柳建坤,何曉斌

(1.哈爾濱工程大學(xué) 人文社會(huì)科學(xué)學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150001;2. 清華大學(xué) 社會(huì)科學(xué)學(xué)院,北京 100084)

當(dāng)前,中國(guó)政府高度重視創(chuàng)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的促進(jìn)作用,并且通過(guò)實(shí)施“雙創(chuàng)”(大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新)戰(zhàn)略來(lái)打造經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新引擎。在2015年和2018年,國(guó)務(wù)院相繼頒布了《關(guān)于大力推進(jìn)大眾創(chuàng)業(yè)萬(wàn)眾創(chuàng)新若干政策措施的意見(jiàn)》和《關(guān)于推動(dòng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展打造“雙創(chuàng)”升級(jí)版的意見(jiàn)》。此外,在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施過(guò)程中,政府職能部門(mén)強(qiáng)調(diào)創(chuàng)業(yè)在增加農(nóng)民收入和推動(dòng)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)中的關(guān)鍵作用。例如,人力資源社會(huì)保障部、國(guó)家發(fā)展改革委員會(huì)、財(cái)政部、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部和國(guó)家鄉(xiāng)村振興局于2022年聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于進(jìn)一步支持農(nóng)民工就業(yè)創(chuàng)業(yè)的實(shí)施意見(jiàn)》,支持農(nóng)民工及脫貧人口在本地創(chuàng)業(yè)或返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)。眾所周知,創(chuàng)業(yè)離不開(kāi)資金的支持,并且資金規(guī)模會(huì)隨著企業(yè)經(jīng)營(yíng)時(shí)間的持續(xù)和企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大而不斷增加。一般來(lái)說(shuō),創(chuàng)業(yè)者通常會(huì)通過(guò)借貸獲取創(chuàng)業(yè)資金并維持企業(yè)運(yùn)營(yíng),而融資約束是造成企業(yè)無(wú)法創(chuàng)立或經(jīng)營(yíng)失敗的重要原因[1]。

當(dāng)前,學(xué)術(shù)界更加關(guān)注農(nóng)村地區(qū)創(chuàng)業(yè)者融資難的問(wèn)題。盡管農(nóng)戶(hù)的借貸需求日趨強(qiáng)烈,但由于農(nóng)業(yè)本身具有高風(fēng)險(xiǎn)、低收益的特性,并且農(nóng)戶(hù)難以提供高價(jià)值的抵押品,因而其在獲取信貸資金的過(guò)程中受到很大的約束。根據(jù)上海財(cái)經(jīng)大學(xué)2016 年“千村調(diào)查”的結(jié)果顯示,僅有四分之一的農(nóng)戶(hù)在創(chuàng)業(yè)過(guò)程中從正規(guī)渠道獲得貸款[2]。在被正規(guī)信貸市場(chǎng)排斥的情況下,非正規(guī)的民間借貸成為農(nóng)戶(hù)被動(dòng)選擇的主要融資渠道[3],由此形成了正規(guī)信貸市場(chǎng)和非正規(guī)信貸市場(chǎng)并存且非正規(guī)信貸市場(chǎng)占主導(dǎo)地位的局面。關(guān)于影響農(nóng)戶(hù)獲取正規(guī)信貸資金的因素,研究者除了關(guān)注人口學(xué)特征、資源稟賦、宏觀環(huán)境等因素外[4],還關(guān)注以社會(huì)網(wǎng)絡(luò)為代表的“關(guān)系”性要素所發(fā)揮的作用。而且,在考察社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與融資渠道選擇關(guān)系時(shí),多數(shù)的研究是從親友、宗族等“社會(huì)性關(guān)系網(wǎng)絡(luò)”來(lái)著手的[5-6],但對(duì)“政治性社會(huì)網(wǎng)絡(luò)”的關(guān)注度不夠。事實(shí)上,相比于其他類(lèi)型的社會(huì)網(wǎng)絡(luò),政治社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的延伸范圍更廣,并且對(duì)資源的調(diào)動(dòng)能力更強(qiáng),在信貸市場(chǎng)制度體系相對(duì)不完善的社會(huì)中,擁有政治社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可以獲得更多的物質(zhì)利益[7-8]。雖然少數(shù)關(guān)于正規(guī)信貸約束的文獻(xiàn)涉及政治社會(huì)資本,但對(duì)有關(guān)政治社會(huì)資本與正規(guī)信貸關(guān)系的結(jié)論并不一致[9-12],而這一問(wèn)題可能是由于這些研究所使用的數(shù)據(jù)不夠充分(如數(shù)據(jù)只涉及特定或個(gè)別的省份)所造成的。

目前,學(xué)界主要關(guān)注農(nóng)村創(chuàng)業(yè)者的信貸約束問(wèn)題,尚未有研究客觀描述縣域創(chuàng)業(yè)者的融資模式。因此,該群體是否同樣面臨正規(guī)信貸約束問(wèn)題以及政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)縣域創(chuàng)業(yè)者的正規(guī)信貸約束是否有影響并不清楚。本文利用清華大學(xué)縣域治理中心、社會(huì)與金融中心聯(lián)合58同鎮(zhèn)(58同城平臺(tái)的一個(gè)項(xiàng)目)在全國(guó)27個(gè)省(直轄市)搜集的縣域企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù),比較當(dāng)前縣域創(chuàng)業(yè)者使用正規(guī)信貸和非正規(guī)信貸的差異,并考察政治社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)正規(guī)信貸的影響。

