共同富裕视阈下农户参与电商经营对收入的影响研究.pdf

徐晓莹，郑祥江：共同富裕视阈下农户参与电商经营对收入的影响研究党的二十大报告指出：乡村振兴坚持全面推进，农业农村坚持优先发展，巩固攻坚脱贫成果，建设农业强国，扎实推动乡村产业、人才、文化、生态、组织振兴。农民增收不仅是乡村振兴的核心所在，也是“三农”政策的主要目标之一。因此，应构建多元和稳定的收入渠道，促进农民持续稳定增收。数字经济发展以来，电商成为拓宽农户收入渠道和帮助农民实现增收的新引擎。当前，电商为农村地区带来更多的发展机遇，农村电商可以帮助农户缓解城乡数字鸿沟、本地市场狭小、资源匮乏等问题，实现市场需求扩大，从而实现农民增收、发展特色产业乃至区域经济的“弯道超车”。那么，农户参与电商经营是否有利于增收？不同地区增收效应是否存在异质性？1 文献综述国外学者提出信息扶贫的概念，Anita Kelles-Vii-tanen1认为 ITC 技术对贫困地区的经济发展有推动作用。Goldfarb A等2认为数字化通过降低经济生活成本从而提高生产力。Wei L等3认为农村电子商务极大地提升了农民收入。当前，不少学者基于宏观数据展开研究，唐跃桓等4研究发现政策有利于农户增收。刘佳等5发现地区资源禀赋和资本投入能够影响农村电商发展进而促进农户增收。李宏兵等6研究发现农村电商有利于农民增收和缩小城乡收入差距。同时，也有学者采用微观调研数据进行研究，曾亿武等7利用PSM方法分析淘宝村集群的形成对农户收入的影响，结果表明电商技术的确有利于农户增收。韩杰等8认为成立家庭农场、电商基础设施和农产品品牌的建设对农户收入的影响十分显著。宋瑛等9认为农村电商发展可以促进农户增收，并且同电商模式的增收具有异质性。朱婷10基于四个省份的微观调研数据，采用内生转换模型进行分析，结果表明农村电商有利于农民增收且可以缩小农户群体间收入差距。现有研究为农户参与电商对收入的影响提供了借鉴，但仍存在不足，一是大多数文献基于小范围的微观调研数据。二是已有文献对农户的界定比较宽泛，忽略了对传统小规模农户参与电子商务的考察。三是已有研究主要分析农户参与电商对其收入的影响，没有考虑不同地区电商增收的异质性。本文不仅总体分析了分散的小共同富裕视阈下农户参与电商经营对收入的影响研究共同富裕视阈下农户参与电商经营对收入的影响研究（西南科技大学四川，绵阳621000）【摘要】随着农村电商的蓬勃发展，农户倾向于采用电商模式进行销售，促进了农户增收和农村经济发展。本文基于CRRS数据，采用倾向得分匹配法，实证检验农户参与电商对收入的影响。研究表明，农户参与电商帮助其家庭收入实现42.4%46.8%的增加;不同地区的农户参与电商经营的增收效应具有异质性。针对培育和壮大农村电商市场主体，为政府政策制定与农户参与电商实践方面提供可行的建议。【关键词】电商经营；农户增收；地区异质性；PSM中图分类号：F304.3文献识别码：A文章编号：2096-1073（2024）03-0027-31徐晓莹，郑祥江*XU Xiaoying,ZHENG Xiangjiang*Abstract With the vigorous development of rural e-commerce,farmers tend to use the e-commerce model for sales,whichpromotes the increase of farmers and the development of rural economy.Based on CRRS data,this paper uses the propensityscore matching method to empirically test the impact of farmers participation in e-commerce on income.The research showsthat farmers participation in e-commerce helps their family income increase by 42.4%to 46.8%;the income increase effect offarmers participating in e-commerce operation is heterogeneous.In