山西農(nóng)產(chǎn)品電子商農(nóng)務(wù)促農(nóng)增收效果測度分析

安寧 關(guān)志強

摘? ? 要：我國是一個傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)發(fā)展歷史悠久。伴隨著農(nóng)業(yè)市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與中國電子商務(wù)的進(jìn)步，小規(guī)模的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者與依賴于大市場發(fā)展的矛盾日益加大，因此需要找到一條農(nóng)業(yè)發(fā)展新途徑。以運城市為例，本文采用了問卷調(diào)查的方法來獲取數(shù)據(jù)以及運用實證分析法讓數(shù)據(jù)更加客觀化，對農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)促農(nóng)增收效果測度進(jìn)行分析，構(gòu)建理論框架。首先，在原有理論基礎(chǔ)研究之上，結(jié)合問卷調(diào)查所獲取的數(shù)據(jù)，采用描述性的統(tǒng)計分析，對問卷對象自身狀況、所處地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施以及自身的教育水平收入進(jìn)行分析，然后根據(jù)統(tǒng)計分析法構(gòu)建層次回歸分析模型，采用SPSS軟件從整體上來分析農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)促農(nóng)增收效果的測度。研究發(fā)現(xiàn)，電子商務(wù)對農(nóng)民促農(nóng)增收效果明顯，農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施與受教育情況以及農(nóng)民學(xué)歷和年齡對促農(nóng)增收影響較大。

關(guān)鍵詞：農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù); 農(nóng)戶增收 ;效果 ;農(nóng)戶; 夏縣

中圖分類號：F323? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ?DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2020.12.014

Measurement of Income in Shanxi Agricultural Electronic： Take Xia County as an Example

AN Ning， GUAN Zhiqiang

（College of Management， Xinjiang Agricultural University， Urumqi， Xinjiang 830052 ，China）

Abstract：China is a traditional agricultural country with a long history of agricultural development. With the development of agricultural market economy and the progress of e-commerce，the contradiction between small-scale agricultural producers and the development relying on the development of the big market is increasing day by day. Therefore， we need to find a new way. Taking Yun cheng city as an example， this paper adopted the method of questionnaire survey to obtain data and used the method of empirical analysis to make the data more objective， analyzed the effect measure of agricultural e-commerce to promote agricultural income， and constructed the theoretical framework. Firstly ， On the basis of the original theoretical research， and combined with the data obtained from the questionnaire survey， descriptive statistical analysis were used to analyze? the self-condition of the subjects， the infrastructure， the? education and income level of the subjects. Secondly， According to the statistical analysis method to build hierarchical regression analysis model， used the SPSS software coming up from the overall analysis of the effect of agricultural e-commerce promote the farmers' income measure.The results showed that e-commerce had a significant effect on farmers' income promotion， and rural infrastructure，educational background，age had a greater impact on rural income promotion.

Key words： agricultural products e-commerce;farmers income increase;effect;farmers;Xia County

2018年中央一號文件提出要“大力建設(shè)具有廣泛性的促進(jìn)農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施”并且要繼續(xù)“深入實施電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范”[1]。此外，電子商務(wù)作為我國扶貧的主力軍之一發(fā)揮巨大作用，從2014年政府發(fā)布推動電子商務(wù)進(jìn)入農(nóng)村地區(qū)政策后，至今發(fā)展有 1 500個左右電子商務(wù)示范縣，并且這些電子商務(wù)示范縣對中西部地區(qū)發(fā)揮著促進(jìn)就業(yè)，增加收入的作用，并且在整個扶貧工作中扮演造血機制的角色，推動農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)和農(nóng)民增收二者之間形成良性循環(huán)。

農(nóng)村居民作為電子商務(wù)環(huán)境中的一份子，從事電子商務(wù)過程中受到一些不確定因素的影響，這些因素既有自身經(jīng)營因素的影響，也有外部電子商務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面的因素[2]，為了解夏縣農(nóng)村電子商務(wù)進(jìn)行調(diào)研，并發(fā)現(xiàn)問題。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)概況

夏縣位于山西省運城市中偏東南部，南接平陸縣，北鄰聞喜縣、垣曲縣，西連鹽湖區(qū)，東黃河與河南澠池縣相望;地理坐標(biāo)為東經(jīng)111°02′—111°41′和北緯34°55′—35 19′，總面積1 352.6 km2。夏縣縣城位于中條山瑤臺腳下西2.5? km處，距運城市30? km，距太原市398 km，距北京市917 km[3]。

