摘 要：电子商务促进了农民与市场的有效连接，带动了农民就业创业增长，并弱化了低收入农民的信息劣势，可以同时提高农民收入水平和缩小农民收入差距，赋能农民农村共同富裕。利用我国1 996个区县2014—2020年的面板数据以及CHIP 2018的农户数据，基于人均可支配收入和基尼系数综合评价农民农村共同富裕程度，以淘宝村数量衡量农村电商发展水平，运用双向固定效应模型和RIF回归分析发现：淘宝村数量增加提高了农民的人均可支配收入，并降低了农民的基尼系数，显著促进了农民农村共同富裕；
电子商务主要通过促进农民创业和经营性收入增长的路径来增加农民收入，而对农民就业及其工资性收入的影响不显著；
农村电商发展对农民收入增长的促进作用在收入水平较低区县、国家级贫困县、离中心城市较远区县、中西部区县更强。因此，应当加快欠发达地区及偏远地区的农村电商发展，加强对低收入农民的扶持和帮助，提高电子商务的益贫性和普惠性，有效促进农民农村共同富裕。
关键词：农村电商；
农民农村共同富裕；
农民收入；
收入差距；
人均可支配收入；
基尼系数
中图分类号：F126.2；
F304.3 文献标志码：A 文章编号：1674-8131（）0-0095-16
一、引言
共同富裕是中国特色社会主义的本质要求，中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化。因此，在经济高质量发展中促进共同富裕是新时代的一项全局性的重要任务。由于城乡二元经济结构的长期存在，目前我国的城乡差异依然显著。相比城市地区，农村地区基础设施建设相对滞后，产业结构相对单一，经济增长内生动力不足，导致农民的收入水平相对较低且收入增长受限。同时，农村内部的收入差距问题甚至比城市内部和城乡之间的问题更为严重，成为总体收入差距扩大的主要原因（罗楚亮 等，2021）［1］。在此背景下，促进农民农村共同富裕成为推动全体人民共同富裕的重点领域，如何加快推进农民农村共同富裕也就成为亟待深入研究和切实解决的重大课题。
数字技术的快速发展和广泛应用催生出新的经济形态——数字经济，而数字经济为实现共同富裕注入了新动能。国家发展改革委和国家数据局于2023年12月印发的《数字经济促进共同富裕实施方案》指出，数字经济有利于加快生产要素高效流动、推动优质资源共享、推进基本公共服务均等化，是推动实现共同富裕的重要力量；
要推动数字技术和实体经济深度融合，不断做强做优做大我国数字经济，通过数字化手段促进解决发展不平衡不充分问题，推进全体人民共享数字时代发展红利，助力在高质量发展中实现共同富裕。该方案还强调，要大力推进数字乡村建设，加快乡村产业数字化转型步伐，并提出要“积极培育发展新业态新模式，深入发展‘数商兴农，实施‘互联网+农产品出村进城工程，开展直播电商助农行动，培育一批电商赋能的农产品网络品牌和特色产业，深化电子商务进农村综合示范”。
电子商务是数字技术和实体经济深度融合的典型做法，也是农村数字经济发展的突破口。2024年中央一号文件明确提出，要“实施农村电商高质量发展工程，推进县域电商直播基地建设，发展乡村土特产网络销售”。近年来，电子商务在我国农村地区的应用范围逐渐扩大，应用程度逐步加深，对农村的产业发展和生产经营模式产生了深远影响。以淘宝村为例，从2013年的20个增加到2021年的7 023个，呈现出指数级增长态势（见图1）。与此同时，农村居民人均可支配收入也逐年增加，从2013年的8 895.9元增加到2021年的18 930.9元。然而，共同富裕并不仅仅是人均收入的增长，还需要缩小收入差距，而电子商务在拓宽农民增收渠道和赋能农村经济增长的同时，也可能带来数字红利分布失衡的问题（邱泽奇 等，2016）［2］。一方面，电子商务缓解了信息不对称，有利于低收入群体摆脱难以连接大市场的困境；
另一方面，受教育程度高、经济条件较好的农民往往有着更高的数字素养和技能，从而可以享受更多的数字红利溢出，这种“数字鸿沟”会拉大收入差距（李怡 等，2021）［3］。那么，在经济实践中，电子商务的发展对农民的收入水平和收入差距产生了怎样的影响，进而对农民农村共同富裕具有怎样的作用，是值得深入探究的现实问题，也是本文关注的重点问题。
与本文密切相关的研究主要涉及电子商务对收入增长和收入差距的影响两个方面。关于电子商务发展对收入水平的影响，现有文献大多认同电子商务具有显著的增收效应。比如，农村电子商务发展有助于扩大农产品交易规模和提升销售利润（汪阳洁 等，2022）［4］，促进农民创业和增加非农就业，从而提升农民收入（秦芳 等，2022）［5］。此外，农村电商还可以刺激其他农业主体带动贫困户脱贫，进而降低贫困发生率（赵绍阳 等，2023）［6］。而在电子商务发展对收入差距的影响方面，已有研究的结论并不一致。比如：一些文献聚焦于城乡收入差距，认为电子商务发展显著缩小了城乡收入差距（Yin et al.，2022；
陈享光 等，2023）［7-8］，或者呈现出先扩大后缩小的倒U型关系（李宏兵 等，2021）［9］；
一些文献则关注农村内部的收入不平等，有研究发现农村电商发展扩大了农户的收入差距（方师乐 等，2024）［10］，也有分析表明农村电商发展缩小了农村内部的收入差距（邱子迅 等，2021）［11］。
