摘要：在當前國內外經濟形勢背景下，銀行面臨的競爭加劇、企業(yè)風險暴露日益增加。為實現(xiàn)業(yè)務發(fā)展與風險平衡，銀行需深入研究企業(yè)行為與信貸風險的內在關聯(lián)，并構建新型銀企關系，深化雙方合作。文章從銀行實際工作出發(fā)，深入剖析企業(yè)行為特征，并探究其與信貸風險的關聯(lián)性。通過收集891個樣本客戶近5年的財務數(shù)據，運用Probit模型（多元概率比回歸模型），構建了涵蓋33個自變量的分析框架，準確識別影響信貸風險的財務因素。同時，建立了一個包含32個指標的非財務模型，結合專家打分法，提煉出影響信貸風險的非財務因素并以此為基礎深度分析企業(yè)行為，從金融角度提出企業(yè)經營、投資與融資建議，探索構建新型銀企合作關系。

關鍵詞：行為特征；信貸風險；銀企合作；企業(yè)融資建議

中圖分類號：F830.33" " " " 文獻標識碼：A" " " 文章編號：1674-0688（2024）04-0069-05

0 引言

2023年末，中央金融工作會議指出，要做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融5篇大文章，為金融支持實體經濟指明了方向。實現(xiàn)金融支持實體經濟的高質量發(fā)展，不是盲目擴大信貸規(guī)模，而是找準企業(yè)需求，把脈企業(yè)發(fā)展，精準滴灌培育。銀行要充分了解企業(yè)行為，做好信貸支持，謹防出現(xiàn)系統(tǒng)性風險和大額資金不良暴露風險。本文通過研究企業(yè)行為與銀行信貸風險的關聯(lián)性，深入分析企業(yè)經營、投資、融資行為，探索銀行深度參與企業(yè)發(fā)展的方式方法，構建新型銀企關系，助推企業(yè)高質量發(fā)展。

1 研究意義與概念界定

1.1 研究意義

在企業(yè)融資與商業(yè)銀行信貸業(yè)務的交互中，銀企之間的信息不對稱不可避免。企業(yè)行為的內在動因與銀行信貸的關鍵因素之間的信息差導致雙方難以達成最佳合作。在以往的研究中，針對外部環(huán)境變化對企業(yè)行為的影響和影響銀行信貸風險的因素的研究很多，但圍繞企業(yè)行為與銀行信貸風險相關性展開的研究較少，而且僅有的研究多從對立面而非合作角度進行分析。

1.1.1 企業(yè)行為研究

連燕玲等［1］基于內外部環(huán)境變化研究企業(yè)行為，認為制造業(yè)企業(yè)在創(chuàng)新困境下會激發(fā)自身對技術水平先進行業(yè)、商業(yè)環(huán)境成熟地區(qū)開展搜尋。黎文靖等［2］認為產業(yè)政策刺激企業(yè)“尋扶持”式創(chuàng)新行為。孟慶斌等［3］認為企業(yè)研發(fā)投入受宏觀經濟變動的正向影響。姜國華等［4］認為貨幣政策變動會影響企業(yè)的融資和會計選擇。梁上坤等［5］認為宏觀經濟認知提高有利于提高企業(yè)管理水平和穩(wěn)定性，并降低企業(yè)的違約風險。陳紅川［6］認為創(chuàng)新財稅優(yōu)惠和政府出口補貼可分別促進大、小型企業(yè)的出口。楊俊等［7］研究了歐盟政策對企業(yè)成本和出口的影響。陽佳余［8］認為融資約束的改善有利于提高工業(yè)企業(yè)出口概率和規(guī)模。王豪杰等［9］認為股權質押導致的企業(yè)金融化抑制了創(chuàng)新行為。余婕等［10］認為風險投資專長能助推企業(yè)跨業(yè)并購行為。劉喜華等［11］認為高管團隊穩(wěn)定性有利于減少無效并購或提高并購效率。

