參與電商經營有益于農民增收嗎？
——基于內生轉換模型實證分析

○朱婷 夏英 孫東升

（中國農業(yè)科學院農業(yè)經濟與發(fā)展研究所，北京 100081）

一、引言

在我國“大國小農”的發(fā)展格局下，如何提高農民組織化和市場化程度成為現代農業(yè)發(fā)展的應然命題。在實踐探索中，我國農戶有機銜接現代農業(yè)分化出多樣化實現形式，諸如家庭經營本位上衍生出家庭農場和種養(yǎng)大戶兩類變異形態(tài)；通過土地經營權交易生發(fā)農業(yè)產業(yè)化經營組織；土地流轉機制的內生性缺陷促使農業(yè)生產性服務業(yè)并發(fā)。農業(yè)生產體系和經營體系的持續(xù)創(chuàng)新確實使得我國農戶對接現代農業(yè)發(fā)展效率發(fā)生質變。但規(guī)模農業(yè)經營戶僅擁有土地經營權而非承包權且占農戶總數比例不高，農業(yè)產業(yè)化經營組織和農業(yè)生產性服務主體同樣面臨分布密度不均、利益擠壓、流通成本過高等問題，沒有改變我國大部分農戶依舊處于分散和游離的基本面。隨著數字經濟的持續(xù)下沉，信息產業(yè)和農業(yè)產業(yè)的快速并軌融合，農村電商成為兩者交叉融合創(chuàng)新產物，在重塑和優(yōu)化農產品供應鏈上大放異彩，日益成為推動農民現代化轉型的載體工具。為使農業(yè)數字化變革惠農覆蓋面不斷擴大，以商務部牽頭的國家部委啟動電子商務進農村綜合示范縣政策計劃，為試點地區(qū)搭建了以縣鄉(xiāng)村三級農村電商運營體系，旨在構建工業(yè)品下行和農產品上行雙向流通格局，助推農村現代市場體系建成和農民減貧增收。據農業(yè)農村部2021年統(tǒng)計數據，全國已建有農村電商服務站點的行政村共40.1 萬個，共建有農村電商服務站點54.7 萬個，行政村覆蓋率達到78.9%。在此態(tài)勢下，深入揭示農村電商嵌入情境下農戶電商技術使用情況及其經濟效應，對于開辟小農戶與現代農業(yè)對接新路徑具有重要現實意義。

鑒于此，在我國正處于鞏固脫貧攻堅成果和鄉(xiāng)村振興有效銜接的關鍵節(jié)點，本文使用中國農業(yè)科學院農業(yè)固定觀察點數據，借助內生轉換模型剖析電商采納對農戶家庭收入和農戶群體收入差距的影響，試圖回答以下問題：農村電商制度實施新情境下農戶是否真正共享了電商紅利？電商對農戶收入的作用程度和作用方向如何？以期豐富小農戶對接現代農業(yè)發(fā)展理論體系，同時探尋提高農戶有效參與電商經營的實現路徑，為優(yōu)化農村電商政策設計提供理論支撐。

二、文獻綜述

伴隨農業(yè)數字化技術的快速普及和應用，學界和實踐界日益重視以互聯網技術、電商技術、區(qū)塊鏈等為依托的農業(yè)經營管理模式創(chuàng)新和總結。農村電商制度實施前，學界針對采納電商技術對于農戶是“數字紅利”或是“數字鴻溝”未進行過多探討，更多是聚焦“互聯網”“信息化”“淘寶村”等主題研究?，F今，國家全面推進鄉(xiāng)村振興，并將發(fā)展農村電商作為重點關注內容之一，培植力度也不斷加強，這些舉措將農村電商效應帶入研究主流視野。

