一、文献综述信用信息共享

是征信业务的一种结果，是征信机构通过收集分布于社会和市场各部门的个人以及企业的信用信息，并将其进行整理、保存、加工，最后有偿或者无偿提供给使用者或申请者。风险承担（risktaking）是指企业或机构在经营业务时所承担的风险的大小。我国商业银行所承担的风险种类繁多，有信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险等。已有的研究从理论和实证两方面都证明了信用信息共享能减少商业银行的风险承担。

（一）国外关于信用信息共享的研究

1．理论研究贷款人之间的信用信息共享

对商业银行的风险承担的影响，主要有以下三个渠道。第一，信用信息共享使银行更加了解申请人的特点，并且更加精确地预测还款概率，缓和逆向选择问题；第二，能降低银行因信息不对称而收取的信息租金，从而降低成本；第三，信用信息共享会形成一个惩戒机制———违约会形成负面信用记录，从而加大借款人的偿还动机，减少道德风险。Pagano和Jappelli（1993）表明，信息共享通过提高银行对信贷申请人信息的了解，从而减少逆向选择。在他们的模型中，每个银行都有关于当地信贷申请人的特有信息，而没有关于非本地申请人的信息。如果银行等价交换他们的客户信息，他们也可以评估非本地信用申请者的质量，那么贷款给非本地客户就和贷给当地客户一样安全。信息共享对贷款总额的影响在这个模型中并没有明确。当银行交换借款人信息时，这会增加对安全的借款人的贷款，但最终可能无法弥补对风险型借款人贷款的减少。他们的结论支持了Klein（1992）的研究———他用博弈模型论述了如何通过树立征信机构信誉来解决道德风险和逆向选择问题。信用报告提高了“外部银行”对信息的可得性，从而减少了“内部银行”可以获得的信息租金。如果银行独自拥有或生成关于公司的信息，那么信用信息共享的实现会缓和了借贷关系中的“套牢问题”（hold-upproblem）（Sharpe，1990）。Padilla和Pagano（1997）表明，信用信息共享会通过两个渠道影响银行的利润，一方面减少银行在信贷关系中的议价能力，并可以提高借款人的还款意愿，从而使银行愿意降低贷款利率并发放更多贷款；另一方面，银行之间由于信息共享而增加的竞争会减少信贷投放，尤其是对新企业。信用信息共享同样能激励借款人的行为符合银行的利益。Klein（1992）表明，当法律环境使银行很难执行信贷合同时，信用信息共享可以激励借款人偿还贷款。在这个模型中，借款人之所以偿还贷款，是因为他们知道违约者将被列入黑名单，这在未来会减少外部融资。Vercammen（1995），Padilla和Pagano（2000）表明，如果银行交换违约信息，借款人会更努力地对待他们的投资项目以取得收益来偿还借款。在这两种模型中，违约对于其他银行来说，就是信誉很差的信号，需要更高的利率作为处罚，或在未来不对其贷款。总的来说，这些模型在信用信息共享降低违约率，及对利率影响方面的预测是一致的，而关于它对贷款影响的预测则不太明确。此外，只有在涉及单个借款人的违约概率时预测才是明确的，当考虑平均违约率的综合影响时，上述预测可能不成立。假设信用信息共享帮助较低层次的借款人获得贷款，尽管每个借款人的违约概率较低，但由于较低层次的借款人相对权重的增加，总体违约率可能会增加。

2．实证研究有许多的实证结果支持信息共享

提高信贷市场表现这一假设。Kallberg和Udell（2003）对征信机构数据的分析实证结果表明，信用报告使银行能更加准确地预测个人贷款违约情况，从而降低了直接筛选的成本。而公司层面的数据表明，信用信息共享对信贷可得性的影响会因征信机构类型的不同而产生差异。Miller(2003)通过研究公司层面的截面数据发现私人征信机构和较低融资约束以及更高比例的银行融资相关，并且这些相关性对中小企业尤为显著，公共征信机构则不然。Brown和Zehnder（2007）的实证结果认为公共征信部门建立的信用信息共享机制可以激励借款人偿还贷款。学者们运用不同层面的跨国数据来研究信用信息共享对总的信贷市场的表现。根据对43个国家的信用报告的调查，Jappelli和Pagano（2002）在控制银行贷款的其他经济和制度因素，如国家大小、GDP增长率、对法律的尊重和债权人的权利等变量的条件下，认为在信用信息共享更加稳定和广泛的国家，银行给私营部门的贷款更多，违约率更低。Djankov、McLiesh和Shleifer（2007）选取了129个国家在1978-2003年间的数据进行实证，确认私人部门信贷/GDP与信息共享呈正相关。近年来，越来越多的研究关注债权人权利、信用信息共享的关系和商业银行风险承担的关系。JoelF.Houston、ChenLin和PingLin（2010）收集了69个国家近2400家银行数据，实证结果表明债权人权利越大银行承担的风险越大，出现金融危机的可能性越大，而信用信息共享则削弱了这一效应，它降低了银行的风险承担和国家产生金融危机的可能性，并使银行获得更多的利润，激发更高的经济增长速度。

