王萍萍

(北京大学 国家发展研究院，北京100871)

农业生产率问题是农业经济发展的根本问题，尤其是对于我国这样的发展中大国来说，提高农业生产率不仅是国民财富增长的核心议题，更是解决“三农”问题的关键。改革开放四十多年来，我国的农业生产率经历了快速的增长。1978—2019年，我国农业全要素生产率年均增长率为3.83%[1]，比2019年全球农业生产率平均增速1.63%的两倍还多。虽然成绩瞩目，但是我国农业生产率的持续增长也面临着发展的瓶颈。一方面，近期我国农业生产率增长已呈现出放缓的迹象，特别是最近10年来，年均增长率明显下降，并且促进农业生产率增长的主要驱动力也在逐渐削弱；另一方面，化肥和农药滥用导致的土壤退化不利于主要农作物的产量提升，同时不断上涨的土地租金和日益短缺的农村劳动力导致农业生产成本上升，也威胁着长久以来依靠劳动力密集型技术生产的我国农业[2]。如何进一步提高农业生产率已成为我国农业转型和高质量发展中面临的突出议题。

有保障的土地产权是农业生产率增长的必要条件[3]。不稳定的土地产权就如同对农户征收“随机税”，不仅影响其农业投资和生产的积极性，还可能导致频繁的土地纠纷，进而影响农户的经营效率[4-5]。同时，若产权不明晰、不稳定，正常的土地流转市场是难以形成的。这会导致农业生产中小农户过多，而集约化生产的大农场过少，农业生产因此难以实现规模经济，将会影响农业要素的配置效率，从而最终导致农业生产率的下降[6]。土地产权的清晰界定：一方面，可以提升地权稳定性，增强农户对土地权利的信心和对土地使用权的长期预期，相当于减小了加在投资上的随机税，有助于提高投资回报的期望值，激励农户更积极地对所经营的土地进行长久的投资，从而提高农业生产率；另一方面，可以有效降低土地流转的成本和风险，从而可以通过将土地重新分配给利用效率更高的生产者来提高农业生产率。此外，地权的改善还使得农户能够通过土地抵押更容易地从农村金融市场上取得贷款，从而帮助农户缓解从事农业生产时受到的信贷约束，这也会带来农业生产率的改善[7-8]。

作为理论的政策回应，从20世纪90年代开始，在世界银行和联合国粮食及农业组织等国际机构的支持下，一些发展中国家和地区陆续开展了大规模的土地确权与登记政策改革。关于土地确权与农业生产率的关系，国外学者已经进行了一些研究，但并未得到一致的结论。拉丁美洲和亚洲的证据表明，土地确权在一定程度上可以提高农业生产率[9-10]，但非洲的证据却比较复杂。虽然有一些研究发现，土地的确权与登记对非洲地区的农业生产率起到了显著的正向促进效应，而且这种效应的获得与投资可能性的增加有关[11-13]；但是，也有部分研究表明，确权户与未确权户的农业生产率在统计上没有显著差异，并且也没有迹象显示土地所有权对农户农业投资、信贷获得和长期最大化农业生产行为有明显影响[14-16]。

