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    自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)有益于農(nóng)戶電商參與嗎?

    2022-09-22 11:06:14王翠翠夏春萍童慶蒙石苗苗
    關(guān)鍵詞:經(jīng)驗(yàn)程度決策

    王翠翠 夏春萍* 童慶蒙 石苗苗

    (1.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 武漢 430070;2.華中師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院, 武漢 430079)

    近年來,隨著信息與通訊技術(shù)(ICT)的快速普及,以ICT為依托的農(nóng)產(chǎn)品電商廣受關(guān)注。與傳統(tǒng)銷售方式相比,農(nóng)產(chǎn)品電商不僅有助于減少農(nóng)產(chǎn)品銷售中間環(huán)節(jié)[1],提升農(nóng)產(chǎn)品流通效率,還有助于緩解買賣雙方間的信息不對稱問題,擴(kuò)大農(nóng)產(chǎn)品市場占比[2],促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)性發(fā)展與農(nóng)民增收[3]。為進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展,從2012年至今,政府出臺(tái)的中央一號(hào)文件多次提出應(yīng)深入推進(jìn)電商進(jìn)農(nóng)村和農(nóng)產(chǎn)品上行,推動(dòng)小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展有機(jī)銜接。據(jù)《2021年阿里農(nóng)產(chǎn)品電商報(bào)告》[4]顯示,2020年我國農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額高達(dá)3 975億元,同比增長27%。由此可見,電子商務(wù)在帶動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品上行進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)民增收方面的作用愈加明顯[5-6]。然而,目前依然存在一些電商發(fā)展資源投入力度較大但效果卻事倍功半的地區(qū),以及較多由于種種原因并未參與電商的農(nóng)戶,且已參與農(nóng)戶的獲益情況差別較大。作為農(nóng)產(chǎn)品電商的直接決定者和實(shí)施者,農(nóng)戶行為直接關(guān)系到農(nóng)產(chǎn)品流通渠道的升級(jí)和農(nóng)村社會(huì)經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型,因此,明晰影響農(nóng)戶電商參與行為的關(guān)鍵因素,是促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品電商快速穩(wěn)定發(fā)展的重點(diǎn)。

    現(xiàn)有研究主要從農(nóng)戶家庭資本稟賦、新型經(jīng)營主體示范帶動(dòng)、政府及電商平臺(tái)支持、農(nóng)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化、信息獲取渠道、農(nóng)產(chǎn)品市場情況等方面對農(nóng)戶電商參與行為的影響因素進(jìn)行探討[7-11]。但關(guān)于自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)在農(nóng)戶電商參與中影響作用的關(guān)注則較少。隨著ICT技術(shù)的快速普及,發(fā)掘電商參與者的內(nèi)生動(dòng)力(即個(gè)體素質(zhì)、技能和知識(shí)等企業(yè)家精神)已逐步成為促進(jìn)農(nóng)戶參與電商、提高電商績效的重點(diǎn)[12]。作為電商參與者的重要內(nèi)生動(dòng)力之一,自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)不僅有助于豐富農(nóng)戶物質(zhì)資本、人力資本和社會(huì)資本[13],還能夠擴(kuò)展信息獲取渠道[8],較為全面地實(shí)現(xiàn)知識(shí)的積累與能力的提升[14-15],進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)戶參與電商、提高電商績效。具體而言,自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)主要通過以下3條路徑對農(nóng)戶電商參與行為產(chǎn)生影響:1)有自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的農(nóng)戶擁有識(shí)別和利用創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)的經(jīng)歷[9],會(huì)形成一種烙印,對周圍環(huán)境具有較高敏感度[14],能夠在高風(fēng)險(xiǎn)與不確定性中更為敏銳的識(shí)別創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)[15],并更加合理迅速地針對農(nóng)產(chǎn)品電商收集信息且快速有效做出是否利用潛在創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)的決策。2)創(chuàng)業(yè)過的農(nóng)戶能夠利用先前創(chuàng)業(yè)的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)盡可能地解決電商參與過程中可能存在的問題[16],促進(jìn)電商持續(xù)參與,提高電商參與程度。尤其是自雇創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷,與電商參與經(jīng)營方式相似度較高,均具有成本較低、規(guī)模較小的特點(diǎn),與參與電商所需的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其所涉及的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系較為匹配[13]。3)自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn),尤其是成功經(jīng)驗(yàn),不僅能夠提升農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)自我效能感,還能夠緩解電商參與融資缺乏的困境,從而提升農(nóng)戶電商參與的信心。因此,自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蛱岣咿r(nóng)戶電商參與概率與參與程度,進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型。

