李 松 趙冬梅

(中國農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，北京 100083)

隨著我國互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和電子商務(wù)的快速發(fā)展，愈來愈多的農(nóng)業(yè)企業(yè)通過線上進入搶占電商市場獲取競爭優(yōu)勢，在線上市場進入過程中，企業(yè)時機決策對其后續(xù)生存發(fā)展起到重要作用[1-2]。國內(nèi)外豐富的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗數(shù)據(jù)和實證研究也表明不同特征的企業(yè)進入同一市場的時機選擇差異往往會導致迥異的命運[3-5]。中國是世界最大的茶葉產(chǎn)銷國，茶葉電子商務(wù)的健康發(fā)展對農(nóng)業(yè)增效、農(nóng)民增收和鄉(xiāng)村振興具有積極意義，中央一號文件也多次提及茶葉，強調(diào)要做大茶葉優(yōu)勢，積極引入現(xiàn)代要素改造傳統(tǒng)茶業(yè)，促進茶葉產(chǎn)業(yè)“電商化”成為加快我國農(nóng)村電商發(fā)展的重要戰(zhàn)略。近年來，線上市場逐漸成為茶葉流通的新興市場，大量茶葉企業(yè)進駐電商平臺或自建網(wǎng)絡(luò)商城，茶葉電子商務(wù)發(fā)展勢頭迅猛，為了擁有更好的生存發(fā)展機會，茶葉企業(yè)需要對新興產(chǎn)業(yè)、技術(shù)和產(chǎn)品市場做出快速回應(yīng)。

線上市場進入選擇是農(nóng)業(yè)企業(yè)必須面對并適應(yīng)的一種市場競爭行為。根據(jù)艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示，茶葉線上市場規(guī)模增長迅猛，茶葉電子商務(wù)銷售額從2013年的54億元增長到2019年的235億元，年均增幅高達27.77%，預計2021年將增至298億元(1)數(shù)據(jù)來源于艾媒產(chǎn)業(yè)研究院網(wǎng)上公布的2019年中國茶葉市場現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢解讀內(nèi)容，https:∥www.sohu.com/a/327490542_533924。。跟傳統(tǒng)茶業(yè)相比，茶業(yè)電子商務(wù)存在諸多優(yōu)勢，越來越多的茶葉企業(yè)進入線上市場，開始嘗試這種全新的銷售方式。在觀察其線上市場進入行為時發(fā)現(xiàn)一個有趣現(xiàn)象：不同茶葉企業(yè)的線上市場進入時機選擇呈現(xiàn)較大差異。如圖1所示，在2003—2019年期間，37.95%的茶葉企業(yè)選擇在成立1年內(nèi)快速進入電商市場，31.50% 的茶葉企業(yè)選擇在成立1～3年內(nèi)進入電商市場，但與之形成對比的是，也有30.55%的茶葉企業(yè)會選擇等待3年以上，再緩慢進入電商市場進行銷售。

數(shù)據(jù)來源：筆者對阿里巴巴天貓會員數(shù)據(jù)庫與國家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)匹配而得。Data source:The author matched the data between the Alibaba Tmall member database and the national enterprise credit information publicity system database.圖1 茶葉企業(yè)線上市場進入時機選擇Fig.1 Timing selection of tea companies’online market entry

線上市場進入行為決策作為互聯(lián)網(wǎng)時代的熱點話題，正在受到學者們廣泛關(guān)注和研究。目前學術(shù)界主要圍繞是否進入(whether)、為何進入(why)以及怎樣進入(how)等方面展開討論，對何時進入電商市場的研究相對較少。關(guān)于是否應(yīng)該進入線上市場問題，主流觀點認為傳統(tǒng)企業(yè)進入線上市場利大于弊，企業(yè)通過使用電子商務(wù)進入線上交易能夠顯著提高自身競爭力、促進創(chuàng)業(yè)就業(yè)和收入增長[6-7]。針對線上市場進入的影響因素研究，王翠翠等發(fā)現(xiàn)社會信任有利于農(nóng)戶進入線上市場參與電商經(jīng)營[8]；Bhatnagar等[9]從企業(yè)模仿角度出發(fā)，指出效率性和合法性是企業(yè)模仿進入線上市場的主要因素；Kim等[10]從市場預期利潤和企業(yè)間競爭兩個維度來對企業(yè)進入新市場進行解釋。關(guān)于“怎樣進入”這一問題，已有研究主要從企業(yè)應(yīng)該自建電商網(wǎng)站還是加入到第三方電子商務(wù)平臺進行考慮，并認為大部分企業(yè)不具備自建電商平臺的能力，借助第三方平臺進入為更優(yōu)策略[11]。此外，易法敏[12]從潛在收益、行業(yè)競爭、信息服務(wù)獲取便利性和交易安全性等方面探討了影響農(nóng)業(yè)企業(yè)采用電商進入線上市場行為的重要因素。

針對企業(yè)不同的市場進入時機選擇這一重要議題，已有研究主要從兩方面展開討論。第一方面關(guān)注的是企業(yè)進入時機對其績效有何影響，學術(shù)界主要有兩種觀點。一種觀點認為企業(yè)選擇早進入能獲取先發(fā)優(yōu)勢，并從技術(shù)優(yōu)勢、進入壁壘構(gòu)建和轉(zhuǎn)移成本等影響機制闡述了早進入者相對于晚進入者的競爭優(yōu)勢[13-16]，另一種觀點認為企業(yè)選擇晚進入能夠獲得后發(fā)優(yōu)勢，并對其產(chǎn)生機制進行較為系統(tǒng)的分析[17-19]。此外，也有學者認為進入時機對企業(yè)績效影響具有U型效應(yīng)[1]，遞減效應(yīng)[20-21]，以及無明顯效應(yīng)[22]。第二方面研究主要從企業(yè)微觀異質(zhì)性和市場宏觀環(huán)境兩個維度探究企業(yè)進入時機選擇的決策動因。針對企業(yè)特征的代表性研究主要從企業(yè)規(guī)模[23]、企業(yè)生產(chǎn)率[24]、類似經(jīng)驗[25]等因素考察其對企業(yè)進入時機決策的影響，發(fā)現(xiàn)大規(guī)模企業(yè)比小規(guī)模企業(yè)擁有更多的資源，高生產(chǎn)率企業(yè)的后發(fā)優(yōu)勢相對低生產(chǎn)率企業(yè)更小，企業(yè)以往的類似經(jīng)驗越多，在新市場中面臨風險時的抵抗力越強，因而這些企業(yè)在進入新市場時更愿意充當早進入者。同時，Robinson等[26]指出不同產(chǎn)品能力企業(yè)的市場進入時機決策不一樣，產(chǎn)品研發(fā)能力較強的企業(yè)傾向于早進入新市場，而產(chǎn)品營銷能力較強的企業(yè)傾向于晚進入。宏觀環(huán)境層面又主要分為政策和市場因素影響，政府政策對企業(yè)選擇何時進入具有重要影響，政策法規(guī)變動越劇烈，企業(yè)越傾向于早進入，從而優(yōu)先撈取政策好處[27-28]；市場發(fā)展?jié)摿?、不確定性和預期利潤等市場特征也會顯著影響企業(yè)的進入時機選擇[29-31]。此外，企業(yè)的進入市場時機還會受到其他競爭者的影響，正如Rose等[32]所強調(diào)的，后進入者會產(chǎn)生“跟風效應(yīng)”，模仿早進入者的市場進入行為。

