参与电商经营有益于农民增收吗？——基于内生转换模型实证分析

○朱婷 夏英 孙东升

（中国农业科学院农业经济与发展研究所，北京 100081）

一、引言

在我国“大国小农”的发展格局下，如何提高农民组织化和市场化程度成为现代农业发展的应然命题。在实践探索中，我国农户有机衔接现代农业分化出多样化实现形式，诸如家庭经营本位上衍生出家庭农场和种养大户两类变异形态；通过土地经营权交易生发农业产业化经营组织；土地流转机制的内生性缺陷促使农业生产性服务业并发。农业生产体系和经营体系的持续创新确实使得我国农户对接现代农业发展效率发生质变。但规模农业经营户仅拥有土地经营权而非承包权且占农户总数比例不高，农业产业化经营组织和农业生产性服务主体同样面临分布密度不均、利益挤压、流通成本过高等问题，没有改变我国大部分农户依旧处于分散和游离的基本面。随着数字经济的持续下沉，信息产业和农业产业的快速并轨融合，农村电商成为两者交叉融合创新产物，在重塑和优化农产品供应链上大放异彩，日益成为推动农民现代化转型的载体工具。为使农业数字化变革惠农覆盖面不断扩大，以商务部牵头的国家部委启动电子商务进农村综合示范县政策计划，为试点地区搭建了以县乡村三级农村电商运营体系，旨在构建工业品下行和农产品上行双向流通格局，助推农村现代市场体系建成和农民减贫增收。据农业农村部2021年统计数据，全国已建有农村电商服务站点的行政村共40.1 万个，共建有农村电商服务站点54.7 万个，行政村覆盖率达到78.9%。在此态势下，深入揭示农村电商嵌入情境下农户电商技术使用情况及其经济效应，对于开辟小农户与现代农业对接新路径具有重要现实意义。

鉴于此，在我国正处于巩固脱贫攻坚成果和乡村振兴有效衔接的关键节点，本文使用中国农业科学院农业固定观察点数据，借助内生转换模型剖析电商采纳对农户家庭收入和农户群体收入差距的影响，试图回答以下问题：农村电商制度实施新情境下农户是否真正共享了电商红利？电商对农户收入的作用程度和作用方向如何？以期丰富小农户对接现代农业发展理论体系，同时探寻提高农户有效参与电商经营的实现路径，为优化农村电商政策设计提供理论支撑。

二、文献综述

伴随农业数字化技术的快速普及和应用，学界和实践界日益重视以互联网技术、电商技术、区块链等为依托的农业经营管理模式创新和总结。农村电商制度实施前，学界针对采纳电商技术对于农户是“数字红利”或是“数字鸿沟”未进行过多探讨，更多是聚焦“互联网”“信息化”“淘宝村”等主题研究。现今，国家全面推进乡村振兴，并将发展农村电商作为重点关注内容之一，培植力度也不断加强，这些举措将农村电商效应带入研究主流视野。

为精准评价农村电商益农程度，专家们采用了严谨规范的差异化实证分析法进行论证，分别基于省级、县级或农户层次的数据检验成效，应用用回归分析法、倾向得分匹配法、双重差分模型和三重差分模型等不同计量分析方法，揭示了相应的研究结果。唐跃桓等[1]基于电子商务进农村综合示范政策以及2011—2017 年1 686 个县的面板数据分析，应用双重差分方法来识别电商政策效应，得出电商政策能使当地农民人均收入提升约3.0%的结论。周静等[2]通过对辽宁省5 个地区的实地调研，运用多元线性回归模型考察电商行为对农户人均收入的影响，进一步通过分位数回归模型和比较系数差，得出参与电商行为对农户收入差距的影响。李宏兵等[3]则将2009—2017 年阿里研究院“淘宝村”数据与我国县级指标相匹配，利用中介效应模型和PSM 方法等多种实证方案，检验了农村电商发展对农民增收和城乡收入差距的影响。曾亿武[4]借助江苏沭阳案例，利用PSM方法实证分析了淘宝村集群形成对农户群体平均增收和群体内部差异的影响，结果表明，农户采取电商技术对收入增长有正向影响，但是加剧了群体内部收入不均衡。王岸明[5]以电子商务进农村综合示范县为调研对象，应用层次回归分析分析电商与农民增收间的相关性，认为电商技术能显著提高农民收入。王瑜[6]对比贫困户与非贫困户两类群体在电商技术采纳前提下，两者经济获得感差异。林海英等[7]基于处理效应模型，估计了贫困户参与电商的扶贫效果。吕丹[8]基于结构方程模型分别测度家庭农场和专业大户采纳电商的收入变动方向，结果发现，电商采纳对新型农业经营主体的收入正向影响，并随着电子商务吸收的加深而同步增长。韩杰等[9]、宋瑛等[10]使用农户调研数据，采纳PSM 方法研究农村电商对异质性农户家庭收入的影响，认为电商与农户收入呈正向相关关系。

