社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角的農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為分析
——基于湖北、山東、安徽、甘肅349份農(nóng)戶抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)

胡月莉，夏春萍，*，賈 鋮，王翠翠

(華中農(nóng)業(yè)大學(xué)a. 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院；b. 電子商務(wù)研究所，湖北 武漢 430070)

近年來，農(nóng)產(chǎn)品電商的發(fā)展成為了助推農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的強(qiáng)大引擎，為破解我國農(nóng)產(chǎn)品長(zhǎng)期面臨的供需信息不對(duì)稱、銷售渠道不暢等難題提供了有效解決方案[1]。尤其是在新冠肺炎疫情沖擊下，農(nóng)產(chǎn)品線下流通渠道一度受阻，電商平臺(tái)通過“直播帶貨”模式拓寬線上銷售渠道，極大地降低了疫情對(duì)農(nóng)產(chǎn)品銷售的影響，保障了農(nóng)戶的收入穩(wěn)定。雖然我國農(nóng)產(chǎn)品電商市場(chǎng)規(guī)模逐年增大，但仍然掩蓋不了當(dāng)下電子商務(wù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品滲透率低下的現(xiàn)實(shí)[2]。據(jù)中國國際電子商務(wù)中心研究院發(fā)布的《中國農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展報(bào)告(2017—2018)》，全國農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額僅占全國實(shí)物商品網(wǎng)絡(luò)零售額的4.4%，農(nóng)戶參與農(nóng)產(chǎn)品電商的意愿較低，對(duì)電商這種新技術(shù)的運(yùn)用不足[3]。目前，僅有約8%的農(nóng)戶通過網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)銷售農(nóng)產(chǎn)品，不少農(nóng)戶開展農(nóng)產(chǎn)品電商僅僅是“淺嘗輒止”，甚至早已“有名無實(shí)”[4]。

農(nóng)戶既是農(nóng)產(chǎn)品的主要生產(chǎn)者，也是農(nóng)產(chǎn)品流通市場(chǎng)的重要參與主體，其對(duì)農(nóng)產(chǎn)品電商的參與意愿、參與行為直接關(guān)系到農(nóng)產(chǎn)品電商的發(fā)展是否具備持續(xù)的內(nèi)在動(dòng)力[5]。我國農(nóng)村是一個(gè)以血緣、親緣、地緣和業(yè)緣關(guān)系交織在一起的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)特征明顯的關(guān)系社會(huì)和人情社會(huì)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)戶技術(shù)采用決策中扮演著重要角色，農(nóng)戶的行為在很大程度上會(huì)受到個(gè)體所擁有的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的影響[6]。

以往關(guān)于農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的研究主要從宏觀和微觀2個(gè)方面展開。宏觀上，學(xué)者重點(diǎn)突出了開展農(nóng)產(chǎn)品電商的重要性，肯定了農(nóng)產(chǎn)品電商廣闊的發(fā)展前景，證實(shí)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中機(jī)械化程度、當(dāng)?shù)卣姆龀至Χ?、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和快遞物流條件[7-10]等對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的顯著影響。微觀上，學(xué)者發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為受到個(gè)人特征與家庭特征的共同影響，其中，受教育水平、年齡、參加電商培訓(xùn)、先前網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)、家庭收入水平是關(guān)鍵變量[11-12]。還有學(xué)者以技術(shù)接受模型為基本框架證實(shí)，主觀規(guī)范、信任、感知風(fēng)險(xiǎn)、網(wǎng)絡(luò)外部性等對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商采納行為具有顯著影響[13-15]?，F(xiàn)有文獻(xiàn)為研究農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的影響因素提供了豐富的理論成果，但鮮少從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角出發(fā)研究其對(duì)微觀農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的影響，部分學(xué)者雖然從農(nóng)戶社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)信任、社會(huì)參與、社會(huì)聲望等多維視角探究社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商采納行為、電商交易平臺(tái)選擇等的影響[16-18]，但缺乏單獨(dú)從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角深入探討其對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為影響的探討。深入探討社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的影響規(guī)律，不僅有助于梳理農(nóng)戶參與農(nóng)產(chǎn)品電商的行為邏輯，為其影響機(jī)制研究提供依據(jù)，還有助于解決農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與度低的問題，推動(dòng)“農(nóng)產(chǎn)品上行”，促進(jìn)電子商務(wù)在農(nóng)業(yè)中的廣泛應(yīng)用。

