軟信息影響農(nóng)戶(hù)借貸行為決策嗎？ *

楊明婉，張樂(lè)柱

（1.廣東金融學(xué)院金融與投資學(xué)院，廣東 廣州 510642；2.華南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 廣州 510640）

一、引言

農(nóng)戶(hù)“融資難、融資貴”一直是中國(guó)發(fā)展“三農(nóng)”存在的難題。2004-2019 年，連續(xù)16個(gè)中央“一號(hào)文件”強(qiáng)調(diào)農(nóng)村金融問(wèn)題發(fā)展的緊迫性。為了解決農(nóng)村金融市場(chǎng)上存在的供求矛盾，國(guó)家大力推廣普惠金融，并上升至國(guó)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(guó)農(nóng)貸市場(chǎng)是典型的交易不確定、信息不對(duì)稱(chēng)市場(chǎng)，且農(nóng)戶(hù)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(chǎng)化價(jià)值，故正規(guī)金融市場(chǎng)上雙方交易費(fèi)用高昂，農(nóng)戶(hù)難以獲得貸款。另一方面，中國(guó)農(nóng)村社會(huì)是傳統(tǒng)的關(guān)系型社會(huì)（梁漱溟，2005），農(nóng)戶(hù)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(duì)稱(chēng)。盡管軟信息難以定量化，但由于普通農(nóng)戶(hù)難以擁有如商品房、大型生產(chǎn)機(jī)械等固定資產(chǎn)，資金供給方若能合理篩選與評(píng)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(fēng)險(xiǎn)（Michels，2012）。

那么，農(nóng)戶(hù)擁有的軟信息如何影響農(nóng)戶(hù)借貸的可獲性？其作用的機(jī)制到底是什么？本文使用2018 年廣東省農(nóng)戶(hù)調(diào)查的數(shù)據(jù)，結(jié)合我國(guó)農(nóng)貸市場(chǎng)特征，構(gòu)建農(nóng)戶(hù)軟信息的指標(biāo)，分析軟信息影響農(nóng)戶(hù)借貸可獲性的機(jī)制，對(duì)于推動(dòng)我國(guó)普惠金融的進(jìn)一步發(fā)展，緩解農(nóng)村地區(qū)信貸約束，增加農(nóng)戶(hù)貸款可獲得性以及促進(jìn)農(nóng)業(yè)、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

軟信息是相對(duì)于硬信息而言的對(duì)立性的概念，目前尚未有統(tǒng)一的界定。國(guó)外學(xué)者通常是根據(jù)信息是否具備可核實(shí)性，分為硬信息與軟信息。Stein（2002）認(rèn)為軟信息是難以被他人直接核實(shí)的信息。而Grunert 等（2005）認(rèn)為，金融體系中除去資產(chǎn)負(fù)債表等財(cái)務(wù)報(bào)表類(lèi)的定量信息外，均為軟信息。從性質(zhì)上劃分，硬信息可以準(zhǔn)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(qiáng)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(fèi)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(qiáng)的可核實(shí)性，透明度更高。軟信息獲取的質(zhì)量與其借貸雙方的關(guān)系強(qiáng)度呈密切關(guān)系，關(guān)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(shí)性與有效性（Grunert 等，2005）。軟信息作為硬信息的補(bǔ)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(duì)于軟信息在金融交易市場(chǎng)的運(yùn)用，大多學(xué)者使用在P2P 市場(chǎng)的研究中，且研究的對(duì)象多為企業(yè)。關(guān)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(rèn)為基于軟信息的關(guān)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(wèn)題。張順等（2019）實(shí)證發(fā)現(xiàn)除了與借款人有關(guān)的財(cái)務(wù)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(jī)制中，當(dāng)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(shí)產(chǎn)生關(guān)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(qiáng)（王重潤(rùn)和孔兵，2016）。目前關(guān)于農(nóng)戶(hù)軟信息與借貸關(guān)系的研究較少，可能原因在于農(nóng)戶(hù)軟信息難以測(cè)度。但是，國(guó)際上格萊珉銀行的小額貸款模式，憑借以軟信息為主的關(guān)系型借貸技術(shù)，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(hù)難以擁有類(lèi)似企業(yè)的規(guī)范化財(cái)務(wù)報(bào)表，貸款人融資與否更多的會(huì)借鑒農(nóng)戶(hù)本身的軟信息的了解。林毅夫和孫希芳（2005）也表明農(nóng)戶(hù)軟信息能夠減少信息不對(duì)稱(chēng)，提高金融普惠程度。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于軟信息在信貸市場(chǎng)的應(yīng)用做出了較為全面、詳細(xì)的論述。軟信息由于不可測(cè)度性，多應(yīng)用于個(gè)人線上借貸和中小企業(yè)貸款，對(duì)于農(nóng)戶(hù)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(chǎng)上的作用，但是大多為定性研究，并無(wú)確切數(shù)據(jù)表明影響的效果，而且，對(duì)于農(nóng)戶(hù)軟信息的測(cè)度指標(biāo)的研究尚少。所以，本文使用2018 年廣東省農(nóng)戶(hù)調(diào)研數(shù)據(jù)，結(jié)合農(nóng)貸市場(chǎng)的特點(diǎn)，從社會(huì)資本和人格特質(zhì)兩個(gè)維度衡量農(nóng)戶(hù)軟信息指標(biāo)，分析軟信息對(duì)農(nóng)戶(hù)借貸行為的影響機(jī)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(guān)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(shí)可靠的信息。軟信息是指不能被直接證實(shí)的內(nèi)容，如借款人的社會(huì)資本和個(gè)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(chǎng)的特征，將農(nóng)戶(hù)軟信息劃分為兩大類(lèi)：第一，社會(huì)資本；第二，人格特征。

