葉初升,鄒 欣
(武漢大學(xué) 經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心/經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,湖北 武漢 430072)
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借貸期內(nèi)農(nóng)戶還款行為分析——基于農(nóng)村商業(yè)信貸微觀數(shù)據(jù)的Cox模型實(shí)證研究
葉初升,鄒欣
(武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心/經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,湖北武漢430072)
摘要:涉農(nóng)不良貸款率偏高是困擾農(nóng)村金融服務(wù)的重要問(wèn)題。大多數(shù)研究文獻(xiàn)聚焦于分析不良貸款原因、討論違約損失率及不良貸款處置這樣的源頭與末端問(wèn)題,鮮有文獻(xiàn)動(dòng)態(tài)地研究借貸期內(nèi)借款人行為這個(gè)中間環(huán)節(jié)。從金融風(fēng)險(xiǎn)管理的角度看,這個(gè)被眾多研究者忽略的中間環(huán)節(jié)卻是非常關(guān)鍵的。利用中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行某支行的農(nóng)戶商業(yè)信貸數(shù)據(jù),圍繞借貸期內(nèi)銀行能夠掌握并有數(shù)據(jù)記載的借款人最近行為——第一次還款,引入重要的時(shí)間信息,以動(dòng)態(tài)的眼光,用Kaplan-Meier生存分析和Cox模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與信息解讀,力圖為預(yù)判不良貸款發(fā)生的可能性、預(yù)警和防范貸款到期后的違約風(fēng)險(xiǎn)提供可靠依據(jù)。
關(guān)鍵詞:不良貸款;農(nóng)戶商業(yè)信貸還款行為;Cox模型
近年來(lái),我國(guó)涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)堅(jiān)持服務(wù)“三農(nóng)”的市場(chǎng)定位,不斷推進(jìn)農(nóng)村金融產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新,使農(nóng)村金融服務(wù)可獲得性有了較大的提升。不過(guò),農(nóng)村金融仍然是我國(guó)金融體系中的薄弱環(huán)節(jié),“成本高、風(fēng)險(xiǎn)高”依舊是困擾農(nóng)村金融服務(wù)“慢性重癥”。這種“慢性重癥”的一個(gè)突出表現(xiàn)就是不良貸款率居高不下?!吨袊?guó)農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告》(2012)顯示,截至2012年底,金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款不良率2.4%,農(nóng)村信用社(含農(nóng)村商業(yè)銀行、農(nóng)村合作銀行)涉農(nóng)貸款不良率更是高達(dá)5.4%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款率0.95%、銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)總體不良貸款率1.56%的水平。涉農(nóng)不良貸款率偏高,會(huì)嚴(yán)重地影響農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的可持續(xù)發(fā)展能力,削弱金融機(jī)構(gòu)發(fā)揮原本就不太健全的服務(wù)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的功能的積極性,因此,受到政府、金融界和學(xué)術(shù)界的高度關(guān)注。
