外包服务需求与金融信贷促进农业生产投资了吗？*——基于农业生产固定资产投资视角

李克乐，杨宏力

（聊城大学商学院，山东 聊城 252059）

一、引 言

在我国不断健全农业社会化服务体系实现小农户与现代农业有机衔接的进程中，农业生产投资可有效转变农业发展方式，提高农业生产效率，为保障国家农产品供给与粮食安全提供强劲动力。农业生产投资水平是决定农业发展的关键因素，是我国农业发展实现现代化的重要驱动力。根据中国农村统计年鉴数据，2010～2019年，我国第一产业固定资产投资额从2 493亿元增长到11 136亿元，整体呈现递增趋势。

近年来，关于农业生产投资额不断增长的背后逻辑也越来越受到学术界关注，不乏有学者从不同角度考察了某些因素对农业生产投资的影响。林文声等（2017）考察了农地确权颁证对农业投资行为的影响，并得出农地确权颁证主要通过提高地权安全性、地权可交易性以及信贷可得性三种方式促进农户农业投资。张笑寒等（2019）利用省级面板数据考察了土地规模化经营与农业生产投资之间关系，并得出土地规模化经营促进了劳动节约型投资，但抑制了土地节约型投资。张建等（2019）考察了村集体组织和农户自发两种类型的农地流转对转入户农业生产长期投资的影响差异。钱龙等（2021）考察了外出务工对农业生产投资的影响，研究发现外出务工对流动性生产投资有显著负面影响，随着家庭成员外出务工比例的提升，农户会减少这一类投入，但并未发现外出务工能够有效促进农业机械投资。任天驰等（2021）基于湖北、江西、四川以及云南1 290户农户数据，从农业保险的主体异质性出发，实证研究农业保险保障水平对农户生产效率的影响。陈志刚等（2020）运用调研数据分析农村金融与家庭农场基础设施投资之间关系，得出农村正规金融信贷会促进家庭农场基础设施投资，而农村非正规金融对基础设施投资不存在显著影响。吴笑语等（2020）运用2015年CHFS数据研究得出农户借贷规模与农业生产投资之间呈现显著正相关。谢沂芹等（2021）利用2011年～2018年全国30个省份面板数据得出农业信贷配给与农业全要素生产率之间呈现负向关系，并发现农业信贷资金利用效率较低，真正运用到农业生产中的资金不足。

上述研究虽从不同角度分析了某些因素对农业生产投资的影响，为本文的研究奠定良好基础，但是多以农户的自身生产需要为出发点分析家庭内部的投资。然而，从当下的农业生产实际来看，仅有部分的短期流动性投资是以家庭投资为主，农业机械等长期固定资产投资更多源于服务供给主体，包括服务组织和服务型农户等。随着我国城镇化和工业化进程加快，农业劳动力不断向非农产业转移，致使农村劳动力结构呈现老龄化和女性化，激发了农户农业生产环节外包服务需求。因此，本文将基于农户需求视角分析外包服务需求能否促进农业生产长期投资。另一方面，关于金融信贷对农业生产投资的影响，上述研究均以家庭微观数据作为分析样本，并未从省域层面考察金融信贷对农业生产投资的影响。金融是实体经济的命脉，是产业兴旺发达的活水。现阶段，我国已形成多层次、广覆盖、适度竞争的农村金融服务体系，农村金融服务的便利性、可得性进一步提高（玉国华，2021），为农业生产投资创造了资本条件。因此，在我国不断推进乡村振兴，健全农业社会化服务体系，建立农业农村现代化政策背景下，从外包服务需求和金融信贷角度考察对农业生产投资的影响具有重要政策含义。识别外包服务需求对农业生产投资的影响，有助于消除农村劳动力短缺阻碍我国农业发展的隐忧，有助于推动农业生产外包服务的发展，加快农业社会化服务体系建设。考察金融信贷对农业生产投资的影响，有助于科学回答农村金融如何助力农业发展，为今后农村金融发展改革提供智力支撑。基于此，本文运用2010～2019年30个省份的面板数据全面考察外包服务需求与金融信贷对农业生产投资的影响。

