龐加蘭,葛晶晶,宋夢醒
(西安外國語大學(xué),陜西 西安 710128)
在實現(xiàn)了農(nóng)村全面脫貧,農(nóng)村居民可支配收入逐年增長的大環(huán)境下,黨的二十大報告明確指出要全面推進鄉(xiāng)村振興,進一步提高農(nóng)民生活水平,建立長期有效的減貧機制。為提高農(nóng)民收入水平探尋更為強勁的增長動力。本文嘗試厘清數(shù)字普惠金融、電子商務(wù)發(fā)展和農(nóng)民收入增長之間的關(guān)系,為探索農(nóng)民享受數(shù)字紅利的機制提供一個新的理論與視角?;谧饔脵C理分析,本研究選取2013—2020年全國除新疆、臺灣、香港和澳門特別行政區(qū)外30個省(市、自治區(qū))的面板數(shù)據(jù),采用控制年份和省份效應(yīng)的面板中介模型并利用工具變量法控制內(nèi)生性問題,來研究數(shù)字普惠金融和電子商務(wù)發(fā)展對農(nóng)民收入的影響及機制。
數(shù)字普惠金融不僅降低了信息采集和金融服務(wù)的門檻,還搭建起較為完善的風(fēng)控體系,使得長期被傳統(tǒng)金融業(yè)忽視的廣大長尾人群通過數(shù)字化渠道享受到了普惠金融的紅利,為廣大農(nóng)村地區(qū)和農(nóng)民收入增長帶來正向影響。在效果方面,楊東、鄭家喜等(2021)運用APN法、熵值法等對全國30個省的面板數(shù)據(jù)進行分析,表明農(nóng)村普惠金融的發(fā)展水平和農(nóng)民收入呈正向關(guān)系。[1]張正平等(2019)從信貸、商業(yè)保險、第三方支付三個方面度量家庭普惠金融水平,利用CHFS數(shù)據(jù)檢驗得家庭普惠金融水平對農(nóng)村地區(qū)創(chuàng)業(yè)意愿的正向影響要大于城鎮(zhèn)地區(qū)。[2]馬彧菲等(2017)利用測算出的普惠金融指數(shù)以及包容性增長指數(shù)研究得出普惠金融促進包容性增長進而減緩貧困發(fā)生。[3]在影響機制方面,王永倉、溫濤等(2021)通過對2017年的CHFS數(shù)據(jù)分析得出數(shù)字金融通過促進農(nóng)民就業(yè)進而影響農(nóng)民非農(nóng)收入的增長。[4]劉丹、方銳等(2019)采用空間計量模型論證表明數(shù)字普惠金融對農(nóng)民收入具有空間溢出效應(yīng),即某一地區(qū)數(shù)字普惠金融水平高帶動當(dāng)?shù)剞r(nóng)民收入的同時也會對鄰省農(nóng)民收入產(chǎn)生正向促進作用。[5]張林(2021)建立動態(tài)面板模型實證檢驗了數(shù)字普惠金融可以通過產(chǎn)業(yè)升級的中介效應(yīng)來促進農(nóng)民收入增長。[6]
涉農(nóng)電商對農(nóng)民收入的影響方面,文獻主要探討電子商務(wù)是否促進了農(nóng)民增收以及探究促進農(nóng)民增收的因素。劉亞軍等(2017)在討論淘寶村的產(chǎn)業(yè)演化機制時指出電子商務(wù)給予農(nóng)民自主創(chuàng)業(yè)和就業(yè)的機遇,從而脫貧致富。[7]曾億武、郭紅東等(2018)采用PSM法分析了一千多份調(diào)查問卷發(fā)現(xiàn)電商采納促進農(nóng)民增收主要來源于利潤率和銷量的提升。[8]李宏兵、王爽等(2021)的研究表明總體上電子商務(wù)發(fā)展促進了農(nóng)民增收,但地區(qū)差異明顯,且農(nóng)民返鄉(xiāng)就業(yè)在此有中介正向促進效應(yīng),政府財政支持力度對此產(chǎn)生負向影響。[9]
綜上,目前有關(guān)電子商務(wù)發(fā)展對農(nóng)民收入增長的影響、數(shù)字普惠金融對農(nóng)民收入增長的影響研究較多,結(jié)論也較一致,而對數(shù)字普惠金融、電子商務(wù)發(fā)展與農(nóng)民收入增長三者間的相互關(guān)系和作用機理的研究較少。本文主要從電子商務(wù)發(fā)展的視角探討數(shù)字普惠金融促進農(nóng)民增收的機制,采用控制時間和省份效應(yīng)的面板GLS方法對電子商務(wù)發(fā)展對農(nóng)民收入增長的中介效應(yīng)進行估計,有效緩解了數(shù)據(jù)在省份之間及各省份內(nèi)部的相關(guān)性,提高了模型估計的準(zhǔn)確度。
