电商减贫的物流调节效应研究——基于地级市的数据

唐红涛，向宇腾

(湖南工商大学 经济与贸易学院，湖南 长沙 410205)

一、引言

贫困问题一直以来都是我国全面建成小康社会的突出短板。2019年中共中央一号文件强调要决战决胜脱贫攻坚，不折不扣完成脱贫攻坚任务。党的十八大以来，我国减贫工作效果显著，贫困人口稳定脱贫，减贫方式日益多样，其中电商减贫方式在诸多减贫方式中引起重视。2019年国务院办公厅《关于深入开展消费扶贫助力打赢脱贫攻坚战的指导意见》要求消费扶贫要拓展销售途径，支持贫困地区完善网络基础设施和公共服务平台，在有条件的贫困地区设立电商产业孵化园，培育规模化电商企业，同时还强调打通以县乡村三级物流配送体系为载体的供应链体系。2019年中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于促进小农户和现代农业发展有机衔接的意见》再次强调深化电商扶贫频道建设，开展电商扶贫品牌推介活动，推动贫困地区农特产品与知名电商企业对接，合理配置集贸市场、物流集散地、农村电商平台等设施。相关政策的陆续出台助推农村电商迅猛发展，越来越多的贫困户利用农村电商脱贫致富。据《2019年第1季度中国农村电商市场研究报告》有关数据显示，2018年全年我国农村网络零售额达到1.37万亿元，2019年第1季度农村网络零售额为4012.9亿元，较上个季度环比增长率为5.3%。物流是发展农村电商和电商减贫的关键，如河北省承德市邮政管理局出台一系列邮政业和快递企业服务农村电商发展的文件，搭建“邮政+快递+电商”模式，推动邮政、快递、农村电商企业协同发展、资源共享；福建省福安市松罗乡通过“电商+物流”模式减贫，助推乡村振兴，在客运站大楼建立农产品电商中心、物流服务中心，整合各类商贸流通资源，设立三级服务网点，完善农产品配送体系，突破农村物流配送瓶颈，促进农业增效和农村增收。由此可以看出物流通过打通农产品进城与消费品下乡、促进农村社会发展调节电商减贫效应的大小和方向，带动贫困人口脱贫。

由此，本文基于2007—2017年全国285个地级市的面板数据，构建以物流为调节变量的调节效应模型，采用层级回归方法进行对这一调节效应进行实证分析，并进一步从三大区域对物流、电商与减贫之间的关系进行检验。

二、文献综述

在电子商务和互联网飞速发展的背景下，电商减贫作为一种新兴减贫方式日益受到国内外学者关注。国内外学者主要集中研究电商减贫模式、电商减贫作用路径以及电商减贫的影响因素。电商减贫模式主要体现为以平台为主体、以扶持特色农产品和产业为核心、以实现贫困地区可持续脱贫为目标的电商生态系统，如肯尼亚M-Pesa移动支付生态系统(Kendall等，2011)[1]、面向贫困群体的综合服务生态系统(Jha等，2016)[2]、中国淘宝村(Leong等，2016)[3]、中国陇南模式(Li等，2019)[4]等。在农村电商发展良好的地区已形成多种先进电商减贫模式，最具代表性的是沙集模式(汪向东、张才明，2011)[5]、通榆模式(覃伟华，2018)[6]、清河模式(王鹤霏，2018)[7]、武功模式(张夏恒，2017[8]、淘宝村模式(刁贝娣、陈昆仑，2017；李秋斌，2018)[9][10]。

电商减贫的作用路径方面。汪向东和张才明(2011)[5]认为应高度重视和促进农村电商在减贫中的作用。刘婧娇和董才生(2018)[11]从农村贫困问题症结的视角入手，发现电商扶贫更多的是一种参与式增能，它肯定农村贫困人口的主体性地位。聂凤英和熊雪(2018)[12]则从“点—线—面”来分析“涉农电商”的减贫机理。王盈盈等(2017)[13]以广东省五华县为例，运用“行动者网络理论”方法，发现农村电商的减贫路径为在引发当地的经济形态发生变化的同时重塑地方社会网络关系。还有学者认为电商减贫的主要路径是扶持贫困户进行网上销售、改善农村电子商务发展基础和强化社会资源的统筹(汪向东、王昕天，2015)[14]。