為精準評價農村電商益農程度，專家們采用了嚴謹規(guī)范的差異化實證分析法進行論證，分別基于省級、縣級或農戶層次的數據檢驗成效，應用用回歸分析法、傾向得分匹配法、雙重差分模型和三重差分模型等不同計量分析方法，揭示了相應的研究結果。唐躍桓等[1]基于電子商務進農村綜合示范政策以及2011—2017 年1 686 個縣的面板數據分析，應用雙重差分方法來識別電商政策效應，得出電商政策能使當地農民人均收入提升約3.0%的結論。周靜等[2]通過對遼寧省5 個地區(qū)的實地調研，運用多元線性回歸模型考察電商行為對農戶人均收入的影響，進一步通過分位數回歸模型和比較系數差，得出參與電商行為對農戶收入差距的影響。李宏兵等[3]則將2009—2017 年阿里研究院“淘寶村”數據與我國縣級指標相匹配，利用中介效應模型和PSM 方法等多種實證方案，檢驗了農村電商發(fā)展對農民增收和城鄉(xiāng)收入差距的影響。曾億武[4]借助江蘇沭陽案例，利用PSM方法實證分析了淘寶村集群形成對農戶群體平均增收和群體內部差異的影響，結果表明，農戶采取電商技術對收入增長有正向影響，但是加劇了群體內部收入不均衡。王岸明[5]以電子商務進農村綜合示范縣為調研對象，應用層次回歸分析分析電商與農民增收間的相關性，認為電商技術能顯著提高農民收入。王瑜[6]對比貧困戶與非貧困戶兩類群體在電商技術采納前提下，兩者經濟獲得感差異。林海英等[7]基于處理效應模型，估計了貧困戶參與電商的扶貧效果。呂丹[8]基于結構方程模型分別測度家庭農場和專業(yè)大戶采納電商的收入變動方向，結果發(fā)現，電商采納對新型農業(yè)經營主體的收入正向影響，并隨著電子商務吸收的加深而同步增長。韓杰等[9]、宋瑛等[10]使用農戶調研數據，采納PSM 方法研究農村電商對異質性農戶家庭收入的影響，認為電商與農戶收入呈正向相關關系。

上述研究為探討電商對農戶收入的作用成效提供了有益借鑒，但現有研究還需在以下三個方面進行完善：一是從研究重點看，研究者偏好于電商對農戶收入變動的絕對量研究，但對電商影響農戶群體間收入差距的重視不夠。二是從成果數量來看，國內僅有少部分學者對電商與農戶收入關系做了研究，其他成果則以信息技術、互聯網技術、農業(yè)數字化、淘寶村等主題出現。三是已有研究應用的測算方法易產生內生性問題。本研究創(chuàng)新點在于，從效率和公平兩個維度，綜合考量參與電商經營對農戶收入變動絕對量和相對量的影響，并利用內生轉換回歸模型化解由農戶行為異質性和遺漏變量導致的內生性問題，既豐富了農村電商經濟效應的理論體系，又強化了研究結果的嚴謹性和可信度。

三、理論分析和研究假設

（一）參與電商經營和農民收入增加

根據農戶決策行為理論，效益追逐動機是農戶行為指揮棒，只有當參與電商經營的預期效用比農戶現采納的市場營銷渠道更優(yōu)，權衡比較利益后，農戶才會轉向采納電商技術。電商能構建擁有時空壓縮、資源聚合和去中心化等特性的虛擬市場[11]，通過降低成本、提高價格和市場拓展三方面提高農戶收入。

首先，因生產經營成本降低而獲益。我國農村市場觸角只延伸至鄉(xiāng)鎮(zhèn)一級，未被農業(yè)產業(yè)化經營組織體系覆蓋的農戶往往需要搭乘交通工具或步行至臨近的鄉(xiāng)鎮(zhèn)或縣級農產品市場銷售產品，但是由于農村地區(qū)公共交通相對不便，且市集有固定營業(yè)時間，為了及時抵達市場，農戶必須承擔對于他們來說較為高昂的交通成本。除此之外，部分地區(qū)農戶在本地市場銷售還需要支付市場攤位費或者市場管理費等營銷費用。采納電商技術后，農戶無縫轉換成獨立的市場經營單元，實現與消費者雙向對接，節(jié)省了市場搜索成本，益貧益農屬性更加凸顯，有助于增加農戶收入。