与以往研究相比，本研究的贡献主要集中在以下几点：第一，从需求视角考察了服务外包对农业生产投资的影响，并引入内生变量滞后项与日照时间作为工具变量弱化内生性影响；第二，从宏观视角考察了金融信贷对农业生产投资的影响，并发现涉农贷款并未真正流向农业生产领域；第三，探究了地形特征对外包服务需求影响农业生产投资的调节效应以及检验了外包服务需求与农业生产投资之间可能存在的“U型”机制关系。

二、理论分析与研究假说

农业生产服务供给主体进行农业生产投资的前提是市场中存在大量的潜在外包服务需求且具有投资的“本钱”。因此，本文将尝试分析两个问题，一是外包服务需求存在逻辑及其如何影响农业生产投资，二是金融信贷对农业生产投资影响的内在机理。

（一）外包服务需求与农业生产投资

农业生产服务外包是农户将农业生产中的部分环节或全部环节交予他人作业的一种行为（王志刚等，2011）。在农村农业劳动力不断短缺，供给约束不断增强，农村劳动力弱质化程度不断加深的背景下，农户的农业生产环节外包意愿不断增强，农户外包服务需求逐渐开始从单环节的服务外包向多环节外包甚至全部外包深化。社会化服务外包能够对农业生产要素形成替代效应，有效化解农业劳动力短缺桎梏，突破资源禀赋限制，缓解劳动力供给约束（杨子等，2019）；农业生产服务外包将农业生产各环节中具有优势的多个服务主体统一在单个个体农户上，形成专业化的农业生产分工，内生出服务规模经济（罗必良，2017；Zhang等，2017）；社会化服务外包能够为农业生产提供先进的生产技术，充当知识资本的传送器，为农业生产技术导入提供有效途径。农业生产服务外包为农业生产带来替代效应、技术效应以及分工效应，极大提高了农业生产效率，进一步增强农户的外包服务需求意愿。

劳动力供给约束倒逼农户将农业生产活动外包，对农户购买外包服务形成推力。农业生产外包服务能够有效提高农业生产效率，产生服务规模经济效应，对农户购买外包服务形成拉力。在推力和拉力的共同作用下，衍生出庞大的农业生产外包服务需求市场。根据“需求创造供给”的经济学原理，农户外包服务需求会刺激市场中服务供给主体产生，从而引发大量专业化的市场供给主体进入农业生产服务市场。社会化服务供给市场的扩大，意味着服务供给主体对农业生产服务设备的投资增大，即农业生产投资额的增加。另一方面，农业劳动力的弱质化导致农户通过自购农机实现自我耕种变得相对困难。由于现有的农机操作技术性强、专业性要求高、体力消耗大，农业劳动力在身体素质和受教育程度方面难以达到。因此，自购农机意愿的下降更加刺激了农户农业生产活动外包意愿，进一步扩大市场需求，增强市场服务组织服务供给的广度。同时，劳动力弱质化也会更大程度上刺激农户将农业生产的更多环节外包，增强市场服务、组织服务供给的深度。农业生产服务供给深度和广度的增强，更大程度上促进了农业生产投资额的增加。

