李 强 宋中丽 刘晓红 张林秀

改革开放40多年来，我国在经济增长、改善民生和减贫等方面取得了巨大成就。城乡区域发展差距和居民收入分配差距不断缩小，农村居民的收入水平快速提升，而农村劳动力流动是实现增收的重要途径(中国农民工战略问题研究课题组，2009；罗仁福等，2011)。过去40多年来，我国外出务工的农村劳动力数量快速增长。从20世纪80年代开始，大量农村劳动力离开农村，到经济发达地区就业(李飞，杜云素，2019)。1981年，农村劳动力非农就业人数约为5 000万(Zhang et al.,2018)，2020年增加到2.86亿(1)2020年农民工监测调查报告.国家统计局网.(2021-04-30)[2021-08-01].http:∥www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202104/t20210430_1816933.html。，农民工已然成为一个庞大的劳动力群体。

当前，自雇发展为我国农村劳动力非农就业的一种重要形式。借鉴学界对自雇的定义，自雇与传统的拿工资受雇于人相对应，是指在非农产业部门为自己工作的所有工作形式(Steinmetz & Wright，1989；吴晓刚，2006)。据朱志胜(2019)推算，2017年我国从事自雇创业的农民工规模高达7 612万人，并且其比例在2010—2017年间维持在40%～45%。另外，流动人口监测数据显示，农村自雇劳动力的收入呈现明显的增长趋势，由2012年的3 664.97元上涨到2018年的5 366.84元，自雇成为就业问题研究方面无法忽视的现象。

教育作为人力资本的一种形式，对提高农村劳动力的非农收入具有重要作用。人力资本理论指出，劳动力收入水平的重要决定因素之一为人力资本，尤其是教育。人们通过学校教育积累人力资本，增强就业技能和认知能力，从而预期获得更高的收入，改善生活质量(Card，1999:1801-1863；左停，刘文婧，2020)。因此，研究教育对农村劳动力非农就业和自雇就业收入的影响，显然具有重要的理论价值和现实意义。

现有文献对受雇农民工的教育回报率关注较多，并且进行了大量的异质性分析，而性别差异是其中的一项重要研究，但关于农村流动人口自雇的教育回报率研究较少。那么，教育对于自雇农民收入的影响究竟如何，且男性和女性之间是否存在显著差异？

本文将聚焦农村自雇流动人口，基于2012—2018年的流动人口动态监测数据，运用混合OLS方法(控制时间效应)及似无相关估计方法，分析男性和女性的教育回报率是否存在显著差异，并遵循多数学者的分类对群体进行进一步细分，将身为雇主有雇员的划分为机会型创业，而自主经营无雇员的划分为生存型创业，探索不同类型、不同地区自雇者教育回报率的性别差异。

一、文献综述

(一)农村劳动力非农就业、自雇的教育回报率

自20世纪80年代以来，农村劳动力不断向非农行业流动，大大推进了城镇化发展，显著缓解了农村地区的失业问题，也提高了农村劳动力的非农收入。目前，自雇成为我国重要的非农就业形式，农村自雇的收入溢价从1988年到1995年迅速增长，越来越多的农村人口选择自雇就业，虽然其收益有所减少，但在2018年仍然是可观的(Gustafsson & Zhang，2022)。

教育一直被认为可以通过增强就业技能来增加劳动者收入。在非农就业及自雇就业形式下，教育如何影响劳动者收入，即教育回报率问题是我们需要关注的焦点。关于教育回报率的研究可谓汗牛充栋，大多数学者都采用明瑟收入方程进行实证研究。Patrinos & Psacharopoulos(2010:305-312)对发展中国家的教育回报率进行总结，发现发展中经济体的平均教育回报率接近11%，略高于全球10%的平均水平。并且中国农村多年来教育回报率有所提高，20世纪80年代末至90年代初期，农村个人教育回报率大致在2%～4%之间，1990年代中期至2000年在4%～7%之间(钟晓琳，黄斌，2011)。基于2004年中国甘肃省农村的调查数据，Chen et al.(2017)估算得出教育回报为7.6%。Liu et al.(2020)利用2016年收集的初步调查数据估算得出教育的平均回报为3.1%。

