农村电商的增收效应及其机制——来自中国乡村振兴调查的经验证据

罗千峰

（中国社会科学院农村发展研究所，北京市 100732）

一、引言

党的十八大以来，我国农民收入增长速度处于改革开放以来的新的时期，农民收入在快速增长的同时，也面临着传统增收动力不足的挑战，增速呈现放缓的态势，尤其是受到新冠肺炎疫情等因素影响，农民持续增收的形势更加严峻和复杂[1-2]。促进农民持续稳定增收不仅是实施乡村振兴战略的关键，而且是改革开放以来中央强调的“三农”政策核心目标之一[3]。因此，迫切需要构建多元和稳定的收入渠道[4]，促进农户收入持续稳定增长。进入数字经济时代后，电子商务为拓宽农户增收渠道提供了新的路径和动力，系统研究农户参与电商对其收入的影响以及深入挖掘其影响机理，对于促进农户公平分享数字经济大市场的红利、农户收入增长和农村经济发展均具有重要的理论与现实意义。

电子商务可以提高农产品附加值和潜在收益，使农户在销售产品过程中从获得生产者价格转向获取消费者价格，为农户收入增长提供可靠路径[5-6]。已有研究表明，以互联网为载体的电子商务可以实现线上线下直接互动，帮助小农户及时获取市场需求信息，并显著提升农户人力资本，为优化农产品流通体系、促进小农户有机衔接现代农业提供有效方式[7-9]。因此，通过电子商务赋能的农户可以有效参与市场经济活动，并能够享受数字红利、提高收入水平[10-11]。从流通视角看，农村电商通过对小农户进行赋能，使其能够直接与消费者产生联系，大幅减少中间环节，促进传统弱势群体分享数字红利，改变农户在产业链和市场结构中的弱势地位，在降低交易成本的同时，强化农产品的逆周期调节，有效降低产品滞销风险[12-13]。

然而，也有研究指出，农村电商发展面临产品同质化严重、标准化程度低、价格无序竞争、质量参差不齐、冷链运输成本高、管理人才不足、营销成本增加等问题[14-17]；并且随着农村电商的转型，农户逐渐被排斥于互联网市场之外，农户与市场的关系趋于断裂，导致电子商务对农村居民收入的影响很小或不显著[18-20]。此外，作为互联网技术在农业农村领域的深度应用，农村电商经营需要农户掌握较强的信息搜索、流量管理、产品推广等互联网技能，但目前我国农业新型经营主体和农民都存在信息化应用能力较低的问题，而国内教育培训体系缺乏培养既具备电商技能、又了解农产品和农业的专业人才培训机构[21]，导致农户参与电商面临信息、技术、经验等多重约束，制约了农户收入水平的提升。

综上所述，从研究内容看，尽管学术界对电子商务的影响效应做了大量研究，但对农户参与电商增收效应的认识存在分歧，并且电子商务对农户收入的影响并非体现在单一路径上，现有文献缺乏对电子商务影响农户收入机制的系统梳理，难以全面掌握农户参与电商的影响效应和影响路径。从研究视角看，大多数研究主要基于宏观数据或者行业数据研究电子商务的增收效应，但可能因为合成谬误（Fallacy of Composition）而导致研究结论缺乏微观层面解释力；在微观实证研究方面，大部分研究关注的是地区电子商务发展情况，调查样本覆盖面有限，研究结论的代表性和稳健性均受到影响，所提出政策的有效性不足。基于此，本文利用2020年中国乡村振兴调查（China Ru⁃ral Revitalization Survey，CRRS）数据，研究农户参与电商是否以及在何种程度上影响农户收入水平，并实证检验和分析参与电商影响农户收入的重要机制，为全面审视电子商务的增收效应提供新的微观证据，也为拓宽农户增收渠道提供一定的政策参考。

