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出品：信贷风险管理 作者：寇乃天 商业银行开展关系型信贷，必须了解中国的独特语境，了解中国的社会结构特色。乡土中国下，我国是典型的关系型社会，信任关系的主体特征是人际信任，是建立在血缘、亲缘、地缘关系上的信任。申言之，传统中国社会关系属于典型的“熟人社会”，这也是银行开展关系型信贷技术的社会文化基础。从整体上看，乡土社会最大的特征便是熟悉，或者称之为“gemeinschaft”、“有机团结”、“礼俗社会”。费孝通解释说，“熟悉是从时间里、多方面、经常地接触中所发生的亲密的感觉。” 这种熟悉社会在空间上表现为地方性，而地方性是指他们活动范围有地域上的限制，在区域间接触少，生活隔离，各自保持着孤立的社会圈子。这种熟悉可以分为两种，对人的熟悉（face to face group）和对物的熟悉。如果说对物熟悉便导致乡土中人“不追求这笼罩万有的真理”，那么可是说对人的熟悉导致乡土中人对人熟悉：不创造笼罩万有的规则，例如法律。这也导致了乡土中人土气的一种特色：信任。 乡土社会的信用并不是对契约的重视，而是发生于对一种行为的规矩熟悉到不假思索似的可靠性。乡土是中国的基础，但也强调乡土性并非中国社会的全部。乡土中国，并不是具体的中国社会的素描，而是包含在具体的中国基层传统社会里的一种特殊的体系，支配着社会生活的的各个方面。它并不排斥其他体系同样影响着中国的社会，那些影响同样可以在中国的基层社会里发生作用。如果乡土性是中国社会的最基本的属性，那么它根深于每个中国人的生活中。在中国城市化现代化的潮流中，不少人离开了乡土，但“土气”未改。梁漱溟先生曾说过，西方社会的基石是科学和宗教，而中国没有宗教，只有伦理。 韦伯在研究各个社会的宗教时也指出，中国没有完整意义上的宗教，他认为在中国社会起到宗教功能的是儒学，也因此他在著作中暂且称之为“儒教”，并把它视为中国社会的宗教。我们知道儒学在社会控制和社会维持层面恰恰依靠的就是伦理道德。宗教得以维持的依据是教义和信徒的信仰，而伦理的根本依据则是“血缘”。费孝通老先生在其《乡土中国》中指出，在中国地缘是血缘的延伸。例如，同乡联合，或者称之为“老乡会”，就是以地缘为存在依据，以中国乡土的伦理为基石的。信贷实践中，各地的行业协会、商业协会、商圈联盟等就是典型的地缘关系。商业银行开展关系型信贷技术，必须高度重视血缘、亲缘、地缘关系对于银行信贷业务的重要影响，提高“人格化信息”的捕获、加工、传递与运用的能力。 按照美国学者 Berger 和 Udell 的理论，以贷款所依赖的信息类型划分，可以将贷款分为依赖财务报表、资产抵押品、信用评分等可量化和传递“硬信息”的交易型贷款，以及相对应的倚重企业信誉、经营者品德、企业管理水平等大量难以量化、检验及传递“软信息”的关系型贷款。在关系型信贷中，银行与企业的“关系”的建立与互动，对于维持相对稳定的银行的银行与企业之间业务往来具有至关重要的作用。通过“关系”，银企之间实现了良好的信息交流和管理约束，双方都可以获得“关系剩余”。关系型信贷技术的核心在于核心纽带——“关系”，对此，商业银行应当搞清楚信贷意义上的“关系”的内涵、本质与价值。 1、信贷视角下的“关系”内涵 “关系”是一个多学科概念。例如，社会学中的“关系（Relation）”，是指事物（包括人的个体）与事物之间，以及事物内部各要素之间的客观联系。韦伯认为“关系”是人和社会互动的主要表现形式。这种“关系”的互动形成了错综复杂的关系网络，其中社会“关系”互动中最为常见的为经济“关系”的互动。信贷视角下的“关系”是虚拟经济与实体经济进行“关系”建立的主要渠道。关系型信贷技术的“关系”是指银行与信贷客户及其群体之间，在业务交往中逐步建立起来的，开展信息交流和形成相互约束力的纽带。关系型信贷中的“关系”能够对金融市场中经济行为风险有效控制，促进隐性信息（Tacit Knowledge）的积累与生产，帮助银行据此作出客观的信用评价和风险定价。