農(nóng)村消費者網(wǎng)上購買行為及影響因素分析

張 磊 陳紅華* 徐 芬

(1.中國農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，北京 100083；2.清華大學 經(jīng)濟管理學院，北京 100084)

隨著居民購買能力不斷提高、網(wǎng)購用戶持續(xù)增加，我國網(wǎng)絡零售總交易額穩(wěn)居全球網(wǎng)絡零售市場首位。2017年上半年，農(nóng)村網(wǎng)購市場規(guī)模達 4 402 億元，相比2016年上半年同比增長41.1%，高于我國零售市場總交易額同期34.8%的增長率(1)數(shù)據(jù)來源：中國電子商務研究中心，是目前我國電子商務領域最權威的數(shù)據(jù)庫。，農(nóng)村網(wǎng)購市場成為網(wǎng)絡零售新增長點。近年來，我國也陸續(xù)出臺了《推進農(nóng)業(yè)電子商務發(fā)展行動計劃》、《關于促進農(nóng)村電子商務加快發(fā)展的指導意見》等多項扶持政策，并先后與蘇寧、京東、阿里等電商巨頭簽署了農(nóng)村電商相關合作協(xié)議，大力鼓勵電商渠道“下沉”、積極開拓農(nóng)村網(wǎng)購消費市場，以期滿足農(nóng)村消費者日益增長的多樣化消費需求。

農(nóng)村整體經(jīng)濟和文化相對滯后，居民線下實體消費習慣較為固定，部分農(nóng)村消費者對線上渠道還處于了解階段，低程度的認知水平不易打破其原有的消費習慣，使其向線上渠道轉變[1]，從而在農(nóng)村零售市場中，線下實體渠道仍然占據(jù)優(yōu)勢。這也是電商渠道下沉、開拓農(nóng)村市場的難點所在。因此，探究農(nóng)村零售業(yè)中的線上購買和線下購買關系，影響農(nóng)村消費者選擇線上渠道的主要因素，對電商開拓農(nóng)村市場以及零售行業(yè)的持續(xù)發(fā)展具有十分重要的意義。

農(nóng)村零售市場中的線下渠道也可能對線上渠道存在一定的推動作用，諸如阿里巴巴、京東等電商巨頭紛紛借助線下逐步打入農(nóng)村市場，阿里巴巴與實體零售商海爾合力打造“村淘計劃”，通過農(nóng)產(chǎn)品進城、工業(yè)品下鄉(xiāng)等方式深入農(nóng)村市場；京東推出縣級服務中心、“京東幫”服務店，打造鄉(xiāng)鎮(zhèn)的市場營銷、物流配送、客戶體驗和產(chǎn)品展示四位一體的實體旗艦店。農(nóng)村市場中的線下渠道發(fā)展相對完善，并具有較好的知名度和信譽度，電商若可以借此優(yōu)化線上，也許會成為敲開農(nóng)村網(wǎng)購大門的鑰匙。

目前學者有關消費者線上、線下渠道選擇的研究多集中在消費者網(wǎng)上購買意愿及影響其選擇線上渠道的因素分析等方面[2-5]。關于針對農(nóng)村居民網(wǎng)購行為的研究相對較少，不同學者從不同角度進行了探究。程璐等[6]分析了價值觀對農(nóng)村居民網(wǎng)購行為影響，徐志剛等[7]探究了城鎮(zhèn)化對農(nóng)村居民網(wǎng)購行為的示范作用，孫語聰[8]分析了電子商務末端物流服務質(zhì)量對農(nóng)村居民網(wǎng)購行為的影響，廖友國[9]、周華清[10]從農(nóng)村消費者網(wǎng)購行為現(xiàn)狀出發(fā)，分析了農(nóng)村消費者網(wǎng)購行為的影響因素，Vajinder等[11]、Jain[12]探究了農(nóng)村消費者關于快消品、耐用品的網(wǎng)購決策影響因素及消費者偏好等問題?；诂F(xiàn)有研究可以看出，目前將線上、線下渠道結合，探討農(nóng)村消費者電商渠道選擇的研究相對較少，尤其是針對電商開拓農(nóng)村市場，有關渠道優(yōu)化策略的定量分析更為匱乏。

