自贸港建设背景下海南农村电子商务发展的收入效应研究

黄妹玉, 许海平

(海南大学 管理学院，海南 海口 570228)

一、引言

1988年海南省经济特区成立，长期封闭的海南岛逐步开放，海南省也由此迈出了改革开放的步伐。1988年海南省城镇居民家庭人均可支配收人和农村居民家庭人均可支配收入仅1 083元和609元①，2019年分别到达36 017元和15 113元②，扣除价格上涨因素，比1988年分别增长26.14倍和19.25倍，年平均增长率分别为10.74%和9.68%，但海南省城乡居民收入差距依然较大，2019年名义城乡居民收入比为2.38∶1。由于互联网的发展，海南省农村电子商务发展迅速。2013年12月“淘宝海南”开馆，到2014年末有600多家企业入驻，销售额高达3.79亿元[1](P113-118)。2015年实施“互联网+”战略后，海南省启动10个互联网农业小镇建设。在自贸港建设的推动下，2019年海南省已经有10个市县被授予国家级电子商务进农村示范县，农村电商孵化基地578个，快递覆盖373个行政村，占示范县行政村的75.97%③。特别是2020年6月1日《海南自由贸易港建设总体方案》公布后，受自贸港利好政策的影响，海南省整个物流系统得到进一步优化，有效促进了海南电商的发展。《海南省电商扶贫三年行动实施方案(2018—2020年)》明确指出，加快白沙黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、临高县“电子商务进农村”综合示范县建设，推动五指山市、琼中黎族苗族自治县列入国家综合示范县创建范围，实现了全省国家级贫困县电子商务进农村全覆盖。那么电商的发展与农民农产品销售收入的增加存在着内在的关联吗？电商是提升海南省农产品销售收入的有效途径吗？电商是如何影响海南省农民农产品销售收入的？弄清上述问题，不仅有利于厘清自贸港建设背景下电商对农民农产品销售收入的影响，也能够为当前自贸港建设环境下推动海南数字化建设与打赢脱贫攻坚战有重要意义。

二、文献综述

互联网使农民收入方式发生改变，对相关文献进行梳理发现已有研究大都集中在互联网对农民收入的影响方面。互联网发展对农民收入存在驱动效应[2](P94-99)，信息应用水平每提高1%，农民平均收入将增加0.439 5%[3](P201-207)。何学松等[4](P55-60)基于陕西省调查数据，分析互联网使用对农民收入的影响，发现使用手机与电脑上网搜寻市场信息的农民与未采用互联网的农民相比收入高出37.58%。杨柠泽等[5](P41-48)基于中国社会综合调查(CGSS)2015年数据，运用最小二乘法和倾向得分匹配法分析互联网使用对农民非农收入的影响，研究发现互联网使用使农民非农收入得到显著提升。Xuesong等[6](P55-60)运用交互效应模型，对陕西省908名农民的调查数据分析，发现农户主动通过手机和电脑搜索市场信息的收入比非上网农民高58%。农户及时获取市场信息显著提升了他们的收入[7](P49-55,171)[8](P82-84)。曹冰雪等[9](P55-69)认为互联网信息平台使农民获得最大化产出效益。

此后，相关文献进一步拓展到对农村电商发展收入分配效应的研究。电商改变了农产品的销售场所，产品从传统的市场销售发展成为线上线下结合销售，极大地提高了农民的经济收入[10](P47-49)[11](P359-378)[12](P54-55)。Huang等[13](P67-71)认为电商是促进农业农村经济发展及提高农民收入的有效途径。郑琛誉等[14](P125-128)认为农产品电商改善了农产品销售渠道不畅通的问题，使农民收入得到显著提升。Shibing等[15](P182-191)通过构建计量模型分析农村电子商务对农民消费倾向与农民收入的影响，发现电商正向影响农民的消费倾向和农民收入，且电商大幅提升了社会个体的经济参与度，使城乡居民的收入水平得到显著提升[16](P3-13)。农产品电商丰富了居民的消费选择，对农村居民增收有促进作用[17](P173-175)[18](P132-133)。鲁钊阳等[19](P103-111)使用Probit模型和OLS验证了农产品地理标志在电子商务中对农民收入呈显著正向影响。张涛等[20](P36-38)认为农民收入以及支出与农村电子商务发展程度的高低呈正比例关系。此外，在农产品生产和销售的相关电子商务交易活动中，曾亿武等[21](P104-113)通过情景假设方法分析专业村电商对农民收入的影响，得出电子商务对农民收入有促进作用。曾亿武等[22](P49-64)运用PSM方法对江苏省沭阳县农民采用电子商务对农民收入的影响进行分析，发现采用电子商务可以显著促进农民收入增长。鲁钊阳[23](P67-84)采用两阶段最小二乘法实证分析农产品电商发展的增收效应，发现农产品电商对农民增收有显著的正向影响。Xie等[24](P89-101)采用Probit模型和多元线性回归模型分析农民参与电子商务对收入的影响，也发现农民参与电子商务对收入有显著的正向影响。

