姚菲

摘要：伴随着大数据、人工智能、区块链、物联网等新一代信息技术的快速发展，商业银行金融服务呈现出移动化、场景化、智能化的发展趋势。本文基于行为金融视角，对商业银行普惠金融信贷融资问题进行分析，认为商业银行信贷决策过程中存在非理性行为和认知偏差，这些行为共同影响了信贷决策的客观性和资源配置的有效性。作者利用演化博弈论，分析区块链对提高普惠金融融资可得性的重要性，从理论上论证了科技赋能金融可以有效解决普惠小微企业融资信息不对称的难题。商业银行借助区块链技术，构建半中心化的信贷模式和智能合约为主的去中心化信贷决策模式，可加强渗透的广度和深度，真正转变为“实时智能的敏捷银行”。文章还对区块链在未来金融市场上的发展趋势提出了预期。

关键词：行为金融理论 演化博弈论 区块链 商业银行 普惠金融

一、引言

伴随线上支付的普及与金融科技  的快速发展，一种全新的价值生态体系正在逐渐形成，普惠金融数字化展现出强大的生命力。区块链技术作为技术驱动的金融创新，在赋能实体经济发展过程中，可以有效降低普惠金融服务风险和成本，未来普惠金融领域或将成为金融行业争抢的“蓝海”。

二、基于行为金融视角浅析商业银行普惠金融发展困境

（一）贷前：锚定效应及损失规避效应

锚定效应理论（Anchoring Effect）是指行为主体在进行决策时，往往寻找某些已知的已定性定量的个体作为参照值，同时参考外界建议，进而综合判断最终决策的过程。根据该理论，商業银行进行放贷考核时，倾向于给高质量的信贷客户放贷。假设某个信贷项目所带来的价值量用函数V（Xi）表示，V（Xi）由信贷项目的实际价值创造Xi 以及原始参考值X0共同决定，计算公式如下：

商业银行在贷前进行信贷资质审核时，往往会根据以往经验或借鉴他行放贷模式作为“锚定”的原始参考值X0。由于风险收益对等原则，故商业银行的决策者往往给小微企业假定一个相对于大企业X01比较高的“锚定”值X02，即X02 ≥ X01，以弥补风险带来的损失。由于X02 ≥ X01，最终导致普惠小微企业算出的收益部分V（Xi）（线上部分，即取正值）比“锚定”值较低的X01的大企业收益要低，这就是贷前的锚定。同时，由于经济决策者往往是风险厌恶型，即对损失的偏好β大于对收益的偏好α，这使得商业银行贷前决策产生损失规避效应（Loss Aversion），造成信贷资源的不合理配置，在信贷决策过程中即容易做出偏离客观实际的信贷评级结果。

（二）贷中后期：羊群效应、框架效应 和非贝叶斯法则

1.羊群效应（Herd Behavior）。在信贷市场信息不对称的大环境下，中小银行受自身规模限制，无法获取充分可靠的普惠金融服务对象信息，而其他商业银行的信贷运作流程属于黑箱操作，中小银行只好选择从众策略进行决策，进而产生羊群效应。长期的“羊群行为”导致银行系统放贷趋同严重、银行业潜在系统风险上升、资源配置效率降低。

2.框架效应（Framing Effect）。我国商业银行一个重要的考核指标是银行不良贷款率，而由于普惠金融对象一般存在经营不稳定性、信息不透明性等问题，金融机构监管成本较高，贷后无法有效进行跟踪监管，为控制风险，商业银行普遍存在一定程度的“惜贷、惧贷”现象，引起“框架效应”。

3.非贝叶斯法则（Non-Bayesian Law）。商业银行在借贷市场上争夺某一个普惠金融的高利润行业或者某一个行业中的几个高利润客户，认为该信贷客户具有良好的还贷资质，从而认为该客户所在的整个行业都可能是高质量信贷客户，继而影响其新的决策过程，即产生非贝叶斯法则效应，导致信贷投放集中、不良资产叠加的非理性后果。

