E-commerce, Poverty Alleviation and Rural Revitalization: Role and Paths
-
摘要: 脱贫攻坚与乡村振兴目标一致且阶段递进, 而电子商务作为助推乡村发展的重要手段, 可推动脱贫攻坚与乡村振兴的有效衔接。首先验证电子商务对脱贫攻坚及乡村振兴的促进效应, 再构建条件马尔可夫(Markov)模型探求电子商务影响两者衔接的作用路径。研究发现: 电子商务对脱贫攻坚与乡村振兴均具有显著促进效应; 在脱贫攻坚与乡村振兴的不同阶段, 电子商务能显著影响脱贫攻坚与乡村振兴的转移效应, 且不同市场环境下电子商务的净转移效应显著不同; 电子商务主要通过人力资本、社会资本与物质资本三条路径影响状态转移, 且三条路径分别显著影响轻度脱贫、中度脱贫与高度脱贫家庭。Abstract: Poverty alleviation is consistent with the goal of rural revitalization, and e-commerce, as an important means to promote rural development, can promote the effective connection of poverty alleviation and rural revitalization. The promotion effect of e-commerce on poverty alleviation and rural revitalization is verified respectively, and then a conditional Markov model is constructed to explore the role of e-commerce influencing the connection between the two. It is found that e-commerce has a significant effect on poverty alleviation and rural revitalization; in different stages of poverty alleviation and rural revitalization, e-commerce can significantly affect the transfer effect of poverty alleviation and rural revitalization, and the net transfer effect of e-commerce in different market environments is significantly different; e-commerce mainly affects the state transfer through three paths of human capital, social capital, and material capital, while the three paths significantly affect families who are relieved of light, moderate, and high levels of poverty.
-
Key words:
- e-commerce /
- poverty alleviation /
- rural revitalization /
- poverty reduction /
- rural e-commerce
-
一、 引言与文献综述
打赢脱贫攻坚战是我国保障贫困人口基本生存环境、确保绝对贫困人口全面脱贫的社会主义阶段性目标,实施乡村振兴战略是我国解决城乡发展失衡、实现乡村可持续发展的长期性“三农”工作要求。两者都统一于社会主义本质要求的重大战略部署,为助力乡村发展、改善民生、实现共同富裕提供前提保障。2018年9月颁布的《乡村振兴战略规划(2018—2022年)》明确提出应推动脱贫攻坚与乡村振兴有机结合相互促进; 习近平总书记于2020年3月在决战决胜脱贫攻坚座谈会上进一步提出,脱贫不是终点,要持续推进全部脱贫与乡村振兴的有效衔接。我国当前正处于脱贫攻坚与乡村振兴叠加推进的时期,研究两者如何有效衔接对于推动乡村发展具有重要意义。而要实现乡村振兴与脱贫攻坚的有效衔接,必须要理清衔接阶段的特征。学者们大多认为脱贫攻坚与乡村振兴在政策方面存在以内容融通、作用互构和主体一致为表征的衔接特点(豆书龙和叶敬忠,2019;汪三贵和冯紫曦,2019)[1, 2],亟待推进两者实现“针对性与整体性、特惠性与普惠性、福利性与效率性”之间的逻辑转变(徐晓军和张楠楠,2019)[3]。本文基于已有研究的探索,将脱贫攻坚与乡村振兴衔接阶段的特征概括为三种: 第一,收益层面由“专属特惠”转向“全民普惠”。脱贫攻坚以聚焦、聚力消灭绝对贫困为目标,着重面向贫困村、贫困人口,整合各方资源,采取因地制宜、因户施策、因人施计的专属政策。而乡村振兴重在顶层设计、协同共治,关注社会发展成果的全民共享,实现全社会整体规划(边慧敏等,2019;钟文等,2020)[4, 5]。第二,发展目标由“快速脱贫”转向“持续发展”。在政府承担风险的前提下,多数扶贫产业是在脱贫攻坚时期依靠专项资金发展起来的,短期内可以吸引返乡创业者及中坚人才留在乡村,带动地区经济发展,帮助贫困群体快速脱贫,保障脱贫攻坚顺利实现,而一旦各方资源衔接不上,将不能保证地区经济的持续发展以及实现乡村振兴战略(徐虹和王彩彩,2018;夏友平,2020)[6, 7]。因而在过渡期要逐渐将产业发展目标瞄准可持续性,建立解决乡村发展的长效机制,实现输血式向造血式衔接。第三,评价标准由单一要求到全面发展。乡村振兴不仅从收入角度保障人民的物质要求,还将环境、产业等纳入到评定标准中,协调资源与环境,全面改善农民生产生活条件,带动乡村发展。
结合脱贫攻坚与乡村振兴衔接期的特点,豆书龙和叶敬忠(2019)[1]从二者有效衔接的路径着手,提出应鼓励多元产业发展,实现消费者与农户的无缝对接,使农民获得稳定的较高收入。而电子商务作为农村多元产业中较为独特的业态形式,直接对接供求市场,将城乡流通渠道联通对接,成为促进脱贫攻坚与乡村振兴有机结合的重要手段(杜永红,2019)[8]。国务院扶贫办明确提出“电商扶贫工程”之后,全国多地不仅通过电子商务扶贫脱贫摘帽,取得阶段性成效,而且借助电子商务持续发力,为稳步迈向乡村振兴提供坚实基础。2018年9月河北易县依靠电商模式退出贫困县,实现农民人均收入达9 328元①; 甘肃微县利用数字红利发挥本地资源优势,农民人均收入在2019年前3季度达7154.3元②,全县逐步由脱贫攻坚阶段转入乡村振兴状态。2019年上半年全国农村网络零售额达7771.3亿元,同比增长21.0%;贫困县网络零售额达659.8亿元,同比增长18.0%;农产品网络销售额1873.6亿元,同比增长25.3%③。电子商务在乡村发展中提升了农产品销量,帮助农民脱贫,推动农村发展,成效显著。因此,在脱贫攻坚战的决胜期与乡村振兴战略的初步发展之际,电子商务能否保持动力,推动农村由脱贫攻坚转向乡村振兴发展,已成为现阶段的研究重点。
① 参见《河北省多举措推动电商扶贫》,http://www.mofcom.gov.cn/article/resume/n/201901/20190102830153.shtml。
② 参见《公示!甘肃18个贫困县拟摘帽退出,陇南两县位列其中》,https://www.sohu.com/a/308254096_120024215。
③ 资料来源于国家商务部研究院《2019中国电商兴农发展报告》。
乡村振兴是在脱贫攻坚的基础上推进,是乡村发展过程中的一种状态向另一种状态的动态演进。关于状态的相互转化,Markov在1906年首先分析了这类过程,而后引入“状态转移”概念(Anderson和Goodman, 1957)[9],用于描述不同对象的发展演化情况,这为本文研究脱贫攻坚与乡村振兴状态的衔接问题提供了思路。此后,学者们将马尔可夫(Markov)链与农村发展相结合,主要从城乡收入(郭长安和吴婧,2009; 邱海兰和唐超,2019)[10, 11]与劳动力转移(Meng和Zhang, 2001)[12]等方面展开研究。叶兴庆和殷浩栋(2018)[13]认为提高农民收入是农业农村发展的根本落脚点,因而将收入作为脱贫攻坚与乡村振兴的衔接内轨具有重要作用,也为本文有效划分脱贫攻坚与乡村振兴状态提供依据。已有研究以消费制定脱贫标准(鲜祖德等,2016; 马晓河等,2019)[14, 15],陈辉和张全红(2016)[16]基于世界银行的消费标准将家庭贫困划分为深度贫困与轻度贫困。然而从脱贫的本源出发,以消费角度测度的贫困标准相对高于我国农村实际发展水平(徐映梅和张提,2016)[17],因此现阶段以我国农村脱贫的收入标准进行划分更为客观。具体而言,骆祚炎(2006)[18]以家庭人均收入中位数的50%为隔点划分脱贫类型,这样不易受极端值的影响,测度的脱贫类别也较为稳定。此外,由于我国农民收入的层次不同,中央农村工作会议将实施乡村振兴战略的目标和任务明确分为“三步走”,这为乡村振兴的阶段性划分提供了方向。
在农村经济发展的不同阶段,信息化不仅有利于改善贫困人口获取信息的能力(Shimamoto等,2015)[19],也可以显著抑制贫困的发生,积极促进经济发展(Kannabiran等,2008)[20]。随着信息化的普及,电子商务开始蓬勃发展,逐步成为助力脱贫攻坚、活跃农产品市场、缩短地区经济差距的一个有利因素(汪向东和王昕天,2015)[21]。从作用路径看,电子商务主要通过农民增收、减贫效果(马泽波,2017;Soriano, 2007)[22, 23]等多个维度促进脱贫攻坚、改善贫困现状,最终实现脱贫致富。电子商务不仅为脱贫攻坚提供了方案,也从促进价值链耦合、降低城乡贸易壁垒、增强乡村创新能力(张正荣和杨金东,2019;王瑞华,2020)[24, 25]等多方面为乡村振兴找寻出路。事实上,对于脱贫攻坚与乡村振兴而言,电子商务的作用并非仅限于单独的促进效应,而是作为一种衔接脱贫攻坚与乡村振兴发展的有效手段(杜永红,2019)[8],实现脱贫攻坚向乡村振兴的转移。虽然这些学者对农村电商扶贫及乡村振兴的理论研究较为丰富,且具有积极的现实意义,但鉴于实证维度的复杂性,鲜有涉及从实证的角度探求电子商务衔接脱贫攻坚与乡村振兴的路径研究。