首先，軟信息通過(guò)信號(hào)傳遞效應(yīng)降低農(nóng)戶(hù)逆向選擇的概率，從而有助于農(nóng)戶(hù)獲得貸款。一方面，社會(huì)資本作為軟信息的傳輸載體，可以利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的資源，促進(jìn)村民之間信息共享。對(duì)于正規(guī)金融而言，農(nóng)戶(hù)可以利用政府或銀行的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)先了解借貸優(yōu)惠政策與項(xiàng)目，了解銀行金融產(chǎn)品與服務(wù)降低農(nóng)戶(hù)搜尋信息的費(fèi)用，提高正規(guī)借貸可獲得性（張樂(lè)柱等，2019）。對(duì)于非正規(guī)金融而言，社會(huì)資本作為農(nóng)戶(hù)借貸來(lái)源的渠道，代表一種聲譽(yù)機(jī)制，借貸雙方長(zhǎng)期建立起來(lái)的信任關(guān)系有助于降低借貸雙方信息不對(duì)稱(chēng)，而農(nóng)村作為熟人社會(huì)，社會(huì)資本的廣度和強(qiáng)度直接決定農(nóng)戶(hù)非正規(guī)借貸的可獲性。另一方面，人格特質(zhì)作為農(nóng)戶(hù)軟信息的表象特征，影響正規(guī)金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶(hù)基本信息的判斷。農(nóng)戶(hù)本身的誠(chéng)信、能力、善意的性格特征，有助于降低正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貸前搜尋信息成本。由于正規(guī)金融機(jī)構(gòu)與農(nóng)戶(hù)之間建立的是合約關(guān)系且存在短期性，而非農(nóng)戶(hù)與親友之間建立的長(zhǎng)期的、親密的關(guān)系，所以農(nóng)戶(hù)個(gè)體特質(zhì)的有效性對(duì)于銀農(nóng)契約關(guān)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(hù)個(gè)人能力、信用、善意等性格特質(zhì)會(huì)在長(zhǎng)期交往中不斷鞏固與加深，成為非正規(guī)借貸關(guān)系建立的關(guān)鍵憑證。

