劉蕾，王軼

（1.河北民族師范學(xué)院數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院，河北承德067000；2.北京工商大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京市100048）

一、引言

《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提出“加快推進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)”“更加積極有為地促進(jìn)共同富?！?。共同富裕離不開農(nóng)民的富裕，拓寬農(nóng)民收入渠道和增加農(nóng)民收入是實現(xiàn)農(nóng)民富裕的重要方式。然而，隨著我國邁入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，平等分享“數(shù)字紅利”的目標(biāo)并未同步實現(xiàn)[1]，農(nóng)民不但沒有受益于“數(shù)字紅利”的溢出，反而面臨著由數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的收入分化[2]。對此，2018年中央“一號文件”提出“實施數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略”，學(xué)者認(rèn)為數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略能夠打通數(shù)字中國建設(shè)的“最后一公里”[3]。返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)作為推進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的重要載體，是帶動農(nóng)民就業(yè)和拓寬農(nóng)民收入來源的重要抓手[4]。農(nóng)業(yè)農(nóng)村部相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2020年返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的農(nóng)民工數(shù)量超過1 010萬人，帶動農(nóng)村新增就業(yè)崗位超過1 000萬人?！吨袊娮由虅?wù)報告（2020）》顯示，2020年全國農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額達(dá)1.79萬億元，占全國網(wǎng)絡(luò)零售總額的15.3%，其中，農(nóng)村實物網(wǎng)絡(luò)零售額達(dá)1.63萬億元，占全國農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額的90.93%?！皵?shù)字經(jīng)濟(jì)①+返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)”儼然成為實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的有效引擎和持久動力[5]。在當(dāng)前新冠肺炎疫情常態(tài)化防控的背景下，數(shù)字技術(shù)在農(nóng)村發(fā)揮了資源配置的集成與優(yōu)化作用[6]，帶來了“顛覆性創(chuàng)新”和“創(chuàng)造性破壞”[7]。對于抗風(fēng)險能力較差的返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)小微企業(yè)和初創(chuàng)企業(yè)，數(shù)字技術(shù)賦予了其新動能，通過線下和線上的融合方式實現(xiàn)了非接觸和產(chǎn)銷高效銜接[8]，在復(fù)工復(fù)產(chǎn)和民生保障等方面的作用凸顯，保障了農(nóng)民工的收入來源。由此，在數(shù)字鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營能否有效實現(xiàn)農(nóng)民增收？不同區(qū)域、不同產(chǎn)業(yè)、不同創(chuàng)業(yè)層次以及不同規(guī)模的創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民增收是否存在異質(zhì)性？其作用機制是什么？對于以上問題的回答，有助于拓寬我國鄉(xiāng)村全面振興通道，助力實現(xiàn)共同富裕。

關(guān)于數(shù)字技術(shù)對農(nóng)民收入影響的研究，學(xué)術(shù)界主要集中于增收效應(yīng)和減貧效應(yīng)，且學(xué)者們一致認(rèn)為具有增收效應(yīng)。尹應(yīng)凱等[9]提出數(shù)字化能夠加速數(shù)字信息的產(chǎn)生、傳播和交換，擴大知識的溢出效應(yīng)。數(shù)字技術(shù)與不同產(chǎn)業(yè)融合催生的新業(yè)態(tài)增加了社會就業(yè)、提高了勞動者收入[10]。例如，數(shù)字技術(shù)與農(nóng)村金融融合，通過為個人和小微企業(yè)提供融資渠道[11]、推動農(nóng)村居民創(chuàng)業(yè)[12]，顯著提升了農(nóng)民的家庭收入，且對低收入群體的勞動收入提升作用更大[13]。農(nóng)村電子商務(wù)的發(fā)展，能夠有效緩解信息不對稱[14]，促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈價值整合，優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品流通體系[15]，推動農(nóng)產(chǎn)品銷售與區(qū)塊鏈技術(shù)融合[16]，優(yōu)化農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，進(jìn)而實現(xiàn)農(nóng)民增收?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的使用降低了非正規(guī)就業(yè)的可能性[17]，在勞動力轉(zhuǎn)移、勞動技能、社會資本中承擔(dān)著重要作用[18]，通過提供更多的工作機會以及靈活的工作方式帶動農(nóng)民增收[19]。汪旭暉[20]認(rèn)為“新零售”是擴大地區(qū)就業(yè)水平、整合地區(qū)優(yōu)勢資源、帶動農(nóng)民增收的一匹黑馬。

