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一、文獻(xiàn)綜述信用信息共享

是征信業(yè)務(wù)的一種結(jié)果，是征信機(jī)構(gòu)通過收集分布于社會(huì)和市場各部門的個(gè)人以及企業(yè)的信用信息，并將其進(jìn)行整理、保存、加工，最后有償或者無償提供給使用者或申請(qǐng)者。風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（risktaking）是指企業(yè)或機(jī)構(gòu)在經(jīng)營業(yè)務(wù)時(shí)所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)的大小。我國商業(yè)銀行所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)種類繁多，有信用風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等。已有的研究從理論和實(shí)證兩方面都證明了信用信息共享能減少商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

（一）國外關(guān)于信用信息共享的研究

1．理論研究貸款人之間的信用信息共享

對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，主要有以下三個(gè)渠道。第一，信用信息共享使銀行更加了解申請(qǐng)人的特點(diǎn)，并且更加精確地預(yù)測(cè)還款概率，緩和逆向選擇問題；第二，能降低銀行因信息不對(duì)稱而收取的信息租金，從而降低成本；第三，信用信息共享會(huì)形成一個(gè)懲戒機(jī)制———違約會(huì)形成負(fù)面信用記錄，從而加大借款人的償還動(dòng)機(jī)，減少道德風(fēng)險(xiǎn)。Pagano和Jappelli（1993）表明，信息共享通過提高銀行對(duì)信貸申請(qǐng)人信息的了解，從而減少逆向選擇。在他們的模型中，每個(gè)銀行都有關(guān)于當(dāng)?shù)匦刨J申請(qǐng)人的特有信息，而沒有關(guān)于非本地申請(qǐng)人的信息。如果銀行等價(jià)交換他們的客戶信息，他們也可以評(píng)估非本地信用申請(qǐng)者的質(zhì)量，那么貸款給非本地客戶就和貸給當(dāng)?shù)乜蛻粢粯影踩?。信息共享?duì)貸款總額的影響在這個(gè)模型中并沒有明確。當(dāng)銀行交換借款人信息時(shí)，這會(huì)增加對(duì)安全的借款人的貸款，但最終可能無法彌補(bǔ)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)型借款人貸款的減少。他們的結(jié)論支持了Klein（1992）的研究———他用博弈模型論述了如何通過樹立征信機(jī)構(gòu)信譽(yù)來解決道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇問題。信用報(bào)告提高了“外部銀行”對(duì)信息的可得性，從而減少了“內(nèi)部銀行”可以獲得的信息租金。如果銀行獨(dú)自擁有或生成關(guān)于公司的信息，那么信用信息共享的實(shí)現(xiàn)會(huì)緩和了借貸關(guān)系中的“套牢問題”（hold-upproblem）（Sharpe，1990）。Padilla和Pagano（1997）表明，信用信息共享會(huì)通過兩個(gè)渠道影響銀行的利潤，一方面減少銀行在信貸關(guān)系中的議價(jià)能力，并可以提高借款人的還款意愿，從而使銀行愿意降低貸款利率并發(fā)放更多貸款；另一方面，銀行之間由于信息共享而增加的競爭會(huì)減少信貸投放，尤其是對(duì)新企業(yè)。信用信息共享同樣能激勵(lì)借款人的行為符合銀行的利益。Klein（1992）表明，當(dāng)法律環(huán)境使銀行很難執(zhí)行信貸合同時(shí)，信用信息共享可以激勵(lì)借款人償還貸款。在這個(gè)模型中，借款人之所以償還貸款，是因?yàn)樗麄冎肋`約者將被列入黑名單，這在未來會(huì)減少外部融資。Vercammen（1995），Padilla和Pagano（2000）表明，如果銀行交換違約信息，借款人會(huì)更努力地對(duì)待他們的投資項(xiàng)目以取得收益來償還借款。在這兩種模型中，違約對(duì)于其他銀行來說，就是信譽(yù)很差的信號(hào)，需要更高的利率作為處罰，或在未來不對(duì)其貸款?？偟膩碚f，這些模型在信用信息共享降低違約率，及對(duì)利率影響方面的預(yù)測(cè)是一致的，而關(guān)于它對(duì)貸款影響的預(yù)測(cè)則不太明確。此外，只有在涉及單個(gè)借款人的違約概率時(shí)預(yù)測(cè)才是明確的，當(dāng)考慮平均違約率的綜合影響時(shí)，上述預(yù)測(cè)可能不成立。假設(shè)信用信息共享幫助較低層次的借款人獲得貸款，盡管每個(gè)借款人的違約概率較低，但由于較低層次的借款人相對(duì)權(quán)重的增加，總體違約率可能會(huì)增加。

