參與電商經(jīng)營有益于農(nóng)民增收嗎？
——基于內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型實(shí)證分析

○朱婷 夏英 孫東升

（中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與發(fā)展研究所，北京 100081）

一、引言

在我國“大國小農(nóng)”的發(fā)展格局下，如何提高農(nóng)民組織化和市場化程度成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的應(yīng)然命題。在實(shí)踐探索中，我國農(nóng)戶有機(jī)銜接現(xiàn)代農(nóng)業(yè)分化出多樣化實(shí)現(xiàn)形式，諸如家庭經(jīng)營本位上衍生出家庭農(nóng)場和種養(yǎng)大戶兩類變異形態(tài)；通過土地經(jīng)營權(quán)交易生發(fā)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營組織；土地流轉(zhuǎn)機(jī)制的內(nèi)生性缺陷促使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)并發(fā)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系和經(jīng)營體系的持續(xù)創(chuàng)新確實(shí)使得我國農(nóng)戶對接現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展效率發(fā)生質(zhì)變。但規(guī)模農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶僅擁有土地經(jīng)營權(quán)而非承包權(quán)且占農(nóng)戶總數(shù)比例不高，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營組織和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)主體同樣面臨分布密度不均、利益擠壓、流通成本過高等問題，沒有改變我國大部分農(nóng)戶依舊處于分散和游離的基本面。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的持續(xù)下沉，信息產(chǎn)業(yè)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的快速并軌融合，農(nóng)村電商成為兩者交叉融合創(chuàng)新產(chǎn)物，在重塑和優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈上大放異彩，日益成為推動農(nóng)民現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型的載體工具。為使農(nóng)業(yè)數(shù)字化變革惠農(nóng)覆蓋面不斷擴(kuò)大，以商務(wù)部牽頭的國家部委啟動電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣政策計(jì)劃，為試點(diǎn)地區(qū)搭建了以縣鄉(xiāng)村三級農(nóng)村電商運(yùn)營體系，旨在構(gòu)建工業(yè)品下行和農(nóng)產(chǎn)品上行雙向流通格局，助推農(nóng)村現(xiàn)代市場體系建成和農(nóng)民減貧增收。據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部2021年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，全國已建有農(nóng)村電商服務(wù)站點(diǎn)的行政村共40.1 萬個，共建有農(nóng)村電商服務(wù)站點(diǎn)54.7 萬個，行政村覆蓋率達(dá)到78.9%。在此態(tài)勢下，深入揭示農(nóng)村電商嵌入情境下農(nóng)戶電商技術(shù)使用情況及其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，對于開辟小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)對接新路徑具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

鑒于此，在我國正處于鞏固脫貧攻堅(jiān)成果和鄉(xiāng)村振興有效銜接的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，本文使用中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)固定觀察點(diǎn)數(shù)據(jù)，借助內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型剖析電商采納對農(nóng)戶家庭收入和農(nóng)戶群體收入差距的影響，試圖回答以下問題：農(nóng)村電商制度實(shí)施新情境下農(nóng)戶是否真正共享了電商紅利？電商對農(nóng)戶收入的作用程度和作用方向如何？以期豐富小農(nóng)戶對接現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展理論體系，同時探尋提高農(nóng)戶有效參與電商經(jīng)營的實(shí)現(xiàn)路徑，為優(yōu)化農(nóng)村電商政策設(shè)計(jì)提供理論支撐。

二、文獻(xiàn)綜述

伴隨農(nóng)業(yè)數(shù)字化技術(shù)的快速普及和應(yīng)用，學(xué)界和實(shí)踐界日益重視以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、電商技術(shù)、區(qū)塊鏈等為依托的農(nóng)業(yè)經(jīng)營管理模式創(chuàng)新和總結(jié)。農(nóng)村電商制度實(shí)施前，學(xué)界針對采納電商技術(shù)對于農(nóng)戶是“數(shù)字紅利”或是“數(shù)字鴻溝”未進(jìn)行過多探討，更多是聚焦“互聯(lián)網(wǎng)”“信息化”“淘寶村”等主題研究?，F(xiàn)今，國家全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興，并將發(fā)展農(nóng)村電商作為重點(diǎn)關(guān)注內(nèi)容之一，培植力度也不斷加強(qiáng)，這些舉措將農(nóng)村電商效應(yīng)帶入研究主流視野。

