电商技术、动态能力与小农户增收

蔡洁 李文静 夏显力

摘 要： 电商技术作为数字经济催生的新业态，成为推动小农户增收的重要途径。基于陕南地区实地调研数据，使用Tobit回归模型分析电商技术对小农户增收的影响，利用条件分位数回归模型分析小农户电商技术采纳增收情况的异质性，利用中介效应模型剖析电商技术采纳促进小农户收入中的作用机制。研究结果表明：电商技术采纳对小农户增收具有显著的促进作用，这种促进作用呈波动变化;电商技术采纳能够有效缩小小农户收入的不平衡性，这种影响呈现先增后减的特征;电商技术通过提高小农户的动态能力促进其收入增加，通过提高知识获取能力、整合利用能力缩小小农户收入不均衡。在此基础上，提出通过强化地方政府对电商技术采纳的重视程度、提升小农户动态能力等举措来增加小农户收入、促进收入均衡等对策建议。

关键词： 电商技术;动态能力;小农户增收;客观收入剥夺

中图分类号：F323.8          文献标志码：A  文章编号：1009-9107（2023）05-0091-11

收稿日期：2022-11-20  DOI：10.13968/j.cnki.1009-9107.2023.05.10

基金项目：  陕西省社会科学基金项目（2020R026）;陕西省自然科学基金项目（2021JQ-294）;陕西省哲学社会科学重大理论与现实问题研究项目（2022HZ1077）;中央高校基金项目（CHD 300102112604）

作者简介：  蔡洁，女，长安大学人文学院讲师，硕士生导师，主要研究方向为公共政策分析。

党的十八大以来，农民收入呈现出来源日趋多元、差距逐渐缩小，但也面临着增收动力减弱、提升农民收入增速有较大压力、实现持续增收难度较大等问题［1-3］。对此，有必要探寻更加多元化和稳定的增收渠道，促进农户持续增收。在数字经济时代，电子商务作为一种新型的小农户对接市场的方式，可以打通线上线下渠道，有效拓宽农产品的销售半径，助推小农户提升掌握市场变化的能力，优化农产品流通体系，赋能小农户享受数字红利、提高收入水平［4-6］。在贫困地区推广电子商务所带来的增收脱贫效应更加显著［7］。但也有研究认为随着农村电商的转型，小农户将逐渐脱离市场而被排斥在互联网市场之外，是否采纳电商技术对其经济收入并无明显影响［8-10］。邵占鹏指出由于存在同行之间的恶性竞争以及可投入运营的资金不足，小农户在电商市场中并不占据有利地位［11］。电商的“平台效应”也会使得利益更加集中于少数人手中，导致生产者剩余减少［12］。

现有文献对电商的影响效应做了大量研究，但关于小农户参与电商的增收效应方面仍然存在分歧，电商技术影响小农户增收的机制有待探究，理论分析滞后于实践需要。本文基于陕南地区的实地调研数据，采用中介效应法， 研究电商技术对小农户增收的相互作用机制，以便找到借助电商技术推进乡村振兴、促进共同富裕的对策。

一、理论分析与研究假说

（一）电商技术采纳对小农户收入的影响

小农户在农产品生产及销售过程中，可以通过采纳电子商务技术稳步增加产品销售额。首先，电子商务具备信息扩散快、互动性强、信息完整等优点，它可以有效地解决信息不对称问题。小农户能够更容易地 获取市场信息，实现消费端和产业端信息互融互通，使得小农户能够有效参与到市场中。农户还可以实现跨越时间和空间限制的信息匹配，大大扩宽市场版图，增加农产品的销售数量［13］。其次，电商技术为农产品流通指出了一种全新的发展方向，加强了小农户自身发展能力［14］。农产品流通过程中利用以互联网为载体的电商平台，为农产品插上了“云翅膀”，打破了时空的限制，减少了农产品从生产到营销流程中的诸多中间环节，使得农产品生产商与消费者的交易更加透明和简捷，消费者可以高效地购买所需的农产品，扩大了农产品销售市场半径，分散的消费需求借助电商平台快速集合起来，为实现农产品供求精准对接搭桥铺路。

