异质性条件下农村电商对农户增收实现机制研究——来自山东东营市的实证分析

韩杰，张益丰 ，郑清兰

（1. 济南大学泉城学院商学院，山东 蓬莱 265600；2. 山东外事职业大学管理学院，山东 乳山 264504；3. 南京林业大学生态文明与乡村振兴研究中心，江苏 南京 210037）

农村电商以互联网为平台，实行跨区域跨行业联合，降低了商业成本，成为促进农村经济发展和农民增收的有效途径[1-3]。发展农村电子商务对于农户增收的正向促进作用已经形成共识[3-4]。由于区域环境差异和收入异质性条件的存在，发展农村电商对农户收入的影响也会产生差异性。具体而言，目前农村电商基础设施在建设力度和发展程度层面存在较大差异。由于政府财政投入有限，单纯依靠财政投入，不能够满足技术、设备的更新和普及，不同地区吸收社会资本能力进行电信基础设施投资存在较大差异，导致资金投入量较多的地区，农村电商发展速度较快；相反资金相对缺乏的地区，阻碍了我国农业产区的农村电子商务发展。在当前全国上下齐心协力打赢脱贫攻坚战的决胜关头，研究农民增收途径和实现机制，为农民增收广开渠道显得意义重大。

在电子商务运用意识方面，地区间农业生产方式和农民文化水平存在差异，农民对农产品电商认识的存在局限和偏差，导致各地区间农民对电商硬件与软件建设的主观能动性存在差异[5]。同时，由于农户间存在差异化，主要表现在经济基础、文化程度等方面，使得农村电商的运行存在较大差异。虽然已有研究对农村电商发展有所涉及[2]，但是缺乏异质性条件下的实证检验。本研究将通过倾向得分匹配研究与GLS分类检验，研究环境异质性与收入条件异质性条件发展电商的增收效应。

收入增加效应可分为直接效应、间接效应和动态效应[6]。发展农村电商可以促进农户收入增加，优化产业结构，带动其它产业和周边行业的发展，同时农村电商发展产生溢出效应，通过带动农民创业，形成了一批特色的“淘宝村”。也有学者研究认为自然资本、人力资本、物质资本、金融资本和社会资本等成为农民收入的重要微观基础[7]。在自然资本方面，成立家庭农场、发展农业适度规模化经营成为农民增收的重要动力[8]。在人力资本方面，健康和教育是影响农民收入增加的重要因素[9-11]。农业生产需要农户人力资本的有效投入，农户的受教育程度作为人力资本的重要外在指标，相关研究已经证实受教育程度与接收新技术能力直接相关，一般而言，农户的受教育程度越高，则接受农村电商的能力更强，越能利用农村电商增加收入[12-15]。崔丽丽等[16]研究表明，在大专以上学历的农村电商参与者成为促进电商销售增加的主要群体，这些农村电商从业者能够利用计算机知识进行文字和图片处理，又能将产品和互联网结合起来，运用现代传媒和管理手段进行网上营销来增加农民收入。

在物质资本研究方面，农户先前物质基础的多寡是影响农户采纳农村电商重要影响因素[17]，农村电商的发展需要一定的经济基础，经济基础越丰富越能够在农村电商发展中占据主动权，随着农村电商队伍的不断扩大，竞争日益激烈，需要更多的资金投入，因此农户的物质资本和基础设施越丰富，农户采纳电商发展的增长效应越明显[18-19]。在金融资本方面，农户信贷成为影响农民收入的显著因素[20]，农村金融资源配置的失衡影响农户采纳电商行为的选择，发展农村普惠金融，增加农户进行电商创业的积极性和自信心，能够在激烈的市场竞争中具有强大的生命力。在社会资本方面，农户拥有良好的人际关系或是有较强的企业家能力，所获的资本就越多，进而收益增加越多[8,21]。路慧玲等[22]的研究发现，社会资本能够提升农户信息、技术、抗风险获取能力，进而增加农民收入。周晔馨[23]的实证研究表明，农户馈赠亲朋好友的礼物支出越多对农民收入增加越明显。社会关系的规模、强度以及资源拥有量的多寡与农民收入之间存在显著作用，电商培训扩大了农户的社会关系网络，从而帮助农户增加收入[24]。

