農戶數字技術采納對農產品流通效率的影響研究

鄒劍濤 楊海麗 邱韻樺

摘要：農戶是否采用數字技術及其采納程度，成為推進農業農村高質量發展的重要驅動力；而農產品流通作為農村經濟發展重要部分，提升農產品流通效率是促進農村經濟高質量發展的基礎。本文基于2019年中國社會狀況綜合調查（CSS2019）數據庫，運用超效率DEA-SBM模型估算2019年中國農產品流通效率，并使用空間滯后模型和中介效應模型實證分析農戶數字技術采納對農產品流通效率的影響及其作用機制。據實證結果，從農村數字硬件設施、軟件基礎、數字素養提升、人才培養等方面提出相應的政策建議。

關鍵詞：數字技術采納 農產品流通 農村電商 空間滯后模型 共同富裕

*基金項目：重慶市教育委員會社會科學項目“長江經濟帶商貿流通業轉型升級與綠色發展的耦合機制研究”（20SKGH108）；重慶市市場監督管理局科研計劃項目（CQSJKJ2022029）；重慶市技術預見與制度創新專項項目（CSTB2022TFII-OFX0020）。重慶工商大學研究生創新型科研項目“農民數字素養、農村流通創新與農戶創業的交互影響機制與實現路徑研究”（yjscxx2022-112-90）；國家社科基金“數字技術推動下的零售企業高質量發展研究”（20BJY183）。重慶工商大學研究生科研創新項目長江經濟帶綠色金融驅動商貿流通業高質量發展的機制與效應研究（yjscxx2023-211-5）。

一、引言

我國農業正處于從傳統農業向現代農業轉變的關鍵時期，在打贏脫貧攻堅戰后，“三農”工作重心已經轉向為“全面推進鄉村振興、加快農業農村現代化”，而數字經濟在其中能為社會發展，尤其是農村經濟的發展提供強大動力。事實證明，在眾多農村經濟產業中，農村電商已成為農業增效、農民增收和農村繁榮的新亮點。據《2022中國農產品電商發展報告》顯示，2021年，我國農村網絡零售額達20500億元，同比增長14.23%；農產品物流額首次達到5萬億元。截至2021年9月，我國淘寶村達到7023個，同比增長近30%，大幅增速表明數字經濟與鄉村深度融合仍然具有較大潛力空間。2021年上半年，農村地區快遞收投量超200億件，每天有超1億件包裹在農村進出，數字經濟顯著加速了農產品流通現代化進程，并已成為農業農村高質量發展的主要驅動力。而電子商務在農村地區的發展不僅有利于農產品流通，同時還能夠與農產品集聚形成正向聯動效應。農村電商、直播帶貨等數字化流通渠道一方面促進了農產品上行和工業品下鄉，已然成為活躍城鄉市場的重要渠道；另一方面作為發展農村數字經濟的主要突破口，甚至為打贏脫貧攻堅戰、有效應對新冠疫情作出了獨特的歷史性貢獻，如盒馬鮮生的快速增長，在疫情時期充分發揮了農產品流通數字化的保供作用。因此，探究農戶數字技術采納對農產品流通效率的影響作用對推動農村電商發展、促進數字鄉村建設和實現共同富裕具有重要的現實意義。

二、研究設計

（一）數據來源

本文的解釋變量取自中國社會狀況綜合調查（CSS）2019年的數據。其中，鑒于各類數據的可得性、可靠性、研究的可操作性以及各地區數據的對應性，在全國農戶樣本中，除去西藏、新疆和海南三個地區數據，共計28個省，得出有效農戶樣本6964份。被解釋變量農產品流通效率指標體系中合成所需的具體數據來源于《中國貿易外經統計年鑒》；中介變量的數據來源于2019年中國社會狀況綜合調查、《2020全國縣域數字農業農村電子商務發展報告》和國家統計局；控制變量中的數據來源于國家統計局、各省統計局官網和《2020中國第三產業統計年鑒》。

（二）變量選取與說明

1.被解釋變量

根據已有文獻，考慮到數據的可得性和模型選擇的實用性，選用農產品流通效率作為被解釋變量。本文所選取的投入產出指標主要是依據前人研究，篩選出合適批發環節和零售環節的投入產出指標來衡量，并使用MATLAB軟件和DEA-SBM模型對我國28個省份的數據進行分析，得出2019年各省份的具體農產品流通效率值，指標體系備索。

