非正規(guī)金融對農(nóng)戶農(nóng)地流轉行為的影響

宋碧青

摘 要：本文基于中國家庭追蹤調(diào)查CFPS2012數(shù)據(jù)，利用Logit模型實證檢驗非正規(guī)金融對農(nóng)戶農(nóng)地流轉行為的影響。結果顯示：非正規(guī)金融顯著促進農(nóng)戶轉入農(nóng)地;家庭人口數(shù)與家庭承包地面積負向影響農(nóng)戶轉入農(nóng)地，農(nóng)業(yè)機械價值正向促進農(nóng)戶轉入農(nóng)地。為此，政府應充分考慮非正規(guī)金融的正向作用，制定相關政策和法規(guī)為非正規(guī)金融的良性發(fā)展提供保障，為農(nóng)戶擴大農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模提供資金支持。

關鍵詞：農(nóng)地流轉;非正規(guī)金融;Logit模型;CFPS

中圖分類號：[S-9]

文獻標識碼：A

引言

隨著我國經(jīng)濟發(fā)展和土地制度變遷，農(nóng)地利用方式、結構和效率都在發(fā)生轉變，小規(guī)模農(nóng)戶經(jīng)營所表現(xiàn)出的土地利用粗放、經(jīng)濟實力弱小、資源浪費等問題也隨之呈現(xiàn)，土地經(jīng)營權流轉是解決這一系列問題的重要方式。農(nóng)地三權分置政策的出臺為活躍農(nóng)地流轉市場提供了有利的政策支撐，然而當前我國農(nóng)地流轉市場仍處于初級階段[1]。數(shù)據(jù)顯示，2014年農(nóng)地流轉年增長率為4.7%，2017年為1.9%，農(nóng)地流轉增速呈逐年下降趨勢，遠未達到政策預期[2]，因此亟需厘清制約農(nóng)地流轉的影響因素并提出治癥之道。

學者針對農(nóng)戶土地流轉行為影響因素進行了廣泛探討，如從農(nóng)戶個人特征、土地產(chǎn)權穩(wěn)定性、社會保障機制配給等角度進行探析[3-5]，但較少關注金融市場失靈對農(nóng)戶參與農(nóng)地流轉行為能力的限制。Deininger and Feder指出發(fā)展中國家農(nóng)地流轉市場無效率的癥結在于金融市場失靈致使農(nóng)戶無法獲取擴大農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模所需的資金支持[6]。農(nóng)村地區(qū)因其天然存在的弱質(zhì)性，受地理、自然風險影響嚴重，易受到資金上的金融抑制[7]，農(nóng)戶因財務殘缺，其正常的信貸需求通常不能得到有效滿足，融資約束嚴重[8]。農(nóng)戶獲得非正規(guī)金融的渠道主要為親友無息借貸和民間借貸，相較于對抵押品有嚴格限制的正規(guī)金融，非正規(guī)金融可獲得性強且操作靈活。此外，農(nóng)村居民通常居住鄰近，非常了解彼此的財務狀況和誠信意識，相互信息搜索和監(jiān)督成本較低，能夠有效緩解非正規(guī)金融交易中的逆向選擇與道德風險問題[9]。非正規(guī)金融可獲得性在一定程度上能夠緩解農(nóng)戶的流動性約束，而因資金約束未能達到最優(yōu)經(jīng)營規(guī)模的農(nóng)戶在獲得資金支持后可能會轉入農(nóng)地，擴大自身的農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模。為此，本文借助CFPS2012數(shù)據(jù)，通過實證檢驗分析非正規(guī)金融對農(nóng)戶農(nóng)地轉入行為的影響。

1 數(shù)據(jù)來源與變量選取

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究所使用的微觀數(shù)據(jù)來自中國家庭追蹤調(diào)查（China Family Panel Studies，簡稱CFPS）數(shù)據(jù)庫，該調(diào)查通過追蹤調(diào)查個體、家庭、社區(qū)3個層面的數(shù)據(jù)，用以反映中國社會、人口和經(jīng)濟等的變遷。CFPS數(shù)據(jù)庫樣本涵蓋25個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)），這25個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）的人口約占全國總人口的95%，因此CFPS的樣本可視為一個全國性樣本，具有很好的代表性。本研究主要采用CFPS2012數(shù)據(jù)，由于CFPS2012中缺乏村莊層面的信息，因此將CFPS2010和CFPS2012進行合并匹配，只保留同時參加過2次問卷調(diào)查的農(nóng)戶信息。經(jīng)過對數(shù)據(jù)樣本的預處理，最終獲得5746戶農(nóng)戶的有效信息。

1.2 變量選取及描述性統(tǒng)計

本文的被解釋變量為農(nóng)戶是否轉入農(nóng)地，若農(nóng)戶轉入農(nóng)地賦值為1，未轉入賦值為0。解釋變量為非正規(guī)金融變量，以農(nóng)戶是否從親友或民間借貸途徑獲得借款衡量，若獲得賦值為1，未獲得賦值為0?？刂谱兞窟x取農(nóng)戶社會網(wǎng)絡、家庭人口數(shù)、家庭承包地面積、家中擁有的農(nóng)業(yè)機械價值以及村莊地形地貌。已有研究證實，農(nóng)戶社會網(wǎng)絡對其流轉行為影響顯著[10，11]，本文以農(nóng)戶春節(jié)期間親友的來訪人數(shù)作為社會網(wǎng)絡的代理變量。家庭人口數(shù)用以表征農(nóng)戶家庭規(guī)模差異，通常人口數(shù)越多的農(nóng)戶家庭面臨的生活成本、撫養(yǎng)壓力更大，更傾向于從事非農(nóng)行業(yè)以獲得更多的報酬，影響其農(nóng)地流轉行為。當農(nóng)戶家庭擁有的承包地面積越大，標志著農(nóng)地稟賦越充裕，在其它因素不變的前提下，農(nóng)戶轉出一部分土地的彈性越大，進一步轉入農(nóng)地的可能性降低[12]。農(nóng)戶家中農(nóng)業(yè)機械價值越高，表明其擴大農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的能力越強，越有可能轉入農(nóng)地。村莊地形地貌對農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模和耕作難易產(chǎn)生影響，進而影響其農(nóng)地轉入行為。

