彭繼權(quán)

（江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江西 南昌 330013）

一、引言及文獻(xiàn)綜述

中國(guó)農(nóng)業(yè)對(duì)世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)有目共睹，中國(guó)僅用世界7%的土地養(yǎng)活了22%的人口，但目前仍處于從農(nóng)業(yè)大國(guó)向農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)的階段。近年來，隨著國(guó)內(nèi)大宗農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格的增加和國(guó)際農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格的下降，中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)格幾乎要接近甚至頂破國(guó)際價(jià)格天花板，農(nóng)業(yè)產(chǎn)量、進(jìn)口量和庫(kù)存量“三量齊增”的問題進(jìn)一步被惡化。其實(shí)，中國(guó)農(nóng)業(yè)比較效益下降的根本原因是由于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后中要素資源使用成本過高。提高農(nóng)業(yè)比較效益的路徑可以從提高農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格和降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本著手解決，但繼續(xù)提高農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格將不利于本國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展，也會(huì)造成社會(huì)生活成本過高和全面通貨膨脹，最終形成“比價(jià)復(fù)歸”的惡性循環(huán)。這說明試圖通過提高農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格來提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)比較利益的做法并不可行，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本成為提升農(nóng)業(yè)比較效益的唯一路徑。隨著農(nóng)村土地經(jīng)營(yíng)權(quán)流轉(zhuǎn)比例不斷提高，農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營(yíng)必然會(huì)帶來農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和生產(chǎn)成本的改變，因此，厘清土地流轉(zhuǎn)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的關(guān)系，對(duì)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和促進(jìn)鄉(xiāng)村振興意義重大。

如何降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本一直都是“三農(nóng)”研究的重要話題。種子、化肥、機(jī)械作業(yè)、土地、勞動(dòng)等成本增加是農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)成本上升的主要推動(dòng)力量［1］，工商資本下鄉(xiāng)也能造成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本急劇上升［2］。事實(shí)上，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本在很大程度上取決于農(nóng)業(yè)公共投資水平，農(nóng)業(yè)公共投資中以農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施最為重要，完善的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施能提高生產(chǎn)要素的使用率和優(yōu)化生產(chǎn)要素的投入結(jié)構(gòu)，同時(shí)也能有效防范農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的自然風(fēng)險(xiǎn)［3］。曾福生和李飛［4］研究發(fā)現(xiàn)，增加農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施能降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的平均成本，其中電力、道路和改善農(nóng)田水土條件等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的效果最為明顯［5］。也有部分學(xué)者從農(nóng)業(yè)機(jī)械使用角度探究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本問題，認(rèn)為隨著農(nóng)村勞動(dòng)力老齡化的提高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本效率會(huì)由此降低［6］，而農(nóng)業(yè)機(jī)械的要素替代作用會(huì)對(duì)生產(chǎn)成本效率有正向影響［7］，不僅自有機(jī)械會(huì)有此效應(yīng)，非自有的農(nóng)機(jī)外包服務(wù)也能彌補(bǔ)老齡化導(dǎo)致的勞動(dòng)力不足等問題［8］。付秀彬［9］的研究也發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)機(jī)械化能有效提高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率和抑制農(nóng)產(chǎn)品成本上升，在耕種和收獲環(huán)節(jié)節(jié)約成本的幅度最大。

