王翠翠 夏春萍* 童庆蒙 石苗苗

(1.华中农业大学 经济管理学院， 武汉 430070；2.华中师范大学 经济与工商管理学院， 武汉 430079)

近年来，随着信息与通讯技术(ICT)的快速普及，以ICT为依托的农产品电商广受关注。与传统销售方式相比，农产品电商不仅有助于减少农产品销售中间环节[1]，提升农产品流通效率，还有助于缓解买卖双方间的信息不对称问题，扩大农产品市场占比[2]，促进农业可持续性发展与农民增收[3]。为进一步促进农产品电商发展，从2012年至今，政府出台的中央一号文件多次提出应深入推进电商进农村和农产品上行，推动小农户与现代农业发展有机衔接。据《2021年阿里农产品电商报告》[4]显示，2020年我国农产品网络零售额高达3 975亿元，同比增长27%。由此可见，电子商务在带动农产品上行进而促进农民增收方面的作用愈加明显[5-6]。然而，目前依然存在一些电商发展资源投入力度较大但效果却事倍功半的地区，以及较多由于种种原因并未参与电商的农户，且已参与农户的获益情况差别较大。作为农产品电商的直接决定者和实施者，农户行为直接关系到农产品流通渠道的升级和农村社会经济的转型，因此，明晰影响农户电商参与行为的关键因素，是促进农产品电商快速稳定发展的重点。

现有研究主要从农户家庭资本禀赋、新型经营主体示范带动、政府及电商平台支持、农产品标准化、信息获取渠道、农产品市场情况等方面对农户电商参与行为的影响因素进行探讨[7-11]。但关于自主创业经验在农户电商参与中影响作用的关注则较少。随着ICT技术的快速普及，发掘电商参与者的内生动力(即个体素质、技能和知识等企业家精神)已逐步成为促进农户参与电商、提高电商绩效的重点[12]。作为电商参与者的重要内生动力之一，自主创业经验不仅有助于丰富农户物质资本、人力资本和社会资本[13]，还能够扩展信息获取渠道[8]，较为全面地实现知识的积累与能力的提升[14-15]，进而促进农户参与电商、提高电商绩效。具体而言，自主创业经验主要通过以下3条路径对农户电商参与行为产生影响：1)有自主创业经验的农户拥有识别和利用创业机会的经历[9]，会形成一种烙印，对周围环境具有较高敏感度[14]，能够在高风险与不确定性中更为敏锐的识别创业机会[15]，并更加合理迅速地针对农产品电商收集信息且快速有效做出是否利用潜在创业机会的决策。2)创业过的农户能够利用先前创业的学习经验尽可能地解决电商参与过程中可能存在的问题[16]，促进电商持续参与，提高电商参与程度。尤其是自雇创业经历，与电商参与经营方式相似度较高，均具有成本较低、规模较小的特点，与参与电商所需的社会网络结构及其所涉及的网络关系较为匹配[13]。3)自主创业经验，尤其是成功经验，不仅能够提升农户创业自我效能感，还能够缓解电商参与融资缺乏的困境，从而提升农户电商参与的信心。因此，自主创业经验能够提高农户电商参与概率与参与程度，进而促进农户转型。

虽然有一些学者关注了创业经验在电商创业中的作用，例如，曾亿武等[8]发现农户先前创业经历有助于花木种植户淘宝创业；张艳辉等[13]的研究显示拥有个体户经验的农户经营网店的可能性更大。然而，现有关于自主创业经验与农户电商参与关系的文献中研究对象集中在以淘宝这一平台为依托的专业户上，且未涉及电商参与程度，这表明自主创业经验对农户电商参与行为的影响并未得到充分的重视与研究，仍值得深入探讨与分析。此外，一个现实存在且很重要的问题在以往研究中被忽略了，即农户自主创业行为并非完全外生，容易产生样本自选择偏差问题，从而导致模型不准确估计，低估或高估实际效应。因此，基于已有文献的梳理，在电商多平台发展背景下，本研究利用获取的一手调研数据，运用工具变量的条件混合过程(CMP)方法在解决潜在的内生性问题[17]的基础上探讨自主创业经验对农户电商参与决策和强度的影响。此外，对于不同农户人力资本禀赋，自主创业经验对农户技能和能力提升的强度不同；对于农业收入占比和种植规模的差异，农户对农业生产经营的依赖程度不同。而自主创业经验在这些不同群体中作用效果均可能存在差异。因此，本研究还从不同性别、不同代际、不同农业收入占比及不同种植规模4个方面进行自主创业经验对农户电商参与行为影响的异质性检验，以期为促进农户参与农产品电商，进而推动农业农村现代化发展做出贡献，并为实施相应举措提供实证依据。

