电商发展的农村减贫效应——基于空间面板模型的实证分析

叶 娟，顾一鸣

(安徽三联学院 经济管理学院，安徽 合肥 230601)

一、引言

贫困问题一直是各国在发展过程中面临的世界性难题，我国作为世界上最大的发展中国家，对于这一问题的处理与解决更具有迫切性。从1978年改革开放开始，我国投入了大量的人力物力对于贫困问题进行了调查研究，并提出了相应的解决办法，调动全社会的力量投入脱贫工作，在此期间取得了显著成就。但是，在脱贫工作推进的后期，遗留下的主要是最难以解决的部分，这部分贫困人口主要集中在自然环境脆弱、生存条件艰苦、基础设施建设落后的地区，他们的脱贫工作依靠“输血式”的方法是难以解决的，需要根据实际情况，制定特色脱贫方案，做到精准扶贫。

随着互联网技术的不断发展与完善，互联网普及率也越来越高。截至2020年6月，我国互联网普及率达到了67%，其中，农村地区互联网普及率达到了52.3%，并且全国贫困村通光纤的比例达到了98%。调查数据显示，2019年农村网络零售额高达17000亿元，有力支持了乡村振兴和脱贫工作，因此通过电商途径解决农村贫困问题是有依据的。

随着我国网络基础设施的不断完善，电商的发展势头良好，在国内形成了各种模式，如：沙集模式、义乌模式、遂昌模式、赶街模式、青川模式等。一些学者对此进行了研究，认为电商的发展对于农村居民贫困状况的改善会产生作用。《“十三五”脱贫攻坚规划》中提出，要将电子商务作为精准扶贫的重要载体，将电子商务纳入扶贫体系，通过发展电子商务来提高贫困户的创业增收能力[1]。

随着农村电商的发展和“互联网+”战略的提出，电商扶贫成为精准扶贫的重要模式，“互联网+农业”的发展模式有利于农业产业升级，可以建立现代农业产业链，完善农产品安全政策，为扶贫发展提供新机制，使得扶贫更加信息化、精准化和高效化，覆盖更多的贫困人口，改善教育、交通等问题，从多维度帮助农户改善贫困现状，实现多维减贫[2]；可以扩大农村创业与就业机会，通过培育电商生态发展，使得产业本地化，带动创业就业，促进本地服务业良性循环[3]；可以转变农民的思路，利用互联网思维来发展农业，时刻紧跟市场的需求，农村电商将农产品与市场销售有机地联系起来，使得农业生产形成一个完整的产业链，生产者可以通过延长生产链、扩大生产规模等途径实现增富脱贫[4]。

对于地方经济而言，电商的发展与普及会给农村提供新的发展思路，政府可以通过大力发展农村电商，引进大型企业，培育发展趋势强的企业，促进地方经济发展，并且可以为农民提供创收平台，为农产品提供对接市场的渠道，有效解决“三农”问题。因此，农村电商的发展可以解决农村中的一些问题，如信息鸿沟、产品流通不畅、农村剩余劳动力就业、农业技术支持和辅导等。

综合上述文献的分析，电商的发展能对农村减贫产生一定的积极作用。关于电商发展对于农村减贫效应的实证研究，需要从区域层面进行，各省份之间的电商发展情况差异明显，《中国电子商务发展指数报告》将各省份划分为：先导省份、中坚省份、潜力省份；并且各省份的农村居民的生活状况也存在差异，因此电商发展对于农村减贫存在一定的空间效应，不同的地区电商发展的减贫作用存在差别。本文将从实证的角度出发，构建空间计量模型，通过数据分析电商发展指数对农村居民贫困水平的影响。

二、模型设定与变量选择

(一)模型设定

本文主要研究的是农村电商发展的减贫效应，考虑到空间因素，建立空间计量模型，一般形式如下：

(1)

(二)变量选取与数据来源

本文选取的是2014—2019年全国的省份作为研究对象，由于相关数据缺失，因此剔除4个直辖市、台湾省、西藏自治区以及2个特别行政区，所以本文将剩余的26个省份作为研究对象。具体变量选取及数据来源如表1所示。

表1 变量选取与数据来源

被解释变量是农村居民的贫困水平(POV)。本文通过选用农村居民家庭的恩格尔系数进行衡量。因为在国际上恩格尔系数被公认为判定生活水平高低与贫富的重要标准，作为衡量农村居民的贫困水平十分合适。

解释变量是电子商务发展指数(ECDI)。本文选用的电子商务发展指数来源于《中国电子商务发展指数报告》，该指数涉及电子商务发展的各个维度，包含电子商务的规模指数、成长指数、渗透指数以及支撑指数，对于电子商务的发展是一个很好的衡量。

