被TOP期刊实锤! 电商并没有给农村生产者和工人带来收入方面的收益！ / 四六文摘

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Source: Marketwatch关于下方文字内容，作者：吕昱婵，南开大学商学院国际会计，通信邮箱：lucylvyuchan@126.com之前的文章如下：1.7个观测值显著, 然后发到了JFE, 探讨中国地方政府的融资情况, 实证识别技巧值得借鉴！2.寻找真相, 中国的经济增长真的可以用晋升锦标赛假说解释吗？3.几百年一遇的工具变量让基于OLS的截面数据回归结果发到Top了, 设计巧妙让人叹服！4.使用千年难得的IV＋DID方法将中国故事写到了Top５, 设计之巧妙构思之缜密让人叹服不已！通过电子商务连接农村地区：来自中国的证据Couture Victor, Faber Benjamin, Gu Yizhen, Liu Lizhi. Connecting the Countryside via E-Commerce: Evidence from China[J]. American Economic Review: Insights, 2021, 3(1).This paper estimates the impact of the first nationwide e-commerce expansion program on rural households. To do so, we combine a randomized control trial with new survey and administrative microdata. In contrast to existing case studies, we find little evidence for income gains to rural producers and workers. Instead, the gains are driven by a reduction in cost of living for a minority of rural households that tend to be younger, richer, and in more remote markets. These effects are mainly due to overcoming logistical barriers to e-commerce rather than additional investments to adapt e-commerce to the rural population. 目录一，摘要二，引言三，试验设计和数据1. 试验设计2. 数据收集1）家庭调查数据2）当地零售价格调查数据3）公司行政管理数据四，实证分析1. 源于调查数据的实证证据1）平均干预效应结果（主要聚焦于TOT结果）2）异质性分析3）溢出效应2. 源于公司数据库的实证证据1）模型构建2）回归结果五，评估六，总结一，摘要本文研究了第一个在全国范围内实施的电子商务进农村项目的影响。本文开展了随机干预试验，收集调研数据，并结合公司内部的管理数据予以探究。相比于先前的案例研究，本文并没有发现电子商务进农村项目可以给乡村生产者和工人带来收入方面的收益。但是本文发现该项目的正面效应主要在于减少了少数农村家庭群体的生活成本，这部分家庭群体普遍更年轻、更富有且位于更偏远的市场。进一步探究背后的作用机制，发现该项目主要是通过克服电子商务引入过程中的物流障碍，并非交易障碍而产生积极影响的。二，引言【电子商务发展情况及政策导向】中国近年来电子商务发展迅猛，其中网上交易人数从2000年的0人到2015年超过4亿人，成功超越美国，成为了全球电子商务最大市场。这种巨大的增长主要发生在城市，但是中国政府近年来宣布要将电子商务扩展至乡村，并以此作为全国重点政策。此外，诸如埃及、印度、越南等拥有广大农村人口的发展中国家也在最近提出了相似的电子商务扩展规划。【目前电子商务走进农村的实施情况以及政策关注的重点】不断涌现的有关“电子商务进农村”的成功案例也在激励着该类政策的推进。其中最著名的示范案例之一是中国的“淘宝”。截至2018年，“淘宝”作为最大的电商平台就已经拥有了3,000个“淘宝村”，帮助贫困县销售农产品超过千万元。受这些成功案例的激励，当下有关电子商务的政策也越来越关注乡村的生产商，因为电子商务进农村可以通过扩大农产品的需求、优化城市人口对农产品的接触渠道以及提升农村企业家的积极性从而提高农村生产者的收入。但是对于农村消费者从电子商务工程中获得的好处却没有得到足够的重视。【电子商务走进农村存在的研究问题】近年来农村地区电子商务事业的迅猛发展引起了政策制定者的兴趣，但是目前该领域仍存在有待探索的重要问题。比如通过线上交易平台实现的市场整合是否会对乡村发展产生广远且重要的影响、哪一部分家庭或细分市场从中受益更多、以及致力于打通农村电子商务发展通道的投资有效性有多大。为了回答这些问题，本文结合了随机干预试验（RCT，randomized control trial）方法研究了在中国实施的第一个全国范围内的电子商务扩展项目。该项目在2014-2018年间覆盖了超过40,000个乡村。【选择该项电子商务项目作为研究主体的原因】目前发展中国家里电子商务进农村存在的主要问题并不是农村缺乏互联网连接，而是存在着物流障碍和交易障碍。物流障碍指的是农村地区缺乏现代商业化的包裹运送服务；交易障碍指的是农村家庭对线上交易不熟悉也不完全信任。为了克服以上难题，中国政府联合一家大型电子商务企业开展了电子商务进农村的政策实施。针对物流障碍，该项目专门建造了可用作农村包裹寄送和收取的物流仓库，能够支持包裹从城市到乡村的运输，从而解决了“最后一公里”问题。