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          農戶參與電商行為影響因素研究基于文獻的薈萃回歸分析

          時間:2022年03月25日 所屬分類:推薦論文 點擊次數:

          摘要:數字鄉村發展戰略和農業供給側結構性改革背景下,如何提高農村地區電商滲透率成為理論界關注的熱點問題,但鮮有研究針對已有研究成果展開對比分析和綜合闡述。為檢驗有關農戶參與電商行為影響因素現有實證結論和研究特征是否有關聯性,文章在嚴格擇取國內實證文

            摘要:數字鄉村發展戰略和農業供給側結構性改革背景下,如何提高農村地區電商滲透率成為理論界關注的熱點問題,但鮮有研究針對已有研究成果展開對比分析和綜合闡述。為檢驗有關“農戶參與電商行為影響因素”現有實證結論和研究特征是否有關聯性,文章在嚴格擇取國內實證文獻基礎上,分別采用Logit模型和Probit模型對樣本文獻進行薈萃回歸分析。結果發現,研究背景特征和研究方法特征是導致該研究主題結論相異的重要原因,其中“自變量個數”“樣本量”“回歸方法”等研究特征同步作用于總體顯著性和單向顯著性。因此,本研究認為該主題后續研究要著重研究指標選擇、注重問卷設計和模型構建,以保障實證研究的穩健性和可靠性。

            關鍵詞:電子商務;農戶特征;影響因素;薈萃回歸分析

          農戶電商服務

            一、引言

            由于電商能構建擁有時空壓縮、資源聚合和去中心化等特性的虛擬市場,最早被應用于工業領域,旨在實現工業化和信息化融合發展,促進工業經濟向效益型轉軌,而后信息經濟產業鏈蔓延至農業領域,創新出多樣化鄉村電商形態,它們覆蓋范圍各有不同,又相互關聯,如“農村電商”“農產品電商”“農業電商”“農戶電商”等。農業是國民經濟基礎,農產品是農業核心,農戶是農產品生產經營主體,鄉村電商表征僅僅是一種新型鄉村商業模式和交易方式,但實質上是農村六次產業融合發展新業態,發展電商不僅有助于消融農業農村農民問題,更關系到我國數字鄉村振興。

            發達國家先于我國邁入鄉村信息化和數字化階段,涉及電商研究的學術成果頗豐。在有關農業經營主體電商技術參與行為研究中,DAVIS[1]、SMITH[2]、PATEL[3]認為,企業接受互聯網技術受到技術感知有用性和感知易用性的正向影響。ERIC[4]通過多案例研究,從內部因素和外部因素兩大維度歸納影響農企選擇電商的因素。HENDERSON等[5]和MOLLA等[6]指出擁有大規模和高站位的涉農企業更傾向于采用電商策略。HOBBS等[7]和HSIAO[8]認為阻礙農業企業采用電商的因素有企業銷售、稅費減免和進入農村成本等。

            MISHRA[9]深入研究農場主電商經營行為,認為農場主受教育程度、農場經營類別和規模、農場區位對互聯網應用程序使用有顯著正向影響。CLOETE等[10]認為對電商認知和電商技術設施會顯著影響農企電子商務使用需求。除此之外,ZAPATA等[11]指出注冊類型、注冊時間、參加平臺企業相關活動的時間長度、用戶類型、成交數量和企業年度銷售額等變量會顯著影響企業的支付平臺服務費的意愿。

            JAMALUDDIN[12]以印度企業為調研對象,研究發現網絡質量、網絡費用、電商組織和電商培訓都是影響企業采納電商的干擾因素。以上研究表明,農業經營主體是否采納電商技術是一種理性行為選擇,除了受主體經濟實力影響,還可能受多方面條件的制約。鑒于國情相異,中國和農業發達國家在電商政策制度、市場發育程度、技術研發水平、農業生產規模和結構以及農戶對電商認知等維度存在較大差異。

            因而,國內學者在剖析農戶參與電商經營影響因素問題方面形成了頗具中國特色的系統研究。我國鄉村電商發展變異以2014年為分水嶺,在此之前,我國對于農業領域電商的推行雖有相關政策文件加持,但受制于國家綜合實力和經濟目標的時空限定性,整體而言電商應用商業化程度較高,政府政治目標實現不足和政策傾斜力度不夠。