2．實(shí)證研究有許多的實(shí)證結(jié)果支持信息共享

提高信貸市場表現(xiàn)這一假設(shè)。Kallberg和Udell（2003）對(duì)征信機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)的分析實(shí)證結(jié)果表明，信用報(bào)告使銀行能更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)個(gè)人貸款違約情況，從而降低了直接篩選的成本。而公司層面的數(shù)據(jù)表明，信用信息共享對(duì)信貸可得性的影響會(huì)因征信機(jī)構(gòu)類型的不同而產(chǎn)生差異。Miller(2003)通過研究公司層面的截面數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)私人征信機(jī)構(gòu)和較低融資約束以及更高比例的銀行融資相關(guān)，并且這些相關(guān)性對(duì)中小企業(yè)尤為顯著，公共征信機(jī)構(gòu)則不然。Brown和Zehnder（2007）的實(shí)證結(jié)果認(rèn)為公共征信部門建立的信用信息共享機(jī)制可以激勵(lì)借款人償還貸款。學(xué)者們運(yùn)用不同層面的跨國數(shù)據(jù)來研究信用信息共享對(duì)總的信貸市場的表現(xiàn)。根據(jù)對(duì)43個(gè)國家的信用報(bào)告的調(diào)查，Jappelli和Pagano（2002）在控制銀行貸款的其他經(jīng)濟(jì)和制度因素，如國家大小、GDP增長率、對(duì)法律的尊重和債權(quán)人的權(quán)利等變量的條件下，認(rèn)為在信用信息共享更加穩(wěn)定和廣泛的國家，銀行給私營部門的貸款更多，違約率更低。Djankov、McLiesh和Shleifer（2007）選取了129個(gè)國家在1978-2003年間的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證，確認(rèn)私人部門信貸/GDP與信息共享呈正相關(guān)。近年來，越來越多的研究關(guān)注債權(quán)人權(quán)利、信用信息共享的關(guān)系和商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系。JoelF.Houston、ChenLin和PingLin（2010）收集了69個(gè)國家近2400家銀行數(shù)據(jù)，實(shí)證結(jié)果表明債權(quán)人權(quán)利越大銀行承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)越大，出現(xiàn)金融危機(jī)的可能性越大，而信用信息共享則削弱了這一效應(yīng)，它降低了銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和國家產(chǎn)生金融危機(jī)的可能性，并使銀行獲得更多的利潤，激發(fā)更高的經(jīng)濟(jì)增長速度。

