電商參與促進農戶綠色生產嗎？
——基于3省4縣812戶果農的實證研究

王翠翠，夏春萍，童慶蒙，石苗苗

（1. 華中農業大學經濟管理學院，湖北武漢 430070；2. 華中師范大學經濟與工商管理學院，湖北武漢 430079）

長期以來，中國農業生產依賴化學品已成為常態。雖然化學農藥對減少產量損失、保收增收具有重要作用，但過度使用農藥不僅帶來農業生產冗余成本［1］，還會導致農藥殘留、農業面源污染等環境問題［2］，進而對農產品質量安全及生態環境構成威脅［3］。農業綠色生產是解決中國農產品質量安全和生態環境惡化問題的一條根本路徑［4］。作為農業生產經營的主體，農戶是農業生產行為決策的直接決定者和實施者。尤其對于水果生產者而言，多年生經濟作物種植環節復雜，病蟲害綜合防治時間跨度大，且農藥品種和施藥技術選擇彈性較大，農藥使用強度高，使得農藥減量更為重要。為進一步推進農業綠色生產，原農業部于2015年和2017年先后出臺《到2020年農藥使用量零增長行動方案》《果菜茶病蟲全程綠色防控試點方案》等政策，建議減少化學農藥用量，加大病蟲綠色防控覆蓋面，在保障農產品數量的同時提升農產品品質。然而，目前中國農戶綠色生產情況并不樂觀［5］，中國主要農作物綠色防控覆蓋率僅為27.2%，水果綠色防控仍處于試點試驗階段［6］；且調研發現，大部分果農綠色生產實施形式單一、實施程度較低。由此可見，推動果農施藥環節實施綠色生產是現階段的一個重要現實問題［7］。

1 研究背景和問題提出

目前國內外學者主要從農藥減量施用、綜合病蟲害防控（IPM）及綠色防控技術（GCT）的采納等方面對農戶施藥環節的綠色生產意愿和行為展開研究［5，8-9］。現有文獻指出，農戶個體及資源稟賦特征、技術信息獲取、生態環境意識和責任、組織和政府支持及政府規制是影響農戶在施藥環節實施綠色生產的重要因素［10-14］。此外，研究還發現信息不對稱和責任不可追蹤引起的市場失靈和道德風險是農戶不實施綠色生產的根本原因［3］。具體而言，一是農戶對病蟲害信息缺乏了解、對假冒偽劣農資識別不足以及對違禁農藥的危害和相關知識認知匱乏等會導致其因“無知”而實施非綠色生產行為［5，15］。二是農戶往往會低估過度施用農藥產生的危害，認為“現有農藥都是無公害農藥，多使用一點影響不大”，進而可能導致過度施藥［8，16］。三是市場優質優價機制不健全會使得農戶“不信任”綠色農產品市場，進而導致其非綠色生產行為［17］，市場交易模式也是影響農戶綠色生產的因素之一［18］。遺憾的是，雖然一些學者探討了電商參與和綠色生產的關系，但目前關于農產品電商與農戶綠色生產行為之間關系的實證研究依舊較為匱乏。李曉靜等［19］運用PSM 評估了電商參與對獼猴桃種植戶綠色生產技術采納的影響效應，證實了電商參與能夠通過激勵和倒推等機制促進農戶綠色生產技術采納，并采用LPM 模型等方法驗證了電商參與對綠色生產轉型的影響［20］。

據《2021 阿里農產品電商報告》顯示，2020 年中國農村網絡零售額達到1.79 萬億元，其中農產品網絡零售額高達3 975 億元，同比增長27%，由此可見，農產品電商這一銷售渠道在農產品銷售中的作用愈發明顯［21］。而同處于一條供應鏈上，這種下游銷售方式及其結構的改變必然會影響上游的生產端，促使農戶實施綠色生產。一方面，在信息與通信技術（ICT）不斷發展和快速普及的背景下，電商參與縮短了小農戶與市場之間的距離，擴寬了農戶信息獲取的渠道，在一定程度上緩解了信息不對稱與信息約束［22］。這有助于促進市場和產品信息透明化，還有助于實現水果生產者與消費者之間的實時互動交流，進而有利于形成共享透明的生產模式［3］。另一方面，農產品電商還銜接了農業生產相關的信息與資源整合服務，從而促進農戶以較低成本便捷地獲取所需信息與資源［23］。因此，探究電商參與在果農施藥環節實施綠色生產中的作用很有必要。那么，參與電商是否會促進果農在施藥環節實施綠色生產呢？這種影響的內在機理是什么？其作用效果是否會因行為屬性不同而存在差異呢？以上問題正是文章的切入點。

