论文部分内容阅读
【摘要】社会网络具有共享信息、分担风险、减少机会主义行为等作用，从而可能减轻农村地区信贷交易的信息不对称。本文运用全国农村金融微观调查数据，从社会网络视角考察农户的社会网络对其获取信贷的影响，研究表明：以血缘或地缘关系为基础的社会网络对农户获取信贷有显著影响，社会网络宽泛的农户，更容易获得贷款，社会网络是农户平滑消费或扩大生产的重要工具；社会网络对农户借贷的作用不仅仅局限于非正规金融，在正规金融它也发挥着积极作用；社会网络影响农户在非正规金融市场的信贷，但这种影响随着农村经济的发展、农户贫富差距的出现而逐渐弱化。
【关键词】社会网络 农村金融 信贷获取
一、引言
在较为贫困的农村地区，获取信贷是农户提高收入的重要手段之一。通过获取信贷，农户可以改变初始察赋，扩大生产，平滑消费。因此，研究农户信贷获取情况及其影响因素，有利于了解农户信贷决策模式和农村金融状况。社会资本对收入和经济发展的作用越来越受到学者的关注，而社会资本中最为重要的内容之一是社会网络，社会网络是社会个体成员之间因为互动而形成的相对稳定的关系体系，这种关系有利于缓解信贷市场的信息不对称问题。在农村的借贷市场上，社会网络通过信息共享促进农户间的相互借贷，缓解农村地区的信贷约束，一定程度上弥补农村正规金融市场的不足。现有研究大多检验社会网络对农户个体或家庭总收入的作用，从信息传递的角度考察社会网络对民间借贷及其违约情况的影响，而关于社会网络对农户信贷获取的研究还不多，本文力图从农户获取信贷的难易程度及信贷额度的大小两方面，对社会网络在农户借贷过程中所起的作用进行探讨。文章使用来自中国农村的微观调研数据，通过模型模拟农户在决定信贷的思维过程，实证检验了社会网络是否有利于农户获取信贷，通过区分向正规与非正规金融机构贷款，力图发现社会网络对农户在正规金融机构的信贷获取是否也存在影响。
二、数据及描述统计
本文使用的是清华——汇丰“中国农村金融发展研究”项目的调研数据。清华与汇丰在2006～2008年合作对中国农村地区金融状况进行问卷调查，调查问卷内容涵盖了农户基本情况、农户家庭经济条件、农户借贷情况、农户的金融意识等方面，在地域上涉及青海、甘肃、新疆、内蒙古、陕西、黑龙江、吉林、辽宁、河北、河南、山西、山东、湖北、湖南、安徽、江西16个省（自治区），共有4919户农户参与调研，样本量较大且信息全面，因此，该调查数据对本文的实证研究提供良好的支持。
本文在剔除调研信息不完整的样本后，最终以其中的2025户农户作为有效样本。其中有借贷行为的有1030户，占有效样本的比例为50.86%。在这2025个有效样本中，与正规金融机构发生过借贷行为的有365户。其中向银行借款的数额从1000元到1000000元不等，除个别超过十万的大额借款，多数借款额都在1万至5万之间；信用社的最低借款额为1000，最高借款额为40万，借款额在5万以内（包括5万）的农户有286户，超过三分之二，5万至10万（包括10万）的农户有22户，而超过10万的仅有8户。通过民间借贷的方式进行过借贷的农户有747户，其中向亲友或邻里借钱有711户，这不仅在民间借贷中占据绝大部分，甚至在整个发生借贷行为的1030个样本中，也占了69.03%，反映出在欠发达的农村地区，基于血缘关系或地缘关系的借贷行为依然盛行，当农户产生借贷需求时，主要借款对象仍然是向亲友邻里，侧面反映了农村地区借款渠道单一，潜在的借贷需求无法得到满足。民间借贷虽然发生数量多频率高，但借贷金额较小，有664户农户借贷金额小于3万（包括3万），超过参与民间借贷农户总数的80%，最低借款额为50元，而几百元、几千元的借款额十分普遍。因此，非正规渠道的借贷在我国农村地区仍然比较活跃，通过人情关系借款仍然是农村中最主要的融资渠道，因此从社会网络的角度测农户获取借贷的难易程度是非常有必要的。
表1 样本农户的贷款及信贷渠道
表1反映农村非正规金融借贷额度小、频率高，而正规金融贷款笔数小、额度大的特点。正规金融一般要求抵押，一般农户无法给出合格的抵押品而无法获得贷款，因此民间借贷相对活跃。而在民间借贷中，向亲友邻里借款是主导，占比远高于其他三种途径，说明在农村，民间借贷是建立在社会网络基础上的，社会网络中的农户之间彼此更加了解更加信任，相互间借贷也较为容易。社会网络在借贷过程中充当了抵押品的角色，所以在正规金融不发达的农村，依赖社会网络的非正规金融为正规金融的缺位起到了很好的补充作用。
一般来说，农户贷款主要是出于扩大生产和平滑消费两方面原因。调研数据显示，农户贷款的用途主要包括衣食所需、建房装修、外出做工路费、子女教育、生产或做生意、购买家电或家用车、治病、人情费用、还钱和其他用途。表2列出了农户贷款的各项用途及在发生借贷行为的1030个样本中所占比例。由表2可以发现，农户进行贷款最主要的用途是生产或者做生意，此外，建房装修支出、子女教育支出、治病医疗支出、衣食支出、人情费用支出也是农户借贷的主要用途。所以，农户的金融需求是多元化的，而对于正规金融机构而言，其需要对贷款进行有效风险评估，所以正规金融贷款的用途也主要限制在生产、做生意或建房几个方面。
表2 农户贷款的用途
