農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)非農(nóng)化程度的影響因素分析：基于面板動(dòng)態(tài)自選擇百分?jǐn)?shù)因變量模型

嚴(yán)立冬，陳 勝

（中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 工商管理學(xué)院，湖北 武漢 430073）

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農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)非農(nóng)化程度的影響因素分析：基于面板動(dòng)態(tài)自選擇百分?jǐn)?shù)因變量模型

嚴(yán)立冬，陳 勝

（中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 工商管理學(xué)院，湖北 武漢 430073）

［摘 要］目前，我國(guó)農(nóng)戶的投資結(jié)構(gòu)已趨于穩(wěn)定，但其非農(nóng)投資領(lǐng)域仍局限在“資金門檻”和“技術(shù)門檻”較低的行業(yè)。進(jìn)一步來看，農(nóng)戶過往投資結(jié)構(gòu)（如上期投資結(jié)構(gòu)和期初投資結(jié)構(gòu)等）和非農(nóng)投資回報(bào)對(duì)農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)具有顯著影響，即我國(guó)農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)具有較強(qiáng)的狀態(tài)相依性；此外，農(nóng)戶不同類型資本（譬如實(shí)物資本、金融資本、人力資本、政治資本、社會(huì)資本等）對(duì)投資非農(nóng)化程度的影響存在較大差異。對(duì)此建議如下：建立多元化的農(nóng)村金融市場(chǎng)，進(jìn)一步完善和發(fā)展農(nóng)村資本交易市場(chǎng)，增加農(nóng)村信貸市場(chǎng)上的資金供給，以便于農(nóng)戶拓寬資金來源和規(guī)模，滿足農(nóng)戶資金需求，從而促進(jìn)投資非農(nóng)化程度的上升；不僅如此，還要引導(dǎo)農(nóng)戶進(jìn)行理性投資，同時(shí)給予適當(dāng)獎(jiǎng)勵(lì)和補(bǔ)助，以增強(qiáng)農(nóng)戶開展生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的后勁。

［關(guān)鍵詞］農(nóng)戶；投資結(jié)構(gòu)；面板動(dòng)態(tài)自選擇百分?jǐn)?shù)因變量模型

一、引 言

自我國(guó)實(shí)施家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制以來，農(nóng)戶自主投資和生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的主體地位得到重新確立，農(nóng)戶投資成為農(nóng)戶為追求自身效用極大滿足而投入資金進(jìn)而形成相應(yīng)資本的過程。由于農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)相比，其比較效益較低，農(nóng)戶會(huì)將生產(chǎn)要素不斷地從農(nóng)業(yè)部門投向非農(nóng)業(yè)部門以增加自身收入，因此，近年來我國(guó)農(nóng)戶非農(nóng)領(lǐng)域的投資迅猛增長(zhǎng)，農(nóng)戶投資在規(guī)模擴(kuò)大的同時(shí)其非農(nóng)化進(jìn)程也進(jìn)一步加速。

然而，我國(guó)農(nóng)戶投資領(lǐng)域尚存在較多問題，目前農(nóng)戶的投資規(guī)模仍然較小，農(nóng)戶投資比較分散，尚未形成規(guī)模效益。更為重要的是，農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)（本文用非農(nóng)投資占其總投資比率衡量）亟須升級(jí)，原因在于農(nóng)戶所選擇的非農(nóng)投資領(lǐng)域大多集中在運(yùn)輸、批零貿(mào)易、商飲業(yè)、服務(wù)業(yè)和建筑業(yè)等“資金門檻”和“技術(shù)門檻”較低的行業(yè)，這些行業(yè)的邊際收益較小，相應(yīng)的追加投資較少，導(dǎo)致農(nóng)戶投資的非農(nóng)產(chǎn)業(yè)缺乏可持續(xù)性。上述問題的存在，使得農(nóng)村地區(qū)非農(nóng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢，非農(nóng)投資不足，嚴(yán)重影響了我國(guó)農(nóng)村地區(qū)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)，長(zhǎng)此以往會(huì)抑制農(nóng)戶的投資和收入，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)中的不平等長(zhǎng)期存在①Hubbard R.，Kashyap A.，“Internal Net Worth and the Investment Process to U. S. Agriculture”，Journal of Political Economy，Vol. 100，No. 3，1992，pp. 506 -534.②Fazzari M.，Pender J.，“Precautionary Saving，Credit Constraints，and Irreversible Investment：Theory and Evidence from Semi-Arid India”，Journal of Business and Economic Statisitics，Vol. 15，No. 2，1997，pp. 180 -194.③Guirkinger C.，Boucher S. R.，“Credit Constraints and Productivity in Peruvian Agriculture”，Agricultural Economics，Vol. 39，No. 7，2008，pp. 295 -308.。因此，正確認(rèn)識(shí)和識(shí)別農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)的非農(nóng)化程度及其影響因素，對(duì)于合理安排農(nóng)戶有限的稟賦資源、促進(jìn)農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)升級(jí)和增加農(nóng)民收入具有重要意義。