order to cultivate and expand rural e-commerce marketentities,to provide feasible suggestions for government policy formulation and farmers participation in e-commerce practice.Key words e-commerce operation;increasing peasant household income;regional heterogeneity;PSM（Southwest University of Science and Technology Mianyang,Sichuan 621000）Research on the Influence of Farmers Participation in E-commerceResearch on the Influence of Farmers Participation in E-commerceOperation on Income under the Threshold of Common ProsperityOperation on Income under the Threshold of Common Prosperity收稿日期：2023-11-12基金项目：中国社会科学院重大经济社会调查项目“乡村振兴综合调查及中国农村调查数据库项目”（项目编号：GQDC2020017）作者简介：徐晓莹（1998.04-），女，汉族，河南开封人，硕士研究生，研究方向：区域经济学。*通讯作者：郑祥江（1978.08-），男，汉族，四川德阳人，博士，教授，研究方向：人力资源管理、农业经济理论与政策。27现 代 农 业 研 究Modern Agriculture Research第30卷规模农户参与电商经营所带来的增收效应，并且基于全国范围内的微观调研数据，考察不同地区对农户增收的异质性影响。2 理论分析电子商务在农村地区蓬勃发展，并且促进了农业农村领域的数字化转型，是加速农产品上行的有力手段，从而帮助农户实现收入增长和带动农村经济快速发展。农户是“理性人”，其主要目标是追求自身利益的最大化，效益驱逐是农户采纳行为的指挥棒，只有当农户参与电商经营的预期收益大于农户现有销售渠道的收益时，在权衡利弊之后，农户才会转向采纳电商进行经营销售。电商具有压缩时空、聚合资源和去中心化等特性，通过降低成本、扩大规模和获取信息三方面提高农户收入。首先，通过降低中间成本而获益。农户通过参与电商经营获取了价格公平优势，很大程度上降低中间成本。农户还能根据市场需求调整规模，降低生产经营中存在的风险。其次，通过扩大经营规模而获益。农户参与电商解除了其作为个体资源不能实现流通的局限，并且电商可以改善信息流通、打通销售环节、拓展销售渠道。除此之外，市场规模的扩大可以帮助提升农业生产的品质化和标准化水平，提高产品竞争力。最后，通过强化信息获取而获益。数字经济和农业经济融合发展带来智慧农业等新颖模式，因此农户参与电可以使信息传播更为通畅和快捷，促进农户利用信息互联网渠道提高信息加工、信息传播和信息搜寻的能力，进而满足农业生产经营和电商经营的要求，进而促进农户增收。基于此，本文提出如下假说：农户参与电商经营可以帮助提高其收入水平。3 方法、数据与变量3 3.1 1 实证方法为精确度量农户参与电商经营对收入水平的影响，本文建立如下计量模型：Yi=C+DI+Xi+i其中，可以精确反映农户参与电商对收入的影响。然而，农户参与电商行为存在选择性偏误，在不考虑农户所存在的自选择问题而直接估计上述模型，将会导致估计结果是有偏的，也可以说，农户是否参与电商是内生的。本文将使用倾向得分匹配法处理农户是否参与电商经营所存在的自选择问题，倾向得分匹配法通过构造反事实结果，从而使个体都处于均衡可比的状态，可以帮助有效克服自选择问题和模型估计所存在偏误的问题，估计出个体参与电商经营的因果效应。参与电商农户的净效应用匹配后的样板来计算，即平均处理效应，其表达式为：ATT=E（|Y1D=1）-E（|Y0D=1）=E（|Y1-Y0D=1）其中，Y1、Y0分别表示农户参与电商和不参与电商时 的 收 入。