样本中，除了发生借贷行为的1030户农户外，还有995户农户没有借钱。农户报告不借钱的原因有没想过或者不需要借钱、没能力偿还、没能力提供担保、利息太高、怕催债、没地方借钱、借款被拒以及不习惯借钱花等。表3报告选择上述原因的农户数及所占比例，从中可知“没想过或者不需要借钱”是农户不借款的最主要原因，超过三分之二的农户都出于这个原因而不借款，这一方面符合农村地区小农经济自给自足的特点，另一方面也反映出我国农户的金融意识整体比较薄弱。有5.33%农户因为“没能力偿还”不进行借款，虽然所占比例不高，但一定程度上说明我国农户还比较贫困，他们甚至不敢通过贷款来改善自己的生产条件和生活水平。还有4.32%的农户是因为“没有地方借钱”和“利息太高”而不借款，反映了我国农村地区信贷渠道单一，信贷市场狭小，信贷制约极为明显。另外，有3.92%的农户“不习惯借钱”，也侧面反映了农户淡薄的借贷意识和自给自足的小农社会的烙印。 表3 农户不借款原因
四、实证结果及经济解释
本文设计的实证包括两个方面，一方面是实证社会网络是否有助于农户的信贷获取，另一方面则实证检验社会网络是否影响从正规金融机构借款或者向非正规金融机构借款。
（一）社会网络对农户信贷获取的实证分析
本文试图在控制农户年龄、受教育水平等家庭基本情况因素和收入、资产等风险因素的情况下，探讨社会网络对农户信贷获取的影响。正如前文所述，社会网络的度量比较困难，不同文献使用了不同指标对其进行度量，基于现有文献，“礼金支出”是合适且常用的度量指标（章元、陆铭，2009；赵剑治、陆铭，2009；马光荣、杨恩艳，2011），再综合样本数据的情况，本文选取与“礼金支出”性质相同的“人情支出”作为社会网络的度量指标。
一个有贷款需求的农户获取信贷的过程可以分解为两个阶段：第一个阶段，该农户根据自身情况决定是否需要借钱；第二阶段，在需要借钱的情况下，该农户决定实际借款的数额。基于此，本文建立两阶段模型来刻画借贷过程前后两个阶段的连续性，模型如下：
第一阶段：
■ （1）
■
第二阶段：
■ （2）
其中，y2表示农户的实际借款数额。两个阶段的模型中，sn均表示社会网络指标，本文用“人情支出”表示，X表示影响农户借款决策和借款金额的其他家庭基本情况因素和家庭经济因素。只有在y1=1时，进一步观测该农户的实际借贷额，并将其作为y2的样本值纳入第二个阶段的模型中。为避免内生性问题，回归中均不使用家庭各类支出作为控制变量，而是选取家长的年龄（Age）和年龄的平方（Agesquare）、家长的受教育程度（Edu）、家庭抚养比（dependency ratio）、家庭毛收入（Income）、家庭拥有的经营性资产（Asset）、家庭承包的土地类型（Land）以及农户是否为农信社成员（Member）。表4报告各变量的具体含义和取值说明，表5、表6是两个阶段各个变量的描述性统计。
表4 变量的含义及取值说明
表5 第一阶段回归的统计性描述
表6 第二阶段回归的描述性统计
农户借贷获取变量中，是否决定借款的平均值为0.5086，决定借款后的实际借款额度的平均值为22966.28，表明超过一半的农户有借款意愿，但大多数农户为小额贷款。在家庭特征变量中，家长年龄的平均值分别为47.2424和46.3291，年龄的标准差都大约为10，表明年龄分布比较平均；家长受教育水平变量的均值分别为7.9131和7.7369，多为小学至初中的文化水平，表明农户总体文化程度偏低；家庭抚养比平均值分别为0.3333和0.3385；家庭毛收入的平均值分别为41642.22和42774.93，它的标准差比较大，表明农村地区也存在明显的收入不平等现在，但农户整体生活水平较以往已有明显提高；家庭拥有的经营性资产的平均值分别为28591.4元和33095.72元；家庭承包的土地种类的均值为1.0617和1.0951。作为社会网络指标的人情支出的均值分别为1907.993元和2135.146元，它的标准差也较大。
本文运用Eviews6.0软件对两阶段的模型（1）和模型（2）进行估计，估计结果如表7。
表7 社会网络对农户信贷获取的影响的两阶段回归结果
注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著，小括号内为回归系数的p-value值。
表7表明社会网络是影响农户信贷获取的重要因素，无论在第一阶段还是第二阶段，它的效果都显著为正，这意味着人情支出越多，即社会网络越广泛的农户，向外界借钱越容易，借到的实际金额也越多，所以社会网络的建立有利于农户获取信贷。
同时，可以发现，年龄在两个阶段中均有显著影响，不同点在于在第一阶段它呈现倒U形而在第二阶段呈现正U形，这与数据反映出来的事实是相符的，因为观察可以发现，决定借款的农户中大多处于中年，年轻农户和老年农户人数较少，而在决定实际借贷额时，由于年轻农户借款主要为了做投资额较大的生产或生意、老年农户借款主要为了治病，所以借款金额较多，中年农户借款主要是为了平滑家庭消费和做小本生意或生产，借款金额较少。
家长受教育水平在第一阶段呈现显著的负影响但在第二阶段不显著，这可能是因为受教育程度越高越谨慎，希望能够把风险控制在一定程度之内，因此不愿意进行贷款。