在进行农产品生产及销售时，小农户可以通过采纳电商技术提高产品销售价格。首先，小农户采纳电商技术后能够根据市场的需求变动，适时调整农产品采购计划，生产适销、適量的农产品，并形成市场倒逼机制，加速相应产业的转型升级，提高产品的附加值，从而提高农产品的售价。其次，电子商务具有逆向信息反馈特点，有助于发展特色农产品，可以为消费者提供定制化、个性化和专属化的产品，这种“私人订制”的产品在市场中具备较强的不可替代性，价格往往是普通产品的数倍。最后，随着社会化商业形式，比如通过新媒体、社交平台等维护粉丝社群、发布产品销售信息等的兴起，营销手段逐渐多样化，可以激发出更多的产品需求，如果供给在短期内保持不变，需求增加，产品的价格会随之上升。

本文认为电商技术通过提升小农户产品销售额和销售价格提高其收入。由此，提出如下研究假说：

H 1：电商技术采纳能够提高小农户收入。

（二）动态能力在电商技术采纳影响小农户收入过程的中介作用

Wang等学者认为动态能力是指企业不断地整合、重构和再创造资源和能力的行为导向，它可以利用特有的知识、信息和资源改进核心能力，从而在变化多端的外部环境取得和维持长久的竞争优势［15］。本文将动态能力定义为在电子商务技术融入农业生产经营过程中，农户为应对消费者需求变化和流通渠道变革，根据组织获取知识、整合利用、重构配置内部经营流程的能力。

随着市场竞争的日益激烈，农户不得不付出努力来赢得优势地位，一些拥有较强动态能力的农户通常愿意付出较多的成本和精力，持续完善农产品销售模式和策略［16］。电商动态能力在农产品生产和销售方面主要体现为：在生产层面，通过紧密关注消费者对农产品需求的变动，提高农产品生产效率与应对市场变化的反应能力;在销售层面，根据数字技术特性制定农产品营销计划与策略，增强农户对市场的反应灵敏度［14］。

本文将小农户的动态能力作为探究电商技术采纳与小农户增收关系的重要变量来开展理论分析，认为动态能力在小农户采纳电商技术后产生。由此，提出如下研究假说：

H 2：动态能力在电商技术采纳与小农户收入的关系中发挥了中介作用。

二、研究设计

（一）数据来源

本文数据来源于课题组2021年7-8月在陕南地区开展的实地调研。为保证调研样本的代表性，根据经济发展水平、地理位置等多种因素抽取了安康市的汉阴县、商洛市的柞水县和汉中市的城固县三个县进行调研，每个县选取10～13个村，每个样本村随机抽取12～15个农户进行调查，该调研的问卷内容涉及家庭纯收入、家庭结构、家庭成员年龄、性别等多项内容。本次调研共调查了500个农户，收回有效问卷480份，删除问题问卷及非小农户的样本后，获取408个有效样本，有效率为81.60％。

（二）变量选择与描述性统计

1.因变量。因变量是小农户家庭人均纯收入和客观收入剥夺指数（KIDI指数），其中小农户家庭人均纯收入是指2020年小农户家庭纯收入的总额除以家庭总人口数，可以反应家庭人均收入情况。为消除异方差等的影响，对小农户家庭人均纯收入进行取对数处理。客观收入剥夺指数（KIDI指数）用于反映个体层面收入不平等状况，是将各受访个体与参照群中比其收入高的其他个体进行比较，从而得出个体收入剥夺状况，用来反映小农户内部的收入不均衡状况。在用于测度个体层面的收入不平等指标中，较为常用的主要有 Yitazhaki 指数、Podder 指数和 Kakwani 指数［17］，由于Kakwani指数可以克服其他指数存在的可分解性、量纲性、正规性、转移不变性等问题，故采用Kakwani指数来测度小农户个体层面收入不平等问题。首先将小农户样本 X中的每个样本按照收入的高低进行升序排列，从而得到样本集合X=X（x 1，x 2，x 3…，x n ），随后运用以下公式进行测算：

