周茜，吴小我，吕淼虹
(1.浙江农林大学 暨阳学院， 浙江 诸暨 311800；
2.塔斯马尼亚大学 科学与工程学院，澳大利亚 塔斯马尼亚 霍巴特 7001)
林业工作作为重要的公益事业，在社会发展中处于重要战略地位。我国林业小微企业是国民经济和社会发展的重要基础，且呈快速发展的趋势，是创业富民的重要渠道，在驱动社会发展、拓展经济空间、扩大就业、促进稳定等方面起到了重要作用，是经济增长与社会进步的不竭动力。近几年，林业小微企业面临着较为严重的信贷约束，并受经济环境、平台环境等因素影响，其信贷担保体系不完善、融资方案不合理、融资渠道不宽、缺乏监管等问题已经成为各界学者关注的焦点问题。互联网供应链金融模式、网络众筹模式等网络融资模式由于融资便捷、快速，业务多元化等特点，降低了林业小微企业融资成本，它是一种能满足银行覆盖不到或不愿意为之提供贷款的林业小微企业融资需求的一种新型网络融资模式，因此网络融资模式逐步吸引了林业小微企业。
相对于传统的融资模式，网络融资模式具有成本低，办理周期短等优势，能够有效缓解小微企业融资难等问题。网络融资模式作为新兴领域的互联网金融融资方式，在服务林业小微企业的同时也逐步缓解其融资问题。互联网技术是一把双刃剑，网络融资模式的发展突破了传统市场时间与空间的限制，发展形势较好，但目前发展还不够成熟。网络融资平台、网上银行等网络平台还不够健全，金融机构风控管理和诚信体系尚未完善，存在着一定信用风险。
许多学者提出了有关小微企业的融资问题成因分析[1-2]、作用机制以及风险控制对策[3-5]，为小微企业网络融资中信用风险管控指明了新的方向，为进一步研究提供了坚实基础。但鉴于林业小微企业融资渠道少、融资贵等问题，政府在积极鼓励林业小微企业运用网络融资方式的同时，应加强信用风险的预防与监督。因此，本文拟根据网络融资模式下林业小微企业面临的主要信用风险，构建林业小微企业信用风险管控机制，以实现信用风险管控体系的效率全面提升，提高林业小微企业整体信用，促使林业小微企业适应内外部环境的复杂性，提高其信用风险管控能力、管控效率，降低网络融资模式下林业小微企业的信用风险。
林业小微企业信用风险指的是林业小微企业在融资过程中出现的违约可能性或者是林业小微企业不履行到期义务所产生的履约风险。刘春苑等[6]从风险管控制度的合理制定、内部信用评估制度的建立、信用风险管理体系的完善、产品创新能力的提高、业务服务能力提高等5个方面来完善小微企业信用风险控制对策。柳承志[7]通过对小微企业以及风险管理现状的分析，从企业信贷业务模式的创新视角、人才资源的建设、优质资源的开发等方面提出了如何加强林业小微企业信用风险控制的对策。贾广余等[8]认为林业小微企业的发展面临不确定环境等诸多问题，林业小微企业提升信用风险管控能力可提高其网络融资效率。Michelle等[9]提出了网络信贷平台的建设与完善路径，构建了林业小微企业信用风险评价、评级模型。Amerind[10]认为网络融资具有周转速度快、成本低、应对灵活等特点，能更好地满足林业小微企业的融资需求。肖慧娟等[11]指出林业中小企业贷款中银行普遍“慎贷”和“惜贷”是由于信息不对称导致的，并提出解决信息不对称有效手段在于建立林业中小企业与银行之间的关系型贷款模式。吴今等[12]认为通过提高盈利能力、扩大企业资产规模、加深银企合作，以及健全林业产业政策等可降低林业中小企业信贷约束问题。吕秀梅[13]提出网络融资综合了线上与线下的信息收集，为林业小微企业提供有效融资决策，并匹配小微企业的融资需求。姚帏之等[14]构建了信用风险的评价指标体系，并利用AHP对网络平台风险问题进行定量评价。张玉明[15]利用对网络融资平台数据进行实证分析，提出了一种基于SVM～(K-Means)与支持向量机的评价方法。综上所述，对于林业小微企业信用风险控制对策与评价方法的研究成果较多，但更多的是以信用风险管理制度建立、信用风险评价体系构建等来研究林业小微企业信用风险管控机制。此外大多数信用风险文献主要关注的是传统融资模式下信用风险管控研究，对网络融资模式下信用风险研究还不够丰富，有待进一步探究。相对于传统的融资模式，网络融资模式具有成本低，办理周期短等优势，能够有效缓解林业小微企业融资难等问题。但网络融资模式存在一系列融资市场风险，每种融资市场的风险都可能产生一定的信用风险。网络借贷平台、网上银行等网络平台还不够健全，金融机构风控管理和诚信体系尚未完善，也存在着一定信用风险。因此，本文通过合作银行获得实际信贷数据，然后利用相关文献并设计调查问卷，得到网络融资模式下林业小微企业的主要信用风险；
