论文部分内容阅读
摘要：运用博弈论方法模拟了银企双方的融资博弈过程，测度了中小企业融资违约概率的临界值，以及在违约预期下银行贷款的可得性。在博弈分析基础上，对浙江中小企业融资可得性影响因素进行了实证分析，研究表明，浙江等东部地区关系型贷款的趋势已逐渐形成。
关键词：博弈模型 中小企业 融资可得性 实证研究
0 引言
企业的融资可得性反映了企业融通资金的能力，Berger and Udell（1998）[1]的研究表明，中小企业债务资金来源中，银行贷款占了非常重要的地位（平均为37.22%）。由此可见，中小企业的融资可得性更多地反映了企业获得信用贷款的难易程度。影响中小企业融资可得性的因素有很多，从企业角度看，主要包括企业的信息透明度、营利能力、经营风险和提供担保的能力；从银行角度考虑，主要包括银行资金供给能力、市场力量和贷款交易成本；从宏观层面分析，地区金融发展水平、经济周期、信用建设水平和法律完备情况均对银行的贷款意愿产生影响。Stiglitz and Weiss（1981）[2]认为，不对称信息影响银行的利率决定并最终影响到企业的信贷配给，Gonzalez-Vega（1984）[3]指出由于利率管制的存在，导致与大客户相比小企业更难获得贷款，World Bank（2004）[4]的调查表明，与企业信用相关资料的可得性影响着企业融资的可得性。
众所周知，作为我国经济的重要组成部分，中小企业在自身发展的各个阶段都需要金融资金的支持，然而，由于信贷市场的信息不对称和中小企业的自身特点，使其获得资金支持存在着天然的困难。刘传哲、林仲贤（2008）[5]分析指出，信贷市场的信息不对称会引起融资环节的逆向选择和道德风险，逆向选择导致银行客户整体质量下降；而道德风险又使得银行额外承担起借款人转嫁而来的风险。这一先验预期的存在，最终导致了银行普遍存在着对大型企业“拉贷”、“求贷”，而对中小企业“慎贷”、“惜贷”的现象；具体又表现为“贷城不贷乡，贷富不贷穷，贷多不贷少”。
如何破解中小企业融资难题已经引起学者和政府的高度重视，并突出表现为各级政府密集出台的相关金融支持政策，比如，国务院近期出台的财政金融支持小微企业发展的“国十条”要求，各级金融机构要“适当提高对小型微型企业贷款不良率的容忍度”。然而，笔者认为要从根本上改变中小企业的融资困局，除了依靠政府支持外，银企双方应主动求变以改进现有的银企融资博弈格局。
1 当前银行与中小企业间的融资博弈分析
刘传哲（2008）构建的模型描述了我国银、企之间的一次融资博弈过程，吴小飞（2010）[6]通过引进法律保护条件讨论了银、企融资关系中的重复博弈过程，而据调查，目前我国中小企业融资成功更多依靠的是企业自身的信用记录和良好经营，信贷过程中的纠纷往往由于有财产做抵押，因此通过司法途径解决的相对较少。基于此，本文对银企双方的融资博弈作如下假设：
1.1 基本假设
①银企双方存在信息不对称，即银行对企业的经营状况、营利水平、违约风险等信息不完全了解，企业在博弈中存在信息优势。②银企双方均为理性，即博弈过程中双方都知道彼此的选择是基于自身利益最大化。③假设银行、企业在融资（假设融资金额为A）过程中的收支情况如下：
首先，“自然”选择企业类型：企业以概率ρ违约，以概率（1-ρ）选择到期偿还贷款。则放贷前的银企博弈模型如图1所示：
如果银行选择不放贷，企业的支付为-ce，银行的支付为0；如果银行选择放贷，企业进行如下选择：如果R-V-ce>R-I-ce，企业就会选择违约；如果R-I-ce>R-V-ce，企业就会选择还款；当两者相等时，企业会随机的选择违约或还款。
由于信息不对称，企业违约意愿只有企业自己了解，且其行动在银行决策之后，因此企业可根据银行的行动相机抉择自己的行动，实现自身收益最大化。而银行在进行放贷决策时，只能根据企业提供的财务报表以及相关材料结合现场调查来研判企业的类型，因此在放贷之前，银行根据自己掌握的信息预判企业的先验违约概率p，根据预设的p，银行要实现期望收益最大化，其放贷的期望收益函数为：E以上博弈分析表明，从企业角度看，当未来需要支付的贷款利息I大于因违约造成的经济损失V时，企业有违约冲动，这一点也可以由近来浙江部分企业老板“跑路”得到印证；从银行角度分析，提高贷款利息I或者使得银行有理由降低该企业的先验违约概率P，将有利于企业获得贷款，而当我国目前贷款利率受到国家宏观调控的情况下，如何降低银行预设的特定企业的先验违约概率P就成为了专业人士研究的重点。