【文献精选】大数据对银行信贷行为的影响——来自数字社会信用平台的证据

随着中国数字经济的深入推进，城市数字社会信用平台集成了多维度的大数据，其经济效应卓有成效。本文将数据要素纳入银企信息不对称的分析框架中，基于银行逐笔信贷数据，利用城市数字社会信用平台建立的准实验，实证考察了大数据对银行信贷行为的影响。研究发现，数字社会信用平台建设显著降低了信贷违约风险。机制分析证实，数字信用平台建设降低了借款企业的逆向选择和道德风险，提高了银行的违约预测能力，通过改变银企匹配结构，降低了信贷违约风险。进一步的研究发现，数字社会信用平台对税款逾期的借款企业实施了有效的联合惩戒，降低了信用贷款的概率，提高了担保物要求。此外，数字社会信用平台对贷款金额和利率的影响与借款企业规模及银行的数据处理能力有关：企业规模越小，越难从信用平台中获益；银行的数据处理能力越强，越容易借助信用平台差异化利率定价。本文研究表明，大数据的运用能显著加强银行对违约风险的识别和监测；不同的企业规模、差异化的数据分析能力会导致贷款企业福利损失。上述发现为更好地发挥数据要素在信贷市场中的作用提供了事实依据。

数字信用平台是数字经济转型的重要支柱，各城市在原有社会信用体系的基础上建立数据库系统与服务平台，推动政府行政大数据的信息共享，支持多部门协同监管，最终形成全国性的数字化社会信用体系。中国作为一个以银行信贷融资为主的发展中国家，防范和化解金融风险需要重点关注银行信贷质量和违约风险。数字社会信用体系的建设有助于提升数据可得性，建立良好的信任环境，将数据要素纳入银企信息不对称的框架中，有利于发挥金融风险防范与化解的功能。基于此，本文提出：

拥有大量政务数据的数字社会信用能否有效帮助银行识别和处置信贷违约风险，其作用机制是什么？

信息共享可以缓解信息不对称，进而影响银行信贷违约风险。现有文献从两个角度讨论信息共享如何影响银行信贷行为。第一，信息共享设施缓解了逆向选择。如果银行通过信息共享设施了解到新客户的风险类型，就可以较为安全地对新客户发放贷款，从而降低违约率。第二，信息共享机制缓解了道德风险。数字信用平台使得借款企业的信息更加公开透明，提升了对借款企业的监督效应。基于此，本文提出：

假设H1：其他条件一定的情况下，数字社会信用平台可以降低信贷违约率。

数字经济的核心在于数据的汇集，因此，社会信用体系数字化转型能够使市场主体的信用信息更及时和高效地生成、获取并流通，发挥数据作为关键生产要素的功能，以更低成本归集个人和企业的数字足迹。尽管数字社会信用平台能更高效地归集来自各个部门的海量数据，进而缓解信息不对称，但其作用效果仍需要以充足的数据资源为前提。若借款人的数字足迹丰富，则数字信用平台能显著缓解银行和企业之间的信息不对称，提高银行的风险甄别。因此，数字信用平台的效果在信息足迹丰富的企业更明显。基于此，本文提出：

假设H2：其他条件一定的情况下，数字社会信用平台的作用在信息足迹丰富的企业中更明显。

银行作为数字信用平台促进实体经济高质量发展的金融中介，其数据处理水平以及对大数据的运用能力也会影响数字社会信用平台的效果。对于任何银行而言，研发大数据风控模型等金融科技投入的总成本是巨大的，只有当银行规模较大时，此类研发投入的单位成本才会在合理的范围内。因此，可能存在大银行由于更能充分利用数字信用平台，使得数字信用平台的效果对于数据利用能力强的银行更明显。基于此，本文提出： 

