农村电商对农村家庭收入包容性增长的影响研究

Research on the Impact of Rural E-Commerce on Inclusive Growth of Rural Household Income

摘要: 在“数商兴农”推进农业生产数字化转型与“乡村振兴”的建设过程中，农村电商体现了数字经济与“三农”领域的深度融合，是推动农村经济高质量发展、助力农村家庭收入包容性增长、实现“共同富裕”的重要引擎。在此背景下，研究探究农村电商这一具体实践如何影响农村居民收入及其分配，具有重要的现实意义和政策参考价值。本文将中国家庭追踪调查数据库与阿里研究院公布的淘宝村名单进行匹配，得到2018年~2022年间的3期省级平衡面板，并构建双向固定效应模型，实证检验农村电商发展对农村家庭收入包容性增长的影响。研究表明，1) 农村电商发展对农村家庭人均纯收入有增收效应；2) 农村电商发展能有效缩小农村内部收入差距；3) 相较于我国中西部地区，东部地区农村居民能够从农村电商发展中获益更多。

Abstract: In the process of advancing the digital transformation of agricultural production under the “Digital Commerce for Rural Prosperity” initiative and the construction of “Rural Revitalization”, rural e-commerce reflects the deep integration of the digital economy with the agriculture, rural areas, and farmers sector. It serves as a crucial engine for promoting high-quality rural economic development, fostering inclusive income growth for rural households, and achieving “common prosperity”. Against this backdrop, studying how rural e-commerce—this specific practice—impacts rural residents’ income and its distribution holds significant practical relevance and policy reference value. This paper matches the China Household Income Project (CHIP) database with the list of Taobao Villages published by the Alibaba Research Institute, generating three balanced provincial panel datasets spanning 2018 to 2022. A two-way fixed-effects model is then constructed to empirically examine the impact of rural e-commerce development on the inclusive growth of rural household income. The findings reveal: 1) Rural e-commerce development has a positive effect on the per capita net income of rural households; 2) It effectively narrows income disparities within rural areas; 3) Compared to the central and western regions of China, rural residents in the eastern regions benefit more from rural e-commerce development.

1. 引言

近年来，信息通信技术与数字化浪潮已经深刻融入社会生活各领域，其发展正以前所未有的深度和广度重塑全球经济增长路径与社会运行模式。电子商务依托信息网络，直连生产者与消费者，有效促进供需精准匹配，是信息技术与商业活动深度融合的典型代表。随着互联网普及率持续提升、移动通信与支付技术不断升级，以及物流行业下沉式发展，电子商务已从初期的线上交易渠道演进为驱动数字经济发展的重要引擎，农村电商更是成为推动农村经济产业转型与数字化进程的重要支柱。在国家政策层面，2022年《中共中央、国务院全面推进乡村振兴重点工作意见》明确提出“数商兴农”是中国“乡村振兴”的重点工程，突出数字技术对农村商业体系的赋能作用。2024年，商务部等部门联合印发《关于推动农村电商高质量发展的实施意见》，强调“促进电商与农村一二三产业全方位、全链条深度融合、促进农民增收和农村消费”等指导思想。数据显示，2023年中国电子商务市场规模已达50.57万亿元，农村网络零售额达2.49万亿元；2024年中国网络零售额达15.5万亿元，连续12年稳居全球最大网络零售市场，其中，农村网络零售额同比增长6.4%，农产品网络零售额达5870.3亿元，同比增长15.8%，反映出农村电商强劲的发展态势。“淘宝村”是我国电商进入农村，解决“三农”发展困境的农村电商典范模式，据《中国淘宝村研究报告》统计，2020年全国淘宝村年交易额突破1万亿元，带动828万人就业；截至2022年，全国淘宝村数量增至7780个，广泛覆盖28个省(区、市)级行政单位和180个地级市。在数字化基础不断完善背景下，农村电商不仅拓宽了农产品的销售渠道，也促进了农业生产标准化、品牌化发展，为乡村振兴注入持续动力。