KIDI（x，x k）= 1 n×μ x   ∑  n j=i+1 （x j-x i）=γ+  x    k  μ+ x   k-x k μ x    （1）

式中：μ x 表示总样本中小农户的平均收入;γ+  x    k表示集合中收入超过x k  的样本所占的比重（％）; μ+  x    k表示集合X 中收入超过样本收入的均值;KIDI指数的取值范围为（0，1），取值越接近1表明样本受到的收入剥夺情况越严重［18］。

2.核心解释变量。本文的核心解释变量是小农户电商技术采纳情况。小农户有多种采纳电商技术形式，例如网络销售创业、为电商公司提供货源、网络购物等。受制于小农户先赋性脆弱、脱钩于大市场、持续增收乏力等因素的制约，陕南地区小农户直接进行电商创业的能力和资本均存在不足，仅有少数有商业头脑、敢于尝试新事物的小农户通过网络销售创业，大部分小农户作为生产者以供货的方式间接采纳电商技术。结合以往学者的观点，将小农户电商技术采纳行为界定为小农户在农产品的流通环节中利用现代信息技术以供货者身份为电商公司或者组织提供过货源，或以销售者身份通过电商平台在网上销售过农产品［19］。出于数据可用性的考虑，将核心解释变量小农户电商技术采纳情况设置为二元变量，小农户为电商公司或相关组织提供过货源或者其在网上销售过农产品记为1，否则为0。

3.控制变量。大量研究表明，部分客观特征会对小农户的增收效果产生影响，因此控制了这些可能影响增收效果的变量。结合研究问题及现有文献，选取户主年龄、户主性别、家庭结构、是否为电商示范县、非农就业比、农地经营面积、村庄与县城距离、家庭社会关系网、解决问题能力等可能影响小农户增收的因素作为控制变量。

4.中介变量。中介变量是小农户动态能力。根据Teece等对动态能力的描述，将小农户的动态能力划分为知识获取能力、整合利用能力和重构转变能力［20］。知识获取能力主要估计小农户通过电商技術从外界获得资源和信息的能力;整合利用能力用来测量小农户协调利用所掌握的知识和资源的能力［21］;重构转变能力主要反映了小农户通过对掌握的信息和资源进行重新配置从而形成持续竞争优势的能力［22］。具体变量的描述性统计如表1所示。

（三）共同方法偏差和信度、效度检验

将知识获取能力、整合利用能力和重构转变能力全部测量的9个题项进行探索性因子分析，利用Harman单因子法进行共同方法偏差的检验，结果表明首个因子能解释总变异量的26.946％（小于4％），表明样本不存在严重的共同方法偏差问题。同时，对知识获取能力、整合利用能力和重构转变能力的测度题项进行信度和效度检验，检验结果如表2所示。各维度测度题项的Cronbachα均大于0.70，表明各题项具有相当的信度。各维度测度题项的 AVE 值大于0.50，表明聚合效度较为良好;Bartlett 球形检验统计值均通过1％的显著性水平，说明适合做因子分析。此外，所有测度指标的因子载荷均大于0.60，表明测量模型具有良好的收敛效度。

（四）模型设定

为了分析小农户电商技术采纳对家庭收入的影响，构建如下基准回归模型：

A i=α 0+α 1T i+α 2X i+ε i  （2）

式中：被解释变量A为小农户的家庭纯收入;核心解释变量T为小农户电商技术采纳情况;X为影响小农户家庭纯收入的一系列控制变量，包括户主性别、户主年龄、家庭结构、非农就业占比、农地经营面积、村庄距县城距离、是否为电商示范县、家庭社会关系网、解决问题能力等;ε为随机扰动项;α 0、α 1、α 2 是模型的待估参数。

