農業信息資源配置對農產品電商績效影響機制研究
——以東部地區為例

賈鋮 ，夏春萍 *，陳鵬宇

（1. 華中農業大學經濟管理學院，湖北 武漢 430070；2. 華中農業大學電子商務研究所，湖北 武漢 430070）

隨著數字經濟的發展，農業信息資源逐步成為除物質和能源之外的第三大農村戰略資源。如何把龐大的農業信息資源轉化為有效的農業生產力[1]，既是農業信息化所面臨的新問題，也是實現數字農業的必經之路[2]。近十年以來，數字信息技術在我國農產品電商領域得到了廣泛應用。農業信息資源配置水平的提高，不僅能夠促進農產品電商交易市場的增加，加快不同主體之間信息交換的效率[3]，還能有序組織與統籌協調農產品流通不同環節中各種有形生產要素（如資本、勞動力等）組合匹配，進而推動農業信息資源向農業生產力方向的轉變速率。大數據時代下，農業信息資源配置水平儼然已成為影響農產品電商發展水平的重要因素。另外，2019 年4 月國家發改委提出要充分利用數字信息發展好“農產品電商業務”，突破農產品上行瓶頸，以此實現對傳統農業產業鏈信息化與現代化的改造升級。因此，在“如火如荼”的農產品電商發展過程中，及時探討農業信息資源配置對其影響的邏輯關系對加速農村大數據建設、開發農產品電商銷售的“藍海市場”（即實現特色農產品的跨區銷售）具有重要的現實意義。

然而，國內外涉及農業信息資源配置對農產品電商績效影響的研究幾乎處于“割裂”狀態。已有文獻要么只關注農業信息資源配置水平，例如農業信息資源配置水平測算[4-5]、農業信息資源配置模式[6]和農業信息資源配置水平對農業全要素生產率的影響等[7-8]；要么僅分析農產品電商發展績效評估[9]、績效模式[10]及其影響電商績效的主要因素[11-14]等。現有成果多是從有形資源角度（如資本、勞動力等）討論對農產品電商績效的影響關系，極少在同一理論下從信息等無形資源角度同時考察農業信息資源配置水平對農產品電商績效影響的邏輯關系。所以，有必要從信息資源視角下探討農業信息資源配置水平對農產品電商績效的影響關系。

事實上，不同地區農業信息資源稟賦存在著巨大差異，尤其是東部地區農業信息化的基礎設施普遍優于中西部地區。根據信息技術生產率悖論，在信息容量“指數增長”速率遠大于信息利用“線性增長”速率的現實情況下，農業信息資源不同配置水平可能會對農產品電商績效的作用方向、作用強度造成較為復雜的非線性關系[15]。另外，Jin和Cho[16]曾明確指出信息資源對經濟增長存在非線性影響效應；而韓海彬和張莉[17]在門檻模型的基礎上證實了農業信息化對農業全要素生產率存在雙門檻的影響關系。基于此，本文嘗試在全信息轉換理論等理論分析下，利用2011—2018 年東部10 省市的面板數據，構建以農業信息資源配置水平為門檻變量的面板門檻模型，從農戶信息轉化能力與農村產業結構兩條主線深入剖析農業信息資源配置對農產品電商績效影響的邏輯關系，旨在揭示兩者之間存在的真實關系，進而為縮小農產品電商區域發展差距提供行之有效的對策建議。

1 理論分析與研究假設

農業信息資源配置水平是提高農業現代化綜合生產力與經營管理效率的過程，通過信息引導可以使資金、勞動力等有形經濟要素瞄準農產品電商高收益的流通環節，保持在時空與流量上的協調發展，從而有效解決農業信息技術嵌入農產品電商平臺的應用問題。另外，農產品電商作為“互聯網+農業”的一種平臺模式，其發展水平可以通過績效差異綜合反映不同地區農產品電商運營管理的經濟水平。由此推斷，農業信息資源配置對農產品電商發展的作用關系主要聚焦于農業信息資源配置水平對農產品電商績效的影響程度。

