糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)影響因素研究
——基于1473名農(nóng)村勞動力的調(diào)查

吳 昊 趙 朝 劉冠群

(吉林大學(xué) 東北亞研究院，吉林 長春 130000；長春師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，吉林 長春 130032)

一、引言

改革開放以來，伴隨著經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展，戶籍制度的松動，城鄉(xiāng)居民收入差距的擴(kuò)大，越來越多的農(nóng)村勞動力開始從事非農(nóng)就業(yè)，獲得工資性收入。農(nóng)民從事非農(nóng)就業(yè)不僅拓寬了農(nóng)民收入來源，增加了農(nóng)民收入，同時也釋放了農(nóng)村剩余勞動力，緩解了農(nóng)業(yè)“內(nèi)卷化”問題。*黃宗智：《中國的隱性農(nóng)業(yè)革命》，法律出版社2010年版，第36頁。

中國勞動統(tǒng)計(jì)年鑒(2016)數(shù)據(jù)顯示，全國農(nóng)村居民可支配收入為11421.7元，其中工資性收入4600.3元，占可支配收入的40.28%。同年，作為我國重要糧食主產(chǎn)區(qū)的吉林省，農(nóng)村居民可支配收入11326.2元，其中工資性收入2097.4元，占可支配收入的18.52%，其工資性收入不到全國平均水平的一半。通過數(shù)據(jù)對比不難發(fā)現(xiàn)，以吉林省為代表的糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)民收入主要還來自于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)村依然含蓄著大量的農(nóng)業(yè)剩余人口。在國家政策鼓勵農(nóng)地流轉(zhuǎn)，開展適度規(guī)模經(jīng)營，推進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的當(dāng)下，對農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)影響因素的研究具有現(xiàn)實(shí)意義。

二、糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)現(xiàn)狀

(一)調(diào)查區(qū)域和數(shù)據(jù)來源

本文以糧食主產(chǎn)區(qū)吉林省西部地區(qū)為樣本(以下簡稱“樣本區(qū)域”)。樣本區(qū)域包括松原、白城兩市，其行政區(qū)域土地面積4.68萬平方公里，人口474.74萬人，其中農(nóng)村人口302.8萬，占比63.78%。該樣本區(qū)域2015年第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值403.16億元，占吉林省第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的四分之一以上，是吉林省重要的糧食主產(chǎn)區(qū)，也是我國重要的糧食主產(chǎn)區(qū)。樣本區(qū)域兩個城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距較大，松原市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高，2015年人均生產(chǎn)總值(58841元)位列吉林省第三，而白城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，2015年人均生產(chǎn)總值(35571元)位列吉林省第九，且自然生態(tài)較為脆弱，土地鹽堿化程度較高。近年來，樣本區(qū)域一方面承載著生態(tài)環(huán)境保護(hù)、國家糧食安全的重大使命，另一方面，又肩負(fù)著糧食主產(chǎn)區(qū)改革開放、農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的艱巨任務(wù)。因此，對該樣本區(qū)域農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)影響因素的研究，將有助于提高具有類似經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的糧食主產(chǎn)區(qū)非農(nóng)就業(yè)研究的認(rèn)識價值。

本文選取樣本區(qū)域農(nóng)村居民作為調(diào)研對象，數(shù)據(jù)來自2017年1-3月發(fā)放的調(diào)查問卷，調(diào)查問卷的發(fā)放回收由三部分組成：一部分是筆者在農(nóng)村調(diào)研時發(fā)放的；一部分是通過對長春師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院吉林省西部地區(qū)生源地學(xué)生進(jìn)行培訓(xùn)，利用學(xué)生假期回家時間完成的；再有一部分是委托松原市和白城市農(nóng)業(yè)委員會、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)經(jīng)營管理站、農(nóng)村集體資產(chǎn)管理局組織發(fā)放的。發(fā)放調(diào)查問卷648份，回收有效問卷631份，涉及631個農(nóng)戶家庭，共計(jì)1851人。按國內(nèi)勞動力劃分標(biāo)準(zhǔn)，處于16-60歲年齡區(qū)間的農(nóng)村勞動力1473人；以農(nóng)民全年從事非農(nóng)工作超過3個月的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算，調(diào)查勞動力中有538人從事非農(nóng)就業(yè)，占比36.52%。

