乡村振兴背景下电商发展的空间溢出效应及门槛效应研究

○王慧敏

（贵州大学经济学院，贵州 贵阳 550025）

一、引言

农民增收作为“三农”问题的核心任务，广受国家、政府和学者的关注。2017年，习近平总书记在党的十九大报告中首次提出乡村振兴战略，即通过繁荣农村，实现农村产业兴旺，农民生活水平提高和促进农民增收等目标。2022年的政府工作报告中明确提出，政府应致力于抓好农业生产，促进乡村全面振兴；完善农业资金投入和补贴政策，实现农业丰收，改善农村生产生活条件，促进农民增收。近年来，虽然我国农民收入增长呈现出稳中有增的发展态势，但是仍然存在众多制约农民增收的短板。一方面，从城乡居民收入差距来看，尽管农村居民收入的增速超过城镇居民，但是在收入水平上城乡居民间仍存在较大的差距。另一方面，从不同地区来看，我国农村居民收入存在明显的东中西部地区差异性，且地区收入的不平衡性进一步加剧。鉴于此，如何消除制约农民收入的障碍，探讨有效促进农民增收的途径，促使广大农民生活质量得以改善，是推动国家政治经济建设的关键任务。

近年来，基于互联网信息技术的发展及传播，电子商务（简称电商）发展被认为是农民克服产销矛盾，突破市场信息不对称、实现农民增收的新动能[1]。电商指具有电子商务属性的经济活动的集合，包括电子商务应用、电子商务服务、电子商务相关互联网基础设施和电子商务相关互联网设备制造等四个部分[2]。在互联网迅速发展和基础设施日趋完善的背景下，我国电商发展在缓解农民产销信息滞后、减少产销交易成本、提高农民生产利润率和促进农民增收上取得了巨大的成效。电商发展充分利用互联网技术、信息通讯等基础设施建设、大数据等突破了传统农业生产销售渠道的限制，为农民制定生产计划、对接消费市场提供了高效化的交易平台，为农民创造更多就业与创业的机会，去除中间商等环节，显著提高农民生产销售利润率，促进农民增收。2022 年中共中央一号文件明确强调要强化数字基础设施建设，扩大电商的覆盖面，实施“数商兴农”工程，持续推进农民增收，巩固脱贫攻坚的成果，助力乡村振兴。目前看来，我国电商发展带动当地农民和周边地区农民收入的成效显著，但仍然面临基础设施建设不完善、农民电商消费观念落后、电商专业人才匮乏、物流配送体系不完善和政府财政支持力度不足等问题。此外从分地区的情况来看，电商发展呈现出极不平衡的趋势。2020年我国东、中、西部和东北地区农村网络零售额分别占全国农村网络零售额的77.9%、14.1%、6.4%和1.6%，电商发展水平在地区间存在极大的差异性，这种差异性与我国农民收入情况类似。那么，如何解释电商发展与农民收入的关系？周边地区农民收入是否受到本地区电商发展的影响？电商对农民收入的作用是否受其电商发展水平和政府财政支持力度的制约？回答以上问题，有利于深入分析电商发展与农民收入的关系，剖析电商发展与农民收入的空间溢出效应和门槛效应，实现有效巩固脱贫攻坚的成果，助力乡村振兴的重要目标。

二、文献综述

近年来，随着三农政策的有效实施，我国持续推进乡村振兴战略，实现了农村经济迅速发展，农民收入持续增加，农民生活条件明显改善。国内外诸多学者就农民增收问题进行了大量的研究。从已有学者的研究角度来看，目前主要集中在产业结构、产业融合[3]、国家补贴政策[4-6]、农村就业创业率和区域经济发展水平等宏观层面，以及新型微观经营主体的个体行为特征、家庭内部特征、农业生产组织模式和决策意愿[7-8]等微观层面。

