代霞飛 陳玉蘭

摘要 以新疆且末縣棗農(nóng)為例，用問卷調(diào)查法、訪談法對棗農(nóng)進行調(diào)研，采用二元Logistic模型，分析了棗農(nóng)對農(nóng)產(chǎn)品電子商務的認知及其主要影響因素。結果表明：棗農(nóng)對農(nóng)產(chǎn)品電子商務的認知度較低;棗農(nóng)對農(nóng)產(chǎn)品電子商務認知的影響因素主要有年齡、族別、文化程度、上網(wǎng)年限、網(wǎng)上交易熟練度等。最后針對如何提高棗農(nóng)對農(nóng)產(chǎn)品電子商務認知、拓寬紅棗銷售渠道提出建議。

關鍵詞 農(nóng)產(chǎn)品電子商務;影響因素;二元Logistic模型

中圖分類號 S-9文獻標識碼 A

文章編號 0517-6611（2019）10-0216-04

Abstract Taking jujube farmers in Qiemo County of Xinjiang as an example， the questionnaire survey method and interview method were used to investigate the jujube farmers. The binary logistic model was used to analyze the jujube farmers cognition of agricultural products and their main influencing factors.The results showed that：jujube farmers have low awareness of agricultural products ecommerce; the factors affecting the ecommerce cognition of agricultural products are age， ethnicity， education level， online age， online transaction proficiency， etc.Finally， it puts forward suggestions on how to improve the awareness of jujube farmers on ecommerce of agricultural products and broaden the sales channels of jujube.

Key words Agricultural product ecommerce;Influencing factors;Binary Logistic model

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和電子信息技術的發(fā)展，運營商的數(shù)量逐年增加，電子商務在各領域蓬勃發(fā)展，我國相關部門對農(nóng)業(yè)信息化逐漸重視起來。2015—2016年中央一號文件明確指出要大力發(fā)展電子商務、移動互聯(lián)網(wǎng)營銷和第三方電子交易平臺等新型流通業(yè)態(tài)，以“互聯(lián)網(wǎng)+”為背景，運用電子信息技術，將傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)為代表的新經(jīng)濟互相融合為農(nóng)產(chǎn)品銷售帶來一種全新的對接渠道，成為解決國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品市場銷售困境的有效路徑，為農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來新機遇和發(fā)展契機。2017年10月18日，在中國共產(chǎn)黨第十九次全國代表大會上習近平總書記明確指出推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合?？梢姡娮由虅者M入農(nóng)村已是勢在必行，農(nóng)產(chǎn)品采用電子商務方式不僅是對傳統(tǒng)交易方式的有益補充，也能在一定程度上為交易雙方提供一個接洽交易的平臺。

該研究以新疆且末縣棗農(nóng)為研究對象，根據(jù)對且末縣棗農(nóng)進行實地調(diào)研獲取的數(shù)據(jù)，了解且末縣棗農(nóng)對農(nóng)產(chǎn)品電商的認知度并對其影響因素進行實證分析，在此基礎上提出相關政策建議，以期能夠助力且末縣農(nóng)產(chǎn)品電子商務的發(fā)展，拓寬且末縣農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道。

1 研究綜述

目前，分析農(nóng)戶對農(nóng)產(chǎn)品電子商務認知影響因素的文獻還比較少，相關研究主要集中在農(nóng)戶采納方面。農(nóng)產(chǎn)品電子商務作為新型的銷售渠道，農(nóng)戶對農(nóng)產(chǎn)品電商的采納，一方面可以拓寬農(nóng)產(chǎn)品的銷售渠道和地域范圍，另一方面可以同交易伙伴建立良好長久的買賣關系，以獲得更多的家庭收入。目前對于農(nóng)產(chǎn)品電子商務的采納主要包括農(nóng)戶和企業(yè)兩大主體，而且多是使用定性研究與案例研究的方法。Henderson等[1]認為可以通過以下幾種方式來促進農(nóng)戶對農(nóng)產(chǎn)品電商的采納，主要包括提供豐富的產(chǎn)品種類、方便迅速的信息訪問、提高購物的便利性以及容易獲得的產(chǎn)品比較。Clarke等[2]采用了計量經(jīng)濟學模型研究影響農(nóng)戶采納農(nóng)產(chǎn)品電子商務的因素，他們得出的結論是年輕群體對電商接受度較高，更愿意通過電子商務銷售產(chǎn)品，并且有過網(wǎng)絡購物經(jīng)歷的群體更愿意接受以及使用農(nóng)產(chǎn)品電子商務。

