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...
农林经济管理学报2021，20（05）：621-629Journal of Agro-Forestry Economics and Management
http ：//xuebao.jxau.edu E-mail ：nljjglxb@sina 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1，傅青1*，熊灵云2
（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）
摘要：基于江西省22个电商示范县的345份专业大户调查问卷分析，构建农村专业大户电商技术采纳模型，采用结构方程模型进行验证，并探讨不同产品类型间的异质性。结果表明：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；行业压力、生计压力、大户获得的信息是采纳动机产生的主要原因；技术期望确认对专业大户的电商技术采纳具有显著影响；经营生鲜易腐类农产品的专业大户更加关注电商技术有用性，而经营粮食坚果类农产品的专业大户更加关注电商技术的易用性。研究结论可为专业大户经营农产品电子商务提供实践指导，为政府调整和制定相关扶持政策提供理论依据。
关键词：专业大户；电子商务；技术采纳；结构方程模型
中图分类号：F306文献标志码：A 文章编号：2095-6924（2021）05-0621-09
DOI ：10.16195/jki36-1328/f.2021.05.64
Adoption Behavior and Heterogeneity of Big -specialied Households Agricultural Products E -commerce in Rural Areas ：Technology
Adoption Model Based on Integration
CAI Bo 1，FU Qing 1*，XIONG Lingyun 2
（1.School of Economics and Management ，Jiangxi Agricultural University ，Nanchang 330045，China ；2.Jiangxi Branch of Agricultural Bank of China ，Nanchang 330000，China ）Abstract ：Based on 345big -specialied households questionnaires conducted in 22e -commerce demon⁃stration counties in Jiangxi Province ，this paper constructed a technology adoption model for big -specialied households agricultural products e -commerce adoption behavior in rural areas ，which was verified by a Struc⁃tural Equation Model ，and discussed the heterogeneity among different product types.The results show that the adoption behavior of e -commerce technology is a process of “demand -adoption motivation -expectancy confir⁃mation -behavioral response ”.Industry pressure ，livelihood pressure and the information they get are the main reasons for adoption motivation.Recognition of technology expectations has a significant impact on its adoption.
蔡波，傅青，熊灵云.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［J ］.农林经济
管理学报，2021，20（05）：621-629.收稿日期：2021⁃07⁃31
修回日期：2021⁃09⁃18基金项目：国家自然科学基金项目（71663028）、江西省社会科学规划项目（16ZK30）和江西省教育厅科学技术研究项目（GJJ200422）
作者简介：蔡波，男，讲师，主要从事农业经济研究，E -mail ：***************；*通信作者：傅青，女，讲师。
第20卷农林经济管理学报Big -specialied households dealing in fresh perishable products care are more concerned about technical useful⁃ness while big -specialied households dealing in grain and nut products pay more attention to technical usabili⁃ty.This paper is to provide practical guidance for large professional farms to manage the e -commerce of agricul⁃tural products ，and to provide theoretical basis for the government to adjust and formulate relevant supporting policies.
Keywords ：big -specialied households ；e -commerce of agricultural products ；technology adoption ；Structural
Equation Model 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，农产品电商占全部实物电商比例也仅为4.4%③，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、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体展开研究。相比于小农户和组织化体，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。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》。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）》。
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第5期蔡波等：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：
H 1：行业压力正向影响效率动机与模仿趋同；
H 2：生计压力正向影响效率动机与模仿趋同；
H 3：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：
H 4：效率动机正向影响感知有用和感知易用；
H 5：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：
H 6：模仿趋同正向影响感知有用和感知易用；
H 7：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··623
第20卷农林经济管理学报改形成，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：
η=Βη+Γξ+ζ
（1）Y =Λy +ε
（2）X =Λx +σ（3）
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，Cron⁃bach ’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，得到各变量的表1测量项目说明变量名称行业压力（IP ）生计压力（LP ）信息获取（AI ）效率动机（EM ）模仿趋同（IC ）感知有用（PU ）感知易用（PE ）行为响应（BR ）题项
IP 1
IP 2
IP 3
LP 1
LP 2
LP 3
AI 1
AI 2
AI 3
EM 1
EM 2
EM 3
IC 1
IC 2
IC 3
PU 1
PU 2
PU 3
PE 1
PE 2
PE 3
BR 1
BR 2测量题目描述线下渠道关系的矛盾程度业内电商模式交易程度合作伙伴要求使用电商压力度家庭农业收入比例/%家庭工资性收入比例/%农业固定资产投入/万元农产品价格、供需等市场信息了解程度网络购物发展情况信息了解程度农村电商发展情况信息了解程度如果电商能带来更高的收益，我会使用如果电商能减低经营风险，我会使用使用电商有助于提升产品销售量亲友使用电商的情况是否会影响我通过电商销售产品？同行使用电商的情况是否会影响我通过电商销售产品？政府的大力推荐是否会影响我通过电商销售产品？采用电子商务可以提升销售量采用电子商务能为产品创造更大的价值采用电子商务可以加快产品销售速度轻松使用电子商务来销售产品培训使用电子商务的人员比较容易维护电商平台，网站或QQ 比较容易电商销售农产品占总销售量比例/%电商投资占总投资比例/%均值2.854.433.286.002.024.383.002.952.765.135.164.764.064.254.034.484.314.543.763.643.731.981.97标准差1.9361.9312.0542.4701.3031.9671.5001.4121.4991.6571.6321.8591.8011.8961.9891.9442.0821.9761.9581.9502.0361.6871.366
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第5期蔡波等：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
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
变量
行业压力（IP）生计压力（LP）信息获取（AI）效率动机（EM）模仿趋同（IC）感知有用（PU）感知易用（PE）行为响应（BR）题项
IP1
IP2
IP3
LP1
LP2
LP3
AI1
AI2
电子商务专业怎么样
AI3
EM1
EM2
EM3
IC1
IC2
IC3
PU1
PU2
PU3
PE1
PE2
PE3
B R1
BR2
因子载荷
0.756
0.706
0.744
0.784
0.677
0.767
0.740
0.834
0.822
0.869
0.801
0.787
0.789
0.744
0.702
0.760
0.755
0.753
0.803
0.831
0.697
0.780
0.717
AVE值
0.541
0.554
0.640
0.672
0.556
0.572
0.607
0.561
CR值
0.779
0.788
0.842
0.860
0.780
0.800
0.823
0.719
Cronbach’sα系数
0.780
0.793
0.774
0.869
0.859
0.941
0.849
0.857
表3区分效度的检验结果
因子行业压力生计压力信息获取效率动机模仿趋同感知有用感知易用行为响应行业压力
0.706
0.034
0.051
0.209
0.214
0.022
0.079
0.011
生计压力
0.719
0.028
0.101
0.025
0.032
0.076
0.031
信息获取
0.831
0.100
0.103
0.012
0.025
0.102
效率动机
0.853
0.010
0.660
0.313
0.152
模仿趋同
0.769
0.212
0.307
0.230
感知有用
0.781
0.010
0.105
感知易用
0.790
0.238
行为响应
0.689
注：数据对角线的值为AVE均方根，其余数据为相关系数。
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