農機服務對小農戶土地流轉“內卷化”的影響

劉 艷，馬賢磊，石曉平

（南京農業(yè)大學公共管理學院，江蘇南京 230095）

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

然而，截至2020年底，在全國農地流轉比例超過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畝的小農戶[12]，說明土地流轉尚未改變我國農業(yè)的小農面貌，并逐漸呈現(xiàn)出了農地流轉增速放緩、小規(guī)模轉入與部分轉出對應的“小農戶復制”以及對農業(yè)生產(chǎn)效率作用遞減等特征，這樣一種沒有推動農業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營趨勢出現(xiàn)的土地流轉屬于“沒有發(fā)展的增長”，被稱之為土地流轉的“內卷化”現(xiàn)象[13]。與此同時，以農機服務為代表的農業(yè)社會化服務快速發(fā)展，帶動小農戶農業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營方式的轉變并逐漸成為其重要的農業(yè)機械化來源[14]。關于土地流轉“內卷化”的原因，現(xiàn)有研究分析了農地不可移動的客觀屬性、小農戶對土地的稟賦效應和錨定效應以及農地流轉市場自身的不完善等諸多重要原因[12]。那么，農機服務的快速發(fā)展能否在一定程度上解釋我國土地流轉的“內卷化”現(xiàn)象？若是，其主要影響機制是什么？

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

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

一、理論分析與研究假說

土地流轉“內卷化”現(xiàn)象對應的流轉增速下降、“小農戶復制”與土地流轉對農業(yè)生產(chǎn)效率作用遞減的三個關鍵特征，在土地流轉市場中首要表現(xiàn)為小農戶土地流轉決策的調整。因此，分析農機服務對土地流轉“內卷化”的影響，核心在于剖析農機服務對小農戶土地流轉決策的影響。農機服務的快速發(fā)展，為小農戶提供了可獲取的農業(yè)機械化作業(yè)方式，與此同時，影響著小農戶農業(yè)生產(chǎn)要素投入的數(shù)量與結構。以下將結合小農戶面臨的農業(yè)生產(chǎn)約束，從要素投入的角度分析農機服務對小農戶土地流轉決策的影響與作用機制。

首先，農機服務提供的機械化作業(yè)對農業(yè)勞動力的替代和補充，可以緩解小農戶的農業(yè)勞動力投入約束。相較于雇傭農業(yè)勞動力而言，農機服務的單位面積作業(yè)成本低，并且能夠提供更加標準化的機械作業(yè)以降低監(jiān)督成本[21-22]。由此，不同類型農機服務可以在農業(yè)生產(chǎn)的多個環(huán)節(jié)中補充農業(yè)勞動力的投入，或是替代家庭農業(yè)勞動力使得小農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，小農戶采用農機服務減少了家庭對投資農機的需求，從而減緩農業(yè)資金的投入壓力。農業(yè)生產(chǎn)中不同環(huán)節(jié)所需的農機類型不盡相同，并且農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，農業(yè)資金不足往往限制了小農戶進行農機投資[23]。農機服務提供了多環(huán)節(jié)的機械化作業(yè)服務，使得農戶能夠在不依賴于自家投資機械的情況下實現(xiàn)農業(yè)機械化。因此，農機服務緩解了小農戶因購置農機以及在使用、維修過程中帶來的資金投入壓力。并且，農機服務的使用還可以緩解因農業(yè)勞動力工資上漲所導致的農業(yè)生產(chǎn)成本攀升及其導致的資金約束，同時農機服務對于農業(yè)生產(chǎn)效率的提升能夠增加家庭的農業(yè)收入以緩解資金約束[22，24-25]。

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

上述分析表明，農機服務能夠緩解小農戶在農業(yè)生產(chǎn)中的勞動力、資金和技術投入約束，進而影響到小農戶家庭的土地、勞動力等要素的配置。結合前文提到的小農戶在土地流轉市場中可能面臨的由于土地的小規(guī)模與細碎化、農業(yè)勞動力的數(shù)量與體力的下降、農業(yè)資金短缺而導致的投入約束，那么，農機服務將能夠減少小農戶因土地、勞動力或資本投入約束而轉出土地的可能，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：農機服務的采用能夠減少小農戶的土地轉出；