其次，因農產品價格彈性而獲益。電商憑借突破時空限制和資源集成的技術特性，能將電商平臺使用端打造成信息中心、交易中心、直銷中心、價格中心和體驗中心。在傳統(tǒng)農產品貿易中，農戶根據以往經驗確定售價或被動接受采購商定價，這種簡單的定價方式大多會造成兩種尷尬境地：要么農產品定價未達到最優(yōu)價格，農戶損失潛在利益；要么產品定價過高，銷量不理想，農戶直接效益受損。而電商平臺公開性和信息透明性，農戶網商可無門檻地了解同類農產品市場價格，根據市場整體定價情況構建動態(tài)定價機制，依據同行價格變動同步彈性調整價格，實現農產品溢價，增加農戶經營收入。

最后，因農產品銷量增加而獲益。在現實中，由于自然資源稟賦和經濟社會環(huán)境相似，加之農民的市場開拓能力有限，同一區(qū)域的農戶基本從事同一類型農產品的生產，導致農產品直接銷售的市場范圍局限在本地，這種情況農產品供給是相對飽和的，農戶銷售農產品的邊際收益就相對低下。電商平臺構建了一個虛擬農產品交易市場，彌補了農戶線下市場銷售渠道分布不均衡，線上線下融合的無界銷售并行，最大限度地拓展農戶貿易行為邊界，可將農產品信息傳遞至本地市場圈層之外的區(qū)域，填補了產品營銷真空地區(qū)，大大提高了農戶跨區(qū)域競爭。

基于此，本文提出研究假說H1：電商參與能增加農戶家庭內部收入。

（二）參與電商經營和農戶收入差距

古典經濟學收入分配理論提出，農民家庭收入由資源稟賦占有量和資源要素價格決定[12]。假定資源要素價格由市場調控，農戶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實中，全部農戶難以具有完全同質和等量的人力資本、社會資本和物質資本[13]，而個人稟賦異質性又會體現在農戶接觸電商機會、電商經營參與限度、操作電商平臺的能力、技術采納經濟效果等維度存在不均等性和差異化，可能會使得數字紅利一定程度上轉換成數字鴻溝[14]。具體來說，受教育程度和培訓經驗所形成的人力資本會顯著影響農戶參與電商經營成效，農戶文化素養(yǎng)越高、電商知識培訓經驗越多，對電商知識的掌握和消化能力越強；社會關系網絡電商農戶數量越多，接觸電商資源和模仿親友參與電商經營的概率越大，使用電商技術的摩擦成本相應降低；區(qū)域電商基礎設施越完善、家庭信息化工具數量越多，農戶應用電商技術的可能性越高。

進一步而言，電商使用先行者可以通過電商技術的市場規(guī)模乘數效應和潛在差異需求規(guī)模乘數效應獲得信息資本積累優(yōu)勢，實現資源資產的互聯網資本化，進一步拉大農戶群體內部收入差距[15]。已有研究證實，農戶的數字化能力差距產生繼發(fā)性的二級信息鴻溝，體現在互聯網技術使用能通過影響農業(yè)生產效率進而強化農戶農業(yè)經營性收入不平等[12]，而電商農戶的財富積累效率高于非電商農戶；電商農戶可以享受到高效的市場信息周轉率，及時作出生產經營決策調整，供給適銷對路的農產品，得到更高的農業(yè)收益回報。但是，理論界有關電商對農戶群體間收入差距的作用成效見解不一，甚至出現觀點相左的情形。諸如，部分專家認為，電商參與行為異質性確實拉大農戶收入差距[15]，而有些專家則表明電商能通過互聯網人力資本聚集和產業(yè)發(fā)展，縮小城鄉(xiāng)居民收入差距[16]。在農產品商品化循環(huán)系統(tǒng)中，農戶往往處于農產品供應鏈前端，未能過多參與流通增值環(huán)節(jié)，也不能如愿獲取農產品最終市場價格，對下游流通主體和農產品供求市場依賴程度極高。但是電商是一種短鏈經濟形態(tài)，可以“去中間化”“去中心化”，實現農戶直面農產品供求市場，獲取流通價值和農產品溢價。

