農民工回流對農民收入的影響研究

DOI：10.13842/j.cnki.issn1671-816X.2025.05.009

中圖分類號：F24，F32 文獻標識碼：A 文章編號：1671-816X（2025）05-0102-13

鄉村振興的關鍵是人才，農民工回流是推動鄉村人才振興的重要途徑。農民工回流一方面可以提升鄉村人力資本水平，提高鄉村勞動力生產率，加快農村經濟增長速度。另一方面，農民工返鄉創業拓寬了農村剩余勞動力的就業渠道，有助于改善農民收入。為引導更多的勞動力流向農村，中央和各級政府出臺了系列政策。2015年，國務院辦公廳發布了《關于支持農民工返鄉創業的意見》。緊隨其后，國家發改委、農業部等十部委聯合開展了支持農民工等人員返鄉創業試點工作。2020年和2021年，國家發改委又陸續發布了《關于推動返鄉人鄉創業高質量發展的意見》，以及《關于推廣支持農民工等人員返鄉創業試點經驗的通知》等。這些政策極大的提高了農民工返鄉創業的積極性，取得了不錯的成效。2019年，全國各類返鄉入鄉創業創新人員達到850萬人，2020年上升為1010萬人。到2022年底，全國返鄉人鄉創業人員數量累計達到1220萬人①。根據農業農村部《“十四五”農業農村人才隊伍建設發展規劃》的目標設置，2025年返鄉入鄉創業人員將超過1500萬人。那么，如此規模的農民工返鄉創業對農民收入產生了何種影響呢？

事實上，在鄉村振興戰略實施背景下，鄉村已然成為經濟發展新的熱土，農村居民收人水平不斷提升，城鄉收入差距持續縮小。數據顯示，2017一2023年期間，我國農村居民人均可支配收入由13432元增長為21691元，城鄉居民收入比則由2.71下降為2.39，達到三十年來最低水平。由上文可知，這一時期也伴隨著我國農民工返鄉創業的熱潮。那么，農民工返鄉創業是否產生了減貧增收效應？如果有，又是通過哪些路徑產生？在此期間的新冠肺炎疫情產生了何種沖擊？回答以上問題有助于更全面的認識返鄉創業政策的實施效果，為后續進一步優化政策，預防返貧入貧，推動鄉村振興政策的制定提供經驗啟示。

針對農民工回流問題的研究可分為事前回流選擇和事后回流影響兩類，自返鄉創業政策實施以來，諸多文獻以此為研究主題展開了分析。在返鄉創業選擇方面，一是有關外出務工經歷對返鄉創業影響的研究。這類研究發現外出務工經歷顯著提高了農民創業的概率[1-3]，但農民工返鄉創業存在地區差異和城際差異，在行政級別較低的縣市務工的農民工返鄉創業概率更大[4]。與此同時，務工城市雙創環境與農民工返鄉創業之間存在倒U型關系，對投資規模小的創業項目影響顯著[5]。二是有關返鄉創業影響因素的分析。以往文獻從經濟學、社會學、心理學等多種角度進行了探討，返鄉創業的影響因素可歸納為個體稟賦、家庭需求和政策沖擊三類[6-7]。返鄉創業選擇是內部動機和外部推力共同作用的結果，當農村拉力大于城市時，返鄉創業熱潮就會出現[8]。實證分析進一步指出，影響創業選擇的微觀因素為年齡、學歷、家庭經濟狀況，宏觀因素包括教育環境、居住條件、消費水平和房價水平等［9-11]。部分研究發現，農村公共品供給有效推動了農民工返鄉創業，但是該影響僅對老一代農民工顯著，對新生代農民工的影響并不顯著[12]。以青年為調查群體的研究認為，青年在“離鄉”和“返鄉”之間的抉擇主要取決于宏觀國家政策、中觀社會責任擔當和微觀個人意愿三種邏輯[13]。而生產方式重構是返鄉青年回嵌鄉鎮的主要挑戰，需要有針對性的社會政策支持[14]。