    雖然有一些學(xué)者關(guān)注了創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)在電商創(chuàng)業(yè)中的作用,例如,曾億武等[8]發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶先前創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷有助于花木種植戶淘寶創(chuàng)業(yè);張艷輝等[13]的研究顯示擁有個(gè)體戶經(jīng)驗(yàn)的農(nóng)戶經(jīng)營網(wǎng)店的可能性更大。然而,現(xiàn)有關(guān)于自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)與農(nóng)戶電商參與關(guān)系的文獻(xiàn)中研究對象集中在以淘寶這一平臺(tái)為依托的專業(yè)戶上,且未涉及電商參與程度,這表明自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)對農(nóng)戶電商參與行為的影響并未得到充分的重視與研究,仍值得深入探討與分析。此外,一個(gè)現(xiàn)實(shí)存在且很重要的問題在以往研究中被忽略了,即農(nóng)戶自主創(chuàng)業(yè)行為并非完全外生,容易產(chǎn)生樣本自選擇偏差問題,從而導(dǎo)致模型不準(zhǔn)確估計(jì),低估或高估實(shí)際效應(yīng)。因此,基于已有文獻(xiàn)的梳理,在電商多平臺(tái)發(fā)展背景下,本研究利用獲取的一手調(diào)研數(shù)據(jù),運(yùn)用工具變量的條件混合過程(CMP)方法在解決潛在的內(nèi)生性問題[17]的基礎(chǔ)上探討自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)對農(nóng)戶電商參與決策和強(qiáng)度的影響。此外,對于不同農(nóng)戶人力資本稟賦,自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)對農(nóng)戶技能和能力提升的強(qiáng)度不同;對于農(nóng)業(yè)收入占比和種植規(guī)模的差異,農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的依賴程度不同。而自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)在這些不同群體中作用效果均可能存在差異。因此,本研究還從不同性別、不同代際、不同農(nóng)業(yè)收入占比及不同種植規(guī)模4個(gè)方面進(jìn)行自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)對農(nóng)戶電商參與行為影響的異質(zhì)性檢驗(yàn),以期為促進(jìn)農(nóng)戶參與農(nóng)產(chǎn)品電商,進(jìn)而推動(dòng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展做出貢獻(xiàn),并為實(shí)施相應(yīng)舉措提供實(shí)證依據(jù)。

    1 研究方法、數(shù)據(jù)來源與變量選取

    1.1 研究方法

    本研究對農(nóng)戶電商參與行為的研究主要包括是否參與和參與程度兩個(gè)階段。具體而言,在第一階段中,本研究的被解釋變量為農(nóng)戶的參與電商行為,屬于0~1變量。本研究選擇二元Probit模型建立農(nóng)戶是否參與電商的方程,利用該方程進(jìn)行回歸得到影響農(nóng)戶電商參與決策的因素。具體方程如下:

    (1)

    接下來,將進(jìn)一步考察已參與電商農(nóng)戶的電商參與程度的影響因素。該部分運(yùn)用普通最小二乘法(OLS)進(jìn)行回歸。此外,鑒于本研究電商參與程度的值介于0~1,屬于受限被解釋變量,因此,該部分還運(yùn)用Tobit模型進(jìn)行輔助。第二階段具體方程如下:

    Yi=α2iZ2i+μ2i

    (2)

    式中:Yi為第i個(gè)農(nóng)戶的電商參與程度;Z2i為影響農(nóng)戶電商參與程度的控制變量;α2i為待估參數(shù);μ2i為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    本研究采取二次抽樣法進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。其中,第一次抽樣為非概率抽樣,目的是確定樣本的采集地點(diǎn)。課題組于2020年10—12月及2021年4—6月深入湖北省秭歸縣、陜西省眉縣和扶風(fēng)縣及山東省平邑縣進(jìn)行調(diào)研。湖北秭歸盛產(chǎn)柑橘,被譽(yù)為“中國臍橙之鄉(xiāng)”,山東平邑的武臺(tái)黃桃歷史悠久,被譽(yù)為“中國黃桃之鄉(xiāng)”,兩者均為地理標(biāo)志產(chǎn)品。陜西省獼猴桃種植規(guī)模位居全國首位,而眉縣和扶風(fēng)縣氣候適宜,土壤肥沃,是獼猴桃的最佳產(chǎn)區(qū)之二,且眉縣獼猴桃為地理標(biāo)志產(chǎn)品,扶風(fēng)縣鳳鳴村為農(nóng)產(chǎn)品淘寶村,主銷獼猴桃。綜上,這些地區(qū)均能在一定程度上反映相應(yīng)水果產(chǎn)業(yè)的基本發(fā)展情況,具有一定的代表性。第二次采用分層隨機(jī)抽樣的形式進(jìn)行抽樣,以此來確定各個(gè)樣本采集點(diǎn)的具體調(diào)研對象。具體的樣本抽樣過程為:在所選的每個(gè)縣各隨機(jī)選擇1~3個(gè)鎮(zhèn),每個(gè)鎮(zhèn)隨機(jī)選2~5個(gè)行政村,每個(gè)村隨機(jī)選25~35個(gè)果農(nóng)。經(jīng)過后期排查并剔除關(guān)鍵變量缺失樣本后共獲得有效問卷812份,問卷有效率為90.42%。

    1.3 變量選取及描述性統(tǒng)計(jì)分析

    1.3.1被解釋變量

    在本研究中,農(nóng)產(chǎn)品電商主要是指農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)后供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)上的電子商務(wù)活動(dòng)[9,18]。本研究的核心解釋變量為電商參與決策和電商參與程度,在問卷中,以“您家是否參與電商銷售農(nóng)產(chǎn)品(參與方式包括:①包含當(dāng)?shù)仉娚唐脚_(tái)在內(nèi)的第三方自營網(wǎng)店;②微商、微信朋友圈及QQ空間;③直播電商平臺(tái);④學(xué)生代理電商銷售;⑤社區(qū)團(tuán)購)?若是,那農(nóng)產(chǎn)品電商銷售收入占農(nóng)產(chǎn)品總銷售收入的占比為____”體現(xiàn)。表1給出了各縣區(qū)受訪農(nóng)戶的電商參與情況??梢园l(fā)現(xiàn),未參與電商的樣本農(nóng)戶占比為50.99%;參與農(nóng)產(chǎn)品電商的農(nóng)戶占比為49.01%。其中,有51.51%的水果種植戶的電商參與程度(1)電商參與程度是指農(nóng)產(chǎn)品電商銷售收入占農(nóng)產(chǎn)品總銷售收入的比例;同時(shí)將電商參與程度小于1/3的劃為低參與程度,將大于等于1/3的劃為高參與程度。在1/3以下。由此可見,農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商仍具有較大發(fā)展空間。此外,無論按照農(nóng)戶電商參與率還是電商參與程度進(jìn)行排序,均是陜西省扶風(fēng)縣和眉縣最高,湖北省秭歸縣次之,山東省平邑縣最低。