鑒于此，本文重點(diǎn)關(guān)注以下問題：(1)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是否在促進(jìn)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為中存在重要作用？(2)若存在，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)不同維度的影響是否存在差異？為回答上述問題，本文利用湖北、山東、安徽、甘肅4省的農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，運(yùn)用Binary Logistic(二元邏輯回歸)模型，識(shí)別農(nóng)戶的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與其農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為之間的內(nèi)在聯(lián)系，并比較分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的不同維度對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的影響差異，以期為農(nóng)戶參與農(nóng)產(chǎn)品電商提供實(shí)踐指導(dǎo)，為政府部門制定促進(jìn)農(nóng)戶參與農(nóng)產(chǎn)品電商的扶持政策提供理論支撐。

1 理論分析與研究假說

1.1 概念界定

首先，對(duì)“農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為”的概念進(jìn)行界定。農(nóng)戶是指在農(nóng)村特定環(huán)境下從事生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)的基本單位。農(nóng)產(chǎn)品電商，是指利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)營銷，既包括在各類電子商務(wù)平臺(tái)或互聯(lián)網(wǎng)信息平臺(tái)上開展農(nóng)產(chǎn)品推廣和銷售的傳統(tǒng)模式，也包括通過新媒體、社交APP開展的對(duì)粉絲社群進(jìn)行維護(hù)、發(fā)布信息、銷售等社會(huì)化商務(wù)模式[4]。本文研究的農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為是指農(nóng)戶在一定環(huán)境下，利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)營銷的經(jīng)營行為。

何謂社會(huì)網(wǎng)絡(luò)？學(xué)界至今還未形成一個(gè)統(tǒng)一的定義。從現(xiàn)有文獻(xiàn)看，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)最初是由社會(huì)學(xué)家在研究、分析社會(huì)的組成結(jié)構(gòu)時(shí)提出的，他們將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)定義為“個(gè)體間由于存在的社會(huì)、血緣等關(guān)系而形成的穩(wěn)定系統(tǒng)”。本文主要研究的是農(nóng)村社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，它是以農(nóng)戶或農(nóng)業(yè)組織為節(jié)點(diǎn)，由血緣、親緣、業(yè)緣、地緣等親疏遠(yuǎn)近關(guān)系構(gòu)筑的非正式關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。我國農(nóng)村是一個(gè)鄉(xiāng)土關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜的社會(huì)環(huán)境，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)既是農(nóng)戶人際交往的載體平臺(tái)，也是他們賴以生活和從事生產(chǎn)的場(chǎng)域[19]。邊燕杰[20]在研究城市居民社會(huì)資本時(shí)指出，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)通過互動(dòng)能夠傳遞比較充分的信息，通過長(zhǎng)期互惠和面子機(jī)制可以溝通人情、聯(lián)結(jié)個(gè)體，通過培養(yǎng)和鼓勵(lì)人際信任促成交易。王格玲等[6]在研究農(nóng)戶技術(shù)采用路徑時(shí)提到，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)通過群體間的互動(dòng)、學(xué)習(xí)、互惠、信任功能直接影響農(nóng)戶的技術(shù)采用決策。

關(guān)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)維度，以往學(xué)者的劃分方式有所不同，但總體來看，大多都是圍繞“互動(dòng)”“學(xué)習(xí)”“信任”“互惠”等方面展開[6，20-22]。在參考前人研究的基礎(chǔ)上，本文使用李克特量表法與因子分析法，將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)按其功能劃分為網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)信任和網(wǎng)絡(luò)互惠4個(gè)維度。(1)網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)，是指?jìng)€(gè)人與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)成員之間的來往交流和受到彼此影響的情況；(2)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，是指社會(huì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)成員間相互學(xué)習(xí)、交流，使知識(shí)在成員間流通、共享，主要體現(xiàn)為相互學(xué)習(xí)和向他人學(xué)習(xí)2種形式；(3)網(wǎng)絡(luò)信任，是指網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)成員在長(zhǎng)期的接觸與交流中形成的相互認(rèn)同、相互依賴的關(guān)系；(4)網(wǎng)絡(luò)互惠，是指網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體通過相互間的合作來實(shí)現(xiàn)各自利益，并找到能夠同時(shí)使個(gè)人與群體受益的帕累托最優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)最終的互惠[23]。