就減貧效應(yīng)而言，數(shù)字技術(shù)能夠顯著促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)減貧脫貧?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)通過平臺渠道下沉帶動返鄉(xiāng)人員依托該平臺實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)[21]，而基于互聯(lián)網(wǎng)的包容性創(chuàng)業(yè)是低收入群體實現(xiàn)減貧的有效途徑[22]。李京蓉等[23]認(rèn)為創(chuàng)業(yè)企業(yè)通過拓寬農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)渠道以及拓展電商業(yè)務(wù)等方式可以實現(xiàn)減貧增收和優(yōu)化資源配置，由于財產(chǎn)性收入、受教育年限和社會保險等方面存在個體差異，其減貧效應(yīng)不盡相同[24]。數(shù)字化經(jīng)營拓展了交易空間，提高了貧困人口的參與度和抵抗風(fēng)險的能力，其中網(wǎng)絡(luò)銷售和網(wǎng)絡(luò)購買分別以“增收”和“節(jié)支”的方式助力農(nóng)民脫貧[25-26]。

總體來看，現(xiàn)有研究大多關(guān)注個體農(nóng)戶和城鎮(zhèn)企業(yè)通過數(shù)字技術(shù)來增加農(nóng)民收入，鮮有文獻(xiàn)關(guān)注鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)如何通過數(shù)字化經(jīng)營實現(xiàn)農(nóng)民的技術(shù)賦能，進(jìn)而拓寬農(nóng)民收入的來源。鑒于此，本文基于2019年2 139家全國返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的調(diào)查數(shù)據(jù)，研究數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略下返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民收入的影響及其作用機制。

與已有文獻(xiàn)相比，本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：基于返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)視角，研究創(chuàng)業(yè)企業(yè)的數(shù)字化經(jīng)營如何促進(jìn)農(nóng)民增收，進(jìn)而為踐行國家數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略提供重要抓手；通過構(gòu)建有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型，解釋返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民收入的“黑匣子”，并對“數(shù)字化經(jīng)營—職業(yè)技能培訓(xùn)—農(nóng)民收入”的作用機制進(jìn)行理論和實證層面的研究，為實現(xiàn)農(nóng)村地區(qū)共同富裕提供政策借鑒；在全球新冠肺炎疫情防控背景下，研究返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)與數(shù)字技術(shù)的深度融合，為鄉(xiāng)村振興提供新動能，為推動中小微企業(yè)健康發(fā)展提供有效途徑。

二、理論分析與研究假設(shè)

在農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)快速下沉的背景下，數(shù)字技術(shù)在“三農(nóng)”領(lǐng)域的綜合應(yīng)用成為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)生動力。同時，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的大力實施引發(fā)了農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)熱潮，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)紛紛采用網(wǎng)絡(luò)采購和網(wǎng)絡(luò)銷售的數(shù)字化經(jīng)營方式，為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)民增收注入了新活力，而數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民收入的影響主要體現(xiàn)在以下兩方面：第一，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)利用數(shù)字化技術(shù)開發(fā)了諸如資訊、采購、銷售和網(wǎng)絡(luò)管理等平臺[27]，拓展了返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)和銷售模式，催生了一批產(chǎn)業(yè)富有特色、農(nóng)戶經(jīng)營活躍的電子商務(wù)專業(yè)村，推動了低質(zhì)量創(chuàng)業(yè)向高質(zhì)量創(chuàng)業(yè)的轉(zhuǎn)變[4]。返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展增加了企業(yè)的用工需求，帶動了本地農(nóng)民就業(yè)，保障了農(nóng)民收入來源[28]。第二，傳統(tǒng)的二元市場理論將勞動力市場分為主要市場和次要市場，貧困群體只能進(jìn)入次要市場并從事邊緣產(chǎn)業(yè)工作[29]，殘疾人員甚至面臨失業(yè)的可能。而返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的數(shù)字化經(jīng)營為貧困群體的居家就業(yè)提供了可能，帶動了農(nóng)村弱勢群體就業(yè)[30]，進(jìn)而提高了農(nóng)村低收入群體的收入水平[31]。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H1：返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的數(shù)字化經(jīng)營能夠顯著提高農(nóng)民收入，且對低收入農(nóng)民的提升作用更強。

數(shù)字化經(jīng)營的本質(zhì)是信息技術(shù)的發(fā)展，這就對返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)雇員的數(shù)字技術(shù)技能和知識素養(yǎng)提出了更高要求。然而，農(nóng)民群體在數(shù)字技術(shù)的可及性和使用上存在差異，數(shù)字技術(shù)的使用技能和知識素養(yǎng)總體水平偏低[32]，數(shù)字化經(jīng)營給低技能從業(yè)人員帶來了“數(shù)字鴻溝”[33]。因此，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)為提升其從業(yè)人員的數(shù)字技術(shù)基本素養(yǎng)和勞動技能，需對低技能雇員加強數(shù)字技能培訓(xùn)（如電腦操作基本技能、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和網(wǎng)店經(jīng)營方法等），從而更好地實現(xiàn)低技能群體的精準(zhǔn)賦能。由此帶來的“技術(shù)效應(yīng)”增加了農(nóng)民的技能型人力資本[19]，進(jìn)而提高低技能農(nóng)民收入?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

H2：返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)借助數(shù)字化經(jīng)營，通過加大受雇農(nóng)民的職業(yè)技能培訓(xùn)力度，進(jìn)而提升了農(nóng)民收入。

