电商赋能乡村振兴的影响研究——基于全国293个地级市农村数据的实证分析

Research on the Impact of E-Commerce Empowerment on Rural Revitalization—Empirical Analysis Based on Rural Data from 293 Prefecture-Level Cities across the Country

摘要: 乡村振兴是实现农业农村现代化的国家战略，农村电商作为数字经济与乡村发展深度融合的关键载体，其能否有效推动乡村振兴已成为重要的研究议题。本文基于2010~2023年全国293个地级市的面板数据，通过构建多元回归模型，实证检验农村电商发展水平对乡村振兴进程的影响，并考察政商关系与财政支农水平在其中的调节作用。研究结果表明，农村电商发展水平对乡村振兴具有显著的正向促进作用。异质性分析显示，东部地区和西部地区的农村电商均能推动乡村振兴，但在作用机制和制约因素方面存在区域差异。本文从地市级层面为农村电商赋能乡村振兴提供了更为精细的经验证据，并为实施差异化、精准化的数字乡村政策提供了参考。

Abstract: Rural revitalization is a national strategy for achieving agricultural and rural modernization. As a key means for the in-depth integration of the digital economy and rural development, the effectiveness of rural e-commerce in driving rural revitalization has become a crucial research topic. Based on panel data from 293 prefecture-level cities across China (2010~2023), this study uses a multiple regression model to empirically examine the impact of rural e-commerce development levels on rural revitalization progress. Meanwhile, it investigates the moderating roles of government-business relations and fiscal support for agriculture. The results show that rural e-commerce development significantly promotes rural revitalization. Heterogeneity analysis reveals that rural e-commerce initiatives in both the eastern and western regions contribute to rural revitalization, although there are regional differences in their mechanisms and constraints. This research provides refined empirical evidence at the prefecture-level city level for enhancing rural e-commerce in rural revitalization and offers references for implementing differentiated and targeted digital rural policies.

1. 引言

乡村振兴是推动农业农村现代化、实现共同富裕的重要抓手，也是在当前经济环境下释放内需潜力、稳定发展预期的关键领域。2025年中央一号文件《关于进一步深化农村改革扎实推进乡村全面振兴的意见》再次强调，要始终坚持农业农村优先发展，以“千万工程”经验为引领，在坚守粮食安全和防止规模性返贫两条底线的同时，通过科技赋能与改革深化协同推进乡村全面振兴。这一政策导向不仅延续了近年来对“三农”问题的高度重视，也进一步凸显了以数字技术和制度创新激活乡村内生动力的现实迫切性。

近年来，随着网络基础设施持续完善和数字技术加速下沉，农村电商在我国农村地区迅速发展，并逐渐从单一的销售渠道拓展为连接生产、流通和消费的重要平台[1]。在实践层面，农村电商不仅改变了农产品的销售方式，也在一定程度上影响了乡村劳动力配置、产业结构调整以及城乡要素互动方式[2]。围绕这一现象，既有研究从增收效应[3]就业效应[4]和产业融合[5]等角度展开了较为丰富的讨论，普遍认为农村电商在推动乡村经济发展方面发挥了积极作用。

基于上述现实背景，本文系统考察农村电商发展对乡村振兴的影响及其作用条件，利用全国293个地级市的面板数据，在构建乡村振兴综合评价指标体系的基础上，实证分析农村电商对乡村振兴的影响，并进一步引入政商关系和财政支农水平在其中所发挥的调节作用。进一步地，本研究通过异质性分析，识别不同区域农村电商作用机制和约束条件的差异，以期更贴近我国区域发展不平衡的现实情境。本文的贡献主要体现在两个方面。其一，在数据层面，采用地级市面板数据刻画农村电商与乡村振兴之间的关系，有助于从更精细的地理单元揭示政策效果差异。其二，在分析框架上，将农村电商置于“技术–制度–政策”协同作用的视角下，拓展了对电商赋能乡村振兴机制的理解。

