电子商务论文哪里有？本研究利用2020年中国乡村振兴综合调查（CRRS）数据，运用计量经济学方法，科学分析了农村电商发展对耕地“非粮化”的影响效应及作用机制。
1绪论
1.2文献综述
1.2.1农村电商相关研究
（1）农村电商发展模式的研究
黄福华（2017）通过分析湖南省农村电商发展现状，发现当前电商模式主要表现为淘宝网的C2C平台运营模式，以及由部分农业龙头企业联合农村专业合作社构建的B2C产销模式。关海玲等（2010）基于对B2B、B2C、C2C三类电商模式在目标市场定位、价格机制、盈利模式、竞争优势及产品特色五个维度的系统比较分析，提出应倡导涉农主体立足自身资源禀赋，因地制宜推进电商化转型，选择适配区域特征的业务模式。郭承龙（2015）基于主体角色差异，将农村电商划分为自产自销模式、订单网销模式、自产+多平台网销模式以及共生模式四类，并进一步指出一体化模式应作为网商迭代升级的战略方向。彭成圆等（2019）总结归纳江苏省农村电商创业实+践中出现的四种典型模式，提出未来农村电商创业模式将呈现出自创独立电商系统、打造农产品特色品牌以及融合休闲农业与三产的显著特征。郭曼等（2025）聚焦共同富裕长远目标，认为农村电商发展应着于力构建“互联网+三农”的新模式，推进互联网与农业、农村、农民的深度融合，加快数字乡村建设。
3农村电商发展现状与耕地“非粮化”时空演变特征
3.1农村电商发展现状
3.1.1农村电商发展历程
农村电商作为解决“三农”问题的重要抓手，近年来在中国经历了显著发展与变革。从互联网技术与电商平台普及进入农村，到政府以乡村振兴为导向大力出台农村电商政策，深刻反映出农村电商由起步到成熟的演变过程。根据农村电商发展的阶段性特征与相关政策文件发布时间，我国农村电商的发展历程大致可以划分为三个阶段（彭小珈，2020）。
（1）信息服务提供阶段（1994年-2005年）
20世纪90年代初，我国农业面临着生产力水平低、技术推广难度大、农民信息闭塞等一系列挑战。与此同时，信息技术在全球范围内快速发展，特别是互联网与计算机技术的普及，为打破农业发展困境、推进农业现代化改革带来了新机遇。正是在这样的大背景下，金农工程应运而生。1994年12月，国家经济信息化联席会议第三次会议明确提出，建立农业综合管理和服务信息系统，即“金农工程”，意在利用信息技术提升农业生产力，由此拉开了农村电商发展的序幕。在此基础上，2001年第十个五年计划纲要进一步提出，要重视信息网络技术在农产品交易、农业技术推广等领域的应用，大力发展电子商务，推动了早期农村电商的探索与应用。截至2005年，全国农村通信网工程共投资159亿元，范围延伸至11个省市，搭建涉农网站6000多个，农村电商正式进入起步阶段。在这一阶段，农村电商政策支持逐步落实、地方电商平台初步搭建、基础设施日益完善，但仍然存在技术、人才、物流等多方面的限制。为此，农村电商全面爆发还需要更多时间与改革。
4农村电商对耕地“非粮化”影响的实证分析
4.1数据来源与变量说明
4.1.1数据来源
本研究所用数据来源于2020年中国社会科学院农村发展研究所组织实施的中国乡村振兴综合调查（China Rural Revitalization Survey，CRRS）。CRRS采用多层次随机抽样法获取调研样本。首先，综合考虑经济发展水平、区域位置以及农业发展情况，分别在东、中、西部和东北地区抽取样本省；其次，根据全省县级人均GDP，采用等距随机抽取方法抽取样本县；再次，在样本县随机抽取样本乡（镇）和样本村；最后，在样本村随机抽取样本户。调查样本涵盖东部地区的广东省、浙江省和山东省，中部地区的安徽省和河南省，西部地区的贵州省、四川省、陕西省以及东北地区的黑龙江省，覆盖全国50个县（市）、156个乡（镇），共计300份村庄调查问卷和3800余份农户调查问卷。本研究在数据处理中剔除了不种地农户，考虑到可能极端值对估计结果的影响，对所有连续型变量在1%和99%分位上进行缩尾处理，最后得到2435个农户样本。