1.1.2 銀行信貸風險影響因素研究

以往研究大多構建財務模型，例如邵科杰［12］采用財務與非財務指標分析銀行信貸風險的影響因素；陳夢玥［13］通過對金融事件序列預測債務違約提高模型預測準確性；楊斌［14］將宏觀經濟因素納入COX回歸模型（比例風險回歸模型）研究企業(yè)違約風險影響因素；王躍［15］構建Logistic模型（邏輯回歸模型）與GA-BP神經網絡模型（遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡模型），對民營企業(yè)信貸風險進行雙模型比較，得出Logistic模型的解釋力更強；楊曉東［16］通過Logistic回歸模型分析小微企業(yè)信貸違約行為。也有學者通過軟信息開展相關研究，錢龍［17］認為銀企關系、銀行競爭對不同類型的小微企業(yè)信貸風險存在異質性影響；郭婧等［18］從戰(zhàn)略差異的視角研究企業(yè)債務違約的影響因素；程硯秋等［19］利用大連地區(qū)十余年間小企業(yè)主信息構建Logistic模型分析信貸違約行為。

綜上所述，盡管學界對企業(yè)行為特征與銀行信貸風險的研究已有一定的基礎，但是探索企業(yè)行為背后原因及其對銀行影響的研究不多，已有研究多落腳在銀行如何控制風險，缺少從銀企合作角度提出企業(yè)發(fā)展與融資建議。在銀行間競爭日益加劇的情況下，銀行不應局限于提供信貸資金，而應從融資角度參與企業(yè)經營、判斷項目投資風險、提供融資方案建議。本研究基于商業(yè)銀行信貸場景，基于現(xiàn)有的信息條件，分析近5年的信貸數(shù)據，找出影響信貸風險的關鍵企業(yè)行為特征，并通過關鍵行為預判企業(yè)經營、投資與融資風險，及時為企業(yè)提供金融視角的發(fā)展建議，實現(xiàn)銀企合作共贏。

1.2 概念界定

1.2.1 企業(yè)行為的內涵

從商業(yè)銀行視角出發(fā)，企業(yè)行為包括經營、投資、融資行為。經營行為是企業(yè)生產經營做出的決策行為，在財務報表中主要體現(xiàn)為企業(yè)營運能力、盈利能力、成長能力和償債能力。投資行為包括企業(yè)多元化經營決策和擴大再生產投資等。融資行為包括企業(yè)為維持經營、投資需要籌集資金的行為，在財務報表中體現(xiàn)為長短期借款等。

1.2.2 信貸風險的界定

信貸風險是金融機構在信貸過程中面臨的潛在損失風險。本研究的信貸風險為狹義的信用風險，即企業(yè)經營、投資、融資等行為發(fā)生重大不利變化，導致企業(yè)在商業(yè)銀行信貸業(yè)務出現(xiàn)違約，在征信中體現(xiàn)為出現(xiàn)逾期或不良。

2 財務模型建立與分析

2.1 樣本對象選擇

本研究的對象為商業(yè)銀行大中型信貸客戶，黑樣本為2019—2023年貸款發(fā)生逾期及不良的企業(yè)，累計81戶，財務數(shù)據選擇逾期或不良發(fā)生前3年的財務均值；白樣本為同期貸款五級分類為正常且沒有發(fā)生任何逾期事件的客戶，累計810戶。由于黑樣本數(shù)量有限，可能會對計量結果產生一定的偏差。

2.2 財務模型構建

2.2.1 回歸模型的選取

本研究分析導致企業(yè)發(fā)生違約的行為類型，是典型的二項分類問題，Logistic模型和Probit模型是用于研究因變量為二項分類與其影響因素之間關系的多重回歸分析方法。本研究分別使用Logistic模型和Probit模型進行計量分析，并得到相同的結論，最終選取Probit模型結果進行分析。

2.2.2 因變量選取

因變量為企業(yè)信貸違約行為，包括貸款出現(xiàn)不良情況，因變量Y取值為0和1，發(fā)生信貸違約時取值為1，不發(fā)生信貸違約時取值為0。

2.2.3 自變量選取

企業(yè)財務模型從經營、投資、融資行為分別選取指標，涵蓋企業(yè)營運能力、盈利能力、成長能力、償債能力、投資結構、債務結構等，共選取33個指標。

2.3 財務模型影響因子分析

從Probit模型數(shù)據分析結果來看，與企業(yè)信貸違約關聯(lián)性較高的有11個指標，其中極顯著指標有4個（標記為***），較顯著指標有5個（標記為**），顯著指標有2個（標記為*），具體見表1。

