熊 芳，潘 躍

（中南民族大學(xué) 中科院國(guó)家民委農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究與開發(fā)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，武漢430074）

0 引言

聯(lián)保貸款機(jī)制被認(rèn)為是一種能解決窮人抵押擔(dān)保不足、將金融資本滲透到貧困人群而又能大大降低金融風(fēng)險(xiǎn)的制度安排。因此，伴隨著微型金融在世界范圍內(nèi)的迅猛發(fā)展，聯(lián)保貸款機(jī)制也在世界各地得到廣泛應(yīng)用。1994年，中國(guó)社會(huì)科學(xué)院農(nóng)村發(fā)展研究所杜曉山教授和他的團(tuán)隊(duì)在河北易縣試點(diǎn)的“易縣扶貧經(jīng)濟(jì)合作社”在我國(guó)首次引入農(nóng)戶聯(lián)保貸款機(jī)制；2000年，中國(guó)人民銀行正式頒布《農(nóng)村信用合作社農(nóng)戶聯(lián)保貸款管理指導(dǎo)意見(jiàn)》。至此，農(nóng)戶聯(lián)保貸款作為一種正式的金融產(chǎn)品，在我國(guó)得到重點(diǎn)推廣。目前，農(nóng)村信用合作社、郵政儲(chǔ)蓄銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行三農(nóng)業(yè)務(wù)部和各種非政府組織的微型金融機(jī)構(gòu)（組織），都重點(diǎn)推出了農(nóng)戶聯(lián)保貸款產(chǎn)品。然而，就實(shí)際運(yùn)行效果來(lái)看，與理論邏輯演繹的結(jié)論和領(lǐng)先型微型金融機(jī)構(gòu)發(fā)展的實(shí)踐不同的是，農(nóng)戶聯(lián)保貸款機(jī)制在我國(guó)并沒(méi)有取得普遍的成功。在一些地區(qū)，聯(lián)保貸款業(yè)務(wù)已經(jīng)開始萎縮甚至陷入經(jīng)營(yíng)困境。《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)顯示，2010～2012年，農(nóng)戶保證貸款余額依次為12687.5、14559、16224億元，占農(nóng)戶貸款余額的比重依次為48.72%、46.93%、44.82%；其中，農(nóng)戶聯(lián)保貸款余額依次為3031.6、3453、3542億元，在農(nóng)戶貸款中的比重依次為11.64%、11.13%、9.79%，呈現(xiàn)逐年下降趨勢(shì)。盡管國(guó)內(nèi)學(xué)者從農(nóng)戶聯(lián)保貸款小組的組建、農(nóng)戶聯(lián)保貸款的風(fēng)險(xiǎn)和農(nóng)戶聯(lián)保貸款的機(jī)制設(shè)計(jì)等多個(gè)表象原因探討了制約農(nóng)戶聯(lián)保貸款效應(yīng)的因素，但尚缺乏從社會(huì)資本這一深層次視角對(duì)聯(lián)保貸款效應(yīng)影響的分析。因此，本文基于對(duì)新疆維吾爾自治區(qū)192戶農(nóng)戶的調(diào)研數(shù)據(jù)，試圖實(shí)證分析社會(huì)資本如何對(duì)農(nóng)戶聯(lián)保貸款效應(yīng)產(chǎn)生影響，以期為提升農(nóng)戶聯(lián)保貸款效應(yīng)、促進(jìn)農(nóng)戶聯(lián)保貸款發(fā)展提供切實(shí)可行的政策建議。

1 模型及數(shù)據(jù)說(shuō)明

1.1 模型設(shè)定及因變量選取

某些變量被分為有次序的不同類別，但是并不連續(xù)，這些變量就被稱為定序變量。以其作為因變量的模型就是定序因變量的Logit回歸模型。本文要分析的因變量“聯(lián)保貸款效應(yīng)”就是這樣的變量，因此要使用定序Logit回歸模型進(jìn)行分析。Logit模型不要求變量滿足正態(tài)分布或等方差，采用的是Logistic函數(shù)：

其中，y為因變量，代表農(nóng)戶對(duì)聯(lián)保貸款效應(yīng)的評(píng)價(jià)，給各等級(jí)y賦值j（j=1，2，3，4，5）。其中，y=1代表負(fù)作用，y=2代表無(wú)作用，y=3代表作用很小，y=4代表作用較大，y=5代表作用很大（表1報(bào)告了因變量的基本統(tǒng)計(jì)）。表示影響聯(lián)保貸款效應(yīng)的第i個(gè)因素。建立有序Logit模型：

上式中，Pj是y落入某一分類的概率，Pj=P（y=j）（ j=1，2，3，4，5）；(x1，x2，…，xi)T表示一組自變量；αj是模型的截距；β是一組與x對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)，在得到αj和β的參數(shù)估計(jì)之后，落入某一分類的概率就可以通過(guò)以下等式得到：

