楊明婉，張樂柱

（1.廣東金融學院金融與投資學院，廣東 廣州 510642；2.華南農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，廣東 廣州 510640）

一、引言

農(nóng)戶“融資難、融資貴”一直是中國發(fā)展“三農(nóng)”存在的難題。2004-2019 年，連續(xù)16個中央“一號文件”強調(diào)農(nóng)村金融問題發(fā)展的緊迫性。為了解決農(nóng)村金融市場上存在的供求矛盾，國家大力推廣普惠金融，并上升至國家發(fā)展戰(zhàn)略，但是普惠成效不足，貸款可獲率仍然較低。一方面，中國農(nóng)貸市場是典型的交易不確定、信息不對稱市場，且農(nóng)戶缺乏有效的抵押物，農(nóng)村大多數(shù)的房屋與土地仍不具備市場化價值，故正規(guī)金融市場上雙方交易費用高昂，農(nóng)戶難以獲得貸款。另一方面，中國農(nóng)村社會是傳統(tǒng)的關系型社會（梁漱溟，2005），農(nóng)戶擁有的軟信息質(zhì)量高低在一定程度上能減少借貸雙方的信息不對稱。盡管軟信息難以定量化，但由于普通農(nóng)戶難以擁有如商品房、大型生產(chǎn)機械等固定資產(chǎn)，資金供給方若能合理篩選與評估軟信息的質(zhì)量，在一定程度上可以減少交易摩擦，提高借貸雙方的匹配效率，降低違約風險（Michels，2012）。

那么，農(nóng)戶擁有的軟信息如何影響農(nóng)戶借貸的可獲性？其作用的機制到底是什么？本文使用2018 年廣東省農(nóng)戶調(diào)查的數(shù)據(jù)，結(jié)合我國農(nóng)貸市場特征，構(gòu)建農(nóng)戶軟信息的指標，分析軟信息影響農(nóng)戶借貸可獲性的機制，對于推動我國普惠金融的進一步發(fā)展，緩解農(nóng)村地區(qū)信貸約束，增加農(nóng)戶貸款可獲得性以及促進農(nóng)業(yè)、農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展具有現(xiàn)實意義。

二、文獻綜述

軟信息是相對于硬信息而言的對立性的概念，目前尚未有統(tǒng)一的界定。國外學者通常是根據(jù)信息是否具備可核實性，分為硬信息與軟信息。Stein（2002）認為軟信息是難以被他人直接核實的信息。而Grunert 等（2005）認為，金融體系中除去資產(chǎn)負債表等財務報表類的定量信息外，均為軟信息。從性質(zhì)上劃分，硬信息可以準確衡量，而軟信息難以用數(shù)據(jù)可視化，難以定量化（Liberti 和Petersen，2019）；從搜集強度看，硬信息搜尋成本低，且需人工成本少，但是軟信息需耗費大量的搜集與篩選成本，信息處理效率低下；從透明度看，硬信息可追溯化，具備更強的可核實性，透明度更高。軟信息獲取的質(zhì)量與其借貸雙方的關系強度呈密切關系，關系更為密切的借貸交易者能夠獲取更加私密的信息（Berger 等，2002），雖然軟信息交易前搜尋成本高昂，但是比硬信息更能保證信息的真實性與有效性（Grunert 等，2005）。軟信息作為硬信息的補充，能夠完善借貸雙方信息，Emilia（2007）提出軟信息借貸模型，表明了軟信息在銀行借貸中的重要性。

對于軟信息在金融交易市場的運用，大多學者使用在P2P 市場的研究中，且研究的對象多為企業(yè)。關系型借貸是軟信息有助于降低企業(yè)融資成本的途徑之一（Diamond，1989）。曹廷貴等（2015）、羅建華等（2011）認為基于軟信息的關系型借貸能夠有效提高中小企業(yè)的貸款效率，緩解中小企業(yè)貸款難問題。張順等（2019）實證發(fā)現(xiàn)除了與借款人有關的財務信息等硬信息顯著影響P2P 借貸行為之外，借款陳述等軟信息在P2P 借貸交易中的作用也非常重要。在P2P 借貸機制中，當借貸雙方均在異地且匿名情況下，硬信息獲取有限，使得軟信息在投資者做出決策時產(chǎn)生關鍵影響。軟信息包含良好的人格特征，使得投資者出借意愿更強（王重潤和孔兵，2016）。目前關于農(nóng)戶軟信息與借貸關系的研究較少，可能原因在于農(nóng)戶軟信息難以測度。但是，國際上格萊珉銀行的小額貸款模式，憑借以軟信息為主的關系型借貸技術，極大改變貧困群體的落后狀態(tài)。羅荷花等（2015）發(fā)現(xiàn)由于農(nóng)戶難以擁有類似企業(yè)的規(guī)范化財務報表，貸款人融資與否更多的會借鑒農(nóng)戶本身的軟信息的了解。林毅夫和孫希芳（2005）也表明農(nóng)戶軟信息能夠減少信息不對稱，提高金融普惠程度。

