摘 要：在構(gòu)建新發(fā)展格局、深化國(guó)內(nèi)大循環(huán)戰(zhàn)略的時(shí)代背景下，農(nóng)村電商正以強(qiáng)勁動(dòng)能重塑鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)生態(tài)，成為打通城鄉(xiāng)要素流通壁壘、激活農(nóng)村發(fā)展?jié)摿Φ年P(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力量。本文立足農(nóng)戶(hù)理性決策理論框架，創(chuàng)新性構(gòu)建涵蓋交易成本、市場(chǎng)環(huán)境與農(nóng)戶(hù)稟賦特征的理論分析模型，并選取河南、江蘇、吉林、重慶四地面板數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用主成分分析法與多期雙重差分法，對(duì)農(nóng)戶(hù)電商參與的影響機(jī)制及其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)展開(kāi)系統(tǒng)性實(shí)證研究。研究發(fā)現(xiàn)，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平（寬帶普及率、智能手機(jī)覆蓋程度）、戶(hù)主個(gè)體特征（年齡結(jié)構(gòu)、性別差異）及家庭勞動(dòng)力素質(zhì)構(gòu)成影響農(nóng)戶(hù)電商參與決策的核心變量。計(jì)量結(jié)果顯示，電商參與顯著提升農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)要素投入比例，有效促進(jìn)經(jīng)營(yíng)性收入增長(zhǎng)，但對(duì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)尚未形成明顯帶動(dòng)效應(yīng)。進(jìn)一步的區(qū)域異質(zhì)性分析表明，東部地區(qū)憑借完善的基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)與優(yōu)質(zhì)勞動(dòng)力資源，在電商賦能鄉(xiāng)村振興進(jìn)程中展現(xiàn)出顯著的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。本研究通過(guò)理論建模與實(shí)證檢驗(yàn)相結(jié)合的方式，深度解析農(nóng)戶(hù)電商參與行為邏輯，為精準(zhǔn)優(yōu)化農(nóng)村電商扶持政策、推動(dòng)農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)消費(fèi)協(xié)同發(fā)展、縮小城鄉(xiāng)發(fā)展差距提供了堅(jiān)實(shí)的理論支撐與實(shí)踐參考。

關(guān)鍵詞：國(guó)內(nèi)大循環(huán)；農(nóng)戶(hù)電商參與；經(jīng)濟(jì)行為；主成分分析；雙重差分法；鄉(xiāng)村振興；科技助農(nóng)；產(chǎn)業(yè)融合

中圖分類(lèi)號(hào)：F322；F713.36 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2025）05（b）--09

1 引言

在國(guó)內(nèi)大循環(huán)戰(zhàn)略深入推進(jìn)的背景下，農(nóng)村電商作為銜接小農(nóng)戶(hù)與大市場(chǎng)的關(guān)鍵紐帶，已成為推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和鄉(xiāng)村振興的重要引擎。2023年全國(guó)農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額達(dá)2.49萬(wàn)億元，但農(nóng)戶(hù)電商參與率仍存在顯著區(qū)域差異，而且參與深度不足。研究聚焦的核心問(wèn)題是：哪些是農(nóng)戶(hù)電商參與行為的影響因素？農(nóng)戶(hù)電商參與行為對(duì)其生產(chǎn)、收入及消費(fèi)行為是否存在動(dòng)態(tài)影響？這一問(wèn)題的研究意義在于，一方面，通過(guò)厘清農(nóng)戶(hù)參與電商的決策邏輯，為政策制定者提供精準(zhǔn)干預(yù)靶點(diǎn)；另一方面，揭示電商參與對(duì)農(nóng)戶(hù)經(jīng)濟(jì)行為的動(dòng)態(tài)效應(yīng)，助力農(nóng)村經(jīng)濟(jì)從“生產(chǎn)—消費(fèi)”割裂向協(xié)同升級(jí)轉(zhuǎn)型。

本文整合四地面板數(shù)據(jù)，采用多期雙重復(fù)分法捕捉動(dòng)態(tài)效應(yīng)，系統(tǒng)揭示區(qū)域異質(zhì)性下農(nóng)戶(hù)電商參與的行為邏輯與經(jīng)濟(jì)反饋機(jī)制。研究基于新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)交易成本理論，結(jié)合家庭生產(chǎn)決策模型，按如下步驟逐步展開(kāi)。首先，進(jìn)行理論建模，同時(shí)采集數(shù)據(jù)，選取2015—2023年四地面板數(shù)據(jù)；其次，進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，運(yùn)用主成分分析法識(shí)別關(guān)鍵影響因素，通過(guò)多期雙重復(fù)分法分析動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。本文綜合考察影響農(nóng)戶(hù)參與電商的因素和農(nóng)戶(hù)參與電商帶來(lái)的影響，以期為進(jìn)一步激發(fā)農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)產(chǎn)品電商積極性、提高農(nóng)戶(hù)運(yùn)營(yíng)農(nóng)產(chǎn)品電商能力提供理論和實(shí)踐參考。

