農民合作社電商采納行為分析
——基于整合的技術采納模型

王孝璱，崔寶玉

（1. 安徽農業大學經濟管理學院，安徽 合肥 230036；2. 安徽大學中國三農問題研究中心，安徽 合肥 230039）

二十大報告指出，推動高質量發展要堅持加快建設網絡強國和數字強國。在當前信息技術和大數據的共振背景下，實現農業農村高質量發展亟需加大農業農村數字化轉型的廣度和深度。作為數字化實踐重要主體，農村產業組織應積極進行生產、流通和銷售上的數字化轉型。銷售環節電商化能夠通過定制化生產、減少中間商、擴大市場規模等[1-2]增加產業組織利潤，增強產業組織生存能力和復原力，是農村產業組織數字化轉型的重要形式。但電商采納對不同參與群體的增收效應存在差異[3]，為使農戶更公平地享受數字紅利，農民合作社（簡稱合作社）作為農戶聯合組建的互助性經濟組織，理論上來看，是帶動農戶數智化和聯農富農的有效組織載體[4]。一方面，合作社具有相對豐富的社會、資金和人力資本，能夠跨越電商應用的技術、資本和信任等門檻限制，另一方面，合作社以“民辦、民管、民受益”為基本原則，在保障農戶平等收益上更具優勢。因此，數字化轉型趨勢下，驅動更廣泛的合作社采納電商對激活產業發展新動能、聯結小農戶與大市場，進而推動農業農村高質量發展至關重要。

然而，實踐中合作社電商采納的積極性和應用情況較弱，遠無法滿足電商化改造的緊迫需求。根據農業農村部統計數據，在2020 年全國已注冊登記的合作社中，利用互聯網開展電商業務的合作社有5.38 萬個，占合作社總數比例僅2.68%，遠低于示范合作社8.37%的占比。大多數規范化、規模化、標準化水平較高的示范社有條件而沒有采納和使用電商，依托合作社充分挖掘和發揮電商潛力仍具有廣闊提升空間。自2014 年以來，國家持續開展國家級電子商務示范縣和“互聯網+”農產品出村進城試點工作，不斷優化農村產業組織拓展線上業務的政策環境，但采納電商的合作社占比依舊不高。那么，在上述情境下，探討影響合作社電商采納的關鍵因素，是本文研究的重點問題。

梳理既有研究發現，國內外關于農產品電商采納影響因素的文獻主要從農戶層面展開研究。部分學者深入探討了影響農戶電商采納意向或行為的單個因素及其作用機制，如農戶的先前經驗[5]、信息獲取渠道[6]、社會學習[7]、村莊環境和資本稟賦[8]等。另一部分學者分別基于計劃行為理論、理性行為理論、嵌入理論等探討農戶電商采納意向或行為的多種影響因素，如感知易用性、虛擬社會網絡等[9-11]。除農戶層面外，也有一些文獻從農業企業、家庭農場和新型農業經營主體層面展開研究。例如，農業企業電商采納受制度壓力、創業導向的影響[12-13]；家庭農場電商采納行為受資本稟賦、技術感知等多個因素的影響[14-15]；新型農業經營主體電商采納受人力資源、物流條件和使用態度等因素的影響[16-17]。個別學者研究了技術感知、政府支持等因素對合作社電商采納的影響[18-19]。此外，在研究方法上，既有學者主要采用Logit 模型、SEM 模型和Heckman 模型等實證研究方法，或者運用扎根理論等定性研究方法展開研究[20]。上述大量研究為分析個體或一般企業電商采納影響因素提供了豐富理論依據，但這些文獻尚未系統地討論合作社電商采納的影響因素。一方面，作為兼具組織和個體決策特征的特殊經濟組織，相較于個體農戶，合作社具有規模經營、社會資本、資金技術等組織方面的優勢，相較于一般企業，合作社決策往往是合作社負責人的個體決策，而不是各個部門群體的創新選擇，因此，將上述研究成果直接用于分析合作社電商采納可能會存在解釋偏差，單獨使用技術接受模型（TAM）或技術—組織—環境模型（TOE）探究合作社電商采納的影響因素也并不全面。另一方面，電商采納行為由電商采納選擇和電商采納程度構成，僅從是否采納電商或者采納強度的單一維度來進行研究，無法有效完整地刻畫合作社的電商采納行為。