其次，軟信息通過(guò)社會(huì)抵押的作用，降低農(nóng)戶(hù)道德風(fēng)險(xiǎn)的概率，從而有助于提供農(nóng)戶(hù)獲得貸款的可能性。一方面，銀行可以利用農(nóng)戶(hù)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)發(fā)放關(guān)聯(lián)貸款，將社會(huì)資本作為一種抵押物引入農(nóng)戶(hù)正規(guī)借貸交易，具有類(lèi)似抵押物功能（Biggart 和 Castanias，2001），通過(guò)親朋好友擔(dān)保，利用社會(huì)資本的信任機(jī)制，以及熟人社會(huì)的監(jiān)督機(jī)制，降低農(nóng)戶(hù)道德風(fēng)險(xiǎn)。陳希敏（2013）將社會(huì)資本發(fā)揮抵押替代的技術(shù)納入理論分析模型，在抵押物缺乏情況下，社會(huì)資本可以降低農(nóng)貸市場(chǎng)上存在的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于非正規(guī)金融，社會(huì)資本在親友之間的借貸交易中實(shí)施的社會(huì)懲罰機(jī)制，是根據(jù)同伴社會(huì)壓力來(lái)執(zhí)行的，所以利用社會(huì)資本中的親情和友情作為抵押，可以控制信貸風(fēng)險(xiǎn)，降低違約率（Ghatak，1999）。另一方面，人格特質(zhì)作為農(nóng)戶(hù)個(gè)體性格特征，在一定程度上反映農(nóng)戶(hù)是否存在道德風(fēng)險(xiǎn)，即發(fā)生違約可能性的概率。由于銀農(nóng)借貸關(guān)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(huì)資本作為軟信息中短期內(nèi)可追溯的來(lái)源，能夠降低銀行壞賬風(fēng)險(xiǎn)，但人格特征難以短期內(nèi)識(shí)別，可能存在遮掩效應(yīng)，對(duì)正規(guī)金融機(jī)構(gòu)而言更難以預(yù)測(cè)。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(gè)人信息掌握比較充分，具有信息對(duì)稱(chēng)的優(yōu)勢(shì)，借貸行為往往建立在人格信任的基礎(chǔ)上，一般選擇信用作為抵押方式。王會(huì)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(duì)稱(chēng)，降低違約風(fēng)險(xiǎn)，借款人也更容易獲得P2P 借款?；谏鲜龇治鎏岢鋈缦录僭O(shè)：

假設(shè)1：軟信息中的社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶(hù)正規(guī)借貸行為存在正向顯著影響。

假設(shè)2：軟信息中的社會(huì)資本、人格特質(zhì)對(duì)農(nóng)戶(hù)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(hù)收入越高，得到正規(guī)借貸可能性越大，而對(duì)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(huì)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(hù)對(duì)非正規(guī)借貸的影響不顯著（黃曉紅，2009）。收入較高的農(nóng)戶(hù)可以利用互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的信息查詢(xún)，提高自身軟信息的質(zhì)量，進(jìn)而提高正規(guī)借貸可獲性。而由于非正規(guī)借貸關(guān)系多以社會(huì)資本為紐帶，更加注重“人情關(guān)系”、“個(gè)人品質(zhì)”的優(yōu)劣，受眾群體多為無(wú)抵押、無(wú)擔(dān)保的低收入群體，所以本身收入的高低對(duì)于非正規(guī)借貸關(guān)系而言并不是關(guān)鍵因素。相關(guān)研究的實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)驗(yàn)證，家庭總收入和農(nóng)業(yè)收入對(duì)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(shè)：

假設(shè)3：較高的收入能夠進(jìn)一步提高軟信息對(duì)農(nóng)戶(hù)正規(guī)借貸的正向顯著作用。

本文的影響機(jī)制圖如下：

圖1 軟信息對(duì)農(nóng)戶(hù)正規(guī)借貸可獲得性的影響機(jī)制

四、 模型設(shè)定與變量選取

（一）模型設(shè)定

根據(jù)上文提出的理論分析框架，軟信息是農(nóng)戶(hù)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(jìn)一步設(shè)定：

假定e 是獨(dú)立于x，且服從于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。影響農(nóng)戶(hù)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(biāo)準(zhǔn)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(hù)是否獲得正規(guī)金融貸款；Y2代表農(nóng)戶(hù)是否獲得非正規(guī)金融貸款；Softi代表軟信息指標(biāo)，Xi代表一系列控制變量，。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選擇廣東粵東、粵西地區(qū)的農(nóng)戶(hù)作為主要的調(diào)查對(duì)象。原因在于，云浮、茂名、河源經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較為落后，同時(shí)又是普惠金融發(fā)展重點(diǎn)試點(diǎn)地區(qū)，財(cái)政投入較大，但農(nóng)戶(hù)資金的需求與金融的供給不匹配，存在嚴(yán)重信貸約束。因此，選取粵東和粵西地區(qū)農(nóng)戶(hù)作為研究樣本，對(duì)研究普惠金融問(wèn)題具有較好的代表性和借鑒意義。