总体上看，现有文献大多分别考察农村电子商务发展对农民收入水平和收入差距的影响，个别研究同时对两者进行了分析，但仍是分别采用收入水平指标和收入差距指标来进行分析，未将收入水平指标和收入差距指标综合起来考察电子商务发展对共同富裕的影响。鉴于此，本文基于社会福利函数的一般形式（Sen et al.，1997）［12］，将“收入水平—收入差距—共同富裕”纳入统一分析框架，探讨农村电子商务发展对农民农村共同富裕的影响及其作用机制，并采用我国1 996个区县2014—2020年的面板数据以及CHIP 2018的农户数据，从农民的收入水平和收入差距两个方面来刻画农民农村共同富裕程度，运用双向固定效应模型和RIF回归进行实证检验。相比已有文献，本文的边际贡献主要在于：一是从农民收入增长和农民收入差距两个方面系统分析农村电子商务发展对农民农村共同富裕的影响，拓展和深化电子商务发展的经济社会效应研究；
二是基于农村居民的人均可支配收入和基尼系数量化区县层面的农民农村共同富裕水平，并为农村电商发展可以同时增加农民收入和缩小农民收入差距，进而促进农民农村共同富裕提供新的经验证据；
三是进一步探讨农村电商促进农民收入增长和缩小农民收入差距的机制，有助于充分认识电子商务赋能共同富裕的传导机制与实现路径，并为进一步通过发展数字经济来推动共同富裕提供有益启示。
二、理论分析与研究假说
1.电子商务发展对农民农村共同富裕的影响
长期以来，我国的小农户进入市场主要通过传统的“收购—批发—零售”农产品销售模式，其依赖于收购商从农户处购买产品，然后通过批发商和零售商进行销售。然而，由于农村地区通常远离主要的消费市场，这种传统销售模式往往面临成本高昂、物流困难以及供应链不稳定等问题。同时，规模经济理论认为，生产规模的扩大可以降低单位产品成本，只有在农产品生产规模较大时才能有效降低收购商的成本，进而吸引收购商上门收购，这使得农户小规模生产的农产品更难进入市场。因此，在传统的农业生产经营模式下，农民的收入增长相对缓慢。解决这个问题，一方面要扩大农业生产规模，比如，在扶贫开发过程中，各贫困地区鼓励农户扩大生产规模，通过“一村一品”甚至“一乡一品”把产业做大，推动农民脱贫致富（张振伟，2020）［13］；
另一方面要转变农产品经营方式，助推农户的农产品进入市场，比如发展农村电子商务。新古典增长理论认为，技术进步是提高生产力、促进经济增长和社会发展的主要动力（Bernard et al.，1996）［14］。电子商务正是信息技术进步的结果，互联网和智能手机的广泛应用颠覆了传统的价值创造方式，也改变了商品交易和流动方式。农村电子商务的发展，能降低农户和消费者的信息搜集成本、产品复制成本、运输成本、信息追踪成本和验证成本等（Goldfarb et al.，2019）［15］，优化要素和产品流动通道，促进农业经济发展，进而提高农民收入，提升农民幸福感（温涛 等，2020）［16］。
共同富裕包含富裕和共享两个方面，既要大幅提高收入，也要更好地分配收入（温涛 等，2023）［17］。相应地，要实现农民农村共同富裕，必须在提高农民收入的同时缩小农民收入差距，其关键在于促使低收入农户的收入增长比高收入农户更快（王轶 等，2022；
林万龙 等，2022）［18-19］。一方面，农村电子商务发展能够促进农民收入增长。电子商务降低了产品交易门槛和成本，为农民提供了更广阔的市场机会，使其能够直接与消费者交流和交易，并将产品销售到更远的地区和国际市场，从而实现收入的多元化和稳定增长。同时，电子商务的兴起也带动了相关产业的发展，产生就业创造效应和创业促进效应（谢文栋，2023；
涂勤 等，2022）［20-21］，进而显著增加农民的收入来源。另一方面，农村电子商务发展能够缩小农民收入差距。电子商务的发展以互联网的广泛使用为基础，而互联网的普及具有普惠性和亲贫性（于乐荣 等，2023）［22］，这使得电子商务的发展会带来益贫性增长，从而缩小收入差距。电子商务活动依赖于移动互联网的使用，具有边际使用成本低且开放性高的特征，这有助于低收入农户以低成本获得就业创业机会、拓展社会网络、学习技能知识，进而为低收入农户带来更为显著的收入增长（饶育蕾 等，2022）［23］。因此，电子商务的普惠性和包容性使得弱势群体（如低技能群体）能够从中获得更大利益（曹增栋 等，2023）［24］，进而为低收入群体带来更快的收入增长。农民收入差距的缩小意味着更多农民能够分享经济发展的成果，这种改变有助于减少贫困、不平等和社会不满等现象，促进农村内部的均衡发展，并且能够激发农民发展致富的积极性和主动性，强化农民的主体作用，进而赋能农民农村共同富裕（王瑞峰，2023）［25］。
据此，本文提出假说1：农村电子商务发展可以增加农民收入，并缩小农民收入差距，从而促进农民农村共同富裕。
2.农村电子商务发展促进农民收入增长的路径
农村电子商务的发展，不仅可以直接增加从事电子商务的农民的收入，而且能够通过提供非农就业机会来增加农民的工资性收入，还可以通过促进农户创业来增加农民的经营收入（秦芳 等，2022）［5］。从就业来看，农村电子商务发展离不开电商服务站点建设、物流体系搭建和电子商务培训等活动，这些活动为当地居民提供了线上客服、销售员、带货主播、物流快递员、网页设计师等就业岗位，显著增加了乡村就业岗位（Gherghina et al.，2021；
