劉 進(jìn)，趙思誠，許 慶

(1.上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 財(cái)經(jīng)研究所，上海 200433；2.上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 三農(nóng)研究院，上海 200433)

農(nóng)民兼業(yè)行為對(duì)非農(nóng)工資性收入的影響研究
——來自CFPS的微觀證據(jù)

劉 進(jìn)1,2，趙思誠1,2，許 慶1,2

(1.上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 財(cái)經(jīng)研究所，上海 200433；2.上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 三農(nóng)研究院，上海 200433)

隨著非農(nóng)工資性收入占中國農(nóng)民收入比重的逐年增加，為了實(shí)現(xiàn)家庭收入最大化，絕大多數(shù)農(nóng)民采取兼業(yè)行為。那么，農(nóng)民兼業(yè)行為對(duì)非農(nóng)工資性收入究竟有何影響？文章采用處理效應(yīng)模型和收入分解方法，利用2012年“中國家庭追蹤調(diào)查”(CFPS)數(shù)據(jù)，考察了兼業(yè)行為對(duì)農(nóng)民非農(nóng)工資性收入的影響作用及其內(nèi)在機(jī)理。研究表明：兼業(yè)農(nóng)民的非農(nóng)工資性收入和小時(shí)工資水平均顯著低于純非農(nóng)就業(yè)農(nóng)民。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，由兼業(yè)行為引起的歧視效應(yīng)是產(chǎn)生這種收入差距的主要原因。因此，實(shí)施促進(jìn)農(nóng)民增收政策時(shí)，應(yīng)瞄準(zhǔn)不同人群采用不同的惠農(nóng)富農(nóng)政策，以提高政策的精準(zhǔn)性：既要著力破除以戶籍制度為代表的制度性約束，鼓勵(lì)部分兼業(yè)農(nóng)民向非農(nóng)部門徹底轉(zhuǎn)移，提高其工資性收入；又要深化農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革，增加農(nóng)民土地財(cái)產(chǎn)性收益，從而促進(jìn)農(nóng)民增收。

兼業(yè)行為；非農(nóng)工資性收入；收入分解

一、引 言

實(shí)現(xiàn)共同富裕是社會(huì)主義的本質(zhì)要求，而提高農(nóng)民收入、縮小城鄉(xiāng)收入差距是實(shí)現(xiàn)共同富裕的重要途徑。雖然經(jīng)過多年不懈努力，中國農(nóng)村居民收入狀況逐年改善，2016年人均可支配收入已達(dá)12 363元，①數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計(jì)局：《2016國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201702/t20170228_1467424.html。但還是面臨著增收乏力、增收長效機(jī)制不健全以及貧困人口增收困難等問題。隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的發(fā)展，受城鄉(xiāng)工資差異的影響，農(nóng)村勞動(dòng)力大量向城市轉(zhuǎn)移，非農(nóng)工資性收入占農(nóng)民收入比重逐年增加，且已超過農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入，成為農(nóng)民收入的最主要來源。②數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計(jì)局：《2016年中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2016/indexch.htm。在此現(xiàn)實(shí)背景下，考察農(nóng)民的增收動(dòng)力機(jī)制及政策選擇，無疑有助于回答如何完善惠農(nóng)富農(nóng)政策，從而提升促進(jìn)農(nóng)民持續(xù)增收政策的精準(zhǔn)性。

與此同時(shí)，在戶籍制度改革有所推進(jìn)但未取得重大突破的現(xiàn)實(shí)約束下，為了追求收入最大化，兼業(yè)經(jīng)營已成為我國大多數(shù)農(nóng)戶采取的生產(chǎn)經(jīng)營模式(張紅宇,2015)。換言之，農(nóng)民兼業(yè)行為是其面臨制度約束下為了實(shí)現(xiàn)收入最大化而采取的權(quán)宜之計(jì)?？梢灶A(yù)期的是，隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的發(fā)展、戶籍制度改革的深化，受城鄉(xiāng)工資差異的影響，兼業(yè)農(nóng)民更可能選擇全職從事非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，增加非農(nóng)勞動(dòng)時(shí)間供給，提高非農(nóng)工資性收入水平。已有文獻(xiàn)指出，隨著部分兼業(yè)農(nóng)民完全退出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，勢必會(huì)促進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)和農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模擴(kuò)大(黃楓和孫世龍,2015)，并通過利用相對(duì)富裕要素替代相對(duì)稀缺要素，提高農(nóng)業(yè)技術(shù)水平(鄭旭媛和徐志剛,2016;許慶等,2017)，從而提升農(nóng)業(yè)經(jīng)營的規(guī)模收益，促使農(nóng)民收入增加。

關(guān)于兼業(yè)行為與非農(nóng)工資性收入關(guān)系，國內(nèi)外大部分研究往往著重強(qiáng)調(diào)某一方面，較少考察兼業(yè)行為對(duì)工資性收入乃至農(nóng)民增收的影響作用。因此，本文擬從個(gè)人兼業(yè)*所謂個(gè)人兼業(yè)指的是個(gè)人同時(shí)從事農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。而非家庭兼業(yè)入手，提出兼業(yè)行為與非農(nóng)工資性收入相關(guān)關(guān)系的研究假說，并利用全國性微觀調(diào)查數(shù)據(jù)2012年“中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)”(CFPS)，采用處理效應(yīng)模型和收入分解方法實(shí)證檢驗(yàn)這種影響作用。研究結(jié)論表明，兼業(yè)行為對(duì)農(nóng)民的非農(nóng)工資性收入具有明顯的負(fù)向作用；是否存在兼業(yè)行為是造成兼業(yè)農(nóng)民和純非農(nóng)就業(yè)農(nóng)民的非農(nóng)工資性收入差異的主要原因。

本文可能的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在：第一，將賺取非農(nóng)工資性收入的農(nóng)民分為兼業(yè)農(nóng)民和純非農(nóng)就業(yè)農(nóng)民兩類，并從小時(shí)非農(nóng)工資層面考察了農(nóng)民兼業(yè)行為對(duì)非農(nóng)工資性收入的影響。第二，通過對(duì)既有文獻(xiàn)的梳理，將影響農(nóng)民收入的因素歸結(jié)為個(gè)體特征差異、職業(yè)選擇以及是否存在兼業(yè)行為三類，并且把兼業(yè)行為對(duì)農(nóng)民非農(nóng)工資性收入的影響作用視為一種“歧視效應(yīng)”。第三，綜合運(yùn)用均值分解和分布分解兩種收入分解方法，將因兼業(yè)行為而引發(fā)的“歧視效應(yīng)”從不同分組的收入差距中剝離，觀察其對(duì)收入差距的解釋力，從而為今后促進(jìn)農(nóng)民增收政策的制定和提高政策實(shí)施的精準(zhǔn)性提供參考。

