《基于QCA模型的W地区小额贷款公司定性比较研究》10000字（论文）

基于QCA模型的W地区小额贷款公司定性比较分析目录TOC\o"1-2"\h\u25567基于QCA模型的W地区小额贷款公司定性比较分析 110469第一节定性比较分析方法原理 116577一、定性比较分析方法的原理与主要特征 11746二、定性比较分析方法的具体步骤 21116三、定性比较分析法中的“核心变量”和“边缘变量” 229304第二节三类风险的QCA分析 312839一、原因变量测度 323171二、结果变量测度 423269三、信用风险防控维度 47754四、操作风险防控维度 513231五、市场风险防控维度 63381六、构建整体风险分析模型 718993第三节整体风险的QCA分析 812931一、结果变量测度 826604二、小额贷款公司整体风险QCA分析 822530注：数据来源：CsQCA2.0软件处理结果 111153GS*ES*BIC*SQ（0.4） 1216304结论 15第一节定性比较分析方法原理一、定性比较分析方法的原理与主要特征QCA分析的原理是基于布尔代数算法，通过案例间结果变量的比较，探索非对称性因果关系的逻辑新形式。在QCA的分析过程中会不断简化案例中包含的丰富信息，最后总结形成一个简单的表达式。QCA的基本思想是将要分析的样本案例中的结果与条件转换为一系列条件组合。基于研究的条件变量与结果变量的敲定，QCA通过比较案例群中案例结构，探究两者间、不同的条件组合和结果间的逻辑关系，并且进一步细化描述。QCA分析中因子值“1”表示发生或存在，反之，因子值“0”表示不发生或不存在。因子间通过数学运算符号表达。（“*”表示“和”；“=”或箭头表示“导致”；“+”表示“或”，即A*B=Y，表示A和B同时存在将导致Y的发生）QCA的主要内容与分析特点可归为以下三点：1、比较研究应基于案件的性质。每个案例的组成与特征都具有复杂性。在分析过程中，研究人员必须维护整个案例的完整性，区分每个案例的不同部分与相互关联的部分。2、跨案例比较。真值表分析可识别案例间的和相同和差异的部分，通过比较区分条件间的关系，合并同类项，保留案例个性化的差异特征。3、评估多种类的组合因果关系。例如：结果的出现是源于各个条件的整合；不同的条件组合可能导致同一结果的出现；不同的背景下，相同的条件可能产生不一样的结果等等种类。二、定性比较分析方法的具体步骤研究者首先需要明确研究所涉及的解释因素和被解释结果，然后为所有变量分配值，然后通过软件（Cs/QCA2.0）构建真值表（TruthTable）。真值表是定性比较分析方法中的重要基础要素，真值表反映了结果变量，条件变量等案例组合间特征等信息。真值表的运用在实证类定性分析方法十分普遍。最后，从所有条件及其组合开始并遵循“布尔最小化”原理，通过模拟运算进行真值表的简化。这个过程的运算逻辑为条件存在与否都不影响结果的出现，那么此项条件则为多余条件项，进而可以删除该项影响结果不明显的条件，从而以获得更为精确简洁的布尔代数表达式。本文旨在通过对比不同小额贷款公司间的风险程度来寻找信用风险防控、操作风险防控、市场风险防控的最优组合路径。本文中信用风险防控、操作风险防控、市场风险防控实质为非线性的非对称关系，如某个小额贷款公司的信用风险防控措施做的比较好，但它的操作风险防控机制会比较落后。因此本文研究不适用传统的实证分析方法，采用定性比较分析方法(QCA)。QCA的运算逻辑是布尔代数运算，构建准确科学的前因条件构型。本文的QCA分析通过一致性(Consistency)和覆盖度(Coverage)两个运算参数，以验证条件变量间对于结果变量的可解释程度与条件的必要性，增强本文前因条件构型的可靠性与研究结论的说服力。三、定性比较分析法中的“核心变量”和“边缘变量”本文分析采用了核心变量与边缘变量，核心变量是指改条件变量本质上就能影响结果变量，同时也是引起结果变量的变化的必须条件，而边缘变量是相对不重要的，可以被替换的。“核心与边缘”概念，是基于要素与结果的因果关系提出的与结果有较强因果关系的原因变量为核心变量，与结果有较弱因果关系的原因变量为边缘变量。在本文研究中，通过对比中间解与精简解分析结果，若该条件在两类解中同时出现，则为结果变量的核心条件，反之，则为结果变量的边缘条件。通过引入“核心与边缘”变量，将影响小额贷款公司风险的11个原因变量分类进行分析，甄别影响每一类风险的核心条件。