劉 艷，馬賢磊，石曉平

（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，江蘇南京 230095）

土地流轉(zhuǎn)推動的土地規(guī)模經(jīng)營與農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)推動的服務(wù)規(guī)模經(jīng)營是實現(xiàn)我國農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營的重要途徑[1-2]。中央一號文件多次強調(diào)推動土地流轉(zhuǎn)，鼓勵發(fā)展多種形式的農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營，健全面向小農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)體系以推動小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的有機銜接。實踐中，小農(nóng)戶向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型中生產(chǎn)要素的投入約束逐漸顯現(xiàn)，包括非農(nóng)就業(yè)和人口老齡化趨勢帶來的農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量短缺與體力下降[3-4]、農(nóng)地小規(guī)模與細碎化對農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用的限制[5-8]、投資和生產(chǎn)成本攀升帶來的資本約束等[9]。這導(dǎo)致部分小農(nóng)戶難以維持既有經(jīng)營規(guī)模而逐漸轉(zhuǎn)出土地，并使得小農(nóng)戶相較于新型經(jīng)營主體在轉(zhuǎn)入土地時處于競爭弱勢[10-11]。

然而，截至2020年底，在全國農(nóng)地流轉(zhuǎn)比例超過1/3的現(xiàn)實情形下，我國仍有2.0億戶土地經(jīng)營規(guī)模不足10畝的小農(nóng)戶[12]，說明土地流轉(zhuǎn)尚未改變我國農(nóng)業(yè)的小農(nóng)面貌，并逐漸呈現(xiàn)出了農(nóng)地流轉(zhuǎn)增速放緩、小規(guī)模轉(zhuǎn)入與部分轉(zhuǎn)出對應(yīng)的“小農(nóng)戶復(fù)制”以及對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率作用遞減等特征，這樣一種沒有推動農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營趨勢出現(xiàn)的土地流轉(zhuǎn)屬于“沒有發(fā)展的增長”，被稱之為土地流轉(zhuǎn)的“內(nèi)卷化”現(xiàn)象[13]。與此同時，以農(nóng)機服務(wù)為代表的農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)快速發(fā)展，帶動小農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營方式的轉(zhuǎn)變并逐漸成為其重要的農(nóng)業(yè)機械化來源[14]。關(guān)于土地流轉(zhuǎn)“內(nèi)卷化”的原因，現(xiàn)有研究分析了農(nóng)地不可移動的客觀屬性、小農(nóng)戶對土地的稟賦效應(yīng)和錨定效應(yīng)以及農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場自身的不完善等諸多重要原因[12]。那么，農(nóng)機服務(wù)的快速發(fā)展能否在一定程度上解釋我國土地流轉(zhuǎn)的“內(nèi)卷化”現(xiàn)象？若是，其主要影響機制是什么？

農(nóng)機服務(wù)的發(fā)展推進了我國農(nóng)業(yè)機械化進程，與此同時，農(nóng)機服務(wù)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者土地流轉(zhuǎn)決策的影響逐漸受到了學(xué)者們的關(guān)注。已有研究分析并驗證了農(nóng)機服務(wù)通過促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的土地轉(zhuǎn)入以推動土地規(guī)模經(jīng)營，并分析了不同類型農(nóng)機服務(wù)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者土地轉(zhuǎn)入決策的差異影響以及農(nóng)機服務(wù)對不同類型農(nóng)戶的異質(zhì)性影響[15-17]。但是，我國農(nóng)地分散為數(shù)以億計小農(nóng)戶的承包地，使得農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營需要以小農(nóng)戶的土地轉(zhuǎn)出為前提。如果小農(nóng)戶的土地轉(zhuǎn)出是受到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入約束的影響，那么，農(nóng)機服務(wù)對于生產(chǎn)要素投入約束的緩解將直接減少土地轉(zhuǎn)出。但是，現(xiàn)有文獻鮮少關(guān)注到農(nóng)機服務(wù)對小農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出的影響。其中，洪煒杰驗證了農(nóng)機收割服務(wù)能夠減少農(nóng)戶的土地轉(zhuǎn)出行為，但是僅聚焦于單項農(nóng)機服務(wù)并且強調(diào)其對于規(guī)模較大農(nóng)戶的土地轉(zhuǎn)出具有顯著的抑制效應(yīng)[18]。Qiu等發(fā)現(xiàn)村級層面的農(nóng)機服務(wù)發(fā)展對于規(guī)模經(jīng)營主體的受益遠大于小農(nóng)戶，并且農(nóng)機服務(wù)成本的攀升促進農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地并導(dǎo)致了細碎化地塊的撂荒現(xiàn)象[19-20]?？梢姡F(xiàn)有研究未能聚焦于小農(nóng)戶采用農(nóng)機服務(wù)對其土地轉(zhuǎn)出決策的影響，并且作用機制也有待探討。因此，如何從小農(nóng)戶在土地流轉(zhuǎn)市場中的現(xiàn)實處境出發(fā)，分析與驗證農(nóng)機服務(wù)對其土地轉(zhuǎn)入和土地轉(zhuǎn)出決策的影響與作用機制，可能是進一步理解我國土地流轉(zhuǎn)“內(nèi)卷化”現(xiàn)象的關(guān)鍵所在。