针对这些主要信用风险因素，利用博弈论、信息经济建模等方法，构建林业小微企业信用风险管控机制，在此基础上进一步提出信用风险管控建议。
本文主要研究林业小微企业，所以仅以符合林业小微企业规定标准的交易记录作为研究数据，主要从北京银行、杭州银行、绍兴银行、泰隆商业银行等合作银行获得实际信贷数据。总共获取了587家林业小微企业的信贷记录数据，并作为研究样本，其中有118家林业小微企业存在网络融资违约行为。考虑到林业小微企业所处的地域、行业特征、行业平衡性等方面，本文从118家存在网络融资违约行为的林业小微企业中有代表性地选取67家进行调研。根据林业小微企业、网络融资模式、信用风险等特点，并在文献[6-8，16-19]的研究基础上设计了调查问卷。为了保证获取数据权威性和可操作性，利用专家访谈法，访谈了13位相关领域专家，其中包括相关领域的教授或者研究员4名，副教授或者副研究员4名，博士生3 名，行业专家2名，总共发放总问卷 80份，收回有效问卷69 份，回收率 86.25% 。问卷调查技术路线如图1所示。
图1 网络融资模式下信用风险因素问卷调查技术路线Fig.1 Technical route of credit risk factor questionnaire under the network financing mode
本文把对网络融资模式下林业小微企业信用风险分为9个主要影响因素，问卷的该部分设计成多项选择。经过调查统计，具体结果如下：林业小微企业与网络融资平台信用信息对称状况(92.75%)、网络融资平台状况(81.16%)、信用信息政府监管力(75.36%)、信用信息共享度(69.57%)、林业小微企业与贷款方创新合作程度(66.67%)、营运能力(56.52%)、平台泄漏信息风险(52.17%)、信用信息披露(47.83%)、资金保障模式(44.93%)。
本文针对网络融资模式下林业小微企业主要信用风险因素，利用博弈论、信息经济建模等方法，构建林业小微企业信用风险评价机制、基于ESS的网络融资模式下信用风险管控机制、基于网络联保交易的信用风险管控机制、基于区块链技术下网络融资创新模式的信用风险管控机制、基于创新合作度的信用风险管控机制等来控制林业小微企业信用风险，具体如下。
2.1 建立科学的林业小微企业信用风险评价机制
在实际中，由于林业小微企业规模相对较小，也缺少抵押资产，因此贷款方通常是依据借款方(林业小微企业)信用风险的状况提供贷款，可对信誉高、信用风险小、社会影响好的林业小微企业给予高额贷款。贷款方为了控制资金回收的风险，需要对申请贷款的林业小微企业信用状况进行评估，因此贷款方需要建立科学的林业小微企业信用风险评价机制。
根据林业小微企业信用风险状况，建立信贷评价指标体系的信用评分值。对林业小微企业信用评价依据信用风险指标评价与指标权重；
根据打分结果(林业小微企业信用风险越小，信用分值越高)，确定贷款方是否放贷及贷款额度等。贷款方邀请农村经济、农村金融、信用风险管理等相关领域专家，根据林业小微企业信用风险指标评价体系的实际情况打出合理、科学的信用分值，得出林业小微企业信用评价结果。假设不考虑其他外部因素，贷款方根据林业小微企业信贷评价的信用分高低来决定贷款额度，在一定程度上，信用分越高、信誉越高林业小微企业给予的贷款额度越高；
信用分较低、信誉越低的林业小微企业，不给予贷款或给予少量贷款。科学的林业小微企业信用风险评价机制构建，不仅对林业小微企业信用风险进行有效的量化评价，为评价机制与真实情节的对接提供现实依据，也为贷款方提供信贷策略，进而降低了林业小微企业信用风险。
2.2 基于ESS的网络融资模式下信用风险管控机制
复制动态的稳定状态即为演化稳定策略(ESS)，ESS是一种博弈均衡解，是一种演化稳定策略均衡点，ESS是研究非理性条件下的群体决策行为的一种重要方法。林业小微企业与网络融资平台处于非对称状态，ESS更加适应这种非对称博弈分析。寻找到林业小微企业与网络融资平台的动态稳定点，是林业小微企业与网络融资平台长期合作的关键因素[20-21]，从而也有利于信用风险的管控。