值得注意的是,如果把不良貸款從形成到處置看做是一個(gè)過(guò)程,大多數(shù)研究文獻(xiàn)集中于分析不良貸款原因這樣的源頭問(wèn)題,也有不少文獻(xiàn)討論違約損失率及不良貸款處置這樣的末端問(wèn)題,但極少有文獻(xiàn)動(dòng)態(tài)地研究借貸期內(nèi)借款人行為這個(gè)中間環(huán)節(jié),以及由此產(chǎn)生的不良貸款風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)評(píng)估問(wèn)題。
從金融風(fēng)險(xiǎn)管理的角度看,這個(gè)被眾多研究者忽略的中間環(huán)節(jié)卻是非常關(guān)鍵的。作為巴塞爾新資本協(xié)議三大支柱的關(guān)鍵因素之一,衡量不良資產(chǎn)的損失金額在風(fēng)險(xiǎn)不良資產(chǎn)所占比例的違約損失率,是在貸款到期之后才可以統(tǒng)計(jì)計(jì)算的。但是,從防范風(fēng)險(xiǎn)、降低風(fēng)險(xiǎn)的角度看,如果銀行能夠以某種方式根據(jù)借款人在借貸期內(nèi)泄露的某種信息,盡早發(fā)現(xiàn)和預(yù)判不良貸款發(fā)生的可能性,就可以及時(shí)地預(yù)警風(fēng)險(xiǎn),并進(jìn)行有針對(duì)的處置和防范,從而降低不良貸款實(shí)際發(fā)生率。不僅如此,從這些信息中還能抽象出不良貸款風(fēng)險(xiǎn)的某些一般特征,從而為金融機(jī)構(gòu)評(píng)估借款人的信用水平,為銀行確定貸款額度、利率和貸款方式等提供依據(jù)。因此,剖析這一環(huán)節(jié)的理論意義與現(xiàn)實(shí)意義是不言而喻的。
當(dāng)然,眾多研究者忽略這個(gè)中間環(huán)節(jié)也是有原因的:其一,相對(duì)于宏觀數(shù)據(jù)而言,刻畫(huà)個(gè)體借貸行為的微觀數(shù)據(jù)本身就非常難得;其二,不同于借貸行為兩端的數(shù)據(jù),借款人在借貸期內(nèi)的行為信息或數(shù)據(jù)更加難得;其三,分析處理借貸期內(nèi)的行為信息需要超越傳統(tǒng)的實(shí)證分析方法。在借貸期內(nèi),不僅借款人的還款行為本身是重要信息,而且還款行為發(fā)生的時(shí)間也是非常重要的信息,但是,現(xiàn)有研究不良貸款文獻(xiàn)的一個(gè)共同的特征,就是靜態(tài)分析而非動(dòng)態(tài)研究,比如采用OLS或mlogit回歸等一般的實(shí)證分析方法,就會(huì)損失時(shí)間這樣的重要的信息。
利用中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行某支行的農(nóng)戶商業(yè)信貸數(shù)據(jù),圍繞借貸期內(nèi)銀行能夠掌握并有數(shù)據(jù)記載的借款人最近行為——第一次還款,引入重要的時(shí)間信息,以動(dòng)態(tài)的眼光,用Kaplan-Meier生存分析和Cox模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與信息解讀,試圖為預(yù)判不良貸款發(fā)生的可能性、預(yù)警和防范貸款到期后的違約風(fēng)險(xiǎn)提供可靠依據(jù)。
基本思路是,第一步,通過(guò)Cox模型,從貸款合同、農(nóng)戶自身狀況、還款情況以及所處宏觀環(huán)境四個(gè)方面,對(duì)影響農(nóng)戶商業(yè)信貸還款行為的因素進(jìn)行實(shí)證分析;第二步,分析農(nóng)戶第一次還款的發(fā)生與按期還款的相關(guān)性,若是第一次還款的發(fā)生與按期還款密切相關(guān),那么銀行可以將對(duì)農(nóng)戶第一次還款行為的評(píng)估作為農(nóng)戶能否按期還款的事先預(yù)測(cè),并由此建立一套預(yù)緊機(jī)制。結(jié)構(gòu)如下:第二部分對(duì)相關(guān)的文獻(xiàn)進(jìn)行了回顧和評(píng)價(jià);第三部分介紹使用的模型、方法與數(shù)據(jù)。第四部分是數(shù)據(jù)說(shuō)明和變量的選??;第五部分是實(shí)證分析;最后是相應(yīng)的結(jié)論和政策建議。
不良貸款是影響銀行盈利能力的重要因素,也是誘發(fā)金融危機(jī)的重要指標(biāo),因而一直是國(guó)內(nèi)外金融界和學(xué)術(shù)界密切關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題之一。如果把不良貸款從產(chǎn)生、形成到處置看做是一個(gè)過(guò)程,在研究不良貸款問(wèn)題的文獻(xiàn)中,絕大部分學(xué)者都把關(guān)注的焦點(diǎn)放在了這一過(guò)程的兩極。
