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)金融市場對發(fā)展中國家的社會經(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)展中國家的農(nóng)村正規(guī)借貸市場發(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)借貸市場中的信息不對稱問題中，社會網(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)考察了社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶非正規(guī)借貸行為的影響，也有部分文獻(xiàn)也考察了社會網(wǎng)絡(luò)對農(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)社會網(wǎng)絡(luò)對于居民獲得正規(guī)和非正規(guī)借貸都有重要影響。盡管已存在不少文獻(xiàn)研究了社會網(wǎng)絡(luò)對家庭借貸的影響，但是本文繼續(xù)使用來自國家統(tǒng)計局的UHS（城鎮(zhèn)住戶調(diào)查）的面板數(shù)據(jù)展開研究，主要動機(jī)在于：

第一，關(guān)于社會網(wǎng)絡(luò)與家庭借貸決策的研究大都是針對農(nóng)戶展開，但針對城鎮(zhèn)家庭借貸行為的研究卻非常少。在正規(guī)信貸市場發(fā)展更為完善的城鎮(zhèn)地區(qū)，社會網(wǎng)絡(luò)是否仍然對家庭的正規(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)對此問題進(jìn)行回答。研究這一問題之所以重要，至少有兩個原因：首先，資本對于發(fā)展中國家而言總是稀缺的，因此，即使在城鎮(zhèn)部門的居民和企業(yè)也可能會面臨信貸約束或信貸配給，此時，基于社會網(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)展中國家城市部門的醫(yī)療保險和養(yǎng)老保障體制也并不完善，例如重病患者在醫(yī)療保險之后依然沒有能力承擔(dān)剩余部分的支出，或者在緊急情況下需要融資以應(yīng)對收入沖擊。在這種情況下，社會網(wǎng)絡(luò)有可能會起到社會擔(dān)保的作用，幫助家庭通過非正規(guī)借貸來應(yīng)對健康或者收入風(fēng)險沖擊。根據(jù)城鎮(zhèn)住戶調(diào)查數(shù)據(jù)2006—2014年的數(shù)據(jù)，我們在圖1中報告了樣本家庭正規(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個省市。，這表明非正規(guī)借款對城鎮(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，有不少研究沒有很好地解決社會網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生性問題，這一內(nèi)生性問題的來源主要包括：（1）遺漏重要的解釋變量，例如無法觀測到某些家庭或者地區(qū)特征，而這些特征又和社會網(wǎng)絡(luò)有關(guān)；（2）社會網(wǎng)絡(luò)和家庭借款行為之間具有反向因果關(guān)系，這是因為人們的信貸往來（特別是非正規(guī)借貸）會同時影響人們的其他社會交往活動；（3）因為沒有很精確指標(biāo)度量社會網(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)使用工具變量法來解決社會網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生性問題（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，不僅可以控制無法觀測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網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生性問題。

因此，基于來自國家統(tǒng)計局UHS的16個省市2006—2014年面板數(shù)據(jù)2這16個省市包括：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)居民的社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對不同借貸類型（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)。實際上，盡管中國城鎮(zhèn)居民面臨著較完善的正規(guī)金融和保險市場，但依然有可能面臨信貸約束，例如在很多時候他們因缺乏抵押品而無法獲得銀行貸款，或者在購房時由于限購政策被要求全額付款，但是卻不能向銀行申請貸款；或者，也有一些個人因為征信系統(tǒng)中的信用不良記錄而無法獲得銀行貸款，也可能需要緊急籌款，但是卻來不及完成煩瑣的銀行貸款申請程序。在這些情況下，來自社會網(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)家庭解決融資問題。我們有理由相信，此時的社會網(wǎng)絡(luò)會扮演重要作用。在利用工具變量解決了社會網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生性問題后，本文的實證研究發(fā)現(xiàn)：第一，社會網(wǎng)絡(luò)對城鎮(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，社會網(wǎng)絡(luò)對非正規(guī)借款的影響更大。這些結(jié)果表明社會網(wǎng)絡(luò)對城鎮(zhèn)家庭也同樣具有融資擔(dān)保功能。

