政府促進(jìn)農(nóng)村電商發(fā)展的政策效應(yīng)評估
——來自“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”的經(jīng)驗研究

易法敏 孫煜程 蔡 軼

一、引言與文獻(xiàn)特征

中國的農(nóng)村電商發(fā)展在經(jīng)歷了平穩(wěn)而緩慢的信息服務(wù)階段和快速發(fā)展的在線交易階段之后，現(xiàn)在正向電商產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)階段升級轉(zhuǎn)型。在農(nóng)村電商不斷升級發(fā)展的過程中，政府政策的支持起到了重要推動作用(魯釗陽，2018；鈕欽，2016；楊旭等，2017)。自2014 年7 月24 日財政部、商務(wù)部下發(fā)《關(guān)于開展電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范的通知》起，到2019 年立項扶持215 個示范縣的電商建設(shè)名單確定，全國共有1231個縣被納入“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”建設(shè)①2019 年8 月，財政部、商務(wù)部和國務(wù)院扶貧辦聯(lián)合發(fā)布2019 年電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范名單，此前曾入選過示范縣的一些縣再次入選。。農(nóng)村電商發(fā)展不僅對促進(jìn)農(nóng)民增收、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)深度“融合”具有重要的經(jīng)濟意義，而且對于消弭農(nóng)村“數(shù)字鴻溝”，促進(jìn)農(nóng)村社會轉(zhuǎn)型，建設(shè)數(shù)字鄉(xiāng)村，具有重要的社會價值；縱觀我國農(nóng)村電商發(fā)展歷程，可以發(fā)現(xiàn)，政府的扶持政策對農(nóng)村電商發(fā)展有著決定性影響(梁強等，2016)②農(nóng)村電商的大規(guī)模發(fā)展始于2014 年，電商平臺與地方政府合作推動的縣域電商是這個階段的基本模式；而地方政府與電商企業(yè)創(chuàng)新性地合作發(fā)展電商，其依據(jù)則是中央鼓勵和扶持農(nóng)村電商發(fā)展的政策，主要有2014 年中央1 號文件提出的“加強農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)平臺建設(shè)”和財政部、商務(wù)部《關(guān)于開展電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范的通知》(財辦建[2014]41 號)。。

公共政策并不一定總是有效的，即存在所謂“政策失靈”現(xiàn)象(劉鵬等，2018)。與其他公共政策類似，農(nóng)村電商政策是否具備相應(yīng)的資源保障、制度安排和基礎(chǔ)性策略，實施過程是否科學(xué)合理等，直接決定著政策效果。其任何一個環(huán)節(jié)的偏差，都會導(dǎo)致“政策失靈”。由于農(nóng)村電商綜合示范政策的實施是由中央授權(quán)立項，縣域政府與第三方組織或機構(gòu)開展廣泛的公私合作來開展的，這種“委托-代理”的政策運行方式使得示范縣普遍面臨著前所未有的治理困境(楊旭等，2017)；現(xiàn)階段的農(nóng)村電商政策工具應(yīng)用存在結(jié)構(gòu)性失衡，部分政策工具應(yīng)用存在不科學(xué)、不協(xié)同的問題，政策配套措施有待完善(鈕欽，2016)；農(nóng)村電商政策的實施，會受到諸如農(nóng)村電商自身規(guī)律、農(nóng)村電商參與者以及農(nóng)村電商所在區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展環(huán)境的制約和影響(魯釗陽，2018)，等等?？梢?，農(nóng)村電商政策的實施效果亟需進(jìn)行科學(xué)規(guī)范的判別。有鑒于此，本文以“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”政策為切入點，構(gòu)造準(zhǔn)自然實驗來識別農(nóng)村電商政策對縣域電商發(fā)展的促進(jìn)效果。對此，本文通過嚴(yán)謹(jǐn)而規(guī)范的實證研究手段，嘗試探討如下未能得到精確評估的核心政策效果：“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”政策是否有效促進(jìn)了縣域電商發(fā)展？貧困縣的政策實施效果如何？其對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響有效性又如何？

對上述問題的科學(xué)回答面臨諸多挑戰(zhàn)。挑戰(zhàn)之一是縣域電商歷史數(shù)據(jù)獲取與構(gòu)建。農(nóng)村電商大規(guī)模發(fā)展始于2014 年，從現(xiàn)有統(tǒng)計資料中難以找到本研究所需的網(wǎng)商指數(shù)、網(wǎng)購指數(shù)、電商發(fā)展指數(shù)以及與各示范縣相對應(yīng)的基本數(shù)據(jù)等。本文綜合了多套統(tǒng)計數(shù)據(jù)，包括密西根大學(xué)的“China Data Online”數(shù)據(jù)庫、《中國縣域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》以及阿里研究院計算出的縣域電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)(aEDI)，通過多個數(shù)據(jù)庫的對接，構(gòu)建起本研究的樣本數(shù)據(jù)。挑戰(zhàn)之二是內(nèi)生性問題。因為電商示范縣的選擇并不是隨機的，示范縣與非示范縣具有不同的特征，比如經(jīng)濟發(fā)展水平的差異、參與人員的知識與技能差異等，這些不可觀測的特征會對電商發(fā)展水平造成影響，從而導(dǎo)致直接回歸所得到的估計結(jié)果存在偏差。針對這一問題，本文將2014 年開始逐年增加的“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”試點作為準(zhǔn)自然實驗，利用雙重差分法，在控制了地區(qū)固定效應(yīng)與時間固定效應(yīng)后，減少不可觀測因素的干擾。