11項顯著指標中，8項與經驗相符，另外3項值得關注。一是營業(yè)收入增長率，該指標的顯著性說明企業(yè)收入增長速度對于銀行來說不是越快越好，而是要有一個限度，商業(yè)銀行偏好于穩(wěn)健經營的企業(yè)，對于營業(yè)收入增長過快的企業(yè)，銀行要分析增長原因，例如企業(yè)投資的是高風險領域，還是企業(yè)在以犧牲利潤、現(xiàn)金流等換取市場規(guī)模，抑或是行業(yè)順周期性繁榮，銀行要根據以上原因判斷企業(yè)的營業(yè)收入增長率是否具備持續(xù)性，在未來是否會出現(xiàn)斷崖式下降，從而拖累信貸資產安全。二是資產負債率。企業(yè)資產負債率過低可能是由于資金使用能力和融資能力較弱，不能實現(xiàn)資金有效配置，也可能是企業(yè)在產業(yè)鏈上話語權較低，占用上下游資金實現(xiàn)收入的比例較低，造成資產負債率低，這可能會引發(fā)違約概率增加的情形。三是期間費用率。該項指標較高反映了企業(yè)正處于積極拓展的階段，如果企業(yè)加大銷售、財務、管理、研發(fā)等方面的投入力度，則說明企業(yè)不易發(fā)生主觀違約。

3 非財務模型構建與分析

3.1 非財務模型構建

基于財務模型的局限性，結合以往研究成果，本研究構建了包含地區(qū)經濟金融環(huán)境、行業(yè)發(fā)展情況、公司治理、實際控制人道德品行等在內的非財務模型，設定宏觀、中觀、微觀層面累計32項指標，并通過專家打分法給各影響因素確立權重。

3.2 重要影響因素分布

本研究累計回收有效問卷23份，并對權重賦值進行簡單平均，得出重要性排序前10的指標（見表2）。其中，中觀層面的影響因素有11個，微觀層面的影響因素有9個，從中可以看出宏觀經濟會對企業(yè)發(fā)展產生影響，但對企業(yè)違約影響并不絕對，企業(yè)可以通過避險或保守方式開展經營、投資和融資，從而對宏觀經濟進行逆周期調節(jié)，而企業(yè)自主決策行為仍是重中之重。

3.3 “一票否決”因素分布

各位專家除對32項指標進行權重賦值外，也對其中存在“一票否決”的指標進行標記，標記頻率較高的包括實際控制人失德行為并列入重大風險名單（11次），以及實際控制人有無不良愛好（6次）、欠稅（4次），專家認為觸發(fā)到以上3項負面因素時，銀企應暫停合作，待負面影響因素消除再繼續(xù)合作。

4 銀企合作發(fā)展建議

在客戶信息約束的前提下挖掘已有信息，讀出客戶行為背后的含義，對信貸風險預判至關重要，也為銀行提出企業(yè)融資建議、構建新型銀企關系打下基礎。從本研究建立的財務模型和非財務模型分析結果來看，企業(yè)違約主要源于投資失誤、管理失效、企業(yè)領導者失德3個方面的行為特征。結合模型指標，為確保信貸資產安全和企業(yè)健康發(fā)展、順暢融資，本研究從銀行視角探討銀企合作，為企業(yè)投資、融資、管理等提供合理建議，實現(xiàn)銀企共同發(fā)展，助力企業(yè)穩(wěn)健成長。

4.1 審慎制定投資決策，做好預判與復盤

4.1.1 聚焦主業(yè)做好戰(zhàn)略規(guī)劃

銀行關注企業(yè)管理層的教育程度和對宏觀環(huán)境、行業(yè)發(fā)展等的認知深度，企業(yè)在制定戰(zhàn)略規(guī)劃時要知己知彼。一是要評判自身能力，要認識到管理層的教育背景、從業(yè)背景能否支撐戰(zhàn)略拓展；二是評判戰(zhàn)略方向前景，要加深戰(zhàn)略方向的認知程度，并制定具有體系化規(guī)劃，如市場跟蹤、供應鏈配備等。如果管理層自身能力或認知不足，需具有相關背景經驗的領軍人物和團隊加入企業(yè)，從而完成戰(zhàn)略，提升企業(yè)實現(xiàn)戰(zhàn)略目標的可能性。