基于此，本研究將考慮合作社的特殊組織屬性，整合納入TAM 和TOE 中的變量，構建合作社電商采納的TAM-TOE 理論分析框架，采用Heckman 模型，對安徽省300 家合作社的實地調研數據進行實證分析，從技術、組織和環境三個層面，系統地探討合作社電商采納選擇和采納程度的影響因素，以期拓展技術采納理論的應用、拓寬電商采納主體的研究范疇，為促進合作社數字化轉型和電商化改造，進而推動農業農村數字化建設和帶動小農戶共享數字紅利提供決策參考。

1 理論分析與研究假設

兩種或兩種以上技術采納理論模型的整合有助于提高模型的解釋效力。參照呂丹和張俊飚[16]的研究，本文視電商采納為一種技術采納行為，基于合作社組織特征，將TAM 和TOE 整合為一個理論分析框架（圖1），研究技術、組織和環境層面的多種因素對合作社電商采納的影響。整合后的電商采納理論模型具有較好的適用性，TOE 系統地涵蓋了組織行為決策的內外部因素，并在其技術因素中整合納入TAM，彌補了研究組織行為決策時忽視對行為有重要影響的個體層面變量的缺陷，體現了合作社負責人在組織決策行為中的重要作用。

圖1 合作社電商采納影響因素的理論模型Fig. 1 The theoretical model of factors inf luencing e-commerce adoption of cooperatives

1.1 合作社電商采納的技術因素

將TOE 中的技術因素（相對優勢、復雜性和可觀察性）與TAM 中的感知有用性、感知易用性和感知風險概念進行整合，用合作社負責人主觀態度衡量技術因素。相對優勢和復雜性分別用TAM中合作社負責人的感知有用性和感知易用性進行測度更加精確。原因在于，成本對技術的采納具有抑制作用[21]，TOE 中技術特征忽略了成本考量這一重要因素，而合作社負責人對電商技術的有用性和易用性感知，能通過感知收益等主觀判斷來綜合權衡技術特征的優勢和成本屬性。且已有學者證實，中國情境下組織決策者的認知能夠反映組織認知能力[22]。可觀察性反映技術的應用效果，不易觀察意味著技術采納伴隨的不確定性和技術采納風險較高，采用合作社負責人的風險感知進行衡量。

基于TOE 理論，合作社電商采納與否受到技術自身因素的影響。合作社負責人對技術的感知有用性和感知易用性越強，認為電商采納帶來的潛在價值越高，掌握電商技術的努力代價越小，越傾向于促進合作社電商采納。風險因素會使個體避免決策行為，由于農業從業者風險承擔能力較差，合作社負責人感知風險越大，認為電商的安全性和可靠性越低，越不傾向于合作社電商采納。例如可觀察的營銷效果和不會對組織經營帶來較大成本沉沒等風險的微博、微信等，能夠增強使用者信心而促進電商采納行為[23]。基于此，本文認為合作社負責人感知有用性、感知易用性促進合作社電商采納行為，感知風險抑制合作社電商采納行為。

1.2 合作社電商采納的組織因素

將TOE 中的組織因素結合合作社特征界定為產業類型、組織規模、高層支持和資金充裕度四個主要因素。基于TOE 理論，組織因素影響新技術的采納和實施，即影響合作社在傳統農產品銷售時是否選擇電商采納。在合作社產業類型上，不同產業類型農產品由于具有不同的生產技術特性和市場交易特性[24]，在生產、存儲、流通和銷售環節上電商采納時產生了不同的成本收益，相較于養殖類合作社，種植合作社可能因農產品流通損耗少或增值空間大而傾向于采納電商技術。在組織規模上，由于規模與組織新技術的采納正相關[25]，土地規模越大合作社增加投資的積極性越高，且信息技術的使用需要一定的生產規模為前提，因而土地規模較大的合作社傾向于電商采納。理論上，社員規模具有規模經濟和集體行動正反兩個層面效應，但事實上，社員主要扮演惠顧角色而非管理角色，因此社員人數增加能夠通過提升惠顧額產生規模經濟效應，有利于合作社因技術采納運營成本降低而采納電商技術。在高層支持上，管理層的資源和權威支持是組織層面影響技術采納的關鍵因素[26]，由于合作社負責人的個人特征差異使其在對電商采納的資源和權威支持上具有不同表現，本研究以個人特征變量受教育程度反映組織高層的支持程度。合作社負責人受教育程度越高，越容易利用知識儲備和認知能力學習與嘗試新技術，從而傾向于提供資源支持促進電商采納。在資金充裕度上，資本充裕度對組織技術采納影響顯著[27]，由于電商采納需要在產品包裝、運營服務上投入大量資金，合作社資金越多承擔風險能力也越強，故據此推測資金充裕度對合作社電商采納具有積極影響。基于此，本文認為種植合作社更傾向于采納電商，組織規模、高層支持和資金充裕度會正向促進合作社電商采納行為。

