农村电商扶贫效果影响因素探析*——基于安徽省实地调查数据的实证分析

顾一鸣

(安徽三联学院 经济管理学院，安徽 合肥 230601)

贫困问题一直是困扰我国社会全面发展的重要社会问题之一，解决贫困问题是推进我国社会经济进一步深入发展、综合国力提升的重要内容，在政策顶层设计上得到了历届政府的高度重视。农村是我国贫困问题的集中地区，绝大部分贫困居民都来自农村，实现农民全面脱贫是解决我国贫困问题的主要内容。进入21世纪第二个十年以来，我国政府在解决农民脱贫、推动农村经济发展上下足了功夫，党的十九大以后，“乡村振兴”战略成为推动我国农村经济发展的又一项重要战略，其中，农民全面脱贫是“乡村振兴”战略的重要内容之一[1]。在“乡村振兴”背景下，我国各级政府、社会组织集思广益，积极探索各种农村扶贫措施，其中电商扶贫是其中重要措施之一[2]，其依托电子商务平台，在相关政策支持下充分利用电子商务销售渠道，将农村优质、特色农产品的生产和销售结合起来，实现农特产品产销有效对接，推动贫困农村地区农特产品生产与加工的转型升级，提升贫困农民收入水平，实现脱贫致富[3]。电商扶贫是“乡村振兴”战略下解决我国农村贫困问题、推动农村经济发展的重要措施，其扶贫效果影响因素指引着扶贫参与主体多方采取措施提升扶贫效果和乡村振兴速度。

电商扶贫早在数年前就已经出现，在“乡村振兴”战略提出以后，该扶贫方式进一步受到国家和社会的关注，成为实现我国“乡村振兴”的重要手段之一。将农村相关产业与电子商务结合，可推动农村贫困地区相关产业发展和整体农业经济发展，提升贫困农民收入，其在我国社会经济发展过程中的战略地位得到进一步提升。为此，2018年，在商务部电子商务和信息化司指导下，中华思源工程扶贫基金会与阿里巴巴、京东等多家电商平台共同成立了中国电商扶贫联盟，致力于通过电商与农业结合实现农村全面脱贫、助力乡村振兴。

电商扶贫在“乡村振兴”及社会发展中的重要地位决定了其必然受到政府部门、社会各界的密切关注，而电商扶贫效果则是多种因素综合作用的结果，探索电商扶贫效果影响因素对于政策供给方制定和更加有效地实施扶贫政策、提升电商扶贫效果、助推“乡村振兴”意义深远。

一、农村电商扶贫效果影响因素定性分析

(一)农村电商扶贫效果影响因素框架

“乡村振兴”战略下，电商扶贫是近几年来我国大力倡导的一种的扶贫方式，将电子商务优势与农业生产、销售充分结合，依靠政府部门在资金、技术、基础条件等多方面的支持，鼓励贫困农民利用现代生产和销售手段从事农业生产，帮助他们脱贫致富。在复杂的社会经济环境下，电商扶贫效果受到多方面因素的影响，国内外多位研究者对此展开了研究，但是目前尚未形成统一观点，比如李鹏飞等指出，农业产业化水平、信息化基础和政府支持对农村电商扶贫效果存在显著影响[4]，向丽、胡珑瑛认为农村金融环境、农产品质量以及农村电商政策是农村电商扶贫最主要影响因素[5]，杨雪云、时浩楠强调了人力资本、财政支持和交通条件对农村电商扶贫效果的重要性[6]，王昕天等认为农业技术、商业模式和政策支持是影响农村电商扶贫效果的主要因素[7]，而Chao Xie等则认为金融机构支持、农民个人态度以及政府支持对电商扶贫成效的影响力尤为突出[8]。研究者们从多角度研究了电商扶贫效果的影响因素，虽然在具体因素上存在较大差异，但在大致方向上却很相似，比如绝大部分研究者均赞同贫困农民个体方面的因素是电商扶贫效果的主要因素之一，基础设施，尤其是电商、物流方面的基础设施具有重要的影响力，政府政策以及金融环境也是影响电商扶贫效果的重要因素。所以笔者借鉴相关研究者的研究，从农民个体、基础设施、政府政策以及金融因素等四方面搭建农村电商扶贫效果的影响因素框架。

