小微企业融资相关理论

小微企业融资相关理论

1.信息不对称理论

随着经济学的快速发展，关于小企业融资需求与供给的理论也日益丰富，这其中当属信息不对称和信贷配给理论的影响最大。在信息经济学中，信息不对称是一个关键性的概念，它是指交易双方的一方获得了有关信息而另一方没有获得这些信息，或者是其中一方获得的信息比另一方要多，从而使得获得较少信息的一方的决策受到不利的影响。在金融市场上存在的信息不对称是指，借款者要比贷款者更加清楚所投资项目成功的概率和偿还贷款的条件。在经济快速发展的现代社会，为经济学的快速发展提供了良好的条件，尤其是关于小微企业的经济学的相关理论得到进一步补充和发展，其中以信息不对称和信贷配给理论尤为典型。在经济学中，信息不对称是指在市场经济中，发生交易行为的一方因信息优势而提高了自己的决策优势，而另一方由于处于信息劣势的位置而导致自己制定的决策受到较为不利的影响。金融市场的信息不对称就是指发生借贷行为的双方，其中一方即贷款者所占有的信息优势更加明显，对自己所投资产品或项目的风险更加明晰。假如信息是完全的，并且人们对信息的处理和分析都是合理的，就不会出现决策的失误，资源也可以达到最优配置。就比如说，作为贷款者的银行就不会向明知经营情况差、信用差的借款人发放贷款。“信息是完全的”只是个理论假设，现实社会中的信息从来都不是完全的。在金融市场中，贷款方对借款者的经营情况、财务状况、贷款用途以及信用情况等信息难以完整、准确掌握，往往处于信息劣势的地位。同时，由于财务制度不健全、缺乏有效外部监管和审计的小微企业一般不会主动将全部有效信息暴露给贷款方。进而因存在信息不对称，金融交易中就可能会出现各种各样的风险，其中极易诱发的就是“逆向选择”和“道德风险”。但是，在现实的市场经济中，信息不完全的情况经常发生，在金融市场的借贷双方中很难做到信息对称，因为小微企业的融资本就困难，小微企业不可能将自己的劣势完全暴露出来，尽管各商业银行努力做到尽可能多的熟悉小微企业的基本经营情况、财务管理状况以及企业信用情况，但信息不对称的现象依旧存在。信息不对称的存在，导致金融交易中潜在风险发生的概率增加，其中极易诱发的就是“逆向选择”和“道德风险”。

在交易之前，较高的利率可能促使风险较低的借款人退出而让风险较高的借

款人保留，导致“逆向选择”的发生；在交易之后，高利率可能刺激借款人取得贷款后，可能改变原来的承诺，从事或投资高风险项目，致使贷款不能归还，导致“道德风险”的发生。因此，处于信息不对称劣势的商业银行，很自然地降低了向小微企业提供贷款的主动性和积极性，偏好于选择不发放贷款或少发放贷款，从而产生了信贷配给。在金融市场发生借贷行为的双方中，处于信息不对称劣势位置的各商业银行，为降低潜在的各种风险发生的概率，各商业银行更愿意向优质企业提供贷款，而不愿意向小微企业贷款，进而导致了信贷配给现象的发生。

2.信贷配给理论

信贷配给理论作为一种经济现象，西方学者早在18世纪就已经开始关注这个问题，而小微企业融资理论主要是在信贷配给理论基础上发展起来的。

《新帕尔格雷夫经济学大词典》将信贷配给定义为借贷市场的一种现象，即信贷市场上的贷款需求大于供给。广义的信贷配给指的是由于政府管制因素造成的报出贷款利率低于市场出清利率，导致市场存在对贷款的超额需求。狭义的信贷配给即均衡信贷配给，指的是在没有政府干预的前提下，贷款人自愿将贷款利率确定在市场出清利率以下，但借款人的贷款需求仍然无法得到满足而形成的信贷配给。无论是广义信贷配比还是狭义信贷配比，都存在着超额需求现象。信贷配给主要有广义和狭义之分，从广义上来说，信贷配给就是指在政府的行政干预下，致使报出贷款利率低于市场出清利率，在利率较低的情况下，市场更加倾向于向银行借贷，从而导致市场借贷出现超额需求。从狭义上来说，信贷配给是指在不受政府的行政干预下，贷款一方根据市场实际情况，将贷款利率降低至市场出清利率以下，进而导致贷款人的贷款需求较大而无法满足。从广义和狭义层面对信贷配给进行了具体分析，都存在一个共同特征，即贷款需求无法得到满足。

国外学术界对于信贷配给的生成机制早有了各种理论解释，其中斯蒂格利茨等人建立的理论模型最具有影响力。1981年，斯蒂格利茨和韦斯全面系统地从信息不对称的角度对信贷配给现象进行了深入分析，确立了在信息不对称下信贷市场研究的框架。该理论认为，由于信息不对称及由此引发的逆向选择和道德风险问题，使银行收益和贷款利率之间产生了非线形的倒U型关系。国外对于信贷配给的研究较早，信贷配给理论发展较为成熟，其中以斯蒂格利茨等人构建的理论模型最为典型，即从信息不对称的角度对信贷配给现象进行具体分析，由于交

易双方中存在的信息不对称，导致道德风险的概率增加，导致银行的收益与贷款利率之间的关系呈现非正比关系，就是说，过高的贷款利率并不会增加银行收益，反而提高了违约损失。

3.大数定律

大数定律(Law of large numbers)属于概率论与数理统计的范畴，是随机事件的基本定律，也是现代零售商业银行运营的数理基础。最早源于伯努利探寻中心极限定理，得出大量随机现象的平均结果具有稳定性的结论。如果重复掷一枚硬币，但当我们上抛的次数足够多后，出现正面或反面的概率接近于0.5。这种情况下，偶然中就包含着必然。必然的规律与特性在大量的样本中得以体现。简单地说，大数定理就是“当样本足够多时，事件发生的频率接近于该事件发生的概率”。大数定律是一种典型的随机事件定律，是概率学中的一个典型概率，其基本内容是：当某一随机事件发生的次数越多，这一事件发生的频率就越接近该事件发生的概率。比如，我们抛一枚质地均匀的硬币，出现正面的概率就是0.5，这一概率是在这一事件发生频率的基础上估算出来的，我们仅仅抛一次是得不出这一概率的，当抛的次数足够多时，出现正面的频率就越接近0.5。

小微企业数量以千万计，行业分布广泛，交易数据海量。它们的分布特征、交易特点、风险要素等特点决定其遵守大数法定律。与大中型企业不同，小微企业个体的金融需求较少，基于个体的业务拓展模式，不仅仅难以精确度量个体的贷款违约率、经营风险等指标，也会面临个体投入产出偏低、小微企业金融服务难以持续的问题。所以，让渡于基于商圈、产业链的整体开发模式，是小微企业金融服务的必然选择。我国小微企业的数量比例已占到全国企业的99%，数量较为庞大，涉及行业众多，从发生交易的数据来看，基本遵从大数定律，但由于小微企业的金融需求较少，属于个体业务拓展模式，在度量其贷款风险时的精确度不高，因此，必须加强对小微企业的整体业务拓展模式，降低风险概率。