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信息不对称条件下助学信贷的银行风险与控制李 钒,侯远志(西安建筑科技大学人文学院,陕西西安,710055)作者简介:李钒(1980),男,河南开封人,西安建筑科技大学人文学院硕士研究生,研究方向:城市经济学。侯远志(1956),男,陕西乾县人西安建筑科技大学人文学院教授,硕士研究生导师,研究方向:城市经济学,区域经济学。摘 要助学贷款是我国发展高等教育的一项重要政策,但在实施的过程中却出现了“银行有钱贷不出”和“学生没钱贷不到”的尴尬局面,这引起了人们对这项政策的再思考。本文通过对产生这种现象的内在原因的分析和对银行和学生二者之间预期效用的比较分析,以及对银行和学生行为选择的分析,认为缺乏有效的抵押担保机制和良好的社会信用体系是导致这种现象的重要原因,最后本文从制度约束和道德约束两方面思考,减少信息不对称现象,增加学生不还贷成本,降低银行风险,不断完善我国助学贷款制度。关键词信息不对称;预期效用;抵押担保;信用体系一、引言及问题分析据相关报道,自1999年实行的国家助学贷款制度到2004年6月底,已实际累计发放贷款52亿元,享受贷款的学生大概为83万人。助学贷款到2003已全面进入还贷高峰,然而广州一些商业银行助学贷款的坏账比率却高达20%,是普通贷款坏账率的10倍,而据预算,到2005年可能达到40%至50%。据教育部统计,目前我国全日制在校本科生中有20%的贫困生,特困生比例在5%到10%之间,人数大概为160万,且随着高校的不断扩招,贫困学生的比例还将继续扩大。所以如何完善助学贷款制度,帮助贫困学生顺利完成学业,已成为社会关注的焦点。从上述数据中可以看到,在助学贷款中出现了严重的学生违约现象,从根本上说是学生缺乏诚信的原因,造成银行助学贷款的呆账、坏账率不断上升,使得银行因风险过大而惜贷。但从制度方面考虑,一方面是由于我国尚未建立良好的个人信用制度和社会信用体系,对机会主义倾向缺乏有效的约束和惩治机制,另一方面是由于我国助学贷款具有明显的政策性,属于信用贷款,缺乏有效的担保机制,造成银行风险过大,最终使得国家助学贷款的政策性和商业银行的利益最大化相矛盾,产生了诸多问题,主要表现在:1、国家助学贷款是信用方式的消费贷款,没有任何的担保和抵押形式,但产生违约风险却完全由银行承担。2、国家助学款数额小,数量多,还贷周期长,造成银行贷款成本高。3、大学生流动性大,银行追贷难度大,成本高。4、大学生收入的不确定性大,拖欠率高。一方面由于我国高等教育已由“精英教育”向“大众教育”转变,造成大学生的生存能力和生存技能普遍下降,而且目前我国就业形势比较严峻,使得大学生收入非常不确定;另一方面由于缺乏有效的约束机制,使得大学生不还贷成本低于还贷成本,造成还贷率不高。商业银行资金的利用有“三性”原则(即安全性、流动性、盈利性),但从上述原因中可以看到,助学贷款现状显然不符合“三性”原则,商业银行的收益不大甚至为负,且由于信息不对称的存在,造成签约前的逆向选择(Adverse selection)和签约后得道德风险(Moral hazard)的存在,也使得银行贷款风险大,收益不高。而作为理性参与人的银行,发放贷款时必须了解学生的信息状况,但由于在现实的不完全市场竞争中,信息是商品,具有希缺性,为获取信息而进行的搜集是一种经济活动,所以搜集信息需花费很大成本,如果没有一种有效的制度安排,会使得银行的边际成本大于边际收益,显然银行没有积极性提供助学贷款,于是便出现了“银行有钱贷不出”的现象。但助学贷款作为国家政策,银行迫于政府的压力,在没有掌握学生个人信息状况的前提下,不得不通过强化申请程序、严格审批等手段来规避和转移信贷风险,这样便容易出现“学生没钱贷不到”的现象 。本文认为为缓解这种现象,应及时建立个人信用制度,减少信息不对称,要求学生提供抵押担保,增加学生不还贷的成本,最终降低银行风险,达到银行贷款,学生还贷的帕累托最优(Pareto optimality)状态。二、风险控制模型的建立与分析(一)银行行为选择模型的建立与分析根据委托代理关系在经济学上的定义,委托代理关系泛指任何涉及信息不对称的交易,交易中有信息优势的一方称作代理人,另一方称作委托人。所以在助学贷款中,学生可称作代理人,银行可称作委托人。由于学生和银行间信息不对称的存在,会产生逆向选择和道德风险。在签约之前,一方面作为代理人的学生为了获得助学贷款,往往提供虚假贫困信息,另一方面学校为了急于解决自身的缴费问题,纵然学生提供虚假信息,甚至向银行提供本校虚假的诚信教育信息,由于上述两方面的原因造成了信息不对称现象,使得银行很难了解真实的贫困信息,所以银行在某种程度上不得不对真贫困学生和假贫困学生一视同仁,而且往往假贫困学生的还贷率较低,而真贫困学生会为了规避风险等原因而惧怕贷款,这就出现了所谓的“劣币挤走良币”现象,即逆向选择现象。