○ 徐俊麗 謝祎 吳詩雨 米運(yùn)生

（華南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 廣州 510642）

一、引言

一直以來，為緩解農(nóng)戶融資難問題，農(nóng)村金融改革著力于緩解金融機(jī)構(gòu)供給的缺乏，如增設(shè)村鎮(zhèn)銀行、農(nóng)村資金互助社、小額貸款公司等新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)。這不僅增加了農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的供給，也打破了農(nóng)村金融市場的壟斷局面，降低了金融市場門檻。在供給和市場得到完善的同時，需求對農(nóng)村金融的作用也逐漸突顯。農(nóng)戶借貸需求包括消費(fèi)性借貸需求和生產(chǎn)性借貸需求。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和收入的提高，農(nóng)戶家庭消費(fèi)得到滿足，借貸需求從滿足家庭消費(fèi)逐漸轉(zhuǎn)向生產(chǎn)領(lǐng)域[1-2]。土地確權(quán)政策的實(shí)施加快了農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)進(jìn)程。農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地，相應(yīng)地需要增加生產(chǎn)性支出以匹配經(jīng)營規(guī)模的擴(kuò)大，即增加資本投入，進(jìn)而提高農(nóng)戶借貸需求[3-4]。

已有研究針對東北、華北、華中、華東等地區(qū)進(jìn)行了大量分析，發(fā)現(xiàn)在土地集中連片的大規(guī)模經(jīng)營地區(qū)，農(nóng)戶傾向于投資購買與其經(jīng)營規(guī)模相匹配的農(nóng)業(yè)機(jī)械[5]；且土地經(jīng)營規(guī)模越大，越有利于農(nóng)戶私人購買農(nóng)業(yè)機(jī)械[6]。同時，為滿足規(guī)模經(jīng)營的用工需求，農(nóng)戶需要更多的勞動力投入以用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。在家庭可支配勞動力約束下，農(nóng)戶通常采用勞動力市場的雇工進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[7]。無論是購買農(nóng)業(yè)機(jī)械還是雇傭農(nóng)業(yè)勞動力，都增加了農(nóng)戶對資金的需要，從而提高農(nóng)戶借貸需求[8]。也有研究發(fā)現(xiàn)，在土地細(xì)碎化程度較高的小規(guī)模經(jīng)營地區(qū)也出現(xiàn)了土地轉(zhuǎn)入帶來的借貸需求增加[9]。但這一現(xiàn)象貌似與小農(nóng)戶實(shí)際情況不太吻合，因?yàn)閷τ谛∞r(nóng)戶而言，一方面，地塊細(xì)碎化不僅會降低農(nóng)業(yè)技術(shù)效率[10]，也會阻礙農(nóng)戶對創(chuàng)新技術(shù)的采用[11]。同時，小規(guī)模經(jīng)營難以與自購農(nóng)業(yè)機(jī)械的經(jīng)濟(jì)效益相匹配，從而抑制小農(nóng)戶對農(nóng)機(jī)裝備的購置需求[12]。另一方面，由于經(jīng)營規(guī)模較小，小農(nóng)戶對雇傭農(nóng)業(yè)勞動力的需求也顯著低于大規(guī)模農(nóng)戶。

那么，為什么在土地細(xì)碎化程度較高的小規(guī)模經(jīng)營地區(qū)，轉(zhuǎn)入土地農(nóng)戶的借貸需求也會大幅增加？其內(nèi)在機(jī)制是什么？解決這些問題對于深入分析小農(nóng)戶借貸需求，促進(jìn)小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有機(jī)銜接具有重要意義。江西省作為土地細(xì)碎化程度較高、小規(guī)模農(nóng)戶較多的糧食主產(chǎn)區(qū)之一，對于研究小農(nóng)戶借貸需求有良好的代表性?；诖?，本文以江西省為研究對象，以10縣1 080戶經(jīng)營規(guī)模在50 畝以下的農(nóng)戶為研究樣本，分析土地轉(zhuǎn)入對小農(nóng)戶資金借貸需求的作用機(jī)制。這在理論上有助于進(jìn)一步厘清土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)戶借貸需求間的關(guān)系，實(shí)踐上可以為農(nóng)村金融市場改革和土地流轉(zhuǎn)導(dǎo)向，提供預(yù)見性思路和操作性的政策建議。

