農(nóng)戶電商參與行為的影響因素及其經(jīng)濟后果研究

摘 要：在構(gòu)建新發(fā)展格局、深化國內(nèi)大循環(huán)戰(zhàn)略的時代背景下，農(nóng)村電商正以強勁動能重塑鄉(xiāng)村經(jīng)濟生態(tài)，成為打通城鄉(xiāng)要素流通壁壘、激活農(nóng)村發(fā)展?jié)摿Φ年P(guān)鍵驅(qū)動力量。本文立足農(nóng)戶理性決策理論框架，創(chuàng)新性構(gòu)建涵蓋交易成本、市場環(huán)境與農(nóng)戶稟賦特征的理論分析模型，并選取河南、江蘇、吉林、重慶四地面板數(shù)據(jù)，綜合運用主成分分析法與多期雙重差分法，對農(nóng)戶電商參與的影響機制及其經(jīng)濟效應展開系統(tǒng)性實證研究。研究發(fā)現(xiàn)，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平（寬帶普及率、智能手機覆蓋程度）、戶主個體特征（年齡結(jié)構(gòu)、性別差異）及家庭勞動力素質(zhì)構(gòu)成影響農(nóng)戶電商參與決策的核心變量。計量結(jié)果顯示，電商參與顯著提升農(nóng)戶生產(chǎn)要素投入比例，有效促進經(jīng)營性收入增長，但對消費結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級尚未形成明顯帶動效應。進一步的區(qū)域異質(zhì)性分析表明，東部地區(qū)憑借完善的基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)與優(yōu)質(zhì)勞動力資源，在電商賦能鄉(xiāng)村振興進程中展現(xiàn)出顯著的先發(fā)優(yōu)勢。本研究通過理論建模與實證檢驗相結(jié)合的方式，深度解析農(nóng)戶電商參與行為邏輯，為精準優(yōu)化農(nóng)村電商扶持政策、推動農(nóng)戶生產(chǎn)消費協(xié)同發(fā)展、縮小城鄉(xiāng)發(fā)展差距提供了堅實的理論支撐與實踐參考。

關(guān)鍵詞：國內(nèi)大循環(huán)；農(nóng)戶電商參與；經(jīng)濟行為；主成分分析；雙重差分法；鄉(xiāng)村振興；科技助農(nóng)；產(chǎn)業(yè)融合

中圖分類號：F322；F713.36 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）05（b）--09

1 引言

在國內(nèi)大循環(huán)戰(zhàn)略深入推進的背景下，農(nóng)村電商作為銜接小農(nóng)戶與大市場的關(guān)鍵紐帶，已成為推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和鄉(xiāng)村振興的重要引擎。2023年全國農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額達2.49萬億元，但農(nóng)戶電商參與率仍存在顯著區(qū)域差異，而且參與深度不足。研究聚焦的核心問題是：哪些是農(nóng)戶電商參與行為的影響因素？農(nóng)戶電商參與行為對其生產(chǎn)、收入及消費行為是否存在動態(tài)影響？這一問題的研究意義在于，一方面，通過厘清農(nóng)戶參與電商的決策邏輯，為政策制定者提供精準干預靶點；另一方面，揭示電商參與對農(nóng)戶經(jīng)濟行為的動態(tài)效應，助力農(nóng)村經(jīng)濟從“生產(chǎn)—消費”割裂向協(xié)同升級轉(zhuǎn)型。

本文整合四地面板數(shù)據(jù)，采用多期雙重復分法捕捉動態(tài)效應，系統(tǒng)揭示區(qū)域異質(zhì)性下農(nóng)戶電商參與的行為邏輯與經(jīng)濟反饋機制。研究基于新制度經(jīng)濟學交易成本理論，結(jié)合家庭生產(chǎn)決策模型，按如下步驟逐步展開。首先，進行理論建模，同時采集數(shù)據(jù)，選取2015—2023年四地面板數(shù)據(jù)；其次，進行實證檢驗，運用主成分分析法識別關(guān)鍵影響因素，通過多期雙重復分法分析動態(tài)經(jīng)濟效應。本文綜合考察影響農(nóng)戶參與電商的因素和農(nóng)戶參與電商帶來的影響，以期為進一步激發(fā)農(nóng)戶參與農(nóng)產(chǎn)品電商積極性、提高農(nóng)戶運營農(nóng)產(chǎn)品電商能力提供理論和實踐參考。

