土地转入对小农户内生借贷需求的影响机制分析——以粮食主产区江西省为例

○ 徐俊丽 谢祎 吴诗雨 米运生

（华南农业大学经济管理学院，广东 广州 510642）

一、引言

一直以来，为缓解农户融资难问题，农村金融改革着力于缓解金融机构供给的缺乏，如增设村镇银行、农村资金互助社、小额贷款公司等新型农村金融机构。这不仅增加了农村金融机构的供给，也打破了农村金融市场的垄断局面，降低了金融市场门槛。在供给和市场得到完善的同时，需求对农村金融的作用也逐渐突显。农户借贷需求包括消费性借贷需求和生产性借贷需求。随着经济的发展和收入的提高，农户家庭消费得到满足，借贷需求从满足家庭消费逐渐转向生产领域[1-2]。土地确权政策的实施加快了农村土地流转进程。农户转入土地，相应地需要增加生产性支出以匹配经营规模的扩大，即增加资本投入，进而提高农户借贷需求[3-4]。

已有研究针对东北、华北、华中、华东等地区进行了大量分析，发现在土地集中连片的大规模经营地区，农户倾向于投资购买与其经营规模相匹配的农业机械[5]；且土地经营规模越大，越有利于农户私人购买农业机械[6]。同时，为满足规模经营的用工需求，农户需要更多的劳动力投入以用于农业生产。在家庭可支配劳动力约束下，农户通常采用劳动力市场的雇工进行农业生产[7]。无论是购买农业机械还是雇佣农业劳动力，都增加了农户对资金的需要，从而提高农户借贷需求[8]。也有研究发现，在土地细碎化程度较高的小规模经营地区也出现了土地转入带来的借贷需求增加[9]。但这一现象貌似与小农户实际情况不太吻合，因为对于小农户而言，一方面，地块细碎化不仅会降低农业技术效率[10]，也会阻碍农户对创新技术的采用[11]。同时，小规模经营难以与自购农业机械的经济效益相匹配，从而抑制小农户对农机装备的购置需求[12]。另一方面，由于经营规模较小，小农户对雇佣农业劳动力的需求也显著低于大规模农户。

那么，为什么在土地细碎化程度较高的小规模经营地区，转入土地农户的借贷需求也会大幅增加？其内在机制是什么？解决这些问题对于深入分析小农户借贷需求，促进小农户与现代农业有机衔接具有重要意义。江西省作为土地细碎化程度较高、小规模农户较多的粮食主产区之一，对于研究小农户借贷需求有良好的代表性。基于此，本文以江西省为研究对象，以10县1 080户经营规模在50 亩以下的农户为研究样本，分析土地转入对小农户资金借贷需求的作用机制。这在理论上有助于进一步厘清土地流转与农户借贷需求间的关系，实践上可以为农村金融市场改革和土地流转导向，提供预见性思路和操作性的政策建议。

二、理论分析与研究假说

转入土地会提高农户的借贷需求[4]。理论上来说，在要素密集度不变的情况下，土地这一核心要素发生变化，劳动力、资本等相关要素配置也相应发生变化[13]。转入土地扩大经营规模后，为实现农业活动的正常运行并增加收益，农户需要对土地额外增加一部分劳动力和资本投入。对于劳动力投入而言，传统的农业外部劳动力投入方式是农户家庭间的互助与互换，无须支付资金。随着农村劳动力市场的建立和发展，农户雇佣农业劳动力进行农业生产的现象也逐渐增加[14]。转入土地扩大经营规模后，农户需要更多的劳动力投入来完成农业生产，为此，农户需支付劳工报酬，进而可能提高农户的资金借贷需求。由此，本文提出假说H1：

假说H1：土地转入可能通过雇佣农业劳动力提高小农户借贷需求。

然而，随着农村劳动力大量向非农部门转移，农业劳动力供给量下降，导致农户雇佣农业劳动力成本大幅上升[7]。劳动力成本的上升直接增加了要素使用成本，挤压了农民的获利空间[15]。基于理性人假设，为避免收益降低，农户通常会相对减少劳动力投入并积极寻找劳动力的替代对象，以降低生产成本[16]。农业机械不仅节约了对劳动力的使用，也提高了农业生产效率，成为农户对劳动力投入的主要替代者[17]。