從以上研究及其進展來看，分析企業(yè)微觀特征和宏觀環(huán)境對進入時機決策影響問題具有重要的理論價值與實踐意義。但以往研究主要將傳統(tǒng)企業(yè)預設(shè)成短視的，這與實際情況不相符合，因為現(xiàn)實中企業(yè)在做出進入時機選擇時，也將其視為一種投資決策，不僅關(guān)注當前收益，還會考慮未來收益。部分研究采用凈現(xiàn)值法來處理這類問題，認為投資項目產(chǎn)生的預期收益現(xiàn)值大于投資支出現(xiàn)值時，企業(yè)可以放棄等待而投資進入。但是，該方法忽略了投資的不可逆性和推遲投資的期權(quán)價值。因此，本研究嘗試借鑒Dixit等[33]提出的實物期權(quán)理論，構(gòu)建農(nóng)業(yè)企業(yè)進入時機決策模型，將企業(yè)進入線上市場的時機選擇視為企業(yè)如何在不確定性環(huán)境下進行戰(zhàn)略投資決策。企業(yè)從成立到進入線上市場的時間差可被視為企業(yè)“電商化”的準備階段，在此階段企業(yè)通過提高生產(chǎn)水平和管理能力，以及學習電子商務(wù)知識和積累網(wǎng)上經(jīng)驗，來提升企業(yè)進入線上市場的生存發(fā)展能力。這種進入延遲雖然使企業(yè)暫時失去了線上銷售收益，但也給其帶來了實物期權(quán)價值，利用實物期權(quán)理論探尋企業(yè)最佳進入時機，實現(xiàn)企業(yè)線上市場進入時機選擇的定量研究。本研究旨在深入剖析農(nóng)業(yè)企業(yè)進入線上市場時機選擇的決策機制，明確影響時機決策的關(guān)鍵動因，以期為政府電商政策制定、平臺運營規(guī)則完善和農(nóng)業(yè)企業(yè)運用現(xiàn)代元素轉(zhuǎn)型升級提供重要的參考依據(jù)，促進我國農(nóng)業(yè)數(shù)字化高質(zhì)量發(fā)展。

本研究在以下三方面進行了嘗試性探索：1)圍繞農(nóng)業(yè)企業(yè)線上市場進入時機選擇的關(guān)鍵動因問題進行深入研究，分析了農(nóng)業(yè)企業(yè)進入線上市場的時機決策機制，并進一步討論了影響農(nóng)業(yè)企業(yè)進入時機的關(guān)鍵因素是否存在交互效應(yīng)，以及對于不同規(guī)模和經(jīng)營模式的農(nóng)業(yè)企業(yè)進入時機決策中關(guān)鍵動因?qū)ζ溆绊懯欠翊嬖诋愘|(zhì)性，構(gòu)成本研究的核心內(nèi)容。2)首次嘗試結(jié)合實物期權(quán)理論，對農(nóng)業(yè)企業(yè)進入線上市場的時機選擇進行理論模型構(gòu)建，將農(nóng)業(yè)企業(yè)線上市場進入選擇視作不確定性下的投資決策，通過理論推導探討了線上市場不確定性和外部效應(yīng)對農(nóng)業(yè)企業(yè)進入時機決策的影響機制。3)研究方法上采用了比例風險模型進行參數(shù)估計，以往研究較多采用線性回歸方法，但該方法僅是基于企業(yè)剛進入線上市場的狀態(tài)分析，無法納入“企業(yè)已經(jīng)存在一段時間”這一信息，事實上我們更關(guān)注給定農(nóng)業(yè)企業(yè)已經(jīng)存在一定時間的條件下，下個時刻進入線上市場的概率，因此本研究采用比例風險模型來科學檢驗企業(yè)進入線上市場的時機決策動因。

1 理論模型與研究假設(shè)

農(nóng)業(yè)企業(yè)選擇何時進入線上市場，可以看作為不確定性下的企業(yè)投資決策。同時，該投資具有兩個關(guān)鍵特征：一是投資支出不可逆，即沉沒成本無法收回；二是投資選擇可延遲，即投資前等待更好市場信息的期權(quán)價值。由于技術(shù)進步、市場環(huán)境變化等因素影響，農(nóng)企投資進入線上市場的時機選擇也會更加審慎，因此，在不確定條件下，農(nóng)企的關(guān)鍵目標是找尋最佳投資進入時機，以實現(xiàn)農(nóng)業(yè)企業(yè)線上市場進入的最大化收益。

1.1 農(nóng)業(yè)企業(yè)進入線上市場時機決策的基本模型

本研究在Dixit等[33]的投資決策分析基礎(chǔ)上，將農(nóng)業(yè)企業(yè)進入線上市場的時機選擇問題納入到企業(yè)投資決策的理論框架進行模型擴展，考察在什么時點上，農(nóng)業(yè)企業(yè)投資進入線上市場能夠獲得最高回報。在該投資進入模型中，相應(yīng)的狀態(tài)變量為投資進入的價值(V)，并假定其遵循外生隨機過程，即服從以下幾何布朗運動：

dV=αVdt+σVdz

(1)

式中：α為投資價值的漂移參數(shù)，σ為投資價值的方差參數(shù)(即投資不確定性)，dt為時間間隔，dz為維納過程的增量。根據(jù)維納過程性質(zhì)，有期望E[dz]=0和方差D[dz]=dt。

農(nóng)業(yè)企業(yè)投資進入機會相當于持有看漲期權(quán)，因此投資進入決策可以視作決定何時執(zhí)行期權(quán)。在每個時期，農(nóng)業(yè)企業(yè)都面臨兩種選擇：一是立即執(zhí)行，放棄持有的看漲期權(quán)；二是延遲執(zhí)行，等待下一時期投資進入。用F(V)表示投資機會的價值，利用動態(tài)規(guī)劃求解其最大化收益，即：

