彭 澎 呂開宇

一、 引 言

貧困現(xiàn)象由于會直接影響經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展和社會的穩(wěn)定而受到了世界各國的廣泛關(guān)注。我國作為一個典型的發(fā)展中國家，貧困現(xiàn)象也較為嚴(yán)重。截至2016年，我國農(nóng)村地區(qū)的貧困人口數(shù)為4335萬，其中四川、河南等6個省份的貧困人口都超過了500萬人。為此，我國政府制定了相應(yīng)的農(nóng)村扶貧開發(fā)戰(zhàn)略體系，而金融扶貧正是其中非常重要的組成部分，其核心是向貧困農(nóng)戶提供各種形式的小額信貸(謝玉梅等，2016)。具體來說，金融扶貧又可以分為兩種形式：一是屬于正規(guī)金融的貼息貸款。由愿意參與扶貧的承貸銀行向貧困農(nóng)戶發(fā)放貸款，當(dāng)?shù)氐姆鲐氜k和財(cái)政部門給予貸款貼息。二是屬于非正規(guī)金融的貧困村互助資金。財(cái)政部和國務(wù)院扶貧辦自2006年起，借鑒孟加拉國小額信貸的經(jīng)驗(yàn)，在全國范圍內(nèi)試點(diǎn)貧困村互助資金項(xiàng)目。截至2015年，全國的互助資金數(shù)量已超過2萬個。

盡管從理論上來說上述具有扶貧性質(zhì)的小額信貸可以在一定程度上破解貧困農(nóng)戶生產(chǎn)性資金緊缺的問題，但是在現(xiàn)實(shí)中它們也真的能對那些需要資金的農(nóng)戶實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確地扶貧嗎？事實(shí)上，不少學(xué)者在研究后發(fā)現(xiàn)，我國的金融扶貧政策存在著一定程度的瞄準(zhǔn)偏移問題(汪三貴等，2011；李金亞、李秉龍，2013；胡聯(lián)等，2015)：即它們沒有做到有效地瞄準(zhǔn)貧困農(nóng)戶，而是使得那些離貧困線更遠(yuǎn)的農(nóng)戶獲得更多的扶貧資金。而造成這一現(xiàn)象的重要原因就是在農(nóng)村地區(qū)廣泛存在的“精英俘獲”問題。

所謂的“精英俘獲”是指在某些方面具有相對優(yōu)勢的農(nóng)戶利用這種優(yōu)勢“俘獲”外界所提供的資源，最終達(dá)到自身效用的最大化而非貧困戶效用的最大化(賀雪峰，2003；Platteau，2004)。國外學(xué)者普遍認(rèn)為在金融扶貧的過程中存在著嚴(yán)重的“精英俘獲”現(xiàn)象。Laffont et al.(1990)、Mansuri et al.(2012)和Platteau et al.(2014)等在對金融扶貧的效果進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)：發(fā)達(dá)國家的政府在金融扶貧的過程中也會因?yàn)橘Y源錯配而造成精英俘獲，現(xiàn)有扶貧資金的使用效率還有待提升。我國學(xué)者則主要側(cè)重于對互助資金組織中的“精英俘獲”現(xiàn)象進(jìn)行研究。比如，汪三貴等(2011)認(rèn)為貧困戶和收入較高的精英相比在互助資金中的受益相對較小，因?yàn)槠湓诶硎聲捅O(jiān)事會中的代表不足。而林萬龍和楊叢叢(2012)、李金亞和李秉龍(2013)、劉西川(2014)、胡聯(lián)等(2015)也都認(rèn)為在互助資金的扶貧過程中，貧困戶并未能夠被瞄準(zhǔn)，更多是收入中等甚至偏上等的精英群體被瞄準(zhǔn)。

盡管學(xué)者們圍繞著我國農(nóng)村地區(qū)金融扶貧過程中的精英俘獲問題做了一些研究，但這些成果可能還存在以下值得進(jìn)一步挖掘的空間：第一，前人在定義“精英”時多強(qiáng)調(diào)其在經(jīng)濟(jì)水平(收入)上的優(yōu)勢，即主要關(guān)注的是“經(jīng)濟(jì)精英”。但事實(shí)上，農(nóng)村地區(qū)的“精英”可能在社會資本上也有著一定的資源優(yōu)勢，因此有必要對“社會精英”在社會資本上的優(yōu)勢進(jìn)行更加詳細(xì)地分解和剖析。第二，我國現(xiàn)有關(guān)于金融扶貧中精英俘獲現(xiàn)象的探討多是圍繞著互助資金組織來展開的，而屬于正規(guī)金融的貼息貸款同樣存在著精英俘獲的問題。本文的研究將試圖在這兩點(diǎn)上有所創(chuàng)新。