在学生和银行签约之后,银行对学生的道德水平、毕业去向、收益水平不会很了解,同样造成了信息不对称现象,最终由于学生违约而不按期还贷,产生了道德风险。在市场经济条件下,正是由于上述两种因素的存在,导致市场失灵,使市场充满风险和不确定性,市场就有可能给出错误信号,破坏激励机制,甚至破坏市场机制。本文将在委托代理理论框架下考虑银行对激励机制的选择。根据委托代理模型,银行的问题是在满足参与约束条件(Participation constraint)和激励相容约束条件(Incentive compatibility constraint)下,选择一个适当的激励合同S(),使得学生在最大化自己利益的前提下,选择对银行有利的行为,以使自己的期望效用最大化。而提供抵押担保是非常有效的激励手段,下面将着重分析抵押担保在防范和化解道德风险中的作用。我们用A表示学生所有可能行为的集合,aA学生的某个特定行动。学生有贷款与不贷款的自由,假定如果学生获得银行贷款,学生可以利用助学贷款投资于自身教育,也可以投资于其他消费项目(如娱乐、购置电脑等)。设学生投资于自身教育成功的概率为p,失败的概率为(1p),学生投资于其他消费项目成功的概率为p,失败的概率为(1p)。(在这里我们定义学生投资于自身教育成功为:利用好助学贷款,毕业后有好的工作,有能力偿还贷款,否则为投资失败;学生投资于其他消费项目成功为:由于自身素质的提高,如购置电脑等,毕业后仍具有还贷能力,否则为投资失败)。再设学生投资于自身教育成功的收益为R,投资于其他消费项目成功的收益为R,银行要求学生提供的抵押担保为C(如学位证等),当学生违约不还贷时银行可自行处理担保品,设抵押担保品的变现率为(不考虑C的折旧),进一步假设学生在借贷时拥有的资产为W0(W0C),且学生资产的安全收益率为,银行资产的安全收益率为,学生总贷款数为D,贷款利率为r。 在学生提供担保C的前提下,学生利用助学学贷款投资于自身教育的预期效用为: E1W0(1)(1r)DRp(W0C)(1)(1p) 学生利用助学贷款投资于其他消费的预期效用为:E2W0(1)(1r)DRp(W0C)(1)(1p) 学生不贷款的预期效用为:U =W0(1) 根据委托代理理论我们将委托人银行的问题如下:Emax(1r)Dp(1)D(1p)C, (1r)Dp(1)D(1p)C s.t. (IR)E1U (IC)E1E2 其中,参与约束条件(IR)说明的是:学生贷款的预期效用大于不贷款的预期效用,U为学生的保留效用(体现在学生有了学位证等有利于找到好工作,创造的效用)激励相容约束条件(IC)说明的是:学生利用助学贷款投资于自身教育的预期效用大于学生利用助学贷款投资于其他消费的预期效用。所以学生的参与约束条件为: E1U,即得:C 学生的激励相容约束条件为: E1E2 即得:C 综合可得,同时满足两个约束条件时,C、,这意味着一方面学生会借助学贷款,另一方面学生会利用助学贷款用于银行所希望的行动(投资于自身教育)且此时会有: (1r)Dp(1)D(1p)C(1r)Dp(1)D(1p)C 所以银行的期望效用为:E(1r)Dp(1)D(1p)C 由上述模型可知,银行的期望效用是C的严格递增函数,且可得到银行要求的最优抵押担保为:C 通过上述分析可以发现,抵押担保是银行防范道德风险的有效激励手段,且它具有很强的可操作性,不需要特定的制度安排和强制的行政手段。但由于学生可提供的抵押担保非常有限,而且当学生违约时学位证不会对银行创造任何效用,而实行学生生源地助学贷款制度,可解决上述问题。(二)学生行为模型的建立与分析我们可以在纵向差异模型(泰勒尔,1988)的框架下考虑学生的行为选择。根据模型用T表示学生偏好。我们可以得到还贷学生的预期效应为:U1eTmD(1r) 其中e为还贷的效用系数,m为银行贷款对学生产生的效用系数,且ee(I),I为社会对还贷学生的奖励程度和良好的信誉对自己产生的效用程度,又有I=I(H), H为个人信用制度的建立程度以及其传递速度和效率,因此有e0, e0,I/0, I/ 0 。 不还贷学生产生的预期效用为:U2TsD(1r) 其中为不还贷的效用系数,s为不还贷的效用损失系数,有(J), J为不还贷学生的效用损失程度,又有JJ(H),所以有0,0,J0,J0, 且ss(Z),Z为银行惩罚不还贷学生的投入程度,有s0, s0。而学生作为理性的参与人,有U10, U20所以有:当TT1 、 时,学生还贷, T1= 当TT2 、 时,学生不还贷,T2= 再令U1= U2 ,解得:T3= 综合可得:当TT2、T3时,学生不还贷。 当TT3、时,学生还贷。有T2T3 ,即的 ,对于学生个人而言,偏好是不变的,所以m不变,当然银行所希望的是区间T2、T3不断缩小,即不断增大,不断减小,具体的方法有:1增大s,又因为s0,故可通过增大Z,使增大,即加大对不还贷学生的惩罚力度,通过建立良好的社会信用体系增大不还贷学生因信誉损失而带来的成本。