現(xiàn)有研究結(jié)果表明，自2014 年以來，政府“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”建設(shè)顯著促進(jìn)了電子商務(wù)發(fā)展；在實施電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范的縣域，電子商務(wù)發(fā)展水平至少提高了2.73%～4.17%，而且這種促進(jìn)作用均體現(xiàn)在了電商供給端網(wǎng)商指數(shù)和銷售端交易額上。此外，異質(zhì)性分析還表明，政策實施所帶來的處理效應(yīng)在電商發(fā)展水平較低和較高的兩類地區(qū)更大，表現(xiàn)出既“親貧”又“親富”的雙重特性。

與本文密切相關(guān)的主要有兩方面的文獻(xiàn)。

一類文獻(xiàn)主要關(guān)注電商發(fā)展的經(jīng)濟效應(yīng)，比如電子商務(wù)發(fā)展與經(jīng)濟增長(Aimer等，2013；張俊英等，2019)、電子商務(wù)發(fā)展與農(nóng)村居民創(chuàng)業(yè)行為(王金杰等，2017；芮正云等，2018)、電子商務(wù)與農(nóng)民或農(nóng)戶增收(Cho 和Tobias，2010；曾億武等，2018；李琪等，2019)。這些研究的結(jié)果表明，農(nóng)村電商在提高農(nóng)民收入、帶動農(nóng)村就業(yè)、吸引電商創(chuàng)業(yè)、減少當(dāng)?shù)剞r(nóng)產(chǎn)品滯銷、精準(zhǔn)扶貧等各個方面產(chǎn)生了積極的影響。與其形成對比的是Couture 等(2018)基于一項區(qū)域性的隨機對照實驗研究，他們的結(jié)論表明，電子商務(wù)交易的收益僅限于更年輕、富裕的少數(shù)農(nóng)村家庭，且他們認(rèn)為這種收益主要通過消費端降低家庭生活成本來體現(xiàn)。

另一類文獻(xiàn)主要從農(nóng)村電商政策本身展開，分別關(guān)注政策工具應(yīng)用與電商生態(tài)系統(tǒng)的適配性(鈕欽，2016)、政府扶持農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展的政策是否有效以及是不是政府出臺的所有政策都能夠促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展(魯釗陽，2018)、農(nóng)村電商政策實施過程中如何以“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的新型模式進(jìn)行縣域電商公共服務(wù)中心建設(shè)(楊旭等，2017)，以及地方政府在落實中央農(nóng)村電商政策時，如何創(chuàng)造條件、提高能力、激發(fā)動機和扶持電商發(fā)展(梁強等，2016)。

本文研究的創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在以下幾個方面：第一，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多關(guān)注電商技術(shù)和電商發(fā)展所帶來的一系列經(jīng)濟效應(yīng)，而較少考慮近年來推動電商高速發(fā)展的多樣化因素(以電商平臺為代表的市場推動、消費者行為模式轉(zhuǎn)換的拉動、政府政策引導(dǎo)與扶持等)；對于政府出臺的大量農(nóng)村電商扶持政策，其促進(jìn)農(nóng)村電商發(fā)展的效果究竟如何，尚未有文獻(xiàn)給出精確的答案，本文則對此問題進(jìn)行了深入探討。第二，現(xiàn)有文獻(xiàn)集中關(guān)注電子商務(wù)發(fā)展所帶來的經(jīng)濟效應(yīng)評估，其面臨的主要挑戰(zhàn)便是內(nèi)生性問題，本文利用自2014 年起“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”政策的實施作為準(zhǔn)自然實驗，利用PSM-DID 方法構(gòu)建縣級、時間層面的雙重倍差，較好地解決了內(nèi)生性問題，也為電商發(fā)展的相關(guān)研究提供了新的實證因果關(guān)系推斷的思路。第三，從研究樣本范圍上觀察，現(xiàn)有研究絕大多數(shù)利用的是區(qū)域性的微觀調(diào)研數(shù)據(jù)或統(tǒng)計數(shù)據(jù)來得出實證結(jié)論，結(jié)論的外推比較困難，而本文以縣級行政單位為研究單元進(jìn)行政策效應(yīng)評估，實證結(jié)論更具有普適性。第四，本文也實證了與淘寶村有關(guān)的既有研究結(jié)論，為該領(lǐng)域的研究提供了間接的經(jīng)驗證據(jù)；同時，本文還對該政策實施在貧困地區(qū)的作用效果作了重點分析。

二、政策背景

為通過“互聯(lián)網(wǎng)+”賦能農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展，財政部、商務(wù)部在2014 年7 月24 日下發(fā)《關(guān)于開展電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范的通知》，在首批56 個縣開展電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范項目建設(shè)。其重點包括四個方面：支持建立完善縣、鄉(xiāng)、村三級物流配送機制，支持縣域電子商務(wù)公共服務(wù)中心和村級電子商務(wù)服務(wù)站點的建設(shè)改造，支持農(nóng)村電子商務(wù)培訓(xùn)，支持示范縣最大限度利用社會化資源。其項目主要任務(wù)為三點：完善農(nóng)村物流服務(wù)體系，建立農(nóng)村產(chǎn)品電子商務(wù)供應(yīng)鏈體系，建立完善農(nóng)村電子商務(wù)公共服務(wù)體系。此后，逐年擴大支持范圍，推動示范縣建立健全支撐農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展的公共服務(wù)體系，推進(jìn)電子商務(wù)在農(nóng)村的應(yīng)用和推廣。2016 年11 月，國務(wù)院扶貧辦等16 個部門發(fā)布《關(guān)于促進(jìn)電商精準(zhǔn)扶貧的指導(dǎo)意見》，提出加快實施電商精準(zhǔn)扶貧工程，這也意味著農(nóng)村電商發(fā)展開始與精準(zhǔn)扶貧這一重要戰(zhàn)略相結(jié)合。

