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由于市场经济的快速发展与金融产权制度改革、经营管理的授权操作与内控自律制度建设严重不适应性，不少商业银行存在着较为严重的信贷风险控制理念和行为偏差，以致信贷资产不良率还处于高位上运行，对于银行贷款的主体部分——企业贷款，更是银行坏账的主要来源。如何有效地识别、控制信用风险，成为摆在银行家们头上的一个重要课题。
一、贷款业务信用风险识别
1、企业存续的变数大、风险大，易受外部环境影响。这是我国大多数企业的共同问题，也是企业周期的必然一环。作为我国经济主体的国有企业产权关系界定不清，利益机制与约束机制不对称，使得企业信用观念淡薄，商业银行信贷活动具有极大的被动性。目前我国企业融资主要依靠银行，企业占用的都是长期性的资金，在政策制约下，银行很难及时收回贷款，造成大量不良债务，直接决定了我国商业银行信用风险的居高不下。
2、企业缺少足够的抵押品。我国商业银行在向企业发放贷款时，最关心的就是它们是否具有足够的抵押品。因为向单个企业发放的贷款数量小，所以银行一般不愿意过多的调查其正常还款能力，此时抵押品就在某种程度上成了一个硬性指标，从而造成银行发放贷款时的“唯抵押物论”。有些优质企业，具备稳定的未来现金流，但缺乏抵押品，就会被银行拒之门外。因此我们说，银行最关心的抵押品问题并不构成信用风险的主要来源。
3、企业信用意识淡薄，财务状况不够透明，银企信息不对称。好多企业没有完备的信用体系，也没有规范的财务部门，财务信息的质量也得不到银行的信赖。当然，也会有少数的优质企业老板们并非抱着捞一把就走打算，而是一开始就严格按照正规模式运作。但由于银行与企业之间信息不对称，致使银行并不了解这些，而把企业统统归为劣质企业行列，最终导致逆向选择的发生。
4、我国的金融体制不利于商业银行抵御风险。中国人民银行直接控制商业银行的贷款利率，即使银行的中小企业贷款利率有很大幅度的上浮权利，但仍然无法弥补其风险。银行通过设置补偿性余额或收取违约延期支付费用等等弥补这种风险，这些方法也不能很好的弥补风险溢价。另外，我国的商业银行经营远未真正实现市场化与商业化，为了防范金融风险，商业银行更多地转向了大企业，同时也大力收缩贷款管理权限，从而导致了对小城市的中小企业信贷服务的大量缩减，这也是商业银行逃避奉献的一种选择。
二、信用风险度量
目前，我国商业银行并没有一套行之有效的方法来度量贷款业务的信用风险。一般来讲，对于银行信用风险的度量存在定性模型和定量模型。国外的度量方法不能直接应用于我国银行的信用风险的度量。我们借鉴美国金融机构为成长性公司贷款的信用风险度量方法，并结合我国银行业的实际状况，来探索如何对我国银行的信用风险进行度量。
1、基于定性分析的因素分析方法。该分析方法将给商业银行带来信用风险的因素分为微观与宏观两类，下面我们分别讨论。
（1）微观因素。我们认为现金流及现金流的稳定性是首要因素。一般来讲，企业现金流状况时好时坏。我们要选择经营状况相对较为稳健的企业作为目标客户，而不能像投资股票一样过多注重高成长性。业主的声誉及信用记录也是一个十分重要的因素。虽然这是一个很模糊的概念，但在没有更多的其他可靠的衡量信用风险的资料可以利用时，我们应该把目光装移到业主本人身上。随着我国“信用社会”建设的步伐加快，这个指标的可用度越来越大。资本结构也是我们必须考虑的因素。由于大部分企业的资金来源于企业内部，因此大多具有较低的杠杆率。但我们不能以此认为中小企业具有较低的信用风险。中小企业的每一笔借款，都会给资本结构造成大的影响。此外，我们不能低估抵押物的重要性。本文的第一部分已经提及，商业银行应该走出“唯抵押物论”的误区，但抵押物仍然扮演着重要角色。有抵押物的企业不一定是一个值得信赖的企业；但不能提供充足抵押物的企业，我们必须审慎得出结论，除非我们确信对该企业的情况了如指掌。
