黃露露 章元 姚麥蒂

（復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，上海 200433）

一、引言

正規(guī)和非正規(guī)金融市場(chǎng)對(duì)發(fā)展中國(guó)家的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展都具有十分重要的作用。作為正規(guī)金融市場(chǎng)重要組成部分的家庭非正規(guī)借貸，為城鄉(xiāng)居民的生活和生產(chǎn)提供了重要的資金融通。然而，發(fā)展中國(guó)家的農(nóng)村正規(guī)借貸市場(chǎng)發(fā)展往往不足，并且存在著普遍的信貸配給，因此，非正規(guī)借貸就能夠形成對(duì)正規(guī)借貸的必要補(bǔ)充和替代（Guariglia et al.，2011；Horioka and Terada-Hagiwara，2012；金燁和李宏斌，2009）。在緩解非正規(guī)借貸市場(chǎng)中的信息不對(duì)稱問(wèn)題中，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)扮演著不可或缺的重要角色（金燁和李宏斌，2009；馬光榮和楊恩艷，2011；胡楓和陳玉宇，2012；林建浩等，2016）。大多數(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)考察了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶非正規(guī)借貸行為的影響，也有部分文獻(xiàn)也考察了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶正規(guī)借貸的影響（胡楓和陳玉宇，2012；林建浩等，2016等），這些研究大都發(fā)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于居民獲得正規(guī)和非正規(guī)借貸都有重要影響。盡管已存在不少文獻(xiàn)研究了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)家庭借貸的影響，但是本文繼續(xù)使用來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的UHS（城鎮(zhèn)住戶調(diào)查）的面板數(shù)據(jù)展開(kāi)研究，主要?jiǎng)訖C(jī)在于：

第一，關(guān)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與家庭借貸決策的研究大都是針對(duì)農(nóng)戶展開(kāi)，但針對(duì)城鎮(zhèn)家庭借貸行為的研究卻非常少。在正規(guī)信貸市場(chǎng)發(fā)展更為完善的城鎮(zhèn)地區(qū)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是否仍然對(duì)家庭的正規(guī)和非正規(guī)借貸行為有重要影響？或者正規(guī)借貸能否完全取代非正規(guī)借貸？很少有文獻(xiàn)對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行回答。研究這一問(wèn)題之所以重要，至少有兩個(gè)原因：首先，資本對(duì)于發(fā)展中國(guó)家而言總是稀缺的，因此，即使在城鎮(zhèn)部門(mén)的居民和企業(yè)也可能會(huì)面臨信貸約束或信貸配給，此時(shí)，基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的非正規(guī)借貸就有可能普遍存在并發(fā)揮重要作用；其次，發(fā)展中國(guó)家城市部門(mén)的醫(yī)療保險(xiǎn)和養(yǎng)老保障體制也并不完善，例如重病患者在醫(yī)療保險(xiǎn)之后依然沒(méi)有能力承擔(dān)剩余部分的支出，或者在緊急情況下需要融資以應(yīng)對(duì)收入沖擊。在這種情況下，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)有可能會(huì)起到社會(huì)擔(dān)保的作用，幫助家庭通過(guò)非正規(guī)借貸來(lái)應(yīng)對(duì)健康或者收入風(fēng)險(xiǎn)沖擊。根據(jù)城鎮(zhèn)住戶調(diào)查數(shù)據(jù)2006—2014年的數(shù)據(jù)，我們?cè)趫D1中報(bào)告了樣本家庭正規(guī)借款和非正規(guī)借款占家庭總借款的比例，從中可以看出，大多數(shù)年份里，非正規(guī)借款金額在城鎮(zhèn)家庭總借款金額中占主體部分1圖1中，非正規(guī)借款金額占比和正規(guī)借款占比在2012年后急劇上升和下降的可能原因在于2010年UHS數(shù)據(jù)的樣本只包含4個(gè)省市。，這表明非正規(guī)借款對(duì)城鎮(zhèn)家庭仍然能夠發(fā)揮重要作用。因此，考察作為非正規(guī)制度的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在城鎮(zhèn)家庭正規(guī)借款和非正規(guī)借款中的作用則顯得十分必要。

圖1 正規(guī)借款和非正規(guī)借款占總借款金額占比的歷年變化情況

第二，關(guān)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)如何影響家庭借款行為的研究文獻(xiàn)中，有不少研究沒(méi)有很好地解決社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生性問(wèn)題，這一內(nèi)生性問(wèn)題的來(lái)源主要包括：（1）遺漏重要的解釋變量，例如無(wú)法觀測(cè)到某些家庭或者地區(qū)特征，而這些特征又和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)有關(guān)；（2）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和家庭借款行為之間具有反向因果關(guān)系，這是因?yàn)槿藗兊男刨J往來(lái)（特別是非正規(guī)借貸）會(huì)同時(shí)影響人們的其他社會(huì)交往活動(dòng)；（3）因?yàn)闆](méi)有很精確指標(biāo)度量社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，從而不得不是使用代理變量并存在度量誤差。目前，只有少數(shù)文獻(xiàn)使用工具變量法來(lái)解決社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生性問(wèn)題（馬光榮和楊恩艷，2011；楊汝岱等，2011；林建浩等，2016），但是這些文獻(xiàn)都是基于單期截面數(shù)據(jù)展開(kāi)研究，而本文使用家庭面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，不僅可以控制無(wú)法觀測(cè)的家庭特征和年份特征等變量，而且也將進(jìn)一步使用外生的工具變量解決社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生性問(wèn)題。

