吳愛娣,夏顯力,翟黎明,趙 健
(西北農(nóng)林科技大學經(jīng)濟管理學院,陜西 楊凌 712100)
農(nóng)地流轉是打破傳統(tǒng)小農(nóng)經(jīng)濟、促進農(nóng)地適度規(guī)模經(jīng)營的有效途徑,也是實現(xiàn)中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、解決農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展問題的重要手段。近年來,農(nóng)地流轉逐漸呈現(xiàn)出市場主導型和政府主導型兩種模式并存的局面,兩種模式以農(nóng)戶是否具有轉出農(nóng)地的實際決策權作為內涵邊界,一類是農(nóng)戶根據(jù)市場供需狀況自發(fā)決定的農(nóng)地流轉,另一類是以政府合理介入為特征的政府主導型農(nóng)地流轉。在兩種模式的共同推動下,全國農(nóng)地流轉率從2008年的8.6%提升為2015年的30%[1]。對比兩種模式,政府主導型農(nóng)地流轉具有推進速度快、流轉規(guī)模大、交易成本低的優(yōu)勢,現(xiàn)實中往往成為地方政府推進適度規(guī)模經(jīng)營的優(yōu)選方式[2]。但是,這種模式也具有行政強制推動的特點和財政資源浪費的風險[3]。在倡導市場主導資源配置的背景下,針對政府介入并推動農(nóng)地流轉的趨勢,不應徹底否定抑或全盤接受,關鍵在于客觀評價和合理優(yōu)化。
現(xiàn)階段,農(nóng)地流轉對轉出戶的收入、福利和生計資本都會產(chǎn)生深刻影響[3-5],究其根源,在于農(nóng)地流轉直接改變了轉出戶的自然資源稟賦和勞動力資源配置[4,6-7],其中,后者對農(nóng)戶的影響較前者更為深遠。本文通過非農(nóng)就業(yè)來反映勞動力資源配置[1,4]。由于市場主導型農(nóng)地流轉大多是轉出戶的自發(fā)選擇,政府主導型農(nóng)地流轉大多是轉出戶的無奈之舉,農(nóng)地流轉對轉出戶非農(nóng)就業(yè)的影響在兩種流轉模式下必然存在差異?;诖?,本文從轉出戶非農(nóng)就業(yè)的角度出發(fā),以市場主導型農(nóng)地流轉作為參照,將政府主導型農(nóng)地流轉與之比較,衡量農(nóng)地流轉中的政府干預力量對農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)的影響,這有助于更好地理解政府在農(nóng)地流轉中的職能和角色定位,并提出完善農(nóng)地流轉政策的建議。
循著回答“與市場主導型農(nóng)地流轉相比,政府主導型農(nóng)地流轉對轉出戶非農(nóng)就業(yè)的影響”這一核心問題,通過文獻梳理和邏輯分析,筆者發(fā)現(xiàn)有以下三個關鍵問題需要解決。
問題一:如何界定兩種農(nóng)地流轉模式?
政府主導型農(nóng)地流轉具有以下內涵[8-10]:第一,基層政府在招商引資的同時,通過行政組織、財政支持和政策傾斜介入農(nóng)地流轉過程,是農(nóng)地流轉的發(fā)起者;第二,基層政府是農(nóng)地流轉的實際決策者,村集體既承擔著農(nóng)地產(chǎn)權代理人角色,又是基層政府決策的執(zhí)行者?;诖耍疚亩x的政府主導型農(nóng)地流轉是指為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展,基層政府利用其行政優(yōu)勢,對農(nóng)地流轉的價格、規(guī)模及合約要素施加影響,采用集中強制性方式推動農(nóng)地向農(nóng)業(yè)種植大戶、合作社及農(nóng)業(yè)企業(yè)流轉。市場主導型農(nóng)地流轉是指農(nóng)戶在是否流轉、流轉價格與規(guī)模、流轉形式、流轉合同簽訂等方面具有自主決策權,是農(nóng)戶基于家庭農(nóng)地和勞動力資源稟賦狀況市場決策行為[6]。
問題二: 兩類農(nóng)地流轉模式對轉出戶非農(nóng)就業(yè)的影響機理如何?