1 研究方法、数据来源与变量选取

1.1 研究方法

本研究对农户电商参与行为的研究主要包括是否参与和参与程度两个阶段。具体而言，在第一阶段中，本研究的被解释变量为农户的参与电商行为，属于0～1变量。本研究选择二元Probit模型建立农户是否参与电商的方程，利用该方程进行回归得到影响农户电商参与决策的因素。具体方程如下：

(1)

接下来，将进一步考察已参与电商农户的电商参与程度的影响因素。该部分运用普通最小二乘法(OLS)进行回归。此外，鉴于本研究电商参与程度的值介于0～1，属于受限被解释变量，因此，该部分还运用Tobit模型进行辅助。第二阶段具体方程如下：

Yi=α2iZ2i+μ2i

(2)

式中：Yi为第i个农户的电商参与程度；Z2i为影响农户电商参与程度的控制变量；α2i为待估参数；μ2i为随机干扰项。

1.2 数据来源

本研究采取二次抽样法进行数据收集。其中，第一次抽样为非概率抽样，目的是确定样本的采集地点。课题组于2020年10—12月及2021年4—6月深入湖北省秭归县、陕西省眉县和扶风县及山东省平邑县进行调研。湖北秭归盛产柑橘，被誉为“中国脐橙之乡”，山东平邑的武台黄桃历史悠久，被誉为“中国黄桃之乡”，两者均为地理标志产品。陕西省猕猴桃种植规模位居全国首位，而眉县和扶风县气候适宜，土壤肥沃，是猕猴桃的最佳产区之二，且眉县猕猴桃为地理标志产品，扶风县凤鸣村为农产品淘宝村，主销猕猴桃。综上，这些地区均能在一定程度上反映相应水果产业的基本发展情况，具有一定的代表性。第二次采用分层随机抽样的形式进行抽样，以此来确定各个样本采集点的具体调研对象。具体的样本抽样过程为：在所选的每个县各随机选择1～3个镇，每个镇随机选2～5个行政村，每个村随机选25～35个果农。经过后期排查并剔除关键变量缺失样本后共获得有效问卷812份，问卷有效率为90.42%。

1.3 变量选取及描述性统计分析

1.3.1被解释变量

在本研究中，农产品电商主要是指农产品生产后供应链环节上的电子商务活动[9,18]。本研究的核心解释变量为电商参与决策和电商参与程度，在问卷中，以“您家是否参与电商销售农产品(参与方式包括：①包含当地电商平台在内的第三方自营网店；②微商、微信朋友圈及QQ空间；③直播电商平台；④学生代理电商销售；⑤社区团购)？若是，那农产品电商销售收入占农产品总销售收入的占比为____”体现。表1给出了各县区受访农户的电商参与情况。可以发现，未参与电商的样本农户占比为50.99%；参与农产品电商的农户占比为49.01%。其中，有51.51%的水果种植户的电商参与程度(1)电商参与程度是指农产品电商销售收入占农产品总销售收入的比例；同时将电商参与程度小于1/3的划为低参与程度，将大于等于1/3的划为高参与程度。在1/3以下。由此可见，农户农产品电商仍具有较大发展空间。此外，无论按照农户电商参与率还是电商参与程度进行排序，均是陕西省扶风县和眉县最高，湖北省秭归县次之，山东省平邑县最低。

表1 调查地区受访农户电商参与情况Table 1 The e-commerce participation of the interviewed farmers in the survey area

1.3.2核心解释变量

本研究的核心解释变量为自主创业经验。样本统计结果显示，有12%的被访农户在参与电商之前有过自主创业经历。

1.3.3控制变量

借鉴已有研究成果[7-10,19-20]，本研究将从以下4个方面选取多个变量作为控制变量：1)农户个体特征方面，选取性别、年龄、学历和风险偏好4个变量；2)农户资本禀赋方面，选取农业收入占比、农业劳动力数量、栽培面积、政治身份及合作社成员5个变量。3)互联网普及方面，选取互联网信息获取频率和网购经历2个变量；4)外部环境方面，选取电商政策了解程度和快递便捷性2个变量，并以平邑县为基准设置2个地区虚拟变量。此外，本研究还设置了兄弟姐妹数量作为工具变量。本研究所涉及到的所有具体变量及其处理方法见表2。