技能型人力資本水平是農(nóng)村貧困群體擺脫貧困的“關(guān)鍵性門檻”之一[34]。職業(yè)技能培訓(xùn)改變了低技能農(nóng)民的技能水平，增強了農(nóng)民收入的抗風(fēng)險能力，增加了農(nóng)民獲得更高工資的談判機會。一方面，數(shù)字化職業(yè)技能培訓(xùn)帶來了“信息效應(yīng)”[19]，使低技能農(nóng)民能夠熟練使用電腦、充分利用網(wǎng)絡(luò)資源、提升自身的認(rèn)知能力、獲取更多崗位信息、擁有更多樣化的擇業(yè)空間、增加就業(yè)收入、改善就業(yè)質(zhì)量[35]。另一方面，數(shù)字化職業(yè)技能培訓(xùn)能夠促使高技能工人更有效地利用新技術(shù)、提升自身勞動生產(chǎn)率、增加收入[36]?；诖耍疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

H3：職業(yè)技能培訓(xùn)可以調(diào)節(jié)返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營和農(nóng)民收入的關(guān)系，即技術(shù)賦能強化了返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民的增收效應(yīng)。

根據(jù)以上假設(shè)，本文構(gòu)建了有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型，以表示返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營、職業(yè)技能培訓(xùn)和農(nóng)民增收三者之間的邏輯關(guān)系，如圖1所示。

圖1 理論模型

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文研究數(shù)據(jù)來自北京師范大學(xué)勞動力市場研究中心和北京工商大學(xué)返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)項目組于2019年1—7月進(jìn)行的聯(lián)合調(diào)查。根據(jù)國家發(fā)展和改革委員會等部門聯(lián)合發(fā)布的全國返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)試點地區(qū)，確定了本次調(diào)查的抽樣框。調(diào)查對象為返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)，調(diào)查組織方式為項目組和招募的全國15所高校及科研單位的在讀學(xué)生到公布的典型返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)地區(qū)直接進(jìn)行實地調(diào)查。本次調(diào)查共計發(fā)放3 120份問卷，回收2 425份，問卷回收率為77.7%，其中有效問卷2 082份，問卷有效率為85.9%。2019年7月項目組對全國4個典型創(chuàng)業(yè)縣進(jìn)行了典型調(diào)查，共計調(diào)查57個返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)。上述兩種方式共計有效樣本量為2 139個。此外，數(shù)據(jù)采集過程得到中國收入分配研究院中國家庭收入調(diào)查（CHIPS）數(shù)據(jù)庫調(diào)查團(tuán)隊的支持，樣本的代表性得到了保證。

（二）變量設(shè)定

1.被解釋變量：農(nóng)民收入

本文被解釋變量為返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)所雇當(dāng)?shù)剞r(nóng)民的月均工資收入，并對其進(jìn)行對數(shù)化處理。

2.解釋變量：數(shù)字化經(jīng)營

返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營是指借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)企業(yè)原材料采購和產(chǎn)品銷售的經(jīng)營方式。借鑒楊德明等[37]的研究思路，本文聚焦返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動中最為關(guān)鍵的生產(chǎn)和銷售環(huán)節(jié)，采用互聯(lián)網(wǎng)采購和互聯(lián)網(wǎng)銷售兩個方面來表征返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營情況，若互聯(lián)網(wǎng)采購和互聯(lián)網(wǎng)銷售二者都采用賦值為2，采用二者之一賦值為1，若都未采用賦值為0。

3.中介變量與調(diào)節(jié)變量：職業(yè)技能培訓(xùn)

參考高文書[38]的做法，本文將企業(yè)是否為員工提供職業(yè)技能培訓(xùn)作為中介變量和調(diào)節(jié)變量。

4.控制變量

借鑒王軼等[39]控制變量的選取思路，本文選取一系列對農(nóng)民收入可能產(chǎn)生影響的控制變量，具體如下：企業(yè)家的個體特征，包括企業(yè)家的性別、戶籍、年齡、受教育程度、政治面貌、返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)時長；企業(yè)的運營情況會影響雇員的工資高低及發(fā)放情況，因此，將企業(yè)利潤、企業(yè)投入作為控制變量，來表征企業(yè)運營情況；企業(yè)的數(shù)字化經(jīng)營會產(chǎn)生一定的風(fēng)險，會影響企業(yè)的運營以及員工的收入，為此，將企業(yè)承擔(dān)風(fēng)險能力納入控制變量；為控制不同地區(qū)對農(nóng)民收入影響的異質(zhì)性，本文加入了地區(qū)作為虛擬變量。