“包容性增长”(Inclusive Growth)强调经济增长与分配公平，其核心是倡导机会平等、共享成果、经济社会发展的可持续性与协调性等理念，确保所有群体都能参与经济发展并从中受益，而非仅由少数人或地区独占增长成果。当前，我国仍面临较大的收入分配差距，据国家统计局数据，2023年我国基尼系数为0.465，持续高于0.4的国际警戒线；2024年我国城镇居民人均可支配收入约为农村居民(23,119元)的2.34倍，城乡收入差距依然显著。在农村内部，虽然农村居民收入在不断提高，但由于农户分化、农村劳动力流动与区域发展水平不均衡等因素，农村内部存在较大收入差距且持续扩大(李艳芳，2024) [1]，部分偏远地区农户仍受限于增收渠道单一、农业抗风险能力弱、基础设施滞后等多重挑战，反映出发展不充分、不平衡问题的复杂性，实现“共同富裕”目标最艰巨最繁重的任务在农村。在此背景下，农村电商的快速发展为推动农户收入包容性增长提供了重要路径。通过拓宽农产品销售渠道、创造就业机会、提升农户市场参与度，农村电商有助于缓解收入分配失衡，促进发展成果更广泛共享。

随着信息技术在“三农”领域深度应用，农村电商对农户收入及其分配情况的影响与作用机制引发了学界广泛关注，然而现有文献在电商发展对收入差距的具体效果上仍存在明显分歧。一方面，农村电商作为数字技术与乡村经济融合的典型代表，借助“平台共建、品牌共创、资源共享”等模式，多元拓宽了农户增收的渠道。农村电商不仅扩展了农产品销售市场，提高农户经营性收入，还通过激发农村创业活力、带动旅游，物流等服务行业发展，增加本地就业岗位与职业选择，降低当地农户的非农就业成本，从而提高工资性收入，形成了多元化的收入体系(邱子迅，2021；陈华帅，2024) [2] [3]。同时，各级政府的配套政策与资金支持，在一定程度上弥补了农村地区在基础设施、技术与资金以及人才储备等方面的短板，为农村电商的发展提供了关键支撑。此外，电商发展激活了农村要素市场，例如促进农村土地流转，增加农户的财产性流转收入(秦芳，2022；陈享光，2023) [4] [5]。以上因素的共同作用，有效缩小了城乡收入差距。

另一方面，信息技术的快速普及在带来机遇的同时，也可能因不同群体在互联网接入条件与使用能力上的差异，在农村内部催生新的“数字鸿沟”，加剧发展机会的不平等(邱泽奇，2016) [6]。现有研究指出，电商虽然能够显著提升农村居民的整体收入水平，但其增收效应存在明显的群体差异，对初始收入水平更高、受教育程度更高的农户作用更强，数字技术红利可能被部分群体优先获取。同时，个体电商间竞争的激化会推高其运营、营销等环节的成本投入，使得原本在人力资本、物质资本和社会资本等方面的禀赋差异进一步转化为农村内部的收入差距(朱秋博，2022；曾亿武，2018；田霖，2024) [7]-[9]。

因此，在数字经济快速发展和包容性增长理念深入人心的双重背景下，研究农村电商发展对农村居民收入包容性增长的影响作用，能够为促进“共同富裕”和全面实行“乡村振兴”提供理论支撑与政策启示。基于此，本文匹配了“中国家庭追踪调查数据”(CFPS)与阿里研究院发布的“淘宝村”名单，构建了2018~2022年的省级面板数据。研究表明，农村电商能够显著促进农村家庭收入增长，并在一定程度上缓解农村内部收入差距，为当前推动农村电商高质量发展、优化“数商兴农”工程以及相关政策的制定与完善提供实证依据。

2. 理论分析与研究假说

数字经济与农村电商的深度融合，重塑了传统农业的生产与经营模式。从增收效应的内在机制分析，农村电商首先通过缓解信息不对称，有效降低了交易成本，为农户增收奠定基础。电商能够突破时空限制，实现供需双方的高效匹配，拓宽农产品销售渠道。对于消费者而言，电商平台透明的比价环境降低了信息搜寻成本(方福前，2015) [10]，其价格优势有助于扩大市场需求规模；对农户而言，则能更准确地获取市场需求信息，减少生产的盲目性。这种市场信息壁垒的打破，使得农产品得以摆脱地域限制，直接对接更广阔的市场。其次，农村电商能够通过压缩流通环节，打破中间商垄断，提升农户议价能力，使更多利润留存在生产端，增加农户经营性收入。最后，农村电商的发展催生多元就业并促进产业融合，有效扩大了农民的工资性收入来源。电商不仅带动了物流、包装、运营、直播等直接就业岗位，还通过促进农村一二三产业深度融合，延长了农业产业链、价值链，创造了大量本地非农就业机会。基于此，本文提出第一个研究假设：