            在此背景下,2014年以商務部牽頭的國家部委在8省56個縣(市)啟動電子商務進農村綜合示范縣試點,配套中央財政撥款和地方政策支持,搭建了“政府出政策作引導+企業出平臺來運作+農戶出產品緊參與”的縣域電商運行體系。另外,中央不斷調整試點目標和投向,將電子商務技術擴散與農村改革階段性目標相輔相成,脫貧攻堅和鄉村振興等政策目標相繼被繪入版圖,培植力度也不斷加碼。

            截至2020年,電子商務進農村綜合示范項目覆蓋全國1180個縣,占全國縣總數的90.70%,表明新政策為涉農電商帶來前所未有的機遇。雖然電商下沉至縣級層面基本實現,然而農戶主動參與電商經營意愿仍舊不高,農村電商活躍業務仍以工業品下行為主。如果說政策支持和壓力傳導發揮著外生推力作用,那么探究農戶內生性驅動力,即農戶的電商技術適應性行為受到哪些因素的制約,對提高農戶信息化技術使用效率至關重要,更關系到我國數字鄉村振興。

            自農村信息化建設以來,中國農業經濟學家們對互聯網技術、通信技術、電子商務技術等信息化技術采納影響因素進行了大量定性和定量分析,主流研究路線圖是通過實地調研收集一手問卷數據,采用計量模型對調研數據進行實證分析,從而甄別出與電商技術擴散相關的重要變量,提出針對性建議。

            例如,張益豐[13]對山東煙臺櫻桃種植戶進行問卷調查,運用Logit多元模型實證分析調研數據,研究發現小農戶參與電商意愿受種植規模、物流便利程度、電商培訓經歷、網購經驗等影響。郭錦墉等[14]基于拓展的技術接受模型,以江西省192個農戶為研究樣本,認為感知有用性、感知易用性、主觀規范、網絡外部性都顯著正向影響農戶對農產品電商的采納意向,感知風險則顯著負向影響農戶的采納意向。

            曾億武等利用江蘇省沭陽縣花木農戶數據,采用工具變量法和中介效應模型來探討先前經驗、社會資本與農戶采納電商行為之間的關系。吳正祥[16]運用多元有序Logit模型識別農戶參與電商扶貧意愿的影響因素,指出受教育程度、網絡使用經驗、主要經濟來源、農村電商認知、電商扶貧收入效應認知、親戚朋友電商扶貧參與意愿、政府電商扶貧相關工作、電商服務站相關工作、電商扶貧服務體系、特色農產品規模對農戶電商扶貧參與意愿有顯著正向影響,家庭年均純收入、生活滿意度認知因素對農戶電商扶貧參與意愿有顯著負向影響。

            汪興東等[17]對農村專業大戶的研究發現,農村專業大戶的人口特征、家庭屬性、地理條件、政策感知及技術感知在其電商技術的采納及投資決策中發揮著不同作用。上述文獻為該研究領域較為經典的研究成果,在此處不再過多贅述。通過文獻梳理,發現有關農戶參與電子商務經營行為影響因素的研究結論存在分歧,甚至存在結論完全相左的現象,盡管多數學作出了對應的解釋,但是其合理性還有待評估。

            對此,本文探討了前人成果中研究細節和實證結果相異之處及其原因:一是自變量選擇和個數的差異。在已有成果中,部分研究覆蓋的變量個數多達24個,而最少的只包含8個因素;有的研究變量設定來源于主觀性判斷因素,有的文獻強調政府作用,總體來說變量設定有主觀性和隨意性趨向,然而對實證分析而言,模型構建指標設定尤為重要,重要變量遺漏和無關變量存在,都可能導致共線性和內生性問題[18-19],誘致研究結論不盡相同。

            二是樣本差異。樣本總量、受訪對象、研究時間、調研區域、統計方法等鎖定條件不同[20],都有可能導致研究結論的真實性、有效性和和可靠性。為論證上述研究特征解釋的可信度,本文將在接下來的研究內容中借助薈萃回歸分析方法展開深入探討,同時也期望獲得關于電商技術擴散制約因素的一般性研究結論。