二十一世纪以来，农机市场逐渐发育，农户不仅可以自购农机，也可以购买农机服务。但对于小农户而言，可能更倾向于后者。原因主要有如下三个方面：首先，小规模经营无法与自购农机的规模效应相匹配，这限制了农户对机械技术的使用并降低了农业机械效率[18]。其次，农业机械具有较强的资产专用性，自购农业机械给小农户带来巨大沉没成本的同时，也浪费了农机资源。最后，经营规模细小，也使小农户自身通常无力承担投资农业机械产生的高额费用。上述三种原因构成了农户购买农机服务的推力，农机服务市场的发育则提供了拉力。在市场化、社会化下逐渐发展的农机服务，不仅有效解决了农户雇佣农业劳动力和无力投资农机的矛盾[19]，而且其纵向分工和专业化的服务也为农业生产提供了便捷[21]，成为小农户替代农业劳动力和获取农业机械的首选[21]。那么，农机服务使用的大幅增加必然提高农户对资金的需求，而小农户经济能力有限，当其自有资金不能满足农业生产投入的需要时，便可能面临流动性约束[22]，从而提高内生借贷需求。基于以上分析，本文提出假说H2：

假说H2：土地转入可能通过购买农机服务提高小农户借贷需求。

三、数据来源与描述性统计分析

（一）数据来源

本文数据来自课题组于2016 年12 月至2017年3 月对江西农户的入户调查。调查按照一县两镇（乡），一镇（乡）两村，一村30位农户的抽样方法，共计10个县、20个乡镇、40个村、1 200户粮农，发放问卷1 200份，有效问卷1 080份，问卷有效率90%。调查对象为经营规模50亩以下的水稻种植户。

（二）描述性统计与独立样本T检验

1.描述性统计。本文样本农户土地转入的描述性统计如表1所示。通过表1可以看出，1 080户样本农户中，358户转入土地，占总样本的33.15%，户均转入面积为8.93 亩。在转入土地的样本农户中，69.27%的农户转入土地规模不超过10 亩，29.05%的农户转入规模在10～30 亩之间，仅有1.68%的农户土地转入规模在30～50亩之间。说明小农户土地转入率较高，但转入规模较小。

表1 样本农户土地转入情况

样本农户土地转入与借贷需求情况如表2 所示。由表2 可知，土地转入户的借贷需求率为25.42%，比未转入土地农户的借贷需求率高7.14%；土地转入户的无借贷需求率为74.58%，比未转入土地农户的无借贷需求率低7.14%。整体而言，土地转入户的借贷需求率高于未转入户，可看出转入土地会引起小农户借贷需求的增加。

表2 土地转入与借贷需求情况

转入土地农户要素配置情况如表3 所示。由表3可知，在358户土地转入户中，有农机服务的农户占90.22%，无农机服务农户占9.78%；有雇佣农业劳动力农户占32.68%，无雇佣农业劳动力农户占67.32%。且随着转入规模的增加，购买农机服务和雇佣农业劳动力的比例均增加。但是相对来说，购买农机服务增加的更多。说明由于小农户经营规模有限，对雇佣农业劳动力的需求不高，对农机社会化服务的需求较为旺盛。据此推测，购买农机社会化服务是小农户在扩大土地经营规模过程中重要的资金需求来源。

表3 转入土地农户雇佣农业劳动力和购买农机服务情况

2.独立样本T 检验。上述描述性统计初步显示，购买农机服务在土地转入对小农户借贷需求的影响过程中具有促进作用，但这种相关关系是否具有统计上的显著性，有待于进一步检验。表4提供了按农户是否转入土地分组的独立样本T检验。

表4 土地转入对购买农机服务、雇佣农业劳动力和借贷需求的独立样本T检验

结果显示，是否转入土地农户在购买农机服务、雇佣农业劳动力和借贷需求方面均存在显著差异，p均小于0.01，达到1%的显著性水平。比较转入和未转入土地农户的均值发现，转入土地农户在购买农机服务、雇佣农业劳动力和借贷需求均值都高于未转入土地农户。这意味着土地转入农户的农机服务使用和劳动力雇佣数量都高于未转入土地农户，且借贷需求也高于未转入户。独立T检验表明，上述关系具有统计意义，那么是否具有统计规律性，需要做进一步的检验。

四、模型选择、变量选取与实证分析

（一）模型选择

1.Probit 模型。Probit 模型是针对二分类因变量的回归模型，本文使用Probit模型估计对因变量农户借贷需求影响显著的指标。农户借贷需求yi只有（yi=1）、（yi=0）两种状态。

首先，引入潜在变量：

表示农户是否有借贷需求的潜在变量，当>0 时，可观测变量yi等于1（有借贷需求）；当<0时，则yi=0（无借贷需求）；transferi表示农户i是否转入土地，xi为影响农户借贷需求的控制变量，包括农户个体特征、家庭特征、外部特征。

