農(nóng)村電商的發(fā)展對勞動力回流選擇的影響機制與實證分析

中圖分類號：F062.9 文獻識別碼：A文章編號：1004-342（2025）04-71-12

一、引言與文獻綜述

隨著中國城鎮(zhèn)化進程的推進，農(nóng)村剩余勞動力向城市非農(nóng)部門加快轉(zhuǎn)移，推動了中國產(chǎn)業(yè)發(fā)展和就業(yè)結構轉(zhuǎn)換。但隨著經(jīng)濟邁向更高質(zhì)量發(fā)展階段，農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移的結構矛盾日益凸顯。這些問題引起了黨和國家的高度關注，如何通過市場化手段協(xié)調(diào)剩余勞動力流動，是深化農(nóng)村改革和實現(xiàn)中國式現(xiàn)代化的重大問題。2024年《中共中央國務院關于學習運用“千村示范、萬村整治”工程經(jīng)驗有力有效推進鄉(xiāng)村全面振興的意見》中提出，“實施鄉(xiāng)村振興人才支持計劃，加大鄉(xiāng)村本土人才培養(yǎng)，有序引導城市各類專業(yè)技術人才下鄉(xiāng)服務，全面提高農(nóng)民綜合素質(zhì)”的建設任務。①隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略全面實施，農(nóng)村勞動力選擇返鄉(xiāng)就業(yè)或創(chuàng)業(yè)，形成了明顯的勞動力回流態(tài)勢

在城鄉(xiāng)勞動力流動相關研究中，普惠保險發(fā)展水平能夠推動農(nóng)村家庭的勞動力流動。②數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展增加農(nóng)村地區(qū)就業(yè)數(shù)量，改善收入分配結構，促進了勞動力統(tǒng)一大市場的形成。農(nóng)村電商是數(shù)字經(jīng)濟在農(nóng)村的重要應用場景和主要表現(xiàn)形式，農(nóng)村電商的發(fā)展通過人力資本提升效應和社會資本拓展效應提高農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)質(zhì)量，這對縮小城鄉(xiāng)差異和推進農(nóng)村農(nóng)民共同富裕具有重要影響。農(nóng)村電商的發(fā)展是否會影響流出農(nóng)民的回流選擇？探討農(nóng)村電商對農(nóng)村剩余勞動回流選擇問題，有利于優(yōu)化農(nóng)村勞動力空間配置，通過市場化機制拓展農(nóng)村剩余勞動力的就業(yè)渠道，以促進城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展。

本文基于中國勞動力動態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)2014、2016年的勞動力個體樣本，研究農(nóng)村電商的發(fā)展對勞動力回流的影響，從人口流動的“推拉理論”模型出發(fā)，聚焦農(nóng)村電子商務的發(fā)展對勞動力的“拉力”作用，豐富了農(nóng)村電商空間效應的研究，解釋了勞動力流動選擇的內(nèi)在動因。其次，本文從普惠金融、鄉(xiāng)村振興、政府干預視角討論了農(nóng)村電商吸引勞動力回流的調(diào)節(jié)效應，為利用農(nóng)村電商優(yōu)化勞動力配置提供政策啟示。

二、假設的提出

依據(jù)人口遷移的推拉理論模型，農(nóng)村勞動力的回流選擇，取決于農(nóng)村勞動力在城市就業(yè)和農(nóng)村就業(yè)的效用大小。城市不斷上升的生活成本降低了農(nóng)村勞動力在城市就業(yè)獲得的收入與生活支出差額，這會對農(nóng)村勞動回流的產(chǎn)生“推力”。隨著鄉(xiāng)村振興和農(nóng)村地區(qū)電子商務的飛速發(fā)展，農(nóng)村地區(qū)的非農(nóng)就業(yè)崗位顯著增加，農(nóng)民的就業(yè)質(zhì)量得到了較大程度的提高，①從而產(chǎn)生對農(nóng)村勞動力回流的“拉力”。

