周月書，汪曼(南京農(nóng)業(yè)大學 金融學院，江蘇 南京 210095)

一、引言

農(nóng)地流轉是發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的必經(jīng)階段，是積極踐行鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的關鍵。2019年中央一號文件強調(diào)進一步深化農(nóng)村土地制度改革，健全土地流轉規(guī)范管理制度，發(fā)展多種形式農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營。農(nóng)地流轉作為農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展和土地制度變革的重要內(nèi)容，在推動農(nóng)業(yè)發(fā)展、促進農(nóng)民增收以及推進我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程等方面做出了重要貢獻。近年來，隨著我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的快速發(fā)展，農(nóng)業(yè)結構逐步調(diào)整，特別是發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)成為當前農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要任務，黨中央、國務院出臺了一系列政策，在不同程度上促進了農(nóng)地流轉。

長期以來，農(nóng)地是農(nóng)戶賴以生存的基本生產(chǎn)資料。在農(nóng)地流轉的趨勢下，必然有一部分農(nóng)戶脫離土地。據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)村經(jīng)營管理處統(tǒng)計分析，截至2017年6月底，全國承包耕地流轉出的農(nóng)戶達到7434.3萬戶，占家庭承包農(nóng)戶總數(shù)的27.7%。而第三次全國農(nóng)業(yè)普查結果顯示，截至2016年底， 我國規(guī)模農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶僅為398萬戶，占比只有1.9%，這意味著，雖然我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體發(fā)生了較大變化，但是并未改變小農(nóng)戶仍占據(jù)絕對多數(shù)這一事實。根據(jù)我國當前的國情農(nóng)情，黨的十九大報告提出“實現(xiàn)小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展有機銜接”，鮮明地指出扶持小農(nóng)戶、提升小農(nóng)戶發(fā)展能力的政策方向。因此，小農(nóng)戶如何維系生計發(fā)展值得關注。農(nóng)戶轉出農(nóng)地后，其生計模式也發(fā)生較大變化，積極引導農(nóng)戶順利實現(xiàn)生計轉型，保持農(nóng)地轉出戶的生計可持續(xù)性，不僅有助于維護社會穩(wěn)定，還能促進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。同時，農(nóng)戶選擇的生計模式不同，其信貸行為也會存在差異[1]。那么，農(nóng)地轉出后，農(nóng)戶生計模式改變對其融資行為有何影響？不同生計模式下農(nóng)戶融資需求及融資渠道有何差異？基于此，本文依據(jù)可持續(xù)生計分析框架，從農(nóng)戶生計模式分化的視角分析農(nóng)地轉出后農(nóng)戶的融資需求，揭示其融資行為差異的影響機理，為促進農(nóng)地轉出戶生計模式轉型和農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，推動農(nóng)村金融改革和鄉(xiāng)村振興提供科學依據(jù)。

二、文獻綜述

已有農(nóng)地流轉相關研究多集中于農(nóng)戶參與土地經(jīng)營權流轉的動因以及農(nóng)地流轉所帶來的福利效應問題。研究認為，在農(nóng)地流轉背景下，農(nóng)村剩余勞動力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉移，不僅豐富了農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)勞動力市場的就業(yè)形式，而且提供了新的農(nóng)業(yè)和非農(nóng)就業(yè)機會，促進了農(nóng)地使用權的供給[2-4]。非農(nóng)就業(yè)機會促使農(nóng)戶將農(nóng)地流轉給農(nóng)地稟賦較差或農(nóng)業(yè)種植能力更強的其他農(nóng)戶，誘發(fā)了農(nóng)地流轉市場的發(fā)育[5-9]。獲得信貸支持能夠明顯促進農(nóng)地流轉，農(nóng)業(yè)補貼以及涉農(nóng)貸款對農(nóng)戶流轉農(nóng)地的決策具有顯著的正向影響。在促進農(nóng)民增收、提高產(chǎn)出效率方面，農(nóng)地流轉能夠增加農(nóng)地產(chǎn)出率，改進經(jīng)濟績效，進而促進農(nóng)戶增收和農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展[10-11]。無論是轉入還是轉出農(nóng)地，農(nóng)戶的福利水平都得到顯著提高[12-13]。

隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的推進，學者們開始關注農(nóng)地流轉對農(nóng)戶生計模式選擇的影響。農(nóng)地流轉對農(nóng)戶生計策略產(chǎn)生顯著正向影響，增加了農(nóng)戶的生計選擇，從而提高其生活水平和收入水平；對于部分失地農(nóng)民而言，他們的生計資本發(fā)生變化，自然資本量的減少使其較難開展規(guī)模化種植或養(yǎng)殖，而人力資本量的增加促使他們從事其他經(jīng)營活動以提高收入[14]，其生計策略轉型為以非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主，甚至完全從事非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式。陳美球等[15]通過構建七維生計資本量化指標體系，分析表明土地轉出后, 不同生計策略類型的農(nóng)戶在單項生計資本指標和生計資本總指數(shù)均存在不同的分化特征。農(nóng)地轉出戶的經(jīng)營方式，在農(nóng)業(yè)方面表現(xiàn)為從傳統(tǒng)種植業(yè)為主發(fā)展為種養(yǎng)結合；在非農(nóng)業(yè)方面表現(xiàn)為從傳統(tǒng)農(nóng)民工聚集的建筑業(yè)、制造業(yè)、交通運輸業(yè)，逐漸轉變到工商業(yè)、服務業(yè)等行業(yè)[3]，農(nóng)地流轉促進了農(nóng)民外出務工[7,10]。農(nóng)戶開啟新的生計模式，往往會對其信貸行為產(chǎn)生一定影響。農(nóng)地經(jīng)營權的出租能有效緩解農(nóng)戶的債務負擔[16]；農(nóng)地轉出戶的收入開始更大比例地來源于相對穩(wěn)定的非農(nóng)就業(yè)和風險較低的工商業(yè)，所以更容易從正規(guī)金融機構獲得貸款[12]。馬曉青等[17]認為“非糧化”種植和以市場化為導向的農(nóng)戶更愿意而且更可能從農(nóng)村信用社等正規(guī)部門融資。米運生等[18]認為農(nóng)地流轉在推動農(nóng)業(yè)轉型升級的同時，也促使農(nóng)戶在選擇融資渠道時更傾向正規(guī)金融機構。

綜上所述，現(xiàn)有文獻就農(nóng)地流轉及其對農(nóng)戶福利的影響開展了大量研究，且一致認為農(nóng)地流轉有助于農(nóng)戶福利水平的提高，也有學者關注農(nóng)地流轉對農(nóng)戶生計模式的影響。但鮮有學者從農(nóng)地轉出戶的視角考察農(nóng)戶不同生計模式對其融資行為的影響。因此，本文在農(nóng)地流轉背景下，以我國農(nóng)村農(nóng)地轉出戶為研究對象，從農(nóng)戶生計模式分化的視角分析其融資需求，探究農(nóng)戶不同生計模式對融資行為的異質性影響。

三、理論分析與研究假說

(一)農(nóng)地轉出背景下農(nóng)戶生計模式與農(nóng)戶融資需求

托達羅模型指出，二、三產(chǎn)業(yè)的相對高收益誘使邊際生產(chǎn)率較低的農(nóng)戶離開農(nóng)業(yè)，產(chǎn)生轉出農(nóng)地的意愿。農(nóng)地流轉意味著農(nóng)戶要素配置結構的變化，影響農(nóng)戶的生計模式。選擇農(nóng)地轉出的農(nóng)戶將從繁重的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中解放出來，有更多的時間和精力從事非農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營活動。農(nóng)戶轉出農(nóng)地意味著與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關的自然資本和物質資本發(fā)生相應的變化，大部分農(nóng)戶在農(nóng)地轉出后會選擇兼業(yè)型、務工主導型生計策略來優(yōu)化勞動力配置，調(diào)整就業(yè)結構，進而直接或間接影響農(nóng)戶的自然資本、物質資本、人力資本、金融資本和社會資本[19]。農(nóng)地轉出不僅僅是簡單的生產(chǎn)要素的內(nèi)部替代，更會對農(nóng)戶的生計模式乃至生活方式產(chǎn)生深刻影響。無論是在生產(chǎn)領域還是生活領域，農(nóng)戶資金需求將變得更為強烈。在經(jīng)濟與金融日益密切的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中，采取不同生計模式的農(nóng)戶將產(chǎn)生不同的金融行為。農(nóng)地轉出后，追求利潤最大化的農(nóng)戶衍生出旺盛的資金需求，也加快了資本對勞動的替代，進而從改善供給與增加需求兩方面提升農(nóng)戶的信貸可得性[18]。農(nóng)地轉出及生計模式的變化意味著農(nóng)地在農(nóng)戶生產(chǎn)活動中的相對重要性下降，在給定預算約束的條件下，農(nóng)地轉出戶需要投入更多資本要素來實現(xiàn)更高效益的生產(chǎn)，同時，農(nóng)地轉出后，農(nóng)戶改變了長期以來自給自足的小農(nóng)生產(chǎn)生活模式，資金需求增加，衍生出強烈的融資需求。據(jù)此，本文提出以下假說：