需求能够创造供给，但亦会受到某些因素的制约导致供给主体投资意愿下降。农户外包服务需求固然能够给服务主体带来投资机会，但作为理性经济人在进行投资决策时亦会考虑投资的收益以及风险。相较于平原地区，山地丘陵地带会因诸多因素降低服务供给主体的投资意愿。1.降低服务效率。山地丘陵地区由于地形原因导致地狭块小，土地细碎化程度严重，机械化作业难度大，不利于机械化作业展开（郑旭媛，2015），降低服务效率。由于地形条件的约束阻碍了农业机械化的发展，使得农业生产中可机械化作业和可外包的环节减少。比如：相同的农作物，在平原地区能够全程实现机械化，但在山地丘陵地区却只能实现部分环节，降低了农业生产中的机械化率。2.服务成本上升。地形阻隔效应的存在会降低农机田间可达性和作业便利性，提高农机服务成本（周晶等，2013）。服务成本的上升会转嫁到服务价格，最终导致服务需求下降，减少服务收益。3.种植结构。与平原地区相比，山地丘陵地区更倾向于经济作物种植，而经济作物机械化作业难度大且囿于技术约束导致经济作物的机械化水平较低，在实践中主要以小型农机具为主，在投资主体上也主要集中在家庭内部。虽然山地丘陵地区的农户外包服务需求意愿不弱于平原地区，但由于以上因素会弱化外部服务供给主体的投资意愿，从而降低农业生产投资额。

综合上述分析，本文提出如下两个需要进一步借助实证检验的研究假说：

假说H1：外包服务需求会促进农业生产投资。

假说H2：外包服务需求对农业生产投资的促进作用会受到地理条件的影响。其中，山地丘陵会削弱外包服务需求对农业生产投资的促进作用。

（二）金融信贷与农业生产投资

投资是产业发展的必要条件，是经济增长的动力。同样在农业生产领域，农业的高质量发展离不开资本投入。农业生产投资可分为长期和短期投资，长期投资主要包括农业机械等固定资产投资，短期投资主要包括化肥、农药等流动性资产投资。从对资本的需求看，化肥、农药这样的农业生产资料短期投资对资本的投入需求较小，农户完全可以通过自有资本购买。但是，农业机械如耕种收农机具、灌溉设备等固定资产对资本需求量较大，加之农业生产具有季节性，农业设施购置资金机会成本较大，所以，单靠自有资本难以实现。因此，服务主体购置农业机械可能更多的是依赖于外部资本，而获取外部资金最直接的方式是通过金融机构借贷。通过金融机构贷款，可以有效缓解农业服务主体的资金约束，从而增加农业生产投资额。然而，服务主体在获贷后是否一定将资金投向农业生产领域却存在不确定性。服务主体在资金的具体用途上存在“自选择”问题，加之金融机构缺乏相应的监管，致使现实中不乏有借涉农贷款之名，行资金他用之实。不少学者（谢沂芹等，2021；Petrick，2004）也指出涉农贷款在具体投向上存在资金被分流现象，比如将农业贷款投向生活消费、教育投资、维修和建造住房等。因此，金融信贷是否一定能够促进农业生产投资存在不确定性。

据此，本文提出如下假说：

假说H3：金融信贷对农业生产投资的影响存在不确定性，但对其他非农类投资可能存在显著影响。

三、模型设定与数据描述性统计

（一）模型设定

为识别外包服务需求与金融信贷对农业生产投资的影响，构建面板模型如下：

式（1）中，Yit表示各省的农业生产投资情况；osdit和fcit分别为省份i在t年的外包服务需求和金融信贷，为关键解释变量；Xit为一系列影响农业生产投资的控制变量，具体包括：土地流转率、城乡收入对比、人均用电量、人均承包地面积、人均工资收入、农作物播种总面积、农用化肥使用量、第一产业产值占比、有效灌溉面积等；α、β、γ、λ为待估系数，μi为省际效应，εit为随机干扰项。

此外，根据前文论证，外包服务需求对农业生产投资的影响可能受地理条件的约束，为此本研究用地形特征T表征外包服务需求创造供给增加农业生产投资的难易程度，并在式（1）基础上引入交互项osdit×Ti，通过判断交互项的显著性来识别约束条件对外包服务需求影响农业生产投资的调节作用。调整后的模型形式如下：