習(xí)近平總書記指出扶貧工作“貴在精準(zhǔn)，重在精準(zhǔn)，成敗之舉在于精準(zhǔn)”。顯然，要想實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧的目標(biāo)，就必須有效地解決“精英俘獲”問題。鑒于此，本文將以社會資本的相關(guān)理論為基礎(chǔ)，從“社會精英”的視角出發(fā)，運(yùn)用微觀調(diào)研的數(shù)據(jù)對我國農(nóng)村地區(qū)的貼息貸款在扶貧過程中所表現(xiàn)出的“精英俘獲”現(xiàn)象進(jìn)行分析。全文將分為五個部分：第一章為引言；第二章為研究假說的提出；第三章為數(shù)據(jù)來源的介紹與模型設(shè)定；第四章為實(shí)證結(jié)果的分析；最后一章為全文的研究結(jié)論。

二、 研究假說的提出

1.對農(nóng)戶社會資本的界定

在我國的農(nóng)村地區(qū)，“精英”通常可以被分為兩種類型。一種是指那些在經(jīng)濟(jì)方面較為強(qiáng)勢、影響力超過一般人水平的農(nóng)戶(李祖佩、曹晉，2012)。比如某個農(nóng)戶家庭的人均純收入屬于所在縣的最高水平，那么這種經(jīng)濟(jì)上的優(yōu)勢可以讓他成為當(dāng)?shù)氐摹敖?jīng)濟(jì)精英”。另外一種則是指那些在當(dāng)?shù)氐纳鐣绊懥Τ^一般人水平的農(nóng)戶(賀雪峰，2003；胡聯(lián)等，2015)。比如某個農(nóng)戶家庭的戶主或者其他成員是政府官員，那么這一社會資本就讓其可以成為當(dāng)?shù)氐摹吧鐣ⅰ薄；谶@樣的定義，本文所關(guān)注的“社會精英”對貼息貸款的俘獲問題，本質(zhì)上就是貧困縣的農(nóng)戶如何利用自己的社會資本來獲取銀行發(fā)放的貼息貸款。因此，我們有必要首先對農(nóng)戶的社會資本進(jìn)行界定。

借鑒Bourdieu、Coleman、Portes的觀點(diǎn)，本文擬從個體層面出發(fā)將社會資本定義為社會網(wǎng)絡(luò)。按照邊燕杰(2004)的分析，居民的社會網(wǎng)絡(luò)又可以搭建成一個包括網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)頂端、網(wǎng)絡(luò)差異和網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成等四個方面的框架。王修華和譚開通(2014)結(jié)合農(nóng)戶的特點(diǎn)、對邊燕杰的模型進(jìn)行了適當(dāng)修正，從人情支出、強(qiáng)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、網(wǎng)頂、網(wǎng)差、網(wǎng)絡(luò)中心性、網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性等七個方面來測量我國農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)。在他們的研究基礎(chǔ)上，本文將按照網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)頂端、網(wǎng)絡(luò)差異和“強(qiáng)關(guān)系”四個維度來衡量貧困縣農(nóng)戶的社會資本。

第一，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模：貧困縣農(nóng)戶社會網(wǎng)絡(luò)資源的總體規(guī)模。衡量網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的指標(biāo)必須能夠反映出個體的核心網(wǎng)絡(luò)?；谶@樣的原則，邊燕杰(2004)以拜年人數(shù)來表示網(wǎng)絡(luò)規(guī)模。本文擬用農(nóng)戶辦理紅白喜事會邀請的親戚朋友數(shù)量來表示，因?yàn)樵撝笜?biāo)同拜年人數(shù)一樣可以反映出貧困縣農(nóng)戶的核心網(wǎng)絡(luò)，體現(xiàn)農(nóng)戶的關(guān)系而非簡單的聯(lián)系。

第二，網(wǎng)絡(luò)頂端：貧困縣農(nóng)戶社會網(wǎng)絡(luò)中最有價值的資源，反映社會資本的最高端。本文結(jié)合研究農(nóng)村正規(guī)信貸市場的需要，以農(nóng)戶是否有親戚朋友在信用社或者農(nóng)業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)工作來表示；因?yàn)閷τ谙Ｍ軌颢@得貼息貸款的農(nóng)戶來說，在信用社或者農(nóng)業(yè)銀行工作的親戚朋友蘊(yùn)含的資本量很大。