上述文献对研究电商影响农民家庭收入提供了很好的参考，然而大部分文献主要聚焦于研究农产品电商发展及相关的对策建议，只有较少部分文献通过构建计量模型研究电商对农民收入的影响。但这些模型忽略了农民选择农村电子商务所产生的内生性问题，导致估计结果产生偏倚。因此，本文通过构建处理效应模型，考虑农民选择农村电子商务时是否存在自我选择和内生性问题，同时运用PSM方法对模型进行检验。回答在自由贸易港背景下海南农村电子商务发展与收入效应的关系问题，并对海南农村电子商务发展提出相应建议，从而为提高海南省农民收入效应提供决策参考。

三、数据来源、变量选取及描述性统计

(一)数据来源

为了解海南省农民采用电商的情况，2020年6月通过实地调查法对海南省18个市(县)进行调查，共收集了876份问卷，其中海口市石山镇、永兴镇94份，文昌市东郊镇48份，琼海市嘉积镇44份，三亚市吉阳区、海棠区92份，陵水黎族自治县本号镇40份，万宁市山根镇、北大镇51份，澄迈县老城镇39份，临高县临城镇、博厚70份，儋州市那大镇40份，白沙黎族自治县细水乡、南开乡92份，昌江黎族自治县石碌镇、海尾镇55份，东方市八所镇31份，乐东县九所镇27份，定安县富文镇29份，屯昌县新兴镇24份，琼中黎族苗族自治县中平镇21份，保亭黎族苗族自治县什玲镇24份，五指山市通什镇24份。剔除291份未种植农产品的农民电商及相关无效问卷后得到585份有效问卷。

(二)变量选取

本文的被解释变量为收入效应，鉴于交易成本难以精准估计，本文用“人均农产品销售收入”衡量，即农民销售农产品取得的收入。问卷调查中的问题为：去年农产品销售收入是多少？解释变量为农村电子商务，在问卷中的题目为：去年您家是否在网络上销售农产品？答案为“是”编码为1，“否”编码为0。控制变量为性别、年龄、婚姻、教育、政治面貌、家庭劳动人数、家庭耕地面积、剩余农产品价值。其中关于家庭劳动人数在问卷中的题目为：您家有几个人务农/干农活？关于家庭耕地面积在问卷调查中的题目为：您家生产农产品的耕地面积是多少？关于剩余农产品价值在问卷中的题目为：您家留存的所有农产品拿到市场上可以卖多少钱？选取的各个变量的简要说明见表1。

表1 变量定义

(三)变量描述性统计

表2是关于各变量的描述性统计结果，人均农产品销售收入均值为8.79，采用农村电子商务的农民人均农产品销售收入为9.08，比没有采用农村电子商务农民人均农产品销售收入高0.88，且两者在1%显著水平下存在显著性差异。农村电子商务的均值为0.68，标准差为0.47，说明调查者选择农村电子商务的比例较高，可能的原因是：多数被调查者位于海口、三亚、白沙、昌江等市(县)，政府很早就对这些市(县)的农户进行电商的指导培训，多数农民会通过电商平台销售农产品，所以样本量中采用电商的均值比较大。没有选择农村电子商务的农民可能是农民所在地区互联网及相关的物流渠道不畅通，阻碍了农民采用农村电子商务。此外，也可能是近几年网络诈骗等负面信息频繁出现，导致农民对农村电子商务信任度不高，不愿意参与农村电子商务甚至对农村电子商务产生排斥心理。海南农民的教育均值为6.81，中位数为6，标准差为2.81，说明调查的样本中大部分农民是中专学历。值得说明的是没有采用农村电子商务的农民的受教育水平的均值比采用农村电子商务农民的受教育水平的均值高出1.11，且在1%显著水平下存在显著性差异。在年龄方面，问卷将年龄进行了分组。家庭耕地面积均值是2.85，中位数为2，标准差为1.7，说明大多数的被调查者家庭耕地面积为3.96～6.6公顷。其余变量的描述性分析见表2。