三、基于商业银行与区块链的博弈模型和分析

（一）博弈模型的构建和假设

1.假定商业银行与区块链技术在非合作博弈情况下。信贷对象向商业银行提出信贷融资申请，商业银行在核实事实以及审查信贷客户的资产负债状况合格后，批准信贷申请，发放的贷款金额为 B，贷款利率为 r，发放贷款后对于普惠金融信贷对象的资产负债变动状况的监管成本为 C1，为了解普惠金融对象后期的经营状况，商业银行还需支付额外的人力物力资本费用为 C2。由于普惠金融信贷对象自身的局限性，从区块链获得普惠金融对象的信贷信息具有一定的难度，需要投入一定的人力物力等机会成本和沉没成本为 C3，且为保证信贷质量，区块链还需联通普惠金融信贷对象的产业链、供应链、物流链形成全产业链金融体系，从而支付的相关费用率为β。假定区块链建立连接达到使用状态的单位成本为 P，需求数量为 D1，获利水平为S1。

2.假定商业银行与区块链在选择合作的博弈情形下。商业银行只需对信贷对象后续的生产经营进行动态持续监督即可。若后期有同业对其他类似普惠金融对象进行贷款审核时，可以直接从区块链获取相关信息作为参考，而为获取该信贷信息需支付一定的费用θ，由于无需自行开拓新的区块链，建立新的信息流，从而大大降低了普惠金融融资的机会成本，即θC3。同时，由于商业银行与区块链合作，相关信息获取成本降低，信息透明度上升。一方面，在保证足够利益的前提下，区块链技术开发者会适当调低对区块链的获利预期为S2，即S1>S2;另一方面，节省下来的资金成本用于开发新的区块链渠道建设，从而形成良性循环，建立一个更加完善、不断动态更新的区块链网络集成体系。假设整个市场上潜在需求量为D2，则D1

3.假设无论在合作还是非合作情况下。商业银行与区块链技术的监管投入综合成本都分别是其价值创造的二次函数，则在非合作情况下，商业银行及区块链的投入成本与价值创造的函数关系式分别为：

在商业银行与区块链达成联盟进行合作博弈的情况下，由于商业银行并没有为区块链获取普惠金融服务对象的经营管理等信息建立新的渠道，所以商业银行的信贷获取成本不变，而区块链投入的成本与价值创造而支付的费用θ变为：

（二）模型的分析

1.根据合作和不合作两种博弈情况下区块链技术与商业银行对普惠金融服务的成本和收益情况做的假设。（1）在非合作情况下，商业银行、区块链技术及两者的总体收益函数分别如下所示：

（三）结论

1.改善信贷全流程中的行为偏差。通过构建可信任的数据共享机制，可以有效解决锚定效应和损失规避效应的行为偏差，缓解普惠金融信息不对称性及不完整性的问题。同时，在区块链技术环境下，经济主体的每一个交易记录都会产生不可逆的记录，这意味着一旦在区块链上形成记录，即使该经济主体发生分裂、合并、撤销，该经济主体的所有信息也将一直被追踪，普惠金融信息的透明度、连续性得到提高，商业银行可以有效避免信贷集中投放的问题，减轻“信息黑箱状态下”盲从的羊群效应，从而解决贷中后期的行为金融效应。同时，区块链将整个行业的信贷风险信息透明化，在一定程度上纠正了非贝叶斯法则效应，有效改善了普惠金融大环境。

2.加快商业银行区块链数字化转型。本文选择博弈模型进行合作与非合作分析研究，认为与传统的银行借贷相比，金融机构通过区块链平台向普惠金融对象发放信贷融资，可以实现信息互联互通，最大程度减少信息不对称带来的非系统风险。科技赋能金融发展，不仅可以降低企业融资成本，也可以降低银行获客成本及风险，优化商业银行贷款结构，从而达到动态博弈的均衡。银行进行信贷审核时需要充分利用区块链技术的优势，提高信贷审批效率，从而精准甄别高质量的普惠金融主体，防止信贷资金的空转和套利风险。