也有研究表明，农村电商促进农民增收效应，关键体现在模式、渠道、人才和技术四个方面[25-27]。具体而言，农村电商作为连接生产者和消费者之间纽带，减少了流通环节，降低了运输成本，进而增加了农民收入[28-30]。对于农户而言，通过电子商务平台，农户根据电子商务平台交易的信息和记录，及时了解产品的价格和供需，调整农业生产结构，更好地进行农业生产[31]。对于消费者而言，可以实现和电商农户直接交流，消费者可以了解到所购买的农产品品质，进而促进消费者与农户建立相互信任机制，消费者之间通过口碑相传，扩大了农产品的销售量，进而促进了农民收入。

但不同的意见同样极具代表性，如邱泽奇等[32]的研究认为数字红利导致农户之间的收入差距越来越大。虽然专家学者从农村电商对农户收入效应和分配效应进行了探究，但是相关研究仍然存在几点亟待改进与完善的地方，一是对研究经营条件异质性条件下农户的收入增长效应需要强化；二是需要进一步分析同一地区的异质性收入群体的收入分配效应。基于上述学者研究，本文基于对山东省东营市315份农户调查数据，采用倾向得分匹配方法（PSM），分析农村电商对农民收入的影响，探究发展农村电商对农民收入的增长效应和分配效应，从而实现对现实问题的解答与理论缺陷的有效填充。

1 理论假设

根据经济学理论分析，农民作为理性经济人假设的存在，农民追求自身效用最大化，农村电商的兴起，为农民销售提供了多种选择。当农民选择采纳农村电商所获收益大于传统商品销售模式所获收益时，农民选择采纳农村电子商务的意愿则会大大提升，农户的收入也会相应的增加。因此本文认为发展农村电商与农户增收存在内在因果关系（图1）。

信息匹配优势：采用农村电商销售，可以借助销售平台直接进行商品销售匹配，从而压缩中间商的盈利空间，农户作为生产者直接与消费者对接，降低交易成本，从而使农户获得更高的产品销售利润率。

交易成本优势：通过发展农村电商实现信息传递的便捷，降低生产中市场搜寻成本与市场交易成本，使得农产品能更快速地进入流通领域，避免产品的滞销，造成产品损耗，进而提高农户收益。

以销定产优势：借助电商的平台，农产品生产者通过预售和促销方式，提前获得货款，了解市场对该农产品的需求情况，及时做好生产准备，避免盲目投产造成经济损失。

尽管农村电商能够促进农民收入的增加，但由于各个地区的经济发展程度、地理位置、特色农产品和农户异质性等原因，农村电商的增收效应差异性较大。因此有可能存在经济发达地区的农业产值下降，农地更多担负着农户生存保障职能，利用土地耕种获得收入提升不再成为经济发达地区农户的追求。因此，农村电商的发展基础条件具有区域差异性。即在传统农业地区农村电商基础设施、农产品品牌建设对农户增收促进作用显著；但在工业发达地区，农村电商发展基础条件对农户的增收效应不明显。

图1 电商促进增收示意图Fig. 1 Schematic diagram of increasing income by e-commerce

另外农村电商通过改善市场环境和信息渠道增加农户收入，但在收入条件差异的环境下，农产品品牌建设和农村电商基础设施建设对于参与电商农户收入的影响因素具有差异性。农村电商基础设施建设和品牌建设对低收入农户影响不显著，对于高收入农户影响显著。政府资助对农户发展电商均有利。

2 研究方法

2.1 研究区域与数据来源

本次调研样本采集地为山东省东营市下辖五区县。东营市位于山东省北部黄河三角洲地区，地理位 置 为 北 纬36°55′～38°10′，东 经118°07′～119°10′。东、北临渤海，西与滨州市毗邻，南与淄博市、潍坊市接壤。南北最大纵距123 km，东西最大横距74 km，总面积7 923 km2。根据研究目的，之所以选择在山东省东营市展开调研是基于三点理由：1）东营市是胜利油田的所在地，有良好的工业基础，同时也是山东省小麦的主要产地；2）东营的五区县中广饶是乡镇工业发达地区，垦利与利津县是传统农业地区，而河口区多为盐碱地，既缺乏工业基础又不利于农业发展；而东营区既有中心城区又有城乡结合部，上述地区具有典型的产业差异性。同时东营市具有地貌条件多样性，呈现有古河滩高地、河滩高地、平地、浅平洼地和海滩地5种地貌类型，分别占东营市总面积的4.15%、3.58%、54.54%、10.68%和27.05%；3）随着居民消费需求不断扩大，消费结构不断升级，农村电商得到迅速发展，各区县积极与阿里巴巴、乐村淘、京东等开展合作，成立了山东省首家乐村淘电子商务管理中心，打造了黄河三角洲地区第一个农村淘宝电商平台，培育出“垦利大米”、“黄河口大闸蟹”等农产品地理标志品牌。因此，东营市具有农村电商发展的重要条件。

