对我国国家助学贷款意见研究

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中图分类号：G649.2 文献标识：A 文章编号：1009-4202（2011）02-372-03

摘 要 本文通过文献研究、对比分析等方法，对现有的国家助学贷款模型及贷后管理制度进行分析，并在此基础上借鉴国外助学贷款的经验，提出了几点完善意见。本文认为：解决国家助学贷款制度中的诸多问题，除了充分利用能够得到的数据，极大限度地完善数理模型；更应该理顺各方利益主体的关系，建立合理的奖惩制度，最大限度地避免助学贷款的违约和风险。

关键词 国家助学贷款 管理 风险

一、我国国家助学贷款研究背景

1．国家助学贷款的实施意义

1999年以后，随着教育产业化政策的推行，高校的就读费用呈现井喷式上升。据统计，在北京、上海、广州等一线城市读完四年本科所需的最低费用在3.5万元左右。对于人均年收入不足5000元的农村居民而言，要完成大学学业几乎成为了天方夜谭。即使对于拥有一定储蓄的城镇居民，这也是一个不小的数字。因此，国家助学贷款的出台显得迫切而重要。

国家助学贷款政策利用金融手段支持高等教育体制的深化改革，完善了高等学校的贫困资助体系，是国家实施科教兴国战略、加速人才培养的重要保障。国家助学贷款为公民获得公平、公正的教育机会提供了社会保障机制，有助于学生树立自立、自强观念，鞭策学生勤奋学习、努力上进，是维护高校乃至社会稳定的重要内容。

2．我国国家助学贷款的现行制度

我国国家助学贷款是一种信用助学贷款，不需要担保或抵押，但需要承诺按期还款，并承担相关法律责任。贷款由国家指定的商业银行负责发放，学生就读期间由国家财政贴息。因此，我国的国家助学贷款实质上是具有明显政策性特征但本质上属于商业性贷款的个人教育消费信贷。贷款学生应在毕业后1-2年内开始偿还贷款本金，6年内还清贷款本息；同时国家鼓励毕业后收入较好的贷款学生提前偿贷。

二、我国国家助学贷款个人信用评价指标体系方面的问题及针对意见

国家助学贷款在我国已实施10年有余，成功地帮助千万名贫困大学生完成了学业，成为了贫困大学生资助体系中的重要方式。然而，助学贷款回收难，违约率过高、银行拒贷率居高不下、获贷率远远满足不了实际需求――这些因素都无一例外地成为了制约国家助学贷款快速发展的严峻症结。

以下针对我国国家助学贷款的个人信用评价模型及贷后管理制度进行分析，并提出了几方面的问题和针对意见。

1．我国国家助学贷款个人信用评价通用模型介绍

对于资信评级的过程，有功效系数法、方程式法、信用评分模型法以及神经网络分析法等许多方法。然而，在实际操作中，尤其是针对贷款客户的资信评级过程中，主要通过Logistic回归建模，进而设计出简单快捷的信用评分卡。

为了使贷款申请者的个人信息更加清晰、明了，更具可比性，在Logistic回归方法中，将贷款人的还款情况（Label）设置为因变量，特征变量以虚拟变量的形式数值化，权重各自对的影响，以确定模型参数。

2．我国国家助学贷款初次申请者信用度评价指标体系

（1）我国国家助学贷款初次申请者信用度评价指标

银行初次受理助学贷款申请者申请时，一般在大学第一学期开始之前，由于缺乏申请者在校的各项数据，因此只能依靠其他指标进行信用评价。

以上的5大类、13小类的指标中，既包括了年龄、家庭年均收入等定量变量，又包括性别、户籍、个人健康状况等定型变量，此外，还将诚信品质、成就动机这样更具人性化的评价变量列入指标体系。