根据学者的研究，农村居民非农就业的教育回报率大致在3%～8%之间。基于2000年底在中国六省农村的调查数据，de Brauw & Rozelle(2008)估计得出农村劳动力非农就业的教育回报率为6.3%～6.5%。Yang & An(2002)采用四川省和浙江省408个农户的调查数据，测得农村劳动力非农就业的教育回报率为4.6%。姚先国和张海峰(2004)使用浙江省企业调查数据和湖南、广东农村劳动力流动调查数据，估算得出农村外出劳动力的教育回报率在4%左右。邢春冰等(2013)估算得出农民工在2005年、2011年的教育回报率分别为7.51%、4.66%。王春超和叶琴(2014)基于中国健康与营养调查(CHNS)数据，得出农民工的教育回报率为8.4%。

部分学者对城镇、农村劳动力自雇的教育回报率进行了研究。Meng(2001)使用山东济南1 504名农民工的调查数据，估算得出农民工受雇的教育回报率为2.1%，自雇的教育回报率为7%。王德文等(2008)基于问卷调查，测得农村迁移劳动力中自我经营者为2.6%。黄志岭(2014)基于全国外来务工人员调查数据，实证得出教育对农民工自我雇佣收入的回报率为2.8%。温兴祥和程超(2017)测得农村居民自雇创业年收入的教育回报率为18.6%。Iversen et al.(2010)使用丹麦劳动力市场的调查数据，实证研究表明自雇平均每年6.5%的教育回报隐藏了不同教育水平之间的显著差异。王守文和石丹淅(2015)基于中国住户收入项目调查数据，研究发现城镇自雇者总体和不同教育层级的教育回报率呈上升趋势，且女性自雇者教育收益率明显高于男性自雇者。

(二)性别的收入差异及教育回报率差异

近年来，中国在性别方面的不平等逐步减弱。《2020年人类发展报告》指出，中国性别发展指数达到95.7%，成为女性和男性在人类发展指数方面取得的成就平等程度较高的国家(2)联合国发展计划署.2020年人类发展报告：新前沿—人类发展与人类世.http:∥hdr.undp.org/sites/default/files/hdr2020_cn.pdf。，相比于2011年的20.9%(3)2011人类发展报告：中国性别不平等指数排名好于美国.中国新闻网.(2011-11-03)[2021-10-08]. https:∥www.chinanews.com.cn/gn/2011/11-03/3433685.shtml。，性别不平等指数降低到16.8%，表明女性和男性在生殖健康、赋权和劳动力市场三个维度形成的不平等得到缓解。

但是，性别收入差异依然存在。《中国人类发展报告特别版》指出，缩小性别收入差距依然是收入分配领域需要重视的一大挑战(联合国开发计划署等，2019)。2019年，女性就业者占全社会就业人员的比重为43.2%，女性在全社会就业人员中比重保持在四成以上(4)2019年《中国妇女发展纲要(2011—2020年)》统计监测报告.国家统计局网.(2020-12-18)[2021-10-08]. http:∥www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202012/t20201218_1810126.html。。但中国的男性和女性就业人口之间存在巨大的收入差距，第三次中国妇女社会地位调查显示，城乡女性劳动人口的平均收入仅为男性劳动人口的67.3%和56%(第三期中国妇女社会地位调查课题组，2011)。有研究指出，女性在劳动力市场上没有受到公平对待，女性在劳动力市场中所占份额的增长和女性平均收入的增长都低于男性(Wang et al.，2016)。在收入分配的顶端，性别收入差距高于中间或底部，并且缩小的幅度也更小，也就是说，当女性从事高薪职业时，她们的收入也低于男性，这种收入差距的缩小非常缓慢(Blau & Kahn，2017；Juhn & Mccue，2017)。

然而，教育被普遍认为是缓解性别收入差异的重要因素，教育水平的提高促使女性进入更多高薪的职业领域，如金融、科学、技术、工程和数学等曾经大部分被男性占据的领域，从而大大减弱男性和女性的收入差异(Paula，2010；闫琦等，2017)。

学界对城镇居民教育回报率的性别差异研究较多，而关于农村男性和女性教育回报率差异的研究较少，且没有得出一致结论。第一种观点认为男性教育回报率高于女性，如Wei et al.(1999)、侯风云(2004)、赵力涛(2006)的研究均得出男性教育回报率高于女性。第二种观点认为女性教育回报率高于男性。例如，国务院发展研究中心农村经济研究部《公共财政支持农村义务教育问题研究》课题组(2007)利用百村教育状况调查数据，得出农村女性教育回报率高于男性；张永丽和徐腊梅(2019)发现甘肃省贫困地区农村男性劳动力的教育回报率略低于女性；基于中国山西省947个农户微观数据，高梦滔和和云(2006)采用分位数回归方法，得出农村男性和女性劳动力多接受一年的教育能够使家庭收入分别提高14.1%和16.3%；梁润(2011)基于CHNS数据研究发现，分城乡和性别的教育收益率都基本呈现逐年递增的趋势，但城镇的教育收益率总是高于农村，而无论是城镇还是农村，女性的教育收益率都高于男性。