筆者于2018 年1-2 月對(duì)茂名地區(qū)進(jìn)行預(yù)調(diào)研，根據(jù)調(diào)研結(jié)果設(shè)計(jì)調(diào)整問(wèn)卷。7-10 月對(duì)云浮、河源、茂名地區(qū)的農(nóng)戶(hù)進(jìn)行正式的問(wèn)卷調(diào)查，經(jīng)過(guò)分批次調(diào)研，共發(fā)放了問(wèn)卷580 份，收回問(wèn)卷500 份，回收率86.2%，其中進(jìn)行有效分析的問(wèn)卷為477 份，有效率95.4%。發(fā)放問(wèn)卷的主要方式如下：一是利用寒、暑假時(shí)間，學(xué)生對(duì)農(nóng)戶(hù)入戶(hù)調(diào)查，二是學(xué)生對(duì)村干部、農(nóng)信社信貸員進(jìn)行培訓(xùn)，讓其輔助農(nóng)戶(hù)填寫(xiě)問(wèn)題。樣本主要采取分層抽樣法進(jìn)行抽樣，在茂名、云浮、河源抽取2-3 個(gè)縣，同時(shí)兼顧三個(gè)市地理區(qū)位、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的分布，在每個(gè)縣里抽取2-3 個(gè)村莊，每個(gè)村莊抽取20 個(gè)農(nóng)戶(hù)進(jìn)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(wèn)卷中問(wèn)題“2017 年，您是否因需要資金而向正規(guī)金融機(jī)構(gòu)申請(qǐng)并獲得？”進(jìn)行設(shè)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(wèn)卷中問(wèn)題“2017 年，您是否因需要資金而向親朋好友借錢(qián)？”進(jìn)行設(shè)定，肯定回答即令Y2=1，否則Y2=0。

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

一是社會(huì)資本。國(guó)外研究通常采用普特南（Putnam）的定義，即從信任、規(guī)范、網(wǎng)絡(luò)三大方面界定社會(huì)資本。國(guó)內(nèi)邊燕杰和丘海雄（2000）最早研究社會(huì)資本，他們將社會(huì)資本用社會(huì)聯(lián)系來(lái)衡量，將社會(huì)資本分為縱向聯(lián)系、橫向聯(lián)系和社會(huì)聯(lián)系。事實(shí)上，隨著研究的深入，根據(jù)研究領(lǐng)域的不同，測(cè)度社會(huì)資本標(biāo)準(zhǔn)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(lè)（2011）對(duì)于社會(huì)資本概念的界定，側(cè)重于農(nóng)戶(hù)憑借各種社會(huì)關(guān)系而形成的資本，涵蓋了農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)、生活各個(gè)領(lǐng)域，影響農(nóng)戶(hù)與正規(guī)金融機(jī)構(gòu)簽訂借貸合約的過(guò)程。社會(huì)資本具體界定如下：① 政治資本，主要指農(nóng)戶(hù)擁有的政治身份所形成的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，用“農(nóng)戶(hù)是否是黨員”、“農(nóng)戶(hù)是否是村干部”來(lái)測(cè)度。② 組織資本，主要指農(nóng)戶(hù)參與專(zhuān)業(yè)合作社而形成的產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后的關(guān)系，用“農(nóng)戶(hù)是否是專(zhuān)業(yè)社社員”測(cè)度。③金融資本，主要用“農(nóng)戶(hù)的親朋好友是否有在正規(guī)金融部門(mén)工作”來(lái)測(cè)度。④ 親友關(guān)系，主要指農(nóng)戶(hù)因血緣、業(yè)緣而形成的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，用“農(nóng)戶(hù)擁有多少親兄弟姐妹”來(lái)測(cè)度。⑤ 鄰里關(guān)系，主要指農(nóng)戶(hù)因地緣關(guān)系而形成的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，主要用農(nóng)戶(hù)與鄰里關(guān)系的和睦程度與信任程度來(lái)測(cè)度。綜上，本文對(duì)五類(lèi)社會(huì)資本類(lèi)型中的變量，使用因子分析法，提取公因子，再運(yùn)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(xiàn)率占總方差貢獻(xiàn)率的比重，得出社會(huì)資本綜合指標(biāo)。

二是人格特質(zhì)。因?yàn)镻2P 網(wǎng)絡(luò)借貸是典型的人格信用的網(wǎng)絡(luò)借貸方式，所以借鑒相關(guān)有關(guān)人格特質(zhì)的研究（王會(huì)娟和何琳，2015）以及Mayer 等（1995）、Herzenstein 等（2011）的做法，對(duì)人格特征劃分為三類(lèi)：①品質(zhì)信息，如借款方的誠(chéng)信水平、可靠程度、近期是否有過(guò)違法違規(guī)行為等，本文用農(nóng)戶(hù)信用評(píng)級(jí)來(lái)衡量品質(zhì)信息。 ②能力信息，如農(nóng)戶(hù)學(xué)歷、是否掌握一項(xiàng)技術(shù)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(hù)受教育程度來(lái)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(dá)了向善的傾向。本文用“您是否經(jīng)常給予親朋好友幫助”進(jìn)行衡量。綜上，本文對(duì)三類(lèi)人格特質(zhì)中的變量，使用因子分析法，提取公因子，再運(yùn)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(xiàn)率占總方差貢獻(xiàn)率的比重，得出人格特質(zhì)綜合指標(biāo)。