1.1 理論分析

Simonin[18]曾指出運用信息技術的水平會影響用戶的知識交換與信息接收，鐘義信[19]提出的“知識外部生態學規律”說明“知識是由信息生長而來，又向智能決策生長而去”。對農產品電商經營主體而言，一方面，基于全信息轉換理論，農業信息資源的流動與重組不僅可以轉換成個體知識、智能策略，包括先驗知識和基礎意識；還可以轉化為信息接收用戶的注意能力、情感表達能力與理智謀略能力[19]。在提升農戶信息處理能力的基礎上，幫助農戶將有效的知識或技能應用到農產品電商運營的不同情境下，從而提高知識的運用水平與經濟效益。同時在計劃行為理論指導下，信息處理后所形成的思維意識（如農產品電商交易低成本等信息）可以決定農戶是否選擇電商銷售農產品的采納行為，從而直接影響農產品電商銷售的利潤[7]。另一方面，根據治理結構理論的主要觀點：當農業信息資源獲取或交易成本的知識協調度越高，高價值隱形知識越可能在低成本的代價下嵌入到農戶思維意識內部，這對農戶參與電商交易具有重要的激勵作用。在此基礎上，復雜網絡理論進一步強調信息資源與知識流動之間具有顯著的互動關系，結合趙健宇等[20]的觀點，知識流動能夠實現異質性信息的跨時空傳播效率，減少信息（例如農業信息）滯后與失真現象，提高農產品電商經營主體的信用評估以及拓展金融貸款等服務信息來源的獲取渠道[5]，從而間接推動農產品電商發展水平。因此，農業信息資源配置水平可以通過信息知識轉換影響農產品電商經營主體的綜合決策能力進而提升農產品電商績效水平。

除此之外，根據克拉克定理，第一產業勞動者比重隨經濟發展逐步會向第二、第三產業轉移。當提高農業信息資源配置水平，農村產業結構會逐漸呈現高知識、高技術密集的特征，加快農業產業分化與重組升級的同時拓展農產品交易的線上渠道，如農產品電商模式等。分析農業信息資源配置水平通過農村產業結構升級影響農產品電商績效主要表現在四個方面：1）信息技術與農產品銷售結合，跨越空間地域限制，使傳統農產品銷售模式得以革新，縮短農產品從生產到消費的流通環節，提高了農產品銷售總量[21]；2）大數據技術的運用提高了農產品線上經營管理的信息化水平；3）農村產業結構升級不僅能為農產品電商提供廣闊的發展機遇與先進的硬件基礎設施[22]，同時還能完善農產品市場供需結構。其中透明、有效的市場信息能夠促使農產品生產與銷售之間的波動穩定在相對均衡水平；4）優化農業信息資源配置能夠加快農業信息在農戶生產、生活各類環節中的利用效率，提高農戶對信息的處理能力和信息的傳播速率，從而及時調整農村勞動力的分布結構。

綜上所述，在農業信息技術應用基礎上，農戶綜合決策能力與農村產業結構升級成為聯結農業信息資源配置水平與農產品電商發展之間的“橋梁”。由此間接推斷出農業信息資源配置水平對農產品電商績效影響的理論框架（圖1）。

圖1 農業信息資源配置對農產品電商績效的影響機制Fig. 1 Influencing mechanism of agricultural information resource allocation on e-commerce performance

1.2 研究假設

結合信息技術生產率悖論，農業信息內容指數增長與農戶信息處理線性增長之間的差距客觀說明，農業信息資源配置水平對農產品電商績效的影響可能存在一個或多個“轉折點”，從而形成兩者之間的非線性關系；而且隨著其配置水平跨過或未跨過“門檻值”前后對農產品電商績效影響的作用方向和作用強度會發生相應的變化，這種非線性的前后變化，即為本文所要探究的門檻效應。

為便于分析，初步假設農業信息資源配置水平對農產品電商績效影響只存在一個“門檻界限”。伴隨農業信息資源配置水平的提升，一方面提高了農業信息內容公開的透明度，有效降低知識共享與信息搜尋成本并加快了嵌入信息中高價值隱形知識的轉換效率[23]，提高農戶對市場信息的利用及處理能力，從而擴大了農產品跨區銷售的空間半徑，解決了農產品流通“最后一公里”的窘境；另一方面，根據規模報酬遞增理論，農業信息流能夠引導有形經濟要素在前期投入過程中處于規模報酬遞增階段。具體表現為：隨著資本、勞動力等要素投入規模的增加，正向促進農產品電商發展水平的效果愈發明顯[8]。由此推斷，農業信息資源與有形經濟要素之間的組合匹配推動了農產品電商績效隨農業信息資源配置水平的提高而提高。