林业小微企业与网络融资平台进行博弈，林业小微企业(借款人)策略集为{d_A1,d_A2}，d_A1为林业小微企业选择诚信，其中林业小微企业采用d_A1的比例为pd；
d_A2为林业小微企业采用不诚信，d_A2的比例为1-pd；
网络融资平台策略集为{d_B1,d_B2}，d_B1为审核通过，d_B2为审核不通过，其中网络融资平台采用d_B1的比例为qd，d_B2的比例为1-qd。设Rd为通过审核后林业小微企业获得的收益，Cd为林业小微企业借款的准备成本，Ld为林业小微企业被发现隐瞒不良信息等失去信誉的成本；
Fd为林业小微企业进行借款后的网络融资平台获得收益，Ed为网络融资平台进行审核的所需要的成本；
Hd为低信誉的林业小微企业进入融资市场给网络融资平台带来的损失。基于此，得出林业小微企业与网络融资平台的博弈支付矩阵如表1所示，其中第一个数据表示林业小微企业的收益，第二个数据表示网络融资平台的收益(后面的支付矩阵记录规则与本例相同)。
表1 林业小微企业与网络融资平台的博弈支付矩阵Tab.1 Game payment matrix between small and micro forestry enterprises and network financing platform
林业小微企业采用d_A1策略时所能获得的期望收益为d_U1，采用d_A2策略时的期望收益为d_U2，林业小微企业的期望收益为d_U。则有：
d_U1=qd(Rd-Cd)+(1-qd)(-Cd)=qdRd-Cd
d_U2=qd(Rd-Cd-Ld)+(1-qd)(-Cd)=qdRd-qdLd-Cd
d_U=pdd_U1+(1-qd)d_U2=qdRd-qdLd+qdpdLd-Cd
林业小微企业中采用d_A1策略个体的比例随时间动态变化率，即复制动态方程为：
根据演化博弈复制动态稳定性定理，林业小微企业与网络融资平台实现演化稳定策略时应满足以下两个条件：
F(pd)=0
F′(pd)<0
网络融资平台采用B1策略时所能获得的期望收益为d_V1，采用B2策略时的期望收益为d_V2，网络融资平台的期望收益为d_V。
d_V1=pd(Fd-Ed)+(1-pd)(-Ed)=pdFd-Ed
d_V2=pd(Fd-Ed-Hd)+(1-pd)(-Ed)=pdFd-pdHd-Ed
d_V=qdd_V1+(1-qd)d_V2=pdFd-pdHd+qdpdHd-Ed
林业小微企业中采用B1策略个体的比例随时间动态变化率，即复制动态方程为：
复制动态的稳定状态即为演化稳定策略(ESS)。根据演化博弈复制动态稳定性定理，林业小微企业与网络融资平台实现演化稳定策略时应满足式子F(pd)=0、F′(pd)<0两个条件。因此，有如下情景及结论：
林业小微企业与网络融资平台处于动态稳定状态时，达到利益共赢，从而促使网络融资模式正常运行，进而有效降低林业小微企业信用风险。
2.3 基于网络联保交易的信用风险管控机制
为了更好解决林业小微企业担保难、网络融资平台信息不对称等问题，可以构建林业小微企业网络联保交易模式，具体模式如图2所示。
图2 林业小微企业网络联保交易模式Fig.2 Network joint insurance transaction mode of small and micro forestry enterprises
由此可知，林业小微企业联合体中每位融资方都为其他林业小微企业承担连带责任，对于低风险林业小微企业来说，选择与低风险林业小微企业组成联合体比选择高风险林业小微企业获得更多的预期收益。所以林业小微企业都会选择低风险林业小微企业进行网络联保，从而减少了高风险林业小微企业的加入，将高风险林业小微企业自动排除出联合体，进而提高林业小微企业融资能力。因此，网络联保贷交易模式可以有效减少林业小微企业的信用风险，网络联保贷的信用风险控制机制如图3所示。
政府积极鼓励林业小微企业构建网络联保贷交易模式，并对林业小微企业逆向选择，事先、事后的道德风险进行科学管控，从而提高网络融资模式下林业小微企业融资能力以及信用风险控制能力；
政府应健全信用风险惩罚机制，从防御的视角推进林业小微企业的信用系统建设；
利用信用风险惩罚机制提高林业小微企业的失信成本，加强失信惩罚力度；
