○朱婷 夏英 孫東升

（中國(guó)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(guó)“大國(guó)小農(nóng)”的發(fā)展格局下，如何提高農(nóng)民組織化和市場(chǎng)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(guó)農(nóng)戶(hù)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(yíng)本位上衍生出家庭農(nóng)場(chǎng)和種養(yǎng)大戶(hù)兩類(lèi)變異形態(tài)；通過(guò)土地經(jīng)營(yíng)權(quán)交易生發(fā)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)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(yíng)體系的持續(xù)創(chuàng)新確實(shí)使得我國(guó)農(nóng)戶(hù)對(duì)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(yíng)戶(hù)僅擁有土地經(jīng)營(yíng)權(quán)而非承包權(quán)且占農(nóng)戶(hù)總數(shù)比例不高，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)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(guò)高等問(wèn)題，沒(méi)有改變我國(guó)大部分農(nóng)戶(hù)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(dòng)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(guó)家部委啟動(dòng)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(jí)農(nóng)村電商運(yùn)營(yíng)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(chǎng)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(guó)已建有農(nóng)村電商服務(wù)站點(diǎn)的行政村共40.1 萬(wàn)個(gè)，共建有農(nóng)村電商服務(wù)站點(diǎn)54.7 萬(wàn)個(gè)，行政村覆蓋率達(dá)到78.9%。在此態(tài)勢(shì)下，深入揭示農(nóng)村電商嵌入情境下農(nóng)戶(hù)電商技術(shù)使用情況及其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，對(duì)于開(kāi)辟小農(nóng)戶(hù)與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)對(duì)接新路徑具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

鑒于此，在我國(guó)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(guó)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(duì)農(nóng)戶(hù)家庭收入和農(nóng)戶(hù)群體收入差距的影響，試圖回答以下問(wèn)題：農(nóng)村電商制度實(shí)施新情境下農(nóng)戶(hù)是否真正共享了電商紅利？電商對(duì)農(nóng)戶(hù)收入的作用程度和作用方向如何？以期豐富小農(nóng)戶(hù)對(duì)接現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展理論體系，同時(shí)探尋提高農(nóng)戶(hù)有效參與電商經(jīng)營(yíng)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(yíng)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(duì)采納電商技術(shù)對(duì)于農(nóng)戶(hù)是“數(shù)字紅利”或是“數(shù)字鴻溝”未進(jìn)行過(guò)多探討，更多是聚焦“互聯(lián)網(wǎng)”“信息化”“淘寶村”等主題研究。現(xiàn)今，國(guó)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(píng)價(jià)農(nóng)村電商益農(nóng)程度，專(zhuān)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(jí)、縣級(jí)或農(nóng)戶(hù)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(gè)縣的面板數(shù)據(jù)分析，應(yīng)用雙重差分方法來(lái)識(shí)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(guò)對(duì)遼寧省5 個(gè)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(duì)農(nóng)戶(hù)人均收入的影響，進(jìn)一步通過(guò)分位數(shù)回歸模型和比較系數(shù)差，得出參與電商行為對(duì)農(nóng)戶(hù)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(guó)縣級(jí)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(duì)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(yáng)案例，利用PSM方法實(shí)證分析了淘寶村集群形成對(duì)農(nóng)戶(hù)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(hù)采取電商技術(shù)對(duì)收入增長(zhǎng)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(duì)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(duì)比貧困戶(hù)與非貧困戶(hù)兩類(lèi)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(hù)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(cè)度家庭農(nóng)場(chǎng)和專(zhuān)業(yè)大戶(hù)采納電商的收入變動(dòng)方向，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，電商采納對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)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(zhǎng)。韓杰等[9]、宋瑛等[10]使用農(nóng)戶(hù)調(diào)研數(shù)據(jù)，采納PSM 方法研究農(nóng)村電商對(duì)異質(zhì)性農(nóng)戶(hù)家庭收入的影響，認(rèn)為電商與農(nóng)戶(hù)收入呈正向相關(guān)關(guān)系。