理論上來說，因資源稟賦和行為能力等差異，農戶采納電商技術意愿和使用電商平臺所產生的經濟效應各有不同，最終體現在農戶群體收入效應差距，即對于家庭資源稟賦和外界電商發(fā)展環(huán)境更優(yōu)的農戶，越能接觸和憑借電商技術享受數字紅利。

基于此，本文提出研究假說H2：電商參與擴大了農戶群體間收入差距。

四、研究設計

（一）數據來源

本文利用2018年中國農業(yè)科學院農業(yè)固定觀察點的數據，檢視參與電商經營對農戶家庭收入的影響。為保障樣本有效性和降低異方差的影響，本文剔除問卷中關鍵變量缺失值、極端值和錯誤值，并按分位數界限0.025進行雙側縮尾以降低極端值對研究結果的影響，共篩選出1 565個基準樣本量，涉及山東、河北、河南和吉林4省12個縣（市）。

（二）變量選取與描述性統(tǒng)計

1.核心解釋變量

本文因變量使用“農戶家庭人均凈收入”來衡量，選擇依據有二：其一，由于每個農戶家庭資源稟賦和個人特質等眾多因素的異質性，行為表現具有差異性，被解釋變量為人均凈收入能展現出農戶生產經營投入效率的差異性[17]；其二，為了消除極端值帶來的異方差干擾，對農戶家庭人均凈收入進行對數化處理。

2.處理變量

本文將電商農戶界定為銷售農產品的主要渠道是電子商務，對應問卷設定關于銷售農產品主要渠道的選題，問題選項選擇“電子商務”則賦值為1，否則賦值為0。

3.控制變量

本文將農戶資本和資源稟賦作為控制變量，包括戶主年齡、受教育程度、村干部身份、家庭人口數、兼業(yè)情況、農業(yè)培訓、經營規(guī)模情況等個人特征，農戶的自身特質會影響決策思維，產生多樣化行為結果，最終體現在農戶收入上。同時，本文還控制村集體經濟發(fā)展情況、互聯網接入和區(qū)域特征。村集體經濟發(fā)展良好既意味著村莊產業(yè)基礎和交通設施相應較好，更表明村莊資源整合優(yōu)化能力強，這都會影響農戶采納電商的成本和積極性；為區(qū)分互聯網普及和電商使用對農民收入水平的影響，借鑒邱子迅和周亞虹[18]的研究，研究還將是否接入互聯網納入代理指標體系。

4.識別變量

2018年國家電子商務進農村綜合示范縣試點真正落地時間是9月，政策具有滯后效應。借鑒熊雪和聶鳳英[19]的研究，本文將“是否為2016 年或2017 年的電子商務示范縣”作為識別變量。選擇依據是作為電子商務示范縣，縣域內農戶會受政策激勵，調整電商參與行為決策，但該指標又不直接作用于農戶家庭收入。

主要指標的描述性統(tǒng)計結果如表1所示，整體樣本農戶呈現年齡偏大、受教育程度較低、兼業(yè)化程度低、財產性收入不多、家庭接入互聯網較少等特征。對比具有行為差異性的處理組電商農戶和控制組非電商農戶，發(fā)現兩者在耕地面積、區(qū)域特征和人均凈收入（對數）方面有較大差距，電商農戶家庭人均耕地面積和人均凈收益遠高于非電商農戶，在其他變量測度上的統(tǒng)計差距不顯著。

表1 變量描述性統(tǒng)計

（三）模型構建

1.內生轉換回歸模型

在控制其他變量條件下評估電商使用與農戶收入間的關聯性，本文構建如下基準收入模型：

其中，i表示農戶類型，被解釋變量Y表示農戶家庭人均凈收入對數，Di是指農戶參與電商行為的虛擬變量，Di=1表示農戶使用電商，Di=0表示農戶未使用電商；Xi是指控制變量，α為常數項，β、γ為回歸系數，ε是隨機干擾項。