目前，互联网经济迅速发展，显著地提高了电商的发展水平。鉴于此，众多学者将视线聚焦于电商发展与农民收入的关系研究，但观点尚未达成一致。部分学者认为电商发展的不平衡性对农民增收的效果具有异质性，往往趋向于加大居民收入差距。邱子迅和周亚虹[9]认为电商发展的不平衡性对农民增收的影响具有显著的异质性，往往趋向于加大居民收入差距，并且导致农户收入增长不显著。张磊和韩雷[10]认为电商发展显著提升了居民收入水平，但却加大了城乡居民收入差距。以上学者持有上述观点的原因主要在于以下几个方面：一是电商发展有利于促进农民增收，但其实际效果被高估了[11]。二是由于电商发展使得农产品价格制定更具规范化和系统化，往往更有利于消费者，而非农民[12]。三是电商发展固然有利于“去中心化”的实现，但是电商平台也会凭借其垄断特质，攫取大量农民生产和销售利润，降低生产者福利[13]。四是我国各省经济发展不平衡以及农民内部存在诸如教育水平、社会网络、大数据和互联网等信息技术的差异，致使农民对电商的了解和接受度、使用频率存在差异化影响，促使电商发展对农户增收的效应不显著。

但也有众多学者认为电商发展显著促进农民增收，提高农民的经济福利[14-20]。持有上述观点的学者主要聚焦于电商促进农户增收理论基础、中介效应和调节效应、影响机制及政策建议等角度，并通过倾向得分匹配法、二元离散模型、中介效应、双重差分法、空间计量模型、门槛回归模型、内生转换模型等不同的计量模型检验电商对农户增收的效应。杨柠泽和周静[14]基于微观调研数据，采用PSM方法，认为电商发展显著影响农民增收，且进一步分析了不同的人口特征因素对农民增收的影响效果。曾亿武等[15]通过构建二元Logit 模型、熵均衡法和分位数回归模型，认为电商发展显著提高农民收入，并有效地缩小农民的收入差距。马彪等[16]通过构建中介效应模型，认为电商发展通过品牌建设和完善追溯系统等渠道，有效提高农民收入。唐跃桓等[17]使用县域数据，构建双重差分模型，认为电商进农村综合示范政策有利于促进农民增收，并且分析得出基础设施建设、教育程度和社会网络等因素对农民增收的显著性影响。李琪等[18]通过构建空间计量模型研究了浙江省电商发展与农民增收的关系，分析得出电商对本地农民增收和周边农民增收的直接影响和空间溢出效应。刘建刚等[19]基于中国省级面板数据，构建门槛回归模型，研究了农村人力资本作为门槛变量对电商发展与农民脱贫的关系，得出只有当农村人力资本达到一定水平时，电商发展缓解农民贫困、促进农民增收的显著效应才能得以体现。朱婷等[20]运用内生转换模型分析农户参与电商的收入效应，认为电商显著提升农户收入，但不同的电商参与度也扩大了农户收入差异。

以上学者针对电商发展与农民收入的研究，已经十分充分，但仍然存在以下几点不足：一是以上研究较多针对电商发展与农民收入的关系、影响机制和渠道效应分析，较少关注电商发展对农民收入的空间溢出效应，导致实证模型结果可能存在偏差。二是已有研究说明了电商发展对农民收入的促进或抑制作用，但较少研究明确指出电商发展水平处于不同门槛区间时，电商发展对农民收入的差异化影响。三是已有文献要么聚焦于电商发展水平较高地区，或特定产品领域，要么聚焦于部分电商集聚的“淘宝村”的案例和模式研究，对于更具一般意义、更大范围样本的研究关注不够。

基于上述不足，本文基于我国2013—2019 年31个省级面板数据，根据地理学第一定律，任何事物在空间上均存在相关性[21]，考虑到电商发展对农民增收可能存在空间溢出效应，本文构建空间计量模型，实证检验电商发展对本地农民增收的直接影响和外地农民增收的空间溢出影响；此外，为深入研究电商发展促进农民增收在不同门槛区间下差异化影响及合理电商发展水平区间，本文构建门槛效应模型，在不同门槛变量下解释电商发展促进农民增收的合理门槛区间及边际效应变化趋势，为政府制定相关合理可行的政策提供相应的理论支撑。