上述研究為探討電商對(duì)農(nóng)戶(hù)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(gè)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(duì)農(nóng)戶(hù)收入變動(dòng)的絕對(duì)量研究，但對(duì)電商影響農(nóng)戶(hù)群體間收入差距的重視不夠。二是從成果數(shù)量來(lái)看，國(guó)內(nèi)僅有少部分學(xué)者對(duì)電商與農(nóng)戶(hù)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(cè)算方法易產(chǎn)生內(nèi)生性問(wèn)題。本研究創(chuàng)新點(diǎn)在于，從效率和公平兩個(gè)維度，綜合考量參與電商經(jīng)營(yíng)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入變動(dòng)絕對(duì)量和相對(duì)量的影響，并利用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型化解由農(nóng)戶(hù)行為異質(zhì)性和遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)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(yíng)和農(nóng)民收入增加

根據(jù)農(nóng)戶(hù)決策行為理論，效益追逐動(dòng)機(jī)是農(nóng)戶(hù)行為指揮棒，只有當(dāng)參與電商經(jīng)營(yíng)的預(yù)期效用比農(nóng)戶(hù)現(xiàn)采納的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)渠道更優(yōu)，權(quán)衡比較利益后，農(nóng)戶(hù)才會(huì)轉(zhuǎn)向采納電商技術(shù)。電商能構(gòu)建擁有時(shí)空壓縮、資源聚合和去中心化等特性的虛擬市場(chǎng)[11]，通過(guò)降低成本、提高價(jià)格和市場(chǎng)拓展三方面提高農(nóng)戶(hù)收入。

首先，因生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本降低而獲益。我國(guó)農(nóng)村市場(chǎng)觸角只延伸至鄉(xiāng)鎮(zhèn)一級(jí)，未被農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)組織體系覆蓋的農(nóng)戶(hù)往往需要搭乘交通工具或步行至臨近的鄉(xiāng)鎮(zhèn)或縣級(jí)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)銷(xiāo)售產(chǎn)品，但是由于農(nóng)村地區(qū)公共交通相對(duì)不便，且市集有固定營(yíng)業(yè)時(shí)間，為了及時(shí)抵達(dá)市場(chǎng)，農(nóng)戶(hù)必須承擔(dān)對(duì)于他們來(lái)說(shuō)較為高昂的交通成本。除此之外，部分地區(qū)農(nóng)戶(hù)在本地市場(chǎng)銷(xiāo)售還需要支付市場(chǎng)攤位費(fèi)或者市場(chǎng)管理費(fèi)等營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用。采納電商技術(shù)后，農(nóng)戶(hù)無(wú)縫轉(zhuǎn)換成獨(dú)立的市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)單元，實(shí)現(xiàn)與消費(fèi)者雙向?qū)?，?jié)省了市場(chǎng)搜索成本，益貧益農(nóng)屬性更加凸顯，有助于增加農(nóng)戶(hù)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(shí)空限制和資源集成的技術(shù)特性，能將電商平臺(tái)使用端打造成信息中心、交易中心、直銷(xiāo)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(hù)根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)確定售價(jià)或被動(dòng)接受采購(gòu)商定價(jià)，這種簡(jiǎn)單的定價(jià)方式大多會(huì)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(hù)損失潛在利益；要么產(chǎn)品定價(jià)過(guò)高，銷(xiāo)量不理想，農(nóng)戶(hù)直接效益受損。而電商平臺(tái)公開(kāi)性和信息透明性，農(nóng)戶(hù)網(wǎng)商可無(wú)門(mén)檻地了解同類(lèi)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格，根據(jù)市場(chǎng)整體定價(jià)情況構(gòu)建動(dòng)態(tài)定價(jià)機(jī)制，依據(jù)同行價(jià)格變動(dòng)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(hù)經(jīng)營(yíng)收入。

最后，因農(nóng)產(chǎn)品銷(xiāo)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(huì)環(huán)境相似，加之農(nóng)民的市場(chǎng)開(kāi)拓能力有限，同一區(qū)域的農(nóng)戶(hù)基本從事同一類(lèi)型農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)，導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品直接銷(xiāo)售的市場(chǎng)范圍局限在本地，這種情況農(nóng)產(chǎn)品供給是相對(duì)飽和的，農(nóng)戶(hù)銷(xiāo)售農(nóng)產(chǎn)品的邊際收益就相對(duì)低下。電商平臺(tái)構(gòu)建了一個(gè)虛擬農(nóng)產(chǎn)品交易市場(chǎng)，彌補(bǔ)了農(nóng)戶(hù)線下市場(chǎng)銷(xiāo)售渠道分布不均衡，線上線下融合的無(wú)界銷(xiāo)售并行，最大限度地拓展農(nóng)戶(hù)貿(mào)易行為邊界，可將農(nóng)產(chǎn)品信息傳遞至本地市場(chǎng)圈層之外的區(qū)域，填補(bǔ)了產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)真空地區(qū)，大大提高了農(nóng)戶(hù)跨區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)。

