借贷中的距离和私人信息

原文作者 S Agarwal，R Hauswald

单位Federal Reserve Bank of Chicago amp; American University

摘要：我们研究在信息不对称的信贷市场上，物理距离对私人信息获取和使用的影响。我们用一个涵盖所有小企业向大型银行进行贷款申请的一个独特数据库进行研究，研究表明：债务人离债权人近有利于软信息的收集，这为在信贷的可用性和定价方面提供权衡比较，尽管在其他条件相同的情况下利率较高，但附近的公司更容易获得信贷。然而，距离削弱了我们的债权人收集专有情报和开拓本地专属市场的能力，这表明必要的软信息在借贷关系中是主要的影响因素。

关键词：借贷关系； 私人信息；物理距离；贷款人选择

私人信息及其传播是影响经济交流的基本力量之一。代理商为了在随后的交易中获得战略优势，特别是通过收集软信息，往往会在获取过程中投入大量的时间、精力和金钱。与此同时，尽管这种主观智力在经济上很重要，但人们对它的起源、用途和后果知之甚少(Aghion和Tirole, 1997;Stein 2002)，部分原因是到目前为止它还没有进行简单的分类(但见Petersen 2004)。它不是容易转移的、可验证的或可解释的属性也意味着它在实践中很难识别、测量和分析。然而，技术进步加上商业贷款的操作程序，使我们能够在某一特定行业——信贷市场交易中克服这些分析方面的挑战，，这些交易涉及信息不透明的小公司并提供收集和使用软信息的直接证据。

小企业贷款特别适合于研究企业决策的主观方面，以及它们对公司政策、投资选择和最终业绩的重要性。一方面，银行通过信用评分的形式进行信用评估，量化其商业贷款决策背后的信息，这使我们能够提取他们的私人信息的有意义的措施。另一方面，对小企业的信贷主要依赖于信贷员在贷款发放过程中收集的公司特有的主观情报，特别是长期贷款关系。以各种形式接近信息源应该有助于这一努力，因此我们检查物理距离对软私人信息收集的影响，它在信用评估过程中的强化，以及它对信贷市场交换的影响。

为了阐明这些问题，我们使用一个独特的数据集，该数据集包含了15个月期间小企业向一家美国主要银行提供的所有贷款申请和信贷。除了最终的贷款决策和贷款条款外，我们还知道银行内部信贷筛选过程(专有信用评分)的结果，该过程由分支机构通过单个评分调整提供的一个软组件组成。为了分离这种主观的信用评估，我们首先将贷款人的专有评分与公开可得的信用质量估计进行正规化，这产生了对其公司特定的私人信息的干净的度量。通过将我们的样本与信用局报告相匹配，我们还确定了拒绝报价和转换贷款机构的公司，通过借款人对银行信贷决策的反应来研究市场的竞争反应。然后我们估计银行和借款人各自决定提供信贷的离散选择模型，并接受贷款条款和所提供贷款的全部成本的线性回归模型。

我们发现，在信贷的可用性和定价方面，距离推动了以下基本的权衡:一家公司离分行越近，银行提供信贷的可能性越大，但在其他条件相同的情况下收费也越高。相反，一家公司离竞争对手的分支机构越近，获得信贷的可能性就越小，但如果获得信贷，提供的贷款利率就越低。控制公司的公共信用质量不会影响这些距离效应。然而，一旦我们将私有(银行评分)和主观(正交成分)信息纳入到控制私人智力的测量中，它们就会消失到无足轻重的程度。此外，在银行对公司的主观(或专有)信用评估中，贷款利率下降。交互距离和信息变量表明，较高的主观或自营信用质量信号降低了分行附近借款人的贷款利率，这与非对称信息下的贷款竞争是一致的(如Broecker 1990;冯Thadden 2004)。相反，更好的私人信贷评估对贷款决策和贷款利率的影响较小，公司与银行之间的距离越大。

这些结果表明，距离影响信贷决策的途径如下:借款人的邻近性有利于软信息的收集，从而提高了软信息的质量，这与距离减弱银行享有地方信息优势的观点相一致。为了观察竞争是否相应的在距离上增加，我们接下来分析一家公司拒绝贷款的决定，并在其他地方寻求信贷。我们发现，距离借款人越远，支付的利率越高，或者拥有更高的所有权分数的人更有可能更换贷款人。因为这样的主要目标客户是租金提取,这些发现暗示试图开拓地方垄断市场分支失败的边缘由于减少他们的私人信息质量,允许竞争对手更积极地竞争,导致更多的切换、预测的,例如Hauswald和Marquez(2006)。我们解释我们的发现作为证据，支持基于地域差异信息的信贷市场模型。