梳理2014—2019 年的“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”政策文件(見表1)可以發(fā)現(xiàn)，該政策目標(biāo)可以概括為：通過“農(nóng)村物流體系、電商公共服務(wù)體系和電商人才培訓(xùn)體系”建設(shè)，“促進(jìn)農(nóng)村電商發(fā)展”和“電商扶貧”。其目標(biāo)達(dá)成的路徑聚焦于“促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)的在線交易”。其建設(shè)重點從最初的“縣鄉(xiāng)村三級物流配送體系建設(shè)、縣域電子商務(wù)公共服務(wù)中心和村級電子商務(wù)服務(wù)站點的建設(shè)改造、農(nóng)村電子商務(wù)培訓(xùn)”，到“擴大農(nóng)村電商應(yīng)用范圍、提高農(nóng)村電子商務(wù)應(yīng)用能力、健全農(nóng)村電子商務(wù)支撐體系、改善農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展環(huán)境”，再到“聚焦農(nóng)村產(chǎn)品上行，支持為發(fā)展農(nóng)村產(chǎn)品電子商務(wù)而開展的農(nóng)產(chǎn)品和農(nóng)村特色產(chǎn)品的生產(chǎn)認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)、品牌培育、營銷推廣和質(zhì)量保障體系。支持農(nóng)產(chǎn)品分級、包裝、初加工等設(shè)施建設(shè)，支持郵政、供銷、商貿(mào)流通、第三方物流和本地物流等企業(yè)，共同以市場化方式建立縣鄉(xiāng)村三級農(nóng)產(chǎn)品上行物流配送機制建設(shè)”，最后到2019 年的“顯著提升農(nóng)村流通基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)水平，促進(jìn)扶貧帶貧、產(chǎn)銷對接、便民消費等成效明顯，農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額、農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額等指標(biāo)明顯增加”，就是這一政策目標(biāo)及其實施路徑的具體反映。

表1 2014—2019年“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”政策主要任務(wù)與支持重點

“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”政策引導(dǎo)電商平臺與地方政府合作，共同構(gòu)建縣域資源整合平臺；同時政府以財政支持農(nóng)村物流、電商人才培訓(xùn)及電商服務(wù)，解決理念、創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)、氛圍營造、農(nóng)產(chǎn)品銷售、O2O 農(nóng)村消費等問題(楊旭等，2017)。農(nóng)村電商通過產(chǎn)銷對接，引導(dǎo)區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品品牌的創(chuàng)新與升級；“普遍連接”使得農(nóng)村信息暢通和在線渠道建立，增加了交易機會，降低了市場主體間合作成本；農(nóng)村電商還創(chuàng)造出與電商交易活動相關(guān)的工作機會，擴大農(nóng)村勞動力就業(yè)范圍，使得更多貧困群體進(jìn)入創(chuàng)業(yè)就業(yè)環(huán)境(崔凱，2019)。

三、實證研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)的主要來源是密西根大學(xué)的“China Data Online”數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫主要涵蓋了縣和縣級市的經(jīng)濟金融特征、人口就業(yè)特征等指標(biāo)，為本文提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源，其中部分缺失數(shù)據(jù)對照《中國縣域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》進(jìn)行補齊；縣級電子商務(wù)發(fā)展數(shù)據(jù)依據(jù)阿里研究院計算出的縣域網(wǎng)商和網(wǎng)購指數(shù)，再將二者加權(quán)平均得到縣域電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)(aEDI)，目前已有數(shù)據(jù)時間區(qū)間是2013—2017 年。由此，本文對接了“China Data Online”和阿里巴巴電子商務(wù)縣域發(fā)展指數(shù)(aEDI)兩個數(shù)據(jù)庫，樣本時間范圍限定在2013—2017 年。

對于合并后的樣本數(shù)據(jù)，本文首先剔除了極少數(shù)樣本期的絕大多數(shù)核心變量缺失的縣域；其次，地級市的市轄區(qū)也是縣級行政單位，但在經(jīng)濟特征和電商發(fā)展等方面更接近城市，且電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范政策幾乎沒有選擇市轄區(qū)作為示范縣，政策影響基本發(fā)生在農(nóng)村地區(qū)，基于以上兩個因素，本文選擇剔除市轄區(qū)樣本。經(jīng)過合并和剔除后，本文的基礎(chǔ)樣本包括了698 個政策處理縣(2014 年及以后被評為“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣”)和1162 個未受政策影響的對照縣，共計1860 個縣。

（二）計量模型設(shè)定

本文所考察的核心內(nèi)容是電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣的建設(shè)對縣域電子商務(wù)發(fā)展水平的影響效果。一般來說，文獻(xiàn)中普遍將政策的外生沖擊視為自然實驗或準(zhǔn)自然實驗，但是本文的政策處理組具有明顯的扶貧縣域特征(2016 年國務(wù)院出臺的“十三五脫貧攻堅規(guī)劃”明確將電子商務(wù)納入扶貧開發(fā)工作體系，2017 年商務(wù)部文件也提出綜合示范工作進(jìn)一步向貧困地區(qū)和欠發(fā)達(dá)革命老區(qū)傾斜)，因而政策本身可能并不具備完全的隨機性。此外，處理組和對照組的電子商務(wù)發(fā)展水平也可能受到了其他未觀測變量的影響，選用基礎(chǔ)樣本中所有的對照組縣域，可能破壞了處理組和對照組需要具備平行趨勢的假定，而導(dǎo)致DID 估計的偏誤。

