电子商务与县域经济增长——基于电子商务进农村综合示范政策的准自然实验

戴丽娜，杨 爽

(郑州大学 商学院，河南 郑州 450001)

一、引言

县域作为国家治理和经济发展的基本单元，既是城市产业链中重要的一环，又服务于农村生产生活，是城市经济和乡村发展的纽带，推动着大城市和小城镇的协调发展。2022年中央一号文件明确将“县域发展”纳入乡村振兴的范畴，提出借助县域优势产业带动农村生产与就业，重视县域商业建设对乡村振兴工作的推动作用，统筹县域优质资源，不断完善乡村基础设施建设。实现县域经济的高质量发展关系到广大农村地区农民的生产生活，对城乡双向循环的畅通和乡村振兴战略的全面推进有着极为重要的意义。

数字技术为县域经济发展带来新的增长点。2022年5月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《乡村建设行动实施方案》，指出要推进数字技术与农村生产生活深度融合，持续开展数字乡村试点，深入实施“数商兴农”行动，扩大农村电商覆盖面。农村电子商务作为数字乡村建设的重要组成部分，依托于数字化技术赋能农业产业化、数字化发展，能够推动农产品上行和工业品下行双向流通，促进城乡生产和消费有效衔接，助力实现县域经济高质量发展和乡村振兴。

随着农村电子商务的蓬勃发展，电商助力扶贫效果凸显，农村电商发展及其经济效应成为学者关注的研究重点。已有研究认为，农村电商是一项长期性、系统性的工程，其发展既离不开政府政策的引导和支持，又需要农户积极参与电子商务活动，双方依据自身特征与定位有效分工、高效合作，实现资源和政策的有效对接。康凯和栾新凤[1]表示政府补贴能够重新分配市场资源，激励电商平台和农户，从而促进社会公平和农民增收，实现可持续扶贫目标。王鑫和郑心怡[2]基于实地调研结果指出，农民参与农村电商的决策行为会受到经济、政策、基础设施等外部宏观环境影响。关于农村电商经济效益的文献研究都表明，电子商务正在成为推动乡村振兴的重要力量。兰菁等[3]利用2014—2020年淘宝镇、淘宝村的数据研究发现，电子商务能够为偏远地区的异质性农产品提供直接接入区域生产网络的机会，推动网络交易初步实现，进而依托地区产业优势形成电商产业集群，驱动中部地区乡村经济差异化发展。姚利好等[4]从数字普惠金融视角出发，考察了农村电商的经济增长效应，结果显示，电商生态系统对县域经济的促进效应会受到数字普惠金融的非线性调节。梅燕和蒋雨清[5]认为农村地区可以通过电商平台实现资源的优化配置，延伸农业产业链，形成电商产业聚集，从而促进农业和物流、金融、旅游等产业渗透结合，实现地区产业融合和区域经济协同发展。

现有电子商务相关研究大多借助地区GDP或人均GDP等统计数据探究农村电商发展的经济效应[6-7]，但传统GDP数据受统计方法、统计口径、区间价格等因素的影响，衡量地区经济发展水平时可能会产生一定的偏误或缺失[8-9]。夜间灯光数据来自太空卫星对地球夜间经济活动的观察，相对于人为统计的GDP数据更为客观，且与GDP数据存在着显著正相关关系，一定条件下可以作为地区经济增长的代理变量[9-10]。近年来，夜间灯光数据被广泛应用于地区经济发展或经济差异等研究。陈梦根和张帅[11]利用夜间灯光数据估算地级和县级的经济产出水平，探究了我国区域经济发展不平衡的演化及影响因素；韩叶青等[12]为考察黄河流域经济差异在不同空间尺度上的相对大小及演化，以夜间灯光数据作为区域经济水平的代理变量，构建了空间多尺度统计模型；罗福周和赵佳[13]采用校正整合的长时间序列夜间灯光数据度量城市经济增长，分析了资源产业聚集对城市经济增长的影响。鉴于此，本文基于2000—2020年我国1 846个县的夜间灯光数据，评估电子商务进农村示范县项目的政策效应，探究政府推行农村电商政策对县域经济增长的作用机制及异质性影响等，以期为进一步推进电子商务进农村、实施数字乡村战略、全面推进乡村振兴提供重要的理论和现实依据。