根據(jù)前人的研究，本文引入戶(hù)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(jì)見(jiàn)表1。

表1 變量說(shuō)明及描述性統(tǒng)計(jì)

（四）因子分析

1.檢驗(yàn)數(shù)據(jù)可得性。在對(duì)社會(huì)資本與交易費(fèi)用進(jìn)行因子分析之前，須進(jìn)行KMO 抽樣適當(dāng)性檢驗(yàn)和Bartlett 球形檢驗(yàn)。社會(huì)資本與交易費(fèi)用的KMO 值分別為0.628、0.703，均大于0.5，Bartlet 球形檢驗(yàn)P 值為0.000，這表明，測(cè)量項(xiàng)目之間皆存在很高的相關(guān)性，適合因子分析。

2.提取公因子。對(duì)于社會(huì)資本變量，提取了4 個(gè)公因子。由表2 可知，四個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)69.487%，且特征值均大于1，表明提取4 個(gè)公因子可以保留原指標(biāo)體系近70%的信息。

表2 社會(huì)資本因子方差貢獻(xiàn)率

對(duì)于人格特質(zhì)變量，提取1 個(gè)公因子，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)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(lái)44.051%信息。

表3 人格特質(zhì)因子方差貢獻(xiàn)率

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

五、實(shí)證結(jié)果

（一）軟信息對(duì)農(nóng)戶(hù)借貸行為的影響

軟信息對(duì)農(nóng)戶(hù)借貸行為影響回歸結(jié)果見(jiàn)表4。可以看到，軟信息中的社會(huì)資本指數(shù)在1%顯著水平下正向影響農(nóng)戶(hù)正規(guī)借貸可獲性，說(shuō)明社會(huì)資本每提升一個(gè)單位，農(nóng)戶(hù)獲得正規(guī)借貸的概率提高47.3%。人格特征指數(shù)對(duì)農(nóng)戶(hù)正規(guī)借貸行為影響并不顯著。農(nóng)戶(hù)擁有抵押物在1%上正向顯著影響農(nóng)戶(hù)正規(guī)借貸可獲性，并且農(nóng)戶(hù)擁有抵押物的可能性每上升一個(gè)單位，獲得正規(guī)借貸的概率提高55.2%。同時(shí)，農(nóng)戶(hù)每年的純收入每增長(zhǎng)一個(gè)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(hù)非正規(guī)借貸行為中，農(nóng)戶(hù)軟信息中的社會(huì)資本指數(shù)每上升一個(gè)單位，農(nóng)戶(hù)獲得非正規(guī)借貸可能性提高25%。人格特質(zhì)指數(shù)也對(duì)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(gè)單位，農(nóng)戶(hù)獲得非正規(guī)金融貸款的概率將提升11.2%，但是相對(duì)于農(nóng)戶(hù)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(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系，大部分為關(guān)系型借貸，對(duì)于硬信息要求較低，更多的依靠農(nóng)戶(hù)擁有的社會(huì)資本以及本身存在的誠(chéng)信、能力等人格特質(zhì)，農(nóng)戶(hù)履約行為能夠受到社會(huì)懲罰機(jī)制的約束。而農(nóng)戶(hù)本身硬信息的存在，主要是為了維持銀農(nóng)契約關(guān)系的穩(wěn)定，減少農(nóng)戶(hù)違約風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的損失。對(duì)于關(guān)系型借貸，尤其是親緣類(lèi)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(hù)自覺(jué)遵守非正規(guī)借貸合約或者承諾，進(jìn)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(duì)農(nóng)戶(hù)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(hù)借貸行為