一、文獻(xiàn)綜述

(一)正規(guī)信貸市場(chǎng)和非正規(guī)信貸市場(chǎng)

創(chuàng)業(yè)理論特別關(guān)注資金充裕性在創(chuàng)業(yè)過(guò)程中的重要地位,有學(xué)者認(rèn)為它是促進(jìn)生產(chǎn)要素形成“新組合”的重要機(jī)制[13]。在現(xiàn)實(shí)中,創(chuàng)業(yè)者往往缺少啟動(dòng)資金,從而需要從信貸市場(chǎng)獲取資金。信貸市場(chǎng)可以分為兩個(gè)類(lèi)型,即正規(guī)信貸市場(chǎng)和非正規(guī)信貸市場(chǎng)。一方面,正規(guī)信貸是現(xiàn)代金融體系的組成部分,借款人獲取貸款的前提是向銀行、信用社等實(shí)體機(jī)構(gòu)提供一定的抵押品,雙方的借貸關(guān)系基于法律合同而確定下來(lái)。另一方面,非正規(guī)信貸主要是指民間借貸,其是社會(huì)中廣泛應(yīng)用的非正規(guī)融資模式。它一般服務(wù)于那些財(cái)富水平低、資金需求頻繁但被正規(guī)信貸市場(chǎng)排斥的個(gè)人、家庭或企業(yè)。非正規(guī)信貸關(guān)系往往嵌入于社會(huì)關(guān)系之中,其擔(dān)保機(jī)制靈活多樣,借貸門(mén)檻相對(duì)較低[14]。

經(jīng)濟(jì)弱勢(shì)群體在進(jìn)入正規(guī)信貸市場(chǎng)時(shí)常常遭遇融資約束問(wèn)題,并且該問(wèn)題在發(fā)展中國(guó)家更加普遍。根據(jù)世界銀行組織的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,發(fā)展中國(guó)家只有不到一半的創(chuàng)業(yè)者能夠獲得銀行貸款,在非洲大部分地區(qū)更是低于20%[15]。在中國(guó),創(chuàng)業(yè)者在正規(guī)信貸市場(chǎng)中遭遇的融資難問(wèn)題在農(nóng)村地區(qū)比較普遍。一方面,城鄉(xiāng)金融資源分配不均是絕大多數(shù)發(fā)展中國(guó)家的普遍現(xiàn)象,而正規(guī)金融市場(chǎng)的發(fā)育不足導(dǎo)致正規(guī)信貸資金在農(nóng)村地區(qū)處于長(zhǎng)期性的稀缺狀態(tài)[16]。另一方面,農(nóng)戶(hù)的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目具有資本回報(bào)率低、風(fēng)險(xiǎn)大等特點(diǎn),加上農(nóng)戶(hù)的家庭財(cái)富水平普遍較低,難以提供高價(jià)值的抵押品,這給正規(guī)信貸機(jī)構(gòu)甄別其財(cái)務(wù)信息造成了困難,從而加大了對(duì)農(nóng)戶(hù)的正規(guī)信貸資格審查與條件限制。此外,農(nóng)村居民的金融知識(shí)相對(duì)匱乏,對(duì)現(xiàn)代金融體系和金融產(chǎn)品缺乏了解,從而限制了他們辨別和選擇正規(guī)融資渠道的能力[17]。

(二)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與信貸市場(chǎng)

在受到正規(guī)信貸約束的情況下,創(chuàng)業(yè)者往往會(huì)將民間借貸作為支撐創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的主要資金來(lái)源。學(xué)術(shù)界特別關(guān)注社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)創(chuàng)業(yè)者獲取民間借貸的影響作用。事實(shí)上,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中含有大量的資源并且可以被網(wǎng)絡(luò)成員所調(diào)用[18],它對(duì)個(gè)體的經(jīng)濟(jì)行為產(chǎn)生重要影響,比如獲得工作信息、履行契約、建立風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制等[19-21]。在融資問(wèn)題上,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)民間借貸的影響包含了擔(dān)保機(jī)制和懲罰機(jī)制。一方面,出借人與借款人處于基于血緣、地緣、業(yè)緣等紐帶的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中時(shí),雙方進(jìn)行重復(fù)博弈有助于促進(jìn)信息在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)快速流通,降低信息不對(duì)稱(chēng)程度,從而幫助出借人準(zhǔn)確識(shí)別借款人的財(cái)務(wù)狀況和還款能力,并且能夠?qū)Y金使用進(jìn)行有效監(jiān)督[22]。這樣,出借人允許借款人提供形式多樣的抵押品,并且降低對(duì)抵押品價(jià)值的要求,從而降低了借款人的融資門(mén)檻[23]。另一方面,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可以使違反契約的借款人在網(wǎng)絡(luò)中的地位下降從而無(wú)法繼續(xù)調(diào)用網(wǎng)絡(luò)中的資源[18]。農(nóng)村地區(qū)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)較為發(fā)達(dá),因而非正規(guī)融資渠道往往是農(nóng)民獲取創(chuàng)業(yè)資金的首選,且非正規(guī)融資的選擇者很可能多于正規(guī)融資渠道,非正規(guī)融資涉及的金額很可能多于正規(guī)融資渠道。柳建坤等對(duì)2015年中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),農(nóng)村創(chuàng)業(yè)者使用非正規(guī)融資渠道的比例比使用正規(guī)融資渠道的比例高出10%左右[24]。郭云南等測(cè)算的結(jié)果顯示,在2003年—2008年間,中國(guó)農(nóng)村的民間融資額(向親戚或朋友的借款)大約是正規(guī)融資額(向銀行或農(nóng)信社的借款)的2倍[6]。

