社会网络与农民私人贷款行为：基于中国家庭金融调查的研究_民间借贷论文

社会网络与农户民间放贷行为——基于中国家庭金融调查的研究，本文主要内容关键词为：农户论文,中国论文,民间论文,家庭论文,金融论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

       中图分类号：F832.4，F832.35 文献标识码：A 文章编号：1007-9041-2015(6)-0033-09

       一、引言

       长期以来，受农村土地、住房等产权制度约束，我国农村金融信贷机制建设进展缓慢，民间借贷一直是满足农户生产经营资金需求的主要形式之一。在我国农村家庭中，有约三分之一的家庭存在金融信贷需求并通过不同渠道获得信贷，其中，超过73％的借款来自非正规金融市场的民间借贷①。由于正规金融机构通常缺乏农户充分信息，对信贷风险难以有效甄别，而农户大多也难以满足金融机构发放贷款所需的抵押限制，因而面临较多的信贷约束。农村民间借贷市场由于程序简单、周期灵活以及地缘人缘等方面的优势，成为相当一部分农户寻求信贷支持的现实选择。对于农户来说，民间借贷能够平滑消费(Yaron等，1997)，抵御风险、缓解贫困(Pitt等，1998)，提高收入、增进福利(Binswanger等，1995；李锐、李宁辉，2004)。中国作为一个传统的关系型社会(Bian，1997)，乡土社会的典型特征在农村仍然广泛存在，农户民间借贷更多的是在亲朋好友间进行，那么，基于亲友关系的社会网络在农户民间借贷的放贷行为中是否扮演了重要角色，则成为本文的研究主题。

       社会网络是用来衡量社会资本的重要指标，指家庭或个体与其所拥有的亲属、朋友、同事或邻居等之间互动而形成的相对稳定的社会关系网络(Putnam等，1993)。作为一种非正式制度因素，社会网络在中国乡土社会拥有广泛的土壤，在人们经济事务决定中发挥着重要作用。在农村，亲朋好友间的直接借贷是民间借贷的主要形式，而民间借贷的载体正是社会网络。

       一方面，社会网络可以在一定程度降低民间借贷市场由于信息不对称带来的逆向选择、道德风险等问题的发生概率。首先，处于同一社会网络内部的人彼此非常了解，拥有更多的事前信息，缺乏信用的借款人易于识别并被排除在借贷市场之外，从而可以减少借款人的逆向选择和机会主义行为(Ghatak，1999)；其次，网络中成员一般有邻里关系或血缘关系，更有可能监督借款人的事后行为，从而有效地缓解借贷市场中隐藏行动问题以及激励借款人的还款可能(Karlan，2007)；再次，社会网络内部存在的非正规履约机制能够实施一定程度的社会惩罚，群体的压力会使借款者一旦违约将导致其社会声誉的丧失，并受到网络里其他成员的孤立和排斥(Karlan和Morduch，2010)。另外，受正规金融机构信贷约束的农户，更倾向于在基于亲友关系的社会网络里结成一个借贷互助团体(通俗地讲，今天我借钱给你，是希望将来你也能借钱给我)，社会网络的这种非正式保险机制在一定程度上激励了农户在民间借贷市场中的放贷动机(Bastelaer，2000)。

