1. 引言
一直以来，大学生就业问题是关乎国计民生的重要公共问题。2022年，中国高校毕业生预计将达到1076万人，庞大的就业群体与大洗牌的就业市场形成了鲜明对比，而大学生能够选择扎根农村进行创业，背后有深深的国家和地方层面的政策支持。自2021年11月份教育部印发《关于做好2022届全国普通高校毕业生就业创业工作的通知》以来，中国各省市就业工作领导小组制定了本地关于高校毕业生就业创业的若干文件，进一步助力大学生创业。2022年4月19日教育部召开《2022届全国普通高校毕业生就业工作第三次调度视频会》，指出要在运用政策性岗位的基础上要多开拓市场性岗位，从结构层面解决高校毕业生就业难题。大学生作为市场性就业的主力军，选择农村作为创业的主要阵地既能够有效地缓解应届毕业生的就业压力，也为乡村振兴战略提供源源不断的人才支持。
已有研究表明，大学生农村创业意愿普遍与大学期间的创业教育、创业环境、个人能力和高校扩招政策等因素密切相关，而在国家大力推进“双创”、乡村振兴的背景下，财政支持、政策支持等宏观因素也会直接影响到农村创业行为的产生与发展。尽管关于大学生就业创业和农村创业的相关研究已有很多，但关于大学生选择农村创业的相关研究仍不够丰富，尤其是大学生选择农村创业的动因和大学生农村创业的路径研究甚少。在当下高校毕业生就业形势严峻的时代背景下对这些问题进行研究，对于促进大学生就业、实现乡村振兴有很强的现实指导意义。
基于此，本文提出以下研究问题：影响大学生回农村创业的关键因素有哪些；大学生回农村创业的路径有哪些；如何改善农村创业环境以提升大学生农村创业的意愿。
2. 文献综述
2.1. 关于大学生创业的研究
大学生创业的研究主要集中在大学生创业意愿的影响因素、大学生创业教育、大学生创业环境等方面。大学生创业教育及其体系的构建是大学生创业的主要推动力，不少高校从事教育学、思想政治工作和学生就业管理相关工作的学者对此问题进行过探讨。大学生创业意向受到多重因素的影响，基于GEM模型提出的9个环境要素、创业前的竞争情报因素、个体和社会环境视角下的个体素质与心理因素是学者们提出的主要观点[1]。通过对大学生创业意愿影响因素的分析，在创业环境和支持体系的建设层面，大学生创业受到高校、政府、企业以及社会多方的影响；但目前来看高校关于引导大学生创业的教育体系不够完善，体现在创业类课程内容及体系设计、创业师资配备与校企联合、创业教育的实践性等方面[2]。通过对中国已有的大学生创业支持政策和大学生创业教育政策的回顾，有学者提出政府要提供良好的创业环境并营造鼓励大学生创业的氛围，完善大学生创业商业环境服务体系和政产学研协同支持大学生创业，作为高校应大力开展创业教育[3]。
2.2. 关于农村创业的研究
在乡村振兴政策支持下，农村创业尤其是乡村旅游，通过特色产业拉动、产业融合等模式推动了农业经济发展[4]。然而，其发展仍受制度约束、供应链不强、农民能力有限及资源获取难等多重制约。当前农民创业多受家庭、经历、地区等因素影响，且以模仿为主，创新不足。社会资本与风险态度显著影响创业动力与绩效。此外，青年创业面临激励政策不完善、融资难等问题。为此，应加强顶层设计与分区施策，推动文旅农融合，加快数字乡村与基础设施建设，并提升农村教育质量与人力资本。
2.3. 关于大学生农村创业的研究
在当前就业形势下，大学生农村创业空间广阔，但普遍意愿不足[5]。其中超过80%的创业者属于主动选择[6]。其创业动机多基于自我实现，与社区需求结合不足，加之创业教育不够系统、农村支持体系薄弱，导致成功率偏低[7]。
为改善这一局面，需推动国家支持政策具体化，并增强大学生对农村创业的感知与认同。研究显示，高校扩招政策实施后，农村大学生的平均创业率提升了约5%，且该影响存在地区、性别等差异。因此，优化政策环境对激励大学生返乡创业具有积极作用。
3. 研究设计
3.1. 研究方法与数据来源
3.1.1. 研究方法——定性比较分析法(QCA)
查尔斯·拉金(Charles C. Ragin)于1987年提出了定性比较分析方法(QCA)，不同于传统的线性相关分析思路，他基于集合论和布尔代数来分析条件和结果之间的关系，从集合而不是相关的角度考察自变量和因变量之间的非线性关系，并用布尔代数算法形式化了人们分析问题的逻辑过程。作为以案例为样本的一种数据分析方法，通过研究不同条件变量的组合与结果变量之间的关系，得出导致结果变量发生或者不发生的条件组合。
