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    電子商務(wù)能縮小城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距嗎?

    2020-05-29 13:28:06李連夢(mèng)聶秀華
    技術(shù)經(jīng)濟(jì) 2020年2期
    關(guān)鍵詞:城鄉(xiāng)居民差距電子商務(wù)

    李連夢(mèng),吳 青,聶秀華

    (對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)國(guó)際經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院,北京 100029)

    電子商務(wù)利用互聯(lián)網(wǎng)提供商務(wù)貿(mào)易服務(wù),不僅可以打破時(shí)間和空間的限制,提高服務(wù)效率,還可以減少中間環(huán)節(jié),降低服務(wù)成本。電子商務(wù)給消費(fèi)者和中小企業(yè)帶來(lái)的影響是革命性的,電子商務(wù)作為先進(jìn)生產(chǎn)力,也為解決“三農(nóng)”問(wèn)題提供了新思路。自2014 年起,政府出臺(tái)多項(xiàng)政策支持、建設(shè)和完善農(nóng)村電子商務(wù)體系,促進(jìn)農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展,例如啟動(dòng)農(nóng)村流通設(shè)施信息化工程、開展電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范項(xiàng)目、推進(jìn)電商精準(zhǔn)扶貧等?!峨娮由虅?wù)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》也指出:城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)調(diào)整為電商在農(nóng)村發(fā)展提供廣闊市場(chǎng),電商將持續(xù)在平衡城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距方面發(fā)揮積極作用。

    城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距問(wèn)題早已引起學(xué)者們廣泛關(guān)注,已有文獻(xiàn)對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的影響因素研究頗深:一是經(jīng)濟(jì)性因素與城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,如李雄軍和曹飛[1]、胡日東等[2]指出城鄉(xiāng)居民收入差距是城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的根本性影響因素,朱詩(shī)娥和楊汝岱均指出地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展越落后,城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距越大[3],張東輝和孫華臣[4]指出物價(jià)波動(dòng)顯著負(fù)向影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,當(dāng)物價(jià)變動(dòng)1%時(shí),城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距反向變動(dòng)0.579%;二是城鎮(zhèn)化與城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,城鎮(zhèn)化是否能影響居民消費(fèi)差異,學(xué)者們尚未達(dá)成統(tǒng)一觀點(diǎn),齊紅倩等[5]認(rèn)為中國(guó)城鎮(zhèn)化未能促進(jìn)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)同步增長(zhǎng),但曹飛[6]則認(rèn)為城鎮(zhèn)化可以降低城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距;三是人口結(jié)構(gòu)與城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,如吳海江等[7]指出人口年齡結(jié)構(gòu)可以影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)模式,少兒撫養(yǎng)比和老年人口撫養(yǎng)比分別與城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距呈負(fù)相關(guān)和正相關(guān);四是資源配置、要素扭曲與城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,如徐振宇等[8]指出提高農(nóng)業(yè)支出比重,增加農(nóng)村教育支出,增加農(nóng)村固定資產(chǎn)投資以及出臺(tái)支農(nóng)惠農(nóng)政策等均有助于縮小城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,何春麗和曾令秋[9]指出要素市場(chǎng)扭曲對(duì)縮小城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距具有顯著的負(fù)效應(yīng);五是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,例如徐敏和姜勇[10]指出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)在1993—2002 年拉大了城鄉(xiāng)消費(fèi)差距,但在2003—2012 年縮小了城鄉(xiāng)消費(fèi)差距;六是公共政策與城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,如紀(jì)江明等[11]指出中國(guó)城鄉(xiāng)居民人均社會(huì)保障差異顯著加劇了城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,藍(lán)相潔和陳永成[12]指出民生性財(cái)政支出對(duì)城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民消費(fèi)均產(chǎn)生正向“擠出效用”,但由于農(nóng)村居民的邊際消費(fèi)傾向更高,故而加劇城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距;七是技術(shù)或金融因素與城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,如程名望和張家平[13]指出城鄉(xiāng)居民在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中獲得的信息紅利并不一致,互聯(lián)網(wǎng)的普及顯著降低了城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距;張李義和涂奔[14]指出互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的影響程度要大于農(nóng)村居民等。

