本文介绍了一篇关于计量经济学的文章，该文章关注金融获取对企业业务质量和消费者满意度的影响，通过随机对照试验（RCT）进行研究。文章包含了对实验设计、实施和结果的详细描述，以及对间接效应和福利评估的探讨。文章的主要贡献在于提供了业务抢夺效应的随机实验证据，揭示了潜在机制，并进行了福利评估。
文章关注金融获取对企业和消费者的影响，采用RCT方法进行研究，以探索金融获取对企业业务质量和消费者满意度的直接和间接效应。
文章在一个大型银行推出的贷款产品中进行RCT实验，通过访问企业并解释贷款条款来干预企业对新贷款产品的了解和使用。
研究发现贷款对企业收入和利润有积极影响，但竞争对手的接受贷款比例也产生了显著的间接效应，包括市场中的业务抢夺效应、消费者满意度的提升等。
文章进一步探讨了间接效应的机制，并通过模型估计了贷款项目对福利和再分配的影响。研究发现，贷款项目导致市场总收入重新分配，消费者剩余获得净增益。
文章在金融获取的研究中记录了企业面临的信贷约束情况，并通过RCT方法提供了业务抢夺效应的实证证据。此外，文章还通过模型估计了贷款项目的福利影响，为相关领域的研究做出了重要贡献。
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继“
两位女学者以中国汽车制造公司为实验对象，其研究成果荣登经济学顶尖期刊QJE
”之后，经济学TOP5刊上开始频繁出现采用实验性方法的论文。这些论文运用随机对照试验（RCT）来检验政策效果，进而开展政策评估和福利分析。AER期刊在2024年已经或即将发表多篇基于RCT方法的论文。
然而，相较之下，国内期刊仍然较多依赖于二手数据，这主要是因为实验成本高昂，而且在国内发表如此大规模RCT的成本效益比较低。这反映出国内外在研究方法上的差异。虽然不能断言RCT方法将来会在经济学界占据主导地位，但其在学术研究中的比重确实在逐渐增加，对此有所了解对我们是有益的。
关于RCT，参看１.
累了困了, 午睡可能是更好的选择, 夜晚睡太多没用的, QJE最新RCT方法研究
，２.
靠抛掷硬币做大决定对人生的终极影响, 小诺奖在TOP5上用RCT做了最接地气的研究！
３.
过去三十年, RCT, DID, RDD, LE, ML, DSGE等方法的“高光时刻”路线图
，４.
RCTs随机控制试验到底是什么, 会是社科研究的必然趋势
，５.
看了这篇, 我勉强知道如何用诺奖中的实地实验方法发表TOP刊文章了！
更重要的是，这篇文章不仅包含了结构估计和简约式估计，还进行了一系列模拟和福利分析，展示了政策可能带来的价值或造成的损失。这种方法相比单纯的回归分析更为深入，能够让政策制定者更清晰地看到政策的福利效应和成本分布。
本文在中国的不同市场内，通过调整企业获取新贷款产品的比例，成功创造了实验性的变异（variation）条件。金融获得（access to finance）对于接受了贷款的企业表现出显著的正面直接影响，然而，对于那些“接受了贷款的的企业”的竞争对手，却遭受了规模相当的负面间接影响，这导致生产者剩余并没有实现显著增长。
金融获得（access to finance）对企业业务质量和消费者满意度产生了正面的直接影响，但对价格产生了负面影响。这些影响并未被间接效应所抵消，从而意味着消费者剩余还是实现了净增益。此外，本文还发现了其他间接效应，并在福利评估中将这些效应纳入考量。
信用不足普遍被认为是制约经济增长的障碍。众多文献已经证实，信用对企业绩效具有显著的正面作用。但在行业层面，信用可能通过多种渠道产生间接影响：它可能通过业务竞争、信息传播等途径影响同行业的其他企业，也可能通过提升借款企业的产品和服务质量、调整价格来影响消费者。这种行业均衡效应对整个社会的福利和资源再分配可能具有重大意义，但目前对于其具体性质和规模的实证研究还相对有限。