為精準(zhǔn)評價(jià)農(nóng)村電商益農(nóng)程度，專家們采用了嚴(yán)謹(jǐn)規(guī)范的差異化實(shí)證分析法進(jìn)行論證，分別基于省級、縣級或農(nóng)戶層次的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)成效，應(yīng)用用回歸分析法、傾向得分匹配法、雙重差分模型和三重差分模型等不同計(jì)量分析方法，揭示了相應(yīng)的研究結(jié)果。唐躍桓等[1]基于電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范政策以及2011—2017 年1 686 個縣的面板數(shù)據(jù)分析，應(yīng)用雙重差分方法來識別電商政策效應(yīng)，得出電商政策能使當(dāng)?shù)剞r(nóng)民人均收入提升約3.0%的結(jié)論。周靜等[2]通過對遼寧省5 個地區(qū)的實(shí)地調(diào)研，運(yùn)用多元線性回歸模型考察電商行為對農(nóng)戶人均收入的影響，進(jìn)一步通過分位數(shù)回歸模型和比較系數(shù)差，得出參與電商行為對農(nóng)戶收入差距的影響。李宏兵等[3]則將2009—2017 年阿里研究院“淘寶村”數(shù)據(jù)與我國縣級指標(biāo)相匹配，利用中介效應(yīng)模型和PSM 方法等多種實(shí)證方案，檢驗(yàn)了農(nóng)村電商發(fā)展對農(nóng)民增收和城鄉(xiāng)收入差距的影響。曾億武[4]借助江蘇沭陽案例，利用PSM方法實(shí)證分析了淘寶村集群形成對農(nóng)戶群體平均增收和群體內(nèi)部差異的影響，結(jié)果表明，農(nóng)戶采取電商技術(shù)對收入增長有正向影響，但是加劇了群體內(nèi)部收入不均衡。王岸明[5]以電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣為調(diào)研對象，應(yīng)用層次回歸分析分析電商與農(nóng)民增收間的相關(guān)性，認(rèn)為電商技術(shù)能顯著提高農(nóng)民收入。王瑜[6]對比貧困戶與非貧困戶兩類群體在電商技術(shù)采納前提下，兩者經(jīng)濟(jì)獲得感差異。林海英等[7]基于處理效應(yīng)模型，估計(jì)了貧困戶參與電商的扶貧效果。呂丹[8]基于結(jié)構(gòu)方程模型分別測度家庭農(nóng)場和專業(yè)大戶采納電商的收入變動方向，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，電商采納對新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的收入正向影響，并隨著電子商務(wù)吸收的加深而同步增長。韓杰等[9]、宋瑛等[10]使用農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，采納PSM 方法研究農(nóng)村電商對異質(zhì)性農(nóng)戶家庭收入的影響，認(rèn)為電商與農(nóng)戶收入呈正向相關(guān)關(guān)系。

上述研究為探討電商對農(nóng)戶收入的作用成效提供了有益借鑒，但現(xiàn)有研究還需在以下三個方面進(jìn)行完善：一是從研究重點(diǎn)看，研究者偏好于電商對農(nóng)戶收入變動的絕對量研究，但對電商影響農(nóng)戶群體間收入差距的重視不夠。二是從成果數(shù)量來看，國內(nèi)僅有少部分學(xué)者對電商與農(nóng)戶收入關(guān)系做了研究，其他成果則以信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、農(nóng)業(yè)數(shù)字化、淘寶村等主題出現(xiàn)。三是已有研究應(yīng)用的測算方法易產(chǎn)生內(nèi)生性問題。本研究創(chuàng)新點(diǎn)在于，從效率和公平兩個維度，綜合考量參與電商經(jīng)營對農(nóng)戶收入變動絕對量和相對量的影響，并利用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型化解由農(nóng)戶行為異質(zhì)性和遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，既豐富了農(nóng)村電商經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的理論體系，又強(qiáng)化了研究結(jié)果的嚴(yán)謹(jǐn)性和可信度。

三、理論分析和研究假設(shè)

（一）參與電商經(jīng)營和農(nóng)民收入增加

根據(jù)農(nóng)戶決策行為理論，效益追逐動機(jī)是農(nóng)戶行為指揮棒，只有當(dāng)參與電商經(jīng)營的預(yù)期效用比農(nóng)戶現(xiàn)采納的市場營銷渠道更優(yōu)，權(quán)衡比較利益后，農(nóng)戶才會轉(zhuǎn)向采納電商技術(shù)。電商能構(gòu)建擁有時空壓縮、資源聚合和去中心化等特性的虛擬市場[11]，通過降低成本、提高價(jià)格和市場拓展三方面提高農(nóng)戶收入。

首先，因生產(chǎn)經(jīng)營成本降低而獲益。我國農(nóng)村市場觸角只延伸至鄉(xiāng)鎮(zhèn)一級，未被農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營組織體系覆蓋的農(nóng)戶往往需要搭乘交通工具或步行至臨近的鄉(xiāng)鎮(zhèn)或縣級農(nóng)產(chǎn)品市場銷售產(chǎn)品，但是由于農(nóng)村地區(qū)公共交通相對不便，且市集有固定營業(yè)時間，為了及時抵達(dá)市場，農(nóng)戶必須承擔(dān)對于他們來說較為高昂的交通成本。除此之外，部分地區(qū)農(nóng)戶在本地市場銷售還需要支付市場攤位費(fèi)或者市場管理費(fèi)等營銷費(fèi)用。采納電商技術(shù)后，農(nóng)戶無縫轉(zhuǎn)換成獨(dú)立的市場經(jīng)營單元，實(shí)現(xiàn)與消費(fèi)者雙向?qū)?，?jié)省了市場搜索成本，益貧益農(nóng)屬性更加凸顯，有助于增加農(nóng)戶收入。