基于上述背景，本文擬運用傾向得分匹配-雙重差分法(PSM-DID)來評估電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣的建設(shè)對縣域電子商務(wù)發(fā)展的凈效應(yīng)。具體而言，為確保樣本的匹配質(zhì)量，本文依據(jù)Imbens(2015)所提出的比較Logit 模型極大似然值的方法，從各縣域的人口數(shù)量、家庭戶數(shù)、人均GDP、人均第一產(chǎn)業(yè)增加值、人均金融機構(gòu)存款余額、人均政府財政支出、人均中小學(xué)在校生比例等經(jīng)濟、人口、教育特征篩選出用于匹配的七個一階協(xié)變量；采用上述協(xié)變量估計出傾向得分后，參考劉曄等(2016)的一對一匹配方法，進(jìn)行逐期匹配，為每一年的政策處理組縣域找到與之唯一匹配的對照組縣域。匹配后除去未能成功的一個處理組縣域，最后本文得到了受到政策影響的處理縣域697 個和與之相匹配的對照組縣域671 個。

本文以2013 年為政策事前時點，2014—2017 年為政策事后時點，運用匹配后的樣本構(gòu)造雙重倍差，第一層差分來自縣域?qū)用妫诙硬罘謥碜詴r間層面。估計電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣的建設(shè)對縣域電子商務(wù)發(fā)展水平的政策效應(yīng)如式(1)。

公式(1)是通用的多期雙重差分估計式。其中，被解釋變量 Yit是各縣域電子商務(wù)發(fā)展水平。T reati為二元虛擬變量，取值為1 時代表受到政策影響的處理組；取值為0 時則為對照組縣域，不受政策影響。Dit為年度時間虛擬變量，取值為1 表示開始接受政策影響，取值為0 表示在該時點及之前時點均不受政策影響。T reati×Dit為交互項，反映示范縣設(shè)立前后各處理組相對于對照組電子商務(wù)發(fā)展水平的變化情況；其系數(shù)β1是本文最核心的待估計參數(shù)。Zit為其他控制變量，控制縣域的異質(zhì)性。μi表示縣級固定效應(yīng)，ηt為時間固定效應(yīng)，εit為隨機擾動項。在式(1)中，若β1的估計值大于0，則表示與對照組縣域相比，電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣的建設(shè)提高了該縣域的電子商務(wù)發(fā)展水平。

（三）變量定義

因為政策目標(biāo)中有“農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額、農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額等指標(biāo)明顯增加”的表述，阿里研究院在對零售網(wǎng)商密度、網(wǎng)購密度、規(guī)模以上網(wǎng)購消費者占比定義的基礎(chǔ)上設(shè)計了“縣域電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)”，本文的被解釋變量(結(jié)果變量)就采用阿里研究院的縣域電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)。

第一階段，綜合考慮人口、經(jīng)濟、金融、財政、教育等縣級特征，所選取的用于匹配過程的變量主要是：(1)人口數(shù)量，用各縣年末總?cè)丝诘膶?shù)值表示。(2)家庭戶數(shù)，用各縣年末總戶數(shù)的對數(shù)值表示。(3)人均GDP 和人均第一產(chǎn)業(yè)增加值、人均第二產(chǎn)業(yè)增加值，用各縣GDP 和第一產(chǎn)業(yè)增加值、第二產(chǎn)業(yè)增加值除以總?cè)丝跀?shù)表示。(4)人均財政收入、人均財政支出，用各縣地方財政收入、地方財政支出除以總?cè)丝跀?shù)表示。(5)人均存款余額、人均貸款余額，用各縣城鄉(xiāng)居民儲蓄存款余額、金融機構(gòu)各項貸款余額除以總?cè)丝跀?shù)表示。(6)中小學(xué)在校生比例，用各縣普通中學(xué)和小學(xué)在校學(xué)生數(shù)除以總?cè)丝跀?shù)表示。

第二階段，在雙重差分估計中，本文選取的控制變量是：(1)人口密度，用各縣域總?cè)丝跀?shù)除以總面積數(shù)的對數(shù)值表示。(2)人均GDP。(3)人均財政支出。(4)人均貸款余額。(5)中小學(xué)在校生比例。(6)本地固定電話用戶數(shù)。從以上六個方面控制其對縣域電子商務(wù)發(fā)展水平的作用①限于篇幅，我們省略了數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計表格，備索。。

（四）政策處理前后電商發(fā)展水平的差異

分析政策處理前2013 年全國各縣域的電子商務(wù)發(fā)展情況，我們發(fā)現(xiàn)：雖然浙江、江蘇等沿海地區(qū)的電子商務(wù)發(fā)展水平顯著高于內(nèi)陸縣域，但政策實施4 年后(特別是從2016 年開始，商務(wù)部明確將扶貧作為政策實施的主要目的之一)，截止到2017 年，政策重點關(guān)注的新疆、內(nèi)蒙古、貴州等地區(qū)縣域電子商務(wù)發(fā)展水平均有了顯著的改觀，電商發(fā)展水平較高的縣域不再僅僅散落在沿海地區(qū)②限于篇幅，我們省略了全樣本1860 個縣分實驗組和控制組在樣本區(qū)間內(nèi)和分縣域的電商發(fā)展情況的變化圖示，備索。。

