农户参与电子商务能否促进共同富裕？——来自中国10省农户调查数据的经验证据

《Agriculture》：Can Farmers’ Participation in E-Commerce Promote Common Prosperity? An Empirical Analysis Based on Survey Data of Farmers in 10 Chinese Provinces

　　

基于2020年中国乡村振兴综合调查（CRRS）数据，研究人员使用来自10个省份的2508个农户样本，实证检验农户参与电子商务对共同富裕的影响及其内在机制。基准回归结果表明，农户参与电子商务显著促进共同富裕；在经历倾向得分匹配（PSM）、Tobit估计、工具变量法（IV）以及更换核心解释变量测度方式等一系列稳健性检验后，该结论依然成立。异质性分析表明，农户参与电子商务经营对中国东部、中部和西部地区的共同富裕均具有显著正向影响，其中中部地区的估计效应最大。此外，农户参与电子商务经营在不同收入水平和不同家庭平均受教育水平的群体中均显著提升共同富裕水平，且对低收入家庭和平均受教育水平较低家庭的估计效应更大，表明相对弱势群体获益更多。机制分析结果显示，农户参与电子商务经营主要通过提升农村信贷可得性和增强信息获取能力两条路径促进共同富裕。

农户电子商务参与如何影响共同富裕？——基于2020年中国乡村振兴综合调查的实证解读

一、研究背景与问题

共同富裕是中国特色社会主义的重要价值目标，也是中国式现代化的核心内容。农村是实现共同富裕最艰巨、最复杂且最具潜力的战场。随着数字乡村建设不断推进，农村电商通过重构生产、流通与营销体系，在促进农民增收、提升农业质量、增强农村经济活力方面作用日益突出。然而，数字技术在释放信息红利的同时也可能造成新的数字鸿沟；初始经济条件较好的地区更可能从电商发展中获益，从而加剧区域收入不均。因此，农户参与电商经营究竟促进共同富裕还是产生不利影响，需要实证考察。已有研究多从宏观数据或单一指标出发，较少在同一微观分析层面同时刻画收入增长、收入差距与精神福祉，且样本覆盖有限。为此，研究人员基于最新发布的微观调查数据库，从农户参与视角出发，考察电商经营对共同富裕的影响与机制。

二、研究设计与方法

研究人员使用中国社会科学院农村发展研究所组织的2020年中国乡村振兴综合调查（CRRS）数据。该调查采用等距随机抽样，覆盖陕西、四川、山东、黑龙江、河南等10省50县156乡镇，经数据清洗和剔除缺失、异常观测后，最终保留2508个农户样本。被解释变量为共同富裕水平，研究人员从物质富裕、精神富裕和共享发展三个维度构建指标体系，并采用熵权法（一种依据指标变异程度客观确定权重的赋权方法）测算。核心解释变量为农户是否参与电子商务经营。中介变量为农村信贷可得性和信息获取能力。控制变量涵盖户主、家庭和村庄三个层面。分析方法包括普通最小二乘（OLS）基准回归、方差膨胀因子（VIF）检验、倾向得分匹配（PSM）、Tobit模型、IV-Tobit与两阶段最小二乘（2SLS）估计以及中介效应模型，并按区域、收入水平和家庭平均受教育水平进行异质性分析。

三、研究结果

4.1 基准回归

OLS估计结果显示，农户参与电商经营对共同富裕具有显著正向影响。随着控制变量逐步加入，估计系数略有下降但始终显著为正；模型R²由0.157升至0.386，表明控制变量设定合理。分维度看，电商参与对物质富裕、精神富裕和共享程度均具有显著正向作用，说明电商参与不仅有助于提高农户收入，也在一定程度上促进精神福祉与发展成果共享。

4.2 稳健性检验

倾向得分匹配（PSM，一种基于可观测特征构造反事实样本以缓解选择偏差的方法）估计显示，参与电商农户与未参与农户在共同富裕指数上的差异为0.060至0.072，且统计显著；匹配前后倾向得分的核密度分布明显收敛，匹配质量较好。Tobit模型估计系数为0.060，在1%水平上显著。将核心解释变量替换为参与深度（从事电商年数）和参与广度（经营网店数量）后，估计结果仍显著为正，表明基准结论稳健。

4.3 内生性检验

为缓解反向因果和遗漏变量可能造成的偏误，研究人员以同村其他农户电商参与率作为工具变量。Wald外生性检验在5%水平上拒绝“电商参与为外生变量”的原假设，说明内生性问题确实存在且工具变量估计必要；2SLS估计的弱工具变量检验F值为59.531，大于经验临界值10，拒绝弱工具变量假设。工具变量估计结果仍显示，农户参与电商经营在1%水平上显著促进共同富裕。

4.4 异质性分析

按东、中、西三大区域分组回归后，研究人员发现电商参与对三个区域农户的共同富裕均有显著正向影响，其中中部地区估计系数最大。按家庭收入和平均受教育水平分组后，电商参与在四组中均显著为正：低收入家庭系数为0.037，高收入家庭为0.028；较低教育组系数为0.067，较高教育组为0.056。讨论认为，相对弱势家庭可能因信息与信贷约束得到缓解而获益更多；但第二级数字鸿沟（不同互联网用户信息获取与利用能力的差异）和平台参与的选择性仍然存在，这些收益能否转化为持续收敛尚需纵向数据进一步检验。

4.5 机制分析

中介效应检验显示，农户参与电商经营对农村信贷可得性的影响在1%水平上显著为正，对信息获取能力的影响同样在1%水平上显著为正。结合基准回归结果，研究人员认为农村信贷可得性和信息获取能力是电商参与促进共同富裕的两条传导渠道。电商参与使农户生产经营进入更规范、可识别的市场交易体系，降低金融机构的信息搜寻与风险评估成本，提高农户获得正规信贷支持的概率；电商参与也使农户更频繁地使用数字信息渠道，降低信息获取成本，缓解生产与经营决策中的信息不足，从而改善其经济参与条件和分享发展机会的能力。因此，研究假设H2得到支持。

四、讨论与结论

讨论部分强调，资源相对受限的家庭在约束缓解后可能获得更大增益，这与低收入和低教育组估计系数更大的结果一致；但平台经营者往往具有更年轻、受教育程度更高的特征，选择性参与意味着数字机会不平等与潜在收益可以并存。已有研究也表明，农村信贷有助于缓解农户生产约束和促进劳动力配置，信息可及性改善有助于缓解多主体之间的信息不对称。

研究结论部分指出：基于2020年CRRS的2508个农户观测值，实证分析表明农户参与电商经营显著促进共同富裕；经过PSM、Tobit、工具变量法和更换核心解释变量测度等检验后结论依然稳健；区域异质性显示中部地区效应最大，收入和平均受教育水平较低农户的增益更大；机制上主要通过提升农村信贷可得性和增强信息获取能力发挥作用。政策上，研究人员提出：一是加强政府引导和政策支持，完善农村电商创业支持体系，设立创业资金和优惠信贷，健全村级电商服务站并与银行、担保机构建立明确转介流程；二是强化农民数字与金融能力建设，开展融合数字素养与金融知识的培训，鼓励返乡务工人员和大学毕业生参与电商创业，并通过公共宣传普及平台规则；三是制定以农村电商为抓手的差异化产业振兴策略，结合区域、产业和规模差异精准施策，促进各类农村产业主体更有效融入电商体系，带动区域产业活力与农村经济协同发展。