（五）内生性处理

本文的研究重点是电商技术对小农户增收的影响。曾亿武等的研究发现农业经营主体自身特质和所拥有的资源等相关因素决定了其是否采纳电商技术，收入越高的农业经营主体越偏好于电商技术的采纳［23］;林海英等在分析贫困户参加农村电商对收入影响时，发现二者彼此相互影响，产生内生性问题［24］。在这种情形下，如果仅仅使用Tobit模型来对式（2）进行估计，其估计结果可能会存在偏差。因此，本文将在一般Tobit模型的基础上引入工具变量，通过使用IV-Tobit模型来对可能的内生性问题加以解决和处理。

本文选择小农户是否有电商平台交易行为作为小农户是否采纳电商技术的工具变量。如果小农户通过例如淘宝、天猫、京东、苏宁易购、拼多多等购物平台销售或购买过生产资料或农产品，则认为小农户有电商平台交易行为，否则认为无电商平台参与行为。马彪等将家庭农场对电子商务的偏好作为家庭农场是否开展农产品电商的工具变量，并通过不可识别检验、过度识别检验、弱工具变量检验、内生性检验等一系列检验，证实家庭农场对农产品电子商务的偏好是一个有效的工具变量［25］。 故参考马彪等的做法，引入“小农户是否有电商平台交易行为”这样一个与小农户采纳电商技术情况相关性较强但是又相对外生的变量作为工具变 量，利用IV-Tobit模型重新回归。在本次调查的408个观测样本中，有电商平台交易行为的比重为51.3％。

（六）异质性分析

探讨电子商务技术采纳是否导致小农户内部收入差距扩大，还需要考察电商发展对不同家庭的增收效应。本文拟通过条件分位数处理效应对小农户电商技术采纳增收情况的异质性进行详细分析。小农户是否采纳农电商技术 T i是一个二元虚拟变量，假设第 i个小农户采用了电商技术，其家庭纯收入记为A1 i，否则记为A0 i，可以得到电商技术采纳对小农户收入的影响为：

A i=A1 iT i+A0 i（1-T i）   （3）

假设小农户家庭收入是关于核心被解释变量和控制变量的线性函数，电商技术对小农户收入影响的线性分位数回归方程可以写成：

At i=X iβ τ+T iθ τ+ε i，Q  ε    i（τ）=0   （4）

式中： β τ与θ τ为控制变量X和处理变量T i的待估参数;θ τ是τ分位点上的处理效应;Q  ε    i（τ）是不可观测随机变量ε i的τ分位数。

小农户是否采纳电商技术与其收入之间或许存在潜在的内生性问题，即处理变量T i 或许是内生的，那么参数估计结果可能存在偏差。为了应对这一问题，本文根据Abadie等［26］提出的方法，引入二元工具变量代替变量，估计内生条件下的条件分位数处理效应：

（ β ^   τ，θ ^   τ） =arg min  E［κρ τ（A i-X iβ-T iθ）］  （5）

其中，权重的具体表现形式为：

κ=1- T（1-IV） 1-P（IV=1｜X） - （1-T）IV P（IV=1｜X） =      1      如果  T=IV1- 1 1-P（IV=1｜X）    如果  T=1，IV=01- 1 P（IV=1｜X）      如果  T=0，IV=1     （6）

三、實证结果分析

（一）基准回归

表3报告了Tobit、IV-Tobit方法对式（2）的参数估计结果。

核心解释变量方面，列（1）～（2）中，是否采纳电商技术对小农户家庭人均纯收入的估计系数均为正，表明电商技术的采纳确实会在一定程度上提高小农户收入。Tobit模型与IV-Tobit模型的估计结果基本一致，且都通过10％的显著检验，回归结果较为稳健，证实了假说1的合理性，即电商技术采纳能够提高小农户家庭收入。