（二）國內(nèi)信用信息共享和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的研究

由于我國征信系統(tǒng)發(fā)展較晚且數(shù)據(jù)有限，國內(nèi)文獻(xiàn)的研究內(nèi)容主要集中在我國信用信息共享的實(shí)現(xiàn)應(yīng)選擇的模式，以及實(shí)現(xiàn)的技術(shù)手段。實(shí)證研究方面，張世林和才國偉（2012）使用了對(duì)133個(gè)國家或地區(qū)的數(shù)據(jù)研究了債權(quán)人保護(hù)、私營信貸和信用信息共享的關(guān)系，但并未對(duì)我國信用信息共享做出更為細(xì)致的研究。而對(duì)于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的研究，國內(nèi)文獻(xiàn)也大抵遵循國外研究的思路，一般從商業(yè)銀行內(nèi)部因素，如所有權(quán)結(jié)構(gòu)（王倩等，2007）、董事會(huì)（陳曉蓉，2003）和CEO權(quán)利（位華等，2012）、薪酬激勵(lì)機(jī)制（曹廷求、于建霞，2008）、特許權(quán)價(jià)值（韓立巖、李燕平，2006）等；以及外在因素，如貨幣政策（徐明東、陳學(xué)彬，2012）、銀行監(jiān)管（成潔，2013）外資銀行介入（孫文艷，2012）等兩方面進(jìn)行研究，或是將兩方面因素綜合分析。信用信息共享對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)有著直接的影響，這在理論上已相對(duì)完善，因此本文用實(shí)證的方式探討我國的信用信息共享對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，這在一定程度上填補(bǔ)了該研究領(lǐng)域的空白，為未來征信業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和規(guī)劃提供實(shí)證上的佐證。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）信用信息共享的衡量

關(guān)于信用信息共享的衡量，可以用兩個(gè)方面的指標(biāo)，即信用信息共享的深度指數(shù)和廣度指標(biāo)。在國外的研究中，對(duì)信用信息共享的衡量只采用深度指標(biāo)，本文認(rèn)為應(yīng)將信息的深度與廣度結(jié)合起來，才是全面衡量信用信息共享程度的有效指標(biāo)。原因主要是國外研究多采用世界范圍內(nèi)的截面數(shù)據(jù)，同一年份內(nèi)各國發(fā)展情況各異，比如有的國家人口少，征信體統(tǒng)開始建設(shè)時(shí)覆蓋面就廣。此外，公營征信機(jī)構(gòu)和私營征信機(jī)構(gòu)性質(zhì)的差異對(duì)覆蓋面的影響也很大。因此，各國在同一年度內(nèi)覆蓋面的橫向比較并不具有太大的可比性。但本文只研究我國信用信息共享的發(fā)展?fàn)顩r，此時(shí)引入信用信息的廣度指標(biāo)就顯得十分必要了。因此，信用信息共享程度=信用信息深度指數(shù)*信用信息社會(huì)覆蓋面。

1．信用信息深度指數(shù)

信用信息深度指數(shù)衡量的是信用信息的開放程度、數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)范圍，不論這些數(shù)據(jù)是由公共征信機(jī)構(gòu)還是由私營征信機(jī)構(gòu)提供，都主要涵括以下8個(gè)方面，每個(gè)方面的得分都是1：同時(shí)正面和負(fù)面的信用信息；同時(shí)個(gè)人和企業(yè)數(shù)據(jù)；來自金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，以及來自零售商和公共事業(yè)公司的數(shù)據(jù)；至少2年的歷史數(shù)據(jù)，但超過10年的負(fù)面的信貸信息或者欠款一旦還清就抹去的征信機(jī)構(gòu)在這個(gè)部分的得分為0；人均收入1%以下的貸款額數(shù)據(jù)，但收取借款人1％以上均收入費(fèi)用以檢查數(shù)據(jù)的征信機(jī)構(gòu)在這個(gè)部分的得分為0；數(shù)據(jù)用戶可以在線訪問借款人的信用信息（例如，通過網(wǎng)上平臺(tái)、系統(tǒng)到系統(tǒng)的連接或兩者）；征信機(jī)構(gòu)使用信用評(píng)分作為一項(xiàng)增值服務(wù)，幫助數(shù)據(jù)用戶來評(píng)估借款人的信用。信貸信息深度指數(shù)數(shù)值越高說明可以獲得的信貸信息越多，如果公共征信機(jī)構(gòu)或私營征信機(jī)構(gòu)不營業(yè)或者覆蓋不到5%的成人人口，那么信貸信息深度指數(shù)的得分為0。