第二节三类风险的QCA分析本文研究基于随机取样原则，筛选出10家温州地区的小额贷款公司，组合成案例群为研究对象。前文总结归纳出信用风险、操作风险、市场风险为影响小额贷款公司风险系数的三类因素，并整理出与之对应的担保制度、激励制度、资格审查制度、贷款流程、法人结构、财务管理流程等等11项影响小额贷款公司风险的具体因素，本文将进行两个层次QCA分析。首先对三类风险进行QCA分析，筛选分别影响三类风险的核心条件与边缘条件，再进一步综合三类风险防控的核心条件为条件变量，以小额贷款公司整体风险系数为结果变量进行QCA分析，探究降低小额贷款公司的风险系数的路径。一、原因变量测度基于文献综述成果，将各位学者提出的风险及其影响因素纳为影响小额贷款公司风险系数的原因变量进行分析。影响小额贷款公司风险系数等级的因素应该能从各个角度体现小额贷款公司风险防控的效果。基于上文文献分析所得理论框架，结合研究数据的可获得性，主要从信用风险、操作风险、市场风险三类风险总结共计11个条件变量，具体见表1.1。表1.1条件变量编码表维度条件变量测量标准编码信用风险担保制度（GS）有清晰明确的担保制度1未制定抵押担保制度0激励机制（ES）有完善的激励约束机制1没有完善的激励约束机制0资格审查制度（QES）有严格的资格审查制度1没有严格的资格审查制度0贷款流程（LF）有科学的贷款流程1没有科学的贷款流程0操作风险法人结构（CS）法人治理结构合理1法人治理结构不合理0财务监控（FM）财务制度完善且有效监控1未进行财务监控0内控制度（BIC）内控制度完善且执行有效1缺乏完善的内控制度0员工素质（SQ）相关专业大专学历以上人才数量大于样本中位数1相关专业大专学历以上人才数量小于样本中位数0市场风险融资途径（FC）有多种融资途径1单一融资途径0发展转型规划（DT）有发展转型规划1没有发展转型规划0社会监督机制（SSM）接受过监管部门现场检查1未接受过监管部门的现场检查0二、结果变量测度本文以小额贷款公司风险系数等级（Riskfactorlevel）为结果变量。本文根据徐本磊（2019）设计的符合我国小额信贷机构风险评级指标体系，本文研究将第一层QCA分析的结果变量分为小额贷款公司信用风险评级指标、小额贷款公司操作风险评级指标和市场风险评级指标，本文根据三类评级指标对样本公司风险系数进行打分，评分细则及得分情况见附录。样本公司风险得分大于等于60分，风险较低，赋值为1。样本公司风险得分小于60分，风险较高，赋值为0。结果变量赋值情况如表1.2所示：表1.2案例在结果变量上的取值分布变量解释结果编码频数比例信用风险评级指标体系得分大于等于60分风险较低1550%信用风险评级指标体系得分小于60分风险较高0550%操作风险评级指标体系得分大于等于60分风险较低1660%操作风险评级指标体系得分小于60分风险较高0440%市场风险评级指标体系得分大于等于60分风险较低1440%市场风险评级指标体系得分小于60分风险较高0660%三、信用风险防控维度担保制度（guaranteesystem）。担保制度主要是指公司为降低小额贷款公司存在的信用风险制定的有效的担保制度，从上文的温州市小额贷款公司的风险成因分析可以得出，小额贷款公司的信用风险来源于部分贷款公司缺乏完善的担保抵押制度。贷款的发放缺乏一定程度的抵押或者质押要求，当发生贷款人违约行为时，承担全额损失。所以，本文将有明确抵押担保制度的公司赋值为1，未制定明确抵押担保制度的公司赋值为0。激励机制（encouragementsystem）。一个小额贷款公司想要降低信用风险，可通过设计激励与约束条款，规范和激励贷款对象的信用行为。例如：提供提前还款折扣与优惠，通过限制贷款资格或利率来惩罚逾期与坏账行为，减少贷款客户的信用风险。所以，本文将有完善的激励约束机制的公司赋值为1，尚未完善激励机制的公司赋值为0。资格审查制度（Qualificationexaminationsystem）。小额贷款公司降低信用风险，需要区分每位贷款者信用特征，进而确定专属的授信额度。在贷款发放之前、贷中、贷后不同的贷款阶段建立严格的“三查”制度；在期初严格把控贷款者信用风险；贷款操作时应完善审批系统，全面执行场外贷款交易，并将还款管理与贷款管理的岗位进行分离；贷款已经由工作人员发放之后，需固定时间周期了解贷款者的资金流动情况以经营成果。所以，本文将建立了严格的资格审查制度并执行的公司赋值为1，其余公司赋值为0。