有研究表明地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展和農(nóng)民收入間有顯著的正向關(guān)系。[10]具體主要有三方面:數(shù)字普惠金融通過引導(dǎo)金融資本流向高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)或環(huán)境友好產(chǎn)業(yè)等促進地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,帶動地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展,從而可能帶來區(qū)域內(nèi)農(nóng)民收入增長。數(shù)字普惠金融能夠有效緩解農(nóng)民的信息不對稱、提供更加豐富的金融服務(wù)降低農(nóng)民的融資成本,為農(nóng)民開展經(jīng)營性自雇傭創(chuàng)業(yè)行為提供渠道和機會。農(nóng)民通過數(shù)字金融可接觸到更多的線上理財產(chǎn)品,拓寬投資渠道,多樣化其投資組合,從而有更多機會獲得利息收入。
首先,利用電子商務(wù)平臺,農(nóng)民和消費者可以直接進行交易,延長農(nóng)民參與產(chǎn)業(yè)鏈的環(huán)節(jié),使農(nóng)民獲得農(nóng)產(chǎn)品營銷及售后服務(wù)帶來的利潤;其次,電商平臺匯聚了大量買家和賣家,使供求信息變得更加通暢,便于快速有效地匹配買賣需求;再次,農(nóng)村電子商務(wù)的發(fā)展不僅能帶動農(nóng)民自主創(chuàng)業(yè),同時因電子商務(wù)發(fā)展而催生出的加工、運輸、營銷及網(wǎng)店運營等崗位也增多,可吸納大量的勞動力,進而增加農(nóng)民的非農(nóng)收入。
數(shù)字普惠金融憑借其“數(shù)字化”和“普惠性”為農(nóng)民提供啟動資金和信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),并且提供短期小額消費貸款,帶動電子商務(wù)發(fā)展,促進農(nóng)民增收。具體表現(xiàn):數(shù)字普惠金融以其較低的貸款門檻和快速的打款通道為農(nóng)民開展電子商務(wù)活動提供便利;數(shù)字普惠金融催生各式小額消費貸款,以刺激消費者的超前消費行為[11],擴大的消費者需求能夠擴大農(nóng)民產(chǎn)量;互聯(lián)網(wǎng)公司對開展電子商務(wù)活動的鄉(xiāng)村進行數(shù)據(jù)支持,形成區(qū)域性電子商務(wù)模式,使整個地區(qū)的農(nóng)民能夠利用相同的基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)如公路運輸、快遞以及倉儲服務(wù)等,降低經(jīng)營成本,如阿里平臺牽頭助力建設(shè)“淘寶村”和“淘寶鎮(zhèn)”;數(shù)字普惠金融在提供信貸支持和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)支持、互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)、支付結(jié)算服務(wù)、新型支付習(xí)慣等方面促進電子商務(wù)發(fā)展,而電子商務(wù)發(fā)展可使農(nóng)民擺脫中間商約束,迅速獲得所售產(chǎn)品反饋,根據(jù)商品評價提高產(chǎn)品質(zhì)量、優(yōu)化售后服務(wù)等增強自身競爭力,并獲得銷售農(nóng)產(chǎn)品的附加價值,從而促進農(nóng)民收入增長。
本文的重點旨在檢驗電子商務(wù)發(fā)展在數(shù)字普惠金融促進農(nóng)民收入增長中的中介效應(yīng)和機制。
1.被解釋變量