目前，在經(jīng)驗(yàn)分析農(nóng)戶投資行為的文獻(xiàn)中，大多數(shù)研究集中在傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)投資方面④Feder G.，Lawrence J. L.，Justin Y. L.，Xiaopeng L.，“The Determinants of Farm Investment and Residential Construction in Post-Reform China”，Economic Development and Cultural Change，Vol. 41，No. 5，1992，pp. 1 -26.⑤Jacoby H.，Li G.，Rozelle S.，“Hazards of Expropriation：Tenure Insecurity and Investment in Rural China”，American Economic Review，Vol. 92，No. 5，2002，pp. 1420 -1447.⑥Brauw A.，Rozelle S.，“Migration and Household Investment in Rural China”，China Economic Review，Vol. 19，No. 2，2009，pp. 320 -335.⑦劉承芳、張林秀、樊勝根：《農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性投資影響因素研究——對(duì)江蘇省六個(gè)縣市的實(shí)證研究》，載《中國(guó)農(nóng)村觀察》2002年第4期。⑧許慶、章元：《土地調(diào)整、地權(quán)穩(wěn)定性與農(nóng)民長(zhǎng)期投資激勵(lì)》，載《經(jīng)濟(jì)研究》2005年第10期。，針對(duì)農(nóng)戶非農(nóng)投資行為的研究則較少。不僅如此，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中在識(shí)別農(nóng)戶投資參與特征及其投資規(guī)模的影響因素方面④⑤⑥⑦⑧，識(shí)別農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)影響因素的研究則較為缺乏⑨朱喜、史清華、李銳：《轉(zhuǎn)型時(shí)期農(nóng)戶的經(jīng)營(yíng)投資行為——以長(zhǎng)三角15村跟蹤觀察農(nóng)戶為例》，載《經(jīng)濟(jì)學(xué)》（季刊）2010年第9卷第2期。⑩李慶海、李銳：《我國(guó)農(nóng)戶信貸配給及其影響的實(shí)證研究》，南京：南京大學(xué)出版社2014年版，第94頁(yè)。。目前，以李慶海和李銳的研究最為深入，文中采用面板二元Tobit方程分別對(duì)我國(guó)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)和非農(nóng)投資規(guī)模的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析，充分考察了農(nóng)戶投資行為的動(dòng)態(tài)特征以及農(nóng)戶個(gè)體“異質(zhì)性”的影響，然而，并未對(duì)農(nóng)戶的投資結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入研究。

本文采用1021個(gè)農(nóng)戶2010—2012年的微觀面板數(shù)據(jù)，采用自選擇百分?jǐn)?shù)因變量模型，考察和識(shí)別我國(guó)農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)的非農(nóng)化程度及其影響因素。本文對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的邊際貢獻(xiàn)主要有以下幾個(gè)方面：首先，本文采用第一手調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)一般文獻(xiàn)很少涉及的農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)的非農(nóng)化程度及其影響因素進(jìn)行研究；其次，本文提出一個(gè)新的計(jì)量模型即面板動(dòng)態(tài)自選擇百分?jǐn)?shù)因變量模型，并給出行之有效的估計(jì)方法；最后，本文采用面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型對(duì)農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，有效解決了以往研究往往忽略的由樣本選擇性和農(nóng)戶個(gè)體“異質(zhì)性”兩方面問題引致的估計(jì)偏誤?Cameron A. C.，Trivedi P. K.，Microeconometrics：Methods and Applications，Cambridge，MA：Cambridge University Press，2005.。

根據(jù)研究目的，本文剩余部分安排如下：第二部分首先介紹樣本數(shù)據(jù)來源，然后選取變量，并進(jìn)行簡(jiǎn)要分析和說明；第三部分構(gòu)建面板動(dòng)態(tài)自選擇百分?jǐn)?shù)因變量模型，進(jìn)而分析和識(shí)別農(nóng)戶投資非農(nóng)化程度及其影響因素；最后總結(jié)研究結(jié)論，并給出政策建議。

