社會關系網(wǎng)絡對農(nóng)戶電商收入的影響
——基于遼寧省草莓主產(chǎn)區(qū)調(diào)查數(shù)據(jù)的分析

周 靜，劉 杰，唐立強,2

(1.沈陽農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，沈陽 110866；2．渤海大學 管理學院，遼寧 錦州 122000)

內(nèi)容提要：在“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”蓬勃發(fā)展的背景下，農(nóng)產(chǎn)品電子商務已經(jīng)成為農(nóng)民增收新的著力點。農(nóng)村中由親緣、血緣、地緣、業(yè)緣關系組成的農(nóng)民的社會關系網(wǎng)絡，對農(nóng)民的日常生活和生產(chǎn)經(jīng)營有著特殊的影響力，因此，本文應用擴展的明瑟收入決定方程，利用遼寧省草莓種植戶調(diào)查數(shù)據(jù)實證檢驗社會關系網(wǎng)絡對農(nóng)戶電商收入的影響。研究結(jié)果表明社會關系網(wǎng)絡規(guī)模、社會關系網(wǎng)絡強度和社會關系網(wǎng)絡資源對農(nóng)戶電商收入存在顯著影響，社會關系網(wǎng)絡在性別、種植面積、電商培訓經(jīng)歷及收入水平分組下對農(nóng)戶電商收入的影響存在較大差異。其中，具有中介效應的電商培訓既能夠為農(nóng)戶提供相互交流的平臺，又能夠為農(nóng)戶提供信息資源和人情資源，擴大社會關系網(wǎng)絡可以有效提高農(nóng)戶電商收入。政府等部門應加大電商培訓力度，為農(nóng)戶提供交流及學習的平臺，助力農(nóng)戶獲得更高的電商收入。

生活在特定農(nóng)村環(huán)境的農(nóng)戶的社會交往關系網(wǎng)絡會對農(nóng)戶的日常行為，尤其是生產(chǎn)經(jīng)營決策產(chǎn)生一定的影響。發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟、提高農(nóng)業(yè)效率、增加農(nóng)民收入，支持和發(fā)展農(nóng)村、農(nóng)產(chǎn)品電商是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施和振興實體經(jīng)濟的有力抓手。本文從社會關系網(wǎng)絡的視角探討社會關系網(wǎng)絡對農(nóng)戶電商收入的影響，旨在為農(nóng)戶選擇電商渠道銷售農(nóng)產(chǎn)品、進行理性的生產(chǎn)經(jīng)營決策提供參考。

一、研究假設與研究設計的提出

(一)研究假設

社會關系網(wǎng)絡是由社會個體之間互動交往而形成的、可以獲得經(jīng)濟資源的、相對穩(wěn)定的關系體系(李群峰，2013)；社會關系網(wǎng)絡規(guī)模是社會個體在交往過程中所能接觸到的人的數(shù)量規(guī)模，是社會行動者及其之間關系的集合(劉軍，2009)。作為生產(chǎn)經(jīng)營的主體，農(nóng)戶選擇哪種銷售渠道銷售農(nóng)產(chǎn)品是其在對成本收益進行分析之后而做出的理性決策，但是以血緣、親緣、地緣和業(yè)緣關系為基礎的社會關系網(wǎng)絡在農(nóng)戶的決策中扮演著重要角色(王格玲等，2015)。鑒于人的社會資本取決于社會關系網(wǎng)絡的廣泛性、達高性和異質(zhì)性(林南，2003)，農(nóng)戶的社會關系網(wǎng)絡與農(nóng)戶勞動力、物質(zhì)資本在影響其收入方面存在耦合關系，它們或可提高農(nóng)戶所支配的物質(zhì)資本和勞動力的利用效率(張振等，2016)。不同收入水平的農(nóng)戶對于社會關系網(wǎng)絡的利用程度不同。因此，本文提出如下假設：

