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金融机构规模、贷款技术与农村小微企业信
贷可得性#
董晓林1,3，杨小丽2，张晓艳2*
（1. 南京农业大学金融学院，南京 210095； 5
2. 南京农业大学经济管理学院，南京 210095；
3. 南京农业大学江苏农村金融发展研究中心，南京 210095）
摘要：本文采用江苏省 48个县域 2007年以来新进入农村金融市场的 243家金融机构的调查
数据，运用直接诱导式询问方法对金融机构发放农村小微企业贷款时所使用的贷款技术进行
识别并分类，在此基础上，对金融机构规模、贷款技术与小微企业信贷可得性的关系进行实10
证检验。研究结果表明：（1）影响小微企业信贷可得性的关键因素是贷款技术，而非金融
机构规模。金融机构规模是通过贷款技术发挥作用的，从而间接地影响到农村小微企业的信
贷可得性；（2）财务报表型贷款技术和固定资产贷款技术不利于提高农村小微企业信贷可
得性，而关系型贷款技术能够使得农村小微企业的信贷可得性得到显著的改善；信用评分贷
款技术和判断型贷款技术对提高农村小微企业信贷可得性的积极作用目前还没有完全显现15
出来。
关键词：农村金融；金融机构规模；贷款技术；农村小微企业；信贷可得性
中图分类号：F832
Financial Institutions' Size, Lending Technologies and Rural 20
Small-micro Enterprises' Credit Availability
DONG Xiaolin1,3, YANG Xiaoli2, ZHANG Xiaoyan2
(1. College of Finance, Nanjing Agricultural University, NanJing 210095;
2. College of Economics and Management, Nanjing Argicultural University, NanJing 210095;
3. Center for Rural Financial Development Research, Nanjing Agricultural University, 25
NanJing 210095)
Abstract: This paper uses 243 financial institutions’ survey data which entered rural financial
market since 2007 of 48 counties in Jiangsu Province and direct methods to distinguish and
classify lending technologies. This paper directly verifies the relations of financial institutions'
size, lending technologies and rural small-micro enterprises’ credit availability. Results show that: 30
(1) lending technology is a key factor, financial institutions' size through lending technologies play
a role, which affects small-micro enterprises’ credit availability; (2) different lending technologies
have different impacts on rural small-micro enterprises’ credit availability. Financial-statement
lending technology and fixed-asset lending technology are not conducive to the advancement of
rural small-micro enterprises’ credit availability, while relationship lending technology has 35
significantly improved rural small-micro enterprises’ credit availability. Credit scoring lending
technology and judgment lending technology which play an active role in rural small-micro
enterprises’ credit availability are not yet fully apparent.