本文接下來的結(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)來源和變量統(tǒng)計描述；第四部分為實證檢驗；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)針對社會網(wǎng)絡(luò)在發(fā)展中國家居民日常生產(chǎn)生活中的作用展開了研究，例如，有研究發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)對獲取工作機(jī)會有積極的影響（邊燕杰和張文宏，2001；章元和陸銘，2009），社會網(wǎng)絡(luò)還對經(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)展中國家的農(nóng)戶收入水平低且正規(guī)保險制度缺失，農(nóng)戶會借助社會網(wǎng)絡(luò)來分散自然災(zāi)害或者疾病等風(fēng)險的沖擊，這意味著社會網(wǎng)絡(luò)具有一定的社會保險機(jī)制（Munshi and Rosenzweig，2009；Kinnan and Townsend，2010；易行健等，2012；王春超和袁偉，2016） 。

此外，社會網(wǎng)絡(luò)在借貸市場中還有助于解決信息不對稱問題從而具有一定的社會擔(dān)保功能。例如，基于國外數(shù)據(jù)的大量研究一致發(fā)現(xiàn)，社會網(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)，社會網(wǎng)絡(luò)還具有抵押功能并有助于低收入家庭獲得來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降低對社會網(wǎng)絡(luò)的投資，如對社區(qū)儀式的支出會降低，農(nóng)戶參與社區(qū)灌溉維護(hù)的次數(shù)也會減少。而對社會網(wǎng)絡(luò)投資的暫時性下降將會永久性地喪失來自網(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，這也證實了社區(qū)層面的社會網(wǎng)絡(luò)對非正規(guī)借款有正向顯著作用。

此外，來自中國的不少研究也考察了社會網(wǎng)絡(luò)對家庭借貸的影響（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)借款行為來看，大多數(shù)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)親友網(wǎng)絡(luò)對于農(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個省的農(nóng)戶家庭貸款的微觀數(shù)據(jù)和2009年3個省的農(nóng)村調(diào)查數(shù)據(jù)，考察了農(nóng)戶通過正規(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，特別是來自親友的借款，他們認(rèn)為社會網(wǎng)絡(luò)能夠降低信息不對稱，而社會人情關(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)，社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶非正式借貸的正向促進(jìn)作用隨著市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨于弱化（楊汝岱等，2011；孫穎和林萬龍，2013）。然而，也有少部分文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)親屬網(wǎng)絡(luò)對借貸無顯著影響（童馨樂等，2011；孫永苑等，2016）。例如，童馨樂等（2011）基于八個省的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，考察了不同類型的社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶借貸行為的影響，他們的實證分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，鄰里網(wǎng)絡(luò)只會顯著影響農(nóng)戶借貸可能性而不影響借貸金額，而親屬網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶借貸可能性和借貸金額均無顯著影響。

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)，同時影響家庭借貸可得性和借貸額度，而朋友網(wǎng)絡(luò)卻對家庭借貸行為無顯著影響。類似的，申云（2016）基于重慶三峽庫區(qū)的調(diào)查數(shù)據(jù)分析了不同社會網(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）對農(nóng)戶借貸行為的影響。研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶社會網(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)借貸行為來看，不少文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)對農(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)戶社會資本（包含親友在內(nèi)的綜合社會資本指數(shù)）對其家庭借貸行為的影響，發(fā)現(xiàn)不同類型社會資本的農(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。