因此，本研究基于計劃行為理論，從消費者角度分析電商拓展農(nóng)村市場的線上和線下渠道選擇是一個較新的視角；并實證分析農(nóng)村零售業(yè)中線上和線下渠道的關系，將結構模型方程應用到線上線下融合背景下農(nóng)村消費者購買行為的研究中；同時通過問卷調(diào)查獲取一手大樣本數(shù)據(jù)，研究結論具有較好的代表性和可信度。

本研究框架是基于計劃行為理論和消費者購買行為相關文獻，構造農(nóng)戶網(wǎng)上購買的結構模型方程，設計調(diào)研方案對北京市6個遠郊區(qū)縣進行實地調(diào)研獲取農(nóng)戶大樣本數(shù)據(jù)，定量分析網(wǎng)絡快速發(fā)展背景下影響我國農(nóng)村消費者選擇線上渠道購買的因素，實體購買和網(wǎng)上購買的關系以及電商開拓農(nóng)村市場存在哪些瓶頸等核心問題，以期從消費者需求角度為電商進一步開拓農(nóng)村市場提供有效途徑。

1 理論框架與問卷設計

1.1 理論基礎

計劃行為理論是研究人類行為中最基礎且最有影響力的理論之一，由Ajzen[13]在其發(fā)表的《計劃行為理論》中提出，是對理性行為理論的進一步完善(圖1)。他認為個體發(fā)生的任何行為是通過其行為意向決定，即個體的某項行為意向越強，個體越可能執(zhí)行該行為，當個體能力、資源、機會等實際控制條件充分的情況下，個體行為意向可直接決定其行為。

圖1 計劃行為理論

行為意向是個人為從事特定行為的意向，表明個體為從事某項行為愿意進行多大努力的嘗試和花費多大的精力，受到個體的行為態(tài)度、主觀規(guī)范以及知覺行為控制影響，而行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺行為控制的基礎是個人的信念，個人、社會、文化等因素并不直接產(chǎn)生個體對某事物的態(tài)度或壓力，而是通過作用于個人的多種信念對其行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺行為控制產(chǎn)生影響，從而決定其行為意向，傳導到個體行為中。

個體的行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺行為控制均以個體的信念為基礎，三者之間并不獨立，并且相互影響，即個體的行為態(tài)度可影響其主觀規(guī)范和知覺行為控制，而知覺行為控制也可對其行為態(tài)度和主觀規(guī)范產(chǎn)生作用。如個體對采取某行為的態(tài)度越積極，越有可能會影響其對該行為的社會壓力感知以及控制。該理論已被廣泛應用社會與學習行為、飲食行為、運動行為以及諸多消費行為中，研究學者也根據(jù)研究角度不同，對該理論進行了不同程度的修訂。

由于本研究的重點是分析農(nóng)戶網(wǎng)上購買和實體購買兩種消費行為的關系、以及實體購買和網(wǎng)上購買相關因素對網(wǎng)上購買行為的影響，相對個體某一種行為的探討更為復雜，且諸多因素存在交叉重疊，而行為態(tài)度也是影響行為的最穩(wěn)健因素，因此，本研究以計劃行為理論為基礎理論，對其進行簡化，主要探討實體和網(wǎng)上購買態(tài)度和其行為的關系，并結合消費者購買行為的相關文獻，構建結構方程模型。

1.2 理論框架

按照計劃行為理論的觀點，態(tài)度是影響個體行為的重要變量；行為是潛在態(tài)度的表達，態(tài)度和行為存在緊密關系；購買態(tài)度是消費者評價購買產(chǎn)品好壞的心理及表現(xiàn)出的行為傾向，消費者購買行為直接或間接受到其購買態(tài)度的影響；Mainieri等[14]研究表明消費態(tài)度顯著正向影響消費行為。因此，本研究假設農(nóng)戶購買態(tài)度正向影響其相應的購買行為，即網(wǎng)購態(tài)度和實體購買態(tài)度分別對網(wǎng)購和實體購買行為產(chǎn)生正向影響。

但有關我國兩種購買渠道的相關態(tài)度對其彼此購買行為的研究較為匱乏，本研究基于我國零售業(yè)目前整體呈現(xiàn)的網(wǎng)購快速發(fā)展、實體減弱的現(xiàn)狀，假設農(nóng)戶的網(wǎng)購態(tài)度對實體購買行為產(chǎn)生顯著的負向沖擊，而農(nóng)戶實體購買的態(tài)度與其網(wǎng)購行為顯著相關。