本文关注我国土地确权改革对农业生产率的影响。在我国，土地的所有权属于村集体，农户只拥有土地的承包经营权。地方政府不可预期的征地和土地调整行为不利于地权的稳定[17]。为了增强农户对土地产权的安全感和信心，中央政府出台了多项政策对土地确权问题做出明确安排。早在1982年，中央一号文件就明确提出必须抓好农村土地承包合同的订立工作。1997年，中共中央办公厅、国务院办公厅发布《关于进一步稳定和完善农村土地承包关系的通知》，开始了针对农村承包地的首次大规模确权。但受观念和条件限制，这项工作并没有受到地方政府重视，相关政策没有落实到位，一直未能建立一个清晰的登记账目，土地边界多处于村集体或农户默认状态，缺乏书面凭证[18]。从2009年开始，中央开启了新一轮的土地确权工作，旨在通过确定每宗土地的面积、四至、空间位置等信息，从法律层面明确农户的土地产权，并通过颁发土地承包经营权证书的形式，赋予农户对承包地占有、使用、收益、流转和抵押担保的权能。新一轮土地确权改革为探究中国场景下地权稳定性与农业生产率之间的关系提供了一次绝佳的机会；但从掌握的文献来看，已有研究着重考查了此次确权对农户土地流转、非农就业和农业投资的影响[19-21]，而针对农业生产率影响的研究较少。其中，较具代表性的是林文声等[22]的文章，其使用中国劳动力动态调查(CLDS)2014年和2016年的混合截面数据研究发现，新一轮确权能显著提高农户的农业生产率。但基于相同数据集，耿鹏鹏等[23]却发现，确权对农户的农业生产率并无明显作用，甚至反而会诱发纯技术效率耗散。近来，高叙文等[24]发现，土地确权对农业生产率的影响具有时间异质性，其影响主要产生于确权1年以上的农户中。

纵观相关文献可以发现，关于土地确权究竟会如何影响农业生产率，无论是国外还是国内研究均未达成共识。这种分歧既可能源自不同研究所使用的数据样本、农业生产率测度指标的差异，也可能与没有充分考虑确权影响的异质性或研究方法存在一定内生性问题有关。针对上述不足，本文使用中国家庭金融调查(CHFS)2013年和2015年的两轮追踪调查数据，利用新一轮确权在村庄之间的进度差异构造多时点双重差分(Staggered DID)模型，检验土地确权对农业生产率的影响及其作用机制。与已有文献相比，本文的边际贡献体现在：1)不仅检验土地确权能否提高农业生产率，更聚焦探讨土地确权影响农业生产率的机制，这既可以为现代产权理论提供来自中国土地产权制度的经验证据，亦能引发如何利用这些中间机制提高农业生产率的决策思考；2)不仅考查土地确权对农业生产率的平均影响，也考查对不同土地规模、不同地区、不同生产率农户的异质性影响，有助于厘清土地确权政策效果发挥的边界条件；3)基于村庄间的土地确权进度差异构造双重差分模型，相比采用横截面或者面板估计的研究，不仅可以有效地解决估计中面临的内生性和处理效应大小识别问题，而且可以更好地利用样本中的信息，降低由于测量误差造成的估计偏误。

1 理论分析

关于土地产权与农业生产率的关系，至少可以追溯到Besley[7]、Brasselle等[8]的研究。根据其研究，由确权引致的土地产权安全性增强可以通过3种途径影响农业生产率：投资激励效应、土地流转效应和信贷抵押效应。

第一，投资激励效应。对于处在资本相对匮乏的欠发达经济体中的农户，增加对土地、农具等的投资对于提高农业生产率有重要推动作用；但产权的不稳定性使得农户对经营土地缺乏长期预期，没有信心在土地上投入大量专用性程度高的固定资产，其结果是投资需求和生产率下降。确权带来了土地产权的稳定：一方面，保障了农户对土地投资的剩余索取权，使其对未来获取现期投资收益更有信心，从而增强其投资动力[25-26]；另一方面，则有助于促进土地要素市场的发育，使得长周期的农业投资可以从市场交易中得到确认，降低农业投资被“搭便车”的风险，这也会激励农户对土地进行投资以实现土地的增值保值[19]。

第二，土地流转效应。除了提高投资的作用外，土地确权还可以通过促进土地市场交易的顺利运作来影响农业生产率[23]。一方面，明晰的产权界定是土地市场交易发生的基础，也只有产权明晰才可能形成健康的土地流转市场；另一方面，土地流转能够使得土地在更大范围内得到优化配置，并通过土地集中产生的规模效应和分工引致的专业化效应提高农业生产率。首先，优化土地资源配置。土地流转本质上是土地要素实现再配置的过程，在这一过程中，土地从农业生产能力较低的生产者向农业生产能力较高的生产者配置，将有助于改善土地错配状况，使有限的土地资源得到更高效的利用，进而提高农业生产率。其次，促进土地集中并形成规模效应。土地流转促进了土地的集中化，为土地的连片经营和规模化种养提供了可能，不仅有助于农户通过获取潜在的规模效应来降低农业生产成本，而且有利于农户引进和使用更先进的农业机械、技术和管理手段，促使其生产率得到更大幅度提高。最后，土地流转还具有“选择”功能，可以通过淘汰低效率的农户来进一步提高农业加总生产率水平。