2 文獻綜述

根據(jù)世界貿(mào)易組織在電子商務專題報告中的定義，電子商務是以電信網(wǎng)絡(luò)為依托，涵蓋生產(chǎn)、營銷、銷售及流通等環(huán)節(jié)的經(jīng)濟活動。其借助數(shù)字化技術(shù)打破時空限制，實現(xiàn)商品與服務交易、數(shù)據(jù)傳遞及業(yè)務流程的在線化與智能化運作，重塑全球貿(mào)易格局與商業(yè)生態(tài)。農(nóng)村電商則是指農(nóng)村與外界的電子商務活動，通過互聯(lián)網(wǎng)平臺搭建起農(nóng)村與外界互聯(lián)互通的橋梁，從而整合各類信息資源，拓寬農(nóng)村商業(yè)的范圍，使“三農(nóng)”服務能夠切實落地，為農(nóng)民帶來更為豐富的收益（賁宇姝、鄭琰，2021）。相較于城市電子商務，農(nóng)村電子商務更側(cè)重于與“三農(nóng)”緊密相關(guān)的商業(yè)活動，它涵蓋了工業(yè)品流向農(nóng)村及農(nóng)產(chǎn)品進入城市的雙向流通電商模式，同時也包括農(nóng)村日用品電商、農(nóng)產(chǎn)品電商、農(nóng)資電商、農(nóng)村服務業(yè)電商及農(nóng)村扶貧電商等多個方面（王艷紅，2016）。

農(nóng)戶是農(nóng)村經(jīng)濟活動的行為主體，是廣大農(nóng)村投資、生產(chǎn)與消費等經(jīng)濟活動的微觀行為主體，也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最基本的決策單元。當前，在關(guān)于農(nóng)戶參與農(nóng)村電商的研究領(lǐng)域，陳樂樂等（2023）從農(nóng)戶自身、電商機會和外部環(huán)境三個維度出發(fā)，構(gòu)建了農(nóng)戶參與農(nóng)產(chǎn)品電商行為意愿影響因素模型，實證研究發(fā)現(xiàn)，社會資本、自我效能感、感知成本、預期收益、政策支持等對行為意愿均具有顯著影響。許家偉等（2024）基于對河南省洛陽市孟津區(qū)的調(diào)研，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)、政府政策、行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺控制等均對農(nóng)戶電商參與有正向影響。畢夢琳、張會（2020）基于反事實假設(shè)，發(fā)現(xiàn)通過農(nóng)村電商銷售農(nóng)產(chǎn)品的農(nóng)戶若未參與農(nóng)村電商，其家庭人均收入將下降47%；未通過農(nóng)村電商銷售農(nóng)產(chǎn)品的農(nóng)戶若參與農(nóng)村電商，其家庭人均收入將提高53%。李曉靜等（2021）利用獼猴桃主產(chǎn)區(qū)的微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)參與電商通過空間溢出效應對地理標志保護區(qū)內(nèi)農(nóng)戶的綠色生產(chǎn)意識產(chǎn)生顯著正向影響，而其對地理標志保護區(qū)外農(nóng)戶的綠色生產(chǎn)意識無顯著影響。

由此可見，當前學界關(guān)于農(nóng)戶電商參與的研究已形成較為豐富的理論成果，但仍存在以下可拓展空間：其一，區(qū)域研究的局限性顯著，現(xiàn)有成果多聚焦于單一省份或特定農(nóng)產(chǎn)品主產(chǎn)區(qū)，缺乏多區(qū)域比較研究。其二，影響因素的系統(tǒng)性分析不足，既有研究多基于計劃行為理論、技術(shù)接受模型等單一理論框架，對交易成本、市場環(huán)境特征等結(jié)構(gòu)性因素與農(nóng)戶個體稟賦、家庭特征等微觀因素的交互作用缺乏系統(tǒng)考察，而且未形成影響因素的主次排序體系。其三，作用機制的多維度挖掘不足，現(xiàn)有文獻較多關(guān)注電商參與的收入效應（畢夢琳、張會，2020）和生產(chǎn)技術(shù)效應（李曉靜等，2021），但對耕地利用集約化、生產(chǎn)要素配置優(yōu)化、就業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型及消費升級等多維經(jīng)濟行為的作用路徑缺乏系統(tǒng)性解析。此外，政策建議的區(qū)域適配性較弱，現(xiàn)有研究多提出普適性政策方案，對不同資源稟賦地區(qū)的差異化干預路徑缺乏針對性探討，尚未構(gòu)建基于區(qū)域特征的政策工具箱。

3 理論分析與研究假設(shè)

假定農(nóng)戶考慮參與電商市場銷售某農(nóng)產(chǎn)品k，令農(nóng)戶的效用函數(shù)為：

MaxU=U（Q，Hq）（1）

式中，Q表示農(nóng)戶通過電商經(jīng)營出售的農(nóng)產(chǎn)品，Hq為給定的外生變量，如家庭特征等。由于農(nóng)戶參與電商市場是有成本的，考慮交易成本，農(nóng)戶實現(xiàn)效用最大化的約束條件可以表示為：

