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资料来源：市场观察

以下文字，作者：卢玉婵，南开大学商学院国际会计师，通讯邮箱：lucylvyuchan@126.com

之前的文章如下：1.2.3.4。

通过电子商务连接农村地区：来自中国的证据

Couture Victor、Faber Benjamin、顾一真、刘立志。电子商务连接农村：来自中国的证据[J]. 《美国经济评论：洞察》，2021 年，3(1)。

本文估计了首次全国电子商务扩张计划对农村家庭的影响。为此，我们将随机对照试验与新的调查和管理微观数据结合起来。与现有的案例研究相比，我们几乎没有发现农村生产者和工人收入增加的证据。相反，这些收益是由少数农村家庭生活成本的降低推动的，这些家庭往往更年轻、更富裕，而且位于更偏远的市场。这些影响主要是由于克服了电子商务的物流障碍，而不是为了使电子商务适应农村人口而进行的额外投资。

目录

1. 摘要

2. 简介

3 实验设计与数据

1. 实验设计

2. 数据收集

1）住户调查数据

2）当地零售价格调查数据

3) 公司行政数据

4.实证分析

1.来自调查数据的经验证据

1）平均干预效果结果（主要关注TOT结果）

2）异质性分析

3）溢出效应

2.来自公司数据库的经验证据

1）模型构建

2）回归结果

5. 评估

六、总结

1. 摘要

本文探讨了首个全国电子商务下乡工程的影响。本文进行随机干预试验，收集调查数据，并结合公司内部管理数据进行探讨。与以往的案例研究相比，本文并未发现农村地区的电商项目能够给农村生产者和劳动者带来收入收益。但本文发现，该项目的积极作用主要在于降低了一小部分农村家庭的生活成本，这些农村家庭通常更年轻、更富裕，而且位于更偏远的市场。进一步探究其背后的机制后，我们发现该项目产生的积极影响主要是克服了电子商务引入过程中的物流障碍，而不是交易障碍。

2. 简介

【电子商务发展现状及政策引导】

近年来，中国电子商务发展迅速。网上交易笔数从2000年的0增长到2015年的4亿多笔，成功超越美国，成为全球最大的电子商务市场。这种巨大的增长主要发生在城市，但中国政府近年来宣布将把电子商务扩展到农村地区作为一项重要国策。此外，埃及、印度和越南等农村人口众多的发展中国家最近也提出了类似的电子商务扩张计划。

【农村电商实施现状及政策重点】

“电商进农村”不断涌现的成功案例也在激励着此类政策的推进。最著名的示范案例之一就是中国的“淘宝”。截至2018年，“淘宝”作为最大的电商平台，已拥有3000个“淘宝村”，帮助贫困县销售农产品超过1000万元。受这些成功案例的启发，当前的电商政策越来越关注农村生产者，因为农村电商可以扩大农产品需求，优化城镇人口获取农产品的渠道，提高农村生产者的积极性。农村企业家。从而增加了农村生产者的收入。然而，农村消费者从电商项目中获得的好处却没有得到足够的重视。

【电商进农村存在的研究问题】

近年来农村电子商务的快速发展引起了政策制定者的兴趣，但该领域仍存在重要问题需要探讨。例如，通过网络交易平台进行的市场整合是否会对农村发展产生深远而重要的影响，哪些家庭或细分市场将从中受益更多，以及投资在打通农村电子商务发展渠道方面的效果如何。为了回答这些问题，本文结合随机对照试验（RCT）方法对我国实施的第一个全国性电子商务扩张项目进行研究。 2014年至2018年间，该项目覆盖了4万多个村庄。

【选择本电商项目作为研究课题的理由】

目前，发展中国家电商进入农村的主要问题不是农村地区缺乏互联网连接，而是物流和交易壁垒的存在。物流障碍是指农村地区缺乏现代商业包裹递送服务；交易障碍是指农户对网络交易的不熟悉和完全信任。

为了克服上述问题，中国政府联手大型电商公司实施电商进农村政策。针对物流障碍，项目专门建设了可用于农村包裹投递和揽收的物流仓库，可支持包裹从城市到乡村的运输，从而解决“最后一公里”问题。为了解决交易障碍，该项目在农村中心地区安装了电子商务终端。终端管理员负责协助村民进行网上交易，并允许村民在购买物品时选择货到付款，在出售物品时允许先收款后发货。