第三，信贷抵押效应。信贷约束是制约农业生产和产业化发展的关键因素，长期的信贷约束将限制农户的农业投资，使得他们只能进行简单重复和低效率的农业生产，陷入一种低效率均衡状态。土地作为农民的主要资产，也是最适合用作抵押的资产，但一直以来囿于农村土地产权的模糊界定，农村土地难以发挥其资产属性，普遍成为“沉睡的资产”。确权释放了土地作为资产的抵押和担保权能，使得农户能够通过土地抵押更容易地从农村正规金融机构获取急需的生产性资金，有效缓解家庭农业生产所面临的资金约束，扩大农业生产性投资(尤其是购置农机具)，进而带来农业生产率的提高[24]。

2 识别策略、数据与变量

2.1 识别策略

不同于国外由农户自主提出确权申请，我国的土地确权是一种“自上而下”的改革行动，普遍以建制村或村小组为单位统一展开。我国新一轮的确权采取“试点先行、逐步推开”的模式，这必然使得在某一时点上一些村庄会受到土地确权政策的影响，而另一些村庄则不受影响，这为我们构造“准自然实验”并使用双重差分法(DID)识别土地确权对农业生产率的净效应创造了条件。基于此，本文将基准回归模型设定为

Ecvht=α+βTvt+λXcvht+δv+γt+φct+εcvht；

(1)

Tvt=Cv×Pt。

(2)

式(1)、(2)中：下标c、v、h、t分别表示县市、村庄、农户和年份；被解释变量Ecvht为农户h在第t年的农业生产率，用单位耕地面积净利润(即土地生产率)的自然对数值表示；交互项Cv×Pt为本文关注的核心解释变量，其中，Cv为村庄层面上的土地确权率，用村庄v中已领取到土地经营权证书的农户所占比重表示，Pt为政策时期分组虚拟变量，政策实施前取值为1，实施后取值为0；Xcvht是一组随时间变化的农户特征变量；δv为村庄固定效应，用以控制村庄层面不随时间变化的不可观测却存在系统性差异的因素的影响；γt为年份固定效应，用以控制对所有农户相同但随时间变化的不可观测因素的影响；φct为县市-年份交互固定效应，以控制不同县市的宏观经济影响因素；α、β、λ为待估参数(向量)；εcvht为随机误差项，考虑到新一轮土地确权工作通常在村庄层面推进和落实，本文将标准误聚类到村层面。

在式(1)的模型设定中，由于同时控制了村庄与年份固定效应，因而利用交互项Cv×Pt计算出的就是类似双重差分(DID)的处理效应。这种Staggered DID方法虽然形式上不同于传统的DID，但本质上都是利用政策实验“自然”将整个样本分为处理组(政策力度较大的地区)和对照组(政策力度较小的地区)来识别政策实施的效果。与传统的DID相比，Staggered DID的优势是可以体现不同处理组处理强度不同的差异(在本文中表现为每个村庄的土地确权率不同)，避免了信息的流失，并且能尽量减少模型的内生性问题。当然，由于同属于DID方法，在运用Staggered DID模型进行政策效应评估时，除了政策实施需要满足随机实验条件外，还需要处理组和对照组在时间上满足共同趋势。这一假定通常不易满足，我们通过控制个体效应和时间效应，以及合理增加控制变量来尽可能保证。此外，为了进一步保证处理组与对照组的共同趋势假设，本文在模型中纳入县市虚拟变量与年份虚拟变量的交互项，从而排除由不同县级行政区发展趋势导致的差异。最后，在稳健性检验部分，本文还利用倾向得分匹配(PSM)方法筛选村庄样本，根据可观测特征增强处理组和对照组样本的可比性。

