电子商务发展对农村居民收入水平的影响研究——基于“电子商务进农村综合示范”政策的准自然实验

侯柯宇

北京邮电大学经济管理学院，北京 100876

0 引言

党的二十大报告对全面推进乡村振兴作出重要部署，强调“坚持农业农村优先发展”“加快建设农业强国”。《“十四五”电子商务发展规划》中提出的七大主要任务之一为“服务乡村振兴，带动下沉市场提质扩容”。我国政府高度重视农村电商发展，出台了多项涉农电商政策，其中电子商务进农村综合示范政策（以下简称“电商进农村政策”）在数字乡村建设中实施范围最广、力度最大［1］。电商进农村政策的实施重点是大力发挥政府作用，以国家电子商务进农村综合示范项目创建为契机，不断推进电商工作创新发展，坚定广大电商从业者做好互联网工作和农产品销售的决心和信心，助力产业增效、农民增收。笔者以此为对象，研究农村电子商务政策对农村居民收入的影响。

农村电子商务发展在理论意义上具有正向作用，但部分国外学者认为电子商务会降低农产品价格的离散度，使其利于买者受益而非卖者［2］。同时，电商平台的集群效应会导致农民收益不平衡，只有少数获益［3］。而国内学者大多通过实证研究，提供电子商务对农民收入增加有正向影响的证据［4-11］。还有一些基于我国场景的实证研究发现，通过数字普惠金融［10］、数字赋能［11］、增强信息供给［12］、互联网资本［13］，电子商务能促进农民增收。另外，部分学者认为在我国相对发达的东部地区，电商发展对农民的增收效应高于中西部地区［14］。部分学者则认为电商发展对农民的增收效应在我国中西部地区更明显，因为发展较差地区农民收入起点更低，收入增长空间更大［5，9］。

由于国情差异，国内外学者对电子商务增收效应的研究存在争议。另外，对于地区增收效应的观点不同有可能来自内生性问题，导致无法很好地识别电子商务对农民增收的影响。而电商进农村政策提供了一个比较好的准自然实验，结合县级层面的各种数据，该研究能够较为充分地考察电子商务对农民收入的影响，并试图回答：在该政策的推动下，电子商务发展是否有助于提高农民收入；哪些异质性因素会影响电商进农村政策对农民增收的影响。

1 模型构建与变量说明

1.1 基准模型设定

将2014 年开始实施的“电子商务进农村综合示范”政策作为准自然实验，采用双重差分法验证电子商务发展对农村居民收入水平的影响。双重差分回归模型为

式（1）中：i表示县域；t表示年度；incomeit表示农村居民人均可支配收入；β1treatit×periodit为地区固定效应与时间固定效应交互项；treatit表示该县（市、区）是否实行“电子商务进农村综合示范”政策，若实行，则取值为1，否则为0；将2014 年作为政策发生年，periodit表示是否处于2014 年及2014 年之后，如果处于2014 年及其后，则取值为1，否则为0；Xit表示控制变量；μt表示时间固定效应；λi表示地区固定效应；εit为随机干扰项。

1.2 变量选择与说明

被解释变量是农村居民人均可支配收入（income）。解释变量是电商进农村政策的效应（did=β1treatit×periodit）。双重差分的核心是通过构造交互项来识别政策冲击对受影响个体（处理组）的平均处理效应，因此，解释变量是地区固定效应与时间固定效应交互项，理解为政策效应。控制变量有地区经济发展水平（pgdp）、产业结构（struct）、金融发展水平（finance）及交通便利情况（road）。地区经济增长会带动居民收入增加，取人均地区生产总值的自然对数进行测度；产业结构选取第二产业产值/地区生产总值这一指标来表示；金融发展水平取年末金融机构贷款余额的自然对数进行测量；交通便利情况选取公路里程数的自然对数进行测度（见表1）。

表1 变量选择情况

1.3 描述性统计

该研究选取2006—2020年中国758个县（市、区）的面板数据，数据主要来源于国泰安数据库（CSMAR）和万德数据库（WIND），剔除存在缺失值的样本，同时对连续变量进行缩尾处理。表2是变量的描述性统计情况。

表2 描述性统计情况

2 实证检验分析

2.1 基准回归结果

该研究采用双重差分法考察电商进农村政策的农民增收效应，结果如表3所示。表3中，列（1）是未加入控制变量的回归结果，列（2）是加入控制变量的回归结果。从列（2）全变量的回归结果可以发现，政策效应的系数显著为正数，说明电子商务进农村政策对农村居民增收具有正向的促进作用。