綜上所述，國內(nèi)外學者對于軟信息在信貸市場的應用做出了較為全面、詳細的論述。軟信息由于不可測度性，多應用于個人線上借貸和中小企業(yè)貸款，對于農(nóng)戶信貸主體涉及較少，雖然一些研究肯定了軟信息在農(nóng)村信貸市場上的作用，但是大多為定性研究，并無確切數(shù)據(jù)表明影響的效果，而且，對于農(nóng)戶軟信息的測度指標的研究尚少。所以，本文使用2018 年廣東省農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，結(jié)合農(nóng)貸市場的特點，從社會資本和人格特質(zhì)兩個維度衡量農(nóng)戶軟信息指標，分析軟信息對農(nóng)戶借貸行為的影響機制。

三、理論分析

軟信息質(zhì)量的高低取決于借貸雙方的物理距離以及關系的緊密度，銀農(nóng)雙方距離越近，交流頻率越高，越能獲得真實可靠的信息。軟信息是指不能被直接證實的內(nèi)容，如借款人的社會資本和個人陳述中的努力、勤奮等人格特征（Stein，2002）。本文根據(jù)農(nóng)貸市場的特征，將農(nóng)戶軟信息劃分為兩大類：第一，社會資本；第二，人格特征。

首先，軟信息通過信號傳遞效應降低農(nóng)戶逆向選擇的概率，從而有助于農(nóng)戶獲得貸款。一方面，社會資本作為軟信息的傳輸載體，可以利用社會網(wǎng)絡的資源，促進村民之間信息共享。對于正規(guī)金融而言，農(nóng)戶可以利用政府或銀行的關系網(wǎng)絡，優(yōu)先了解借貸優(yōu)惠政策與項目，了解銀行金融產(chǎn)品與服務降低農(nóng)戶搜尋信息的費用，提高正規(guī)借貸可獲得性（張樂柱等，2019）。對于非正規(guī)金融而言，社會資本作為農(nóng)戶借貸來源的渠道，代表一種聲譽機制，借貸雙方長期建立起來的信任關系有助于降低借貸雙方信息不對稱，而農(nóng)村作為熟人社會，社會資本的廣度和強度直接決定農(nóng)戶非正規(guī)借貸的可獲性。另一方面，人格特質(zhì)作為農(nóng)戶軟信息的表象特征，影響正規(guī)金融機構(gòu)對農(nóng)戶基本信息的判斷。農(nóng)戶本身的誠信、能力、善意的性格特征，有助于降低正規(guī)金融機構(gòu)貸前搜尋信息成本。由于正規(guī)金融機構(gòu)與農(nóng)戶之間建立的是合約關系且存在短期性，而非農(nóng)戶與親友之間建立的長期的、親密的關系，所以農(nóng)戶個體特質(zhì)的有效性對于銀農(nóng)契約關系的簽訂難以在短期內(nèi)產(chǎn)生明顯的效果，而在親友借貸中，農(nóng)戶個人能力、信用、善意等性格特質(zhì)會在長期交往中不斷鞏固與加深，成為非正規(guī)借貸關系建立的關鍵憑證。