2 文獻(xiàn)綜述

根據(jù)世界貿(mào)易組織在電子商務(wù)專(zhuān)題報(bào)告中的定義，電子商務(wù)是以電信網(wǎng)絡(luò)為依托，涵蓋生產(chǎn)、營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售及流通等環(huán)節(jié)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。其借助數(shù)字化技術(shù)打破時(shí)空限制，實(shí)現(xiàn)商品與服務(wù)交易、數(shù)據(jù)傳遞及業(yè)務(wù)流程的在線(xiàn)化與智能化運(yùn)作，重塑全球貿(mào)易格局與商業(yè)生態(tài)。農(nóng)村電商則是指農(nóng)村與外界的電子商務(wù)活動(dòng)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)搭建起農(nóng)村與外界互聯(lián)互通的橋梁，從而整合各類(lèi)信息資源，拓寬農(nóng)村商業(yè)的范圍，使“三農(nóng)”服務(wù)能夠切實(shí)落地，為農(nóng)民帶來(lái)更為豐富的收益（賁宇姝、鄭琰，2021）。相較于城市電子商務(wù)，農(nóng)村電子商務(wù)更側(cè)重于與“三農(nóng)”緊密相關(guān)的商業(yè)活動(dòng)，它涵蓋了工業(yè)品流向農(nóng)村及農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)入城市的雙向流通電商模式，同時(shí)也包括農(nóng)村日用品電商、農(nóng)產(chǎn)品電商、農(nóng)資電商、農(nóng)村服務(wù)業(yè)電商及農(nóng)村扶貧電商等多個(gè)方面（王艷紅，2016）。

農(nóng)戶(hù)是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的行為主體，是廣大農(nóng)村投資、生產(chǎn)與消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的微觀行為主體，也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最基本的決策單元。當(dāng)前，在關(guān)于農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)村電商的研究領(lǐng)域，陳樂(lè)樂(lè)等（2023）從農(nóng)戶(hù)自身、電商機(jī)會(huì)和外部環(huán)境三個(gè)維度出發(fā)，構(gòu)建了農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)產(chǎn)品電商行為意愿影響因素模型，實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，社會(huì)資本、自我效能感、感知成本、預(yù)期收益、政策支持等對(duì)行為意愿均具有顯著影響。許家偉等（2024）基于對(duì)河南省洛陽(yáng)市孟津區(qū)的調(diào)研，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)、政府政策、行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺(jué)控制等均對(duì)農(nóng)戶(hù)電商參與有正向影響。畢夢(mèng)琳、張會(huì)（2020）基于反事實(shí)假設(shè)，發(fā)現(xiàn)通過(guò)農(nóng)村電商銷(xiāo)售農(nóng)產(chǎn)品的農(nóng)戶(hù)若未參與農(nóng)村電商，其家庭人均收入將下降47%；未通過(guò)農(nóng)村電商銷(xiāo)售農(nóng)產(chǎn)品的農(nóng)戶(hù)若參與農(nóng)村電商，其家庭人均收入將提高53%。李曉靜等（2021）利用獼猴桃主產(chǎn)區(qū)的微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)參與電商通過(guò)空間溢出效應(yīng)對(duì)地理標(biāo)志保護(hù)區(qū)內(nèi)農(nóng)戶(hù)的綠色生產(chǎn)意識(shí)產(chǎn)生顯著正向影響，而其對(duì)地理標(biāo)志保護(hù)區(qū)外農(nóng)戶(hù)的綠色生產(chǎn)意識(shí)無(wú)顯著影響。

由此可見(jiàn)，當(dāng)前學(xué)界關(guān)于農(nóng)戶(hù)電商參與的研究已形成較為豐富的理論成果，但仍存在以下可拓展空間：其一，區(qū)域研究的局限性顯著，現(xiàn)有成果多聚焦于單一省份或特定農(nóng)產(chǎn)品主產(chǎn)區(qū)，缺乏多區(qū)域比較研究。其二，影響因素的系統(tǒng)性分析不足，既有研究多基于計(jì)劃行為理論、技術(shù)接受模型等單一理論框架，對(duì)交易成本、市場(chǎng)環(huán)境特征等結(jié)構(gòu)性因素與農(nóng)戶(hù)個(gè)體稟賦、家庭特征等微觀因素的交互作用缺乏系統(tǒng)考察，而且未形成影響因素的主次排序體系。其三，作用機(jī)制的多維度挖掘不足，現(xiàn)有文獻(xiàn)較多關(guān)注電商參與的收入效應(yīng)（畢夢(mèng)琳、張會(huì)，2020）和生產(chǎn)技術(shù)效應(yīng)（李曉靜等，2021），但對(duì)耕地利用集約化、生產(chǎn)要素配置優(yōu)化、就業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型及消費(fèi)升級(jí)等多維經(jīng)濟(jì)行為的作用路徑缺乏系統(tǒng)性解析。此外，政策建議的區(qū)域適配性較弱，現(xiàn)有研究多提出普適性政策方案，對(duì)不同資源稟賦地區(qū)的差異化干預(yù)路徑缺乏針對(duì)性探討，尚未構(gòu)建基于區(qū)域特征的政策工具箱。

3 理論分析與研究假設(shè)

假定農(nóng)戶(hù)考慮參與電商市場(chǎng)銷(xiāo)售某農(nóng)產(chǎn)品k，令農(nóng)戶(hù)的效用函數(shù)為：

MaxU=U（Q，Hq）（1）

式中，Q表示農(nóng)戶(hù)通過(guò)電商經(jīng)營(yíng)出售的農(nóng)產(chǎn)品，Hq為給定的外生變量，如家庭特征等。由于農(nóng)戶(hù)參與電商市場(chǎng)是有成本的，考慮交易成本，農(nóng)戶(hù)實(shí)現(xiàn)效用最大化的約束條件可以表示為：