上述研究为探讨电商对农户收入的作用成效提供了有益借鉴，但现有研究还需在以下三个方面进行完善：一是从研究重点看，研究者偏好于电商对农户收入变动的绝对量研究，但对电商影响农户群体间收入差距的重视不够。二是从成果数量来看，国内仅有少部分学者对电商与农户收入关系做了研究，其他成果则以信息技术、互联网技术、农业数字化、淘宝村等主题出现。三是已有研究应用的测算方法易产生内生性问题。本研究创新点在于，从效率和公平两个维度，综合考量参与电商经营对农户收入变动绝对量和相对量的影响，并利用内生转换回归模型化解由农户行为异质性和遗漏变量导致的内生性问题，既丰富了农村电商经济效应的理论体系，又强化了研究结果的严谨性和可信度。

三、理论分析和研究假设

（一）参与电商经营和农民收入增加

根据农户决策行为理论，效益追逐动机是农户行为指挥棒，只有当参与电商经营的预期效用比农户现采纳的市场营销渠道更优，权衡比较利益后，农户才会转向采纳电商技术。电商能构建拥有时空压缩、资源聚合和去中心化等特性的虚拟市场[11]，通过降低成本、提高价格和市场拓展三方面提高农户收入。

首先，因生产经营成本降低而获益。我国农村市场触角只延伸至乡镇一级，未被农业产业化经营组织体系覆盖的农户往往需要搭乘交通工具或步行至临近的乡镇或县级农产品市场销售产品，但是由于农村地区公共交通相对不便，且市集有固定营业时间，为了及时抵达市场，农户必须承担对于他们来说较为高昂的交通成本。除此之外，部分地区农户在本地市场销售还需要支付市场摊位费或者市场管理费等营销费用。采纳电商技术后，农户无缝转换成独立的市场经营单元，实现与消费者双向对接，节省了市场搜索成本，益贫益农属性更加凸显，有助于增加农户收入。

其次，因农产品价格弹性而获益。电商凭借突破时空限制和资源集成的技术特性，能将电商平台使用端打造成信息中心、交易中心、直销中心、价格中心和体验中心。在传统农产品贸易中，农户根据以往经验确定售价或被动接受采购商定价，这种简单的定价方式大多会造成两种尴尬境地：要么农产品定价未达到最优价格，农户损失潜在利益；要么产品定价过高，销量不理想，农户直接效益受损。而电商平台公开性和信息透明性，农户网商可无门槛地了解同类农产品市场价格，根据市场整体定价情况构建动态定价机制，依据同行价格变动同步弹性调整价格，实现农产品溢价，增加农户经营收入。

最后，因农产品销量增加而获益。在现实中，由于自然资源禀赋和经济社会环境相似，加之农民的市场开拓能力有限，同一区域的农户基本从事同一类型农产品的生产，导致农产品直接销售的市场范围局限在本地，这种情况农产品供给是相对饱和的，农户销售农产品的边际收益就相对低下。电商平台构建了一个虚拟农产品交易市场，弥补了农户线下市场销售渠道分布不均衡，线上线下融合的无界销售并行，最大限度地拓展农户贸易行为边界，可将农产品信息传递至本地市场圈层之外的区域，填补了产品营销真空地区，大大提高了农户跨区域竞争。