二、理论分析与研究假设

电子商务在促进农业农村领域数字化转型方面发挥着重要作用，农村电商已经从流通端逐步向农业生产、农产品加工等产业链上游环节延伸，推进农业在生产资料供给、社会化服务保障、产品加工、流通储藏、品牌营销、售后服务等环节全面数字化升级，从而促进农户收入增长和农村经济发展。具体来说，农户参与电商主要通过以下六个渠道促进其收入增长。

（一）帮助农户开拓农产品市场，激励农户扩大生产规模，使农户获得更多的收益

农户小规模分散经营是导致农产品标准化、品牌化发展程度低的重要因素，没有规模化生产作为基础，农产品品质分级化、包装规格化、产品编码化就无法实施[22]。同时，受制于小规模经营，农产品深加工、冷链运输等相关产业发展也会受到制约，导致农产品市场竞争力不足，从而影响农户收入增长。电子商务可以帮助农户破除个体资源流动的局限性，极大地提升农户在农业产业链中的地位，有利于实现收入的增长。更为重要的是，电商具有网络外部性，能够为农户开拓潜在市场资源提供有效路径，从而提高农产品销售量。同时，市场规模的扩大可以促进农户从种源供给、技术采纳、质量检验、冷藏保鲜等环节提高农业生产的标准化和品质化水平，有利于提高农户在产业链中的谈判能力。在此条件下，农户可以获取更多资源进行品牌化建设，通过品牌化运营提高产品销售价格，从而获取更多利润，为农户收入持续增长提供保障。

（二）压缩中间环节，降低经营成本，进而促进农户收入增长

在传统产销模式下，中间商分离了农户生产属性和销售属性，并在控制商品、信息和客户的过程中分割小农户利益[18]。与传统产销分离的产业链运行模式相比，农村电商大幅压缩了传统“生产者—采购商—批发商—零售商”模式的中间环节，使农户与消费者能够直接对接，降低了商品流通成本，有利于刺激消费增长，从而增加商品销售收入。此外，借助电子商务工具，农户可以根据生产需求凭借互联网完成包含咨询、购买、电子支付及售后反馈的生产物资或社会化服务的整个交易过程，在扩大生产资料和生产服务供给范围的同时，提升生产资料流通效率和服务供给效率，极大地降低农业生产成本和农业经营风险，进而提升农户收入水平。

（三）增加农户金融贷款可得性，降低农户融资成本，为农户收入水平的提升提供资金保障

农业贷款具有数额小、风险高、周期长、农户还款能力有限等特点，再加上交易费用较高、难以提供抵押担保等劣势，导致农户极易受到金融排斥[23]，农户面临着融资难、融资贵、融资慢的困境。数字普惠金融结合了互联网金融的优势，在服务农民等弱势群体上具有显著的优势，大大降低了农户金融准入门槛，使农户借助互联网工具享受到了比传统金融更便捷、流动性更强的信贷、支付及保险等金融产品[24]。农户参与电商，不仅可以更便捷地享受数字金融提供的高效金融服务，而且可以降低金融准入门槛和交易成本，通过降低信息不对称程度减少金融机构放贷风险，在促进担保要求放松的同时，有效缓解农户信贷约束，提高农户对各种金融服务的获取能力，从而有利于农户收入水平的提高。

（四）降低信息不对称程度，强化农户信息获取能力，从而促进农户收入增长

有限理性行为理论认为，获取充足的信息能够促进行为决策的科学化[25]。农业生产具有周期性、地域性和商品需求弹性小等特点，由于缺少数据信息等要素，农业农村发展受到较大程度制约，而数字经济与农业农村经济融合发展形成了基于信息要素的精准农业、基于信息网络载体的订单农业、基于现代信息技术依托的智慧农业等可供借鉴的实践模式，有利于促进农业经济发展和增加农民收入[26]。作为数字经济发展的信息传播载体，电子商务通过降低市场主体之间的信息不对称程度，能够降低信息传播成本和信息搜寻成本，并且电子商务能够重塑乡村产业结构，有效巩固和提升精准扶贫成效[27]。因此，电子商务可以实现信息高效传播和共享，有利于提升农户信息意识、信息知识和信息能力，促进农户通过互联网工具提高其信息搜寻、信息加工和信息传播能力，进而满足其农业生产和电商经营的需求，最终促进农户收入增长。

