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user: 3. 基于微观数据的农业产业虚拟集聚影响因素探究 3.1. 数据来源 本文数据主要通过在陕西省宝鸡市眉县、咸阳市乾县、渭南市韩城开展实地调研获得。共走访150农户。对农户而言，参与农业产业虚拟集聚的主要方式便是通过网络虚拟空间与农产品需求者进行信息交流和对接，从而完成农产品的销售，因此调研围绕农户的农产品网络销售展开。调研农产品包括小麦、苹果、猕猴桃、花椒、西瓜蔬菜等，但小麦粮食作物需要多道工序加工才可体现其最终价值，网络销售潜力较小；蔬菜类的农产品时效性强，因此在集市上销售情况较普遍；西瓜种植面积一般较大，进行网络销售时，存在运费较高、风险较大的问题；最终选择苹果、猕猴桃、花椒共133份问卷作为调研农产品。 3.2. 模型构建及指标选取 3.2.1. 模型构建 本文应用SPSS软件的二元logistic回归功能建立农户基本特征、互联网认知、家庭网络环境、互联网销售认知、周围电商环境以及基础设施建设对农户参与虚拟集聚影响的模型。农户是否参与农业虚拟集聚(用农户是否借助网络销售农产品)是一个二分变量，因此将农户参与农业虚拟集聚记为y = 1 (即农户借助网络将农产品进行销售，包括朋友圈宣传售卖、借助电商平台销售、依靠关系网销售)，未参与集聚记为y = 0 (农户未将农产品销售与网络相结合，而采用传统的批发售卖或集市售卖)。通过建立二元Logistic 模型来估计回归显著性。 设y = 1的概率为p，y = 0的概率为1 − p，其中p的取值范围为0到1。设y = 1的概率为P，y = 0的概率为1 − P，其中P的取值范围为0到1。对P/(1 − P)取自然对数得Ln P/(1 − P)，即对P作Logit转换，记为Logit P，那么Logit P的取值范围在 − ∞ ~ + ∞ 之间，以Logit P为因变量，m个自变量分别为 X 1 ， X ， 2 ⋯ X m ，所对应的Logistic回归模型为： L o g i t   P = L n [ P / ( 1 − P ) ] = α 0 + α 1 X 1 + α 2 X 2 + ⋯ α m X m 模型中， α 0 为常数项，表示自变量全为0时，比值的自然对数值； X j ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) 为影响农户是否参与虚拟集聚的影响因素； α j 为 X j ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) 对应的偏回归系数，表示当其他自变量取值保持不变时，该自变量取值增加一个单位引起比数比自然对数值的变化量。 3.2.2. 指标选取 借鉴以往文献，并根据实地调研情况，将自变量分为6个一级指标(农户基本特征、互联网认知、家庭网络环境、网络销售认知、周围电商环境和基础设施建设)，在一级指标下设23个二级指标，如表1所示。 Table 1 Statistical analysis of variable 变量名称 赋值及含义 均值 标准差 预期方向 农户基本特征 X1 性别 女 = 0，男 = 1 1.000 0.497 + X2 年龄 实测值 54.00 10.711 - X3 受教育程度 不识字或识字很少 = 1，小学 = 2，初中 = 3，高中 = 4，本科或大专 = 5 3.000 1.090 + X4 劳动力人数 实测值 1.962 0.722 + X5 耕地面积 实测值 3.797 4.448 + 互联网认知 X6 对网络熟悉程度 不熟悉 = 1，有一点了解 = 2，一般 = 3，熟悉 = 4，非常熟悉 = 5 2.293 1.278 + X7 是否认为是趋势 是 = 1，否 = 2，不确定 = 3 1.632 0.900 + 家庭网络环境 X8 宽带/无线网 有 = 1，没有 = 0 0.767 0.424 +或− X9 电脑 有 = 1，没有 = 0 0.549 0.499 +或− X10 上网时间 两小时以下 = 0；两小时以上 = 1 0.150 0.359 +或− X11 家庭成员网销经历 有 = 1，没有 = 0 0.466 0.501 + X12 关系网的有无 有 = 1，没有 = 0 0.391 0.490 + 网络销售认知 X13 价格高 是 = 1，否 = 2，不清楚 = 3 1.338 0.695 + X14 客户量大 是 = 1，否 = 2，不清楚 = 3 1.752 0.690 + X15 风险高 是 = 1，否 = 2，不清楚 = 3 1.782 0.620 − X16 成本小 是 = 1，否 = 2，不清楚 = 