三、理论机制分析及研究假说

（一）电商发展和当地农民增收

电商发展促进当地农民增收的直接效应主要体现在以下几个方面：一是削弱农户市场信息不对称，及时获取准确的产销信息。基于互联网和大数据技术的不断成熟，电商平台的兴起促使农产品市场的产销信息变得更加透明和完全[22]。农民凭借电商平台的透明化和高效化，及时获取准确的市场需求信息，制定完善的农产品生产计划。电商发展既避免了农业生产过剩导致低价出售或生产库存积压、农产品腐烂等现象，又可以更好地对接消费者市场，保障农产品生产产量和价格。二是减少农户交易成本，加速农产品的流通。由于农业生产的分散性与消费的集中性之间的矛盾突出、农业生产与消费的地理距离较远以及农业生产的不确定性等因素增加了农业的交易费用、履约成本、议价成本和搜寻成本。电商平台的兴起，迅速集聚了大量农户，建立了产销对接的市场，一方面减少了农民生产成本，提高农民利润水平；另一方面，加速农产品销售与流通渠道，促进农民增收[23]。三是去除产销中间环节，提高农民利润率。农民在农业经济活动中地位较低，话语权较弱，只能赢得农产品生产部分微薄的利润。而电商发展具有明显的“去中心化”的特点，可以改变农民在农业生产过程的弱小势力地位，排除传统中间商利用信息优势和垄断地位攫取生产者剩余，使得农民可以直接对接消费市场，避免中间商低买高卖的行为，提高农民的生产利润率；同时电商发展使得农民可以更好地融入产中、产后环节，积极参与到农产品流通、物流等领域，填补了第三产业的利润空洞，提高了农民的利润率[24]。四是创造就业岗位，促进农民就业。首先由于电商的发展，在一定程度上缓解了劳动力市场的不对称信息，用工单位和求职者均相对更了解彼此的需求，减少了因摩擦性失业所引起的收入损失；其次电商的迅速发展，创造了如后台管理人员等工作岗位，刺激农民就业，同时也增加了如快递行业、物流运输、仓储保鲜、包装等用工岗位的需求，为大量农民解决就业问题，激发农村地区的经济活力，促使农民增收[25]。最后，基于雷文斯坦的“推拉理论”，电商发展带动农村地区第二产业和第三产业的发展，延伸了农业的产业链，带动农村地区经济增长，农民生活水平显著提高，成为吸引农民工回流的拉力，促使返乡农民再次就业。

基于此，本文提出研究假说H1：电商发展能够有效促进当地农民增收。

（二）电商发展和周边地区农民增收

电商发展不仅会影响当地农民收入，也会惠及到周边地区农民。电商对周边地区农民收入的作用主要体现在以下几个方面：一是消除空间隔阂，扩大市场容量。基于电商的发展，可以有效突破地理空间障碍，加快生产要素的流通，加强与各邻近地区间商品及服务的交易，消除了市场有形分割，扩大市场容量[26]。二是突破技术壁垒，促使知识溢出。本地电商的发展也会带动周边地区居民提高对电商的关注程度以及认知水平，且对邻近地区存在电商技术溢出效应，电商知识的扩散将进一步提升周边地区农民的劳动生产率，促使周边地区农民增收[27]。三是带动上下游，加强地区协作。电商发展会对周边地区产生上下游的带动和示范作用。在市场需求旺盛的情况下，电商发展不仅有利于加强企业和当地农户的协作，还会对周边地区类似的商品和服务产生较大的需求，通过上下游协作带动周边农户的收入增加[28]。