具體變量定義及描述性統(tǒng)計如表1所示。返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)農(nóng)民收入（農(nóng)民月均工資的自然對數(shù)）均值為8.08，農(nóng)民月均工資約3 300元，可見返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)給當(dāng)?shù)剞r(nóng)民提供了較高工資；數(shù)字化經(jīng)營的均值為0.91，標(biāo)準(zhǔn)差為0.82，說明返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)在數(shù)字化經(jīng)營上差距較大，有較大的提升空間；創(chuàng)業(yè)企業(yè)是否為員工提供職業(yè)技能培訓(xùn)的均值為0.68，標(biāo)準(zhǔn)差為0.47，說明68%的企業(yè)均為員工提供了職業(yè)技能培訓(xùn)，員工的人力資本水平提升空間仍然很大；樣本中的返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)者71%為男性，66%為農(nóng)業(yè)戶籍，平均年齡40.99歲，受教育程度集中在高中、中專、技校和大專水平，黨員比例僅為15%，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)時長為0～37年，平均返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)時長約7年；返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的承擔(dān)風(fēng)險能力均值為3.41，有較大的提升空間；從返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)利潤和投入的標(biāo)準(zhǔn)差來看，不同返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的運營能力差距較大。

表1 變量說明及描述性統(tǒng)計

（三）模型設(shè)定

為驗證H1的成立，基礎(chǔ)回歸模型采用重聚影響函數(shù)回歸方法（RIF）[40]，如式（1）所示；為考量不同分位點農(nóng)民收入的變化，在式（2）所示的再中心化映射函數(shù)基礎(chǔ)上，構(gòu)造無條件分位數(shù)回歸模型，如式（3）所示。與普通最小二乘回歸（OLS）相比，RIF回歸估計結(jié)果更加穩(wěn)健，能夠有效克服由遺漏變量等產(chǎn)生的內(nèi)生性問題。

其中，lny為被解釋變量農(nóng)民收入的對數(shù)；v(FY)為定義在任意分布函數(shù)F上的泛函；β0為截距項；β1、β2為回歸系數(shù)；X為解釋變量數(shù)字化經(jīng)營；Zi為一系列控制變量；φ為地區(qū)虛擬變量；ξi為隨機擾動項；τ為分位點；qτ為lny的無條件分位數(shù)；flny(qτ)為概率密度函數(shù)；B為回歸系數(shù)向量；為包含解釋變量和控制變量的向量。

為驗證H2的成立，本文借鑒溫忠麟等[41]的做法，基于中介效應(yīng)模型分析“數(shù)字化經(jīng)營—職業(yè)技能培訓(xùn)—農(nóng)民增收”的作用機制。具體模型如式（4）～（6）所示。

其中，φi為隨機擾動項；γ0為截距項；γ1、γ2為回歸系數(shù)；μi為隨機擾動項；M為中介變量；k0為截距項；k1、k2、k3為回歸系數(shù)；δi為隨機擾動項。

中介效應(yīng)的檢驗思路如下：首先估計式（4），在系數(shù)β1顯著的基礎(chǔ)上，方可進(jìn)一步估計式（5）和式（6）；若系數(shù)β1、γ1和k1都顯著，說明數(shù)字化經(jīng)營通過職業(yè)技能培訓(xùn)提高了農(nóng)民收入；若系數(shù)k2同時顯著，則說明職業(yè)技能培訓(xùn)發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，中介效應(yīng)占比為γ1k1/β1，若系數(shù)k2不顯著，則發(fā)揮了完全中介效應(yīng)；若系數(shù)γ1和k1至少有一個不顯著，可進(jìn)行Sobel檢驗判斷是否存在中介效應(yīng)。

為了驗證H3，本文借鑒圖斯?fàn)柨耍═oothaker）等[42]的做法，采用調(diào)節(jié)效應(yīng)模型分析職業(yè)技能培訓(xùn)在數(shù)字化經(jīng)營和農(nóng)民增收之間的調(diào)節(jié)作用。具體模型如式（7）所示。

其中，a0為截距項；α1、α2、α3和α4為回歸系數(shù)；ξi為隨機擾動項。

如果模型（7）相對于模型（6）來說，交互項X×M系數(shù)顯著為正，且模型的擬合優(yōu)度變高，則表示職業(yè)技能培訓(xùn)強化了數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民的增收效應(yīng)。

四、實證結(jié)果及其分析

（一）數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民收入影響的基準(zhǔn)回歸

表2顯示了返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民收入的影響，即H1的估計結(jié)果。第1列為單變量回歸結(jié)果，第2列為納入控制變量的回歸結(jié)果。由回歸結(jié)果可知，數(shù)字化經(jīng)營在1%的顯著性水平上通過了檢驗且系數(shù)為正，表明返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營提高了農(nóng)民收入。從第2列控制變量回歸結(jié)果來看，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)者個體特征中的政治面貌對農(nóng)民收入并無顯著影響，性別、戶籍、年齡、受教育程度及返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)時長均對農(nóng)民收入產(chǎn)生顯著性影響，表明具有年輕、農(nóng)業(yè)戶籍、男性、受教育程度高且返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)時間較長特質(zhì)的返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)者更能提高農(nóng)民收入；企業(yè)投入和企業(yè)利潤對農(nóng)民收入無顯著影響，而企業(yè)承擔(dān)風(fēng)險能力對農(nóng)民收入產(chǎn)生顯著影響，表明提高企業(yè)抗風(fēng)險能力是實現(xiàn)農(nóng)民增收的有效途徑。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

