农户数字技术采纳对农产品流通效率的影响研究——农户共同富裕发展潜力的中介效应检验.pdf
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1、理论研究当代农村财经2023年第8期农户数字技术采纳对农产品流通效率的影响研究*农户共同富裕发展潜力的中介效应检验农户共同富裕发展潜力的中介效应检验 邹剑涛1杨海丽1,2邱韵桦1摘要:农户是否采用数字技术及其采纳程度,成为推进农业农村高质量发展的重要驱动力;而农产品流通作为农村经济发展重要部分,提升农产品流通效率是促进农村经济高质量发展的基础。本文基于2019年中国社会状况综合调查(CSS2019)数据库,运用超效率DEA-SBM模型估算2019年中国农产品流通效率,并使用空间滞后模型和中介效应模型实证分析农户数字技术采纳对农产品流通效率的影响及其作用机制。据实证结果,从农村数字硬件设施、软件
2、基础、数字素养提升、人才培养等方面提出相应的政策建议。关键词:数字技术采纳 农产品流通 农村电商 空间滞后模型 共同富裕一、引言我国农业正处于从传统农业向现代农业转变的关键时期,在打赢脱贫攻坚战后,“三农”工作重心已经转向为“全面推进乡村振兴、加快农业农村现代化”,而数字经济在其中能为社会发展,尤其是农村经济的发展提供强大动力。事实证明,在众多农村经济产业中,农村电商已成为农业增效、农民增收和农村繁荣的新亮点。据 2022 中国农产品电商发展报告 显示,2021年,我国农村网络零售额达 20500 亿元,同比增长14.23%;农产品物流额首次达到5万亿元。截至2021年9月,我国淘宝村达到70
3、23个,同比增长近 30%,大幅增速表明数字经济与乡村深度融合仍然具有较大潜力空间。2021 年上半年,农 村 地 区 快 递 收 投 量 超 200 亿件,每天有超 1 亿件包裹在农村进出,数字经济显著加速了农产品流通现代化进程,并已成为农业农村高质量发展的主要驱动力。而电子商务在农村地区的发展不仅有利于农产品流通,同时还能够与农产品集聚形成正向联动效应。农村电商、直播带货等数字化流通渠道一方面促进了农产品上行和工业品下乡,已然成为活跃城乡市场的重要渠道;另一方面作为发展农村数字经济的主要突破口,甚至为打赢脱贫攻坚战、有效应对新冠疫情作出了独特的历史性贡献,如盒马鲜生的快速增长,在疫情时期充
4、分发挥了农产品流通数字化的保供作用。因此,探究农户数字技术采纳对农产品流通效率的影响作用对推动农村电商发展、促进数字乡村建设和实现共同富裕具有重要的现实意义。二、研究设计(一)数据来源本文的解释变量取自中国社会状况综合调查(CSS)2019 年的数据。其中,鉴于各类数据的可得性、可靠性、研究的可操作性以及各地区数据的对应性,在全国农户样本中,除去西藏、新疆和海南三个地区数据,共计28个省,得出有效农户样本 6964份。被解释变量农产品流通效率指标体系中合成所需的具体数据来源于 中国贸易外经统计年鉴;中 介 变 量 的 数 据 来 源 于2019 年中国社会状况综合调查、*基金项目:重庆市教育委
5、员会社会科学项目“长江经济带商贸流通业转型升级与绿色发展的耦合机制研究”(20SKGH108);重庆市市场监督管理局科研计划项目(CQSJKJ2022029);重庆市技术预见与制度创新专项项目(CSTB2022TFII-OFX0020)。重庆工商大学研究生创新型科研项目“农民数字素养、农村流通创新与农户创业的交互影响机制与实现路径研究”(yjscxx2022-112-90);国家社科基金“数字技术推动下的零售企业高质量发展研究”(20BJY183)。重庆工商大学研究生科研创新项目长江经济带绿色金融驱动商贸流通业高质量发展的机制与效应研究(yjscxx2023-211-5)。18理论研究当代农村