文章使用浙江大學(xué)“中國農(nóng)村家庭大數(shù)據(jù)庫”（China rural household panel survey，CRHPS）的小農(nóng)戶樣本并匹配對應(yīng)的村級數(shù)據(jù)，運用三階段最小二乘法（3SLS）和中介效應(yīng)模型，分析農(nóng)機服務(wù)采用對小農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入和土地轉(zhuǎn)出決策的影響與作用機制，并在考慮農(nóng)機服務(wù)與土地流轉(zhuǎn)決策相互影響的基礎(chǔ)上，實證檢驗農(nóng)機服務(wù)對小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)的影響并識別作用機制。

一、理論分析與研究假說

土地流轉(zhuǎn)“內(nèi)卷化”現(xiàn)象對應(yīng)的流轉(zhuǎn)增速下降、“小農(nóng)戶復(fù)制”與土地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率作用遞減的三個關(guān)鍵特征，在土地流轉(zhuǎn)市場中首要表現(xiàn)為小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策的調(diào)整。因此，分析農(nóng)機服務(wù)對土地流轉(zhuǎn)“內(nèi)卷化”的影響，核心在于剖析農(nóng)機服務(wù)對小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策的影響。農(nóng)機服務(wù)的快速發(fā)展，為小農(nóng)戶提供了可獲取的農(nóng)業(yè)機械化作業(yè)方式，與此同時，影響著小農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入的數(shù)量與結(jié)構(gòu)。以下將結(jié)合小農(nóng)戶面臨的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)約束，從要素投入的角度分析農(nóng)機服務(wù)對小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策的影響與作用機制。

首先，農(nóng)機服務(wù)提供的機械化作業(yè)對農(nóng)業(yè)勞動力的替代和補充，可以緩解小農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)勞動力投入約束。相較于雇傭農(nóng)業(yè)勞動力而言，農(nóng)機服務(wù)的單位面積作業(yè)成本低，并且能夠提供更加標(biāo)準(zhǔn)化的機械作業(yè)以降低監(jiān)督成本[21-22]。由此，不同類型農(nóng)機服務(wù)可以在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的多個環(huán)節(jié)中補充農(nóng)業(yè)勞動力的投入，或是替代家庭農(nóng)業(yè)勞動力使得小農(nóng)戶可以將家庭勞動力配置到工資率更高的其他生計活動中。

其次，小農(nóng)戶采用農(nóng)機服務(wù)減少了家庭對投資農(nóng)機的需求，從而減緩農(nóng)業(yè)資金的投入壓力。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不同環(huán)節(jié)所需的農(nóng)機類型不盡相同，并且農(nóng)機投資具有初始購置成本高、投資回報周期長、資產(chǎn)專用性強等特征，農(nóng)業(yè)資金不足往往限制了小農(nóng)戶進行農(nóng)機投資[23]。農(nóng)機服務(wù)提供了多環(huán)節(jié)的機械化作業(yè)服務(wù)，使得農(nóng)戶能夠在不依賴于自家投資機械的情況下實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機械化。因此，農(nóng)機服務(wù)緩解了小農(nóng)戶因購置農(nóng)機以及在使用、維修過程中帶來的資金投入壓力。并且，農(nóng)機服務(wù)的使用還可以緩解因農(nóng)業(yè)勞動力工資上漲所導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本攀升及其導(dǎo)致的資金約束，同時農(nóng)機服務(wù)對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升能夠增加家庭的農(nóng)業(yè)收入以緩解資金約束[22，24-25]。

再次，農(nóng)機服務(wù)能夠降低小農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用門檻，并以此緩解農(nóng)業(yè)技術(shù)的投入約束。農(nóng)業(yè)技術(shù)被作為改善傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式所面臨的高風(fēng)險、高成本、低收益等多重挑戰(zhàn)的有效途徑[26]。然而，小農(nóng)戶受限于經(jīng)營規(guī)模小、土地細碎化、資金投入等多項約束，難以直接獲取農(nóng)業(yè)技術(shù)進步帶來的農(nóng)業(yè)績效。農(nóng)機服務(wù)通過市場化的運作模式提供技術(shù)人員與農(nóng)業(yè)機械相結(jié)合的作業(yè)方式，能夠直接帶動小農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用[27]。例如，工廠化育秧、深耕深松、測土配方施肥、無人機植保等技術(shù)均可以通過農(nóng)機服務(wù)進行推廣[28-29]。因此，農(nóng)機服務(wù)縮減了小農(nóng)戶與規(guī)模經(jīng)營主體在獲取農(nóng)業(yè)機械作業(yè)及其帶動的農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用的差距，從而改善小農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的技術(shù)投入約束。