为了进一步评估特定地点软信息的重要性，我们接下来调查距离和主观智力对信用不良的影响。我们发现，借款人离银行越远，银行就越有可能遭遇拖欠。同时，银行-借款人距离大大降低了较高的信用评分对预测拖欠的有益影响。这一发现与这样一种观点是一致的，即随着距离的增加，银行不信任他们的私人信息，并进一步指出其地方性。

我们的主要贡献在于为软信息的地理位置特性提供直接证据，这使得贷款机构能够开拓当地专属市场。我们发现，客户的接近度有利于主观的公司特定情报的收集，这决定了银行的私人信息的质量，因此，它的信息优势。我们的研究结果支持信贷市场中的软信息主要是局部的观点。它们还强调了以信用评分形式出现的技术进步如何使银行通过强化软信息来克服与距离有关的贷款限制(Petersen 2004年)。据我们所知，这项研究是第一个不仅确定了贷款人的本地信息优势的来源，而且还实证地显示了银行如何策略性地使用主观智力。由于贷方转换通常不会发生在运输成本模型中，我们的结果也为金融中介的不对称信息模型提供了强有力的支持。

最接近我们的工作是研究由彼得森和拉詹(2002),第一次指出的地方自然柔软的信贷决策所需要的信息,和Degryse Ongena(2005),显示在比利时的基础数据,距离影响贷款事务通过空间价格歧视。然而，这两篇论文都不能确定贷款的私人信息内容和它影响银行-借款人互动的渠道。我们的结果也阐明了允许银行扩大其贷款活动地域范围的力量，这是Petersen和Rajan(2002)首先注意到的。

我们认为，这些改进源于通过借贷关系产生的传统软信息产品与信用评分技术进步的结合，这显著提高了信用决策的本地情报的价值。DeYoung、Glennon和Nigro(2006)报告称，小企业贷款的违约概率随着借款人和贷款人之间距离的增加而增加，但信用评分技术的采用降低了这种影响，我们也发现了这一点。相比之下，Carling和Lundberg(2002)使用瑞典的数据，没有发现任何证据表明距离是贷款违约概率的决定因素。

在本地信息优势存在的情况下，物理距离对财务决策的影响也在其他领域得到了关注。Hau(2001)分析了自营股权交易所揭示的信息不对称，发现位于公司总部附近的交易员在日内交易中表现优于其竞争对手。同样，Coval和Moskowitz(1999, 2001)报告称，基金经理在交易本地证券时，相对于可能遭受信息不对称的非本地投资者而言，具有信息优势。对于并购交易，Ragozzino和Reuer(2009)报告称，感知到的逆向选择威胁越高，在地理位置上就越接近其目标，因此竞标者可能比距离更远的竞争对手拥有信息优势。Garmaise和Moskowitz(2004)在他们对商业房地产市场的分析中也发现了强有力的证据，即当交易双方之间的信息不对称严重且距离较远时，买家往往在当地。

本文的结构如下。第1部分总结了距离在信用市场竞争模型中的作用和我们的测试假设。第2节描述了我们的数据和评估策略。在第3节中，我们分析了贷款决策和贷款定价的决定因素。第4节和第5节分别研究了借款人决定接受或拒绝银行的贷款要约和违约行为的决定因素。最后一部分讨论了进一步的意义和结论。所有的表格都归入附录

1.距离在贷款交易中的作用

经济理论已经确定了物理距离影响信贷市场交易的两大渠道。正如Petersen和Rajan(2002)所指出的，随着时间的推移，地方贷款机构可以收集小公司的“软”信息，从而使它们相对于更偏远的竞争对手获得信息优势，后者可能无法享受到同等程度的本地信息Hauswald和Marquez(2006)通过让银行专有信息的质量成为银行和借款人之间距离的递减函数，以获取现代银行业中存在的不同程度的信息专业知识，从而使这一概念更加精确。然后贷款人战略性地利用他们的本地信息优势为他们的竞争对手制造逆向选择的威胁，从而软化价格竞争和信息捕获借款者。由于距离削弱了银行的信息优势，信息不灵通的竞争者可以更积极地(更低的利率)和更频繁地出价，因此，在均衡中，预期利率下降，竞争的贷款提供的可能性随着银行-借款人距离的增加而增加。

距离可能影响贷款交易的第二个渠道包括贷款申请人和银行产生的交通费用。这些成本代表了潜在借款人与信贷员、分行经理等个人进行交互或寻找合适的贷款(产品差异化)所花费的时间和精力。同样，银行在评估贷款申请人或监测贷款时可能会产生运输成本(Sussman和Zeira 1995)，这影响了信贷条款。传统上，这些模型侧重于统一的贷款定价(例如，Chiappori、Perez-Castrillo和Verdier 1995;参见Freixas和Rochet 2008的调查)。但是银行总是知道他们的贷款申请人的地址，这使得他们可以参与空间价格歧视(Lederer和Hurter 1986)。很明显，在这种情况下，利率也是银行-企业距离的递减函数(参见Hauswald和Marquez 2006)。然而，任何被认为信用良好的借款人总是从最近的银行获得信贷，并且永远不会更换贷款人。