∑[（pκm-csvk（Hcs））τks+（pκm+cbvk（Hcb）τkb）]Sk-csfk（Hcs）τks-cbfk（Hcb）τkb+E≥0（2）

式中，pκm表示產(chǎn)品k的市場(chǎng)價(jià)格，Sk和pk表示農(nóng)戶(hù)經(jīng)營(yíng)電商對(duì)農(nóng)產(chǎn)品k的銷(xiāo)售數(shù)量和產(chǎn)出數(shù)量，且存在：如果Skgt;0，則τks=1；如果Sk≤0，則τkb=1。csvk和cbvk分別表示農(nóng)戶(hù)通過(guò)電商銷(xiāo)售農(nóng)產(chǎn)品和購(gòu)買(mǎi)所需投入要素的可變交易成本，csfk和cbfk分別表示農(nóng)戶(hù)通過(guò)電商銷(xiāo)售農(nóng)產(chǎn)品和購(gòu)買(mǎi)所需投入要素的固定交易成本，Hsc為影響csvk、csfk的因素，Hbc為影響cbvk、cbfk的因素，E表示其他收入。式（2）表明，農(nóng)戶(hù)選擇參與電商的前提條件是參與電商銷(xiāo)售農(nóng)產(chǎn)品獲得的生產(chǎn)者剩余大于成本，否則農(nóng)戶(hù)就會(huì)選擇不參與電商。

另外，農(nóng)戶(hù)的生產(chǎn)函數(shù)可以表示為：

G= G（q，I，Hz，M，Ω）（3）

式（3）為二次可微的凸函數(shù)。q表示農(nóng)戶(hù)的產(chǎn)出；I表示生產(chǎn)中的要素投入；Hz表示影響農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)決策的因素；M表示農(nóng)戶(hù)的固定投入要素，如土地；Ω是一組表征區(qū)位、市場(chǎng)發(fā)育程度的變量。

那么，農(nóng)戶(hù)面臨的要素均衡約束條件為：

qk-Ik+Ak-Sk-Qk=0，k=1，…，N（4）

式中，Ak表示農(nóng)戶(hù)在電商市場(chǎng)購(gòu)買(mǎi)的農(nóng)產(chǎn)品k的數(shù)量，Qk表示消費(fèi)的農(nóng)產(chǎn)品k的數(shù)量。在一個(gè)生產(chǎn)周期內(nèi)，由于產(chǎn)品k的產(chǎn)出qk、投入Xk和消費(fèi)Qk可能為0，但不可能為負(fù)值，因而需要對(duì)式（4）施加一個(gè)非負(fù)的約束條件，即：

Qk，qk，Xk≥0（5）

在上述條件下，農(nóng)戶(hù)面臨的決策問(wèn)題是，在給定固定交易成本和可變交易成本的前提下，根據(jù)效用最大化原則選擇是否參與農(nóng)產(chǎn)品電商。相應(yīng)的拉格朗日函數(shù)可以寫(xiě)作：

L=U（C，Hc）+∑N（k=1）ηk（qk-Xk+Ak-Sk-Qk）+φ（q，I，Hz，M，Ω）+ λ∑N（k=1）[（pκm-csvk（Hcs））τks]+（pκm+cbvk（Hcb）τkb）]Sk-csfk（Hcs）τks-cbfk（Hcb）τkb+E（6）

式中，ηk、φ和λ分別為要素均衡約束、生產(chǎn)技術(shù)約束和現(xiàn)金流約束的拉格朗日乘子。式（6）的求解需要通過(guò)兩個(gè)步驟解決：首先要確定農(nóng)戶(hù)參與電商的最優(yōu)條件，其次要確定效用最大化條件下的農(nóng)戶(hù)電商參與程度。

根據(jù)庫(kù)恩—塔克定理，式（6）的一階條件為：

-ηk+λ[（pκm-csvk）τks+（pκm+cbvk）τkb]=0" "i={i|sk≠0}（10）

將式（2）的不等式轉(zhuǎn)化為等式，再將式（7）～（10）代入該式，可以得到農(nóng)戶(hù)決策價(jià)格pk（Selling Decision Price）的臨界條件：如果pk=pκm-csvk，那么農(nóng)戶(hù)將成為農(nóng)產(chǎn)品電商市場(chǎng)的參與者，即skgt;0；如果pk=pκm-csvk，那么農(nóng)戶(hù)將成為農(nóng)產(chǎn)品電商市場(chǎng)的購(gòu)買(mǎi)者，即sklt;0；如果pk=ηk/λ，那么農(nóng)戶(hù)將選擇不參與電商，即sk=0。

進(jìn)一步研究，可以用電商市場(chǎng)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格pκm表述農(nóng)戶(hù)參與電商決策的路徑與選擇集合。如果pκm≥pk+csvk，即當(dāng)農(nóng)戶(hù)在電商平臺(tái)出售農(nóng)產(chǎn)品獲得的生產(chǎn)者剩余完全補(bǔ)償為參與電商付出的可變交易成本時(shí)，農(nóng)戶(hù)將成為農(nóng)產(chǎn)品電商的經(jīng)營(yíng)者。如果pκm≤pk+csvk，即當(dāng)農(nóng)戶(hù)購(gòu)買(mǎi)農(nóng)產(chǎn)品獲得的消費(fèi)者剩余大于為參與市場(chǎng)付出的可變交易成本時(shí)，農(nóng)戶(hù)將成為農(nóng)產(chǎn)品電商市場(chǎng)的購(gòu)買(mǎi)者；如果pk-csvklt;pmmlt;pk+csvk，農(nóng)戶(hù)將不參與電商。

因而， 農(nóng)戶(hù)參與電商的決策函數(shù)可以表達(dá)為：

Pr（Y＞0）=fi（Xi，csfk，csvk）（11）

式中，Y是一個(gè)介于0～1的值，Y越大表明農(nóng)戶(hù)越多地參與電商，反之亦然。

由此，我們可以得到如下關(guān)于農(nóng)戶(hù)電商參與行為特征的假設(shè)。

假設(shè)1：農(nóng)戶(hù)將根據(jù)預(yù)期參與電商市場(chǎng)（出售或購(gòu)買(mǎi)）獲得的市場(chǎng)剩余（生產(chǎn)者剩余或消費(fèi)者剩余）對(duì)其參與市場(chǎng)預(yù)計(jì)付出的可變交易成本的補(bǔ)償程度，相機(jī)抉擇成為農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)中的供給者、購(gòu)買(mǎi)者或不參與。即農(nóng)戶(hù)參與電商的行為特征會(huì)受到農(nóng)戶(hù)預(yù)期可獲得市場(chǎng)剩余、可變交易成本等的影響。