表2 变量的描述性统计

四、模型构建

在研究农村电子商务对农民收入效应的影响时，PSM方法与普通最小二乘法被广泛采用，然而，PSM方法在消除选择性偏差和处理变量的内生性等问题时，只考虑可观测因素对被解释变量的影响，而忽略了不可观测因素的作用[25](P151-161)，不可观测的因素(如农民对网络的熟悉程度等)可能也会影响农民采用农村电子商务，如果采用PSM方法分析农村电子商务对农民收入效应的影响，将产生有偏误的估计系数。如果采用普通最小二乘法(OLS)估计农村电子商务对农民收入效应的影响，可能出现内生性问题，使得估计结果容易产生偏倚。为解决农民在选择农村电子商务时的选择性偏差带来的有偏估计问题，本文采用Cong等[26](P55)提出的处理效应模型(Treatment Effect Model，TEM)分析农村电子商务对农民收入效应的影响。TEM考虑了农民采用农村电子商务时存在的自我选择和内生性问题，使农村电子商务对农民收入效应影响的估计结果更加准确。处理效应模型的估计步骤分为2个阶段：第一阶段是选择方程的回归，即对农民是否选择农村电子商务及其影响因素进行估计；第二阶段是效应方程的回归，即测度农村电子商务对农民收入效应的影响。

农民是否选择农村电子商务取决于农民的自我选择，而非随机分配。本文在效应模型中随机模拟了农民选择农村电子商务的决策，在这个模型中，如果农民选择农村电子商务的预期效应(μi)大于不选择农村电子商务的效应，即农民选择农村电子商务。这虽然可以显示两者之间的效应差异，但是不能直接观测到E_com*的实际效应及选项间的差别。第一阶段选择方程的回归模型为

其中，E_com*为二元变量，农民采用农村电子商务，则该变量等于1，否则为0；λ是一个向量参数；μi误差项、零、均值和正态分布；Zi为假设影响农民采用电商的解释变量，这些变量包括性别、年龄、婚姻、家庭耕地面积、剩余农产品价值等[22](P49-64)[23](P67-84)[27](P159-180)。

第二阶段效应方程的回归模型为

ln income=α+βE_com+γControls+ε,

(2)

其中，ln income代表人均农产品销售收入，E_com代表农村电子商务，Controls为一系列的控制变量，α为常数，β、γ为回归系数，ε为残差项。

五、实证结果

(一)收入效应分析

在表3的回归结果中，ρ值为-1.000，说明农村电子商务对农民收入效应的影响受到可观测因素与不可观测因素的干扰，如农民对网络的熟悉程度直接影响农民采用农村电子商务。且Lambda的回归系数在1%的统计水平下显著，表明农村电子商务对农民收入效应的影响存在内生性问题。自由选择产生的内生性问题可能会导致估计结果存在选择性偏误。因此，选择处理效应模型估计的结果是稳健的。在第(2)列效应方程估计结果中，农村电子商务对农民收入效应影响的估计系数为6.242，且在1%的显著性水平下显著，可能的原因如下：一是自贸港建设推动了海南跨境电子商务转型升级，对国际机场、物流园区、铁路、车站及农村公路的建设，海关监管与物流服务等支持体系不断完善，海南热带农产品销往全国各地及海外市场，扩大了海南农产品的市场范围。二是随着海南自由贸易港建设、北部湾经济圈及海上丝绸之路战略的实施，海南冷链物流不断发展，有效解决了农产品在运输过程中出现的易腐、难贮存问题。三是农产品具有较强的季节性，电商将农产品线上与线下同时销售，使农产品脱离产地销售市场的束缚，农民获得更大的市场份额，农民的农产品销售收入得到提升，这与崔艳红[28](P119-121)的研究结论一致。此外，电商平台有信息转播与反馈功能，消费者通过电商平台搜索商品，提高了农产品交易效率，拓宽了交易市场，这与李宏兵等[29](P37-47)的研究结论一致。四是在传统农产品经济整个生产周期中，农民只参与了农产品的生产环节，农民与中期的农产品销售环节脱节，农村电子商务的出现改变了农产品经济生产周期全过程，农民参与了农产品销售环节，并直接与消费者交流，减少了中间商的差价环节，使农民收入得到提升。

