政府扶持农产品电商发展政策的有效性研究

鲁钊阳

(西南政法大学 经济学院/制度经济学研究中心，重庆 401120)

政府扶持农产品电商发展政策的有效性研究

鲁钊阳

(西南政法大学 经济学院/制度经济学研究中心，重庆 401120)

摘 要：围绕政府扶持农产品电商发展的政策是否有效以及是不是政府出台的所有政策都能够促进农产品电商发展的现实问题，以有效微观调查问卷数据为例来进行研究。结果发现：政府扶持农产品电商发展的政策具有显著的积极意义，在控制了农产品电商是否享受国家和地方政府相关扶持政策内生性问题后，政府扶持农产品电商发展政策的有效性进一步增强。同时，政府扶持农产品电商发展政策的有效性，还会受到诸如农产品电商自身、农产品电商家庭以及农产品电商所在区域经济社会发展环境的制约和影响。无论是从区域层面看，还是从户籍层面看，虽然政府扶持农产品电商发展政策有效性都值得高度肯定，但不同政策在区域和户籍之间具有明显的异质性，且这种异质性不随被解释变量的变化而变化。

关键词：农产品电商；政策有效性；农产品电商政策；农产品电商发展；电子商务

一、引言

伴随互联网信息技术的迅速发展，农产品流通模式开始发生质的变化，传统意义上钱货两清的农产品交易模式逐步被农产品电子商务所取代，农产品电子商务基本上辐射到了城乡居民生活的方方面面。以阿里平台为例，2016年，阿里平台上经营农产品的卖家数量达到103.5万个，农产品网络销售额超过1000亿元；不仅如此，农产品电商覆盖范围广，增长速度快。比如，广东、浙江、江苏、上海、山东、北京、福建、湖北、河南和四川等十省市农产品网购消费额均超过110亿元，贵州和西藏农产品网购增长速度尤为迅速；与上一年相比，阿里平台蔬菜网络销售额增速最快，高达151%，以番薯、姜、蒜、土豆等为代表的蔬菜日益受到广大消费者的青睐。需要特别说明的是，与上一年相比，2016年进口农产品增长迅速，如新西兰红梨、厄瓜多尔白虾、澳大利亚牛肉等在我国网络上的销售情况也取得了显著成绩。当然，农产品网络销售的快速发展与农产品营销创新密切相关，农产品网络直播、社群化互动、内容营销等创新多样，极大地扩展农产品电商的影响力，提升消费体验*参见http://www.aliresearch.com/。。

农产品电商的快速发展离不开国家的大力支持。2014年中央一号文件明确提出，要启动农村流通设施和农产品批发市场信息化提升过程，加强各地各级各类农产品电子商务平台建设，要为农产品电子商务的又好又快发展夯实基础。在2014年农产品电子商务发展的基础上，2015年国家密集出台支持、鼓励和引导农产品电子商务发展的政策措施。2015年全年，国家先后出台了75项有关农产品电子商务发展的政策[1]。比如，2015年中央一号文件明确提出，需要支持电商、物流、商贸、金融等企业参与涉农电子商务平台建设，要在有条件的地区，逐步开展电子商务进村的综合示范。2016年和2017年的中央一号文件中，国家明确进一步支持农产品电商的发展；2016年，国家提出要稳步推进农村电商发展；2017年，国家则明确要加强农产品流通设施和市场建设，加快农产品电商的发展。从现实来看，国家支持农产品电商政策的密集出台确实促进了农产品电商的发展，这是不是意味着国家农产品电商政策就是十全十美的呢？是否还有进一步提升的空间？

从现有文献来看，随着农产品电商的高速增长，有关农产品电商的研究成果较为丰硕，不同学者从不同的视角出发对农产品电商发展及其相关问题进行了多方面的研究。遗憾的是，还很少有学者从宏观视角出发来研究我国政府扶持农产品电商发展政策的有效性问题，或者说研究我国政府扶持农产品电商发展政策有待进一步改进的地方。实际上，无论从理论上来看，还是从现实来看，对此类问题的研究具有重要意义。从理论上来说，研究政府扶持农产品电商发展政策的有效性，不仅有利于政府对现行农产品电商发展政策进行适当调整，以确保政策的科学性，还可以为政府后续农产品电商发展政策的出台提供直接的理论支撑。从现实来说，政府扶持农产品电商的发展都涉及到大量的资金投入，要将有限的资金发挥最大效用，非常有必要对政策的有效性本身进行研究。与既有研究相比，本文研究的创新之处体现在以下两个方面：第一，本文可能是首篇研究政府扶持农产品电商发展政策有效性的文献。通过本文的研究，不仅有助于强化对我国现行农产品电商发展扶持政策的认识，还可以为政府后续相关政策的出台提供理论借鉴。第二，本文基于乡村振兴战略的时代背景，以问卷调查数据为例，采用定量分析的研究方法，研究政府扶持农产品电商发展政策的有效性，这与此类问题过去研究多以定性分析为主相比，在研究视角和研究方法方面具有创新性。

二、文献综述

从目前国内外的研究文献来看，鲜有学者直接研究农产品电商发展的扶持政策问题，但相关的研究则较多。在国外，直接研究农产品电商的学者相对较少。比如，Wen基于农产品电商产-供-销一体化的思路出发，将GPS系统与其设计出的农产品智能电商交易系统(KIES系统)有机结合，力求又好又快地促进农产品电商的发展[2]。Maurizio et al重点研究了农产品在线交易过程中的信任问题，认为信任的存在是农产品电商顺利进行的重要前提，信任的不够健全必然会导致农产品电商发展的缓慢[3]。Dariusz在全面考察波兰农产品电商发展的现实基础上，预测了波兰农产品电商发展的前景，认为未来波兰农产品电商的发展会进一步提档加速[4]。此外，围绕着电子商务交易问题，学者们也进行了多方面的相关研究。比如，Mayer et al、McKnight和Chervany、Gefen et al重点研究了电子商务交易中的信任问题，认为在线商品交易之所以能够顺利进行，关键在于商品买、卖双方之间存在信任；否则，交易则无法进行[5-7]。也就是说，信任是电子商务交易过程中最关键的因素。再比如，Hong和Cha、Karimov和Brengman认为理性经济人假设在电子商务交易过程中依然是存在的，对于商品的需求者而言，“物美、价廉、有保障”始终是其购物的最基本原则[8-9]。

从国内的研究来看，学者们虽然没有直接研究政府扶持农产品电商发展政策的有效性，但相关文献资料较多，学者们并不否认政府扶持政策对农产品电商发展的积极意义[10]。比如，钮钦从政策工具和商业生态系统两个维度出发，以与我国农村电商发展密切相关的48项中央政策文本为研究对象，对我国政府扶持农产品电商发展的政策工具进行分析。结果发现：在供给、需求和环境等三类政策工具中，不同层次政府的倾向性存在差异，中央政府更倾向于选择间接影响的环境型政策工具来扶持农产品电商生态系统[11]。谌楠在假设政府扶持农产品电商发展政策有效性的前提条件下，构建政府激励机制监管模型，探究政府扶持政策在促进跨境电商发展中的有效性。结果发现：从短期来看，政府扶持性政策积极效应的发挥成效显著，而从长期来看，实际成效则会大打折扣；特别是对于外贸基础条件薄弱的地区来说，政府扶持性短期效果的发挥更为明显，政策失效的速度相对也较快[12]。刘家国等在研究中俄跨境电子商务发展中，明确提出要将中俄之间的跨境电商落到实处，需要政府在政策方面予以大力支持，需要政府出面完善信用环境建设，并解决物流瓶颈问题[13]；也就是说，对于跨境电商的发展来说，政府的扶持力度是至关重要的，没有政府强有力的扶持，跨境电商难以发展。此外，崔丽丽等、曾亿武和郭红东在研究“淘宝村”形成机理的过程中，都明确指出电子商务的发展是农村经济体内外因素共同作用的结果，作为外在因素的政府扶持政策在某些情况下对于电子商务的发展具有重要的制约作用[14-15]；换句话来说，“淘宝村”的形成从表面上来看是自发形成的，但其实质还是“政府搭台、企业唱戏”的必然结果，离开政府的扶持政策，即便淘宝村会内发产生，但很难发展壮大。

