農戶特征、傳統電商經驗與直播電商渠道選擇

宋丕丞

一、引言與相關文獻綜述

農產品流通渠道建設一直是農業經營中的重要問題，提升渠道效率對于緩解市場波動、促進農民增收有重要意義。近些年農產品領域電商的興起，為克服農戶“賣難”問題提供了新的選項，能夠在微觀層面幫助農戶實現信息共享并提供便捷的銷售渠道，助力農業結構優化和農業生產方式的升級。同傳統電商模式相比，直播電商在農產品銷售方面有鮮明的特點，主要體現在“人”“貨”“場”三個方面。“人”：消費者在購買農產品時普遍缺乏主動搜尋的興趣，直播模式能夠以推送等形式使消費者被動接受信息，顯著提升農產品信息的觸達效果。“貨”：農產品銷售有較強的季節性特點，傳統農產品電商在信息更新管理上存在一定的滯后，而直播模式能夠以“微管理”更好地匹配市場需求，明顯提升農產品經營的性價比。“場”：直播模式擺脫了傳統電商的靜態展示，融合了講解、演示、互動等因素，提高了消費者購買的趣味性。農產品直播的發展雖然滯后于一般消費品直播，但自2018年開始逐漸加速，例如阿里巴巴在不到2年時間里舉辦了20多萬場涉農直播。由于新冠疫情的影響，近兩年來有越來越多的農戶加入直播銷售。在政策層面，2019年農業農村部在《數字農業農村發展規劃（2019—2025）》中提出，應把握農業農村數字化發展的戰略機遇期，加快數字技術應用推廣，使農民共享數字經濟發展的紅利。2020年相關部委發布了《關于實施“互聯網+”農產品出村進城工程的指導意見》，進一步提出以“互聯網+”促進農產品的生產、儲運及銷售，并以試點形式進行。相關政策的出臺為農產品電商的發展提供了機遇，其中基礎設施的完善使更多農戶能夠以較低成本參與到電商經營中。

農產品生產與消費的自然屬性決定了農產品流通的復雜性。從渠道角度看，電商模式能夠緩解信息不對稱及中間環節過多帶來的不利影響。農產品電商模式能夠重塑農產品流通的過程，在信息對接方面為農戶帶來便利，實現“供應鏈”的優化及“價值鏈”的升級。對于傳統電商，為實現經濟效益農戶自身經營要達到足夠規模，且農產品要具有一定的標準化特征，該標準將諸多中小農戶限制在電商行列之外。因此，傳統電商渠道采納更多是農企、合作社等組織的行為。農企是最早系統加入電商渠道的主體，早期采用自建電商渠道的方式，在成本權衡下逐漸轉向了第三方電商平臺，但該模式并不適用于中小農戶。總體來看，電商采納能夠拓展農產品的銷售市場，突破地域限制，并促進創業投資及經營規模的提升。

電商渠道選擇與采納既涉及主體層面的特質也涉及環境影響。在主體電商認知方面，家庭農場、種植大戶等大型主體的認知能力較強，有較高的采納意向。這體現出電商參與主體在渠道中的前移特征。在農戶個體層面，基礎屬性對于采納電商有較為明顯的影響，包括農戶的性別、年齡、學歷、農產品銷售經驗、進城務工經歷、家庭規模等因素。現有研究顯示，低年齡、高學歷及經驗豐富的農戶更愿意使用電商渠道，這些因素會顯著影響到農戶的主觀認知水平，并與已有電商經驗產生協同效應。在電商采納路徑方面，一些學者將相關要素整合為TAM或UTAUT采納模型，主要從農戶的感知有用性、感知易用性及感知風險等方面進行識別。農戶對于電商采納的接受模式較為直接，短期績效對于農戶有更強的吸引力。在主觀認知基礎上，農戶電商選擇還會受到農產品品種的影響，在考察農戶電商選擇時，不應忽略農作物品種差異的影響。