二、數(shù)據(jù)與變量

（一）數(shù)據(jù)來源

本研究所采用的數(shù)據(jù)源自于作者所在高校研究團(tuán)隊(duì)，時(shí)間跨度為2010—2012年，采用追蹤調(diào)查的形式，樣本具有很好的穩(wěn)定性和連續(xù)性。該調(diào)查采取的是分階段分層抽樣戰(zhàn)略，第一階段，根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，從所有省份中采取分類抽樣的方式，隨機(jī)選擇10個(gè)省份，它們分別是黑龍江、吉林、浙江、福建、江蘇、河南、湖北、四川、云南和重慶。第二階段，在上述各省中，隨機(jī)抽取18個(gè)村莊，在抽取村莊的過程中，剔除了那些面積和人口特別大（多）或特別小（少）的村莊。第三階段，從各村莊中排除特別富裕和特別貧窮的農(nóng)戶后，隨機(jī)選取60個(gè)左右的樣本農(nóng)戶，總共1080個(gè)樣本農(nóng)戶。在此基礎(chǔ)上，剔除一些純消費(fèi)戶（即不進(jìn)行任何生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的農(nóng)戶，這類家庭一般只有老人，靠轉(zhuǎn)移性收入生活），有效樣本農(nóng)戶為1021戶，共計(jì)3036個(gè)樣本。數(shù)據(jù)庫(kù)中收集了樣本農(nóng)戶2010—2012年每年的收入、支出、信貸、生產(chǎn)投資和經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、家庭和所處村莊的基本情況的詳細(xì)信息，為本文的研究提供了豐富的經(jīng)驗(yàn)事實(shí)。

表1給出了樣本農(nóng)戶2010—2012年間投資結(jié)構(gòu)的變化情況。

表1　2010—2012年樣本農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu) 單位：戶；％

從表1來看，非農(nóng)投資占總投資的比例始終保持在60％左右，說明目前農(nóng)戶的投資結(jié)構(gòu)經(jīng)過多年來非農(nóng)業(yè)投資的發(fā)展和壯大已經(jīng)趨于穩(wěn)定。由表1還可以知道，農(nóng)戶非農(nóng)投資所占比重較大的部分主要來自家庭工業(yè)、運(yùn)輸業(yè)、商業(yè)、飲食業(yè)和服務(wù)業(yè)等方面，其中家庭工業(yè)投資占總投資的比重在30％左右，商業(yè)、飲食業(yè)和服務(wù)業(yè)占總投資的比重在20％左右，這表明農(nóng)戶的非農(nóng)投資領(lǐng)域仍局限在這些“資金門檻”和“技術(shù)門檻”較低的產(chǎn)業(yè)。

（二）變量說明

參照已有研究，本文引入農(nóng)戶投資行為特征、家庭特征、各類資本和地緣特征等因素對(duì)農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)的非農(nóng)化程度進(jìn)行分析，具體含義參見表2注釋。

表2給出了本文計(jì)量分析模型中所有變量的樣本數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)特征，并對(duì)相關(guān)變量做了必要的解釋和說明。

首先，投資行為特征方面。本文引入過往投資結(jié)構(gòu)（上期結(jié)構(gòu)和期初結(jié)構(gòu)）、農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入（后文將之進(jìn)一步處理為投資機(jī)會(huì)）以考察它們對(duì)投資結(jié)構(gòu)的影響。

其次，家庭特征方面。本文引入戶主年齡、轉(zhuǎn)型化程度（收入的非農(nóng)化程度）和教育醫(yī)療支出等因素進(jìn)行分析。

再次，家庭各類資本方面。本文以實(shí)際經(jīng)營(yíng)土地面積作為實(shí)物資本的代理變量，以內(nèi)源融資變量和上年生產(chǎn)性固定資本原值作為金融資本的代理變量，以戶主受教育程度、是否參與農(nóng)業(yè)培訓(xùn)、是否參加非農(nóng)業(yè)培訓(xùn)等作為人力資本的代理變量，以干部家庭戶作為政治資本的代理變量，以獲得贈(zèng)送收入作為社會(huì)資本的代理變量。

最后，地緣特征方面。本文引入交通距離、是否位于富裕村莊和是否位于東部地區(qū)等變量進(jìn)行分析。

三、農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)的計(jì)量分析

（一）農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)的面板計(jì)量模型

在對(duì)農(nóng)戶的投資結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析時(shí)，需要注意以下幾點(diǎn)：首先，可能很多農(nóng)戶并未進(jìn)行投資，此時(shí)無法觀測(cè)到此類農(nóng)戶的投資結(jié)構(gòu)，此時(shí)數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)“磨損”（Attrition），事實(shí)上，如果僅僅采用那些可以觀測(cè)到投資結(jié)構(gòu)的農(nóng)戶樣本進(jìn)行分析，則可能引起選擇性偏誤（Selection bias），對(duì)此可采用樣本自選擇（Self-selection）模型判斷這種偏誤是否存在并可加以修正①Wooldridge J. M.，“Simple Solutions to the Initial Conditions Problem in Dynamic，Nonlinear Panel Data Models with Unobserved Heterogeneity”，Journal of Applied Econometrics，Vol. 20，No. 3，2005，pp. 39 -54.。其次，一般樣本自選擇模型結(jié)果方程（Out equation）中的因變量并無取值范圍限制，而本文結(jié)果方程中的因變量（即農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)）為取值介于［0，1］之間的百分?jǐn)?shù)，此時(shí)無法采用一般的樣本自選擇模型進(jìn)行估計(jì)②Loudermilk M.，Margaret S.，“Estimation of Fractional Dependent Variables in Dynamic Panel Data Models with an Application to Firm Dividend Policy”，Journal of Business＆Economic Statistics，Vol. 25，2007，pp. 462 -472.。最后，本文還需要控制農(nóng)戶個(gè)體“異質(zhì)性”的影響，以避免由此可能引致的估計(jì)偏誤③Wooldridge J. M.，“Simple Solutions to the Initial Conditions Problem in Dynamic，Nonlinear Panel Data Models with Unobserved Heterogeneity”，Journal of Applied Econometrics，Vol. 20，No. 3，2005，pp. 39 -54.。