基于此，本文提出研究假说H2：电商发展能够对邻近地区农民收入产生正向的空间溢出效应。

（三）电商发展促进农民增收的门槛效应

运用电商的目的是更好促进商品、服务和信息的流通，缓解时空的限制和约束，从而促进农民增收。但是电商对农民增收的效应大小并不一定是线性关系，可能存在一定的门槛。电商发展往往需要互联网的普及、基础设施的完善和数字经济的发展为前提支撑[29]。在电商发展初期，由于农民对电商认知不足、使用电商的熟练程度较弱、电商集聚效应不够突出以及相关配套措施不够完善等原因，电商对农民增收的效果没有完全凸显出来[30]。而后随着电商的进一步发展，技术更加娴熟后，电商对农民增收的作用得到强化。但当电商发展达到较高水平时，电商平台会借助其独特的优势地位攫取大量农户的利润，削弱农民的谈判地位，减少生产者剩余，从而使得电商发展对农民增收的效果大大减弱。

基于此，本文提出研究假说H3：电商对农民增收的效应具有显著的门槛效应特征，会依据电商发展水平的不同程度而呈现出不同的效果。

电子商务进入农村，也需要政府提供资金、技术、培训等方面的支持，进而提高农村电商的覆盖面，加快农产品的流通，促使农民增收。但政府财政支持力度对电商促进农民增收也并非是线性的，只有当政府财政支持力度达到一定门槛值时，农民才能对电商知识得到充分认识，并进入电商行业，从而利用电商的便利性、数字化达到增收的效果[31]。基于此，本文提出以下研究假说：

假说H4：电商对农民增收的效应具有显著的门槛效应特征，会依据政府财政支持力度的不同程度而呈现出不同的效果。

四、模型构建、变量定义及数据来源

（一）模型构建

1.空间自相关检验

全局莫兰指数主要用于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。本文为测度电商发展和农民收入在地理空间上的集聚程度，运用全局莫兰指数分别计算两者的空间分布是否存在相关性特征。莫兰指数计算公式如式（1）：

2.空间计量模型

由于电商发展并非是相互独立、互不干扰的，即某个地区的电商发展水平除了受到当地经济特征的影响外，周围地区电商发展也会对本地区电商普及和发展提供支撑。若将电商发展水平置于单个区域内而忽略电商发展的空间相关性，将会显著影响空间计量模型的效果。基于此，本文选取将电商发展的空间相关性考虑在内的空间计量模型来探究电商发展对农民收入的效应。本文依次构建空间自回归模型、空间误差模型和空间杜宾模型

其中，lnyjt是被解释变量，表示i省在t期的农民人均可支配收入，lnecit是核心解释变量，表示i省在t期的快递业务量，Xit是控制变量，包括经济发展水平（lnpgdpit）、城市化率（cityit）、对外开放（fdiit）、产业结构（threeit）、政府财政支持力度（govit）、农村就业情况（lnworkerit）、基础设施（lnroadit）、农业机械总动力（lnpowerit）和播种面积（lnareait）；β0为常数项，下标i和j表示不同的省份，t表示年份，ρ和λ分别为空间自回归系数和空间误差系数，Wij为空间权重矩阵，β1和β分别为解释变量和控制变量的空间交互弹性的系数，θ表示空间溢出效应，即电商发展对农民增收的空间溢出效应，αi表示个体固定效应，vt表示时间固定效应，εit为误差项。

3.门槛效应模型

为了进一步阐释不同程度的电商发展水平和政府财政支持力度对农民增收的影响效果，本文分别构建电商发展水平和政府财政支持力度的门槛效应模型，如下所示：

其中，mit表示不同的门槛变量，γ代表门槛值，εit表示残差项。I(.)为示性函数，当括号中条件成立时，令I=0，否则I=0，其余变量含义同上。但该式仅仅表示单一门槛估计值的基本方程式，当存在多个门槛估计值时，模型可以进一步扩展为：