1.2 解釋變量選取

表1 定序Logit模型中因變量的基本統(tǒng)計(jì)

表2 定序Logit模型中解釋變量及其統(tǒng)計(jì)說(shuō)明

微型金融中的社會(huì)資本可以劃分為水平型社會(huì)資本和垂直型社會(huì)資本。水平型社會(huì)資本主要是指農(nóng)戶之間以及小組成員間的相互關(guān)系。本文選擇與農(nóng)戶家庭關(guān)系密切的鄰居數(shù)量、對(duì)關(guān)系密切的鄰居信任程度、農(nóng)忙時(shí)是否幫助別人、是否有親友擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)，以及參與村級(jí)活動(dòng)頻率、參加過(guò)的貸款小組個(gè)數(shù)、貸款小組組織活動(dòng)次數(shù)等變量作為其代理變量，以反映農(nóng)戶的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，以及農(nóng)戶與其他農(nóng)戶或者小組成員之間的信任、互惠和參與等維度。垂直型社會(huì)資本主要指農(nóng)戶與信貸員以及提供信貸服務(wù)的金融機(jī)構(gòu)之間的關(guān)系。本文以對(duì)信貸員的滿意度、獲得聯(lián)保貸款次數(shù)、對(duì)貸款期限的滿意度、對(duì)貸款額度的滿意度和對(duì)貸款利率的滿意度等變量來(lái)衡量。此外，本文還引入農(nóng)戶家庭特征（包括戶主年齡、教育程度和家庭經(jīng)營(yíng)土地面積）作為控制變量，以更為全面反映影響農(nóng)戶聯(lián)保貸款效應(yīng)的因素。

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于作者2012年對(duì)新疆維吾爾自治區(qū)的烏蘇市的哈拉蘇村、葦湖村和沙棗村，以及塔城市的喀拉哈巴克鄉(xiāng)肯杰拜村、也門勒鄉(xiāng)的五井村和霍城縣薩爾布拉克鎮(zhèn)切特薩爾布拉克村等6個(gè)村中參與過(guò)或正在參與聯(lián)保貸款的農(nóng)戶調(diào)研。本次調(diào)研方法主要是入戶問(wèn)卷和面對(duì)面訪談。調(diào)研人員首先通過(guò)村委會(huì)或者信貸員獲得參與過(guò)聯(lián)保貸款或者正在參與聯(lián)保貸款農(nóng)戶的名單，再隨機(jī)從此名單中挑選人員作為調(diào)研問(wèn)卷對(duì)象。本次調(diào)研共發(fā)放問(wèn)卷208份，回收208份，實(shí)際有效問(wèn)卷192份，問(wèn)卷有效率為92.31%。

2 實(shí)證分析過(guò)程及結(jié)果

本文使用Stata12統(tǒng)計(jì)軟件，采用定序Logit回歸方法對(duì)模型（3）進(jìn)行估計(jì)分析。表3報(bào)告了估計(jì)結(jié)果。由于LR chi2(16)=62.22，Prob＞chi2=0.0000＜0.05，表明模型很好地通過(guò)檢驗(yàn)。其中，變量X3、X4、X5、X6、X9、X11、X12、X14、X15都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，而變量X1、X2、X7、X8、X10、X13沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

表3 定序Logit模型估計(jì)結(jié)果

2.1 農(nóng)戶家庭特征

在農(nóng)戶家庭特征中，戶主年齡X1和受教育程度X2對(duì)聯(lián)保貸款效應(yīng)均沒(méi)有顯著影響，家庭經(jīng)營(yíng)土地面積X3對(duì)聯(lián)保貸款效應(yīng)有顯著正向影響。產(chǎn)生這一結(jié)果的原因可能與調(diào)研對(duì)象的主要收入來(lái)源有關(guān)。由于調(diào)研對(duì)象的主要收入來(lái)源為傳統(tǒng)種植業(yè)（種植棉花和種植糧食），對(duì)勞動(dòng)人員的年齡和知識(shí)技能的要求并不高；相反，家庭經(jīng)營(yíng)土地面積越大，對(duì)貸款的需求越多，而貸款所帶來(lái)的收入也應(yīng)該越多。

