中国农学通报 2012,28(20):215-220 Chinese Agricultural Science Bulletin 农民资金互助社中关系型贷款技术应用的研究 基于苏北 L 村数据的实证分析 潘军昌 ( 南京农业大学, 南京 210095) 摘要 : 为了检验新农村金融组织 农民资金互助组织, 在发放农户贷款过程中关系型贷款技术的运用情况 以苏北 L 村农村农户调查数据为基础, 运用有序 Logistic 回归模型和多元回归模型检验了是否拥有互助会业务以及业务龄长这 2 个 软信息 代理变量对农户贷款金额与频率的影响 实证结果显示 : 农户 软信息 代理变量与农户从资金互助组织获得贷款的金额和频率有显著的正向影响 表明农民资金互助组织在农户贷款决策中使用了以 软信息 为基础的关系型贷款技术, 这有利于增加农户贷款的可得性, 缓解农户融资难题 关键词 : 农户融资 ; 农民资金互助社 ; 关系型借贷中图分类号 :F32 文献标志码 :A 论文编号 :2011-3637 Empirical Analyses of Relationship Lending in Farmer s Fund Cooperation Society Based on Investigation Data from L Village in Northern Jiangsu Pan Junchang (College of Economics & Management, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095) Abstract: Relationship lending mainly based on soft information was used by financial institutions when the borrower lack of hard information such as audited financial statements, credit score, qualified collateral et al. It was crucial to farmer s credit availability that weather the new rural financial institutions apply relationship lending technology. The aim of this paper was to explore the impact of banking relationship and its length, as proxies of soft information, on farmer borrowing from the farmer s fund cooperation. The results of ordered logistic regression model and OLS model showed that the farmer with banking relationship was easier to access to credit than ones with no banking relationship, and the longer the banking relationship was the more credit were attained during the 2005 to 2007. So the business relationship between farmers and cooperative organizations would be beneficial to increase the farmers credit availability and ease the difficulty in rural financing. Key words: farmer financing; farmer s cooperative finance organization; relationship lending 0 引言以市场化为导向 农业银行 农村信用社为主体推进的农村金融改革, 使得农业银行和农村信用社的经 [1-2] 营绩效得到了显著改善, 同时一些研究也发现农业 [3] 银行 农村信用社改革在增加农户贷款中作用有限, 农村金融体系并没有为农村经济发展提供足够的融资 [4] 支持 笔者认为, 农业银行和农村信用社绩效的改善在很大程度上是通过学习和强化大型商业银行所使用的交易型贷款技术 管理成本降低实现的 交易型贷款技术显著的特点是交易过程以贷款人的 硬信息 为基础, 如抵押品的数量和质量可大大降低交易成本 控制风险 以交易型贷款技术为基础的经营必然导致 基金项目 : 江苏高校哲学社会科学基金重点项目 社会主义新农村建设视野下的农户合作金融研究 (06JSB790007) 作者简介 : 潘军昌, 男,1971 年出生, 陕西华阴人, 副教授, 博士, 研究方向 : 金融市场 金融投资 通信地址 :210095 南京市卫岗 1 号南京农业大学经济管理学院,Tel:02584396042-830,E-mail:jchpan@njau.edu.cn 收稿日期 :2011-12-07, 修回日期 :2012-02-01
