互联网信贷对传统银行信贷的替代与补充效应研究

　　5.1.3 个体工商户经营信息

　　5.2 变量设置

　　5.2.1 被解释变量（银行信贷获取/互联网信贷获取）

　　5.2.2 核心解释变量（互联网信贷使用、银行信贷使用）

　　5.2.3 控制变量（经营规模、收入、行业等）

　　5.3 模型构建

　　5.3.1 多元Logit/Probit模型

　　5.3.2 倾向得分匹配（PSM）模型

　　5.3.3 异质性分析模型

　　5.4 描述性统计与相关性检验

　　第六章 实证结果分析

　　6.1 替代效应检验

　　6.1.1 网贷参与对银行贷款概率的影响

　　6.1.2 不具有抵押品工商户的替代性更强

　　6.1.3 急需短期周转资金群体的显著替代

　　6.2 补充效应检验

　　6.2.1 网贷参与促进后续银行贷款获取

　　6.2.2 平台信用评分提升银行信贷可得性

　　6.2.3 经营初期群体的补充效应最强

　　6.3 异质性分析

　　6.3.1 行业异质性

　　6.3.2 经营规模异质性

　　6.3.3 信用记录异质性

　　6.4 稳健性检验

　　6.4.1 替换被解释变量

　　6.4.2 分组回归

　　6.4.3 工具变量法

　　第七章 案例分析：个体工商户的多渠道融资路径

　　7.1 案例选择与访谈方法

　　7.1.1 “无抵押轻资产户”

　　7.1.2 “急需周转型”

　　7.1.3 “双渠道组合型”

　　7.2 不同类型工商户的融资行为逻辑

　　7.2.1 替代路径：网贷替代银行的典型案例

　　7.2.2 补充路径：网贷—银行组合融资案例

　　7.2.3 风险承受能力与融资渠道选择

　　7.3 案例启示

　　7.3.1 多渠道融资的适用边界

　　7.3.2 数据信用的长期效应

　　7.3.3 小微金融服务模式的优化方向

　　第八章 政策建议

　　8.1 推动银行与互联网平台的数据融合

　　8.1.1 多源征信共享

　　8.1.2 联合授信体系建设

　　8.2 提升银行对小微经营者的服务能力

　　8.2.1 优化风控模型

　　8.2.2 改进业务流程

　　8.2.3 扩展小额信用贷款

　　8.3 规范互联网信贷发展

　　8.3.1 风险提示机制

　　8.3.2 防止过度借贷

　　8.3.3 加强合规与审慎监管

　　8.4 构建多层次小微金融支持体系

　　8.4.1 银行—平台协同

　　8.4.2 政府信用增进

　　8.4.3 小微数字金融教育

　　第九章 研究结论与展望

　　9.1 主要研究结论

　　9.2 研究不足

　　9.3 后续研究方向