農(nóng)村電商能夠以較好的包容性引導非農(nóng)就業(yè)，提升農(nóng)村創(chuàng)業(yè)水平，提高回流勞動力的預期收益，拓展勞動力的就業(yè)途徑，增強農(nóng)村地區(qū)勞動力用工需求，提升勞動力在農(nóng)村的就業(yè)機會和收人預期。城鄉(xiāng)就業(yè)機會和凈收益差距的縮小進一步強化了農(nóng)村勞動力回流的“拉力”，從而有效促進了農(nóng)村外出勞動力的回流。

據(jù)此，本文提出假設H1：農(nóng)村電商的發(fā)展顯著促進農(nóng)村勞動力回流。

農(nóng)村電商的發(fā)展能夠拓寬農(nóng)產(chǎn)品的銷售路徑，降低市場的不對稱程度，增加農(nóng)民可支配收入。③農(nóng)戶收人的增加顯著提高了農(nóng)戶的生活質(zhì)量與效用，形成“示范效應”，引導外出勞動力返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，提高農(nóng)村電商的再生產(chǎn)效率，為農(nóng)村地區(qū)提供更多的就業(yè)崗位，吸引外出勞動力返鄉(xiāng)就業(yè)。農(nóng)村電商通過農(nóng)村地區(qū)的消費升級提高農(nóng)戶個體的幸福感，④農(nóng)村電商的發(fā)展將城市工業(yè)制成品、生產(chǎn)資料快速引入農(nóng)村地區(qū)，提高農(nóng)村居民購買日用品、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的便利程度，而電商平臺的產(chǎn)品規(guī)模、信息和品質(zhì)優(yōu)勢降低了農(nóng)民的購買成本，提升了回流勞動力在農(nóng)村生活的幸福感。農(nóng)村電商平臺也加快產(chǎn)品生產(chǎn)、消費、物流、服務等信息向農(nóng)村地區(qū)傳播，這提升了農(nóng)民的信息福利。③

據(jù)此，本文提出假設H2：農(nóng)村電商通過提高農(nóng)村地區(qū)可支配收人與居民幸福感優(yōu)化勞動力配置。

農(nóng)戶在農(nóng)村地區(qū)的創(chuàng)業(yè)活動常常面臨較強的融資約束，這會制約農(nóng)戶返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的意愿。數(shù)字普惠金融通過緩解融資約束，拓寬信息渠道與增強社會信任，從而顯著提高農(nóng)民創(chuàng)業(yè)的概率和績效。①數(shù)字普惠金融發(fā)展通過對傳統(tǒng)金融進行補充并緩解農(nóng)民融資約束促進農(nóng)民增收。②與傳統(tǒng)金融相比，數(shù)字普惠金融更有利于解決農(nóng)村金融信息不對稱的問題。③因此，數(shù)字普惠金融可以有效緩解農(nóng)戶在農(nóng)村地區(qū)進行電商創(chuàng)業(yè)活動的融資約束。數(shù)字普惠金融發(fā)展程度越高的地區(qū)，農(nóng)戶進入農(nóng)村電商行業(yè)能獲得更多資金支持，這將吸引農(nóng)村勞動力回流。

另外，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施完善了農(nóng)村地區(qū)的基礎設施和公共服務，豐富了農(nóng)村居民的生活。因此，農(nóng)村電商對于勞動力回流選擇的影響受到鄉(xiāng)村振興水平的調(diào)節(jié)作用。一方面，農(nóng)村治理水平更高的地區(qū)往往對農(nóng)戶有較大的扶持力度，有效降低了農(nóng)村居民進行創(chuàng)業(yè)活動的成本。另一方面，農(nóng)村基礎設施建設降低了農(nóng)村電商產(chǎn)品流通成本，為農(nóng)村電商發(fā)展提供有力保障。此外，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略有效降低了城鄉(xiāng)公共服務不平等，公共服務水平更高的地區(qū)，農(nóng)村電商的運營成本更低，勞動力返鄉(xiāng)從事電商工作的意愿更強

