破解貧困地區(qū)農(nóng)村居民互聯(lián)網(wǎng)購銷行為密碼
——基于22省72縣143個(gè)村莊2 137個(gè)農(nóng)戶的調(diào)查

方 航，張靖娜，陳前恒

(中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083)

引 言

中國眾多的貧困小農(nóng)戶集生產(chǎn)者和消費(fèi)者身份于一身。作為生產(chǎn)者,他們希望能夠獲得較高的利潤率;作為消費(fèi)者,他們希望能夠獲得物美價(jià)廉的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料和消費(fèi)品。然而,傳統(tǒng)的農(nóng)產(chǎn)品流通方式限制了小農(nóng)的利潤率。通常,貧困地區(qū)農(nóng)村居民把農(nóng)產(chǎn)品出售給經(jīng)紀(jì)人,經(jīng)歷多次轉(zhuǎn)手倒賣后銷售給消費(fèi)者。這條較長的農(nóng)產(chǎn)品流通鏈條增加了交易成本,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者利潤率低[1]。長期以來,“以城市為中心”的發(fā)展戰(zhàn)略使得中國農(nóng)村地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)比較落后,致使農(nóng)村地區(qū)物流成本較高。相比城鎮(zhèn)居民,農(nóng)村居民在當(dāng)?shù)刭徺I同樣消費(fèi)品(除自產(chǎn)的農(nóng)副產(chǎn)品)需要支付更高的價(jià)格。如何變革農(nóng)產(chǎn)品供銷模式,創(chuàng)新消費(fèi)模式,實(shí)現(xiàn)貧困地區(qū)農(nóng)村居民增收脫貧的目標(biāo),至今仍是中國面臨的難題。

一些研究認(rèn)為,發(fā)展電子商務(wù)平臺(tái),促進(jìn)農(nóng)村居民進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)購銷,有助于解決上述難題。大數(shù)據(jù)時(shí)代,網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)能夠提供實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)者與消費(fèi)者的直接聯(lián)系。一方面,貧困地區(qū)農(nóng)村居民能夠通過網(wǎng)絡(luò)直接將產(chǎn)品銷售給消費(fèi)者,從而降低交易成本,提高交易效率[2],使得農(nóng)業(yè)變得更具生命力[3-4],對“農(nóng)產(chǎn)品上行、促進(jìn)農(nóng)民增收脫貧”有重要意義;另一方面,貧困地區(qū)的農(nóng)村居民作為消費(fèi)者能夠在網(wǎng)絡(luò)上以更優(yōu)惠的價(jià)格購買到消費(fèi)品和生產(chǎn)資料,對“工業(yè)品下鄉(xiāng)、消除農(nóng)民消費(fèi)困境”有重要意義[5]。

政策層面上,“互聯(lián)網(wǎng)+”已經(jīng)被中國政府視為促進(jìn)貧困農(nóng)村地區(qū)發(fā)展和精準(zhǔn)扶貧脫貧的重要手段之一。《中共中央國務(wù)院關(guān)于打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)的決定》指出，加大“互聯(lián)網(wǎng)+”扶貧力度，實(shí)施電商扶貧工程[6]。關(guān)于“互聯(lián)網(wǎng)+扶貧”,業(yè)界實(shí)踐如火如荼。為了保障農(nóng)村居民鮮活農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售的順利進(jìn)行,“十三五”期間,京東集團(tuán)將在貧困地區(qū)加大基礎(chǔ)設(shè)施投資力度。此外,阿里巴巴、蘇寧也分別啟動(dòng)了“千縣萬村”和“農(nóng)村電商”電子商務(wù)項(xiàng)目[7],在電子商務(wù)的信息優(yōu)勢推動(dòng)下,部分農(nóng)村地區(qū)形成電商集聚的“淘寶村”[8-9],有效吸納了農(nóng)村剩余勞動(dòng)力[10]。

無論從理論還是從實(shí)踐上,貧困地區(qū)農(nóng)村居民的網(wǎng)絡(luò)購物和網(wǎng)絡(luò)銷售行為都得到了肯定和重視。在這一背景下,廣大貧困地區(qū)有多少比例的農(nóng)村居民有過網(wǎng)絡(luò)購物或銷售經(jīng)歷?其中作為消費(fèi)者,比例是多少?作為生產(chǎn)者或銷售者,比例又是多少?哪些因素決定了他們的網(wǎng)絡(luò)購銷行為?然而,已有文獻(xiàn)并沒有系統(tǒng)地研究過這些問題。本文旨在使用一項(xiàng)于2014-2017年對全國22個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)62個(gè)國家扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣、7個(gè)原中央蘇區(qū)縣和3個(gè)山東沂蒙革命老區(qū)縣的143個(gè)村莊和2 137個(gè)農(nóng)戶進(jìn)行調(diào)查獲取的數(shù)據(jù)來回答這些問題。創(chuàng)新之處在于使用一個(gè)具有全國代表性的大樣本微觀調(diào)查數(shù)據(jù),比較系統(tǒng)地回答上述問題,并提出有針對性的政策建議。