216 中国农学通报 http://www.casb.org.cn 农业银行 农村信用社经营上的 离农 党的十七大把农村金融问题列入推动社会主义新 农村建设的重要内容, 强调要大力推进农村金融体制 的改革和创新, 积极探讨改善三农融资难题的各种可 行方法 随着农村金融机构准入政策的放宽, 农村合 作银行 贷款公司 村镇银行 农村资金互助社等多种 金融机构和组织在农村地区相继诞生, 这些新型农村 金融机构被寄予厚望 它们能适应三农缺乏 硬信息 的现实, 有效缓解三农融资困境吗? 笔者认为这个问 题的答案关键是看新型农村金融机构能否克服三农 硬信息 缺乏的现实, 采用与之相适应的贷款技术 [5] 沈杰等对山西 甘肃等地村镇银行的调查发现, 新型 农村金融机构吸收了很多私人的借贷经验, 内生出适 合中国农村金融抵押替代的机制, 满足了不同客户的 需求, 增加了信贷市场供给 但是并未对这种替代机 制进行深入的研究 本研究以农民资金互助组织为对 象, 从贷款技术使用的视角来考察新型农村金融组织 是否能适应三农 硬信息 缺乏的现实 拟解决的关键 问题是运用计量模型来判断关系型贷款技术在新型农 村金融机构中的运用情况 1 文献回顾与理论假说 为了有效缓解金融交易中的信息问题, 银行开发 出基于不同种类信息的多种贷款技术 美国经济学家 Berger [6] Udell [7] 将这些技术归纳为 4 大类 : 财务报表型 贷款 (Financial statements lending) 抵押担保型贷款 (Asset-based lending) 信用评分贷款 (credit scoring) 技 术 关系型贷款 (Relationship lending) 前 3 种技术所 涉及和生产的主要是易于编码 量化 传递的数码信 息, 也称为 硬信息, 这些信息不具有人格化特征, 可 以很方便的在不同人员之间传递 ; 关系型借贷所依据 的则主要是难以量化和传递的社会信息, 又称为 软信 息 财务报表型贷款主要根据借款者所提供的财务报 表信息进行贷款决策, 比如根据借款者的资产负债表 现金流量表等决定是否提供贷款以及贷款的数量 利 率 期限等 这种贷款技术主要适用于以大型企业以 及一些历史悠久并能够提供经过严格审计的财务表的 中小企业为客户的银行 ; 抵押担保型贷款主要是根据 借款者所提供的抵押品质量和数量决定贷款的数量 利率以及期限 理论上说抵押担保型贷款适合于所有 的借款客户, 但是这种贷款技术的实施需要银行对借 款者所提供的抵押品进行细致的审核和监控, 这样增 加了银行经营成本 为了降低成本 增加盈利, 银行对 合格抵押品进行了严格限制, 并要求较高的利率回报 ; 信用评分贷款技术主要依据贷款者的信用评分决定贷 款合同的内容 ( 金额 利率 期限 ), 而信用评分的依据 则主要是根据企业的财务表 财务状况 运营年限等信 息 [8-9] ; 关系型贷款决策在很大程度上依据贷款者所掌 握的私有信息 (proprietary information) 做出的, 这些私 有信息主要是通过长期和多种渠道的广泛接触所积累 的关于借款企业及其业主的相关信息, 具有强烈的人 格化特征, 具有模糊性 难以量化, 只有当事人长期的 亲历和积累的才能获得 国内外学者的大量研究表明, 关系型贷款在中小 企业融资中发挥了重要的作用 对于大多数中小企业 来说, 由于信息披露的固定成本或相应制度的缺乏, 中 小企业向外部融资提供的信息较少, 故与作为资金供 给方的金融系统之间存在信息不对称, 长期面临融资 缺口的特点 Cole [10] 认为潜在贷款人已有关系 (pre-existing relationships) 和银企之间稳定的交易关系 能够产生有价值的私有信息 ( 可能是 软信息, 也可能 是 硬信息 ), 有助于信息不透明的中小企业提高贷款 可得性, 获得较低的贷款利率, 增加银行信贷的数量 [11], 缓解他们遭遇的信贷配给 Van 等 [12] Harhoff 等 [13] [14] Petersen 等的研究发现中小企业贷款可得性和贷款 条件都会随着银企关系的延长而改善 [15] 何广文认为在中国, 长期以来 