数学表达式如下：

Φ(⋅)表示标准正态分布的累计分布函数。对标准正态分布函数取逆，可得：

使用Stata 15.0软件对上述具体回归参数进行估计。

2.中介效应模型。依据前文所述，土地转入通过农业生产支出（购买农机服务、雇佣农业劳动力）影响农户借贷需求。因此，构建如下的中介效应模型：

式（4）-（6）中，Yi表示第i个农户的借贷需求；Ti表示第i个农户的土地转入状况；Mi表示中介变量（购买农机服务和雇佣农业劳动力）；xi表示影响农户借贷需求的其他控制变量；a2、b2和c3表示其他控制变量的系数。式（4）中，a1是土地转入影响第i个农户的借贷需求的总效应；式（5）中，b1是土地转入对中介变量的影响；式（6）中，c1和c2分别是土地转入、中介变量对第i个农户借贷需求的直接效应。将式（5）代入式（6）可得到土地转入的中介效应b1c2，即土地转入通过中介变量（购买农机服务和雇佣农业劳动力）对农户借贷需求产生的间接影响。由于Bootstrap 法的检验力高于Sobel 检验，本文使用Bootstrap法进行稳健性检验。

（二）变量选取

1.因变量：基于上述理论分析和研究假说，本文参照现有研究[22]，选取农户是否有借贷需求作为因变量，并使用“农户是否需要借钱或贷款”进行刻画，1表示是，0表示否。

2.核心自变量：本研究的核心自变量为农户是否转入土地，反映的是农户土地要素的变化，采用“农户当前是否转入其他承包户的土地”进行测度，1表示是，0表示否。

3.中介变量：本文从资本投入角度检验土地要素变化对农户借贷需求的作用机制。依据上述分析，主要从机械投入和劳动力投入两个方面来考察农户的资本投入情况。因此，本研究以是否购买农机服务和是否雇佣农业劳动力作为中介变量。是否购买农机服务，即农户在水稻生产的各个环节，是否使用外部农机服务并支付费用，1表示是，0表示否。雇佣农业劳动力，即农户的农业劳动力来源中，是否有从外部请人为自己干农活，并支付佣金，1表示是，0表示否。

4.控制变量：参照现有文献[8,13]，为更准确地估计土地转入对农户借贷需求的影响，有必要在模型中控制农户的个体特征、家庭特征和外部特征。其中，（1）个人特征变量包括性别、年龄、受教育层次、是否做过村干部和是否参加过农业培训。（2）家庭特征变量包括农业劳动力占比、人均可支配收入、农业收入比重、承包土地面积、姓氏在本村大小、与外村人来往程度、家庭是否有政府工作人员。（3）外部特征变量包括农户家到县城距离、农户所在村的交通状况。

各变量定义及描述统计见表5。

表5 变量定义及描述性统计

（三）实证结果与分析

1.基准结果。基于1 080个小农户样本数据，本文使用Stata15.0软件对上述模型采用稳健标准误和所有自变量的平均边际效应进行估计（见表6）。

类似于其他的研究，本文也发现土地转入在总体上有助于提高小农户的借贷需求（见表6 模型2）。在控制了农户个体特征、家庭特征、外部特征等变量后，土地转入对小农户借贷需求的影响达到了1%的显著水平，即（2）式中的显著，且为正向影响，其总效应为0.0747。

表6 土地转入影响农户借贷需求的总效应估计

2.内生性讨论。前文基准回归结果探讨了土地转入对农户借贷需求的影响，但未考虑到土地转入与农户借贷需求可能存在的内生性问题，可能导致估计结果有偏。因此，下文将对可能存在的内生性问题进行讨论，以确保估计结果的可靠性。

（1）自选择偏差。农户是否转入土地的行为是内生的，因为不可观测的因素（如风险偏好、智力等）会影响农户转入土地的决定，即转入土地是农户自选择的结果，但这种自选择的过程会影响到农户的借贷需求，使得前文模型估计结果产生偏差。倾向得分匹配法（PSM）建立在反事实框架的基础上，通过根据多个控制变量匹配实验组和控制组，能够使未转入土地与转入土地的农户在特征变量上的差异减少甚至消失，较好地解决样本自选择导致的内生性估计偏差问题。因此，本文使用PSM模型进行估计。

为了保证回归结果的稳健性，本文同时采用k近邻匹配、卡尺匹配和核匹配三种匹配方法进行估计土地转入的平均处理效应（ATT）。为最小化均方误差，k 近邻匹配分别选择一对四和一对三匹配；计算发现将卡尺范围分别设定为0.02和0.04为最佳值；核匹配使用默认的核函数和带宽，结果如表7所示。