第三，政府對經(jīng)濟的干預程度越大，城市地區(qū)對勞動力的需求將越高，這將推動農(nóng)村勞動力向城市流動。由于地方官員晉升的行政激勵，地方政府往往會擴大城市基礎設施建設，擴大土地征收范圍，這可能使勞動力向城市地區(qū)轉(zhuǎn)移。城市擴張發(fā)展提高了城市地區(qū)對勞動力的需求，政府投資行為提高了農(nóng)戶的收入預期，引導農(nóng)村勞動力向城市轉(zhuǎn)移，從而負向調(diào)節(jié)農(nóng)村電商對勞動力回流的作用。

據(jù)此，本文提出假設H3：數(shù)字普惠金融、鄉(xiāng)村振興與政府對經(jīng)濟的干預在農(nóng)村電商對勞動力回流選擇影響中產(chǎn)生調(diào)節(jié)效應

三、變量說明與模型設計

（一）變量說明

1.勞動力回流。本文被解釋變量為勞動力回流（backflow），參考曾湘泉等的研究，本文選擇中國勞動力動態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)（CLDS）對勞動力回流進行測量。由于2018年數(shù)據(jù)對于勞動力的所在地僅精確到省域?qū)用妫员疚倪x用2014年和2016年的追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，在對數(shù)據(jù)進行清洗后得到4510組個體樣本數(shù)據(jù)。

2.農(nóng)村電商發(fā)展水平。本文的核心解釋變量為農(nóng)村電商發(fā)展水平（tb）。本文借鑒劉洋等的研究，選擇市域淘寶村數(shù)量作為農(nóng)村電商發(fā)展水平的衡量指標，數(shù)據(jù)來源于阿里研究院。

3.控制變量。本文的控制變量分為兩類。第一類為勞動力個體控制變量，參考曾湘泉等的研究，包括勞動力的年齡（age）性別（gen）婚姻情況（mar）健康情況（hea）和政治面貌（par）。③第二類控制變量為城市控制變量，參考馬坤等的研究，以商品房平均銷售價格（pri）衡量農(nóng)村勞動力在城市的生活成本，選用固定資產(chǎn)投資與地區(qū)生產(chǎn)總值的占比（inv）衡量城市經(jīng)濟投資水平，選用本地失業(yè)率水平（jobless）衡量區(qū)域勞動力市場競爭程度，選用地區(qū)生產(chǎn)總值的自然對數(shù)值（lngdp）對城市經(jīng)濟發(fā)展水平進行衡量。④各變量描述性統(tǒng)計如表1所示。

（二）模型設定

為了驗證農(nóng)村電商對勞動力回流選擇的影響，本文將回歸方程設定為Probit模型，假定勞動力回流的概率由如下方程決定：

Pr（backflow_i，t=1）=φ（α₁tb_i，t+α₂X_i，t+α₃Z_i，t）

（1）式中，下標 i，t 分別表示樣本個體和時間，被解釋變量backflow表示勞動力是否選擇回流的啞變量，若勞動力選擇回流，則其賦值為1，反之則賦值為0。核心解釋變量 tb 表示市級淘寶村數(shù)量， X 表示為緩解遺漏變量問題選擇的個體特征控制變量組合，Z表示城市特征控制變量組合。

四、實證結果分析

（一）基準回歸結果

本文基準回歸采用逐步加人控制變量的方式進行估計，結果見表2。其中，表2中第（1）列到第（3）列匯報了勞動力回流為因變量的OLS估計結果，第（4）列到第（6列表示以是否回流為因變量的Probit估計結果。