因此，基于來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局UHS的16個(gè)省市2006—2014年面板數(shù)據(jù)2這16個(gè)省市包括：北京、山西、遼寧、黑龍江、上海、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、廣東、重慶、四川、云南、甘肅。，本文研究城鎮(zhèn)居民的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對(duì)不同借貸類型（總借款額、正規(guī)借款額和非正規(guī)借款額）是否有顯著的因果效應(yīng)。實(shí)際上，盡管中國(guó)城鎮(zhèn)居民面臨著較完善的正規(guī)金融和保險(xiǎn)市場(chǎng)，但依然有可能面臨信貸約束，例如在很多時(shí)候他們因缺乏抵押品而無(wú)法獲得銀行貸款，或者在購(gòu)房時(shí)由于限購(gòu)政策被要求全額付款，但是卻不能向銀行申請(qǐng)貸款；或者，也有一些個(gè)人因?yàn)檎餍畔到y(tǒng)中的信用不良記錄而無(wú)法獲得銀行貸款，也可能需要緊急籌款，但是卻來(lái)不及完成煩瑣的銀行貸款申請(qǐng)程序。在這些情況下，來(lái)自社會(huì)網(wǎng)絡(luò)成員的非正規(guī)借款就有可能替代正規(guī)借款幫助城鎮(zhèn)家庭解決融資問(wèn)題。我們有理由相信，此時(shí)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)會(huì)扮演重要作用。在利用工具變量解決了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生性問(wèn)題后，本文的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)：第一，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)城鎮(zhèn)居民的總借款額、正規(guī)借款金額和正規(guī)借款額均具有顯著的正向影響；第二，與正規(guī)借款相比，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非正規(guī)借款的影響更大。這些結(jié)果表明社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)城鎮(zhèn)家庭也同樣具有融資擔(dān)保功能。

本文接下來(lái)的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分為文獻(xiàn)綜述；第三部分介紹本文的回歸模型構(gòu)建、變量定義、數(shù)據(jù)來(lái)源和變量統(tǒng)計(jì)描述；第四部分為實(shí)證檢驗(yàn)；最后一部分總結(jié)全文并討論文章結(jié)論的政策含義。

二、文獻(xiàn)綜述

有大量文獻(xiàn)針對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在發(fā)展中國(guó)家居民日常生產(chǎn)生活中的作用展開(kāi)了研究，例如，有研究發(fā)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)獲取工作機(jī)會(huì)有積極的影響（邊燕杰和張文宏，2001；章元和陸銘，2009），社會(huì)網(wǎng)絡(luò)還對(duì)經(jīng)濟(jì)收益或非經(jīng)濟(jì)收益有正向的促進(jìn)作用（Lin，1999；Domínguez and Watkins，2003；王春超和周先波，2013）。還有很多文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，由于發(fā)展中國(guó)家的農(nóng)戶收入水平低且正規(guī)保險(xiǎn)制度缺失，農(nóng)戶會(huì)借助社會(huì)網(wǎng)絡(luò)來(lái)分散自然災(zāi)害或者疾病等風(fēng)險(xiǎn)的沖擊，這意味著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)具有一定的社會(huì)保險(xiǎn)機(jī)制（Munshi and Rosenzweig，2009；Kinnan and Townsend，2010；易行健等，2012；王春超和袁偉，2016） 。

此外，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在借貸市場(chǎng)中還有助于解決信息不對(duì)稱問(wèn)題從而具有一定的社會(huì)擔(dān)保功能。例如，基于國(guó)外數(shù)據(jù)的大量研究一致發(fā)現(xiàn)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)有利于促進(jìn)農(nóng)戶獲得親友的非正規(guī)借款（Fafchamps and Gubert, 2007; Karlan et al.，2009；Kinnan and Townsend，2012；Shoji et al.，2012等）。例如，Karlan et al.（2009）基于秘魯?shù)霓r(nóng)戶數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)還具有抵押功能并有助于低收入家庭獲得來(lái)自親友和熟人的非正規(guī)借款。此外，Shoji et al.（2012）利用斯里蘭卡家庭調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，面臨信貸約束的家庭會(huì)降低對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的投資，如對(duì)社區(qū)儀式的支出會(huì)降低，農(nóng)戶參與社區(qū)灌溉維護(hù)的次數(shù)也會(huì)減少。而對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)投資的暫時(shí)性下降將會(huì)永久性地喪失來(lái)自網(wǎng)絡(luò)成員的信任，從而不利于非正式信貸的獲取，最終將使得這些家庭落入貧困陷阱，這也證實(shí)了社區(qū)層面的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非正規(guī)借款有正向顯著作用。

