熊 芳，潘 躍

（中南民族大學 中科院國家民委農(nóng)業(yè)信息技術研究與開發(fā)聯(lián)合實驗室，武漢430074）

0 引言

聯(lián)保貸款機制被認為是一種能解決窮人抵押擔保不足、將金融資本滲透到貧困人群而又能大大降低金融風險的制度安排。因此，伴隨著微型金融在世界范圍內的迅猛發(fā)展，聯(lián)保貸款機制也在世界各地得到廣泛應用。1994年，中國社會科學院農(nóng)村發(fā)展研究所杜曉山教授和他的團隊在河北易縣試點的“易縣扶貧經(jīng)濟合作社”在我國首次引入農(nóng)戶聯(lián)保貸款機制；2000年，中國人民銀行正式頒布《農(nóng)村信用合作社農(nóng)戶聯(lián)保貸款管理指導意見》。至此，農(nóng)戶聯(lián)保貸款作為一種正式的金融產(chǎn)品，在我國得到重點推廣。目前，農(nóng)村信用合作社、郵政儲蓄銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行三農(nóng)業(yè)務部和各種非政府組織的微型金融機構（組織），都重點推出了農(nóng)戶聯(lián)保貸款產(chǎn)品。然而，就實際運行效果來看，與理論邏輯演繹的結論和領先型微型金融機構發(fā)展的實踐不同的是，農(nóng)戶聯(lián)保貸款機制在我國并沒有取得普遍的成功。在一些地區(qū)，聯(lián)保貸款業(yè)務已經(jīng)開始萎縮甚至陷入經(jīng)營困境?！吨袊鹑诮y(tǒng)計年鑒》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。盡管國內學者從農(nóng)戶聯(lián)保貸款小組的組建、農(nóng)戶聯(lián)保貸款的風險和農(nóng)戶聯(lián)保貸款的機制設計等多個表象原因探討了制約農(nóng)戶聯(lián)保貸款效應的因素，但尚缺乏從社會資本這一深層次視角對聯(lián)保貸款效應影響的分析。因此，本文基于對新疆維吾爾自治區(qū)192戶農(nóng)戶的調研數(shù)據(jù)，試圖實證分析社會資本如何對農(nóng)戶聯(lián)保貸款效應產(chǎn)生影響，以期為提升農(nóng)戶聯(lián)保貸款效應、促進農(nóng)戶聯(lián)保貸款發(fā)展提供切實可行的政策建議。

1 模型及數(shù)據(jù)說明

1.1 模型設定及因變量選取

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”就是這樣的變量，因此要使用定序Logit回歸模型進行分析。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)戶對聯(lián)保貸款效應的評價，給各等級y賦值j（j=1，2，3，4，5）。其中，y=1代表負作用，y=2代表無作用，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報告了因變量的基本統(tǒng)計）。表示影響聯(lián)保貸款效應的第i個因素。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對應的回歸系數(shù)，在得到αj和β的參數(shù)估計之后，落入某一分類的概率就可以通過以下等式得到：

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

表2 定序Logit模型中解釋變量及其統(tǒng)計說明

微型金融中的社會資本可以劃分為水平型社會資本和垂直型社會資本。水平型社會資本主要是指農(nóng)戶之間以及小組成員間的相互關系。本文選擇與農(nóng)戶家庭關系密切的鄰居數(shù)量、對關系密切的鄰居信任程度、農(nóng)忙時是否幫助別人、是否有親友擔任領導職務，以及參與村級活動頻率、參加過的貸款小組個數(shù)、貸款小組組織活動次數(shù)等變量作為其代理變量，以反映農(nóng)戶的社會關系網(wǎng)絡，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。垂直型社會資本主要指農(nóng)戶與信貸員以及提供信貸服務的金融機構之間的關系。本文以對信貸員的滿意度、獲得聯(lián)保貸款次數(shù)、對貸款期限的滿意度、對貸款額度的滿意度和對貸款利率的滿意度等變量來衡量。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)保貸款效應的因素。

