許友傳,裘佳杰

(復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,上海 200433)

一、引 言

信用風(fēng)險(xiǎn)緩釋 (Credit Risk Mitigation,簡(jiǎn)稱 “CRM”)是通過建立對(duì)不同交易對(duì)手的或有要求權(quán)(如第三方保證或擔(dān)保)、或?qū)Σ煌L(fēng)險(xiǎn)暴露的或有要求權(quán) (如有形資產(chǎn)抵押、證券質(zhì)押)、或增強(qiáng)原始暴露清算時(shí)的清償能力 (如雙邊或多邊表內(nèi)凈扣)來轉(zhuǎn)移或降低信用風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)BCBS(Basel Committee on Banking Supervision,2004)之規(guī)定,商業(yè)銀行在計(jì)算資本要求時(shí)可考慮CRM工具對(duì)貸款違約風(fēng)險(xiǎn)暴露 (Exposure at Default,簡(jiǎn)稱 “EAD”)和違約損失率 (Loss Given Default,簡(jiǎn)稱“LGD”)的緩釋作用,并提供了相應(yīng)的扣減計(jì)算辦法[1]。該思想曾獲得了各國監(jiān)管當(dāng)局的普遍重視,業(yè)界也已著手改進(jìn)其定價(jià)技術(shù)和方法,并試圖體現(xiàn)CRM工具對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)的緩釋作用。譬如,建行的成本加總定價(jià)法要求貸款價(jià)格必須涵蓋與貸款活動(dòng)相關(guān)的資金成本、費(fèi)用成本、稅負(fù)成本、信用風(fēng)險(xiǎn)成本、經(jīng)濟(jì)資本成本以及目標(biāo)收益,在測(cè)度貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)成本時(shí),建行就參照 《巴塞爾新資本協(xié)議》的有關(guān)規(guī)定對(duì)不同CRM工具提供情形下的違約損失率進(jìn)行相應(yīng)的參數(shù)設(shè)定。但值得注意的是,盡管業(yè)界普遍將CRM工具作為降低信用風(fēng)險(xiǎn)的一種管理手段,而理論文獻(xiàn)卻很少就CRM工具對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的緩釋作用及其對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的影響等進(jìn)行研究。在為數(shù)不多的相關(guān)文獻(xiàn)中,Stulz和Johnson(1985)曾基于或有權(quán)估值理論對(duì)抵押債務(wù)進(jìn)行了定價(jià),研究了抵押對(duì)公司價(jià)值的影響[2]。Cossin和Hricko(1999)研究了存在雙邊違約可能、隨機(jī)抵押、抵押品存在市場(chǎng)調(diào)整、追加保證金情形下的抵押對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的影響[3]。國內(nèi)也有幾篇文獻(xiàn)介紹和討論了抵押對(duì)貸款質(zhì)量和違約風(fēng)險(xiǎn)要素的影響,如于晨曦 (2007)分析了抵押品對(duì)貸款違約損失的影響[4],楊建瑩和錢皓 (2008)調(diào)查研究了山東省10多家商業(yè)銀行的抵押貸款執(zhí)行情況等[5],但就CRM工具對(duì)商業(yè)銀行貸款定價(jià)的影響鮮有文獻(xiàn)涉足。

由于CRM工具降低了貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)暴露和違約損失率,進(jìn)而降低了貸款的損失預(yù)期,根據(jù)成本與收益對(duì)稱、風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償與分?jǐn)偟仍瓌t,商業(yè)銀行應(yīng)在貸款定價(jià)時(shí)扣減CRM工具對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的緩釋作用,進(jìn)而確定一個(gè)較之無CRM情形相對(duì)優(yōu)惠的競(jìng)爭(zhēng)性價(jià)格,那么實(shí)際情形又如何呢?本文將基于CSMAR《中國上市公司銀行貸款數(shù)據(jù)庫》,就CRM工具對(duì)商業(yè)銀行貸款定價(jià)的影響進(jìn)行多視角的研究,我們將重點(diǎn)審視以下兩個(gè)問題:①提供CRM工具和不提供CRM工具下的貸款風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)是否存在顯著差異;②各類銀行 (國有銀行、股份制銀行、地方性銀行)對(duì)CRM工具的風(fēng)險(xiǎn)敏感性、以及CRM工具對(duì)其貸款風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的影響,然而實(shí)證研究卻發(fā)現(xiàn)了與理論預(yù)測(cè)結(jié)果不一致的情形。在信用貸款、擔(dān)保貸款和抵押貸款中,只有抵押貸款和非抵押貸款的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)間存在顯著差異,且信用貸款、保證貸款的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)顯著小于抵押貸款,似乎CRM工具在商業(yè)銀行的貸款風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)中未能得到應(yīng)有的體現(xiàn)與反映,這需要結(jié)合我國商業(yè)銀行特定的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)與激勵(lì)機(jī)制才能給予合理解釋。