2. 理论分析与研究假设

乡村振兴是一项涵盖产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效和生活富裕等多重目标的系统性工程，其核心在于通过制度创新与要素重组，激活乡村内生发展动力，推动城乡要素双向流动与融合发展。在数字经济背景下，农村电商作为数字技术与农业农村经济深度融合的重要载体，逐渐成为赋能乡村振兴的关键路径之一。

基于经济学、管理学及相关交叉学科理论，本文从农村电商的直接效应以及制度与政策环境的调节效应两个层面，系统分析农村电商影响乡村振兴的内在机理，并在此基础上提出研究假设。

2.1. 农村电商对乡村振兴的影响机理

新增长理论认为，技术进步、知识扩散与人力资本积累是推动经济长期增长的核心内生动力[6]。农村电商本质上是数字技术在农业农村领域的具体应用形式，其通过互联网平台将信息技术嵌入传统农业生产与流通环节，促进市场信息在农村地区的快速扩散，从而推动农业生产方式向数字化转型[7]。提高农业全要素生产率[8]，为乡村经济持续发展提供内生增长动力[9]。

交易成本理论认为，传统农产品流通体系普遍存在信息不对称、流通环节冗长以及中间交易成本偏高等问题，制约了农民增收和农村产业发展[10]。农村电商依托平台化交易和数字化撮合机制，有效缩短农产品流通链条，使农户能够直接对接更大范围的消费市场，从而提升农产品附加值与资源配置效率[11]。

基于上述分析，本文认为农村电商能够通过促进农产品销售和农民增收直接作用于乡村振兴，对乡村振兴产生系统性促进作用。据此，提出研究假设一：

H1：农村电商发展水平能够显著促进乡村振兴发展。

2.2. 政商关系的调节作用

制度经济学理论认为，制度质量是影响经济绩效和市场运行效率的关键因素[12]。政商关系作为制度环境的重要体现，反映了政府与市场主体之间互动的顺畅程度和规则透明度[13]。良好的政商关系通常意味着政策沟通机制更加有效、公共服务供给更加精准以及市场监管更加规范，有助于降低企业面临的制度性不确定性和交易成本[14]。

在农村电商发展过程中，政府不仅承担基础设施建设和公共服务供给职能，还在政策引导、资源配置和制度保障方面发挥着重要作用。良性的政商关系有助于形成多方参与、协同推进的治理格局，使公共资源配置更加高效，政策执行偏差得以降低[15]。在此背景下，农村电商的赋能效应更容易充分释放，其对乡村振兴的促进作用也将随之增强。基于上述分析，本文提出研究假设二：

H2：政商关系能够正向调节农村电商发展水平与乡村振兴发展的关系。

2.3. 财政支农的调节作用

农村电商的发展高度依赖信息网络、物流体系、仓储设施以及公共服务平台等基础条件，而这些要素具有明显的公共品属性，单纯依靠市场机制难以实现有效供给[12]。财政支农投入通过改善农村基础设施和公共服务条件，为农村电商发展提供必要的物质基础[13]。

涉农主体尤其是中小型电商企业和农户普遍面临融资渠道有限、融资成本较高等问题[14]。财政支农通过补贴、贴息、产业基金和税收优惠等方式，可以有效缓解电商主体的融资约束，降低其进入和扩张成本，提升其抗风险能力和持续经营能力[15]。基于此，本文提出研究假设三：

H3：财政支农水平能够正向调节农村电商发展水平与乡村振兴进程的关系。

3. 研究设计

3.1. 样本选择与数据来源

本文选取2010~2023年全国293个地级市行政区的面板数据作为研究样本。针对数据中存在的个别缺失值，运用插值法予以补全，以此确保样本数据的完整性与连续性。数据主要源自全国及各省(市、区)统计年鉴、EPS数据库、各地区财政收支统计公报、电子商务发展报告以及相关行业统计资料。所有数据均经过标准化处理，旨在消除量纲差异所产生的影响。