第三，網(wǎng)絡(luò)差異：網(wǎng)絡(luò)成員在社會特征方面的分布差異，反映網(wǎng)絡(luò)資源是否高度重復(fù)。學(xué)者們多以農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)中所擁有的不同職業(yè)的種類數(shù)來衡量(孫立平，2002)。鑒于數(shù)據(jù)可得性，本文將用農(nóng)戶是否同時有不同的親戚朋友在縣政府工作、在鄉(xiāng)政府工作或者在自家辦生意來表示。因?yàn)榫凸ぷ魈攸c(diǎn)而言，公務(wù)員和做生意間的差距較大，一定程度上能夠反映貧困縣農(nóng)戶社會網(wǎng)絡(luò)中的職業(yè)跨度。

第四，強(qiáng)關(guān)系：貧困縣農(nóng)戶社會網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系較為密切的人員的數(shù)量，反映網(wǎng)絡(luò)資源中最親近的關(guān)系的比重。王修華和譚開通(2014)以農(nóng)戶具有血緣關(guān)系(本人三代以內(nèi)的親戚數(shù)量)來衡量。鑒于本文的研究內(nèi)容是貧困縣農(nóng)戶的社會資本和貼息貸款可得性之間的關(guān)系，我們適當(dāng)放大了量化指標(biāo)的范圍，用貧困縣農(nóng)戶可以借上錢的親戚朋友數(shù)量來表示。

2. “社會精英”俘獲貼息貸款的作用機(jī)制

第一，相比于貧困戶，“社會精英”的社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模更大，其俘獲貼息貸款的可能性和額度也更高。農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對于貼息信貸可得性的影響主要體現(xiàn)在兩個方面：一方面，社會網(wǎng)絡(luò)可以起到“資證”的作用，提高農(nóng)戶的還款激勵(Karlan，2007)。農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大，可以充當(dāng)保證人的親朋好友就越多。保證人如果對借款農(nóng)戶足夠了解，那么其就可以對借款農(nóng)戶形成有效的監(jiān)督約束，使得銀行和借款人間的信息不對稱程度降低。在缺乏抵押的情況下，農(nóng)戶的還款意愿增強(qiáng)、違約概率減小，通過保證擔(dān)保獲得銀行發(fā)放貼息貸款的可能性就更高。另一方面，社會網(wǎng)絡(luò)為農(nóng)戶的生產(chǎn)經(jīng)營提供了信息流動和處理的渠道。社會網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模越大，農(nóng)戶獲取與生產(chǎn)經(jīng)營相關(guān)信息的渠道就越多，其生產(chǎn)經(jīng)營成功的概率也越高。在借款雙方信息更加透明的前提下，銀行會因?yàn)榻杩钷r(nóng)戶還款能力的增強(qiáng)而更愿意對其發(fā)放貼息貸款。綜上所述，由于相比于貧困戶，“社會精英”的社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模更大，因此按照上述兩個路徑，其還款能力和還款意愿也更高。相應(yīng)的，“社會精英”俘獲貼息貸款的可能性和額度也更高。據(jù)此，我們提出假說1：

H1:貧困縣農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大，其越容易獲得貼息貸款，這是“社會精英”可以俘獲貼息貸款的第一個原因。

第二，相比于貧困戶，“社會精英”的社會網(wǎng)絡(luò)頂端價值更高，其俘獲貼息貸款的可能性和額度也更高。在農(nóng)戶申請貸款時，最有價值的網(wǎng)絡(luò)頂端應(yīng)當(dāng)是其在正規(guī)金融機(jī)構(gòu)工作的親戚朋友。因?yàn)檗r(nóng)戶在信用社和農(nóng)業(yè)銀行工作的親戚朋友的數(shù)量越多、職位越高，其和金融機(jī)構(gòu)間的信息不對稱程度就越低：不僅金融機(jī)構(gòu)對借款農(nóng)戶的生產(chǎn)經(jīng)營情況、信用情況等更加了解，借款農(nóng)戶自身對于申請貼息貸款的步驟和注意事項(xiàng)也更加清楚，成功申請到貼息貸款的可能性就更高。顯然，相比于當(dāng)?shù)氐呢毨?，“社會精英”往往有更多的親戚朋友在信用社和農(nóng)業(yè)銀行工作，因此其也更加容易俘獲銀行發(fā)放的貼息貸款。據(jù)此，我們提出假說2：