在此基礎(chǔ)上，推測(cè)農(nóng)戶(hù)參與電商會(huì)對(duì)農(nóng)戶(hù)自身的收入、生產(chǎn)消費(fèi)行為產(chǎn)生影響。從生產(chǎn)端來(lái)看，農(nóng)產(chǎn)品電商通過(guò)打破信息壁壘，電商平臺(tái)通過(guò)降低信息不對(duì)稱(chēng)性，使農(nóng)戶(hù)更易獲取市場(chǎng)需求信息，推動(dòng)種植作物和養(yǎng)殖種類(lèi)的調(diào)整（畢夢(mèng)琳、張會(huì)，2020）。同時(shí)，電商參與改變了農(nóng)戶(hù)的生產(chǎn)投入行為。隨著電商銷(xiāo)售規(guī)模擴(kuò)大，農(nóng)戶(hù)會(huì)增加生產(chǎn)投入比重，引入更先進(jìn)的生產(chǎn)工具和技術(shù)（謝浩等，2019）。

在就業(yè)與收入方面，電商為農(nóng)戶(hù)開(kāi)辟了新的就業(yè)渠道和收入來(lái)源。許多學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶(hù)參與電商不僅可以通過(guò)銷(xiāo)售農(nóng)產(chǎn)品獲得收入，還能創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)（陸尹瑋，2014；LIU 等，2015；ALABI 等，2016）。這使得農(nóng)戶(hù)的收入來(lái)源更加多元化，收入水平也相應(yīng)提高（畢夢(mèng)琳、張會(huì)，2020；謝浩等，2019）。電商參與還能提升農(nóng)戶(hù)的收入水平，通過(guò)減少中間環(huán)節(jié)，農(nóng)戶(hù)能夠獲得更高的農(nóng)產(chǎn)品銷(xiāo)售價(jià)格，進(jìn)而增加家庭收入（胡天石、傅鐵信，2005；桂學(xué)文等，2013；鄭琛譽(yù)等，2018）。

消費(fèi)領(lǐng)域同樣受到農(nóng)戶(hù)電商參與的顯著影響。一方面，電商參與增加了農(nóng)戶(hù)的收入，進(jìn)而提高了農(nóng)戶(hù)的消費(fèi)能力（岳中剛等，2024）。隨著收入的提升，農(nóng)戶(hù)在各類(lèi)商品和服務(wù)上的消費(fèi)比重會(huì)發(fā)生變化，進(jìn)而對(duì)高品質(zhì)、多樣化商品的需求增加。另一方面，電商平臺(tái)豐富的商品種類(lèi)和便捷的購(gòu)物方式，改變了農(nóng)戶(hù)的消費(fèi)方式，其消費(fèi)的選擇范圍更廣（Bakos，1997；孫浦陽(yáng)等，2017）。消費(fèi)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化也可能導(dǎo)致恩格爾系數(shù)下降，反映出農(nóng)戶(hù)生活水平的提高（岳中剛等，2024）。

綜合上述理論分析，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)2：農(nóng)戶(hù)參與電商對(duì)耕地利用、生產(chǎn)投入、就業(yè)、消費(fèi)行為有影響。

本研究的理論機(jī)制與研究框架如圖1所示。

4 研究設(shè)計(jì)

4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷并進(jìn)行調(diào)研，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)統(tǒng)計(jì)，剔除無(wú)效問(wèn)卷后，得到2024年中國(guó)中部、東部、東北部、西部地區(qū)農(nóng)戶(hù)電商參與行為的面板數(shù)據(jù)。調(diào)研數(shù)據(jù)來(lái)自河南省、江蘇省、吉林省、重慶市，包括信陽(yáng)市光山縣、常州市溧陽(yáng)市、松原市乾安縣、重慶市萬(wàn)州區(qū)，涉及1個(gè)縣級(jí)市、2個(gè)縣、1個(gè)區(qū)。調(diào)研數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠，具備一定的準(zhǔn)確性，同時(shí)數(shù)據(jù)具有一致性，可利用來(lái)自各地的樣本數(shù)據(jù)分析農(nóng)戶(hù)參與電商的總體情況。本文選取2015—2023年作為研究范圍。

進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)（表1）。

4.2 實(shí)證檢驗(yàn)

4.2.1 農(nóng)戶(hù)電商參與行為的影響因素檢驗(yàn)

主成分分析法可將多個(gè)相關(guān)變量轉(zhuǎn)換為一組不相關(guān)的主成分，而且能夠盡可能多地保留原始數(shù)據(jù)的信息（表2）。主要步驟包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣、求解特征值和特征向量、計(jì)算累積貢獻(xiàn)率、計(jì)算主成分得分。

4.2.2 農(nóng)戶(hù)參與電商對(duì)耕地利用行為、生產(chǎn)投入行為、就業(yè)行為和消費(fèi)行為影響的檢驗(yàn)

農(nóng)戶(hù)經(jīng)濟(jì)行為指農(nóng)戶(hù)在家庭各類(lèi)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)過(guò)程中的各種行為，包括耕地利用行為、農(nóng)業(yè)投入行為、就業(yè)行為、消費(fèi)行為等。其中，參考相關(guān)文獻(xiàn)，衡量農(nóng)業(yè)投入行為的指標(biāo)主要包括農(nóng)業(yè)投入數(shù)量等（Baorakis et al.，2002）；衡量農(nóng)戶(hù)家庭消費(fèi)行為的指標(biāo)主要包括消費(fèi)支出結(jié)構(gòu)和數(shù)量等（李樺等，2006）。