另外，有学者发现农村男性和女性的教育回报率在不同教育阶段、不同年龄阶段、不同收入分位上也存在差异。基于甘肃省15个贫困村的调查数据，运用倾向得分匹配法，张永丽等(2018)发现贫困地区农村的教育收益率存在显著的性别差异，女性在初中、高中和大学阶段教育上获得的教育回报高于男性，但在小学阶段教育上获得的教育回报低于男性，女性和男性在高中阶段教育回报最高。张永丽和徐腊梅(2019)发现甘肃省贫困地区46～64岁女性的教育收益率高于男性，15～45岁男性高于女性。刘玉萍和郭郡郡(2019)发现女性农民工各教育水平的回报均高于男性，且在不同收入分位上，女性的教育回报均高于男性。

回顾已有研究可以发现，现有文献并未重点关注农村流动人口自雇教育回报率的性别差异。农村的性别不平等一直存在，这导致女性在收入水平、创业参与等方面往往落后于男性，而教育对于缓解农村自雇群体的性别收入差距有何种影响？不同类型、不同地区的自雇群体又存在什么差异？本文试图对这些问题进行解答。

二、数据和模型设定

(一)数据来源

本文数据来源于2012—2018年原国家卫生和计划生育委员会组织的全国流动人口动态监测调查。该调查按照随机原则在全国31个省(区、市)和新疆生产建设兵团流动人口较为集中的流入地抽取样本点，采取分层、多阶段、与规模成比例的PPS方法开展抽样调查，内容包括个人特征、家庭成员与收支情况、就业情况等，为本文研究农村流动人口自雇的教育回报率提供了可靠资料。

本文仅关注农村流动人口样本，即保留年龄为16～64岁、户口性质为农业和农业转居民的劳动力样本，并剔除了缺失值、收入低于100元和高于10万元的极端值样本。在就业身份方面，根据前述自雇的定义和类型划分，自营劳动者、雇主作为自雇劳动力样本，样本数为367 107。该问卷定义自营劳动者的特征是既不被雇也不雇用他人，如果有亲属帮忙但不支付工资，经营者本人仍属自营劳动者。因此，自营劳动者作为生存型创业者样本，样本数为296 112，雇主作为机会型创业者样本，样本数为70 995。

从表1可知，每年样本超过4万人，总样本为367 107人。总体平均月收入为4 365.52元，男性在样本中所占比重达61%，平均受教育年限为9.15年，机会型创业人数占总人数的19%，生存型创业人数占总人数的81%。

表1 样本数据总体情况

从图1和图2可知，不同类型的自雇群体，女性的月平均收入都低于男性。自雇者的月平均收入随着教育水平的提高而增长，女性的月平均收入低于男性。

图1 不同自雇类型收入性别差异

图2 不同受教育程度自雇者的月平均收入

样本数据中不同类型的自雇者初中学历占比最高，大专及以上学历占比最低；机会型创业群体中，男性初中及以下学历占比明显低于生存型创业群体，女性初中学历占比与生存型创业群体持平，小学及以下学历占比低于生存型创业群体，而高中及以上学历占比，无论是男性还是女性都高于生存型创业者(见图3)。

图3 不同教育水平、不同性别和不同自雇类型的人数分布

对比男性和女性发现，在不同类型自雇群体中，女性在中高教育水平方面的比例明显低于男性。具体而言，女性机会型创业者、生存型创业者的小学及以下学历占比高于男性，女性机会型创业者初中学历占比与男性持平，高中及以上学历占比低于男性，女性生存型创业者初中及以上学历占比低于男性。

对样本数据中的受教育年限与对数收入进行拟合发现，在不控制其他变量的情况下，男性和女性的受教育年限对收入均有明显的正向影响，女性的教育回报率似乎已经与男性持平(见图4)。

图4 教育与对数收入

(二)模型设定

本文采用明瑟收入方程(Mincer,1974:152)来获取农村流动人口的教育回报率，基本方程如下：

Selflnincomei=β0+β1educi+γZi+εi

(1)