值得注意的是,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)創(chuàng)業(yè)者獲取外部資金的正向作用不僅僅體現(xiàn)在非正規(guī)信貸上,還體現(xiàn)在正規(guī)信貸上,也就是說(shuō),正規(guī)金融機(jī)構(gòu)也傾向于向擁有廣泛社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)業(yè)者提供貸款。在進(jìn)入正規(guī)信貸市場(chǎng)的過(guò)程中,個(gè)體擁有的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)越廣泛,意味著本地社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中有越多的行動(dòng)者與其存在聯(lián)系,而這些“關(guān)系”可以提高其信用評(píng)級(jí)或者幫助其尋找物質(zhì)資產(chǎn)擔(dān)保人,從而增加其獲得正規(guī)金融機(jī)構(gòu)信用貸款的機(jī)會(huì)。盛丹和王永進(jìn)通過(guò)對(duì)世界銀行投資環(huán)境調(diào)查數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn),中國(guó)企業(yè)的雙邊關(guān)系和多邊關(guān)系均能有效緩解企業(yè)的正規(guī)融資約束。而且,當(dāng)資金供求雙方存在某種特定“關(guān)系”時(shí),經(jīng)濟(jì)因素對(duì)獲取正規(guī)信貸資金的影響力顯著降低[25]。劉興國(guó)等發(fā)現(xiàn),當(dāng)創(chuàng)業(yè)者的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中包含了金融機(jī)構(gòu)中的關(guān)鍵人物時(shí),獲取正規(guī)信貸資金的可能性將大大提高。在金融抑制更加嚴(yán)重的農(nóng)村地區(qū),社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)創(chuàng)業(yè)者獲取正規(guī)信貸資金也發(fā)揮了積極作用[26]。張建杰對(duì)河南省397戶(hù)農(nóng)戶(hù)的調(diào)研發(fā)現(xiàn),如果擁有建立在親緣與業(yè)緣基礎(chǔ)上的社會(huì)網(wǎng)絡(luò),農(nóng)戶(hù)獲取正規(guī)信貸的可能性更高,且獲得的信貸規(guī)模更大[27]。羅荷花等對(duì)湖南省125家農(nóng)戶(hù)的調(diào)研發(fā)現(xiàn),擁有廣泛社會(huì)關(guān)系的農(nóng)戶(hù)在獲取正規(guī)融資方面有明顯優(yōu)勢(shì)[28]。甘宇將農(nóng)戶(hù)社會(huì)資本操作化為人情支出,并對(duì)中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn),人情支出越多,農(nóng)戶(hù)獲得銀行貸款的金額越大[29]。

(三)政治社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與信貸資源獲取

需要指出的是,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的類(lèi)型具有多樣性。事實(shí)上,考察社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)正規(guī)信貸影響的文獻(xiàn)大多將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理解為“社會(huì)性關(guān)系網(wǎng)絡(luò)”,這是一種通過(guò)熟人間的日常交往所建立的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。然而,其他形式的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)也對(duì)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)發(fā)揮重要影響。例如,郭紅東和丁高潔提出了“市場(chǎng)性關(guān)系網(wǎng)絡(luò)”概念,認(rèn)為它是“基于單純的商業(yè)交易原則,通過(guò)談判對(duì)雙方的利益、責(zé)任和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行清晰的界定,并通過(guò)長(zhǎng)期的市場(chǎng)買(mǎi)賣(mài)關(guān)系而形成的相互之間的信任關(guān)系”,并發(fā)現(xiàn)它與“社會(huì)性關(guān)系網(wǎng)絡(luò)”都對(duì)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)績(jī)效具有正向影響[30]。