E（|Y1D=1）是 可 以 观 测 到 的 结 果，而E（|Y1D=0）是不可观测的，被称为反事实结果，可以通过 PSM 方法构造它的替代指标。3 3.2 2 数据来源本文的数据来源于 2020 年中国乡村振兴调查（CRRS）全国范围内农户问卷调查数据。CRRS数据采用机抽样相和分层抽样结合的方法，从而使得数据具有较高的质量和充分的代表性。本文重点关注农户参与电商和农户收入的关系，对有关电子商务、收入水平和控制变量进行相应处理，在剔除异常值和缺失值后，最终得到2781个农户基准样本。3 3.3 3 变量选取和描述性统计本文选取农户家庭人均纯收入的对数作为结果变量。匹配变量分别从户主特征、家庭特征、基础设施和地区特征四个层面来选取，变量的描述性统计如表1所示。可以看出样本农户家庭人均纯收入的自然对数为8.45%；平均年龄在54岁左右，受教育程度主要是小学和初中学（2）表表1 1变量的选取及基本描述性统计变量的选取及基本描述性统计变量家庭人均纯收入的自然对数年龄受教育程度健康程度是否为村干部家庭是否有人非农就业是否加入农村专业合作社家庭是否可以实现上网是否可以实现快递到户村委会距离县政府距离是否为贫困村变量定义Ln（家庭纯收入除以住户人数）（%）单位：周岁0=未上学；1=学前幼儿园；2=小学；3=初中；4=高中；5=中专；6=职高技校；7=大学专科；8大学本科；9=研究生1=很差；2=差；3=一般；4=好；5=很好是=1；否=0是=1；否=0是=1；否=0是=1；否=0是=1；否=0公里是=1；否=0均值9.4553.812.843.610.240.360.240.920.2923.430.29标准差1.03911.2051.1720.9720.4260.4810.4240.2690.45517.1600.456最小值3.9114110000000最大值13.798395111111251（1）28徐晓莹，郑祥江：共同富裕视阈下农户参与电商经营对收入的影响研究历，健康程度较好，将近1/4的农户为村干部；非农就业的家庭占比超1/3；24%的农户加入农村专业合作社；92%的农户有家庭上网设备，同时，29%的农户可以实现快递到户；农户的村庄村委会距离县政府的平均距离为23.43公里；29%的农户所在村庄为贫困村。4 实证结果与分析4 4.1 1 农户参与电商经营的倾向得分估计表2为农户参与电商选择的影响因素的Logit模型结果。可以看出农户年龄越大，其参与电商意愿会减弱。农户的健康程度越高，参与电商的意愿也更强烈。担任村干部的农户更倾向于参与电商。家庭有人非农就业的农户更倾向于参与电商。加入农村专业合作社的家庭会更倾向于选择参与电商经营。有家庭上网设备的农户有更大意愿参与电商经营。可以实现快递到户的家庭更倾向于参与采纳电子商务销售商品。贫困村的农户不倾向于利用电商渠道销售商品。总体来看，Logit回归模型总体拟合效果良好（LR统计量=163.14，P=0.000，Pseudo R2=0.1016）。表表2 2倾向得分的倾向得分的LogitLogit估计结果估计结果变量年龄受教育程度健康程度是否为村干部家庭是否有人非农就业是否加入农村专业合作社家庭是否可以实现上网是否可以实现快递到户村委会距离县政府距离是否为贫困村常数项NLR统计量Probchi2Pseudo R2系数-0.0310.2370.0300.3490.3300.4972.1670.2870.006-0.51-4.262781163.140.00000.1016标准误0.0070.0550.0770.1610.1490.1511.0110.1500.0040.1811.187-4.264.310.382.172.213.282.141.911.33-2.85-3.59P|t0.0000.0000.7000.0300.0270.0010.0320.0560.1830.0040.000注：此表为最近邻匹配法（1：1）得到的核密度函数图4 4.2 2 共同支撑域与平衡性检验图1为匹配前后农户参与电商经营决策PS值的核密度比较图，两组农户的核密度函数图在匹配前的差距较大，而在匹配之后存在较大的重叠范围，密度分布也趋于一致。总体来看，匹配之后实验组与对照组的农户在全部解释变量上不再存在显著差异，因此PSM模型构建具有一定的合理性。