F(V)=maxE[(VT-I)e-ρT]

(2)

式中：Ε為期望，T為投資進入的時間，I為投資成本，ρ為折現(xiàn)率。投資價值V的最大值取決于式(1)，因此必須假設(shè)α<ρ，否則式(1)中V會隨時間t的推移而無限增大，導致農(nóng)企選擇等待更長時間再進行投資總是更好的策略，從而不存在最優(yōu)解。用δ表示ρ-α，則δ>0。

由于投資機會F(V)在農(nóng)企投資進入(t=T時)之前不會產(chǎn)生任何收益，擁有它的惟一回報是其價值增值，因此用貝爾曼方程表示為：

ρFdt=E[dF]

(3)

利用伊藤引理將dF進行展開，則：

(4)

將式(1)代入式(4)中，得：

(5)

因此，將其代入式(3)中，整理得到：

(6)

式(6)是一個二階齊次微分方程，它對因變量F(V)及其導數(shù)是線性的，因此它的通解可以用兩個獨立解的線性組合表示：

F(V)=A1Vβ1+A2Vβ2

(7)

式(7)中β1和β2是以下二次方程的根：

(8)

求解兩個根分別為：

(9)

(10)

此外，F(xiàn)(V)必須滿足以下3個邊界條件：

F(0)=0

(11)

F(V*)=V*-I

(12)

F′(V*)=1

(13)

其中：式(11)是投資價值V作為隨機過程的自然結(jié)果，即如果V趨于零，投資期權(quán)將沒有價值。式(12)和(13)則出于對最優(yōu)投資的考慮，V*是最優(yōu)投資的臨界值，式(12)為價值匹配條件，它指企業(yè)在投資進入時，獲得的凈收益為V*-I。式(13)為平滑粘合(Smooth-Pasting)條件，即F(V)在臨界值V*處的斜率為1。

為了滿足邊界條件F(0)=0，以及從現(xiàn)實情況考慮，將負根β2舍去，即A2=0，式(7)變?yōu)椋?/p>

F(V)=A1Vβ1

(14)

將式(14)代入到邊界條件式(12)和(13)中，整理可得V*和A1：

(15)

A1=(β1-1)β1-1/(β1β1Iβ1-1)

(16)

由于β1>1，因而在式(15)中，農(nóng)企最優(yōu)投資臨界值V*與β1負相關(guān)，而與I正相關(guān)。同時，由于投資價值V是時間t的增函數(shù)，因此，當β1增大時，企業(yè)投資進入的時間T縮短；當I增大時，企業(yè)投資進入的時間T延長。換言之，線上市場進入成本越高，農(nóng)企越傾向于延遲進入。

同時，對式(8)進行全導數(shù)求解，可得：

(17)

式中：所有導數(shù)都在β1處取值，且α,σ>0，所以：

(18)

因此，β1是σ的減函數(shù)，即當σ減小時，β1將增大，V*減小，企業(yè)投資進入的等待時間T縮短。上述分析指明了，農(nóng)企線上市場投資所面臨的不確定性越小，則其擁有的期權(quán)價值就越小，因此促使農(nóng)企提前執(zhí)行期權(quán)，及早進入市場?；谏鲜龇治?，提出假說H1。

H1：線上市場進入不確定性越低，農(nóng)企越傾向于提早進入。

1.2 考慮其他競爭者進入的一般均衡

在前述基本模型分析之上，本部分進一步探究了其他競爭者投資進入線上市場的情況對某一企業(yè)進入時機決策的影響。隨著電商市場的逐漸發(fā)展，進入市場中的參與者數(shù)量也在不斷增長，企業(yè)投資價值(V)會受到其他競爭者線上市場進入的影響，因而V不在遵循隨機過程，即放松V為外生變量這一基本假設(shè)。

企業(yè)在時間t上的投資價值可以表示為受到此時線上市場進入者數(shù)量(Q)影響的價值函數(shù)，即：

V(Q)=Π(Q)dt+Ε[V(Q+dQ)e-ρdt]

(19)

式中：等號右邊第一項表示企業(yè)在(t，t+dt)區(qū)間上的投資利潤，第二項表示其在t+dt之后的延續(xù)值，并且假定Q服從幾何布朗運動，即dQ=αQdt+σQdz。

網(wǎng)絡(luò)外部性理論是雙邊市場的重要理論基礎(chǔ)之一，線上市場屬于雙邊市場，因而其也存在網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，表現(xiàn)為其中一側(cè)用戶從加入平臺市場獲得的價值增值取決于另一側(cè)用戶的規(guī)模[34-35]。當賣方數(shù)量增長時會吸引買方的加入，買方市場規(guī)模的增加促使線上市場交易量進一步增大，因此企業(yè)進入會受到網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)影響產(chǎn)生收益的增加。本研究用函數(shù)P(Q)來表示網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。

但與此同時，擁擠效應(yīng)在雙邊市場中也普遍存在，即一側(cè)用戶數(shù)量超過一定界限，而另一側(cè)資源或能力有限時，會導致交易機會減少或交易行為延遲[36]。隨著賣家數(shù)量增長到一定程度，線上賣方市場也逐漸顯現(xiàn)擁擠，競爭變得愈來愈激烈，進而導致企業(yè)進入會受到擁擠效應(yīng)影響產(chǎn)生成本的上升。本研究用函數(shù)C(Q)來表示擁擠效應(yīng)。

因而利潤函數(shù)Π(Q)可以寫成如下形式：

Π(Q)=P(Q)-C(Q)

(20)

式中：P(Q)反映網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)引起企業(yè)進入的收益增長，C(Q)反映擁擠效應(yīng)引起企業(yè)進入的成本上升。

利用伊藤引理將式(19)展開，計算整理得：

(21)

式(21)是一個非齊次微分方程，因而其通解等于齊次微分方程通解加上特征解，同時由于其邊界條件V(0)=0，因此僅保留正根β1，分析過程與前文類似，可得到：

(22)

已知企業(yè)投資價值V是Q的函數(shù)，利用伊藤引理得出了從Q的擴散過程到V的擴散過程，再利用上述V(Q)的方程解作為其保持在最優(yōu)行權(quán)閾值的邊界條件，可以得出投資期權(quán)價值F作為Q的函數(shù)，即F(Q)。類似式(6)和(7)的分析步驟，計算出F(Q)的方程解為：

F(Q)=A1Qβ1

(23)