贷款流程（LoanFlow）。“无规矩不成方圆”，贷款流程相当于小额贷款公司在开展业务过程中的规范，同时也是借贷双方间的行为要求。如果小额贷款公司没有建立科学合理的贷款流程，可能导致操作人员的主观随意性，同时也可能导致借款人所留贷款信息的缺失等重大操作风险，因此贷款程序是贷款管理和风险控制的基石。将建立科学的贷款流程的公司赋值为1，其余赋值为0。对信用风险防控维度的四个变量进行QCA分析，去除边缘变量，以得到核心原因变量进行下一步分析。通过运用CsQCA2.0进行运算得到如下表1.3的结果：原始数据及运算过程详见附录B。表1.3信用风险防控维度核心变量分析中间解（IntermediateSolution）构型（Configuration）原始覆盖率（rawcoverage）净覆盖率（uniquecoverage）一致性（consistency）GS*ES*QES*LF0.80.81solutioncoverage:1solutionconsistency:1精简解（ParsimoniousSolution）构型（Configuration）原始覆盖率（rawcoverage）净覆盖率（uniquecoverage）一致性（consistency）GS*ES0.80.81solutioncoverage:1solutionconsistency:1上表中同时出现于中间解与精简解中的为核心条件，反之则为边缘条件。由上表可知，信用风险的核心条件为担保制度（GS）和激励机制（ES），而资格审查制度（QES）和贷款流程（LF）为边缘条件。四、操作风险防控维度法人结构（Corporatestructure）。小额贷款公司主要是由民间资本组合设立，部分主要投资者会形成“一家独大”的专断现象，即主要投资者通过近亲名义变相购买股票，达成公司决策的绝对控制权。在小额贷款公司治理结构方面，应该建立“三会一层”结构，其中独立存在的监事会可以承担一定的监督作用，提升对于公司专断经营的风险防控的能力，相互制约的组织结构，设立边界的权利范围也可以减少决策和运营风险。所以，本文将法人治理结构合理的样本公司赋值为1，其余公司赋值为0。内部控制（built-incontrol）。小额贷款公司在业务流程方面存在着内控不严格的问题时，将直接导致贷款流程不规范，对贷款人的全过程没有进行有效严格的监控，没有及时跟踪贷款人对贷款资金的使用，引起操作风险。所以，本文将有完善的内控制度的公司赋值为1，没有完善的内控制度的公司赋值为0。财务监控（Financialmonitor）。目前小额贷款公司都在尝试简化自身的财务部门，以降低公司成本支出。基本上没有小额贷款公司会调配人力审核贷款申请者的信贷能力和贷款资金的流动情况。小额贷款公司的财务人员不能够对资金的来源、去向进行定期的把控，那么也就无法精准预测公司的资金流动情况，进而增加了小额贷款公司的风险。所以，本文将有完善的财务监控制度的样本公司赋值为1，其余公司赋值为0。员工素质（staffquality）。工作人员不具备相关的专业知识储备，将对于风险没有意识，敏感识别度不够。对于借款人资料审核不严格，前期调查工作不认真很容易造成操作风险。工作人员在对贷款进行发放时，知识储备不够，未来发展形势的判断不够准确，信用贷款的投资结构不能快速的做出调整。所以，本文将员工具备相关专业大专学历以上人才数量大于样本中位数的公司赋值为1，其余公司赋值为0。对操作风险防控维度的四个变量进行QCA分析，去除边缘变量，以得到核心原因变量进行下一步分析。通过运用CsQCA2.0进行运算得到如下表1.4的结果：原始数据及运算过程详见附录B。表1.4操作风险防控维度核心变量分析中间解（IntermediateSolution）构型（Configuration）原始覆盖率（rawcoverage）净覆盖率（uniquecoverage）一致性（consistency）BIC*SQ*CS*FM0.830.831solutioncoverage:1solutionconsistency:1精简解（ParsimoniousSolution）构型（Configuration）原始覆盖率（rawcoverage）净覆盖率（uniquecoverage）一致性（consistency）BIC*SQ0.80.81solutioncoverage:1solutionconsistency:1由上表可得出，同时出现于中间解与精简解中的核心变量为内控制度（BIC）和员工素质（SQ），法人结构（CS）和财务监控（FM）为边缘变量。