关系型信贷的“关系”具有互惠性、稀缺性和扩散性的特征。关系型信贷的“互惠性”体现为两方面：第一、银企双方的互惠；第二，关系网络内部成员之间的互惠。关系型信贷的“稀缺性”体现了关系是一种资源，可以为社会经济关系中的成员带来收益。关系型信贷的“扩散性”是指关系是一个不断变化发展的过程，关系型融资的关系发展是一个动态扩散的过程。 2、信贷意义上“关系”的本质属性：信任 关系型信贷技术的“关系”的本质是“信任”，是在长期合作中逐步建立和发展起来的相互信任，且一般随着时间的推移而产生累计。信任既属于道德范畴，又具有经济内涵，是经济交换的润滑剂，可以减少交易成本。信任是由区域文化决定的，从根本上说，是人们在社会活动和交往过程中，基于交往对象及交往行为能产生预期结果的一种相信态度。信用包含了信任，没有信任，就没有商业信用的产生。从类型上看，信任关系包括双边信任和多边信任。随着经济的发展，传统的信用文化不再能满足需求，信任结构趋向多元化。转型社会的信任模式，属于系统信任模式，是建立在正式、合法的社会规则基础上，依靠整个法制系统、制度系统和规则系统而形成的一种新型信任模式。 3、“关系”的价值追求：社会资本 从价值论上讲，“关系”就是社会资本。社会资本是在社会关系网络中所形成的信任资源。信任是社会资本的基础。关系网络是社会资本的外在表现。信息共享、协调行动与声誉约束是社会资本的内在功能。从信贷角度讲，建立与发展银企关系，需要有效控制融资风险，其最终是为了实现信贷成本与收益的平衡。信贷关系双方在交易合作中的共赢性博弈关系最终体现为信贷关系双方收益的实现。关系收益可以分为关系租金和合约收益。其中，关系租金包含了信息租金、跨期优化租金和声誉租金等。关系型信贷关系的成本指维持与信贷客户的信贷关系所需要的非利息性成本。 关系型信贷的“关系”大小称之为关系强度（Sterngth），它是衡量银企之间建立关系的紧密程度，深刻影响企业贷款的可得性，企业贷款的可得性与其跟银行之间的关系强度呈正相关。关系强度是一个虚拟变量，一般来讲，商业银行可以从以下几个维度进行“关系强度”的有效衡量。 1关系长度 关系长度（Length）是关系型信贷关系度量最常用的简单方法。这里的长度，特指时间长度。关系长度是指银企关系的持续时间，常用银行与企业发生融资关系的持续期限来衡量。关系长度越长，表明银企关系更为紧密，合作默契程度越高，合作时间较好。一般而言，关系持续时间越长，银行与企业之间有更为充分的信息交换，银企之间彼此有较为全面的充分了解，有利于商业银行破解“银企之间的信息不对称”问题，提高企业的贷款可得性。关系长度越长，越有利于银行内化企业的信息。 2关系距离 关系距离（Distance）是指银行与企业之间的空间距离。商业银行有时候可以以空间距离来衡量关系的大小、远近，虽然不够严谨，但容易形成一个大概率事件。一般而言，在一个较为封闭或相对固化的社会关系网络中，企业与银行的空间距离越近，则双方的信息交换越充分，相互之间的关系越紧密，企业就越能获得银行的贷款或得到更好的贷款条件。随着信息化技术的发展，银企之间的空间距离正在被逐步打破，对关系型信贷技术带来了新的机遇和挑战。 3关系深度 关系深度（Depth）是指银行与企业之间在业务和管理上的结合程度。关系深度是一个相对抽象化的概念，信贷实践中，商业银行一般细化为业务深度和决策深度来进行具体的考量。例如，业务深度又称为企业的综合贡献度和产品覆盖率，即业务粘合性，是指关系银行利用关系对企业进行金融业务开发的程度，也即关系银行与企业之间的金融业务往来水平。决策深度，是指关系银行对企业决策的介入或控制程度，例如，关系银行在授信关系存续期间对贷款企业的对外担保和股东分红，都明确的禁止性规定。 4关系规模 关系规模（Scope）是指银企关系中，商业银行与一家企业保持融资关系的银行数量规模。