网络信息披露大数据评级与电商小额贷款

财政金融FinanceResearch10管理现代化DOI:10.3969/j.issn.1003-1154.2016.04.003网络信息披露、大数据评级与电商小额贷款□禹亦歆刘征驰(湖南大学经济与贸易学院,湖南长沙410079)[摘要]在电商小额贷款模式下,由于网络信息披露机制的存在,传统信贷模式下受到信贷配给的安全型电商企业将可以获取贷款。引入大数据评级机制后,电商平台可以对不同风险类型企业区分利率贷款,同时提升平台的总福利。[关键词]互联网金融;电商;小额贷款;中小企业融资[中图分类号]F832.4[文献标识码]A[文章编号]1003-1154(2016)04-0010-03[基金项目]国家重点基础研究发展计划(973)项目(2012CB315805);国家自然科学基金青年项目(71401053)。近年来,各个电商平台都涌现出了大批新兴发展的电商企业。然而,尽管电商总体业务发展势头强劲,但作为主力军的中小电商企业依然面临着与传统中小企业同样的贷款难问题。Stiglitz和Weiss[1]、Udell[2]等研究了中小企业贷款难的原因,认为中小企业规模小、管理不规范,经营状况难以被银行准确掌握,银企双方信息不对称导致逆向选择和道德风险,从而中小企业受到银行的信贷配给。在互联网金融的浪潮推动下,各电商平台提出了一系列创新融资方式,以缓解平台内中小电商企业的融资难问题。谢平和邹传伟[3]认为,互联网金融模式能通过提高资源配置效率、降低交易成本来促进经济增长。吴俊英[4]认为,小额网络贷款的优势在于速度快、效率高、灵活性强、信息传播无障碍等方面,更符合中小企业对融资“短、频、快、少”的需求特点。中小企业难以从银行等传统金融渠道获得融资,而目前已有研究主要集中针对传统的中小企业融资难问题,而对网络经济模式下中小企业融资新模式关注不足,对电商平台作为资金提供方的网络融资研究则更少。本文从电商平台作为资金提供方的角度,探讨电商小额贷款模式支持电商中小企业贷款的机制,为网络小额贷款模式的发展以及互联网金融融资的发展提供有益启示。一、电商小额贷款模式的特点电商小额信用贷款是指电商企业凭借运营互联网的产业经验以及海量数据,通过小贷公司用“借贷”的方式为各自平台上的中小企业提供信用贷款,解决中小电商企业的资金需求。电商小额信用贷款模式下存在网络信息披露惩罚、大数据评级等机制,与传统融资方式相比,融资服务方面优势明显,为化解中小企业融资难题开辟了一条新的路径。(一)网络信息披露惩罚电商小额贷款的所有贷款流程均在电商平台完成,对于违约企业,电商平台可借助互联网信息传播速度快、覆盖面广的特点,对违约企业施行“网络信息披露惩罚”,使违约企业遭受信誉成本的惩罚。一旦企业违约,电商平台将对借款企业的违约信息进行全平台、全网披露,而这将对企业的信誉值、下期交易成本造成影响。同时,企业违约次数也将影响企业的信誉成本,当企业违约达到一定次数,企业的网络店铺将被电商平台关停。(二)大数据分析评级大数据分析评级是指依赖互联网的云计算技术,根据电商平台上会员以往的交易情况、现金流及其它相关经营状况,通过网络平台的大数据数学模型进行分析处理,对贷款企业进行信用评级。与传统征信业务相比,大数据征信下电商平台运用云信息计算、云机构服务等技术实时采集企业的社交、运营数据,并通过加密技术传递至系统,对经营明细数据进行处理分析评价,提高了贷款效率。二、模型分析(一)传统金融模式下的信贷模型1.模型假设在传统竞争性借贷市场中有安全型企业pa和危FinanceResearch财政金融2016年第4期11险型企业pb,企业有资金需求为I,期望收益为x0的项目,x0I。假设初始资金只能从银行获得,且企业具有可抵押资产为M。银行提供贷款合约γi=(Ri,Ci),其中R表示贷款总利率,C表示企业所需提供的抵押品,且0≤C≤M。