1.2 數(shù)據(jù)樣本與研究方法

為了探索電子商務(wù)促農(nóng)增收影響因素，對夏縣3個典型電子商務(wù)鎮(zhèn)（胡張鎮(zhèn)、南大里鎮(zhèn)、大洋鎮(zhèn)）進(jìn)行入戶調(diào)查。在調(diào)研基礎(chǔ)上，確定影響農(nóng)戶電子商務(wù)收入的因素（年齡、學(xué)歷、收入、是否接通寬帶、是否有快遞點等），制定適合的調(diào)查問卷。問卷內(nèi)容包括：（1）農(nóng)戶的基本信息：學(xué)歷背景、年齡、收入情況、是否參與電商、是否為村干部、距離農(nóng)貿(mào)市場一級城鎮(zhèn)的距離;（2）電子商務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)：是否接通寬帶、是否有快遞點。以農(nóng)戶為單位通過入戶從而得到問卷信息與數(shù)據(jù)，有效調(diào)查問卷220份，其中南大里鎮(zhèn)70份，大洋鎮(zhèn)60份，胡張鎮(zhèn)90份，見表1。

1.3 樣本的描述性統(tǒng)計分析

本研究采用SPSS軟件對所調(diào)研的問卷和數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，并進(jìn)行科學(xué)客觀的描述性分析。

據(jù)表2可知，接受調(diào)研的農(nóng)戶年齡21～30歲的有14人占比6%，31～40歲的有17人占比17%，41～50歲的有48人占比22%，51～60歲的有42人占比19%，61～70歲的有65人占比30%，71歲以上的有34人占比15%，在表中可以看到41～70歲的農(nóng)戶占多數(shù)，說明從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的大多為41～70歲的人。

從表3來看，小學(xué)及以下的人數(shù)為145，占66%，初中人數(shù)51人，占比為23%，高中與大專人數(shù)為11人，占比為5%，大學(xué)及以上為2人，占比為1%，從農(nóng)戶受教育的占比來看，當(dāng)下農(nóng)村在一定程度上從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的普遍文化水平較低。

由表4得出，5 000元以下收入人數(shù)為29，占比13%，10 000～14 999元人數(shù)為59人占比為27%，15 000～19 999元人數(shù)為31人，占比為14%，20 000～29 999元人數(shù)為33人，占比為15%，30 000～49 999元人數(shù)為11人，占比為5%，50 000元以上為6人占比為3%，從這些收入數(shù)據(jù)來看農(nóng)村人口收入普遍較低。

通過表5數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，參與電商的人均純收入為19 521元。遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于未參與電商的平均純收入8 644.85元，參與電商的最低收入為3 300元，最高收入為80 000元，差距為76 700元。

從表6可知，距離農(nóng)貿(mào)市場小于1 km的大約22人，占比10%，在1～2.99 km的大約46人，占比21%，3～4.9 km的大約35人，占比16%，5～9.9 km的大約53人，占比24%，大于10 km的大約64人，占比29%，由此可以知道距離農(nóng)貿(mào)市場大于3 km的人為152人，占69%，相對多數(shù)農(nóng)戶距離農(nóng)貿(mào)市場較遠(yuǎn)，就是因為這些農(nóng)戶距離傳統(tǒng)農(nóng)貿(mào)市場較遠(yuǎn)，因此電子商務(wù)才有了一定市場。

從表7可以看到，距離小于1 km的人數(shù)大約20人，占比9%，在1～2.99 km的人數(shù)大約37人，占比17%，3～4.9 km的大約29人占比13%，5～9.9公里的大約62人占比28%，大于10公里的人大約73人，占比33%，總體來說，農(nóng)戶距離鄉(xiāng)鎮(zhèn)的距離較遠(yuǎn)，從調(diào)查數(shù)據(jù)得出的結(jié)論認(rèn)為：距離城鎮(zhèn)大于3 km的人大約有164人，大約占74%。

為了提高本次調(diào)研數(shù)據(jù)的信服力，筆者對其是否為村干部進(jìn)行詢問，由圖1可知，約有180人非村干部占比82%，40人非村干部，占比僅為18%，因此數(shù)據(jù)具有說服力。