控制变量方面，非农就业占比、农地经营面积和解决问题能力与小农户家庭收入显著正相关。非农就业占比越高，小农户获得收入的途径越多，使得小农户收入结构更加多样化，从而实现提高收入的目的;实际经营的农地面积与土地的规模效应呈现正相关关系，因此经营的农地面积越多，越有益于小农户家庭收入的增加;小农户解决日常问题能力越强，越能够扫除农产品生产和销售过程中的障碍，从而获得较高的收入;村庄到县城的距离与小农户的收入呈负相关关系，说明村庄距县城越近越会增加使小农户收入提高的可能性。一般而言，距县城较近的小农户，能够以更少的成本获得更多的发展机会和各种发展资源，如县城交通便利、人口众多、商业机会多，便于农产品的销售，从而增加其收入。在这两个模型中户主性别、年龄变量均不显著，说明不论是男性还是女性户主、无论户主年龄多大对小农户收入均无显著影响。

上述结论已经证明了电商技术采纳能够促进小农户增收，那么在经济发展不均衡的今天，电商技术的采纳能否缩小小农户贫富差距尚有待考察。列（3）～（4）中是否采纳电商技术对客观收入剥夺指数的估计系数均为负，表明电商技术的采纳会缩小小农户内部的收入差距。同样地，两种模型的估计结果基本一致，回归结果较为稳健。在其他情况不变的前提下，采纳电商技术时的客观收入剥夺指数要显著小于未采纳电商技术时的客观收入剥夺指数。此外，与Tobit的回归结果相比，IV-Tobit模型得到的回归系数绝对值要大，表明内生性问题使Tobit模型低估了电商技术采纳对缩小小农户收入不均衡的影响。

控制变量方面，非农就业比、农地经营面积与客观收入指数呈负相关关系。与以农为生的小农户相比， 非农就业比较高的小农户收入不平等的程度更低，或许是因为从事非农生计活动会拓宽就业渠道和增加收入来源，并改善家庭福利状况，从而抑制了小农户个体层面的收入不平等。经营农地面积较大的小农户可能拥有丰富的物质资本的积累，这使得运用资源缩小收入差距变得容易。小农户家庭结构、村庄距县城的距离与客观收入剥夺指数呈正相关关系，表明户主所在家庭结构越合理、所在村庄与县城距离较近的小农户，其个体遭受的收入剥夺越轻，进而其收入不平等程度越低。

（二）基于分位数回归的异质性估计

虽然Tobit的回归结果都表明电商技术的采纳能够显著提高小农户家庭收入，分位数回归与其相比，更不容易受到极端值影响，可以有效测度电商技术对小农户家庭纯收入与客观收入剥夺指数在不同分位点上的分布效应。因此利用条件分位数处理效应模型展开进一步的分析。

表4中分位数回归结果显示，五个分位点上电商技术的估计系数均为正数，且都通过了5％的显著性检验，说明电商技术的采纳对小农户增收具有显著的影响。总体来说，电商技术采纳的估计系数伴随分位数的增加对小农户增收的作用呈现波动变化，并在q=0.50处达到最大边际贡献点，系数绝对值为0.621，说明电商技术的采纳对中等收入小农户的增收效应要大于低收入与高收入小农户。这可能是因为相较于低收入小农户来说，中等收入水平的小农户拥有较多的资金和机会学习、采纳电商技术;而对于高收入小农户来说，中等收入水平的小农户的初始收入较低，电商技术采纳对小农户增收作用的边际贡献较高。

