朱子超，劉金龍

(招商銀行股份有限公司，廣東 深圳 518040)

1 引言

在我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和銀行金融創(chuàng)新的雙輪驅(qū)動下，林業(yè)產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化(ABS)迎來了機(jī)會之窗。林業(yè)產(chǎn)業(yè)是一個涵蓋了國民經(jīng)濟(jì)第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)的綜合型產(chǎn)業(yè)。近20年來其總產(chǎn)值高速發(fā)展，帶來了十分可觀的經(jīng)濟(jì)效益、社會效益和生態(tài)效益。但長期以來，市場化的林業(yè)金融支持非常滯后，在一定程度上制約了林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。隨著林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化、林業(yè)金融政策支持力度不斷增大、資本市場日趨成熟、商業(yè)銀行金融創(chuàng)新日益迅速，資產(chǎn)證券化成為解決林業(yè)融資困境、間接引入社會資本的重要手段。林業(yè)產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化，是指以林業(yè)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)資產(chǎn)未來可產(chǎn)生的穩(wěn)定的現(xiàn)金流為償付條件，在公開市場上發(fā)行證券的過程。商業(yè)銀行借助表內(nèi)資金或者理財資金，在公開市場認(rèn)購“林業(yè)產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)支持證券”，以達(dá)到為林業(yè)企業(yè)融資的目的。如此一來，既盤活了林業(yè)企業(yè)沉重的資產(chǎn)，又開拓了商業(yè)銀行的金融實踐之路。由于資產(chǎn)證券化屬于銀行的表外業(yè)務(wù)，不受巴塞爾協(xié)議中對于核心資本充足率、資本充足率的嚴(yán)格限制，因此商業(yè)銀行存在借助資產(chǎn)證券化進(jìn)行監(jiān)管套利的可能(楊繼光，2009)，表面上看沒有資本成本的消耗，實際上卻加劇了整體商業(yè)銀行的風(fēng)險累積。

2 文獻(xiàn)回顧與評述

2.1 林業(yè)產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化風(fēng)險研究

林業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)者潘煥學(xué)(2006)在研究中首次提出森林資源ABS這一理念，從信貸供給和信貸需求兩個角度，分別分析了林業(yè)資產(chǎn)證券化的必要性和可行性。那洪生(2009)通過研究國外和國內(nèi)的林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點，認(rèn)為我國林業(yè)ABS缺少完善的制度條文和必要的風(fēng)險管理措施。張瑜(2009)從資本市場的角度分析了林業(yè)上市公司與資本市場的相互作用，認(rèn)為資本市場的成熟對林業(yè)產(chǎn)業(yè)ABS的發(fā)展有促進(jìn)作用。盧偉(2010)通過永安林業(yè)的例子具體分析了證券化一般原理和可行性，得出林業(yè)產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化具有風(fēng)險易可控和融資成本較低的結(jié)論。盛均全(2012)通過理論與實踐相結(jié)合的方法，提出了我國林業(yè)產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化融資模式的一般模型和風(fēng)險因子。劉士磊(2013)從模式選擇的角度分析了森林資源資產(chǎn)證券化的可行性，并通過結(jié)合AHP層次分析法和SWOT模型全面研究出了林業(yè)產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化的SWOT因子及各維度影響程度，得到了各個風(fēng)險的權(quán)重。杜鵬(2015)通過案例分析的方法，以廣州某森林旅游景區(qū)為例，分析了未來門票收益權(quán)證券化的運作模式，提出資產(chǎn)產(chǎn)權(quán)問題是很大風(fēng)險所在，會導(dǎo)致資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù)無法進(jìn)行。劉龍龍(2017)通過案例分析的方法，研究了云南某森林景區(qū)未來收益資產(chǎn)證券化的融資模式和風(fēng)險防范。建議建立政府主導(dǎo)型市場、加強(qiáng)信息披露、完善法律體系和降低投資者準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)等。