    表1 調(diào)查地區(qū)受訪農(nóng)戶電商參與情況Table 1 The e-commerce participation of the interviewed farmers in the survey area

    1.3.2核心解釋變量

    本研究的核心解釋變量為自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)。樣本統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,有12%的被訪農(nóng)戶在參與電商之前有過自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷。

    1.3.3控制變量

    借鑒已有研究成果[7-10,19-20],本研究將從以下4個(gè)方面選取多個(gè)變量作為控制變量:1)農(nóng)戶個(gè)體特征方面,選取性別、年齡、學(xué)歷和風(fēng)險(xiǎn)偏好4個(gè)變量;2)農(nóng)戶資本稟賦方面,選取農(nóng)業(yè)收入占比、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量、栽培面積、政治身份及合作社成員5個(gè)變量。3)互聯(lián)網(wǎng)普及方面,選取互聯(lián)網(wǎng)信息獲取頻率和網(wǎng)購經(jīng)歷2個(gè)變量;4)外部環(huán)境方面,選取電商政策了解程度和快遞便捷性2個(gè)變量,并以平邑縣為基準(zhǔn)設(shè)置2個(gè)地區(qū)虛擬變量。此外,本研究還設(shè)置了兄弟姐妹數(shù)量作為工具變量。本研究所涉及到的所有具體變量及其處理方法見表2。

    表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)Table 2 Descriptive statistics of variables

    表2(續(xù))

    2 實(shí)證分析

    鑒于各解釋變量之間可能存在內(nèi)部相關(guān)性,若相關(guān)性較嚴(yán)重,則會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生較大偏差。因此,在對模型進(jìn)行回歸分析之前,本研究先進(jìn)行各變量的多重共線性檢驗(yàn)。一般情況下,如果VIF>10,則認(rèn)為存在高度共線性。綜合全部估計(jì)結(jié)果看,各個(gè)指標(biāo)的VIF均遠(yuǎn)小于10,各自變量之間的共線相關(guān)程度在合理范圍之內(nèi)。但限于篇幅,該部分回歸結(jié)果并未展示。然后,運(yùn)用Probit回歸模型、OLS模型和CMP模型探索影響農(nóng)戶電商參與行為決策和強(qiáng)度的關(guān)鍵因素(2)需要說明的是,本研究在進(jìn)行實(shí)證之前運(yùn)用Heckman樣本選擇模型回歸的結(jié)果顯示,逆米爾斯比率(λ)的估計(jì)值為0.023,P值為0.629,未通過顯著性檢驗(yàn),表明本研究的樣本不存在選擇性偏誤問題,應(yīng)直接分階段進(jìn)行回歸。。

