袁威（四川行政學院　經(jīng)濟學教研部，成都　610071）

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農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃關系及其影響機制研究——基于魯鄂甘桂四省的農(nóng)戶問卷調(diào)查

袁威
（四川行政學院經(jīng)濟學教研部，成都610071）

【摘要】非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租賃是社會主義新農(nóng)村建設的兩項重大課題，通過回顧與非農(nóng)就業(yè)—農(nóng)地租賃兩者關系相關的國內(nèi)外文獻，并借鑒部分國家特定時期非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租賃的發(fā)展情況，我們發(fā)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租賃并非單純的互相促進關系。本文借鑒“農(nóng)地租賃理論”構(gòu)建了理論分析框架，并通過基于山東、湖北、甘肅和廣西四省的農(nóng)戶問卷調(diào)查的微觀實證和基于省級面板數(shù)據(jù)的宏觀實證兩個層次，探討了非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃的關系，以及兩者發(fā)生影響的機制。得到以下主要結(jié)論：外地非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃有正向關系，外地非農(nóng)就業(yè)促進了農(nóng)地的租出但對農(nóng)地租入的影響不顯著，本地非農(nóng)就業(yè)抑制農(nóng)地租賃。非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃的影響在微觀層次是通過家庭資源稟賦發(fā)生作用，而宏觀層次則是通過中間依賴變量發(fā)生作用。

【關鍵詞】農(nóng)地租賃；非農(nóng)就業(yè)；農(nóng)地流轉(zhuǎn)；勞動力轉(zhuǎn)移

一、引言

從農(nóng)地流轉(zhuǎn)和非農(nóng)就業(yè)的現(xiàn)實情況來看，截至2011年上半年，全國農(nóng)地流轉(zhuǎn)的面積達到2.07億畝，占耕地總面積的16.2%，呈現(xiàn)出總體規(guī)模不斷擴大、流轉(zhuǎn)速度更快的特點；而非農(nóng)勞動力人數(shù)也迅速增加，截至2012年，全國非農(nóng)就業(yè)勞動力總量達到2.62億人。無論是農(nóng)地流轉(zhuǎn)還是非農(nóng)就業(yè)均已成為影響國家經(jīng)濟發(fā)展和社會穩(wěn)定的重大問題。

那么非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉(zhuǎn)之間是否存在某種關系呢？從外國情況來看，19世紀的工業(yè)化浪潮，使得美國農(nóng)村勞動力大量擠進城鎮(zhèn)從事非農(nóng)行業(yè)并直接推動了美國農(nóng)村農(nóng)場的兼并和土地的流轉(zhuǎn)；而英國工業(yè)化前期的“圈地運動”和自發(fā)性的農(nóng)地流轉(zhuǎn)擠出了大量的農(nóng)村勞動力進入城市受雇于手工工場，屬于特殊的“農(nóng)地流轉(zhuǎn)”推動非農(nóng)就業(yè)類型。美國和英國的歷史似乎暗示了農(nóng)地流轉(zhuǎn)和非農(nóng)就業(yè)總是在特殊的歷史背景下起著伴生的關系。

而從我國發(fā)展的實際情況來看，作為農(nóng)村勞動力輸出大省的四川，2010年農(nóng)地流轉(zhuǎn)比例達827萬畝，占農(nóng)地總面積比重為15.3%；安徽省2010年農(nóng)地流轉(zhuǎn)比例達589.4萬畝，占比為9.2%(楊光, 2011)；貴州省2009年農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)總面積為223萬畝，比重為8.8個百分點（趙勇軍，2010），顯現(xiàn)出在農(nóng)村勞動力主要轉(zhuǎn)出地區(qū)農(nóng)地流轉(zhuǎn)比例較高的特點，但是作為農(nóng)村外出務工人數(shù)最多的省份，河南的農(nóng)地流轉(zhuǎn)比例僅為4.8%，沒有能夠體現(xiàn)出農(nóng)村剩余勞動力輸出市場越活躍的地區(qū)農(nóng)地流轉(zhuǎn)比例越高的規(guī)律。

無論是國外發(fā)展經(jīng)歷或是我國實際發(fā)展來看，非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉(zhuǎn)都不是簡單的相互促進作用。如果這個假設成立，那么國家開展貫徹的許多推進“農(nóng)地流轉(zhuǎn)”和“非農(nóng)就業(yè)”的政策措施就將會因為相互制約而減小應該發(fā)揮的作用。從這個意義上來看，搞清楚非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租賃之間的關系及影響機制，對于相關政策的制定和出臺具有積極的意義。

本文研究的“農(nóng)地租賃”屬于“農(nóng)地流轉(zhuǎn)”的研究范疇。黨的十七屆三中全會通過的決定《中共中央關于推進農(nóng)村改革發(fā)展若干重大問題的決定》確定了農(nóng)地流轉(zhuǎn)的五種主要形式，即“轉(zhuǎn)包、出租、互換、轉(zhuǎn)讓、股份合作”。由于“租賃”指土地承包人在某一段時期內(nèi)將承包土地租賃給承租人，并獲得一定收益，因此農(nóng)地流轉(zhuǎn)五種主要形式中，“轉(zhuǎn)包”和“出租”在本質(zhì)上并沒有不同，其中的差異在于“轉(zhuǎn)包”是將農(nóng)地租賃給本集體經(jīng)濟組織內(nèi)的其他成員，而“出租”指的是將農(nóng)地租賃給本集體經(jīng)濟組織外的承租人，將“轉(zhuǎn)包”和“出租”統(tǒng)稱“農(nóng)地租賃”的相同處理方式見張云華（2012）、姚洋（2000）等的文獻。