二、理論分析與研究假說

轉(zhuǎn)入土地會提高農(nóng)戶的借貸需求[4]。理論上來說，在要素密集度不變的情況下，土地這一核心要素發(fā)生變化，勞動力、資本等相關(guān)要素配置也相應(yīng)發(fā)生變化[13]。轉(zhuǎn)入土地擴(kuò)大經(jīng)營規(guī)模后，為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)活動的正常運(yùn)行并增加收益，農(nóng)戶需要對土地額外增加一部分勞動力和資本投入。對于勞動力投入而言，傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)外部勞動力投入方式是農(nóng)戶家庭間的互助與互換，無須支付資金。隨著農(nóng)村勞動力市場的建立和發(fā)展，農(nóng)戶雇傭農(nóng)業(yè)勞動力進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)象也逐漸增加[14]。轉(zhuǎn)入土地擴(kuò)大經(jīng)營規(guī)模后，農(nóng)戶需要更多的勞動力投入來完成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，為此，農(nóng)戶需支付勞工報酬，進(jìn)而可能提高農(nóng)戶的資金借貸需求。由此，本文提出假說H1：

假說H1：土地轉(zhuǎn)入可能通過雇傭農(nóng)業(yè)勞動力提高小農(nóng)戶借貸需求。

然而，隨著農(nóng)村勞動力大量向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移，農(nóng)業(yè)勞動力供給量下降，導(dǎo)致農(nóng)戶雇傭農(nóng)業(yè)勞動力成本大幅上升[7]。勞動力成本的上升直接增加了要素使用成本，擠壓了農(nóng)民的獲利空間[15]?；诶硇匀思僭O(shè)，為避免收益降低，農(nóng)戶通常會相對減少勞動力投入并積極尋找勞動力的替代對象，以降低生產(chǎn)成本[16]。農(nóng)業(yè)機(jī)械不僅節(jié)約了對勞動力的使用，也提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，成為農(nóng)戶對勞動力投入的主要替代者[17]。

二十一世紀(jì)以來，農(nóng)機(jī)市場逐漸發(fā)育，農(nóng)戶不僅可以自購農(nóng)機(jī)，也可以購買農(nóng)機(jī)服務(wù)。但對于小農(nóng)戶而言，可能更傾向于后者。原因主要有如下三個方面：首先，小規(guī)模經(jīng)營無法與自購農(nóng)機(jī)的規(guī)模效應(yīng)相匹配，這限制了農(nóng)戶對機(jī)械技術(shù)的使用并降低了農(nóng)業(yè)機(jī)械效率[18]。其次，農(nóng)業(yè)機(jī)械具有較強(qiáng)的資產(chǎn)專用性，自購農(nóng)業(yè)機(jī)械給小農(nóng)戶帶來巨大沉沒成本的同時，也浪費(fèi)了農(nóng)機(jī)資源。最后，經(jīng)營規(guī)模細(xì)小，也使小農(nóng)戶自身通常無力承擔(dān)投資農(nóng)業(yè)機(jī)械產(chǎn)生的高額費(fèi)用。上述三種原因構(gòu)成了農(nóng)戶購買農(nóng)機(jī)服務(wù)的推力，農(nóng)機(jī)服務(wù)市場的發(fā)育則提供了拉力。在市場化、社會化下逐漸發(fā)展的農(nóng)機(jī)服務(wù)，不僅有效解決了農(nóng)戶雇傭農(nóng)業(yè)勞動力和無力投資農(nóng)機(jī)的矛盾[19]，而且其縱向分工和專業(yè)化的服務(wù)也為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了便捷[21]，成為小農(nóng)戶替代農(nóng)業(yè)勞動力和獲取農(nóng)業(yè)機(jī)械的首選[21]。那么，農(nóng)機(jī)服務(wù)使用的大幅增加必然提高農(nóng)戶對資金的需求，而小農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)能力有限，當(dāng)其自有資金不能滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入的需要時，便可能面臨流動性約束[22]，從而提高內(nèi)生借貸需求?；谝陨戏治?，本文提出假說H2：

假說H2：土地轉(zhuǎn)入可能通過購買農(nóng)機(jī)服務(wù)提高小農(nóng)戶借貸需求。

三、數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)分析

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來自課題組于2016 年12 月至2017年3 月對江西農(nóng)戶的入戶調(diào)查。調(diào)查按照一縣兩鎮(zhèn)（鄉(xiāng)），一鎮(zhèn)（鄉(xiāng)）兩村，一村30位農(nóng)戶的抽樣方法，共計(jì)10個縣、20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)、40個村、1 200戶糧農(nóng)，發(fā)放問卷1 200份，有效問卷1 080份，問卷有效率90%。調(diào)查對象為經(jīng)營規(guī)模50畝以下的水稻種植戶。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)與獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)

