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        農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為是否會(huì)改變農(nóng)民家庭的生計(jì)策略
        ——基于CFPS微觀數(shù)據(jù)的DID模型估計(jì)

        2020-07-21 14:18:38趙立娟康顯超
        關(guān)鍵詞:策略影響

        趙立娟 康顯超 邢 驍

        (內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院/內(nèi)蒙古農(nóng)村牧區(qū)治理能力現(xiàn)代化研究基地,呼和浩特 010070)

        近年來,二三產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展增加了城市對勞動(dòng)力的需求,而農(nóng)業(yè)的比較效益低下也使農(nóng)村勞動(dòng)力大量涌入城市,造成很多耕地撂荒、粗放經(jīng)營或利用率不高。隨著生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變、資本和技術(shù)要素投入的加大,規(guī)?;?、集約化經(jīng)營成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益提升的現(xiàn)實(shí)需求。而農(nóng)地流轉(zhuǎn)則是被寄予厚望的能夠很好解決上述問題的一個(gè)比較有利的方式。農(nóng)地流轉(zhuǎn)勢在必行,因?yàn)檫@樣不但可以提高耕地資源利用效率,發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營,最重要的是能更好地提高農(nóng)民的收入水平,也是實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變的必經(jīng)之路。正因?yàn)檗r(nóng)地流轉(zhuǎn)的“紅利”如此之多,各級政府也對之做出了強(qiáng)有力的推動(dòng)。自2012年開始連續(xù)多年的中央“一號文件”均對土地流轉(zhuǎn)問題作出了具體部署,充分體現(xiàn)了國家對這一問題的高度重視。土地流轉(zhuǎn)得到各方面的高度關(guān)注,但依然存在活力不足、規(guī)模不夠等問題,其中一個(gè)很重要的原因就是農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場的需求大于供給,耕地的有效供給不足,農(nóng)地轉(zhuǎn)出方的考慮至關(guān)重要。農(nóng)地轉(zhuǎn)出后農(nóng)戶怎樣維系生計(jì),有沒有更好的生計(jì)替代模式,是影響農(nóng)戶是否響應(yīng)、參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出的最關(guān)鍵因素。在土地流轉(zhuǎn)的趨勢下,有必要分析供給方——農(nóng)地轉(zhuǎn)出家庭的生計(jì)策略發(fā)生了怎樣的變化、農(nóng)地轉(zhuǎn)出會(huì)將其生計(jì)模式引向何方、哪些因素影響了農(nóng)戶的生計(jì)選擇等問題,研究結(jié)果將會(huì)關(guān)系到各級部門能否制定更有針對性的政策、農(nóng)戶生計(jì)的順利轉(zhuǎn)型,以及提升未來農(nóng)地的有效轉(zhuǎn)出等問題。為此,本研究基于中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)配對構(gòu)造的面板數(shù)據(jù),運(yùn)用傳統(tǒng)DID及PSM-DID方法,實(shí)證檢驗(yàn)農(nóng)地轉(zhuǎn)出對農(nóng)戶生計(jì)策略所產(chǎn)生的影響,以期為政府制定促進(jìn)農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶可持續(xù)生計(jì)的政策提供微觀層面的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