4.1.2 充分評估市場空間與技術可行性，審慎進行產能擴張

一是調查了解市場供需，預測市場空間與企業(yè)所處的行業(yè)地位。擬擴張領域如已產能過剩，意味著產能利用率下降、產品單價下調、企業(yè)盈利能力減弱、應收賬款增加、存貨減值等，要通過行業(yè)供需格局判斷企業(yè)所處市場環(huán)境，從而預判企業(yè)投資收益和現(xiàn)金流情況，審慎做出擴張決策。二是客觀評判新興技術，避免舉公司全力押注新技術。新技術成功與否與技術成熟度、企業(yè)資金實力等密切相關，在行業(yè)發(fā)展瓶頸期，了解新技術理論驗證結果至關重要，要弄清楚新技術是需要逐一攻克全流程各個環(huán)節(jié)，還是距離產業(yè)化僅一步之遙。銀行要充分了解企業(yè)是傾注全力，還是使用風險可控的資金開發(fā)與應用新技術，綜合評估企業(yè)實力與技術的可行性。

4.1.3 減少過度融資擴張行為，保持銀企合作穩(wěn)定

研究顯示，企業(yè)合作銀行數(shù)大于9家時，不良風險明顯上升。企業(yè)合作銀行較多則容易引發(fā)過度融資進行擴張的沖動，而眾多合作銀行大多采取跟隨策略，一旦企業(yè)面臨風險，抽貸速度遠快于放貸速度。因此，企業(yè)宜保持合作銀行數(shù)量合理性、用信總量適度性、合作狀態(tài)穩(wěn)定性，減少融資依賴式擴張，防范資金不穩(wěn)定。

4.1.4 關注投資、籌資現(xiàn)金流等重點財務指標的預警

Probit模型顯示，投資性凈現(xiàn)金流同比增長率、籌資性凈現(xiàn)金流同比增長率與信貸違約顯著相關。投資性凈現(xiàn)金流同比增長率越低，則越容易導致企業(yè)違約，企業(yè)投資凈收益持續(xù)下降，企業(yè)在擴張等活動中取得的效益就會降低。籌資性凈現(xiàn)金流同比增長率越高，則越容易導致企業(yè)發(fā)生信貸違約，如籌資行為主要用于投資建設，企業(yè)通過舉債進行投資的效益往往不佳，也會影響企業(yè)整體現(xiàn)金流?，F(xiàn)金流指標是銀行重點關注的財務指標，也是企業(yè)需自我復盤的重點。

4.2 提升企業(yè)管理實效，及時干預與修正經營行為

4.2.1 做好供應鏈和市場管理

一是提升供應鏈完備度。了解生產經營過程中重點原材料、設備供應的情況，提前做出時間和資金余量，以較好地應對供應鏈供貨不穩(wěn)定的情況，縮短備貨周期、減少資金占用，實現(xiàn)降低成本、提高效率的目標。二是提升供應鏈話語權。企業(yè)在供應鏈上的話語權由企業(yè)產品稀缺性決定，并直接導向定價權，技術含量不高、供大于求的產品較難帶來話語權和定價權，并且同時伴隨結算周期和結算方式選擇性較差，因此提升產品力是非資源壟斷企業(yè)提高供應鏈地位的關鍵。三是緊盯市場占有率。市場占有率是檢驗企業(yè)產品的重要指標之一，企業(yè)要明確自身產品的市場占有率是否是以犧牲利潤或現(xiàn)金流為前提，市場份額的提升是否具有可持續(xù)性，同時要關注可替代品或更具性價比產品等不利因素的出現(xiàn)。

4.2.2 應對投資擴張帶來的經營管理挑戰(zhàn)

一是產能擴大產生的經營管理問題。產能擴大則更多資金被占用，生產經營管理難度進一步加大，企業(yè)應保證穩(wěn)定的資金供應、成熟的管理團隊以應對達產過程中面臨的困難和達產后的市場變化。二是加強多元化擴張下的人員和資金管理。企業(yè)跨業(yè)投資需評估自身的管理能力、主業(yè)與副業(yè)的協(xié)同效益、主業(yè)與副業(yè)的資金防火墻設置等。