表3进一步说明了根据PS值匹配后，两组农户数据的所有匹配变量的标准误有了一定幅度的减少，且均在10%以内。总体来看，匹配之后实验组与对照组的农户在全部解释变量上不再存在显著差异，因此本文所建立的PSM模型具有一定的合理性。图图1 1匹配前后密度比较匹配前后密度比较29现 代 农 业 研 究Modern Agriculture Research第30卷表表3 3变量误差消减情况变量误差消减情况（匹配后特征变量差异匹配后特征变量差异）变量年龄受教育程度健康程度是否为村干部家庭是否有人非农就业是否加入农村专业合作社家庭是否可以实现上网是否可以实现快递到户村委会距离县政府距离是否为贫困村匹配前（U）匹配后（M）UMUMUMUMUMUMUMUMUMUM均值处理组47.72647.7263.5733.5733.7393.7390.3680.3680.5470.5470.3680.3680.9960.9960.3720.37223.40723.4070.1920.192控制组54.36448.0942.7773.5773.5953.7090.2270.3680.3460.5940.2230.3330.9150.9960.2850.38923.43324.7260.3040.192标准偏误（%）-60.0-3.359.6-0.315.33.231.20.041.3-9.632.07.639.90.018.6-3.7-0.1-7.6-26.10.0误差消减（%）94.599.579.2100.076.776.3100.080.4-5020.7100.0t-testt-8.79-0.3710.11-0.032.170.374.86-0.006.18-1.035.010.774.420.002.81-0.38-0.02-0.73-3.60-0.000.0000.7100.0000.9760.0300.7150.0001.0000.0000.3050.0000.4390.0001.0000.0050.7040.9820.4670.0001.000表表5 5倾向得分匹配倾向得分匹配（PSMPSM）的处理效应的处理效应匹配方法最近领匹配（1-1匹配）最近领匹配（1-10配）半径匹配（半径=0.05）半径匹配（半径=0.06）核匹配处理效应ATTATTATTATTATT处理组10.04710.04710.04710.04710.047控制组9.6299.6069.6249.6069.623差距0.4680.4410.4240.4410.424标准误0.0850.0820.0790.0790.079T检验值4.925.355.345.575.34P|t由表4 可知，应用不同的匹配方法后，Pseudo R2值和LR统计量明显下降。相应的P值上升，意味着解释变量由1%水平下的显著性变为通不过10%水平下的联合显著性检验。此外，匹配变量的均值偏差和中位数均下降。说明两组数据仅在农户是否参与电商这一变量上有差异，其他特征差异并不显著，说明PSM模型的平衡性假设得以满足。表表4 4匹配前后解释变量的平衡性检验结果匹配前后解释变量的平衡性检验结果匹配方法匹配前最近领匹配（1-1匹配）最近领匹配（1-10匹配）半径匹配（半径=0.05）半径匹配（半径=0.06）核匹配Pseudo R20.1040.0050.0020.0040.0060.004LR统计量167.533.231.022.774.062.41P值0.0000.9751.0000.9860.9450.992均值偏差（%）32.43.52.54.86.24.3中位数偏差（%）31.63.22.43.44.82.94 4.3 3 农户增收的反事实估计结果比较表5是利用不同匹配方法得到匹配后处理组的平均处理效应，全部在1%的水平上通过显著性检验，表明农户采纳电商行为可以给农户带来增收的幅度分别为30徐晓莹，郑祥江：共同富裕视阈下农户参与电商经营对收入的影响研究表表6 6不同地区电商农户的描述性分析不同地区电商农户的描述性分析分组总体样本东部中部西部东北部处理效应ATTATTATTATTATT处理组10.04710.2829.8899.9759.608控制组9.6299.6959.5779.5949.513差距0.4680.5860.3120.3820.096标准误0.0850.1520.1740.1200.263T检验值4.923.871.793.190.3646.8%、44.1%、42.4%、44.1%和42.4%。