其次，因農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格彈性而獲益。電商憑借突破時空限制和資源集成的技術(shù)特性，能將電商平臺使用端打造成信息中心、交易中心、直銷中心、價(jià)格中心和體驗(yàn)中心。在傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易中，農(nóng)戶根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)確定售價(jià)或被動接受采購商定價(jià)，這種簡單的定價(jià)方式大多會造成兩種尷尬境地：要么農(nóng)產(chǎn)品定價(jià)未達(dá)到最優(yōu)價(jià)格，農(nóng)戶損失潛在利益；要么產(chǎn)品定價(jià)過高，銷量不理想，農(nóng)戶直接效益受損。而電商平臺公開性和信息透明性，農(nóng)戶網(wǎng)商可無門檻地了解同類農(nóng)產(chǎn)品市場價(jià)格，根據(jù)市場整體定價(jià)情況構(gòu)建動態(tài)定價(jià)機(jī)制，依據(jù)同行價(jià)格變動同步彈性調(diào)整價(jià)格，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品溢價(jià)，增加農(nóng)戶經(jīng)營收入。

最后，因農(nóng)產(chǎn)品銷量增加而獲益。在現(xiàn)實(shí)中，由于自然資源稟賦和經(jīng)濟(jì)社會環(huán)境相似，加之農(nóng)民的市場開拓能力有限，同一區(qū)域的農(nóng)戶基本從事同一類型農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)，導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品直接銷售的市場范圍局限在本地，這種情況農(nóng)產(chǎn)品供給是相對飽和的，農(nóng)戶銷售農(nóng)產(chǎn)品的邊際收益就相對低下。電商平臺構(gòu)建了一個虛擬農(nóng)產(chǎn)品交易市場，彌補(bǔ)了農(nóng)戶線下市場銷售渠道分布不均衡，線上線下融合的無界銷售并行，最大限度地拓展農(nóng)戶貿(mào)易行為邊界，可將農(nóng)產(chǎn)品信息傳遞至本地市場圈層之外的區(qū)域，填補(bǔ)了產(chǎn)品營銷真空地區(qū)，大大提高了農(nóng)戶跨區(qū)域競爭。

基于此，本文提出研究假說H1：電商參與能增加農(nóng)戶家庭內(nèi)部收入。

（二）參與電商經(jīng)營和農(nóng)戶收入差距

古典經(jīng)濟(jì)學(xué)收入分配理論提出，農(nóng)民家庭收入由資源稟賦占有量和資源要素價(jià)格決定[12]。假定資源要素價(jià)格由市場調(diào)控，農(nóng)戶群體收入差距則僅取決于最初資源擁有量和資源獲取能力。現(xiàn)實(shí)中，全部農(nóng)戶難以具有完全同質(zhì)和等量的人力資本、社會資本和物質(zhì)資本[13]，而個人稟賦異質(zhì)性又會體現(xiàn)在農(nóng)戶接觸電商機(jī)會、電商經(jīng)營參與限度、操作電商平臺的能力、技術(shù)采納經(jīng)濟(jì)效果等維度存在不均等性和差異化，可能會使得數(shù)字紅利一定程度上轉(zhuǎn)換成數(shù)字鴻溝[14]。具體來說，受教育程度和培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)所形成的人力資本會顯著影響農(nóng)戶參與電商經(jīng)營成效，農(nóng)戶文化素養(yǎng)越高、電商知識培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)越多，對電商知識的掌握和消化能力越強(qiáng)；社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)電商農(nóng)戶數(shù)量越多，接觸電商資源和模仿親友參與電商經(jīng)營的概率越大，使用電商技術(shù)的摩擦成本相應(yīng)降低；區(qū)域電商基礎(chǔ)設(shè)施越完善、家庭信息化工具數(shù)量越多，農(nóng)戶應(yīng)用電商技術(shù)的可能性越高。

進(jìn)一步而言，電商使用先行者可以通過電商技術(shù)的市場規(guī)模乘數(shù)效應(yīng)和潛在差異需求規(guī)模乘數(shù)效應(yīng)獲得信息資本積累優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)資源資產(chǎn)的互聯(lián)網(wǎng)資本化，進(jìn)一步拉大農(nóng)戶群體內(nèi)部收入差距[15]。已有研究證實(shí)，農(nóng)戶的數(shù)字化能力差距產(chǎn)生繼發(fā)性的二級信息鴻溝，體現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使用能通過影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)而強(qiáng)化農(nóng)戶農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入不平等[12]，而電商農(nóng)戶的財(cái)富積累效率高于非電商農(nóng)戶；電商農(nóng)戶可以享受到高效的市場信息周轉(zhuǎn)率，及時作出生產(chǎn)經(jīng)營決策調(diào)整，供給適銷對路的農(nóng)產(chǎn)品，得到更高的農(nóng)業(yè)收益回報(bào)。但是，理論界有關(guān)電商對農(nóng)戶群體間收入差距的作用成效見解不一，甚至出現(xiàn)觀點(diǎn)相左的情形。諸如，部分專家認(rèn)為，電商參與行為異質(zhì)性確實(shí)拉大農(nóng)戶收入差距[15]，而有些專家則表明電商能通過互聯(lián)網(wǎng)人力資本聚集和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，縮小城鄉(xiāng)居民收入差距[16]。在農(nóng)產(chǎn)品商品化循環(huán)系統(tǒng)中，農(nóng)戶往往處于農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈前端，未能過多參與流通增值環(huán)節(jié)，也不能如愿獲取農(nóng)產(chǎn)品最終市場價(jià)格，對下游流通主體和農(nóng)產(chǎn)品供求市場依賴程度極高。但是電商是一種短鏈經(jīng)濟(jì)形態(tài)，可以“去中間化”“去中心化”，實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶直面農(nóng)產(chǎn)品供求市場，獲取流通價(jià)值和農(nóng)產(chǎn)品溢價(jià)。