值得思考的是，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營規(guī)模的不斷擴大是否會增強其對低收入群體的增收效應(yīng)？為此，本文通過無條件分位數(shù)回歸考察了返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營對不同分位點（第15、25、50、75和85分位點）上農(nóng)民收入的影響，回歸結(jié)果見表2的第3～7列。結(jié)果顯示，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營對第15分位點上農(nóng)民的工資收入顯著為正，增收效應(yīng)最強，且這一效應(yīng)不斷減弱，直至對第85分位點上農(nóng)民的工資收入不顯著。意味著返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營對低收入農(nóng)民群體的增收作用更強，而對收入最高的15%農(nóng)民增收作用不明顯。至此，H1得到驗證。

（二）內(nèi)生性分析

采用RIF基礎(chǔ)回歸模型在一定程度上克服了內(nèi)生性問題，為了減弱遺漏變量的潛在內(nèi)生性問題，加入控制變量和省級固定效應(yīng)。此外，引入兩個工具變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗。其一，借鑒何曉斌等[43]的做法，采用“企業(yè)是否開設(shè)網(wǎng)站”作為數(shù)字化經(jīng)營的工具變量，開設(shè)網(wǎng)站的返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)能夠利用互聯(lián)網(wǎng)技能增加企業(yè)產(chǎn)品的銷路等，進(jìn)而提升農(nóng)民的收入，但企業(yè)開設(shè)網(wǎng)站并不會直接影響農(nóng)民收入。其二，引入“創(chuàng)業(yè)者的互聯(lián)網(wǎng)培訓(xùn)”作為數(shù)字化經(jīng)營的另一工具變量，創(chuàng)業(yè)者的互聯(lián)網(wǎng)技能培訓(xùn)會提高企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營的可能性，但并不會直接影響農(nóng)民收入。從邏輯上看，本文選取的工具變量是合理的，符合工具變量的相關(guān)性和外生性兩個條件。

對工具變量的可靠性和合理性進(jìn)行檢驗，回歸結(jié)果如表3所示。杜賓-吳-豪斯曼（DWH）檢驗的p值為0，說明本文核心解釋變量數(shù)字化經(jīng)營存在內(nèi)生性。漢森（Hansen）J統(tǒng)計量的檢驗結(jié)果表明本文選用的兩個工具變量符合外生性原假定，且不存在過度識別問題。一階段F值遠(yuǎn)大于給定10%顯著性水平的臨界值16.38，選用的工具變量不存在弱工具變量問題，說明企業(yè)是否開設(shè)網(wǎng)站和創(chuàng)業(yè)者的互聯(lián)網(wǎng)培訓(xùn)作為工具變量解釋效率較強。

表3 內(nèi)生性處理結(jié)果

分別采用兩階段最小二乘估計法（2SLS）、弱工具變量更加穩(wěn)健的極大似然估計法（LIML）、異方差條件下更有效的廣義矩估計法（GMM）及迭代廣義矩估計法對內(nèi)生性進(jìn)行估計，結(jié)果表明返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營能夠提高農(nóng)民收入，驗證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性。

（三）穩(wěn)健性檢驗

為驗證基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，采用如下策略進(jìn)行檢驗。其一，將被解釋變量分別替換為返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)雇員總?cè)藬?shù)、殘疾人雇員數(shù)、貧困戶雇員數(shù)，并在對數(shù)化處理后進(jìn)行RIF回歸，回歸結(jié)果見表4的第1～3列；其二，將核心解釋變量替換為互聯(lián)網(wǎng)采購和互聯(lián)網(wǎng)銷售，RIF回歸結(jié)果見表4的第4～5列；其三，由于被解釋變量為連續(xù)性變量，將RIF回歸替換為OLS回歸，回歸結(jié)果見表4的第6列。結(jié)果顯示，各相關(guān)變量均通過了顯著性檢驗且系數(shù)為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，表明返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)民增收，驗證了本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