H2:貧困縣農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)頂端價值越高，其越容易獲得貼息貸款，這是“社會精英”可以俘獲貼息貸款的第二個原因。

第三，相比于貧困戶，“社會精英”的社會網(wǎng)絡(luò)差異更大，其俘獲貼息貸款的可能性和額度也更高。銀行在進(jìn)行貸前調(diào)查時非常注重借款農(nóng)戶的“軟信息”。“軟信息”是關(guān)于借款人的一些非標(biāo)準(zhǔn)化的專有信息，具有一定的排他性，來源渠道也相對較多(Berger & Udell，1995；Boot，2000)。顯然，借款農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)差異越大，其從事不同職業(yè)的親戚朋友就越多；信用社和農(nóng)業(yè)銀行的信息來源也更多，它們對于農(nóng)戶的了解將更加全面，雙方的信息不對稱程度也因此而降低。相應(yīng)的，借款農(nóng)戶獲得貼息貸款的可能性和額度也隨之提高。據(jù)此，我們提出假說3：

H3:貧困縣農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)差異越大，其越容易獲得貼息貸款，這是“社會精英”可以俘獲貼息貸款的第三個原因。

第四，相比于貧困戶，“社會精英”的“強(qiáng)關(guān)系”數(shù)量對于其俘獲貼息貸款的可能性和額度的影響并不確定?！皬?qiáng)關(guān)系”交換雙方有相互欠情、補(bǔ)情的心理，有能力提供幫助的人會盡力在對方需要幫助時提供幫助。因此，貧困縣農(nóng)戶的“強(qiáng)關(guān)系”數(shù)量對于其俘獲貼息貸款的可能性和額度的影響將表現(xiàn)出兩種不同的作用：一方面，“強(qiáng)關(guān)系”越多，可以借到錢的親戚朋友數(shù)量也越多。在有資金需求時，基于親密互惠的關(guān)系，農(nóng)戶可能將更加愿意向具有“強(qiáng)關(guān)系”的親戚朋友而非銀行求助。另一方面，“強(qiáng)關(guān)系”越多，愿意并且能夠提供有質(zhì)量的保證擔(dān)保的親戚朋友數(shù)量就越多。相應(yīng)的，貧困縣的農(nóng)戶就會更加容易得到信用社或者農(nóng)業(yè)銀行的認(rèn)可。據(jù)此，我們提出假說4：

H4:貧困縣農(nóng)戶的“強(qiáng)關(guān)系”數(shù)量對于其獲得貼息貸款的可能性和額度的影響無法確定，但它有可能成為“社會精英”可以俘獲貼息貸款的第四個原因。

三、 數(shù)據(jù)來源與模型設(shè)定

1.數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù)來源于中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院于2015年8月所開展的一次對農(nóng)戶的調(diào)查。該調(diào)査為我們提供了2015年全國4個省(浙江省、黑龍江省、河南省以及四川省)、16個縣、127個行政村的1053戶農(nóng)戶家庭的詳細(xì)數(shù)據(jù)。調(diào)查內(nèi)容包含了農(nóng)戶全部的生產(chǎn)經(jīng)營活動、金融活動(包括與扶貧相關(guān))的情況，主要指標(biāo)包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素、家庭收支及消費(fèi)狀況、金融行為等。在和全國592個國家級貧困縣名單進(jìn)行比對后，我們發(fā)現(xiàn)該次調(diào)查中，共有3個省(黑龍江省、河南省以及四川省)、4個縣、37個村的312戶農(nóng)戶家庭來自于國家認(rèn)定的貧困地區(qū)。這為本文開展實(shí)證研究提供了可能。

接著，我們對上述312戶農(nóng)戶樣本是否適用于本文的研究進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)從以下角度來說，該樣本是具有代表性和隨機(jī)性的。第一，除了已經(jīng)脫離貧困的東部地區(qū)以外，樣本覆蓋了我國的三個主要地區(qū)：東北地區(qū)(黑龍江)、中部地區(qū)(河南)和西部地區(qū)(四川)，較為全面。第二，根據(jù)國務(wù)院扶貧開發(fā)領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室于2014年所公布的數(shù)據(jù)，河南省和四川省的貧困人口均超過了500萬，從這兩個省份獲得的金融扶貧樣本理應(yīng)具有一定的代表性。第三，在最開始獲得1053戶的農(nóng)戶樣本時，調(diào)查組是依據(jù)各個地區(qū)2014年的GDP值，采用分層抽樣的方法依次選取出相應(yīng)的縣、鄉(xiāng)鎮(zhèn)和行政村的，這樣得到的樣本具有較好的隨機(jī)性。