選取2013—2020年全國除臺灣、香港和澳門特別行政區(qū)和西藏之外30個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))的農(nóng)民人均可支配收入(INCOME)作為被解釋變量。在模型異質(zhì)性檢驗中,該變量替換為農(nóng)民人均可支配收入的組成部分:工資性收入(INCOME1)、經(jīng)營性收入(INCOME2)、轉(zhuǎn)移性收入(INCOME4)。
2.核心解釋變量
數(shù)字普惠金融:本文以北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心定期發(fā)布的《數(shù)字普惠金融指數(shù)》為數(shù)據(jù)來源,選取2013—2020年省份數(shù)字普惠金融總指數(shù)(INDEX)作為核心解釋變量。
3.中介變量
電子商務(wù)發(fā)展水平:選取省級的電子商務(wù)銷售額(SALE)作為電子商務(wù)發(fā)展水平的代理變量?,F(xiàn)有研究曾選取淘寶村的數(shù)量作為代表電子商務(wù)發(fā)展水平的變量。但如今電子商務(wù)發(fā)展如火如荼,阿里巴巴雖是電商零售市場的龍頭平臺,但京東,拼多多等平臺的發(fā)展也不容忽視,所以淘寶村數(shù)量并不能完全體現(xiàn)電子商務(wù)的發(fā)展水平。另外,有學(xué)者采用阿里研究院報告中的方法,即用浙江省的網(wǎng)絡(luò)銷售額和網(wǎng)絡(luò)消費額加權(quán)計算得到衡量電子商務(wù)發(fā)展水平的數(shù)值。但受限于省級層面網(wǎng)絡(luò)消費額數(shù)據(jù)的獲取難度,且網(wǎng)絡(luò)零售額統(tǒng)計口徑較大,最終選擇電子商務(wù)銷售額作為電子商務(wù)發(fā)展水平的代理變量。
4.控制變量
參考現(xiàn)有研究的通常做法,選取以下變量作為制變量。
(1)第一產(chǎn)業(yè)實際人均GDP(GDP)。人均生產(chǎn)總值可以很好地體現(xiàn)一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平,而農(nóng)民收入水平與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r息息相關(guān),選取2013—2020年各省人均GDP并以2013年為基期進行平減以消除通貨膨脹的影響。
(2)農(nóng)民投資水平(INV)。采用農(nóng)民生產(chǎn)性投資來衡量農(nóng)民投資水平。農(nóng)民進行生產(chǎn)設(shè)備的投資,可以提高生產(chǎn)效率并降低單位產(chǎn)品的生產(chǎn)成本,進而擴大農(nóng)民的利潤空間。
(3)城鎮(zhèn)化水平(TOWN)。采用非農(nóng)人口占總?cè)丝诘谋壤齺肀碚鞒擎?zhèn)化水平,城鎮(zhèn)化水平越高,基礎(chǔ)設(shè)施就相應(yīng)的越完善,農(nóng)民可以享受到更好的配套基礎(chǔ)設(shè)施的服務(wù)。
(4)政府財政支持力度(FIN)。采用政府對農(nóng)林水的財政支出表示政府對農(nóng)業(yè)的支持力度。一般來說,政府對農(nóng)林水的財政支出越高,農(nóng)民收入越低。因為農(nóng)林牧副漁等第一產(chǎn)業(yè)的附加值低,農(nóng)民僅從事第一產(chǎn)業(yè)所能獲得的收入較其他部門較低。
表1顯示了變量的基本描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)可以看出,工資性收入是農(nóng)民收入的主要來源。財產(chǎn)性收入最低,甚至低于農(nóng)民轉(zhuǎn)移性收入,可見擴大農(nóng)村就業(yè)途徑有助于提高農(nóng)民收入水平。農(nóng)村電商正是由于具有擴大就業(yè)數(shù)量和形式、還可以提高農(nóng)產(chǎn)品經(jīng)營性收入,而在農(nóng)村收入水平改善上發(fā)揮了重要的作用。2013年以來,我國電子商務(wù)發(fā)展迅速但地區(qū)差距大,發(fā)展極不平衡。2013年電子商務(wù)銷售額最小值為青海省的35.3億元,最大值為廣東省的10279.1億元。2020年,依然維持了此結(jié)構(gòu)。
表1 變量的描述性統(tǒng)計