更多學(xué)者從土地細(xì)碎化和土地規(guī)模經(jīng)營(yíng)角度探究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本問題。分散地塊會(huì)增加農(nóng)業(yè)工作時(shí)間，地塊的邊界和田埂造成土地浪費(fèi)，運(yùn)輸中的泄露和蒸發(fā)造成資源浪費(fèi)，同時(shí)不利于農(nóng)業(yè)機(jī)械使用和農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)［10］，耕地細(xì)碎會(huì)顯著提高勞動(dòng)力、化肥和種子成本，并限制農(nóng)業(yè)機(jī)械及其他要素使用［11］。土地細(xì)碎化也會(huì)增加農(nóng)戶進(jìn)入市場(chǎng)的交易成本［12］，不利于集體協(xié)商投資灌溉系統(tǒng)，增加農(nóng)戶獲取生產(chǎn)的信息成本，加劇生產(chǎn)決策困難［13］，從而導(dǎo)致生產(chǎn)成本增加和生產(chǎn)效率降低［14-15］。既然土地細(xì)碎化已經(jīng)被證實(shí)會(huì)增加農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)成本，不少學(xué)者就著手分析土地規(guī)模經(jīng)營(yíng)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的效應(yīng)。土地規(guī)模經(jīng)營(yíng)主要從活勞動(dòng)消耗、流動(dòng)資本消耗和固定資本消耗方面來影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，土地規(guī)模擴(kuò)大后會(huì)增加農(nóng)業(yè)用工人數(shù)，為保證雇工勞動(dòng)者與家庭內(nèi)部勞動(dòng)者的效率一致，生產(chǎn)過程中的監(jiān)管成本會(huì)增加農(nóng)業(yè)的總生產(chǎn)成本［16］。流動(dòng)資本的可分性并不會(huì)導(dǎo)致土地規(guī)模擴(kuò)大后增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，但固定資本的不可分性會(huì)影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，不可分割性要素（如耕牛、農(nóng)機(jī)等）能夠在時(shí)間和空間上得到更加充分有效的利用，因此單位產(chǎn)量所分?jǐn)偟某杀揪蜁?huì)降低，進(jìn)而減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本［17-18］。另外，唐軻等［19］發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶耕地經(jīng)營(yíng)規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本有負(fù)向影響，但生產(chǎn)規(guī)模經(jīng)營(yíng)的成本優(yōu)勢(shì)隨著時(shí)間推移會(huì)逐漸降低。張曉恒等［20］發(fā)現(xiàn)單位成本與種植規(guī)模間呈“U”型關(guān)系，即規(guī)模擴(kuò)大會(huì)降低農(nóng)戶生產(chǎn)成本，當(dāng)規(guī)模超過一定值后生產(chǎn)成本又開始上升。

綜上所述，眾多學(xué)者從多個(gè)方面探究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的制約因素，隨著土地流轉(zhuǎn)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，土地流轉(zhuǎn)勢(shì)必會(huì)影響農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)成本，目前鮮有學(xué)者探究土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本之間的關(guān)系。盡管土地流轉(zhuǎn)與土地規(guī)模經(jīng)營(yíng)緊密相關(guān)，但二者并不完全一致，土地規(guī)模經(jīng)營(yíng)是從存量角度研究土地面積對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的影響，而土地流轉(zhuǎn)是從增量角度研究土地面積對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的影響，增量變化可能更對(duì)政策制定更具意義?；诖?，有必要評(píng)估土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的影響效應(yīng)，運(yùn)用PSM和GPSM評(píng)估土地是否流轉(zhuǎn)和土地流轉(zhuǎn)面積對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的凈效應(yīng)，并細(xì)分土地類型進(jìn)一步探究不同類型土地流轉(zhuǎn)對(duì)糧食作物成本和經(jīng)濟(jì)作物成本的影響。

二、數(shù)據(jù)來源、變量選取與模型選擇

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于課題組2018年在湖北省的農(nóng)戶實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，此次調(diào)查涵蓋家庭人口基本信息、自然和物質(zhì)資產(chǎn)、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況、土地流轉(zhuǎn)行為和農(nóng)戶政策認(rèn)知情況等。調(diào)研地點(diǎn)在監(jiān)利縣和蘄春縣，共涉及44個(gè)村，每個(gè)村調(diào)查26名農(nóng)戶，共調(diào)查1 144戶，剔除無效問卷24份，共獲得有效樣本1 120份。

（二）變量選取

1.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本包括種子、化肥、農(nóng)藥、機(jī)械、電力和人工等多方面的成本，本文不是分析土地流轉(zhuǎn)對(duì)各子類農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的影響，主要是探究對(duì)農(nóng)業(yè)總成本的影響。由于不同作物的生產(chǎn)成本差異較大，考察作物分類可能更具有現(xiàn)實(shí)意義，本文將作物分為經(jīng)濟(jì)作物和糧食作物兩大類?；诖?，因變量包括3個(gè)：農(nóng)業(yè)總成本、糧食作物成本和經(jīng)濟(jì)作物成本。

2.土地流轉(zhuǎn) 本文主要分析土地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的影響，從是否轉(zhuǎn)入土地和轉(zhuǎn)入土地面積兩方面來考察，并將土地流轉(zhuǎn)類型細(xì)分為水田和旱地，最終生成3種是否轉(zhuǎn)入土地的虛擬變量和3種轉(zhuǎn)入土地面積的連續(xù)變量。

