農(nóng)業(yè)企業(yè)線上市場(chǎng)進(jìn)入時(shí)機(jī)的決策機(jī)制
——來(lái)自中小型茶葉企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

李 松 趙冬梅

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

隨著我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和電子商務(wù)的快速發(fā)展，愈來(lái)愈多的農(nóng)業(yè)企業(yè)通過(guò)線上進(jìn)入搶占電商市場(chǎng)獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，在線上市場(chǎng)進(jìn)入過(guò)程中，企業(yè)時(shí)機(jī)決策對(duì)其后續(xù)生存發(fā)展起到重要作用[1-2]。國(guó)內(nèi)外豐富的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)證研究也表明不同特征的企業(yè)進(jìn)入同一市場(chǎng)的時(shí)機(jī)選擇差異往往會(huì)導(dǎo)致迥異的命運(yùn)[3-5]。中國(guó)是世界最大的茶葉產(chǎn)銷國(guó)，茶葉電子商務(wù)的健康發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)增效、農(nóng)民增收和鄉(xiāng)村振興具有積極意義，中央一號(hào)文件也多次提及茶葉，強(qiáng)調(diào)要做大茶葉優(yōu)勢(shì)，積極引入現(xiàn)代要素改造傳統(tǒng)茶業(yè)，促進(jìn)茶葉產(chǎn)業(yè)“電商化”成為加快我國(guó)農(nóng)村電商發(fā)展的重要戰(zhàn)略。近年來(lái)，線上市場(chǎng)逐漸成為茶葉流通的新興市場(chǎng)，大量茶葉企業(yè)進(jìn)駐電商平臺(tái)或自建網(wǎng)絡(luò)商城，茶葉電子商務(wù)發(fā)展勢(shì)頭迅猛，為了擁有更好的生存發(fā)展機(jī)會(huì)，茶葉企業(yè)需要對(duì)新興產(chǎn)業(yè)、技術(shù)和產(chǎn)品市場(chǎng)做出快速回應(yīng)。

線上市場(chǎng)進(jìn)入選擇是農(nóng)業(yè)企業(yè)必須面對(duì)并適應(yīng)的一種市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)行為。根據(jù)艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示，茶葉線上市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)迅猛，茶葉電子商務(wù)銷售額從2013年的54億元增長(zhǎng)到2019年的235億元，年均增幅高達(dá)27.77%，預(yù)計(jì)2021年將增至298億元(1)數(shù)據(jù)來(lái)源于艾媒產(chǎn)業(yè)研究院網(wǎng)上公布的2019年中國(guó)茶葉市場(chǎng)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)解讀內(nèi)容，https:∥www.sohu.com/a/327490542_533924。。跟傳統(tǒng)茶業(yè)相比，茶業(yè)電子商務(wù)存在諸多優(yōu)勢(shì)，越來(lái)越多的茶葉企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)，開始嘗試這種全新的銷售方式。在觀察其線上市場(chǎng)進(jìn)入行為時(shí)發(fā)現(xiàn)一個(gè)有趣現(xiàn)象：不同茶葉企業(yè)的線上市場(chǎng)進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇呈現(xiàn)較大差異。如圖1所示，在2003—2019年期間，37.95%的茶葉企業(yè)選擇在成立1年內(nèi)快速進(jìn)入電商市場(chǎng)，31.50% 的茶葉企業(yè)選擇在成立1～3年內(nèi)進(jìn)入電商市場(chǎng)，但與之形成對(duì)比的是，也有30.55%的茶葉企業(yè)會(huì)選擇等待3年以上，再緩慢進(jìn)入電商市場(chǎng)進(jìn)行銷售。

數(shù)據(jù)來(lái)源：筆者對(duì)阿里巴巴天貓會(huì)員數(shù)據(jù)庫(kù)與國(guó)家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配而得。Data source:The author matched the data between the Alibaba Tmall member database and the national enterprise credit information publicity system database.圖1 茶葉企業(yè)線上市場(chǎng)進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇Fig.1 Timing selection of tea companies’online market entry

線上市場(chǎng)進(jìn)入行為決策作為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的熱點(diǎn)話題，正在受到學(xué)者們廣泛關(guān)注和研究。目前學(xué)術(shù)界主要圍繞是否進(jìn)入(whether)、為何進(jìn)入(why)以及怎樣進(jìn)入(how)等方面展開討論，對(duì)何時(shí)進(jìn)入電商市場(chǎng)的研究相對(duì)較少。關(guān)于是否應(yīng)該進(jìn)入線上市場(chǎng)問(wèn)題，主流觀點(diǎn)認(rèn)為傳統(tǒng)企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)利大于弊，企業(yè)通過(guò)使用電子商務(wù)進(jìn)入線上交易能夠顯著提高自身競(jìng)爭(zhēng)力、促進(jìn)創(chuàng)業(yè)就業(yè)和收入增長(zhǎng)[6-7]。針對(duì)線上市場(chǎng)進(jìn)入的影響因素研究，王翠翠等發(fā)現(xiàn)社會(huì)信任有利于農(nóng)戶進(jìn)入線上市場(chǎng)參與電商經(jīng)營(yíng)[8]；Bhatnagar等[9]從企業(yè)模仿角度出發(fā)，指出效率性和合法性是企業(yè)模仿進(jìn)入線上市場(chǎng)的主要因素；Kim等[10]從市場(chǎng)預(yù)期利潤(rùn)和企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)兩個(gè)維度來(lái)對(duì)企業(yè)進(jìn)入新市場(chǎng)進(jìn)行解釋。關(guān)于“怎樣進(jìn)入”這一問(wèn)題，已有研究主要從企業(yè)應(yīng)該自建電商網(wǎng)站還是加入到第三方電子商務(wù)平臺(tái)進(jìn)行考慮，并認(rèn)為大部分企業(yè)不具備自建電商平臺(tái)的能力，借助第三方平臺(tái)進(jìn)入為更優(yōu)策略[11]。此外，易法敏[12]從潛在收益、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、信息服務(wù)獲取便利性和交易安全性等方面探討了影響農(nóng)業(yè)企業(yè)采用電商進(jìn)入線上市場(chǎng)行為的重要因素。

針對(duì)企業(yè)不同的市場(chǎng)進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇這一重要議題，已有研究主要從兩方面展開討論。第一方面關(guān)注的是企業(yè)進(jìn)入時(shí)機(jī)對(duì)其績(jī)效有何影響，學(xué)術(shù)界主要有兩種觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)認(rèn)為企業(yè)選擇早進(jìn)入能獲取先發(fā)優(yōu)勢(shì)，并從技術(shù)優(yōu)勢(shì)、進(jìn)入壁壘構(gòu)建和轉(zhuǎn)移成本等影響機(jī)制闡述了早進(jìn)入者相對(duì)于晚進(jìn)入者的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)[13-16]，另一種觀點(diǎn)認(rèn)為企業(yè)選擇晚進(jìn)入能夠獲得后發(fā)優(yōu)勢(shì)，并對(duì)其產(chǎn)生機(jī)制進(jìn)行較為系統(tǒng)的分析[17-19]。此外，也有學(xué)者認(rèn)為進(jìn)入時(shí)機(jī)對(duì)企業(yè)績(jī)效影響具有U型效應(yīng)[1]，遞減效應(yīng)[20-21]，以及無(wú)明顯效應(yīng)[22]。第二方面研究主要從企業(yè)微觀異質(zhì)性和市場(chǎng)宏觀環(huán)境兩個(gè)維度探究企業(yè)進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇的決策動(dòng)因。針對(duì)企業(yè)特征的代表性研究主要從企業(yè)規(guī)模[23]、企業(yè)生產(chǎn)率[24]、類似經(jīng)驗(yàn)[25]等因素考察其對(duì)企業(yè)進(jìn)入時(shí)機(jī)決策的影響，發(fā)現(xiàn)大規(guī)模企業(yè)比小規(guī)模企業(yè)擁有更多的資源，高生產(chǎn)率企業(yè)的后發(fā)優(yōu)勢(shì)相對(duì)低生產(chǎn)率企業(yè)更小，企業(yè)以往的類似經(jīng)驗(yàn)越多，在新市場(chǎng)中面臨風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的抵抗力越強(qiáng)，因而這些企業(yè)在進(jìn)入新市場(chǎng)時(shí)更愿意充當(dāng)早進(jìn)入者。同時(shí)，Robinson等[26]指出不同產(chǎn)品能力企業(yè)的市場(chǎng)進(jìn)入時(shí)機(jī)決策不一樣，產(chǎn)品研發(fā)能力較強(qiáng)的企業(yè)傾向于早進(jìn)入新市場(chǎng)，而產(chǎn)品營(yíng)銷能力較強(qiáng)的企業(yè)傾向于晚進(jìn)入。宏觀環(huán)境層面又主要分為政策和市場(chǎng)因素影響，政府政策對(duì)企業(yè)選擇何時(shí)進(jìn)入具有重要影響，政策法規(guī)變動(dòng)越劇烈，企業(yè)越傾向于早進(jìn)入，從而優(yōu)先撈取政策好處[27-28]；市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿?、不確定性和預(yù)期利潤(rùn)等市場(chǎng)特征也會(huì)顯著影響企業(yè)的進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇[29-31]。此外，企業(yè)的進(jìn)入市場(chǎng)時(shí)機(jī)還會(huì)受到其他競(jìng)爭(zhēng)者的影響，正如Rose等[32]所強(qiáng)調(diào)的，后進(jìn)入者會(huì)產(chǎn)生“跟風(fēng)效應(yīng)”，模仿早進(jìn)入者的市場(chǎng)進(jìn)入行為。