國內(nèi)外學者在農(nóng)地租賃和非農(nóng)就業(yè)兩者關系和影響機制的研究方面，以非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃市場影響的研究較多，并且都專注于非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃市場的單方面影響（Deininger and Jin，2002；Shuyi Feng et al.，2004；Lohmar et al.，2001；Yao，2000；Qian Forrest Zhang et al.，2004），研究一般認為非農(nóng)就業(yè)是通過農(nóng)戶稟賦、外部環(huán)境、農(nóng)地租賃動力等方面的原因來影響農(nóng)地租賃市場的。比如，非農(nóng)就業(yè)通過對農(nóng)戶稟賦發(fā)生作用來影響農(nóng)地租賃行為。有無剩余勞動力，非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃行為的影響不一致（陳秧分等，2010）；由于土地稟賦差異，非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃行為的影響不一樣（陳秧分等，2010；羅芳等，2010；Shuyi Feng，2006）；農(nóng)戶人口結(jié)構(gòu)或個人就業(yè)特點不同，非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃的影響也有較大差異（林善浪，2010）。其次，農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)的動力差異會促進或抑制農(nóng)地租賃行為。根據(jù)勞動力轉(zhuǎn)移理論，江淑斌、蘇群（2012）把勞動力非農(nóng)就業(yè)的動力分為農(nóng)業(yè)收入下降產(chǎn)生的推力和非農(nóng)部門工資上升產(chǎn)生的拉力。結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)部門收入下降，一方面促進勞動力非農(nóng)就業(yè)，一方面縮小農(nóng)戶間經(jīng)營農(nóng)業(yè)和非農(nóng)就業(yè)的比較優(yōu)勢差異，抑制農(nóng)地租賃市場；非農(nóng)部門工資上升，一方面促使勞動力非農(nóng)就業(yè)，一方面擴大了農(nóng)戶間比較優(yōu)勢差異，促進農(nóng)地租賃。再次，非農(nóng)就業(yè)中的完全外出情況和兼業(yè)情況對農(nóng)地租賃市場的影響程度不同。賀振華（2006）在成本收益分析框架下，基于土地供給的視角研究了土地流轉(zhuǎn)市場發(fā)展緩慢以及地區(qū)間發(fā)展不平衡的原因，他認為農(nóng)地租賃是由農(nóng)戶在外出和兼業(yè)之間選擇的結(jié)果。

有學者還對非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃市場的量化影響進行了研究。譚丹、黃賢金（2007）的研究具有代表性，他們在進行農(nóng)戶問卷調(diào)查的基礎上，構(gòu)建農(nóng)戶農(nóng)地流轉(zhuǎn)的決策模型分析，研究發(fā)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)每提高1%時，就將促進農(nóng)地流轉(zhuǎn)率提升16.26%。

當然，也有文獻認為非農(nóng)就業(yè)不必然導致農(nóng)地租賃。錢忠好（2008）基于家庭內(nèi)部分工理論，認為盡管存在家庭成員的非農(nóng)就業(yè)，但并不必然發(fā)生農(nóng)地租賃，這主要是由于農(nóng)地租賃取決于家庭擁有的初始農(nóng)地稟賦、家庭勞動者數(shù)量、農(nóng)業(yè)與非農(nóng)就業(yè)的收益成本比。此外，葉劍平等（2006）基于17個省農(nóng)村土地調(diào)查（1999—2005年）表明，樣本農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)勞動力比例增加了近20個百分點，但農(nóng)地租賃市場并沒有顯著增加。De Brauw et al. （2002）認為，安徽、四川和湖南三省農(nóng)村的外出務工率很高，這三省的農(nóng)地租賃比例卻在全國20.8%的平均水平以下，這也說明農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移不是土地流轉(zhuǎn)的全部原因。

已有的相關研究中，普遍的結(jié)論是非農(nóng)就業(yè)的發(fā)展能夠?qū)е拢ǘ怯绊懀┺r(nóng)地租賃。其中，農(nóng)地租賃這一變量一般被視為外生變量，研究主要從農(nóng)地租賃市場參與決策的影響因素方面出發(fā)，同時探討非農(nóng)就業(yè)的影響因素，來分析農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃的關系。在這其中以James Kai- sing Kung（2002）的分析為代表，他認為非農(nóng)就業(yè)市場的發(fā)展引導了農(nóng)地租賃市場的出現(xiàn)和壯大。但是，如果將這一研究結(jié)論與實際情況相聯(lián)系來看又似乎不太合理。假如農(nóng)戶參與非農(nóng)就業(yè)的人數(shù)增加，則該農(nóng)戶在農(nóng)地租賃市場將選擇不租入農(nóng)地，而農(nóng)地的租出是以農(nóng)地租入為先導的。那么，總體上是否可以認為非農(nóng)市場的發(fā)展導致農(nóng)地租賃活動的減少，從而抑制農(nóng)地租賃市場的發(fā)展呢？當然實際情況不是這樣，例如像浙江這樣非農(nóng)經(jīng)濟發(fā)達的省份中，村民流轉(zhuǎn)土地的自由度就很高，也有非?；钴S的農(nóng)地租賃市場（Brandt et al.，2002；Liu Shouying et al.，1998；and Yao，2000）。這說明，將農(nóng)地租賃作為非農(nóng)就業(yè)外生變量的假設并不合理。

解釋James Kai- sing Kung（2002）論文中分析發(fā)生偏差的原因可能是他將農(nóng)地租賃的數(shù)量———這一連續(xù)變量當作了離散變量，另外就是更多地考慮了農(nóng)戶的租賃的需求方面，而忽視了農(nóng)地租賃的供給因素。因此，本文認為，非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租賃均為內(nèi)生變量，受到非農(nóng)就業(yè)工資、土地租金、家庭資源稟賦等外生變量的聯(lián)合影響（Joint Decision），在此基礎上建立的理論分析框架和實證檢驗才具有合理性。

二、農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃：一個基本理論框架

曼徹斯特大學教授J.M.Currie 1981年發(fā)表在劍橋大學出版社理論著作The Economic Theory of Agricultural Land Tenure（《農(nóng)地租賃的經(jīng)濟理論》）第一次完整地歸納了不同地區(qū)間各種農(nóng)地使用權(quán)或租賃形式的特點，并在新古典經(jīng)濟學的基礎上結(jié)合Nakajima（1970）年“新古典的農(nóng)戶效用最大化理論模型”構(gòu)建了農(nóng)地租賃的理論分析框架。

J.M.Currie認為，在考慮存在剩余勞動力的情況下，如圖1所示，Qk、Q'k和Q''K為等產(chǎn)量曲線，如果農(nóng)地生產(chǎn)的邊際收益大于非農(nóng)行業(yè)工資率，則理性農(nóng)戶會通過租入更多土地以擴大生產(chǎn)，此時Qk變?yōu)檫h離原點的等產(chǎn)量曲線QK''k，此時耕種土地總量為A''K，租入土地（A''K- AK）。若非農(nóng)工資率大于農(nóng)業(yè)的邊際收益，則農(nóng)戶會選擇將部分勞動力投入到非農(nóng)行業(yè)，則等產(chǎn)量曲線變?yōu)檎劬€Q'k，且（Ak，LO）點的下方部分為直線，以代表(Lk- Lo)為剩余勞動力。相應的，非農(nóng)收入曲線會由YO變?yōu)閅'O，總收入曲線由Yt變?yōu)閅’t，若非農(nóng)就業(yè)規(guī)模小于（Lk- Lo），則農(nóng)戶會租入土地，等產(chǎn)量曲線將移動到（Ak，LO）的右下方區(qū)域；若非農(nóng)就業(yè)規(guī)模大于（Lk- Lo），則農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機會成本較高，將會選擇進入非農(nóng)行業(yè)，最終等產(chǎn)量曲線將移動到（Ak，LO）的左上方區(qū)域，實現(xiàn)農(nóng)地的租出或粗放經(jīng)營。