二、實(shí)證研究

(一)數(shù)據(jù)與整理

銀行貸款數(shù)據(jù)來自于CSMAR《中國上市公司銀行貸款數(shù)據(jù)庫 (2009)》,金融機(jī)構(gòu)貸款基準(zhǔn)利率來自于中國人民銀行官方網(wǎng)站。CSMAR《中國上市公司銀行貸款數(shù)據(jù)庫》提供了我國上市公司貸款的20條信息,包括上市公司名稱、證券代碼、貸款銀行、貸款時(shí)間、授信日期、貸款金額、貸款利率、貸款期限、貸款類型、CRM工具的提供情況等。該數(shù)據(jù)庫將上市公司貸款細(xì)分為五大類:①信用貸款;②擔(dān)保貸款,包括保證貸款、抵押貸款、質(zhì)押貸款;③貸款外其它表內(nèi)業(yè)務(wù),包括項(xiàng)目融資、貿(mào)易融資、票據(jù)貼現(xiàn)、其它項(xiàng);④表外業(yè)務(wù),包括信用證、票據(jù)承兌、其它項(xiàng);⑤其它授信項(xiàng),其中貸款外其它表內(nèi)業(yè)務(wù)、表外業(yè)務(wù)、其它授信項(xiàng)不是本文的研究?jī)?nèi)容。

CSMAR提供了8562條上市公司的貸款信息,由于部分指標(biāo)的數(shù)據(jù)缺失,需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下整理:①剔除貸款利率缺失的數(shù)據(jù);②剔除貸款期限不存在的數(shù)據(jù)①貸款期限和貸款發(fā)生日是確定相應(yīng)基準(zhǔn)利率的必要條件。;③剔除只停留在授信層面的貸款;④剔除外幣貸款;⑤剔除政策性銀行、外資銀行、非銀行類機(jī)構(gòu)的貸款、以及貸款銀行缺失的數(shù)據(jù);⑥剔除風(fēng)險(xiǎn)緩釋工具不清楚的數(shù)據(jù);⑦對(duì)貸款發(fā)生日缺失但存在授信起始日的數(shù)據(jù),我們將授信起始日替換成貸款發(fā)生日,并剔除如此替換后 “貸款發(fā)生日”仍缺失的數(shù)據(jù);⑧剔除貸款利率下浮超過10%或上浮超過50%的數(shù)據(jù),它們可能是數(shù)據(jù)錄入的筆誤,抑或金融機(jī)構(gòu)的違規(guī)所致。進(jìn)行如此整理后,共剩下548個(gè)有效樣本。

(二)貸款風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的分布特征

為了研究CRM工具對(duì)商業(yè)銀行貸款風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的影響,首先需要定義貸款利率的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。由于我國商業(yè)銀行對(duì)人民幣貸款的定價(jià)尚未實(shí)現(xiàn)真正的市場(chǎng)化,因此貸款定價(jià)時(shí)的參照基準(zhǔn)仍是官方利率,而非貨幣市場(chǎng)利率。那么,在確定貸款利率的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)時(shí),可行且合理的方式是將貸款利率與基準(zhǔn)利率進(jìn)行比較,將貸款利率相對(duì)于基準(zhǔn)利率的浮動(dòng)幅度作為貸款的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。

表1的描述統(tǒng)計(jì)表明全樣本貸款的平均風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)為0.8%,其中信用貸款、保證貸款和抵押貸款的平均風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)分別為0.02%、0.32%和4.51%,且保證貸款的平均風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)高出信用貸款30BP①BP表示 “基本點(diǎn) (BasisPoints)”,1BP等于0.01%。,抵押貸款的平均風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)比信用貸款和保證貸款分別高出449BP和419BP,三類貸款的平均風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)呈現(xiàn)遞增的關(guān)系。從分銀行類型的貸款平均風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)來看,國有商業(yè)銀行似乎有更強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)和議價(jià)能力,表現(xiàn)在其貸款的平均風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)為1.71%,而地方性銀行的平均風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)僅為0.74%,股份制商業(yè)銀行的平均風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)甚至還為負(fù)數(shù)。