表2中第（1）到（3）列的估計結果顯示，農(nóng)村電商對農(nóng)村勞動力回流選擇的估計系數(shù)符號為正，且在 1% 的統(tǒng)計水平上顯著，表2中第（4）到（6）列選用Probit模型估計結果也表明，農(nóng)村電商的發(fā)展顯著增加了勞動力選擇回流的可能性。表明農(nóng)村電商能夠在農(nóng)村地區(qū)創(chuàng)造就業(yè)崗位并形成“示范效應”，促進農(nóng)村地區(qū)的“自雇型”就業(yè)與“受雇型”就業(yè)，吸引外出勞動力回流。綜上，假說H1被驗證。控制變量估計結果顯示，勞動力個體的性別、年齡、健康狀況和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、區(qū)域經(jīng)濟投資水平、勞動力對地區(qū)生活成本的預期均有顯著影響，而失業(yè)率對于勞動力回流的影響不顯著。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1.內(nèi)生性分析。本文分別參考王菲等、田鴿等與汪陽潔等的做法，分別選擇互聯(lián)網(wǎng)普及率、城市距離全國光纜干線傳輸節(jié)點的最短距離、城市之心與杭州的距離作為淘寶村數(shù)量的工具變量。①②③工具變量估計結果見表3。第 （1）～（2） 列中互聯(lián)網(wǎng)普及率與淘寶村數(shù)量的估計系數(shù)顯著為正，沃爾德檢驗的P值為0.032，表明本文的核心解釋變量存在內(nèi)生性問題，F(xiàn)統(tǒng)計值為97.02，大于斯托克-約克檢驗的經(jīng)驗值16.38，表明不存在弱工具變量的問題。第（3）～（4）列的估計結果表明，城市距離全國光纜干線傳輸節(jié)點的最短距離與淘寶村數(shù)量的系數(shù)估計值分別為負和正，且沃爾德檢驗在 10% 的顯著性水平上拒絕了不存在內(nèi)生性問題的原假設，F(xiàn)統(tǒng)計值為119.81，大于斯托克-約克檢驗的經(jīng)驗值16.38，表明不存在弱工具變量的問題。而表3第 （5）～（6） 列以城市質(zhì)心與杭州的直線距離作為工具變量的第一階段回歸結果與第二階段回歸結果分別顯著為負和正，F(xiàn)統(tǒng)計值為123.42，大于斯托克-約克檢驗的經(jīng)驗值16.38，沃爾德檢驗的P值為0.016，二者的估計結果均體現(xiàn)了工具變量估計的有效性。

2.縮尾處理。由于不同地級市的農(nóng)村電商發(fā)展水平存在差異，為排除樣本的異常值，本文通過對核心解釋變量農(nóng)村電商發(fā)展水平做雙邊 1% 縮尾處理，進行穩(wěn)健性檢驗，估計結果如表4的第（1）列所示，回歸結果表明，農(nóng)村電商的估計系數(shù)為正，并通過了 1% 顯著性水平檢驗，說明農(nóng)村電商發(fā)展能夠顯著影響農(nóng)村勞動力回流選擇。

3.剔除直轄市樣本。為進一步排除城市間發(fā)展水平的差異，本文選擇剔除直轄市樣本，選用剩余樣本進行回歸，回歸結果匯報見表4第（2）列。回歸結果表明，剔除直轄市樣本后，農(nóng)村電商系數(shù)的估計值仍然顯著為正。

4.替換核心解釋變量。本文采用地區(qū)淘寶村密度來度量農(nóng)村電商發(fā)展水平，即關注每萬農(nóng)戶的淘寶村數(shù)量，并對其標準化處理后替換核心解釋變量，估計結果見表4第（3）列。替換核心解釋變量后的回歸結果顯示，農(nóng)村電商密度的估計系數(shù)仍然顯著為正。