大学生选择在农村进行创业受到多方因素的影响，单一因素往往不是导致大学生选择农村创业的决定性因素。QCA既可以分析单一因素对结果产生的覆盖率和一致性，也可以分析不同前置自变量的逻辑组合与因变量产生与否的相关关系，因此在探究本文的研究问题时，采取QCA的研究方法进行案例样本的分析有很强的现实解释力。除了一些众所周知的英文缩写，如IP、CPU、FDA，所有的英文缩写在文中第一次出现时都应该给出其全称。文章标题中尽量避免使用生僻的英文缩写。
3.1.2. 数据来源
本文结合研究需要设计了“大学生农村创业意愿的调查”问卷在大学生群体中进行发放，发放方式为“问卷星”在线链接，发放范围包括16岁至40岁之间的目标群体。问卷对目标群体的农村创业意愿和对不同环境因素的态度进行了分析，共回收131份有效问卷，形成了本文的原始数据库。
3.2. 大学生农村创业意愿的模型构建与研究假设
3.2.1. 大学生农村创业意愿的模型构建
大学生农村创业属于创业行为和创新行为的一种类型，通过查阅相关文献，发现已有研究大多从创业环境对创业意愿的影响入手，分析了不同创业环境对创业意愿的影响，其中采用最多的是分析企业竞争力的GEM模型和分析创新应用与采纳的TOE分析框架。本部分在已有模型的基础上结合上海财经大学2016年组织的“中国农村创业现状调查”(简称“千村调查”)对村落营商环境的测量，构建起本文的研究框架。
① GEM模型
GEM (Groundings; Enterprises; Markets)模型是两位加拿大学者(Tim Padmore和Henrev Gibson)对钻石模型进行改进提出的一种分析企业集群竞争力的模型。其中基础要素是整个创新系统的供应要素(即生产过程的投入要素)，包括“资源”和“设施”两个因素；企业要素是整个系统的结构要素(决定了产业集群生产效率)，包括“供应商与相关企业”和“厂商结构与战略”两个因素；市场要素是整个产业集群的需求要素，由“本地市场”和“外部市场”两个因素构成。国内外已有的研究大多是对GEM模型的提出的九个创业环境要素进行一定的修正(见表1)。
Table 1. Elements of entrepreneurial environment based on GEM model
表1. 基于GEM模型的创业环境要素
作者 |
年份 |
创业环境要素 |
Gnyawali、Fogel [8] |
1994 |
创业管理技能、社会经济条件、政策和工作程序、资金支持、对创业的非资金支持 |
Saxenian |
2000 |
工业体系、人才市场、社会网络、社会文化氛围 |
Scott |
2003 |
政治环境、经济环境、社会文化环境 |
池仁勇[9] |
2002 |
创业网络系统、创业风险管理系统、创业孵化系统、创业者培训系统、企业培训系统、成功报酬系统 |
高建、姜福彦、李习保[10] |
2003 |
金融支持、政府政策、政府项目、教育和培训、研究开发转移、商业环境和专业基础设施、国内市场开放程度、实体基础设施、文化及社会规范 |
张玉利[11] |
2004 |
社会经济条件、政府政策和工作程序、金融与非金融支持、创业与管理技能 |
郭元源[12] |
2006 |
环境支持、经济基础、文化支撑、科教支撑、服务支持 |
蔡莉[13] |
2007 |
政策法规环境、科技环境、市场环境、融资环境、文化环境、人才环境 |
苏益南[14] |
2009 |
经济环境、政策环境、教育和培训环境、社会文化环境、融资环境 |
张秀娥、何山[15] |
2010 |
资源要素环境、嵌入型要素环境 |
刘新智、刘雨松[16] |
2013 |
政府服务、政策支持、金融支持、创业氛围、基础设施、公共服务、技术壁垒、法律保障 |
张晓芸、朱红根、解春艳[17] |
2014 |
政策支持环境、社会经济环境、科技文化环境、金融服务环境、基础设施环境 |
蔡娟、王勇[18] |
2019 |
政策支持、政府服务、教育培训、金融支持、基础设施、创业氛围、法律环境、市场环境 |
郝政、何刚、王新媛、张勇[19] |
2022 |
人力资源、市场规模、政府规模、硬件设施、金融资本、软件设施 |
② TOE框架
Tornatzky和Fleischer于1990年提出的TOE (技术–组织–环境)框架，最初用于分析企业采纳创新技术的影响因素。该框架认为，影响创新采纳的关键因素可归纳为技术、组织和环境三个维度。技术维度关注技术本身的特征及其与组织结构和能力的匹配程度；组织维度涵盖制度、规模、资源以及内部流程等因素；环境维度则涉及市场结构、政府政策等外部情境。