（二）国内信用信息共享和风险承担的研究

由于我国征信系统发展较晚且数据有限，国内文献的研究内容主要集中在我国信用信息共享的实现应选择的模式，以及实现的技术手段。实证研究方面，张世林和才国伟（2012）使用了对133个国家或地区的数据研究了债权人保护、私营信贷和信用信息共享的关系，但并未对我国信用信息共享做出更为细致的研究。而对于商业银行风险承担影响的研究，国内文献也大抵遵循国外研究的思路，一般从商业银行内部因素，如所有权结构（王倩等，2007）、董事会（陈晓蓉，2003）和CEO权利（位华等，2012）、薪酬激励机制（曹廷求、于建霞，2008）、特许权价值（韩立岩、李燕平，2006）等；以及外在因素，如货币政策（徐明东、陈学彬，2012）、银行监管（成洁，2013）外资银行介入（孙文艳，2012）等两方面进行研究，或是将两方面因素综合分析。信用信息共享对商业银行风险承担有着直接的影响，这在理论上已相对完善，因此本文用实证的方式探讨我国的信用信息共享对商业银行风险承担的影响，这在一定程度上填补了该研究领域的空白，为未来征信业的可持续发展和规划提供实证上的佐证。

二、研究设计

（一）信用信息共享的衡量

关于信用信息共享的衡量，可以用两个方面的指标，即信用信息共享的深度指数和广度指标。在国外的研究中，对信用信息共享的衡量只采用深度指标，本文认为应将信息的深度与广度结合起来，才是全面衡量信用信息共享程度的有效指标。原因主要是国外研究多采用世界范围内的截面数据，同一年份内各国发展情况各异，比如有的国家人口少，征信体统开始建设时覆盖面就广。此外，公营征信机构和私营征信机构性质的差异对覆盖面的影响也很大。因此，各国在同一年度内覆盖面的横向比较并不具有太大的可比性。但本文只研究我国信用信息共享的发展状况，此时引入信用信息的广度指标就显得十分必要了。因此，信用信息共享程度=信用信息深度指数*信用信息社会覆盖面。

1．信用信息深度指数

信用信息深度指数衡量的是信用信息的开放程度、数据类型和数据范围，不论这些数据是由公共征信机构还是由私营征信机构提供，都主要涵括以下8个方面，每个方面的得分都是1：同时正面和负面的信用信息；同时个人和企业数据；来自金融机构的数据，以及来自零售商和公共事业公司的数据；至少2年的历史数据，但超过10年的负面的信贷信息或者欠款一旦还清就抹去的征信机构在这个部分的得分为0；人均收入1%以下的贷款额数据，但收取借款人1％以上均收入费用以检查数据的征信机构在这个部分的得分为0；数据用户可以在线访问借款人的信用信息（例如，通过网上平台、系统到系统的连接或两者）；征信机构使用信用评分作为一项增值服务，帮助数据用户来评估借款人的信用。信贷信息深度指数数值越高说明可以获得的信贷信息越多，如果公共征信机构或私营征信机构不营业或者覆盖不到5%的成人人口，那么信贷信息深度指数的得分为0。

2．信用信息的社会覆盖面

信用信息社会覆盖面指标，以征信机构登记的个人和公司的数量占成年人口的百分比来表示（根据世界银行《世界发展指标》，成人指的是年龄在15岁及以上的人），并附有他们最近5年的借贷历史信息。信贷调查研究机构和评级机构，不直接促进银行间及其他金融机构间信用信息交流的，不考虑在内。如果没有征信机构，这一项的覆盖值为0。

（二）被解释变量以不良贷款率

作为商业银行承担信用风险的衡量指标，而以Z得分值来衡量银行的承担的总体风险。

1．不良贷款率

商业银行承担的风险种类繁多，但最主要的还是在从事主营业务———发放信贷过程中所面临的信用风险。因此，我们采用不良贷款率（NPL）作为信用风险的替代变量和模型的被解释变量之一。其中，不良贷款率=逾期贷款(含呆滞贷款和呆帐贷款）期末余额/各项贷款期末余额。