电商减贫的影响因素方面。国内外学者认为影响电商减贫的主要因素有基础设施(张夏恒，2018)[15]、人力资本(侯正兴，2018)[16]、产品品牌(颜强，2018)[17]、金融发展(朱晓莉等，2016；冷晨昕、陈前恒，2017)[18][19]、市场条件(郑新煌、孙久文，2016)[20]。其中，基础设施是发展农村电商亟须解决的关键问题，主要体现为网络、物流等硬件设施问题。学者们进一步认为物流问题是农村电商发展的关键，也是电商减贫的关键问题，物流发展水平制约着电商减贫效率。Omamo(1998)[21]研究了运输费用与农业收入有着重要的影响，应改善农村道路网络，降低运输成本，以满足粮食需求通过国内生产和推进专业化，进而提高农业收入(Palmer-jones、Sen，2006)[22]。文龙光和潘立军(2011)[23]针对贫困地区由于基础设施的不完备，而导致的电子商务物流配送成本高、时间长、配送体系不完善，提出基于区域客运班车系统的配送解决方案。赵志田等(2014)[24]通过构建一个农产品电子商务物流识别模型，并对其进行检验，这一模型能够提高农产品流通效率和效益，增强农产品企业市场竞争能力。各种物流模式，如“县域快速集聚模式”、“县域物流集聚+同城配送模式”、干线生鲜“绿色通道物流”运输模式等能大幅度降低运输成本、仓储保险成本以及损耗成本，极大提高扶贫效率(胡文岭等，2017)[25]。华慧婷和赫渊晓(2018)[26]总结目前我国农村物流的主要三种模式，发现第四方物流公司在“最后一公里”配送中具备优势。

通过梳理以上文献，发现国内外学者均认为电子商务对减贫有显著的正向作用，物流与电商减贫有关。但大部分学者都把农村物流作为影响农村电商和电商减贫的一个重要因素，并未从调节作用的视角出发研究三者之间的联系。鉴于此，本文的边际贡献可能在于：第一，本文以物流调节变量为研究视角，探讨物流对电商减贫是否存在正向调节作用。第二，本文以我国285个地级市作为研究样本，选取2007—2017年面板数据，数据样本量大，得到的结论可信度较高，比较准确地理解物流对电商减贫效应的影响。

三、概念模型

电子商务的发展，一方面能够直接或间接拉动贫困地区的经济增长。电商本身就能直接拉动本地区的经济增长，电商还能带动相关产业如农业、第三产业发展，提供更多就业机会和岗位，提高贫困群体收入；另一方面能够从生产成本和生活成本两方面降低贫困群体的成本。电商的发展使大量物美价廉的消费品涌入到农村市场，让贫困户有更多更好选择的同时还能降低购买成本，减少部分支出。此外，还有助于提高贫困户的减贫能力，减贫能力既包括人力资本能力、物质能力、自然环境能力也包括通过电商和信息工具合理利用这些资源的能力，缓解贫困群体“能力贫困”。物流是作为农村电子商务必不可少的环节之一，它是影响农村电商发展的重要因素。发展农村电商，需要完善的物流体系的支撑与扶持。因此，本文将物流作为调节变量，即电子商务与扶贫效率之间关系的方向和强弱受到物流的影响。若物流的发展比较落后，电商扶贫效率就会大打折扣；若贫困地区物流基础设施完善、运输条件优越，则电商扶贫效率就会大大提高。如图1所示，本文从以下三个方面来阐述物流对电商减贫的调节效应。

图1 物流调节效应示意图

一是农产品进城方面。物流是连接农产品生产和电商农产品销售的重要桥梁，电商农产品进城涉及物流的诸多环节，如包装、仓储、流通加工、运输、配送等。卢迎春等(2015)[27]研究发现农产品具有以下特点：易腐烂毁损变质、需低温冷藏保鲜。此时，建立科学、系统、高效的现代农业物流配送系统会提高农村电商农产品的高质量性、安全性、到达及时性，实现电商农产品价值最大化，贫困户农产品、电商企业和城镇消费者的有效对接，延伸电商产业链、价值链，从而提高贫困户生产整体效益，最大限度节约农产品的物流运输成本，提高贫困户收入水平。在流通领域，传统农产品销售由于流通环节多、流通渠道长、流通成本高而陷入产销困境。产销一体化的物流模式和农村电商能够对电商农产品物流市场进行细分，从而使得农产品物流主体间市场分工明确，实现优质农产品跨区域、跨市场产销衔接，降低电商农产品上行过程中的流通环节成本，使电商流通渠道更为畅通，降低贫困的生产经营成本，带动贫困户增产增收从而达到减贫。