然而，當配置水平跨過門檻界限后，農業信息資源配置水平對農產品電商績效的影響可能會出現三種不同的情形：1）正向減弱的促進作用。當農業信息資源配置水平越過門檻值后，仍會對農產品電商發展產生正向影響，但作用強度可能有所減弱。一方面，在新的發展階段內，推動農產品電商績效提升的條件變得更為苛刻。根據邊際報酬遞減理論，即便農業信息資源投入不斷增加，但短期內由于農產品未形成規模化生產，難以持續吸收與消化由信息所帶來的資金、人才等資源的融入。一旦基礎設施匹配不足，可能就會出現投入資源冗余，從而降低了農產品電商銷售的后發動力；另一方面，農業信息資源配置水平的提高雖然表面上增加了農業信息容量，但同時加劇了信息知識轉化的無限性與農戶處理信息的有限性之間的矛盾，這種矛盾則會導致一系列的負面影響[24]，如降低了農戶信息處理效率[25]等。這種負向影響可能會弱化農產品電商績效提升的效率。2）維持同一水平的均衡作用。在門檻界限上，農業信息資源配置水平對農產品電商經營主體信息處理能力、勞動力生產效率等方面的正向影響已經達到了一個相對穩定的狀態。此時，農業信息資源配置水平對農產品電商績效的影響由于經濟要素投入與產出的動態均衡而出現穩定狀態[26]。3）反向抑制的弱化作用。農業信息容量的過載會弱化農業信息資源配置水平對農產品電商績效提升的推動作用[27]。因為在農業信息化推動下農村產業結構的升級對農產品電商發展的促進作用可能并不持久，甚至會出現抑制效應[28]。這主要因為隨著農產品電商技術的成熟和線上農產品信息容量的飽和，越來越多的農戶開始將農產品電商營銷的策略逐漸放在農產品品牌等其他制約農產品電商發展的因素上[12]，對農業信息資源的再投入和關注持續減少[26]。這種多重因素的交互作用桎梏了農產品電商績效水平的再次提升。

因此，綜上考慮，本文提出理論假設：農業信息資源配置水平對農產品電商績效的影響存在門檻效應。即當農業信息資源配置水平未達到門檻界限前，對績效提升會產生正向顯著促進作用；而隨著配置水平跨過門檻界限后，對農產品電商績效的影響可能存在3 種不同的情形，即正向減弱的促進作用、維持同一水平的均衡作用和反向抑制的弱化作用。

2 研究方法

2.1 面板門檻模型

門檻效應是指門檻變量在不同階段下，解釋變量對被解釋變量產生的階段性影響程度。基于Hansen[29]所提出的系統內生分組的面板門檻模型分析農業信息資源配置水平對農產品電商績效的影響關系[30]。因此，本文將通過熵權法測算后的農業信息資源配置水平設為模型的門檻變量[31]，并對其進行顯著性分析，以此探討對農產品電商績效影響的作用方向與作用強度。基于上述理論分析，假設模型為單門檻模型，且只存在一個門檻值，其公式為：

式中：下標i和t分別表示省市和時間，ECPit為被解釋變量，即農產品電商績效；INFit為模型的核心解釋變量也是門檻變量，即農業信息資源配置水平；Xit為門檻模型的控制變量；β為相應的系數向量；I(·)為示性函數，當括號內的條件成立時I(·)為1，否則為0；γ為本文所要估計的門檻值；μit表示不隨時間變化的個體固定效應；εit為隨機擾動項；若β1≠β2，則證明存在門檻效應。

待估系數β之前，首先要檢驗模型是否存在門檻效應，并確定其個數。理論上，門檻值γ1可以為INFit任意范圍內的取值，但須滿足殘差平方和最小的假設條件，即γ1=argminS1(γ)。另外，單門檻模型的原假設和F統計量為：

式中：S0為接受原假設條件下進行參數估計所得到的殘差平方和；S1(γ*)為采用OLS 估計后得到的殘差平方和，利用Bootstrap 模擬其漸進分布規律，進而構造P值。如果接受原假設則認為該模型不存在門檻效應；若拒絕原假設則需進行雙門檻或多門檻效應的檢驗，以此確定門檻界限的最終值。