Zhang et al.，2022）［26-27］。并且，农村电子商务的发展能够激励农村居民提升自身人力资本水平、拓展社会资本网络，进而提高农民非农就业的质量（王修梅 等，2023）［28］。通过就业，尤其是高质量就业，农民可以获得持续稳定的收入。从创业来看，电子商务能够缓解农户面临的资金约束和社会资本约束，并降低创业风险，从而提高农户的创业率和创业规模（涂勤 等，2022）［21］。此外，电子商务还会带动数字金融发展，为农村提供普惠便捷的支付方式等金融服务，进而通过缓解信贷约束推动农村创新创业发展（秦芳 等，2023；
曹增栋，2024）［29-30］。创业的增加可以显著提升农民收入水平，并对农民农村共同富裕产生积极影响（林嵩 等，2023）［31］。
据此，本文提出假说2：农村电子商务发展可以通过促进农民就业和创业的路径提高农民收入。
3.农村电子商务发展缩小农民收入差距的机制
作为数字经济的重要部分和典型模式，电子商务同时具有“数字红利”和“数字鸿沟”两种效果（华中昱 等，2022）［32］，从而对农民收入差距具有双面影响。一方面，对于低收入群体而言，电子商务的普惠性和共享性为他们带来了数字红利，显著提高了其收入水平；
另一方面，高收入群体往往具有较高的数字素养以及数字设施可及性，因而可能获得更大的数字红利，即数字鸿沟的存在会拉大收入差距（周绍东 等，2022）［33］。本文认为，农村电子商务发展对收入较低农民的增收效应更为显著，从而可以缩小农民收入差距。信息经济理论认为，信息不对称现象在市场经济中普遍存在，且低收入群体面临的信息不对称问题比高收入群体更加严重。这种“信息鸿沟”使得低收入群体缺乏有效的信息流通渠道，并面临高昂的市场交易成本，阻碍了其收入增长。电子商务的发展则为低收入群体带来了信息环境的显著改善，可以帮助他们接触到更多的有效信息，使其信息环境接近甚至达到与高收入群体相同的水平。也就是说，相比收入较高的农民，农村电子商务发展给收入较低的农民带来了更大的信息红利，使收入较低的农民可以从电子商务发展中获得更多收益，进而带来农民收入差距的缩小（邱子迅 等，2021）［11］。从我国的实践来看，电商扶贫工程被列为十大精准扶贫工程之一，政府特别关注贫困群体在农村电子商务发展中的受益情况，相关研究也发现，政府主导的电商扩张显著促进了农村家庭收入增长，并且这种增收效应对于低收入农村家庭更为突出（Chen et al.，2024）［34］。此外，我国幅员辽阔，地区发展差异显著，收入差距也表现为地区收入不平等。因此，农村电子商务发展对农民收入差距的缩小作用，不仅体现在其对低收入农民的增收效应更强上，也体现在其对收入较低地区农民的增收效应更强上（Liu et al.，2024）［35］。
据此，本文提出假说3：农村电子商务发展对收入水平较低的农民具有更强的增收效应，从而可以缩小农民收入差距。
三、实证研究设计
1.基准模型设定与变量说明
为检验电子商务发展对农民农村共同富裕以及农民收入水平和收入差距的影响，本文分别构建反映农民农村共同富裕水平、农民收入水平、农民收入差距的评价指标做为被解释变量，采用以下3个基准模型进行实证检验：
Yit=α0+α1Ecommerceit+Xi×δt+λi+δt+εit（1）
Incomeit=α0+α2Ecommerceit+Xi×δt+λi+δt+εit（2）
RIF{Incomeit，vGini（FY）} =α0+α3Ecommerceit+Xi×δt+λi+δt+εit（3）
模型（1）和模型（2）为双向固定效应模型（TWFE）。被解释变量Yit（“共同富裕”）为区县i第t年的农民农村共同富裕指数，Incomeit（“收入水平”）为区县i第t年农村居民的人均可支配收入。共同富裕包含收入消费、医疗健康、教育文化、社会保障和生态环境等多个方面（徐鹏杰 等，2023）［36］，但由于本文的研究对象是县域，相关数据的可得性和指标的可量化性较低。已有文献大多基于绝对收入和收入差距两个方面来构建共同富裕指数（万海远 等，2021）［37］，本文借鉴万广华等（2022）的做法［38］，将农民农村共同富裕定义为绝对收入和收入差距的复合函数，即Yit=Incomeit×exp（-Giniit）。其中，Incomeit为农村居民人均可支配收入，代表农民的“富裕”程度，也是模型（2）的被解释变量；
Giniit为区县i第t年农村居民的基尼系数，采用重聚影响函数回归（RIF）来进行计算；
exp（-Giniit）表示尼系数相反数的指数函数，反映富裕的“共同”程度。
模型（3）为依据基尼系数建立的RIF回归模型，等式左侧（被解释变量）为基尼系数的RIF值。RIF方法广泛运用于对分配不平等构成因素的分析（Firpo et al.，2018）［39］，本文采用RIF回归模型而不采用常规双向固定效应模型的原因在于：区县层面的收入不平等指标（比如基尼系数），必须根据区县以下层级的收入（如村镇收入或者家庭收入）来计算，尽管可以通过一些微观调查数据库获取家庭收入数据，但这些调查抽样的区县数量较少，很难得到各样本区县各年的收入不平等指标。RIF回归可以基于影响函数（IF）获得分位距、方差、基尼系数等收入分布统计量，进而可反映解释变量（如电子商务发展）的总体均值变化对总体收入不平等（如基尼系数）的影响。鉴于基尼系数是衡量收入差距的常用指标（陈斌开 等，2020）［40］，本文采用依据基尼系数建立的RIF回归模型进行基准检验，同时，采用依据阿特金森指数建立的RIF回归模型进行稳健性检验。