3.控制變量 ①戶主教育水平。戶主是家庭重要的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策成員，戶主的教育水平會(huì)影響家庭的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策。②外出務(wù)工比例。外出務(wù)工會(huì)減少家庭的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力，在一定程度上會(huì)影響家庭的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本。③農(nóng)作物品種數(shù)。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需要農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者具備較強(qiáng)的務(wù)農(nóng)經(jīng)驗(yàn)和精細(xì)化的田間操作，如果種植過多的農(nóng)作物，可能不能兼顧農(nóng)作物的各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)成本的提高。④農(nóng)地水源污染。水資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要因素之一，農(nóng)田周邊的水源受到污染必然會(huì)增加農(nóng)戶的治水成本或取水成本，用農(nóng)戶農(nóng)地周邊的水源污染程度進(jìn)行衡量。⑤有效灌溉的比例。一般而言，良好的灌溉基礎(chǔ)設(shè)施能夠保障農(nóng)作物的正常生產(chǎn)，也能降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本和增強(qiáng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。⑥大棚面積的比例。大棚面積比例在一定程度上能反映農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平，且能有效降低農(nóng)業(yè)的管理費(fèi)用等生產(chǎn)成本。⑦復(fù)種指數(shù)。復(fù)種指數(shù)能促進(jìn)農(nóng)業(yè)投入要素的利用效率，避免因單種造成投入要素的浪費(fèi)。⑧務(wù)農(nóng)積極性。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極性能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進(jìn)行更加精細(xì)化的管理，從而降低生產(chǎn)成本。⑨地形特征。一般平原地區(qū)比非平原地區(qū)更能減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本。各變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量名稱與描述性統(tǒng)計(jì)

（三）模型選擇

一般而言，土地流轉(zhuǎn)后農(nóng)戶的土地經(jīng)營(yíng)面積得到擴(kuò)大，所產(chǎn)生的農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營(yíng)效應(yīng)會(huì)降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本；但反過來，隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素價(jià)格上漲導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本不斷上升，農(nóng)戶為了降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，可能會(huì)通過土地流轉(zhuǎn)的方式來實(shí)現(xiàn)。基于此，理論層面上土地流轉(zhuǎn)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本可能存在互為因果的關(guān)系，回歸模型中需要克服可能存在的內(nèi)生性和樣本自選擇偏誤。目前，PSM是較好解決模型內(nèi)生性的方法，可采用PSM方法得出土地是否流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的凈效應(yīng)。PSM的操作思路為：首先，構(gòu)建反事實(shí)分析框架，估計(jì)出每個(gè)樣本在既定影響因素特征向量的條件下可能會(huì)發(fā)生土地流轉(zhuǎn)的條件概率，此概率為傾向得分值（PS）［21］，具體表達(dá)公式為：

其次，根據(jù)傾向得分值將土地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶與土地未流轉(zhuǎn)農(nóng)戶進(jìn)行匹配，確保兩組特征相近；最后，利用控制組模擬實(shí)驗(yàn)組的反事實(shí)狀態(tài)，比較農(nóng)戶在流轉(zhuǎn)和未流轉(zhuǎn)土地這兩種互斥事實(shí)下農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的差異，差值即為凈處理效應(yīng)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的平均處理效應(yīng)（ATT）可表示為：

式（2）中，Nt為土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)戶，t為匹配后的實(shí)驗(yàn)組，c成為匹配前的控制組，y it為實(shí)驗(yàn)組中第i個(gè)土地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶的觀測(cè)值，yjc為控制組中第j個(gè)土地未流轉(zhuǎn)農(nóng)戶的觀測(cè)值，pi為實(shí)驗(yàn)組農(nóng)戶i的預(yù)測(cè)概率值，pj為控制組農(nóng)戶j的預(yù)測(cè)概率值，λ(pi，pj)為權(quán)重函數(shù)，不同匹配方法對(duì)應(yīng)不同權(quán)重函數(shù)。