∑[（pκm-csvk（Hcs））τks+（pκm+cbvk（Hcb）τkb）]Sk-csfk（Hcs）τks-cbfk（Hcb）τkb+E≥0（2）

式中，pκm表示產(chǎn)品k的市場價格，Sk和pk表示農(nóng)戶經(jīng)營電商對農(nóng)產(chǎn)品k的銷售數(shù)量和產(chǎn)出數(shù)量，且存在：如果Skgt;0，則τks=1；如果Sk≤0，則τkb=1。csvk和cbvk分別表示農(nóng)戶通過電商銷售農(nóng)產(chǎn)品和購買所需投入要素的可變交易成本，csfk和cbfk分別表示農(nóng)戶通過電商銷售農(nóng)產(chǎn)品和購買所需投入要素的固定交易成本，Hsc為影響csvk、csfk的因素，Hbc為影響cbvk、cbfk的因素，E表示其他收入。式（2）表明，農(nóng)戶選擇參與電商的前提條件是參與電商銷售農(nóng)產(chǎn)品獲得的生產(chǎn)者剩余大于成本，否則農(nóng)戶就會選擇不參與電商。

另外，農(nóng)戶的生產(chǎn)函數(shù)可以表示為：

G= G（q，I，Hz，M，Ω）（3）

式（3）為二次可微的凸函數(shù)。q表示農(nóng)戶的產(chǎn)出；I表示生產(chǎn)中的要素投入；Hz表示影響農(nóng)戶生產(chǎn)決策的因素；M表示農(nóng)戶的固定投入要素，如土地；Ω是一組表征區(qū)位、市場發(fā)育程度的變量。

那么，農(nóng)戶面臨的要素均衡約束條件為：

qk-Ik+Ak-Sk-Qk=0，k=1，…，N（4）

式中，Ak表示農(nóng)戶在電商市場購買的農(nóng)產(chǎn)品k的數(shù)量，Qk表示消費的農(nóng)產(chǎn)品k的數(shù)量。在一個生產(chǎn)周期內(nèi)，由于產(chǎn)品k的產(chǎn)出qk、投入Xk和消費Qk可能為0，但不可能為負值，因而需要對式（4）施加一個非負的約束條件，即：

Qk，qk，Xk≥0（5）

在上述條件下，農(nóng)戶面臨的決策問題是，在給定固定交易成本和可變交易成本的前提下，根據(jù)效用最大化原則選擇是否參與農(nóng)產(chǎn)品電商。相應的拉格朗日函數(shù)可以寫作：

L=U（C，Hc）+∑N（k=1）ηk（qk-Xk+Ak-Sk-Qk）+φ（q，I，Hz，M，Ω）+ λ∑N（k=1）[（pκm-csvk（Hcs））τks]+（pκm+cbvk（Hcb）τkb）]Sk-csfk（Hcs）τks-cbfk（Hcb）τkb+E（6）

式中，ηk、φ和λ分別為要素均衡約束、生產(chǎn)技術(shù)約束和現(xiàn)金流約束的拉格朗日乘子。式（6）的求解需要通過兩個步驟解決：首先要確定農(nóng)戶參與電商的最優(yōu)條件，其次要確定效用最大化條件下的農(nóng)戶電商參與程度。

根據(jù)庫恩—塔克定理，式（6）的一階條件為：

-ηk+λ[（pκm-csvk）τks+（pκm+cbvk）τkb]=0" "i={i|sk≠0}（10）

將式（2）的不等式轉(zhuǎn)化為等式，再將式（7）～（10）代入該式，可以得到農(nóng)戶決策價格pk（Selling Decision Price）的臨界條件：如果pk=pκm-csvk，那么農(nóng)戶將成為農(nóng)產(chǎn)品電商市場的參與者，即skgt;0；如果pk=pκm-csvk，那么農(nóng)戶將成為農(nóng)產(chǎn)品電商市場的購買者，即sklt;0；如果pk=ηk/λ，那么農(nóng)戶將選擇不參與電商，即sk=0。

進一步研究，可以用電商市場農(nóng)產(chǎn)品價格pκm表述農(nóng)戶參與電商決策的路徑與選擇集合。如果pκm≥pk+csvk，即當農(nóng)戶在電商平臺出售農(nóng)產(chǎn)品獲得的生產(chǎn)者剩余完全補償為參與電商付出的可變交易成本時，農(nóng)戶將成為農(nóng)產(chǎn)品電商的經(jīng)營者。如果pκm≤pk+csvk，即當農(nóng)戶購買農(nóng)產(chǎn)品獲得的消費者剩余大于為參與市場付出的可變交易成本時，農(nóng)戶將成為農(nóng)產(chǎn)品電商市場的購買者；如果pk-csvklt;pmmlt;pk+csvk，農(nóng)戶將不參與電商。

