網絡信息披露、大數據評級與電商小額貸款

□ 禹亦歆 劉征馳

(湖南大學 經濟與貿易學院,湖南 長沙 410079)

網絡信息披露、大數據評級與電商小額貸款

□ 禹亦歆 劉征馳

(湖南大學 經濟與貿易學院,湖南 長沙 410079)

在電商小額貸款模式下,由于網絡信息披露機制的存在,傳統信貸模式下受到信貸配給的安全型電商企業將可以獲取貸款。引入大數據評級機制后,電商平臺可以對不同風險類型企業區分利率貸款,同時提升平臺的總福利。

互聯網金融;電商;小額貸款;中小企業融資

近年來,各個電商平臺都涌現出了大批新興發展的電商企業。然而,盡管電商總體業務發展勢頭強勁,但作為主力軍的中小電商企業依然面臨著與傳統中小企業同樣的貸款難問題。Stiglitz和 Weiss[1]、Udell[2]等研究了中小企業貸款難的原因,認為中小企業規模小、管理不規范,經營狀況難以被銀行準確掌握,銀企雙方信息不對稱導致逆向選擇和道德風險,從而中小企業受到銀行的信貸配給。

在互聯網金融的浪潮推動下,各電商平臺提出了一系列創新融資方式,以緩解平臺內中小電商企業的融資難問題。謝平和鄒傳偉[3]認為,互聯網金融模式能通過提高資源配置效率、降低交易成本來促進經濟增長。吳俊英[4]認為,小額網絡貸款的優勢在于速度快、效率高、靈活性強、信息傳播無障礙等方面,更符合中小企業對融資“短、頻、快、少”的需求特點。

中小企業難以從銀行等傳統金融渠道獲得融資,而目前已有研究主要集中針對傳統的中小企業融資難問題,而對網絡經濟模式下中小企業融資新模式關注不足,對電商平臺作為資金提供方的網絡融資研究則更少。本文從電商平臺作為資金提供方的角度,探討電商小額貸款模式支持電商中小企業貸款的機制,為網絡小額貸款模式的發展以及互聯網金融融資的發展提供有益啟示。

一、電商小額貸款模式的特點

電商小額信用貸款是指電商企業憑借運營互聯網的產業經驗以及海量數據,通過小貸公司用“借貸”的方式為各自平臺上的中小企業提供信用貸款,解決中小電商企業的資金需求。電商小額信用貸款模式下存在網絡信息披露懲罰、大數據評級等機制,與傳統融資方式相比,融資服務方面優勢明顯,為化解中小企業融資難題開辟了一條新的路徑。

(一)網絡信息披露懲罰

電商小額貸款的所有貸款流程均在電商平臺完成,對于違約企業,電商平臺可借助互聯網信息傳播速度快、覆蓋面廣的特點,對違約企業施行“網絡信息披露懲罰”,使違約企業遭受信譽成本的懲罰。一旦企業違約,電商平臺將對借款企業的違約信息進行全平臺、全網披露,而這將對企業的信譽值、下期交易成本造成影響。同時,企業違約次數也將影響企業的信譽成本,當企業違約達到一定次數,企業的網絡店鋪將被電商平臺關停。

(二)大數據分析評級

大數據分析評級是指依賴互聯網的云計算技術,根據電商平臺上會員以往的交易情況、現金流及其它相關經營狀況,通過網絡平臺的大數據數學模型進行分析處理,對貸款企業進行信用評級。與傳統征信業務相比,大數據征信下電商平臺運用云信息計算、云機構服務等技術實時采集企業的社交、運營數據,并通過加密技術傳遞至系統,對經營明細數據進行處理分析評價,提高了貸款效率。

二、模型分析

(一)傳統金融模式下的信貸模型

1.模型假設

在傳統競爭性借貸市場中有安全型企業p a和危險型企業p b,企業有資金需求為I,期望收益為x0的項目,x0＞I。假設初始資金只能從銀行獲得,且企業具有可抵押資產為M。

