抵押物有助于缓解小微企业信贷约束吗？

■程 超

一、引言

小微企业在推动国民经济高质量发展、拉动就业、保障社会稳定等方面发挥着举足轻重的作用，支持小微企业融资是银行服务实体经济的重要体现，但小微企业却面临着严重的信贷约束（程超和赵春玲，2018）。小微企业面临融资难的根源在于信息不对称，为了缓解信息不对称，各种贷款技术应运而生，抵押物作为一种传统的贷款技术在实践中得到了广泛地应用。信贷配给理论认为，银行在事前风险甄别过程中，企业通过提供抵押物向银行传递自身优质经营的信息，以缓解逆向选择，抵押物发挥着客户选择效应；在银行贷款发放后，抵押物起着约束企业行为的作用，可以防止道德风险，抵押物发挥着风险约束效应。那么，在银行配置资金的过程中，小微企业提供抵押物是否确实有助于提高其信贷可获性？抵押物缓解小微企业信贷约束的作用机制何在？不同种类的抵押物，其在缓解小微企业信贷约束方面有何差异？这些将是本文试图研究并回答的问题。

当前，我国信贷市场中银行贷款技术创新动力不足，金融基础设施不完善，银企间信任度较低，这决定了银行在发放贷款时较为依赖抵押物。因此，本文在丰富和完善小微企业信贷理论的同时，在完善小微企业抵押担保体系、探寻抵押物替代机制、提高小微企业信贷可获性等方面具有重要的实际意义。

二、文献综述与理论分析

为了探究小微企业提供抵押物是否有助于缓解其信贷约束，有必要厘清抵押物在银行资金配置过程中影响信息不对称的作用机制。基于事前信息不对称的逆向选择理论认为，信息不对称主要存在于贷款发放前。若借款者难以通过可观测特征将自身风险水平和还款能力传递给银行，则借款者不得不通过提供抵押物向银行传递有关自身经营质量的信息。在此情形下，低风险借款者为了与高风险借款者区别开来，愿意通过提供高价值抵押物，向银行传递优质经营和较强还款能力的信号。与低风险借款者相反，高风险借款者由于担心无法履行还款合约而失去抵押物，故不愿意提供高价值抵押物（Menkhoff et al.，2012；李 燕 桥和臧旭恒，2014）。通过企业所提供的抵押物，银行实现了贷前分离均衡。在此分离均衡下，低风险借款者通过提供高价值抵押物获得低利率贷款，高风险借款者则通过提供低价值抵押物或不提供抵押物来获取高利率贷款，提供抵押物越多的企业，其信贷风险水平越低，银行越愿意为之提供贷款，抵押物发挥着客户选择效应（何广文等，2016）。

与之相反，基于事后信息不对称的道德风险理论认为，银行和借款者之间主要存在事后信息不对称。在贷款发放前，银行能够识别出不同借款者的风险类型，但难以控制企业贷后行为。为了约束道德风险，银行要求高风险企业提供高价值抵押物以防范其从事风险项目和策略性违约。在此情形下，银行通过抵押物实现了贷后分离均衡，均衡状态为银行要求高风险企业提供高价值抵押物，以保障企业违约后的收益补偿，要求低风险企业提供低价值抵押物或不提供抵押物（平新乔和杨慕云，2009；尹志超和甘犁，2011；Berger et al.，2016）。在风险水平一定的情况下，企业提供的抵押物越多，风险约束效应越明显，银行越愿意为其提供贷款，抵押物发挥着风险约束效应。

尽管不同理论模型所引致的分离均衡不同，但无论是基于逆向选择理论的客户选择效应，还是基于道德风险理论的风险约束效应，均表明企业提供抵押物将有助于缓解其面临的信贷约束。在作用机制方面，抵押物在影响小微企业信贷约束过程中究竟哪种机制占据主导，取决于信息不对称主要存在于贷前环节还是贷后环节，抵押物主要发挥信号传递作用还是风险约束作用。若事前贷款技术甄别能力有限，银行难以有效区分不同借款企业风险，信息不对称主要存在于贷前，银行需要依靠抵押物所传递的信息甄别企业，则抵押物的客户选择作用占据主导，企业风险与抵押物提供呈现负相关。若银行无法有效监督企业贷后行为，信息不对称主要存在于事后，则会要求风险越高的企业提供越多的抵押物，抵押物的风险约束作用占据主导，企业风险与抵押物提供呈现正相关。