除了社會網(wǎng)絡(luò)以外，關(guān)于中國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；童馨樂等，2011等）；第三，家庭資產(chǎn)，包括家庭資產(chǎn)價值、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)量對家庭儲蓄率的影響，發(fā)現(xiàn)兄弟的數(shù)量作為一種血緣關(guān)系可以通過分擔(dān)贍養(yǎng)父母的負(fù)擔(dān)、在遭受沖擊時提供借貸來降低城鎮(zhèn)居民的家庭儲蓄率，但戶主的姐妹數(shù)量并沒有這樣的效果。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）的研究動機(jī)是社會網(wǎng)絡(luò)對家庭儲蓄率的影響，本文的研究動機(jī)則是社會網(wǎng)絡(luò)對家庭正規(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網(wǎng)絡(luò)。林建浩等（2016）的研究對象與本文存在很大不同，首先，他們主要關(guān)注不同的社會網(wǎng)絡(luò)對中國所有家庭（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)心的是所有的社會網(wǎng)絡(luò)對城鎮(zhèn)家庭兩類借款的影響3盡管林建浩等（2016）的研究是基于中國城鄉(xiāng)家庭展開的，但是本文則僅僅針對城鎮(zhèn)家庭單獨展開研究，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)信貸制度以及保險制度不完善，但是城鎮(zhèn)地區(qū)信貸和保險制度相對較完善；第二，他們面臨的風(fēng)險和沖擊來源不同，比如農(nóng)戶更多的面臨自然災(zāi)害等對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的沖擊，但城鎮(zhèn)居民則不會面臨這樣的沖擊，而會面臨失業(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)性而沒有將兩類家庭放在一起研究。；其次，上述這兩個研究所用的數(shù)據(jù)為單期截面數(shù)據(jù)，而本文所用的則是來自國家統(tǒng)計局的樣本量更大的面板數(shù)據(jù)。下面我們利用國家統(tǒng)計局城調(diào)隊的數(shù)據(jù)展開實證研究。

三、模型構(gòu)建、變量說明與數(shù)據(jù)描述

（一）回歸模型與變量

首先，我們建立如下模型來檢驗社會網(wǎng)絡(luò)對城鎮(zhèn)家庭借貸金額的影響：

其中，被解釋變量包括3個指標(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）作為社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模SK的代理變量，這樣做的理由在于：社會網(wǎng)絡(luò)的最顯著特征之一就是網(wǎng)絡(luò)成員的禮節(jié)往來行為，即相互贈送禮品或金錢，因此家庭的禮金收支水平越高，表明該家庭的社會網(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)療保險支出金額、養(yǎng)老保險支出金額、戶主的個人特征（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為擾動項。本文感興趣的回歸系數(shù)為α1，若α1顯著為正，則代表社會網(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 變量定義與賦值說明

4 未上過學(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)專科為14，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)來源和變量的統(tǒng)計描述

本文使用的數(shù)據(jù)是來自國家統(tǒng)計局的UHS 2006—2014年16省市的面板家庭樣本5以往關(guān)于中國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)為國家統(tǒng)計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)中無法控制的無法觀測的家庭特征因素等對家庭借貸的影響。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)的時效性更新。。該數(shù)據(jù)庫包含有城鎮(zhèn)居民家庭成員的基本情況以及現(xiàn)金收支、消費支出等詳細(xì)信息。由于UHS 數(shù)據(jù)庫每年輪換1/3的經(jīng)常調(diào)查戶，并用來自大樣本中的新調(diào)查戶對其替換，因此該數(shù)據(jù)庫為非平衡面板數(shù)據(jù)。為了研究需要，本文選用來自16個省市、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個省區(qū)（遼寧、上海、廣東、四川），但這幾個省區(qū)分布于中國東北、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代表性62010-2014年樣本只包含4個省區(qū)（遼寧、上海、廣東、四川），但是如果僅使用這4個省市的樣本，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報告了主要變量的統(tǒng)計描述結(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源，正規(guī)借款金額所占比例較低。

表2 主要變量的統(tǒng)計描述

數(shù)據(jù)來源：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中報告了不同借貸類型家庭的社會網(wǎng)絡(luò)信息，從中可以看出，與無借貸家庭相比，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網(wǎng)絡(luò)正相關(guān)。從借貸類型來看，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)借款家庭的社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模相比正規(guī)借款家庭更大?？傮w來說，社會網(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 社會網(wǎng)絡(luò)與不同借貸類型（單位：元）