（2）宏观因素。商业周期的影响。当经济发展进入到了一个相对低迷的商业周期时，大多数的企业也就迎来了一个极为艰难的时期。大量的中小企业纷纷破产倒闭，还有一些贷款尚未到期的企业也是处于破产边缘。所以，商业银行在此阶段以紧缩中小企业银根为妙，发放企业贷款时一定要慎之又慎。当经济快速增长时，我们则可以持一种相对乐观的态度。利率水平的影响。由于我国的贷款利率尚未真正实现市场化，利率水平的影响尚未凸现。随着利率市场化的进程加快，每一个商业银行都会面临利率水平的影响。我们在较高的利率水平下发放贷款时，一般会承受较高的信用风险。我们在向企业发放贷款时要慎重考虑上面的各个因素，上述因素的应用过程需要大量的经验积累。我们也可以根据每个银行的实际来把上述因素赋予一定的权重，建立一个简单的定量模型。但这样近乎“臆想”的定量模型没有说服力，很难应用于实际。回归分析的引入解决了这个问题。
2、基于定量分析的信用分类模型。美国大多数金融机构衡量成长型企业的信用风险时运用的定量分析模型，都是以信用分类模型为基础而建立起来的。该模型应用计量经济的回归分析方法，可以计算信用风险，并可以以此对企业进行信用分级。
这种方法首先要求我们有企业贷款的详实可靠的历史数据。我们把记录中的贷款分为两类：一类为违约的（此时Zi=1）,一类为未违约的（此时Zi=0），我们用一连串的变量Xij来表示量化后的与企业信用风险有关系的因素，比如企业的年现金流量。为此，对于第i个企业，与之相对应的回归方程为：
(1)
其中Zi为第i笔贷款是否违约的标记，βj表示第j种因素对信用风险的贡献度，或者说是与信用风险的相关程度，error为误差项。通过十期左右的年度数据，我们既可以估计出βj，进而得出我们要的模型。这是一个多元现行回归模型，我们可以用F检验或t检验对该模型进行假设检验，从而提出不合适因素。模型逐渐完美后，我们就可以把所要考察的企业的各种因素量化，然后带入回归方程，从而得出Z的值。Z的值越大，表明该企业的信用风险越大。
这是回归方法应用于信用风险衡量的一个简单模型，由于此模型只是一种理论上的理想化的模型，并未受到实证的检验。在中国，应用这样的模型更是困难，原因是没有可靠的可供建模的数据，同时贷款受政策性因素影响太多。但是，随着我国法律制度的不断完善和银行体系的不断健全，该方法将是一种非常有效率的手段。所以我们应该按照这个思路继续优化这个模型，以给将来的商业银行提供更多的模型选择。我们还将继续作相关的理论探索和实证研究。
三、基于信用风险度量的对策性建议
1、运用最适宜的信用风险衡量方法。对企业信用风险进行有效度量之后，我们可以有的放矢地防范风险。首先要严格筛选企业客户。通过第二部分的分析，我们可以将潜在客户群按照我们的标准排队，从优到劣依次权衡选择。由于企业个体状况差异极大，我们必须严格按照风险衡量的程序进行严格的筛选。上述两种模型应该结合到一起，让它们形成一个有机的整体。目前，我们尚不规范的银行体系不能急于运用正规的风险度量方法。通常，富有经验的老信贷员善于运用定性的分析方法，他们能够很好的权衡各种因素，对分析结果的感性认识往往很准确。而入行不久的年轻员工一般来说理论基础比较扎实，但由于缺乏经验，往往得不到重用。一般的情况是由老员工来带领新员工一起做信贷分析，老员工潜移默化的影响新员工，最终将其同化。这无异于一个恶性循环。银行业居高不下的坏账与此密切有关。所以，银行管理者必须跟紧时代的步伐，严格运用与现实发展相适应的现代方法（将来的主流方法应该是以定量方法为主，辅以定性方法），改变只用定性方法进行粗略估计信用风险的现状。
2、建立本银行内部的信用风险衡量体系。大多数人的观点是，大银行应该集中精力对优质大客户服务，这也应该是它们的主要利润来源，而且一旦某大客户违约，必将对银行资产状况造成重大影响，因此，商业银行必须有一套完善的针对大客户的信用风险评价体系。而中小规模的银行是中小企业信用的主要提供者，他们自身也大多不具有完善的信用制度，更多的中小银行是照抄大银行的信用评价体系，而我们在前文已经述及这在很多情况下是不适合中小企业客户的。这种信用风险衡量体系的缺位也是造成中小企业信用风险问题突出的一个重要原因。
因此，企业的贷款人必须付出相当的人力物力来建立本行内部的信用风险衡量体系。随着优质企业的成长，贷款人也会获得丰厚收益。实践会证明当初的努力是有远见的、高回报的。
四、结语
不同企业信贷业务的风险来源、风险度量都存在着特殊性。目前为止，国内各银行尚没有一套完善的企业的信用风险评价体系，国内学术界也鲜有这方面的研究。建议结合本行实际，充分考虑各种与贷款有关的不利因素和有利因素，运用定性与定量方法，探索适合自身特点体系建设之路。■ |
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