从对国内外文献资料的梳理不难看出：国内外学者们都充分认识到电子商务的发展离不开政府的扶持，进一步地讲，在市场经济条件下，仍然是既要发挥“看不见的手”的作用，也要发挥“看得见的手”的作用，单纯依靠政府或者是市场，都是不能有效促进市场经济发展的。要促进电子商务的发展，既需要政府的大力扶持，也需要充分发挥电子商务企业自身的努力，只有把两者有机结合起来，才能够促进电子商务的健康发展。当然，“看不见的手”在某些情况下可能会“失灵”，直接影响市场经济的发展。换句话来说，扶持电子商务发展的政府政策并不一定总是有效的，可能某些政策会直接带来资源的浪费，或者是阻碍电子商务的发展，这对于农产品电商的发展来说亦是如此。在农产品电商相关政策密集出台的形势下，非常有必要从不同的角度对这些政策进行研究，力求从某种程度上确保政府及其主管部门相关政策的针对性、科学性和可操作性，避免因为政策问题所带来的其他方面资源的浪费。与既有研究不同的是，本文研究从农产品电商政策的直接服务对象出发，研究政府扶持产品电商发展政策的有效性。本文的研究结论，不仅有利于理论界和实务界更客观理性地看待政府密集出台的扶持农产品电商发展的政策，还有利于较为全面地了解到底农产品电商需要什么样的扶持政策，为后续相关政策的出台提供一定的理论支撑。

三、数据来源、变量定义与模型设定

(一)数据来源

本文研究采用“互联网+时代农产品电商促进农业可持续发展的对策研究”课题组的问卷调查数据。调查问卷发放的区域为我国东中西部的15个省级单位，具体包括东部地区的北京市、上海市、浙江省、广东省、福建省、江苏省、山东省和辽宁省等8个省级单位，中部地区的安徽省、湖北省、湖南省和河南省等4个省级单位以及西部地区的四川省、云南省和新疆维吾尔自治区等3个省级单位为研究样本。之所以选择这些省级单位作为问卷发放区域，主要是因为这些省级单位2014在农业综合竞争力和农产品电商竞争力方面都具有显著的优势，在各自所在的东中西部地区区域内排名均靠前。评价各省级单位的农业综合竞争力，借用的是陈卫平和赵彦云、游士兵和肖加元的研究成果[16-17]；而评价各省级单位农产品电商竞争力，则借鉴的是张瑞东和蒋正伟的研究成果[18]。在每一个样本省级单位，课题组发放调查问卷150份，累计发放调查问卷2250份，实际回收问卷2180份，剔除缺乏关键信息的调查问卷49分，实际回收的有效问卷为2131份，有效率为94.71%。除调查问卷数据外，本文研究还使用到了调查问卷发放所实际涉及到的50个区县的部分宏观经济数据，这部分数据均来源于中经网数据库。

(二)变量定义

要实证政府扶持农产品电商发展政策的有效性，首先必须科学界定被解释变量。在本文的研究中，被解释变量指的是政府扶持农产品电商发展政策的有效性，也就是在政府扶持农产品电商发展政策的作用下农产品电商的实际发展状况。从本质上来看，作为一种有效的资源配置机制，企业能够在实现整个社会资源优化配置的同时，达到降低社会交易成本的效果；作为能够自主经营、自负盈亏、独立核算的法人或其他社会经济组织，企业具有组织性、经济性、商品性、盈利性和独立性等显著特征。从我国的实际情况来看，作为特殊的经济实体，绝大多数农产品电商虽然并没有在工商行政管理部门登记注册，也不需要向国家缴纳相应的税收，但农产品电商自身具有现代意义上企业的各项显著特征，可以将其看作企业[19]。基于此，对于农产品电商的具体发展状况，可以借鉴企业发展的相应指标来进行测度，采用企业发展的偿债能力、营运能力和盈利能力来衡量农产品电商发展的实际成效。考虑到本文研究采取的通过调查问卷获取的截面数据，为更好地捕捉动态效应，对农产品电商偿债能力的赋值分别为-1、0和1，分别对应偿债能力的减弱、一般和增强[20]；相应地，对农产品电商营运能力和盈利能力的赋值与偿债能力的赋值相类似。

在界定了被解释变量——农产品电商发展状况之后，还有必要对核心解释变量进行进一步的剖析。需要特别说明的是，2015年国家为支持农产品电商的发展出台了一系列重要文件。比如，2015年5月7日的《国务院关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》、8月21日商务部等19部门联合发布的《关于加快发展农村电子商务的意见》以及11月9日的《国务院办公厅关于促进农村电子商务加快发展的指导意见》。在问卷制作过程中，后面两个文件并未出台，因此，课题组重点吸收的是第一个文件即《国务院关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》的文件精神。基于这一文件精神，课题组设计的两个问题与本文研究的核心解释变量密切相关。第一个问题是，“请问你是否享受过国家和地方政府对农产品电商发展的扶持政策？A.是；B.否”；在具体操作过程中，“是”赋值1，“否”赋值-1。紧接着的第二个问题是，“如果你享受过国家和地方政府对农产品电商发展的扶持政策，请问你认为以下哪一项政策对你影响最大？A.营造发展环境政策；B.促进就业创业政策；C.推动转型升级政策；D.完善物流设施政策；E.提升对外开放政策；F.构筑安全保障政策；G.健全安全体系政策*需要特别说明的是，这里的七项政策均较为抽象。考虑到农产品电商自身的综合素质，在调查问卷制定完成后，课题组专门征求了相关省级单位电商推进办公室及其主管部门的意见；最终，在当时问卷的填写说明中，课题组对相关政策进行了详细具体的介绍。依据《国务院关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》的文件精神，营造发展环境政策，主要包括降低准入门槛、合理降税减负、加大金融服务、维护公平竞争环境等；促进就业创业政策，主要包括鼓励电商领域就业创业、加强电商人才培养培训、保障从业人员劳动权益等；推动转型升级政策，主要包括推动传统商贸流通企业发展电子商务、积极发展农村电子商务、推广金融服务新工具、规范网络化金融服务新产品等；完善物流设施政策，主要包括支持物流配送终端及智慧物流平台建设、规范物流配送车辆管理、合理布局物流仓储设施等；提升对外开放政策，主要包括加强电子商务国际合作、提升跨境电子商务通关效率、推动电子商务走出去等；构筑安全保障政策，主要包括保障电子商务网络安全、确保电子商务交易安全、预防和打击电子商务领域违法犯罪等；健全安全体系政策，主要包括健全法规标准体系、加强信用体系建设、强化科技与教育支撑、协调推动区域电子商务发展等。”。需要特别说明的是，在下文的具体实证过程中，如果选择“A.营造发展环境政策”作为核心被解释变量并赋值为1的话，则可以将其他的政策作为一个整体来看待，并赋值为-1；如果选择“B.促进就业创业政策”作为核心被解释变量并赋值为1的话，将其他的政策也作为一个整体来看待，并赋值为-1；以此类推。

此外，政府扶持农产品电商发展政策能否发挥实际成效，还在很大程度上受到多方面因素的影响，或者说，农产品电商的发展是多方面因素共同作用的结果。从现实来看，其不仅会直接受农产品电商个人自身条件的制约，还在很大程度上受农产品电商家庭实际情况的影响，也与农产品电商所在区域经济社会相关发展情况紧密相连[21]。在农产品电商个人层面，本文设计的具体指标有性别、年龄、户籍状况、婚姻状况、健康状况和文化程度；在农产品电商家庭层面，本文设计的指标有家庭经济类型、家庭经济收入、家庭经济支出、家庭外出务工人数、是否享受过国家和地方政府对农产品电商发展的扶持政策、到底哪一项农产品电商发展扶持政策对自身影响最大；在农产品电商所在区域经济社会发展状况层面，本文设计的指标有第一产业发展水平、第二产业发展水平、第三产业发展水平、农村普法教育状况、农村治安实际状况、城镇化率和市场规模[22]。需要特别说明的是，之所以考虑城镇化率和市场规模，主要是因为前者直接关系到农产品电商物流成本的高低，而后者则直接决定着农产品电商能否快速有效地扩大生产经营规模。在实际操作过程中，以人口密度和GDP 增速测度市场规模[23]。各变量的赋值情况及其描述性统计分析结果如表1所示。