5.逐年動態(tài)回歸。由于簡單混合Probit模型在直接控制時間固定效應上存在困難，本文參考馬坤等的做法，對各年度進行獨立回歸，以檢驗農(nóng)村電商對勞動力回流選擇影響的時效性與持續(xù)性。①表4第（4）列和第（5）列分別匯報了2014年和2016年的回歸結果。結果顯示，農(nóng)村電商在各年度內(nèi)均對勞動力回流選擇產(chǎn)生了顯著的促進效應。

（三）異質(zhì)性分析

1.個體年齡異質(zhì)性。借鑒王漢杰的研究，本文將年齡在50歲以上的個體劃分為老年勞動力，年齡在50歲以下的個體劃分為年輕勞動力，分別估計農(nóng)村電商對老齡勞動力與年輕勞動力回流選擇的影響。①估計結果見表5第（1）和第（2）列，農(nóng)村電商對老齡勞動力回流選擇的影響更顯著。原因可能在于體力、技能、知識等差異，相對年輕勞動力，農(nóng)村老齡勞動力在城市就業(yè)機會的選擇會更少，城市對農(nóng)村老齡勞動力回流的“推力”會更大，農(nóng)村電商及相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展增加了老齡勞動返鄉(xiāng)就業(yè)的可能性。

2.區(qū)域科技投入水平異質(zhì)性。本文借鑒焦豪等的做法，將地級市依據(jù)科技投人的平均值分為低科技水平城市和高科技水平城市，并對其進行分組回歸。估計結果見表5中第（3）和（4）列，回歸結果表明，在高科技投入水平城市與低科技水平城市，農(nóng)村電商對勞動力回流選擇的估計系數(shù)均顯著，然而在系數(shù)上存在差異。在低科技投人水平城市，農(nóng)村電商能夠顯著促進農(nóng)村勞動力回流。而在高科技水平城市，農(nóng)村電商估計系數(shù)顯著為負。其原因可能是，在低科技水平城市，農(nóng)村電商發(fā)展空間和潛力更大，農(nóng)村電商產(chǎn)生的潛在就業(yè)機會對農(nóng)村勞動力回流的“拉力”高于高科技水平城市。而在高科技水平城市，由于其科技發(fā)展水平較高，農(nóng)村電商發(fā)展水平相對較高，農(nóng)村地區(qū)的電商從業(yè)人員較為飽和，農(nóng)村電商工作的就業(yè)空間相對較小，農(nóng)村電商的發(fā)展對農(nóng)村勞動力回流的“拉力”減弱。

3.金融發(fā)展水平異質(zhì)性。本文參考邵磊等的做法，將年末貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比大于中位數(shù)的城市認定為高金融發(fā)展水平城市，將年末貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比小于中位數(shù)的城市認定為低金融發(fā)展水平城市，③并進行分組回歸。結果表明，在金融發(fā)展水平較低的城市，農(nóng)村電商對勞動力回流選擇的影響更顯著。其原因可能是，金融發(fā)展水平較低的城市經(jīng)濟活力不足，其創(chuàng)造就業(yè)的能力有限，對農(nóng)村勞動力的“拉力”較小，勞動力更傾向于選擇回流

五、機制檢驗

（一）中介效應

本文分別選用農(nóng)村勞動力收人與農(nóng)村居民個體生活幸福度作為機制變量，并借鑒江艇的研究方法，分析農(nóng)村電商對勞動力回流選擇的中介效應，①估計結果見表6第（1）和（2）列。表6第（1）列OLS估計結果表明，農(nóng)村電商作為數(shù)字經(jīng)濟、互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)村地區(qū)飛速發(fā)展的典型表現(xiàn)形式，一方面能夠通過互聯(lián)網(wǎng)平臺改善農(nóng)戶“價格接受者”的地位，克服農(nóng)產(chǎn)品交易的地理限制，不僅幫助農(nóng)戶將農(nóng)產(chǎn)品銷往更廣闊的市場，增加農(nóng)戶收入，擴大農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)和交易范圍，另一方面，農(nóng)戶收入的提高能夠提高農(nóng)村電商再生產(chǎn)的效率，為外出勞動力返鄉(xiāng)進行“受雇型”就業(yè)提供機會，形成規(guī)模經(jīng)濟。大量非農(nóng)就業(yè)崗位的創(chuàng)造極大地優(yōu)化農(nóng)村地區(qū)的就業(yè)環(huán)境，提高了農(nóng)戶在農(nóng)村地區(qū)的預期收入，在農(nóng)村地區(qū)形成“示范效應”，從而縮小城鄉(xiāng)收入差距。