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量為農戶數字技術采納水平。數字經濟以數字技術作為根本驅動力，是數字技術與其他產業相互融合所衍生的新興經濟，而數字技術采納即個體將由數字技術所支撐產品或服務運用至生產生活的行為。本文借鑒羅明忠、劉子玉（2022）的研究，選取2019年中國社會狀況綜合調查中的互聯網使用情況表征農戶數字技術采納，依據受訪者對于問卷中“現在互聯網比較普及，大家可以用手機和電腦上網，您平時上網嗎？”的回答來度量。回答“上網”賦值為1，視為采納數字技術，回答“不上網”賦值為0，視為未采納數字技術。

3.中介變量

本文中介變量為共同富裕發展潛力。共同富裕是多樣化、多層次、多維度的，既包括經濟增長的穩定性、發展的均衡性，又包括環境的可持續性和社會的公平性。因此，本文選取了教育、就業、公平、娛樂、社交、生活、環境、包容、數字和消費十個維度，采用熵值法計算得出農戶實現共同富裕的發展潛力作為中介變量，具體指標體系備索。

4.控制變量

基于學者研究，本文選取生產水平（Pl）主要用來反映農村的生產規模，采用2019年農林牧漁業總產值作為代理指標；2019年各省常住人口數（Np），用來反映各省的市場規模；農業機械總動力（Tpam），在一定程度上可以反映各省的農業機械化發展水平；鐵路（Rw）、公路（Hw）、水路（Wt）貨運量，則反映了農產品的潛在運輸渠道；各省人均GDP（Pgdp）用來反映各省的消費者購買力水平。

（三）模型構建

參考相關文獻，如許唯聰（2021）運用雙重差分空間滯后模型考察國家間制度的差異對中國企業OFDI空間分布的影響來進行模型構建與實證分析。本文的空間相關效應主要來源于被解釋變量農產品流通效率，因此本文選擇了空間滯后模型來分析農戶數字技術采納對農產品流通效率的影響及空間溢出效應。

式中，Y表示被解釋變量，即2019年的農產品流通效率，X表示當年農戶數字技術采納水平，Pl、Np、Tpam、Rw、Hw、Wt、Pgdp分別表示2019年的生產水平、常住人口數、農業機械總動力、鐵路貨運量、公路貨運量、水路貨運量和人均GDP等控制變量，c1至c7分別表示各個控制變量的對應系數，α0為常數項，α1為解釋變量農戶數字技術采納水平的系數估計值，W為空間權重矩陣，ρ表示空間自相關系數，ε為隨機擾動項。鑒于本文的空間權重矩陣W主要通過各省份之間的空間鄰近關系來反映。因此，本文以鄰近空間權重為基礎，具體將相鄰省份的權重設為1，否則為0。

（四）變量描述性統計分析

本文的被解釋變量2019年中國各省份農產品流通效率水平，在測算得到各省份農產品流通效率的基礎上，依據黨的十六大報告中的劃分方法將全國的經濟區域劃分為東部、中部、西部和東北四大地區，各區域具體流通效率備索。

結果顯示，各區域農產品流通效率存在明顯差異，表現為東部最優、中部次之、西部其后、東北最弱。其中，東部地區中除山東省以外，其余省份的農產品流通效率都大于1，說明其農產品流通效率有效；而我國中部地區效率均值為0.968，說明我國中部地區的農產品流通效率還存在優化改進的提升空間，至于中部地區的均值高于西部，則與中部地區的農業及農村經濟特點有關，中部地區是我國歷來傳統的糧食生產區和養殖業基地，在中部農產品生產全面發展；西部地區的均值為0.925，甚至半數省份的效率值都大于1，這與近10年來西部地區受到國家發展規劃重視有極大關系，在積極推進西部大開發新格局的背景下，西部地區可以依托“一帶一路”戰略，構建現代化的交通物流新樞紐，促進陸海內外聯動和東西雙向互濟，擴大與沿線國家和地區的經貿合作，以實現農產品在國內國外高效流通。而全國均值為0.988，說明總體上農產品流通接近DEA有效狀態，但仍存在改進空間。而農產品流通效率的提高，對增加農民收入、提高消費者福利及理順各類農產品流通主體利益分配格局具有巨大的推動作用。

