贫困村农户电商扶贫参与意愿及其影响因素研究——以资源枯竭型城市阜新为例

吴正祥

(辽宁工程技术大学营销管理学院，辽宁 葫芦岛 125105)

0 引 言

随着互联网的快速普及，农村信息化进程不断加快，电子商务逐渐在我国农村扎根成长，成为影响农业发展方式与农村经济增长的重要力量，被国家当作实现精准扶贫的重要载体纳入到了扶贫开发工作体系。在政策驱动下，越来越多的地区将电商扶贫作为打赢脱贫攻坚战的重要抓手，全国出现了一批典型的电商扶贫模式。值得注意的是，受农户资源禀赋的限制，现有的电商扶贫模式多数以政府部门为主导，少数以第三方组织(如企业、公司、合作社或协会等机构)为牵引，贫困村农户在整个过程中大多是被动参与的[1]。其带来的后果是，贫困村农户自主脱贫意识不强，容易养成“等、靠、要”的风气[2]，部分低收入人群甚至还存在返贫的风险[3]，造成政府部门不能有效利用电商扶贫专项资金，实现快速脱贫的预定目标[4]。可见，在推进农村电商扶贫的进程中，掌握贫困村农户电商扶贫参与意愿及其影响因素，对于提升扶贫工作成效具有决定性意义。

纵观现有文献，目前关于电商扶贫问题的研究大多集中于电商扶贫发展模式和发展路径的经验总结，对于贫困村农户电商扶贫参与意愿及其影响因素的研究还十分有限，仅马泽波[5]、王方妍等[6]、向丽和胡珑瑛[7]有所关注。这些研究成果对于提升电商扶贫成效具有重要借鉴意义，但还存在以下不足：一是，已有研究仅对民族地区农户电商扶贫参与意愿问题进行了探讨，缺乏针对资源枯竭型地区农户电商扶贫参与意愿问题的深入分析。二是，已有研究仅将参与意愿分为愿意和不愿意两类，并采用二项Logit模型展开分析，因未考虑参与意愿水平，相关研究结果无法准确、客观地反映农户电商扶贫参与意愿的现实情况。三是，已有研究的变量选择，缺少农户社会资本和农户认知因素，而这两类因素与农户参与意愿有密切关系。鉴于此，本文在已有研究成果的基础上设计调查问卷，并选取典型资源枯竭型城市的贫困村农户开展问卷调查；基于调查数据，运用多元有序Logit模型探讨贫困村农户电商扶贫参与意愿的影响因素。

1 数据来源与变量描述统计

本文所用数据由课题组于2019年8月—9月在辽宁省阜新市贫困村通过实地调查获得。选择辽宁省阜新市贫困村农户作为调查对象的原因在于：辽宁省阜新市是第一个被国务院确定为全国资源枯竭型城市经济转型的试点城市[8]，同时也是国务院扶贫开发领导小组确定的全国首批3个国家扶贫改革试验区之一[9]；目前，该地区已经确立了以发展现代农业作为经济转型的重点方向[10]、以电商扶贫作为打赢脱贫攻坚战的重要抓手，并构建了“电商平台+电商服务站+基地”的扶贫模式[9]；在此地区获取实地调查数据来研究贫困户参与电商扶贫的意愿及其影响因素，对于评价资源枯竭型城市经济转型试点和扶贫改革试验的总体情况都具有一定的针对性和现实意义。

为保证调查样本的广泛性和代表性，本文结合阜新各村经济发展水平，采用随机分层抽样的方法进行样本点的选择。本次共发放450份调查问卷，收回有效问卷407份。调查样本的统计结果显示，研究区域贫困村农户的电商扶贫参与意愿倾向不一，每个参与意愿水平上均有样本存在，但总体意愿比较强烈，占比达74.2%，见表1。

调查问卷中所涉及的变量是在已有研究成果基础上根据本领域专家、政府/企业等管理实践者的建议选择和定义的，其中被解释变量(y)为参与意愿，解释变量(x)包含个体特征、家庭特征、认知特征、社会资本、区域环境5类20个变量。各变量的解释与预期影响方向以及统计特征见表2。

表1 电商扶贫参与意愿统计结果

2 模型选择与实证分析

2.1 模型选择

在本研究中，贫困村农户电商扶贫参与意愿为有序多分类变量。鉴于广义定序Logit模型没有限制变量的分布条件，能够消除有序分类变量回归处理时产生的序列信息丢失问题，分析结果更客观、更准确，因此本文选择多元有序Logit模型确定贫困村农户电商扶贫参与意愿的显著性影响因素，构建如下多元有序Logit离散选择模型[11-12]：