五、市场风险防控维度社会监督机制（socialsupervisionmechanism）。政府主管部门应设置项目小组和人员对小额贷款公司定期进行巡视监督。社会监督机制考察小额贷款公司是否受到政府和社会的监督，将接受过市场监督的的公司赋值为1，其余公司赋值为0。融资途径（Financingchannel）。小额贷款公司筹集资金大多依赖于增资扩股和接收资本金，增资扩股需要在其成立一年之后才能进行。另外在公司经营状况不佳的阶段，公司的增资扩股基本上很难推进。小额贷款公司的外部融资被严格限制，后续发展的资金难以获取，因而小额贷款公司面临较明显的资金流动性风险，相反，有多样化的融资途径能够有效的降低流动风险。所以，本文将有多种融资途径的样本公司赋值为1，其余公司赋值为0。发展转型规划（Developmenttransformation）。小额贷款公司未来转型方向不清晰，可能面临战略定位方面的风险。2009年6月，《小额贷款公司改制设立村镇银行暂行规定》发布，指出“允许小额贷款公司满足一定条件后转型为村镇银行”，但“一定条件”却是难以让小额贷款公司股东接受的高要求。本文将有发展转型规划的企业赋值为1，其余企业赋值为0。对市场风险防控维度的三个变量进行QCA分析，去除边缘变量，以得到核心原因变量进行下一步分析。通过运用CsQCA2.0进行运算得到如下表1.5的结果：原始数据及运算过程详见附录B。表1.5市场风险防控维度核心变量分析中间解（IntermediateSolution）构型（Configuration）原始覆盖率（rawcoverage）净覆盖率（uniquecoverage）一致性（consistency）SSM*FC*DT0.40.41SSM*~FC*~DT0.20.21solutioncoverage:1solutionconsistency:1精简解（ParsimoniousSolution）构型（Configuration）原始覆盖率（rawcoverage）净覆盖率（uniquecoverage）一致性（consistency）SSM0.60.61solutioncoverage:1solutionconsistency:1由上表可得出，同时出现于中间解与精简解中的核心变量为社会监督机制（SSM），融资途径（FC）和发展转型规划（DT）为边缘变量。六、构建整体风险分析模型综合以上三类风险的分析结果，笔者运用QCA分析筛选出影响小额贷款公司信用风险、操作风险和市场风险的核心变量，分别为：担保制度（GS）、激励机制（ES）、内控制度（BIC）、员工素质（SQ）和社会监督机制（SSM）。本文基于上述分析结果，总结出小额贷款整体风险QCA分析模型，如图5.1：图5.1小额贷款公司整体风险QCA分析模型第三节整体风险的QCA分析一、结果变量测度原因变量测度通上一节内容一致，故不再赘述。本节分析将以小额贷款公司整体风险系数等级（Riskfactorlevel）为结果变量。本文根据徐本磊(2019)设计的符合我国小额信贷机构风险评级指标体系对样本公司风险系数进行打分，评分细则及得分情况见附录。样本公司风险得分大于等于60分，风险较低，赋值为1。样本公司风险得分小于60分，风险较高，赋值为0。本文研究案例在结果变量上的取值分布如表1.6：表1.6案例在结果变量上的取值分布变量解释结果编码频数比例风险评级指标体系得分大于等于60分风险较低1550%风险评级指标体系得分小于60分风险较高0550%二、小额贷款公司整体风险QCA分析（一）构建真值表据QCA的具体分析步骤，首先将前文甄别出的影响三类风险的5项核心因素赋值情况以及案例编码进行基础信息汇总，可以得到一份10个样本公司的二分数据表。表1.7QCA分析的真值表公司信用风险防控操作风险防控市场风险防控风险系数等级GSESBICSQSSMRFL公司1111111公司2111101公司3101111公司4111011公司5111101公司6001100公司7100010公司8010100公司9100100公司10010000（二）单变量必要性分析QCA分析的第一步是运算条件变量的一致性(consistency)和覆盖率(coverage)，验证分析研究中选择的条件与结果之间的必要性或者充分性关系。