本文關(guān)注政治性關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)正規(guī)信貸獲取的影響。在中國(guó),政府在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中發(fā)揮主導(dǎo)作用,它不僅掌握對(duì)關(guān)鍵性資源(如土地、礦產(chǎn)、信貸、進(jìn)出口配額)的再分配權(quán)力,而且通過(guò)控制行業(yè)準(zhǔn)入門(mén)檻、項(xiàng)目審批、財(cái)政補(bǔ)貼、稅收豁免以及提供基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)影響企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)[31]。在這種強(qiáng)約束的制度環(huán)境下,中國(guó)民營(yíng)企業(yè)有很強(qiáng)的動(dòng)機(jī)并通過(guò)各種方式與政府建立聯(lián)系[32]。對(duì)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)者而言,擁有政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)不僅使其可以獲得市場(chǎng)渠道以外的信息,而且能夠增強(qiáng)其合法性和社會(huì)聲譽(yù)。因此,這一類(lèi)的企業(yè)經(jīng)營(yíng)者就能夠以較低的成本獲得諸多稀缺資源,其中就包括信貸資金[33]。特別是對(duì)于資源稟賦不足的農(nóng)村創(chuàng)業(yè)者而言,政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的作用更加明顯。研究表明,政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的分布不均會(huì)造成農(nóng)村內(nèi)部的收入不平等[7],例如,有政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)戶(hù)能夠從土地流轉(zhuǎn)中獲得更多收益[8]。正規(guī)信貸在農(nóng)村地區(qū)是重要的經(jīng)濟(jì)資源,但此前的研究對(duì)于政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是否發(fā)揮影響存在較大分歧。甘濤在對(duì)安徽和河南兩省農(nóng)戶(hù)的調(diào)研中發(fā)現(xiàn),干部身份顯著正向影響農(nóng)戶(hù)正規(guī)金融借貸,而不影響其非正規(guī)金融借貸[9]。王海濤等對(duì)安徽省農(nóng)戶(hù)調(diào)查數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn),社會(huì)性關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶(hù)的非正規(guī)借貸需求的滿(mǎn)足度具有顯著影響,而政治性關(guān)系網(wǎng)絡(luò)則顯著影響農(nóng)戶(hù)正規(guī)借貸需求的滿(mǎn)足度[10]。但梁爽等對(duì)云南、湖南、黑龍江三省1951個(gè)農(nóng)戶(hù)的調(diào)研發(fā)現(xiàn),家庭成員中有黨員和村干部并不會(huì)對(duì)其獲取正規(guī)信貸產(chǎn)生影響[11]。劉榮茂和陳丹臨對(duì)江蘇省農(nóng)戶(hù)調(diào)查數(shù)據(jù)的分析則發(fā)現(xiàn),干部身份僅對(duì)農(nóng)戶(hù)獲取非正規(guī)信貸有正向影響,對(duì)其獲取正規(guī)借貸的影響不明顯[12]。

綜上所述,學(xué)術(shù)界對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與正規(guī)信貸約束的關(guān)系進(jìn)行了大量研究,形成了豐富的研究成果,但仍有兩點(diǎn)不足:第一,上述文獻(xiàn)所考察的對(duì)象主要是農(nóng)村地區(qū)的創(chuàng)業(yè)者,尚未將縣域創(chuàng)業(yè)者納入到分析范圍內(nèi),因此,我們對(duì)該群體的信貸獲得渠道選擇缺乏全面了解。第二,雖然一些文獻(xiàn)考察了政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)村創(chuàng)業(yè)者獲取正規(guī)信貸資金的影響,但研究結(jié)論尚不一致。這可能是由于數(shù)據(jù)本身的不足所造成的,相關(guān)的實(shí)證文獻(xiàn)所使用的數(shù)據(jù)僅來(lái)自于對(duì)單個(gè)或兩三個(gè)省份的問(wèn)卷調(diào)查,由此獲得的樣本不僅規(guī)模較小,而且缺乏代表性,由此得到的研究結(jié)論并不充分。因此,政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)與正規(guī)信貸是否存在關(guān)聯(lián)仍需要在更大的調(diào)查范圍與調(diào)查樣本上進(jìn)行驗(yàn)證。因此,本文利用清華大學(xué)縣域治理研究中心、社會(huì)與金融研究中心聯(lián)合58同城集團(tuán)的58同鎮(zhèn)項(xiàng)目在全國(guó)范圍搜集的縣域創(chuàng)業(yè)者信貸獲取數(shù)據(jù),對(duì)當(dāng)前縣域創(chuàng)業(yè)者的信貸獲取渠道選擇進(jìn)行客觀描述,并考察政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)正規(guī)信貸的影響。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究使用的數(shù)據(jù)來(lái)自清華大學(xué)縣域治理研究中心、社會(huì)與金融研究中心聯(lián)合58同城集團(tuán)的58同鎮(zhèn)項(xiàng)目在全國(guó)范圍對(duì)縣域企業(yè)開(kāi)展的問(wèn)卷調(diào)查。數(shù)據(jù)搜集方式為:向58同鎮(zhèn)分布在全國(guó)1.7萬(wàn)個(gè)鎮(zhèn)長(zhǎng)(合伙人)隨機(jī)發(fā)放問(wèn)卷,再由鎮(zhèn)長(zhǎng)在當(dāng)?shù)仉S機(jī)選取設(shè)廠的縣域企業(yè)的負(fù)責(zé)人進(jìn)行填答。受疫情的影響,本次調(diào)查完全以線上調(diào)查的方式進(jìn)行。調(diào)查從2020年5月1日開(kāi)始,至5月29日結(jié)束,共回收有效問(wèn)卷2565份,樣本覆蓋中國(guó)27個(gè)省(含直轄市、自治區(qū))。(1)調(diào)查覆蓋的省份(直轄市)包括山東、河南、河北、山西、廣東、湖南、江蘇、湖北、遼寧、甘肅、吉林、陜西、安徽、四川、福建、云南、浙江、江西、廣西、寧夏、北京、重慶、青海、天津、貴州、上海、海南。問(wèn)卷內(nèi)容分為企業(yè)負(fù)責(zé)人基本信息、企業(yè)基本信息、疫情期間企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況三個(gè)模塊。其中,第二個(gè)模塊同時(shí)詢(xún)問(wèn)了創(chuàng)業(yè)者使用銀行借貸和民間借貸的相關(guān)情況,從而可以通過(guò)數(shù)據(jù)全面反映縣域創(chuàng)業(yè)者的融資模式。本研究將創(chuàng)業(yè)者年齡限定在18歲以上,在剔除含有異常值和缺失值的變量數(shù)據(jù)后,并且將創(chuàng)業(yè)者年齡限定在18歲以上,最終保留2513個(gè)有效樣本。