1.3 合作社電商采納的環境因素

將TOE 中的環境因素結合合作社開展農產品電商的外部條件，從政府和合作者支持兩個層面分析環境因素的影響。其中，政府支持是指合作社獲得來自政府資金和服務方面的政策支持，合作者支持是指合作社獲得來自倉儲、物流等業務伙伴的服務支持狀況。基于TOE 理論，環境因素是影響組織決策的外部因素。從政府支持上來看，合作社是對政府政策支持依賴性很強的經濟組織，在農產品電商開展初期投入成本高且不貿然嘗試的情形下，政府通過實施補貼和稅收等激勵方式有助于促進合作社電商采納。有研究表明，政府提供免費基礎設施顯著促進了中小企業對電商技術的采納[28]。從合作者支持來看，所在區域第三方物流等業務伙伴是電商采納主體的重要支持種群，是影響農產品電商開展的核心要素[29]。業務合作伙伴的服務體系越成熟，越有利于合作社獲取電商采納的外部環境支持。當地相對成熟的倉儲、物流條件，能夠為合作社電商銷售的長周期、小批量分散性需求和便捷運輸提供保障，極大促進了電商技術的采納。如張益豐[30]認為物流便利程度越高，農戶參與電商銷售意愿越強。基于此，本文認為政府支持和合作者支持會正向促進合作社電商采納行為。

2 研究方法

2.1 模型設定

由于合作社電商采納存在兩個問題：1）技術采納行為是一個動態多級的過程[31]，合作社電商采納行為實際上是兩個行為決策過程的有機結合，其第一階段為合作社是否選擇電商采納，第二階段為合作社的電商采納程度。2）合作社電商采納不是隨機行為，可能是自我選擇的結果。在數據特征上表現為，電商采納合作社的電商銷售數據是完整的，而未電商采納合作社的電商銷售數據在零處結尾，屬于受限數據。因此，為避免合作社選擇偏差和考慮數據問題，本文采用Heckman 模型進行分析。與其他常用決策分析模型相比，Heckman 模型的優點在于，采用兩步估計法建立了互有聯系但決策機制不同的兩階段決策模型，對樣本選擇或自選擇偏差加以修正，克服合作社電商決策時由數據斷尾帶來的選擇性偏誤問題。Heckman 模型分兩個階段進行。

第一階段為選擇模型，考察合作社電商采納選擇決策的影響因素，建立方程式為：

式中：D1i表示合作社電商采納選擇，當D1i=1 或者D1i=0 時，分別表示合作社電商采納或未電商采納。α0是常數項，α1i是待估參數系數，X1i是影響合作社電商采納選擇的因素變量集。ε1i是服從標準正態分布的隨機誤差項。

對樣本所有觀測值計算得出逆米爾斯比率（λi），λi包含了式（1）中不可觀測的信息，將其作為工具變量引入模型以修正第二階段的樣本選擇偏誤，其轉換式為：

式中：φ(α1iX1i)為標準正態分布的概率密度函數，Φ(α1iX1i)為相應的累積分布函數。

第二階段為規模模型，考察合作社電商采納程度的影響因素，用選擇決策方程估計的逆米爾斯比率作為其一個額外解釋變量，建立方程式為：

式中：Y2i表示合作社電商采納程度，X2i表示影響合作社電商采納程度的因素變量集，λ2i表示逆米爾斯比率，β2i和δ2i表示待估參數，ν2i表示服從標準正態分布的隨機誤差項。

需要注意的是，Heckman 模型要求第二階段的解釋變量集是第一階段解釋變量集的子集，即式（1）中應至少存在一個解釋變量是式（3）中不存在的，該解釋變量為只影響合作社電商采納選擇而不影響電商采納程度的識別變量。當λ2i顯著不等于0 時，說明模型存在樣本選擇偏誤，需要采用Heckman 模型進行有效估計。