(二)农村电商扶贫效果具体影响因素分析

在电商扶贫效果影响因素框架内，每方面因素下又可能存在多个具体因素对农村电商扶贫效果产生影响，下面对可能影响农村电商扶贫效果的具体因素进行定性分析。

1.贫困农民个体因素

第一，脱贫观念。贫困农民要摆脱传统“等、靠、要”的脱贫思想，从主观意识上清楚地认识到脱贫需要自己的付出和努力，从心理上坚定脱贫斗志，并积极寻找脱贫致富的机会和出路[9]。此外，在互联网经济模式下，现代农业生产也在与互联网密切结合，农民应该在观念上与时代接轨，积极应对互联网经济，认可和接受电商扶贫这一新方式。

第二，受教育程度。受教育程度决定着个人对新事物的认知能力和接受能力，相对于传统农业，现代农业生产的工序和技术更加复杂，农民的受教育程度决定着其对现代农业生产方式以及相关扶贫政策的理解程度[10]。受教育程度越高的农民对现代农业生产方式、农业政策、扶贫政策的理解越透彻，对未来农业发展、自身经济状况的思考也会更多，脱贫和创收的积极性也就越高，越有利于电商扶贫政策的实施和贯彻。

第三，农业技术水平。现代农业生产所需的农业生产技术决定着农民个人的可持续生产能力、生产效率和农产品质量，是贫困农民个人脱贫致富能力的集中体现[11]。农民的农业生产技术水平越高，在保证生产效率和产品质量的同时，能更加突出产品的特色，是电商扶贫政策下提升其农产品市场竞争力和盈利能力的重要因素。

2.基础设施因素

基础设施是决定农业生产效率及能否与电子商务有效结合的基础条件，电商扶贫政策下的基础设施主要包括以下几点。

第一，信息基础设施。电商扶贫本质上是互联网+农业生产的扶贫方式，信息设施是其扶贫质量的基础保障[12]。贫困地区在光网、基站、宽带等方面的信息基础设施条件决定了互联网、智能手机等的使用效率，是保障农产品能够顺利、快速在网上宣传、销售的基础条件，深刻影响着贫困农民的生产和收入。

第二，物流基础设施。电子商务的顺利开展要求必须有完善的物流体系与之匹配，物流基础设施则是物流体系完善度的决定因素[13-14]。农村地区在物流仓储中心、配送揽收点、物流运输设施等方面的条件直接决定着农产品的对外运输效率，尤其是通过电商平台的生产资料购买和农产品销售对物流运输条件要求更高，决定其运输量和运输速度的同时，影响着合作对象和客户的评价，以及农业生产与电商的长期合作质量。

第三，电商平台基础。电商平台是电商扶贫的依托对象，是农产品的销售渠道，优质的电商平台给予贫困农民优质的产品销售渠道[15]。与贫困地区农民合作的电商平台数量及质量决定着农产品可接触到市场的广度和深度，对于农产品价格的确定以及销售量的提升意义明显。同时，农业生产涉及农、林、牧、副、渔等多种产品，不同电商平台适合的农业产品存在一定差异，电商平台数量和种类在一定程度上影响着不同种类农业生产与电商结合的深度及电商扶贫的覆盖范围，对于农村电商扶贫效果也存在一定影响。

3.政策因素

电商扶贫是“乡村振兴”战略目标实现的重要抓手之一，政策供给方给予电商扶贫的政策支持不仅能够提升电商扶贫效果，也有助于“乡村振兴”战略目标的快速实现。

第一，资金扶持。资金支持是推动农村经济发展的主要要素，也是国家支持农村电商扶贫的主要体现。通过税收优惠、直接补贴、定向贷款等手段鼓励和帮助贫困农民从事特色、优质农业生产，并将农产品推向线上[16]，在提升贫困农民生产积极性的同时，也在一定程度上降低了农业生产成本，提升了农业生产盈利水平。

第二，生产资源。不同类型的农业生产对生产技术、生产设备等要求存在差异，也是农业生产效率和农产品质量的重要保障，这是在激烈的电商环境下获得市场、吸引客户的必然要求。“乡村振兴”战略下，政府部门对农村地区，尤其是贫困地区在现代农业技术、人才、生产设备等方面的倾斜和支持，客观上满足了电商扶贫在农业生产效率和农产品质量上的内在要求，保障了贫困农民的规模化生产需求、提升了生产效率和产品质量，为电商扶贫效果提升保驾护航[17]。