2．Z值

作为衡量银行濒临破产的程度（Roy，1952），Z-SCORE已广泛出现在最近的文献，如Laeven和Levine（2009）。Z-SCORE同时综合了利润率、杠杆和回报波动性三种因素，能够从单个银行的角度来衡量风险和稳定性，因此多用来衡量银行的总体风险。具体来说，Z-SCORE=（ROA+CAR）/σ（ROA），其中ROA是资产收益率，CAR是权益/资产的比率，而σ（ROA）是资产收益率标准偏差的估计，以财务数据计量。Z-SCORE值越大表明银行的稳定性越强。利润率和资本化水平的提高，不稳定收入的下降都会导致Z-SCORE的提高，也就意味着银行的破产风险的下降，金融稳定性的提高。

（三）解释变量

1．信用信息共享指数

假设：信用信息共享指数和商业银行风险承担呈负相关

2．银行资产规模

规模越大的银行，其管理能力、融资能力、分散风险和投资的能力越强，所以承担风险的能力也越强。同时，规模越大，其出现问题时对社会的影响越大，破产的危害越大，因此监管当局对规模大的银行监管更加严格，这抑制了银行的风险承担。因此，银行资产规模和风险承担的关系是复杂多变的。假设：银行资产规模和商业银行风险承担呈正相关

3．大而不倒

这是一个虚拟变量，如果银行存款份额占整个国家存总额的10%以上，取值为1，否则为0。占比越高说明银行对经济和社会的影响越大，国家为了维护社会稳定，会抑制银行的风险承担。假设：该指标和商业银行风险承担呈负相关

4．资本充足率

由于银行资本的一个重要功能在于覆盖银行风险，资本充足率管理的目标在于使银行的资本与其风险的大小保持一致，因此理论上来说，银行资本充足率的提高将有助于降低银行的风险水平，这也是监管部门实施以资本充足率为核心的监管体系的目的所在。假设：资本充足率和商业银行风险承担呈负相关

三、主要结论和政策建议

（一）主要结论实证

结果表明，信用信息的共享对商业银行而言无论是在信用风险还是总体风险承担方面都有显著的降低作用。这一结果的理论原因，在前文中已经从三种不同的路径进行了分析。在我国，由央行运营的征信中心所实现的信用信息共享很大程度上缓和了各银行和贷款申请人之间的信息不对称，既使银行更加愿意放款给信誉良好的客户，扩大银行规模。同时，也激励贷款者及时履约，以保持良好的信用记录，提高了银行资产的质量，使银行获得更多的利润。随着芝麻信用、腾讯征信等以大数据征信为特征的私营征信公司的批准成立，我国的征信业已经逐步呈现多元化和技术化的特征，未来征信对社会的影响将会实实在在地从金融领域、互联网金融拓展到其他领域，促进社会的发展。

（二）政策建议

基于以上结论，对我国信用信息共享的推进提出以下建议：

1．在征信业的发展方面应建立以央行征信中心为核心，公营和私营征信并存的多层次征信市场体系。同时建立公营征信与私营征信，以及与各政府部门间的信息交换与协作机制。

2．在信息安全方面以技术为依托保障信用信息采集的高效与安全。信用信息广泛分散在各个不同的社会职能部门，涉及个人隐私，商业秘密，甚至是国家机密，信息安全不容忽视，必须建立多层、严密、完善的安全防护体系。此安全防护体系应不仅包括系统自身的硬件和软件的安全，也包括整个网络的安全及相关管理制度。

3．加大投入提高政务信息化水平信用信息广泛分布在公安、工商、国税、地税、社保、住房公积金管理中心、质监局等各级政府部门，信用信息资源开发利用的程度与政府部门的信息化水平息息相关，两者相辅相成。

4．在法律保障方面应从立法和司法两个层面构建完备有效的法律保障体系。在立法层面，要尽快出台征信基本法，并制定征信基本法配套的法律法规。在司法层面要建立较完善的法律救济制度。

5．外部环境方面应营造公开透明的信息，全面提升省级层面的电子政务总体规划和顶层设计，在《政府信息公开条例》的框架下进行最大限度的政务信息公开，同时应在社会范围内开展丰富时效的信用信息公开的教育和宣传。

作者：龙海明 申泰旭 吉余道 单位：湖南大学金融与统计学院 北京大学软件与微电子学院