農民工返鄉創業是具有中國特色的社會現象，國內學者從不同角度研究了其對農村經濟社會的影響，包括農民收人、經濟增長、鄉村振興等。諸多文獻基于縣級面板數據展開實證分析。研究發現，返鄉創業政策通過提高技術創新水平和資本集聚水平推動了縣域產業結構升級[15-16]。除此之外，返鄉創業政策顯著促進了農村地區創業數量，并吸引要素流入農村，從而提高了農村居民收人[17-18]。黃祖輝等[19]發現返鄉創業政策通過促進集聚、帶動就業和優化結構等渠道對縣域經濟增長具有顯著的促進作用，且這一作用主要體現在中西部地區。

部分研究采用了個體微觀調查數據展開分析。趙利梅等[20]通過案例調查認為，農民工返鄉創業對提高村民文化素養，帶領鄉村脫貧致富，改善治理環境等方面具有成效。朱紀廣[21]采用CFPS數據構造了鄉村振興指數，分析發現，農民工返鄉創業總體上促進了鄉村振興，但具有區域差異性[22]。還有一些學者采用了2019年全國返鄉創業企業調查數據，研究指出，返鄉創業企業帶動就業的作用十分顯著，其中尤以發展型和第三產業創業企業的就業功能更加顯著，因此農民工高質量返鄉創業是實現農民增收和收入差距縮小的重要途徑[23-24]。

本文將依托返鄉創業試點政策，深入分析返鄉創業對農民收入的沖擊及其影響路徑。以往研究通常采用疫情前數據展開，本文進一步將時間區間拓展為2011—2021，其中2019－2021年為新冠疫情期間，有助于分析在新冠疫情這一外部沖擊下，返鄉創業政策效應的波動，檢驗政策效果的穩健性。本文的結構安排如下：第一部分構建實證模型并介紹數據整體特征；第二部分分析實證結果，進行穩健性檢驗；第三部分剖析返鄉創業對農民收人的影響路徑；最后總結全文，給出政策建議。

一、模型構建及數據說明

（一）模型構建

本文采用2011一2021縣級層面面板數據考察農民工回流對農民收入的影響效應。為了實現該分析目標，本研究利用國家發改委在2016和2017年推出的返鄉創業試點政策作為“準自然實驗”構建了以下雙重差分模型。

其中rincome表示農村居民實際人均可支配收人，本研究采用省級層面居民消費價格指數對農村居民名義人均可支配收入進行平減得到實際值。

did為返鄉創業試點政策交互項， did_it=treat_i× post，其中treati為處理組虛擬變量，當樣本縣是返鄉創業試點縣時， treat_i=1 ，否則為O；postt為處理期虛擬變量，試點縣入選當年及以后，?ost_t=1 ，否則為0。 X_it 為其他影響到農村居民收入的控制變量列向量。 u_i 為縣固定效應，用于控制不隨時間變化的個體因素。 λ_t 為時間固定效應，用于控制不隨個體變化的時間因素。 ε_it 為模型隨機擾動項。下標i和 t 分別表示縣域和年份。

由于返鄉創業試點縣是在2016年和2017年分三批批準設立，且全國僅有341個縣入選①，多數縣始終處于控制組，因此模型（1）與傳統的雙重差分模型存在一定差異，屬于交疊DID模型。本文的核心變量為返鄉創業試點政策交互項，回歸系數 α₁ 表示返鄉創業政策的實施對農村居民收入的影響。

為分析農民工返鄉創業對農民收入的影響路徑，本文參照溫忠鱗和葉寶娟的方法構建如下中介效應模型展開檢驗。

M_it=μ₀+μ₁did_it+γ^′X_it+u_i+λ_t+e_it

η^′X_it+u_i+λ_t+v_it

其中， M_it 為中介變量。模型（3）中交互項的系數 δ₁ 表示返鄉創業的直接效應，返鄉創業中介效應為 μ₁δ₂ 。當 μ₁ 和 δ₂ 都顯著時，表明存在中介效應。當 μ₁ 和 δ₂ 至少有一個不顯著時，本文采用Sobel一Goodman方法檢驗中介效應。