选择该项目作为研究主题是因为可以探索由于引入电子商务而减少交易摩擦的程度，而不会受到首次连接到网络或广泛减少的影响的干扰。运输费用。具体来说，在这个项目中，参与的村庄已经接入了互联网，项目本身只会直接影响贸易伙伴，而不会改变其他交易成本。

本文的随机干预试验和分析过程主要分为两步：第一步，随机在3省8乡镇的100个村庄引入电子商务，并利用调查数据来估计电子商务的影响其对当地经济的介绍。其次，本文介绍了合作公司的内部数据，包括2017年4月之前全国5个省的12000个项目覆盖的村庄的总交易额。

【本文结论】

本文没有获得证据表明电子商务的引入能够对农民生产和当地经济收入产生重大影响。但本文发现，引入电子商务带来的积极影响主要来自于零售消费生活成本的降低。这种影响在使用新电子商务模式的农村家庭群体中更为明显。但这一群体仅占农村家庭的 15%，平均而言更富裕、更年轻，而且位于更偏远的市场。本文进一步探讨了这一影响背后的传导机制，发现积极影响主要集中在以前没有接触过商业包裹递送服务的村庄，表明该项目的效果主要是通过克服物流障碍而非交易来实现的。障碍。

【本文贡献】

总体而言，本文基于特定背景探讨了电子商务进入农村市场的变革性影响。研究结果表明，以往的成功案例并不代表所有与电商进农村相关的项目都是成功的，因此不能盲目用来制定政策预期。可以说，电子商务的引入对农村消费者的积极影响并不具有普遍性，而是针对特定农村群体和特定区域，具有一定的异质性。由于本文获得的证据是基于发展中国家第一个也是目前最大的电子商务扩张政策，因此本文的研究结果对于基于中国宣布类似政策计划的其他政府也具有很强的参考意义。参考价值。

三、实验设计及数据 1、实验设计

随机干预试验在安徽、河南、贵州三省的8个乡县进行。随机化的单位是农村地区。试点对每个县制定了拟引进电商项目的农村名单，并要求增加5个条件具备但不在规划范围内的候选村。

从上述名单中，每个县随机抽取5个村作为对照组，7-8个村作为干预组。其余未选取的村庄继续按原计划实施，最终整个村432个村庄为样本，其中对照组40个村庄，干预组60个村庄。

由于实际上干预组只测试了 5 个村庄，对照组测试了 38 个村庄，因此本文报告了 IOT（意向治疗）和 TOT（治疗治疗）。 ）影响。之所以没有完全按计划进行，是因为一些候选村拒绝了我们的实验，而且在终端管理申请人接受录取之前我们无法进行随机实验。值得一提的是，有一个县，当地政府中途终止了团队的数据采集工作，导致100个村庄中有4个村庄没有收到最终完整的数据。

2. 数据收集

本文包含三类数据：住户调查数据、当地零售价格调查数据和公司行政数据。

1）住户调查数据

数据来源来自每个村28户

数据内容

9类消费类别下的家庭零售消费支出、生产经营投入、家庭收入、工作时间、家庭成员职业、资产拥有情况、财务账户、互联网使用情况和移民身份

数据采集​​方法

2015年底至2016年初的基线调查中，以规划航站楼为中心的300米区域（“内部区域”）内随机抽取了14户，在上述区域外（“内部区域”）随机抽取了14户。外部区域”）。在为期一年的评估调查中，除基线调查抽样的28户外，在区域内部随机抽样了10户。

描述性统计

【基线调查】·样本基本特征：所有家庭成员年龄中位数为 44 岁，家庭人口中位数为 3。·样本收入支出特征：60%的家庭靠农民赚钱，而农村居民人均月收入和零售消费支出分别为876元和732元，远低于城镇水平。此外，80%的主要经济来源在村里工作，但平均50%的家庭零售消费来自村外。 · 互联网使用和移动通信样本：近 40% 的家庭表示使用互联网，超过 50% 的家庭拥有智能手机，近 30% 的家庭声称拥有笔记本电脑或个人电脑。 · 电子商务发展样本：通过电子商务实现的零售消费和通过网络销售获得的收入均不足1%。 【评价调查】对照组村样本中，上述数据基本没有变化。