現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從三個(gè)角度研究了不良貸款的形成原因。其一,影響還款能力的宏觀因素,比如,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平[1](p119-138)、實(shí)際利率[2](p65-76)和失業(yè)率[3](p1012-1027)等。其二,銀行層面因素。比如,銀行資本與貸款質(zhì)量、成本效率之間的因果關(guān)系[4](p849-870),銀行內(nèi)部管理問(wèn)題[5](p135-148),以及銀行的資本比率、規(guī)模、所有權(quán)集中度[6](p399-408)等。其三,借款者個(gè)人因素。比如,收入和健康狀況[7](p107-140)、還款記錄與信用等級(jí)[8](p1-47)。
在不良貸款的末端,違約損失率是巴塞爾新資本協(xié)議三大支柱的關(guān)鍵因素之一,因此受到銀行界和學(xué)術(shù)界的高度關(guān)注。這些研究主要集中于違約損失率或相對(duì)應(yīng)的回收率的影響因素以及對(duì)其進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè)。影響違約損失率或回收率的因素有經(jīng)濟(jì)周期、GDP增長(zhǎng)率、就業(yè)率等宏觀因素[9](p171-182);資產(chǎn)類型[10](p811-833)和合約年限[11](p923-933)等貸款特征等。關(guān)于對(duì)違約損失率或回收率的建模與預(yù)測(cè)方法,近幾年一直在不斷改進(jìn)中:Loterman等認(rèn)為非線性模型能夠顯著提高預(yù)測(cè)效果[12](p161-170),Tobback等則對(duì)不同方法進(jìn)行了比較研究[13](p376–392)。另外,還有不少學(xué)者研究不良資產(chǎn)處置的問(wèn)題[14](p4-12)。
同時(shí),也有一些學(xué)者研究了還款的主要影響因素。在貸款合同方面,Nawai和Shariff發(fā)現(xiàn)總貸款額度對(duì)還款有正向影響。[15](p806-811)Kar和Swain對(duì)71個(gè)國(guó)家2003年到2008年379個(gè)小微金融項(xiàng)目的研究發(fā)現(xiàn),在利率的某個(gè)上限之內(nèi),利率和還款績(jī)效之間呈顯著的正向關(guān)系;一旦超過(guò)這個(gè)上限,小微金融機(jī)構(gòu)的營(yíng)利能力會(huì)變?cè)?,欠款率?huì)增加。[16](p87-106)在借款人特征方面,Besley和Coate的研究發(fā)現(xiàn),群體借貸對(duì)還款既有正效應(yīng),也有負(fù)效應(yīng):群體中營(yíng)利的成員可能愿意為沒(méi)有還款能力的成員還款(正效應(yīng));但是,一旦群體所有人都違約,那些在個(gè)人借貸中能還款的人也可能不會(huì)還款(負(fù)效應(yīng))。[17](p1-18)Godquin在分析孟加拉國(guó)群體信貸還款時(shí),發(fā)現(xiàn)群體年齡、貸款規(guī)模對(duì)還款有負(fù)向影響,但群體的同質(zhì)性對(duì)還款的影響并不顯著。[18](p1909-1926)Bhatt and Tang發(fā)現(xiàn)教育水平越高,借款人還款的可能性越高。[19](p360-376)Lyons和Fisher發(fā)現(xiàn)相對(duì)于非離異家庭而言,離異更可能發(fā)生違約行為,而小孩的撫養(yǎng)和老人的贍養(yǎng)則對(duì)違約率沒(méi)有影響。[20](p324-346)在制度與環(huán)境方面,研究者發(fā)現(xiàn),商業(yè)正規(guī)性對(duì)還款有正向影響[15](p806-811)。Bhattacharjee和Rajeev在印度的實(shí)證表明,受過(guò)良好教育的借款者更愿意到正規(guī)信貸部分借款并及時(shí)還款;正規(guī)部門(mén)的生產(chǎn)資本貸款還款可能性比其他貸款要低。[21](p270-295)在促進(jìn)還款激勵(lì)的方式上,Bond和Rai認(rèn)為可循環(huán)貸款可以作為促進(jìn)借款者還款的有效激勵(lì)[22](p185-191);違約代價(jià)越高,借款人還款的可能性越高[19](p360-376);Cadot認(rèn)為抵押品,特別是土地抵押,可以促進(jìn)還款。[23](p344-358)