2.2 數據來源

研究數據來源于課題組2019 年6—8 月對安徽省6 市24 個鄉鎮合作社的問卷調查。之所以選擇安徽省作為樣本調查地，原因在于，一方面安徽省是典型的農業大省，省內合作社數量較多，能夠較為充分的反映農業農村數字化進程中合作社組織的變革情況；另一方面，2021 年安徽省基本實現了省內52 個縣電子商務進農村的全覆蓋工作，研究安徽省合作社電商采納情況具有一定的代表性，能夠為全國其他地區合作社和電商發展提供借鑒。調研采用多階段抽樣方法和隨機抽樣原則，按照不同經濟發展水平和地理位置，選擇安徽省蚌埠、阜陽、合肥、淮南、宿州和六安6 個地市作為調研區域，在每個地市隨機抽取2 個樣本縣（區），在每個縣（區）隨機抽取2 個鄉鎮，在樣本鄉鎮農口部門提供的合作社名單中隨機抽取共326 家合作社，對接合作社負責人或理事長開展問卷調查和現場訪談。調研問卷涉及合作社與理事長基本信息、治理結構、生產銷售、電商采納情況等內容。根據研究主題剔除掉因缺失關鍵信息或填答隨意而導致的無效問卷以后，最終獲得有效問卷300 份，有效率為92%。總體上看，本次調查覆蓋區域較廣、涉及對象較全面、調查方式多元化、調查內容較為詳實，保證了數據的系統性、全面性和可比性，具有較為可靠的信度和效度。

2.3 變量選取

1）被解釋變量。被解釋變量為合作社電商采納行為，包含電商采納選擇和電商采納程度兩個過程。借鑒閆貝貝等[7]和李曉靜等[6]的研究，本文將合作社通過社交軟件、第三方電商平臺等進行互聯網銷售視為電商采納行為，并將“合作社是否通過互聯網銷售農產品”作為電商采納選擇的代理變量，設置為虛擬變量，將“合作社通過互聯網銷售的農產品金額占全年總銷售額的比重”作為電商采納程度的代理變量，設置為連續型變量。

2）解釋變量。借鑒相關研究成果[32-33]，結合理論分析和調研情況，選取技術、組織和環境因素三個層面的變量來考察對合作社電商采納的影響。在技術因素層面，感知有用性以“您認為QQ 群、微信群等互聯網社群對合作社銷售農產品有用嗎”的回答作為代理變量，設置為定序變量。感知易用性以“您會編輯、發布信息的互聯網工具和營銷平臺數目”的回答作為代理變量，當合作社負責人會使用的互聯網工具和營銷平臺數目越多時，學習和使用電商技術付出的精力越少，認為電商技術掌握越容易，設置為定序變量，取值越大代表感知電商技術采納越容易。感知風險以“您認為合作社在使用互聯網銷售農產品過程中，是否面臨更多問題與風險？”的回答作為代理變量，設置為虛擬變量。在組織因素層面，將合作社產業類型設置為種植與非種植合作社兩種類別，選取合作社用于生產的土地總面積和社員人數作為合作社組織規模的代理變量，選取合作社理事長受教育程度作為合作社高層支持變量的代理變量，以反映合作社負責人個人稟賦差異對電商采納不同程度的資源和權威支持。選取合作社注冊資本作為合作社資金充裕度的代理變量，原因在于，注冊資本較多的合作社資金基礎相對雄厚，也更容易獲得金融信貸，注冊資本能夠在一定程度上反映合作社資金充裕度[34]。在環境因素層面，政府支持行為以“近三年政府補貼額度”作為代理變量，合作社合作者支持以“合作社所在地是否有冷庫或物流集散中心”作為代理變量。另外，本文選取“合作社是否擁有主產品品牌”作為識別變量以保證模型的可識別性，原因在于，合作社擁有主產品品牌有助于促進其采納電商技術，且該變量影響合作社電商采納選擇但并不直接影響合作社電商采納程度。