其中“一致性”是指分析中选取的单个条件变量或者是不同条件变量的组合对于结果变量的影响所表现出的一致程度；而“覆盖率”是指纳入分析模型的条件变量对于解释所设立的结果变量的出现或者变化的完整性表述。（何俊志，2013）根据QCA方法的研究惯例，进行单因素必要性分析，如果运算结果显示其必要一致性大于0.8，那么就是必要条件。单变量具体分析结果如表1.8所示。表1.8单变量分析结果条件变量RFL~RFLConsistencyCoverageConsistencyCoverageGS1.000.710.400.28~GS0.000.000.601.00ES0.800.670.400.33~ES0.200.250.600.75BIC1.000.830.200.17~BIC0.000.000.801.00SQ0.800.570.600.43~SQ0.200.330.400.67SSM0.600.750.200.25~SSM0.400.330.800.67如表1.8显示：在必要性的检验中，结果变量为“RFL”即低风险贷款公司的一致性检验时，担保制度（GS）、激励机制（ES）、内部控制（BIC）、员工素质（SQ）的一致性均>0.8，而其他的几项条件变量的一致性未达成0.8的门槛值，分析说明以上四项单个变量是结果变量风险系数等级低（RFL）的必要条件，其他的单个变量为非必要条件。在覆盖度的检验中，内部控制（BIC）的覆盖率为0.83，具有较强的解释力度。在结果变量为“~RFL”即高风险贷款公司的一致性检验中，内控制度不完善（~BIC）、社会监督不足（~SSM）的一致性均>0.8，分析结果说明：若“~RFL”设置为结果变量时，以上单项前因条件中的内控制度不完善和社会监督不足变量是其必要条件。另外在覆盖率的分析结果中，我们发现其中担保制度不全（~GS）、内控制度不完善（~BIC）的覆盖率均为1.00，具有较强的解释力度，其他的条件变量的覆盖率也是有高有低，解释力度都不太够。（三）结果分析通过表1.8显示的各项系数，笔者发现单个要素对于小额贷款公司整体风险的解释力度较弱。因此本文后续研究将通过CsQCA2.0软件对调查对象温州市10个小额贷款公司的数据进行多变量的组态分析。首先需要设定一致性门槛值为0.8，运行结果如表1.9所示。

表1.9低风险实证结果复杂解（ComplexSolution）构型（Configuration）原始覆盖率（rawcoverage）净覆盖率（uniquecoverage）一致性（consistency）GS*ES*BIC*SQ0.60.41GS*ES*BIC*SSM0.40.21GS*BIC*SQ*SSM0.40.21solutioncoverage:1Solutionconsistency:1中间解（IntermediateSolution）构型（Configuration）原始覆盖率（rawcoverage）净覆盖率（uniquecoverage）一致性（consistency）GS*ES*BIC*SQ0.60.41GS*ES*BIC*SSM0.40.21GS*BIC*SQ*SSM0.40.21solutioncoverage:1solutionconsistency:1精简解（ParsimoniousSolution）构型（Configuration）原始覆盖率（rawcoverage）净覆盖率（uniquecoverage）一致性（consistency）GS*BIC111solutioncoverage:1solutionconsistency:1注：数据来源：CsQCA2.0软件处理结果组态分析过程中，CsQCA2.0软件会输出复杂解（ComplexSolution）、简洁解（ParsimoniousSolution）和中间解（IntermediateSolution）。复杂解，顾名思义，是将所有影响结果的条件组合都呈现出来，没有经由必要条件的简化过程，因此该分析结果若是加入路径分析中，会导致降低风险路径过于复杂；反之，简洁解有可能将一些必要的条件变量简化，使得最终的分析结果脱离真实情况，具有研究不充分的可能性。因此介于两者之间的中间解更适合作为路径分析的基本要素，中间解归集了所有的必要条件进行分析，以下是对CsQCA2.0输出结果中间解的具体分析：组态1：GS*ES*BIC*SQ（0.4）=明确的担保制度+完善的激励机制+有效的内控制度+员工素质高该组态的核心条件为担保制度，边缘条件为激励机制、内控制度和员工素质。