农村专业大户农产品电商技术采纳行为及异质性分析——基于整合的技术采纳模型

蔡 波，傅 青*，熊灵云

（1.江西农业大学经济管理学院，江西南昌 330045；2.中国农业银行江西省分行，江西南昌 330000）

一、引言与文献综述

线上线下融合发展的多渠道销售模式已成趋势，无论是企业还是个人都无法回避全渠道流通问题［1-2］。然而，电商技术①本文中电商技术指的是：利用现代信息技术，依托网络终端，通过互联网进行营销宣传、业务洽谈及支付结算等商务活动。能够有效扩大农产品的销售半径，倒逼农产品生产销售标准化，进而降低交易成本［3-4］，在推动农民增收、农村发展和乡村振兴进程上发挥着重要作用。为此，政府相继出台诸多政策支持农村电子商务建设与发展。我国生鲜电商总交易额从2014年的274亿元增加到2018年的2045亿元，但交易比例仅有6%②数据来源于艾瑞咨询《2020年中国生鲜农产品供应链研究报告》。，农产品电商占全部实物电商比例也仅为4.4%③数据来源于据中国国际电子商务中心研究院《中国农村电子商务发展报告（2017—2018）》。，农产品上行依旧困难。尽管全渠道流通模式已成趋势，但通过电商销售农产品的农户仅占8%左右［5］，在调研中还发现农户的电商渠道使用存在持续时间短、渠道关系不稳定等问题。因此，在农产品电商规模不断扩大、政策支持力度不断提升的环境下，农户的电商技术使用程度却保持在较低水平，是一个亟待破解的现实问题。我国农业生产以小农户为主，小农户缺乏寻找和采纳新要素的动力［6］；而作为三大新型经营主体之一的专业大户在技术采纳的程度更高［7-8］，受农村社会环境、群体间的学习模仿等因素影响，专业大户对周围的小农户存在扩散效应，促使小农户采纳新生产要素［9］。所以，研究农村专业大户电商技术采纳行为是发展农村电商的关键点。

现有研究对农户电商技术采纳行为进行了诸多探讨。研究表明：政府扶持能够有效推动农产品电商发展，但受到个体特征、经营特征的影响，政策的推动效果存在显著的异质性［10-13］。此外，社会资本［14-15］、信息获取途径［16］、经营农产品特征［17］、农户主观规范［18-20］、网络的外部性［18］、技术采纳与使用成本［21］、农产品电商模式［22-23］、网络基础设施［24］、物流基础设施［21］等因素对农户电商技术采纳具有显著影响。从现有的研究来看，学者们大多基于小农户或者合作社和农业企业这类组织化群体展开研究。相比于小农户和组织化群体，专业大户的组织行为和决策机制不同，其电商技术采纳决策的作用机制也存在差异，作为主要的新型经营主体之一，探讨其特有的电商技术采纳决策机制具有重要意义。此外，现有研究通过TOE理论、TAM、TRA、TTF模型［15，18］、交易费用理论［21］等从不同视角考察内外部因素、技术因素对农户电商技术采纳决策的影响。然而，动机是决定农户是否采纳电商技术的内在动力［25］，也是促使农户技术采纳的关键因素。因此，本文基于江西省农村专业大户的微观调查数据，构建农村专业大户电商技术采纳决策的理论模型，采用结构方程方法研究其决策的作用机制，探讨不同产品类型间的异质性，为专业大户经营农产品电子商务提供实践指导，为政府制定和调整相关扶持政策提供理论依据。

二、理论分析与研究假说

根据动机理论，动机产生由需求引起，只有当需求达到一定程度才能够转化为动机。组织动机理论又指出，技术采纳动机产生到采纳行为发生的过程中存在期望确认，即确认技术采用能够满足组织需求。技术采纳的过程不是简单的“需求-采纳动机-行为响应”，而是“需求-采纳动机-期望确认-行为响应”一系列过程，从动机产生到行为响应中间还存在期望确认的环节。因此，本文利用“需求-采纳动机-期望确认-行为响应”这一框架分析专业大户电商技术采纳行为。

