返乡创业者通过引入城市创新理念和管理经验，推动传统农业向现代农业转型，提高农业生产效率和产品质量^[10-13]。同时，返乡创业还促进了乡村旅游、农村电商等新兴产业的发展，丰富了乡村经济形态，为乡村经济注入了新的活力。

高校毕业生、农民工等高素质人才的返乡创业活动，不仅有助于缓解城市就业压力，还能实现个人价值和社会价值的双重收获^[14-15]。同时，返乡创业者的示范效应也激发了当地群众的创业热情，促进了乡村社会的和谐发展。

高校毕业生、农民工等高素质人才返乡，有助于改善乡村的风气和环境^[16-17]，形成和谐稳定的社会秩序。同时，返乡创业还促进了乡村公共服务水平的提升，提高了乡村居民的生活质量和幸福指数。

分析返乡创业与乡村振兴的关系路径，需要综合考虑人才、创业、政策与环境等多方面因素。

返乡创业与乡村振兴的关系路径如图 1所示。由图 1可知，返乡创业与乡村振兴存在正向促进以及反向推动的相互作用关系。

从产业结构与要素流动两个方向，对返乡创业与乡村振兴进行实证研究，涉及经济、社会、文化等多个方面。

返乡创业者通过发展智慧农业、生态农业、有机农业等现代农业技术和管理模式^[18-19]，推动农业转型，提高农业生产效率和产品质量。选取农业科技贡献率、加工转化率、加工产品附加值作为传统产业升级的分析变量^[20]。

选取乡村旅游景区数量、游客接待量、旅游收入作为乡村旅游的分析变量。随着互联网技术的普及，农村电商成为新的增长点^[21-22]，因此选取电商平台数量、农产品电商销售额、电商从业人员数量作为农村电商的分析变量。结合乡村特色，发展手工艺品制作、乡村民宿等文化创意产业，提升乡村的吸引力，选取乡村文化项目数量作为文化创意产业的分析变量。

根据人才在乡村与城市间的流动情况，选取返乡创业人才数量、人才素质提升水平、人才流失率作为人才流动的分析变量，通过政策扶持和优惠措施，吸引外部人才到乡村创业。高校毕业生、农民工等高素质人才返乡创业，为乡村带来了先进的知识、技能和经验^[23-24]。

根据资金在乡村产业中的投入与使用情况，选取政府资本投入、社会资本投入、资金利用效率作为资金流动的分析变量，为乡村产业发展提供资金支持^[25]。通过风险投资、私募股权等方式，吸引社会资本投入乡村产业发展，有助于缓解乡村产业发展的资金瓶颈问题。

返乡创业者通过引入现代农业技术、发展智慧农业等方式进行技术创新，推动乡村产业升级和转型。选取乡村企业技术创新投入、专利申请数量作为分析变量，衡量技术创新能力。通过示范推广等方式，将新技术、新模式传授给当地农民和企业，提升当地的技术水平和生产能力。

选取新技术引进数量、技术推广效果、基础设施建设、互联网普及率、电子商务应用水平作为技术扩散的分析变量。

在综合效益中，利用乡村GDP增长率衡量乡村经济发展的整体速度；利用农民人均纯收入、收入增长速度衡量农民收入水平；利用产业结构优化度反映乡村产业结构合理化和高级化的程度。乡村GDP增长率体现经济活力与增速，高增长率预示经济繁荣，带动就业与收入增长。农民人均纯收入及其收入增长速度直接反映农民生活水平，促进消费与经济循环。产业结构优化度则关乎经济竞争力和可持续发展，推动乡村经济转型升级。

在社会效益中，利用就业带动效应衡量当地的就业结构变化；利用社会服务水平衡量乡村教育、医疗、文化等公共服务水平提升情况；利用居民生活质量衡量乡村居民生活满意度、幸福指数等主观感受指标。就业带动效应展现经济发展对就业的积极影响，即优化就业结构，提升劳动力素质。社会服务水平衡量教育、医疗等公共服务改善、提升居民生活品质与社会凝聚力程度。居民生活质量则通过满意度、幸福指数等指标，反映发展成效与居民感受，为政策调整提供依据。以上指标共同构成评估乡村发展的多元视角，确保发展成果惠及民众。