Keywords: Rural Finance; Financial Institutions' Size; Lending Technologies; Rural Small-micro
Enterprises; Credit Availability 40
0 引言
当前我国中小企业尤其是农村地区小型、微型企业的发展面临用工成本大幅上升、原材
料成本明显上涨、订单量减少、资金链紧张和融资困难等诸多问题。其中，融资约束是小微
企业发展壮大过程中面临的最大障碍。为了缓解农村地区小微企业融资难题，中央和各级地45
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方政府陆续出台了一系列针对小微企业融资的政策和措施。其中影响较大的是，2006 年底
银监会颁布的《关于调整放宽农村地区银行业金融机构准入政策，更好支持社会主义新农村
建设的若干意见》，降低农村地区金融机构的准入门槛，积极引导和支持境内外资本到农村
地区新设、投资银行类金融机构，启动了我国新一轮的农村金融改革。随后，村镇银行、贷
款公司（包括小额贷款公司）、农村资金互助社等新型农村金融机构迅速在全国各地区设立50
和试点。不仅如此，其他各种形式的金融机构也逐步开始涉足或重返农村金融市场，包括邮
政储蓄银行、农业银行成立的“三农”金融事业部以及各主要商业银行设立的小企业金融服
务专营机构等。
放宽农村金融市场准入促使更多的金融机构尤其是小规模金融机构进入当地信贷市场，
扩张了金融机构分支机构的网点数量，改变了不同规模层次金融机构的数量及其市场结构，55
也促进了当地金融市场的竞争。由于小微企业的外源融资更多地依赖于当地金融市场的银行
贷款，因此更容易受到这一变化带来的影响。那么，农村金融市场中进入不同规模的金融机
构对小微企业信贷可得性带来了怎样的影响？贷款技术在金融机构规模与小微企业信贷可
得性之间发挥了怎样的作用？本文将基于对江苏省县域金融市场和金融机构的调研，运用
“小银行优势”理论的新进展对以上问题进行实证分析。 60
1 文献回顾
传统的“小银行优势”理论
贷款技术是指金融机构在贷款发放中从主要信息来源、信息筛选和审核程序、贷款合约
设计到贷款回收监督机制的一整套技术的组合。传统的“小银行优势”理论认为硬信息贷款
技术（仅指财务报表型贷款技术）更适用于服务规模较大且信息较透明的企业，而软信息贷65
款技术（仅指关系型贷款技术）更适用于服务规模较小且信息透明程度较低的企业。
“小银行优势”理论的新进展
近年来尤其是自 2006年以来，传统的“小银行优势”理论逐渐受到来自理论与实践经
验两方面的挑战和质疑。Berger and Udell（2006）对该理论提出了批评，他们认为该理论存
在的最大缺陷是对于贷款技术的划分过分简单，缺乏对贷款技术异质性的充分识别和确认70
[1]。实际上，建立在“硬信息”基础上的贷款技术不仅仅是财务报表型贷款技术。随着现代
信息技术的革新，可“硬化”的信息和信息的可“硬化”程度都在增加，出现了诸如小企业
信用评分技术（Small business credit scoring）、资产保证型贷款（Asset-based lending）、固
定资产贷款（Fixed-asset lending）、租赁（Leasing）、保理（Factoring）等多种基于“硬信
息”的贷款技术，并且这些技术都适用于信息不透明的小微企业，前提是这些企业必须满足75
部分资产的信息是透明的或者其业主的历史信用记录良好的条件。
近年来，国内外关于贷款技术、金融机构规模与小企业信贷关系的研究主要偏重于理论
分析，实证研究方面集中于检验金融机构规模与企业信贷可得性的关系。仅有少数文献对贷
款技术与金融机构规模的关系进行分析。Uchida et al.（2012）利用日本 2005年 1584家中
小企业的调查问卷，从企业角度识别出了四种贷款技术，发现财务报表型贷款技术是最常使80
用的贷款技术，此外还指出特定贷款技术（如关系型贷款技术）的使用不会排斥其他贷款技
术（如交易型贷款技术）的使用，即一家银行可以同时使用多种贷款技术。而该研究并没有
进一步分析贷款技术与企业信贷可得性的关系[2]。同样，Berger and Black（2011）也从企业
角度，利用美国 1811笔小企业贷款数据，研究了不同规模银行在特定贷款技术上的比较优
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势，发现大银行并不是在所有固定资产贷款技术（房地产抵押、个人房产抵押、车辆抵押、85
设备抵押和租赁）上都拥有比较优势，且这种优势不随企业规模增长而增加；小银行在关系
型贷款技术上拥有比较优势，但这种优势似乎在贷款给大规模企业时更强[3]。Beck et al.
（2011）使用 45个国家 91家大型银行的数据，研究发现外资、国内私人和国有银行对中小
企业融资使用不同的贷款技术和组织结构，但贷款技术和组织结构的差异并没有对中小企业
贷款程度、类型和价格产生影响[4]。该研究虽然从银行角度考察了不同银行所使用的贷款技90
术，但其研究样本仅局限于大型银行，得出的结论能否扩展到所有银行仍然需要进一步检验。