3.2. 变量定义

3.2.1. 被解释变量

本文的被解释变量为乡村振兴水平。乡村振兴是一项涵盖产业、设施、创新等多个维度的系统工程。参照现有研究对乡村振兴评价的核心维度，从产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效生活富裕五个子系统选取测量指标，构建乡村振兴发展综合指数，并采用熵值法计算综合得分，以此衡量各地区乡村振兴的实际发展水平。指标体系具体如表1所示：

Table 1. Evaluation indicator system for rural industrial revitalization

表1. 乡村产业振兴评价指标体系

目标层	系统层	指标层	属性
产业兴旺	农业生产能力基础	人均农业机械总动力(T瓦)	+
		粮食综合生产能力(万吨)	+
	农业生产效率	农业劳动生产率(元/人)	+
	产业融合水平	规模以上农产品加工企业主营业务收入(亿元)	+
生态宜居	农村人居环境治理	对生活污水进行处理的行政村占比(%)	+
		对生活垃圾进行处理的行政村占比(%)	+
	农村生态保护	农村绿化率(%)	+
	农村受教育程度	农村义务教育学校专任教师本科以上学历比例(%)	+
		农村居民平均受教育年限(年)	+
	传统文化传播	开通互联网宽带业务的行政村比重(%)	+
	乡村公共文化建设	乡村文化站数量(个)	+
治理有效	治理能力	村主任、书记“一肩挑”比例(%)	+
	治理举措	已开展村庄整治的行政村占比(%)	+
生活富裕	农民收入水平	农民人均收入增长率(%)	+
		城乡居民收入比(%)	+
	农民消费结构	农村居民恩格尔系数(%)	+
	农民生活条件	每百户汽车拥有量(辆)	+
		农村居民人均住房面积(平方米)	+
	基础设施建设水平	安全饮用水普及率(%)	+
		村庄道路硬化率(%)	+
	基木公共服务保障水平	农村每千人拥有卫生技术人员数(人)	+

3.2.2. 解释变量

本文的核心解释变量为网上交易水平。网商交易水平具体体现为农村电商服务体系的下沉程度与普及程度。参考贺星星和张烽辉(2023)的选取方法[16]，采用电子商务交易额作为核心衡量指标，该指标能够直接反映各地区电商服务向农村延伸的覆盖范围与落地深度。

3.2.3. 调节变量

1. 政商关系：参考江永清和李丁汉(2025) [15]的做法，采用业务招待费与差旅费之和/营业收入来衡量。此指标能够反映企业与政府部门的互动频率以及合作密切程度，体现政商关系的宽松程度与协同效率。

2. 财政支农水平：参考胡树林等(2025) [17]的做法，用农林水事务支出占地方财政一般预算支出比重作为衡量标准。该指标直接反映地方政府对农业农村发展的财政支持力度，是影响农村基础设施建设的重要政策变量。

3.2.4. 控制变量

为降低因遗漏变量而引发的内生性偏误，提升研究结果的可靠性，引入以下控制变量：

1. 经济发展水平：运用人均地区GDP进行衡量，以反映各地区整体经济发展基础对乡村振兴的支撑作用。

2. 对外开放程度：用地区货物进出口总额与地区生产总值之比来表示，以体现区域开放水平对农村产业发展的外溢效应。

3. 城镇化水平：采用地区城镇人口占总人口的比重进行衡量，以反映城乡融合发展对乡村振兴的影响。

4. 环境规制：以地区工业污染治理完成投资额与工业增加值之比表示，以体现生态环境保护对乡村可持续发展的约束与促进。

5. 人力资本水平：用农村受教育人数与总人口之比进行衡量，以反映农村劳动力素质对乡村振兴的人才支撑能力。

所有变量定义说明见表2。

Table 2. Explanation of variable definitions

表2. 变量定义说明

项目	变量名称	符号	变量定义
被解释变量	乡村振兴水平	RVD	产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕五个维度选取21个指标，构建乡村振兴发展综合指数
解释变量	网商交易水平	NET	电子商务交易额
调节变量	政商关系	GOV	业务招待费与差旅费之和/营业收入
	财政支农水平	FIS	农林水事务支出占地方财政一般预算支出比重
控制变量	经济发展水平	GDP	人均地区GDP
	对外开放程度	OPEN	地区货物进出口总额/地区生产总值
	城镇化水平	URB	地区城镇人口/总人口
	环境规则	ENV	地区工业污染治理完成投资额/工业增加值
	人力资本水平	EDU	农村受教育人数/总人口