基于此,本文从电子商务视角阐明脱贫攻坚与乡村振兴衔接的理论机制,采用倾向得分匹配法(PSM)验证电子商务不仅显著影响脱贫攻坚,而且对乡村振兴也具有显著的促进效应。进而运用条件马尔可夫(Markov)模型讨论电子商务影响脱贫攻坚向乡村振兴转移的效应及路径。本文的边际贡献体现在两个方面: 一是将脱贫攻坚与乡村振兴划分为三种脱贫与三种振兴状态,实证测度出电子商务对各个阶段的转移效应; 二是分析脱贫攻坚向乡村振兴转移的电子商务实现路径,为助力乡村发展提供重要的实证依据。
二、 电子商务衔接的理论逻辑及路径
电子商务具有强大的智能互联功能,可以激发贫困地区的内生动力,助力脱贫,促进乡村振兴发展,其对脱贫攻坚与乡村振兴的衔接逻辑体现在以下三个方面:
第一,电子商务互通交易网络,弥补信息差异,实现生活富裕。由于乡村基本条件不足,公路配套设施不完善,电网与通讯设施薄弱,信息技术滞后,金融服务、物流供应链等高端市场体系还未形成,导致地区贫困且经济发展停滞。而电子商务能够实现信息互通共享,降低农村市场交易成本,实现乡村振兴。科斯(1937)[26]认为产品市场摩擦引起交易成本,包括寻求交易对象的搜寻成本、获取交易路径的信息成本以及达成买卖协议的议价成本。电子商务技术通过提供透明化的供求信息,匹配买卖双方,可以有效阻止产品市场的交易摩擦,填补产品市场的信息选择短板,大幅降低农民的搜寻成本、信息成本以及议价成本,从而降低农民的交易成本。一方面,电子商务突破供求交易限制,克服信息壁垒,为农民提供产品销售与农资采购的信息来源,帮助贫困地区农民摆脱信息不对称问题(Yi, 2016)[27],促进农户增收; 另一方面,电子商务具有较强的价格效应,形成以数据和信息交换为核心的网络聚集,降低农民对于地理距离的依赖度,改善信息困境,享受网购便利,节省农民开支。
第二,电子商务开拓产品市场,解决资源不足,实现产业兴旺。农村产业结构单一,产量转化率低且不稳定,加之农民获取资源的能力弱,农产品的市场竞争力不足,致使部分农民陷入贫困状态。Holmstrom和Tirole(1989)[28]认为产业链是一种介于供求之间的中间组织,产业链的资金、信息、物流等贯穿供求端,各环节通过交易关系连接,形成合理分工。电子商务作为中间组织,促使市场个体打破技术可达性与经济可行性制约,化解产业链间分工的信息反馈与时空局限,拓展延伸产业链网络,使得各分工主体间的协同水平大幅提升。一方面,电子商务具有市场扩大效应,通过多样化的产业链接手段,扩大价格空间范围,进而为贫困地区农户及农业企业打开销路,扩大本地的农产品市场,开拓多途径的市场资源; 另一方面,电子商务具有网络外部性,通过开拓贫困农民的网络消费量,帮助贫困地区完善交易系统、物流供应链及金融服务等市场体系,改变农产品在产业链中的劣势地位,平衡农产品在产业内部的利润分配,增加农民连接市场的机会,最终脱离贫困,实现脱贫致富,进入乡村振兴状态。
第三,电子商务优化资源配置,形成多元体系,实现制度保障。农村在脱贫攻坚时期,各方配置体系较为单一,而电子商务以嵌入式优化市场配置,搭建数据驱动、平台支持、服务增值为一体的多样化体系。一方面,电子商务具有集聚效应,通过链接产业资源,发挥社会组织的自身优势和主观能动性,形成规模效应,优化农村发展方式的多样性、适用性和成长性,使农民获得更多的网络红利; 另一方面,电子商务降低交易风险,为农民提供风险担保,完善多方参与、资源共享、齐抓共管的社会保障体系。
电子商务能够互通共享、开拓市场、优化资源配置,而农民主体作用得到充分发挥是促进农村脱贫攻坚与乡村振兴衔接的重要途径。因此,电子商务只有真正赋能农民,切实提高农民个体与家庭的收入,实现可持续生计,才能从根本上实现脱贫攻坚与乡村振兴衔接。社会实践理论认为,资本是可被使用的资源和权力,会影响个体的活动和行为选择(Carpiano, 2006)[29],因而电子商务对脱贫攻坚与乡村振兴的衔接路径,可以从人力资本、社会资本和物质资本三个视角进行讨论。具体参见图 1所示。
第一,人力资本。土地和劳动力是农民的物质生产力,其中劳动力的素质和能力是制约乡村发展的主要因素(周逸先和崔玉平,2001)[30]。一方面,电子商务的互通共享特点可以引起技能偏向产生技能溢价,提高农民收入,实现增收(Lee, 2014;游士兵和张晴,2018)[31, 32]。另一方面,电子商务的信息传递特点可以为农户带来充分的信息资源,提高农民的收入。Fountain(2005)[33]认为信息传递具有提高增收的优势,Shahiri和Osman(2015)[34]的研究进一步表明以信息传递实现增收的关键在于农户是否善于运用电子商务技能。因此,电子商务能够增强人力资本优势,促进农民在脱贫后实现信息互通共享,提升收入与教育质量,步入乡村振兴状态。
第二,社会资本。对于发展中国家的乡村发展,社会资本的积累会显著促进社会经济发展(赵泉民和李怡,2007;王金哲,2019)[35, 36]。电子商务不仅仅是一种互通共享方式,也是一种重要的投资手段,它能促进社会个体获取目的性资源,增加社会资本。此外,王子敏(2019)[37],王三秀和王昶(2018)[38]研究发现互联网能够建立弱社会关系,农户通过电子商务调配各方资源,参与多种行业组织,靠近中心集群位置,有利于掌握社会资本,开拓市场,增加资本存量,多维度实现脱贫攻坚与乡村振兴衔接。
第三,物质资本。地区生产发展以物质资本为基础,而乡村发展的制约性也在于物质资本匮乏。与传统模式相比,电子商务的轻资本性可以促使农户节约物质资本。Jensen (2007)[39]和Horn(2014)[40]调查发现,电子商务对农民的生计改善发挥着重要作用,既可以节约经营时间和降低交易成本,又可以提升生产效率和促进农民增收,进而改善农民进入市场的条件,驱使农民在激烈的市场竞争中保持良好的主动权和较强的抗压力,实现脱贫攻坚向乡村振兴转移。
三、 电子商务衔接的模型及变量说明
(一) 模型设定
根据前文的理论机制,在实证设计中首先验证电子商务对脱贫攻坚与乡村振兴的促进效应,其次构建模型检验电子商务影响脱贫攻坚向乡村振兴转移的作用效应,进而探求电子商务衔接脱贫攻坚与乡村振兴的路径。具体设定如下:
1.示性函数。本文研究的是脱贫攻坚与乡村振兴的衔接,因此需要明确两个阶段划分的界限。党的十八大报告提出,2020年全面小康社会的标准为农民家庭人均纯收入达到8 000元,而乡村振兴战略是决胜全面建成小康社会、全面建设社会主义现代化国家的重大历史任务。因此,本文将农民家庭人均纯收入达到8 000元作为“三步走”要求的第一阶段目标,即实现乡村振兴的状态。进一步,根据党的十九大报告和2020年中央1号文件的要求: 乡村振兴战略最核心的任务是农民收入增长要比国民收入增长更快。由此,本文以2019年中国农业农村部统计的数据为基点,即农民收入增速6.6%,高于国民收入增长6.1%,估计得到2035年乡村振兴第Ⅱ阶段2.087万元与2050年乡村振兴第Ⅲ阶段5.443万元的农民收入值①。本文根据国家贫困判别标准,将当年家庭人均收入低于8 000元,准记为1,表示为完全脱贫攻坚但未达到乡村振兴的收入状态; 反之,则达到乡村振兴状态记为0。如图 2所示,首先进行两次判别: 第一次判别出脱贫家庭,第二次判别出迈向乡村振兴的家庭,进而具体区分家庭处于乡村振兴的阶段。
① 本文认为乡村振兴是长期坚持的发展战略,同时农民收入与国民收入增速较为稳定,因此未考虑通货膨胀的影响,估计得到乡村振兴第Ⅱ、Ⅲ阶段的农民收入值。
2.倾向得分匹配法。本文在研究电子商务分别对脱贫攻坚与乡村振兴的促进效应中,为避免统计样本的偏差或遗漏其他变量导致估计偏误,采用倾向得分匹配法(PSM)所依据的反事实推断框架,将样本分为处理组(进行电子商务活动的家庭)和对照组(未进行电子商务活动的家庭),计算倾向得分值(PS)估计平均处理效应(ATT)。此外,为确保结果稳健可靠,运用核匹配、半径匹配以及近邻匹配、卡尺内近邻匹配进行估计。
3.条件Markov模型。本文基于乡村发展的动态演进过程,研究电子商务影响脱贫攻坚与乡村振兴的衔接问题,借鉴已有文献(Yan等,2017)[41]的研究成果,将脱贫状态和乡村振兴状态各分成3类,得到3×3的“脱贫攻坚—乡村振兴”转移概率矩阵。在此基础上,为具体探究电子商务作为条件变量对乡村发展不同状态的影响,将空间Markov模型中的滞后变量扩展为一般变量,构造条件Markov模型。条件Markov转移矩阵是以l个变量为转移条件,将k×k矩阵分为l个k×k的条件转移概率矩阵,记作Pijd(λ),表示当条件变量为λ类型时,d年后该家庭从脱贫状态i转移为乡村振兴状态j的概率。将传统Markov矩阵与条件Markov矩阵进行对比,分析条件变量是否对脱贫攻坚与乡村振兴的衔接转移产生影响的程度。此模型适合观察条件变量在不同时长下Markov转移矩阵的影响。
构造非参数的卡方检验,验证传统Markov矩阵与条件Markov矩阵的差异在统计学上的意义,其中,统计量Q渐进服从χ2分布,其自由度为k×(k-1)减去转移概率为0的个数:
$$ Q = - 2\log \left\{ {\prod\limits_{\lambda = 1}^2 {\prod\limits_{i = 1}^k {\prod\limits_{j = 1}^k {{{\left( {\frac{{P_{ij}^d}}{{P_{ij}^d\left( \lambda \right)}}} \right)}^{{n_{ij}}\left( \lambda \right)}}} } } } \right\} $$ (1) (二) 数据来源