针对交易障碍，该项目在乡村的中心地域安装了电子商务终端，其中终端经理负责协助村民网上交易，并且允许村民在购买物品时选择货到付款，在出售物品时先收取款项再发货。之所以选择这个项目作为研究主体是因为可以探究得到因为电子商务的引入，交易摩擦降低的程度，而不会受到因为网络首次连接或运输成本广泛降低所产生的效果的干扰。具体来说，在这个项目中，参与的村庄已经接通了互联网，且项目本身只会直接影响到交易伙伴，而不会改变其他的交易成本。本文的随机干预试验和分析过程主要分为两个步骤：第一步是在横跨3个省份、8个乡县的100个乡村中随机化电子商务引入的情况，并且使用调研数据估计电子商务的引入对当地经济的影响。其次，本文引入了合作公司的内部数据，这些数据包括在2017年4月之前该项计划在全国5个省份中已经覆盖的12,000个村落的交易总量。【本文结论】本文并没有得到电子商务的引入可以为农民生产和当地经济的收入带来显著影响的证据。但本文发现电子商务引入所带来的积极影响主要来自于零售消费生活成本的降低。这种影响在使用新型电子商务模式的农村家庭群体中更为明显。但是这部分群体仅占农村家庭总数的15%，并且平均来说更加的富有、年轻和位于更为偏远的市场中。本文进一步探究了这种影响背后的传导机制，发现该积极影响主要集中在之前尚未接触过商业包裹寄送服务的村落中，表明该项工程的效应主要通过克服物流障碍而非交易障碍得以实现。【本文的贡献】总的来说，本文是基于具体语境对电子商务进入农村市场的变革性影响予以探究。结果表明先前的成功案例并不能代表所有关于电子商务进农村的项目都是成功的，因此不能被盲目地用来制定政策预期。可以说，电子商务的引入给农村消费端所带来的积极影响并不是普遍的，而是针对于特定的农村群体和特定的地区，具有一定的异质性。而由于本文所得到的证据均是基于发展中国家里第一个也是目前最大的电子商务拓展政策，因此本文的研究发现对于其它比照中国宣布相似政策规划的政府来说同样具有较强的借鉴意义和参考价值。三，试验设计和数据1. 试验设计随机干预试验发生在安徽省、河南省和贵州省的8个乡县中。做随机化处理的单元为乡村。对于每一个县，本试验都得到了一份计划引入电子商务项目的农村名单，并且本试验又要求增加了五个条件合适但不在计划推行范围内的候选村庄。在上述名单中对于每一个县随机选择了5个村庄作为控制组，7-8个村庄作为干预组，其余未被选择的村庄则继续按照原定计划进行实施，最终在包含432个村庄的全样本中得到了40个来自于控制组的村庄和60个来自于干预组的村庄。由于在实际中干预组内只开展了5个村落的实验、在控制组内只开展了38个村落的实验，因此本文同时报告了IOT(intent-to-treat)和TOT(treatment-on-treated)效应。没有完全按计划实施的原因在于有些候选村庄拒绝了我们的实验，以及我们只有在终端经理申请者接受录取前才能够开展随机性实验。值得说明的是，有一个县中，当地政府中途终止了团队的数据收集工作，导致在100个村庄中有4个村庄没有得到最终完整的数据。2. 数据收集本文包含了三类数据：家庭调查数据、当地零售价格调查数据、公司行政管理数据1）家庭调查数据数据来源来自每个村庄的28个家庭数据内容9个消费类别下的家庭零售消费支出、生产和商业投入、家庭收入、工作时长、家庭成员的职业、资产所有权、财务帐户、网络使用和移民情况数据收集方式在2015年底2016年初的基线调查中，在以计划的终端地点为中心方圆300米的区域内（“内部区域”）随机抽样了14个家庭，另外14个家庭是在上述区域以外的区域内（“外部区域”）抽样所得。在时隔一年的评估调查中，除了在基线调查中抽取的28个家庭外，在内部区域内又随机抽样了10个家庭。描述性统计【基线调查】· 样本基础特征：所有家庭成员的年龄中值为44，家庭规模中值为3。· 样本收入和支出特征：60%家庭的赚钱者为农民，而农村家庭中人均月收入和零售消费支出平均分别为876和732元，远低于城市水平。此外，80%的主要赚钱者在村里工作，但是平均50%的家庭零售消费又来源于村外。· 样本互联网使用和移动通信情况：将近40%的家庭报告称已经使用了互联网，超过50%的家庭拥有智能手机，将近30%的家庭声称拥有笔记本或个人电脑。· 样本电子商务发展情况：不管是通过电子商务实现零售消费还是通过线上销售获取收入所占的份额均不足1%。【评估调查】在控制组村庄样本中，以上数据基本无变化。2）当地零售价格调查数据数据来源来自每个村庄中115个商品报价数据收集方式【基线调查】基于2012CFPS(家庭追踪调查)给出的安徽省和河南省农村家庭支出构成，本文在9个零售消费类别下抽样商品，收集价格数据。同时也包括了生产和商业投入方面的数据。本文以商店作为当地零售商的代表进行抽样。因此抽样的过程是先在各个村庄中随机抽样商店，再在被选中的商店中抽样商品。【评估调查】在评估调查中保证样本中的商品和零售商与前一致。值得注意的是，如果遇到先前被选中的商店关门或者商品下架的情况，则在该商品所在类别中生成一个新的报价。3）公司行政管理数据本部分数据直接来源于合作公司的数据库，不同于上述两种调查数据。数据涵盖了五个省市，即3个RCT研究的省份和广西与云南。依据交易的方向又分为两个数据库：具体分类数据整体描述数据内容其它说明购买数据2015.11-2017.4所有参与该计划的乡村的电子商务购买数据，总计将近2,730万条数据记录，覆盖了12,000个村庄购买商品类别、数量、金额、购买者识别号考虑到在2015.11之前有很多村庄已经引入了电子商务工程，并施行了数月，因此在引入电子商务工程之后至多2年零4个月的交易数据都可以被观测到，明显超过了本文采用的RCT方法中12个月的窗口期限。销售数据2016.1-2017.4所有参与该计划的乡村的电子商务出货情况，总计将近500，000次出货，覆盖了12000个村庄出货村庄、货物重量（千克）四，实证分析1. 源于调查数据的实证证据