2.2 数据来源与处理

本文使用的数据来自2013年和2015年两轮的中国家庭金融调查(CHFS)。该调查采用三阶段分层、与人口规模成比例(PPS)的抽样方法在全国抽取家庭样本。其中，2013年调查样本覆盖了全国除西藏、新疆、香港、澳门、台湾外的29个省(自治区、直辖市)267个县(市、区)1 048个村(社区)的28 141户家庭，其中，农村样本为8 932户；2015年在对2013年样本进行追访的同时，将调查样本扩充至上述29个省(自治区、直辖市)351个县(市、区)1 396个村(社区)的37 289户家庭，其中，追访成功的农村家庭为7 970户。根据研究设计，我们使用追访成功的7 970户农村样本进行变量处理和样本筛选。

数据处理过程如下：首先，剔除过去一年未从事农业生产的样本；其次，剔除观测期间非连续存在的样本；再次，剔除关键指标数据缺失或异常(如投入产出指标为零或负值)的样本；最后，由于本文将2013年设定为初始期，对于2013年及以前就已经取得土地经营权证书的农户，因为缺少前期的数据，无法得知他们在确权前的信息，如果将其纳入，得到的结果就不再是双重差分估计，而仅仅是差分估计，故将该部分样本剔除。经过上述处理，本文最终获得由5 441个农户-年度观测值构成的非平衡面板样本。在后文实证分析中，因各组回归中使用变量的缺失程度略有不同，有效样本量还会有所变化。

2.3 变量与描述统计

2.3.1 被解释变量

本文的被解释变量是农业生产率(E)，釆用单位耕地面积(以亩计，1亩≈667 m2)净利润衡量，其中，净利润为农作物总产值与农业生产投入之差，耕地面积指农户实际经营的耕地面积，以二者之比的自然对数值表征。选取该变量主要基于以下3方面的考虑：1)与计算全要素生产率所需的大量投入和产出数据相比，该指标直观、计算方便，且具有很强的操作性，可有效规避数据缺失和测量误差对研究结论产生的扰动；2)与全要素生产率不同，单位耕地面积净利润并未假设技术是同质性的，也不需要先验的设定函数形式[27]；3)无需在控制变量中纳入其他农业生产要素投入变量向量[28]，可以避免资本与劳动投入内生于经营规模且会受到地权稳定性影响而造成的估计偏误[29]。当然，为了保证结论的稳健性，后文也采用了其他生产率测度指标用于稳健性检验。

2.3.2 核心解释变量

本文的核心解释变量是土地确权(T)，被定义为村庄层面的土地确权率(C)和政策时期虚拟变量(P)的交乘项。尽管村庄内的土地确权工作在程序上是同步进行的，但是在实际实施过程中，不同农户的确权颁证存在先后顺序；因此，即使是同一村庄内部的农户，其土地经营权证书持有状况也可能有所差异。此时，不论是采用“村庄是否确权”作为分组变量还是直接用“农户是否确权”作为分组变量都将会产生偏差[30]。本文采用村庄土地确权率，即村内已领取到土地经营权证书的样本农户比例作为处理组的代理变量，不仅可以更好地利用样本中的信息降低测量误差，而且还能够在一定程度上缓解土地确权衡量的内生性。根据CHFS问卷中的问题“您家耕地是否取得土地经营权证书？”，若回答“是”，则认为该农户家庭已完成土地确权，标记为确权户。对于时期虚拟变量，考虑到2014年是土地确权工作由“整村推进”转变为“整省推进”的关键节点，本文以2014年为界限，将2013年样本设定为0，2015年样本设定为1。

2.3.3 控制变量

表1 变量描述统计结果

对比未确权户与确权户在农业生产率和其他特征方面的差异(表2)，并进行均值t检验，其中，确权户是指2013年未确权而2015年确权的样本，未确权户是指2013—2015年始终未确权的样本。可以看出：1)未确权户与确权户的各类特征均比较相近，并且从2013年到2015年相对差异的变动幅度也比较小；2)在2013年，未确权户与确权户的农业生产率水平的差别并不大，前者甚至略高于后者，但是在2015年，确权户的农业生产率均值水平已高于对照组。因此，从直观上看，土地确权对农户农业生产率有正向的促进作用。