二、文獻(xiàn)簡評(píng)與研究假說

非農(nóng)工資性收入作為農(nóng)民收入的重要組成部分(Nguyen等,2015)，一直以來都備受關(guān)注，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)農(nóng)民工資性收入的研究大體可以分成兩類。一類著重考察農(nóng)民個(gè)體特征對(duì)其工資性收入的影響，比如健康(魏眾,2004)、受教育程度(陳玉宇和邢春冰，2004)、社會(huì)資本(葉靜怡和周曄馨,2010)、宗教信仰(樂君杰和葉晗,2012)。另一類文獻(xiàn)則將研究視角聚焦于外生制度環(huán)境，探討了戶籍制度(謝嗣勝和姚先國,2006;鄧曲恒,2007)、職業(yè)培訓(xùn)制度(王德文等,2008)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)發(fā)展(鐘寧樺,2011)、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(駱永民和樊麗明,2012)等因素如何影響農(nóng)民工資。但值得注意的是，農(nóng)民個(gè)人兼業(yè)行為是其在充分考慮自身勞動(dòng)能力和所處勞動(dòng)力市場環(huán)境之后作出的勞動(dòng)時(shí)間配置決策，因此，兼業(yè)行為對(duì)個(gè)人非農(nóng)工資性收入也會(huì)產(chǎn)生影響。

實(shí)際上，為實(shí)現(xiàn)收入最大化，由于受城鄉(xiāng)工資差異和戶籍制度的約束，農(nóng)民不得不采取了兼業(yè)經(jīng)營方式，在農(nóng)業(yè)部門和非農(nóng)部門重新配置勞動(dòng)時(shí)間。由于兼業(yè)農(nóng)戶同時(shí)具有農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入和非農(nóng)工資性收入，既往研究考察了農(nóng)戶兼業(yè)經(jīng)營的增收效應(yīng)。例如，夏義軍(2012)分析了日本20世紀(jì)90年代土地制度改革背景下農(nóng)戶兼業(yè)行為對(duì)其收入的影響，結(jié)果表明農(nóng)戶兼業(yè)經(jīng)營有很明顯的增收作用。基于我國山東省數(shù)據(jù)的實(shí)證分析也驗(yàn)證了這個(gè)結(jié)論(鞠小妮,2012)。當(dāng)然，兼業(yè)經(jīng)營的影響遠(yuǎn)不局限于農(nóng)民收入，農(nóng)戶兼業(yè)行為對(duì)農(nóng)地流轉(zhuǎn)(Yao,2000;錢忠好,2008;廖洪樂,2012;張忠明和錢文榮,2014)、化肥施用(紀(jì)月清等,2015)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率(趙建梅等,2013)等方面的影響也是相關(guān)研究的熱點(diǎn)。此外，經(jīng)驗(yàn)研究表明，由于不同非農(nóng)行業(yè)的工資水平差距很大，職業(yè)選擇是影響農(nóng)民工資性收入的重要因素(葛玉好,2007;尹志超和甘犁,2009)。由于非農(nóng)部門工資通常高于勞動(dòng)力的農(nóng)業(yè)邊際產(chǎn)出，農(nóng)民一般會(huì)將勞動(dòng)力資源優(yōu)先配置給收益更高的非農(nóng)部門，然后再?zèng)Q定農(nóng)業(yè)勞動(dòng)投入，其農(nóng)業(yè)勞動(dòng)投入決策往往是一種被動(dòng)決策，因此，非農(nóng)職業(yè)選擇直接關(guān)系到農(nóng)民是否從事兼業(yè)生產(chǎn)。

本文通過分析2012年CFPS數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，純非農(nóng)就業(yè)農(nóng)民的非農(nóng)工資高于兼業(yè)農(nóng)民，而且純非農(nóng)就業(yè)農(nóng)民的小時(shí)工資也高于兼業(yè)農(nóng)民，這是一個(gè)值得注意的現(xiàn)象。本文把這種收入差距歸結(jié)為一種勞動(dòng)力市場上的“歧視”，而引起這種歧視效應(yīng)的主要原因是非農(nóng)雇主對(duì)全職員工和非全職員工的區(qū)別對(duì)待。一方面，對(duì)跨區(qū)域流動(dòng)并從事兼業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力而言，他們的非農(nóng)勞動(dòng)供給存在中斷的情況，勞動(dòng)力供給中斷會(huì)給企業(yè)造成暫時(shí)性的勞動(dòng)力短缺，而且如果這類勞動(dòng)力在返鄉(xiāng)期間作出新的就業(yè)決策，那么原來用人單位還會(huì)面臨著因缺工而進(jìn)行的勞動(dòng)力招聘，這在一定程度上增加了企業(yè)的交易成本。另一方面，對(duì)就近從事兼業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力而言，日常的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)會(huì)嚴(yán)重分散其在非農(nóng)生產(chǎn)過程中投入的時(shí)間、精力，影響非農(nóng)勞動(dòng)投入的質(zhì)量。從這一角度而言，相對(duì)于全職進(jìn)行非農(nóng)生產(chǎn)的勞動(dòng)力，非農(nóng)雇主更傾向于給從事兼業(yè)經(jīng)營的勞動(dòng)力開出更低的工資。

綜上所述，本文提出以下兩個(gè)研究假說。

假說1：兼業(yè)行為不僅減少了農(nóng)民非農(nóng)工資性收入，同時(shí)也降低了其小時(shí)工資水平。

假說2：農(nóng)民非農(nóng)工資性收入主要受到個(gè)體特征差異、非農(nóng)職業(yè)選擇以及自身是否存在兼業(yè)行為等因素的影響，而農(nóng)民是否存在兼業(yè)行為則是兼業(yè)農(nóng)民和純非農(nóng)就業(yè)農(nóng)民工資性收入差距的主要成因。