表2 变量的描述性统计Table 2 Descriptive statistics of variables

表2(续)

2 实证分析

鉴于各解释变量之间可能存在内部相关性，若相关性较严重，则会导致估计结果产生较大偏差。因此，在对模型进行回归分析之前，本研究先进行各变量的多重共线性检验。一般情况下，如果VIF>10，则认为存在高度共线性。综合全部估计结果看，各个指标的VIF均远小于10，各自变量之间的共线相关程度在合理范围之内。但限于篇幅，该部分回归结果并未展示。然后，运用Probit回归模型、OLS模型和CMP模型探索影响农户电商参与行为决策和强度的关键因素(2)需要说明的是，本研究在进行实证之前运用Heckman样本选择模型回归的结果显示，逆米尔斯比率(λ)的估计值为0.023，P值为0.629，未通过显著性检验，表明本研究的样本不存在选择性偏误问题，应直接分阶段进行回归。。

2.1 农户电商参与决策和参与程度的回归分析

表3汇报了农户电商参与决策的Probit和CMP回归结果，以及基于CMP模型的边际效应估计结果。表4显示了农户电商参与程度的OLS与CMP回归结果。事实上，农户自主创业经验可能存在如下内生性问题：自选择偏差问题，即可能存在一系列决定农户自主创业经验的同时也影响果农电商参与行为决策与强度的变量；以及遗漏重要解释变量等问题。因此，参考鲁强等[21]的做法，采用基于极大似然估计的条件混合过程(CMP)方法进行内生性检验。依据工具变量的选择条件(3)即影响内生变量，而不对被解释变量直接产生影响。，经过多次不同工具变量的尝试，最终借鉴邹杰玲等[17]的研究，选取兄弟姐妹数量作为工具变量。选取原因如下：创业者年龄结构呈现年轻化趋势，新生代农民逐步成为农民工及农民创业者的主要群体[17]。同时，随着生活水平的提高和传统生育观念的改变，加之1982年计划生育政策的正式实施，我国城市和农村居民的生育率均开始明显下降，并形成长期趋势，这一趋势与兄弟姐妹数量的减少直接相关，可见兄弟姐妹数量与农户自主创业行为相关性较强。而农户电商参与作为一种农业销售技术的采纳，该工具变量不会直接对其产生影响。本研究进一步构建两个简单回归模型来检验工具变量的外生性和相关性。结果发现，“兄弟姐妹数量”对农户电商参与的直接影响未通过显著性检验，即未发现排他性要求不满足；而“兄弟姐妹数量”对自主创业经验的影响通过显著性检验，即满足相关性要求。此外，表3和4中CMP模型均在10%的显著性水平下通过了atanhrho_12检验，表明使用CMP方法估计比用Probit和OLS方法估计更具有优势，工具变量的使用是有效的。

表3 农户电商参与决策影响因素的回归结果Table 3 Regression results of factors influencing farmers’ participation decision-making in e-commerce

表4 农户电商参与程度影响因素的回归结果Table 4 Regression results of factors influencing the level of e-commerce participation of farmers

从回归结果来看，在模型1和2中，自主创业经验分别在10%和5%的置信水平下通过显著性检验，且方向为正，这表明自主创业经验能够显著提升农户的电商参与概率。但从估计系数的大小上来看，与Probit回归相比，CMP中自主创业经验的估计系数有所增加，说明潜在的内生性问题导致低估了自主创业经验对农户电商参与决策的正向影响。此外，从边际效应来看，相比于没有自主创业经验的农户，拥有自主创业经验的农户参与电商的概率将提高16.034%。同时，虽然在模型3中自主创业经验未通过显著性检验，但在模型4中，自主创业经验在5%的置信水平下通过显著性检验，即自主创业经验能够显著提高农户电商参与程度。这说明潜在的内生性问题导致低估了自主创业经验对农户电商参与程度的积极影响。这一结论与曾亿武等[8]、张艳辉等[13]的研究结论一致，表明从自主创业经历中所积累的知识和经验在农户识别新的发展机会、学习并适应新技术中具有重要作用。一方面，农产品电商具有成本投入小还回报快、操作灵活等特点，更具“老百姓特色”，另一方面，随着互联网信息技术的快速普及，电商参与面临的挑战也明显增大[12]，因此，与自主创业经验伴随而来的较为专业的服务和能力，使得农户电商参与的概率和程度均得到明显提升。