在模型形式確認后，則需對模型進行門檻真實性檢驗，利用Hansen 提出的LR 統計量檢驗標準，當LR1(γ)＞-2×ln(1-Sqrt(1-α))成立時，則可以拒絕單門檻模型檢驗的原假設，表明門檻值與真實值不符，其中α為顯著性水平；反之，則接受原假設，證明門檻值與真實值相符。

2.2 變量選擇與測量方法

本文重點考究農業信息資源配置水平對農產品電商績效的影響關系，然而《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》和EPS 等數據庫中尚未公布農產品電商相關的權威數據。因此，本文在高楊和牛子恒[31]、何小洲和劉丹[32]研究的基礎上，利用已有數據構建農產品電商績效等變量的代理指標，并將其納入門檻模型中。

1）被解釋變量及測量。選取農產品電商銷售額衡量農產品電商績效（億元）變量。參考何小洲和劉丹[32]的方法，將農產品電商流通率與各省市電子商務類指標數據相乘，視為農產品電商銷售額數據。其中，農產品電商流通率等于各省市農業產值與各省市GDP 的比值。即：農產品電商績效=電子商務銷售額×（各省市農業產值÷各省市GDP總值）。

2）解釋變量及測量。在何正保和姚佐文[4]、高楊和牛子恒[31]對農業信息化水平評估的基礎上，選取農村每百戶居民擁有的計算機、移動電話和彩色電視機、農村居民通信類消費指數、各省市農村寬帶普及率和農業網站數等6 個變量作為衡量農業信息資源配置水平的具體指標。同時利用熵值法對農業信息資源配置水平中6 個指標進行賦權，然后根據各指標權重對農業信息資源配置水平進行加總匯算。限于篇幅限制，關于計算步驟詳見韓海彬和張莉[17]的研究，在此不予贅述。

3）控制變量及測量。為減少因遺漏變量而造成回歸偏差，結合現有文獻的研究成果，選取農村平均受教育年限[21]、農村第三產業結構[22]、農村用電量[22]、政府支農支出[4]和物流設施水平[12]等5 個變量作為控制變量。

農村平均受教育年限將各省市農村不同受教育程度的人口比重與相應受教育年限相乘，得到不同省市農村平均受教育年限（年）。其中，不同受教育程度分別對應不同的教育年限：文盲為0 年，小學為6 年，初中為9 年，高中為12 年，大專及以上為16 年[17]。農村第三產業結構采用各省市第三產業產值占GDP 比重[33]。農村用電量將各省市農村用電量（億kW·h）作為其替代變量。政府支農支出選取各省市政府支農支出（億元）指標。物流設施水平將物流配送化程度作為物流水平的代理變量。其中，物流配送化程度等于統一配送商品購進額與社會消費品零售總額的比值[32]。各變量的描述性分析詳見表1。

表1 面板門檻模型各變量設置及其描述性分析Table 1 Variable setting and descriptive analysis of the panel threshold model

2.3 區域選擇與數據來源

本文選擇我國東部地區作為研究區域，主要基于以下幾點考慮：首先，根據國家統計局的報告分析，2017 年末，東、中、西部地區信息化水平分別為0.602 4、0.437 2 和0.419 0，三大經濟地區的信息化水平差異較大。其中，東部地區信息化水平比全國平均水平高26.9%；比中、西部地區分別高37.8%和43.8%。農業信息化作為信息化的重要組成部分，不難推測，東部地區農業信息化水平同樣會高于中西部地區。另外，由于本文將農業信息化水平作為農業信息資源配置水平的代理變量。相對于中西部地區而言，選取東部地區分析農業信息資源配置水平對農產品電商績效的影響關系，可能結果會更加明顯。其次，《中國淘寶村發展報告（2014—2018）》明確指出，東部地區由于沿海等先天區位優勢，其中，六省兩市（河北省、山東省、江蘇省、浙江省、福建省、廣東省、北京市和天津市）在2018 年淘寶村總數達到3 089 個，占全國的96.47%，呈現出團塊狀的農產品電商產業集聚區域。換言之，東部地區代表了全國農產品電商發展的整體水平。最后，基于數據可得性原則，中西部省市存在年度數據缺失的現況。因此，為保證數據分析的平穩性，最終選取東部10 省市作為研究區域。在此基礎上，參考劉佳[34]對東部地區的劃分標準，進一步將東部地區劃分為環渤海地區（北京、天津、河北與山東）、長三角地區（上海、江蘇與浙江）和珠三角地區（福建、廣東與海南）。