文中数据来源于中国家庭追踪调查(CFPS)数据。CFPS家庭问卷涵盖家庭生活环境、生活设施、社会经济地位等方面,涉及25个省份②,目标样本为1.6万户,是一个具有代表性的全国样本。2013年中央一号文件提到充分利用现代信息技术手段发展农产品电子商务等现代交易方式,随之商务部、财政部开展电子商务进农村综合示范项目试点①,农村电商由此开始助力脱贫攻坚,因此,本文选取CFPS2014的数据②进行家庭脱贫与否的筛选。随着脱贫攻坚战略的加快实施,2017年中央农村工作会议提出走中国特色社会主义乡村振兴道路,因此,本文选取CFPS2018的数据划分乡村振兴状态,并利用两数据年限的跨期长短反映电子商务对于巩固脱贫成果实现乡村振兴战略的影响作用。具体而言,先将样本限定为农村家庭,再经过CFPS2014的数据筛选出脱贫家庭6 008户,进一步追踪到CF-PS2018的数据为5 138户,其中实现乡村振兴状态即年收入8 000元以上的有1 011户。相比以往同类研究,本文数据较新且覆盖范围更广,因而更具有权威性和代表性。
② 不包括港澳台地区、新疆、西藏、青海、内蒙古、宁夏、海南。
① 2014年7月14日,中国财政部办公厅和商务部办公厅联合发布《关于开展电子商务进农村综合示范的通知》,明确探索农村电子商务。
② CFPS2014调查的是2013年的数据,国家规定2013年的脱贫标准为收入达到家庭人均2 376元。
(三) 变量选取
1.状态界定(inc)。基于我国农村脱贫的收入标准,本文将家庭前一期人均收入(2 376元/年)作为脱贫标准来判别脱贫家庭。借鉴骆祚炎(2006)[18]的做法,以收入中位数的50%为隔点作为划分三种脱贫状态③的依据: 轻度脱贫,即家庭人均收入区间为2 376~3 564元; 中度脱贫,即家庭人均收入区间为3 564~4 752元; 高度脱贫,即家庭人均收入高于4 752元。将乡村振兴分为: 轻度振兴,即在2030年前实现收入区间为8 000元~2.087万元; 高度振兴,即实现收入大于2.087万元; 若脱贫家庭收入水平低于8 000元,则视为未振兴阶段。
③ 本文将脱贫类型划分为三类:若家庭人均收入超过脱贫标准但低于50%为轻度脱贫状态,若超过脱贫标准线50%但低于100%为中度脱贫状态,若超过脱贫标准线100%视为高度脱贫状态。
2.电子商务活动(ec)。本文通过CFPS数据中手机和网络模块中的相关题目生成变量④,同时由于电子商务是网络主体间实现各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种互联网行为,因此根据家庭是否有互联网商业活动、娱乐、社交三个维度表征该家庭是否有电子商务活动。
④ 由原问卷“使用互联网学习/工作/社交/娱乐/商业活动的频率(次) ”处理生成电商变量。
3.匹配变量。根据理论与前期经验,既要考虑从理论上影响农村发展与电子商务的相关变量,同时还要依据匹配效果对变量进行组合调整,最终选取用于表征家庭各个层面的因素。具体包括: 以家庭人口规模(fsiza)衡量家庭人口基数情况; 以政府补贴(fn)衡量政府对家庭的保障情况; 以生活保障(odp)衡量家庭持续性经济能力及基础设施的便利情况; 以健康情况(med)衡量家庭成员的身体健康情况; 以教育投入(edu)衡量家庭的受教育程度; 以产业水平(indu)衡量家庭所在地的产业情况。具体见表 1所示。
表 1 变量定义与设计变量类别 变量名称 变量释义 离散化标准 状态界限 收入属性(inc) 家庭i第t-1年家庭人口人均收入(元)/年 指标中位数 电商属性 电子商务活动(ec) 家庭i成员是否使用互联网进行社交、娱乐或商业活动(是=1,否=0) 逻辑值 家庭规模(fsiza) 家庭i第t年家庭总人口数 — 政府补贴(fn) 家庭i第t年是否有政府补助金额(是=1,否=0) 逻辑值 家庭i第t年成员是否领取养老保险(是=1,否=0) 逻辑值 生活保障(odp) 家庭i第t年成员是否领取退休金、养老金(是=1,否=0) 逻辑值 匹配变量 家庭i第t年每月邮电、通讯、交通费用(元) 指标中位数 健康情况(med) 家庭i第t年医疗保健支出费用(元) 指标中位数 教育投入(edu) 家庭i第t-1年是否存在具有初中及以上学历的家庭成员(是=1,否=0) 逻辑值 产业水平(indu) 家庭i第t年成员工作地点是否在本市以内(是=1,否=0) 逻辑值 家庭i第t年是否从事农业经营(是=1,否=0) 逻辑值 注:已剔除家庭仍在读成员,避免因教育导致的偏差;对家庭人均收入进行对数化处理。 四、 电子商务衔接的转移效应及路径验证
(一) 电子商务对脱贫攻坚与乡村振兴的作用
1.倾向得分匹配估计与分析。一是检验电子商务对脱贫攻坚的促进效应。如表 2所示,电子商务对脱贫攻坚的作用效应显著为正,且系数在1%的水平上显著,即表明电子商务正向显著促进脱贫攻坚,总促进效应约为2.101%~2.606%。二是检验电子商务对乡村振兴的促进效应。表 3展示了电子商务对于不同乡村振兴阶段的促进效应。总体上,电子商务对乡村振兴不同阶段的平均净效应为正,且系数均在10%的水平上显著,表明电子商务有助于促进家庭进入乡村振兴状态,总体促进效应约在1.467%~4.960%之间。第Ⅰ阶段,电子商务的促进效应约在2.001%~2.195%之间。第Ⅱ阶段,电子商务的促进效应在1.467%~2.081%之间。第Ⅲ阶段电子商务的促进效应在3.754%~4.960%之间。此外,乡村振兴的不同阶段,电子商务的促进效应也不尽相同,我们通过对比不同阶段的参与者平均处理效应(ATT),发现在乡村振兴第Ⅲ阶段时,电子商务对乡村振兴阶段的促进效应最显著。
表 2 电子商务对脱贫攻坚的促进效应检验阶段 匹配方法 处理组 对照组 ATT 变化率(%)① T值 脱贫攻坚 一对一匹配 9.133 8.901 0.232** +2.606 4.090 近邻匹配(k=2) 9.133 8.918 0.216*** +2.422 4.200 半径匹配(r=0.01) 9.134 8.930 0.204*** +2.284 4.150 核匹配 9.133 8.946 0.188*** +2.101 4.040 卡尺内近邻匹配 9.134 8.903 0.232*** +2.606 4.060 注:*、**、***分别表示10%、5%、1% 的水平上显著,由t值计算得出,下表同。 ① 这里指进行电商活动的家庭进入脱贫攻坚或乡村振兴的效应与其反事实的差值(ATT)占反事实组(对照组)的比值,下同。
表 3 电子商务对乡村振兴不同阶段的促进效应检验阶段 匹配方法 处理组 对照组 ATT 变化率(%) T值 乡村振兴第Ⅰ阶段 一对一匹配 9.847 5 9.654 1 0.193 4*** +2.003 2.640 近邻匹配(k=2) 9.847 5 9.653 5 0.194 0*** +2.001 2.890 半径匹配(r=0.01) 9.847 0 9.636 5 0.210 5*** +2.184 2.900 核匹配 9.847 5 9.636 0 0.211 5*** +2.195 3.440 卡尺内近邻匹配 9.847 0 9.638 8 0.208 2*** +2.160 3.040 乡村振兴第Ⅱ阶段 一对一匹配 10.644 10.454 0.191* +1.827 1.860 近邻匹配(k=2) 10.644 10.428 0.217** +2.081 2.220 半径匹配(r=0.05) 10.644 10.490 0.154* +1.467 1.770 核匹配 10.644 10.482 0.162* +1.546 1.870 卡尺内近邻匹配 10.644 10.454 0.191* +1.827 1.860 乡村振兴第Ⅲ阶段 一对一匹配 11.469 11.055 0.415* +3.754 1.880 近邻匹配(k=2) 11.469 11.035 0.434** +3.933 2.390 半径匹配(r=0.01) 11.597 11.048 0.548** +4.960 2.220 核匹配 11.469 11.025 0.444** +4.027 2.180 卡尺内近邻匹配 11.597 11.074 0.522** +4.714 2.000 2.平行假设检验。为检验匹配结果是否可靠,仍需进行平行假设检验。本文借鉴Simth和Todd(2005)[42]的做法,从均值差异、标准差以及包括Pseudo R2、卡方、B值等多方面考察匹配平衡问题。结果显示,匹配后所有匹配变量标准差值均低于20% ①,且处理组和控制组的样本均值更加接近②,两组之间的个体差异缩小,同时Pseudo R2、卡方和B值均下降,且匹配后卡方与B值均无较大差异,表示匹配效果好③。综合三方面的平行假设检验,可以看出在匹配后处理组与对照组之间由于可观测变量估计偏差基本消除,说明本文选用的匹配变量恰当,也证实上文的结论稳健。
① 标准化偏差共有4个组别5种匹配方法20组匹配结果,三个阶段的5种匹配方法共有15种平衡性检验结果,限于篇幅未完全展示,如有兴趣可向作者索要。
② 与匹配变量标准偏差值检验表格相同,限于篇幅结果没有展示,如有兴趣可向作者索要。
③ 限于篇幅未展示匹配平衡性假定的检验结果,如有兴趣可向作者索要。
(二) 电子商务影响脱贫攻坚与乡村振兴的转移效应
为探究电子商务是否对脱贫攻坚与乡村振兴具有影响作用,运用条件Markov模型,以Markov转移概率(百分比)为表现形式,将电子商务影响脱贫攻坚向乡村振兴状态转变的作用效果用转移效应来表示。由于不同程度的脱贫家庭实现乡村振兴的效果不同,因此这种转移效应具体可以表现为不同的脱贫攻坚状态向不同的乡村振兴状态转移时电子商务的影响作用。就此对整体“脱贫攻坚—乡村振兴”转移矩阵进行分解,得出不同状态下电子商务对“脱贫攻坚—乡村振兴”的转移效应,如表 4所示。