2）当地零售价格调查数据来源来自各村115种商品报价

数据采集​​方法

【基线调查】本文以2012年CFPS（家庭追踪调查）给出的安徽、河南两省农村家庭支出构成为基础，对9个零售消费类别的商品进行抽样，收集价格数据。还包括生产和商业投入的数据。本文以商店作为当地零售商的代表进行抽样。因此，抽样过程就是对每个村的店铺进行随机抽样，然后对所选店铺中的商品进行抽样。 【评价调查】评价调查中，确保样本中的产品和零售商与之前的一致。值得注意的是，如果之前选择的店铺关闭或者产品下架，则该产品所在的品类将会生成新的报价。

3) 公司行政数据

这部分数据直接来自合作公司的数据库，与上述两次调查数据不同。数据覆盖五个省市，即RCT研究的三个省份以及广西和云南。根据交易方向分为两个数据库：

具体分类数据、数据内容总体描述、其他说明

购买数据

2015.11-2017.4所有参与项目村的电商采购数据，共计近2730万条数据记录，覆盖12000个村庄

采购产品类别、数量、金额、买家识别码

考虑到很多村庄在2015.11之前就引入了电商项目并实施了几个月，可以观察到电商项目引入后长达2年零4个月的交易数据，大大超出了本文使用的数据。 RCT 方法中的 12 个月窗口期。

销售数据

2016.1至2017.4年各参与村电商发货量合计近50万件，覆盖1.2万个村庄。

海运村，货物重量（kg）

4.实证分析

1.来自调查数据的经验证据

1）平均干预效果结果（主要关注TOT结果）

表1 平均干预效果

家庭消费水平：

· 与对照组相比，项目实施后干预组采用电子商务的家庭增加了 9%；如果在对照组中用非零均值记录，则上述影响没有考虑项目对干预组附近村庄的影响，存在一定的溢出效应，因此实际的TOT效应约为14%。

· 电子商务交易额占月度零售总支出比重的平均干预效果为1.25%。因此，我们可以计算出新增8.9%家庭中电子商务交易占消费支出比重的平均处理效果为0.0124/0.089=14.1%。

·上述效应在耐用品消费中更为明显：电子商务交易对每月耐用品支出总额的平均干预效果为6.9%。对于过去三个月内购买过耐用品的家庭，对是否采用电子商务的处理效应为15.3%。因此，在额外的15.3%的家庭中，电子商务交易占耐用品消费支出总额的比例为0.069/0.153=45%。平均处理效果为0.069/0.153=45%。非耐用品的平均干预效果为1%，表明新利用电子商务进行非耐用品消费的家庭，约11%的非耐用品支出是通过电子商务进行的（计算为相同的）。

· 虽然结果表明农村家庭确实在一定程度上从传统消费转向电子商务，但对月零售总支出的处理效果并不显着。

· KLK消费效应指数为0.89，在1%水平上显着（该指数综合了11个变量）。

家庭收入水平

· B 组报告了 KLK 指数（包含 14 个变量），但发现项目的实施并未产生显着的收入效应。此外，就准确性而言，KLK 指数的 ITT 点估计表明可观察到的积极效应低至标准差的 2.6%（95% 单侧置信区间）。

当地零售价格水平

· 在C组中，本文并未得出该项目可以显着降低当地商品价格的结论。

· KLK指数（含4个变量）不显着，表明该项目没有产生明显的价格效应。

· 然而，对每家商店新产品数量的平均处理效果为 4，并且在 10% 的水平上显着，表明干预组每家商店平均会比对照组多添加 4 种产品。

2）异质性分析

变量选择

异质性探索的主要结果变量为：家庭是否采用电子商务交易、人均月收入（元）和当地零售价格（对数）。

本文选取以下异质差异因素：

不同层面具体变量的解释

村庄

试点前该村是否已推出包裹递送服务

通过将此调节变量与 Treat 变量交互，我们可以区分同时消除物流和交易障碍的项目的效果与仅消除交易障碍的项目的效果。

农村偏远

从农村地区到市中心的公路行驶距离

家庭

家庭主要经济来源年龄

家庭主要经济来源的受教育程度

家庭人均收入

家与计划终点的距离

异质性分析及其结果

本文首先对每个调整变量构造与Treat变量的交互项，然后分别进行异质性分析，最后将所有交互项同时引入回归模型中。结果如下：

表2 异质性分析结果

· 消费方面，引入电商项目后的吸收效应（即干预组中新增使用电商的家庭与对照组相比的比例）主要由之前未接触过的村庄带动商业包裹递送服务。具体来说，85%未接触过包裹递送服务的村庄的治理效果为10.6%，而接触过包裹递送服务的村庄的处理效果几乎为0。