（五）提升农户人力资本水平，从而有利于农户收入增长

人力资本水平决定个体工资水平，能促进农户人力资本水平快速增长，确保农民具备适应现代农业发展的知识、技术与智力，是实现小农户与现代农业有机衔接的客观要求。然而目前农业农村教育科技等体制改革较为滞后，农户的现代农业科技技能和知识水平较低，人力资本情况不容乐观，可通过培训提升农户人力资本水平和收入水平[28-29]。农户参与电商可以借助电子商务平台学习互联网技能和积累运营知识，大幅降低农户参加电商技能培训的门槛，有利于提高农户人力资本水平，从而为提高农户电商经营绩效和收入水平奠定人力资本基础。

（六）促进农户社会资本积累，从而促进农户收入增长

社会资本是基于人与人之间的信任、合作等关系产生的资源，能够帮助农户获取更多资源，并实现农户收入来源多元化[30]。参与电商能够促进农户更加充分利用电子商务平台和互联网技术，帮助农户降低社会网络关系维护成本，为巩固原有社会资源、维持社会强关系提供条件。同时，农户通过电子商务能够提高资源的配置效率，拓展社会网络资源，建立和发展社会弱关系，促进社会资本积累。农户社会资本的增加不仅有利于稳定农产品货源供给，而且可以降低消费者搜寻成本，增加商品销售量，从而提高农户收入水平。此外，基于社会网络的信任能够降低农户农业生产和产品销售过程中的监督成本，确保商品质量安全和品质优良，从而有利于提升农户收入水平。

以上分析表明，参与电商通过六条路径促进农户收入增长，影响机制如图1 所示。具体来说，一是开拓更大市场，促进经营规模的扩大，即规模经营效应；二是压缩中间环节，降低生产经营成本，提高经营效益，即节本增效效应；三是改善融资约束，增强金融信贷支持，即金融获取效应；四是减少信息不对称，提升信息搜寻能力，即信息获取效应；五是强化网络教育及培训，促进农户人力资本积累，即人力资本积累效应；六是拓展社会网络，强化农户社会资本，即社会资本积累效应。

图1 参与农村电商对农户收入的影响机制

据此，本文提出两个研究假设。

H1：农户参与电商能够促进收入增长。

H2：农户参与电商通过扩大经营规模、降低经营成本、改善金融获取、强化信息获取、提升人力资本和社会资本六个机制促进农户收入增长。

三、数据与实证方法

（一）数据介绍

本文数据来源于中国乡村振兴调查（CRRS）全国农户调查数据。CRRS 数据是由中国社会科学院农村发展研究所于2020年发起的一项涵盖农业生产、乡村发展、农民生活、社会福祉等多方面内容的综合性调查数据，能够为本研究提供翔实的数据支撑和依据。CRRS 数据采取分层抽样和随机抽样相结合的方法，具有充分的代表性。首先，项目组综合考虑社会经济发展水平、农业农村发展以及地理区位情况，按照分区省份数量三分之一的比例从东部、中部、西部、东北地区抽取10个样本省份，包括广东、浙江、山东、安徽、河南、贵州、四川、陕西、宁夏以及黑龙江10省份。其次，项目组根据人均地区生产总值进行等距分组，即按照人均GDP 水平将所有县（市、区）分为5 个组，在兼顾县域地理空间分布情况的同时从每组中随机抽取1 个县（市、区），即每个样本省份抽取5 个县（市、区）。再次，根据与样本县（市、区）相似的抽样方法，从每个县（市、区）随机抽取3个乡镇，然后根据经济发展情况将每个乡镇内的行政村分为“较好”和“较差”的两组，每组随机抽取1个村。最后，由调研员采用等距取样法从行政村农户花名册中随机抽取12~14户农户，按照问卷内容开展实地调研。本文关注参与电商和农户收入的关系，对有关电子商务、收入水平和控制变量进行处理，剔除缺失值和异常值后，最终得到2 766个农户基准样本。