表3為各變量的選取及其意義。

在研究農(nóng)戶(hù)參與電商行為對(duì)收入及后續(xù)的生產(chǎn)、消費(fèi)三個(gè)方面帶來(lái)的影響時(shí)，通過(guò)收集農(nóng)戶(hù)在2015—2023年九年間何時(shí)開(kāi)始參與電商及在收入、生產(chǎn)、消費(fèi)方面的數(shù)據(jù)，將分組虛擬變量和時(shí)間虛擬變量的核心交互項(xiàng)作為核心解釋變量，對(duì)家庭人均收入、家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)、家庭生產(chǎn)投資結(jié)構(gòu)等方面產(chǎn)生影響。構(gòu)建總模型如下：

Yi，t=β0+β1pari，t+δXi，t+μi+γt+εi，t（16）

式中，i表示農(nóng)戶(hù)個(gè)體，t表示年份，Y為被解釋變量（根據(jù)具體研究問(wèn)題需要可更換Y為家庭人均收入、家庭消費(fèi)儲(chǔ)蓄比、家庭食品消費(fèi)比重、家庭消費(fèi)滿(mǎn)意度等農(nóng)戶(hù)個(gè)體經(jīng)濟(jì)行為），par為農(nóng)戶(hù)是否參與電商的核心解釋變量，即雙垂差分法中的核心交互項(xiàng)。β1為待估系數(shù)，用于衡量農(nóng)戶(hù)是否參與電商對(duì)家庭人均收入、家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)、家庭生產(chǎn)投資結(jié)構(gòu)（Y）等方面產(chǎn)生的影響。X為一系列控制變量，μi和γt分別為控制的個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)的變量，εi，t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。在模型2中X將作為一系列控制變量加入，有助于進(jìn)一步識(shí)別農(nóng)戶(hù)是否參與電商對(duì)其個(gè)體經(jīng)濟(jì)行為的影響。

本研究選取的四個(gè)地區(qū)分別為河南光山、吉林乾安、江蘇溧陽(yáng)、重慶萬(wàn)州。四個(gè)地區(qū)符合案例樣本選取的三個(gè)基本原則（殷，2017）：一是具有重要性與代表性原則，四個(gè)地區(qū)均獲批“電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣”，是政府重點(diǎn)扶持電商發(fā)展的地區(qū)；二是理論抽樣性原則，四個(gè)地區(qū)的農(nóng)村電商發(fā)展都存在前文所述的外生因素的影響，符合前述預(yù)設(shè)理論情境；三是理論目標(biāo)與案例一致性原則，四個(gè)地區(qū)分別位于我國(guó)的中部、東北部、東部、西部地區(qū)，但農(nóng)村電商發(fā)展態(tài)勢(shì)均頗為良好，這就為分析地區(qū)異質(zhì)性提供了條件。

5 結(jié)果與分析

5.1 農(nóng)戶(hù)電商參與行為的影響因素檢驗(yàn)結(jié)果

使用Python3.12選取KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)方法進(jìn)行關(guān)聯(lián)度測(cè)算（表4），測(cè)算結(jié)果顯示，各因子間平均絕對(duì)相關(guān)系數(shù)為0.2，KMO為0.495，略小于0.5，雖然KMO值未達(dá)理想標(biāo)準(zhǔn)，但鑒于理論重要性，仍進(jìn)行探索性分析。Bartlett球形檢驗(yàn)的sig值為1.784e-25，說(shuō)明各指標(biāo)數(shù)據(jù)存在顯著相關(guān)，適合進(jìn)行主成分分析。而后進(jìn)行Uniqueness檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)“到服務(wù)站的距離”與“土地經(jīng)營(yíng)面積”指標(biāo)的Uniqueness大于0.6，因此剔除這兩個(gè)指標(biāo)。

再次測(cè)算，結(jié)果顯示各因子間平均絕對(duì)相關(guān)系數(shù)為0.26，KMO為0.487，Bartlett球形檢驗(yàn)的sig值為1.527e-30，適合進(jìn)行主成分分析。而后進(jìn)行Uniqueness檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)“政策取向”指標(biāo)的uniqueness大于0.6，因此剔除這個(gè)指標(biāo)。

再次測(cè)算，結(jié)果顯示各因子間平均絕對(duì)相關(guān)系數(shù)為0.29，KMO為0.481，Bartlett球形檢驗(yàn)的sig值為1.076e-31，適合進(jìn)行主成分分析。

接著計(jì)算該矩陣的特征值、方差貢獻(xiàn)率及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率（表5）。提取出特征值大于1的3個(gè)主成分，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到71.70%，說(shuō)明這3個(gè)主成分能夠較完整地對(duì)原始變量進(jìn)行解釋。而后進(jìn)行Uniqueness檢驗(yàn)，uniqueness均小于0.6。

故選取這3個(gè)主成分作為解釋指標(biāo)進(jìn)一步分析，計(jì)算得成分1解釋27.77%方差，成分2解釋23.93%，成分3解釋20.80%，累計(jì)約72.5%，體現(xiàn)了三個(gè)因子能較好地概括數(shù)據(jù)變異。

