一、问题的提出
中小企业作为我国经济的重要组成部分，在促进经济增长，缓解就业压力，发挥越来越重要的作用。截至2010年底，我国中小企业数已达4700多万户(王娅莉，2011)。按现行中小企业划分标准测算，中小企业超过企业总数的99％。中小企业贡献了全国80％的城镇就业岗位，上缴了50％的国家税收(工信部赛迪研究院，2011)。但是，中小企业特别是微小企业在银行信贷获取方面处于劣势。大、中、小企业贷款在各类企业贷款中的比例为2.1∶1.5∶1.0(张涛，2009)。在过去十年间，国有银行80％以上的信贷资金投向了大企业，而中小企业的贷款满足率不到30％(全国工商联课题组，2010)。据笔者2008年7—8月对浙江、山西、甘肃158家县域中小企业的调查，66.9％的企业反映面临资金紧张问题，45.6％的企业认为资金问题成为制约本企业发展的最重要因素。
中小企业难以获取银行贷款的主要原因是规模小、成立年限短、缺乏信用记录、信息不透明、缺乏合格抵押品等。大银行因与中小企业的信息不对称、交易成本高，而不愿意提供信贷服务。对如何解决中小企业融资难的问题，学术界有不同的观点。一些学者认为，应通过大力发展中小银行来解决中小企业面临的贷款难问题。如林毅夫、李永军(2001)提出，在推行“赶超”战略的计划经济时期，为了支持重工业的生存和发展，我国建立了以大银行为主的高度集中的金融体制。大型金融机构天生不适合为中小企业服务，这就不可避免造成我国中小企业的融资困难，因此提出，大力发展和完善中小金融机构是解决我国中小企业融资难问题的根本出路。李志赟(2002)建立了一个中小企业融资分析框架，在引入中小银行之后，中小企业信贷将增加，社会总福利也将增加，提出了我国应该建立以中小金融机构为主体的金融体系的政策主张。然而，另一些学者并不认同需要通过发展中小银行来解决中小企业融资问题。如张杰(2000)认为将发展中小银行和金融机构作为解决中小企业信贷融资问题的主要对策是一种规模结构的机械对应。董彦岭(2005)也提出，银行规模因素不是影响中小企业信贷融资的根本因素，通过发展中小金融机构解决我国中小企业信贷融资问题有其片面性，而且可能对我国银行业规模结构政策造成误导。陈天阁、方兆本等(2005)认为基于利率市场化基础上的我国大型商业银行同样适宜于中小企业的融资安排。
那么，中小银行与大银行在提供中小企业信贷服务方面到底存在什么样的差别？中小金融机构在提供中小企业信贷服务方面是否有其独特优势？本文将在理论分析的基础上，基于实地调查资料、描述性统计、计量经济方法，试图通过分析中小企业信贷渠道选择和贷款行为特征来揭示中小金融机构的中小企业信贷服务优势。
二、“小银行优势”的理论分析
银行在中小企业信贷决策中往往面临与客户之间的信息不对称。银行和客户之间是否能够顺利达成贷款协议，与供求双方各自的特征和行为选择有关。银行类金融机构本身的规模、组织结构的复杂程度、所有制结构和组织形式等，以及银行市场结构、信贷基础设施、监管环境和宏观经济形式，会影响其对中小企业的信贷供给能力和意愿；中小企业的规模、信用记录、与银行的关系、产权结构、所在行业、业主的个人特征等，也会决定银行是否为其提供信贷服务(马九杰，2004)。中小企业往往由于其规模小、成立年限短、制度不健全、缺乏信用记录等，其信息具有模糊性、人格化特性。面对信息不透明的中小企业，不同类型金融机构解决信息不对称问题的能力不同，从而影响其对中小企业的信贷供给行为。