白懿瑋等[3]采用二元Logistic模型研究小農(nóng)戶選擇電商銷售渠道的影響因素。從農(nóng)戶特征角度看，農(nóng)戶的兼業(yè)情況和家庭年收入對農(nóng)戶選擇電商銷售產(chǎn)生正向影響;從交易特征角度看，農(nóng)戶是否承擔運輸費用和是否為損耗負責對農(nóng)戶選擇電商銷售產(chǎn)生正向影響，而農(nóng)戶負責運輸工作和運輸過程中的損耗率對農(nóng)戶選擇電商銷售產(chǎn)生負向影響;農(nóng)戶年齡和受教育水平對農(nóng)戶銷售渠道的選擇影響并不顯著。張益豐[4]通過迭代GMM模型以及工具變量（ IV）結合序次Logistic模型分析影響農(nóng)戶參與生鮮果品電商銷售的影響因素，認為農(nóng)戶種植規(guī)模、網(wǎng)購經(jīng)驗、具備上網(wǎng)條件、物流便利程度、接受電商培訓等有利于提高農(nóng)戶參與電商銷售的意愿;種植戶年齡與受教育程度對農(nóng)戶參與電商銷售意愿不顯著;農(nóng)戶參與農(nóng)民合作社程度將降低農(nóng)戶參與電商的意愿。侯振興[5]采用扎根理論構建農(nóng)戶采納農(nóng)產(chǎn)品電子商務的影響因素模型，對甘肅省開展農(nóng)產(chǎn)品電商活動條件的從業(yè)者進行深度調(diào)研，認為第三方電商服務、產(chǎn)品營銷策略、基礎設施建設、運營成本、安全隱患等是外部基礎性影響因素;主觀規(guī)范、電商培訓是外部推動性因素;個人能力和認知是內(nèi)部性因素。

縱觀近年來國內(nèi)外學者們對農(nóng)產(chǎn)品電子商務各方面進行的研究，目前仍存在著幾點不足：一是關于農(nóng)戶農(nóng)企對農(nóng)產(chǎn)品電子商務認知、采納意愿、動機、風險認識的研究還較少;二是對農(nóng)產(chǎn)品電子商務的研究大都為定性研究，定量研究較少;三是由于各地經(jīng)濟發(fā)展水平的差異造成各地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展程度不同，因此對農(nóng)產(chǎn)品電子商務的影響因素還有待進一步的研究。

2 樣本棗農(nóng)的基本特征描述

此次調(diào)研共發(fā)放問卷380份，最后回收358份。由于部分問卷填寫空缺太多，去除這些無效問卷，最終有效問卷為330份。在充分吸收前人的研究方法的基礎上，結合實際，針對模型中的各項假設設計問卷，并采用封閉式題型設計具體問題。該研究首先對問卷的各項進行描述性統(tǒng)計，統(tǒng)計的是被調(diào)查者對問題各選項占總數(shù)的百分比，得出每個問題選項的分布情況，從而得出頻數(shù)統(tǒng)計等相關信息，得出調(diào)查對象的基本情況，結果見表1。