（四）異質(zhì)性分析

1.產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性

返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)是促進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)多元化發(fā)展和解決農(nóng)村貧困問題的有效途徑，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是影響農(nóng)民收入的關(guān)鍵因素。從事不同產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)的企業(yè)，其數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民收入的影響是否呈現(xiàn)出異質(zhì)性？為此，按照國家統(tǒng)計局的《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》（GB/T4754－2017）標(biāo)準(zhǔn)，對返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)進(jìn)行了產(chǎn)業(yè)分類②，進(jìn)而研究從事不同產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)業(yè)企業(yè)對農(nóng)民收入的影響。如表5所示的回歸結(jié)果顯示，分別從事第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)的企業(yè)，數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民收入的提升作用依次增強，而這一作用僅對第三產(chǎn)業(yè)人員收入有顯著影響。究其原因，一方面，從事第三產(chǎn)業(yè)的返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)占比為69.57%，帶動了農(nóng)村地區(qū)大量的非農(nóng)就業(yè)，提高了農(nóng)民收入；另一方面，從事第二產(chǎn)業(yè)和第一產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)的企業(yè)占比分別為21.13%、9.3%，農(nóng)村第二產(chǎn)業(yè)需求不足和農(nóng)產(chǎn)品附加值低，導(dǎo)致農(nóng)民收入沒有顯著提升。可見，農(nóng)產(chǎn)品或其加工品向提供農(nóng)業(yè)服務(wù)的功能轉(zhuǎn)型、加快農(nóng)村服務(wù)業(yè)尤其是信息服務(wù)業(yè)的發(fā)展、大力提倡以第三產(chǎn)業(yè)為主的創(chuàng)業(yè)，將促進(jìn)農(nóng)村第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，帶動農(nóng)民分享產(chǎn)業(yè)鏈升級紅利，促進(jìn)農(nóng)民非農(nóng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)及增收。

表5 不同產(chǎn)業(yè)與不同區(qū)域的異質(zhì)性分析

2.區(qū)域異質(zhì)性

相較于東部農(nóng)村地區(qū)，中西部農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施較為落后，且受地理位置等自然條件限制，農(nóng)村資源無法得到充分利用。數(shù)字鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)為農(nóng)村發(fā)展注入了新活力，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)縮小了地理位置原因造成的稟賦差距。因此，依據(jù)我國區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn)③，檢驗了數(shù)字化經(jīng)營對不同區(qū)域農(nóng)民收入的影響。回歸結(jié)果如表5所示，東部地區(qū)數(shù)字化經(jīng)營回歸系數(shù)為負(fù)且不顯著，中部和西部地區(qū)數(shù)字化經(jīng)營的回歸系數(shù)分別為0.288和0.584，在1%的水平上顯著，西部地區(qū)的回歸系數(shù)明顯大于中部地區(qū)，可見返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營提高了中西部廣大農(nóng)村地區(qū)農(nóng)民收入，尤其對西部農(nóng)村地區(qū)的農(nóng)民收入提升作用更強。

3.企業(yè)創(chuàng)業(yè)層次異質(zhì)性

根據(jù)返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)者不同的創(chuàng)業(yè)動機，將企業(yè)劃分為三個創(chuàng)業(yè)層次的企業(yè)。第一，有些創(chuàng)業(yè)者是為了滿足基本生活需要而創(chuàng)業(yè)[44]，這樣的創(chuàng)業(yè)企業(yè)被定義為生存型企業(yè)，數(shù)字化經(jīng)營能夠擴大生存型企業(yè)的規(guī)模、增加雇員數(shù)量，進(jìn)而提高農(nóng)民收入；第二，有些創(chuàng)業(yè)者看重家鄉(xiāng)獨有的自然資源和外部激勵，為追求商業(yè)機會、獲取更高收益而創(chuàng)業(yè)，這樣的創(chuàng)業(yè)企業(yè)通常為私營企業(yè)，被定義為發(fā)展型企業(yè)，數(shù)字化經(jīng)營手段能夠增加其利潤，進(jìn)而提高農(nóng)民收入；第三，有些創(chuàng)業(yè)者有著為家鄉(xiāng)做貢獻(xiàn)的情懷，為了解決當(dāng)?shù)剞r(nóng)民就業(yè)、提高農(nóng)民收入、推動家鄉(xiāng)發(fā)展和帶領(lǐng)鄉(xiāng)親致富而創(chuàng)業(yè)，這樣的創(chuàng)業(yè)企業(yè)被定義為價值型企業(yè)，更注重家鄉(xiāng)的發(fā)展和社會效益的實現(xiàn)，員工的工資收入并不會太低。然而，不同創(chuàng)業(yè)層次的企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民收入的影響是否存在異質(zhì)性？為此，本文分析了不同創(chuàng)業(yè)層次的企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民收入的影響，回歸結(jié)果如表6所示。結(jié)果顯示，不同創(chuàng)業(yè)層次企業(yè)的數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民收入存在邊際報酬遞減規(guī)律，生存型企業(yè)和發(fā)展型企業(yè)的回歸系數(shù)分別為0.569和0.217，在1%的水平上顯著，且對生存型企業(yè)農(nóng)民收入的提升作用更強，對價值型企業(yè)農(nóng)民收入的影響并不顯著?？梢姡瑪?shù)字化經(jīng)營提高了返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的生存能力和農(nóng)民的工資收入，有助于實現(xiàn)返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

表6 不同創(chuàng)業(yè)企業(yè)層次與不同企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性分析