此外，來(lái)自中國(guó)的不少研究也考察了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)家庭借貸的影響（李銳和朱喜，2007；金燁和李宏斌，2009；馬光榮和楊恩艷，2011；楊汝岱等，2011；胡楓和陳玉宇，2012；林建浩等，2016；徐麗鶴和袁燕，2017）。具體而言，從非正規(guī)借款行為來(lái)看，大多數(shù)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)親友網(wǎng)絡(luò)對(duì)于農(nóng)戶獲得非正式借貸有顯著的促進(jìn)作用（李銳和朱喜，2007；金燁和李宏斌，2009；馬光榮和楊恩艷，2011；楊汝岱等，2011；胡楓和陳玉宇，2012；徐麗鶴和袁燕，2017）。金燁和李宏斌（2009）與馬光榮和楊恩艷（2011）分別基于2007年8個(gè)省的農(nóng)戶家庭貸款的微觀數(shù)據(jù)和2009年3個(gè)省的農(nóng)村調(diào)查數(shù)據(jù)，考察了農(nóng)戶通過(guò)正規(guī)和非正規(guī)金融渠道獲得貸款的情況。研究發(fā)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)更大的家庭更有可能獲得更多的非正式貸款，特別是來(lái)自親友的借款，他們認(rèn)為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)能夠降低信息不對(duì)稱，而社會(huì)人情關(guān)系的隱性擔(dān)保是非正規(guī)金融發(fā)揮作用的重要機(jī)制。此外，還有研究發(fā)現(xiàn)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶非正式借貸的正向促進(jìn)作用隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨于弱化（楊汝岱等，2011；孫穎和林萬(wàn)龍，2013）。然而，也有少部分文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)親屬網(wǎng)絡(luò)對(duì)借貸無(wú)顯著影響（童馨樂(lè)等，2011；孫永苑等，2016）。例如，童馨樂(lè)等（2011）基于八個(gè)省的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，考察了不同類型的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶借貸行為的影響，他們的實(shí)證分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，鄰里網(wǎng)絡(luò)只會(huì)顯著影響農(nóng)戶借貸可能性而不影響借貸金額，而親屬網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶借貸可能性和借貸金額均無(wú)顯著影響。

除了親友網(wǎng)絡(luò)外，朋友網(wǎng)絡(luò)和宗族網(wǎng)絡(luò)也會(huì)影響農(nóng)戶的非正式借貸行為。例如，林建浩等（2016）研究發(fā)現(xiàn)，非正規(guī)渠道借貸中起主導(dǎo)作用的是宗族網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)影響家庭借貸可得性和借貸額度，而朋友網(wǎng)絡(luò)卻對(duì)家庭借貸行為無(wú)顯著影響。類似的，申云（2016）基于重慶三峽庫(kù)區(qū)的調(diào)查數(shù)據(jù)分析了不同社會(huì)網(wǎng)絡(luò)（組織參與圈、親屬關(guān)系圈、朋友關(guān)系圈和政府關(guān)系圈）對(duì)農(nóng)戶借貸行為的影響。研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)度（親戚朋友之間交往的親密程度）遠(yuǎn)比社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的廣度（朋友關(guān)系圈大小）重要性更為明顯，特別是在農(nóng)戶的非正規(guī)金融借貸行為中更是如此。從正規(guī)借貸行為來(lái)看，不少文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶的正式借貸行為也存在顯著影響（張建杰，2008；林建浩等，2016；孫永苑等，2016等）。例如，張建杰（2008）基于河南省397戶農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)考察了農(nóng)戶社會(huì)資本（包含親友在內(nèi)的綜合社會(huì)資本指數(shù)）對(duì)其家庭借貸行為的影響，發(fā)現(xiàn)不同類型社會(huì)資本的農(nóng)戶從非正規(guī)借款處借款的可能性高于正規(guī)借款，但是前者的戶均貸款規(guī)模明顯低于后者。

除了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)以外，關(guān)于中國(guó)居民借貸的其他決定因素也有大量的研究成果。第一，政治資本，主要指家庭成員有特殊的行政職位（例如，村干部、黨員或某農(nóng)村經(jīng)濟(jì)合作組織成員等）。部分研究發(fā)現(xiàn)家庭的政治資本能顯著影響家庭借貸可得性以及借貸途徑（李銳和朱喜，2007）；第二，家庭收入水平（Kochar，1997；Diagne，1999; Fafchamps and Gubert，2007; Yuan and Gao，2012；鐘春平等，2010；童馨樂(lè)等，2011等）；第三，家庭資產(chǎn)，包括家庭資產(chǎn)價(jià)值、家庭土地?fù)碛辛?、家庭住房情況等（Diagne，1999；李銳和李超，2007；丁志國(guó)等，2011；馬曉青等，2012；徐麗鶴和袁燕，2017等）。