       另一方面，社会网络可以通过影响农户的风险偏好对其民间放贷决策模式产生作用。民间借贷利率一般高于同期正规金融机构存款利率，尽管有研究显示依赖于亲友关系的民间信贷中部分借贷是无息的(马永强，2011；杨汝岱等，2011)，但他们忽略了隐性收益的存在，即所谓的对“人情”的投资收益。通常来说，高回报预示了高风险的可能，相对于农户的其他金融工具(比如银行储蓄、国债以及理财产品等)，缺乏正规担保的民间放贷是一项高风险的投资项目。有研究表明，社会网络具有分担风险的功能，其典型规模和密度是决定人们风险认知差异以及建构投资决策模式的一个重要因素(Pitt等，1998；Weber和Morris，2010)，处于较强关系网络下的人们，其投资风险的主观感知程度和绝对风险规避程度趋于下降，即社会网络提高了农户民间放贷的参与可能。Weber和Hsee(1999)认为社会网络扮演了“软垫”的角色，个体在进行投资决策时会考虑一旦遭遇重大损失会得到网络里其他内部成员的援助，缓冲可能的损失，即社会网络分散了风险。Chua等(2009)通过对中西方职业经理人的经验研究进一步证实了社会网络的“软垫假说”，由于家族纽带、朋友关系，中国经理人生活在更为紧密的关系网络当中，经济事务上拥有更多的支持往来，而基于经济支持的社会网络减轻了投资项目失败可能遭受的损失，因此在投资决策中倾向于更多的风险寻求。Tanaka等(2010)利用来自越南的个人金融决策的实地实验数据，研究发现决策者的社会关系网络显著影响了其风险偏好，社会网络程度高的个体，生长在一个存在“安全网”体系保护的环境里，补损的预期降低了其风险厌恶，从而更加偏好高风险的投资项目。

       总体而言，农村非正规金融市场中农户民间借贷行为及其社会网络影响这一研究主题，近年来受到了国内外学者的极大关注并取得了一系列卓有成效的研究成果。与现有研究相比，本文的创新体现在：第一，现有文献对民间借贷行为的研究，不论是有关决定因素的考察(童馨乐等，2011；马永强，2011；马光荣、杨恩艳，2011；胡枫、陈玉宇，2012)，还是福利效果的讨论(Binswanger et al.，1995；李锐、李宁辉，2004)，大多从农户借贷需求角度展开研究，而先验假设民间信贷供给是无限的，这至少是不全面的。本文借助2011年“中国家庭金融调查(CHFS)”25省专项人户调查数据， 首次在统一的框架下从社会网络角度系统研究了我国农村居民的民间放贷行为。这不仅有助于更全面理解农户民间信贷供给模式和金融决策机制，而且对于政府设计和制定农村非正规金融政策、深化农村金融体制改革都有着重要意义。第二，有关社会网络与农户民间借贷决策，现有文献往往忽视了由于反向因果和遗漏变量导致的社会网络内生性干扰以及可能引起的估计偏误，利用“是否为当地大姓”作为工具变量，本文仔细处理了农户民间放贷行为中社会网络影响的内生性问题，结论更为稳健，并弥补了文献的不足。

       本文的结构安排如下：第二部分主要说明了数据来源，并进行简单的均值统计分析；第三部分为本文计量模型及分析变量的研究设计；第四部分为社会网络对农户民间放贷行为影响的实证检验及内生性讨论；最后是结论与政策启示。

       二、数据来源及指标分析

       本文的数据来自西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心于2011年进行的“中国家庭金融调查”项目(CHFS)。该项目获得4858个农村家庭样本数据，删除关键变量缺失及异常值的数据后，最终得到4319个有效样本，包括东部地区1811户、中部地区1738户和西部地区770户②，详细收集了这些农户2011年的资产负债构成、民间借贷、人情往来、收入与消费以及人口统计特征等信息。

       表1是中国农村家庭金融资产配置分布。在“中国家庭金融调查”项目中，家庭金融资产包括银行定期存款、银行活期存款、现金、借出款、基金、股票、金融理财产品、债券、金融衍生品、外汇资产以及货币黄金共11个类别。在样本家庭中，中国农村居民金融资产平均市值31110元，银行储蓄、现金以及借出款构成当前农村居民主要的金融资产，占家庭金融资产的比重分别为61.89％、17.75％、12.93％。

      

       总体来说，较之城镇居民，中国农村居民的金融投资行为表现为投资渠道逐步趋于单一化，银行储蓄是其主要投资渠道；股票、基金、债券以及金融衍生品等资本产品还只是极少数农村居民的投资理财工具。可能的原因包括：一是农村居民普遍受教育程度偏低，对于资本市场中缺乏足够的认识，从而面临更多的参与约束；二是由于缺乏合适的投资渠道，农户在面临收支不确定时被迫进行储蓄；三是投资渠道不畅，金融机构未能向农村市场提供足够的市场信息而使其不得不游离于资本市场之外。