返乡创业与乡村振兴分析变量体系如表 1所示。将筛选的变量按照产业结构、要素流动等维度进行分类和组合，形成完整的变量体系。

表 1中的解释变量分为产业结构和要素流动两大类。在产业结构方面，包括传统产业升级和新兴产业发展。传统产业升级关注农业科技贡献率、加工转化率和加工产品附加值提升，以增强传统农业的竞争力和盈利能力。新兴产业发展，如乡村旅游景区数量和电商平台数量，不仅丰富了乡村经济形态，还带动了相关产业链的发展，成为乡村经济新的增长点。同时，乡村文化项目的发展也反映了乡村文化产业的兴盛程度，对提升乡村文化软实力具有重要意义。在要素流动方面，人才流动关注返乡创业人才数量、素质提升和流失率，这些数据直接关联到乡村创新能力和发展潜力。资金流动强调政府和社会资本的投入，以及资金利用效率，它们是乡村发展的经济支撑。技术流动则涵盖技术引进、创新与应用，通过乡村企业技术创新投入和专利申请数量来衡量，对提升乡村产业竞争力至关重要。

基于各地返乡创业活动的活跃度和乡村振兴战略的推进情况，选取2016-2023年中国西北地区的陕西省、甘肃省，东北地区的辽宁省、吉林省，中东部地区的河南省、山东省、浙江省、安徽省、福建省以及西南地区的四川省共10个省份的594个县的面板数据作为实证分析样本。近年来，所选取地区涌现出大量的返乡创业典型案例，包括农业科技公司通过发展智慧农业，实现了农产品的精准种植和高效管理；乡村旅游公司通过挖掘乡村文化资源，打造了一批具有地方特色的旅游项目。返乡创业的成功案例不仅带动了当地经济发展，还促进了乡村产业结构优化和升级。采集研究县域的返乡创业与乡村振兴等变量，构建实证分析面板数据集。从国家发展改革委网站采集返乡创业试点地区名单。从全国农村固定观察点采集农户、家庭、村庄数据，并利用所采集数据全面展现不同地区家庭成员的消费、就业等情况。从对应年份的《中国县域统计年鉴》中，采集县域层面的宏观数据。考虑到不同年份物价水平的波动会对生产总值数据产生影响，为使数据更具可比性，以某一基准年份的价格水平为标准，运用合适的价格指数对不同地区各年份的名义生产总值进行换算调整，从而获取以固定价格计算的实际生产总值。

返乡创业是在系列政策支持下兴起的社会经济现象，将返乡创业相关政策的出台/实施作为外生冲击的时间节点，设计返乡创业与乡村振兴的准自然实验，明确返乡创业与乡村振兴的关系。选取多时点双重差分方法，构建实证分析模型，明确不同返乡创业政策对乡村振兴的影响。基于表 1的返乡创业与乡村振兴分析变量体系，从产业结构与要素流动维度，构建返乡创业与乡村振兴实证分析模型的表达式为：

式中：G表示农村家庭消费水平，即实证分析模型的被解释变量；T_i表示核心解释变量，利用T_i判断该县域是否为返乡创业试点，当该县域为返乡创业试点时，将T_i设置为1，否则将T_i设置为0；C_i表示表 1中的控制变量；μ_c与δ_t分别表示县域固定效应以及年份固定效应；ε表示随机扰动项；β₀，β₁与β_n分别表示截距项、核心解释变量以及控制变量的回归系数向量。

返乡创业与乡村振兴关键指标描述性统计结果如表 2所示。其中，均值和标准差是基于2016-2023年中国西北地区的陕西省、甘肃省，东北地区的辽宁省、吉林省，中东部地区的河南省、山东省、浙江省、安徽省、福建省以及西南地区的四川省共10个省份594个县的面板数据计算得出。均值代表各变量在所有样本观测值上的平均水平，用于反映该变量在整体样本中的一般表现程度。对于本文的多数变量而言，取值越大意味着正效应越明显。对于农村家庭消费水平这一变量，理论上取值范围设定为0~1，0代表家庭消费水平极低，几乎没有消费支出；1代表家庭消费水平极高，消费支出达到理论上的最大值。标准差则衡量了各变量观测值的离散程度，反映了数据的波动情况。标准差越大，说明数据点相对于均值的分散程度越大，即不同地区或不同年份在该变量上的表现差异较大；标准差越小，则表明数据相对集中，各地区或各年份在该变量上的表现较为接近。