從以上研究及其進(jìn)展來(lái)看，分析企業(yè)微觀特征和宏觀環(huán)境對(duì)進(jìn)入時(shí)機(jī)決策影響問(wèn)題具有重要的理論價(jià)值與實(shí)踐意義。但以往研究主要將傳統(tǒng)企業(yè)預(yù)設(shè)成短視的，這與實(shí)際情況不相符合，因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)中企業(yè)在做出進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇時(shí)，也將其視為一種投資決策，不僅關(guān)注當(dāng)前收益，還會(huì)考慮未來(lái)收益。部分研究采用凈現(xiàn)值法來(lái)處理這類問(wèn)題，認(rèn)為投資項(xiàng)目產(chǎn)生的預(yù)期收益現(xiàn)值大于投資支出現(xiàn)值時(shí)，企業(yè)可以放棄等待而投資進(jìn)入。但是，該方法忽略了投資的不可逆性和推遲投資的期權(quán)價(jià)值。因此，本研究嘗試借鑒Dixit等[33]提出的實(shí)物期權(quán)理論，構(gòu)建農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入時(shí)機(jī)決策模型，將企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)的時(shí)機(jī)選擇視為企業(yè)如何在不確定性環(huán)境下進(jìn)行戰(zhàn)略投資決策。企業(yè)從成立到進(jìn)入線上市場(chǎng)的時(shí)間差可被視為企業(yè)“電商化”的準(zhǔn)備階段，在此階段企業(yè)通過(guò)提高生產(chǎn)水平和管理能力，以及學(xué)習(xí)電子商務(wù)知識(shí)和積累網(wǎng)上經(jīng)驗(yàn)，來(lái)提升企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)的生存發(fā)展能力。這種進(jìn)入延遲雖然使企業(yè)暫時(shí)失去了線上銷售收益，但也給其帶來(lái)了實(shí)物期權(quán)價(jià)值，利用實(shí)物期權(quán)理論探尋企業(yè)最佳進(jìn)入時(shí)機(jī)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)線上市場(chǎng)進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇的定量研究。本研究旨在深入剖析農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)時(shí)機(jī)選擇的決策機(jī)制，明確影響時(shí)機(jī)決策的關(guān)鍵動(dòng)因，以期為政府電商政策制定、平臺(tái)運(yùn)營(yíng)規(guī)則完善和農(nóng)業(yè)企業(yè)運(yùn)用現(xiàn)代元素轉(zhuǎn)型升級(jí)提供重要的參考依據(jù)，促進(jìn)我國(guó)農(nóng)業(yè)數(shù)字化高質(zhì)量發(fā)展。

本研究在以下三方面進(jìn)行了嘗試性探索：1)圍繞農(nóng)業(yè)企業(yè)線上市場(chǎng)進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇的關(guān)鍵動(dòng)因問(wèn)題進(jìn)行深入研究，分析了農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)的時(shí)機(jī)決策機(jī)制，并進(jìn)一步討論了影響農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入時(shí)機(jī)的關(guān)鍵因素是否存在交互效應(yīng)，以及對(duì)于不同規(guī)模和經(jīng)營(yíng)模式的農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入時(shí)機(jī)決策中關(guān)鍵動(dòng)因?qū)ζ溆绊懯欠翊嬖诋愘|(zhì)性，構(gòu)成本研究的核心內(nèi)容。2)首次嘗試結(jié)合實(shí)物期權(quán)理論，對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)的時(shí)機(jī)選擇進(jìn)行理論模型構(gòu)建，將農(nóng)業(yè)企業(yè)線上市場(chǎng)進(jìn)入選擇視作不確定性下的投資決策，通過(guò)理論推導(dǎo)探討了線上市場(chǎng)不確定性和外部效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入時(shí)機(jī)決策的影響機(jī)制。3)研究方法上采用了比例風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，以往研究較多采用線性回歸方法，但該方法僅是基于企業(yè)剛進(jìn)入線上市場(chǎng)的狀態(tài)分析，無(wú)法納入“企業(yè)已經(jīng)存在一段時(shí)間”這一信息，事實(shí)上我們更關(guān)注給定農(nóng)業(yè)企業(yè)已經(jīng)存在一定時(shí)間的條件下，下個(gè)時(shí)刻進(jìn)入線上市場(chǎng)的概率，因此本研究采用比例風(fēng)險(xiǎn)模型來(lái)科學(xué)檢驗(yàn)企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)的時(shí)機(jī)決策動(dòng)因。

1 理論模型與研究假設(shè)

農(nóng)業(yè)企業(yè)選擇何時(shí)進(jìn)入線上市場(chǎng)，可以看作為不確定性下的企業(yè)投資決策。同時(shí)，該投資具有兩個(gè)關(guān)鍵特征：一是投資支出不可逆，即沉沒(méi)成本無(wú)法收回；二是投資選擇可延遲，即投資前等待更好市場(chǎng)信息的期權(quán)價(jià)值。由于技術(shù)進(jìn)步、市場(chǎng)環(huán)境變化等因素影響，農(nóng)企投資進(jìn)入線上市場(chǎng)的時(shí)機(jī)選擇也會(huì)更加審慎，因此，在不確定條件下，農(nóng)企的關(guān)鍵目標(biāo)是找尋最佳投資進(jìn)入時(shí)機(jī)，以實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)企業(yè)線上市場(chǎng)進(jìn)入的最大化收益。

1.1 農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)時(shí)機(jī)決策的基本模型

本研究在Dixit等[33]的投資決策分析基礎(chǔ)上，將農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)的時(shí)機(jī)選擇問(wèn)題納入到企業(yè)投資決策的理論框架進(jìn)行模型擴(kuò)展，考察在什么時(shí)點(diǎn)上，農(nóng)業(yè)企業(yè)投資進(jìn)入線上市場(chǎng)能夠獲得最高回報(bào)。在該投資進(jìn)入模型中，相應(yīng)的狀態(tài)變量為投資進(jìn)入的價(jià)值(V)，并假定其遵循外生隨機(jī)過(guò)程，即服從以下幾何布朗運(yùn)動(dòng)：

dV=αVdt+σVdz

(1)

式中：α為投資價(jià)值的漂移參數(shù)，σ為投資價(jià)值的方差參數(shù)(即投資不確定性)，dt為時(shí)間間隔，dz為維納過(guò)程的增量。根據(jù)維納過(guò)程性質(zhì)，有期望E[dz]=0和方差D[dz]=dt。

農(nóng)業(yè)企業(yè)投資進(jìn)入機(jī)會(huì)相當(dāng)于持有看漲期權(quán)，因此投資進(jìn)入決策可以視作決定何時(shí)執(zhí)行期權(quán)。在每個(gè)時(shí)期，農(nóng)業(yè)企業(yè)都面臨兩種選擇：一是立即執(zhí)行，放棄持有的看漲期權(quán)；二是延遲執(zhí)行，等待下一時(shí)期投資進(jìn)入。用F(V)表示投資機(jī)會(huì)的價(jià)值，利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃求解其最大化收益，即：