表2 确权户与未确权户的差异比较

3 实证结果分析

3.1 基准回归

将土地确权对农业生产率影响的基准回归结果整理于表3，所有模型均采用聚类到村庄的稳健标准误。如前所述，由于本文使用村庄土地确权率作为处理组的代理变量，因此实质上检验的是土地确权率越高的村庄，其农户的农业生产率是否增长越快。模型1报告了不含其他控制变量的估计结果。可以看到，村庄土地确权率越高，农户农业生产率增长越快。具体地，村庄土地确权率每提高1百分点，平均意义上农户以单位耕地面积净利润表征的农业生产率将提高约0.683%，该结果在1%统计水平上显著。在模型1的基础上控制农户的特征因素(模型2)，但T的参数估计无论是数值还是显著性变化都很微小，这意味着处理组和对照组分配的无条件随机性在一定程度上得到了保证[32]。根据模型2的估计结果，村庄土地确权率每增加1百分点，农户的农业生产率平均增长约0.691%。进一步将样本整理成农户平衡面板数据进行回归(模型3)，结果显示，村庄土地确权率的提高依然会显著促进农业生产率的增长，再一次说明了回归结果的稳健性。

表3 基准回归结果

3.2 倾向得分匹配分析

双重差分估计一致可信的一个重要前提是共同趋势假定。事实上，不同村庄的土地确权工作进展具有较大的异质性，因此可能很难满足处理组和对照组时间效应一致的条件。对此，本文采用倾向得分匹配(PSM)的方法筛选村庄样本。第一步，按照已确权农户所占的比例把村庄分为两组，将确权户比例较高的村庄视为处理组，将确权户比例较低的村庄视为控制组；第二步，根据基期村庄经济社会发展等一系列前置指标，使用Probit模型计算倾向得分；第三步，基于共同支撑域筛选出倾向得分相近的村庄样本。本文采用常见的Kernel核匹配方法将处理组与控制组进行匹配，最终共成功匹配338个村庄，其中，处理组93个，对照组245个。经检验，匹配后的样本满足平衡性假设和共同支撑域假设，说明本文的样本匹配是成功的。

使用匹配成功的样本重新进行双重差分估计(表4)。其中，模型4是仅采用匹配样本进行估计的结果，模型5在模型4的基础上加入了控制变量。估计结果显示，在同时控制村庄固定效应、年份固定效应，以及县市和年份的交互固定效应之后，不管有没有加入农户层面的特征变量(即控制变量)，变量T均在5%的水平上对变量E在5%的统计学水平具有显著正向影响，且系数值变化不大，稳健地验证了土地确权确实会显著地促进农户农业生产率的提高。

表4 基于倾向得分匹配(PSM)和工具变量的回归估计结果

3.3 工具变量估计

在内生性问题上，除了比较常见的因遗漏变量而产生的内生性外，我们也不能排除解释变量和被解释变量之间存在反向因果的可能性。比如，农业生产率越高的地方，由于土地越肥沃，以及土地越容易流转出去，更有可能被上级政府选择为确权试点村，从而影响到处理分组变量T的外生性。此外，各地在推进土地确权的过程中，通常按照先易后难、先局部试点再普遍推广的路径来开展，这也会导致不同地区的农户在能否取得土地经营权证书上不再随机，从而带来内生性问题。为了保证估计结果的准确性，本文在DID模型的基础上进一步采用工具变量法作为参照。参考丰雷等[18]的研究，本文使用“县(市)域内其他被调查村发放土地经营权证书的比例”作为工具变量。理由是，同一县域其他村庄发放土地经营权证书的状况反映了该县的土地确权进展，在县级政府的统一部署下，本村庄也会倾向于尽早推动确权，从而符合工具变量相关性的要求；但是本村以外的村庄对于农民而言是不同的生活单位，具有明显的行为差异与生活界限，其土地确权情况并不会直接影响到本村农户的农业生产行为，故满足工具变量的外生性。