三农 融资面临 与中小企业相同的境况, 在无法提供财务报表 缺少抵 押 质押和担保, 难以从商业性金融机构获得所需的信 贷 自 2006 年 12 月 20 日, 银监会制定发布 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 ( 以下简称 意见 ) 以来, 全国农村地区涌现出许多新型金融机构, 如村镇银行 贷款公司 资金互助社等 这些新型金融机构区别与 原有正规金融的一个重要特征是 近农 主要表现在 4 个方面, 一是空间距离上 近农 截至 2009 年底, 全 国已有 172 家新型农村金融机构获准开业 其中, 村 镇银行 148 家, 贷款公司 8 家, 农村资金互助社 16 家 在已开业的 105 家机构中, 有 77 家设立在中西部地区 金融机构网点覆盖低 竞争不充分的乡镇和行政村 ; 二 是人脉关系上 近农 通常由农村的致富带头人 经 营大户或其他有资金实力的村民发起, 大部分员工是 当地居民, 借贷双方长期在一个圈子内生活, 比较熟 悉 相互信任, 积累了一定的诚信度和忠诚度 ; 三是组 织结构简单, 便于 近农 活动 该类机构规模较小, 内 部治理结构简单, 农户可以非常方便和组织内的所有 成员进行沟通, 农户的相关信息容易在组织内传递和 交流 ; 四是业务类型 近农 该组织主要从事小范围
潘军昌 : 农民资金互助社中关系型贷款技术应用的研究 217 内农户的信用调剂业务, 可以根据农户的需求灵活的 确定贷款的数量 期限 还款方式等 这些 近农 特征 为关系型借贷技术在 三农 融资中大规模运用创造了 条件 [16] 潘军昌等通过调查山东界牌镇 老战友 合作社 社员间的资金调剂现象, 指出农村合作性金融机构的 关系型贷款能否顺利发放取决于资金供给方对需求方 私有 非公开的 软信息 的掌握程度 本研究认为, 新 型农村金融机构的 近农 特征非常有利于农户 软信 息 的获取与积累, 这为新型农村金融机构使用关系型 贷款技术创造了条件 倘若他们在贷款中使用了关系 型贷款技术, 则 软信息 的积累可以提高农户贷款的 可能性与金额度 为验证这一假设, 作者以苏北 L 村 农户为样本, 运用计量模型实证研究了农民资金互助 组织关系型贷款技术的运用情况 2 数据来源与描述 本研究采用的数据来自于 2008 年 8 月底对徐州市 L 村户农户的调研,L 村是一个以农业为主要产业的典 型农村 2004 年 1 月 25 日由著名经济学家茅于轼与 当地人合作, 在该村发起成立了互助扶贫基金会 农 户可通过资金入股 ( 入股资金没有利息, 但年底可获得 分红 ) 的方法加入互助会, 入会村民有权选举互助会的 主管与会计 手头宽裕的村民可把资金存入互助会以 取得利息收入 本村居民 ( 无论客户是否是会员 ) 急需 资金调剂时都可向互助会申请贷款, 单笔贷款最高限 额为 6000 元 除少量扶贫性质的贷款,L 村互助会的 贷款月利率均为 1.2%, 贷款申请无需抵押和担保 互 助会管理者根据自己掌握的借款者的相关信息决定是否放款以及放款的额度 该基金会成立时间早于银监会 意见 的出台时间, 从某种意义上说, 它是 意见 出台前的实践探索 该基金会成立至今运行状况良好, 以此为研究对象探讨其运行特征具有典型意义 此次调研采用对村民进行随机问卷调查和与互助会管理人员的访谈的方式进行, 共调查了 107 户 调查内容为 20052007 年农户的借贷情况, 包括借贷合同特征 基本农业生产状况 家庭社会经济特征等 调查显示, 被调查 107 户农户中有 61 户借过款, 占所有农户的 57% 有互助会贷款的 30 户, 贷款额共计 33.8 ; 有其他负债的农户 43 户, 负债金额共计 74, 其中 4 以上 ( 包含 4 万 ) 负债农户有 5 户, 负债总额 37 万 贷款用途涵盖子女教育 消费医疗 建设生产用房和购买化肥 饲料等方面 被访的贷款农户均反映, 与农信社相比, 互助会的贷款手续方便快捷, 能在较短的时间内满足他们的资金需求 表 1 总结性描述了调查样本的有关情况 将样本按照借款来源分为 2 组, 一组是有互助会贷款的农户 ; 一组是没有互助会贷款的农户 从表中可以发现, 有互助会贷款的农户普遍办理过互助会的其他业务, 如入股 存款等 ; 首次办理互助会业务至申请贷款的时间越长, 贷款次数越多 而全年总收入 受教育程度 家庭负担以及从事的主要职业则在两类农户之间并没有显著差异 3 模型设置与变量选择研究主要考察农民资金互助组织是否根据农村居民缺少合格抵押品 缺少信用评级等 硬信息 的现实 表 1 农户借款情况的描述性统计 农户借款情况 有互助会贷款的农户平均值标准差样本量 无互助会贷款的农户平均值标准差样本量 t-test 互助会借款次数 