合作社電商采納的變量特征及描述性統計結果見表1。

表1 變量描述性統計結果Table 1 Descriptive statistical analysis of variables

3 結果與分析

3.1 合作社電商采納行為分析

調研結果顯示，電商采納合作社有72 家，占有效樣本的24%，未電商采納合作社有228 家，占有效樣本76%，在采納電商的合作社樣本中，電商采納程度均值僅為33.8%（表1），可見合作社電商采納和電商采納程度均有待進一步提高。比較理事長與合作社電商采納情況發現，72 位理事長本人從事銷售農產品時選擇電商采納，其所在合作社中有63 家合作社進行電商采納，9 家合作社未進行電商采納，這說明理事長對電商技術的感知與決策對合作社電商采納決策的影響至關重要，以合作社理事長對技術的感知來代表合作社組織的技術感知是必要的。在全部樣本中，合作社負責人感知電商有用性的均值為4.267，感知電商易用性的均值為2.453，感知電商采納風險的均值為0.510，這可能是由于合作社負責人或理事長，多由專業大戶、返鄉農民工、村干部等人員構成，長期從事農業，缺乏電商平臺的運營經驗和技巧，導致其在電商采納上感知難度和風險較高。總體上看，76%的樣本合作社是種植合作社，土地規模均值為13.4 hm2左右，社員規模均值小于20 人，理事長受教育程度均值為初中至高中學歷，較為符合合作社現實狀況。合作社電商采納的合作者支持均值僅為0.063，表明調研區域的物流水平較低，可能存在農產品倉儲、配送上的短板。

3.2 多重共線性檢驗與相關性分析

為避免解釋變量間因多重共線性導致的結果偏誤，對所有解釋變量進行多重共線性檢驗和相關性分析。多重共線性檢驗結果顯示，方差膨脹因子最大值為1.59，平均值為1.27（表2）。相關性分析結果顯示，各解釋變量間的相關系數均不超過0.4，產業類型和土地規模的相關系數最強為0.393，資金充裕度與其他解釋變量的相關系數較小，其中資金充裕度與感知有用性相關性最低為0.003（表3）。上述結果表明解釋變量間不存在多重共線性問題。

表2 共線診斷結果Table 2 Results of collinear diagnosis

表3 解釋變量的相關系數矩陣Table 3 Explains the correlation coeffi cient matrix of the variables

3.3 合作社電商采納選擇的影響因素分析

表4 報告了Heckman 模型中電商采納選擇和電商采納程度兩階段方程的回歸結果。其中，逆米爾斯比率在5%的水平上顯著不為0，Wald-chi2 在1%的置信水平上顯著，說明樣本存在選擇性偏誤，采用Heckman 模型進行估計是合適的，且模型的擬合效果較好。

表4 Heckman 模型估計結果Table 4 Heckman model estimates

合作社電商采納選擇方程回歸結果顯示，在技術因素層面，感知有用性、感知易用性和感知風險分別在1%、5%和1%的置信水平上對合作社電商采納選擇產生顯著影響（表4）。具體而言，感知有用性對合作社電商采納選擇產生正向影響，說明合作社理事長認為電商采納越有益，越關注了解電商法律法規與政策要求，主動接受電商培訓，并積極向社員傳播電商運營優勢和說服社員配合協助完成農產品電商銷售，致使合作社采納電商概率提高。感知易用性對合作社電商采納選擇產生正向影響，說明合作社理事長感知電商技術越容易，越愿意采納電商銷售農產品。根據實踐觀察，具有網店、短視頻運營相關經驗的理事長，感知電商技術掌握較為容易，更傾向于電商采納。感知風險對合作社電商采納選擇產生負向影響，表明合作社開展農產品電商時可能會感知到大量的交易風險和技術風險，如農產品因難以標準化可能存在的退換貨風險，因銷售半徑擴張在運輸途中可能存在的毀損風險，因小批次銷售導致包裝規格不可控可能存在的成本沉沒風險，電商平臺運營過程中因操作不當可能存在的封號風險，農產品信息展示與產品推廣時可能因敏感詞過度識別存在的審核不通過風險等，從而不愿意選擇電商采納。

在組織因素層面，合作社產業類型、組織規模、高層支持和資金充裕度并非全部顯著影響合作社電商采納選擇（表4）。合作社產業類型對電商采納選擇的影響不顯著，這可能是由農產品生產技術特性、市場交易特性與電商屬性決定的。由于農產品具有不耐存儲、運輸成本高等特性，網絡消費者對種植類和非種植類農產品均產生了較高的風險感知和較低的消費偏好[35]，且電商運營往往需要購置昂貴的配套設備，因此，不同產業類型的合作社面臨相同的市場風險和資金門檻問題，從而產業類型對電商選擇的影響不顯著。