一、文獻(xiàn)評(píng)述

近些年,有關(guān)消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購物行為的研究迅速增長。眾多文獻(xiàn)對影響消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購物行為的影響因素進(jìn)行了探討。(1)一些學(xué)者研究了消費(fèi)者個(gè)人特征對網(wǎng)絡(luò)購物行為的影響,包括性別、受教育程度、收入、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)等,但沒有得到一致的研究結(jié)論。Soopramanien等的研究發(fā)現(xiàn)性別對網(wǎng)絡(luò)購物意愿沒有顯著影響[11],但Li等人的研究發(fā)現(xiàn)男性比女性更有可能在網(wǎng)上進(jìn)行購物[12-14],而Bassam認(rèn)為男女在網(wǎng)購認(rèn)知態(tài)度上存在很大的差異,女性在網(wǎng)絡(luò)購物實(shí)用性方面的把握要優(yōu)于男性[15]。同樣,在年齡、受教育水平與網(wǎng)絡(luò)購物行為的關(guān)系上,研究者們也得出了不一致的結(jié)果。Dholakia等發(fā)現(xiàn)年齡與網(wǎng)購概率呈正相關(guān)關(guān)系[16],而Soopramanien等發(fā)現(xiàn)年齡與網(wǎng)購概率之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系[11]。有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)受教育程度的高低會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)購物的行為[12，16-17],但Teo通過對新加坡消費(fèi)者的研究發(fā)現(xiàn)個(gè)體教育水平與網(wǎng)絡(luò)購物之間沒有顯著的聯(lián)系[13]。Dholakia等人的研究發(fā)現(xiàn)收入是影響消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購物的關(guān)鍵因素[11,16],但尹世久等研究發(fā)現(xiàn)收入對消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購物沒有顯著影響[17]。(2)部分文獻(xiàn)探討了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境因素對網(wǎng)絡(luò)購物的影響。一些研究認(rèn)為,感知風(fēng)險(xiǎn)、信任等因素對消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購物行為具有重要影響[18-19]。網(wǎng)絡(luò)服務(wù)承諾對網(wǎng)絡(luò)購物行為的影響也得到了研究者的關(guān)注。張蓓佳研究發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)退貨時(shí)限、退貨操作和退貨費(fèi)用通過影響感知質(zhì)量和感知風(fēng)險(xiǎn)來進(jìn)一步影響消費(fèi)者購買意愿;三者對消費(fèi)者購買意愿的影響程度從大到小依次為退貨操作、退貨費(fèi)用和退貨時(shí)限[20]。(3)第三方信息對消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購物行為的影響受到了研究者的關(guān)注?；ヂ?lián)網(wǎng)用戶創(chuàng)作的網(wǎng)絡(luò)口碑已經(jīng)成為消費(fèi)者在選擇、購買產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)的重要信息源[21-22],而商品或店家的信息搜尋成本會(huì)直接影響網(wǎng)絡(luò)購物行為[23-24]。潘煜等研究發(fā)現(xiàn),第三方信息對購買決策具有重要影響,網(wǎng)絡(luò)零售商品牌形象、銷售管理、服務(wù)品質(zhì)、技術(shù)安全影響消費(fèi)者的購買意愿[25]。