选定研究区域之后，课题组于2018年6月在山东省东营市（东营区、河口区、广饶县、利津县和垦利县）针对农村电商与农民收入方向的调研。在东营市妇联“农村巾帼创业项目”负责人的配合下，选择符合要求的农户，随机在各个区县选择5个发展农村电商的乡镇作为待调研的区域；同时随机选择5个依赖传统销售模式的乡镇。根据分层抽样，各个县区同时选择了高收入农户与低收入农户进行调查，保证了数据的无偏和代表性。相关数据采用分层抽样方法投放，保证了数据的无偏性。各地投放问卷70份，共回收有效数据315份，样本有效率为90%。

2.2 模型构建

首先，本文将运用Stata15.0对样本数据进行可行广义最小二乘法GLS回归分析，以降低异方差的影响，建立模型研究农村电商对农民收入的影响，模型为：

式中：i代表农户，Y代表农民收入，a作为截距项，X为解释变量，CONT为控制变量，ε为随机误差项。

农户是否选择农村电商是农户根据自身特质和资源等相关因素而有意识选择的结果，如果不考虑农户潜在的自选过程而直接估计上述模型，结果会出现偏差，也就是说，农户选择农村电商是内生的。

其次，为测量农村电商对农民收入的影响，建立计量模型为：

式中：Y代表农民收入，i代表不同的农民，D代表农户是否选择农村电商，如果D=1，表示农民选择了农村电商，否则，D=0。X代表其它解释变量，a是常数项，ε是随机干扰项。

倾向得分匹配方法是处理自选择问题的一种常用方法，本文采用PSM方法处理农民选择农村电商的自选择问题，在每个非电商农户的样本上，为每个电商农户匹配一个非电商农户，使这两个农户除了在农村电商外，其他方面特征均相同，具体而言，可以看作是一个农户进行两次实验，分别是选择农村电商和非选择农村电商，两者之间的差值就是农户选择农村电商的净效应。对于参与农村电商的农户而言，这个净效应被称为平均处理效应（ATT），其公式为：

式中：第一部分式参与农村电商与未参与农村电商农户的平均差异，第二部分为参与者与未参与者收入之差，即为平均处理效应。Y1i表示参与电商农户的收入，Y0i表示未参与电商农户的收入。

2.3 变量选取

本文选取农民收入作为被解释变量，核心解释变量包括成立家庭农场、电商硬件、品牌产品、技能培训和政府资助，解释变量均为虚拟变量，控制变量具体分为：农户年龄、受教育程度和外出工作经历。处理变量为参与电商与否（表1）。

其中本文定义的参与电商（ECOM）指标专指直接开淘宝店、从事微商或者能使用各综合电商平台、垂直电商平台进行直接农产品销售的电商行为，通过企业和合作社进行间接电商销售的不做统计（其中参与电商农户198户，未参与农户117户）。家庭农场（FARM）指标用以反映农户规模化程度，由于山东省注册成立家庭农场的下限为3.33公顷，因此成立家庭农场与否可以作为适度规模化的重要指标；电商硬件（EXPR）指标采用农户家庭有无使用互联网来衡量，农户家庭能使用互联网，能促进农户运用电脑、智能手机等设备查询网络商机、开设网店；同时也为农户自身采用电商销售提供了最重要的基础设施保障。品牌产品（BRAN）采用农户经营的农产品是否使用“三品一标”（无公害农产品、绿色食品、有机农产品和农产品地理标志）；技能培训指标用来衡量农户是否接受农业生产技能培训；政府资助（SUPP）表示农户受到来自各级政府部门政府资助与否。而控制变量中外出工作经历（WORK）采用农户是否有外出工作经历。