2.2 文獻(xiàn)回顧綜述

在文獻(xiàn)回顧中，已有諸多學(xué)者從林業(yè)經(jīng)營和資產(chǎn)證券化角度分析了其中的風(fēng)險因子。但已有文獻(xiàn)卻忽視了在投商行一體化下，當(dāng)商業(yè)銀行作為投資者進(jìn)入資本市場時，如何建立授信風(fēng)險評價標(biāo)準(zhǔn)、如何更加有效地進(jìn)行林業(yè)產(chǎn)業(yè)供給側(cè)創(chuàng)新這一亟待解決的課題。

3 理論依據(jù)和研究方法

3.1 理論依據(jù)和指標(biāo)體系構(gòu)建

本研究首先通過專家調(diào)查問卷的方式，得到本研究的研究對象——AHP層次分析模型，如圖1所示。

圖1 林業(yè)產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化風(fēng)險測度AHP層次分析模型

3.2 研究方法

3.2.1 AHP層次分析法綜述

本研究采用模糊層次分析法對資產(chǎn)證券化風(fēng)險進(jìn)行定量分析，模糊層次分析法是層次分析法(AHP)和模糊綜合評價法的結(jié)合運用，前者用于分析各個風(fēng)險因素的權(quán)重，后者用于分析各個林業(yè)產(chǎn)業(yè)的風(fēng)險評語隸屬等級和整體風(fēng)險得分。

3.2.2 AHP層次分析法數(shù)學(xué)公式說明和數(shù)學(xué)分析步驟

(1)求判別矩陣A(Judgement Matrix)。設(shè)受某準(zhǔn)則(例：風(fēng)險)支配的元素,, …,相對于的重要性測度(排序測度)分別為,, …,， 則個元素之間通過相應(yīng)測度的兩兩比較，形成相對測度比，其矩陣形式為：

(2)計算重要性排序。根據(jù)Perror-Frobineus理論可以得到比正反矩陣更廣泛的非負(fù)不可約矩陣存在唯一模為最大的特征根，其對應(yīng)的特征向量全部由正分量組成。即由=，其最大特征根所對應(yīng)的特征向量=(,, …,)。

為判斷矩陣的最大特征根，歸一化處理后的向量就是排序用的權(quán)重向量。這種求得權(quán)重向量的方法稱為特征根法(Eigenvalue Method)。

(3)求最大特征根。

(4)求判別矩陣的一般一致性指標(biāo)值。

=(-)(-1),為對應(yīng)矩陣的維度

(5)求判別矩陣的隨機(jī)一致性比率。=，其中為判斷矩陣的平均隨機(jī)一致性指標(biāo)，的值可由表1得出。

表1 判別矩陣標(biāo)度與含義

(6)APH一致性判別標(biāo)準(zhǔn)。若值小于0.1，則說明有較好的一致性。在一致性檢驗中包含了層次單排序檢驗和層次總排序檢驗。

(7)群決策選擇。在此次研究中，各專家群決策各權(quán)重結(jié)論值，直接等于所有專家的各相應(yīng)權(quán)重值的平均值。如果各專家影響因子不同，則平均值為各專家的加權(quán)平均值。

3.2.3 模糊綜合評價核心觀念“隸屬度”定義和數(shù)學(xué)分析步驟

模糊綜合評價法是一種基于模糊數(shù)學(xué)的評價方法。模糊數(shù)學(xué)在模糊理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而來，將所討論的對象限制在一定的范圍內(nèi)，那么所討論對象的全體為論域，用表示。在論域中，對于任意一個屬于論域的元素x，若x以某個程度(∈[0, 1])屬于集合,而不是∈或者x不屬于，那么集合稱為模糊集合。在經(jīng)典數(shù)學(xué)中，一般采用特征函數(shù)表示元素和集合的關(guān)系，而特征函數(shù)的取值只有1(元素x在論域中)和0(元素x不在論域中)兩種情況。在模糊集合中，特征函數(shù)的取值在區(qū)間[0, 1]上，教授用隸屬度函數(shù)來表述。隸屬度是指，設(shè)論域，如果存在():→[0, 1]，則稱()為∈的隸屬度，則()為的隸屬度函數(shù)。該評價法根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論，即通過數(shù)學(xué)的方法將一些主觀的、難以界定的模糊評價進(jìn)行定量劃分，得到量化測度結(jié)果。