H2：農機服務的采用能夠促進小農戶的土地轉入。

二、數(shù)據(jù)來源、研究方法與變量選擇

1.數(shù)據(jù)來源

本研究使用的小農戶數(shù)據(jù)來自浙江大學“中國家庭大數(shù)據(jù)庫”（Chinese family database，CFD）和西南財經(jīng)大學中國家庭金融調查與研究中心的“中國家庭金融調查”（China household finance survey，CHFS）。村級數(shù)據(jù)來自浙江大學“中國家庭大數(shù)據(jù)庫”（CFD）、西南財經(jīng)大學中國家庭金融調查與研究中心的“中國社區(qū)治理調查”（China community governance survey，CCGS）和南京審計大學的“中國基層治理調查”（China grassroots governance survey，CGGS）。該數(shù)據(jù)包括了2017年的“中國農村家庭大數(shù)據(jù)庫”（China rural household panel survey，CRHPS），涵蓋29個省級行政區(qū)域的農戶和村級調查，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)）中抽取樣本農戶。文章關注農機服務對小農戶土地流轉決策的影響，因此使用了“中國農村家庭大數(shù)據(jù)庫”（CRHPS）中擁有承包地并且規(guī)模不足50畝的小農戶樣本，即排除了不能轉出土地和家庭擁有土地規(guī)模遠超過我國農戶平均經(jīng)營規(guī)模的部分樣本，并將村（社區(qū)）的變量匹配到農戶層面。表1呈現(xiàn)了樣本內小農戶的土地流轉情況。

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

表1 樣本內小農戶的土地流轉情況

整體而言，小農戶之間的土地流轉帶動了農地經(jīng)營權的流動，但是土地轉入與轉出的參與率較低，在流轉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戶群體，并且土地轉入戶的土地利用效率明顯低于全樣本或是土地轉出戶的平均水平。因此，樣本小農戶的土地流轉具有流轉率偏低、小農戶復制以及對農業(yè)生產(chǎn)效率未見提升的“內卷化”特征。

2.模型設定

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

式(1)和(2)中，LRij表示小農戶i關于土地流轉的j決策，包括擴大經(jīng)營規(guī)模的轉入決策(j=1)和縮小經(jīng)營規(guī)模的轉出決策(j=2)。MSi代表農戶i是否采用農機服務；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，小農戶土地流轉和農機服務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。考慮到小農戶的土地轉入和土地轉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性，故引入似不相關的Biprobit模型。此外，小農戶的農機服務采用與土地流轉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，需要進一步解決內生性問題。對于含有內生變量的系統(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性并進行系統(tǒng)估計，故使用3SLS模型用以解決小農戶的土地流轉與農機服務采用決策之間的內生性。因此，本研究的實證策略是依次使用Probit、Biprobit和3SLS模型，分別作為基準的、考慮了相關性的、同時考慮相關性和解決內生性的估計結果。

3.變量選擇與描述性分析

因變量中小農戶的土地轉入、土地轉出和農機服務采用決策，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，分別在土地流轉和農機服務采用方程中加入互斥的外生變量，即在土地流轉和農機服務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戶的農機服務采用和土地流轉決策的識別變量。

土地流轉決策方程中的識別變量，使用土地租金和土地流轉經(jīng)歷。其一，土地租金作為土地經(jīng)營權流轉的經(jīng)濟實現(xiàn)和權益價值的體現(xiàn)是小農戶土地流轉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戶的農機服務采用。在選擇土地租金的代理變量時，考慮到未參與土地流轉的農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，使用小農戶過往的土地轉入和土地轉出經(jīng)歷作為識別變量。小農戶通常具有多年的農業(yè)生產(chǎn)經(jīng)驗，其此前的土地流轉決策能夠通過行為慣性或是經(jīng)驗積累等方式，影響到小農戶當期的土地流轉決策。并且，過去的土地流轉決策不會直接影響其當期的農機服務選擇?？紤]到本文所用數(shù)據(jù)庫的調研采取了隔年追蹤的方式，故引入小農戶2014年是否轉入和是否轉出土地作為衡量變量。

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

關于同時影響小農戶土地流轉和農機服務采用決策的控制變量選擇，文章參考已有研究的設定，控制了家庭資源稟賦、家庭主要決策人以及所在區(qū)域特征在內的相關變量[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機總價值衡量家庭農業(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的基本特征。此外，使用村的道路情況、土地確權與否和非農就業(yè)比例來表征區(qū)域特征。