（2）对部分特征变量处理的说明

①院校虚拟化标准

将同时进入国家教育部“985”和“211”工程重点院校名单的学校虚拟为重点院校，其余虚拟为普通院校。

②户籍、个人健康状况，家庭成员健康状况，学历等四个特征变量

由于每个变量各自都有三个选项，因此在虚拟化的过程中再做进一步细分：

户籍（城市、乡镇、农村）――户籍1（城市、其他）；户籍2（乡镇、其他）。

个人健康状况（健康、体弱多病但无恶疾、患有严重疾病）――个人健康状况1（健康、其他）；个人健康状况2（体弱多病但无恶疾，其他）。

家庭成员健康状况（健康、体弱多病但无恶疾、患有严重疾病）――家庭成员健康状况1（健康、不健康）；家庭成员健康状况2（体弱多病但无恶疾，其他）。

学历（研究生、本科、专科）――学历1（研究生、其他）；学历2（本科，其他）。

③定量变量

对于贷款申请者年龄、家庭年均收入和所在专业当年就业率三个变量，由于可以得到确切数据，即不再作虚拟化处理。

④诚信品质、成就动机等个性化因素

这些因素相对而言没有严格的量化标准，但对于判断贷款申请者个人信用，有着不可小觑的作用。这个指标主要靠银行对贷款申请者的了解；同时，由于主观性很强，因此在对此指标赋值时，可能会存在道德风险，这些因素都会造成相对较高的成本。此外，该指标直接与贷款申请者信用度相关，因此在赋值时应慎重对待。

3．我国国家助学贷款再次申请者及后期追踪信用度评价指标体系

（1）我国国家助学贷款在此申请者及后期追踪信用度评价指标

对于同一个贷款者，国家助学贷款的发放可以按学期或学年进行，这样可根据贷款者在上一贷款期内的表现对其信用度进行重新评定，以判断下一期是否继续发放贷款以及发放金额。

（2）对部分特征变量处理的说明

在后期个人信用评价指标体系中，除了之前的13类指标外，再加2大类10个指标，主要考察贷款者的在校情况，以更加全面、准确地确定其信用度，增新的10个指标中：

①户籍、个人健康状况，家庭成员健康状况，学历等四个特征变量由于每个变量各自都有三个选项，因此在虚拟化的过程中再做进一步细分：

奖学金（国家级奖学金、校级奖学金、无奖学金）――奖学金1（国家级奖学金、其他）； 奖学金2（校级奖学金、其他）；

与银行联系程度（及时联系、偶尔联系、从不联系）――与银行联系程度1（及时联系、其他）；与银行联系程度2（偶尔联系，其他）‘

②定量变量

对于专业成绩排名、图书借阅超期频率、旷课频率作为定量变量直接在模型中体现。

三、我国国家助学贷款制度方面尚存的几点问题及针对意见

1．政策性目标，商业化运作

一直以来，尽管国家对助学贷款的一半利息进行财政补贴，但商业银行仍普遍缺乏热情。究其原因，主要是在目前的信用审查和监管水平条件下，银行监控贷款人的行踪并追回贷款需要很高的成本。“政策性目标，商业化运作”模式的国家助学贷款制度，存在诸多缺陷。国家助学贷款的供不应求是有其特殊的制度安排决定的，解决这种不均衡问题的最好方法就是由政策性银行行使这项职能，成立政策性金融中介机构，建立国家助学贷款基金，由政府或者中介机构提供本金。

2．偿贷期设计应更具人性化

对于刚毕业的学生来说，毕业后6年还清本息，一年偿贷6000-7000元，是一笔不小的负担。国外的国家助学贷款期限多为5-20年，大多数的还贷期在8-12年。因此，在当前就业形势严峻、大学生初入社会收入并不高的情况，应相应延长国家助学贷款的还款期限，以避免呆账坏账的出现。

3．个人信用制度亟待完善

建立高校学生征信系统是防范贷款学生违约的较好选择。诚信体系的建立要以规则为基础，将贷款学生的还款情况与其身份系统、金融信用，个人档案乃至毕业证书、学位证书查询系统联网，对恶意没有按照协议约定的期限、数额归还国家助学贷款的学生，经办银行应对违约贷款金额计收罚息，并将其违约行为载入金融机构征信系统，金融机构不再为其办理新的贷款和其他授信业务。

四、结语

国家助学贷款是一件于贫困学生和放贷银行都有利的事情。只要政府设计出合理的制度，再加之银行恰当的风险管理和良好的模型辅助，处理好助学贷款问题，学生可以解决上学期间的费用问题，而银行既可以获得直接的利润回报，又可以培养潜在的优质客户。

参考文献：

[1]刘廷伟,王家传.关于发展我国助学贷款若干问题的思考.消费经济.2000(4).

[2]龙海明,邓太杏.基于信用评级的商业银行贷款风险定价模型.湖南大学学报.2007(2).

[3]杨德岭.高校国家助学贷款中利益相关者的博弈分析.财政金融.2009(4).