规模越大、组织结构越复杂的金融机构，越不愿意向规模小、缺乏信息透明度的中小企业提供信贷服务。大型金融机构之所以不愿意向中小企业提供贷款，是因为这些贷款需要金融机构花费很大成本，以对小企业(包括业主、市场等)进行密切的关注和了解。大型金融机构在应付信息不对称和对小额贷款客户有效监督方面缺乏优势，因而提供小企业信贷服务就会出现Williamson(1988)所说的组织不经济现象(Berger等，1998；Berger等，2001；Strahan和Weston，1998)。另一方面，规模小、组织复杂程度相对简单的小型金融机构，更倾向于向小企业提供信贷服务，因为其与中小企业具有良好的关系、具有“小银行优势”(Jayaratne and Wolken, 1999等)。
对于“小银行优势”，可以从两个方面理解：
(一)小型金融机构在对中小企业“软信息”收集、传递和利用方面具有优势
针对大企业的贷款，银行可以利用财务报表反映的财务信息、可提供的标准抵押品数量和质量信息或运用基于统计模型和征信体系的信用打分技术进行决策。大企业贷款决策所依靠的信息是客观的、易于收集、编码、传递和统计处理的“硬信息”。中小企业缺乏抵押品和正规财务记录等方面的“硬信息”，银行对中小企业提供信贷服务只能依赖那些难以进行标准化处理的“软信息”。软信息多数是关于特定对象的专有信息，具有模糊性、隐含性、人格化特性，需要在长期有形或无形互动关系中感知和积累。软信息难以用书面报表形式进行统计归纳，因此很难在组织结构复杂的大银行内部传递。
小银行在处理和利用“软信息”方面比大银行更具有优势(Stein, 2002; Berger等，2002)。中小金融机构可以利用“在地化”、社区性等特性获取“软信息”。中小银行往往都局限于一定的地域范围内开展业务，具有区域性。由于地缘上的关系，它与中小企业及其所有者、与企业的供货商及客户、与企业所在的社区等在各个维度上或多或少都有接触。因此，不管其是否曾与当地企业建立过信贷关系，它对这些企业的经营情况，企业的社会信誉和企业主的个人品行、企业与其供应商和顾客的关系等，均有一定的了解。这在一定程度上可以对财务报表等硬信息进行替代，缓解信息不对称程度。正是由于其地域性和社区性特征，它们可以通过长期与中小企业保持密切的近距离接触来获得各种非公开的关联信息(即软信息)，同时，由于小银行组织结构相对简单，决策链条短，在软信息的传递方面具有优势。因而在向信息不透明的中小企业发放贷款方面具有优势(Berger和Udell, 1998; 2002)。
(二)小型金融机构内部管理中具有较低的委托代理成本
面对分散
的中小企业客户，大银行可以设置众多的基层分支机构来获取中小企业的信息。而在银行内部管理中，可以有两类信贷决策方式：其一，集权方式，即基层机构信贷人员将收集的客户信息传递给上层决策人员，由他们进行贷款决策；其二，分权方式，即银行将贷款决策权下放给拥有客户信息的基层机构和信贷人员。如果采取集权式贷款决策，由于中小企业的个性化、模糊性，银行会遇到软信息收集和传递难题；如果采取分权式贷款决策，由于大银行内部科层过多，上层要对一线分散的信贷决策人员进行监管，会遇到代理成本较高的问题。随着贷款决策分权化程度的增大，关于中小企业客户的信息搜集和传递成本逐渐减少，而分权后的代理成本会上升，于是存在一个最优的贷款决策分权水平(张捷，2002)。但是，大银行与小银行不同，面对中小企业客户，无论分权程度如何，小银行对小企业的信贷服务决策中信息成本、代理成本以及总成本都较低(见图1)①。对大银行而言，可以通过设立众多分支机构，获取企业客户的相关信息，并选择适当的方式将可利用的信息与决策权相匹配，提高决策效率和银行收益。当客户信息是一些容易收集、编码、转换和传递的硬信息(如财务比率、抵押品数量、质量、产品价格、数量等)，此时信息成本将相对较低，那么，将信息有效转移给上层有决策权的人，进行集权式决策，是一种最优的选择。此时代理成本也较低，对于大企业客户的贷款可以采取这种模式。当客户是中小企业，其信息是难以收集、编码、处理的软信息，此时转换并通过众多层级传递信息的成本是相当高的，那么，将决策权配置给拥有信息的人，进行分权式决策，是一种最优的选择，不过，将付出更高的代理成本。虽然通过分权可以降低信息成本，但是总成本依然较高。
