流通业发展对城乡居民收入差距的影响——基于电商发展中介效应的实证研究

The Impact of Distribution Industry Development on the Income Gap between Urban and Rural Residents—Empirical Research Based on the Mediating Effect of E-Commerce Development

摘要: 文章利用2000年至2022年31个省份的面板数据，重点分析了流通业发展对我国城乡收入差距的影响，探讨了电商发展作为中介变量发挥的作用。结果显示，流通业的发展对缩小城乡收入差距具有显著的正向作用，并且电商发展在其中起到了重要的中介作用，但由于城乡资源分配不均、数字鸿沟及市场集中效应等因素的限制，电商发展的中介效应并不完全显现为正向。因此文章建议加强流通业基础设施建设，提升农产品流通效率，推动电商与流通业的融合发展，充分发挥电商对缩小城乡收入差距的潜力。

Abstract: This research utilizes panel data from 31 provinces from 2000 to 2022 to focus on analyzing the impact of the development of the circulation industry on the urban-rural income gap in China, while exploring the role of e-commerce development as a mediating variable. The results show that the development of the circulation industry has a significant positive effect on narrowing the urban-rural income gap, and e-commerce development plays an important mediating role in this process. However, due to factors such as uneven resource distribution between urban and rural areas, the digital divide, and market concentration effects, the mediating effect of e-commerce development does not fully manifest as positive. Therefore, this research suggests strengthening the infrastructure of the circulation industry, improving the efficiency of agricultural product circulation, and promoting the integration of e-commerce with the circulation industry to fully leverage the potential of e-commerce in reducing the urban-rural income gap.

1. 引言

流通业作为国民经济的重要组成部分，其发展水平直接关系到市场效率、经济活力和消费者福祉，近年来中国商贸流通业发展水平不断提升，且在空间上逐渐呈现出“东高西低”的格局[1]。同时，电商的兴起极大地推动了流通业的变革与升级，降低了商品运转的成本，同时加速了商品周转速度。二者之间相辅相成，存在着相互促进的正向循环关系[2]。

城乡居民收入是衡量我国经济发展水平的重要指标。罗尔斯在《正义论》中强调，公平的收入分配是社会正义的重要体现，社会的公平与公正对于稳定的经济增长至关重要，而目前城乡居民收入差距仍然较大的一个重要因素，是城乡间流通业发展不均衡[3]。因此我们需要思考，现代化流通体系的建设与流通业高质量发展能否在促进经济社会稳步向前的同时，缩小城乡居民收入差距，同时电商的发展又在这个影响过程中扮演着什么样的角色？本文通过实证分析，以电子商务发展作为中介变量，深入研究流通业高质量发展与现代化流通体系的建设对城乡居民收入的作用机制，为缩小城乡差距、推动城乡共同富裕提供重要的理论依据和实践路径。

2. 数据来源及指标模型设定

2.1. 数据来源

本文采用2000~2022年我国31个省份(不含港澳台地区)的省级面板数据进行实证研究，数据主要来源于《中国各省份统计年鉴》《中国商品交易市场统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国电子商务发展报告》，对于本文数据存在的少量缺失值，统一采用线性插补法进行填补。

2.2. 指标设定

2.2.1. 城乡居民收入差距

城乡居民收入差距是指城市居民与农村居民同期收入的差值，通常用来衡量一个国家或地区在城乡之间经济发展和生活水平的平衡程度。在以往的研究中，王少平和欧阳志刚[4]采用了基尼系数，将人口根据收入高低划定为不同的阶层，从而反映整体的收入差距，但该方法对中等收入阶层的变化较为敏感；张勋和谭莹[5]使用城镇居民与农村居民可支配收入之比来衡量收入差距，其优点在于数据易于获取且计算简单，但它忽略了人口变化对收入差距的影响。

为了弥补前两种方法的不足，本文采用泰尔指数衡量城乡居民收入差距，泰尔指数优点是能够区分组内差距和组间差距的贡献，从而在评估区域差距时，可以将总差异分解并测算各部分对整体差距的贡献。

2.2.2. 流通业发展水平

流通业发展水平是衡量一个地区或国家商品和服务在供应链中的流通效率和能力的综合指标。它通常涵盖商品从生产者到消费者整个过程中的运输、仓储、配送、零售等环节的运作效率，并且直接影响商品的流通成本、市场整合效率以及经济资源配置的合理性。本文综合考虑了流通业发展特点和数据可得性，从流通规模和流通环境两个角度入手，共选取了五个指标，构建流通业发展水平指标体系。具体构建的指标体系详见表1。