從調(diào)查結果來看，受訪農(nóng)戶以男性居多，占70%。年齡結構偏向于中老年，平均年齡為46.8歲。農(nóng)戶受教育程度偏低，初中及以下文化水平的有277人，占到調(diào)研總數(shù)的84.2%。從棗農(nóng)的民族結構看，漢族和維吾爾族各有150戶，各占調(diào)研總數(shù)的45.45%;回族30戶，占調(diào)研棗農(nóng)數(shù)的9.1%。受訪棗農(nóng)年均收入大都處于的1萬～3萬元的水平。受訪棗農(nóng)的務農(nóng)年限在16年以上的農(nóng)戶占據(jù)一半以上，務農(nóng)經(jīng)驗較為豐富，也反映出農(nóng)村務農(nóng)人口呈現(xiàn)老齡化的趨勢。紅棗種植規(guī)模在2 hm2以下的占到總數(shù)的70.61%，而且紅棗銷售方式主要以等待上門收購為主，達到86.9%。棗農(nóng)上網(wǎng)年限都很短，1年以下的有172人，占到調(diào)研總數(shù)的52.1%。而且手機、電腦并不是棗農(nóng)獲取農(nóng)業(yè)信息最主要的渠道，農(nóng)業(yè)電視節(jié)目作為主要渠道的有178人，占到調(diào)研總數(shù)的53.9%。在受訪棗農(nóng)中，能夠完全熟練上網(wǎng)瀏覽信息的只有7%的棗農(nóng)，不能熟練上網(wǎng)瀏覽信息的有215戶，占到調(diào)研總數(shù)的65.2%;完全不知道如何進行網(wǎng)上交易的230戶，占到調(diào)研總數(shù)的69.6%。

3 農(nóng)戶對農(nóng)產(chǎn)品電子商務認知分析

針對農(nóng)戶對農(nóng)產(chǎn)品電子商務整體認知感受，調(diào)查問卷中給出了4個選項：從沒有聽過、聽過但不太了解、一般了解、特別了解。在此次330戶棗農(nóng)調(diào)研中，從沒有聽過農(nóng)產(chǎn)品電子商務的有263戶，占到調(diào)研總數(shù)的79.7%;聽過但不太了解農(nóng)產(chǎn)品電子商務的共計61戶，占到調(diào)研總數(shù)的18.5%;一般了解農(nóng)產(chǎn)品電子商務的共計6人，占到調(diào)研總數(shù)的1.8%。沒有人選擇對農(nóng)產(chǎn)品電子商務特別了解。

4 農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電子商務認知的影響因素分析

4.1 模型設定

為分析影響認知水平的因素，采用回歸分析的方法探究各因素的影響權重。認知度作為認知水平，將其分為低認知水平和高認知水平，因變量是二分名義變量，而作為自變量的各變量是等距變量和比率變量，故可使用Logistic回歸模型。其基本的邏輯分析如下。

4.2 變量賦值

選擇了性別、民族、年齡、文化程度、從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限、網(wǎng)絡年限、常用手機電腦獲取農(nóng)業(yè)信息、熟練上網(wǎng)瀏覽信息、熟練進行網(wǎng)上交易在內(nèi)的9個變量，首先對變量進行賦值，結果見表3。

4.3 結果分析

以表3中9個變量為自變量，用農(nóng)戶對電子商務認知度為因變量做二分類Logistic回歸，結果見表4。

二分類回歸需要評估“模型整體顯著性檢驗”及 “-2對數(shù)似然”，“模型整體顯著性檢驗”數(shù)值越小，表明模型整體顯著性檢驗越好。-2對數(shù)似然數(shù)值越小，反映回歸方程的似然值越大，表明模型的擬合程度越好，反之則表示模型的擬合程度越差，考克斯-斯奈爾R2和內(nèi)戈爾科R2與線性回歸中的R2作用大致相同，表示解釋百分比，回歸模型的-2 對數(shù)似然值為141.408，考克斯-斯奈爾R2為 0.496，內(nèi)戈爾科R2為0.739，說明該模型解釋度達到73.9%，說明模型解釋度是可以接受。

從二分類Logistic回歸分析預測表可知，模型總體預測準確率為90.9%。其中對于選擇高認知度預測準確率達到80.2%，低認知度的預測準確率為94.4%。該研究的預測效果比較好的?；貧w中的因素選擇是比較科學有效。