圖1　有剩余勞動力時非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃的關系圖

通過上文分析，我們建立全文的兩個假設：（1）非農(nóng)就業(yè)收入與農(nóng)地的租賃之間存在顯著關系，且非農(nóng)就業(yè)收入越高，越促進了農(nóng)地的租出；此外，考慮到非農(nóng)就業(yè)收入對農(nóng)業(yè)收入的替代性，非農(nóng)就業(yè)收入越高還將抑制農(nóng)地的租入行為；（2）作為第一個假設的延伸，作為理性經(jīng)濟人的農(nóng)民，在非農(nóng)就業(yè)收入相同或者相近的情況下，必然選擇離家更近的地區(qū)就業(yè)，以降低外出居住、飲食等成本。因此，只有當外地非農(nóng)就業(yè)收入足夠高時，農(nóng)民遠離家庭就業(yè)的可能性才越大。且非農(nóng)就業(yè)工資收入越高，一般來講離家距離越遠，越是可能激勵農(nóng)戶租出農(nóng)地的動機，或抑制租入農(nóng)地的動機。

三、非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃：來自四省調(diào)研農(nóng)戶的微觀實證

本部分使用中國社會科學院RenErGo課題組對山東、湖北、廣西、甘肅4省10縣36村1305個農(nóng)戶進行實地調(diào)查的數(shù)據(jù)和資料。為了兼顧經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)與欠發(fā)達地區(qū)，較為全面地說明我國農(nóng)村的一般情況，課題組選擇了東部的山東省、中部的湖北省和西部的甘肅、廣西省的10縣36村進行調(diào)研，4個省在一定程度上也區(qū)分了長江以南與長江以北地區(qū)間的農(nóng)地與農(nóng)戶的自然經(jīng)濟特征，具有一定的代表性。10個縣分別為山東省的臨邑縣、臨朐縣、青州市、德州市德城區(qū)，湖北的恩施市、建始縣，甘肅的榆中縣、涇川縣，廣西壯族自治區(qū)的馬山縣、合浦縣。

按照平均每個縣調(diào)研2～6個行政村，每個村隨機抽取大約40個農(nóng)戶進行問卷調(diào)查的方式，課題組一共獲得了36個村的1305份有效調(diào)查問卷，調(diào)查了農(nóng)戶2009年的生產(chǎn)生活狀況。

從表1中看出，除在山東調(diào)研的農(nóng)戶并未出現(xiàn)旱地的租賃以外，其它3個省都存在水澆地和旱地租賃現(xiàn)象，其中湖北省租入旱地的農(nóng)戶比重高達27%。為了對農(nóng)地租賃現(xiàn)象在下文中更好地進行分析，我們將各農(nóng)戶水澆地和旱地的租賃數(shù)量進行加總，加總后農(nóng)地租賃的地租按照水澆地和旱地地租的加權(quán)平均進行計算。加總后各省農(nóng)地租賃的情況如表2所示。

表2中，4個省農(nóng)地租賃的表現(xiàn)形式中，農(nóng)地租入涉及農(nóng)戶的比重較大，其21.76%的比重顯著高于農(nóng)地租出的7.82%。從理論上來看，發(fā)生農(nóng)地租出的農(nóng)戶數(shù)應該等于發(fā)生農(nóng)地租入的農(nóng)戶數(shù)，出現(xiàn)表中兩個比重較大差異的原因可能有：（1）每個村的農(nóng)戶為隨機抽樣，且抽樣數(shù)小于全村農(nóng)戶總數(shù)，因此可能在抽樣中遺漏了較多有農(nóng)地租出的農(nóng)戶；（2）在調(diào)研過程中，有租出土地的農(nóng)戶認為自己的農(nóng)地使用權(quán)屬于無償轉(zhuǎn)移給他人，因為所收取的年地租非常少可忽略不計，例如30元/畝，但該土地的租入者則認為該土地并非為無償使用，而是以租金（盡管較少）或?qū)嵨镞M行了支付。

表1　水澆地、旱地出現(xiàn)租賃現(xiàn)象的農(nóng)戶比重

表2　農(nóng)戶農(nóng)地租賃的數(shù)量和比重表

表3　農(nóng)戶勞動力市場的總體情況表

在全部1305個農(nóng)戶中，只有極少數(shù)農(nóng)戶同時存在農(nóng)地既轉(zhuǎn)入又轉(zhuǎn)出的情形，發(fā)生的比例很低，共計只有不到1個百分點。土地既租入又租出可能是由于農(nóng)戶的土地集中（通過同時租入租出農(nóng)地以方便耕種，甚至實現(xiàn)規(guī)模化經(jīng)營），以及租入優(yōu)質(zhì)土地并租出劣質(zhì)土地等原因造成的。

在全部農(nóng)戶中，出現(xiàn)了農(nóng)地租賃的農(nóng)戶數(shù)為398戶，平均年地租為198元/畝，最低為30元/畝，最高為720元/畝。其中東部地區(qū)（以山東代表）的平均值為254.93元/畝，高于中部（以湖北代表）的170.38 元/畝以及西部（以甘肅、廣西代表）的193.07元/畝。

從勞動力市場來看，本文將農(nóng)村勞動力市場細分為：自給自足、勞動力非農(nóng)外出就業(yè)、雇傭勞動力從事自家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及既有農(nóng)業(yè)勞動力雇入又有勞動力非農(nóng)外出就業(yè)這4種情況。4個省農(nóng)戶勞動力市場的總體情況如表3所示。

我們將非農(nóng)就業(yè)地點分為5大類：本村、村外鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)外縣內(nèi)——三種形式屬于本地非農(nóng)就業(yè)，而縣外省內(nèi)、省外則屬于外地非農(nóng)就業(yè)。考慮到農(nóng)戶中可能同時有多人分別在不同的就業(yè)地點工作，為了不重復計算，我們將農(nóng)戶中2009年外出時間最長（主要標準）、給農(nóng)戶帶回更多現(xiàn)金（次要標準）的勞動者的就業(yè)地點認定為該農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)的地點。表4是被調(diào)研農(nóng)戶參加非農(nóng)就業(yè)地點的總體情況。

值得指出來的是，湖北省縣外省內(nèi)非農(nóng)就業(yè)的農(nóng)戶比重較低，而省外就業(yè)的比重很高，主要原因是恩施市和建始縣都位于湖北、湖南、重慶的交界處，因此可能有更多農(nóng)戶選擇到重慶、長沙這樣的大城市工作，以獲得更高的工資月收入。

