基于合作博弈的科技信貸風險分擔研究

【摘要】隨著我國經濟步入新常態，科技與金融的結合越來越受到關注。科技信貸作為科技金融的重要組成部分，其發展的關鍵問題之一在于風險分擔，該問題的妥善解決在一定程度上關系到科技型企業融資的實際運行和成效。本文基于合作博弈研究科技信貸風險及其風險分擔，試圖實現科技信貸風險的合理分擔，為發展科技信貸提供理論和實踐支持。首先介紹合作博弈模型及Shapley值法的相關理論。其次，構建最優風險分擔模型，并對模型進行求解與分析。最后，在此基礎上，對科技信貸風險的合理分擔提出相關建議。

【關鍵詞】科技信貸 風險分擔 合作博弈

當前，我國正處于經濟結構調整、產業轉型升級和創新型國家建設的關鍵時期，科技型企業的發展能夠有效促進科技研發、科技成果轉化和產業化，為產業創新注入活力，極大地提高科技成果轉化為現實生產力的速度和效率，推動我國產業結構的轉型升級，但是由于科技型企業相比與一般企業具有較高的風險，較難滿足融資服務主體的要求和條件，從而導致科技型企業普遍面臨融資困境，科技信貸作為科技型企業融資重要途徑之一，其發展關乎能否滿足科技型企業的融資需求，而發展科技信貸的關鍵問題之一在于風險分擔，因此，探索和研究如何合理分擔科技信貸風險，為科技信貸參與主體提供保障，幫助科技型企業解決融資問題具有重要意義。

一、相關文獻綜述

國內許多學者都對科技信貸風險及風險分擔進行過大量研究，對科技信貸風險方面，郭文偉（2013）[1]實證分析了科技型中小企業信貸風險與企業特征、融資模式之間的關系，認為企業規模、創業股東的從業經驗及企業所在地區的經濟發達程度與信貸風險之間存在負相關關系。王玉紅（2013）[2]從科技型企業的不同生命周期階段分析，提出在不同生命階段充分發揮各金融主體的優勢可有效控制科技金融風險。汪泉、曹陽（2014）[3]認為科技信貸風險與一般信貸風險相比更大，建立科技金融專營機構，開發適應性金融產品、發展科技擔保貸款將有助于控制風險。孫黎康、張目（2016）[4]分析了投貸聯動模式下的科技型中小企業信貸風險來源，并構建了相應的風險評價體系。關于風險分擔方面，鮑靜海、徐明等（2015）[5]基于委托代理模型，結合C-D生產函數，深入探究科技型小微企業信用風險分擔機制。汪翔（2016）[6]研究了不確定性條件下基于Shapeley值的研發聯盟風險分擔，并設計了一種直接分配機制，對Shapley機制的風險分擔進行了改進。王淼（2017）[7]在政府提供補貼的前提下，構建商業銀行與擔保機構的博弈模型，求解了公平的風險分擔比例。曾莉、王明（2017）[8]等采用改進灰色關聯分析法，研究科技型中小企業知識產權質押融資風險的合理分擔機制。

通過對文獻分析的發現，目前學者的研究主要集中在對科技信貸風險以及風險分擔兩方面，而針對如何將兩者結合起來，設計具體機制分擔科技信貸風險的研究較少，因此本文基于合作博弈研究科技信貸風險及其風險分擔，試圖合理分擔科技信貸風險，為促進科技信貸發展提供理論和實踐支持。

二、基于合作博弈的最優風險分擔模型構建與求解

（一）合作博弈模型及Shapley值法

合作博弈又稱為正和博弈，強調集體理性，只有當收益分配合理時才能保持聯盟的穩定，博弈結果使博弈參與主體的利益都有所增加，或者至少增加某一參與主體的利益，而不損害其它參與主體的利益，從而增加整個社會的利益。合作博弈以整個聯盟為分析單位，考慮參與主體之間如何組建不同聯盟以提高公平和效率，實現協議約定目的。

Shapley值是一種用于分析和求解博弈解的方法，其基本理論為：假設存在n局中人，他們組成集合N，N={1，2，3，…，n}，由這n個局中人組成任一合作聯盟，均包含于N，S為N的子集之一，聯盟S的特征函數為V（S），代表聯盟S通過局中人彼此協調合作實現收益最大化，？漬i（v）表示局中人在合作中得到的收益，可由以下公式得到。

