洪雨萍（廣東農工商職業(yè)技術學院 廣州 510507）

隨著移動支付和移動互聯(lián)網技術的進步，電子商務在我國呈現井噴式發(fā)展。電子商務的發(fā)展促進了我國經濟結構轉型，轉變了居民生活方式，拓寬了居民收入渠道。隨著電子商務逐步布局農村地區(qū)，電子商務對豐富農業(yè)發(fā)展方式、提高農村居民收入起到了重要的助推作用。與此同時，政府出臺的相關政策也促進了農村電子商務的發(fā)展。2016年，國務院出臺了《關于促進電商精準扶貧的指導意見》，以積極推動電子商務和農產品銷售結合。從已有研究來看，雖然學者們對電子商務的產業(yè)聯(lián)動及其增收效應進行了一定的研究，但是其研究的廣度和深度仍然不足，大多數研究僅從理論上闡述了電子商務的產業(yè)聯(lián)動效應，并未從深層次的視角探究電子商務的增收效應。對此，本文從產業(yè)聯(lián)動的視角出發(fā)，以廣東省各地級市數據為支撐，定量研究了電子商務產業(yè)聯(lián)動的增收效應。

電子商務的產業(yè)聯(lián)動機制分析

電子商務與其上下游產業(yè)存在共生關系，在現代電商發(fā)展的理念下，電子商務與制造業(yè)、服務業(yè)、旅游業(yè)、特色農業(yè)等多個產業(yè)相關。本文以制造業(yè)為例，并借助種群生態(tài)學的Logistic模型來表述這種共生關系。

在種群生態(tài)學中，K表示為自然界中可以生存的正常人口數量，（1-N（t）/K）為該模型的修正值，即整個自然界剩余的空間，進一步演化為電子商務與制造業(yè)可以表達為：

公式2中，i=1，2，分別表示制造業(yè)與物流業(yè)；Ni為社會行業(yè)產出總水平；ri為整個行業(yè)的增長率；Ni/Ki表示行業(yè)當前產出占最大產能的比重。在行業(yè)不同的發(fā)展階段，行業(yè)之間表現出不同的共生關系，可以表示為r，對此將其進一步轉換為：

式3中，δ21為兩者之間的共生系數，δ21（Ni/Ki）為兩者之間的相互影響程度，當兩者顯著為正時，說明兩類產業(yè)產生了正向聯(lián)動效應，進一步的，上述模型又可以轉換為：

當且僅當δ21和δ12相等時，行業(yè)之間存在實現了均衡，此時的均衡點P又可以表示為：

值得注意的是，當δ21和δ12不相等時，說明兩類行業(yè)存在偏利共生關系，例如當制造業(yè)處于有利地位時，將會獲得更多的福利效應，此時模型又可以表示為：

對上式進一步求解便可得到產業(yè)聯(lián)動的一般均衡點P為：

當兩者的共生系數都為0或者小于0時，可以認為兩類產業(yè)之間并不存在顯著的聯(lián)動效應，而當兩者的共生系數大于0時，可以認為兩者之間存在相互促進的聯(lián)動效應。

表1 廣東省電子商務與其它產業(yè)的聯(lián)動效應

實證方案的設計與分析

（一）數據來源及說明

本文以廣東省歷年統(tǒng)計年鑒為數據來源，通過提取廣東省各行業(yè)數據及社會經濟發(fā)展數據，并基于上述共生模型，計算電子商務產業(yè)與其上下游產業(yè)的聯(lián)動效應大小。同時，本文基于固定效應模型將這種聯(lián)動效應進行帶入，從而分類評估了電子商務通過與不同產業(yè)的聯(lián)動機制所帶來的增收效應。本文的數據年限為2010-2017年，對于部分缺失數據，本文采用插值法補足。

（二）電子商務的產業(yè)聯(lián)動效應

解上述方程的關鍵在于參數δ和K的值，由此可得到電子商務與具體產業(yè)之間的產業(yè)聯(lián)動效應。本文使用最小二乘法進行參數估計，利用迭代法，計算出參數δ和K的值以及初始值，然后進行泰勒展開。

