電子商務發展對農村居民收入水平的影響研究
——基于“電子商務進農村綜合示范”政策的準自然實驗

侯柯宇

北京郵電大學經濟管理學院，北京 100876

0 引言

黨的二十大報告對全面推進鄉村振興作出重要部署，強調“堅持農業農村優先發展”“加快建設農業強國”。《“十四五”電子商務發展規劃》中提出的七大主要任務之一為“服務鄉村振興，帶動下沉市場提質擴容”。我國政府高度重視農村電商發展，出臺了多項涉農電商政策，其中電子商務進農村綜合示范政策（以下簡稱“電商進農村政策”）在數字鄉村建設中實施范圍最廣、力度最大［1］。電商進農村政策的實施重點是大力發揮政府作用，以國家電子商務進農村綜合示范項目創建為契機，不斷推進電商工作創新發展，堅定廣大電商從業者做好互聯網工作和農產品銷售的決心和信心，助力產業增效、農民增收。筆者以此為對象，研究農村電子商務政策對農村居民收入的影響。

農村電子商務發展在理論意義上具有正向作用，但部分國外學者認為電子商務會降低農產品價格的離散度，使其利于買者受益而非賣者［2］。同時，電商平臺的集群效應會導致農民收益不平衡，只有少數獲益［3］。而國內學者大多通過實證研究，提供電子商務對農民收入增加有正向影響的證據［4-11］。還有一些基于我國場景的實證研究發現，通過數字普惠金融［10］、數字賦能［11］、增強信息供給［12］、互聯網資本［13］，電子商務能促進農民增收。另外，部分學者認為在我國相對發達的東部地區，電商發展對農民的增收效應高于中西部地區［14］。部分學者則認為電商發展對農民的增收效應在我國中西部地區更明顯，因為發展較差地區農民收入起點更低，收入增長空間更大［5，9］。

由于國情差異，國內外學者對電子商務增收效應的研究存在爭議。另外，對于地區增收效應的觀點不同有可能來自內生性問題，導致無法很好地識別電子商務對農民增收的影響。而電商進農村政策提供了一個比較好的準自然實驗，結合縣級層面的各種數據，該研究能夠較為充分地考察電子商務對農民收入的影響，并試圖回答：在該政策的推動下，電子商務發展是否有助于提高農民收入；哪些異質性因素會影響電商進農村政策對農民增收的影響。

1 模型構建與變量說明

1.1 基準模型設定

將2014 年開始實施的“電子商務進農村綜合示范”政策作為準自然實驗，采用雙重差分法驗證電子商務發展對農村居民收入水平的影響。雙重差分回歸模型為

式（1）中：i表示縣域；t表示年度；incomeit表示農村居民人均可支配收入；β1treatit×periodit為地區固定效應與時間固定效應交互項；treatit表示該縣（市、區）是否實行“電子商務進農村綜合示范”政策，若實行，則取值為1，否則為0；將2014 年作為政策發生年，periodit表示是否處于2014 年及2014 年之后，如果處于2014 年及其后，則取值為1，否則為0；Xit表示控制變量；μt表示時間固定效應；λi表示地區固定效應；εit為隨機干擾項。

1.2 變量選擇與說明

被解釋變量是農村居民人均可支配收入（income）。解釋變量是電商進農村政策的效應（did=β1treatit×periodit）。雙重差分的核心是通過構造交互項來識別政策沖擊對受影響個體（處理組）的平均處理效應，因此，解釋變量是地區固定效應與時間固定效應交互項，理解為政策效應?？刂谱兞坑械貐^經濟發展水平（pgdp）、產業結構（struct）、金融發展水平（finance）及交通便利情況（road）。地區經濟增長會帶動居民收入增加，取人均地區生產總值的自然對數進行測度；產業結構選取第二產業產值/地區生產總值這一指標來表示；金融發展水平取年末金融機構貸款余額的自然對數進行測量；交通便利情況選取公路里程數的自然對數進行測度（見表1）。

表1 變量選擇情況

1.3 描述性統計

該研究選取2006—2020年中國758個縣（市、區）的面板數據，數據主要來源于國泰安數據庫（CSMAR）和萬德數據庫（WIND），剔除存在缺失值的樣本，同時對連續變量進行縮尾處理。表2是變量的描述性統計情況。

表2 描述性統計情況

2 實證檢驗分析

2.1 基準回歸結果

該研究采用雙重差分法考察電商進農村政策的農民增收效應，結果如表3所示。表3中，列（1）是未加入控制變量的回歸結果，列（2）是加入控制變量的回歸結果。從列（2）全變量的回歸結果可以發現，政策效應的系數顯著為正數，說明電子商務進農村政策對農村居民增收具有正向的促進作用。