根據(jù)理性人假說,農(nóng)戶家庭勞動力資源在農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)的配置狀態(tài)取決于家庭人力資本在務工和務農(nóng)兩方面的優(yōu)勢對比[11]。農(nóng)戶會以家庭收益最大化為目標,在經(jīng)營農(nóng)地與非農(nóng)就業(yè)之間配比勞動力資源。市場主導型農(nóng)地流轉中,轉出戶有自主決策權,在這一過程中,非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)地流轉行為往往互為因果[6,12]。非農(nóng)就業(yè)意愿或者既成事實一般是農(nóng)戶選擇轉出農(nóng)地的影響因素之一,或者說,農(nóng)戶在確定擁有較好的非農(nóng)就業(yè)工作機會和較高的非農(nóng)就業(yè)收入之后才會自發(fā)地選擇轉出農(nóng)地。而農(nóng)地流轉本身進一步促進了轉出戶的非農(nóng)就業(yè)。
相較之下,在政府主導型農(nóng)地流轉中,轉出戶往往是在本不具有非農(nóng)就業(yè)意愿時,受政府干預力量的作用,相對被迫地轉出農(nóng)地。農(nóng)地轉出之后,原本沒有非農(nóng)就業(yè)傾向的農(nóng)戶由于自然資本的大大降低,出于生計考慮,無奈選擇非農(nóng)就業(yè)。在此過程中,他們面臨技能缺失、意愿缺乏和就業(yè)規(guī)劃不明的諸多挑戰(zhàn)。
也就是說,在兩種農(nóng)地流轉模式下,由于轉出戶所處的決策階段完全不同,市場主導型農(nóng)地流轉對轉出戶非農(nóng)就業(yè)的作用體現(xiàn)為“弱推力”,而政府主導型農(nóng)地流轉對轉出戶非農(nóng)就業(yè)則呈現(xiàn)“強推力”。
問題三:如何衡量轉出戶的非農(nóng)就業(yè)狀況?
沿著兩類農(nóng)地流轉模式對轉出戶非農(nóng)就業(yè)影響的“強推力”與“弱推力”的分析思路,本文試圖建立能反映兩種作用機理差異的非農(nóng)就業(yè)衡量體系。如上文所述,兩類農(nóng)地流轉模式的本質區(qū)別在于農(nóng)戶在農(nóng)地流轉中是否具有自主決策權,即農(nóng)戶在非農(nóng)就業(yè)中是主動或被動。實踐中,政府主導型農(nóng)地流轉往往是大規(guī)模的集中流轉,轉出戶在這種模式中的農(nóng)地資源稟賦下降程度一般大于市場主導型農(nóng)地流轉,且多數(shù)是農(nóng)地全部轉出。這就導致勞動力更多地配置到非農(nóng)領域,非農(nóng)就業(yè)程度更大。然而,正如前文所述,“強推力”作用下,轉出戶的非農(nóng)就業(yè)更多是缺乏技能、意愿和規(guī)劃的無奈之舉,所以這很可能導致非農(nóng)就業(yè)的質量較差?;诖?,本文從數(shù)量和質量兩個維度來衡量農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)狀況,其中,數(shù)量維度選取家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)Y1、家庭人均非農(nóng)收入Y2兩個指標,質量維度選取家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入Y3指標(即家庭中從事非農(nóng)工作成員的平均工資水平),來反映兩類農(nóng)地流轉方式對農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)的影響差異,并由此提出如下假說。
假說1:相比市場主導型,政府主導型農(nóng)地流轉對農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)的數(shù)量有提高作用。
假說2:相比市場主導型,政府主導型農(nóng)地流轉對農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)的質量有降低作用。
本文數(shù)據(jù)來自項目組2016年5月在關中—天水經(jīng)濟區(qū)的實地調研數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集采取分層隨機抽樣、入戶調查的方法。根據(jù)地區(qū)農(nóng)地流轉類型和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況隨機抽取13個鄉(xiāng)鎮(zhèn),在每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機選取1—2個自然村,每個自然村隨機選取25—35個農(nóng)戶。本次調研共發(fā)放問卷817份,問卷數(shù)據(jù)庫生成后,課題組對數(shù)據(jù)庫進行了邏輯檢查和區(qū)間檢查,即檢查各問題的選項是否符合邏輯、是否落入合理的數(shù)據(jù)區(qū)間內,經(jīng)過整理,刪除含有缺失值的問卷后,共獲取750個有效樣本。再從中選出存在農(nóng)地轉出行為的樣本,最終得到354個研究樣本,其中實驗組為256個,對照組為98個。出現(xiàn)這樣分布的原因在于,如理論分析所述,本文研究的重點在于農(nóng)地流轉中的政府主導力量對轉出戶非農(nóng)就業(yè)的影響,所以調研中主要選取了政府主導型農(nóng)地流轉分布較為集中的區(qū)域。這一區(qū)域政府主導型農(nóng)地流轉的推進時間大多在2010年前后,為了便于DID模型的差分處理,本文農(nóng)地流轉前后的數(shù)據(jù)分別選擇2009年和2015年。
