引言

为了切实有效地解决我国“三农”问题,2017年10月,十九大报告首次提出“乡村振兴”概念。城乡间流通渠道不通畅是制约广大农村地区市场经济发展的重要因素。近年来,伴随着移动互联网的逐渐普及以及电商平台的不断下沉,农村电商市场愈发活跃,在便利农民消费的同时也带来了新的创收渠道,同时也为农村产业兴旺带来契机。2020年6月,财政部等多部门联合下发《关于做好2020年电子商务进农村综合示范工作的通知》,文件指出要在加快夯实农村电子商务基础设施建设的基础上,培育壮大农村电商市场主体,畅通农产品入城以及工业品下乡渠道。因此,农村电商创业将会是下一阶段乡村振兴的热点话题。

与传统商品流通方式不同的是,电子商务作为一种线上交易模式,有利于打破时空对信息的限制,缩短产品市场与消费市场之间的界限。因此,越来越多农村居民开始选择电子商务作为创业的新方式。然而,与城市电商创业相比,农村电商创业无论是在规模上还是在效率上都不及,这一新型创业模式目前也没有得到全面推广。在乡村振兴的大背景下,如何激发广大农村地区创业活力,对优化农村产业结构、促进农村地区可持续发展具有重要的经济和社会价值。因此,本文采用实证研究方法探究影响我国农村居民电商创业的因素,并提出相关建议。

研究综述

电子商务在21世纪前20年经历了一段爆发式增长期,给传统商业模式带来了巨大冲击,同时也为现代产业的升级换代提供了良好契机。在此背景下,围绕电子商务展开的学术研究相对较多。由于电子商务创业门槛较低,市场空间较大,电商与创业这一对概念迅速成为学术研究的热点话题。促进创新创业可以提供更多就业机会,被认为是维持经济可持续发展的重要驱动力(万倩雯,2019)。因此,“大众创业、万众创新”在新时期也被上升到国家战略高度。然而,从现实情况来看,目前我国广大中低收入群体尤其是农民群体并未成为创业主体。缺乏创业能力以及资源和环境的支持被认为是抑制其创业趋向的主要原因(陈丹,2019)。

随着电子商务的不断下沉,分散在我国各地的“淘宝村”成为农村电商创业的典型,其带来的示范作用在一定程度上推动了农村地区电商创业行为的增加。刘亚军和储新民(2017)认为,以“淘宝村”为代表的农村电商创业行为是农村传统创业集群和移动互联网技术结合的产物,是现阶段我国农村地区典型的包容性创业模式。徐鹏等(2019)在研究中指出,虽然电商创业更多的是一种自发行为,但其也受到资源禀赋、市场环境及政策支持等因素的影响。彭成圆等(2019)则以农村电商创业集聚现象为研究对象,解释了我国农村电商产业集群的形成机理。同时他也指出,农村电商创业集群虽然能够带来规模经济效应,但也要防止过度竞争和重复竞争现象的发生。

一些研究则以案例分析的形式,对我国农村电商行为进行探讨。例如陈媛等(2019)以江苏沭阳县“淘宝村”为研究对象,认为创业带头人的示范作用、基础设施条件的改善、制度的支持以及政府的有效引导是带动农村电商创业的重要因素。黄艳娴和张银银(2017)以揭阳军埔村电商创业的研究案例,通过构建政策支持条件下的包容性创业模型,阐述了政策支持对当地农民创业条件、创业能力、创业动机以及创业活动的影响。一些研究如邓想和曾绍伦(2019)阐述了围绕农村电商发展而来的农业创业链条及其支持体系,但该类研究仍然以经验分析为主,说服力较低,涉及农村电商创业的共性问题研究较少。

纵观学者已有研究成果可以发现,由于我国农村地区长期以来处于电子商务发展的“洼地”,因此学者们对农村电商尤其是与农村电商创业相关的学术研究相对较少。大部分研究属于定性分析,研究结论可能仅适用于其所研究的案例本身。随着我国乡村振兴战略的不断推进,农村电商已经成为带动农民创业致富的新方式,在不同地区被逐步推广。因此,本文在对两广地区共20个乡村进行调查访谈的基础上,借助Probit模型测度影响我国农村居民电商创业的驱动因素及其边际效应。并结合乡村振兴发展的核心理念,对提高我国农村电商创业效率提出相关政策建议,这也是本文研究价值所在。