专业大户电商技术采纳需求的产生，来自行业压力、生计压力以及信息搜寻成本；技术采纳动机则是效率动机与合法性（行为趋同）动机［26-27］。目前，线下农产品流通环节的竞价能力集中在采购商［28］，专业大户若采用线上渠道能够在一定程度上摆脱采购商的压价，同时电商技术的采用能够降低交易成本，进而提高收益。此外，在生计压力的作用下，专业大户需要通过技术采用提高生产经营的竞争能力，从而提高收益。而专业大户在采纳电商技术时会考虑到风险等问题，往往会产生模仿趋同的行为动机，从心理上降低风险预期，提高电商技术采纳率。基于此，提出如下研究假说：

H1：行业压力正向影响效率动机与模仿趋同；

H2：生计压力正向影响效率动机与模仿趋同；

H3：信息获取正向影响效率动机与模仿趋同。

效率动机是专业大户基于有限理性条件下，搜寻满足自身需求的技术，是形成期望确认的关键动力［29］。根据技术接受模型，专业大户是否会采纳电商技术，是由感知有用性和感知易用性两个因素决定，即专业大户是否采纳该技术，取决于专业大户认为该技术是否能满足期望。效率动机是专业大户在采用电商技术前评估技术运用、分配技术使用资源、经营方案等内在动力，促使专业大户强化电商技术的价值认知。此外，电商技术采纳前期投入的搜寻成本以及情感精力，会在一定程度上影响专业大户对于技术的心理情感，进而深化对电商技术的认知。在前期的物质成本与心理成本的双重作用下促使专业大户形成对于电商技术的期望确认。根据组织动机理论，采纳动机与技术采纳行为响应之间还存在期望确认的环节，即期望确认（感知有用、感知易用）在采纳动机和行为响应路径中起到中介效应。基于此，提出如下研究假说：

H4：效率动机正向影响感知有用和感知易用；

H5：感知有用、感知易用在效率动机和行为响应中起中介作用。

模仿趋同指的是由于技术和环境的不确定性因素影响，对技术的采用存在不确定性风险。因此，专业大户为降低技术使用的风险，将倾向于采用其他经营者使用的相同或者相似的技术。通过对已使用电商技术大户或组织的观察，了解采纳电商技术后的经营状况，学习技术使用情况，进而使得自身的期望得到确认。此外，由于前期的观察、学习使得专业大户投入人力物力，形成专用性资产，也促使了期望确认。结合组织动机理论，模仿趋同与行为响应之间存在期望确认环节，即感知有用、感知易用在模仿趋同和行为响应的路径中起到中介效应。基于此，提出如下研究假说：

H6：模仿趋同正向影响感知有用和感知易用；

H7：感知有用、感知易用在模仿趋同和行为响应中起中介作用。

三、数据来源与变量说明

（一）数据来源

江西是我国重要的农业大省，目前拥有国家级电子商务进农村综合示范县30 余个，是拥有示范县最多的省份之一，其中拥有农村专业大户4 万余个。因此，以江西省为例，研究农村专业大户电商技术采纳行为，具有较强的代表性。本文选择江西省较早确立的22 个电商示范县，对示范县的专业大户展开问卷调查，采用随机抽样的方法从22个电商示范县中抽取66个样本村镇，共发放问卷396份，调查采用一对一访谈形式填写问卷，删除含有缺失值等问题问卷后得到有效问卷345 份，问卷有效率87.12%。有效样本中，经营者以男性为主，平均年龄在45 岁左右，受教育年限约为10 年，经营面积均值超过5 公顷。通过电商渠道销售的农产品占总销售量的比例大约为3 成，而有关电商的投资占总投资比例约为2 成。在345 份的专业大户样本中，经营生鲜易腐类产品的大户占57%，经营粮食坚果类产品的大户占43%。

（二）变量说明

本文的结构方程中共有23个测量项，测量项的选取及描述根据已有文献结合实际研究背景进行修改形成，其中程度变量的值越大表明程度越高，除有特殊说明外，均采用的是7级李克特量表，具体情况如表1所示。