從因子載荷矩陣（模式矩陣）可知（表6），在第1主成分中“是否安裝寬帶”和“是否使用智能手機(jī)”2個(gè)指標(biāo)在第一個(gè)主成分上有較大載荷，可以定義為反映“信息基礎(chǔ)設(shè)施”或“固定交易成本”的綜合指標(biāo)；在第2主成分中，“年齡”和“性別”這2個(gè)指標(biāo)的系數(shù)較大，故將其定義為反映“戶(hù)主自身基礎(chǔ)條件”的綜合指標(biāo)；在第3主成分中，“教育程度”和“勞動(dòng)力人數(shù)”這2個(gè)指標(biāo)的系數(shù)較大，故將其定義為反映“家庭勞動(dòng)力數(shù)量與質(zhì)量”的綜合指標(biāo)。這表明影響我國(guó)農(nóng)戶(hù)參與電商的主要因素集中體現(xiàn)在信息基礎(chǔ)設(shè)施、戶(hù)主自身基礎(chǔ)條件、家庭勞動(dòng)力數(shù)量與質(zhì)量3個(gè)方面。

其中，教育程度在成分2和成分3上的相反載荷反映了其在不同維度的雙重角色：作為戶(hù)主個(gè)體特征，與年齡/性別負(fù)相關(guān)，體現(xiàn)代際或性別教育差距；作為家庭資源，與勞動(dòng)力質(zhì)量正相關(guān)，體現(xiàn)教育對(duì)生產(chǎn)力的促進(jìn)作用。

推測(cè)上述實(shí)證結(jié)果產(chǎn)生的原因，由于基礎(chǔ)設(shè)施存在“門(mén)檻效應(yīng)”，因此寬帶覆蓋率可以較為直接地影響農(nóng)戶(hù)能否接入電商平臺(tái)；以及在已經(jīng)投入一定的固定交易成本獲取服務(wù)后，農(nóng)戶(hù)會(huì)更傾向于思考如何利用其獲得收益，而教育水平高的戶(hù)主更易掌握數(shù)字技能，但存在代際差異——老年戶(hù)主即使學(xué)歷較高，仍可能因技術(shù)適應(yīng)障礙而抑制參與意愿；男性戶(hù)主參與概率更高，但年輕女性在直播電商中的活躍度逐步提升，表明傳統(tǒng)稟賦效應(yīng)正在被數(shù)字工具部分消解。

最后采用“指標(biāo)得分=（主成分1貢獻(xiàn)率*f1+主成分2貢獻(xiàn)率*f2+主成分3貢獻(xiàn)率*f3+主成分4貢獻(xiàn)率*f4）/累計(jì)貢獻(xiàn)率”的公式，綜合計(jì)算指標(biāo)得分最小值為-2.080993，最大值為1.055989。將x加上1.2，調(diào)整后的總得分最小值為-0.8809929，最大值為2.255989。

最后得出四個(gè)調(diào)研地各自的評(píng)分如表8所示。

由表8可知，江蘇溧陽(yáng)和河南光山樣本信息基礎(chǔ)設(shè)施得分比較高，河南光山樣本戶(hù)主自身基礎(chǔ)條件得分比較高，江蘇溧陽(yáng)樣本家庭勞動(dòng)力數(shù)量與質(zhì)量得分比較高，最終得分江蘇溧陽(yáng)樣本最高，優(yōu)勢(shì)主要在于信息基礎(chǔ)設(shè)施和家庭勞動(dòng)力數(shù)量與質(zhì)量。

5.2 農(nóng)戶(hù)參與電商對(duì)耕地利用行為、生產(chǎn)投入行為、就業(yè)行為和消費(fèi)行為影響的檢驗(yàn)結(jié)果

運(yùn)用Stata18.0，得到實(shí)證結(jié)果如表9至表14所示。表9為線(xiàn)性模型回歸結(jié)果的匯總，表10和表11是對(duì)選擇型分類(lèi)變量的因變量進(jìn)行處理的結(jié)果，其中01變量使用Logit模型處理，無(wú)序分類(lèi)變量使用multi logit模型處理。

多期雙重差分模型回歸結(jié)果表明，農(nóng)戶(hù)電商參與主要對(duì)其生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和收入產(chǎn)生了影響。在生產(chǎn)層面，由表10回歸結(jié)果可知，農(nóng)戶(hù)是否參與電商對(duì)種植作物的種類(lèi)分別在10%、5%、1%水平上顯著。具體來(lái)說(shuō)，在選擇糧食作物（如水稻、小麥）作為基準(zhǔn)類(lèi)別的情況下，農(nóng)戶(hù)電商參與增加一個(gè)單位時(shí)，選擇種植經(jīng)濟(jì)作物、其他作物、放棄種植的發(fā)生比相對(duì)于選擇種植糧食作物的發(fā)生比將分別放大e0.699、e3.382、e1.649倍，說(shuō)明電商參與為農(nóng)戶(hù)種植作物種類(lèi)選擇造成了一定影響，這可能是因?yàn)殡娚掏貙捔宿r(nóng)產(chǎn)品銷(xiāo)售渠道，使農(nóng)戶(hù)能夠根據(jù)市場(chǎng)需求調(diào)整種植種類(lèi)與規(guī)模，甚至可能放棄參與種植。