1.描述性統(tǒng)計(jì)。本文樣本農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。通過表1可以看出，1 080戶樣本農(nóng)戶中，358戶轉(zhuǎn)入土地，占總樣本的33.15%，戶均轉(zhuǎn)入面積為8.93 畝。在轉(zhuǎn)入土地的樣本農(nóng)戶中，69.27%的農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地規(guī)模不超過10 畝，29.05%的農(nóng)戶轉(zhuǎn)入規(guī)模在10～30 畝之間，僅有1.68%的農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入規(guī)模在30～50畝之間。說明小農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入率較高，但轉(zhuǎn)入規(guī)模較小。

表1 樣本農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入情況

樣本農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入與借貸需求情況如表2 所示。由表2 可知，土地轉(zhuǎn)入戶的借貸需求率為25.42%，比未轉(zhuǎn)入土地農(nóng)戶的借貸需求率高7.14%；土地轉(zhuǎn)入戶的無借貸需求率為74.58%，比未轉(zhuǎn)入土地農(nóng)戶的無借貸需求率低7.14%。整體而言，土地轉(zhuǎn)入戶的借貸需求率高于未轉(zhuǎn)入戶，可看出轉(zhuǎn)入土地會引起小農(nóng)戶借貸需求的增加。

表2 土地轉(zhuǎn)入與借貸需求情況

轉(zhuǎn)入土地農(nóng)戶要素配置情況如表3 所示。由表3可知，在358戶土地轉(zhuǎn)入戶中，有農(nóng)機(jī)服務(wù)的農(nóng)戶占90.22%，無農(nóng)機(jī)服務(wù)農(nóng)戶占9.78%；有雇傭農(nóng)業(yè)勞動力農(nóng)戶占32.68%，無雇傭農(nóng)業(yè)勞動力農(nóng)戶占67.32%。且隨著轉(zhuǎn)入規(guī)模的增加，購買農(nóng)機(jī)服務(wù)和雇傭農(nóng)業(yè)勞動力的比例均增加。但是相對來說，購買農(nóng)機(jī)服務(wù)增加的更多。說明由于小農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模有限，對雇傭農(nóng)業(yè)勞動力的需求不高，對農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)的需求較為旺盛。據(jù)此推測，購買農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)是小農(nóng)戶在擴(kuò)大土地經(jīng)營規(guī)模過程中重要的資金需求來源。

表3 轉(zhuǎn)入土地農(nóng)戶雇傭農(nóng)業(yè)勞動力和購買農(nóng)機(jī)服務(wù)情況

2.獨(dú)立樣本T 檢驗(yàn)。上述描述性統(tǒng)計(jì)初步顯示，購買農(nóng)機(jī)服務(wù)在土地轉(zhuǎn)入對小農(nóng)戶借貸需求的影響過程中具有促進(jìn)作用，但這種相關(guān)關(guān)系是否具有統(tǒng)計(jì)上的顯著性，有待于進(jìn)一步檢驗(yàn)。表4提供了按農(nóng)戶是否轉(zhuǎn)入土地分組的獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)。

表4 土地轉(zhuǎn)入對購買農(nóng)機(jī)服務(wù)、雇傭農(nóng)業(yè)勞動力和借貸需求的獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)

結(jié)果顯示，是否轉(zhuǎn)入土地農(nóng)戶在購買農(nóng)機(jī)服務(wù)、雇傭農(nóng)業(yè)勞動力和借貸需求方面均存在顯著差異，p均小于0.01，達(dá)到1%的顯著性水平。比較轉(zhuǎn)入和未轉(zhuǎn)入土地農(nóng)戶的均值發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)入土地農(nóng)戶在購買農(nóng)機(jī)服務(wù)、雇傭農(nóng)業(yè)勞動力和借貸需求均值都高于未轉(zhuǎn)入土地農(nóng)戶。這意味著土地轉(zhuǎn)入農(nóng)戶的農(nóng)機(jī)服務(wù)使用和勞動力雇傭數(shù)量都高于未轉(zhuǎn)入土地農(nóng)戶，且借貸需求也高于未轉(zhuǎn)入戶。獨(dú)立T檢驗(yàn)表明，上述關(guān)系具有統(tǒng)計(jì)意義，那么是否具有統(tǒng)計(jì)規(guī)律性，需要做進(jìn)一步的檢驗(yàn)。