            二、農業經營主體參與電商的影響因素經驗證據

            以美國、英國、德國等為代表的發達國家,農業信息化建設起步早、措施足,且在實踐中不斷深化和完善,與之相對應的是對電商已進行了系統和深入的研究,并積累了大量富有價值學術成果,但關注范疇非常有限,研究內容側重于關注電商模式、涉農企業電子商務采納行為、電商與農業供應鏈等,與本文研究對象(農戶)匹配偏頗。

            通過Scopus數據庫、Wileyonlinelibrary數據庫、Webofscience數據庫等國外期刊檢索網站進行了前期文獻收集,發現契合本文需求的現有研究成果僅有少數幾篇,且撰寫作者為國內學者發布,同一學者在國內期刊也有類似成果發表。為保障契合度和有效性,故樣本文獻檢索范圍剔除了SSCI和EI文獻,集中于檢索中國知網數據庫和萬方數據庫兩大國內權威數據庫,檢索時間截止為2021年7月。

            考慮到電商是本文核心主題詞和邏輯起點,為避免因定義不清而產生判斷障礙,在此先對相關概念進行初步辨析。目前,學界對涉農電商最為精準的理解,認為其是涉及農村、農戶、農產品和農業等電子商務形態[21-22]。農產品電商指通過互聯網等信息網絡銷售農業收成品或者提供農產品服務的經營活動,作業范圍僅包括成型的農產品供應鏈環節[23]。

            農業電商是產業維度劃分概念,特指農業產業鏈上各環節(包括農業產業產前、產中、產后)的電商,相對應的電商形態有工業電商和服務業電商。農村電商是地域維度劃分概念,是指電商交易主體至少一方地處農村地區的電商,相對應的電商形態有城市電商。由于國家和學界對電商新業態概念和內涵未作清晰界定和達成共識,現有研究成果普遍從電商技術特性出發,存在將農業領域電商形態術語表達交互使用和研究結論泛化概括的現象;诖,本文主題限定于農戶參與電商行為影響因素,故有效研究樣本排除對工業電商、服務業電商、跨境電商和消費者電商使用等主題關注。

            與此同時,為保障樣本量代表性和充裕度,檢索字段設定為“涉農電子商務”“農產品電子商務”“農村電子商務”“農業電子商務”+“采納”“經營”“參與”“使用”“營銷”“接受+影響因素”“意愿”,而后在匯總文獻題錄中,內容上剔除理論性文獻、質量較低文獻、主題側重點不符以及未構建計量模型的文獻,以及為減少研究樣本間異質性,樣本文獻樣本量設定在至少100個以上的實證研究,最后共保留22篇文獻符合本研究需求。

            其中,8篇樣本文獻從不同視角、不同實證方法探索電商采納行為影響因素,本文將其視為不同樣本,因而本文樣本共計30個,以8631名農戶為研究對象。 通過對嚴格符合研究主題的30個樣本進行全文閱讀,提取作者、發表年份、研究地區、來源期刊、影響因素和樣本量等相關信息,并整合數據集后發現:盡管學者變量設定相異,但是對具體測量因素存在共性選擇,均羅列了年齡、受教育程度、家庭收入水平、培訓情況、認知情況和冷鏈物流水平對農戶電子商務技術采納行為的干擾,其中,年齡和受教育程度是農戶個人特征和模型構建的選擇的基本控制變量,使用頻次基本覆蓋全部有效樣本量。

            其中針對“家庭收入水平”指標,部分文獻以家庭總收入為代理指標,有些文獻以家庭人均收入為具體指標,本研究將兩者都納入“家庭收入水平”指標;針對“培訓情況”指標,樣本文獻中選用“培訓經驗”和“培訓頻次”兩種衡量形式,為保障研究完整性和可靠性,本文將兩者皆納入“農戶培訓情況”這一指標范圍;針對認知情況,不同樣本則分設“電商平臺認知”“電商運營管理認知”“電商政策認知”等指標,本文也將其全部納入研究變量中。

            雖然大部分文獻囊括以上6個指標,但是針對相同指標,它們在不同文獻中對農戶電商采納意愿制約程度不同,得到的研究結論也不一致,全部實證結果歸納至表2中。正如上文所言,不同研究結論由不同研究特征引致,需要利用薈萃回歸分析方法詳細解析緣由。