理論上來說，因資源稟賦和行為能力等差異，農(nóng)戶采納電商技術(shù)意愿和使用電商平臺所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)各有不同，最終體現(xiàn)在農(nóng)戶群體收入效應(yīng)差距，即對于家庭資源稟賦和外界電商發(fā)展環(huán)境更優(yōu)的農(nóng)戶，越能接觸和憑借電商技術(shù)享受數(shù)字紅利。

基于此，本文提出研究假說H2：電商參與擴(kuò)大了農(nóng)戶群體間收入差距。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

本文利用2018年中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)固定觀察點(diǎn)的數(shù)據(jù)，檢視參與電商經(jīng)營對農(nóng)戶家庭收入的影響。為保障樣本有效性和降低異方差的影響，本文剔除問卷中關(guān)鍵變量缺失值、極端值和錯誤值，并按分位數(shù)界限0.025進(jìn)行雙側(cè)縮尾以降低極端值對研究結(jié)果的影響，共篩選出1 565個基準(zhǔn)樣本量，涉及山東、河北、河南和吉林4省12個縣（市）。

（二）變量選取與描述性統(tǒng)計(jì)

1.核心解釋變量

本文因變量使用“農(nóng)戶家庭人均凈收入”來衡量，選擇依據(jù)有二：其一，由于每個農(nóng)戶家庭資源稟賦和個人特質(zhì)等眾多因素的異質(zhì)性，行為表現(xiàn)具有差異性，被解釋變量為人均凈收入能展現(xiàn)出農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營投入效率的差異性[17]；其二，為了消除極端值帶來的異方差干擾，對農(nóng)戶家庭人均凈收入進(jìn)行對數(shù)化處理。

2.處理變量

本文將電商農(nóng)戶界定為銷售農(nóng)產(chǎn)品的主要渠道是電子商務(wù)，對應(yīng)問卷設(shè)定關(guān)于銷售農(nóng)產(chǎn)品主要渠道的選題，問題選項(xiàng)選擇“電子商務(wù)”則賦值為1，否則賦值為0。

3.控制變量

本文將農(nóng)戶資本和資源稟賦作為控制變量，包括戶主年齡、受教育程度、村干部身份、家庭人口數(shù)、兼業(yè)情況、農(nóng)業(yè)培訓(xùn)、經(jīng)營規(guī)模情況等個人特征，農(nóng)戶的自身特質(zhì)會影響決策思維，產(chǎn)生多樣化行為結(jié)果，最終體現(xiàn)在農(nóng)戶收入上。同時，本文還控制村集體經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、互聯(lián)網(wǎng)接入和區(qū)域特征。村集體經(jīng)濟(jì)發(fā)展良好既意味著村莊產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和交通設(shè)施相應(yīng)較好，更表明村莊資源整合優(yōu)化能力強(qiáng)，這都會影響農(nóng)戶采納電商的成本和積極性；為區(qū)分互聯(lián)網(wǎng)普及和電商使用對農(nóng)民收入水平的影響，借鑒邱子迅和周亞虹[18]的研究，研究還將是否接入互聯(lián)網(wǎng)納入代理指標(biāo)體系。

4.識別變量

2018年國家電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣試點(diǎn)真正落地時間是9月，政策具有滯后效應(yīng)。借鑒熊雪和聶鳳英[19]的研究，本文將“是否為2016 年或2017 年的電子商務(wù)示范縣”作為識別變量。選擇依據(jù)是作為電子商務(wù)示范縣，縣域內(nèi)農(nóng)戶會受政策激勵，調(diào)整電商參與行為決策，但該指標(biāo)又不直接作用于農(nóng)戶家庭收入。

主要指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示，整體樣本農(nóng)戶呈現(xiàn)年齡偏大、受教育程度較低、兼業(yè)化程度低、財(cái)產(chǎn)性收入不多、家庭接入互聯(lián)網(wǎng)較少等特征。對比具有行為差異性的處理組電商農(nóng)戶和控制組非電商農(nóng)戶，發(fā)現(xiàn)兩者在耕地面積、區(qū)域特征和人均凈收入（對數(shù)）方面有較大差距，電商農(nóng)戶家庭人均耕地面積和人均凈收益遠(yuǎn)高于非電商農(nóng)戶，在其他變量測度上的統(tǒng)計(jì)差距不顯著。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

（三）模型構(gòu)建

1.內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型

在控制其他變量條件下評估電商使用與農(nóng)戶收入間的關(guān)聯(lián)性，本文構(gòu)建如下基準(zhǔn)收入模型：

其中，i表示農(nóng)戶類型，被解釋變量Y表示農(nóng)戶家庭人均凈收入對數(shù)，Di是指農(nóng)戶參與電商行為的虛擬變量，Di=1表示農(nóng)戶使用電商，Di=0表示農(nóng)戶未使用電商；Xi是指控制變量，α為常數(shù)項(xiàng)，β、γ為回歸系數(shù)，ε是隨機(jī)干擾項(xiàng)。