(二)變量操作化

1.因變量

本次調(diào)查向縣域創(chuàng)業(yè)者詢(xún)問(wèn)了企業(yè)是否有銀行貸款、民間貸款以及兩種貸款的比例情況,據(jù)此設(shè)置了四個(gè)因變量,分別是獲得正規(guī)信貸、獲得非正規(guī)信貸、正規(guī)信貸占比和非正規(guī)信貸占比。首先,通過(guò)在問(wèn)卷中設(shè)置“自準(zhǔn)備開(kāi)始創(chuàng)業(yè)起,您是否從銀行、信用社獲得過(guò)貸款?”和“自準(zhǔn)備開(kāi)始創(chuàng)業(yè)起,您是否從親朋好友、民間金融組織等非銀行融資渠道獲得過(guò)民間借款?”這兩個(gè)問(wèn)題構(gòu)建了“獲得正規(guī)信貸”和“獲得非正規(guī)信貸”兩個(gè)虛擬變量(0=無(wú),1=有)。其次,根據(jù)問(wèn)卷中“在當(dāng)前,您企業(yè)的全部負(fù)債中,銀行、信用社貸款和民間借款分別占百分之幾?”的問(wèn)題構(gòu)建了“正規(guī)信貸占比”和“非正規(guī)信貸占比”兩個(gè)連續(xù)型變量。

2.自變量

本研究的自變量為政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。此前的研究常常使用個(gè)體的政治身份來(lái)測(cè)量其政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò),比如黨員、干部以及人大代表或政協(xié)委員等[11][29][33]。但社會(huì)網(wǎng)絡(luò)具有共享性,即網(wǎng)絡(luò)中的成員可以利用其他成員擁有的資源,這在家庭網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)得尤為突出[18]。研究表明,政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)也可以在家庭內(nèi)部進(jìn)行共享,即當(dāng)有家庭成員擁有政治身份時(shí),其他成員也可以分享這一身份帶來(lái)的政治資源并將其轉(zhuǎn)換為資源優(yōu)勢(shì)[34]。參考既有文獻(xiàn)的做法[8],并結(jié)合數(shù)據(jù)特點(diǎn),本文以創(chuàng)業(yè)者的家庭成員是否有干部來(lái)識(shí)別其是否嵌入政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。該變量在問(wèn)卷中對(duì)應(yīng)的題項(xiàng)是“在您的企業(yè)的所在地(鄉(xiāng)鎮(zhèn)/縣/市),家庭成員中是否有人擔(dān)任干部?”(2)本次調(diào)查對(duì)“干部”的定義是:在政府機(jī)關(guān)擔(dān)任一定的領(lǐng)導(dǎo)工作或管理工作的人員。,答案編碼方式為:1=有,0=沒(méi)有。

3.控制變量

參考已有文獻(xiàn)[35],本文首先將可能影響正規(guī)信貸的個(gè)體因素納入到統(tǒng)計(jì)模型中,包括性別、年齡、婚姻狀態(tài)、戶(hù)籍性質(zhì)、受教育年限。本文還考慮了組織維度的變量可能會(huì)對(duì)正規(guī)信貸產(chǎn)生影響,這些變量包括企業(yè)經(jīng)營(yíng)形式(0=非家庭經(jīng)營(yíng),1=家庭經(jīng)營(yíng))、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)上年度盈利狀況(0=虧損,1=持平或盈利)、企業(yè)從事行業(yè)類(lèi)型(0=第二產(chǎn)業(yè),1=第三產(chǎn)業(yè))。為控制地區(qū)異質(zhì)性對(duì)獲取正規(guī)信貸的影響,本文將“企業(yè)所在地區(qū)”納入到模型中。表1展示了上述變量的操作化說(shuō)明,包括在問(wèn)卷中對(duì)應(yīng)的測(cè)量指標(biāo)以及編碼方式。

表1 變量操作化與指標(biāo)說(shuō)明

(三)分析策略與模型設(shè)定

在實(shí)證分析部分,本文首先報(bào)告變量的描述性統(tǒng)計(jì)量,并對(duì)縣域企業(yè)的正規(guī)信貸和非正規(guī)信貸情況進(jìn)行比較。在此基礎(chǔ)上,本文著重考察政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)創(chuàng)業(yè)者獲得正規(guī)信貸和正規(guī)信貸在企業(yè)負(fù)債占比的影響。由于測(cè)量正規(guī)信貸的兩個(gè)變量分別是虛擬變量和連續(xù)型變量,因而可以使用Probit模型和多元線性回歸模型作為基準(zhǔn)模型分別進(jìn)行分析,模型設(shè)定如下:

N_Chaneli=α1+β1*P_Networki+δ1Xi+μi

(1)

N_Ratioi=α2+β2*P_Networki+δ2Xi+μi

(2)