表5統(tǒng)計了農(nóng)戶在不同工作地點非農(nóng)就業(yè)的平均月工資收入，統(tǒng)計信息強化了對表4數(shù)據(jù)的解釋。從總體來看，每個工作地類別的月工資收入一般呈現(xiàn)山東高于湖北，湖北高于甘肅、廣西的走勢，也即東中西部的非農(nóng)工資月收入存在較為顯著的差別；從本村、村外鄉(xiāng)內(nèi)、鄉(xiāng)外縣內(nèi)、縣外省內(nèi)和省外5個就業(yè)地的非農(nóng)工資收入來看，都呈現(xiàn)從本村到省外5個層次工資收入逐漸升高的態(tài)勢；4個省農(nóng)戶分別在縣外省內(nèi)、省外非農(nóng)就業(yè)的月工資收入差別不明顯，可能的原因是從全國范圍來看省會城市的非農(nóng)工資收入較為接近，而省外的工作地點很可能集中于珠三角、長三角和京津唐經(jīng)濟帶，因此對于勞動力輸出地的不同省份來說非農(nóng)工資收入差別較小。

最后，我們對農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)人數(shù)占農(nóng)戶人口的比重進行統(tǒng)計，如表6所示。從統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知，從農(nóng)戶人口和農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)人口來看，廣西最高，而山東最低，反映了東部農(nóng)戶的家庭規(guī)模小于西部農(nóng)戶，而非農(nóng)就業(yè)人數(shù)也少于西部農(nóng)戶的現(xiàn)象。但是從非農(nóng)就業(yè)人口占農(nóng)戶人口的比重來看，東部的山東則明顯高于其他3個省，達到45%，高于湖北的43%和廣西的42%，更是遠高于位于西北部的甘肅的37.71%，說明從非農(nóng)就業(yè)的勞動力市場來看，東部比中西部更為活躍。

表4　農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)地點的總體情況表

表5　農(nóng)戶在工作地非農(nóng)就業(yè)的工資收入單位：元/月

表6　農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)人口及比重

接下來對非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租賃兩者關系在微觀層面進行實證，由于兩者屬于農(nóng)戶共同決策確定，因此不存在因果關系，兩者的聯(lián)系與農(nóng)戶資源稟賦緊密相關，作為農(nóng)地租賃市場和非農(nóng)就業(yè)的因變量的屬性可以為虛擬變量和拖尾變量（Censored Variable）。根據(jù)理論部分涉及的各種變量，梳理出可能發(fā)生影響的變量集，并將該變量集與農(nóng)地租賃市場、非農(nóng)就業(yè)做相關性分析，設定模型如下：

R代表租賃土地與最終實際使用土地的比重，即R=（租入農(nóng)地-租出農(nóng)地）/（農(nóng)戶從集體承包農(nóng)地+租入農(nóng)地-租出農(nóng)地）。從理論上來說，R的取值范圍為（-∞，1），也即當農(nóng)戶將農(nóng)地全部租出且無農(nóng)地租入時，R=-∞。本文處理-∞的方式為令其等于所有發(fā)生農(nóng)地租出農(nóng)戶中，租出了土地但并未全部租出的R最小值。

O代表農(nóng)戶中非農(nóng)就業(yè)人數(shù)占農(nóng)戶人口的比重，即O=非農(nóng)就業(yè)人數(shù)/農(nóng)戶人口，O的取值范圍為（0，1），O=0代表家庭中無勞動者參加非農(nóng)就業(yè)，O=1代表家庭中所有人口均為非農(nóng)就業(yè)。

Zh代表農(nóng)戶特征變量，如家庭人口規(guī)模、被扶養(yǎng)人口數(shù)量、①年人均純收入、非農(nóng)就業(yè)人數(shù)（是重要的特征變量，但是與被解釋變量有內(nèi)生性，因此不進入方程）等。

Zq代表農(nóng)戶固定變量，如農(nóng)戶地域因素、成年人平均年齡、平均受教育程度、男性所占比例等。

L代表農(nóng)戶的勞動時間。

A代表農(nóng)戶擁有的農(nóng)地稟賦，用人均承包地面積代表。

W代表非農(nóng)工資收入。

r代表發(fā)生農(nóng)地租賃的地租。

Z代表制度因素，用農(nóng)地租賃保障表示（是否簽訂紙質(zhì)租賃合同），以及非正式制度，用影響非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租賃的農(nóng)戶社會關系代表，即用農(nóng)戶年人均社交花費（送禮、過節(jié)等與人際活動相關的花費）代表。

表7　非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租賃相關性的回歸結(jié)果

αO，…α7；βO，…β7代表待定系數(shù)。

ε，μ為誤差項。

從農(nóng)地租賃理論來看，非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租賃均為內(nèi)生變量，為農(nóng)戶決策系統(tǒng)的兩大主要方面。但從有剩余勞動力時非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃的響應分析圖來看，非農(nóng)就業(yè)及勞動者收入的增長能夠促進農(nóng)地的租出（或者抑制農(nóng)地的租入），且外地非農(nóng)就業(yè)的影響強于本地非農(nóng)就業(yè)。

為了驗證該假設，本章將農(nóng)地租賃市場中租賃土地凈值與最終實際使用土地數(shù)量的比重、非農(nóng)就業(yè)人數(shù)與農(nóng)戶人口的比重作為被解釋變量。對于假設的驗證分為三個過程：（1）采用似不相關模型用最大似然估計將方程（1.1）和（1.2）結(jié)合在一起進行分析，研究兩個方程的擾動項之間的相關性，得到兩個方程隨機誤差項之間的相關系數(shù)，通過驗證兩個方程擾動項是否獨立來分析兩個被解釋變量之間的關系；（2）將非農(nóng)就業(yè)分為本地非農(nóng)就業(yè)和外地非農(nóng)就業(yè)，分別分析兩種情況農(nóng)地租賃凈值與最終實際使用農(nóng)地的比值這一被解釋變量的變化。

為了研究非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租賃之間的相關性，接下來我們采用似不相關模型用最大似然估計將方程（1.1）和（1.2）結(jié)合在一起進行分析，研究兩個方程的擾動項之間的相關性，得到兩個方程殘差矩陣的相關系數(shù)，通過驗證兩個方程擾動項是否獨立來分析兩個被解釋變量之間的關系；②并進一步將非農(nóng)就業(yè)分為本地非農(nóng)就業(yè)和外地非農(nóng)就業(yè)，分別分析兩種情況農(nóng)地租賃凈值與最終實際使用農(nóng)地的比值這一被解釋變量的變化。

表7的第（1）列和第（2）列分別以全體1305農(nóng)戶和發(fā)生了農(nóng)地租賃的398個農(nóng)戶為回歸樣本，將方程（1.1）和（1.2）結(jié)合在一起，采用似不相關模型的最大似然估計，研究兩個方程的擾動項之間的相關性。分別得到（1）和（2）的殘差矩陣相關系數(shù)為- 0.1350和- 0.2511，均說明方程（1.1）和方程（1.2）擾動項不獨立，即非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租賃的影響因素方程之間擾動項不獨立。