由表7可知，三种匹配方法取得的结果基本一致，表明数据具有良好的稳健性。就小农户借贷需求而言，经过核匹配后的处理组平均处理效应达到了0.0767，且在1%的水平上显著，即解决了变量“自选择”的内生性问题后，转入土地的农户在1%的显著水平上更可能具有借贷需求。同时，土地转入对农户购买农机服务和雇佣农业劳动力的平均处理效应稳定在1%的显著性水平上，即转入土地的农户购买农机服务和雇佣农业劳动力的可能性更大。进一步分析有借贷需求农户的购买农机服务和雇佣农业劳动力的情况（子样本），结果表明，有借贷需求的土地转入户购买农机服务的可能性更大，雇佣农业劳动力的可能性未达到显著性水平。

表7 倾向得分匹配法的处理效应

为保证倾向得分匹配结果的可靠性，检验匹配结果是否较好地平衡了数据，本文进行了平衡性检验（见表8）。根据表8 汇报的平衡性检验结果可知，经过倾向得分匹配后，基本消除了处理组和控制组的自变量分布的差异，降低了样本自选择偏差，倾向得分匹配结果是可靠的。

表8 倾向得分匹配平衡性检验结果

（2）互为因果。土地转入与农户借贷需求之间可能存在互为因果的内生性问题，即土地转入会影响农户借贷需求，借贷需求也可能会加强农户的土地转入行为，从而产生互为因果的关系。为解决这一内生性问题，本文使用IVProbit 模型进行估计。对于工具变量的选取，本文借鉴已有研究的做法[23]，采用“乡镇内除该农户之外其他样本农户的土地转入比重”作为样本农户土地转入情况的工具变量。选择依据是：首先，工具变量具有相关性。上述工具变量反映了乡镇区域内土地转入的情况，显然与特定样本农户土地转入情况息息相关；其次，工具变量具有外生性。剔除特定个体信息之后的工具变量与样本农户的借贷需求之间没有直接联系。

通过采用IVProbit 两步法对农户借贷需求模型进行估计，结果如表9所示，Wald检验均达到1%的显著性水平，表明拒绝外生性假设，土地转入与农户借贷需求存在反向因果关系。工具变量联合显著性检验的F值为11.62，大于10，并且弱工具变量检验显示AR、Wald 的p 值均在5%的水平上显著，说明本文所选择的工具变量不是弱工具变量。由表9 的检验结果可知，在引入工具变量后，土地转入对农户借贷需求仍具有显著的正向影响，说明前文检验结果具有一定可靠性。

表9 土地转入对农户借贷需求的IVProbit回归结果

3.作用机制检验。在上述工具变量选择的基础上，下文继续采用IVProbit两步法验证土地转入对农户借贷需求的作用机制。根据理论分析，土地转入可能通过购买农机服务和雇佣农业劳动力增加农户的借贷需求。对此进行中介效应分析，结果表明，土地转入不仅直接影响小农户借贷需求，还通过购买农机服务这一中介变量间接影响小农户借贷需求（见表9 模型（2）、表10 模型（3）和模型（5））。模型（3）和模型（4）是土地转入对中介变量购买农机服务和雇佣农业劳动力影响的估计结果，土地转入变量的系数对应上文（5）式中b1，土地转入对购买农机服务达到了5%的正向显著水平，对雇佣农业劳动力不显著。模型（5）是土地转入、中介变量购买农机服务和雇佣农业劳动力对小农户借贷需求的直接效应，土地转入、中介变量的系数分别对应上文（6）式中的c1和c2。结果显示，在“土地转入—购买农机服务—借贷需求”这一路径中，核心自变量土地转入和中介变量购买农机服务对小农户借贷需求分别在10%和1%的水平上呈正向影响；土地转入对小农户借贷需求的直接效应为0.7517。“土地转入—雇佣农业劳动力—借贷需求”这一路径中，雇佣农业劳动力未能通过显著性检验。为检验依次检验的稳健性，本文对购买农机服务产生的中介效应进行Bootstrap检验（见表11）。

表10 土地转入影响农户借贷需求的中介效应估计——IVProbit

由表11可知，购买农机服务对借贷需求的中介效应显著，说明购买农机服务具有部分中介效应，即土地转入通过购买农机服务提高了小农户的借贷需求。计算表明中介效应为0.5739，占总效应比例为63.50%。雇佣农业劳动力对借贷需求的中介效应不显著。Bootstrap检验和依次检验结果一致。