家庭收入在第一阶段有显著的负影响，收入越高的农户越不倾向于借款，因为他们可以自给自足的生活，这与我国农村地区的特点是相符的，农户虽然有借款的意识但依然比较保守，能不借钱就尽量不借钱。家庭收入在第二阶段却变成了显著的正影响，这是因为收入越高的农户，扩大生产的愿望也越强烈，这些农户一旦决定需要贷款就会进行较大金额的借贷。
经营性资产对农户决定是否借贷无显著影响，但对实际借贷额有显著为正的影响，因为农户决定是否借贷纯粹是从自身需求的角度出发，而在确定实际的借贷额时却要考虑自身的偿债能力、抵押资质等，所以受到经营性资产的影响。
农户承包的土地对农户决定是否借款有显著为正的影响，因为土地依然是农村最主要的生产资源，体现了农户的生产规模，但在决定实际借贷额时它的影响变成显著为负，因为土地无法作为抵押，约束了农户实际可贷的金额。
是否为农信社成员在两个阶段都有显著为正的影响，表明成为一名农信社成员在一定程度上可以使农户更容易获取信贷，也可以提高实际获得的信贷额度。
（二）社会网络对农户从正规金融获取信贷的影响分析
现有文献大多考察社会网络如何影响农户从非正规渠道获取借贷，而很少从正规金融的角度探究社会网络对农户申请贷款的作用。本文建立三阶段模型对社会网络是否有利于农户通过正规金融渠道获取信贷进行实证检验。 三阶段模型的设计是因为农户完成贷款申请需要经历三个过程：第一个过程，农户决定是否需要借款；第二个过程，农户决定是否向正规金融机构借款；第三个过程，农户决定自己在正规金融机构中的实际借款额度。第一个过程即为前文两阶段模型的第一阶段，在第二个过程中，将以在第一过程中有借贷行为的1030个样本作为总样本，以这1030户农户是否与正规金融机构（银行、信用社）发生过借贷为被解释变量，解释变量与第一部分相同，在第三个过程中，将以在第二个过程中报告与正规金融机构发生过借贷的365户农户为总样本，以他们与正规金融金融机构的实际借贷额为被解释变量，解释变量与第一部分相同。第二个过程的模型形式如下：
■（3）
■
第三个过程的模型形式如下：
■ （4）
其中，y4表示农户向正规金融机构的实际贷款额。模型的回归结果报告在下表8。
表8 社会网络对农户从正规金融获取信贷的影响的三阶段回归结果
注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著，小括号内为回归系数的p-value值。
实证结果中的社会网络指标均呈现显著为正，表明社会网络对农户从正规金融机构的信贷获取有重要影响，即人情支出越多社会网络越宽泛的农户，越容易从正规金融机构获取贷款，而且贷款的额度也会相对较多，说明在正规金融借贷中，社会网络也发挥着积极作用，这也印证了中国作为一个传统的关系型社会，社会网络存在于人们生活的各个方面。
表8的结果中，年龄及年龄的平方对是否向正规金融借贷及借贷数量无显著影响；受教育水平对农户是否向正规金融机构借贷有显著为正的影响，受教育水平越高的农户，越倾向于通过正规金融的渠道借贷，但受教育水平对向正规金融机构借贷的实际金额无显著影响；家庭抚养比对农户是否向正规金融借款有显著的负影响，一般抚养压力的农户更少向正规金融借款，这一方面可能是因为正规金融机构不愿意借款，另一方面可能是因为家庭抚养比主要反映农户为平滑消费所需要的信贷，这部分信贷可通过亲友邻里等非正规借贷满足，但在第三阶段家庭抚养比的影响显著为正，抚养比大的农户想要的贷款金额大，在决定向正规金融申请贷款后自然也会提高申请的数额；家庭收入在第二阶段的影响显著为正，而在第三阶段显著为负，收入高的家庭倾向于向正规金融机构贷款，但出于根深蒂固的保守观念，即便收入较高的农户也不愿意冒风险去贷更多的钱，贷款数额与收入不成正比；家庭的经营性资产在第二阶段无显著影响，在第三阶段显著为正，因为在农村地区最主要的抵押品仍然是高价值的生产性设备、果园林木、家禽家畜等容易计算价值并且容易变现的资产，所以家庭经营性资产体现了家庭提供担保品的能力，能力越高自然能获得更多贷款金额。家庭承包的土地对农户在正规金融机构的实际贷款额有显著负影响，因为土地是国有的而无法作为抵押，对农户向正规金融机构申请更多的贷款并无帮助。农信社成员倾向于向正规金融机构，尤其是农信社，申请贷款，带这个身份对于提高贷款数额无显著影响。
（三）社会网络对农户从非正规金融获取信贷的影响分析
为了比较社会网络对农户在正规和非正规两种机构中获得贷款的影响有何不同，及社会网络如何影响农户在两种机构之间做出决策，本文也对社会网络与农户在非正规金融机构中获取借贷的关系进行了实证研究。
本部分实证建模仍采取三个阶段。第一阶段为农户决定是否借贷，第二阶段为农户在决定需要借款后，再决定是否通过非正规金融机构借贷，第三阶段为农户决定向非正规金融机构借款后，再决定自己的实际借贷额。另外，本部分的第一阶段与第一部分的第一阶段也是相同的，故不再赘述。第二阶段以有借贷行为的1030个样本作为总样本，以这1030户农户是否向非正规金融机构借款作为被解释变量，解释变量与第一部分相同。第三阶段筛选了703个向非正规金融机构借款的农户为有效样本，以他们与非正规金融金融机构的实际借贷额为被解释变量，解释变量与第一部分相同。第二个阶段的模型形式如下：