其余變量描述性統計結果見表1。其中，數字技術采納的均值為0.600，表明樣本中60.0%的農戶使用互聯網為代表的數字技術，該比例與中國互聯網絡信息中心（CNNIC）最新公布的農村互聯網普及率相當。

三、實證結果與分析

（一）農戶數字技術采納對農產品流通效率的空間相關性檢驗

地理位置的臨近性為各省之間農產品的流通提供了天然的便利，因此可以預計地理位置的臨近性將會對農產品流通效率產生重要的影響，故本文采用了0-1鄰近空間權重，其設定規則如下：若兩個城市相鄰，則wij=1，否則wij=0。

在進行實證分析之前，先采用全局Moran指數檢驗農戶數字技術采納與農產品流通效率的空間相關性。結果表明，在采用鄰近空間權重的情況下，農產品流通效率的全局Moran指數為正且在10%水平下通過顯著性檢驗，即其存在空間自相關性，可以使用空間計量方法。

2019年農產品流通效率的局部空間集聚結果圖備索。由圖可知，絕大多數省份位于第一和第三象限，表明農產品流通效率呈現出“高—高集聚”和“低—低集聚”的特點。農產品流通效率的高-高集聚地區主要集中在以上海為中心的長三角地區和以北京為中心的京津冀地區；而農產品流通效率的低—低集聚地區主要在黑龍江、吉林等東北地區和內蒙古、陜西、四川等中西部地區，表現為農產品流通效率較低的區域被農產品流通效率較低的區域包圍。

（二）空間效應診斷檢驗與估計結果

在采用空間計量模型進行回歸之前，需要確定空間計量模型的具體形式。文章采用拉格朗日乘數（LM）和穩健拉格朗日乘數（Robust LM）檢驗農產品流通效率與各變量間的空間效應適用何種空間計量模型。LM檢驗結果表明，在采用鄰近空間權重的基礎之上，空間效應的診斷檢驗在5%的水平上拒絕無空間滯后項的原假設，說明各變量之間存在空間滯后效應。因此，本文宜采用空間滯后模型（SAR）進行分析。

空間相關性檢驗結果表明，我國農產品流通效率存在著顯著的空間效應，且主要表現為空間自相關，因此本文將著重采用空間滯后模型作為實證模型。以2019年我國28個省份的相關數據為例，對空間滯后模型進行了估計，結果如表2所示。

由表2對比可知，當僅采用普通OLS模型回歸時，農戶數字技術采納對農產品流通效率的影響系數為0.657，且在10%的顯著性水平上顯著；而運用空間滯后模型時，農戶數字技術采納對農產品流通效率的影響系數為0.588，且在5%水平下通過顯著性檢驗。表明為不考慮空間因素的情況下，會誤估農戶數字技術采納對農產品流通效率的影響。

從空間滯后模型的估計結果可以看出，空間滯后系數ρ的估計值為-0.051，且在1%的顯著性水平上高度顯著，故存在空間滯后效應，即一個省的農產品流通效率不僅與其自身因素相關，而且還會受到鄰近省農產品流通效率的影響，周邊省的農產品流通效率每提高1個百分點，將可有效導致中心省份的農產品流通效率降低0.051個百分點。

在運用空間滯后模型的基礎上，核心解釋變量數字技術采納在5%的顯著性水平下高度顯著，且符號為正，系數為0.588，這說明農戶數字技術采納顯著地提升了農產品的流通效率，農戶數字技術采納每增加1個百分點，農產品流通效率將提高0.588個百分點。這主要是因為在“互聯網+”的大背景下，隨著農戶使用數字技術能力的增強，以5G、工業互聯網、人工智能、云計算、大數據等數字技術為媒介，借助直播帶貨、淘寶電商、短視頻等形式，極大推動農產品在全國乃至海外范圍的流通銷售。

就控制變量而言，農業機械總動力的系數為負但極小且在1%的顯著性水平下顯著，表明一省農業機械總動力的增加對其農產品流通效率具有反向抑制作用；而公路貨運量的系數均為正且在1%的顯著性水平下顯著，表明公路貨運量的增加對于農產品流通效率的提高有正向促進作用，實證顯示公路運輸是農產品流通的主要渠道。至于生產水平、常住人口、各省人均GDP、鐵路貨運量和水運貨運量的系數未通過顯著性檢驗，說明上述變量對于農產品流通效率的影響尚不顯著。