图1 不同规模银行对不同规模企业的信贷服务成本与决策分权
总之，由于地方化、内部层级少、组织结构简单、决策链条短，小型金融机构对中小企业贷款服务决策的信息成本、代理成本均较低。所以，小型金融机构在提供中小企业信贷服务方面具有优势。小企业由于自身信息不透明、个性化强等特征，也倾向于选择向中小金融机构申请融资，从而，中小银行的小企业贷款比重相对较高。而大银行由于规模大、组织结构复杂、基层网点相对不足、决策层级多等，难以搜集、处理、利用关于小企业客户的“软信息”，且代理成本高昂，因而难以向信息不对称的中小企业提供贷款，即使贷款，设置的贷款条件也比较苛刻、信贷决策周期较长，此时，中小企业也不倾向选择向大银行申请贷款。
图2 小银行优势与中小企业融资渠道选择
三、从中小企业的信贷融资渠道视角对“小银行优势”的实证分析
要对“小银行优势”假说进行检验，有几种办法：一是对供给方进行分析。如通过作业成本法，对不同规模的金融机构向不同规模的企业客户提供信贷服务的成本进行会计核算，考察小银行对小企业的信贷服务成本是否真的较低；通过考察不同规模金融机构的中小企业贷款占比，分析金融机构的中小企业信贷供给行为，分析中小银行是否由于低成本优势而向信息透明度低的小企业提供贷款。二是对需求方进行分析。通过考察不同规模企业对贷款渠道选择和使用情况，分析中小企业在不同规模金融机构的信贷可及性、可获得性，进而分析不同规模金融机构的信贷供给优势。本文即是从需求方的信贷融资渠道选择角度来分析中小金融机构对中小企业提供信贷服务的优势。如果规模越小、信息透明度越低的中小企业，更多地从中小型金融机构获得贷款，说明小银行选择向小客户提供服务，小客户选择向小银行融资，双方的选择促成信贷供求“成交”，达成信贷协议。而大银行倾向于选择较大规模的企业客户“成交”。据此来推测是否存在中小企业信贷服务的“小银行优势”。
(一)数据来源
本文实证分析所用的数据主要来源于2008年7-8月对山西、甘肃、浙江3个省份15个县的中小企业抽样调查。抽样方法如下：首先选取浙江、山西、甘肃分别代表东中西3个地区。其次主要依据各县(市)人均工业增加值指标排序，进行系统抽样，并根据地理位置做出适当调整，每省抽5个县，共15个样本县。然后，从每个县中抽取2个镇，乡镇抽取办法：按人均工业增加值排序，按系统抽样办法从中抽取2个乡镇(不包括城关镇)，并根据地理位置作适当调整，共30个乡镇样本。每个县抽取12家企业，其中位于县城的4家，位于两个乡镇的各4家。计划调查180家，实际调查共获得158份有效问卷。问卷包括了企业的基本情况、经营状况、融资渠道、各种金融产品接触与使用情况等。
(二)计量经济模型设定与变量选择
笔者试图通过对中小企业融资渠道的选择和使用的分析来考察“小银行优势”。对于中小企业的信贷融资来源渠道的分析，采用下面的计量经济模型：
关于模型中选择的变量及其含义，如表1所示。
1.被解释变量的设置