3个模型的核心解释变量Ecommerceit（“电子商务”）均为区县i第t年的电子商务发展水平，采用样本区县的淘宝村数量作为代理变量。由于本文的研究对象是农民农村共同富裕，所以电子商务发展是指农村电子商务发展，已有相关文献在实证分析中对区县层面电子商务发展水平的测度方法主要有3种：一是采用阿里巴巴公司发布的县域电子商务发展指数，该指数反映了县域电子商务发展水平，有一定的客观性和科学性，但其刻画的是县域整体电子商务发展水平，不能衡量农村电子商务的发展水平；
二是基于政府促进农村电子商务发展的相关政策（如电子商务进农村综合示范县）构建政策虚拟变量（赵绍阳 等，2023）［6］，但政策只能反映政府的推动作用，而实际的农村电子商务发展是政府推动、需求拉动、市场运作、多元参与等多种因素共同作用的结果；
三是采用淘宝村数量作为农村电子商务发展水平的代理变量（李宏兵 等，2021；
Gao et al.，2024）［9］［41］。淘宝村是指经营场所在农村的活跃网店数量超过100家或达到当地家庭户数10%以上，且电子商务年交易额达到1 000万元以上的村庄。淘宝村的出现不仅需要政府电商扶持政策的支持，还需要市场需求的增长和农民从事电商交易的内生动力，可以综合反映农村电子商务发展水平。因此，本文也采用淘宝村数量作为核心解释变量“电子商务”的代理变量。
淘宝村的出现并不是随机的，往往与人口规模、政府作用、金融发展水平等因素相关，为控制这些原有差异在时间趋势上对回归结果的干扰，参考马彪等（2023）［42］的做法，在模型中纳入各区县特征变量2014年水平（Xi，2014，即前定控制变量）与年份固定效应（δt）的交互项Xi，2014×δt。同时，考虑到电子商务发展会通过随时间变化的区县特征影响被解释变量，为了避免“坏控制”（Bad Controls）造成的估计偏误，模型中不控制随年份变化的区县特征变量。参考郭峰和熊瑞祥（2018）［43］、伍骏骞和张星民（2023）［44］的研究，并结合数据的可得性，选取以下前定控制变量：一是“人口规模”，采用年末总人口数的自然对数值来衡量；
二是“农业发展水平”，采用第一产业增加值占GDP的比重来衡量；
三是“政府作用”，采用地方财政一般预算支出与GDP之比来衡量；
四是“金融发展水平”，采用年末金融机构贷款余额与GDP之比来衡量；
五是“投资水平”，采用全社会固定资产投资与GDP之比来衡量；
六是“人力资源”，采用普通中学在校学生数占年末总人口数之比来衡量。此外，考虑到时间趋势以及不随时间变化的区县特征（如地理、历史、文化等）会对农民农村共同富裕产生影响，本文模型还控制了年份固定效应（δt）和区县固定效应（λi），模型中的εi，t为随机误差项。
2.机制检验方法
（1）农村电子商务发展促进农民收入增长的机制检验
为了检验农村电子商务发展能否通过促进农民就业和创业提高农民收入，参照江艇（2022）［45］提出的中介效应检验思路，本文主要检验农村电子商务发展对农民就业和农民创业的影响。
第一，检验农村电子商务发展对农民就业的影响。采用“乡村人员就业率”（乡村从业人员数占乡村总人口的比重）作为中介变量（Employit），基于区县面板数据构建计量模型（4）：
Employit=α0+θEcommerceit+Xi×δt+λi+δt+εit（4）
第二，检验农村电子商务发展对农民创业的影响。由于缺少区县层面的农民创业统计数据，本文使用中国家庭收入调查（Chinese Household Income Project，CHIP）2018年的数据进行分析。根据调查数据，设置两个中介变量：一是“创业活动”，为农户是否从事自我经营活动的虚拟变量（从事赋值为1，否则赋值为0）；
二是“创业绩效”，通过“自我经营活动总收入减去生产费用和雇工费用”计算得到。继而基于农户截面数据构建计量模型（5）：
Mhi=α0+θEcommercei+Xhiφ+σ+εhi（5）
其中，Mhi为中介变量（“创业活动”和“创业绩效”），解释变量Ecommercei（“电子商务”）为区县i的农村电子商务发展水平（采用2017年的淘宝村数量来衡量），Xhi代表控制变量集，σ为省份固定效应。控制变量具体包括：“家庭规模”（家庭成员人数）、“户主年龄”及其平方项、“户主性别”（男=1，女=0）、“户主健康状况”（1～5，分值越高健康状况越好）、“户主受教育年限”以及前述区县层面的前定控制变量（采用2017年数据）。
此外，为了进一步明确电子商务发展对农民不同来源收入的影响，本文还分别以样本农户的“可支配收入”“工资性收入”“经营净收入”“财产净收入”“转移净收入”为被解释变量，运用模型（5）进行了检验。
（2）农村电子商务发展缩小农民收入差距的机制检验