四、實證結(jié)果分析

（一）識別條件檢驗

本文首先使用全樣本(698 個政策處理縣和1162 個未受政策影響的對照縣，共計1860 個縣)進(jìn)行傾向得分匹配。傾向得分匹配后樣本的平衡性、可比性決定了樣本是否隨機接受處理，這進(jìn)一步直接決定了雙重差分估計中核心系數(shù)是否有偏?；诖耍疚膶Y選出的七個一階協(xié)變量進(jìn)行了一對一近鄰傾向得分匹配后的平衡性檢驗，以驗證匹配結(jié)果的可靠性。平衡性檢驗結(jié)果表明，匹配后所有匹配變量的標(biāo)準(zhǔn)偏差減少幅度較大，說明本文選取的匹配變量和匹配方法均比較合理。同時，匹配后的t 檢驗均不顯著，說明匹配后各協(xié)變量在處理組和對照組之間的分布不存在系統(tǒng)性偏差。③受限于篇幅，平衡性檢驗結(jié)果未在此展示，留存?zhèn)渌?。此外，傾向得分匹配后處理組和對照組的傾向得分核密度分布幾乎重合，這很好地滿足了共同支撐條件，兩組樣本的傾向得分值(接受處理的概率)集中在0.18 附近。因此，本文進(jìn)行傾向得分匹配后的樣本質(zhì)量較高，匹配策略比較有效①限于篇幅，傾向得分核密度分布圖示未在此展示，備索。。

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

進(jìn)行匹配后，本文得到了受到政策影響的處理縣域697 個和與之具有類似特征的對照組縣域671 個，作為本文的基準(zhǔn)回歸樣本。表2 是對基準(zhǔn)回歸樣本進(jìn)行式(1)回歸的結(jié)果。從表2 的估計結(jié)果可知，所有回歸結(jié)果均支持“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣的建設(shè)對當(dāng)?shù)乜h域電子商務(wù)的發(fā)展水平均有顯著的推動作用”這一結(jié)論。在表2 中，第(1)列屬于使用全樣本未進(jìn)行匹配的DID 回歸結(jié)果，從第(1)列和第(2)列的對比可知，單純使用DID 模型會大大高估處理效應(yīng)，而使用匹配后的樣本，由于其結(jié)果變量更加平衡，處理效應(yīng)值有了大幅降低，并且依舊為正；由第(2)列～第(5)列可知，與對照組相比，電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣的建設(shè)導(dǎo)致了該縣電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)平均而言上升了0.17～0.26，且在1%的顯著性水平上顯著，而相比于對照組縣域2013 年的電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)均值6.23，電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣的建設(shè)導(dǎo)致了該指數(shù)上漲2.73%～4.17%；第(4)列和第(5)列是加入控制變量后的回歸結(jié)果，主要結(jié)論不受影響，但交互項的系數(shù)值有所下降。針對電商發(fā)展指數(shù)的兩個二級指標(biāo)——網(wǎng)商指數(shù)和網(wǎng)購指數(shù)的回歸結(jié)果表明，其政策實施對二者的處理效應(yīng)分別為0.181 和0.189 且在1%水平上顯著，說明其對網(wǎng)商密度和網(wǎng)購活躍程度具有正向作用。

表2 電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范對縣域電子商務(wù)發(fā)展的影響

（三）穩(wěn)健性檢驗

為驗證基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性和穩(wěn)健性，本文接下來逐步對重要的識別假說進(jìn)行檢驗。本文對可能破壞平行趨勢的諸多因素進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗，通過設(shè)置一系列安慰劑檢驗、證偽檢驗和更換回歸模型等方法來保證結(jié)論的可靠性②限于篇幅，我們省略了穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果匯報，備索。。

1. 更換政策實施時點

由于缺乏2012 年的電子商務(wù)發(fā)展水平數(shù)據(jù)，本文無法將政策時點提前來進(jìn)行反事實的平行趨勢檢驗，但本文嘗試將示范縣的設(shè)立的時間斷點變成2015 年。以2015年之前為事前時點，2015—2017 年為事后時點，處理組的縣域選擇范圍不變，只是2014 年政策便開始執(zhí)行的縣域延遲到2015 年才開始執(zhí)行。與本文基準(zhǔn)回歸估計結(jié)果類似，政策實施對所有縣域的電子商務(wù)發(fā)展水平影響依舊顯著為正，所以本文的結(jié)果不受時間斷點選擇的影響。

2. 排除其他信息化政策的影響

一個可能的擔(dān)憂在于2013—2017 年時間窗口內(nèi)推行的其他信息化政策(尤其是基于農(nóng)村地區(qū)的信息化政策)對相關(guān)估計結(jié)果的影響。與本文主題最密切相關(guān)的政策是農(nóng)業(yè)農(nóng)村部自2014 年以來開展的“農(nóng)村信息進(jìn)村入戶”工程。截止到2017 年底，我們統(tǒng)計出共有15 個省市實施了這一政策，為避免捕獲到該政策對區(qū)域電商發(fā)展水平的影響，我們刪除了這些省市的樣本，對剩余的子樣本重新進(jìn)行DID 估計。交互項系數(shù)與基準(zhǔn)回歸結(jié)果類似，且數(shù)值還有所提升，表明基于省級層面的農(nóng)村信息進(jìn)村入戶工程政策并未造成估計結(jié)果的偏誤。