（三）穩健性檢驗

穩健性檢驗的方法有很多，如增減變量、更換研究方法、替換核心解釋變量、更換控制變量、更換空間權重矩陣等。為驗證上述結論的準確性，本文選擇增減控制變量和替換因變量來進行穩健性檢驗。首先使用增減控制變量法，保持核心解釋變量不變，依次去掉六個控制變量，得到模型（1）到（7），減少控制變量前后的回歸結果相比，主要變量的系數估計值依然顯著，符號正負存在少許改變，但波動幅度不大，具體結果備索。

其次，繼續使用替換因變量法進行穩健性檢驗。在表1所示的農產品流通效率的指標體系的基礎上，在投入指標一欄中加入批發業年平均庫存，其計算方法為限額以上農產品批發企業（上年末庫存+本年末庫存）/2，并通過DEA-SBM模型得出新因變量農產品流通效率值再進行實證回歸。

回歸結果備索。替換因變量后的回歸結果與替換因變量前的回歸相比，農戶采納數字技術仍然提升了農產品的流通效率，與前文回歸結果基本一致，而且主要變量的系數估計值依然顯著，表明文章研究結論的穩定性和可靠性。

（四）異質性分析

從上文分析可知，農戶數字技術采納水平的提高對農產品流通效率的提升產生了促進作用。但是目前我國各區域發展不平衡、不充分的實際，可能會使得不同農戶群體的數字技術采納水平對其農產品流通效率的影響存在特質性。因此，文章從各地區農戶受教育程度差異和區域數字技術發展水平差異兩個角度對影響作用進行異質性分析。

1.農戶受教育程度異質性分析。由于不同地區的資源條件和發展狀況存在差異，對應區域的農戶平均受教育程度也會受到相應的影響，而農戶的人均受教育年限所存在的差異勢必會作用于其數字技術應用能力，從而影響到當地及周圍省份的農產品流通效率。據中國社會狀況綜合調查中顯示，2019年全國農戶的平均受教育年限在小學、初中這個階段，且東部省份的農戶平均受教育水平高于西部。因此，將樣本按全國農戶平均受教育程度分為兩類，一類為高于均值的省份，基本上與東部省份相重合；另一類為低于均值的省份，來考察農戶數字經濟采納對農產品流通效率的影響作用在高受教育程度省份和低受教育程度省份之間的差異，并做進一步討論，回歸結果見表3（1）部分。

回歸結果顯示，農戶數字技術采納對農產品流通效率具有顯著的促進作用，但對受教育程度高的省份影響作用并不顯著，即農戶數字技術采納對農產品流通效率的影響作用在受教育程度不同的省份之間存在異質性。相較于受教育程度高的省份，平均受教育程度偏低省份的農戶其數字技術采納水平對于農產品流通效率的提升具有更加顯著的影響作用。

2.數字技術強度異質性分析。以數字技術助力鄉村振興既是加快數字中國建設的有力抓手，亦是推進農業農村現代化的現實路徑。中國電子信息產業發展研究院在《2019年中國數字經濟發展指數》報告中將中國數字經濟發展指數分為了基礎指標、產業指標、融合指標、環境指標4個方面，對全國范圍內的數字經濟發展水平進行評價。本文以各省市數字經濟基礎指數的4級梯隊為參考，將第1、2級梯隊劃為高數字技術省份樣本，將第3、4級梯隊劃為低數字技術省份樣本進行回歸，以考察數字技術發展水平相異情況下，農戶數字技術采納對農產品流通效率影響作用的差異，回歸結果見表3（2）部分。

回歸結果顯示，農戶數字技術采納對農產品流通效率的影響在低數字技術省份具有顯著的促進作用，但對高數字技術省份的影響作用并不顯著。可以看出來，各省份的數字技術發展水平對農戶數字技術采納影響農產品流通效率的作用有較大影響，數字技術水平的發展弱化了農戶采納數字技術對農產品流通效率的影響作用。