在中国，学者们广泛运用TOE框架研究数字治理、电子政务等领域。相关研究探讨了省级政务大数据发展水平、地方政府网站建设绩效、政府数字治理路径以及数据协同治理水平等问题，均从技术、组织和环境三个层面分析其影响因素与实施路径。此外，TOE框架也被应用于更广泛议题的分析中。例如，在民族地区贫困治理、企业原始创新绩效、制造业绿色转型以及新型研发机构创新绩效等研究中，学者们结合具体情境对三个维度的内涵进行了相应拓展与界定，体现了该框架在不同领域的适用性与解释力。
③ “中国农村创业现状调查”
上海财经大学2016年组织的“中国农村创业现状调查”(简称“千村调查”)，将熟悉中国农村创业情况的乡镇长、村主任或村支书、村委会班子成员、创业者和非创业者的村民都纳入数据采集对象，调查区域跨域30多个省、直辖市、自治区、特别行政区，走访村寨共计1500多个，访谈对象达到近2万人次。在“千村调查”中，对村落营商环境的测量主要从以下几个方面展开。教育与培训，由教育程度和技能培训衡量；人口流动数，文化与制度，交通运输通信，吸引外部资本的能力以及村落创业政策。
④ 本文研究框架的提出
基于GEM模型、TOE框架和“千村调查”关于创新创业影响因素的相关研究，本文从技术环境、政策环境和组织环境三个方面分析大学生农村创业的驱动因素，提出了“TPO”分析框架(见表2)。
Table 2. The entrepreneurial environment analysis framework proposed in this article—TPO framework
表2. 本文提出的创业环境分析框架——TPO框架
一级指标 |
二级指标 |
指标说明 |
技术环境 |
平台支持(X1) |
是否有支持大学生创业的专业技术平台，如设有创业孵化基地 |
技术支持(X2) |
是否提供创业技术支持，如高技术人才的定期指导 |
制度环境 |
政策支持(X3) |
金融服务政策 |
当地是否有支持大学生创业的金融政策，如无门槛或低门槛贷款政策、租金减免政策 |
人才培育政策 |
当地是否出台了关于创业人才培训的政策 |
组织环境 |
创业传统(X4) |
当地人是否很支持在农村进行创业或有创业的传统 |
高层支持(X5) |
当地行政领导是否对大学生创业持支持态度 |
对外融资(X6) |
当地是否有吸引外部资本的能力，即外部资金是否有持续流入 |
产业体系完整度(X7) |
当地产业结构是否完整，即是否兼具农业、工业、服务业 |
基础设施(X8) |
当地的道路、通讯、电力、互联网、自来水设施是否完善 |
资源富裕程度(X9) |
当地是否有充足且富裕的具有经济价值的资源 |
其他 |
学历(X10) |
是否具有大学本科/大专及以上学历 |
年龄(X11) |
连续变量 |
户籍(X12) |
是否为农业户籍 |
3.2.2. 研究假设的提出
本文的研究问题为大学生选择农村创业的影响因素有哪些、大学生农村创业的选择路径有哪些，两者都属于探索性和验证性兼具的研究问题，既需要实证检验同时也需要规范推论，据此研究目的本文提出以下假设。
假设1：大学生农村创业意愿与农村技术环境支持程度呈正相关关系。
假设2：农村制度环境支持程度越高，大学生农村创业意愿越高；反之亦然。
假设3：农村组织环境支持程度越高，大学生农村创业意愿越高；反之亦然。
假设4：创业者的学历越高，其回农村创业的意愿就越强，反之亦然。
假设5：创业者的年龄越大，其回农村创业的意愿就越低，反之亦然。
假设6：农村户籍的创业者更容易返乡创业；城市户籍的创业者回农村创业的意愿较低。
假设7：大学生农村创业受到技术环境、制度环境、组织环境的共同影响，而不是单一环境要素的影响。
4. 实证结果及其分析
4.1. 数据校准与真值表构建