Table 1. The indicator system for the development level of the circulation industry

表1. 流通业发展水平指标体系

一级指标	二级指标	三级指标
流通业 发展水平	流通环境	邮政营业网点数量($X_1$ )
		货运周转量($X_2$ )
	流通规模	批发和零售业增加值($X_3$ )
		批发和零售业从业人员($X_4$ )
		交通运输仓储和邮政业增加值($X_5$ )

邮政营业网点数量和货运周转量可以直接反映流通业的基础设施和物流网络的覆盖程度，这些是商品流通效率和服务可达性的核心要素，也是流通环境的核心要义。其次，流通规模中三个指标增加值指标的加入，可以更好地衡量流通行业的经济贡献和行业规模，也是流通规模的核心要义。这些指标能够全面体现流通行业的活跃度、经济体量和对劳动市场的影响，进而为流通业发展水平的测度提供一个科学且多维的视角。

在确定流通业发展水平指标体系后，本文采用熵权法对流通业发展水平指标加权，并基于各指标的信息熵大小来确定权重，从而避免主观赋权带来的偏差，准确反映流通业发展水平的真实情况。此外，熵权法可以处理不同维度和尺度的数据，使得流通环境、流通规模等各方面的指标在同一框架下进行综合评价，从而构建出更加合理和具有解释力的流通业发展水平指数。

2.2.3. 电子商务发展水平

目前研究中关于电商发展水平的测度方法不同，由于电子商务必须依靠一定的物流基础才能生存，并且电商业与快递业二者之间息息相关，因此学界在选择电子商务发展指标时，但大多采用间接方法测算，如刘长庚等人[6]均采用各地区的人均快递业务量作为衡量标准。但由于这种测算方法所涉及指标单一，不能全面衡量地区电商发展水平。

因此，本文参考刘晓阳，丁志伟等人[7]的研究，借鉴阿里研究院发布的中国电子商务指数测度方法，在网商指数与网购指数两个方面的基础指标体系上，加入地区电子商务销售额的对数以衡量电商市场规模，并据此构建中国省域电商发展指标体系，同时采用熵值法测算中国省域电商发展指标指数，以此反映各省电子商务发展水平。

2.3. 模型设定

为实证检验流通业发展对城乡居民收入差距造成的影响，本文采用了如下双固定效应回归模型：

$theil{ }_{it}=\partial +{\omega }_{1}lnci{r}_{it}+{\omega }_2 Controls{ }_{it}+{\eta }_i+{\sigma }_t+{\mu }_{it}$

$theil{ }_{it}={\sigma }_0+{\sigma }_1 neco{ }_{it}+{\sigma }_2 lncir{ }_{it}+{\sigma }_3 Controls{ }_{it}+{\eta }_i+{\sigma }_t+{\mu }_{it}$

其中，$theil$ 表示城乡居民收入差距的泰尔指数，$lncir$ 表示核心解释变量流通业发展水平，$neco$ 表示中介变量区域电商发展水平，$Controls$ 代表模型中用到的所有控制变量，i为省份，t为年份，${\eta }_i$ 和${\sigma }_t$ 则分别代表省份个体固定效应以及年份固定效应，${\mu }_{it}$ 为随机误差项。

3. 实证分析

3.1. 基准回归分析

首先进行豪斯曼检验。豪斯曼检验用于比较固定效应模型和随机效应模型，以确定哪种模型更适合数据。从表格中可以看到，流通业发展水平在两个模型中的系数差异为−0.007，标准误为0.002，这种差异在统计上显著(p < 0.01)。豪斯曼检验结果见表2，其中F统计量为29.14，p值为0.0001，显著性水平远低于0.05，这表明相较于随机效应模型，固定效应模型能够更好地控制这些不变的个体特征，从而提供更为准确的估计。