一般来讲，企业与银行的关系规模与企业的资产规模、业务经营特性相关。例如，上市公司、国有企业或民营企业集团等类型的企业的关系规模肯定要大一些。小微型企业、普通民营企业或个人工商户等企业与银行的关系规模要小，甚至无法与当地的银行建立起融资授信关系、从某种意义上将，关系规模反映了企业的融资能力，也凸显出小微企业融资难的尴尬境地。在信贷实践中，商业银行在分析关系规模的时候，需要考虑关系集中度指标。关系集中度，是指关系隐患对目标企业的融资额度占所有银行给目标企业的融资总额的比重，常用Herfindahal指数衡量。关系集中度，又称为授信集中度或者银行授信份额占比。银团贷款体现了银行对于关系规模的控制与制衡。 信贷技术，要形成生产力，最终要体现为信贷场景的具体应用。商业银行通过“关系强度”的评估衡量，可以分析银企之间的关系强度，进而在企业信用评价、贷款定价和贷款风险管理三大场景中开展关系型信贷技术的具体实践和金融运用。 企业信用评价是由银行或第三方机构所作出的对目标企业的偿债能力、履约能力的综合评价，主要服务于企业融资、商业信用建立和交易合约达成等内容。交易型信贷技术的企业信用评价侧重于以企业的财务指标和担保水平为主要内容。关系型信贷技术的企业信用评价则侧重于“关系”的场景应用。关系型信贷技术的企业信用评价主要立足财务评价和非财务评价相结合的方法，并且非财务评价的重要性要大于财务评价。具体来讲，商业银行在运用关系型信贷技术开展非财务评价时，强调企业家素质的评价、企业自身创新能力与市场适应能力的综合评价。在关系型信贷的企业信用评价体系构建方法中，专家意见法和层次分析法在对企业信用评价的指标设定时常常使用。“关系”在关系型信贷的企业信用评价中至关重要，非财务指标评价是关系型信贷技术中企业信用评价的主要内容。 贷款定价水平，体现了银行对贷款企业的风险管理的基本态度。银行对一家企业的贷款定价，既受到银行与企业之间的关系紧密程度影响，同时还要充分考虑企业的自身的经营情况、还款能力、品质的高低等因素。从某种意义上将，关系对企业贷款利率产生重要影响。这一点在关系型信贷技术中体现的尤为明显。关系型信贷技术的贷款定价方法一般采取“积数定价法”。积数定价法是指银行给企业贷款时，依据该企业一定时期内在银行的存款贷款积数比来确定企业的贷款利率的一种贷款定价方法。积数定价法并不是传统的风险定价，其实质是关系定价的一种形式。积数比反映了企业在银行的账户的平均存款余额，是贷款企业存款派生率的一种体现，其本质是企业的存款贡献度水平对贷款定价的影响程度。积数比是银企之间隐性长期关系合约的外在体现。 关系型信贷技术下，商业银行的贷款风险管理主要涉及两方面：第一、信息不对称下的贷款风险防范问题；第二、对关系的风险防范问题。关系型信贷中的“关系”主要带来关系信息甄别风险、关系合谋和关系锁定三类问题。在信贷实践中，商业银行需要春分利用“关系”这一关键要素来提升信贷风险的管理能力，具体来讲，主要包括两方面： 1、关系银行对关系的激励机制 关系银行运用关系型信贷技术，必须重视对关系的激励。银行要高度重视关系信息的产出激励。银行开展关系型信贷能够为银行带来“信息租金”。商业银行还要注重关系信息收集加工方面的激励考核与关系动态维护的激励。 2、关系银行对关系的约束机制 关系型信贷技术下，关系的存在，是一把“双刃剑”，但也增加了信贷业务中的信贷员道德风险。对此，商业银行需要对关系积极开展约束。例如，银行可以见了对信贷员的内部充分授权和责任认定机制，强化激励机制与惩罚机制的对称性管理，积极开展关系型信贷技术的动态预警机制建设，包括建立动态的信贷安全常规评价与信贷风险报告制度。 关系型信贷技术具有一定程度的优越性。例如，银行凭借与企业保持长期的关系，能够最大限度发挥信息生产的规模效应，降低信息的成本，进而起到对企业更有效监督。二是关系型贷款富有弹性，给了企业和银行更大的回旋余地，有利于发觉潜在的优质客户，为今后银行的发展奠定基础。三是声誉在长期的博奕下，可以有效地保证交易双方履行承诺。