總體上,網(wǎng)絡(luò)購物行為研究中,研究主體多為城市居民或大學(xué)生群體,把農(nóng)村居民作為研究主體非常罕見。究其原因,主要在于具有網(wǎng)絡(luò)購物行為的農(nóng)村居民比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于城市居民,農(nóng)村居民的網(wǎng)絡(luò)購物行為還沒有引起研究者的關(guān)注。筆者認(rèn)為,隨著網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的發(fā)展,具有網(wǎng)絡(luò)購物行為的農(nóng)村居民比例將不斷增長,研究者對農(nóng)村居民的網(wǎng)絡(luò)購物行為應(yīng)給予關(guān)注。由于中國具有城鄉(xiāng)二元的社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),影響城鄉(xiāng)居民網(wǎng)絡(luò)購物行為的環(huán)境因素有比較大的差異,研究中需要注意這一國情。比如,城市快遞物流體系比較健全,研究城市居民網(wǎng)絡(luò)購物行為時(shí)多忽略快遞物流體系的影響。但是,研究中國貧困地區(qū)農(nóng)村居民網(wǎng)絡(luò)購物行為時(shí),研究者則不能忽略快遞物流體系的影響。還需要指出的是,與城市居民相比,農(nóng)村居民不僅具有消費(fèi)者身份,也具有生產(chǎn)者身份,農(nóng)村居民網(wǎng)絡(luò)銷售行為值得關(guān)注。解碼農(nóng)村居民網(wǎng)絡(luò)銷售行為,對于促進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展、促進(jìn)貧困地區(qū)農(nóng)村居民增收脫貧具有重要的政策意義。

二、貧困地區(qū)農(nóng)村居民網(wǎng)絡(luò)購銷行為現(xiàn)狀

筆者于2014年12月和2015年2月、2016年1-2月、2017年1-2月開展的3次(分別反映的是村莊和農(nóng)戶在2014、2015和2016年3個(gè)年度的情況)農(nóng)戶和村莊調(diào)查。第一次調(diào)查涉及21個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的28個(gè)國家扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣、2個(gè)原中央蘇區(qū)縣和1個(gè)山東沂蒙革命老區(qū)縣;第二次調(diào)查覆蓋22個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的19個(gè)國家扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣、2個(gè)原中央蘇區(qū)縣和1個(gè)山東沂蒙革命老區(qū)縣;第三次調(diào)查覆蓋19個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的16個(gè)國家扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣、2個(gè)原中央蘇區(qū)縣和1個(gè)山東沂蒙革命老區(qū)縣。3次調(diào)查涉及的22個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)包括河北、山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅和寧夏。調(diào)查全部采用面對面訪談的方法,主要向農(nóng)村居民詢問收入、網(wǎng)絡(luò)購銷等方面的問題,向村干部詢問了村莊經(jīng)濟(jì)、政治、基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)等方面的問題。3次調(diào)查共覆蓋143個(gè)村莊,其中第一次調(diào)查覆蓋62個(gè)村莊,第二次調(diào)查覆蓋43個(gè)村莊,第三次調(diào)查覆蓋38個(gè)村莊。項(xiàng)目組在每個(gè)村莊中隨機(jī)抽取15個(gè)農(nóng)戶,每個(gè)農(nóng)戶中由1人回答調(diào)查問題。最終,調(diào)查共獲取有效農(nóng)村居民樣本2 137個(gè)。

(一)網(wǎng)絡(luò)自主購物和銷售

網(wǎng)絡(luò)自主購物是指從商品搜尋、下單付款、確認(rèn)收貨等環(huán)節(jié)均由行為人獨(dú)立完成的網(wǎng)絡(luò)購物行為。網(wǎng)絡(luò)自主銷售是指行為人按照自己的意愿,獨(dú)立完成商品信息上傳、確認(rèn)訂單、商品發(fā)貨、收款以及相關(guān)售后服務(wù)等環(huán)節(jié)的網(wǎng)絡(luò)銷售行為。表1顯示了被調(diào)查農(nóng)村居民網(wǎng)絡(luò)自主購銷行為的情況。

表1 貧困農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)自主購物和自主銷售情況 戶，%

數(shù)據(jù)來源:項(xiàng)目組調(diào)查。下文如未明確指出數(shù)據(jù)來源之處,表明來自項(xiàng)目組調(diào)查數(shù)據(jù)

1.總體來看,約90%的被調(diào)查農(nóng)村居民沒有任何網(wǎng)絡(luò)購買或銷售的經(jīng)歷,可見網(wǎng)絡(luò)購銷還沒有成為農(nóng)村居民的一種生活方式。

2.隨著電子商務(wù)快速發(fā)展,具有網(wǎng)絡(luò)購物經(jīng)歷的被調(diào)查農(nóng)村居民的比例呈現(xiàn)快速增長趨勢。2014年,具有網(wǎng)絡(luò)購物經(jīng)歷的被調(diào)查農(nóng)村居民比例為7.81%，2016年,這一比例上升到15.96%,大約增長了1倍。但與城市居民相比,這一比例還很低，安徽省調(diào)查總隊(duì)的一項(xiàng)調(diào)查表明,2015年該省城市居民29%的家庭有網(wǎng)購行為[26]。此外,貧困地區(qū)農(nóng)村居民具有網(wǎng)絡(luò)購物經(jīng)歷的比例也低于全國農(nóng)村地區(qū)的平均水平。