        1 文獻(xiàn)回顧與述評

        隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)廣泛而深入開展,學(xué)界對農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為的研究急遽增加,文獻(xiàn)主要集中于以下4方面:第一,村級產(chǎn)權(quán)干預(yù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力、轉(zhuǎn)出價(jià)格、固定期限合約、耕地破碎程度、耕作基礎(chǔ)條件及非農(nóng)占比等因素會(huì)對轉(zhuǎn)出行為及轉(zhuǎn)出規(guī)模產(chǎn)生顯著影響[1-2];第二,農(nóng)地轉(zhuǎn)出具有邊際產(chǎn)出拉平、交易收益和帕累托效應(yīng)[3-4],可以很好地推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展[5]。而農(nóng)地流轉(zhuǎn)的前提是農(nóng)戶愿意轉(zhuǎn)出耕地。陳振等[6]認(rèn)為流轉(zhuǎn)收益、主觀規(guī)范和直覺控制是影響農(nóng)戶轉(zhuǎn)出意愿的直接原因。吳云青等[7]基于改進(jìn)的計(jì)劃行為理論,認(rèn)為農(nóng)地轉(zhuǎn)出意愿主要取決于個(gè)人特征、家庭特征、土地特征和非農(nóng)就業(yè)等方面。同時(shí),深入探索農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶的滿意度形成過程、機(jī)理及影響因素,可以更好地促進(jìn)農(nóng)地的有序流轉(zhuǎn)及轉(zhuǎn)出效率[8];第三,農(nóng)地轉(zhuǎn)出所產(chǎn)生的福利效應(yīng)主要集中在增產(chǎn)、規(guī)模化經(jīng)營、減貧效應(yīng)[9-11]、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、收入增加[12]、居住環(huán)境改善[13]、消費(fèi)水平提高等方面[14],也對非農(nóng)就業(yè)、信貸可得性、加工銷售、保險(xiǎn)服務(wù)等具有一定的促進(jìn)作用[15-16]。當(dāng)然也有學(xué)者提出了不同意見,指出農(nóng)地轉(zhuǎn)出并不能提升農(nóng)戶的福利水平,反而會(huì)降低其在養(yǎng)老保障、社會(huì)聯(lián)系和心理健康等方面的水平,導(dǎo)致福利狀況惡化[17-18];第四,也有少數(shù)學(xué)者對于農(nóng)地轉(zhuǎn)出與農(nóng)戶生計(jì)之間的關(guān)系進(jìn)行了關(guān)注,討論的重點(diǎn)包括:農(nóng)地轉(zhuǎn)出后生計(jì)資本的變動(dòng)及影響因素分析,包括農(nóng)地轉(zhuǎn)出前后、轉(zhuǎn)出戶與非轉(zhuǎn)出戶的縱橫對比分析[19];農(nóng)地轉(zhuǎn)出后農(nóng)戶面臨著就業(yè)困難、社會(huì)關(guān)系變淡、生活成本上升等生計(jì)風(fēng)險(xiǎn),陷入生存和發(fā)展的困境[20-21];通過計(jì)量模型及相關(guān)評價(jià)指標(biāo)體系,對農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶的生計(jì)可持續(xù)性水平進(jìn)行了定量評價(jià)[22];農(nóng)地轉(zhuǎn)出不但影響農(nóng)戶的生計(jì)資本、風(fēng)險(xiǎn)、能力,更影響其生計(jì)策略的選擇。生計(jì)資本水平不同,轉(zhuǎn)出戶所選擇的生計(jì)策略也有所不同,還受到耕地面積、健康、家庭結(jié)構(gòu)及貸款等其他因素的影響[11,23]。

        從上述分析可以看到,雖有少數(shù)學(xué)者對農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶的生計(jì)策略進(jìn)行了分析,但其研究對象僅是農(nóng)地轉(zhuǎn)出后的當(dāng)期農(nóng)戶,缺少轉(zhuǎn)出前后的縱向和轉(zhuǎn)出戶與非轉(zhuǎn)出戶的橫向綜合對比研究。同時(shí),已有研究普遍采用Logistic模型對農(nóng)戶生計(jì)策略的選擇進(jìn)行分析,不能很好地識(shí)別農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶生計(jì)模式選擇影響的凈效應(yīng)。為此,本研究以全國范圍的大樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),依次采取傳統(tǒng)倍差法(DID)及傾向得分匹配倍差法(PSM-DID),共同識(shí)別農(nóng)地轉(zhuǎn)出對農(nóng)戶生計(jì)策略所產(chǎn)生的影響,不但剔除了宏觀社會(huì)環(huán)境的共性作用,還可以更有效地控制其他共時(shí)性因素的影響,提升研究結(jié)果的可靠性。