其次，軟信息通過社會抵押的作用，降低農(nóng)戶道德風險的概率，從而有助于提供農(nóng)戶獲得貸款的可能性。一方面，銀行可以利用農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡發(fā)放關聯(lián)貸款，將社會資本作為一種抵押物引入農(nóng)戶正規(guī)借貸交易，具有類似抵押物功能（Biggart 和 Castanias，2001），通過親朋好友擔保，利用社會資本的信任機制，以及熟人社會的監(jiān)督機制，降低農(nóng)戶道德風險。陳希敏（2013）將社會資本發(fā)揮抵押替代的技術納入理論分析模型，在抵押物缺乏情況下，社會資本可以降低農(nóng)貸市場上存在的逆向選擇和道德風險。對于非正規(guī)金融，社會資本在親友之間的借貸交易中實施的社會懲罰機制，是根據(jù)同伴社會壓力來執(zhí)行的，所以利用社會資本中的親情和友情作為抵押，可以控制信貸風險，降低違約率（Ghatak，1999）。另一方面，人格特質(zhì)作為農(nóng)戶個體性格特征，在一定程度上反映農(nóng)戶是否存在道德風險，即發(fā)生違約可能性的概率。由于銀農(nóng)借貸關系大多為交易型貸款，主要依據(jù)抵押物、資產(chǎn)流水等硬信息，社會資本作為軟信息中短期內(nèi)可追溯的來源，能夠降低銀行壞賬風險，但人格特征難以短期內(nèi)識別，可能存在遮掩效應，對正規(guī)金融機構(gòu)而言更難以預測。與此不同，非正規(guī)借貸是一種熟人交易，借貸雙方彼此的個人信息掌握比較充分，具有信息對稱的優(yōu)勢，借貸行為往往建立在人格信任的基礎上，一般選擇信用作為抵押方式。王會娟和何琳（2015）研究發(fā)現(xiàn)借款人的借款描述所展示的人格特征越多，越能夠減少信息不對稱，降低違約風險，借款人也更容易獲得P2P 借款?；谏鲜龇治鎏岢鋈缦录僭O：

假設1：軟信息中的社會資本對農(nóng)戶正規(guī)借貸行為存在正向顯著影響。

假設2：軟信息中的社會資本、人格特質(zhì)對農(nóng)戶非正規(guī)借貸行為均存在正向顯著影響。

大量研究證明，農(nóng)戶收入越高，得到正規(guī)借貸可能性越大，而對民間借貸行為而言，收入并非主要的因素（譚燕芝等，2013；洪名勇和代則光，2012）。徐麗鶴和袁燕（2013） 研究發(fā)現(xiàn)，低收入者擁有較低的社會資本，獲得正規(guī)借貸可能性隨之降低；較高收入者的農(nóng)戶對非正規(guī)借貸的影響不顯著（黃曉紅，2009）。收入較高的農(nóng)戶可以利用互聯(lián)網(wǎng)服務的信息查詢，提高自身軟信息的質(zhì)量，進而提高正規(guī)借貸可獲性。而由于非正規(guī)借貸關系多以社會資本為紐帶，更加注重“人情關系”、“個人品質(zhì)”的優(yōu)劣，受眾群體多為無抵押、無擔保的低收入群體，所以本身收入的高低對于非正規(guī)借貸關系而言并不是關鍵因素。相關研究的實地調(diào)研數(shù)據(jù)驗證，家庭總收入和農(nóng)業(yè)收入對非正規(guī)借貸渠道的影響并不顯著（田慶剛等，2016）?；谏鲜龇治鎏岢鲆韵卵芯考僭O：

假設3：較高的收入能夠進一步提高軟信息對農(nóng)戶正規(guī)借貸的正向顯著作用。

本文的影響機制圖如下：

圖1 軟信息對農(nóng)戶正規(guī)借貸可獲得性的影響機制

四、 模型設定與變量選取

（一）模型設定

根據(jù)上文提出的理論分析框架，軟信息是農(nóng)戶借貸貸款決策的主要依據(jù)。

令Y*是由Y*=β+βx+e 決定的不可觀察的潛變量，進一步設定：

假定e 是獨立于x，且服從于標準正態(tài)分布。影響農(nóng)戶是否獲得貸款的二元離散選擇模型如下：

其中Φ 是正態(tài)標準累積分布函數(shù)。由此提出，以下研究模型：

其中：Y1代表農(nóng)戶是否獲得正規(guī)金融貸款；Y2代表農(nóng)戶是否獲得非正規(guī)金融貸款；Softi代表軟信息指標，Xi代表一系列控制變量，。

（二）數(shù)據(jù)來源

本文選擇廣東粵東、粵西地區(qū)的農(nóng)戶作為主要的調(diào)查對象。原因在于，云浮、茂名、河源經(jīng)濟發(fā)展水平較為落后，同時又是普惠金融發(fā)展重點試點地區(qū)，財政投入較大，但農(nóng)戶資金的需求與金融的供給不匹配，存在嚴重信貸約束。因此，選取粵東和粵西地區(qū)農(nóng)戶作為研究樣本，對研究普惠金融問題具有較好的代表性和借鑒意義。