4.企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性

不同規(guī)模的企業(yè)在資源占有量、風(fēng)險承擔(dān)能力以及市場份額方面都存在明顯差異[45]，吳敬璉[46]認(rèn)為小型企業(yè)能夠發(fā)揮區(qū)域優(yōu)勢、捕捉市場需求變化、搶占發(fā)展先機，是創(chuàng)新技能運用的先鋒。數(shù)字化經(jīng)營是否在小型返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)中發(fā)揮了更明顯的作用？為此，本文依據(jù)農(nóng)林牧漁業(yè)的企業(yè)規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)，將營業(yè)收入在50萬元以下的返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)定義為微型企業(yè)，營業(yè)收入在50萬元以上及500萬元以下的返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)定義為小型企業(yè)，營業(yè)收入在500萬元以上的返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)定義為中型企業(yè)，并分別考察其數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民收入的影響，回歸結(jié)果如表6所示。結(jié)果顯示，微型企業(yè)、小型企業(yè)、中型企業(yè)的回歸系數(shù)分別為0.352、0.229、-0.065，說明數(shù)字化經(jīng)營對微型企業(yè)、小型企業(yè)的農(nóng)民收入在1%的水平上影響顯著（且對微型企業(yè)農(nóng)民收入的提升作用更強），對中型企業(yè)的農(nóng)民收入影響不顯著?？梢?，數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級為農(nóng)村返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的小微型企業(yè)提供了生存空間、降低了經(jīng)營成本、擴大了產(chǎn)品銷路，進(jìn)而提高了農(nóng)民收入。

（五）作用機制分析

為進(jìn)一步分析返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民收入的中介效應(yīng)，根據(jù)中介效應(yīng)檢驗步驟，首先，驗證數(shù)字化經(jīng)營與農(nóng)民收入的關(guān)系，如表7第1列結(jié)果所示，數(shù)字化經(jīng)營顯著提高了農(nóng)民收入；其次，驗證數(shù)字化經(jīng)營對職業(yè)技能培訓(xùn)的影響，如表7第2列結(jié)果顯示，數(shù)字化經(jīng)營的估計系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字化經(jīng)營加大了企業(yè)對員工職業(yè)技能培訓(xùn)的力度，為提升農(nóng)民數(shù)字化技能創(chuàng)造了條件；最后，檢驗職業(yè)技能培訓(xùn)是否在數(shù)字化經(jīng)營與農(nóng)民收入之間發(fā)揮了中介效應(yīng)，如表7第3列結(jié)果顯示，數(shù)字化經(jīng)營和職業(yè)技能培訓(xùn)回歸系數(shù)顯著為正，加入職業(yè)技能培訓(xùn)變量后，數(shù)字化經(jīng)營回歸系數(shù)相比第1列變小，說明職業(yè)技能培訓(xùn)發(fā)揮了部分中介作用。換言之，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營催生了職業(yè)技術(shù)賦能的需求，進(jìn)而提高了農(nóng)民收入。至此，H2得到驗證。

本文采用直接效應(yīng)模型和調(diào)節(jié)效應(yīng)模型驗證假設(shè)H3，并據(jù)R2變化考察模型的解釋力度。表7第3列結(jié)果顯示，職業(yè)技能培訓(xùn)回歸系數(shù)顯著為正，說明職業(yè)技能培訓(xùn)提高了農(nóng)民收入?；诖耍尤霐?shù)字化經(jīng)營與職業(yè)技能培訓(xùn)的交互項驗證調(diào)節(jié)效應(yīng)，如表7第4列結(jié)果所示，數(shù)字化經(jīng)營、職業(yè)技能培訓(xùn)與二者交互項的回歸系數(shù)均顯著為正，且模型的R2提高了0.001，說明職業(yè)技能培訓(xùn)在數(shù)字化經(jīng)營與農(nóng)民收入之間存在正向調(diào)節(jié)作用，即職業(yè)技能培訓(xùn)進(jìn)一步提升了數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民的增收效應(yīng)，H3得到驗證。

表7 中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗結(jié)果

五、研究結(jié)論及政策啟示

（一）研究結(jié)論

基于2019年全國返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，通過RIF回歸和有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型，探究了返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民收入的影響及其作用機制，并對回歸結(jié)果進(jìn)行了內(nèi)生性分析及穩(wěn)健性檢驗。研究結(jié)論如下：

第一，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營對提高農(nóng)民收入有顯著的正向促進(jìn)作用。無條件分位數(shù)回歸結(jié)果表明，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營對低收入農(nóng)民的增收作用更大，且這一作用隨著分位點的提高不斷減小，直至對第85分位點上的農(nóng)民收入不顯著，意味著對15%收入最高的農(nóng)民增收作用不明顯。穩(wěn)健性回歸結(jié)果表明，數(shù)字化經(jīng)營對殘疾人及貧困戶的收入有顯著正向影響，進(jìn)一步驗證了這一結(jié)論。