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

（二）參與電商經(jīng)營(yíng)和農(nóng)戶(hù)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(chǎng)調(diào)控，農(nóng)戶(hù)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?，F(xiàn)實(shí)中，全部農(nóng)戶(hù)難以具有完全同質(zhì)和等量的人力資本、社會(huì)資本和物質(zhì)資本[13]，而個(gè)人稟賦異質(zhì)性又會(huì)體現(xiàn)在農(nóng)戶(hù)接觸電商機(jī)會(huì)、電商經(jīng)營(yíng)參與限度、操作電商平臺(tái)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(huì)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(lái)說(shuō)，受教育程度和培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)所形成的人力資本會(huì)顯著影響農(nóng)戶(hù)參與電商經(jīng)營(yíng)成效，農(nóng)戶(hù)文化素養(yǎng)越高、電商知識(shí)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)越多，對(duì)電商知識(shí)的掌握和消化能力越強(qiáng)；社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)電商農(nóng)戶(hù)數(shù)量越多，接觸電商資源和模仿親友參與電商經(jīng)營(yíng)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(hù)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(guò)電商技術(shù)的市場(chǎng)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(shì)，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(hù)群體內(nèi)部收入差距[15]。已有研究證實(shí)，農(nóng)戶(hù)的數(shù)字化能力差距產(chǎn)生繼發(fā)性的二級(jí)信息鴻溝，體現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使用能通過(guò)影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)而強(qiáng)化農(nóng)戶(hù)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入不平等[12]，而電商農(nóng)戶(hù)的財(cái)富積累效率高于非電商農(nóng)戶(hù)；電商農(nóng)戶(hù)可以享受到高效的市場(chǎng)信息周轉(zhuǎn)率，及時(shí)作出生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策調(diào)整，供給適銷(xiāo)對(duì)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(duì)農(nóng)戶(hù)群體間收入差距的作用成效見(jiàn)解不一，甚至出現(xiàn)觀點(diǎn)相左的情形。諸如，部分專(zhuān)家認(rèn)為，電商參與行為異質(zhì)性確實(shí)拉大農(nóng)戶(hù)收入差距[15]，而有些專(zhuān)家則表明電商能通過(guò)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(hù)往往處于農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈前端，未能過(guò)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(chǎng)價(jià)格，對(duì)下游流通主體和農(nóng)產(chǎn)品供求市場(chǎng)依賴(lài)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(hù)直面農(nóng)產(chǎn)品供求市場(chǎng)，獲取流通價(jià)值和農(nóng)產(chǎn)品溢價(jià)。

理論上來(lái)說(shuō)，因資源稟賦和行為能力等差異，農(nóng)戶(hù)采納電商技術(shù)意愿和使用電商平臺(tái)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(hù)群體收入效應(yīng)差距，即對(duì)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(hù)，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(shuō)H2：電商參與擴(kuò)大了農(nóng)戶(hù)群體間收入差距。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文利用2018年中國(guó)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(yíng)對(duì)農(nóng)戶(hù)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(wèn)卷中關(guān)鍵變量缺失值、極端值和錯(cuò)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(duì)研究結(jié)果的影響，共篩選出1 565個(gè)基準(zhǔn)樣本量，涉及山東、河北、河南和吉林4省12個(gè)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(hù)家庭人均凈收入”來(lái)衡量，選擇依據(jù)有二：其一，由于每個(gè)農(nóng)戶(hù)家庭資源稟賦和個(gè)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(hù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)投入效率的差異性[17]；其二，為了消除極端值帶來(lái)的異方差干擾，對(duì)農(nóng)戶(hù)家庭人均凈收入進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

2.處理變量

本文將電商農(nóng)戶(hù)界定為銷(xiāo)售農(nóng)產(chǎn)品的主要渠道是電子商務(wù)，對(duì)應(yīng)問(wèn)卷設(shè)定關(guān)于銷(xiāo)售農(nóng)產(chǎn)品主要渠道的選題，問(wèn)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(hù)資本和資源稟賦作為控制變量，包括戶(hù)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(yíng)規(guī)模情況等個(gè)人特征，農(nóng)戶(hù)的自身特質(zhì)會(huì)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(hù)收入上。同時(shí)，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(huì)影響農(nóng)戶(hù)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(duì)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(shí)別變量