表1 分銀行類型的各類貸款的平均風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)

(三)不同CRM工具對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的影響

按照CRM工具對(duì)貸款損失的緩釋作用,當(dāng)借款人提供擔(dān)保、抵押等CRM工具時(shí),貸款的預(yù)期損失降低,從而貸款執(zhí)行利率理應(yīng)較低。但T檢驗(yàn)和Mann-Whitney檢驗(yàn) (簡(jiǎn)稱 “M-W檢驗(yàn)”)并不一致支持 “信用貸款和非信用貸款、保證貸款和非保證貸款的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)間存在顯著差異”,只有抵押貸款和非抵押貸款的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)間存在顯著差異,且抵押貸款的利率上浮幅度還顯著大于未提供抵押工具下之情形 (見表2)②M-W檢驗(yàn)是對(duì)兩個(gè)獨(dú)立總體的均值差異進(jìn)行檢驗(yàn)的一種非參數(shù)方法,它對(duì)樣本分布沒有具體要求。其基本原理是:將兩組樣本進(jìn)行混合,并按照由小到大的方式排序,分別計(jì)算兩樣本的秩和 w1和 w2,則 M-W 檢驗(yàn)的 U統(tǒng)計(jì)量為:U=Min,如果U統(tǒng)計(jì)量小于M-W檢驗(yàn)的臨界限值U,則拒絕原假設(shè)H∶μ=μ,否則接受備擇假設(shè)a012 H1∶μ1 ≠μ2。。抵押貸款的高利率訴求似乎表明以實(shí)物為抵押品的貸款其 “清償力”甚至低于擔(dān)保貸款,這與國內(nèi)抵押品處置的二手市場(chǎng)欠發(fā)達(dá),抵押品的變現(xiàn)能力較差,管理成本較高等有一定的關(guān)系,它們可能提高了貸款的損失預(yù)期,進(jìn)而導(dǎo)致其風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的提高③正如章彰(2007)所言:國有銀行不良資產(chǎn)處置化轉(zhuǎn)的經(jīng)驗(yàn)表明以實(shí)物為抵押品的貸款其清償力甚至低于擔(dān)保貸款[5]。。

導(dǎo)致信用貸款和非信用貸款的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)間不存在顯著差異的可能原因是:商業(yè)銀行一般只對(duì)AAA級(jí)客戶發(fā)放信用貸款,而它對(duì)貸款的損失預(yù)期產(chǎn)生如下兩個(gè)相反方向的影響:首先,AAA級(jí)客戶較低的違約概率降低了貸款的損失預(yù)期;其次,信用貸款 (或未提供CRM工具)對(duì)貸款損失沒有緩釋作用,增加了貸款的損失預(yù)期,但只要前者的預(yù)期影響大于后者,則最終的貸款利率仍可能是降低的,這種現(xiàn)象與我國商業(yè)銀行當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)機(jī)制有一定關(guān)系。在利率尚未完全市場(chǎng)化的背景下,我國商業(yè)銀行普遍重視對(duì)借款人主體違約概率的評(píng)估,而對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)暴露、違約損失率等風(fēng)險(xiǎn)要素的敏感性較低 (或債項(xiàng)評(píng)級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)敏感性較低)。商業(yè)銀行在進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí),對(duì)主體違約概率的偏倚可能 “高估”了AAA級(jí)信用客戶的低違約概率對(duì)貸款損失預(yù)期的降低效應(yīng),從而給予了較低的貸款執(zhí)行價(jià)格。

表2 CRM工具對(duì)貸款溢價(jià)影響的顯著性檢驗(yàn)

表2(下半部分)還給出了三種CRM工具對(duì)貸款溢價(jià)影響的差異性檢驗(yàn),表3則給出了分銀行類型的CRM工具對(duì)貸款溢價(jià)影響的差異性檢驗(yàn)。與楊建瑩、錢皓 (2008)對(duì)抵押貸款執(zhí)行情況的經(jīng)驗(yàn)調(diào)查結(jié)果相似,檢驗(yàn)表明我國商業(yè)銀行的信用貸款和保證貸款的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)均顯著小于抵押貸款[6]。