（二）數據說明和變量選取

本文收集并構建了2011—2021年縣級層面面板數據展開分析?？紤]到直轄市的特殊性，剔除了隸屬于北京、天津、上海、重慶的樣本，西藏自治區由于缺失數據較多也被剔除。最終，收集到26個省份共1714個縣級樣本，其中247個樣本為返鄉創業試點縣②③。對連續變量進行了 3% 的縮尾處理，以減少極端值的影響。

本文借鑒王庶和岳希明[25]的做法，將農村居民人均可支配收入對數值作為被解釋變量。本文核心解釋變量為返鄉創業試點虛擬變量。由于同期在農村地區還實施了諸多其他政策，為了排除這些政策實施導致返鄉創業效應的估計偏誤，本文也控制了商務部推出的電子商務進農村綜合示范項目，以及農業部推出的信息進村入戶工程虛擬變量[18]。樣本縣在人選當年及之后取值為1，否則為0。

參考以往文獻的做法，并結合數據的可得性，本文控制了樣本縣多個特征變量，包括：人均實際GDP、夜間照明指數、第一產業規模、農業技術水平、工業水平、政府規模、通信設施水平、人口密度等。

本文數據來源如下：返鄉創業試點地區名單來源于國家發展與改革委員會官網；國家級電子商務進農村綜合示范縣名單來源于商務部官網；信息進村入戶工程試點縣名單來源于農業部官網；夜光照明指數原始數據來源于美國國家海洋與大氣管理局資助的地球管理小組（EOG）網站，2011一2012年為DMSP數據，2013一2021年為VIIRS數據，對兩種數據進行校正后合并得到完整數據①；消費者價格指數數據來源于《中國統計年鑒》；其余數據來源于歷年《中國縣域統計年鑒》。采用CPI價格指數對人均可支配收入和GDP進行了平減。變量的描述性統計指標見表1。

表1變量定義及描述性統計

二、實證結果及分析

（一）基準回歸結果

采用雙重差分模型分析返鄉創業政策對農民收入的影響效應，表2給出了基準模型回歸結果，其中第（1）列僅控制了返鄉創業政策交互項，第（2）列增加了電子商務進農村綜合示范項目和信息進村人戶工程等政策虛擬變量，第（3）列進一步加入了所有控制變量，并且所有模型均控制了時間和個體固定效應。

此外，本文回歸結果顯示，地區經濟發展水平對農民收入有顯著正向影響，人均gdp、夜間燈光指數、政府規模等變量系數均顯著為正。就農業發展而言，第一產業占比較高的地區由于農業是主要收入來源，因此農民收入顯著偏低。但是農業生產技術水平的提升有利于提升農業生產效率，從而改善此類地區農民收入。

由表2結果可見，核心解釋變量did的回歸系數始終顯著為正，表明返鄉創業試點政策顯著的推動了農民人均可支配收入的增加。但隨著解釋變量的增加，回歸系數在不斷縮小，因此遺漏相關變量會導致政策效果的高估。以第（3）列結果為例，在其他因素保持不變的前提下，返鄉創業試點政策推動農民人均收人上升了約 1.3% 。表1顯示，樣本縣農民人均可支配收人的均值為9921元，據此可以推斷返鄉創業政策預計會將農民收入提高約129元。在其他兩項政策中，電子商務進農村項目顯著的推動農民收入提高，但是信息進村人戶工程的影響并不顯著，這與以往研究結果相同[18]。

（二）新冠肺炎疫情沖擊分析

2019年底，新冠肺炎疫情突然來襲，嚴重威脅到人民的生命安全。為降低疫情傳播范圍，全國各地紛紛采取防控措施，給人們的生產生活造成了重大影響。數據顯示，2011年到2019年期間，農村居民人均實際可支配收入逐年上升，由7978元上升至11854元。然而疫情期間，農村居民人均可支配收入大幅下滑，2020年為10402元，2021年進一步下降為9103元。那么新冠疫情這一外來沖擊是否影響到返鄉創業試點政策的增收效果呢？