無(wú)論是分析不良貸款形成的原因,還是違約率或回收率及處置,都是一種總結(jié)教訓(xùn)、評(píng)估損失的事后分析。在方法論上,這些研究文獻(xiàn)有一個(gè)共同的特征,就是靜態(tài)分析而非動(dòng)態(tài)研究。在這些文獻(xiàn)中,因變量要么是二值變量,比如是否還款,要么就是多值變量,比如采用mlogit時(shí),因變量為按時(shí)還款、拖欠或者違約,只考慮是否還款等離散狀態(tài),沒(méi)有還款時(shí)間這樣的重要信息。
要分析借款人在時(shí)間窗口內(nèi)從借款到第一次還款轉(zhuǎn)換的影響因素及其影響程度,Cox模型提供便捷的分析工具。其因變量包括了首次還款是否發(fā)生,以及這種狀態(tài)轉(zhuǎn)換所需的時(shí)間。
假設(shè)為借款人第一次還款行為發(fā)生時(shí)間點(diǎn)。借款人在時(shí)尚未發(fā)生第一次還款,那么,在時(shí)間段內(nèi)第一次還款發(fā)生概率的極限,即時(shí)刻第一次還款的(瞬時(shí))概率為:
以和分別表示借款人在內(nèi)第一次還款發(fā)生的概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù):
于是,借款人i在Ti≥t未發(fā)生第一次還款的狀態(tài)函數(shù)(即生存分析中的生存狀態(tài)函數(shù)或生存率)①即借款持續(xù)狀態(tài),所以,生存分析的生存率(survival rate),應(yīng)該是借款存續(xù)率。Si(Ti)為:
假設(shè)X=(x1,L,xk)是影響借款人第一次還款的因素。令hi(t|X1)表示在各種因素的影響下,借款人i在t時(shí)刻第一次還款發(fā)生概率;h0(t)為基準(zhǔn)概率。
根據(jù)Cox模型,不同借款人具有成比例的還款概率函數(shù),即對(duì)于任意兩個(gè)協(xié)變量Xi=(xi1,L,xik)和Xj=(xj1,L,xjk),hi(t|X1)|hj(t|Xj)不隨時(shí)間的改變而變化,該比值保持一個(gè)恒定比例(在生存分析中,該假定被稱之為比例風(fēng)險(xiǎn)假定)。如果時(shí)間是分布連續(xù)的,第一次還款發(fā)生概率函數(shù)可以表達(dá)為:
其中β1,L,βk是待估參數(shù)。Cox模型對(duì)h0的分布沒(méi)有任何限制。
Cox提出使用極大偏似然法來(lái)估計(jì)β1,L,βk值,其偏似然函數(shù)如下:
其中,δi=1,如果事件發(fā)生;δi=0,如果事件刪截。Yij=1,如果觀測(cè)j發(fā)生在觀測(cè)i之后,即Tj≥Ti;Yij=0,如果觀測(cè)j發(fā)生在觀測(cè)i之前,即Tj 通過(guò)對(duì)偏似然函數(shù)求導(dǎo)可得到β1,L,βk的估計(jì)值,Λ,若,Λ值越大,則表示第一次還款發(fā)生的可能性或者傾向越大;exp(),Λ,exp()是估計(jì)參數(shù),Λ,的第一次還款可能性比率②也就是風(fēng)險(xiǎn)比率(hazard ratio)。的估計(jì)值,表示在其他因素不變時(shí),自變量每變化一個(gè)單位,第一次還款發(fā)生可能性比率的變化程度,該值永遠(yuǎn)大于零。 數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行湖北省某分行對(duì)有信貸往來(lái)的農(nóng)戶所做的統(tǒng)計(jì)。經(jīng)過(guò)剔除無(wú)效樣本等相關(guān)處理后,有效樣本量共計(jì)6635戶,具體的變量含義見(jiàn)表1,由于篇幅限制,描述性統(tǒng)計(jì)略。 表1 變量描述 數(shù)據(jù)的起始時(shí)間是2008年12月23日,樣本的合同期基本上都在2年及以內(nèi),以1年為主??紤]到樣本的分布,將樣本的時(shí)間窗口③由于樣本的合同期基本上都在2年以內(nèi),以1年為主,而實(shí)際獲得的樣本信息比時(shí)間窗口長(zhǎng),所以可以知道農(nóng)戶在時(shí)間窗口后的按期還款情況。設(shè)定在2008 年12月23日到2012年12月31日內(nèi)。 