表1 变量类型与变量定义Table 1 Variable types and variable definitions

3 结果与分析

3.1 农户收入增加效应分析

在进行模型构建之前，首先对模型的自变量进行多重共线性检验，模型整体运行平均VIF为1.200，最大值为1.650，最小值为1.040，远远低于合理值10，因此模型不存在多重共线性问题。在控制了其他变量基础上，分别对农村电商具体内容进行回归检验，回归结果见表2。

解释变量中家庭农场（规模化）、电商硬件（基础设施便利程度）分别对农民收入在1%和5%水平下显著；特色产品品牌认证在10%水平下显著；体制机制支持（技能培训和政策扶持）与农民收入呈现正向相关，技能培训与政策扶持分别在1%和5%水平下显著。农村电商对农民增收具有明显的正向促进作用，进一步解释发展农村电商存在显著的正外部效应。通过政府、社会和农户三方力量共同促进农村电商进一步发展，政府提供公共产品与政策扶持，社会力量借助舆论引导和理念输入，帮助农户通过电商平台连接市场，从而实现农村地区产业发展与调整农业生产结构，以发展优质农产品来促进农民增收。

虽然农村电商增加了农民收入，但由于农民异质性（包括农民自身特征、所处村庄的地理位置和经济基础的不同）的存在，农村电商对于农民的增收效应存在较大的差异。电商硬件设施建设会影响到农民对农村电商销售行为的选择，从而影响农产品的销量，进而影响农民收入。当然随着农村家庭农场的发展，农业适度规模化经营的逐渐推进，发展特色农产品增加产品的市场规模均会影响到参与其中的农民收入状况。此外，针对农村电商的发展，各地区政府部门相继出台政策措施，提供技能培训和资助等强力政策扶持措施，也会影响农民收入。

表2 回归结果Table 2 Regression results

3.2 农村电商与农民收入的因果分析

按照回归结果分析，农村电商对于农民增收效应显著。但是由于普通的GLS模型无法有效解决样本自选择（Self-Selection）问题且不能进行反事实分析。因此本文将采用倾向得分匹配方法（PSM）对农村电商与农民收入的影响进行估算。研究为保证结果的稳健性，分别采用近邻匹配、半径匹配和核匹配进行匹配选择。

表3显示利用倾向得分匹配分析结果，家庭农场与品牌产品Z值均显示在1%水平下显著；政府资助和电商硬件显示在5%统计水平下显著；技能培训在10%水平下显著。这表明农村电商的发展促进了农户参与电商的程度，随着“互联网+农业”的迅速发展，农村新业态也创新了农产品的流通方式，农产品实现了从田间地头直接到消费者餐桌的过程，减少了中间流通环节并降低了流通成本，越来越多的农户参与农村电商的发展，提高了农业产业附加值，进而增加了农民的收入。

表4中三种匹配后结果显示，匹配前平均标准偏差为29.9%，通过近邻匹配、半径匹配、核匹配三种匹配方法匹配后，解释变量的平均标准偏差减小到7.2%～8.0%，差异性逐渐缩小。同时LR统计量P值显示，解释变量的联合显著性检验在匹配后被拒绝，伪R2值下降明显，再次证实匹配后的解释变量分布未呈现系统差异，样本匹配成功。

表4 倾向得分匹配前后的平衡性检验结果Table 4 Balance test results before and after propensity score matching

根据图2显示观测值均在倾向得分共同取值范围内，可以说明匹配样本协变量比较平衡，匹配质量较高。通过倾向得分匹配方法，解决了内生性问题。三种匹配中ATT值分别为0.493、0.429和0.451，T值分别为2.47、2.02和2.14，均显示变量在5%水平上统计显著（表5），同时控制组与处理组的共同取值范围也比较理想。证明电商与农户收入存在正向的因果关联。

图2 倾向得分共同取值范围Fig. 2 Range of common values of the propensity scores

表5 倾向得分匹配结果Table 5 Results of propensity score matching

3.3 产业异质性条件下参与电商农户增收影响分析

为探究农村电商的设施建设对不同地区参与电商农民收入增长的影响，将参与电商198户农户按照地区经济产业类型不同，划分为传统农业区（样本量113）和工业发达区（样本量85），分别进行GLS回归分析，回归结果见表6。