    2.1 農(nóng)戶電商參與決策和參與程度的回歸分析

    表3匯報(bào)了農(nóng)戶電商參與決策的Probit和CMP回歸結(jié)果,以及基于CMP模型的邊際效應(yīng)估計(jì)結(jié)果。表4顯示了農(nóng)戶電商參與程度的OLS與CMP回歸結(jié)果。事實(shí)上,農(nóng)戶自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)可能存在如下內(nèi)生性問題:自選擇偏差問題,即可能存在一系列決定農(nóng)戶自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)也影響果農(nóng)電商參與行為決策與強(qiáng)度的變量;以及遺漏重要解釋變量等問題。因此,參考魯強(qiáng)等[21]的做法,采用基于極大似然估計(jì)的條件混合過程(CMP)方法進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。依據(jù)工具變量的選擇條件(3)即影響內(nèi)生變量,而不對被解釋變量直接產(chǎn)生影響。,經(jīng)過多次不同工具變量的嘗試,最終借鑒鄒杰玲等[17]的研究,選取兄弟姐妹數(shù)量作為工具變量。選取原因如下:創(chuàng)業(yè)者年齡結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)年輕化趨勢,新生代農(nóng)民逐步成為農(nóng)民工及農(nóng)民創(chuàng)業(yè)者的主要群體[17]。同時(shí),隨著生活水平的提高和傳統(tǒng)生育觀念的改變,加之1982年計(jì)劃生育政策的正式實(shí)施,我國城市和農(nóng)村居民的生育率均開始明顯下降,并形成長期趨勢,這一趨勢與兄弟姐妹數(shù)量的減少直接相關(guān),可見兄弟姐妹數(shù)量與農(nóng)戶自主創(chuàng)業(yè)行為相關(guān)性較強(qiáng)。而農(nóng)戶電商參與作為一種農(nóng)業(yè)銷售技術(shù)的采納,該工具變量不會(huì)直接對其產(chǎn)生影響。本研究進(jìn)一步構(gòu)建兩個(gè)簡單回歸模型來檢驗(yàn)工具變量的外生性和相關(guān)性。結(jié)果發(fā)現(xiàn),“兄弟姐妹數(shù)量”對農(nóng)戶電商參與的直接影響未通過顯著性檢驗(yàn),即未發(fā)現(xiàn)排他性要求不滿足;而“兄弟姐妹數(shù)量”對自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的影響通過顯著性檢驗(yàn),即滿足相關(guān)性要求。此外,表3和4中CMP模型均在10%的顯著性水平下通過了atanhrho_12檢驗(yàn),表明使用CMP方法估計(jì)比用Probit和OLS方法估計(jì)更具有優(yōu)勢,工具變量的使用是有效的。

    表3 農(nóng)戶電商參與決策影響因素的回歸結(jié)果Table 3 Regression results of factors influencing farmers’ participation decision-making in e-commerce

    表4 農(nóng)戶電商參與程度影響因素的回歸結(jié)果Table 4 Regression results of factors influencing the level of e-commerce participation of farmers

    從回歸結(jié)果來看,在模型1和2中,自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)分別在10%和5%的置信水平下通過顯著性檢驗(yàn),且方向?yàn)檎@表明自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蝻@著提升農(nóng)戶的電商參與概率。但從估計(jì)系數(shù)的大小上來看,與Probit回歸相比,CMP中自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的估計(jì)系數(shù)有所增加,說明潛在的內(nèi)生性問題導(dǎo)致低估了自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)對農(nóng)戶電商參與決策的正向影響。此外,從邊際效應(yīng)來看,相比于沒有自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的農(nóng)戶,擁有自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的農(nóng)戶參與電商的概率將提高16.034%。同時(shí),雖然在模型3中自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)未通過顯著性檢驗(yàn),但在模型4中,自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)在5%的置信水平下通過顯著性檢驗(yàn),即自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蝻@著提高農(nóng)戶電商參與程度。這說明潛在的內(nèi)生性問題導(dǎo)致低估了自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)對農(nóng)戶電商參與程度的積極影響。這一結(jié)論與曾億武等[8]、張艷輝等[13]的研究結(jié)論一致,表明從自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷中所積累的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)在農(nóng)戶識(shí)別新的發(fā)展機(jī)會(huì)、學(xué)習(xí)并適應(yīng)新技術(shù)中具有重要作用。一方面,農(nóng)產(chǎn)品電商具有成本投入小還回報(bào)快、操作靈活等特點(diǎn),更具“老百姓特色”,另一方面,隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的快速普及,電商參與面臨的挑戰(zhàn)也明顯增大[12],因此,與自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)伴隨而來的較為專業(yè)的服務(wù)和能力,使得農(nóng)戶電商參與的概率和程度均得到明顯提升。