在现实中，银行在配置资金时，是否如上述理论所言，小微企业提供的抵押物确实具有缓解其信贷约束的功能？缓解机制中何种作用占据主导？不同抵押物的贷款效应有何差异？这些均是有待检验的实证性问题。然而，现阶段缺乏采用微观数据分析抵押物的提供对小微企业信贷约束影响的研究。仅有的关于抵押物贷款效应的研究主要限于个人信贷领域，尤其是农户贷款。例如，李燕桥和臧旭恒（2014）利用国内某银行数据实证研究抵押物对个人消费贷款的影响，发现抵押物对缓解信贷约束具有显著作用，提供抵押物的个体能够获得更大数额的信贷资金。张琴和高小玉（2020）探究了农村宅基地抵押对农户信贷约束的影响。还有学者实证考察了农地经营权抵押对农户贷款的影响（李韬和罗剑朝，2015；张欣等，2017）。

除了缺乏抵押物对小微企业融资效应的实证性文献，已有的关于抵押物对个人信贷影响的文献不仅存在严重内生性问题，还存在多重样本选择偏误。具体而言，获得贷款的企业并非全部企业的随机抽样，只有对具有资金需求并选择向银行申请贷款且获批的企业而言，才能观测到其信贷合约中的抵押物提供情况，这显然牵涉到多重样本选择问题。无论采用单方程模型抑或采用解决单样本选择性问题的Heckman模型、PMWC模型都无法解决多重样本选择问题。在内生性方面，信贷合约中的条款，包括放贷金额、贷款利率、贷款期限和抵押物要求等都是同时决定的，可观测和不可观测的企业特征会同时影响抵押物提供和企业信贷状况，因此由遗漏变量和反向因果带来的内生性问题同样会造成估计结果偏误。

为此，本文采用同时考虑多重样本选择问题和内生性问题的三阶段估计方法，实证分析提供抵押物对信贷约束的影响。第一阶段分别估计企业的资金需求、贷款申请和贷款获取这三个方程，第二阶段和第三阶段为基于上述三个方程所计算出的三个逆米尔斯比和簇效应工具变量的两阶段最小二乘回归。随后，进一步探究抵押物的作用机制以及不同类型抵押物的差异化作用效果。

三、实证方法

（一）抵押物对信贷约束影响的实证模型

为了同时克服内生性问题和多重样本选择偏误，获得抵押物贷款效应的一致估计，需要使用三阶段估计方法。采用Wooldridge（2010）提供的三阶段估计方法实证分析抵押物对小微企业信贷约束的影响，具体操作步骤为：

第一步，采用Probit模型依次估计企业的资金需求方程、贷款申请方程、贷款获取方程，即模型（1）至（3），并分别计算这三个选择方程所对应的三个逆米尔斯比IMR1、IMR2、IMR3。

企业的资金需求方程如模型（1）所示，估计样本为全样本企业。被解释变量Demand 表示企业是否有资金需求，Firm 表示企业特征控制变量，Region 表示地区特征控制变量，μ1为随机扰动项，下标i表示单个企业。

企业的贷款申请方程如模型（2）所示，估计样本为有资金需求的企业，即Demand=1的企业样本。若企业选择申请贷款，Apply=1；若企业有资金需求但因种种原因而放弃贷款申请，则Apply=0。模型（2）在模型（1）基础上，加入了企业主特征控制变量Owner①Christensen&Hain（2015）研究表明，企业主的心理因素是影响其是否申请贷款的重要因素。。

企业的贷款获取方程如模型（3）所示，估计样本为有资金需求且申请贷款的企业，即Demand=1且Apply=1的企业样本。若企业贷款获批，无论其是足额获得贷款，还是部分获得贷款，Approved=1；若企业贷款被银行拒绝，则Approved=0。

第二步，针对获得贷款的企业样本，将这三个逆米尔斯比IMR1、IMR2、IMR3加入抵押物对信贷约束的影响方程中，采用两阶段最小二乘法2SLS对其进行估计：

受原始数据限制，只有针对获得贷款的企业，才能观察到其抵押物提供情况。因此，模型（4）中针对的是获得贷款的企业样本，即Demand=1、Apply=1 且Approved=1 的样本。被解释变量为企业面临的信贷约束程度，取值包括满足小部分需求、满足一半需求、满足大部分需求和完全满足需求。核心解释变量为企业是否提供抵押物变量Collateral。Collateral 的估计系数λ2即为同时考虑内生性和多重样本选择问题后，抵押物贷款效应的一致估计量。Contract表示信贷合约控制变量，包括贷款期限、还款方式、贷款金额、贷款利率等。