二、政策背景与理论分析

(一)政策背景

目前，国家已出台了多项政策鼓励构建农村电子商务体系，加强物流基础设施建设。2005年中央一号文件首次提及电子商务，鼓励发展现代物流、电子商务等新型业态和流通方式。2005—2014年，政府逐步加大对农村电商工作的指导力度，从流通方式、交易方式和平台建设等方面部署农村电商工作[14]。财政部、商务部综合选取8省56个县率先推行电子商务进农村综合示范项目，随后连续7年在全国各地开展该项目，并在2019年实现832个国家级贫困县全覆盖。2014—2021年示范县入选名单个数分别为56、200、240、260、260、215、235、206个。截至2021年底，共有1 672个县被选入该试点项目，由中央财政支持开展相应工作，推动地区电子商务高质量发展。2021年10月，国家发改委强调，要加快贯通县、乡、村三级电子商务服务体系和快递物流配送体系，大力推进电商、快递进农村，激活县、乡、村生活服务消费。2022年1月4日，为全面推进乡村振兴，国务院鼓励各地拓展农业多种功能，重点发展农村电商等产业。

在政策的支持下，农村电商发展迅猛，规模持续扩大。大数据显示，2022年上半年农村网络零售额为9 759.3亿元，在全国网上零售额中占比为15.5%，远超2013年的5.41%。乡村数字化逐步向欠发达地区发展。截至2020年底，国家级贫困县电商总数达306.5万家，累计带动771万农民就地创业就业，带动619万贫困人口增收。农村电商的扶贫减贫效应日益突出，正在成为推动县域经济发展的重要力量。

(二)理论分析

长期以来，农产品流通不畅、生产消费场景单一、信息传递渠道受限等因素制约了农村地区经济发展。电子商务打破了信息不对称壁垒，拓宽了交易渠道，增加了农村居民获取消息的便利性，有效破除了农业农村经济发展的障碍。在电子商务进农村等政策的支持下，农村电商采纳及应用水平不断提升，农产品上行和工业品下行渠道得以畅通，农户担任了电商消费者、电商产品制造者、电商创业者等角色[15]，农民收入和农村消费实现快速增长，有力地推动了地方经济发展。电子商务进农村示范县政策对县域经济增长的促进作用主要表现在以下三个方面。

第一，就业效应。电商示范县政策能够提供更多创业就业机会，吸引人才回流返乡，激发地区经济活力，带动县域经济增长。一方面，电子商务具有创业成本低、信息传播快、交易便捷等特点，能够吸引大批青年人才和外出务工劳动力返乡创业，开展初级产品及特色手工艺产品的电商营销。另一方面，电子商务能够吸纳农村剩余劳动力。随着农业生产机械化的普遍实现，一部分农村劳动力从土地生产中剥离出来。加工、包装、营销、物流等拓展性服务可以为这些农村剩余劳动力提供大量就业岗位，吸引闲散劳动力就近就业。

第二，收入效应。电商示范县政策可以通过促进农民增收，改善农村居民福利水平，从而推动县域经济增长。一方面，电商平台使产品销售跳过中间环节，让农户与消费者直接对接，从而降低了交易成本，加速了农产品的流通，提升了农户销售利润。另一方面，电子商务借助数字技术将农产品推广至全国范围的消费市场，拓宽了农产品的销售渠道，进而实现农村居民收入增长。电子商务发展缓解了农产品市场信息不对称的程度，农户可以根据所获得的市场需求信息及时调整生产计划，以销定产，避免决策滞缓，降低不确定性带来的风险损失，保障了农民收入。

第三，消费效应。电商示范县政策能够释放农村地区消费潜力，畅通经济循环，拉动县域经济增长。试点地区在政策资金的支持下，着力完善物流配送体系，提升物流效率，降低物流成本，有效提高了农村地区消费品的可获得性和丰富性，大大改善了农村居民的消费环境。随着消费潜力的进一步释放，农户对农产品的需求趋于饱和，更倾向于消费工业品和服务品[16]。消费习惯和消费结构的变化将推动市场不断推出创新性的物品和服务，促进地区经济发展[17]。

基于上述分析，本文提出如下研究假设。

假设1：电子商务进农村示范项目能够推动县域经济增长。

假设2：电子商务进农村示范项目有助于农民创业就业、激发地区经济活力，从而推动县域经济增长。

假设3：电子商务进农村示范项目有助于农民收入提升、改善农民福利水平，从而推动县域经济增长。

假设4：电子商务进农村示范项目有助于农村消费提升、畅通城乡经济循环，从而推动县域经济增长。

三、研究设计与数据来源

(一)基准模型设定

电子商务进农村综合示范项目自2014年起在我国多个县区分批次逐年开展，因此本文拟引入多期双重差分模型识别该示范工作的政策效应。考虑到政策试点可能依据一定的经济指标进行选取，直接使用双重差分法估计处理效应将出现偏误，本文将在基础双重差分模型中进一步控制组间线性时间趋势以获得更为准确的估计处理效应[18-19]。基准回归模型设定如下：