類似于前述企業(yè)投資期權(quán)價值必須滿足的邊界條件，有F(Q*)=V(Q*)-I，F(xiàn)′(Q*)=V′(Q*)。此外，為分析方便，設(shè)P(Q)=PQ，C(Q)=CQ，其中P反映網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的作用，C反映擁擠效應(yīng)的作用。將式(22)和(23)代入邊界條件方程，可求出最優(yōu)投資時的臨界值Q*為：

(24)

將上式對P進行求導，得：

(25)

因此，Q*是P的減函數(shù)，即當P增大時，Q*將減小，意味著網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)增大會降低企業(yè)投資進入時的臨界值，促使其選擇更早進入。

同理，將式(24)對C求導，得到：

(26)

因此，Q*是C的增函數(shù)，即當C增大時，Q*將增大，意味著擁擠效應(yīng)增大會提高企業(yè)投資進入時的臨界值，致使其選擇延遲進入。

上述分析表明，線上市場網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)能夠促進農(nóng)企進入，而擁擠效應(yīng)會延遲農(nóng)企進入，兩者關(guān)系強弱與線上市場發(fā)展階段緊密相關(guān)。在線上市場發(fā)展前期，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)占主導地位，農(nóng)企加速進入；隨著時間推移到線上市場后期，擁擠效應(yīng)強于網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)時，農(nóng)企則延遲進入。綜合上述分析，提出假說H2。

H2：隨著線上市場發(fā)展，當其網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)越強于擁擠效應(yīng)時，企業(yè)越傾向于提早進入。

2 實證研究設(shè)計

2.1 數(shù)據(jù)來源與樣本選取

本研究數(shù)據(jù)來源于“阿里巴巴天貓會員數(shù)據(jù)庫”和“國家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫”，時間跨度為2003—2019年。前者涵蓋了茶葉樣本企業(yè)的店鋪名稱、開店時間、企業(yè)資質(zhì)、所在地區(qū)和商品銷售詳情等信息，后者提供了企業(yè)的營業(yè)執(zhí)照信息、變更信息、年度報告、經(jīng)營狀態(tài)等信息。茶葉行業(yè)主要有以下特點：一是與工業(yè)品相比，茶葉易受自然環(huán)境影響，季節(jié)性和時鮮性明顯，茶葉企業(yè)進入線上市場的時機決策因素在內(nèi)容、方向和程度方面與工業(yè)企業(yè)市場進入存在顯著差異；二是與其他農(nóng)產(chǎn)品相比，茶葉具備高附加值耐儲運的優(yōu)點，適合網(wǎng)上銷售，還是線上市場中較早進入和相對暢銷的農(nóng)產(chǎn)品之一，具有較高的代表性。

以天貓平臺市場來指代本研究的線上市場，主要原因有：第一，茶葉企業(yè)進入線上市場主要采取自建平臺和加入第三方平臺的兩種方式，由于絕大部分茶葉企業(yè)尚不具備自建電商平臺的能力，主要借助第三方電子商務(wù)平臺進入。第二，國內(nèi)主流電商平臺包括天貓商城、淘寶網(wǎng)、京東商城和拼多多等，其中，淘寶網(wǎng)雖成立很早但入駐門檻很低，商家以個體戶群體為主，其經(jīng)營穩(wěn)定性較差，存在反復進入和退出問題；京東商城雖成立較早但其以京東自營和電子產(chǎn)品為主，近些年才陸續(xù)允許第三方商家入駐；拼多多成立較晚，不利于從整個線上市場發(fā)展階段來觀察農(nóng)業(yè)企業(yè)進入線上市場的時機決策。第三，天貓商城(https:∥www.tmall.com)是中國最大的B2C電子商務(wù)平臺，具有規(guī)模大、知名度高、客流量豐富以及線上生態(tài)體系建設(shè)成熟等優(yōu)勢，天貓平臺對進駐商家具有一定的門檻要求，因而入駐天貓平臺的商家主要是具備一定規(guī)模的企業(yè)，其線上生存能力較強，經(jīng)營也相對持久穩(wěn)定，較少出現(xiàn)頻繁進入和退出問題，其市場進入決策更為嚴謹，同時天貓平臺成立較早，能夠觀察不同市場發(fā)展階段茶葉企業(yè)的進入特征，因此選取天貓平臺具有較強的代表性。

本研究于2019年6月使用Python軟件對天貓平臺上的茶葉銷售信息進行的連續(xù)采樣。具體步驟為：第一，以“茶葉”為關(guān)鍵詞，利用Python關(guān)鍵詞匹配模塊對天貓平臺中的茶葉產(chǎn)品進行數(shù)據(jù)采集，共檢索到2 537條茶葉產(chǎn)品信息，內(nèi)容囊括店鋪名稱、開店時間、所在地區(qū)、企業(yè)資質(zhì)及銷售狀況等線上信息。第二，進行數(shù)據(jù)清洗，首先剔除僅僅銷售茶具、茶工藝品和含茶類食品等與茶葉相關(guān)但非基本茶葉的產(chǎn)品信息，然后將同一店鋪不同產(chǎn)品進行歸并，共包含529家茶葉店鋪。第三，將同一茶葉企業(yè)開設(shè)的多家茶葉店鋪進行開店時間排序，以開店時間最早的店鋪為準。第四，根據(jù)企業(yè)名稱和所在地區(qū)等信息，將阿里巴巴天貓會員名錄數(shù)據(jù)與國家企業(yè)信用信息數(shù)據(jù)進行匹配，按照國家中小企業(yè)劃分標準剔除樣本企業(yè)中的非中小型茶葉企業(yè)，最終獲得419家中小型茶葉企業(yè)的線上店鋪和線下實體經(jīng)營狀況的合并數(shù)據(jù)。

2.2 變量測度與描述統(tǒng)計

2.2.1被解釋變量

本研究將茶葉企業(yè)從成立到進入線上市場的時間差作為進入時機(Timing)觀測變量，并以此產(chǎn)生實證模型的被解釋變量λ(ti)，用以表示茶葉企業(yè)i選擇在時間t進入線上市場的風險率。

2.2.2解釋變量

1)不確定性

針對不確定性對茶葉企業(yè)線上市場進入時機的影響檢驗，本研究從企業(yè)和產(chǎn)品兩個維度來選取不確定性的測度指標，企業(yè)層面使用線上經(jīng)驗(Experience)來衡量，產(chǎn)品層面使用多元化程度(Diversity)來度量。線上經(jīng)驗指茶葉企業(yè)進入電商市場銷售之前在互聯(lián)網(wǎng)中開通過獨立網(wǎng)站，用于企業(yè)介紹、宣傳和合作等事項。茶葉企業(yè)線上經(jīng)驗越豐富，意味著其對電商市場的不熟悉程度和不確定性越低，延遲執(zhí)行投資進入期權(quán)的機會成本越大，因此茶葉企業(yè)會縮短等待時間，選擇更早進入。多元化程度是指茶葉企業(yè)通過提供多類別產(chǎn)品來最大化滿足不同偏好的消費者需求，從而能夠更好地應(yīng)對市場需求變化，降低單類別產(chǎn)品需求不確定性風險。產(chǎn)品多元化程度越高，則茶葉企業(yè)投資進入線上市場時面對的需求不確定性越低，持有期權(quán)的機會成本越高，因此茶葉企業(yè)會傾向于更早進入。