（二）变量定义与描述

1.因变量

本文的因变量是农户家庭总收入和农户家庭人均收入，其中农户家庭总收入是指2019年农户家庭纯收入总额，可以反映家庭收入总体情况；农户家庭人均收入是指农户家庭成员平均纯收入，在克服家庭规模影响方面具有优势。为减小收入变量异方差干扰，本文对农户家庭总收入和人均收入变量进行自然对数转换，分别用lnIncome、ln⁃PerIncome表示。

2.核心自变量

本文研究对象是农户参与电商情况，根据CRRS问卷中的相关问题，选取农户是否参与电商（E-commerce）作为核心自变量，将农户参与网络电商的情况赋值为1，否则赋值为0。

3.控制变量

部分可观测的特征会对农户收入产生影响，因此需要在模型中控制这些特征。结合研究问题及现有相关文献，本文引入了户主个体特征、家庭特征、村庄特征三个层面变量，以降低变量遗漏对模型估计的影响。其中，户主个体特征包括性别（Male）、年龄（Age）、年龄平方项（AgeSquare）、受教育程度（Edu）、干部身份（Servant）、健康状况（Health）；家庭特征包括家庭人数（HouseholdSize）、成员平均年龄（HouseholdAge）；村庄特征包括村庄经济条件（CountyEco）、交通条件（Trans）。具体变量描述性统计特征见表1。

表1 变量描述性统计特征

（三）实证方法

1.基准回归模型

为测度参与电商对农户收入的影响，本文构建了如下模型：

其中，Yi表示第i个农户收入情况；E-commercei表示第i个农户参与电商情况，如果农户参与了电子商务，则E-commerce=1，否则，E-commerce=0；Xi为反映户主个体特征、家庭特征及村庄特征的相关控制变量；α为常数项；ε为误差项。

2.内生性处理

第一，工具变量法。鉴于测量误差、遗漏变量、反向因果等容易导致模型内生性问题，利用工具变量法进行修正成为解决内生性问题的常用方法。由于农户个体参与电商情况受到同一村庄内部其他农户参与电商情况的影响，而农户收入与其他农户参与电商行为并不直接相关，本文选取同一村庄除被访农户外其他农户参与电商的比例作为工具变量，利用工具变量法进行估计。

第二，倾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）。农户参与电商行为存在选择性偏误（Selection Bias），即农户是否参与电商是其根据自身资源等综合因素而有意识选择的结果，如果忽视农户潜在的自选择问题而直接进行模型估计，可能导致模型估计出现偏误。为剔除自选择问题的影响，本文采取倾向得分匹配法来估计参与电商对农户收入的影响。倾向得分匹配法能够对反事实结果进行构造，使个体处于均衡可比的状态，有效克服选择偏差及模型估计偏误问题，从而估计出个体参与电商的因果效应。具体来说，本文利用倾向得分匹配法，根据没有参与电商的农户样本，为参与电商的农户匹配和构造出对应的没有参与电商的农户，使两个样本农户除参与电商特征外，其他特征近似相同，从而能够得到参与电商的净效应。

根据匹配后的样本计算参与电商农户的净效应，即平均处理效应（Average Treatment Effect on the Treated，ATT），其表达式为：

其中，Y1i表示第i个农户参与电商后的收入水平，Y0i表示第i个农户没有参与电商时的收入水平。

四、计量结果分析

（一）参与电商对农户收入影响的基准回归

表2 是参与电商对农户收入影响的基准回归结果。本文将农户个体、家庭、村庄不同层面的特征依次纳入模型，以确保模型估计结果的稳健性，其中（1）列至（3）列为参与电商对农户家庭总收入影响的回归结果，（4）列至（6）列为参与电商对农户家庭人均收入影响的回归结果。表2结果显示，参与电商能够显著提高农户家庭总收入水平和人均收入水平，农户参与电商具有显著的增收效应，从而验证了H1。