        2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

        2.1 數(shù)據(jù)來源

        本研究的數(shù)據(jù)來源于中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)。CFPS是由北京大學(xué)中國社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心(ISSS)組織實(shí)施的一項(xiàng)具有全國代表性的大型微觀入戶調(diào)查項(xiàng)目。根據(jù)研究所需,選用2012和2016年兩期通過家庭ID匹配后所構(gòu)造的面板數(shù)據(jù)。由于DID模型對數(shù)據(jù)要求極為嚴(yán)格,因此只能保留那些跟蹤調(diào)查且進(jìn)入“處理組”和“對照組”的樣本?!疤幚斫M”指那些2012年沒有轉(zhuǎn)出耕地,而2016年轉(zhuǎn)出耕地的農(nóng)戶——農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶。而“對照組”是指2012年和2016年均沒有轉(zhuǎn)出耕地的農(nóng)戶——非轉(zhuǎn)出戶。經(jīng)過對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)處理后,最終得到有效農(nóng)戶樣本數(shù)為3 134個(gè),其中,農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶1 000戶,非轉(zhuǎn)出戶2 134戶,目標(biāo)農(nóng)戶涉及全國東部、中部、西部139個(gè)縣區(qū),調(diào)查樣本覆蓋面廣、樣本量大,具有全國層面的代表性。

        2.2 分析方法與模型設(shè)定

        2.2.1倍差模型

        農(nóng)地流轉(zhuǎn)可以被看做是農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營與發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的一項(xiàng)行之有效的惠民政策,對于這種政策的效果評價(jià),一般會(huì)使用雙重差分法也叫倍差法(DID)進(jìn)行評價(jià)。本研究基于CFPS 2012—2016年兩期追蹤數(shù)據(jù),首先構(gòu)造一個(gè)政策虛擬變量,即按照是否參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出(Du)將農(nóng)戶分為處理組和對照組兩類,其中農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶定義為“處理組”,賦值為1。非轉(zhuǎn)出戶定義為“對照組”,賦值為0。同時(shí),再按照農(nóng)地轉(zhuǎn)出前后(Dt)來構(gòu)造政策實(shí)施期虛擬變量,將農(nóng)地轉(zhuǎn)出之前(2012年)賦值為0,將農(nóng)地轉(zhuǎn)出之后(2016)賦值為1。為了更好地衡量農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶生計(jì)策略的影響,需要進(jìn)一步設(shè)置上述兩個(gè)虛擬變量的交互項(xiàng)Du×Dt,這一變量可以準(zhǔn)確地評價(jià)農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶生計(jì)策略所產(chǎn)生的凈效應(yīng)。據(jù)此就將全部數(shù)據(jù)劃分為4組子樣本,即農(nóng)地轉(zhuǎn)出之前的處理組(Du=1,Dt=0)、農(nóng)地轉(zhuǎn)出后的處理組(Du=1,Dt=1)、農(nóng)地轉(zhuǎn)出之前的對照組(Du=0,Dt=0)和農(nóng)地轉(zhuǎn)出后的對照組(Du=0,Dt=1)。根據(jù)上述界定,本研究構(gòu)建如下DID基準(zhǔn)回歸模型:

        Yit=β0+β1Duit+β2Dtit+β3Didit+γXit+εit

        (1)

        式中:i代表第i個(gè)農(nóng)戶,t代表第t年;Duit是區(qū)分農(nóng)地轉(zhuǎn)出與非轉(zhuǎn)出家庭的虛擬變量,如果是農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶,則取值為1,否則為0。Dtit代表農(nóng)地轉(zhuǎn)出前后的虛擬變量,轉(zhuǎn)出前賦值為0(2012年),轉(zhuǎn)出后賦值為1(2016年);Didit為Du和Dt的交叉項(xiàng),是本研究所關(guān)注的核心變量,表示農(nóng)地轉(zhuǎn)出所帶來的凈效應(yīng)。Xit為包含農(nóng)戶生計(jì)資本及當(dāng)?shù)靥卣鞯纫蛩卦趦?nèi)的一系列控制變量;ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng);Yit為被解釋變量,代表農(nóng)戶選擇的生計(jì)策略類型。