(三)模型设定

在界定变量的前提下，本文将政府扶持农产品电商发展政策有效性的模型设定如下：

(1)

在模型(1)中，Y表示政府扶持农产品电商发展政策的有效性即农产品电商发展状况。下标i表示第i个农产品电商。下标z表示农产品电商发展的三个维度；当z取1时，表示农产品电商的偿债能力；当z取2时，表示农产品电商的营运能力；当z取3时，表示农产品电商的盈利能力。β为待估参数。Om为虚拟变量。需要特别说明的是，当核心被解释变量为第一个问题时，m取1，表示农产品电商享受过国家和地方政府相关的扶持政策；m取-1，表示农产品电商没享受过国家和地方政府相关的扶持政策。当核心被解释变量为第二个问题时，m取1，表示农产品电商享受过的国家和地方政府某项具体的扶持政策；m取-1，表示农产品电商享受过的国家和地方政府其他相关的扶持政策。譬如，当m取1，如果表示农产品电商享受过的国家和地方政府有关营造农产品电商发展环境方面政策时，则m取-1，表示农产品电商享受过的国家和地方政府为扶持农产品电商发展而出台的其他六项政策，以此类推。下标j表示影响政府扶持农产品电商发展政策的有效性即农产品电商发展的第j个因素，j的取值范围为1到K，K取正整数。Xji为控制变量，表示影响政府扶持农产品电商发展政策的有效性即农产品电商发展的其他因素。ε为随机误差项。

表1 变量赋值表及其描述性统计分析结果

注：①针对“请问你是否享受过国家和地方政府对农产品电商发展的扶持政策？A.是；B.否” 这一问题，有2131份有效调查问卷做出明确答复，表中Ⅰ是对这2131份有效调查问卷的的描述性统计分析结果；需要特别说明的是，针对上述问题，在2131份有效调查问卷中，1886份选择“是”，245份选择“否”；表中Ⅱ数据为选择“是”的1886份有效问卷描述性统计分析结果。②在调查问卷原始数据中，具体设计的婚姻状况选项分别是“未婚”、“离异”、“丧偶”、“已婚”等选项；基于研究分析的实际需要，在本文中，笔者对婚姻状况进行了进一步的归纳。

四、实证分析

(一)基准回归结果

本文研究的被解释变量是一个有序响应变量，而从理论上来看，由于有序变量相邻选项之间的距离存在不可比性，这将导致最小二乘法(OLS)可能会存在一定程度的偏差。针对这种情况，很多学者会选择采用Ordered Probit或者是Ordered Logit模型来进行研究，这是不是意味着本文研究也必须采用Ordered Probit或者是Ordered Logit模型呢？或者说，对于有序响应变量是不是都应该采取Ordered Probit或者是Ordered Logit模型来进行研究呢？从现有文献资料来看，并非如此。比如，Ferrer-i-Carbonell和Frijters、Angrist和Pischke在研究主观幸福感时明确指出：即便是有序响应变量，只要回归方程设定正确，那么无论是将主观幸福感视为连续变量(基数)使用OLS方法估计，或者是将其视为有序变量(序数)用Ordered Probit模型估计，两种方法在估计参数的方向和显著性上具有一致性，并无优劣高下之分，鲁元平等的研究也证实了这一观点[24-26]；陈钊等在研究类似问题时也发现：采用基于个人层面的Ordered Logit 模型与使用OLS 法得到的结果中系数的符号和显著性并无本质上的差异[27]。为了慎重起见，本文研究决定同时采用OLS和Ordered Probit来进行回归*与上述文献相类似的是，本文研究发现OLS与Ordered Probit的结果没有本质上的差异。基于篇幅考虑，本文研究在下文中仅展示OLS的回归结果，并据此对问题进行分析，而Ordered Probit的回归结果在文章中不展示，有兴趣的读者可以直接向作者索取。。

以是否纳入所有控制变量为依据，本文首先从宏观角度来对政府扶持农产品电商发展政策的有效性进行实证，结果如表2所示*在实证过程中，不纳入所有控制变量和纳入所有控制变量的核心解释变量系数正负及其显著性水平并无实质性的变化，受篇幅限制，表2中只列出纳入所有控制变量后的回归结果；但在分析时，基于完整性考虑，仍然按照不纳入所有控制变量和纳入所有控制变量的回归结果同时进行分析。未展示的结果，感兴趣的读者可以直接向作者索取。。从表2中的回归结果来看，无论是否纳入相关的控制变量，当被解释变量分别取农产品电商的偿债能力、营运能力和盈利能力时，核心解释变量农产品电商享受政府扶持政策的系数均在1%显著性水平上为正，这说明国家和地方政府扶持农产品电商发展的政策成效是显著的。这一结论与现实是相吻合的。为了促进农产品电商的发展，进而助推农业供给侧结构性改革，国家和地方政府密集出台相关的政策；总体上来看，这些政策涵盖了农产品电商发展的所有环节。按照前文的分析，这些政策可以归结为七个主要的方面，分别是营造发展环境政策、促进就业创业政策、推动转型升级政策、完善物流设施政策、提升对外开放政策、构筑安全保障政策以及健全安全体系政策。从具体的某项政策来看，其是否可以促进农产品电商的发展不得而知；但是，从政策的全方位多角度性来看，这些政策的出台或者说这些政策的整体效应是积极的。笔者曾经对重庆市秀山土家族苗族自治县农村电子商务标志性项目“武陵生活馆”进行调研，结果发现：人口不到50万、幅员面积不足2500平方公里的秀山，全县居然共计开发乡村服务站204家(其中便利店级实体店135家、电商功能店38家、村头服务站31家)，直接覆盖223个村，“武陵生活馆”直接履行便民超市、送货到家、网络代购和特产收购等功能，在有效解决制约农产品电商发展的“最后一公里”问题时，还有效解决了农产品电商发展的“最前一公里”问题，实现了“农产品进城”与“工业品下乡”的有机结合。在“武陵生活馆”没有大规模建立之前，作为贫困县，秀山自身财力有限，基础设施历史欠账多，农村信息化建设难以满足实际需要，物流服务网络不健全，农民种植特色农产品的积极性不高，谷贱伤农现象时有发生，在当时情况下，发展农产品电商几乎是世界性难题；但是，随着国家、重庆市以及秀山县政府自身有关农产品电商发展方面政策的密集出台，特别是对于发展农产品电商的大量财政资金投入，在短期内显著改善了秀山县农产品电商发展的硬软件条件，直接为秀山县农产品电商的健康稳定可持续发展夯实了基础，为秀山县特色农产品畅销国内一线大城市创造了条件。很显然，离开国家和地方政府的政策扶持，单纯依靠某些企业或者是个人的努力，秀山县农产品电商的发展不可能取得如此显著的成效；换句话来说，国家和地方政府有关农产品电商发展扶持政策整体效应的发挥是秀山当前农产品电商发展所取得巨大成就的重要前提。

