在全世界范围内，女性企业家得到的贷款远远少于男性企业家。这种性别差异与信贷的需求和供给有关。在需求方面，造成这种差异的原因在于女性更有可能选择进入资本密集度较低的行业，从而对信贷的需求较少。在供给方面，信贷中存在性别歧视，从而使女性创业者面临更大的信贷约束。

信贷中的性别歧视是指贷款人员对男性和女性申请者有不同的对待，即使他们在所有与业务相关的方面都是类似的。贷款者对女性申请者有更高的标准，要么直接拒绝那些不符合这一标准的女性，要么间接地施加繁琐的条件，使信贷难以获得。这种间接歧视在实证上难以识别，因此为了检验小企业信贷中直接和间接的性别歧视，作者基于土耳其的一家大型银行进行了实验，让334名贷款人员审查多个真实的贷款申请，其中随机改变了申请者的性别，以揭示小企业信贷中性别歧视的存在和形成机制，以及对女性创业者和经济发展的潜在影响。

作者基于土耳其的一家大型商业银行进行了实验，被试为负责筛选借款人的银行职工。在实验过程中，每一个被试需评估四份贷款申请表，申请表随机地呈现女性或男性。被试必须决定是否批准或拒绝每一份申请，如果批准，还要决定是否要求担保。对于每一份申请，被试还必须提供一个0到100之间的主观还款概率。贷款申请采用银行员工通常在电脑上处理的标准申请格式，其包含了确定申请者信用能力所需的所有信息。

实验所用到的申请是银行过去所处理过的真实贷款申请，作者共使用了100份申请，所有的申请都是性别中性的，除了随机分配的名字不同。每份申请平均由13.4名参与者评估，作者通过分配新的名字来表示申请者的性别，随机在男性名字（Ahmet, Ali, Mehmet, Mustafa）和女性名字（Ayse, Emine, Fatma, Zeynep）之间选择。这些名字在土耳其很常见，也在各个地区的适龄成年人中具有很好的代表性，没有人看到过相同的文件或相同的名字超过一次。

同时，作者将每个参与者看到的正常、不良和拒绝的贷款文件的比例固定为 2-1-1。这个比例并不反映银行的实际申请流程，以为了让参与者至少评估每种类型的一个文件。姓名被随机分配，每个参与者会看到来自每个性别的一个正常的贷款和一个“坏”的贷款申请（包含不良贷款或被拒绝的申请）。就决策的激励机制而言，参与者审批不同类型和性别的贷款申请，并决定是否需要担保人，作者根据审批的正确性和数量给予积分奖励，最后根据积分排名发放奖品。作者并没有惩罚错误的拒绝，这与银行真实的激励机制是相一致的。同时，在参与者完成贷款决策后，作者测量了参与者的风险偏好并进行了刻板印象的内隐联想测验（IAT）。

1.申请者性别与贷款被拒绝的概率

表3报告了贷款被拒绝概率对申请者性别的回归结果，因变量为贷款申请是否被拒绝的二元变量，所关注的核心解释变量为申请是否是来自女性申请者的二元变量。第一列只控制了申请文件的固定效应，第二列进一步加入了城市的固定效应，第三列使用double-LASSO的方法对协变量进行筛选。可以看出，Feamle applicant的系数值接近于0且均不显著，表明不同性别的申请被拒绝的概率没有显著差异，贷款中并没有直接性别歧视的证据。

为什么女性贷款申请者会比男性更有可能被要求提供担保人？作者提供了以下两个潜在机制：信贷风险的性别差异与社会规范和隐性偏见。

1.信贷风险的性别差异

作者使用了两种指标来衡量信用风险：客观的信用评分和贷款人员所认为的主观还款概率。数据表明男性和女性申请人的信用评分和主观还款概率的分布都非常相似，而且贷款审批人员并没有对女性申请人有更高的风险判断。这说明性别歧视并不是基于信用风险的差异。

2.社会规范和隐性偏见

另外一个潜在的机制是社会规范和隐性偏见影响贷款人员的决策，尤其是当申请贷款的女性处于与她们性别不一致的行业。作者使用世界银行和欧洲复兴开发银行的调查数据，将不同行业分为男性主导和女性主导两类，然后比较了同一行业内男性和女性申请人被要求提供担保人的概率。结果如表7所示，从（1）-（2）列可以看出，女性申请人在传统男性主导的行业中，更容易受到担保要求的歧视，而在女性主导的行业中，这种歧视则不存在。在第（3）-（6）列中，作者将男性主导行业和女性主导行业的样本分为两类：一类是内隐联想测验（IAT）得分低于中位数的贷款审批人员，另一类是得分高于中位数的审批人员。对于女性主导的行业，隐性性别偏见较强和较弱的审批人员之间有显著的差异。相反，在男性主导的行业中，对女性申请人的更高担保要求是由隐性性别偏见较强的审批人员推动的。这再次表明，更严格的担保要求并不反映审批人员对女性申请人更高信用风险的担忧，而社会规范和隐性偏见才是导致信贷中性别歧视的重要原因。