H1：社會關系網(wǎng)絡規(guī)模對農(nóng)戶電商收入具有顯著的正向影響。

H2：社會關系網(wǎng)絡強度對農(nóng)戶電商收入具有顯著的正向影響。

H3：社會關系網(wǎng)絡資源對農(nóng)戶電商收入具有顯著的正向影響。

H4：社會關系網(wǎng)絡對農(nóng)戶不同水平電商收入的影響存在差異。

(二)研究設計

1.數(shù)據(jù)來源。本文數(shù)據(jù)來源于沈陽農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院農(nóng)產(chǎn)品營銷調(diào)研團隊的調(diào)研結(jié)果：調(diào)研時間為2016年12月至2017年3月，調(diào)研地點是遼寧省草莓主產(chǎn)區(qū)-丹東東港市和沈陽新民市，調(diào)研對象是設施草莓種植戶。選取草莓種植戶作為調(diào)研對象的原因是草莓具有地域性強、儲藏期短、運輸難度大等特點，通過電商渠道進行銷售是草莓銷售更快、更遠、價格更高的最主要途徑之一。調(diào)研采取當面訪談的形式，共發(fā)放并回收問卷425份，有效問卷402份，問卷有效率為94.59%，其中丹東東港市有效問卷213份，沈陽新民市有效問卷189份。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計

2.變量選擇與樣本統(tǒng)計描述。

(1)被解釋變量。被解釋變量包括農(nóng)戶是否參與電商及電商收入，是否參與電商包括參與電商銷售和未參與電商銷售，對于參與電商銷售的農(nóng)戶賦值為1，對于未參與電商銷售的農(nóng)戶賦值為0。電商收入包括農(nóng)戶在過去一年中通過微信微商、QQ微商、獨立網(wǎng)站網(wǎng)商以及第三方網(wǎng)上等平臺銷售農(nóng)產(chǎn)品所獲得的全部收入，并對農(nóng)戶電商收入取對數(shù)進行處理。

(2)解釋變量。本文最核心的變量社會關系網(wǎng)絡分為社會關系網(wǎng)絡規(guī)模、社會關系網(wǎng)絡強度和社會關系網(wǎng)絡資源，社會關系網(wǎng)絡強度又具體劃分為強關系網(wǎng)絡和弱關系網(wǎng)絡兩個維度，社會關系網(wǎng)絡資源又具體劃分為信息資源、人情資源和混合資源三個維度，詳見表1。

3.模型設定。本文采用明瑟(Mincer)收入決定方程，其基本形式為：

lnY=β0+β1edu+β2exp+β3exp2+e

(1)

方程(1)是Mincer收入決定方程的基本形式，能夠很好地反映受教育程度和工作經(jīng)驗對收入的影響，lnY為農(nóng)戶電商收入的自然對數(shù)，edu為受教育年限，exp為工作經(jīng)驗年限，exp2為工作經(jīng)驗年限的平方，e為隨機誤差項，β1、β2、β3為回歸系數(shù)。鑒于Mincer收入決定方程的基本形式無法體現(xiàn)社會關系網(wǎng)絡在農(nóng)戶電商收入中的作用，本文在Mincer收入決定方程基本形式的基礎上引入社會關系網(wǎng)絡并作為核心解釋變量，同時加入性別、年齡等控制變量，將Mincer收入決定方程擴展為：

lnY=β0+β1edu+β2exp+β3exp2+β4snetwork+∑λX+ε

(2)

其中，lnY為農(nóng)戶電商收入的自然對數(shù)，為方程的因變量，edu代表受教育年限，exp代表種植年限，snetwork代表社會關系網(wǎng)絡，X代表性別、年齡等控制變量，系數(shù)β4衡量的是社會關系網(wǎng)絡對電商收入的影響程度，ε為殘差項。

為了驗證影響不同收入水平草莓種植戶電商收入的影響因素，本文采用分位數(shù)回歸法，用加權(quán)最小二乘法(WLS)對回歸參數(shù)進行估計，估計第θ個分位數(shù)的回歸函數(shù)是：