营造健康、良好的信用环境。与此同时，贷款方需要提供创新性金融产品来满足林业小微企业的需求，加大产业链融资，实现贷款方与林业小微企业协同发展，最终构造一个健康的社会信用体系。
2.4 基于区块链技术下网络融资创新模式的信用风险管控机制
对于林业小微企业网络融资风险的防范需要完善相关立法与监管措施，建立严格风控规范制度，规范从业人员管理制度及激励制度。对区块链理念予以充分借鉴，搭建一个统一的区块链下金融信息共享平台与区块链下网络融资模式进行无缝融合，具体如图4所示。
区块链技术原理是去中心化、共识机制、高透明度、去信任化、集体维护等[22-23]。区块链技术增强信息的真实性和完整性、降低网络融资平台的运营成本、保护数据客观性、保护用户数据的隐私性、提高数据的可追溯性，在网络融资平台中具有一定的适用性。基于区块链技术的网络融资创新模式在一定程度反映了知识创新与需求驱动，通过金融科技力量为林业小微企业整体经济稳步发展创造强大动力。区块链技术下网络融资新融合模式的构建，不仅仅强化网络融资机构的风险把控能力，也提高其信贷的便捷性[24-25]，从本质上提高了林业小微企业信用水平，减少了林业小微企业与投资方的信息不对称带来的信用风险。
要提高网络融资下林业小微企业的信用风险防范能力，政府需要完善相关立法与监管措施，建立严格风控规范制度，制定科学管控制度。本文利用区块链3.0原理与思维搭建网络融资模式下金融信息共享平台，具体如图5所示。
图5 区块链3.0下金融信息共享平台Fig.5 Financial information sharing platform under Blockchain 3.0
林业小微企业的发展离不开良好的金融环境，借助区块链3.0技术，构建网络模式下金融信息共享平台，该平台自下而上可分为5 层：数据层、网络层、激励共识层、智能合约层、应用层，每层都展示区块链的特点与优点，体现了网络信息一体化、数据收集动态化、信息交互数字化等信息共享平台的优势。其中应用层中的“区块链+”金融信息共享平台业务模块设计主要包括：信息统计模块、信息发布模块、大数据分析模块，是区块链3.0下金融信息共享平台的关键模块。区块链3.0平台下网络运作透明化使金融信息监管部门可以对信息共享平台上的数据进行实时监控，做到监管智能化，让事前预警、事中管控、事后追责融为一体化。政府有关部门要加速区块链3.0技术共享，发挥区块链3.0技术去中心化、开放透明、可追溯等优点[26-27]，加速完善金融信息共享，提高对林业小微企业的金融服务能力。从战略眼光的角度提升林业小微企业免疫力水平，降低其网络融资的信用风险，此外，区块链3.0技术平台的搭建，不仅仅给林业小微企业本身创造价值[28-29]，更是为经济发展提供便捷的底层技术平台。
政府利用区块链3.0技术的智能合约、加密技术等特征建立信用风险监管系统[30-31]，增强林业小微企业信息可靠性与安全性，进而有效解决林业小微企业信用风险管控问题；
并建立互联网信息沟通反馈系统，打通信用流转体系，盘活资金流、知识流等，强化信用环境监管；
建立多维度、高效率的新型征信监管体系，加快对林业小微企业“监管全程化”，拒绝监管真空且消除监管盲区，整体提升林业小微企业信用水平[32-33]。
2.5 基于创新合作度的信用风险管控机制
林业小微企业与贷款方创新合作程度是网络融资模式下林业小微企业关键的信用风险因素，林业小微企业与贷款方能够有效进行创新合作主要取决于林业小微企业选择创新合作的最优期望收益，基于此，本文构建基于创新合作的林业小微企业信用风险管控模型。
在网络融资模式中，林业小微企业与贷款方在筹资总额为Tz下进行项目启动运作，双方进行创新合作，收益的分配系数分别为sa和sb，则sa+sb=1，创新合作程度为hα，激励系数为hβ，林业小微企业与贷款方的合作次数为hn，激励系数的激励效果与合作次数成正比，与合作创新程度成正相关。如果项目启动成功，双方创新合作获得收益为Thz。
Thz=hα(1+hβ)hn-1Tz-Tz
此时，林业小微企业获得收益为sa〔hα(1+hβ)hn-1Tz-Tz〕，贷款方获得收益为sb〔hα(1+hβ)hn-1Tz-Tz〕。
林业小微企业进行创新合作的概率为hpa，贷款方进行创新合作的概率为hpb，林业小微企业与贷款方创新合作程度取决于林业小微企业选择创新合作的期望收益与不进行创新合作时的期望收益之差，设△Ca，则有：