表2描述了以上變量的定義，并且匯報了采用農機服務和未采用農機服務分組內的變量均值和t檢驗結果。其中，采用農機服務分組內小農戶的土地轉入可能性顯著高于未采用農機服務的分組，同時土地轉出的可能性顯著降低。關于自變量和控制變量的對比分析，發(fā)現(xiàn)除了家庭擁有的農機具價值、戶主是否參與社保和村莊非農就業(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、實證結果分析

1.小農戶的農機服務使用對土地流轉決策的影響

表3報告了小農戶的農機服務采用對其土地流轉決策影響的估計結果。(1)-(2)列和(3)-(4)列分別匯報了Probit和Biprobit模型的估計結果。其中，Wald test檢驗在1%統(tǒng)計水平上拒絕了土地轉入和土地轉出決策之間相互獨立的原假設，說需要采用聯(lián)立估計。對(5)-(7)列方程的擾動項相關性進行檢驗，發(fā)現(xiàn)土地轉入與土地轉出決策的擾動項相關性系數(shù)為-0.124，在1%的統(tǒng)計水平上顯著，農機服務采用與土地轉入、土地轉出擾動項的相關性系數(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 農機服務采用對土地流轉決策影響的估計結果

首先，分析文章核心關注的農機服務采用對小農戶土地流轉決策影響的估計結果。小農戶采用農機服務顯著地增加了其轉入土地的可能性，與此同時，顯著地減少了其轉出土地的可能性。這說

明在充分控制了農地流轉決策和農機服務采用決策擾動項之間的相關性以及控制變量的影響之后，小農戶采用農機服務使得家庭轉入土地的可能性提高了5.0個百分點，并且轉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，分析土地流轉方程中識別變量的估計結果。其一，土地租金并未顯著地影響小農戶的土地轉入與土地轉出。分析原因，小農戶的土地流轉以同村農戶之間的交易為主，交易雙方通常較為熟悉并且已經(jīng)對土地的質量、歷史成交的價格等信息有所了解。這說明小農戶之間的土地流轉價格相對公開，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戶的土地流轉決策。其二，小農戶的土地轉入和土地轉出的經(jīng)歷，分別顯著地正向影響了其當期的土地轉入和土地轉出的參與，可見小農戶過去的土地決策與當期的土地流轉決策之間具有高度的一致性。

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

2.作用機制分析

根據(jù)前文的理論分析，農機服務通過帶動農業(yè)技術應用、影響農業(yè)勞動力投入和家庭農業(yè)資金稟賦的機制間接作用于小農戶的土地流轉決策?；谏鲜鰧嵶C中農機服務對小農戶土地流轉決策存在顯著影響的估計結果，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，分別使用家庭農業(yè)勞動力數(shù)量、農業(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，對應農業(yè)勞動力(j=1)、農機技術(j=2)和農業(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)的估計結果驗證了式(3)的系數(shù)c1j顯著，說明可以按照中介效應立論，此時若a1j和b2j均顯著則說明中介效應顯著。

關于工具變量IV的選擇，文章使用了前文3SLS估計中土地流轉決策外生變量之一的農機服務采用經(jīng)歷。滯后期的變量是在農戶行為決策的效應評估中解決潛在內生性的常用方法[35]。前文解釋了農機服務采用經(jīng)歷對小農戶當期農機服務采用決策的影響機制。并且，農機服務采用經(jīng)歷對于小農戶當期的家庭生產(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，一方面是驗證了農機服務采用經(jīng)歷與小農戶當期的農機服務采用之間具有顯著地正向相關性①由于篇幅限制，此處未給出一階段的回歸結果，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。

表4匯報了農機服務對中介變量的影響與中介變量對土地流轉決策的影響，分別對應式(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的核心估計結果，省略了其他控制變量的估計結果。其中，中介效應表示農機服務通過中介機制對小農戶土地流轉決策產(chǎn)生的影響，即a11b21、a12b22和a13b23。并且，文章對于中介效應估計結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 小農戶采用農機服務對土地流轉決策的作用機制