銀行提供貸款合約γi=(R i,C i),其中R表示貸款總利率,C表示企業所需提供的抵押品,且0≤C≤M。假設銀行的借款合同滿足激勵相容約束:πa(γa)≥πa(γb),πb(γb)≥πb(γa),即安全型企業選擇低利率合同,危險型企業選擇高利率合同能使各自的期望收益最大。由于銀行對抵押品的評價與企業不一致,假設有評價系數α(0＜α＜1)使銀行對抵押品的評價為αC。銀行和企業都是風險中性。

根據以上假設,借款企業和銀行的期望收益分別為:

2.均衡分析

在借貸市場是競爭性時,企業基于期望收益最大化的原則選擇合同,此時有構成市場均衡且滿足激勵相容約束條件的信貸合同(γ*a,γ*b),且在競爭性市場下均衡合同使銀行獲得零利潤。

考慮在合約γ下,企業對利率和抵押品的偏好為:

則為維持期望收益不變,企業可選擇利率更高(低)、抵押品更少(多)的合同。進一步考慮企業邊際替代率隨風險類型的變化:

即企業的邊際替代率與風險類型同方向變化,危險型企業比安全型企業愿意付出更多的抵押品(利率)來換取利率(抵押品)的減少。若企業有足額抵押品,則銀行貸款合約可以實現企業的自我甄別,信貸市場達到均衡。

由于在競爭性信貸市場上,銀行對抵押品評價有折舊,因此均衡時銀行不會要求企業提供抵押品,即

信貸市場均衡需滿足以下兩個條件:(1)銀行獲取零利潤;(2)企業選擇的信貸合約使自己期望收益最大,不存在其他合約可以吸引企業且使銀行獲得正利潤。因此有:

考慮借款企業的無差異曲線及銀行的零利潤線,如圖1所示,U a,U b分別代表安全型、危險型企業的無差異曲線,且越靠近原點期望收益越高。由于企業的邊際替代率隨風險類型同向變化,故U a比U b更平緩,且越靠近原點的無差異曲線期望收益越高。由ρa(γ)=0,ρb(γ)=0分別得出銀行的零利潤線ρa,ρb。

當企業有足額抵押品,資產約束線位于M1右邊區域,A、B點分別代表安全型、危險型企業的均衡信貸合約點。此時,危險型企業沒有激勵模仿安全型企業,銀行合約的自我甄別得以實現,信貸市場存在分離均衡。

電商中小企業由于規模限制,可提供的抵押品不夠時,資產約束線位于M2位置,危險型企業可能模仿安全型企業進行貸款。此時,A、B點不再是信貸均衡點。

圖1 企業分離均衡分析

若存在可行分離均衡合約點D、E分別使安全型企業、危險型企業從銀行獲取貸款,則D、E點需位于M1左側,同時位于銀行零利潤線上。此時危險型企業模仿安全型企業到D點將有更高的期望收益,理性的企業將基于自身期望收益最大化的原則,模仿安全型企業進行貸款,則D、E點無法成為缺少足額抵押品企業的貸款均衡點。

綜上,得到命題1:當企業無法提供足額抵押品,銀行無法甄別企業的類型,安全型企業將退出市場,危險型企業留在市場中,信貸市場將存在信貸配給。

此時,安全型企業由于退出市場收益為0,危險型企業期望收益為:

我國中小企業一般規模較小,可抵押資產不足,符合上文假設無法提供足額抵押品的情形。由于引起信息不對稱造成安全型企業退出市場,大量危險型企業留在市場中,對銀行來說將影響貸款資金的還款率,從而造成不良貸款的增多,而對企業來說,大量誠信的安全型企業由于無法證明自己的類型,而無法從銀行取得貸款,也將影響企業的發展,從而影響國民經濟的增長。接下來,本文將分析網絡電商小額貸款模式能否幫助抵押資產不足的電商中小企業取得信用貸款,緩解中小企業融資難問題。

(二)引入電商平臺后的網絡小額信貸模型

1.模型假設

在上文的假設基礎上,進一步將模型拓展至網絡小額信貸市場,模型的進一步假設如下:

電商平臺對違約企業施行網絡信息披露,使違約企業遭受信譽成本Q的懲罰。同時當企業違約次數t達到一定次數(本文假設t=3)時,電商平臺將關停企業的網絡店鋪,關停懲罰為S。不同企業對Q和S的主觀評價不同,假設安全型企業違約懲罰為標準值,危險型企業對違約懲罰存在評價系數為β的折扣。

電商平臺為風險中性,通過旗下小額貸款公司為電商企業提供貸款。電商平臺以利率r i向貸款電商企業提供貸款,并收取固定借款費f。

2.網絡信息披露機制下的信貸分析

此時電商企業期望收益為:

如果企業項目成功,電商平臺可獲取Ir i的還款,但由于電商企業信譽資產、網絡店鋪并非實物資產,對平臺而言沒有經濟意義,一旦企業違約,平臺將遭受固定損失I,故電商平臺的期望收益為:

根據假設,電商小額貸款模式下電商平臺只為平臺內企業提供貸款,電商企業只能向所在平臺申請貸款,故平臺在借貸市場上為非競爭性質,將獲得正利潤,ρi＞0,解得由于,對取較緊約束

若電商小額貸款模式下存在實現分離均衡,則應滿足以下兩個要求:(1)安全型企業期望收益大于0;(2)危險型企業沒有激勵模仿安全型企業貸款。因此得:

解得:

命題2:在一定條件下(式(1)成立),電商小額貸款模式可通過網絡信息披露、關停電商店鋪機制幫助缺少抵押品的企業實現自我甄別,安全型企業得以在電商平臺進行融資。

進一步分析命題2的約束條件,

當t＜3時:

當t≥3時:

3.大數據評級機制下的信貸分析

根據上文分析,在傳統借貸模式下,受到信貸配給的安全型電商企業,在電商小額貸款模式下,可以顯露出自己的風險類型,獲取貸款。

進一步考慮電商平臺通過大數據評級對電商企業貸款的影響。電商平臺對大數據評級后評級為安全和危險的企業貸款利率分別為r′a,r′b。假設平臺中安全型、危險型企業比例分別為ω1-ω。違約懲罰機制下,平臺為所有類型企業貸款,平臺的總期望收益為:

引入大數據評級機制后,平臺為所有類型企業貸款,且由于信息不對稱的緩解,平臺實現區別利率貸款,平臺的總期望收益為:

命題3:電商平臺可以通過大數據評級機制識別出企業的風險類型,且在滿足一定條件下(式(2)滿足),平臺可以實現區別利率貸款,解決信貸配給問題,同時提升自身福利。

證明:

引入大數據評級后,平臺的福利變化:

E2-E1＞0,解得:

當電商平臺設定的利率水平r′a,r′b滿足式(2),E2-E1＞0,平臺的福利增加,同時由于大數據評級后企業的風險類型不再是私人信息,電商平臺可以區別貸款。

三、結 論

本文通過構建一個基于信息經濟學的理論框架,首先分析了傳統金融模式下中小企業融資信貸配給的原因,隨后探究了電商小額貸款模式在網絡信息披露機制、大數據評級機制下對電商企業融資的影響。本文的分析表明,電子商務平臺作為資金提供方,通過影響電商企業的信譽成本以及期望收益,幫助抵押品不足的電商中小企業實現自我甄別,從而獲得貸款。同時,電商平臺的福利也有所提升。

[1]Stiglitz J E,Weiss A.Credit Rationing in Mar kets wit h I mperfect Inf or mation[J].A merican Econo mic Review,1981,71(3):393-410.

[2]Ber ger A N,Saunder s A,Scalise J M,Udell G F.The Eff ects of Bank Mer ger s and Acquisitions on Small Business Lending[J].Jour nal of Financial Econo mics,1998,50(2):187-229.

[3]謝平,鄒傳偉.互聯網金融模式研究[J].金融研究,2012(12).

[4]吳俊英.中小微企業網絡融資模式實驗——以“阿里小貸”為例[J].經濟問題,2014(1).

F832.4

A

1003-1154(2016)04-0010-03

10.3969/j.issn.1003-1154.2016.04.003

國家重點基礎研究發展計劃(973)項目(2012CB315805);國家自然科學基金青年項目(71401053)。