雖然學術界從多方面對農戶綠色生產行為的影響因素進行了分析，但仍存在以下不足：①現有文獻關于綠色生產的研究對象多為水稻、玉米等大田作物，以水果等多年生經濟作物為研究對象的成果較少；②鮮有研究從農產品電商入手理論并實證探討果農施藥環節的綠色生產行為，更缺乏對不同綠色生產行為的屬性差異和電商參與程度影響的考慮；③在研究方法上，現有研究僅考慮了可觀測因素的影響，未考慮到農戶先天能力、心理動機等不可觀測因素造成的選擇性偏差。因此，文章先深入探討電商參與對果農施藥環節的綠色生產行為的影響機理，再利用獲取的一手調研數據運用RBP 模型和中介效應模型進行實證檢驗，對研究結論展開異質性和穩健性分析，最后基于結論提出促進果農綠色生產的政策建議。

2 理論分析與研究方法

2.1 理論分析與研究假說

借鑒唐立強等［24］的研究，文章認為農產品電商主要是指農產品生產后供應鏈環節上的電子商務活動，從農戶視角來講，果農電商參與是指果農通過電商平臺銷售農產品，其參與方式主要集中在以下兩大類：一類是傳統電商，主要包括以淘寶、京東、拼多多等為主的第三方電商平臺及企業自家獨立網站；另一類是基于社交媒體的電商，主要包括微信朋友圈、QQ 空間、微商、直播、社區團購等。對水果生產者而言，參與電商促進農戶參與農產品供應鏈。在這一過程中，在市場需求的激發下，農戶誠信意識和建設農產品質量追溯體系的積極性不斷提高，進而形成一種生產邏輯，激發農戶綠色生產動機［25］。通過對已有研究的概括和分析，文章認為電商參與不僅可以提升果農綠色生產認識水平，誘導其自主實施綠色生產，還有利于提升果農農產品價格預期并促使果農追求消費者正向口碑，進而形成激勵和監督機制，推動并倒逼果農實施綠色生產。基于此，提出假說1。

假說1：電商參與有助于促進果農實施綠色生產。

具體而言，電商參與對果農綠色生產行為的影響路徑主要體現在以下三方面（圖1）。

圖1 電商參與對果農綠色生產行為的影響路徑

其一，電商參與能緩解果農信息約束，提升果農綠色生產認知水平，進而誘導其綠色生產選擇。一方面，電商縮小了果農與市場之間的距離，提升了電商果農對綠色農產品價格、消費者對綠色農產品偏好和需求等市場信息的敏感程度［19］。因此，與未參與電商的果農相比，在質量溢價的激勵下，電商果農對綠色生產的了解欲望更強烈，更傾向于主動積極地提升綠色生產認知水平。另一方面，電商參與可以擴展果農信息獲取渠道，幫助其通過互聯網或與消費者及其他線上供應商等的交流來廉價、快速地獲取綠色生產相關信息。這不僅可以增強果農對綠色生產知識的積累，還能改變其傳統生產觀念，從而提高其綠色生產認知［26］。此外，農戶在電商參與過程中可以了解到大量的食品安全和農業污染的信息，進而激發其情感共鳴和危機意識，增加了解農業綠色生產的欲望［27］。因此，提出假說2。

假說2：電商參與能夠提升果農綠色生產認知，進而促進果農實施綠色生產。

其二，電商參與能夠促進農產品供應鏈扁平化，提高果農農產品價格預期，進而激勵其實施綠色生產。傳統的農產品供應鏈模式最明顯的特點是冗長散亂和多級中間商。前者導致農戶與消費者之間存在信息不對稱問題，為中間商可能產生的機會主義行為提供便利，后者則利用自身信息與資源優勢制造價格差，從而分享農產品價值。一方面，農產品電商能夠增強市場和產品信息的透明度，緩解買賣雙方間的信息不對稱，將農產品小市場擴展為全國性大市場［18］，加強了農產品賣方之間的充分競爭，提升了農產品市場的有效性和“促進了”價格機制的發揮，從而促使綠色農產品的價格明顯高于普通農產品，形成質量溢價［19-20］。另一方面，農產品電商有助于減少甚至消除中間商，使得農戶與消費者直接對接成為可能，減少中間商對質量溢價的分享，進而提高農戶最終獲得的綠色農產品價格［19，28］。此外，基于電商平臺大數據的合理使用，農戶能夠有效地針對不同群體的需求做出相應的生產銷售決策［21］，使得質量改進與消費者需求在一定程度上得以精準匹配。農戶也能夠通過產品認證、農藥殘留質量檢測、直播其綠色生產過程等方法提高綠色農產品的辨識度和市場認可度［29］，進而獲得與質量相匹配的價格。團隊在調研中的發現也進一步佐證了以上分析，即相比外觀，消費者更注重農產品的口感等內在品質和安全性情況，甚至有一些顧客偏向“丑而口感好的果品”。綜上，農產品電商為綠色農產品的“優質優價”提供了可能［19］，使得農戶分享消費者綠色偏好所帶來的產品增值成為現實，進而提高農戶對農產品的價格預期，并最終促進農戶綠色生產。基于此，提出假說3。