Farag等[15]將土地利用情況納入消費者網(wǎng)上購買行為因素研究中，通過消費者網(wǎng)購態(tài)度影響其網(wǎng)購行為，土地利用情況是指商場可達到性(消費者到最近商場的距離)、城鎮(zhèn)化水平、家庭擁有的汽車數(shù)量，研究發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)居民更傾向于網(wǎng)上購買，商場可達到性與網(wǎng)購行為顯著負相關；Meurs等[16]表示商場可達到性會顯著正向影響消費者實體購買行為，即消費者距離最近商場越近，商店的可達性越大，消費者越傾向于前去實體店購買。因此，本研究將土地利用情況作為潛變量納入結構方程模型中，并參考Farag等[15]采用商場可達到性(距離)、城鎮(zhèn)化水平(居住地)、家庭汽車量作為土地利用情況的測量變量，假設其對實體購買態(tài)度和網(wǎng)購態(tài)度分別產(chǎn)生正向和負向影響，同時土地利用情況是通過影響實體購買和網(wǎng)購態(tài)度間接作用于購買行為。

Boldero[17]指出對于個體行為的研究應考慮特定因素；Fraj等[18]認為個性特征是間接影響行為的個體因素，如越具有冒險精神、善于改變的消費者越傾向于采取購買行為。計劃行為理論也指出個體因素(人格、個性、智力等)會通過影響個人信念，對其行為態(tài)度產(chǎn)生作用，從而間接影響行為。因此，本研究將個性特征納入模型，并參考Fraj等[18]采用接受新事物程度、善于改變、善于冒險、渴望成功程度作為測量變量，假設個性特征與實體購買態(tài)度和網(wǎng)購態(tài)度顯著正相關。

對于人口統(tǒng)計學變量，諸多學者認為其會影響消費者的行為選擇，分析消費者購買行為時應予以考慮。王志剛[19]研究表明收入和教育程度顯著影響消費者購買安全食品的行為；馮良宣等[20]得到性別、年齡、教育程度是影響消費者購買行為的顯著變量。因此，本研究選擇性別、年齡、教育程度、收入、職業(yè)5個人口統(tǒng)計學變量作為調(diào)節(jié)變量，分析不同特征群體間是否存在差異。

基于以上文獻，本研究提出結構方程模型的理論框架(如圖2)：可觀測變量網(wǎng)購頻次和實體購買頻次分別表示網(wǎng)購行為和實體購買行為，網(wǎng)購頻次是本研究的重點，是模型因變量；消費者個性特征、網(wǎng)上購買態(tài)度、實體購買態(tài)度以及土地利用情況均為無法直接測量的潛變量，是模型的自變量。由于假設自變量不存在誤差的傳統(tǒng)回歸分析無法妥善處理潛變量間的關系，因此，本研究采用結構方程模型探究其因果關系，重點分析影響農(nóng)村消費者網(wǎng)上購買行為的因素，實體購買與網(wǎng)上購買的關系，為扎根城市的電商實現(xiàn)渠道下沉、開拓農(nóng)村市場、進一步提高競爭力提出有效建議。

圖2 結構方程模型的理論框架

1.3 問卷設計

基于結構方程模型的理論框架設計調(diào)查問卷，分別從消費者個人情況、個性特征、土地利用情況、網(wǎng)購和實體店購買態(tài)度、實體店購買行為等方面探究對農(nóng)戶網(wǎng)購購買行為的影響，并選取北京市6個遠郊區(qū)對農(nóng)戶進行面對面調(diào)查，共發(fā)放720份問卷。

問卷包括農(nóng)村消費者個人情況、個性特征、土地利用情況、購買態(tài)度和行為五大部分。個人情況不納入結構方程中，是作為模型的調(diào)節(jié)變量[21]，包括性別、年齡、教育程度、職業(yè)及收入，并均采用只有2個選項的二分變量，以便進行多群組分析：選取18歲以上的人群為研究對象，18～35歲為低年齡組，而35歲以上為高年齡組；由于北京市作為發(fā)展迅速的特大城市，以及我國大學學歷比例的普遍提高，教育程度是以大學為分界點；不同的職業(yè)類型并沒有等級差異，將學生、無業(yè)游民、退休人員劃分為無職業(yè)人員，其他任何職業(yè)形式均為職業(yè)人員，包括務農(nóng)、長期外出打工等有非固定收入的群體；根據(jù)北京市農(nóng)戶人均可支配收入水平，將月收入1 500～2 000元作為分界點(2)數(shù)據(jù)來源：北京市統(tǒng)計局：2016年月/季度居民收支數(shù)據(jù)。。