由表8可以看出，隨著政府和國家對互聯(lián)網(wǎng)的支持和扶植，農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)有了質(zhì)的改變，從圖中可以看到未接通寬帶的人僅為22人，占比為10%，說明調(diào)研地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及范圍之高。

從圖2可以看出，隨著國家對電子商務(wù)的重視，電子商務(wù)在農(nóng)村有了極大的提高，其中被調(diào)研人數(shù)中有187人所在地已普及快遞點，大約占85%，只有15%沒有被普及，人數(shù)為33人，但是依舊有15%的人所在村無快遞點，他們表示取快遞很麻煩。

從表9可以看出，人們越來越對互聯(lián)網(wǎng)重視，并且參與電商的人越來越多，參與電商的人為140人，占比65%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于未參與之人，說明電子商務(wù)在農(nóng)戶中的影響力越來越大，并且大洋鎮(zhèn)，南大里鎮(zhèn)，胡張鎮(zhèn)電子商務(wù)在夏縣相對較高。

2 模型設(shè)計與結(jié)果分析

2.1 構(gòu)建農(nóng)戶收入測度模型

為了進(jìn)一步了解山西運城市夏縣電子商務(wù)的促農(nóng)增收影響因素，采用層次回歸分法，通過實證分析對比參與電商的農(nóng)戶與未參與電商分析影響促農(nóng)增收的因素。

本研究以農(nóng)戶的家庭人均純收入為因變量，把農(nóng)戶的年齡、受教育程度、是否為村干部、農(nóng)戶到鄉(xiāng)鎮(zhèn)的距離、周圍是否有快遞點、是否接通寬帶，并且將農(nóng)戶的年齡、受教育程度、是否為村干部、到鄉(xiāng)鎮(zhèn)的距離、是否有快遞點、是否接通寬帶設(shè)為控制變量（表10），構(gòu)建模型如下：

LgY=a+∑βiXi+yiP+ξ

2.2 模型回歸結(jié)果預(yù)分析

本研究在針對所調(diào)研的220個數(shù)據(jù)進(jìn)行層次回歸分析前，對變量進(jìn)行多重共線性診斷，看各變量之間是否具有高度相關(guān)性，選擇容忍度（tolerance;TOL 值）、方差膨脹因素（variance inflation factor;VIF 值）、條件指標(biāo)（condition index;CI 值）、特征值（eigenvalue）進(jìn)行應(yīng)用。在回歸模型中，如果容忍度小于0.1，方差膨脹因素大于10，條件指標(biāo)大于30，特征值小于0.01，那么解釋變量存在多重共線性問題，相對的，如果容忍度大于0.1，方差膨脹因素小于10，條件指標(biāo)小于30，特征值大于0.01，則認(rèn)為多重共線性性問題不存在[4]。檢驗結(jié)果見表11和表12。

根據(jù)表11我們看到，各變量的容忍度在0.59以上，并且個各量都大于0.10;各解釋變量的方差膨脹因素都是在1～2之間，都小于10;表12中8個維度特征值均大于0.01，8個條件指標(biāo)值都小于30。因此可知，不存在多重共線性問題。

接下來進(jìn)行層次回歸分析，首先在模型中只加入控制變量X1～X6，得到模型1，然后加入P變量，得到模型2，整體回歸分析結(jié)果如表13所示。

從表13中模型1得到的結(jié)果如下：

第一， 年齡變量在1%的顯著水平上，系數(shù)為負(fù)，達(dá)到了-0.360，說明在其他因素不變的條件下，農(nóng)戶的年齡越大，自身收入變低，一方面是因為農(nóng)戶年齡的變大，導(dǎo)致體力與身體素質(zhì)下降，從事農(nóng)業(yè)勞動越來越難，從農(nóng)業(yè)收入中獲利也越來越難，年齡的增大也讓他們對電子商務(wù)缺乏一定興趣，再加上對最新信息接受遲緩，并沒有充分了解電子商務(wù)，他們依舊相信傳統(tǒng)市場，甚至有一部分人還存在電子商務(wù)騙子多的思想。隨著年齡增大，他們對于新鮮事物缺乏學(xué)習(xí)的動力和摸索能力，在筆者調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，這些農(nóng)戶認(rèn)為電子商務(wù)確實對促農(nóng)增收有一定幫助，但是由于年齡的原因，他們對于電子商務(wù)缺乏學(xué)習(xí)與力不從心，并且農(nóng)村老齡化，也是現(xiàn)今中國面臨的一大問題。