以往研究金融机构规模与小微企业信贷可得性的文献，大多都是建立在“小银行优势”
理论的假设前提下，分析不同规模的金融机构与小微企业信贷可得性的关系，而很少有研究
对此假设前提进行验证，本文首先分析不同规模的金融机构在贷款技术上的差异性，进而验
证金融机构规模、贷款技术与小微企业信贷可得性三者之间的关系，检验传统的“小银行优95
势”理论及其新观点。
2 分析框架与研究假说
根据传统的“小银行优势”理论及其最新研究进展，本文认为贷款技术是小微企业信贷
可得性能否得到改善的关键影响因素，金融机构规模是通过贷款技术作用于小微企业信贷融
资获得行为的。以往研究金融机构规模与小微企业信贷可得性关系的文献得出的结论不一100
致，有可能是因为没有将贷款技术这一关键变量纳入实证模型中，当我们考虑了贷款技术这
一重要因素，金融机构规模可能就不那么重要了。传统的“小银行优势”理论认为只有关系
型贷款技术才适用于小微企业，而“小银行优势”理论的新观点认为除财务报表型贷款技术
外，其余贷款技术都能够很好地克服银企之间的信息不对称问题。不同贷款技术的使用对小
微企业信贷可得性的影响存在差异，借鉴 Berger and Udell（2006）的观点，在识别贷款技105
术时，本文认为硬信息贷款技术不是一种单一的同质的贷款技术，它至少由 6种显著不同的
贷款技术组成，包括财务报表型贷款、资产保证型贷款、小企业信用评分、固定资产贷款、
保理和租赁。结合我国农村金融机构在发放小微企业贷款时所采用的贷款技术的具体情况，
本文将贷款技术分为财务报表型贷款技术、固定资产贷款技术、信用评分贷款技术、关系型
贷款技术和判断型贷款技术五种。 110
基于以上分析，本文提出以下研究假说：
假说一：金融机构规模影响农村小微企业信贷可得性主要是通过贷款技术而发挥作用，
贷款技术是影响农村小微企业信贷可得性的重要因素。
假说二：不同贷款技术对农村小微企业信贷可得性的影响具有差异性，财务报表型贷款
技术和固定资产贷款技术不利于农村小微企业信贷可得性的提高，而关系型贷款技术、信用115
评分技术和判断型贷款技术能够显著提高农村小微企业的信贷可得性。
3 模型构建与数据来源
模型构建
本文借鉴 Berger and Black（2011）以及 Beck et al.（2011）的分析思路，建立如下多元
回归模型来分析金融机构规模、贷款技术对农村小微企业信贷可得性的影响： 120
( )iiii XLTBSizefCA ,,= （1）
其中，CA衡量小微企业信贷可得性，BSize为金融机构的规模，LT代表贷款技术，X
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为控制变量，包括金融机构类型等。i=1，2，3...表示第 i家金融机构。
变量选取
小微企业信贷可得性（CA） 125
鉴于现阶段我国农村金融机构发放的贷款主要投放给农村地区的各类企业（包括个体工
商户），而按照企业分类（大型、中型、小型和微型企业）的四个规模层次，目前在我们调
查的样本县域内，小微企业数量占整个县域内企业总数的比重均在 98%以上1，满足样本地
区企业规模结构相同或类似的提前条件。因此本文采用“小微企业贷款额/金融机构贷款总
额”这一相对数指标来衡量小微企业信贷可得性，其优点在于其不受企业自身特征以及金融130
机构扩大存贷款总量的影响，能够客观地量化小微企业所能获得信贷服务的满足程度。
金融机构规模（BSize）
国际上通行的衡量金融机构（本文主要指银行）大小的标准是资产规模。而我国农村金
融市场有其特殊性，其存在着规模差异较大的多种类型的金融机构，其中诸如国有商业银行、
股份制商业银行以及城市商业银行等，其在农村地区设立的仅是分支机构或营业网点，一般135
而言，这些分支机构的统计数据并不包含资产总额这一项。国内对金融机构规模的界定大多
是从整个金融市场的视角来划分的，并没有单独的针对农村金融市场的金融机构规模划分标
准。本文鉴于农村金融市场中金融机构的特殊性，用贷款余额这一指标来衡量农村金融机构
的规模大小。根据“小银行优势”理论，金融机构规模越大，小微企业信贷可得性越低，因
此，本文预测金融机构规模与小微企业信贷可得性之间具有负相关的关系。 140
贷款技术（LT）
（1）财务报表型贷款技术（LT1），该贷款技术主要是基于贷款申请者提供的财务报表
所反映的财务信息，而小微企业大多是缺乏这类信息的群体，因此，本文认为财务报表型贷
款技术并不适用于小微企业，两者的关系应该是负相关的。
（2）信用评分贷款技术（LT2），Berger and Scott（2007）认为小企业信用评分技术从145
增加信贷总额、对信息相对不透明及风险较高借款人放贷数量增长、低收入地区及偏远地区
信贷等方面提高了小企业信贷可得性[5]。Berger et al.（2009）发现小企业信用评分在社区银
行小企业贷款中的应用也非常广泛，通过实证研究得出小企业信用评分的应用增加了社区小
企业贷款发放量的结论[6]。Berger and Black（2011）进一步验证了小企业信用评分能够提高