由于電商銷售是一個生產(chǎn)經(jīng)營決策自我選擇問題，農(nóng)戶的決定行為是非隨機(jī)的，樣本農(nóng)戶的資源稟賦和主觀意識不完全相同，可能存在未知的“選擇性偏差”。采用OLS估計(jì)采納電商技術(shù)對農(nóng)戶收入的影響，會造成選擇性偏差和遺漏變量引發(fā)的內(nèi)生性問題。

綜合考慮樣本農(nóng)戶選擇偏差和異質(zhì)性因素，本文選用內(nèi)生轉(zhuǎn)化回歸模型（ESR）測度電商對農(nóng)戶收入影響，它既可以消解不可觀測性變量導(dǎo)致的偏誤[20]，又能同時關(guān)注做出和未做出某種決策行為兩個狀態(tài)下差異化情況，還能基于反事實(shí)分析法評估使用電商的增收效應(yīng)。該模型的處理思路是先分別建立行為決策模型和收入效應(yīng)模型，再對農(nóng)戶參與電商行為決策方程和收入結(jié)果方程進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)，對比收入差異。

基于ESR模型的農(nóng)戶電商使用行為選擇方程為：

是否使用電商的農(nóng)戶收入效應(yīng)表達(dá)式為：

其中，D*i是指相應(yīng)于是否使用電商的虛擬變量Di的潛變量；Zi對應(yīng)于影響農(nóng)戶決策行為的一組解釋變量，它與Xi可重疊但不等同（Xi是Zi的子集），即Zi至少存在一個識別變量不含于Xi，且該因素直接作用于農(nóng)戶決策行為但是不直接影響農(nóng)戶收入水平[21]。參照相關(guān)文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)可獲性，本文選用“是否為電商示范縣”作為識別變量。δ、vi分別為系數(shù)和隨機(jī)誤差項(xiàng)。

由于不可同步觀察到農(nóng)戶兩種行為情境下（參與或不參與）的收入水平，且不可觀測性因素可能同時影響決策行為方程和收入效應(yīng)方程，導(dǎo)致corr(v,ε)≠0，此情形下若采用OLS估計(jì)收入效應(yīng)得到的是發(fā)生偏差的實(shí)證結(jié)果，而內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型會將該問題視為缺失數(shù)據(jù)，并將行為選擇方程測算得到的逆影響比率λTi、λUi帶入收入效應(yīng)方程，從而是否使用電商的農(nóng)戶收入效應(yīng)表達(dá)式可轉(zhuǎn)換成：

式中，λTi、λUi代表選擇偏差，φTv=cov(εT,v)、φUv=cov(εU,v)，表示聯(lián)合方程誤差項(xiàng)的協(xié)方差，若兩者在統(tǒng)計(jì)上顯著，則表明電商使用對農(nóng)戶收入有干擾，使用ESR糾正偏誤是有必要的。

ESR模型能通過對比真實(shí)情景和反事實(shí)情景下農(nóng)戶收入水平差異。實(shí)質(zhì)上分為使用電商農(nóng)戶收入、未使用電商農(nóng)戶收入、使用電商的農(nóng)戶若沒有使用電商的收入以及未使用電商的農(nóng)戶若使用電商的收入等四種情景，對應(yīng)的結(jié)果變量的條件期望可用以下方程表達(dá)：

從而可得，使用電商的農(nóng)戶收入平均處理效應(yīng)（ATT）是公式（1）與（3）之差，未使用電商的農(nóng)戶收入平均處理效應(yīng)（ATU）是公式（4）與（2）之差，可表達(dá)為：

2.Fields收入差距分解法

電商參與行為作用農(nóng)戶的范疇不僅限于農(nóng)戶家庭內(nèi)部收入，還對農(nóng)戶群體間的收入差距產(chǎn)生干擾。因此，本文還利用Fields收入差距分解法測度電商參與對農(nóng)戶收入差異的貢獻(xiàn)度。該方法實(shí)操步驟是：

公式（7）中，lnYD表示為農(nóng)戶使用電商所帶來的增收，Di為是否使用電商，βi為增收效應(yīng)影響系數(shù)。當(dāng)時Di=1，βi=ATT，當(dāng)時Di=0，βi=ATU。對公式（7）兩邊同時求方差得到:

并進(jìn)一步轉(zhuǎn)化，對式（8）公式兩邊同時除以可得使用電商對農(nóng)戶群體收入差異的貢獻(xiàn)度：

五、實(shí)證結(jié)果和分析

（一）參與電商經(jīng)營決策行為模型與農(nóng)戶收入效應(yīng)模型聯(lián)立估計(jì)

經(jīng)Stata15.1 軟件對農(nóng)戶決策行為方程和收入效應(yīng)方程聯(lián)合估計(jì)，輸出回歸結(jié)果如表2所示。兩階段聯(lián)合方程獨(dú)立性LR檢驗(yàn)呈現(xiàn)5%顯著性水平，表明實(shí)證結(jié)果拒絕了決策行為方程與收入效應(yīng)方程相互獨(dú)立的假設(shè)。模型擬合度Wald檢驗(yàn)在10%水平上顯著，且誤差項(xiàng)相關(guān)系數(shù)r2在5%水平上顯著，論證了收入效應(yīng)模型存在選擇性偏差，也就是說可觀測性和不可觀測性因素干擾著農(nóng)戶使用電商的行為選擇和人均凈收入，這側(cè)面說明運(yùn)用ESR模型修正基準(zhǔn)收入模型的合理性。