研究选取的变量既有类别变量也有连续变量，因此不能仅采用清晰集进行分析，可以结合模糊集和多值集赋值方法对原始数据进行校准(Clibration)。清晰集将变量取值分为是(1)和否(0)，变量X12采取此类划分标准；模糊集首先需要对非0~1之间取值的变量进行校准，完全隶属(1)与完全不隶属(0)之间存在若干取值，也存在既属于也不属于的最大模糊点(0.5)，变量X11采取模糊集的标准进行校准；存在程度上等距或等比递进的变量采取多值集进行赋值，如本文采取的0、0.33、0.66、1四个取值标准，变量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、Y属于此类变量，因此采取了多值集的划分。本文将收集到的原始数据运用fsQCA软件进行计算，得出133个调查对象样本的真值表。多值集和清晰集的赋值比较简单，模糊集的赋值相对复杂，需要设置锚点与最大模糊点。针对创业群体的年龄这一需要模糊集校准的连续变量，设置22岁为完全属于的锚点、35岁为最大模糊点、60岁为完全不属于的锚点，这是考虑到中国大陆大学生本科毕业的普遍年龄在22岁左右、博士研究生毕业的年龄一般在35岁以下这一实际情况、60岁则达到了法定退休年龄不能归为毕业后创业的群体。
4.2. 单项前因条件的必要性与充分性验证
QCA主要分析各自变量如何组合对因变量产生影响的，但在多个案例中可能存在同一前因条件，此时就需要对这类变量进行单独分析，以判断其是否是导致结果产生的必要或充分条件。一般来看必要条件(necessary condition)的判定需要满足Coverage (Xi ≤ Yi) ≥ 0.9，即结果出现时包含该条件的案例的概率都大于等于0.9时即可判定该条件为必要条件(Rihoux & Lobe, 2010)；充分条件(sufficiency condition)的判定需要满足Consistency (Xi ≤ Yi) ≥ 0.8，即该条件出现时结果也出现的概率大于等于0.8时即可判定该条件为充分条件(Rihoux & Lobe, 2010)。
如表3、表4所示，在“愿意农村创业”作为结果变量的单因素必要性与充分性分析中，一致性大于等于0.8的有X3、X4、X8、X11、~X7、~X10，覆盖率大于等于0.9的有~X11，因此没有单一变量可以看作是“愿意农村创业”结果出现的充要条件。而在“不愿意农村创业”作为结果变量的单因素分析中，一致性大于等于0.8的有X1、X4、X11、~X7、~X9、~X10，覆盖率大于等于0.9的单一条件变量并不存在，因此没有单一变量可以看作是“不愿意农村创业”结果出现的充要条件。
至此，本文提出的假设1、假设2、假设3、假设4、假设5、假设6这三个研究假设中，学历、年龄、户籍三个控制变量和技术环境、制度环境、组织环境等自变量与“农村创业意愿”这一因变量之间的相关性假设均不成立，并未有影响农村创业意愿的充要条件出现。
Table 3. Analysis of the necessity and adequacy of single factor “Willingness to Start a Rural Business”
表3. “愿意农村创业”的单因素必要性与充分性分析
前因条件 |
异质性 |
覆盖率 |
前因条件 |
异质性 |
覆盖率 |
X1 |
0.798602 |
0.630034 |
~X1 |
0.457762 |
0.772481 |
X2 |
0.770769 |
0.659053 |
~X2 |
0.499860 |
0.723775 |
X3 |
0.917902 |
0.723116 |
~X3 |
0.364522 |
0.617030 |
X4 |
0.916644 |
0.636558 |
~X4 |
0.322657 |
0.767976 |
X5 |
0.708532 |
0.734522 |
~X5 |
0.573427 |
0.640325 |
X6 |
0.755664 |
0.683837 |
~X6 |
0.483217 |
0.639934 |
X7 |
0.497063 |
0.773955 |
~X7 |
0.821678 |
0.674668 |
X8 |
0.854301 |
0.716363 |
~X8 |
0.466189 |
0.698319 |
X9 |
0.588811 |
0.79150 |
~X9 |
0.780559 |
0.699287 |
X10 |
0.626154 |
0.811345 |
~X10 |
0.824615 |
0.757647 |
X11 |
0.971049 |
0.572949 |
~X11 |
0.160699 |
0.972081 |
X12 |
0.493007 |
0.568548 |
~X12 |
0.506993 |
0.510563 |