            三、樣本文獻的薈萃分析

            調節變量是指除自變量以外影響文獻研究結論的研究特征,拓展至本研究主題具體是指影響農戶電商技術采納行為的研究特征。本研究將發表時間、樣本量、自變量個數、政府扶持、是否考慮家庭總收入和回歸方法6個指標作為調節變量納入薈萃回歸分析模型。

            具體來說,前3個調節變量是薈萃回歸分析的基本變量,當發表時間、樣本量、自變量個數等研究背景特征相異時,可能導致實證研究結論不同,例如當各實證文獻自變量個數不同時,樣本模型設定的共線性程度不一,會影響研究結果的精準度。而政府扶持、是否考慮家庭總收入和回歸方法等研究方法特征則是檢驗研究結果是否會受特定研究指標選擇的干擾。前面已經提到樣本文獻對家庭收入水平這一變量的代理指標選用存在分歧,進而會影響研究結論效果,因而本文還將“是否考慮家庭總收入”作為自變量。值得一提的是,本文未將鎖定區域和調研對象作為調節變量,是由于部分文獻以多區域作為研究區域、以多類型農戶作為研究對象,無法有效實現數據量化。

            基于闡釋調節變量對總體顯著性影響,本研究還深入考察了調節變量對單向顯著性影響概況。一是絕大多數樣本文獻顯示農戶年齡對農戶電商技術采納行為只有負向顯著和不顯著兩種情況;二是除家庭收入水平外,其他調節變量正向顯著性較為凸顯。因此,受制于樣本量,本研究僅對“家庭收入水平”這一指標的正負顯著性做薈萃回歸分析,其他調節變量做單向顯著性薈萃回歸分析。

            研究結果表明,自變量個數對冷鏈物流水平正向顯著性、政府扶持對受教育程度正向顯著性、是否考慮家庭總收入對農戶認知情況正向顯著性、回歸方法對農戶認知情況正向顯著性和冷鏈物流水平正向顯著性的影響方向與總體顯著性是一致的,區別在于影響程度和不一致,將不再贅述。

            “樣本量”在10%水平上對“農戶培訓情況”在研究結果中呈正向顯著起負向作用,意味著樣本量增加會降低“農戶培訓情況”在研究結論中正向顯著的概率。學界公認的結論是農戶參與電子商務培訓,能提高農戶對電子商務及其政策的認知,更傾向于采納電商技術,樣本量的增加會提高農戶培訓情況在研究結果的正向顯著水平,而薈萃回歸結果出現截然相反的結論,可能是因為現今未參加過電商培訓的農戶占比較大,增加研究樣本量,農戶培訓情況對采納電商技術行為的影響效應逐漸被稀釋。

            “政府扶持”在5%水平上對“農戶培訓情況”在研究結論中呈正向顯著性產生負向影響,即政府扶持力度越大,電商培訓對采納行為正向影響越不顯著。這一現象呈現出顯著的反直覺性。在任何研究主題的定量分析中,學者基本會將政府支持納入指標體系,而且政府是政策和財政的主要供給者,其作用無疑是為推進某一政策措施或試點任務在前期起步階段保駕護航,往往是正向促進作用。但在本文中政府支持對培訓起負向影響,看似與常識相沖突,但結合本文研究主題存在一定合理性。

            電商技術作為一種現代農業生產要素,需要一定程技術使用門檻和應用門檻,要使農戶采納電商技術的磨合成本降低,需要政府支持提高農戶認知和操作技能。然而實踐中,政府的培訓形式和內容不貼近實際,農戶主動參與意愿不足,而國家為提高電子商務在農村地區的普及率和滲透率,部分地區強制性要求農戶參與電商培訓,導致培訓效果不明顯,甚至對采納電商技術起反作用。

            此外,還可能受制于數據信息采集偏差,有效樣本量不足以及本文對政府扶持和農戶培訓的界定邊界不一致造成的理解偏差。“政府扶持”在10%水平上對“農戶認知情況”在研究結論中呈正向顯著性產生正向影響。表明政策支持、金融支持、財政支持等政府扶持手段在很大程度上影響著農戶對電商技術的認知水平。