在固定效应模型的回归结果中，各项变量系数显著性水平都达到了1%，表明在控制了各省份和年份的固定效应之后，流通业发展对缩小城乡居民收入差距的作用十分显著。

Table 2. The result of Hausman test

表2. 豪斯曼检验结果

指标名称	随机效应模型	固定效应模型	系数差
Lncir：流通业发展水平	−0.0373^***	−0.0300^***	−0.0072
Transp：基础设施水平	−0.0002^***	−0.0004^***	0.0002
Engel：恩格尔系数	0.0402^***	0.0411^***	−0.0008
Unep：失业率	0.0067^***	0.0069^***	−0.0001
Gdpg：GDP增长率	0.2172^***	0.2396^***	−0.0223
Dem：需求结构	−0.1033^***	−0.1160^***	0.0127
Mark：市场化指数	0.0063^***	0.0065^***	−0.0003
Test of H0: Difference in coefficients not systematic
chi^2(7) = (b − B)'[(V_b − V_B)^(−1)](b − B) = 29.14 Prob > chi^2 = 0.0001

注：^*p < 0.1，^**p < 0.05，^***p < 0.01。下同。

3.2. 分位数回归

分位数回归是一种能够估计响应变量在不同分位数上条件关系的回归方法，相比传统的均值回归，它允许我们捕捉到数据在不同分布位置上的异质性，从而能够提供对响应变量在其分布各个位置上影响的更全面的理解。

为了探究流通业发展水平在不同分布位置上的异质性，本文采用分位数回归方法，在第10、25、50、75和90分位数上深入探究流通业发展水平对城乡居民收入泰尔指数的影响，具体结果见表3。

Table 3. The result of quantile regressions

表3. 分位数回归结果

分位数水平	系数	标准差	t	p > |t|
10%水平	−0.0332	0.0059	−5.62	0.00
25%水平	−0.0425	0.0047	−9.02	0.00
50%水平	−0.0609	0.0050	−12.18	0.00
75%水平	−0.0814	0.0089	−9.15	0.00
90%水平	−0.0755	0.0099	−7.59	0.00

由结果可知，流通业发展水平与城乡居民收入泰尔指数在所有分位数上的系数均存在显著的负向关系，表明流通业的发展和完善能够推动减小城乡居民收入差距，与理论预期基本一致。

3.3. 异质性分析

为了探讨流通业发展水平对城乡居民收入泰尔指数在不同地区的影响差异，依据我国东中西部区域划分标准进行区域异质性分析，结果如下表4所示。回归结果表明，流通业发展对东部、中部和西部城乡居民收入差距的缩小均具有显著的促进作用。

Table 4. The result of heterogeneity analysis

表4. 异质性分析结果

名称	东部地区	中部地区	西部地区
Lncir：流通业发展水平	−0.017^**	−0.029^***	−0.089^***
Transp：基础设施水平	−0.0001	0.0001	0.0003^***
Engel：恩格尔系数	0.053^***	0.030^***	0.015
Unep：失业率	0.006^***	0.013^***	0.004
Gdpg：GDP增长率	0.219^***	0.169^***	0.285^***
Dem：需求结构	−0.000	−0.103^***	−0.128^***
Mark：市场化指数	0.005^**^*	0.002	0.001
常系数项	−0.320^***	−0.058	0.183^**
N	276	230	207
R^2	0.601	0.775	0.901
F	55.325	104.626	249.093

为了进一步探究东部、中部和西部对于城乡居民收入差距的缩小的提升效应有无显著差异，本文采用了Bootstrap和Fisher置换检验来检测两组之间回归系数的显著性差异，具体步骤如下：

1) 数据池化

将两个组的观测值合并成一个数据集。假设组1有${\text{n}}_1$ 个观察值，组2有${\text{n}}_2$ 个观察值，总共有${\text{n}}_1+{\text{n}}_2$ 个观察值。

2) 随机分组

每次模拟随机从合并的数据集中选择${\text{n}}_1$ 和${\text{n}}_2$ 个观察值，分别分配给组1和组2。然后分别计算每个组的回归系数，记为${\widehat{\beta }}_1$ 和${\widehat{\beta }}_2$ ，就得到了这两个组之间的系数差异为${\text{d}}_{\text{i}}={\widehat{\beta }}_1-{\widehat{\beta }}_2$。

3) 重复和计算p值

重复上述步骤500次，得到一个系数差异${\text{d}}_{\text{i}}$ 的分布。通过计算在这些模拟中，组间系数差异${\text{d}}_{\text{i}}$ 超过实际观察到的系数差异${\text{d}}_{\text{sample}}$ 的次数，就可以得到经验p值。这个p值可以用来检验组1的系数是否显著大于组2的系数(假设$\text{d}>0$ )，如果p值较小，说明两组之间的系数差异显著。