对此，Chakravarty（1999）[7]实证研究还表明，借款者和银行间的“关系”变量显著影响信贷可得性，李路路（1995）[8]的研究发现，企业主拥有越多的社会资本，社会关系越好，越容易获得正规金融机构的贷款，杨毅、颜白鹭（2011）[9]分析了西部地区中小企业贷款可得性影响因素，郭红东等（2011）[10]对浙江农民专业合作社的贷款可得性进行了调查分别得出不同结论。本文专门设计了问卷对浙江杭州、宁波、温州等城市的300多家中小企业进行实地调研，研究了浙江小企业特征如何影响金融机构的放贷意愿。
2 浙江中小企业融资可得性调研
浙江中小企业经过数十年的发展，已经成为了浙江经济的重要支柱。这其中浙江的民间金融和各地如雨后春笋般开设的商业银行给予了极大的支持，但自全球金融危机以来，多数中小企业面临资金困境。本调研主要关注浙江地区中小企业特征对银行贷款可获得性的影响，这些企业特征主要包括企业信息、企业管理者的个人特征、企业财务状况以及其他信息。
2.1 指标体系及数据样本
2.1.1 指标体系
参照已有的文献，问卷主要涉及四方面的待验因素：企业基本情况、企业主信息、企业财务状况、其他信息。 ①反映企业基本信息的指标。银行放贷时，通常要考虑企业的经营年限（TIME）、资本规模（CAPITAL）等基本情况。一般认为，经营时间越长、注册资本越高的企业，获得贷款越容易。②反映企业主基本信息的指标。企业主年龄（AGE），可以认为，企业主年龄越大，经验越丰富，越容易获得贷款；受教育程度（MANAGER），在一定程度上体现了管理者的经营水平，因此企业主受教育程度越高，企业越容易获得贷款。③反映企业财务状况的指标。利润率（PROFIT），反映企业的营利能力，利润率越高，企业越容易获得贷款；资产负债率（DEBT），体现企业的负债水平，负债率越高，企业越难以获得贷款；流动比率（LIQUIDITY），体现企业短期偿债能力，流动比率越高，企业越容易获得贷款。④其他信息指标。融资渠道数（FINANCING）。这一指标能够体现企业信誉，也可以体现出企业资金饥渴程度，融资渠道数与银行贷款可得性关系不明确。融资目的（PURPOSE），研究中小企业贷款的目的分为两类，短期融资和长期投资，银企合作时间（CO-TIME），银企间的持续合作可以增进相互间的了解，合作时间越长越易获得贷款。
2.1.2 样本数据的描述性统计
本文研究数据来源于课题组对杭、温、宁地区代表性中小企业的调研。本次研究共发放问卷300份，收回有效问卷216份，问卷回收率为72%。样本的描述性统计见下表：
被调研的中小企业中，注册资本规模最大的2300万元，最小的5万元，均值为490.02万元，均符合中小企业的定义。其中注册资本规模在100万元以下的企业接近一半，企业规模在1000万元以下的占到89%。企业年龄最长的32年，最短的3年，平均年龄12.5年。95% 的企业员工数在500人以下，77.7% 的企业员工数在100人以下。被调研企业中只有 6.6% 的企业是国有企业或集体企业。216家企业中，共有140家企业获得银行贷款，占64.8%。
2.2 数据分析
2.2.1 模型优化及多元回归分析
为考察影响中小企业贷款可获得性（设pi为样本企业近三年贷款成功概率）的主要因素，建立如下模型，通过二元 Logistic 回归，并通过逐步剔除模型中最不显著的变量，得出分析结果：
在以上模型1-6中，“资本规模”、“企业主年龄”、“负债率”、“银企合作时间”均显著。剔除“融资目的”、“融资渠道”两个变量后，“管理者教育程度”变量在10%的显著性水平下显著；剔除“平均利润率”变量后，“流动比率”变得显著。
随着变量的剔除，模型的R-Square逐渐下降，但是下降速度不均匀。变量“企业经营年限”、“融资渠道”的剔除对R-Square没有明显的影响，说明这两个变量对模型的作用较小。对6个模型的预测准确率进行判断，结果如表3所示。
从表3模型准确率可以看出，模型对贷款可得性的预测准确率较高，都在72%以上，其中以模型3的预测准确率最高，达到75.2%。“企业经营年限”、“融资目的”变量没有提高模型预测的准确率，这两个变量对模型的贡献较小，而其他变量的剔除都会造成模型预测的准确率的下降。