            “政府扶持”在5%水平上對“冷鏈物流水平”在研究結論中呈正向顯著性起正向作用,即政府扶持力度越大,冷鏈物流水平對農戶電商技術采納行為越顯著。原因在于,農產品電商利用現代信息技術可以盡可能擴大農產品供給信息傳播半徑,但是物理空間移動離不開線下冷鏈物流配送體系的配套發展,而目前我國冷鏈物流配送體系存在普遍不足和結構性失衡并存問題,政府是公共基礎設施供給主體,政府在電商所需的冷鏈物流基礎設施建設中起主導作用。

            “是否考慮家庭總收入”在10%水平上“冷鏈物流水平”在研究結論中呈正向顯著性產生正向影響,以及“回歸方法”在5%顯著性水平上對“受教育程度”在研究結論中呈正向顯著性產生負向作用。從這兩條研究結果可得,研究方法特征與研究結果顯著性密切相關,有關電商技術采納行為影響因素的后續研究要注重實證方法和收入指標的擇取,降低變量共線性和內生性問題發生概率。

            四、結論與討論

            (一)結論

            在數字鄉村建設和農業供給側結構性改革背景下,學界對農村電商相關主題進行了大量實證研究,其中,針對農戶電商技術采納行為影響因素研究成果不在少數,但共性變量測度的實證結果存在分歧。因此,就研究結論差異點,本文應用薈萃回歸分析方法進行相關檢驗,得到以下結論:

            1.研究背景特征和研究方法特征是已有研究成果選用的共性指標,并對實證結果具有不同程度的調節作用。電商技術采納行為影響因素顯著性總體情況受到“發表時間”“樣本量”“自變量個數”“政府扶持”“回歸方法”“是否考慮家庭總收入”的影響;電商技術采納行為影響因素單向顯著性受到除“發表時間”外全部調節變量的干擾。

            2.“樣本量”“自變量個數”“回歸方法”對“電商技術采納行為影響因素”整體顯著性和單向顯著性均有影響,說明研究結果顯著性與模型自由度和變量指標關系密切,側面反映出研究人員在針對電子商務后續研究中,要注重樣本量、樣本的代表性以及重要變量的選入等關鍵點,保障研究結果的可靠性、穩健性和無偏性。

            3.文中得出部分研究結論與基本認知相悖,具有一定合理性。如“政府支持”對“農戶培訓情況”的單向顯著性具有反向作用,除了電商技術的特性外,還可能受制于數據信息采集偏差,有效樣本量不足以及本文對政府扶持和農戶培訓的界定邊界不一致造成的理解偏差。因而,需要后續專家學者進行補充完善。

            4.薈萃回歸分析是基于前人研究結果基礎上對信息的篩選、整合和分析,樣本質量和樣本數量上的局限性不可避免。經由樣本文獻梳理可見,該研究領域陽性樣本量多于陰性樣本量,從而理性分析可推論出,由于研究者和期刊編輯更偏好于研究結果方向與強度間有所偏差的實證研究成果,機會不均等性使得顯著呈陽性的實證結果更易發表,該研究主題極有可能存在發表偏倚問題。

            (二)討論

            綜上所述,本文研究結論表明,現階段學界研究成果還難以為電商技術嵌入鄉土社會提供制度設計參考,還需進一步探索影響農戶行為異質性和偏好的深層次原因。同時,除本文框定內容,該領域還存在一些值得深入研究的方向。

            1.本文將目標設定為提高農戶電商技術采納率,著眼于從現有理論成果比對分析和探討,但現實運行中,農戶采納電商技術行為是多重并發因素綜合作用的結果,不但受學者研究偏好影響,區域宏觀政策、電商發展水平和農戶資源稟賦等對農戶行為異質性同樣產生巨大影響,要謹防模型設置而產生的錯誤估計。

            2.本文研究對象選定的是已發表的中文學術期刊,學術會議、博碩論文、新聞資訊和待發表文獻等學術成果未納入其中,推導出的實證結論尚存不足之處。

            3.本文解釋變量選取存在合并情況,如“家庭收入水平”指標將家庭總收入和家庭人均收入皆作為代理指標等,可能降低研究結論嚴謹性,希望后續研究能作出補充和完善。

            4.薈萃回歸方法是定性描述統計分析方法,未來還需采納更為精準和復雜的定量分析方法對研究議題進行系統性研究。

            參考文獻

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            作者:1朱婷2夏英

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