农村电商对农村居民收入的影响研究

A Study on the Impact of Rural E-Commerce on Rural Household Income

摘要: 随着数字经济的深入推进和乡村振兴战略的实施，农村电商已成为推动农村经济转型和农民增收的重要途径。本文基于2014~2022年中国25个省级行政区的省级面板数据，利用双向固定效应模型，实证分析了农村电商发展对农村居民人均可支配收入的影响。研究结果表明：(1) 农村电商发展显著促进了农村居民收入增长；(2) 区域异质性分析显示，农村电商在西部地区的增收效应更为显著，反映出其在经济基础相对薄弱地区具有更高的边际回报和发展潜力。上述发现不仅为农村电商高质量发展提供了理论支持，也为推进共同富裕与数字乡村建设提供了政策参考。

Abstract: With the deepening of the digital economy and the implementation of the rural revitalization strategy, rural e-commerce has become an important pathway for promoting rural economic transformation and increasing farmers’ income. Based on provincial panel data from 25 provincial administrative regions in China between 2014 and 2022, this paper employs a two-way fixed effects model to empirically examine the impact of rural e-commerce development on rural residents’ per capita disposable income. The results show that: (1) The development of rural e-commerce significantly boosts rural income growth; (2) Regional heterogeneity analysis reveals that the income-enhancing effect of rural e-commerce is more pronounced in western regions, indicating higher marginal returns and development potential in economically underdeveloped areas. These findings not only provide theoretical support for the high-quality development of rural e-commerce but also offer policy implications for advancing common prosperity and building digital villages.

1. 引言

近年来，随着互联网等基础设施的逐步完善、物流行业的下沉式发展，以及5G和移动支付的日益成熟与广泛普及，各级政府顺应形势，出台了一系列促进农村电商发展的扶持政策，旨在转变农业发展方式、带动农民增收，推动农村消费升级，满足人民对美好生活的向往。2024年3月印发的《商务部等9部门关于推动农村电商高质量发展的实施意见》指出，促进电商与农村一二三产业全方位、全链条深度融合，培育新业态、新场景，构建协同、创新、高效的农村电商生态圈，畅通城乡经济循环，促进农民增收和农村消费。2025年中央一号文件也将“推动农村电商高质量发展”作为重点内容进行强调。商务部数据显示，2023年全国农村网络零售额达2.5万亿元，是2014年的近13倍，农产品网络零售额为5870.3亿元，约为2014年的5倍。农村电商已成为推动农村经济转型与产业升级的重要力量，而“淘宝村”作为典型模式，截至2022年全国数量达7780个，呈现快速增长态势。

在这一背景下，农村电商不仅为农民提供了可持续、内生性增收的新路径，也有效缓解了“销售难”问题，成为农产品进入城市市场的重要渠道和乡村产业振兴的关键支撑。尽管近年来城乡收入差距有所缩小，但农村发展仍面临不充分、不平衡的结构性矛盾。国家统计局数据显示，2024年城镇居民人均可支配收入约为农村居民的2.34倍，而农村内部的基尼系数已从改革开放初期的0.29上升至2013年的0.3949，反映出农村收入分配差距持续扩大。基于此，揭示农村电商与农村居民收入的内在关联，即农村电商是否可以有效增加农民收入成为当前亟待研究的重要课题。本文主要基于国家统计局数据和阿里研究院公布的淘宝村名单，构造2014年至2022年中国28个省级行政区的面板数据进行实证研究，探究省级层面农村电商对农村居民收入的影响，以期为相关政策制定提供参考。