借鑒溫忠麟(2014)[12]的研究,設(shè)置三個回歸方程來構(gòu)建面板中介模型的逐步法。基準(zhǔn)模型設(shè)置如下:
為緩解數(shù)據(jù)異方差及自相關(guān)等問題,采取控制時間和省份效應(yīng)的面板GLS方法對基準(zhǔn)模型進行回歸,后文的異質(zhì)性分析及穩(wěn)健性檢驗也沿用此法。表2給出了面板中介模型的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。
表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果
據(jù)模型(1),數(shù)字普惠金融系數(shù)在1%的顯著性水平上顯著為正,可驗證得數(shù)字普惠金融對農(nóng)民收入有正向影響。對于面板中介效應(yīng)的檢驗基本步驟如下:首先,檢驗?zāi)P停?)中數(shù)字普惠金融對農(nóng)民收入的影響系數(shù)是否顯著,若顯著則進行下一步驟檢驗。模型(2)中數(shù)字普惠金融對中介變量電子商務(wù)發(fā)展水平的影響系數(shù)若顯著,則進行最后一步檢驗。最后,檢驗?zāi)P停?)中直接解釋變量數(shù)字普惠金融和中介變量電子商務(wù)發(fā)展水平對被解釋變量農(nóng)民收入的影響系數(shù)是否顯著。實證結(jié)果顯示被解釋變量和中介變量的回歸系數(shù)均至少在5%的顯著性水平上顯著為正。由此,數(shù)字普惠金融通過電子商務(wù)發(fā)展水平的中介作用來促進農(nóng)民收入增長的假設(shè)得證。
電子商務(wù)發(fā)展水平的中介效應(yīng)有可能是內(nèi)生的。首先,可能存在逆向因果的問題。電子商務(wù)的發(fā)展能促進農(nóng)民增收的同時,農(nóng)民收入的增長也會進一步促進電子商務(wù)的發(fā)展。當(dāng)農(nóng)民收入水平提高時,農(nóng)民的消費支出會隨之增加,農(nóng)民可能增加自己的網(wǎng)絡(luò)消費,進而促進電子商務(wù)銷售額的增加。其次,可能存在遺漏變量問題,農(nóng)民收入水平和電子商務(wù)發(fā)展可能會受到其他因素的影響,如農(nóng)民個人的經(jīng)營能力、有關(guān)電子商務(wù)的知識儲備以及營銷能力等,這些變量難以衡量和獲取,可能會使估計結(jié)果有所偏差。解決內(nèi)生性問題主要是通過增加控制變量或使用工具變量的方法。
首先選擇增加控制變量的方法來緩解遺漏變量偏差的問題。將農(nóng)村機械總動力(POWER)和農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及水平(INT)納入基準(zhǔn)回歸模型中。其中,農(nóng)村機械總動力選取農(nóng)村機械千瓦數(shù)來表示,農(nóng)村機械總動力與農(nóng)村第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值相關(guān),也影響農(nóng)民的收入水平。農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及水平選取農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)來代表,是否接入互聯(lián)網(wǎng)關(guān)系著農(nóng)民是否能夠有效接觸數(shù)字化平臺從而獲得相應(yīng)的服務(wù)。
接著為模型選取合適的工具變量。選取滯后一期的電子商務(wù)銷售額和滯后一期的倉儲業(yè)從業(yè)人員數(shù)作為電子商務(wù)發(fā)展水平的工具變量。因為電子商務(wù)的發(fā)展會帶動倉儲業(yè)發(fā)展,倉儲業(yè)從業(yè)人員數(shù)會受到電子商務(wù)發(fā)展水平的影響,但在理論上并不會直接作用于農(nóng)民收入。