F(V)=maxE[(VT-I)e-ρT]

(2)

式中：Ε為期望，T為投資進(jìn)入的時(shí)間，I為投資成本，ρ為折現(xiàn)率。投資價(jià)值V的最大值取決于式(1)，因此必須假設(shè)α<ρ，否則式(1)中V會(huì)隨時(shí)間t的推移而無(wú)限增大，導(dǎo)致農(nóng)企選擇等待更長(zhǎng)時(shí)間再進(jìn)行投資總是更好的策略，從而不存在最優(yōu)解。用δ表示ρ-α，則δ>0。

由于投資機(jī)會(huì)F(V)在農(nóng)企投資進(jìn)入(t=T時(shí))之前不會(huì)產(chǎn)生任何收益，擁有它的惟一回報(bào)是其價(jià)值增值，因此用貝爾曼方程表示為：

ρFdt=E[dF]

(3)

利用伊藤引理將dF進(jìn)行展開，則：

(4)

將式(1)代入式(4)中，得：

(5)

因此，將其代入式(3)中，整理得到：

(6)

式(6)是一個(gè)二階齊次微分方程，它對(duì)因變量F(V)及其導(dǎo)數(shù)是線性的，因此它的通解可以用兩個(gè)獨(dú)立解的線性組合表示：

F(V)=A1Vβ1+A2Vβ2

(7)

式(7)中β1和β2是以下二次方程的根：

(8)

求解兩個(gè)根分別為：

(9)

(10)

此外，F(xiàn)(V)必須滿足以下3個(gè)邊界條件：

F(0)=0

(11)

F(V*)=V*-I

(12)

F′(V*)=1

(13)

其中：式(11)是投資價(jià)值V作為隨機(jī)過(guò)程的自然結(jié)果，即如果V趨于零，投資期權(quán)將沒(méi)有價(jià)值。式(12)和(13)則出于對(duì)最優(yōu)投資的考慮，V*是最優(yōu)投資的臨界值，式(12)為價(jià)值匹配條件，它指企業(yè)在投資進(jìn)入時(shí)，獲得的凈收益為V*-I。式(13)為平滑粘合(Smooth-Pasting)條件，即F(V)在臨界值V*處的斜率為1。

為了滿足邊界條件F(0)=0，以及從現(xiàn)實(shí)情況考慮，將負(fù)根β2舍去，即A2=0，式(7)變?yōu)椋?/p>

F(V)=A1Vβ1

(14)

將式(14)代入到邊界條件式(12)和(13)中，整理可得V*和A1：

(15)

A1=(β1-1)β1-1/(β1β1Iβ1-1)

(16)

由于β1>1，因而在式(15)中，農(nóng)企最優(yōu)投資臨界值V*與β1負(fù)相關(guān)，而與I正相關(guān)。同時(shí)，由于投資價(jià)值V是時(shí)間t的增函數(shù)，因此，當(dāng)β1增大時(shí)，企業(yè)投資進(jìn)入的時(shí)間T縮短；當(dāng)I增大時(shí)，企業(yè)投資進(jìn)入的時(shí)間T延長(zhǎng)。換言之，線上市場(chǎng)進(jìn)入成本越高，農(nóng)企越傾向于延遲進(jìn)入。

同時(shí)，對(duì)式(8)進(jìn)行全導(dǎo)數(shù)求解，可得：

(17)

式中：所有導(dǎo)數(shù)都在β1處取值，且α,σ>0，所以：

(18)

因此，β1是σ的減函數(shù)，即當(dāng)σ減小時(shí)，β1將增大，V*減小，企業(yè)投資進(jìn)入的等待時(shí)間T縮短。上述分析指明了，農(nóng)企線上市場(chǎng)投資所面臨的不確定性越小，則其擁有的期權(quán)價(jià)值就越小，因此促使農(nóng)企提前執(zhí)行期權(quán)，及早進(jìn)入市場(chǎng)?；谏鲜龇治觯岢黾僬f(shuō)H1。

H1：線上市場(chǎng)進(jìn)入不確定性越低，農(nóng)企越傾向于提早進(jìn)入。

1.2 考慮其他競(jìng)爭(zhēng)者進(jìn)入的一般均衡

在前述基本模型分析之上，本部分進(jìn)一步探究了其他競(jìng)爭(zhēng)者投資進(jìn)入線上市場(chǎng)的情況對(duì)某一企業(yè)進(jìn)入時(shí)機(jī)決策的影響。隨著電商市場(chǎng)的逐漸發(fā)展，進(jìn)入市場(chǎng)中的參與者數(shù)量也在不斷增長(zhǎng)，企業(yè)投資價(jià)值(V)會(huì)受到其他競(jìng)爭(zhēng)者線上市場(chǎng)進(jìn)入的影響，因而V不在遵循隨機(jī)過(guò)程，即放松V為外生變量這一基本假設(shè)。

企業(yè)在時(shí)間t上的投資價(jià)值可以表示為受到此時(shí)線上市場(chǎng)進(jìn)入者數(shù)量(Q)影響的價(jià)值函數(shù)，即：

V(Q)=Π(Q)dt+Ε[V(Q+dQ)e-ρdt]

(19)

式中：等號(hào)右邊第一項(xiàng)表示企業(yè)在(t，t+dt)區(qū)間上的投資利潤(rùn)，第二項(xiàng)表示其在t+dt之后的延續(xù)值，并且假定Q服從幾何布朗運(yùn)動(dòng)，即dQ=αQdt+σQdz。

網(wǎng)絡(luò)外部性理論是雙邊市場(chǎng)的重要理論基礎(chǔ)之一，線上市場(chǎng)屬于雙邊市場(chǎng)，因而其也存在網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，表現(xiàn)為其中一側(cè)用戶從加入平臺(tái)市場(chǎng)獲得的價(jià)值增值取決于另一側(cè)用戶的規(guī)模[34-35]。當(dāng)賣方數(shù)量增長(zhǎng)時(shí)會(huì)吸引買方的加入，買方市場(chǎng)規(guī)模的增加促使線上市場(chǎng)交易量進(jìn)一步增大，因此企業(yè)進(jìn)入會(huì)受到網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)影響產(chǎn)生收益的增加。本研究用函數(shù)P(Q)來(lái)表示網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。

但與此同時(shí)，擁擠效應(yīng)在雙邊市場(chǎng)中也普遍存在，即一側(cè)用戶數(shù)量超過(guò)一定界限，而另一側(cè)資源或能力有限時(shí)，會(huì)導(dǎo)致交易機(jī)會(huì)減少或交易行為延遲[36]。隨著賣家數(shù)量增長(zhǎng)到一定程度，線上賣方市場(chǎng)也逐漸顯現(xiàn)擁擠，競(jìng)爭(zhēng)變得愈來(lái)愈激烈，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)進(jìn)入會(huì)受到擁擠效應(yīng)影響產(chǎn)生成本的上升。本研究用函數(shù)C(Q)來(lái)表示擁擠效應(yīng)。

因而利潤(rùn)函數(shù)Π(Q)可以寫成如下形式：

Π(Q)=P(Q)-C(Q)

(20)

式中：P(Q)反映網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)引起企業(yè)進(jìn)入的收益增長(zhǎng)，C(Q)反映擁擠效應(yīng)引起企業(yè)進(jìn)入的成本上升。

利用伊藤引理將式(19)展開，計(jì)算整理得：

(21)

式(21)是一個(gè)非齊次微分方程，因而其通解等于齊次微分方程通解加上特征解，同時(shí)由于其邊界條件V(0)=0，因此僅保留正根β1，分析過(guò)程與前文類似，可得到：

(22)

已知企業(yè)投資價(jià)值V是Q的函數(shù)，利用伊藤引理得出了從Q的擴(kuò)散過(guò)程到V的擴(kuò)散過(guò)程，再利用上述V(Q)的方程解作為其保持在最優(yōu)行權(quán)閾值的邊界條件，可以得出投資期權(quán)價(jià)值F作為Q的函數(shù)，即F(Q)。類似式(6)和(7)的分析步驟，計(jì)算出F(Q)的方程解為：

F(Q)=A1Qβ1

(23)