二是消费品下乡方面。随着各大电商和物流企业纷纷瞄准农村市场，一方面，贫困户通过在网上采购农资等生产原材料以及生产环节所需的物资，快捷、方便的物流能够保障农业生产的顺利进行，在节约生产准备工作时间的同时降低农业生产经营成本；另一方面，贫困户网购生活用品，在获得比实体店便宜价格的同时有了多样化选择，迅速快捷的物流使贫困户做到足不出户便能购买全球范围的商品，提高贫困农民的实际购买力，促进贫困户消费升级，提升贫困户的幸福指数。

三是农村社会发展方面。随着电商扶贫的开展，农村的物流、网络、公路等配套设施都会逐步改善，促进贫困地区一二三产业融合，形成良性的商业循环；村级及村级以上的电子商务物流站(点)，能够为贫困户提供信息化服务，打通农产品销售渠道，同时还为贫困户提供网上代买服务等；增加贫困户的就业，通过物流与农村电商企业吸引与安置贫困户就业。使得在乡待业人员投身到物流配送工作，提高其待遇和社保水平，不仅解决物流企业招人难、留人难、养人难问题，还为一些有部分劳动力的贫困户提供了工作机会，依靠自身获得收入；同时，物流体系的完善使得一些农产品为了满足物流的需要，其生产更加规范化、专业化，还可以增加产品的附加值，促进贫困地区经济发展。此外，处于地理位置优势的贫困地区可利用其物流成本低，吸引电商企业入驻，从而促进当地经济发展而改善贫困。如陕西省武功县根据其资源及区位条件，充分利用其物流成本低优势，聚集大量电商企业，电商企业充分利用当地物流优势及其比较优势，提高电商交易效率。

综上所述，在农村电商发展现阶段，物流会对电商与扶贫效率的关系产生调节效应，并且其调节效应为正。因此提出待检验的理论假说：

H1：物流对电子商务和减贫效应之间的关系具有调节作用。

H2：物流能够正向调节电子商务和减贫效应之间的关系。

四、调节效应实证检验

(一)样本选取与数据来源

本文以我国285个地级市作为样本，选取2007—2017年各地级市的面板数据来进行调节效应实证研究。其中，2007—2017年贫困数据来源于《中国区域经济统计年鉴》、各省市统计年鉴和各市统计公报。电子商务、物流、固定资产投资、金融和GDP数据来源于《中国城市统计年鉴》、各省市统计年鉴和各市统计公报①。

(二)变量选取与描述性统计

(1)被解释变量：减贫效应。衡量贫困水平的指标主要有贫困发生率(Aaberge等，1997；Ren等，2017)[28][29]、Sen指数(Sen，1979)[30]、FGT指数(Foster等，1984)[31]、贫困矩、农村居民人均可支配收入、农村居民人均消费水平、恩格尔系数等。由于国家及各省市统计部门每年未发布各地级市的贫困人口数和贫困发生率，因此无法采用贫困发生率、Sen指数、FGT指数等衡量地级市贫困水平。此外，地级市人均消费水平和恩格尔系数的缺失值较大，也无法采用。由于减贫目的一般是实现贫困人口收入的提高，因此，本文借鉴丁建军和周书应(2018)[32]的做法，采用农村居民人均可支配收入的自然对数(lnpov)来衡量减贫效应②。农村居民人均可支配收入水平越高，减贫效应越高。

(2)核心解释变量：电子商务和物流。考虑到数据的可得性，本文选用移动电话年末用户数的自然对数(lnec)作为衡量电子商务发展程度的指标。移动电话用户数越多，电子商务发展程度越高。关于物流指标的衡量，目前并没有一个能够完全代表物流的指标，大多从不同层面来描述物流的发展水平，如货运量、物流总额、物流业增加值、物流业从业人数、社会物流总额等。但由于地级市层面货运量的数据较全面，并且货运量包括公路、铁路、水路、民航等运输量，能够在一定程度上体现物流的发展水平。因此，本文选取货运量的自然对数(lnlog)作为衡量物流发展水平的指标③。货运量越多，物流发展水平越高。

(3)控制变量：投资水平。考虑到农村投资水平会对贫困产生一定影响，本文引用固定资产投资的自然对数(lninvest)作为控制变量。金融发展水平。金融发展通过直接和间接影响来减轻贫困，本文引用银行业年末金融机构人民币各项存贷款之和与GDP之比(fina)来表示金融发展水平。

本文相关变量的定义及描述性统计如表1所示。

表1相关变量的定义及描述性统计

(三)调节效应模型设定

参照温忠麟等(2005)[33]和其他学者提出的调节效应检验模型，由于本文所考察的被解释变量、核心解释变量和控制变量均为连续数据，因此采用层次回归方法，设置四个回归方程构成调节效应模型，具体如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