本文使用農(nóng)村居民對自身幸福感的評價作為衡量勞動力個體生活幸福度的指標，農(nóng)村居民個體生活幸福度這一變量的設定基于CLDS問卷中受訪者對個體幸福感的評價。表6第（2）列采用多值選擇模型mprobit進行估計，結果表明，農(nóng)村電商的發(fā)展對農(nóng)村回流勞動力的幸福感具有顯著的促進作用。一方面，農(nóng)村電商使得農(nóng)村居民利用互聯(lián)網(wǎng)獲取生產(chǎn)、消費和產(chǎn)品信息，提高農(nóng)產(chǎn)品交易效率，降低了農(nóng)產(chǎn)品流通成本。另一方面，農(nóng)村電商將城市豐富的工業(yè)制成品通過網(wǎng)絡渠道和物流配送快速地流通到農(nóng)民手中。在收入和消費共同作用下，農(nóng)村回流勞動力的幸福感得到顯著提高。綜上所述，假說H2得以證明。

（二）調(diào)節(jié)效應

本文參考郭峰等的研究方法，選擇“北京大學普惠金融指數(shù)（index）”衡量數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，②研究數(shù)字普惠金融對農(nóng)村電商影響農(nóng)民勞動力回流的調(diào)節(jié)效應，估計結果見表6第（3）列。本文參考以往研究文獻，選用政府支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重（govern）作為政府對經(jīng)濟干預程度的衡量指標，③考察政府經(jīng)濟干預程度對農(nóng)村電商吸引勞動力回流的調(diào)節(jié)作用，估計結果見表6第（4）列。參考徐雪等做法，本文利用熵值法構建鄉(xiāng)村振興發(fā)展指數(shù)（village），考察鄉(xiāng)村振興對農(nóng)村電商影響勞動力回流選擇的調(diào)節(jié)作用，估計結果見表6第（5）列。

表6中第 （3）～（5） 列結果表明，數(shù)字普惠金融與農(nóng)村電商交互項的估計系數(shù)顯著為正，數(shù)字普惠金融能夠緩解農(nóng)戶在農(nóng)村地區(qū)的融資約束，降低農(nóng)村電商的進入門檻，從而正向調(diào)節(jié)農(nóng)村電商對勞動力回流選擇的影響。政府對經(jīng)濟的干預程度與農(nóng)村電商的交互項估計系數(shù)顯著為負，說明政府對經(jīng)濟的干預能夠擴大城市對于勞動力的需求，從而負向調(diào)節(jié)農(nóng)村電商對勞動力回流選擇的影響。鄉(xiāng)村振興指數(shù)與淘寶村數(shù)量交互項的估計系數(shù)顯著為正，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施為農(nóng)村電商的實施提供了交通、信息等基礎設施的保障，改善了農(nóng)村勞動力回流的生活和就業(yè)環(huán)境，會增強農(nóng)村勞動力回流的“拉力”，從而正向調(diào)節(jié)農(nóng)村電商對勞動力回流選擇的影響。因此，假說H3得以證明。