回归模型的被解释变量设为“是否获得大银行贷款”。可以将样本企业获得银行贷款的来源区分为三种，第一种是只有大银行的贷款，第二种是只有小银行的贷款，第三种是既有大银行的贷款又有小银行的贷款。笔者认为第一种和第三种是“获得了大银行贷款”，用“1”表示，第二种只有小银行贷款的，用“0”表示。需要指出，出于对“小银行优势”分析的目的，似乎应将模型中的P设为企业获得中小银行贷款的概率。这里之所以把被解释变量设置为“是否获得大银行贷款”，而未设为“是否获得小银行贷款”，是因为大银行对企业的要求高，获得小银行贷款的企业不一定能获得大银行贷款，所以设置为“是否获得大银行贷款”，可以预期，企业信息透明度越高，获得大银行贷款可能性越大；企业信息透明度越低，获得大银行贷款的可能性越小。实证分析中，选取的样本是都已经获得银行贷款的企业，所以，如果实证结果显示“信息透明度越低的企业获得大银行贷款的可能性越小”，则说明它们越倾向于从小银行获得贷款，也表明存在小企业信贷服务的“小银行优势”。
2.解释变量的选取
中小企业的自身特征决定和影响其信贷获取能力和渠道选择。实际上，金融机构也是根据对中小企业的特性考
察和评价决定是否给予贷款、设定贷款条件。金融机构会根据对中小企业的信用评价做出贷款决策，而金融机构对借款中小企业信用评价考虑的因素，通常包括企业规模、成立年限、行业特征、产权结构、地理位置等自身特征以及企业的财务状况、经营状况等，也包括企业的信用记录、与银行的关系、宏观经济形势等；同时，还包括中小企业主的个人特征(年龄、受教育程度、职业经历、个人操守、收入、财富状况等)(马九杰，2004)。根据本文研究的目的，将企业规模、企业成立年限设为主要解释变量，这两个变量能够反映企业“信息不透明”特征，而将其他有关变量作为控制变量。
(1)信息透明度。由于本文主要目的是要考察“信息透明度”对企业贷款来源的影响，“信息透明度”用“企业规模、企业成立年限”来表示。一些实证研究中，企业规模、成立年限两个变量常被用来表示信息透明度，如Jayaratne和Wolken(1999)等。因为一般情况下，企业规模越小，财务越不规范，信息越不透明。同时，企业成立年限越短，信息越不透明。因为，成立年限短的企业，与其打交道的对象较少，外界对其了解程度较低；而随着成立年限增加，与其接触的对象也增加，外界对其了解程度提高。
(2)财务状况。企业的财务状况是影响贷款人信贷决策的重要因素。这里用资产结构和盈利能力两个指标反映财务状况，具体用固定资产比率、年盈利额两项指标。企业资产中，固定资产份额大，可用作抵押的资产相对较多，获取抵押贷款的可能性较大。同时，盈利能力越强的企业，财务基础越牢固，企业对外筹资的能力和清偿债务的能力也越强，因而也容易获取贷款。
(3)信用记录。企业信用记录是银行对其信贷决策的基础依据。如果企业成立年限短、缺乏信誉纪录、财务报告及相关信息披露体系不健全等，金融机构往往不愿意向其发放贷款。对于那些有信用等级评定历史且评级较高的企业，贷款获取能力相对较高。信用记录包括交易违约记录、评定的信用等级等。
(4)企业家素质及相关个人特征。企业家既是企业内部网络系统的核心，又是企业连接外部网络的枢纽，其才干、责任感、性格以及管理经验都会影响企业信用。一个具有丰富管理经验和良好职业道德的企业家，能给企业带来良好的信誉。特别是对中小企业而言，企业主(企业家)个人特征(年龄、受教育程度、经历、资产状况等)、信誉、信贷历史，是金融机构对企业进行信用评价和贷款决策所关注的重要方面。因而，中小企业业主的个人特征将影响企业贷款获取。
(三)对相关变量的描述性统计分析