■（5）
■
第三阶段的模型建立如下：
■（6）
其中，y6表示农户向非正规金融机构的实际贷款额。回归结果如表9所示。
表9 社会网络对农户从非正规金融获取信贷的影响的三阶段回归结果
注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著，小括号内为回归系数的p-value值。
从表9可以看出，社会网络指标对农户信贷获取有显著影响，但其影响并不都显著为正，在第二阶段，社会网络产生了显著为负的影响。观察样本数据，可以发现，人情支出较多的农户收入一般来说相对较高，所以他们可以比较方便地从正规金融机构贷款，特别是在贷款资金用于生产或者做生意时。因此，随着农村经济的发展和农户金融意识的逐渐提高，大部分农户还是偏好通过正规途径借贷，以规避风险。在第三阶段，社会网络对农户通过非正规金融渠道可获得的实际贷款金额有显著的正向影响，一个用越多人情支出来维护其社会网络的农户，越容易从亲友邻里等借取更多的钱。总的来看，以亲缘关系为基础的社会网络对农户的民间借贷行为仍有显著影响，但随着农村经济的发展，农户出现一定的贫富分化，这种影响就在逐渐减弱，相对富裕的农户更情愿选择正规融资渠道。
在控制变量中，年龄对农户非正规金融的借贷额的影响呈现U形，与正规金融一样，但这种影响并不显著。农户的受教育程度有显著影响，在第二阶段它的系数为负，表明受教育程度越高的农户越不偏好于选择通过非正规途径借贷，向非正规金融借贷的农户普遍受教育年限较少，但在第三阶段，受教育程度的作用为正，因为受教育程度较高的农户一般更容易被信任，也就更容易获取更大的借款额。农户拥有的经营性资产的作用显著为正，经营性资产反映了家庭的生产规模，资产较多的农户还款能力更强，更有可能找到愿意给予他们贷款的农户。家庭承包的土地种类这个变量的影响并不十分显著，因为在我国农户对土地只有使用权，承包的土地土地无法反映农户的资产数量。家庭收入在第二阶段和第三阶段呈现相反的影响，表明家庭收入越高的农户并不倾向选择非正规金融方式，但一旦他选择了非正规金融进行借贷，则他较高的收入有助于他获取更高的借贷额，因为家庭收入体现了农户的偿债能力。是否为农信社成员对农户非正规借贷无显著影响。总的来说，农户家庭经济变量和家庭结构变量对非正规金融借贷的约束及影响小于正规金融借贷，因为非正规金融不要求抵押，门槛较低，农户间借贷往往是因为信任对方并且熟悉对方的经济收入情况，侧面反映在非正规金融市场上，信任和社会网络其实充当了抵押品的角色。 五、主要结论
本文基于社会网络与农户信贷的相关研究，运用中国农村金融微观调研数据进行统计分析，对社会网络是否有助于农户获取信贷进行两阶段回归分析，对社会网络如何影响农户从正规金融和非正规金融获取信贷进行三阶段回归分析，发现：第一，以血缘或地缘关系为基础的社会网络对农户获取信贷有显著影响，社会网络宽泛的农户，更容易获得贷款，并且获得的贷款数额也相对较高，有利于农户扩大生产或者平滑消费；第二，社会网络对农户借贷的作用不仅仅局限于非正规金融，在正规金融它也发挥着积极作用，不仅影响着农户的借贷渠道选择，也影响着农户通过正规金融机构可以获取的实际借贷额；第三，社会网络也影响农户在非正规金融市场进行信贷，但这种影响随着农村经济的发展、农户贫富差距的出现而逐渐弱化，验证了“社会资本是穷人的资本”这一假说，基于此本文还认为基于社会网络的非正规金融借贷虽是满足农村金融需求的一个有力工具，但其可持续性有待进一步探究；第四，家庭基本情况与家庭财富情况在不同阶段对农户的信贷决定有不同方向不同程度的影响，但在非正规金融借贷中它们的影响较不明显，侧面突出了社会网络、农户间的相互信任在非正规金融市场中的重要作用及抵押品性质。因此，在农村金融制度改革中让社会网络在金融体系中发挥其应有的作用，有助于农村金融体系的不断完善。
参考文献
[1]Karlan，D.：Social Connections and Group Banking，Economic Journal，Vol.117，2007.
[2]Cagla Okten and Una Okonkwo Osili：Social Networks and Credit Access in Indonesia，World Development，Vol.32，No.7，2004.
[3]章元，陆铭.《社会网络是否有助于提高农民工的工资水平》.《管理世界》2009年第3期.
[4]赵剑治，陆铭.《关系对农村收入差距的贡献及其地区差异》.《经济学季刊》2009年第9卷第1期.
[5]陈雨露，马勇，杨栋.《农户类型变迁中的资本机制：假说与实证》.《金融研究》2009第3期.
[6]杨汝岱，陈斌开，朱诗娥.《基于社会网络社交的农户民间借贷需求行为研究》.《经济研究》2011年第11期.
[7]史清华，万广华，黄珺.《沿海与内地农户家庭储蓄借贷行为比较研究——以晋浙两省1986～2000年固定跟踪观察的农户为例》.《中国农村观察》2004年第2期.