內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型第一階段是對決策行為模型進(jìn)行分析。本文處理變量定為是否采納電商，若是回歸系數(shù)為正，則說明該自變量與農(nóng)戶決策行為呈正向相關(guān)，即表明該變量有助于提高農(nóng)戶使用電商的概率。如表2 第二列決策行為模型結(jié)果所示，耕地面積、村集體經(jīng)濟(jì)發(fā)展、所處區(qū)域和電商示范縣回歸結(jié)果為均在1%顯著水平上正向作用于農(nóng)戶決策行為，而其他因素對農(nóng)戶行為影響不顯著。

表2 參與電商決策行為模型和收入效應(yīng)模型聯(lián)立估計(jì)結(jié)果

耕地面積回歸系數(shù)為0.00586 且顯著性為1%，說明耕地面積是農(nóng)戶決策行為重要影響因素，耕地面積越大，農(nóng)戶愿意采納電商的可能性越高。原因在于，農(nóng)戶耕地面積越大，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出越多，對市場化服務(wù)訴求越高，更愿意使用電商增加銷售渠道用以穩(wěn)定收入；村集體經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量回歸系數(shù)為0.425 且在1%水平上顯著，即村集體經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好越能促進(jìn)農(nóng)戶使用電商。村集體經(jīng)濟(jì)發(fā)展好的村莊，基礎(chǔ)設(shè)施和村莊文化越好，均有利于電商產(chǎn)業(yè)發(fā)展；農(nóng)戶所處地理區(qū)位的融入行為在1%的水平上顯著正相關(guān)。也就是說，農(nóng)戶處于東部地區(qū)參與電商經(jīng)營的積極性更高；電商示范縣回歸系數(shù)為0.447，是多個控制變量中顯著性水平最高的。電商政策利好環(huán)境下，政府會通過電商宣傳、培訓(xùn)和補(bǔ)貼等手段鼓勵新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體采納電商技術(shù)，電商資本積極下鄉(xiāng)，以及引導(dǎo)農(nóng)戶參與電商經(jīng)營。

此外，年齡、兼業(yè)情況、農(nóng)業(yè)培訓(xùn)三個變量與農(nóng)戶決策行為關(guān)聯(lián)系數(shù)為正，但是未通過統(tǒng)計(jì)顯著性驗(yàn)證，理論上不構(gòu)成農(nóng)戶行為干擾重要因素。

內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型第二階段是對收入效應(yīng)的分析。該研究結(jié)果報(bào)告于表2 第三、四列，兼業(yè)情況和村集體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均對農(nóng)戶收入產(chǎn)生正向影響，且二者在控制組作用程度更大。電商農(nóng)戶和非電商農(nóng)戶的兼業(yè)化程度均在1%顯著水平上正向影響農(nóng)戶人均凈收益，緣由在于，一方面工資收入是家庭收入的重要組成部分。相較于農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入，普通農(nóng)戶從事非農(nóng)職業(yè)的比較效益偏高，相應(yīng)的工資性收入占比也較高。另一方面對于兼業(yè)化程度高的電商農(nóng)戶來說，農(nóng)戶因?yàn)樵诔鞘袆?wù)工，視野相對開闊以及對農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入依賴性減弱，對電商技術(shù)認(rèn)知相應(yīng)提高，且愿意嘗試新鮮技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度閾值提高，參與電商經(jīng)營的磨合成本降低，能夠極大利用數(shù)字技術(shù)提高家庭收入；村集體經(jīng)濟(jì)發(fā)展對收入的影響為正，作為村集體成員的農(nóng)戶，村集體經(jīng)濟(jì)發(fā)展越發(fā)達(dá)，農(nóng)戶財(cái)產(chǎn)性收入越高，這是基本定律；互聯(lián)網(wǎng)介入對非電商農(nóng)戶影響顯著但是不作用于電商農(nóng)戶?？赡芙忉屖腔ヂ?lián)網(wǎng)的作用沒有被電商技術(shù)全部吸收，未使用電商的農(nóng)戶可能會通過互聯(lián)網(wǎng)其他渠道獲取市場信息和銷售農(nóng)產(chǎn)品，進(jìn)而增加家庭收入。

（二）參與電商經(jīng)營對農(nóng)戶收入水平的處理效應(yīng)分析

經(jīng)處理組平均處理效應(yīng)測算公式（5）和控制組平均處理效應(yīng)測算公式（6）可得農(nóng)戶增收效應(yīng)的實(shí)際效果見表3。表3中的9.132和8.551兩個數(shù)值分別表示事實(shí)結(jié)果，8.112和8.738兩個數(shù)值是基于內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型下測度出反事實(shí)情境下的結(jié)果。