Table 4. Analysis of the necessity and adequacy of single factor “Unwillingness to Start Rural Entrepreneurship”
表4. “不愿意农村创业”的单因素必要性与充分性分析
前因条件 |
异质性 |
覆盖率 |
前因条件 |
异质性 |
覆盖率 |
X1 |
0.843252 |
0.572217 |
~X1 |
0.454797 |
0.660137 |
X2 |
0.778212 |
0.572351 |
~X2 |
0.536423 |
0.668084 |
X3 |
0.736965 |
0.499376 |
~X3 |
0.591382 |
0.861032 |
X4 |
0.886667 |
0.529623 |
~X4 |
0.391545 |
0.801598 |
X5 |
0.625528 |
0.557778 |
~X5 |
0.702276 |
0.674528 |
X6 |
0.683902 |
0.532337 |
~X6 |
0.593821 |
0.676422 |
X7 |
0.539350 |
0.722343 |
~X7 |
0.831220 |
0.587047 |
X8 |
0.765854 |
0.552379 |
~X8 |
0.606748 |
0.781752 |
X9 |
0.609756 |
0.705019 |
~X9 |
0.819675 |
0.631626 |
X10 |
0.693334 |
0.772744 |
~X10 |
0.830732 |
0.656516 |
X11 |
0.994634 |
0.504786 |
~X11 |
0.158537 |
0.824873 |
X12 |
0.434959 |
0.431452 |
~X12 |
0.565041 |
0.489437 |
4.3. 前因条件组合的路径分析
将X1~X9这9个条件变量和“农村创业意愿”这一结果变量纳入fsQCA3.0进行分析，在设置案例出现频率时将出现次数大于等于3、一致性大于等于0.8作为节点，并根据农村创业的实践将X3 (政策支持力度)、X6 (对外融资能力)和X8 (基础设施条件)这三个变量设置为present，其余变量为present or absent，得出了“愿意农村创业”和“不愿意农村创业”的前因条件组合分析(见表5和表6)。
4.3.1. “愿意农村创业”的前因条件组合路径及其分析
在创业意愿显示为“愿意农村创业”的条件组合中，可以看到有X1*X2*X3*X4*X5*X6*X8、X1*X2*X3*X4*X6*~X7*X8*~X9和~X1*~X2*X4*~X5*~X6*~X7*~X8*~X9这三条路径有较高的一致性和覆盖率，分别对应了20个、20和11个案例，总的一致性达到0.827914，总的覆盖率为0.724965，至此假设7得到验证。
Table 5. The combination of antecedent conditions for “Willing to Start a Business”
表5. “愿意创业”的先决条件组合
结构 |
中间解决方案 |
1 |
2 |
3 |
X1 |
|
|
|
X2 |
|
|
|
X3 |
|
|
|
X4 |
|
|
|
X5 |
|
|
|
X6 |
|
|
|
X7 |
|
|
|
X8 |
|
|
|
X9 |
|
|
|
样本数量 |
20 |
20 |
11 |
异质性 |
0.816762 |
0.906709 |
0.896082 |
原始覆盖率 |
0.603567 |
0.496154 |
0.273462 |
独特覆盖率 |
0.133566 |
0.0225174 |
0.0467831 |
整体解决方案的一致性 |
0.827914 |
整体解决方案覆盖范围 |
0.724965 |
来源：fsQCA3.0操作后获得。注：频率截止 = 3，一致性截止 = 0.914546。假设：X3、X6和X8。表示条件的存在或高成员分数。表示条件的不存在或低成员分数。
第一条创业路径常见于资源丰富（如农业、旅游等）、基础设施完善、创业氛围浓厚的村落。村民普遍支持创业，且有组织与政策支持，易吸引外部资金，属于“资源驱动、政策保障、村民积极参与”的类型。第二条路径多见于资源薄弱但基础设施较完善、政策支持有力的村落。尽管产业基础不健全，但村民热情高、对外交流便利，形成一定创业传统，外部资金愿意进入，可归为“政策带动、村民积极参与”的路径。第三条路径则存在于资源贫乏、基础设施落后、缺乏政策与领导支持的村落。尽管条件艰苦，但村民间存在创业风气，人力资源成为主要支撑，属于依赖“村民自发参与”的创业类型。