1.39 0.50 0.00 0.00 24.59 *** 农户首次办理互助会业务至申请贷款的时间 / 月 9.4 8.57 0.04 0.34 9.56 *** 农户家庭全年总收入 / 1.77 1.41 2.07 2.56-0.61 农户固定资产额 / 6.03 8.14 4.48 6.05 0.83 农户家庭主要决策人的受教育年限 /a 6.71 3.56 6.52 4.09 0.23 农户家庭劳动人口与总人口的比例 /% 0.57 0.28 0.53 0.25 0.83 农户从事的主要职业 ( 农业 =1, 其他 =0) 0.55 0.51.44 0.50 0.94 注 : 其中第八列是检验选择从不同渠道借款的农户该项均值是否相等的 t 检验, *** 表示在 1% 统计水平上具有显著性 情况采用了关系型借贷技术, 即检验农村资金互助组织是否使用 软信息 对农户发放贷款 软信息 不便于计量 标识, 无法直接进行检验 但是 软信息 主要通过业务关系渠道 ( 比如为企业办理的存贷款 结算和咨询业务等 ) 和非业务关系渠道比如企业的利益相关 者 ( 股东 债权人 员工 供应商和顾客 同村居民等 ) 获得, 并随时间的延长而积累, 时间越长积累的信息越多 研究选用 农户是否入股 是否办理储蓄和贷款等业务 以及 互助会业务的龄长 作为 软信息 的代理变量 农户贷款可得性选取农户从互助会申请到贷款
218 中国农学通报 http://www.casb.org.cn 的次数和贷款金额表示, 得到贷款的次数越多 金额远大, 表明获得贷款的概率越高, 贷款越容易 建立经济模型见式 (1) 贷款可得性 =f{ 软信息, 硬信息, 其他控制变 模型还选取了 3 个控制变量 : 户主或家庭主要决策人的受教育年限 农户家庭的劳动力与家庭成员的比例 农户从事的主要职业 通常情况下户主或家庭主要决策人的教育程度和其收入成正相关 教育程度 量 } (1) 硬信息 包括农户年收入 农户家庭固定资产额 越高, 社会关系越广 ; 就业面越宽, 收入相应也越高 另外, 农户家庭劳动力比重也会影响资金互助组织的 和农户的负债情况 调查中发现互助会在对农户申请的贷款进行审批时, 必须考察农户的偿债能力 通常情况下拥有一定的固定资产或收入有保障的农户更易获得贷款 此外, 农户的负债情况也对贷款获取也有举足轻重的作用 贷款决策 在农村通常是以家庭为单位对外进行交往的, 一个家庭劳动力比重越高, 意味着能为家庭收入做贡献的人越多, 贷款的安全性就越有保证 不同职业其收入水平 收入稳定性有比较大的差异, 这也在一定程度上影响贷款决策 表 2 变量设置 变量名称 变量定义 变量取值 20052007 年间, 农户从未获得互助会贷款取值为 0, 从互助 被解释变 y1 从互助会得到贷款次数 会获得 1 次贷款取值为 1, 量 获得 2 次及两次以上贷款取值为 2 y2 互助会贷款的金额 (1) 软信息 是否拥有互助会业 务 (x1) 除贷款以外的其他业务如入股 存款等业务 有业务取 1, 没有取值为 0 代理变量 业务龄长 (x2) 农户首次办理互助会业务至申请贷款的时间 月 解释变量 农户年收入 (x3) 农户年家庭收入, 包括农业收入和非农收入 (2) 硬信息 代理变量 固定资产额 (x4) 房屋财产价值 + 役畜价值 + 农用机械价值 + 生产用房价值 其他负债 (x5) 农户从非互助会渠道获得贷款的金额 教育年限 (x6) 户主或家庭主要决策人的受教育年限 年 控制变量 劳动力比重 (x7) 农户家庭的劳动力与家庭成员的比例 劳动人口 / 家庭总人口 主要职业 (x8) 农户从事的主要职业 主要收入来源于养殖 种植业取 1, 否则取 0 根据上述分析最终建立如下 2 个计量模型 : y 1=c 0+c 1x 1+c 2x 2 +c 3x 3+c 4x 4+c 5x 5+c 6x 6+c 7x 7+c 8x 8+ (2) y 2=c 0+c 1x 1+c 2x 2 +c 3x 3+c 4x 4+c 5x 5+c 6x 6+c 7x 7+c 8x 8+ (3) 其中, 模型 (2) 采用有序多分变量 Logistic 回归模型进行估计, 模型 (3) 采用 OLS 回归模型估计 两模型均通过软件 STATA 9.0 拟合 4 模型估计结果分析模拟结果, 见表 3 第 1 列为被解释变量, 第 2 列为以 y 1 为被解释变量的有序多分变量 logistic 模型的系数 ; 第 5 列为以 y 2 为被解释变量的 OLS 模型系数 ; 第 3 4 列和第 6 7 列分别是两个模型回归系数的标准差和伴随概率 模型 1 的模拟结果显示, 是否拥有互助会其他业务 (x 1) 和拥有业务的时长 (x 2) 的回归系数为正且在统计上显著, 这一点和预期一致, 说明作为 软信息 数量代理变量的其他业务和业务时长与农户从互助会获得贷款的次数显著正相关 也就是说农户与互助会业务往来次数越多, 办理业务的历史越长, 越容易从互助会获得信用支持 其他负债 (x 5) 的回归系数在 10% 的显著性水平下为正, 这与常理不符 其他负债越多, 违约风险越高, 越不容易获得贷款 一个可能的解释是其他负债作为信号显示了农户的经济活动能力, 其他负债越多, 农户的经济活动能力越强, 和其他负债相比互助会每次贷款金额比较小, 互助会贷款违约的可能性