表3中模型(4)—(7)為基準(zhǔn)回歸模型(1)—(3)納入新控制變量后的回歸結(jié)果,對比兩組模型的回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn),加入新的控制變量后被解釋變量和中介變量依舊均在1%的顯著性水平上顯著為正。模型(7)為采用工具變量法后的回歸結(jié)果,表中識別不足檢驗、弱工具變量檢驗和Hansen檢驗結(jié)果表明,所選取的工具變量是有效的,并且加入工具變量后的回歸結(jié)果顯示,中介變量電子商務(wù)發(fā)展水平仍在10%的顯著性水平上顯著為正?;谝陨匣貧w結(jié)果,基準(zhǔn)回歸模型的內(nèi)生性問題得到一定的緩解。
表3 內(nèi)生性問題的處理
本部分檢驗?zāi)P偷姆€(wěn)健性。一是用控制了時間和省份效應(yīng)的Sobel法和Bootstrap法來檢驗基準(zhǔn)模型中的中介效應(yīng)是否存在,二則將被解釋變量農(nóng)民人均可支配收入替換為農(nóng)民人均消費支出(CONSUM),電子商務(wù)發(fā)展水平的代理變量由電子商務(wù)銷售額替換為快遞業(yè)務(wù)量(EX)。首先,人均消費支出和人均可支配收入總是呈現(xiàn)顯著的正向相關(guān),若數(shù)字普惠金融和電子商務(wù)發(fā)展水平能顯著促進農(nóng)民收入的增長,那么理論和邏輯上,就能一定程度上刺激農(nóng)民進行消費;其次,快遞業(yè)務(wù)量與電子商務(wù)發(fā)展水平也由較強的正向相關(guān)關(guān)系,電子商務(wù)發(fā)展水平的提升會促進快遞業(yè)務(wù)的發(fā)展。
表4中Sobel檢驗結(jié)果顯示Sobel、Goodman-1、Goodman-2的Z值均大于1.96且P值均小于0.05,且間接效應(yīng)與直接效應(yīng)之比為0.144。表5中Bootsrap檢驗結(jié)果顯示在95%的置信區(qū)間內(nèi)不包含0,Sobel檢驗和Bootsrap檢驗均表明了電子商務(wù)發(fā)展在數(shù)字普惠金融促進農(nóng)民增收中具有間接效應(yīng)。
表4 Sobel檢驗結(jié)果
表5 Bootstrap檢驗結(jié)果
表6中模型(8)~(10)為基準(zhǔn)模型替換變量后的回歸結(jié)果,回歸結(jié)果表明直接解釋變量和中介變量均在1%的顯著性水平上顯著為正。上述穩(wěn)健性檢驗均表明數(shù)字普惠金融會通過電子商務(wù)發(fā)展的間接效應(yīng)促進農(nóng)民收入增長,驗證了基準(zhǔn)模型設(shè)定的穩(wěn)健性。
表6 替換變量的穩(wěn)健性檢驗
(續(xù)表)
本部分進一步研究數(shù)字普惠金融和電子商務(wù)發(fā)展水平對農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)影響的異質(zhì)性。首先將基準(zhǔn)模型(1)中的被解釋變量依次替換為農(nóng)民工資性收入(INCOME1)、經(jīng)營性收入(INCOME2)、財產(chǎn)性收入(INCOME3)、轉(zhuǎn)移性收入(INCOME4)。
表7回歸結(jié)果顯示數(shù)字普惠金融對農(nóng)民工資性收入的正向影響最大,而對經(jīng)營性收入并沒有顯著的影響。可能的原因是,數(shù)字普惠金融使農(nóng)民可以接觸到快遞、外賣、滴滴等借助網(wǎng)絡(luò)平臺發(fā)展起來的靈活就業(yè)形式,增加額外的工資性收入。而經(jīng)營性收入主要是農(nóng)民經(jīng)營農(nóng)產(chǎn)品種植或畜牧業(yè)養(yǎng)殖獲得的收入,數(shù)字普惠金融主要為農(nóng)民提供便利的數(shù)字化服務(wù)和金融服務(wù),對農(nóng)民經(jīng)營性收入影響甚小。由中介效應(yīng)檢驗程序知,模型(12)中INDEX回歸系數(shù)不顯著,對經(jīng)營性收入的檢驗終止。進一步對數(shù)字普惠金融是否間接通過電子商務(wù)發(fā)展促進農(nóng)民工資性收入、財產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入增長進行檢驗。
表7 數(shù)字普惠金融對農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性
(續(xù)表)