與本文較為接近的是Zhou（2014）和林建浩等（2016）的研究。Zhou（2014）基于CGSS 2006樣本研究了城鎮(zhèn)家庭戶主的兄弟姐妹數(shù)量對(duì)家庭儲(chǔ)蓄率的影響，發(fā)現(xiàn)兄弟的數(shù)量作為一種血緣關(guān)系可以通過(guò)分擔(dān)贍養(yǎng)父母的負(fù)擔(dān)、在遭受沖擊時(shí)提供借貸來(lái)降低城鎮(zhèn)居民的家庭儲(chǔ)蓄率，但戶主的姐妹數(shù)量并沒(méi)有這樣的效果。林建浩等（2016）基于CFPS 2010數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，朋友圈網(wǎng)絡(luò)更有利于中國(guó)居民家庭獲取正規(guī)借款，而宗族網(wǎng)絡(luò)更有利于家庭獲取非正規(guī)借款。本文的研究與他們有明顯的區(qū)別：Zhou（2014）的研究動(dòng)機(jī)是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)家庭儲(chǔ)蓄率的影響，本文的研究動(dòng)機(jī)則是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)家庭正規(guī)和非正規(guī)借貸的影響；她關(guān)心的變量是中國(guó)城鎮(zhèn)家庭戶主的兄弟姐妹數(shù)量（血緣關(guān)系），本文關(guān)心的變量則是所有社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。林建浩等（2016）的研究對(duì)象與本文存在很大不同，首先，他們主要關(guān)注不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)中國(guó)所有家庭（農(nóng)村家庭和城鎮(zhèn)家庭）的借貸行為的影響，而本文主要關(guān)心的是所有的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)城鎮(zhèn)家庭兩類借款的影響3盡管林建浩等（2016）的研究是基于中國(guó)城鄉(xiāng)家庭展開(kāi)的，但是本文則僅僅針對(duì)城鎮(zhèn)家庭單獨(dú)展開(kāi)研究，這樣做的理由是：第一，城鎮(zhèn)家庭和農(nóng)村家庭的行為和社會(huì)經(jīng)濟(jì)背景有非常明顯的差異；具體而言，農(nóng)村地區(qū)正規(guī)信貸制度以及保險(xiǎn)制度不完善，但是城鎮(zhèn)地區(qū)信貸和保險(xiǎn)制度相對(duì)較完善；第二，他們面臨的風(fēng)險(xiǎn)和沖擊來(lái)源不同，比如農(nóng)戶更多的面臨自然災(zāi)害等對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的沖擊，但城鎮(zhèn)居民則不會(huì)面臨這樣的沖擊，而會(huì)面臨失業(yè)等沖擊；第三，他們的借貸金額以及用途等有很大區(qū)別，例如農(nóng)戶更多地為了生產(chǎn)和生活進(jìn)行小額借貸，但城鎮(zhèn)家庭可能更多地為了投資或者購(gòu)房等進(jìn)行大金額借貸；因此，我們考慮到二者可能存在較大的異質(zhì)性而沒(méi)有將兩類家庭放在一起研究。；其次，上述這兩個(gè)研究所用的數(shù)據(jù)為單期截面數(shù)據(jù)，而本文所用的則是來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的樣本量更大的面板數(shù)據(jù)。下面我們利用國(guó)家統(tǒng)計(jì)局城調(diào)隊(duì)的數(shù)據(jù)展開(kāi)實(shí)證研究。

三、模型構(gòu)建、變量說(shuō)明與數(shù)據(jù)描述

（一）回歸模型與變量

首先，我們建立如下模型來(lái)檢驗(yàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)城鎮(zhèn)家庭借貸金額的影響：

其中，被解釋變量包括3個(gè)指標(biāo)：總借款金額（total）、非正規(guī)借款金額（informal）和正規(guī)借款金額（formal）。SKit表示社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模，我們借鑒易行健等（2012）的研究，用家庭的禮金收入（lngift_in）、禮金支出（lngift_out）、禮金收入和支出之和（lngift）作為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模SK的代理變量，這樣做的理由在于：社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的最顯著特征之一就是網(wǎng)絡(luò)成員的禮節(jié)往來(lái)行為，即相互贈(zèng)送禮品或金錢(qián)，因此家庭的禮金收支水平越高，表明該家庭的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大，反之則反。X為其他控制變量，這里我們借鑒馬光榮和楊恩艷（2011）和胡楓和陳玉宇（2012）等研究，控制了家庭人口規(guī)模、家庭負(fù)擔(dān)比、醫(yī)療保險(xiǎn)支出金額、養(yǎng)老保險(xiǎn)支出金額、戶主的個(gè)人特征（受教育年限、年齡、性別和婚姻狀況）等變量。為家庭固定效應(yīng)，πt為年份固定效應(yīng)，εit為擾動(dòng)項(xiàng)。本文感興趣的回歸系數(shù)為α1，若α1顯著為正，則代表社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大，城鎮(zhèn)居民家庭借款金額越高，即社會(huì)網(wǎng)絡(luò)有利于促進(jìn)城鎮(zhèn)居民家庭獲得正規(guī)和非正規(guī)貸款金額。

表1 變量定義與賦值說(shuō)明

4 未上過(guò)學(xué)為0，小學(xué)為6，初中為9，高中、中專和職業(yè)技校為12，大學(xué)?？茷?4，大學(xué)本科為16，碩士研究生為19，博士研究生為22。