共同富裕的重点与难点是让经济发展成果更多地惠及低收入群体，即实现“益贫式增长”（范从来，2017）［46］。“益贫式增长”的核心在于，较低收入群体的收入增长快于较高收入群体的收入增长，从而缩小群体和个体间的收入差距。基于此，本文采用区县层面的数据，通过分位数回归和分组检验来考察农村电子商务对不同地区农民收入增长的影响是否存在显著差异。具体来讲，进行以下4种检验：
第一，人均可支配收入的分位数回归。借鉴向栩等（2024）的做法［47］，选取“收入水平”的5个分位点（10、25、50、75、90），采用无条件分位数回归检验在人均可支配收入的不同分位点上，农村电子商务发展对农民收入的影响。若农村电子商务发展的农民增收效应在低分位点上比在高分位点上更强，则表明电子商务发展对收入水平较低地区农民收入增长的促进作用更大，从而可以缩小农民收入差距。
第二，贫困县与非贫困县的分组检验。根据是否属于国家级贫困县将样本分为“贫困县”和“非贫困县”两组，分别考察农村电子商务发展对其农民收入水平的影响。若农村电子商务发展的农民增收效应在“贫困县”组比“非贫困县”组更为显著，则表明电子商务发展具有显著的“益贫性”，从而能够通过扶贫作用来缩小农民收入差距。
第三，距离中心城市远近的分组检验。在新型城镇化过程中，中心城市的快速发展为其周边地区的经济社会发展带来了更多机会和红利，距离中心城市较近的区县往往具有较快的经济和收入增长速度。根据样本区县与中心城市距离（区县行政中心到其所在地级市或直辖市行政中心的距离）的中位数，将样本分为“离中心城市远”和“离中心城市近”两组，分别考察农村电子商务发展对其农民收入水平的影响。若农村电子商务发展的农民增收效应在“离中心城市远”组比“离中心城市近”组更为显著，则表明电子商务发展能够一定程度上弥补偏远区县的区位劣势，从而能够通过促进偏远地区农民收入更快增长来缩小农民收入差距。
第四，东部地区与中西部地区的分组检验。目前，我国区域经济发展的不平衡依然显著存在，中西部地区的收入水平整体上明显低于东部地区。将样本区县划分为“东部地区”和“中西部地区”两组，分别考察农村电子商务发展对其农民收入水平的影响。若农村电子商务发展的农民增收效应在“中西部地区”组比“东部地区”组更为显著，则表明在经济发展相对滞后的中西部地区，农村电子商务发展对农民收入增长的促进作用更大，即电子商务发展能够通过促进欠发达地区农民收入更快增长来缩小农民收入差距。
3.样本选择与数据处理
本文以我国县域为研究对象，基准模型的样本区间为2014—2020年。以2014年为样本起始年是由于：一方面从2014年开始国家统计局将农民人均纯收入调整为农民人均可支配收入，另一方面2014年前的淘宝村数量太少（2013年只有20个）。区县层面的数据主要来自相应年度的《中国县域统计年鉴》，利用农村居民消费价格指数消除农村居民收入变量的价格因素影响（以2014年为基期），并对所有连续变量进行前后1%的缩尾处理；
同时，根据阿里研究院发布的《中国淘宝村研究报告》，整理出区县层面的淘宝村数量；
最终获得1 996个区县2014—2020年的非平衡面板数据，共计13 960个观测值。农户层面的数据来自CHIP 2018，仅使用农村问卷样本，将CHIP微观数据与2017年的区县特征数据进行匹配，并对所有连续变量做1%缩尾处理，剔除变量数据缺失或“不知道”的样本，最终获得15个省份128个区县的7 017个农户样本。主要变量的描述性统计结果如表1所示。
四、实证检验结果分析
1.基准模型回归
表2为3个基准模型的回归结果，可以发现：无论是否纳入前定控制变量，淘宝村数量增长对农民农村共同富裕指数都产生了显著的正向影响，表明发展农村电子商务有利于提高农民农村共同富裕程度。同时，淘宝村数量增长对农村居民人均可支配收入具有显著的正向影响，而对农村居民基尼系数具有显著的负向影响，表明发展农村电子商务不仅可以提高农民收入水平，而且能够缩小农民收入差距，即电子商务发展在农民的“富裕”程度和富裕的“共同”程度两个方面都对农民农村共同富裕产生了积极的促进作用。由此，本文提出的假说1得到验证。
2.内生性处理
共同富裕水平较高的区县通常具备较好的经济基础和较高的市场化水平，为淘宝村的形成和发展提供了有利的条件，同时，影响电子商务发展和共同富裕的因素有很多，因而基准模型可能存在反向因果关系、遗漏变量等内生性问题。对此，本文进行以下内生性处理：
第一，增加前定控制变量。考虑到数字基础设施是电子商务发展的前提条件，且数字基础设施可以通过缩小数字鸿沟等渠道来影响共同富裕，在基准模型基础上，进一步增加“移动电话用户数”和“宽带接入用户数”两个前定控制变量 在基准模型中未控制这两个变量的原因在于，其缺失值过多，若纳入回归会损失大量样本。，重新进行模型检验，回归结果见表3的Panel A。与基准模型分析结果一样，“电子商务”对“共同富裕”和“收入水平”的回归系数显著为正，而对“收入差距”的回归系数显著为负。
第二，采用工具变量法进行2SLS检验。信息基础设施是电子商务发展的基本条件，农民从事电子商务与其所在区县距离“八纵八横”光缆传输骨干网节点城市的远近有一定相关性；