筆者于2018 年1-2 月對茂名地區(qū)進行預調(diào)研，根據(jù)調(diào)研結(jié)果設計調(diào)整問卷。7-10 月對云浮、河源、茂名地區(qū)的農(nóng)戶進行正式的問卷調(diào)查，經(jīng)過分批次調(diào)研，共發(fā)放了問卷580 份，收回問卷500 份，回收率86.2%，其中進行有效分析的問卷為477 份，有效率95.4%。發(fā)放問卷的主要方式如下：一是利用寒、暑假時間，學生對農(nóng)戶入戶調(diào)查，二是學生對村干部、農(nóng)信社信貸員進行培訓，讓其輔助農(nóng)戶填寫問題。樣本主要采取分層抽樣法進行抽樣，在茂名、云浮、河源抽取2-3 個縣，同時兼顧三個市地理區(qū)位、經(jīng)濟發(fā)展的分布，在每個縣里抽取2-3 個村莊，每個村莊抽取20 個農(nóng)戶進行調(diào)查。

（三）變量選擇

1.因變量：正規(guī)貸款可得性（Y1）。根據(jù)問卷中問題“2017 年，您是否因需要資金而向正規(guī)金融機構(gòu)申請并獲得？”進行設定，已獲得貸款即令Y1=1，否則Y1=0。非正規(guī)貸款可得性（Y2）。根據(jù)問卷中問題“2017 年，您是否因需要資金而向親朋好友借錢？”進行設定，肯定回答即令Y2=1，否則Y2=0。

2.核心變量：即農(nóng)戶軟信息，根據(jù)前文分析結(jié)果，主要包含社會資本和人格特質(zhì)兩方面。

一是社會資本。國外研究通常采用普特南（Putnam）的定義，即從信任、規(guī)范、網(wǎng)絡三大方面界定社會資本。國內(nèi)邊燕杰和丘海雄（2000）最早研究社會資本，他們將社會資本用社會聯(lián)系來衡量，將社會資本分為縱向聯(lián)系、橫向聯(lián)系和社會聯(lián)系。事實上，隨著研究的深入，根據(jù)研究領域的不同，測度社會資本標準也不同，在理論上很難有較為清晰的界定。本研究借鑒童馨樂（2011）對于社會資本概念的界定，側(cè)重于農(nóng)戶憑借各種社會關系而形成的資本，涵蓋了農(nóng)戶生產(chǎn)、生活各個領域，影響農(nóng)戶與正規(guī)金融機構(gòu)簽訂借貸合約的過程。社會資本具體界定如下：① 政治資本，主要指農(nóng)戶擁有的政治身份所形成的關系網(wǎng)絡，用“農(nóng)戶是否是黨員”、“農(nóng)戶是否是村干部”來測度。② 組織資本，主要指農(nóng)戶參與專業(yè)合作社而形成的產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后的關系，用“農(nóng)戶是否是專業(yè)社社員”測度。③金融資本，主要用“農(nóng)戶的親朋好友是否有在正規(guī)金融部門工作”來測度。④ 親友關系，主要指農(nóng)戶因血緣、業(yè)緣而形成的關系網(wǎng)絡，用“農(nóng)戶擁有多少親兄弟姐妹”來測度。⑤ 鄰里關系，主要指農(nóng)戶因地緣關系而形成的關系網(wǎng)絡，主要用農(nóng)戶與鄰里關系的和睦程度與信任程度來測度。綜上，本文對五類社會資本類型中的變量，使用因子分析法，提取公因子，再運用加權(quán)平均法構(gòu)建綜合指數(shù)，其權(quán)重為提取因子的方差貢獻率占總方差貢獻率的比重，得出社會資本綜合指標。

二是人格特質(zhì)。因為P2P 網(wǎng)絡借貸是典型的人格信用的網(wǎng)絡借貸方式，所以借鑒相關有關人格特質(zhì)的研究（王會娟和何琳，2015）以及Mayer 等（1995）、Herzenstein 等（2011）的做法，對人格特征劃分為三類：①品質(zhì)信息，如借款方的誠信水平、可靠程度、近期是否有過違法違規(guī)行為等，本文用農(nóng)戶信用評級來衡量品質(zhì)信息。 ②能力信息，如農(nóng)戶學歷、是否掌握一項技術等，從一定程度上表現(xiàn)了借款人兌現(xiàn)承諾的可靠度，本文用農(nóng)戶受教育程度來衡量。③善意信息，如是否經(jīng)常幫助他人，是否有改變目前狀態(tài)的渴望等，即借款人向出借人表達了向善的傾向。本文用“您是否經(jīng)常給予親朋好友幫助”進行衡量。綜上，本文對三類人格特質(zhì)中的變量，使用因子分析法，提取公因子，再運用加權(quán)平均法構(gòu)建綜合指數(shù)，其權(quán)重為提取因子的方差貢獻率占總方差貢獻率的比重，得出人格特質(zhì)綜合指標。