假设银行的借款合同满足激励相容约束:πa(γa)≥πa(γb),πb(γb)≥πb(γa),即安全型企业选择低利率合同,危险型企业选择高利率合同能使各自的期望收益最大。由于银行对抵押品的评价与企业不一致,假设有评价系数α(0α1)使银行对抵押品的评价为αC。银行和企业都是风险中性。根据以上假设,借款企业和银行的期望收益分别为:πi(γi)=x0-piIri-(1-pi)Cρi(γi)=piIRi+(1-pi)αC-I2.均衡分析在借贷市场是竞争性时,企业基于期望收益最大化的原则选择合同,此时有构成市场均衡且满足激励相容约束条件的信贷合同(γ*a,γ*b),且在竞争性市场下均衡合同使银行获得零利润。考虑在合约γ下,企业对利率和抵押品的偏好为:σi=∂R∂C=-(1-pi)piI则为维持期望收益不变,企业可选择利率更高(低)、抵押品更少(多)的合同。进一步考虑企业边际替代率随风险类型的变化:∂σi∂pi=1Ip2i0即企业的边际替代率与风险类型同方向变化,危险型企业比安全型企业愿意付出更多的抵押品(利率)来换取利率(抵押品)的减少。若企业有足额抵押品,则银行贷款合约可以实现企业的自我甄别,信贷市场达到均衡。由于在竞争性信贷市场上,银行对抵押品评价有折旧,因此均衡时银行不会要求企业提供抵押品,即C*b=0。信贷市场均衡需满足以下两个条件:(1)银行获取零利润;(2)企业选择的信贷合约使自己期望收益最大,不存在其他合约可以吸引企业且使银行获得正利润。因此有:ρa(γ*a)=paIRa+(1-pa)αC-I=0ρb(γ*b)=pbIRb+(1-pb)αC-I=0EUb(γ*a)=EUb(γ*b)考虑借款企业的无差异曲线及银行的零利润线,如图1所示,Ua,Ub分别代表安全型、危险型企业的无差异曲线,且越靠近原点期望收益越高。由于企业的边际替代率随风险类型同向变化,故Ua比Ub更平缓,且越靠近原点的无差异曲线期望收益越高。由ρa(γ)=0,ρb(γ)=0分别得出银行的零利润线ρa,ρb。当企业有足额抵押品,资产约束线位于M1右边区域,A、B点分别代表安全型、危险型企业的均衡信贷合约点。此时,危险型企业没有激励模仿安全型企业,银行合约的自我甄别得以实现,信贷市场存在分离均衡。电商中小企业由于规模限制,可提供的抵押品不够时,资产约束线位于M2位置,危险型企业可能模仿安全型企业进行贷款。此时,A、B点不再是信贷均衡点。图1企业分离均衡分析若存在可行分离均衡合约点D、E分别使安全型企业、危险型企业从银行获取贷款,则D、E点需位于M1左侧,同时位于银行零利润线上。此时危险型企业模仿安全型企业到D点将有更高的期望收益,理性的企业将基于自身期望收益最大化的原则,模仿安全型企业进行贷款,则D、E点无法成为缺少足额抵押品企业的贷款均衡点。综上,得到命题1:当企业无法提供足额抵押品,银行无法甄别企业的类型,安全型企业将退出市场,危险型企业留在市场中,信贷市场将存在信贷配给。此时,安全型企业由于退出市场收益为0,危险型企业期望收益为:πb(γ*b)=x0-I我国中小企业一般规模较小,可抵押资产不足,符合上文假设无法提供足额抵押品的情形。由于引起信息不对称造成安全型企业退出市场,大量危险型企业留在市场中,对银行来说将影响贷款资金的还款率,从而造成不良贷款的增多,而对企业来说,大量诚信的安全型企业由于无法证明自己的类型,而无法从银行取得贷款,也将影响企业的发展,从而影响国民经济的增长。接下来,本文将分析网络电商小额贷款模式能否帮助抵押资产不足的电商中小企业取得信用贷款,缓解中小企业融资难问题。(二)引入电商平台后的网络小额信贷模型1.模型假设在上文的假设基础上,进一步将模型拓展至网络小额信贷市场,模型的进一步假设如下:电商平台对违约企业施行网络信息披露,使违约企业遭受信誉成本Q的惩罚。同时当企业违约次数t达到一定次数(本文假设t=3)时,电商平台将关停企业的网络店铺,关停惩罚为S。不同企业对Q和S的主观评价不同,假设安全型企业违约惩罚为标准值,危险型企业对违约惩罚存在评价系数为β的折扣。