霍斯默-萊梅肖檢驗結果顯示，最終模型的顯著性為0.527，在 0.05水平上沒有達到顯著，接受零假設，有學者表明這個值最好大于0.5，此次也是滿足的，認為模型能夠很好地擬合數(shù)據(jù)。

由表4可知：

（1）性別對認知度的標準化回歸系數(shù)為-0.131，對應的P值為0.790，大于0.05，沒有達到顯著水平，說明不同的性別其認知度沒有差異。

（2）民族對認知度有顯著的影響，其中維吾爾族相對于與漢族的標準化估計為-1.709，對應的P值為0.003，在0.01水平上達到顯著，說明維吾爾族的認知度顯著低于漢族，回族相對于與漢族的標準化估計為-2.363，對應的P值為0.015，在0.05水平上達到顯著，說明回族的認知度顯著低于漢族，也就是說漢族的認知度是最高。

（3）年齡對認知度的標準化回歸系數(shù)為-0.726，對應的P值為0.017，在0.05水平上達到顯著，說明年齡對認知度有顯著負向影響，年齡越高，認知度越低。

（4）文化程度對認知度的標準化回歸系數(shù)為1.171，對應的P值為0.025，在0.05水平上達到顯著，說明文化程度對認知度有顯著正向影響，文化程度越高，認知度越高。

（5）是否務農(nóng)所得全部收入對認知度的標準化回歸系數(shù)為-1.391，對應的P值為0.009，在0.01水平上達到顯著，說明是否務農(nóng)所得全部收入對認知度有顯著負向影響，是全部收入的認知度要低。

（6）從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限對認知度的標準化回歸系數(shù)為-0.887，對應的P值為0.000，在0.001水平上達到顯著，說明從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限對認知度有顯著負向影響，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限越高，認知度越低。

（7）使用網(wǎng)絡年限對認知度的標準化回歸系數(shù)為0.497，對應的P值為0.021，在0.05水平上達到顯著，說明網(wǎng)絡年限對認知度有顯著正向影響，網(wǎng)絡年限越長，認知度相對較高。

（8）常用手機電腦獲取農(nóng)業(yè)信息對認知度的標準化回歸系數(shù)為1.078，對應的P值為0.034，在0.05水平上達到顯著，說明常用手機電腦獲取農(nóng)業(yè)信息對認知度有顯著正向影響，越熟悉使用手機電腦獲取農(nóng)業(yè)信息的人其認知度較高。

（9）熟練上網(wǎng)瀏覽信息對認知度的標準化回歸系數(shù)為0.728，對應的P值為0.039，在0.05水平上達到顯著，說明熟練上網(wǎng)瀏覽信息對認知度有顯著正向影響，越熟悉熟練上網(wǎng)瀏覽信息的人其認知度較高。

（10）熟練進行網(wǎng)上交易對認知度的標準化回歸系數(shù)為0.751，對應的P值為0.017，在0.05水平上達到顯著，說明熟練進行網(wǎng)上交易對認知度有顯著正向影響，越熟悉熟練進行網(wǎng)上交易的人其認知度較高。

5 結論與建議

5.1 結論

對調(diào)研棗農(nóng)數(shù)據(jù)的分析結果顯示：①棗農(nóng)對農(nóng)產(chǎn)品電子商務的認知度非常低。②民族、年齡、文化程度、是否務農(nóng)所得全部收入、從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限、網(wǎng)絡年限、常用手機電腦獲取農(nóng)業(yè)信息、熟練上網(wǎng)瀏覽信息、熟練進行網(wǎng)上交易這9個變量對棗農(nóng)認知具有一定影響力。