需要注意的是，由于在模型1中内生变量T是以交互项的形式出现，因此，在工具变量回归中，本文使用“县(市)域内其他被调查村发放土地经营权证书的比例”(C1)与时期虚拟变量(P)的交乘项作为工具变量。由基于工具变量的2SLS两阶段估计(模型6)结果可以看出，在第一阶段的回归中，交互项C1×P的系数在1%的统计学水平上显著，且F统计量远大于临界值10，说明所选取的工具变量不存在弱工具的问题，是相对理想的工具变量。进一步地，从第二阶段的回归结果来看，变量T的系数在5%的统计学水平上显著为正，与基准回归的结果一致。这说明，在使用工具变量法纠正了可能的内生性偏误后，确权仍然显著地促进了农业生产率的提高。但是，变量T的系数估计值较基准回归有所下降，说明若忽视内生性可能会导致土地确权的效果被高估。

3.4 其他稳健性检验

3.4.1 更换生产率测度指标

农业生产率是一个多维度综合性的概念，除了土地生产率外，至少还应包括劳动生产率、技术效率和全要素生产率[31]。为避免单一土地生产率指标对实证结果稳健性的影响，将被解释变量依次替换为劳动生产率、技术效率和全要素生产率重新进行回归(表5)。其中，模型7是以劳动生产率(即单位实际投入劳动用工的净利润的对数值表示)作为被解释变量的回归结果，模型8和9分别是以技术效率(采用Cobb-Douglas的随机前沿生产函数估计得到)和全要素生产率(采用索罗余值法测算得到)作为被解释变量的回归结果。可以看到，不同生产率测度指标均一致证实，土地确权至少在5%的统计学水平上显著促进了农业生产率的提高，说明本文的实证模型结果并不会随农业生产率测度方法的变化而发生实质性改变，基准结论具有稳健性。

3.4.2 重新构造对照组和处理组

考虑使用一般DID的政策设计，重新构造处理组和对照组进行稳健性检验。参照Do等[33]的做法，当村庄中汇报已领到土地经营权证书的农户比例超过50%时，我们认为该村庄已进行了确权，定义为处理组，赋值为1；否则视为对照组，赋值为0。然后，进行标准DID估计(即模型10)。可以看出，变量T的系数在1%的统计学水平上显著为正，意味着分组方法并不会影响本文结论的稳健性。

表5 稳健性检验结果

3.4.3 选择子样本

新一轮土地确权延续了我国一贯采用的“先试点、后逐步铺开”的递进式改革思路，相较于其他省份，那些较早推行整省确权的试点省份有可能是被“精心挑选”的，其样本农户的生产行为可能与其他省份农户有所差别。为了纠正由此引起的可能偏误，本文将2014年最早进行整省确权的山东、安徽、四川3省的样本剔除，重新进行回归(即模型11)。可以看出，剔除首批整省确权的样本后，变量T的回归系数依旧在5%的统计学水平上显著为正，说明本文的估计结果对样本的变化也是稳健的。

3.4.4 安慰剂检验

影响农户农业生产率的因素众多，虽然在前文的识别中我们已尽可能多地控制了可观测因素，以及随时间不变和随时间同步变化的不可观测因素的影响，从而使核心解释变量尽量地满足可忽略性假设，但由于数据所限，仍然很难排除一些不可观测遗漏因素可能会对估计结果造成的影响。为检验这些遗漏因素是否会影响本文结论的稳健性，参考孙琳琳等[21]的做法，开展安慰剂检验。具体而言，根据原数据中样本农户的确权比例，首先随机抽取相同数量的“伪”确权户生成“虚假”双重差分变量，然后将其代入基准模型替换原变量重新进行回归。如果农业生产率的提升确实是由土地确权导致的，那么给定该“伪”处理组与政策实施时间的产生过程，在安慰剂检验的回归结果中，“虚假”双重差分变量的估计系数应不显著。为提高安慰剂检验的可识别能力，我们将该随机过程重复2 000次。图1报告了回归系数的分布情况。可以看到，基于随机样本估得的虚拟处理项的系数明显集中在0附近，表明上述构造的虚拟处理效应并不存在，从而排除了其他未观测因素干扰估计结果的可能。