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于作者2012年對新疆維吾爾自治區(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個村中參與過或正在參與聯(lián)保貸款的農(nóng)戶調研。本次調研方法主要是入戶問卷和面對面訪談。調研人員首先通過村委會或者信貸員獲得參與過聯(lián)保貸款或者正在參與聯(lián)保貸款農(nóng)戶的名單，再隨機從此名單中挑選人員作為調研問卷對象。本次調研共發(fā)放問卷208份，回收208份，實際有效問卷192份，問卷有效率為92.31%。

2 實證分析過程及結果

本文使用Stata12統(tǒng)計軟件，采用定序Logit回歸方法對模型（3）進行估計分析。表3報告了估計結果。由于LR chi2(16)=62.22，Prob＞chi2=0.0000＜0.05，表明模型很好地通過檢驗。其中，變量X3、X4、X5、X6、X9、X11、X12、X14、X15都通過了顯著性檢驗，而變量X1、X2、X7、X8、X10、X13沒有通過顯著性檢驗。

表3 定序Logit模型估計結果

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對聯(lián)保貸款效應均沒有顯著影響，家庭經(jīng)營土地面積X3對聯(lián)保貸款效應有顯著正向影響。產(chǎn)生這一結果的原因可能與調研對象的主要收入來源有關。由于調研對象的主要收入來源為傳統(tǒng)種植業(yè)（種植棉花和種植糧食），對勞動人員的年齡和知識技能的要求并不高；相反，家庭經(jīng)營土地面積越大，對貸款的需求越多，而貸款所帶來的收入也應該越多。

2.2 社會資本

表3結果顯示，兩類社會資本變量總體上對聯(lián)保貸款效應都有較為顯著的影響作用。

就水平型社會資本而言，家庭密切的鄰居數(shù)量X4和對鄰居的信任程度X5與聯(lián)保貸款效應都在1%的水平上正相關。家庭密切的鄰居數(shù)量和對鄰居的信任程度分別代表著農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡和社會信任。顯然，農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡越豐富，社會信任程度越大，農(nóng)戶就越有可能通過相互交流信息、經(jīng)驗而得到更多好處。對農(nóng)戶的訪談證實這一觀點：被調研對象會經(jīng)常交流各種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料信息，甚至幾個人會自發(fā)組成團隊進行集體購買，從而獲得價格或質量上的優(yōu)惠。而農(nóng)忙時是否幫助別人X6與聯(lián)保貸款效應在5%水平上負相關。幫助別人是從互惠的維度體現(xiàn)農(nóng)戶的社會資本，之所以會出現(xiàn)負相關，一個可能的解釋是，農(nóng)忙時節(jié)，往往是一忙大家都忙，而在農(nóng)忙時節(jié)能總是幫助別人的農(nóng)戶往往是因為其家庭經(jīng)營土地面積較少，農(nóng)活較少，相應地從聯(lián)保貸款獲得的收益也會較少。參加過的聯(lián)保貸款小組個數(shù)X9也與聯(lián)保貸款效應顯著負相關。這是因為，在被調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（參與多個聯(lián)保貸款小組）往往意味著被調研對象原所在聯(lián)保貸款小組出現(xiàn)違約等糾紛，導致被調研對象需要參與新的聯(lián)保貸款小組。而是否有親友擔任領導職務X7、參加村級活動頻率X8以及貸款小組組織活動次數(shù)X10對聯(lián)保貸款效應都沒有顯著影響。

就垂直型社會資本而言，對信貸員的滿意度X11與聯(lián)保貸款效應顯著正相關，說明信貸員業(yè)務能力越強、服務效率越高、服務態(tài)度越好，農(nóng)戶從聯(lián)保貸款所獲得的效應就越大。此外，獲得聯(lián)保貸款次數(shù)X12、對貸款額度的滿意度X14和對貸款利率的滿意度X15對聯(lián)保貸款效有顯著正向影響。說明貸款次數(shù)越多，貸款額度越大，貸款利率越低，聯(lián)保貸款對農(nóng)戶的作用越大。對貸款期限的滿意度X13則對聯(lián)保貸款效應無顯著影響。