3.具有網(wǎng)絡(luò)購物行為的被調(diào)查農(nóng)村居民的購物頻次集中在1～10次/年;具有網(wǎng)絡(luò)購物行為的被調(diào)查農(nóng)村居民平均購物金額為3 278.43元,但分布比較分散,少則幾十元,多至幾萬元不等;網(wǎng)購物品種類較多,主要是衣服鞋帽,其次是日常用品,再次是家具家電。

4.被調(diào)查農(nóng)村居民具有網(wǎng)絡(luò)銷售經(jīng)歷的比例呈增長態(tài)勢,從2014年的0.22%上升到2016年的1.75%,但總體上,這一比例非常低。網(wǎng)絡(luò)銷售產(chǎn)品主要是特色農(nóng)產(chǎn)品、新鮮水果、茶葉等產(chǎn)品,三者匯總比例高達(dá)84.21%。具有網(wǎng)絡(luò)銷售行為的被調(diào)查農(nóng)戶平均銷售金額為16 563.16元。

5.將網(wǎng)絡(luò)購物與網(wǎng)絡(luò)銷售行為進(jìn)行對比,可發(fā)現(xiàn),貧困地區(qū)農(nóng)村居民網(wǎng)絡(luò)購物行為比例遠(yuǎn)高于銷售行為。這表明,當(dāng)前電子商務(wù)之于貧困地區(qū)的作用主要體現(xiàn)在“工業(yè)品下鄉(xiāng)”,而非“農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)城”。

(三)網(wǎng)絡(luò)代購和代銷

網(wǎng)絡(luò)代購(代銷)是網(wǎng)絡(luò)購物(銷售)部分或全部環(huán)節(jié),由家人、鄰居、親戚朋友、專業(yè)人士代理完成的行為。無論是PC端還是移動(dòng)端的網(wǎng)絡(luò)購物(銷售)操作,都要需要掌握一定網(wǎng)絡(luò)技術(shù),包括信息搜尋或上傳、線上支付、線上交流等。貧困地區(qū)農(nóng)村居民往往受技術(shù)或硬件的約束無法獨(dú)立完成,因而產(chǎn)生了代理購物(銷售)的需要。在2016年和2017年的調(diào)查中,項(xiàng)目組對農(nóng)村居民網(wǎng)絡(luò)代購和網(wǎng)絡(luò)代銷行為進(jìn)行了調(diào)查。表2匯報(bào)了調(diào)查結(jié)果。

表2 貧困地區(qū)居民網(wǎng)絡(luò)代購和代銷情況 次，%

1.16.05%的被調(diào)查農(nóng)村居民具有網(wǎng)絡(luò)代購行為，且網(wǎng)絡(luò)代購發(fā)展比較迅速。也就是說，農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)代購市場的拓展值得企業(yè)重視。2015年，10.39%的被調(diào)查農(nóng)村居民有找人進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)代購的經(jīng)歷，而2016年，這一比例上升到22.46%。代購次數(shù)多集中在1～10次。有代購行為的被調(diào)查農(nóng)村居民平均支出1 046.35元，大部分集中在1～5 000元之間。代購人選擇上，主要是家人、鄰居和親戚朋友，尋找專業(yè)服務(wù)人員如電商服務(wù)站工作人員的比例極低。

2.2015年和2016年被調(diào)查的1 215位農(nóng)戶中，僅有11位(0.91%)農(nóng)村居民有網(wǎng)絡(luò)代銷的行為。代銷次數(shù)多在1～10次。有代銷行為的被調(diào)查農(nóng)戶平均銷售金額為13 522.73元，大部分在3 000元以下。代售人選擇上，與代購情況類似。

3.總體上，與網(wǎng)絡(luò)代購發(fā)展相比，網(wǎng)絡(luò)代售的發(fā)展比較滯后。

4.就目前情況看，專業(yè)代購代銷業(yè)務(wù)發(fā)展仍然處于起步階段。盡管一些村莊已經(jīng)建立了電子商務(wù)服務(wù)站，但農(nóng)村居民還是習(xí)慣請親人、朋友、鄰居進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)代購或代售。換言之，貧困地區(qū)農(nóng)村居民對電子商務(wù)服務(wù)站的信任程度還有待進(jìn)一步提高。