4 定量分析過程

4.1 AHP層次分析法——構(gòu)造判別矩陣

借助AHP軟件，構(gòu)造林業(yè)產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化風(fēng)險測度判斷矩陣、信用風(fēng)險測度判斷矩陣、證券化風(fēng)險測度判斷矩陣、環(huán)境風(fēng)險測度判斷矩陣、銀行內(nèi)部風(fēng)險測度判斷矩陣五個風(fēng)險測度判斷矩陣。

4.2 層次單排序和一致性檢驗

AHP層次分析法要檢驗判別矩陣的一致性，即評價中前后邏輯是否一致。其中，依據(jù)前述一致性檢驗標(biāo)準(zhǔn)，值可由表2得出。

表2

資料來源：根據(jù)竇玉丹(2011)研究整理制作。

根據(jù)薩蒂教授的研究，當(dāng)判斷矩陣的<01或=即CI=0時,則認(rèn)為該判別矩陣具有滿意的一致性。

4.2.1矩陣層次單排序與一致性檢驗

=(03436 04985 00538 01041)；(·)=(1405 20313 02216 04299)；=∑()n=41031，=09，n=4；=(λ-n)/(n-1)=(41031-4)(4-1)=00344；==0034409=00382；因為<01,所以矩陣通過了一致性檢驗。

4.2.2矩陣層次單排序與一致性檢驗

=(0672 02329 00951)；(·)=(20309 07038 02872)；=∑()=3022，=058，=3；=(-)(-1)=(3022-3)(3-1)=0011；==0011058=00189；因為<01,所以矩陣通過了一致性檢驗。

4.2.3矩陣層次單排序與一致性檢驗

矩陣歸1化最大特征向量(權(quán)重向量)： =(04759 01205 01145 02534 00357)；(·)=(24914 0617 05825 13131 0189)；λ=∑()n=51834，=112，n=5；=(λ-n)/(n-1)=(51834-5)(5-1)=00458；==00458112=00409；因為<01,所以矩陣通過了一致性檢驗。

4.2.4矩陣層次單排序與一致性檢驗

=(05897 01636 01994 00474)；(·) =(24771 067 0815 02004)；=∑()n=41539，=09，n=4；=(λ-n)/(n-1)=(41539-4)(4-1)=00513；==0051309=0057；因為<01,所以矩陣通過了一致性檢驗。

4.2.5矩陣層次單排序與一致性檢驗

=(05934 0335 00716)；(·)=(17864 10086 02155)；=∑()=30106，=058，=3；=(-)(-1)=(30106-3)(3-1)=00053；==00053058=00091；因為<01,所以矩陣通過了一致性檢驗。

上述的計算結(jié)論表明，在層次待排序中，各個矩陣均通過了一致性檢驗。

4.3 層次總排序一致性檢驗

進(jìn)行完層次單排序一致性檢驗后，要進(jìn)行層次總排序的一致性檢驗。層次總排序依然要通過計算值進(jìn)行判斷。=(0343638×0011+0498481×00458+00538074×00513+0104073×00053)(0343638×058+0498481×112+00538074×09+0104073×058)=00346。因為層次總排序的<01，通過了一致性檢驗。因此本次研究中的風(fēng)險評價模型比較合理，可以用于進(jìn)一步研究。

4.4 模糊綜合評價定量分析

4.4.1 導(dǎo)入評測指標(biāo)權(quán)重集

導(dǎo)入底層指標(biāo)所對應(yīng)的結(jié)論值權(quán)重并建立評測結(jié)論集。

表3 風(fēng)險評測結(jié)論集

根據(jù)M銀行2021年信貸政策，把信貸風(fēng)險程度劃分為1～5的風(fēng)險等級標(biāo)度，若風(fēng)險得分越接近于5分，則說明風(fēng)險越高；越趨近于1分，則說明風(fēng)險越低。