表2 實(shí)證結(jié)果①因篇幅關(guān)系,報(bào)告的是系數(shù)β1,L,βk,而非風(fēng)險(xiǎn)比率exp(β1)L exp(βk)。 (一)第一次還款可能性的影響因素。 回歸結(jié)果如表2所示。模型1是基準(zhǔn)模型,借款金額及其平方項(xiàng)、執(zhí)行利率、第一次還款的額度(是否全額還款)、是否到期、第一次還款是否全額與是否到期的交互項(xiàng)、1978年之后出生相對(duì)于1978年之前出生、抵押、area4以及area5,對(duì)第一次還款可能性的影響都是1%顯著水平下顯著;執(zhí)行利率相對(duì)基準(zhǔn)利率上浮比率、人均資產(chǎn)和area6對(duì)第一次還款可能性的影響是5%顯著水平下顯著;area2和area3對(duì)第一次還款可能性的影響是10%顯著水平下顯著。 教育程度對(duì)農(nóng)戶第一次還款可能性的影響不顯著,說(shuō)明農(nóng)戶的受教育水平不影響農(nóng)戶提前還款。向銀行借款之前是否負(fù)債在所有的模型中也都不顯著,說(shuō)明農(nóng)戶的負(fù)債情況對(duì)提前還款沒(méi)有影響。 農(nóng)戶所處的年齡群組,以1978年改革開(kāi)放作為分界點(diǎn)??梢钥吹?,相對(duì)于改革開(kāi)放以前的農(nóng)戶而言,改革開(kāi)放以后的農(nóng)戶第一次還款的可能性下降12.52%。也就是說(shuō),改革開(kāi)放前的農(nóng)戶更愿意提前還款。這一現(xiàn)象可以從兩個(gè)方面來(lái)解釋:一方面,可能是因?yàn)閭鹘y(tǒng)觀念的影響,年長(zhǎng)的農(nóng)戶更不愿意負(fù)債,他們只要有了一定的現(xiàn)金就會(huì)提前將償還一部分貸款;另一方面,改革開(kāi)放后出生的農(nóng)民可能對(duì)金融有一個(gè)更深的認(rèn)識(shí),市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)意識(shí)更強(qiáng),因而對(duì)借款的利用也更充分。 家庭平均年收入對(duì)農(nóng)戶第一次還款可能性的影響不顯著,而人均資產(chǎn)的影響則是顯著的:人均資產(chǎn)每增加1元,農(nóng)戶第一次還款的可能性增加6.24%。這正好從另一個(gè)角度說(shuō)明,農(nóng)戶借款與流動(dòng)性收入的多少?zèng)]有直接的關(guān)聯(lián),而家庭富裕程度(人均資產(chǎn)水平)在一定程度上決定了農(nóng)戶的還款能力與還款意愿。借款金額對(duì)農(nóng)戶第一次還款可能性的影響是非線性的,呈現(xiàn)U型:隨著借款金額的增加,農(nóng)戶第一次還款的傾向先是下降;當(dāng)借款金額超過(guò)某個(gè)拐點(diǎn)之后,第一次還款傾向開(kāi)始上升。在模型1中,借款金額的樣本拐點(diǎn)是221260元,約為借款金額樣本均值的4.5倍左右。借款金額超過(guò)這個(gè)閥值之后,利息以及違約代價(jià)等因素造成的心理壓力超出了借款人可能承受的范圍,從而迫使借款人傾向于盡早還款。 執(zhí)行利率越高,則農(nóng)戶第一次還款的可能性越低。執(zhí)行利率每增加1%,農(nóng)戶第一次還款可能性下降20.32%。這個(gè)結(jié)果似乎有悖于人們的日常經(jīng)驗(yàn)直覺(jué)。要解釋這一現(xiàn)象,需要說(shuō)明一個(gè)現(xiàn)實(shí)背景:農(nóng)行針對(duì)農(nóng)戶的商業(yè)貸款利率(年利率大概7%左右),遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于農(nóng)戶從其他金融機(jī)構(gòu)借貸的利率(年利率一般在15%-25%之間,民間高利貸則可能在40%以上)。在這一現(xiàn)實(shí)背景下,如果農(nóng)行提高利率,可以看做是整體金融形勢(shì)緊縮的信號(hào),此時(shí)其他銀行業(yè)也會(huì)相應(yīng)提高利率;即使整體金融形勢(shì)沒(méi)有變化,農(nóng)行只是針對(duì)某個(gè)客戶個(gè)體提高利率,在相同的情況下,該農(nóng)戶在其他金融機(jī)構(gòu)貸款的利率也會(huì)提高。