本文采用DID模型(Difference-in-Differences),以市場主導型作為參照,評價政府主導型農(nóng)地流轉對轉出戶非農(nóng)就業(yè)的影響。模型設置三個被解釋變量:家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)(Y1)、家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入(Y2)和家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入(Y3)。設實驗組為A,對照組為B。Y是目標被解釋變量,dB是二值虛擬變量,dB=1表示政府主導型(以下簡稱實驗組),dB=0表示市場主導型(以下簡稱對照組);Ti表示農(nóng)地流轉時期的虛擬變量,T= 0表示農(nóng)地流轉前,T= 1表示農(nóng)地流轉后;Y1dB表示農(nóng)地流轉后的被解釋變量,Y0dB表示農(nóng)地流轉前的被解釋變量;假設μ為隨機擾動項,則分析農(nóng)地流轉帶來影響的簡單模型為:
式(1)可得到實驗組和對照組各自解釋變量變動的模型。對于對照組來說,dB= 0,則模型可表示為:Y=β0+α0T+μ,農(nóng)地流轉前后的非農(nóng)就業(yè)變化為:
農(nóng)地流轉前后對照組被解釋變量平均變動為:
對于實驗組,dB= 1,則模型可表示為:Y=β0+α0T+β1+α1T+μ,農(nóng)地流轉前后非農(nóng)就業(yè)變化為:
農(nóng)地流轉前后實驗組被解釋變量的平均變動為:
雙重差分估計量為(政策的凈影響效果):
根據(jù)式(6)可知,與市場主導型相比,政府主導型農(nóng)地流轉對非農(nóng)就業(yè)的影響為:
α1是式(1)中交叉項Tt的系數(shù),是雙重差分估計值,即政府主導農(nóng)地流轉的效果。
DD估計方法有2×2方格分析法、混合截面數(shù)據(jù)模型估計(一階差分和OLS)、非觀測效應宗列數(shù)據(jù)模型估計(固定效應、一階差分和隨機效應模型)等[13]。對于非觀測宗列數(shù)據(jù)模型估計中的隨機效應模型,對非觀測效應與特異性擾動項(控制因農(nóng)戶和時間而變化的影響因素)、可觀測的控制變量之間不相關假設要求很高,現(xiàn)實條件無法滿足[14]。本文使用農(nóng)地流轉前后兩個時期的截面數(shù)據(jù),不需要考慮自相關問題,固定效應和一階差分的估計值和統(tǒng)計量是一致的[15]。為控制其他因素的影響,本文選擇固定效應模型,如下:
式(8)中,i表示農(nóng)戶個體,Yit表示i農(nóng)戶在t時期的非農(nóng)就業(yè)人數(shù)和人均收入,Xit是一組可觀測的影響非農(nóng)就業(yè)的控制變量,εt代表地區(qū)時間的固定效應。
(1)被解釋變量的選取。非農(nóng)就業(yè)是指從事除農(nóng)業(yè)以外,每年就業(yè)時間超過1個月,擁有經(jīng)營收入的工作。學者一般從以下幾個方面測度非農(nóng)就業(yè):非農(nóng)就業(yè)概率、人數(shù)、收入、結構和時間[13,16-17]。本文從非農(nóng)就業(yè)的數(shù)量和質量兩個角度出發(fā),設置家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)、家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入、家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入3個被解釋變量。
(2)控制變量的選取。影響非農(nóng)就業(yè)的主要變量有個體特征、家庭特征及區(qū)域特征[13,16]。個體特征包括個體的年齡、受教育年限?;诩彝シ止だ碚摽芍?,戶主擁有家庭成員非農(nóng)就業(yè)決策的主導權[12],模型中的個體特征以戶主特征為代表。家庭特征包括:家庭規(guī)模、勞動力資源稟賦、人均耕地面積、家庭社會資本。區(qū)域特征以區(qū)域虛擬變量表示,0值代表關中地區(qū),1值代表天水地區(qū)。
勞動力資源稟賦是指家庭勞動適齡人口在家庭中的比重,表示每個適齡勞動力的撫養(yǎng)負擔,值越大,負擔越小。依據(jù)蔡志海[18]、趙雪燕[19]和翟黎明[3]提出的社會資本測量方法,認為家庭社會資本主要來源于社會保障和人際交往兩方面,在兼顧調研地實際和數(shù)據(jù)可得性的基礎上,社會保障方面選取醫(yī)療保障、養(yǎng)老保障、就業(yè)發(fā)展、發(fā)展機遇、教育環(huán)境5個指標,人際交往則以農(nóng)戶社會交往滿意度來衡量(社會交往滿意度反映了親戚朋友鄰里間的相互幫扶,這在農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)機會來源中特別重要)。同時借鑒裴志軍、Sharp、李小云等[17,19-21]的賦權方法,咨詢了相關領域專家的意見,對以上6個指標分別給予0.1∶0.1∶0.1∶0.1∶0.1∶0.5的權重,計算方法如表1所示。本文的主要變量定義如表2所示。
表1 家庭社會資本的測算Tab.1 Measurement of household social capital
表2 DID模型中的主要變量定義Tab.2 The main variables in DID
從2009—2015年,兩類非農(nóng)就業(yè)比例整體呈上升趨勢。其中,實驗組家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)由2009年的1.37人上升到2015年的2.76人。2009年對照組家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)為1.56人,2015年上升為2.45人。實驗組比對照組多上升了0.50人。但是對照組家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)起點比實驗組要高,兩者差值為0.19人。2015年兩者差值加大,增加到0.31。
2009—2015年間兩種類型的家庭非農(nóng)就業(yè)收入均上升。2009年,實驗組家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入為0.92×104元,2015年上漲了0.90×104元。2009年,對照組家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入為1.16×104元,2015年上漲了0.76×104元??傮w來說,對照組家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入大于實驗組,但是實驗組家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入增長幅度大于對照組。