Table 5. Regression coefficient difference test

表5. 回归系数检验

原假设	变量名	系数差异	频率	p值
H0_1：中西部之间流通业发展系数不存在显著差异	Lncir：流通业发展水平	0.033	118	0.236
H0_2：东西部之间流通业发展系数不存在显著差异	Lncir：流通业发展水平	−0.003	257	0.486
H0_3：东中部之间流通业发展系数不存在显著差异	Lncir：流通业发展水平	−0.064	466	0.068

由于Fisher置换检验只能测试两个组间任意估计量的差异显著性，对于本文中东–中–西部的三分类地区变量，我们考虑构建三个二分类变量，每个变量重复实验500次，用来分别检验中西部、东西部和东中部之间存在的系数差异，回归系数检验结果见表5。

结果显示，东中西部之间的流通业发展对城乡居民收入差距的影响系数均不存在显著差异，说明尽管区域间经济发展水平存在差异，但流通业的发展对城乡居民收入差距的影响在不同地区大致相同。这可能是由于流通业的增长带来的收入分配效应在不同区域的经济体制和市场环境中作用机制相似，导致其对收入差距的影响效果在统计上表现出一致性。

3.4. 中介效应检验

中介效应指的是在因变量和自变量之间存在一个或多个中介变量，这些中介变量通过延续自变量的影响，从而对因变量造成间接影响。根据《国内中介效应的方法学研究》一文中描述，可以用下列方程表示表示变量之间的关系：

$\text{Y}=\text{cX}+{\text{e}}_1$

$\text{M}=\text{aX}+{\text{e}}_2$

$\text{Y}=c\text{'}\text{X}+bM+{\text{e}}_3$

在研究中，当我们怀疑某个变量并非直接影响结果，而是通过其他变量(即中介变量)来发挥作用时，我们会考虑中介效应的存在。为了验证流通业发展水平通过电商指数影响城乡居民收入差距，本文采用Sobel方法对中介效应进行显著性检验。Sobel检验的基本原理是通过估计间接效应(即中介效应)的标准误来检验其显著性，相较于传统三步法的，其主要优点在于其能够直接检验中介效应的显著性，减少了中介效应检验的复杂性，同时也对模型的假设条件要求较为宽松。表6是Sobel检验中介效应的检验结果。

Sobel检验结果表明，间接效应系数为0.013，间接效应占总效应的46.4%，并且在1%的显著性水平下，我们可以认为电商指数在流通业发展水平与城乡居民收入泰尔指数之间起到了显著的中介作用，且这一中介效应加剧了城乡居民收入差距。

Table 6. Sobel-Goodman mediation tests

表6. Sobel-Goodman中介效应检验

名称	系数	标准误	Z	p > |Z|
Sobel	0.013	0.002	5.83	0.00
Goodman-1 (Aroian)	0.013	0.002	5.81	0.00
Goodman-2	0.013	0.002	5.85	0.00
A coefficient	0.066	0.009	7.13	0.00
B coefficient	0.201	0.020	10.12	-
Indirect effect	0.013	0.002	5.83	0.00
Direct effect	−0.042	0.005	−8.59	-
Total effect	−0.029	0.005	−5.67	0.00
Proportion of total effect that is mediated: −0.464
Ratio of indirect to direct effect: −0.317
Ratio of total to direct effect: 0.683

从上述检验可以得出，虽然流通业发展水平对城乡居民收入差距的直接效应是趋向于缩小差距的，但通过电商指数的间接效应，这种缩小效应被部分抵消，导致总效应减弱。这种缩小效应的抵消主要原因有很多，本文基于流通业与电商发展现状做出以下猜测：

1) 城乡资源分配不均：电商的发展虽然可以促进经济活力，但其益处主要集中在城市地区，尤其是发达地区。由于物流基础设施不完善、网络覆盖不足等原因，农村部分地区无法同等受益于电商的扩展，这导致资源更多地向城市聚集，扩大了城乡居民收入差距。

2) 数字鸿沟：电商的发展依赖于互联网技术，但农村地区的数字化程度较低，信息技术的应用和网络基础设施相对滞后。这种数字鸿沟限制了农村居民参与电商经济的能力，使得他们难以从电商的发展中获得同样的经济收益，进一步加剧了城乡居民收入差距。