表2雙重差分模型回歸結果

注：括號內數據為標準差， * 、**、 *** 分別表示在 10% 、 5% 、 1% 水平上顯著

為了檢測新冠疫情的影響，首先生成了疫情虛擬變量（covid），當樣本年份大于2019年時，取值為1，否則為0。表3第（1）列匯報了加入疫情變量后的回歸結果，估計系數顯著為負，可見疫情抑制了農村居民收入的增長。在實證模型中控制了疫情與返鄉創業試點政策的交互項，以分析新冠疫情對返鄉創業政策效果的沖擊。表3第（2）列結果顯示，回歸系數顯著為負，表明新冠疫情的出現減緩了返鄉創業試點政策的增收效應。但是，變量did的回歸系數估計值仍然顯著為正，因此即使面臨疫情的沖擊，返鄉創業試點政策仍然具有促進農民收入增長的功效。

本文認為，疫情期間農民工回流多數為被動回流，而非正常經濟形勢下的主動返鄉，這是導致返鄉創業試點政策效果減弱的主要原因。疫情防控期間，企業停工停產，在外農民工收入銳減甚至失業，無奈選擇返回家鄉。然而在此期間，農村經濟活動也十分受限，農民工返鄉后無活可干，收入陷入停滯，需要依靠儲蓄度日。本文生成了農民工回流變量（mig），即常住人口與戶籍人口的差額，用于檢驗新冠疫情對收入的作用機制。由表3第（3）列和第（4）列可見，新冠疫情顯著增加了農民工回流數量，但是回流勞動力卻顯著降低了農村人均收入水平。

表3新冠肺炎疫情對返鄉創業政策的沖擊

注：括號內數據為標準差，*、**、 *** 分別表示在 10% 、 5% 、 1% 水平上顯著；表中各模型均控制了和基準回歸相同的控制變量，以及個體固定效應；為避免與疫情變量的多重共線性，模型沒有控制時間固定效應

（三）穩健性檢驗

為確保基準回歸結果的可靠性，進行如下穩 健性檢驗。

1.平行趨勢檢驗

雙重差分方法的一個重要前提假設是平行趨勢假設，該假設要求處理組和控制組在沒有干預的情況下，結果的趨勢保持一致。結合本文研究主題，這意味著要求返鄉創業試點縣和非試點縣在政策實施前農村居民人均可支配收人的變化趨勢不存在顯著差異。本文采用事件分析法考察平行趨勢和政策的動態效應，結果如圖1所示。由圖可見，試點縣和非試點縣的農村居民收人在入選之前did的系數在 95% 的置信區間不顯著異于零，因此滿足平行趨勢假設。在試點政策實施后第4年返鄉創業政策交互項系數顯著異于零，表明返鄉創業推動了農民收入提升，但是政策效果存在滯后性。

圖1平行趨勢檢驗

2.安慰劑檢驗

由于數據的缺失，本文選取的控制變量存在一定局限性，為了檢驗回歸結果是否受到遺漏變量問題影響導致估計偏誤，參照Li等[27]的做法，隨機選擇返鄉創業試點縣進行了安慰劑檢驗。重復了500次隨機生成過程，圖2給出了估計系數的分布及相應的概率密度值。由圖可見，通過隨機生成偽實驗組構建的返鄉創業政策變量回歸系數并不顯著。具體而言，這些系數的均值為0.0003，距離本文基準回歸結果估計值0.013較遠。這表明，隨機生成的政策變量并未對農民收入產生顯著影響，進一步驗證了本文結論的可靠性。