1.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的影響

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的信息獲取和互動(dòng)學(xué)習(xí)功能在農(nóng)戶技術(shù)采納決策中起著重要作用，農(nóng)戶之間通過社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行互動(dòng)學(xué)習(xí)，交流技術(shù)采納成效，可有效緩解農(nóng)戶的信息約束，既能降低技術(shù)學(xué)習(xí)與使用的成本，又能加速農(nóng)戶對(duì)技術(shù)的采用進(jìn)程。事實(shí)上，不少國內(nèi)外學(xué)者都通過研究證實(shí)了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶技術(shù)采納行為的積極影響。Bandiera等[22]證實(shí)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與農(nóng)戶技術(shù)采用之間呈正相關(guān)關(guān)系；Matuschke等[23]發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶的個(gè)體社交網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)技術(shù)采用決策中發(fā)揮著重要的作用；Takahashi等[24]認(rèn)為，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是一種比傳統(tǒng)的公共部門推廣新技術(shù)更為有效的擴(kuò)展系統(tǒng)。國內(nèi)學(xué)者的研究同樣發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)越豐富，其采納綠色生產(chǎn)技術(shù)(如節(jié)水灌溉、生態(tài)耕種、秸稈還田等技術(shù))的意愿越高[25-28]。近年來，也有學(xué)者開始將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)因素納入到農(nóng)產(chǎn)品電商推廣的研究中，如LaRose等[29]研究發(fā)現(xiàn)，在農(nóng)村社會(huì)網(wǎng)絡(luò)里前期技術(shù)采納者的帶動(dòng)下，新用戶的自我效能會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng)；徐智邦等[30]認(rèn)為，鄰里效應(yīng)對(duì)村級(jí)電商推廣具有促進(jìn)作用；薛洲等[31]指出，基于農(nóng)村熟人社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，電商技術(shù)在農(nóng)村的傳播會(huì)更加順暢。

梳理以往文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，總體而言，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可以通過以下途徑對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為產(chǎn)生影響。第一，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)有助于提高農(nóng)戶的社會(huì)資本。一方面，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可以溝通人情，聯(lián)結(jié)擁有不同資源的個(gè)體，通過人情網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)資源的重組配置，提高農(nóng)戶的社會(huì)資本；另一方面，農(nóng)戶個(gè)人的信譽(yù)通過網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)效應(yīng)在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中建立“口碑”，形成一傳十、十傳百的聲望資本，從而提高自身影響力。第二，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)有利于信息的獲取和傳遞。在信息高度不對(duì)稱的農(nóng)村地區(qū)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)作為農(nóng)戶人際交往的平臺(tái)和生產(chǎn)生活的場(chǎng)域，可以傳遞較為全面充分的信息，是農(nóng)戶獲取信息有效且為數(shù)不多的渠道。來自不同國家的研究案例也證實(shí)，農(nóng)戶的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)越豐富，其獲取技術(shù)信息的概率越高，最終的采用率也越高。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部成員通過日常溝通學(xué)習(xí)和技術(shù)交流共享電商信息，在降低信息獲取成本的同時(shí)，也豐富了信息來源渠道，既縮短了信息傳播路徑，又提高了信息的擴(kuò)散效率，對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為具有積極影響。第三，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可以分散風(fēng)險(xiǎn)，降低農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)感知。在農(nóng)產(chǎn)品電商成本收益不確定的情況下，農(nóng)戶的參與意愿會(huì)受到抑制；然而，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的互動(dòng)、學(xué)習(xí)、信任、互惠功能可以在很大程度上降低這種不確定性的效益風(fēng)險(xiǎn)，特別是在保險(xiǎn)市場(chǎng)缺失或無效時(shí)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可以為農(nóng)戶參與農(nóng)產(chǎn)品電商提供一種風(fēng)險(xiǎn)保障，起到彌補(bǔ)正式組織缺陷、降低農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)感知的作用，從而提高農(nóng)戶的農(nóng)產(chǎn)品電商參與率。基于此，提出假說H1：社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為有顯著的正向影響。

1.3 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)不同維度對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的影響

在農(nóng)產(chǎn)品電商推廣初期，由于農(nóng)戶普遍缺乏對(duì)電商操作流程和成本收益信息的了解，農(nóng)戶對(duì)農(nóng)產(chǎn)品電商的采納率較低。隨著農(nóng)戶與群體內(nèi)有電商銷售經(jīng)歷的親友鄰里間的互動(dòng)往來，以及附近企業(yè)、個(gè)人開展電商的成功示范，農(nóng)戶可以親身感受并獲取農(nóng)產(chǎn)品電商帶來的數(shù)字紅利和收入增加的正面信息，從而提高其參與農(nóng)產(chǎn)品電商的概率?；诖耍岢黾僬fH1a：網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為有顯著正向影響