三、實(shí)證模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

(一)實(shí)證模型設(shè)定。在分析兼業(yè)行為對(duì)農(nóng)民非農(nóng)工資的影響時(shí)，直接在回歸方程中加入農(nóng)民是否兼業(yè)的分組虛擬變量是一個(gè)簡單易行的辦法。然而，農(nóng)民是否進(jìn)行兼業(yè)活動(dòng)受其自身特征、職業(yè)選擇等多種因素的影響，存在自選擇偏誤引起的內(nèi)生性問題，而處理效應(yīng)模型(treatment effects model)是解決這種問題的典型方法。此外，不同組別的農(nóng)民其收入差距主要是由個(gè)體特征差異、職業(yè)選擇和不同非農(nóng)就業(yè)模式共同引起的，單純的回歸分析無法清晰區(qū)分其在收入差距中所扮演的角色，而收入分解方法可以很好地解決這一問題。因此，本文的計(jì)量分析將分成兩部分：一是采用處理效應(yīng)模型研究兼業(yè)行為對(duì)農(nóng)民非農(nóng)工資性收入的影響；二是基于收入分解法研究造成不同分組農(nóng)民其收入差距的影響因素。

1.兼業(yè)行為對(duì)農(nóng)民工資水平的影響。本文在Mincer工資決定方程基礎(chǔ)上，加入了婚姻、性別控制變量和是否從事兼業(yè)生產(chǎn)的分組變量，得到回歸方程如下：

Ln(wage)=β0+β1Gdummy+β2Edu+β3Exp+β4Exp2
+β5Marriage+β6Gender+ε

(1)

如前所述，方程中的分組虛擬變量Gdummy會(huì)引起內(nèi)生性問題，需要通過處理效應(yīng)模型進(jìn)行處理，處理效應(yīng)模型是Maddala(1983)年在Heckman(1979)基礎(chǔ)上提出的一種解決處理變量內(nèi)生性的方法，模型的基本結(jié)構(gòu)如下：

Y=X′β+γD+ε

(2)

式(2)中處理變量D為內(nèi)生變量，被如下的處理方程所解釋：

D=1(Z′δ+u)

(3)

假設(shè)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)服從如下二維正態(tài)分布：

(4)

(5)

其中：age表示樣本年齡，而industriesi表示不同的行業(yè)。

2.兼業(yè)行為與不同分組農(nóng)民工資差距。工資分解方法被廣泛應(yīng)用于不同群體之間工資差距的分解問題，本部分使用均值分解和分布分解兩種思路來分析兼業(yè)行為對(duì)農(nóng)民工資性收入的影響。作為傳統(tǒng)的均值分解方法，Oaxaca-Blinder(1973)分解長期被廣泛地應(yīng)用于不同收入群體之間的收入差距分析。然而，由于Oaxaca-Blender分解存在明顯的問題，比如指數(shù)基準(zhǔn)問題、沒有考慮樣本職業(yè)對(duì)工資差距的影響等，學(xué)者們對(duì)該分解進(jìn)行了改進(jìn)(Neumark,1988;Neuman和Oaxaca,2003)。其中，Neumark分解給出了一個(gè)介于兩個(gè)收入組工資均值之間的合理工資的計(jì)算方法，對(duì)工資歧視部分做了進(jìn)一步的細(xì)分。這里采用Neumark分解處理，其基本思想為：

(6)

(7)

雖然根據(jù)樣本均值分解方法可以分離出收入差距的個(gè)人特征效應(yīng)和分組歧視效應(yīng)，但是對(duì)整個(gè)分布來說，均值分解很難描述出不同分位數(shù)處的收入差距分解問題。因此，在均值分解的基礎(chǔ)上，本文還將借助Machado和Mata(2005)分解法(簡稱“M-M”分解)，分析整個(gè)分布上的收入差異分解情況。在分位數(shù)回歸中，通過對(duì)同一組觀測值取不同分位數(shù)，可獲得樣本的一個(gè)條件分布，但是收入的分布分解需要的是樣本的邊際分布，Machado和Mata(2005)證明了通過如下抽樣辦法和分位數(shù)回歸方法可以擬合出樣本的邊際分布：

第一步，從均勻分布U[0，1]當(dāng)中抽取m個(gè)隨機(jī)數(shù)作為下一步分位數(shù)回歸中的分位數(shù)；

第三步，從兼業(yè)農(nóng)民樣本組中有放回地抽取m個(gè)樣本，記錄這些樣本的自變量矩陣為：{xi*(j)},i=1,2,…,m；

同理，通過以上4步也可以得到非農(nóng)就業(yè)組的非農(nóng)工資邊際分布。

M-M分解參考了Oaxaca-Blinder分解的思路，把收入差距分解成了特征效應(yīng)和系數(shù)效應(yīng)兩個(gè)部分，這樣一來在計(jì)算分組邊際分布的基礎(chǔ)上還必須計(jì)算兩個(gè)分組的反事實(shí)分布。計(jì)算兼業(yè)農(nóng)民的反事實(shí)分布只需要把上面第四步中的兼業(yè)農(nóng)民抽樣樣本換成非農(nóng)就業(yè)農(nóng)民抽樣樣本，即可擬合出兼業(yè)組農(nóng)民在非農(nóng)就業(yè)組收入生產(chǎn)機(jī)制下的非農(nóng)收入分布：

(8)

其中：兩個(gè)分組的非農(nóng)收入分布被分解為AA、BB兩個(gè)部分，其中AA表示個(gè)體特征和職業(yè)選擇差異，BB表示農(nóng)民是否兼業(yè)引發(fā)的歧視效應(yīng)，與均值分解方法不同的是，M-M分解可以在不同分位數(shù)和整個(gè)分布上觀察這兩種效應(yīng)。