(二)調(diào)查區(qū)域農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)現(xiàn)狀

1.農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)比重不高，兼業(yè)農(nóng)民較多，非農(nóng)就業(yè)呈現(xiàn)年輕化特征。本文根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)繪制圖1、圖2，分別代表樣本區(qū)域農(nóng)民就業(yè)分布、非農(nóng)就業(yè)年齡分布。從圖中可以看出，樣本區(qū)域農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)比重不高，在調(diào)查問卷涉及的1473名農(nóng)村勞動力中，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的935人，占全部勞動力的63.48%，從事非農(nóng)就業(yè)的538人，占調(diào)查勞動力的36.52%；在參與非農(nóng)就業(yè)的人群中，274人存在兼業(yè)行為，占比50.93%，該數(shù)據(jù)與《全國農(nóng)村社會經(jīng)濟(jì)典型調(diào)查數(shù)據(jù)匯編》數(shù)據(jù)資料基本相符。從事非農(nóng)就業(yè)人員平均年齡31歲，16-35歲的占到非農(nóng)就業(yè)總?cè)藬?shù)的73%，農(nóng)村留守人員呈現(xiàn)出“386199”的年齡特征，而外出非農(nóng)就業(yè)人員明顯年輕化。

圖1 勞動力就業(yè)分布

圖2 非農(nóng)就業(yè)年齡分布

2.農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)存在著性別、受教育程度的差異，以服務(wù)業(yè)、建筑業(yè)居多。圖3、圖4、圖5分別是樣本區(qū)域農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)的性別、教育程度和就業(yè)行業(yè)分布。通過圖示可以比較直觀的看到，樣本區(qū)域從事非農(nóng)就業(yè)的農(nóng)民性別比例存在明顯差異，男性占60.78%，女性占39.22%，男性非農(nóng)就業(yè)比例遠(yuǎn)大高于女性；調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，樣本區(qū)域農(nóng)村勞動力平均受教育程度僅有初中水平，這意味著該地區(qū)農(nóng)村勞動力僅完成了國家規(guī)定的義務(wù)教育，文化水平并不高；在從事非農(nóng)就業(yè)的農(nóng)民群體中，初中文化水平占一半以上，所從事的行業(yè)主要是建筑業(yè)、服務(wù)業(yè)，占比62%。

圖3 非農(nóng)就業(yè)性別分布

圖4 非農(nóng)就業(yè)教育程度分布

3.農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)工作不穩(wěn)定、多集中于就近的城市。圖6顯示樣本區(qū)域農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)的地區(qū)分布，農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)主要集中在就近的城市，占比69%，遠(yuǎn)赴外省就業(yè)的只占13%，另有10%的人員無固定就業(yè)去向，這說明非農(nóng)就業(yè)并不穩(wěn)定，同時“守家在地”的東北地區(qū)特有現(xiàn)象比較突出。筆者在寒假農(nóng)村調(diào)研時看到很多大齡勞動力賦閑在家，訪談之中他們流露出既渴望高收入的城市生活，又不愿放棄農(nóng)村安逸閑適的矛盾心理，當(dāng)外出就業(yè)面對諸多不確定因素以及背井離鄉(xiāng)生活的失落時，他們寧愿保持“理性的無知”，選擇放棄收益的最大化，而滿足現(xiàn)有生活的效用最大化。

圖5 非農(nóng)就業(yè)行業(yè)分布

圖6 非農(nóng)就業(yè)地區(qū)分布

三、糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的實(shí)證分析

(一)實(shí)證模型介紹

Logistic模型是一種對分類變量回歸分析常用的、有效的非線性統(tǒng)計(jì)方法，該模型適用于處理因變量為不服從正態(tài)分布的二分變量(因變量取值有1或0兩種可能)，且自變量可以是混合變量(定類變量、定序變量、連續(xù)變量等)的數(shù)據(jù)。本文實(shí)證數(shù)據(jù)滿足Logistic回歸模型的條件，故采用二元Logistic模型分析糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響因素，將農(nóng)村勞動力是否從事非農(nóng)就業(yè)作為被解釋變量，從事非農(nóng)就業(yè)取值為1，否則為0。具體模型表達(dá)式如下：