PSM方法適用于處理變量為二元取值的虛擬變量，也就只能探究出土地流轉(zhuǎn)和土地未流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的差異，因此，PSM更多是應(yīng)用于政策評(píng)估類研究。雖然通過PSM能在一定程度上評(píng)估出土地流轉(zhuǎn)降低成本的效應(yīng)，但不能得出土地流轉(zhuǎn)面積與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本之間的因果關(guān)系，需要一種能處理關(guān)鍵變量為連續(xù)變量的評(píng)估模型來解決此問題。Hirano和Imbens［22］提出的廣義傾向得分匹配法（GPSM）能解決此問題，GPSM是對(duì)PSM的拓展和延伸，能在每一處理水平上估計(jì)出土地流轉(zhuǎn)面積對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的影響。GPSM假定在控制住協(xié)變量的情況下，土地流轉(zhuǎn)面積對(duì)應(yīng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本相互獨(dú)立，也就說明土地流轉(zhuǎn)面積的分布具有隨機(jī)性，該方法也就能有效解決與協(xié)變量X相關(guān)導(dǎo)致的估計(jì)偏誤。

GPSM估計(jì)有3個(gè)步驟：首先，在給定協(xié)變量的情況下，運(yùn)用極大似然法估計(jì)連續(xù)型處理變量T的條件概率分布G（Ti）：

式（3）中，y（λXi）為協(xié)變量X的線性函數(shù)，λ和σ2式待估參數(shù)。根據(jù)協(xié)變量X估計(jì)出廣義傾向得分值：

其次，使用處理變量T和式（4）估計(jì)出的廣義傾向得分P?i構(gòu)造模型，再求出結(jié)果變量Fi的條件期望（即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本），可得：

最后，將式（4）的回歸結(jié)果代入式（5）中，進(jìn)而可以得出處理變量為t時(shí)的結(jié)果變量Fi的期望值：

三、結(jié)果與分析

（一）樣本匹配效果檢驗(yàn)

在傾向得分匹配估計(jì)前，需要檢驗(yàn)匹配變量在實(shí)驗(yàn)組和控制組之間的平衡性，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。土地流轉(zhuǎn)戶和土地未流轉(zhuǎn)戶在戶主教育水平、外出務(wù)工比例、農(nóng)作物品種數(shù)、農(nóng)地水源污染、有效灌溉比例、大棚面積比例、耕地復(fù)種指數(shù)、務(wù)農(nóng)積極性和地形特征等方面存在顯著差異，匹配前各協(xié)變量均值差異都高于匹配后各協(xié)變量均值差異。只有保證匹配后土地流轉(zhuǎn)戶和土地未流轉(zhuǎn)戶在匹配變量上無明顯差異，傾向得分匹配的結(jié)果才更具科學(xué)性和可靠性。一般采用匹配后標(biāo)準(zhǔn)偏差是否小于20%作為檢驗(yàn)匹配效果的標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)偏差小于20%時(shí)，表明匹配效果較好；當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)偏差大于20%時(shí)，表示匹配效果不理想。表1中各匹配變量的標(biāo)準(zhǔn)偏差都小于20%，表明匹配后除了土地流轉(zhuǎn)外，各匹配變量都不存在顯著差異，可見匹配結(jié)果較為理想。本文也檢驗(yàn)了轉(zhuǎn)入旱地農(nóng)戶和轉(zhuǎn)入水田農(nóng)戶匹配結(jié)果的平衡性，檢驗(yàn)結(jié)果顯示都滿足平衡性假設(shè)，限于篇幅，未在文中列出。

表2 傾向得分匹配的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果

此外，通過對(duì)比匹配前后傾向值分布效果圖，更加直觀反映匹配的效果（圖1）。圖1中分別為土地流轉(zhuǎn)戶（實(shí)驗(yàn)組）和土地未流轉(zhuǎn)戶（控制組）的PS值匹配前后的核密度，可以得出，匹配后兩組樣本傾向得分概率分布更加接近，說明兩組樣本各方面特征更為相似，表明匹配效果較好，滿足傾向得分匹配法要求的共同支撐假設(shè)。本文也對(duì)比了轉(zhuǎn)入旱地農(nóng)戶和轉(zhuǎn)入水田農(nóng)戶匹配前后傾向值分布效果圖，結(jié)果顯示匹配效果都較好，限于篇幅，未在文中列出。

圖1 匹配前后傾向得分核密度分布

（二）土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的PSM估計(jì)

