寧夏農戶參與電商意愿影響因素研究

尹賽花　王金云

摘要：農村開展電子商務是實現精準扶貧、鄉村振興的重要渠道。文中選取寧夏部分地區作為調研對象，在分析寧夏電商發展現狀的基礎上，結合計劃行為理論，通過問卷調查法收集有關數據，利用因子分析得出影響農戶參與電商意愿的主要因素，并就現存問題進行分析并給出相關建議，以期增強農戶參與電商意愿，加速寧夏農業現代化發展。

關鍵詞：農村電商，計劃行為理論，因子分析

一、引言

時值“十三五”收官之際，扶貧攻堅決勝之年，作為精準扶貧的重要舉措農村電商各參與主體紛紛發力，農村電子商務在全國遍地開花。2018年，僅寧夏回族自治區的電子商務交易額就實現了1181.6億元，同比增長21.8%，農村網絡零售額為73億元，農產品網絡零售額54.2億元，同比增長53.7%。但就在全國農村電商逐步升溫的情況下，寧夏農村多地出現硒砂瓜，枸杞，靈武棗等農產品供過于求，谷賤傷農的情況。一面是數字化浪潮帶來的巨大機遇，一面是農戶囿于現狀的尷尬境地，哪些因素影響了農戶參與電子商務意愿？成為亟待探究的問題。因此，本文通過梳理已有研究文獻，立足寧夏，通過問卷調查法收集一手資料，通過因子分析法識別主要影響農戶參與電商意愿的因素。以期為推動農村電商的發展和增強相應政策落地提供可行性建議。

二、文獻綜述

已有研究認為農村電子商務的實施和發展，涉農主體的參與是基礎，而我國目前仍主要靠小而散的農戶從事著農業工作，對于新技術的信任和接納成為轉變“小農思想”的關鍵。因此，部分學者從互聯網的信任和感知風險兩個維度入手研究，相繼延伸到個人特征中的性別、年齡、接受教育程度等人口統計變量，也有學者考慮到社會組織創新等社會環境因素，以及物理環境因素等。隨著農村電商的發展，學者們的研究角度和方法也逐漸多元而深刻，林海英基于594 份農牧戶的微觀調研數據通過運用計量經濟學方法 Tobit模型識別農牧戶參農村電子商務意愿的影響因素以基礎設施因素、個人特征因素、社會網絡因素以及資源稟賦因素四個方面及其具體變量作為自變量。穆燕鴻等選取黑龍江省 15個電子商務示范縣為樣本基于結構方程模型進行對農村電子商務影響因素進行分析將影響因素歸納為五個方面。周靜等以農戶電商態度、主觀規范和知覺行為控制為潛變量，選取 14 個觀測變量，構建農戶參與農產品電商意愿的理論模型，運用結構方程模型對調研數據進行實證分析。已有研究多以發達地區和示范點做為研究對象，意在為其他地區提供發展模板，但我國客觀存在的發展不平衡的現實問題阻礙了結論的推廣。因此，本文基于寧夏農村實地調研，借鑒已有研究方法和思路，探究影響農戶參與意愿的因素，從實際出發，以期為寧夏農村電商的發展提供可行建議。

三、研究設計

（一）理論基礎

已有研究多基于TPB（計劃行為學理論），該理論在意愿研究課題方面呈現出很強的穩健性和適用性，因此，本研究基于該理論開展。計劃行為理論認為，行為是行動意愿和感知行為控制共同引起的。行為意愿由態度、主觀規范和感知行為控制共同決定。態度、主觀規范和感知行為控制三者相互影響。

態度是指個人對該項行為所持的正面或負面的感覺，亦指由個人對此特定行為的評價經過概念化之后所形成的態度，所以態度的組成部分經常被視為個人對此行為結果的顯著信念的函數。基于此，問卷在設計時首先調查了農戶對電子商務的了解程度，并在題目結尾增設了“參與電子商務/不參與電子商務原因”的題目。

主觀規范是指個人對于是否采取某項特定行為所感受到的社會壓力，亦即在預測他人的行為時，那些對個人行為決策具有影響力的個人或團體對于個人是否采取某項特定行為所發揮的影響作用大小。基于此，問卷從身邊親戚朋友是否已從事電商，了解電商的渠道入手等進行調研。

感知行為控制是指反映個人過去的經驗和預期的阻礙，當個人認為自己所掌握的資源與機會越多，所期望的阻礙就越少，則對行為的感知控制就越強。基于此，問卷調查了受訪者的從事電商經驗，個人資源等。

（二）研究對象及研究方法

通過走訪寧夏具有代表性的鄉鎮及村落，共調研了200多名農戶，得到有效調查問卷191份。通過處理，進行因子分析用以反映影響農戶參與電商意愿。本文研究設計了20個影響農戶參與電商意愿的問題，用來調查受訪者參與電商意愿。

以上題目除了問卷中年齡性別及多選題目（Q1，2，6，12，15，20），其余問題均通過SPSS19.0對回收的有效問卷的數據進行標準化處理，帶旋轉的因子分析對影響農戶參與電商意愿的因素進行降維，根據累計貢獻率確定主因子，并計算成份得分系數矩陣，確定評價方程對數據進行分析。

四、數據處理及結果分析

（一）數據處理

通常情況下，KMO>0.5即可進行因子分析，且數值越靠近1越適合;巴特利特球度檢驗的結果小于0.001，則表明變量間具有相關性。本文數據檢驗結果：KMO=0.672，巴特利特球度檢驗結果為0.000，適合作因子分析。通過降維后有5個特征值大于1，累積方差貢獻率即累計因子貢獻率為59.936%，說明這5個因子能夠表達初始數據所蘊含的足夠的信息，因此將前5個因子保留。為了探討和研究提取出的5個公因子所代表的實際意義，使用等量最大法得出了旋轉后的因子載荷矩陣，由于調研對象文化程度不高，數據獲取存在一定偏差，但都在可允許的誤差范圍內。通過主成份提取和正交旋轉法，得出（F1）載荷Q4，Q8，Q9，Q10作為基礎設施因素;（F2）載荷Q13，Q18，Q19為個人特征因素;（F3）載荷Q5，Q7，Q14，Q16作為資源稟賦，（F4）載荷Q11，Q17作為社會網絡因素， （F5）載荷Q3政府因素。并以公因子的方差貢獻率占累計貢獻率的比重作為權重來加權計算影響農戶參與電商因素的綜合得分，表達式如下：