上述分析表明，農(nóng)機服務(wù)能夠緩解小農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的勞動力、資金和技術(shù)投入約束，進而影響到小農(nóng)戶家庭的土地、勞動力等要素的配置。結(jié)合前文提到的小農(nóng)戶在土地流轉(zhuǎn)市場中可能面臨的由于土地的小規(guī)模與細碎化、農(nóng)業(yè)勞動力的數(shù)量與體力的下降、農(nóng)業(yè)資金短缺而導(dǎo)致的投入約束，那么，農(nóng)機服務(wù)將能夠減少小農(nóng)戶因土地、勞動力或資本投入約束而轉(zhuǎn)出土地的可能，并且具有擴大經(jīng)營規(guī)模的可能。據(jù)此，文章提出以下研究假說：

H1：農(nóng)機服務(wù)的采用能夠減少小農(nóng)戶的土地轉(zhuǎn)出；

H2：農(nóng)機服務(wù)的采用能夠促進小農(nóng)戶的土地轉(zhuǎn)入。

二、數(shù)據(jù)來源、研究方法與變量選擇

1.數(shù)據(jù)來源

本研究使用的小農(nóng)戶數(shù)據(jù)來自浙江大學(xué)“中國家庭大數(shù)據(jù)庫”（Chinese family database，CFD）和西南財經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查與研究中心的“中國家庭金融調(diào)查”（China household finance survey，CHFS）。村級數(shù)據(jù)來自浙江大學(xué)“中國家庭大數(shù)據(jù)庫”（CFD）、西南財經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查與研究中心的“中國社區(qū)治理調(diào)查”（China community governance survey，CCGS）和南京審計大學(xué)的“中國基層治理調(diào)查”（China grassroots governance survey，CGGS）。該數(shù)據(jù)包括了2017年的“中國農(nóng)村家庭大數(shù)據(jù)庫”（China rural household panel survey，CRHPS），涵蓋29個省級行政區(qū)域的農(nóng)戶和村級調(diào)查，具有代表性。其采用的抽樣方法是多階段規(guī)模比例抽樣，第一階段以人均GDP為依據(jù)將全國市縣分為10層，分層隨機抽取樣本區(qū)、縣；第二階段從樣本區(qū)、縣中隨機抽取樣本村（社區(qū)）；第三階段從樣本村（社區(qū)）中抽取樣本農(nóng)戶。文章關(guān)注農(nóng)機服務(wù)對小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策的影響，因此使用了“中國農(nóng)村家庭大數(shù)據(jù)庫”（CRHPS）中擁有承包地并且規(guī)模不足50畝的小農(nóng)戶樣本，即排除了不能轉(zhuǎn)出土地和家庭擁有土地規(guī)模遠超過我國農(nóng)戶平均經(jīng)營規(guī)模的部分樣本，并將村（社區(qū)）的變量匹配到農(nóng)戶層面。表1呈現(xiàn)了樣本內(nèi)小農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)情況。

由表1可知，相較于平均擁有的7.232畝承包地，樣本農(nóng)戶在土地流轉(zhuǎn)后的農(nóng)地平均經(jīng)營規(guī)模得到了微弱的提升。樣本中土地轉(zhuǎn)入規(guī)模和土地轉(zhuǎn)出規(guī)模的中位數(shù)分別為4.0畝和3.0畝，說明小農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)以小規(guī)模的轉(zhuǎn)入和部分轉(zhuǎn)出為主。在轉(zhuǎn)出土地的小農(nóng)戶中有45.1%為部分轉(zhuǎn)出，即轉(zhuǎn)出的土地規(guī)模小于家庭擁有的承包地規(guī)模；在轉(zhuǎn)入土地的小農(nóng)戶中仍有90.3%的土地經(jīng)營規(guī)模不足50畝。另外，對比了全樣本、土地轉(zhuǎn)入戶和土地轉(zhuǎn)出戶的農(nóng)地畝均產(chǎn)值，發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)入戶的畝均產(chǎn)值明顯低于土地轉(zhuǎn)出戶。這可能是由于土地轉(zhuǎn)出戶更可能種植高附加值的蔬菜、水果等經(jīng)濟作物，而轉(zhuǎn)入戶以糧食作物為主。

表1 樣本內(nèi)小農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)情況

整體而言，小農(nóng)戶之間的土地流轉(zhuǎn)帶動了農(nóng)地經(jīng)營權(quán)的流動，但是土地轉(zhuǎn)入與轉(zhuǎn)出的參與率較低，在流轉(zhuǎn)后未能形成土地適度規(guī)模經(jīng)營的發(fā)展趨勢，而是形成了諸多經(jīng)營規(guī)模進一步縮小的與經(jīng)營規(guī)模得到少量提升的小農(nóng)戶群體，并且土地轉(zhuǎn)入戶的土地利用效率明顯低于全樣本或是土地轉(zhuǎn)出戶的平均水平。因此，樣本小農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)具有流轉(zhuǎn)率偏低、小農(nóng)戶復(fù)制以及對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率未見提升的“內(nèi)卷化”特征。