表2　模型所涉及的變量的樣本數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)特征

Wladmir等人提出的面板自選擇模型④Wladmir R.，Mohnen P.，Palm F.，Loeef S.，The Behavior of the Maximum Likelihood Estimation of Dynamic Panel Data Sample Selection Models，Cesifo Working Paper，No. 1992，2007.，不僅可用來糾正樣本選擇性問題引致的估計(jì)偏誤，還可以控制農(nóng)戶個(gè)體“異質(zhì)性”的影響。然而，由于本文因變量較為特殊（百分?jǐn)?shù)），無法采用該模型進(jìn)行分析。對(duì)此，本文參照已有文獻(xiàn)處理個(gè)體“異質(zhì)性”①Wooldridge J. M.，“Simple Solutions to the Initial Conditions Problem in Dynamic，Nonlinear Panel Data Models with Unobserved Heterogeneity”，Journal of Applied Econometrics，Vol. 20，No. 3，2005，pp. 39 -54.②Loudermilk M.，Margaret S.，“Estimation of Fractional Dependent Variables in Dynamic Panel Data Models with an Application to Firm Dividend Policy”，Journal of Business＆Economic Statistics，Vol. 25，2007，pp. 462 -472.③Wladmir R.，Mohnen P.，Palm F.，Loeef S.，The Behavior of the Maximum Likelihood Estimation of Dynamic Panel Data Sample Selection Models，Cesifo Working Paper，No. 1992，2007.和因變量為百分?jǐn)?shù)時(shí)的研究思路④Mundlak Y.，“On the Pooling of Times Series and Cross Section Data”，Econometric，Vol. 46，No. 3，1978，pp. 69 -85.⑤Amemiya T.，Advanced Econometrics，Cambridge，MA：Harvard Press，1985.，提出了面板動(dòng)態(tài)自選擇百分?jǐn)?shù)因變量模型：一方面，該模型可以糾正樣本選擇問題和農(nóng)戶個(gè)體“異質(zhì)性”問題引致的估計(jì)偏誤；另一方面，可以體現(xiàn)結(jié)果方程中因變量為［0，1］之間的百分?jǐn)?shù)的情形。

下面，構(gòu)建農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)的面板動(dòng)態(tài)自選擇百分?jǐn)?shù)因變量模型如下：

模型中dit表示t時(shí)農(nóng)戶i是否進(jìn)行投資（包含農(nóng)業(yè)和非農(nóng)投資兩種類型）的二值變量，顯然地，只有農(nóng)戶在進(jìn)行投資時(shí)（dit=1）才可觀測(cè)到農(nóng)戶的投資結(jié)構(gòu)；y*it表示t時(shí)農(nóng)戶i投資結(jié)構(gòu)的潛變量（Latent variables），yit表示實(shí)際觀測(cè)到的t時(shí)農(nóng)戶i的投資結(jié)構(gòu)，yit是百分?jǐn)?shù)且取值介于［0，1］之間（顯然，當(dāng)農(nóng)戶投資類型全部為農(nóng)業(yè)投資時(shí)，yit取值為0；當(dāng)農(nóng)戶投資類型全部為非農(nóng)業(yè)投資時(shí)，yit取值為1；當(dāng)農(nóng)戶投資類型既有農(nóng)業(yè)投資又有非農(nóng)業(yè)投資時(shí)，yit取值介于（0，1）之間）；c1i和c2i分別為t時(shí)農(nóng)戶i投資參與方程和投資結(jié)構(gòu)方程的個(gè)體“異質(zhì)性”，用來反映不可觀測(cè)時(shí)不變因素的影響；Xit和Zit分別表示影響農(nóng)戶投資參與特征及其投資結(jié)構(gòu)的外生解釋變量；εit和μit分別表示投資參與方程和投資結(jié)構(gòu)方程的總體隨機(jī)誤差項(xiàng)。