2. 文献综述

农村电商的相关研究。中国农村电子商务的发展始于2006年我国首个淘宝村的诞生，随后呈现出快速增长的趋势：2009年全国淘宝村数量为3个，2013年增至20个，到了2022年已达到7780个。学术界对农村电商的研究领域广泛，涵盖创业、就业、收入、脱贫、产业集群效应以及市场对接等方面。郑旭刚等(2025)利用2020年中国乡村振兴调查数据发现，农村电商有助于提升农户收入、增进村民情感联系和生活满意度，从而降低外出务工意愿[1]。陈华帅和谢可琴(2024)结合中国家庭追踪数据与阿里研究院淘宝村名单，构建包容性增长的实证研究框架，提出农村电商可缩小城乡及农村内部收入差距，降低地区收入不均，并具有积极的空间溢出效应[2]。宋丽霞(2019)则从产业集群视角分析其对农村产业结构优化和供给侧结构性改革的推动作用[3]。聂召英(2021)认为电商为小农户与互联网市场之间建立起新的联结机制，对缓解农村发展困境及城乡关系重构具有积极意义[4]。

农村电商对农村居民收入影响的相关研究。随着信息技术在“三农”领域的深入应用，农村电商正成为促进农民增收的重要路径。相关研究发现，农村电商可通过多种渠道提升居民收入，如促进土地流转带来的财产性收益，支持创业活动增加经营性收入，以及推动非农就业带来工资性收入[5]-[7]。此外，农村电商还具有溢出效应，能带动未直接参与农户的收入增长[8]。在机制上，农村电商缩短销售链条、降低交易成本，有效增强农民与市场的直接连接；通过缓解信息不对称，促进城乡消费联动，推动农产品市场扩展，增加非农就业机会[4] [9] [10]。此外，电商平台通过品牌塑造和精准营销等服务，帮助农户共享消费端价值，提升附加收益，从而在不依赖传统分销结构的前提下提高整体收入水平[11]。

基于此，本文基于省级层面数据探讨农村电商发展对农村居民收入的影响，能为缩小城乡收入差距、促进共同富裕和实现乡村全面振兴提供理论支撑，具有重要的现实意义和政策含义。

3. 理论分析与研究假设

随着数字经济的快速发展，农村电子商务作为推动乡村振兴的重要抓手，正逐步改变传统农业生产与交易模式。电子商务通过打破地域限制、优化资源配置和推动产业融合，不仅显著改善了农民的收入结构，也成为提升农村经济发展的新引擎。其一，农村电商拓宽了农产品的销售渠道。电子商务平台的兴起打破了传统销售的空间与时间限制，使农产品可以实现跨区域甚至跨国销售，为农民提供了更加广阔的市场空间和更高的议价能力[12]。借助电商平台，农民可直接面向终端消费者，缩短中间流通环节，从而提高收入水平。其二，农村电商促进了农民收入结构的优化。传统农村收入以农业种植为主，抗风险能力弱、增收空间有限。电子商务的发展打破了这一局限，通过推动农业与二三产业深度融合，带动了电商直播、农旅结合、农村物流等新兴业态发展，为农村劳动力特别是女性、老年人和返乡青年提供了更多非农就业与创业机会，进一步提升了农民的工资性收入和经营性收入占比。通过电商平台参与农产品加工、品牌打造和线上销售等环节，农民不仅实现了产业链的延伸，也提高了附加值获取能力。其三，农村电商在提升农村经济活力的同时，也带来了对人才与技术的强烈需求，促使农村劳动力在技能培训和职业转换上形成良性循环。一方面，新型职业农民、农村网红和微商等新型职业群体的出现，为传统农业注入了创新活力；另一方面，相关配套产业如仓储、物流、包装等的兴起，为农民创造了大量本地就业岗位，推动农村经济实现多元化发展。基于此，本文提出第一个研究假设：

H1：农村电商发展会促进农村农民收入的增长。

从区域发展的视角来看，农村电商对农民收入的影响具有显著的区域异质性。在经济较为发达地区，电商平台拥有更完善的技术基础、物流体系和消费市场，这为电商的协同增效提供了有力支撑，进而有效促进农民增收。相比之下，欠发达地区虽然面临基础设施薄弱等限制，但具备明显的“后发优势”。通过整合特色农产品资源、推动区域品牌建设以及拓展外部市场，电子商务在这些地区往往能释放出更为集中的发展潜力，带来显著的增收效应。此外，各地区在政策扶持力度、基础设施建设水平、电商人才储备和农民数字素养等方面差异明显，进一步加剧了农村电商发展效果的地区差异。因此，本文提出第二个研究假设：