假說3：電商參與能夠提高果農農產品價格預期，進而促進果農實施綠色生產。

其三，電商參與能夠實現農產品買賣雙方之間的實時互動交流，聲譽和面子效應促使農戶追求消費者正向口碑，進而“督促”農戶綠色生產。已有研究指出質量保證才是企業在市場中保持競爭優勢、穩固市場定位的長久之道，雖然農戶參與農產品電商決策及參與程度很大程度上依賴其社會資本，但自身和農產品聲譽才是電商參與能否持久的重要因素［30］。一方面，電商參與能夠實現農產品買賣雙方之間的實時互動交流，消費者能夠“看到”生產者的生產過程，增強對生產者及其所生產產品的信任與認可，進而形成正向口碑和客戶黏性［21］。同時，若農戶采取機會主義行為被消費者發現，會形成消費者負面口碑，進而產生“報復”行為，因此，在買賣雙方的反復互動下，農戶會為了銷量和聲譽而選擇誠信實施綠色生產［31］。另一方面，為了將顧客發展為長期客戶，農戶在電商參與的過程中傾向于將消費者拉進其“朋友圈”，成為“熟人網絡”中的一員，而農戶的朋友圈是基于農戶的社會資本建立起來的交際網絡，具有較強的信用基礎，為了“面子”，農戶會傾向于誠信實施綠色生產，進而形成良性循環。此外，隨著農產品電商的持續發展，電商平臺的準入門檻不僅相應提升，且更重視消費者的反饋情況，即農產品的品質與安全性等特質達到電商平臺的最低要求才可持續銷售并獲利［20］。基于此，提出假說4。

假說4：電商參與能夠促進果農追求消費者正向口碑，進而促進果農實施綠色生產。

2.2 研究方法

鑒于果農電商參與行為和綠色生產行為選項均為“是”和“否”，屬于二元變量，同時，果農不是隨機選擇是否參與電商，而是一系列因素共同影響下的自選擇結果［32］，即具有異質性，且可能存在個人愛好、心理動機等不可觀測因素同時影響果農電商參與和綠色生產行為。因此，文章將采用遞歸雙變量Probit模型（Recursive Bivariate Probit Model，RBP）控制潛在的內生性（雙向因果等）和選擇性偏差［33］。相對于只能控制由可觀測因素引起偏誤的傾向得分匹配法（PSM）和逆概率加權回歸調整（IPWRA），RBP模型可以同時控制由可觀測和不可觀測因素造成的影響，獲得更精確的處理組平均處理效應（ATT）［34］。而相較于內生轉換Probit 模型，RBP 模型可以估算目標解釋變量的邊際效應［33］，有助于更全面地分析電商參與對果農綠色生產行為的影響。

RBP 模型是一種兩階段估計方法。第一階段是電商參與決策模型。根據前人對ICT 技術采納的研究［32］，農戶參與農產品電商的決策是基于隨機效用框架構建的：令T*i表示參與農產品電商（UiP）和不參與（UiN）之間的效用差異，如果，則農戶i 選擇參與電商。然而，這兩個效用是主觀的，無法被觀察到。因此，將其表示為潛變量模型中可觀測部分的函數，具體如下：