从表2中的回归结果来看，性别、户籍以及农产品电商家庭的收支情况均未通过显著性检验，而其他因素则通过显著性检验。这与我国当前的实际情况是相吻合的。从职业的角度来看，农产品电商自身具有入门门槛低的显著特征；也就是说，个体具备基本的电脑知识就可以从事农产品电商交易，其与个体自身的性别和户籍没有必然联系，我国当前的法律法规也没有对从事农产品电商的个体特征进行准入限制，这与陈亮的研究结论是一致的[28]。与其他的职业相比，作为农民增产增收的重要途径，农产品电商自身入门门槛低的特征还表现在对从业者家庭资本积累没有必然要求方面；只要拥有可以直接连网的电脑，或者是智能手机，农户家庭即可开展农产品电商业务，农产品电商家庭的收支情况对其开展相关的业务并没有直接的影响。从农产品电商商店的实际运作情况来看，客户咨询与下单存在很大的不确定性，客户对农产品电商回复各种咨询、发货、纠纷处理等均有较高的时效性要求，滞后的服务或者是不专业的服务只会导致客户资源的流失，这必将会直接影响农产品电商的发展。很显然，与老年人相比，中青年人有足够充沛的精力能够长期在线处理各种农产品电商问题；与单身者相比，夫妻配合往往更能够有效解决客户的诸多疑问；与身体欠佳的电商相比，健康的农产品电商可以更好地为客户提供各种服务；与非专业人士相比，专业人士对农产品自身的认识更到位，更有利于为客户推介农产品，更有可能直接促成农产品电商交易；与普通农户相比，兼业农户大多把农产品电商作为家庭收入的重要来源，对市场商机更为重视，更有利于根据市场行情的变化来开展农产品电商业务。钱货两清的传统贸易方式在广大农村地区商品流通过程中占主导地位，借助网络来销售农产品是近些年来才出现的新鲜事物，相当部分农民对农产品电商的认识还不够深刻；而在国内的绝大部分城镇，网络购物极其普遍，外出务工的农民生活在城镇也会深切感受电子商务所带来的便利；当农民工返乡后，他们通过自己的切身体会影响周边的群体[29]。这种影响分为两个方面：一是可以激发更多的农民从事农产品电商的创业热情，实现“农产品进城”的目标；二是可以为电子商务服务拓展农村市场创造条件，有利于达成“工业品下乡”的目标。即便如此，基于农产品电商交易各个环节的层面考虑，农产品电商更多的是属于劳动密集型行业，需要足够的人手投入做保障；如果农产品电商家庭劳动力均外出务工的话，必然会冲击农产品电商自身的发展。第一产业的发展，可以确保农产品的有效均衡稳定供给，是农产品电商业务开展的前提；第二产业的发展，可以为农产品的进一步加工夯实基础，能够显著提升农产品的附加值甚至是科技含量，是农产品电商竞争力进一步增强的重要保障；第三产业的发展，可以显著缩短农产品从“田间”到“餐桌”的距离，是农产品电商交易顺利完成的重要基石。也就是说，第一、二、三产业的发展对于农产品电商自身具有重要的影响。在市场经济条件下，普法教育尤为重要，其可以为农产品电商的健康稳定可持续发展保驾护航；与此同时，良好的治安环境，可以直接确保农产品电商产-供-销一体化利益链条上各利益主体的合法权益，可以为农产品电商的诚实劳动、合法经营创造条件，也可以切实维护消费者的合法权益。较高的城镇化率、较大的人口密度对于农产品电商的物力成本具有重要影响，更具优势的物力成本可以更好地促进农产品的发展。GDP的快速增长，在创造更多就业机会的同时，还可以在很大程度上显著提升城乡居民的实际消费能力，自然也对农产品电商的发展具有重要影响[30]。

上文的分析已经表明，从宏观上来看，政府扶持农产品电商发展政策是有效的，国家和地方政府的政策显著促进了农产品电商的发展。但是，到底国家和地方政府出台的哪些政策更有利于促进农产品电商的发展，上文实证结果并不能提供相应的支撑。为了进一步研究是不是国家和地方政府所出台的所有农产品电商政策都能够促进农产品电商发展问题，或者说是不是国家和地方政府所出台的所有农产品电商政策都是有效的，还需要进行更为深入的分析，实证结果如表3所示。从表3中的回归结果来看，当核心被解释变量分别取农产品电商的偿债能力、营运能力和盈利能力时，核心解释变量营造发展环境政策、促进就业创业政策、推动转型升级政策、完善物流设施政策、提升对外开放政策、构筑安全保障政策以及健全安全体系政策的系数显著性存在质的区别。进一步地讲，促进就业创业政策和构筑安全保障政策系数并未通过显著性检验，而营造发展环境政策、推动转型升级政策、完善物流设施政策、提升对外开放政策、健全安全体系政策等的系数均在1%显著性水平上为正，这说明国家和地方不同农产品电商政策的实际成效存在显著差别，部分政策能够快速有效地促进农产品电商的发展，而部分政策则仍然有较大的完善空间。之所以会如此，可能是因为农产品电商的发展已经初具规模，“互联网+农业”的发展理念已经深入人心，具备条件的个体均将电商创业的想法付诸实践，即便是不具备条件的个体，他们也千方百计抢抓政策机遇，纷纷投身“大众创业、万众创新”的热潮。在此情况下，国家和地方政府促进就业创业方面的政策对于农产品电商发展的影响日益弱化，成效自然也就不显著。不仅如此，在当前农产品电商的激烈竞争条件下，为了在竞争中抢占先机，切实维护自身的合法权益，农产品电商自身不断强化对网络安全和网络犯罪的认识，并采取行动规避风险，自然国家和地方政府出台的安全保障政策功能也就在一定程度上被弱化，政策成效不够明显。与之相反的是，国家和地方政府出台的营造发展环境政策、推动转型升级政策、完善物流设施政策、提升对外开放政策以及健全安全体系政策，更多地是从侧面为农产品电商的发展扫清障碍，从市场的角度引导农产品电商的健康稳定可持续发展并不断维护农产品电商交易双方的合法权益；因此，这些政策对于农产品电商的影响更为积极，政策成效更为客观。

表2 政府扶持农产品电商发展政策有效性的回归结果

注：①*、**、***分别表示10%、5%和1%的显著性水平。②括号中的数值是稳健性标准差，2SLS估计中汇报的R2指的是中心R2。③若无特殊说明，下文表中关于显著性水平、稳健性标准差以及R2等相关解释与本表中的相同，不再做另外说明。

表3 政府扶持农产品电商发展不同类型政策有效性的回归结果

核心解释变量提升对外开放政策=1,其他政策赋值=-1被解释变量:偿债能力被解释变量:营运能力被解释变量:盈利能力OLS2SLSOLS2SLSOLS2SLS提升对外开放政策0.2235∗∗∗(0.0015)0.2357∗∗∗(0.0018)0.1887∗∗∗(0.0052)0.1965∗∗∗(0.0069)0.1772∗∗∗(0.0056)0.1865∗∗∗(0.0012)地区变量YESYESYESYESYESYESR20.16920.17130.17230.18020.17320.1812F统计量32.293865.587440.049876.493235.559890.0287观测值188618861886188618861886核心解释变量构筑安全保障政策=1,其他政策赋值=-1被解释变量:偿债能力被解释变量:营运能力被解释变量:盈利能力OLS2SLSOLS2SLSOLS2SLS构筑安全保障政策0.1312(0.1245)0.1406(0.1332)0.1013(0.2076)0.1156(0.3215)0.1551(0.1432)0.1672(0.2326)地区变量YESYESYESYESYESYESR20.16620.17260.16270.18110.16230.1723F统计量45.598769.968745.598287.287645.587256.2397观测值188618861886188618861886核心解释变量健全安全体系政策=1,其他政策赋值=-1被解释变量:偿债能力被解释变量:营运能力被解释变量:盈利能力OLS2SLSOLS2SLSOLS2SLS健全安全体系政策0.1885∗∗∗(0.0025)0.1921∗∗∗(0.0052)0.2112∗∗∗(0.0012)0.2259∗∗∗(0.0056)0.2121∗∗∗(0.0065)0.2256∗∗∗(0.0023)地区变量YESYESYESYESYESYESR20.16650.17350.16320.17110.16780.1781F统计量44.487289.983239.987670.098337.387668.8372观测值188618861886188618861886

注：当解释变量中只纳入核心解释变量而被解释变量分别为农产品电商的偿债能力、营运能力和盈利能力时，解释变量的系数及其显著性水平与纳入所有控制变量的回归方程估计结果基本一致。上表中的结果为纳入所有解释变量而被解释变量分别为农产品电商的偿债能力、营运能力和盈利能力时的结果，表中未展示的其他变量的系数及其显著性问题受篇幅限制未提供。表中未提供的数据，有兴趣的读者可以直接向作者索取。