第二，教育在1%的水平上顯著，系數(shù)為正，表明在其他變量不變的情況下，農(nóng)戶的教育水平越高，收入越多，受教育是人力資本的一個重要因素，筆者在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，受教育程度越高的人，他們對于新事物的接受能力更高，并且對新事物充滿興趣，敢于嘗試挑戰(zhàn)新事物。從電子商務(wù)中獲利越多，他們富有激情，積極獲取現(xiàn)代電子商務(wù)的知識并且對電子商務(wù)的利弊分析得很到位，對于他們自身收入的提高影響巨大，教育在電子商務(wù)中起的作用很大。

第四，在10%置信水平上，是否為村干部的系數(shù)為負(fù)（-0.093），這表明身份是否為村干部，對自身增收并未有太大關(guān)系。在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)很多高收入者并不是干部身份，許多電子商務(wù)從業(yè)者也不是干部身份，村干部本身有的年齡偏大，盡心盡力服務(wù)于基層，缺乏對電子商務(wù)充分認(rèn)識，他們并沒有因為自身是村干部而收入高。

第五，是否有寬帶的系數(shù)為正（0.019），確實具有一定的增收效果但卻不顯著，這就說明了移動互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)占據(jù)了主導(dǎo)地位，移動互聯(lián)網(wǎng)對于信息的獲取能力更方便，更簡單，所以寬帶的接通與否并不能影響農(nóng)民對電子商務(wù)的獲取，現(xiàn)在的農(nóng)村已經(jīng)是移動互聯(lián)網(wǎng)的時代，手機已經(jīng)取代電腦，只是一種輔助作用，大部分電子商務(wù)的業(yè)務(wù)都是在手機上完成的，傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)對他們影響越來越小。

第六，距離鄉(xiāng)鎮(zhèn)水平因素，從表中可以看到在1%的水平上顯著且系數(shù)為負(fù)，達(dá)到了-0.117。這表明在其他因素不變的情況下，農(nóng)戶距離鄉(xiāng)鎮(zhèn)距離越遠(yuǎn)，則增收越難，相對于農(nóng)村來說鄉(xiāng)鎮(zhèn)有利于電子商務(wù)發(fā)展的各方面因素遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過農(nóng)村，相對于農(nóng)村來說，鄉(xiāng)鎮(zhèn)有更加便捷的交通，更強的人才吸引力，以及更便利的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，這大大降低電子商務(wù)的交易成本，對增收作用明顯。

第七，是否有快遞點因素，系數(shù)為正，為0.01，影響效果并不突出。

總結(jié)表9，表10的模型1和模型2，當(dāng)加入農(nóng)戶是否參與電商的變量后，模型的擬合優(yōu)度指標(biāo)調(diào)整后的 R2有了明顯的改善，調(diào)整的 R2值由 0.631 提升到 0.644，并且是否參加電商的系數(shù)為正，因此可以的得到結(jié)論是，在控制年齡，學(xué)歷，是否為村干部，距離城鎮(zhèn)距離，是否接入寬帶，是否有快遞點的條件下，農(nóng)戶參與電子商務(wù)能廣泛增加其收入水平。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié) 論

通過對山西省運城市夏縣南大里、胡張、大洋鎮(zhèn)的調(diào)研，對這些地方數(shù)據(jù)整理和分析得出，電子商務(wù)確實對促農(nóng)增收有巨大作用，這些典型的運城市電子商務(wù)鎮(zhèn)正是因為電子商務(wù)的因素正在發(fā)生的變化，各種基礎(chǔ)設(shè)施和內(nèi)在教育的建設(shè)對農(nóng)戶增收電子商務(wù)發(fā)展作用意義巨大。

（1）這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)雖然人數(shù)眾多，電子商務(wù)相對不錯，但是受教育程度偏低，導(dǎo)致了后續(xù)促農(nóng)增收連續(xù)性較差[5]，并且對于新興信息化技術(shù)接受度會降低，并且受過高等教育的人將是農(nóng)村的中堅力量，具有帶頭作用，因此農(nóng)村教育對農(nóng)村發(fā)展意義重大，并且這些受過高教育的人更能充分發(fā)揮，先富幫后富[6]，這些從電子商務(wù)獲益的人可以對后來者進(jìn)行經(jīng)驗傳授，并且教他們?nèi)绾伪苊忮e誤，給剛?cè)胄姓咛峁┘夹g(shù)指導(dǎo)。