财政金融FinanceResearch12管理现代化电商平台为风险中性,通过旗下小额贷款公司为电商企业提供贷款。电商平台以利率ri向贷款电商企业提供贷款,并收取固定借款费f。2.网络信息披露机制下的信贷分析此时电商企业期望收益为:πi(ri)=x0-piIri-(1-pi)βmint[]3,{}1S+et{}Q-f如果企业项目成功,电商平台可获取Iri的还款,但由于电商企业信誉资产、网络店铺并非实物资产,对平台而言没有经济意义,一旦企业违约,平台将遭受固定损失I,故电商平台的期望收益为:ρi=f+piIri-I根据假设,电商小额贷款模式下电商平台只为平台内企业提供贷款,电商企业只能向所在平台申请贷款,故平台在借贷市场上为非竞争性质,将获得正利润,ρi0,解得r*i≥I-fpiI。由于papb,r*ar*b,对r*i取较紧约束r*i=r*b。若电商小额贷款模式下存在实现分离均衡,则应满足以下两个要求:(1)安全型企业期望收益大于0;(2)危险型企业没有激励模仿安全型企业贷款。因此得:EUa(r*i)0EUb(r*i)x0-{I解得:0mint[]3,{}1S+et{}Qx0pb-pa(I-f)-fβpb(1-pa)(1)命题2:在一定条件下(式(1)成立),电商小额贷款模式可通过网络信息披露、关停电商店铺机制帮助缺少抵押品的企业实现自我甄别,安全型企业得以在电商平台进行融资。进一步分析命题2的约束条件,当t3时:Qx0pb-pa(I-f)-fetβpb(1-pa)当t≥3时:S+etQx0pb-pa(I-f)-fβpb(1-pa)设Qm=x0pb-pa(I-f)-fetβpb(1-pa)。随着t增加,对约束Q值的要求Qm将逐步降低,电商平台仅需设定一个较小的信息披露惩罚,则可以对借贷企业造成很大的影响,电商企业将更注重信誉受损后的信用成本损失,不会轻易违约。同时电商企业违约次数t增加,将有可能被认定为危险型企业,作为了解自己风险类型的电商企业将会谨慎选取借款方式(由电商小额贷款转换为传统金融贷款)。3.大数据评级机制下的信贷分析根据上文分析,在传统借贷模式下,受到信贷配给的安全型电商企业,在电商小额贷款模式下,可以显露出自己的风险类型,获取贷款。进一步考虑电商平台通过大数据评级对电商企业贷款的影响。电商平台对大数据评级后评级为安全和危险的企业贷款利率分别为r′a,r′b。假设平台中安全型、危险型企业比例分别为ω1-ω。违约惩罚机制下,平台为所有类型企业贷款,平台的总期望收益为:E1=ω(paIr*i-I+f)=ωpapbI-I+()f0引入大数据评级机制后,平台为所有类型企业贷款,且由于信息不对称的缓解,平台实现区别利率贷款,平台的总期望收益为:E2=ω(paIr′a-I+f)+(1-ω)(pbIr′b-I+f)命题3:电商平台可以通过大数据评级机制识别出企业的风险类型,且在满足一定条件下(式(2)满足),平台可以实现区别利率贷款,解决信贷配给问题,同时提升自身福利。证明:引入大数据评级后,平台的福利变化:E2-E1=ωpaIr′a+(pbI-ωpbI)r′b-ωpapbI+ωI-ωf-f-I设G=-ωpapbI+ωI-ωf-f-I0E2-E10,解得:ωpaIr′a+(pbI-ωpbI)r′b+G0(2)当电商平台设定的利率水平r′a,r′b满足式(2),E2-E10,平台的福利增加,同时由于大数据评级后企业的风险类型不再是私人信息,电商平台可以区别贷款。三、结论本文通过构建一个基于信息经济学的理论框架,首先分析了传统金融模式下中小企业融资信贷配给的原因,随后探究了电商小额贷款模式在网络信息披露机制、大数据评级机制下对电商企业融资的影响。本文的分析表明,电子商务平台作为资金提供方,通过影响电商企业的信誉成本以及期望收益,帮助抵押品不足的电商中小企业实现自我甄别,从而获得贷款。同时,电商平台的福利也有所提升。□[参考文献][1]StiglitzJE,WeissA.Cre