首先，參照Mundlak⑥Mundlak Y.，“On the Pooling of Times Series and Cross Section Data”，Econometric，Vol. 46，No. 3，1978，pp. 69 -85.和Wooldridge的研究思路⑦Wooldridge J. M.，“Simple Solutions to the Initial Conditions Problem in Dynamic，Nonlinear Panel Data Models with Unobserved Heterogeneity”，Journal of Applied Econometrics，Vol. 20，No. 3，2005，pp. 39 -54.，對(duì)于個(gè)體“異質(zhì)性”c1i和c2i，假設(shè)：

a0和b0表示截距項(xiàng)；Xˉ*i和Zˉ*i分別表示Xi=（Xi1，Xi2，…，XiT）和Zi=（Zi1，Zi2，…，ZiT）中的時(shí)變變量的T期均值；υ1i和υ2i表示隨機(jī)誤差項(xiàng)，且有υ1i，υ2i⊥Xit，Zit，Xˉ*i，Zˉ*i。此外假設(shè)（υ1i，υ2i）和（εit，μit）之間相互獨(dú)立，且有：

規(guī)定Χit=（Xit，Zit，Xˉ*i，Zˉ*i），由此可得條件密度函數(shù)為：

其中，

Φε（·）表示關(guān)于變量ε的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù)。同理，

其中Φ-ε（·）表示關(guān)于變量-ε的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù)。此外，

參照Loudermilk①Loudermilk M.，Margaret S.，“Estimation of Fractional Dependent Variables in Dynamic Panel Data Models with an Application to Firm Dividend Policy”，Journal of Business＆Economic Statistics，Vol. 25，2007，pp. 462 -472.和Amemiya②Amemiya T.，Advanced Econometrics，Cambridge，MA：Harvard Press，1985.的研究思路，可得密度函數(shù)如下：

進(jìn)而可得其似然函數(shù)如下：

其中參數(shù)族為Ω=（β，γ；a0，a1；b0，b1；τ1，τ2；ρ3，ρ4）。

面板動(dòng)態(tài)自選擇百分?jǐn)?shù)因變量模型的MSL估計(jì)方法過程如下：

Step 1首先隨機(jī)產(chǎn)生兩組服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)，然后通過Box-Muller方法將之轉(zhuǎn)化為兩組服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)序列。

Step 2對(duì)于給定的（τ1，τ2，ρ3）和Step1中產(chǎn)生的序列，生成R組二元正態(tài)分布變量序列：

Step 3對(duì)于給定的（β，γ；a0，a1；b0，b1），對(duì)似然函數(shù)（10）進(jìn)行逼近，即：

Step 4重復(fù)進(jìn)行Step 2和Step 3直至收斂。

在得到參數(shù)估計(jì)族Ω之后，可以通過對(duì)（υ1i，υ2i）和（εit，μit）之間相關(guān)系數(shù)ρ3和ρ4是否顯著異于0（即（ρ3=ρ4=0））進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn)，根據(jù)其顯著性水平進(jìn)而判斷選擇性偏誤是否存在。如果關(guān)于（ρ3=ρ4=0）的聯(lián)合檢驗(yàn)在一定水平上顯著，則說明農(nóng)戶投資參與行為及其投資結(jié)構(gòu)之間存在相關(guān)性即選擇性偏誤是存在的，此時(shí)應(yīng)采用本文給出的面板動(dòng)態(tài)自選擇百分?jǐn)?shù)因變量模型進(jìn)行分析以修正偏誤；反之，如果關(guān)于（ρ3=ρ4=0）的聯(lián)合檢驗(yàn)并不顯著，則表明選擇性偏誤并不存在，此時(shí)可直接采用上文中Loudermilk給出的面板動(dòng)態(tài)百分?jǐn)?shù)因變量模型對(duì)農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，模型如下所示：

值得注意的是，為了控制時(shí)間因素的影響，本文在聯(lián)立方程（1）和聯(lián)立方程（12）中均引入了時(shí)間虛擬變量，并規(guī)定2010年為第0期（即期初時(shí)間），2011年為第1期，2012年為第2期。

（二）樣本選擇偏誤的存在性檢驗(yàn)

在對(duì)農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究時(shí)，首先要運(yùn)用面板動(dòng)態(tài)自選擇百分?jǐn)?shù)因變量模型判斷樣本選擇偏誤是否存在，估計(jì)結(jié)果參見表3，此時(shí)R（即Halton抽樣次數(shù)）取值為200。

由表3可知，我們對(duì)假設(shè)（ρ3=ρ4=0）的顯著性水平進(jìn)行Wald檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其在10％的水平上顯著，此外ρ3和ρ4的統(tǒng)計(jì)水平分別在5％和10％的水平上顯著，由此表明農(nóng)戶投資的參與特征及其結(jié)構(gòu)之間具有顯著關(guān)聯(lián)。因此，僅僅采用上文給出的面板動(dòng)態(tài)百分?jǐn)?shù)因變量模型進(jìn)行分析，此時(shí)估計(jì)結(jié)果會(huì)由于數(shù)據(jù)磨損問題而產(chǎn)生選擇性偏誤。