H1：农村电商的发展能够促进农村家庭增收。

从收入分配角度分析，农村电商主要通过两条作用机制调节并缩小农村内部收入差距。第一，数据要素赋能，弱化传统资本约束。农村电商平台通过其预售、订购等功能以及实时市场数据，助力农户从依赖经验的传统决策，转向以消费偏好和价格趋势为导向的精准化、数据驱动型决策。这能够降低农户因信息滞后导致的产销不对称等经营风险。同时，数据作为一种新兴生产要素，使农户能够在一定程度上突破资金、土地等传统资本禀赋的限制，为低技能、低收入农户参与市场经济并实现增收创造了条件，为缩小收入差距开辟了路径(何宇鹏，2023) [11]，体现了其包容性增长的特征。第二，政策与产业协同，拓宽低技能劳动力就业渠道。农村电商生态的繁荣既催生了对网店运营、直播推广等技术岗位的需求，也带动了产品包装、物流仓储等劳动密集型产业的发展，这为农村低技能劳动者提供了广泛的非农就业机会，增加了他们的工资性收入，有助于避免其在技术变革中被边缘化(陈华帅，2024) [3]。同时，各级政府的扶持政策，有效降低了农户的创业门槛与风险，增强了增长的包容性，缓解农村内部收入差距。基于此，本文提出第二个假设：

H2：农村电商发展能够缩小农村内部收入差距。

从区域发展的视角分析，农村电商对农村居民的增收效应将呈现显著的区域异质性，这种差异深刻植根于各地区在基础设施、物流体系、数字技术应用水平及政策扶持力度等关键要素上的不均衡分布。经济发达地区凭借其更为健全的基础设施、成熟的物流网络和市场环境，能更充分释放农村电商的增收潜力。然而，区域异质性并非意味着欠发达地区缺乏发展机遇，中西部地区拥有丰富的农产品资源和特色产业基础，通过借鉴发达地区的农村电商建设的成功经验，整合地方特色农产品资源、推动产业的品牌化、生态化与集群化升级，积极培育后发优势，将资源禀赋转换为农村电商发展的“数字红利”。基于此，本文提出第三个研究假设：

H3：农村电商发展对农村农民的增收效应存在区域异质性。

3. 研究设计

3.1. 数据来源与处理

本文所使用的数据主要有三个来源：1) 有关户主个人特征等数据均来源于中国家庭追踪调查。CFPS覆盖全国25个省级行政单位，跟踪调查对象为全国代表性的城乡家庭。2) 有关农村电商的数据来源于阿里研究院发布的《中国淘宝村研究报告》，报告公布了2014~2022年全国的淘宝村名单，根据该名单汇总出省级层面的淘宝村数量。3) 有关省级层面的宏观数据来源于历年《中国统计年鉴》等权威资料。淘宝村的发展在一定程度上取决于当地的资源禀赋状况，而“逐利原则”会导致人力资源流入增收机会更多的地区。参考陈华帅(2024) [3]的做法，仅保留出生地与现居住地一致的样本，以避免样本自选择问题。同时，去除了微观样本中的缺失值和异常值以及户主年龄小于18岁的家庭，最终，本文得到2018年、2020年和2022年三年共计706个农村家庭的平衡面板数据。

3.2. 变量的选取与说明

3.2.1. 核心被解释变量

农村居民收入水平。本文研究农村电商的发展对农村家庭的增收作用，选取家庭人均纯收入的对数(lninc)作为被解释变量，并进行1%的缩尾处理避免极端值的影响。

3.2.2. 核心解释变量

农村电商发展水平。淘宝村是我国农村电商的典型代表，截至2022年，全国已有28个省级行政区和180个城市建立了总计7780个淘宝村。参考陈华帅(2024) [3]的做法，用样本家庭所在省的淘宝村数量(tbd)度量农村电商发展水平并作为核心解释变量。在稳健性检验中，参照曾亿武(2018) [8]的做法，拟用样本家庭所在省级行政单位是否有淘宝村(tbd_dum)作为农村电商发展的度量指标，若该省在当年有村庄被列入淘宝村名单，则赋值为1，否则为0。