為了保證估計(jì)結(jié)果的可靠性，同時(shí)采用半徑匹配法（匹配1）、核密度匹配法（匹配2）、局部線性匹配法（匹配3）和馬氏匹配法（匹配4）分別估計(jì)是否轉(zhuǎn)入土地、是否轉(zhuǎn)入水田和是否轉(zhuǎn)入旱地對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的平均處理效應(yīng)（表3）。從轉(zhuǎn)入土地對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的平均處理效應(yīng)來看，匹配前土地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本會(huì)顯著提升0.81個(gè)單位，采用4種匹配方法估計(jì)后，土地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的影響依然顯著，各匹配法所估計(jì)的ATT值依次為0.79、0.78、0.78和0.80。由于各匹配方法的估計(jì)結(jié)果相差不大，下文主要以核密度匹配法的ATT值作為模型的最終解釋結(jié)果?？傮w而言，通過匹配法消除樣本差異后，土地轉(zhuǎn)入凈效應(yīng)ATT值為0.78，要小于未匹配時(shí)的回歸系數(shù)，說明樣本偏誤確實(shí)會(huì)高估土地轉(zhuǎn)入的效應(yīng)。匹配前水田轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的估計(jì)系數(shù)為1.02，各匹配法的估計(jì)系數(shù)分別為1.01、1.05、1.04和1.03，即水田轉(zhuǎn)入凈效應(yīng)ATT值為1.05，說明匹配前也高估了水田轉(zhuǎn)入的影響。匹配前旱地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的估計(jì)系數(shù)為1.19，各匹配法的估計(jì)系數(shù)分別為0.88、0.64、0.59和0.66，即旱地轉(zhuǎn)入凈效應(yīng)ATT值為0.64，說明匹配前也高估了旱地轉(zhuǎn)入的影響?？傮w來看，水田轉(zhuǎn)入對(duì)降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的作用更大。

表3 土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的PSM估計(jì)結(jié)果

從土地流轉(zhuǎn)對(duì)糧食作物生產(chǎn)成本來看，匹配前土地流轉(zhuǎn)對(duì)糧食作物生產(chǎn)成本的估計(jì)系數(shù)為2.65，各匹配法的估計(jì)系數(shù)分別為2.67、2.69、2.70和2.71，即土地轉(zhuǎn)入凈效應(yīng)ATT值為2.69。匹配前水田轉(zhuǎn)入對(duì)糧食作物生產(chǎn)成本的估計(jì)系數(shù)為2.05，各匹配法的估計(jì)系數(shù)分別為2.09、2.21、2.15和2.21，即水田轉(zhuǎn)入凈效應(yīng)ATT值為2.21。匹配前旱地轉(zhuǎn)入對(duì)糧食作物生產(chǎn)成本的估計(jì)系數(shù)為1.86，各匹配法的估計(jì)系數(shù)分別為1.79、1.66、1.83和2.12，即旱地轉(zhuǎn)入凈效應(yīng)ATT值為1.66?？梢钥闯?，水田轉(zhuǎn)入更能降低糧食作物的生產(chǎn)成本。從土地流轉(zhuǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)作物生產(chǎn)成本來看，土地轉(zhuǎn)入對(duì)經(jīng)濟(jì)作物生產(chǎn)成本的ATT值為0.57，水田轉(zhuǎn)入對(duì)經(jīng)濟(jì)作物生產(chǎn)成本的ATT值為0.76，旱地轉(zhuǎn)入對(duì)經(jīng)濟(jì)作物生產(chǎn)成本的ATT值為0.32?？梢缘贸?，水田轉(zhuǎn)入更能降低經(jīng)濟(jì)作物的生產(chǎn)成本。

綜合來看，通過傾向得分匹配法能有效消除樣本選擇偏誤所帶來的內(nèi)生性等問題，土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本有顯著的負(fù)向作用，也就是說土地轉(zhuǎn)入能有效降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，一方面農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中部分固定資本投入的不可分割性，規(guī)模經(jīng)營(yíng)可以對(duì)機(jī)械、加工和儲(chǔ)存等固定資本投入成本起到分?jǐn)傋饔茫M(jìn)而降低單位產(chǎn)品成本；另一方面規(guī)模經(jīng)營(yíng)會(huì)促使農(nóng)戶加強(qiáng)經(jīng)營(yíng)管理能力，購(gòu)買農(nóng)機(jī)、病蟲害防治等專業(yè)化服務(wù)，從而提高生產(chǎn)效率和增加單位產(chǎn)出，經(jīng)營(yíng)面積擴(kuò)大所帶來農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的增加也會(huì)提高農(nóng)業(yè)收益。另外，土地流轉(zhuǎn)降低糧食作物生產(chǎn)成本的幅度最大，可能原因是糧食作物比經(jīng)濟(jì)作物更適合規(guī)模經(jīng)營(yíng)，由規(guī)模效應(yīng)所降低的生產(chǎn)成本也就更大。從不同土地類型來看，水田轉(zhuǎn)入比旱地轉(zhuǎn)入更能降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，且水田轉(zhuǎn)入降低糧食作物生產(chǎn)成本幅度依然最大，可能原因是水田地塊經(jīng)過土地流轉(zhuǎn)后，水田的整地和平地成本更低，且更適宜農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)，進(jìn)而導(dǎo)致水田降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的作用更大。