基于此，本文提出研究假说H1：电商参与能增加农户家庭内部收入。

（二）参与电商经营和农户收入差距

古典经济学收入分配理论提出，农民家庭收入由资源禀赋占有量和资源要素价格决定[12]。假定资源要素价格由市场调控，农户群体收入差距则仅取决于最初资源拥有量和资源获取能力。现实中，全部农户难以具有完全同质和等量的人力资本、社会资本和物质资本[13]，而个人禀赋异质性又会体现在农户接触电商机会、电商经营参与限度、操作电商平台的能力、技术采纳经济效果等维度存在不均等性和差异化，可能会使得数字红利一定程度上转换成数字鸿沟[14]。具体来说，受教育程度和培训经验所形成的人力资本会显著影响农户参与电商经营成效，农户文化素养越高、电商知识培训经验越多，对电商知识的掌握和消化能力越强；社会关系网络电商农户数量越多，接触电商资源和模仿亲友参与电商经营的概率越大，使用电商技术的摩擦成本相应降低；区域电商基础设施越完善、家庭信息化工具数量越多，农户应用电商技术的可能性越高。

进一步而言，电商使用先行者可以通过电商技术的市场规模乘数效应和潜在差异需求规模乘数效应获得信息资本积累优势，实现资源资产的互联网资本化，进一步拉大农户群体内部收入差距[15]。已有研究证实，农户的数字化能力差距产生继发性的二级信息鸿沟，体现在互联网技术使用能通过影响农业生产效率进而强化农户农业经营性收入不平等[12]，而电商农户的财富积累效率高于非电商农户；电商农户可以享受到高效的市场信息周转率，及时作出生产经营决策调整，供给适销对路的农产品，得到更高的农业收益回报。但是，理论界有关电商对农户群体间收入差距的作用成效见解不一，甚至出现观点相左的情形。诸如，部分专家认为，电商参与行为异质性确实拉大农户收入差距[15]，而有些专家则表明电商能通过互联网人力资本聚集和产业发展，缩小城乡居民收入差距[16]。在农产品商品化循环系统中，农户往往处于农产品供应链前端，未能过多参与流通增值环节，也不能如愿获取农产品最终市场价格，对下游流通主体和农产品供求市场依赖程度极高。但是电商是一种短链经济形态，可以“去中间化”“去中心化”，实现农户直面农产品供求市场，获取流通价值和农产品溢价。

理论上来说，因资源禀赋和行为能力等差异，农户采纳电商技术意愿和使用电商平台所产生的经济效应各有不同，最终体现在农户群体收入效应差距，即对于家庭资源禀赋和外界电商发展环境更优的农户，越能接触和凭借电商技术享受数字红利。

基于此，本文提出研究假说H2：电商参与扩大了农户群体间收入差距。

四、研究设计

（一）数据来源

本文利用2018年中国农业科学院农业固定观察点的数据，检视参与电商经营对农户家庭收入的影响。为保障样本有效性和降低异方差的影响，本文剔除问卷中关键变量缺失值、极端值和错误值，并按分位数界限0.025进行双侧缩尾以降低极端值对研究结果的影响，共筛选出1 565个基准样本量，涉及山东、河北、河南和吉林4省12个县（市）。

（二）变量选取与描述性统计

1.核心解释变量

本文因变量使用“农户家庭人均净收入”来衡量，选择依据有二：其一，由于每个农户家庭资源禀赋和个人特质等众多因素的异质性，行为表现具有差异性，被解释变量为人均净收入能展现出农户生产经营投入效率的差异性[17]；其二，为了消除极端值带来的异方差干扰，对农户家庭人均净收入进行对数化处理。