合作社土地規模對電商采納選擇的影響在5%的置信水平上顯著為正。從經營實踐上來看，以合作社土地面積衡量的組織規模表明合作社與社員間農產品交易量越大，在產銷銜接上面臨的市場風險較高，為穩定銷售降低交易不確定性，規模較大的合作社具有更強烈的意愿采納電商拓展銷售渠道和增加市場主導權。另外，規模較大的合作社在物質資源和資本上能夠滿足采納電商所需求的物質條件，也能夠通過規模經濟效益攤薄電商技術應用產生的高額成本，從而也更傾向于嘗試新技術以獲取更多盈利空間。合作社社員規模對電商采納選擇影響不顯著，可能是由于社員中小農戶或者外圍社員居多，對合作社運營的參與度不高，從而沒有產生惠顧規模的經濟效應。

合作社高層支持對電商采納選擇的影響在10%的置信水平上顯著為正，原因在于，高層支持具有影響社員觀念和思想的隱性作用，理事長或理事會成員對電商技術的積極態度和參與支持行為給社員農戶發出新技術重要、有用的信號，極大增強全體社員對農產品電商的認可與信心，使社員農戶對電商技術的認知和使用態度從旁觀懷疑、被動參與轉變為主動配合，為合作社獲取滿足電商需求的必須資源提供便捷，從而營造了有利于合作社采納電商的內部環境。同時，高層支持具有保障電商采納必須資源的顯性作用，理事長或理事會成員具備豐富的社會資本、物質資本等資源，其越支持電商采納，越能較快地為采納過程中的資源需求提供保障。基于此，受教育程度越高的合作社負責人越容易支持認可電商和促進合作社電商采納，這與劉濱等[19]的研究發現一致。

合作社資金充裕度對電商采納選擇的影響不顯著。雖然理論上，合作社資金充裕度應對合作社電商采納行為產生影響，但是，從農業有別與其他行業的獨有特性來分析，影響不顯著的這個結果也可以得到合理解釋。眾所周知，農業因市場波動、自然災害和季節性特征而面臨較高供銷風險，即使合作社擁有相對較多的財力資源，也可能因難以解決標準化問題、長期有效供應問題而陷入“低頻交易陷阱”[36]等困境，從而導致合作社電商采納選擇對資金敏感度降低。這與劉濱等[19]研究發現合作社注冊資金越多越有能力投入基礎設施建設從而提高電商采納概率的結論不一致，可能原因是安徽省大部分合作社資金實力不夠雄厚，在建設標準化農業方面存在資金困難。

在環境因素層面，政府支持對電商采納選擇影響不顯著（表4），表明雖然政府部門對電商基礎設施、技術服務與指導上的支持有助于降低電商采納主體的初期投入成本和技術采納門檻[28]，但合作社獲取的電商資金補貼可能并未直接減少電商采納前期成本。原因在于，政府支持電商補貼政策主要為獎勵補助形式，往往要求電商采納主體先行達到一定網絡銷售額度再予以補助，這并沒有分擔合作社前期電商采納的成本與風險。且政府電商補貼支持往往針對少數示范社、社會資本豐富合作社，不具有普惠性，甚至還可能流向套取政府補助資金的虛假合作社，從而大部分合作社無法享受電商政策扶持。如樣本合作社中獲取補貼的合作社為示范社的占79.6%。此外，即使合作社獲取財政補貼，也需要自籌提供不菲開支的電商配套投入，使得合作社感知到的政府補貼效力微乎其微。因此，以資金補貼為代理變量的政府支持對合作社電商采納選擇的影響效應不顯著，存在激勵偏差或資源懸浮[37]。合作者支持對合作社電商采納選擇的影響在1%的置信水平上顯著為正，表明外在環境為合作社提供的合作者業務支持越完善，合作社選擇采納電商的概率就越大。如合作者支持中的物流條件缺乏會影響運輸成本而不利于電商采納選擇。實地走訪發現，在物流條件不太成熟、網點較少、配送困難的地區，物流成本較高被認為是合作社選擇電商采納時面臨的極大阻礙，有合作社負責人反映，農產品電商物流配送成本約占總成本的12%～15%，接近甚至超過銷售凈利率，還不如維持傳統銷售方式，而位于或距離農產品電商物流園區較近的合作社，由于物流成本降低則促進了電商采納選擇。