H1：農(nóng)地轉出農(nóng)戶開展非農(nóng)生計模式使得資金需求增加，從而融資需求增加。

(二)農(nóng)地轉出背景下農(nóng)戶不同生計模式對信貸需求的異質性影響

可持續(xù)生計理論為研究微觀農(nóng)戶的決策和行為提供了切入視角和理論基礎，也是本文構建理論機制的基礎。農(nóng)地轉出背景下農(nóng)戶生計模式與信貸行為分析框架見圖1，農(nóng)地轉出后農(nóng)戶的人力、金融、自然、社會、物質等各項生計資本發(fā)生變化，農(nóng)戶生計資本差異結合自身風險、心理等因素，使得農(nóng)戶選擇的生計模式也存在差異，農(nóng)戶不同的生產(chǎn)目的、生產(chǎn)規(guī)模和生產(chǎn)方式進一步加深其生計模式的分化程度。農(nóng)戶轉出土地后，其生計模式總體上呈現(xiàn)非農(nóng)化、多樣化發(fā)展趨勢。農(nóng)地轉出后，農(nóng)戶土地等自然資本量的減少加大了其種植養(yǎng)殖的難度，但人力資本的釋放又使其能夠從事其他生計模式。陳美球等[15]通過構建七維生計資本量化指標體系分析表明，農(nóng)地轉出后, 不同生計策略類型的農(nóng)戶在單項生計資本指標和生計資本總指數(shù)上均存在著不同的分化特征。因此，農(nóng)地轉出后，農(nóng)戶生計資本變化，致使其改變原來的生計策略。

圖1 農(nóng)地轉出背景下農(nóng)戶生計模式與信貸行為分析框架

農(nóng)戶開啟新的生計模式，往往會對其信貸行為產(chǎn)生影響。職業(yè)的非農(nóng)化激活了農(nóng)地轉出者的信貸需求，提高了農(nóng)戶的信貸可得性，也深刻影響了農(nóng)戶融資渠道和信貸契約的模式選擇[1]。對于從事工商經(jīng)營的農(nóng)地轉出戶，他們通常需要大量資本要素的投入以及面臨日常經(jīng)營性資金需求，因此，其生計模式的轉型升級增加了對融資的有效需求；對于外出務工的農(nóng)地轉出戶，他們盡管生活消費資金需求增加，但生產(chǎn)性支出減少，而且較為穩(wěn)定的工資收入有助于提高家庭年均純收入和凈資產(chǎn)水平，因此可以有效緩解其生產(chǎn)性融資需求。據(jù)此，本文提出以下假說：

H2：農(nóng)地轉出后，不同生計資本的農(nóng)戶選擇不同的生計模式，工商經(jīng)營的農(nóng)戶生產(chǎn)模式對生產(chǎn)性資金需求有正向影響，而外出務工的農(nóng)戶生計模式對生產(chǎn)性資金需求有負向影響。

(三)農(nóng)地轉出背景下農(nóng)戶非農(nóng)生計模式與融資渠道的正規(guī)化

農(nóng)戶收入和職業(yè)的分化將促進融資渠道的變化，從基于人際信任的民間中介轉換為基于制度信任的正規(guī)中介[1]。農(nóng)地流轉在推動農(nóng)業(yè)轉型升級的同時，也促使農(nóng)戶在選擇融資渠道時更傾向正規(guī)金融機構[18]。一方面，從事工商經(jīng)營的農(nóng)戶大多離開農(nóng)村生活于城鎮(zhèn)，其文化、理念和習慣也日益市民化，隨著人力資本增加、收入增長和抗風險能力的提高，農(nóng)戶的資信水平和還款能力提升，農(nóng)地轉出戶的收入開始更大比例地來源于相對穩(wěn)定的非農(nóng)就業(yè)和風險較低的工商業(yè)，所以更容易從商業(yè)銀行等一些正規(guī)金融機構獲得貸款[12]。另一方面，民間借貸資金供給規(guī)模較小，盡管能有效緩解農(nóng)戶的消費性資金需求，但是無法解決農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)型融資需求問題[1,20]。民間借貸對人際信任的過度依賴，使其融資規(guī)模、利率水平及其金融產(chǎn)品質量等難以滿足從事工商經(jīng)營農(nóng)戶的經(jīng)營性資金需求。因此，農(nóng)地轉出在促進農(nóng)民生產(chǎn)、生活方式轉型的同時，也促進了融資渠道的結構轉換。據(jù)此，提出以下假說：