农村电商基础设施及其他条件对产业异质性条件下参与电商农户的收入存在差异性。对于传统农业地区参与电商的农户而言，家庭农场（FARM）和电商硬件（EXPR）对其收入在5%水平下显著，品牌产品（BRAN）和政府资助（SUPP）对参与电商农户收入的增长效应均在1%水平下呈现正向相关性（表6）。由此说明，电信与物流基础设施在传统农业地区中发挥着重要作用，这些参与电商的农民依托电商平台，解决了农产品“卖难”问题，从而增加了收入。但在工业发达地区，所有变量中仅有家庭农场（FARM）和政策扶持（SUPP）在10%和5%水平下通过检验，其它变量则未通过检验。证明农村电商硬件、品牌产品在工业发达地区参与电商的农户增收作用有限，究其原因，可解释为工业发达地区基础设施建设完善，经济发展水平较高，农民收入主要依赖于二、三产业，工资性收入在农民收入所占比重较大。因此从统计数据看，电信与物流设施建设对于传统农业地区参与电商农民收入增长明显，对工业发达地区参与电商的农民收入增长效果较差。家庭农场（FARM）与电商硬件（EXPR）的交互项在分类回归和总体回归中均呈现统计显著，说明农村电商硬件与规模经营相结合在农业地区对参与电商农户增收起到更显著的帮助作用。

农户年龄（AGE）和农户的教育程度（EDU）变量系数无论是在工业发达地区还是传统农业地区均显示统计非显著。农户的外出工作经历（WORK）在传统农业地区回归结果中系数显示统计非显著，在工业发达地区系数呈现1%统计显著（表6）。说明传统工业地区参与电商农户的外出工作经历对其收入提高帮助加大，可以解释为工业发达地区农户外出工作更愿意去更加发达的大城市工作，有更多机会接触先进的理念和技术，便于返乡从事农村电商时更好地运用这些先进技术和经验致富。

表6 产业条件异质性环境中参与电商农民收入影响因素回归结果Table 6 Regression results of the influencing factors of the income growth from e-commerce with farmers heterogeneity

3.4 收入异质性条件下参与电商农户增收影响分析

为进一步验证参与电商的农民收入分配效应方面具体影响，将参与电商销售的农户按照收入水平的高低，将农户分为高收入组和低收入组农户。划分的标准是根据每个被调查区（县）2017年农村居民人均可支配收入为基准（其中各区县2017年农村居民人均可分配收入分别为：垦利县15 610元、利津县15 460元、河口区16 959元、广饶县18 715元、东营区18 626元，相关数据采集于2017年各区县《国民经济和社会发展统计公报》）。被调查农户收入情况大于等于2017年该县农村居民人均可支配收入数值为高收入农户，低于则为低收入农户。其中高收入组样本量102，低收入组样本量96，回归结果见表7。

表7 收入异质性条件下参与电商农户收益影响因素回归结果Table 7 Regression results of the influencing factors of the income growth from e-commerce with income heterogeneity

电商硬件（EXPR）对高收入组影响较大，对低收入组影响效果不显著（表7），这表明高收入组从事电商农户从电商硬件设施建设中获益更大，究其原因可以解释为高收入组群体凭借其自身经济实力，能够发挥物流电信等基础设施优势来开发电商供应链，积极通过电商平台来对接市场，进一步拓宽了产品销路。

家庭农场（FARM）对参与电商农户的收入影响（无论低收入还是高收入农户）均呈正向统计显著（均通过10%显著性水平检验，表7）。说明无论农户收入条件如何，扩大经营规模有助于参与电商农户的增收。也可以解释为农户扩大经营规模，一方面有利于农户吸引政府关注，获得政府资助扶持越多，进而更有利于农户利用政策扶持来实现增收；另一方面通过规模优势可以增加市场的议价能力从而实现利润率上升。同时家庭农场（FARM）与电商硬件（EXPR）交互项在高收入群体中系数为0.014，通过5%统计显著。说明高收入群体更能将规模化与电商基础设施相结合，促进其增收。