4.4.2 模糊算子選擇

根據(jù)葛允康和孫英雋(2014)對模糊算子的研究，常見的模糊算子有：(∧，∨)、(?，∨)、(∧，+)、(?，+)。本研究選擇(?，+)算子，即1相乘，2相加。之所以選擇此加權(quán)平均型算子，是因為這種算子在計算中綜合性、信息整合性更強(qiáng)。

4.4.3 模糊綜合評價分析

借助于AHP軟件，利用前述選定的合成算子進(jìn)行合成，得到各個風(fēng)險評價因素的模糊綜合評價結(jié)論向量。且按照最大隸屬度原則，運用加權(quán)平均求隸屬等級的方法，對評價結(jié)果進(jìn)行綜合計算得出最后的風(fēng)險分?jǐn)?shù)，再根據(jù)數(shù)據(jù)計算結(jié)果劃分風(fēng)險域。其中，為模糊綜合評判集；為前述重要性權(quán)重集；為“備擇集”，即專家對評判對象可能作出的各種總的評判結(jié)果(元素)組成的集合：極高風(fēng)險、較高風(fēng)險、中等風(fēng)險、較低風(fēng)險、低風(fēng)險；為備擇集分值1～5分；為模糊綜合得分，其公式為=·。具體步驟為：

依據(jù)上述步驟，分別針對林業(yè)第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)進(jìn)行模糊綜合評價。

444 林業(yè)第一產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化模糊綜合評價

=·=(0173491；0412494；0345868；00547747；00133726)。

=·=0173491×5+0412494×4+0345868×3+00547747×2+00133726×1=367796

通過模糊綜合評價定量分析，林業(yè)第一產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化風(fēng)險得分367796分。

445 林業(yè)第二產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化模糊綜合評價

=·=(000107231；0362523；0430318；0163619；00424676)

=·=000107231×5+0362523×4+0430318×3+0163619×2+00424676×1=311611

通過AHP和模糊綜合評價定量分析，林業(yè)第二產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化風(fēng)險得分3.11611分。

4.4.6 林業(yè)第三產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化模糊綜合評價

B=W·R=(0.0126868；0.129019；0.434105；0.352681；0.0715086)

=·=00126868×5+0129019×4+0434105×3+0352681×2+00715086×1=265869

通過模糊綜合評價定量分析，林業(yè)第三產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化風(fēng)險評價得分2.65869分。

5 結(jié)果和討論

5.1 AHP層次分析數(shù)據(jù)討論

表4 林業(yè)產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化風(fēng)險評價權(quán)重分配

權(quán)重最大的前三位為資產(chǎn)池構(gòu)建風(fēng)險(23.72%)，原始權(quán)益人風(fēng)險(23.09)，債券評級風(fēng)險(12.63%)，這三項已貢獻(xiàn)了59.49%。這個比例反映的邏輯是，信貸專家們把“基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量”“資產(chǎn)持有人信用”“債券評級高低”作為首先考量的風(fēng)險，而這三項都是圍繞資產(chǎn)證券化過程展開。這是由我國目前的金融環(huán)境、法律環(huán)境、銀行偏好共同決定的。

5.2 林業(yè)第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化風(fēng)險隸屬度計算結(jié)果