因而， 農(nóng)戶參與電商的決策函數(shù)可以表達為：

Pr（Y＞0）=fi（Xi，csfk，csvk）（11）

式中，Y是一個介于0～1的值，Y越大表明農(nóng)戶越多地參與電商，反之亦然。

由此，我們可以得到如下關(guān)于農(nóng)戶電商參與行為特征的假設(shè)。

假設(shè)1：農(nóng)戶將根據(jù)預期參與電商市場（出售或購買）獲得的市場剩余（生產(chǎn)者剩余或消費者剩余）對其參與市場預計付出的可變交易成本的補償程度，相機抉擇成為農(nóng)產(chǎn)品市場中的供給者、購買者或不參與。即農(nóng)戶參與電商的行為特征會受到農(nóng)戶預期可獲得市場剩余、可變交易成本等的影響。

在此基礎(chǔ)上，推測農(nóng)戶參與電商會對農(nóng)戶自身的收入、生產(chǎn)消費行為產(chǎn)生影響。從生產(chǎn)端來看，農(nóng)產(chǎn)品電商通過打破信息壁壘，電商平臺通過降低信息不對稱性，使農(nóng)戶更易獲取市場需求信息，推動種植作物和養(yǎng)殖種類的調(diào)整（畢夢琳、張會，2020）。同時，電商參與改變了農(nóng)戶的生產(chǎn)投入行為。隨著電商銷售規(guī)模擴大，農(nóng)戶會增加生產(chǎn)投入比重，引入更先進的生產(chǎn)工具和技術(shù)（謝浩等，2019）。

在就業(yè)與收入方面，電商為農(nóng)戶開辟了新的就業(yè)渠道和收入來源。許多學者研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶參與電商不僅可以通過銷售農(nóng)產(chǎn)品獲得收入，還能創(chuàng)造新的就業(yè)機會（陸尹瑋，2014；LIU 等，2015；ALABI 等，2016）。這使得農(nóng)戶的收入來源更加多元化，收入水平也相應提高（畢夢琳、張會，2020；謝浩等，2019）。電商參與還能提升農(nóng)戶的收入水平，通過減少中間環(huán)節(jié)，農(nóng)戶能夠獲得更高的農(nóng)產(chǎn)品銷售價格，進而增加家庭收入（胡天石、傅鐵信，2005；桂學文等，2013；鄭琛譽等，2018）。

消費領(lǐng)域同樣受到農(nóng)戶電商參與的顯著影響。一方面，電商參與增加了農(nóng)戶的收入，進而提高了農(nóng)戶的消費能力（岳中剛等，2024）。隨著收入的提升，農(nóng)戶在各類商品和服務上的消費比重會發(fā)生變化，進而對高品質(zhì)、多樣化商品的需求增加。另一方面，電商平臺豐富的商品種類和便捷的購物方式，改變了農(nóng)戶的消費方式，其消費的選擇范圍更廣（Bakos，1997；孫浦陽等，2017）。消費結(jié)構(gòu)的優(yōu)化也可能導致恩格爾系數(shù)下降，反映出農(nóng)戶生活水平的提高（岳中剛等，2024）。

綜合上述理論分析，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)2：農(nóng)戶參與電商對耕地利用、生產(chǎn)投入、就業(yè)、消費行為有影響。

本研究的理論機制與研究框架如圖1所示。

4 研究設(shè)計

4.1 數(shù)據(jù)來源

設(shè)計調(diào)查問卷并進行調(diào)研，對數(shù)據(jù)進行適當統(tǒng)計，剔除無效問卷后，得到2024年中國中部、東部、東北部、西部地區(qū)農(nóng)戶電商參與行為的面板數(shù)據(jù)。調(diào)研數(shù)據(jù)來自河南省、江蘇省、吉林省、重慶市，包括信陽市光山縣、常州市溧陽市、松原市乾安縣、重慶市萬州區(qū)，涉及1個縣級市、2個縣、1個區(qū)。調(diào)研數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠，具備一定的準確性，同時數(shù)據(jù)具有一致性，可利用來自各地的樣本數(shù)據(jù)分析農(nóng)戶參與電商的總體情況。本文選取2015—2023年作為研究范圍。

進行描述性統(tǒng)計（表1）。

4.2 實證檢驗

4.2.1 農(nóng)戶電商參與行為的影響因素檢驗

主成分分析法可將多個相關(guān)變量轉(zhuǎn)換為一組不相關(guān)的主成分，而且能夠盡可能多地保留原始數(shù)據(jù)的信息（表2）。主要步驟包括數(shù)據(jù)標準化、計算相關(guān)系數(shù)矩陣、求解特征值和特征向量、計算累積貢獻率、計算主成分得分。