3.2.3. 控制变量

部分可观测的家庭特征同样会对家庭收入造成影响，参考邱子迅(2021) [2]的做法，本文选取以下控制变量：1) 户主特征变量：户主性别(sex)，即户主为男性赋值为1，女性为0；户主年龄(age)、年龄的平方(age²)；户主婚姻状况(marry)，即户主婚姻状态为已婚赋值为1，否则为0；户主健康程度(health)，即户主自评健康程度有五个等级，从“非常健康”、“很健康”、“比较健康”、到“一般”、“不健康”，分别赋值1~5；2) 家庭结构特征变量：家庭成员平均受教育程度(edu)，即家庭成员受教育年限的加权平均；家庭是否有60岁及以上老人(有 = 1，无 = 0)、家庭是否有15岁及以下少儿(有 = 1，无 = 0)和家庭是否有16~59岁劳动年龄人口(有 = 1，无 = 0)。3) 省级宏观经济变量：选取各省人均GDP对数(lngdp)、一般公共预算支出对数(lngov)，第三产业占GDP比重(%)。相关变量的具体定义见表1。

Table 1. Variable definition table

表1. 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	lninc	样本家庭人均纯收入的对数
核心解释变量	农村电商发展水平	tbd	样本家庭所在省的淘宝村数量
		tbd_dum	有淘宝村 = 1，无淘宝村 = 0
控制变量	户主性别	sex	男性 = 1，女性 = 0
	户主年龄	age	户主受访时实际年龄
	户主年龄平方	Age^2	户主受访时实际年龄的平方
	户主婚姻状态	marry	已婚 = 1，未婚 = 0
	户主健康状态	health	对应“非常健康”、“很健康”、 “比较健康”、“一般”、 “不健康”等状态，分别赋值1~5。
	家庭受教育年限	edu	家庭成员平均受教育年限
	家庭是否有60岁及以上老人	old	有 = 1，无 = 0
	家庭是否有16~59岁劳动年龄人口	work	有 = 1，无 = 0
	家庭是否有15岁及以下少儿	child	有 = 1，无 = 0
	人均GDP对数	lngdp	=ln(样本所在省人均GDP)
	一般公共预算支出对数	lngov	=ln(样本所在省一般公共预算支出)
	第三产业占GDP比重(%)	pct	=(样本所在省第三产业增加值/GDP)

3.3. 基准模型

本文旨在利用家庭层面的面板数据研究农村电商对农村家庭收入包容性增长的影响。构建以下双重固定效应模型(1)并聚类到样本家庭，检验农村电商的发展对农户收入产生增收效应：

$lnin{c}_{ipt}={\beta }_0+{\beta }_{1}tb{d}_{ipt}+{\displaystyle {\sum }_{j=2}^n{\beta }_{j}contro{l}_{ipt}^n}+{\mu }_i+{\delta }_t+{\epsilon }_{ipt}$ (1)

其中，$lnin{c}_{ipt}$ 表示p省家庭i在时间t的家庭人均纯收入对数；$tb{d}_{ipt}$ 表示家庭i所在的p省在t时期拥有的淘宝村数量；$contro{l}_{ipt}$ 为控制变量指标，${\mu }_i$ 表示家庭固定效应；${\delta }_t$ 表示时间固定效应；${\epsilon }_{ipt}$ 表示随机误差项。若${\beta }_1$ 在样本回归结果中系数为正，则表明农村电商对农村居民具有增收效应。

进一步探究农村电商的发展是否对农村内部收入差距产生影响，构建带有交互项的双重固定效应模型(2)并聚类到样本家庭，检验农村电商对收入分配的公平效应：

$lnin{c}_{ipt}={\beta }_0+{\beta }_{1}tb{d}_{ipt}+{\beta }_{2}lnin{c}_{ip,t-2}+{\beta }_{3}tb{d}_{ipt}\ast lnin{c}_{ip,t-2}+{\displaystyle {\sum }_{j=4}^n{\beta }_{j}contro{l}_{ipt}^n}+{\mu }_i+{\delta }_t+{\epsilon }_{ipt}$ (2)