三、網(wǎng)絡(luò)購銷次數(shù)的影響因素分析

(一)研究方法

本項(xiàng)研究主要探討貧困地區(qū)農(nóng)村居民進(jìn)行自主購物或銷售次數(shù)(不包括網(wǎng)絡(luò)代購或網(wǎng)絡(luò)代銷)的決定因素。有購銷次數(shù)的被調(diào)查農(nóng)村居民必然有網(wǎng)絡(luò)購銷的經(jīng)歷,而有過購銷經(jīng)歷的農(nóng)村居民只是總體抽樣中一部分,如果不考慮沒有購銷經(jīng)歷的樣本,僅僅對有過購銷經(jīng)歷樣本進(jìn)行回歸,會(huì)導(dǎo)致“樣本選擇性偏差”的問題[27]。針對這一問題,筆者采用Heckman兩步法來解決。

第一階段是Probit選擇模型,考察農(nóng)村居民是否進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)自主購銷的影響因素,第二階段是線性回歸模型,分析農(nóng)村居民進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購銷次數(shù)的影響因素。在第一階段,被解釋變量Yi是農(nóng)村居民是否有網(wǎng)絡(luò)購銷的經(jīng)歷,當(dāng)農(nóng)村居民有購銷經(jīng)歷時(shí)賦值為“1”,沒有購銷經(jīng)歷賦值為“0”。

因此,二值Probit模型設(shè)定為:

Pr=(Yi=1)=Φ(α0+α1Xi+α2T+α3R+μi)

(1)

(1)式中,Φ(·)為標(biāo)準(zhǔn)正太分布的累積分布函數(shù)，Xi表示影響農(nóng)村居民i使用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行購銷行為的向量。由于研究使用的數(shù)據(jù)為3年的混合截面數(shù)據(jù),因此設(shè)置了時(shí)間虛擬變量T;R為地區(qū)虛擬變量;μi為殘差項(xiàng)。

Heckman第二階段是線性回歸模型,具體模型設(shè)定如下:

lnti=β0+β1Xi+β2T+β3R+ρλi+εi

(2)

(2)式中,ti是農(nóng)村居民i進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購銷次數(shù),λi是用于修正樣本選擇偏差的變量逆米爾斯比,εi為殘差項(xiàng)。具體地,可以由方程(1)得到λi

λi=φ(α0+α1Xi+α2T+α3R+μi)/Φ(α0+α1Xi+α2T+α3R+μi)

(3)

其中,φ(·)為標(biāo)準(zhǔn)正太分布的概率密度函數(shù),當(dāng)λi和其系數(shù)ρ不為零且通過顯著性檢驗(yàn)時(shí),就表明樣本存在樣本選擇偏差的問題,Heckman兩步法是適用的。

(二)研究假說

1.相比于年長的農(nóng)村居民,年輕的農(nóng)村居民往往思想更加開放,接受新生事物的能力較高,機(jī)會(huì)也更多,因此,年輕農(nóng)村居民網(wǎng)絡(luò)購銷次數(shù)更多；相比于男性農(nóng)村居民,女性農(nóng)村居民的消費(fèi)觀念更加感性,通過網(wǎng)絡(luò)購物(購買服裝鞋帽、化妝品等)來滿足消費(fèi)需求的意愿更強(qiáng)；受教育年限越高的農(nóng)村居民往往更愿意嘗試新鮮事物,接受及學(xué)習(xí)互聯(lián)網(wǎng)的意愿及能力較強(qiáng),網(wǎng)絡(luò)購銷次數(shù)也越多；非農(nóng)就業(yè)程度越高的農(nóng)村居民,他們大多常年在城鎮(zhèn)打工或者創(chuàng)業(yè),接觸互聯(lián)網(wǎng)等新鮮事物機(jī)會(huì)較多,并且他們往往是中青年,更容易受到周圍環(huán)境的影響,思想更開放,更容易接受并使用新鮮事物,其使用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行購銷的可能性相對較高；對于家庭人均總收入高的農(nóng)村居民,他們消費(fèi)水平一般也比較高,家庭中電腦、網(wǎng)絡(luò)、手機(jī)等基本硬件設(shè)施相對完備,預(yù)算約束小,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購銷的條件更為充足。

2.快遞物流服務(wù)體系的健全情況會(huì)影響農(nóng)村居民網(wǎng)絡(luò)購銷行為。無論農(nóng)村居民通過網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)銷售農(nóng)產(chǎn)品還是購買所需品,都依賴于商品的流通與傳遞。如果提取商品或者發(fā)送貨物方便快捷,則會(huì)大大降低農(nóng)村居民的交易成本,提高農(nóng)村居民使用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行購銷的積極性,反之則會(huì)打擊其積極性，特別是在中國廣大貧困地區(qū)，基礎(chǔ)設(shè)施落后,物流無法實(shí)現(xiàn)“村村通”,這會(huì)阻礙農(nóng)村居民進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購銷的積極性。