式（2）中，Ti表示省份i主要的地形特征，其他变量含义与式（1）相同。

（二）变量定义

1.农业生产投资

农业生产投资变量是被解释变量，本文主要选取农林牧渔固定资产投资额、农户固定资产投资额衡量各省的农业生产投资水平。其中，农林牧渔固定资产投资额主要指农业、林业、畜牧业、渔业购置相关生产设备以及建设水利工程等方面完成的投资额。农户固定资产投资额不仅包括农林牧渔固定资产投资额，还包括加工制造、交通运输、房屋建造等方面的固定资产投资额。因本文主要考察外包服务需求创造的服务供给主体的长期投资，所以上述指标虽然也包括非服务型农户单纯因自身需要形成的固定资产投资，但在数据剥离上存在困难，故暂不处理。

2.外包服务需求

采用农林牧渔专业及辅助活动产值表征农户的外包服务需求。农林牧渔专业及辅助活动是指对农业、林业、畜牧业、渔业提供的各种专业及辅助性生产活动，具体包括种子种苗培育、农业机械、灌溉、农产品初加工、病虫害防治、森林防火、畜牧良种繁育等活动。因此，该指标可较好地反映农户的外部服务需求。

3.金融信贷

农业长期投资对资本需求较大，限于资金压力，服务主体主要依赖银行信贷融通资金。基于此，本文选取2个指标表征农业主体的信贷规模，具体包括“涉农贷款”和“农林牧渔贷款”。

4.地形特征

对于省份而言，由于省域跨越较大，地形地貌较为复杂，所以无法明确定义该省份的具体地形特征。本文将平原面积占比超过30%的省份赋值为0，否则赋值为1①平原面积占比30%以上省份：北京、天津、河北、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、安徽、山东、河南、青海、宁夏、新疆。。

5.控制变量

在上述核心变量的基础上，进一步控制其他变量的影响。如地区资源禀赋，用人均承包地面积表征；地区发展水平及差异性，采用第一产业产值占比、人均工资收入、城乡收入对比等指标衡量；农业基础设施，采用有效灌溉面积、农村人均用电量分别作为水利、电力的衡量指标；省域人口特征变量，用少年抚养比、老年抚养比、性别比表征；为避免遗漏变量产生估计偏误，本文进一步控制了农作物播种总面积、农用化肥使用量和土地流转率等变量。

（三）数据描述性统计

本文选取中国大陆30个省份（西藏自治区除外）2010～2019年的面板数据作为实证分析数据。其中，农林牧渔固定资产投资额、农户固定资产投资完成额数据源自《中国农村统计年鉴》；农林牧渔专业及辅助活动产值指标数据来自《中国第三产业统计年鉴》；涉农贷款、农林牧渔贷款指标数据来自《中国金融年鉴》；有效灌溉面积、人均用电量、农用化肥使用量、农作物播种总面积数据来自国家统计局；城乡收入对比、人均工资收入、第一产业产值占比、少年抚养比、老年抚养比、性别比等指标数据源自《××省（市、自治区）统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国农业年鉴》《中国人口与就业统计年鉴》；土地流转率、人均承包地面积等指标数据源自《中国农村经营管理统计年鉴》；各省全年日照小时数数据源自《中国气象年鉴》；地形特征数据源自《××省（市、自治区）第一次全国地理国情普查公报》。各主要变量的描述性统计详见表1。

表1 主要变量的描述性统计分析

（四）内生性说明

虽然本文已尽可能多地引入控制变量，但不可避免外包服务需求存在内生性问题。需求能够创造供给，供给亦可刺激需求，外包服务需求与农业生产投资可能存在双向因果关系。因而有效解决内生性问题，才能正确识别外包服务需求对农业生产投资的影响。基于此，本文将从两方面消除内生性问题，一方面，借鉴已往学者的做法（倪鹏飞等，2014；钱龙等，2018），使用内生变量滞后项作为工具变量，虽然这样依然不能完全消除内生性，但可在一定程度上减轻该问题。此外，选用滞后期外包服务需求作为工具变量还出于另一考虑，一般而言外包服务需求并不能产生即时效应，而是存在时滞影响以后年份的生产投资。另一方面，选取各省的全年日照时间占比作为外包服务需求的工具变量，因为天气的好坏直接影响农户购买服务的行为决策，但天气好坏具有随机性，外部服务组织在投资决策时并不会考虑全年天气状况。