3 進一步的邊際概率分析

為了進一步分析各解釋變量單位變化對聯(lián)保貸款效應概率邊際變化的影響，本節(jié)將利用上節(jié)檢驗選擇的定序Logit回歸模型的估計計算各變量邊際概率的影響效應。連續(xù)變量xi對因變量落于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)關于xi偏導數(shù)的樣本均值計算。表4為邊際概率的影響效應表，是回歸模型估計的各因素的平均邊際概率效應。因為進入5個有序區(qū)段的概率之和為1，所以這5個有序區(qū)段上的邊際影響之和為0，即聯(lián)保貸款效應落于一個或幾個區(qū)段的概率與另一個或幾個區(qū)段的概率會相互抵消。本文主要探討社會資本變量對聯(lián)保貸款效應的邊際概率影響。

表4 邊際概率的影響效應

在水平型社會資本方面，與農(nóng)戶家庭關系密切的鄰居數(shù)量X4和對鄰居信任程度X5對于農(nóng)戶評價聯(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，對落入“沒有作用”和“作用很小”的邊際影響顯著為負，對落入“負作用”則沒有顯著影響。并且，家庭關系密切的鄰居數(shù)量X4的增加，可以使聯(lián)保貸款效應為“大”的概率提升6.35%（2.79%+3.56%）；而對鄰居的信任程度X5增加，可以使聯(lián)保貸款效應為“大”的概率提升12.76%（6.75%+5.60%）。表明對鄰居信任程度的增加比關系密切的鄰居數(shù)量的增加，對于聯(lián)保貸款效應為“大”的概率影響更大。相反的是，農(nóng)忙時是否幫助別人X6和參加過的聯(lián)保貸款小組個數(shù)X9對于農(nóng)戶評價聯(lián)保貸款落入“作用較大”與“作用很大”的邊際影響顯著為負，落入“沒有作用”和“作用很小”的邊際影響顯著為正，落入“負作用”則沒有顯著影響。這一結果剛好可以印證文中對X6和X9的回歸結果為負的解釋。

在垂直型社會資本方面，對信貸員能力的評價X11、獲得聯(lián)保貸款次數(shù)X12和對貸款利率的滿意度X15對于聯(lián)保貸款落入“作用較大”與“作用很大”的邊際影響顯著為正，對落入“沒有作用”和“作用很小”的邊際影響顯著為負，對落入“負作用”則沒有顯著影響。并且，對信貸員的滿意度X11增加，可以使聯(lián)保貸款效應為“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)保貸款效應為“大”的概率提升21.76%（12.20%+9.56%）；而對貸款利率的滿意度X15增加，可以使聯(lián)保貸款效應為“大”的概率提升8.72%（4.89%+3.83%）。說明獲得貸款次數(shù)對于聯(lián)保貸款效應影響更大。對貸款額度的滿意度X14對于農(nóng)戶評價聯(lián)保貸款落入“作用很大”的邊際影響顯著為正，對落入“作用較大”、“沒有作用”和“作用很小”和“負作用”沒有顯著影響。

4 結論

本文基于對新疆維吾爾自治區(qū)192戶農(nóng)戶的調研數(shù)據(jù)，用定序logit模型，實證分析了社會資本對農(nóng)戶聯(lián)保貸款效應的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）水平型社會資本中，家庭密切的鄰居數(shù)量和對鄰居的信任程度對聯(lián)保貸款效應影響顯著為正；農(nóng)忙時是否幫助別人、參加過的聯(lián)保貸款小組個數(shù)對聯(lián)保貸款效應影響顯著為負；是否有親友擔任領導職務、參加村級活動頻率以及小組成員是否組織活動對聯(lián)保貸款效應影響不顯著。（2）垂直型社會資本中，對信貸員的滿意度、獲得聯(lián)保貸款次數(shù)、對貸款額度的滿意度和對貸款利率的滿意度與聯(lián)保貸款效應顯著正相關，對貸款期限的滿意度則對聯(lián)保貸款效應無顯著影響。（3）邊際概率分析表明，對鄰居的信任度、對信貸員的滿意度以及獲得聯(lián)保貸款次數(shù)，對聯(lián)保貸款效應為“大”的概率影響更大。

上述結論表明，社會資本對農(nóng)戶聯(lián)保貸款效應具有顯著作用。因此，除了農(nóng)戶自身要重視社會資本的培育和積累外，政府和金融機構也要為農(nóng)戶創(chuàng)造更多的社會資本提供更好的環(huán)境和機會；同時，通過制度和機制的設計，促使社會資本對農(nóng)戶聯(lián)保貸款效應發(fā)生積極正向的作用。

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