2.模型設(shè)定

理論分析表明，小農(nóng)戶的農(nóng)機服務(wù)采用影響土地流轉(zhuǎn)決策。與此同時，小農(nóng)戶流轉(zhuǎn)后的土地經(jīng)營規(guī)模也是小農(nóng)戶是否采用農(nóng)機服務(wù)的重要影響因素。因此，農(nóng)機服務(wù)的采用與土地流轉(zhuǎn)決策之間可能存在相互影響，具體的方程設(shè)定如下：

式(1)和(2)中，LRij表示小農(nóng)戶i關(guān)于土地流轉(zhuǎn)的j決策，包括擴大經(jīng)營規(guī)模的轉(zhuǎn)入決策(j=1)和縮小經(jīng)營規(guī)模的轉(zhuǎn)出決策(j=2)。MSi代表農(nóng)戶i是否采用農(nóng)機服務(wù)；α0j和β0j代表常數(shù)項，α1j、α2j、β1j和β2j是有待估計的系數(shù)，εij和μij是隨機誤差項。

式(1)和(2)中，小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)和農(nóng)機服務(wù)采用方程的因變量均為二元分類變量，常用的參數(shù)估計方法是Probit模型。考慮到小農(nóng)戶的土地轉(zhuǎn)入和土地轉(zhuǎn)出決策往往是同時制定的，此時單方程估計將忽略不同決策方程擾動項之間的相關(guān)性，故引入似不相關(guān)的Biprobit模型。此外，小農(nóng)戶的農(nóng)機服務(wù)采用與土地流轉(zhuǎn)決策之間的影響是雙向的并可能受到相同的不可觀測因素影響，需要進一步解決內(nèi)生性問題。對于含有內(nèi)生變量的系統(tǒng)方程而言，三階段最小二乘法（3SLS）能夠考慮不同方程的擾動項之間可能存在的相關(guān)性并進行系統(tǒng)估計，故使用3SLS模型用以解決小農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)機服務(wù)采用決策之間的內(nèi)生性。因此，本研究的實證策略是依次使用Probit、Biprobit和3SLS模型，分別作為基準(zhǔn)的、考慮了相關(guān)性的、同時考慮相關(guān)性和解決內(nèi)生性的估計結(jié)果。

3.變量選擇與描述性分析

因變量中小農(nóng)戶的土地轉(zhuǎn)入、土地轉(zhuǎn)出和農(nóng)機服務(wù)采用決策，均使用二元變量進行衡量。這可以在已有研究中，找到相同的衡量方式[20，30]。為了3SLS方程的可識別，分別在土地流轉(zhuǎn)和農(nóng)機服務(wù)采用方程中加入互斥的外生變量，即在土地流轉(zhuǎn)和農(nóng)機服務(wù)方程的解釋變量中需要分別包含至少兩個不直接影響小農(nóng)戶的農(nóng)機服務(wù)采用和土地流轉(zhuǎn)決策的識別變量。

土地流轉(zhuǎn)決策方程中的識別變量，使用土地租金和土地流轉(zhuǎn)經(jīng)歷。其一，土地租金作為土地經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)的經(jīng)濟實現(xiàn)和權(quán)益價值的體現(xiàn)是小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策的重要影響因素，與此同時，土地租金并不會直接影響小農(nóng)戶的農(nóng)機服務(wù)采用。在選擇土地租金的代理變量時，考慮到未參與土地流轉(zhuǎn)的農(nóng)戶沒有支付或收到土地租金，為了避免變量中存在大量的缺失值，文章使用了村層面的土地租金均值。其二，使用小農(nóng)戶過往的土地轉(zhuǎn)入和土地轉(zhuǎn)出經(jīng)歷作為識別變量。小農(nóng)戶通常具有多年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)驗，其此前的土地流轉(zhuǎn)決策能夠通過行為慣性或是經(jīng)驗積累等方式，影響到小農(nóng)戶當(dāng)期的土地流轉(zhuǎn)決策。并且，過去的土地流轉(zhuǎn)決策不會直接影響其當(dāng)期的農(nóng)機服務(wù)選擇?？紤]到本文所用數(shù)據(jù)庫的調(diào)研采取了隔年追蹤的方式，故引入小農(nóng)戶2014年是否轉(zhuǎn)入和是否轉(zhuǎn)出土地作為衡量變量。

農(nóng)機服務(wù)方程中的外生變量，使用了村的耕地面積和農(nóng)戶的農(nóng)機服務(wù)采用經(jīng)歷。其一，村的耕地面積表征農(nóng)機服務(wù)市場的潛在容量，能夠影響小農(nóng)戶的農(nóng)機服務(wù)采用決策[20]。并且，村的耕地面積是預(yù)先確定的外生性因素，不受小農(nóng)戶家庭生產(chǎn)經(jīng)營決策的影響。其二，小農(nóng)戶過往的農(nóng)機服務(wù)采用經(jīng)歷，是其當(dāng)期是否采用或繼續(xù)使用農(nóng)機服務(wù)的先驗經(jīng)驗和決策基礎(chǔ)，具體使用了小農(nóng)戶2014年是否采用農(nóng)機服務(wù)來衡量。