(二)數(shù)據(jù)來源。本文使用2012年“中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)”(CFPS)，CFPS樣本覆蓋25個(gè)省/市/自治區(qū)，目標(biāo)樣本規(guī)模為16 000戶，調(diào)查對(duì)象包含樣本家戶中的全部家庭成員，重點(diǎn)關(guān)注中國居民的經(jīng)濟(jì)與非經(jīng)濟(jì)福利，以及包括經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、教育成果、家庭關(guān)系與家庭動(dòng)態(tài)、人口遷移、健康等在內(nèi)的諸多研究主題，是一項(xiàng)全國性、大規(guī)模、多學(xué)科的社會(huì)跟蹤調(diào)查項(xiàng)目。2012年成人數(shù)據(jù)庫包括2010年未滿16歲但在2012年時(shí)達(dá)到16歲及以上和2012年新增家庭成員中年齡處在16歲及以上的個(gè)人，總樣本量為35 720個(gè)。根據(jù)研究需要，本文將對(duì)象分成兩組：第一組是同時(shí)從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的兼業(yè)農(nóng)民，第二組是個(gè)人完全從事非農(nóng)生產(chǎn)，以此分析兼業(yè)行為對(duì)農(nóng)民非農(nóng)收入的影響。通過剔除變量缺失值和異常值，本文共使用4 266份樣本，其中兼業(yè)樣本和純非農(nóng)樣本各為2 466個(gè)和1 800個(gè)。主要變量選擇如下：

1.兼業(yè)經(jīng)營行為，即是否兼業(yè)生產(chǎn)。首先，在初步篩選中已經(jīng)保證有效樣本為從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)戶，兼業(yè)分組變量只是用來區(qū)分個(gè)體是否存在兼業(yè)行為。其次，重點(diǎn)關(guān)注兼業(yè)行為對(duì)農(nóng)民非農(nóng)收入的影響，因此把有兼業(yè)行為的農(nóng)民分成一組，把純非農(nóng)就業(yè)農(nóng)民分成另一組。

2.農(nóng)民非農(nóng)工資與非農(nóng)小時(shí)工資。CFPS數(shù)據(jù)中包含詳細(xì)的非農(nóng)工作信息樣本，包括樣本每一份工作持續(xù)時(shí)間和具體收入。結(jié)合研究目標(biāo)，本文把調(diào)查期內(nèi)觀測樣本的每份工作的非農(nóng)工資收入進(jìn)行加總獲得年度非農(nóng)工資收入，然后除以加總的非農(nóng)工作時(shí)間得到非農(nóng)小時(shí)工資數(shù)據(jù)。

3.受教育年限與工作年限。由于CFPS缺乏反映工作經(jīng)驗(yàn)的問項(xiàng)，借鑒葛玉好(2007)和李任玉等(2014)的做法，本研究將采取如下公式計(jì)算樣本的工作年限：experience=age-edu_year-6。

4.其他控制變量，包括性別、婚姻、年齡、主要非農(nóng)就業(yè)行業(yè)類型等。其中，婚姻狀況變量使用2012年調(diào)查時(shí)是否在婚為判別標(biāo)準(zhǔn)。關(guān)于主要非農(nóng)就業(yè)行業(yè)類型的選取，本文參照2011年國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，*國家統(tǒng)計(jì)局：《2011國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》，http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/hyflbz/2011/。將非農(nóng)就業(yè)行業(yè)劃分為采礦業(yè)、制造業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、批發(fā)零售、住宿餐飲、居民服務(wù)和其他服務(wù)、教育、公共管理和社會(huì)組織等19類。

四、實(shí)證結(jié)果分析與討論

(一)基本描述性統(tǒng)計(jì)。表1給出了主要變量的均值描述性統(tǒng)計(jì)，由表可知，在年度非農(nóng)工資性總收入方面，純非農(nóng)就業(yè)樣本平均收入超過19 855元，而兼業(yè)樣本組平均收入為14 687元左右，二者相差5 100多元。產(chǎn)生這種收入差距的重要原因之一是非農(nóng)勞動(dòng)時(shí)間投入差異。在小時(shí)非農(nóng)工資方面，全職非農(nóng)樣本組的小時(shí)工資為7.375元，高于兼業(yè)樣本的5.988元。這反映出，全職從事非農(nóng)生產(chǎn)的農(nóng)民其工資水平確實(shí)高于兼業(yè)人群的工資水平，未來較長一段時(shí)間內(nèi)農(nóng)民增收的思考方向之一應(yīng)該既要深入推進(jìn)農(nóng)村改革，提高農(nóng)業(yè)綜合效益和競爭力，又要拓寬非農(nóng)就業(yè)渠道，提高農(nóng)民的非農(nóng)參與率，促進(jìn)農(nóng)民收入快速增長、解決農(nóng)民增收乏力問題。

從非農(nóng)就業(yè)行業(yè)類型方面看，制造業(yè)和建筑業(yè)是農(nóng)民主要的非農(nóng)就業(yè)行業(yè)，分別有63.9%和54.6%的兼業(yè)樣本和純非農(nóng)就業(yè)樣本。其中，建筑業(yè)是兼業(yè)農(nóng)民最主要的就業(yè)行業(yè)，占兼業(yè)樣本的33.5%以上；制造業(yè)則是純非農(nóng)就業(yè)農(nóng)民的最主要就業(yè)行業(yè)，這一行業(yè)的樣本比例為38.5%。這是因?yàn)榻ㄖ袠I(yè)屬于勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，具有生產(chǎn)流動(dòng)性強(qiáng)、周期長、跨區(qū)域等特征，便于兼業(yè)農(nóng)民在農(nóng)閑期及時(shí)就業(yè)，在農(nóng)忙期從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)；而制造業(yè)盡管也屬于勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，但是在人員管理方面相對(duì)較為嚴(yán)格。其他行業(yè)的就業(yè)量差別不大。

從個(gè)人特征看，受教育水平較高者、年輕者和獨(dú)身人員更愿意選擇全職從事非農(nóng)工作，這是因?yàn)檫@部分人群年富力強(qiáng)，而且家庭牽掛較少，在勞動(dòng)力市場更有可能獲得非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)。在工作經(jīng)驗(yàn)方面，兼業(yè)農(nóng)民組樣本的平均工作年限超過28年，比純非農(nóng)樣本的工作年限高約8年，而兼業(yè)農(nóng)民的平均年齡也比純非農(nóng)就業(yè)農(nóng)民高出約7歲，這反映了當(dāng)前農(nóng)村青壯年勞動(dòng)力大量向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力呈老齡化現(xiàn)象。此外，選擇兼業(yè)行為的男性占兼業(yè)樣本的72.6%，完全從事非農(nóng)就業(yè)的男性占純非農(nóng)就業(yè)樣本的59.7%，均高于女性農(nóng)民。