■

其中s為聯盟s的參與主體人數，■為聯盟s中除去參與主體i后所獲得的最大收益。當合作博弈滿足對稱性、有效性和可加性時，就可以得到唯一解，即Shapley值。

（二）基本假設

一是科技信貸市場中只存在科技型企業、政府部門、擔保機構和商業銀行這四類主體。其中科技型企業、擔保機構和商業銀行自負盈虧，以利益最大化為經營目標。

二是政府部門、擔保機構和商業銀行組成一個聯盟，共同為科技型企業提供信用貸款，且聯盟成員之間進行的是合作博弈。

三是政府部門、擔保機構和商業銀行都是風險厭惡的，其效用函數滿足■，■，ρi為各參與主體的絕對風險厭惡系數，其值越大，參與主體i風險厭惡程度越高。

四是各參與主體的收益由固定收益與聯盟總收益的函數構成，即■，其中αi是固定收益，bi是分配系數，χ是聯盟總收益。

五是最優風險分擔機制下政府部門、擔保機構和商業銀行的期望收益等于基于Shapley值計算的期望值。

（三）構建最優風險分擔模型

根據假設4，■有■，其中，因此■=■，又由于Shapley值具有有效性，即對于任意χ，有■=■，所以■=■，即■+■=■，則■=0，■=1。

令最優風險分擔機制下參與主體所得收益的方差為■，則■=■，所以新機制下參與主體i的確定性等價收益為：

■ ■

聯盟的確定性等價收益為：

■

當實現最優分險分擔時，聯盟的確定性等價收益達到最大，即■最小。

綜上可得最優風險分擔模型為：■s.t.

■=1 ■，i=1，2，3

（四）模型求解與分析

利用拉格朗日求極值，■

又由于■，可能存在角點值，故采用庫恩—塔克條件求極值■

■

得■，■，i=1，2，3，參與主體的承擔的風險為：

■，i=1，2，3 （1）

聯盟的確定性等價收益為：

■ （2）

基于Shapley值計算的確定性等價收益為：

■ （3）

由式（1）可知最優風險分擔機制下科技型企業、擔保機構和商業銀行所承擔的風險與其分險規避程度ρ的平方成反方向變動，與聯盟整體的風險σ2成正方向變動。由式（2）可知聯盟的確定性等價收益■總是小于聯盟收益的期望值■。由式（3）可知最優風險分擔機制下聯盟的確定性等價收益高于基于Shapley值計算的結果。

三、結論與對策建議

基于合作博弈及Shapley值，構建最優風險分擔模型，對科技信貸風險分擔進行研究，得到以下結論：第一，科技型企業、擔保機構和商業銀行應承擔的風險與其風險規避程度的平方成反比，與聯盟整體的風險成正比。第二，由于存在風險成本，聯盟的確定性等價收益總是小于聯盟的確定性等價收益的期望值。第三，新機制實現了風險分擔的優化，這是因為在政府部門、擔保機構和商業銀行的期望收益等于基于Shapley值計算的期望值的假設前提下，最優風險分擔機制下聯盟的確定性等價收益高于基于Shapley值計算的結果，說明該機制是有效的。

結合所得結論與實際思考，為完善科技信貸及其風險分擔提出以下建議：第一，充分發揮政府在構建和維系科技信貸體系中的作用，科技型企業具有明顯的“準公共品”特征，其風險適用于“政府和市場共同分擔”原則。政府必須明確相關職能，加強引導并制定相關政策，如引導科技信貸市場中各參與主體相互合作，形成長效聯盟約束，依托財政建立專門的信用擔保基金，用于科技型企業利益補貼和風險補償。第二，商業銀行在科技信貸擔保過程中應承擔部分風險，一方面，能夠確保信用擔保機構在信用擔保過程中獲得合理收益，促進擔保機構健康發展；另一方面，能夠防止商業銀行因不需要承擔任何風險，從而放松對科技型企業的審查或對科技型企業過度放貸。第三，科技型企業、擔保機構和商業銀行在承擔科技信貸風險時按照其風險規避程度承擔，風險規避程度大的參與主體承擔較小的風險，同時完善科技型企業征信評級體系，提升科技型企業經營管理能力，從源頭上降低風險。

參考文獻

[1]郭文偉.企業特征、融資模式與科技型中小企業信貸風險[J].軟科學，2013，27（12）：72-75.

[2]王玉紅.科技金融風險分擔機制研究[D].山東財經大學，2013.

[3]汪泉，曹陽.科技金融信用風險的識別、度量與控制[J].金融論壇，2014，19（04）：60-64.

[4]孫黎康，張目.科技型中小企業信貸風險評價指標體系研究——基于投貸聯動模式的實證分析[J].科技創業月刊，2016，29（11）：26-28.

[5]鮑靜海，徐明，李秉華.科技型小微企業信用風險分擔機制研究[J].經濟問題，2014（10）：25-30.

[6]汪翔.基于Shapley值的研發聯盟收益分配及風險分擔研究[D].重慶大學，2016.

[7]王淼.中小微企業信用擔保貸款風險比例分擔研究——提供政府補貼的兩方合作博弈模型[J].商業經濟與管理，2017（03）：62-68.

[8]曾莉，王明，李成成.科技型中小企業知識產權質押融資風險分擔模型研究[J].科技管理研究，2017，37（10）：176-182.

基金項目：安徽財經大學2018年大學生科研創新基金資助項目（XSKY1856）；國家級大學生創新創業訓練計劃項目（201710378044）。

作者簡介：汪玲麗（1997-），女，漢族，安徽安慶人，金融學專業學生，研究方向：金融學。