综合考虑 R-Square和模型预测准确率因素，“企业经营年限”、“融资目的”变量可以剔除，应当选择模型3进行分析（R2=0.497，预测准确率达75.2%）。
2.2.2 基于因子分析的变量结构检验
对模型3进行主成分分析（见表4），所有变量形成4个因子组，总共解释了68.14%的信息。进一步的旋转因子负荷矩阵可以看出，不同的因子组所体现的含义不同。第一个因子组中“利润率”、“负债率”、“贷款目的”的权重比较大，该组因子可以看作是财务信息因子。在第二个因子组中“企业主年龄”、“管理者受教育程度”两个指标的权重较大，该组因子可以看作是企业主信息因子。第三个因子组中只有“资本规模”指标权重较大，该组因子可以看成企业规模因子。第四个因子组中，“银企合作时间”权重较大，该组因子看作是银企关系因子。为更好地解释变量结构与贷款可得性之间的关系，将四组因子作为解释变量进行回归分析（见表5），得出以下分析结果：财务信息因子、企业主信息因子、企业规模因子和银企关系因子均显著，因子回归模型的预测正确率达到72.9%。
3 结论与启示
从银企融资博弈模型中出发，得出了要提高中小企业融资的可得性必须提高企业的违约成本，同时降低银行对贷款客户预设的先验违约概率，使得更多的企业在其临界值范围之内。
对影响银行预判的关键性因素进行实证研究可以得出以下结论：在银行发放贷款时，银行善于从多渠道获取企业相关信息，企业的财务信息、企业主信息、企业规模和银企关系情况均会对贷款可得性产生影响。企业基本信息指标中，资本规模越大的企业越容易获得贷款；企业主信息指标中“企业主年龄”、“受教育程度”与贷款可获得性呈显著的正相关关系，说明企业主素质在中小企业经营中的重要性；财务信息指标中负债比率越低的企业越易获得银行的资金供给，说明银行更关注中小企业的负债情况和还款能力，其次才是关注中小企业的营利能力；其他信息指标中，中小企业“融资渠道”越多，越难以获得贷款，相反，较长的银企合作关系有利于银行对企业的了解，出于对这类企业还贷可能性的信任，银行会更易放贷，这一特征也表明在浙江等东部地区关系型贷款已逐渐形成趋势。
参考文献：
[1]Berger，A.and Udell，G.F.，Smaiibusiness credit availability and relationship lending： The importance of bank organizational structure. Economic Journal，112：F32-53，2002.
[2]Stiglitz，J.andA.Weiss，1981.Credit-Rationing in Markets with Imperfect Information.American Economic Review，71（3）： 393-410.
[3]Gonzalez-Vega，Claudio，1984.Credit-Rationing Behavior of Agricultural Lenders：The Iron Law of Interest-Rate Restrictions.Undermining Rural Development with Cheap Credit，Westview Press，PP78-113.
[4]World Bank.2004.DoingBusiness in 2004：Understanding Regulations. Washington，DC：World Bank.
[5]刘传哲.林仲贤.商业银行信贷风险的博弈分析[J].商场现代化，2008（10）.
[6]吴小飞.我国中小企业信贷融资的博弈分析[J].时代金融，2010（05）
[7]Chakravarty S，Scott J S.1999.Relationships and rationing in consumer loans[J].Journal of Business，1999，72（4）：523-544.
[8]李路路. 社会资本与私营企业家——中国社会结构转型的特殊动力[J].社会学研究，1995（6）：46-58.
[9]杨毅，颜白鹭.西部地区中小企业贷款可得性影响因素研究[J].财务与金融，2011（4）.