2009—2015年間兩種類型的家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入均上升。2009年,實驗組家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入為3.30×104元,2015年上漲了0.35×104元。2009年,對照組家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入為3.25×104元,2015年上漲了0.53×104元??傮w來說,實驗組家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入起點大于對照組,但是對照組家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入增長幅度大于實驗組。
表3列出了農(nóng)地流轉前后實驗組和對照組家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)、家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入和家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入的組內均值差及組間均值差。結果顯示,農(nóng)地流轉前,實驗組家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)低于對照組,差值為0.19人。農(nóng)地流轉以后,實驗組家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)增加較快,比對照組多增加0.31人,綜合流轉前后的變化,兩者的差值為0.50人。農(nóng)地流轉前實驗組家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入比對照組低了0.24×104元,而農(nóng)地流轉之后兩者差值縮小至0.10×104元,與流轉前的差值相比增加了0.14×104元。兩組家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)和家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入在農(nóng)地流轉前后都大幅增長。不同的是,土地流轉前實驗組家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入低于對照組,差值為0.35×104元。土地流轉后,差值擴大到0.53×104元,與農(nóng)地流轉前相比,差值增加了0.18×104元。這反映農(nóng)地流轉后,對照組家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入比實驗組漲幅較大。
表3 農(nóng)地流轉前后實驗組與對照組解釋變量的組內均差、組間均差Tab.3 The off-farm employment analysis of before and after farmland transfer
綜合表3得出:農(nóng)地流轉后,與市場主導型相比,政府主導型農(nóng)地流轉使家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)、家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入呈正向增長,但家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入呈負向增長。一般而言,非農(nóng)就業(yè)收入在一定程度上能夠反映非農(nóng)就業(yè)的質量。以上與本文的兩點假說相符合。
(1)樣本數(shù)據(jù)穩(wěn)健性檢驗。表4是樣本數(shù)據(jù)穩(wěn)健性檢驗,檢驗處理組和對照組各變量均值是否相等。該表表明實驗組和對照組被解釋變量存在顯著差異,且控制變量均值不存在顯著差異,即兩組樣本初始稟賦無明顯差異,通過穩(wěn)健性檢驗。
(2)基本回歸結果。表5是運用Stata14.0進行DID分析的基本模型結果。運用式(1)對以上結果進行檢驗。該表中第1欄表示家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù),第2欄表示家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入,第3欄表示家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入。該表表明影響農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)的影響因素全部通過了檢驗。
模型結果顯示:①家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)、家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入交叉項的系數(shù)為正,呈現(xiàn)正向增長,說明與市場主導型農(nóng)戶相比,政府主導型家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)、家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入顯著提高,故假說1成立。②家庭非農(nóng)務工者人均收入的DID估計值顯著為負值,說明與市場主導型相比,政府主導型該指標值下降了,故假說2成立。