H3：農(nóng)地轉出促進了農(nóng)戶職業(yè)分化和生計模式的轉變，從事工商經(jīng)營的農(nóng)戶更偏向于向金融機構借款。

四、數(shù)據(jù)來源與模型設定

(一)數(shù)據(jù)來源

本文研究的數(shù)據(jù)來自課題組于2018年6—11月開展的中國農(nóng)村金融調(diào)查，通過抽樣選取具有代表性的樣本地區(qū)開展入戶調(diào)研，在獲取農(nóng)戶家庭基本人口統(tǒng)計學信息、農(nóng)戶家庭收入及資產(chǎn)信息以及生產(chǎn)經(jīng)營信息的基礎上，著重了解農(nóng)村地區(qū)農(nóng)戶的信貸市場參與情況?？紤]到地域差異，本文選取了四川和湖南兩個農(nóng)業(yè)大省作為調(diào)查對象。為保證樣本的隨機性與代表性，本項目調(diào)研的整體抽樣方案采用三階段分層按規(guī)模成比例的抽樣方法。在第一階段的縣級層面抽樣中，在同一省內(nèi)對樣本縣(縣級市和區(qū))按照人均GDP進行降序排列，然后按照與樣本區(qū)縣的戶籍人口成比例的方式抽取樣本區(qū)縣10個；第二階段的村級層面抽樣中，對已經(jīng)確定的樣本縣按照經(jīng)濟發(fā)展水平(主要是村人均純收入)對該縣各村進行降序排列，然后計算累計人口數(shù)，按照與樣本村戶籍人口成比例的方式抽取樣本村3個。第三階段抽樣，在已經(jīng)確定的樣本村內(nèi)用隨機起點的循環(huán)等距抽樣方式，以擴大樣本量的方法抽取農(nóng)戶樣本，每個樣本村完成24～30戶目標樣本數(shù)。兩省調(diào)查樣本共計1438份，剔除部分缺省樣本和異常樣本，最終獲得有效樣本為1089戶。樣本農(nóng)戶農(nóng)地轉出具體情況見表1。

表1 樣本農(nóng)戶農(nóng)地轉出情況

(二)變量選取及描述性統(tǒng)計

1.因變量。如表2所示，本文因變量包括是否有融資需求、融資規(guī)模和融資渠道。其中，參考周月書等[21]的做法，以農(nóng)戶是否向金融機構申請貸款或者向私人借款來判斷其是否有融資需求；融資規(guī)模以具有融資需求的農(nóng)戶實際獲得的借款額衡量；融資渠道借鑒米運生等[1]的做法，并結合調(diào)查數(shù)據(jù)，將其分為銀行類金融機構、非銀行類金融機構和民間借貸。

2.核心自變量。本文核心自變量包括農(nóng)地轉出與否和生計模式。農(nóng)地轉出與否，選擇轉出農(nóng)地的農(nóng)戶更有可能從事非農(nóng)生產(chǎn)，生產(chǎn)性資金需求較大，融資意愿增強。生計模式，參考已有文獻，以家庭收入和主要勞動力從事行業(yè)為標準，在模型(1)中，將農(nóng)戶生計模式劃分為農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)；模型(2)和模型(3)中將農(nóng)戶生計模式劃分為外出務工與經(jīng)商自營兩類。參考已有研究[3,22]，本文對生計模式的具體劃分標準如下：農(nóng)業(yè)型生計模式為全年生產(chǎn)性收入中的60%及以上來自農(nóng)業(yè)，非農(nóng)型生計模式為全年生產(chǎn)性收入中的60%及以上來自非農(nóng)業(yè)；外出務工型是指工資收入占家庭年收入的60%及以上，工商經(jīng)營型是指工商業(yè)收入占家庭年收入的60%及以上。