圖2安慰劑檢驗

3.Goodman—Bacon分解

Goodman一Bacon[28]根據處理時間將交疊DID模型的所有樣本分為四類：早處理組、晚處理組、未處理組和一直接受處理組，并指出雙向固定效應模型給出的處理效應是四種樣本所有可能組合得到的處理效應的加權平均。然而當對照組為早處理組，實驗組為晚處理組時，或者對照組為從始至終一直接受處理組，實驗組為處理組時，若處理效應非靜態，則估計結果可能存在偏誤。為了檢驗這一偏誤對估計結果的影響，本文采用Goodman一Bacon方法對雙向固定效應模型的結果進行了分解。

具體而言，本文首先對加入所有控制變量的結果進行分解，由圖3a可見，處理組組間的估計系數為一1.137，和表2第（3）列的符號相反，但是權重僅為0.016，因此對本文基準模型回歸結果影響不大?？紤]到加入協變量后，Good-man一Bacon無法準確分解出各種細分組合之間的處理效應。本文進一步針對無協變量的模型進行了分解（見圖3b），容易導致估計偏誤的是實驗組為晚處理組，而對照組為早處理組的組合。分解結果顯示，估計系數為一0.009，但是權重僅為0.006，可見這一偏誤無法對基準模型估計結果產生影響，本文基準模型回歸結果具有穩健性。

圖3Goodman-Bacon分解

4.傾向得分匹配的雙重差分方法

由于本文樣本中處理組縣域數目遠遠低于對照組縣域，為了避免樣本自選擇問題帶來的估計偏誤，采用PSM一DID方法對基準模型進行了重新估計。首先使用logit模型估計傾向得分，然后根據傾向得分結果采用核匹配法選擇與試點縣相似的樣本作為對照組。由圖4可見，匹配后的處理組和對照組標準化偏差顯著縮小，除ecom之外，標準化偏差均小于 5% ，滿足隨機實驗的要求。圖5顯示，本文樣本基本滿足共同支撐假設。繼而，剔除了拒絕共同支撐假設的樣本，重新對基準模型進行了估計，回歸結果見表4第（1）列。PSM一DID估計得到的返鄉創業試點政策交互項系數為0.01，與基準回歸中0.013的估計值相一致，且仍在 10% 的水平上顯著為正。

5.其他穩健性檢驗

（1）本文創新的采用了夜間燈光指數數據反映經濟活動水平，但是該數據有DMSP和VIIRS兩種類型，其中DMSP提供的數據截至2012年，此后均為VIIRS指數數據。為避免兩種夜間燈光指數合并帶來的偏誤，表4第（2）列將樣本期限定為2013一2021，僅采用VIIRS指數數據，did估計系數仍顯著為正且略有增加。

圖4PSM-DID平衡性檢驗

圖5PSM-DID共同支撐檢驗

（2）考慮到國家可能選擇那些貧困程度較深的地區作為試點縣，而這一反向因果關系會導致回歸的偏誤，剔除樣本中的貧困縣，僅對非貧困縣樣本進行了回歸①。表4第（3）列顯示，did的系數與基準回歸相同。此外，某些地區可能對試點政策有預期而提前采取相關措施，因此生成了比試點年份提前1年的虛擬變量did1，若該地區1年后入選試點縣則取值為1，否則為0。表4第（4）列回歸結果顯示，在控制試點政策交互項之后，提前一年的政策虛擬變量影響并不顯著，表明不存在預期效應。

表4穩健性檢驗回歸結果

注：括號內數據為標準差，*、**、***分別表示在 10% 、 5% 、 1% 水平上顯著；表中各模型均控制了和基準回歸相同的控制變量，以及個體和時間固定效應

（3）在提前一年的政策虛擬變量基礎上，進一步構建了推遲一年的政策虛擬變量did2，即當樣本縣1年前入選試點地區則取值為1，否則為O。did1和did2可被視為偽政策交互項，可用于展開安慰劑檢驗。如表4第（5）列和第（6）列結果所示，無論是提前還是推遲，偽政策交互項均不顯著，再次表明本文基準模型得出的結論具有穩健性。