4.2.2 農(nóng)戶參與電商對耕地利用行為、生產(chǎn)投入行為、就業(yè)行為和消費行為影響的檢驗

農(nóng)戶經(jīng)濟行為指農(nóng)戶在家庭各類經(jīng)營活動過程中的各種行為，包括耕地利用行為、農(nóng)業(yè)投入行為、就業(yè)行為、消費行為等。其中，參考相關(guān)文獻，衡量農(nóng)業(yè)投入行為的指標主要包括農(nóng)業(yè)投入數(shù)量等（Baorakis et al.，2002）；衡量農(nóng)戶家庭消費行為的指標主要包括消費支出結(jié)構(gòu)和數(shù)量等（李樺等，2006）。

表3為各變量的選取及其意義。

在研究農(nóng)戶參與電商行為對收入及后續(xù)的生產(chǎn)、消費三個方面帶來的影響時，通過收集農(nóng)戶在2015—2023年九年間何時開始參與電商及在收入、生產(chǎn)、消費方面的數(shù)據(jù)，將分組虛擬變量和時間虛擬變量的核心交互項作為核心解釋變量，對家庭人均收入、家庭消費結(jié)構(gòu)、家庭生產(chǎn)投資結(jié)構(gòu)等方面產(chǎn)生影響。構(gòu)建總模型如下：

Yi，t=β0+β1pari，t+δXi，t+μi+γt+εi，t（16）

式中，i表示農(nóng)戶個體，t表示年份，Y為被解釋變量（根據(jù)具體研究問題需要可更換Y為家庭人均收入、家庭消費儲蓄比、家庭食品消費比重、家庭消費滿意度等農(nóng)戶個體經(jīng)濟行為），par為農(nóng)戶是否參與電商的核心解釋變量，即雙垂差分法中的核心交互項。β1為待估系數(shù)，用于衡量農(nóng)戶是否參與電商對家庭人均收入、家庭消費結(jié)構(gòu)、家庭生產(chǎn)投資結(jié)構(gòu)（Y）等方面產(chǎn)生的影響。X為一系列控制變量，μi和γt分別為控制的個體固定效應和時間固定效應的變量，εi，t為隨機擾動項。在模型2中X將作為一系列控制變量加入，有助于進一步識別農(nóng)戶是否參與電商對其個體經(jīng)濟行為的影響。

本研究選取的四個地區(qū)分別為河南光山、吉林乾安、江蘇溧陽、重慶萬州。四個地區(qū)符合案例樣本選取的三個基本原則（殷，2017）：一是具有重要性與代表性原則，四個地區(qū)均獲批“電子商務進農(nóng)村綜合示范縣”，是政府重點扶持電商發(fā)展的地區(qū)；二是理論抽樣性原則，四個地區(qū)的農(nóng)村電商發(fā)展都存在前文所述的外生因素的影響，符合前述預設(shè)理論情境；三是理論目標與案例一致性原則，四個地區(qū)分別位于我國的中部、東北部、東部、西部地區(qū)，但農(nóng)村電商發(fā)展態(tài)勢均頗為良好，這就為分析地區(qū)異質(zhì)性提供了條件。

5 結(jié)果與分析

5.1 農(nóng)戶電商參與行為的影響因素檢驗結(jié)果

使用Python3.12選取KMO和Bartlett球形檢驗方法進行關(guān)聯(lián)度測算（表4），測算結(jié)果顯示，各因子間平均絕對相關(guān)系數(shù)為0.2，KMO為0.495，略小于0.5，雖然KMO值未達理想標準，但鑒于理論重要性，仍進行探索性分析。Bartlett球形檢驗的sig值為1.784e-25，說明各指標數(shù)據(jù)存在顯著相關(guān)，適合進行主成分分析。而后進行Uniqueness檢驗，發(fā)現(xiàn)“到服務站的距離”與“土地經(jīng)營面積”指標的Uniqueness大于0.6，因此剔除這兩個指標。

再次測算，結(jié)果顯示各因子間平均絕對相關(guān)系數(shù)為0.26，KMO為0.487，Bartlett球形檢驗的sig值為1.527e-30，適合進行主成分分析。而后進行Uniqueness檢驗，發(fā)現(xiàn)“政策取向”指標的uniqueness大于0.6，因此剔除這個指標。

再次測算，結(jié)果顯示各因子間平均絕對相關(guān)系數(shù)為0.29，KMO為0.481，Bartlett球形檢驗的sig值為1.076e-31，適合進行主成分分析。

接著計算該矩陣的特征值、方差貢獻率及累計方差貢獻率（表5）。提取出特征值大于1的3個主成分，累計方差貢獻率達到71.70%，說明這3個主成分能夠較完整地對原始變量進行解釋。而后進行Uniqueness檢驗，uniqueness均小于0.6。