四、實證檢驗

（一）社會網(wǎng)絡(luò)對城鎮(zhèn)家庭借款影響的初步檢驗

下面我們使用固定效應(yīng)模型分別檢驗社會網(wǎng)絡(luò)對總借款金額、非正規(guī)借款金額以及正規(guī)借款金額的影響，具體估計結(jié)果分別報告在表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的估計結(jié)果表明，社會網(wǎng)絡(luò)的三個代理變量lngift、lngift_in和lngift_out均對家庭總借款金額有顯著的正向效應(yīng)，即社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大，則該家庭總借款金額越多。具體而言，社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模每增加1個百分點，城鎮(zhèn)家庭總借款金額會增加0.009～0.024個百分點。此外，根據(jù)模型2、4和6，lngift、lngift_in和lngift_out對家庭總借款的經(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標(biāo)準(zhǔn)差變化引起的因變量變化值相對于因變量均值的變化大小。。從其他控制變量的結(jié)果來看，家庭有養(yǎng)老保險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與理論預(yù)期基本保持一致，本文不贅述其含義。

表4 社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對家庭總借款的影響

表5報告了社會網(wǎng)絡(luò)對非正規(guī)借款的效應(yīng)。和表4相同，模型1-2為社會網(wǎng)絡(luò)的代理變量——禮金收支之和（lngift）對家庭非正規(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的估計結(jié)果也顯示：社會網(wǎng)絡(luò)的三個代理變量lngift、lngift_in和lngift_out均對非正規(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，社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模每增加1個百分點，城鎮(zhèn)家庭非正規(guī)借款金額增加0.008～0.022個百分點。此外，根據(jù)模型2、4和6，lngift、lngift_in和lngift_out對家庭非正規(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報告了社會網(wǎng)絡(luò)對家庭正規(guī)借款的影響。與表4和表5類似，模型1-2為社會網(wǎng)絡(luò)的代理變量——禮金收支之和（lngift）對家庭正規(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)果顯示三個代理變量的估計系數(shù)在統(tǒng)計上均顯著為正。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)社會網(wǎng)絡(luò)三個代理變量的回歸系數(shù)也仍為正顯著。。具體而言，社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模每增加1個百分點，城鎮(zhèn)家庭正規(guī)借款金額增加0.003～0.004個百分點。此外，根據(jù)模型2和4，lngift和lngift_in對家庭非正規(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的社會網(wǎng)絡(luò)三個代理變量的估計系數(shù)均較小，這表明社會網(wǎng)絡(luò)對家庭非正規(guī)借款的影響要高于正規(guī)借款。

表6 社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對家庭正規(guī)借款的影響

注：括號內(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)生性問題與工具變量

在前面的回歸估計中，我們使用雙向固定效應(yīng)模型控制了無法觀察的家庭和年份特征，解決了部分遺漏變量問題。但是，解釋變量社會網(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“戶主是否來自革命老區(qū)”作為家庭社會網(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)爭和解放戰(zhàn)爭時期，革命老區(qū)也是新中國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)的時間長短來確定的。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)爭和抗日戰(zhàn)爭的概率或者比例應(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網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模會因此而降低。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)，即這一歷史沖擊會降低家庭的社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模。

基于上述工具變量，表7報告了2SLS模型的回歸結(jié)果。表7的估計結(jié)果顯示，在2SLS的第一階段估計中，工具變量“戶主是否來自革命老區(qū)”除了對禮金支出的影響為正但不顯著，它對家庭禮金收支總和以及禮金收入的估計系數(shù)均顯著為負(fù)，即若戶主來自革命老區(qū)的概率越大，則該家庭的社會網(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)計值均大于10，故不存在弱工具變量問題。此外，從第二階段回歸估計結(jié)果中可以看出，家庭禮金收支總和以及禮金收入對家庭總借款金額、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來說，無論是否處理社會網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生性問題，社會網(wǎng)絡(luò)都會顯著提高城鎮(zhèn)家庭借款金額。

表7 社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對家庭總借款的影響（2SLS估計）

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中沒有顯示其估計系數(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

在實證研究中，由于數(shù)據(jù)的限制，使得社會網(wǎng)絡(luò)很難被準(zhǔn)確度量，現(xiàn)有文獻(xiàn)對于社會網(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)直接從社會網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模出發(fā)來度量社會網(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)。鑒于上述社會網(wǎng)絡(luò)的數(shù)量指標(biāo)無法衡量網(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)弱角度來衡量社會網(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)度層面來衡量社會網(wǎng)絡(luò)無法較為全面地刻畫其特征，因此，Du et al.（2013）和孫永苑等（2016）從社會網(wǎng)絡(luò)的多個維度出發(fā)，直接構(gòu)造社會網(wǎng)絡(luò)的指數(shù)作為社會網(wǎng)絡(luò)的代理變量。