表1主要變量的基本描述性統(tǒng)計(jì)(均值)

續(xù)表1 主要變量的基本描述性統(tǒng)計(jì)(均值)

注：“()”為標(biāo)準(zhǔn)差。數(shù)據(jù)來源：本研究計(jì)算整理所得，2017年。

①由于篇幅限制,僅匯報(bào)了就業(yè)人數(shù)超過100人的九大類非農(nóng)行業(yè)基本情況。當(dāng)然,如需其他行業(yè)基本統(tǒng)計(jì)情況,可與作者聯(lián)系。

(二)兼業(yè)行為對(duì)農(nóng)民非農(nóng)工資性收入的影響作用分析。表2主要匯報(bào)了農(nóng)民非農(nóng)工資性收入影響因素的回歸結(jié)果，包括全樣本和分組樣本兩大部分。

首先，在全樣本方面，本文分別給出了基本處理效應(yīng)回歸結(jié)果(即模型一)、未控制非農(nóng)就業(yè)類型的回歸估計(jì)結(jié)果(即模型二)以及控制非農(nóng)就業(yè)類型的回歸估計(jì)結(jié)果(即模型三)。由表2可知，在三個(gè)模型中，是否兼業(yè)均對(duì)小時(shí)非農(nóng)工資具有顯著的負(fù)向影響，即在其他變量不變的情況下，與未兼業(yè)的非農(nóng)務(wù)工人群相比，兼業(yè)會(huì)使兼業(yè)農(nóng)民的小時(shí)非農(nóng)工資明顯降低。在其他變量方面，工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)非農(nóng)工資的影響呈倒U形，這一結(jié)果符合經(jīng)典Mincer方程假說。教育年限對(duì)農(nóng)民非農(nóng)工資的邊際影響均大于經(jīng)驗(yàn)的邊際影響，這其實(shí)說明教育投入增加相對(duì)于工作經(jīng)驗(yàn)增加來說更有益于提高農(nóng)民的非農(nóng)收入。此外，在其他變量不變的情況下，相對(duì)于女性而言，男性的非農(nóng)工資收入較高。類似地，已婚人群的工資性收入也明顯大于未婚人群。

其次，模型四和模型五分別為純非農(nóng)就業(yè)樣本和兼業(yè)樣本的回歸估計(jì)結(jié)果。從分組回歸的結(jié)果看，兩個(gè)分組的回歸結(jié)果依然基本滿足Mincer方程假定：非農(nóng)就業(yè)組的教育回報(bào)大于兼業(yè)農(nóng)民組的教育回報(bào)，而且非農(nóng)就業(yè)組農(nóng)民的工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)其工資性收入具有顯著的正向作用。兼業(yè)組工作經(jīng)驗(yàn)一次項(xiàng)不顯著，二次項(xiàng)十分顯著的主要原因是，兼業(yè)農(nóng)民組的平均年齡比較高，工作經(jīng)驗(yàn)相對(duì)豐富，工作經(jīng)驗(yàn)增加帶來的非農(nóng)收入增加已經(jīng)不如從業(yè)初期明顯，根據(jù)工作經(jīng)驗(yàn)與非農(nóng)收入的倒U形關(guān)系，未來一段時(shí)間內(nèi)兼業(yè)農(nóng)民組成員工作經(jīng)驗(yàn)的增加甚至?xí)?duì)非農(nóng)收入產(chǎn)生負(fù)向影響。

最后，表2第(6)列匯報(bào)了觀測樣本兼業(yè)決策模型的回歸結(jié)果。實(shí)證結(jié)果顯示，工作經(jīng)驗(yàn)豐富者、男性和已婚農(nóng)民更有可能成為兼業(yè)農(nóng)戶?；貧w結(jié)果還顯示，受教育年限對(duì)農(nóng)民是否兼業(yè)具有顯著的負(fù)向作用，即在其他變量不變的條件下，隨受教育年限增加，農(nóng)民選擇兼業(yè)行為的概率會(huì)明顯降低。

表2 回歸分析結(jié)果

注：(1)*、**和***分別表示P值<0.05、P值<0.01和P值<0.001。(2)最后一列中數(shù)值為邊際效應(yīng)計(jì)算結(jié)果。(3)數(shù)據(jù)來源：本研究計(jì)算整理所得，2017年。

①同樣限于篇幅,在此未給出非農(nóng)就業(yè)行業(yè)類型的回歸估計(jì)值。

(三)農(nóng)民個(gè)人兼業(yè)行為的“歧視效應(yīng)”分析。前文分析結(jié)果表明，兼業(yè)經(jīng)營行為顯著降低了農(nóng)民的非農(nóng)工資性收入，但難以區(qū)分造成這種差異的原因究竟是來源于個(gè)體特征還是由于是否兼業(yè)選擇造成的歧視效應(yīng)。因此，本研究將分別使用均值分解和分布分解兩種方法，對(duì)兼業(yè)樣本和純非農(nóng)就業(yè)樣本之間非農(nóng)工資性收入的差異進(jìn)行細(xì)分，重點(diǎn)關(guān)注非農(nóng)收入生成機(jī)制對(duì)收入差距的影響。*在利用Neumark分解和M-M分解時(shí)，本文均控制了樣本非農(nóng)就業(yè)行業(yè)類型。相應(yīng)的回歸分析結(jié)果由表3和表4給出。

1.基于Neumark均值分解方法的結(jié)果分析。由表3可知，根據(jù)鄒至莊檢驗(yàn)的結(jié)果，強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，即兩個(gè)分組之間存在結(jié)構(gòu)突變，采用收入分解方法是恰當(dāng)?shù)摹７纸饨Y(jié)果顯示，分組工資均值的對(duì)數(shù)差距與Neumark分解結(jié)果中A、B和C三部分之和無差異，均為0.242，計(jì)算誤差為10-8。而在分解結(jié)果的三部分中，不同分組的個(gè)體差異可以解釋工資差距中的12.668%，市場對(duì)兼業(yè)農(nóng)民的歧視可以解釋全部分組工資差距的36.849%，純非農(nóng)就業(yè)農(nóng)民因?yàn)槠缫曅?yīng)而獲得的好處可以解釋全部收入差距的50.483%。因此，通過歧視效應(yīng)可以解釋的收入差距占到全部收入差距的87.332%，分組之間的個(gè)體差異只能解釋12.668%。這表明，兼業(yè)農(nóng)民非農(nóng)收入水平低于純非農(nóng)就業(yè)農(nóng)民非農(nóng)收入水平的根本原因并非是個(gè)人特征的差異，而是源于分組之間的歧視效應(yīng)。也就是說，純非農(nóng)就業(yè)農(nóng)民因?yàn)槠缫曅?yīng)獲得的好處要大于兼業(yè)農(nóng)民因歧視效應(yīng)遭受的損失。