    已有研究成果較為豐富,較為全面深刻地探討了城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的影響因素,但值得注意的是,目前關(guān)于電子商務(wù)與城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的研究相對(duì)較少。已有文獻(xiàn)對(duì)電子商務(wù)與消費(fèi)的研究集中在兩方面:一是電子商務(wù)對(duì)居民消費(fèi)水平的影響,如方福前和邢煒[15]指出居民消費(fèi)與電子商務(wù)市場(chǎng)規(guī)模呈U 型關(guān)系,孫彬和王東[16]指出電子商務(wù)為消費(fèi)者提供了獲得產(chǎn)品和服務(wù)的新渠道,已經(jīng)成為拉動(dòng)消費(fèi)、推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的主要力量;二是電子商務(wù)對(duì)社會(huì)消費(fèi)福利的影響,如Chio 和Suh[17]指出電子商務(wù)使買家和賣家之間“零距離”溝通,從而提高社會(huì)福利;孫浦陽(yáng)等[18]指出電子商務(wù)可以降低市場(chǎng)搜尋成本,提高搜尋效率,從而降低商品均衡價(jià)格;譚曉林等[19]指出電子商務(wù)在創(chuàng)造用戶價(jià)值的同時(shí)實(shí)現(xiàn)自身價(jià)值。

    基于以上背景和文獻(xiàn),本文深入探究電子商務(wù)對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的影響和作用機(jī)制。本文主要的貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)主要有:一是在電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村背景下探究電子商務(wù)對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的影響,補(bǔ)充現(xiàn)有研究;二是采用更有說(shuō)服力的指標(biāo)來(lái)衡量電子商務(wù)的發(fā)展程度,克服已有文獻(xiàn)中衡量電子商務(wù)發(fā)展程度指標(biāo)的缺陷;三是從城鄉(xiāng)收入差距和消費(fèi)結(jié)構(gòu)兩方面探究電子商務(wù)影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的作用路徑;四是采用工具變量法較好地解決內(nèi)生性問(wèn)題。

    一、理論分析與假設(shè)提出

    借鑒Duarte 和Restuccia[20]、劉曉光等[21]研究,首先在標(biāo)準(zhǔn)兩部門框架下構(gòu)建C-D 生產(chǎn)函數(shù)和跨時(shí)期消費(fèi)模型,再將其引入一般均衡模型,探究電子商務(wù)對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的影響。

    (一)生產(chǎn)部門

    在標(biāo)準(zhǔn)兩部門框架下,經(jīng)濟(jì)存在著農(nóng)業(yè)部門a和非農(nóng)業(yè)部門b,勞動(dòng)力數(shù)量分別為L(zhǎng)a和Lb,且勞動(dòng)力總數(shù)為L(zhǎng)=La+Lb。假設(shè)勞動(dòng)力總量不變,且不考慮技術(shù)進(jìn)步因素,那么非農(nóng)部門的生產(chǎn)函數(shù)可以表示為

    其中:Lb和Kb分別代表非農(nóng)業(yè)部門雇傭的單位勞動(dòng)力和單位資本;0<u<1 代表非農(nóng)部門資本的產(chǎn)出彈性。不失一般性,為了簡(jiǎn)化推導(dǎo)過(guò)程,本文認(rèn)為農(nóng)業(yè)部門生產(chǎn)函數(shù)也不考慮技術(shù)進(jìn)步因素,且僅使用勞動(dòng)一種生產(chǎn)要素,那么農(nóng)業(yè)部門的生產(chǎn)函數(shù)可以表示為

    其中:La代表農(nóng)業(yè)部門雇傭的單位勞動(dòng)力;0<r<1 代表農(nóng)業(yè)部門勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性。根據(jù)上述模型,農(nóng)業(yè)部門和非農(nóng)部門選擇最優(yōu)要素投入數(shù)量來(lái)最大化產(chǎn)出,其條件為居民收入等于其勞動(dòng)的邊際收益,即

    其中:Wa和Wb分別為農(nóng)業(yè)部門和非農(nóng)部門的工資水平。

    勞動(dòng)力在農(nóng)業(yè)部門和非農(nóng)部門之間分配,由于非農(nóng)部門的產(chǎn)出效率高于農(nóng)業(yè)部門,因此農(nóng)業(yè)部門的勞動(dòng)力不斷流向非農(nóng)業(yè)部門。電子商務(wù)對(duì)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的影響可以分為兩個(gè)方面:一方面,電子商務(wù)的發(fā)展會(huì)增加農(nóng)業(yè)部門創(chuàng)業(yè)和就業(yè)機(jī)會(huì),吸引農(nóng)村勞動(dòng)力留在農(nóng)村,那么電子商務(wù)可以減少勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移程度,得到式(5);另一方面,電子商務(wù)為農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移提供交流服務(wù)平臺(tái),降低了信息不對(duì)稱程度,可以加速勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移,得到式(6):