2.处理变量

本文将电商农户界定为销售农产品的主要渠道是电子商务，对应问卷设定关于销售农产品主要渠道的选题，问题选项选择“电子商务”则赋值为1，否则赋值为0。

3.控制变量

本文将农户资本和资源禀赋作为控制变量，包括户主年龄、受教育程度、村干部身份、家庭人口数、兼业情况、农业培训、经营规模情况等个人特征，农户的自身特质会影响决策思维，产生多样化行为结果，最终体现在农户收入上。同时，本文还控制村集体经济发展情况、互联网接入和区域特征。村集体经济发展良好既意味着村庄产业基础和交通设施相应较好，更表明村庄资源整合优化能力强，这都会影响农户采纳电商的成本和积极性；为区分互联网普及和电商使用对农民收入水平的影响，借鉴邱子迅和周亚虹[18]的研究，研究还将是否接入互联网纳入代理指标体系。

4.识别变量

2018年国家电子商务进农村综合示范县试点真正落地时间是9月，政策具有滞后效应。借鉴熊雪和聂凤英[19]的研究，本文将“是否为2016 年或2017 年的电子商务示范县”作为识别变量。选择依据是作为电子商务示范县，县域内农户会受政策激励，调整电商参与行为决策，但该指标又不直接作用于农户家庭收入。

主要指标的描述性统计结果如表1所示，整体样本农户呈现年龄偏大、受教育程度较低、兼业化程度低、财产性收入不多、家庭接入互联网较少等特征。对比具有行为差异性的处理组电商农户和控制组非电商农户，发现两者在耕地面积、区域特征和人均净收入（对数）方面有较大差距，电商农户家庭人均耕地面积和人均净收益远高于非电商农户，在其他变量测度上的统计差距不显著。

表1 变量描述性统计

（三）模型构建

1.内生转换回归模型

在控制其他变量条件下评估电商使用与农户收入间的关联性，本文构建如下基准收入模型：

其中，i表示农户类型，被解释变量Y表示农户家庭人均净收入对数，Di是指农户参与电商行为的虚拟变量，Di=1表示农户使用电商，Di=0表示农户未使用电商；Xi是指控制变量，α为常数项，β、γ为回归系数，ε是随机干扰项。

由于电商销售是一个生产经营决策自我选择问题，农户的决定行为是非随机的，样本农户的资源禀赋和主观意识不完全相同，可能存在未知的“选择性偏差”。采用OLS估计采纳电商技术对农户收入的影响，会造成选择性偏差和遗漏变量引发的内生性问题。

综合考虑样本农户选择偏差和异质性因素，本文选用内生转化回归模型（ESR）测度电商对农户收入影响，它既可以消解不可观测性变量导致的偏误[20]，又能同时关注做出和未做出某种决策行为两个状态下差异化情况，还能基于反事实分析法评估使用电商的增收效应。该模型的处理思路是先分别建立行为决策模型和收入效应模型，再对农户参与电商行为决策方程和收入结果方程进行联合估计，对比收入差异。

基于ESR模型的农户电商使用行为选择方程为：

是否使用电商的农户收入效应表达式为：

其中，D*i是指相应于是否使用电商的虚拟变量Di的潜变量；Zi对应于影响农户决策行为的一组解释变量，它与Xi可重叠但不等同（Xi是Zi的子集），即Zi至少存在一个识别变量不含于Xi，且该因素直接作用于农户决策行为但是不直接影响农户收入水平[21]。参照相关文献和数据可获性，本文选用“是否为电商示范县”作为识别变量。δ、vi分别为系数和随机误差项。

由于不可同步观察到农户两种行为情境下（参与或不参与）的收入水平，且不可观测性因素可能同时影响决策行为方程和收入效应方程，导致corr(v,ε)≠0，此情形下若采用OLS估计收入效应得到的是发生偏差的实证结果，而内生转换回归模型会将该问题视为缺失数据，并将行为选择方程测算得到的逆影响比率λTi、λUi带入收入效应方程，从而是否使用电商的农户收入效应表达式可转换成：

式中，λTi、λUi代表选择偏差，φTv=cov(εT,v)、φUv=cov(εU,v)，表示联合方程误差项的协方差，若两者在统计上显著，则表明电商使用对农户收入有干扰，使用ESR纠正偏误是有必要的。