3.4 合作社電商采納程度的影響因素分析

合作社電商采納程度方程回歸結果顯示，在技術因素層面，感知有用性、感知易用性和感知風險分別在5%、5%和10%的置信水平上對合作社電商采納程度產生顯著影響（表4）。感知有用性對合作社電商采納程度產生正向影響，表明合作社理事長認為電商采納越有益，越注重運用電商銷售渠道，增加農產品電商銷售的比重。感知易用性對合作社電商采納程度產生正向影響，表明合作社理事長感知電商技術越容易，電商技術的掌握成本越低，越傾向于高頻、持續性使用電商渠道。例如，認為電商平臺運營規則和技巧等復雜多變的理事長，感知電商應用較為困難，往往對電商采納望而卻步，甚至采納電商后，由于未能有效應用電商無法從中獲取預期收益，導致對電商產生負面或有偏的認知，最終退出電商采納。感知風險對合作社電商采納程度產生負向影響，說明合作社理事長認為電商采納帶來的風險越大時，即使采納電商，也表現為較低的電商采納程度。調研發現，部分合作社負責人在感知到電商交易風險或技術風險后，降低了電商采納程度。

在組織因素層面，除合作社產業類型外，組織規模、高層支持和資金充裕度對合作社電商采納程度影響均不顯著（表4）。合作社產業類型對電商采納程度的影響顯著為正，表明雖然產業類型對合作社電商采納選擇影響不顯著，但是，當合作社選擇采納電商后，種植類合作社的電商采納程度高于非種植類合作社（樣本中主要指養殖類合作社）。例如樣本數據中，種植類合作社的電商銷售程度均值為37.75%，比非種植類合作社電商銷售程度高16.81%。可能原因在于，種植類農產品具有較強的搜尋品屬性，信息不對稱程度較低，更容易引起消費者購買傾向[38]，能夠有效保障合作社電商采納收益。合作社土地規模和社員規模對電商采納程度影響均不顯著，表明并不是組織規模越大的合作社電商采納程度越高，可能原因是電商的成功應用與電商運營能力密切相關，只有技術資本稟賦較高的合作社才能有效利用電商從而持續電商使用行為和具有較高的電商采納程度。如李鎏等[39]指出，只有平臺涉入程度與產品特性相匹配時，才能有效克服平臺使用的渠道拓寬成本等負向作用。合作社高層支持對電商采納程度影響不顯著，表明較高的合作社負責人受教育程度或者高層支持度并不一定導致較高的電商采納程度，可能原因是電商采納程度的影響具有時間累積特性，合作社高層需要經過長時間的觀察累積以感知技術的有用性、易用性和風險程度，當從中感知既得利益的變化后才會持續跟進，提高電商采納程度。合作社資金充裕度對電商采納程度影響不顯著，這與資金充裕度并未促進合作社電商采納選擇的原因相一致，雖然理論上來看，持續充足的財力資源能夠為負擔電商采納與應用的成本、風險提供保障，但受制于農業周期長和電商采納風險高等問題，對合作社組織的采納程度影響并不顯著。

在環境因素層面，政府支持對電商采納程度影響不顯著，合作社支持在5%的置信水平上顯著正向影響電商采納程度（表4）。政府支持對電商采納程度的影響并不顯著，表明政府支持的方式可能需要進一步調整。而外在環境為合作社提供的物流等業務支持越完善，不僅會促進合作社電商采納選擇，也會促進電商采納程度的提高。原因在于物流等業務支持與農產品電商利潤密切相關，良好的倉儲、物流等支持能夠通過削減運營、損耗成本，增加合作社盈利空間，進而有助于促進電商采納程度的提高。

3.5 穩健性分析

為檢驗實證結果的穩健性，使用Logit 模型對合作社電商采納選擇和使用Tobit 模型對合作社電商采納程度再次進行回歸，并對Logit 模型取邊際效應作進一步分析。Logit 模型回歸結果顯示，感知有用性、感知易用性、感知風險、土地規模、高層支持和合作者支持對合作社電商采納選擇均具有顯著影響，產業類型、社員規模、資金充裕度和政府支持對合作社電商采納選擇的影響不顯著（表5），這與Heckman 模型估計結果一致。Tobit 模型回歸結果顯示，感知有用性、感知易用性、感知風險和合作者支持對合作社電商采納程度具有顯著影響，除產業類型外，組織層面因素和政府支持對合作社電商采納程度影響不顯著（表5），與上文Heckman模型估計結果一致。這表明上文估計結果是穩健可靠的。