同时，农户电商参与决策和强度还受到其他变量的影响。学历显著积极影响农户电商参与决策，这表明，受教育水平越高，果农信息能力和学习能力越强，越倾向于参与电商。风险偏好对农户电商参与决策和参与程度均具有积极显著影响，这表明风险偏好型农户更愿意尝试新的销售方式，电商参与程度越高。农业劳动力数量对农户电商参与决策具有显著正向影响，即农业劳动力数量越多，农户越重视农业生产及销售，为了获得更多收益，会尽可能将农产品在价格高的途径销售，进而更倾向于参与电商。政治身份对农户电商参与决策和参与程度均具有显著积极影响。这一结论证实了村干部等政治身份更容易了解电商相关政府政策、获得政府的技术指导。合作社成员对农户电商参与程度具有统计意义上显著的正向影响，表明合作社成员身份有助于丰富异质性社会资本，进而提高农户电商参与程度。

互联网信息获取频率对农户电商参与决策和参与程度均具有积极显著影响，这与李晓静等[9]的研究结论一致，即互联网信息获取频率越高，农户电商参与的概率和程度越高。可能存在的解释是，农户通过互联网获取信息能够降低价格的不确定性，扩大销售市场，从而有助于增强电商参与意愿，提升电商参与程度。网购经历仅对农户电商参与决策具有显著积极的影响，这与张艳辉等[13]的研究结论一致。政策了解程度对农户电商参与决策和参与程度均具有积极显著影响，这表明，在电商参与过程中，农户对电商相关政策的了解程度越高，农户越能够掌握有利条件，则其电商参与概率和参与程度越高，这与已有研究结果一致[8]。快递便捷性对农户电商参与决策和参与程度均具有显著正向影响，这符合崔凯等[11]的研究，即物流等基础设施的建设是农产品电商可持续发展的必要条件。且随着物流体系的完善，生鲜农产品在运输过程中的损失得以减少，农产品运输成本得以降低，这为农户维持并扩大电商销售规模奠定了基础。此外，农户电商参与决策和参与程度还受到地区间文化、气候等差异的影响。

2.2 稳健性检验

如前述，本研究的核心解释变量自主创业经验不是农户随机选择的，而是由一系列因素共同作用的，即可能存在自选择偏差问题。为此，将采用倾向得分匹配法(PSM)对自主创业经验对农户电商参与决策及程度的影响进行稳健性检验。本研究使用一对四近邻匹配、半径卡尺匹配及核匹配进行匹配(4)该部分基于PSM以匹配效果为主导的变量选取思路：从理论意义上尽可能将农户自主创业经验和电商参与行为的共同影响因素考虑进模型，在此基础上依据匹配效果调整变量组合，从而达到电商农户样本损失相对最少且通过平衡性检验的最终匹配效果。具体而言，各匹配情形下，匹配变量均为本研究的控制变量。。如表5所示，3种匹配方法下自主创业经验对农户电商参与决策和参与程度的处理组平均处理效应ATT均在5%的显著性水平上显著。由此可见，自主创业经验能够显著提升农户电商参与概率、提高农户电商参与程度，本研究的基准结论较为稳健。

表5 倾向得分匹配法检验结果Table 5 The result of propensity score matching test

2.3 分群回归

以上分析证实了自主创业经验对农户电商参与行为的直接影响。另外，本研究还想了解该变量在不同群体间的作用，具体结果见表6。

1)不同性别群体。随着城镇化和农业现代化发展，我国农村生产模式已逐步朝着“男工女耕”的方向转变，女性在农业生产销售中的作用日渐凸显[22]。而且，男性与女性对新技术的敏感程度和接受程度均存在差异。因此，从性别差异角度探讨自主创业经验对男女两个不同群体电商参与行为的影响具有一定的现实意义。据表6所示，不难发现，自主创业经验对男性农民的电商参与决策与参与程度均产生正向显著影响，而在女性农民中，其影响不显著，这表明男性农民对销售新技术的了解更充分，电商参与的意愿更强、参与程度更高。