（二） 數(shù)據(jù)來(lái)源和變量的統(tǒng)計(jì)描述

本文使用的數(shù)據(jù)是來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的UHS 2006—2014年16省市的面板家庭樣本5以往關(guān)于中國(guó)家庭借貸的研究大都基于CGSS或CFPS等調(diào)查數(shù)據(jù)，本文所用的UHS數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)如下：首先，他們所用數(shù)據(jù)均為某一年的單期截面數(shù)據(jù)，樣本量較小。本文使用的UHS數(shù)據(jù)為國(guó)家統(tǒng)計(jì)局利用日記賬形式記錄的城鎮(zhèn)住戶家庭借貸的多期面板數(shù)據(jù)，樣本量更大，更具代表性，且數(shù)據(jù)質(zhì)量比一次性調(diào)查的數(shù)據(jù)質(zhì)量更高。由于是面板數(shù)據(jù)，相對(duì)于單期截面數(shù)據(jù)而言，本文可以控制截面數(shù)據(jù)中無(wú)法控制的無(wú)法觀測(cè)的家庭特征因素等對(duì)家庭借貸的影響。其次，他們所用數(shù)據(jù)最新為2010年數(shù)據(jù)，而本文數(shù)據(jù)截止至2014年，數(shù)據(jù)的時(shí)效性更新。。該數(shù)據(jù)庫(kù)包含有城鎮(zhèn)居民家庭成員的基本情況以及現(xiàn)金收支、消費(fèi)支出等詳細(xì)信息。由于UHS 數(shù)據(jù)庫(kù)每年輪換1/3的經(jīng)常調(diào)查戶，并用來(lái)自大樣本中的新調(diào)查戶對(duì)其替換，因此該數(shù)據(jù)庫(kù)為非平衡面板數(shù)據(jù)。為了研究需要，本文選用來(lái)自16個(gè)省市、調(diào)查年份為2006—2014年的數(shù)據(jù)。需要注意的是，盡管2010—2014年樣本只包含4個(gè)省區(qū)（遼寧、上海、廣東、四川），但這幾個(gè)省區(qū)分布于中國(guó)東北、華東、華南、西南，因此在地理位置和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等方面具有全國(guó)代表性62010-2014年樣本只包含4個(gè)省區(qū)（遼寧、上海、廣東、四川），但是如果僅使用這4個(gè)省市的樣本，本文的結(jié)論保持不變。此外，本文也嘗試剔除2010年后的數(shù)據(jù)，重新回歸后發(fā)現(xiàn)本文的結(jié)論依然不變。。表2報(bào)告了主要變量的統(tǒng)計(jì)描述結(jié)果，從表2我們可以看出，平均而言，城鎮(zhèn)居民家庭的非正規(guī)借款金額為主要借款來(lái)源，正規(guī)借款金額所占比例較低。

表2 主要變量的統(tǒng)計(jì)描述

數(shù)據(jù)來(lái)源：UHS2006—2014年16省市城鎮(zhèn)家庭樣本。

此外，我們借鑒胡楓和陳玉宇（2012）的做法，在表3中報(bào)告了不同借貸類型家庭的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)信息，從中可以看出，與無(wú)借貸家庭相比，有借貸家庭的平均禮金收入、禮金支出和禮金收支之和的金額都更高，這表明借款金額與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)正相關(guān)。從借貸類型來(lái)看，有正規(guī)借款家庭的禮金收入更高，而有非正規(guī)借款家庭的平均禮金支出以及禮金收支之和更高，即非正規(guī)借款家庭的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模相比正規(guī)借款家庭更大。總體來(lái)說(shuō)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模更大的城鎮(zhèn)家庭更有可能獲得借款，其中獲得非正規(guī)借款的可能性更高。

表3 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與不同借貸類型（單位：元）

四、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)城鎮(zhèn)家庭借款影響的初步檢驗(yàn)

下面我們使用固定效應(yīng)模型分別檢驗(yàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)總借款金額、非正規(guī)借款金額以及正規(guī)借款金額的影響，具體估計(jì)結(jié)果分別報(bào)告在表4、5和6中。

在表4中，模型1-2為禮金收支之和（lngift）對(duì)家庭總借款金額的回歸結(jié)果，模型3-4為禮金收入代理變量（lngift_in）對(duì)家庭總借款金額的回歸結(jié)果，而模型5-6為禮金支出代理變量（lngift_out）對(duì)家庭總借款金額的回歸結(jié)果。其中，模型1、3和5控制了家庭特征、戶主基本特征以及家庭固定效應(yīng)，而模型2、4和6還控制了年份效應(yīng)。模型1-6的估計(jì)結(jié)果表明，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的三個(gè)代理變量lngift、lngift_in和lngift_out均對(duì)家庭總借款金額有顯著的正向效應(yīng)，即社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大，則該家庭總借款金額越多。具體而言，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模每增加1個(gè)百分點(diǎn)，城鎮(zhèn)家庭總借款金額會(huì)增加0.009～0.024個(gè)百分點(diǎn)。此外，根據(jù)模型2、4和6，lngift、lngift_in和lngift_out對(duì)家庭總借款的經(jīng)濟(jì)顯著影響分別達(dá)到11.00%、16.60%和6.58%，經(jīng)濟(jì)顯著性程度也同樣較高7經(jīng)濟(jì)顯著性是用解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)差乘以回歸系數(shù)，再除以被解釋變量的均值，它度量的是自變量一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差變化引起的因變量變化值相對(duì)于因變量均值的變化大小。。從其他控制變量的結(jié)果來(lái)看，家庭有養(yǎng)老保險(xiǎn)和家庭成員中在校大學(xué)生的比例越高，該家庭越可能獲得借款。其他控制變量的符號(hào)與理論預(yù)期基本保持一致，本文不贅述其含義。