因此，在解决变量所存在的内生性问题以及选择性偏误后，农户电商采纳行为具有显著的增收效应。同时，说明随着信息化与电商的不断发展，农户利用电商新业态进行自主创业也使得其享受到了数字化带来的数字红利，给部分农户带来增收。4 4.4 4 不同地区电商增收效应的异质性分析不同地区电商农户的增收差异性结果如表6所示，除东北地区电商农户未通过显著性检验外，东部、西部和中部地区电商农户的增收效应分别为 58.6%、38.2%、31.2%，地区增收效应由高至低依次为：东部、西部、中部。可能的原因是，东部地区经济发展水平较高，并且基础设施较完善，电商发展环境良好。西部地区由于地势与气候的特色，导致相关特色农产品较多，电商带动农户增收的效应也较为显著。5 结论和建议在乡村振兴战略不断推进的背景下，本文将农户参与电商行为及地区发展纳入农户增收的分析框架，评估农户参与电商对收入的影响。本文基于CRRS数据，运用PSM法考察农户参与电商对收入的影响以及不同地区增收差异性，研究发现：（1）农户通过参与电商经营能够显著提高其收入水平，且农户参与电商能够使其家庭人均纯收入显著增加42.4%46.8%。（2）不同地区农户参与电商经营对其收入的影响具有异质性，除东北部地区电商增收效应不显著以外，地区增收效应由高至低依次为：东部、西部、中部。本文的研究结论无论对于政策的制定还是农户参与电商实践方面都具有重要的意义：一是鼓励小农户与现代农业经营主体深度合作。积极推动小农户与现代化农业经营主体的深入融合作，形成优质农产品网货产区和生产基地。二是推出相应政策，致力于缩小电商的发展条件在地区方面存在的差距。不断加强电子商务在农村地区的配套服务建设和基础设施建设，同时，电商政策应向农村地区倾斜，确保公共服务与产品的供给，特别是要为弱势农户提供政策扶持。三是发动社会力量，开展提升农户电商技能的工作。应该鼓励电商协会、电商公司、电商合作社、职业学校、新农商等多元主体参与进来。同时，要不断提升电商农户的文化素质和身体素质，增强其动手能力和学习能力，建设良好的社交网络，加强与其他电商农户的沟通交流。参考文献参考文献：1 Anita Kelles-Viitanen.The role of ICT in governing rural devel-opment J.IFAD Workshop on the What are the Innovation Chal-lenges for Rural Development（Rome），2005-11-14.2 Goldfarb A，Tucker C.Digital economicsJ.Journal of EconomicLiterature，2019，57（01）：3-43.3 Wei L，Weiwei H.Revenue-increasing effect of rural e-com-merce：A perspective of farmers market integration and employ-ment growthJ.Economic Analysis and Policy，2024，81.4 唐跃桓，杨其静，李秋芸，等.电子商务发展与农民增收基于电子商务进农村综合示范政策的考察J.中国农村经济，2020（06）：75-94.5 刘佳，于雅俐.农村电子商务对农民收入的中介效应基于省级面板数据的实证J.商业经济研究，2021（20）：98-101.6 李宏兵，王爽，赵春明.农村电子商务发展的收入分配效应研究来自“淘宝村”的经验证据J.经济经纬，2021（01）：37-47.7 曾亿武，郭红东，金松青.电子商务有益于农民增收吗？来自江苏沭阳的证据J.中国农村经济，2018（02）：49-64.8 韩杰，张益丰，郑清兰.异质性条件下农村电商对农户增收实现机制研究来自山东东营市的实证分析J.农业现代化研究，2020（03）：443-452.9 宋瑛，谢浩，王亚飞.农产品电子商务有助于贫困地区农户增收吗兼论农户参与模式异质性的影响J.农业技术经济，2022（01）：65-80.10 朱婷，夏英.农户参与电商行为影响因素研究基于文献的荟萃回归分析J.新疆农垦经济，2022（06）：10-19.（责任编辑：李丹）31