（五）共同富裕發展潛力的中介效應檢驗

為了探討農戶采納數字技術對農產品流通效率的影響機制問題，本文選用了中介效應檢驗方法中的逐步檢驗法，以驗證農戶的共同富裕發展潛力在其采納數字技術影響農產品流通效率路徑中是否起到了中介作用，具體結果備索。農戶采納數字技術對自身實現共同富裕具有正向影響，農戶采納數字技術對提升農產品流通效率具有顯著的正向作用，共同富裕的發展潛力對促進農產品流通存在顯著的正向影響，這說明農戶的共同富裕發展潛力存在正向中介效應。數字技術作為一種通用目的屬性技術，具有強外部效應和溢出效應，通過在教育、醫療、養老、就業等過程應用，優化資源配置，縮減財富懸殊、調節收入差距、優化收入結構分配，促進社會公平，推動市場要素便捷流動，提升人力資本價值，賦能生態環境保護，鋪平農產品流通渠道，助力農產品流通效率提升。因此，農戶采納數字技術通過激發自身的共同富裕發展潛力，獲取更多共同富裕發展機會，推進個體社會生活多維發展，以提升農產品的流通效率。簡言之，數字技術的使用會提高農戶邁入共同富裕隊列的可能性。

四、結論與政策啟示

（一）研究結論

我國農產品流通效率存在著顯著的空間溢出效應，且這種空間相關效應是由被解釋變量中的空間滯后項引起的。即一個省份的農產品流通效率不僅與自身因素有關，而且還會受到周邊省份農產品流通效率的影響。（1）周邊省份農產品流通效率提高1個百分點，將有效導致中心省份的農產品流通效率降低0.051個百分點。（2）農戶數字技術采納顯著地提升了農產品的流通效率，農戶數字技術采納每增加1個百分點，農產品流通效率將提高0.588個百分點。值得注意的是，一省農業機械總動力的增加對其農產品流通效率具有反向抑制作用；而一省公路貨運量的增加對于農產品流通效率的提高有正向促進作用，表明公路運輸是農產品流通的主要渠道；至于生產水平、常住人口、各省人均GDP、鐵路貨運量和水運貨運量這些變量對于農產品流通效率的影響尚不顯著。（3）省域內的農戶平均受教育程度和數字技術發展程度都會影響農戶數字技術采納對農產品流通效率的促進作用，低受教育程度省份和數字技術發展程度偏弱省份的農戶通過運用數字技術以促進農產品流通的作用更為顯著且有效。（4）從影響機制來看，農戶采納數字技術提升農產品流通效率可部分歸因于其激發了農戶自身的共同富裕發展潛力，即農戶采納數字技術可以通過激發農戶共同富裕發展潛力進而促進農產品流通。

（二）政策建議

1.持續優化農村數字硬件設施和軟件基礎，為農戶應用數字技術鋪平道路。基于數字鄉村發展戰略，各地政府加快完善農村信息基礎設施建設，提高網絡可及性和穩定性，針對性制定網絡環境提升方案；各地村域全面發展智慧交通、智慧農業、智慧物流等相關體系建設，構建技術創新和數字驅動一體化的鄉村經濟發展體系，積極鋪就數字硬件設施和軟件基礎，為農戶采納數字技術創新農產品流通渠道夯實根基。

2.全方位多渠道提升農戶數字素養水平，彌合城鄉和地區之間數字鴻溝。在農村數字基礎設施普及之后，農戶能否充分掌握利用農村數字化資源的技能才是關鍵。因此，需要建立全面又有指向性的數字技術和知識普及教育，各地政府引導培訓機構下鄉，推進微信、支付寶等數字交易工具在農戶中的廣泛使用，重點強化對淘寶、京東等電商平臺的相關性培訓，加強微信、抖音等社交軟件的動態指導，通過對短視頻創作、直播帶貨等新產物進行激發式進修，緩解數字化轉型過程中的知識缺乏、技能缺失等問題。

3.充分開發鄉村人力資本，積極探索和創新農產品電商新業態新模式。支持企業參與鄉村人才培養，鼓勵農業企業依托技術、資金、品牌等優勢，帶動農戶創辦家庭農場，打造鄉村人才孵化基地。同時加快培養一批有技術、愛農業、懂經營并善于推廣鄉村文化的新農人和農村創業創新帶頭人，依托多元化的農產品電子商務體系，努力拓展多樣化的電商交易模式。

參考文獻：

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[6]羅明忠，劉子玉.數字技術采納、社會網絡拓展與農戶共同富裕[J].南方經濟，2022（03）：1-16.

（作者單位：1重慶工商大學長江上游經濟研究中心2重慶工商大學經濟學院）

責任編輯：李政