(二)内生性问题

回归分析始终都无法避免的问题之一就是基准回归结果可能会存在内生性，而内生性会使参数OLS估计量的无偏性和一致性无法得到保证，进而导致实证结果的不可信。从本文研究的实际来看，核心解释变量农产品电商是否享受国家和地方政府相关的扶持政策确实是一个内生变量。这主要是因为：一方面，在国家和地方政府相关扶持政策的作用下，我国的农产品电商得到了快速发展，不仅创业从事农产品电商的农户显著增多，而且既有农产品电商发展规模也在政府的扶持下日益扩大，实际效益也不断好转；另一方面，农产品电商的快速发展，又会在国家和地方政府的政策层面有更多的诉求，这必然会导致中央和地方政府会不断地创新相关电商扶持政策，进一步促进农产品电商的深入发展。也就是说，中央和地方政府出台的农产品电商扶持政策与农产品电商发展之间的双向因果关系，在很大程度上会直接导致相关扶持政策与随机扰动项相关，进而影响实证结果的可信度。在实际操作过程中，为了克服核心解释变量农产品电商是否享受中央和地方政府相关扶持政策的内生性问题，需要寻找合适的工具变量；理想的工具变量，既要与被替代变量紧密相关，还需要与随机扰动项以及模型中的其他解释变量不相关[31-32]。在本文研究过程中，拟将农产品电商每天通过网络查看财经信息的时间作为工具变量。之所以选择该工具变量，主要是因为从实地调研来看，绝大部分农产品电商每天都会查看国家和地方政府有关农产品电商发展方面的财经信息，自然也就包括国家和地方政府扶持农产品电商发展层面的相关政策；通过对政策的了解、消化和吸收，农产品电商逐步有意识地利用政策优势来强化自身的发展。对于工具变量，本文研究分别采用LR统计量和Hansen’s J统计量进行检验，力求确保所选择的工具变量既不存在识别不足的问题，也不存在识别过度的问题[33]。从这两个统计量的实际情况来看，本文研究所选择的工具变量是科学合理的*受篇幅限制，本文研究并未直接提供LR统计量和Hansen’s J统计量结果，有兴趣的读者可以向笔者索取。。在确定了合理的工具变量之后，本文研究采用2SLS对模型进行重新估计，结果如表2所示*需要特别说明的是，确定工具变量后，二阶段最小二乘法(2SLS)能够对模型进行估计。但是，在实际操作的过程中，为了便于对比，本文研究同时还采用了对弱工具变量更为稳健的有限信息最大似然法(LIML)进行估计。在本文研究中，有限信息最大似然法(LIML)的估计结果与二阶段最小二乘法(2SLS)的估计结果并无实质性的差别。受篇幅限制，有限信息最大似然法(LIML)估计结果文中未展示，感兴趣的读者可以直接向作者索取相关结果。下文中类似问题采取同样的方式处理，不再做进一步的解释说明。。从表2的结果来看，消除了内生性问题后，政府扶持农产品电商发展政策的有效性更为显著。需要特别说明的是，政府扶持农产品电商发展具体政策的内生性问题亦采用前文相类似的办法来进行内生性问题研究；受篇幅限制，本文研究不再单独提供分析结果，有兴趣的读者可以直接找笔者索取。从实际结果来看，政府扶持农产品电商发展的具体政策亦是有效的，消除了内生性问题后，政府扶持农产品电商发展具体政策的有效性更为显著。需要特别说明的是，对政府扶持农产品电商发展不同类型政策有效性的内生性问题，本文研究采用的是与前文相类似的处理方式来进行处理，实证结果也与前文类似，即消除内生性问题后，促进就业创业政策和构筑安全保障政策系数仍然未能通过显著性检验，而营造发展环境政策、推动转型升级政策、完善物流设施政策、提升对外开放政策、健全安全体系政策等的系数均在1%显著性水平上为正，且新的系数比采用OLS实证所得到的系数更大，说明消除内生性问题后，营造发展环境政策、推动转型升级政策、完善物流设施政策、提升对外开放政策、健全安全体系政策对农产品电商发展的正向影响进一步增大。

(三)异质性检验* 本文研究采取倾向性得分匹配法(PSM)来验证异质性检验所得出的结论，发现异质性检验所得出的结论仍然是成立的。受篇幅限制，有兴趣的读者可以直接向作者索取相关的实证结果。

1. 以区际为依据的分样本回归。我国不同地区之间经济社会发展差异明显，东部地区整体经济实力较强，城乡一体化程度高，物流服务网络体系健全，经商重商氛围浓厚，农产品电商发展水平高；而与东部地区相比，中西部地区整体经济实力较为落后，基础设施建设还有较大的提升空间，物流服务物流体系并未完全畅通，农产品电商虽然快速发展，但整体发展水平与东部地区相比还存在差距。在此情况下，政府扶持农产品电商发展政策的有效性是否存在区际差异性呢？对此，还有必要进行进一步的分析。从表4中的回归结果来看，对东、中、西部不同地区来说，当被解释变量分别取农产品电商的偿债能力、营运能力和盈利能力时，核心解释变量农产品电商享受政府扶持政策的系数均在1%显著性水平上为正，这说明从总体角度来看，政府扶持农产品电商发展政策成效的区际差异不够明显。进一步从表5中的回归结果来看，不同具体政策在不同地区农产品电商之间的差异开始显现。对东部地区来说，当被解释变量分别取农产品电商的偿债能力、营运能力和盈利能力时，核心解释变量促进就业创业政策、推动转型升级政策和完善物流设施政策均未通过检验，而与之相对的是，中西部地区相关核心解释变量均在1%显著性水平上为正。这主要是因为改革开放以来，在宏观经济环境的直接影响下，东部地区各级各类私营企业得到了快速发展，有条件的个体往往会优先选择自主创业，从事农产品电商的群体数量众多；不仅如此，相当部分私营企业在激烈的市场环境中，为了赢得先发优势，积极主动根据市场环境的变化来加快自身创新的步伐，不断采用先进的生产技术和经营管理理念，确保自身与时俱进，不断转型升级；此外，在东部地区经济快速发展的同时，东部地区整体物流体系日益健全，物流服务水平显著提高。因此，促进就业创业政策、推动转型升级政策和完善物流设施政策等的实际成效在东部地区就较为弱化，政策自身的功能未能得到有效发挥；而与之相反的是，受经济发展滞后的影响，中西部地区无论是在创业环境、产业升级，还是在物流服务方面均具有较大的发展空间，因此，相关政策成效更为显著。对中西部地区来说，当被解释变量分别取农产品电商的偿债能力、营运能力和盈利能力时，核心解释变量构筑安全保障政策未通过检验，而与之相对的是，东部地区相关核心解释变量在1%显著性水平上为正。这主要是因为东部地区经济发展程度高，农产品电商发展面临的竞争压力大；在外界压力的倒逼下，农产品电商自身高度重视网上交易的安全性，农产品电商自身法制意识也较强，政府及其主管部门在农产品电商交易方面监管也更有成效。与之相对的是，中西部地区农产品电商的发展相对落后，农产品电商交易过程中还存在较多的现实问题。因此，构筑安全保障政策的实际成效在不同地区存在差异，与东部地区相比，中西部地区构筑安全保障政策成效更显著。

表4 不同地区视角下政府扶持农产品电商发展政策有效性的回归结果

注：从实证结果来看，当被解释变量分别取农产品电商发展的偿债能力、营运能力和盈利能力时，与表2中的回归结果相比，除核心解释变量外其他控制变量的系数正负及其显著性并未发生质的变化，受篇幅限制，表中未展示控制变量的回归结果。表中未展示的结果，有兴趣的读者可以直接向作者索取。