1.4 樣本選取

本次調(diào)研采用面談訪問法，運用面談訪問法中的定點攔截法進行調(diào)查，即由調(diào)查員在指定地點對消費者進行隨機抽樣后進行面訪；調(diào)研地點選擇北京遠郊區(qū)縣。對于調(diào)研地點的選擇，主要是因為大部分電商還處于農(nóng)村網(wǎng)購市場開拓初期，只有具備一定經(jīng)濟、文化基礎，擁有網(wǎng)絡基礎設備的農(nóng)戶才是電商主要目標客戶，北京市作為經(jīng)濟發(fā)達的一線城市，2015年的農(nóng)村人口數(shù)及其消費水平分別達到292.8萬人和2.2萬元[22]，是很多電商首選的目標群體，因此，本研究選取北京市遠郊區(qū)的農(nóng)戶為調(diào)研對象，為北京市同等發(fā)展水平的上海、深圳等其他一線城市農(nóng)戶網(wǎng)上購物行為研究提供一定的借鑒。

為確保調(diào)研質(zhì)量，首先在北京市大興區(qū)進行20份問卷的預調(diào)研，并根據(jù)預調(diào)研中反饋的情況對問卷的問題進行了完善。本次調(diào)查共發(fā)放720份問卷，分別在北京市大興、房山、昌平、懷柔、門頭溝、密云區(qū)等6個遠郊區(qū)各發(fā)放120份問卷，剔除數(shù)據(jù)缺失嚴重的共回收有效問卷614份，回收率85.3%。樣本具體分布請見表1。

表1 有效問卷統(tǒng)計

2 實證分析

模型檢驗是模型結果分析前必不可少的條件，是結果的有力支撐。本研究的模型檢驗主要是信度、效度、違犯估計以及模型整體適配度檢驗。

2.1 模型檢驗

2.1.1信度和效度檢驗

Cronbach’s α系數(shù)作為信度檢驗的測量指標，模型變量均通過信度檢驗[23]：農(nóng)村消費者個性特征、網(wǎng)購和實體店購買態(tài)度Cronbach’s α系數(shù)均>界點值(0.7)，屬于高信度變量；土地利用情況略低，但>0.35，屬于一般信度變量，這可能與樣本的較強隨機性有關(表2)。

皮爾遜相關系數(shù)作為效度檢驗的指標。問卷內(nèi)容是在前人已有研究以及相關理論基礎上設置，具有一定內(nèi)容效度；在建構效度上，個性特征、網(wǎng)購態(tài)度、實體購買態(tài)度、土地利用情況4個潛變量中的測量變量之間相關系數(shù)較高，同時不同潛變量的測量變量之間相關系數(shù)較低，則說明建構效度中的收斂效度和區(qū)別效度均較高，一定程度保證了模型模擬結果的有效性和可信度。

表2 信度檢驗

2.1.2違犯估計檢驗

模型整體適配度檢驗前應先檢驗模型是否存在違犯估計[24]。土地利用情況中家庭擁有汽車數(shù)、實體店和網(wǎng)上購買態(tài)度中價格的標準化回歸系數(shù)均<0.5，予以剔除，而農(nóng)戶居住地(城鎮(zhèn)化水平)、距離(商場可達性)以及個性特征、網(wǎng)購態(tài)度、實體購買態(tài)度3個潛變量的測量變量標準化回歸系數(shù)基本均>0.6，并達到5%顯著性水平，則說明模型的基本適配度良好，因為系數(shù)越大表示指標變量能被概念解釋的變異越大，指標變量可以有效反映其要測量的概念特質(zhì)；測量誤差較小，并不存在極端標準誤以及負的誤差項，這表明模型并不存在違犯估計問題。

