基于Probit模型的物流投入、農產品競爭力對農戶電商銷售風險態度的影響分析
——以河南省X縣為例

文/岳亞娜 菊春燕

基于河南省X縣212份農戶的調查數據，運用Probit模型，實證分析物流投入、農產品競爭力對農戶電商銷售風險態度的影響。結果表明:物流投入對農戶的電商銷售風險態度具有負向影響，其中資金投入的影響程度最大；農產品的競爭優勢有助于提高農戶對電商銷售的接受程度，其中顧客滿意度的影響程度最大。

0.引言

農業生產的分散性和農戶自身信息不對稱等因素導致農產品在銷售上存在交易成本高、中間環節過多、價格不穩定等諸多問題[1]，融合新經濟與傳統農業的電子商務是解決這些問題的最優選擇。個體總是在不確定條件下進行決策，不確定性帶來風險，對待風險的態度是影響個體決策的重要因素。以往研究中，Wen和Dariusz強調電商交易中買、賣雙方互相的信任問題。Dariusz發現，電商使農產品交易有效規避了地域局限性和市場價格波動等產生的風險[2]。國內的研究有了新的角度，廖敏慧發現農產品電商營銷中的質量安全、同質化、品牌意識不強等問題[3]。陳偉、楊帆提出增強農產品電商主體的專業[4]。本文從農戶的主觀視角切入，通過研究物流投入和農產品競爭力對農戶電商銷售風險態度的影響，期望改變不利于農產品銷售良性發展的因素，改善農戶對電商平臺的風險態度，從而推動電商平臺在農產品銷售中的應用，促進農戶增收，提升農村經濟效益。

1.研究設計

1.1 樣本選取與數據來源。河南省X縣擁有電商產業扶貧基地6個、園區基地4個，各類電商企業360余家，引進了阿里巴巴、京東、蘇寧等知名平臺10余個[5]。本研究通過線上線下相結合發放調查問卷的形式對河南省X縣的農戶進行隨機抽樣調查，以X縣8個鄉鎮16個村的農戶為調查對象展開調查。本次線上派發問卷共150份，回收123份，線下派發問卷共110份，回收100份。本次調研最終回收問卷223份，去除11份無效問卷，共獲得212份有效問卷,問卷有效率81.5%。

1.2 變量選取與賦值。本文的被解釋變量為農戶的電商銷售風險態度，居民的風險態度有主客觀之分，本研究側重主觀風險態度。將農戶的電商銷售風險態度量表進行分值加總，高于均值為高風險區，表示其持有風險拒絕態度，賦值為0，反之為低風險區，代表其持有風險接受態度，賦值為1。本文的核心解釋變量分為兩級，一級變量為物流投入和農產品競爭力，基于相關文獻，結合研究區的經濟地理條件和農村物流初創階段，每個一級變量下分別設置4個二級變量。農戶電商銷售風險態度還受到個體特征和家庭特征影響。借鑒相關研究[6，7]，設置控制變量。變量類型、名稱、選項及賦值如表1所示。

表1 變量類型、名稱、選項及賦值

1.3 模型構建

本研究反映各解釋變量的數據均為分類離散型數據，被解釋變量農戶的電商銷售風險態度是一個0，1變量，因此選擇Probit模型進行物流投入、農產品競爭力對農戶電商銷售風險態度影響的回歸分析較為合適。本文參照張寧等[8]的做法，Probit模型的形式如下：

其中，Y表示被解釋變量，Xi表示第i個解釋變量的風險態度數值，β0代表常數項，βi表示相對應的樣本回歸系數，ε 表示隨機誤差項。為了得到不同風險因子對農戶電商銷售風險態度的影響程度P與各個解釋變量的數值關系，又考慮到Probit模型是呈非線性的，故采用Probit概率函數對原始方程進行變換。設Φ（x）為標準正態分布函數，則

其中，P表示不同風險因子對農戶電商銷售風險態度的影響程度。Xi表示自變量，β0代表常數項，βi表示相對應的樣本回歸系數,ε 表示隨機誤差項。

1.4 描述性統計分析

（1）被解釋變量。根據統計結果，持風險拒絕態度的農戶少于持風險接受態度的農戶，但相差不大。108位受訪農戶的量表得分在低風險區，占調查對象總數的50.94%。104位農戶得分在高風險區，持風險拒絕態度，占比49.06%。

（2）解釋變量。表2結合表1，物流投入的4個變量得分均值都高于3分，農戶整體態度偏向不滿意。其中“我認為物流費用比較合理”均值最大，為3.42分，說明相較于距離、便捷度和冷鏈物流能力，農戶對物流費用的不滿意度更高。農產品競爭力4個變量得分均值都低于3分，其中“我的農產品能夠滿足電商客戶貨比多家的要求”均值最低，為2.53分，表示農戶在電商銷售競爭對手增加的情況下依然對自家農產品較有信心。

表2 核心解釋變量描述性統計

（3）控制變量。控制變量為賦值分類變量，根據統計結果可得，農戶年齡呈現偏大趨勢，年輕農戶少，存在失衡現象，46~60歲之間占比44.81%；男、女分別占比61.32%、38.68%；初中及以下文化程度的農戶比例最高，達62.73%，大學本科及以上僅5.19%；農產品生產企業化率低，僅占比7.55%，82.08%的農戶以家庭為單位生產，種植面積也普遍較小，56.13%在1hm2以內。

