参与电商对猕猴桃种植户绿色生产转型的影响

李晓静,陈 哲,夏显力

(西北农林科技大学 经济管理学院,陕西 杨凌 712100)

引 言

目前中国经济进入高速发展阶段,居民对于绿色农产品的需求不断增加。而在农产品供给方面,为了提高农产品产量,在农作物生产过程中普遍存在着过量施用农药化肥的现象,导致绿色农产品市场供需不平衡矛盾日益突出[1-2]。课题组对猕猴桃主产区四川和陕西两省调查发现,多数果农一年内施用农药的次数高达6～8次,施用肥料的次数高达4～6次,亩均农药肥料投入额为1 200～1 500元,且多数农户由于施用工艺落后、技术操作不规范和用量辨识不清等问题,在施药施肥过程中时常出现过量施用和不规范施用等现象,不仅造成农业生产成本持续增长,更是加剧了因为农产品化学残留超标带来的食品安全风险[3]。因此,如何有序引导农户实施绿色生产方式,促进农业绿色生产转型,对于保障农产品质量安全、实现农业可持续发展具有重要意义。

猕猴桃种植户绿色生产转型是指促进猕猴桃种植户由传统生产方式向绿色生产方式转变,实质上是使用绿色化生产理念与绿色化生产技术改造传统农业。具体表现为猕猴桃生产者具有绿色化发展理念,采用先进科技和绿色技术用于猕猴桃生产,使得资源配置效率和农产品质量得以提高。近年来,学者们从以下两个方面对农户绿色生产转型进行了探讨:一是基于生产视角，部分学者遵循了新古典经济学中关于行为主体是“理性经济人”的假设，认为农户的生产决策是在“成本最小化且效益最大化”原则下进行的，经济收益是影响农户绿色生产转型决策的重要因素[4]。同时,政策补贴、产出价格等因素也会对农户绿色生产转型产生影响[5]。二是基于消费视角，张社梅等认为绿色农产品的“优质不优价”及消费端信任关系缺失是农业绿色生产转型困难的重要原因[6]。王定祥等指出绿色、有机农产品越来越受到消费者的青睐,农业经营者为了获得更大经济利益会积极实施绿色生产转型以满足消费者的绿色需求偏好[7]。伴随着互联网技术的发展,部分学者指出依托互联网技术与传统产业的深度融合,不仅能够通过优化生产要素、更新业态体系、重构商业模式等方式实现经济转型和结构升级,还能通过改变传统农业的经营模式和赢利点等方式重塑农业生产,助推农业绿色生产转型[8]。李晓静等指出电商发展为绿色农产品“优质优价”提供了可能，显著提高了农户对绿色农产品的价格预期，从而助推农业绿色生产转型[9]。

以上研究为本文选题奠定了坚实的基础,但依然存在进一步探索的空间。虽然已有研究发现电商发展能够促进绿色生产转型,但这些研究多从理论层面进行分析,鲜有研究从微观农户视角探讨参与电商对农业绿色生产转型的影响,更缺少对不同参与电商模式下农业绿色生产转型的对比研究。基于此,本文以陕西、四川两省1 036户猕猴桃种植户为研究对象,在采用有限混合模型(FMM)测度种植户绿色生产转型程度的基础上,使用LPM模型、工具变量法、实证检验了参与电商对猕猴桃种植户绿色生产转型的影响,并使用处理效应模型检验不同参与电商模式对猕猴桃种植户绿色生产转型的差异化效果,以期为助推农村电商发展和实现农业绿色生产转型提供参考和借鉴。