由于第二步的2SLS 由两步构成，故上述程序也被称为三阶段估计方法。第二步回归中加入了由第一步估计结果计算得到的三个逆米尔斯比IMR1、IMR2、IMR3，用以修正多重样本选择偏误。因此，三阶段估计方法能够较好地处理内生性和样本选择偏误（Wooldridge，2010）。

在第二步的2SLS 估计中，选取同一地区同一行业的其他企业是否提供抵押物的均值作为企业i 是否提供抵押物的工具变量。除去企业i 自身的同一地区同一行业其他样本企业的抵押物提供比例并不会直接影响企业i 的信贷约束程度；与此同时，同一地区同一行业中相关企业的抵押物提供比例会影响银行在贷款时对企业i的抵押物要求，满足工具变量的相关性。因此，该工具变量的使用可有效缓解内生性问题。这种簇效应工具变量在实证研究中得到了广泛应用，在一定条件下是一个可行的工具变量（于晓华，2014；Liu et al.，2017），后文实证部分会进一步检验该工具变量的有效性。

（二）抵押物对信贷约束作用机制的实证模型

分析抵押物在影响信贷约束方面究竟是客户选择效应占据主导还是风险约束效应占据主导，需要探究抵押物与企业风险之间的关系。为此，构造如下实证模型以考察抵押物的作用机制，同样加入了用以克服多重样本选择问题的三个逆米尔斯比：

模型（5）中，核心解释变量为企业风险。若风险越高的企业提供抵押物的概率越高，则风险约束效应占据主导，抵押物的提供更多地是出于银行约束高风险企业贷后行为的目的；若风险越低的企业提供抵押物的概率越高，则客户选择效应占据主导，抵押物的提供更多地是出于企业为了向银行显示自身风险水平的目的，以降低事前信息不对称程度。

四、数据来源、变量选取与描述性统计

（一）数据来源

企业层面数据来源于西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心于2015年在全国范围内开展的中国小微企业调查（China Micro and Small Enterprise Survey，CMES）①中国小微企业调查数据（CMES）申请网址为http://chfs.swufe.edu.cn/datas/。，市场层面数据来自于各省份统计年鉴。CMES 旨在收集有关小微企业微观层次的相关信息，样本覆盖中国28个省（自治区、直辖市），共收集到5497个样本小微企业，样本具有全国、省级、行业和重点城市的代表性。对原始数据分别做如下处理：（1）保留全年正常经营、季节性正常营业和暂停经营的小微企业；（2）删除当年成立的小微企业；（3）删除数据和变量缺失，以及回答不知道的样本；（4）对连续变量进行Winsor 处理以控制极端值的影响。

（二）变量选取

1.资金需求、贷款申请、贷款获批变量

在信贷约束识别方面，直接诱导式询问法（DEM）得到了广泛使用（任劼等，2015；张龙耀等，2015）。CMES 问卷基于该方法详细询问了企业的融资情况，本文基于DEM方法，通过如下步骤识别企业是否具有资金需求、是否申请贷款和贷款是否获批这三个二值变量：

第一步，询问企业“目前，是否有尚未还清的银行贷款”，对于回答“有”的，则表明其已获得了银行贷款，Bankloan=1，否则Bankloan=0。第二步，对于回答“否”的，进一步询问其“是否需要贷款”，回答包括：（1）不需要；（2）需要，但没有申请过；（3）需要，申请但被拒绝。对于回答不需要贷款的企业，Need=0；对于其他两个回答，Need=1。对于回答需要但没有申请过的，Application=0；对于回答需要，申请但被拒绝的，Rejection=1。因此，资金需求、贷款申请和贷款获批三个二值变量的取值如下：

其中，贷款申请Apply 是针对有信贷需求，即Demand=1 的企业而言；贷款获批Approved（包括足额获得贷款和部分获得贷款）是针对申请贷款的企业，即Demand=1 且Apply=1 的企业而言。