農(nóng)戶本身知識(shí)有限，加上對(duì)新技術(shù)會(huì)產(chǎn)生一些認(rèn)知偏差，其決策在很大程度上依賴于傳統(tǒng)的生產(chǎn)經(jīng)營習(xí)慣。這不利于農(nóng)戶對(duì)新技術(shù)的采納[22]。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能夠產(chǎn)生知識(shí)溢出效應(yīng)，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)群體間的相互學(xué)習(xí)和交流，進(jìn)而增加農(nóng)戶對(duì)新技術(shù)的了解和認(rèn)知，從而提高其對(duì)新技術(shù)的采納率。因此，當(dāng)未參與農(nóng)產(chǎn)品電商的農(nóng)戶向群體內(nèi)其他成員，特別是電商先行大戶或?qū)I(yè)人士，學(xué)習(xí)到有關(guān)農(nóng)產(chǎn)品電商的操作原理和要領(lǐng)后，會(huì)加深其對(duì)農(nóng)產(chǎn)品電商的了解，進(jìn)而認(rèn)識(shí)到農(nóng)產(chǎn)品電商可以給自身帶來的收益，從而促發(fā)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為?；诖耍岢黾僬fH1b：網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為有顯著正向影響。

網(wǎng)絡(luò)成員間的信任水平表現(xiàn)為對(duì)其他網(wǎng)絡(luò)成員行為的認(rèn)可，進(jìn)而會(huì)模仿他所信任對(duì)象的行為。網(wǎng)絡(luò)信任建立在持續(xù)的網(wǎng)絡(luò)互惠基礎(chǔ)上，網(wǎng)絡(luò)互惠隨著網(wǎng)絡(luò)信任水平的提升會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng)。兩者相輔相成，互相促進(jìn)。作為一種銷售農(nóng)產(chǎn)品的新渠道，農(nóng)戶是否采納農(nóng)產(chǎn)品電商，其決策在很大程度上會(huì)受到周圍農(nóng)戶行為的影響，尤其是與其有信任、互惠關(guān)系的農(nóng)戶行為的影響?；谛湃闻c互惠的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)能夠?yàn)殡娚虅?chuàng)業(yè)者提供創(chuàng)業(yè)所需的信息、資金、物質(zhì)、人力資源和情感支持等，這些支持可以降低農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)感知，為參與農(nóng)產(chǎn)品電商的農(nóng)戶提供一種風(fēng)險(xiǎn)保障，提高個(gè)體對(duì)成功可能性的預(yù)判，使其更有可能做出參與農(nóng)產(chǎn)品電商的選擇[26]?；诖?，提出假說H1c：網(wǎng)絡(luò)信任對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為有顯著正向影響；假說H1d：網(wǎng)絡(luò)互惠對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為有顯著正向影響。

2 數(shù)據(jù)來源、模型選擇與變量說明

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于課題組于2019年7—8月開展的“農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展與農(nóng)戶參與情況”的問卷調(diào)研，綜合考慮不同地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展水平，最終選取湖北省麻城市、枝江市和建始縣，山東省曹縣，安徽省臨泉縣，以及甘肅省張掖市甘州區(qū)等農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展前景較好的農(nóng)村地區(qū)作為核心調(diào)研地。采用分層逐級(jí)抽樣和隨機(jī)抽樣相結(jié)合的方式選取樣本農(nóng)戶：先在每個(gè)樣本縣(市、區(qū))隨機(jī)抽取1個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，再在每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機(jī)選取3個(gè)村，最后在每個(gè)村隨機(jī)選取20個(gè)農(nóng)戶作為最終調(diào)查對(duì)象。數(shù)據(jù)收集工作由接受過培訓(xùn)的調(diào)研人員與農(nóng)戶一對(duì)一問答完成。本次調(diào)研共收集360份問卷，其中，有效問卷349份，問卷有效率為96.9%。

2.2 模型選擇

本文的被解釋變量為“農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為(behavior)”，屬于0-1變量，若農(nóng)戶參與農(nóng)產(chǎn)品電商，則取值為1，反之則為0。Brock等[32]發(fā)現(xiàn)，采用Probit、Logit等模型，可以避免線性模型中個(gè)人特征“線性地”影響被解釋變量所造成的影像問題?；诖?，本文在模型擬合效果基礎(chǔ)上，選擇基于個(gè)人層面的Binary Logistic模型分析影響農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的關(guān)鍵因素。

假設(shè)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為由以下模型決定：

logit(Bi=1)=?(αiSi+βiIi+γiHi+δiVi)。

(1)