研究区域与方法

(一)变量设置

本文认为地方政府的政策及努力、区位禀赋、环境以及农民个人素质可能是影响我国农村居民电商创业选择的重要因素。其中区位禀赋在短期内并不会得以改变,而农民个人素质的差异也具有“存在即合理”的特征。因此本文将重点研究政策及市场环境对农民电商创业的影响。

政策激励变量。由于农村电商发展环境尚不健全,因此在市场经济的驱动下,电商资源较难下沉到乡村,这就需要政府行政的干预。目前而言,地方政府干预农村电商的方式主要有两种。宏观上地方政府会直接出台相关政策鼓励农村电商发展;微观上地方政府会直接推动各类电商小镇、淘宝村的成立。由于设立淘宝村对农村的影响更为直接,因此,本文设置虚拟变量,若被访者所在地为淘宝村则赋值为1,否则赋值为0。

市场环境。对于广大农村地区电商创业行为而言,市场环境包括创业环境与基础设施。以道路、网络、通信、仓储为代表的流通设施是支撑电子商务发展的基础。因此,本文控制了交通可达性变量,用具体被访者所在县市人均农村公路里程数来表示。此外,与传统农村创业行为不同的是,电商创业门槛较低,该行为易被模仿,因此具有明显的“学习效应”或“集群效应”。本文以被访者所在乡村从事电商创业的家庭作为衡量农村电商创业环境的代理变量。

此外,参考雷园园(2020)等的研究成果,本文分别控制了上网时长、受教育年限、被访者外出务工时间、社会资本以及家庭收入状况等变量。其中上网时长以被访者平均每天上网时间(小时)来表示。受教育水平参考陈斌(2019)的做法,设置受教育水平虚拟变量,分别将文盲、小学、初中、高中、大专及以上赋值为0、1、2、3、4。外出务工时间则以被访者外出年限衡量标准,其中对超过183天以上的默认为满1年,以检验劳动力城乡流动对农民创业的影响。对于广大农村地区而言,社会资本主要包括以血缘关系为基础的纽带型社会资本和以人情关系为基础的桥梁型社会资本。本文参考杨晶等(2019)的做法,以人情礼支出作为衡量社会资本的代理变量,用受访者家庭近三年平均人情礼支出的均值来表示。收入变量则以受访者家庭人均可支配收入来表示(因篇幅限制,本文所涉及的变量描述性统计并未给出,如有需要可向作者索取)。

(二)模型设置

由于本文研究的被解释变量是选择性问题:创业或不创业,这类模型被称为“离散选择模型”。本文参考陈强(2018)的研究成果,采用Probit模型来进行实证分析。一般而言,Probit模型可以用来解决受限的被解释变量问题,常适用于被解释变量取值范围只有两个值的情况,其基本模型为:

Y*=Xβ+ε(1)

式(1)中,Y*为潜变量,是不可观测的。个体的选择规则为:

公式2

因此:

P(Y=1|X)=P(Y*>0|X)=P(Xβ+ε>0|X)=P(ε>-Xβ|X)(3)

假设ε～N(0,σ2)或者服从逻辑分布,则:

P(Y=1|X)=P(ε>-Xβ|X)=P(ε<Xβ)=Fε(Xβ)(4)

式(4)中,Fε(·)为ε的累积分布函数。如果ε服从正态分布,则Probit模型成立。在这个非线性模型中,估计量并非边际效应,并且边际效应随着解释变量而变化,因此需要在回归结果中进一步计算解释变量的边际效应。