因此,當(dāng)農(nóng)行提高利率時(shí),只要農(nóng)行利率仍然低于其他金融機(jī)構(gòu)的借貸利率,具備還款能力的農(nóng)戶會(huì)優(yōu)先考慮歸還其他金融機(jī)構(gòu)更高利率的借款。另外,執(zhí)行利率相對(duì)基準(zhǔn)利率浮動(dòng)比率每增加1%,借款人第一次還款的可能性上升1.26%,這說(shuō)明農(nóng)村借款人對(duì)利率的浮動(dòng)比較敏感。相對(duì)于單人擔(dān)保而言,抵押的擔(dān)保方式會(huì)使農(nóng)戶第一次還款的可能性增加62.48%,而多人擔(dān)保和個(gè)人信用則不顯著。 為了探究農(nóng)戶所在地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素對(duì)農(nóng)戶第一次還款可能性的影響,將七個(gè)樣本地區(qū)2009-2012年的人均GDP均值排序:area7>area6>area5>area4>area3>area2>area1。實(shí)證分析結(jié)果表明,相對(duì)于人均GDP最低地區(qū)的農(nóng)戶而言,地區(qū)2、地區(qū)7、地區(qū)4的農(nóng)戶第一次還款的可能性更高,而地區(qū)6和地區(qū)3的農(nóng)戶第一次還款的可能性則更低。這說(shuō)明農(nóng)戶所在地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)農(nóng)戶的還款會(huì)有一定影響,但是,農(nóng)戶第一次還款的意向與其所在地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并不存在某種因果聯(lián)系,倒是地區(qū)間的其他差異,比如文化、習(xí)俗、政策等,對(duì)農(nóng)戶的還款行為可能更有影響。 允許循環(huán)貸款可以看作是銀行對(duì)農(nóng)戶遵守合約的獎(jiǎng)勵(lì)。盡管這一因素在統(tǒng)計(jì)意義上并不顯著,但其符號(hào)是正的,在一定程度上說(shuō)明可重復(fù)貸款對(duì)農(nóng)戶第一次還款有促進(jìn)作用。為了進(jìn)一步分析允許循環(huán)貸款對(duì)農(nóng)戶還款的影響,在模型2中放棄對(duì)擔(dān)保方式和農(nóng)戶所在地區(qū)這兩組變量的控制。模型2的實(shí)證結(jié)果表明,放棄控制擔(dān)保方式和農(nóng)戶所在地區(qū)之后,是否可循環(huán)貸款對(duì)農(nóng)戶第一次還款可能性的影響由不顯著轉(zhuǎn)為顯著。這說(shuō)明允許循環(huán)貸款這項(xiàng)激勵(lì)機(jī)制對(duì)農(nóng)戶第一次還款可能性的影響,在相當(dāng)大的程度上是與擔(dān)保方式或農(nóng)戶所在地區(qū)相聯(lián)系。樣本數(shù)據(jù)顯示:多人擔(dān)保、個(gè)人信用、抵押的農(nóng)戶中是可循環(huán)貸款的比例分別為95.97%、96.44%和71.58%;經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū),例如area6和area7,可循環(huán)貸款的比例分別為93.63%和99.03%。由此,可以做出一個(gè)推論,實(shí)施允許循環(huán)貸款這種激勵(lì)機(jī)制與擔(dān)保措施配合起來(lái),一方面可以在一定程度上降低不良貸款的風(fēng)險(xiǎn),另一方面,還可以進(jìn)一步刺激農(nóng)戶的貸款需求,更好地服務(wù)“三農(nóng)”。 考慮到農(nóng)村金融中農(nóng)業(yè)貸款與非農(nóng)業(yè)貸款可能存在差異,為了分析貸款用途對(duì)農(nóng)戶第一次還款可能性的影響,根據(jù)貸款用途將樣本分為六組:農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、辦廠、建筑工程、生活性消費(fèi)、做小生意和其他。按貸款用途分組后的實(shí)證分析結(jié)果見(jiàn)模型3和模型4。 模型3只是簡(jiǎn)單考慮貸款是否用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn),實(shí)證分析結(jié)果在統(tǒng)計(jì)意義上并不顯著。