表2 变量解释、统计特征与预期影响方向

(1)

式(1)中，xi为可能影响贫困村农户电商扶贫参与意愿的因素，即解释变量的取值；αj为模型截距系数；βj为解释变量的回归系数；yi取值范围为{1，2，3，4，5}，分别对应“非常不愿意、比较不愿意、一般、比较愿意、非常愿意”；j取值范围为{1，2，3，4}。j不同取值时的概率分别为：

(2)

j=1时，被解释变量类别1与类别2、3、4、5比较；j=2时，被解释变量类别1、2与类别3、4、5比较；j=3时，被解释变量类别1、2、3与类别4、5比较；j=4时，被解释变量类别1、2、3、4与类别5比较。

2.2 实证分析

利用统计软件SPSS21.0对407份样本数据进行多元有序Logit统计分析。在Logit回归分析前，先对20个自变量进行方差膨胀因子检验。发现VIF值均在合理范围之内，表明变量间不存在多重共线性。

回归分析时，先将贫困村农户电商扶贫参与意愿的20个变量全部纳入模型进行估计，结果见表3模型一；随后根据相伴概率值剔选变量，进行逐步回归，直到剩余变量都在5%的水平上统计显著，最终结果见表3模型二。从模型二可知，受教育程度、网络使用经验、家庭年均纯收入、主要经济来源、对农村电商的认知、对电商扶贫提高收入水平的认知、对现在生活满意度的认知、亲戚朋友参与电商扶贫的意愿、对政府电商扶贫相关工作的满意程度、对电商服务站相关工作的满意程度、电商扶贫服务体系的完备程度和当地是否具有一定规模的特色农产品12个因素显著影响贫困村农户电商扶贫参与意愿。

2.2.1 个体特征

受教育程度、网络使用经验对农户电商扶贫参与意愿均产生显著正向影响。这说明，农户的文化程度越高、网络使用经验越丰富，其参与电商扶贫的意愿越高。这是因为农户的受教育程度越高，其对新知识和新技术的接受能力也越强；而丰富的网络使用经验可以降低农户的网络交易风险感知，增强农户的电商扶贫参与意愿。

性别、年龄、兼业程度对农户电商扶贫参与意愿的影响均不显著，主要原因在于，受传统文化影响，男性在家庭农业生产决策中占主导地位；同时，在各年龄阶段的农户样本中，有七成以上的人具有参与意愿； 此外，与城市不同，贫困地区的兼业机会较少，从事农业生产的农户家庭一般以农业生产为主，在农业空闲期多数选择就地干些零活。因此，性别、年龄、兼业程度不是影响农户电商扶贫参与意愿的重要因素。

表3 模型回归结果

注：*、**、***分别表示变量在10%、5%和1%的水平上显著

2.2.2 家庭特征

家庭年纯收入对农户电商扶贫参与意愿产生显著负向影响，主要经济来源对农户电商扶贫参与意愿产生显著正向影响。这说明，家庭收入越低或者家庭开销越大的农户，其渴望通过电商扶贫来改善自身物质条件的程度越强烈；与非农收入家庭相比，越是依靠农业生产获得经济收入的农户，其越希望提高自身农业收入状况。在当今社会，农户的生活目标不再是吃饱穿暖，医疗保障、子女教育、子女住房等成为农户考虑的重要问题，对于家庭年纯收入低、主要经济来源于农业的农户来说，其自身能力有限，必须依靠政府力量来改善当前生活状态，而电商扶贫是一个好的契机。

劳动力数量、是否有迁出本村意愿对农户电商扶贫参与意愿的影响均不显著。其原因是，现代农业不再依靠人的苦力劳作进行生产，机械化程度普遍提高，劳动力的多少对农业生产活动的影响不大；电商扶贫的收入效应具有时滞性和不确定性，面对外出务工和参与电商扶贫，不打算迁出本村的农户会将外出务工作为自己的首选。因此，劳动力数量、是否有迁出本村意愿不是影响农户电商扶贫参与意愿的重要因素。

2.2.3 认知特征

对农村电商的认知、对电商扶贫提高收入水平的认知均显著正向影响农户的电商扶贫参与意愿，对现在生活满意度的认知显著负向影响农户的电商扶贫参与意愿。这说明，农户对农村电商越熟悉、对电商扶贫的收入效应评价越积极，其参与电商扶贫的意愿越高；相反，农户对当前生活状态越满意，其参与电商扶贫的意愿越低。这比较符合常理推断，因为人们对某一正面事物越熟悉，其接受意愿越高；人们越满足于现状，其改变当前状态的意愿越低。