ESR模型能通过对比真实情景和反事实情景下农户收入水平差异。实质上分为使用电商农户收入、未使用电商农户收入、使用电商的农户若没有使用电商的收入以及未使用电商的农户若使用电商的收入等四种情景，对应的结果变量的条件期望可用以下方程表达：

从而可得，使用电商的农户收入平均处理效应（ATT）是公式（1）与（3）之差，未使用电商的农户收入平均处理效应（ATU）是公式（4）与（2）之差，可表达为：

2.Fields收入差距分解法

电商参与行为作用农户的范畴不仅限于农户家庭内部收入，还对农户群体间的收入差距产生干扰。因此，本文还利用Fields收入差距分解法测度电商参与对农户收入差异的贡献度。该方法实操步骤是：

公式（7）中，lnYD表示为农户使用电商所带来的增收，Di为是否使用电商，βi为增收效应影响系数。当时Di=1，βi=ATT，当时Di=0，βi=ATU。对公式（7）两边同时求方差得到:

并进一步转化，对式（8）公式两边同时除以可得使用电商对农户群体收入差异的贡献度：

五、实证结果和分析

（一）参与电商经营决策行为模型与农户收入效应模型联立估计

经Stata15.1 软件对农户决策行为方程和收入效应方程联合估计，输出回归结果如表2所示。两阶段联合方程独立性LR检验呈现5%显著性水平，表明实证结果拒绝了决策行为方程与收入效应方程相互独立的假设。模型拟合度Wald检验在10%水平上显著，且误差项相关系数r2在5%水平上显著，论证了收入效应模型存在选择性偏差，也就是说可观测性和不可观测性因素干扰着农户使用电商的行为选择和人均净收入，这侧面说明运用ESR模型修正基准收入模型的合理性。

内生转换回归模型第一阶段是对决策行为模型进行分析。本文处理变量定为是否采纳电商，若是回归系数为正，则说明该自变量与农户决策行为呈正向相关，即表明该变量有助于提高农户使用电商的概率。如表2 第二列决策行为模型结果所示，耕地面积、村集体经济发展、所处区域和电商示范县回归结果为均在1%显著水平上正向作用于农户决策行为，而其他因素对农户行为影响不显著。

表2 参与电商决策行为模型和收入效应模型联立估计结果

耕地面积回归系数为0.00586 且显著性为1%，说明耕地面积是农户决策行为重要影响因素，耕地面积越大，农户愿意采纳电商的可能性越高。原因在于，农户耕地面积越大，农业产出越多，对市场化服务诉求越高，更愿意使用电商增加销售渠道用以稳定收入；村集体经济发展变量回归系数为0.425 且在1%水平上显著，即村集体经济发展越好越能促进农户使用电商。村集体经济发展好的村庄，基础设施和村庄文化越好，均有利于电商产业发展；农户所处地理区位的融入行为在1%的水平上显著正相关。也就是说，农户处于东部地区参与电商经营的积极性更高；电商示范县回归系数为0.447，是多个控制变量中显著性水平最高的。电商政策利好环境下，政府会通过电商宣传、培训和补贴等手段鼓励新型农业经营主体采纳电商技术，电商资本积极下乡，以及引导农户参与电商经营。

此外，年龄、兼业情况、农业培训三个变量与农户决策行为关联系数为正，但是未通过统计显著性验证，理论上不构成农户行为干扰重要因素。

内生转换回归模型第二阶段是对收入效应的分析。该研究结果报告于表2 第三、四列，兼业情况和村集体经济发展水平均对农户收入产生正向影响，且二者在控制组作用程度更大。电商农户和非电商农户的兼业化程度均在1%显著水平上正向影响农户人均净收益，缘由在于，一方面工资收入是家庭收入的重要组成部分。相较于农业经营收入，普通农户从事非农职业的比较效益偏高，相应的工资性收入占比也较高。另一方面对于兼业化程度高的电商农户来说，农户因为在城市务工，视野相对开阔以及对农业经营收入依赖性减弱，对电商技术认知相应提高，且愿意尝试新鲜技术的风险态度阈值提高，参与电商经营的磨合成本降低，能够极大利用数字技术提高家庭收入；村集体经济发展对收入的影响为正，作为村集体成员的农户，村集体经济发展越发达，农户财产性收入越高，这是基本定律；互联网介入对非电商农户影响显著但是不作用于电商农户。可能解释是互联网的作用没有被电商技术全部吸收，未使用电商的农户可能会通过互联网其他渠道获取市场信息和销售农产品，进而增加家庭收入。