而建设“八纵八横”光缆传输骨干网是在1994年制定的《全国邮电九五计划纲要》中提出的，其目的是解决长途通信紧张问题，节点城市的选择更多依据地理因素而不是经济因素，因而区县到“八纵八横”节点城市的距离与其农民农村共同富裕程度无直接相关性。因此，本文基于样本区县到“八纵八横”光缆骨干网节点城市的最短球面距离构建工具变量，由于该变量不随时间变化，将其除以当年全国互联网普及率并取自然对数作为“电子商务”的工具变量。2SLS检验结果见表3的Panel B，第一阶段的回归结果显示，工具变量与“电子商务”显著负相关，F统计量表明工具变量满足相关性条件；
第二阶段的回归结果显示，Kleibergen-Paap rk LM统计量在1%的水平上拒绝“工具变量识别不足”的原假设，“电子商务”对“共同富裕”和“收入水平”的回归系数依然显著为正，对“收入差距”的回归系数依然显著为负，表明在缓解内生性问题后，基准模型的分析结论依然成立。
3.稳健性检验
为进一步验证基准模型分析结果的可靠性，进行以下稳健性检验：一是替换解释变量。以区县的淘宝村密度（淘宝村数量占行政村总数的比重）衡量“电子商务1”，将其作为解释变量重新进行模型检验，回归结果见表4的Panel A。二是改变控制变量形式。在基准回归中，为了避免“坏控制”带来的估计偏误，本文控制变量采用前定控制变量与年份固定效应的交互项形式，将其改为时变控制变量形式，重新进行模型检验，回归结果见表4的Panel B。此外，考虑到衡量收入差距的指标较多，采用阿特金森指数替代基尼系数得到“收入差距1”，以其为被解释变量重新进行模型检验，回归结果见表4的Panel C。上述稳健性检验结果与基准模型一致，表明本文的分析结果是稳健的。
4.机制分析
（1）农村电子商务发展对农民就业创业的影响
模型（4）的检验结果见表5的Panel A，“电子商务”对“乡村人员就业率”的回归系数为正但不显著，表明淘宝村数量的增加并未显著促进农民的就业增长。虽然电子商务发展增加了物流、客服、销售等关联岗位的劳动力需求，为农村居民提供了更多就业机会，但农民的就业增长在现实中还存在诸多阻碍，比如：与电子商务相关的工作并非门槛很低的工作，电商发展会促使其他行业的部分劳动力向电商相关行业流动，并不一定会带动未就业者进入劳动力市场；
农村居民的数字技能和电子商务知识较为缺乏，限制了其参与电子商务活动的机会；
随着电子商务规模的扩大，市场竞争不断加剧，许多小规模电商难以在竞争中获得优势，也难以创造出更多的就业岗位（Tang et al.，2020）［48］。因此，农村电子商务发展对于提高农村就业率的作用较为有限。
模型（5）的检验结果见表5的Panel B，“电子商务”对“创业活动”和“创业绩效”的回归系数均显著为正，表明农村电子商务发展不仅显著提高了农村家庭创业的概率，还促进了农村家庭创业收益的增长。进一步分别以样本农户的“可支配收入”“工资性收入”“经营净收入”“财产净收入”“转移净收入”为被解释变量，分析农村电子商务发展对农户不同来源收入的影响，检验结果见表6。淘宝村数量增加对农户可支配收入具有显著的正向影响，表明采用家庭层面的数据同样能得到电子商务发展提高了农民收入的结论，这也为本文提供了补充性证据；
淘宝村数量增加对农户工资性收入没有显著影响，这与前文电子商务发展对农民就业没有显著影响的结论相契合；
淘宝村数量增加对农户经营净收入具有显著的正向影响，表明电子商务发展显著提高了农户的经营净收入，而经营收入主要来自创业活动，这也进一步印证了电子商务发展能够促进农户创业；
淘宝村数量增加对农户财产净收入没有显著影响，财产收入主要来自投资或土地和房屋出租，受电子商务的直接影响不大；
淘宝村数量增加对农户转移净收入具有显著负向影响，这是因为电子商务带动农民致富，导致农户获得的抚恤金和救济金等减少，同时农户的人情礼等支出也会增加，从而降低了农户的转移收入。
综上所述，本文提出的假说2得到部分验证，农村电子商务发展的农民增收效应主要是通过促进农民创业，进而提高其经营性收入的路径来实现。
（2）农村电子商务发展缩小农民收入差距的机制
分位数回归结果见表7。当“收入水平”处于10分位点上时，“电子商务”的回归系数最大，且通过了显著性检验；
当“收入水平”处于25分位点上时，“电子商务”的回归系数依然显著，但明显减小；
随着分位点的上升，“电子商务”的回归系数不再显著。上述结果表明，农村电子商务发展的农民增收效应在农村居民人均可支配收入较低的区县更为显著。3种分组检验的结果见表8，可以发现，无论是从回归系数的显著性还是绝对值来看，淘宝村数量增长对农村居民人均可支配收入的正向影响都是“贫困县”大于“非贫困县”、“离中心城市远”大于“离中心城市近”、“中西部地区”大于“东部地区”，进一步表明农村电子商务发展有助于“益贫式增长”，对相对贫困地区、偏远地区、经济欠发达地区的农民收入增长具有更强的促进作用，从而有利于农民收入差距的缩小。由此，本文提出的假说3得到验证。
五、结论与启示
促进农民农村共同富裕是推动全体人民共同富裕的重点领域之一，必须在加快农民可支配收入增长的同时，有效控制并不断缩小农民收入差距，实现兼顾增长和分配的包容性增长。电子商务的发展，推动了农村经济社会发展方式转型，促进了农民与市场的有效连接，带动了农民就业创业增长，并显著弱化了低收入农民的信息劣势，进而通过增加农民可支配收入和缩小农民收入差距赋能农民农村共同富裕。本文将农民农村共同富裕设定为农民收入水平与收入差距的复合函数，基于农村居民的人均可支配收入和基尼系数综合评价农民农村共同富裕程度，以淘宝村数量衡量农村电子商务发展水平，利用我国1 996个区县2014—2020年的面板数据以及CHIP 2018的农户数据，运用双向固定效应模型和RIF回归等