[8]金烨，李宏彬.《非正规金融与农户借贷行为》.《金融研究》2009年第4期.
[9]Karlan，D.and J.Morduch：Access to Finance，Handbook of Development Economics，Vol.5，2010.
作者简介：刘佳奇（1995-），男，汉族，江西赣州人，江西师范大学财政金融学院，2012级本科生，财务管理专业。
【关键词】社会网络 农村金融 信贷获取
一、引言
在较为贫困的农村地区，获取信贷是农户提高收入的重要手段之一。通过获取信贷，农户可以改变初始察赋，扩大生产，平滑消费。因此，研究农户信贷获取情况及其影响因素，有利于了解农户信贷决策模式和农村金融状况。社会资本对收入和经济发展的作用越来越受到学者的关注，而社会资本中最为重要的内容之一是社会网络，社会网络是社会个体成员之间因为互动而形成的相对稳定的关系体系，这种关系有利于缓解信贷市场的信息不对称问题。在农村的借贷市场上，社会网络通过信息共享促进农户间的相互借贷，缓解农村地区的信贷约束，一定程度上弥补农村正规金融市场的不足。现有研究大多检验社会网络对农户个体或家庭总收入的作用，从信息传递的角度考察社会网络对民间借贷及其违约情况的影响，而关于社会网络对农户信贷获取的研究还不多，本文力图从农户获取信贷的难易程度及信贷额度的大小两方面，对社会网络在农户借贷过程中所起的作用进行探讨。文章使用来自中国农村的微观调研数据，通过模型模拟农户在决定信贷的思维过程，实证检验了社会网络是否有利于农户获取信贷，通过区分向正规与非正规金融机构贷款，力图发现社会网络对农户在正规金融机构的信贷获取是否也存在影响。
二、数据及描述统计
本文使用的是清华——汇丰“中国农村金融发展研究”项目的调研数据。清华与汇丰在2006～2008年合作对中国农村地区金融状况进行问卷调查，调查问卷内容涵盖了农户基本情况、农户家庭经济条件、农户借贷情况、农户的金融意识等方面，在地域上涉及青海、甘肃、新疆、内蒙古、陕西、黑龙江、吉林、辽宁、河北、河南、山西、山东、湖北、湖南、安徽、江西16个省（自治区），共有4919户农户参与调研，样本量较大且信息全面，因此，该调查数据对本文的实证研究提供良好的支持。
本文在剔除调研信息不完整的样本后，最终以其中的2025户农户作为有效样本。其中有借贷行为的有1030户，占有效样本的比例为50.86%。在这2025个有效样本中，与正规金融机构发生过借贷行为的有365户。其中向银行借款的数额从1000元到1000000元不等，除个别超过十万的大额借款，多数借款额都在1万至5万之间；信用社的最低借款额为1000，最高借款额为40万，借款额在5万以内（包括5万）的农户有286户，超过三分之二，5万至10万（包括10万）的农户有22户，而超过10万的仅有8户。通过民间借贷的方式进行过借贷的农户有747户，其中向亲友或邻里借钱有711户，这不仅在民间借贷中占据绝大部分，甚至在整个发生借贷行为的1030个样本中，也占了69.03%，反映出在欠发达的农村地区，基于血缘关系或地缘关系的借贷行为依然盛行，当农户产生借贷需求时，主要借款对象仍然是向亲友邻里，侧面反映了农村地区借款渠道单一，潜在的借贷需求无法得到满足。民间借贷虽然发生数量多频率高，但借贷金额较小，有664户农户借贷金额小于3万（包括3万），超过参与民间借贷农户总数的80%，最低借款额为50元，而几百元、几千元的借款额十分普遍。因此，非正规渠道的借贷在我国农村地区仍然比较活跃，通过人情关系借款仍然是农村中最主要的融资渠道，因此从社会网络的角度测农户获取借贷的难易程度是非常有必要的。
表1 样本农户的贷款及信贷渠道
表1反映农村非正规金融借贷额度小、频率高，而正规金融贷款笔数小、额度大的特点。正规金融一般要求抵押，一般农户无法给出合格的抵押品而无法获得贷款，因此民间借贷相对活跃。而在民间借贷中，向亲友邻里借款是主导，占比远高于其他三种途径，说明在农村，民间借贷是建立在社会网络基础上的，社会网络中的农户之间彼此更加了解更加信任，相互间借贷也较为容易。社会网络在借贷过程中充当了抵押品的角色，所以在正规金融不发达的农村，依赖社会网络的非正规金融为正规金融的缺位起到了很好的补充作用。
一般来说，农户贷款主要是出于扩大生产和平滑消费两方面原因。调研数据显示，农户贷款的用途主要包括衣食所需、建房装修、外出做工路费、子女教育、生产或做生意、购买家电或家用车、治病、人情费用、还钱和其他用途。表2列出了农户贷款的各项用途及在发生借贷行为的1030个样本中所占比例。由表2可以发现，农户进行贷款最主要的用途是生产或者做生意，此外，建房装修支出、子女教育支出、治病医疗支出、衣食支出、人情费用支出也是农户借贷的主要用途。所以，农户的金融需求是多元化的，而对于正规金融机构而言，其需要对贷款进行有效风险评估，所以正规金融贷款的用途也主要限制在生产、做生意或建房几个方面。
表2 农户贷款的用途