三、機制識別與異質性分析

以往文獻研究認為，農民工返鄉創業有助于提升農村地區產業結構，并產生要素集聚效應，繼而對農民收入產生中介效應[18-19]。據此設置產業結構、人力資本和固定資本作為中介變量，其中體現產業調整效應的中介變量為第三產業增加值與第一產業增加值的比值，采用對數形式；人力資本效應對應的中介變量為非農就業人口；體現資本積聚效應的中介變量為資本流出額，由各地區每年的存款與貸款差額的一階差分計算而得[29]

（一）機制識別

本文認為農民工返鄉創業政策存在三種中介效應，即產業結構優化效應，人力資本效應和資本集聚效應。根據Baron和Kenny[30]提出的方法，使用模型（2）和（3）對以上中介效應進行了檢驗。

1.產業結構優化效應

近年來，我國產業結構逐步實現了由“二三一”向“三二一”的轉變，拓寬了就業渠道，提高了居民收人水平。采用第三產業增加值與第一產業增加值的比例作為中介變量檢驗返鄉創業政策的產業結構優化效應。由表5第（1）列可見，返鄉創業提高了第三產業相對第一產業的比重，推動縣域產業結構向“三二一”模式轉變。與此同時，當將中介變量和返鄉創業政策交互項同時放入基準模型時，中介變量的系數仍顯著為正，表明產業結構優化中介效應存在，Sobel檢驗結果也驗證了這一點。

2.人力資本效應

隨著返鄉創業各項優惠政策的出臺，越來越多的農民工、青年、城市人才等回到農村，緩解了農村勞動力緊缺的現狀，成為推動鄉村振興的中堅力量。返鄉創業的人力資本效應包括勞動力數量效應和勞動力質量效應兩個維度。返鄉創業不僅帶動了農村勞動力數量的增加，而且將更先進的技能和經驗帶回了農村，產生人力資本溢出效應，推動了農村勞動力質量的提升。然而目前我國缺少縣級層面的人力資本度量數據，因此本文僅對勞動力數量效應進行了檢驗②

采用非農就業人數作為中介變量檢驗勞動力數量效應。由表5第（3）列和第（4）列可見，返鄉創業政策顯著增加了農村就業人數，Sobel檢驗結果表明勞動力數量中介效應顯著存在。

3.資本集聚效應

農民工返鄉創業必然帶動資本向農村地區流動，從而產生資本集聚效應，推動經濟增長和收入提高。采用各地區每年的存款與貸款差額的一階差分度量資本流出額，數據顯示，東部地區資本流出額最高，其次是東北地區，西部地區流出額居中，中部地區流出額最小。表5第（5）和（6）列顯示，返鄉創業顯著降低了資本外流規模，而資本外流會導致農村居民人均可支配收入下降。換句話說，返鄉創業政策顯著提升了資本流入，從而帶動了農民收入增加。

（二）異質性分析

以往研究發現，返鄉創業政策的影響存在異質性，主要表現為在經濟發展水平、人口結構不同地區的影響存在差異。何宜慶等[32]的研究指出，返鄉創業試點的農民增收作用主要體現在中東部地區。而黃祖輝等[19則發現，返鄉創業對縣域經濟增長的促進作用僅在中西部地區顯著，在東部的影響并不顯著。湯龍等[18]發現，返鄉創業政策具有包容性，在文盲、育齡婦女、老年人口等弱勢群體占比較高的地區才能顯著提高農民收人。鑒于此，本文分別從經濟發展水平和受教育程度兩個視角展開異質性分析。

表5農民工返鄉創業政策的中介效應

注：括號內數據為標準差， * 、**、***分別表示在 10% 、 5% 、 1% 水平上顯著；表中各模型均控制了和基準回歸相同的控制變量，以及個體和時間固定效應

表6基于人均GDP水平的異質性檢驗

注：括號內數據為標準差， * 、**、***分別表示在 10% 、 5% 、 1% 水平上顯著；表中各模型均控制了和基準回歸相同的控制變量，以及個體和時間固定效應