表2 参与电商影响农户收入的基准模型

（二）内生性问题处理

鉴于基准模型可能存在潜在的内生性问题，本文采取工具变量法进行修正，结果如表3所示。表3显示了采用两阶段工具变量法估计结果，F统计量均大于临界经验值10，拒绝了弱工具变量假设。结果表明，在解决潜在的内生性问题后，参与电商均在1%的显著性水平上显著促进农户收入水平的提升，进一步验证了H1。

表3 参与电商影响农户收入的工具变量估计结果

此外，本文进一步采用倾向得分匹配法修正选择性偏误。由于不同匹配方法可能导致估计结果出现差异，本文采用一对一匹配、k近邻匹配等8 种匹配方法，以验证匹配结果的稳健性。表4显示了基于不同匹配方法测算的农户参与电商对其收入的平均处理效应。结果均说明，参与电商显著提高了农户收入水平，估计结果具有高度一致性，表明本文研究结论具有较强的一致性和稳健性，即农户参与电商具有显著的增收效应。

表4 参与电商的平均处理效应估计结果（PSM法）

（三）稳健性检验

为检验上述结果的稳健性，本文采取替换变量的方式进行稳健性检验。首先，用农户家庭经营网店数量（Store）替换核心自变量。表5 结果显示，核心自变量符号与显著性水平无显著变化，替换核心自变量后的结果与基准模型结果相符。其次，由于电商经营收入与非农业经营性收入紧密相关，所以本文用农户非农业经营性收入（lnNonagri）和人均非农业经营性收入（lnPerNonagri）替换因变量进行回归。回归结果显示，关键变量的符号及显著性均与基准模型保持一致。上述分析表明，本文估计结果是稳健可靠的。

表5 稳健性检验估计结果

（四）异质性分析

上述分析已证实参与电商具有显著的增收效应，这里从农户群体和收入结构两个维度进行异质性分析。

1.基于农户群体异质性分析

在农户群体异质性方面，本文根据受教育水平、身体健康状况进行异质性分析。电商经营是一种先进的经营模式，涉及较多的数字技术和信息知识，不同受教育程度农户参与电商的效果可能存在较大差异，因此本文选择受教育水平作为异质性分析的划分标准。此外，选择身体健康状况作为划分标准，是由于农户身体健康状况的差异对参与电商的相关决策和经营效果可能具有差异化影响。

第一，区分受教育水平。本文将户主按受教育水平分为低教育水平（小学及以下）、中教育水平（初中）、高教育水平（高中及以上）三个类别，同时在回归模型中剔除个体受教育程度控制变量。表6展示的异质性分析结果表明，高教育水平农户参与电商的系数要显著高于低教育水平和中教育水平，说明高教育水平农户参与电商的增收效应最为明显，这可能是由于电商经营需要较高的数字素养和丰富的互联网知识作为支撑，高教育水平农户在数字知识和技术学习等方面具有优势。因此，参与电商对其收入的促进作用最为明显。

第二，区分身体健康状况。根据CRRS 数据，按照近一年农户身体健康状况较差、一般和较好不同情况，将样本分为三个类别。表6 结果显示，参与电商对收入的影响在健康状况较差的农户中并不显著，在身体健康状况一般和较好的农户中显著为正，并且身体健康状况较好农户参与电商的增收效应最为显著。电商经营不仅需要保障产品货源供给，而且需要营销、物流及售后服务等环节协同配合，这些都离不开较好的身体健康条件的保障。因此，身体健康状况较好的农户优势较为突出，参与电商对其收入的提升作用也最为明显。

表6 基于农户群体异质性分析回归结果

2.基于收入结构异质性分析

除农户家庭总收入外，CRRS 数据还考察了农户家庭收入的具体结构，包括农业经营性收入（lnAgri）、非农业经营性收入（ln⁃Nonagri）、工资性收入（lnWage）、财产性收入（lnProper）、转移性收入（lnTrans）。本文根据农户家庭收入结构变量生成对应的人均收入结构变量，以探究参与电商对农户收入结构影响的异质性。如表7 所示，参与电商对农业经营性收入、非农业经营性收入具有显著的正向影响，而对工资性收入、财产性收入、转移性收入的影响没有通过显著性检验。这主要是因为参与电商能够促进农户与市场的有效衔接，帮助农户扩大产品销售范围，提升其非农业经营性收入。同时，参与电商能够提升农户数字技能和综合素养，提升农户农业生产效率，并且借助互联网工具及电商平台采购农业生产物资，可以显著降低农业生产成本，从而有利于农户获取更多的农业经营性收入。