式(1)中：下標(biāo)i表示第i個(gè)受訪農(nóng)戶；Bi表示被解釋變量；?表示待估參數(shù)；Si、Ii、Hi、Vi分別表示解釋變量中的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、農(nóng)戶個(gè)體特征、家庭經(jīng)營特征和村莊電商經(jīng)營環(huán)境；αi、βi、γi、δi分別對(duì)應(yīng)各解釋變量的回歸系數(shù)。

2.3 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)及其各維度的測(cè)度

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)一般無法直觀量化，本文利用因子分析法測(cè)度農(nóng)戶的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)及其各維度，對(duì)多項(xiàng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)進(jìn)行探索性因子分析(factor analysis)，得到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)值，值越大，說明農(nóng)戶社會(huì)網(wǎng)絡(luò)存量越高。基于4省調(diào)研數(shù)據(jù)，利用SPSS 19.0軟件對(duì)農(nóng)戶社會(huì)網(wǎng)絡(luò)各變量做因子分析，得到樣本的KMO檢驗(yàn)值為0.638，Bartlett球形檢驗(yàn)的近似卡方值為702.213(P<0.001)，說明樣本數(shù)據(jù)適合做因子分析。

對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的4個(gè)維度及其指標(biāo)說明如下。F1，網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)，下設(shè)2項(xiàng)子指標(biāo)：F1-1，親戚朋友中有人參與電商銷售對(duì)我影響很大；F1-2，附近企業(yè)、個(gè)人開展電子商務(wù)對(duì)我影響很大。F2，網(wǎng)絡(luò)信任，下設(shè)2項(xiàng)子指標(biāo)：F2-1，周圍的人對(duì)我十分信任；F2-2，我信任技術(shù)推廣員、村干部、鄰里間的高學(xué)歷人士和村內(nèi)賺錢能手。F3，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，下設(shè)2項(xiàng)子指標(biāo)：F3-1，經(jīng)常與他人交流電商經(jīng)營技巧和銷售心得；F3-2，經(jīng)常向電商示范戶請(qǐng)教銷售技巧。F4，網(wǎng)絡(luò)互惠，下設(shè)2項(xiàng)子指標(biāo)：F4-1，家中有事時(shí)大家愿意來幫忙；F4-2，經(jīng)常能從周圍人身上得到有用的信息。對(duì)于上述各項(xiàng)指標(biāo)，采用李克特量表分別賦分，用1～5表示非常不同意、不同意、一般、同意和非常同意，或從不、偶爾、一般、經(jīng)常、頻繁。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，將本文樣本中上述各項(xiàng)指標(biāo)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差整理于表1。

表1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)維度指標(biāo)及其描述性統(tǒng)計(jì)

為了使得到的公因子有更加合理的經(jīng)濟(jì)涵義，采用最大方差法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，得到4個(gè)特征根大于1的公因子(分別對(duì)應(yīng)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的4個(gè)維度)，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為77.353%。根據(jù)各因子得分及其方差貢獻(xiàn)率，可得社會(huì)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)(SN)的計(jì)算公式為

VSN=(22.097×VF1+19.191×VF2+18.492×VF3+17.573×VF4)/77.353。

(1)

式(1)中：VSN、VF1、VF2、VF3、VF4分別代表SN、F1、F2、F3、F4的值。其中，F(xiàn)1～F4的值通過因子分析測(cè)算(在SPSS 19.0軟件中完成)。

2.4 控制變量

控制其他可能的影響因素：一是農(nóng)戶個(gè)體特征，包括性別(男賦值1、女賦值2)、年齡、健康狀況(很差、較差、一般、良好、優(yōu)秀依次賦值1～5)和學(xué)歷(小學(xué)及以下、初中、高中、?？萍耙陨戏謩e賦值1～4)；二是家庭經(jīng)營特征，包括家庭經(jīng)營耕地面積(單位為畝，1畝≈667 m2)和耕地質(zhì)量(下等、中下等、一般、中上等、上等依次賦值1～5)；三是村莊電商經(jīng)營環(huán)境，包括快遞物流便利程度(非常不便利、不便利、一般、比較便利、非常便利依次賦值1～5)、政府或電商平臺(tái)對(duì)電商的宣傳力度(沒有宣傳、力度不大、力度一般、力度較大、力度很大依次賦值1～5)。此外，考慮到地區(qū)差異，在模型中加入省份虛擬變量，以控制省際差異。將各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果整理于表2。

表2 變量定義及其描述統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

3 實(shí)證分析結(jié)果

3.1 多重共線性檢驗(yàn)

考慮到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的4個(gè)維度等核心解釋變量之間可能存在內(nèi)部相關(guān)，在基準(zhǔn)回歸之前，先對(duì)自變量(核心解釋變量)依次進(jìn)行共線性診斷。檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，1.052

