新型城鎮化背景下農民對互聯網應用采納決策的實證分析

郭建鑫　張峻峰

摘要：在新型城鎮化戰略背景下，探究農民對新型信息通信技術（ICT）采納決策的影響因素和影響強度，對于優化農村信息化推廣策略，落實“互聯網+農業”戰略部署具有重要意義。基于北京市郊區3個區54個村的實地調查數據，融合技術擴散理論和理性行為理論，采用Logit模型分析影響農民對新型ICT技術應用采納的決定因素。結果表明，教育程度、轉移就業狀況、對ICT應用的感知有用性、易用性對農民采納決策有顯著的正向作用，而以往的設備下鄉、網絡接入等信息化推廣措施對加強農業與“互聯網+”的融合作用有限。應加強信息技能培訓，針對農民需求開發實用、易用的互聯網應用程序，讓農民從“互聯網+農業”中獲益。

關鍵詞：新型城鎮化；農民；信息通信技術（ICT）；影響因素；影響強度；融合技術擴散理論；互聯網+農業；采納決策

中圖分類號： F3233文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2017）21-0325-05

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收稿日期：2016-07-17

基金項目：北京市科學技術委員會階梯計劃（編號：Z121105009212017）；北京市農林科學院創新基金（編號：JNICST201612）。

作者簡介：郭建鑫（1973—），男，河南泌陽人，博士，副研究員，從事農業信息化與農村發展研究。E-mail：jasonguo010@foxmailcom。

在新型城鎮化戰略背景下，農村人口的居住、生產和生活方式都將發生巨大的變化，新形勢下的農民能否接受并采納各種新型的信息通信技術（ICT）應用和互聯網服務是電子商務能否進村、“互聯網+農業”能否落地的關鍵。由于多年以來城鄉數字鴻溝一直存在，越來越多的學者開始關注不同人群在信息技術素養、利用水平等層面的差距，大家開始認識到數字鴻溝遠比網絡接入更為復雜1]。從我國互聯網用戶發展來看，盡管農村地區網民規模和互聯網普及率都在不斷增長，但是城鄉互聯網普及率差異仍有擴大趨勢，2015年城鎮地區互聯網普及率超過農村地區343百分點2]。而且研究者和農業、信息化管理部門對這一差距的判斷并不一致。一種觀點認為目前城鄉基礎設施差距和人口素質差距仍是農村互聯網普及的最大阻力3-4]，另一種觀點則認為農村信息化推廣發展到了新階段，對農村的非互聯網用戶而言，其轉化難度越來越大2，5]。無論是哪一種觀點，目前都只是基于宏觀思考的直覺判斷，相關的微觀研究還較少。有關ICT的采納研究主要集中在2個領域，一類是應用農業技術擴散理論和計量工具所進行的研究，另一類是基于理性行為理論所開展的研究分析。發展經濟學的相關文獻認為，ICT技術和其他農業技術一樣，在不同發展階段、不同國家和地區，影響農戶采納的因素存在明顯差異6]。另外，即使是同樣的社會文化背景，影響不同群體的因素也可能不同。相關研究對象包括精準農業技術7]、基于ICT的市場信息服務8]、手機9]以及手機銀行等電子金融服務10]等。而國內有關農民對ICT技術采納方面的研究較少。申康達等利用Probit模型對北京市郊區70個農戶的調查數據進行定量分析發現，農戶的計算機熟練程度、性別和家庭人均年純收入對農戶互聯網信息利用產生顯著影響，但從樣本量和影響變量設置來看，還有待進一步深入研究11]。基于理性行為理論的ICT采納研究主要應用技術接受模型（TAM）、技術接受和使用的整合模型（UTAUT）而開展，這些研究通過測量諸如“感知有用性”“感知易用性”等在經濟學中不可觀測的潛變量，分析影響采納行為的主要因素。蔡志堅應用TAM模型分析江蘇省農民對農村信息技術接受采納的影響因素時發現，農戶自信心、耕地面積及獲利感知是影響農戶采納的最重要因素12]。何德華等以UTAUT模型為基礎進行分析，認為農戶對移動服務的滿意度對其接受程度有重要的促進作用，成本有顯著的負向影響，而地區差異不明顯13]。但這2個研究的樣本量都不大，且沒有非采納者作為對比。另外，基于理性行為理論的采納研究雖然在揭示ICT產品技術特征和用戶心理感受之間關系時具有較強的解釋力，但對如何設計干預措施，提高技術擴散效率所提供的信息有限14]。因此，將2種研究方法進行融合，會較好地完善和增強研究結果的解釋力和政策借鑒意義。這在農業技術擴散研究中已有不少先例，如Adesina等的研究15-16]，但在有關ICT的采納研究中還鮮有所見。總體而言，國內有關農民對ICT應用的采納研究還較少，已有研究也存在樣本量小、因素變量選擇較窄等不足，對當前農村信息化推廣的政策制定所能提供的信息有限。本研究嘗試通過將技術擴散理論和理性行為理論進行融合，應用較大樣本的數據計量分析回答以下2個問題，即在城鎮化快速發展地區，農民對新型互聯網應用的采用狀況如何？有哪些因素會影響到他們的采納決策？期望答案能對制定“互聯網+農業”促進政策提供有益參考。