3 1.880 0.769 + 周围电商环境 X17 宣讲会 有 = 1，没有 = 2，可能有但我没了解 = 3 1.902 0.441 + X18 电商平台 有 = 1，没有 = 2，可能有但我没了解 = 3 2.000 0.674 + X19 政策支持 有 = 1，没有 = 2，可能有但我没了解 = 3 2.068 0.605 + X20 有无快递收发点 有 = 1，没有 = 0 1.940 0.239 + X21 快递收发点方便程度 不方便 = 1，一般 = 2，方便 = 3 2.602 0.602 + 基础设施建设 X22 道路类型 土路 = 1，水泥路 = 2，柏油路 = 3 2.098 0.366 + X23 电商环境活跃程度 是 = 1，否 = 2，不清楚 = 3 1.534 0.544 + 表1. 变量统计分析 1) 农户基本特征 考虑到农户采取网络销售的意愿与其敏锐度、抗风险能力以及农作物产量有关，而这三个因素又受性别、年龄、受教育程度、劳动力个数以及耕地面积等因素影响，因此选取这五个指标来表征农户特征。 2) 互联网认知 对网络的熟悉程度以及是否认为网络销售是农产品销售的趋势等互联网方面的认知直接决定了农户是否愿意参与网络销售模式，因而用这两个指标来表征互联网对农户销售模式的影响。 3) 家庭网络环境 家庭网络环境的好坏影响着农户对信息的获取程度以及对销售状况的分析判断，因此通过农户家网络情况、上网设备、时间、销售经历、关系网等指标来直观判断其家庭网络环境的好坏。 4) 网络销售认知 选取价格、客户量、风险、成本等变量反映农户网络销售认知程度。预期网络销售农产品有如下认知的农户：较高的价格、较多的客户量、较小的风险和成本，有较强的网络销售的意愿，相反，有如下认知的农户：较低的价格、较少的客户量、较大的风险和成本，有较弱的网络销售的意愿。 5) 周围电商环境 宣讲会、电商平台、政策支持的存在会正向影响农户对网络销售的认知与参与意愿，快递收发点会使农户进行网络销售更加快捷和方便。因此选取有无宣讲会、有无电商平台、有无政策支持、有无快递收发点、快递收发点方便程度为反映农户周围电商环境的指标。 6) 基础设施建设方面 居住在道路设施较好的农村的农户会选择农产品网上销售的可能性较大，周围电商环境活跃程度较高的农户，会有更多途径接触到网络销售农产品的信息，从而选择农产品网上销售的可能性较大。因此选取道路设施、电商环境活跃程度为反映农户周围基础设施建设的指标。 3.3. 实证结果分析 3.3.1. 变量的多重共线性检验 变量之间若存在多重共线性，可能会产生一系列危害，如参数的估计量的经济意义不合理，变量的显著性检验失去意义，或可能将重要的解释变量排除在模型之外等。因此在用二元Logistic 模型进行实证分析前，很有必要对变量之间的多重共线进行检验。使用SPSS20.0对多重共线性的检验，检验结果显示，所有变量的方差膨胀因子(VIF)均小于10，且容差都大于0.1，因此认为变量之间不存在多重共线性，可以直接进行对二元Logistic模型的回归分析。 3.3.2. 回归结果分析 本文运用SPSS20.0 统计软件，对影响农户参与农户虚拟集聚的影响因素进行检验，其中变量纳入方法选用“向前-LR”，也就是对进入方程的变量进行逐步回归。如表2所示，模型的Sig值为0.000，小于0.05，说明模型纳入的变量中，至少有一个变量的OR值具有统计学意义，也就是模型总体具有统计学意义。 Table 2 Comprehensive test results of model coefficient 模型系数的综合体验 卡方 df Sig. 步骤6 步骤 5.544 1 0.019 块 119.848 11 0.000 模型 119.848 11 0.000 表2. 模型系数的综合检验结果 作者借助Hosmer和Lemeshow方法来检验模型的拟合优度。该项检验的原假设是各个影响因素可以与模型非常好的拟合，只要Sig值大于0.05，就会接受原假设。由表3可以看出，该模型的Sig为0.121，因此接受原假设，认为模型与影响因素可以非常好的拟合。 Table 3 Goodness of fit test of the mode =Hosmer和Lemeshow检验= 步骤 卡方 df Sig. 6 12.738 8 0.121 表3. 模型拟合优度检验 在模型拟合优度检验的基础上，进一步选择“向前-LR”，进行二元Logistic回归，回归结果如表4所示。显然，经过逐步回归之后，性别(X1)，对网络的熟悉程度(X6)，是否认为网络销售将成为趋势(X7)，家庭成员网销经历(X11)，关系网(X12)，道路类型(X22)这六个因素在95%的置信水平下的Sig值均小于0.05，因此全部通过显著性检验，即它们对农户是否参与虚拟集聚会产生显著影响。 