其中：T*i表示電商參與概率的潛變量，當T*i＞0時，Ti=1，否則Ti=0。Zi是影響果農電商參與的控制變量，αi是待估參數，μi為隨機干擾項。

第二階段估計的是電商參與對果農綠色生產行為的影響。假設果農綠色生產行為是電商參與虛擬變量和其他解釋變量Xi的線性函數，則綠色生產行為實施函數可以表示為：

其中：Ai是果農綠色生產行為，Ti表示電商參與，Xi代表影響果農綠色生產行為的控制變量。βi、γi是待估參數，εi為隨機干擾項。需要注意的是，為了識別模型，至少有一個工具變量應該包含Zi里，而不會出現在Xi中。如果工具變量影響果農電商參與決策，但不直接影響其綠色生產行為實施，則該工具變量是有效的。文章借鑒Ma 等［32］的研究，依據工具變量的選取條件，選取電商氛圍作為識別變量。選取原因為：周圍果農電商參與行為可能會對果農電商參與決策有重要影響，與果農電商參與行為具有較強的相關性，但不會直接影響其綠色生產行為。此外，還將估計處理組平均處理效應（ATT），以便更全面地了解電商參與對果農綠色生產行為的影響［35］，計算公式如下：

3 數據來源與變量選取

3.1 數據來源

采取二次抽樣法進行數據收集。其中，第一次抽樣為非概率抽樣，目的是確定樣本的采集地點。課題組于2020 年10—12 月及2021 年4—6 月深入湖北省秭歸縣、陜西省眉縣和扶風縣及山東省平邑縣進行調研。湖北秭歸盛產柑橘，被譽為“中國臍橙之鄉”，山東平邑的武臺黃桃歷史悠久，被譽為“中國黃桃之鄉”，兩者均為地理標志產品，且秭歸縣和平邑縣均為第二批全國農作物病蟲害“綠色防控示范縣”。陜西省獼猴桃種植規模位居全國首位，而眉縣和扶風縣氣候適宜，土壤肥沃，是獼猴桃的最佳產區之二，且眉縣獼猴桃為地理標志產品，扶風縣鳳鳴村為農產品淘寶村，主銷獼猴桃。綜上，這些地區均能在一定程度上反映相應水果產業的基本發展情況，具有一定的代表性。第二次采用分層隨機抽樣的形式進行抽樣，以此來確定各個樣本采集點的具體調研對象。具體的樣本抽樣過程為：在所選的每個縣各隨機選擇1～3 個鎮，每個鎮隨機選2～5 個行政村，每個村隨機選25～35 個果農。經過后期排查并剔除關鍵變量缺失樣本后共獲得有效問卷812份，問卷有效率為90.42%。

3.2 變量選取及描述性統計分析

3.2.1 被解釋變量

根據聯合國環境署界定，綠色農業是將工業農業和自給農業轉向生態無害的農業實踐，綠色生產指的是通過合理有效的耕作方法和田間管理模式，在保障并提升農業生產力和盈利能力的同時，實現低污染、高資源利用率的生產方式。文章參考聯合國環境署［36］的相關概念，并借鑒于艷麗等［8］的研究，聚焦于病蟲害防治環節，以“是否嚴格按照標準施藥”“是否采用物理防治措施”及“是否采用生物防治措施”有效考察果農綠色生產行為，具體而言，嚴格按照標準施藥主要是指用藥時要嚴格控制農藥劑量、濃度和安全間隔期，注意農藥的交替使用，且混配時要嚴格按照農藥混合使用表操作，并注意隨混隨用；物理防治措施主要包括黏蟲板和殺蟲燈；生物防治措施具體是指生物農藥的使用和以蟲治蟲。調查時，分別詢問是否實施上述三種綠色生產行為，以“1=是，0=否”進行衡量，使用本年度是否至少采納一種綠色生產行為測度果農綠色生產行為情況。樣本統計結果顯示，44.95%的果農未實施綠色生產，39.78%的果農實施一種或兩種綠色生產行為，15.27%的果農采納三種綠色生產行為。總體而言，秭歸縣綠色生產情況優于扶風縣和眉縣且優于平邑縣。各綠色生產行為的實施情況從大到小依次為：嚴格按照標準施藥、生物防控措施、物理防控措施（表1）。

表1 果農3種綠色生產行為實施情況 /%

3.2.2 核心解釋變量

核心解釋變量為電商參與，即果農通過電商平臺銷售農產品。在問卷中，以“您家是否參與農產品電商銷售？（參與方式包括：①包含當地電商平臺在內的第三方自營網店；②微商、微信朋友圈及QQ 空間；③直播電商平臺；④學生代理電商銷售；⑤社區團購）”體現。所有樣本中，參與農產品電商的果農占比為49.02%，電商參與程度在1/3 以下的樣本占電商參與果農總樣本的51.51%，由此可見，果農農產品電商仍具有較大發展空間。