根據(jù)前人的研究，本文引入戶主家庭資源稟賦方面的因素作為控制變量，所有變量的具體定義及描述性統(tǒng)計見表1。

表1 變量說明及描述性統(tǒng)計

（四）因子分析

1.檢驗數(shù)據(jù)可得性。在對社會資本與交易費用進行因子分析之前，須進行KMO 抽樣適當性檢驗和Bartlett 球形檢驗。社會資本與交易費用的KMO 值分別為0.628、0.703，均大于0.5，Bartlet 球形檢驗P 值為0.000，這表明，測量項目之間皆存在很高的相關性，適合因子分析。

2.提取公因子。對于社會資本變量，提取了4 個公因子。由表2 可知，四個因子的累計貢獻率已達69.487%，且特征值均大于1，表明提取4 個公因子可以保留原指標體系近70%的信息。

表2 社會資本因子方差貢獻率

對于人格特質(zhì)變量，提取1 個公因子，累計貢獻率達到44.051%,且特征值大于1，表明提取的公因子能保留人格特質(zhì)變量原來44.051%信息。

表3 人格特質(zhì)因子方差貢獻率

3.建立因子得分模型。通過選取方差貢獻率大的綜合因子，并利用因子的方差貢獻率進行加權(quán)平均最終得到指數(shù)值，即社會資本指數(shù)和人格特質(zhì)指數(shù)。

五、實證結(jié)果

（一）軟信息對農(nóng)戶借貸行為的影響

軟信息對農(nóng)戶借貸行為影響回歸結(jié)果見表4。可以看到，軟信息中的社會資本指數(shù)在1%顯著水平下正向影響農(nóng)戶正規(guī)借貸可獲性，說明社會資本每提升一個單位，農(nóng)戶獲得正規(guī)借貸的概率提高47.3%。人格特征指數(shù)對農(nóng)戶正規(guī)借貸行為影響并不顯著。農(nóng)戶擁有抵押物在1%上正向顯著影響農(nóng)戶正規(guī)借貸可獲性，并且農(nóng)戶擁有抵押物的可能性每上升一個單位，獲得正規(guī)借貸的概率提高55.2%。同時，農(nóng)戶每年的純收入每增長一個單位，能夠獲得正規(guī)借貸的概率提升6.7%，并在1%顯著性水平下顯著。

而在農(nóng)戶非正規(guī)借貸行為中，農(nóng)戶軟信息中的社會資本指數(shù)每上升一個單位，農(nóng)戶獲得非正規(guī)借貸可能性提高25%。人格特質(zhì)指數(shù)也對非正規(guī)金融借貸產(chǎn)生了正向影響，并在10%顯著性水平下顯著。人格特質(zhì)指數(shù)每提升一個單位，農(nóng)戶獲得非正規(guī)金融貸款的概率將提升11.2%，但是相對于農(nóng)戶擁有抵押物和純收入均未產(chǎn)生顯著的影響。由于本文的非正規(guī)金融借貸主要指親友借貸，雙方借貸契約的簽訂存在長期穩(wěn)定的關系，大部分為關系型借貸，對于硬信息要求較低，更多的依靠農(nóng)戶擁有的社會資本以及本身存在的誠信、能力等人格特質(zhì)，農(nóng)戶履約行為能夠受到社會懲罰機制的約束。而農(nóng)戶本身硬信息的存在，主要是為了維持銀農(nóng)契約關系的穩(wěn)定，減少農(nóng)戶違約風險帶來的損失。對于關系型借貸，尤其是親緣類借款，違約后心理成本較高，易產(chǎn)生內(nèi)疚心理，使得農(nóng)戶自覺遵守非正規(guī)借貸合約或者承諾，進而保障非正規(guī)信貸安全，故軟信息質(zhì)量的高低在一定程度上能夠維持非正規(guī)借貸契約的穩(wěn)定性。