2)線上市場發(fā)展階段

針對線上市場網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與擁擠效應(yīng)相對強弱對茶葉企業(yè)進入時機的影響檢驗，本研究采取線上市場發(fā)展階段(Period)判別方法進行測度，變量包括市場萌芽期(Emerge)、成長前期(Early growth)和成長后期(Late growth)。市場不同發(fā)展階段中的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和擁擠效應(yīng)強弱存在差異，因而茶葉企業(yè)的進入時機選擇也明顯不同。具體判別方法為，采用定性分析中的計算判斷法和定量分析中的Gompertz擬合曲線法相結(jié)合的方式，判定茶葉線上市場的發(fā)展階段。計算判斷法通過計算交易規(guī)模增長率，按其大小來判斷市場所處階段。依據(jù)以往經(jīng)驗，設(shè)定10%的增長率為判斷邊界，萌芽期時市場發(fā)展緩慢，交易規(guī)模增長率r<10%；當市場發(fā)展進入到成長期以后增速加快，r≥10%，其中，成長前期，r>30%，成長后期，10%≤r≤30%；市場過渡到成熟期以后增速又趨于平緩，0

表1 中國茶葉線上市場交易規(guī)模及增長率Table 1 transaction scale and growth rate of Chinese tea online market

Gompertz擬合曲線模型可以表示為：

yt=Kabt(K>0)

(27)

式中：yt為第t年茶葉線上市場銷售額，K、a、b為待估參數(shù)。通過對式(27)兩邊分別取對數(shù)，可以得到修正指數(shù)模型：

lnyt=lnK+btlna

(28)

接著，對式(28)求一階導和二階導，然后利用三和值法求出各參數(shù)的初值，最后運用Stata 15.0軟件采用非線性最小二乘法對參數(shù)進行迭代計算，得出各參數(shù)的精確估計值，估計結(jié)果如表2所示。

表2 非線性最小二乘估計結(jié)果Table 2 Results of nonlinear least square estimation

根據(jù)Gompertz模型參數(shù)與市場發(fā)展階段關(guān)系對照表，當0

隨著茶葉線上市場的發(fā)展，其網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與擁擠效應(yīng)都呈現(xiàn)指數(shù)式增強，到成熟時期達到頂峰，但擁擠效應(yīng)的增加要比網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)“慢半拍”，即市場中的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)經(jīng)過一段時期的增強后，才逐漸顯露擁擠效應(yīng)。具體到茶葉線上市場不同發(fā)展階段，則表現(xiàn)為成長時期的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與擁擠效應(yīng)差值要大于萌芽時期，成長后期的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與擁擠效應(yīng)差值要大于成長前期。因此，與線上市場發(fā)展中的萌芽時期相比，茶葉企業(yè)在成長后期階段進入更早，延遲時間更短，成長前期階段的進入時機選擇次之。在實證中，本研究以萌芽時期作為基準組。

2.2.3控制變量

根據(jù)既有理論和相關(guān)經(jīng)驗研究，本研究將以下變量作為控制變量引入模型：1)企業(yè)資本，茶葉企業(yè)進入線上市場前的注冊資本額度，并取對數(shù)。2)所有權(quán)性質(zhì)，將茶葉企業(yè)分為民營企業(yè)、農(nóng)民專業(yè)合作社和三資企業(yè)虛擬變量，將民營企業(yè)作為基準組。3)經(jīng)營模式，將茶葉企業(yè)分為生產(chǎn)加工銷售型、加工銷售型和純銷售型企業(yè)，將生產(chǎn)加工銷售型企業(yè)設(shè)為基準組。4)茶葉價格，指茶葉企業(yè)進入線上市場的前一年，我國傳統(tǒng)市場中茶葉的年均價格，計算方式為茶葉年產(chǎn)值除以年產(chǎn)量；數(shù)據(jù)源于中國茶葉流通協(xié)會。5)互聯(lián)網(wǎng)普及增長率，指企業(yè)進入線上市場的前一年，我國互聯(lián)網(wǎng)普及的增長率狀況；數(shù)據(jù)源于CNNIC。6)茶葉產(chǎn)區(qū)，包括西南、華南、江南和江北4個茶區(qū)，以西南茶區(qū)為基準組。變量具體描述、賦值與基本統(tǒng)計結(jié)果見表3。

表3 變量說明及描述性統(tǒng)計Table 3 Variables description and descriptive statistics

2.3 實證模型構(gòu)建

在比例風險模型中，風險率被定義為給定個體在某一狀態(tài)中已經(jīng)持續(xù)時間t的條件下，下個時刻Δt轉(zhuǎn)換到另一狀態(tài)的概率，在本研究中指已經(jīng)成立一段時間的茶葉企業(yè)下一刻進入線上市場的概率，表達式為：

(29)

在比例風險模型的框架下，Cox[41]提出更為有效的半?yún)?shù)回歸方法。本研究采用Cox模型進行分析，模型如下：

(30)

式中：i表示不同的茶葉企業(yè)，λ(ti)表示茶葉企業(yè)i選擇在時間t進入線上市場的風險率，λ0(ti)表示基準風險，Experience是線上經(jīng)驗變量，Diversity是多元化程度變量，Period是線上市場發(fā)展階段變量(包括線上市場萌芽期、成長前期和成長后期)，Controlj為一系列控制變量，ε是隨機誤差項。作為對照，本研究在使用Cox模型估計的同時，還將采用參數(shù)分析方法中的Weibull模型與Gompertz模型進行實證檢驗。

3 實證結(jié)果分析

3.1 基準回歸結(jié)果

為了避免變量的異方差性對結(jié)果產(chǎn)生影響，本研究采用穩(wěn)健標準誤進行回歸處理，結(jié)果如表4所示。其中，方程(1)和(2)對應(yīng)的是Cox模型，方程(3)對應(yīng)的是Weibull模型，方程(4)對應(yīng)的是Gompertz模型。方程(1)僅引入線上經(jīng)驗、多元化程度和線上市場發(fā)展階段3個核心解釋變量，沒有考慮其他控制變量，方程(2)、(3)和(4)在方程(1)的基礎(chǔ)上增加企業(yè)資本等控制變量。從表4可以看到，線上經(jīng)驗、多元化程度均對茶葉企業(yè)線上市場進入時機選擇產(chǎn)生顯著的正向影響，線上市場成長時期對茶葉企業(yè)的吸引作用要強于萌芽時期，表明不確定性越小和線上市場中網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)越大于擁擠效應(yīng)的情況下，茶葉企業(yè)越傾向于更早進入線上市場。