假设H3：其他条件一定的情况下，数字社会信用平台的效果在数据利用能力强的银行更明显。

本文选取我国某省份包括经济发达、中等、较差的六个地级市所有银行逐笔贷款的信贷记录使用的银行逐笔贷款数据。该数据是由银行分行作为信息生成主体，在2007年第四季度至2016年第二季度期间，以季度为单位定期向金融监管部门汇报而生成的信贷追踪记录，包括详细的贷款层面特征、企业特征和贷款银行特征。贷款层面特征包括贷款发放日期、贷款到期日、贷款类型、担保方式、贷款发放金额等；企业特征包括企业规模、企业类型、企业年龄和所属行业；银行特征包括贷款发放银行所属具体分行名称。

同时，搜集了样本内城市建立社会信用体系平台的具体日期，本文选择有大数据和跨平台信息整合能力的平台落地运行时间作为政策冲击。本文将平台的实际运行时间和银行贷款发放日期按照发生的季度进行匹配，最终共得到5370263笔信贷追踪记录。

      由于各城市数字化社会信用平台落地运行的时点不同，本文构建了渐进的双重差分模型进行实证研究：

其中，Defaulti,f,q,t,b是分行b在t期发放给f公司的贷款i在报告期q的违约情况，若贷款的五级分类为关注、次级、可疑或者损失的其中一类，则赋值为1，若为正常类则为0。Platformsc,t是本文关注的政策变量，随着城市c在t期数字化社会信用平台运行的状态而发生变化，其中β1衡量了数字化社会信用平台运行对于贷款违约率的净影响。其中，ϕc、ϕt 、ϕf 、ϕb和ϕm，分别代表城市固定效应、贷款发放时间固定效应、公司固定效应、银行分行固定效应和贷款到期时间固定效应。

回归结果支持假设H1。

本文使用事件研究法考察政策冲击的动态效果，并进行平行趋势检验，双向固定效应回归模型表示为：

其中，Dc,t是一组虚拟变量，若城市c在t期存在数字化社会信用平台取值为1，否则为0。其余变量的符号含义与（1）式相同。同时，本文使用异质性处理效应下其他稳健估计量进行稳健性检验。

回归结果与基准回归一致，说明本文结论在考虑异质性处理效应后仍然成立。

本文采取以下方法检验实证结果的稳健性：（1）基于随机置换法的安慰剂检验替换因变量度量方式：贷款分类为次级、可疑或损失具有较高的违约风险；（2）考虑公司层面随时间变化的遗漏变量：加入公司-报告期固定效应；（3）考虑银行总行层面随时间变化的遗漏变量：在基准回归的基础上控制银行乘以贷款发放年份的固定效应；（4）删除未到期的样本：剔除在2016年第二季度尚未到期的贷款；（5）更换回归模型：使用ordered probit和ordered logit模型的估计结果和边际效应；（6）安慰剂检验：随机设定政策开始的时间和城市进行安慰剂检验；（7）大样本导致p值过低：随机抽取1%—30%的样本重新估计；（8）排除处理组迁移的情况：排除处理组迁移的样本。

经检验，本文的实证结果无显著性变化，具有稳健性。

对于数字信用平台提升银行数据可得性后能降低贷款违约率的作用机制可能是通过缓解借款企业的逆向选择和道德风险或是通过提升银行风控模型的识别效率，本文从以下四个方面对其进行机制分析：

（1）缓解借款企业的逆向选择。本文使用破产风险衡量企业的违约风险，分别定义虚拟变量Secured，当贷款担保物要求为抵押或质押贷款时取值为1，否则为0；虚拟变量Credit，当贷款为信用贷款取值为1，否则为0；虚拟变量Guarantee，当贷款为保证贷款取值为1，否则为0。结果发现，若贷款担保方式为抵押或质押、信用时，事前违约风险较低；贷款担保方式为保证时，事前违约风险较高。另外，本文还合并信贷数据与全国税收调查数据，获得财务报表，计算企业层面的Z-score，重新以Z-score为被解释变量进行回归。结果证明，数字社会信用平台提升了银行数据可得性，缓解了借款企业逆向选择问题。