3.集市對網(wǎng)絡(luò)購銷產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”。貧困地區(qū)農(nóng)村居民較為保守,對新鮮事物接受能力有限,多持有“眼見為實(shí)”的觀點(diǎn),具體可表現(xiàn)為更傾向于實(shí)物交易和對網(wǎng)絡(luò)交易的不信任。如果農(nóng)村居民離集市近,那么農(nóng)戶更加青睞于去集市上購買生活所需品或者在集市上銷售農(nóng)產(chǎn)品,這勢必會(huì)大大降低農(nóng)村居民網(wǎng)絡(luò)購物或者消費(fèi)的意愿,即對農(nóng)村居民的網(wǎng)絡(luò)購銷行為產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”。

(三)變量選取

1.被解釋變量。實(shí)證模型中的被解釋變量——農(nóng)村居民的網(wǎng)絡(luò)自主購銷次數(shù)，通過在調(diào)查問卷中設(shè)置以下問題來獲取數(shù)據(jù):“2014年(2015年/2016年),您自己網(wǎng)上購物多少次?”“2014年(2015年/2016年),您通過網(wǎng)絡(luò)銷售貨物多少?”3次調(diào)查的2 137個(gè)樣本農(nóng)村居民中,有219個(gè)樣本有過網(wǎng)絡(luò)自主購物或者網(wǎng)絡(luò)銷售的經(jīng)歷,占總數(shù)的10.25%。其中有過網(wǎng)絡(luò)購物經(jīng)歷的樣本217個(gè),占總樣本的10.15%;有過網(wǎng)銷經(jīng)歷的樣本19個(gè),占樣本總量的0.89%。219個(gè)具有網(wǎng)絡(luò)購銷經(jīng)歷的被調(diào)查農(nóng)村居民中,網(wǎng)絡(luò)購銷的平均次數(shù)為22.9次。模型估計(jì)中,為了弱化極值的影響,對被解釋變量做加1后取自然對數(shù)的處理。

2.解釋變量。依據(jù)前文研究假設(shè)和調(diào)查數(shù)據(jù)可得性,研究共設(shè)置了3組解釋變量,分別反映了農(nóng)村居民的個(gè)人特征、家庭特征和所在村莊特征。對這些變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果見表3。

表3 變量的描述統(tǒng)計(jì)分析

注:健康狀況以“不健康”為參照系,職業(yè)以“農(nóng)業(yè)”為參照系,地區(qū)虛擬變量以“西部”為參照系,時(shí)間虛擬變量以“2014年”為參照系,下表同

個(gè)人特征方面,選取年齡、性別、受教育年限、婚姻情況、健康狀況、職業(yè)和是否外出務(wù)工7個(gè)變量。受訪者平均年齡為50.78歲,平均受教育年限為6.82年,84.89%的樣本農(nóng)村居民為男性,92%的樣本農(nóng)村居民處于已婚狀態(tài),52.41%的樣本農(nóng)村居民有過外出務(wù)工經(jīng)歷,只有14.1%的樣本農(nóng)村居民認(rèn)為自己身體不健康。職業(yè)類型上,45.48%的農(nóng)村居民從事農(nóng)業(yè),20.01%從事農(nóng)業(yè)為主的兼業(yè),20.1%和14.50%分別從事非農(nóng)業(yè)為主的兼業(yè)和非農(nóng)業(yè)的職業(yè)。

家庭特征方面,選取家庭人均總收入、勞動(dòng)力人數(shù)和常住人口3個(gè)變量。樣本農(nóng)戶中,家庭人均總收入均值為15 581.56元,最大為501 220元,最小為0元,為了弱化異常值對模型估計(jì)結(jié)果的影響,對家庭人均總收入加1再取自然對數(shù)。受訪者家庭平均每戶有3.96個(gè)常住人口和2.3個(gè)勞動(dòng)力。