Yit=β0+β1didit+β2Di×Trendt+β3Xit+δi+μt+εit

(1)

其中：Yit为县域经济增长水平，用i县t年的夜间灯光亮度对数值表示；didit为试点政策虚拟变量，若i县在第t年成为电子商务进农村综合示范县，则didit在该年及以后取值为1，否则取值为0；Di为政策分组虚拟变量，若i县入选电商示范县，则取值为1，否则取值为0；Trendt为时间趋势项。Xit为其他控制变量；δi表示个体固定效应；μt表示年份固定效应；εit表示随机干扰项。

(二)变量选择

1.被解释变量。借鉴已有文献[8-13]，本文以地区夜间灯光亮度的对数值LnDNvalue反映县域经济发展水平。

2.核心解释变量。本文的核心解释变量为电子商务进农村示范县政策(did)。该解释变量具体定义为：若i县在第t年入选电子商务进农村综合示范县，则在该年及以后取值为1，否则取值为0。其估计系数β1反映了电子商务进农村示范县政策的经济效应，是本文关注的重点。

3.控制变量。为控制影响县域经济增长的其他因素，本文选取控制变量如下：(1)人口密度(pop)，以户籍人口数与行政区域土地面积之比的对数值衡量；(2)财政支出水平(gov)，以地方财政一般预算支出与户籍人口数之比的对数值衡量；(3)金融发展水平(finance)，以年末金融机构各项贷款余额与户籍人口数之比的对数值衡量；(4)人力资本水平(students)，以普通中小学在校学生人数与户籍人口数之比衡量；(5)信息化水平(telephone)，以固定电话用户数的对数值衡量。

4.机制变量。为探究电子商务进农村示范政策对县域经济增长的作用机制，本文选取以下指标进行机制检验：(1)乡村就业状况(employ)，以乡村从业人员数与户籍人口数之比衡量；(2)农民收入水平(income)，以农村居民人均收入对数值衡量；(3)农村消费水平(consume)，以社会消费品零售总额对数值衡量。

(三)数据来源

现有文献常用DMSP/OLS影像数据和NPP/VIIRS影像数据两大夜间灯光数据集，但二者在时间覆盖范围上均不全面，且不具有直接可比性。张立贤等[20]在此基础上借助夜间灯光卷积长短期记忆网络生成了长时间夜间灯光数据，且所生成的数据均方根误差(RMSE)为0.73，拟合优度达到0.95，数据质量较优。因此本文使用其处理后的人工夜间灯光数据集PANDA来衡量县域经济发展水平。其余县域经济、人口数据等来自历年中国县域统计年鉴。2014—2020年电子商务进农村综合示范县名单来自国家商务部网站公布的数据。主要变量描述性统计如表1所示。

表1 主要变量描述性统计

四、实证检验

(一)基准回归结果

基准回归结果如表2所示，第(1)列和第(3)列报告了电商示范县试点政策虚拟变量对地区夜间灯光亮度和人均GDP的回归结果，第(2)列和第(4)列进一步控制了影响县域经济的控制变量。所有回归结果均为控制组间线性时间趋势下的双向固定效应估计结果。

表2 基准回归结果

回归结果显示，试点政策虚拟变量估计系数在5%的置信水平下显著为正，示范县灯光亮度相较于非示范县灯光亮度增加了2.75%，即电子商务进农村综合示范项目能够推动县域经济增长。考虑到模型结果的稳健性，将卫星灯光数据替换为人均GDP进行基准回归，结果依然显示其影响效应显著为正，即电子商务示范政策对试点地区人均GDP有显著正向作用。

(二)平行趋势检验

双重差分法能够正确识别因果效应的前提条件是处理组和控制组拥有相同的变动趋势。为检验基准模型识别政策效应的准确性，本文采用模型(2)对事前平行趋势进行检验。

(2)

图1 平行趋势检验

(三)稳健性检验

1.改变时间断点

为检验基准回归模型估计结果是否受到政策时间断点选择的影响，本文将开始设立电商示范县的时间断点推迟到2015年，处理组样本选择不改变，即电子商务进农村示范项目最初的推行时间由2014年变为2015年，以2015年之前为事前时点，2015—2020年为事后时点。表3中第(1)列为更换时间断点后的回归结果。估计结果显示，电商示范县政策对县域经济增长的影响效应仍然显著为正，即基准回归模型估计结果不受政策时间断点选择的影响。