第三，培训教育。农村经济发展需要农民具备一定的知识文化和生产技术，而在我国农村地区，农民的文化水平普遍较低，生产技术也主要来源于传统农业生产经验，远达不到现代农业生产的需要。在“乡村振兴”战略下，提升农民文化素质和农业生产技能是其重要内容，政府部门可通过不定期培训班、宣讲会、专家答疑会等手段为农民提供培训教育，满足贫困农民对生产技术和线上销售技能的需求，进而提升贫困农民的收入水平和盈利水平。

4.金融因素

金融因素是现代农业生产的重要条件，是农村电商扶贫效果的重要影响因素，其中金融机构为农业生产提供的融资渠道以及保险机构提供的农业保险服务是最主要的两个金融因素。

第一，融资渠道。金融机构为了实现经营风险最小化，在扶贫贷款对象选择过程中侧重点不同，大部分金融机构更倾向于实力雄厚的国有农企及信用良好的农民，对于那些风险较高、偿还能力较弱的贫困农民来说金融机构的信贷审批往往比较苛刻[18]。同时，金融机构提供的扶贫贷款种类也较为局限，这进一步限制了贫困农民的融资渠道，在一定程度上限制了农产品的规模化生产和特色化生产，限制了农村电商扶贫效果的提升。

第二，农业保险。贫困农民参与农业保险不仅可以在一定程度上降低和规避其经营风险，还能大幅增加各类金融机构参与电商扶贫的积极性，保障农业生产持续进行和电商扶贫效果的提升[19-20]。“乡村振兴”战略下，政府部门充分意识到了农业保险对农村经济以及电商扶贫的重要性，不断加大农业保险的宣传力度和优惠力度，刺激贫困农民参与农业保险的积极性，从农业生产风险保障角度提升电商扶贫效果。

二、电商扶贫效果影响因素实证分析

前文探讨了农村电商扶贫效果可能的影响因素，那么这些因素对农村电商扶贫效果的影响是否显著？各因素的影响力度是否存在差异？下面以对安徽省的实地调研数据为基础做进一步实证分析。

(一)安徽省电商扶贫效果基本情况

安徽省是我国中部地区的农业大省，农村人口占据了人口总数的大部分，农村贫困问题一直困扰着安徽省经济建设，脱贫成为安徽省近几年来的重点工作。在“互联网+”时代下，电商扶贫成为安徽省重点支持的脱贫措施，自2014年起安徽省就积极鼓励和倡导贫困农民将农业生产与电子商务相结合，依托电子商务平台推销农业产品，在融资、技术、生产设备等方面给予了大力支持，意图实现农村地区快速脱贫的目的。经过5年的不懈努力，整体上安徽省农村扶贫取得了显著成效。根据安徽省扶贫办公布的数据，全省建档立卡贫困人口由2014年的441.6万下降到了2019年底的8.7万人，贫困发生率降至0.93%，22个贫困县和2 936个贫困村全部“摘帽”。贫困农民人均可支配收入逐年增长，由2014年4 800元增加到了2019年的10 300元，近5年的年收入增长率几乎均在两位数以上，2018年更是达到了23%的涨幅，贫困农民的个人可支配收入水平大幅度提升[21]。

在生活消费支出上，根据安徽省扶贫办公布的2019年数据显示，2019年安徽省贫困农民全年人均消费支出为6 428元，较2018年的5 545元增加了883元，涨幅达15.9%，贫困农民的整体生活质量大幅上升[21]。而在具体消费项目上，2019年相对于2018年均有不同程度增加，其中在教育、文化、娱乐方面的消费支出环比上涨幅度最大，达到了22.5%，是各项支出中涨幅最大的，表明贫困农民更注重精神生活质量的提升。生活用品及服务、居住也有很大涨幅，贫困农民的基本生活条件进一步优化，见表1。