        2.2.2傾向得分匹配倍差模型

        運(yùn)用DID模型時(shí),需滿足處理組和對照組具有共同趨勢的假設(shè),即除在農(nóng)地轉(zhuǎn)出上的差異外,在其他方面應(yīng)盡可能相似,否則將導(dǎo)致DID估計(jì)結(jié)果有偏。同時(shí),一些不可觀測的、不隨時(shí)間變化的相關(guān)因素也會(huì)引起生計(jì)策略的變化,直接進(jìn)行對比分析容易導(dǎo)致異質(zhì)性偏差。為解決這一問題,采取更具優(yōu)勢的傾向得分匹配倍差法(PSM-DID)來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。Hechman等[24]提出了此方法,很好地控制模型的選擇性偏差,增強(qiáng)處理組與對照組的可比性。步驟如下:首先,運(yùn)用Logit模型對處理組和對照組變量的傾向得分進(jìn)行估計(jì)。其次,計(jì)算每個(gè)農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶的結(jié)果變量在其農(nóng)地轉(zhuǎn)出前后的變化情況,計(jì)算與之匹配的全部非轉(zhuǎn)出戶的結(jié)果變量在農(nóng)地轉(zhuǎn)出前后的變化情況。最后,用農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶的結(jié)果變量在其農(nóng)地轉(zhuǎn)出前后的變化減去匹配后非轉(zhuǎn)出戶的結(jié)果變量在農(nóng)地轉(zhuǎn)出前后的變化,得到農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為的平均處理效應(yīng),可以有效衡量農(nóng)地轉(zhuǎn)出行為對農(nóng)戶生計(jì)策略選擇的凈影響。

        2.3 變量設(shè)定與描述

        2.3.1因變量的選取

        本研究主要分析農(nóng)地轉(zhuǎn)出對農(nóng)戶生計(jì)策略的影響效應(yīng),因此,因變量理所當(dāng)然為農(nóng)戶所采取的生計(jì)策略。而對于生計(jì)策略的劃分,主要借鑒黎潔等[25]和陳良敏等[26]的研究成果,依據(jù)農(nóng)戶是否參與非農(nóng)活動(dòng)以及農(nóng)業(yè)收入、非農(nóng)收入占家庭總收入的比例,將樣本農(nóng)戶的生計(jì)策略劃分為純農(nóng)型(Y1):農(nóng)業(yè)收入占家庭收入比例90%以上、農(nóng)兼型(Y2):非農(nóng)收入占家庭收入比例≥10%而<50%、兼農(nóng)型(Y3):非農(nóng)收入占家庭收入比例≥50%而<90%和非農(nóng)型(Y4):非農(nóng)收入占家庭收入比例90%以上4種類型。

        2.3.2自變量的選取

        本研究的核心解釋變量為農(nóng)地轉(zhuǎn)出與否(Du),其他控制變量包括生計(jì)資本和當(dāng)?shù)靥卣鲀煞矫娴闹笜?biāo),以反映農(nóng)地轉(zhuǎn)出背景下農(nóng)戶生計(jì)策略選擇的影響因素。生計(jì)資本包括自然資本、物質(zhì)資本、金融資本、人力資本、社會(huì)資本和心理資本6個(gè)方面。其中,自然資本選取人均擁有耕地情況(Lan)作為衡量指標(biāo);物質(zhì)資本選擇家庭住房凈資產(chǎn)(Hou)、農(nóng)業(yè)機(jī)械價(jià)值(Mas)、耐用消費(fèi)品價(jià)值(Com)作為衡量指標(biāo);金融資本變量包括現(xiàn)金和存款總值(Mon)、家庭貸款總額(Loa)2個(gè)指標(biāo);人力資本選擇家庭勞動(dòng)力數(shù)(Lab)、勞動(dòng)力受教育水平(Edu)以及家庭成員健康狀況(Hea)作為衡量指標(biāo);社會(huì)資本變量用家庭社會(huì)地位(Pos)和家中是否有村干部(Cad)來表示,以體現(xiàn)家庭的社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度;心理資本用對自家生活滿意度(Sat)和對未來信心程度(Con)來表示。除生計(jì)資本外,當(dāng)?shù)靥卣饕矔?huì)對農(nóng)戶生計(jì)策略選擇產(chǎn)生一定的影響,選用“到商業(yè)中心時(shí)間(Bus)”和“當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Eco)”2個(gè)變量來衡量當(dāng)?shù)氐奶卣?。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