    其中:T(*)為勞動(dòng)力由農(nóng)業(yè)部門向非農(nóng)業(yè)部門轉(zhuǎn)移程度函數(shù),則0 <T(*)<1。假設(shè),農(nóng)業(yè)部門和非農(nóng)業(yè)部門的初始勞動(dòng)力分別為L(zhǎng)a0和Lb0,由于總勞動(dòng)力人口為恒定L,則可以得到農(nóng)業(yè)部門向非農(nóng)業(yè)部門轉(zhuǎn)移的人口為

    則農(nóng)業(yè)部門和非農(nóng)部門的勞動(dòng)力可以分別表示為

    將勞動(dòng)轉(zhuǎn)移程度函數(shù)納入勞動(dòng)力的工資水平中,便可以得到如下公式:

    (二)家庭部門

    基于跨期消費(fèi)模型來(lái)分析家庭部門的消費(fèi),假設(shè)家庭在兩個(gè)時(shí)期進(jìn)行消費(fèi),家庭在第一期有收入和消費(fèi),在第二期無(wú)收入僅有消費(fèi),為了簡(jiǎn)化推導(dǎo),本文不考慮遺產(chǎn)、債務(wù)等情況。那么,農(nóng)戶和城鎮(zhèn)家庭的跨時(shí)期預(yù)算約束可以簡(jiǎn)化表示為

    其中:Ca1和Cb1分別為農(nóng)村家庭和城鎮(zhèn)家庭第一期的消費(fèi);Ca2和Cb2分別為農(nóng)村家庭和城鎮(zhèn)家庭第二期的消費(fèi);tr和tu分別代表農(nóng)戶和城鎮(zhèn)家庭所面臨的利率水平。根據(jù)弗里德曼的持久收入理論,家庭消費(fèi)等于其持久收入,那么,可以得到第一期消費(fèi)和收入的關(guān)系為

    (三)一般均衡:電子商務(wù)與城鄉(xiāng)收入差距的關(guān)系

    城鄉(xiāng)消費(fèi)差距Dis_con可以用非農(nóng)部門消費(fèi)與農(nóng)業(yè)部門消費(fèi)的比值表示,且由式(10)、式(11)、式(14)、式(15)可知:

    對(duì)式(16)求電子商務(wù)的發(fā)展程度的導(dǎo)數(shù),則

    第一項(xiàng)為大于0 的數(shù),第二項(xiàng)中的-u<0,r-1<0,T(*)>0,故第二項(xiàng)的符號(hào)取決于T′(*)。如果電子商務(wù)的發(fā)展可以促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移程度,即T′(*)>0,那么第二項(xiàng)為負(fù)數(shù)。那么,可以得到:

    如果電子商務(wù)的發(fā)展可以吸引勞動(dòng)力留在農(nóng)村,降低勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移程度,即T′(*)<0,那么第二項(xiàng)為正數(shù)。那么,可以得到:

    因此,僅從理論上無(wú)法判斷電子商務(wù)的發(fā)展程度與城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距之間的關(guān)系。還需要進(jìn)一步從實(shí)證上探究電子商務(wù)的發(fā)展程度對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的影響。

    二、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來(lái)源

    (一)模型選擇及變量設(shè)置

    參考程名望和張家平[13]的研究設(shè)置模型,具體模型如下:

    其中:i代表省份(i=1,2,3,…,31);t代表年份(t=2014,2015,…,2018);εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),且服從獨(dú)立同分布;被解釋變量Dis_con表示城鄉(xiāng)居民總消費(fèi)差距。

    關(guān)于城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的衡量方法有多種,例如城鄉(xiāng)居民人均消費(fèi)支出的比值、泰爾指數(shù)法、恩格爾系數(shù)、耐用消費(fèi)品的購(gòu)買率和購(gòu)買意愿等。相對(duì)于其他方法,泰爾指數(shù)可以用來(lái)衡量一組經(jīng)濟(jì)指標(biāo)在不同時(shí)間、區(qū)域和層次范圍內(nèi)的差距,因此本文采用泰爾指數(shù)衡量城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,計(jì)算方法為