表3　樣本選擇偏誤存在性的檢驗(yàn)結(jié)果

（三）經(jīng)驗(yàn)分析結(jié)果及其討論

本文采用聯(lián)立方程（1）對(duì)農(nóng)戶投資參與行為和投資結(jié)構(gòu)的影響因素進(jìn)行分析，估計(jì)結(jié)果參見表4。簡(jiǎn)便起見，此處僅給出農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)影響因素的估計(jì)結(jié)果。

此外，為防止系數(shù)估計(jì)值過小而不便于觀測(cè)，本文參照一般研究的做法，即對(duì)教育和醫(yī)療費(fèi)用支出、內(nèi)源融資變量①Bierlen R.，F(xiàn)eatherstone A.，“Fundamental Q，Cash Flow，and Investment Farm Panel Data”，Review of Economic and Statistics，Vol. 80，No. 3，1998，pp. 427 -435.②Hart C.，Lence S.，“Financial Constraints and Farm Investment：A Bayesian Examination”，Journal of Business and Economic Statistics，Vol. 22，No. 1，2004，pp. 51 -63.、農(nóng)戶社會(huì)資本、生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值（以上變量均以萬(wàn)元為單位）和投資機(jī)會(huì)③本文運(yùn)用Δ農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入和Δ非農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入（分別表示農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入增長(zhǎng)率和非農(nóng)經(jīng)營(yíng)收入增長(zhǎng)率）來衡量農(nóng)戶所面臨的農(nóng)業(yè)和非農(nóng)投資機(jī)會(huì)，朱喜等采用了類似的變量，具體參見朱喜、史清華、李銳：《轉(zhuǎn)型時(shí)期農(nóng)戶的經(jīng)營(yíng)投資行為——以長(zhǎng)三角15村跟蹤觀察農(nóng)戶為例》，載《經(jīng)濟(jì)學(xué)》（季刊）2010年第9卷第2期。等變量均取對(duì)數(shù)（實(shí)際運(yùn)算中運(yùn)用ln（1＋x），使得估計(jì)在零值處具有數(shù)學(xué)意義）。

首先，我們分析農(nóng)戶過往投資結(jié)構(gòu)和投資回報(bào)對(duì)于當(dāng)期投資結(jié)構(gòu)的影響。由表4可知，農(nóng)戶上期投資結(jié)構(gòu)和期初投資結(jié)構(gòu)對(duì)于當(dāng)期投資結(jié)構(gòu)影響均為正向，且分別在1％和10％水平上顯著。農(nóng)戶上期投資非農(nóng)化比率每增加1％，當(dāng)期投資非農(nóng)化比率增加約0. 43％；農(nóng)戶期初投資非農(nóng)化比率每增加1％，當(dāng)期投資非農(nóng)化比率增加約0. 10％，以上結(jié)果表明我國(guó)農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)具有較強(qiáng)的狀態(tài)相依性。此外，不論是農(nóng)業(yè)投資還是非農(nóng)投資，投資機(jī)會(huì)的增加均會(huì)對(duì)投資結(jié)構(gòu)產(chǎn)生顯著影響，由表4可知其分別在10％的統(tǒng)計(jì)水平上負(fù)向和正向顯著。農(nóng)戶農(nóng)業(yè)投資機(jī)會(huì)每增加1％，當(dāng)期投資非農(nóng)化比率下降約0. 09％；農(nóng)戶非農(nóng)投資機(jī)會(huì)每增加1％，投資非農(nóng)化比率增加約0. 13％，這也與表4中農(nóng)戶面臨非農(nóng)投資機(jī)會(huì)增加做出理性反應(yīng)的結(jié)論相一致。

其次，我們分析農(nóng)戶家庭特征對(duì)于投資結(jié)構(gòu)的影響。戶主年齡越大，其參與農(nóng)業(yè)投資的積極性會(huì)相對(duì)增加，而其非農(nóng)投資的意愿會(huì)相應(yīng)減弱，從而對(duì)農(nóng)戶投資非農(nóng)化產(chǎn)生負(fù)面影響，但由表4可知其影響并不顯著。樣本農(nóng)戶在經(jīng)濟(jì)上的轉(zhuǎn)型程度對(duì)于農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)影響負(fù)向且在5％水平上顯著，農(nóng)戶收入非農(nóng)化程度每增加1％，其投資非農(nóng)化比率下降約0. 15％。通過外出轉(zhuǎn)移獲得收入仍是農(nóng)戶增收的主要途徑，然而外出轉(zhuǎn)移會(huì)消耗大量的時(shí)間和精力，農(nóng)戶未必會(huì)有時(shí)間參與非農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，但仍可以兼顧部分農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，因此會(huì)降低農(nóng)戶的投資非農(nóng)化比率。教育和醫(yī)療支出對(duì)于農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)影響負(fù)向且在1％水平上顯著，原因在于教育醫(yī)療支出往往會(huì)消耗農(nóng)戶自身的資金，從而抑制了農(nóng)戶投資行為的發(fā)生，兩相比較，對(duì)于非農(nóng)投資的影響更大一些，因此農(nóng)戶投資非農(nóng)化比率出現(xiàn)顯著下降。