例如，Rotemberg（2019）的研究记录了在印度，补贴政策对同行业其他企业的负面间接影响。而McKenzie和Puerto（2021）在肯尼亚进行的小微企业培训实验中，并未发现对同行业其他企业的间接影响。尽管如此，关于信用对企业和消费者产生的间接影响、其潜在机制以及对福利的具体影响，我们仍然知之甚少。
为了深入探讨这些问题，本研究在中国的78个零售市场中对3173家企业进行了实验。实验设计中，本文人为地在不同市场中创造了企业获得新贷款产品支持的比例差异，这样的设计使我们能够区分并识别贷款的直接和间接效应。研究结果显示，贷款对获得支持的企业在收入和利润上产生了显著的直接影响。然而，这种正面影响在很大程度上被竞争对手的业务抢夺效应所抵消，导致项目对生产者剩余没有产生可检测的影响。
进一步的机制分析表明，获得支持的企业通过提升产品和服务质量、降低价格来响应贷款支持，而消费者对此表示出了积极的反馈。这表明项目对消费者剩余产生了显著的正面影响。此外，研究还记录了由信息传播和需求扩散驱动的其他间接效应。在综合考虑直接和间接效应后，本文进行了福利分析，结果表明间接效应在理解行业整体结果和评估产业政策时具有极其重要的作用。
本文的第一部分，首先介绍了研究的背景和实验设计。2013年，一家大型银行针对中国东南部省份的小型和中型企业（SMEs）推出了一种创新的贷款产品。这款贷款产品在本地的“市场”——即零售和服务企业的集中区域——提供了比现有选择更为优惠的条件，其最大的卖点在于无需提供抵押品即可获得贷款。
同年夏天，本文作者与该银行携手，启动了一项随机控制实验RCT，目的是提高企业对新贷款产品的了解和获取。实验中，我们安排了一名贷款专员每月访问一次被纳入实验的企业，向他们详细解释贷款条款，并提供填写申请表的协助。
为了评估贷款产品的影响，本文在78个市场中随机分配了实验的处理强度。具体来说，在37个市场中，为80%的企业提供了实验处理（提供贷款）；在10个市场中，这一比例为50%；而在剩余的31个市场中，没有对任何企业进行处理（没有提供贷款）。这样的设计在企业是否接受处理以及其同行业中接受处理的企业比例上引入了随机性。
为了进一步补充本文的随机干预，作者们还对3173家企业进行了调查，这些企业平均拥有9名员工。2013年，本文在干预实施前进行了一次详尽的基线调查；随后在2015年（干预实施两年后的中期）和2016年（干预结束时）进行了后续调查。此外，为了收集价格、消费者满意度以及其他未包含在详细调查中的结果数据，在2020年又进行了一次简短的后续调查。
在本文的第二部分，作者从构建一个基础的借贷影响模型入手，它考虑了两种主要的间接影响机制：信息传播和业务抢夺。在这个模型框架下，企业在本地市场内以垄断竞争的方式运营。为了体现贷款对生产性投资的促进作用，假设企业获得贷款后，能够提升其产品的质量或增加产品种类，同时降低边际成本。模型还考虑了贷款信息向未接受处理的企业传播，并模拟这些企业基于此信息做出的借贷决策。
模型的核心预测是，贷款项目对企业收入（以对数形式表示）的影响可以用一个线性函数来近似表示，其中：(i) 与企业的借贷状态正相关，这反映了贷款的直接效应；(ii) 与企业竞争对手中接受贷款的比例负相关，这代表了业务抢夺效应。信息传播对企业绩效的影响仅通过贷款渠道体现，因此不直接体现在函数关系中。由于借贷行为本身是内生的，这个函数不能直接应用于实证分析。然而，本文展示了如何利用工具变量（IV）策略来估计该模型，其中受处理状态和竞争对手的处理比例作为工具变量。
这种简化形式的工具变量模型激发了本文的主要实证分析框架，其中关键的解释变量包括企业的借贷状态以及其竞争对手的借贷比例。
在本文的第三部分，展示了实证分析的简约式结果。首先，本文对企业接受贷款的情况进行了考察。研究发现，在研究期末，处理组的企业使用新贷款产品的比例比控制组的企业高出28个百分点。新贷款产品并没有替代其他形式的借贷，这一发现表明企业确实面临借贷约束。尤为重要的是，贷款的接受还产生了积极的间接效应：市场中处理组企业的比例对控制组企业的借贷行为产生了正面影响，这一结果与模型中信息传播机制的预测相吻合。