6、财经2023年第8期2020 全国县域数字农业农村电子商务发展报告 和国家统计局;控制变量中的数据来源于国家统计局、各省统计局官网和2020中国第三产业统计年鉴。(二)变量选取与说明1.被解释变量根据已有文献,考虑到数据的可得性和模型选择的实用性,选用农产品流通效率作为被解释变量。本文所选取的投入产出指标主要是依据前人研究,筛选出合适批发环节和零售环节的投入产出指标来衡量,并使用 MAT-LAB 软件和 DEA-SBM 模型对我国28个省份的数据进行分析,得出2019年各省份的具体农产品流通效率值,指标体系备索。2.核心解释变量本文的核心解释变量为农户数字技术采纳水平。数字经济以数字技术作为根
7、本驱动力,是数字技术与其他产业相互融合所衍生的新兴经济,而数字技术采纳即个体将由数字技术所支撑产品或服务运用至生产生活的行为。本 文 借 鉴 罗 明 忠、刘 子 玉(2022)的研究,选取 2019 年中国社会状况综合调查中的互联网使用情况表征农户数字技术采纳,依据受访者对于问卷中“现在互联网比较普及,大家可以用手机和电脑上网,您平时上网吗?”的回答来度量。回答“上网”赋值为 1,视为采纳数字技术,回答“不上网”赋值为 0,视为未采纳数字技术。3.中介变量本文中介变量为共同富裕发展潜力。共同富裕是多样化、多层次、多维度的,既包括经济增长的稳定性、发展的均衡性,又包括环境的可持续性和社会的公平性
8、。因此,本文选取了教育、就业、公平、娱乐、社交、生活、环境、包容、数字和消费十个维度,采用熵值法计算得出农户实现共同富裕的发展潜力作为中介变量,具体指标体系备索。4.控制变量基于学者研究,本文选取生产水平(Pl)主要用来反映农村的生产规模,采用2019年农林牧渔业总产值作为代理指标;2019 年各省常住人口数(Np),用来反映各省的市场规模;农业机械总动力(Tpam),在一定程度上可以反映各省的农业机械化发展水平;铁路(Rw)、公路(Hw)、水路(Wt)货运量,则反映了农产品的潜在运输渠道;各省人均 GDP(Pgdp)用来反映各省的消费者购买力水平。(三)模型构建参 考 相 关 文 献,如 许
9、 唯 聪(2021)运用双重差分空间滞后模型考察国家间制度的差异对中国企业 OFDI 空间分布的影响来进行模型构建与实证分析。本文的空间相关效应主要来源于被解释变量农产品流通效率,因此本文选择了空间滞后模型来分析农户数字技术采纳对农产品流通效率的影响及空间溢出效应。基准回归模型如式(1)Y=0+1X+c1Pl+c2Np+c3Tpam+c4Rw+c5Hw+c6Wt+c7Pgdp+(1)空间滞后模型如式(2)Y=0+W(Y)+1X+c1Pl+c2Np+c3Tpam+c4Rw+c5Hw+c6Wt+c7Pgdp+(2)式中,Y 表示被解释变量,即 2019 年的农产品流通效率,X表示当年农户数字技术采
10、纳水平,Pl、Np、Tpam、Rw、Hw、Wt、Pgdp 分别表示 2019 年的生产水平、常住人口数、农业机械总动力、铁路货运量、公路货运量、水路货运量和人均GDP等控制变量,c1至c7分别表示各个控制变量的对应系数,0为常数项,1为解释变量农户数字技术采纳水平的系数估计值,W 为空间权重矩阵,表示空间自相关系数,为随机扰动项。鉴于本文的空间权重矩阵主要通过各省份之间的空间邻近关系来反映。因此,本文以邻近空间权重为基础,具体将相邻省份的权重设为1,否则为0。(四)变量描述性统计分析本文的被解释变量 2019 年中国各省份农产品流通效率水平,在测算得到各省份农产品流通效率的基础上,依据党的十六
11、大报告中的划分方法将全国的经济区域划分为东部、中部、西部和东北四大地区,各区域具体流通效率备索。结果显示,各区域农产品流通效率存在明显差异,表现为东部最优、中部次之、西部其后、东北最弱。其中,东部地区中除山东省以外,其余省份的农产品流通效率都大于 1,说明其农产品流通效率有效;而我国中部地区效率均值为0.968,说明我国中部地区的农产品流通效率还存在优化改进的提升空间,至于中部地区的均值高于西部,则与中部地区的农业及农村经济特点有关,中部地区是我国历来传统的粮食生产区和养殖业基地,在中19理论研究当代农村财经2023年第8期部农产品生产全面发展;西部地区的均值为0.925,甚至半数省份的效率值