按照理論上可以解釋為非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租入之間有負向關系（或非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租出之間有正向關系），反之亦然?？紤]到本文研究的核心問題，我們將重點落在非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租出、非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租入的影響上。

在表7中，不管是發(fā)生農(nóng)地租賃的398個農(nóng)戶還是全體1305戶的計量模型，殘差矩陣相關系數(shù)都為負，且顯著不為0，拒絕了兩方程擾動項獨立的假設，說明如果農(nóng)戶選擇非農(nóng)就業(yè)，則更傾向于增加農(nóng)地的租出（或減少農(nóng)地的租入）。此外，發(fā)生了農(nóng)地租賃的398個農(nóng)戶的計量模型的殘差矩陣相關系數(shù)為- 0.2511，其絕對值大于全體農(nóng)戶模型的- 0.1350，也更加強化地驗證了假設，即非農(nóng)就業(yè)將促進農(nóng)地租出（或抑制農(nóng)地租入）情形的發(fā)生。

我們接下來進一步討論外地非農(nóng)就業(yè)、本地非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租出或農(nóng)地租入的影響。

在表8中，第（1）列為本地非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租出的似不相關回歸結(jié)果，第（2）列為外地非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租出的似不相關回歸結(jié)果，列（2）的殘差矩陣相關系數(shù)為正，且在1%的置信水平下顯著，表明外地非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租出有正向關系，即外地非農(nóng)就業(yè)促進了農(nóng)戶的農(nóng)地轉(zhuǎn)出。列（1）的殘差矩陣相關系數(shù)為負，但不顯著，表明本地非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租出的影響不明顯。

從解釋變量的回歸結(jié)果來看，引起上述結(jié)果的可能原因是本地非農(nóng)就業(yè)的工資收入相對較低，人際關系在本地非農(nóng)就業(yè)中的幫助不明顯，且被扶養(yǎng)人數(shù)制約了農(nóng)地的租出。

在表9中，第（1）列為本地非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租入的似不相關回歸結(jié)果，第（2）列為外地非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租入的似不相關回歸結(jié)果，列（1）的殘差矩陣相關系數(shù)為負，列（2）的殘差矩陣相關系數(shù)為正，但均不顯著，表明非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租入的影響不明顯。

通過上述實證分析，我們可以對假設（2）得出驗證結(jié)果：從微觀層面來看，在考慮家庭資源稟賦的前提下，外地非農(nóng)就業(yè)能夠促進農(nóng)地的轉(zhuǎn)出，但本地非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租出無明顯促進作用；同時非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租入的作用也不明顯。

表9　非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租入相關性的回歸結(jié)果

四、非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃：來自省級面板數(shù)據(jù)的宏觀實證

上文在農(nóng)戶層面討論了非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃的關系問題，并得出了外地非農(nóng)就業(yè)促進農(nóng)地租出，本地非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租出關系不顯著；同時，不論外地非農(nóng)就業(yè)還是本地非農(nóng)就業(yè)都與農(nóng)地租入的關系不顯著。但是需要指出的是，上述結(jié)論的獲得是以農(nóng)戶為研究主體，因此非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃的影響機制更多是依賴于農(nóng)戶家庭特征和資源稟賦，如農(nóng)戶規(guī)模、被扶養(yǎng)人數(shù)、年齡結(jié)構(gòu)、成年人平均年齡等。容易看出，這些因素更多是從農(nóng)戶自身情況出發(fā)，并未討論非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租賃兩者關系發(fā)生所處的宏觀環(huán)境，因此，宏觀實證作為對微觀部分的補充，進一步討論了工業(yè)化、農(nóng)村工業(yè)化等與農(nóng)戶日常生活并未緊密相關卻又實實在在影響了農(nóng)戶生產(chǎn)決策的總體因素在非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租賃兩者產(chǎn)生影響時所起到的作用。事實上，以宏觀的視角來分析農(nóng)戶行為，也更容易理解非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租賃均為內(nèi)生變量的理論前提，在接下來的分析中依然遵循基于“農(nóng)地租賃理論”而建立的理論框架。

在相關部門的統(tǒng)計中，并沒有對某一區(qū)域單位時間內(nèi)發(fā)生農(nóng)地租賃的數(shù)據(jù)進行跟蹤搜集，因此在本章中無法直接使用“農(nóng)地租賃面積”等類似的直接統(tǒng)計指標，而只有選擇其他能夠表示反映農(nóng)地租賃的其他變量。本文用農(nóng)戶戶均經(jīng)營耕地面積來標識農(nóng)地租賃，主要的理由是：（1）在非農(nóng)就業(yè)類型中包含住戶非農(nóng)就業(yè)和舉家外出就業(yè)兩種類型，即使考慮兼業(yè)的情況下也會出現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)的農(nóng)民轉(zhuǎn)出農(nóng)地或直接拋荒的情況，實際上導致了依然從事農(nóng)業(yè)農(nóng)戶戶均經(jīng)營耕地面積的擴大；（2）農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營的必然要求就是農(nóng)地租賃及其導致的土地集中，通過租賃的方式將實現(xiàn)農(nóng)地的優(yōu)化配置，有利于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和種植大戶的農(nóng)業(yè)收入。由于無法獲得各省農(nóng)地租賃（流轉(zhuǎn)）的直接統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并考慮到農(nóng)地租賃會導致農(nóng)戶戶均實際經(jīng)營土地面積增加，因此農(nóng)地租賃面積的變化與農(nóng)戶戶均經(jīng)營耕地面積同向變化，農(nóng)戶戶均經(jīng)營耕地面積=農(nóng)戶平均人數(shù)×農(nóng)村居民家庭人均經(jīng)營耕地面積。

此外，在選取非農(nóng)就業(yè)的標識變量時，考慮到“非農(nóng)就業(yè)人數(shù)”這一絕對變量更多的是反映非農(nóng)就業(yè)的規(guī)模，不能體現(xiàn)出與土地的聯(lián)系，因此本文選用相對指標———“單位耕地面積轉(zhuǎn)移的非農(nóng)就業(yè)人數(shù)”來表示農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)的情況，并通過一段時間內(nèi)變量的變化情況來反映農(nóng)地租賃受到非農(nóng)就業(yè)的影響。