四、结果与分析

（一）结构方程模型设定

本文采用结构方程模型对专业大户电商技术采纳行为进行研究，结构方程模型包括结构模型和测量模型，具体公式如下：

式（1）～式（3）中，式（1）方程为结构模型，η表示内因潜变量，ξ是外因潜变量，Β 是η的系数矩阵，Γ是回归系数矩阵；式（2）和式（3）为测量模型。

（二）信效度检验

本文采用SPSS19.0进行样本的信效度检验，得到表2所示的检验结果。其中CR值均大于0.7，Cronbach’s α值也均大于0.7，说明测量量表内部数据的一致性较好。通过验证性因子分析，得到各变量的因子载荷值，除PE3=0.697以外，其余变量的因子载荷值均大于0.7，并且显著；各组的AVE值均大于0.5，表明量表数据的收敛度较好。通过对各变量进行相关性分析，得到表3 的检验结果，从表3 可以看出，每个因子的AVE均方根值均大于该因子与其他因子相关系数的最大值，说明区分效度较好。因此，可以进行结构方程模型的估计。

表2 量表的信度与收敛效度检验结果

表3 区分效度的检验结果

（三）假说拟合结果及分析

本文采用AMOS17.0 软件进行模型估计，初始模型的拟合情况为：RMSEA=0.053，NFI=0.812，IFI=0.795，CFI=0.784，GFI=0.806。然而，得到生计压力对模仿趋同无显著影响，因此删除该路径，对模型进行修正。得到修正后的模型整体的拟合情况，其中χ2/df= 3.27，RMSEA=0.048，NFI=0.916，IFI=0.895，CFI=0.891，GFI=0.902，说明模型拟合情况良好。模型的拟合结果如图1 所示，详细结果如表4所示。

图1 结构方程模型拟合结果

表4 结构模型拟合结果

根据模型的估计结果进行如下分析：

（1）整体模型的估计结果验证专业大户的电商技术采纳行为是“需求-采纳动机-期望确认-行为响应”的一系列过程，从动机产生到行为响应中间存在期望确认的环节。

（2）专业大户受到的行业压力、生计压力以及其获得到的信息是其效率动机产生的主要原因。行业压力、生计压力对效率动机具有显著的正向影响，行业压力、生计压力越大其效率动机越强；专业大户获取到的信息越充分，效率动机也越强。这表明，电商渠道是农户突破线下渠道困境的主要渠道之一，这也从侧面验证了多渠道发展是农产品营销的趋势。因此，加强电商基础设施建设，降低农户从事电商的准入门槛，对分担农户线下渠道压力，提高竞争力具有重要作用。

（3）行业压力、信息获取程度对专业大户电商技术采纳动机的模仿趋同具有显著正向影响。由于行业内采用电商渠道销售农产品的农户逐渐增多，在一定程度上促进专业大户采纳动机的提高。而生计压力对于专业大户电商技术采纳动机的模仿趋同没有显著的正向影响，表明当农户生计受到压力时候的决策更为谨慎，不会盲目进行模仿采纳。因此，提高专业大户对电商技术的正确认识以及增加相应的培训能够在一定程度上提高其电商技术采纳；并且，在行业大趋势的影响下，专业大户同样也会逐步采纳电商技术，所以需要充分发挥电商示范的带动作用。

（4）专业大户电商技术采纳动机产生到其行为响应中间具有期望确认的过程。结果表明，效率动机相对于模仿趋同更关注其期望是否得到确认，即效率动机越强，期望确认程度会越高，电商技术是否能够提高经营效率是专业大户考察的重点。而最终专业大户的行为响应受到易用性的影响程度更大，从样本描述统计中可以看出，样本农户的平均教育年限为10年，对于能否熟练运用该技术是其决策的重要权衡因素。因此，一方面需要加强对专业大户电商技术使用的培训，提高农户的技术使用能力；另一方面需要第三方平台等技术支持单位简化相关操作，提高技术的易用性，进而提高农户的使用效率。