四、模型選擇、變量選取與實(shí)證分析

（一）模型選擇

1.Probit 模型。Probit 模型是針對二分類因變量的回歸模型，本文使用Probit模型估計(jì)對因變量農(nóng)戶借貸需求影響顯著的指標(biāo)。農(nóng)戶借貸需求yi只有（yi=1）、（yi=0）兩種狀態(tài)。

首先，引入潛在變量：

表示農(nóng)戶是否有借貸需求的潛在變量，當(dāng)>0 時，可觀測變量yi等于1（有借貸需求）；當(dāng)<0時，則yi=0（無借貸需求）；transferi表示農(nóng)戶i是否轉(zhuǎn)入土地，xi為影響農(nóng)戶借貸需求的控制變量，包括農(nóng)戶個體特征、家庭特征、外部特征。

數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

Φ(?)表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累計(jì)分布函數(shù)。對標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)取逆，可得：

使用Stata 15.0軟件對上述具體回歸參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

2.中介效應(yīng)模型。依據(jù)前文所述，土地轉(zhuǎn)入通過農(nóng)業(yè)生產(chǎn)支出（購買農(nóng)機(jī)服務(wù)、雇傭農(nóng)業(yè)勞動力）影響農(nóng)戶借貸需求。因此，構(gòu)建如下的中介效應(yīng)模型：

式（4）-（6）中，Yi表示第i個農(nóng)戶的借貸需求；Ti表示第i個農(nóng)戶的土地轉(zhuǎn)入狀況；Mi表示中介變量（購買農(nóng)機(jī)服務(wù)和雇傭農(nóng)業(yè)勞動力）；xi表示影響農(nóng)戶借貸需求的其他控制變量；a2、b2和c3表示其他控制變量的系數(shù)。式（4）中，a1是土地轉(zhuǎn)入影響第i個農(nóng)戶的借貸需求的總效應(yīng)；式（5）中，b1是土地轉(zhuǎn)入對中介變量的影響；式（6）中，c1和c2分別是土地轉(zhuǎn)入、中介變量對第i個農(nóng)戶借貸需求的直接效應(yīng)。將式（5）代入式（6）可得到土地轉(zhuǎn)入的中介效應(yīng)b1c2，即土地轉(zhuǎn)入通過中介變量（購買農(nóng)機(jī)服務(wù)和雇傭農(nóng)業(yè)勞動力）對農(nóng)戶借貸需求產(chǎn)生的間接影響。由于Bootstrap 法的檢驗(yàn)力高于Sobel 檢驗(yàn)，本文使用Bootstrap法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

（二）變量選取

1.因變量：基于上述理論分析和研究假說，本文參照現(xiàn)有研究[22]，選取農(nóng)戶是否有借貸需求作為因變量，并使用“農(nóng)戶是否需要借錢或貸款”進(jìn)行刻畫，1表示是，0表示否。

2.核心自變量：本研究的核心自變量為農(nóng)戶是否轉(zhuǎn)入土地，反映的是農(nóng)戶土地要素的變化，采用“農(nóng)戶當(dāng)前是否轉(zhuǎn)入其他承包戶的土地”進(jìn)行測度，1表示是，0表示否。

3.中介變量：本文從資本投入角度檢驗(yàn)土地要素變化對農(nóng)戶借貸需求的作用機(jī)制。依據(jù)上述分析，主要從機(jī)械投入和勞動力投入兩個方面來考察農(nóng)戶的資本投入情況。因此，本研究以是否購買農(nóng)機(jī)服務(wù)和是否雇傭農(nóng)業(yè)勞動力作為中介變量。是否購買農(nóng)機(jī)服務(wù)，即農(nóng)戶在水稻生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)，是否使用外部農(nóng)機(jī)服務(wù)并支付費(fèi)用，1表示是，0表示否。雇傭農(nóng)業(yè)勞動力，即農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)勞動力來源中，是否有從外部請人為自己干農(nóng)活，并支付傭金，1表示是，0表示否。

4.控制變量：參照現(xiàn)有文獻(xiàn)[8,13]，為更準(zhǔn)確地估計(jì)土地轉(zhuǎn)入對農(nóng)戶借貸需求的影響，有必要在模型中控制農(nóng)戶的個體特征、家庭特征和外部特征。其中，（1）個人特征變量包括性別、年齡、受教育層次、是否做過村干部和是否參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)。（2）家庭特征變量包括農(nóng)業(yè)勞動力占比、人均可支配收入、農(nóng)業(yè)收入比重、承包土地面積、姓氏在本村大小、與外村人來往程度、家庭是否有政府工作人員。（3）外部特征變量包括農(nóng)戶家到縣城距離、農(nóng)戶所在村的交通狀況。