4.2.3 保持核心研發(fā)人員穩(wěn)定

一是組建具有競爭力的研發(fā)團隊，領軍人物、核心技術人員等梯度分明，不斷提升團隊成長性、業(yè)界影響力，保持團隊歸屬感。二是制定量化績效考核方案，對研究的各個節(jié)點、里程碑提出時效要求和進行量化考核，明確專利歸屬，提升研發(fā)效率與研發(fā)團隊戰(zhàn)斗力。三是制定有競爭力的激勵措施，對具有研發(fā)突出貢獻的，可給予股權激勵，保持核心研發(fā)成員的向心力。

4.2.4 了解銀行融資行為偏好

一是控制股權質押比例。股權質押比例在一定程度上反映實際控制人的資金充裕程度，確?？毓晒蓶|的股權質押比例不超過70%。二是不涉足擔保圈。擔保圈風險既與當?shù)亟鹑谛庞铆h(huán)境有關，也與產業(yè)集群發(fā)展有關，擔保圈內企業(yè)共享信用，共同承擔風險，在產業(yè)不景氣時期，應避免出現(xiàn)擔保成圈。三是杜絕財務造假。財務報表制定可在政策允許范圍內進行技術處理，但要揭示調節(jié)原因與財務指標，保證報表真實還原企業(yè)經營水平。

4.2.5 保證企業(yè)財務健康

根據Probit模型，企業(yè)應重點關注以下與經營管理、銀行融資相關的敏感性指標。一是短期負債與營業(yè)收入比，在Probit模型中短期負債與營業(yè)收入比與信貸違約呈現(xiàn)顯著正相關關系，要關注該項指標的合理性，保證企業(yè)流動性良好。二是企業(yè)營業(yè)收入增長情況，應與企業(yè)成立年限結合起來，對于新成立的企業(yè)，營業(yè)收入快速增長符合邏輯；成熟企業(yè)的營業(yè)收入快速增長時，應告知融資方原因，包括是否涉足高風險投資領域、是否存在行業(yè)順周期效應，企業(yè)需評判在助力營收增長外力消失后，企業(yè)能否經歷收入波動的大起大落。三是企業(yè)經營盈利和資金使用效率情況，Probit模型中總資產現(xiàn)金回報率、凈利率、毛利率、現(xiàn)金比率、固定資產周轉率與信貸違約呈顯著負相關關系，是銀行融資時重點關注的指標，也是體現(xiàn)企業(yè)管理能力的結果，如果有影響融資的負面變化，企業(yè)應及時剖析原因并調整經營策略。

4.2.6 建立良好的商業(yè)信譽

一是杜絕拖欠稅款。企業(yè)欠稅一般為現(xiàn)金流緊張，可能導致銀行壓縮貸款。二是積極應對環(huán)保處罰。企業(yè)環(huán)保處罰次數(shù)、頻率、整改程度都是影響融資的關鍵因素，銀行對環(huán)保整改達標情況的判斷需經過半年至一年的觀察期，企業(yè)要避免出現(xiàn)環(huán)保違規(guī)行為，面對處罰時要積極整改。三是保持訴訟處于行業(yè)合理水平。一方面，從行業(yè)維度上，保持企業(yè)近3年涉訴數(shù)量及處理周期低于同行水平，提升企業(yè)商業(yè)違約事項處理能力；另一方面，要判斷涉訴事件是否會造成企業(yè)資金凍結，避免形成實質性資金短缺。

4.3 評判企業(yè)主的信用行為，加強對企業(yè)主行為的約束與管理

4.3.1 重視企業(yè)主的信用記錄

銀行多通過企業(yè)主對個人信譽的重視程度評判企業(yè)違約的主觀意愿，企業(yè)實際控制人是企業(yè)發(fā)展的掌舵者，應保持個人信用記錄良好。對于企業(yè)或企業(yè)實際控制人違法或被法院列入失信或被執(zhí)行人、限制高消費、限制出境等名單的，銀行會予以“一票否決”。

4.3.2 杜絕企業(yè)主的不良嗜好

銀行多從企業(yè)實際控制人的教育背景、從業(yè)背景、婚姻背景等多渠道搜集其軟信息，了解其在日常生活和商業(yè)合作中的道德品行。對于涉及賭博等不良嗜好的，銀行會予以一票否決。