3.2.3 控制變量

借鑒已有研究成果［7，9，37］，文章從以下三個方面選取多個變量作為控制變量：①果農個體特征方面，選取性別、年齡、學歷、風險偏好和食品安全認知5 個變量；②果農資本稟賦方面，選取農業收入占比、農業勞動力數量、栽培年限、種植面積、家庭政治身份及合作社組織6個變量；③外部因素層面，主要是政府支持和規制，選取技術培訓次數、約束制度、激勵制度及技術試驗示范4 個變量。需要指出的是：一是結合理論與實際情況發現，食品安全認知和栽培年限僅對果農綠色生產行為有影響，而與其電商參與行為不相關，因此，在第一階段的回歸中未加入這兩個變量。二是考慮到電商培訓內容集中在電商認知及運營技巧方面，對電商參與具有重要影響，但不會直接影響其綠色生產行為實施情況，因此，在第一階段回歸中加入了電商培訓經歷這一變量。文章所涉及的所有具體變量及其處理方法見表2。

3.2.4 路徑變量

文章的路徑變量為綠色生產認知、綠色農產品價格預期和消費者正向口碑，三個路徑變量分別采用不同維度的指標進行測量。具體而言，參考于艷麗等［38］關于農戶綠色生產認知的測度，融合了閆貝貝等［39］對農戶綠色認知的劃分，從政策認知、技術認知、責任認知、農藥施用規范認知及農藥影響認知5 個方面選取了農業綠色生產政策了解程度、農業綠色生產重要性、綠色生產技術采用風險、綠色生產技術了解程度、農藥安全間隔期了解程度、農藥殘留認知了解程度、農藥對生態環境影響的了解程度及農藥對人體健康影響的了解程度共8 個指標衡量果農綠色生產認知。參考李曉靜等［19］的做法，結合現實情況，采用面子效應和聲譽效應兩個變量衡量消費者正向口碑。借鑒李曉靜等［19］和黃炎忠等［9］的研究，從綠色農產品的市場溢價和溢價能力兩個方面對綠色農產品價格預期進行測度。基于此，運用熵值法測度，并參考吳雪蓮等［40］的做法，將熵值法所得“綠色生產認知”四舍五入，界定為有序離散變量。各維度指標定義及賦權結果見表3。

4 實證分析

4.1 果農電商參與和果農綠色生產行為的RBP模型分析

似不相關雙變量Probit（SUBP）模型檢驗表明，果農電商參與和綠色生產行為可能同時受到一些不可觀察變量的影響，因而需要采用RBP 模型控制內生性問題。基于此，采用RBP 模型分析農戶綠色生產行為的影響因素。需要指出的是，限于篇幅，SUBP 模型估計結果未展示。表4 底部的wald 檢驗顯示ρ = 0 在1%水平下顯著不為0，這表明電商參與和綠色生產行為在一定程度是由果農同時決定的，存在前文所述內生性問題。此外，ρ′με值為負，表明存在負向選擇性偏差，即有更低概率實施綠色生產的果農更可能參與電商。

表2 變量的描述性統計

4.1.1 果農電商參與行為的決定因素

從果農電商參與行為決策方程來看，果農電商參與行為受到學歷、風險偏好、農業勞動力數量、家庭政治身份及電商培訓經歷等控制變量和電商氛圍這一識別變量的顯著正向影響。具體而言，學歷在1%的置信水平下通過顯著性檢驗，表明教育水平越高，果農信息能力和學習能力越強，越傾向于參加農產品電商。風險偏好在1%的顯著性水平上顯著，這表明風險偏好型農戶更愿意嘗試新的銷售方式。同時，農業勞動力人數越多，果農越重視農業生產及銷售，為了獲得更多收益，會盡可能將農產品在價格高的途徑銷售，進而更傾向于參與農產品電商。家庭政治身份在1%的水平下通過顯著性檢驗。這表明，村干部及公務員更容易了解電商相關政府政策、捕捉創業機會，獲得技術指導，其家庭參與電商的概率越大。電商氛圍在1%的水平下通過顯著性檢驗，且方向為正，這與中國農村現實情況相符，中國農村是典型的熟人社會，內部認同感使得村落內部的溝通和交流更加便捷［41］。電商培訓經歷在1%的水平下通過顯著性檢驗。這表明，電商培訓不僅可以提供了解電商、學習并熟悉電商運營技巧的機會，還能夠營造良好的創業氛圍，進而增加果農電商參與傾向。