表7中政府资助变量（SUPP）统计系数显示，高收入组农户和低收入组农户获得政府资助均对农户增收效果明显（系数通过统计显著性检验），该结果可以解释为农户获得政府资助，一方面可以扩大经营规模，提高经营能力；另一方面也能利用政府资助形成政府信用背书，获得其他经营优势（如获得银行等金融机构的贷款、行政部门的关照）。政府资助项目多为产业扶贫性质项目，通过资助项目将农户与新型农业经营主体搭载捆绑发展，形成“农户+龙头企业”的产业搭载模式，让新型农业经营主体带领农户发展高效特色经济项目，形成农户长期致富产业。

技能培训（TRAN）对于高收入群体和低收入群体而言，均对参与电商农户的增收无显著影响。其原因可能是因为当前农村培训缺乏针对性和流于形式，无法有效提升农户的生产技能和市场参与能力，培训效果不明显，不能被广大农户接受。另外，农户年龄（AGE）、教育程度（EDU）和外出工作经历（WORK）在低收入组和高收入组回归系数均呈现统计非显著。说明根据当前样本，所有控制变量对参与电商农户增收影响不显著。

4 结论与建议

4.1 结论

研究结果表明，尽管从总体效应而言，发展农村电商确实能提高农户收入。但是从地区产业而言，传统农业地区通过电商硬件建设、成立家庭农场和品牌产品会有效促进农户收入；但工业经济发达地区，由于农户的非农收入增长迅速，因此发展农村电商对其收入影响并不显著。就农户经济基础而言，高收入群体会因为农村电商硬件设施建设和品牌产品建设而实现更好的经济效益，政府资助对于高收入农户的增收更明显，而对普通小农户却不显著。鉴于此，研究的政策意义在于，当前的电商扶持一方面应大力发展农村电商硬件基础设施建设，扩大农业规模经营，树立农产品品牌意识，同时政府应该积极引导有能力的农户发展家庭农场建设、进行地理标志产品认证、提高农民技能培训等措施扶持农业地区的农村电商发展，可以有效增加农民收入。另一方面重点吸引大农户、新农人发展电商，优化农村电商营商环境，同时也应该关注小农户的利益，通过技能培训帮助小农户扩大规模，以及引导无力做大做强农业产业的小农户转产从事非农服务业来实现增收。

未来的研究将本文研究的基础上，进一步通过平衡面板数据，借助PSM-DID、内生转化模型等因果分析手段，分析农户在蔬果产业、养殖产业发展过程中电商参与的重要性，以及电商扶持政策的强力介入对农户增收的短期效应、中期效益和长期效应差异性以及其背后的机理进行实证分析。

4.2 建议

1）全面加大农村电商硬件建设投资力度。农村电商俨然已经成为农村地区促进农民增收的一条重要途径，政府要加大对农村电商投资力度，持续改善农村地区的交通、物流和宽带网络等基础设施，缩小各地区互联网接入可及性差异，为农户发展农村电商创造良好的条件。同时，针对农村电商建设周期长，投资大，获取收益较慢等特征，需要创新发展多元化投资模式，积极发展农村电信网络建设，以户户通宽带为目标，增加宽带网络的安装率，进一步缩小数字差距，让更多的农户享受数字红利，鼓励农户学习使用电脑、智能手机等设备，帮助普通农户掌握上网技能，为农户投入农村电商销售打好基础。

2）增加农产品品牌建设力度。各级政府要集中解决农村电商发展中面临的农产品质量问题，提高农户树立特色农产品品牌意识，加大农产品地理标识产品保护，培育优质农产品。通过严把农产品质量安全关与品牌关，将“一村一品”通过农产品品牌建设和质量提升工程落到实处，为农产品电商营销夯实质量基础。

3）为传统农业地区和低收入组群体农户提供有针对性的技能培训，提供相关政策扶持项目。政府部门要根据农户的实际需求，进行针对性的技能扶持，积极开展与科研院所、电商平台合作，帮助农户“借力出海”，熟悉电商营销模式。通过专项电商政策扶持，鼓励农户通过积极参与电商销售，提升经营能力、农产品品牌意识和组织融合度，进而实现增收。

4）鼓励规模农户率先发展农村电商。政府通过政策引导，鼓励大农户率先发展，摸索出先进经验形成地区农村电商产业高地，通过创富效应带动更多小农户参与电商经营，形成电商产业集聚效应和达到帮扶农户致富的目的。