在以上兩式中,N_Chaneli表示創(chuàng)業(yè)者i是否獲得正規(guī)信貸,N_Ratioi表示正規(guī)信貸在創(chuàng)業(yè)者i的全部貸款中的占比。P_Networki表示創(chuàng)業(yè)者是否嵌入政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。Xi表示一組來(lái)自創(chuàng)業(yè)者個(gè)體、企業(yè)和地區(qū)層面的控制變量,μi是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。β是我們最關(guān)心的系數(shù),如果β>0,表示政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)縣域創(chuàng)業(yè)者獲得正規(guī)信貸和正規(guī)信貸在企業(yè)負(fù)債中的占比具有正向影響。

三、數(shù)據(jù)分析結(jié)果

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表2報(bào)告了變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果:在2513家縣域企業(yè)中,自創(chuàng)業(yè)開(kāi)始有銀行貸款的企業(yè)的比例為32%,有民間貸款的比例為36%。在企業(yè)負(fù)債中,銀行貸款的平均占比為16.77%,而民間貸款的平均占比為13.65%。由此可知,在當(dāng)前的縣域創(chuàng)業(yè)活動(dòng)中,多數(shù)的創(chuàng)業(yè)者仍使用民間借貸這種非正規(guī)的融資渠道來(lái)獲取企業(yè)運(yùn)營(yíng)的資金,但其對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的影響要小于正規(guī)的融資渠道。

從表2可以發(fā)現(xiàn),有22%的縣域創(chuàng)業(yè)者的家庭成員具有干部身份,這說(shuō)明有相當(dāng)一部分創(chuàng)業(yè)者擁有政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。男性創(chuàng)業(yè)者和女性創(chuàng)業(yè)者的占比分別為71%和29%。縣域創(chuàng)業(yè)者的平均年齡為35歲,說(shuō)明縣域創(chuàng)業(yè)精華具有年輕化特點(diǎn)。創(chuàng)業(yè)者有配偶的占81%,無(wú)配偶的占21%。擁有非農(nóng)業(yè)戶(hù)口的創(chuàng)業(yè)者占全部縣域創(chuàng)業(yè)者的31%,農(nóng)業(yè)戶(hù)口的創(chuàng)業(yè)者占69%。創(chuàng)業(yè)者的平均受教育年限為13年,說(shuō)明多數(shù)的縣域創(chuàng)業(yè)者至少擁有高中學(xué)歷。

從表2可以發(fā)現(xiàn),66%的縣域企業(yè)采取了家庭經(jīng)營(yíng)形式,34%的采取了合伙制企業(yè)、有限責(zé)任公司和股份有限公司經(jīng)營(yíng)形式。接受調(diào)查的縣域企業(yè)的員工數(shù)量平均為4人,說(shuō)明縣域企業(yè)以小微企業(yè)為主。截至2019年底,有81%的縣域企業(yè)經(jīng)營(yíng)處于持平或盈利的狀態(tài),僅有19%的企業(yè)處于虧損狀態(tài)?？h域企業(yè)全部從事第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè),其所占比重分別為13%和87%。位于中部和西部地區(qū)的縣域企業(yè)在受訪企業(yè)中的占比為57%,位于東部地區(qū)的縣域企業(yè)的占比為43%。

表2 企業(yè)創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)的基本信息

(二)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3報(bào)告了使用Probit模型估計(jì)政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)獲得正規(guī)信貸的影響。為方便解釋,表中列出的數(shù)值為各解釋變量的邊際效應(yīng)。模型1只納入了政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)變量,其回歸系數(shù)為0.117(系數(shù)在1%水平上顯著),說(shuō)明政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)使縣域創(chuàng)業(yè)者獲取正規(guī)信貸的可能性平均提高了11.7%。模型2到模型4依次加入個(gè)體特征變量、企業(yè)特征變量和地區(qū)虛擬變量,政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)變量在模型中的系數(shù)值分別為0.113和0.105,且仍在1%水平上顯著,說(shuō)明政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)仍有助于提高縣域創(chuàng)業(yè)者獲得正規(guī)信貸的可能性。

我們以模型4為基準(zhǔn)對(duì)控制變量的系數(shù)進(jìn)行解釋。性別變量的系數(shù)為0.044,且在5%水平上顯著,這說(shuō)明男性獲得正規(guī)信貸的可能性比女性高出4%?；橐鰻顟B(tài)與創(chuàng)業(yè)者獲取正規(guī)信貸之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系(p<0.05),這說(shuō)明有配偶的創(chuàng)業(yè)者更可能通過(guò)正規(guī)信貸渠道獲得資金。行業(yè)類(lèi)型的回歸系數(shù)顯著為負(fù),這說(shuō)明從事第三產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)業(yè)者獲得正規(guī)信貸的可能性低于從事第二產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)業(yè)者。

表3 政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)獲得正規(guī)信貸的影響

正規(guī)信貸在企業(yè)負(fù)債中的占比能夠反映其對(duì)企業(yè)的重要性。表4報(bào)告了使用多元線性回歸模型估計(jì)政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)正規(guī)信貸占比的影響,建模策略與表3保持一致。在模型1中,政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的回歸系數(shù)為4.046,在1%水平上顯著,說(shuō)明擁有政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)使正規(guī)信貸在企業(yè)負(fù)債中的占比提升了4%。模型2到模型4依次加入個(gè)體特征變量、企業(yè)特征變量和地區(qū)虛擬變量,政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)變量在模型中的系數(shù)值分別為3.475、3.417和3.375,且仍在5%水平上顯著,說(shuō)明政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)將增加正規(guī)信貸在企業(yè)負(fù)債中的占比(大約為3%)。因此,政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)不僅會(huì)影響縣域創(chuàng)業(yè)者獲得正規(guī)信貸的可能性,而且會(huì)影響企業(yè)負(fù)債結(jié)構(gòu),即提高正規(guī)信貸在企業(yè)負(fù)債中的占比。