图1 安慰剂检验的结果Fig.1 Result of placebo test

4 拓展性研究

4.1 异质性分析

对不同规模、不同地区、不同生产率水平的农户进行异质性分析(表6)。1)分规模看，土地确权对农业生产率的促进作用在经营面积在1 hm2以上的大规模农户中更大、更显著，表现出一定的规模偏好特征。这可能是因为规模户经营的土地以转入地为主，其农业生产更容易受到地权不稳定的负面影响，相应地，确权后，其生产率增长的边际效应也更明显。2)分地区看，在东部地区土地确权显著提高了农业生产率，而在中、西部地区这一影响不显著。究其原因，这既可能是因为东部地区社会经济发展水平相对较高，由确权带来的地权稳定性增强能诱发更多的农业投资，对农业生产率的促进作用更强；也可能与东部地区土地流转市场相对发达有关，东部地区的土地产权交易体系建设更为完善，经确权颁证后的土地经营权拥有更为宽阔的流通渠道，为充分发挥确权对农业资源的再配置效应创造了良好条件。3)从不同生产率分位数看，土地确权对高分位数农户的农业生产率具有显著的促进作用，而对中、低分位数农户的影响不显著。这说明，对于具有比较优势的高生产率农户，土地确权带来的生产率增长效应更加明显，呈现出“马太效应”。

表6 异质性分析结果

4.2 影响机制检验

由理论分析可知，土地确权主要通过影响农户对土地流转市场的参与、农业生产性投资和信贷可得性进而影响农业生产率。为识别上述传导机制是否真实存在，在Baron等[34]提出的中介效应检验方法的基础上，构建如下递归模型：

Ecvht=cTvt+λXcvht+δv+γt+φct+εcvht；

(3)

Mcvht=aTvt+λXcvht+δv+γt+φct+εcvht；

(4)

(5)

式(3)～(5)中：Mcvht为中介变量；c为土地确权对农业生产率的总效应(对应于基准回归模型的参数β)；a为土地确权对中介变量的效应；b是在控制了土地确权的影响后，中介变量对农业生产率的效应；c′是在控制了中介变量的影响后，土地确权对农业生产率的直接效应；a与b的乘积ab即是在考虑作用机制存在的前提下，土地确权通过中介变量对农业生产率产生的间接效应，也称中介效应。根据中介效应的一般检验流程，在上述递归模型中，我们可以通过关注系数a、b、c的显著性和数值变化来判断中介效应是否存在及其大小，若存在，中介效应占总效应的比例为ab/c。

将针对上述传导机制的回归检验结果整理于表7。其中，机制1报告了土地确权通过土地流转作用于农业生产率的机制检验结果。变量R表示农户是否参与土地流转，如果该农户家庭曾转入或转出过土地，赋值为1，否则为0。从检验结果可以看出，土地确权对农户是否参与土地流转有正向促进作用，其估计系数在5%的统计学水平上显著为正。将是否参与土地流转和土地确权同时纳入DID回归，结果发现，变量R的系数在1%的统计学水平上显著为正，但变量T的系数在保持原有显著性水平和符号方向的前提下，其估计值相比基准回归有明显下降(下降约49.8%)，说明土地确权部分地通过促进土地流转提高了农业生产率，即存在“土地确权→土地流转增加→农业生产率提高”的作用机制，该中介效应约占总效应的20.4%。