样本中，除了发生借贷行为的1030户农户外，还有995户农户没有借钱。农户报告不借钱的原因有没想过或者不需要借钱、没能力偿还、没能力提供担保、利息太高、怕催债、没地方借钱、借款被拒以及不习惯借钱花等。表3报告选择上述原因的农户数及所占比例，从中可知“没想过或者不需要借钱”是农户不借款的最主要原因，超过三分之二的农户都出于这个原因而不借款，这一方面符合农村地区小农经济自给自足的特点，另一方面也反映出我国农户的金融意识整体比较薄弱。有5.33%农户因为“没能力偿还”不进行借款，虽然所占比例不高，但一定程度上说明我国农户还比较贫困，他们甚至不敢通过贷款来改善自己的生产条件和生活水平。还有4.32%的农户是因为“没有地方借钱”和“利息太高”而不借款，反映了我国农村地区信贷渠道单一，信贷市场狭小，信贷制约极为明显。另外，有3.92%的农户“不习惯借钱”，也侧面反映了农户淡薄的借贷意识和自给自足的小农社会的烙印。 表3 农户不借款原因
四、实证结果及经济解释
本文设计的实证包括两个方面，一方面是实证社会网络是否有助于农户的信贷获取，另一方面则实证检验社会网络是否影响从正规金融机构借款或者向非正规金融机构借款。
（一）社会网络对农户信贷获取的实证分析
本文试图在控制农户年龄、受教育水平等家庭基本情况因素和收入、资产等风险因素的情况下，探讨社会网络对农户信贷获取的影响。正如前文所述，社会网络的度量比较困难，不同文献使用了不同指标对其进行度量，基于现有文献，“礼金支出”是合适且常用的度量指标（章元、陆铭，2009；赵剑治、陆铭，2009；马光荣、杨恩艳，2011），再综合样本数据的情况，本文选取与“礼金支出”性质相同的“人情支出”作为社会网络的度量指标。
一个有贷款需求的农户获取信贷的过程可以分解为两个阶段：第一个阶段，该农户根据自身情况决定是否需要借钱；第二阶段，在需要借钱的情况下，该农户决定实际借款的数额。基于此，本文建立两阶段模型来刻画借贷过程前后两个阶段的连续性，模型如下：
第一阶段：
■ （1）
■
第二阶段：
■ （2）
其中，y2表示农户的实际借款数额。两个阶段的模型中，sn均表示社会网络指标，本文用“人情支出”表示，X表示影响农户借款决策和借款金额的其他家庭基本情况因素和家庭经济因素。只有在y1=1时，进一步观测该农户的实际借贷额，并将其作为y2的样本值纳入第二个阶段的模型中。为避免内生性问题，回归中均不使用家庭各类支出作为控制变量，而是选取家长的年龄（Age）和年龄的平方（Agesquare）、家长的受教育程度（Edu）、家庭抚养比（dependency ratio）、家庭毛收入（Income）、家庭拥有的经营性资产（Asset）、家庭承包的土地类型（Land）以及农户是否为农信社成员（Member）。表4报告各变量的具体含义和取值说明，表5、表6是两个阶段各个变量的描述性统计。
表4 变量的含义及取值说明
表5 第一阶段回归的统计性描述
表6 第二阶段回归的描述性统计
农户借贷获取变量中，是否决定借款的平均值为0.5086，决定借款后的实际借款额度的平均值为22966.28，表明超过一半的农户有借款意愿，但大多数农户为小额贷款。在家庭特征变量中，家长年龄的平均值分别为47.2424和46.3291，年龄的标准差都大约为10，表明年龄分布比较平均；家长受教育水平变量的均值分别为7.9131和7.7369，多为小学至初中的文化水平，表明农户总体文化程度偏低；家庭抚养比平均值分别为0.3333和0.3385；家庭毛收入的平均值分别为41642.22和42774.93，它的标准差比较大，表明农村地区也存在明显的收入不平等现在，但农户整体生活水平较以往已有明显提高；家庭拥有的经营性资产的平均值分别为28591.4元和33095.72元；家庭承包的土地种类的均值为1.0617和1.0951。作为社会网络指标的人情支出的均值分别为1907.993元和2135.146元，它的标准差也较大。
本文运用Eviews6.0软件对两阶段的模型（1）和模型（2）进行估计，估计结果如表7。
表7 社会网络对农户信贷获取的影响的两阶段回归结果
注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著，小括号内为回归系数的p-value值。
表7表明社会网络是影响农户信贷获取的重要因素，无论在第一阶段还是第二阶段，它的效果都显著为正，这意味着人情支出越多，即社会网络越广泛的农户，向外界借钱越容易，借到的实际金额也越多，所以社会网络的建立有利于农户获取信贷。
同时，可以发现，年龄在两个阶段中均有显著影响，不同点在于在第一阶段它呈现倒U形而在第二阶段呈现正U形，这与数据反映出来的事实是相符的，因为观察可以发现，决定借款的农户中大多处于中年，年轻农户和老年农户人数较少，而在决定实际借贷额时，由于年轻农户借款主要为了做投资额较大的生产或生意、老年农户借款主要为了治病，所以借款金额较多，中年农户借款主要是为了平滑家庭消费和做小本生意或生产，借款金额较少。
家长受教育水平在第一阶段呈现显著的负影响但在第二阶段不显著，这可能是因为受教育程度越高越谨慎，希望能够把风险控制在一定程度之内，因此不愿意进行贷款。
家庭收入在第一阶段有显著的负影响，收入越高的农户越不倾向于借款，因为他们可以自给自足的生活，这与我国农村地区的特点是相符的，农户虽然有借款的意识但依然比较保守，能不借钱就尽量不借钱。家庭收入在第二阶段却变成了显著的正影响，这是因为收入越高的农户，扩大生产的愿望也越强烈，这些农户一旦决定需要贷款就会进行较大金额的借贷。