Table 4 Regression result 变量名称 B S.E. Wals df Sig. Exp (B) EXP(B)的95% C.I. 下限 上限 性别X1 (1) 1.749 0.81 4.655 1 0.031 5.746 1.174 28.132 对网络的熟悉程度X6 13.866 4 0.008 对网络的熟悉程度X6 (1) 1.388 1.592 0.76 1 0.383 4.006 0.177 90.674 对网络的熟悉程度X6 (2) 3.167 1.668 3.605 1 0.058 23.741 0.903 624.27 对网络的熟悉程度X6 (3) 3.569 1.764 4.094 1 0.043 35.476 1.118 1125.352 对网络的熟悉程度X6 (4) 6.181 1.99 9.644 1 0.002 483.391 9.777 23900.85 网络销售将成为趋势X7 9.31 2 0.010 网络销售将成为趋势X7 (1) 3.051 1.001 9.296 1 0.002 21.141 2.974 150.294 网络销售将成为趋势X7 (2) 2.689 1.718 2.449 1 0.118 14.711 0.507 426.747 家庭成员网销经历X11 (1) −2.764 0.895 9.548 1 0.002 0.063 0.011 0.364 关系网X12 (1) −4.444 1.099 16.342 1 0.000 0.012 0.001 0.101 道路类型X22 4.563 2 0.102 道路类型X22 (1) 21.018 20280.7 0 1 0.999 1342632052 0 道路类型X22 (2) −2.281 1.068 4.563 1 0.033 0.102 0.013 0.829 常量 0.761 1.619 0.221 1 0.638 2.141 表4. 回归结果 1) 性别对农户是否参与虚拟集聚的回归系数为1.749，说明性别对因变量具有显著的正向影响。由于在变量赋值时，本文将男性赋值为1，女性赋值为0，因此可以得出男性比女性更倾向于参与农业产业虚拟集聚。另外，性别的OR值为5.746，也就是说男性参与农业产业虚拟集聚的概率比女性大5.746倍。基于对农户的固有认知和调研经历，这样的结果较为合理。在农村，一般男性的受教育程度相对较高，而且一般是“一家之主”，因此具有较强的冒险精神和尝试意愿。 2) 对网络的熟悉程度的Sig值为0.008，且对因变量的回归系数为正，说明农户是对网络是否熟悉会对其农业产业虚拟集聚参与行为产生较大影响。其中熟悉程度为“非常熟悉”的Sig值为0.002，在99%的置信水平下也通过了显著性检验。对网络越熟悉的农户，其获取信息和处理信息的能力也就越强，会更倾向于将农产品销售与网络平台结合起来，积极寻找农产品销售的新渠道，力求提高销售价格、扩大农产品需求者群体以及降低交易成本。 3) “是否认为农产品的网络销售将会成为未来的销售趋势”这一影响因素通过了显著性检验，意味着农户对未来农产品销售趋势的认知会农户是否参与农业虚拟集聚产生影响。农产品的销售渠道会趋向于借助于网络平台，在虚拟空间上完成交易，实现信息的及时交流和对接，有这一认知的农户会更加倾向于融入农产品的虚拟化的销售浪潮中，主动参与虚拟集聚的可能性也就越大。 4) 家庭成员的网销经历在99%的置信水平下也通过了显著性检验，说明这一变量对于农户的虚拟集聚参与行为有重要影响。若家庭成员有网络销售的经历(可以是非农产品的网络销售)，必然会拥有足够多的关于网络销售的信息和经验，如网络销售价格、成本、风险情况；农户可以充分地学习和掌握关于网络销售的各种信息和实际操作技能，因此会更倾向于通过网络平台参与虚拟集聚。 5) 关系网在所有因素中具有最强的显著性，这说明决定农户是否参与农业虚拟集聚的因素很大程度上取决于农户自身所处社交网络的宽广性。调研中我们也发现，相当一部分农户对网络具有较高的熟悉程度，但是参与虚拟集聚的意愿却并不强烈，原因便是农户认为农产品尚未形成品牌，在一些电商平台(如淘宝)上销售便存在较大困难，而周围的平台又太少或根本不存在，只能依靠自身社交圈，通过在朋友圈的转发，委托亲朋好友宣传来实现自身农产品销售，从而只是形成了一个狭隘的、小范围的“虚拟集聚”，而使扩大消费者群体这一虚拟集聚的优势并未充分发挥。 6) 道路类型对农户是否参与农业虚拟集聚也存在较大影响。交通设施建设对于农业虚拟集聚起着基础性作用，它能够保障农产品的高效率运输，从而使得农户借助网络平台进行农产品销售时，运输成本降低，物流速度提高，大大减少了交易成本。