其中V表示為泰勒展開式，上述模型便可以進一步簡化為線性模型。

基于最小二乘法的思想，本文將第一組估計到的δ1和K1的值帶入方程，從而得到第二組δ2和K2的值，依次類推，得到符合模型誤差精度μ設定的參數值。

為了更好的比較電子商務與其它產業(yè)之間的聯(lián)動關系，本文將產業(yè)間的共生系數進行比較，得到式（11）：

其中，Mi表示電子商務與其他類產業(yè)共生系數的比值，當Mi為正時，即表明產業(yè)間產生了正向的聯(lián)動效應。當Mi大于1時，表示其他類產業(yè)對電子商務的影響要更大；當Mi小于1時，表示電子商務的發(fā)展促進了其它產業(yè)的發(fā)展。借助stata軟件，本文計算出歷年廣東省各地區(qū)電子商務產業(yè)與其它產業(yè)的產業(yè)聯(lián)動系數，表1給出了2010、2017年廣東省電子商務的產業(yè)聯(lián)動效應。

在表1中可以看出，2017年廣東省的產業(yè)聯(lián)動系數較2010年相比有了明顯變化，這主要是因為經過8年的發(fā)展，廣東省電子商務產業(yè)已經充分下沉到各個行業(yè)，并與各行業(yè)之間的聯(lián)系更加密切。以制造業(yè)為例，雖然2010年廣東省電子商務與制造業(yè)的聯(lián)動系數為1.31，存在正向影響，但是其并未通過顯著性檢驗。而在2017年，這一系數不僅出現下降，同時還通過了5%的顯著性檢驗，這說明電子商務對制造業(yè)的影響越來越大。由表1可知，廣東省電子商務與特色農業(yè)的聯(lián)動效應也由2010年的-0.21，增加為2017年的0.87，這說明電子商務的發(fā)展有利于特色農業(yè)，其發(fā)展對特色農業(yè)具有帶動作用。

（三）主要變量及描述性統(tǒng)計

被解釋變量。由于本文主要試圖闡述電子商務產業(yè)聯(lián)動的增收效應，因此在被解釋變量的選擇上，本文以廣東省各城市農民人均可支配收入為代理變量。

核心解釋變量。產業(yè)間的聯(lián)動效應是分析電商增收效應的基礎，這種聯(lián)動效應基于本文的模型并借助stata軟件推導得到。

控制變量。由于居民收入增長受財政政策、金融發(fā)展程度、交通發(fā)展水平、基礎設施完備程度、經濟發(fā)展基礎等因素的影響，因此，本文將上述因素作為控制變量考慮。此外，對于廣東省而言，珠三角地區(qū)及非珠三角地區(qū)在城市聯(lián)動效應上存在顯著差異，因此本文考慮了這種地區(qū)差異性。各個變量的描述性分析具體如表2所示，在居民收入變量中，由于農民收入隨時間增長較快，因此其差異較為顯著；各產業(yè)與電子商務聯(lián)動系數差異較大，這說明電子商務與諸產業(yè)之間的聯(lián)系在地域上存在差異，由此可解釋電子商務在產業(yè)聯(lián)動增收過程中的差異。

（四）電子商務產業(yè)聯(lián)動扶貧效應實證分析

基于上述分析，可以求得廣東省電子商務與各大產業(yè)之間的產業(yè)聯(lián)動系數M，對其進行面板數據模型固定效應分析，可實證檢驗電子商務的產業(yè)聯(lián)動效應對農民收入增長的影響。

其中，R為本文的被解釋變量農民的收入水平，M為電子商務與各大產業(yè)之前的聯(lián)動效應，γ為產業(yè)間的聯(lián)動效應對農民收入增長的影響。R值為正則意味著產業(yè)間的聯(lián)動效應能夠促進居民收入增長，R值為負意味著這種產業(yè)間的聯(lián)動效應不利于居民收入增長。Xi為各控制變量，βi為各個變量的參數，Vit為個體固定效應與時間固定效應的集合，ε為誤差項。

