借貸資金可獲得性對農民土地流轉行為的影響

孟 楊

（新疆農業職業技術學院，新疆 昌吉 831100）

中國重視和推動財政資金和市場資金流向“三農”領域，補齊農業發展的資金缺口。2020年中央一號文件《國務院關于抓好“三農”領域重點工作確保如期實現全面小康的意見》表明了中央和地方財政加大對“三農”投入的力度，提出要促進財政資金投入的“輸血”和金融部門信貸的“造血”相配合，優化涉農資金使用結構的要求。據歷年《國家統計年鑒》數據顯示，2017年農業固定資產投資（不含農戶）資金574.68億元，比2010年（119.50億元）增長了3.81倍。

目前，中國學者關于農村借貸資金研究主要集中在2個層面：一是宏觀層面，如對中國農村民間借貸市場的市場效率進行經濟學方法的測度與評價［1］以及地區借貸資金供需形勢［2］；二是微觀層面，通過調查農村居民，重點分析來自正規金融機構和民間的農村借貸資金供需情況，如供給情況［3］和需求情況［4-8］，很明顯，研究農村居民需求的文獻遠多于供給。而且，供給的衡量指標更多是對受訪者周邊正規金融機構數量的調查，而缺乏從農民可獲得性入手考慮。同時，多數學者偏向于研究欠發達地區，如甘肅［2，5］、青海［3］、新疆［4］、內蒙古［7］、廣西［8］等省份，而全國有代表性的調查研究較少。

從需求端的研究來看，農村居民的借貸行為主要分為生產借貸（購買農資、租賃土地等）和非生產借貸（子女教育、維持生活開支、婚喪嫁娶等），但主要用于從事農業生產［3，7］，借貸款用于農村土地流轉的研究較少。隨著農村土地“三權分置”，土地流轉在農村逐漸興起，這對盤活農村土地資源、推動農業轉型升級有重要意義［9］。因此，研究農村居民對借貸資金的可獲得性（即與個人最近可獲得資金的距離，距離越小，可獲得性越大），無論是來自正規金融機構還是民間，均有助于了解當前農村借貸資金供給情況，而且也能分析借貸資金在土地流轉中的推動作用。基于此，本研究利用全國范圍的實地問卷調查數據，基于東、中、西部4省近1 000個有效農戶樣本開展實證研究，以期對農村金融改革與促進農業適度規模經營提供政策支持。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

為了調查農村居民借貸資金可獲得性對土地流轉的影響，課題組分別設計了“目前您家到最近可獲得的借款和貸款的資金渠道距離”“2018年您是否租入農民承包土地”“2018年您是否出租農民承包土地”等相關調查問題。為收集全國有代表性的調查樣本，2019年3—9月，課題組在東部選擇山東省（萊蕪市、聊城市、濰坊市、青島市、臨沂市），南部選擇廣西壯族自治區（桂林市、梧州市、北海市、河池市、南寧市），西部選擇四川?。▋冉?、瀘州市、成都市、雅安市、南充市），北部選擇河南省（平頂山市、信陽市、三門峽市、周口市、安陽市）4個省累計20個地級市進行正式調查，運用分層隨機抽樣方法，從每個地級市隨機選取2個農村，再從每個農村調查28個農村居民，累計收集到1 120個調查樣本，通過剔除不認真回答且不完整的問卷173份，最終得到有效問卷947份，有效問卷率為84.55%。

1.2 研究方法

本研究的土地流轉有2個因變量：一是租入土地，另一個是出租土地，將農民土地流轉行為的影響因素設定為如下函數形式：

式中，y是農民土地流轉，y=1表示農民租入土地或出租土地；y=0表示農民沒有租入土地或沒有出租土地；β0是常數項，f unds i表示借貸資金可獲得性，即目前離最近可獲得借貸資金渠道的距離小于1 km、1～3 km、3～5 km、5 km以上，fund s i將分別賦值1～4。通過以往文獻發現，影響農村土地流轉的因素有農民的性別［10］、年齡［11］、婚姻狀況［10］、身體狀況［12］、受教育年限［10］、家庭規模［10］、外出務工人數占比［13］、是否兼業農戶［14］、家庭總種植耕地面積［15］、家庭總純收入［11］、滿意農村土地流轉政策［15］、土地流轉政策認知、從事農業生產是否風險較大［15］、對土地流轉的信息是否了解［14］、是否參加農業技術培訓［16］等。所以，以x i代表這些控制變量，β1和β2為待估參數，δi為干擾項。因變量、核心自變量、控制變量的定義與賦值如表1所示。