(3)

其中，xt為解釋變量，yt為被解釋變量，n為樣本數(shù)，θ為各分位點，βθ為各分位點的參數(shù)估計系數(shù)。

二、社會關系網(wǎng)絡對農(nóng)戶電商收入的影響

(一)社會關系網(wǎng)絡對農(nóng)戶電商收入的影響

首先，運用Pearson檢驗法對變量進行相關性檢驗，所有自變量的相關系數(shù)均小于0.1，表明模型中的變量不存在自相關；其次，檢驗變量的多重共線性，變量的最大VIF為2.54，遠小于10，說明數(shù)據(jù)不存在嚴重的多重共線性。為了防止數(shù)據(jù)的異方差問題，采用異方差的穩(wěn)健標準誤對數(shù)據(jù)進行回歸分析，估計結(jié)果如表2所示。

表2 農(nóng)戶電商收入決定模型

注：括號中的數(shù)值為穩(wěn)健標準差，*表示P<0.1，**表示P<0.05，***表示P<0.01(下同)。

模型1將所有控制變量進入模型，性別、年齡、受教育程度、種植面積、外出務工經(jīng)歷和電商培訓經(jīng)歷對農(nóng)戶電商收入具有顯著影響，其中年齡和外出務工經(jīng)歷影響方向為負。模型2、模型3、模型4為社會關系網(wǎng)絡各維度分別與控制變量進入模型的實證檢驗，社會關系網(wǎng)絡規(guī)模、社會關系網(wǎng)絡強度和社會關系網(wǎng)絡資源分別與控制變量進入模型時均在1%的水平上顯著，且方向為正。社會關系網(wǎng)絡規(guī)模每增加1個單位，電商收入提高15.40%；社會關系網(wǎng)絡強度中與家人的交流頻率、朋友的交流頻率、本村種植戶的交流頻率和其他村種植戶的交流頻率每增加1個單位，電商收入分別提高5.67%、6.59%、6.75%和17.40%；社會關系網(wǎng)絡資源中的信息資源、人情資源和混合資源每增加1個單位，電商收入分別提高5.03%、10.20%和8.66%，模型5包括了社會關系網(wǎng)絡和全部控制變量，社會關系網(wǎng)絡對農(nóng)戶電商收入的影響基本穩(wěn)定，除了與其他村種植戶交流頻率和人情資源在10%的水平上影響顯著之外，其他社會關系網(wǎng)絡變量均在1%的水平上通過顯著性檢驗，且方向均為正?？刂谱兞恐斜徽{(diào)查者性別、年齡、種植面積、電商培訓經(jīng)歷在各模型均通過了顯著性檢驗，其中被調(diào)查者的年齡對電商收入的影響為負，假設H1、H2、H3得以驗證。

根據(jù)已有文獻(方帥和李華胤，2018)，農(nóng)業(yè)培訓在農(nóng)民現(xiàn)代信息化建設和農(nóng)民合作經(jīng)濟組織的關系中起到正向中介調(diào)節(jié)作用，農(nóng)民接觸信息化程度越深，其接受農(nóng)業(yè)培訓的意愿則會越強，加入農(nóng)民經(jīng)濟合作組織的可能性就會越大。那么電商培訓在社會關系網(wǎng)絡對農(nóng)戶電商收入的影響中是否存在中介效應呢？是否存在如下關系：即社會關系網(wǎng)絡越強大，農(nóng)戶接受電商培訓的可能性就會越強，電商收入就會越高？本文將就此進行討論。

為了檢驗電商培訓在社會關系網(wǎng)絡對農(nóng)戶電商收入影響中的中介效應，本文采用Bookstrap中介效應檢驗方法，中介檢驗基本模型為：

Y=i+cX+e1

(1)

M=i+aX+e2

(2)

Y=i+c′X+bM+e3

(3)