一、理论分析与研究假说

导致农户绿色生产方式转型困难的主要原因是正向激励机制难以发挥效果,即农产品缺乏有效质量评级和绿色认证难以获得市场竞争优势,使得高效的经济收益回报被割断,农户绿色生产方式转型意愿被虚弱[10]。从生产端来看,首先,由传统生产方式向绿色有机化生产方式的转变过程中往往需要投入大量的人力物力,倘若实现绿色生产转型无法获得合理的经济回报,反而需要承担高昂的投入成本,会导致农户绿色生产转型动力不足。其次,分散认证的绿色农产品在市场上认可度并不高,绿色认证农产品带来的溢价能力有限,农户难以获取较高的利润[11]。周洁红等指出如果农户认为质量安全控制行为可以明显提高家庭收入,则会对实施质量安全控制行为表现得更加积极[12]。张云华等发现虽然农产品品质会因使用无公害农药而获得更高的市场价值,但由于农产品市场发育不完全和质量检测体系不健全,绿色农产品的优质优价机制难以发挥,缺乏经济激励下的农户向绿色生产方式转变的意愿并不强烈[13]。再次,在传统农产品销售中,由于流通环节冗余、交易主体过多、农产品交易过程中存在诸多信息不对称问题,导致农产品难以充分竞价[14];加之受生产规模限制，小农户难以打造农产品品牌和实施产品认证，无法精准对接市场实际需求，面对极不稳定性的市场，“增产不增收”现象时有存在，致使小农户对需要更高资本投入的绿色生产方式望而却步。然而，作为“互联网”的主要表现形式的农产品电商发展对打破上述现实约束有了实质性突破[8]。农户参与农产品电商销售不仅能够缩短生产者与消费者的空间距离和购买时间,减少中间商参与环节,降低交易成本,提升农户经济收益[15]。而且农产品电商持续化发展会要求农产品逐步向规模化、集约化、标准化靠近,即农产品质量安全需要达到电商销售平台的准入门槛才能从中获得相应收益,这会引导猕猴桃种植户及时调整投资策略,选择优质高产的种植品种和使用节本增效的绿色生产技术,实现农业绿色生产转型[9]。综上所述,参与电商带来的生产端经济收益提升激励农户绿色生产转型。

从消费端来看,随着经济增长和收入水平的提升,城乡居民的消费观念已经从吃得饱向吃得好、吃得安全转变。在传统销售渠道中,安全农产品从生产者流向消费者过程中存在信息大量失真和消息不对称问题,且由于农业生产者与消费者存在空间分离的特性,二者缺乏有效的互动沟通机制和有效的信息反馈机制,导致消费者并不能有效分辨农产品的品质优劣,而农户也不能及时获取消费者的真实需求,最终产生供需矛盾[16]。互联网具备的开放共享和快速便捷特性正逐步更新居民的消费理念,拓宽居民的消费边界,使得消费者的消费能力逐步增强、消费结构也向更高层次转化[17]。就农产品消费而言,消费者对农产品的需求不再是追求数量上的满足,而是对农产品的品质、绿色安全等方面有了更高的要求。消费者对消费需求的绿色转型有助于引导和倒逼农产品生产者由传统生产方式向绿色生产方式转型,保障更加优质绿色的农产品供给来满足市场提档升级的消费需求[18]。长期以来,在广大农村形成两种具有代表性的农户参与农产品电商销售的模式,一种是农户在淘宝、京东等电商平台上开设网店销售农产品的平台电商模式,另一种是农户借助微信、微博和直播平台等社交工具销售农产品的社交电商模式(见图1)。这些不同的电商模式的兴起不仅为农产品消费提供更加广阔的市场空间,也给传统农业思维模式、流通渠道及市场发展等带来了强大冲击[19]。在平台电商模式下,农户利用电商平台的在线留言、产品评论等信息披露和反馈评级机制,能够引导农业生产者积极采纳绿色生产方式提供更高质的农产品,从而获得良好的声誉溢价[8]。而在社交电商模式下,农业生产者与消费者可以实现直接对话和实时动态互动,消费者可以深入了解产品的形态与属性,在交易前后均可以与农业生产者随时沟通和交流,更易建立生产者与消费者间的亲密关系链,且通过客户间和亲友间的分享推广,更容易实现农产品的口碑宣传[20]。社交电商模式更依赖关系网络衍生的社会信任机制,不仅可以规范生产者的生产行为,激励生产者主动按照绿色的理念进行绿色化生产,且网络间交流互动实现了绿色技术和生产方式的快速扩散,能够缩小技术采用的交易成本,进而有效提升农户绿色生产转型的意愿[21]。基于以上分析,本文提出如下假说:

图1 参与电商促进猕猴桃种植户绿色生产转型的影响机理

H1:参与电商促进猕猴桃种植户绿色生产转型；

H2:不同参与电商模式下猕猴桃种植户绿色生产转型存在差异。

二、计量模型设定与变量选取

(一)数据来源

本文数据来源于“陕西省猕猴桃产业体系”课题组2018年9-10月对四川、陕西两省猕猴桃主产区农户开展的实地调研。调查过程遵循分层逐级抽样和随机抽样相结合的原则,共调查110个村,收回有效问卷1 036份。农户层面调查内容包括农户家庭人口结构、收支状况、农业生产状况、销售状况及农户电商销售状况等,村级层面调查涉及村庄人口结构、经济发展状况、绿色生产状况及电商推广现状。

(二)计量模型设定

1.有限混合模型。考虑到种植户在生产方式选择层面上存在不同的潜在类别,借用曹建民等对样本潜在类别的分类方式[22],将全部样本的分布函数表示为几个分概率密度函数,公式如下:

(1)

其中,f(Y|X,θk)表示Y由于不可观测的异质性因素落在潜在类别k下的条件密度分布,X是解释变量组成的向量,θk为待估参数。πk表示为混合比例,且∑πk=1。通过计算(2)式可以计算每个样本落入第j个类别的后验概率,从而不同的样本划入不同的潜在类别下。

(2)

2.LPM模型。影响猕猴桃种植户绿色生产转型的因素涉及多个方面,猕猴桃种植户个体特征、家庭特征、技术培训及政府支持等均是影响猕猴桃种植户绿色生产转型的重要因素,采用线性概率模型(LPM)进行回归,构建如下模型:

(3)

其中,y为被解释变量,反映猕猴桃种植户绿色生产转型程度;xi表示影响猕猴桃种植户绿色生产转型程度y的因素；μ为残差项,βi为待估参数。

3.2SLS模型。猕猴桃种植户参与电商行为与其绿色生产转型可能存在内生性问题。本文参考何婧等的研究思路[22],多次尝试了不同的工具变量,最终选定按照县域和受访者年龄分组后的参与电商平均水平作为工具变量。本文依照40岁以下、40～49岁、50～59岁、60岁及以上年龄段对猕猴桃种植户进行分组。

(4)

式(4)为选择方程。其中，Ti=1表示猕猴桃种植户参与电商,Ti=0表示猕猴桃种植户未参与电商；Zi是影响猕猴桃种植户参与电商决策的相关变量；γ是待估参数,μi为随机误差项。

第二阶段为估计参与电商对猕猴桃种植户绿色生产转型概率的影响,当Ti=1时,

(5)

当Ti=0时,

(6)

5.处理效应模型。在本文中参与电商模式为多值变量(分为传统销售模式、平台电商模式、社交电商模式三种),对此,本文借鉴蔡荣等使用的多值处理效应模型来进行分析[24],其具体形式为:

(7)

其中，Dim(Ti)为第i个猕猴桃种植户选择第m种处理状态的指示变量,当Ti=m时,Dim(Ti)=1,否则,Dim(Ti)=0；当Ti=m时,第i个猕猴桃种植户对应的潜在结果变量为yim,即第i个猕猴桃种植户在第Ti=m个处理状态下的绿色生产转型的概率为yim。据此,可得到猕猴桃种植户绿色生产转型概率的条件期望值可表示为:

E[yim|Zi]=E[yim|Ti=m,Zi]=β0m+Ziβ1m

(8)