    同時(shí),農(nóng)戶電商參與決策和強(qiáng)度還受到其他變量的影響。學(xué)歷顯著積極影響農(nóng)戶電商參與決策,這表明,受教育水平越高,果農(nóng)信息能力和學(xué)習(xí)能力越強(qiáng),越傾向于參與電商。風(fēng)險(xiǎn)偏好對農(nóng)戶電商參與決策和參與程度均具有積極顯著影響,這表明風(fēng)險(xiǎn)偏好型農(nóng)戶更愿意嘗試新的銷售方式,電商參與程度越高。農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量對農(nóng)戶電商參與決策具有顯著正向影響,即農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量越多,農(nóng)戶越重視農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及銷售,為了獲得更多收益,會(huì)盡可能將農(nóng)產(chǎn)品在價(jià)格高的途徑銷售,進(jìn)而更傾向于參與電商。政治身份對農(nóng)戶電商參與決策和參與程度均具有顯著積極影響。這一結(jié)論證實(shí)了村干部等政治身份更容易了解電商相關(guān)政府政策、獲得政府的技術(shù)指導(dǎo)。合作社成員對農(nóng)戶電商參與程度具有統(tǒng)計(jì)意義上顯著的正向影響,表明合作社成員身份有助于豐富異質(zhì)性社會(huì)資本,進(jìn)而提高農(nóng)戶電商參與程度。

    互聯(lián)網(wǎng)信息獲取頻率對農(nóng)戶電商參與決策和參與程度均具有積極顯著影響,這與李曉靜等[9]的研究結(jié)論一致,即互聯(lián)網(wǎng)信息獲取頻率越高,農(nóng)戶電商參與的概率和程度越高。可能存在的解釋是,農(nóng)戶通過互聯(lián)網(wǎng)獲取信息能夠降低價(jià)格的不確定性,擴(kuò)大銷售市場,從而有助于增強(qiáng)電商參與意愿,提升電商參與程度。網(wǎng)購經(jīng)歷僅對農(nóng)戶電商參與決策具有顯著積極的影響,這與張艷輝等[13]的研究結(jié)論一致。政策了解程度對農(nóng)戶電商參與決策和參與程度均具有積極顯著影響,這表明,在電商參與過程中,農(nóng)戶對電商相關(guān)政策的了解程度越高,農(nóng)戶越能夠掌握有利條件,則其電商參與概率和參與程度越高,這與已有研究結(jié)果一致[8]??爝f便捷性對農(nóng)戶電商參與決策和參與程度均具有顯著正向影響,這符合崔凱等[11]的研究,即物流等基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)是農(nóng)產(chǎn)品電商可持續(xù)發(fā)展的必要條件。且隨著物流體系的完善,生鮮農(nóng)產(chǎn)品在運(yùn)輸過程中的損失得以減少,農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸成本得以降低,這為農(nóng)戶維持并擴(kuò)大電商銷售規(guī)模奠定了基礎(chǔ)。此外,農(nóng)戶電商參與決策和參與程度還受到地區(qū)間文化、氣候等差異的影響。

    2.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    如前述,本研究的核心解釋變量自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)不是農(nóng)戶隨機(jī)選擇的,而是由一系列因素共同作用的,即可能存在自選擇偏差問題。為此,將采用傾向得分匹配法(PSM)對自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)對農(nóng)戶電商參與決策及程度的影響進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本研究使用一對四近鄰匹配、半徑卡尺匹配及核匹配進(jìn)行匹配(4)該部分基于PSM以匹配效果為主導(dǎo)的變量選取思路:從理論意義上盡可能將農(nóng)戶自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)和電商參與行為的共同影響因素考慮進(jìn)模型,在此基礎(chǔ)上依據(jù)匹配效果調(diào)整變量組合,從而達(dá)到電商農(nóng)戶樣本損失相對最少且通過平衡性檢驗(yàn)的最終匹配效果。具體而言,各匹配情形下,匹配變量均為本研究的控制變量。。如表5所示,3種匹配方法下自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)對農(nóng)戶電商參與決策和參與程度的處理組平均處理效應(yīng)ATT均在5%的顯著性水平上顯著。由此可見,自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蝻@著提升農(nóng)戶電商參與概率、提高農(nóng)戶電商參與程度,本研究的基準(zhǔn)結(jié)論較為穩(wěn)健。