本文將2011—2018 年東部地區10 省市的面板數據作為樣本，涉及農產品電商銷售額等7 個變量。其中，被解釋變量中，2014—2018 年電子商務銷售額來源于歷年的《中國統計年鑒》，而2011—2013數據來源于2012—2014 年的《中國信息年鑒》。核心解釋變量中，農村每百戶居民計算機擁有量等6個衡量農業信息資源配置水平的具體指標均來自于歷年的《中國農村統計年鑒》《中國統計年鑒》以及前瞻數據庫。控制變量中，農村平均受教育年限等5 個變量數據均來源于2012—2019 年的《中國農村統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》以及各省市統計年鑒等。

3 結果與分析

3.1 農業信息資源配置水平

整體上，東部地區農業信息資源配置水平（均值）介于0.4～0.5 之間（表2），且呈現“W 型”波動特征；而區域上，東部10 省市農業信息資源配置水平差異較大。2011 年北京、上海、浙江、福建、廣東等省市農業信息資源配置水平高于0.5 中等水平，其余省市均低于中等水平。其中，浙江省（0.735）農業信息資源配置水平接近海南省（0.145）的5 倍。2018 年海南省由于生鮮電商的發展推動了農業信息技術應用水平，從而促使其配置水平上升到0.326。但天津市由于毗鄰北京市，其農業信息技術資源流動配比較低，制約了天津市農業信息資源配置水平（0.205）的提升。

另外，考察期間，除江蘇、福建、廣東、海南等4 省農業信息信息資源配置水平以“M 型”趨勢波動外，其余省市均表現出“W 型”變化特征。總體看來，2011—2018 年間，不同省市農業信息資源配置水平差異較大，且呈現“上升—下降”連續波動的變化體征。

圖2 東部三大地區農業信息資源配置水平變化Fig. 2 Changes in the allocation of agricultural information resources in the three major eastern regions

除此之外，進一步將東部10 省市劃分為三大地區。就發展規模來看（圖2），2011—2018 年間，長三角地區的農業信息資源配置平均水平為0.56，顯著高于全國平均水平0.47；而珠三角地區農業信息資源配置水平為0.43 高于環渤海地區0.41，但兩地均低于全國平均水平，說明長三角地區是我國農業信息資源高配置水平的集聚區。而就變化特征來看，長三角地區與環渤海地區農業信息資源配置水平變化均呈現“先下降后上升”的“W 型”波動特征；而珠三角地區卻呈現“先上升后下降”的“M型”變化趨勢。究其背后緣由，可能存在以下原因：1）原始指標數據本身存在波動性。例如，東部10省市農村每百戶居民擁有的彩色電視機在考察期間存在上下波動的變化趨勢，利用熵權法綜合測算農業信息資源配置水平會直接吸納原始指標的數據信息，繼而導致其出現“W（M）型”的變化特性。2）農業信息化政策對農業信息資源配置水平變化具有重要的影響作用。2011—2013 年間中央一號文件重點關注農業信息資源基建開發，加強信息服務平臺建設，提升單一農業信息資源技術開發水平[21]，政策導向往往能帶動資金等經濟資源的注入。這期間珠三角地區信息基礎設施的完善提升了農業信息資源配置水平；而長三角地區與環渤海地區由于自身較為完備的信息技術，政策支撐并未推動農業信息化的轉型發展，由此導致初期農業信息資源配置水平的下降。而后隨著硬件要素投入規模的持續增長，信息資源的邊際生產力逐漸減少，出現信息資源的大量閑置與低效率利用。對珠三角地區來說，農業信息資源配置水平又會出現下降趨勢，下降后的農業信息資源配置水平又會得到當地政府對閑置資源的統一調配，從而改善其配置水平，出現第一階段的“M 型”波動特征。與此同時，長三角與環渤海地區由于信息技術的普及間接推動了當地政府對政策制定的適度調整[8]，加快區域間農業信息資源流動，提高信息資源在農業領域的配置水平；然而過多的資源投入又會導致信息邊際生產效力的下降，從而出現了“W 型”波動特征。2014 年以后，農業信息化政策逐步從促進單一技術開發向農業全產業鏈信息化的技術綜合集成方向轉變，大力發展數字農業[21]，將農業信息資源與物聯網結合提高信息技術的應用水平。成效最為顯著的則是：2014—2015 年長三角地區和環渤海地區農業信息資源配置水平穩定上升。不過在橫向融合與縱向協調中，農業全產業各環節信息化程度的差異卻阻礙了信息資源進一步流通，造成了信息資源利用效率的降低。而后伴隨農業各產業環節信息管理方法的改善，不同省市逐步實現信息資源橫向與縱向協調發展從而再次提高當地農業信息資源的配置水平，形成了第二階段的“M 型”波動趨勢。另外，地方政府農業信息化政策的制定主要依托于中央一號文件的發布與落實。相對于長三角地區和環渤海地區，珠三角地區農業信息資源配置水平繼續保持2013 年發展態勢，但由于農業信息化政策調整可能存在一定延后性，致使其基建開發資源投入較少，從而間接導致珠三角地區出現與其他兩大地區相反的“W 型”變化特征。

