电子商务发展空间溢出效应与农民增收

刘 奇杨子刚.2

(1.吉林农业大学 经济管理学院，吉林长春 130118；2.吉林农业大学 粮食主产区农村经济研究中心，吉林长春 130118）

一、引言

电子商务发展为乡村经济社会转型与发展带来新契机，对全球乡村复兴有重要意义。[1]2019年中共中央一号文件指出：实施好数字农村战略，推动“互联网+农业”发展。电子商务与农村经济社会各领域加速融合，对促进农村一、二、三产业融合发展、推动农业转型升级、增加农民收入、提高农村社会治理能力都发挥着越来越重要的作用。[2]发展电子商务可有效解决信息不对称及农产品流通困难问题，达到提高农业生产效率、增加农民收入、促进农村经济发展的效果。[3]笔者采用空间计量模型检验电子商务对农民增收的影响机制，并对其产生的空间溢出效应进行具体测算。

二、文献回顾与理论分析

（一）文献回顾

曾亿武和郭红东（2016）运用经济学理论对专业村电商化转型的增收效应进行分析，研究表明电子商务对农民增收具有显著的正向促进作用。[4]曾亿武等（2018）基于沐阳县农户的调研数据发现：采用电商形式销售能够促进利润率和销量的提升进而提高农民收入,电子商务发展能为农民提供良好创业机会，已成为农民增收的有效途径。[5]方莹和袁晓玲（2019）等利用微观数据检验农村电商对农民增收的影响及实现路径，研究发现：通过改善电子交易的产品结构、增加农产品产量规模和提升销售平台丰富性这三条途径，可以实现农村电子商务对农民增收的促进作用。[6]王岸明（2019）基于9个县问卷调查构建回归模型，研究发现：中国的农产品销售深受电子商务的影响，采取电商销售形式能够显著提升农民收入。[7]田英伟（2013）研究发现：电子商务能够对信息流、资金流、物流进行整合，降低运营成本，促进农民增收。电子商务促进农民增收是一个值得持续关注的问题，也会是今后研究的重点之一。[8]然而，这些研究只是基于传统的面板数据模型，没有考虑空间相关性和异质性。[9]随着空间计量方法的不断完善和演进，关于空间效应的探索在农民增收领域也成为了重点。钱潇克和莫蕙（2018）用空间自回归模型(SAR)和空间误差模型(SEM)检验我国地级市城市化与农民收入增长之间的关系。[10]李琪等（2019）使用空间杜宾模型（Durbin）来探讨电子商务发展与农民增收的关系及其产生的空间溢出效应。[11]

（二）理论分析

电子商务发展对当地农民收入增长的直接影响体现为采用电商形式销售能够促进农产品流通，能够促进产业升级提供更多创业和就业机会。

在农业和农村经济领域，农产品流通不畅已成为制约农业和农村经济健康发展的重要因素，传统农产品流通存在着信息不对称、盲目性、交易手段单一等问题（胡天石和傅铁信，2005）。[12]互联网带来的最大变化是信息变化，网络时代信息流速度以纳秒数计算，信息量不断膨胀，信息不对称壁垒被打破（罗珉和李亮宇，2015）。[13]互联网的发展使电子商务减少了中间环节，去中介化，去渠道化，点对点，端对端，直通直达（李海航等，2014）。[14]由此，电子商务可以帮助农民跳过中间人，直接与消费者进行沟通，实现销售服务和售后服务的内部化，不仅减少了流通环节，还能够方便销售信息的收集（曾亿武等，2016；王金杰等，2018）。[4][15]浙江遂昌构建麦特龙分销平台分销农产品，有效整合当地上千家原本松散的卖家，借由麦特龙平台实现统一标准化运营。