[10]郭红兵，陈敏，韩树春.农民专业合作社正规信贷可得性及其影响因素分析——基于浙江省农民专业合作社的调查[J].中国农村经济，2011（7）.
关键词：博弈模型 中小企业 融资可得性 实证研究
0 引言
企业的融资可得性反映了企业融通资金的能力，Berger and Udell（1998）[1]的研究表明，中小企业债务资金来源中，银行贷款占了非常重要的地位（平均为37.22%）。由此可见，中小企业的融资可得性更多地反映了企业获得信用贷款的难易程度。影响中小企业融资可得性的因素有很多，从企业角度看，主要包括企业的信息透明度、营利能力、经营风险和提供担保的能力；从银行角度考虑，主要包括银行资金供给能力、市场力量和贷款交易成本；从宏观层面分析，地区金融发展水平、经济周期、信用建设水平和法律完备情况均对银行的贷款意愿产生影响。Stiglitz and Weiss（1981）[2]认为，不对称信息影响银行的利率决定并最终影响到企业的信贷配给，Gonzalez-Vega（1984）[3]指出由于利率管制的存在，导致与大客户相比小企业更难获得贷款，World Bank（2004）[4]的调查表明，与企业信用相关资料的可得性影响着企业融资的可得性。
众所周知，作为我国经济的重要组成部分，中小企业在自身发展的各个阶段都需要金融资金的支持，然而，由于信贷市场的信息不对称和中小企业的自身特点，使其获得资金支持存在着天然的困难。刘传哲、林仲贤（2008）[5]分析指出，信贷市场的信息不对称会引起融资环节的逆向选择和道德风险，逆向选择导致银行客户整体质量下降；而道德风险又使得银行额外承担起借款人转嫁而来的风险。这一先验预期的存在，最终导致了银行普遍存在着对大型企业“拉贷”、“求贷”，而对中小企业“慎贷”、“惜贷”的现象；具体又表现为“贷城不贷乡，贷富不贷穷，贷多不贷少”。
如何破解中小企业融资难题已经引起学者和政府的高度重视，并突出表现为各级政府密集出台的相关金融支持政策，比如，国务院近期出台的财政金融支持小微企业发展的“国十条”要求，各级金融机构要“适当提高对小型微型企业贷款不良率的容忍度”。然而，笔者认为要从根本上改变中小企业的融资困局，除了依靠政府支持外，银企双方应主动求变以改进现有的银企融资博弈格局。
1 当前银行与中小企业间的融资博弈分析
刘传哲（2008）构建的模型描述了我国银、企之间的一次融资博弈过程，吴小飞（2010）[6]通过引进法律保护条件讨论了银、企融资关系中的重复博弈过程，而据调查，目前我国中小企业融资成功更多依靠的是企业自身的信用记录和良好经营，信贷过程中的纠纷往往由于有财产做抵押，因此通过司法途径解决的相对较少。基于此，本文对银企双方的融资博弈作如下假设：
1.1 基本假设
①银企双方存在信息不对称，即银行对企业的经营状况、营利水平、违约风险等信息不完全了解，企业在博弈中存在信息优势。②银企双方均为理性，即博弈过程中双方都知道彼此的选择是基于自身利益最大化。③假设银行、企业在融资（假设融资金额为A）过程中的收支情况如下：
首先，“自然”选择企业类型：企业以概率ρ违约，以概率（1-ρ）选择到期偿还贷款。则放贷前的银企博弈模型如图1所示：
如果银行选择不放贷，企业的支付为-ce，银行的支付为0；如果银行选择放贷，企业进行如下选择：如果R-V-ce>R-I-ce，企业就会选择违约；如果R-I-ce>R-V-ce，企业就会选择还款；当两者相等时，企业会随机的选择违约或还款。
由于信息不对称，企业违约意愿只有企业自己了解，且其行动在银行决策之后，因此企业可根据银行的行动相机抉择自己的行动，实现自身收益最大化。而银行在进行放贷决策时，只能根据企业提供的财务报表以及相关材料结合现场调查来研判企业的类型，因此在放贷之前，银行根据自己掌握的信息预判企业的先验违约概率p，根据预设的p，银行要实现期望收益最大化，其放贷的期望收益函数为：E以上博弈分析表明，从企业角度看，当未来需要支付的贷款利息I大于因违约造成的经济损失V时，企业有违约冲动，这一点也可以由近来浙江部分企业老板“跑路”得到印证；从银行角度分析，提高贷款利息I或者使得银行有理由降低该企业的先验违约概率P，将有利于企业获得贷款，而当我国目前贷款利率受到国家宏观调控的情况下，如何降低银行预设的特定企业的先验违约概率P就成为了专业人士研究的重点。对此，Chakravarty（1999）[7]实证研究还表明，借款者和银行间的“关系”变量显著影响信贷可得性，李路路（1995）[8]的研究发现，企业主拥有越多的社会资本，社会关系越好，越容易获得正规金融机构的贷款，杨毅、颜白鹭（2011）[9]分析了西部地区中小企业贷款可得性影响因素，郭红东等（2011）[10]对浙江农民专业合作社的贷款可得性进行了调查分别得出不同结论。本文专门设计了问卷对浙江杭州、宁波、温州等城市的300多家中小企业进行实地调研，研究了浙江小企业特征如何影响金融机构的放贷意愿。