3. 子樣本檢驗

檢查發(fā)現(xiàn)，2014—2016 年的示范縣絕大多數(shù)設(shè)立在縣，而縣級市很少。因此，本文單獨對縣級市樣本進(jìn)行了子樣本檢驗，縣級市的處理效應(yīng)數(shù)值非常接近平均處理效應(yīng)，說明該事實在子樣本中同樣存在。

4. 更換回歸模型和對照組樣本

事后的平行趨勢假定難以直接進(jìn)行檢驗。為此，本文選擇了Athey 和Imbens(2006)提出的CIC(Changes in Changes)估計方法，該方法通過將處理組反事實狀態(tài)的分布表示為已知分布的函數(shù)，估計出整個反事實的分布情況，從而獲得分位數(shù)處理效應(yīng)。本文剔除了2015 年后受到政策影響的實驗組樣本，僅保留了從2014 年起便開始政策試點的樣本作為處理組來吻合CIC 模型的兩期環(huán)境。平均處理效應(yīng)顯著為正，說明本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果是可靠的①我們也可以分別對2015 年、2016 年受政策影響的樣本進(jìn)行兩次CIC 估計，結(jié)果類似，不再匯報。。

此外，本文嘗試運用卡尺內(nèi)一對四近鄰匹配以及二次核匹配的匹配方法更換對照組樣本，重新進(jìn)行DID 估計。其結(jié)果顯示，兩種方法估計出的處理效應(yīng)均與基準(zhǔn)回歸結(jié)果類似。

5. 其他不可觀測變量的干擾：證偽檢驗和安慰劑檢驗

對于雙重差分的識別假設(shè)而言，一個擔(dān)憂就在于一些不可觀測的隨著時間變化而變化的變量對DID 估計結(jié)果所產(chǎn)生的影響。為檢驗這種情況是否存在，本文以2018年受電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范政策影響的230 個潛在“處理組”縣域作為考察對象，假定其在2014 年便開始受政策影響，進(jìn)行相同的回歸估計，如果得到與之前相同的結(jié)果，則前文得到的“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”政策促進(jìn)本地電子商務(wù)發(fā)展水平提高的結(jié)論可能是未觀測變量所致。證偽檢驗結(jié)果表明，交互項系數(shù)值并不顯著，這在一定程度上成功排除了未觀測變量的干擾。

本文進(jìn)一步采用了相關(guān)文獻(xiàn)中比較廣泛使用的安慰劑檢驗(Pinotti，2017)來排除未觀測變量的影響。我們在基準(zhǔn)回歸樣本中隨機產(chǎn)生697(真實的處理組數(shù)量)個縣作為處理組成員，其余縣為對照組成員；再進(jìn)行雙重差分DID 估計，從而產(chǎn)生一個錯誤的平均處理效應(yīng)估計，再重復(fù)上述過程500 次，從而相應(yīng)產(chǎn)生500 個平均處理效應(yīng)估計值。我們發(fā)現(xiàn)，該分布均值在0 的附近且服從正態(tài)分布的特征，標(biāo)準(zhǔn)差也很小，一對一近鄰匹配和核匹配的估計結(jié)果落在95%置信區(qū)間外，屬于小概率事件，符合安慰劑檢驗的預(yù)期。

五、擴展性分析

前文所評估的均是電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣的設(shè)立對處理組的平均處理效應(yīng)。近年來，許多研究開始深入分析“淘寶村”這種農(nóng)村電子商務(wù)集聚的現(xiàn)象背后的形成原因(Jia 等，2019)，以及農(nóng)村電商集聚對農(nóng)民收入的影響(李琪等，2019)。此外，“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”政策實施后期具有明顯的扶貧傾向，為了區(qū)別和比較該政策執(zhí)行對各電商集聚縣、國家級貧困縣等不同的作用效果，本文在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上進(jìn)一步考察“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”政策的異質(zhì)性影響。具體而言，本文基于基準(zhǔn)回歸樣本設(shè)計了如下四種策略：第一，構(gòu)建淘寶村虛擬變量，即該縣域內(nèi)含有一個及以上淘寶村，便取值為1，否則取值為0；第二，構(gòu)建淘寶鎮(zhèn)虛擬變量，即該縣域內(nèi)含有一個及以上淘寶鎮(zhèn)，便取值為1，否則取值為0；第三，本文借鑒李琪等(2019)的定義，通過區(qū)域內(nèi)淘寶村個數(shù)除以該縣域面積來定義淘寶村密度；第四，設(shè)立國家級貧困縣和革命老區(qū)縣虛擬變量。這里，我們可以將估計方程簡寫為：

式(2)中，Hetit表示本文如上設(shè)立的一系列虛擬變量，估計方法與式(1)類似。無論代入何種虛擬變量，我們始終感興趣的都是三次交互項的估計系數(shù)1β，它代表了電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范工程對縣域電商發(fā)展的異質(zhì)性處理效應(yīng)。模型(2)的回歸結(jié)果見表3。