表11 Bootstrap检验

具体来讲，土地转入促进了小农户购买农机服务，进而内生了小农户的借贷需求。但土地转入尚未对小农户雇佣农业劳动力产生显著影响，因此，小农户在雇佣农业劳动力层面的资金支出还不足以催生其资金借贷需求。对此可能的解释是，一方面，对于转入土地的小农户来说，相比转入前的自家承包地面积，虽然转入后总经营面积扩大，但其农业生产还未达到一定的规模，尤其是对经营规模相对较少的农户来说，不需要或者仅需雇佣少量农业劳动力即可保证农业生产的正常进行①如表2所示，经营规模在10亩及以下的土地转入户雇佣农业劳动力率仅为29.03%。。并且，目前农村兼业现象较为普遍，兼业农民有可能在农忙时节返回农村帮助家人完成农业生产活动，所以小农户在雇佣农业劳动力的资金支出较少，故检验结果不显著。另一方面，农村劳动力尤其是青壮年劳动力外流，使农业劳动力变得相对短缺和弱质化②表5中样本农户家庭农业劳动力占比为44.55%和农户平均年龄为56岁也说明了这一点。，农业劳动力价格亦随之上升。农业诱致性技术变迁理论认为，资源的稀缺会带来价格的上升，继而诱致技术进步和要素替代。在劳动力减少且成本上涨的情况下，为满足农业生产的要求，理性的农户会转而寻求其替代品。农业机械技术的发展和农机社会化服务的出现，给农业生产经营带来了巨大便利。尤其是农机服务的普及在提高农业生产效率的同时，也极大地缓解了农业劳动力不足这一现实问题。但农机服务的使用也需要农户承担相应的服务费用。具体来说，在土地转入户样本中，课题组发现部分农户农机服务费用高达450元/亩；购买农机服务的早稻、晚稻和中稻种植户中，分别有26.32%、28.79%和34.02%的农户支付的农机服务费用在200元/亩以上。因此，购买农机服务给农户带来了一定的经济负担，农户在自有资金不足时，便内生了其借贷需求。

4.稳健性检验。为检验上述中介效应的稳健性，本文使用ERM 模型进行重新估计。ERM 模型是扩展回归模型的简称，该模型可以很好地解决内生性问题，由于本文的因变量和内生变量均为二元变量，故选择Eprobit 命令进行检验[24]。结果如表12所示，“土地转入—购买农机服务—借贷需求”这一作用路径仍然显著，“土地转入—雇佣农业劳动力—借贷需求”依旧没有通过中介效应检验，表明前文中介效应检验结果是稳健的，具有一定可靠性。

表12 土地转入影响农户借贷需求的中介效应估计——ERM

五、结论与启示

（一）研究结论

基于江西省10 县1 080 户小规模农户的问卷调查数据，本文通过理论分析与实证检验，研究了土地转入对小农户借贷需求的促进作用，并在要素配置和机械-劳动替代作用逻辑的基础上，分析了土地转入对小农户借贷需求的影响机制。结果显示：第一，土地转入带来的要素投入的变化，提高了小农户的借贷需求。第二，从农机服务和劳动力投入角度来看，不同要素配置的变化在小农户是否转入土地下发挥着不同的作用。具体而言，土地转入引起的小农户雇佣农业劳动力不足以对其借贷需求产生显著影响，是主要通过提升农机服务需求促进小农户借贷需求增加，即“土地转入—购买农机服务—借贷需求”这一影响路径发挥作用。

（二）政策启示

上述研究表明，土地转入已成为激发小农户借贷需求的重要因素。依托农机社会化服务市场的兴起和发展，促进小农户群体间的土地流转，这不仅有利于提高小农户生产经营水平，提升小农户发展空间，也益于提高小农户资金借贷需求，对于促进农村金融内生增长具有重要意义。

据此，本文提出两点政策启示：第一，持续推进小农户土地流转工作。土地流转不仅有利于提高农业资源利用率，也会促进借贷需求的增加。然而，小农户作为我国为数最多的经营主体，分散化的土地经营不利于借贷需求的增长。因此，进一步鼓励小农户进行土地流转，促进规模经营，激发其内生借贷需求，将为农村金融市场发展提供良好的机遇，同时也为促进小农户与现代农业有机衔接提供巨大推动力。第二，坚持发展和完善农机社会化服务。在市场化、社会化下逐渐发展的农机服务顺应了我国农业发展的需要，这不仅解决了农业劳动力短缺难题，也避免了小农户因自购农机带来的沉没成本。由此，为推动农机社会化服务市场发展，需要政府在增加农机服务供给主体、提高农机服务工作质量、培养农机服务人才等方面提供政策支持并发挥监管作用，有效发挥农机服务对土地转入激发小农户借贷需求的机制作用。