3.2 單位根檢驗與門檻模型檢驗

3.2.1 單位根檢驗 為消除異方差，本文首先對所有非比值變量對數化處理；其次檢驗各變量之間是否存在多重共線性。回歸結果顯示，農業信息資源配置水平等7 個變量的方差膨脹因子均值為3.17，遠低于10。因此，核心解釋變量與控制變量的變化對被解釋變量不會產生較大的重復性影響。

Hansen 對門檻回歸模型要求的數據必須是平穩變量。本文參考相同面板單位根檢驗的LLC 檢驗、不同面板單位根檢驗的ADF 檢驗和協整檢驗的Kao檢驗標準。利用Eviews 軟件檢驗結果：各變量的LLC 檢驗和ADF 檢驗均在I(0)階段通過了5%顯著性水平檢驗，說明原始數據不存在單位根現象，為平穩數據；Kao 檢驗也證實了在10%的顯著性水平下拒絕原假設，說明不同變量之間存在著長期穩定的均衡關系。上述檢驗結果說明原始數據可直接用于門檻回歸分析中。

3.2.2 門檻模型檢驗 門檻模型適用的前提條件是面板固定效應模型。一方面，非穩健標準誤下的個體固定效應模型的F值為13.17，P值為0.000，表明存在個體效應；而選擇固定效應還是隨機效應的Hausman 檢驗P值為0.000，說明門檻模型更適合采用個體固定效應模型[35-36]。另一方面，在時間固定效應檢驗中，所有關于年份虛擬變量的聯合顯著檢驗P值均顯著拒絕“無時間假設”的原假設，而且LR 檢驗P值為0.000，表明存在時間對被解釋變量的影響。基于此，門檻模型的參數估計采取雙向固定效應模型更為合理。

本文利用STATA 軟件進行檢驗，將農業信息資源配置水平作為門檻變量，在自舉法（Bootstrap）檢驗下，單門檻通過了10%的顯著性檢驗，而雙門檻并沒有通過顯著性檢驗（表3），說明農業信息資源配置水平與農產品電商績之間存在一個門檻值。另外，門檻值的估計值為0.572，且小于在95%顯著水平上的置信值7.350，所以能夠接受門檻估計值與真實值相同的原假設，即農業信息資源配置水平與農產品電商績效之間存在的門檻真實值為0.572（表4）。

表3 門檻效應顯著性的檢驗結果Table 3 Test results for the significance of the threshold effect

表4 門檻估計值與置信區間Table 4 Threshold estimates and confidence intervals

3.3 農業信息資源配置水平對農產品電商績效的門檻效應分析

3.3.1 門檻變量對農產品電商績效的影響 2011—2018 年東部地區農業信息資源配置水平對農產品電商績效的影響隨著配置水平的提高而呈現出單一門檻效應。不同省市農業信息資源配置水平正向顯著影響農產品電商的發展，但影響程度在其跨過門檻值后，評估系數由1.492 下降為0.749，促進作用較之前減少了49.7%。由此證實了研究假設中的第一種情形。即跨過門檻界限后，農業信息資源配置水平對農產品電商績效存在正向減弱的促進作用。