再次，我們分析農(nóng)戶實(shí)物資本和金融資本對(duì)于投資結(jié)構(gòu)的影響。實(shí)際經(jīng)營(yíng)土地面積對(duì)于農(nóng)戶農(nóng)業(yè)投資結(jié)構(gòu)影響在10％水平上負(fù)向顯著。農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)的土地越多，其從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)所消耗的資金和精力就越多，從而降低其投資非農(nóng)化的比率。內(nèi)源融資變量對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)投資結(jié)構(gòu)正向不顯著，農(nóng)戶內(nèi)源融資變量越多，其從事生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)所受到的資金瓶頸就會(huì)越少，農(nóng)戶可以根據(jù)自身情況選擇從事農(nóng)業(yè)還是非農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，因而其影響較為模糊。此外，農(nóng)戶上年生產(chǎn)性固定資本原值對(duì)農(nóng)業(yè)投資結(jié)構(gòu)影響正向不顯著，其解釋與內(nèi)源融資變量類似。

接下來我們分析農(nóng)戶人力資本對(duì)投資結(jié)構(gòu)的影響。由表4可知，戶主受教育程度對(duì)投資結(jié)構(gòu)影響正向且在10％水平上顯著，原因在于教育提高了農(nóng)戶的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，綜合權(quán)衡之下，農(nóng)戶更愿意參與收益相對(duì)更高的非農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，從而提高了其投資非農(nóng)化的比率。參與農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對(duì)于農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)影響負(fù)向不顯著，原因在于農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)培訓(xùn)雖可能會(huì)刺激其參與農(nóng)業(yè)投資的熱情，但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)一般收益較低，農(nóng)戶可以通過其他生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)或者參與外出轉(zhuǎn)移獲得收入，從而對(duì)其投資結(jié)構(gòu)的影響并不顯著；參加非農(nóng)培訓(xùn)對(duì)于農(nóng)戶投資影響結(jié)構(gòu)影響正向且在10％水平上顯著，農(nóng)戶參與非農(nóng)培訓(xùn)，增加了其參與非農(nóng)投資的熱情，農(nóng)戶通過非農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)獲得更高收益的可能性得到提高，從而增加其投資非農(nóng)化的比率。

表4　估計(jì)結(jié)果

另外，農(nóng)戶的政治資本和社會(huì)資本對(duì)投資結(jié)構(gòu)存在顯著影響。干部家庭對(duì)農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)影響正向且在5％水平上顯著。一般來說，干部家庭更容易也更熱衷于從事相對(duì)收益更高的非農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，從而其投資非農(nóng)化比率較高。擁有較多社會(huì)資本的農(nóng)戶，在信息獲取、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和信貸支持方面往往占有優(yōu)勢(shì)，因此農(nóng)戶往往會(huì)傾向于邊際收益更高的非農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，由表4可知其對(duì)農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)影響在10％水平上正向顯著。

最后，我們分析農(nóng)戶所在地緣特征對(duì)于投資結(jié)構(gòu)的影響。由表4可知，交通距離對(duì)于投資結(jié)構(gòu)的影響負(fù)向且在10％水平上顯著。距離車站或碼頭越遠(yuǎn)，農(nóng)戶的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)就會(huì)受到越多的限制，兩相比較，非農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)受到的限制會(huì)更多，從而其非農(nóng)化比率出現(xiàn)顯著下降。位于富裕村莊對(duì)農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)影響正向且在10％水平上顯著。一般地，富裕村莊各種生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)較為發(fā)達(dá)，資金也相對(duì)充裕，農(nóng)戶傾向于參與非農(nóng)投資而對(duì)回報(bào)率較低的農(nóng)業(yè)投資興趣不大，從而其投資非農(nóng)化比率較高。位于東部地區(qū)對(duì)于農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)影響正向且在10％水平上顯著，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)一般較為發(fā)達(dá)，各種生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)可以得到較高的收益，同時(shí)非農(nóng)投資的影響要更大一些，從而增加其投資非農(nóng)化的比率。