小企业信贷可得性。因此，本文预计两者之间存在正相关关系。 150
（3）固定资产贷款技术（LT3），固定资产主要包括房产、设备、车辆等，在我国农村
地区，金融机构大多只接受房产抵押，而我国农村小微企业往往不能提供符合金融机构要求
的固定资产，因此，较为依赖该种贷款技术的金融机构的进入，并不利于小微企业获得贷款。
（4）关系型贷款技术（LT4），Boot（2000）、Berger and Udell（2002、2006）认为金
融机构通过与借款企业的长期密切接触而获得的软信息，其实价值大于财务报表、抵押品和155
信用评分，这些信息能够帮助“关系型贷款人”比“交易型贷款人”更好地解决银企之间的
信息不对称问题[7][8]。预计这一变量与因变量之间的关系为正相关关系。
1 由于江苏统计年鉴以及其他公开数据中并没有统计小微企业的相关数据，本文将小微企业数量近似等于
企业总数减去工业大中型企业数量。
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（5）判断型贷款技术（LT5），Berger and Black（2011）认为信贷员的判断对于那些没
有硬信息也没有建立较强银企关系的小企业有重要影响，因此，本文预计两者之间正相关。
控制变量（X） 160
由于本文中的样本金融机构全部是放宽农村金融市场准入后才进入的机构，自身盈利能
力等变量对于这些刚进入市场的金融机构的意义并不大，因此主要选取金融机构类型（X1）、
主要领导人是否是本地居民（X2）、贷款审批权（X3）、信贷员人数占比（X4）、贷款决
策是否受到政府影响（X5）、法律环境（X6）等组织结构特征和外部环境特征作为控制变
量。 165
数据来源与样本选取
本文研究数据源于 2012年 12月对江苏省 48个县域 2007年以来新进入农村金融市场的
金融机构所做的问卷调查，通过采用直接诱导式询问方法识别农村金融机构在发放小微企业
贷款时使用的贷款技术2。该调查问卷由各家金融机构的信贷部负责人填写，共回收 282 家
金融机构问卷。其中，包括 42家邮储银行，66家股份制商业银行，36家城市商业银行，26170
家农商行或农合行，109 家村镇银行和小贷公司，3 家外资银行，具体区域分布数量如图 1
所示。
图 1 样本金融机构分布情况
Fig. 1 Distribution of Financial Institutions in the Sample 175
本文对样本数据进行了如下处理：（1）剔除反映相关变量出现缺失值的样本；（2）对
于模型中的一些变量，存在异常值的，本文采用 Winsorize 方法，根据 1%和 99%分位数进
行清除，以消除数据极值的影响。最终获得 243家金融机构数据，各变量的描述性统计见表
1。 180
2 Berger and Black（2011）采用直接诱导式询问方法识别了固定资产贷款技术（包括租赁、企业房地产贷
款技术、个人房地产贷款技术、车辆贷款技术和设备贷款技术）。
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表 1 变量名称、定义及描述性统计
Tab. 1 Names, Definitions and Descriptive Statistics of Variables 185
变量
名称 变量定义 均值 标准差
预期方
向
CA 小微企业信贷可得性，以小微企业贷款/总贷款表示。 —
BSize 金融机构规模，按贷款余额将金融机构划分为三等分组，0=小规模金融机构、1=中等规模金融机构、2=大规模金融机构。 -
Lt1
财务报表型贷款技术，取值为 1 代表金融机构在发放贷款时
不是很看重企业是否有完整的财务记录，取值为 2 代表比较
关注企业是否有完整的财务记录，取值为 3 则表示十分关注
企业是否有完整的财务记录。
-
Lt2
信用评分技术，0代表金融机构没有使用评分，如果金融机构
只是将评分作为贷款决策的一个方面，则取值为 1，如果贷款
审批完全取决于评分则取值为 2。
+
Lt3 固定资产贷款技术，小微企业贷款中抵押贷款所占的百分比。 -
Lt4
关系型贷款技术，取值为 1 代表金融机构在做贷款决策时将
软信息（例如，业主特征、业主家庭特征等）看做最重要的
两个因素之一，否则取值为 0。
+
Lt5
判断型贷款技术，取值为 1 则代表金融机构获得企业的信息
主要是通过信贷员的经验与判断，否则取值为 0。 +
X1
金融机构类型，1=邮储银行、2=股份制商业银行、3=城市商
业银行、4=农商行或农合行、5=村镇银行或小贷公司、6=外
资银行。
+/-
X2 主要领导人是否是本地居民，0=否、1=是。 +
X3
贷款审批权，用来衡量金融机构能够自主决定的小微企业贷
款占总贷款的比重，取值为 0~100之间。 -
X4 信贷员人数占比，取值为 0~100之间。 +
X5 贷款决策是否受到政府影响，1=肯定有、2=有时有、3=没有。 +
X6
法律环境，以“法院及时有效执行判决的可能性”来表示，
取值为 0~100之间。 +