各變量定義及描述統(tǒng)計(jì)見表5。

表5 變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)

（三）實(shí)證結(jié)果與分析

1.基準(zhǔn)結(jié)果?；? 080個小農(nóng)戶樣本數(shù)據(jù)，本文使用Stata15.0軟件對上述模型采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤和所有自變量的平均邊際效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)（見表6）。

類似于其他的研究，本文也發(fā)現(xiàn)土地轉(zhuǎn)入在總體上有助于提高小農(nóng)戶的借貸需求（見表6 模型2）。在控制了農(nóng)戶個體特征、家庭特征、外部特征等變量后，土地轉(zhuǎn)入對小農(nóng)戶借貸需求的影響達(dá)到了1%的顯著水平，即（2）式中的顯著，且為正向影響，其總效應(yīng)為0.0747。

表6 土地轉(zhuǎn)入影響農(nóng)戶借貸需求的總效應(yīng)估計(jì)

2.內(nèi)生性討論。前文基準(zhǔn)回歸結(jié)果探討了土地轉(zhuǎn)入對農(nóng)戶借貸需求的影響，但未考慮到土地轉(zhuǎn)入與農(nóng)戶借貸需求可能存在的內(nèi)生性問題，可能導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏。因此，下文將對可能存在的內(nèi)生性問題進(jìn)行討論，以確保估計(jì)結(jié)果的可靠性。

（1）自選擇偏差。農(nóng)戶是否轉(zhuǎn)入土地的行為是內(nèi)生的，因?yàn)椴豢捎^測的因素（如風(fēng)險偏好、智力等）會影響農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地的決定，即轉(zhuǎn)入土地是農(nóng)戶自選擇的結(jié)果，但這種自選擇的過程會影響到農(nóng)戶的借貸需求，使得前文模型估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏差。傾向得分匹配法（PSM）建立在反事實(shí)框架的基礎(chǔ)上，通過根據(jù)多個控制變量匹配實(shí)驗(yàn)組和控制組，能夠使未轉(zhuǎn)入土地與轉(zhuǎn)入土地的農(nóng)戶在特征變量上的差異減少甚至消失，較好地解決樣本自選擇導(dǎo)致的內(nèi)生性估計(jì)偏差問題。因此，本文使用PSM模型進(jìn)行估計(jì)。

為了保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文同時采用k近鄰匹配、卡尺匹配和核匹配三種匹配方法進(jìn)行估計(jì)土地轉(zhuǎn)入的平均處理效應(yīng)（ATT）。為最小化均方誤差，k 近鄰匹配分別選擇一對四和一對三匹配；計(jì)算發(fā)現(xiàn)將卡尺范圍分別設(shè)定為0.02和0.04為最佳值；核匹配使用默認(rèn)的核函數(shù)和帶寬，結(jié)果如表7所示。

由表7可知，三種匹配方法取得的結(jié)果基本一致，表明數(shù)據(jù)具有良好的穩(wěn)健性。就小農(nóng)戶借貸需求而言，經(jīng)過核匹配后的處理組平均處理效應(yīng)達(dá)到了0.0767，且在1%的水平上顯著，即解決了變量“自選擇”的內(nèi)生性問題后，轉(zhuǎn)入土地的農(nóng)戶在1%的顯著水平上更可能具有借貸需求。同時，土地轉(zhuǎn)入對農(nóng)戶購買農(nóng)機(jī)服務(wù)和雇傭農(nóng)業(yè)勞動力的平均處理效應(yīng)穩(wěn)定在1%的顯著性水平上，即轉(zhuǎn)入土地的農(nóng)戶購買農(nóng)機(jī)服務(wù)和雇傭農(nóng)業(yè)勞動力的可能性更大。進(jìn)一步分析有借貸需求農(nóng)戶的購買農(nóng)機(jī)服務(wù)和雇傭農(nóng)業(yè)勞動力的情況（子樣本），結(jié)果表明，有借貸需求的土地轉(zhuǎn)入戶購買農(nóng)機(jī)服務(wù)的可能性更大，雇傭農(nóng)業(yè)勞動力的可能性未達(dá)到顯著性水平。

表7 傾向得分匹配法的處理效應(yīng)