表 4 电子商务对“脱贫攻坚—乡村振兴”的转移效应个, % 类别 阶段 n 未实现振兴 轻度振兴 高度振兴 总振兴效应 电商净转移效应 卡方检验 无电子商务 轻度脱贫 408 93.627 6.127 0.245 6.373 7.169~9.606 14.619* 中度脱贫 314 93.949 4.777 1.274 6.051 高度脱贫 2 764 80.753 14.580 4.667 19.247 有电子商务 轻度脱贫 96 86.458 10.417 3.125 13.542 中度脱贫 83 86.747 10.843 2.410 13.253 高度脱贫 1473 71.147 18.805 10.048 28.853 总体来看,脱贫家庭中80%都达到高度脱贫阶段。而对于有电子商务的家庭而言,无论是先前处于轻度脱贫、中度脱贫还是高度脱贫阶段,其迈入乡村振兴状态的概率均高于无电子商务的家庭,表明电子商务可以促进脱贫后的家庭实现乡村振兴,总振兴效应约为13.542%~28.853%,净转移效应约为7.169%~9.606%。分析可得出以下结论: 第一,对于有电子商务的轻度脱贫家庭而言,迈入乡村振兴的转移效应均高于无电子商务的家庭,电子商务净转移效应约为7.169%,其中主要为轻度脱贫阶段转向轻度振兴阶段,实现轻度振兴的转移效应约为10.417%。由此可知,刚刚脱贫的家庭可以利用电子商务实现家庭迈向乡村振兴。第二,对于有电子商务的中度脱贫家庭而言,迈入轻度振兴阶段的转移效应约为10.843%,与无电子商务的中度脱贫家庭相比更易迈入乡村振兴状态。第三,对于有电子商务的高度脱贫家庭而言,一方面迈入高度振兴阶段的转移效应显著高于有电子商务的轻、中度脱贫家庭; 另一方面对比无电子商务的各状态家庭,电子商务净转移效应更强,进入乡村振兴也较为容易。表明在有一定收入基础的家庭中,有电子商务活动更有利于家庭迈入乡村振兴。从现实层面来看,轻度脱贫的家庭往往可以通过电子商务降低生活成本、节省开支、增加可支配收入; 高度脱贫的家庭比轻、中度脱贫家庭具有较多的经济实力,可以通过农产品上行,解决传统流通中的信息不对称压力,显著提升家庭收入。
综上,通过条件Markov转移矩阵证实电子商务影响脱贫攻坚与乡村振兴的转移效应,同时将两状态各自分解,揭示了电子商务对不同脱贫阶段的家庭迈向乡村振兴的情况。基于表 5可知,有电子商务的家庭更易迈入高度振兴阶段,同时对于高度脱贫的家庭,这种净转移效应更大。但这种差异的统计学意义是否存在?为证实之,设定原假设HO: Pid, j1=Pid, j2=Pid, j{给定d,Ɐi, j},经卡方检验发现,电子商务在10%的水平上显著,拒绝原假设。说明条件Markov与传统Markov转移矩阵存在显著性差异,可见电子商务对脱贫攻坚与乡村振兴具有衔接作用的结论具有统计学意义。
表 5 市场环境下Markov转移效应的异质性市场环境 类别 阶段 未实现振兴 轻度振兴 高度振兴 总振兴效应 卡方检验 村 无电子商务 轻度脱贫 71.429 25.714 2.857 28.571 13.857* 中度脱贫 91.304 8.696 0.000 8.696 高度脱贫 71.892 21.351 6.757 28.108 有电子商务 轻度脱贫 76.471 23.529 0.000 23.529 中度脱贫 78.947 15.789 5.263 21.053 高度脱贫 63.510 22.171 14.319 36.490 乡镇 无电子商务 轻度脱贫 92.308 7.692 0.000 7.692 13.922* 中度脱贫 83.333 8.333 8.333 16.667 高度脱贫 69.939 24.540 5.521 30.061 有电子商务 轻度脱贫 90.909 9.091 0.000 9.091 中度脱贫 71.429 28.571 0.000 28.571 高度脱贫 63.347 23.108 13.546 36.653 市区 无电子商务 轻度脱贫 75.000 25.000 0.000 25.000 12.677* 中度脱贫 100.000 0.000 0.000 0.000 高度脱贫 84.375 10.938 4.688 15.625 有电子商务 轻度脱贫 60.000 0.000 40.000 40.000 中度脱贫 80.000 20.000 0.000 20.000 高度脱贫 65.766 18.919 15.315 34.234 (三) 市场环境的异质性分析
随着电子商务从城市不断向乡镇以及更广大的农村市场延伸,市场环境在各个行政主体层面也呈现出较大的差异。江艇等(2018)[43]指出一个地区可凭借更高的行政级别获得更多资源,然后凭借更多资源实现更好的市场发展,这是一种正反馈效应。因此,为进一步分析不同市场环境中电子商务影响“脱贫攻坚—乡村振兴”矩阵的转移效应,本文将家庭人员的工作距离远近划分为村、乡镇、市区三级①进行分析。
① 选用CFPS数据库中,家庭i第t年成员的工作地点是村、乡镇还是市区代表市场环境。
由表 5可以看出,虽然不同市场环境中电子商务影响转移效应的总体趋势与表 4相同,但是不同的市场环境也具有不同的异质性。市区环境下,电子商务影响“脱贫攻坚—乡村振兴”矩阵的转移效应较为显著,净转移效应约为20%~40%,而村级与乡镇环境下的净转移效应分别在21.053%~23.529%与9.091%~36.653%。从最高转移效应看,市区环境下电子商务影响“脱贫攻坚—乡村振兴”矩阵的转移效应最高,乡镇与村级次之。由于市区的电子商务基础设施更加先进,同时大量企业在市区聚集,因此市区环境下电子商务影响脱贫攻坚与乡村振兴的转移效应最高。由此可见,市场环境对于实现脱贫攻坚迈向乡村振兴具有重要的作用,因此需加大村级、乡镇市场环境的改善力度。
此外,本文对比发现市区环境下有电子商务的轻度脱贫家庭实现状态转移的概率高于高度脱贫的家庭,这表明对脱贫强度不高的家庭而言,优质的市场环境有助于增加转移效应。因此,国家需要进一步改善农村电子商务的市场环境,创新农村流通模式,构建新的产业供应链,进而提升农民的生活保障水平,实现脱贫攻坚与乡村振兴衔接。
(四) 电子商务影响脱贫攻坚与乡村振兴的转移路径分析
结合前文的理论机制,电子商务具有信息共建共享的市场效应、产业规模的外部性效应与多样化的集聚效应,可以通过人力资本、社会资本及物质资本促进家庭由脱贫攻坚迈向乡村振兴。为验证该路径,区分人力资本、社会资本及物质资本三种路径①进行讨论。表 6为不同路径下Markov的转移效应。总体来看,家庭受电子商务的影响,在三种不同路径下由脱贫攻坚迈入乡村振兴的转移效应均有所提高,且卡方检验在1%水平下显著。这表明电子商务影响脱贫攻坚与乡村振兴的转移效应具有较强的稳健性。
① 根据家庭进行电商活动的指标按社交、娱乐和商业三个维度,划分为人力资本、社会资本及物质资本三种电商的作用路径。
表 6 三种路径的Markov转移效应% 路径 类别 阶段 未实现振兴 轻度振兴 高度振兴 总振兴效应 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 人力资本 无电子商务 轻度 93.750 -8.523 6.010 5.354 0.240 3.169 6.250 8.523 有电子商务 脱贫 85.227 11.364 3.409 14.773 无电子商务 中度 93.691 -6.191 5.047 4.953 1.262 1.238 6.309 6.191 有电子商务 脱贫 87.500 10.000 2.500 12.500 无电子商务 高度 80.442 -9.559 14.660 4.427 4.898 5.132 19.558 9.559 有电子商务 脱贫 70.883 19.087 10.030 29.117 社会资本 无电子商务 轻度 93.317 -6.258 6.205 4.383 0.477 1.876 6.683 6.258 有电子商务 脱贫 87.059 10.588 2.353 12.941 无电子商务 中度 94.012 -9.885 4.790 7.908 1.198 1.977 5.988 9.885 有电子商务 脱贫 84.127 12.698 3.175 15.873 无电子商务 高度 80.495 -9.840 14.620 4.567 4.885 5.273 19.505 9.840 有电子商务 脱贫 70.655 19.187 10.158 29.345 物质资本 无电子商务 轻度 92.469 -7.621 7.113 1.978 0.418 5.643 7.531 7.621 有电子商务 脱贫 84.848 9.091 6.061 15.152 无电子商务 中度 93.056 -3.056 5.556 1.111 1.389 1.944 6.944 3.056 有电子商务 脱贫 90.000 6.667 3.333 10.000 无电子商务 高度 79.019 -10.500 15.380 4.373 5.600 6.128 20.981 10.500 有电子商务 脱贫 68.519 19.753 11.728 31.481 表 6中,列(2)表示电子商务在不同转移路径中未实现乡村振兴的转移效应之差,数值呈负数,且数值越小表明电子商务促进脱贫攻坚与乡村振兴的转移效应越显著。列(4)(6)为有电子商务家庭与无电子商务家庭在不同电子商务传递路径中实现轻度振兴与高度振兴的转移效应之差,数值越大表示电子商务促进转移效应越显著。列(8)为两种家庭在三种路径下电子商务的总振兴效应之差,数值越大表示电子商务促进家庭从脱贫攻坚状态向乡村振兴状态的转移效应越大。