表4 比例風險模型回歸結(jié)果Table 4 Regression results of proportional risk model

首先，茶葉企業(yè)線上經(jīng)驗的回歸系數(shù)顯著為正，則風險比率大于1，這意味著擁有線上經(jīng)驗能夠降低企業(yè)延遲進入線上市場的概率，使茶葉企業(yè)選擇更早進入線上市場。方程(2)估計結(jié)果顯示，擁有線上經(jīng)驗比沒有線上經(jīng)驗的茶葉企業(yè)選擇更早進入線上市場的概率高50.5%(e0.409-1=0.505)，Weibull模型和Gompertz模型的估計結(jié)果也基本相同，實證結(jié)果與理論分析預期相符，假設(shè)1得到驗證。這正因為，茶葉企業(yè)線上經(jīng)驗越豐富，其對線上市場的需求、規(guī)則等信息了解越充分，在此情況下，茶葉企業(yè)通過等待策略降低進入風險的收益在下降，所以茶葉企業(yè)會放棄觀望，轉(zhuǎn)而進入線上市場獲取利益。

其次，茶葉企業(yè)多元化程度的回歸系數(shù)也顯著為正，通過指數(shù)換算，Cox模型風險比率為1.33，表明產(chǎn)品種類每增加1單位，茶葉企業(yè)選擇更早進入線上市場的概率將提升33%，即產(chǎn)品多元化程度越高的企業(yè)越傾向于盡早進入線上市場，Weibull模型和Gompertz模型的風險比率為1.37和1.35，估計結(jié)果基本一致，與假設(shè)1預期相符。這是因為，多元化程度高的茶葉企業(yè)能夠向市場提供不同種類的茶產(chǎn)品和服務(wù)，能同時滿足不同類型的消費者需求，保障茶葉企業(yè)在進入線上市場后能獲取到基本的客流量，降低企業(yè)進入線上市場的生存風險，因而茶葉企業(yè)選擇快速進入線上市場。

再次，與線上市場萌芽期相比，茶葉企業(yè)在成長時期進入的回歸系數(shù)同樣顯著大于0，并且成長后期的回歸系數(shù)要明顯大于成長前期，這表明茶葉企業(yè)在線上市場成長時期的進入傾向要早于萌芽時期，且成長后期的進入選擇又要早于成長前期。這正是因為，線上市場成長時期的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)較大而擁擠效應(yīng)較小，與萌芽時期的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和擁擠效應(yīng)均小相比，成長時期的正向效應(yīng)更為明顯，因此茶葉企業(yè)在線上市場成長階段進入傾向更早。同時，由于線上市場成長時期的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與擁擠效應(yīng)都呈現(xiàn)指數(shù)式增長，但擁擠效應(yīng)晚出現(xiàn)于網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，因而兩者在成長后期的差距拉大，具體表現(xiàn)在茶葉企業(yè)進入時機決策上，則為成長后期的進入速度快于成長前期，假設(shè)2得到驗證。

最后，在控制變量方面，企業(yè)資本、所有權(quán)性質(zhì)、企業(yè)經(jīng)營模式、傳統(tǒng)市場茶葉價格、互聯(lián)網(wǎng)普及增長率以及茶葉產(chǎn)區(qū)對茶葉企業(yè)進入線上市場時機的選擇均有一定影響。具體來說，企業(yè)資本的回歸系數(shù)顯著為負，意味著規(guī)模越大的茶葉企業(yè)越傾向于延遲進入線上市場?？赡艿脑蚴?，雖然企業(yè)資本能在一定程度上代表其線上市場進入能力，但對于大規(guī)模企業(yè)來說，其擁有穩(wěn)定、較大的傳統(tǒng)市場份額，再通過不確定性下的線上進入來搶占線上市場份額的動力嚴重不足，此外資本雄厚的茶葉企業(yè)較多成立時間更早，面對的線上市場不確定性更大，所以也更傾向于推遲進入。從所有權(quán)性質(zhì)來看，農(nóng)民專業(yè)合作社系數(shù)為正，而三資茶葉企業(yè)系數(shù)為負，說明相較于民營企業(yè)，農(nóng)民專業(yè)合作社近期進入線上的概率較高，而三資茶葉企業(yè)傾向于延遲進入線上市場，這是因為，通常三資企業(yè)在傳統(tǒng)市場占據(jù)較大市場份額，而農(nóng)民專業(yè)合作社規(guī)模相對較小，因此更加迫切尋求新渠道來增加銷量和提高利潤。從企業(yè)經(jīng)營模式來看，加工銷售型茶葉企業(yè)的系數(shù)顯著為負，表明相較于生產(chǎn)加工銷售一體化茶葉企業(yè)，加工銷售型茶葉企業(yè)更傾向于延遲進入線上市場，而純銷售型茶葉企業(yè)系數(shù)雖為正，但不顯著，無法證明純銷售型茶葉企業(yè)更傾向于快速進入線上市場。從傳統(tǒng)市場茶葉價格來看，其系數(shù)顯著為負，表明線下市場茶葉價格越高，對茶葉企業(yè)進入線上市場決策的抑制作用就越明顯，茶葉企業(yè)越傾向于延遲進入。從互聯(lián)網(wǎng)普及增長率來看，其回歸系數(shù)為正，表明茶葉企業(yè)進入線上市場前的互聯(lián)網(wǎng)普及率增長越快，茶葉企業(yè)越傾向于更早進入。從企業(yè)所處茶區(qū)來看，西南茶區(qū)的企業(yè)進入線上市場速度最快，隨即是華南茶區(qū)企業(yè)和江南茶區(qū)，江北茶區(qū)系數(shù)不顯著，表明江北茶區(qū)與西南茶區(qū)的茶葉企業(yè)類似，也傾向于更早進入。

3.2 交互效應(yīng)分析

考慮到線上市場的不確定性和市場發(fā)展階段對茶葉企業(yè)進入時機選擇的影響較大，為進一步檢驗兩者之間是否存在交互作用，本研究在基準回歸模型的基礎(chǔ)上，加入線上經(jīng)驗、多元化程度與線上市場發(fā)展階段的交互項。同時，為了使加入交互項前后主變量的系數(shù)具有可比性，本研究采用中心化處理方式進行模型回歸，結(jié)果如表5所示。