表7 基于收入结构异质性分析回归结果

五、机制分析

前述分析已经证实，参与电商对农户收入具有显著的提升作用。这里从规模经营效应、节本增效效应、金融获取效应、信息获取效应、人力资本积累效应、社会资本积累效应六个视角对参与电商提升农户收入水平的具体机制进行分析。

（一）规模经营效应

规模化经营是农业标准化、品牌化发展的基础，也是促进农产品品质分级化和产品深加工的重要条件，因此，本文从规模经营视角验证参与电商对农户收入的影响机制。参与电商能够帮助农户拓展市场，提升农户生产经营的组织化程度，在提高农户农产品销售量的同时，也可保障销售的稳定性，进一步促进农户通过扩大生产经营规模获取更高收益，因此，本文选取农户是否转入土地（Land）指标来测度参与电商对农户规模经营及收入水平的影响。根据表8 所示，参与电子商务能够显著提高农户转入土地的概率，说明参与电商具有显著的规模经营效应，从而促进农户收入增长。农户通过转入土地可以扩大农业生产规模，进而为电商销售提供充足的农产品货源供给，有利于促进运营成本下降和产品销售量增加。同时，电子商务促进农户从事标准化农产品生产，通过商品质量保障和特色产品供应提升商品销售价格，从而获取更高收益水平。此外，农户借助规模经营效应，进一步提高其在产业链和供应链上的地位，有利于开拓更大的市场，进一步促进农户收入水平提高。

表8 基于规模经营效应的机制检验结果

（二）节本增效效应

电子商务在帮助农户扩大产品销售量的同时，也为农户购买生产资料和社会化服务提供了便利的条件，有利于降低农户购买生产资料和相关服务的成本，因此本文从经营成本视角验证参与电商对农户收入的影响机制。由于电子商务是借助互联网平台且具有较强互动性的商务活动，本文选择农户是否通过网络渠道购买农业生产资料（Material）指标来验证参与电商对农户生产成本和收入水平的影响机理。表9结果表明，参与电商显著提高农户通过网络渠道购买农业生产资料的概率，降低农业生产成本，从而促进农户收入增长。电子商务在大幅压缩农户购买生产资料中间环节的同时，也提高了生产资料的流通效率，并且可追溯体系可以为生产资料质量监管提供保障，大大降低农业生产经营成本，从而有利于农户提高收入水平。

表9 基于节本增效效应的机制检验结果

（三）金融获取效应

农业生产和参与电商需要较大的资金投入，并且生产经营活动具有一定的风险，离不开金融贷款的支持。因此，本文选择是否获得正规金融贷款（Loan）来验证农户参与电商对其收入的影响机理。表10 结果表明，参与电商能够显著提高农户获得金融机构正规贷款的概率，说明参与电商具有显著的金融获取效应。电子商务能够有效提升农户互联网技能和数字技术应用水平，降低金融准入门槛，为农户享受金融贷款政策和银行信用及风险评估创造条件，从而有利于农户获取正规金融贷款，大幅降低农户资金获取成本，为农户扩大生产规模、引进新技术、拓展销售渠道、提高售后服务质量提供保障，从而促进农户收入增长。

表10 基于金融获取效应的机制检验结果

（四）信息获取效应

信息可及性直接关系到农户电商经营绩效，因此本文从信息获取视角验证参与电商对农户收入的影响机理，选择是否能够通过网络获取满足日常生产生活需求信息（Information）指标来衡量参与电商的信息获取效应。表11结果表明，参与电商显著正向影响农户获取有价值信息，从而为农户提高电商经营绩效提供保障。电子商务为农户提供综合性信息的平台，能够为农户及时获取市场、政策等信息提供便利渠道，有效缓解农户信息约束，使农户更好地满足消费者需求，从而获取更高收益水平。此外，参与电商直接提升农户获取信息能力，为农户及时调整生产和电商经营策略提供信息依据与支撑，有利于提高农户收入水平。