    其中:C1t和C2t分別代表城市居民、農(nóng)村居民在t時(shí)期的總消費(fèi)支出(由常住人口數(shù)量乘以人均消費(fèi)額計(jì)算得到);Ct代表城市和農(nóng)村居民在t時(shí)期消費(fèi)的總和(Ct=C1t+C2t);N1t和N2t分別代表城市居民、農(nóng)村居民在t時(shí)期常住人口數(shù)量,Nt代表城市和農(nóng)村居民在t時(shí)期常住人口數(shù)量的總和(Nt=N1t+N2t)。為了研究電子商務(wù)對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)差距的影響,本文分別計(jì)算食品、衣著、居住、交通和通信、生活用品及服務(wù)、教育文化與娛樂(lè)、醫(yī)療保健七大類商品的城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,計(jì)算方法依然采用式(20)的泰爾指數(shù)法。同時(shí),為了排除價(jià)格因素干擾,城鄉(xiāng)居民所有消費(fèi)數(shù)據(jù)以2014 年為基期,以不變價(jià)格進(jìn)行平減。

    式(19)中,解釋變量e_com表示電子商務(wù)的發(fā)展程度。目前學(xué)者研究中衡量電子商務(wù)的發(fā)展程度的指標(biāo)主要有五類:一是電子商務(wù)市場(chǎng)零售商品額與全社會(huì)零售商品額之比[22],該指標(biāo)忽略了各省市之間的差異,可能造成一定的偏差;二是采用間接法衡量電子商務(wù),以各個(gè)省份快遞業(yè)務(wù)數(shù)量乘以一個(gè)權(quán)重來(lái)表示各省份的電子商務(wù)市場(chǎng)零售商品額[13]。其中,權(quán)重等于全國(guó)網(wǎng)絡(luò)商品零售額與快遞業(yè)務(wù)數(shù)量之比,即可以理解為平均每件快遞包含的網(wǎng)絡(luò)零售商品額。該指標(biāo)缺陷是權(quán)重只考慮了不同年份之間的差異,而忽略了不同省份之間的差異,因而可能會(huì)造成一定偏差;三是阿里研究院公布的阿里巴巴電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)[23],該指標(biāo)基于阿里巴巴平臺(tái)海量數(shù)據(jù),直觀反映區(qū)域電子商務(wù)發(fā)展水平,缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)僅包括阿里巴巴一家平臺(tái),忽略其他電子商務(wù)平臺(tái);四是騰訊研究院公布的“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)[24],該指數(shù)以騰訊的產(chǎn)品如微信、QQ 等為基礎(chǔ),能較好反映地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,但其并不直接以電子商務(wù)為基礎(chǔ),故而反映電子商務(wù)代表性相對(duì)較弱;五是學(xué)者根據(jù)公開數(shù)據(jù)運(yùn)用因子分析法構(gòu)建指標(biāo)體系[25],限于數(shù)據(jù)的可得性,在反映電子商務(wù)發(fā)展程度方面差強(qiáng)人意。本文選用《中國(guó)電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)報(bào)告》的電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)指標(biāo)來(lái)衡量電子商務(wù)發(fā)展程度,該指標(biāo)從規(guī)模指數(shù)、成長(zhǎng)指數(shù)、滲透指數(shù)、支撐指數(shù)4 個(gè)維度進(jìn)行分析,較為全面測(cè)評(píng)了全國(guó)各省級(jí)區(qū)域電子商務(wù)的發(fā)展?fàn)顩r,相對(duì)于其他指標(biāo),該指標(biāo)更為全面,代表性和權(quán)威性更強(qiáng)。

    式(19)中,X為一組控制變量,分別包括以下變量:①城鄉(xiāng)居民收入差距Dis_inc,城鄉(xiāng)居民收入差距會(huì)正向影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,本文利用泰爾指數(shù)公式(20)計(jì)算城鄉(xiāng)居民收入差距,為了排除價(jià)格因素干擾,城鄉(xiāng)居民收入數(shù)據(jù)以2014 年為基期,以不變價(jià)格進(jìn)行平減;②人口老齡化程度Aging,年齡結(jié)構(gòu)可以反映一個(gè)地區(qū)的消費(fèi)潛力,人口老齡化是造成城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的重要原因,本文選用地區(qū)65 歲以上人口占總?cè)丝诒戎貋?lái)衡量老齡化程度;③城市化率Urban,城鎮(zhèn)化可能引起城鄉(xiāng)居民消費(fèi)的非同步增長(zhǎng),從而加劇城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,本文選取城鎮(zhèn)常住人口數(shù)與總?cè)丝跀?shù)值的比值來(lái)衡量城市化率;④經(jīng)濟(jì)開放程度Opening,經(jīng)濟(jì)開放程度會(huì)影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,本文選取地區(qū)進(jìn)出口總額占GDP 的比重來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)開放程度;⑤財(cái)政支持力度Finance,政府的財(cái)政政策有利于拉動(dòng)居民消費(fèi),但對(duì)城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村居民消費(fèi)的拉動(dòng)作用并不一致因而會(huì)影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,本文采用政府的財(cái)政支出占GDP 的比重衡量財(cái)政支持力度;⑥產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)Industry,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)會(huì)影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,本文采用第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值與地區(qū)GDP 的比重衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