四、实证分析

（一）基本回归结果

表2汇报了外包服务需求对农业生产投资影响的估计结果。其中，列（1）给出固定效应的OLS法估计结果，列（2）给出随机效应的OLS法估计结果，列（3）、列（4）给出随机效应的工具变量法估计结果。关于固定效应和随机效应模型选择，表2给出的Hausman检验结果为11.77，对应的P值为75.99%，表明应选择随机效应模型进行结果分析。在此基础上，本文进一步对随机效应模型OLS法估计结果和随机效应模型工具变量法估计结果是否存在显著性差异进行Hausman检验，结果显示卡方统计量均在5%水平上显著，表明模型中确实存在内生性问题，采用随机效应模型工具变量法估计参数是适宜的，因此，本文将以随机效应模型工具变量法下的估计结果为基础进行结果分析。

表2的估计结果显示，无论是固定效应模型还是随机效应模型，无论是OLS法还是工具变量法，关键解释变量外包服务需求对农林牧渔固定资产投资额均存在显著正影响，假说H1得证。但显然列（3）、列（4）的外包服务需求变量系数明显大于列（1）、列（2）估计结果且拟合优度R2值更高，意味着随机效应模型下的工具变量法估计结果要优于其他估计方法，进一步说明识别外包服务需求对农业生产投资影响时考虑内生性是必要的。从估计参数大小看，外包服务需求变量的系数为0.3604，表明农户的外包服务需求每增长10%，农林牧渔固定资产投资额将增加3.604%。

表2 外包服务需求对农业生产投资影响的估计结果

除关键解释变量外，其他控制变量对农业生产投资的影响也较为显著且符合现实情况。如人均承包地面积能显著促进农林牧渔固定资产投资额，这与张笑寒等（2019）研究结果土地规模化经营能够促进农业生产投资一致；人均工资性收入对农林牧渔固定资产投资额存在显著负影响，可能的原因是人均工资性收入水平越高，该省的农业产值占比越低，从而农业生产投资也越低。

（二）金融信贷与农业生产投资

为全面综合性考察金融信贷对农业生产投资的影响，分别选取“户均农林牧渔固定资产投资额”和“户均农户固定资产投资额”作为因变量，且分别运用滞后一期、两期的外包服务需求变量与日照时间占比作为工具变量。表3和表4的估计结果显示，无论是农林牧渔固定资产投资额还是农户固定资产投资额，外包服务需求依然能够显著促进农业生产投资。表征信贷规模的涉农贷款对农林牧渔固定资产投资额不存在显著影响，但能显著促进农户固定资产投资额，这表明农户在获得贷款后并没有将资金用于农业生产，而是用于其他与农业生产无关的固定资产购置，比如房屋建造、制造设备购置等。此外，在统计口径上农林牧渔固定资产投资额含于农户固定资产投资额，涉农贷款对农林牧渔固定资产投资额不存在显著影响却能显著促进农户固定资产投资额，说明涉农贷款提高了除农林牧渔业以外的其他投资额增长。即当下的涉农贷款在贷款用途上存在偏差，并没有真正流向政策要求的农业生产领域。至此，假说H3得证。