表3 CRM工具對(duì)各類銀行的貸款風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的影響

(四)進(jìn)一步討論

表4 CRM工具對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)影響的線性回歸模型

前文使用T檢驗(yàn)和M-W檢驗(yàn)研究了單個(gè)特征對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)均值的影響,并沒有考慮其他變量對(duì)其可能的影響或解釋力。為此,表4在線性回歸方程中考察了貸款規(guī)模、CRM工具類型、銀行類型等對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的影響,鑒于橫截面數(shù)據(jù)有較強(qiáng)的異方差性,表4同時(shí)還給出了模型的加權(quán)最小二乘估計(jì) (簡(jiǎn)稱 “WLS”)。與前文的結(jié)論相似,表4揭示抵押貸款的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)顯著高于信用貸款,保證貸款和信用貸款的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)顯著低于抵押貸款;同時(shí)國有商業(yè)銀行的貸款風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)顯著高于其他商業(yè)銀行。

三、現(xiàn)象解釋

當(dāng)前,成本加總定價(jià)法是我國商業(yè)銀行對(duì)本幣普通對(duì)公客戶的主流定價(jià)方法,它要求貸款價(jià)格必須涵蓋與貸款活動(dòng)相關(guān)的資金成本、費(fèi)用成本、稅負(fù)成本、信用風(fēng)險(xiǎn)成本和經(jīng)濟(jì)資本成本。其中,信用風(fēng)險(xiǎn)成本和經(jīng)濟(jì)資本成本與貸款的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)有關(guān),它們分別用來覆蓋貸款的預(yù)期損失(Expected Loss,簡(jiǎn)稱 “EL”)和非預(yù)期損失 (Unexpected Loss,簡(jiǎn)稱 “UL”)。理論上可以證明,當(dāng)債務(wù)人的違約行動(dòng)服從概率為PD的Bernoulli二項(xiàng)分布,且違約風(fēng)險(xiǎn)暴露 (EAD)、違約概率 (PD)和違約損失率 (LGD)相互獨(dú)立時(shí),貸款預(yù)期損失EL為:

而貸款的非預(yù)期損失UL為:

可見,預(yù)期損失和非預(yù)期損失均受到了違約風(fēng)險(xiǎn)暴露、違約概率和違約損失率三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)要素的影響,且違約概率和違約損失率又受到各種CRM工具不同程度的影響。鑒于常見的CRM工具對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)的緩釋程度 (或風(fēng)險(xiǎn)緩釋質(zhì)量)遵循如下的遞減關(guān)系:抵押、保證、信用,因此理論上可預(yù)期 “在抵押品價(jià)值波動(dòng)性不大、且提供CRM工具的情形下,銀行貸款的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)應(yīng)有如下遞減關(guān)系:信用貸款、保證貸款、抵押貸款”。然而,實(shí)證研究卻發(fā)現(xiàn)了與理論預(yù)測(cè)相反的結(jié)論,我國商業(yè)銀行似乎對(duì)更高質(zhì)量的風(fēng)險(xiǎn)緩釋工具執(zhí)行了較高的貸款利率,表明信用風(fēng)險(xiǎn)緩釋工具在其貸款風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)中未能得到應(yīng)有的體現(xiàn)與反映。我國商業(yè)銀行對(duì)擔(dān)保、抵押等工具的風(fēng)險(xiǎn)緩釋作用的 “漠視”,與其特定的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)與激勵(lì)機(jī)制不無關(guān)系。

由式 (1)可知,貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)成本由違約概率、違約損失率和違約風(fēng)險(xiǎn)暴露等風(fēng)險(xiǎn)要素決定。在進(jìn)行相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)的測(cè)定時(shí),我國商業(yè)銀行一般根據(jù)借款人的資信評(píng)級(jí)來 “映射”相應(yīng)的違約概率①或根據(jù)歷史債項(xiàng)數(shù)據(jù)運(yùn)用Logit模型等來估算各信用等級(jí)客戶的違約概率。,而不同CRM工具所對(duì)應(yīng)的違約損失率則參照國際通行的監(jiān)管規(guī)定執(zhí)行。特別地,我國商業(yè)銀行在貸款準(zhǔn)入和風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)時(shí),往往過度強(qiáng)調(diào)對(duì)客戶資信等級(jí)的評(píng)估,對(duì)違約損失率等風(fēng)險(xiǎn)要素的關(guān)注度和敏感性較低。或進(jìn)而言之,我國商業(yè)銀行對(duì)違約概率的高敏感性、以及對(duì)不同CRM工具所對(duì)應(yīng)違約損失率的低敏感性,是CRM工具未能在其貸款風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)中得到體現(xiàn)的一大原因。