方法
实证检验农村电子商务发展对农民农村共同富裕的影响，结果发现：（1）农村电子商务发展显著促进了农民农村共同富裕，而且既提高了农村居民的人均可支配收入，也降低了农村居民的基尼系数；
（2）农村电子商务发展显著促进了农民创业，并显著提高了农民的经营净收入，但对农民就业及其工资性收入的影响不显著，表明促进农民创业和经营性收入增长是电子商务产生农民增收效应的主要路径；
（3）相对来讲，在收入水平较低的区县、相对贫困的区县、离中心城市较远的区县、中西部地区的区县，农村电子商务发展对农民收入增长的促进作用更强，表明农村电子商务的发展可以缩小农民收入差距，有助于实现“益贫式增长”。
基于上述研究结论，本文提出以下启示：第一，加大对农村电子商务发展的支持力度，尤其要加快欠发达地区及偏远地区的农村电商发展。地方政府应当完善互联网和物流体系等电子商务基础设施，激励和支持电商平台的有序发展，为农民提供电商平台入驻、培训、技术支持等服务，并提高电商平台的稳定性和用户体验。在此基础上，积极推进“淘宝村”建设，形成电商产业集聚，进而有效带动农民收入增长。第二，重视电子商务发展的就业创造和创业促进效应，让农民获取更多数字红利。在鼓励、支持和引导电商新模式、新业态和新职业发展的同时，有针对性地开展各种形式的电商培训，帮助农民提高在电子商务领域就业和创业的能力，并为有创业意愿的农民提供一定的资金支持、创业培训和创业咨询，不断缩小农民的数字鸿沟，从而促使农民更好地融入数字经济，更充分地分享数字红利。第三，加大对低收入农民的保障和帮扶力度，使其充分享受电子商务发展的各种红利。一方面，要规范电商平台的运营行为，防止市场垄断和不正当竞争行为，营造机会公平的市场环境，并有效保障低收入群体的权益。另一方面，要加强对低收入群体的扶持和帮助，为其参与电子商务提供更多的机会和支持，确保其在数字经济发展中实现收入更快增长，进而缩小收入差距，促进共同富裕。
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Has E-commerce Promoted Common Prosperity for
Farmers and Rural Areas：
Based on the Dual Perspectives
of Income Growth and Disparity Reduction
Abstract：
Promoting common prosperity for farmers and rural areas is one of the key tasks in achieving common prosperity for everyone. Its main focus lies in increasing farmers disposable income while rationally controlling and continuously narrowing the disparity between farmers incomes， taking into account the inclusiveness of growth and distribution. E-commerce has driven comprehensive transformation in rural economic and social development， offering new opportunities for achieving common prosperity for farmers and rural areas. However， e-commerce has both positive and negative impacts， known as “digital dividends” and “digital divide，” respectively. Little literature has systematically analyzed the impact of e-commerce development on the common prosperity of farmers and rural areas.
Based on the general form of social welfare functions， this study decomposes common prosperity for farmers and rural areas into two aspects：