本文用單位耕地面積轉(zhuǎn)出的農(nóng)村勞動力數(shù)量來標識非農(nóng)就業(yè)（ndlz），農(nóng)民的非農(nóng)就業(yè)主要有本地就業(yè)（ndlz1）和外地就業(yè)（ndlz2）兩種類型，考慮到鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)是本地非農(nóng)就業(yè)崗位的主要提供主體，因此本文以鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的從業(yè)人員數(shù)來標識農(nóng)民本地非農(nóng)就業(yè)的數(shù)量。③而國家統(tǒng)計部門并沒有每年統(tǒng)計農(nóng)村居民外地非農(nóng)就業(yè)的數(shù)據(jù)，最新公布的一次普查數(shù)據(jù)來自于2006年中國第二次全國農(nóng)業(yè)普查，因此我們采用其他方式進行反推，也即，農(nóng)村外出非農(nóng)就業(yè)人員=鄉(xiāng)村就業(yè)人員合計-鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)從業(yè)人員-農(nóng)村農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員。則單位耕地面積農(nóng)村勞動力擠出=（鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)從業(yè)人員+農(nóng)村外出非農(nóng)就業(yè)人員）/耕地總面積。

學術(shù)界對非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃在宏觀層面產(chǎn)生影響所依賴的調(diào)節(jié)變量（moderator）的研究很多，主要集中在與鄉(xiāng)村社會轉(zhuǎn)型密切相關的外部環(huán)境與就業(yè)特征等方面。本文借鑒游和遠、吳次芳（2010）提出的作用于非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租賃的幾個調(diào)節(jié)變量，④包括：工業(yè)化變量（地區(qū)工業(yè)增加值與地區(qū)生產(chǎn)總值之比標識）、農(nóng)村工業(yè)化變量（以農(nóng)村工業(yè)增加值占農(nóng)村工農(nóng)業(yè)增加值比重來標識）、農(nóng)民農(nóng)地占有稟賦變量（以人均占有耕地面積標識）、農(nóng)業(yè)機械投入變量（以農(nóng)戶戶均擁有農(nóng)業(yè)機械固定資產(chǎn)原值標識）、農(nóng)地社會保障功能變量（以農(nóng)業(yè)人口人均農(nóng)村社會救濟費以及災害救濟費用來標識）。

用工業(yè)化率標識工業(yè)化變量（gyh），工業(yè)化率是指地區(qū)工業(yè)增加值與地區(qū)生產(chǎn)總值的比率；用農(nóng)村工業(yè)增加值與農(nóng)村工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)增加值的比率來標識農(nóng)村工業(yè)化變量（ncgyh），本文用鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的增加值代表農(nóng)村工業(yè)增加值，用鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)增加值與農(nóng)林牧漁業(yè)增加值的總量代表農(nóng)村工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值；以農(nóng)業(yè)人均占有耕地面積標識農(nóng)民農(nóng)地占有稟賦變量（rjgd），農(nóng)業(yè)人口人均占有耕地面積等于耕地總面積與農(nóng)業(yè)總?cè)丝诘谋戎?；以農(nóng)戶家庭擁有農(nóng)業(yè)機械固定資產(chǎn)原值標識農(nóng)業(yè)機械投入變量（jxtr）；以農(nóng)業(yè)人口人均農(nóng)村社會救濟費以及災害救濟費用來標識農(nóng)地社會保障功能變量（shbz）。

考慮到港澳臺地區(qū)和大陸的農(nóng)地制度有較大差異，同時西藏和貴州因為部分數(shù)據(jù)的缺失，均不納入實證范圍（兩省主要缺失2010年、2011年與鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)相關的數(shù)據(jù)）。數(shù)據(jù)的采集年份為2007—2011年。變量所需數(shù)據(jù)來自2008—2012年出版的歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)業(yè)年鑒》、《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)及農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)年鑒》、《中國國土資源統(tǒng)計年鑒》和各省統(tǒng)計年鑒。

本章采用的是面板數(shù)據(jù)，我們將采用豪斯曼檢驗確定回歸時是使用固定效應模型還是隨機效應模型，基本模型如下：

Y=α+βΧ+μ

將研究變量引入回歸模型，同時為了分析調(diào)節(jié)變量在非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃影響中的作用，因此加上ndlz分別與gyh，ncgyh，rjgd，jxtr和shbz的交叉乘積，最終的修正模型為：

hjgdit=α+β1ndlzit+β2gyhit+β3ncgyhit+β4rjgdit+

β5jxtrit+β6shbzit+β7ndlzit×gyhit×β8ndlzit×

ncgyhit+β9ndlzit×rigdit+β10ndlzit×jxtrit+

β11ndlzit×shbzit+μ

其中，i為第i個?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)），t為第t年。

為了更好地論證非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃的作用，我們將非農(nóng)就業(yè)拆分為兩部分，即本地非農(nóng)就業(yè)和外地非農(nóng)就業(yè)。則標識非農(nóng)就業(yè)變量的單位耕地面積農(nóng)村勞動的轉(zhuǎn)出也分為了兩部分：單位耕地面積轉(zhuǎn)出至本地非農(nóng)就業(yè)勞動力數(shù)量（ndlz1）、單位耕地面積轉(zhuǎn)出至外地非農(nóng)就業(yè)勞動力數(shù)量（ndlz2），則ndlz1=鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)從業(yè)人員/耕地總面積，ndlz1=農(nóng)村外出非農(nóng)就業(yè)人員/耕地總面積。

由于單位耕地面積轉(zhuǎn)出至本地非農(nóng)就業(yè)勞動力數(shù)量與轉(zhuǎn)出至外地非農(nóng)就業(yè)勞動力數(shù)量不存在線性相關性，因此我們將ndlz1和ndlz2一并放入模型進行分析；此外，本文添加了年份的啞變量，以期修正周期性變化。

非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃作用的實證結(jié)果如表10所示。

表10　非農(nóng)就業(yè)形成農(nóng)地租賃的充分性檢驗

表11　豪斯曼檢驗結(jié)果

表11是對表10隨機效應模型和固定關系模型所做的隨機檢驗，由最后一行的p值可以認為表10中應當選取隨機效應模型進行解釋。

從表10的隨機效應模型可以看出，總體上來看外地非農(nóng)就業(yè)對戶均耕地面積的影響顯著為正，而本地非農(nóng)就業(yè)對戶均耕地面積的影響顯著為負；也即外地非農(nóng)就業(yè)能夠有效促進農(nóng)地租賃行為，而本地非農(nóng)就業(yè)將顯著抑制農(nóng)地租賃行為。從數(shù)值上來看，每畝地擠出至外地非農(nóng)就業(yè)的人數(shù)平均每增加0.01人，則農(nóng)戶戶均耕地面積將會增加0.23畝；反之，每畝地擠出至本地非農(nóng)就業(yè)的人數(shù)每增加0.01人，則農(nóng)戶戶均耕地面積將會減少0.08畝。