(三)数据来源

考虑到现阶段我国农村电商创业活动在淘宝村较为普遍,因此本文依据2019年阿里研究院公布的淘宝村数据,对广西壮族自治区玉林市的新城村、荣塘村、柳州市的基隆村、广东省东莞市的水平村、水口村、石厦村,佛山市的紫洞村、杏头村8个淘宝村进行调研。同时为了反映淘宝村与非淘宝村的差异,对广西壮族自治区玉林市和桂林市的6个乡村以及广东省佛山市和东莞市的6个乡村共计12个普通乡村进行社会调查。共随机发放问卷600份,搜集整理得到563份合格样本数据,问卷合格率达到了93.8%,样本数量满足了实证要求。

实证结果分析

(一)变量相关性分析

表1报告了本文所涉及变量的皮尔逊相关性系数。可以发现,在OLS模型设定下,政策激励和创业环境与农民电商创业倾向存在显著正向相关性,而交通可达性则与农民电商创业呈现显著负向相关性。这说明农村电商创业环境对农民电商创业倾向具有重要影响。从农民个人特征变量来看,上网时长、受教育年限、外出务工、社会资本与收入状况与电商创业倾向呈现显著正向相关性,这说明农民自身社会经历以及家庭禀赋同样是影响其电商创业的重要驱动力量。

(二)Probit模型回归结果分析

表2报告了本文的Probit模型回归结果。仅考虑电商创业环境与政策激励变量,可以发现,政策激励和创业环境变量与农民电商创业倾向均呈现正向相关关系,且通过了1%水平上的显著性检验。这说明“淘宝村”的设立有利于提升农民电商创业的倾向,这一政策激励为农民电商创业营造了良好的社会环境。交通可达性与农民电商创业倾向的正向相关性也通过了1%水平上的显著性检验,这说明交通条件的改善有利于刺激农民电商创业行为。在加入被访者个人特征变量后,上述变量的估计结果及其显著性并未发生显著变化。然而,从边际效应回归结果来看,政策激励和创业环境变量的估计系数均出现了较大幅度下降,且显著性水平由在1%水平上显著下降为在5%水平上显著。这说明若不考虑Probit模型中变量间相关性问题,则可能会高估政策变量及市场环境对农民电商创业的边际影响。

从受访者个人特征变量来看。虽然上网时长、外出务工年限、社会资本以及居民收入状况与其电商创业倾向呈现显著正向相关性,但在边际效应回归结果中,仅有上网时长和外出务工时间变量与农村居民电商创业倾向呈现显著正向边际效应。这说明变量间相关性问题影响了实证回归结果的质量。采用边际效应回归剔除掉这些相关性后,上网时长以及农民外出务工时间的增加会提高农民电商创业的概率。因此,与传统的probit模型相比,边际效应回归结果会因为剔除变量之间的自相关问题,更加精确地反映解释变量对被解释变量的贡献程度。

(三)差异性分析

如前所述,交通可达性作为农村电商创业环境的重要一环,能够显著影响农民电商创业倾向。因此本文基于交通可达性中位数,将样本分为交通便利地区与交通落后地区,以研究在不同交通通达性条件下,影响农民电商创业的因素是否存在差异。表3的回归结果显示,在交通便利地区,政策激励变量的边际贡献为0.12,且通过了5%水平上的显著性检验,而偏远地区政策激励的边际贡献仅为0.05,且仅通过了10%水平上的显著性检验。这说明交通可达性会影响地方政府电商政策对农民电商创业的刺激效果。在不同交通可达性条件下,市场环境对农民电商创业的边际影响并未呈现显著性差异,这说明农村电商创业的“模仿效应”或“学习效应”受交通可达性的影响较小。此外,在不同交通可达性条件下,受访者个人特征对其电商创业的影响也存在显著差异。例如,受访者外出务工对其电商创业的正向边际效果仅在交通便利地区显著。

进一步的,考虑到本文在样本选择过程中纳入了较多“淘宝村”村民,与其它样本相比,该部分村民所受到的政策激励效果更直接明显,且周围电商创业的氛围更高、基础更好。因此本文基于样本来源,将样本分为淘宝村样本与非淘宝村样本。从回归结果来看,交通可达性对非淘宝村村民电商创业的正向影响更大,但对淘宝村村民的正向影响并未通过显著性检验。对此,一个可能的解释是,淘宝村选址大多会考虑交通可达性问题,因此对于大部分淘宝村而言,其受到交通可达性的制约相对较小。从市场环境变量来看,淘宝村样本的边际效应为0.47,远高于非淘宝村的0.10,这说明淘宝村的农村电商创业行为有利于形成集群效应。