income growth and disparity reduction. Using panel data from 1，996 counties in China from 2014 to 2020 and China Household Income Project data， this paper employs a two-way fixed effects model and RIF regression to analyze the impact of e-commerce development on common prosperity for farmers and rural areas and its mechanisms. The research findings indicate that e-commerce development has promoted common prosperity for farmers and rural areas by increasing per capita disposable income and reducing income disparities among farmers. Mechanism analysis shows that e-commerce development mainly enhances total income by promoting farmer entrepreneurship and increasing their operational income， with limited effects on wage income and property income. Moreover， the income growth effect of e-commerce development is more significant in low-income counties， national-level poverty-stricken counties， counties far from central cities， and counties in central and western regions， reflecting a “pro-poor growth” characteristic， which contributes to narrowing income disparities among farmers.
This study makes contributions in two aspects：
firstly， it quantifies the achievement of common prosperity for farmers and rural areas and comprehensively analyzes the impact of e-commerce development on common prosperity， enriching the literature on e-commerce and common prosperity themes. Secondly， by adopting the general form of social welfare functions， this study decomposes the effects of e-commerce development on common prosperity for farmers and rural areas into income growth effects and income disparity reduction effects， empirically testing these effects to enhance understanding of the transmission mechanisms and realization pathways of e-commerce in aiding common prosperity for farmers and rural areas.
This research explains the income growth effects and disparity reduction effects of e-commerce development for rural residents， providing insights for the government in promoting digital rural strategies， rural revitalization strategies， and achieving common prosperity for farmers and rural areas.
Key words：
rural e-commerce; common prosperity of farmers and rural areas; income of farmers; income disparities; per capita disposable income; Gini coefficient
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