2.2 社會(huì)資本

表3結(jié)果顯示，兩類社會(huì)資本變量總體上對(duì)聯(lián)保貸款效應(yīng)都有較為顯著的影響作用。

就水平型社會(huì)資本而言，家庭密切的鄰居數(shù)量X4和對(duì)鄰居的信任程度X5與聯(lián)保貸款效應(yīng)都在1%的水平上正相關(guān)。家庭密切的鄰居數(shù)量和對(duì)鄰居的信任程度分別代表著農(nóng)戶的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和社會(huì)信任。顯然，農(nóng)戶的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)越豐富，社會(huì)信任程度越大，農(nóng)戶就越有可能通過(guò)相互交流信息、經(jīng)驗(yàn)而得到更多好處。對(duì)農(nóng)戶的訪談證實(shí)這一觀點(diǎn)：被調(diào)研對(duì)象會(huì)經(jīng)常交流各種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料信息，甚至幾個(gè)人會(huì)自發(fā)組成團(tuán)隊(duì)進(jìn)行集體購(gòu)買，從而獲得價(jià)格或質(zhì)量上的優(yōu)惠。而農(nóng)忙時(shí)是否幫助別人X6與聯(lián)保貸款效應(yīng)在5%水平上負(fù)相關(guān)。幫助別人是從互惠的維度體現(xiàn)農(nóng)戶的社會(huì)資本，之所以會(huì)出現(xiàn)負(fù)相關(guān)，一個(gè)可能的解釋是，農(nóng)忙時(shí)節(jié)，往往是一忙大家都忙，而在農(nóng)忙時(shí)節(jié)能總是幫助別人的農(nóng)戶往往是因?yàn)槠浼彝ソ?jīng)營(yíng)土地面積較少，農(nóng)活較少，相應(yīng)地從聯(lián)保貸款獲得的收益也會(huì)較少。參加過(guò)的聯(lián)保貸款小組個(gè)數(shù)X9也與聯(lián)保貸款效應(yīng)顯著負(fù)相關(guān)。這是因?yàn)?，在被調(diào)研的烏蘇市和塔城市兩地，農(nóng)戶主要憑借參與聯(lián)保貸款小組獲得貸款，因此，不穩(wěn)定的聯(lián)保貸款小組（參與多個(gè)聯(lián)保貸款小組）往往意味著被調(diào)研對(duì)象原所在聯(lián)保貸款小組出現(xiàn)違約等糾紛，導(dǎo)致被調(diào)研對(duì)象需要參與新的聯(lián)保貸款小組。而是否有親友擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)X7、參加村級(jí)活動(dòng)頻率X8以及貸款小組組織活動(dòng)次數(shù)X10對(duì)聯(lián)保貸款效應(yīng)都沒(méi)有顯著影響。

就垂直型社會(huì)資本而言，對(duì)信貸員的滿意度X11與聯(lián)保貸款效應(yīng)顯著正相關(guān)，說(shuō)明信貸員業(yè)務(wù)能力越強(qiáng)、服務(wù)效率越高、服務(wù)態(tài)度越好，農(nóng)戶從聯(lián)保貸款所獲得的效應(yīng)就越大。此外，獲得聯(lián)保貸款次數(shù)X12、對(duì)貸款額度的滿意度X14和對(duì)貸款利率的滿意度X15對(duì)聯(lián)保貸款效有顯著正向影響。說(shuō)明貸款次數(shù)越多，貸款額度越大，貸款利率越低，聯(lián)保貸款對(duì)農(nóng)戶的作用越大。對(duì)貸款期限的滿意度X13則對(duì)聯(lián)保貸款效應(yīng)無(wú)顯著影響。

3 進(jìn)一步的邊際概率分析

為了進(jìn)一步分析各解釋變量單位變化對(duì)聯(lián)保貸款效應(yīng)概率邊際變化的影響，本節(jié)將利用上節(jié)檢驗(yàn)選擇的定序Logit回歸模型的估計(jì)計(jì)算各變量邊際概率的影響效應(yīng)。連續(xù)變量xi對(duì)因變量落于5種區(qū)段概率的平均邊際影響由該區(qū)段的概率函數(shù)P(y=j|xi)關(guān)于xi偏導(dǎo)數(shù)的樣本均值計(jì)算。表4為邊際概率的影響效應(yīng)表，是回歸模型估計(jì)的各因素的平均邊際概率效應(yīng)。因?yàn)檫M(jìn)入5個(gè)有序區(qū)段的概率之和為1，所以這5個(gè)有序區(qū)段上的邊際影響之和為0，即聯(lián)保貸款效應(yīng)落于一個(gè)或幾個(gè)區(qū)段的概率與另一個(gè)或幾個(gè)區(qū)段的概率會(huì)相互抵消。本文主要探討社會(huì)資本變量對(duì)聯(lián)保貸款效應(yīng)的邊際概率影響。

表4 邊際概率的影響效應(yīng)

