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基于社会资本视角的农户信贷约束分析[摘要]基于“2009年北京大学国家发展研究院农村金融调查”取得的三省近2000农户的微观调查数据从社会资本的视角考察农户的信贷约束采用Tobit模型分析社会资本的不同方面对缓解农户信贷约束的作用。实证研究表明：一是善于经营社会关系网络和对信息的掌握更加充分的农户存在违约风险的概率会降低从而能够从贷方获取更多的信贷额度缓解了信贷约束；二是赋权与政治行为对于缓解农户信贷约束的影响是不显著的。[关键词]社会资本；信贷约束；农户[DOI]1013939/jcnkizgsc2016070141引言发展中国家的农村地区普遍比较贫穷人口密度较低生产活动也很容易受季节性因素的影响。这也直接导致了其农村金融市场存在交易成本高、贷款额度小、传统抵押品的缺乏、信用记录缺失、分散风险的机会有限等特征（Yaronetal1997）。这使得农户往往难以从正规金融机构获取贷款在农户难以获取正规金融贷款的情况下可能转向非正规金融而如果仍不能从非正规金融机构获得所需要的借款额就面临着信贷约束。中国银监会在2015年发布的《关于做好2015年农村金融服务工作的通知》中我们可以看出国家政策在重视涉农贷款“量”的同时也注重“质”的改革国家鼓励在农村地区小额信贷逐步取代传统的抵押贷款。因而“抵押品化的社会资本”在以传统乡土社会为主的我国农村金融市场上将会发挥很大的作用（马光荣2011）很有可能成为影响我国农村地区农户信贷约束的重要因素。世界银行的社会资本测量综合调查问卷（SocialCapitalIntergratedQuestionnaireSC-IQ）将社会资本划分成6个部分分别对它们进行测量。这六个部分是：社会关系网络、信任与团结、集体行为、信息与传播、社会凝聚与融合、赋权与政治行为。本文实证研究中对社会资本的理解和测量主要参考和借鉴了世界银行关于社会资本的界定和测量方法基于问卷调查从可操作性的角度出发选取了社会关系网络、赋权与政治行为和信息与传播作为社会资本的测量维度以农户从正规金融渠道和非正规金融渠道的借贷总额大小作为衡量受到的信贷约束程度强弱因变量。2数据描述与研究设计21数据描述文章研究所用数据基于北京大学2009年的国家发展研究农村金融调查。调查的涉及面包括农户的收入、消费水平的高低、社会网络的状况、金融需求的大小、金融机构借贷和民间借贷的情况以及资金的使用周转等。对于研究社会资本与农村金融的发展关系来说也是不可多得的大数据样本。调查历时一年选取了云南、湖南和黑龙江三省中的9个县（或县级市）81村从参与调查的农户收回1980多份有效样本。根据本文的研究内容我们在定义一些新变量时剔除了一些重要变量缺失的样本以及某些具有极端值的异常样本。样本基本涵盖了不同收入水平的农户避免了数据涵盖范围的局限性从而使本文从非经济因素的社会资本角度研究农村信贷困境的实证结果更有说服力。而衡量信贷约束强弱的指标本文将用农户从正规金融渠道和非正规金融渠道获得的贷款总额大小来衡量。其中正规金融渠道借款包括从商业银行、信用合作社和新型农村金融机构等这些受政府监管或控制的金融机构获得的贷款。非正规金融渠道则主要包括亲戚、朋友以及民间放贷人借款等不受相关部门监管的借款形式。22研究假设与变量设定影响农户最终借贷总额的因素较多从社会资本的角度本文参照世界银行社会资本课题组（TheWorldBankSocialCapitalThematicGroup2002）衡量社会资本的方法从社会关系网络、赋权和政治行为以及信息与传播三个方面作为一级指标来考察农户的社会资本对其信贷约束的影响。现有的从经济学的角度研究农户社会关系网络的测度相对收敛主要集中于亲友数量、礼金支出等指标。作为参考文章将社会关系网络划分为“有多少能向您提供借款的亲戚朋友”（Relat1）、“送给亲戚朋友的礼品”（Outlay2）和“是否自营工商业”（Havecomm2）三个二级指标；赋权和政治行则根据调查问卷用“户主是否为党员或村干部”（Heada1234）作为测量的二级指标；信息与传播则根据在中国农村广播和电视是农村与外界进行信息交流的主要方式（马九杰2008）。结合问卷调查用“在通信、网络和有线电视方面的消费”（Consum9）作为测量的二级指标。23研究方法及模型设定3主要结论与拓展文章利用“2009年北京大学国家发展研究院农村金融调查”在湖南、黑龙江和云南三省进行随机抽样调查获得的1900多份调查问卷数据通过描述性统计利用Tobit模型从农户违约风险的角度以农户从正规金融渠道和非正规金融渠道的