故選取這3個主成分作為解釋指標進一步分析，計算得成分1解釋27.77%方差，成分2解釋23.93%，成分3解釋20.80%，累計約72.5%，體現(xiàn)了三個因子能較好地概括數(shù)據(jù)變異。

從因子載荷矩陣（模式矩陣）可知（表6），在第1主成分中“是否安裝寬帶”和“是否使用智能手機”2個指標在第一個主成分上有較大載荷，可以定義為反映“信息基礎(chǔ)設(shè)施”或“固定交易成本”的綜合指標；在第2主成分中，“年齡”和“性別”這2個指標的系數(shù)較大，故將其定義為反映“戶主自身基礎(chǔ)條件”的綜合指標；在第3主成分中，“教育程度”和“勞動力人數(shù)”這2個指標的系數(shù)較大，故將其定義為反映“家庭勞動力數(shù)量與質(zhì)量”的綜合指標。這表明影響我國農(nóng)戶參與電商的主要因素集中體現(xiàn)在信息基礎(chǔ)設(shè)施、戶主自身基礎(chǔ)條件、家庭勞動力數(shù)量與質(zhì)量3個方面。

其中，教育程度在成分2和成分3上的相反載荷反映了其在不同維度的雙重角色：作為戶主個體特征，與年齡/性別負相關(guān)，體現(xiàn)代際或性別教育差距；作為家庭資源，與勞動力質(zhì)量正相關(guān)，體現(xiàn)教育對生產(chǎn)力的促進作用。

推測上述實證結(jié)果產(chǎn)生的原因，由于基礎(chǔ)設(shè)施存在“門檻效應”，因此寬帶覆蓋率可以較為直接地影響農(nóng)戶能否接入電商平臺；以及在已經(jīng)投入一定的固定交易成本獲取服務后，農(nóng)戶會更傾向于思考如何利用其獲得收益，而教育水平高的戶主更易掌握數(shù)字技能，但存在代際差異——老年戶主即使學歷較高，仍可能因技術(shù)適應障礙而抑制參與意愿；男性戶主參與概率更高，但年輕女性在直播電商中的活躍度逐步提升，表明傳統(tǒng)稟賦效應正在被數(shù)字工具部分消解。

最后采用“指標得分=（主成分1貢獻率*f1+主成分2貢獻率*f2+主成分3貢獻率*f3+主成分4貢獻率*f4）/累計貢獻率”的公式，綜合計算指標得分最小值為-2.080993，最大值為1.055989。將x加上1.2，調(diào)整后的總得分最小值為-0.8809929，最大值為2.255989。

最后得出四個調(diào)研地各自的評分如表8所示。

由表8可知，江蘇溧陽和河南光山樣本信息基礎(chǔ)設(shè)施得分比較高，河南光山樣本戶主自身基礎(chǔ)條件得分比較高，江蘇溧陽樣本家庭勞動力數(shù)量與質(zhì)量得分比較高，最終得分江蘇溧陽樣本最高，優(yōu)勢主要在于信息基礎(chǔ)設(shè)施和家庭勞動力數(shù)量與質(zhì)量。

5.2 農(nóng)戶參與電商對耕地利用行為、生產(chǎn)投入行為、就業(yè)行為和消費行為影響的檢驗結(jié)果

運用Stata18.0，得到實證結(jié)果如表9至表14所示。表9為線性模型回歸結(jié)果的匯總，表10和表11是對選擇型分類變量的因變量進行處理的結(jié)果，其中01變量使用Logit模型處理，無序分類變量使用multi logit模型處理。

多期雙重差分模型回歸結(jié)果表明，農(nóng)戶電商參與主要對其生產(chǎn)經(jīng)營和收入產(chǎn)生了影響。在生產(chǎn)層面，由表10回歸結(jié)果可知，農(nóng)戶是否參與電商對種植作物的種類分別在10%、5%、1%水平上顯著。具體來說，在選擇糧食作物（如水稻、小麥）作為基準類別的情況下，農(nóng)戶電商參與增加一個單位時，選擇種植經(jīng)濟作物、其他作物、放棄種植的發(fā)生比相對于選擇種植糧食作物的發(fā)生比將分別放大e0.699、e3.382、e1.649倍，說明電商參與為農(nóng)戶種植作物種類選擇造成了一定影響，這可能是因為電商拓寬了農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道，使農(nóng)戶能夠根據(jù)市場需求調(diào)整種植種類與規(guī)模，甚至可能放棄參與種植。