      

       对于农户民间放贷行为，表2提供了放贷农户样本分布、放贷对象及对应放贷金额构成状况。整体来看，在受调查农村家庭里，存在民间放贷参与的农户为586户，占整体样本的12.93％，共涉及的放贷额为1737.34万元。就区域分布来说，东部、中部和西部省份农户民间放贷参与率分别为15.13％、12.72％和11.82％，说明民间放贷行为在东部省份更为普遍。就放贷载体分布来说，无论从样本数量还是从放贷金额看，农户与父母、子女之间的放贷参与都非常有限。可能的解释是，个体与父母或子女之间的资金往来也许更多的是一种赠予行为而不是借贷行为。朋友/邻居、兄弟姐妹以及其他亲属是民间放贷的主要对象，分别占到整体样本的43.00％、25.94％和26.62％，对应的放贷总额比重分别为56.21％、22.93％和17.07％。这说明农户绝大多数的放贷行为发生在亲朋好友之间，基于亲友关系的社会网络是民间借贷市场的重要载体。

       不过，我们并不能据此认为社会网络促进了农户民间放贷行为。毕竟，放贷投资更多地发生在亲朋好友之间，这与亲朋好友的数量是否影响其放贷投资是两个不同的问题。而且，均值统计也没有控制影响农户民间放贷决策的其他相关变量，可能会导致民间放贷投资与农户的社会网络之间的“虚假”相关关系，更为可靠的结论还需进一步分析来得到。

       三、模型构建

       本文的目标是考察社会网络对农户民间放贷投资决策的影响。本文中，农户的民间放贷投资活动从三个维度来度量，分别为农户是否参与民间放贷投资、农户民间放贷投资额和农户民间放贷投资额占家庭金融资产总额的比重，以检验农户民间放贷投资行为的社会网络影响的稳健性。关于前者，考虑到因变量的二值虚拟变量属性，本文采用Probit模型来研究农户参与民间放贷可能性的社会网络效应。关于农户民间放贷投资额以及农户民间放贷投资额占家庭金融资产总额比重的社会网络影响的考察，由于因变量涉及不同程度的数据截取问题，故本文采用Tobit模型进行估计。具体地说，针对Probit模型，简化实证模型如下：

      

       其中，

为可观测到的因变量，

表示虚拟变量“农户是否参与民间放贷投资”，

包括“农户民间放贷投资额”与“农户民间放贷投资额占家庭金融资产总额的比重”。解释变量向量(

)表示可能影响农户民间放贷投资活动的各种因素，包括农户的社会网络以及反映受访家庭其他特征信息的控制变量组合。

表示随机扰动项。

       针对农户的社会网络，类似其他文献(Knight和Yueh，2002；章元、陆铭，2009；杨汝岱等，2011；马光荣、杨恩艳，2011)的做法，本文使用“家庭在红白喜事、做寿庆生等事务中的礼金收支金额”作为农户社会网络的代理变量。在中国农村乡土社会，家庭拥有的社会网络通常是基于家庭的亲友关系(Knight和Yueh，2002)。事实上，人们往往比较注重通过互赠礼金的方式来维系亲友间的情感，在真实人情往来世界里，礼金收支的数据可以在一定程度上反映社会网络所强调的“家庭或个人所拥有的亲戚、朋友、同事或邻居等构成的关系网络”的现实情况。考虑到样本中不同家庭礼金收支波动性大，呈现尖峰肥尾的统计特征，且使用对数形式可以缓解异方差并使变量更接近于正态分布，本文采用样本数据加1后取对数值④，用以度量农户的社会网络。