4.1.2 果農綠色生產行為的影響因素

鑒于RBP 模型中解釋變量的估計系數不能直接解讀為影響程度，且文章關注的是電商參與對果農綠色生產行為的作用，因此，表4 還匯報了影響果農綠色生產行為的因素的回歸結果及其邊際效應。在RBP 模型回歸結果中，電商參與在1%的水平下通過顯著性檢驗，且邊際效應是31.07%。這表明在給定其他條件不變的情況下，參與電商使得果農綠色生產實施概率增加了31.07%。可能的解釋是，電商參與有助于緩解與農業綠色生產相關的信息不對稱問題，并增強農民對綠色生產效益的了解，同時，電商參與的增收效應及其對質量安全的要求有助于增強果農綠色生產選擇意愿，進而提高果農綠色生產實施的概率。

在影響果農綠色生產行為的其他因素中，風險偏好在10%的顯著性水平上顯著，具體而言，風險偏好每增加一個等級，果農實施綠色生產的概率將提高5.87%。這表明，施藥環節的綠色生產方式可能存在施用不當導致的減產風險和“優質優價”體現不足帶來的價格風險，而風險偏好型農戶實施綠色生產的概率更高。食品安全認知在1%的顯著性水平上顯著，且食品安全認知每增加一個等級，果農實施綠色生產的可能性將增加6.76%，該結果與黃炎忠等［9］的研究結論一致。家庭政治身份在5%的顯著性水平上顯著，且家中有村干部或公務員的果農實施綠色生產的概率比家中無政治身份的果農高出14.40%。這表明，村干部及公務員更容易降低獲取政策支持及技術指導，降低綠色生產實施風險與效益的不確定性，進而更傾向于實施綠色生產。合作社組織使果農綠色生產實施的概率提高了9.97%。這表明，合作社不僅能夠對分散果農的生產經營進行統一管制，還可提供信息、資源和技術指導。

表3 綠色生產認知、消費者正向口碑和綠色農產品價格預期各維度指標賦權結果

約束制度和激勵制度分別在5%和1%的水平下通過顯著性檢驗，且方向為正。具體而言，約束制度和激勵制度的邊際效應分別為15.36%和32.73%。這表明，政府約束與激勵制度均對農產品市場的生產規范起到引導作用，相輔相成，進而提高果農實施綠色生產的可能性。但相對于約束制度而言，激勵制度的促進作用更明顯。可能的解釋是，政府激勵制度能夠降低果農綠色生產的實施成本，進而在一定程度上彌補綠色生產方式實施的正外部性。而約束制度在較大程度上考慮的是整個社會的利益，容易忽略農戶自身利益。技術試驗示范在5%的水平下通過顯著性檢驗，具體而言，技術試驗示范使果農綠色生產實施的概率提高了15.99%。這表明，技術試驗示范作為技術推廣的典型活動之一，能夠較好地發揮其向農戶傳遞技術信息的作用［9］。

4.2 電商參與對果農綠色生產行為影響的平均處理效應

邊際效應僅估計了電商參與變量從0 變為1 的情況下對綠色生產行為的部分影響。為了更全面地了解電商參與對果農綠色生產行為的影響，文章也對電商參與影響果農綠色生產行為的平均處理效應進行評估，具體見表5。結果顯示，電商參與對果農綠色生產行為的ATT估計值為0.247，在1%的水平下通過顯著性檢驗。雖然RBP 模型估計中電商參與對綠色生產行為的邊際效應和ATT 估算值存在差異，但均顯示了顯著正向影響。這表明電商參與正向影響果農綠色生產行為。綜上所述，假說1得到驗證。需要指出的是，邊際效應和ATT的估算思路和方法不同，因而上述差異的存在是合理的。邊際效應反映的是隨著電商參與變量從0 變為1 的過程中果農實施綠色生產的概率變化情況［42］，而ATT 估算的是前者與后者之間的因果關系，各有其不同的經濟含義［33］。

表4 電商參與和果農綠色生產行為的RBP模型估計結果

4.3 穩健性討論

為保障回歸結果穩定可靠，進一步采用以下方式進行穩健性討論：①采用PSM 和IPWRA 模型估算電商參與對果農綠色生產行為的ATT。②運用Roodman［43］提出的基于極大似然估計的條件混合過程（Conditional Mixed Process，CMP）方法在控制潛在內生性和選擇偏差的基礎上估算電商參與對果農綠色生產行為的影響，作為文章的穩健性檢驗之一。該方法避免了2SLS方法在第一階段回歸時因內生性變量為離散變量而造成的偏差。③鑒于文章的核心解釋變量“電商參與”無法量化不同農戶參與程度的差異，為此采用替換核心解釋變量的方法進一步估計電商參與程度對綠色生產行為的影響。其中，由于電商參與程度為連續型變量，不符合RBP 模型的適用條件，為此，該部分采用CMP方法進行實證回歸。