电子商务不仅能够对农产品电商的发展产生作用，还能够有效带动地区产业的转型升级（鲁钊阳和廖杉杉，2016）。[16]电子商务能够增加创业机会，开展初级产品及特色手工艺产品的电商营销，这些产品相对于农产品具有更高的附加值，有助于提升农民的收入水平。电子商务作为朝阳产业，其不断发展带来了更多就业机会。就城市而言，越来越多的进城务工人员成为外卖员、快递员；在农村，电子商务能够促进农村形成新的商业生态系统，创造大量新的就业岗位，带动了更多的人就业。[17]另外，农村电子商务的发展可以留住更多的农民工，对于解决农村空心化、空巢化以及农村留守人口问题具有积极意义。越来越多的电子商务专业村得到兴起，能够增加当地工作岗位。江苏省唯宁县沙集镇电商直接从业人员超过8万人，其中外来务工人员2万人。沙集镇从空心化农村，逐渐转变成一个具有巨大就业吸引力的新兴城镇，成为“江苏省电子商务示范基地”和“江苏省服务业集聚区”。

发展电子商务对农民收入增长的空间效应主要表现为电子商务扩大了外区市场潜力，每一个地区的经济发展，不仅依赖于该地区内要素投入的增长，而且在很大程度上还取决于该地区外部经济发展所创造的市场需求规模（潘文卿，2012）。[18]还表现在电子商务的技术扩散效应，技术扩散的电子商务将帮助邻近地区乡镇中小企业提高劳动生产率，从而增加农民的工资收入。也表现在电子商务的上下游拉动效应，当市场需求旺盛时，电子商务将带动周边产业上下游，网商不仅将与当地农户和企业合作，而且还将进一步收购邻近地区的同类产品。

三、计量模型设定、变量与数据

（一）空间自相关分析模型的建立

笔者运用空间自相关方法反映浙江11个地级市农村人均可支配收入的空间分布特点以及浙江省各地市的空间集聚特征。

1.全局空间自相关

主要分析整个区域某一元素的空间分布特点。在空间计量分析中，通常采用莫兰指数来判断数据是否具有空间依赖性，即是否具有示范效应。[19]如果用来考察全样本空间的空间分布状态，则使用全局莫兰指数进行测算，如式（1）。

2.局部空间自相关

局部莫兰指数是对全局莫兰指数进行分解，其中任意单元单位I的公式为：

（二）空间计量模型的建立

区域内各要素的流动并非独立存在，也就是说某一要素的流动有可能受到其他要素干扰。如果忽略了各种研究要素在流动过程中伴随的空间相关性，势必影响空间计量模型的正确性。[20]基于上述分析，选用将空间相关性考虑在内的空间计量模型来分析各影响要素，尤其是电子商务发展水平要素和“淘宝村”数量构成的电子商务集聚水平要素与农民增收之间的关系，并对各研究要素溢出效应进行测量分析。

鉴于不同类型的空间计量模型在经济意义上具有明显差异，为使其达到最佳拟合效果，分别探讨4种空间计量模型构建的差异性及其之间的转化。遵照OLS—［SLM和SEM］—SAC—SDM 这一路径对模型进行设定和检验。[21][22]分别建立（3）—（7）模型，其中模型（3）为空间杜宾模型，模型（4）为空间交叉模型，模型（5）—（7）分别为经过一定条件转化后得到的空间滞后模型、空间误差模型和OLS模型。