上述結(jié)論與賀振華（2006）、錢忠好（2008）等學者的研究結(jié)論相似，即外出就業(yè)和本地就業(yè)的情況對農(nóng)地租賃的影響程度不同，本地的兼業(yè)情況甚至對農(nóng)地租賃有抑制的作用。

得到了本地非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃顯著抑制的結(jié)論，接下來我們將通過對所選取的調(diào)節(jié)變量的分析來探討本地非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃的影響機制。本部分將會把工業(yè)化變量、農(nóng)村工業(yè)化變量、農(nóng)民農(nóng)地占有稟賦變量、農(nóng)業(yè)機械投入變量、農(nóng)地社會保障功能變量分別與單位面積擠出至本地非農(nóng)行業(yè)勞動力數(shù)量的乘積帶入基本方程，并由此獲得本地非農(nóng)就業(yè)抑制農(nóng)地租賃的機制。加入各調(diào)節(jié)變量后方程的回歸計量結(jié)果如表12所示。

表12　調(diào)節(jié)變量在本地非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃影響中的作用

調(diào)節(jié)變量在本地非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃影響中的作用是：⑤工業(yè)化水平的提高并不能影響非農(nóng)就業(yè)發(fā)生后農(nóng)地租賃行為；只有海南、云南、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、吉林、青海、新疆和黑龍江9省中提高農(nóng)村工業(yè)化水平能顯著提高本地非農(nóng)就業(yè)后的農(nóng)地租賃，而在上海、浙江、福建和北京等19個省市，提高農(nóng)村工業(yè)化水平則將抑制本地非農(nóng)就業(yè)后的農(nóng)地租賃；在全國大多數(shù)地區(qū)，人均耕地面積的增加都將抑制本地非農(nóng)就業(yè)后的農(nóng)地租賃行為；農(nóng)業(yè)機械投入增加會促進本地非農(nóng)就業(yè)后的農(nóng)地租賃；除了上海、浙江、福建、北京、廣東、江蘇和天津7個經(jīng)濟較為發(fā)達的省市以外，農(nóng)村社會保障水平依然是抑制本地非農(nóng)就業(yè)后農(nóng)地租賃的重要原因。

綜上，從本文的29個研究省份中，在19個省市提高農(nóng)村工業(yè)化水平將抑制本地非農(nóng)就業(yè)后的農(nóng)地租賃，除上海市以外的28個省市人均耕地面積抑制了本地非農(nóng)就業(yè)后的農(nóng)地租賃，并且有22個省市農(nóng)村社會保障水平依然是抑制本地非農(nóng)就業(yè)后農(nóng)地租賃的重要原因。因此總體上來看，全國范圍內(nèi)本地非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃的影響為負。

接下來我們將通過對所選取的調(diào)節(jié)變量的分析來探討外地非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃的影響機制。加入各調(diào)節(jié)變量后方程的回歸計量結(jié)果如表13所示。

調(diào)節(jié)變量在本地非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃影響中的作用是：⑥工業(yè)化水平無法直接影響外地非農(nóng)就業(yè)發(fā)生后的農(nóng)地租賃；甘肅、天津、遼寧、山西、寧夏、云南、海南、吉林、新疆、內(nèi)蒙古和黑龍江11個省份中提高農(nóng)村工業(yè)化水平能顯著提高外地非農(nóng)就業(yè)后的農(nóng)地租賃，而在其他18個省市提高農(nóng)村工業(yè)化水平則將抑制外地非農(nóng)就業(yè)后的農(nóng)地租賃；除福建、湖南、廣東、江西4省以外，人均耕地面積的增加都將促進外地非農(nóng)就業(yè)后的農(nóng)地租賃行為；除福建、湖南、廣東、江西4省以外的其他省份，農(nóng)業(yè)機械投入的增加都將促進外地非農(nóng)就業(yè)后的農(nóng)地租賃行為；農(nóng)村社會保障水平的提高不能顯著影響外地非農(nóng)就業(yè)后的農(nóng)地租賃。

綜上，從本文研究的29個省市來看，在甘肅、天津、遼寧、山西、寧夏、云南、海南、吉林、新疆、內(nèi)蒙古和黑龍江11省，農(nóng)村工業(yè)化水平能顯著提高外地非農(nóng)就業(yè)后的農(nóng)地租賃，除福建、湖南、廣東、江西4省以外的25個省份人均耕地面積、農(nóng)業(yè)機械投入都促進了外地非農(nóng)就業(yè)后的農(nóng)地租賃。

表13　調(diào)節(jié)變量在外地非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃影響中的作用

五、對實證結(jié)果的分析及進一步的討論

本文的核心問題是“非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃的影響以及影響的機制”，為了解決這個問題，文章通過微觀和宏觀兩個不同的層面對這同一個問題進行了回答，我們將微觀實證結(jié)論和宏觀結(jié)論做以下對比分析：

1.對于非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃的基本關系，從總體上來看，微觀部分認為非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租出之間有正向關系，同時非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租入之間有負向關系。如果將非農(nóng)就業(yè)分為外地非農(nóng)就業(yè)和本地非農(nóng)就業(yè)，農(nóng)地租賃分為農(nóng)地租出和農(nóng)地租入來看的話，只有外地非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租出之間存在顯著的正相關性。而從宏觀結(jié)論來看，外地非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃有顯著的促進作用，而本地非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃有顯著的抑制作用。通過宏觀和微觀的對比，我們發(fā)現(xiàn)結(jié)論基本一致，更多的是反映了外地非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃的關系顯著，而本地非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃的關系不完全相同（微觀認為關系不顯著，宏觀認為關系為抑制），但應該說兩種實證方法都比較好地揭示了非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃的相關性，特別反映了本地非農(nóng)就業(yè)背后“兼業(yè)”情況增加了對地租賃的探討。

2.從選擇的變量來看，微觀部分主要是通過農(nóng)戶規(guī)模、被扶養(yǎng)人數(shù)、男性占比、成年人平均年齡等家庭稟賦的條件約束來揭示非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃的關系；而宏觀部分則是通過工業(yè)化、農(nóng)村工業(yè)化、農(nóng)地稟賦、機械投入和社會保障等變量來探討非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃的關系。兩者的著眼點不一樣，微觀實證更多強調(diào)的是農(nóng)戶本身的特征和農(nóng)地資源稟賦來進行分析，而宏觀實證則更加強調(diào)外在環(huán)境的促進或制約來影響非農(nóng)就業(yè)—農(nóng)地租賃的關系。