2．信用信息的社會(huì)覆蓋面

信用信息社會(huì)覆蓋面指標(biāo)，以征信機(jī)構(gòu)登記的個(gè)人和公司的數(shù)量占成年人口的百分比來表示（根據(jù)世界銀行《世界發(fā)展指標(biāo)》，成人指的是年齡在15歲及以上的人），并附有他們最近5年的借貸歷史信息。信貸調(diào)查研究機(jī)構(gòu)和評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)，不直接促進(jìn)銀行間及其他金融機(jī)構(gòu)間信用信息交流的，不考慮在內(nèi)。如果沒有征信機(jī)構(gòu)，這一項(xiàng)的覆蓋值為0。

（二）被解釋變量以不良貸款率

作為商業(yè)銀行承擔(dān)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量指標(biāo)，而以Z得分值來衡量銀行的承擔(dān)的總體風(fēng)險(xiǎn)。

1．不良貸款率

商業(yè)銀行承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)種類繁多，但最主要的還是在從事主營業(yè)務(wù)———發(fā)放信貸過程中所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)。因此，我們采用不良貸款率（NPL）作為信用風(fēng)險(xiǎn)的替代變量和模型的被解釋變量之一。其中，不良貸款率=逾期貸款(含呆滯貸款和呆帳貸款）期末余額/各項(xiàng)貸款期末余額。

2．Z值

作為衡量銀行瀕臨破產(chǎn)的程度（Roy，1952），Z-SCORE已廣泛出現(xiàn)在最近的文獻(xiàn)，如Laeven和Levine（2009）。Z-SCORE同時(shí)綜合了利潤率、杠桿和回報(bào)波動(dòng)性三種因素，能夠從單個(gè)銀行的角度來衡量風(fēng)險(xiǎn)和穩(wěn)定性，因此多用來衡量銀行的總體風(fēng)險(xiǎn)。具體來說，Z-SCORE=（ROA+CAR）/σ（ROA），其中ROA是資產(chǎn)收益率，CAR是權(quán)益/資產(chǎn)的比率，而σ（ROA）是資產(chǎn)收益率標(biāo)準(zhǔn)偏差的估計(jì)，以財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)計(jì)量。Z-SCORE值越大表明銀行的穩(wěn)定性越強(qiáng)。利潤率和資本化水平的提高，不穩(wěn)定收入的下降都會(huì)導(dǎo)致Z-SCORE的提高，也就意味著銀行的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的下降，金融穩(wěn)定性的提高。

（三）解釋變量

1．信用信息共享指數(shù)

假設(shè)：信用信息共享指數(shù)和商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈負(fù)相關(guān)

2．銀行資產(chǎn)規(guī)模

規(guī)模越大的銀行，其管理能力、融資能力、分散風(fēng)險(xiǎn)和投資的能力越強(qiáng)，所以承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的能力也越強(qiáng)。同時(shí)，規(guī)模越大，其出現(xiàn)問題時(shí)對(duì)社會(huì)的影響越大，破產(chǎn)的危害越大，因此監(jiān)管當(dāng)局對(duì)規(guī)模大的銀行監(jiān)管更加嚴(yán)格，這抑制了銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。因此，銀行資產(chǎn)規(guī)模和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系是復(fù)雜多變的。假設(shè)：銀行資產(chǎn)規(guī)模和商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈正相關(guān)

3．大而不倒

這是一個(gè)虛擬變量，如果銀行存款份額占整個(gè)國家存總額的10%以上，取值為1，否則為0。占比越高說明銀行對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的影響越大，國家為了維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定，會(huì)抑制銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。假設(shè)：該指標(biāo)和商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈負(fù)相關(guān)