（2）農(nóng)村老齡化的程度嚴(yán)重，農(nóng)村老齡化成為增收一個瓶頸[7]，并且是阻礙電子商務(wù)發(fā)展的一個消極因素，農(nóng)村的老齡化導(dǎo)致農(nóng)村電子商務(wù)的發(fā)展后勁不足，缺乏鮮活血液[8]，因此提倡大學(xué)生下基層，只有這樣才能給農(nóng)村進(jìn)行一定的換血，推動整個農(nóng)村信息化的向前發(fā)展，這些大學(xué)生，也會起到標(biāo)桿作用，會帶動更多的人對新知識的渴望，促進(jìn)整個農(nóng)村發(fā)展。

3.2 討 論

國家應(yīng)該加大鼓勵大學(xué)生下農(nóng)村的力度，在農(nóng)村進(jìn)行就業(yè)，為農(nóng)村帶來新的血液，并且加大鄉(xiāng)村電子商務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施與教育建設(shè)[9]，培養(yǎng)下一代新農(nóng)村高素質(zhì)教育人才，并且加大農(nóng)村信息化與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)盡量縮小與城鎮(zhèn)最基本基礎(chǔ)設(shè)施的差距，讓更多的人加入電子商務(wù)上來，為鄉(xiāng)村振興注入活力[10]。

從實際調(diào)研結(jié)果來看，筆者發(fā)現(xiàn)南大里鎮(zhèn)，胡張鎮(zhèn)，大洋鎮(zhèn)，電子商務(wù)定期教育方面，嚴(yán)重不足，尤其是大洋鎮(zhèn)，從事電子商務(wù)者，對電子商務(wù)缺乏專業(yè)知識和認(rèn)識，沒有規(guī)范的管理以及盲目的貨品集群，導(dǎo)致有一年虧損慘重[11]，筆者認(rèn)為，要加大對這3個鎮(zhèn)的相關(guān)教育定期培訓(xùn)，讓他們能夠快速把握互聯(lián)網(wǎng)專業(yè)知識，不盲目擴張，也不會遇到風(fēng)險就退縮，更加有效把握電子商務(wù)的紅利[12]。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳亮.我國跨境電子商務(wù)發(fā)展形態(tài)和影響因素分析[J].電子商務(wù)，2016（6）：26-27.

[2]KLEIN L R. Evaluating the potential of interactive media through a new liens：search versus experience goods[J].? ?Journal of business research， 2017，41（3）：195-203.

[3]NISHDA T，PICK J B，SARKAR A. Japan's Prefectural digital divide：a multivariate and spatial analysis[J]. Journal of telecommunications policy， 2014， 38（11）： 992-1010.

[4]JASON H， FRANK D， JAY A. Internet and E-commerce adoption by agricultural input firms[J].Review of agricultural economics， 2018（5）：45-49.

[5]凌守興.我國農(nóng)村電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)集群形成及演進(jìn)機理研究[J].商業(yè)研究，2015，1：104-109.

[6]許嬋，呂斌，文天祚.基于電子商務(wù)的縣域就地城鎮(zhèn)化與農(nóng)村發(fā)展新模式研究[J].國際城市規(guī)劃，2015，（1）：14-21.

[7]黃超.農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展需求現(xiàn)狀及其制約因素的研究——來自襄陽地區(qū)的調(diào)研分析[J].企業(yè)科技與發(fā)展，

2014（3）：9-11.

[8]郭鴻鵬，于延良，趙楊.電商平臺農(nóng)產(chǎn)品經(jīng)營主體空間分布格局及影響因素研究——基于阿里巴巴電商平臺數(shù)據(jù)[J].南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2016（1）：42-48.

[9]戎愛萍.貸款對農(nóng)戶收入影響分析[J].經(jīng)濟(jì)問題，2018（11）：111-115.

[10]黃瀟.金融排斥對農(nóng)戶收入的影響——基于 PSM 方法的經(jīng)驗分析[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2019，33（7）：120-129.

[11]劉婧，郭圣乾.可持續(xù)生計資本對農(nóng)戶收入的影響：基于信息熵法的實證[J].統(tǒng)計與決策，2018（17）：103-105.

[12]李長生，張文棋.信貸約束對農(nóng)戶收入的影響—基于分位數(shù)回歸的分析[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2017（8）：43-52.