3.2 Binary Logistic回歸結(jié)果

分別構(gòu)建模型，進(jìn)行Binary Logistic回歸(表3)。其中：模型1僅包括核心解釋變量——社會(huì)網(wǎng)絡(luò)；模型2引入網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)信任、網(wǎng)絡(luò)互惠4個(gè)核心解釋變量，并對(duì)其回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，考查社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的不同維度對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的影響差異；模型3和模型4分別在模型1和模型2的基礎(chǔ)上進(jìn)一步引入農(nóng)戶個(gè)體特征、家庭經(jīng)營特征和村莊電商經(jīng)營環(huán)境等控制變量，進(jìn)一步分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)及其不同維度對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的影響。在上述4個(gè)模型中，省份虛擬變量均已進(jìn)行了控制。

表3 回歸結(jié)果

由模型1和模型3可知，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為在1%的置信水平上具有顯著正向影響，即社會(huì)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)值越大，農(nóng)戶參與農(nóng)產(chǎn)品電商的可能性就越大，假說H1得到驗(yàn)證，即社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為有促進(jìn)作用。由模型2和模型4可知，網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為在1%的置信水平上均具有顯著正向影響，假說H1a和H1b得到驗(yàn)證，即社會(huì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部成員的互動(dòng)越多、學(xué)習(xí)交流越頻繁，其參與農(nóng)產(chǎn)品電商的可能性越大。本文認(rèn)為：農(nóng)戶關(guān)于電商的知識(shí)，主要來自于與親朋好友和電商示范戶的交流，以及電商培訓(xùn)人員的教授，隨著互相學(xué)習(xí)程度和學(xué)習(xí)能力的提升，農(nóng)戶對(duì)農(nóng)產(chǎn)品電商的益處了解增多，其參與農(nóng)產(chǎn)品電商的概率也會(huì)相應(yīng)提高。此外，模型2的估計(jì)結(jié)果顯示，網(wǎng)絡(luò)信任對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的影響并未通過顯著性檢驗(yàn)(P>0.1)，而網(wǎng)絡(luò)互惠對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為在10%的置信水平上有顯著正向影響；模型4中加入控制變量后，網(wǎng)絡(luò)信任和網(wǎng)絡(luò)互惠對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的估計(jì)結(jié)果均未通過顯著性檢驗(yàn)(P>0.1)，也就是說，假說H1c和H1d無法得到驗(yàn)證。嘗試將網(wǎng)絡(luò)信任和網(wǎng)絡(luò)互惠指標(biāo)值的平方項(xiàng)和立方項(xiàng)作為新的解釋變量放入模型4中重新進(jìn)行回歸，但估計(jì)結(jié)果仍未通過顯著性檢驗(yàn)(P>0.1)。由此可見，網(wǎng)絡(luò)信任和網(wǎng)絡(luò)互惠程度的增強(qiáng)，并不會(huì)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為發(fā)揮顯著促進(jìn)作用。原因可能是，網(wǎng)絡(luò)信任和網(wǎng)絡(luò)互惠與農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為沒有直接的聯(lián)系，中間可能存在著中介效應(yīng)，具體有待進(jìn)一步研究。

其他控制變量對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的影響與前人研究一致，以下基于模型4的回歸系數(shù)進(jìn)行分析：年齡在1%的置信水平上對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為有顯著負(fù)向影響，說明相比年長(zhǎng)農(nóng)戶，年輕人參與農(nóng)產(chǎn)品電商的概率更大；學(xué)歷在1%的置信水平上對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為有顯著正向影響，說明農(nóng)戶的學(xué)歷越高，其參與農(nóng)產(chǎn)品電商的可能性越大；耕地質(zhì)量在5%的置信水平上對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為有顯著正向影響，說明農(nóng)戶現(xiàn)有耕地的質(zhì)量越高，其參與農(nóng)產(chǎn)品電商的可能性越大；政府或電商平臺(tái)對(duì)電商的宣傳力度在10%的置信水平上對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為有顯著正向影響，說明政府或電商平臺(tái)對(duì)電商的宣傳越到位，農(nóng)戶參與農(nóng)產(chǎn)品電商的可能性越大。

3.3 分群估計(jì)

選擇3種策略對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分群，之后采用Binary Logistic模型估計(jì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各群體農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的影響(表4)。