類似于前述企業(yè)投資期權(quán)價(jià)值必須滿足的邊界條件，有F(Q*)=V(Q*)-I，F(xiàn)′(Q*)=V′(Q*)。此外，為分析方便，設(shè)P(Q)=PQ，C(Q)=CQ，其中P反映網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的作用，C反映擁擠效應(yīng)的作用。將式(22)和(23)代入邊界條件方程，可求出最優(yōu)投資時(shí)的臨界值Q*為：

(24)

將上式對(duì)P進(jìn)行求導(dǎo)，得：

(25)

因此，Q*是P的減函數(shù)，即當(dāng)P增大時(shí)，Q*將減小，意味著網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)增大會(huì)降低企業(yè)投資進(jìn)入時(shí)的臨界值，促使其選擇更早進(jìn)入。

同理，將式(24)對(duì)C求導(dǎo)，得到：

(26)

因此，Q*是C的增函數(shù)，即當(dāng)C增大時(shí)，Q*將增大，意味著擁擠效應(yīng)增大會(huì)提高企業(yè)投資進(jìn)入時(shí)的臨界值，致使其選擇延遲進(jìn)入。

上述分析表明，線上市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)能夠促進(jìn)農(nóng)企進(jìn)入，而擁擠效應(yīng)會(huì)延遲農(nóng)企進(jìn)入，兩者關(guān)系強(qiáng)弱與線上市場(chǎng)發(fā)展階段緊密相關(guān)。在線上市場(chǎng)發(fā)展前期，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)占主導(dǎo)地位，農(nóng)企加速進(jìn)入；隨著時(shí)間推移到線上市場(chǎng)后期，擁擠效應(yīng)強(qiáng)于網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)時(shí)，農(nóng)企則延遲進(jìn)入。綜合上述分析，提出假說(shuō)H2。

H2：隨著線上市場(chǎng)發(fā)展，當(dāng)其網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)越強(qiáng)于擁擠效應(yīng)時(shí)，企業(yè)越傾向于提早進(jìn)入。

2 實(shí)證研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選取

本研究數(shù)據(jù)來(lái)源于“阿里巴巴天貓會(huì)員數(shù)據(jù)庫(kù)”和“國(guó)家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)”，時(shí)間跨度為2003—2019年。前者涵蓋了茶葉樣本企業(yè)的店鋪名稱、開店時(shí)間、企業(yè)資質(zhì)、所在地區(qū)和商品銷售詳情等信息，后者提供了企業(yè)的營(yíng)業(yè)執(zhí)照信息、變更信息、年度報(bào)告、經(jīng)營(yíng)狀態(tài)等信息。茶葉行業(yè)主要有以下特點(diǎn)：一是與工業(yè)品相比，茶葉易受自然環(huán)境影響，季節(jié)性和時(shí)鮮性明顯，茶葉企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)的時(shí)機(jī)決策因素在內(nèi)容、方向和程度方面與工業(yè)企業(yè)市場(chǎng)進(jìn)入存在顯著差異；二是與其他農(nóng)產(chǎn)品相比，茶葉具備高附加值耐儲(chǔ)運(yùn)的優(yōu)點(diǎn)，適合網(wǎng)上銷售，還是線上市場(chǎng)中較早進(jìn)入和相對(duì)暢銷的農(nóng)產(chǎn)品之一，具有較高的代表性。

以天貓平臺(tái)市場(chǎng)來(lái)指代本研究的線上市場(chǎng)，主要原因有：第一，茶葉企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)主要采取自建平臺(tái)和加入第三方平臺(tái)的兩種方式，由于絕大部分茶葉企業(yè)尚不具備自建電商平臺(tái)的能力，主要借助第三方電子商務(wù)平臺(tái)進(jìn)入。第二，國(guó)內(nèi)主流電商平臺(tái)包括天貓商城、淘寶網(wǎng)、京東商城和拼多多等，其中，淘寶網(wǎng)雖成立很早但入駐門檻很低，商家以個(gè)體戶群體為主，其經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定性較差，存在反復(fù)進(jìn)入和退出問(wèn)題；京東商城雖成立較早但其以京東自營(yíng)和電子產(chǎn)品為主，近些年才陸續(xù)允許第三方商家入駐；拼多多成立較晚，不利于從整個(gè)線上市場(chǎng)發(fā)展階段來(lái)觀察農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)的時(shí)機(jī)決策。第三，天貓商城(https:∥www.tmall.com)是中國(guó)最大的B2C電子商務(wù)平臺(tái)，具有規(guī)模大、知名度高、客流量豐富以及線上生態(tài)體系建設(shè)成熟等優(yōu)勢(shì)，天貓平臺(tái)對(duì)進(jìn)駐商家具有一定的門檻要求，因而入駐天貓平臺(tái)的商家主要是具備一定規(guī)模的企業(yè)，其線上生存能力較強(qiáng)，經(jīng)營(yíng)也相對(duì)持久穩(wěn)定，較少出現(xiàn)頻繁進(jìn)入和退出問(wèn)題，其市場(chǎng)進(jìn)入決策更為嚴(yán)謹(jǐn)，同時(shí)天貓平臺(tái)成立較早，能夠觀察不同市場(chǎng)發(fā)展階段茶葉企業(yè)的進(jìn)入特征，因此選取天貓平臺(tái)具有較強(qiáng)的代表性。

本研究于2019年6月使用Python軟件對(duì)天貓平臺(tái)上的茶葉銷售信息進(jìn)行的連續(xù)采樣。具體步驟為：第一，以“茶葉”為關(guān)鍵詞，利用Python關(guān)鍵詞匹配模塊對(duì)天貓平臺(tái)中的茶葉產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，共檢索到2 537條茶葉產(chǎn)品信息，內(nèi)容囊括店鋪名稱、開店時(shí)間、所在地區(qū)、企業(yè)資質(zhì)及銷售狀況等線上信息。第二，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，首先剔除僅僅銷售茶具、茶工藝品和含茶類食品等與茶葉相關(guān)但非基本茶葉的產(chǎn)品信息，然后將同一店鋪不同產(chǎn)品進(jìn)行歸并，共包含529家茶葉店鋪。第三，將同一茶葉企業(yè)開設(shè)的多家茶葉店鋪進(jìn)行開店時(shí)間排序，以開店時(shí)間最早的店鋪為準(zhǔn)。第四，根據(jù)企業(yè)名稱和所在地區(qū)等信息，將阿里巴巴天貓會(huì)員名錄數(shù)據(jù)與國(guó)家企業(yè)信用信息數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，按照國(guó)家中小企業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)剔除樣本企業(yè)中的非中小型茶葉企業(yè)，最終獲得419家中小型茶葉企業(yè)的線上店鋪和線下實(shí)體經(jīng)營(yíng)狀況的合并數(shù)據(jù)。

2.2 變量測(cè)度與描述統(tǒng)計(jì)

2.2.1被解釋變量

本研究將茶葉企業(yè)從成立到進(jìn)入線上市場(chǎng)的時(shí)間差作為進(jìn)入時(shí)機(jī)(Timing)觀測(cè)變量，并以此產(chǎn)生實(shí)證模型的被解釋變量λ(ti)，用以表示茶葉企業(yè)i選擇在時(shí)間t進(jìn)入線上市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)率。

2.2.2解釋變量

1)不確定性

針對(duì)不確定性對(duì)茶葉企業(yè)線上市場(chǎng)進(jìn)入時(shí)機(jī)的影響檢驗(yàn)，本研究從企業(yè)和產(chǎn)品兩個(gè)維度來(lái)選取不確定性的測(cè)度指標(biāo)，企業(yè)層面使用線上經(jīng)驗(yàn)(Experience)來(lái)衡量，產(chǎn)品層面使用多元化程度(Diversity)來(lái)度量。線上經(jīng)驗(yàn)指茶葉企業(yè)進(jìn)入電商市場(chǎng)銷售之前在互聯(lián)網(wǎng)中開通過(guò)獨(dú)立網(wǎng)站，用于企業(yè)介紹、宣傳和合作等事項(xiàng)。茶葉企業(yè)線上經(jīng)驗(yàn)越豐富，意味著其對(duì)電商市場(chǎng)的不熟悉程度和不確定性越低，延遲執(zhí)行投資進(jìn)入期權(quán)的機(jī)會(huì)成本越大，因此茶葉企業(yè)會(huì)縮短等待時(shí)間，選擇更早進(jìn)入。多元化程度是指茶葉企業(yè)通過(guò)提供多類別產(chǎn)品來(lái)最大化滿足不同偏好的消費(fèi)者需求，從而能夠更好地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)需求變化，降低單類別產(chǎn)品需求不確定性風(fēng)險(xiǎn)。產(chǎn)品多元化程度越高，則茶葉企業(yè)投資進(jìn)入線上市場(chǎng)時(shí)面對(duì)的需求不確定性越低，持有期權(quán)的機(jī)會(huì)成本越高，因此茶葉企業(yè)會(huì)傾向于更早進(jìn)入。