同時(shí),式 (2)揭示貸款的經(jīng)濟(jì)資本成本也由違約概率、違約損失率及其波動(dòng)性等要素決定。因此,經(jīng)濟(jì)資本成本也應(yīng)反映不同CRM工具對(duì)違約損失率的影響,但我國商業(yè)銀行尚不具備這種測(cè)度能力。當(dāng)前,商業(yè)銀行普遍通過設(shè)定 “經(jīng)濟(jì)資本分配系數(shù)”的方式來反映不同貸款的風(fēng)險(xiǎn)狀況及其風(fēng)險(xiǎn)偏好。譬如,當(dāng)商業(yè)銀行總行認(rèn)為房地產(chǎn)商業(yè)貸款的風(fēng)險(xiǎn)偏高了,并有意調(diào)控該類貸款的規(guī)模和增速時(shí),它可以調(diào)高房地產(chǎn)商業(yè)貸款的經(jīng)濟(jì)資本分配系數(shù),進(jìn)而調(diào)高其經(jīng)濟(jì)資本成本 (經(jīng)濟(jì)資本成本=貸款額度×經(jīng)濟(jì)資本分配系數(shù)),降低其經(jīng)濟(jì)增加值 (經(jīng)濟(jì)增加值=稅后凈利潤(rùn)-經(jīng)濟(jì)資本成本)和管理報(bào)酬激勵(lì)。毫無疑問,這種風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)的績(jī)效考評(píng)模式確能調(diào)控信貸資產(chǎn)的規(guī)模與結(jié)構(gòu),但遺憾的是,這種估算經(jīng)濟(jì)資本成本的方式與其內(nèi)在原理并不相符。正是經(jīng)濟(jì)資本成本測(cè)度對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)要素的漠視、以及在此基礎(chǔ)上衍生的經(jīng)濟(jì)增加值考核驅(qū)動(dòng),才誘導(dǎo)了基層行對(duì)不同質(zhì)量CRM工具風(fēng)險(xiǎn)緩釋作用的 “漠視”。

四、結(jié) 語

本文研究了CRM工具對(duì)商業(yè)銀行貸款定價(jià)的影響,發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行對(duì)更高質(zhì)量的CRM工具執(zhí)行了較高的貸款利率,CRM工具在其貸款風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)中似乎未能得到應(yīng)有的合理體現(xiàn)。我國商業(yè)銀行貸款定價(jià)時(shí)對(duì)CRM工具風(fēng)險(xiǎn)緩釋作用的 “漠視”,是與其特定的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)與激勵(lì)機(jī)制密切相關(guān)。為了增強(qiáng)商業(yè)銀行對(duì)不同CRM工具的風(fēng)險(xiǎn)緩釋功能的敏感性,研究并設(shè)計(jì)合適的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)方法,制定適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)定價(jià)與激勵(lì)機(jī)制是必要的;同時(shí),為配合相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)與激勵(lì)機(jī)制的建立,商業(yè)銀行應(yīng)加強(qiáng)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的收集、清洗和集成,以為將來相關(guān)機(jī)制的建立與推進(jìn)提供良好的數(shù)據(jù)支撐。