表1 變量賦值與描述性統計

本研究采用Logit模型，該模型是被廣泛用于因變量為分類變量的回歸分析，研究行為主體面對兩種選擇時的決策過程及其影響因素的一種理想計量模型，把二元分類的因變量通過Logit轉換成分類變量的概率比，從而成為連續的有區間限制的變量，具體模型形式［17］如下：

根據式（2）得到：

式中，Pi表示農民做出土地流轉選擇的概率；發生概率與不發生概率之比為P/（1-P），xi表示第i個影響因素；α表示回歸截距；m表示影響這一概率的因素個數，βi表示第i個因素的回歸系數。

一般情況下，Logit模型無法解決因樣本選擇的偏差和因為遺漏解釋變量所發生的內生性問題，為比較農村居民借貸資金可獲得性對土地流轉行為的反映程度，本研究采取樣本匹配方法對該效應進行甄別。具體的做法是采用馬氏配對方法（Mahalanobis），按照最鄰近方法（Nearest neighbor matching）和核匹配方法（Kernel matching）的標準，對樣本進行匹配。

由于傳統匹配方法還可能存在對后續處置效應產生過度依賴問題，并帶來偏誤。為規避該類問題，本研究將在馬氏配對的基礎上采取學者Hainmueller［18］提出的熵平衡方法。熵平衡可以消除因果推論中的選擇性偏誤，優點在于能找到滿足平衡條件的一組權重，基于統一的基礎權重進行計算，防止信息的損失、保持后續分析的效率。借助熵平衡方法對借貸資金可獲得性這個關鍵變量進行處理，得出干預組和控制組的數據來滿足熵估計要求，本研究將未租入土地或未出租土地的農村居民作為控制組，將租入土地和出租土地的農村居民看作干預組。

2 結果與分析

2.1 樣本基本特征分析

從表2可知，2018年受訪農村居民租入土地的平均比例為11%，而相比之下，出租土地的比例較高（22%）。947個受訪者所住地方離最近可獲得借貸資金渠道的平均距離為1.98 km。樣本特征方面，41%的受訪居民為男性，男女比例比較均衡，平均年齡近52歲，偏中老年；92%已婚，74%的居民身體健康，平均受教育年限約8年，初中文化水平；平均每個家庭的人數為4人，外出務工人數比例為18%，80%的農戶為兼業農戶，家庭總種植耕地面積為0.39 hm2，家庭總純收入4.31萬元。調查發現，當前滿意農村土地流轉政策的受訪者較多，占72%，而對土地流轉政策有很好認知的僅35%；50%左右的受訪群體認為從事農業生產的風險較大，對土地流轉信息比較了解，且參加過農業技術培訓。

通過調查發現，947個樣本中，有406人、289人、121人、131人的借貸資金可獲得距離分別低于1 km、1～3 km、3～5 km、大于5 km。由表2可知，租入土地人數比例較高（13%）的居民借貸資金可獲得距離是3～5 km，同樣，出租土地人數比例較高（30%）的居民借貸資金可獲得性距離跟租入土地一樣，也是3～5 km。而且，這個群體的家庭總種植耕地面積平均為0.78 hm2，遠高于其他可獲得借貸資金距離的居民。說明耕地面積較大的群體更傾向于流轉土地。

表2 不同借貸資金可獲得性情況下流轉土地的居民樣本特征

2.2 實證分析

2.2.1 回歸結果分析由表3可知，借貸資金可獲得距離為1～3 km對農村居民租入土地行為在10%統計水平上有正向顯著的影響，O R值為1.19，說明農村居民的借貸資金可獲得性距離為1～3 km的租入土地率是1 km內可獲得性的1.19倍，租入土地概率上升了81%。而借貸資金可獲得性距離為3～5 km和大于5 km，都對租入土地行為產生負向顯著的影響，租入土地概率將分別下降3%和30%?？刂谱兞恐校瑑H有是否兼業農戶、家庭總種植耕地面積2個變量在1%統計水平上顯著，這與張蕾等［14］、秦夢華等［15］的研究結論相一致，從O R值可見，兼業農戶租入土地比純農戶租入土地的概率將下降47%，而家庭種植耕地面積每增加1 hm2，農村居民租入土地的概率將增長92%。