从家庭层面,电子商务对轻度脱贫家庭以人力资本为路径的转移效应最显著。轻度脱贫的家庭由于缺乏其他资源,可以通过电子商务的信息资源提升人力质量和工作能力,以增加社会竞争力。此外,电子商务的转移效应在中度脱贫家庭以社会资本为路径表现最显著,电子商务可以通过社会网络增加家庭与社会各组织的联系,为家庭带来收益。而高度脱贫家庭则主要通过电子商务改善资源配置效率,以物质资本路径实现乡村振兴。从路径层面来看,电子商务通过三种资本路径对不同脱贫家庭迈入乡村振兴的转移效应不同。首先,人力资本路径下,轻度脱贫与高度脱贫迈入乡村振兴的转移效应最显著,说明在电子商务发展过程中,农民通过信息联通,在家庭处于轻度脱贫的状态时更愿意提高自身电子商务人力资本,促进家庭迈入乡村振兴。而高度脱贫的家庭往往需要通过电子商务进行人力资本提升,扩展市场,实现家庭效应最大化。其次,在社会资本路径下,脱贫程度高的家庭,其转移效应也较高。由于中高度脱贫的家庭通过物资资本积累带来的人际关系较广,社会参与度高,靠近信息获取的中心位置,较容易通过电子商务提升社会资本能力,促进家庭迈向乡村振兴。再者,从物质资本路径来看,轻度与高度脱贫家庭的转移效应较显著。对于轻度脱贫家庭,电子商务可以节约其交易费用,积累物资资本,实现家庭增收,进而促进家庭具有较强的市场竞争力,这一点与曾亿武等(2018)[44]的研究结论一致。以上分析表明,脱贫程度不同的家庭可选取不同的路径迈向乡村振兴状态。脱贫攻坚与乡村振兴的衔接路径可通过物质资本、社会资本、人力资本得以实施,农村电商通过工业品下行和农产品上行的双向流通模式确保物质资本在农村积累,进而联动社会性力量参与资源配置,发挥农民的求知力量,吸引更多的人才,激发乡村发展的内生力。
五、 结论与启示
乡村振兴的实现离不开脱贫攻坚阶段的基础,要破解脱贫攻坚与乡村振兴有效衔接的困境,需要从特惠到普惠、从快速到持续、从单一到全面把握二者的衔接逻辑。电子商务利用其互通共享、开拓市场、优化配置的特点,能够弥补信息差异、解决资源不足、完善单一体系,为农村居民提供生产、生活、制度等多方保障,不仅对脱贫攻坚有促进作用,又为实施乡村振兴战略提供方向。为进一步探讨电子商务对脱贫攻坚与乡村振兴的衔接作用,本文创新性地结合Markov链将脱贫攻坚和乡村振兴这两种乡村发展阶段各分成三类,得到电子商务对“脱贫攻坚—乡村振兴”的转移概率矩阵,分析了电子商务影响脱贫攻坚与乡村振兴的转移效应范围,并揭示市场环境对电子商务衔接脱贫攻坚与乡村振兴的重要性,进而探究不同脱贫程度的家庭从人力、社会、物质资本实现乡村振兴的有效路径。
研究表明,首先,电子商务显著促进了脱贫攻坚与乡村振兴,总促进效应分别为2.101%~2.606%和1.467%~4.960%,并且促进效应随着乡村振兴战略的深入而增加。其次,电子商务可以促进脱贫攻坚向乡村振兴转移,其中电子商务对高度脱贫家庭的转移效应最为显著,即高度脱贫家庭更容易通过电子商务进入乡村振兴阶段。再次,市场环境越好越有利于提升电子商务对“脱贫攻坚—乡村振兴”的转移效应。相比较乡镇与村级,市区的市场环境更有利于脱贫攻坚迈向乡村振兴转移。最后,从三种资本视角揭示了电子商务衔接脱贫攻坚与乡村振兴的路径,通过电子商务,轻度脱贫家庭以人力资本为路径、中度脱贫家庭以社会资本为路径、高度脱贫家庭以物质资本为路径能够显著迈入乡村振兴状态。因此,应建立统一开放的电子商务市场,完善农村电子商务发展环境,聚集农村地区的加工、仓储、物流产业,打破多部门之间分割和区域封锁,形成主体多元、功能协调、相互配套的农村电子商务体系,加快实现乡村振兴。
基于此,电子商务为脱贫攻坚与乡村振兴的衔接提供不同路径选择,具体建议如下:
一是以电子商务为动力,激发轻度脱贫家庭实现人力资本提升。人力资本是劳动者实现经济增长的源泉,需要社会与政府引导轻度脱贫家庭树立自力更生、勤劳致富的内心思想,改善信息收集、鉴别、加工与处理的能力,创造自有的电子商务生产方式和生活手段,保障贫困的家庭通过信息共享产业经验,汇集技术支撑及各方资源,服务百姓惠及民生,为实现乡村振兴带来内生动力。
二是以电子商务为网络,支持中度脱贫家庭实现社会资本覆盖。社会资本提升生产效率,中度脱贫家庭可以通过政府与企业搭建的不同电子商务渠道,采纳各方优势,实现产业跨越式发展,形成农村家庭一体化产业发展的新格局,短期内增强农户社会资本,提高现代化程度。
三是以电子商务为据点,推动高度脱贫家庭积累物质资本。物质资本是农户改进配置、增加产出的关键,因此要加快促进高度脱贫家庭利用电子商务实现农产品上行,构建点对点、点对面的信息传递体系,以此改善脱贫家庭的物质资本,带动农村的物资丰富度。
-
表 1 变量定义与设计
变量类别 变量名称 变量释义 离散化标准 状态界限 收入属性(inc) 家庭i第t-1年家庭人口人均收入(元)/年 指标中位数 电商属性 电子商务活动(ec) 家庭i成员是否使用互联网进行社交、娱乐或商业活动(是=1,否=0) 逻辑值 家庭规模(fsiza) 家庭i第t年家庭总人口数 — 政府补贴(fn) 家庭i第t年是否有政府补助金额(是=1,否=0) 逻辑值 家庭i第t年成员是否领取养老保险(是=1,否=0) 逻辑值 生活保障(odp) 家庭i第t年成员是否领取退休金、养老金(是=1,否=0) 逻辑值 匹配变量 家庭i第t年每月邮电、通讯、交通费用(元) 指标中位数 健康情况(med) 家庭i第t年医疗保健支出费用(元) 指标中位数 教育投入(edu) 家庭i第t-1年是否存在具有初中及以上学历的家庭成员(是=1,否=0) 逻辑值 产业水平(indu) 家庭i第t年成员工作地点是否在本市以内(是=1,否=0) 逻辑值 家庭i第t年是否从事农业经营(是=1,否=0) 逻辑值 注:已剔除家庭仍在读成员,避免因教育导致的偏差;对家庭人均收入进行对数化处理。 表 2 电子商务对脱贫攻坚的促进效应检验
阶段 匹配方法 处理组 对照组 ATT 变化率(%)① T值 脱贫攻坚 一对一匹配 9.133 8.901 0.232** +2.606 4.090 近邻匹配(k=2) 9.133 8.918 0.216*** +2.422 4.200 半径匹配(r=0.01) 9.134 8.930 0.204*** +2.284 4.150 核匹配 9.133 8.946 0.188*** +2.101 4.040 卡尺内近邻匹配 9.134 8.903 0.232*** +2.606 4.060 注:*、**、***分别表示10%、5%、1% 的水平上显著,由t值计算得出,下表同。 表 3 电子商务对乡村振兴不同阶段的促进效应检验
阶段 匹配方法 处理组 对照组 ATT 变化率(%) T值 乡村振兴第Ⅰ阶段 一对一匹配 9.847 5 9.654 1 0.193 4*** +2.003 2.640 近邻匹配(k=2) 9.847 5 9.653 5 0.194 0*** +2.001 2.890 半径匹配(r=0.01) 9.847 0 9.636 5 0.210 5*** +2.184 2.900 核匹配 9.847 5 9.636 0 0.211 5*** +2.195 3.440 卡尺内近邻匹配 9.847 0 9.638 8 0.208 2*** +2.160 3.040 乡村振兴第Ⅱ阶段 一对一匹配 10.644 10.454 0.191* +1.827 1.860 近邻匹配(k=2) 10.644 10.428 0.217** +2.081 2.220 半径匹配(r=0.05) 10.644 10.490 0.154* +1.467 1.770 核匹配 10.644 10.482 0.162* +1.546 1.870 卡尺内近邻匹配 10.644 10.454 0.191* +1.827 1.860 乡村振兴第Ⅲ阶段 一对一匹配 11.469 11.055 0.415* +3.754 1.880 近邻匹配(k=2) 11.469 11.035 0.434** +3.933 2.390 半径匹配(r=0.01) 11.597 11.048 0.548** +4.960 2.220 核匹配 11.469 11.025 0.444** +4.027 2.180 卡尺内近邻匹配 11.597 11.074 0.522** +4.714 2.000 表 4 电子商务对“脱贫攻坚—乡村振兴”的转移效应
个, % 类别 阶段 n 未实现振兴 轻度振兴 高度振兴 总振兴效应 电商净转移效应 卡方检验 无电子商务 轻度脱贫 408 93.627 6.127 0.245 6.373 7.169~9.606 14.619* 中度脱贫 314 93.949 4.777 1.274 6.051 高度脱贫 2 764 80.753 14.580 4.667 19.247 有电子商务 轻度脱贫 96 86.458 10.417 3.125 13.542 中度脱贫 83 86.747 10.843 2.410 13.253 高度脱贫 1473 71.147 18.805 10.048 28.853 表 5 市场环境下Markov转移效应的异质性
市场环境 类别 阶段 未实现振兴 轻度振兴 高度振兴 总振兴效应 卡方检验 村 无电子商务 轻度脱贫 71.429 25.714 2.857 28.571 13.857* 中度脱贫 91.304 8.696 0.000 8.696 高度脱贫 71.892 21.351 6.757 28.108 有电子商务 轻度脱贫 76.471 23.529 0.000 23.529 中度脱贫 78.947 15.789 5.263 21.053 高度脱贫 63.510 22.171 14.319 36.490 乡镇 无电子商务 轻度脱贫 92.308 7.692 0.000 7.692 13.922* 中度脱贫 83.333 8.333 8.333 16.667 高度脱贫 69.939 24.540 5.521 30.061 有电子商务 轻度脱贫 90.909 9.091 0.000 9.091 中度脱贫 71.429 28.571 0.000 28.571 高度脱贫 63.347 23.108 13.546 36.653 市区 无电子商务 轻度脱贫 75.000 25.000 0.000 25.000 12.677* 中度脱贫 100.000 0.000 0.000 0.000 高度脱贫 84.375 10.938 4.688 15.625 有电子商务 轻度脱贫 60.000 0.000 40.000 40.000 中度脱贫 80.000 20.000 0.000 20.000 高度脱贫 65.766 18.919 15.315 34.234 表 6 三种路径的Markov转移效应