表3 控制行業(yè)Neumark分解結(jié)果

資料來源：本研究整理所得，2017年。

圖1 兼業(yè)樣本分位數(shù)回歸結(jié)果 資料來源：本研究整理所得，2017年。

圖2 純非農(nóng)就業(yè)樣本分位數(shù)回歸結(jié)果 資料來源：本研究整理所得，2017年。

2.基于M-M分布分解方法的結(jié)果分析。圖1和圖2分別顯示了兼業(yè)農(nóng)戶與純非農(nóng)樣本的非農(nóng)工資性收入在不同分位數(shù)上的變化趨勢，*每一幅小圖中的短橫線表示OLS的回歸結(jié)果，而上下兩根虛線表示OLS估計(jì)參數(shù)的95%置信區(qū)間。每張圖中向左為低分位數(shù)，向右為高分位數(shù)。由圖發(fā)現(xiàn)：(1)常數(shù)項(xiàng)對(duì)農(nóng)民非農(nóng)收入的影響在兩個(gè)分組中均有相同的趨勢，都是由負(fù)轉(zhuǎn)正，并隨著分位數(shù)的增加而增加。(2)教育年限對(duì)兩類人群非農(nóng)工資性收入均具有正向影響作用，但這種正向作用對(duì)處于低收入水平兼業(yè)農(nóng)民的影響作用較大。(3)工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)兼業(yè)農(nóng)民和純非農(nóng)就業(yè)農(nóng)民的非農(nóng)收入的影響存在差異性：首先，整體上，工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)農(nóng)民非農(nóng)收入均存在正的邊際影響；其次，對(duì)兼業(yè)農(nóng)民來說高分位數(shù)區(qū)和低分位數(shù)區(qū)的工作經(jīng)驗(yàn)回報(bào)都很高，但是中間分位數(shù)區(qū)的回報(bào)相對(duì)較低；而純非農(nóng)就業(yè)農(nóng)民的工作經(jīng)驗(yàn)則是在低分位數(shù)區(qū)有高回報(bào)，并在此之后遞減。(4)性別和婚姻狀況對(duì)兩類人群的非農(nóng)工資性收入的影響均是在低分位數(shù)區(qū)回報(bào)較高，并隨著分位數(shù)的增加而遞減。

接下來，本文將使用分位數(shù)回歸方法對(duì)觀測樣本的非農(nóng)工資進(jìn)行分解。需要說明的是，由于在最低分位數(shù)和最高分位數(shù)上分位數(shù)回歸的結(jié)果存在一定的偏差，本文的分位數(shù)選擇區(qū)間為[0.02,0.98]，M-M分解回歸結(jié)果和趨勢圖分別由表4和圖3給出。從表4和圖3看，兼業(yè)組農(nóng)民的非農(nóng)工資在整個(gè)分布上都與非農(nóng)就業(yè)農(nóng)民存在差異，但是在高、中、低三種不同分位數(shù)上的個(gè)體特效應(yīng)和歧視效應(yīng)存在很大差距。

在[0.1,0.7]中分位數(shù)區(qū)間內(nèi)，個(gè)人特征的差距僅能解釋小部分的分組收入差距，歧視效應(yīng)則可解釋收入差距的絕大部分。這既說明歧視效應(yīng)是分組收入差距形成的主要原因，也反映出在這個(gè)分位數(shù)范圍內(nèi)非農(nóng)就業(yè)農(nóng)民的個(gè)人特征也在一定程度上拉大了不同樣本組之間的收入差距。值得注意的是，在[0.02,0.10)低分位數(shù)和(0.7,0.98]高分位數(shù)兩個(gè)區(qū)間內(nèi)情況發(fā)生了變化，雖然兼業(yè)組農(nóng)民的非農(nóng)工資依舊低于非農(nóng)工作組農(nóng)民，但是個(gè)人特征效應(yīng)的作用不同。具體而言，非農(nóng)工作組農(nóng)民的個(gè)人特征縮小了收入差距，兼業(yè)組農(nóng)民的個(gè)人特征更有利于增加非農(nóng)收入。

從整體看，兼業(yè)組農(nóng)民個(gè)人特征的這種增收效應(yīng)最終被歧視效應(yīng)所抵消，分組之間的收入差距依然存在。也就是說，一方面在高收入和低收入?yún)^(qū)間內(nèi)，兼業(yè)農(nóng)戶組的個(gè)人特征存在一定的縮小收入差距的效果，但是這種效果并沒有大到可以抵消歧視效應(yīng)。另一方面，在中間收入組，無論是個(gè)人特征效應(yīng)還是歧視效應(yīng)都拉大了兩個(gè)分組之間的收入差距。

此外，收入差距本身在整個(gè)分布上并沒有呈現(xiàn)出某種單調(diào)性或相對(duì)穩(wěn)定的趨勢，相反，兩個(gè)收入組之間的收入差隨著非農(nóng)工資的增加(分位數(shù)的增加)呈現(xiàn)出先增后降的趨勢，即在非農(nóng)工資處于中分位數(shù)區(qū)間時(shí)，分組之間的非農(nóng)工資差距水平高；而在非農(nóng)收入的高分位數(shù)和低分位數(shù)區(qū)，分組之間的非農(nóng)收入差距小。

圖3 非農(nóng)工資M-M分解結(jié)果 資料來源：本研究整理所得，2017年。

分位數(shù)0.020.120.220.320.420.520.620.720.820.92總體差距-0.067-0.315-0.333-0.342-0.314-0.290-0.254-0.225-0.187-0.154個(gè)人特征效應(yīng)0.039-0.003-0.009-0.013-0.010-0.008-0.0030.0060.0130.019歧視效應(yīng)-0.106-0.312-0.323-0.329-0.304-0.282-0.251-0.231-0.200-0.173個(gè)人特征效應(yīng)占比-0.5820.0100.0270.0380.0320.0280.012-0.027-0.070-0.123歧視效應(yīng)占比1.5820.9900.9730.9620.9680.9720.9881.0271.0701.123