根據模型所識別出的門檻真實值0.572，將東部地區10 個省市以此劃分兩大區域：影響較大區（INF ≤0.572）和影響較小區（INF ＞0.572）。從2011 年到2018 年，農業信息資源配置水平跨過門檻值的地區由3 個增加到4 個（表5），說明在2018年，東部地區40%的區域已進入農業信息資源配置水平弱化農產品電商績效提升的發展階段，但仍有60%的區域處于高影響階段內，進而交互作用呈現出單門檻的影響關系。2018 年與2011 年相比，只有江蘇省跨過門檻值，而浙江、北京和廣東一直處于低影響階段內，直觀表明單純提高農業信息資源配置水平對農產品電商發展的促進作用不再顯著有效。因而當地政府應需積極探索提高農產品電商發展水平的新途徑，如打造農產品特色品牌等。不過除上述4 個省市外，大部分東部地區的省市仍可以通過提高農業信息資源配置水平來推動農產品電商的發展進程。

表5 東部地區農業信息資源配置水平對農產品電商績效影響區域分布格局Table 5 Regional distribution pattern of the influence of agricultural information resource allocation on the performance of agricultural product e-commerce in eastern China

表6 單門檻估計與穩健性性估計結果Table 6 Single threshold estimation and robustness estimation results

3.3.2 控制變量對農產品電商績效的影響 由表6 可知，所有控制變量均通過了顯著性檢驗。除政府支農支出外，其他變量對績效的作用強度與作用方向均符合預測結果。各控制變量對績效的影響強度依次為：農村第三產業結構＞物流設施水平＞農村平均受教育年限＞農村用電量＞政府支農支出。具體解釋如下：1）農村第三產業結構正向顯著影響農產品電商績效的提高。農村產業結構升級有利于第一、第二產業分別與第三產業融合發展，不僅能夠完善農產品電商平臺的基礎設施，還能與政府、電商企業和行業協會等組織互動交流，實現農產品信息資源的自由流動與實時交換[22]。2）物流設施水平是促進農產品電商發展的必要條件，這與劉金榮[12]的研究結果一致。3）農村平均受教育水平越高，越能提高其績效水平。對農戶而言，受教育水平越高，個體采納電商的意愿越強[21]；對區域而言，受教育水平越高，其馬歇爾聚集效應越明顯[31]，越能進一步吸引更多優秀的電商人才，從而加速當地農產品電商技術知識普及的程度。4）農村用電量作為電商平臺運轉的能源輸入，充足且穩定的電能供應是農產品電商發展的硬件基礎。5）政府支農支出對農產品電商的作用方向與預期結果相反。究其原因，政府支出對農產品電商發展可能存在兩個方面的影響，一是政府支農支出能夠促進農產品電商基礎設施的建設，如公路等，改善農產品電商交易的投資環境、市場環境等；二是政府的投資更多是偏向于政策支撐與行政管制，過多的干預有可能會造成“市場失靈”，扭曲資金配置，造成資源錯配，從而對農產品電商績效提升產生負向影響。整體而言，控制變量對農產品電商績效的影響與前人研究結果基本一致，證實了本文將其控制的必要性。

3.4 穩健性檢驗

本文參照韓海彬和張莉[17]、鄒秀清等[26]對門檻模型穩健性檢驗的方法，將單門檻模型估計結果與面板回歸模型估計結果進行對比。首先根據Hausman 檢驗以確定采用固定效應模型還是隨機效應模型。結果顯示，其P值為0.000，因此，穩健性模型采用固定效應模型檢驗（控制時間與區域）。參數估計結果顯示，穩健性檢驗中控制變量的符號與單門檻模型中系數估計的符號一致（表6），證明上述單門檻模型估計結果具有穩健性。但與固定效應模型相比，單門檻模型的擬合優度明顯提高，說明門檻模型能夠更好的解釋東部地區農業信息資源配置水平與農產品電商績效之間的影響關系。另外，固定效應模型中的核心變量（INF）系數并不顯著。如果采用普通的面板回歸模型，參數估計結果不僅忽略了兩者之間的真實關系，更無法準確揭示農業信息資源配置水平對農產品電商績效影響的內在機理。