经营性资产对农户决定是否借贷无显著影响，但对实际借贷额有显著为正的影响，因为农户决定是否借贷纯粹是从自身需求的角度出发，而在确定实际的借贷额时却要考虑自身的偿债能力、抵押资质等，所以受到经营性资产的影响。
农户承包的土地对农户决定是否借款有显著为正的影响，因为土地依然是农村最主要的生产资源，体现了农户的生产规模，但在决定实际借贷额时它的影响变成显著为负，因为土地无法作为抵押，约束了农户实际可贷的金额。
是否为农信社成员在两个阶段都有显著为正的影响，表明成为一名农信社成员在一定程度上可以使农户更容易获取信贷，也可以提高实际获得的信贷额度。
（二）社会网络对农户从正规金融获取信贷的影响分析
现有文献大多考察社会网络如何影响农户从非正规渠道获取借贷，而很少从正规金融的角度探究社会网络对农户申请贷款的作用。本文建立三阶段模型对社会网络是否有利于农户通过正规金融渠道获取信贷进行实证检验。 三阶段模型的设计是因为农户完成贷款申请需要经历三个过程：第一个过程，农户决定是否需要借款；第二个过程，农户决定是否向正规金融机构借款；第三个过程，农户决定自己在正规金融机构中的实际借款额度。第一个过程即为前文两阶段模型的第一阶段，在第二个过程中，将以在第一过程中有借贷行为的1030个样本作为总样本，以这1030户农户是否与正规金融机构（银行、信用社）发生过借贷为被解释变量，解释变量与第一部分相同，在第三个过程中，将以在第二个过程中报告与正规金融机构发生过借贷的365户农户为总样本，以他们与正规金融金融机构的实际借贷额为被解释变量，解释变量与第一部分相同。第二个过程的模型形式如下：
■（3）
■
第三个过程的模型形式如下：
■ （4）
其中，y4表示农户向正规金融机构的实际贷款额。模型的回归结果报告在下表8。
表8 社会网络对农户从正规金融获取信贷的影响的三阶段回归结果
注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著，小括号内为回归系数的p-value值。
实证结果中的社会网络指标均呈现显著为正，表明社会网络对农户从正规金融机构的信贷获取有重要影响，即人情支出越多社会网络越宽泛的农户，越容易从正规金融机构获取贷款，而且贷款的额度也会相对较多，说明在正规金融借贷中，社会网络也发挥着积极作用，这也印证了中国作为一个传统的关系型社会，社会网络存在于人们生活的各个方面。
表8的结果中，年龄及年龄的平方对是否向正规金融借贷及借贷数量无显著影响；受教育水平对农户是否向正规金融机构借贷有显著为正的影响，受教育水平越高的农户，越倾向于通过正规金融的渠道借贷，但受教育水平对向正规金融机构借贷的实际金额无显著影响；家庭抚养比对农户是否向正规金融借款有显著的负影响，一般抚养压力的农户更少向正规金融借款，这一方面可能是因为正规金融机构不愿意借款，另一方面可能是因为家庭抚养比主要反映农户为平滑消费所需要的信贷，这部分信贷可通过亲友邻里等非正规借贷满足，但在第三阶段家庭抚养比的影响显著为正，抚养比大的农户想要的贷款金额大，在决定向正规金融申请贷款后自然也会提高申请的数额；家庭收入在第二阶段的影响显著为正，而在第三阶段显著为负，收入高的家庭倾向于向正规金融机构贷款，但出于根深蒂固的保守观念，即便收入较高的农户也不愿意冒风险去贷更多的钱，贷款数额与收入不成正比；家庭的经营性资产在第二阶段无显著影响，在第三阶段显著为正，因为在农村地区最主要的抵押品仍然是高价值的生产性设备、果园林木、家禽家畜等容易计算价值并且容易变现的资产，所以家庭经营性资产体现了家庭提供担保品的能力，能力越高自然能获得更多贷款金额。家庭承包的土地对农户在正规金融机构的实际贷款额有显著负影响，因为土地是国有的而无法作为抵押，对农户向正规金融机构申请更多的贷款并无帮助。农信社成员倾向于向正规金融机构，尤其是农信社，申请贷款，带这个身份对于提高贷款数额无显著影响。
（三）社会网络对农户从非正规金融获取信贷的影响分析
为了比较社会网络对农户在正规和非正规两种机构中获得贷款的影响有何不同，及社会网络如何影响农户在两种机构之间做出决策，本文也对社会网络与农户在非正规金融机构中获取借贷的关系进行了实证研究。
本部分实证建模仍采取三个阶段。第一阶段为农户决定是否借贷，第二阶段为农户在决定需要借款后，再决定是否通过非正规金融机构借贷，第三阶段为农户决定向非正规金融机构借款后，再决定自己的实际借贷额。另外，本部分的第一阶段与第一部分的第一阶段也是相同的，故不再赘述。第二阶段以有借贷行为的1030个样本作为总样本，以这1030户农户是否向非正规金融机构借款作为被解释变量，解释变量与第一部分相同。第三阶段筛选了703个向非正规金融机构借款的农户为有效样本，以他们与非正规金融金融机构的实际借贷额为被解释变量，解释变量与第一部分相同。第二个阶段的模型形式如下：
■（5）
■
第三阶段的模型建立如下：
■（6）
其中，y6表示农户向非正规金融机构的实际贷款额。回归结果如表9所示。
表9 社会网络对农户从非正规金融获取信贷的影响的三阶段回归结果