1）平均干预效应结果（主要聚焦于TOT结果）表1 平均干预效应

家庭消费层面：· 相比于控制组，该项目的实施导致干预组增加了9%的采用电子商务的家庭；如在控制组中按照非零均值进行记录，上述效应没有考虑到项目会对干预组附近村庄产生一定的溢出效应，因此实际的TOT效应大约为14%。· 对于每月零售总支出中电子商务交易占比的平均干预效应为1.25%，因此我们可以计算得到在这新增的8.9%的家庭中对于电子商务交易占总消费支出比例的平均处理效应为0.0124/0.089=14.1%。· 而上述效应在耐用品消费中表现得更为明显：每月耐用品总支出中电子商务方式交易占比的平均干预效应为6.9%。对于在过去三个月里购买耐用品的家庭来说，对于是否采用电子商务的处理效应为15.3%，因此在这新增的15.3%的家庭中对于电子商务交易占耐用品消费总支出比例的平均处理效应为0.069/0.153=45%。而非耐用品的平均干预效应为1%，表明在新增使用电子商务进行非耐用品消费的家庭中约11%的非耐用品支出均是以电子商务方式进行的（计算同理）。· 尽管结果表明农村家庭的确在一定程度上从传统消费转向电子商务，但是对于每月零售总支出的处理效应却不显著。· 消费效应的KLK指数为0.89，在1%水平上显著（其中该指数结合了11个变量）。家庭收入层面· Panel B中报告了KLK指数（包含了14个变量），但是发现该项目的实施没有产生显著的收入效应。此外，在准确性方面，KLK指数的ITT点估计表明可观测的正向效应低至标准差的2.6%（95%的单侧置信区间）。当地零售价格层面· 在Panel C中本文没有得到该项目可以显著降低当地商品价格的结论。· KLK指数（包含了4个变量）不显著，说明该项目没有产生明显的价格效应。· 但是对于每家商店新增商品数量的平均处理效应为4，并且在10%水平上显著，说明干预组比控制组平均每家商店会增加四个产品。2）异质性分析变量选取异质性探究中的结果变量主要为：家庭是否采用电子商务交易方式、人均月收入（元）、当地零售价格（取对数）。本文选择了如下异质性差异因素：差异层面具体变量解释村庄在试验开始之前，村庄是否已经引入了包裹递送服务将该调节变量与Treat变量进行交互可以让我们区分项目同时去除物流障碍和交易障碍的效应与只去除交易障碍的效应乡村偏远程度乡村距离城镇中心的公路行驶距离家庭家庭中主要赚钱者的年龄家庭中主要赚钱者的受教育程度家庭人均收入家庭距离计划终端点的距离异质性分析及其结果本文先对每一个调节变量构建与Treat变量的交互项，再分别进行异质性分析，最后将所有交互项同时引入回归模型。结果如下：