從表5可以看出，加入交互項后的核心變量系數(shù)與基準回歸模型中的系數(shù)相比具有明顯差異，多元化程度與線上市場發(fā)展階段的交互項系數(shù)顯著為負，這意味著線上市場的外部效應(yīng)負向調(diào)節(jié)不確定性對茶葉企業(yè)進入延遲的影響。方程(5)結(jié)果顯示，茶葉企業(yè)線上經(jīng)驗與市場成長時期的交互項系數(shù)為負，但不顯著；方程(6)中多元化程度與線上市場成長時期的交互項系數(shù)顯著為負，多元化程度與市場成長后期的交互項系數(shù)要明顯小于其與市場成長前期的交互項系數(shù)，表明與線上市場發(fā)展中的萌芽期相比，茶葉企業(yè)在成長時期的市場進入選擇受到多元化程度的影響作用要弱，在成長后期的進入傾向受多元化程度的影響更小。也就是說，線上市場發(fā)展中網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)越強于擁擠效應(yīng)，多元化程度對茶葉企業(yè)進入時機選擇的影響作用就越弱。這是因為，隨著茶葉線上市場從萌芽期發(fā)展到成長后期，其交易規(guī)模和交易人數(shù)都呈現(xiàn)迅猛增長，市場中網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)大于擁擠效應(yīng)產(chǎn)生的正向效應(yīng)仍在增強，茶葉企業(yè)預期投資進入的收益增效不斷加大，并逐漸抵消不確定效應(yīng)帶來的收益減損，使得線上市場的正效應(yīng)能夠減弱不確定性對茶葉企業(yè)進入時機選擇的負面作用。

表5 交互效應(yīng)分析結(jié)果Table 5 Analysis results of interaction effects

3.3 基于企業(yè)規(guī)模與經(jīng)營模式的異質(zhì)性分析

上述基準回歸結(jié)果說明了線上經(jīng)驗、產(chǎn)品多元化與市場發(fā)展階段會對茶葉企業(yè)線上市場進入時機決策產(chǎn)生顯著影響，為了進一步探討這種影響的異質(zhì)性，本研究以茶葉企業(yè)規(guī)模(2)根據(jù)企業(yè)資本大小，采取三等分劃分方法將茶葉企業(yè)分成低中高3組。和企業(yè)經(jīng)營模式為依據(jù)進行分組檢驗，結(jié)果如表所示。

茶葉企業(yè)規(guī)模的分組檢驗顯示，不同規(guī)模下各變量系數(shù)符號雖保持一致，但系數(shù)大小和顯著性水平仍存在較大差異。首先，根據(jù)方程(8)～(10)可知，三類規(guī)模茶葉企業(yè)的線上經(jīng)驗系數(shù)分別顯著為0.598、0.475和0.333，表明線上經(jīng)驗對小規(guī)模企業(yè)線上市場進入時機選擇的影響效應(yīng)最大，而對中高組企業(yè)影響逐級遞減，說明線上經(jīng)驗能有效減小企業(yè)提前進入市場的不確定性，對于信息獲取渠道相對較少的小規(guī)模企業(yè)最為重要，降低其早進入線上市場的風險。其次，多元化系數(shù)與線上經(jīng)驗系數(shù)影響效果恰恰相反，多元化變量對高規(guī)模組企業(yè)的影響作用最大，如方程(10)所示，其系數(shù)顯著為 0.329，說明相對于小規(guī)模企業(yè)，產(chǎn)品多元化程度有利于大規(guī)模企業(yè)選擇更早進入網(wǎng)上市場，這主要是多元化程度高的企業(yè)能滿足更多不同的市場需求，其選擇進入市場的產(chǎn)品范圍較廣，能在多個時間點選擇不同類型的產(chǎn)品進入市場，促使企業(yè)抓住最有利時機及早進入線上市場。最后，與線上市場發(fā)展萌芽階段相比，中高規(guī)模組企業(yè)更傾向于在市場成長階段快速進入，這可能是大規(guī)模農(nóng)企在傳統(tǒng)市場上的市場地位更高、市場份額更大，因而沒有足夠動力在線上市場發(fā)展初期冒險快速開拓市場。

農(nóng)業(yè)企業(yè)經(jīng)營模式的分組檢驗顯示，部分變量對不同經(jīng)營模式企業(yè)市場進入時機選擇的影響顯著性和作用大小發(fā)生明顯變化。一方面，在加工銷售型茶葉企業(yè)中，線上經(jīng)驗、多元化程度雖為正值但并不顯著，但在產(chǎn)加銷一體化和純銷售型茶葉企業(yè)中，則顯著為正。這意味著擁有線上經(jīng)驗和提高產(chǎn)品多元化程度并不能顯著提早加工銷售型茶葉企業(yè)的進入時間，但能明顯縮短另外兩類企業(yè)的延遲時間。另一方面，在系數(shù)大小上，方程(11)和(13)的結(jié)果顯示，純銷售型茶葉企業(yè)的線上經(jīng)驗系數(shù)顯著為0.445、多元化系數(shù)顯著為0.298，高于生產(chǎn)加工銷售型茶葉企業(yè)的影響系數(shù)，表明線上經(jīng)驗和多元化程度更能促使純銷售型茶葉企業(yè)加快進入線上市場，這源于生產(chǎn)加工銷售型茶葉企業(yè)的一體化戰(zhàn)略能夠加強其信息搜集和處理能力，及時準確的判斷市場風險，進而對線上經(jīng)驗和產(chǎn)品多元化戰(zhàn)略影響的依賴性小于純銷售型茶葉企業(yè)。與線上市場萌芽期相比，市場成長期更能促使加工銷售型茶葉企業(yè)縮短延遲進入新市場時間，說明線上市場網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)對其影響作用最為突出。

3.4 穩(wěn)健性檢驗

為了保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本研究進一步對茶葉企業(yè)進入線上市場的時機選擇進行劃分，將成立后一年內(nèi)進入線上市場的茶葉企業(yè)定義為快速進入者(賦值為1)，成立一年后才選擇進入線上市場的茶葉企業(yè)定義為延遲進入者(賦值為0)，再利用Probit模型和Logit模型進行實證檢驗，結(jié)果如表7所示。

表6 基于企業(yè)規(guī)模與經(jīng)營模式的異質(zhì)性分析Table 6 Heterogeneity analysis based on enterprise size and business model