4.1.2变量说明
（1）被解释变量：被解释变量为耕地“非粮化”，基于罗必良等（2018）的研究，用农户经济作物播种面积占农作物总播种面积的比重来衡量。
（2）核心解释变量：农户参与农村电商最直接的表现形式是农产品电子商务，因此本研究的核心解释变量为农产品网络销售，根据问卷中的相关问题并参考李宁等（2022）的做法，选取农户是否通过网络销售农产品来表示。
4.2模型构建
4.2.2倾向得分匹配模型
研究农村电商对耕地“非粮化”的影响效果，需要重点考虑两个问题。一是，农户参与农村电商并非是随机选择行为，而是根据自身资源禀赋做出理性选择的结果；二是，农户参与农村电商之前的耕地种植行为不可观测，这实际上是一种“数据缺失”问题，由此会产生样本选择偏差。如果采用传统最小二乘法（OLS）进行估计，可能会导致估计结果不准确。因此，本研究采用倾向得分匹配法（PSM）进行实证研究。
倾向得分匹配模型最早由Rosenbaum等（1983）提出，是典型的反事实因果推断分析框架。基本思路是，将样本中参与农村电商的农户作为处理组，将未参与农村电商的农户作为控制组，然后将处理组和控制组样本按照倾向得分进行匹配，使得处理组与控制组处于均衡可比状态，即为参与农村电商的农户构造一个没有参与农村电商的样本，进而准确评估农村电商对农户耕地“非粮化”的影响效应。
其次，设置匹配方法并匹配处理组与控制组，常用的匹配方法有k近邻匹配法、半径匹配法、核匹配法、局部线性回归匹配法以及马氏匹配法等，且一般认为不存在适用于所有情形的最好方法，通常在实践中采用不同的方法进行匹配，若结果相似，说明结果稳健。因此，为了减少匹配方法带来的影响，提高分析结果的准确性和有效性，本研究选取k近邻匹配法、半径匹配法、核匹配法和马氏匹配法进行具体匹配。
5研究结论与政策启示
5.2政策启示
根据前文的理论阐述和实证分析可以看出，我国存在明显耕地“非粮化”种植现象，农村电商发展会进一步加剧耕地“非粮化”，对此提出以下建议：
（1）要继续完善农村电商发展的政策支持体系，提高农村数字基础设施和农户数字技术应用水平，有力促进农产品出村进城。一方面，在农业资源禀赋较好的地区，政府要继续加强农村数字基础实施建设，推动农村光纤和5G网络加快建设，提高农村的网络覆盖率和信号强度，降低农民获取农产品交易信息的成本，为农户在农村开展各类电子商务提供基础保障。另一方面，充分利用快递物流、供销合作社、益农服务社、12316信息平台、832平台和电商服务站点等现有平台，协同推进电商平台建设，降低农产品运输成本，使得更多农村生态产品通过电商平台进入商品大市场。最后，要加大农村电商培训，有效提高农村电商人员在目标客户搜寻、客户管理、营销技能、网店经营等方面的技能，缩小农户应用电商能力的差距，提高所有农户获得农村电商发展的收益。
（2）要积极践行大农业观和大食物观，大力引导林果业等非大田作用上山上坡，不与粮食争地。要进一步分类明确耕地用途，对高标准农田和永久基本农田要明确耕地利用优先序，防止优质耕地“非粮化”建设。实行年度耕地“进出平衡”政策，补足同等数量、质量的可长期稳定利用耕地。此外，执法部门要加强耕地利用巡查频率，对耕地“非粮化”建设的违法违规行为要严肃处理并及时曝光，严格管控耕地转为林地、园地、草地等其他类型农用地及农业设施建设用地，用法律保障耕地合理利用。
（3）要更大力度发挥财政补贴资金在粮食产业中的作用，大力推动粮食生产与第二、三产业融合发展，激励龙头企业或种粮大户，自主培育粮食品牌、挖掘农耕文化、拓展农业教育，探索粮食多元化价值实现路径，着力提高粮食产品附加值与种植经济效益，形成“多种粮食，优先支持”的政策导向机制，降低耕地“非粮化”。
参考文献（略）