2 浙江中小企业融资可得性调研
浙江中小企业经过数十年的发展，已经成为了浙江经济的重要支柱。这其中浙江的民间金融和各地如雨后春笋般开设的商业银行给予了极大的支持，但自全球金融危机以来，多数中小企业面临资金困境。本调研主要关注浙江地区中小企业特征对银行贷款可获得性的影响，这些企业特征主要包括企业信息、企业管理者的个人特征、企业财务状况以及其他信息。
2.1 指标体系及数据样本
2.1.1 指标体系
参照已有的文献，问卷主要涉及四方面的待验因素：企业基本情况、企业主信息、企业财务状况、其他信息。 ①反映企业基本信息的指标。银行放贷时，通常要考虑企业的经营年限（TIME）、资本规模（CAPITAL）等基本情况。一般认为，经营时间越长、注册资本越高的企业，获得贷款越容易。②反映企业主基本信息的指标。企业主年龄（AGE），可以认为，企业主年龄越大，经验越丰富，越容易获得贷款；受教育程度（MANAGER），在一定程度上体现了管理者的经营水平，因此企业主受教育程度越高，企业越容易获得贷款。③反映企业财务状况的指标。利润率（PROFIT），反映企业的营利能力，利润率越高，企业越容易获得贷款；资产负债率（DEBT），体现企业的负债水平，负债率越高，企业越难以获得贷款；流动比率（LIQUIDITY），体现企业短期偿债能力，流动比率越高，企业越容易获得贷款。④其他信息指标。融资渠道数（FINANCING）。这一指标能够体现企业信誉，也可以体现出企业资金饥渴程度，融资渠道数与银行贷款可得性关系不明确。融资目的（PURPOSE），研究中小企业贷款的目的分为两类，短期融资和长期投资，银企合作时间（CO-TIME），银企间的持续合作可以增进相互间的了解，合作时间越长越易获得贷款。
2.1.2 样本数据的描述性统计
本文研究数据来源于课题组对杭、温、宁地区代表性中小企业的调研。本次研究共发放问卷300份，收回有效问卷216份，问卷回收率为72%。样本的描述性统计见下表：
被调研的中小企业中，注册资本规模最大的2300万元，最小的5万元，均值为490.02万元，均符合中小企业的定义。其中注册资本规模在100万元以下的企业接近一半，企业规模在1000万元以下的占到89%。企业年龄最长的32年，最短的3年，平均年龄12.5年。95% 的企业员工数在500人以下，77.7% 的企业员工数在100人以下。被调研企业中只有 6.6% 的企业是国有企业或集体企业。216家企业中，共有140家企业获得银行贷款，占64.8%。
2.2 数据分析
2.2.1 模型优化及多元回归分析
为考察影响中小企业贷款可获得性（设pi为样本企业近三年贷款成功概率）的主要因素，建立如下模型，通过二元 Logistic 回归，并通过逐步剔除模型中最不显著的变量，得出分析结果：
在以上模型1-6中，“资本规模”、“企业主年龄”、“负债率”、“银企合作时间”均显著。剔除“融资目的”、“融资渠道”两个变量后，“管理者教育程度”变量在10%的显著性水平下显著；剔除“平均利润率”变量后，“流动比率”变得显著。
随着变量的剔除，模型的R-Square逐渐下降，但是下降速度不均匀。变量“企业经营年限”、“融资渠道”的剔除对R-Square没有明显的影响，说明这两个变量对模型的作用较小。对6个模型的预测准确率进行判断，结果如表3所示。
从表3模型准确率可以看出，模型对贷款可得性的预测准确率较高，都在72%以上，其中以模型3的预测准确率最高，达到75.2%。“企业经营年限”、“融资目的”变量没有提高模型预测的准确率，这两个变量对模型的贡献较小，而其他变量的剔除都会造成模型预测的准确率的下降。
综合考虑 R-Square和模型预测准确率因素，“企业经营年限”、“融资目的”变量可以剔除，应当选择模型3进行分析（R2=0.497，预测准确率达75.2%）。