    (二)數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明

    (1)消費(fèi)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口、收入、開放程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、老齡化程度、快遞件數(shù)(該變量用于穩(wěn)健性檢驗(yàn))等數(shù)據(jù)均來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2014—2018)。城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)從2014 年才開始納入統(tǒng)計(jì),所以數(shù)據(jù)取到2014—2018 年,同時(shí),電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村大規(guī)模開展也始于2014 年,因此樣本可以較好地反映電子商務(wù)在新時(shí)代的發(fā)展特征。

    (2)電子商務(wù)發(fā)展程度數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)報(bào)告》(2014—2018),該指數(shù)由清華大學(xué)電子商務(wù)交易技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室、中央財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)研究院、中國(guó)社會(huì)科學(xué)院、中國(guó)國(guó)際電子商務(wù)研究中心研究院、億邦動(dòng)力研究院聯(lián)合編制,具有較強(qiáng)的權(quán)威性。

    (3)各省年平均降雨量(該變量為工具變量)來(lái)源于各省《水資源公報(bào)》(2014—2018)。

    (4)支付寶賬戶覆蓋廣度指數(shù)(該變量為工具變量)來(lái)源于北京大學(xué)發(fā)布的《數(shù)字普惠金融指數(shù)》,該指數(shù)以支付寶賬戶為基礎(chǔ)進(jìn)行編制,其中覆蓋廣度數(shù)據(jù)的子指標(biāo)包括每萬(wàn)人擁有的支付寶賬戶數(shù)量、支付寶綁卡用戶比例、平均支付寶賬戶綁定銀行卡數(shù)量等。

    三、估計(jì)結(jié)果及分析

    (一)描述性統(tǒng)計(jì)分析

    圖1 城鄉(xiāng)居民總消費(fèi)差距、收入差距的泰爾指數(shù)

    變量的統(tǒng)計(jì)性描述結(jié)果如圖1 和表1所示。由圖1 可知,2014—2018 年城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距和收入差距的泰爾指數(shù)都在逐年下降;由表1 可知,城鄉(xiāng)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)差距中,城鄉(xiāng)居民的衣著消費(fèi)差距較大,而醫(yī)療保健消費(fèi)差距則較??;電子商務(wù)發(fā)展程度的對(duì)數(shù)、百人人均快遞的對(duì)數(shù)兩個(gè)變量均可以看出中國(guó)各省份電子商務(wù)發(fā)展程度并不均衡、差異較大。

    (二)相關(guān)性分析

    由表2 可知,部分指標(biāo)間存在一定的多重共線性,本文利用方差膨脹因子來(lái)估計(jì),結(jié)果見表3,最大的VIF=5.89,小于10,解釋變量間不存在嚴(yán)重的多重共線性。

    (三)總體性回歸結(jié)果及分析

    首先,本文分析了電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)對(duì)城鄉(xiāng)居民總消費(fèi)差距的影響,回歸結(jié)果見 表4。由hausman 檢 驗(yàn) 結(jié)果Prob>chi2=0.0156 可知,該模型應(yīng)選用固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。考慮到省級(jí)面板數(shù)據(jù)可能存在異方差和序列相關(guān),本文在聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差下進(jìn)行固定效應(yīng)回歸,結(jié)果如表4 中回歸結(jié)果(3)所示。由表4 中回歸結(jié)果(3)可知,2014—2018 年電子商務(wù)發(fā)展不僅沒有縮小城鄉(xiāng)消費(fèi)差距,反而顯著加劇城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距。

    其次,本文進(jìn)一步探究電子商務(wù)對(duì)城鄉(xiāng)居民不同門類商品和服務(wù)消費(fèi)差距的影響。在聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差下,使用方程(19)進(jìn)行固定效應(yīng)回歸,回歸結(jié)果見表5。電子商務(wù)加劇了城鄉(xiāng)居民在食品、衣著、生活用品及服務(wù)、教育文化及娛樂(lè)、醫(yī)療保健等方面的消費(fèi)差距,縮小了城鄉(xiāng)居民在居住、交通通信等方面的消費(fèi)差距。因此,2014—2018 年期間,電子商務(wù)對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的直接作用是通過(guò)食品、衣著、居住、生活用品及服務(wù)、交通通信、教育文化及娛樂(lè)、醫(yī)療保健等多路徑同時(shí)進(jìn)行的。