潘军昌 : 农民资金互助社中关系型贷款技术应用的研究 219 表 3 有序多分变量 Logistic 回归和 OLS 回归结果 模型 1 有序逻辑回归模型样本数 =107 似然比 :LR chi 2(8) =101.23 伴随概率 :Prob>chi 2 =0.0000 自然对数似然值 :Log likelihood=-34.478 伪可决系数 :PseudoR 2 =0.595 模型 2 普通最小二乘法回归模型样本数 =107 F 统计量 (8,98)=6.71 伴随概率 :Prob>F=0.0000 拟合优度 :R-squared=0.3541 调整后的拟合优度 :Adj R-squared=0.3012 变量 系数 标准误 P>z 变量 系数 标准误 P>t x1 4.012924 *** 1.212477 0.001 x1 0.9596283 *** 0.3625717 0.009 x2 0.2811947 *** 0.1012789 0.005 x2 0.0161214 0.0251541 0.523 x3-0.0027227 0.17826 0.988 x3 0.0682501 0.0500209 0.1 x4 0.0115571 0.0378474 0. x4 0.0569636 *** 0.01704 0 x5 0.2817963 * 0.1661852 0.09 x5 0.0521745 0.0475362 0.275 x6 0.0249 0.0885295 0.794 x6 0.0159689 0.0257728 0.537 x7 0.0480911 1.510537 0.975 x7 0.2174181 0.4223936 0.608 x8 0.6109172 0.6935601 0.378 x8-0.2530039 0.2050681 0.22 c0 3.275336 1.0661 c0-0.2428441 0.3471185 0.486 c0 8.073033 1.8849 c0 注 : * ** *** 分别表示在 10% 5% 1% 统计水平上具有显著性 ;c0 表示 y1=1 时的模型 1 的常数项,C0 表示 y1=2 时的常数项 相对而言比较小 在这种情况下, 其他负债可能被互助会作为正面信息使用了 其他控制变量在统计学上都不显著 与模型 1 的结果相类似, 模型 2 的模拟结果显示, 拥有互助会业务与农户的融资金额显著正相关 所不同的是融资金额与拥有互助会业务的时间长短之间没有显著联系, 而与农户家庭固定资金 (x 4) 之间呈现显著正相关 这说明互助会在是否发放贷款以及贷多少的决策中, 考虑的因素有所不同 拥有互助会业务可以提高农户获得贷款的概率, 但是贷款金额仍然要考虑农户家庭资产情况的 硬信息 5 结论通过对苏北 L 村农户借贷数据的调查研究, 得出如下结论 : (1) 资金互助组织的 近农 特征有利于增加农户贷款的可得性, 缓解农户融资难题 研究结论证明了农村资金互助组织在向农户发放贷款过程中更多地使用了以 软信息 为特征的关系型贷款技术, 克服了农户 硬信息 缺乏的弊端 ;(2) 影响农村资金互助组织是否向农户发放贷款以及贷多少的因素略有不同, 是否发放贷款主要受双方之间关系的影响, 贷多少则还要受到农户家庭固定资产多少的影响 ;(3) 农户家庭的其他 负债对互助组织是否发放贷款具有正的影响, 而对贷 款金额的影响不显著 说明农村资金互助组织在决定 是否发放贷款时可能参考其他贷款人的决策 研究结论表明, 农户 软信息 在农民资金互助组 织贷款决策中发挥了重要作用, 这在一定程度上缓解 农户融资难问题, 肯定了新型农村金融机构的设立对 于完善农村金融体系, 加快农村经济发展具有重要的 意义 6 讨论 三农 融资难从需求方看是由于 三农 单位信息 透明度低 缺乏合格抵押品等造成的 ; 从供给方看则是 由于传统金融部门贷款决策更多依赖 硬信息 造成 的 采用以 软信息 为基础的关系型贷款技术, 有助 与克服农户 硬信息 缺乏的现实, 缓解农户融资难问 题 实证研究了 软信息 在农民资金互助组织贷款决 策中的作用, 证实了业务关系的时间长度对农户贷款 额度和贷款频率具有正的影响 从而将 Degryse 等 [12] [13] Harhoff 等关于中小企业贷款可得性的研究结论拓 展到农户融资研究中 所选用的样本农户与农民资金 互助组织的主要管理者长期生活在同一个村, 这使得 农民资金互助组织管理者可以通过多种途径获取和积 累农户的 软信息, 农户与资金互助组织的业务关系