在外部采納影響方面，農村具有典型的“熟人”關系特質，身邊人的使用、評論及推薦均會明顯影響主體的選擇偏好，且該特征會強于城市個體商戶。當獲得可見的利益時，群體間的相互影響會促進新模式的采納，并形成聚合效應，帶動區域電商的發展。在農村社會群體中，創新與嘗試的積極性普遍偏弱，農戶更傾向于選擇模仿與跟隨策略，從而降低自己的風險。如果農戶有較好的社會關系，能夠獲得更為充足的電商信息，也會在經營中作出積極的選擇。這種社會性影響存在群體強化的特征，即某個地區一旦形成電商銷售的“潮流”，則會進一步帶動本地弱偏好農戶的加入，具有群落效應。電商采納還具有環境依賴特征。在技術方面，電商相關技術的成熟以及應用成本的降低是必要條件，現有技術只有同商業模式相匹配，且技術風險在可控范圍時，才會具備可見的市場價值。對于農戶來說，使用電商的門檻主要是區域的網絡覆蓋以及終端設備的購買與使用成本。在配套設施及服務方面，物流對于農產品電商渠道發展非常關鍵，雖然近些年物流服務不斷下沉至一些縣、村，但很多地區由于規模所限無法獲得成本優勢。同時，消費品下鄉通道的建設普遍好于農產品進城通道，這成為制約農戶選擇電商的因素。

現有研究為本文奠定了一定基礎，但也存在一些局限。現有研究主要關注了傳統電商采納，對于農戶直播電商模式采納在理論及實證方面的論述較少，對于農戶直播電商的最新發展態勢缺乏必要的跟蹤研究。第一，直播電商模式的采納主體進一步前移，農戶擁有完全的決定權，這不同于傳統電商由農企或集體代為決策的形式。因此，農戶主體屬性與特質對于直播電商采納的影響將有所提升。第二，直播電商采納的技術門檻進一步降低，當前許多第三方平臺提供了便捷的直播入口，相關的金融、物流應用模塊開發完善，農戶只需聚焦自己的農產品及直播內容制作。同時，許多直播App提供了成型的開發模板，使用非常便利，對于年輕農村群體來說幾乎無障礙。第三，使用成本逐漸降低，農戶可接受程度進一步提升。隨著5G網絡建設加速以及智能手機下鄉的普及，許多農村地區上網條件明顯改善。

基于這些事實，本文嘗試進行如下拓展：首先，在基礎屬性方面，以農戶為考察單位，將戶內決策者作為研究對象，并將家庭規模因素考慮其中。在經營規模方面，同傳統電商相異，經營規模大不一定對農戶的直播采納有顯著的影響。其次，對于農戶選擇直播電商的內部因素及外部因素進行識別，找到直播電商與農戶經營的匹配點。最后，考慮到異質性問題，以典型品類與地區作為控制條件，并以最近交易距離表示微觀層面的差別。

二、模型設定與數據采集

（一）回歸模型設定及變量說明

被解釋變量Adop為二分變量，結合文獻研究及本文考察重點，采用Probit模型進行回歸分析，模型采用如下形式：

Pr（adop=1）=G（α+βFam+γFarm+δE＆P+εType+ζR＆L+ηCtrl+μ）

核心解釋變量包括3組，其中Fam為農戶基本特征變量組，Farm為農戶經營情況變量組，E＆P為農戶電商使用經驗與偏好變量組。主要控制變量包括3組，其中Type為農戶種植作物品種分類組，R＆L為農戶所處的區域特征變量組，Ctrl為其余相關控制條件組別。

（1）因變量。采納行為（Adop）描述農戶是否使用了直播電商模式，屬于實際行為而非選擇意向。

（2）主要解釋變量。農戶基本屬性主要列選了年齡（Age）、性別（Gen01、Gen02）、教育水平（Edu）與家庭人數（Num）。這些變量對于直播采納存在基礎影響，如年齡越低越容易接受新鮮事物，教育水平越高越能夠快速掌握相關的電商技術與操作，性別與家庭規模也會影響到決策。農戶經營情況主要包括家庭農地規模（Area）、農業收入占比（Percent）、農作物銷售難易度（Degree）。電商使用經驗與偏好包含了傳統電商的使用經驗（Exp）、對直播電商的熟悉程度（Fam）、對直播電商的偏好程度（Pre）、他人的影響（Others）。