2.信贷约束程度变量

信贷约束程度衡量在贷款获批的情况下，银行能够满足企业贷款申请金额的程度。衡量方式为企业贷款满足程度的有序变量，包括完全满足需求、满足大部分需求、满足一半需求和满足小部分需求，对应的取值依次为1、2、3、4，取值越大，满足程度越低，信贷约束程度越高。

3.抵押物变量

关于抵押物的衡量，现有文献主要采用两种方式，其一是用抵押物价值与贷款额度之比这一连续变量来衡量（Menkhoff et al.，2012），其二是用是否提供抵押物这一虚拟变量来衡量（Jimenez et al.，2006）。受限于数据，本文采用虚拟变量的方式进行衡量，若企业提供了抵押物，则Collateral 取值为1，若未提供抵押物，则取值为0。抵押物种类包括：房产、土地使用权、机器设备、交通工具、有价证券（股票、债券等）、票据单据（汇票、本票、仓单、应收账单等）、财产权（商标专用权、专利权、著作权等）。

4.企业风险变量

为了厘清抵押物的作用机制，对企业风险的衡量至关重要。考虑到风险溢价会受到企业是否提供抵押物的影响，采用风险溢价衡量企业风险具有一定内生性。为此，本文采用修正后的风险溢价衡量企业风险。具体方法为：第一步，采用未提供抵押物的样本企业，将贷款利率作为被解释变量，对控制变量进行回归；第二步，采用全部样本，以上述构建的回归模型为基准，对贷款利率进行预测，将所预测的贷款利率减去同期央行贷款基准利率，以此作为修正后的风险溢价来衡量企业风险。

5.控制变量

企业特征控制变量包括企业成立时长、是否加入行业协会、企业高管人数、是否进行研发创新、是否处于工业园区、是否获得项目支持、是否收到客户的预付款、是否有尚未收回的款项、是否有尚未付清的款项。企业主特征控制变量包括其受教育程度、管理年限、工作经历，如是否在政府部门、国企、事业单位或担任人大代表。信贷合约特征控制变量包括贷款期限、还款方式、贷款金额、贷款利率。由于企业是否提供担保不仅会影响其信贷可获性，而且也会影响其是否提供抵押物，因此信贷合约特征变量还包括企业是否提供担保。地区特征控制变量包括企业所在省份的市场化指数、经济发展水平和金融发展水平等。除此之外，本文还加入了企业行业虚拟变量和所在地区虚拟变量，以控制企业行业层面和地区层面的不可观测因素。

（三）变量描述性统计

对原始数据进行处理后，共获得3901 家样本小微企业。其中，具有资金需求的企业有1220家，在具有信贷资金需求的1220家企业中，选择向银行申请贷款的企业为712 家。在向银行申请贷款的712家企业中，获得银行贷款的企业为525 家，被银行拒绝放贷的企业有187 家。在获得银行贷款的525家小微企业中，认为贷款完全满足需求、满足大部分需求、满足一半需求和满足小部分需求的企业分别为153家、152家、45家和175家。由此可见，即使在获得银行贷款的企业中，也仅有29.1%的企业认为贷款完全满足需求，其余70.9%的企业面临不同程度的信贷约束。表1为各解释变量的变量名称、变量定义及其描述性统计。

由表1可知，样本小微企业平均成立年限为8 年左右，且不同企业差异较大，但大部分小微企业的成立时长在15年之内。企业高管人员数量平均约3 人，大部分小微企业未加入行业协会。企业主平均受教育程度较低，只有极少数企业主曾在政府部门、企事业单位任职或具有政府背景。小微企业的平均贷款期限在18个月左右，提供担保的占比24%左右，还款方式以一次还清和每期仅还利息，最后还本金为主，平均贷款利率约为9%。