表4 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對(duì)家庭總借款的影響

表5報(bào)告了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非正規(guī)借款的效應(yīng)。和表4相同，模型1-2為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的代理變量——禮金收支之和（lngift）對(duì)家庭非正規(guī)借款金額的回歸結(jié)果，模型3-4為禮金收入代理變量（lngift_in）對(duì)家庭非正規(guī)借款金額的回歸結(jié)果，而模型5-6為禮金支出代理變量（lngift_out）對(duì)家庭非正規(guī)借款金額的回歸結(jié)果。同樣的，模型1-6的估計(jì)結(jié)果也顯示：社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的三個(gè)代理變量lngift、lngift_in和lngift_out均對(duì)非正規(guī)借款具有顯著的正向影響。當(dāng)家庭網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大，該家庭能夠從親友處獲得非正規(guī)借款金額越多。具體而言，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模每增加1個(gè)百分點(diǎn)，城鎮(zhèn)家庭非正規(guī)借款金額增加0.008～0.022個(gè)百分點(diǎn)。此外，根據(jù)模型2、4和6，lngift、lngift_in和lngift_out對(duì)家庭非正規(guī)借款的經(jīng)濟(jì)顯著影響分別為10.99%、16.99%和6.01%，經(jīng)濟(jì)顯著性程度依然較高。其他控制變量的回歸系數(shù)與同表4類似，這里不再贅述。

注：括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為聚類至家庭層面的標(biāo)準(zhǔn)誤； *** 、** 、*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著。

此外，表6報(bào)告了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)家庭正規(guī)借款的影響。與表4和表5類似，模型1-2為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的代理變量——禮金收支之和（lngift）對(duì)家庭正規(guī)借款金額的回歸結(jié)果，模型3-4為禮金收入代理變量（lngift_in）對(duì)家庭正規(guī)借款金額的回歸結(jié)果，而模型5-6為禮金支出代理變量（lngift_out）對(duì)家庭正規(guī)借款金額的回歸結(jié)果。表6中，在控制了戶主基本特征、家庭特征、家庭固定效應(yīng)模型和年份固定效應(yīng)之后，只有家庭禮金收支之和（lngift）和家庭禮金收入（lngift_in）對(duì)家庭正規(guī)借款金額的回歸系數(shù)為顯著正，而家庭禮金支出（lngift_out）的回歸系數(shù)為正，但是不顯著8由于被解釋變量（正規(guī)借款金額）存在大量0值，OLS模型回歸可能導(dǎo)致估計(jì)系數(shù)偏誤，因此本文嘗試使用Tobit模型進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果顯示三個(gè)代理變量的估計(jì)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上均顯著為正。此外，我們還嘗試將被解釋變量設(shè)置為0-1虛擬變量（家庭是否有正規(guī)借款），重新進(jìn)行回歸后發(fā)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)三個(gè)代理變量的回歸系數(shù)也仍為正顯著。。具體而言，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模每增加1個(gè)百分點(diǎn)，城鎮(zhèn)家庭正規(guī)借款金額增加0.003～0.004個(gè)百分點(diǎn)。此外，根據(jù)模型2和4，lngift和lngift_in對(duì)家庭非正規(guī)借款的經(jīng)濟(jì)顯著影響分別為13.90%和22.13%，經(jīng)濟(jì)顯著性程度依然非常高。與表5相比，表6的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)三個(gè)代理變量的估計(jì)系數(shù)均較小，這表明社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)家庭非正規(guī)借款的影響要高于正規(guī)借款。

表6 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對(duì)家庭正規(guī)借款的影響

注：括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為聚類至家庭層面的標(biāo)準(zhǔn)誤； *** 、** 、*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著。

（二）內(nèi)生性問(wèn)題與工具變量

在前面的回歸估計(jì)中，我們使用雙向固定效應(yīng)模型控制了無(wú)法觀察的家庭和年份特征，解決了部分遺漏變量問(wèn)題。但是，解釋變量社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與被解釋變量（總借款、正規(guī)借款以及非正規(guī)借款）可能還存在雙向因果關(guān)系，即家庭借款金額更大的家庭其家庭社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模也更大更強(qiáng)，因此，使用雙向固定效應(yīng)模型得到的估計(jì)系數(shù)可能依然還是有偏的。為此，我們借鑒章元和陸銘（2009）的研究，采用“戶主是否來(lái)自革命老區(qū)”作為家庭社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的工具變量并進(jìn)行2SLS回歸。采用這一變量作為工具變量的理由是：革命老區(qū)起源于抗日戰(zhàn)爭(zhēng)和解放戰(zhàn)爭(zhēng)時(shí)期，革命老區(qū)也是新中國(guó)成立后中央政府根據(jù)當(dāng)?shù)厥欠癯闪⒘它h領(lǐng)導(dǎo)下的武裝組織以及進(jìn)行抗戰(zhàn)的時(shí)間長(zhǎng)短來(lái)確定的。理論上，凡是在革命老區(qū)的居民，其祖輩父輩參加解放戰(zhàn)爭(zhēng)和抗日戰(zhàn)爭(zhēng)的概率或者比例應(yīng)該更高，由此出現(xiàn)烈屬的比例更高，這意味著其家庭社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模會(huì)因此而降低。由于這一沖擊是幾十年前形成的，且革命老區(qū)的確定與當(dāng)前各地社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量不相關(guān)，因此滿足工具變量外生性的要求。理論上，該工具變量在一階段中的回歸系數(shù)應(yīng)為負(fù)，即這一歷史沖擊會(huì)降低家庭的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模。