表4 政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)正規(guī)信貸占比的影響

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.處理樣本選擇偏差問(wèn)題

基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明縣域創(chuàng)業(yè)者的政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)與正規(guī)信貸之間存在正相關(guān)關(guān)系,但二者是否存在因果關(guān)系需要在處理內(nèi)生性問(wèn)題后才能判定。樣本選擇偏差(sample selection bias)是內(nèi)生性問(wèn)題的來(lái)源之一,它在本研究中體現(xiàn)為創(chuàng)業(yè)者是否擁有政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò),這一決策過(guò)程并不是隨機(jī)的,而是可能受到其他因素的影響。因此,如果直接比較“有政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)組”(實(shí)驗(yàn)組)和“無(wú)政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)組”(對(duì)照組)在獲得正規(guī)信貸和正規(guī)信貸占比上的差異,所估計(jì)的結(jié)果可能存在偏誤。

本文采用傾向得分匹配法(Propensity Score Matching,以下簡(jiǎn)稱(chēng)PSM)來(lái)處理這一問(wèn)題。PSM的基本思想是根據(jù)由多個(gè)控制變量估計(jì)出來(lái)的傾向值,來(lái)構(gòu)造一個(gè)與實(shí)驗(yàn)組在諸多方面類(lèi)似的對(duì)照組,從而達(dá)到兩組可比的效果[36]。在此前的研究中,PSM也被證實(shí)是一種有效糾正OLS 估計(jì)偏誤的方法[37]。PSM的操作步驟如下:(1)使用Logit模型估計(jì)縣域創(chuàng)業(yè)者進(jìn)入實(shí)驗(yàn)組的概率,即傾向值;(2)將傾向值在同一范圍內(nèi)的創(chuàng)業(yè)者進(jìn)行匹配,并根據(jù)自變量將其歸為實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組。為保證估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性,本文采取了三種匹配方法,分別是最近鄰匹配(1:1配比)、半徑匹配(半徑為0.01)和核匹配(使用默認(rèn)的核函數(shù)和帶寬);(3)計(jì)算處理組的平均處理效應(yīng)(ATT,Average Treatment Effect on the Treated),即對(duì)于擁有政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)業(yè)者而言,其在沒(méi)有政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)下獲得正規(guī)信貸的可能性是否存在差異,以及正規(guī)信貸占比是否存在差異。

在計(jì)算ATT之前,需要進(jìn)行平衡性檢驗(yàn),其目的是觀察匹配后實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的協(xié)變量是否保持平衡。表5的結(jié)果顯示,在進(jìn)行匹配后,實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的協(xié)變量之間的偏差大幅度縮小,并且協(xié)變量都不具有顯著性差異,這樣就基本達(dá)到了組間協(xié)變量的平衡性要求。表6報(bào)告了采用三種匹配方法計(jì)算的ATT結(jié)果?？梢钥吹?Panel A 和Panel B中的ATT在絕大多數(shù)的模型中的取值都大于0,且都在統(tǒng)計(jì)上顯著,這說(shuō)明在各方面基本相似的情況下,有政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的縣域創(chuàng)業(yè)者更可能獲得正規(guī)信貸,并且會(huì)擴(kuò)大正規(guī)信貸在企業(yè)負(fù)債中的比例。因此,在處理了樣本選擇偏差后,基準(zhǔn)回歸結(jié)果仍是穩(wěn)健的,即政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)縣域創(chuàng)業(yè)者使用正規(guī)信貸具有正向影響。

表5 協(xié)變量的平衡性檢驗(yàn)

表6 傾向值匹配結(jié)果(ATT)

2. 替換自變量

此前的研究使用農(nóng)村創(chuàng)業(yè)者的政治面貌來(lái)測(cè)量其擁有的政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)[28]。本次調(diào)查不僅向縣域創(chuàng)業(yè)者詢(xún)問(wèn)了其家庭成員擔(dān)任干部的情況,也詢(xún)問(wèn)了其當(dāng)前的政治面貌,其答案的賦值方式為:0=非黨員,1=黨員。從表7報(bào)告的結(jié)果可以看到,政治面貌變量在模型1和模型2中的系數(shù)分別為0.048和3.339,且都在統(tǒng)計(jì)上顯著。這表明在縣域范圍內(nèi),相比于非黨員創(chuàng)業(yè)者,黨員創(chuàng)業(yè)者更可能獲得正規(guī)信貸,并且會(huì)擴(kuò)大正規(guī)信貸在企業(yè)負(fù)債中的占比。這一發(fā)現(xiàn)與前文分析得到的結(jié)論是一致的。

表7 政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)正規(guī)信貸的影響(替換自變量)