（二）参与电商经营对农户收入水平的处理效应分析

经处理组平均处理效应测算公式（5）和控制组平均处理效应测算公式（6）可得农户增收效应的实际效果见表3。表3中的9.132和8.551两个数值分别表示事实结果，8.112和8.738两个数值是基于内生转换回归模型下测度出反事实情境下的结果。

表3 中电商农户在事实和反事实情境下的收入，两者净收益之差最终体现为ATT。ATT=1.019且在1%水平上显著，其意涵可解读为若同一个农户由现实情境下使用电商改为拒绝使用，其收入平均处理效应将由9.132下降至8.112，其收入的平均处理效应下降了1.019，下降比例为11.159%。与之相对应的是，ATU=0.187，反映了非电商农户的平均处理效应在1%显著水平上产生正向促进作用，其收入水平处理效应将上升0.187，上升比例2.187%。

表3 参与电商对农户收入水平的处理效应

为更直观地了解电商参与的增收效应，本文还绘制了收入概率密度分布图。两图分别是ATT和ATU概率分布图，实线表示的是实际情境下的农户拟合收入，虚线表示反事实情境下的农户假设收入。由ATT概率密度分布图显示（见图1），若电商农户选择不使用电商，其收入概率密度分布曲线大幅度向左大幅度移动，表明农户家庭人均净收益水平显著下降。由ATU概率密度分布图显示（见图2），若非电商农户调整决策行为，概率密度分布曲线轻微右移且波峰拔高很多，说明非电商农户在反事实情形下，样本农户收入有所增加，且因各农户资源禀赋相异，部分农户所获取的电商技术红利远高于其他农户。

图1 ATT概率分布图

图2 ATU概率分布图

综上，假说H1成立。

（三）参与电商经营对农户群体间收入差距的贡献度分析

为进一步验证参与电商经营对农户收入效应的作用深度和方向，本文利用Fields收入差距分解法中的公式（9）考察农户收入绩效的贡献度。依据公式进行收入差距分解，计算结果如表4 所示，参与电商经营对农户群体收入影响的分解结果为正值，显示参与电商确实扩大了农户间收入差距，贡献度达到2.147%，假说H2成立。

表4 参与电商的收入差距贡献度

究其原因在于，电商农户和非电商农户由于接入电商技术鸿沟和参与电商经营鸿沟生成了收益鸿沟。具体来说，在电商资源分布不均衡的现实背景下，部分普通农户因为数字技能缺失、组织载体缺位、农业要素禀赋不足等，不能如期进入电商大市场或参与深度不够，未能享受普遍、等量、同质的数字要素，缺少机会参与电商经济活动，成为远离电商红利的边缘群体。相较于电商农户，电商技术和电商市场信息形成的知识落差，不仅不能提高非电商农户的技术福利获得感，反而增加了非电商农户利益相对剥夺感，电商红利享受权利缺失进一步可能造成非电商农户存在被电商主体强势排斥在本地市场和电商市场之外的风险。在这个意义上来说，农村电商制度普惠性和靶向性不足造成的负向效应，大大削弱了制度实施的信度和效度，这显然与消除线下流通渠道失衡的制度设计初衷相背离。另外，农户参与电商经营不仅可以获得农业经营收入的增长，而且电商产业链构建起的商业生态体系会无形中把融入农户打造成电商产业职业工人，这种间接溢出效应无法有效量化和测度，诱致低估电商增收效应。