(1)式中，Selflnincomei代表劳动力自雇就业月收入对数；educi代表自雇劳动力受教育年限；Zi代表影响劳动者收入的控制变量，包括性别、以年龄及平方项近似代替工作经验及平方项(温兴祥,程超，2017)、是否结婚，以及地区特征、流动范围和年份虚拟变量；β0表示常数项；β1表示自雇劳动力的教育回报率；γ为控制变量的系数；εi是扰动项。

(三)变量选取

1.被解释变量

本文的被解释变量为农村流动人口的自雇月收入、生存型创业月收入、机会型创业月收入，并对月收入取对数处理纳入模型。根据问卷定义，自雇者的月收入为经营收入，具体指扣除营业用房租金、雇佣成本、进货成本等相关费用后的营业净收入。另外，鉴于本文采用的是不同年份的数据，为了消除价格因素的干扰，以2012年为基期，基于国家统计局发布的各省份的居民消费价格指数，对2013—2018年的收入进行平减。

2.核心解释变量

本文的核心解释变量为受教育年限，问卷中并没有受教育年限变量，根据受教育程度转换得到受教育年限，小学以下为0年，小学为6年，初中为9年，高中或中专为12年，大专为15年，大学为16年，研究生为19年。

3.控制变量

本文的控制变量有：(1)个体特征，包括性别、年龄、年龄的平方项、是否结婚；(2)地区特征，基于农村流动人口的目前所在地，按照传统方法划分为东部、中部、西部，西部为参照组(5)本文也采用国家统计局东部、中部、西部、东北地区的分类进行了实证分析，但发现与东部、中部、西部地区分类的实证结果类似，因此不再列示。；(3)流动范围，包括跨省、省内跨市、市内跨县，其中市内跨县为参照组；(4)年份虚拟变量，通过年份虚拟变量控制时间变化因素。

(四)描述统计

表2为各变量的描述统计。自雇者平均月收入为4 099.68元，机会型创业者的月平均收入为5 706.94元，生存型创业者为3 714.33元。可见，相较于生存型创业，从事机会型创业对农村流动人口收入的正向影响更大。另外，女性自雇者的月平均收入为3 590.17元，明显低于男性4 427.56元的月平均水平，自雇群体中性别收入差距依然存在。

表2 变量的描述统计(6)数据来源于2012—2018年中国流动人口动态监测调查数据。

自雇者平均受教育年限为9.15年，超过了义务教育法规定的受教育年限。机会型创业者平均受教育年限为9.62年，生存型创业者为9.04年。可见，教育水平越高，从事机会型创业的概率越大。此外，女性平均受教育年限为8.86年，男性为9.34年，女性的受教育水平低于男性。

从个体特征来看，自雇群体中男性占比为60.8%，高于女性，平均年龄为37岁，已婚人数占比为91%。从地区特征来看，自雇者在东部地区占比最高，达到35.6%，在中部、西部地区占比相差不大，分别为32.4%、32.0%。从流动范围来看，跨省流动人口最多，占50.4%，市内跨县流动人口最少，占18.3%。

三、实证结果与讨论

(一)实证结果分析

1.自雇教育回报率及性别差异

本文采用混合OLS方法(控制时间效应)，对自雇群体进行整体的教育回报率估计。根据表3估计结果的第一列发现，教育对于自雇者的收入有显著的正向作用，自雇者的教育回报率为3.9%。

为了反映教育回报率的性别差异，本文分男性和女性样本进行回归。根据表3估计结果的第二列和第三列发现，教育对于男性、女性自雇者的收入依然有显著的正向作用，女性的教育回报率为4%，高于男性的教育回报率(3.8%)。另外，为了证明教育回报率的性别差异在统计上是否显著，本文采用似无相关估计进行检验，结果见表4。从表4可知，在以受教育年限为教育变量的前提下，b1-b0为0.002，p值为0.022，这表明女性自雇者的教育回报率显著高于男性。也就是说，女性自雇者教育水平的增长使她们的收入效应超过了男性，可见教育对缓解自雇者性别收入差距非常重要。

表3 自雇教育回报率及性别差异估计结果

表4 自雇教育回报率的性别差异检验

为了反映不同教育水平的教育回报率，本文将受教育年限变量替换为受教育程度的虚拟变量进行回归。根据表3估计结果的第四列发现，初中、高中、大专及以上阶段的教育均对自雇者的收入产生了显著的正向影响。另外，基于国内外的研究(Iversen et al.，2010；曹黎娟，颜孝坤，2016)，本文采用公式“exp(不同教育阶段估计系数)-1”，可获得相比于参照组各教育阶段所导致的收入的增长率，即不同教育阶段的回报率(见表5)，初中阶段为16.32%，高中阶段为30.97%，大专及以上阶段为51.13%。由此可以看出，教育回报率随着教育水平的提高而增长，这与大部分学者得出的结论一致(刘玉萍，郭郡郡，2019；司秋利，张涛，2021)。另外我们发现，大专及以上阶段的教育回报率远高于初中和高中，这表明高等教育水平意味着更高的收入溢价，增加高等教育的可获得性对于农村流动人口至关重要。