同樣，由表11的回歸結(jié)果可知，農(nóng)戶是否參與電商對養(yǎng)殖種類的4-7組分別在1%、5%、1%、5%水平上顯著。具體來說，在選擇豬作為基準類別的情況下，農(nóng)戶電商參與增加一個單位時，選擇養(yǎng)殖家禽、水產(chǎn)、其他、放棄自己從事養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)生比相對于選擇種植糧食作物的發(fā)生比將分別放大e1.283、e0.882、e1.345倍，變成原先的e-1.764倍，說明電商參與為農(nóng)戶養(yǎng)殖種類選擇造成一定的影響，與種植種類變化原因類似，可能是因為電商拓寬了農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道，使農(nóng)戶能夠根據(jù)市場需求調(diào)整養(yǎng)殖種類與規(guī)模，水產(chǎn)受保鮮、運輸限制，提升幅度相對較小但仍顯著。值得注意的是，與種植業(yè)不同，電商參與減少了農(nóng)戶放棄養(yǎng)殖的可能性，可能原因是養(yǎng)殖通過電商銷售的溢價空間更大。

農(nóng)民是否參與電商對生產(chǎn)投入占收入比重有正向影響且在5%的水平上顯著，表明電商參與顯著提升了生產(chǎn)投入比重，可能促使農(nóng)戶優(yōu)化生產(chǎn)結(jié)構(gòu)。

生產(chǎn)工具系數(shù)不顯著，說明電商參與對機械化水平的提升作用有限，主要原因可能在于機械化投資成本較高，而且農(nóng)戶對機械化技術(shù)的接受度較低。電商平臺主要影響農(nóng)產(chǎn)品的銷售環(huán)節(jié)，而對生產(chǎn)環(huán)節(jié)的技術(shù)改進作用有限。此外，農(nóng)村地區(qū)的機械化推廣受制于基礎(chǔ)設(shè)施和政策支持，電商平臺并未直接解決這些問題。

總體而言，農(nóng)村電商對農(nóng)戶生產(chǎn)策略的影響是多方面的：一方面，電子商務發(fā)展通過影響生產(chǎn)要素配置對種植結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。電子商務的發(fā)展能夠直接帶動上下游行業(yè)創(chuàng)造大量就業(yè)崗位并促使農(nóng)民調(diào)整職業(yè)選擇，而農(nóng)村家庭勞動力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移意味著農(nóng)業(yè)勞動力減少，受勞動力要素的剛性約束，會直接造成土地拋荒，可能導致農(nóng)戶種植面積減少，但農(nóng)戶也可能選擇增加其他要素替代勞動力要素并進行種植結(jié)構(gòu)調(diào)整，這種替代要素的選擇更多受制于種植環(huán)境；另一方面，電子商務發(fā)展促進解決信息不對稱問題，直接實現(xiàn)農(nóng)戶與消費者之間的互動，既有利于提高銷售價格，又有利于有效減少中間流通環(huán)節(jié)，降低銷售成本，此外，冷鏈物流作為電子商務發(fā)展的重要因素之一，為生鮮果蔬的線上銷售提供了巨大便利，而且生鮮果蔬等經(jīng)濟作物附加值較高，但糧食作物產(chǎn)量較大而銷售價格偏低，無法激勵農(nóng)戶通過網(wǎng)絡(luò)模式直接銷售給消費者，因此農(nóng)戶為了追求農(nóng)產(chǎn)品銷售利潤目標，會增加經(jīng)濟作物種植面積。

收入方面，表12中的回歸結(jié)果顯示，農(nóng)戶是否參與電商對收入數(shù)值（income）的影響系數(shù)為正且在1%的水平上顯著，充分顯示電商參與為農(nóng)戶帶來了實實在在的收益。

但是在表13的模型中，農(nóng)戶是否參與電商對收入來源影響的p值大部分都大于0.1，結(jié)果并不顯著。具體來說，在選擇農(nóng)業(yè)收入為主要收入來源作為基準類別的情況下，農(nóng)戶電商參與每增加一個單位時，經(jīng)營收入成為主要收入來源的發(fā)生比相對于農(nóng)業(yè)收入為主要收入來源的發(fā)生比將放大e1.642倍，但對工資收入、政府救助收入和其他收入來源影響不顯著。表明農(nóng)戶參與電商對收入來源的拓展度并不明顯，可能是通過農(nóng)產(chǎn)品線上銷售、發(fā)展電商相關(guān)服務業(yè)等途徑并未發(fā)展成熟，而電商為農(nóng)戶提供了農(nóng)產(chǎn)品線上銷售渠道，將原本以農(nóng)業(yè)收入為主的模式轉(zhuǎn)向通過線上經(jīng)營增加收入，從而使經(jīng)營收入成為主要來源的可能性顯著提升。