其中，β0是常數(shù)項(xiàng)，表示在不受變量因素影響下，農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)與否的概率之比對數(shù)值；Xj(j=1，2，……，i)是影響農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的各種因素；βj(j=1，2，……，i)代表在其他影響因素取值不變的情況下，該影響因素取值增加1單位時導(dǎo)致農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)與否概率之比對數(shù)值的變化量，可理解為農(nóng)村勞動力對非農(nóng)就業(yè)行為傾向的影響程度。

(二)主要變量及統(tǒng)計(jì)特征

國內(nèi)外學(xué)者對農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)影響因素進(jìn)行過廣泛的研究。Reardon(1997,2001)通過對非洲和拉丁美洲農(nóng)村勞動力研究，得出家庭勞動力配置情況、農(nóng)業(yè)投資需求、家庭人口數(shù)量結(jié)構(gòu)和收入水平、所在村離鄉(xiāng)鎮(zhèn)距離等是影響其非農(nóng)就業(yè)的主要因素；*Reardon T．Using evidence of household income diversification to inform study of the rural nonfarm labor market in Africa[J]．World Development，1997，25( 5) : 735-747；Reardon T，Berdegué J，Escobar G．Rural nonfarm employment and incomes in Latin America: overview and policy implications[J]．World Development，2001，29( 3) : 395-409．Yunez-Naude(2001)通過對墨西哥農(nóng)村家庭非農(nóng)活動的研究，得出戶主教育年限、工作經(jīng)驗(yàn)、家庭人口數(shù)量等是重要影響因素；*Yunez-Naude A，Edward Taylor J．The determinants of nonfarm activities and incomes of rural households in Mexico，with emphasis on education[J]．World Development，2001，29(3):561-572．我國學(xué)者辛嶺(2009)、惠獻(xiàn)波(2013)等人也分別從性別、教育程度、家庭耕地面積、村集體經(jīng)濟(jì)收入狀況、村所在地企業(yè)數(shù)量等方面考察了農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響因素。*辛嶺：《農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響因素分析—基于四川省1005個農(nóng)村勞動力的調(diào)查》，《農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)》2009年第11期；惠獻(xiàn)波：《農(nóng)村勞動力非農(nóng)勞動參與影響因素分析—基于河南省728戶的調(diào)查數(shù)據(jù)》，《南方農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)》2013年第3期。

本文綜合前人的研究成果，結(jié)合樣本區(qū)域?qū)嶋H和數(shù)據(jù)的可得性，選取以下12個變量，涵蓋勞動力個體、家庭特征、地區(qū)經(jīng)濟(jì)和宏觀政策等四類因素，研究分析其對樣本區(qū)域農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響，并預(yù)設(shè)了解釋變量與被解釋變量的相互關(guān)系。具體變量及統(tǒng)計(jì)特征見表1：

(三)模型結(jié)果分析

本文使用R(3.4.0)軟件進(jìn)行模型估計(jì)，其中Logit模型是采用極大似然估計(jì)法進(jìn)行估計(jì)的。首先默認(rèn)強(qiáng)迫引入法將所有自變量進(jìn)入回歸方程中，得到模型1，其中農(nóng)民家庭承包耕地面積、家庭位置和農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼等3個變量不顯著。然后為了簡化模型，并進(jìn)一步提高模型的擬合優(yōu)度，利用AIC準(zhǔn)則*薛薇：《基于R的統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)挖掘》，中國人民大學(xué)出版社2014年5月版，第234頁。AIC準(zhǔn)則的貢獻(xiàn)在于找到一種綜合評價擬合優(yōu)度和模型復(fù)雜度的評價統(tǒng)計(jì)量。通過向后篩選變量的方法得到模型2，模型估計(jì)結(jié)果見表2：

表1 樣本區(qū)域農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)變量及統(tǒng)計(jì)特征