村莊特征方面,選取了距最近集市的距離、距最近快遞點(diǎn)的距離2個(gè)變量。距最近快遞點(diǎn)的距離這一變量的數(shù)據(jù)來源于調(diào)查問卷中的“距最近快遞點(diǎn)有多少公里”問題。2014年調(diào)查中,該問題設(shè)置于農(nóng)戶問卷中,收集到922個(gè)數(shù)據(jù)。2015年和2016年調(diào)查中,該問題設(shè)置于村莊問卷中,共收集到81個(gè)村莊層面的數(shù)據(jù)。為了方便數(shù)據(jù)處理和模型計(jì)算,將2015、2016年的村莊數(shù)據(jù)與農(nóng)戶數(shù)據(jù)匹配,同時(shí)為了減小村莊數(shù)值和農(nóng)村居民實(shí)際數(shù)值之間的偏差對模型計(jì)算結(jié)果的影響,對該變量做取自然對數(shù)的處理。143個(gè)樣本村平均距最近快遞點(diǎn)8.35公里,平均距最近集市7.1公里。

(四)計(jì)量結(jié)果分析與討論

首先使用方差膨脹因子來檢驗(yàn)變量間多重共線性問題。VIF越大,說明多重共線性問題越嚴(yán)重。一個(gè)經(jīng)驗(yàn)規(guī)則是,最大的VIF不超過10,表明多重共線性問題不嚴(yán)重[29]。經(jīng)檢驗(yàn),文中自變量的VIF均小于10,說明自變量間不存在多重共線性問題。由于同一村莊的居民間使用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行購銷的行為可能會(huì)相互影響,即存在“組內(nèi)相關(guān)”,因此進(jìn)一步引入聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤來解決這一問題。表4匯報(bào)了是否進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)自主購銷和網(wǎng)絡(luò)購銷次數(shù)的影響因素的估計(jì)結(jié)果。

表4 自主網(wǎng)絡(luò)購銷次數(shù)影響因素分析

注:*、**、***分別表示變量系數(shù)的估計(jì)值在10%、5%、1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著;以村莊為聚類單位;下表同

表中Wald檢驗(yàn)分別用于判斷除常數(shù)項(xiàng)以外系數(shù)整體是否顯著和判斷模型是否存在樣本選擇偏差。結(jié)果顯示,在1%的顯著水平上拒接了“選擇方程和回歸方程相互獨(dú)立”的原假設(shè),即存在樣本選擇偏差的問題,Heckman模型是適用的。

年齡、受教育年限、家庭人均總收入自然對數(shù)和常住人口變量在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。年齡與農(nóng)村居民是否有自主網(wǎng)絡(luò)購銷經(jīng)歷和自主購銷次數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān),受教育年限、收入、家庭常住人口與是否有自主網(wǎng)絡(luò)購銷經(jīng)歷和自主網(wǎng)絡(luò)購銷次數(shù)呈顯著正相關(guān)。也就是說,年紀(jì)越小、受教育水平越高、收入越高、家庭常住人口越多的農(nóng)村居民有過自主網(wǎng)絡(luò)購銷經(jīng)歷的概率越高、次數(shù)也越多。研究結(jié)果與Soopramanien和Robertson[11]、Li[12]、Dholakia和Uusitalo[16]、尹世久[[17]等部分研究發(fā)現(xiàn)一致。此外,與未婚農(nóng)村居民相比,已婚農(nóng)村居民有過網(wǎng)絡(luò)購銷經(jīng)歷的概率更高;與以農(nóng)業(yè)收入為來源的農(nóng)村居民相比,以非農(nóng)收入為主要收入來源的農(nóng)村居民有過自主網(wǎng)絡(luò)購銷經(jīng)歷的概率更高、次數(shù)更多?！熬嘧罱爝f點(diǎn)距離的自然對數(shù)”變量在10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著,且系數(shù)為負(fù)。這表明,距快遞點(diǎn)越遠(yuǎn)的農(nóng)村居民,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購銷的可能性越小、次數(shù)越少。也就是說,相較于快遞物流體系比較健全的城市,快遞物流體系是制約農(nóng)村居民進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購銷的瓶頸,能否方便快捷地收發(fā)商品很大程度上決定了農(nóng)村居民是否進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購銷經(jīng)歷及購銷的次數(shù)。

“距最近集市的距離”對農(nóng)村居民網(wǎng)絡(luò)購銷行為的影響不顯著。上文提出的研究假設(shè)沒有得到驗(yàn)證,即集市并沒有對農(nóng)村居民的網(wǎng)絡(luò)購銷行為產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”。這可能是由于在中國貧困地區(qū),集市購買商品與網(wǎng)購商品之間并無替代關(guān)系,網(wǎng)購的商品多為在集市中缺少的商品,因此農(nóng)村居民網(wǎng)絡(luò)購物或者銷售是對實(shí)物交易的補(bǔ)充,兩者之間并無替代的關(guān)系。