表3 稳健性检验

表4 机制分析结果

2.缩短样本时间

考虑到电子商务示范项目最初推行时间为2014年，2000—2020年的样本数据时间跨度较长，模型估计结果可能会受到时间长度的影响，本文选取2010—2020年样本数据进行基准回归。表3中第(2)列为缩短样本时间后的回归结果。可以看出，电商示范县的政策效应在2010—2020年的样本数据中依然显著为正，模型结果较为稳健。

3.子样本检验

财政拨款、基础设施建设、动员民众参与等政府工作需要一定的时间，因此政策实施是否有效可能会受到该项工作开展时长的影响。而本文选取的样本数据截至2020年，2019—2020年入选示范县的地区可能因为试点政策实施时间较短，导致政策效果尚未显现。因此，本文将2019—2020年入选电商示范县的地区视为未受政策影响，再次进行回归。表3中第(3)列汇报估计结果显示政策虚拟变量估计系数与基准回归结果类似。

4.内生性处理

考虑到试点政策的组间线性时间趋势与经济增长水平间可能存在双向因果关系，参考已有研究[21-24]，将时间趋势项滞后一期重新纳入基准模型进行估计。回归结果如表3中第(4)列所示，解释变量估计系数的符号和显著性与前文基本一致，可以排除组间线性时间趋势的内生性问题，认为电商示范县政策能够推动试点地区经济增长。

5.安慰剂检验

考虑到模型估计结果可能会受到非观测变量的影响，现有研究多通过随机抽取处理组个体和控制组个体进行安慰剂检验。本文从基准回归的1 846个样本个体中随机选取1 255个县为“伪处理组”，其余样本个体为控制组，利用基准回归模型估计平均处理效应。将该随机过程重复进行500次，记录每次回归所得估计系数值和t值。安慰剂检验结果如图2所示。可以看出，随机生成政策试点的估计系数值和t值均接近于0且服从正态分布，并与实际政策冲击的估计系数值和t值(图2中虚线所示)相隔较远，即随机产生的“政策冲击”没有效果，与基准回归结果显著不同，通过了安慰剂检验，基准回归结果稳健可靠。

图2 安慰剂检验：随机生成处理组估计系数值和t值分布

五、进一步分析

(一)机制分析

电子商务进农村示范项目的政策效应在前文已经得到验证，本文将结合理论分析进一步探究试点政策推动县域经济增长的影响机制。根据前文分析，农民是电商助力扶贫的服务主体，电子商务进农村示范项目可以为其创造就业机会，推动参与农村电商的个体收入与消费增加，再通过示范效应与溢出效应带动县域整体经济增长。因此本文将分别构建乡村就业状况、农民收入水平、农村消费水平对试点政策虚拟变量的回归模型，检验机制变量的影响程度。回归模型设定如下：

Intit=β0+β1didit+β2Di×Trendt+β3Xit+δi+μt+εit

(3)

其中，Intit表示上述机制变量：(1)乡村就业状况；(2)农民收入水平；(3)农村消费水平。

模型回归结果显示，示范县试点政策显著提升了农民收入水平，而对农村就业与消费水平的促进作用不明显。这可能是因为农村电商发展尚处于初级阶段，在县域地区的功能较为单一。农村电商核心功能是促进农产品对外销售，虽然能够显著带动农产品销量和农民收入增加，但拉动县域消费的能力较弱。同时，物流体系还不健全，农村电商“最后一公里”存在配送时效低、服务质量不高等问题，农民网络消费受限。农村地区电商发展水平低下，发展速度缓慢，产业化水平落后，电商配套产业链尚未形成，对于电商人才而言，就业机会不足。因此，从业者更倾向于留在城市发展，而非返乡创业就业。

(二)异质性分析

上述分析结果表明，农村电子商务借助其信息传播快、交易成本低、资源配置优等显著优势，将农产品生产与我国广大消费市场连接起来，拓宽农产品销售渠道，扩大消费品可达范围，实现了农民收入和农村消费双提升，推动了整体县域经济增长。然而电子商务进农村示范项目的扶贫效应是否有效在上述结果中尚不明晰，因此本文将进一步考察电商示范县政策对贫困地区的异质性影响效应。考虑到电商示范县工作的政策效应可能会受到地区间资源禀赋的差异而有所不同，本文将同时考察人力资本水平及信息化水平等要素禀赋对电商示范县政策的异质性影响。具体模型设定如下：

Yit=γ0+γ1didit×Hetit+γ2didit+γ3Hetit+γ4Di×Trendt+γ5Xit+δi+μt+εit

(4)