表3 金融信贷对农林牧渔固定资产投资额影响的估计结果

表4 金融信贷对农户固定资产投资额影响的估计结果

（三）地形特征调节效应

表5汇报了地形特征对外包服务需求影响农业生产投资的调节效应。由于通过测算发现滞后一期和滞后两期的外包服务需求变量能较好地消除内生性影响同时体现需求创造投资的滞后效应，所以本文分别采用滞后一期及滞后两期的外包服务需求变量作为工具变量予以分析。表5的估计结果显示，外包服务需求与地形特征的交互项对农林牧渔固定资产投资额存在负向调节效应。即相对于平原地区，丘陵山地地形特征能显著削弱外包服务需求对农林牧渔固定资产投资额的促进作用，假说H2得证。不过，由于地形特征产生的削弱作用小于外包服务需求对农林牧渔固定资产投资额产生的促进作用，所以丘陵山地地区外包服务需求对农林牧渔固定资产投资额的总体效应依然为正，即丘陵山地地区外包服务需求对农林牧渔固定资产投资额同样存在促进作用。上述结果表明，外包服务需求能够促进农业生产投资额的增长，但也会受到地形特征约束条件的限制。地理条件越不利于农业机械作业展开，越会降低服务供给组织的投资意愿，降低该地区的农业生产投资额。

表5 地形特征对外包服务需求影响农业生产投资的调节效应

（四）稳健性检验

1.稳健性检验一：替代解释变量。为验证外包服务需求和金融信贷对农业生产投资影响的稳健性，本文采用替代变量法将表征金融信贷水平的变量替换为“农林牧渔贷款”。表6的估计结果表明，外包服务需求对农林牧渔固定资产投资额依然存在显著正影响，地形特征依然能够削弱外包服务需求对农林牧渔固定资产投资额的促进作用。表征金融信贷水平的“农林牧渔贷款”同样对农林牧渔固定资产投资额不存在显著影响，农林牧渔贷款并未促进农业固定资产投资增长，再次证明前文关于农户获得贷款并未真正投向农业生产领域的结论。综上分析可知，表6的估计结果证实了本文研究结论的稳健性。

表6 稳健性检验1：替代解释变量

2.稳健性检验二：产区分组检验。为考察外包服务需求与金融信贷在农业主产区②2003年12月国家财政部印发《关于改革和完善农业综合开发若干政策措施的意见》（简称《意见》），其中将包括河北、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、山东、河南、江苏、安徽、江西、湖北、湖南、四川13个省份确定为中国粮食主产区。和非农业主产区对农业生产投资的影响是否稳健，本文将总样本分为农业主产区与非农业主产区两个子样本分别进行回归分析。表7的估计结果显示，无论在农业主产区抑或非农业主产区，外包服务需求同样能够促进农林牧渔固定资产投资，丘陵山地地形特征依然能够削弱外包服务需求对农业生产投资的促进作用，表征信贷水平的涉农贷款对农林牧渔固定资产投资额同样不存在显著影响，依然可证明涉农资金存在被分流现象。由此，表7的产区分组估计结果进一步证明本研究结论的稳健性。

表7 稳健性检验2：产区分组检验

（五）“U型”关系检验

通过上述分析得出外包服务需求的确能创造供给增加农业生产投资，但外包服务需求市场的大小可能会影响潜在的服务供给主体的决策行为。在外包需求市场体量较小时，可容纳的服务供给主体数量较少。供给主体认为服务需求市场“蛋糕”太小，面临的风险成本较大，投资一旦产生可能面临设备闲置增加机会成本，此时较小的外包服务需求市场并未产生较大的刺激效应。所以，在外包服务需求市场规模较小时，市场中潜在的可能性风险较大，供给主体进入市场的意愿不佳。当需求市场规模进一步扩张超过一定门槛时，会引发市场联动效应激励供给主体进入，从而带动农业生产投资增长。因此，外包服务需求与农业生产投资之间可能存在“正U型”关系，据此本文将作进一步分析论证。