2.2.4 社会资本

亲戚朋友电商扶贫参与意愿、对政府电商扶贫相关工作的满意程度、对电商服务站相关工作的满意程度均显著正向影响农户的电商扶贫参与意愿。这说明，电商扶贫参与意愿存在从众效应，且政府、企业等相关组织对电商扶贫的支持工作积极影响农户的参与意愿。此结果与农户有限的资源禀赋以及涉商风险有关，因为对于物质资源相对缺乏的贫困村农户而言，农业电商属于新事物，相关经验不足，很难评估参与效益，涉足农业电商具有较大风险，如果亲戚朋友也愿意参与电商扶贫或者政府、企业在其中能够给予较大帮助，便可以化解不确定性，从而提高参与意愿。

是否有亲戚朋友是村庄或乡镇及以上干部、获得相关部门金融支持的难易程度对农户电商扶贫参与意愿的影响均不显著。调查中发现，农户认为具有干部身份的亲戚朋友并不能在电商扶贫方面给予较大帮助，且当前也不愿意在农业电商方面做出较大的投资。因此，是否有亲戚朋友是村庄或乡镇及以上干部、获得相关部门金融支持的难易程度不是影响农户电商扶贫参与意愿的重要因素。

2.2.5 区域环境

电商扶贫服务体系的完备程度、当地是否具有一定规模的特色农产品均显著正向影响农户的电商扶贫参与意愿。这说明，面对农业产出，农户急需相应的服务，帮助其完成农产品的销售，且家庭特色农业规模越大，越需要通过完备服务体系的电商促进农产品销售。造成这一结果的原因是，贫困村人才缺乏，农户无法独立通过电商完成产品销售；产销不衔接，容易导致农产品滞销而腐烂。

物流体系完善程度对农户电商扶贫参与意愿的影响不显著，主要原因在于，快递入村已较为普遍，且农户认为，农产品之所以销售不出去是因为没有人买，而不是没有办法运输。因此物流体系完善程度不是影响农户电商扶贫参与意愿的重要因素。

3 结论与政策建议

本文基于资源枯竭型城市阜新市贫困村407份实地调查数据，实证分析了农户参与电商扶贫的意愿，以及影响农户参与意愿的因素。调查数据统计结果表明，农户参与电商扶贫的意愿比较强烈，仅有25.8%的农户参与热情不高。多元有序Logit回归分析发现，个体特征、家庭特征、认知特征、社会资本、区域环境均对农户电商扶贫参与意愿有影响，其中个体特征中的受教育程度、网络使用经验因素与农户参与意愿正相关；家庭特征中的主要经济来源因素与农户参与意愿正相关，家庭年纯收入与农户参与意愿负相关；认知特征中的农村电商认知、电商扶贫收入效应认知因素与农户参与意愿正相关，生活满意度认知与农户参与意愿负相关；社会资本中的亲戚朋友电商扶贫参与意愿、政府电商扶贫相关工作、电商服务站相关工作与农户参与意愿正相关；区域环境中的电商扶贫服务体系、特色农产品规模与农户参与意愿正相关。

尽管贫困村农户电商扶贫参与意愿较高，但实际行动相对滞后。为促进农户行为与态度保持一致性，综合前文研究结果，本文提出如下政策建议：第一，提升农户的知识文化水平。鼓励青年农民积极参加函授、电大、夜大等的学习；建立针对性的培训体系，邀请当地高校教师和本地电商企业对特定农户进行培训。第二，加强电商扶贫政策宣传力度，完善政府电商扶贫工作制度，提升农户“触网”意识以及对政府电商扶贫工作的信赖感。第三，建立电商扶贫服务体系，加大电商服务站监督力度。同时，邀请部分农户参与电商扶贫服务体系构建工作和电商服务站监督工作，提高农户参与感。第四，加快农业产业结构调整，建立具备适度规模的特色农产品生产基地，做好龙头企业的培育工作，打造极具竞争力的农产品品牌。

此外，政府在开展电商扶贫工作的过程中，应依据个体特征、家庭特征、认知特征、社会资本、区域环境有针对性开展调研工作，优先帮扶最希望利用电商扶贫来改善家庭经济现状的农户，以树立典型，然后通过他们争取更多农户参与电商扶贫。