从表5估计结果来看，电商技术的采纳不仅有助于缩小小农户内部收入差距，且在不同的收入剥夺指数分位点上采纳电商技术的作用大小不同。第一，电商技术的系数绝对值随分位数递增呈现先上升后下降的态势，整体呈现“两头小中间大”的特征，表明电商技术对促进中等收入小农户收入分配均衡的影响大于低收入与高收入小农户。第二，电商技术在q=0.25和q=0.50分位点的系数估计值较高，系数绝对值为0.160，且均在1％的水平上统计显著，表明电商技术的采纳对于中低收入和中等收入小农户内部收入差距的缩小作用最为明显。电商技术在q=0.10、q=0.75和q=0.90分位点的系数估计值的绝对值相对较低，分别为0.070、0.090和0.080，表明电商技术的采纳对低收入、中高收入和高收入小农户内部收入差距缩小的促进作用相对较小。电商技术影响客观收入剥夺指数的分布效应结果表明，电商技术的采纳对缩小小农户内部收入差距具有一定的促进作用，随着分位点的增加，电商技术对小农户收入差距的影响呈现先增后减的特征，当q=0.25和q=0.50分位点时，电商技术采纳最能缩小小农户收入差距，促进收入分配均衡。

（三）稳健性检验

为验证回归结果的稳健性，在基准回归的基础上通过多重倾向得分匹配法对电商技术采纳对小农户的增收效果与收入剥夺的抑制效果进行稳健性检验。

分别采用k近邻匹配法（k=4）、核匹配法、半径匹配法进行匹配，表6汇报了上述 3种匹配方法的估计结果。根据测算结果来看，处理组的平均效应为 0.456，表明在排除其他因素的影响下，采纳电商技术促使小农户家庭纯收入显著提高45.6％。估计结果显示，使用 3种不同方法匹配后所获得的估计结果基本一致，表明样本数据具备较为良好的稳健性。经过偏差校正匹配后，实验组的平均处理效应为0.437，并且通过了 5％水平下的显著性检验。多重倾向得分匹配法的实证结果同样表明，采纳电商技术对小农户收入有着显著的正向影响，电商技术的应用有益于小农户增收。

同样地，为了检验电商技术采纳对小农户内部收入不均的抑制效果是否稳健，在这里也使用上述几种方法进行检验。从测算结果的平均值来看，小农户如果没有采纳电商技术，其KIDI指数为0.576，但由于在农产品流通过程中采纳了电商技术，其客观收入剥夺指数下降为0.501。因此，根据表7倾向得分匹配的处理效应结果可知，在其他因素既定前提下，电商技术的采纳对小农户内部收入不平等现象产生了显著的负向影响，即电商技术的采纳确实对小农户内部个体收入不平等产生了抑制作用。此外，不同匹配方法测算的估计系数之间具有高度一致性，且估计系数和显著性也与基本回归结果大致相同，因此，电商技术采纳对小农户内部收入差距有一定抑制作用的结论依然成立，回归结果具有稳健性。

（四）中介效应检验

本文拟采用Bootstrap法检验中介效应。Bootstrap法其实质是对观察信息进行再抽样，进而对样本总体的分布特征进行统计和推断。其具备稳健性和效率高的特点，故而得到广泛应用。本研究借鉴温忠麟等［27］的中介效应模型分析“电商技术-动态能力-小农户增收”的作用机制，设置模型如下：

Y ij=α 0+α 1M ij+α 2I ij+φ ij  （7）

M ij=β 0+β 1X ij+β 2I ij+ε ij  （8）

Y ij=γ 0+γ 1M ij+γ 2X ij+γ 3I ij+η ij  （9）

式中：解释变量X ij为电商技术;I ij为控制变量，包括农户性别、健康状况、婚姻状况等;中介变量M ij表示知识获取能力、整合利用能力、重构转变能力;Y ij 为被解释变量，包含小农户家庭人均纯收入（取对数）和客观收入剥夺指数KIDI指数。

