《表5 工具变量回归结果：林业生产性服务能促进农户林地规模经营吗——基于林地流入视角的实证分析》

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《林业生产性服务能促进农户林地规模经营吗——基于林地流入视角的实证分析》

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注:***、**依次代表1%、5%的显著性水平；为消除异方差，将林地流入规模、林业补贴、非农收入对数化并带入模型；为节省篇幅，其他变量结果省略。

上述模型可能存在联立因果或遗漏变量引起的内生性问题。第一，可能存在遗漏变量。虽然控制了户主特征、家庭特征、政策环境、村庄环境、市场环境等变量，但仍可能会遗漏一些与林业生产性服务相关又影响农户林地规模经营的变量。第二，可能存在联立性偏误问题。这是因为林业生产性服务能够削弱家庭禀赋约束，进而影响着农户林地规模经营；而与此同时，农户林地规模经营所取得的结果也反作用于林业生产性服务。Double-Hurdle模型能解决样本性选择偏差引起的内生性问题，但无法应对上述模型可能存在联立因果或遗漏变量引起的内生性问题。引入工具变量来解决可能的遗漏变量及联立因果问题。然而，样本数据中只有“村庄到乡镇距离（村庄到乡镇距离是天然的、历史的具有较强的外生性，且距离乡镇越近的村庄林业生产性服务水平越高）”一个工具变量，明显少于林业生产性服务的变量个数，因此，通过对以上林业生产性服务加权平均得到“林业生产性服务水平”变量。另外，由于Truncated模型缺乏工具变量回归方法，因而模型估计中采用Tobit模型进行替代。估计结果如表5所示。结果表明，第一，模型的整体显著性良好，因而这样的处理方式是合理的，林业生产性服务水平确实是内生变量；第二，工具变量回归中，林业生产性服务水平的显著性、方向与原模型的回归结果基本一致，说明林业生产性服务水平对农户林地规模经营有重要影响。