2)線上市場(chǎng)發(fā)展階段

針對(duì)線上市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與擁擠效應(yīng)相對(duì)強(qiáng)弱對(duì)茶葉企業(yè)進(jìn)入時(shí)機(jī)的影響檢驗(yàn)，本研究采取線上市場(chǎng)發(fā)展階段(Period)判別方法進(jìn)行測(cè)度，變量包括市場(chǎng)萌芽期(Emerge)、成長(zhǎng)前期(Early growth)和成長(zhǎng)后期(Late growth)。市場(chǎng)不同發(fā)展階段中的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和擁擠效應(yīng)強(qiáng)弱存在差異，因而茶葉企業(yè)的進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇也明顯不同。具體判別方法為，采用定性分析中的計(jì)算判斷法和定量分析中的Gompertz擬合曲線法相結(jié)合的方式，判定茶葉線上市場(chǎng)的發(fā)展階段。計(jì)算判斷法通過(guò)計(jì)算交易規(guī)模增長(zhǎng)率，按其大小來(lái)判斷市場(chǎng)所處階段。依據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)，設(shè)定10%的增長(zhǎng)率為判斷邊界，萌芽期時(shí)市場(chǎng)發(fā)展緩慢，交易規(guī)模增長(zhǎng)率r<10%；當(dāng)市場(chǎng)發(fā)展進(jìn)入到成長(zhǎng)期以后增速加快，r≥10%，其中，成長(zhǎng)前期，r>30%，成長(zhǎng)后期，10%≤r≤30%；市場(chǎng)過(guò)渡到成熟期以后增速又趨于平緩，0

表1 中國(guó)茶葉線上市場(chǎng)交易規(guī)模及增長(zhǎng)率Table 1 transaction scale and growth rate of Chinese tea online market

Gompertz擬合曲線模型可以表示為：

yt=Kabt(K>0)

(27)

式中：yt為第t年茶葉線上市場(chǎng)銷售額，K、a、b為待估參數(shù)。通過(guò)對(duì)式(27)兩邊分別取對(duì)數(shù)，可以得到修正指數(shù)模型：

lnyt=lnK+btlna

(28)

接著，對(duì)式(28)求一階導(dǎo)和二階導(dǎo)，然后利用三和值法求出各參數(shù)的初值，最后運(yùn)用Stata 15.0軟件采用非線性最小二乘法對(duì)參數(shù)進(jìn)行迭代計(jì)算，得出各參數(shù)的精確估計(jì)值，估計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 非線性最小二乘估計(jì)結(jié)果Table 2 Results of nonlinear least square estimation

根據(jù)Gompertz模型參數(shù)與市場(chǎng)發(fā)展階段關(guān)系對(duì)照表，當(dāng)0

隨著茶葉線上市場(chǎng)的發(fā)展，其網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與擁擠效應(yīng)都呈現(xiàn)指數(shù)式增強(qiáng)，到成熟時(shí)期達(dá)到頂峰，但擁擠效應(yīng)的增加要比網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)“慢半拍”，即市場(chǎng)中的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)經(jīng)過(guò)一段時(shí)期的增強(qiáng)后，才逐漸顯露擁擠效應(yīng)。具體到茶葉線上市場(chǎng)不同發(fā)展階段，則表現(xiàn)為成長(zhǎng)時(shí)期的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與擁擠效應(yīng)差值要大于萌芽時(shí)期，成長(zhǎng)后期的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與擁擠效應(yīng)差值要大于成長(zhǎng)前期。因此，與線上市場(chǎng)發(fā)展中的萌芽時(shí)期相比，茶葉企業(yè)在成長(zhǎng)后期階段進(jìn)入更早，延遲時(shí)間更短，成長(zhǎng)前期階段的進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇次之。在實(shí)證中，本研究以萌芽時(shí)期作為基準(zhǔn)組。

2.2.3控制變量

根據(jù)既有理論和相關(guān)經(jīng)驗(yàn)研究，本研究將以下變量作為控制變量引入模型：1)企業(yè)資本，茶葉企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)前的注冊(cè)資本額度，并取對(duì)數(shù)。2)所有權(quán)性質(zhì)，將茶葉企業(yè)分為民營(yíng)企業(yè)、農(nóng)民專業(yè)合作社和三資企業(yè)虛擬變量，將民營(yíng)企業(yè)作為基準(zhǔn)組。3)經(jīng)營(yíng)模式，將茶葉企業(yè)分為生產(chǎn)加工銷售型、加工銷售型和純銷售型企業(yè)，將生產(chǎn)加工銷售型企業(yè)設(shè)為基準(zhǔn)組。4)茶葉價(jià)格，指茶葉企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)的前一年，我國(guó)傳統(tǒng)市場(chǎng)中茶葉的年均價(jià)格，計(jì)算方式為茶葉年產(chǎn)值除以年產(chǎn)量；數(shù)據(jù)源于中國(guó)茶葉流通協(xié)會(huì)。5)互聯(lián)網(wǎng)普及增長(zhǎng)率，指企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)的前一年，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)普及的增長(zhǎng)率狀況；數(shù)據(jù)源于CNNIC。6)茶葉產(chǎn)區(qū)，包括西南、華南、江南和江北4個(gè)茶區(qū)，以西南茶區(qū)為基準(zhǔn)組。變量具體描述、賦值與基本統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 變量說(shuō)明及描述性統(tǒng)計(jì)Table 3 Variables description and descriptive statistics

2.3 實(shí)證模型構(gòu)建

在比例風(fēng)險(xiǎn)模型中，風(fēng)險(xiǎn)率被定義為給定個(gè)體在某一狀態(tài)中已經(jīng)持續(xù)時(shí)間t的條件下，下個(gè)時(shí)刻Δt轉(zhuǎn)換到另一狀態(tài)的概率，在本研究中指已經(jīng)成立一段時(shí)間的茶葉企業(yè)下一刻進(jìn)入線上市場(chǎng)的概率，表達(dá)式為：

(29)

在比例風(fēng)險(xiǎn)模型的框架下，Cox[41]提出更為有效的半?yún)?shù)回歸方法。本研究采用Cox模型進(jìn)行分析，模型如下：

(30)

式中：i表示不同的茶葉企業(yè)，λ(ti)表示茶葉企業(yè)i選擇在時(shí)間t進(jìn)入線上市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)率，λ0(ti)表示基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)，Experience是線上經(jīng)驗(yàn)變量，Diversity是多元化程度變量，Period是線上市場(chǎng)發(fā)展階段變量(包括線上市場(chǎng)萌芽期、成長(zhǎng)前期和成長(zhǎng)后期)，Controlj為一系列控制變量，ε是隨機(jī)誤差項(xiàng)。作為對(duì)照，本研究在使用Cox模型估計(jì)的同時(shí)，還將采用參數(shù)分析方法中的Weibull模型與Gompertz模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

為了避免變量的異方差性對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響，本研究采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行回歸處理，結(jié)果如表4所示。其中，方程(1)和(2)對(duì)應(yīng)的是Cox模型，方程(3)對(duì)應(yīng)的是Weibull模型，方程(4)對(duì)應(yīng)的是Gompertz模型。方程(1)僅引入線上經(jīng)驗(yàn)、多元化程度和線上市場(chǎng)發(fā)展階段3個(gè)核心解釋變量，沒(méi)有考慮其他控制變量，方程(2)、(3)和(4)在方程(1)的基礎(chǔ)上增加企業(yè)資本等控制變量。從表4可以看到，線上經(jīng)驗(yàn)、多元化程度均對(duì)茶葉企業(yè)線上市場(chǎng)進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇產(chǎn)生顯著的正向影響，線上市場(chǎng)成長(zhǎng)時(shí)期對(duì)茶葉企業(yè)的吸引作用要強(qiáng)于萌芽時(shí)期，表明不確定性越小和線上市場(chǎng)中網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)越大于擁擠效應(yīng)的情況下，茶葉企業(yè)越傾向于更早進(jìn)入線上市場(chǎng)。