基于上述工具變量，表7報(bào)告了2SLS模型的回歸結(jié)果。表7的估計(jì)結(jié)果顯示，在2SLS的第一階段估計(jì)中，工具變量“戶主是否來(lái)自革命老區(qū)”除了對(duì)禮金支出的影響為正但不顯著，它對(duì)家庭禮金收支總和以及禮金收入的估計(jì)系數(shù)均顯著為負(fù)，即若戶主來(lái)自革命老區(qū)的概率越大，則該家庭的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越小，這一結(jié)果與理論預(yù)期一致。一階段的F統(tǒng)計(jì)值均大于10，故不存在弱工具變量問(wèn)題。此外，從第二階段回歸估計(jì)結(jié)果中可以看出，家庭禮金收支總和以及禮金收入對(duì)家庭總借款金額、非正規(guī)借款金額以及正規(guī)借款近的估計(jì)系數(shù)均為顯著正，但系數(shù)相比前面模型中的系數(shù)變大了，導(dǎo)致這一結(jié)果的可能原因在于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的度量存在較大的度量誤差，因此OLS模型中的回歸系數(shù)被低估的程度較大?？傮w來(lái)說(shuō)，無(wú)論是否處理社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生性問(wèn)題，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)都會(huì)顯著提高城鎮(zhèn)家庭借款金額。

表7 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對(duì)家庭總借款的影響（2SLS估計(jì)）

此外，在二階段回歸中，解釋變量lngift_out由于共線性被了，故表7中沒(méi)有顯示其估計(jì)系數(shù)的結(jié)果。為了節(jié)省篇幅，本文省略了控制變量的估計(jì)結(jié)果，感興趣的讀者可向作者索取，下表同。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在實(shí)證研究中，由于數(shù)據(jù)的限制，使得社會(huì)網(wǎng)絡(luò)很難被準(zhǔn)確度量，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的度量方式主要有三種：第一是數(shù)量指標(biāo)，諸多文獻(xiàn)直接從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模出發(fā)來(lái)度量社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。其中，應(yīng)用最為廣泛的指標(biāo)是親戚和朋友的數(shù)量（Knight and Yueh，2008；童馨樂(lè)等，2011；胡楓和陳玉宇，2012；王春超和袁偉，2016等）。此外，也不少文獻(xiàn)也采用禮金收支類指標(biāo)（章元和陸銘，2009；趙劍治、陸銘，2009；楊汝岱等，2011；馬光榮和楊恩艷，2011；周廣肅等，2014），包括家庭的年禮金收入或支出水平、人均年禮金收入或支出水平、家庭禮金收入和支出之和、家庭禮金支出占總支出的比重等。還有部分研究使用宗族人口的數(shù)量作為其代理變量（Peng，2004；Chen and Huhe，2010；張爽等，2007；王宇鋒，2010；阮榮平和鄭風(fēng)田，2012；郭云南和姚洋，2013）。第二是強(qiáng)度指標(biāo)。鑒于上述社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)量指標(biāo)無(wú)法衡量網(wǎng)絡(luò)成員內(nèi)部的關(guān)系親疏，因此還有部分研究從網(wǎng)絡(luò)成員的關(guān)系強(qiáng)弱角度來(lái)衡量社會(huì)網(wǎng)絡(luò)（Burchardi and Hassan，2011；郭云南等，2012等）。第三是其他指標(biāo)，例如關(guān)系指數(shù)。有研究認(rèn)為，僅僅從數(shù)量或強(qiáng)度層面來(lái)衡量社會(huì)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法較為全面地刻畫(huà)其特征，因此，Du et al.（2013）和孫永苑等（2016）從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的多個(gè)維度出發(fā)，直接構(gòu)造社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的指數(shù)作為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的代理變量。

因此，在基準(zhǔn)回歸中，由于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的代理變量較多，為了避免禮金收入、禮金支出和禮金收支之和可能存在觀測(cè)誤差的影響，我們加入社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的其他代理變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，這樣做的目的是為了避免因?yàn)椴捎媚骋粋€(gè)具有特殊性的代理變量而得到的結(jié)果并不穩(wěn)健。

我們首先借鑒章元和陸銘（2009）、楊汝岱等（2011）以及易行健等（2012）的研究，選擇禮金收入與可支配收入之比（giftin_ratio）、禮金支出與可支配收入之比（giftout_ratio）、禮金收支之和與可支配收入之比（gift_ratio）以及家庭年通訊支出的對(duì)數(shù)（lncom_exp）作為家庭的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的代理變量9本文之所以選用這幾個(gè)代理變量而未選用親友數(shù)量、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)度指標(biāo)或者關(guān)系指數(shù)，原因在于UHS數(shù)據(jù)未提供這些代理變量的信息，，然后進(jìn)一步進(jìn)行檢驗(yàn)上述結(jié)果的穩(wěn)健性，檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表8的估計(jì)結(jié)果與表3-5大體相似。具體而言，除禮金支出與可支配收入之比（giftout_ratio）對(duì)家庭正規(guī)借款影響的系數(shù)為正但不顯著外，其他社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的代理變量的估計(jì)系數(shù)均為正且顯著。此外，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非正規(guī)借款影響的估計(jì)系數(shù)仍然大于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)正規(guī)借款的估計(jì)系數(shù)，與前文保持一致。這些穩(wěn)健性檢驗(yàn)再次表明前文的回歸結(jié)果和結(jié)論是穩(wěn)健。