机制2考查土地确权通过生产性投资作用于农业生产率的效果。考虑到确权往往只影响机械等“固定”资产投资，而不影响化肥、劳动力等“流动”资产投资[35]，本文选取农户年末农业生产性固定资产价值的自然对数值作为生产性投资变量I的表征。土地确权与农户的生产性投资有正相关关系，其估计系数在1%的统计学水平上显著。将生产性投资和土地确权同时纳入DID回归后，变量I的回归系数依旧在1%的统计学水平上显著为正，而变量T的回归系数较基准回归有所下降(下降约44.9%)，说明土地确权部分地通过促进生产性投资提高了农业生产率，即存在“土地确权→生产性投资增加→农业生产率提高”的作用机制，该中介效应约占总效应的17.1%。

表7 影响机制检验结果

机制3考查土地确权通过信贷可获得性作用于农业生产率的效果。依据农户的信贷需求是否得到满足，本文设置二元虚拟变量对农户信贷可获得性水平变量Cr进行衡量。根据CHFS问卷的设计，如果该农户家庭因农业、工商业生产经营活动需要向银行/信用社贷款的情况是“需要，但没有申请过”或者“需要，申请过被拒绝”，则认为受到信贷约束，赋值为1，否则为0。结果显示，土地确权并没有显著提高农户的信贷可获得性水平。将信贷可获得性作为控制变量加入DID回归后，土地确权变量的估计系数相较于基准回归未有太大改变，且仍旧在1%的统计学水平上显著，说明信贷可获得性并不是土地确权促进农业生产率提高的一个渠道。一个可能的解释是，虽然土地经营权被赋予了抵押和担保权能，但抵押贷款试点尚未在全国推广，相关金融支持政策尚未落实到位，导致土地确权通过促进农户信贷可获得性进而提高农业生产率的机制尚未发挥作用。

5 结论与政策启示

本文基于中国家庭金融调查(CHFS)2013年和2015年的两期面板数据，利用村庄间新一轮土地确权进度的差异构造Staggered DID模型，实证检验土地确权对农业生产率的影响。研究发现，土地确权显著提高了农户的农业生产率，倾向得分匹配、工具变量估计和其他一系列稳健性检验证实了估计结果的稳健性。异质性分析表明，土地确权对农业生产率的促进作用具有规模偏好特征，对大规模农户的影响强于小规模农户；土地确权对农业生产率的促进作用还存在显著的区域差异，对东部地区农户的促进作用显著更强，而在中、西部地区则不显著；土地确权对于不同生产率农户的影响存在“马太效应”，在较高生产率分位水平，土地确权的生产率增长效应更大。进一步的影响机制检验发现，土地确权主要通过促进土地流转和农业生产投资进而提高农业生产率，但尚不具有促进信贷可获得性进而提高农业生产率的作用机制。

上述结论蕴含了明确的政策含义。1)赋予农民稳定且明晰的土地产权，一直是政策努力的重点。本文研究表明，土地确权能显著提高农业生产率，尤其是对大规模农户和高生产率农户的促进作用更大。因此，对当前这一轮的确权颁证要予以肯定，高质量完成确权颁证收尾工作，确保土地确权对农业生产率的促进作用能够持续有效发挥。2)土地确权对不同规模、不同地区和不同生产率水平农户的农业生产率的影响程度存在差异，说明土地确权的作用发挥存在边界，在推进确权政策的实际落地过程中，应当考虑到这种异质性并进行适应性调整。特别应注意到，对于土地规模较小和生产率水平较低的农户而言，确权并不必然促进其农业生产率提高，因此还需要建立和赋予与土地产权资格相伴随的其他机制。3)土地确权可通过促进农户间土地流转和农业生产性投资来提高农业生产率，因此应积极探索确权成果在推进土地流转、鼓励农业投资方面的转化应用，并落实降低土地流转交易成本和扩大农户正规信贷机会的政策，使得土地确权能够在促进农业生产率增长方面产生更大的乘数效应。4)由于配套制度的缺失，土地确权还不能有效缓解农户的信贷约束，未来需要继续出台一系列的措施。例如：放宽法律限制，为土地经营权抵押提供法律保障；健全土地产权交易市场，为担保物处置建造便利性通道；建立健全农地抵押贷款风险缓释与补偿机制，以进一步增强确权后土地的信贷抵押功能。