其中，a為解釋變量影響中介變量的系數(shù)估計值，c′和b分別是解釋變量與中介變量共同影響被解釋變量時的系數(shù)估計值。

Bootstrap中介效應檢驗的基本原理是：在確定a×b中介路徑是否顯著后， 再檢驗c′。若c′不顯著， 則表明模型中假設的中介變量是唯一的中介；若c′顯著，則表明仍可能存在其他的中介路徑。若a×b×c′>0，則說明可能還存在同方向的其他中介變量；若a×b×c′<0，則說明可能還存在反方向的其他中介變量。

從表3的Bookstrap中介效應檢驗結(jié)果可知，電商培訓在農(nóng)戶社會關系網(wǎng)絡規(guī)模與電商收入的關系中，中介路徑作用區(qū)間(LLCI=0.0789，LLCI=0.2824)沒包含0，表明電商培訓的中介效應顯著，且中介效應大小是0.1584。另外，直接效應系數(shù)c′為正，且通過了1%水平的顯著性檢驗，再次證明了估計結(jié)果的穩(wěn)健性，由于a×b×c′>0，說明可能存在與電商培訓方向相同的中介變量。

根據(jù)表3顯示的結(jié)果，電商培訓在社會關系網(wǎng)絡強度4個維度、社會關系網(wǎng)絡資源3個維度與電商收入的關系中，中介路徑作用區(qū)間均未包含0，表明電商培訓的中介效應顯著，直接效應系數(shù)c′為正，且通過了1%水平的顯著性檢驗，再次證明了估計結(jié)果的穩(wěn)健性，同時由于a×b×c′>0，說明可能存在與電商培訓方向相同的中介變量。因此，電商培訓在社會關系網(wǎng)絡對農(nóng)戶電商收入的關系中，存在顯著的中介效應。

表3 電商培訓Bookstrap中介效應檢驗結(jié)果

(二)不同變量分組對農(nóng)戶電商收入的影響

1.不同性別變量分組下的收入決定模型。表4模型6、模型7分別是男性和女性農(nóng)戶電商收入決定模型，社會關系網(wǎng)絡各個維度在男性分組對其電商收入均有顯著影響，其中網(wǎng)絡規(guī)模、與家人的交流頻率在5%的水平上影響顯著，混合資源在10%的水平上影響顯著，與朋友的交流頻率、其他種植戶的交流頻率、信息資源和人情資源在1%的水平上影響顯著；在女性分組中，網(wǎng)絡規(guī)模、信息資源、混合資源在1%的水平上影響顯著，與同村種植戶的交流頻率在5%水平上影響顯著，與家人的交流頻率、人情資源在10%的水平上顯著，與朋友、其他村種植戶的交流頻率不顯著，可能原因是女性較少與朋友和其他村種植戶進行社交活動，對于電商銷售方面的交流更少。

2.不同種植面積變量分組下的農(nóng)戶電商收入決定模型?？紤]到種植面積不同可能會導致不同的銷售模式，實證研究不同種植面積變量分組的對比分析分為“5畝及以下”和“5畝以上”兩組，表5模型8和模型9分別是在控制了其他變量情況下5畝及以下農(nóng)戶和5畝以上農(nóng)戶的社會關系網(wǎng)絡對電商收入的顯著性程度。結(jié)果表明，社會關系網(wǎng)絡規(guī)模對于5畝及以下農(nóng)戶、5畝以上農(nóng)戶分別在1%和5%的水平上影響顯著，說明擴大社會關系網(wǎng)絡規(guī)模有益于草莓農(nóng)戶電商收入的增加；在社會關系網(wǎng)絡強度中，5畝以下的農(nóng)戶與家人交流的頻率、與外村人交流的頻率在5%的水平上影響顯著，與朋友、同村人的交流頻率影響不顯著，5畝及以上農(nóng)戶除了與家人交流的頻率不顯著外，其他全在1%的水平上影響顯著，可能原因是小規(guī)模草莓農(nóng)戶的銷售決策一般是家庭共同商議的結(jié)果，而大規(guī)模草莓種植戶與其他種植戶聯(lián)系較為頻繁，更容易受到其他草莓農(nóng)戶銷售的影響。社會關系網(wǎng)絡資源在5畝以下草莓農(nóng)戶中，只有信息資源在5%的水平上顯著，5畝及以上草莓農(nóng)戶中全部在1%的水平上影響顯著，說明大規(guī)模草莓種植戶相對于小規(guī)模草莓種植戶來說，社會關系網(wǎng)絡資源對其電商收入增加的作用更為顯著。