H2：农村电商发展对农村农民收入的影响存在区域异质性。

4. 研究设计

4.1. 样本选择和数据来源

本研究采用全国省级层面的农村电商发展指标与宏观经济数据进行实证分析。根据阿里研究院截至2023年12月发布的“淘宝村”名录，2014年至2022年间，全国已有28个省级行政区和城市建立了淘宝村。然而，由于淘宝村项目起步较晚，部分省级行政区在统计期间内数据缺失严重。为确保模型估计的稳健性，研究中剔除了那些在2014至2022年期间连续5年及以上“淘宝村”数量为零的地区。最终选取了25个省级行政区的面板数据作为研究样本，时间跨度为2014至2022年。数据涵盖多个宏观与微观经济变量，包括农村和城市居民的人均可支配收入、农村电子商务发展水平、人均国内生产总值、农作物播种面积、第一产业从业人员、乡村从业人员等。所用数据主要来源于阿里研究院历年“淘宝村”报告、《中国统计年鉴》、各省级统计年鉴、《中国人口与就业统计年鉴》及《中国农村统计年鉴》等权威资料。具体所涉及的省级行政区详见表1。

Table 1. The provincial administrative region under study and the corresponding number of Taobao villages

表1. 研究的省级行政区及其对应的淘宝村数量

省级行政区	2022年淘宝村数量(个)	省级行政区	2022年淘宝村数量(个)
北京	1	湖北	17
天津	2	湖南	18
河北	3	广东	19
山西	4	广西	20
辽宁	6	重庆	22
吉林	7	四川	23
江苏	10	贵州	24
浙江	11	云南	25
安徽	12	陕西	27
福建	13	甘肃	28
江西	14	宁夏	30
山东	15	新疆	31
河南	16

4.2. 模型设定

本文使用的模型为双向固定效应模型，用于实证检验农村电商和农村居民收入的关系：

$Lnincom{e}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_{1}Lntb{d}_{it}+{\displaystyle {\sum }_{j=2}^n{\alpha }_{j}contro{l}_{it}^n}+{\mu }_i+{\delta }_t+{\epsilon }_{it}$

其中，下标i和t分别表示省级行政区和年份。$Lnincome$ 为农村居民收入，$Lntbd$ 为农村电商发展水平，$control$ 表示各个控制变量，控制变量包括：城乡收入差距、人均国内生产总值、人均农作物播种面积、非农就业。${\mu }_i$ 表示省级行政区固定效应，${\delta }_t$ 表示时间固定效应，${\epsilon }_{it}$ 表示随机误差项。

4.3. 变量说明

4.3.1. 被解释变量：农村居民收入

为分析农村电商对农民收入的影响，本文将农村居民人均可支配收入的对数作为因变量。

4.3.2. 解释变量：农村电商发展水平

本文以农村电商发展水平作为解释变量，并借鉴陈华帅和谢可琴(2024)的研究方法，基于阿里研究院发布的淘宝村发展数据对其进行衡量。阿里研究院自2013年起持续发布淘宝村及淘宝镇的发展数据，现阶段已形成覆盖2014至2022年的较为完整的面板数据。根据《全国县域数字农业农村电子商务发展报告》显示，2018年天猫与淘宝在我国县域农产品网络销售中合计占比近七成，显示出其在农村电商中的主导地位。因此，淘宝村数量在一定程度上可以作为农村电商发展水平的代表指标。综合数据的连续性和可得性，本文采用各省淘宝村数量的对数值作为农村电商发展的代理变量。