    表5 傾向得分匹配法檢驗(yàn)結(jié)果Table 5 The result of propensity score matching test

    2.3 分群回歸

    以上分析證實(shí)了自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)對農(nóng)戶電商參與行為的直接影響。另外,本研究還想了解該變量在不同群體間的作用,具體結(jié)果見表6。

    1)不同性別群體。隨著城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展,我國農(nóng)村生產(chǎn)模式已逐步朝著“男工女耕”的方向轉(zhuǎn)變,女性在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)銷售中的作用日漸凸顯[22]。而且,男性與女性對新技術(shù)的敏感程度和接受程度均存在差異。因此,從性別差異角度探討自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)對男女兩個(gè)不同群體電商參與行為的影響具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。據(jù)表6所示,不難發(fā)現(xiàn),自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)對男性農(nóng)民的電商參與決策與參與程度均產(chǎn)生正向顯著影響,而在女性農(nóng)民中,其影響不顯著,這表明男性農(nóng)民對銷售新技術(shù)的了解更充分,電商參與的意愿更強(qiáng)、參與程度更高。

    表6 分群回歸實(shí)證結(jié)果Table 6 Cluster regression empirical results

    2)不同代際農(nóng)民。不同代際農(nóng)戶在思維格局、價(jià)值觀等方面存在較大差異,而這些又會(huì)對農(nóng)戶的價(jià)值判斷及行為方式產(chǎn)生影響[23]。且農(nóng)戶年齡越大,思想越保守,對新技術(shù)的接受度越低,尤其是電商這種新型信息技術(shù)。學(xué)術(shù)界通常以1980年出生為臨界點(diǎn)劃分不同代際農(nóng)民,但考慮到代際差異對農(nóng)戶認(rèn)知及行為的影響存在滯后效應(yīng),因此,本研究將參考劉炎周等[24]的研究,將劃分點(diǎn)往前推5年,即將1975年及以后出生的農(nóng)戶劃分為新生代農(nóng)民,1975年以前出生的劃分為老一代農(nóng)民。實(shí)證發(fā)現(xiàn):自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)在新生代農(nóng)民的電商參與決策中具有顯著積極的影響,而在老一代農(nóng)民中未通過顯著性檢驗(yàn)。這表明,一方面,新生代農(nóng)民先前自主創(chuàng)業(yè)的經(jīng)歷多發(fā)生在近十年,經(jīng)驗(yàn)相對更現(xiàn)代化,另一方面,新生代農(nóng)民思想較開放、眼界較高,對自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)在相似領(lǐng)域之間的擴(kuò)展應(yīng)用能力更強(qiáng)。

    3)不同農(nóng)業(yè)收入占比群體(5)將農(nóng)業(yè)收入占比大于等于均值(小于均值)的果農(nóng)劃分入高占比組(低占比組)。。隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展,越來越多的農(nóng)戶選擇非農(nóng)兼業(yè),相應(yīng)地,伴隨著農(nóng)戶兼業(yè)程度的提高,農(nóng)業(yè)收入占比將逐漸降低。而農(nóng)業(yè)收入占比在一定程度上與家庭對農(nóng)業(yè)的重視程度掛鉤。農(nóng)戶越重視農(nóng)業(yè),對農(nóng)產(chǎn)品電商的內(nèi)生需求也越大[23]。因此,農(nóng)戶電商參與行為的影響因素可能會(huì)因農(nóng)業(yè)收入占比不同而產(chǎn)生差異。實(shí)證發(fā)現(xiàn),自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)對低農(nóng)業(yè)收入占比群體的電商參與決策具有顯著積極影響,而在高農(nóng)業(yè)收入占比群體中的作用不顯著??赡艽嬖诘慕忉屖牵c低農(nóng)業(yè)收入占比群體相比,高農(nóng)業(yè)收入占比群體對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營和市場的依賴性較強(qiáng),更傾向于擴(kuò)展銷售范圍、了解新銷售渠道,因此其參與電商的動(dòng)力越大,從而可能存在一部分高農(nóng)業(yè)收入占比農(nóng)戶在自主創(chuàng)業(yè)之前就已經(jīng)參與電商。