3.不論是微觀分析還是宏觀分析，對于“非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)地租賃的影響及其機制”的研究都涉及兩個問題：（1）對于“非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃相關性”實際應用的問題，我們發(fā)現(xiàn)在兩個分析層次都在分析中提到不應單純只設計農(nóng)地流轉(zhuǎn)或非農(nóng)就業(yè)的制度，而是應該整體謀劃、綜合設計對農(nóng)地流轉(zhuǎn)和非農(nóng)就業(yè)產(chǎn)生影響的其他制度安排。（2）由于各省經(jīng)濟社會發(fā)展過程中存在許多差異，在討論非農(nóng)就業(yè)或農(nóng)地租賃的發(fā)展經(jīng)驗時，都不能脫離各地區(qū)的實際情況，更不能生拉硬套某些貌似合理的大經(jīng)驗、大智慧。作為與農(nóng)民生活水平和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最緊密相關的非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地租賃的任何制度安排，都應該實地調(diào)研、統(tǒng)籌安排、分別對待。

從理論上來看，當前文獻研究非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃兩者關系時，若單從相關關系這一視角出發(fā)，無論是得出影響的單向關系，或是相互關系可能都是不夠的。在經(jīng)濟學范疇內(nèi)，從農(nóng)民理性經(jīng)濟人假說出發(fā)，但凡非農(nóng)就業(yè)收入越高，農(nóng)地的租出就越是可能的；此外，非農(nóng)就業(yè)工資收入越高，一般來講離家距離越遠，越是可能激勵農(nóng)戶租出農(nóng)地的動機，或抑制租入農(nóng)地的動機。然而，通過本文的分析及實證，非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)地租賃都是內(nèi)生變量，受到農(nóng)地稟賦、收入水平、制度因素、傳統(tǒng)觀念等共同影響，屬于農(nóng)戶共同決策確定范疇。因此，兩者之間并非獨立的。從這個理論出發(fā)，在宏觀上，非農(nóng)就業(yè)所表征的城鎮(zhèn)化，以及農(nóng)地租賃所表征的農(nóng)業(yè)發(fā)展之間可能并不存在“城市發(fā)展好了就能自然而然輻射帶動農(nóng)村”這樣的邏輯，當然這一論斷尚屬本文引申，還有待進一步驗證。

從實踐上來看，相關部門在制定決策時，不應選擇被動地等待農(nóng)民之間的土地流轉(zhuǎn)形成土地規(guī)?；?jīng)營，而應該主動作為，主動培養(yǎng)“職業(yè)農(nóng)民”。為此，我們建議：（1）將財政支農(nóng)資金重點用于扶持規(guī)模農(nóng)業(yè)。政府財政支農(nóng)資金，應主要用于為兼業(yè)農(nóng)戶和小規(guī)模純農(nóng)戶服務的農(nóng)業(yè)基礎設施建設。只有給予規(guī)模農(nóng)業(yè)以財政補貼，才利于發(fā)揮規(guī)模農(nóng)業(yè)的引導作用。（2）農(nóng)技推廣服務體系改革取向需謹慎對待。農(nóng)技推廣服務體系要符合農(nóng)戶（業(yè)）生產(chǎn)兼業(yè)化和專業(yè)化兩大特點，比較可行的辦法是：由政府舉辦公益性農(nóng)技推廣服務，對推廣形式、方法和管理制度進行改革，更好地為數(shù)量龐大的兼業(yè)農(nóng)戶和小規(guī)模純農(nóng)戶服務；同時，依靠市場機制，發(fā)展非公益性農(nóng)技推廣服務，滿足規(guī)模農(nóng)業(yè)發(fā)展需要。（3）建立健全農(nóng)地承包經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)市場和服務組織。在農(nóng)地承包經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)中，用市場機制替代行政干預，維護農(nóng)民討價還價權(quán)利。（4）加大對轉(zhuǎn)非農(nóng)戶家庭成員非農(nóng)就業(yè)培訓，培養(yǎng)“職業(yè)農(nóng)民”。提高其非農(nóng)就業(yè)能力，為農(nóng)地流轉(zhuǎn)創(chuàng)造良好外部環(huán)境。

注釋：

①本文被扶養(yǎng)者的界定范圍為年齡低于18歲或大于65歲的人口，或者殘疾人。有參考文獻將該年齡段定為小于16歲或大于60歲，但筆者在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)16歲到18歲的未成年人或者在讀書，或者逐漸開始務工，但因為無相應的工作經(jīng)驗，主要角色為學徒，無固定的經(jīng)濟來源。而農(nóng)村60歲的老人還有能力進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，只是因為年齡原因承擔的務農(nóng)工作量逐漸減少，因此本文將分界線定為65歲。

②由于兩個方程的解釋變量相同，因此殘差矩陣的相關系數(shù)更多地體現(xiàn)了被解釋變量的特征。用似不相關模型（若方程解釋變量相同時也稱多元回歸模型）的殘差矩陣相關系數(shù)來反映農(nóng)地租賃和非農(nóng)就業(yè)相關性的處理方法同見Shuyi Feng（2006）的文獻（Shuyi Feng. Land Rental Market and Off -farm Employment: Rural Households in Jiangxi Province, China.Ph.D.thesis，Wageningen University，Netherlands,2006，p：30-32.）。

③以鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)從業(yè)人員數(shù)量代表本地非農(nóng)就業(yè)人員數(shù)量的處理方式參見游和遠等（2010），申茂向等（2005）的文獻。實際上，本地非農(nóng)就業(yè)還應考慮本地農(nóng)民個體非農(nóng)就業(yè)的人數(shù)，但如果這樣處理就需要考慮兼業(yè)的情況，從數(shù)據(jù)可得性方面無法實現(xiàn)，因此本文依然采用游和遠（2010）的處理辦法。

④游和遠、吳次芳（2010）的研究角度是農(nóng)地租賃發(fā)生后農(nóng)民就業(yè)受到調(diào)節(jié)變量的影響。事實上，考慮到農(nóng)地租賃和非農(nóng)就業(yè)的內(nèi)生性問題，農(nóng)地租賃依賴于調(diào)節(jié)變量作用于非農(nóng)就業(yè)的同時，自身也受到調(diào)節(jié)變量的影響，因此調(diào)節(jié)變量的作用機制并非是單向的，這符合本文的理論分析。

⑤⑥因版面有限，此處不再詳細分析，若需要詳細推導過程請與作者聯(lián)系。

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（編輯：劉暉霞）

基金項目：本文為2014年度國家社科基金重大項目（14ZDA035）；四川省黨校系統(tǒng)2014年度青年項目（QN2014003）；四川省社會科學“十二五”規(guī)劃2014年度資助項目（SC14B059）；2015年度全國黨校系統(tǒng)重點調(diào)研課題。

作者簡介：袁威（1986-），男，四川眉山人，四川行政學院經(jīng)濟學教研部教師，經(jīng)濟學博士，研究方向：土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)村制度改革。

收稿日期：2016－01－22

【中圖分類號】F323.6；F301

【文獻標識碼】A

【文章編號】1009-4997（2016）01-0105-14