（四）稳健性检验

为验证内生转换回归模型的合理性和可靠性，本文通过采用OLS 估计和更换因变量两种方式进行研究结果稳健性检验。

1.更换方法。全样本用OLS 估计的回归系数为0.254，该结果在1%水平上显著。对比ESR模型回归系数ATT发现（见表5），农户收入效应统计相关系数下降了，这说明由于忽略了农户选择偏差和遗漏变量的问题，导致研究结果偏误，一定程度上低估了应用电商对农户增收的影响。

表5 不同方法结果比较

2.更换变量。在这一检验环节，本文将因变量更换为农户家庭总收入（对数），估计结果如表6所示。两阶段联合方程独立性LR 检验呈现5%显著性水平，模型拟合度Wald检验在1%水平上显著，且误差项相关系数r2在1%水平上显著，这与上文模型结果保持一致，说明有必要纠正由不可观测变量引起的农户选择偏误。从决策行为模型来看，农户行为仍受制于耕地面积、村集体经济发展、区域特征以及电商示范县四大因素，显著性也未改变。有关收入效应方程兼业情况、互联网使用、村集体经济发展情况的解读与上文一致，不再赘述。本文着重关注新增的显著性指标，即家庭人口数在1%显著水平上对全部样本农户收入产生正向影响，可能的解释是家庭人口数与劳动力人数基本呈正比，家庭总收入会相应增加。

表6 参与电商决策行为模型和收入效应模型联立估计结果

总的来说，运用内生转换回归模型得到的测算结果具有良好的稳健性。

六、结论与建议

（一）主要结论

本文以参与电商经营对农户收入绩效的影响机理为逻辑出发点，基于中国农科院固定观察点数据，剖析了农户采纳电商技术对其收入的作用程度及其作用方向，验证了电商使用能显著增加农户收入，参与电商经营农户若将经营行为修改为不参与电商经营，其收入降幅可达11.159%；未参与电商经营农户若参与电商经营其收入可提升2.187%。研究进一步检验了参与电商经营拉大了农户群体间的收入差距，贡献度为2.147%。此外，实证结果还说明，耕地面积、村集体经济发展、所处区域和电商示范县显著正向影响农户电商参与行为决策，互联网使用正向促进非电商户家庭收入。

事实上，电商农户不仅可以获得家庭收入的增长，而且电商产业会无形中把参与农户打造成电商产业工人，这种间接溢出效应无法有效量化和测度，诱致电商增收效应的低估。

（二）政策建议

基于以上研究结论，为极大化发挥电商惠农效能，本文提出以下几点政策建议：

1.以财政金融为支点，营造有利于农村电商经济发展的政策环境。财政政策支持重点是对特色产业培植、电商培训开展、电商技术采纳、金融贷款等方面给予政策性补贴，为农户稳定融入电商供应链提供持续利好的宏观环境。其中，金融政策支持是重点，建议通过农产品供应链金融打通电商供应链各主体，使之建立紧密的利益共同体，抱团发展。

2.动员社会力量，大力开展农户电商技能提升工作。坚持县域电商公共服务中心或政府培训服务为购买主体的基础上，鼓励电商公司、电商协会、职业学校、电商合作社、新农商等多元主体参与进来，共同打造电商技术培训主体资源库，同时要动态优化电商培训内容和时间设置，供给需求对口的精细电商培训，提高培训效率。

3.考虑到农户的资源禀赋差异，重视电商参与所引致的收入差距拉大趋势。政府应强化对弱势农户的政策资源倾斜力度，重点引导弱势农户优化生产要素投入结构，改变粗放型发展方式，弥合农户群体间数字鸿沟。

4.创新电商经济欠发达地区一揽子扶持政策，激活产业化经营组织信息化建设的活力。建立健全政策扶持对象的精准识别机制，完善判定标准，区分电商服务商和农产品电商供应链组织，尽可能地将优惠政策投向未采用但适合开展电商的农业产业化经营主体，将补贴增量资金向已辐射带动农户的农业产业化经营主体倾斜，继续保持对已信息化的农业产业化经营主体通过以奖代补、贷款贴息、产业基金等多种方式进行支持，保持其辐射带动农户能力。