       根据个体投资决策的财富效应、生命周期、人力资本等传统理论解释，控制变量组合包括受访农户的收入、金融财富、家长年龄⑤、家长受教育程度以及其他家庭特征的相关信息。其中，农户的家庭收入包括货币工资、实物补贴、遗产收入、保险收入、政府补贴、工商业生产经营项目净利润等价值总和，以家庭成员人均年收入赋值。金融财富对农户放贷参与的影响可能是正向的。其一，金融财富反映家庭参与放贷的能力；其二，出于分散化投资的考虑，拥有更多金融财富的家庭可能参与到更多的金融项目中。随着年龄增加，个体趋于风险厌恶，但农户放贷投资活动的生命周期影响可能还反映认知能力、财富积累等因素的作用，因此，本文在模型中还引入了年龄平方项，以控制年龄对放贷投资的非线性影响。受到教育程度高的人能够更准确地预知放贷投资收益概率分布的信息，从而影响其投资决策。本文按照家长的学历层次分为三类：小学及以下、初中、高中及以上，以虚拟变量赋值。

       其他家庭特征的变量包括家长性别、地域背景、家庭规模以及人口结构等。这些特征可以反映居民金融投资行为中的一些风险偏好，如女性家长可能更加规避风险，而地域背景的差异则反映了制度约束、环境激励以及借贷习惯等不可分散的背景风险对其放贷参与决策的影响。这里，家长性别以虚拟变量赋值，男性为1，女性为0；地域背景的固定效应以样本农户所在省份哑变量控制，是则赋值为1，反之为0；家庭规模以与户主共同生活人口数量赋值；人口结构以少儿人口比(0岁至14岁人数占家庭总人数之比)和老年人口比(65岁及以上人口占家庭总人数之比)度量。

       三、基于社会网络视角的农户民间放贷行为实证分析

       首先利用Probit模型和Tobit模型考察社会网络对农户民间放贷参与可能性、民间放贷投资额以及民间放贷投资程度的影响。然后，借助“是否为当地大姓”作为农户社会网络的工具变量，进一步验证农户民间放贷投资决策中社会网络影响的显著性及稳健性。值得注意的是，农户的家庭规模、人口结构以及地域差异可能是产生或维系家户社会网络的某些机制或环境，比如，更高的成年人口比、更大的家庭规模或特定的地域背景可能会有更强的社会关系网络。鉴于这些因素对于社会网络对农户放贷投资决策的解释力度带来的可能干扰，因此本文在农户民间放贷投资决策模型的决定方程中逐步控制了这些变量，农户的社会网络及相应控制变量组合详细检验结果如表3和表4所示。

       (一)社会网络对农户民间放贷投资行为的影响。

       从参与决策方程来看，关于农户民间放贷投资决策的社会网络影响，表3表明，六组模型中“礼金收支”的回归系数均都在1％的显著水平上显著。使用Probit模型及Tobit模型的APE(平均偏效应)方法，检验发现当礼金收支金额提高1％，农户民间放贷投资的参与概率、民间放贷投资额和民间放贷投资额占家庭金融资产总额的比重会相应提高约0.925％、2.282％和0.388％。这表明在中国农村乡土社会里，社会网络确实有助于推动农户的民间放贷参与活动。拥有更多社会关系的农户，不仅参与民间放贷投资的可能性更高，而且参与的金额和参与程度也倾向于更高。即使在控制了地域背景风险、家庭规模以及人口结构等相关变量的情况下，这种正向效应在统计上依然显著。这支持了农户放贷参与的社会网络效应解释：社会网络可以在一定程度降低民间借贷市场由于信息不对称带来的逆向选择、道德风险等问题发生的概率，从而激励了农户民间放贷投资的参与性；同时，基于经济支持的社会网络能够缓冲个体投资决策的可能失败而造成的损失，因而在农户民间放贷投资活动中发挥积极作用。

       表3第(1)至第(6)列的结果类似，金融财富水平高的农户，民间放贷投资参与概率、参与金额及参与程度均明显高于金融财富水平低的农户。这可能是一个双向选择的结果，一方面，农户的金融财富水平越高，其放贷能力可能会越强；另一方面，借贷需求方也更有可能向金融财富水平高的农户诉求借贷资金。收入水平对农户的民间放贷参与的影响是正向的，但不显著。在农户民间放贷参与决定方程中引入收入平方项后，结论也没有发生实质性改变。可能的原因是，收入水平高的农户群体并不完全意味着能够贷出资金。人口学特征方面，户主受教育程度高及男性家长的家庭有更强的民间放贷投资倾向，农户民间放贷投资行为在不同家庭规模、家庭结构的家庭间没有明显的差异，而户主年龄对放贷投资决策的影响存在驼峰关系，但整体的生命周期效应并不显著。