% 路径 类别 阶段 未实现振兴 轻度振兴 高度振兴 总振兴效应 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 人力资本 无电子商务 轻度 93.750 -8.523 6.010 5.354 0.240 3.169 6.250 8.523 有电子商务 脱贫 85.227 11.364 3.409 14.773 无电子商务 中度 93.691 -6.191 5.047 4.953 1.262 1.238 6.309 6.191 有电子商务 脱贫 87.500 10.000 2.500 12.500 无电子商务 高度 80.442 -9.559 14.660 4.427 4.898 5.132 19.558 9.559 有电子商务 脱贫 70.883 19.087 10.030 29.117 社会资本 无电子商务 轻度 93.317 -6.258 6.205 4.383 0.477 1.876 6.683 6.258 有电子商务 脱贫 87.059 10.588 2.353 12.941 无电子商务 中度 94.012 -9.885 4.790 7.908 1.198 1.977 5.988 9.885 有电子商务 脱贫 84.127 12.698 3.175 15.873 无电子商务 高度 80.495 -9.840 14.620 4.567 4.885 5.273 19.505 9.840 有电子商务 脱贫 70.655 19.187 10.158 29.345 物质资本 无电子商务 轻度 92.469 -7.621 7.113 1.978 0.418 5.643 7.531 7.621 有电子商务 脱贫 84.848 9.091 6.061 15.152 无电子商务 中度 93.056 -3.056 5.556 1.111 1.389 1.944 6.944 3.056 有电子商务 脱贫 90.000 6.667 3.333 10.000 无电子商务 高度 79.019 -10.500 15.380 4.373 5.600 6.128 20.981 10.500 有电子商务 脱贫 68.519 19.753 11.728 31.481 -
[1] 豆书龙, 叶敬忠. 乡村振兴与脱贫攻坚的有机衔接及其机制构建[J]. 改革, 2019(1): 19-29. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-REFO201901002.htm [2] 汪三贵, 冯紫曦. 脱贫攻坚与乡村振兴有机衔接: 逻辑关系、内涵与重点内容[J]. 南京农业大学学报: 社会科学版, 2019(5): 8-14, 154. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NJNS201905002.htm [3] 徐晓军, 张楠楠. 乡村振兴与脱贫攻坚的对接: 逻辑转换与实践路径[J]. 湖北民族学院学报: 哲学社会科学版, 2019(6): 101-108. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HBZA201906012.htm [4] 边慧敏, 张玮, 徐雷. 连片特困地区脱贫攻坚与乡村振兴协同发展研究[J]. 农村经济, 2019(4): 40-46. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NCJJ201904006.htm [5] 钟文, 钟昌标, 郑明贵. 差别化土地整治助推精准扶贫的路径及减贫效应研究[J]. 广东财经大学学报, 2020(2): 93-102. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SONG202002009.htm [6] 徐虹, 王彩彩. 乡村振兴战略下对精准扶贫的再思考[J]. 农村经济, 2018(3): 11-17. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NCJJ201803004.htm [7] 夏支平. 后脱贫时代农民贫困风险对乡村振兴的挑战[J]. 江淮论坛, 2020(1): 18-25. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JHLZ202001003.htm [8] 杜永红. 乡村振兴战略背景下网络扶贫与电子商务进农村研究[J]. 求实, 2019(3): 97-108, 112. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QUAK201903008.htm [9] ANDERSON T W, GOODMAN L A. Statistical inference about Markov chains[J]. The Annals of Mathematical Statistics, 1957, 28(1): 89-110. http://www.ams.org/mathscinet-getitem?mr=84903 [10] 郭长安, 吴婧. 对我国城乡居民收入分布演变的分析[J]. 统计与决策, 2009(13): 77-79. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TJJC200913028.htm [11] 邱海兰, 唐超. 农业生产性服务能否促进农民收入增长[J]. 广东财经大学学报, 2019(5): 100-112. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SONG201905012.htm [12] MENG X, ZHANG J. The two-tier labor market in urban China: occupational segregation and wage differentials between urban residents and rural migrants in Shanghai[J]. Journal of Comparative Economics, 2001, 29(3): 485-504. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0147596701917305 [13] 叶兴庆, 殷浩栋. 从消除绝对贫困到缓解相对贫困: 中国减贫历程与2020年后的减贫战略[J]. 改革, 2019(12): 5-15. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-REFO201912001.htm [14] 鲜祖德, 王萍萍, 吴伟. 中国农村贫困标准与贫困监测[J]. 统计研究, 2016(9): 3-12. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TJYJ201609001.htm [15] 马晓河, 方松海, 赵苹. 脱贫减贫政策效果的评价与思考——基于河南A贫困县和陕西B非贫困县的观察[J]. 宏观经济研究, 2019(7): 5-13, 97. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJGA201907002.htm [16] 陈辉, 张全红. 基于多维贫困测度的贫困精准识别及精准扶贫对策——以粤北山区为例[J]. 广东财经大学学报, 2016(3): 64-71. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SONG201603008.htm [17] 徐映梅, 张提. 基于国际比较的中国消费视角贫困标准构建研究[J]. 中南财经政法大学学报, 2016(1): 12-20, 29. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZLCJ201601002.htm [18] 骆祚炎. 利用线性支出系统ELES测定贫困线——兼比较几种贫困线的测定方法[J]. 统计与决策, 2006(18): 25-28. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TJJC200618010.htm [19] SHIMAMOTO D, YAMADA H, GUMMERT M. Mobile phones and market information: evidence from rural Cambodia[J]. Food Policy, 2015, 57(11): 135-141. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306919215001219 [20] KANNABIRAN G, XAVIER M J, BANUMATHI T. E-governance and ICT enabled rural development in developing countries: critical lessons from RASI project in India[J]. International Journal of Electronic Government Research, 2008, 4(3): 1-19. http://econpapers.repec.org/article/iggjegr00/v_3a4_3ay_3a2008_3ai_3a3_3ap_3a1-19.htm [21] 汪向东, 王昕天. 电子商务与信息扶贫: 互联网时代扶贫工作的新特点[J]. 西北农林科技大学学报: 社会科学版, 2015(4): 98-104. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NLXS201504014.htm [22] 马泽波. 