邹剑涛 杨海丽 邱韵桦
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
*基金项目：重庆市教育委员会社会科学项目“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）。
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7023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、《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MATLAB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況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。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。
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，α0为常数项，α1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，ρ表示空间自相关系数，ε为随机扰动项。鉴于本文的空间权重矩阵W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，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，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對比可知，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%的显著性水平上显著；
而运用空间滞后模型时，农户数字技术采纳对农产品流通效率的影响系数为0.588，且在5%水平下通过显著性检验。表明为不考虑空间因素的情况下，会误估农户数字技术采纳对农产品流通效率的影响。
从空间滞后模型的估计结果可以看出，空间滞后系数ρ的估计值为-0.051，且在1%的显著性水平上高度显著，故存在空间滞后效应，即一个省的农产品流通效率不仅与其自身因素相关，而且还会受到邻近省农产品流通效率的影响，周边省的农产品流通效率每提高1个百分点，将可有效导致中心省份的农产品流通效率降低0.051个百分点。
在运用空间滞后模型的基础上，核心解释变量数字技术采纳在5%的显著性水平下高度显著，且符号为正，系数为0.588，这说明农户数字技术采纳显著地提升了农产品的流通效率，农户数字技术采纳每增加1个百分点，农产品流通效率将提高0.588个百分点。这主要是因为在“互联网+”的大背景下，随着农户使用数字技术能力的增强，以5G、工业互联网、人工智能、云计算、大数据等数字技术为媒介，借助直播带货、淘宝电商、短视频等形式，极大推动农产品在全国乃至海外范围的流通销售。
就控制变量而言，农业机械总动力的系数为负但极小且在1%的显著性水平下显著，表明一省农业机械总动力的增加对其农产品流通效率具有反向抑制作用；
而公路货运量的系数均为正且在1%的显著性水平下显著，表明公路货运量的增加对于农产品流通效率的提高有正向促进作用，实证显示公路运输是农产品流通的主要渠道。至于生产水平、常住人口、各省人均GDP、铁路货运量和水运货运量的系数未通过显著性检验，说明上述变量对于农产品流通效率的影响尚不显著。
（三）稳健性检验
稳健性检验的方法有很多，如增减变量、更换研究方法、替换核心解释变量、更换控制变量、更换空间权重矩阵等。为验证上述结论的准确性，本文选择增减控制变量和替换因变量来进行稳健性检验。首先使用增减控制变量法，保持核心解释变量不变，依次去掉六个控制变量，得到模型（1）到（7），减少控制变量前后的回归结果相比，主要变量的系数估计值依然显著，符号正负存在少许改变，但波动幅度不大，具体结果备索。
其次，继续使用替换因变量法进行稳健性检验。在表1所示的农产品流通效率的指标体系的基础上，在投入指标一栏中加入批发业年平均库存，其计算方法为限额以上农产品批发企业（上年末库存+本年末库存）/2，并通过DEA-SBM模型得出新因变量农产品流通效率值再进行实证回归。
回归结果备索。替换因变量后的回归结果与替换因变量前的回归相比，农户采纳数字技术仍然提升了农产品的流通效率，与前文回归结果基本一致，而且主要变量的系数估计值依然显著，表明文章研究结论的稳定性和可靠性。
（四）异质性分析
从上文分析可知，农户数字技术采纳水平的提高对农产品流通效率的提升产生了促进作用。但是目前我国各区域发展不平衡、不充分的实际，可能会使得不同农户群体的数字技术采纳水平对其农产品流通效率的影响存在特质性。因此，文章从各地区农户受教育程度差异和区域数字技术发展水平差异两个角度对影响作用进行异质性分析。
1.农户受教育程度异质性分析。由于不同地区的资源条件和发展状况存在差异，对应区域的农户平均受教育程度也会受到相应的影响，而农户的人均受教育年限所存在的差异势必会作用于其数字技术应用能力，从而影响到当地及周围省份的农产品流通效率。据中国社会状况综合调查中显示，2019年全国农户的平均受教育年限在小学、初中这个阶段，且东部省份的农户平均受教育水平高于西部。因此，将样本按全國农户平均受教育程度分为两类，一类为高于均值的省份，基本上与东部省份相重合；
另一类为低于均值的省份，来考察农户数字经济采纳对农产品流通效率的影响作用在高受教育程度省份和低受教育程度省份之间的差异，并做进一步讨论，回归结果见表3（1）部分。