因此，两个模型类别之间的第一个经验差异围绕着贷款申请人转换银行的决定所揭示的其他贷款机构的竞争反应。由于银行可能在其外围拥有较少的信息优势，竞争对手可以尝试更积极地挖走客户。在信息不对称的情况下，我们应该观察到，距离较远或信用质量较高的借款人更有可能拒绝提供贷款。相比之下，如果运输成本主要影响提供的贷款条款，那么距离和专有信息不应影响申请人更换贷款机构的决定，因为公司必须首先向位于最优位置的银行申请。

第二个经验差异源于距离、信息和信用条款之间的关系，这些关系因模型等级而异。在某种程度上，借款方的距离有助于收集和分析当地信息，距离通过其对借款方专有情报质量的影响间接影响贷款交易。因此，在信息不对称的情况下，这两者应该是相关的。出于同样的原因，如果贷方的信息优势主要是地方性的，我们预计银行在授信时，距离申请人越远，银行就会犯更多的错误，因此，信用违约的可能性也应该随着距离的增加而增加。在运输成本模型中，借款人的距离直接影响信贷提供的条件，因此距离既不应与银行信息相关，也不应影响信用违约。

2.数据描述及方法

样本包括所有申请新贷款fifteen-month跨度下降的范围下中小企业(SME)贷款按照巴塞尔协议我的定义(义务和销售总额低于1和1000万美元,分别)的第三大美国小企业贷款。我们的数据提供商在样本期间的存款规模名列商业银行和储蓄机构前五名，共有1,552家分支机构， 在其经营范围内，是中小企业贷款的主要提供者(按国家划分，市场份额为30% - 50%)。因此，我们贷方的业务实践、信息获取以及贷款数据都具有高度的行业代表性，更重要的是，它们是大型机构最近在这一市场领域取得成功的例证。3

我们将重点放在小企业贷款上，因为小企业往往信息不透明，而且受制于当地经济。因此，信息不对称和运输成本都可能影响贷款交易。此外，信用评分在商业银行的这一部门是一种特别成功的筛选方法。最后，有问题的产品——直接贷款或信用额度——是高度标准化的，因此，各贷款机构之间具有可比性，因此，任何产品差异都应该来自信息生产、运输成本或定价。

2.1贷款行为

从公司和银行的初次接触开始，申请过程通常需要4小时到一天的时间。分支访问期间,经理,老板或公司代表提供所有相关的数据,提交财务和税务信息,提供了一个列表的资产,等,当地的信贷员转录成电子形式和匹配对输入银行的信用报告自己的专有的信用评分模型。由于我们的贷款人采用统一的信用评分方法来评估贷款申请，其内部信用评分是对申请人和银行分支机构之间的专有信息的有意义的衡量。

与此同时，信贷员对申请人进行深度访谈，收集第三方难以核实的软信息。在约8%的个案中，分行会邀请申请人回访，跟进悬而未决的问题，审查所提交的资料与信用报告之间的差异，讨论公司的前景等。这样的信息可以让分行经理或信贷员。

如果申请人在他们眼中值得信用，但未能达到一定的商业、盈利能力、流动性或信用评分要求，则主观地调整公司的银行内部评分。各分行在贷款的评估、批准和定价方面享有相当大的自主权，但必须根据预先设定的主观标准，如对管理质量的印象、个人对抵押品价值的评估、自己对公司前景的看法等，证明任何偏离全行惯例的行为是合理的。4 因此，信贷决策最终取决于分支机构，但管理人员的职业前景和薪酬取决于他们的整体放贷成功，而地方监管权则受到银行风险管理部门的密切监控。

日常监控通过跟踪经常账户的移动或余额(只要有)和及时偿还债务实现自动化。银行每月为该公司及其所有者收集新的信用报告，并更新贷款的风险状况。在贷款发放的每一周年，公司代表提交最新的财务信息，并亲自与会计人员讨论公司的前景、偿付能力状况、资金需求等

2.2数据描述

从2002年1月到2003年4月，我们的银行收到了所有28,761份符合巴塞尔协议中小企业贷款定义的贷款申请，这些申请都是在我行的一个分行亲自递交的。将这些记录与Experian和Dunn amp; Bradstreet信用局在申请日的报告相匹配，剩下大约26028个完整的观察结果。接下来，我们使用Yahoo!或谷歌映射并删除所有不完整或无法追踪地址的记录，总共留下25,746个观测数据。

为了确定任何贷款申请人最近的真正竞争对手

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