由于電商銷售是一個生產經營決策自我選擇問題，農戶的決定行為是非隨機的，樣本農戶的資源稟賦和主觀意識不完全相同，可能存在未知的“選擇性偏差”。采用OLS估計采納電商技術對農戶收入的影響，會造成選擇性偏差和遺漏變量引發(fā)的內生性問題。

綜合考慮樣本農戶選擇偏差和異質性因素，本文選用內生轉化回歸模型（ESR）測度電商對農戶收入影響，它既可以消解不可觀測性變量導致的偏誤[20]，又能同時關注做出和未做出某種決策行為兩個狀態(tài)下差異化情況，還能基于反事實分析法評估使用電商的增收效應。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模型，再對農戶參與電商行為決策方程和收入結果方程進行聯合估計，對比收入差異。

基于ESR模型的農戶電商使用行為選擇方程為：

是否使用電商的農戶收入效應表達式為：

其中，D*i是指相應于是否使用電商的虛擬變量Di的潛變量；Zi對應于影響農戶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至少存在一個識別變量不含于Xi，且該因素直接作用于農戶決策行為但是不直接影響農戶收入水平[21]。參照相關文獻和數據可獲性，本文選用“是否為電商示范縣”作為識別變量。δ、vi分別為系數和隨機誤差項。

由于不可同步觀察到農戶兩種行為情境下（參與或不參與）的收入水平，且不可觀測性因素可能同時影響決策行為方程和收入效應方程，導致corr(v,ε)≠0，此情形下若采用OLS估計收入效應得到的是發(fā)生偏差的實證結果，而內生轉換回歸模型會將該問題視為缺失數據，并將行為選擇方程測算得到的逆影響比率λTi、λUi帶入收入效應方程，從而是否使用電商的農戶收入效應表達式可轉換成：

式中，λTi、λUi代表選擇偏差，φTv=cov(εT,v)、φUv=cov(εU,v)，表示聯合方程誤差項的協(xié)方差，若兩者在統(tǒng)計上顯著，則表明電商使用對農戶收入有干擾，使用ESR糾正偏誤是有必要的。

ESR模型能通過對比真實情景和反事實情景下農戶收入水平差異。實質上分為使用電商農戶收入、未使用電商農戶收入、使用電商的農戶若沒有使用電商的收入以及未使用電商的農戶若使用電商的收入等四種情景，對應的結果變量的條件期望可用以下方程表達：

從而可得，使用電商的農戶收入平均處理效應（ATT）是公式（1）與（3）之差，未使用電商的農戶收入平均處理效應（ATU）是公式（4）與（2）之差，可表達為：

2.Fields收入差距分解法

電商參與行為作用農戶的范疇不僅限于農戶家庭內部收入，還對農戶群體間的收入差距產生干擾。因此，本文還利用Fields收入差距分解法測度電商參與對農戶收入差異的貢獻度。該方法實操步驟是：

公式（7）中，lnYD表示為農戶使用電商所帶來的增收，Di為是否使用電商，βi為增收效應影響系數。當時Di=1，βi=ATT，當時Di=0，βi=ATU。對公式（7）兩邊同時求方差得到:

并進一步轉化，對式（8）公式兩邊同時除以可得使用電商對農戶群體收入差異的貢獻度：

五、實證結果和分析

（一）參與電商經營決策行為模型與農戶收入效應模型聯立估計

經Stata15.1 軟件對農戶決策行為方程和收入效應方程聯合估計，輸出回歸結果如表2所示。兩階段聯合方程獨立性LR檢驗呈現5%顯著性水平，表明實證結果拒絕了決策行為方程與收入效應方程相互獨立的假設。模型擬合度Wald檢驗在10%水平上顯著，且誤差項相關系數r2在5%水平上顯著，論證了收入效應模型存在選擇性偏差，也就是說可觀測性和不可觀測性因素干擾著農戶使用電商的行為選擇和人均凈收入，這側面說明運用ESR模型修正基準收入模型的合理性。