    表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

    表2 變量的相關(guān)性分析

    本文認(rèn)為電子商務(wù)在平衡城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距方面并未發(fā)揮積極作用的原因主要有:

    一是中國(guó)農(nóng)村電子商務(wù)雖然發(fā)展快速,但目前仍處于發(fā)展初期階段,存在著市場(chǎng)主體發(fā)育不健全、物流配送等基礎(chǔ)設(shè)施滯后、發(fā)展環(huán)境不完善和人才缺乏等問(wèn)題,農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展水平與城鎮(zhèn)發(fā)展水平仍存在較大差距?;ヂ?lián)網(wǎng)、物流配送體系等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)仍在持續(xù)推進(jìn)中,農(nóng)村電商主體培育、電商人才培養(yǎng)等工作也在持續(xù)進(jìn)行,隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及、物流配送體系的完善,人才和技術(shù)壁壘的突破,農(nóng)村電子商務(wù)將進(jìn)一步釋放農(nóng)村居民消費(fèi)潛力。但在2014—2018 年期間,電子商務(wù)帶來(lái)的消費(fèi)福利大部分體現(xiàn)在城市居民消費(fèi)增加,由此引起城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距加大。

    二是城鄉(xiāng)居民消費(fèi)各具不同的特點(diǎn),例如,城鎮(zhèn)居民食品消費(fèi)以購(gòu)買為主,而鄉(xiāng)村居民食品消費(fèi)自給自足的比例較高,因此電子商務(wù)更有利于促進(jìn)城鎮(zhèn)居民的食品消費(fèi),進(jìn)而加劇城鄉(xiāng)居民食品消費(fèi)差距;例如,城鎮(zhèn)居民租賃房屋的比例較高,而農(nóng)村居民住房則以自住為主,因此電子商務(wù)更有利于降低城鎮(zhèn)居民的居住消費(fèi),進(jìn)而減少城鄉(xiāng)居民居住消費(fèi)差距;例如,城鎮(zhèn)居民對(duì)衣著、生活用品及服務(wù)的消費(fèi)要求更為講究品牌和品質(zhì),偏向享受型消費(fèi),而農(nóng)村居民對(duì)服裝、生活用品及服務(wù)的消費(fèi)更注重基本滿足,偏向剛需型消費(fèi),故而電子商務(wù)更有利于促進(jìn)城鎮(zhèn)居民衣著和生活用品及服務(wù)消費(fèi)。城鄉(xiāng)居民不同的消費(fèi)特點(diǎn)決定了電子商務(wù)對(duì)其消費(fèi)促進(jìn)作用程度并不相同。

    三是城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村的人口結(jié)構(gòu)并不相同,中國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力持續(xù)向城市轉(zhuǎn)移,部分農(nóng)村已經(jīng)出現(xiàn)“空心化”“老齡化”現(xiàn)象,農(nóng)村人口相對(duì)老幼,而城鎮(zhèn)人口相對(duì)年輕,結(jié)構(gòu)更為均衡。年輕人是網(wǎng)購(gòu)的主力軍,因而電子商務(wù)對(duì)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的促進(jìn)作用更強(qiáng)。

    四是城鄉(xiāng)居民的消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)意識(shí)并不相同,城鎮(zhèn)居民消費(fèi)多不受人情限制,消費(fèi)選擇講究效率和個(gè)性化,而農(nóng)村消費(fèi)受地域局限影響大,講究人情買賣,消費(fèi)選擇相對(duì)局限于熟人圈子,因此電子商務(wù)提供的多樣化消費(fèi)選擇對(duì)城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)促進(jìn)作用更強(qiáng);相對(duì)于城鎮(zhèn)居民,農(nóng)民思想意識(shí)相對(duì)落后,對(duì)互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式的接受程度相對(duì)較低,電子商務(wù)消費(fèi)習(xí)慣尚未完全建立,因此電子商務(wù)對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)的拉動(dòng)作用要弱于城鎮(zhèn)居民。但值得注意的是,電子商務(wù)的巨大優(yōu)勢(shì)也可以反作用于農(nóng)村消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)意識(shí)。一旦農(nóng)民的電商消費(fèi)意識(shí)被激活,消費(fèi)習(xí)慣被改變,農(nóng)村將釋放巨大的消費(fèi)需求。