就經濟發展水平而言，本文參照李波等[15]的做法，將所有樣本縣根據人均GDP水平分為高、中、低三個組別進行估計。其中高收入指人均gdp不低于 75% 分位數的樣本，中等收入指人均gdp介于 25% 和 75% 分位數之間的樣本，低收入指人均gdp低于 25% 分位數的樣本①。表6匯報了分組回歸結果，可以看出，返鄉創業政策僅對中等收入地區農村居民收入產生顯著正向影響，在低收入和高收入地區的影響并不顯著。黃祖輝等[19]指出，高收入地區一方面外出務工人數較少，返鄉創業政策吸引的回流勞動力和資本都十分有限；另一方面，高收入地區第二三產業都相對飽和，農民工創業的發展前景受到限制，因此返鄉創業政策對發達地區經濟增長沒有顯著影響，農民收入也無法由于該政策得到改善。對于低收入地區，由于在基礎設施、市場環境、資金保障等農民工創業所需的各方面條件上都相對欠缺，因此這些地區返鄉創業人數較少，由返鄉創業試點政策帶來的農民增收微乎其微[9.33]。表7第（1）列和第（2）列的對比驗證了以上的分析，返鄉創業政策對貧困縣農村居民收入的影響并不顯著，但是顯著推動了非貧困縣農民收入的增加。

表7基于是否貧困縣和受教育年限的異質性檢驗

注：括號內數據為標準差，*、**、 *** 分別表示在 10% 、 5% 、 1% 水平上顯著；表中各模型均控制了和基準回歸相同的控制變量，以及個體和時間固定效應

人力資本是影響地區收入水平的核心變量，在其他條件相同的前提下，地區人力資本水平越高，經濟增長速度更快，人均收入水平往往更高[34]。據此，返鄉創業政策在人力資本水平不同的地區影響可能存在差異。第六次人口普查發布了區縣層級的人口受教育情況數據，本文采用其中的平均受教育年限指標對樣本進行了劃分，高教育地區指平均受教育年限高于或等于全樣本75% 分位數的地區，反之則為低教育地區①。表7第（3）列和第（4）列回歸結果顯示，返鄉創業政策對平均受教育年限較低地區的農民收人有顯著的正向影響，但是對高教育程度地區的影響并不顯著。高學歷群體一方面平均收入水平相對更高，多數從事知識和技術密集型工作，而返鄉創業政策帶動的農民工創業集中于勞動密集型產業，工作崗位與高學歷群體并不匹配，薪資水平也很難對該群體產生吸引力[35]。另一方面，研究發現，高學歷群體個體創業并不能獲得更高收人[36]。兩方面共同作用導致返鄉創業政策在受教育程度較高地區的增收效益十分有限。相反，返鄉創業為受教育程度較低地區的個體提供了更多的就業機會和收入來源，顯著的改善了這類地區農村居民的收入水平。

四、結論與政策建議

本文采用2011一2021年間縣域面板數據分析了返鄉創業政策對農民收入的影響。在交疊雙重差分模型估計基礎上，進行了一系列穩健性檢驗，研究結論表現出相當的穩健性。研究發現，無論疫情前后，農民工返鄉創業政策均顯著推動農民收入水平提高，新冠疫情則對政策效果產生了負面沖擊。具體而言，返鄉創業試點政策主要通過產業結構優化效應、人力資本效應和資本集聚效應路徑推動農民增收。與此同時，農民工返鄉創業政策的影響存在異質性。該政策在中等經濟發展水平、受教育程度較低地區存在增收效應，但是對貧困地區、高收入地區，或受教育程度較高地區的農民收人沒有顯著影響。

綜合以上結論，為更好的發揮返鄉創業政策的增收效應，提出以下政策建議：

首先，加快產業結構調整步伐，大力發展服務業。本文回歸結果顯示，同等條件下，第一產業占GDP比重更高的縣，農村居民收人水平更低，而返鄉創業政策通過提升第三產業的相對比重顯著改善了農民收入。服務業作為國民經濟的“穩定器”，具有創業門檻低，靈活性強的特點，是絕大多數返鄉創業農民工選擇的行業。服務業的發展有助于吸納一批農村剩余勞動力就業，吸引農民工主動回流，為農村家庭增加收入來源。