表3 中電商農(nóng)戶在事實(shí)和反事實(shí)情境下的收入，兩者凈收益之差最終體現(xiàn)為ATT。ATT=1.019且在1%水平上顯著，其意涵可解讀為若同一個農(nóng)戶由現(xiàn)實(shí)情境下使用電商改為拒絕使用，其收入平均處理效應(yīng)將由9.132下降至8.112，其收入的平均處理效應(yīng)下降了1.019，下降比例為11.159%。與之相對應(yīng)的是，ATU=0.187，反映了非電商農(nóng)戶的平均處理效應(yīng)在1%顯著水平上產(chǎn)生正向促進(jìn)作用，其收入水平處理效應(yīng)將上升0.187，上升比例2.187%。

表3 參與電商對農(nóng)戶收入水平的處理效應(yīng)

為更直觀地了解電商參與的增收效應(yīng)，本文還繪制了收入概率密度分布圖。兩圖分別是ATT和ATU概率分布圖，實(shí)線表示的是實(shí)際情境下的農(nóng)戶擬合收入，虛線表示反事實(shí)情境下的農(nóng)戶假設(shè)收入。由ATT概率密度分布圖顯示（見圖1），若電商農(nóng)戶選擇不使用電商，其收入概率密度分布曲線大幅度向左大幅度移動，表明農(nóng)戶家庭人均凈收益水平顯著下降。由ATU概率密度分布圖顯示（見圖2），若非電商農(nóng)戶調(diào)整決策行為，概率密度分布曲線輕微右移且波峰拔高很多，說明非電商農(nóng)戶在反事實(shí)情形下，樣本農(nóng)戶收入有所增加，且因各農(nóng)戶資源稟賦相異，部分農(nóng)戶所獲取的電商技術(shù)紅利遠(yuǎn)高于其他農(nóng)戶。

圖1 ATT概率分布圖

圖2 ATU概率分布圖

綜上，假說H1成立。

（三）參與電商經(jīng)營對農(nóng)戶群體間收入差距的貢獻(xiàn)度分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證參與電商經(jīng)營對農(nóng)戶收入效應(yīng)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）考察農(nóng)戶收入績效的貢獻(xiàn)度。依據(jù)公式進(jìn)行收入差距分解，計(jì)算結(jié)果如表4 所示，參與電商經(jīng)營對農(nóng)戶群體收入影響的分解結(jié)果為正值，顯示參與電商確實(shí)擴(kuò)大了農(nóng)戶間收入差距，貢獻(xiàn)度達(dá)到2.147%，假說H2成立。

表4 參與電商的收入差距貢獻(xiàn)度

究其原因在于，電商農(nóng)戶和非電商農(nóng)戶由于接入電商技術(shù)鴻溝和參與電商經(jīng)營鴻溝生成了收益鴻溝。具體來說，在電商資源分布不均衡的現(xiàn)實(shí)背景下，部分普通農(nóng)戶因?yàn)閿?shù)字技能缺失、組織載體缺位、農(nóng)業(yè)要素稟賦不足等，不能如期進(jìn)入電商大市場或參與深度不夠，未能享受普遍、等量、同質(zhì)的數(shù)字要素，缺少機(jī)會參與電商經(jīng)濟(jì)活動，成為遠(yuǎn)離電商紅利的邊緣群體。相較于電商農(nóng)戶，電商技術(shù)和電商市場信息形成的知識落差，不僅不能提高非電商農(nóng)戶的技術(shù)福利獲得感，反而增加了非電商農(nóng)戶利益相對剝奪感，電商紅利享受權(quán)利缺失進(jìn)一步可能造成非電商農(nóng)戶存在被電商主體強(qiáng)勢排斥在本地市場和電商市場之外的風(fēng)險(xiǎn)。在這個意義上來說，農(nóng)村電商制度普惠性和靶向性不足造成的負(fù)向效應(yīng)，大大削弱了制度實(shí)施的信度和效度，這顯然與消除線下流通渠道失衡的制度設(shè)計(jì)初衷相背離。另外，農(nóng)戶參與電商經(jīng)營不僅可以獲得農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入的增長，而且電商產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)建起的商業(yè)生態(tài)體系會無形中把融入農(nóng)戶打造成電商產(chǎn)業(yè)職業(yè)工人，這種間接溢出效應(yīng)無法有效量化和測度，誘致低估電商增收效應(yīng)。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型的合理性和可靠性，本文通過采用OLS 估計(jì)和更換因變量兩種方式進(jìn)行研究結(jié)果穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.更換方法。全樣本用OLS 估計(jì)的回歸系數(shù)為0.254，該結(jié)果在1%水平上顯著。對比ESR模型回歸系數(shù)ATT發(fā)現(xiàn)（見表5），農(nóng)戶收入效應(yīng)統(tǒng)計(jì)相關(guān)系數(shù)下降了，這說明由于忽略了農(nóng)戶選擇偏差和遺漏變量的問題，導(dǎo)致研究結(jié)果偏誤，一定程度上低估了應(yīng)用電商對農(nóng)戶增收的影響。