4.3.2. “不愿意农村创业”的前因条件组合路径及其分析
在创业意愿显示为“不愿意农村创业”的条件组合中，可以看到有~X1*~X2*~X3*~X5*~X7*~X9、~X2*~X3*X4*~X5*~X7*~X9和X1*X2*~X4*~X5*~X7*~X9这三条路径有较高的一致性和覆盖率，分别对应了6个、7个和5个案例，总的一致性达到0.822743，总的覆盖率为0.580379。
在第一条不愿意创业的路径中，大学生不愿意再农村创业的主要原因在于所在村落没有丰富的经济资源且没有完善的产业体系，村落没有关于创业的政策支持和技术平台支持，村领导也没有勇于创业的决心。在第二条不愿意创业的路径中，尽管村落村民有创业的传统且有成功案例，但其所在村落没有丰富的经济资源且产业结构不完整，村落不提供技术与政策支持，村领导也没有支持的意愿，因此创业意愿也很低。在第三条不愿意创业的路径中，尽管村落为创业者提供了技术支持，但村民中并无创业传统、村领导也不支持创业，加之村落的产业体系不完整、资源不富裕，因此大学生考虑到这些背景也没有很高的创业意愿。
Table 6. The combination of antecedent conditions for “Unwilling to Start a Business”
表6. “不愿意创业”的先决条件组合
结构 |
中间解决方案 |
1 |
2 |
3 |
X1 |
|
|
|
X2 |
|
|
|
X3 |
|
|
|
X4 |
|
|
|
X5 |
|
|
|
X6 |
|
|
|
X7 |
|
|
|
X8 |
|
|
|
X9 |
|
|
|
样本数量 |
6 |
7 |
5 |
异质性 |
0.848151 |
0.880206 |
0.858177 |
原始覆盖率 |
0.270949 |
0.324174 |
0.289268 |
独特覆盖率 |
0.0120324 |
0.0214498 |
0.0288888 |
整体解决方案的一致性 |
0.822743 |
整体解决方案覆盖范围 |
0.580379 |
来源：fsQCA3.0操作后获得。注：频率截止 = 3，一致性截止 = 0.81404。假设：X3、X6和X8。表示条件的存在或高成员分数。表示条件的不存在或低成员分数。
5. 研究发现与政策建议
5.1. 研究发现
本文以技术、制度、组织环境为条件变量，以农村创业意愿为结果变量，分析导致“愿意”与“不愿意”农村创业的路径。研究发现：首先，大学生回农村创业意愿并非由单一因素直接决定，而是技术、制度、组织等多维因素组合影响的结果，具有多因并发的特征。其次，愿意回村创业呈现三条路径：一是“资源为基础、政策保障、村民自愿”型；二是“政策支持、村民积极参与”型；三是“村民积极参与”的风险型创业。三者均包含“创业传统”这一关键因素，说明无论政策与经济资源是否完备，村落已有的创业传统能显著提升大学生的创业倾向，凸显其作为“软件资源”的决定性作用。最后，不愿意回村创业的路径普遍存在经济资源不足与产业结构不完善这两项“硬件资源”缺失。此外，政策支持不足、技术支撑薄弱、村领导态度消极也会降低创业意愿。研究表明，即便具备创业传统，若硬件资源匮乏或政策技术支援缺失，仍会削弱大学生的回乡创业热情。综上，创业传统是激励返乡创业的核心软因素，而资源、产业、政策与技术等硬条件的欠缺则会明显抑制创业意愿的形成。
5.2. 政策建议
大学生返乡创业是推动乡村振兴的重要途径，其成功需要政府、村集体、企业及大学生多方协同。由于各地资源与制度差异显著，“一刀切”政策效果有限，需依据不同路径提供精准支持。针对“有传统、无资源”的潜力型村落，政策应注重“软件激活”，通过专项基金、市场对接和数字基建，帮助将创业传统转化为经济价值；村集体可挖掘文化故事，以轻资产模式吸引大学生参与。针对“无传统、无资源”的扶持型村落，需“硬件筑底”与“软件培育”结合，政府优先完善基础设施并引入初始产业，同时通过培训村干部、引入创业指导、设立试错基金等方式培育创业氛围。
此外，企业应依据村落类型扮演市场链接者或产业导入者角色，大学生则需提升环境分析能力，选择适合自身的创业模式，共同开辟乡村发展新路径。