220 中国农学通报 http://www.casb.org.cn 只是其中的一种渠道, 这可能会减弱业务关系时间长度对贷款决策的影响, 研究结论有待在在更多样本范围内得到验证 另外, 本研究中所使用的贷款次数也会随着时间的延长自然增加, 这也会影响研究结论的稳健性, 后续研究可增加用不同地区相同时间长度的样本数据, 增强研究结论的稳健性 参考文献 [1] 王嘉秀. 更赋新意的探索之路 各地深化农信社改革试点工作巡礼 [J]. 中国农村信用合作,2005(10). [2] 王峥, 雷志坚. 夯实基础, 蓄势腾飞 贵州省农信社改革综述 [J]. 中国农村信用合作,2005(9). [3] 谢平, 徐忠, 沈明高. 农村信用社改革绩效评价 [J]. 金融研究,2006 (1):23-39. [4] 姚耀军. 中国农村金融改革绩效评价 [J]. 江苏社会科学,2006,1: 96-101. [5] 沈杰, 马九杰. 我国新型农村金融机构发展状况调查 [J]. 经济纵横, 2010(6). [6] Berger A, Udell G. Relationship lending and lines of credit in small finance[j]. Journal of Business,1995,68:351-382. [7] Berger A, Udell G. Small business credit availability and relationship lending: the importance of bank organizational structure [J]. Economic Journal,2002,112:32-53. [8] Feldman, Ronald. Banks and a Big Change in Technology Called Credit Scoring. Federal Reserve Bank of Minneapolis, The Region, 1997:19-25. [9] Loretta M.What s the Point of Credit Scoring[M]. In: Federal Reserve Bank of Philadelphia Business Review,1997:3-15. [10] Cole R A. The importance of relationships to the availability of credit[j]. in Journal of Banking & Finance,1998:959-977. [11] Machauer A, Weber M. Number of bank relationships: An indicator of competition, borrower, quality or just size?[j]. Working paper University of Mannheim,2000. [12] Degryse H, Van Cayseele P. Relationship Lending within a Bank-Based System: Evidence from European Small Business Data [J]. Journal of Financial Intermediation,2000,9:90-109. [13] Harhoff D, Korting T. Lending Relationships in Germany Empirical Evidence from Survey Data[J]. Journal of Banking and Finance,1998,22:17-1353. [14] Petersen M A, Rajan R G. The Effect of Credit Market Com-petition on Lending Relationships[J]. Quarterly Journal of Economics,1995,110:405-443. [15] 何广文. 农村资金互助合作机制及其绩效阐释 [J]. 金融理论与实践,2007(4). [16] 潘军昌, 高名姿, 陈东平. 关系型借贷 : 破解三农融资难题的技术选择 [J]. 农业经济问题,2008:3.