表5 不同方法結(jié)果比較

2.更換變量。在這一檢驗(yàn)環(huán)節(jié)，本文將因變量更換為農(nóng)戶家庭總收入（對數(shù)），估計(jì)結(jié)果如表6所示。兩階段聯(lián)合方程獨(dú)立性LR 檢驗(yàn)呈現(xiàn)5%顯著性水平，模型擬合度Wald檢驗(yàn)在1%水平上顯著，且誤差項(xiàng)相關(guān)系數(shù)r2在1%水平上顯著，這與上文模型結(jié)果保持一致，說明有必要糾正由不可觀測變量引起的農(nóng)戶選擇偏誤。從決策行為模型來看，農(nóng)戶行為仍受制于耕地面積、村集體經(jīng)濟(jì)發(fā)展、區(qū)域特征以及電商示范縣四大因素，顯著性也未改變。有關(guān)收入效應(yīng)方程兼業(yè)情況、互聯(lián)網(wǎng)使用、村集體經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的解讀與上文一致，不再贅述。本文著重關(guān)注新增的顯著性指標(biāo)，即家庭人口數(shù)在1%顯著水平上對全部樣本農(nóng)戶收入產(chǎn)生正向影響，可能的解釋是家庭人口數(shù)與勞動力人數(shù)基本呈正比，家庭總收入會相應(yīng)增加。

表6 參與電商決策行為模型和收入效應(yīng)模型聯(lián)立估計(jì)結(jié)果

總的來說，運(yùn)用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型得到的測算結(jié)果具有良好的穩(wěn)健性。

六、結(jié)論與建議

（一）主要結(jié)論

本文以參與電商經(jīng)營對農(nóng)戶收入績效的影響機(jī)理為邏輯出發(fā)點(diǎn)，基于中國農(nóng)科院固定觀察點(diǎn)數(shù)據(jù)，剖析了農(nóng)戶采納電商技術(shù)對其收入的作用程度及其作用方向，驗(yàn)證了電商使用能顯著增加農(nóng)戶收入，參與電商經(jīng)營農(nóng)戶若將經(jīng)營行為修改為不參與電商經(jīng)營，其收入降幅可達(dá)11.159%；未參與電商經(jīng)營農(nóng)戶若參與電商經(jīng)營其收入可提升2.187%。研究進(jìn)一步檢驗(yàn)了參與電商經(jīng)營拉大了農(nóng)戶群體間的收入差距，貢獻(xiàn)度為2.147%。此外，實(shí)證結(jié)果還說明，耕地面積、村集體經(jīng)濟(jì)發(fā)展、所處區(qū)域和電商示范縣顯著正向影響農(nóng)戶電商參與行為決策，互聯(lián)網(wǎng)使用正向促進(jìn)非電商戶家庭收入。

事實(shí)上，電商農(nóng)戶不僅可以獲得家庭收入的增長，而且電商產(chǎn)業(yè)會無形中把參與農(nóng)戶打造成電商產(chǎn)業(yè)工人，這種間接溢出效應(yīng)無法有效量化和測度，誘致電商增收效應(yīng)的低估。

（二）政策建議

基于以上研究結(jié)論，為極大化發(fā)揮電商惠農(nóng)效能，本文提出以下幾點(diǎn)政策建議：

1.以財(cái)政金融為支點(diǎn)，營造有利于農(nóng)村電商經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策環(huán)境。財(cái)政政策支持重點(diǎn)是對特色產(chǎn)業(yè)培植、電商培訓(xùn)開展、電商技術(shù)采納、金融貸款等方面給予政策性補(bǔ)貼，為農(nóng)戶穩(wěn)定融入電商供應(yīng)鏈提供持續(xù)利好的宏觀環(huán)境。其中，金融政策支持是重點(diǎn)，建議通過農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈金融打通電商供應(yīng)鏈各主體，使之建立緊密的利益共同體，抱團(tuán)發(fā)展。

2.動員社會力量，大力開展農(nóng)戶電商技能提升工作。堅(jiān)持縣域電商公共服務(wù)中心或政府培訓(xùn)服務(wù)為購買主體的基礎(chǔ)上，鼓勵電商公司、電商協(xié)會、職業(yè)學(xué)校、電商合作社、新農(nóng)商等多元主體參與進(jìn)來，共同打造電商技術(shù)培訓(xùn)主體資源庫，同時要動態(tài)優(yōu)化電商培訓(xùn)內(nèi)容和時間設(shè)置，供給需求對口的精細(xì)電商培訓(xùn)，提高培訓(xùn)效率。

3.考慮到農(nóng)戶的資源稟賦差異，重視電商參與所引致的收入差距拉大趨勢。政府應(yīng)強(qiáng)化對弱勢農(nóng)戶的政策資源傾斜力度，重點(diǎn)引導(dǎo)弱勢農(nóng)戶優(yōu)化生產(chǎn)要素投入結(jié)構(gòu)，改變粗放型發(fā)展方式，彌合農(nóng)戶群體間數(shù)字鴻溝。

4.創(chuàng)新電商經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)一攬子扶持政策，激活產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營組織信息化建設(shè)的活力。建立健全政策扶持對象的精準(zhǔn)識別機(jī)制，完善判定標(biāo)準(zhǔn)，區(qū)分電商服務(wù)商和農(nóng)產(chǎn)品電商供應(yīng)鏈組織，盡可能地將優(yōu)惠政策投向未采用但適合開展電商的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營主體，將補(bǔ)貼增量資金向已輻射帶動農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營主體傾斜，繼續(xù)保持對已信息化的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營主體通過以獎代補(bǔ)、貸款貼息、產(chǎn)業(yè)基金等多種方式進(jìn)行支持，保持其輻射帶動農(nóng)戶能力。