区块链在信用风险管理上的应用可行性分析

赵翔

摘要：扶贫小额信贷旨在为贫困农户提供资金支持以便帮助较为贫困的地区脱贫致富。但是，由于面对的服务客户的特殊性，信用风险对于扶贫小额信贷来说十分严峻。针对我国某地区A农村商业银行的小额信贷具体数据，本文构建了二元logistic回归模型对其验证分析，实证结果显示家庭基本经济特征、信用情况、自然因素、市场因素和道德因素显著影响A农村商业银行的小额信贷违约率;进而，本文根据实证结果探究区块链技术能否辅助管理扶贫小额信贷的信用风险管理的理论可行性进行探究，以期构建较为安全的基于区块链技术的扶贫小额信贷信用风险管控系统模型;最终，为加快我国扶贫小额信贷信用风险安全管理的落实提出了几点建设性意见。

关键词：扶贫小额贷款 logistic回归模型 信用风险 区块链系统

一、引言

2008年“区块链”的概念被提出后，迅速引起金融领域的注意，并对其开展了广泛的金融应用研究。目前，最具实力的老牌金融区块链联盟是R3 CEV，其在区块链技术诞生以来迅速拉拢了全世界45大金融机构，旨在探究区块链技术在金融领域的最大利用模式，以极可能低的成本来换取最大化的效率以攻克银行面临的高成本问题。

小额信贷在我国存在了数十年，已在我国扶贫工程中做出重大贡献，实现了无数家庭的脱贫梦，但在这个过程中，也出现了较多问题，特别是信用风险问题，最突出的就是交易成本太高从而导致逆向选择问题和违约造成的道德风险问题。对于扶贫小额贷款实际操作中出现的信用风险，通过区块链技术特有的优势（如中心化、去信任化）来加强信用风险的管理与防范，以期最大化降低信用风险值得深入探究。

二、研究现状

上世纪90年代小额信贷传入中国，经过了几十年的发展其实质就是一种信贷方式，但我国政府将其引起的主要目的在于助力我国的扶贫工程，后面就逐渐成为我国政府和其他机构的最为有效的扶贫办法。吴国宝在扶贫中应用小额信贷有利于贫困人员积极参与我国扶贫工程项目中，同时也确保了扶贫项目的顺利实施。但是小额贷款在助力我国扶贫工程的实际操作中也出现了较多的难题，其中最为严重的就是信用风险，很多研究人员也针对信用风险做了大量探究分析。董学军定量研究了农户小额贷款的绩效，结果显示非农业信贷绩效结果较为客观。褚保金呼吁在扶贫信贷中应集中精力突破目标客户难以定位和还款率很低两大顽疾。王颖采用模糊综合评估算法分析较为准确地评估出扶贫小额信贷的信用风险，并且该算法具有一定的普适性。邱峰研究得出扶贫小额贷款保险是一种降低信用风险、增加扶贫信贷金融机构财物可持续性的一种好方法。卢花兰研究表明目前扶贫信贷在扶贫和脱贫过程中确定存在诸多严重的问题，特别是日益恶化的信用风险问题，并倡导扶贫金融机构加快建设小额信贷机构信用风险警报机制，从而降低扶贫过程中的信用风险。

三、扶贫小额信贷信用风险实证分析

（一）数据来源

本文收集的数据为2011～2017年12月A农村商業银行16家分行贷款记录，包含19668笔已经到期的小额贷款，筛选出其中11621笔扶贫小额贷款数据进行实证分析。

（二）变量选取及其统计性描述

本文在文献综述和数据整理后，总结了影响扶贫小额贷款信用风险的五个重要因素，分别为贫困户基本特征风险、信用风险、自然风险、市场风险、道德风险，每一部分的具体指标和理论假设如下：

（三）建立模式并检验

信用风险的评估手段有多种，本文所选的为金融领域应用较为广泛的logistic模型，其使用较为方便，分析结果较好，本文只需将扶贫贷款各种影响因素的数据代入模型中就能得到违约风险概率。本文利用SPSs统计软件构建二元logistic回归模型，结果如表2所示。

回归结果相对理想，各个影响因素的统计结果均<0.05.表明所有的五个因素对信用风险均有显著影响，根据logistic回归模型公式就能得到A农商银行小额贷款信用风险的违约概率。本文以0.5为临界点，概率小于0.5则认为是信用风险较低的扶贫贷款，违约概率数值越小证明扶贫贷款农户的信用度越高，未来发生违约的概率就越小，而大于0.5的概率则正好相反。

然后，本文对模型的你和结果进行有效性验证，得出对于A农村商业银行的扶贫小额贷款来说，识别扶贫小额贷款违约情况、履约客户以及违约客户的正确率分别达到80.07%、82.47%和72.91%，总的来看，本文建立的二元logistic模型对农户扶贫小额贷款的信用风险识别能力较为理想。

（四）实证结果分析

上述统计结果以及二元logistic回归验证效果表明，家庭基本经济特征风险、信用风险、自然风险、市场风险和道德风险，五个变量在显著水平5%的情况均与扶贫小额贷款的违约率显著相关。这说明，家庭基本经济特征、信用情况、自然因素、市场因素和道德因素这五个因素是影响A农村商业银行扶贫小额贷款违约率的主要因素。第一，家庭基本经济特征。根据上述分析结果可知，贫困户的家庭基本经济特征与信用违约负相关，并且与上述理论分析相符。第二，信用状况。贫困户信用情况是导致贫困户小额信贷违约的重要因子。第三，自然因素。根据二元logistic回归验证结果可知，自然因素对违约状况影响最大。第四，市场风险。根据二元logistic回归验证结果可知，市场风险对违约的影响虽然显著，但是显著性水平不是特别高，可以判断出贫困户主要从事农作物种植和养殖业，市场波动相对适中时，信用风险发生的可能性较低。第五，道德风险。贫困户贷款存在扯着脱贫的幌子，贷款挪为它用，而根本没有还款或创收的想法。

四、基于区块链的对策建议

在扶贫小额信贷运行过程中，单凭某个组织机构是很难实现的，本文探索建立扶贫区块链系统，把政府扶贫部门、金融组织、保险公司和贫困户有机连接到该系统中，如图l。由众所周知，农业生产存在较高的自然风险因素，所以本文把保险公司也纳入了该系统，利用农业保险以应对农业生产中的自然风险。

上世纪八十年代，我国首次大规模调整国家扶贫方向，规定扶贫工作由政府对接机构负责制定和执行。金融机构是扶贫小额贷款的资金源头，扶贫宗旨是政府与金融机构合作大力帮扶贫困区域的困难户进行经济生产以摆脱贫困处境。同时，政府扶贫引入市场资金是深化扶贫工作的关键所在。然而，扶贫的对象贫困地区和贫困户具有一定自身特性，即大多是从事农业生产，而农业生产也不可避免地涉及到较高的自然风险，那么引入农业保险就可以不仅为贫困户而且为扶贫金融机构带来了基本保障。

虽然区块链系统是扶贫小额贷款信用风险预防与管理的一种行之有效的措施，但是系统内各个参与方都应积极配合做好系统内各自的工作，才能提高区块链系统的运行效率，进而提高扶贫对象的信贷可及性，并且，所建立的区块链扶贫系统所具备较高包容性增加了扶贫小额贷款客户违约成本，从而有效降低违约风险，同时减少彼此之间的信息不对称程度，最终能够有效促进小额信贷扶贫的健康发展，从而助力我国2020年共同奔小康的伟大目标。