1研究樣本和數據說明

11關于新型ICT應用

本試驗選擇相對出現較晚、普適性的工具型、平臺型ICT應用作為研究目標，包括QQ、微信、微博、電子郵件、網絡、語音咨詢服務。其中網絡、語音咨詢服務以北京地區廣為推廣的12396和12316科技、農業公共服務為代表。這些應用都具備即時通信、新媒體交互的特點，是電子商務、大數據應用等“互聯網+農業”的融合基礎。根據《第36次年中國互聯網絡發展統計報告》及2014年人口普查數據測算，2014年QQ在網民中的普及率為909%，在全國總人口中的普及率為443%；微信在網民中的普及率為91%，在總人口中的普及率為395%；微博在網民中的普及率為306%，在全國總人口中的普及率為149%；電子郵件在網民中的普及率為367%，在總人口中的普及率為179%。采納1種及1種以上這些應用，即視為采納使用了新型ICT應用。

12樣本和數據來源

北京市政府自2010年在郊區開通了農村遠程教育站點，目前北京市郊區農村開通運行的站點約占全市行政村數量的60%。為了驗證社區內的交流學習過程對新型ICT應用采納的影響，樣本村選擇時每個區在遠程教育實施村和未實施村按1 ∶1選擇。本試驗采用分層隨機抽樣獲取了3個區的783戶農戶，調查于2014年8—10月完成。其中受訪者年齡大于70歲者，不再列入本研究范圍，最后共獲得樣本712人。endprint

調查采用結構化設計的村級和農戶調查問卷。村級調查問卷由村干部填寫，主要收集村基本特征、經濟條件等數據。農戶問卷由調查員入戶調查填寫，調查受訪者對5項ICT應用自我感受評價和采用情況，同時收集家庭人口統計信息、生產、就業、收入、財產等信息。

13數據的描述性分析

本研究共計5類32個變量納入測量分析，主要包括農戶個人和家庭特征向量、經驗及社會資源向量、財產及財務特征向量、村級社區特征向量、技術感知特征向量（表1）。

由表1可知，樣本農民平均53666歲，受教育10177年，年均非農工作時間7個月以上，戶均耕地面積0249 hm2，家庭計算機已經普及。這些特征和當前北京市郊區居住在農村的農民主體特征相近，唯一不同的是參與調查的是以男性為主，顯示出即使在大都市郊區的農村，男主外的傳統社會特征明顯。另外，采納者和非采納者差異明顯。整體上看，采納者更年輕、受教育程度更高，每年務農時間更短，家庭經濟條件更好。雖說采納者村建有遠程教育站點更多（0445 ∶0387），但這一差異并不顯著。

2計量分析方法

為了分析影響農民對新型ICT應用的采納決策的可能因素，本研究提出如下計量模型：

Ai=β0+β1Ci+β2Ri+β3Fi+β4Vi+β5Pi+εi。JZ）]JY]（1）

式中：Ai是二值虛擬變量，表示第i個農民是否采納了新型ICT應用；采納時取值為1，否則取值為0。Ci表示農民個人及家庭特征變量；Ri表示經驗和資源變量；Fi表示家庭財產及個人財務變量；Vi表示村級社區變量；Pi表示個人感知變量。各變量的具體指標見表2。模型中βi表示方程（1）待估參數；εi則表示隨機誤差項，符合標準正態分布。

模型（1）中因變量Ai取值為1或0（采納或不采納），具有離散特征，因此選擇Logit模型進行估計，這也是技術采納研究中最常用的模型，用以測量采納概率和影響因素間的函數關系8，17]。