注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著，小括号内为回归系数的p-value值。
从表9可以看出，社会网络指标对农户信贷获取有显著影响，但其影响并不都显著为正，在第二阶段，社会网络产生了显著为负的影响。观察样本数据，可以发现，人情支出较多的农户收入一般来说相对较高，所以他们可以比较方便地从正规金融机构贷款，特别是在贷款资金用于生产或者做生意时。因此，随着农村经济的发展和农户金融意识的逐渐提高，大部分农户还是偏好通过正规途径借贷，以规避风险。在第三阶段，社会网络对农户通过非正规金融渠道可获得的实际贷款金额有显著的正向影响，一个用越多人情支出来维护其社会网络的农户，越容易从亲友邻里等借取更多的钱。总的来看，以亲缘关系为基础的社会网络对农户的民间借贷行为仍有显著影响，但随着农村经济的发展，农户出现一定的贫富分化，这种影响就在逐渐减弱，相对富裕的农户更情愿选择正规融资渠道。
在控制变量中，年龄对农户非正规金融的借贷额的影响呈现U形，与正规金融一样，但这种影响并不显著。农户的受教育程度有显著影响，在第二阶段它的系数为负，表明受教育程度越高的农户越不偏好于选择通过非正规途径借贷，向非正规金融借贷的农户普遍受教育年限较少，但在第三阶段，受教育程度的作用为正，因为受教育程度较高的农户一般更容易被信任，也就更容易获取更大的借款额。农户拥有的经营性资产的作用显著为正，经营性资产反映了家庭的生产规模，资产较多的农户还款能力更强，更有可能找到愿意给予他们贷款的农户。家庭承包的土地种类这个变量的影响并不十分显著，因为在我国农户对土地只有使用权，承包的土地土地无法反映农户的资产数量。家庭收入在第二阶段和第三阶段呈现相反的影响，表明家庭收入越高的农户并不倾向选择非正规金融方式，但一旦他选择了非正规金融进行借贷，则他较高的收入有助于他获取更高的借贷额，因为家庭收入体现了农户的偿债能力。是否为农信社成员对农户非正规借贷无显著影响。总的来说，农户家庭经济变量和家庭结构变量对非正规金融借贷的约束及影响小于正规金融借贷，因为非正规金融不要求抵押，门槛较低，农户间借贷往往是因为信任对方并且熟悉对方的经济收入情况，侧面反映在非正规金融市场上，信任和社会网络其实充当了抵押品的角色。 五、主要结论
本文基于社会网络与农户信贷的相关研究，运用中国农村金融微观调研数据进行统计分析，对社会网络是否有助于农户获取信贷进行两阶段回归分析，对社会网络如何影响农户从正规金融和非正规金融获取信贷进行三阶段回归分析，发现：第一，以血缘或地缘关系为基础的社会网络对农户获取信贷有显著影响，社会网络宽泛的农户，更容易获得贷款，并且获得的贷款数额也相对较高，有利于农户扩大生产或者平滑消费；第二，社会网络对农户借贷的作用不仅仅局限于非正规金融，在正规金融它也发挥着积极作用，不仅影响着农户的借贷渠道选择，也影响着农户通过正规金融机构可以获取的实际借贷额；第三，社会网络也影响农户在非正规金融市场进行信贷，但这种影响随着农村经济的发展、农户贫富差距的出现而逐渐弱化，验证了“社会资本是穷人的资本”这一假说，基于此本文还认为基于社会网络的非正规金融借贷虽是满足农村金融需求的一个有力工具，但其可持续性有待进一步探究；第四，家庭基本情况与家庭财富情况在不同阶段对农户的信贷决定有不同方向不同程度的影响，但在非正规金融借贷中它们的影响较不明显，侧面突出了社会网络、农户间的相互信任在非正规金融市场中的重要作用及抵押品性质。因此，在农村金融制度改革中让社会网络在金融体系中发挥其应有的作用，有助于农村金融体系的不断完善。
参考文献
[1]Karlan，D.：Social Connections and Group Banking，Economic Journal，Vol.117，2007.
[2]Cagla Okten and Una Okonkwo Osili：Social Networks and Credit Access in Indonesia，World Development，Vol.32，No.7，2004.
[3]章元，陆铭.《社会网络是否有助于提高农民工的工资水平》.《管理世界》2009年第3期.
[4]赵剑治，陆铭.《关系对农村收入差距的贡献及其地区差异》.《经济学季刊》2009年第9卷第1期.
[5]陈雨露，马勇，杨栋.《农户类型变迁中的资本机制：假说与实证》.《金融研究》2009第3期.
[6]杨汝岱，陈斌开，朱诗娥.《基于社会网络社交的农户民间借贷需求行为研究》.《经济研究》2011年第11期.
[7]史清华，万广华，黄珺.《沿海与内地农户家庭储蓄借贷行为比较研究——以晋浙两省1986～2000年固定跟踪观察的农户为例》.《中国农村观察》2004年第2期.
[8]金烨，李宏彬.《非正规金融与农户借贷行为》.《金融研究》2009年第4期.
[9]Karlan，D.and J.Morduch：Access to Finance，Handbook of Development Economics，Vol.5，2010.
作者简介：刘佳奇（1995-），男，汉族，江西赣州人，江西师范大学财政金融学院，2012级本科生，财务管理专业。