表5 林業(yè)第一產(chǎn)業(yè)ABS風(fēng)險測度隸屬度

表6 林業(yè)第二產(chǎn)業(yè)ABS風(fēng)險測度隸屬度

表7 林業(yè)第三產(chǎn)業(yè)ABS風(fēng)險測度隸屬度

5.3 模糊綜合評價數(shù)據(jù)討論

模糊綜合評價數(shù)據(jù)顯示，林業(yè)第一產(chǎn)業(yè)風(fēng)險評價得分3.67796分，在41.25%程度上隸屬于較高風(fēng)險，在34.59%程度上隸屬于中等風(fēng)險。這主要源于兩個原因：其一，林業(yè)第一產(chǎn)業(yè)參與主體的市場化程度較低，資產(chǎn)很大程度上依賴于國家政策性金融支撐，商業(yè)銀行雖可介入但很難有平等的議價地位；其二，現(xiàn)有商業(yè)銀行介入林業(yè)第一產(chǎn)業(yè)的方式主要以“信貸資產(chǎn)證券化”為主，這種模式類似于間接的“資產(chǎn)收益權(quán)轉(zhuǎn)讓”，因此商業(yè)銀行較為謹(jǐn)慎。林業(yè)第二產(chǎn)業(yè)風(fēng)險評價得分3.11611分，在43.03%程度上隸屬于中等風(fēng)險，在36.25%程度上隸屬于較高風(fēng)險。這主要源于林產(chǎn)品銷售價格波動性大、林產(chǎn)品替代成本較低、應(yīng)收賬款難辨真?zhèn)巍Ｏ鄬τ诹謽I(yè)第一產(chǎn)業(yè)，信貸專家對林業(yè)第二產(chǎn)業(yè)有更多的寬容空間。林業(yè)第三產(chǎn)業(yè)風(fēng)險評價得分2.65869分，在43.41%程度上隸屬于中等風(fēng)險，在35.27%程度上隸屬于較低風(fēng)險。林業(yè)第三產(chǎn)業(yè)是面向消費者，市場化程度很高，屬于可預(yù)期現(xiàn)金流明確的朝陽產(chǎn)業(yè)。

6 結(jié)論和政策建議

6.1 結(jié)論

本研究基于AHP層次分析法和模糊綜合評價法得出以下結(jié)論：①在全部分析指標(biāo)中，“證券化風(fēng)險”“信用風(fēng)險”“銀行內(nèi)部風(fēng)險”“環(huán)境風(fēng)險”是林業(yè)產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化最主要的風(fēng)險。②在林業(yè)三個產(chǎn)業(yè)中，林業(yè)第一產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化隸屬偏較高風(fēng)險，林業(yè)第二產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化隸屬中等風(fēng)險，林業(yè)第三產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化隸屬中等偏較低風(fēng)險。③從更容易盤活林業(yè)資產(chǎn)，更容易促成銀行投資角度，銀行要優(yōu)先發(fā)展林業(yè)第三產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化，適當(dāng)發(fā)展林業(yè)第二產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化，審慎發(fā)展林業(yè)第一產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化。

6.2 政策建議

上述研究結(jié)論具有重要的政策含義。于林業(yè)企業(yè)而言，獲得了一個極好的審視自身資產(chǎn)價值和融資可能性的窗口；于銀行而言，在“資產(chǎn)管理-投行管理-財富管理”的金融創(chuàng)新之下，亟待轉(zhuǎn)變思維，更多地從“資產(chǎn)”角度而非“企業(yè)”角度挖掘商機(jī)。林業(yè)產(chǎn)業(yè)是一個橫跨三大產(chǎn)業(yè)的復(fù)雜系統(tǒng)，資產(chǎn)證券化也是一項復(fù)雜的工程，但“盤活資產(chǎn)”“互利共贏”的理念將兩者慢慢拉攏在一起。從微觀方面，林業(yè)產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)證券化能否從理論走向?qū)嵺`，主要在于林業(yè)產(chǎn)業(yè)能否滿足當(dāng)下銀行普遍的信貸風(fēng)險偏好，商業(yè)銀行更加關(guān)注“林業(yè)資產(chǎn)現(xiàn)金流穩(wěn)定性”“林業(yè)資產(chǎn)權(quán)屬人信用”和“林業(yè)證券化資產(chǎn)債券評級”。宏觀方面，商業(yè)銀行更愿意投資市場化程度高、透明度較高、流動性較好的資產(chǎn)。相對比而言，林業(yè)第三產(chǎn)業(yè)有著巨大的發(fā)展?jié)摿?，特別是森林生態(tài)公園的門票收入會成為一類“未來收益權(quán)”類的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)。林業(yè)企業(yè)要抓住機(jī)遇，主動利用好森林資源發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，盤活林地存量。