2018年國(guó)家電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣試點(diǎn)真正落地時(shí)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(shí)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(hù)會(huì)受政策激勵(lì)，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(hù)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(hù)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(duì)比具有行為差異性的處理組電商農(nóng)戶(hù)和控制組非電商農(nóng)戶(hù)，發(fā)現(xiàn)兩者在耕地面積、區(qū)域特征和人均凈收入（對(duì)數(shù)）方面有較大差距，電商農(nóng)戶(hù)家庭人均耕地面積和人均凈收益遠(yuǎn)高于非電商農(nóng)戶(hù)，在其他變量測(cè)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(píng)估電商使用與農(nóng)戶(hù)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(hù)類(lèi)型，被解釋變量Y表示農(nóng)戶(hù)家庭人均凈收入對(duì)數(shù)，Di是指農(nóng)戶(hù)參與電商行為的虛擬變量，Di=1表示農(nóng)戶(hù)使用電商，Di=0表示農(nóng)戶(hù)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(xiāo)售是一個(gè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策自我選擇問(wèn)題，農(nóng)戶(hù)的決定行為是非隨機(jī)的，樣本農(nóng)戶(hù)的資源稟賦和主觀意識(shí)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(duì)農(nóng)戶(hù)收入的影響，會(huì)造成選擇性偏差和遺漏變量引發(fā)的內(nèi)生性問(wèn)題。

綜合考慮樣本農(nóng)戶(hù)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(cè)度電商對(duì)農(nóng)戶(hù)收入影響，它既可以消解不可觀測(cè)性變量導(dǎo)致的偏誤[20]，又能同時(shí)關(guān)注做出和未做出某種決策行為兩個(gè)狀態(tài)下差異化情況，還能基于反事實(shí)分析法評(píng)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(duì)農(nóng)戶(hù)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(duì)比收入差異。

基于ESR模型的農(nóng)戶(hù)電商使用行為選擇方程為：

是否使用電商的農(nóng)戶(hù)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(duì)應(yīng)于影響農(nóng)戶(hù)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(gè)識(shí)別變量不含于Xi，且該因素直接作用于農(nóng)戶(hù)決策行為但是不直接影響農(nóng)戶(hù)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(shí)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(hù)兩種行為情境下（參與或不參與）的收入水平，且不可觀測(cè)性因素可能同時(shí)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(huì)將該問(wèn)題視為缺失數(shù)據(jù)，并將行為選擇方程測(cè)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(hù)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(duì)農(nóng)戶(hù)收入有干擾，使用ESR糾正偏誤是有必要的。

ESR模型能通過(guò)對(duì)比真實(shí)情景和反事實(shí)情景下農(nóng)戶(hù)收入水平差異。實(shí)質(zhì)上分為使用電商農(nóng)戶(hù)收入、未使用電商農(nóng)戶(hù)收入、使用電商的農(nóng)戶(hù)若沒(méi)有使用電商的收入以及未使用電商的農(nóng)戶(hù)若使用電商的收入等四種情景，對(duì)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(hù)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(hù)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(hù)的范疇不僅限于農(nóng)戶(hù)家庭內(nèi)部收入，還對(duì)農(nóng)戶(hù)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(cè)度電商參與對(duì)農(nóng)戶(hù)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(hù)使用電商所帶來(lái)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(shí)Di=1，βi=ATT，當(dāng)時(shí)Di=0，βi=ATU。對(duì)公式（7）兩邊同時(shí)求方差得到:

并進(jìn)一步轉(zhuǎn)化，對(duì)式（8）公式兩邊同時(shí)除以可得使用電商對(duì)農(nóng)戶(hù)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(yíng)決策行為模型與農(nóng)戶(hù)收入效應(yīng)模型聯(lián)立估計(jì)