五、結(jié)論與政策啟示

本文基于兼業(yè)行為視角，將非農(nóng)就業(yè)人群劃分為兼業(yè)和純非農(nóng)就業(yè)兩組，并利用2012年“中國家庭追蹤調(diào)查”數(shù)據(jù)(CFPS)，實(shí)證檢驗(yàn)了農(nóng)民兼業(yè)行為對(duì)非農(nóng)工資性收入的影響，繼而分別運(yùn)用Neumark均值分解與Machado和Mata(2005)提出的分布分解方法揭示了產(chǎn)生非農(nóng)工資性收入差距的原因。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)：(1)與純非農(nóng)就業(yè)人群相比，個(gè)人兼業(yè)行為不僅明顯降低了農(nóng)民的非農(nóng)收入，而且也顯著拉低了其小時(shí)工資。產(chǎn)生這一結(jié)果的原因主要是勞動(dòng)力市場上要素配置引起的歧視效應(yīng)。另外，文化程度、工作年限、婚姻狀況和職業(yè)選擇等個(gè)人特征也起著重要作用。(2)進(jìn)一步將非農(nóng)工資分為高中低三種分位數(shù)后發(fā)現(xiàn)，由于兼業(yè)組和純非農(nóng)就業(yè)組的個(gè)人特征存在差異，兩組之間的非農(nóng)工資性收入差距會(huì)在高、低兩種分位數(shù)上縮小，但是在中等分位數(shù)上，兩組間的收入差距則會(huì)有所拉大。

上述研究結(jié)論對(duì)增加農(nóng)民收入具有清晰的政策涵義。隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的深入發(fā)展，工資性收入已成為促進(jìn)農(nóng)民增收的重要手段，但受戶籍制度及相關(guān)制度的約束，農(nóng)民采取了兼業(yè)行為，從而降低了其非農(nóng)工資性收入。因此，在完善促進(jìn)農(nóng)民增收的支持性政策時(shí)，政府應(yīng)當(dāng)采用不同的惠農(nóng)政策瞄準(zhǔn)機(jī)制：一方面深入推進(jìn)戶籍制度改革，著力破除以戶籍制度為代表的制度性約束，鼓勵(lì)部分兼業(yè)農(nóng)民向非農(nóng)部門徹底轉(zhuǎn)移，提高其工資性收入，進(jìn)而促使其增收。另一方面，對(duì)難以全職從事非農(nóng)工作的兼業(yè)農(nóng)民和純農(nóng)民來說，促使這兩類人群增收的重點(diǎn)應(yīng)在于引導(dǎo)農(nóng)戶擴(kuò)大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模，使其獲得規(guī)模收益。對(duì)此，政府應(yīng)以推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革為契機(jī)，發(fā)展完善農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場，提高其土地財(cái)產(chǎn)性收益，從而增加農(nóng)民收入。

最后，由于長期以來中國政府相關(guān)惠農(nóng)富農(nóng)政策的目標(biāo)在保障糧食安全與增加農(nóng)民收入兩者之間猶豫權(quán)衡，總想魚與熊掌兼得，結(jié)果往往就是顧此失彼，最終還是延續(xù)過往工業(yè)優(yōu)先的發(fā)展策略，總是將糧食安全放在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的首位。隨著中國進(jìn)入決勝全面小康社會(huì)的新歷史時(shí)期的來臨，拓寬增收渠道，增加農(nóng)民收入理應(yīng)成為“三農(nóng)”工作的中心任務(wù)，這也是全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家的內(nèi)在要求。誠然，如何切實(shí)有效地增加農(nóng)民收入還需要依賴其他外部條件，比如勞動(dòng)力市場的供需形勢和農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營的地區(qū)差異性等問題，這些將是未來研究的重要方向。

[1]陳玉宇,邢春冰.農(nóng)村工業(yè)化以及人力資本在農(nóng)村勞動(dòng)力市場中的角色[J]. 經(jīng)濟(jì)研究,2004,(8):105-116.

[2]鄧曲恒.城鎮(zhèn)居民與流動(dòng)人口的收入差異——基于Oaxaca-Blinder和 Quantile方法的分解[J].中國人口科學(xué), 2007,(2):8-16.

[3]葛玉好.部門選擇對(duì)工資性別差距的影響: 1988-2001年[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊),2007,(2):607-628.

[4]黃楓,孫世龍.讓市場配置農(nóng)地資源: 勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與農(nóng)地使用權(quán)市場發(fā)育[J]. 管理世界, 2015,(7): 71-81.

[5]紀(jì)月清,劉亞洲,陳奕山.統(tǒng)防統(tǒng)治:農(nóng)民兼業(yè)與農(nóng)藥施用[J].南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2015,(6):61-67.

[6]鞠小妮.山東省農(nóng)戶兼業(yè)對(duì)農(nóng)民收入的影響研究[D].青島:中國海洋大學(xué)碩士學(xué)位論文, 2012.

[7]樂君杰,葉晗.農(nóng)民信仰宗教是價(jià)值需求還是工具需求?——基于CHIPS數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)[J].管理世界,2012,(11):67-76.

[8]李任玉,杜在超,何勤英.富爸爸、窮爸爸和子代收入差距[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊),2014,(1):231-258.

[9]廖洪樂.農(nóng)戶兼業(yè)及其對(duì)農(nóng)地承包經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)的影響[J].管理世界,2012,(5):62-70.

[10]駱永民,樊麗明.中國農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施增收效應(yīng)的空間特征——基于空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性的實(shí)證研究[J].管理世界,2012,(5):71-87.

[11]錢忠好.非農(nóng)就業(yè)是否必然導(dǎo)致農(nóng)地流轉(zhuǎn)——基于家庭內(nèi)部分工的理論分析及其對(duì)中國農(nóng)戶兼業(yè)化的解釋[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2008,(10):13-21.

[12]王德文,蔡昉,張國慶.農(nóng)村遷移勞動(dòng)力就業(yè)與工資決定：教育與培訓(xùn)的重要性[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊),2008,(4):1131-1148.