為保證傾向得分匹配結(jié)果的可靠性，檢驗(yàn)匹配結(jié)果是否較好地平衡了數(shù)據(jù)，本文進(jìn)行了平衡性檢驗(yàn)（見表8）。根據(jù)表8 匯報的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果可知，經(jīng)過傾向得分匹配后，基本消除了處理組和控制組的自變量分布的差異，降低了樣本自選擇偏差，傾向得分匹配結(jié)果是可靠的。

表8 傾向得分匹配平衡性檢驗(yàn)結(jié)果

（2）互為因果。土地轉(zhuǎn)入與農(nóng)戶借貸需求之間可能存在互為因果的內(nèi)生性問題，即土地轉(zhuǎn)入會影響農(nóng)戶借貸需求，借貸需求也可能會加強(qiáng)農(nóng)戶的土地轉(zhuǎn)入行為，從而產(chǎn)生互為因果的關(guān)系。為解決這一內(nèi)生性問題，本文使用IVProbit 模型進(jìn)行估計(jì)。對于工具變量的選取，本文借鑒已有研究的做法[23]，采用“鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)除該農(nóng)戶之外其他樣本農(nóng)戶的土地轉(zhuǎn)入比重”作為樣本農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入情況的工具變量。選擇依據(jù)是：首先，工具變量具有相關(guān)性。上述工具變量反映了鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域內(nèi)土地轉(zhuǎn)入的情況，顯然與特定樣本農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入情況息息相關(guān)；其次，工具變量具有外生性。剔除特定個體信息之后的工具變量與樣本農(nóng)戶的借貸需求之間沒有直接聯(lián)系。

通過采用IVProbit 兩步法對農(nóng)戶借貸需求模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表9所示，Wald檢驗(yàn)均達(dá)到1%的顯著性水平，表明拒絕外生性假設(shè)，土地轉(zhuǎn)入與農(nóng)戶借貸需求存在反向因果關(guān)系。工具變量聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)的F值為11.62，大于10，并且弱工具變量檢驗(yàn)顯示AR、Wald 的p 值均在5%的水平上顯著，說明本文所選擇的工具變量不是弱工具變量。由表9 的檢驗(yàn)結(jié)果可知，在引入工具變量后，土地轉(zhuǎn)入對農(nóng)戶借貸需求仍具有顯著的正向影響，說明前文檢驗(yàn)結(jié)果具有一定可靠性。

表9 土地轉(zhuǎn)入對農(nóng)戶借貸需求的IVProbit回歸結(jié)果

3.作用機(jī)制檢驗(yàn)。在上述工具變量選擇的基礎(chǔ)上，下文繼續(xù)采用IVProbit兩步法驗(yàn)證土地轉(zhuǎn)入對農(nóng)戶借貸需求的作用機(jī)制。根據(jù)理論分析，土地轉(zhuǎn)入可能通過購買農(nóng)機(jī)服務(wù)和雇傭農(nóng)業(yè)勞動力增加農(nóng)戶的借貸需求。對此進(jìn)行中介效應(yīng)分析，結(jié)果表明，土地轉(zhuǎn)入不僅直接影響小農(nóng)戶借貸需求，還通過購買農(nóng)機(jī)服務(wù)這一中介變量間接影響小農(nóng)戶借貸需求（見表9 模型（2）、表10 模型（3）和模型（5））。模型（3）和模型（4）是土地轉(zhuǎn)入對中介變量購買農(nóng)機(jī)服務(wù)和雇傭農(nóng)業(yè)勞動力影響的估計(jì)結(jié)果，土地轉(zhuǎn)入變量的系數(shù)對應(yīng)上文（5）式中b1，土地轉(zhuǎn)入對購買農(nóng)機(jī)服務(wù)達(dá)到了5%的正向顯著水平，對雇傭農(nóng)業(yè)勞動力不顯著。模型（5）是土地轉(zhuǎn)入、中介變量購買農(nóng)機(jī)服務(wù)和雇傭農(nóng)業(yè)勞動力對小農(nóng)戶借貸需求的直接效應(yīng)，土地轉(zhuǎn)入、中介變量的系數(shù)分別對應(yīng)上文（6）式中的c1和c2。結(jié)果顯示，在“土地轉(zhuǎn)入—購買農(nóng)機(jī)服務(wù)—借貸需求”這一路徑中，核心自變量土地轉(zhuǎn)入和中介變量購買農(nóng)機(jī)服務(wù)對小農(nóng)戶借貸需求分別在10%和1%的水平上呈正向影響；土地轉(zhuǎn)入對小農(nóng)戶借貸需求的直接效應(yīng)為0.7517?！巴恋剞D(zhuǎn)入—雇傭農(nóng)業(yè)勞動力—借貸需求”這一路徑中，雇傭農(nóng)業(yè)勞動力未能通過顯著性檢驗(yàn)。為檢驗(yàn)依次檢驗(yàn)的穩(wěn)健性，本文對購買農(nóng)機(jī)服務(wù)產(chǎn)生的中介效應(yīng)進(jìn)行Bootstrap檢驗(yàn)（見表11）。