3結果與分析

對表1的32個變量進行分層逐步Logit回歸，用信息準則比較和似然比檢驗進行模型設定檢驗（無論是信息準則比較還是似然比檢驗，都不支持對數據的加權處理和參數標準差的穩健性估計），分別對比是否加權及是否選擇穩健性估計的結果發現，結果很近似（差值在3%以內，且各變量變化方向并不一致），因此模型測算中統一不作加權估計。表2為模型估計結果， 其中Logit 1僅加入外顯變量， Logit 2另加入了感知變量，即32個全部變量進行逐步回歸。由表2可知，2種模型都通過了似然比統計量的顯著性檢驗，顯示擬合較好，但AICBIC值和擬R2值顯示模型2信息損失更小，解釋力更強，且似然比檢驗拒絕了感知變量參數為0的假設，因此，Logit2的結果更接近理想模型。對此結果進行分析可知：第一，雖然有些變量采納者和非采納者差異顯著，但并不是影響采納決策的顯著因素，如家庭勞動力人數、個人勞動時間的分配等，有些因素在預料之外，如家庭計算機數量對農民是否采納新型ITC應用影響不顯著。這可能是基本ICT應用普及到一定程度后（如北京市郊區農村普及，戶均超過1臺），這種類型的資源優勢已經不再對進一步ICT技術采納產生顯著影響。第二，在個人因素中，教育層次、轉移就業狀況是影響最大的因素。就教育層次而言，高中及以上畢業的農民，采納的可能性增加202%。另外，以受教育年限作測算發現影響并不顯著。這在一定程度上表明，高中以下教育或僅完成義務教育時，對ICT新型應用采納沒有顯著影響，而高中以上層次教育對采納影響非常顯著。從以往的研究結果來看，受教育情況對ICT采納的影響不盡相同，如Isgin等的研究表明美國俄亥俄州農場主是否受過大學教育與其是否采納精準農業技術沒有影響7]；而Kirui發現，每多受1年教育，肯尼亞農民使用手機銀行業務的可能性增加002%10]。從轉移就業狀況來看，完全非農就業比務農或兼業采納新型ICT應用的可能性增加148%，說明城鎮化發展使農村勞動力向二、三產業的轉移能夠促進新型ICT應用采納。而性別影響顯著，但考慮到樣本性別均衡情況，可能是自選擇的原因，還可能是農村女性也更有可能成為推動ICT應用的主要因素。第三， 家庭資源稟賦，尤其是與資金流動性相關的變量對是否采納影響顯著。如家庭總資產、耕地面積反映家庭資產信息的變量，對采納決策有顯著的促進作用，這一點和以往有關ICT采納研究結論一致。但其他資源稟賦變量如勞動力數量對采納決策沒有顯著影響。第四，家庭信息消費強度對采納決策有顯著促進作用。目前，北京市郊區農村已經基本實現網絡全覆蓋和手機普及18]，因此，ICT硬件資源已無法對采納決策形成顯著影響，但反映家庭信息消費強度的指標（如網絡接入費、手機話費）對采納決策有顯著的正向作用。是否村干部、是否黨員等這些傳統衡量經驗和信息源的變量對新型ICT應用采納并沒有顯著影響，說明傳統的交流方式和渠道對新型ICT應用采納沒有顯著作用。第五，村級社區的環境、制度因素對采納決策影響較小，僅有2個因素影響顯著。除了和很多采納研究一致的距交通主干道遠近之外，引人注目的是建有遠程教育站點的負向效應，擁有站點可以降低采納概率104%。農村遠程教育在北京市郊區推廣多年，一般提供一些公共培訓課程供村里集體學習使用。其負向效應正如前面提到的家庭計算機數量影響不顯著一樣讓人印象深刻，可能的解釋是遠程教育設置的主要政策目標是消除城鄉信息鴻溝，帶有一定的“信息扶貧”性質，因此建設運轉的村基礎可能就較薄弱。另外，其建立對新型ICT應用具有一定替代效應，從而降低了采納的可能性。第六，內在感知變量對采納有顯著的正效應，且感知易用性比感知有用性影響更大，這和以往應用TAM模型研究ICT采納的結論相一致。唯一沒有顯著影響的感知因素是“認為工作生活忙碌耽誤使用這些應用”。該變量類似于農業技術采納中的農戶風險偏好類型，因為這些新興ICT應用都是免費的，但須要花費一定的學習時間。認為忙碌而不用的可以認為屬于風險厭惡型，但模型測量顯示風險偏好類型對新型ICT應用采納影響并不顯著。當然，這也可能和這些應用都不涉及投資或交易支出有關。endprint

4結論與啟示

結合效用最大化理論和技術接受模型（TAM），本試驗對“互聯網+”戰略背景下影響北京郊區農民對新型ICT應用的采納決策的因素進行量化分析發現，隨著農村信息化進程的推進，體現城鎮化發展、從第一產業到第二、第三產業轉移的因素對農民采納ICT應用的影響更加凸顯。因此，“互聯網+農業”不是給農村空投下一批新的ICT技術就能讓農業插上“翅膀”，而是要放在推動城鎮化發展的背景下，通過促進農民從中獲益、獲得良好應用體驗，才能使新的ICT應用落地生根。研究還發現，在農村信息化發展到新階段，ICT推廣的形式和方法需要進一步的優化。一些過去常用的加強基礎設施建設、增配計算機、補貼專用手機等硬件為主的措施對農民采納和應用ICT技術幫助有限。家庭計算機擁有量對ICT采納已經沒有顯著影響，信息化公共設施建設可能會對彌合城鄉數字鴻溝或降低農村內部的信息落差有幫助，但對進一步普及新的ICT應用沒有幫助，而增加諸如操作培訓和宣傳、針對性改進ICT應用的操作體驗和實用性等“供給側”優化會產生更加顯著的作用，這對優化公共財政支出效率具有重要意義。同時，本研究再一次證明加快高中及以上程度教育對ICT普及的重要促進作用。這并沒有否認普及小學及初中義務教育階段教育的基礎性作用，但高中及以上教育程度是所有農民對新型ICT應用采納決策中影響最大的因素。另外，采納決策是一個動態的過程，ICT應用也非常多，且發展變化較快，為分析不同階段農民對ICT的采用情況，未來應進一步建立更大樣本量的面板數據進行研究分析。

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