分析表 2可知，农村家庭消费水平均值为0.551，从正向指标角度来看，该值距离1还有一定差距，表明农村家庭的消费水平属于中等水平，还有提升空间。返乡创业试点、返乡创业人才数量均值分别为0.784和0.794，这两个正向指标均值相对较高，说明近年来的返乡创业活动较多，但仍有提升空间以进一步推动乡村发展。人才素质提升水平均值为0.685，作为正向指标，该值相对较低，说明乡村在整体人才素质提升水平方面还有较大不足，需要更多措施来提升乡村人才的整体素质。社会资本投入在乡村发展中的参与度高于政府资本投入，社会资本投入均值0.854相对较高，而政府资本投入均值0.648还有提升空间，需要政府加大支持力度。乡村企业技术创新投入、专利申请数量、新技术引进数量和技术推广效果的均值相对较低，作为正向指标，这些均值显示出乡村在技术创新方面还有较大的发展空间。农产品电商销售额均值0.497，作为正向指标，该值相对较低，存在电商人才短缺等问题影响其发展。农业科技贡献率、加工转化率、加工产品附加值有一定的技术支撑，但仍有提升空间。乡村旅游景区数量、游客接待量和旅游收入的均值较高，这些正向指标说明乡村旅游是乡村经济发展的重要驱动力。农民人均纯收入0.674相对较低，作为正向指标，需要进一步提升农民收入水平。就业带动效应均值0.718虽然较高，但仍有提升空间以更好地促进乡村就业。社会服务水平均值0.864、居民生活质量均值0.804，说明乡村在这两方面取得了一定成果，乡村社会服务水平和居民生活质量得到了整体改善。由此可见，乡村在多个方面取得了一定的发展，但在技术创新、电子商务应用、人才素质提升水平、政府资本投入、农民人均纯收入等方面仍有较大的提升空间。

为了验证本文实证分析模型的稳健性，采用平行趋势检验方法，将2016-2023年的估计系数作为评估指标(估计系数取值范围理论上无严格固定边界)，检验模型随时间变化趋势以及试验点与非试验点间的相对差异。若返乡创业政策有效，试验点在该政策实施的时间节点后估计系数应呈现出正向变化趋势。针对返乡创业试点地区(试验点)和非返乡创业试点地区(非试验点)进行模型的稳健性检验。试验点选取上述10个省份中经济发展水平、产业结构等具有一定代表性且实施了返乡创业试点政策的县；非试验点则选取同省份内未实施返乡创业试点政策，但在地理位置、资源禀赋等方面与试验点具有一定相似性的县。在选取非试验点时，充分考虑了地区经济发展水平、产业结构、人口规模等因素，尽量保证非试验点与试验点在这些基础特征上具有一定的相似性，以减少因样本自身差异对检验结果造成的干扰。2018年为返乡创业政策的实施起始年份(时间节点)，在该政策实施前，试点地区与非试点地区的被解释变量变化趋势相同，不应出现显著性差异。

从图 2的平行趋势检验结果可以看出，在2018年返乡创业政策实施之前，试点地区和非试点地区的估计系数变化趋势基本保持平行，且两者之间无显著差异，这满足了平行趋势检验的前提条件，说明在返乡创业政策实施前两组样本具有相似性。自2018年该政策实施(时间节点)后，试点地区的估计系数开始呈现出明显的正向变化趋势，并且随着时间推移正向差距逐渐扩大，到2023年达到较高水平；而非试点地区的估计系数在整个观察期内变化相对平稳，没有出现明显的上升或下降趋势。这一结果验证了返乡创业政策对乡村振兴具有显著的正向影响，并且表明本文的实证分析模型具有较好的稳健性。政策影响效果取决于返乡创业政策的实施力度，并非由样本自身差异或其他偶然因素所致。