4.3.3. 控制变量

为提高模型的解释力，减少遗漏变量所引起的偏误，本文参考相关研究成果并结合农村电商影响机制的理论基础，选取了多个控制变量，包括城乡收入差距(Gap)、人均国内生产总值(Lnpgdp)、人均农作物播种面积(Pcc)、非农就业(Innge)，以控制其他可能影响农村居民收入的重要因素。相关变量的具体定义见表2。

Table 2. Variable definition table

表2. 变量定义表

变量类型	变量名称	变量符号	变量说明
被解释变量	农村居民收入水平	Lnincome	农村居民人均可支配收入的对数
解释变量	农村电商发展水平	Lntbd	淘宝村数量的对数
控制变量	城乡收入差距	Gap	城镇居民人均可支配收入/农村居民人均可支配收入
	人均国内生产总值	Lnpgdp	当年人均国内生产总值的对数
	人均农作物播种面积	Pcc	农作物播种面积/第一产业从业人员
	非农就业	Innge	乡村从业人员与第一产业从业人员的差值/乡村从业人员

5. 实证结果分析

5.1. 描述性统计分析

为了对各变量的基本情况进行初步了解，本文对样本数据进行了描述性统计分析，结果如表3所示。被解释变量农村居民收入水平(Lnincome)的均值为9.603，标准差为0.334，最小值为8.917，最大值为10.46，表明样本地区农村居民收入水平相对集中，但区域间仍存在一定差异。核心解释变量农村电商发展水平(Lntbd)的均值为2.704，最大值达7.472，最小值为0，标准差为2.185，显示出农村电商发展在不同地区之间存在明显不均衡，部分地区发展尚处于初级阶段，仍有较大提升空间。

Table 3. Descriptive statistical analysis

表3. 描述性统计分析

变量	样本量	均值	标准差	最小值	最大值
Lnincome	217	9.603	0.334	8.917	10.46
Lntbd	217	2.704	2.185	0	7.472
Gap	217	2.471	0.318	1.845	3.306
Lnpgdp	217	11.00	0.390	10.26	12.01
Pcc	217	7.792	2.759	2.478	14.15
Innge	217	0.616	0.168	0.0843	0.919

5.2. 基准回归结果分析

基于表4的回归结果，本文采用双向固定效应模型就农村电商对农村居民收入的影响进行了实证分析。模型(1)为最基础模型，未引入任何控制变量与固定效应，仅分析核心解释变量“农村电商发展水平(Lntbd)”对农村居民收入水平(Lnincome)的影响。结果显示，Lntbd的系数为0.1108，且在1%的显著性水平上显著为正，表明农村电商发展水平每提高一个单位，农村居民人均可支配收入的对数值显著增加，初步验证了农村电商对提高农民收入的积极作用。在模型(2)中，进一步引入控制变量(包括城乡收入差距Gap、人均国内生产总值Lnpgdp、人均农作物播种面积Pcc、非农就业水平Innge)和时间固定效应，以控制年度宏观经济背景变化的影响。此时Lntbd的系数为0.0092，仍在1%的显著性水平上为正，说明即使在控制其他相关因素和时间的基础上，农村电商发展依然对农村收入具有显著促进作用。模型(3)在模型(2)的基础上进一步加入省级固定效应，Lntbd的系数仍显著为正。假说1得到验证。

Table 4. Benchmark regression

表4. 基准回归

变量	(1)	(2)	(3)
	Lnincome	Lnincome	Lnincome
Lntbd	0.1108^***	0.0092^***	0.0047^**
	(15.4581)	(3.6659)	(2.0555)
Gap		−0.2305^***	−0.2209^***
		(−8.3396)	(−7.8416)
Lnpgdp		0.2853^***	0.2127^***
		(10.8379)	(8.3902)
Pcc		0.0025	0.0053^**
		(1.1906)	(2.4990)
Innge		−0.0705	−0.1619^***
		(−1.4626)	(−3.3749)
_cons	9.3035^***	6.8192^***	7.6133^***
	(373.7981)	(22.3284)	(25.8260)
样本量	217	217	217
R^2值	0.5264	0.9957	0.9962
省级固定效应	否	否	是
时间固定效应	否	是	是