表4 不同性別分組下農(nóng)戶電商收入決定模型

注：括號內(nèi)的數(shù)值為標準差，為了節(jié)省篇幅，控制變量未在結(jié)果中報告(下同)。

表5 不同種植面積分組下的農(nóng)戶電商收入決定模型

3.不同電商培訓經(jīng)歷變量分組下的農(nóng)戶電商收入決定模型。根據(jù)已有文獻(唐立強和周靜，2017)，電商培訓對農(nóng)戶電商行為具有顯著影響，實證研究有無電商培訓經(jīng)歷分組下社會關系網(wǎng)絡對農(nóng)戶電商收入的影響如表6所示，模型8和模型9分別是控制了其他變量的情況下有電商培訓經(jīng)歷農(nóng)戶、無電商培訓經(jīng)歷農(nóng)戶的社會關系網(wǎng)絡對其電商收入的影響顯著性程度。在有電商培訓經(jīng)歷的情況下，社會關系網(wǎng)絡規(guī)模在1%的水平上通過了顯著性檢驗；在無電商培訓的情況下，社會關系網(wǎng)絡規(guī)模在10%的水平上通過了顯著性檢驗。這表明無論是否有電商培訓經(jīng)歷，社會關系網(wǎng)絡規(guī)模的擴大都有利于提高農(nóng)戶電商收入，但在有電商經(jīng)歷的農(nóng)戶中影響更大。在社會關系網(wǎng)絡強度的強關系中，有電商培訓經(jīng)歷的農(nóng)戶與家人、朋友的交流頻率影響不顯著，無電商培訓經(jīng)歷的農(nóng)戶與家人、朋友的聯(lián)系頻率分別在1%和5%的水平上影響顯著；在社會關系網(wǎng)絡強度的弱關系中，有電商培訓經(jīng)歷的農(nóng)戶與同村種植戶、其他村種植戶的聯(lián)系頻率分別在1%、10%的水平上顯著，無電商培訓經(jīng)歷的農(nóng)戶與同村種植戶、其他村種植戶的聯(lián)系頻率分別在1%和5%的水平上顯著。這說明參加過電商培訓的農(nóng)戶更容易受到其他種植戶的影響，家人、朋友對決策的影響反而小一些。在社會關系網(wǎng)絡資源方面，信息資源在有電商培訓經(jīng)歷、無電商培訓經(jīng)歷的農(nóng)戶中分別在10%和1%的水平上影響顯著，說明關于電商銷售的信息資源對于農(nóng)戶電商銷售非常重要，增加信息資源獲取有助于增加農(nóng)戶電商收入；人情資源和混合資源對于有電商培訓經(jīng)歷的農(nóng)戶在1%的水平上影響顯著，對于無電商培訓經(jīng)歷的農(nóng)戶不顯著，說明電商培訓能夠為農(nóng)戶提供一個資源交流的平臺，從而幫助農(nóng)戶更好地增收。