軟信息與各收入類(lèi)型對(duì)農(nóng)戶(hù)借貸行為的回歸結(jié)果見(jiàn)表5?？梢钥吹?，農(nóng)戶(hù)收入越高，越容易獲得正規(guī)金融借貸。正規(guī)金融機(jī)構(gòu)具有“嫌貧愛(ài)富”的傾向，一方面，高收入的農(nóng)戶(hù)具有較強(qiáng)的還債能力，易取得正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的信任，另一方面，收入較高的農(nóng)戶(hù)本身存在資金額度較大的借貸意愿，需要從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲取。純收入與社會(huì)資本指數(shù)交互項(xiàng)為正顯著，說(shuō)明擁有社會(huì)資本多且收入水平較高的農(nóng)戶(hù)，更容易獲得正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的貸款。但人格指數(shù)以及其與純收入的交互項(xiàng)并不顯著，說(shuō)明農(nóng)戶(hù)收入較高并不能提高正規(guī)金融機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶(hù)個(gè)人思想品德的認(rèn)可程度，假設(shè)3 部分成立。

與正規(guī)借貸行為不同，非正規(guī)借貸對(duì)于軟信息更為重視。表5 中發(fā)現(xiàn)，社會(huì)資本指數(shù)和人格特質(zhì)指數(shù)均對(duì)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(huì)資本指數(shù)和人格特質(zhì)指數(shù)與純收入的交互項(xiàng)也并不顯著，說(shuō)明高收入群體的農(nóng)戶(hù)并不能調(diào)節(jié)軟信息對(duì)于非正規(guī)借貸行為的影響程度大小，也進(jìn)一步驗(yàn)證了非正規(guī)借貸更關(guān)注人情關(guān)系、地緣網(wǎng)絡(luò)等社會(huì)資本，以及農(nóng)戶(hù)自身的信譽(yù)等與品德相關(guān)的信息。

表5 軟信息與各收入類(lèi)型對(duì)農(nóng)戶(hù)借貸行為的交互影響

六、結(jié)論與啟示

本文通過(guò)分析軟信息對(duì)農(nóng)戶(hù)借貸行為的影響，構(gòu)建一個(gè)影響機(jī)制框架分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶(hù)擁有的軟信息，通過(guò)信號(hào)傳遞、社會(huì)抵押的功能，降低農(nóng)戶(hù)逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)的概率，提高農(nóng)戶(hù)獲得貸款的可能性；隨后進(jìn)一步采用2018 年廣東省477 份農(nóng)戶(hù)入戶(hù)調(diào)研數(shù)據(jù)，使用因子分析法和Probit 模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。研究結(jié)論如下：第一，農(nóng)戶(hù)擁有的軟信息中社會(huì)資本指數(shù)每提升一個(gè)單位，農(nóng)戶(hù)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(hù)擁有的硬信息中抵押物和純收入均對(duì)正規(guī)借貸可獲性產(chǎn)生正向顯著影響。第二，對(duì)于非正規(guī)金融借貸而言，農(nóng)戶(hù)的社會(huì)資本指數(shù)每上升一個(gè)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(hù)擁有的抵押物和純收入均未對(duì)非正規(guī)借貸行為產(chǎn)生顯著影響。第三，農(nóng)戶(hù)收入較高能夠提高社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶(hù)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(duì)農(nóng)戶(hù)正規(guī)借貸可獲性的影響。對(duì)于非正規(guī)借貸行為而言，農(nóng)戶(hù)純收入的高低均無(wú)法調(diào)節(jié)軟信息中社會(huì)資本以及人格特質(zhì)對(duì)農(nóng)戶(hù)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(duì)于正規(guī)金融機(jī)構(gòu)而言，應(yīng)利用互聯(lián)網(wǎng)處理技術(shù)，如云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能等金融科技，將分散的農(nóng)戶(hù)交易數(shù)據(jù)整合，轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)性、可供編碼與查詢(xún)的信息，充分識(shí)別農(nóng)戶(hù)隱藏或者外顯的軟信息，來(lái)緩解信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題。第二，信用評(píng)分系統(tǒng)應(yīng)將農(nóng)戶(hù)部分軟信息進(jìn)行硬化，同時(shí)應(yīng)完善信息評(píng)分系統(tǒng)的技術(shù)，進(jìn)一步降低信息搜尋成本。對(duì)于農(nóng)戶(hù)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(dòng)、培育良好社會(huì)品德，注重個(gè)人誠(chéng)信道德品質(zhì)的培養(yǎng)。第三，從制度環(huán)境而言，應(yīng)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(shì)，改變傳統(tǒng)信貸交易模式，推廣“正規(guī)金融機(jī)構(gòu)+鄉(xiāng)村中介+農(nóng)戶(hù)”模式。