將基準(zhǔn)回歸模型(3)中的被解釋變量依次替換為農(nóng)民工資性收入(INCOME1)、財產(chǎn)性收入(INCOME3)、轉(zhuǎn)移性收入(INCOME4)得到表8的回歸結(jié)果。模型(15)和(16)顯示在加入中介變量電子商務(wù)發(fā)展水平后,數(shù)字普惠金融回歸系數(shù)并不顯著、電子商務(wù)發(fā)展水平的回歸系數(shù)顯著為正,由此可得數(shù)字普惠金融間接地通過電子商務(wù)發(fā)展促進農(nóng)民的工資性收入和財產(chǎn)性收入的增長。由于模型(17)中中介變量電子商務(wù)發(fā)展水平的回歸系數(shù)并不顯著,進一步采用矯正偏差的Bootstrap法檢驗。
表8 中介作用的收入結(jié)構(gòu)異質(zhì)性
表9檢驗結(jié)果顯示,數(shù)字普惠金融并不能通過電子商務(wù)發(fā)展水平的中介效應(yīng)作用于農(nóng)民轉(zhuǎn)移性收入的增長。對比工資性收入和財產(chǎn)性收入的間接系數(shù)大小發(fā)現(xiàn),數(shù)字普惠金融通過電子商務(wù)發(fā)展間接促進工資性收入的作用大于對財產(chǎn)性收入的促進作用??赡艿脑蚴?,一方面數(shù)字普惠金融可以為農(nóng)民提供自己經(jīng)營電子商務(wù)活動的資金,激勵農(nóng)民進行創(chuàng)業(yè);另一方面,電子商務(wù)活動吸引了更多的農(nóng)民從事產(chǎn)品種植、加工,以及部分農(nóng)民從事電商售前售后服務(wù)、電商營銷等,解決了農(nóng)民的就業(yè)問題,促進了農(nóng)民工資性收入的增長。
表9 收入結(jié)構(gòu)異質(zhì)性的Bootstrap法
本文對電子商務(wù)發(fā)展在數(shù)字普惠金融影響農(nóng)民收入的中介效應(yīng)及其作用機制的研究結(jié)果表明:(1)數(shù)字普惠金融和電子商務(wù)發(fā)展對農(nóng)民收入的增長有正向促進作用;(2)在全國30個省的范圍內(nèi),電子商務(wù)發(fā)展在數(shù)字普惠金融促進農(nóng)民收入增長的路徑中效應(yīng)顯著;(3)在農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)層面,電子商務(wù)發(fā)展在數(shù)字普惠金融影響農(nóng)民經(jīng)營性收入和轉(zhuǎn)移性收入中間接效應(yīng)不顯著,在工資性收入的影響路徑中間接效應(yīng)最顯著。
基于以上結(jié)論,主要的政策啟示有:(1)優(yōu)化數(shù)字普惠金融發(fā)展的營商環(huán)境,健全數(shù)字普惠金融的消費者保護權(quán)益平臺,并從技術(shù)上保障數(shù)字普惠金融交易的安全性,規(guī)范數(shù)字普惠金融的發(fā)展。(2)加大對農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),消除數(shù)字鴻溝。推進移動通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè),加快實施網(wǎng)絡(luò)提速降費改革,解決由智能終端不足導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)排斥,提高農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)普及率。(3)對農(nóng)民進行系統(tǒng)的金融知識和電子商務(wù)操作的技能培訓(xùn),提高農(nóng)民的金融素養(yǎng)和平臺操作水平。(4)電子商務(wù)發(fā)展不僅需要互聯(lián)網(wǎng)的支持,還需要物流、倉儲、市場營銷等相關(guān)行業(yè)的配套支持。實證檢驗顯示電子商務(wù)在數(shù)字普惠金融對工資性收入的促進效果作用最明顯,政府部門應(yīng)大力促進電子商務(wù)相關(guān)行業(yè)的發(fā)展,帶動更多企業(yè)提供充足的就業(yè)崗位,最大程度激發(fā)電子商務(wù)對農(nóng)民增收的促進作用。