五、实证结果分析

（一）抵押物对信贷约束影响的实证分析

采用三阶段估计模型同时缓解内生性和多重样本选择偏误，以得到抵押物对信贷约束影响的一致估计。第一阶段，估计模型（1）至模型（3）中的资金需求方程、贷款申请方程和贷款获取方程①由于篇幅所限，加之模型（1）至模型（3）的回归结果并非本文关注重点，故未展示第一阶段模型（1）至模型（3）的回归结果，有感兴趣者可向作者索取。采用极大似然估计同时对模型（1）至模型（3）回归，可以通过方程间相关系数判定样本选择偏误是否存在，联合显著性检验结果显示，各方程回归结果随机扰动项之间的相关系数的卡方值为10.65，p值为0.014，在5%的统计水平上拒绝联合不显著的原假设，因而解决多重样本选择问题是十分必要的。。第二阶段和第三阶段由考虑了内生性问题的2SLS 构成，并加入了由第一阶段三个方程估计结果计算出的逆米尔斯比IMR1、IMR2、IMR3，以同时修正样本选择偏误和内生性问题。考虑到只有在获得贷款的企业中，才能观察到其抵押物提供情况，因此第二阶段和第三阶段回归模型针对的只是获得贷款的企业样本。弱工具变量检验显示，Cragg—Donald Wald F 统计量和Kleibergen—Paaprk Wald F 统计量分别为12.68和16.81，故拒绝弱工具变量的原假设。1%的统计水平上显著。（下同）

表1 解释变量的定义及描述性统计

表2 三阶段估计模型回归结果

表2第一、二列显示了三阶段估计模型的第二阶段回归结果，即工具变量估计的第一阶段回归结果。可以看到，抵押物工具变量回归系数在5%的统计水平上显著为正，表明工具变量具有较强的解释力。表2第三、四列显示了三阶段估计模型的第三阶段回归结果，即工具变量估计的第二阶段回归结果。抵押物回归系数在5%的统计水平上显著为负，表明抵押物的提供能够显著降低小微企业面临的信贷约束程度，增加企业贷款申请金额的获取比例，有助于企业足额获得其贷款申请金额，这一结果证实了抵押物在缓解信息不对称中的积极作用。贷款获取方程IMR 显著为负，表明不同次序选择过程之间的相关性，也凸显了纠正样本选择偏误的重要性。

（二）抵押物对信贷约束作用机制分析

既然提供抵押物能够缓解小微企业信贷约束，那么其作用机制是什么？本部分采用模型（5），进一步探究抵押物对信贷约束的作用机制。首先，采用总样本进行实证分析；其次，将总样本按照东中西部进行区域划分，探究抵押物作用机制的区域性差异，回归结果如表3所示。

表3 抵押物作用机制的实证回归结果

表3第一列结果表明，企业风险显著正向影响其抵押物提供，风险越高的企业提供抵押物的概率越高，符合道德风险理论模型的预测，抵押物具有控制贷后风险的作用。相较于低风险企业，银行更可能要求高风险企业提供抵押物以约束其贷后行为，降低高风险企业的违约动机，防止贷后违约的发生。这与许坤和笪亨果（2019）使用国内商业银行信贷数据所得结论一致，说明道德风险理论模型更符合中国信贷市场上小微企业的融资状况，在抵押物作用机制中风险约束效应占据主导。表3 后三列将总样本按东、中、西部划分，回归结果一方面证实在抵押物的作用机制中风险约束效应均占据主导；另一方面，可以看到中西部地区的企业风险回归系数显著高于东部地区，这表明在中西部地区抵押物发挥的风险约束效应较之东部地区更强，中西部地区的银行更倾向于依赖抵押物去约束企业的事后道德风险。

究其原因，现阶段我国小微企业财务报表不规范，不完善的金融基础设施限制了银行财务报表型和信用评级型等硬信息贷款技术的有效发挥；同时，银行缺乏对公司微观治理机制和治理结构的改革，在贷款技术上存在明显的“路径依赖”，银行贷款技术创新不足，严重依赖抵押物对贷后违约风险的控制，尤其是在银行监督能力较弱时更甚。这导致银行习惯于将信贷风险与抵押物要求相绑定，要求高风险企业支付较高风险溢价的同时提供抵押物，以便最大程度地约束企业风险。中西部地区无论金融基础设施、市场化程度，还是银行的贷款技术创新水平较之东部地区均较低，导致中西部地区的银企间信息不对称程度更高，银行难以有效监督企业的贷后行为，不得不更依赖于抵押物等传统贷款技术，因而抵押物的风险约束效应在中西部地区显著高于东部地区。

（三）不同类型抵押物对信贷约束影响的实证分析

表4 显示了不同类型抵押物对信贷约束的差异化缓解效应，回归方程同样加入三个逆米尔斯比以便纠正样本选择偏误。可以看到，三个逆米尔斯比IMR 绝大多数均显著，这再次证明了多重样本选择问题的存在以及样本纠偏的重要性，拥有资金需求、选择申请贷款、获得贷款的企业与那些没有资金需求、放弃贷款申请、被银行拒绝的企业在可观测特征和不可观测特征上均存在显著差异。