模型4細(xì)分了具體的貸款用途,令人驚訝的是,相對(duì)于基組農(nóng)業(yè)生產(chǎn)而言,用于辦廠、建筑工程、生活性消費(fèi)、做小生意等不同的貸款用途對(duì)農(nóng)戶第一次還款可能性的影響都不顯著。而且,與基準(zhǔn)模型1的分析結(jié)果比較可見(jiàn),控制了貸款用途變量之后,其他變量的影響系數(shù)及其統(tǒng)計(jì)顯著性也沒(méi)有太大的變動(dòng)。這就是說(shuō),農(nóng)戶的還款意愿與貸款用途不僅不存在直接的關(guān)系,間接的關(guān)聯(lián)也不明顯。 (二)第一次還款與按期還款。 分析第一次還款的可能性及其影響因素,目的在于提前對(duì)到期還款的可能性進(jìn)行事前評(píng)估、做出預(yù)判,以便銀行對(duì)貸款客戶進(jìn)行分類管理,以降低不良貸款的風(fēng)險(xiǎn)。那么,農(nóng)戶第一次還款與按期還款之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性嗎?實(shí)證分析的答案是肯定的。 由表3可知,第一次還款行為的發(fā)生與按期還款之間存在強(qiáng)相關(guān)性。模型5中,在時(shí)間窗口內(nèi)發(fā)生第一次還款行為的農(nóng)戶,其按期還款的概率為0.778+9.9*10-14=0.778。相對(duì)于在時(shí)間窗口內(nèi)第一次還款未發(fā)生的農(nóng)戶而言,有過(guò)第一次還款的農(nóng)戶最后相按期還款的概率增加0.778,并且其在1%的顯著水平下是顯著的。模型6考察了農(nóng)戶第一次還款發(fā)生對(duì)按期還款的影響。結(jié)果表明,第一次還款發(fā)生的農(nóng)戶的按期還款的概率為: 表3 第一次還款與按期還款OLS回歸結(jié)果 第一次還款發(fā)生相較于第一次還款未發(fā)生的農(nóng)戶按期還款的概率增加0.765,依然非常顯著。這說(shuō)明不管農(nóng)戶第一次還款的金額是多少,是否是全額還款,農(nóng)戶的第一次還款行為發(fā)生本身與農(nóng)戶按期還款之間存在密切的正向關(guān)系。 因此,可以將農(nóng)戶第一次還款和按期還款對(duì)接起來(lái)。相對(duì)于直接評(píng)估農(nóng)戶是否按期還款這種事后評(píng)價(jià),評(píng)估農(nóng)戶的第一次還款行為,可以看做是對(duì)農(nóng)戶能否按期還款的事先預(yù)測(cè)。并且,通過(guò)分析農(nóng)戶第一次還款的影響因素,也可以促使銀行對(duì)可能發(fā)生違約的客戶有針對(duì)性地建立一套預(yù)緊機(jī)制。 利用中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行某支行的農(nóng)戶商業(yè)信貸數(shù)據(jù),圍繞借貸期內(nèi)銀行能夠掌握并有數(shù)據(jù)記載的借款人最近行為——第一次還款,引入重要的時(shí)間信息,以動(dòng)態(tài)的眼光,用Kaplan-Meier生存分析和Cox模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與信息解讀,力圖為預(yù)判不良貸款發(fā)生的可能性、預(yù)警和防范貸款到期后的違約風(fēng)險(xiǎn)提供可靠依據(jù)。實(shí)證分析的主要結(jié)論是: 第一,農(nóng)戶第一次還款行為與按期還款之間有著較強(qiáng)的相關(guān)性,所以,分析農(nóng)戶的第一次還款的影響因素與分析農(nóng)戶按期還款的影響因素是一致的。 第二,貸款合同方面,隨著貸款金額的增加,農(nóng)戶第一次還款的可能性是先降后升的,拐點(diǎn)大概在貸款金額均值的4.5倍左右的位置;執(zhí)行利率每增加1%,農(nóng)戶第一次還款可能性下降20.32%,并且農(nóng)戶對(duì)于利率的浮動(dòng)較為敏感,執(zhí)行利率相對(duì)基準(zhǔn)利率浮動(dòng)比率每增加1%,借款人第一次還款的可能性上升1.26%。抵押的擔(dān)保方式相對(duì)于單人擔(dān)保,農(nóng)戶第一次還款的可能性增加62.48%。 第三,就農(nóng)村貸款人特征而言,農(nóng)戶流動(dòng)性收入對(duì)農(nóng)戶第一次還款沒(méi)有影響,而固定資產(chǎn)影響顯著。相對(duì)于改革開(kāi)放前出生的農(nóng)村貸款人而言,改革開(kāi)放以后新生代的農(nóng)村貸款人第一次還款的可能性下降12.52%。 