宁夏农户参与电商意愿影响因素研究

尹赛花　王金云

摘要：农村开展电子商务是实现精准扶贫、乡村振兴的重要渠道。文中选取宁夏部分地区作为调研对象，在分析宁夏电商发展现状的基础上，结合计划行为理论，通过问卷调查法收集有关数据，利用因子分析得出影响农户参与电商意愿的主要因素，并就现存问题进行分析并给出相关建议，以期增强农户参与电商意愿，加速宁夏农业现代化发展。

关键词：农村电商，计划行为理论，因子分析

一、引言

时值“十三五”收官之际，扶贫攻坚决胜之年，作为精准扶贫的重要举措农村电商各参与主体纷纷发力，农村电子商务在全国遍地开花。2018年，仅宁夏回族自治区的电子商务交易额就实现了1181.6亿元，同比增长21.8%，农村网络零售额为73亿元，农产品网络零售额54.2亿元，同比增长53.7%。但就在全国农村电商逐步升温的情况下，宁夏农村多地出现硒砂瓜，枸杞，灵武枣等农产品供过于求，谷贱伤农的情况。一面是数字化浪潮带来的巨大机遇，一面是农户囿于现状的尴尬境地，哪些因素影响了农户参与电子商务意愿？成为亟待探究的问题。因此，本文通过梳理已有研究文献，立足宁夏，通过问卷调查法收集一手资料，通过因子分析法识别主要影响农户参与电商意愿的因素。以期为推动农村电商的发展和增强相应政策落地提供可行性建议。

二、文献综述

已有研究认为农村电子商务的实施和发展，涉农主体的参与是基础，而我国目前仍主要靠小而散的农户从事着农业工作，对于新技术的信任和接纳成为转变“小农思想”的关键。因此，部分学者从互联网的信任和感知风险两个维度入手研究，相继延伸到个人特征中的性别、年龄、接受教育程度等人口统计变量，也有学者考虑到社会组织创新等社会环境因素，以及物理环境因素等。随着农村电商的发展，学者们的研究角度和方法也逐渐多元而深刻，林海英基于594 份农牧户的微观调研数据通过运用计量经济学方法 Tobit模型识别农牧户参农村电子商务意愿的影响因素以基础设施因素、个人特征因素、社会网络因素以及资源禀赋因素四个方面及其具体变量作为自变量。穆燕鸿等选取黑龙江省 15个电子商务示范县为样本基于结构方程模型进行对农村电子商务影响因素进行分析将影响因素归纳为五个方面。周静等以农户电商态度、主观规范和知觉行为控制为潜变量，选取 14 个观测变量，构建农户参与农产品电商意愿的理论模型，运用结构方程模型对调研数据进行实证分析。已有研究多以发达地区和示范点做为研究对象，意在为其他地区提供发展模板，但我国客观存在的发展不平衡的现实问题阻碍了结论的推广。因此，本文基于宁夏农村实地调研，借鉴已有研究方法和思路，探究影响农户参与意愿的因素，从实际出发，以期为宁夏农村电商的发展提供可行建议。

三、研究设计

（一）理论基础

已有研究多基于TPB（计划行为学理论），该理论在意愿研究课题方面呈现出很强的稳健性和适用性，因此，本研究基于该理论开展。计划行为理论认为，行为是行动意愿和感知行为控制共同引起的。行为意愿由态度、主观规范和感知行为控制共同决定。态度、主观规范和感知行为控制三者相互影响。

态度是指个人对该项行为所持的正面或负面的感觉，亦指由个人对此特定行为的评价经过概念化之后所形成的态度，所以态度的组成部分经常被视为个人对此行为结果的显著信念的函数。基于此，问卷在设计时首先调查了农户对电子商务的了解程度，并在题目结尾增设了“参与电子商务/不参与电子商务原因”的题目。

主观规范是指个人对于是否采取某项特定行为所感受到的社会压力，亦即在预测他人的行为时，那些对个人行为决策具有影响力的个人或团体对于个人是否采取某项特定行为所发挥的影响作用大小。基于此，问卷从身边親戚朋友是否已从事电商，了解电商的渠道入手等进行调研。

感知行为控制是指反映个人过去的经验和预期的阻碍，当个人认为自己所掌握的资源与机会越多，所期望的阻碍就越少，则对行为的感知控制就越强。基于此，问卷调查了受访者的从事电商经验，个人资源等。

（二）研究对象及研究方法

通过走访宁夏具有代表性的乡镇及村落，共调研了200多名农户，得到有效调查问卷191份。通过处理，进行因子分析用以反映影响农户参与电商意愿。本文研究设计了20个影响农户参与电商意愿的问题，用来调查受访者参与电商意愿。

以上题目除了问卷中年龄性别及多选题目（Q1，2，6，12，15，20），其余问题均通过SPSS19.0对回收的有效问卷的数据进行标准化处理，带旋转的因子分析对影响农户参与电商意愿的因素进行降维，根据累计贡献率确定主因子，并计算成份得分系数矩阵，确定评价方程对数据进行分析。

四、数据处理及结果分析

（一）数据处理

通常情况下，KMO>0.5即可进行因子分析，且数值越靠近1越适合;巴特利特球度检验的结果小于0.001，则表明变量间具有相关性。本文数据检验结果：KMO=0.672，巴特利特球度检验结果为0.000，适合作因子分析。通过降维后有5个特征值大于1，累积方差贡献率即累计因子贡献率为59.936%，说明这5个因子能够表达初始数据所蕴含的足够的信息，因此将前5个因子保留。为了探讨和研究提取出的5个公因子所代表的实际意义，使用等量最大法得出了旋转后的因子载荷矩阵，由于调研对象文化程度不高，数据获取存在一定偏差，但都在可允许的误差范围内。通过主成份提取和正交旋转法，得出（F1）载荷Q4，Q8，Q9，Q10作为基础设施因素;（F2）载荷Q13，Q18，Q19为个人特征因素;（F3）载荷Q5，Q7，Q14，Q16作为资源禀赋，（F4）载荷Q11，Q17作为社会网络因素， （F5）载荷Q3政府因素。并以公因子的方差贡献率占累计贡献率的比重作为权重来加权计算影响农户参与电商因素的综合得分，表达式如下：