內生轉換回歸模型第一階段是對決策行為模型進行分析。本文處理變量定為是否采納電商，若是回歸系數為正，則說明該自變量與農戶決策行為呈正向相關，即表明該變量有助于提高農戶使用電商的概率。如表2 第二列決策行為模型結果所示，耕地面積、村集體經濟發(fā)展、所處區(qū)域和電商示范縣回歸結果為均在1%顯著水平上正向作用于農戶決策行為，而其他因素對農戶行為影響不顯著。

表2 參與電商決策行為模型和收入效應模型聯立估計結果

耕地面積回歸系數為0.00586 且顯著性為1%，說明耕地面積是農戶決策行為重要影響因素，耕地面積越大，農戶愿意采納電商的可能性越高。原因在于，農戶耕地面積越大，農業(yè)產出越多，對市場化服務訴求越高，更愿意使用電商增加銷售渠道用以穩(wěn)定收入；村集體經濟發(fā)展變量回歸系數為0.425 且在1%水平上顯著，即村集體經濟發(fā)展越好越能促進農戶使用電商。村集體經濟發(fā)展好的村莊，基礎設施和村莊文化越好，均有利于電商產業(yè)發(fā)展；農戶所處地理區(qū)位的融入行為在1%的水平上顯著正相關。也就是說，農戶處于東部地區(qū)參與電商經營的積極性更高；電商示范縣回歸系數為0.447，是多個控制變量中顯著性水平最高的。電商政策利好環(huán)境下，政府會通過電商宣傳、培訓和補貼等手段鼓勵新型農業(yè)經營主體采納電商技術，電商資本積極下鄉(xiāng)，以及引導農戶參與電商經營。

此外，年齡、兼業(yè)情況、農業(yè)培訓三個變量與農戶決策行為關聯系數為正，但是未通過統(tǒng)計顯著性驗證，理論上不構成農戶行為干擾重要因素。

內生轉換回歸模型第二階段是對收入效應的分析。該研究結果報告于表2 第三、四列，兼業(yè)情況和村集體經濟發(fā)展水平均對農戶收入產生正向影響，且二者在控制組作用程度更大。電商農戶和非電商農戶的兼業(yè)化程度均在1%顯著水平上正向影響農戶人均凈收益，緣由在于，一方面工資收入是家庭收入的重要組成部分。相較于農業(yè)經營收入，普通農戶從事非農職業(yè)的比較效益偏高，相應的工資性收入占比也較高。另一方面對于兼業(yè)化程度高的電商農戶來說，農戶因為在城市務工，視野相對開闊以及對農業(yè)經營收入依賴性減弱，對電商技術認知相應提高，且愿意嘗試新鮮技術的風險態(tài)度閾值提高，參與電商經營的磨合成本降低，能夠極大利用數字技術提高家庭收入；村集體經濟發(fā)展對收入的影響為正，作為村集體成員的農戶，村集體經濟發(fā)展越發(fā)達，農戶財產性收入越高，這是基本定律；互聯網介入對非電商農戶影響顯著但是不作用于電商農戶?？赡芙忉屖腔ヂ摼W的作用沒有被電商技術全部吸收，未使用電商的農戶可能會通過互聯網其他渠道獲取市場信息和銷售農產品，進而增加家庭收入。

（二）參與電商經營對農戶收入水平的處理效應分析

經處理組平均處理效應測算公式（5）和控制組平均處理效應測算公式（6）可得農戶增收效應的實際效果見表3。表3中的9.132和8.551兩個數值分別表示事實結果，8.112和8.738兩個數值是基于內生轉換回歸模型下測度出反事實情境下的結果。