經(jīng)Stata15.1 軟件對(duì)農(nóng)戶(hù)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(shuō)可觀測(cè)性和不可觀測(cè)性因素干擾著農(nóng)戶(hù)使用電商的行為選擇和人均凈收入，這側(cè)面說(shuō)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(duì)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(shuō)明該自變量與農(nóng)戶(hù)決策行為呈正向相關(guān)，即表明該變量有助于提高農(nóng)戶(hù)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(hù)決策行為，而其他因素對(duì)農(nóng)戶(hù)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(shuō)明耕地面積是農(nóng)戶(hù)決策行為重要影響因素，耕地面積越大，農(nóng)戶(hù)愿意采納電商的可能性越高。原因在于，農(nóng)戶(hù)耕地面積越大，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出越多，對(duì)市場(chǎng)化服務(wù)訴求越高，更愿意使用電商增加銷(xiāo)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(hù)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(hù)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(shuō)，農(nóng)戶(hù)處于東部地區(qū)參與電商經(jīng)營(yíng)的積極性更高；電商示范縣回歸系數(shù)為0.447，是多個(gè)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(huì)通過(guò)電商宣傳、培訓(xùn)和補(bǔ)貼等手段鼓勵(lì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)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(hù)參與電商經(jīng)營(yíng)。

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

內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型第二階段是對(duì)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(duì)農(nóng)戶(hù)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(hù)和非電商農(nóng)戶(hù)的兼業(yè)化程度均在1%顯著水平上正向影響農(nóng)戶(hù)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(yíng)收入，普通農(nóng)戶(hù)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(duì)于兼業(yè)化程度高的電商農(nóng)戶(hù)來(lái)說(shuō)，農(nóng)戶(hù)因?yàn)樵诔鞘袆?wù)工，視野相對(duì)開(kāi)闊以及對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入依賴(lài)性減弱，對(duì)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(yíng)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(duì)收入的影響為正，作為村集體成員的農(nóng)戶(hù)，村集體經(jīng)濟(jì)發(fā)展越發(fā)達(dá)，農(nóng)戶(hù)財(cái)產(chǎn)性收入越高，這是基本定律；互聯(lián)網(wǎng)介入對(duì)非電商農(nóng)戶(hù)影響顯著但是不作用于電商農(nóng)戶(hù)?？赡芙忉屖腔ヂ?lián)網(wǎng)的作用沒(méi)有被電商技術(shù)全部吸收，未使用電商的農(nóng)戶(hù)可能會(huì)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)其他渠道獲取市場(chǎng)信息和銷(xiāo)售農(nóng)產(chǎn)品，進(jìn)而增加家庭收入。

（二）參與電商經(jīng)營(yíng)對(duì)農(nóng)戶(hù)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(cè)算公式（5）和控制組平均處理效應(yīng)測(cè)算公式（6）可得農(nóng)戶(hù)增收效應(yīng)的實(shí)際效果見(jiàn)表3。表3中的9.132和8.551兩個(gè)數(shù)值分別表示事實(shí)結(jié)果，8.112和8.738兩個(gè)數(shù)值是基于內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型下測(cè)度出反事實(shí)情境下的結(jié)果。

表3 中電商農(nóng)戶(hù)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(gè)農(nóng)戶(hù)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(duì)應(yīng)的是，ATU=0.187，反映了非電商農(nóng)戶(hù)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(duì)農(nóng)戶(hù)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(hù)擬合收入，虛線表示反事實(shí)情境下的農(nóng)戶(hù)假設(shè)收入。由ATT概率密度分布圖顯示（見(jiàn)圖1），若電商農(nóng)戶(hù)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(dòng)，表明農(nóng)戶(hù)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(jiàn)圖2），若非電商農(nóng)戶(hù)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(shuō)明非電商農(nóng)戶(hù)在反事實(shí)情形下，樣本農(nóng)戶(hù)收入有所增加，且因各農(nóng)戶(hù)資源稟賦相異，部分農(nóng)戶(hù)所獲取的電商技術(shù)紅利遠(yuǎn)高于其他農(nóng)戶(hù)。

