《表2 金融素养对农地转出影响的回归结果》

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《金融素养对农地流转的影响及作用路径研究——基于CHFS数据》

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注:（1）括号内为异方差稳健标准误；*p<0.1，***p<0.05，***p<0.01。（2）沃尔德统计量为内生性检验统计量。（3）金融素养代理变量对农地流转影响的模型中包含的控制变量与金融素养的影响模型中一致，具体影响省略。（4）AR（chi2）为Anderson-Rubin的卡方统计量，无论在工具变量是强、是弱

由表2可知，在仅放入区域虚拟变量和同时放入其他控制变量的情况下，金融素养对农地是否转出分别在5%和1%的水平上正向影响显著。考虑到可能存在的内生性问题，采用IV-probit模型进行工具变量法估计，结果显示，金融素养对农地是否转出在1%的水平上正向影响显著。内生性检验的沃尔德统计量在5%的水平上拒绝了不存在内生性的原假设，说明在农地是否转出的模型中，金融素养存在一定的内生性，工具变量法估计的结果更可靠。当然无论是否采用工具变量法估计，结果均在1%的水平上显著。弱工具变量稳健性检验的卡方统计量AR（chi2）在1%的水平上显著，进一步表明金融素养对农地是否转出的影响是稳健的。过度识别检验的ALN（Amemiya-Lee-Newey）最小卡方统计量为0.61，P值为0.4351，不能拒绝工具变量与误差项不相关的原假设，表明所选工具变量是外生的。另外，采用金融素养代理变量进行稳健性检验，结果显示，金融素养代理变量也在1%的水平上对农地是否转出具有正向影响。因此，金融素养水平越高，农户越倾向于转出耕地。如表2所示，tobit和IV-tobit估计结果显示，金融素养对转出面积的影响也显著为正，即金融素养越高的农户越倾向于转出更多农地。沃尔德统计量的结果显示金融素养不存在内生性，弱工具变量稳健性检验的卡方统计量AR（chi2）在5%的水平上显著，ALN最小卡方统计量不显著，说明工具变量是有效的。金融素养代理变量对农地转出面积的影响也显著为正。综合上述分析，研究假说1得到验证，这与苏岚岚等[13]的研究结果一致。