表2 變量說明及描述性統(tǒng)計

3.家庭特征變量。①戶主性別：女性的風險規(guī)避程度相對高于男性。因此，男性作為家庭經(jīng)營和信貸的決策者會比女性有著更強烈的借款意愿以及更大的信用規(guī)模。②戶主年齡：在生命周期中，年齡對農(nóng)戶信貸行為的影響呈倒U型。從幼年到青壯年，隨著年齡增長，由于從事生產(chǎn)經(jīng)營活動，年齡與信貸需求呈正相關；到老年時，隨著生產(chǎn)經(jīng)營活動的減少，其信貸意愿會削弱。③風險偏好：風險偏好型的農(nóng)戶更愿意嘗試新的職業(yè)，也更有可能選擇借款。④收入穩(wěn)定與否：如果農(nóng)戶收入不穩(wěn)定，其資金出現(xiàn)缺口的可能性較大，借款需求也較大。

4.生計資本變量。借鑒已有研究[22]，本文選取生產(chǎn)性固定資產(chǎn)現(xiàn)值、生活性耐用消費品現(xiàn)值、生產(chǎn)性用房商品房現(xiàn)值來反映農(nóng)戶的物質資本；選取收入水平、支出水平以及家庭金融資產(chǎn)水平來反映農(nóng)戶的金融資本；選取干部身份或者銀行、政府部門有無親朋好友來反映農(nóng)戶的社會資本；選取戶主受教育年限、戶主有無參與過有關技術或經(jīng)營方面的培訓以及勞動力比例來反映農(nóng)戶的人力資本。

5.社區(qū)特征變量。①到最近的金融服務點距離：距離銀行等金融服務點越近，農(nóng)戶的借款意愿越強。②到縣城的距離：距離縣城越近，農(nóng)戶的非農(nóng)化程度越高，融資需求也就越大。

6.區(qū)域特征變量。由于地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展存在差異，各地的農(nóng)地流轉市場與金融市場發(fā)育程度不同，因此需要控制地區(qū)變量。

(三)模型設計

1.農(nóng)地轉出背景下農(nóng)戶生計模式與農(nóng)戶融資需求

本文采用二元Logit模型對其進行回歸分析。在此基礎上，考慮到很多地區(qū)農(nóng)戶因各種原因轉向非農(nóng)生產(chǎn)，但并未選擇將農(nóng)地轉出，因此為了更全面地考慮可能的情形，本文在模型中構建了農(nóng)地轉出與生計模式的交互項。另外，在計量經(jīng)濟模型中，當一個解釋變量對被解釋變量的偏效應取決于另一個解釋變量的大小時，通常在模型中加入這兩個解釋變量的交互項來分析[5-6]。根據(jù)前文的分析，農(nóng)地流轉通過農(nóng)戶生計模式的變化影響農(nóng)戶的融資需求，因此需在模型中加入二者的交互項。該模型用于驗證假說1，具體模型如下：

Y=α+β1L+β2M+β3M*L+β4Xi+ε

(1)

其中，Y表示農(nóng)戶是否申請借款；α為常數(shù)項；L表示農(nóng)地轉出與否；M表示農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)或非農(nóng)業(yè)；Xi表示一系列控制變量；ε表示擾動項。

2.農(nóng)地轉出背景下不同生計模式對農(nóng)戶融資需求的異質性影響

為了避免出現(xiàn)樣本選擇偏差，本文擬采用Heckman兩階段模型考察不同生計模式下農(nóng)地轉出農(nóng)戶的融資需求，該模型用于驗證假說2，首先，第一階段將采用Probit模型考察農(nóng)戶在不同生計模式下融資的概率。第一階段模型如下：

(2)

第二階段考察有融資需求的農(nóng)戶實際所獲借款規(guī)模，其模型如下：

Yi=β3Mi+β4Xi2+β5IMRi+ε2

(3)

式中，Yi為選擇第i種生計模式的農(nóng)戶實際獲得的借款規(guī)模；Xi2為影響第i種生計模式下農(nóng)戶實際獲得資金規(guī)模的因素。需要注意的是，Xi2應為Xi1的一個嚴格子集。IMRi為逆米爾斯比率，由第一階段模型結果計算得來，若存在樣本選擇偏差，則IMRi應當顯著。ε2為隨機干擾項。