圖1 ATT概率分布圖

圖2 ATU概率分布圖

綜上，假說(shuō)H1成立。

（三）參與電商經(jīng)營(yíng)對(duì)農(nóng)戶(hù)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(yíng)對(duì)農(nóng)戶(hù)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(hù)收入績(jī)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(yíng)對(duì)農(nóng)戶(hù)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(hù)間收入差距，貢獻(xiàn)度達(dá)到2.147%，假說(shuō)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(hù)和非電商農(nóng)戶(hù)由于接入電商技術(shù)鴻溝和參與電商經(jīng)營(yíng)鴻溝生成了收益鴻溝。具體來(lái)說(shuō)，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(hù)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(chǎng)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(huì)參與電商經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，成為遠(yuǎn)離電商紅利的邊緣群體。相較于電商農(nóng)戶(hù)，電商技術(shù)和電商市場(chǎng)信息形成的知識(shí)落差，不僅不能提高非電商農(nóng)戶(hù)的技術(shù)福利獲得感，反而增加了非電商農(nóng)戶(hù)利益相對(duì)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(hù)存在被電商主體強(qiáng)勢(shì)排斥在本地市場(chǎng)和電商市場(chǎng)之外的風(fēng)險(xiǎn)。在這個(gè)意義上來(lái)說(shuō)，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(hù)參與電商經(jīng)營(yíng)不僅可以獲得農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入的增長(zhǎng)，而且電商產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)建起的商業(yè)生態(tài)體系會(huì)無(wú)形中把融入農(nóng)戶(hù)打造成電商產(chǎn)業(yè)職業(yè)工人，這種間接溢出效應(yīng)無(wú)法有效量化和測(cè)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(guò)采用OLS 估計(jì)和更換因變量?jī)煞N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(duì)比ESR模型回歸系數(shù)ATT發(fā)現(xiàn)（見(jiàn)表5），農(nóng)戶(hù)收入效應(yīng)統(tǒng)計(jì)相關(guān)系數(shù)下降了，這說(shuō)明由于忽略了農(nóng)戶(hù)選擇偏差和遺漏變量的問(wèn)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(duì)農(nóng)戶(hù)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(hù)家庭總收入（對(duì)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(shuō)明有必要糾正由不可觀測(cè)變量引起的農(nóng)戶(hù)選擇偏誤。從決策行為模型來(lái)看，農(nóng)戶(hù)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(duì)全部樣本農(nóng)戶(hù)收入產(chǎn)生正向影響，可能的解釋是家庭人口數(shù)與勞動(dòng)力人數(shù)基本呈正比，家庭總收入會(huì)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(lái)說(shuō)，運(yùn)用內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型得到的測(cè)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(yíng)對(duì)農(nóng)戶(hù)收入績(jī)效的影響機(jī)理為邏輯出發(fā)點(diǎn)，基于中國(guó)農(nóng)科院固定觀察點(diǎn)數(shù)據(jù)，剖析了農(nóng)戶(hù)采納電商技術(shù)對(duì)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(hù)收入，參與電商經(jīng)營(yíng)農(nóng)戶(hù)若將經(jīng)營(yíng)行為修改為不參與電商經(jīng)營(yíng)，其收入降幅可達(dá)11.159%；未參與電商經(jīng)營(yíng)農(nóng)戶(hù)若參與電商經(jīng)營(yíng)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(yíng)拉大了農(nóng)戶(hù)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(shuō)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(hù)電商參與行為決策，互聯(lián)網(wǎng)使用正向促進(jìn)非電商戶(hù)家庭收入。

事實(shí)上，電商農(nóng)戶(hù)不僅可以獲得家庭收入的增長(zhǎng)，而且電商產(chǎn)業(yè)會(huì)無(wú)形中把參與農(nóng)戶(hù)打造成電商產(chǎn)業(yè)工人，這種間接溢出效應(yīng)無(wú)法有效量化和測(cè)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(yíng)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(duì)特色產(chǎn)業(yè)培植、電商培訓(xùn)開(kāi)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(hù)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(guò)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(dòng)員社會(huì)力量，大力開(kāi)展農(nóng)戶(hù)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(gòu)買(mǎi)主體的基礎(chǔ)上，鼓勵(lì)電商公司、電商協(xié)會(huì)、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(lái)，共同打造電商技術(shù)培訓(xùn)主體資源庫(kù)，同時(shí)要?jiǎng)討B(tài)優(yōu)化電商培訓(xùn)內(nèi)容和時(shí)間設(shè)置，供給需求對(duì)口的精細(xì)電商培訓(xùn)，提高培訓(xùn)效率。

3.考慮到農(nóng)戶(hù)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(shì)。政府應(yīng)強(qiáng)化對(duì)弱勢(shì)農(nóng)戶(hù)的政策資源傾斜力度，重點(diǎn)引導(dǎo)弱勢(shì)農(nóng)戶(hù)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(hù)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(yíng)組織信息化建設(shè)的活力。建立健全政策扶持對(duì)象的精準(zhǔn)識(shí)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(kāi)展電商的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)主體，將補(bǔ)貼增量資金向已輻射帶動(dòng)農(nóng)戶(hù)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)主體傾斜，繼續(xù)保持對(duì)已信息化的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)主體通過(guò)以獎(jiǎng)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(dòng)農(nóng)戶(hù)能力。