回归结果显示，农户数字技术采纳对农产品流通效率具有显著的促进作用，但对受教育程度高的省份影响作用并不显著，即农户数字技术采纳对农产品流通效率的影响作用在受教育程度不同的省份之间存在异质性。相较于受教育程度高的省份，平均受教育程度偏低省份的农户其数字技术采纳水平对于农产品流通效率的提升具有更加显著的影响作用。
2.数字技术强度异质性分析。以数字技术助力乡村振兴既是加快数字中国建设的有力抓手，亦是推进农业农村现代化的现实路径。中国电子信息产业发展研究院在《2019年中国数字经济发展指数》报告中将中国数字经济发展指数分为了基础指标、产业指标、融合指标、环境指标4个方面，对全国范围内的数字经济发展水平进行评价。本文以各省市数字经济基础指数的4级梯队为参考，将第1、2级梯队划为高数字技术省份样本，将第3、4级梯队划为低数字技术省份样本进行回归，以考察数字技术发展水平相异情况下，农户数字技术采纳对农产品流通效率影响作用的差异，回归结果见表3（2）部分。
回归结果显示，农户数字技术采纳对农产品流通效率的影响在低数字技术省份具有显著的促进作用，但对高数字技术省份的影响作用并不显著。可以看出来，各省份的数字技术发展水平对农户数字技术采纳影响农产品流通效率的作用有较大影响，数字技术水平的发展弱化了农户采纳数字技术对农产品流通效率的影响作用。
（五）共同富裕发展潜力的中介效应检验
为了探讨农户采纳数字技术对农产品流通效率的影响机制问题，本文选用了中介效应检验方法中的逐步检验法，以验证农户的共同富裕发展潜力在其采纳数字技术影响农产品流通效率路径中是否起到了中介作用，具体结果备索。农户采纳数字技术对自身实现共同富裕具有正向影响，农户采纳数字技术对提升农产品流通效率具有显著的正向作用，共同富裕的发展潜力对促进农产品流通存在显著的正向影响，这说明农户的共同富裕发展潜力存在正向中介效应。数字技术作为一种通用目的属性技术，具有强外部效应和溢出效应，通过在教育、医疗、养老、就业等过程应用，优化资源配置，缩减财富悬殊、调节收入差距、优化收入结构分配，促进社会公平，推动市场要素便捷流动，提升人力资本价值，赋能生态环境保护，铺平农产品流通渠道，助力农产品流通效率提升。因此，农户采纳数字技术通过激发自身的共同富裕发展潜力，获取更多共同富裕发展机会，推进个体社会生活多维发展，以提升农产品的流通效率。简言之，数字技术的使用会提高农户迈入共同富裕队列的可能性。
四、结论与政策启示
（一）研究结论
我国农产品流通效率存在着显著的空间溢出效应，且这种空间相关效应是由被解释变量中的空间滞后项引起的。即一个省份的农产品流通效率不仅与自身因素有关，而且还会受到周边省份农产品流通效率的影响。（1）周边省份农产品流通效率提高1个百分点，将有效导致中心省份的农产品流通效率降低0.051个百分点。（2）农户数字技术采纳显著地提升了农产品的流通效率，农户数字技术采纳每增加1个百分点，农产品流通效率将提高0.588个百分点。值得注意的是，一省农业机械总动力的增加对其农产品流通效率具有反向抑制作用；
而一省公路货运量的增加对于农产品流通效率的提高有正向促进作用，表明公路运输是农产品流通的主要渠道；
至于生产水平、常住人口、各省人均GDP、铁路货运量和水运货运量这些变量对于农产品流通效率的影响尚不显著。（3）省域内的农户平均受教育程度和数字技术发展程度都会影响农户数字技术采纳对农产品流通效率的促进作用，低受教育程度省份和数字技术发展程度偏弱省份的农户通过运用数字技术以促进农产品流通的作用更为显著且有效。（4）从影响机制来看，农户采纳数字技术提升农产品流通效率可部分归因于其激发了农户自身的共同富裕发展潜力，即农户采纳数字技术可以通过激发农户共同富裕发展潜力进而促进农产品流通。
（二）政策建议
1.持续优化农村数字硬件设施和软件基础，为农户应用数字技术铺平道路。基于数字乡村发展战略，各地政府加快完善农村信息基础设施建设，提高网络可及性和稳定性，针对性制定网络环境提升方案；
各地村域全面发展智慧交通、智慧农业、智慧物流等相关体系建设，构建技术创新和数字驱动一体化的乡村经济发展体系，积极铺就数字硬件设施和软件基础，为农户采纳数字技术创新农产品流通渠道夯实根基。
2.全方位多渠道提升农户数字素养水平，弥合城乡和地区之间数字鸿沟。在农村数字基础设施普及之后，农户能否充分掌握利用农村数字化资源的技能才是关键。因此，需要建立全面又有指向性的数字技术和知识普及教育，各地政府引导培训机构下乡，推进微信、支付宝等数字交易工具在农户中的广泛使用，重点强化对淘宝、京东等电商平台的相关性培训，加强微信、抖音等社交软件的动态指导，通过对短视频创作、直播带货等新产物进行激发式进修，缓解数字化转型过程中的知识缺乏、技能缺失等问题。
3.充分开发乡村人力资本，积极探索和创新农产品电商新业态新模式。支持企业参与乡村人才培养，鼓励农业企业依托技术、资金、品牌等优势，带动农户创办家庭农场，打造乡村人才孵化基地。同时加快培养一批有技术、爱农业、懂经营并善于推广乡村文化的新农人和农村创业创新带头人，依托多元化的农产品电子商务体系，努力拓展多样化的电商交易模式。
參考文献：
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[5]吕建兴，叶祥松.中国农产品流通效率及其演变特征——基于流通环节的视角[J].世界农业，2019（06）：46-57.
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（作者单位：1重庆工商大学长江上游经济研究中心2重庆工商大学经济学院）
责任编辑：李政
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