表11 基于信息获取效应的机制检验结果

（五）人力资本积累效应

人力资本能够为农户收入增长提供基础保障，本文从人力资本积累效应考察农户参与电商对其收入增长的影响机理。电子商务应用不仅需要较高的互联网技能，而且需要及时更新数字技术和经营模式，尤其是在参与电商过程中需要针对优化产业链资源配置、解决供应链不畅问题和提高运营绩效等内容寻求解决方案，对此，本文选取农户是否关注网络学习教育（Train）来衡量农户参与电商的人力资本积累效应。表12 结果表明，参与电商显著提高农户关注网络教育的概率，促进农户人力资本积累和收入增长。电子商务降低农户学习先进数字技能和电商运营模式的门槛，为农户提供大量成本较低、针对性强的技能培训和案例教学，有效减少农户经营决策失误和经营风险，促进电商经营绩效的提升，从而提高农户收入水平。

表12 基于人力资本积累效应的机制检验结果

（六）社会资本积累效应

社会资本为农户收入的增长提供社会资源保障，本文从社会资本积累角度验证农户参与电商对其收入的影响机理，选择农户可以借款5 000 元及以上好友数量（Social）作为农户社会资本的衡量指标。表13 结果表明，参与电商显著正向影响农户社会资本，从而促进农户收入增长。农户在参与电商过程中，不仅能够借助互联网媒介维持原有强社会关系，而且可以积极拓展社会弱关系资源，在社会资本的积累过程中获取资金支持、消费群体资源，从而提升电商经营绩效和收入水平。

表13 基于社会资本积累效应的机制检验结果

以上内容表明，参与电商通过规模经营效应、节本增效效应、金融获取效应、信息获取效应、人力资本积累效应、社会资本积累效应六条路径提高农户收入水平，全面验证了H2。

六、研究结论与政策建议

拓宽农户增收渠道、促进农户持续稳步增收，既是全面推进乡村振兴的客观要求，也是扎实推进共同富裕的重要目标。系统考察参与农村电商对农户收入的影响及其内在机理，对研究农村电商的增收效应、完善多渠道促进农户稳步增收的政策体系具有重要意义。

研究表明，参与电商能够显著提升农户收入水平，使用工具变量法和倾向得分匹配法解决潜在的内生性问题后，仍可得到一致性结论。使用更换核心变量的方法进行稳健性检验后，结论依旧十分稳健。根据农户群体及收入结构进行异质性分析，结果显示，参与电商对高教育水平、身体健康状况较好的农户收入水平的提升作用最为明显；对农户农业经营性收入、非农业经营性收入具有显著的促进作用，而对工资性收入、财产性收入、转移性收入没有显著影响。机制分析表明，参与电商主要通过扩大生产规模、降低生产成本、改善金融获取、强化信息获取、促进人力资本积累、提高社会资本水平六种机制促进农户增收。

根据研究结论，可以得出以下政策启示。第一，促进农村电子商务协同发展。要不断完善农村电商网络和物流等基础设施，支持和引导各类资源要素在乡村聚集，促进农业生产资料电商、农产品电商、农村消费品电商协同发展，形成农村电子商务发展的协同效应，高效服务农户生产经营活动和农村经济发展。第二，充分释放农村电商增收效应。积极发挥电子商务对扩大经营规模、降低经营成本、改善金融获取、强化信息获取、促进人力资本和社会资本积累的支撑作用，拓宽农户增收渠道，为农户稳步增收提供保障。第三，促进电子商务的包容性发展。强化农村电商收益的公平共享，加强对低教育水平、低收入水平群体的数字技能培训，提高广大农户在电商经济中的福利水平。