控制变量包括：农户投资规模(SF)、农村产业结构(IS)、财政支农状况(CZZN)、农村居民消费价格指数(CPI)、基尼系数(NI)以及经济发展水平(PGDP)。本文选择人均GDP 来衡量经济发展对于农村居民贫困状况的影响，因为人均GDP动态地考虑了人口的变化，能够更加贴切地反映人民收入的实际变化[5]。

在进行实证分析时，为了克服数据可能存在的异方差问题，在计量过程中对所选取的数据进行对数处理，如农户的投资规模、经济发展水平都做了取对数处理。变量的描述性统计结果如表2所示。

根据表2的描述性统计结果可以看出，我国各省份农村居民的恩格尔系数的均值为32.601，说明农村居民的生活水平得到了提高，将更少的钱用在了食品支出上。恩格尔系数的最大值为49.5，最小值为25.3，说明我国的农村居民的贫困差距比较大。根据恩格尔系数的数据进行梳理，发现从2014年至2019年的趋势是逐年下降，说明我国农村居民用于食品的支出不断减少；电子商务发展指数的最大值为71.26，最小值为7.2，说明各省份之间的电子商务发展指数的差异较大，因为各省份电子商务的发展规模、发展前景、对经济发展的影响以及支持电子商务发展的环境因素都存在显著的差别。

表2 变量的描述性统计

三、电商发展的农村减贫效应空间计量分析

进行空间计量分析之前，对贫困水平(POV)进行空间相关性检验，以判断是否具有空间相关性。

(一)空间自相关分析

对于判断我国各省份的贫困水平是否存在空间自相关，可以利用Moran’I指数进行测量。Moran’I指数处于(0，1]时，说明存在空间正相关；当取值在[-1，0)范围内时，则存在空间负相关。本文利用Geoda软件得出我国各个省份的空间距离权重矩阵，再利用Stata 14.0软件计算出贫困水平在不同年份的Moran’I指数值。结果如表3所示。

表3 贫困水平的Moran’I指数

表3的数据表明，在2014年至2019年，我国各省份的贫困水平的Moran’I指数在1%的显著性水平下都通过了检验，因此强烈拒绝“无空间自相关”的原假设，即认为存在空间自相关。

(二)空间效应检验

空间效应检验结果如表4所示，P值在1%的显著性水平下通过了检验，因此拒绝了“不存在空间效应”的原假设，即认为存在空间效应。

表4 空间效应检验结果

由表4可以看出，LM-Error与LM-Lag两者都显著，因此对其进行稳健性检验。观察RobustLM-Error和RobustLM-Lag的结果，可以发现，仅有RobustLM-Lag在1%的置信水平下显著，因此选择空间自相关模型。但在10%的置信水平下，二者皆显著，因此选择空间杜宾模型。对于空间自回归模型进行Hausman检验，检验值为28.49，并且在1%的情况下显著，因此选择固定效应模型。若选择空间杜宾模型，对其进行Hausman检验，检验的Hausman统计量为正值，并且P值为0，故拒绝随机效应的原假设，建立固定效应空间杜宾模型。对杜宾模型进行Wald检验和LR检验，Wald检验和LR检验结果都显著，则接受SDM模型结果。

(三)电商发展的减贫效应模型估计

1.模型估计结果

根据上面的分析，建立固定效应的空间误差模型以及固定效应的空间杜宾模型，并对回归的结果进行分析。结果如表5所示。

表5 电商发展的减贫效应估计

通过表5的模型回归结果可知，固定效应的空间杜宾模型和固定效应的空间自回归模型拟合的结果是相近的，并且R2达到了0.786，说明拟合的方程能够很好地解释电商发展对于农村贫困水平的影响。

根据模型回归结果，可以在空间计量的情况下研究电子商务发展对农村贫困水平变化的影响。本模型的核心解释变量是电子商务发展指数。电子商务发展指数在空间杜宾模型中的系数为-0.0417，且在5%的临界值上显著，说明电子商务发展情况会对农村贫困状况产生影响，根据系数的正负号可以得知，随着电子商务不断发展，农村的贫困状况会得到改善，这是因为在现代社会背景下，电子商务的发展有利于农业走向现代化、促进农业产业升级，构建现代农业产业链，并且可以加强农村基础设施建设，改变农民生活环境，多维度改善农村贫困状况。

农户投资规模在空间杜宾模型中的系数是-0.319，但并未通过显著性检验。根据结果可知，随着农户投资规模的不断扩大，农村的贫困水平会出现相应的下降，因为农户投资在固定资产上的资金越多，说明持有的资金就越多，这时农户恩格尔系数就会下降。

农村产业结构在空间杜宾模型中的系数是-4.301，并且通过了10%的显著性检验，说明随着农村农林牧渔总产值占地区生产总值的比例不断升高，农村的恩格尔系数会降低。因为随着农林牧渔总产值比重的不断上升，农产品附加值会增加，有利于提高农村的经济状况，这时农村居民的生活水平也随之提高。