其中,βm=[β0mβ1m]为待估参数。值得注意的是,多值处理效应模型要求使用广义倾向值(GPS)回归调整法来计算不同处理状态Ti对应结果变量方程的条件期望值[25],广义倾向值ri的表达式为:

ri=(m,Z)=Pr[Ti=m|Zi]=E[Dim(Ti)|Zi]

(9)

综上,总样本及子样本的平均处理效应的表达式为:

(10)

(11)

本文使用逆概率加权回归调整法估计平均处理效应(ATE、ATET),并使用扩展版的逆概率加权估计法的估计结果作为稳健性检验。

(三)变量选取和描述性统计

1.判别猕猴桃种植户绿色生产转型的变量选取。本文采用C-D生产函数的形式,构建潜类别随机前沿模型,刻画猕猴桃种植户生产猕猴桃的投入产出关系,模型的具体形式为:

(12)

其中,Yi为猕猴桃种植户i的猕猴桃每亩年收入；Ki为猕猴桃种植户i的猕猴桃每亩资本投入；Li为猕猴桃种植户i的猕猴桃每亩劳动力投入；A为综合技术水平；μ为随机误差项。对(12)式进行对数化处理,得到:

lnYi=lnA+αlnKi+βlnLi+μ

(13)

在有限混合模型中需要选择合适的协变量,依据农业农村部发布的《2020年种植业工作要点》的要求(1)资料来源:农业农村部办公厅《关于印发2020年种植业工作要点的通知》,http://www.moa.gov.cn/ztzl/2020gzzd/gsjgzyd/202002/t20200213_6337047.htm.,结合猕猴桃种植特性,本文选取有机肥施用率、生物农药使用率、节水灌溉设备投入使用率、物理防治技术投入和包装物回收率五个指标作为判断农户生产方式的依据,这五个指标只是农户绿色生产方式的几个表现特征,并不能完全代表猕猴桃种植户的绿色生产方式,但利用这个关系密切的协变量和产出的关系,可以间接计算猕猴桃种植户落入绿色生产方式的概率,从而得到绿色生产转型的代理变量。相关变量含义见表1。

表1 有限混合模型变量设置及含义

2.核心解释变量的选取。本文主要两个核心解释变量:(1)参与电商决策。若猕猴桃种植户通过电商渠道销售猕猴桃则赋值为1,否则,赋值为0;(2)参与电商模式。若猕猴桃种植户采用传统销售模式,则赋值为0；若猕猴桃种植户参与平台电商模式销售农产品,则赋值为1；若猕猴桃种植户参与社交电商模式销售农产品,则赋值为2。

3.控制变量的选取。本文选择猕猴桃种植户个体特征、家庭特征、社会网络特征、政府支持特征和地区变量作为控制变量。个体特征方面选取户主年龄和户主受教育程度;家庭特征方面选取经营规模、种植专业化、农技培训次数；社会网络特征包括家中是否有村干部、人情往来支出;政府支持方面选取当地政府绿色宣传力度;地区变量选取距乡镇距离、省份。具体变量定义及描述性统计见表2。

表2 变量选取、变量定义及描述性统计

三、实证结果分析

(一)猕猴桃种植户生产方式判定

1.猕猴桃种植户生产方式数目的确定。借鉴曹建民等的研究采用BIC值对潜在类别的个数进行筛选[25],具体判别结果如表3所示。当类别数目为2时,BIC值为221.533,远低于类别数目为1和类别数目为3时的BIC值。因此,本文将猕猴桃种植户生产方式分为两类:绿色生产方式和传统生产方式。

表3 猕猴桃种植户生产方式的潜在类别检验结果

2.样本属于潜在类别的概率分析。由于样本落入类别A和类别B的概率是相等的,本文仅需要从样本落入类别A的概率进行整理分析(见表4),研究结果表明在1 036个样本中,后验概率P>0.5的样本数为195个,占样本总数的18.82%，概率均值为0.798;后验概率P≤0.5的样本数为841个,概率均值为0.222,大多数样本落入该组。