首先，分析農機服務對小農戶土地轉入影響的中介效應。農機服務通過對農業(yè)勞動力投入、農業(yè)機械化比例、糧食種植收入的正向顯著影響，分別促進了小農戶的土地轉入。對比不同影響機制的中介效應值，糧食種植收入最大（0.209），農業(yè)機械化次之（0.087），而農業(yè)勞動力最小（0.020）。其次，分析農機服務對小農戶土地轉出影響的中介效應。農機服務通過農業(yè)勞動力投入、農業(yè)機械化比例和糧食收入的機制，分別對小農戶的土地轉出參與產(chǎn)生了顯著地負向影響。對比中介效應系數(shù)的絕對值，其中農業(yè)機械化的中介效應最大（-0.170），農業(yè)勞動力次之（-0.075），而糧食收入最?。?0.016）。最后，Sobel test和Bootstrap test結果顯示，三個中介機制對于土地轉入和土地轉出決策影響的中介效應檢驗結果均在1%的統(tǒng)計水平上顯著。由此可見，農機服務確如理論分析所示能夠通過對農業(yè)勞動力投入、技術應用和農業(yè)資金的影響，間接促進小農戶的土地轉入并抑制土地轉出。

3.穩(wěn)健性檢驗

（1）主結果的穩(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機服務對小農戶土地流轉決策的影響。其一，替換因變量。使用土地轉入規(guī)模和轉出規(guī)模分別作為土地轉入和土地轉出的衡量變量，將農機服務的衡量改用農機服務的作業(yè)費用。此時能夠在驗證前文估計結果穩(wěn)健性的同時，驗證農機服務采用對小農戶土地流轉強度的影響。其二，替換3SLS方程中的識別變量。使用“同群效應”變量，將同村其他農戶的農機服務采用、土地轉入和土地轉出的規(guī)模作為識別變量以納入方程。這是基于同村其他農戶的服務采用會影響到小農戶自身的服務采用，但不會直接影響其土地流轉決策的分析。土地流轉“同群效應”的分析同理，故不再贅述。并且，分別在土地流轉方程和農機服務采用方程加入了小農戶的承包地規(guī)模和家庭經(jīng)營的土地規(guī)模。其三，估計模型的調整。由于因變量類型的調整，需要將適用于二元分類因變量的Probit、Biprobit模型相應地替換為適合連續(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果。

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

表5 穩(wěn)健性檢驗：小農戶農機服務采用對土地流轉決策的影響

（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，使用農機服務采用的“同群效應”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”的原理分析及其在評估小農戶服務采用和技術采納效應中作為工具變量的應用[36-39]。在式(6)中使用農機服務的“同群效應”和農機服務采用經(jīng)歷共同作為工具變量，并在工具變量的相關性、弱工具變量檢驗基礎上增加了過度識別檢驗。結果顯示，同村其他小農戶的農機服務采用與小農戶自身的服務采用之間具有顯著的正相關性①由于篇幅限制，此處未給出一階段的回歸結果，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匯報了使用過往農機服務采用經(jīng)歷和“同群效應”共同作為工具變量時的中介效應識別結果?？梢园l(fā)現(xiàn)，農機服務的采用通過農業(yè)勞動力投入、農業(yè)機械化比例和糧食種植收入作用于小農戶土地轉入和土地轉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的估計結果佐證了前文關于作用機制識別結果的穩(wěn)健性。

表6 穩(wěn)健性檢驗：作用機制

四、結論與政策啟示

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

關于如何在土地流轉“內卷化”的現(xiàn)實情境下促進小農戶與現(xiàn)代農業(yè)的銜接，文章得到了以下啟示。首先，明確土地流轉“內卷化”現(xiàn)象是我國現(xiàn)階段土地流轉市場的重要特征，并且部分原因是源于農機服務的快速發(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市場的關鍵特征，以厘清我國土地流轉市場的發(fā)展階段。其次，建議政策制定者更多地關注到如何完善農機服務及其相關的農業(yè)生產(chǎn)性、社會化服務體系，以帶動小農戶由傳統(tǒng)生產(chǎn)方式向現(xiàn)代農業(yè)轉型。最后，在制定完善農機服務政策時，既要滿足小規(guī)模農戶的生產(chǎn)需求以維持家庭生計，又要銜接土地轉入戶的服務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機服務對小農戶土地流轉決策的影響與作用機制，用以揭示農機服務發(fā)展對土地流轉“內卷化”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)分小農戶在種植不同作物過程中的農機服務采用情況，故未能分析農機服務在不同種植結構下對小農戶土地流轉決策的異質性影響；另一方面，所用數(shù)據(jù)庫的調研采取隔年追蹤的方式，故未能捕捉到上一年農機服務采用對下一年土地流轉決策的動態(tài)影響。這有待于未來通過詳細的案例調研和逐年的小農戶追蹤調研數(shù)據(jù)，對上述情況進行深入研究。