返乡创业对乡村振兴影响的回归分析结果如表 3所示。利用本文实证分析模型对返乡创业与乡村振兴的关系进行回归分析，其中回归系数是用于衡量自变量对因变量影响程度的关键指标。在多元线性回归模型中，每个自变量都有一个对应的回归系数，它表示在其他自变量保持不变的情况下，该自变量每变动一个单位，因变量的平均变动量。回归系数的正负反映了自变量对因变量的影响方向，若为正，则表明自变量与因变量呈正相关关系，即自变量增加时因变量也倾向于增加；若为负，则表明自变量与因变量呈负相关关系，自变量增加时因变量倾向于减少。回归系数的绝对值大小反映了自变量对因变量影响的大小程度，绝对值越大，说明该自变量对因变量的影响越显著。标准差用来衡量回归系数估计值的离散程度，反映了在重复抽样条件下回归系数估计值围绕其真实值的波动情况。标准差越小，说明回归系数的估计值越精确，即估计值越接近真实值；标准差越大，则表明估计值的可靠性越低，可能存在较大的抽样误差。

由表 3实验结果可知，返乡创业试点回归系数为正且数值较大，表明返乡创业对乡村振兴有显著的正向影响，在其他条件不变的情况下，返乡创业相关因素每变动一个单位，农村家庭消费水平平均会增加2.162个单位，因此返乡创业能够提高农村家庭的消费水平，显著改善乡村振兴的整体状况。农村家庭消费水平的回归系数为2.162，其标准差为0.512，相对较小，说明该回归系数的估计值较为精确。返乡创业能够带动乡村振兴，主要原因是返乡创业试点能够吸引人才回流，带动当地经济发展。返乡创业人才数量的回归系数为2.165，标准差为0.284，估计值较为精确。回归系数为正且数值较大，表明返乡创业人才数量增加对乡村振兴有显著的正向影响，即返乡创业人才数量每增加一个单位，乡村振兴相关指标平均会增加2.165个单位。提升人才素质水平也是推动乡村振兴的重要因素。人才流失率的回归系数为1.264，标准差为0.415，回归系数为正，表明减少人才流失对乡村振兴有正向影响，但该影响低于增加返乡创业人才数量和提升人才素质水平对乡村振兴的影响，说明在推动乡村振兴过程中增加返乡创业人才数量和提升人才素质水平的作用更为突出。政府资本投入、社会资本投入、资金利用效率的回归分析结果表明，这些变量的回归系数均为正，其中政府资本投入回归系数为2.615、社会资本投入回归系数为3.254、资金利用效率回归系数为3.054，数值均相对较大，说明资金有效流动和利用对乡村振兴有重要的推动作用。新技术引进数量、技术推广效果及基础设施建设等在乡村振兴中扮演着至关重要的角色。新兴产业的发展，特别是乡村旅游和电子商务的兴起，为乡村振兴提供了新的动力。乡村GDP增长率、农民人均纯收入的回归系数均较高，其中乡村GDP增长率的回归系数为2.978、农民人均纯收入的回归系数为3.152，且标准差相对较小，说明这些控制变量对乡村振兴有显著的正向影响，估计值较为可靠。就业带动效应、社会服务水平、居民生活质量的回归系数表明，其回归系数为正，标准差也在合理范围内，说明提高社会效益对乡村振兴同样重要。

综合分析表 3的实证分析结果，乡村振兴受到多方面因素的共同影响。从回归系数取值来看，返乡创业相关因素、要素流动相关因素、产业结构变化相关因素以及农民人均纯收入等控制变量，其回归系数大多处于较高水平且为正，均对乡村振兴有显著的正向影响。返乡创业者将城市的先进理念、管理经验和技术手段带回乡村，同时乡村地区凭借自身的资源和成本优势，可吸引外部资本和技术流入。为了进一步推动乡村振兴，需要注重技术创新、人才培养以及新兴产业发展。实证分析结果验证了返乡创业与乡村振兴之间存在紧密联系，乡村振兴为返乡创业提供了良好的发展环境和机遇。政府应继续出台财政补贴、税收优惠、土地保障等更多的优惠政策，鼓励各类人才返乡创业，引导和支持乡村产业向高端化、智能化、绿色化方向发展，提升乡村产业的竞争力。