3.3. 模型构建

为检验网商交易水平对乡村振兴水平的直接影响，构建如下模型：

${\text{RVD}}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_1{\text{NET}}_{it}+{\displaystyle \sum {\beta }_{i}controls+{\epsilon }_{it}}$ (1)

式(1)中i是地级市t为年份，RVD_it为测度的乡村振兴水平综合得分，NET_it网上交易水平，α₁为网上交易水平待估参数，α₀为常数项，ε_it为随机扰动项。

1. 政商关系调节模型：

${\text{RVD}}_{it}={\gamma }_0+{\gamma }_1{\text{NET}}_{it}+{\gamma }_2{\text{GOV}}_{it}+{\gamma }_3{\text{NET}}_{it}\times {\text{GOV}}_{it}+{\displaystyle \sum {\beta }_{i}controls+{\epsilon }_{it}}$ (2)

式(2)中，RVD_it为测度的乡村振兴水平综合得分，NET_it表示地区i在t年的网商交易水平，GOV_it表示地区i在t年的政商关系水平，NET_it × GOV_it为核心交互项，用以检验政商关系是否在网商交易水平影响乡村振兴过程中发挥调节作用。

2. 财政支农调节模型：

${\text{RVD}}_{it}={\delta }_0+{\delta }_1{\text{NET}}_{it}+{\delta }_2{\text{FIS}}_{it}+{\delta }_3{\text{NET}}_{it}\times {\text{FIS}}_{it}+{\displaystyle \sum {\beta }_{i}controls+{\epsilon }_{it}}$ (3)

式(3)中，RVD_it为测度的乡村振兴水平综合得分，NET_it表示地区i在t年的网商交易水平，FIS_it表示地区i在t年的政商关系水平，NET_it × FIS_it为核心交互项，用以检验政商关系是否在网商交易水平影响乡村振兴过程中发挥调节作用。

4. 实证分析

4.1. 描述性统计

在开展回归分析之前，本文针对主要变量展开了描述性统计，具体结果如表3所示。

Table 3. Descriptive statistics of main variables

表3. 主要变量的描述性统计

变量	样本容量	均值	标准差	最小值	最大值
RVD	4116	0.34	0.118	0.0602	0.823
NET	4116	7.039	2.838	18,055	6.393
GOV	4116	32.93	15.87	0	100
FIS	4116	0.168	0.134	−0.281	2.469
GDP	4116	10.78	0.897	8.555	20.71
OPEN	4116	0.00243	0.00276	0	0.0323
URB	4116	0.398	0.216	0.0146	1
ENV	4116	0.459	8.289	1.58	202.6
EDU	4116	0.977	0.17	0.555	2.094

表3呈现了主要变量的描述性统计结果。样本采用2010~2023年的面板数据，共计4116个观测值。乡村振兴的均值为0.340，标准差为0.118，数据分布较为集中。网商交易水平的均值约为703.9，然而标准差高达2838，极差十分显著，这表明数据波动幅度较大。在控制变量方面，政商关系的取值范围涵盖0至100，财政支农水平的分布相对集中。