为了反映不同教育水平的教育回报率的性别差异，本文分男性、女性样本进行回归。表3估计结果的第五列和第六列显示，男性、女性自雇者不同教育阶段的回报率依然显著为正。通过计算不同教育阶段的相对教育回报率发现，女性自雇者各教育阶段的回报率均高于男性(见表5)；但进行差异检验发现，女性自雇者初中、高中阶段的教育回报率显著高于男性，大专及以上阶段的回报率没有显著的性别差异(见表4)。

表5 自雇教育回报率及性别差异

2.自雇分类型教育回报率的性别差异

本文对机会型创业群体、生存型创业群体教育回报率的性别差异进行了估计。根据表6估计结果的第一列至第四列发现，女性机会型创业者的教育回报率为3.2%，低于男性(3.6%)，女性生存型创业者的教育回报率为3.7%，高于男性(3.1%)。进行性别差异显著性检验发现，女性机会型创业者的教育回报率显著低于男性，女性生存型创业者的教育回报率显著高于男性(见表7)。可见，女性生存型创业者教育水平的增长使她们的收入效应超过男性，而女性机会型创业者提升教育水平所创造的收入效应无法追上男性。

根据表6估计结果的第五列至第八列，与前文一致，采用公式计算出各教育阶段回报率。结果发现，在机会型创业群体中，女性高中阶段的教育回报率高于男性，初中、大专及以上阶段低于男性，在生存型创业群体中，女性各教育阶段的回报率均高于男性(见表8)。但进行性别差异检验发现，机会型创业者各教育阶段的回报率没有显著的性别差异，女性生存型创业者各教育阶段的回报率均显著高于男性(见表7)。

表6 自雇不同类型教育回报率性别差异估计结果

表7 自雇教育回报率的性别差异检验

表8 自雇不同类型教育回报率的性别差异

3.不同地区自雇教育回报率的性别差异

鉴于各地区教育资源、经济社会发展水平参差不齐，教育回报率也会存在差异。已有研究发现，各地区教育回报率的性别差异也有所不同(杨滢，汪卫平，2020)。为了反映各地区教育回报率的性别差异，本文分地区对不同性别样本进行回归。表9估计结果显示，东部地区女性自雇者的教育回报率低于男性，而中部、西部地区女性自雇者的教育回报率高于男性。进行性别差异检验发现，东部地区女性自雇者的教育回报率显著低于男性，西部地区女性自雇者的教育回报率显著高于男性，中部地区没有显著的性别差异(见表10)。而对比地区发现，东部地区自雇者的教育回报率最高，西部次之，中部最低。东部地区发展较快，教育资源丰富、质量较高，整体收入水平也较高，教育回报率高于中部和西部地区毋庸置疑。但东部女性自雇者教育水平提升所带来的收入效应低于男性，这表明虽然在教育上男性和女性趋于平等，但似乎在自雇收入方面男性依然高出女性一截。可能的原因是，女性参与自雇就业的比例低于男性，并且没有充分的针对性政策措施来扶持女性进行自雇创业。

表9 自雇教育回报率性别差异分地区估计结果

表10 自雇教育回报率的性别差异检验

(二)进一步讨论

1.自雇不同性别教育回报率随时间变化的结果

随着时间变化，教育和收入水平都会有所改变。根据本文数据，2012—2018年，女性自雇者的平均受教育年限由8.62年提升到8.96年，男性则由9.06年提升到9.66年；女性自雇者的平均月收入由3 333.03元上涨到3 950.49元，男性则由3 871.51元上涨到5 375.1元。可见，男性和女性的受教育水平及收入水平都有所提升。那么，男性和女性自雇者的教育回报率又是如何变化的呢？