4 实证结果与分析
为了与已有研究相比较，也为了更好地分析作用于小微企业信贷可得性的关键因素，本
文在模型中加入金融机构规模以及金融机构规模与贷款技术的交叉项变量。
运用 对模型进行初步回归，发现自变量之间并未存在多重共线性。在对模190
型结果进行White检验之后，发现模型存在异方差，采用加权最小二乘法（WLS）消除异方
差后，最终回归结果见表 2。
195
200
205
210
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表 2 金融机构规模、贷款技术与农村小微企业信贷可得性关系的回归结果
Tab. 2 Regression Results of the Relations of Financial Institutions' Size, Lending Technologies and Rural 215
Small-micro Enterprises’ Credit Availability
CA 变量 模型Ⅰ 模型Ⅱ 模型Ⅲ
BSize *** []
[]
[]
Lt1 — *** []
***
[]
Lt2 — []
[]
Lt3 — * []
*
[]
Lt4 — *** []
**
[]
Lt5 — []
[]
Jc1 — — *** []
Jc2 — — []
Jc3 — — []
Jc4 — — * []
Jc5 — — []
X1
[]
[]
[]
X2
**
[]
**
[]
**
[]
X3
[]
[]
[]
X4
**
[]
***
[]
***
[]
X5
[]
[]
[]
X6
**
[]
[]
[]
Prob>F
Adj R2
注：（1）模型Ⅲ中的 Jc1、Jc2、Jc3、Jc4和 Jc5分别表示金融机构规模（Bsize）与财务报表型贷款技术
（Lt1）、信用评分技术（Lt2）、固定资产贷款技术（Lt3）、关系型贷款技术（Lt4）、判断型贷款技术（Lt5）
相乘的交叉项。（2）***、**、*分别表示结果在 1%、5%和 10%的水平上显著，括号内为标准误。
220
（1）从模型Ⅰ可以看出，金融机构规模（BSize）在 1%的显著性水平上通过检验，且
作用方向符合预期，说明放宽农村金融市场准入后，进入的金融机构规模越小，小微企业信
贷可得性越强，新进入的小规模金融机构将更多比例的资金投放给了小微企业。
（2）模型Ⅱ的回归结果显示，在加入贷款技术（LT）变量后，金融机构规模（BSize）
没有通过显著性检验，说明金融机构规模是通过贷款技术间接地影响小微企业信贷可得性225
的，验证了本文的研究假说一。从具体的贷款技术来看，财务报表型贷款技术（LT1）和固
定资产贷款技术（LT3）分别在 1%、10%的显著性水平上与小微企业信贷可得性负相关，表
明这两种贷款技术并不适应农村小微企业的融资特点，使用这两种贷款技术程度较高的金融
机构，其发放的小微企业贷款比例较低。关系型贷款技术（LT4）与小微企业信贷可得性正
相关，并在 1%的显著性水平上通过了检验， 说明关系型贷款技术的使用有利于小微企业230
信贷可得性的提高。信用评分贷款技术（LT2）和判断型贷款技术（LT5）两个变量系数为
正，符合预期，但都没有通过显著性检验。可能的原因是，目前江苏省各县域农村金融市场
的征信系统及小微企业信用体系不够完善，不利于不同规模金融机构采用这两类贷款技术。
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这一回归结果部分验证了本文的研究假说二。
（3）从模型Ⅲ进一步实证的结果来看，交叉项 Jc1对农村小微企业信贷可得性（CA）235
有显著负向影响，表明农村金融市场中进入规模较大、且主要使用财务报表型贷款技术（Lt1）
的金融机构的进入并不能显著提高农村小微企业的信贷可得性，另外，交叉项 Jc4对农村小
微企业信贷可得性（CA）有显著负向影响，结合关系型贷款技术（Lt4）与小微企业信贷可
得性之间的正相关关系可知，那些规模较小且偏好使用关系型贷款技术的金融机构的进入，
能够使得农村小微企业的信贷可得性得到显著的改善。 240
（4）从其他控制变量来看，在模型Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ中，主要领导人是否是本地居民（X2）
这一变量均在 5%的显著性水平上通过了检验，与因变量小微企业信贷可得性正相关。这一
变量用来衡量金融机构获取“软信息”的能力。一个机构的经营模式、治理结构等往往受到
主要领导人特质的影响，如果分支机构的领导人是当地居民，那么他对于当地的风土人情、
文化、企业家的个性人品和未来发展前景等更加了解。因此，若新设立的金融机构的主要领245
导人是当地居民，则小微企业信贷可得性会较高。另外，信贷员人数占比（X4）与小微企业
贷款可得性正相关，说明金融机构中信贷员人数会影响到机构对小微企业信息的获得。信贷
员人数占比这一指标可以近似反映一个金融机构搜集小微企业信息的积极性，从而能够更好
地甄别小微企业，有利于提高小微企业信贷可得性。