表3 基準回歸結果

2.2 平行趨勢檢驗

構建雙重差分模型的前置條件是在政策實施之前，處理組和對照組之間的被解釋變量沒有顯著差異。因此，為確保研究結果的可靠性和穩健性，該研究對政策實施前處理組和對照組的平行趨勢進行了檢驗。表4 為平行趨勢檢驗的回歸結果。由于該研究所基于的綜合示范政策始于2014 年，表4 的回歸結果中before1、before2、before3、before4 分別表示2013 年、2012年、2011年、2010年的實驗組虛擬變量。結果發現，before1、before2、before3、before4 的系數均不顯著，說明政策發生前實驗組和對照組不存在顯著的差異，滿足平行趨勢假設。

表4 平行趨勢回歸結果

2.3 異質性分析

2.3.1 區域異質性

該研究將樣本劃分為東部、中部和西部地區，探究不同區域下政策效應的差異性。其中，東部地區包含上海市、北京市、天津市、山東省、廣東省、江蘇省、河北省、浙江省、海南省、福建省、遼寧省，中部地區包括安徽省、山西省、江西省、河南省、湖北省、湖南省、內蒙古自治區、吉林省、黑龍江省，西部地區則包括陜西省、四川省、重慶市、云南省、貴州省、廣西壯族自治區、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區、西藏自治區、新疆維吾爾自治區。表5為區域異質性回歸結果。表5結果顯示，在東部地區組別中，政策效應系數顯著為正；在西部地區組別中，政策效應系數為正但不顯著。這表明總體上電子商務進農村綜合示范政策對各地區的農村居民增收均有促進作用，但是存在地區異質性，東部強于中西部。我國東部地區相對發達，當電子商務進農村綜合示范政策實施以后，相對發達地區的農民對其采納意愿更強、采納成本更低，更容易從電子商務活動中獲益。

表5 區域異質性回歸結果

2.3.2 行政等級異質性

表6是縣域層級異質性回歸結果。表6結果顯示，在非市轄區組別中，政策效應系數顯著為正；在市轄區組別中，政策效應系數為正但不顯著。這表明總體上示范政策對不同行政等級地區的農村居民增收均有促進作用，但是存在行政等級異質性，非市轄區強于市轄區。非市轄區的農村居民人口占比較高，標的群體容易受到示范政策的沖擊，從而獲益。

表6 行政等級異質性回歸結果

2.4 安慰劑檢驗

對樣本中的縣域個體隨機進行抽取，重復進行500 次上述操作，檢驗“偽政策效應變量”的系數是否顯著。圖1 展示了500 個“偽政策效應變量”的估計系數和對應顯著性P值的分布情況，X軸表示“偽政策效應變量”的估計系數，Y軸表示“偽政策效應變量”的P值，曲線是估計系數的核密度分布，水平虛線是顯著性水平，即10%顯著性。結果發現，估計系數大部分集中在0 值附近，且大多數估計系數對應的P值顯著大于0.1，說明該研究通過模型回歸得到了電子商務進農村綜合示范政策效應并非偶然獲得，因而也不太會受到其他政策或者隨機因素的干擾，結果具有穩健性。

圖1 安慰劑檢驗

3 結論與建議

3.1 結論

上述研究結果表明：①電子商務進農村示范政策與農村居民增收具有顯著的正相關關系，前者對后者具有正向促進作用；②電子商務進農村政策對農村居民收入水平的影響在地區和行政級別上存在異質性，東部地區優于中西部地區，非市轄區優于市轄區。

3.2 建議

鑒于電子商務進農村政策對農村居民收入水平的影響在地區和行政級別上存在異質性，為進一步發揮電子商務對農村居民增收的積極作用，各地政府應根據自身實際設計發展路徑，針對性地調整制度安排、政策支持和投資重點。從地區來看，在我國東部沿海地區，電商的輻射效應更強，可加速向服務業轉型；在西部地區，由于農業占比高，擁有特色農產品生產的自然條件和比較優勢，可深入推進“互聯網+”農產品出村進城工程，優化農村電子商務公共服務中心功能，推動農村電商基礎設施數字化改造、智能化升級，打造農產品網絡品牌，通過電商實現農產品高值化，實現農村居民增收。從行政級別來看，各地應重點關注非市轄區的電商發展，通過增加基礎設施建設投資、開展電商相關的長期培訓，以及鼓勵和引導大型商貿流通企業、電商平臺和現代服務企業向農村延伸等，確保電商進農村政策實施的公平性和可持續性。