信贷配给区域间差异及市场分化模型[J].经济地理,2007,(01):52-55.
作者单位:邵泉成,英国格拉斯哥大学 ;张学涛,中国人民银行临沂市中心支行,管理学博士,经济师。