原因推測如下：首先，電商可以有效縮減流通環(huán)節(jié)，推進產(chǎn)銷對接，同時電商經(jīng)營還可以拓展社會網(wǎng)絡(luò)資源，建立發(fā)展社會弱關(guān)系，鞏固提升社會強關(guān)系，減少農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)銷售過程中的監(jiān)督成本，提高農(nóng)戶收入；此外，電商能夠緩解信息不對稱導致的逆向選擇問題，提高資源配置效率，降低投入冗余率和產(chǎn)出不足率，農(nóng)戶在參與電商經(jīng)營的過程中還會接觸到更多互聯(lián)網(wǎng)知識、積累運營技能，提高互聯(lián)網(wǎng)培訓的普及程度，進而提升農(nóng)戶人力資本水平，穩(wěn)定農(nóng)業(yè)經(jīng)營績效，為提高農(nóng)戶收入奠定人力資本基礎(chǔ)；最后，由于農(nóng)村電商正外部性效益，生產(chǎn)經(jīng)營邊界得以弱化，產(chǎn)業(yè)鏈得以延長，供應范圍得以延伸，配套的數(shù)字普惠金融體系還可以增加農(nóng)戶貸款可及性，降低金融準入門檻，促進擔保要求放松，緩解農(nóng)戶信貸約束，提高農(nóng)戶金融服務獲取能力，間接促進農(nóng)民增收。

消費層面，表14的回歸結(jié)果顯示，農(nóng)戶是否參與電商對消費比重、消費結(jié)構(gòu)和消費方式影響的p值均大于0.1，結(jié)果均不顯著，表明電商參與對農(nóng)戶的消費影響尚不明確。已有研究表明，我國農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)的特點為基礎(chǔ)性生活消費占比相對較高，消費結(jié)構(gòu)受農(nóng)村經(jīng)濟政策、市場環(huán)境及傳統(tǒng)文化等多重因素影響呈現(xiàn)出地域性、季節(jié)性差異（曾德彬、盧海霞，2020）。結(jié)合事實分析，重慶萬州生鮮配送附加費達15%～20%，由此可知，農(nóng)村“最后一公里”配送成本高，可能會導致電商平臺商品價格優(yōu)勢被削弱，從而減弱電商參與對消費刺激和消費方式變化的推動程度。

為驗證基準回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本研究采用安慰劑檢驗方法，通過隨機生成農(nóng)戶“是否參與電商”的虛擬處理變量，重復抽樣500次并重新估計模型。若原模型的顯著效應源于不可觀測因素或隨機誤差，則安慰劑檢驗中虛構(gòu)處理變量的系數(shù)應呈現(xiàn)非系統(tǒng)性分布且統(tǒng)計不顯著。檢驗結(jié)果如圖2和圖3所示。

圖2和圖3表明，安慰劑檢驗中虛構(gòu)處理變量的效應與基準回歸存在本質(zhì)差異，原模型中“農(nóng)戶參與電商顯著降低生產(chǎn)投入比重”與“農(nóng)戶參與電商顯著提高收入數(shù)值”的結(jié)論并非由數(shù)據(jù)噪聲或遺漏變量驅(qū)動，具有較強的統(tǒng)計穩(wěn)健性。

而種植類型與養(yǎng)殖種類在安慰劑檢驗中并未能通過檢驗，主要原因可能是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的周期性和地域性限制。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有較長的周期，而且作物和養(yǎng)殖種類的選擇往往受制于當?shù)氐淖匀粭l件和傳統(tǒng)習慣。電商平臺雖然拓寬了銷售渠道，但并未從根本上改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)和資源稟賦。此外，農(nóng)戶對市場需求的反應存在滯后性，短期內(nèi)難以根據(jù)電商銷售數(shù)據(jù)調(diào)整種植或養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)。

6 結(jié)語

綜上所述，信息基礎(chǔ)設(shè)施和家庭勞動力質(zhì)量是影響農(nóng)戶電商參與的核心因素，戶主年齡和性別通過稟賦效應間接影響參與決策；電商參與顯著提升了農(nóng)戶的生產(chǎn)投入強度和收入水平，但對消費結(jié)構(gòu)的優(yōu)化作用尚未凸顯，主要受制于傳統(tǒng)消費慣性和農(nóng)村電商服務的短板；東部地區(qū)因基礎(chǔ)設(shè)施完善和人力資本優(yōu)勢，農(nóng)戶參與電商的綜合條件顯著優(yōu)于中西部地區(qū)。

由此本文提出以下建議：強化基礎(chǔ)設(shè)施下沉，優(yōu)化人力資本供給，差異化政策設(shè)計，完善消費激勵體系，構(gòu)建動態(tài)監(jiān)測機制，建立“政策效果—農(nóng)戶反饋”雙向校準機制，確保政策的精準性和有效性。

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