[13]魏眾.健康對(duì)非農(nóng)就業(yè)及其工資決定的影響[J].經(jīng)濟(jì)研究,2004,(2):64-74.

[14]夏義軍.農(nóng)地制度變遷、兼業(yè)化與農(nóng)民增收——中日比較[D].沈陽:遼寧大學(xué)碩士學(xué)位論文,2012.

[15]謝嗣勝,姚先國.農(nóng)民工工資歧視的計(jì)量分析[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì), 2006,(4):49-55.

[16]許慶,趙思誠,劉進(jìn).勞動(dòng)力流失、資本替代與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[R].工作論文，2017.

[17]葉靜怡,周曄馨.社會(huì)資本轉(zhuǎn)換與農(nóng)民工收入——來自北京農(nóng)民工調(diào)查的證據(jù)[J].管理世界,2010,(10): 34-46.

[18]尹志超, 甘犁.公共部門和非公共部門工資差異的實(shí)證研究[J]. 經(jīng)濟(jì)研究, 2009,(4):129-140.

[19]張紅宇.新常態(tài)下的農(nóng)民收入問題[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題,2015,(5):4-11.

[20]張忠明,錢文榮.不同兼業(yè)程度下的農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)意愿研究——基于浙江的調(diào)查與實(shí)證[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題,2014,(3):19-24.

[21]趙建梅,孔祥智,孫東升，等.中國農(nóng)戶兼業(yè)經(jīng)營條件下的生產(chǎn)效率分析[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2013,(3):16-26.

[22]鄭旭媛,徐志剛.資源稟賦約束、要素替代與誘致性技術(shù)變遷——以中國糧食生產(chǎn)的機(jī)械化為例[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊),2016,(1):45-66.

[23]鐘寧樺.農(nóng)村工業(yè)化還能走多遠(yuǎn)?[J].經(jīng)濟(jì)研究,2011,(1):18-27.

[24]Blinder A S.Wage discrimination:Reduced form and structural estimates[J]. Journal of Human Resources,1973,8(4): 436-455.

[25]Heckman J J.Sample selection bias as a specification error[J]. Econometrica:Journal of the Econometric Society,1979,47(1)：153-161.

[26]Kilic T, Carletto C, Miluka J, et al.Rural nonfarm income and its impact on agriculture:Evidence from Albania[J].Agricultural Economics,2009,40(2): 139-160.

[27]Machado J A F, Mata J. Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regression[J]. Journal of Applied Econometrics,2005,20(4): 445-465.

[28]Maddala G.Limited dependent and qualitative variables in econometrics[M].Cambridge：Cambridge University Press,1983.

[29]Neuman S, Oaxaca R L. Gender versus ethnic wage differentials among professionals: Evidence from Israel[J].Annales d'Economie et de Statistique,2003,(71/72):267-292.

[30]Neumark D. Employers’ discriminatory behavior and the estimation of wage discrimination[J].Journal of Human Resources,1988,23(3): 279-295.

[31]Nguyen L D,Raabe K,Grote U.Rural-urban migration, household vulnerability, and welfare in Vietnam[J].World Development, 2015,71: 79-93.

[32]Yao Y.The development of the land lease market in rural China[J]. Land Economics, 2000,76(2):252-266.

TheImpactofPart-timeBusinessonPeasants’Non-farmIncome:AMicroEvidencefromCFPS

Liu Jin1,2, Zhao Sicheng1,2, Xu Qing1,2

(1.InstituteofFinanceandEconomics,ShanghaiUniversityofFinanceandEconomics,Shanghai200433,China；2.Agriculture,CountrysideandFarmerResearchInstitute,ShanghaiUniversityofFinanceandEconomics,Shanghai200433,China)

To increase farmers’ income and narrow the income gap between urban and rural residents in China, it is an important way to realize common prosperity. However, because of the slowing-down increase in farmers’ income, some schemes should be taken to broaden income sources, tap latent potentialities and cultivate new points of income growth.

With the development of industrialization and urbanization, non-farm income that exceeds agriculture income has mainly accounted for the proportion of farmers’ income. Due to Chinese household registration system, most farmers devote themselves to part-time business to maximize income. How does the business behavior have the influence on non-agricultural income? Based on a literature review of part-time business behavior and non-farm wage income, it could be found that most studies focus on part-time business or non-farm wage income, and have no systematic review of their relationship. Therefore, this paper investigates the effect of farmers’ part-time behavior on non-farm wage income, and aims to perfect existing research and provide further research ideas.

In order to achieve above objectives, firstly, this paper puts forward two following hypotheses: firstly, part-time business behavior would not only reduce farmers’ non-agricultural income, but also cut down hourly wage level. Secondly, individual characteristics, career choices and part-time business behavior would be the factors that play the important roles in farmers’ non-farm wage income. What’s more, the part-time business behavior is the main factor that would make wage income gap between farmers with combined occupations and farmers who only are busy with non-agricultural jobs. Then according to China Family Panel Studies (CFPS) in 2012, this paper empirically studies these effects by using treatment effect model and income decomposition method.

Results are showed that part-time business would significantly reduce farmers’ wage income and actual hourly wages. What’s more, it shows that the discrimination effect caused by part-time behavior is the main reason for non-farm income gap between farmers with combined occupations and ones who only are busy with non-agricultural jobs. Therefore, the implementation of policies to promote farmers’ income should be aimed at improving policy accuracy, such as striving to break institutional constraints represented by dividing the household registration system to encourage farmers transferring to non-agricultural sectors, and deepening agricultural supply-side reform to improve the land property income and increase farmers’ gross income.

part-time business; non-farm wage income; income decomposition

F323.8；F326

A

1001-9952(2017)12-0045-13

10.16538/j.cnki.jfe.2017.12.004

2017-03-10

國家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(16AZD012);國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(71673173、71773068);上海財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(CXJJ-2016-442)

劉 進(jìn)(1989-),男,湖北荊州人,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)經(jīng)研究所、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)三農(nóng)研究院博士研究生;

趙思誠(1989-),男,山西大同人,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)經(jīng)研究所、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)三農(nóng)研究院博士研究生;

許 慶(1971-),男,江蘇鎮(zhèn)江人,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)經(jīng)研究所、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)三農(nóng)研究院教授,博士生導(dǎo)師。

(責(zé)任編輯 許 柏)