为了考察外包服务需求与农业生产投资之间可能存在的“U型”关系，本文在式（1）的基础上引入了外包服务需求变量的平方项。表8给出了外包服务需求与农业生产投资U型关系检验的估计结果。估计结果显示，无论是以“农林牧渔固定资产投资额”表征农业生产投资，还是以“农户固定资产投资额”表征，外包服务需求变量的一次项系数均为负，二次项系数均为正，这表明外包服务需求与农业生产投资额之间存在“正U型”关系。当农户的外包服务需求小于某拐点值时，对农业生产投资额并未产生促进作用，此时外包服务需求与农业生产投资存在负向关系。一旦外包服务需求突破门槛值，将对农业生产投资额产生促进作用，增加农业生产投资。

表8 外包服务需求对农业生产投资的U型机制检验估计结果

由于U型关系属于特殊曲线关系需谨慎对待，故本文对U型关系进行稳健性检验，表9分别给出Wald-test检验和U-test检验估计结果。表9的估计结果显示，Wald-test的检验值Chi2=54.41和U-test检验值t=1.78均非常显著，说明“U型”关系稳健。此外，从表9可知U型曲线的极值点为0.2327，恰好落入外包服务需求变量样本取值区间范围，所以不存在“半U型”问题。为进一步验证“U型”关系的稳健性，本文运用图示法展示农林牧渔固定资产投资额与外包服务需求的边际效应关系。由图1可知，当外包服务需求低于区间[0.2，0.25]某值时，边际效应为负值；当外包服务需求高于区间[0.2，0.25]某值时，边际效应转为正值。农林牧渔固定资产投资额与外包服务需求的边际效应在区间[0.2，0.25]的某值发展转变，经历先负后正，这意味着外包服务需求与农业生产投资存在的“正U型”关系得到再次印证。

表9 U型关系的稳健性检验

图1 农林牧渔固定资产投资额与外包服务需求的边际效应关系（涉农贷款）

五、结论与政策建议

（一）结论

本文基于2010年～2019年30个省份的面板数据，在考虑了外包服务需求变量的内生性影响后，分别采用内生变量滞后项和日照时间作为工具变量，运用随机效应面板模型工具变量法定量分析外包服务需求与金融信贷对农业生产投资的影响，并进一步考察了外包服务需求与农业生产投资额之间可能存在的U型关系。研究表明：（1）外包服务需求能够显著促进农业生产投资且地形特征对外包服务需求影响农业生产投资具有调节效应，其中，丘陵山地会削弱外包服务需求对农林牧渔固定资产投资额的促进作用；（2）表征金融信贷变量的涉农贷款对农林牧渔固定资产投资额不存在显著影响但能显著促进农户固定资产投资额，表明当下的涉农贷款在贷款用途上存在偏差，并未真正流向农业生产领域；（3）外包服务需求与农业生产投资之间存在显著的“正U型”关系，当外包服务需求低于0.2327时，对农业生产投资存在显著负影响，当外包服务需求高于0.2327时，能显著促进农业生产投资。

（二）政策建议

第一，推进农业生产外包服务市场发展。鼓励农户将生产环节外包，增强外包服务深度和广度，规范外包服务市场竞争环境，稳定外包服务市场的服务价格，扩大市场外包服务需求，有效促进农业生产投资增长。此外，由于外包服务需求对农业生产投资的促进作用存在门槛，因此，要引导山地丘陵等外包服务意愿较弱地区的农户深化农业生产服务外包，增强外包服务意愿。

第二，改善山地丘陵地带机械化作业条件。鉴于地形特征会削弱外包服务需求对农业生产投资的影响，应加快推进农田宜机化改造建设，改善农业机械通行和作业便利条件，加大适应山地丘陵地区作业的农业机械研究开发，为山区服务外包市场的发展创造良好的基础条件。

第三，加强农村金融市场发展和资金流向监管。目前，金融信贷对促进农业投资和农业发展依然发挥着重要作用，因此，应继续加强对农村金融市场的支持，营造良好的金融环境和制度环境，切实有效解决农户贷款难问题。此外，在涉农贷款的实际用途上，金融机构和政府组织要加强监管，全力保证贷款真正流向政策要求的农业生产领域中去，防止资金出现分流现象。