当去除空间杜宾模型的空间交乘项或空间交叉模型的空间扰动项系数为0时，就会得到相应空间滞后模型：

当空间交叉模型中的空间滞后项系数为0时，就能得到与之相对的空间误差模型：

去除上述模型的所有空间项系数，去除上述模型所有的空间相关关系，即得到了相应的经典OLS模型：

其中，inc为农村居民人均可支配收入 （万元）；eci为电子商务发展水平，采用阿里研究院权重计算的区域电子商务发展水平指数来衡量：区域电子商务发展指数=当地网络零售总额×0.5+当地居民网络消费总额×0.5；gather为电商集聚水平，采用各地区淘宝村数量作为参考指标；Xcontrol为所选取的控制变量包含其他影响农村居民人均可支配收入的重要因素：（1）lar表示劳动力要素，采用地区第一产业从业人员占所有就业人员的比例、（2）urb表示城镇化水平，采用地区非农人口占地区总人口的比重、（3）invest表示投资要素，为地区第一产业固定资产投资总额、（4）prod表示生产要素，地区农业机械总动力数据。笔者认为空间邻接矩阵，不能很好地反映出浙江省11个地级市之间随着距离增减而带来的不同空间强度影响，故使用的Wit为Geoda制作的浙江省11个地级市中心地空间距离二次幂的倒矩阵。研究选取对象为2015—2018年浙江省11个地级市。网络零售总额、居民网络消费总额来源于浙江省商务厅发布的2015—2018年度网络零售统计数据。劳动力要素、投资要素、生产要素、城镇化水平

表1 数据定义

（三）空间计量模型的直接效应、空间溢出效应和总效应的测算

在空间计量模型中不同空间效应所产生效用的方式各不相同。LeSage J.P，R.K.Pace（2008）将解释变量对被解释变量的影响分为三种：直接效应、间接效应（空间溢出效应）和总效应。[23]其中，直接效应用每个解释变量对其所在区域的平均影响来表示；间接效应（空间溢出效应）用各解释变量对其他区域的平均影响来表示；总效应用各解释变量对整个区域的平均影响来表示。后来，LeSage J.P，R.K.Pace（2009）发现，用偏微分方程能够更好地解释随机冲击对各变量的影响，并能更准确地测量空间效应。[24]

空间杜宾模型的空间效应:

若 PW=In-δW-1,QmW=PW×(Inβm+θmX)，则上式可转化为：

将（9）式转化为矩阵形式并进行分解，m为各自变量，等号右边矩阵为 LeSage J.P，R.K.Pace（2009）提出的偏微分矩阵，直接效应、间接效应（空间溢出效应）和总效应公式分别可记为：

四、实证结果与分析

（一）空间相关性检验

1.全局自相关分析

首先对被解释变量浙江省11个地级市2015—2018年农村居民人均可支配收入的空间相关性进行检验，使用全局莫兰指数方法进行测算，2015—2018年的全局莫兰指数分别为0.692、0.715、0.714、0.719全部为正，且都在1%的水平下拒绝“无空间自相关”的假设。表明浙江省11个地级市农村居民人均可支配收入之间存在较为显著的空间正相关关系，即表示为各地级市农村居民人均可支配收入要素在区域的空间分布上并不是呈现随机分布状态，而是具有很强的空间依懒性。同时说明，人均可支配收入要素在较高水平地域内呈现为空间上的“高—高”集聚形态，而人均可支配收入要素在较低水平的地域内呈现为空间上的“低—低”集聚形态。总的来看，2015—2018年整个样本期间内浙江省11个地级市人均可支配收入在区域内呈现出一定的地域特征。因此，在对农民增收问题进行实证研究时，不能忽视空间效应对农民增收的影响。

2.局域自相关分析

为更加系统全面的分析浙江省11个地级市2015—2018年农村居民人均可支配收入的空间异质性，利用浙江省11个地级市中心地空间距离二次幂的倒矩阵，生成莫兰散点图来表示空间单元属性之间的空间异质性和空间关联性。莫兰散点图主要包含4个象限，其中第一象限（High—Hight）为高高区，此处表示为农村居民人均可支配收入高水平市区市与相邻市区在整体上表现为高收入水平，表示所测试地区收入水平高且空间差异程度较小；第二象限（Low—High）为低高区，此处表示为收入低水平市区与相邻市区在整体上表现为高收入水平，表示所测试地区收入水平低且空间差异大；第三象限（Low—Low）为低低区此处表示为收入低水平市区市与相邻市区在整体上表现为低收入水平，表示所测试地区收入水平低且空间差异较小；第四象限（High—Low）为高低区，此处表示为高收入水平市区与相邻市区在整体上表现为低收入水平，表示所测试地区收入水平高且空间差异大。