为了回答这一问题，本文分不同性别样本，纳入受教育年限和年份的交叉项进行回归。根据表11估计结果的第一列至第三列可以发现，与2012年相比，2013—2015年男性自雇群体的教育回报率显著下降，2016—2018年显著上升；2013年男性机会型创业群体的教育回报率显著下降，2018年显著上升；2013—2015年男性生存型创业群体的教育回报率显著下降，2018年显著上升。根据表11估计结果的第四列至第六列可以看出，与2012年相比，2013年女性自雇群体的教育回报率显著下降，2018年显著上升；2014年及2016—2018年女性机会型创业群体的教育回报率显著上升；2013年及2015—2017年女性生存型创业群体的教育回报率显著下降。

表11 自雇不同性别教育回报率时间趋势估计结果

整体来看，自雇群体、生存型创业群体、机会型创业群体的教育回报率均呈现稳中有升的趋势，可见随着时间推移，教育投资对自雇者收入的重要性越来越凸显。另外，相比生存型创业，机会型创业的教育回报率均稳定上升，并且女性机会型创业者教育回报率的增长速度快于男性，这表明机会型创业对于实现女性个人价值、缩小男女收入差距具有重要影响。

2.性别收入差距分解

前文提到，性别收入差距是我国收入分配的一大挑战，而根据本文数据，女性自雇者的月平均收入也明显低于男性，自雇群体中依然存在性别收入差距问题。那么在男性和女性的收入差异中，个体禀赋特征无法解释的部分占比为多少？随时间变化是否会有所改变？不同教育水平下是否存在差异？这对缓解性别收入差距有何启示？为了回答这些问题，本文采用Oaxaca-Blinder分解方法，借鉴刘泽云(2008)的研究，对不同年份、不同教育水平的性别收入差距进行分解。本文个体特征的解释变量包括受教育年限(不同教育水平的分解不含这一项)、年龄、年龄的平方项、是否结婚。

根据表12的分解结果可以看出，2012—2018年，性别收入差距虽然呈现扩大趋势，但不可解释部分占比在不断下降，这表明女性自雇者在市场上可能受到的不公平待遇有所缓解，有利于更多女性加入自雇创业的行列。根据表13的分解结果发现，高中阶段不可解释部分占比明显高于初中阶段，但整体呈下降趋势，特别是在大专、本科及以上阶段，不可解释部分占比降幅很大。可见，随着教育水平的提高，女性自雇者可能受到的不公平待遇会得到极大缓解，这也充分说明高等教育对于女性个人发展及缓解性别收入差距的重要性。但总体来说，不可解释部分占比依然很高，因此需要关注女性自雇者可能受到的差别对待，对女性自雇创业给予更多鼓励和支持。

表12 性别收入差距分解结果(2012—2018年)

表13 性别收入差距分解结果(不同教育水平)

四、结论与启示

本文采用2012—2018年流动人口动态监测调查数据，实证探讨农村流动人口自雇教育回报率的性别差异，得出以下结论。第一，整体来看，女性自雇者的教育回报率显著高于男性；分教育阶段看，女性自雇者初中、高中阶段的教育回报率显著高于男性，大专及以上阶段的教育回报率没有显著的性别差异。第二，整体来看，女性机会型创业者的教育回报率显著低于男性，女性生存型创业者的教育回报率显著高于男性；在各教育阶段，机会型创业者的教育回报率没有显著的性别差异，女性生存型创业者的教育回报率均显著高于男性。第三，东部地区女性自雇者的教育回报率显著低于男性，西部地区女性自雇者的教育回报率显著高于男性，中部地区没有显著的性别差异。第四，从时间趋势来看，自雇群体、生存型创业群体、机会型创业群体的教育回报率均呈现稳中有升的趋势，且女性机会型创业者教育回报率的增速高于男性。第五，随着时间的变化和教育水平的提高，女性自雇者可能受到的不公平待遇会得到缓解。

根据研究结论可以得出以下两点政策启示。第一，不断提高农村女性的受教育程度。加大对农村女性的教育投入，教育财政支持持续向农村倾斜，要特别重视女性高等教育层级的资本投入，培养更多的高学历女性人才。第二，鼓励农村女性进行机会型创业。为其提供金融、财税政策等各方面的支持，营造良好的创业环境，加强农村女性劳动力的创业知识普及和职业技能培训，提升其就业能力和人力资本水平，进而提高其自身竞争力和抗风险能力。

但本研究依然存在一些不足之处：第一，教育变量存在内生性问题，但本文没有找到一个合适的工具变量进行解决；第二，明瑟收入方程应采用劳动收入作为因变量，而自雇者收入包括资本回报与劳动收入，我们无法对二者进行分离。即便如此，本文的研究结论仍然有一定的借鉴和参考价值。