上文的式(1)、式(2)、式(3)、式(4)分别对应后文的模型(1)、(2)、(3)、(4)。其中，下标i,j分别表示地区和时间，εij为误差项，lnpovij表示地级市i在第j年的减贫效应，lnecij表示地级市i在第j年的电子商务发展水平，lnlogij表示地级市i在第j年的物流发展水平，lnecij×lnlogij表示电子商务与物流的交叉项。交叉项表示物流的调节效应，即物流和电子商务共同作用于减贫效应，在于研究物流是否具有调节电子商务与减贫效应关系的作用以及其作用是否为正。本文先将核心解释变量电子商务与物流做中心化处理，然后形成乘积交叉项，用来进行层次回归方法。本文主要从以下几步来进行调节效应实证研究：

步骤一：先检验控制变量即投资水平对减贫效应的影响程度；

步骤二：再增加自变量，检验电子商务和控制变量对减贫效应的影响程度，检验电子商务的发展是否对减贫效应具有正向作用；

步骤三：再增加物流调节变量，做减贫效应对电子商务、调节变量和控制变量的回归检验，可以初步检验物流对电子商务和减贫效应之间的关系是否具有调节作用，若电子商务的回归系数与模型(2)有差异，则表明存在物流的调节效应，H1成立，反之则不成立；

(四)实证结果分析

1.单位根检验

由于本文的面板数据属于短面板，本文采用Fisher检验方法。为了使结果更稳健，我们对变量作对数处理。表2是在Fisher检验方法的单位根检验结果，它们均在10%的显著水平上显著，所有变量均通过单位根检验。

表2单位根检验结果

2.Hausman检验

表3是本文的Hausman检验结果，可以得到模型(1)、(2)、(3)、(4)的F检验结果显示固定效应模型优于混合回归模型，LM检验结果显示随机效应模型优于混合回归模型，Hausman检验结果显示固定效应模型明显优于随机效应模型。因此，本文使用固定效应模型。

表3Hausman检验结果

注：“***”“**”“*”分别表示统计量在1%、5%和10%显著水平下显著

3.调节效应检验

根据Hausman检验结果，本文选用固定效应模型对物流的调节效应进行分析。表4给出了全国285个地级市物流的调节效应检验结果。为了使结果更稳健，我们对有关变量做对数处理。

表4全国285个地级市物流调节效应检验结果

注：括号内的数字为参数标准误；“***”“**”“*”分别表示统计量在1%、5%和10%显著水平下显著

首先，根据表4可得，在模型(1)—模型(4)中，控制变量固定资产投资和金融对于减贫效应的回归系数均为正且都在1%的显著水平下显著，说明固定资产投资、金融发展水平越高，减贫效应越明显。模型(2)考察的是电子商务对减贫效应的作用。根据模型(2)的回归结果，电子商务回归系数在1%的水平上显著为正，电子商务每提高1个百分点，平均而言，减贫效应就提升0.3946个百分点，说明电子商务发展是减贫的。此时可决系数R2为0.7784，说明此时模型的解释力较强。

其次，引入物流这一变量进行回归即模型(3)，得到物流回归系数在10%的水平上显著为正，即物流对减贫效应存在显著的正向作用，相较于模型(2)电子商务的回归系数有所下降但仍显著，说明物流在一定程度上对电子商务与减贫效应的关系具有调节作用。此时的可决系数R2值提升至0.7787，说明加入物流这一变量后模型的解释力在增强，表明H1成立。

最后，本文对物流的调节效应进行验证。在模型(3)的基础上引入电子商务与物流的交互项得到模型(4)，模型(4)的回归结果显示，电子商务回归系数在1%的水平上显著为正，再次说明电子商务与减贫效应显著正相关。电子商务每增加1个百分点，平均而言，减贫效应将会提升0.3989个百分点。此外，与模型(3)相比，电子商务回归系数增加0.0087，说明物流这一调节变量提高了电子商务对减贫效应的影响程度。此外电子商务与物流的交互项回归系数为正且在1%的水平上显著，而且，交互项的可决系数R2为0.7805，相比较上个模型增加了0.0018，模型的解释力进一步增强，说明物流能够显著地调节电子商务与减贫效应之间的关系，物流的调节效应存在且显著为正，表明H1、H2成立。