表1 2019年安徽省贫困农民人均生活消费支出情况

经过5年的电商扶贫，全省农村整体贫困发生率快速下降，贫困农民收入水平和生活质量均大幅度提升，总之，安徽省农村电商扶贫效果不错。

(二)问卷设计与调研

在前文定性分析基础上，参考刘阳、孙剑斌 、杨爱君等的研究[22- 24]，设置调研问卷题项，同时征询了来自科研院所、安徽省扶贫办等6名专家的意见，对调研问卷题项进行调整和完善，最终形成本文的正式调研问卷。问卷各题项采用Likert5级量表进行度量，1～5分别表示“低”“较低”“一般”“较高”和“高”，见表2。

表2 调研问卷题项及变量体系

笔者以安徽省已经脱贫农民作为调研对象，通过实地调研获取电商扶贫效果影响因素相关数据。本次调研共走访了安徽省颍上县、利辛县、潜山县、霍邱县、金寨县5个贫困县中的30个贫困村，向当地已脱贫农民发放调研问卷600份，收回可用问卷569份，有效回收率为94.8%，其中来自颍上县的有效问卷占比19.9%，利辛县占比24.1%，潜山县占比15.6%，霍邱县占比19.0%，金寨县占比21.4%。

数据的可信度是量化分析结论可信度的基础，在量化分析之前需要对问卷调研获取的数据进行信度检验。笔者利用Cronbach α系数对调研问卷量表信度进行评价，经过计算，问卷量表的整体Cronbach α系数值达到了0.89，各题项的Cronbach α值也均在0.6以上，问卷量表整体信度以及调研数据的可信度均较高，可用于分析实际问题。

(三)模型构建与分析

1.模型设定

贫困农民家庭可支配收入和日常生活消费支出是其家庭贫富程度和生活质量的集中反映，也是反映电商扶贫效果的主要内容，所以拟构建电商扶贫各种影响因素与贫困农民家庭收入和生活消费支出之间的量化模型实证检验农村电商扶贫效果影响因素。根据王方妍、胡世伟 、彭芬等的研究成果[25-26]，量化模型选择多元线性回归模型，解释变量为各农村电商扶贫效果影响因素，被解释变量分别为贫困农民家庭收入提升幅度和支出提升幅度。

2.模型拟合与分析

(1)描述性统计分析

首先计算各变量的描述性统计值，以了解各变量基本情况，见表3。

表3 各变量描述性统计值

从极大值和极小值来看，各变量整体较好，不存在奇异值，从均值与标准差来看，各变量基本处于正态分布状态，适合构建回归模型。

(2)模型拟合与检验

下面利用来自安徽省的调研数据对农村电商扶贫效果影响因素的多元线性回归模型进行拟合，由于定性分析中所探讨的因素只是农村电商扶贫效果可能的影响因素，对农村电商扶贫效果的影响未必显著，也未必能够全部进入模型，所以采用逐步回归法对模型进行估计，逐个将解释变量引入模型，对于引入后其参数估计结果不显著且影响模型整体拟合效果的解释变量予以剔除，最终留在模型中的变量均为对被解释变量具有一定显著性的变量，即为农村电商扶贫效果显著影响因素。估计过程由SPSS21.0实现，模型估计结果见表4。

从表4可以看出，运用逐步回归法分别对以Income和Pay为被解释变量的多元线性回归模型进行估计，两个模型中分别剔除了若干不显著变量，二者的可决系数分别达到了0.783 9和0.834 4，模型中的解释变量均很好地解释了被解释变量的变动。F检验的伴随概率均为0，两个模型的整体拟合显著性均很高，D.W统计量值和H.Q统计量值也均在合理范围内。所以分别以Income和Pay为被解释变量的两个多元线性回归模型拟合优度均比较高，均可用于分析实际问题。

表4 模型估计结果汇总表

(3)模型拟合结果分析

从贫困农民家庭收入提升的角度来看，在10%显著性临界值下，共有7个变量进入模型，对被解释变量存在显著影响。其中，skill参数估计值的t检验在1%临界值下显著，是所有解释变量中显著性水平最高的，贫困农民的农业技术水平对其家庭收入水平的提升影响最明显，是电商扶贫效果最显著的影响因素。其次是funds，其参数估计值的t检验显著性水平通过了5%临界值，来自政府部门的资金支持对贫困农民家庭收入水平的提升也存在比较显著的影响，是电商扶贫效果的重要影响因素之一。idea、basis、plat、train和channel通过了10%临界值，贫困农民的脱贫观念、农村的物流基础设施、电商平台基础、贫困农民接受的培训教育以及融资渠道对其家庭收入的提升存在显著影响，是农村电商扶贫效果的重要影响因素。在10%显著性临界值下，有4个变量未进入模型，它们对被解释变量的影响不显著，虽然前文定性分析显示它们可能会对农村电商扶贫效果存在影响，但在现实中这些因素的影响力表现得并不明显。