3) 市场集中化效应：电商平台通常在城市地区更加集中和发达，吸引了更多的投资和消费者流量。农村地区的电商发展相对滞后，市场参与度较低，这使得农村居民难以通过电商获得更多的收入，反而使得城市和农村之间的收入差距扩大。

因此，在电商蓬勃发展的背景下，电商指数的提升反而可能加剧了城乡收入的不平等。也提醒我们在推动电商发展的过程中，要更加关注农村地区的数字化发展和基础设施建设，以防止因数字鸿沟等原因导致的收入差距进一步扩大。

3.5. 稳健性检验

在固定效应模型的实证研究中，稳健性检验是用于验证模型结果是否在不同的设定或假设条件下仍然保持一致的一种重要方法。稳健性检验旨在确保模型的估计结果不受潜在模型误设、异常值、或其他不利因素的显著影响，从而提高结论的可靠性和可信度。

进行稳健性检验的主要原因包括：第一，面板数据模型中可能存在异方差性、自相关性、或跨个体的干扰效应，这些问题会导致估计结果的偏差和不精确，而通过稳健性检验，可以识别并校正这些问题，以确保模型的估计量是无偏且一致的。第二，稳健性检验有助于验证模型在不同的样本或变量组合下是否仍然有效，确保结论的普遍性和适用性。如果不进行稳健性检验，模型结果可能会因假设条件的变化或数据问题而显著偏离，从而导致误导性的结论和决策。

基于此，本文分别采用Driscoll-Kraay标准误估计，剔除直辖市这两种方法进行稳健性检验。

3.5.1. Driscoll-Kraay标准误估计方法

在面板数据分析中，传统的标准误估计方法可能不准确，尤其是可能在存在异方差性、自相关性和跨截面相关性的情况下。因此本文使用Driscoll-Kraay方法，通过对残差的时空相关结构进行调整，从而获得更加稳健的标准误估计。这种方法允许残差在时间和个体之间相关，不要求误差项独立同分布，并且可以修正面板数据模型异方差、截面相关和序列相关等问题。

Table 7. The result of Driscoll-Kraay standard error estimation

表7. Driscoll-Kraay标准误估计结果

变量	系数项	标准误	t	p > t
Lncir：流通业发展水平	−0.0300	0.0048	−6.19	0.000
Transp：基础设施水平	−0.0004	0.0001	−3.99	0.001
Engel：恩格尔系数	0.0411	0.0165	2.49	0.021
Unep：失业率	0.0069	0.0036	1.94	0.066
Gdpg：GDP增长率	0.2396	0.0328	7.31	0.000
Dem：需求结构	−0.1160	0.0238	−4.87	0.000
Mark：市场化指数	0.0065	0.0014	4.74	0.000
常系数项	−0.1522	0.0403	−3.78	0.001

注：F = 692.26；Prob > F = 0.0000；within R-squared = 0.7297。

回归结果如表7中所示，模型总体显著性较高(F = 692.26，Prob > F = 0.0000)，且within R-squared 为0.7297，表明模型解释了72.97%的因变量在组内的变异，模型主要解释变量回归系数依然显著，同时其他控制变量在显著性水平方面没有发生较大变化，表明原回归模型具有较好的稳健性。

3.5.2. 剔除直辖市方法

在面板数据回归中，剔除直辖市数据是一种常见的稳健性检验方法。四个直辖市由于其经济结构、发展水平、人口密度和政策支持等方面与一般省份存在显著差异，可能对回归结果产生较大影响。

Table 8. Regression results excluding directly administered municipalities

表8. 剔除直辖市回归结果

变量	系数项	标准误	t	p > t
Lncir：流通业发展水平	−0.0392	0.0045	−8.74	0.000
Transp：基础设施水平	−0.0002	0.0001	−2.31	0.021
Engel：恩格尔系数	0.0423	0.0084	5.04	0.000
Unep：失业率	0.0086	0.0019	4.6	0.000
Gdpg：GDP增长率	0.2609	0.0247	10.57	0.000
Dem：需求结构	−0.1113	0.0225	−4.95	0.000
Mark：市场化指数	0.0098	0.0013	7.26	0.000
常系数项	−0.1613	0.0440	−3.66	0.000