表4 軟信息對農(nóng)戶借貸行為影響回歸結(jié)果

（二）收入異質(zhì)性調(diào)節(jié)軟信息影響農(nóng)戶借貸行為

軟信息與各收入類型對農(nóng)戶借貸行為的回歸結(jié)果見表5。可以看到，農(nóng)戶收入越高，越容易獲得正規(guī)金融借貸。正規(guī)金融機構(gòu)具有“嫌貧愛富”的傾向，一方面，高收入的農(nóng)戶具有較強的還債能力，易取得正規(guī)金融機構(gòu)的信任，另一方面，收入較高的農(nóng)戶本身存在資金額度較大的借貸意愿，需要從正規(guī)金融機構(gòu)獲取。純收入與社會資本指數(shù)交互項為正顯著，說明擁有社會資本多且收入水平較高的農(nóng)戶，更容易獲得正規(guī)金融機構(gòu)的貸款。但人格指數(shù)以及其與純收入的交互項并不顯著，說明農(nóng)戶收入較高并不能提高正規(guī)金融機構(gòu)對農(nóng)戶個人思想品德的認可程度，假設3 部分成立。

與正規(guī)借貸行為不同，非正規(guī)借貸對于軟信息更為重視。表5 中發(fā)現(xiàn)，社會資本指數(shù)和人格特質(zhì)指數(shù)均對非正規(guī)金融借貸行為產(chǎn)生顯著正向影響，收入的大小并未產(chǎn)生顯著的影響。社會資本指數(shù)和人格特質(zhì)指數(shù)與純收入的交互項也并不顯著，說明高收入群體的農(nóng)戶并不能調(diào)節(jié)軟信息對于非正規(guī)借貸行為的影響程度大小，也進一步驗證了非正規(guī)借貸更關注人情關系、地緣網(wǎng)絡等社會資本，以及農(nóng)戶自身的信譽等與品德相關的信息。

表5 軟信息與各收入類型對農(nóng)戶借貸行為的交互影響

六、結(jié)論與啟示

本文通過分析軟信息對農(nóng)戶借貸行為的影響，構(gòu)建一個影響機制框架分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶擁有的軟信息，通過信號傳遞、社會抵押的功能，降低農(nóng)戶逆向選擇和道德風險的概率，提高農(nóng)戶獲得貸款的可能性；隨后進一步采用2018 年廣東省477 份農(nóng)戶入戶調(diào)研數(shù)據(jù)，使用因子分析法和Probit 模型進行實證檢驗。研究結(jié)論如下：第一，農(nóng)戶擁有的軟信息中社會資本指數(shù)每提升一個單位，農(nóng)戶獲得正規(guī)借貸的概率提高47.3%，但是人格特質(zhì)指數(shù)的影響并不顯著。而農(nóng)戶擁有的硬信息中抵押物和純收入均對正規(guī)借貸可獲性產(chǎn)生正向顯著影響。第二，對于非正規(guī)金融借貸而言，農(nóng)戶的社會資本指數(shù)每上升一個單位，獲得非正規(guī)借貸可能性提高25%，人格特質(zhì)指數(shù)也在10%水平上正向顯著影響非正規(guī)金融借貸，但是農(nóng)戶擁有的抵押物和純收入均未對非正規(guī)借貸行為產(chǎn)生顯著影響。第三，農(nóng)戶收入較高能夠提高社會資本對農(nóng)戶獲得正規(guī)借貸行為的影響，而收入高低并不能調(diào)節(jié)人格特征對農(nóng)戶正規(guī)借貸可獲性的影響。對于非正規(guī)借貸行為而言，農(nóng)戶純收入的高低均無法調(diào)節(jié)軟信息中社會資本以及人格特質(zhì)對農(nóng)戶借貸決策的影響程度。

基于上述研究結(jié)果，提出如下啟示：第一，對于正規(guī)金融機構(gòu)而言，應利用互聯(lián)網(wǎng)處理技術，如云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等金融科技，將分散的農(nóng)戶交易數(shù)據(jù)整合，轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)性、可供編碼與查詢的信息，充分識別農(nóng)戶隱藏或者外顯的軟信息，來緩解信息不對稱問題。第二，信用評分系統(tǒng)應將農(nóng)戶部分軟信息進行硬化，同時應完善信息評分系統(tǒng)的技術，進一步降低信息搜尋成本。對于農(nóng)戶而言，要積極培育自身軟信息質(zhì)量，如積極參加社區(qū)活動、培育良好社會品德，注重個人誠信道德品質(zhì)的培養(yǎng)。第三，從制度環(huán)境而言，應將非正式制度與正式制度有效結(jié)合，利用金融聯(lián)結(jié)優(yōu)勢，改變傳統(tǒng)信貸交易模式，推廣“正規(guī)金融機構(gòu)+鄉(xiāng)村中介+農(nóng)戶”模式。