（二）空间计量经济学实证结果

基于空间计量模型的设定，首先使用OLS方法对数据进行回归分析：

表2 OLS估计结果

从表2的估计结果看，电子商务发展水平、电商集聚水平、劳动力要素、城镇化水平对于农村居民人均可支配收入的增长均有显著的促进作用。但是此方法忽视了空间特性，即忽视了解释变量在对被解释变量产生影响时，也会对于周边市区产生溢出效应。使用空间计量模型，在进一步考虑区域空间相关性带来影响的基础上对数据进行估计。使用Hausman检验方法检验4种空间计量模型，Hausman检验在1%的显著水平上否定了存在随机效应的原始假设，故4个模型均选择固定效应进行分析。

从空间面板计量回归结果（表3）中可以看出，4种空间计量模型的空间项系数皆为正值且都在1%的水平下显著，表明本地区农村居民人均可支配收入水平在地理权重下会受到其它地区空间效应的加权影响，也意味着浙江省农村居民收入呈现为空间集聚分布状态。在上述4个模型中，电子商务发展水平和电商集聚水平两个主要衡量指标均表现为显著正相关，说明电子商务发展水平和电商集聚水平的提高对农民收入有显著影响。

表3 空间面板计量回归结果

关于控制变量，劳动力要素影响显著为正与刘明辉和刘灿（2018）研究结果相同，劳动力要素不仅是农业增长的重要因素，也是实现农民增收的关键。[25]投资要素影响显著为正与赵勇智等（2019）的研究结论相同，农业投资对农民收入有着极为显著的正向影响，具有持续带动农民增收的作用。[26]城镇化水平影响显著为正与钱潇克和莫蕙（2018）等的研究结论相同，一方面，城镇化能够提供更多就业岗位提升农民的工资水平，另一方面，城镇化能提升农村经济集聚程度，促进农村现代化发展。生产要素对农民增收的影响在4种空间计量模型中均为负且并不显著，而在ols模型中5%水平上显著为负，说明地区农业机械化总动力的提升不能直接影响农民增收。在空间计量模型的选取上，分别对模型进行LM-error检验、LM-lag检验、稳健LM-error检验。LM-error检验在5%显著水平，稳健LM-error检验、LM-lag检验在10%显著水平。检验表明相较空间滞后模型空间误差模型更适合该问题的估计。

基于空间计量模型设定，对空间杜宾模型进行Wald检验和LR检验，以确定该模型是否存在退化为空间误差模型或空间滞后模型的可能。在1%的显著水平，Wald检验和 LR检验都拒绝H0：θ=0和θ=-δβ的原假设。因此，选择空间杜宾模型更能准确地衡量电子商务发展水平、电商集聚水平对农民收入的影响。在空间计量模型中虽然证实电子商务发展水平、电商集聚水平的发展进步能够显著影响农民收入，但并不能直接反映解释变量对被解释变量的影响程度。故运用偏微分方程对空间杜宾模型进一步分解，分别计算出直接效应、空间溢出效应和总效应。

表4 直接效应、空间溢出效应、总效应

从表4中直接效应可以看出，电子商务发展、电子商务集聚对农民收入的区域内增收效应分别为0.191、0.177，且都在5%的水平下显著，说明电子商务发展、电子商务集聚可以促进一个地区农民收入的增加。电子商务发展、电子商务集聚对农民收入的空间溢出效应分别为0.431、0.401，且通过显著性检验，说明一个地区电子商务发展水平和电子商务集聚水平的提升会促进周围地区农民收入水平的提升，电子商务发展水平、电子商务集聚水平的提升在地理上具有明显的辐射作用和扩散作用，可以促进生产要素在区域内的集聚和扩散。同时电子商务发展、电子商务集聚对农民收入影响的总效应同样显著为正。