此外，由表4可知，代表年份的虛擬變量的估計(jì)系數(shù)較為顯著，這表明控制時(shí)間因素影響的必要性，否則估計(jì)容易出現(xiàn)偏誤。

四、研究結(jié)論與政策建議

本文采用2010—2012年1021個(gè)農(nóng)戶的微觀面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建面板動(dòng)態(tài)自選擇百分?jǐn)?shù)因變量模型，考察和識(shí)別了我國(guó)農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)的非農(nóng)化程度及其影響因素，有效解決了樣本選擇性和農(nóng)戶個(gè)體“異質(zhì)性”兩方面問題引致的估計(jì)偏誤。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，目前我國(guó)農(nóng)戶的投資結(jié)構(gòu)經(jīng)過多年來非農(nóng)業(yè)投資的發(fā)展和壯大已經(jīng)趨于穩(wěn)定，但農(nóng)戶的非農(nóng)投資領(lǐng)域仍然局限在那些“資金門檻”和“技術(shù)門檻”較低的產(chǎn)業(yè)。

研究表明，農(nóng)戶上期投資結(jié)構(gòu)、期初投資結(jié)構(gòu)、非農(nóng)投資回報(bào)、戶主受教育程度、是否參與非農(nóng)業(yè)培訓(xùn)、是否干部家庭、社會(huì)資本、是否位于富裕村莊和是否位于東部地區(qū)對(duì)農(nóng)戶投資非農(nóng)化影響正向顯著；轉(zhuǎn)型化程度、實(shí)際經(jīng)營(yíng)土地面積、交通距離以及教育和醫(yī)療支出對(duì)投資非農(nóng)化影響負(fù)向顯著；農(nóng)業(yè)投資回報(bào)、戶主年齡、內(nèi)源融資變量、上年生產(chǎn)性固定資本原值和是否參與農(nóng)業(yè)培訓(xùn)等變量對(duì)投資非農(nóng)化影響均不顯著。總體而言，農(nóng)戶過往投資結(jié)構(gòu)（如上期投資結(jié)構(gòu)和期初投資結(jié)構(gòu)等）和非農(nóng)投資回報(bào)對(duì)農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)具有顯著影響，即我國(guó)農(nóng)戶投資結(jié)構(gòu)具有較強(qiáng)的狀態(tài)相依性；農(nóng)戶不同類型資本（譬如實(shí)物資本、金融資本、人力資本、政治資本、社會(huì)資本等）對(duì)其投資非農(nóng)化程度的影響存在著較大差異。

針對(duì)本文研究的結(jié)論，提出如下建議：（1）針對(duì)農(nóng)戶在進(jìn)行投資（尤其是非農(nóng)投資）時(shí)資金往往缺乏的現(xiàn)實(shí)，應(yīng)該建立多元化的農(nóng)村金融市場(chǎng)，增加農(nóng)村信貸市場(chǎng)上的資金供給，滿足農(nóng)戶對(duì)資金的需求；（2）進(jìn)一步完善農(nóng)村社會(huì)醫(yī)療保障體系和九年義務(wù)制教育，保障農(nóng)戶具有一定資金用于投資經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，避免農(nóng)戶“因病”或“因?qū)W”喪失投資機(jī)會(huì)而降低農(nóng)戶收入和福利水平；（3）引導(dǎo)農(nóng)戶進(jìn)行理性投資，并對(duì)農(nóng)民自主投資的項(xiàng)目給予適當(dāng)獎(jiǎng)勵(lì)和補(bǔ)助以增強(qiáng)農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的發(fā)展后勁，為農(nóng)民收入持續(xù)增長(zhǎng)營(yíng)造良好的發(fā)展環(huán)境；（4）進(jìn)一步完善和發(fā)展農(nóng)村資本交易市場(chǎng)，以便于農(nóng)戶拓寬資金來源和規(guī)模，從而促進(jìn)投資非農(nóng)化程度的上升。

［責(zé)任編輯 王治國(guó)責(zé)任校對(duì) 王景周］

［基金項(xiàng)目］湖北省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目《湖北省新型農(nóng)民創(chuàng)業(yè)問題研究》（批準(zhǔn)號(hào)：2013144）；中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)博士研究生創(chuàng)新教育項(xiàng)目《湖北省農(nóng)民創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)績(jī)效評(píng)估研究》（批準(zhǔn)號(hào)：2014B0810）。

［作者簡(jiǎn)介］嚴(yán)立冬（1954—），男，湖北鄂州人，中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)工商管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，主要從事生態(tài)經(jīng)濟(jì)與農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展研究；陳 勝（1985—），男，湖北恩施人，中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)工商管理學(xué)院博士生，主要從事新型農(nóng)民培育研究。

［收稿日期］2015 -05 -30

［中圖分類號(hào)］F832

［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A

［文章編號(hào)］1000 -5072（2016）01 -0113 -09