表2顯示，在選取的12個變量中，農(nóng)村勞動力健康狀況、教育年限、家庭負(fù)擔(dān)率、城鎮(zhèn)化水平、地區(qū)生產(chǎn)總值、養(yǎng)老保險等6個變量對農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)有顯著的正向影響；農(nóng)村勞動力性別、年齡、農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率等3個變量對農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)有顯著的負(fù)向影響。在這9個變量中，除了農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率與非農(nóng)就業(yè)的影響關(guān)系與預(yù)設(shè)相反，其他變量和預(yù)設(shè)均一致。另外，家庭承包耕地面積、家庭位置和農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼等3個變量對樣本區(qū)域農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)沒有顯著影響。對此，具體解釋如下：

表2 樣本區(qū)域農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)影響因素Logistic模型回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示估計(jì)參數(shù)檢驗(yàn)的顯著性水平為1%、5%、10%

1.在個體因素中，性別、年齡、健康狀況和教育年限等4個變量對農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)就業(yè)都有顯著影響。其中，性別變量和年齡變量與農(nóng)民是否參與非農(nóng)就業(yè)呈負(fù)向關(guān)系，結(jié)合變量賦值可以得出，男性比女性從事非農(nóng)就業(yè)的更多，而隨著勞動力年齡的增加，從事非農(nóng)就業(yè)的大大減少；健康變量和教育年限變量與農(nóng)民是否參與非農(nóng)就業(yè)呈正向關(guān)系，證明勞動力健康程度越高，越有利于從事非農(nóng)就業(yè)；教育程度越高，勞動力越傾向于從事非農(nóng)就業(yè)。以上結(jié)論與實(shí)際情況是相符的，但需要注意的是，在性別、年齡、健康和教育年限這4個變量中，年齡和健康變量顯著性非常高，性別和教育年限顯著性較低，這也從側(cè)面反映出樣本區(qū)域農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)依舊局限在對體力要求較高的工作崗位，一旦年齡增大，健康狀況下降，則很難參與非農(nóng)就業(yè)，勞動力缺乏市場競爭力，可替代性強(qiáng)。這與筆者農(nóng)村實(shí)際調(diào)研的情況相符，滯留在農(nóng)村的大齡剩余勞動力不是不愿意參與非農(nóng)就業(yè)，而是歲數(shù)大了，沒有一技之長，不易非農(nóng)就業(yè)。

2.在家庭因素中，家庭負(fù)擔(dān)率變量對農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)呈現(xiàn)明顯正相關(guān)，家庭承包耕地面積和家庭位置對農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響不顯著。家庭負(fù)擔(dān)率是農(nóng)戶家庭中非勞動力占家庭人口的比值，家庭非勞動力越多，意味著家庭經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)越大。本文樣本區(qū)域是我國重要的糧食主產(chǎn)區(qū)，在肩負(fù)糧食增產(chǎn)和國家糧食安全雙重責(zé)任的同時，也面臨著農(nóng)民增收困難的矛盾。特別是近年來，隨著農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的推進(jìn)，國家取消糧食臨儲價格，加上國外農(nóng)產(chǎn)品的市場沖擊，以及連年干旱的氣象條件，農(nóng)業(yè)增收緩慢。據(jù)吉林省統(tǒng)計(jì)年鑒(2016)顯示，2015年松原市農(nóng)村常住居民人均可支配收入9561元，白城市農(nóng)村常住居民人均可支配收入7751元，均低于吉林省平均水平(11326元)和全國平均水平(11422元)。*國家統(tǒng)計(jì)局：《2015年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，2016年2月29日。當(dāng)微薄的農(nóng)業(yè)收入難以滿足家庭基本需要時，家庭負(fù)擔(dān)越大的家庭成員越有非農(nóng)就業(yè)的動力。家庭承包耕地面積對勞動力非農(nóng)就業(yè)影響不顯著的原因可能包括：其一，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有人力資本投入時間不均衡的典型特點(diǎn)，農(nóng)民可以兼業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)忙時間務(wù)農(nóng)，農(nóng)閑時間務(wù)工，互不耽誤；其二，隨著農(nóng)村土地確權(quán)工作的開展和農(nóng)村土地“三權(quán)分置”改革，農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為比較普遍，農(nóng)民可以將土地多種形式流轉(zhuǎn)出去，而專門從事非農(nóng)業(yè)工作；其三，樣本區(qū)域農(nóng)村家庭人口平均4人，家庭成員內(nèi)部可進(jìn)行分工。*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中國農(nóng)戶兼業(yè)化的解釋》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2008年第10期?；谝陨先c(diǎn)原因，家庭承包面積對勞動力非農(nóng)就業(yè)影響并不顯著。另外，家庭位置對勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響未通過顯著性檢驗(yàn)的原因主要是，隨著戶籍制度的松動、交通工具和道路設(shè)施的完善，距離已不能構(gòu)成樣本區(qū)域農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的障礙。