基于准自然实验的实证研究，本文在产业结构升级和要素流动方面深入探讨了返乡创业与乡村振兴之间的关系。研究结果表明，返乡创业活动在多个层面对乡村振兴产生了显著推动效果。返乡创业与乡村振兴关键指标描述性统计结果显示，返乡创业试点区域在多个关键指标上表现突出。农村家庭消费水平均值为0.551，虽处于中等水平但仍有提升空间。返乡创业试点、返乡创业人才数量均值分别达到0.784和0.794，显示出近年来返乡创业活动较为活跃，为乡村消费提升和人才储备奠定了基础。人才素质提升水平均值为0.685，表明整体乡村人才素质提升水平仍有不足，需进一步加大培养力度。社会资本投入均值高达0.854，高于政府资本投入均值0.648，反映出社会资本在乡村发展中的参与度较高，而政府资本投入仍有提升空间，需加大支持力度。在技术创新方面，乡村企业技术创新投入、专利申请数量、新技术引进数量和技术推广效果的均值相对较低，显示出乡村在技术创新方面还有较大的发展空间，需加强科技支撑和创新能力建设。在电子商务应用方面，农产品电商销售额均值0.497，表明电子商务在乡村的应用还处于低级阶段，存在电商人才短缺等问题影响乡村发展。乡村旅游景区数量、游客接待量和旅游收入的均值较高，说明乡村旅游是乡村经济发展的重要驱动力，应继续加大开发和推广力度。农民人均纯收入均值相对较低，需要进一步提升农民收入，优化产业结构，增强乡村经济的内生动力。回归分析进一步证实，返乡创业对农村家庭消费水平及乡村振兴的整体表现具有积极影响。农村家庭消费水平的回归系数为2.162，表明返乡创业相关因素每变动一个单位，农村家庭消费水平平均会增加2.162个单位，显著改善了农村居民生活质量。返乡创业人才数量的回归系数为2.165，说明返乡创业人才数量的增加对乡村振兴有显著的正向影响，每增加一个单位，乡村振兴相关指标平均会增加2.165个单位。政府资本投入、社会资本投入、资金利用效率的回归系数也均为正，且数值较大，说明资金的有效流动和利用对乡村振兴有重要的推动作用。乡村GDP增长率、农民收入水平的回归系数均较高，表明这些控制变量对乡村振兴有显著的正向影响，估计值较为可靠。返乡创业在促进县域产业结构优化升级方面扮演着重要角色，返乡创业者不仅带来了资金、技术和市场经验，还促进了本地资源的优化配置和产业链延伸，推动了传统产业的改造升级。乡村企业技术创新投入回归系数为2.674，显示出技术创新对传统产业升级的显著促进作用。新兴产业如乡村旅游和电子商务的兴起，为乡村振兴提供了新的动力。电子商务应用水平回归系数为2.816，体现了电子商务在乡村经济发展中的重要作用，提高了县域经济的整体竞争力和可持续发展能力。要素流动在乡村振兴过程中扮演了关键角色，返乡创业加速了人才、资金、技术等生产要素在城乡间的流通与优化配置，返乡创业者不仅将城市的先进理念、管理经验和技术引入乡村，激活了乡村经济，同时乡村的资源和成本优势也吸引了外部资本和技术流入，促进了经济发展和产业升级。社会资本投入回归系数为3.254，显示出社会资本在乡村发展中的重要地位。政府在乡村振兴中的角色同样重要。尽管社会资本参与度较高，但政府通过财政补贴、税收优惠、土地保障等优惠政策，为返乡创业提供了有利的环境和机会，降低了创业成本和市场风险，激发了乡村经济的内在活力。政府资本投入的回归系数为2.615，表明政府投入对乡村振兴具有显著的正向影响，需继续加大支持力度。

返乡创业不仅促进了乡村经济多元化和县域产业结构升级，还优化了要素流动配置。为持续推动乡村振兴和县域经济发展，未来需强化政策支持，优化创业环境，吸引更多返乡创业者参与乡村建设。同时，应重视技术创新、人才培养和新兴产业发展，特别是要加强乡村企业技术创新、提升人才素质、加大政府和社会资本投入、优化产业结构，为乡村振兴奠定坚实的基础。