表2 各變量的定義及描述性分析

表3 回歸結果表

表3為此次回歸的結果，在第一列中，僅對核心變量進行回歸?；貧w結果顯示，制造業(yè)、服務業(yè)、旅游業(yè)以及特色農業(yè)與電子商務均存在正向的產業(yè)聯(lián)動效應，其中制造業(yè)、服務業(yè)以及特色農業(yè)的產業(yè)的聯(lián)動效應通過了顯著性檢驗。在第二列的回歸結果中，本文加入了控制變量，可以發(fā)現各個產業(yè)聯(lián)動系數有所降低，但其顯著性程度并未發(fā)生變化。在第三列中，本文采用固定效應模型進行回歸，其中M1電子商務與制造業(yè)的聯(lián)動效應系數為91.26，并通過了5%的顯著性檢驗，這說明電子商務通過與制造業(yè)產生聯(lián)動效應，帶動了區(qū)域內農民91.26元的收入增長；M2電子商務與服務業(yè)的聯(lián)動效應系數為98.28，并通過了1%的顯著性檢驗，這說明電子商務通過與服務業(yè)產生聯(lián)動效應，帶動了區(qū)域內農民98.28元的收入增長；M2電子商務與特色農業(yè)的聯(lián)動效應系數為41.27，并通過了5%的顯著性檢驗，這說明電子商務通過與特色農業(yè)產生聯(lián)動效應，帶動了區(qū)域內農民41.27元的收入增長；雖然M3的系數為正，但是并沒有通過統(tǒng)計上的顯著性檢驗。分行業(yè)來看，對于制造業(yè)與服務業(yè)而言，制造業(yè)、服務業(yè)與電子商務的產業(yè)聯(lián)合效應更多的表現為產業(yè)驅動型，即制造業(yè)以及服務業(yè)的發(fā)展帶動了電子商務的需求增加，進而實現了居民增收，在此方面電子商務更多表現為輔助者的角色。而對于特色農業(yè)而言，電子商務則表現為主導者角色，電子商務的發(fā)展為特色農業(yè)發(fā)展提供了便利條件，如電子商務的出現使商品需求方能通過電商渠道進行農產品購買，這促進了特色農業(yè)的發(fā)展，進而為農村居民帶來了收入增長。

提升農村電商產業(yè)聯(lián)動的對策建議

本文基于種群生態(tài)學模型，構建了衡量區(qū)域產業(yè)聯(lián)動模型，并通過計算廣東省地級市2010-2017年電子商務產業(yè)與其它類型產業(yè)的聯(lián)動系數，細化了電子商務對農民增收渠道效應的研究。研究表明，電子商務與制造業(yè)、服務業(yè)、旅游業(yè)以及特色農業(yè)有著正向的聯(lián)動關系。在增收路徑的研究中，制造業(yè)以及服務業(yè)的發(fā)展，促進了電商需求的增加，從而帶動了居民收入的增長，而電子商務的發(fā)展為特色農業(yè)提供了需求保障以及信息支持，從而促進了農村居民的收入增長。因此，為了進一步提高電子商務在產業(yè)聯(lián)動過程中的增收效果，本文提出以下政策建議：第一，要為農村電商發(fā)展提供更加健康的發(fā)展環(huán)境。雖然近年來我國農村電商飛速發(fā)展，但仍存在部分地區(qū)尚未重視農村電商，其各項基礎設施發(fā)展均不完備。因此，各級政府要加大扶持力度，出臺符合本地發(fā)展實際電子商務發(fā)展政策，以此為電子商務營造良好發(fā)展環(huán)境。對此，政府要加大物流基地及交通路網的建設，提供降低農村電商的倉儲運輸成本，引導社會資本下沉農村地區(qū)發(fā)展電商產業(yè)；第二，要深入挖掘電商的產業(yè)聯(lián)動效應。實證研究結果表明，相對于傳統(tǒng)行業(yè)，電子商務能夠促進產品流通，并為商品提供信息支持，這有利于發(fā)揮產業(yè)的扶貧效應。因此，想要實現電子商務與其它產業(yè)的融合發(fā)展，必須充分發(fā)揮電子商務在信息數據分析方面的優(yōu)勢，對此可通過大數據等技術提升各產業(yè)間發(fā)展的廣度與深度，從而間接提高居民增收；第三，要發(fā)揮電商的產業(yè)帶動集聚效應。實證研究結果表明，電子商務的發(fā)展可以帶動特色農業(yè)發(fā)展，進而促進農村居民收入水平增長。電子商務是實現鄉(xiāng)村振興重要的產業(yè)支撐。對此，要充分發(fā)揮電子商務的產業(yè)帶動集聚效應，可通過為農村電商提供人才、資金、政策、法律等保障，從而實現電商發(fā)展帶動居民增收。