因此，在基準(zhǔn)回歸中，由于社會網(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誤差的影響，我們加入社會網(wǎng)絡(luò)的其他代理變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，這樣做的目的是為了避免因為采用某一個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數(shù)（lncom_exp）作為家庭的社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的代理變量9本文之所以選用這幾個代理變量而未選用親友數(shù)量、社會網(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)行檢驗上述結(jié)果的穩(wěn)健性，檢驗結(jié)果如表8所示。

表8 穩(wěn)健性檢驗

表8的估計結(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）對家庭正規(guī)借款影響的系數(shù)為正但不顯著外，其他社會網(wǎng)絡(luò)的代理變量的估計系數(shù)均為正且顯著。此外，社會網(wǎng)絡(luò)對非正規(guī)借款影響的估計系數(shù)仍然大于社會網(wǎng)絡(luò)對正規(guī)借款的估計系數(shù)，與前文保持一致。這些穩(wěn)健性檢驗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，但對于社會網(wǎng)絡(luò)是否也會顯著影響城鎮(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，基于來自國家統(tǒng)計局UHS的16個省市2006—2014年面板數(shù)據(jù)，本文研究了城鎮(zhèn)居民社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對家庭的不同借款（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網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生性問題。研究結(jié)果表明：第一，社會網(wǎng)絡(luò)對城鎮(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，相對于正規(guī)借款金額，社會網(wǎng)絡(luò)對非正規(guī)借款金額的促進(jìn)作用更大；第三，2SLS模型估計結(jié)果和穩(wěn)健性檢驗均表明本文的結(jié)果和結(jié)論是穩(wěn)健的。

本文的研究結(jié)論不僅提供了社會網(wǎng)絡(luò)對發(fā)展中國家城鎮(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)居民面對著更為完善的金融市場，社會網(wǎng)絡(luò)作為一種非正式制度對城鎮(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，盡管中國城鎮(zhèn)居民面臨著較完善的金融市場，但他們依然有可能面臨著信貸約束，這是因為資本總體而言依然是稀缺的，城鎮(zhèn)居民在面對正規(guī)金融時，也同樣會遭遇信貸配給，那么此時社會網(wǎng)絡(luò)對于城鎮(zhèn)居民家庭借貸獲取具有重要的作用，這意味著中國的城鎮(zhèn)金融市場依然不夠完善。因此，在正規(guī)金融市場發(fā)展過程中，應(yīng)同時重視除大型商業(yè)銀行以外的中小銀行甚至互聯(lián)網(wǎng)金融，因為它們可以提供比較便利的借款；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)銀行的市場縫隙。近年來，很多學(xué)術(shù)觀點和政策制定者都在呼吁解決農(nóng)村地區(qū)的金融市場發(fā)育不完善的問題，而忽略了對城鎮(zhèn)地區(qū)金融市場不完善的關(guān)注；實際上，本文的研究結(jié)果意味著中國城鎮(zhèn)部門的金融市場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)完善保險市場以及健全社會保障體系。因為城鎮(zhèn)居民非正規(guī)借貸的一個主要目的是為了應(yīng)對沖擊或者燙平收入波動，而完善保險和保障體系則有助于居民應(yīng)對這些沖擊（重大疾病等），并進(jìn)而能夠刺激城鎮(zhèn)居民消費水平的提升。

第三，金融監(jiān)管部門應(yīng)鼓勵探索構(gòu)建居民擔(dān)保市場的發(fā)展。正如前文所討論的，城鎮(zhèn)居民在很多時候他們因缺乏抵押品而無法獲得銀行貸款或者一些個人因為征信系統(tǒng)中的信用記錄不良而無法獲得銀行貸款。相對于農(nóng)戶而言，城鎮(zhèn)居民擁有更多的不動產(chǎn)，因此，發(fā)展擔(dān)保市場一方面能夠活躍金融市場，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不完善問題。