注：F (26, 587) = 82.72；Prob > F = 0.0000；Within R-squared = 0.7600。

通过剔除这些特殊区域的数据，可以有效排除由于异质性或极端值带来的干扰，防止模型对特殊区域的过度拟合，验证模型结果的稳健性。如果剔除直辖市后，回归结果仍保持显著一致，则说明模型的结论不依赖于这些特殊区域，具有更强的普遍性和解释力。

从结果中可以看到，剔除直辖市后，核心解释变量的系数变化不大。例如，流通业发展水平的系数在剔除直辖市之前为−0.0300，剔除之后为−0.0392，尽管绝对值有所增大，但其显著性依然极高(p = 0.00)，说明流通业发展水平对城乡居民收入差距的缩小效果较为稳健。此外，其他变量在剔除直辖市后的系数与原模型中的估计值也都非常接近，且保持了显著性。

从R-squared值来看，剔除直辖市后，模型的within R-squared从0.7297增加至0.7600，表明模型的解释力略有增强，也反映了剔除直辖市后，普通省份间的关系更加均衡和一致。

总的来说，剔除直辖市后，回归系数、显著性和模型解释力均未发生重大变化，表明模型结果具有稳健性。这进一步证实了直辖市的特殊性并未对整体结论造成明显的扭曲，流通业发展水平对缩小城乡居民收入差距的影响在省份层面上是普遍成立的。

4. 总结与建议

4.1. 研究结论

本文基于中国特色社会主义新时代背景，使用31个省份和自治区2000~2022年的统计年鉴数据进行系统分析，主要得出以下结论：

第一，通过构建双固定效应模型，在控制了地区和时间固定效应后，本研究发现流通业发展有助于缓解城乡居民收入差距过大的问题。具体来说，随着流通业的发展，商品流通效率不断提高，交易成本不断降低，资源配置不断优化，而城乡之间的经济互动联系也被不断强化。流通业的高效运作使得农产品和工业品能够更顺畅地在城乡之间流通，减少了市场分割和信息不对称，提高了农村居民的收入水平，缩小了与城市居民的收入差距。

第二，实证结果表明，电商发展在流通业与城乡居民收入差距之间起到了显著的中介作用，但这一中介效应并非完全正向，而是部分抵消了流通业的直接缩小效应。究其原因，电商的发展虽然为农村地区带来了新的销售渠道和收入来源，但由于城乡资源分配不均、数字鸿沟和市场集中化效应等因素，电商的快速发展并未能完全弥补城乡之间的收入差距。然而，这并不意味着电商发展在缩小城乡居民收入差距中没有积极作用。随着电商基础设施的不断完善和农村物流体系的逐步建立，电商发展将逐渐发挥其潜力，为农村地区带来更多发展机遇和经济收益，从而有助于进一步缩小城乡居民收入差距。

4.2. 对策与建议

通过研究流通业发展对城乡居民收入差距的影响，可以深入揭示其在实现城乡经济协调发展和推动共同富裕中的作用机理，为制定更加精准有效的政策提供理论依据，助力共同富裕目标的实现。基于本研究的主要结论，以下提出几点建议以供参考：

首先，流通业基础设施的完善是提升流通效率、降低交易成本的关键。因此，政府应加大对区域基础设施建设的投入力度，并贯彻中西部地区和农村地区的优先发展策略。通过加强交通网络、仓储设施和物流配送体系的建设，提高农产品的流通效率和附加值，增加农村居民的收入来源。

其次，电商作为新兴的销售渠道和商业模式，在缩小城乡居民收入差距方面具有巨大潜力。政府应积极推动电商与流通业的融合发展，鼓励电商平台向农村地区延伸服务网络，降低农村电商的运营成本和市场准入门槛。同时，加强对农村电商人才的培养和引进，提升农村电商的服务质量和市场竞争力。

同时，针对不同地区的经济发展水平和流通业发展现状，政府应实施差异化的区域政策以促进流通业的均衡发展。在东部地区，应重点推动流通业的创新升级和国际化发展；在中西部地区和农村地区，则应加大政策扶持力度，推动流通业的基础设施建设和产业升级。通过差异化政策的实施，促进区域间流通业的协调发展和城乡居民收入差距的逐步缩小。

最后，政府在推动流通业和电商发展的过程中，也应建立健全的监管机制和政策评估体系。通过加强对流通市场和电商平台的监管力度，保障市场公平竞争和消费者权益；同时定期对政策效果进行评估和反馈调整，确保政策措施的有效性和针对性。