表8汇报了知识获取能力、整合利用能力、重构转变能力在电商技术与小农户家庭纯收入关系中的中介效应。表8的第（1）列是电商技术对小农户收入的总效应，二者呈显著正相关关系。列（2）、列（3）和列（4）分别是重构转變能力、知识获取能力、整合利用能力与核心解释变量是否采纳电商技术的参数估计情况，回归系数通过1％水平下的检验，表明中介变量与小农户农产品电商技术采纳情况呈显著正相关关系。列（5）是分别将重构转变能力、知识获取能力、整合利用能力与农产品电商引入回归方程后得到的估计结果，将中介变量放入回归方程后，小农户是否采纳电商技术与其收入之间呈正相关关系，说明在农产品生产和经营过程中融入动态能力能够提升小农户家庭人均纯收入。综上所述，假说2得以验证，即动态能力在电商技术和小农户收入关系中发挥了中介作用。

表9顯示了动态能力在电商技术与客观收入剥夺关系中的中介效应。第（1）列是电商技术采纳对客观收入剥夺指数的总效应，二者呈显著负相关关系。列（2）、列（3）和列（4）分别是知识获取能力、整合利用能力、重构转变能力与电商技术采纳的参数估计情况，回归结果显示中介变量与电商技术采纳呈显著正相关关系，列（5）是分别将知识获取能力、整合利用能力、重构转变能力与核心解释变量电商技术采纳一并纳入回归方程的估计结果，将动态能力放入回归方程后，小农户是否采纳电商技术与客观收入剥夺指数呈负相关关系，说明在采纳电商技术过程中融入动态能力能够缩小小农户内部收入差距。综上所述，知识获取能力和整合利用能力在电商技术采纳和小农户收入差距关系中发挥了中介效应，而重构转变能力的中介作用不显著。

考虑中介效应模型可能存在内生性的问题，本文以小农户是否有电商平台交易行为作为工具变量，采用基于工具变量估计的中介效应检验方式，分别估计知识获取能力、整合利用能力、重构转变能力对电商技术采纳对小农户增收的中介效应。表 10是基于工具变量估计的因果中介检验结果。表10的第 2 行以知识获取能力作为中介变量，回归结果显示，知识获取能力对电商技术与小农户增收的影响的总效应在 1％的统计水平上为 1.180，间接效应估计系数在5％的统计水平上为1.012，故知识获取能力是电商技术促进小农户增收的重要因素之一;整合利用能力的间接效应估计系数为 0.843，且通过了 10％水平上的显著性检验，中介效应占比为71.38％;重构转变能力间接效应估计系数在5％的统计水平上为0.991，中介效应占比为83.91％，说明重构转变能力在小农户电商技术采纳与其增收之间发挥了中介作用，小农户在采纳电商技术过程中提高重构转变能力能够增加其收入。综上所述，基于IV估计的因果中介效应分析的结果与上文提出的假说2是一致的，即动态能力在电商技术和小农户收入关系中发挥了中介作用。

同样地，以客观收入剥夺指数为被解释变量，以是否有电商平台交易行为作为工具变量，以是否采纳电商技术为核心解释变量，采用中介效应的工具变量法，分别估计知识获取能力、整合利用能力、重构转变能力对电商技术的采纳影响小农户客观收入剥夺指数的中介效应，回归结果如表 11所示。从中介效应检验的结果来看， 知识获取能力间接效应估计系数为-0.197，并且通过了1％水平上的显著检验，中介效应占比为84.29％，表明知识获取能力是影响小农户客观收入剥夺指数的重要因素之一;整合利用能力间接效应估计系数在10％的统计水平上为-0.163，中介效应占比为69.88％;重构转变能力间接效应估计系数在5％的统计水平上为-0.193，中介效应占比为82.56％。该回归结果与理论分析一致：电商技术的采纳对小农户客观收入剥夺指数的作用是通过动态能力的中介作用实现的。