關(guān)于同時影響小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)和農(nóng)機服務(wù)采用決策的控制變量選擇，文章參考已有研究的設(shè)定，控制了家庭資源稟賦、家庭主要決策人以及所在區(qū)域特征在內(nèi)的相關(guān)變量[31-33]。家庭稟賦主要包括了家庭成員數(shù)量、平均受教育水平、老年成員數(shù)量和家庭是否有村干部所表征的人力資本和社會資本特征，并使用家庭擁有的農(nóng)機總價值衡量家庭農(nóng)業(yè)資產(chǎn)。戶主通常是家庭的主要決策人和直接交易人，文章控制了戶主的年齡、性別、受教育程度、健康程度和社保參加情況在內(nèi)的基本特征。此外，使用村的道路情況、土地確權(quán)與否和非農(nóng)就業(yè)比例來表征區(qū)域特征。

表2描述了以上變量的定義，并且匯報了采用農(nóng)機服務(wù)和未采用農(nóng)機服務(wù)分組內(nèi)的變量均值和t檢驗結(jié)果。其中，采用農(nóng)機服務(wù)分組內(nèi)小農(nóng)戶的土地轉(zhuǎn)入可能性顯著高于未采用農(nóng)機服務(wù)的分組，同時土地轉(zhuǎn)出的可能性顯著降低。關(guān)于自變量和控制變量的對比分析，發(fā)現(xiàn)除了家庭擁有的農(nóng)機具價值、戶主是否參與社保和村莊非農(nóng)就業(yè)比例以外，其他變量的均值在兩組樣本之間顯著不相等。

表2 變量說明及描述性分析

三、實證結(jié)果分析

1.小農(nóng)戶的農(nóng)機服務(wù)使用對土地流轉(zhuǎn)決策的影響

表3報告了小農(nóng)戶的農(nóng)機服務(wù)采用對其土地流轉(zhuǎn)決策影響的估計結(jié)果。(1)-(2)列和(3)-(4)列分別匯報了Probit和Biprobit模型的估計結(jié)果。其中，Wald test檢驗在1%統(tǒng)計水平上拒絕了土地轉(zhuǎn)入和土地轉(zhuǎn)出決策之間相互獨立的原假設(shè)，說需要采用聯(lián)立估計。對(5)-(7)列方程的擾動項相關(guān)性進行檢驗，發(fā)現(xiàn)土地轉(zhuǎn)入與土地轉(zhuǎn)出決策的擾動項相關(guān)性系數(shù)為-0.124，在1%的統(tǒng)計水平上顯著，農(nóng)機服務(wù)采用與土地轉(zhuǎn)入、土地轉(zhuǎn)出擾動項的相關(guān)性系數(shù)分別為-0.083和0.184，也均在1%的統(tǒng)計水平上顯著。這說明了文章采用3SLS估計模型的合理性與必要性，以下將重點解釋(5)-(7)列的系數(shù)。

表3 農(nóng)機服務(wù)采用對土地流轉(zhuǎn)決策影響的估計結(jié)果

首先，分析文章核心關(guān)注的農(nóng)機服務(wù)采用對小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策影響的估計結(jié)果。小農(nóng)戶采用農(nóng)機服務(wù)顯著地增加了其轉(zhuǎn)入土地的可能性，與此同時，顯著地減少了其轉(zhuǎn)出土地的可能性。這說

明在充分控制了農(nóng)地流轉(zhuǎn)決策和農(nóng)機服務(wù)采用決策擾動項之間的相關(guān)性以及控制變量的影響之后，小農(nóng)戶采用農(nóng)機服務(wù)使得家庭轉(zhuǎn)入土地的可能性提高了5.0個百分點，并且轉(zhuǎn)出土地的可能性降低了14.7個百分點。由此，驗證了前文的研究假說1和研究假說2。

其次，分析土地流轉(zhuǎn)方程中識別變量的估計結(jié)果。其一，土地租金并未顯著地影響小農(nóng)戶的土地轉(zhuǎn)入與土地轉(zhuǎn)出。分析原因，小農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)以同村農(nóng)戶之間的交易為主，交易雙方通常較為熟悉并且已經(jīng)對土地的質(zhì)量、歷史成交的價格等信息有所了解。這說明小農(nóng)戶之間的土地流轉(zhuǎn)價格相對公開，不存在明顯的信息不對稱和價格歧視，由此解釋了土地租金并未顯著地影響小農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)決策。其二，小農(nóng)戶的土地轉(zhuǎn)入和土地轉(zhuǎn)出的經(jīng)歷，分別顯著地正向影響了其當(dāng)期的土地轉(zhuǎn)入和土地轉(zhuǎn)出的參與，可見小農(nóng)戶過去的土地決策與當(dāng)期的土地流轉(zhuǎn)決策之間具有高度的一致性。