表4 样本落入A组的后验概率统计结果

3.两类生产方式特征分析。为了对比两种生产方式在投入产出方面是否具有显著差异,本文通过样本均值T检验进行识别(见表5)。结果显示,两类猕猴桃种植户在表征绿色生产方式的五个指标均存在一组显著高于二组的特点,这说明落入A类别的后验概率越大,其采用绿色生产方式越明显,因此在后文分析中以落入A类别的后验概率作为被解释变量。

表5 不同生产方式下猕猴桃种植户投入指标对比分析

(二)回归结果分析

1.基准回归。从表6的(1)列和(2)列可以看出,参与电商决策对猕猴桃种植户绿色生产转型有显著促进作用。不纳入控制变量时,参与电商的猕猴桃种植户比不参与电商的猕猴桃种植户的绿色生产转型概率高出7.50%,在纳入控制变量后,参与电商比不参与电商猕猴桃种植户的绿色生产转型概率高出5.00%,R2的值从0.019提升到0.103,表明纳入控制变量的估计结果更为精确。从控制变量估计结果来看,户主受教育程度对猕猴桃种植户绿色生产转型影响为正,在10%的水平上显著,说明户主受教育程度的提高有助于猕猴桃种植户绿色生产转型。经营规模对猕猴桃种植户绿色生产转型影响为负,在1%的水平上显著,说明种植规模越大的猕猴桃种植户由于其生产成本提升,向绿色生产转型的成本压力促使其保留在传统方式中。种植专业化对猕猴桃种植户绿色生产转型影响为正,且在1%的水平上显著,说明种植专业化程度越高,猕猴桃种植户绿色生产转型的可能性越大。农技培训次数对猕猴桃种植户绿色生产转变影响为正,且在10%的水平上显著,说明接受农业技术培训对猕猴桃种植户绿色生产转型有显著促进作用。人情往来支出对猕猴桃种植户绿色生产转型有显著正向影响,且在5%的水平上显著,说明人情往来支出越高的猕猴桃种植户其绿色生产转型的概率越高。

表6 参与电商决策对猕猴桃种植户绿色生产转型的估计结果

为了验证回归结果的稳健性,以猕猴桃种植户生产方式为被解释变量(绿色生产方式=1,传统生产方式=0),采用Probit模型进行稳健性检验,回归结果如表6的(3)列和(4)列所示,由于Probit模型的回归系数不具有解释效力,表中呈现均为平均边际效应。回归结果所示,无论是否纳入控制变量,参与电商决策对猕猴桃种植户选择绿色生产方式均有显著促进作用,进一步验证了回归结果的稳健性。

2.内生性检验。考虑到猕猴桃种植户参与电商决策可能具有内生性,本文使用工具变量法对参与电商对猕猴桃种植户绿色生产转型的概率进行稳健回归,回归结果如表7的(1)列所示。此外,采用ESP模型对参与电商与生产方式选择影响的回归结果进行稳健性检验,估计结果如表7的(2)列所示。

表7 内生性检验结果分析

2SLS模型结果显示,在选择方程中,户主年龄的系数在1%的显著性水平上显著为负;户主受教育程度、种植专业化、农技培训次数和人情往来支出占比的系数在1%的显著性水平上均显著为正。家中是否有村干部变量在10%的显著性水平上显著为正;距乡镇距离变量在5%的显著性水平上显著为正,可能的原因是离乡镇距离较近的猕猴桃种植户更能接触到批发市场和农产品交易市场,并不需要参与电商即可实现销售。另外,电商政策感知变量在1%的显著性水平上显著为正。在结果方程中,参与电商在1%的水平上显著正向影响猕猴桃种植户绿色生产转型,表明在解决内生性问题的情况下,参与电商依旧能够显著促进猕猴桃种植户绿色生产转型。

表7的(2)列结果显示,瓦尔德检验(Waldχ2)在1%的显著性水平上拒绝了ρ1=ρ0=0,因此选择ESP模型是合适的。同时,选择方程和结果方程中各变量符号与显著性大致与2SLS模型的结果保持一致,表明上述分析结果较为稳健。