表5 地区视角下政府扶持农产品电商发展不同类型政策有效性的回归结果

核心解释变量推动转型升级政策=1,其他政策赋值=-1被解释变量:偿债能力被解释变量:营运能力被解释变量:盈利能力OLS2SLSOLS2SLSOLS2SLS推动转型升级政策东部0.2112(0.5671)0.2265(0.1345)0.1978(0.2326)0.2025(0.3356)0.1897(0.2306)0.1992(0.2715)中部0.2012∗∗∗(0.0047)0.2146∗∗∗(0.0035)0.2145∗∗∗(0.0035)0.2232∗∗∗(0.0089)0.2002∗∗∗(0.0057)0.2114∗∗∗(0.0025)西部0.2239∗∗∗(0.0065)0.2452∗∗∗(0.0013)0.2235∗∗∗(0.0042)0.2317∗∗∗(0.0065)0.2207∗∗∗(0.0027)0.2316∗∗∗(0.0032)地区变量东部中部西部YESYESYESYESYESYESR2东部0.16870.17950.17010.18160.16850.1712中部0.16540.18020.17220.18090.17180.1802西部0.17150.18130.17010.18220.15750.1756F统计量东部35.587650.059829.097870.027645.5987112.2987中部36.698262.298745.598789.987636.598578.9823西部25.598759.098730.039888.387635.5987122.2987观测值东部982982982982982982中部481481481481481481西部423423423423423423核心解释变量完善物流设施政策=1,其他政策赋值=-1被解释变量:偿债能力被解释变量:营运能力被解释变量:盈利能力OLS2SLSOLS2SLSOLS2SLS完善物流设施政策东部0.1425(0.2413)0.1523(0.3036)0.1501(0.4329)0.1623(0.5762)0.1702(0.8976)0.1826(0.2306)中部0.1925∗∗∗(0.0057)0.2035∗∗∗(0.0035)0.1723∗∗∗(0.0011)0.1815∗∗∗(0.0056)0.1625∗∗∗(0.0047)0.1723∗∗∗(0.0036)西部0.1912∗∗∗(0.0025)0.2011∗∗∗(0.0059)0.1823∗∗∗(0.0072)0.1901∗∗∗(0.0048)0.1723∗∗∗(0.0054)0.1832∗∗∗(0.0012)地区变量东部中部西部YESYESYESYESYESYESR2东部0.17120.18090.16750.18120.16560.1842中部0.16850.18120.17560.18010.16750.1742西部0.16450.17650.17110.18360.17560.1825F统计量东部30.039850.587629.098756.987667.3098122.2092中部41.209867.387642.287668.897656.612389.0298西部39.209875.765240.4098122.209845.091190.0298观测值东部982982982982982982中部481481481481481481西部423423423423423423

核心解释变量提升对外开放政策=1,其他政策赋值=-1被解释变量:偿债能力被解释变量:营运能力被解释变量:盈利能力OLS2SLSOLS2SLSOLS2SLS提升对外开放政策东部0.1672(0.3237)0.1743(0.4552)0.1612(0.3236)0.1711(0.5672)0.1723(0.5672)0.1826(0.3235)中部0.1415∗∗∗(0.0035)0.1567∗∗∗(0.0012)0.1326∗∗∗(0.0098)0.1449∗∗∗(0.0078)0.1515∗∗∗(0.0056)0.1678∗∗∗(0.0012)西部0.1611∗∗∗(0.0035)0.1776∗∗∗(0.0000)0.1542∗∗∗(0.0087)0.1633∗∗∗(0.0067)0.1555∗∗∗(0.0056)0.1672∗∗∗(0.0012)地区变量东部中部西部YESYESYESYESYESYESR2东部0.16120.18320.16450.18320.16750.1826中部0.16360.18470.17560.18420.17620.1821西部0.17160.18360.16870.17650.17310.1812F统计量东部34.498256.651220.098776.698240.049889.0973中部45.564389.092345.598499.098759.2098107.2987西部39.309365.398767.7096123.309335.509867.0982观测值东部982982982982982982中部481481481481481481西部423423423423423423核心解释变量构筑安全保障政策=1,其他政策赋值=-1被解释变量:偿债能力被解释变量:营运能力被解释变量:盈利能力OLS2SLSOLS2SLSOLS2SLS构筑安全保障政策东部0.1823∗∗∗(0.0056)0.1925∗∗∗(0.0023)0.1667∗∗∗(0.0027)0.1715∗∗∗(0.0095)0.1802∗∗∗(0.0067)0.1915∗∗∗(0.0025)中部0.1612(0.3429)0.1776(0.3452)0.1817(0.3356)0.1945(0.4671)0.1625(0.4247)0.1715(0.1335)西部0.1772(0.5467)0.1824(0.3135)0.1786(0.3461)0.1815(0.7881)0.1711(0.5456)0.1815(0.7866)地区变量东部中部西部YESYESYESYESYESYESR2东部0.16110.17890.17010.18110.17230.1836中部0.17320.18020.17860.18360.17110.1812西部0.16250.17370.16450.17550.17360.1812F统计量东部45.5098135.522335.553366.609242.2098152.2092中部29.098755.676345.5532122.209845.509587.3983西部35.509589.998250.509890.029842.2098119.0292观测值东部982982982982982982中部481481481481481481西部423423423423423423

核心解释变量健全安全体系政策=1,其他政策赋值=-1被解释变量:偿债能力被解释变量:营运能力被解释变量:盈利能力OLS2SLSOLS2SLSOLS2SLS健全安全体系政策东部0.1125∗∗∗(0.0042)0.1236∗∗∗(0.0059)0.1225∗∗∗(0.0035)0.1317∗∗∗(0.0071)0.1198∗∗∗(0.0078)0.1256∗∗∗(0.0045)中部0.1423∗∗∗(0.0014)0.1511∗∗∗(0.0092)0.1278∗∗∗(0.0041)0.1385∗∗∗(0.0078)0.1557∗∗∗(0.0067)0.1623∗∗∗(0.0023)西部0.1223∗∗∗(0.0067)0.1342∗∗∗(0.0054)0.1106∗∗∗(0.0061)0.1256∗∗∗(0.0006)0.1337∗∗∗(0.0045)0.1467∗∗∗(0.0067)地区变量东部中部西部YESYESYESYESYESYESR2东部0.16850.17120.16780.17360.16880.1847中部0.16680.17760.17120.18350.16860.1785西部0.17310.18110.16890.18450.17550.1812F统计量东部35.509866.798342.208268.809830.3098100.0298中部47.098775.509829.029860.069842.2023112.0234西部30.097355.698745.509890.098347.709889.0398观测值东部982982982982982982中部481481481481481481西部423423423423423423

注：同表2和表3。

2. 以户籍为依据的分样本回归。作为计划经济时期的一项核心制度，城乡二元户籍制度在我国的影响深远，这种制度对不同户籍的农产品电商享受政府相关扶持政策是否有影响呢？现有文献资料对此并未进行研究。依据户籍的不同，本文研究将调查问卷分为城镇户籍的农产品电商和农村户籍的农产品电商，并对不同户籍视角下政府扶持农产品电商发展政策的有效性进行实证，结果如表6所示。从表6中的回归结果来看，无论是对城镇户籍的农产品电商来说，还是对农村户籍的农产品电商来说，当被解释变量分别取农产品电商的偿债能力、营运能力和盈利能力时，核心解释变量农产品电商享受政府扶持政策的系数均在1%显著性水平上为正，这说明从总体角度来看，政府扶持农产品电商发展政策成效的户籍差异不够明显。进一步从表7中的回归结果来看，不同具体政策在不同户籍农产品电商之间的差异开始显现。对城镇户籍的农产品电商来说，当被解释变量分别取农产品电商的偿债能力、营运能力和盈利能力时，核心解释变量营造发展环境政策、促进就业创业政策、完善物流设施政策均未通过检验，而与之相对的是，农村户籍的农产品电商相关核心解释变量均在1%显著性水平上为正。这主要是因为与农村户籍的农产品电商相比，城镇户籍的农产品电商更能够抢抓政府的扶持政策，并在条件成熟的情况下自主创业；不仅如此，与农村户籍的农产品电商相比，城镇户籍的农产品电商大多在便利的城镇拥有住房，常常将农产品电商仓库建在城镇，能够充分利用城镇快捷便利的物流体系。基于此，营造发展环境政策、促进就业创业政策和完善物流设施政策的政策效应对城镇户籍的农产品电商来说表现得不明显，而对农村户籍的则表现得更为显著。对农村户籍的农产品电商来说，当被解释变量分别取农产品电商的偿债能力、营运能力和盈利能力时，核心解释变量推动转型升级政策、构筑安全保障政策未通过检验，而与之相对的是，城镇户籍的农产品电商相关核心解释变量均在1%显著性水平上为正。这主要是因为与城镇户籍的农产品电商相比，农村户籍的农产品电商发展起步相对较晚，发展水平还有较大的提升空间，更多的是处于电商发展的起步阶段，对政府推动转型升级政策和构筑安全保障政策反应较慢，相关政策成效不显著；而对城镇户籍的农产品电商来说，城镇地区农产品电商发展速度快，水平高，竞争激烈，若不能够及时转型升级并稳步强化交易安全的话，必将很快被淘汰，其对政府推动转型升级政策和构筑安全保障政策反应快，相关政策成效更为突出。