（三）土地流轉(zhuǎn)面積對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的GPSM估計(jì)

傾向得分匹配法主要是評(píng)估處理變量為虛擬變量的凈效應(yīng)，不能估計(jì)出處理變量為連續(xù)變量的凈效應(yīng)，即PSM只能分析出土地是否流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的影響，但不能評(píng)估出不同土地流轉(zhuǎn)面積對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的影響，在實(shí)際的政策制定中，后者可能更具有現(xiàn)實(shí)意義。為了得出在不同處理水平上土地流轉(zhuǎn)面積對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的影響，擬采用廣義傾向得分匹配法解決此問題。首先，運(yùn)用Fractional Logit模型估計(jì)廣義傾向得分，并對(duì)經(jīng)廣義傾向得分調(diào)整匹配后的樣本進(jìn)行平衡性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。限于篇幅，本文沒有列出三種土地流轉(zhuǎn)類型的Fractional Logit模型估計(jì)結(jié)果，由估計(jì)結(jié)果可知，所有協(xié)變量對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本有顯著影響，表明模型中的協(xié)變量較為合理。根據(jù)Hirano和Imbens［22］平衡性檢驗(yàn)的思路，首先需要對(duì)樣本進(jìn)行分組，由于處理變量土地流轉(zhuǎn)面極值化后的取值在［0，1］，通常的分組方法是觀察處理變量極值化后的分布，根據(jù)對(duì)處理強(qiáng)度較小區(qū)間進(jìn)行細(xì)分和對(duì)處理強(qiáng)度較大區(qū)間進(jìn)行粗分的原則，選擇的劃分臨界點(diǎn)為處理強(qiáng)度的0.1和0.86。

表4 廣義傾向得分匹配估計(jì)及平衡性檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)臨界點(diǎn)將不同類型土地流轉(zhuǎn)樣本都分為3組，并檢驗(yàn)不同類型土地流轉(zhuǎn)匹配后樣本在3個(gè)子區(qū)間的各匹配變量條件均值差異。表4為平衡性檢驗(yàn)結(jié)果，檢驗(yàn)結(jié)果表明，不同類型土地流轉(zhuǎn)中3個(gè)子區(qū)間內(nèi)各匹配變量的平均偏差基本都不顯著，說明各匹配變量經(jīng)過匹配后不與處理變量相關(guān)，也說明各匹配變量在匹配后不存在系統(tǒng)性差異，匹配結(jié)果滿足平衡性假定。然后，利用上一步的估計(jì)結(jié)果再測(cè)度出結(jié)果變量不同類型土地流轉(zhuǎn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的條件期望，為更好擬合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，采用二階逼近式進(jìn)行估計(jì)。不同類型土地流轉(zhuǎn)的二階逼近式估計(jì)結(jié)果表明，不同類型土地流轉(zhuǎn)面積及其平方的估計(jì)系數(shù)通過1%水平的顯著性檢驗(yàn)，傾向得分變量及其平方的估計(jì)系數(shù)通過1%水平的顯著性檢驗(yàn)，但兩者交互項(xiàng)都未通過顯著性檢驗(yàn)，限于篇幅，三種土地流轉(zhuǎn)的二階逼近式估計(jì)結(jié)果未列出。本文也檢驗(yàn)了結(jié)果變量為糧食作物生產(chǎn)成本和經(jīng)濟(jì)作物生產(chǎn)成本的平衡性，檢驗(yàn)結(jié)果顯示樣本滿足平衡性假定。基于此，由于兩者交互項(xiàng)未通過顯著性檢驗(yàn)，在式（6）中需剔除兩者交互項(xiàng)，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行第三步估計(jì)。