      

       (二)内生性讨论与工具变量回归结果分析。

       事实上，上述回归结果可能受到内生性问题的干扰而导致估计偏误。原因在于：首先，人们结交和维持亲朋戚友的数量是内生决定的，亲友间的互赠礼金在某种程度上可能是一种对关系的投资，人们希望通过对社会关系网络有目的的行为产生一系列经济的或非经济的收益。一种情形是借贷需求方通过赠送礼金而获得借贷投资方的放贷资金，另一种情形是有放贷投资需求的人希望通过构建关系网络拓展更大投资渠道。因此，基于亲友关系的礼金往来数量与民间放贷投资之间可能存在反向因果关系。其次，遗漏变量的干扰。农户不可观测的能力及性格特征可能同时影响家庭放贷投资决策和礼金收支，从而导致估计的内生性偏误。比如，性格更开朗外向的人或本身能力更强的人，更有可能参与民间放贷，而同时在亲友数量以及互赠礼金数额上也倾向于更大。利用Wu-Hausman方法，本文对基于礼金往来数据的农户社会网络内生性进行检验，结果显示，在有放贷子样本回归中，DWH检验F统计量为6.036(p=0.014)，拒绝“礼金收支外生性”的原假设。而在全样本回归中，F检验值为2.843(p=0.092)，在10％的显著性程度上依然拒绝“H[,0]：ρ=0”。这进一步支持了本文的上述论断。

       借助“是否为当地大姓”，本文降低了礼金收支作为农户社会网络代理变量的内生性问题。一方面，在中国农村乡土社会，农户在构建社会关系网络时通常以宗族和亲缘为主要纽带。现实中，家户之间互赠礼金是维系亲友间情感的重要手段，村庄里婚丧嫁娶等日常事务中的礼金往来大多围绕宗族关系展开。通常来说，当农户是当地大姓时，拥有的亲友数量较多，日常事务中与亲友间的礼金往来金额会更大，所以，农户“是否为当地大姓”在一定程度上反映了其社会网络的大小，两者之间具有较强的正相关关系。另一方面，“是否为当地大姓”早在祖辈就确定了，只会通过宗族关系对家户的社会网络产生影响，而不会与农户的性格、能力等相关，所以，本文认为这一变量在农户放贷参与决定方程中是外生的。

       为考察样本中工具变量是否有效，本文尝试在控制了基于礼金收支的农户社会网络变量后，“是否为当地大姓”在全样本和有借贷子样本回归中对农户民间放贷投资影响均不显著，说明“是否为当地大姓”不直接与农户放贷参与决策相关，符合工具变量的“排他性约束”。在此基础上，对全样本和有放贷子样本进行工具变量Cragg-Donald检验的F值分别为29.725和11.718，均大于Stock和Yogo(2002)提供的期望最大值为15％的弱工具变量阀值8.96，说明不存在弱工具变量问题。

      

       表4汇报了使用“是否为当地大姓”作为社会网络工具变量后农户民间放贷投资决策的IV Probit和IV Tobit模型回归结果。与表3的结论一致，尽管在六组模型中显著性程度有所降低。但社会网络显著提高了农户参与民间放贷的可能性、参与金额以及参与程度，这说明农民放贷投资的社会网络支持的结论是稳健的。显著性水平弱化在一定程度上反映了简单Probit和Tobit回归中农户的礼金收支与放贷参与间互为因果或测量误差等原因导致的内生性估计偏误。同时，家庭流动性资产、家长学历对农户放贷参与的影响显著为正，男性家长更愿意参与民间放贷投资，家长年龄的影响呈倒U形分布，但整体的生命周期效应依然不显著，家庭规模、家庭结构等对农户放贷参与概率、参与金额和参与程度也均无显著影响。所有结果与普通Probit和Tobit回归的结果都一致，进一步验证了结论的稳健性。

