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

作     者：佘楷文 申宇 赵绍阳 SHE Kaiwen;SHEN Yu;ZHAO Shaoyang

作者机构：西南财经大学金融学院611130 四川大学经济学院610065 

出 版 物：《经济研究》 (Economic Research Journal)

年 卷 期：2024年第59卷第3期

页      面：147-165页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(71872150)的资助 

主　　题：数字经济 数据要素 社会信用平台 银行信贷 

摘      要：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。