探究农户间借贷信任影响因素论文

时间：2021-08-31

探究农户间借贷信任影响因素论文

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　　一、引言

　　长期以来，非正规借贷尤其是农户间借贷一直是农户资金来源的一种主要形式。郭沛估算出从1997-2002年间,农村非正规金融宽口径规模约在2238-2750亿元之间。国际农业发展基金的报告显示，中国农民从非正规借贷市场获得资金数量是从正规借贷机构获得数量的4倍。显然，非正规借贷已经成为农村地区一条重要的融资渠道，为农村经济的发展提供了资金，对农村地区经济的发展具有重要的推动作用。非正规借贷存在的基础是人际信任。高帆认为，农户之间借贷基本没有任何显性措施来确保还款正是由于这种人际信用在起作用。

　　但是，自20世纪80年代以来，随着社会的转型，农村社会中出现了信任危机，这种现象的主要表现形式之一就是“杀熟”。信任危机已严重威胁到非正规借贷中农户间借贷的存在，因此，借贷问题中对信任的影响因素也就成为了研究热点。本研究在信任影响因素指标体系的基础上，对农户间借贷信任影响因素进行分析，以期找到促进信任培育机制建立的途径，推动信任培育方面的创新。

　　二、理论及相关假设

　　(一)影响农户间借贷信任的因素

　　农户间的借贷行为是各种因素交织在一起起作用的一个动态过程，而信任是其中一个必不可少的因素。信任是建立在声誉的基础之上，并随着时间流逝通过在相互了解的环境里的各种行为所获得的。张维迎、柯荣住对各省的数据进行分析后，认为信任与交通便利程度、财富、受教育水平等因素有着密切的关系。陈子婧、曾翼也发现，信任与人均财富水平、教育程度、产权、市场化水平以及交通便利程度密切相关，并认为信任水平与人均财富水平、教育程度、产权、交通便利程度存在着正相关关系，而与市场化水平存在负相关关系。周文根认为，影响信任水平的因素包括三大类：经济因素、社会因素和文化因素，并认为这些因素与信任水平存在着正相关的关系。通过对大量相关文献的阅读与分析，笔者认为，虽然学者们对于信任的影响因素众说纷纭，但有五个因素被大多数的研究者所提及，分别为：社会关系，财富水平，声誉水平，受社会尊重的程度及受教育水平。根据我国农村实际情况，我们将声誉水平解释为名声情况，而农户间借贷信任的影响因素主要包括：亲疏关系、收入水平、名声情况及历史借贷情况。

　　(二)农户间借贷信任影响因素的假设

　　在对相关研究进行归纳与回顾的基础上，我们分析了贷方农户对借方农户信任的影响因素，主要包括贷方农户与借方农户的亲疏关系、借方农户收入状况、历史借贷情况及声誉水平。本文进一步提出相关性和影响性两类假设，根据山东省泰安市农户抽样调查的数据，对该假设进行验证和分析。

　　1.相关性假设

　　假设1a：贷方农户与借方农户的亲疏关系与农户间借贷信任水平显著相关;

　　假设2a：借方农户收入状况与农户间借贷信任水平显著相关;

　　假设3a：借方农户名声情况与农户间借贷信任水平显著相关;

　　假设4a：借方农户历史借贷情况与农户间借贷信任水平显著相关。

　　2.影响性假设

　　假设lb：贷方农户与借方农户的亲疏关系对农户间借贷信任水平具有显著影响;

　　假设2b：借方农户收入状况对农户间借贷信任水平具有显著影响;

　　假设3b：借方农户对农户名声情况间借贷中信任水平具有显著影响;

　　假设4b：借方农户历史借贷情况对农户间借贷信任水平具有显著影响。

　　三、实证结果分析

　　(一)描述性分析

　　本项研究问卷调查方法为简单随机抽样法。样本数据来源于问卷调查，数据获取时间为2010年7月1日至7日。根据课题需要，本研究选取了山东省泰安市4个村庄农户作为调查对象，共发放问卷394份，有效问卷373份，有效问卷率94.67%。样本基本数据详见表1。

　　(二) 效度和信度分析

　　对样本的效度检验如下：

　　1.KMO和巴特勒检验

　　KMO是Kiser—Meyer—Olkin的抽样适当性量数，表示变量间共同因素数。KMO用来检验样本是否充足。KMO值越接近1，越适合做因素分析;KMO值过小的话，不适合做因子分析。一般认为，KMO在0.9以上，非常适合做因素分析;KMO值在0.8-0.9之间，很适合;在0.7-0.8，适合;在0.6-0.7之间，不太适合;在0.5-0.6之间，勉强适合;在0.5以下，不适合。巴特勒检验用来检验相关矩阵是否为单位矩阵。检验结果见表2。

　　样本检验结果显示，KMO=0.722>0.5，说明数据共同因素较多，适合进行因素分析。并且，巴特勒检验中Approx. Chi-Square的值为9325.977，大于自由度800的显著性水平，说明相关矩阵中存在共同因子，样本基本数据适合进行因素分析。

　　2.因子载荷及累计方差

　　量表的有效性通过因子之间因子载荷系数来检验。根据因素分析的理论，项目的因子载荷值越大，说明该项目与公因子之间的关系越密切。在社会科学中，因子载荷系数大于0.4就被认为是有效。分析结果见表3。