    4)不同栽培面積群體(6)將栽培面積大于等于均值(小于均值)的果農(nóng)劃分入大規(guī)模組(小規(guī)模組)。。土地是農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的基礎(chǔ),果樹栽培面積越大,農(nóng)戶在果樹種植與銷售等方面投入的金錢、時(shí)間及精力越多,則其電商參與的內(nèi)在動(dòng)力越足。實(shí)證結(jié)果也表明,大規(guī)模組農(nóng)戶的電商參與決策和參與程度均受到自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的積極影響,而在小規(guī)模組農(nóng)戶中自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的影響不顯著。

    3 結(jié)論與對策建議

    本研究基于湖北省秭歸縣、陜西省扶風(fēng)縣和眉縣及山東省平邑縣的812份實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù),理論并實(shí)證分析了自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)對農(nóng)戶電商參與行為的影響,并對結(jié)果的穩(wěn)健性和異質(zhì)性展開探討,結(jié)論如下:1)49.01%的農(nóng)戶參與電商,其中,51.51%的電商參與農(nóng)戶參與程度在1/3以下,樣本地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品電商仍具有較大發(fā)展空間。2)在考慮內(nèi)生性的情況下,自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)對農(nóng)戶電商參與決策和參與程度均具有積極作用。3)自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)在不同群體間的作用效果存在差異。具體而言,自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)對男性農(nóng)民和大規(guī)模組農(nóng)戶的電商參與決策和參與程度均具有顯著積極影響,對新生代農(nóng)民和低農(nóng)業(yè)收入占比農(nóng)戶的電商參與決策具有正向影響。

    基于以上結(jié)論,為促進(jìn)農(nóng)戶參與農(nóng)產(chǎn)品電商,本研究將從以下3個(gè)方面提出建議:1)鼓勵(lì)并培育具有豐富自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的新一代高知優(yōu)質(zhì)青年參與并發(fā)展電商,發(fā)揮其信息能力和社交資源的主導(dǎo)作用,帶動(dòng)地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展。2)在鼓勵(lì)農(nóng)戶參與電商時(shí),應(yīng)考慮不同農(nóng)戶對自主創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的反應(yīng)敏感度差異,有針對性地鼓勵(lì)農(nóng)戶參與電商,比如鼓勵(lì)男性、新生代、大規(guī)模農(nóng)民依靠自身經(jīng)驗(yàn)自主參與電商,提高電商參與程度。3)多維提升并改善電商環(huán)境,全面服務(wù)農(nóng)戶參與電商。首先,應(yīng)加強(qiáng)政府對農(nóng)產(chǎn)品電商政策與相關(guān)知識(shí)的宣傳推廣,為農(nóng)戶提供電商相關(guān)信息并設(shè)置可靠易咨詢的專業(yè)服務(wù)點(diǎn),增強(qiáng)農(nóng)戶電商信息獲取及理解,同時(shí),加大補(bǔ)貼力度,誘導(dǎo)新型經(jīng)營主體參與電商并帶動(dòng)周圍小農(nóng)戶。其次,加強(qiáng)物流快遞體系、冷鏈體系的建設(shè)與完善,打通最初和最后兩個(gè)1公里,降低農(nóng)產(chǎn)品電商運(yùn)輸成本及損失。最后,提高農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率,并鼓勵(lì)農(nóng)民利用互聯(lián)網(wǎng)獲取信息,提升其信息能力。

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