3.農(nóng)地轉出背景下農(nóng)戶生計模式與融資渠道正規(guī)化

個體面臨的選擇有時是多值的，而不僅僅是二值。本文中農(nóng)戶的融資渠道有多種選擇，因此，本文使用多項式Logit模型來對農(nóng)戶某種融資渠道的概率進行分析：

(4)

其中，P(.)為被解釋變量，表示農(nóng)戶通過融資渠道j的貸款概率；j為融資渠道的分類，以j=0即農(nóng)戶既沒有向私人借款也沒有向金融機構借款為參照組；i表示每個農(nóng)戶；x為解釋變量。

五、 模型估計結果及解釋

(一)農(nóng)地轉出背景下農(nóng)戶生計模式與農(nóng)戶融資需求

考慮到模型變量之間可能存在相關性，因此，對變量作Pearson和Spearman相關性檢驗，結果表明，各主要變量之間的相關系數(shù)均小于0.43，表明變量間不存在顯著的相關性。進一步對全部變量采用方差膨脹因子(VIF)檢驗來判斷多重共線性問題，VIF值均大于0且小于5，說明變量間不存在多重共線性問題。

本文首先利用Stata15.0軟件，運用二元Logit模型對農(nóng)地轉出、農(nóng)戶生計模式和融資需求進行實證分析。模型估計結果(表3)顯示， 似然比檢驗結果為140.52，模型在1%的水平上通過了顯著性檢驗。

表3 農(nóng)地轉出、農(nóng)戶生計模式與農(nóng)戶融資需求

回歸結果顯示，農(nóng)地轉出與生計模式交互項的回歸系數(shù)為正，且通過了顯著性檢驗。這說明當農(nóng)戶選擇將農(nóng)地轉出且從事非農(nóng)生產(chǎn)時，資金需求增加，融資需求隨之增加。農(nóng)地轉出不僅是簡單的生產(chǎn)要素的內(nèi)部替代，更會對農(nóng)戶的生計模式乃至生活方式產(chǎn)生深刻影響。生計模式的變化不僅影響農(nóng)戶對各種要素投入資金的分配，也使得農(nóng)戶對資金的需求產(chǎn)生變化。無論是生產(chǎn)領域還是生活領域，農(nóng)地轉出戶的資金需求將變得更為強烈。因此，農(nóng)地轉出后的農(nóng)戶在從事相對于農(nóng)業(yè)而言資金需求更為密集的非農(nóng)行業(yè)時，其資金需求量更大，融資需求更旺盛，驗證了假說1。

農(nóng)戶特征變量中，戶主年齡負向顯著影響農(nóng)戶信貸需求，這表明隨著年齡增長，農(nóng)戶越不傾向于融資。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，相較于年輕人，農(nóng)村地區(qū)的年長者對于借款較為排斥。風險偏好狀況對農(nóng)戶融資需求有顯著的正向影響，表明風險偏好型農(nóng)戶的融資需求相對更為強烈。生計資本變量中，生產(chǎn)性固定資產(chǎn)現(xiàn)值、農(nóng)村居住性用房重置成本、家庭金融資產(chǎn)水平和收入水平通過了顯著性檢驗，且對農(nóng)戶的融資需求有正向影響。農(nóng)戶生產(chǎn)性固定資產(chǎn)現(xiàn)值的大小可以反映其生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模，生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模越大，農(nóng)戶融資意愿越強。同時，有些生產(chǎn)性固定資產(chǎn)還能作為抵押擔保，因而有助于農(nóng)戶降低進入金融市場的門檻。農(nóng)村居住性用房重置成本在一定程度上能反映農(nóng)戶建房資金的投入和生活水平。重置成本越高，農(nóng)戶往往所需的資金也越多。家庭金融資產(chǎn)水平高表明農(nóng)戶的還款能力較強，因此農(nóng)戶在需要資金時往往比較愿意選擇外部融資。收入水平越高，說明農(nóng)戶參與的生產(chǎn)投資較大，其融資需求也相應較大。戶主是否為干部對農(nóng)戶信貸需求有顯著的正向影響，說明農(nóng)村地區(qū)社會資本對于農(nóng)戶獲取外部資金資源具有促進作用。