    表3 變量間的方差膨脹因子

    表4 總樣本的回歸結(jié)果

    表5 子樣本的回歸結(jié)果

    除了受電子商務(wù)發(fā)展程度影響外,城鄉(xiāng)消費(fèi)差距還受到城鄉(xiāng)居民的收入差距、城市化率、經(jīng)濟(jì)開放程度、政府財(cái)政支持力度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素的影響。具體而言,城鄉(xiāng)居民收入差距、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以顯著正向影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,而城市化率、經(jīng)濟(jì)開放程度、政府財(cái)政支持力度等可以顯著負(fù)向影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距。政府應(yīng)進(jìn)一步采取措施提高農(nóng)民收入,并加大經(jīng)濟(jì)開放程度和財(cái)政支持力度,從而平衡城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,本文的研究結(jié)果與以往研究基本一致。

    (四)中介效應(yīng)檢驗(yàn)

    電子商務(wù)的發(fā)展會(huì)影響城鄉(xiāng)居民的收入差距,進(jìn)而影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,因此城鄉(xiāng)居民收入差距可能為電子商務(wù)影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的中介變量。中介效應(yīng)的檢驗(yàn)方法有多種,如逐步檢驗(yàn)法、Sobel 檢驗(yàn)法、Bootstrap 分析法等,其中Bootstrap 分析法可以克服逐步檢驗(yàn)法和Sobel 檢驗(yàn)法在處理小樣本量,小中介效應(yīng)值,或者中介效應(yīng)值不呈正態(tài)分布的情況下統(tǒng)計(jì)功效不高的缺點(diǎn),并且能有效解決變量的測(cè)量誤差以及多重中介模型問(wèn)題。本文參考Bollen和Stine[26]的 研究,使用Bootstrap 分析法探究城鄉(xiāng)居民收入差距在電子商務(wù)與城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距中的中介作用,該方法的原理是針對(duì)已有研究樣本有放回的多次抽樣,構(gòu)建某個(gè)估計(jì)的置信區(qū)間,研究結(jié)果見表6,間接效果Bia-Corrected置信區(qū)間為(-0.0040639,-0.0022064),Percentile置信區(qū)間為(-0.0041731,-0.0022545),兩個(gè)置信區(qū)間均不通過(guò)0,存在顯著的中介效應(yīng)。

    表6 基于Bootstrap 的中介效應(yīng)分析結(jié)果

    表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

    (五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    電子商務(wù)的發(fā)展離不開物流配送的支持,因此也有部分學(xué)者用間接法衡量電子商務(wù)的發(fā)展程度,例如劉長(zhǎng)庚等[27]、方福前和邢煒[15]等學(xué)者采用各省市人均快遞業(yè)務(wù)量表示電子商務(wù)的發(fā)展程度。本文采用每百人所擁有快遞件數(shù)的對(duì)數(shù)來(lái)衡量電子商務(wù)發(fā)展程度,以該變量做模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn),結(jié)果見表7。由檢驗(yàn)結(jié)果可知,不管是總消費(fèi)差距,還是各子項(xiàng)消費(fèi)差距,回歸結(jié)果的系數(shù)和顯著性沒有發(fā)生改變,模型的穩(wěn)健性較強(qiáng)。

    表8 工具變量的回歸分析結(jié)果

    (六)內(nèi)生性問(wèn)題

    考慮到城鄉(xiāng)居民消費(fèi)的差距會(huì)反向影響電子商務(wù)的發(fā)展水平以及模型可能存在遺漏變量等問(wèn)題,模型中核心變量電子商務(wù)的發(fā)展程度可能具有一定的內(nèi)生性。本文選用支付寶賬戶覆蓋廣度指標(biāo)coverage、各省市的年均降雨量rain這兩個(gè)因素作為工具變量。選用支付寶賬戶覆蓋廣度指標(biāo)是因?yàn)橹Ц秾氋~戶覆蓋廣度可以影響電子商務(wù)的發(fā)展程度,但從理論上并不會(huì)影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距;選用年均降雨量指標(biāo)rain是參考方福前[15]的研究,降雨量會(huì)影響居民線下消費(fèi)量,降雨量多的地區(qū)消費(fèi)者更傾向于通過(guò)電子商務(wù)購(gòu)物,因此降雨量會(huì)影響電子商務(wù)發(fā)展,但降雨并不直接影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距。使用工具變量的回歸結(jié)果如下表8 所示。由檢驗(yàn)結(jié)果可知,模型確實(shí)存在顯著的內(nèi)生性,選用的工具變量均通過(guò)了有效性檢驗(yàn),回歸結(jié)果與前文一致,可見本文模型估計(jì)結(jié)果是有效的。