其次，加強返鄉創業支持力度，提升農民工人力資本水平。一是提高返鄉創業資金支持力度，通過創業補貼、稅收減免、創業擔保優惠政策等方式降低返鄉創業企業投融資壁壘；二是提升返鄉農民工創業就業人力資本儲備。一方面，充分挖掘現有人力資本存量，如鼓勵老年返鄉農民工將其生活經驗和技能轉化為創業就業機會，傳承發揚傳統手工藝、美食等鄉村非遺文化。另一方面，通過培訓提升返鄉農民工人力資本水平，培育新的創業就業增長點。例如，對老年農民工可開展家政、養老護理、手工制作等針對性的職業技能培訓，推動其就近就地就業。對青年農民工則需探索“創業培訓 + 技能培訓”模式，激發創業思維和創業動力，加強其運用數智技術助力返鄉創業的能力。只有這樣，返鄉農民工才能具備創業所需的人力物力條件，提高創業成功率。

最后，減少千村一面，因地制宜制定返鄉創業政策。一是加大對貧困地區的固定資本投資力度，構建創業基礎條件。本文實證結果發現，返鄉創業政策的農民增收效應主要集中在非貧困縣，在貧困縣的影響并不顯著。這主要是由于貧困地區基礎設施、資金保障等創業前提條件欠缺所致。因此，政府仍需加大對貧困地區的固定資本投資力度，為貧困地區創造吸引要素流人的基礎設施條件。二是根據人力資本水平差異化設定返鄉創業政策。短期內，各地區返鄉創業重點應當聚焦于和本地人力資本水平相匹配的行業。只有這樣，創業企業的勞動力需求才可以在本地勞動力市場得到滿足，充分發揮返鄉創業政策帶動就業的功能。長期而言，隨著優勢產業的發展，本地勞動力通過“干中學”積累了更多人力資本，創業企業可以向與之關聯的上下游行業拓展，逐步實現產業升級。

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Theeffectofmigrantworkersreturnonruralincome based on county-level panel data

ZHANGXiaobei

（Uouege uj ruout Aumnusuuun， znejung Untuersuy oj rinunte unu Eionomus， Tungznu oiouio， Uunu） Abstract：Underthebackgroundofruralrevitalization，variouspolicieshaveimplementedtoatractmigrantworkerstoeturto theirhometownsinordertoeasetalentsshortageinruralarea.Itisofgreatpracticalsignificancetostudytheefectofmigrant workersreturnonruralincome.Basedonthecounty-levelpaneldata from2Ol1 to2O21，takingthe pilotpolicyofmigrant workersreturning hometostartbusinessasquasi-natural experiment，this paperempiricallytestedthe efectofmigrantworkers'returnonruralincomeandtheimpactoftheCOVID-19pandemiconthis efect wasanalyzed.Itshowsthathepolicyhassignifi cantlyncreasedfrmers'incomethroughindustralstructureoptizationfect，umancapitaleffctandcapitalagglomeatioef fect，whilethepasivereturduring theCOVID-19pandemic hasmitigatedthepolicy'sincome-increasingeffect.andtatthe policyexerts diferentefectamogdiffrentregions.Whileitsignificantlypromotedruralresidents'incomeinregionswithmoderateeconomicdevelopentvelandlowducationlevel，itdnosigificanteffectinorrgios，ighcomergioso gionswithhigheducationlevel.Therefore，ruralgovermmentneedtoformulatediferentiatedpoliciesformigrantworkersreturn，strengthenfinancialsupportandentrepreneurshiptraining，andspeeduptheupgradingofindustrialstructure，soastoat tract the active return of migrant workers and improve the income of rural residents.

Keywords：Return of migrant workers；Rural residents′ income；Covid-19 pandemic；Passive return

（編輯：牛曉霞）