最后，分析控制變量對小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策的影響。家庭成員數(shù)量多、老年成員少和擁有農(nóng)機價值高的情況下，農(nóng)戶更可能轉(zhuǎn)入土地以擴大經(jīng)營規(guī)模，與之相反則更可能轉(zhuǎn)出土地以縮小經(jīng)營規(guī)模。就戶主的特征而言，年齡上漲促使其轉(zhuǎn)出土地并減少土地轉(zhuǎn)入的可能性，女性戶主相較于男性戶主而言更可能轉(zhuǎn)出土地。這說明家庭在農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量、體力與農(nóng)業(yè)資本稟賦相對充裕時，農(nóng)戶更可能擴大經(jīng)營規(guī)模并減少縮小規(guī)模的可能性。就非農(nóng)就業(yè)的影響而言，當(dāng)家庭成員平均受教育水平較高時，意味著更可能獲得非農(nóng)就業(yè)機會，顯著地降低了家庭擴大土地經(jīng)營規(guī)模的可能性。但是，當(dāng)村莊整體的非農(nóng)就業(yè)水平較高時，意味著村內(nèi)的農(nóng)業(yè)勞動力實現(xiàn)了相對充分的非農(nóng)轉(zhuǎn)移，剩余的小農(nóng)戶則更可能實現(xiàn)土地轉(zhuǎn)入。

2.作用機制分析

根據(jù)前文的理論分析，農(nóng)機服務(wù)通過帶動農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用、影響農(nóng)業(yè)勞動力投入和家庭農(nóng)業(yè)資金稟賦的機制間接作用于小農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)決策?；谏鲜鰧嵶C中農(nóng)機服務(wù)對小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策存在顯著影響的估計結(jié)果，文章借鑒溫忠麟等的研究，運用逐步回歸法分別檢驗上述三個作用機制[34]，設(shè)定檢驗方程如下：

上式中，ME ij表示中介變量，分別使用家庭農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量、農(nóng)業(yè)機械化作業(yè)的環(huán)節(jié)比例和家庭糧食種植收入的變量，對應(yīng)農(nóng)業(yè)勞動力(j=1)、農(nóng)機技術(shù)(j=2)和農(nóng)業(yè)資金(j=3)的作用機制。LRij，MSi與X i的界定與（1)-(2)式中保持一致。a0j，b0j和c0j是常數(shù)項；a1j、a2j、b1j、b2j、b3j、c1j和c2j是待估系數(shù)；?ij、τij和δij為誤差項。在上述的實證檢驗中式(1)的估計結(jié)果驗證了式(3)的系數(shù)c1j顯著，說明可以按照中介效應(yīng)立論，此時若a1j和b2j均顯著則說明中介效應(yīng)顯著。

關(guān)于工具變量IV的選擇，文章使用了前文3SLS估計中土地流轉(zhuǎn)決策外生變量之一的農(nóng)機服務(wù)采用經(jīng)歷。滯后期的變量是在農(nóng)戶行為決策的效應(yīng)評估中解決潛在內(nèi)生性的常用方法[35]。前文解釋了農(nóng)機服務(wù)采用經(jīng)歷對小農(nóng)戶當(dāng)期農(nóng)機服務(wù)采用決策的影響機制。并且，農(nóng)機服務(wù)采用經(jīng)歷對于小農(nóng)戶當(dāng)期的家庭生產(chǎn)經(jīng)營決策與收益而言具有外生性，并未直接影響家庭的勞動力配置、農(nóng)業(yè)機械化程度、糧食收入。對于工具變量的檢驗，一方面是驗證了農(nóng)機服務(wù)采用經(jīng)歷與小農(nóng)戶當(dāng)期的農(nóng)機服務(wù)采用之間具有顯著地正向相關(guān)性①由于篇幅限制，此處未給出一階段的回歸結(jié)果，可向作者索取。；另一方面是弱工具變量檢驗中Cragg-Donald WaldF的檢驗值為904.893，遠大于臨界值，說明拒絕了工具變量是弱工具變量的原假設(shè)。

表4匯報了農(nóng)機服務(wù)對中介變量的影響與中介變量對土地流轉(zhuǎn)決策的影響，分別對應(yīng)式(4)和式(5)中的a1j和b2j，并且限于篇幅，文章僅報告了中介效應(yīng)的核心估計結(jié)果，省略了其他控制變量的估計結(jié)果。其中，中介效應(yīng)表示農(nóng)機服務(wù)通過中介機制對小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策產(chǎn)生的影響，即a11b21、a12b22和a13b23。并且，文章對于中介效應(yīng)估計結(jié)果分別進行了索貝爾檢驗（Sobel test）和1000次的自抽樣檢驗（Bootstrap test）。