158个样本企业中，获得金融机构贷款，有详细资料的企业共104家，其中50家企业只有大型金融机构贷款，37家企业只有小型金融机构贷款，17家企业既有大银行贷款也有小银行贷款，在分析时，这17家企业归为“获得大银行贷款”的企业。因此，根据被解释变量的定义，回归分析中，获得大银行贷款的企业有67家，没有获得大银行贷款的企业有37家。对相关变量进行描述性统计分析，并且分别对获得大银行贷款与未获得大银行贷款的企业特征进行了描述，结果见表2(只包括获得贷款的104家企业)。描述性分析中，除了计量经济模型中所使用的变量测量指标外，还展示了有关变量的其他测量方法和指标，如对企业规模的衡量，既可以用注册资本，也可以用员工数量、资产规模等指标来表征；即使使用注册资本，既可以使用实际值，也可以将实际值进行等级分类赋值，如规模最小的25％为“1”，规模在25％～50％之间的为“2”，规模在50％～75％之间的为“3”，规模最大的25％为4。
通过对有大银行贷款和没有大银行贷款的中小企业相关特征变量的比较分析，可以看出二者之间的确存在差别。其中，员工数量、注册资本、总资产、固定资产(分类表示)、企业成立年限、盈利情况、产值、资产收益率、企业主文化程度、企业主类似管理年限、企业主是否担任社会职务的影响方向都与预计的一致。一些指标如是否曾未按时偿还贷款、业主是否为当地人、固定资产比率等与预计的不符合。还可以看出，似乎涉农企业更容易从大银行贷款，这可能与这些企业从中国农业发展银行获得了贷款有关。
(四)Logit模型回归结果
采用Logit模型进行回归分析。模型的解释变量中，是用注册资本(四分法)表示企业规模大小，企业年龄表示企业成立年限，并选择有关的控制变量，包括企业信用历史、企业其他特征、业主个人特征(受教育程度、类似管理年限、是否担任社会职务)、地区变量等。模型估计的结果如表3所示。
从回归结果(见表3)来看，模型较好地证明了“小银行优势”假说。表征企业信息透明度的“企业规模(以注册资本)”、“企业成立年限”，在10％的水平上通过显著性检验，且方向与预期一致。这说明，规模越小、成立年限越短(即信息越不透明)的中小企业，越倾向于从中小银行贷款。
企业信用历史变量未能通过显著性检验，但方向与预期的一致。不显著的原因可能是因为企业信用评级绝大部分是由所贷款的银行评估的，很少是由专门的机构来评估，由于各个银行对企业信用评级标准不一样，故信用级别较难用来进行横向比较。
固定资产比率在5％水平上显著，但是方向为负，这与预期的并不一致。这可能是因为并非规模大的企业固定资产比率就高、而规模小的企业固定资产比率就低的缘故。
企业盈利能力用2007年盈利水平来表示，但结果并不显著。
企业主文化程度在10％的水平上显著，且与预期方向一致，即企业主文化程度越高，越容易从大银行获得贷款。企业主类似管理年限和是否担任社会职务在模型中都不显著。这说明企业主类似管理年限和是否担任社会职务与企业倾向于从大银行贷款还是倾向于从小银行贷款并无显著影响。
从地区变量来看，企业是否获得大银行贷款在地区间的差异显著。似乎中部的山西中小企业更难从大银行获得贷款。东部企业从大银行获得贷款的概率高，可能与地方经济发展水平及制度环境有关，经济发展水平越高、经济越繁荣，企业的融资环境也越好。西部中小企业从大银行获得贷款概率高，可能与政策扶持有一定的关系。
四、结论、政策建议与讨论
本文首先从理论上阐释了中小金融机构与大银行相比，在向中小企业提供信贷服务方面有优势。大银行的