表5為廣義傾向得分匹配處理效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果。根據(jù)式（6）可以估計(jì)出不同類型土地流轉(zhuǎn)面積在不同處理水平上農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的期望值及其邊際變化。運(yùn)用二階逼近估計(jì)法回歸可得，土地轉(zhuǎn)入面積、水田轉(zhuǎn)入面積和旱地轉(zhuǎn)入面積的處理效應(yīng)一直為負(fù)，且三者的處理效應(yīng)隨著流轉(zhuǎn)面積的提高而呈現(xiàn)不斷增加的趨勢(shì)，但不同處理水平上的邊際效應(yīng)有所差異。從全部作物農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本來看，不同類型土地流轉(zhuǎn)面積在0～0.2處理水平上，增加土地流轉(zhuǎn)面積會(huì)顯著降低農(nóng)業(yè)總生產(chǎn)成本，但降低效果不夠明顯；當(dāng)不同類型土地流轉(zhuǎn)面積超過0.2處理水平時(shí)，不同類型土地流轉(zhuǎn)面積的處理效應(yīng)提升較為明顯，說明土地流轉(zhuǎn)對(duì)降低農(nóng)業(yè)總生產(chǎn)成本存在邊際效用遞增的作用，水田轉(zhuǎn)入和旱地轉(zhuǎn)入也基本遵循此規(guī)律?？赡茉蚴峭恋亓鬓D(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本存在一定的門限值，只有超過流轉(zhuǎn)門限值后土地規(guī)模經(jīng)營(yíng)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本降低的效果更加明顯，或者說，當(dāng)土地流轉(zhuǎn)面積較小時(shí)，農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營(yíng)增加的效益還不足以降低農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)成本。從不同類型土地流轉(zhuǎn)來看，不同處理水平上水田轉(zhuǎn)入的邊際效應(yīng)明顯高于旱地轉(zhuǎn)入的邊際效應(yīng)，且水田轉(zhuǎn)入的邊際效用遞增趨勢(shì)更明顯?？赡茉蚴撬锪鬓D(zhuǎn)后的平地和整地成本更低，且農(nóng)業(yè)機(jī)械替代勞動(dòng)力的可能性更大，更能節(jié)約農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本。

表5 廣義傾向得分匹配處理效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

從糧食作物和經(jīng)濟(jì)作物的生產(chǎn)成本來看，不同類型土地流轉(zhuǎn)面積的處理效應(yīng)依然為負(fù)，土地流轉(zhuǎn)的處理效應(yīng)依然呈邊際效應(yīng)遞增的趨勢(shì)，且水田轉(zhuǎn)入對(duì)糧食作物生產(chǎn)成本和經(jīng)濟(jì)作物生產(chǎn)成本的邊際效應(yīng)更大。從不同作物生產(chǎn)成本來看，不同類型土地流轉(zhuǎn)面積在不同處理水平上降低糧食作物生產(chǎn)成本的邊際效應(yīng)更大，可能原因是糧食為大田作物，土地集約化對(duì)提升大田作物生產(chǎn)效率的作用更大，也就更能降低糧食作物的生產(chǎn)成本。

由式（6）估計(jì)所得的期望值和邊際效應(yīng)，就可以得出不同類型土地流轉(zhuǎn)面積對(duì)不同類型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的處理效應(yīng)函數(shù)，限于篇幅，圖2給出土地轉(zhuǎn)入面積、水田轉(zhuǎn)入面積和旱地轉(zhuǎn)入面積對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本處理效應(yīng)函數(shù)的示意圖。圖2中的實(shí)線表示不同類型土地流轉(zhuǎn)面積與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的函數(shù)關(guān)系，另外兩條虛線分別代表GPS估計(jì)函數(shù)95%的置信上限和置信下限，該處理效應(yīng)函數(shù)式通過自舉法（Bootstrap）重復(fù)500次所得。由圖1可知，不同類型土地轉(zhuǎn)入面積對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的降低能起到有效促進(jìn)作用，且水田地塊的作用效應(yīng)更大。

圖2 全部土地、水田和旱地轉(zhuǎn)入面積對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本處理效應(yīng)函數(shù)的示意圖