五、結(jié)論

盡管現(xiàn)有大量文獻(xiàn)研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)有利于促進(jìn)農(nóng)戶的非正規(guī)借款和正規(guī)借款，但對(duì)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是否也會(huì)顯著影響城鎮(zhèn)居民的正規(guī)和非正規(guī)借款，現(xiàn)有文獻(xiàn)研究的并不多。因此，基于來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局UHS的16個(gè)省市2006—2014年面板數(shù)據(jù)，本文研究了城鎮(zhèn)居民社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對(duì)家庭的不同借款（總借款金額、正規(guī)借款和非正規(guī)借款金額）的因果效應(yīng)，并利用工具變量解決了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生性問(wèn)題。研究結(jié)果表明：第一，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)城鎮(zhèn)居民的家庭總借款金額、非正規(guī)借款金額和正規(guī)借款金額均具有顯著的正向影響；第二，相對(duì)于正規(guī)借款金額，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非正規(guī)借款金額的促進(jìn)作用更大；第三，2SLS模型估計(jì)結(jié)果和穩(wěn)健性檢驗(yàn)均表明本文的結(jié)果和結(jié)論是穩(wěn)健的。

本文的研究結(jié)論不僅提供了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)發(fā)展中國(guó)家城鎮(zhèn)居民的正規(guī)借款和非正規(guī)借款金額有重要影響的證據(jù)，而且還表明，即使城鎮(zhèn)居民面對(duì)著更為完善的金融市場(chǎng)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)作為一種非正式制度對(duì)城鎮(zhèn)居民非正規(guī)借款的獲取仍然在發(fā)揮著重要的作用。本文的結(jié)論具有如下政策含義：

第一，盡管中國(guó)城鎮(zhèn)居民面臨著較完善的金融市場(chǎng)，但他們依然有可能面臨著信貸約束，這是因?yàn)橘Y本總體而言依然是稀缺的，城鎮(zhèn)居民在面對(duì)正規(guī)金融時(shí)，也同樣會(huì)遭遇信貸配給，那么此時(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于城鎮(zhèn)居民家庭借貸獲取具有重要的作用，這意味著中國(guó)的城鎮(zhèn)金融市場(chǎng)依然不夠完善。因此，在正規(guī)金融市場(chǎng)發(fā)展過(guò)程中，應(yīng)同時(shí)重視除大型商業(yè)銀行以外的中小銀行甚至互聯(lián)網(wǎng)金融，因?yàn)樗鼈兛梢蕴峁┍容^便利的借款；在完善監(jiān)管體系的前提下，允許其發(fā)展并發(fā)揮彌補(bǔ)大型商業(yè)銀行的市場(chǎng)縫隙。近年來(lái)，很多學(xué)術(shù)觀點(diǎn)和政策制定者都在呼吁解決農(nóng)村地區(qū)的金融市場(chǎng)發(fā)育不完善的問(wèn)題，而忽略了對(duì)城鎮(zhèn)地區(qū)金融市場(chǎng)不完善的關(guān)注；實(shí)際上，本文的研究結(jié)果意味著中國(guó)城鎮(zhèn)部門(mén)的金融市場(chǎng)也依然存在有不完善之處，因此，政策制定者也有必要關(guān)注城鎮(zhèn)地區(qū)金融體系的完善。

第二，繼續(xù)完善保險(xiǎn)市場(chǎng)以及健全社會(huì)保障體系。因?yàn)槌擎?zhèn)居民非正規(guī)借貸的一個(gè)主要目的是為了應(yīng)對(duì)沖擊或者燙平收入波動(dòng)，而完善保險(xiǎn)和保障體系則有助于居民應(yīng)對(duì)這些沖擊（重大疾病等），并進(jìn)而能夠刺激城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平的提升。

第三，金融監(jiān)管部門(mén)應(yīng)鼓勵(lì)探索構(gòu)建居民擔(dān)保市場(chǎng)的發(fā)展。正如前文所討論的，城鎮(zhèn)居民在很多時(shí)候他們因缺乏抵押品而無(wú)法獲得銀行貸款或者一些個(gè)人因?yàn)檎餍畔到y(tǒng)中的信用記錄不良而無(wú)法獲得銀行貸款。相對(duì)于農(nóng)戶而言，城鎮(zhèn)居民擁有更多的不動(dòng)產(chǎn)，因此，發(fā)展擔(dān)保市場(chǎng)一方面能夠活躍金融市場(chǎng)，提高資源配置效率，另一方面也能夠解決城鎮(zhèn)居民面臨的信貸市場(chǎng)不完善問(wèn)題。