        表1 變量名稱、賦值與描述性統(tǒng)計(jì)Table 1 Variable name, assignment and description statistics

        3 研究結(jié)果及分析

        3.1 DID估計(jì)結(jié)果

        DID模型回歸結(jié)果見表2和3,表2為基準(zhǔn)檢驗(yàn)結(jié)果,表3為加入控制變量后的實(shí)證結(jié)果。在不考慮控制變量時(shí),農(nóng)地轉(zhuǎn)出對農(nóng)業(yè)型、農(nóng)兼型生計(jì)策略的負(fù)影響均通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn),說明與非轉(zhuǎn)出戶相比,轉(zhuǎn)出戶選擇農(nóng)業(yè)型、農(nóng)兼型生計(jì)策略的比重顯著降低。農(nóng)地轉(zhuǎn)出對非農(nóng)型生計(jì)策略的凈影響系數(shù)為0.568,并在1%的水平下通過了顯著性檢驗(yàn),對兼農(nóng)型生計(jì)策略的影響方向?yàn)檎?,但沒能通過顯著性檢驗(yàn)。在控制了生計(jì)資本和當(dāng)?shù)靥卣骱?,統(tǒng)計(jì)結(jié)果基本與前述一致,即對農(nóng)業(yè)型、農(nóng)兼型生計(jì)策略具有顯著的負(fù)向作用。與非轉(zhuǎn)出戶相比,農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶家庭選擇這兩類生計(jì)策略的概率顯著降低了71.7%和31.1%。而對非農(nóng)型生計(jì)策略具有顯著的正向作用,但對兼農(nóng)型生計(jì)策略依然沒有產(chǎn)生顯著影響。

        加入控制變量后的回歸結(jié)果表明,農(nóng)地轉(zhuǎn)出依然降低了采取農(nóng)業(yè)型和農(nóng)兼型生計(jì)策略的農(nóng)戶比重,增加了非農(nóng)型農(nóng)戶比重,而對兼農(nóng)型生計(jì)策略并沒有產(chǎn)生顯著影響。不同控制變量對農(nóng)戶生計(jì)策略的影響存在著差異性。人均擁有耕地對農(nóng)業(yè)型生計(jì)策略的影響為正,住房凈資產(chǎn)、耐用消費(fèi)品、家庭勞動(dòng)力數(shù)、當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平等變量對農(nóng)業(yè)型生計(jì)策略的影響為負(fù)。人均擁有耕地、農(nóng)業(yè)機(jī)械價(jià)值、對自家生活滿意度等變量提高了農(nóng)戶采取農(nóng)兼型生計(jì)策略的積極性,住房凈資產(chǎn)、現(xiàn)金和存款總值、家庭勞動(dòng)力數(shù)、家庭成員健康狀況等變量卻對農(nóng)兼型生計(jì)策略的選擇起到了負(fù)向作用。人均擁有耕地、現(xiàn)金和存款總值、家庭社會(huì)地位等變量對兼農(nóng)型生計(jì)策略具有顯著的正向作用。住房凈資產(chǎn)、耐用消費(fèi)品、現(xiàn)金和存款總值、家庭貸款額度、家庭勞動(dòng)力數(shù)等變量對非農(nóng)型生計(jì)策略的選擇起到了正向促進(jìn)作用,而人均擁有耕地和農(nóng)業(yè)機(jī)械價(jià)值這2個(gè)變量則降低了采取非農(nóng)型生計(jì)策略的積極性。

        表2 倍差模型基準(zhǔn)檢驗(yàn)回歸結(jié)果Table 2 Benchmark regression results of double difference model

        表3 引入控制變量的倍差模型回歸結(jié)果Table 3 Regression results of a doubled model with control variables