从贫困农民家庭消费支出提升幅度角度来看，在10%临界值下，仅有5个变量通过检验而进入模型，其中skill的显著性最高，funds次之，与从贫困农民家庭收入提升角度构建的模型的拟合结果一致，农民的生产技能以及政府部门的资金扶持是对电商扶贫效果影响显著性位列一、二的因素，而basis、plat和channel仅在10%临界值下显著，物流基础设施、电商平台基础和融资渠道对农村电商扶贫效果的影响是真实存在的，但影响显著性一般。需要指出的是，idea和train对贫困农民家庭收入增长存在显著影响，但对贫困农民的家庭生活消费支出增长的影响不显著，贫困农民的脱贫观念及政府部门和相关组织给予的培训教育只能从收入角度显著影响贫困农民的电商脱贫效果，但对其生活质量的影响表现不明显。

从各解释变量参数估计值来看，进入两个模型中的所有变量的参数估计值均为正数，各因素均为农村电商扶贫效果的正向影响因素，这些变量值的增加能够提升电商扶贫效果。其中skill和funds的回归系数值均为所有解释变量中最大的两个，农民的农业技术水平和政府资金支持对贫困农民家庭收入和生活消费支出的正向带动幅度最大，是农村电商扶贫效果影响力度最大的两个因素。其他解释变量的回归系数值相对较低，均在0.1以下，对被解释变量的影响力度稍弱，这些因素对农村电商扶贫效果的提升的正向带动力度相对较低。

结 语

“乡村振兴”战略下，电商扶贫是解决农村贫困问题、推动农村经济发展的重要措施之一，其扶贫效果影响因素指引着扶贫参与主体多方采取措施以提升电商扶贫效果和乡村振兴速度。农村电商扶贫效果受到农民个人、政府政策、基础设施、金融因素等多方面因素共同影响，但不同因素的影响显著性存在差异。贫困农民的农业生产技术和来自政府部门的资金支持是影响电商扶贫效果最显著的两个因素，贫困农民能否实现脱贫致富，关键还在于自身业务能力的提升。同时，外部给予的支持，尤其是在农业生产资金上支持也相当重要，现代大规模农业生产对生产资料的量和质均有较高要求，充足的资金是生产顺利进行的必要条件，也是贫困农民脱贫的重要保障。物流基础设施、电商平台基础以及融资渠道也对农村电商扶贫效果存在显著影响。贫困农民的脱贫观念以及所接受的培训教育对于其家庭收入的提升有一定影响，也是电商扶贫效果的重要影响因素。

电商扶贫效果对于农民生活质量提升、农村社会经济发展意义深远。政府部门及相关组织可以从相关影响因素角度出发，多方采取措施以助力农村电商扶贫措施推广和扶贫效果的提升。第一，利用宣讲、培训、专家指导等方式引导农民学习农业生产技术和电子商务技术，实现“授之以渔”的目的，提升农民业务能力和自身脱贫能力。第二，提升政府资金支持力度的同时，注重资金利用效率。资金是农村电商扶贫效果的重要影响因素，为进一步提升资金对电商扶贫的推动作用，除了加大资金扶持力度外，更要提升资金利用效率，注重资金扶持精准度，针对贫困农民的真实资金需求做好精准资金支持。第三，拓展农民融资渠道。在政府部门资金支持的同时，融资渠道的拓展也是解决贫困农民农业生产资金问题的重要方式，是贫困农民自身融资能力尤其是在脱贫以后获得持续资金能力的重要方式，以防止农民在脱贫后又出现“反贫”现象。第四，进一步完善物流和电商基础设施建设。可以从贫困农村地区的物流仓储中心、揽货中心及代理点建设、配送和运输设备、知名电商平台合作等方面加强，为农村电商扶贫效果的提升提供基础保障。