表10 土地轉(zhuǎn)入影響農(nóng)戶借貸需求的中介效應(yīng)估計(jì)——IVProbit

由表11可知，購買農(nóng)機(jī)服務(wù)對借貸需求的中介效應(yīng)顯著，說明購買農(nóng)機(jī)服務(wù)具有部分中介效應(yīng)，即土地轉(zhuǎn)入通過購買農(nóng)機(jī)服務(wù)提高了小農(nóng)戶的借貸需求。計(jì)算表明中介效應(yīng)為0.5739，占總效應(yīng)比例為63.50%。雇傭農(nóng)業(yè)勞動力對借貸需求的中介效應(yīng)不顯著。Bootstrap檢驗(yàn)和依次檢驗(yàn)結(jié)果一致。

表11 Bootstrap檢驗(yàn)

具體來講，土地轉(zhuǎn)入促進(jìn)了小農(nóng)戶購買農(nóng)機(jī)服務(wù)，進(jìn)而內(nèi)生了小農(nóng)戶的借貸需求。但土地轉(zhuǎn)入尚未對小農(nóng)戶雇傭農(nóng)業(yè)勞動力產(chǎn)生顯著影響，因此，小農(nóng)戶在雇傭農(nóng)業(yè)勞動力層面的資金支出還不足以催生其資金借貸需求。對此可能的解釋是，一方面，對于轉(zhuǎn)入土地的小農(nóng)戶來說，相比轉(zhuǎn)入前的自家承包地面積，雖然轉(zhuǎn)入后總經(jīng)營面積擴(kuò)大，但其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)還未達(dá)到一定的規(guī)模，尤其是對經(jīng)營規(guī)模相對較少的農(nóng)戶來說，不需要或者僅需雇傭少量農(nóng)業(yè)勞動力即可保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的正常進(jìn)行①如表2所示，經(jīng)營規(guī)模在10畝及以下的土地轉(zhuǎn)入戶雇傭農(nóng)業(yè)勞動力率僅為29.03%。。并且，目前農(nóng)村兼業(yè)現(xiàn)象較為普遍，兼業(yè)農(nóng)民有可能在農(nóng)忙時節(jié)返回農(nóng)村幫助家人完成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動，所以小農(nóng)戶在雇傭農(nóng)業(yè)勞動力的資金支出較少，故檢驗(yàn)結(jié)果不顯著。另一方面，農(nóng)村勞動力尤其是青壯年勞動力外流，使農(nóng)業(yè)勞動力變得相對短缺和弱質(zhì)化②表5中樣本農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)勞動力占比為44.55%和農(nóng)戶平均年齡為56歲也說明了這一點(diǎn)。，農(nóng)業(yè)勞動力價格亦隨之上升。農(nóng)業(yè)誘致性技術(shù)變遷理論認(rèn)為，資源的稀缺會帶來價格的上升，繼而誘致技術(shù)進(jìn)步和要素替代。在勞動力減少且成本上漲的情況下，為滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的要求，理性的農(nóng)戶會轉(zhuǎn)而尋求其替代品。農(nóng)業(yè)機(jī)械技術(shù)的發(fā)展和農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)的出現(xiàn)，給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營帶來了巨大便利。尤其是農(nóng)機(jī)服務(wù)的普及在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的同時，也極大地緩解了農(nóng)業(yè)勞動力不足這一現(xiàn)實(shí)問題。但農(nóng)機(jī)服務(wù)的使用也需要農(nóng)戶承擔(dān)相應(yīng)的服務(wù)費(fèi)用。具體來說，在土地轉(zhuǎn)入戶樣本中，課題組發(fā)現(xiàn)部分農(nóng)戶農(nóng)機(jī)服務(wù)費(fèi)用高達(dá)450元/畝；購買農(nóng)機(jī)服務(wù)的早稻、晚稻和中稻種植戶中，分別有26.32%、28.79%和34.02%的農(nóng)戶支付的農(nóng)機(jī)服務(wù)費(fèi)用在200元/畝以上。因此，購買農(nóng)機(jī)服務(wù)給農(nóng)戶帶來了一定的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，農(nóng)戶在自有資金不足時，便內(nèi)生了其借貸需求。