表4 分群回歸結(jié)果

首先，考慮到目前我國農(nóng)村以留守婦女為主的大環(huán)境，從性別差異探討社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的影響。根據(jù)受訪農(nóng)戶的性別，將調(diào)研樣本劃分為男性組和女性組?？梢钥闯?，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，及網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)對(duì)女性組和男性組的農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為均至少在5%的置信水平上具有顯著正向影響，且根據(jù)估計(jì)系數(shù)判斷，上述指標(biāo)對(duì)女性組的影響程度超過男性組。

其次，參加過電商培訓(xùn)的農(nóng)戶對(duì)電商經(jīng)營有一定的認(rèn)知和了解，可能會(huì)更愿意參與農(nóng)產(chǎn)品電商。據(jù)此，根據(jù)受訪農(nóng)戶參加電商培訓(xùn)的情況，將樣本劃分為參加培訓(xùn)組與未參加培訓(xùn)組?？梢钥闯觯荷鐣?huì)網(wǎng)絡(luò)，及網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)對(duì)2組農(nóng)戶的農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為均在1%的置信水平上具有顯著正向影響。從估計(jì)系數(shù)判斷，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)對(duì)未參加培訓(xùn)組農(nóng)戶的影響要大于參加培訓(xùn)組，而網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)對(duì)參加培訓(xùn)組農(nóng)戶的影響大于未參加培訓(xùn)組。由此推斷，在參加電商培訓(xùn)之前，影響農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的主要是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)；但當(dāng)農(nóng)戶參加過電商培訓(xùn)后，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)對(duì)其農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的影響加大。這體現(xiàn)了電商培訓(xùn)在促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品電商中的積極作用。

最后，根據(jù)受訪農(nóng)戶的學(xué)歷，將樣本劃分為高學(xué)歷組(學(xué)歷水平在高中及以上)和低學(xué)歷組(學(xué)歷水平在初中及以下)。可以看出，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，及網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)對(duì)2組農(nóng)戶的農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為均在1%的置信水平上具有顯著正向影響。從估計(jì)系數(shù)判斷，三者對(duì)低學(xué)歷組農(nóng)戶的影響都更高。鑒于當(dāng)前我國農(nóng)村地區(qū)農(nóng)戶的學(xué)歷水平多集中于初中及以下(即低學(xué)歷農(nóng)戶較多)，因此今后可以考慮從農(nóng)戶的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)方面入手提高農(nóng)戶參與農(nóng)產(chǎn)品電商的可能性。

以上3類分組樣本的回歸結(jié)果都再次驗(yàn)證了假說H1、H1a和H1b，說明網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為有顯著正向影響；而網(wǎng)絡(luò)信任和網(wǎng)絡(luò)互惠對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的影響仍未通過顯著性檢驗(yàn)(P>0.1)。

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

一般地，大部分農(nóng)村老年人受限于健康問題和學(xué)歷水平等，不適合從事農(nóng)產(chǎn)品電商。同時(shí)，從政府關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品電商的宣傳推廣角度來看，其對(duì)象也以青壯年等適齡勞動(dòng)人口為主。在我國現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下，60周歲以上的男性和55周歲以上的女性被認(rèn)為是老年人。為了檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，剔除樣本數(shù)據(jù)中60周歲以上的男性農(nóng)戶和55周歲以上的女性農(nóng)戶樣本，控制農(nóng)戶個(gè)體特征、家庭經(jīng)營特征和村莊電商經(jīng)營環(huán)境變量，重新進(jìn)行Binary Logistic回歸(表5中的模型5、6)。同時(shí)，采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)各維度的單一指標(biāo)(在因子分析中得分較高者)，再次估計(jì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)及其4個(gè)維度對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的影響(表5中的模型7)。不論是剔除老年人樣本還是使用單一指標(biāo)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，及網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)均對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為在1%的置信水平上具有顯著正向影響。因此，可以認(rèn)為上文的實(shí)證結(jié)果是穩(wěn)健的、可信的。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸結(jié)果

4 結(jié)論與建議

基于課題組2019年7—8月在湖北、山東、安徽、甘肅4省調(diào)研所獲得的349份樣本數(shù)據(jù)，本文實(shí)證分析了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的影響，并從網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)信任、網(wǎng)絡(luò)互惠4個(gè)維度綜合刻畫了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)評(píng)估了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為的影響。主要結(jié)論如下。第一，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)及其2個(gè)維度——網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為具有顯著的正向影響，且這2個(gè)維度的影響存在差異，總體表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)大于網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)；而社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的另外2個(gè)維度——網(wǎng)絡(luò)信任和網(wǎng)絡(luò)互惠未能發(fā)揮類似的顯著作用。第二，在分群估計(jì)中發(fā)現(xiàn)，相較于男性組農(nóng)戶，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)對(duì)女性組農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為具有更強(qiáng)的促進(jìn)作用；相較于高學(xué)歷組農(nóng)戶，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)對(duì)低學(xué)歷組農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為具有更強(qiáng)的促進(jìn)作用。鑒于當(dāng)前我國農(nóng)村以女性和低學(xué)歷農(nóng)戶為主的現(xiàn)實(shí)，上述結(jié)論說明，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的拓展能夠更好地促進(jìn)農(nóng)戶參與農(nóng)產(chǎn)品電商，有助于推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品電商的深入發(fā)展。第三，農(nóng)戶年齡、學(xué)歷、耕地質(zhì)量、政府或電商平臺(tái)對(duì)電商的宣傳力度等因素均對(duì)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與行為具有顯著影響。