4．資本充足率

由于銀行資本的一個(gè)重要功能在于覆蓋銀行風(fēng)險(xiǎn)，資本充足率管理的目標(biāo)在于使銀行的資本與其風(fēng)險(xiǎn)的大小保持一致，因此理論上來說，銀行資本充足率的提高將有助于降低銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平，這也是監(jiān)管部門實(shí)施以資本充足率為核心的監(jiān)管體系的目的所在。假設(shè)：資本充足率和商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈負(fù)相關(guān)

三、主要結(jié)論和政策建議

（一）主要結(jié)論實(shí)證

結(jié)果表明，信用信息的共享對(duì)商業(yè)銀行而言無論是在信用風(fēng)險(xiǎn)還是總體風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)方面都有顯著的降低作用。這一結(jié)果的理論原因，在前文中已經(jīng)從三種不同的路徑進(jìn)行了分析。在我國，由央行運(yùn)營的征信中心所實(shí)現(xiàn)的信用信息共享很大程度上緩和了各銀行和貸款申請(qǐng)人之間的信息不對(duì)稱，既使銀行更加愿意放款給信譽(yù)良好的客戶，擴(kuò)大銀行規(guī)模。同時(shí)，也激勵(lì)貸款者及時(shí)履約，以保持良好的信用記錄，提高了銀行資產(chǎn)的質(zhì)量，使銀行獲得更多的利潤。隨著芝麻信用、騰訊征信等以大數(shù)據(jù)征信為特征的私營征信公司的批準(zhǔn)成立，我國的征信業(yè)已經(jīng)逐步呈現(xiàn)多元化和技術(shù)化的特征，未來征信對(duì)社會(huì)的影響將會(huì)實(shí)實(shí)在在地從金融領(lǐng)域、互聯(lián)網(wǎng)金融拓展到其他領(lǐng)域，促進(jìn)社會(huì)的發(fā)展。

（二）政策建議

基于以上結(jié)論，對(duì)我國信用信息共享的推進(jìn)提出以下建議：

1．在征信業(yè)的發(fā)展方面應(yīng)建立以央行征信中心為核心，公營和私營征信并存的多層次征信市場體系。同時(shí)建立公營征信與私營征信，以及與各政府部門間的信息交換與協(xié)作機(jī)制。

2．在信息安全方面以技術(shù)為依托保障信用信息采集的高效與安全。信用信息廣泛分散在各個(gè)不同的社會(huì)職能部門，涉及個(gè)人隱私，商業(yè)秘密，甚至是國家機(jī)密，信息安全不容忽視，必須建立多層、嚴(yán)密、完善的安全防護(hù)體系。此安全防護(hù)體系應(yīng)不僅包括系統(tǒng)自身的硬件和軟件的安全，也包括整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的安全及相關(guān)管理制度。

3．加大投入提高政務(wù)信息化水平信用信息廣泛分布在公安、工商、國稅、地稅、社保、住房公積金管理中心、質(zhì)監(jiān)局等各級(jí)政府部門，信用信息資源開發(fā)利用的程度與政府部門的信息化水平息息相關(guān)，兩者相輔相成。

4．在法律保障方面應(yīng)從立法和司法兩個(gè)層面構(gòu)建完備有效的法律保障體系。在立法層面，要盡快出臺(tái)征信基本法，并制定征信基本法配套的法律法規(guī)。在司法層面要建立較完善的法律救濟(jì)制度。

5．外部環(huán)境方面應(yīng)營造公開透明的信息，全面提升省級(jí)層面的電子政務(wù)總體規(guī)劃和頂層設(shè)計(jì)，在《政府信息公開條例》的框架下進(jìn)行最大限度的政務(wù)信息公開，同時(shí)應(yīng)在社會(huì)范圍內(nèi)開展豐富時(shí)效的信用信息公開的教育和宣傳。

作者：龍海明 申泰旭 吉余道 單位：湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院 北京大學(xué)軟件與微電子學(xué)院