5.2 建議 為了提高農(nóng)戶對農(nóng)產(chǎn)品電子商務認知水平，應重點加強以下幾個方面的工作：

（1）加大農(nóng)村教育投入。棗農(nóng)文化程度越高，對電子商務的認知度越高，但是且末縣農(nóng)村勞動力文化和技術水平還普遍較低，接受新事物能力差途徑少，對農(nóng)產(chǎn)品電子商務的認識不足。因此政府要加大對農(nóng)村公共教育的投資力度，提高農(nóng)村整體教育水平，廣泛利用傳媒、展會、大會等手段和場合，宣傳推廣農(nóng)產(chǎn)品電子商務發(fā)展的整體面貌和特點，從而提高農(nóng)戶對農(nóng)產(chǎn)品電子商務的認知度。

（2）提高農(nóng)村信息化水平。農(nóng)戶對網(wǎng)絡的熟練度以及對市場信息的了解度對農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品電子商務認知具有顯著正向影響。因此政府要加大對農(nóng)村信息化建設投入力度，提高農(nóng)村信息化水平，使農(nóng)戶能迅速全面把握市場信息，從而提高對農(nóng)產(chǎn)品電子商務的認知。

（3）完善農(nóng)產(chǎn)品物流體系建設。農(nóng)戶認為且末縣物流成本高、規(guī)模小、效率低，嚴重阻礙農(nóng)產(chǎn)品電子商務的發(fā)展。政府應完善農(nóng)產(chǎn)品物流體系建設，引導第三方物流發(fā)展，提高農(nóng)產(chǎn)品的流通效率，増加農(nóng)產(chǎn)品附加值。而創(chuàng)新物流技術，能降低農(nóng)產(chǎn)品在流通過程中不必要的損耗，節(jié)約流通費用。

（4）加強且末縣紅棗的標準化和品牌化建設。電子商務的重要特征就是產(chǎn)品標準化和品牌化，消費者對農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)安全尤為關注。因此且末縣農(nóng)產(chǎn)品電子商務的發(fā)展，需加強且末縣紅棗標準化和品牌化建設。

參考文獻

[1] HENDERSON J，DOOLEY F，AKRIDGE J.Internet and ecommerce adoption by agricultural input? firms[J].Applied economic perspectives and policy，2004，26（4）：505-520.

[2] CLARKE G P，THOMPSON C，BIEKIN M.The emerging geography of ecommerce in British retailing[J].Rrgional studies，regional science，2015，2（1）：371-391.

[3] 白懿瑋，季婷，汪俊.小農(nóng)戶的電商渠道選擇及影響因素分析：基于煙臺大櫻桃產(chǎn)區(qū)的實證調(diào)查[J].農(nóng)村經(jīng)濟與科技，2016（11）：71-75.

[4] 張益宇.生鮮果品電商銷售、農(nóng)戶參與意愿及合作社嵌入[J].南京農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版），2016，16（1）：49-58.

[5] 侯振興.區(qū)域農(nóng)戶農(nóng)企采納農(nóng)產(chǎn)品電子商務的影響因素[J].西北農(nóng)林科技大學學報（社會科學版），2018，18（1）：66-74.

[6] 邢美華，張俊飚，黃光體.未參與循環(huán)農(nóng)業(yè)農(nóng)戶的環(huán)保認知及其影響因素分析：基于晉、鄂兩省的調(diào)查[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2009（4）：72-79.

[7] 徐欣，胡俞越，韓楊，等.農(nóng)戶對市場風險與農(nóng)產(chǎn)品期貨的認知及其影響因素分析：基于5?。ㄊ校?28份農(nóng)戶問卷[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2010（7）：47-55.

[8] 陳敏，李志剛.新疆南疆少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品電子商務發(fā)展研究[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與科技，2015（2）：73-74.

[9] 郭蕓蕓.新疆喀什地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品電子商務發(fā)展研究[J].中國商論，2016（21）：64-65.

[10] 張勝軍，路征，鄧翔.我國農(nóng)產(chǎn)品電子商務平臺建設的評價及建議[J].農(nóng)村經(jīng)濟，2011（10）：103-106.

[11] 羅小鋒.農(nóng)戶對生產(chǎn)中科技作用的認知及影響因素分析：基于9省1311戶農(nóng)戶的調(diào)查[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2010（8）：80-86.