(二)農(nóng)地轉出背景下不同生計模式對農(nóng)戶融資需求的影響分析

為了避免出現(xiàn)樣本選擇偏差，本文采用Heckman兩階段模型考察不同生計模式下農(nóng)地轉出農(nóng)戶的融資需求，回歸結果如表4所示。

表4 農(nóng)地轉出戶融資需求及融資規(guī)模影響因素

估計結果顯示，Wald檢驗的p值為0，說明方程整體通過了顯著性檢驗。逆米爾斯比率在10%的水平上顯著，說明存在一定的樣本選擇偏差，因此本文適合選擇Heckman兩階段模型進行實證分析。

從第一階段的回歸結果來看，工商經(jīng)營的生計模式對農(nóng)地轉出戶融資需求有顯著的正向影響，而外出務工負向影響農(nóng)戶的融資需求，但未通過顯著性檢驗?？赡茉蚴菍τ趶氖鹿ど探?jīng)營的農(nóng)戶來說，創(chuàng)業(yè)前期需要大量資金投入，同時日常經(jīng)營中又需要流動資金周轉，所以資金需求較大。而外出務工因為不存在生產(chǎn)性資金需求，并且有相對穩(wěn)定的工資收入可以積累財富，這在一定程度上緩沖農(nóng)戶的資金需求，因此對于融資需求是負向影響，但并不顯著。另外，農(nóng)戶收入穩(wěn)定與否對融資需求有顯著的負向影響，這說明收入越不穩(wěn)定，農(nóng)戶更需要資金維持日常生計或是應對生產(chǎn)經(jīng)營中的資金風險，融資需求也越大。

從第二階段的回歸結果來看，工商經(jīng)營的生計模式對農(nóng)戶融資規(guī)模有顯著正向影響，進一步驗證了以上結論。同時，隨著農(nóng)戶非農(nóng)化程度的提高，提供借款的一方也越認可農(nóng)戶的資信能力，愿意提供資金。結合第一階段的結果，這較好地驗證了假說2。生產(chǎn)經(jīng)營特征變量中，家庭金融資產(chǎn)水平越高，說明農(nóng)戶還款能力越強，其可獲的資金量就越大；生活性消費水平較高的農(nóng)戶，可能需要較多的資金維持自己較高的消費水平，在工商經(jīng)營中的營銷活動及社交消費也會更多，因此借款規(guī)模也相對較大。

(三)農(nóng)地轉出背景下農(nóng)戶生計模式與融資渠道正規(guī)化分析

由于多項式Logit模型要求模型各類別之間獨立不相關，所以本文先采取Hausman(1978)的方法做IIA假定檢驗——被解釋變量任意兩類別的概率比不因其他類別存在與否而改變。結果表明，銀行類金融機構、民間借貸、非銀行類金融機構、混合渠道這4種融資渠道的檢驗結果都不能拒絕原假設，因此本文采用多項式Logit模型是合適的。

鑒于多項式Logit模型自變量估計系數(shù)的經(jīng)濟意義不好解釋，本文報告了“相對風險比”即自然對數(shù)底數(shù)e的“估計系數(shù)值”次冪，其含義是指自變量每變化1個單位，相對于參照組發(fā)生的概率。實證結果如表5所示。

表5 農(nóng)戶融資渠道的多項式Logit模型

由回歸結果可知，當農(nóng)戶轉出農(nóng)地后，相對于沒有融資需求的農(nóng)戶，從事工商經(jīng)營類生計模式的農(nóng)戶選擇從銀行類金融機構和非銀行類金融機構貸款的概率要分別高出1.04倍和1.56倍。這表明當農(nóng)戶離開農(nóng)地從事經(jīng)商之后，其生活水平和思想觀念相對更趨近市民化，對于金融機構的認可度不斷提高，所以更愿意向正規(guī)金融機構貸款；隨著人力資本增加、收入增長和抗風險能力的提高，從事工商經(jīng)營的農(nóng)戶顯然更容易滿足金融機構對于抵押擔保和資信能力等貸款條件的要求，因此，農(nóng)戶獲得貸款的概率也會增加，驗證了假說3。

農(nóng)戶特征變量中，家庭勞動力比例與戶主年齡通過了顯著性檢驗。家庭勞動力比例每提高1個百分點，農(nóng)戶向正規(guī)金融機構融資的概率要高出2.48倍，說明農(nóng)戶家庭中勞動力比例越高，總體上收入也越高，農(nóng)戶獲得貸款的可能性越大，就越有信心向銀行申請貸款；農(nóng)戶收入穩(wěn)定與否同上述3種渠道都是負相關，且通過了顯著性檢驗。這說明收入越不穩(wěn)定的農(nóng)戶，其借款的頻次可能較高且時間不固定，因此，在金融機構之外，還往往將民間借貸作為輔助渠道來滿足其融資需求。