3.在區(qū)域因素中，農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率、城鎮(zhèn)化水平和地區(qū)GDP均通過了顯著性檢驗(yàn)，其中城鎮(zhèn)化水平和地區(qū)GDP兩個變量與農(nóng)民從事非農(nóng)就業(yè)正相關(guān)，農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率與農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)負(fù)相關(guān)。前者說明了地區(qū)經(jīng)濟(jì)越繁榮，能夠提供的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會越多，對農(nóng)村剩余勞動力的拉力越強(qiáng)；后者反映出隨著農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高，農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)反而減少，這與初始預(yù)設(shè)是不一致的；一般來說，農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率越高，農(nóng)業(yè)釋放的勞動力將越多，從事非農(nóng)就業(yè)也越多。但是，在經(jīng)濟(jì)下行的宏觀背景下，非農(nóng)就業(yè)機(jī)會少，工作不穩(wěn)定，城市生活成本高等多種因素的制約，農(nóng)民反而更多了對土地和農(nóng)業(yè)的依賴。

4.在政策因素中，農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)的影響不顯著，養(yǎng)老保險對農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)影響非常顯著。其中，農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼對農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)影響不顯著的原因主要是，近年來國家對農(nóng)業(yè)的支持力度不斷增強(qiáng)，農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼覆蓋比較全面，樣本區(qū)域農(nóng)民基本都享有農(nóng)業(yè)支持保護(hù)補(bǔ)貼。*為提高農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策效能，2015年國家啟動農(nóng)業(yè)“三項(xiàng)補(bǔ)貼”改革，將種糧直補(bǔ)、農(nóng)資綜合補(bǔ)貼、良種補(bǔ)貼合并為“農(nóng)業(yè)支持保護(hù)補(bǔ)貼”，政策目標(biāo)調(diào)整為支持耕地地力保護(hù)和糧食適度規(guī)模經(jīng)營。但是，目前的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼數(shù)額不高，并不足以讓農(nóng)民產(chǎn)生依賴。而樣本區(qū)域農(nóng)民參與養(yǎng)老保險的人數(shù)較少，在被調(diào)查的1473名農(nóng)村勞動力中，有養(yǎng)老保險的人數(shù)為489人，占比33.18%，其中從事非農(nóng)就業(yè)的538名勞動力中，255人購買了養(yǎng)老保險，占比47.40%；從事農(nóng)業(yè)的935名勞動力中，僅有234人購買了養(yǎng)老保險，占比25.03%?？梢?，養(yǎng)老保險對于農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)影響較大，只有建立覆蓋全社會的養(yǎng)老保險，才能弱化農(nóng)民對土地的依賴和非農(nóng)就業(yè)的后顧之憂。