六、結論與政策啟示

本文基于農(nóng)村電子商務的視角，運用市級淘寶村的數(shù)據(jù)，通過理論分析和實證研究，探索農(nóng)村電商在勞動力回流選擇中的作用及其異質(zhì)性的影響因素。研究結果表明，農(nóng)村電商顯著促進了農(nóng)村勞動力回流。機制研究結果表明，農(nóng)村電商減少了農(nóng)產(chǎn)品交易成本，促進了農(nóng)村地區(qū)居民增收，提升回流勞動力的幸福感，從而促進農(nóng)村勞動力回流。數(shù)字普惠金融、鄉(xiāng)村振興水平正向調(diào)節(jié)農(nóng)村電商對勞動力回流選擇的影響效應，而政府對經(jīng)濟活動的干預負向調(diào)節(jié)農(nóng)村電商對勞動力回流選擇的影響效應。

異質(zhì)性分析結果表明，對于不同年齡的勞動力個體，農(nóng)村電商對老齡勞動力的回流選擇影響更顯著。在低科技投入城市，農(nóng)村電商顯著促進勞動力回流，在高科技投人城市，農(nóng)村電商的發(fā)展對勞動力回流選擇的影響顯著為負。在金融發(fā)展水平較低的城市，農(nóng)村電商的發(fā)展顯著促進農(nóng)村勞動力回流，而在金融發(fā)展水平較高的城市，農(nóng)村電商的發(fā)展對農(nóng)村勞動力回流選擇的影響不顯著。

本文研究結論為政府通過農(nóng)村電商的發(fā)展優(yōu)化農(nóng)村勞動力空間配置提供參考，具體具有以下政策啟示：第一，充分發(fā)揮農(nóng)村電商對區(qū)域收入水平的帶動作用，為農(nóng)村電商創(chuàng)業(yè)活動提供政策支持，依托農(nóng)村電商“領頭雁”的示范效應，促進農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。第二，尊重農(nóng)戶主體地位，調(diào)動農(nóng)村電商創(chuàng)業(yè)的積極性，提高農(nóng)戶幸福感、獲得感，吸引外出農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)就業(yè)。第三，加快農(nóng)村地區(qū)普惠金融的推廣，打破農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)融資的技術壁壘，縮小農(nóng)村地區(qū)的“數(shù)字鴻溝”，降低農(nóng)戶的融資約束，為返鄉(xiāng)農(nóng)民融資創(chuàng)業(yè)提供良好的金融環(huán)境。第四，大力推進鄉(xiāng)村振興，加大農(nóng)村地區(qū)公共服務和基礎設施建設力度，降低農(nóng)村電商運營成本。第五，減少政府對經(jīng)濟的過度干預，積極探索市場化途徑，有序引導城市資本下鄉(xiāng)，推動農(nóng)村電商發(fā)展。

（實習編輯：郭靜姝）

Mechanism and Empirical Analysis of the Impact the Development of Rural E-Commerce on the Choice of Labour Return

DING Ning'LIN Sen2 （1.Institute of Anhui’s Economicand Social Development Research，Anhui University of Finance and Economics，Bengbu，Anhui， 233o3O; 2. School of International Trade and Economics， Anhui University of Finance and Economics，Bengbu，Anhui，）

Abstract： Based on the“push-pull theory”model of population mobility，this paperempirically investigates the impact of rural e- commerce on the choice of labour return using the 2O14 and 2O16 China Labour Dynamics Survey （CLDS）data and municipal Taobao vilage data.It is found that the development of rural e-commerce can promote the backflow of outgoing labour，and this promotion is achieved through the mechanism of increasing farm household income andfarmers’sense of wellbeing.The results of the heterogeneity analysis showthat the older the age of the labour force， the more rural e- commerce can play a role in attracting the return of the labour force，and in cities with low levels of science and technology， rural e- commerce can significantly promote the return of the rural labour force. Inlow financial developmentlevel cities，rural e-commercehasamore significant role in promoting therural choice oflabour force return.The research in this paper has important policy implications for exerting the spatial ffct of rural e-commerce and promoting rural revitalization in the new era.

Keywords：rurale-commerce;rural;labour;return