12、都大于 1,这与近 10 年来西部地区受到国家发展规划重视有极大关系,在积极推进西部大开发新格局的背景下,西部地区可以依托“一带一路”战略,构建现代化的交通物流新枢纽,促进陆海内外联动和东西双向互济,扩大与沿线国家和地区的经贸合作,以实现农产品在国内国外 高 效 流 通。而 全 国 均 值 为0.988,说明总体上农产品流通接近DEA有效状态,但仍存在改进空间。而农产品流通效率的提高,对增加农民收入、提高消费者福利及理顺各类农产品流通主体利益分配格局具有巨大的推动作用。其余变量描述性统计结果见表 1。其中,数字技术采纳的均值为 0.600,表明样本中 60.0%的农户使用互联网为代表的数字技术
13、,该比例与中国互联网络信息中心(CNNIC)最新公布的农村互联网普及率相当。三、实证结果与分析(一)农户数字技术采纳对农产品流通效率的空间相关性检验地理位置的临近性为各省之间农产品的流通提供了天然的便利,因此可以预计地理位置的临近性将会对农产品流通效率产生重要的影响,故本文采用了 0-1邻近空间权重,其设定规则如下:若两个城市相邻,则 wij=1,否则wij=0。在进行实证分析之前,先采用全局 Moran 指数检验农户数字技术采纳与农产品流通效率的空间相关性。结果表明,在采用邻近空间权重的情况下,农产品流通效率的全局 Moran 指数为正且在 10%水平下通过显著性检验,即其存在空间自相关性,
14、可以使用空间计量方法。2019 年农产品流通效率的局部空间集聚结果图备索。由图可知,绝大多数省份位于第一和第三象限,表明农产品流通效率呈现出“高高集聚”和“低低集聚”的特点。农产品流通效率的高-高集聚地区主要集中在以上海为中心的长三角地区和以北京为中心的京津冀地区;而农产品流通效率的低低集聚地区主要在黑龙江、吉林等东北地区和内蒙古、陕西、四川等中西部地区,表现为农产品流通效率较低的区域被农产品流通效率较低的区域包围。(二)空间效应诊断检验与估计结果在采用空间计量模型进行回归之前,需要确定空间计量模型的具体形式。文章采用拉格朗日乘数(LM)和稳健拉格朗日乘数(Robust LM)检验农产品流通效
15、率与各变量间的空间效应适用何种空间计量模型。LM 检验结果表明,在采用邻近空间权重的基础之上,空间效应的诊断检验在5%的水平上拒绝无空间滞后项的原假设,说明各变量之间存在空间滞后效应。因此,本文宜采用空间滞后模型(SAR)进行分析。空间相关性检验结果表明,我国农产品流通效率存在着显著的空间效应,且主要表现为空间自相关,因此本文将着重采用空间滞后模型作为实证模型。以2019年我国28个省份的相关数据为例,对空间滞后模型进行了估计,结果如表2所示。由表 2 对比可知,当仅采用普通 OLS 模型回归时,农户数字技术采纳对农产品流通效率的影响系数为0.657,且在10%的显著表1 变量定义及基本统计量
16、变量类型被解释变量解释变量中介变量控制变量变量名称农产品流通效率数字技术采纳共同富裕发展潜力生产水平常住人口农业机械总动力铁路货运量公路货运量水路货运量人均GDP定义与度量衡量农产品流通体系运行质量的一个综合性评价指标10是否采纳数字技术:1=是,0=否农户获得共同富裕发展机会的潜力各省农林牧渔业总产值反映各省的市场规模情况反映各省的农业机械化发展水平各省2019年铁路运送的货物总吨数各省2019年公路运送的货物总吨数各省2019年水路运送的货物总吨数反映各省的消费者购买力水平均值0.9880.6001789.8094221.974877.373529.6115092.25119837.526
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