△Ca=hpbsahα(1+hβ)hn-1Tz-saTz=saTz│hpbhα(1+hβ)hn-1-1│
3.1 结论
尽管国家在政策层面着力为林业小微企业营造有利的条件，但林业小微企业融资问题一直是困扰其生存和发展的“瓶颈”。由于林业小微企业存在自身管理不完善、财务制度不规范、缺乏抵押物、信用数据缺失或不实情况严重、抗风险能力弱等特点，因此林业小微企业的信用风险难以避免。网络融资模式逐步成熟，它是林业小微企业一种新型的融资渠道，也正在改变林业小微企业的商业模式与运作机制，逐步成为金融信息服务机构、金融中介机构以及林业小微企业增强竞争力、拓展发展空间的一个重要领域。网络融资模式下林业小微企业信用风险是一个方兴未艾并具挑战性的研究领域，如何控制其信用风险是当今社会急需解决的问题，也是各金融服务机构面临的难题。本文针对网络融资模式下林业小微企业主要信用风险因素，提出了林业小微企业信用风险管控机制，得出以下结论：
(1)科学的林业小微企业信用风险评价机制的提出，不仅对林业小微企业信用风险进行有效的量化评价，也为贷款方提供信贷策略，进而降低了林业小微企业信用风险。
(2)基于ESS的网络融资模式下信用风险管控机制的提出，促成林业小微企业与网络融资平台达到利益共赢，促使网络融资模式正常运行，有效降低林业小微企业信用风险，进而促进小微企业、网络融资平台、贷款方等主体达到利益均衡。
(3)基于网络联保交易的信用风险管控机制的提出，对林业小微企业逆向选择，事先、事后的道德风险进行科学管控，从而提高网络融资模式下林业小微企业融资能力以及信用风险控制能力。
(4)基于区块链技术下网络融资创新模式的信用风险管控机制的提出，不仅仅强化网络融资机构的风险把控能力，也提高其信贷的便捷性，减少了林业小微企业与投资方的信息不对称带来信用风险，进而促进了林业经济的稳定发展。
(5)基于创新合作的信用风险管控机制的提出，提高了林业小微企业与贷款方的合作度。
3.2 建议
利用“互联网+”技术，破解林业经济发展问题，是我国一个重要的发展战略。但是，目前林业小微企业存在信用信息公开水平低、信用信息共享度不高等情况，存在着一定信用风险。因此，本文利用网络融资模式下的信用风险管控机制对林业小微企业进行信用风险规避。
但对信用风险管控机制的提出还不够完善，为了提出更实用、更完善的信用风险管控机制，本文提出以下建议：
(1)强化网络融资模式下林业小微企业信用风险防控处理机制，完善林业小微企业的信用风险监管体系，实现信用风险监管机制的优化升级，破解林业小微企业网络融资下的“数据孤岛”，甄别信用问题；
健全信用风险评价体系，优化林业小微企业信用风险评价机制，增加“信用时间轴”。
(2)制定可行规则制度，建立有效的激励制度，完善金融信息平台，加速区块链技术共享；
利用区块链思维，强化林业小微企业记忆机制，政企合作共建互联网基础设施并打造学习型组织，提升林业小微企业免疫能力；
发展新型业态、构建有效融资服务体系，提升林业小微企业融资效率；
实现数字化、金融生态化发展，以及信用风险管控体系的迭代升级与全面提升。
(3)利用“区块链+网络融资+风险管理”等模式进行信用风险管控，不断改进和完善信用风险管理机制，从而可有效提高信用风险管理水平，提升信用风险识别能力，进而降低网络融资模式下林业小微企业的信用风险。
(4)激励机制、演化博弈、信息经济模型等如何更好地应用到林业小微企业信用风险管控上有待进一步的探究。在网络融资模式下林业小微企业信用风险管控机制提出的基础上进一步分析基于创新合作度的信用风险管控机制，以及深层次研究银企共生驱动视阈下林业小微企业信用风险管理问题。
(5)基于机器学习、大数据技术、区块链技术等信用风控的进一步研究；
利用大数据风控技术、人工智能等，主要技术手段为：首先构建数字化档案管理系统确保林业小微企业金融信息安全，其次建立林业小微企业数据共享平台来突破当前信息不对称的问题，接着加大林业小微企业智能化技术的审核，提升信用风险控制的智能化服务，最后基于人工智能的监管体系对林业小微企业信用风险采取实时、动态的监管，提高信用风险监管水平与实效性。利用大数据、人工智能从而最大程度控制林业小微企业的信用风险，进而推动林业金融的稳定发展。