表6 不同户籍视角下政府扶持农产品电商发展政策有效性的回归结果

注：表中的“城镇”指的是具有城镇户籍的农产品电商，而“农村”则指的是具有农业和非城镇蓝印户籍的农产品电商；表7中的“城镇”、“农村”亦如此。其他相关说明同表2、表3和表4。

表7 户籍视角下政府扶持农产品电商发展不同类型政策有效性的回归结果

核心解释变量促进就业创业政策=1,其他政策赋值=-1被解释变量:偿债能力被解释变量:营运能力被解释变量:盈利能力OLS2SLSOLS2SLSOLS2SLS促进就业创业政策城镇0.2012(0.3237)0.2125(0.3532)0.2232(0.2129)0.2316(0.5657)0.1899(0.4217)0.2012(0.3545)农村0.2125∗∗∗(0.0098)0.2238∗∗∗(0.0012)0.1987∗∗∗(0.0078)0.2035∗∗∗(0.0025)0.2225∗∗∗(0.0056)0.2352∗∗∗(0.0067)地区变量城镇农村YESYESYESYESYESYESR2城镇0.16750.17230.17010.18110.17250.1812农村0.16560.18120.17250.18180.17120.1801F统计量城镇35.598760.609842.287679.982339.098775.3876农村28.287655.587639.398765.598735.552398.2876观测值城镇891891891891891891农村995995995995995995核心解释变量推动转型升级政策=1,其他政策赋值=-1被解释变量:偿债能力被解释变量:营运能力被解释变量:盈利能力OLS2SLSOLS2SLSOLS2SLS推动转型升级政策城镇0.2112∗∗∗(0.0079)0.2237∗∗∗(0.0012)0.2003∗∗∗(0.0025)0.2126∗∗∗(0.0076)0.2321∗∗∗(0.0056)0.2452∗∗∗(0.0012)农村0.2012(0.2567)0.2231(0.2876)0.2167(0.2098)0.2298(0.2326)0.2021(0.4249)0.2189(0.3556)地区变量城镇农村YESYESYESYESYESYESR2城镇0.16650.17680.17010.18090.16780.1798农村0.16450.18230.17450.18120.16760.1826F统计量城镇35.598770.098732.209367.398727.287689.0976农村42.298790.098641.298796.309735.5987100.0876观测值城镇891891891891891891农村995995995995995995核心解释变量完善物流设施政策=1,其他政策赋值=-1被解释变量:偿债能力被解释变量:营运能力被解释变量:盈利能力OLS2SLSOLS2SLSOLS2SLS完善物流设施政策城镇0.2145(0.5672)0.2245(0.7123)0.2321(0.8645)0.2452(0.4772)0.1998(0.5622)0.2023(0.3452)农村0.2215∗∗∗(0.0035)0.2312∗∗∗(0.0056)0.1935∗∗∗(0.0037)0.2098∗∗∗(0.0052)0.1889∗∗∗(0.0034)0.1996∗∗∗(0.0067)地区变量城镇农村YESYESYESYESYESYESR2城镇0.16230.17560.17110.18020.17120.1829农村0.17220.18450.17320.18090.16560.1807F统计量城镇35.367555.676239.309869.098742.2098100.0298农村45.598779.098778.0398110.028739.039890.0398观测值城镇891891891891891891农村995995995995995995

核心解释变量提升对外开放政策=1,其他政策赋值=-1被解释变量:偿债能力被解释变量:营运能力被解释变量:盈利能力OLS2SLSOLS2SLSOLS2SLS提升对外开放政策城镇0.1125∗∗∗(0.0027)0.1252∗∗∗(0.0062)0.1023∗∗∗(0.0025)0.1167∗∗∗(0.0082)0.1223∗∗∗(0.0057)0.1376∗∗∗(0.0023)农村0.1023∗∗∗(0.0052)0.1167∗∗∗(0.0092)0.1345∗∗∗(0.0085)0.1485∗∗∗(0.0067)0.1302∗∗∗(0.0045)0.1465∗∗∗(0.0012)地区变量城镇农村YESYESYESYESYESYESR2城镇0.16450.17350.17250.18160.16890.1785农村0.16450.17650.17210.18350.17110.1832F统计量城镇45.509890.098745.5098100.098740.0948112.2098农村36.987668.098742.209889.098742.2098121.2098观测值城镇891891891891891891农村995995995995995995核心解释变量构筑安全保障政策=1,其他政策赋值=-1被解释变量:偿债能力被解释变量:营运能力被解释变量:盈利能力OLS2SLSOLS2SLSOLS2SLS构筑安全保障政策城镇0.1902∗∗∗(0.0019)0.2067∗∗∗(0.0000)0.1845∗∗∗(0.0023)0.1917∗∗∗(0.0046)0.1825∗∗∗(0.0000)0.1956∗∗∗(0.0068)农村0.1712(0.2326)0.1833(0.3432)0.1612(0.1023)0.1723(0.1456)0.1778(0.1278)0.1857(0.5632)地区变量城镇农村YESYESYESYESYESYESR2城镇0.15980.16770.16370.18110.16470.1836农村0.16020.17860.17120.18320.16020.1785F统计量城镇39.398270.098730.039870.098740.409879.4987农村29.029751.287649.049898.892335.5987100.2092观测值城镇891891891891891891农村995995995995995995核心解释变量健全安全体系政策=1,其他政策赋值=-1被解释变量:偿债能力被解释变量:营运能力被解释变量:盈利能力OLS2SLSOLS2SLSOLS2SLS健全安全体系政策城镇0.2056∗∗∗(0.0023)0.2167∗∗∗(0.0076)0.2198∗∗∗(0.0056)0.2236∗∗∗(0.0067)0.2245∗∗∗(0.0067)0.2317∗∗∗(0.0098)农村0.2128∗∗∗(0.0075)0.2236∗∗∗(0.0078)0.2007∗∗∗(0.0067)0.2186∗∗∗(0.0058)0.2145∗∗∗(0.0069)0.2236∗∗∗(0.0068)地区变量城镇农村YESYESYESYESYESYESR2城镇0.17120.18220.17050.18350.17350.1832农村0.17010.18070.17110.18120.16780.1802F统计量城镇36.387678.387645.5987100.028742.287691.2987农村42.398755.598220.209869.032237.387675.3876观测值城镇891891891891891891农村995995995995995995

注：同表2和表3。

五、研究结论及对策

政府扶持农产品电商发展的政策是否有效？是不是政府扶持农产品电商发展的所有政策都有效？或者说，不同的政策在促进农产品电商发展方面是否存在差异？围绕这两个主要问题，本文研究以有效微观问卷调查数据为例来进行研究，结果发现：政府扶持农产品电商发展的政策具有显著的积极意义，在控制了农产品电商是否享受国家和地方政府相关扶持政策内生性问题后，政府扶持农产品电商发展政策的有效性进一步增强。不仅如此，政府扶持农产品电商发展政策的有效性，还会受到诸如农产品电商自身、农产品电商家庭以及农产品电商所在区域经济社会发展环境的制约和影响。从区域的角度来看，政府扶持农产品电商发展政策的积极意义不可否认，但不同政策对不同地区农产品电商发展的影响存在显著差异。比如，促进就业创业政策、推动转型升级政策和完善物流设施政策等相关政策的政策成效对中西部地区农产品电商来说表现得更为明显，而对东部地区农产品电商来说则表现得不够明显；构筑安全保障政策对东部地区农产品电商来说表现得更为明显，而对中西部地区农产品电商来说则表现得不够明显。从户籍的角度来看，无论是对于城镇户籍的农产品电商来说，还是对于农村户籍的农产品电商来说，政府扶持农产品电商发展的政策都是有效的，但不同政策对不同户籍农产品电商发展的影响存在显著差异。营造发展环境政策、促进就业创业政策、完善物流设施政策对农村户籍的农产品电商发展更具有积极影响，而对于城镇户籍的农产品电商来说影响则不显著；推动转型升级政策、构筑安全保障政策对城镇户籍的农产品电商发展更具有积极影响，而对农村户籍的农产品电商的影响则相反。基于这一研究结论，本文提出如下对策建议：