    四、研究結(jié)論與建議

    電子商務(wù)作為“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略落地的重要著力點(diǎn),在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、拉動(dòng)居民消費(fèi)方面起到了重要作用。但由于基礎(chǔ)設(shè)施、市場(chǎng)環(huán)境、技能缺乏、思想意識(shí)等方面的局限,農(nóng)村居民在利用電子商務(wù)方面與城鎮(zhèn)居民存在一定距離。本文從理論和實(shí)證兩方面深入探究電子商務(wù)對(duì)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距的影響和作用機(jī)制,在充分考慮了內(nèi)生性后的穩(wěn)健研究結(jié)果顯示:2014—2018 年中國(guó)電子商務(wù)發(fā)展并沒有縮小城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,反而加劇了城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距;電子商務(wù)通過(guò)城鄉(xiāng)居民食品、衣著、居住、生活用品及服務(wù)、交通通信、教育文化及娛樂(lè)、醫(yī)療保健等多維路徑來(lái)直接影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,通過(guò)城鄉(xiāng)居民收入差距來(lái)間接影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距。研究還證實(shí)城鄉(xiāng)居民收入差距、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以顯著正向影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距,而經(jīng)濟(jì)開放程度、政府財(cái)政支持力度等可以顯著負(fù)向影響城鄉(xiāng)居民消費(fèi)差距?;谝陨辖Y(jié)論,本文提出以下建議:

    第一,完善農(nóng)村電子商務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)?;A(chǔ)設(shè)施是農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展的先決條件,也是影響農(nóng)村居民電商消費(fèi)的基礎(chǔ)性因素?;A(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以從兩方面著手:一是加快農(nóng)村信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高農(nóng)村移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和固定寬帶等互聯(lián)網(wǎng)的普及率,提升農(nóng)村信息化應(yīng)用水平;二是加強(qiáng)農(nóng)村物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),完善縣、鄉(xiāng)、村三級(jí)農(nóng)村物流基礎(chǔ)設(shè)施體系,提高農(nóng)村物流網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和物流配送能力。農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)所需資金量大、周期長(zhǎng)、投資回報(bào)慢,僅依靠市場(chǎng)的力量容易出現(xiàn)“市場(chǎng)失靈”現(xiàn)象,政府需要給予相關(guān)企業(yè)政策支持,例如電信普遍服務(wù)補(bǔ)償機(jī)制等,政企合力,共同建設(shè)農(nóng)村電商基礎(chǔ)設(shè)施。

    第二,改善農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展環(huán)境。農(nóng)村電子商務(wù)受到技術(shù)壁壘、人才缺乏、農(nóng)民思想意識(shí)落后的掣肘,需要大力培育農(nóng)村電商市場(chǎng)主體,強(qiáng)化電商服務(wù)。改善電商發(fā)展環(huán)境可以從兩方面著手:一是引導(dǎo)電商平臺(tái)和服務(wù)中介上山下鄉(xiāng),電商巨頭的農(nóng)村服務(wù)站例如阿里巴巴的“農(nóng)村淘寶”、京東的“京東幫”等可以幫助農(nóng)村居民更快速、便捷地了解電商,增強(qiáng)農(nóng)民網(wǎng)購(gòu)意識(shí),改善農(nóng)村電商發(fā)展的軟環(huán)境;二是大力開展相關(guān)電商教育培訓(xùn),培育農(nóng)村電商人才,滿足農(nóng)村電子商務(wù)的發(fā)展要求。

    第三,提高農(nóng)民居民的收入水平。收入是消費(fèi)的決定性因素,只有農(nóng)村居民收入提高,才能“消費(fèi)得起”、敢于消費(fèi),從而從根本上縮小城鄉(xiāng)居民的消費(fèi)差距。構(gòu)建促進(jìn)農(nóng)民持續(xù)較快增收的長(zhǎng)效政策機(jī)制,增加農(nóng)民收入,可以從以下四個(gè)方面著手:一是推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化建設(shè),推動(dòng)農(nóng)業(yè)人口轉(zhuǎn)移城市,增加城市落戶農(nóng)民的就業(yè)崗位,改善就業(yè)環(huán)境,提高農(nóng)民的工資性收入;二是調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,推進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展,提高農(nóng)民的經(jīng)營(yíng)性收入;三是盤活農(nóng)村資產(chǎn)資源,繼續(xù)推進(jìn)農(nóng)村土地“三權(quán)分置”改革,提高農(nóng)民的財(cái)產(chǎn)性收入;四是調(diào)整和優(yōu)化城鄉(xiāng)間收入分配格局,加強(qiáng)對(duì)農(nóng)民生產(chǎn)生活的公共財(cái)力保障,提高農(nóng)民的轉(zhuǎn)移性收入。

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