表3 基准回归结果

2.2 平行趋势检验

构建双重差分模型的前置条件是在政策实施之前，处理组和对照组之间的被解释变量没有显著差异。因此，为确保研究结果的可靠性和稳健性，该研究对政策实施前处理组和对照组的平行趋势进行了检验。表4 为平行趋势检验的回归结果。由于该研究所基于的综合示范政策始于2014 年，表4 的回归结果中before1、before2、before3、before4 分别表示2013 年、2012年、2011年、2010年的实验组虚拟变量。结果发现，before1、before2、before3、before4 的系数均不显著，说明政策发生前实验组和对照组不存在显著的差异，满足平行趋势假设。

表4 平行趋势回归结果

2.3 异质性分析

2.3.1 区域异质性

该研究将样本划分为东部、中部和西部地区，探究不同区域下政策效应的差异性。其中，东部地区包含上海市、北京市、天津市、山东省、广东省、江苏省、河北省、浙江省、海南省、福建省、辽宁省，中部地区包括安徽省、山西省、江西省、河南省、湖北省、湖南省、内蒙古自治区、吉林省、黑龙江省，西部地区则包括陕西省、四川省、重庆市、云南省、贵州省、广西壮族自治区、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、西藏自治区、新疆维吾尔自治区。表5为区域异质性回归结果。表5结果显示，在东部地区组别中，政策效应系数显著为正；在西部地区组别中，政策效应系数为正但不显著。这表明总体上电子商务进农村综合示范政策对各地区的农村居民增收均有促进作用，但是存在地区异质性，东部强于中西部。我国东部地区相对发达，当电子商务进农村综合示范政策实施以后，相对发达地区的农民对其采纳意愿更强、采纳成本更低，更容易从电子商务活动中获益。

表5 区域异质性回归结果

2.3.2 行政等级异质性

表6是县域层级异质性回归结果。表6结果显示，在非市辖区组别中，政策效应系数显著为正；在市辖区组别中，政策效应系数为正但不显著。这表明总体上示范政策对不同行政等级地区的农村居民增收均有促进作用，但是存在行政等级异质性，非市辖区强于市辖区。非市辖区的农村居民人口占比较高，标的群体容易受到示范政策的冲击，从而获益。

表6 行政等级异质性回归结果

2.4 安慰剂检验

对样本中的县域个体随机进行抽取，重复进行500 次上述操作，检验“伪政策效应变量”的系数是否显著。图1 展示了500 个“伪政策效应变量”的估计系数和对应显著性P值的分布情况，X轴表示“伪政策效应变量”的估计系数，Y轴表示“伪政策效应变量”的P值，曲线是估计系数的核密度分布，水平虚线是显著性水平，即10%显著性。结果发现，估计系数大部分集中在0 值附近，且大多数估计系数对应的P值显著大于0.1，说明该研究通过模型回归得到了电子商务进农村综合示范政策效应并非偶然获得，因而也不太会受到其他政策或者随机因素的干扰，结果具有稳健性。

图1 安慰剂检验

3 结论与建议

3.1 结论

上述研究结果表明：①电子商务进农村示范政策与农村居民增收具有显著的正相关关系，前者对后者具有正向促进作用；②电子商务进农村政策对农村居民收入水平的影响在地区和行政级别上存在异质性，东部地区优于中西部地区，非市辖区优于市辖区。

3.2 建议

鉴于电子商务进农村政策对农村居民收入水平的影响在地区和行政级别上存在异质性，为进一步发挥电子商务对农村居民增收的积极作用，各地政府应根据自身实际设计发展路径，针对性地调整制度安排、政策支持和投资重点。从地区来看，在我国东部沿海地区，电商的辐射效应更强，可加速向服务业转型；在西部地区，由于农业占比高，拥有特色农产品生产的自然条件和比较优势，可深入推进“互联网+”农产品出村进城工程，优化农村电子商务公共服务中心功能，推动农村电商基础设施数字化改造、智能化升级，打造农产品网络品牌，通过电商实现农产品高值化，实现农村居民增收。从行政级别来看，各地应重点关注非市辖区的电商发展，通过增加基础设施建设投资、开展电商相关的长期培训，以及鼓励和引导大型商贸流通企业、电商平台和现代服务企业向农村延伸等，确保电商进农村政策实施的公平性和可持续性。