2.2 實證結果分析

利用Stata16.0軟件對本文的Logit模型進行擬合估計，得到的回歸結果如表2所示。表2中估計結果顯示，非正規(guī)金融變量系數(shù)通過5%水平的顯著性檢驗，系數(shù)為0.266，表明非正規(guī)金融顯著促進農(nóng)戶轉入農(nóng)地，符合本文的理論預期。非正規(guī)金融可獲得性在一定程度上緩解了農(nóng)戶的流動性約束，為其擴大農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模提供了資金支持。家庭人口數(shù)變量通過10%水平的顯著性檢驗，系數(shù)為-0.055，說明農(nóng)戶家庭人口數(shù)越多，越抑制其轉入農(nóng)地。家庭承包地面積系數(shù)為-0.010，通過5%水平的顯著性檢驗，說明農(nóng)戶家中擁有的耕地面積越多，越不傾向于轉入農(nóng)地。農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)機械價值變量系數(shù)為0.185，通過1%水平的顯著性檢驗，農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)機械價值正向促進農(nóng)戶轉入農(nóng)地，說明農(nóng)戶擁有的農(nóng)業(yè)機械價值越高，其擴大農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模的能力越強，越可能轉入農(nóng)地。社會網(wǎng)絡、村莊地形地貌變量未通過顯著性檢驗。

3 結論與啟示

本文基于CFPS2012數(shù)據(jù)對農(nóng)村非正規(guī)金融對農(nóng)戶農(nóng)地轉入行為的影響進行了實證分析。結果顯示，非正規(guī)金融顯著促進農(nóng)戶轉入農(nóng)地，家庭人口數(shù)與家庭承包地面積負向影響農(nóng)戶轉入農(nóng)地，農(nóng)業(yè)機械價值正向促進農(nóng)戶轉入農(nóng)地。農(nóng)村非正規(guī)金融通過緩解農(nóng)戶流動性約束，為其擴大農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模提供資金支持。為此，政府應充分考慮非正規(guī)金融的正向作用，制定相關政策和法規(guī)為農(nóng)村非正規(guī)金融的良性發(fā)展提供保障，明確放貸人與需貸人的權利與義務，確保農(nóng)戶利益不受損，從而為農(nóng)戶擴大農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模提供資金支持，促進農(nóng)地流轉市場發(fā)展。

參考文獻

[1]陳振，郭杰，歐名豪.資本下鄉(xiāng)過程中農(nóng)戶風險認知對土地轉出意愿的影響研究——基于安徽省526份農(nóng)戶調(diào)研問卷的實證[J].南京農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版），2018，18（02）：129-137，161-162.

[2]姚志.農(nóng)地確權后的實施效果考察與衍生問題解密[J].現(xiàn)代經(jīng)濟探討，2019（07）：104-111.

[3][JP3]田傳浩，賈生華.農(nóng)地制度、地權穩(wěn)定性與農(nóng)地使用權市場發(fā)育：理論與來自蘇浙魯?shù)慕?jīng)驗[J].經(jīng)濟研究，2004（01）：112-119.[JP]

[4]張錦華，劉進，許慶.新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度、土地流轉與農(nóng)地滯留[J].管理世界，2016（01）：99-109.

[5]許恒周，郭忠興.農(nóng)村土地流轉影響因素的理論與實證研究——基于農(nóng)民階層分化與產(chǎn)權偏好的視角[J].中國人口·資源與環(huán)境，2011，21（03）：94-98.

[6]Deininger， Klaus W， Feder， Gershon. Handbook of Agricultural Economics [M].Elsevier Besloten Vennootschap，2001.

[7]譚燕芝，張子豪，眭張媛.非正規(guī)金融能否促進農(nóng)戶脫貧——基于CFPS 2012年微觀數(shù)據(jù)的實證分析[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2017（02）：41-50.

[8]李銳，朱喜.農(nóng)戶金融抑制及其福利損失的計量分析[J].經(jīng)濟研究，2007（02）：146-155.

[9]南永清，周勤，黃玲.社會網(wǎng)絡、非正規(guī)金融與農(nóng)戶消費行為——基于中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)的經(jīng)驗證據(jù)[J].農(nóng)村經(jīng)濟，2018（06）：80-86.

[10]?劉亞.農(nóng)民社會網(wǎng)絡及其對信息交流的影響[J].圖書情報工作，2012，56（08）：47-55.

[11]宋偉，任大廷.基于結構洞理論的農(nóng)戶農(nóng)地流轉行為研究[J].中國農(nóng)學通報，2011，27（08）：411-414.

[12]錢龍，錢文榮.社會資本影響農(nóng)戶土地流轉行為嗎？——基于CFPS的實證檢驗[J].南京農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版），2017，17（05）：88-99，153-154.

（責任編輯 周康）