为了提高农村劳动力素质水平，促进农村经济发展，中国政府采取了若干措施对农村劳动力进行培训。而对于这些培训，农户参与的积极性如何？培训的效果又如何？这些都是政府与学者十分关心的问题。传统对劳动力培训的研究主要是基于OLS估计的潜在收入模型，实际上，农户之间存在异质性，分为个体异质性和村庄异质性。个体异质性是指即使在控制了所有可以控制的可观测变量后，由于受个人能力等不可观测因素的影响，农户对培训的效应仍存在差异；村庄异质性是指农户劳动力培训的效应可能受所在村庄的不同而不同。由于这两种异质性的存在，传统的OLS方法对劳动力培训的效应估计并不准确。目前对于个体异质性的解决方法有基于倾向得分的解决方法和基于边际处理效应MTE的解决方法。而一般对于村庄异质性的解决方法是多水平模型，本文在此基础上将多水平模型和个体异质性模型相结合，并利用云南省红河哈尼族彝族自治区2008年对农户劳动力培训的抽样调查数据进行实证分析。　　经检验分析，红河州2008年农户劳动力培训数据存在个体异质性和村庄异质性，在此基础上，运用多水平框架下的个体异质性模型估计了劳动力培训的效应，最终得出以下结论：　　一、可观测因素对农户收入和培训决策的影响随着村庄的不同而发生变化，个体异质性和村庄异质性同时影响劳动力培训效应的估计。多水平个体异质性模型同时考虑了这两种异质性，对劳动力培训的效应做出了合理的估计。　　二、劳动力培训确实能够提高农户的收入水平，参加培训的农户收入提高了19.29％，高于从农户中随机抽取一户参加培训收入水平的提高程度（16.43％），而从未参加培训的劳动力中随机抽取一户参加培训的效应为12.88％，低于实际参加培训的效应。　　三、培训政策发挥了政策引导作用，使参加培训的农户是参与意愿高的农户，未参加培训的农户即是参加意愿低的农户，其通过培训获得的收益大于未参加培训的农户参加培训后将获得的收益。　　四、OLS估计方法和基于倾向得分的平滑差异方法、普通配对方法均高估了劳动力培训的效应，基于MTE的参数方法估计所估计的效应也大于半参数的异质性工具变量模型，遗传配对方法估计平均处理效应和基于MTE的半参数估计方法相差不大。