2减小 ,由0,可通过增大J,使减小,即增大不还贷学生的信誉损失程度,须加大个人信息的传递速度和效率。3增大e ,由e0,可通过增大I,使减小,即加大对还贷学生的奖励力度,可通过建立社会信用体系和个人信用制度,使还贷学生因具有良好的信誉而获得较大效用。三、相关建议及对策 完善助学贷款的核心问题是如何减少银行风险,增大银行收益。针对上述出现的一些问题,本文有以下几点建议:(一)建立和完善生源地贷款制度在中国目前的教育环境下,子女的教育资金基本由父母筹集,所谓贫困生问题就是学生家庭贫困问题,所以贫困生贷款和贫困生家庭贷款实为同一性质问题。据报道,生源地助学贷款在某些省市已率先实施,且取得良好的效果。根据相关实施办法规定,生源地助学贷款可以由当地农村信用社联合社负责,以就近就地为原则,由学生户口所在地农村信用社(包括农村合作银行)具体办理。如果将学生贷款转为学生家庭贷款,则上述的一系列问题将会迎刃而解。(二)建立个人信用制度和社会信用体系如上述模型分析,由于信息不对称的存在,会产生严重的委托代理问题,一个重要原因是信用制度和惩治制度的缺失,使得违约成本不高。所以我们必须建立一个有效的制度安排,增大违约成本,同时也增大守约效益,构建一个让借款人守信的制度环境。在这方面西方发达国家的经验值得借鉴,在欧美等国家,信用体系十分完善,每个公民都有一个集身份证号、社会保障号码和银行号码的“三位一体”的个人信用档案,“全国统一、一人一号、终身使用”,再借助高科技手段,使得个人信用信息具有很高的传递速度和效率,大大降低了银行的信息收集成本和交易成本。另外美国等国家还具有完善的还贷保证机制。当学生毕业参加工作后,其工薪必须经过转帐记入个人信用卡帐户,而银行信用卡又必须以个人终生的社会保障号码为依据,通过这种完善的银行系统可以及时掌握学生收入情况,从而有效控制银行信贷风险。目前在中国,由于个人信用系统还未建立,银行在对学生个人信用状况把握不准的情况下,只有通过强化申请条件、严格审批程序等方法来规避风险,这样有带来逆向选择的可能,不利于助学贷款的完善。如果在我国由国家金融部门、经办银行、国家助学贷款管理中心以及各高等院校建立一个全国联网的个人信用信息系统,要求这个系统的个人信用信息库能够存储个人信用历史资料,如银行记录、社会记录等。并仿用美国的“三位一体”信用制度,给每位公民配备一个安全帐号,与个人身份证相联系,保证全国统一,做到一人一证,全国通用。这样通过个人信用信息系统可以满足信贷、保险、雇佣等方面的信息需求,当学生由于某种活动,须检查个人信息时,出示其个人安全帐号并确认密码,其委托人便可快速通过这个系统查到所需的信息。通过这种方法一方面由于银行对学生又充分的信息,可防止逆向选择,另一方面由于学生违约成本极高,可有效化解道德风险。(三)在全社会普遍加强诚信教育,改善社会信用环境市场的本质是交易,在市场经济的建设过程中,会出现大规模的信用交易,在某种程度上信用是市场经济的基石,信用是市场社会不可或缺的重要资源,但当前我国社会信用建设已严重落后于是市场竞争需要,加强信用建设已势在必行。助学信贷是信息不对称的交易,学生信用的缺失是导致银行绩效下降的根本原因。信用意识和观念的缺乏是助学贷款实施过程中得一大障碍,对大学生加强诚信教育,将诚信作为高校教育的重要组成部分,提高大学生诚信素质,促进我国助学贷款制度顺利实施。参考文献:1张维迎.博弈论与信息经济学M,上海:上海三联书店 上海人民出版社,19962韩建新.信息经济学M,北京:北京图书馆出版社,20003杨振坤.个人消费信贷的非对称信息与业务拓展J,经济师,2003,(5)4谢进城,张家峰.论抵押贷款在不对称信息市场的应用J,经济评论,2003(6)5杨克瑞.制度分析与国家助学贷款的反思J,清华大学教育研究,2004(4)6Koskela, E, Stenback, R, 2000, Is there a tradeoff between bank competition and financial fragility? Journal of Banking and Finance 24, 1853-1873.The Bank Risk and Control of the Aiding Student Credit Loan under Asymmetric InformationLi fan, Hou yuanzhi(School of Humanities, Xian University of Architecture & Technology)Abstract:The aiding student loan is an important policy of promoting higher education in our country. But in

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