第一，要充分发挥政府扶持农产品电商政策的有效性，需要国家和地方政府从政策层面加大扶持力度。从农产品电商自身的角度来看，国家需要进一步加大力度，彻底扫清个体在创新创业中的性别歧视，确保所有的个体都具有均等的发展机会；国家需要加快户籍制度的改革，确保城镇户籍和农村户籍的农产品电商享受均等的社会福利，逐步消除户籍背后所隐藏的不平等待遇；国家需要在逐步完善当前城乡医疗体制的同时，加快医药领域的改革，为城乡居民健康状况的改善创造条件；国家需要继续加大对教育事业的投入力度，不仅要督促地方政府严格落实九年义务教育制度，还需要加快对职业技术教育的投入，卓有成效地提升农民的专业技能；国家不仅要高度重视专业农户的发展，充分发挥专业农户在带动周边群体创新创业方面的“领头雁”作用，还需要进一步加大对兼业农户的引导，全方位、多渠道创造条件确保农民增产增收，减少直至杜绝农民家庭入不敷出情况的发生；在条件具备的情况下，要尝试以电商协会为基础，强化专业农户与兼业农户之间的沟通，推动区域性电商产业的转型升级[34]；国家需要高度重视对产业结构梯度转移规律的研究，引导产业有序跨区转移，为农村富余劳动力创造就业机会；国家需要加快产业结构的转型升级步伐，特别是要加快第一产业的发展，扭转农业发展的不利局面，在确保农业作为国民经济基础地位的同时，进一步推动第二产业的供给侧改革，推动第三产业的良性发展；国家需要持续不断地加大对普法教育的投入，特别是要加大对农村地区和城镇自由职业者的普法教育力度，确保普法教育对全国人民的全覆盖，追求普法教育的实际成效；国家需要持续不断地改善农村地区的社会治安环境，增强农村地区的警力资源配置，严厉打击影响农民创新创业的违法犯罪行为；国家在大力推进城镇化进程的同时，要高度关注过度城镇化所带来的严重后果问题，要将城镇化进程的推进与经济社会的有序发展有机结合，妥善解决城镇化进程中城乡居民面临的诸多现实问题；国家要考虑到不同地区的人口密度问题，要在对特大型城市采取严格的户籍限制的同时，创新流动人口管理的新办法；在经济新常态背景下，国家要在努力实现经济又好又快发展的同时，高度重视经济发展的质量。中国是典型的单一制国家，地方政府政策需要与中央保持一致；因此，在促进农产品电商发展层面政策制定方面，地方政府政策也需要以中央的政策为准绳，在此基础上结合自身发展的实际情况来出台相应的政策文件。进一步来说，要充分发挥政府扶持农产品电商政策的有效性，地方政府需要在国家有关农产品电商自身发展、农产品电商家庭发展和农产品电商所在区域发展政策基础上，出台更能够体现地方特色的政策文件。

第二，要充分发挥政府扶持农产品电商政策的有效性，需要国家和地方政府出台符合实际的政策文件。从营造发展环境政策层面看，国家和地方政府需要在“大众创业、万众创新”的时代背景下，千方百计地为不同地区、不同户籍的个体创业从事农产品电商业务扫清障碍，如加大金融服务创新力度、有效维护公平的市场竞争环境等，并支持、鼓励和引导符合条件的农产品电商走多元化综合性发展道路；从促进就业创业政策层面看，国家和地方政府需要高度重视对电商领域就业创业的指导，特别是要强化对中西部地区电商领域就业创业的指导，竭力将农产品电商发展拓展为中西部地区农民增收就业的重要途径，高度重视对农产品电商从业人员的培养培训，既要注重专业技能培训，还需要重视对法律法规的培训，切实保障不同地区和不同户籍农产品电商从业人员的合法权益；从推动转型升级政策层面看，国家和地方政府需要积极主动地引导传统商贸流通企业发展电子商务业务，通过电子商务业务的开展来突破地域条件的限制，特别是要引导中西部地区和农村户籍农产品电商加快自身发展的步伐，积极接受新型金融服务工具和金融服务新产品，逐步实现自身的转型升级，避免被激烈的市场竞争环境所淘汰[35-36]；从完善物流设施政策层面看，国家和地方政府需要高度重视中西部地区农村物流体系的完善，要在加快中西部农村地区基础设施建设的同时，强化中西部地区的物流配送终端及智慧物流平台建设，打通农产品流通的“最后一公里”问题，要科学合理地规范物流配送车辆的管理，采取措施引导民营快递公司在中西部农村地区开展业务，构建快递公司战略联盟，科学合理地规范中西部地区农村地区的物流仓储体系建设，有效破解农产品流通的“最前一公里”问题[37-38]；从提升对外开放政策层面看，要实现农产品的跨国流通，加快跨境农产品电商的发展，国家和地方政策需要加快电子商务领域的国际合作，竭力通过互惠的双边协议为农产品跨国流通夯实政治基础，在此基础上，要采取措施提高农产品通关效率，缩短农产品从“田间”到“餐桌”的距离，特别是对东部沿海地区来说，更需要发挥自身的地域优势，积极探索农产品跨境电商发展的新模式[39]；从构筑安全保障政策层面看，既要加大力度对农产品电商发展水平高的东部地区进行网络安全教育宣传，增强农产品电商自身抵御网络风险的能力，为农产品电商最大限度地减少损失创造条件，也要高度注意对农产品电商发展水平相对较低的中西部地区进行网络安全教育，有针对性地预防和打击农产品电商领域的违法犯罪行为，要坚持“零容忍”的态度来对待农产品电商交易过程中的损人利己行为，切实维护农产品电商交易的良好环境，保障农产品电商交易双方的合法权益[40]；从健全安全体系政策层面看，国家和地方政府要从健全法规标准体系、加强信用体系建设、强化科技与教育支撑、协调推动区域电子商务发展等层面出发，真正为不同地区不同户籍农产品电商发展提供保障，确保农产品电商的健康稳定可持续发展。

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TheEffectivenessofSupportPolicyfromtheGovernmenttotheDevelopmentofOnlineRetailersofAgriculturalProducts

LU Zhao-yang

(SchoolofEconomics/CenterforInstitutionalEconomicsResearch,SouthwestUniversityofPoliticalScienceandLaw,Chongqing401120，China)

Abstract：In order to study that whether the government’s policy that is to support the development of the online retailer of agricultural products is effective, or whether all the policies that are introduced by the government can promote the development of the online retailer of agricultural products, the empirical research has been given, used effective micro-questionnaires of China. The results are that the support policy from the government to the development of the online retailer of agricultural products is effective, and the related effectiveness is stronger after the endogenous problems have been solved. And the policy effectiveness is related to the online retailer of agricultural products themselves, their families and the economic and social environment where they live. Whether it is from the regional level, or from the household level, although the effectiveness of support policy from the government to the development of the online retailer of agricultural products is worthy of a high degree of recognition, the obvious heterogeneity exists in the region and the household registration, and the heterogeneity does not change when the explanatory variables are changed.

Key words：the online retailer of agricultural products; the policy effectiveness; the policy of the online retailer of agricultural products; the development of the online retailer of agricultural products; e-commerce

中图分类号：F724.6

A

1005-0566(2018)05-0056-23

收稿日期：2017-10-17

2018-03-22

基金项目：西南政法大学校级重点项目“农产品电商品牌培育的机理、模式及对策研究”(项目编号：2017XZZD-10)；国家社会科学基金青年项目“农产品电商品牌培育的机制、模式与政策保障研究”(项目编号：17CJY036)。

作者简介：鲁钊阳(1980-)，男，湖北蕲春人，西南政法大学经济学院副教授，博士，硕士生导师，西南政法大学制度经济学研究中心研究人员，研究方向：农业经济学。

(本文责编：王延芳)