其中，$lnin{c}_{ip,t-2}$ 表示p省家庭i在上一期家庭人均纯收入对数，因为“中国家庭追踪调查数据CFPS”面板数据在2014年~2022年间每两年更新一次，所以对应时期t – 2，其余变量含义与模型(1)保持不变。模型(2) ${\beta }_1+{\beta }_3\ast lnin{c}_{ip,t-2}$ 衡量淘宝村数量对农村居民收入的影响，即农村电商发展对农户的增收作用。按照理论假设，如果农村电商发展会因为资本禀赋差异而加剧农村内部收入差距，则交互项系数${\beta }_3$ 会显著为正，表示在前一期中，家庭收入较高的农村居民会在本期农村电商发展过程中受益更多，贫富差距变大；相反，若交互项系数${\beta }_3$ 显著为负，则说明农村内部收入差距减小，农村电商的增收效应满足包容性增长的内涵。

4. 实证结果

4.1. 描述性统计分析

描述性统计结果揭示了样本数据的基本特征，分别汇报我国东部地区和中西部地区的分组描述性统计结果。本文的被解释变量为农村居民家庭收入的对数，其均值在中西部地区为9.426，低于东部地区的9.517，反映出农户收入存在一定的地区差异；核心解释变量为淘宝村数量，其在不同省份间分布差异显著，体现出农村电商发展存在明显的区域不平衡。从户主与家庭特征变量来看，东部地区家庭的平均受教育年限为7.5年，高于中西部地区的6.9年，体现人力资本积累在不同区域间存在差异。其余变量的描述性统计结果如表2所示。

Table 2. Descriptive statistical results

表2. 描述性统计结果

变量	中西部地区			东部地区
	样本量	均值	标准差	样本量	均值	标准差
inc	1554	9.4267	0.9181	721	9.5167	0.9719
tbd	1554	28.8970	51.8184	721	653.8211	426.8196
sex	1554	0.6242	0.4845	721	0.6006	0.4901
age	1554	54.3269	13.6151	721	55.7892	14.4426
marry	1554	0.7837	0.4118	721	0.7725	0.4195
health	1554	3.0611	1.2912	721	3.0985	1.1891
edu	1554	6.9106	4.3285	721	7.4646	3.8110
child	1554	0.3295	0.4702	721	0.2621	0.4401
old	1554	0.5457	0.4981	721	0.5756	0.4946
work	1554	1.0000	0.0000	721	1.0000	0.0000
lngdp	1554	10.8656	0.2381	721	11.2060	0.3524
lngov	1554	8.7187	0.3420	721	9.2251	0.3720
pct	1554	0.5074	0.0310	721	0.5320	0.0562

4.2. 农村电商对农村家庭包容性收入的影响

表3展示了根据省级平衡面板样本数据，双向固定效应模型(1)与(2)进行回归分析的具体实证结果。其中，列(1)、(2)对应双向固定效应模型(1)的系数回归结果，列(1)仅考虑农村电商发展水平(淘宝村数量)对农村家庭收入(人均家庭纯收入的对数)的影响，未加入控制变量，列(2)展示了加入户主特征、家庭特征、宏观经济变量等控制变量后的系数回归结果。从表3结果可以发现，${\beta }_1$ 系数回归结果为0.0018，显著为正，说明农户所在地区的淘宝村数量增长会对该地农村家庭产生增收效应，验证了假设H1。

Table 3. The impact of rural e-commerce on inclusive income of farmers

表3. 农村电商对农户包容性收入的影响结果

变量	(1)	(2)	(3)
	inc	inc	inc
tbd	0.0202^*** (0.0067)	0.0018^*** (0.0007)	0.0026^** (0.0010)
$lnin{c}_{ip,t-2}$			0.3369^*** (0.0503)
交互项			−0.0003^** (0.0001)
age		0.0745^*** (0.0324)	0.2061^*** (0.0466)
age^2		−0.0775^*** (0.0211)	−0.2006^*** (0.0480)
marry		0.0023 (0.0783)	0.0655 (0.1558)
health		−0.0104 (0.0120)	−0.0292 (0.0198)
edu		0.1147^* (0.0134)	−0.0038 (0.0247)
old			−0.2148 (0.1358)
child			−0.0817 (0.0914)
lngdp		0.1016^*** (0.0176)	−0.2686 (0.1686)
lngov		−0.1533 (0.1664)	−0.0576 (0.2535)
_cons	9.3842^*** (0.0129)	7.4787^*** (2.3434)	10.8098^*** (2.6496)
个体固定效应	Yes	Yes	Yes
时间固定效应	Yes	Yes	Yes
样本量n	2275	2275	2275