在水平型社會(huì)資本方面，與農(nóng)戶家庭關(guān)系密切的鄰居數(shù)量X4和對(duì)鄰居信任程度X5對(duì)于農(nóng)戶評(píng)價(jià)聯(lián)保貸款落入“作用較大”與“作用很大”的概率都有顯著正向影響，對(duì)落入“沒(méi)有作用”和“作用很小”的邊際影響顯著為負(fù)，對(duì)落入“負(fù)作用”則沒(méi)有顯著影響。并且，家庭關(guān)系密切的鄰居數(shù)量X4的增加，可以使聯(lián)保貸款效應(yīng)為“大”的概率提升6.35%（2.79%+3.56%）；而對(duì)鄰居的信任程度X5增加，可以使聯(lián)保貸款效應(yīng)為“大”的概率提升12.76%（6.75%+5.60%）。表明對(duì)鄰居信任程度的增加比關(guān)系密切的鄰居數(shù)量的增加，對(duì)于聯(lián)保貸款效應(yīng)為“大”的概率影響更大。相反的是，農(nóng)忙時(shí)是否幫助別人X6和參加過(guò)的聯(lián)保貸款小組個(gè)數(shù)X9對(duì)于農(nóng)戶評(píng)價(jià)聯(lián)保貸款落入“作用較大”與“作用很大”的邊際影響顯著為負(fù)，落入“沒(méi)有作用”和“作用很小”的邊際影響顯著為正，落入“負(fù)作用”則沒(méi)有顯著影響。這一結(jié)果剛好可以印證文中對(duì)X6和X9的回歸結(jié)果為負(fù)的解釋。

在垂直型社會(huì)資本方面，對(duì)信貸員能力的評(píng)價(jià)X11、獲得聯(lián)保貸款次數(shù)X12和對(duì)貸款利率的滿意度X15對(duì)于聯(lián)保貸款落入“作用較大”與“作用很大”的邊際影響顯著為正，對(duì)落入“沒(méi)有作用”和“作用很小”的邊際影響顯著為負(fù)，對(duì)落入“負(fù)作用”則沒(méi)有顯著影響。并且，對(duì)信貸員的滿意度X11增加，可以使聯(lián)保貸款效應(yīng)為“大”的概率提升16.44%（9.22%+7.22%）；獲得聯(lián)保貸款次數(shù)X12的增加，可以使聯(lián)保貸款效應(yīng)為“大”的概率提升21.76%（12.20%+9.56%）；而對(duì)貸款利率的滿意度X15增加，可以使聯(lián)保貸款效應(yīng)為“大”的概率提升8.72%（4.89%+3.83%）。說(shuō)明獲得貸款次數(shù)對(duì)于聯(lián)保貸款效應(yīng)影響更大。對(duì)貸款額度的滿意度X14對(duì)于農(nóng)戶評(píng)價(jià)聯(lián)保貸款落入“作用很大”的邊際影響顯著為正，對(duì)落入“作用較大”、“沒(méi)有作用”和“作用很小”和“負(fù)作用”沒(méi)有顯著影響。

4 結(jié)論

本文基于對(duì)新疆維吾爾自治區(qū)192戶農(nóng)戶的調(diào)研數(shù)據(jù)，用定序logit模型，實(shí)證分析了社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶聯(lián)保貸款效應(yīng)的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）水平型社會(huì)資本中，家庭密切的鄰居數(shù)量和對(duì)鄰居的信任程度對(duì)聯(lián)保貸款效應(yīng)影響顯著為正；農(nóng)忙時(shí)是否幫助別人、參加過(guò)的聯(lián)保貸款小組個(gè)數(shù)對(duì)聯(lián)保貸款效應(yīng)影響顯著為負(fù)；是否有親友擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)、參加村級(jí)活動(dòng)頻率以及小組成員是否組織活動(dòng)對(duì)聯(lián)保貸款效應(yīng)影響不顯著。（2）垂直型社會(huì)資本中，對(duì)信貸員的滿意度、獲得聯(lián)保貸款次數(shù)、對(duì)貸款額度的滿意度和對(duì)貸款利率的滿意度與聯(lián)保貸款效應(yīng)顯著正相關(guān)，對(duì)貸款期限的滿意度則對(duì)聯(lián)保貸款效應(yīng)無(wú)顯著影響。（3）邊際概率分析表明，對(duì)鄰居的信任度、對(duì)信貸員的滿意度以及獲得聯(lián)保貸款次數(shù)，對(duì)聯(lián)保貸款效應(yīng)為“大”的概率影響更大。

上述結(jié)論表明，社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶聯(lián)保貸款效應(yīng)具有顯著作用。因此，除了農(nóng)戶自身要重視社會(huì)資本的培育和積累外，政府和金融機(jī)構(gòu)也要為農(nóng)戶創(chuàng)造更多的社會(huì)資本提供更好的環(huán)境和機(jī)會(huì)；同時(shí)，通過(guò)制度和機(jī)制的設(shè)計(jì)，促使社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶聯(lián)保貸款效應(yīng)發(fā)生積極正向的作用。

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