其中，γ1＜γ2，且若存在双重门槛的门槛回归模型，一般假设单一门槛值是已知的，同时也得对第一个门槛值进行检验。

（二）变量定义

根据上述分析及模型构建，本文选取2013—2019年31个省份面板数据，各指标度量如下：

1.被解释变量

本文被解释变量为农民收入（lny），用农村居民人均可支配收入来衡量。

2.核心解释变量

本文核心解释变量为电商发展水平（lnec）。根据已有的参考文献表明，目前学者用于衡量电商发展水平的指标主要有以下三种：一是电子商务发展指数；二是“淘宝村”的数量；三是自建指标。第一种和第二种均是由阿里研究院基于每年调查研究公布而来的，该数据涵盖了绝大多数基于阿里巴巴平台的大量数据，但该指标存在数据涵盖的范围欠缺的问题，忽略了如“拼多多”“京东”等其他电商平台数据。第三种自建指标常常根据电子商务网络销售总额与全社会消费品零售总额的比值、从事电子商务的就业人员、有电子商务活动的企业数或者各省电子商务的销售额作为衡量电商发展水平的指标。借鉴韩雷[2]的研究，本文选取各省快递业务量来衡量电商发展水平。

3.其他变量

根据已有文献，本文选取以下控制变量：（1）经济发展水平（lnpgdp），本文使用各省人均国内生产总值来表示。（2）城市化率（city），该指标用各省份城镇常住人口与各省年末总人口的比例来衡量。（3）对外开放（fdi），用外商投资金额占国内生产总值的比重加以衡量。（4）产业结构（three），本文用第三产业增加值占比重加以表示。（5）政府财政支持力度（gov），本文使用各省一般财政预算支出与的比值来衡量。（6）农村就业情况（lnworker），本文使用农村从业人数来衡量各省农村就业情况。（7）基础设施（lnroad），本文用人均等级公路里程来表示。（8）农业机械总动力（lnpower），本文使用农业机械总动力加以衡量。（9）播种面积（lnarea），本文使用农作物播种总面积来表示。

4.空间权重矩阵（Wij）

本文使用的31×31空间权重矩阵是空间邻接矩阵。

（三）数据来源及处理

本文选取2013—2019 年31 个省份面板数据，研究分析了电商发展对农民收入的影响。本文原始数据均来源于2013—2019 年《中国统计年鉴》。为了使数据之间更具有可比性，需要剔除价格因素，本文以2012 年为基期，将每年数据进行平减。此外，为消除可能存在的异方差，对农民收入、电商发展水平、经济发展水平、农村就业情况、基础设施、农业机械总动力和播种面积取自然对数，其自然对数分别记为lny、lnec、lnpgdp、lnworker、lnroad、lnpower、lnarea。各变量说明及主要特征见表1。

表1 变量的描述性统计

五、实证结果分析

（一）空间相关性检验

采用莫兰指数检验电商发展和农民增收在全局空间上的相关性，结果如表2所示。根据空间邻接权重矩阵显示，2013—2019 年农民人均可支配收入和电商发展水平的莫兰指数均大于0，且在1%的水平下显著，说明农民人均可支配收入和电商发展水平在地理空间上具有正向的显著空间关联性，即在空间分布上出现集聚现象。基于莫兰指数值的大小，从农民人均可支配收入来看，莫兰指数呈现缓慢下降趋势，说明农民人均可支配收入的空间集聚趋势存在逐渐减弱的可能性。从电商发展水平来看，莫兰指数呈现上升趋势，说明电商经济发展的空间集聚效应程度愈加强烈。此外，还发现农民人均可支配收入的莫兰指数值大于电商发展水平的莫兰指数值，表明农民人均可支配收入的空间集聚程度高于电商发展的集聚程度。

表2 相关变量全局莫兰指数的检验结果

（二）空间计量结果分析

1.基准空间计量模型回归结果

为了对比和检验不同空间计量模型回归结果的估计参数，表3中（1）列至（3）列分别给出了时间固定效应下的空间滞后模型、空间误差模型和空间杜宾模型的参数估计结果。根据模型（1）至模型（3）可知，电商发展对农民收入具有正向促进的作用，且促使农民增收的效应均通过了显著性检验。模型（3）表示空间杜宾模型的相关变量的估计参数。估计结果显示，核心解释变量电商发展（lnec）的估计系数为0.1，且通过了1%水平上的显著性检验，即控制其他变量保持不变时，电商发展水平每提高1%，本地农民人均可支配收入便提高0.1%，表明电商发展对农民增收的影响为正。在加入空间邻接权重后，电商发展对农民增收的效应在1%的显著性水平下依然显著，这表明电商发展对其他地区农民收入可能存在空间溢出效应，但具体影响效果还需进一步分析。