表2 异质性分析结果· 在消费方面，电子商务项目引入后的吸收效应（即干预组相比于控制组新增使用电子商务的家庭比例）主要受之前本没有接触过商务包裹递送服务村庄的驱动。具体来说，在85%没有接触过包裹递送服务的村庄中处理效应为10.6%，但是已接触过包裹递送服务村庄的处理效应几乎为0。· 在生产和零售方面，不管村庄之前有无接触过包裹递送服务，处理效应结果均不显著，这与之前的结果一致。· 在其它异质性因素方面，电子商务项目对于更年轻、更富有、距离乡村终端点更近以及位于更偏远乡村中的家庭吸收效应会更强，正面影响更明显。此外，本文发现家庭主要赚钱者受教育程度的差异并不影响最终处理效应的大小。3）溢出效应试验项目的干预效果可能存在溢出效应。比如，某个参与试验村庄的经济发展如果主要源于与周围村庄的贸易往来，那么在比较干预组和控制组时可能会丧失一定的收入或价格效应。简单来说，控制组村庄的居民可能也会使用邻近干预组中村庄的电子商务终端。为了测量这种溢出效应，本文遵循Miguel和Kremer（2004）的方法，并在控制与所有村庄的空间邻近程度之后，引入了能够反映某个村庄和其它邻近干预组村庄接触程度的变量。结果发现，在消费方面邻近村庄中的电子商务终端的确存在正向溢出效应，但是在零售商店和生产方面不存在溢出效应。为进一步验证不存在收入或价格的溢出效应，本文基于2010年人口普查数据证实了在与邻近农村市场贸易往来的驱动下，农村市场准入仍然非常低（小于3%）。2. 源于公司数据库的实证证据在田野调查之外，本文又基于公司的内部交易数据探究了如下两个问题：一是在本文田野调查的12个月时间窗口之后，消费和生产对引入电子商务的反应是如何变动的；二是本文的调查数据是否缺失对生产端一些罕见但非常成功的尾部事件的描述，而这些尾部事件可以影响当地家庭收入的平均效应。1）模型构建

2）回归结果对于第一个问题的解决

图1乡村电子商务消费和生产逐月变化情况在消费端，没有得到在实地调查一年期后乡村电子商务消费使用程度仍会不断升高的结论。从图中Panel A和B可知在开始实施的2-4个月内，电商消费程度增长迅猛，但是4个月之后变化平稳，基本维持在每月平均每个村庄85个购买者和280个交易量的水平。在生产端，本文发现不管是在项目引入初期还是12个月窗口期之后出货数量和总重量均在平稳增长。从Panel D可知，相比于引入后第12个月，引入超过两年的出货总重量增长了将近50%。由此说明生产端的调整是需要超过一年的时间才能充分实现的。对于第二个问题的解决首先，为得到运输货物创造出的潜在收入的上限估计，本文做出了如下假定：· 假定这些货物的全部价值是当地所增加的价值；· 假定每千克这些货物的平均价值与中国出口到世界其他地区的单位货物平均价值一样高。即使在上述假定的限制下，本文仍然发现在电子商务计划引入超过两年后，电子商务的出货量也仅能解释最多0.17%的当地人均收入的增长。由此说明，电子商务的引入对收入和生产端影响不显著。五，评估本部分通过构建一个简单的理论框架来解释“电子商务进农村”项目的效应（主要为福利效应）。参考Atkin, Faber和Gonzalez-Navarro(2018)，本文采用了显示性偏好的方法（revealed-preference approach)，并将家庭偏好结构性地分成三层：

本文对于福利的计算分别在两类群体中展开，一是平均样本家庭，二是曾使用过终端消费的家庭。对于终端消费占总零售消费比例的平均效应，前者为1.6%，后者为14%。同时，本文也分别对于耐用品和非耐用品消费估计了价格指数效应。此外，本文又分别报告了调整家庭权重前后的估计值。最后，本文借鉴了

对于先前没有引入包裹递送服务的家庭，其零售生活成本平均减少0.82%，而对于15%曾经采用过新型电子商务的家庭，相应成本减少了5.6%。当重新调整样本权重以代表生活在这些村庄中的平均人口时，上述数值分别有所降低，为0.73%和4.7%。此外，在耐用品消费中消费者收益更大，平均乡村家庭中达到3%，曾经采用了新型电子商务的家庭中达到16.6%。

被TOP期刊实锤! 电商并没有给农村生产者和工人带来收入方面的收益！

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