注：^*、^**和^***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著；括号内为稳健标准误。

公平效应方面，列(3)展示了使用样本数据对双向固定模型(2)的回归结果。具体来看，加入淘宝村数量与家庭平均纯收入对数的滞后项的交乘项后，淘宝村数量对当地农村家庭的增收效应依然显著为正。公平效应主要通过交乘项系数${\beta }_3$ 表现，${\beta }_3$ 回归结果显著为负，说明在家庭统计调查期间，上一期家庭平均纯收入较低的农户，在之后能够从农村电商的发展过程中获益更多，说明农村电商的普及推广能够有效缩小农村内部收入差距，满足包容性增长的理念，回归结果支撑假设H2。其余变量回归结果方面，农户家庭平均受教育年限对家庭收入的影响也显著为正，较高收入和较高受教育水平农户的增收效应更明显，印证了资本禀赋差异对农村家庭收入的影响依然显著，农户应积极提升人力资本、物质资本在内的资源积累，实现更高水平的收入增长，更高质量完成脱贫任务。

4.3. 稳健性检验

替换核心解释变量：本文将样本家庭所在省级行政单位的淘宝村数量替换为该省是否建有淘宝村的虚拟变量，衡量当地农村电商发展程度。结果如表4所示，第(3)列是否存在淘宝村的虚拟变量回归系数显著为正，印证农村电商发展对农户的增收效应；交互项系数为显著为负，农村电商的发展有效缩小了城乡收入差距。

Table 4. Robustness test results

表4. 稳健性检验结果

变量	(1)	(2)	(3)
	inc	inc	inc
tbd_dum	0.0437^*** (0.0164)	0.0131^*** (0.0007)	0.0104^*** (0.0006)
$lnin{c}_{ip,t-2}$			0.4086^*** (0.0457)
交互项			−0.0005^*** (0.0001)
控制变量	No	Yes	Yes
个体固定效应	Yes	Yes	Yes
时间固定效应	Yes	Yes	Yes
样本量n	2275	2275	2275

注：^*、^**和^***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著；括号内为稳健标准误。

4.4. 异质性分析

农村电商对农村家庭收入包容性增长的促进效应，会受到各地区基础设施、物流水平、政策支持等关键要素差异的显著影响，因而呈现出明显的区域异质性。为检验这一特征，本文按地理区域将样本划分为东部与中西部两个子样本进行分组回归，具体结果如表5所示。回归结果表明，农村电商发展对东、中西部农村家庭收入均具有显著促进作用，但其增收强度存在区域差异，东部地区的效应明显更强。这一发现验证了本文的研究假设H3，即农村电商的增收效应存在区域异质性。分析原因，目前我国农村电商仍处于快速发展阶段，相比中西部地区，东部农村普遍具备更完善的数字基础设施、更成熟的消费市场、更高效的物流网络以及更丰富的技术人才储备。此外，东部地区已形成如“淘宝村”集群化的农村电商生态，逐步实现从个体经营向产业集群与协同演进的转型升级，标志着更为健全的农村电商体系正在形成。在此环境下，农村家庭能够更充分地获取电商带来的市场机会与增收红利。