· 从生产和零售额来看，无论该村之前是否接触过包裹配送服务，处理效果结果都不显着，与之前的结果一致。

· 从其他异质因素来看，对于年轻、富裕、距离农村终点较近、地处较偏远村庄的家庭来说，电商项目的吸纳效应更强，正面影响更明显。此外，本文发现家庭主要经济收入人员受教育程度的差异并不影响最终治疗效果的大小。

3）溢出效应

试点项目的干预效果可能会产生溢出效应。例如，如果参与村庄的经济发展主要来源于与周边村庄的贸易，那么在比较干预组和对照组时可能会损失某些收入或价格效应。简单地说，对照组村的居民也可能使用干预组邻近村的电子商务终端。

为了衡量这种溢出效应，本文遵循Miguel和Kremer（2004）的方法，在控制了与所有村庄的空间接近度后，引入了能够反映某个村庄与邻近其他干预组村庄之间联系程度的变量。

结果发现，电商终端对周边村庄的消费确实存在正向溢出效应，但对零售门店和生产方面并没有产生溢出效应。为了进一步验证不存在收入或价格溢出效应，本文根据2010年人口普查数据证实，在与邻近农村市场的贸易驱动下，农村市场准入仍然很低（低于3%）。

2.来自公司数据库的经验证据

除了实地考察外，本文还根据公司内部交易数据探讨了以下两个问题：

首先是在本文实地考察的12个月时间窗口之后，消费和生产对电子商务引入的反应如何变化；二是本文的调查数据是否缺乏对生产端一些罕见但非常成功的尾部事件的描述。而这些尾部事件会影响对当地家庭收入的平均影响。

1）模型构建

2）回归结果

第一个问题的解决方案

图1 农村电商消费和生产月度变化

消费者方面，经过一年的实地调查，尚无农村电商消费和使用水平是否会持续提升的结论。从图中的A、B面板可以看出，实施后2-4个月内，电商消费增长较快，但4个月后变化趋于稳定，基本保持平均每月85名购买者和每村280名购买者。交易量水平。

在生产方面，本文发现，无论是项目引进初期还是12个月窗口期后，出货数量和总重量均稳步增长。从Panel D可以看出，与推出后第12个月相比，推出后两年多的出货量总重量增加了近50%。这说明生产端的调整还需要一年多的时间才能完全实现。

对于第二个问题的解决

首先，为了获得对运输货物所创造的潜在收入的上限估计，本文做出以下假设：

· 假设这些商品的全部价值是本地增值；

· 假设这些商品每公斤的平均价值与从中国出口到世界其他地区的每单位商品的平均价值一样高。

即使在上述假设的约束下，本文仍然发现，电商发货量最多只能解释电商项目推出两年多以来当地人均收入增长的0.17%。这表明电子商务的引入对收入和生产没有显着影响。

5. 评估

本节通过构建一个简单的理论框架来解释“电商下乡”工程的效应（主要是福利效应）。本文参考Atkin、Faber和Gonzalez-Navarro（2018），采用揭示偏好的方法，在结构上将家庭偏好分为三个层次：

本文的福利计算是分两类群体进行的，一类是平均样本家庭，另一类是已经使用过终端消费的家庭。从终端消费占零售消费总额比重的平均效应来看，前者为1.6%，后者为14%。同时，本文还分别估计了价格指数对耐用品和非耐用品消费的影响。此外，本文还报告了调整家庭权重之前和之后的估计值。最后，这篇文章借鉴了

对于之前没有引入包裹递送服务的家庭，其零售生活成本平均下降了0.82%，而对于15%的已经采用新电子商务的家庭来说，相应的成本下降了5.6%。当样本权重重新调整以代表居住在这些村庄的平均人口时，这些值分别下降至 0.73% 和 4.7%。此外，耐用品消费的消费者收益更大，普通农村家庭达到3%，采用新电子商务的家庭达到16.6%。

图2 消费者收入异质性差异结果

六、总结

电商进入农村带来的福利效应并不广泛，而仅限于特定的农户群体和市场。具体来说，本文发现对收入和生产的积极影响在农村地区并不具有代表性。此外，电子商务项目产生的积极影响也存在很大差异。因此，我们希望本文的研究结论能够激发更多的研究，探讨当地农村哪些因素或干预措施可以使农村市场的生产主体和消费主体广泛受益于电商项目。

对于一些测量方法的收集，学者们可以参考以下文章：①《》、②、③、④、⑤。后来我们推荐了①、②、③、④、⑤、⑥⑦、⑧⑩

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