需要強(qiáng)調(diào)的是,本文僅討論了CRM工具對(duì)大中型上市企業(yè)貸款定價(jià)的影響,且發(fā)現(xiàn)我國商業(yè)銀行對(duì)上市公司的抵押貸款執(zhí)行了較高的貸款利率,我們認(rèn)為這與抵押品較高的監(jiān)控和管理成本不無關(guān)系。在此情由和約束下,商業(yè)銀行有激勵(lì)將相關(guān)成本轉(zhuǎn)移至貸款企業(yè),進(jìn)而提高了抵押貸款的價(jià)格 (或風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià))。也就是說,若銀行能在抵押貸款的管理過程中引入第三方風(fēng)險(xiǎn)控制變量 (如倉儲(chǔ)企業(yè)、物流公司等),并由其代為實(shí)施對(duì)抵押品的監(jiān)控與管理職能時(shí),將能降低銀行對(duì)抵押品的管理成本和衍生風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而有助于降低抵押貸款的價(jià)格或風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。這種操作與控制模式在供應(yīng)鏈小企業(yè)的貨押融資業(yè)務(wù)中比較流行。供應(yīng)鏈核心企業(yè)的供應(yīng)商和分銷商均是一些資產(chǎn)規(guī)模較小的小型企業(yè),它們不能提供被銀行認(rèn)可的抵押工具或第三方保證等,按照傳統(tǒng)的銀行授信管理模式,它們常常不能獲得銀行的授信支持。但是,若銀行能基于整條供應(yīng)鏈進(jìn)行協(xié)調(diào)與優(yōu)化,以供應(yīng)鏈核心企業(yè)提供的貨物動(dòng)產(chǎn) (或貨權(quán))為抵 (質(zhì))押,并引入第三方物流企業(yè) (或核心企業(yè))來管理和監(jiān)控抵 (質(zhì))押品,將能有效降低銀行對(duì)抵 (質(zhì))押品的管理成本和衍生風(fēng)險(xiǎn)。譬如,分銷商為了向核心企業(yè)采購貨物,向銀行提前申請(qǐng)信貸支持,若分銷商以其將要采購的貨物 (或貨權(quán))向銀行抵 (質(zhì))押,則銀行向其提供授信支持是有安全保障的。銀行的風(fēng)控與操作模式如下:①銀行將分銷商的融資款直接付給核心企業(yè),核心企業(yè)在收款后并不向分銷商直接交付貨物,而是將貨物運(yùn)輸?shù)?(或交付給)銀行指定或委托的第三方物流企業(yè)的監(jiān)管倉庫形成抵 (質(zhì))押品,并委托第三方物流企業(yè)行使監(jiān)控權(quán);②銀行將分銷商的融資款付給核心企業(yè)后,要求或委托核心企業(yè)代為監(jiān)管貨物①當(dāng)分銷商沒有資金提前向核心企業(yè)支付采購款時(shí),銀行對(duì)分銷商的融資能提前鎖定核心企業(yè)的銷售計(jì)劃,且縮短了預(yù)付款的回收周期,這能極大地改進(jìn)其運(yùn)營(yíng)和財(cái)務(wù)管理的績(jī)效。正基于此,核心企業(yè)有激勵(lì)參與到分銷商的融資過程中來,銀行可據(jù)以要求核心企業(yè)代為監(jiān)控與管理分銷商的已采購貨物,在特殊情形下,當(dāng)分銷商未能在規(guī)定期限內(nèi)以抵押貨物的銷售回款償還銀行貸款時(shí),銀行還可要求核心企業(yè)優(yōu)先回收滯銷的貨物。這種操作模型能確保:(1)受信分銷商與核心企業(yè)之間的貿(mào)易背景是真實(shí)的,且銀行能確保以抵(質(zhì))押貨物的銷售回款 (或處置收入)來償還貸款;(2)抵 (質(zhì))押給銀行的貨物由核心企業(yè)代為監(jiān)管,特別在滯銷的情形下,由其優(yōu)先購買和處置,能極大地降低銀行對(duì)抵(質(zhì))押品的管理成本、變現(xiàn)壓力和衍生風(fēng)險(xiǎn)。。當(dāng)分銷商需要提取貨物時(shí),它可以分批次地向銀行交付保證金,銀行在收到保證金之后,再通知第三方物流企業(yè)或核心企業(yè)允許分銷商分批提取核定數(shù)量的貨物②分銷商以本次提取貨物的銷售款作為下次提貨的保證金,以此循環(huán),直到提完貨物為止。?？梢?在分銷商以其向核心企業(yè)采購的貨物 (或貨權(quán))為抵 (質(zhì))押的供應(yīng)鏈融資中,銀行將其對(duì)抵 (質(zhì))押品的監(jiān)控和管理轉(zhuǎn)移至第三方專門機(jī)構(gòu),極大地降低了抵 (質(zhì))押品的管理成本和衍生風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而降低了抵(質(zhì))押貸款的價(jià)格或風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),這對(duì)銀行和企業(yè)而言均是一個(gè)雙贏的結(jié)果。

作者感謝復(fù)旦——深發(fā)展供應(yīng)鏈金融工作室的同仁對(duì)本文修改提出的寶貴建議或意見。

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