表4 比例風(fēng)險(xiǎn)模型回歸結(jié)果Table 4 Regression results of proportional risk model

首先，茶葉企業(yè)線上經(jīng)驗(yàn)的回歸系數(shù)顯著為正，則風(fēng)險(xiǎn)比率大于1，這意味著擁有線上經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蚪档推髽I(yè)延遲進(jìn)入線上市場(chǎng)的概率，使茶葉企業(yè)選擇更早進(jìn)入線上市場(chǎng)。方程(2)估計(jì)結(jié)果顯示，擁有線上經(jīng)驗(yàn)比沒(méi)有線上經(jīng)驗(yàn)的茶葉企業(yè)選擇更早進(jìn)入線上市場(chǎng)的概率高50.5%(e0.409-1=0.505)，Weibull模型和Gompertz模型的估計(jì)結(jié)果也基本相同，實(shí)證結(jié)果與理論分析預(yù)期相符，假設(shè)1得到驗(yàn)證。這正因?yàn)?，茶葉企業(yè)線上經(jīng)驗(yàn)越豐富，其對(duì)線上市場(chǎng)的需求、規(guī)則等信息了解越充分，在此情況下，茶葉企業(yè)通過(guò)等待策略降低進(jìn)入風(fēng)險(xiǎn)的收益在下降，所以茶葉企業(yè)會(huì)放棄觀望，轉(zhuǎn)而進(jìn)入線上市場(chǎng)獲取利益。

其次，茶葉企業(yè)多元化程度的回歸系數(shù)也顯著為正，通過(guò)指數(shù)換算，Cox模型風(fēng)險(xiǎn)比率為1.33，表明產(chǎn)品種類每增加1單位，茶葉企業(yè)選擇更早進(jìn)入線上市場(chǎng)的概率將提升33%，即產(chǎn)品多元化程度越高的企業(yè)越傾向于盡早進(jìn)入線上市場(chǎng)，Weibull模型和Gompertz模型的風(fēng)險(xiǎn)比率為1.37和1.35，估計(jì)結(jié)果基本一致，與假設(shè)1預(yù)期相符。這是因?yàn)?，多元化程度高的茶葉企業(yè)能夠向市場(chǎng)提供不同種類的茶產(chǎn)品和服務(wù)，能同時(shí)滿足不同類型的消費(fèi)者需求，保障茶葉企業(yè)在進(jìn)入線上市場(chǎng)后能獲取到基本的客流量，降低企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)的生存風(fēng)險(xiǎn)，因而茶葉企業(yè)選擇快速進(jìn)入線上市場(chǎng)。

再次，與線上市場(chǎng)萌芽期相比，茶葉企業(yè)在成長(zhǎng)時(shí)期進(jìn)入的回歸系數(shù)同樣顯著大于0，并且成長(zhǎng)后期的回歸系數(shù)要明顯大于成長(zhǎng)前期，這表明茶葉企業(yè)在線上市場(chǎng)成長(zhǎng)時(shí)期的進(jìn)入傾向要早于萌芽時(shí)期，且成長(zhǎng)后期的進(jìn)入選擇又要早于成長(zhǎng)前期。這正是因?yàn)?，線上市場(chǎng)成長(zhǎng)時(shí)期的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)較大而擁擠效應(yīng)較小，與萌芽時(shí)期的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和擁擠效應(yīng)均小相比，成長(zhǎng)時(shí)期的正向效應(yīng)更為明顯，因此茶葉企業(yè)在線上市場(chǎng)成長(zhǎng)階段進(jìn)入傾向更早。同時(shí)，由于線上市場(chǎng)成長(zhǎng)時(shí)期的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與擁擠效應(yīng)都呈現(xiàn)指數(shù)式增長(zhǎng)，但擁擠效應(yīng)晚出現(xiàn)于網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，因而兩者在成長(zhǎng)后期的差距拉大，具體表現(xiàn)在茶葉企業(yè)進(jìn)入時(shí)機(jī)決策上，則為成長(zhǎng)后期的進(jìn)入速度快于成長(zhǎng)前期，假設(shè)2得到驗(yàn)證。

最后，在控制變量方面，企業(yè)資本、所有權(quán)性質(zhì)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)模式、傳統(tǒng)市場(chǎng)茶葉價(jià)格、互聯(lián)網(wǎng)普及增長(zhǎng)率以及茶葉產(chǎn)區(qū)對(duì)茶葉企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)時(shí)機(jī)的選擇均有一定影響。具體來(lái)說(shuō)，企業(yè)資本的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，意味著規(guī)模越大的茶葉企業(yè)越傾向于延遲進(jìn)入線上市場(chǎng)?？赡艿脑蚴?，雖然企業(yè)資本能在一定程度上代表其線上市場(chǎng)進(jìn)入能力，但對(duì)于大規(guī)模企業(yè)來(lái)說(shuō)，其擁有穩(wěn)定、較大的傳統(tǒng)市場(chǎng)份額，再通過(guò)不確定性下的線上進(jìn)入來(lái)?yè)屨季€上市場(chǎng)份額的動(dòng)力嚴(yán)重不足，此外資本雄厚的茶葉企業(yè)較多成立時(shí)間更早，面對(duì)的線上市場(chǎng)不確定性更大，所以也更傾向于推遲進(jìn)入。從所有權(quán)性質(zhì)來(lái)看，農(nóng)民專業(yè)合作社系數(shù)為正，而三資茶葉企業(yè)系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明相較于民營(yíng)企業(yè)，農(nóng)民專業(yè)合作社近期進(jìn)入線上的概率較高，而三資茶葉企業(yè)傾向于延遲進(jìn)入線上市場(chǎng)，這是因?yàn)?，通常三資企業(yè)在傳統(tǒng)市場(chǎng)占據(jù)較大市場(chǎng)份額，而農(nóng)民專業(yè)合作社規(guī)模相對(duì)較小，因此更加迫切尋求新渠道來(lái)增加銷量和提高利潤(rùn)。從企業(yè)經(jīng)營(yíng)模式來(lái)看，加工銷售型茶葉企業(yè)的系數(shù)顯著為負(fù)，表明相較于生產(chǎn)加工銷售一體化茶葉企業(yè)，加工銷售型茶葉企業(yè)更傾向于延遲進(jìn)入線上市場(chǎng)，而純銷售型茶葉企業(yè)系數(shù)雖為正，但不顯著，無(wú)法證明純銷售型茶葉企業(yè)更傾向于快速進(jìn)入線上市場(chǎng)。從傳統(tǒng)市場(chǎng)茶葉價(jià)格來(lái)看，其系數(shù)顯著為負(fù)，表明線下市場(chǎng)茶葉價(jià)格越高，對(duì)茶葉企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)決策的抑制作用就越明顯，茶葉企業(yè)越傾向于延遲進(jìn)入。從互聯(lián)網(wǎng)普及增長(zhǎng)率來(lái)看，其回歸系數(shù)為正，表明茶葉企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)前的互聯(lián)網(wǎng)普及率增長(zhǎng)越快，茶葉企業(yè)越傾向于更早進(jìn)入。從企業(yè)所處茶區(qū)來(lái)看，西南茶區(qū)的企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)速度最快，隨即是華南茶區(qū)企業(yè)和江南茶區(qū)，江北茶區(qū)系數(shù)不顯著，表明江北茶區(qū)與西南茶區(qū)的茶葉企業(yè)類似，也傾向于更早進(jìn)入。

3.2 交互效應(yīng)分析

考慮到線上市場(chǎng)的不確定性和市場(chǎng)發(fā)展階段對(duì)茶葉企業(yè)進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇的影響較大，為進(jìn)一步檢驗(yàn)兩者之間是否存在交互作用，本研究在基準(zhǔn)回歸模型的基礎(chǔ)上，加入線上經(jīng)驗(yàn)、多元化程度與線上市場(chǎng)發(fā)展階段的交互項(xiàng)。同時(shí)，為了使加入交互項(xiàng)前后主變量的系數(shù)具有可比性，本研究采用中心化處理方式進(jìn)行模型回歸，結(jié)果如表5所示。