        3.2 PSM-DID估計(jì)結(jié)果

        為防止DID估計(jì)偏誤,進(jìn)一步對結(jié)果進(jìn)行PSM-DID檢驗(yàn)。在估計(jì)前所做一系列的前期檢測工作均證明運(yùn)用PSM-DID方法進(jìn)行佐證是合理的,由于篇幅所限,檢驗(yàn)結(jié)果在此不再贅述。運(yùn)用核匹配方法對農(nóng)地轉(zhuǎn)出與農(nóng)戶生計(jì)策略之間的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表4所示:農(nóng)地轉(zhuǎn)出與否對農(nóng)業(yè)型、農(nóng)兼型生計(jì)策略的雙重差分檢驗(yàn)結(jié)果均顯著為負(fù),而對非農(nóng)型生計(jì)策略的雙重差分檢驗(yàn)結(jié)果顯著為正,對兼農(nóng)型生計(jì)策略的影響系數(shù)為正,但沒有通過顯著性檢驗(yàn)。說明農(nóng)地轉(zhuǎn)出僅對非農(nóng)型生計(jì)策略的選擇具有促進(jìn)作用,對農(nóng)業(yè)型和農(nóng)兼型生計(jì)策略的采納具有一定的抑制作用,而對兼農(nóng)型生計(jì)策略的影響效應(yīng)有限,并沒有體現(xiàn)出顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,進(jìn)一步印證了前述傳統(tǒng)DID模型的分析結(jié)果,也說明農(nóng)地轉(zhuǎn)出后,農(nóng)戶能夠根據(jù)自家實(shí)際情況,在充分考慮生計(jì)風(fēng)險(xiǎn)和生計(jì)資源的基礎(chǔ)上,改變現(xiàn)有的生計(jì)策略以便適應(yīng)農(nóng)地轉(zhuǎn)出的變化,讓家庭的生計(jì)更具多樣性和可持續(xù)性。

        表4 匹配倍差模型(PSM-DID)回歸結(jié)果Table 4 Matching difference model (PSM-DID) regression results

        3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        實(shí)證分析中PSM-DID模型能采納的匹配方法有很多,為增強(qiáng)研究結(jié)論的可信度,這里進(jìn)一步采取半徑匹配、一對一近鄰匹配、局部線性回歸等方法對模型的匹配結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。由3種不同匹配方法估計(jì)得到的結(jié)果具有相似性,且與前述采取核匹配方法得到的結(jié)論一致,說明表4的估計(jì)結(jié)果具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性??紤]到“生計(jì)策略”與“農(nóng)地轉(zhuǎn)出與否”之間可能存在內(nèi)生性問題,使用工具變量法再對模型結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)。受肖龍鐸等[27]研究成果的啟發(fā),選擇“農(nóng)地轉(zhuǎn)出比率”作為農(nóng)地轉(zhuǎn)出與否的工具變量,即該地區(qū)參與農(nóng)地轉(zhuǎn)出的農(nóng)戶占該地區(qū)所有農(nóng)戶的比值,這是一個(gè)表示農(nóng)地轉(zhuǎn)出同群效應(yīng)的變量。理論上講,與個(gè)體農(nóng)戶耕地轉(zhuǎn)出與否存在正相關(guān)關(guān)系,不受單個(gè)家庭層面生計(jì)策略的影響,沒有理由認(rèn)為地區(qū)級平均農(nóng)地轉(zhuǎn)出率會(huì)影響農(nóng)戶進(jìn)行生計(jì)策略的微觀選擇,滿足工具變量的選取要求。隨之,基于二階段最小二乘法進(jìn)行回歸估計(jì)。第一階段回歸模型結(jié)果顯示,以農(nóng)地轉(zhuǎn)出與否作為被解釋變量,“農(nóng)地轉(zhuǎn)出比率”在1%的水平上對其產(chǎn)生顯著的正向影響,證明工具變量與農(nóng)地轉(zhuǎn)出與否間具有較強(qiáng)的相關(guān)性,且F統(tǒng)計(jì)量為12.309(>10),其P值為0.000 0,表明不存在弱工具變量問題。第二階段的回歸估計(jì)結(jié)果顯示農(nóng)地轉(zhuǎn)出與否依然對農(nóng)業(yè)型、農(nóng)兼型及非農(nóng)型生計(jì)策略的選擇產(chǎn)生顯著影響,表明上述結(jié)果穩(wěn)健且有效。