（2）降低借款企业的道德风险。①将企业分为多次借款企业和第一次借款企业，分析数字信用平台对信贷违约风险抑制效应在两类企业之间的差异，以说明数字信用平台的监督机制。若该笔贷款合同为该企业在注册地的第一笔贷款合同，则Repeated取0，否则取1。将Repeated与政策变量Platforms进行交互，可以看出，数字信用平台对信贷违约风险的抑制效应在多次借款企业更显著。②对比数字信用平台的信贷违约风险抑制效应在不同竞争水平银行的差异，说明数字信用平台的监督机制。本文按照赫芬达尔指数的计算方式，通过构建每家银行分行在当地市场上的信贷余额占比衡量银行竞争，并定义其倒数为银行竞争（Competition），具体定义方式如下：

其中，Loan Balance rq表示银行分行在q季度的贷款余额，Total balance cq为c城市q季度的银行贷款总余额。

本文将城市-贷款报告时期信贷余额（Competition_high）大于中位数时取1，否则为0。并将Competition_high和政策变量Platforms进行交互，结果证明，数字社会信用平台起到了约束效应，降低了借款企业的道德风险。

（3）提升银行信贷违约预测能力。构建银行内部评级（Score）为类别变量，当银行内部评级为A时取1，B取2，C取3，D取4，将该变量对贷款违约（Default）进行OLS回归，并控制了城市、贷款日期、贷款到期日、银行分行、借款企业和报告期固定效应。进一步，利用ROC曲线下面积AUC作为模型有效性的衡量。结果说明，数字信用平台提供了额外的信息增量，对预测贷款违约有显著作用。

（4）改变银企匹配结构。本文按照规模将样本银行分为4类，并定义Switch_up和Switch_down两个虚拟变量，当同一借款企业从规模小的银行转移至规模大的银行时，Switch_up取1，否则为0。当同一借款企业从规模大的银行转移至规模小的银行时，Switch_down取1，否则为0，将二者作为被解释变量，将样本按照借款企业的规模分别回归。结果表明在平台设立后，银企匹配的改变使得整体贷款违约率下降。

本文采取以下方法检验实证结果的异质性：（1）对不同信息足迹借款企业的影响。本文使用政策发生前的样本，计算了样本内借款企业的运营时间，并按其中位数分为运营时间短和运营时间长两组。若企业运营时间低于当年中位数，Operation_dummy取0，高于当年中位数，Operation_dummy取1。将二者分别与政策变量Platforms进行交互。（2）不同数据利用能力贷款银行的影响。本文利用北京大学中国商业银行数字化转型指数衡量样本内银行的数据利用能力，只保留样本为总行的贷款数据。具体地，本文使用政策发生前的样本，按照贷款发放年度的商业银行数字化转型总指数的中位数进行分组。若商业银行数字化转型总指数低于当年中位数，则Bank_Fintech取0，若商业银行数字化转型总指数高于当年中位数，Bank_Fintech取1。

经检验，假设H2、H3成立。

本文采取以下方法对本文结果进行深入分析研究：（1）数字信用平台与失信惩戒。本文以借款企业占比最高的四大税种的年末逾期未交金额除以当年营业收入计算税款逾期程度（TaxOverdue）。主要用贷款利率（Rate)和担保物要求考察失信惩戒的具体表现。定义信用贷款（Credit）同上文，担保物变动（Collateral changed）为虚拟变量，当同一笔贷款在续贷期间担保要求从保证贷款变为抵押或质押贷款时取1，否则为0。结果发现，借款企业税款逾期越多，抵押物要求越严格。（2）企业规模与贷款金额。使用全样本研究信用平台对借款企业贷款金额的影响，将样本按照企业规模分为大型、中型、小型和微型企业，分别研究信用平台对四类不同规模企业贷款金额的影响。结果表明，企业规模越小，融资方面越难以从信用平台获益。（3）银行数据利用能力与贷款利率。使用全样本研究了信用平台对借款企业贷款利率的影响。实际执行利率（Rate)为被解释变量，将上文Bank_Fintech与政策变量Platforms进行交互，结果表明，银行数据利用能力越强，数字信用平台成立后借款企业的实际执行利率越高。