(三)参与电商模式对猕猴桃种植户绿色生产转型的影响分析

1.无空值假设检验。多值处理效应使用之前需要验证重叠假设或无空值假设。本文对此假设进行检验,发现传统销售模式、平台电商模式和社交电商模式的条件概率均在0～1之间,且存在明显的重叠区间,条件概率分布如图2所示。

图2 参与电商模式的条件概率分布

2.不同参与电商模式下猕猴桃种植户绿色生产转型的影响因素分析。表8为不同参与电商模式下猕猴桃种植户绿色生产转型影响因素回归结果。在总样本回归结果中,户主年龄、户主受教育程度、经营规模、种植专业化、农技培训次数、人情往来支出、省份均对猕猴桃种植户绿色生产转型有显著影响。从参与电商模式分样本回归结果来看,经营规模、种植专业化、农技培训次数、家中是否有村干部、人情往来支出对不同电商模式的猕猴桃种植户绿色生产转型的影响因素具有差异,说明不同参与电商模式下猕猴桃种植户绿色生产转型程度存在明显差异。

表8 猕猴桃种植户绿色生产转型概率影响因素回归结果

3.参与电商模式对猕猴桃种植户绿色生产转型的平均处理效应。本文使用IPWRA估计方法得到不同参与电商模式对猕猴桃种植户绿色生产转型的平均处理效应(ATE),回归结果如表9所示。在其他条件保持不变的前提下,参与平台电商模式和社交电商模式的猕猴桃种植户绿色生产转型概率均显著高于传统销售模式,且参与平台电商模式比参与社交电商模式对猕猴桃种植户绿色生产转型的影响程度更高。同样地,参与平台电商模式和社交电商模式显著地提高了猕猴桃种植户选择绿色生产方式,且参与平台电商模式比参与社交电商模式对猕猴桃种植户选择绿色生产方式的影响程度更高。因此,平均处理效应的结果均表明不同参与电商模式对猕猴桃种植户绿色生产转型的影响存在显著差异。

表9 参与电商模式对猕猴桃种植户绿色生产转型的平均处理效应(ATE)

四、研究结论与政策

本文利用陕西、四川两省1 036份猕猴桃种植户的调研数据,在采用FMM模型对猕猴桃种植户生产转型测度的基础上,探究参与电商决策及不同参与电商模式对猕猴桃种植户绿色生产转型的影响,得到以下主要结论:(1)猕猴桃种植户的生产方式可以划分为绿色生产方式和传统生产方式两类,样本中有18.82%的猕猴桃种植户选择绿色生产方式;(2)参与电商对其绿色生产转型具有显著促进作用,在充分考虑内生性问题后该结论依旧成立;(3) 在其他条件保持不变的前提下，不同参与电商模式对猕猴桃种植户绿色生产转型的影响具有显著差异,首先是参与平台电商模式对猕猴桃种植户绿色生产转型的影响程度最高,其次是参与社交电商模式,最后是传统销售模式。

基于此,本文提出如下政策建议:(1)政府应该充分认识到参与电商在促进绿色生产转型方面的重要作用,加大对电商支持政策、营销知识与绿色技术的宣传,提高农户参与电商的意识和能力,增进农户对绿色技术的理解,进而提升其绿色生产转型的意愿。(2)政府应该继续完善法律法规,加强农产品市场认证标志监管,并推动建立第三方农产品质量安全检测平台,对绿色农产品生产者提供免费检测和补贴奖励,而对不规范生产的农户实行严厉的处罚,进而激发农户参与绿色生产转型的热情。(3)政府应该联合行业协会制定参与电商的产品准入标准和主体准入标准,通过强化行业规制和政府规制的方式提高进入壁垒,诱导农户对于进入壁垒的提高做出更为积极的反应,鼓励其通过绿色生产转型实现标准化、绿色化和优质化农产品供给,从而获得先入优势。