同樣，由表11的回歸結(jié)果可知，農(nóng)戶(hù)是否參與電商對(duì)養(yǎng)殖種類(lèi)的4-7組分別在1%、5%、1%、5%水平上顯著。具體來(lái)說(shuō)，在選擇豬作為基準(zhǔn)類(lèi)別的情況下，農(nóng)戶(hù)電商參與增加一個(gè)單位時(shí)，選擇養(yǎng)殖家禽、水產(chǎn)、其他、放棄自己從事養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)生比相對(duì)于選擇種植糧食作物的發(fā)生比將分別放大e1.283、e0.882、e1.345倍，變成原先的e-1.764倍，說(shuō)明電商參與為農(nóng)戶(hù)養(yǎng)殖種類(lèi)選擇造成一定的影響，與種植種類(lèi)變化原因類(lèi)似，可能是因?yàn)殡娚掏貙捔宿r(nóng)產(chǎn)品銷(xiāo)售渠道，使農(nóng)戶(hù)能夠根據(jù)市場(chǎng)需求調(diào)整養(yǎng)殖種類(lèi)與規(guī)模，水產(chǎn)受保鮮、運(yùn)輸限制，提升幅度相對(duì)較小但仍顯著。值得注意的是，與種植業(yè)不同，電商參與減少了農(nóng)戶(hù)放棄養(yǎng)殖的可能性，可能原因是養(yǎng)殖通過(guò)電商銷(xiāo)售的溢價(jià)空間更大。

農(nóng)民是否參與電商對(duì)生產(chǎn)投入占收入比重有正向影響且在5%的水平上顯著，表明電商參與顯著提升了生產(chǎn)投入比重，可能促使農(nóng)戶(hù)優(yōu)化生產(chǎn)結(jié)構(gòu)。

生產(chǎn)工具系數(shù)不顯著，說(shuō)明電商參與對(duì)機(jī)械化水平的提升作用有限，主要原因可能在于機(jī)械化投資成本較高，而且農(nóng)戶(hù)對(duì)機(jī)械化技術(shù)的接受度較低。電商平臺(tái)主要影響農(nóng)產(chǎn)品的銷(xiāo)售環(huán)節(jié)，而對(duì)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的技術(shù)改進(jìn)作用有限。此外，農(nóng)村地區(qū)的機(jī)械化推廣受制于基礎(chǔ)設(shè)施和政策支持，電商平臺(tái)并未直接解決這些問(wèn)題。

總體而言，農(nóng)村電商對(duì)農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)策略的影響是多方面的：一方面，電子商務(wù)發(fā)展通過(guò)影響生產(chǎn)要素配置對(duì)種植結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。電子商務(wù)的發(fā)展能夠直接帶動(dòng)上下游行業(yè)創(chuàng)造大量就業(yè)崗位并促使農(nóng)民調(diào)整職業(yè)選擇，而農(nóng)村家庭勞動(dòng)力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移意味著農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力減少，受勞動(dòng)力要素的剛性約束，會(huì)直接造成土地拋荒，可能導(dǎo)致農(nóng)戶(hù)種植面積減少，但農(nóng)戶(hù)也可能選擇增加其他要素替代勞動(dòng)力要素并進(jìn)行種植結(jié)構(gòu)調(diào)整，這種替代要素的選擇更多受制于種植環(huán)境；另一方面，電子商務(wù)發(fā)展促進(jìn)解決信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題，直接實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶(hù)與消費(fèi)者之間的互動(dòng)，既有利于提高銷(xiāo)售價(jià)格，又有利于有效減少中間流通環(huán)節(jié)，降低銷(xiāo)售成本，此外，冷鏈物流作為電子商務(wù)發(fā)展的重要因素之一，為生鮮果蔬的線(xiàn)上銷(xiāo)售提供了巨大便利，而且生鮮果蔬等經(jīng)濟(jì)作物附加值較高，但糧食作物產(chǎn)量較大而銷(xiāo)售價(jià)格偏低，無(wú)法激勵(lì)農(nóng)戶(hù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)模式直接銷(xiāo)售給消費(fèi)者，因此農(nóng)戶(hù)為了追求農(nóng)產(chǎn)品銷(xiāo)售利潤(rùn)目標(biāo)，會(huì)增加經(jīng)濟(jì)作物種植面積。

收入方面，表12中的回歸結(jié)果顯示，農(nóng)戶(hù)是否參與電商對(duì)收入數(shù)值（income）的影響系數(shù)為正且在1%的水平上顯著，充分顯示電商參與為農(nóng)戶(hù)帶來(lái)了實(shí)實(shí)在在的收益。

但是在表13的模型中，農(nóng)戶(hù)是否參與電商對(duì)收入來(lái)源影響的p值大部分都大于0.1，結(jié)果并不顯著。具體來(lái)說(shuō)，在選擇農(nóng)業(yè)收入為主要收入來(lái)源作為基準(zhǔn)類(lèi)別的情況下，農(nóng)戶(hù)電商參與每增加一個(gè)單位時(shí)，經(jīng)營(yíng)收入成為主要收入來(lái)源的發(fā)生比相對(duì)于農(nóng)業(yè)收入為主要收入來(lái)源的發(fā)生比將放大e1.642倍，但對(duì)工資收入、政府救助收入和其他收入來(lái)源影響不顯著。表明農(nóng)戶(hù)參與電商對(duì)收入來(lái)源的拓展度并不明顯，可能是通過(guò)農(nóng)產(chǎn)品線(xiàn)上銷(xiāo)售、發(fā)展電商相關(guān)服務(wù)業(yè)等途徑并未發(fā)展成熟，而電商為農(nóng)戶(hù)提供了農(nóng)產(chǎn)品線(xiàn)上銷(xiāo)售渠道，將原本以農(nóng)業(yè)收入為主的模式轉(zhuǎn)向通過(guò)線(xiàn)上經(jīng)營(yíng)增加收入，從而使經(jīng)營(yíng)收入成為主要來(lái)源的可能性顯著提升。