根據(jù)表3 的估計結(jié)果可知，發(fā)生電商集聚的淘寶村、淘寶鎮(zhèn)等縣域，其三次交互項的系數(shù)數(shù)值均較大，且均在1%水平上顯著。從表3 第(2)列看，“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”政策對實驗地區(qū)存在電商集聚效應(yīng)的電商推動作用高達(dá)2.326。其第(3)列估計結(jié)果表明，從整個國家層面上而言，淘寶村密度高的地區(qū)，“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”政策對當(dāng)?shù)仉娚贪l(fā)展的促進(jìn)作用更大，該結(jié)論非常穩(wěn)健。其第(4)列估計結(jié)果顯示，國家級貧困縣的三次交互項系數(shù)比淘寶村和淘寶鎮(zhèn)該系數(shù)小，但還是在1%統(tǒng)計水平上正向顯著，說明相比非貧困縣而言，貧困縣示范政策實施對本縣電商發(fā)展指數(shù)的促進(jìn)作用要高出0.55。由此可見，貧困地區(qū)的政策正向處理效應(yīng)更強，這反映了目前綜合示范政策的另一個目標(biāo)(即電商扶貧)是行之有效的。從其第(5)列估計結(jié)果看，該政策在革命老區(qū)縣的促進(jìn)作用并不顯著。

表3 異質(zhì)性分析估計結(jié)果1

為了進(jìn)一步驗證政策實施的異質(zhì)性處理效應(yīng)，本文還設(shè)置了一系列連續(xù)型變量構(gòu)成三次交互項進(jìn)行估計，以期在全國層面上檢驗一些文獻(xiàn)中所提及的結(jié)論。首先，本文將人均GDP 代入三次交互項進(jìn)行估計；其次，本文根據(jù)Jia 等(2019)對淘寶村形成機理的核心結(jié)論，設(shè)置了區(qū)域人力資本的三次交互項和區(qū)域人均貸款余額的三次交互項，分別驗證人均收入、人力資本、信貸約束對該政策的異質(zhì)性影響。其回歸結(jié)果見表4。

表4 異質(zhì)性分析估計結(jié)果2

從表4 第(1)列可以看出，在人均GDP 高的地區(qū)，該政策的促進(jìn)作用反而較小，這印證了李琪等(2019)的實證結(jié)果。這說明，人均收入較高的地區(qū)，城鄉(xiāng)之間的信息傳遞相比欠發(fā)達(dá)地區(qū)本身就更暢通，低收入地區(qū)信息閉塞，而電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣的設(shè)立為低收入地區(qū)的農(nóng)民帶來了福音，對低收入地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品上行及城鄉(xiāng)信息傳遞具有更大的促進(jìn)作用。因此，該政策對低收入地區(qū)的電商發(fā)展促進(jìn)作用更大。

根據(jù)表4 第(2)列的回歸結(jié)果，在人力資本高的地區(qū)，該政策的處理效應(yīng)更強，這支持了Jia 等(2019)的部分結(jié)論；而在人均信貸余額高的地區(qū)，三次交叉項的系數(shù)依舊顯著為正，這與Jia 等(2019)的結(jié)論相悖。究其原因，可能是電子商務(wù)的發(fā)展前期需要投入一定量的資金，而即便“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”政策對農(nóng)民實行了電商創(chuàng)業(yè)補助，也不足以從根本上破除資金約束障礙；相比之下，信貸約束狀況較好的地區(qū)的電商發(fā)展速度則較快。從全國層面而言，本文的實證結(jié)果表明，信貸約束依舊是制約區(qū)域電商發(fā)展不可忽視的重要因素。

六、扶持措施的有效性分析

前文的回歸結(jié)果中，可以觀察到電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣的建設(shè)對縣域電子商務(wù)發(fā)展水平的平均影響及異質(zhì)性影響。需要明確的是，電子商務(wù)是一種工具，大范圍推廣電商使用的目的是為盤活本地特色產(chǎn)業(yè)，進(jìn)而推動地區(qū)社會經(jīng)濟的發(fā)展和轉(zhuǎn)型。為此，本部分將嘗試通過對第一產(chǎn)業(yè)增加值、第二產(chǎn)業(yè)增加值以及第三產(chǎn)業(yè)增加值進(jìn)行回歸估計，間接判定電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣的建設(shè)是否對本地農(nóng)產(chǎn)品上行、工業(yè)品下行起到了促進(jìn)作用，進(jìn)而對本地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了影響。其結(jié)果顯示，電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣的建設(shè)提升了縣域第三產(chǎn)業(yè)比重，降低了第二產(chǎn)業(yè)比重，對第一產(chǎn)業(yè)比重的作用并不顯著①限于篇幅，省略對該部分結(jié)果的具體匯報，備索。。本文認(rèn)為這背后主要有兩個原因。