        4 結(jié)論與建議

        在對農(nóng)戶生計(jì)策略進(jìn)行細(xì)分基礎(chǔ)上,利用CFPS調(diào)查數(shù)據(jù),采用DID和PSM-DID方法對農(nóng)地轉(zhuǎn)出是否改變農(nóng)戶生計(jì)策略問題進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)地轉(zhuǎn)出對農(nóng)戶采取農(nóng)業(yè)型和農(nóng)兼型生計(jì)策略產(chǎn)生了顯著的負(fù)向作用,對非農(nóng)型生計(jì)策略的選擇具有正向推動(dòng)作用,而對兼農(nóng)型生計(jì)策略的影響效應(yīng)有限,沒有通過顯著性檢驗(yàn)。另外,通過多種匹配方法對估計(jì)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn),顯示主要結(jié)論具有穩(wěn)定性和可靠性。

        基于以上結(jié)論提出如下政策建議:1)在尊重農(nóng)戶意愿的基礎(chǔ)上,加大對農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)政策支持,完善農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場,鼓勵(lì)分散化、細(xì)碎化經(jīng)營型農(nóng)戶主動(dòng)轉(zhuǎn)出農(nóng)地,促使農(nóng)地向集中連片、適度規(guī)模經(jīng)營方向發(fā)展。2)依據(jù)不同類型農(nóng)戶家庭的實(shí)際需求,為其制定適宜自身發(fā)展的差異化鼓勵(lì)政策。如引導(dǎo)農(nóng)業(yè)型、農(nóng)兼型農(nóng)戶發(fā)展農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營,鼓勵(lì)其轉(zhuǎn)入適當(dāng)規(guī)模的耕地,優(yōu)化這類農(nóng)戶的自然資本,增強(qiáng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的積極性;充分發(fā)揮當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)優(yōu)勢,合理培育和發(fā)展多種形式的集體經(jīng)濟(jì)組織和企業(yè),為兼業(yè)型農(nóng)戶創(chuàng)造更多的當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)機(jī)會(huì);而對于非農(nóng)型農(nóng)戶,相關(guān)部門應(yīng)有針對性地為他們提供職業(yè)技能教育和專項(xiàng)技能培訓(xùn),提升人力資本水平,化解工作技能弱化、單一化的缺陷,優(yōu)化非農(nóng)就業(yè)環(huán)境。3)弱化農(nóng)地轉(zhuǎn)出后家庭后續(xù)的可持續(xù)生計(jì)構(gòu)建隱患。如轉(zhuǎn)出戶過度依賴外出打工,當(dāng)他們面臨較大失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)時(shí),會(huì)對其造成很大沖擊,極易陷入貧困境地。因此,當(dāng)?shù)卣诠膭?lì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)出耕地的同時(shí),應(yīng)積極引導(dǎo)農(nóng)戶合理開發(fā)和有效利用當(dāng)?shù)刭Y源,激發(fā)創(chuàng)業(yè)意識(shí)和動(dòng)力,加大在創(chuàng)業(yè)資金、技術(shù)以及稅收等方面的扶持力度,改善非農(nóng)型及兼業(yè)型農(nóng)戶的創(chuàng)業(yè)環(huán)境,帶動(dòng)發(fā)展具有當(dāng)?shù)靥厣覍儆谧约旱姆寝r(nóng)“產(chǎn)業(yè)”,從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶生計(jì)的可持續(xù)發(fā)展。4)在為農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶提供資金的過程中,通過規(guī)范發(fā)展正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的小額信貸、非政府小額信貸機(jī)構(gòu)和民間金融,完善農(nóng)地抵押貸款機(jī)制等方式,促進(jìn)信貸供給服務(wù)多元化發(fā)展,彌補(bǔ)農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶金融資本的不足,方便農(nóng)地轉(zhuǎn)出戶的兼業(yè)化經(jīng)營,進(jìn)而促其轉(zhuǎn)出土地。

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