表3 空间计量模型回归结果

表4 列举了在邻接空间权重矩阵的空间杜宾模型回归下的直接效应、间接效应和总效应。如表4 所示，电商发展对农民增收的总效应在1%的显著性水平下为正，即电商发展每提高1%，农民人均可支配收入便提高0.150%。电商发展对农民增收的直接效应在1%的显著性水平下为正，即电商发展水平每提高1%，本地农民人均可支配收入便提高0.096%，这与本文假说H1 相吻合。此外，电商发展对农民增收的间接效应在1%的显著性水平下为正，电商发展每提高1%，农民人均可支配收入便提高0.054%，即电商发展水平的提高会显著提高周边地区农民收入增加，这与本文假说H2相吻合。

表4 模型的直接效应、间接效应和总效应

表5 稳健性检验

2.稳健性检验

为了增强空间基准回归模型的稳健性检验，本文选取各省电子商务销售额来衡量解释变量电商发展水平。除个别系数大小、显著性水平存在细微差距外，系数符号及影响方向保持高度一致，这也证明了回归结果的稳健性。

（三）门槛效应

1.门槛效应检验

基于HANSEN[32]研究基础，首先需要检验模型的门槛效应。本文以电商发展水平(lnec)和政府财政支持力度(gov)为门槛变量，对电商发展与农民增收的关系进行不存在门槛、单一门槛、双重门槛和三重门槛的检验。在借鉴使用“自助法”(bootstrap)下，通过反复抽样1000 次得出F统计量和P值，从而判断是否存在门槛效应，检验结果见表6。电商发展水平单一门槛效应在5%的显著性水平下显著，双重门槛在1%的显著性水平下显著，但是三重门槛未能通过显著性水平检验。政府财政支持力度的单一门槛在1%的显著性水平下显著，双重门槛在5%的显著性水平下显著，三重门槛在10%的显著性水平下显著。因此本文将选择电商发展水平的双重门槛模型和政府财政支持力度的三重门槛模型进行分析。

表6 门槛效应检验

进一步地，对本文电商发展水平的双重门槛模型的两个门槛值以及政府支持力度的三重门槛值进行识别和估计。表7 汇报了门槛值的估计结果以及对应的95%置信区间。图1 和图2 分别表示电商发展的双重门槛估计值6.5990和11.2916以及政府财政支持力度的三重门槛值0.2843、0.3769和0.7534 在95%置信区间下的似然比函数图。当门槛值处于期对应的置信区间内，值均远远小于5%显著性水平的临界值，且门槛值对应的95%置信区间范围较小，表明估计的门槛值与真实门槛值相一致且门槛值识别效果比较显著。

图1 电商发展水平的门槛估计值及其置信区间

图2 政府财政支持力度的门槛估计值及其置信区间

表7 门槛估计值及其置信区间

2.门槛估计结果分析。面板门槛回归效应的实质是按照估计的门槛值将样本划分为多个区间，并在不同区间内研究解释变量对被解释变量的影响，并且通过比较估计系数的差距来考察门槛效应的显著性。本文分别探究了电商发展水平和政府财政支持力度对农民增收的门槛影响效果，面板门槛模型参数回归结果如表8所示，由表8可知：

第一，根据电商发展双重门槛估计值，可以将中国31各省份电商发展水平区分为以下3个区域：低电商发展水平区域(lnec≤6.5990)、中电商发展水平区域(6.5990)＜lnec≤11.2916)和高电商发展水平区域(lnec＞11.2916)。在这三个区域内，电商发展对农民增收影响的估计系数均为正，分别为0.0392、0.0456 和0.0422，且均通过1%的显著性水平检验。通过比较回归系数大小，发现电商发展对农民增收的效应并非是线性关系，而是呈现出“边际效用”先递增后递减的变动趋势，这与本文假说H3相吻合。