一方面，“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”項目的首要任務(wù)是通過完善縣、鄉(xiāng)、村三級農(nóng)村電商公共服務(wù)體系，打通農(nóng)村物流的“最后一公里”。在消費端，已有研究證明了農(nóng)戶利用電子商務(wù)可以購買到更加多樣且實惠的商品，實現(xiàn)了福利水平的提高(Couture 等，2018)；在供給端，電子商務(wù)的優(yōu)勢之一就是可以充分發(fā)揮經(jīng)營者的創(chuàng)新能力和主動性，創(chuàng)造“藍(lán)海產(chǎn)品”(Kim 和Mauborgne，2014)。我國農(nóng)村電商產(chǎn)業(yè)體系的形成一般是從市場銷售端對接線上電商交易渠道開始，農(nóng)村電商產(chǎn)業(yè)的培育要發(fā)掘既適合本地生產(chǎn)而又在外部市場上具有一定競爭力的電商產(chǎn)品(阿里研究院，2015)。對于缺乏合適產(chǎn)業(yè)支撐的地區(qū)，需要依托當(dāng)?shù)刭Y源稟賦，壯大特色產(chǎn)業(yè)，并借助互聯(lián)網(wǎng)和電商渠道將本地產(chǎn)品推廣到外部市場(南京大學(xué)空間規(guī)劃研究中心，阿里新鄉(xiāng)村研究中心，2018)。我國中西部和東北地區(qū)(政策傾斜地區(qū))是特色農(nóng)產(chǎn)品的主要產(chǎn)區(qū)，受到資源稟賦、地理區(qū)位、物流價格、保鮮技術(shù)、產(chǎn)品營銷、電商人才等多方面條件的限制，農(nóng)產(chǎn)品上行困難多且成本高，加上大宗農(nóng)產(chǎn)品缺少附加值等原因，運用電商銷售的預(yù)期收益有限。Couture 等(2018)在安徽、河南和貴州三省內(nèi)8 個入選國家電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范項目縣(市)范圍內(nèi)100 個村開展的隨機控制實驗結(jié)果也表明，電子商務(wù)對“示范區(qū)”農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的帶動作用有限。

另一方面，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)的“觸電”也帶動了快遞物流、網(wǎng)店設(shè)計、客服運營、產(chǎn)品包裝等第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展(Leong 等，2016；盧寶周等，2017)。阿里巴巴、中國郵政、供銷社、京東等電商平臺企業(yè)積極布局農(nóng)村電商領(lǐng)域，進(jìn)一步推動了我國以平臺模式為主的農(nóng)村電商生態(tài)系統(tǒng)的形成(邵占鵬，2017)。電商平臺也為農(nóng)戶提供了門檻低、易操作的一站式農(nóng)產(chǎn)品電商創(chuàng)業(yè)手段(Zhang 等，2018)。隨著在線零售商和電子商務(wù)供應(yīng)鏈合作伙伴的數(shù)量不斷增加，電子商務(wù)相關(guān)服務(wù)和專業(yè)知識的需求(如攝影、平面設(shè)計、包裝、物流配送等)也在不斷增長(Leong 等，2016)。

七、結(jié)論及其政策含義

本文以“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”政策作為自然實驗，檢驗了政府政策推動對農(nóng)村電商發(fā)展影響的平均處理效應(yīng)和異質(zhì)性處理效應(yīng)。電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣設(shè)立后，農(nóng)村電商發(fā)展水平得到顯著提升，平均而言，該政策的實施使得農(nóng)村電商發(fā)展水平至少提升了2.73%～4.17%，該結(jié)論經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗后依舊成立。異質(zhì)性分析表明，貧困地區(qū)和電商發(fā)展水平較高的電商集聚地區(qū)(淘寶村、淘寶鎮(zhèn)地區(qū))均具有較大的處理效應(yīng)，人力資本和信貸資本均對處理效應(yīng)有著較大的促進(jìn)作用。進(jìn)一步的扶持措施有效性檢驗還發(fā)現(xiàn)了來自第一產(chǎn)業(yè)增加值的規(guī)模增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等農(nóng)村電商應(yīng)用領(lǐng)域的經(jīng)驗證據(jù)。

本文的研究結(jié)果具有以下兩方面政策含義。

第一，本文實證結(jié)果證明“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”政策實施有效促進(jìn)了農(nóng)村電商發(fā)展?！半娮由虅?wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”政策的實施，在提高農(nóng)民收入、帶動農(nóng)村就業(yè)、吸引電商創(chuàng)業(yè)、減少當(dāng)?shù)剞r(nóng)產(chǎn)品滯銷、精準(zhǔn)扶貧等各個方面產(chǎn)生了積極的影響。

第二，基于異質(zhì)性分析的結(jié)果表明，“政府推動”顯著促進(jìn)了貧困地區(qū)的農(nóng)村電商發(fā)展。農(nóng)村電商以信息技術(shù)賦能貧困主體、帶動網(wǎng)上銷售、吸納貧困人口就業(yè)、帶動貧困地區(qū)創(chuàng)業(yè)、促進(jìn)消費扶貧、帶動社會幫扶等形式助力了農(nóng)村的精準(zhǔn)脫貧。電商扶貧在“政府引導(dǎo)、企業(yè)投入、農(nóng)民參與”三者聯(lián)動中建立共生共贏的精準(zhǔn)扶貧模式，在資源有效配置、農(nóng)民能力提升、環(huán)境條件改造等方面作用顯著。

目前，農(nóng)村電商發(fā)展仍存在較多問題。由于貧困地區(qū)的資源與能力長期被排斥在正規(guī)市場體系之外，市場中設(shè)施條件薄弱，普遍存在價值鏈空缺與制度空洞，扶貧企業(yè)面臨著獲取貧困群體信任等諸多困難(邢小強等，2011；2015)；與此同時，“技術(shù)治理”局限、扶貧與開發(fā)“脫嵌”等新問題也日漸顯現(xiàn)，電商扶貧政策需要總結(jié)和推廣有效的扶貧治理模式，通過在扶貧過程中借力網(wǎng)絡(luò)化協(xié)作(共同行動、結(jié)構(gòu)耦合和資源共享)，突破單一主體治理的局限，推動技術(shù)與資源在扶貧網(wǎng)絡(luò)中自由流動，實現(xiàn)技術(shù)、管理、治理的協(xié)調(diào)匹配。