4.穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為檢驗(yàn)上述中介效應(yīng)的穩(wěn)健性，本文使用ERM 模型進(jìn)行重新估計(jì)。ERM 模型是擴(kuò)展回歸模型的簡稱，該模型可以很好地解決內(nèi)生性問題，由于本文的因變量和內(nèi)生變量均為二元變量，故選擇Eprobit 命令進(jìn)行檢驗(yàn)[24]。結(jié)果如表12所示，“土地轉(zhuǎn)入—購買農(nóng)機(jī)服務(wù)—借貸需求”這一作用路徑仍然顯著，“土地轉(zhuǎn)入—雇傭農(nóng)業(yè)勞動力—借貸需求”依舊沒有通過中介效應(yīng)檢驗(yàn)，表明前文中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果是穩(wěn)健的，具有一定可靠性。

表12 土地轉(zhuǎn)入影響農(nóng)戶借貸需求的中介效應(yīng)估計(jì)——ERM

五、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

基于江西省10 縣1 080 戶小規(guī)模農(nóng)戶的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，本文通過理論分析與實(shí)證檢驗(yàn)，研究了土地轉(zhuǎn)入對小農(nóng)戶借貸需求的促進(jìn)作用，并在要素配置和機(jī)械-勞動替代作用邏輯的基礎(chǔ)上，分析了土地轉(zhuǎn)入對小農(nóng)戶借貸需求的影響機(jī)制。結(jié)果顯示：第一，土地轉(zhuǎn)入帶來的要素投入的變化，提高了小農(nóng)戶的借貸需求。第二，從農(nóng)機(jī)服務(wù)和勞動力投入角度來看，不同要素配置的變化在小農(nóng)戶是否轉(zhuǎn)入土地下發(fā)揮著不同的作用。具體而言，土地轉(zhuǎn)入引起的小農(nóng)戶雇傭農(nóng)業(yè)勞動力不足以對其借貸需求產(chǎn)生顯著影響，是主要通過提升農(nóng)機(jī)服務(wù)需求促進(jìn)小農(nóng)戶借貸需求增加，即“土地轉(zhuǎn)入—購買農(nóng)機(jī)服務(wù)—借貸需求”這一影響路徑發(fā)揮作用。

（二）政策啟示

上述研究表明，土地轉(zhuǎn)入已成為激發(fā)小農(nóng)戶借貸需求的重要因素。依托農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)市場的興起和發(fā)展，促進(jìn)小農(nóng)戶群體間的土地流轉(zhuǎn)，這不僅有利于提高小農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營水平，提升小農(nóng)戶發(fā)展空間，也益于提高小農(nóng)戶資金借貸需求，對于促進(jìn)農(nóng)村金融內(nèi)生增長具有重要意義。

據(jù)此，本文提出兩點(diǎn)政策啟示：第一，持續(xù)推進(jìn)小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)工作。土地流轉(zhuǎn)不僅有利于提高農(nóng)業(yè)資源利用率，也會促進(jìn)借貸需求的增加。然而，小農(nóng)戶作為我國為數(shù)最多的經(jīng)營主體，分散化的土地經(jīng)營不利于借貸需求的增長。因此，進(jìn)一步鼓勵小農(nóng)戶進(jìn)行土地流轉(zhuǎn)，促進(jìn)規(guī)模經(jīng)營，激發(fā)其內(nèi)生借貸需求，將為農(nóng)村金融市場發(fā)展提供良好的機(jī)遇，同時也為促進(jìn)小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有機(jī)銜接提供巨大推動力。第二，堅(jiān)持發(fā)展和完善農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)。在市場化、社會化下逐漸發(fā)展的農(nóng)機(jī)服務(wù)順應(yīng)了我國農(nóng)業(yè)發(fā)展的需要，這不僅解決了農(nóng)業(yè)勞動力短缺難題，也避免了小農(nóng)戶因自購農(nóng)機(jī)帶來的沉沒成本。由此，為推動農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)市場發(fā)展，需要政府在增加農(nóng)機(jī)服務(wù)供給主體、提高農(nóng)機(jī)服務(wù)工作質(zhì)量、培養(yǎng)農(nóng)機(jī)服務(wù)人才等方面提供政策支持并發(fā)揮監(jiān)管作用，有效發(fā)揮農(nóng)機(jī)服務(wù)對土地轉(zhuǎn)入激發(fā)小農(nóng)戶借貸需求的機(jī)制作用。