從表5可以看出，加入交互項(xiàng)后的核心變量系數(shù)與基準(zhǔn)回歸模型中的系數(shù)相比具有明顯差異，多元化程度與線上市場(chǎng)發(fā)展階段的交互項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，這意味著線上市場(chǎng)的外部效應(yīng)負(fù)向調(diào)節(jié)不確定性對(duì)茶葉企業(yè)進(jìn)入延遲的影響。方程(5)結(jié)果顯示，茶葉企業(yè)線上經(jīng)驗(yàn)與市場(chǎng)成長(zhǎng)時(shí)期的交互項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，但不顯著；方程(6)中多元化程度與線上市場(chǎng)成長(zhǎng)時(shí)期的交互項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，多元化程度與市場(chǎng)成長(zhǎng)后期的交互項(xiàng)系數(shù)要明顯小于其與市場(chǎng)成長(zhǎng)前期的交互項(xiàng)系數(shù)，表明與線上市場(chǎng)發(fā)展中的萌芽期相比，茶葉企業(yè)在成長(zhǎng)時(shí)期的市場(chǎng)進(jìn)入選擇受到多元化程度的影響作用要弱，在成長(zhǎng)后期的進(jìn)入傾向受多元化程度的影響更小。也就是說(shuō)，線上市場(chǎng)發(fā)展中網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)越強(qiáng)于擁擠效應(yīng)，多元化程度對(duì)茶葉企業(yè)進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇的影響作用就越弱。這是因?yàn)?，隨著茶葉線上市場(chǎng)從萌芽期發(fā)展到成長(zhǎng)后期，其交易規(guī)模和交易人數(shù)都呈現(xiàn)迅猛增長(zhǎng)，市場(chǎng)中網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)大于擁擠效應(yīng)產(chǎn)生的正向效應(yīng)仍在增強(qiáng)，茶葉企業(yè)預(yù)期投資進(jìn)入的收益增效不斷加大，并逐漸抵消不確定效應(yīng)帶來(lái)的收益減損，使得線上市場(chǎng)的正效應(yīng)能夠減弱不確定性對(duì)茶葉企業(yè)進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇的負(fù)面作用。

表5 交互效應(yīng)分析結(jié)果Table 5 Analysis results of interaction effects

3.3 基于企業(yè)規(guī)模與經(jīng)營(yíng)模式的異質(zhì)性分析

上述基準(zhǔn)回歸結(jié)果說(shuō)明了線上經(jīng)驗(yàn)、產(chǎn)品多元化與市場(chǎng)發(fā)展階段會(huì)對(duì)茶葉企業(yè)線上市場(chǎng)進(jìn)入時(shí)機(jī)決策產(chǎn)生顯著影響，為了進(jìn)一步探討這種影響的異質(zhì)性，本研究以茶葉企業(yè)規(guī)模(2)根據(jù)企業(yè)資本大小，采取三等分劃分方法將茶葉企業(yè)分成低中高3組。和企業(yè)經(jīng)營(yíng)模式為依據(jù)進(jìn)行分組檢驗(yàn)，結(jié)果如表所示。

茶葉企業(yè)規(guī)模的分組檢驗(yàn)顯示，不同規(guī)模下各變量系數(shù)符號(hào)雖保持一致，但系數(shù)大小和顯著性水平仍存在較大差異。首先，根據(jù)方程(8)～(10)可知，三類規(guī)模茶葉企業(yè)的線上經(jīng)驗(yàn)系數(shù)分別顯著為0.598、0.475和0.333，表明線上經(jīng)驗(yàn)對(duì)小規(guī)模企業(yè)線上市場(chǎng)進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇的影響效應(yīng)最大，而對(duì)中高組企業(yè)影響逐級(jí)遞減，說(shuō)明線上經(jīng)驗(yàn)?zāi)苡行p小企業(yè)提前進(jìn)入市場(chǎng)的不確定性，對(duì)于信息獲取渠道相對(duì)較少的小規(guī)模企業(yè)最為重要，降低其早進(jìn)入線上市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。其次，多元化系數(shù)與線上經(jīng)驗(yàn)系數(shù)影響效果恰恰相反，多元化變量對(duì)高規(guī)模組企業(yè)的影響作用最大，如方程(10)所示，其系數(shù)顯著為 0.329，說(shuō)明相對(duì)于小規(guī)模企業(yè)，產(chǎn)品多元化程度有利于大規(guī)模企業(yè)選擇更早進(jìn)入網(wǎng)上市場(chǎng)，這主要是多元化程度高的企業(yè)能滿足更多不同的市場(chǎng)需求，其選擇進(jìn)入市場(chǎng)的產(chǎn)品范圍較廣，能在多個(gè)時(shí)間點(diǎn)選擇不同類型的產(chǎn)品進(jìn)入市場(chǎng)，促使企業(yè)抓住最有利時(shí)機(jī)及早進(jìn)入線上市場(chǎng)。最后，與線上市場(chǎng)發(fā)展萌芽階段相比，中高規(guī)模組企業(yè)更傾向于在市場(chǎng)成長(zhǎng)階段快速進(jìn)入，這可能是大規(guī)模農(nóng)企在傳統(tǒng)市場(chǎng)上的市場(chǎng)地位更高、市場(chǎng)份額更大，因而沒(méi)有足夠動(dòng)力在線上市場(chǎng)發(fā)展初期冒險(xiǎn)快速開拓市場(chǎng)。

農(nóng)業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)模式的分組檢驗(yàn)顯示，部分變量對(duì)不同經(jīng)營(yíng)模式企業(yè)市場(chǎng)進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇的影響顯著性和作用大小發(fā)生明顯變化。一方面，在加工銷售型茶葉企業(yè)中，線上經(jīng)驗(yàn)、多元化程度雖為正值但并不顯著，但在產(chǎn)加銷一體化和純銷售型茶葉企業(yè)中，則顯著為正。這意味著擁有線上經(jīng)驗(yàn)和提高產(chǎn)品多元化程度并不能顯著提早加工銷售型茶葉企業(yè)的進(jìn)入時(shí)間，但能明顯縮短另外兩類企業(yè)的延遲時(shí)間。另一方面，在系數(shù)大小上，方程(11)和(13)的結(jié)果顯示，純銷售型茶葉企業(yè)的線上經(jīng)驗(yàn)系數(shù)顯著為0.445、多元化系數(shù)顯著為0.298，高于生產(chǎn)加工銷售型茶葉企業(yè)的影響系數(shù)，表明線上經(jīng)驗(yàn)和多元化程度更能促使純銷售型茶葉企業(yè)加快進(jìn)入線上市場(chǎng)，這源于生產(chǎn)加工銷售型茶葉企業(yè)的一體化戰(zhàn)略能夠加強(qiáng)其信息搜集和處理能力，及時(shí)準(zhǔn)確的判斷市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而對(duì)線上經(jīng)驗(yàn)和產(chǎn)品多元化戰(zhàn)略影響的依賴性小于純銷售型茶葉企業(yè)。與線上市場(chǎng)萌芽期相比，市場(chǎng)成長(zhǎng)期更能促使加工銷售型茶葉企業(yè)縮短延遲進(jìn)入新市場(chǎng)時(shí)間，說(shuō)明線上市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)對(duì)其影響作用最為突出。

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本研究進(jìn)一步對(duì)茶葉企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)的時(shí)機(jī)選擇進(jìn)行劃分，將成立后一年內(nèi)進(jìn)入線上市場(chǎng)的茶葉企業(yè)定義為快速進(jìn)入者(賦值為1)，成立一年后才選擇進(jìn)入線上市場(chǎng)的茶葉企業(yè)定義為延遲進(jìn)入者(賦值為0)，再利用Probit模型和Logit模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果如表7所示。

表6 基于企業(yè)規(guī)模與經(jīng)營(yíng)模式的異質(zhì)性分析Table 6 Heterogeneity analysis based on enterprise size and business model