表明：当小额贷款公司的社会监督机制不健全的情况下，降低风险主要依靠企业内部明确的担保制度，同时应加强激励机制、完善内部控制制度、提高企业员工的整体素质。组态2：GS*ES*BIC*SSM（0.2）=明确的担保制度+完善的激励机制+有效的内控制度+健全的社会监督机制该组态的核心条件为担保制度和内控制度，边缘条件为激励机制和社会监督机制。表明：当小额贷款公司员工素质无法提高的情况下，降低风险主要通过明确的担保制度和完善的内控制度，同时也应该强化激励机制和社会监督机制。组态3：GS*BIC*SQ*SSM（0.2）=明确的担保制度+有效的内控制度+员工素质高+健全的社会监督机制该组态的核心条件为担保制度和内控制度，边缘条件为员工素质和社会监督机制。表明：当小额贷款公司激励机制可有可无的情况下，降低风险主要通过明确的担保制度和完善的内控制度，同时也应该强化社会监督机制并提高员工的素质。通过从覆盖度指标对比这3个组态，我们发现，组态1的覆盖度最高，对结果变量的解释覆盖了总样本的40%。说明大多数风险低的小额贷款公司是受到第1条组态的影响，即具备明确的担保制度和严格的内控制度，同时强化激励机制注重员工素质的提高这4个条件的组合对小额贷款公司风险控制产生的影响机制更为普遍。这一结果证明了本文采用CsQCA方法的优势，即从整体视角揭示了影响小额贷款公司风险的因素间是相互依赖的，存在多种能够导致目标结果产生的组态，而传统视角的实证研究无法解释这些因素和结果的复杂关系。组态分析中的核心条件与边缘条件的引入，能够精细化条件对于结果的关系分析，准确化研究结论。从上述分析已知担保制度与内控制度是影响小额贷款公司整体风险的核心条件，而激励制度、员工素质和社会监督机制是影响小额贷款公司整体风险的边缘条件，降低小额贷款公司整体风险的条件组合结果如表1.10所示：表1.10降低整体风险的条件组合结果变量C1C2C3担保制度（GS）●●●激励机制（ES）○○内控制度（BIC）●●●员工素质（SQ）○○社会监督机制（SSM）○○一致性（CS）1.0001.0001.000覆盖率（CV）0.60.40.4净覆盖率（NCV）0.40.20.2注：用●和○表示原因变量出现，空格表示该条件可存在可不存在，●为核心条件，○为边缘条件。从表1.10中可知，分析结果呈现了3类条件组合。前因条件一致性(CS)都达到了1，大于分析前设定的0.8的门槛值，验证了当前的条件组合能够达到解释结果变量的一致性标准，从而证明C1、C2、C3三种条件组合有助于降低小额贷款公司的整体风险。另外，分析结果显示总一致性指标也为1，这说明目前所得的前因构型涵盖了所有可能影响贷款公司风险系数等级的前因条件组合类型。通过对于三种降低贷款公司风险系数的组态分析，我们可以得出，健全的担保制度和完善的内控制度是降低风险的核心条件，激励机制、员工素质和社会监督机制属于边缘条件。同时可以得出以下三种降低小额贷款公司风险等级的路径：（1）内控管理与担保驱动路径。明确的担保制度和完善的内控制度属于核心条件，同时在三种构型中同时出现，由此可见一个小额贷款公司具有明确的担保抵押制度和内控制度对于降低风险是至关重要的。C1组态表明在社会监督制度不完善的条件下，降低小额贷款公司风险的主要措施是明确担保抵押制度和提高内控管理水平。小额贷款公司信用风险大部分来源于缺乏严格的抵押担保机制，农户或小微企业向小额贷款公司借款时没有提供有效的抵押物，导致贷款无法收回，明确制定严格的担保抵押制度能够有效防止贷款无法收回，降低信用风险。另外，一部分操作风险来源于内控管理水平低，业务流程不规范，贷款发放阶段对于贷款人以及贷款资金缺乏全过程的有效监控，通过制定完善的内控制度能有效的防控操作风险。（2）激励制度与监管支持路径。C2组态可以看出，在员工专业水平较低、素质整体偏低的情况下，要想降低小额贷款公司的风险，应注重外部的监督管理和激励机制的强化。通过设计还款优惠激励机制，或者设计相关惩罚条款，激励贷款者在规定期限之前还清贷款，是降低信用风险的一种有效手段。另外，政府主管部门设置项目小组和人员对小额贷款公司定期进行巡视监督，通过加强社会监督降低小额贷款公司的风险。（3）人才培养与监督并重路径。C3组态表明，若激励制度未能及时的制定，降低小额贷款公司的风险则主要通过提升员工素质和加强社