原因推測(cè)如下：首先，電商可以有效縮減流通環(huán)節(jié)，推進(jìn)產(chǎn)銷(xiāo)對(duì)接，同時(shí)電商經(jīng)營(yíng)還可以拓展社會(huì)網(wǎng)絡(luò)資源，建立發(fā)展社會(huì)弱關(guān)系，鞏固提升社會(huì)強(qiáng)關(guān)系，減少農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)銷(xiāo)售過(guò)程中的監(jiān)督成本，提高農(nóng)戶(hù)收入；此外，電商能夠緩解信息不對(duì)稱(chēng)導(dǎo)致的逆向選擇問(wèn)題，提高資源配置效率，降低投入冗余率和產(chǎn)出不足率，農(nóng)戶(hù)在參與電商經(jīng)營(yíng)的過(guò)程中還會(huì)接觸到更多互聯(lián)網(wǎng)知識(shí)、積累運(yùn)營(yíng)技能，提高互聯(lián)網(wǎng)培訓(xùn)的普及程度，進(jìn)而提升農(nóng)戶(hù)人力資本水平，穩(wěn)定農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效，為提高農(nóng)戶(hù)收入奠定人力資本基礎(chǔ)；最后，由于農(nóng)村電商正外部性效益，生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)邊界得以弱化，產(chǎn)業(yè)鏈得以延長(zhǎng)，供應(yīng)范圍得以延伸，配套的數(shù)字普惠金融體系還可以增加農(nóng)戶(hù)貸款可及性，降低金融準(zhǔn)入門(mén)檻，促進(jìn)擔(dān)保要求放松，緩解農(nóng)戶(hù)信貸約束，提高農(nóng)戶(hù)金融服務(wù)獲取能力，間接促進(jìn)農(nóng)民增收。

消費(fèi)層面，表14的回歸結(jié)果顯示，農(nóng)戶(hù)是否參與電商對(duì)消費(fèi)比重、消費(fèi)結(jié)構(gòu)和消費(fèi)方式影響的p值均大于0.1，結(jié)果均不顯著，表明電商參與對(duì)農(nóng)戶(hù)的消費(fèi)影響尚不明確。已有研究表明，我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)為基礎(chǔ)性生活消費(fèi)占比相對(duì)較高，消費(fèi)結(jié)構(gòu)受農(nóng)村經(jīng)濟(jì)政策、市場(chǎng)環(huán)境及傳統(tǒng)文化等多重因素影響呈現(xiàn)出地域性、季節(jié)性差異（曾德彬、盧海霞，2020）。結(jié)合事實(shí)分析，重慶萬(wàn)州生鮮配送附加費(fèi)達(dá)15%～20%，由此可知，農(nóng)村“最后一公里”配送成本高，可能會(huì)導(dǎo)致電商平臺(tái)商品價(jià)格優(yōu)勢(shì)被削弱，從而減弱電商參與對(duì)消費(fèi)刺激和消費(fèi)方式變化的推動(dòng)程度。

為驗(yàn)證基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本研究采用安慰劑檢驗(yàn)方法，通過(guò)隨機(jī)生成農(nóng)戶(hù)“是否參與電商”的虛擬處理變量，重復(fù)抽樣500次并重新估計(jì)模型。若原模型的顯著效應(yīng)源于不可觀測(cè)因素或隨機(jī)誤差，則安慰劑檢驗(yàn)中虛構(gòu)處理變量的系數(shù)應(yīng)呈現(xiàn)非系統(tǒng)性分布且統(tǒng)計(jì)不顯著。檢驗(yàn)結(jié)果如圖2和圖3所示。

圖2和圖3表明，安慰劑檢驗(yàn)中虛構(gòu)處理變量的效應(yīng)與基準(zhǔn)回歸存在本質(zhì)差異，原模型中“農(nóng)戶(hù)參與電商顯著降低生產(chǎn)投入比重”與“農(nóng)戶(hù)參與電商顯著提高收入數(shù)值”的結(jié)論并非由數(shù)據(jù)噪聲或遺漏變量驅(qū)動(dòng)，具有較強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)穩(wěn)健性。

而種植類(lèi)型與養(yǎng)殖種類(lèi)在安慰劑檢驗(yàn)中并未能通過(guò)檢驗(yàn)，主要原因可能是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的周期性和地域性限制。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有較長(zhǎng)的周期，而且作物和養(yǎng)殖種類(lèi)的選擇往往受制于當(dāng)?shù)氐淖匀粭l件和傳統(tǒng)習(xí)慣。電商平臺(tái)雖然拓寬了銷(xiāo)售渠道，但并未從根本上改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)和資源稟賦。此外，農(nóng)戶(hù)對(duì)市場(chǎng)需求的反應(yīng)存在滯后性，短期內(nèi)難以根據(jù)電商銷(xiāo)售數(shù)據(jù)調(diào)整種植或養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)。

6 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，信息基礎(chǔ)設(shè)施和家庭勞動(dòng)力質(zhì)量是影響農(nóng)戶(hù)電商參與的核心因素，戶(hù)主年齡和性別通過(guò)稟賦效應(yīng)間接影響參與決策；電商參與顯著提升了農(nóng)戶(hù)的生產(chǎn)投入強(qiáng)度和收入水平，但對(duì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化作用尚未凸顯，主要受制于傳統(tǒng)消費(fèi)慣性和農(nóng)村電商服務(wù)的短板；東部地區(qū)因基礎(chǔ)設(shè)施完善和人力資本優(yōu)勢(shì)，農(nóng)戶(hù)參與電商的綜合條件顯著優(yōu)于中西部地區(qū)。

由此本文提出以下建議：強(qiáng)化基礎(chǔ)設(shè)施下沉，優(yōu)化人力資本供給，差異化政策設(shè)計(jì)，完善消費(fèi)激勵(lì)體系，構(gòu)建動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)機(jī)制，建立“政策效果—農(nóng)戶(hù)反饋”雙向校準(zhǔn)機(jī)制，確保政策的精準(zhǔn)性和有效性。

參考文獻(xiàn)

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