在刪除了數(shù)據(jù)缺失較多的觀測值后，本文所使用的樣本農(nóng)戶實(shí)際數(shù)量為308戶。具體處理方法包括：第一，相關(guān)變量出現(xiàn)缺失值或者明顯錯誤的樣本全部予以剔除；第二，存在異常值的變量指標(biāo)，根據(jù)1%和99%的分位數(shù)進(jìn)行清除，以消除極值的影響。

2.模型設(shè)定

首先，本文參考Platteau et al.(2014)、溫濤等(2016)的做法，認(rèn)為貧困地區(qū)的農(nóng)戶信貸作為具有優(yōu)惠性質(zhì)的反哺資源，是“僧多粥少”的。換句話說，本文所研究的貼息貸款帶有政府的“善意”和“善舉”，有的甚至可以被視為“赦債”，不考慮需求不足的情況。因此，我們將重點(diǎn)關(guān)注“社會精英”俘獲貼息貸款的可得性問題。

其次，由于“社會精英”對貼息貸款的俘獲問題，本質(zhì)上就是貧困縣的農(nóng)戶如何利用自己的社會資本來獲取銀行發(fā)放的貼息貸款，因此本文將結(jié)合第二章所提出的四個假說，分別使用probit模型和tobit模型來研究貧困縣農(nóng)戶的社會資本對其獲得貼息貸款的可能性的影響。其中，式(1)實(shí)證研究不同維度的社會資本(網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)頂端、網(wǎng)絡(luò)差異和強(qiáng)關(guān)系)對貧困縣農(nóng)戶能否獲得貼息貸款的影響。式(2)研究不同維度的社會資本(網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)頂端、網(wǎng)絡(luò)差異和強(qiáng)關(guān)系)對貧困縣農(nóng)戶所獲得的貼息貸款規(guī)模的影響。

obtaini=probit(α0+α1wedd_funei+α2rela_banki+α3borr_relai+α4net_difi+α5Xi+εi)

(1)

obtain_amounti=tobit(β0+β1wedd_funei+β2rela_banki+β3borr_relai+β4net_difi+β5Zi+μi)

(2)

需要注意的是，Xi和Zi分別為probit模型和tobit模型中的控制變量?？紤]到各家銀行每年可以發(fā)放的貸款總規(guī)模在一定程度上受到央行的控制，當(dāng)?shù)氐娜丝跀?shù)量會直接影響到每個農(nóng)戶平均能夠獲得的貼息貸款金額，因此式(2)和式(1)相比多了一個反映貧困村人口數(shù)量的變量vil_population。所有變量的含義及計(jì)算方法如表1所示。

表1 變量名稱及其含義

續(xù)表

四、 結(jié)果分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)

表2 樣本整體的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

本文樣本整體的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。被解釋變量之一obtain_amount(貼息貸款額度)的最大值為10萬元、最小值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為2.0897，說明具有扶貧性質(zhì)的貼息貸款額度相對較低。在四個反映社會資本的核心解釋變量中，紅白喜事宴請(wedd_fune)的均值為70.5687家，表明貧困縣農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模尚可。不僅如此，反映“強(qiáng)關(guān)系”的變量——可以借錢的親朋數(shù)量(borr_rela)的均值為3.3573，說明貧困縣農(nóng)戶可以借錢的親朋數(shù)量在5人以上。但是，有利于農(nóng)戶從銀行獲得貼息貸款的資源——銀行工作親朋(rela_bank)的均值僅為0.1043，說明大部分貧困縣的農(nóng)戶沒有在信用社和農(nóng)業(yè)銀行工作的親戚或者朋友，這可能不利于提高其貼息貸款申請的成功率。除此之外，變量親朋職業(yè)差異(net_dif)的均值也較小(0.6834)，說明貧困縣的農(nóng)戶社會網(wǎng)絡(luò)的差異并不大，社會資本的豐富度有所不足。在控制變量中，貧困縣農(nóng)戶總收入(total_income)的均值為26335.2200元、最大值為8萬元、最小值為1000元、標(biāo)準(zhǔn)差為17008.8000。這樣的收入數(shù)據(jù)在一定程度上反映出了樣本的貧困縣背景。另外，其他控制變量的數(shù)據(jù)結(jié)果基本符合我們對于樣本的預(yù)期。