5 结论与政策建议 250
研究结论
本文采用江苏省 48个县域 2007年以来新进入农村金融市场的 243家金融机构的调查数
据，运用直接诱导式询问方法对金融机构发放农村小微企业贷款时所使用的贷款技术进行识
别并分类，在此基础上，对金融机构规模、贷款技术与小微企业信贷可得性的关系进行直接
验证。研究结果表明：（1）影响小微企业信贷可得性的关键因素是贷款技术，而非金融机255
构规模。在不考虑贷款技术的情况下，金融机构规模与小微企业信贷可得性显著负相关，但
是，在加入贷款技术相关变量后，金融机构规模没有通过显著性检验，说明金融机构规模是
通过贷款技术发挥作用，从而影响农村小微企业的信贷可得性；（2）不同贷款技术对农村
小微企业信贷可得性的影响具有差异性，财务报表型贷款技术和固定资产贷款技术不利于提
高农村小微企业信贷可得性，而关系型贷款技术能够使得农村小微企业的信贷可得性得到显260
著的改善。信用评分贷款技术和判断型贷款技术对提高农村小微企业信贷可得性的积极作用
目前还没有完全显现出来。
政策建议
基于上述研究结论，本文提出如下政策建议：（1）进一步放宽农村地区银行业机构准
入政策，积极引导和鼓励各种不同形式的金融机构进入。无论是大银行还是中小型金融机构265
都能够通过采用不同种类的贷款技术服务于不同类型的小微企业，提高其信贷可得性。同时，
农村金融市场中原有的各类金融机构也应加快对小微企业贷款技术的引进与创新。（2）完
善有利于金融机构创新贷款技术的金融基础设施环境。贷款技术贯穿了贷款业务的各个环
节，而每个环节都受到金融基础设施的制约和影响，即在不同的金融基础设施条件下，某种
贷款技术的实施效果可能会有所不同。因此，各地政府要不断改善农村金融基础设施，以提270
高金融机构创新适用于小微企业贷款技术的可能性与积极性，促进小微企业信贷可得性的提
高。
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[参考文献] (References)
[1] Berger, A., Udell, G. A more complete conceptual framework for SME finance [J]. Journal of Banking &
Finance, 2006, 30(11):2945-2966. 275
[2] Uchida, H., Udell, G. Nobuyoshi Yamori, Loan officers and relationship lending to SMEs [J]. Journal of
Financial Intermediation, 2012, 21(1):97-122.
[3] Berger, A., Black, L. Bank size, lending technologies, and small business finance [J]. Journal of Banking &
Finance, 2011, 35(3):724-735.
[4] Beck, T., Demirguc-Kunt, A., Peri, M. Bank Financing for SMEs: Evidence across Countries and Bank 280
Ownership Types[J]. Journal of Financial Services Research, 2011, 39(1-2):35-54.
[5] Berger, A., Scott W. Small Business Credit Scoring and Credit Availability [J]. Journal of Small Business
Management, 2007, 45:5-22.
[6] Berger, A., Cowan, A., Frame, W. The surprising use of credit scoring in small business lending by community
banks and the attendant effects on credit availability and risk [C]. Federal Reserve Bank of Atlanta Working Paper, 285
2009-9.
[7] Boot, A., Thakor, A. Can relationship banking survive competition? [J]. Journal of Finance, 2000, 55:679-713.
[8] Berger, A., Udell, G. Small Business Credit Availability and Relationship Lending: The Importance of Bank
Organizational Structure [J]. The Economics Journal, 2002, 112(477):32-53.
290