4.2. 相关性分析

相关性分析所得结果如表4所示。网商交易水平的t值为17.86，在1%的水平上显著为正，为核心研究假设提供了初步支撑。

在控制变量方面，经济发展水平与城镇化率的系数分别为0.016和0.086，均在1%的水平上显著为正，说明二者对乡村振兴具有显著的促进作用。

Table 4. Correlation analysis

表4. 相关性分析

	RVD	NET	GOV	FIS	GDP	OPEN	URB	ENV	EDU
Y	1
RVD	0.299^***	1
NET	0.097^***	0.339^***	1
GOV	−0.001	0.324^***	0.444^***	1
FIS	−0.408^***	−0.205^***	−0.146^***	−0.257^***	1
GDP	0.295^***	0.206^***	0.275^***	0.469^***	−0.009	1
OPEN	−0.138^***	−0.014	0.119^***	0.268^***	−0.137^***	0.169^***	1
URB	0.132^***	0.278^***	0.283^***	0.366^***	−0.240^***	0.467^***	0.121^***	1
ENV	0.024	0	0.001	0.001	0.538^***	0.565^***	−0.012	0.051^***	1
EDU	0.230^***	−0.066^***	−0.009	−0.096^***	−0.023	0.031^**	−0.159^***	−0.048^***	0.019	1

4.3. 基准回归

表5展示了农村电商对乡村产业振兴的基准回归结果。列(1)为未加入控制变量的初步回归；列(2)在列(1)的基础上，进一步增加了相关控制变量。

回归结果表明，网商交易水平的t值分别为23.09和17.86，均在1%的水平上显著为正，说明网商交易水平与乡村振兴有显著的正向关系。列2在加入经济开发水平、对外开放程度、城镇化水平等控制变量后，网商交易水平的系数为17.86，也在1%的水平上显著为正，由此验证假设H1成立。

网商交易水平与政商关系的交互项系数为2.12，在5%的水平上显著为正，表明政商关系能够增强农村电商对乡村振兴的促进作用。网商交易水平与财政支农水平的交互项系数为3.04，在10%的水平上显著为正，表明财政支农能够增强农村电商对乡村振兴的促进作用。

Table 5. Baseline regression results

表5. 基准回归结果

VARIABLES	(1)	(2)	(3)	(4)
	RVD	RVD	RVD	RVD
NET	0.000^***	0.000^***	0.000	0.000^***
	(23.09)	(17.86)	(0.26)	(3.24)
GOV			0.001^***
			(9.70)
FIS				−0.183^***
				(−10.11)
NET × GOV			0.000^**
			(2.12)
NET × FIS				0.000^***
				(3.04)
GDP		0.016^***	0.003	0.003
		(5.60)	(1.14)	(0.89)
OPEN		−4.187^***	−5.108^***	−4.557^***
		(−6.62)	(−8.19)	(−7.29)
URB		0.086^***	0.074^***	0.074^***
		(9.25)	(8.14)	(8.04)
ENV		−0.001^***	−0.000	0.001^**
		(−4.10)	(−1.13)	(2.27)
EDU		−0.051^***	−0.038^***	−0.056^***
		(−5.07)	(−3.87)	(−5.63)
Constant	0.330^***	0.189^***	0.273^***	0.367^***
	(185.32)	(6.51)	(9.18)	(11.15)
Observations	4,116	4,116	4,116	4,116
R-squared	0.115	0.167	0.178	0.156
F	533.3	137.2	110.9	94.23

t-statistics in parentheses ***p < 0.01，**p < 0.05，*p < 0.1，下表同。

4.4. 稳健性检验

为确保基准回归结果的可靠性，本文通过变更核心解释变量的测度方式开展稳健性检验。具体而言，采用电商销售额指标替代原解释变量网商交易水平，结果如表6所示。

由表6列(1)可知，在控制经济发展水平(GDP)、对外开放程度(OPEN)、城镇化率(URB)、环境规制(ENV)以及人力资本水平(EDU)等一系列变量之后，电商销售额GMV回归系数为2.18，在5%的水平上显著为正，这表明电商发展对乡村振兴依旧具有正向影响，与前文结论相符。

Table 6. Robustness

表6. 稳健性

VARIABLES	(1)
	RVD
GMV	0.000^**
	(2.18)
GDP	0.026^***
	(9.29)
OPEN	−3.756^***
	(−5.76)
URB	0.110^***
	(11.58)
ENV	−0.002^***
	(−6.56)
EDU	−0.051^***
	(−4.87)
Constant	0.073^**
	(2.48)
Observations	4,116
R-squared	0.106
F	81.00