农户禀赋、区域环境与电商扶贫参与意愿——基于边疆民族地区630个农民的问卷调查[J]. 中国流通经济, 2017(5): 47-54. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGLT201705007.htm [23] SORIANO C R R. Exploring the ICT and rural poverty reduction link: community telecenters and rural livelihoods in Wu'an, China[J]. The Electronic Journal of Information Systems in Developing Countries, 2007, 32(1): 1-15. doi: 10.1002/j.1681-4835.2007.tb00220.x [24] 张正荣, 杨金东. 乡村振兴视角下农村电商如何优化"工业品下行"路径——基于"双链"耦合机制的扎根研究[J]. 农业经济问题, 2019(4): 118-129. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NJWT201904013.htm [25] 王瑞华. 后精准脱贫时期社会工作参与乡村贫困治理的视角、场景与路径[J]. 深圳大学学报: 人文社会科学版, 2020(4): 131-138. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SZDS202004014.htm [26] COASE R. The nature of the firm[J]. Economica, 1937, 4(16): 386-405. [27] YI S. E-commerce strategy for agricultural product transaction market based on information asymmetry[J]. Agro Food Industry Hitech, 2016, 27(6): 138-143. http://smartsearch.nstl.gov.cn/paper_detail.html?id=f37a3b92ebf684d866f12f5490abb863 [28] HOLMSTROM B R, TIROLE J. The theory of the firm[J]. Handbook of Industrial Organization, 1989, 1(2): 61-133. [29] CARPIANO R M. Toward a neighborhood resource-based theory of social capital for health: can bourdieu and sociology help?[J]. Social Science & amp; Medicine, 2006, 62(1): 165-175. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15992978 [30] 周逸先, 崔玉平. 农村劳动力受教育与就业及家庭收入的相关分析[J]. 中国农村经济, 2001(4): 60-67. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZNJJ200104011.htm [31] LEE S H, KIM J. Has the internet changed the wage structure too?[J]. Labour Economics, 2004, 11(1): 119-127. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0927537103000526 [32] 游士兵, 张晴. 农村电商发展对农民消费倾向的影响研究: 刺激效应与增收效应[J]. 珞珈管理评论, 2018(3): 182-191. [33] FOUNTAIN C. Finding a job in the internet age[J]. Social Forces, 2005, 83(3): 1235-1262. [34] SHAHIRI H, OSMAN Z. Internet job search and labor market outcome[J]. International Economic Journal, 2015, 29(1): 161-173. [35] 赵泉民, 李怡. 关系网络与中国乡村社会的合作经济——基于社会资本视角[J]. 农业经济问题, 2007(8): 40-46. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NJWT200708006.htm [36] 王金哲. 社会资本影响家庭融资渠道选择了吗?——基于CHFS调查数据的实证研究[J]. 财经论丛, 2019(1): 52-60. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJLC201901006.htm [37] 王子敏. 互联网、社会网络与农村流动人口就业收入[J]. 大连理工大学学报: 社会科学版, 2019(3): 15-23. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLGD201903004.htm [38] 王三秀, 王昶. 精准脱贫中政府与社会合作的欠缺及提升[J]. 理论探索, 2018(5): 74-79. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-LLTS201805011.htm [39] JENSEN R. The digital provide: information(technology), market performance, and welfare in the South Indian fisheries sector[J]. The Quarterly Journal of Economics, 2007, 122(3): 879-924. http://www.tandfonline.com/servlet/linkout?suffix=CIT0019&dbid=16&doi=10.1080%2F15228916.2017.1405704&key=10.1162%2Fqjec.122.3.879 [40] HORN A. The relationship between access to Information and Communications Technology(ICT)and poverty in South Africa[J]. Africanus, 2014, 44(1): 21-33. http://www.researchgate.net/publication/322406680_The_relationship_between_access_to_Information_and_Communications_Technology_ICT_and_poverty_in_South_Africa [41] YAN J, GUO C, WANG X. A dynamic multi-scale Markov model based methodology for remaining life prediction[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2011, 25(4): 1364-1376. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0888327010003857 [42] SMITH J A, TODD P E. Does matching overcome La Londe's critique of nonexperimental estimators?[J]. Journal of Econometrics, 2005, 125(1-2): 305-353. [43] 江艇, 孙鲲鹏, 聂辉华. 城市级别、全要素生产率和资源错配[J]. 管理世界, 2018(3): 38-50, 77, 183. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ201803006.htm [44] 曾亿武, 郭红东, 金松青. 电子商务有益于农民增收吗?——来自江苏沭阳的证据[J]. 中国农村经济, 2018(2): 49-64. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZNJJ201802004.htm 期刊类型引用(64)
1. 曾龙,韩雨莎,易子棋. 乡村振兴背景下基层政府促进农村电子商务发展的路径选择——基于湖南省40个案例的模糊集定性比较分析. 安徽农业科学. 2025(02): 247-252 . 百度学术
2. 苏涛,李冬冬. 现代性的“裂隙”:一项中国式现代化语境下的乡村新媒介赋权实践——以云南D乡为例. 新闻界. 2025(03): 16-26+49 . 百度学术
3. 何修国. 县域地区脱贫攻坚与乡村振兴有效衔接路径研究——以六安市裕安区践行二十大精神为例. 安徽农业科学. 2024(01): 273-276 . 百度学术
4. 张洪振,李桐林,孔媛,潘明明. 电子商务能够促进乡村特色农业发展吗?——基于全国村庄和规模经营农户的经验证据. 世界农业. 2024(05): 56-68 . 百度学术
5. 范兴宇,吴静. 长三角地区农村数字化与乡村振兴的耦合发展研究. 长江大学学报(社会科学版). 2024(02): 68-77 . 百度学术