组织机构庞大，专业人才多，网络分布广，在收集和处理公开信息以及运用标准化的贷款合约，向信息透明度高的大中型企业发放贷款上具有优势。大企业尤其是上市公司，信息是公开化的，比较透明，金融机构能够以较低的成本获得较多的有关大企业的信息。而中小企业则不同，其信息基本是内部化的，通过一般的渠道很难获得，所以与大企业相比，大银行与中小企业之间信息不对称更严重。缺乏信息透明度的中小企业贷款一般是非标准化的借贷过程，即不能依靠同一标准或模型来衡量中小企业借贷的可行性。银行需要更加专业的知识、严格的把关和监控，以防止借款小企业道德风险等不利行为。小银行可以借助其地方化、社区性、与中小企业及企业主有长期的互动关系等特点，收集、处理和利用关于小企业的“软信息”，缓解对“硬信息”的依赖，减少信息成本；同时，小型金融机构的内部组织结构简单、决策链条短，代理成本较小。因而，就提供中小企业信贷服务而言，中小金融机构具有优势。正是小型银行利用与中小企业长期交往关系所产生的各种软信息，可以在一定程度上替代财务数据等硬信息，进而可以缓解中小企业因无力提供合格财务信息和抵押品所产生的信贷融资困境，缓解中小企业面临的信贷约束(Lehmann, 2003; Grunert等，2005；Godbillon-Camus和Godlewski, 2005)。
利用对中小企业融资行为的实地调查数据，本文从需求端的信贷渠道选择角度对“小银行优势”进行了实证分析。计量经济分析结果表明，越是信息不透明的中小企业，越倾向于从中小银行贷款。据此可以推测，中小型金融机构在向那些规模越小、成立年限越短、财务越不规范的中小企业贷款，越具有优势。
因而，发展新型的中小金融机构、防止目前的县域金融机构通过跨区域合并等方式过度扩大规模、控制中小型金融机构跨区域扩张速度，应是解决中小企业融资问题的一种政策选择。继续发挥中小银行结构简单、机制灵活、决策链条短、审批时间快的优势，缓解中小企业贷款难问题。
当然，从中小金融机构的小企业贷款占比高、中小企业更多地选择向中小银行融资等角度理解“小银行优势”，可能会存在一些偏差。因为这只能说明中小金融机构在中小企业贷款服务中的确在比例上占优，但这种优势并不一定是小银行凭借自身的优势主动取得的，而可能是一种被动的结果。只是由于小银行无力向大企业提供服务，小企业只能向小银行申请贷款，大银行在服务对象上存在更大的选择空间，结果是倾向于选择信息透明、规模大、交易成本较低的大企业提供贷款服务。
另外，随着信息通讯技术的进步及其在信贷决策中的应用、征信体系的建立和完善，对于中小企业个性化的信息收集和处理技术取得了显著进步，银行对中小企业“软信息”的搜集、传递能力、效率明显提高，那么，大中型银行在提供中小企业信贷服务时的信息成本亦可大大降低，此时大银行的优势将会显现出来。正如Petersen和Rajan(2002)曾提出的，中小企业与其贷款银行的地理距离在过去10年变得越来越远了，这并不仅仅是因为中小企业选择更远的银行作为借款对象，而是因为银行与贷款企业之间的沟通传播方式改变了，变得越来越依赖非人格化的方式。这说明，随着信息技术和贷款技术的进步，地理上的“距离”在获取企业信息方面的作用越来越不重要，这意味具有地缘优势的中小银行对社区中小企业贷款的信息优势正在弱化。DeYoung等(2008)也提出，基于信息技术的征信体系的完善与信用评分技术的应用，克服了因“距离”导致的银行在对偏远客户提供服务时所遭遇的信息不对称困境。因此，鼓励和促进大中型银行充分利用信息技术，推进中小企业信贷技术创新，也是缓解中小企业贷款难问题的一种政策选择。
注释：
①这里与张捷(2002)的假定不同，他假定大银行与小银行的信息成本曲线是一样的，而实际上就中小企业的贷款服务而言，小银行的信息成本要低于大银行的信息成本。无论分权程度如何，小银行对小企业的总成本都较低。但并不意味着，小银行内部决策的分权程度更强。图1仅仅是一个示意图。