基于上述基本結(jié)論，提出以下政策建議：

第一，積極構(gòu)建與擴(kuò)大農(nóng)戶的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，充分發(fā)揮社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的正向促進(jìn)作用。首先，從政府層面來說，基層政府應(yīng)引導(dǎo)與扶持農(nóng)戶搭建一個(gè)有助于溝通互動(dòng)、學(xué)習(xí)交流的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)交流群，為有意愿從事電商銷售的農(nóng)戶提供一個(gè)很好的互動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)。例如，可以建立村級(jí)或鄉(xiāng)級(jí)微信或QQ交流群，在群里設(shè)置電商推廣專員以及時(shí)解答農(nóng)戶存在的疑問，并定期在社交群中發(fā)布一些農(nóng)產(chǎn)品電商的成功案例，鼓勵(lì)電商專業(yè)戶分享自身創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)。其次，對(duì)于農(nóng)戶個(gè)體來說，應(yīng)加強(qiáng)社會(huì)交往和社會(huì)資本培育的投資。積極加入農(nóng)業(yè)專業(yè)合作社、電商協(xié)會(huì)等有益于發(fā)展的組織，以擴(kuò)大自身的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，增強(qiáng)與網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部成員之間的緊密聯(lián)系和互動(dòng)學(xué)習(xí)。

第二，對(duì)于女性農(nóng)戶和低學(xué)歷農(nóng)戶群體，政府應(yīng)調(diào)整培訓(xùn)內(nèi)容，增強(qiáng)培訓(xùn)力度，電商推廣部門應(yīng)制定一套簡(jiǎn)單易學(xué)的培訓(xùn)方案，使得參加電商培訓(xùn)的女性和低學(xué)歷農(nóng)戶能夠“聽得懂、學(xué)得會(huì)、用得快”。電商培訓(xùn)可以采用大班普及與小班提升相結(jié)合的方式，從參與大班培訓(xùn)的農(nóng)戶中選取對(duì)電商感興趣且有一定基礎(chǔ)的農(nóng)戶進(jìn)行精準(zhǔn)培訓(xùn)扶持，樹立電商銷售典型示范戶，并鼓勵(lì)其他農(nóng)戶加強(qiáng)與這些電商示范戶的社會(huì)交往，組織開展經(jīng)常性的互動(dòng)學(xué)習(xí)、經(jīng)驗(yàn)交流活動(dòng)，充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)在農(nóng)產(chǎn)品電商推廣中的促進(jìn)作用，引領(lǐng)和帶動(dòng)其他農(nóng)戶參與農(nóng)產(chǎn)品電商，形成農(nóng)村電商產(chǎn)業(yè)的集群效應(yīng)。

第三，加大農(nóng)產(chǎn)品電商宣傳力度，增強(qiáng)農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電商參與意識(shí)。農(nóng)產(chǎn)品電商的發(fā)展離不開政府的引導(dǎo)、支持，各級(jí)商務(wù)部門應(yīng)制定農(nóng)產(chǎn)品電商宣傳推廣工作方案，增強(qiáng)與各大電商平臺(tái)的合作和聯(lián)系，充分借助手機(jī)、報(bào)紙、電視、廣播等媒介向外界大力宣傳推廣地方優(yōu)質(zhì)特色農(nóng)產(chǎn)品，通過派駐電商推廣專員等途徑向農(nóng)戶宣傳電商發(fā)展優(yōu)惠政策，營造有利于農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展的良好氛圍，廣泛宣傳農(nóng)產(chǎn)品電商典型經(jīng)驗(yàn)和做法，轉(zhuǎn)變農(nóng)戶傳統(tǒng)的生產(chǎn)經(jīng)營理念，提高農(nóng)戶對(duì)農(nóng)產(chǎn)品電商的認(rèn)知，讓電商意識(shí)深入人心。