接下来，本文进一步分析了贷款对企业绩效的直接和间接影响。当以销售额的对数形式呈现结果时，本文估计该项贷款政策的直接效应大约为10个对数点，而竞争对手处理比例的间接效应约为-9个对数点。这两个系数的相近幅度表明，贷款项目对市场总收入的影响相对有限，并且指出了收入在市场中的重新分配现象——即从未接受处理的企业转移到了接受处理的企业。
在本文的深入探讨中，进一步分析了影响结果背后的具体机制。根据本文构建的模型，业务抢夺主要由两种机制推动（详见图1）：一是产品和服务的质量和多样性的提升，二是成本和价格的降低。这两种机制共同作用，增强了消费者对借款企业的满意度，进而导致需求向这些企业转移。
在本文的进一步探讨中，分析了市场层面的效应，这些效应可以通过将市场层面的指标与市场中接受处理的企业比例进行回归分析来直接估计。研究发现，虽然市场收入或利润并没有表现出显著变化，但在市场层面的业务质量和消费者满意度上却有了显著的提升。这些市场层面的结果与我们在企业层面分析得出的结论高度一致。
在本文的第四部分，进行了一项基于模型的福利评估，将直接效应与多种间接效应综合考虑。首先，运用模型所蕴含的工具变量（IV）回归方法，对贷款的直接影响和业务抢夺效应进行了估计。与简约式的结果相似，本文发现贷款对收入和利润的影响显著，但两者在很大程度上相互抵消。
接着，利用这些估计结果来量化贷款项目对福利和再分配的影响。根据模型，本文可以通过分析贷款对企业收入的直接影响（作为重新分配程度的衡量）以及市场中的替代弹性σ（控制了在给定重新分配下的福利增益），来推断消费者剩余的增益。在采用文献中较为保守的σ值，即σ = 6的情况下，本文发现如果对市场中所有企业进行处理，每家企业将获得大约15,000美元的福利增益，这占到了其利润的17%左右，主要由消费者获得的增益所驱动。
本文的研究为两大类文献领域做出了重要贡献。首先，本文在金融获取的分析上，基于现有研究记录了企业面临的信贷约束情况。具体来说，De Mel、McKenzie 和 Woodruff（2008）以及 McKenzie 和 Woodruff（2008）通过对斯里兰卡和墨西哥的微型企业进行现金资助的实验评估，探讨了金融支持对企业的影响。Banerjee 和 Duflo（2014）则针对印度的中型企业，评估了定向贷款计划的效果。
本文的间接效应分析在现有文献的基础上，进一步探讨了不同情境下的间接和均衡效应。
Duflo 和 Saez（2003）首次提出了通过实验性处理强度的变化来捕捉间接效应的方法。在涉及企业的间接效应研究中，Bloom、Schankerman 和 Van Reenen（2013）利用观察数据研究了研发活动的溢出效应和业务抢夺效应。
而在实验性研究领域，Drexler、Fischer 和 Schoar（2014）以及 Calderon、Cunha 和 De Giorgi（2020）发现了金融和商业素养干预可能带来的负面间接效应，尽管他们的研究设计或能力尚未深入挖掘这些效应的内在机制。
与本文工作最为接近的是Rotemberg（2019），他记录了印度一项补贴政策对同行业企业的负面影响，以及McKenzie 和 Puerto（2021）在肯尼亚进行的微型企业培训实验，发现该实验并未对同行业企业产生间接效应。本文对这些研究的主要贡献在于提供了业务抢夺效应的随机实验证据、揭示了图1所示机制，并进行了福利评估。
同样相关的研究包括Burke、Bergquist 和 Miguel（2018）；Huber（2018）；Breza 和 Kinnan（2021）；以及 Buera、Kaboski 和 Shin（2021），他们探讨了信贷的一般均衡影响，这些影响通常是正面的。Sraer 和 Thesmar（2020）提出了一种评估企业政策一般均衡效应的方法。本文对他们工作的主要贡献在于提供了业务抢夺效应的实证证据、探讨了潜在的作用机制，并评估了福利影响。
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