3243元，最低是本乡非本村，为1867元。
4.不同职业的非农收人差异。表4反映了农户成员不同非农活动中职业的频次及对应的收入，从职业频次的分布来看，长期打工人员所占的比例最高，达到48.03 %，具体职业主要是到电子厂、服装厂和建筑工程队等打工;其次短期小工;固定职业主要是在本地的乡村干部、医生和中小学教书的老师。从平均收人来看，有固定职业的人员收人最高。人均年收人约为5825元，其次是长期打工人员，人均年收人约为4418元，个体户的人均年收人也超过了4000元，短期小工收人最低，约为1321元。
可见拥有固定收人的职业应该是农民梦寐以求的事情，但这种机会在农村实在是太少，而且没有一定的文化水平和社交能力是不能获得的;獬龃蚬ぴ蚴桥┗э梢匝≡竦囊惶鹾玫耐揪叮愿鋈说募寄苌匣故谴嬖谝欢ǖ囊螅匦胍坏搅矫攀忠?个体户和从事一些小本经营买卖的收人并不低，但从事人员很少，其原因可能是从事这些活动除了需要有经营头脑之外，资金是不可缺少的，而资金恰好是大多数农户所缺乏的。
三、农户非农收入决定因素的计量分析
(一)模型的设定及变量解释
通过第2部分对非农收人影响因素的统计描述分析，可以大致了解一些趋势，但其显著性和其它一些变量对非农收人的影响并没有考虑进来。从前面的文献回顾和描述，可以大致预测相关因素对非农活动收人的影响方一向:考虑到性别差异，男性获得的非农收人应该比女性多;如果按照生命周期理论，非农收人和年龄的关系应该是一个倒“u"型，所以年龄的平方一对收人的影响应该是负的;从人力资本投资理论来看，教育对收人的影响无疑应该是正方向的;不能确定婚姻对非农收人的影响方向;家庭劳动力数与单个劳动力的非农收人的影响也是不确定的;家庭耕地面积越多，可能需要更多的劳动力投人到耕地上，从而影响到非农收人;家庭财富等级和非农收人关系应该是正相关的，但不能确定是谁影响谁;从简单的描述可以看出非农地点和非农收人存在很大关系。
对收人影响因素分析一般采用线性回归方法，由于并不确定哪些具体因素对非农收人产生影响，通过一般逐步线性回归模型( stepwise lin-ear regression model)来分析相关因素对非农收人的影响。具体设定模型如下:
其中i表示非农活动从事者的非农收人，x1,x2...x表示可能对非农收人产生影响的个人特征变量、家庭特征变量和地区虚拟变量。计量模型中所涉及的变量如表5所示。
(二)农户非农收入影响因素的一般逐步线性回归分析
以一般逐步线性回归分析为工具，通过对调查农户中从事非农活动的760人进行模型估计，结果如表6所示。
从表6来看，如果以5%的置信水平，从事非农活动从事者的教育水平、外出地点、家庭耕地面积、个人职业特征和虚拟变量县3(县1为对照县)与非农收人显著相关。非农活动从事者受教育年限越长，其获得的非农收人也越高;非农活动地点离家庭距离越远，其获得的非农收人越高;家庭的耕地面积显著地影响了劳动力的非农收入，拥有的耕地越多，非农收入越少，可能原因是耕地面积越多，那么必然在农业上投人更多劳动力，从而影响到在非农活动上投人的时间和精力;劳动力所从事的职业特性对非农收人产生了很大影响，长期型的非农职业如在外长期打工、本村干部、医生和教师等获得收人远远高于短期非农活动收人;从县域虚拟变量来看，潜江市相比较仙桃市的非农活动从事者非农收人相对较少，而从县域基本情况介绍中知道，潜江市的农户户均耕地面积最大，这进一步反映了耕地面积对非农活动的影响;年龄和性别对非农收人没有产生显著影响，其中年龄对非农收人影响不显著的原因可能在于非农活动从事者都处在一个特定的年龄段而不能显示出差异。
对比相关对农户非农行为和外出打工行为的研究文献，可以发现对农民外出打工行为影响显著的因素诸如年龄、性别、婚姻状况等个人特征和家庭劳动力数等因为对非农收人水平的影响并不大而在模型中被移出。可见，文献中关于决定农户外出的个人特征要素并不一定能决定非农活动从事者非农收人的高低。但是，值得注意的是，教育对外出行为和非农收入的影响都是显著的。家庭耕地面积在影响外出打工行为的同时，也影响了农户的非农收人。非农地点和非农收人的高度显著性显示地区之间或县(市)乡之间存在的巨大收人差距，农村劳动力外出打工的原因也在于此。
四、结论和政策建议
1.尽管性别、年龄和家庭劳动力数对农户的外出行为有很大影响，但对从事者非农活动的收人影响不大，非农活动从事者的教育程度、外出打工地点和所从事的非农职业与非农收人显著相关。教育程度越高，收人越高;打工地点越远，收人越高;非农职业越稳定，非农收人也越高。
2.劳动力的教育程度不仅影响农户成员的外出行为，也对其非农收入产生显著影响，足可见教育的重要性。外出打工经商或从事非农活动越来越成为增加农民收人可靠途径，如何增强农户
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