（1）如表5 所示，基于PSM 和IPWRA 模型估算的ATT值分別為0.113 和0.092。該結果進一步證實了電商參與對果農綠色生產行為的積極作用。然而，由PSM 和IPWRA 方法估計的ATT 值均小于RBP 模型估計的結果（0.247）。這一現象存在的原因是，PSM 和IPWRA 模型未考慮不可觀測變量共同影響果農電商參與和綠色生產行為帶來選擇偏差，且文章在RBP 回歸結果中發現了負選擇偏差。因此，只能糾正由可觀測因素造成偏誤的PSM 和IPWRA 模型低估了電商參與對果農綠色生產行為的影響。

表5 電商參與對果農綠色生產行為的平均處理效應

（2）CMP 方法為兩階段估計模型，其中，第一階段回歸（電商參與為被解釋變量進行回歸）中LR 檢驗值為394.52，拒絕了零假設，基本排除了電商氛圍為弱工具變量的可能性。需要指出的是，限于篇幅，該階段回歸結果未顯示。表6 中模型一為電商參與對果農綠色生產行為的CMP 第二階段回歸結果。結果顯示，CMP 回歸在10%的顯著性水平下通過了atanhrho_12 檢驗，表明采用工具變量的CMP 方法估計是合適的，工具變量的使用是有效的。從回歸結果來看，采用工具變量的CMP 方法解決內生性問題后，電商參與對果農綠色生產行為具有顯著正向影響，與前文的回歸結果一致。

（3）表6中模型二所報告的是電商參與程度對果農綠色生產行為的CMP 回歸結果。從回歸結果來看，電商參與程度均在1%的顯著性水平下通過顯著性檢驗，這表明，果農電商參與程度能夠顯著積極提升其綠色生產的概率。可能存在的解釋是，首先，在一定程度上，電子商務的參與程度代表了電子商務的銷售能力。農民的銷售能力和信息能力越強，他們對建設質量可追溯體系的熱情就越高，實施綠色生產的動機也就越強［3］。其次，電子商務參與程度越高，果農實現“高質量、高價”產品的經濟效益越大，可以有效地提高果農綠色生產的實施概率和實施程度。綜上，文章的回歸結果較為穩健。

4.4 電商參與對果農不同綠色生產行為影響的平均處理效應

此外，考慮到不同綠色生產行為的屬性差異，文章進一步分別估計了果農電商參與對不同綠色生產行為影響的平均處理效應，具體結果見表7。對參與農產品電商的果農來說，電商參與對不同綠色生產行為采納的平均處理效應存在較大差異，按照ATT 由大到小依次為：嚴格按照標準施藥、物理防控措施、生物防控措施。具體表現為，電商參與對果農物理防控措施實施的ATT 為0.283；電商參與對果農生物防控措施實施的ATT為0.199；電商參與對果農嚴格按照標準施藥實施的ATT為0.317，且電商參與對三種綠色生產行為的平均處理效應均通過顯著性檢驗。這也進一步表明，電商參與對果農綠色生產行為具有正向影響。

表6 穩健性檢驗結果

5 電商參與對果農綠色生產的影響路徑檢驗

以上研究結果表明果農電商參與能夠促進其實施綠色生產，但文章的關注重點之一是“如何促進”。基于此，文章將進一步從提升綠色生產認知、提高農產品價格預期和追求消費者正向口碑3 方面分析參與農產品電商對果農綠色生產行為的影響路徑，以驗證前文理論分析部分。需要說明的是，考慮到電商參與對不同綠色生產行為的影響路徑可能不同，文章將對幾種綠色生產行為進行獨立檢驗。路徑變量的定義及描述見表2，具體驗證結果見表8。

綠色生產認知已被廣泛證實是促進農戶綠色生產行為的關鍵［44］。因此，文章選擇“綠色生產認知”來驗證電商參與通過緩解農戶信息約束，提升農戶綠色生產認知影響果農綠色生產行為這一路徑。文章先以綠色生產認知為因變量，電商參與作為自變量進行回歸，基于此，參考溫忠麟等［45］研究中介效應的方法，引入綠色生產認知進行回歸。如表8 回歸（1）、（4）、（5）、（6）所示，參與電商能夠顯著提升果農綠色生產認知水平，且在引入綠色生產認知后，電商參與和綠色生產認知對物理防控措施、生物防控措施及嚴格按照標準施藥的影響均通過顯著性檢驗。由此可見，提高綠色農產品價格預期是電商參與促進果農實施綠色生產的影響路徑之一，假說2得到驗證。