（四）多群组结构模型拟合结果及分析

由于农产品自身特征的差异决定其是否适合快递运输，如生鲜易腐性农产品运输条件要求高，一方面直接影响产品送达消费者手中时的品质，另一方面运输价格高，提高了农产品销售价格，在一定程度上降低了与线下渠道的竞争能力。因此，为探明产品类型对专业大户电商技术采纳行为是否存在异质性，进行多群组分析。根据专业大户经营农产品的类型分成两类，一类是生鲜易腐类农产品（如：水产品，桃、葡萄等水果），共有样本196 份；另一类是粮食坚果类产品，共有样本149 份。使用AMOS17.0对两组样本进行估计，两组模型的RMSEA值均小于0.05；NFI、IFI、CFI、GFI值均大于0.88，说明模型的适配度较好。两组模型的估计结果如表5所示。

表5 多群组结构模型拟合结果

根据多群组模型的估计结果进行如下分析：

（1）与整体模型相比，经营生鲜易腐类农产品的专业大户的电商技术采纳模型中，采纳动机中模仿趋同对感知易用的影响路径拒绝了假说；而生计压力对采纳动机的模仿趋同通过了假说，具有显著的正向影响。这表明，经营生鲜易腐类农产品的专业大户更加注重电商技术对农产品销售效率的影响，由于其经营的农产品耐储运能力差，成熟时需要快速高效进行销售，因此来自生计压力和销售压力的程度更高，也更加关注技术采用对其销售时效的影响。提高该类专业大户的技术采纳则更需要保障技术对其销售时效的影响。

（2）与整体模型相比，经营粮食坚果类农产品的专业大户的电商技术采纳模型中，除生计压力对模仿趋同的路径影响不显著之外，模仿趋同对感知有用的路径影响也不显著，拒绝了本文的假说。从样本的情况来看，经营粮食坚果类农产品的农户大多经营水稻、茶叶等耐储运的农产品，线下销售渠道是其作为主要的销售渠道，因此更加注重相关群体使用该技术是否便利。

（3）经营生鲜易腐类农产品的专业大户与经营粮食坚果类农产品的专业大户相比，两者的结构方程的作用路径基本一致，其对于技术采纳是“需求-采纳动机-期望确认-行为响应”的一系列过程。从显著性程度和系数来看，经营粮食坚果类农产品的专业大户需求产生对采纳动机影响的显著度更高，系数更大，程度更高；经营生鲜易腐类农产品的专业大户在期望确认到行为响应的路径中，显著度更高，系数更大，采纳程度更高。这说明，经营生鲜易腐类农产品的专业大户受到传统渠道竞争力低的影响下，更期望能够通过电商渠道扩宽销售面，提高销售效率。

五、结论与启示

基于江西省农村专业大户的微观调查数据，构建农村专业大户电商技术采纳决策的理论模型，采用结构方程方法研究其决策的作用机制，并探讨不同产品类型间的异质性。研究结果验证了专业大户的电商技术采纳行为是“需求-采纳动机-期望确认-行为响应”的过程。研究结果表明：专业大户的期望确认在意愿产生到技术采纳过程中起到重要的中介作用；异质性分析结果表明经营生鲜易腐类农产品的专业大户更加关注技术有用性；经营粮食坚果类进一步的农产品的专业大户更加关注技术的易用性。

基于研究结论，得到以下政策启示：一是要加强农产品电子商务的宣传力度，提高电子商务信息的获取程度，降低信息不对称性，激发专业大户的技术采纳意愿。二是要充分发挥电商示范县、示范农户的示范带动作用。电商技术有用性能够通过示范户的实际使用结果来体现，未采用的专业大户会通过实际结果确认技术的有用性。因此，通过示范县和示范户的示范引领，是推动采纳电商技术的关键着力点之一。三是要加强对专业大户电商技术使用的培训，完善电商基础设施建设，降低技术使用难度，提高农户对电商技术技术易用性的感知。四是要因情施策，关注不同类型群体的实际需求，如经营生鲜易腐类农产品的专业大户更加关注技术有用性，而经营粮食坚果类农产品的专业大户更加关注技术的易用性。