表3 貧困縣獲得和未獲得貼息貸款的農(nóng)戶不同維度的社會資本比較

如表3所示，我們對樣本地區(qū)獲得和未獲得貼息貸款的農(nóng)戶的社會資本進(jìn)行了比較。其中，wedd_fune變量(網(wǎng)絡(luò)規(guī)模)和borr_rela變量(強(qiáng)關(guān)系)的結(jié)果符合我們的預(yù)期，初步證明了貧困縣的“社會精英”可能會因?yàn)槠漭^大的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和較多的強(qiáng)關(guān)系而俘獲銀行發(fā)放的貼息貸款。而rela_bank變量(網(wǎng)絡(luò)頂端)和net_dif變量(網(wǎng)絡(luò)差異)則沒有表現(xiàn)出這樣的結(jié)果，初步說明貧困縣的“社會精英”俘獲貼息貸款的能力并不體現(xiàn)在這兩個維度的社會資本上。

2.實(shí)證結(jié)果分析

由于模型中涉及到的核心解釋變量較多，為了避免出現(xiàn)共線性的問題，我們首先對解釋變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示：所有解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)都小于0.5且VIF平均值小于2，不存在顯著的相關(guān)關(guān)系。因此，模型的設(shè)定可以接受。

表4和表5分別展示了probit模型和tobit模型的實(shí)證結(jié)果。兩個模型的最大似然函數(shù)值分別為-219.1187和-458.9905，說明模型整體的擬合效果較好。具體到對各個變量的分析，我們首先研究probit模型的結(jié)果。

第一，核心解釋變量wedd_fune(網(wǎng)絡(luò)規(guī)模)在5%的水平上通過了顯著性檢驗(yàn)。并且貧困縣的農(nóng)戶每多宴請一個親戚朋友，其獲得貼息貸款的概率就提高0.04%。這說明較大的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模是貧困縣的“社會精英”可以俘獲貼息貸款的原因之一，假說1得到了驗(yàn)證。但是，這與王修華和譚開通(2014)的研究結(jié)果并不一致。我們認(rèn)為之所以出現(xiàn)這樣的差異，主要是因?yàn)樯鐣W(wǎng)絡(luò)規(guī)模變量的衡量方法不同。他們以一年中與農(nóng)戶有一次以上來往的人員數(shù)來度量，可事實(shí)上一年之內(nèi)的往來次數(shù)超過一次并不意味著雙方建立了社會網(wǎng)絡(luò)，因此實(shí)證結(jié)果才會不顯著。

表4 probit模型結(jié)果

注：***、**、*分別表示變量在1%、5%、10%的水平上通過了顯著性檢驗(yàn)。

表5 tobit模型結(jié)果

續(xù)表

注：***、**、*分別表示變量在1%、5%、10%的水平上通過了顯著性檢驗(yàn)。

第二，核心解釋變量borr_rela(強(qiáng)關(guān)系)在5%的水平上通過了顯著性檢驗(yàn)。并且貧困縣的農(nóng)戶可以借錢的親朋數(shù)量每提高一個檔次(增加5人左右)，其獲得貼息貸款的概率就提高3.25%。這說明在假說4提到的兩種路徑中，后一種的影響更大，即數(shù)量眾多的“強(qiáng)關(guān)系”也是貧困縣的“社會精英”可以俘獲貼息貸款的原因之一。

第三，核心解釋變量rela_bank(網(wǎng)絡(luò)頂端)和net_dif(網(wǎng)絡(luò)差異)都沒有通過顯著性檢驗(yàn)，假說2和3沒有得到驗(yàn)證。這說明在樣本地區(qū)，較高的網(wǎng)絡(luò)頂端和較大的網(wǎng)絡(luò)差異并不是貧困縣的“社會精英”可以俘獲貼息貸款的原因。我們認(rèn)為以下原因可以解釋：對于變量rela_bank(銀行工作親朋)而言，隨著農(nóng)村金融水平的發(fā)展，貧困縣的農(nóng)戶申請貸款的手續(xù)越來越規(guī)范、審批的標(biāo)準(zhǔn)也越來越嚴(yán)格，有熟人在銀行工作對于貼息貸款審批結(jié)果的影響逐步降低。對于變量net_dif(親朋職業(yè)差異)而言，即使親朋好友的職業(yè)種類很多，如果其中的大部分職業(yè)無法提供有效的信息，那么其對貧困縣的農(nóng)戶在生產(chǎn)經(jīng)營上的助力也將十分有限，貼息貸款申請的結(jié)果也不會因此而發(fā)生變化。