表3 中電商農戶在事實和反事實情境下的收入，兩者凈收益之差最終體現為ATT。ATT=1.019且在1%水平上顯著，其意涵可解讀為若同一個農戶由現實情境下使用電商改為拒絕使用，其收入平均處理效應將由9.132下降至8.112，其收入的平均處理效應下降了1.019，下降比例為11.159%。與之相對應的是，ATU=0.187，反映了非電商農戶的平均處理效應在1%顯著水平上產生正向促進作用，其收入水平處理效應將上升0.187，上升比例2.187%。

表3 參與電商對農戶收入水平的處理效應

為更直觀地了解電商參與的增收效應，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，實線表示的是實際情境下的農戶擬合收入，虛線表示反事實情境下的農戶假設收入。由ATT概率密度分布圖顯示（見圖1），若電商農戶選擇不使用電商，其收入概率密度分布曲線大幅度向左大幅度移動，表明農戶家庭人均凈收益水平顯著下降。由ATU概率密度分布圖顯示（見圖2），若非電商農戶調整決策行為，概率密度分布曲線輕微右移且波峰拔高很多，說明非電商農戶在反事實情形下，樣本農戶收入有所增加，且因各農戶資源稟賦相異，部分農戶所獲取的電商技術紅利遠高于其他農戶。

圖1 ATT概率分布圖

圖2 ATU概率分布圖

綜上，假說H1成立。

（三）參與電商經營對農戶群體間收入差距的貢獻度分析

為進一步驗證參與電商經營對農戶收入效應的作用深度和方向，本文利用Fields收入差距分解法中的公式（9）考察農戶收入績效的貢獻度。依據公式進行收入差距分解，計算結果如表4 所示，參與電商經營對農戶群體收入影響的分解結果為正值，顯示參與電商確實擴大了農戶間收入差距，貢獻度達到2.147%，假說H2成立。

表4 參與電商的收入差距貢獻度

究其原因在于，電商農戶和非電商農戶由于接入電商技術鴻溝和參與電商經營鴻溝生成了收益鴻溝。具體來說，在電商資源分布不均衡的現實背景下，部分普通農戶因為數字技能缺失、組織載體缺位、農業(yè)要素稟賦不足等，不能如期進入電商大市場或參與深度不夠，未能享受普遍、等量、同質的數字要素，缺少機會參與電商經濟活動，成為遠離電商紅利的邊緣群體。相較于電商農戶，電商技術和電商市場信息形成的知識落差，不僅不能提高非電商農戶的技術福利獲得感，反而增加了非電商農戶利益相對剝奪感，電商紅利享受權利缺失進一步可能造成非電商農戶存在被電商主體強勢排斥在本地市場和電商市場之外的風險。在這個意義上來說，農村電商制度普惠性和靶向性不足造成的負向效應，大大削弱了制度實施的信度和效度，這顯然與消除線下流通渠道失衡的制度設計初衷相背離。另外，農戶參與電商經營不僅可以獲得農業(yè)經營收入的增長，而且電商產業(yè)鏈構建起的商業(yè)生態(tài)體系會無形中把融入農戶打造成電商產業(yè)職業(yè)工人，這種間接溢出效應無法有效量化和測度，誘致低估電商增收效應。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為驗證內生轉換回歸模型的合理性和可靠性，本文通過采用OLS 估計和更換因變量兩種方式進行研究結果穩(wěn)健性檢驗。

1.更換方法。全樣本用OLS 估計的回歸系數為0.254，該結果在1%水平上顯著。對比ESR模型回歸系數ATT發(fā)現（見表5），農戶收入效應統(tǒng)計相關系數下降了，這說明由于忽略了農戶選擇偏差和遺漏變量的問題，導致研究結果偏誤，一定程度上低估了應用電商對農戶增收的影響。