表5 穩健性檢驗估計結果Table 5 Robust test estimates

由于Logit 模型的平均邊際效應更適合度量解釋變量變動對合作社電商采納概率的影響，因此對Logit 模型邊際效應估計分析發現，感知有用性和感知易用性每增加1 個單位，合作社電商采納的概率分別上升17.0%和4.2%，感知風險增加1 個單位時，合作社電商采納的概率下降14.2%，土地規模和高層支持每增加1 個單位，合作社電商采納的概率分別上升4.8%和3.3%，外部環境中存在合作者支持時，合作社電商采納的概率上升35.7%。這表明相較于電商技術掌握難度，提高電商采納效益、業務合作者的外在支持和降低風險感知，對提升合作社電商采納概率更為重要。

4 結論與建議

4.1 結論

研究表明，樣本合作社電商采納選擇與采納程度均處于較低的狀態，存在較大提升空間。提高技術層面的感知有用性、感知易用性，以及降低技術層面的感知風險均有助于促進合作社電商采納行為，且影響程度排序為感知有用性、感知風險和感知易用性。可見，合作社對收益的期待、不確定性的擔憂和簡易操作的偏好是其進行電商決策的重要考量，增強其正向感知能夠有效推動合作社電商化轉型。且不同于農民對感知易用性的強偏好，合作社電商采納選擇和提高電商采納程度與否，主要是由從采納中獲得的效益所驅動，合作社組織的利潤導向和農業從業者的風險規避心理對電商決策起到了關鍵作用。組織層面因素對電商采納行為存在差異化影響，以土地規模、高層支持為代表的部分組織特性對初始時期電商采納選擇產生影響，但是，反映物質稟賦支持的組織因素卻未對合作社持續電商采納行為產生影響。由于電商平臺的規則復雜性、高風險性和用戶依賴性等，合作社電商的成功應用和采納程度提高必須提升相應的電商人力資本稟賦。環境層面的外在支持因素中，物流等合作者支持大幅提升了合作社電商采納概率和程度，政府支持沒有充分發揮其對合作社電商采納的扶持提升作用。具體而言，外部物流條件是電商采納不可忽視的重要影響因素，外部環境中的倉儲等其他合作者支持與合作社的協同互動也很有必要。政府支持并不必然直接有效，科學的政府支持方式才是推進合作社電商采納的重要保證。

本文通過整合TOE 與TAM，構建了一種分析合作社電商采納行為的理論模型，實證檢驗技術、組織、環境層面因素對合作社電商采納選擇和程度的影響，以此探討合作社電商化改造現狀滯后于需求的原因，并助力合作社電商化轉型。本文揭示了感知有用性、感知易用性、感知風險、合作者支持等因素對電商采納的重要作用，以及合作社電商采納受阻可能是由于存在人才稟賦上的不足、平臺參與者間的協同性不高、政府支持的效率較低等問題，為有效提升合作社電商采納提供決策參考。本研究較為全面地從內部和外部兩方面探尋了影響合作社電商采納的潛在因素，但考慮到可能存在的內生性問題和深層機制闡釋，未來可聚焦某一項關鍵因素或某幾個關鍵因素作進一步研究。

4.2 建議

1）構建“普及—完善—保障”三級電商技術應用推廣體系。為促進合作社電商采納，通過組織培訓、示范案例宣傳等普及電商技術，提升合作社對電商采納效率與效益的有用性感知；通過配備技術指導和優化電商運營規制等完善電商技術，推進合作社對電商技術適用與通用的易用性感知；通過擴大運營規模、加強業務分工合作、修訂電商交易規則等保障電商技術推廣，降低合作社對電商技術與農產品特性兼容化不足的風險感知。

2）構建“引—育”結合的合作社人才培養體系。為滿足合作社對電商人才的中長期需求，既要注重從社會市場、本地院校、本地生源和政府引進或選派電商運營專業人才、大學生、公職人員等，也要注重通過專家交流、培訓基地、媒體宣傳培育合作社負責人和社員。

3）構建“設施建設、平臺搭建、政策支持”的外部環境保障體系。為保障電商采納率和利用率，加強電商深度發展配套基礎設施建設，保障電商企業和物流企業產業園入駐率；搭建地方電商平臺與全網平臺的接入，保障電商平臺與生產者、物流服務者、技術支持者等其他種群的兼容互動；優化政策支持的供給方式和供給方向，保障政策支持從硬性針對性向靈活針對性改進。