经济学研究分为reduced form和structual, 前者通常由于理论模型的缺失，从data本身出发，从OLS做起，所有的关系都较为直观，估计出来的参数直接进行interpret; 后者是由理论推导得出，得出的parameter是由structual parameters经过组合以后得到的，通常会有identification的问题。

你说的这个问题牵扯到causal inference, 比如说电商直播对当地农民收入的影响，那么电商直播就必须是一个exogenous variation, 而不能是endogenous variable. 因为有很多其他variables同时影响农民收入和电商直播，比如一个地区本来经济发展水平较高，政府治理水平高，农业补贴等政策灵活，或者一个地区农民收入水平增加，那么他们的地区合作社有更多的资金来投入到电商服务，会促进电商营业密度的增大等等， 那么可以认为农民收入水平和电商直播密度都是其他这些变量的结果，或者电商运营是收入增加的结果，因此要想seperate out这些本地因素的影响，建立 causal interpretation, 建议应用panel data作为解决endogeneity的关键。

当然电商还有所为的spillover effect, 如果你使用的县级数据，一个县的电商运营，也会带来周围县农民收入的提高，这就要求建立更复杂的问题。

做经济学研究，最大的忌讳就是套用模型，电商主要是通过增加销售渠道，通过促进信息对称来增加农业收入，这种模型通常较难，如果是first paper,建议用panel data做起，然后得到一些preliiminary result，再考虑structural model.