Table 5. Heterogeneity analysis results

表5. 异质性分析结果

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
	东部		中西部
tbd	0.0018^*** (0.0005)	0.0080^*** (0.0022)	0.0010^*** (0.0005)	0.0101 (0.0072)
$lnin{c}_{ip,t-2}$		0.2785^* (0.1623)		−0.3692^*** (0.0586)
交互项		−0.0008^*** (0.0002)		−0.0010 (0.0007)
age	0.0188 (0.0682)	0.1244 (0.2240)	0.1112^** (0.0506)	0.2377^*** (0.0653)
age^2	−0.0492 (0.0427)	−0.3053^*** (.0878)	−0.1305^*** (0.0394)	−0.2333^*** (0.0679)
marry	0.0569 (0.1796)	−0.3667^** (0.1507)	0.2044 (0.1475)	0.1884 (1.9977)
health	−0.0212 (0.0299)	−0.0516 (0.0350)	−0.0032 (0.0212)	−0.0205 (0.0249)
edu	0.0278 (0.0345)	−0.0130 (0.0292)	0.0024 (0.0197)	0.0061 (0.0378)
Child	−0.1205 (0.1520)	0.0227 (0.1629)	−0.1144 (0.0768)	−0.1336 (0.1077)
Old	−0.0959 (0.2837)	−0.1452 (0.2391)	−0.1837^* (0.1089)	−0.2444 (0.1590)
lngdp	1.4810^** (0.7152)	2.0073 (2.0386)	0.1182 (0.6730)	−0.2219\ (0.7784)
lngov	0.0462 (0.4518)	0.3428 (0.8454)	0.0308 (0.5309)	−0.0054 (0.7302)
pct	−7.505^* (4.2787)	−9.935 (6.5135)	4.7915 (8.8531)	2.3942 (2.2830)
_cons	1.9513^*** (0.7636)	−9.7830 (16.4538)	6.4836^*** (0.6062)	3.6512 (10.35379)
个体固定效应	Yes	Yes	Yes	Yes
时间固定效应	Yes	Yes	Yes	Yes
样本量n	721	721	1554	1554

注：^*、^**和^***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著；括号内为稳健标准误。

5. 结论与政策建议

农村电商作为连接城乡市场、践行“数商兴农”指导思想、数字信息技术在“三农”领域深度实践的重要产业，其发展不仅有助于盘活乡村经济、带动特色产业，更对促进农民增收和缩小收入差距具有深远意义。本文聚焦农村电商在推动共同富裕与乡村振兴时代背景下的关键作用，通过匹配2018年至2022年的中国家庭追踪调查(CFPS)数据与同期的省级淘宝村数量，实证检验了农村电商对农村家庭收入包容性增长的影响。主要研究结论如下：1) 农村电商的发展能对农村家庭人均纯收入产生正向作用，即农村电商对农村家庭产生增收效应；2) 农村电商的发展能够在对农村家庭产生增收效应的同时，缩小农村居民的内部收入差距，促进农户收入包容性增长；3) 异质性分析结果显示，相较于我国中西部地区，东部地区的农村电商对农村家庭的增收效应更显著，地区间发展水平的差异对农村电商经济实现包容性增长的影响不可忽视。

基于上述研究结论，为更好发挥农村电商在促进农民增收、缩小收入差距和推动区域协调发展中的作用，本文提出以下政策建议：

第一，强化区域协同，实施差异化资源倾斜与政策赋能。为缓解农村电商发展的区域异质性，应加大对中西部地区在基础设施、物流网络与数字技术等方面的资源投入与政策精准性，尤其是完善农产品产地集配和冷链设施等项目建设。坚持鼓励东部电商平台与企业加强与中西部地区的合作，通过设立区域运营中心、共建分仓等方式，推动“电商 + 产业”、“供应链西进”等跨区联动，东西部电商平台与企业协同发展并发挥地区优势互补作用。在财政补贴与税收优惠等方面给予符合条件的农户一定优待，对在中西部地区开展电商业务的农户给予税收减免或创业补贴，对参与“数商兴农”工程的企业提供信贷支持，激活农村市场主体活力，抓住电商带来的发展机遇。

第二，推动业态融合，构建多元化增收与品牌赋能机制。为提升农村电商对收入的包容性增长效应，应通过业态创新与品牌建设延伸价值链，推动农业与休闲旅游、乡村文旅等产业深度融合，创造多元增收渠道。支持地方打造区域公共品牌，因地制宜培育特色农产品品质与品牌理念，推动农产品标准化、规模化生产，提升产品附加值与市场竞争力，形成“电商 + 休闲农业”“电商 + 乡村旅游”等新业态。

第三，注重能力建设，培育本土化人才与数字技能体系。包含人力资本与物质资本在内的资本禀赋差异会深刻影响农村电商对农户收入包容性增长的作用，为缓解资本禀赋差异对农户参与电商的制约，应构建覆盖广泛、层次分明的农村电商人才培养体系。由地方政府牵头，联合企业、高校与电商平台企业定期组织开展诸如电商运营、直播与网店管理等较低成本的电商技能培训。通过创业补贴、担保贷款等政策，吸引大学生、返乡青年、退伍军人等群体投身农村电商，培育“新农人”群体。农户应积极参与电商技能系统化培训，积极发挥自身资本禀赋牢牢把握数字技术推动乡村振兴的发展机遇。