(四)內(nèi)生性討論與穩(wěn)健性檢驗

考慮到農(nóng)地轉出與農(nóng)戶生計模式可能存在互為因果關系，即農(nóng)地轉出后農(nóng)戶會轉變生計模式，也存在農(nóng)戶先轉變生計模式再選擇將農(nóng)地轉出，二者之間可能存在內(nèi)生性問題。為了驗證模型是否存在內(nèi)生性，借鑒黃宇虹和羅必良等做法[16,23]，本文使用農(nóng)地轉出比例的村級均值作為工具變量(剔除家庭自身的數(shù)據(jù))。經(jīng)典的群體效應(Cohort Effect或Group Effect)理論認為，個體的某一特征與同區(qū)域內(nèi)其他個體的這一特征密切相關，農(nóng)地流轉戶的行為往往具有聚類特征。因此，可以計算內(nèi)生變量在區(qū)域內(nèi)的均值并剔除家庭本身數(shù)據(jù)來處理內(nèi)生性。表6匯報了引入工具變量的模型估計結果。

表6 農(nóng)地轉出對農(nóng)戶生計模式的影響分析

結果顯示，在未引入工具變量和引入工具變量的估計中，農(nóng)地轉出比例均在1%顯著水平上正向影響農(nóng)戶生計模式。而且，兩個模型的估計系數(shù)幾乎不存在明顯差異，表明模型不存在明顯的內(nèi)生性。

六、研究結論與政策啟示

本文基于在農(nóng)地轉出背景下農(nóng)戶生計模式的轉型，利用川、湘兩省20縣1089戶農(nóng)戶的實地調(diào)查數(shù)據(jù)，實證分析了農(nóng)戶在農(nóng)地轉出后的融資需求以及在不同生計模式下的融資行為差異。研究發(fā)現(xiàn)：第一，不同非農(nóng)生計模式對農(nóng)地轉出戶融資需求有顯著影響，社會資本、生產(chǎn)性固定資產(chǎn)現(xiàn)值等因素能有效降低農(nóng)戶進入金融市場的門檻；同時，性別、年齡、風險偏好等人格特征對農(nóng)戶信貸需求有顯著影響。第二，從事工商經(jīng)營的農(nóng)戶生計模式對融資需求和融資款規(guī)模都有顯著的正向影響，但對外出務工戶的影響并不顯著。第三，農(nóng)地轉出和生計模式變遷對農(nóng)戶的融資渠道產(chǎn)生顯著影響。農(nóng)地轉出后，從事工商經(jīng)營的農(nóng)戶更傾向從金融機構貸款，融資渠道呈正規(guī)化。這意味著，農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化所帶來的影響深刻地在農(nóng)地轉出戶身上形成縮影，資本對土地的替代引發(fā)農(nóng)戶生計模式變化及其帶來的融資需求的深化和融資渠道的正規(guī)化。農(nóng)戶在脫離傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)后，將通過尋求資本來促進生計模式轉型和農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合升級，從而促進農(nóng)業(yè)、農(nóng)民、農(nóng)村“升級式”增收和發(fā)展，推動鄉(xiāng)村振興。

基于上述研究結論，本文得到以下政策啟示：第一，構建多層次、多元化的農(nóng)村金融組織體系，為農(nóng)戶生計轉型和可持續(xù)發(fā)展提供適配的金融支持。針對不同生計模式下農(nóng)戶的融資需求，各類金融機構應明晰自身市場定位，積極為不同農(nóng)戶提供最為匹配的金融服務。第二，正規(guī)金融機構應創(chuàng)新農(nóng)村金融服務，降低農(nóng)戶進入金融市場的門檻。鑒于農(nóng)地轉出后農(nóng)戶融資渠道的正規(guī)化，金融機構應充分利用供給側改革契機，創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務，不斷完善抵押擔保機制，降低農(nóng)戶進入金融市場的門檻。第三，積極引導農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進農(nóng)地轉出戶的生計可持續(xù)，推進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。圍繞農(nóng)地轉出戶的生計模式轉型，政府應積極引導農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展，因地制宜，提供相應的配套支持政策，在推進農(nóng)地有序流轉的同時，提高農(nóng)民收入，推進農(nóng)村三產(chǎn)的融合發(fā)展。