2.1.3適配度檢驗

適配度指標是評價結構模型與樣本數(shù)據(jù)是否相互適配，即一致性程度，可表示模型是否符合實際數(shù)據(jù)的現(xiàn)況，但并不說明模型的優(yōu)劣[25]。從表3可知，除了χ2值的顯著性水平，其他指標均較為理想。χ2值易受到樣本量影響，應參考其他統(tǒng)計量。增值適配度指標中的NFI、RFI、IFI、TLI、CFI>標準值(0.9)，表示相對基準模型，該預設模型比較理想；在簡約適配度指標中，χ2/df<3，PRATIO、PNFI、PCFI均>標準值(0.5)，模型具有較好的適配度和簡效性，可用于進一步的分析。

表3 模型適配度檢驗結果

圖3 標準化結構模型參數(shù)估計圖

2.2 實證結果分析

2.2.1路徑分析

根據(jù)理論模型進行模擬，圖3模型結果顯示：10條路徑中除網(wǎng)購態(tài)度對實體購買頻次負向影響統(tǒng)計上不顯著外，其他路徑均顯著，并均基本達到1%的顯著性水平。具體路徑系數(shù)請見表4。

從上圖可以看出，農(nóng)戶個性特征分別顯著正向、負向影響(實體、網(wǎng)上)購買態(tài)度和土地利用情況，表明易于接受新事物、具有冒險精神、善于改變等個性的農(nóng)戶購買滿意度更高，不在意是否居住在中心地帶，或是否遠離商場。

土地利用情況對網(wǎng)上購買態(tài)度顯著負向影響，但對實體店購買態(tài)度顯著正向，即居住中心地帶和商場附近的群體對實體購買滿意度更高，對網(wǎng)上購買滿意度更低，這與消費群體選擇居住地的初衷是吻合的。

實體購買態(tài)度和網(wǎng)上購買態(tài)度分別對實體購買頻次顯著正向、負向影響，則說明對實體購買滿意度會增加到實體店購買的頻次，而網(wǎng)上購買滿意度對減少實體店購買頻次，這與現(xiàn)實理論也是相吻合的。

在農(nóng)戶網(wǎng)上購買頻次的影響因素方面，網(wǎng)購態(tài)度、實體購買態(tài)度分別是顯著正向和負向，即網(wǎng)上購買越滿意越會傾向于增加網(wǎng)上購買頻次，而實體店購買越滿意則會減少網(wǎng)上購買頻次，但網(wǎng)購態(tài)度的影響作用遠大于實體態(tài)度；出乎意料的是，農(nóng)戶實體購買頻次對網(wǎng)上購買頻次統(tǒng)計上顯示為顯著的正向影響，即實體店和網(wǎng)購并不是完全的競爭替代關系，反而會呈現(xiàn)一定推動作用。

對于同一種無差別產(chǎn)品網(wǎng)購和實體購買會存在一定的替代作用，但隨之購買渠道的多樣化以及經(jīng)濟水平的提升，農(nóng)戶的需求也逐漸擴大，替代作用被一定程度削弱，當潛在需求的擴大幅度大于替代，會呈現(xiàn)一定的互補作用。尤其是對于整體產(chǎn)品而言，實體店購買對網(wǎng)上購買的推動作用更為明顯，因為消費者可以充分結合網(wǎng)上和實體購買渠道的特點，互補性選擇產(chǎn)品，如消費者前去實體店購買產(chǎn)品a，但發(fā)現(xiàn)另類產(chǎn)品b，a與b不是競爭性同類產(chǎn)品，此時消費者并不局限于實體購買b，可結合網(wǎng)上和實體對比后另行購買，當部分消費者認為網(wǎng)上更為“優(yōu)質(zhì)”時，則相應增加了網(wǎng)上購買頻次，即表現(xiàn)為實體店購買對網(wǎng)上購買的正向作用。

表4 結構方程模型的估計結果

2.2.2效應分析

影響農(nóng)戶網(wǎng)購頻次的因素中，農(nóng)戶的實體購買態(tài)度、實體購買頻次以及網(wǎng)購態(tài)度屬于直接影響因素，對網(wǎng)購頻次產(chǎn)生直接效應，而個性特征、土地利用由于各變量間的關聯(lián)作用而對網(wǎng)購頻次產(chǎn)生間接作用，從而可得到各變量對實體購買頻次的綜合效應(表5)：農(nóng)戶網(wǎng)購態(tài)度是影響其網(wǎng)購頻次最大的因素，其次是個性特征和實體購買頻次，土地利用情況和實體態(tài)度對網(wǎng)購頻次的綜合負向效應相對較小，但大小相當。