3.构建金融服务数字化生态圈。区块链既解放了人类生产力，更为经济学模型提供了全新的治理技術。商业银行以数字化金融服务为切入点，将业务延伸到客户需求的应用场景。同时，商业银行也可以通过成立数字研发部门、对外投资以及战略合作等新方式，打造以区块链技术为基础的线上数字化金融服务平台，为完善社会信用体系和建设法制化市场环境提供技术支持，进而实现支持普惠金融发展和控制信贷风险的双赢目标。

四、未来发展趋势

（一）深化区块链技术运用，加快央行数字货币进程

伴随社会数字化进程的推进，资产数字化的浪潮开始涌动，央行加快推行数字货币进程，不仅有利于实现资金流向监管调控，也有利于降低社会寻租行为，提高社会资源使用效率。普惠金融受益对象可以利用区块链基础上的央行币的稳定性、流动性、安全性、可监管性，实现投资风险的转移、盘活固定资产、发挥企业优势、促进当地经济发展。而银行除了作好货币发行监管的本职工作，也要利用央行币实现自身多元化发展，创新金融衍生品如信托、保险、基金、贵金属、期权等与央行币的结合，多方面、宽领域、广视角地开拓区块链数字货币市场研究开发，在推广央行币的进程中发挥传统金融机构在资金、政策、产品渠道等优势，助力普惠金融，实现互利共赢。

（二）树立“银企共同体”理念，构建半中心化和去中心化信贷决策新模式，真正实现银行4.0时代

金融机构应加大对区块链、物联网、ERP等数据信息的运用程度，进一步开放API，打造自己的金融生态圈，真正实现银行4.0时代，并通过B4B等创新营销手段，实现与提供海量数据第三方业务流程的深度融合，从而形成金融机构自身稳定可持续的B4B2获客和触客体系。区块链+银行的半中心化信贷决策模式，需要央行、保险机构、第三方信用评级机构和行业协会的外部协作和监督，但半中心化模式下的信贷决策仍受决策人的影响，故无法完全消除决策者的行为金融效应和偏差。随着科技进一步发展，发展智能合约条款、进行去中心化将成为商业银行信贷决策机制未来改革的方向。届时，金融机构只保留货币资金提供的基本职能，贷款决策完全由智能合约自主完成，从而避免人为因素导致的行为偏差和效应。在完全去中心化的信贷模式下，商业银行无需第三方评级机构以及担保公司等外部监管机构，而将重点放在贷后风险管理以及金融产品研发上，优化商业银行经营模式。

（三）积极探索监管沙盒，促进区块链技术健康发展

区块链科技无论是在中国，还是在西方发达国家，都处于成长阶段，故建立对金融科技领域全覆盖的长效监管体制迫在眉睫。2020年4月27日，央行宣布金融科技监管沙盒试点扩围，探索信息科技手段赋能金融“惠民利企”。笔者对其进行研究后，认为控制和减少风险是重点。

1.探索控制系统性风险的方法，尤其是处理实体经济和金融行业风险传递的问题。鉴于1929年大危机，美国的产业和金融是不允许跨界合作的。因为如果把金融和产业紧密联系，风险传递的可能性就会大幅增加，从而对整体经济稳定性造成影响。金融监管部门可以通过建立金融数据的联通平台，实现税务、工商、司法、金融机构等全维度的数据联通，通过云计算、大数据、区块链实时监测民营经济发展，构建线上化的风控体系和数字监管报送平台，实现科技赋能监管，自动化出具风险报告，及时预警，从而预防系统性风险的爆发。

2.探索识别信息泄露的风险。这个风险在大数据、云计算、5G越来越发达的当下，越发受到人们的重视。探索识别信息泄露需要从网络初始信息输入到处理到产出的全流程监管，这就对监管科技的范围提出了较高的要求，尤其在当普惠金融经营管理数据、商业运行信息流通的环境下，严控信息泄露风险，对普惠金融健康稳定持续发展有重要作用。

参考文献：

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[4]Arunima Ghosh，Shashank Gupta，Amit Dua，Neeraj Kumar. Security of Cryptocurrencies in blockchain technology： State-of-art，challenges and future prospects[J]. Journal of Network and Computer Applications，2020.

作者单位：无锡市儿童医院