5 結語

在新經濟形勢和激烈的同業(yè)競爭背景下，企業(yè)與銀行間的博弈往往導致雙方效率降低。本文從銀行視角出發(fā)，深入剖析企業(yè)行為及其背后的邏輯，通過構建財務與非財務模型，識別影響銀行信貸風險的關鍵企業(yè)行為。針對這些行為，本文提出了銀行在關注企業(yè)時應重點把握的方向，并基于銀行評估企業(yè)健康度的標準，為企業(yè)提供經營管理、投融資方面的策略。基于這一研究，大型商業(yè)銀行可以充分利用其全牌照優(yōu)勢，深入參與企業(yè)發(fā)展的各個階段，為企業(yè)提供有針對性的咨詢和建議，實現(xiàn)投貸聯(lián)結合，從而構建一種效率優(yōu)先、信息透明且需求導向的新型銀企合作關系，促進企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務發(fā)展與風險平衡的目標。

6 參考文獻

［1］連燕玲，鄭偉偉，高皓.創(chuàng)新困境下的制造業(yè)企業(yè)戰(zhàn)略響應——基于創(chuàng)新績效期望落差與響應式搜索行為的研究［J］.中國工業(yè)經濟，2023（8）：174-192.

［2］黎文靖，鄭曼妮.實質性創(chuàng)新還是策略性創(chuàng)新？——宏觀產業(yè)政策對微觀企業(yè)創(chuàng)新的影響［J］.經濟研究，2016，51（4）：60-73.

［3］孟慶斌，師倩.宏觀經濟政策不確定性對企業(yè)研發(fā)的影響：理論與經驗研究［J］.世界經濟，2017，40（9）：75-98.

［4］姜國華，饒品貴.宏觀經濟政策與微觀企業(yè)行為——拓展會計與財務研究新領域［J］.會計研究，2011（3）：9-18，94.

［5］梁上坤，董青.管理層宏觀經濟認知與企業(yè)違約風險［J］.數(shù)量經濟技術經濟研究，2023，40（9）：200-220.

［6］陳紅川.科技財稅政策對企業(yè)出口行為影響研究——技術創(chuàng)新的中介作用［J］.科技管理學報，2023，25（5）：35-48.

［7］楊俊，Robert J R Elliott，佟家棟.環(huán)境規(guī)制對企業(yè)出口行為的影響——來自歐盟WEEE指令和RoHS指令的實證分析［J］.經濟科學，2023（4）：104-125.

［8］陽佳余.融資約束與企業(yè)出口行為：基于工業(yè)企業(yè)數(shù)據的經驗研究［J］.經濟學（季刊），2012，11（4）：1503-1524.

［9］王豪杰，黃良杰.控股股東股權質押與企業(yè)行為選擇：基于金融化和創(chuàng)新的視角［J］.財會通訊，2023（23）：95-99.

［10］余婕，董靜.風險投資專長影響企業(yè)并購行為嗎？——基于行業(yè)選擇的視角［J］.管理評論，2023，35（7）：98-113.

［11］劉喜華，張馨月.高管團隊穩(wěn)定性對企業(yè)并購行為的影響——基于中國A股上市公司的實證研究［J］.技術經濟，2023，42（4）：160-171.

［12］邵科杰.大型企業(yè)信貸風險的識別與控制［D］.杭州：浙江大學，2021.

［13］陳夢玥.基于事件序列的上市企業(yè)債務違約行為分析及預測［D］.成都：西南財經大學，2022.

［14］楊斌.基于COX回歸的企業(yè)違約風險研究［D］.杭州：浙江財經學院，2013.

［15］王躍.上市民營企業(yè)信貸風險識別的雙模型預測方法比較研究［D］.包頭：內蒙古科技大學，2020.

［16］楊曉東.商業(yè)銀行小微企業(yè)信貸違約行為研究［D］.上海：上海財經大學，2020.

［17］錢龍.信息不對稱與中小企業(yè)信貸風險緩釋機制研究［J］.金融研究，2015（10）：115-132.

［18］郭婧，張新民.企業(yè)戰(zhàn)略激進、信貸周期與債務違約［J］.外國經濟與管理，2021，43（7）：38-53.

［19］程硯秋.遲國泰.企業(yè)負責人背景特征與信貸違約行為間關系的實證研究——基于大連地區(qū)小企業(yè)的信貸數(shù)據［J］.技術經濟，2015，34（3）：97-104.