4 結論與政策建議

4.1 結論

數據農業時代，農業信息資源的重要性日益凸顯，已成為新型農業經營主體開拓農產品藍海市場、獲取商機、降低交易成本、確立網絡競爭優勢、搶占農產品流通渠道的戰略高點、賺取超額利潤的無形資產。研究表明，農業信息資源配置水平對農產品電商績效影響并非簡單的線性關系，而是存在“單一門檻”的非線性關系。雖然在考察期間，農業信息資源配置水平始終正向促進東部地區農產品電商績效的提升，但跨“門檻值”后，農業信息資源配置水平對農產品電商績效的促進作用減弱了49.7%。在農產品電商發展過程中信息技術生產率悖論的存在，大量農業信息技術資源的投資（包括硬件基礎設施投入與軟件信息內容投入）并沒有帶來預期中農產品電商績效水平的快速增長。信息技術生產率悖論為信息資源在農產品電商發展各環節中的配置投入敲響了警鐘。

隨著國家政策由單一促進信息資源開發逐步向推進農業全產業鏈信息化的技術綜合集成方向轉變，僅關注農業信息資源配置水平的提高可能無法持續有效地推動農產品電商發展的績效水平。在維持農業信息資源合理投入的基礎上，仍能通過優化農村第三產業結構、完善農村物流基礎設施、提高農村勞動力受教育水平、保障電能源穩定供應以及適當減少當地政府支農支出，保證農業基礎資金正常流轉等途徑提升東部地區農產品電商發展的績效水平。

4.2 政策建議

關注農業信息資源配置水平，提高農產品電商績效是傳統農業向數字農業轉型發展的必要條件，如何有效利用農業信息資源從而推進農產品電商發展是東部沿海地區乃至全國各地農產品電商發展的首要任務。通過上述分析本文提出以下建議：

1）農業信息資源配置水平整體存在“上升—下降”波動的變化特征說明我國東部地區農業信息資源配置存在顯著的時空差異，提高農業信息資源利用能力對優化配置、減少信息資源錯配具有重要的現實意義。一方面針對農業信息資源配置水平未跨過門檻界限的區域，當地政府應繼續維持或適當增加農業信息技術基礎設施的投入規模，例如，增加農村每百人計算機、移動設備的擁有量等。在門檻界限以下，隨著農業信息資源配置水平的上升，既可以加速農業信息化與現代化的發展進程，又可以促進農產品電商績效水平的提升。另一方面對跨過門檻界限的地區，當地政府需轉變單一開發農業信息資源的模式，減少農業信息資源投入增量，注重農產品電商生產、流通等各環節中信息資源配置的標準化建設。其中，涉及農產品電商交易市場、金融貸款等信息資源的篩選、編碼、交換、存儲和使用等，從而保證農業信息的精確度與及時性。

2）不同省市應根據自身農業信息資源配置水平的真實狀況制定適合當地農產品電商發展的指導性策略。當農業信息資源配置水平低于門檻界限的省市應繼續采取農產品電商生產信息要素驅動的發展模式，提高信息生產能力與儲蓄潛力，著重增加信息處理潛力的投資等，以此優化農業信息資源交換能力，降低信息使用成本。而隨著農業信息資源配置水平逐步高于門檻值后，當地政府則需快速轉變農產品電商發展策略，由信息要素驅動向農產品電商全產業鏈技術綜合集成方向轉變。通過延長農產品電商產業的“價值鏈”，使農業信息資源在農產品電商生產、加工、包裝、美工、宣傳和營銷等環節中實現價值增值，繼而提高農產品電商生產端、流通端與消費端等不同環節參與用戶的收入水平及其福利水平。另外，加強不同配置層次的區域在信息、技術、人才等方面的交流與合作，形成相互依存、優勢互補的區域協作關系，進而有效提高東部地區乃至全國農產品電商整體發展的績效水平。

3）提高農村農業信息化水平，優化農村產業結構，推進農產品電商的高質量增長。加強農村勞動力電商培訓力度、提高農戶對信息的接收、處理能力；堅持農業現代化發展進程，加快農村第三產業結構升級，完善農村物流體系建設，充分保障農村電能等基礎能源的穩定供應，縮小農業信息化與農產品電商基礎建設之間的差距。通過農業信息資源在農產品電商發展各環節中的協調流轉，引導資金、人才與能源的合理配置，從而形成全區域之間農產品電商發展的規模經濟效應與范圍經濟效應，加快數字農業發展的同時促進了農產品電商發展的績效水平。另外，注重農產品品牌建設，創新農產品電商宣傳模式，例如，嘗試采用短視頻宣傳等，大力發展農產品內容電商、品質電商等，旨在優化農業信息資源配置水平弱化農產品電商績效的推動效用。