(3)引入控制變量的固定效應模型計量結果。表6引入了本文的8項控制變量,運用式(8)進行回歸分析,找出影響非農(nóng)就業(yè)的主要變量。從表中來看:①與市場主導型相比,政府主導型農(nóng)地流轉對家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)的促進作用更明顯,多0.5090人;家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入多增加0.1459×104元,但相比之下家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入要低0.2251×104元。②戶主受教育年限對三個被解釋變量均有顯著的正向影響,戶主受教育年限越高,適應社會和接受新事物的能力越強,會影響整個家庭的勞動力素質和價值觀,進而影響整個家庭的社會交往和機遇,家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)越多,家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入也越高。③家庭規(guī)模對模型(1)和模型(3)有顯著正向影響,對模型(2)有顯著負向影響。勞動力資源稟賦只對模型(1)和(2)有顯著的正向影響。家庭規(guī)模越大、勞動力資源稟賦越高,說明家庭勞動力適齡人口越多,家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)越多。④家庭社會資本對模型(1)和(2)有顯著的正向影響。家庭社會資本越高,獲得工作的機會和渠道越多,家庭人均非農(nóng)就業(yè)人數(shù)就越高,家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入也越高,但對模型(3)有顯著的負向影響,表明雖然非農(nóng)就業(yè)人數(shù)增加,但是非農(nóng)就業(yè)者勞動力素質不高,工資報酬較低。⑤區(qū)域變量對家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入和家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入有正向影響,說明關中地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平優(yōu)于天水地區(qū),工資水平相對較高。
表4 樣本數(shù)據(jù)穩(wěn)健性檢驗結果Tab.4 Sample data robustness test results
表5 基本回歸模型估計結果Tab.5 The basic regression model estimation results
表6 固定效應模型估計結果Tab.6 The fi xed effect model estimation results of farmland transfer on off-farm employment
本文以關中—天水經(jīng)濟區(qū)政府主導型和市場主導型農(nóng)地流轉的轉出戶作為實驗組和對照組,利用兩期截面數(shù)據(jù),采用DID模型方法分析農(nóng)地流轉中政府干預力量對農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)的影響效果。研究發(fā)現(xiàn):與市場主導型相比,政府主導型農(nóng)地流轉項目中農(nóng)戶家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)多出0.5090人,家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入顯著多出1459元,而家庭非農(nóng)務工者人均收入則下降了2251元,這意味著在關中—天水經(jīng)濟區(qū),近年來政府主導型農(nóng)地流轉對轉出戶非農(nóng)就業(yè)具有“強推力”,轉出戶非農(nóng)就業(yè)的數(shù)量明顯提升,質量卻有所下降。
在影響轉出戶非農(nóng)就業(yè)的控制變量中,戶主的受教育年限對家庭非農(nóng)就業(yè)有顯著正向影響;勞動力資源稟賦對家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)、家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入有顯著的正向影響;人均耕地面積對家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入和家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入有顯著負向影響;家庭規(guī)模家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)和家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入有顯著正向影響,對家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入有顯著負相影響;家庭社會資本對家庭非農(nóng)就業(yè)人數(shù)、家庭人均非農(nóng)就業(yè)收入有顯著正向影響,對家庭非農(nóng)就業(yè)者人均收入有顯著負相影響。
啟示:一方面,在關中—天水經(jīng)濟區(qū),政府主導型農(nóng)地流轉對轉出戶非農(nóng)就業(yè)的推力作用強于市場主導型,其在促進農(nóng)村勞動力轉移、縮小城鄉(xiāng)收入差距方面更為突出,因此,在當前加速新型城鎮(zhèn)化建設、著力破解“三農(nóng)”困局背景下,應當在“三個不得”的前提下,合理推進政府主導型農(nóng)地流轉;另一方面,為解決政府主導型農(nóng)地流轉“強推力”引致的農(nóng)戶“強制外出”后技能不足問題,應當在農(nóng)地流轉推進過程中,加強對農(nóng)業(yè)轉移人口的技能培訓,切實提高其生計能力。
參考文獻(References):
[1]張建,諸培新,王敏. 政府干預農(nóng)地流轉:農(nóng)戶收入及資源配置效率[J]. 中國人口·資源與環(huán)境,2016,26(6):75 - 83.