第四,地區(qū)的宏觀環(huán)境對(duì)農(nóng)戶還款行為有一定的影響,但地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r與農(nóng)戶的還款行為之間沒(méi)有直接聯(lián)系。 通過(guò)實(shí)證分析,政策建議如下: 首先,鑒于農(nóng)戶首次還款行為的發(fā)生與農(nóng)戶能否按期還款有著密切的相關(guān)性,商業(yè)銀行可以通過(guò)分析影響農(nóng)戶首次還款的因素對(duì)農(nóng)戶能否按期還款做出一定的評(píng)估。對(duì)于那些可能違約的農(nóng)戶進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)測(cè),以降低農(nóng)戶違約可能造成的損失。 其次,商業(yè)銀行在貸款合同的設(shè)計(jì)方面,要注意貸款的額度、執(zhí)行利率的定位、利率上浮空間以及擔(dān)保方式的選擇。農(nóng)戶對(duì)這些變量都比較敏感,貸款額度的選擇和執(zhí)行利率的定位和利率的上浮空間都要控制在合理范圍內(nèi),不宜過(guò)高,否則農(nóng)戶發(fā)生違約的可能性會(huì)大大增加。同時(shí),商業(yè)銀行可以對(duì)其提供的貸款產(chǎn)品進(jìn)行創(chuàng)新,比如可以提供額度小并且周期短的業(yè)務(wù)、創(chuàng)新多元化的擔(dān)保方式等。 再次,在貸款對(duì)象的選擇方面,商業(yè)銀行可以更加關(guān)注農(nóng)戶的固定資產(chǎn)狀況,對(duì)于那些固定資產(chǎn)較多的農(nóng)戶可以適當(dāng)提高授信額度。流動(dòng)性資產(chǎn)和教育程度對(duì)還款概率的影響并不如預(yù)期那樣顯著。 最后,地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展并不必然改善地區(qū)居民的信用意識(shí),因此,在發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟(jì)的同時(shí),要重視金融生態(tài)建設(shè)。 參考文獻(xiàn): [1]Quagliarello, M. 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The Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 2013. 責(zé)任編輯郁之行 基金項(xiàng)目:國(guó)家社科基金后期資助項(xiàng)目“貧困與發(fā)展:以窮人為中心的發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)微觀分析”(12FJL012),教育部人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目“當(dāng)代發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)前沿理論跟蹤研究”(13JJD790020)和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)武漢大學(xué)人文社會(huì)科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目“農(nóng)村貧困、親貧制度創(chuàng)新與和諧發(fā)展”。 作者簡(jiǎn)介:葉初升(1963—),男,武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心/經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授、博導(dǎo)。鄒欣(1989—),女,武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心/經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院在讀博士。 中圖分類號(hào):F832.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1003-8477(2016)03-0089-08三、數(shù)據(jù)與變量描述
四、實(shí)證分析
五、結(jié)論及政策建議