第四，控制變量age(年齡)在5%的水平上正向通過了顯著性檢驗(yàn)，age_square(年齡的平方)在1%的水平上負(fù)向通過了顯著性檢驗(yàn)。這說明，貧困縣的農(nóng)戶的年齡對其貼息貸款可得性的影響呈現(xiàn)倒U形。在從青年時期走向中年時期的過程中，隨著年齡的增加，農(nóng)戶的生產(chǎn)經(jīng)營能力逐步增強(qiáng)、社會資本也更加豐富，無論是還款能力和還款意愿都有所提高、違約風(fēng)險也相應(yīng)降低，因此獲得包括貼息貸款在內(nèi)的正規(guī)信貸的可能性大大提高并達(dá)到頂點(diǎn)。而步入中老年階段后，年齡的增加反而意味著生產(chǎn)經(jīng)營水平下降和收入降低，因此獲得包括貼息貸款在內(nèi)的正規(guī)信貸的可能性開始逐步變小。

第五，控制變量agrinc_percent(農(nóng)業(yè)收入占比)在10%的水平上通過了顯著性檢驗(yàn)。且貧困縣的農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)收入的占比每提高1%，其獲得銀行貼息貸款的概率就降低9.40%。這一結(jié)果符合我們的預(yù)期。相較于農(nóng)業(yè)來說，非農(nóng)業(yè)從業(yè)者的收入可能更高、向其發(fā)放貼息貸款的預(yù)期損失會更低，可以被視為貧困縣中的“經(jīng)濟(jì)精英”。因此，農(nóng)業(yè)銀行和信用社更加傾向于向農(nóng)業(yè)收入占比較低的“經(jīng)濟(jì)精英”發(fā)放貼息貸款。

第六，控制變量burden_rate(非勞動力負(fù)擔(dān)率)和distance(家庭離銀行的距離)分別在10%的水平上正向通過了顯著性檢驗(yàn)。貧困縣的農(nóng)戶獲得貼息貸款的概率會因?yàn)槠浞莿趧恿ω?fù)擔(dān)率的下降(1%)和家庭離銀行的距離減小(1公里)而分別降低15.80%和0.67%。

接下來，我們分析tobit模型。

第一，核心解釋變量wedd_fune(網(wǎng)絡(luò)規(guī)模)在10%的水平上正向通過了顯著性檢驗(yàn)，并且貧困縣的農(nóng)戶每多宴請一個親戚朋友，其獲得的貼息貸款的額度就增加20元，進(jìn)一步驗(yàn)證了前文提出的假說1。這說明社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模因?yàn)榭梢酝瑫r提高農(nóng)戶的還款能力和還款意愿，不僅有助于其獲得貼息貸款還有助于其獲得更多的貼息貸款。而實(shí)現(xiàn)這一作用機(jī)制的關(guān)鍵就是社會網(wǎng)絡(luò)可以為農(nóng)戶和銀行提供更多的信息渠道。貧困縣的“社會精英”也正是依靠這樣的機(jī)制來俘獲額度更高的貼息貸款的。

第二，核心解釋變量borr_rela(強(qiáng)關(guān)系)在1%的水平上正向通過了顯著性檢驗(yàn)。這一結(jié)果和probit模型類似，進(jìn)一步驗(yàn)證了在假說4提到的兩種路徑中，后一種的影響更大，貧困縣的“社會精英”依賴后一種路徑可以俘獲更高額度的貼息貸款。

第三，核心解釋變量rela_bank(網(wǎng)絡(luò)頂端)和net_dif(網(wǎng)絡(luò)差異)都沒有通過顯著性檢驗(yàn)，假說2和3沒有得到驗(yàn)證。這說明社會網(wǎng)絡(luò)頂端和網(wǎng)絡(luò)差異并不一定能夠提高“社會精英”在貧困縣可以獲得的貼息貸款的規(guī)模。

