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【摘 要】现代经济社会中的企业仅靠内部积累难以满足全部资金需求,企业必须选择外部融资。在信息不对称下,如何有效地规避逆向选择和道德风险、选择何种融资方式、所选方式能否取得资金等都是必须面临的问题。基于此,本文提出了中小企业内生性互助联保融资模式并加以研究。
【关键词】中小企业;内生性;融资;担保
一、文献综述
(一)国外研究
Stiglitz(1981)认为,由于银企之间的信息不对称会引起逆向选择和道德风险问题,所以银行的贷款供给不一定是贷款利率的单调增函数,在竞争均衡下也可能出现信贷配给(S—W 模型)。这样,即使银行可贷资金有剩余,也不愿意按高利率放贷而使自己的利益受损,即在配给中得不到贷款的企业,即使愿意出更高的利率也得不到贷款。
Whette(1983)修改了“S—W模型”关于借款人为风险厌恶者这一假设条件,并认为,在借款人风险中性的条件下,银行的抵押品要求同利率一样可以成为信贷配给的内生机制,从而减少银行的期望收益。
Bester(1985,1987)的论文进一步讨论了抵押品在信贷配给中的作用。Bester认为,抵押品可以和利率同时充当银行分离贷款项目风险类型的甄别机制,即银行可以通过企业对抵押品数量变动的反应敏感程度来分离高风险和低风险的贷款项目。
(二)国内研究
王霄、张捷(2003)在上述国外学者研究的基础上,引入了抵押机制和企业规模因素,建立了新的理论模型,从而使均衡信贷配给理论更加贴近不同规模的企业在贷款可得性上存在明显差异这一客观现实。通过考虑贷款抵押品的信号甄别机制和银行审查成本对贷款额的影响,将借款企业(项目)的风险类型、资产规模与能够(愿意)提供的抵押品价值量相联系,从而使抵押品和企业规模成为了均衡信贷配给中的内生决策变量。
张杰(2000)从我国中小企业大部分是民营经济的情况出发,认为民营经济一时无法在国家控制的金融体制中寻求到金融支持。解除民营经济金融困境的根本出路在于营造内生性金融制度成长的外部环境。只有内生性金融制度的存在和发展才不致于损害民营经济可贵的内源融资基础。同时,他还认为民营经济发展的一个核心问题是,在确保其内源融资机制的前提下,可发育内生性的横向信用联系。因此,鼓励民营经济自身出资组建金融中介机构势在必行。
林毅夫、孙希芳(2005)从中小企业在融资中依赖“软信息”的客观现实出发,得出结论:只有便于获取并处理“软信息”的金融交易主体才能克服中小企业融资中的信息不对称难题。他们认为,非正规金融部门通过各种人缘、地缘关系较易获得临近的中小企业的信息。因此,在向中小企业提供贷款方面具有信息优势,而正规金融的信息获取方式和信贷决策机制使得正规金融部门在向中小企业提供贷款方面处于信息劣势。
二、我国传统担保模式简述
目前,我国担保机构主要有三种:一是政府出资建立的担保机构,主要面向符合政府产业导向、政府重点扶持的中小企业;二是行业协会性质的互助担保机构,主要服务于协会内部的企业;三是私人建立的商业性担保,服务的企业类型广泛。前两种担保机构带有浓厚的政府色彩,具有产业导向性强、进入的门槛较高、企业获得担保的门槛也较高等特点;第三种担保形式虽然不具有上述特点,但其担保很难得到银行的信用。
从传统的担保来看,担保机构自身经营也存在着问题。主要表现在两个方面:一是风险与收益不匹配。由于银行的优先权,对于符合要求的企业,其可直接采取信用、抵押、质押等措施向企业放贷,而真正寻求担保的,往往是那些经营状况不尽理想、资信程度低的企业,这就决定了担保机构承担着比银行更大的风险。二是担保筛选机制和担保模式存在严重缺陷。理想的担保机构应该是由大批专业人士组成,可以实现信息完全对称,而现实的情况并非如此。不管是政府性质的担保机构还是商业性担保机构,都不是纯粹的信用担保,而必须设立严格的反担保措施。但担保机构对风险的调查能力有限,并且不具有银行所具有的天然优势。所以,他们为了控制自身的风险,只有通过要求企业提供足额的抵押品等措施来补偿担保的风险,且抵押标的一般是厂房、土地、机器设备等固定资产。而这些恰好是大量中小企业的软肋。因此,这种经营机制在一定程度上偏离了担保机构存在的本来价值。
三、内生性互助联保融资模式研究
(一)内生性互助联保融资模式概述
中小企业之间内生性的互助联保融资模式,是由需要向银行贷款融资的企业自己寻找合作伙伴并结成联盟,集体向银行贷款的一种行为。在模式中,任何一家企业都由联盟内其他企业共同为其担保,如到期无法归还贷款,则需他们共同为其还款。相关主体关系如图1所示(虚线箭头表示银行向企业提供贷款融资,实线箭头表示企业之间的相互担保,承担连带责任)。
(二)内生性互助联保模式运作机制
如前所述,大量中小企业由于缺乏足够的抵押品或者规模较小等原因,被排除在了传统的担保贷款范围之外。但是,这些企业往往掌握有核心技术,或者具有独特的商业模式等等。因此,在内生性互助模式下,这些小企业会互相寻找合作伙伴,争取互助联保融资。在多重博弈后,会形成大量优质中小企业的“强强联合”。当然,也不排除一部分风险巨大的劣质中小企业“弱弱联合”,企图集体取得银行贷款然后联合违约的情况。这就需要进一步筛选,也就是银行的甄别。