（三）模型稳健性检验

在上文的估计中可能因为遗漏变量问题 （忽视了其他要素对于农村人均可利用收入增长的影响）、互为因果问题（电子商务与“淘宝村”的发展变化在区域间流动能够影响地区农民收入增长的同时，反过来地区之间农民收入的差异性在也会影响到电子商务和 “淘宝村”的发展变化）、空间权重矩阵选择不同所带来的差异。在模型（1）中使用标准邻接矩阵对数据进行重新测算。模型（2）为了更好地克服模型的内生性问题，采用 SYSTEM—GMM估计法对模型进行稳定性检验。为了更好地应用GMM方法进行检验，必须要首先找到合适的工具变量。选择W*eci、W*gat作为 SYSTEM—GMM估计的主要测量变量，并通过了Hansen J检验证明了工具变量选择的适宜性。SYSTEM—GMM估计回归结果与之前模型相比较并没有发生方向上的变化，可见模型估计结果是稳健有效的。

表5 空间计量模型内生性检验

五、结论与启示

伴随着电子商务发展水平和规模的不断扩大，政府对电子商务发展也越来越重视，各地纷纷加大了对电子商务的投入支持力度。笔者主要考察电子商务发展水平、电商集聚水平这两个要素，在对本区域农民增收产生影响的同时，能否有效通过地区内要素的流动，产生空间溢出效应，来带动整体地域内农民收入的增长，并在此基础上对于空间之间的溢出效应进行具体测算。在模型测算方面，利用2015—2018年浙江省11个地级市面板数据，采用OLS—[SLM和SEM]—SAC—SDM的分析方式来设定空间计量模型，基于对于上述影响进行实证检验。在研究中发现：

首先运用空间自相关方法，分析2015—2018年被解释变量（农村人均可支配收入）是否具有空间相关性及其空间分布格局特征，研究表明：农民收入水平莫兰指数以及空间项系数均显著为正，且在空间分布上呈现“高—高”集聚和“低—低”集聚的特征，当地农民收入水平与邻近地区之间存在联系。电子商务发展水平、电商集聚水平的直接效应和空间溢出效应皆显著为正，即电子商务发展水平、电商集聚水平在区际间的流动不仅能够促进本地区农民收入增长，还具有明显的空间溢出效应，有助于推进邻近地区的农民增收。主要的政策启示：第一，电子商务对农民增收具有正向促进作用，应积极鼓励农民采取电商销售形式。要充分利用学历教育、继续教育、创业卵化等多种途径，让更多农民了解网络销售与网店运营知识，培养一批具有互联网思维和应用能力的信息化“新农民”。同时政府要起到引导作用，通过建立电子商务协会有效整合当地资源，协助农民进行网络销售。第二，政府应该尽可能完善当地的互联网和交通物流基础设施。积极推进农业农村信息化基础设施建设，对尚未接入宽带的行政村进行光纤覆盖，对已经接入宽带但网速较慢的行政村进行光纤升级改造，制定对入网农民的网费补贴政策。可以通过助力地区电子商务新经济的方式，发挥好电子商务新经济优势有效提升农民收入水平。第三，电子商务对农民增收的影响具有明显的地域全局性，即发展本地区电子商务对邻近地区也能够起到明显的促进作用，这就要求地方政府打破原来的“地方本位”思想，注重整个区域协调发展，制定有效的全局视域发展政策。第四，近年来“淘宝村”的持续扩张发展有助于更好地激发农民创业热情、增加就业机会、促进农民增收。政府应该结合企业、社会等多方力量支持电子商务专业村的发展建设。地方政府应该抓住淘宝村发展新机遇，因地制宜进一步优化淘宝村产业布局。同时淘宝村发展具有明显的空间外溢效应，在建设过程中要多向发展优异的邻近地区学习淘宝村发展经验，助力本地区的淘宝村建设，推进本地区与邻近地区的群协同。