四、相應(yīng)的政策建議

結(jié)合以上實(shí)證結(jié)果，本文提出以下政策建議：

首先，重視農(nóng)村教育，增加對農(nóng)民的技能培訓(xùn)，提高農(nóng)民人力資本含量。舒爾茨在《改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)》一書中反復(fù)闡述教育的重要性，他認(rèn)為，“教育是人力資本中最大而且最容易理解的組成部分。”當(dāng)“人的能力與物質(zhì)資本不相稱，這種能力就成了經(jīng)濟(jì)增長中的限制性因素?！薄艾F(xiàn)代工業(yè)要求具有現(xiàn)代技能的工人和管理者”，“在向教育追求的投資具有較高的收益率的意義上說，更多的教育的價值是大的”。*舒爾茨：《改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)》，梁小民譯，商務(wù)印書館2013年版，第159頁、第168頁、第172頁。拉里·A·斯加思塔也認(rèn)為，教育是“使一個人從所從事的一項(xiàng)工作轉(zhuǎn)到(遷移到)一項(xiàng)更好的工作的成本可以作為對做出這種轉(zhuǎn)移的人的一種投資。”*拉里·A·斯加思塔：《人力遷移的成本與收益》，載《政治經(jīng)濟(jì)學(xué)雜志》增刊第70期(1962年10月)。教育不僅傳播文化知識，更可以影響思想理念。所以，一方面要重視農(nóng)村教育，增加農(nóng)村教育的財(cái)政投入和師資投入，解決好農(nóng)村未成年人和外出務(wù)工人員子女的教育問題；另一方面，要通過應(yīng)用型知識和技能教育培訓(xùn)，提高農(nóng)村勞動力素質(zhì)，增加其非農(nóng)就業(yè)的市場競爭力。

其次，發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，增加就業(yè)機(jī)會，通過城鎮(zhèn)化吸收農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)。劉鳳芹等(2011)通過對東北和中原農(nóng)村的調(diào)查，估算出個體青壯勞動力在不使用農(nóng)業(yè)機(jī)械的情況下，滿負(fù)荷工作可經(jīng)營大田40-60畝。*劉鳳芹等：《土地的規(guī)模效率和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)組織績效研究》，東北財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社2011年版，第45頁。2015年吉林省西部地區(qū)共有播種面積228.04萬公頃，農(nóng)戶188.18萬戶，農(nóng)村人口302.80萬人，戶均耕地面積18.18畝，若按家庭平均人口4人，戶均面積50畝計(jì)算，則需轉(zhuǎn)移出192萬農(nóng)村剩余勞動力(計(jì)算步驟略)。如此龐大的數(shù)量，加上東北人“離土不離鄉(xiāng)”的戀家情結(jié)，只有通過推進(jìn)城鎮(zhèn)化建設(shè)，大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，才有可能消化吸收如此龐大的農(nóng)村非農(nóng)就業(yè)人員。基于此，政府應(yīng)該充分放權(quán)讓利，營造適合中小企業(yè)、私營企業(yè)發(fā)展的空間軟環(huán)境，使得第三產(chǎn)業(yè)真正發(fā)揮出吸納勞動力就業(yè)的優(yōu)勢作用。

再次，建立覆蓋農(nóng)村的社會養(yǎng)老保險體系，弱化農(nóng)民對農(nóng)地的依賴。長久的農(nóng)耕文化形成了農(nóng)民對土地與生俱來的眷戀與依賴，當(dāng)下農(nóng)地依然是大多數(shù)農(nóng)民生存和就業(yè)的重要依靠，農(nóng)村土地不僅負(fù)有自然承載、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)功能，還起到了資產(chǎn)收益和社會保障功能。2015年樣本區(qū)域新型農(nóng)村社會養(yǎng)老保險參保人數(shù)113.07萬人，占鄉(xiāng)村人口(302.8萬)比重的37.34%，較2014年養(yǎng)老保險參保率提高了2.66%。但是總體來看，養(yǎng)老保險參保比率依然很低。若想提高農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)率，弱化農(nóng)民對土地的依賴，亟需建立起覆蓋全面的農(nóng)村社會保障制度，實(shí)現(xiàn)農(nóng)民老有所養(yǎng)、困有所濟(jì)。

總之，為促進(jìn)農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)，轉(zhuǎn)移農(nóng)村剩余勞動力，提高農(nóng)民工資性收入，應(yīng)著重加強(qiáng)對農(nóng)民的教育和技能培訓(xùn)；大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，加快城鎮(zhèn)化建設(shè)；建立覆蓋全面的新型農(nóng)村養(yǎng)老保險體系。