[2]于傳崗. 農(nóng)村集體土地流轉演化趨勢分析——基于政府主導型流轉模式的視角[J]. 西北農(nóng)林科技大學學報(社會科學版),2013,(5):10 - 21.
[3]翟黎明,夏顯力,吳愛娣. 政府不同介入場景下農(nóng)地流轉對農(nóng)戶生計資本的影響——基于PSM-DID的計量分析[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟,2017,(2):2 - 15.
[4]張建,諸培新,張志林. 農(nóng)地流轉對農(nóng)戶收入影響研究——基于政府主導型與農(nóng)戶主導型農(nóng)地流轉的比較分析[J]. 中國土地科學,2015,29(11):70 - 77.
[5]薛鳳蕊,喬光華,蘇日娜. 土地流轉對農(nóng)民收益的效果評價——基于DID模型分析[J]. 中國農(nóng)村觀察,2011,(2):36 - 42,86.
[6]游和遠,吳次芳. 農(nóng)地流轉、稟賦依賴與農(nóng)村勞動力轉移[J]. 管理世界,2010,(3):65 - 75.
[7]冒佩華,徐驥,賀小丹,等. 農(nóng)地經(jīng)營權流轉與農(nóng)民勞動生產(chǎn)率提高:理論與實證[J]. 經(jīng)濟研究,2015,(11):161 -176.
[8]劉鴻淵. 農(nóng)地集體流轉的農(nóng)民收入增長效應研究——以政府主導下的農(nóng)地流轉模式為例[J]. 農(nóng)村經(jīng)濟,2010,(7):57 - 61.
[9]董國禮,李里,任紀萍. 產(chǎn)權代理分析下的土地流轉模式及經(jīng)濟績效[J]. 社會學研究,2009,(1):25 - 63,243.
[10]王景新,劉福海. 農(nóng)村土地制度改革不能損害農(nóng)民利益[J]. 中國農(nóng)村發(fā)現(xiàn),2007,(1):124 - 129.
[11]胡新艷. 促進我國農(nóng)地流轉的整體性政策框架研究——基于市場形成的邏輯[J]. 調研世界,2007,(9):13 - 16.
[12]錢忠好. 非農(nóng)就業(yè)是否必然導致農(nóng)地流轉——基于家庭內部分工的理論分析及其對中國農(nóng)戶兼業(yè)化的解釋[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟,2008,(10):13 - 21.
[13]易福金,陳志穎. 退耕還林對非農(nóng)就業(yè)的影響分析[J].中國軟科學,2006,(8):31 - 40.
[14]陳強. 高級計量經(jīng)濟學及Stata應用[M]. 北京:高等教育出版社,2010:159.
[15]裴志軍. 家庭社會資本、相對收入與主觀幸福感:一個浙西農(nóng)村的實證研究[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題,2010,(7):22 - 29,111.
[16]孫頂強,馮紫曦. 健康對我國農(nóng)村家庭非農(nóng)就業(yè)的影響:效率效應與配置效應——以江蘇省灌南縣和新沂市為例[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題,2015,(8):28 - 34,110.
[17]田傳浩,李明坤. 土地市場發(fā)育對勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響:基于浙、鄂、陜的經(jīng)驗[J]. 農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟,2014,(8):11 - 24.
[18]蔡志海. 汶川地震災區(qū)貧困村農(nóng)戶生計資本分析[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟,2010,(12):55 - 67.
[19]趙雪雁. 社會資本測量研究綜述[J]. 中國人口·資源與環(huán)境,2012,(7):127 - 133.
[20]Sharp, K. Measuring Destitution: Integrating Qualitative and Quantitative Approaches in the Analysis of Survey Data[R].IDS Working Paper,2003:217 - 233.
[21]李小云,董強,饒小龍,等. 農(nóng)戶脆弱性分析方法及其本土化應用[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟,2007,(4):32 - 39.