第四，控制變量age(年齡)在5%的水平上正向通過了顯著性檢驗(yàn)，age_square(年齡的平方)在5%的水平上負(fù)向通過了顯著性檢驗(yàn)。這說明，貧困縣農(nóng)戶的年齡對其可以獲得的貼息貸款的額度同樣呈現(xiàn)倒U形的影響?？刂谱兞縜grinc_percent(農(nóng)業(yè)收入占比)在10%的水平上負(fù)向通過了顯著性檢驗(yàn)，說明農(nóng)業(yè)收入占比較低的“經(jīng)濟(jì)精英”獲得的貼息貸款額度更高?？刂谱兞縱il_population(貧困村的人口數(shù)量)在1%的水平上通過了顯著性檢驗(yàn)，且農(nóng)戶所在的貧困村人口數(shù)量越多，其獲得貼息貸款的規(guī)模就越低。這可能是因?yàn)樵诳偟男刨J資源一定的情況下，無論是對于普通的貧困戶還是對于“社會精英”來說，貧困村的人口數(shù)量越多，平均每個農(nóng)戶家庭可以獲得的貼息貸款規(guī)模就越低?？刂谱兞縝urden_rate(農(nóng)戶家庭的非勞動力負(fù)擔(dān)率)和distance(家庭離銀行的距離)分別在10%的水平上正向通過了顯著性檢驗(yàn)。

綜上所述，實(shí)證研究的結(jié)果表明：在我國的貧困地區(qū)，“社會精英”會因?yàn)樽陨碓诰W(wǎng)絡(luò)規(guī)模和“強(qiáng)關(guān)系”數(shù)量上的優(yōu)勢而更加容易俘獲更高額度的貼息貸款。

五、 研究結(jié)論

本文從“社會精英”的視角出發(fā)，首先對我國農(nóng)村地區(qū)的貼息貸款在扶貧過程中所表現(xiàn)出的“精英俘獲”現(xiàn)象進(jìn)行了理論分析，然后利用微觀層面的調(diào)研數(shù)據(jù)實(shí)證研究了貧困縣農(nóng)戶的四維社會資本(網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)頂端、網(wǎng)絡(luò)差異和強(qiáng)關(guān)系)對其貼息貸款可獲性的影響。

研究發(fā)現(xiàn)，在我國的貧困地區(qū)，“社會精英”可以利用自身在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和強(qiáng)關(guān)系數(shù)量上的優(yōu)勢俘獲銀行發(fā)放的貼息貸款。前者是因?yàn)樯鐣W(wǎng)絡(luò)既可以通過發(fā)揮“資證”的作用來提高農(nóng)戶的還款激勵，又可以通過提供與生產(chǎn)經(jīng)營相關(guān)的信息來增強(qiáng)農(nóng)戶的還款意愿。相比于貧困戶，“社會精英”的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模更大，因此其還款激勵和還款意愿更強(qiáng)，銀行也將會更加樂意向其發(fā)放貼息貸款。后者則是因?yàn)椤皬?qiáng)關(guān)系”的交換雙方有相互欠情、補(bǔ)情的心理，有能力提供幫助的一方會愿意為另一方提供有質(zhì)量的保證擔(dān)保。故“強(qiáng)關(guān)系”多的農(nóng)戶會更加容易得到信用社或者農(nóng)業(yè)銀行的認(rèn)可。而相比于貧困戶，“社會精英”的強(qiáng)關(guān)系數(shù)量更多，因此其也更容易俘獲更高額度的貼息貸款。

相較之下，社會資本的另外兩個維度——網(wǎng)絡(luò)頂端和網(wǎng)絡(luò)差異并未起到類似的作用。這可能與銀行貸款申請的流程日趨規(guī)范和社會網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的作用愈發(fā)突出有一定的關(guān)系。除此之外，貧困村人口的數(shù)量和農(nóng)戶自身的一些行為特征也會對其獲得貼息貸款的概率和額度產(chǎn)生影響。

針對上述研究成果，本文提出如下三點(diǎn)建議：一是貧困地區(qū)的信用社應(yīng)當(dāng)以其在當(dāng)?shù)厣罡?xì)作多年所積累的優(yōu)勢為基礎(chǔ)，利用社會資本以外的“軟信息”來向農(nóng)戶有選擇地發(fā)放貼息貸款。二是地方政府部門應(yīng)當(dāng)在貧困地區(qū)加大對農(nóng)村基礎(chǔ)教育的支持力度和金融知識的普及程度，逐步改善金融機(jī)構(gòu)和貧困戶之間的關(guān)系。三是政府應(yīng)當(dāng)繼續(xù)加強(qiáng)微觀金融層面的改革，針對農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平的差異和不同農(nóng)戶金融需求的區(qū)別，進(jìn)一步細(xì)分市場，逐步加快普惠金融在我國實(shí)現(xiàn)的進(jìn)程。

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