表4 小農(nóng)戶采用農(nóng)機服務(wù)對土地流轉(zhuǎn)決策的作用機制

首先，分析農(nóng)機服務(wù)對小農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入影響的中介效應(yīng)。農(nóng)機服務(wù)通過對農(nóng)業(yè)勞動力投入、農(nóng)業(yè)機械化比例、糧食種植收入的正向顯著影響，分別促進了小農(nóng)戶的土地轉(zhuǎn)入。對比不同影響機制的中介效應(yīng)值，糧食種植收入最大（0.209），農(nóng)業(yè)機械化次之（0.087），而農(nóng)業(yè)勞動力最?。?.020）。其次，分析農(nóng)機服務(wù)對小農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)出影響的中介效應(yīng)。農(nóng)機服務(wù)通過農(nóng)業(yè)勞動力投入、農(nóng)業(yè)機械化比例和糧食收入的機制，分別對小農(nóng)戶的土地轉(zhuǎn)出參與產(chǎn)生了顯著地負(fù)向影響。對比中介效應(yīng)系數(shù)的絕對值，其中農(nóng)業(yè)機械化的中介效應(yīng)最大（-0.170），農(nóng)業(yè)勞動力次之（-0.075），而糧食收入最?。?0.016）。最后，Sobel test和Bootstrap test結(jié)果顯示，三個中介機制對于土地轉(zhuǎn)入和土地轉(zhuǎn)出決策影響的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果均在1%的統(tǒng)計水平上顯著。由此可見，農(nóng)機服務(wù)確如理論分析所示能夠通過對農(nóng)業(yè)勞動力投入、技術(shù)應(yīng)用和農(nóng)業(yè)資金的影響，間接促進小農(nóng)戶的土地轉(zhuǎn)入并抑制土地轉(zhuǎn)出。

3.穩(wěn)健性檢驗

（1）主結(jié)果的穩(wěn)健性檢驗。文章通過更換衡量變量和估計模型的方法再次估計農(nóng)機服務(wù)對小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策的影響。其一，替換因變量。使用土地轉(zhuǎn)入規(guī)模和轉(zhuǎn)出規(guī)模分別作為土地轉(zhuǎn)入和土地轉(zhuǎn)出的衡量變量，將農(nóng)機服務(wù)的衡量改用農(nóng)機服務(wù)的作業(yè)費用。此時能夠在驗證前文估計結(jié)果穩(wěn)健性的同時，驗證農(nóng)機服務(wù)采用對小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)強度的影響。其二，替換3SLS方程中的識別變量。使用“同群效應(yīng)”變量，將同村其他農(nóng)戶的農(nóng)機服務(wù)采用、土地轉(zhuǎn)入和土地轉(zhuǎn)出的規(guī)模作為識別變量以納入方程。這是基于同村其他農(nóng)戶的服務(wù)采用會影響到小農(nóng)戶自身的服務(wù)采用，但不會直接影響其土地流轉(zhuǎn)決策的分析。土地流轉(zhuǎn)“同群效應(yīng)”的分析同理，故不再贅述。并且，分別在土地流轉(zhuǎn)方程和農(nóng)機服務(wù)采用方程加入了小農(nóng)戶的承包地規(guī)模和家庭經(jīng)營的土地規(guī)模。其三，估計模型的調(diào)整。由于因變量類型的調(diào)整，需要將適用于二元分類因變量的Probit、Biprobit模型相應(yīng)地替換為適合連續(xù)因變量的OLS和SUR（Seemingly unrelated regression）模型，并繼續(xù)保留適用的3SLS模型。為節(jié)約篇幅，表5僅匯報了核心變量的估計結(jié)果。

如表5所示，小農(nóng)戶的農(nóng)機服務(wù)采用顯著地減少了土地的轉(zhuǎn)出規(guī)模并增加了轉(zhuǎn)入規(guī)模。并且，估計結(jié)果在OLS、SUR和3SLS模型之間保持了一致性。農(nóng)機服務(wù)對于小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)規(guī)模的影響系數(shù)說明，在控制了其他影響因素后，采用農(nóng)機服務(wù)促使小農(nóng)戶增加轉(zhuǎn)入規(guī)模，并減少了轉(zhuǎn)出規(guī)模。整體而言，表5的估計結(jié)果驗證了表3估計結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表5 穩(wěn)健性檢驗：小農(nóng)戶農(nóng)機服務(wù)采用對土地流轉(zhuǎn)決策的影響