第一，在提升银行数据可得性后，新发放的贷款违约率显著下降；数字信用平台的作用效果取决于银行的数据处理能力和企业自身的信息足迹，抑制效应对自身信息足迹较为丰富的借款企业，以及数据处理能力强的银行更显著。

第二，数字化社会信用平台通过接入企业纳税信息对税款逾期的借款企业实施了有效的联合惩戒，降低了对其发放信用贷款的概率，提高了担保物要求。

第三，本文发现数字社会信用平台对企业贷款金额和利率的影响随着借款企业规模和贷款银行数据处理能力变化而变化。企业规模越小，越难从信用平台中获益，且银行数据处理能力越强，数字信用平台成立后借款企业的实际执行利率越高。

第一，依托大样本微观银行信贷追踪数据，考察了数字社会信用平台对银行信贷行为的影响，并提供了支持跨部门协同、加强信用监督的经验证据，丰富了数字经济与实体经济高质量发展的相关研究。

第二，在大数据时代下，数据可得性和数据处理能力同样重要，缺乏任何一种能力可能会导致新的社会不平等。本文将银企信息不对称分为数据可得性和数据处理能力两方面，回答了数据可得性提升以及银行数据处理能力差异对借款人福利的异质性影响。同时，本文发现大数据在银行信贷领域存在适用性边界。

第三，在大部分中国企业缺乏足够征信数据的背景下，政府内部丰富的行政数据却较少被充分利用。本文讨论了基于政府大数据的数字社会信用平台建设对信贷活动中银企信息不对称的影响，丰富了银企信息不对称的化解方式研究，也对数字经济和实体经济高质量发展具有现实意义。

围绕与本文相关的研究主题，近年来学者们展开了大量研究。

关于数字经济发展对银行信贷的影响研究，黄益平等（2021年）提出与传统风控模型相比，大数据风控模型具有突出的信息优势和模型优势，大科技信贷通过更准确地预测违约有效降低信用历史较为缺乏借款人的融资门槛，提高金融普惠性；谢丹夏等（2022年）提出当银行和金融科技公司两种放贷者分别通过不同的商业模式采用不同类型数据时，数据要素配置可以影响信贷市场的竞争或垄断，并具有显著的福利效应和分配效应；王红建等（2023年）发现金融科技发展通过减少银企间信息不对称，降低抵押品在债务契约中的重要性，从而显著弱化金融加速器效应。

关于银行信贷对企业发展的影响研究，陈彪等（2021年）发现银税互动可以消除小微企业融资约束，企业的投资动机与银行信贷乘数呈U型关系，银行更青睐于给增长率较高、波动率较低的小微企业贷款，银税互动对小微企业逃税的抑制作用依赖于银行的信贷政策，进一步消除小微企业融资约束；谭智佳等（2022年）提出从金融机构向实体企业通过交易关系传染的流动性风险是存在的，途经金融机构的风险传染存在特殊的扩大、加剧、加速效应。

[1] 黄益平,邱晗.大科技信贷：一个新的信用风险管理框架[J].管理世界,2021,37(02):12-21+50+2+16.

[2] 谢丹夏,魏文石,李尧,等.数据要素配置、信贷市场竞争与福利分析[J].中国工业经济,2022,(08):25-43.

[3] 王红建,张科,李青原.金融科技的经济稳定器作用：金融加速器理论的视角[J].经济研究,2023,58(12):4-21.

[4] 陈彪,罗鹏飞,杨金强.银税互动、融资约束与小微企业投融资[J].经济研究,2021,56(12):77-93.

[5] 谭智佳,张启路,朱武祥,等.从金融向实体：流动性风险的微观传染机制与防范手段——基于中小企业融资担保行业的多案例研究[J].管理世界,2022,38(03):35-59.