第二，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民收入的提高存在異質(zhì)性。產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性分析表明，數(shù)字化經(jīng)營對農(nóng)民收入的提升作用對第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)業(yè)企業(yè)依次增強，且僅對第三產(chǎn)業(yè)農(nóng)民收入有顯著影響；區(qū)域異質(zhì)性分析表明，數(shù)字化經(jīng)營對中西部地區(qū)農(nóng)民收入有顯著提升作用，尤其對西部農(nóng)村地區(qū)農(nóng)民收入的提升作用更強；創(chuàng)業(yè)層次異質(zhì)性分析表明，不同創(chuàng)業(yè)層次的數(shù)字化經(jīng)營對提高農(nóng)民收入存在邊際報酬遞減規(guī)律，對生存型企業(yè)和發(fā)展型企業(yè)的農(nóng)民收入的提升作用更強，對價值型企業(yè)農(nóng)民收入影響并不顯著；規(guī)模異質(zhì)性分析表明，數(shù)字化經(jīng)營對小微型企業(yè)農(nóng)民收入的提升影響顯著，在微型企業(yè)農(nóng)民收入的提升作用更強，對中型企業(yè)農(nóng)民收入的影響并不顯著。

第三，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)借助數(shù)字化經(jīng)營手段，通過加大農(nóng)民的職業(yè)技能培訓(xùn)力度提升了農(nóng)民的職業(yè)素養(yǎng)，實現(xiàn)了農(nóng)民增收的目標(biāo)。中介效應(yīng)模型檢驗結(jié)果顯示，解釋變量均通過了顯著性檢驗，在數(shù)字化經(jīng)營提高農(nóng)民收入的總效應(yīng)中，職業(yè)技能培訓(xùn)作為中介變量的效應(yīng)為（2.542×0.081）/（0.313）=65.78%，可見，職業(yè)技能培訓(xùn)是農(nóng)村貧困群體提高收入的有效途徑。此外，職業(yè)技能培訓(xùn)能夠催生“信息效應(yīng)”，增強農(nóng)民信息技術(shù)能力，增加農(nóng)民就業(yè)機會和收入，讓農(nóng)民切實分享到“信息紅利”。

（二）政策啟示

我國“三農(nóng)”發(fā)展存在著巨大的數(shù)字賦能空間，數(shù)字技術(shù)將成為實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的有效引擎和持久動力，返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)作為推進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的重要載體，與數(shù)字技術(shù)的深度融合能夠有效帶動農(nóng)民增收，助力實現(xiàn)共同富裕。一方面，應(yīng)繼續(xù)加大數(shù)字技術(shù)與返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的深度融合。在新冠肺炎疫情防控常態(tài)化后，要進(jìn)一步推進(jìn)農(nóng)村地區(qū)尤其是中西部地區(qū)、貧困山區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，降低農(nóng)民的互聯(lián)網(wǎng)準(zhǔn)入門檻和使用成本，通過互聯(lián)網(wǎng)高效的信息傳播能力提升農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)機會，讓互聯(lián)網(wǎng)的普惠性在農(nóng)村地區(qū)充分體現(xiàn)。要對小微企業(yè)和初創(chuàng)企業(yè)提供相應(yīng)政府扶持政策，通過推動這些企業(yè)向高質(zhì)量、高層次發(fā)展，激發(fā)企業(yè)用工需求，帶動農(nóng)民就近就業(yè)。另一方面，應(yīng)加大農(nóng)民工數(shù)字化職業(yè)技能培訓(xùn)力度，尤其是殘疾人和貧困戶的互聯(lián)網(wǎng)職業(yè)技能培訓(xùn)，解決其因“能力貧困”而無法就業(yè)的問題，實現(xiàn)“扶智”和“增收”的雙重目標(biāo)。返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)要充分利用政府部門、社會教育資源以及高等學(xué)校開展針對農(nóng)民的互聯(lián)網(wǎng)職業(yè)技能培訓(xùn)，同時，政府應(yīng)該對進(jìn)行職業(yè)技能培訓(xùn)的企業(yè)給予財政支持，從而降低其培訓(xùn)成本。

注釋：

①《二十國集團(tuán)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與合作倡議》中提出，“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”主要指以使用數(shù)字化的知識和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為重要載體、以信息通信技術(shù)的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化重要推動力的一系列經(jīng)濟(jì)活動。

②產(chǎn)業(yè)劃分：第一產(chǎn)業(yè)包括農(nóng)林牧漁業(yè)；第二產(chǎn)業(yè)包括采礦業(yè)，制造業(yè)，建筑業(yè)，電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)；第三產(chǎn)業(yè)包括交通運輸業(yè)，倉儲和郵政業(yè)，信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，住宿和餐飲業(yè)，金融業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究、技能服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)，水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)，居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)，教育、衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)，文化、體育和娛樂業(yè)，公共管理和社會組織、國際組織業(yè)。

③區(qū)域劃分：東部地區(qū)包括11個省市，分別是河北、北京、天津、遼寧、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、海南；中部地區(qū)包括8個省，分別是山西、河南、安徽、湖北、江西、湖南、吉林、黑龍江；西部地區(qū)包括12個省市區(qū)，分別是重慶、四川、貴州、云南、廣西、陜西、甘肅、青海、寧夏、西藏、新疆、內(nèi)蒙古。