表7 電商參與對不同類型果農綠色生產行為影響的平均處理效應

優質優價是農產品市場有效性的重要體現。所以文章選擇“綠色農產品價格預期”來驗證電商參與通過促進農產品供應鏈扁平化，提升農戶農產品價格預期影響果農綠色生產行為這一路徑。如表8回歸（2）、（7）、（8）、（9）所示，參與電商能夠顯著提高果農對綠色農產品的價格預期，且在引入綠色農產品價格預期后，電商參與和綠色農產品價格預期對物理防控措施、生物防控措施及嚴格按照標準施藥的影響均通過顯著性檢驗。據此可判斷，提高綠色農產品價格預期是電商參與促進果農實施綠色生產的影響路徑之一，假說3得到驗證。

參與電商能夠實現農產品種植者與消費者間的實時溝通，這種互動交流讓農戶能夠感知到消費者口碑的重要性，意識到農產品質量不好會嚴重影響個人及家庭成員的面子，進而激勵果農追求消費者正向口碑。因此，文章選擇“消費者正向口碑”來驗證電商參與通過促使農戶注重聲譽和面子，追求消費者正向口碑影響果農綠色生產行為這一路徑。如表8 回歸（3）、（10）、（11）和（12）所示，參與電商能夠顯著提高果農消費者正向口碑，且在引入消費者正向口碑后，電商參與和消費者正向口碑對物理防控措施、生物防控措施及嚴格按照標準施藥的影響均通過顯著性檢驗。據此可判斷，追求消費者正向口碑是電商參與促進果農實施綠色生產的影響路徑之一，假說4得到驗證。

表8 電商參與對果農綠色生產行為的影響路徑檢驗

6 結論與對策建議

文章主要探討了電商參與和果農綠色生產行為的關系，從提升綠色生產認知、提高農產品價格預期和追求消費者正向口碑3方面深入探究其影響機制，并基于湖北省秭歸縣、陜西省扶風縣和眉縣及山東省平邑縣的812份實地調研的農戶數據，運用RBP 模型進行了實證檢驗，最后對結果的穩健性與異質性展開探討，得出如下結論：①電商參與能夠顯著促進果農綠色生產。通過更換模型和替換解釋變量等一系列方法進行穩健性檢驗后，上述基準結論穩健可靠。②風險偏好、食品安全認知、家庭政治身份、合作社組織、約束制度、激勵制度及技術試驗示范也對果農綠色生產行為有顯著影響。③電商參與對不同綠色生產行為的處理效應存在差異。具體表現為，按照ATT 數值由大到小依次為：嚴格按照標準施藥、物理防控措施、生物防控措施。④電商參與能夠通過提升綠色生產認知、提高農產品價格預期和追求消費者正向口碑影響果農實施綠色生產行為實施。

結論表明，可以鼓勵果農參與電商進而推動其實施綠色生產。為此：①應加強農產品電商宣傳與推廣，提高果農電商參與率和參與程度。應提高果農生產經營素養，并在果農硬件條件不能改變的情況下，開展多種形式的電商系列培訓，提高果農電商操作和運營能力，同時，加強電商大戶標桿帶動、電商政策和增收效應宣傳，進而提高果農電商參與率和參與程度。②必須確保農產品電商在獲得質量溢價方面的有效性。一些網商可能仍會為了改善果品的外觀而未實施綠色生產，甚至過量施用農藥，并謊報產品質量信息。而這一現象存在的根本原因是無法保障消費者完全識別綠色生產帶來的農產品質量改進。因此，政府應該加強綠色產品認證等產品質量評級和認證標準的構建和實現，提升農藥殘留質量檢測的權威性和真實性；加強農產品品牌建設，引導果農標準化生產，并通過誠信補貼等方式提高果農誠信生產意識。同時，傳統電商平臺及社交平臺應提高并實施農產品質量安全的最低要求，并密切關注消費者反饋，重構果農和消費者信任機制。③綠色生產實施應“因地制宜”，提高其推廣和應用的適用性，同時，全面客觀地了解不同綠色生產方式的技術屬性，加強化學農藥與綠色生產互助共存，促進生態環境保護與農業經濟增長共同發展。④增強政府在果農綠色生產上的引導，加大農業綠色生產補貼力度，擴大技術示范規模。此外，強化村干部、公務員的帶頭作用，增強其對周圍農戶的宣傳和鼓勵。