3. 剔除特殊樣本

本研究使用的調(diào)查數(shù)據(jù)是在2020年5月份搜集的,此時(shí)正處于新冠疫情攻堅(jiān)戰(zhàn)的關(guān)鍵階段,而全國(guó)各地的中小微企業(yè)普遍面臨較大的生存壓力。不過(guò),由于湖北省是此次新冠疫情的中心,當(dāng)?shù)仄髽I(yè)因疫情而遭受的損失相對(duì)較大,這可能會(huì)使創(chuàng)業(yè)者在接受在線調(diào)查時(shí)的心理狀態(tài)與其他地區(qū)的創(chuàng)業(yè)者存在較大差異,從而影響數(shù)據(jù)資料的質(zhì)量,進(jìn)而導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏誤。為此,我們剔除了湖北省的縣域企業(yè)樣本,并且在對(duì)剩余的2396個(gè)企業(yè)樣本進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)(見(jiàn)表8),所得結(jié)論與前文估計(jì)結(jié)果是一致的,即政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)縣域創(chuàng)業(yè)者獲取正規(guī)信貸和擴(kuò)大正規(guī)信貸在企業(yè)負(fù)債中的占比具有正向影響。

表8 政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)正規(guī)信貸的影響(剔除湖北省企業(yè)樣本)

結(jié)論與討論

本文將研究對(duì)象聚焦于規(guī)模龐大的縣域創(chuàng)業(yè)者群體,利用具有全國(guó)性與代表性的調(diào)查數(shù)據(jù)考察了政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)正規(guī)信貸的影響。通過(guò)對(duì)27省(直轄市)2513個(gè)縣域創(chuàng)業(yè)者的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,獲得了兩個(gè)研究發(fā)現(xiàn):(1)縣域創(chuàng)業(yè)者獲得正規(guī)信貸的比例低于非正規(guī)信貸,但正規(guī)信貸在企業(yè)負(fù)債中的占比高于非正規(guī)信貸在企業(yè)負(fù)債中的占比;(2)有政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)業(yè)者更可能獲得正規(guī)信貸,并且會(huì)擴(kuò)大正規(guī)信貸在企業(yè)負(fù)債中的比重。這一結(jié)論在處理了樣本選擇偏差以及進(jìn)行其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立。

從上述結(jié)果可知,縣域創(chuàng)業(yè)者對(duì)正規(guī)信貸的依賴(lài)程度要高于非正規(guī)信貸。但是,縣域創(chuàng)業(yè)者獲得正規(guī)信貸的機(jī)會(huì)是不均等的,而政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是造成機(jī)會(huì)不均等的原因之一。結(jié)成政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)主要有兩個(gè)基礎(chǔ):一是個(gè)體在當(dāng)?shù)鼐哂休^高的地位和聲望,二是擁有范圍廣泛且資源充裕的人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。在正規(guī)信貸市場(chǎng)中,這兩項(xiàng)基礎(chǔ)性?xún)?yōu)勢(shì)可以轉(zhuǎn)換為信用保障、擔(dān)保保障和信息保障。首先,擁有政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的個(gè)體在當(dāng)?shù)鼐哂休^高的威望,受人信任和尊重,而這種聲望本身是一種非常有效的抵押品[38]。其次,錯(cuò)綜復(fù)雜的人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)意味著更容易地獲得他人的擔(dān)保。不僅如此,關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的范圍越大,越有可能接觸到正規(guī)金融機(jī)構(gòu)中的工作人員,進(jìn)而可以深入了解貸款流程,甚至獲得內(nèi)部信息,從而節(jié)約貸款成本。因此,擁有政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的縣域創(chuàng)業(yè)者可以獲得優(yōu)勢(shì)并將其運(yùn)用到正規(guī)信貸市場(chǎng)中,從而在獲得正規(guī)信貸方面與不具有政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的縣域創(chuàng)業(yè)者存在差異。

本文的政策含義在于:應(yīng)高度重視縣域創(chuàng)業(yè)者面臨的正規(guī)信貸約束問(wèn)題,加快推進(jìn)普惠性正規(guī)信貸市場(chǎng)建設(shè)。這一措施的關(guān)鍵在于創(chuàng)新借貸機(jī)制,提高正規(guī)借貸資金供給與縣域創(chuàng)業(yè)者借貸需求的匹配度,提高資金配置效率。具體的建議如下:第一,加大縣域金融體制改革力度,強(qiáng)化制度導(dǎo)向,完善規(guī)章制度,減少非制度因素對(duì)金融體系運(yùn)作的干擾;第二,完善信用評(píng)級(jí)體系,結(jié)合縣域創(chuàng)業(yè)者的實(shí)際情況調(diào)整信用評(píng)估指標(biāo),在風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下提高貸款額度和降低抵押品的價(jià)值要求;第三,完善貸款擔(dān)保機(jī)制,鼓勵(lì)建立縣域居民互保聯(lián)保機(jī)制,但需要嚴(yán)格控制擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和貸款額度,避免出現(xiàn)非法集資問(wèn)題;第四,地方政府要適度發(fā)揮擔(dān)保作用,引導(dǎo)社會(huì)資本和金融資本共同組建擔(dān)?；?對(duì)沖金融機(jī)構(gòu)面臨的貸款違約風(fēng)險(xiǎn),增強(qiáng)信貸供給的信心;第五,適度推廣互聯(lián)網(wǎng)融資模式,這既可以拓寬信貸資金來(lái)源,又可以推動(dòng)不同金融主體進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng),提高金融服務(wù)質(zhì)量。