四、結(jié)論與啟示

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本降低不僅是農(nóng)戶增收和三農(nóng)問題解決的重要抓手，也是增強(qiáng)農(nóng)業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力和實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)的有力舉措?；?018年湖北農(nóng)戶實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，采用PSM和GPSM法分析土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的影響，結(jié)果表明：（1）由PSM估計(jì)可得，土地是否流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本有顯著的負(fù)向作用，土地轉(zhuǎn)入比土地未流轉(zhuǎn)更能顯著降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的0.78個(gè)單位；從不同類型土地流轉(zhuǎn)來看，水田轉(zhuǎn)入比水田未轉(zhuǎn)入更能降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的1.02個(gè)單位，旱地轉(zhuǎn)入比旱地未轉(zhuǎn)入更能降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的0.64個(gè)單位，說明水田轉(zhuǎn)入對(duì)降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的效應(yīng)更大；從不同作物來看，土地轉(zhuǎn)入比土地未轉(zhuǎn)入更能分別降低糧食作物和經(jīng)濟(jì)作物生產(chǎn)成本的2.69和0.57個(gè)單位，水田轉(zhuǎn)入比水田未轉(zhuǎn)入更能分別降低糧食作物和經(jīng)濟(jì)作物的2.21和0.76個(gè)單位，旱地轉(zhuǎn)入比旱地未轉(zhuǎn)入更能分別降低糧食作物和經(jīng)濟(jì)作物的1.66和0.32個(gè)單位；（2）由GPSM估計(jì)可得，土地轉(zhuǎn)入面積、水田轉(zhuǎn)入面積和旱地轉(zhuǎn)入面積的處理效應(yīng)一直為負(fù)，且降低糧食作物生產(chǎn)成本的作用更大；不同類型土地流轉(zhuǎn)面積對(duì)不同類型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本存在顯著的規(guī)模報(bào)酬遞增效應(yīng)，且水田轉(zhuǎn)入面積更為明顯。

中國(guó)農(nóng)業(yè)要縮小與發(fā)達(dá)國(guó)家農(nóng)業(yè)的差距，仍需不斷提升農(nóng)業(yè)比較效益，從而吸引更多資源助力農(nóng)業(yè)發(fā)展。降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本是提高農(nóng)業(yè)比較效益的必經(jīng)之路，改變分散的小規(guī)模經(jīng)營(yíng)是降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的重要舉措，需要在合理的范圍內(nèi)進(jìn)一步促進(jìn)土地的流轉(zhuǎn)與集中，使得土地流轉(zhuǎn)后能充分利用土地規(guī)模經(jīng)營(yíng)效應(yīng)降低成本。同時(shí)，應(yīng)適當(dāng)加大水田地塊的流轉(zhuǎn)率，通過規(guī)模經(jīng)營(yíng)效益更大程度降低糧食生產(chǎn)成本和提高糧食比較收益，運(yùn)用市場(chǎng)調(diào)節(jié)機(jī)制讓農(nóng)戶自發(fā)地調(diào)整自身農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)，達(dá)到糧食安全和農(nóng)業(yè)收益提高的雙目標(biāo)。然而，也需要防止土地流轉(zhuǎn)成本過高的反作用影響，在制定不同類型土地流轉(zhuǎn)指導(dǎo)價(jià)格的基礎(chǔ)上，建立競(jìng)爭(zhēng)性的農(nóng)地承包權(quán)交易市場(chǎng)，探索構(gòu)建農(nóng)地低成本流轉(zhuǎn)機(jī)制，完善土地流轉(zhuǎn)的政策和相關(guān)配套服務(wù)機(jī)制，避免因農(nóng)地流轉(zhuǎn)成本過高而磋商農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)者的積極性。再者，構(gòu)建農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)作發(fā)展機(jī)制，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系，完善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)前、產(chǎn)中和產(chǎn)后的利益聯(lián)結(jié)機(jī)制，促成廣大農(nóng)戶進(jìn)行專業(yè)化、區(qū)域化和社會(huì)化協(xié)作生產(chǎn)，降低小農(nóng)戶的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和生產(chǎn)成本，打造農(nóng)業(yè)內(nèi)部利益互補(bǔ)、產(chǎn)業(yè)鏈利潤(rùn)共享的利益格局，形成農(nóng)戶農(nóng)業(yè)比較收益持續(xù)提升機(jī)制。進(jìn)一步加大對(duì)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入力度，補(bǔ)齊農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的短板，為農(nóng)戶規(guī)模經(jīng)營(yíng)奠定良好基礎(chǔ)。