四是关系型贷款还能促进银行在其他贷款条约中订立的许多附加条款和抵押条款更加有效的实施。关系型贷款虽有其优点，但不可避免地有其自身弊端。也就是说关系型贷款的作用是有限的。例如，日本经济陷入困境的原因之一就是关系型贷款中，由于银行介入企业而导致的贷款“软约束”问题以及银行和企业之间的相互“勒索”问题。 1、虽然关系型贷款能在一定程度上解决信贷配给，但还是不能使银行的供给函数变成利率和贷款量的正相关函数，也就是其对信贷配给的解决是有限的。信贷市场上的信息不对称和贷款规模的人为调控是导致这种“弓型”曲线存在的根本原因。关系型贷款对这种信息不对称的解决是治标不治本的，银行的供给曲线无法通过关系型贷款的存在而变成直线，银行的供给不可避免地还会出现配给，关系型贷款只是缓解了配给的过早出现。 2、关系型贷款会导致贷款“软约束”问题的存在。企业和银行建立了关系型贷款关系后，企业的初始贷款需求得到了满足。当企业的需求进一步扩张，这时由于银行对企业的“信任”，会进一步增加贷款对企业进行“帮助”。当借款人在第一次借款之后，如果财务出现问题，由于关系型贷款的存在，银行为了收回前期的贷款投入，会倾向于进一步为企业提供信贷，以避免企业违约。这样对于企业来说，预算余数是软的。由于银行的资金供给的“帮助”，企业的资金相对“充足”，企业就会出现许多滥用资金的行为，而无视银行对贷款使用范围的限定。 3、关系型贷款的“勒索”问题。在关系型贷款存在的条件下，企业要求更高的贷款，银行在给企业提供更多的贷款的同时，也索要了更多的利率，企业进一步贷款的均衡时，对应了更高的贷款利率。一般说来企业要求更多的贷款时，多数是现金流出出现问题。由于银行和企业的“关系”存在，银行很容易获知企业的现金流问题。银行出于对企业的还款的安全的考虑会增加还款利率的要求。即使相信企业的还款能力，银行这时为了获得高收益，也会“趁火打劫”。银行的这种行为的基础是由于关系型贷款的存在，银行对企业的内部信息有了一定的掌握，银行不会再对关系型客户和其他客户一视同仁。无论企业进一步贷款时是否会影响他的还款能力，银行出于自身利益的考虑都会要求更高的还款利率。而当企业还款压力增加时，企业会铤而走险投资高风险的项目，这样给银行带来了更高的违约风险。 随着经济的发展和城市化进程的推进，我国的社会结构和社会关系发生了深刻的变化。与此同时，关系新信贷技术的核心“银企关系”也发生了较大的变。例如，我国传统乡土社会向契约社会逐步演进，社会信任结构发生变化，契约社会的团体格局逐渐显现。在此背景下，银企关系正在从“人际关系”朝“服务关系”过渡，从“关系锁定”逐渐发展为“关系竞争”。新时期下，我国关系型信贷技术主要面临如下几方面挑战： 1、“大数据”风控技术的挑战。大数据被称为“未来的新石油”。大数据风控技术已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会其他各个领域。早在1980年，阿尔文·托夫勒（Alvin Toffler，1980）在《第三次浪潮》一书中就预言大数据将成“第三次浪潮”。大数据风控技术下，关系型信贷技术的局限性日益凸显，商业银行通过传统的人际关系渠道掌握客户信息已经变得落后。银行可借助人工智能技术，在授信额度以内的关系型信贷进行智能化决策，以降低代理问题对决策系统的干扰。
2、社会关系复杂化的挑战。乡土社会的变迁和契约社会部分特征的显现，使得现代社会特备是发达地区的社会进入插叙格局和团体格局并存的局面，社会关系的复杂化程度日益显著。一方面，以族缘、地缘、血缘关系为基础而形成的社会结构仍是主流，熟人经济和熟人关系仍发挥着强大的信任功能。另一方面，社会流动增强，以市场组织关系、产业组织关系等形成的新的社会团体关系。复杂的社会关系对关系型信贷技术提出严峻的挑战。 |
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