注：^*、^**和^***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著；括号内为t值。

5.3. 区域异质性分析

为进一步检验农村电商对农村居民收入影响的区域差异性，本文根据地理区域对样本进行了分组，划分为“西部地区”和“中东部地区”两个子样本，回归结果如表5所示。从表中可以看出，农村电商发展水平(Lntbd)在两个区域的回归系数均为正，且在1%或5%的显著性水平上显著，表明无论在哪一地区，农村电商的发展对提高农村居民收入均具有显著的促进作用。然而，不同区域间这种影响的强度存在差异：在西部地区，Lntbd的系数为0.0057，显著性更高，影响程度也更强，而在中东部地区，该系数为0.0045，相对较小。这一差异表明，农村电商在西部地区的收入促进作用更为显著。

这主要是因为，相较于中东部地区，西部地区经济发展相对滞后，传统收入来源受限，农村电商的兴起为农民提供了新的增收渠道。电商发展带来的信息流通、市场对接和就业机会，对西部地区农户的边际影响更大，收入弹性更强。而中东部地区农村经济基础较好，电商对收入的边际贡献相对有限。

Table 5. Regional heterogeneity analysis

表5. 区域异质性分析

变量	(1)	(2)
	西部	中东部
Lntbd	0.0057^***	0.0045^**
	(2.8204)	(2.1502)
Gap	−0.0580^***	−0.2037^***
	(−2.9334)	(−4.2372)
Lnrgdp	0.1390^***	0.2055^***
	(5.2625)	(5.6954)
Pcc	0.0010	0.0061^**
	(0.5438)	(2.1542)
Innge	−0.1082^***	−0.0943
	(−3.7767)	(−1.2872)
_cons	7.7699^***	7.6776^***
	(25.2714)	(18.6681)
样本量	73	144
R^2值	0.9996	0.9945
省级固定效应	是	是
时间固定效应	是	是

注：^*、^**和^***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著；括号内为t值。

6. 结论与建议

农村电商是推动数字乡村建设与促进农民增收的重要引擎，深入探讨其对农村居民收入的实际影响，具有突出的现实价值。在此背景下，系统分析农村电商发展水平与农民收入之间的关系，有助于为实现共同富裕和推进乡村振兴提供有针对性的政策依据与实践路径。本文基于2014~2022年中国25个省级行政区的省级面板数据，实证检验了农村电商发展对农村居民收入的影响。研究主要结论如下：(1) 农村电商发展水平显著提升了农村居民的人均可支配收入，验证了农村电商在促进农民增收方面的正向作用；(2) 异质性分析表明，相较于中东部地区，农村电商在西部地区对农民收入的提升作用更为显著，显示出其在经济基础相对薄弱区域具有更强的发展潜力与边际效应。

基于上述研究结论，本文提出以下建议：

第一，持续推动农村电商基础设施建设，缩小地区发展差距。西部地区电商增收效果更强，说明其仍具较大发展空间。应进一步加大对西部和偏远地区的电商基础设施、物流配送体系、网络覆盖和冷链运输的投入，夯实发展基础，释放“后发优势”。

第二，完善电商人才培养与技术赋能机制，增强农户参与能力。农村电商的发展离不开人力与技术支持。应推动设立电商实训基地、加强本地运营人才培养、提升农户数字素养，帮助其更有效地融入电商生态系统，实现可持续经营和增收。

第三，强化农产品品牌化和电商平台对接服务，提高市场议价能力。建议政府部门联合平台企业推动区域农产品品牌建设，提供包括品控标准、营销推广、平台对接在内的一站式服务，提升农产品附加值，缩小产销价差，增强农民收益稳定性。

第四，健全政策支持体系，构建农村电商良性发展环境。应持续完善财政补贴、税收优惠、电商创业支持等制度设计，鼓励多元主体参与农村电商发展，推动其与一二三产业深度融合，为乡村振兴和共同富裕提供有力支撑。