表5 不同方法結果比較

2.更換變量。在這一檢驗環(huán)節(jié)，本文將因變量更換為農戶家庭總收入（對數），估計結果如表6所示。兩階段聯合方程獨立性LR 檢驗呈現5%顯著性水平，模型擬合度Wald檢驗在1%水平上顯著，且誤差項相關系數r2在1%水平上顯著，這與上文模型結果保持一致，說明有必要糾正由不可觀測變量引起的農戶選擇偏誤。從決策行為模型來看，農戶行為仍受制于耕地面積、村集體經濟發(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。有關收入效應方程兼業(yè)情況、互聯網使用、村集體經濟發(fā)展情況的解讀與上文一致，不再贅述。本文著重關注新增的顯著性指標，即家庭人口數在1%顯著水平上對全部樣本農戶收入產生正向影響，可能的解釋是家庭人口數與勞動力人數基本呈正比，家庭總收入會相應增加。

表6 參與電商決策行為模型和收入效應模型聯立估計結果

總的來說，運用內生轉換回歸模型得到的測算結果具有良好的穩(wěn)健性。

六、結論與建議

（一）主要結論

本文以參與電商經營對農戶收入績效的影響機理為邏輯出發(fā)點，基于中國農科院固定觀察點數據，剖析了農戶采納電商技術對其收入的作用程度及其作用方向，驗證了電商使用能顯著增加農戶收入，參與電商經營農戶若將經營行為修改為不參與電商經營，其收入降幅可達11.159%；未參與電商經營農戶若參與電商經營其收入可提升2.187%。研究進一步檢驗了參與電商經營拉大了農戶群體間的收入差距，貢獻度為2.147%。此外，實證結果還說明，耕地面積、村集體經濟發(fā)展、所處區(qū)域和電商示范縣顯著正向影響農戶電商參與行為決策，互聯網使用正向促進非電商戶家庭收入。

事實上，電商農戶不僅可以獲得家庭收入的增長，而且電商產業(yè)會無形中把參與農戶打造成電商產業(yè)工人，這種間接溢出效應無法有效量化和測度，誘致電商增收效應的低估。

（二）政策建議

基于以上研究結論，為極大化發(fā)揮電商惠農效能，本文提出以下幾點政策建議：

1.以財政金融為支點，營造有利于農村電商經濟發(fā)展的政策環(huán)境。財政政策支持重點是對特色產業(yè)培植、電商培訓開展、電商技術采納、金融貸款等方面給予政策性補貼，為農戶穩(wěn)定融入電商供應鏈提供持續(xù)利好的宏觀環(huán)境。其中，金融政策支持是重點，建議通過農產品供應鏈金融打通電商供應鏈各主體，使之建立緊密的利益共同體，抱團發(fā)展。

2.動員社會力量，大力開展農戶電商技能提升工作。堅持縣域電商公共服務中心或政府培訓服務為購買主體的基礎上，鼓勵電商公司、電商協(xié)會、職業(yè)學校、電商合作社、新農商等多元主體參與進來，共同打造電商技術培訓主體資源庫，同時要動態(tài)優(yōu)化電商培訓內容和時間設置，供給需求對口的精細電商培訓，提高培訓效率。

3.考慮到農戶的資源稟賦差異，重視電商參與所引致的收入差距拉大趨勢。政府應強化對弱勢農戶的政策資源傾斜力度，重點引導弱勢農戶優(yōu)化生產要素投入結構，改變粗放型發(fā)展方式，彌合農戶群體間數字鴻溝。

4.創(chuàng)新電商經濟欠發(fā)達地區(qū)一攬子扶持政策，激活產業(yè)化經營組織信息化建設的活力。建立健全政策扶持對象的精準識別機制，完善判定標準，區(qū)分電商服務商和農產品電商供應鏈組織，盡可能地將優(yōu)惠政策投向未采用但適合開展電商的農業(yè)產業(yè)化經營主體，將補貼增量資金向已輻射帶動農戶的農業(yè)產業(yè)化經營主體傾斜，繼續(xù)保持對已信息化的農業(yè)產業(yè)化經營主體通過以獎代補、貸款貼息、產業(yè)基金等多種方式進行支持，保持其輻射帶動農戶能力。