经过前期企业之间的初步筛选,已经形成了“强强联合”或者“弱弱联合”。因此,银行的筛选主要有以下三个方面:一是各企业是否满足基本的互助联保融资门槛,如企业前期经营状况、是否有重大违约记录等;二是组合的各企业之间的关系,是否均是独立经营法人,彼此之间是否存在互相参股等情况;三是企业的偿债能力考察。由于前期企业的自由组合,经过彼此之间的相互博弈,组合的企业大多经营实力、风险大小相近,这就是互助企业彼此组合博弈的信息发现功能,为银行的审查带来了规模效应,节约了部分审查成本。通过银行的审查,“弱弱联合”组合被剔除。
组合一旦通过银行审查,顺利得到贷款融资,组合内部的企业之间就会进行互相之间的监督,甚至在必要的时候,会对经营有困难的企业给予适当的支持和帮助,以减少其经营失败违约的可能。这样,中小企业联合起来,不仅共同联合争取到了贷款,更是将这种联合带到了整个生产经营活动中,有助于彼此的发展壮大。
(三)内生性互助联保融资模式中交易成本分析
对内生性互助联保融资模式交易成本,从企业和银行两方面来分析。从企业的角度来看,交易成本主要来自以下几个方面:一是筛选和监督合作伙伴的成本,由于都是中小企业的合作,如前所述,他们彼此的筛选比银行或第三方担保机构更具有针对性,更容易以较低的成本真实地了解对方企业的财务状况、经营前景等重要信息;二是申请银行贷款审查的时间成本,企业之间前期的彼此筛选,节约了银行审查的工作量,由于没有经过第三方担保,缩短了业务链条,有助于审查时间的节约和效率的提高;三是银行的贷款利息,由于没有通过第三方担保,企业不必缴纳额外的担保费用,这直接节约了企业的融资成本,即使银行会对这样的贷款方式作一定的利率上浮,只要还在企业的预期融资成本范围内,这样的融资方式也为企业打开融资渠道带来了便利。
从银行的角度来看,交易成本主要包括以下几个方面:一是银行的贷款审查成本,相对于通过第三方担保贷款而言,在企业互助联保贷款模式下,银行的审查任务相对增加,但是收益也会随着所承担风险的增加而增长;二是贷款后的监督成本,由于企业之间利益的联动促使他们在贷款后有足够的动力互相监督和扶持,并且他们相互之间密切的业务往来也使他们有最佳优势做好彼此的监督工作。
四、互助联保模式实证检验
在我国,中小企业互助联保模式有初步的尝试。其中最成功的案例要数中国建设银行浙江分行和阿里巴巴公司合作推出的网络互助联保。只要满足:工商注册时间满18个月或企业主本人从事本行业5年以上;上年经营无亏损;3家或3家以上的企业组成一个联合体并承诺互相为联合体内其他企业担保,都可以申请贷款,贷款额度从3万元到200万元不等,如果一家企业到期无法归还贷款,则需要另外两家共同替第一家还款付息。
此业务一推出,得到了大批急需贷款融资而又苦于无法获得担保机构担保的中小企业的热烈响应。不到一年,建设银行浙江省分行通过阿里巴巴已经为两百多家中小企业发放了5.7亿元的无抵押、无第三方担保贷款。
同时,他们设置了严密的违约处罚措施,主要包括以下两个方面:一是一旦企业出现违约,无法归还贷款,阿里巴巴会在网上封杀该企业;二是一种和搜索引擎相联系的惩罚方式。一旦某家企业违约,公众只要搜索和该企业有关的关键词,搜索结果页面的最下方会有个温馨提醒,披露企业的违约信息。
通过这样的机制设计,使贷款企业违约的成本远远高于贷款本身。这对于正处于创业期和成长期,视自身信誉为生命的中小企业来说,无疑很好地防范了道德风险。
上述只是违约后的惩罚机制,但是建设银行和阿里巴巴共同关注的是在贷前、贷中、贷后建立起一套完整的体系,将风险最大可能地降低,最大限度地保障企业第一还款来源。为此,阿里巴巴根据客户在网上的记录设计了一套筛选流程。同时,还在研究一套测伪系统,通过与工商税务、水电、专业互联网等平台对接,经模型测算,对客户信息的真伪作出初步判断。
【参考文献】
[1] 巴曙松,等.2006年度中国担保业监管研究[C].2006中国担保论坛(论文集),北京:经济科学出版社,2007.
[2] 林毅夫,孙希芳.信息、非正规金融与中小企业融资[J].经济研究,2005.7.
[3] 杨胜刚,胡海波.不对称信息下的中小企业信用担保问题研究[J].金融研究,2006.1.
[4] Stiglitz,J . E.,&Weiss,A.,1981,“Credit Rationing in Markets with Imperfect Information”[J]. American Economic Review,Volume 71,Issue 3,393-410.
[5] Wette,H. C.,1983,“Collateral in Credit Rationing in Markets with Imperfect Information”[J]. American Economic Review 73 (3):442-445.
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