表6 分群回归实证结果Table 6 Cluster regression empirical results

2)不同代际农民。不同代际农户在思维格局、价值观等方面存在较大差异，而这些又会对农户的价值判断及行为方式产生影响[23]。且农户年龄越大，思想越保守，对新技术的接受度越低，尤其是电商这种新型信息技术。学术界通常以1980年出生为临界点划分不同代际农民，但考虑到代际差异对农户认知及行为的影响存在滞后效应，因此，本研究将参考刘炎周等[24]的研究，将划分点往前推5年，即将1975年及以后出生的农户划分为新生代农民，1975年以前出生的划分为老一代农民。实证发现：自主创业经验在新生代农民的电商参与决策中具有显著积极的影响，而在老一代农民中未通过显著性检验。这表明，一方面，新生代农民先前自主创业的经历多发生在近十年，经验相对更现代化，另一方面，新生代农民思想较开放、眼界较高，对自主创业经验在相似领域之间的扩展应用能力更强。

3)不同农业收入占比群体(5)将农业收入占比大于等于均值(小于均值)的果农划分入高占比组(低占比组)。。随着城镇化发展，越来越多的农户选择非农兼业，相应地，伴随着农户兼业程度的提高，农业收入占比将逐渐降低。而农业收入占比在一定程度上与家庭对农业的重视程度挂钩。农户越重视农业，对农产品电商的内生需求也越大[23]。因此，农户电商参与行为的影响因素可能会因农业收入占比不同而产生差异。实证发现，自主创业经验对低农业收入占比群体的电商参与决策具有显著积极影响，而在高农业收入占比群体中的作用不显著。可能存在的解释是，与低农业收入占比群体相比，高农业收入占比群体对农业生产经营和市场的依赖性较强，更倾向于扩展销售范围、了解新销售渠道，因此其参与电商的动力越大，从而可能存在一部分高农业收入占比农户在自主创业之前就已经参与电商。

4)不同栽培面积群体(6)将栽培面积大于等于均值(小于均值)的果农划分入大规模组(小规模组)。。土地是农户农业生产经营的基础，果树栽培面积越大，农户在果树种植与销售等方面投入的金钱、时间及精力越多，则其电商参与的内在动力越足。实证结果也表明，大规模组农户的电商参与决策和参与程度均受到自主创业经验的积极影响，而在小规模组农户中自主创业经验的影响不显著。

3 结论与对策建议

本研究基于湖北省秭归县、陕西省扶风县和眉县及山东省平邑县的812份实地调研数据，理论并实证分析了自主创业经验对农户电商参与行为的影响，并对结果的稳健性和异质性展开探讨，结论如下：1)49.01%的农户参与电商，其中，51.51%的电商参与农户参与程度在1/3以下，样本地区农产品电商仍具有较大发展空间。2)在考虑内生性的情况下，自主创业经验对农户电商参与决策和参与程度均具有积极作用。3)自主创业经验在不同群体间的作用效果存在差异。具体而言，自主创业经验对男性农民和大规模组农户的电商参与决策和参与程度均具有显著积极影响，对新生代农民和低农业收入占比农户的电商参与决策具有正向影响。

基于以上结论，为促进农户参与农产品电商，本研究将从以下3个方面提出建议：1)鼓励并培育具有丰富自主创业经验的新一代高知优质青年参与并发展电商，发挥其信息能力和社交资源的主导作用，带动地区农产品电商发展。2)在鼓励农户参与电商时，应考虑不同农户对自主创业经验的反应敏感度差异，有针对性地鼓励农户参与电商，比如鼓励男性、新生代、大规模农民依靠自身经验自主参与电商，提高电商参与程度。3)多维提升并改善电商环境，全面服务农户参与电商。首先，应加强政府对农产品电商政策与相关知识的宣传推广，为农户提供电商相关信息并设置可靠易咨询的专业服务点，增强农户电商信息获取及理解，同时，加大补贴力度，诱导新型经营主体参与电商并带动周围小农户。其次，加强物流快递体系、冷链体系的建设与完善，打通最初和最后两个1公里，降低农产品电商运输成本及损失。最后，提高农村互联网普及率，并鼓励农民利用互联网获取信息，提升其信息能力。