经济发展水平在空间杜宾模型中的系数是-5.497，并且通过了1%的显著性检验，说明随着经济发展水平的不断提升，农村的恩格尔系数会降低。因为人均GDP可以衡量个人的经济状况，人均GDP的升高说明个人生活状况的好转，因此有利于提升农村居民的生活水平。

财政支农在空间杜宾模型中的系数是-0.2808，并未通过显著性检验。根据回归的结构可知，随着财政支农的规模的不断扩大，农村的贫困水平会降低，因为财政用于支撑农业的资金规模扩大，有利于农业发展和农民生活水平提高。

农村居民消费价格指数在空间杜宾模型中的系数是0.291，并未通过显著性检验，但是根据回归的结果可知，随着农村居民消费价格指数的上升，居民的生活状况会变差。农村居民消费价格指数的上升说明货币的购买能力降低了，这时农村居民拥有的资金相对而言会出现贬值效果，因此其生活水平会下降。

农村最低生活保障人数在空间杜宾模型中的系数是1.141，通过了10%的显著性检验。根据回归结果可知，随着农村最低生活保障人数的减少，农村居民的恩格尔系数会降低。农村最低生活保障人数的减少，说明低于当地最低生活标准的农村贫困群众人数的减少，农村越来越少的人处于贫困线以下，这有利于我国农村居民生活水平的全面提高。

观察表5中的回归系数的结果，可以发现，在所有的解释变量中对于农村贫困水平影响最大的是经济发展水平，其次是农林牧渔总产值占地区生产总值的比重，再次是农村最低生活保障人数。虽然电商的发展对于农村改善贫困水平具有一定的促进作用，但是更好、更明显地改善农村生活水平：首先需要依靠整个社会经济的稳定快速发展；其次需要发展第一产业，使用现代化、规模化的生产技术，增加农林牧渔总产值；最后需要完善保障农村贫困居民的相关政策，提倡通过充分调动贫困户的积极性，发掘贫困户自身潜力，靠自己的双手创造劳动财富，由被动脱贫转向自主脱贫，实现扶贫又扶志。

2.模型空间效应分解

本文基于空间杜宾模型和空间自回归模型，通过空间效应分解得出电子商务发展对农村贫困减缓的直接效应和间接效应。研究结果见表6。

表6 电商发展减贫效应分解

由表6可知，电商发展的直接效应系数为-0.042，空间溢出效应为-0.071，并且通过了5%的显著性检验。这意味着电商发展能够降低农村的恩格尔系数，并且可以认为对于其他地区的影响程度高于对本地区的影响程度。电商发展有利于农村的经济发展，有利于农产品走出去，农业技术引进来，有利于基础设施建设，会促使农村因地制宜地发展本地的特色，增强农村经济实力。

四、结论及建议

本文根据电商发展对农村减贫效应的实证分析，基于空间面板回归分析，利用2014年至2019年我国26个省份相关的数据，检验电商发展与农村减贫效应之间的关系。结果表明：第一，电商发展对于农村减贫具有显著的效应；第二，电商发展对于农村减贫具有显著的直接效应和空间溢出效应。具体来说，电子商务发展指数的直接效用的减贫效应会小于空间溢出效应的作用，说明电商发展对于周边具有积极的辐射作用和带动示范作用，有利于周边地区的经济等发展。基于以上的研究结论，本文提出以下几点政策建议：

第一，积极鼓励发展电商，改变农村发展现状。面对现在互联网发展的势头以及数字经济的普及化，各地区应该掌握好发展时机，借此改善农村居民生活状况，完善基础设施建设，为农产品提供更多的销售渠道。首先，电商发展可以带动当地经济发展，因为通过发展电商，可以降低生产的销售成本，提高农民的经济收益，促进农产品标准化生产，提升产品价值；其次，电商发展可以推动农村产业结构转型升级，让农村产业生产变为以市场为导向，有利于实现规模化生产；最后，电商发展可以改变贫困地区的社会环境，无论是人才匮乏、还是人口老龄化，电商发展有利于农村年轻人才的回流。

第二，注重财政向“三农”倾斜。财政政策对于农业、农民、农村的倾斜，有利于农村地区的经济发展。增加财政投入，有利于改善农业生产条件，促进农村各项事业的发展；有利于促进农业增产增效、增收致富；有利于提升农村提供公共服务的水平，促进农村和谐发展。

第三，稳定经济发展是关键。经济发展的稳定性对于农村改善贫困状况具有重要作用。一方面，经济的稳定发展，可以改善农村的生产条件和产品的销售渠道，有利于提高农村居民的收入；另一方面，经济发展有利于农村基础设施建设与教育质量，能够提高农村生活的幸福指数。