從表7可以發(fā)現(xiàn)，茶葉企業(yè)線上經(jīng)驗、多元化程度的回歸系數(shù)為正，線上市場成長時期較之萌芽時期的回歸系數(shù)也大于0，表明擁有線上經(jīng)驗、多元化程度越高的茶葉企業(yè)越傾向于快速進入，以及與線上市場萌芽期相比，茶葉企業(yè)在市場成長時期將選擇更早進入。方程(15)估計結(jié)果顯示，擁有線上經(jīng)驗比缺乏線上經(jīng)驗的茶葉企業(yè)成為快速進入者的概率要高6.6%；多元化程度每增加1個單位，茶葉企業(yè)選擇成為快速進入者的概率提高5.6%；茶葉企業(yè)在線上市場成長前期階段選擇成為快速進入者的概率要比在萌芽時期階段高71.4%，在成長后期選擇成為快速進入者要比萌芽時期高74.4%。因此，該分析結(jié)果同樣驗證了不確定性越小和線上市場中網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)越大于擁擠效應(yīng)的情況下，茶葉企業(yè)越傾向于更早進入線上市場，與比例風險模型回歸結(jié)果保持一致，研究結(jié)論穩(wěn)健。

表7 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果Table 7 Robustness test results

4 結(jié)論與建議

本研究基于實物期權(quán)理論的分析框架，構(gòu)建了農(nóng)業(yè)企業(yè)進入線上市場時機決策的理論模型，利用Python采集農(nóng)業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的方式，使用比例風險模型和離散選擇模型的實證方法，實證檢驗了農(nóng)業(yè)企業(yè)進入線上市場時機選擇的決策機制。主要研究結(jié)論有：

1)線上市場進入的不確定性對農(nóng)業(yè)企業(yè)市場進入具有阻礙作用。當線上市場進入不確定性越低時，農(nóng)企則傾向于提早進入。具體到企業(yè)微觀特征，表現(xiàn)為擁有線上經(jīng)驗和多元化程度越高，農(nóng)企選擇更快進入網(wǎng)上銷售。說明不確定性會提高農(nóng)企最佳投資進入的臨界值，減小不確定性能促進企業(yè)選擇更早進入線上市場。

2)線上市場的正外部效應(yīng)對農(nóng)業(yè)企業(yè)市場進入有促進作用。當線上市場中的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)強于擁擠效應(yīng)時，農(nóng)企進入傾向越早。具體到宏觀市場環(huán)境特征，表現(xiàn)為與線上市場萌芽期相比，企業(yè)在其成長期的進入選擇更早，延遲時間更短，在成長后期的進入傾向更早于成長前期，主要是網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與擁擠效應(yīng)差值在線上市場成長階段表現(xiàn)為擴大趨勢所致。

3)線上市場正效應(yīng)會顯著削弱不確定性對農(nóng)業(yè)企業(yè)市場進入的阻礙作用。當線上市場發(fā)展中的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)越強于擁擠效應(yīng)時，不確定性對企業(yè)進入時機選擇的影響效果就越小，具體表現(xiàn)為農(nóng)企在線上市場成長期的市場進入選擇受到多元化程度的影響作用要比線上市場萌芽期更弱，在成長后期進入時機選擇受到多元化程度的影響要比成長前期更小。

4)線上經(jīng)驗、產(chǎn)品多元化和市場發(fā)展階段對不同規(guī)模與經(jīng)營模式的農(nóng)企線上市場進入時機的影響效應(yīng)是異質(zhì)的。這種異質(zhì)性影響表現(xiàn)在，線上經(jīng)驗對小規(guī)模和純銷售型農(nóng)企影響更為顯著且作用效果更強；產(chǎn)品多元化對中高規(guī)模農(nóng)企影響更為明顯，但對產(chǎn)加銷一體化農(nóng)企的作用效果要弱于純銷售型農(nóng)企；中高規(guī)模與加工銷售型農(nóng)企更傾向于在線上市場成長階段快速進入。這反映了小規(guī)模農(nóng)企信息獲取能力較弱，更依靠線上經(jīng)驗來降低進入風險；產(chǎn)加銷一體化戰(zhàn)略有利于農(nóng)企更好地應(yīng)對市場風險，因而對線上經(jīng)驗和多元化戰(zhàn)略的依賴性小于純銷售型農(nóng)企；大規(guī)模農(nóng)企由于在傳統(tǒng)市場中地位高、份額大，因而不愿意在線上發(fā)展初期冒險快速開拓市場。

研究結(jié)論可為政府相關(guān)政策制定、電商平臺運營和農(nóng)業(yè)企業(yè)進入決策提供重要啟示。從政府層面來看，要促進農(nóng)業(yè)企業(yè)運用現(xiàn)代元素進行轉(zhuǎn)型升級，加快農(nóng)業(yè)企業(yè)“電商化”高質(zhì)量發(fā)展，應(yīng)該加大互聯(lián)網(wǎng)提速降費力度，加強物流交通基礎(chǔ)建設(shè)，從而增加網(wǎng)絡(luò)市場用戶基數(shù)和促進農(nóng)企有效快捷地獲取網(wǎng)絡(luò)資訊，這有利于增強線上市場網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和降低網(wǎng)絡(luò)銷售不確定感，促進農(nóng)企更早更及時地進入線上市場。從電商平臺來看，吸引農(nóng)業(yè)企業(yè)快速進入線上市場，有利于提高平臺整體收益，攤薄其網(wǎng)絡(luò)運營成本，要降低農(nóng)企進入門檻，給予新進入企業(yè)補貼優(yōu)惠，經(jīng)常性發(fā)布市場研究報告和經(jīng)典企業(yè)案例來降低企業(yè)感知不確定性，幫助企業(yè)更早進入線上市場。從農(nóng)業(yè)企業(yè)層面來看，線上經(jīng)驗和多元化程度有助于降低線上市場不確定性感知，農(nóng)業(yè)企業(yè)可采取多途徑獲取線上知識經(jīng)驗和積極豐富產(chǎn)品種類，降低市場進入的不確定性，農(nóng)業(yè)企業(yè)既要內(nèi)省自身特性，更要外察環(huán)境動態(tài)，提高對線上市場中網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和擁擠效應(yīng)的敏感性，抓住最佳時機進入線上市場。

受限于數(shù)據(jù)的獲取，本研究也存在一定不足之處，在理論模型推導中發(fā)現(xiàn)進入成本對農(nóng)企線上市場進入具有不利影響，但由于無法獲取農(nóng)業(yè)企業(yè)線上市場進入成本的微觀數(shù)據(jù)，因而無法驗證進入成本對農(nóng)企進入線上市場時機選擇的影響效應(yīng)，這有待后續(xù)研究予以完善。