(五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮到有過自主網(wǎng)絡(luò)銷售經(jīng)歷的農(nóng)村居民比例(0.89%)很低,因此將“自主網(wǎng)絡(luò)購銷次數(shù)”中網(wǎng)絡(luò)銷售次數(shù)剔除,使用“自主網(wǎng)絡(luò)購物次數(shù)”替代原被解釋變量,以進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性。估計(jì)結(jié)果如表5所示,“距最近快遞點(diǎn)距離的自然對數(shù)”對農(nóng)村居民網(wǎng)購次數(shù)的影響顯著為負(fù),“距最近集市的距離”對農(nóng)村居民網(wǎng)絡(luò)購物行為的影響不顯著。個(gè)體特征方面,年齡、受教育年限、婚姻狀況、非農(nóng)就業(yè)程度和家庭人均收入對農(nóng)村居民進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購物的可能性和次數(shù)具有顯著的影響。通過進(jìn)一步檢驗(yàn)，顯然,模型估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

表5 自主網(wǎng)絡(luò)購物次數(shù)影響因素分析

四、結(jié)論與政策含義

(一)結(jié)論

1.10.25%的被調(diào)查農(nóng)村居民具有網(wǎng)絡(luò)購物或網(wǎng)絡(luò)銷售的經(jīng)歷,其中,被調(diào)查農(nóng)村居民具有網(wǎng)絡(luò)購物行為的比例為10.15%,而具有網(wǎng)絡(luò)銷售行為的比例只有0.89%。16.05%和0.91%的被調(diào)查農(nóng)村居民分別具有網(wǎng)絡(luò)代購和代銷行為。目前,電子商務(wù)之于貧困地區(qū)農(nóng)村居民的作用主要體現(xiàn)在“工業(yè)品下鄉(xiāng)”,而非“農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)城”。此外,與城市居民相比,貧困地區(qū)農(nóng)村居民具有網(wǎng)絡(luò)購物行為的比例還遠(yuǎn)低于城市居民。

2.年齡、受教育年限、婚姻狀況、非農(nóng)就業(yè)程度和家庭人均收入對貧困地區(qū)農(nóng)村居民進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購銷的可能性和次數(shù)具有顯著的影響。年紀(jì)越小、受教育水平越高、家庭常住人口越多、收入水平越高的農(nóng)村居民進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購銷的概率越高、次數(shù)越多。與未婚農(nóng)村居民相比,已婚農(nóng)村居民有過網(wǎng)絡(luò)購銷經(jīng)歷的概率更高、次數(shù)更多。相比以農(nóng)業(yè)收入為主要收入來源的農(nóng)村居民,以非農(nóng)業(yè)收入為收入主要來源的農(nóng)村居民有過網(wǎng)絡(luò)購銷經(jīng)歷的可能性更高、次數(shù)更多。

3.距最近快遞點(diǎn)越遠(yuǎn)的農(nóng)村居民,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購銷的可能性越小、次數(shù)越少。能否方便快捷地收發(fā)商品在很大程度上決定了農(nóng)村居民是否進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購銷及購銷次數(shù)。

(二)政策含義

理論上,農(nóng)村居民網(wǎng)絡(luò)購購銷行為對于“農(nóng)產(chǎn)品上行、促進(jìn)農(nóng)民增收脫貧”和“工業(yè)品下鄉(xiāng)、消除農(nóng)民消費(fèi)困境”具有重要意義。實(shí)踐上,政府和企業(yè)積極探索“互聯(lián)網(wǎng)+扶貧”的模式,助推精準(zhǔn)扶貧脫貧。但筆者的研究表明,貧困地區(qū)農(nóng)村居民進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購銷的行為并不普遍,尤其是網(wǎng)絡(luò)銷售行為比例偏低，發(fā)展電子商務(wù)促進(jìn)貧困地區(qū)農(nóng)村居民增收脫貧的作用還有待進(jìn)一步提高。

研究發(fā)現(xiàn)距最近快遞點(diǎn)距離對農(nóng)村使用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行購銷具有顯著負(fù)面影響,為促進(jìn)農(nóng)村快遞物流服務(wù)體系建設(shè)的必要性提供了強(qiáng)有力的支持證據(jù)。目前,對于中國中西部地區(qū),物流企業(yè)在絕大部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)建立了快遞服務(wù)點(diǎn),但在大多數(shù)村莊還沒有建立快遞服務(wù)點(diǎn)?？爝f物流服務(wù)體系進(jìn)村“最后一公里”問題制約了農(nóng)民使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購銷，需要政府和企業(yè)共同努力來破解這一難題。