第二，根据政府财政支持力度的三重门槛估计值，将中国31个省份可以划分为四个区域：低政府财政支持力度区域(gov≤0.2843)、较低政府财政支持力度区域(0.2843 ＜gov≤0.3769)、中等政府财政支持力度区域(0.3769 ＜gov≤0.7534)和高政府财政支持力度区域(gov＞0.7534)，在上述四个区域内，电商发展对农民增收的估计系数均在1%的显著性水平下为正，回归系数依次为0.0563、0.0605、0.0685 和0.0710，呈现“边际效用”递增趋势，表明政府财政支持力度越大的区域，电商发展对农民增收的溢出效应更强，这与本文假说H4 相吻合。

六、结论与启示

（一）主要结论

随着电商的迅速发展，农民收入也呈现出递增的趋势。本文基于我国2013-2019 年31 个省级面板数据，构建空间计量模型和门槛效应模型，实证检验了电商发展对农民收入的影响，得出以下主要结论：

第一，从总体来看，电商发展通过提供准确供销信息、加快农产品流通、促进农民返乡就业来激发农村市场活力，提高农民生产积极性，显著地促进农民增收。

第二，从空间来看，电商发展不仅有效增加了当地农民收入，并且对周边地区农民收入产生正向的空间溢出效应。

第三，从影响因素来看，经济发展水平、政府财政支持力度、农村就业情况、农业机械总动力和城市化率对农民收入增加产生正向促进作用，而对外开放、基础设施、产业结构对农民增收产生负向抑制作用。

第四，根据门槛效应研究来看，电商发展与农民增收之间并非是线性关系。当电商发展水平作为门槛变量时，双重门槛回归模型表明电商发展对农民增收的影响呈现“边际效用”先递增后递减的变化趋势。

第五，当政府财政支持力度作为门槛变量时，三重门槛回归模型表明政府财政支持力度对农民增收呈现“边际效用”递增的效果。

（二）政策启示

1.进一步完善基础设施建设，建立健全电商平台信息化服务体系

在乡村振兴战略实施的背景下，首先政府应积极推进“数商兴农”工程有效实施，完善信息技术、互联网、大数据、云计算等数字基础设施建设，提高电商进入农村的覆盖度和普及率[33]；其次加强农村电商交易平台的建设，以政府为主导，联合农业龙头企业和合作社，建设并优化农产品电商平台体系，加强农业信息交流与传递，缓解农民在市场中的信息劣势地位，增加农民的收入和福利水平[34]。最后，根据本文实证结果，在积极推进电商发展时，不仅需要考虑到电商发展给本地农民带来的福利提升及收入增加，还要考虑到电商发展对周边地区农民的空间溢出效应。因此，政府部门在进行经济决策和政策制定过程中，要更多考虑电商发展的空间溢出效应，要站在整体性、全局性的视角，更多顾及整体经济的全面协调发展，进而通过电商发展的溢出效应来实现全体农民的社会福利增加和收入水平的提高[35]。

2.加大政府财政投资力度，加强电商人才队伍的建设与培养

在推进电商发展的同时，要意识到政府财政支持力度时电商发展促进农民增收的重要门槛变量，要加大政府资金投入，加大电商的宣传力度，可以放松信贷、税收政策，实行电商优惠政策支持，大力开展电商技能培训等社会化服务，引进精通电商运营和管理的人才，提高农民对电商发展的接受程度，鼓励农户参与到电商销售中去，提升农民的生产销售能力，提高农民收入。此外加强与高等院校和科研单位等进行人才交流、联合培养以及合作活动，开展相关电商理论知识学习课程，进行职业化、全面化的计算机技能、营销方式、经营模式等相关培训，加强产学研一体化，培养出一批专业化、高质量的电商经理人。