2.實證分析

2.1 模型檢驗與回歸分析。運用Stata 16.0統計軟件，根據樣本數據進行Probit模型回歸。由表3的回歸結果可得：“年齡”和A3、B3、B4對應的變量在1%統計檢驗水平下顯著，“受教育程度”和A1、A4、B1對應變量在5%統計檢驗水平下顯著。物流投入對電商銷售方式風險態度有負向影響。如表2所示，物流距離A1、物流費用A3、冷鏈運輸A4的回歸系數符號都為正。農戶對快遞物流所投入的時間、資金和因冷鏈運輸無法保證農產品質量產生的損失越多，越認為電商銷售風險高，對電商銷售持風險拒絕態度的概率增加。農產品競爭力對電商銷售方式風險態度有正向影響。表2中，品牌B1、顧客要求B3、銷量B4的回歸系數為負。表示農戶在量表中的分值越小，即對表述的認可程度越高，其持風險接受態度的概率越高，說明這些因素對農戶的電商銷售風險態度起正向作用。農戶對自家農產品的競爭力越有信心，愿意通過電商進行銷售的概率就越大。控制變量對電商銷售方式風險態度的影響。“年齡”與電商銷售風險態度負相關，相對年輕的農戶更能夠接受使用電商進行銷售帶來的風險，年紀越長的農戶越容易對電商銷售持風險拒絕態度。農戶的“受教育程度”對電商銷售風險態度起正向作用，隨著文化程度的提高，農戶持風險接受態度的概率隨之增加。

表3 Probit模型基準回歸結果

2.2 邊際效應回歸分析。忽略表3中未通過顯著性檢驗的變量，進行Probit邊際效應回歸。結果如表4所示，估計值系數為負表明概率下降，絕對值大小表明增減速度。物流投入對電商銷售方式風險態度邊際效應回歸分析。由表5可得，物流距離A1每上升一個級別，農戶對電商銷售持風險拒絕態度的概率增加9.1%；物流資金投入每上升一個等級，電商銷售風險態度偏向風險拒絕的概率增加11.0%；冷鏈物流無法保證農產品質量給農戶帶來的損失每提高一級，農戶持風險拒絕態度的概率增加8.1%。三者比較，物流費用投入對農戶的電商采納風險態度影響最大，農戶計算物流成本，發現高于預算時可能會放棄使用電商銷售方式。農產品競爭力對電商銷售方式風險態度邊際效應回歸分析表5中，農戶對自家農產品品牌效應B1的評價每提高一級，接受電商銷售風險的可能性增加9.1%；農戶心理預期中電商平臺顧客對其所售農產品的滿意度B3每上升一個等級，愿意采納電商銷售的概率增加12.3%；農戶對農產品電商銷量的估計每增加一個級別，持風險接受態度的可能性提高10.9%。3個變量里，農產品滿足電商顧客要求更能夠促進農戶在主觀態度上使用電商。控制變量對電商銷售方式風險態度邊際效應回歸分析結合變量定義，農戶年齡每增加一個組別，主觀態度上對電商銷售表現出拒絕的可能性增加10.4%；農戶受教育程度每上升一個組別，對電商銷售表現出風險接受態度的可能性增加1.4%，年齡對農戶電商銷售風險態度的影響更為明顯。

表4 Probit模型的邊際效應

3.結論與對策建議

本文利用河南省X縣212份農戶數據，采用Probit模型實證檢驗，證明物流投入對農戶的電商銷售風險態度有負向作用，即物流投入越多，對電商銷售風險越拒絕，其中資金投入影響程度最大。農產品競爭力對農戶電商銷售風險態度有正向作用，即農產品競爭力越大，對電商風險越接受，其中電商顧客對農產品的滿意度影響作用較大。針對以上模型分析的結論，提出以下幾點建議：一是物流企業完善縣鄉村三級物流體系，將快遞末端網點從鄉鎮進一步下沉至村落，可以采取與其他商業組織合作提供快遞服務的模式；技術部門針對不同農產品的保鮮要求提供相應的運輸方式，補齊冷鏈物流短板，保證農產品質量不打折。二是建立農產品質量安全追溯體系平臺，鼓勵農產品納入追溯平臺，健全完善農產品質量標準體系；政府加大財政投入，培育農村知名電商品牌；農戶以消費需求為導向，增加創意文化內涵，打造有特色的農產品。三是發揮電商中介的作用，解決中老年農戶在電商銷售中的技術操作難題，增強其從事電商的能力和信心，讓中年甚至老年農戶能夠和年輕人一樣在電商發展中獲利，提高經濟效益。

引用出處

[1]胡璇.雙向流通背景下電子商務與農村經濟的融合度研究[J].商業經濟研究，2020（2）:125-127.

[2]Dariusz Strzebicki,The Development of Electronic Commerce in Agribusiness-The Polish Example [J].Economics and Finance,2015(23):1314-1320.

[3]廖敏慧.我國農產品電商營銷模式構建研究[J].農業經濟,2019,No.386(06):135-137.

[4]降雪輝.基于大數據的特色農產品電子商務發展[J].核農學報，2020，34（09）:212.

[5]武陟縣概況.武陟縣人民政府.2020-05-25.

[6]湯曦嫽，紀惠敏等.農產品電商化的影響因素及其可行性研究[J].商場現代化，2021，19（016）:47-49.

[7]王寧.電子商務環境下農村物流末端服務體系建設研究[J].農業經濟,2019(08):143-144.

[8]張寧，左麗等.基于Probit模型的干旱地區智慧水利建設與農村多元主體參與意愿實證分析[J].新疆農業科學，2020,57(12):2340-2350.