表3 农村电子商务对农民收入效应的估计结果

为了便于比较，本文还列出了OLS估计结果，农村电子商务对农民收入效应的估计系数为0.781，远低于处理效应模型估计的6.242。因此，基于“假定所有自变量为外生变量”的OLS估计结果严重低估了农村电子商务对农民收入效应的影响。教育对农民收入效应的回归系数在5%显著性水平下显著，为0.133，可能的解释是受教育水平较高的农民在计算机使用、文字表达、产品拍照和图片处理等方面的能力较强，在与顾客沟通、产品售后服务方面可能相对较好。值得一提的是政治面貌与家庭劳动人数对农民收入效应影响的回归系数分别为-0.994和-0.296，均在5%显著水平下显著。农村党员一般都是村干部，他们从事农业生产时间比较少或不从事农业生产劳动，因此政治面貌抑制了收入效应，这与陆文聪等[30](P12-22,95)的研究结论一致。此外，在有限的土地上劳动人数超出土地带来的边际效益时，对收入效应起到抑制作用。

(二)异质性分析

农村电子商务对海南农民收入效应产生显著正向影响。那么在不同居住地、不同销售比例及不同受教育水平的农民，农村电子商务对农民的收入效应影响会有差异吗？本文从农民采用农村电子商务对不同居住地区⑤、不同销售比例⑥及不同受教育水平⑦的农民收入效应影响进行异质性分析。

1.不同居住地的收入效应分析

由表4可知，农村电子商务对海南东部地区、中部地区、西部地区农民收入效应的回归系数分别为8.488，2.802和7.718，都在5%显著性水平下显著。这说明农村电子商务促进了东部地区、西部地区、中部地区农民的收入效应。产生这一结果的可能解释：一是2006年3月海南省在各市县建立农村信息化示范市县，并加大信息网络向乡镇延伸的力度，为农民在电商平台销售农产品提供了良好的基础。二是海南中部地区多数为少数民族山区，各项政策扶持力度优于中西部地区，电商对农产品带来的边际效应低于东西部地区。三是自贸港建设背景下，沿海地区的港口建设使得物流与仓贮不断完善，推动了电商的发展。

表4 农村电子商务对不同居住地农民收入效应的估计结果

2.不同销售份额的收入效应分析

本文将全部、大部分、一半、少部分农产品通过农村电子商务平台销售的农民与没有采用农村电子商务的农民收入效应进行对比检验，考察不同销售份额对农民收入效应的影响。由表5可知，将全部、大部分、一半、少部分农产品通过农村电子商务平台销售对农民收入效应的影响均在10%显著水平下的显著，说明农村电子商务对农民收入效应有显著的提升。可能的原因有两点:一是农村电子商务打破了传统的农产品市场模式，农民跳过中间商直接对接消费者，减少了部分中间成本(包括中间商的获利及其实体店经营成本)。二是海南的农业收入占经济总量的五分之一，在疫情期间大量农产品滞销，各市县负责人走进直播间为农产品代言，已经成为一种新的带货力量，这不仅带来了流量，而且给农民带来了订单，提升了农民线上销售农产品的收入。

表5 不同电商销售份额对农民收入效应的估计结果

3.不同受教育水平的收入效应分析

受教育水平大于均值的为高教育水平组，低于均值的为低教育水平组。由表6可知，农村电子商务对高教育水平农民收入效应的回归系数为5.218，在1%显著性水平下显著。这说明农村电子商务显著提升了高教育水平农民的收入效应。但是农村电子商务对低教育水平组不产生显著影响，产生这一结果的可能解释是受教育水平较高的农民对于互联网、电商平台等比较了解，或较容易接受新的技能，同时在售后及回答顾客相关问题的处理上可能会更加科学合理，对于产品的质量与品质把控更严格，而受教育程度较低的农民可能难以接受相关的技能培训，也不愿意参加电商活动，这与李小玲等[31](P44-46)的研究结论一致。