　　样本因子分析结果显示，因子载荷系数皆大于0.4，并且累积解释量达69.05%，说明该量表设计是有效的。

　　3.样本信度分析

　　信度分析主要用于检验量表相关变量是否具有稳定性和一致性，即检验量表内部各个题项之间相符合的程度以及两次度量的`结果是否具有一致性，常用Cronbach’s a系数来估计。Cronbach’s a系数值界于O-1之间，系数越大，表示该变两个各题项之间的相关性越大，也就是说其内部一致性越高。本研究运用SPSSl7.O对调研数据进行了信度分析，总量表及4个因子的信度指标如表4所示。

　　表4显示，四个分量表的Cronbach’s a系数分别为

　　0.823、0.801、0.782和0.746，均大于0.7这一最低可接受水平，且分项对总项的相关系数最低为0.521，大于0.4最低接受标准，删除任何题项后的a系数也无显著提高。

　　(三)相关性分析

　　对借方农户与贷方农户之间的亲疏关系、借方农户的收入水平、名声情况、历史借贷四个因素与贷方农户对借方农户的信任水平之间的相关程度进行分析，如表5所示。

　　表5显示了对样本进行相关分析的数据分析结果，据此对本文提出的相关性假设进行检验。根据统计的Sig.值显示，借方农户与贷方农户之间的亲疏关系、借方农户的收入水平、名声情况、历史借贷四个因素，与贷方农户对借方农户信任水平都是显著正相关的。

　　借方农户与贷方农户之间的亲疏关系、借方农户的收入水平两个因素与信任水平的相关系数较高，分别达到了O.712、0.705;借方农户的名声情况、历史借贷两个因素与信任水平的相关系数略低于另外两个因素，但同样也达到了较高的水平，分别为0.685和0.674。至此，本文的相关性假设全部得到验证。

　　(四)回归分析

　　为了解借方农户与贷方农户之间的亲疏关系、借方农户的收入水平、名声情况、历史借贷四个因素对于贷方农户对借方农户信任水平的影响，本研究对此进行回归分析，回归分析结果如表6所示。

　　表6显示了回归分析的结果：F=60.582;相伴概率值P<0.001，回归效果非常显著。从调整系数分析，回归方程的解释程度达到了61.7%，具有较大的解释力。

　　其中，借方农户与贷方农户的亲疏关系对于信任水平的影响最为显著(P<0.001)，其回归系数为0.284;农户的收入水平对于信任水平的影响也非常显著(P 因此，本文的影响性假设：假设lb、假设2b、假设3b、假设4b全部得到验证，说明借方农户与贷方农户之间的亲疏关系、借方农户的收入水平、名声情况、历史借贷四个因素对于农户间借贷信任水平具有显著影响。

　　四、结论及政策建议

　　(一)结论

　　根据分析结果，本文得出以下结论：借方农户与贷方农户之间的亲疏关系、借方农户的收入水平、名声情况、历史借贷情况是农户间借贷信任的主要影响因素，并且对农户间借贷信任有着显著的效果。在此基础之上，本文展开以下讨论：

　　第一，借方农户与贷方农户之间的亲疏关系对农户间借贷的信任有着最为显著的影响。中国的社会关系是以自我为中心，逐渐向外扩展，形成了以血缘及地缘为基础的亲近远疏关系图，农户根据亲近远疏关系，选择不同的信任水平，他们更愿意信任关系亲近的农户。

　　第二，借方农户的收入水平是仅次于亲疏关系的显著影响因素。近年来虽然农户收入有了大幅度提高，但其收入大部分用于家庭支出，所剩无几，为不影响日常生活，他们在借贷时不得不考虑借方能否归还这一问题。因此，收入水平越高就可能越有保障，其还款能力就越强。

　　第三，借方农户的名声情况也是信任的重要影响因素之一。农户的名声是由农户过去的行为和结果形成，它在一定程度上反映了农户的能力及品格。农户根据名声来评价借款农户的还款能力及意愿，而良好的名声表明了具有还款的能力及强烈的还款意愿，因此农户名声对农户间借贷信任具有一定的影响。

　　第四，农户的历史借贷情况也会对信任水平产生影响。农户的历史借贷情况反映了农户现有借款额及以往的借款归还情况，它也在一定程度上反映了农户还款的能力及还款的意愿。较好的历史借贷情况可能使贷方农户相信借方农户具有还款能力及较强的还款意愿，而更愿意信任那些历史借贷情况好的农户。

　　(二) 政策建议

　　随着经济的发展，农户间借贷的发展也不可避免地遇到各方面的挑战。如人口流动性的增加使农户间亲疏关系、信息的传递面临很大的挑战，不利于农户间信任的发生进影响农户间借贷的发展。因此，应该建立与非正规借贷相关的法律制度，推动农村社会的信任从人际信任向制度信任发展，减少借贷行为的不确定性，促进普遍的社会交往，扩大信任的范围，使得农村中存在广泛的信任成为可能。另外，也可以通过建立个人信用体系来提高社会的信息化水平，增加信息的传递速度及传递途径，扩大信息披露的范围，使农户能够比较全面地了解借方信息，从而降低借贷风险。

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