表3 農村居民租入土地行為的Logit模型回歸分析結果

由表4可知，借貸資金可獲得性超過1 km均能顯著促進農民將自己的土地經營權流轉出去。然而，通過比較O R值發現，借貸資金可獲得性距離3～5 km的農村居民出租土地的概率是1 km內可獲得性的2.39倍，出租土地概率上升61%。控制變量中，年齡、外出務工人數比例、是否參加農業技術培訓3個變量均在10%統計水平上顯著，分別與張振宇等［11］、章政等［13］、溫保強等［16］的結論相一致，從O R值可見，農村居民年齡每增長1歲，出租土地的概率將上漲99%，外出務工人數占家庭總人數比例每增加100%，出租土地的概率將增加1.87倍；參加農業技術培訓的農村居民比不參加培訓的農村居民在出租土地概率方面高1.56倍。

表4 農村居民出租土地行為的Logit模型回歸分析結果

2.2.2 熵平衡結果分析在熵平衡模型中，本研究將未租入土地的農村居民作為控制組，將租入土地的農村居民看作干預組。由表5可知，加權后，借貸資金可獲得性的距離小于1 km和1～3 km與租入土地的傾向性更加正相關，而3 km以上的傾向性更多負相關。

表5 對于租入土地的熵平衡加權前和加權后的均值

將未出租土地的農村居民作為控制組，將出租土地的農村居民看作干預組，由表6可知，加權后，借貸資金可獲得性的距離都與出租土地的傾向性有更強的正相關性。

表6 對于出租土地的熵平衡加權前和加權后的均值

由表7可知，借貸資金可獲得性均對農村居民租入土地和出租土地行為分別在10%和1%統計水平上產生顯著且負向的作用。這表明，在消除內生性之后，縮短農民對信貸資金的可獲得性距離，提高農民的信貸資金可獲得性，有助于促進土地流轉。

表7 熵平衡結果

3 結論及政策建議

本研究利用中國4省947個農村居民調查樣本，采用二元Logit回歸模型和熵均衡研究借貸資金可獲得性對土地流轉的影響，主要得出4個研究結論：①租入土地和出租土地比例較高的居民借貸資金可獲得性最近距離是3～5 km；②借貸資金可獲得性總體上有助于促進土地流轉；③借貸資金可獲得性距離為1～3 km比其他最近距離更有助于促進農村居民租入土地，超過3 km則產生阻礙影響；④不同借貸資金可獲得性距離均可促進農村居民出租土地，但最近距離為3～5 km發揮的作用更大。結合上述研究結論，為提高借貸資金可獲得性，推進農村承包地流轉，提出如下政策建議。

1）合理規劃，有序推進正規借貸資金機構網點在鄉村合理布局。雖然中國出臺了小額農貸、支農貸款，但當前農村金融供需匹配錯位，調查發現，一方面是不少農民的借貸需求得不到滿足，另一方面是正規金融資金在農村供給增大，但門檻高。因此，中國政府應出臺政策，以貼息、免息等優惠措施調動中國農業銀行、農村信用合作社或農村商業銀行、郵政儲蓄銀行等農村正規借貸資金機構支持農村金融的積極性，在全國各大鄉鎮合理布局，特別是逐步實現中國西部等偏遠地區服務網點全覆蓋，并加快完善征信系統，探索靈活有效、低風險，且適合多數農民需求的普惠式生產借貸金融，提高對農村資金市場配置效率。

2）引導非正規借貸資金規范性發展，降低雙方借貸風險。非正規借貸資金在農村地區處于主體地位，它能滿足農村借貸金融需求，補齊中國正規金融發展供給不充分。由于民間借貸資金，即非正規借貸資金由于沒有嚴格的要求，多為口頭協議，除了關系借貸外，多數存在較高的違約風險，一般存在高息與賠償金高等問題，給農村社會穩定帶來隱患。因此，在正規金融逐步實現農村覆蓋之前，應允許非正規金融發展，但相關部門應該出臺措施，來引導非正規借貸資金方規范化發展，保障雙方利益。

3）構建與完善農村土地流轉借貸資金平臺，合理匹配資金供需。目前，中國在積極推動農村土地流轉，出臺相應的補貼和規范性政策，仍缺乏專門針對農村土地流轉借貸資金的平臺。在農村，擁有土地使用權的居民想轉讓土地，獲取相應的租賃收入，但由于缺乏信息，導致土地閑置，同時，想開展農業規?；洜I的農戶，由于缺乏借貸資金信息，導致無法開展土地流入。所以，有必要整合雙方需求，可由鄉鎮一級引領農村居民反映需求，在土地流轉借貸資金平臺上進行登記和信息匹配，開展出租土地農民一方的土地“兩權”抵押試點，同時提高租入土地農民的借貸資金可獲得性。