6. 张辉,翟雨航. 数字鸿沟对乡村电商企业发展的影响与应对策略研究. 商场现代化. 2024(10): 38-40 . 百度学术
7. 卓耔惠,朱至文,王欣齐,周美佳,何潇凡. 乡村振兴背景下小农户对接电商市场的困境与对策研究. 现代商业. 2024(08): 31-34 . 百度学术
8. 李华旭. 数字农业赋能革命老区乡村振兴的机理和路径研究. 老区建设. 2024(04): 41-48 . 百度学术
9. 汪延明,齐元昌. 农业产业链韧性对乡村振兴的影响研究. 创新. 2024(03): 20-37 . 百度学术
10. 石瑞丽,王小静. 重庆数字经济与乡村振兴的耦合协调评价. 农村经济与科技. 2024(13): 100-104 . 百度学术
11. 徐珣,李科平. 电子商务赋能乡村振兴的影响与提升路径——基于我国31个省份的fsQCA分析. 河北农业大学学报(社会科学版). 2024(04): 33-43 . 百度学术
12. 何俊文,黄晓敏. 农村电商发展对城乡居民收入差距的影响研究——基于空间滞后模型. 中国商论. 2024(19): 31-35 . 百度学术
13. 肖佳晴. “数商兴农”研究进展. 销售与市场. 2024(12): 13-15 . 百度学术
14. 贾怡琳. “数商兴农”背景下新疆农产品电子商务发展现状及对策研究——以沙湾县辣椒产业为例. 大陆桥视野. 2024(12): 77-80 . 百度学术
15. 张荣博,钟昌标. 数字乡村建设与县域生态环境质量——来自电子商务进农村综合示范政策的经验证据. 当代经济管理. 2023(02): 54-65 . 百度学术
16. 赵绍阳,周博,周作昂. 电商发展能降低贫困发生率吗?——来自电子商务进农村综合示范县的证据. 统计研究. 2023(02): 89-100 . 百度学术
17. 杨克,郑佳茹,刘强,唐利群,文长存. 农产品电商直播促进农户增收的机理与路径研究. 浙江农业科学. 2023(03): 726-730 . 百度学术
18. 杨水根,牛利萍. 农村电商高质量发展:核心要素、经验借鉴与路径选择. 菏泽学院学报. 2023(01): 1-6 . 百度学术
19. 崔国鹏. 脱贫攻坚与乡村振兴之间有效衔接的研究. 山西农经. 2023(06): 56-58 . 百度学术
20. 张金香,管乐然. 农产品电商直播赋能乡村振兴实践的路径研究. 广东开放大学学报. 2023(02): 105-111 . 百度学术
21. 孟盼盼. “三农”短视频赋能乡村振兴问题及路径探析. 现代农机. 2023(04): 30-32 . 百度学术
22. 周兵,李艺,张弓. 数字乡村建设赋能乡村振兴的影响机制与空间效应. 中国流通经济. 2023(07): 3-16 . 百度学术
23. 任宗丽. 徽县电子商务发展的路径探析. 中国新通信. 2023(13): 101-103 . 百度学术
24. 郭郡郡,叶颖. 推动电商发展促进了共同富裕么?——基于国家电子商务示范城市的检验. 产经评论. 2023(03): 146-160 . 百度学术
25. 毛丽娟,夏杰长. 数字化赋能乡村振兴的内在机理与实施路径. 治理现代化研究. 2023(05): 41-49 . 百度学术
26. 杨丽娟,韩娟霞. 数字经济驱动乡村振兴的内在机理与实证研究——基于农村产业融合发展的中介效应. 商学研究. 2023(03): 5-18 . 百度学术
27. 齐元昌,刘妍利. 数字经济赋能乡村振兴的实证研究. 现代农业. 2023(04): 16-22 . 百度学术
28. 赵方宁,付锦泉. 数字乡村建设是否提高了农村居民收入?——基于县域数据的实证分析. 新疆农垦经济. 2023(11): 12-21+54 . 百度学术
29. 钟懿博,农健,杜艳华. 基于LDA主题模型的农产品电商评论文本分类分析. 甘肃农业. 2023(12): 64-68 . 百度学术
30. 吴迪. 数字经济背景下农村电商发展困境与对策. 商业经济研究. 2022(05): 101-104 . 百度学术
31. 武亮亮,宋学坤. 乡村振兴背景下农村电子商务研究热点及趋势——基于CiteSpace科学知识图谱视角. 天津农业科学. 2022(03): 34-40 . 百度学术
32. 蔡倩. 乡村振兴背景下农产品电子商务模式研究分析. 现代商业. 2022(08): 26-29 . 百度学术
33. 贺立龙,刘丸源. 巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的政治经济学研究. 政治经济学评论. 2022(02): 110-146 . 百度学术
34. 何雷华,王凤,王长明. 数字经济如何驱动中国乡村振兴?. 经济问题探索. 2022(04): 1-18 . 百度学术
35. 彭明唱. 乡村振兴战略下推进农村电商发展的对策研究——以徐州市为例. 现代化农业. 2022(06): 74-77 . 百度学术
36. 张颖. 中国农村电商的研究热点、知识结构及前沿——基于2010-2020年CNKI数据库核心期刊的文献计量. 时代经贸. 2022(06): 13-19 . 百度学术
37. 雷琼. 乡村实现共同富裕的现实内涵、困境与制度创新:基于乡村治理视角. 广东财经大学学报. 2022(04): 44-55 . 本站查看
38. 王亚飞,徐铭,张齐家. 农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率增长的影响:作用机理与经验证据. 安徽师范大学学报(人文社会科学版). 2022(04): 143-157 . 百度学术
39. 黄青香. 乡村振兴背景下农村电商发展策略研究. 经济研究导刊. 2022(19): 43-45 . 百度学术
40. 刘灵辉,张迎新,毕洋铭. 数字乡村助力乡村振兴:内在机制与实证检验. 世界农业. 2022(08): 51-65 . 百度学术
41. 刘雪梅,潘敬学. 乡村振兴背景下山区农村电商发展存在问题与对策分析——以龙门县为例. 广东开放大学学报. 2022(04): 106-112 . 百度学术
42. 许明玉,庄道元,张浩. “数商兴农”背景下农村电子商务发展模式探讨——以安徽霍山县为例. 淮北师范大学学报(哲学社会科学版). 2022(04): 58-60 . 百度学术
43. 曹开军,沈曾妮,杨良健. 中国乡村振兴与旅游发展水平的脱钩状态及影响因素分析. 生态经济. 2022(11): 147-153+189 . 百度学术
44. 余小燕. 数字经济与城乡收入差距:“数字红利”还是“数字鸿沟”. 商业研究. 2022(05): 123-131 . 百度学术
45. 黄先海,虞柳明,崔雪. 长三角共同富裕新实践:跨境电商综试区建设对城乡收入差距的影响. 浙江社会科学. 2022(11): 20-31+155-156 . 百度学术
46. 江世银,曹嘉宝. 数字普惠金融对乡村振兴的影响及其机制研究. 贵州大学学报(社会科学版). 2022(06): 47-60 . 百度学术
47. 姜松,刘成微. 脱贫攻坚和乡村振兴有效衔接研究评述. 重庆理工大学学报(社会科学). 2022(12): 152-164 . 百度学术
48. 王宝义,丁平,王寒寒. 中国直播电商文献检视与研究展望. 长安大学学报(社会科学版). 2022(05): 80-92 . 百度学术
49. 赵微. 电商环境下人力资本投资与区域经济增长. 景德镇学院学报. 2022(05): 33-37 . 百度学术
50. 陈尘,刘翔,郑迪文. 区块链赋能下我国农村电商模式创新与发展研究. 农业经济. 2022(12): 123-125 . 百度学术
51. 王萌萌,崔永祯. 基于乡村振兴战略的农村电子商务运行机制研究. 营销界. 2022(18): 20-22 . 百度学术
52. 崔国鹏. 脱贫攻坚与乡村振兴衔接机制研究——基于扶贫产业发展的视角. 黑龙江粮食. 2022(12): 122-124 . 百度学术
53. 张子越,刘雪,秦浩源,彭丹虹. 打赢脱贫攻坚战中减税政策效应研究——以云南省会泽县为例. 全国流通经济. 2021(03): 116-118 . 百度学术
54. 秦玲. 农村电子商务发展SWOT分析. 合作经济与科技. 2021(10): 82-83 . 百度学术
55. 刘凯伶,曹曾树,黄柏钦,姚佳伶,徐灵璐. 基于两岸融智下的农村电商生态系统研究. 农村经济与科技. 2021(05): 156-161 . 百度学术
56. 徐丽艳,郑艳霞. 农村电子商务助力乡村振兴的路径分析. 中国社会科学院研究生院学报. 2021(02): 109-120 . 百度学术
57. 卢敏. 乡村振兴战略背景下广东省农村电子商务发展路径研究. 质量与市场. 2021(11): 166-168 . 百度学术
58. 侯红山. 电子商务时代农产品网络营销体系构建模式研究. 环渤海经济瞭望. 2021(05): 34-35 . 百度学术
59. 王晴. 我国电商助力乡村振兴研究热点可视化分析. 天津商务职业学院学报. 2021(04): 58-64 . 百度学术
60. 王晴. 直播电商助力乡村振兴:形成机理、现实困境与优化路径. 安徽行政学院学报. 2021(05): 69-76 . 百度学术
61. 汪小龙,唐建荣. 农村电商物流布局与农村居民消费——基于农村淘宝的跟踪. 商业经济研究. 2021(23): 77-81 . 百度学术
62. 李筠辉,张可为. 浅谈利用电子商务实现乡村振兴的策略研究——以宿迁市M乡村为例. 中国商论. 2021(22): 34-36 . 百度学术
63. 廖冰. 脱贫攻坚与乡村振兴相互关系研究脉络与未来展望. 江苏农业科学. 2021(22): 27-32 . 百度学术
64. 李昭楠,李钰婷,刘树梁,刘七军. 数字普惠金融对农村家庭相对贫困影响效应——基于宁夏的农户调研数据. 农业现代化研究. 2021(06): 1104-1113 . 百度学术
其他类型引用(37)
-