5. 异质性分析

为考察农村电商发展对乡村振兴影响在不同区域之间的差异性，本文将样本划分为东部、中部和西部地区，分别进行回归，结果如表7所示。

农村电商发展水平(NET)在东部和西部地区的回归系数均在1%显著性水平上为正，表明农村电商在不同区域整体上均能够对乡村振兴产生显著促进作用。具体而言，东部地区农村电商对乡村振兴的促进作用最为稳定。这表明在经济基础较好、市场体系较为完善的地区，农村电商能够更有效地发挥其降低交易成本、促进要素流动和推动产业融合的功能。相比之下，西部地区农村电商虽同样表现出显著的正向影响，但其作用效果相对依赖于外部条件的改善。中部地区大量青壮年劳动力流向东部沿海，城市留守人口中老年人居多，数字素养普遍偏低，导致本地电商人才匮乏，回归系数不显著。

Table 7. Heterogeneity analysis

表7. 异质性分析

VARIABLES	East	Mid	West
	RVD	RVD	RVD
NET	0.000^***	0.000^***	0.000^***
	10.95	−8.23	13.03
GDP	0.023^***	0.026^***	0.005
	4.43	−5.1	1.08
OPEN	−8.446^***	−0.829	−2.899^**
	(−8.32)	(−0.84)	−2.19
URB	0.012	0.123^***	0.111^***
	0.76	−7.38	7.13
ENV	−0.001^***	−0.836^***	0
	(−3.21)	(−5.89)	−1.12
EDU	−0.043^**	−0.029^*	−0.079^***
	(−2.38)	(−1.85)	−4.26
Constant	0.138^**	0.043	0.322^***
	2.52	−0.82	6.39
Observations	1442	1414	1260
R-squared	0.174	0.173	0.222
F	50.36	49.01	59.69

6. 结论

6.1. 研究结论

本文在对农村电商赋能乡村振兴进行理论分析的基础上，选取我国293个地级市2010~2023年的面板数据，实证检验农村电商对乡村振兴的影响效应及其作用边界。研究结论如下：

农村电商对乡村振兴具有显著的正向效应。这表明：第一，农村电商作为数字经济的重要组成部分，通过优化资源配置、降低交易成本，已成为推动乡村全面振兴的重要引擎。第二，政商关系和财政支农水平在农村电商赋能乡村振兴的过程中发挥了显著的正向调节作用。良好的政商关系能够降低制度性交易成本，增强市场主体信心；而充足的财政支农投入则为农村电商发展提供了必要的公共品供给和资金支持，二者均能有效放大农村电商对乡村振兴的驱动效应。第三，与中部地区相比，农村电商对乡村振兴的促进作用在东部和西部地区更显著。

6.2. 政策启示

第一，持续夯实农村电商发展基础，释放数字红利。推动数字技术在农业生产、流通、消费全产业链的深度应用，降低农产品上行成本，通过电商发展直接带动农民增收和产业兴旺。

第二，实施“电商人才回流与培育”计划设立电商创业补贴、人才引进津贴，吸引青年返乡创业。与高校、职业院校合作开展电商实训，建立“农村电商培训基地”，提升留守劳动力的数字技能。

第三，地方政府应积极转变职能，提升服务效率，建立透明、规范的政企沟通机制。通过简化行政审批流程、规范市场监管行为，为农村电商企业营造稳定、可预期的制度环境，激发市场主体的创新活力和投资意愿，从而增强电商赋能乡村振兴的内生动力。

第四，强化财政支农的精准性和引导性。财政政策应向农村电商薄弱环节和关键领域倾斜，加大对电商人才培训、公共服务平台建设及冷链物流体系的财政支持力度。同时，发挥财政资金的杠杆撬动作用，引导社会资本更多投向农村电商领域，形成多元投入格局，为乡村振兴提供可持续的资金保障。

NOTES

^*通讯作者。