表6 不同電商培訓經(jīng)歷變量分組下農(nóng)戶電商收入決定模型

三、農(nóng)戶電商收入決定模型的分位數(shù)回歸

由表7可知社會關系網(wǎng)絡規(guī)模對各個分位數(shù)回歸系數(shù)的檢驗結(jié)果在各分位點全部顯著，說明社會關系網(wǎng)絡規(guī)模在各電商收入水平上均顯著，農(nóng)戶應注重擴大自己的社會關系網(wǎng)絡規(guī)模從而增加電商收入。社會關系網(wǎng)絡強度中與家人的交流頻率除在0.95分位點不顯著外，其他分位點全部顯著，說明中低、中等、中等偏高收入者均應加強與家人的交流頻率，從而做出有效的增收決策。社會關系網(wǎng)絡強度中與朋友交流的頻率在0.25、0.5、0.75分位點上影響顯著，在0.05、0.95分位點上不顯著，說明具有中等收入的農(nóng)戶應與朋友多交流。社會關系網(wǎng)絡強度中與本村種植戶、其他村種植戶的交流頻率在0.05、0.25和0.5分位點上均顯著，說明具有中等以下水平收入的農(nóng)戶應加強與其他種植戶的交流，以獲取更多的增收渠道。與本村種植戶的交流頻率在0.95分位點上不顯著，與其他村種植戶的交流頻率在0.75和0.95分位點上均不顯著，除信息資源在0.05分位點上不顯著外，其他全部顯著，說明社會關系網(wǎng)絡資源對增加農(nóng)戶的電商收入具有重要影響。因此，農(nóng)戶應增加社會關系網(wǎng)絡資源獲取渠道，以獲取更多的增收資源。

表7 農(nóng)戶電商收入決定模型的分位數(shù)回歸

四、研究結(jié)論及討論

本文利用遼寧省草莓種植戶調(diào)查數(shù)據(jù)實證檢驗了社會關系網(wǎng)絡對農(nóng)戶電商收入的影響，得出以下研究結(jié)論：第一，社會關系網(wǎng)絡規(guī)模在整體上對農(nóng)戶電商收入具有顯著正向影響，社會關系網(wǎng)絡規(guī)模越大越有利于增加農(nóng)戶電商收入。第二，社會關系網(wǎng)絡強度中的強關系在不同性別、種植面積、電商培訓經(jīng)歷及收入水平上均有差異，性別為男、有電商培訓經(jīng)歷且收入處于中等水平的農(nóng)戶的社會關系網(wǎng)絡強度對其電商收入影響更顯著。第三，社會關系網(wǎng)絡強度中與同村種植戶交流頻率在不同性別、種植面積及電商培訓經(jīng)歷分組下的影響均為顯著，在收入分組中的高收入分組不顯著，與其他村種植戶的交流頻率在不同性別、不同種植面積、是否參加過培訓及不同收入水平分組上影響存在差異。第四，社會關系網(wǎng)絡資源中的信息資源在不同性別、種植面積和電商培訓經(jīng)歷分組上均顯著，在低收入水平分組不顯著，人情資源和混合資源在不同性別和收入水平分組上影響顯著，在不同種植面積和電商培訓經(jīng)歷上影響存在差異，混合資源在性別、種植面積及電商培訓經(jīng)歷分組中影響存在差異，應區(qū)別對待，在收入水平分組上均顯著，說明各電商收入水平種植戶均應努力獲取更多的人情資源和混合資源。因此，有以下政策啟示：

第一，在我國農(nóng)村社會關系網(wǎng)絡對農(nóng)民電商收入具有重要影響，擴大社會關系網(wǎng)絡可以有效提高農(nóng)戶電商收入，農(nóng)戶在平時應主動擴展交際網(wǎng)，不僅要注重與家人、朋友的交流，還應多與其他種植戶交流種植經(jīng)驗，以獲取更多的信息資源和人情資源，從而增加電商收入。第二，不同性別、種植面積、電商培訓經(jīng)歷和收入水平上社會關系網(wǎng)絡對農(nóng)戶電商收入的影響存在差異，需要區(qū)別對待。電商培訓既能夠為農(nóng)戶提供相互交流的平臺，又能夠為農(nóng)戶提供信息資源和人情資源，從而增加農(nóng)戶電商收入。因此，政府等部門應加大電商培訓力度，為農(nóng)戶提供交流及學習的平臺，助力農(nóng)戶獲得更高的電商收入。