四、结论与建议

电商技术不但可以为农产品产销衔接提供一个新型渠道，而且可以促进小农户稳定增收目标的实现。本文通过构建“电商技术采纳-动态能力-小农户增收”的中介效应模型，基于陕南地区的实地调研数据，实证检验了农产品电子商务技术采纳行为对小农户增收之间的影响，并深入分析了电商技术采纳对小农户内部收入差距的影响。研究发现：（1）电商技术的采纳能够显著促进小农户收入的提升，并对小农户内部收入差距具有一定抑制作用;（2）农产品电商技术的采纳对小农户增收效应及小农户收入均衡具有一定异质性，电商技术采纳对小农户增收的影响呈现波动变化，其中对中等收入小农户的增收效应最为明显，对小农户内部收入差距的影响呈现先增后减的特征;（3）电商技术采纳通过提高小农户的动态能力促进其收入增加，知识获取能力、整合利用能力能够缩小小农户内部收入不均衡性，而重构转变能力的中介作用不显著。

为提升农产品电商技术采纳的增收效应，激发小农户的内在动力，本文提出以下建议。（1）地方政府要重视电商技术的采纳对小农户增收以及缩小小农户内部收入差距的积极作用。地方政府应当尝试构建一整套完整的电商技术采纳教学体系，引导和鼓励专业人士深入到农村中去，在推广农村电商技术的同时直接从源头上构建电子商务的流通链条。政府要制定和出台科学合理的政策，对小农户电商技术的采纳行为进行有力而持久的支持，使更多小农户有机会融入电商平台、采纳电商技术，形成良性的内生发展，为其持续增收与缩小内部收入差距提供保障。（2）要注重提升小农户的动态能力。对于政府而言，应该为小农户提供线上线下多渠道的学习途径，从而为小农户提升自身的知识获取能力和整合利用能力提供平台，让信息化的优势得以体现，充分释放农产品电商的增收效应并缩小小农户内部收入差距。对于小农户自身而言，需提升其农产品电商适应的程度，以提高电商动态能力，即利用所获取的知识和资源，从农产品供应到消费环节全过程均融入和采纳电子商务技术以提高市场竞争优势的能力，从而有效发挥动态能力的中介作用，实现增收目标。此外，还应重视自身学习意识的提高，积极主动参与到电商技术的培训教学当中，提升自身电商技术采纳与利用数字技术解决农业产销问题的能力，推动优质农产品走向全国乃至世界市场，实现产销两旺、多方共赢。

参考文献：

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E-commerce Technology，Dynamic Ability and Income Increase of Smallholder Farmers

CAI Jie1，LI Wenjing1，XIA Xianli2

（1.College of Humanities，Changan University，Xian 710064;2.College of Economics and Management，Northwest A&F University，Yangling，Shaanxi 712100，China）

Abstract： The core goal of rural revitalization and the “agriculture， rural areas and farmers” policy is to promote smallholder farmers sustained and stable income increase.As a new business model spun off directly from the digital economy，e-commerce technology has become an important way to promote the income increase of smallholder farmers.Based on the field research data in southern Shaanxi，we introduced the IV Tobit model for endogeneity analysis based on the Tobit regression model to analyze the impact of e-commerce technology on smallholder farmers income increase，analyzed the heterogeneity of smallholder farmers adoption of e-commerce technology for income increase using the conditional quantile regression model，and finally constructed a mediating effect model based on the robustness test using the propensity score matching method to analyze the mediating role of dynamic capabilities in the adoption of e-commerce technology in promoting smallholder income.The results show that the adoption of e-commerce technology has a significant contribution to the income of smallholder farmers，and this contribution fluctuates;the adoption of e-commerce technology can effectively reduce the imbalance of smallholder farmers income， and this effect is characterized by first increasing and then decreasing.The mechanism of action study found that e-commerce technology promotes smallholder farmers income increase by improving their dynamic capacity，and reduces the income imbalance of smallholder farmers by improving their knowledge acquisition and integration capacity.On this basis，we propose to strengthen the local governments attention to the adoption of e-commerce technology，enhance the dynamic capacity of smallholder farmers to increase their income，and promote income balance.

Key words： e-commerce technology;dynamic ability;increase income of smallholder farmers;objective income deprivation

（責任编辑：杨峰）