表4回归结果表明，不同类型抵押物对信贷约束的缓解程度存在显著差异，房产、土地使用权、有价证券有助于缓解信贷约束。在我国，房产是企业在贷款时广泛使用的抵押物，且房产的抵押率较高，一般在70%—80%左右。近年来，地方政府高度重视土地资源整合，持续推进国有土地出让，不少企业取得了国有土地使用权，为土地使用权的有效抵押奠定了基础。有价证券抵押一般用于短期贷款，随着资产证券化的推进和变现成本的下降，有价证券抵押已越来越多地被应用于实践中。然而，机器设备、交通工具、票据单据、财产权却难以有效缓解信贷约束。当前我国金融基础设施和法律法规还不完善，这些抵押物在价值评估和资产变现上存在难度、处置成本较高；与此同时，银行贷款技术创新不足，以租赁资产为主信息来源的融资租赁型贷款技术、以应收账款或存货为主信息来源的资产保证型和保理型贷款技术应用不足，进一步限制了这些抵押物贷款效应的发挥。

六、结论与建议

本文使用中国小微企业调查数据，采用能同时考虑抵押物内生性问题和多重样本选择偏误的三阶段估计模型，实证分析企业提供抵押物对缓解其信贷约束的影响，探究抵押物的作用机制，并进一步考察不同类型抵押物对信贷约束的差异化缓解效应。研究结果显示：

第一，小微企业仍面临较为严重的信贷约束，且需求方信贷约束规模明显高于供给方信贷约束规模；即使在获得银行贷款的企业中，也有70.9%的企业面临不同程度的信贷约束。第二，资金需求、贷款申请和贷款获取三个方程之间存在显著相关性，以往研究未能解决多重样本选择偏误问题严重影响了估计结果的准确性。三阶段估计结果显示，企业提供抵押物能够显著缓解其面临的信贷约束程度。但不同类型抵押物对信贷约束的缓解效应不同，房产、土地使用权、有价证券这三类抵押物有助于缓解信贷约束，而机器设备、交通工具、票据单据、财产权抵押物却难以缓解信贷约束。第三，风险越高的企业提供抵押物的概率越高，道德风险理论模型更符合中国信贷市场上抵押物对小微企业信贷约束的作用机制。银行要求高风险企业在支付较高风险溢价的同时提供抵押物，以最大程度地约束其贷后行为，降低不良贷款率。与此同时，中西部地区的抵押物风险约束效应显著强于东部地区，中西部地区的金融机构更倾向于使用抵押物来约束企业贷后道德风险。

表4 不同类型抵押物对信贷约束的差异化缓解效应

尽管提供抵押物可以缓解小微企业信贷约束，然而现阶段银行对抵押物的种类要求仍较为单一。在授信过程中，过于依赖抵押物容易造成企业和银行的“双重福利损失”：一方面，于企业而言，抵押物对资金的占用可能导致企业投资不足，且众多成立年限短、资产规模小的企业缺乏合格抵押物，限制了其信贷资金的获取。另一方面，对抵押物的依赖不仅削弱了银行贷款技术创新激励，形成放贷过程的“路径依赖”，而且不利于银行优化信贷审批过程，降低了银行经营收益。同时，对抵押物的依赖容易造成银行在贷款发放后疏于主观监督，反而增加不良贷款率。不过，要求银行降低对抵押物的依赖并非意味着不需要抵押物。在银行监督能力较弱时，应当合理运用抵押物的风险管理作用，以兼顾授信规模与信贷风险。

基于此，提出如下对策建议：一是依据小微企业抵押物特征，在抵押权行使、抵押手续办理、抵押物范围等方面制定并完善相应法律法规，优化抵押物结构，严格执法以保障作为债权人银行的权益。银行要在法律法规允许的范围内，灵活抵押方式，便利抵押过程，充裕抵押类型，促进资产保证型贷款技术和保理型贷款技术的应用。二是改革银行微观治理结构和产权体系，完善激励机制，提高银行贷款技术创新积极性。学习引进国外先进的微贷技术，并进行本土化改造，创新适合小微企业的贷款技术，通过软硬信息的交叉验证，提高贷款技术甄别效率。同时，政府要加快建立完备的企业信用记录体系，以增加信用评级型贷款技术的甄别效力，进而优化社会资产配置、提高资金使用效率。