(五)稳健性检验

为了深入研究物流调节效应的空间异质性，进一步分析东中西地区物流调节电商减贫效应的区域差异，表5为东中西地区物流的调节效应检验结果④。

表5东中西地区物流调节效应检验结果

注：括号内的数字为参数标准误；“***”“**”“*”分别表示统计量在1%、5%和10%显著水平下显著

首先进行Hausman检验，结果显示东中西地区均显著拒绝原假设，故选用固定效应模型。其次发现控制变量除西部地区模型(3)中金融对减贫效应不显著外，其他控制变量和电子商务对减贫效应均是显著的促进作用。其次东部地区模型(4)的结果与全国相比其系数的大小有所变动，方向并未改变且显著，表明在东部地区物流也能正向地调节电商减贫效应的大小；中部地区模型(3)和模型(4)结果显示物流对减贫效应的影响作用为负，说明中部地区的物流发展水平还未能达到提高减贫效应的水平。但物流的调节效应系数与东部和全国地区的回归系数只在大小上有所变动，方向不变且显著，表明在中部地区物流对减贫效应的作用为负，但却能够正向调节电商减贫效应，其调节效应系数小于东部地区；西部地区模型(4)显示物流对电商减贫效应的调节作用为正但不显著，可能由于西部贫困地区多位于高原山区、边远地带，其自然环境恶劣、交通位置闭塞，导致物流配送和农村电商发展衔接度低，对电商减贫效应的支撑力度小。综上，除西部地区不显著外，东中部地区物流均能发挥对电商减贫效应的正向调节作用，且影响系数东部最高，中部次之，西部不显著且最低。

五、结论及政策建议

本文利用2007—2017年全国285个地级市的面板数据，构建电商减贫的物流调节效应模型，采用层级回归方法对物流调节效应进行实证分析。实证结果表明：电商对减贫有显著的正向影响；从全国层面来看，物流能显著地正向调节电商减贫效应；从分地区结果来看，物流对电商减贫效应的调节作用存在空间异质性，在东部地区物流也能显著地正向调节电商减贫效应，中部地区正向调节效应仍然显著，但其系数明显低于东部，而在西部地区则不显著。因此，物流是影响电子商务减贫效应的重要因素，物流发展越迅速，电子商务对减贫的效率就越高。

为进一步提升电商减贫效应，实现2020年全面建成小康社会，在脱贫攻坚开发工作中要注意发挥物流的调节作用：

一方面，加强农村物流基础设施网络建设，推动农村快递提速降费。虽然目前我国农村大部分地区的路网建设已经完善，但尤其是在贫困山区物流基础设施还相对落后，大部分地区的许多道路还是田间土路，网络交通体系还有待完善；推动农村贫困地区物流信息化建设，实现物流信息实时化。相对于城市物流信息化，农村贫困地区的信息系统严重缺乏，导致物流信息不能及时传达，给电商减贫带来挑战；政府应当大力支持和鼓励当地物流企业发展，实现物流与电商同步发展。农村物流是农村电商发展必不可少的一个环节，而目前农村物流在诸多方面存在短板。要想电商减贫效果达到预期，这就需要政府加快扶持农村物流企业，安排引导资金，出台奖励政策，推动农村物流蓬勃发展。

另一方面，电商企业可以通过与物流企业合作，整合物流资源。如中国邮政长期扎根于农村，网点渠道多、服务种类全，农村电商企业可与其合作，充分利用邮政配送优势，整合第三方物流，实现物流对接，打通农村物流的“最后一公里”；建立农村电商网络产业体系，开拓优质农产品销路。电商企业可建立农产品电商交易服务中心、网络供货平台、网络分发货配送平台等产业体系，提高农产品交易和物流配送效率，拓宽贫困地区优质农产品的销售渠道，提高贫困户收入。

注 释：

①下列数据有缺失：2017年太原市、大同市、晋城市、临汾市、吕梁市货运量，2016年晋城市和牡丹江市货运量，2015年晋城市货运量，2014年牡丹江市货运量，2010年拉萨市货运量，2016年拉萨市农村居民可支配收入，本文采用插值法进行数据处理。在地级市样本的选择方面，本文剔除了时间跨度范围内在地级市上进行过行政区划调整的样本，如巢湖市、毕节市、铜仁市、海东市等，同时还剔除掉没有农村人口的深圳市。

②2013年以前该指标为农村居民人均纯收入。

③2015年以前该指标为货运总量。

④东部地区包括北京市、天津市、上海市以及河北省、辽宁省、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省和海南省各地级市；中部地区包括山西省、吉林省、黑龙江省、安徽省、江西省、河南省、湖北省和湖南省各地级市；西部地区包括重庆市以及四川省、贵州省、云南省、西藏、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区、广西壮族自治区和内蒙古各地级市。