（2）作用機制的穩(wěn)健性檢驗。文章通過增加工具變量的方法再次驗證上述作用機制，使用農(nóng)機服務(wù)采用的“同群效應(yīng)”變量共同作為工具變量。在現(xiàn)有文獻中，可以找到“同群效應(yīng)”的原理分析及其在評估小農(nóng)戶服務(wù)采用和技術(shù)采納效應(yīng)中作為工具變量的應(yīng)用[36-39]。在式(6)中使用農(nóng)機服務(wù)的“同群效應(yīng)”和農(nóng)機服務(wù)采用經(jīng)歷共同作為工具變量，并在工具變量的相關(guān)性、弱工具變量檢驗基礎(chǔ)上增加了過度識別檢驗。結(jié)果顯示，同村其他小農(nóng)戶的農(nóng)機服務(wù)采用與小農(nóng)戶自身的服務(wù)采用之間具有顯著的正相關(guān)性①由于篇幅限制，此處未給出一階段的回歸結(jié)果，可向作者索取。，并且兩個工具變量的組合通過了過度識別檢驗（Sargen test的系數(shù)為27.259，并且在1%水平上顯著）和弱工具變量檢驗（Cragg-Donald WaldF的系數(shù)為1348.059）。

表6匯報了使用過往農(nóng)機服務(wù)采用經(jīng)歷和“同群效應(yīng)”共同作為工具變量時的中介效應(yīng)識別結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，農(nóng)機服務(wù)的采用通過農(nóng)業(yè)勞動力投入、農(nóng)業(yè)機械化比例和糧食種植收入作用于小農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)入和土地轉(zhuǎn)出的影響機制再次得到了驗證。并且，三個作用機制的中介效應(yīng)系數(shù)的顯著性與影響方向與表4具有高度一致性，均再次通過了索貝爾檢驗和1000次的自抽樣檢驗。因此，表6的估計結(jié)果佐證了前文關(guān)于作用機制識別結(jié)果的穩(wěn)健性。

表6 穩(wěn)健性檢驗：作用機制

四、結(jié)論與政策啟示

文章使用中國農(nóng)村家庭大數(shù)據(jù)庫（CRHPS）中的小農(nóng)戶樣本，通過3SLS模型系統(tǒng)地估計了農(nóng)機服務(wù)對小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策的影響，并用中介效應(yīng)模型識別了影響機制。主要結(jié)論如下：其一，小農(nóng)戶采用農(nóng)機服務(wù)顯著地提高了其土地轉(zhuǎn)入并降低了土地轉(zhuǎn)出的可能性，與此同時，農(nóng)機服務(wù)的采用顯著地降低了土地轉(zhuǎn)出并增加了土地轉(zhuǎn)入的規(guī)模。其二，農(nóng)機服務(wù)通過對農(nóng)業(yè)勞動力投入、農(nóng)業(yè)機械化水平和農(nóng)業(yè)收入的影響，間接作用于小農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)決策。因此，農(nóng)機服務(wù)的快速發(fā)展在一定程度上解釋了我國小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)尚未帶來農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營的發(fā)展趨勢，并分析與論證了農(nóng)機服務(wù)對于我國土地流轉(zhuǎn)呈現(xiàn)的參與率不足、小農(nóng)戶復(fù)制以及對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率作用下降的“內(nèi)卷化”特征的影響。

關(guān)于如何在土地流轉(zhuǎn)“內(nèi)卷化”的現(xiàn)實情境下促進小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的銜接，文章得到了以下啟示。首先，明確土地流轉(zhuǎn)“內(nèi)卷化”現(xiàn)象是我國現(xiàn)階段土地流轉(zhuǎn)市場的重要特征，并且部分原因是源于農(nóng)機服務(wù)的快速發(fā)展。由此可以幫助政策制定者發(fā)現(xiàn)與追蹤我國土地流轉(zhuǎn)市場的關(guān)鍵特征，以厘清我國土地流轉(zhuǎn)市場的發(fā)展階段。其次，建議政策制定者更多地關(guān)注到如何完善農(nóng)機服務(wù)及其相關(guān)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性、社會化服務(wù)體系，以帶動小農(nóng)戶由傳統(tǒng)生產(chǎn)方式向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型。最后，在制定完善農(nóng)機服務(wù)政策時，既要滿足小規(guī)模農(nóng)戶的生產(chǎn)需求以維持家庭生計，又要銜接土地轉(zhuǎn)入戶的服務(wù)需求以推動土地適度規(guī)模經(jīng)營。

文章在理論和實證層面分析與驗證了農(nóng)機服務(wù)對小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策的影響與作用機制，用以揭示農(nóng)機服務(wù)發(fā)展對土地流轉(zhuǎn)“內(nèi)卷化”現(xiàn)象的影響。但是，有以下兩個方面需要進一步說明：一方面，受限于研究數(shù)據(jù)，文章未能區(qū)分小農(nóng)戶在種植不同作物過程中的農(nóng)機服務(wù)采用情況，故未能分析農(nóng)機服務(wù)在不同種植結(jié)構(gòu)下對小農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策的異質(zhì)性影響；另一方面，所用數(shù)據(jù)庫的調(diào)研采取隔年追蹤的方式，故未能捕捉到上一年農(nóng)機服務(wù)采用對下一年土地流轉(zhuǎn)決策的動態(tài)影響。這有待于未來通過詳細的案例調(diào)研和逐年的小農(nóng)戶追蹤調(diào)研數(shù)據(jù)，對上述情況進行深入研究。