软信息生产、关系型信贷和小微企业融资解困,本论文主要论述了企业融资论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
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摘 要：文章以山东省威海市为例,对8家商业银行的58位客户经理的贷款行为进行问卷调查,结合银行组织结构和激励机制,从客户经理生产软信息的质量和持续性两方面对软信息生产和小微企业关系型信贷的关系进行Logistic回归分析.结论表明：银企接触次数的增多和客户经理的工作调动次数的减少均会提高银行选择关系型信贷的概率,但受银行贷款激励机制和工作调动的影响,客户经理对借款企业的软信息了解度的提高不一定支持其选择关系型信贷.
关键词：软信息；信息生产；关系型信贷；小微企业
一、 引言
山东省中小企业办公室提供的数据表明,山东省目前有小微企业60多万户,为社会提供了70%以上的就业岗位,贡献了60%的GDP.但由于小微企业规模小、抵押品不足、经营风险大,致使其陷入了融资困境.关系型信贷技术在克服信息不对称、降低融资成本方面有显著效果,成为了小微企业融资解困的有效手段.Berger和Udell（2002）认为,关系型信贷所倚重的主要是难以编码、量化和传递的软信息,包括企业行为、信誉和企业业主个人品行、员工生产能力和稳定性,以及企业的利益相关者情况等,这些信息主要是银行通过长期和多种渠道的接触所积累的.因此,有必要从软信息生产的视角研究小微企业关系型信贷的生成.
二、 文献综述
国内外已有研究集中在软信息生产、银行组织结构和激励机制对小微企业关系型信贷的影响上.贺勇（2009）通过构建软信息生产模型分析了软信息的生产与银行决策之间的关系,得出银行在关系型信贷中的关系专用性投资规模越大、银企关系质量越高,银行越容易寻求到贷款决策信息的支持,并实施之.但是,软信息的生产对关系型信贷的长远发展存在一定的阻碍：一是由于软信息的传递成本高,在银行内部产生“委托——*关系”；二是存在“信息锁定（information lock-in）问题”,Von Thadden（1998）认为,放贷银行对借贷企业存在信息垄断,同时借贷企业对放贷银行形成“路径依赖”,导致了借贷成本升高等问题,必然影响关系型信贷的稳定发展.此外,客户经理在放贷过程中会受到银行组织结构和激励机制的影响.林毅夫和李永军（2001）认为,关系型信贷存在“小银行优势”,即规模较小的商业银行具有向中小企业提供关系型信贷的优势,但邓超等（2010）则认为存在“大银行优势”.Uchida等（2012）研究显示,信贷员获取企业“软信息”的行为在关系型融资生成中发挥着重要作用,并发现大型商业银行的信贷员同样有能力提供较多的软信息.徐忠和邹传伟（2010）通过建立“硬信息”和“软信息”框架下的委托*模型,分析了银行内部贷款审批权分配和激励机制可能对贷款行为产生影响.
已有研究成果表明,小微企业关系型信贷的生成与客户经理生产软信息的能力有关,同时还受到银行组织结构和激励机制的制约.因此,本文以山东省威海市为例,对软信息的生产和小微企业关系型信贷生成的关系进行实证分析.
三、 研究设计
1. 样本选择与变量定义.本文选择了山东省威海市8家商业银行作为研究样本,对客户经理开展了“山东省威海市小微企业关系型信贷生成研究”的调研.共发放问卷63份,回收61份,其中有效问卷58份,有效率为95.1%.问卷共分为所在金融机构基本情况、贷款行为特征、自我评估、对借款企业的了解度和自身基本情况五部分.本文根据调研结果,选取了几个变量（如表1示）.
2. 模型构建.由于贷款类型（Lend）为虚拟变量,本文采用二元Logistic回归模型进行实证分析.根据选取的变量,回归模型如下：
四、 软信息生产与小微企业关系型信贷生成的实证分析
1. 描述性统计与均值差异性检验.从描述性统计中可知：客户经理对借款企业软信息的了解度（Soft）存在一定差异,评分在2.429分～5分之间,平均值为3.663分；银企接触次数差距较大,最大差距达到27次,这可能是由于软信息掌控力度较大的银行会适当消减对贷方的监督次数以降低监督成本；银行客户经理的工作年限差异较大,最大为20年,最小仅为1年,均值约为4年,这与目前银行业整体的人员管理密切相关；在专门设立中小企业贷款部门上,均值为0.897,表明近90%的银行设有中小企业贷款部门.
按照贷款类型（Lend）对样本分组,进行解释变量的均值差异性检验（如表2所示）.结果表明,银企接触（Contact）、工作年限（Year）和工作调动（Transfer）在交易型贷款和关系型信贷两类样本中具有显著差异.其中,选择关系型信贷的银企接触次数显著大于交易型贷款,说明关系型信贷基于软信息的生产,需要有较多的调查次数和监督次数；选择关系型信贷的客户经理工作年限显著大于交易型贷款,工作调动次数显著小于交易型贷款,说明对于具有丰富工作经验和对借款企业熟知的客户经理,能利用“意会知识”减少借贷双方的信息不对称,降低交易费用,倾向于选择关系型信贷.
2. 变量相关性分析与多重共线性检验.从变量间的Pearson相关系数可知,贷款类型与银企接触次数负相关,与客户经理的工作调动显著正相关,与工作年限负相关,以及软信息与工作调动负相关,这反映了客户经理在固定银行工作的稳定性越强,对软信息的获取越有利.另外,银行规模与贷款类型、工作调动负相关,与银企接触次数正相关,即规模越大的银行越倾向于向小微企业发展关系型信贷,可能是因为大银行有足够的能力担当风险成本以及借贷后的监督成本.对于多重共线性,本文采用的检验指标是方差膨胀因子（VIF）和容许度（TOL）,解释变量的VIF最大为2.30,小于10,TOL最小为0.44,大于0.1,因此解释变量之间不存在明显的多重共线性.
3. Logistic回归结果及分析.将样本数据代入式（2）,使用Stata13.0软件进行Logistic回归,结果如表3所示.从LR值来看,各模型均通过了F检验,模型拟合效果较好.具体而言,回归分析共分为三步：
结论：关于本文可作为相关专业企业融资论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文企业融资渠道及技巧论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
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