表6 农村电子商务对不同教育水平农民收入效应的估计结果

(三)稳健性检验

表7为平均处理效应(ATE)的估计结果，经过PSM方法⑧计算出全样本平均处理效应(ATE)，ATE考虑了可观测因素和不可观测因素引起的选择性偏差，在全样本中，农村电子商务使得农民收入效应提升了8.20%。为使估计结果更加准确，本文还估计了不同居住地、不同销售份额及不同受教育水平的平均处理效应，在不同居住地的估计结果中，农村电子商务使得东部地区、西部地区、中部地区农民的收入效应分别提高0.94%，10.37%和16.24%。在不同销售份额中，将全部、大部分、一半、少部分农产品通过农村电子商务平台销售使农民的收入效应分别提升10.15%，10.24%，8.54%和7.56%。在不同受教育水平的估计中，农村电子商务使得高教育水平与低教育水平的农民收入效应分别提升9.03%和11.40%，产生这一结果的可能原因是：自贸港建设鼓励电商及高新技术产业在海南落户发展，电商数字红利正在向海南农村地区扩散，未来电商还将帮助更多农民分享数字红利。采用不同的回归方法得到的结果几乎没有差异，因此，本文的研究结论具有较好的稳健性。

表7 平均处理效应

六、结论与对策建议

(一)结论

农村电子商务是提升海南农民农产品销售收入效应的主要推力，是当前自贸港建设环境下推动海南数字化农业生产销售建设的润滑剂。研究表明，农村电子商务对农民农产品的收入效应起到显著的促进作用，解决了农民线下销售农产品的局限性，使互联网由无形资产变为有形资产。在异质性分析中，农村电子商务对不同居住地区、不同销售份额及不同受教育水平的影响不存在抑制性，农村电子商务对不同居住地及不同销售份额及高受教育水平的农民收入效应均产生正向显著影响，但农村电子商务对低受教育水平农民不产生显著影响，这与海南省大力扶持农村电子商务存在相关性，本文用PSM方法做了进一步验证，验证结果一致。

(二)对策建议

第一，在自贸港建设背景下，农村电子商务成为了一种新型的产品销售模式，海南省政府应继续鼓励及帮助农民使用电子商务平台，继续加强农村地区“五网”建设，缩小城乡间“数字鸿沟”，定期对农民使用电脑网络直播及在电商平台开设店铺等进行培训，为农民在网上销售农产品打下良好基础。第二，鼓励大学生回乡创业，在涉及电商方面给予一定的补贴及政策支持，激发外出大学生返乡创业的积极性，提高农村电商队伍的受教育水平。 第三，农产品在运输及贮存过程中损耗较大，政府应积极引进先进仓储及冷链保鲜技术，以镇、村为单位建立区域仓储、物流分发转运中心，同时拓展农村快递市场，扩大物流覆盖区域，减少季节性农产品的损坏成本，扩大销售市场，打破季节性农产品线下市场供过于求的情况。第四，应完善农村电子商务相关法律法规，自贸港建设使得海南电商得到发展，但也存在问题，政府应根据海南自贸港建设的特殊政策优势，设立适合海南特色的农村电商法规，为海南农村电子商务发展营造良好的营商环境。第五，鼓励农民提升自身的数字经济素养，继续推进“淘宝村(镇)”建设，完善农村电子商务扶持力度，积极打造地标性特色农产品品牌。农民也应积极参与农村电子商务知识相关培训，提升业务技能及融入农村电子商务的能力。

注 释：

①数据来源于《1998 年中国统计年鉴》。

②数据来源于《2019年中国统计年签》。

③自贸港建设进行时| 海南省2019年电子商务发展情况综述http://www.sanya.gov.cn/swjsite/gzdt/202004/da447269cf-974ae0ae986d6433e7d9e4.shtml。

④去年在农产品销售方面的收入是多少？2千以下=1；2千～5千=2；5千～1万=3；1万～2万=4；2万～5万=5；5万～10万=6；10万～15万=7；15万～20万=8；20万～30万=9；30万～50万=10；50万以上=11。

⑤本文根据海南环岛高铁的划分路线，将海南海口市、文昌市、琼海市、三亚市、陵水黎族自治县、万宁市划分为东部地区；将澄迈县、临高县、儋州市、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、东方市、乐东县划为西部地区；定安县、屯昌县、琼中黎族苗族自治县、保亭黎族苗族自治县、五指山市划为中部地区。

⑥根据问卷调查中涉及的问题：去年，您家的农产品中有多少是通过网络销售？对应的答案：全部通过网络销售，大部分通过网络销售，一半通过网络销售，少部分通过网络销售，没有通过网络销售。

⑦受教育水平大于均值的为高教育水平组，低于均值的为低教育水平组。

⑧ATE=E[ln(E_com1)-ln(E_com0),X=x]，

ATT=E[ln(E_com1)-ln(E_com0),X=x,E_com0=1]。