表2Probit模型回归结果

表3差异性回归结果

因此,注重淘宝村的发展,发挥淘宝村的农村电商创业示范作用,有利于加快形成农村电商创业氛围。从被访者个人特征来看,淘宝村样本电商创业行为与上网时长、受教育年限、外出务工经历、社会资本均呈现显著正向相关性,但非淘宝村样本电商创业行为仅与上网时长和外出务工经历显著正相关。这一差异说明了淘宝村的政策激励有利于刺激村民结合自身优势提高电商创业的倾向(因篇幅限制,仅列出边际效应回归结果,Probit回归结果略去,如有需要,可向作者索取)。

结论与建议

(一)结论

在乡村振兴发展的大背景下,农村电商创业行为有利于进一步丰富农村产业形态,活跃当地商品经济。但是,现阶段我国农村电商创业行为相对不足,制约了乡村振兴的步伐。本文借助Probit模型实证检验了影响我国农村居民电商创业的驱动因素。研究结果表明:本地电商创业环境、基础设施条件以及交通可达性与农民电商创业行为显著正相关。若不考虑变量之间的相关性问题,可能会过分高估政策与创业环境的边际影响。边际效应回归结果显示,上网时长以及外出务工时间与农民电商创业呈现显著正向相关性。差异性回归结果中,地方政府电商创业政策激励的效果会随着交通可达性的增加而提高,创业环境在淘宝村的边际贡献更大,因此需要重视农村交通基础设施建设以及电商创业的榜样带头作用。

(二)建议

本次研究所带来的政策启示如下:

首先,要加快农村各类基础设施建设。一方面,要加快信息技术在农村地区的普及,增加农村网民人数,为农村电子商务的发展储备人才基础。丰富农村居民应用互联网的使用场景,为农村互联网创新创业行为提供深层次的培训指导。另一方面,要加快道路基础设施建设,提高农村交通可达性。促进城乡交通体系互联互通、加大对农村邮政、电话、道路、仓储等短期可以见效的有形基础设施投入力度,降低城乡基础设施差距,为农民电商创业提供重要的设施服务。

其次,要创造良好的电商创业环境。实证结果已经表明,农村电商创业行为受本地创业环境的影响较大。因此,各级政府应在当地弘扬创新创业文化,例如定期举办创新创业讲座,向农村宣传成功电商创业的榜样及其创业模式。也可以通过定期举办培训班的形式,向农民提供免费的创业知识学习机会,使农民能够及时了解市场需求变化。同时,也要重视创业榜样带头作用,将大学生、返乡创业人群引导为电商创业的榜样。发挥好带动创业人的示范效应,推动形成良好的农村电商创业氛围。

最后,加快完善农民电商创业产业链的政策支持体系。农村电商创业离不开政策的引导和资金的支持。在政务服务上,各级政府要在结合本地实际的基础上有序设立淘宝村及电商小镇,为农民电商创业提供更便利的政务服务。在金融税收上,给予农村电商创业行为更实质性的税收优惠及财政补贴方案,通过发展农村普惠金融,提高创业农民的金融服务可得性,降低其创业过程中的融资成本。

参考文献：

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[4]万倩雯,卫田,刘杰.弥合社会资本鸿沟:构建企业社会创业家与金字塔底层个体间的合作关系—基于LZ农村电商项目的单案例研究[J].管理世界,2019,35(5)

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[7]黄艳娴,张银银.农村电商促进农村创业就业绩效模型构建[J].商业经济研究,2017(19)

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余高.乡村振兴背景下我国农村居民电商创业驱动因素分析[J].商业经济研究,2021(01):147-150.

基金:广西民族大学继续教育专项课题(2019MDSKZX10)