2.2.2 基于因子分析的变量结构检验
对模型3进行主成分分析（见表4），所有变量形成4个因子组，总共解释了68.14%的信息。进一步的旋转因子负荷矩阵可以看出，不同的因子组所体现的含义不同。第一个因子组中“利润率”、“负债率”、“贷款目的”的权重比较大，该组因子可以看作是财务信息因子。在第二个因子组中“企业主年龄”、“管理者受教育程度”两个指标的权重较大，该组因子可以看作是企业主信息因子。第三个因子组中只有“资本规模”指标权重较大，该组因子可以看成企业规模因子。第四个因子组中，“银企合作时间”权重较大，该组因子看作是银企关系因子。为更好地解释变量结构与贷款可得性之间的关系，将四组因子作为解释变量进行回归分析（见表5），得出以下分析结果：财务信息因子、企业主信息因子、企业规模因子和银企关系因子均显著，因子回归模型的预测正确率达到72.9%。
3 结论与启示
从银企融资博弈模型中出发，得出了要提高中小企业融资的可得性必须提高企业的违约成本，同时降低银行对贷款客户预设的先验违约概率，使得更多的企业在其临界值范围之内。
对影响银行预判的关键性因素进行实证研究可以得出以下结论：在银行发放贷款时，银行善于从多渠道获取企业相关信息，企业的财务信息、企业主信息、企业规模和银企关系情况均会对贷款可得性产生影响。企业基本信息指标中，资本规模越大的企业越容易获得贷款；企业主信息指标中“企业主年龄”、“受教育程度”与贷款可获得性呈显著的正相关关系，说明企业主素质在中小企业经营中的重要性；财务信息指标中负债比率越低的企业越易获得银行的资金供给，说明银行更关注中小企业的负债情况和还款能力，其次才是关注中小企业的营利能力；其他信息指标中，中小企业“融资渠道”越多，越难以获得贷款，相反，较长的银企合作关系有利于银行对企业的了解，出于对这类企业还贷可能性的信任，银行会更易放贷，这一特征也表明在浙江等东部地区关系型贷款已逐渐形成趋势。
参考文献：
[1]Berger，A.and Udell，G.F.，Smaiibusiness credit availability and relationship lending： The importance of bank organizational structure. Economic Journal，112：F32-53，2002.
[2]Stiglitz，J.andA.Weiss，1981.Credit-Rationing in Markets with Imperfect Information.American Economic Review，71（3）： 393-410.
[3]Gonzalez-Vega，Claudio，1984.Credit-Rationing Behavior of Agricultural Lenders：The Iron Law of Interest-Rate Restrictions.Undermining Rural Development with Cheap Credit，Westview Press，PP78-113.
[4]World Bank.2004.DoingBusiness in 2004：Understanding Regulations. Washington，DC：World Bank.
[5]刘传哲.林仲贤.商业银行信贷风险的博弈分析[J].商场现代化，2008（10）.
[6]吴小飞.我国中小企业信贷融资的博弈分析[J].时代金融，2010（05）
[7]Chakravarty S，Scott J S.1999.Relationships and rationing in consumer loans[J].Journal of Business，1999，72（4）：523-544.
[8]李路路. 社会资本与私营企业家——中国社会结构转型的特殊动力[J].社会学研究，1995（6）：46-58.
[9]杨毅，颜白鹭.西部地区中小企业贷款可得性影响因素研究[J].财务与金融，2011（4）.
[10]郭红兵，陈敏，韩树春.农民专业合作社正规信贷可得性及其影响因素分析——基于浙江省农民专业合作社的调查[J].中国农村经济，2011（7）.