       (三)稳健性检验。

       现实生活中，人们的关系网络通常是多维变化的，而且实地调查中，也无法排除某个项目调查结果的随机性可能。因此，对于农户的社会网络指标的度量，除了“礼金收支”以外，本文将尝试使用“家庭在春节、中秋节等传统节日中与非家庭成员⑥间的现金或非现金收支金额”作为农户社会网络的代理变量。在中国传统文化中，亲朋好友在春节、中秋节期间相互拜访以及人情往来通常是维系家庭社会关系的重要途径，以“节庆收支”度量农户的社会网络，也得到了很多相关研究成果的支持(杨汝岱等，2011；童馨乐等，2011；胡枫、陈玉宇，2012)。

       类似“礼金收支”的做法，本文将“节庆收支”数据对数化处理，同时以“是否为当地大姓”作为农户社会网络的工具变量，控制变量组合的选择同表4，对相应的IV Probit模型和IV Tobit模型重新估计，回归结果如表5所示。与理论预期一致，社会网络显著促进了农户民间放贷投资行为，拥有更多社会关系的农户，不仅参与民间放贷投资的可能性更高，而且参与的金额和参与程度也趋于更高。这说明前文的主要结论是稳健的。

      

       四、结论与启示

       本文借助2011年“中国家庭金融调查”25省专项入户调查数据，首次在统一的框架下从社会网络角度系统研究了我国农户民间放贷行为。实证结果表明，在中国农村乡土社会，社会网络对于农户参与民间放贷活动有重要影响。拥有更多社会关系的农户，不仅参与放贷投资的可能性更高，而且放贷金额越大，放贷投资程度也越高。考虑到回归结果可能受遗漏变量和反向因果等因素的内生性干扰，利用“是否为当地大姓”作为农户社会网络的工具变量，IV Probit模型和IV Tobit模型回归结果显示，社会网络对农户民间放贷投资的参与概率、参与金额以及参与程度仍然具有显著的正向影响，且结论是稳健的。同时，家庭金融财富、家长学历对农户民间放贷参与的影响显著为正，男性家长更愿意参与民间放贷投资，家长年龄的影响呈倒U形分布，但整体的生命周期效应不显著。

       联系到中国农村信贷市场的发展，在现有农村金融信贷机制仍然不够健全的情况下，非正式制度因素方面的实证发现为农村金融体系的建设架设了一个新的政策视角。在中国农村乡土社会，农户在民间借贷市场中的放贷行为大多发生在亲朋戚友间，基于亲友关系的社会网络是民间借贷的重要载体，对于促进农村非正规金融市场的发展发挥了重要作用。建立在社会关系基础上的民间借贷的优势在于，贷方在借贷投资决策中会更多地依赖亲缘关系的紧密程度，并在一个长期的博弈过程中，能够减少信息不对称等问题导致的机会主义行为。作为中国乡土社会的典型特征，社会网络在正规金融市场还不发达的农村，在一定程度上扮演了与正式制度互补的角色。中国目前正处于经济社会转型的重要阶段，如何鼓励农户之间积极互动，推动农户间的民间放贷参来缓解农村金融抑制，这些都是政府在农村金融制度设计过程中所需要考虑的。

       收稿日期：2015-05-19

       注释：

       ①数据来源：北京大学国家发展研究院于2009年进行的“中国农村金融调查”项目。

       ②CHFS调查项目中涉及的东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、山东、上海、江苏、浙江、广东；中部地区包括山西、黑龙江、吉林、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括广西、重庆、四川、云南、贵州、陕西、甘肃、青海。

       ③包括货币黄金和期权、期货、权证等金融衍生品。

       ④在“礼金收支”前加1是为了保证取对数后社会网络的度量值为非负数。

       ⑤CHFS调查项目中的家长信息是以农户家庭中的经济决策者为根据，而不是依据户籍部门登记而选取的户主信息。我们认为，以经济决策者为根据的家长信息与农户放贷投资行为之间关系更为直接。

       ⑥CHFS调查项目界定的非家庭成员包括未共同生活在一起的岳父母/公婆、儿媳/女婿、孙子/孙女、孙媳/孙女婿、侄子/侄女、其他姻亲以及朋友邻居等。

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