其中，Hetit表示上述三种异质性因素：(1)是否为国家级贫困县；(2)人力资本水平；(3)信息化水平。

模型(4)回归结果如表5所示。表5中第(1)列为试点政策与贫困县交互项的回归结果，交互项估计系数在1%置信水平下显著为正，这表明试点政策对贫困县经济增长的促进作用高于非贫困县。电子商务进农村示范项目能够显著推动贫困地区的经济发展水平，一方面是因为该项政策对贫困地区有所倾斜，试点政策支持范围全面覆盖了全国832个国家级贫困县，引导贫困地区融入农村电商发展链条，助力提升村级电商站点覆盖率，推动贫困地区产销对接。另一方面，相对于非贫困县，贫困地区多受地域等限制，与外界的物质、信息、人员等流通更为困难，而电子商务平台打破了空间壁垒，降低了人口规模和地理距离对地区经济增长的制约[19]。一旦贫困地区引入电商平台，巨大的市场空间必将引领各类产业资源向农村聚集，加快贫困地区接入新经济，打通农产品流通渠道，从而实现经济快速增长。

表5 异质性分析结果

从表5中第(2)列中可以看出，人力资源水平对电商示范县政策并无显著的异质性影响。可能的原因是，本文选取基础教育作为地区人力资本水平的衡量指标，而九年义务教育在我国已经全面普及，因此地区间水平差异不大。

本文以固定电话用户数的对数值表示地区的信息化水平，根据表5中第(3)列结果，试点政策与信息化水平交互项的估计系数显著为负，这表明相对于通信基础设施较为欠缺的地区，电子商务进农村示范工作对基础设施完善的地区经济促进作用更大。农村电商平台依托数字技术构建农村商贸流通交易平台，整合了农村市场信息资源，并推广至生产端，帮助农民快速获取市场信息[25]。对于信息化水平高的地区来说，移动互联网较为普及，当地农村居民通过手机端就能获取市场交易信息，可以及时调整生产决策，减少因信息不对称导致的资源配置不合理情况。而互联网基础设施不完善的地区应对市场变化的能力稍弱，限制了电子商务发展的经济效应。

六、结论与建议

本文利用2000—2020年中国1 846个县的面板数据，借助夜间灯光数据反映县域经济水平，采用多期双重差分模型考察电子商务进农村综合示范项目对县域经济增长的影响。研究结果表明：电子商务进农村示范县项目显著提高了当地经济发展水平；进一步分析显示，该政策通过促进农民增收来推动经济增长，且异质性效应在贫困地区和信息化水平高的地区更为显著，人力资本没有明显的异质性效应。

基于上述实证结果，电商交易的经济效应离不开政策的支持与引导。政府应发挥顶层设计作用，围绕县域主导产业布局电商发展，鼓励中小企业积极参与农村电子商务，激发市场主体活力，政府与市场协同发力，加速农村电商服务和产业升级。本文将根据示范县政策的作用机理和异质性效应提出以下几点建议：

第一，优化农村消费环境，畅通城乡经济循环。拓展县域电商消费端功能，引导电商平台下沉消费市场，创新服务业消费模式，助力农村消费升级。完善快递、物流等基础设施建设，利用城乡闲散交通资源，发展农村“最后一公里”业务，为农村消费者提供一站式商品购买和服务体验，释放农村消费潜力。

第二，加快形成农村电商生态体系，创造就地就近创业就业机会。聚焦数字化在生产、销售等环节的创新应用，延长农业产业链，推动快递物流、品牌推广、包装印刷、融资理财等电商配套产业快速发展，为当地居民创造多种类型的岗位，吸引电商人才返乡创业就业。

第三，着力培育农村电商人才，提升乡村人力资本水平。一方面，对当地居民开展电商平台操作、网上交易等基础知识教育和产品推广、物流仓储等专业技能培训，提升农民电子商务应用能力，参与农村电商就业；另一方面，设立创业补贴、贷款优惠等政策，吸引高素质的外出人口回流返乡创业就业。依托人力资本优势，推动县域电商建设，形成良性的内生发展，带动农民增收，进而推动乡村经济发展。

第四，完善基础设施建设，赋能产品信息流通。农村地区网络通信基础设施、物流体系、农产品加工仓储等制约着农产品上行和工业品下行，人工智能、大数据、云计算等数字技术应用水平偏低，数字赋能农业生产的巨大潜力有待挖掘。引导社会资本参与农村基础设施现代化，推动全面实现农业农村现代化。