從表7可以發(fā)現(xiàn)，茶葉企業(yè)線上經(jīng)驗(yàn)、多元化程度的回歸系數(shù)為正，線上市場(chǎng)成長(zhǎng)時(shí)期較之萌芽時(shí)期的回歸系數(shù)也大于0，表明擁有線上經(jīng)驗(yàn)、多元化程度越高的茶葉企業(yè)越傾向于快速進(jìn)入，以及與線上市場(chǎng)萌芽期相比，茶葉企業(yè)在市場(chǎng)成長(zhǎng)時(shí)期將選擇更早進(jìn)入。方程(15)估計(jì)結(jié)果顯示，擁有線上經(jīng)驗(yàn)比缺乏線上經(jīng)驗(yàn)的茶葉企業(yè)成為快速進(jìn)入者的概率要高6.6%；多元化程度每增加1個(gè)單位，茶葉企業(yè)選擇成為快速進(jìn)入者的概率提高5.6%；茶葉企業(yè)在線上市場(chǎng)成長(zhǎng)前期階段選擇成為快速進(jìn)入者的概率要比在萌芽時(shí)期階段高71.4%，在成長(zhǎng)后期選擇成為快速進(jìn)入者要比萌芽時(shí)期高74.4%。因此，該分析結(jié)果同樣驗(yàn)證了不確定性越小和線上市場(chǎng)中網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)越大于擁擠效應(yīng)的情況下，茶葉企業(yè)越傾向于更早進(jìn)入線上市場(chǎng)，與比例風(fēng)險(xiǎn)模型回歸結(jié)果保持一致，研究結(jié)論穩(wěn)健。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果Table 7 Robustness test results

4 結(jié)論與建議

本研究基于實(shí)物期權(quán)理論的分析框架，構(gòu)建了農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)時(shí)機(jī)決策的理論模型，利用Python采集農(nóng)業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的方式，使用比例風(fēng)險(xiǎn)模型和離散選擇模型的實(shí)證方法，實(shí)證檢驗(yàn)了農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入線上市場(chǎng)時(shí)機(jī)選擇的決策機(jī)制。主要研究結(jié)論有：

1)線上市場(chǎng)進(jìn)入的不確定性對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)市場(chǎng)進(jìn)入具有阻礙作用。當(dāng)線上市場(chǎng)進(jìn)入不確定性越低時(shí)，農(nóng)企則傾向于提早進(jìn)入。具體到企業(yè)微觀特征，表現(xiàn)為擁有線上經(jīng)驗(yàn)和多元化程度越高，農(nóng)企選擇更快進(jìn)入網(wǎng)上銷售。說(shuō)明不確定性會(huì)提高農(nóng)企最佳投資進(jìn)入的臨界值，減小不確定性能促進(jìn)企業(yè)選擇更早進(jìn)入線上市場(chǎng)。

2)線上市場(chǎng)的正外部效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)市場(chǎng)進(jìn)入有促進(jìn)作用。當(dāng)線上市場(chǎng)中的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)強(qiáng)于擁擠效應(yīng)時(shí)，農(nóng)企進(jìn)入傾向越早。具體到宏觀市場(chǎng)環(huán)境特征，表現(xiàn)為與線上市場(chǎng)萌芽期相比，企業(yè)在其成長(zhǎng)期的進(jìn)入選擇更早，延遲時(shí)間更短，在成長(zhǎng)后期的進(jìn)入傾向更早于成長(zhǎng)前期，主要是網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與擁擠效應(yīng)差值在線上市場(chǎng)成長(zhǎng)階段表現(xiàn)為擴(kuò)大趨勢(shì)所致。

3)線上市場(chǎng)正效應(yīng)會(huì)顯著削弱不確定性對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)市場(chǎng)進(jìn)入的阻礙作用。當(dāng)線上市場(chǎng)發(fā)展中的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)越強(qiáng)于擁擠效應(yīng)時(shí)，不確定性對(duì)企業(yè)進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇的影響效果就越小，具體表現(xiàn)為農(nóng)企在線上市場(chǎng)成長(zhǎng)期的市場(chǎng)進(jìn)入選擇受到多元化程度的影響作用要比線上市場(chǎng)萌芽期更弱，在成長(zhǎng)后期進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇受到多元化程度的影響要比成長(zhǎng)前期更小。

4)線上經(jīng)驗(yàn)、產(chǎn)品多元化和市場(chǎng)發(fā)展階段對(duì)不同規(guī)模與經(jīng)營(yíng)模式的農(nóng)企線上市場(chǎng)進(jìn)入時(shí)機(jī)的影響效應(yīng)是異質(zhì)的。這種異質(zhì)性影響表現(xiàn)在，線上經(jīng)驗(yàn)對(duì)小規(guī)模和純銷售型農(nóng)企影響更為顯著且作用效果更強(qiáng)；產(chǎn)品多元化對(duì)中高規(guī)模農(nóng)企影響更為明顯，但對(duì)產(chǎn)加銷一體化農(nóng)企的作用效果要弱于純銷售型農(nóng)企；中高規(guī)模與加工銷售型農(nóng)企更傾向于在線上市場(chǎng)成長(zhǎng)階段快速進(jìn)入。這反映了小規(guī)模農(nóng)企信息獲取能力較弱，更依靠線上經(jīng)驗(yàn)來(lái)降低進(jìn)入風(fēng)險(xiǎn)；產(chǎn)加銷一體化戰(zhàn)略有利于農(nóng)企更好地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，因而對(duì)線上經(jīng)驗(yàn)和多元化戰(zhàn)略的依賴性小于純銷售型農(nóng)企；大規(guī)模農(nóng)企由于在傳統(tǒng)市場(chǎng)中地位高、份額大，因而不愿意在線上發(fā)展初期冒險(xiǎn)快速開拓市場(chǎng)。

研究結(jié)論可為政府相關(guān)政策制定、電商平臺(tái)運(yùn)營(yíng)和農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入決策提供重要啟示。從政府層面來(lái)看，要促進(jìn)農(nóng)業(yè)企業(yè)運(yùn)用現(xiàn)代元素進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)，加快農(nóng)業(yè)企業(yè)“電商化”高質(zhì)量發(fā)展，應(yīng)該加大互聯(lián)網(wǎng)提速降費(fèi)力度，加強(qiáng)物流交通基礎(chǔ)建設(shè)，從而增加網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)用戶基數(shù)和促進(jìn)農(nóng)企有效快捷地獲取網(wǎng)絡(luò)資訊，這有利于增強(qiáng)線上市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和降低網(wǎng)絡(luò)銷售不確定感，促進(jìn)農(nóng)企更早更及時(shí)地進(jìn)入線上市場(chǎng)。從電商平臺(tái)來(lái)看，吸引農(nóng)業(yè)企業(yè)快速進(jìn)入線上市場(chǎng)，有利于提高平臺(tái)整體收益，攤薄其網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)成本，要降低農(nóng)企進(jìn)入門檻，給予新進(jìn)入企業(yè)補(bǔ)貼優(yōu)惠，經(jīng)常性發(fā)布市場(chǎng)研究報(bào)告和經(jīng)典企業(yè)案例來(lái)降低企業(yè)感知不確定性，幫助企業(yè)更早進(jìn)入線上市場(chǎng)。從農(nóng)業(yè)企業(yè)層面來(lái)看，線上經(jīng)驗(yàn)和多元化程度有助于降低線上市場(chǎng)不確定性感知，農(nóng)業(yè)企業(yè)可采取多途徑獲取線上知識(shí)經(jīng)驗(yàn)和積極豐富產(chǎn)品種類，降低市場(chǎng)進(jìn)入的不確定性，農(nóng)業(yè)企業(yè)既要內(nèi)省自身特性，更要外察環(huán)境動(dòng)態(tài)，提高對(duì)線上市場(chǎng)中網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和擁擠效應(yīng)的敏感性，抓住最佳時(shí)機(jī)進(jìn)入線上市場(chǎng)。

受限于數(shù)據(jù)的獲取，本研究也存在一定不足之處，在理論模型推導(dǎo)中發(fā)現(xiàn)進(jìn)入成本對(duì)農(nóng)企線上市場(chǎng)進(jìn)入具有不利影響，但由于無(wú)法獲取農(nóng)業(yè)企業(yè)線上市場(chǎng)進(jìn)入成本的微觀數(shù)據(jù)，因而無(wú)法驗(yàn)證進(jìn)入成本對(duì)農(nóng)企進(jìn)入線上市場(chǎng)時(shí)機(jī)選擇的影響效應(yīng)，這有待后續(xù)研究予以完善。