3 主要結論與建議

本研究以北京市6個遠郊區(qū)縣的614個農(nóng)村消費者為樣本，采用多群組結構方程，研究了互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟背景下影響農(nóng)村消費者網(wǎng)上購買行為的因素，研究結果表明：1)農(nóng)戶的實體購買態(tài)度顯著負向影響其網(wǎng)上購買頻次，對實體店的滿意度越高會一定程度減少網(wǎng)上購買的頻次；2)農(nóng)戶的網(wǎng)購態(tài)度顯著正向影響其網(wǎng)上購買頻次，并遠大于實體購買態(tài)度的負向影響，即對網(wǎng)上購買滿意度的提高會為網(wǎng)上購買帶來更大的推動作用；3)農(nóng)戶的實體購買頻次與網(wǎng)上購買頻次正相關，即實體購買頻次增加會帶動網(wǎng)上購買頻次的增加，二者并不是完全的替代關系，對于同種產(chǎn)品可能會存在一定的替代效應，但對于整體產(chǎn)品而言，二者呈現(xiàn)顯著的互補作用。

根據(jù)上述研究結論，對我國電商開拓農(nóng)村網(wǎng)購市場的相關策略提出如下建議：

1)增強貨源監(jiān)控，確保產(chǎn)品質(zhì)量。加強平臺賣家的產(chǎn)品質(zhì)量管控，要求已質(zhì)檢的賣家提供官方的詳細質(zhì)檢報告，如產(chǎn)品的廠家、成份、報告結果等，而未認證的賣家需要提供上架產(chǎn)品的相關信息，并由電商委托第三方機構對其審核，合格產(chǎn)品才予以上架銷售；同時，電商可通過消費者眾籌方式對上架產(chǎn)品進行抽檢，向消費者公布抽檢結果，以確保產(chǎn)品質(zhì)量，并提高消費信任度。

表5 農(nóng)戶網(wǎng)購行為影響因素的效應大小

2)建立實體體驗店，提高農(nóng)戶信任度。實體購買和網(wǎng)購呈現(xiàn)相互補充的關系，同時網(wǎng)購態(tài)度對網(wǎng)購行為會產(chǎn)生較大的正向影響，而電商的最大弊端是產(chǎn)品虛擬化，無法觸碰和多重感官體驗，尤其是對于農(nóng)村消費者對網(wǎng)上產(chǎn)品信任度偏低，從而對電商產(chǎn)品的體驗性要求更為迫切。因此，電商應結合自身實力和農(nóng)戶集中化水平，在鄉(xiāng)鎮(zhèn)選擇性設立實體體驗店，對部分產(chǎn)品進行展示和宣傳，讓農(nóng)戶選購前能夠進行充分的產(chǎn)品對比和體驗，提高農(nóng)戶網(wǎng)購信任度和滿意度，并減少網(wǎng)購退貨率；同時，體驗店可以指派專員對農(nóng)戶進行網(wǎng)購流程的示范和答疑，或提供網(wǎng)絡設備，供農(nóng)戶彼此交流和選購。

3)采取多樣化拓展策略，克服物流“最后一公里”。農(nóng)村人口分布相對城市較為分散，網(wǎng)點成本高，但是農(nóng)村人口總量相對城市大有優(yōu)勢，針對農(nóng)村物流配送困難問題，擁有一定規(guī)模和經(jīng)營能力的電商企業(yè)可通過建立特色服務站穩(wěn)步開拓農(nóng)村市場，如京東的“京東幫”、蘇寧的“蘇寧服務站”及阿里的“鄉(xiāng)村服務站”；對于大部分的小規(guī)模電商，可聯(lián)手建立第三方鄉(xiāng)鎮(zhèn)綜合物流中心，鏈接物流公司和農(nóng)戶，將多家物流公司快件進行整理分類，根據(jù)鄉(xiāng)鎮(zhèn)再次派送到村或戶，節(jié)省多家物流網(wǎng)點成本和多次派送成本，或與農(nóng)村網(wǎng)點相對完善的部門或企業(yè)合作，如京東攜手中國電信，用戶可以在中國電信的網(wǎng)店內(nèi)進行京東的線下代購、代收發(fā)貨等，從而推動農(nóng)村市場的開拓。