（3）控制變量。為保障對主要解釋變量測量的穩定性，引入三組控制變量。首先，對農戶所經營的品類進行區分，結合直播模式的適用領域，選擇非大田作物為研究對象，包括了水果（Type01）、蔬菜（Type02）及其他品類（Type03）。同時，考慮到空間屬性對于農產品經營的影響，加入農戶交易距離（Range），指標劃分為3個等級，較近（小于10KM）、適中（10 KM至20KM）、較遠（大于20KM）。其次，結合地區銷貨及物流差異，加入地區識別變量，涉及東北地區（Loc01）、華北地區（Loc02）、華東地區（Loc03）、華南地區（Loc04）及其他地區（Loc05）。參照中國區域劃分標準，研究覆蓋區域為：東北地區為遼寧、吉林；華北地區為河北、山西；華東地區為山東、江蘇、浙江；華南地區為廣東、廣西；其他地區為四川、貴州、陜西。最后，加入必要控制條件，即農戶所在區域需要有電商及直播電商覆蓋（Ctrl01=1），且農戶需要擁有智能手機或電腦等設備（Ctrl02=1）從事電商經營，保證二分選項的可達性。

表1 回歸變量說明

（二）數據采集及統計信息

調研共發放問卷3500份，回收2103份，剔除填寫錯誤及不符合控制條件的無效樣本，保留有效樣本1926份，樣本有效回收比例為55.03%。關于樣本統計信息：（1）農戶基本特征。樣本年齡分布在21至58歲，能夠覆蓋大部分農村勞動力。在樣本性別方面，男性占71.50%，相對較高，反映了農戶決策中的性別偏向特征。在家庭決策者受教育水平方面，覆蓋了全部5個級別，指標設計較為合理。（2）農戶生產經營情況。農業收入占比指標分布在10%至90%不等，體現出被調查農戶收入結構存在明顯差異。農戶主觀判斷的農作物銷售難易度覆蓋全部5個等級，實現了較好的區分。（3）電商使用經驗與偏好。具有傳統電商使用經驗的樣本占比57.74%，同無經驗樣本的規模接近，便于該指標的回歸分析。農戶對于直播電商熟悉度、對于直播電商的偏好以及周邊群體的影響，均覆蓋了全部指標等級，樣本分布較好。（4）農作物品種。經營水果、蔬菜及其他作物的農戶樣本占比分別為49.84%、32.14%、18.02%，可以支持相關的異質性分析。（5）空間區域特征。最近交易距離覆蓋3個等級，均值接近2，總體呈現居中分布。在樣本所屬地區方面，分布總體上能夠支持異質性問題的研究。

表2 變量的描述性統計結果

三、實證分析

經相關系數計算，大部分變量間存在顯著關聯性，系數絕對值均小于1，部分變量間小于0.1，較為理想。對參與回歸變量進行方差膨脹系數檢驗，變量VIF均小于等于2，多重共線性影響輕微，適宜進行Probit回歸。

（一）基礎模型回歸分析

（1）模型1。在農戶基本屬性方面，年齡對直播電商采納有負向影響，年輕人更傾向于選擇新渠道模式。男性決策者對于選擇直播模式更為積極，這在一定程度上與農村家庭男性主導有所關聯。受教育程度能夠促進直播電商的采納，較高學歷有利于對新技術的掌握。家庭人數越多越傾向于選擇直播模式，可以理解為多人參與能夠“群策群力”，協同完成直播拍攝、發布等工作。在農戶經營情況方面，擁有土地越多以及農地收入占比越高的家庭，越缺乏對直播電商的偏好，其原因可能是規模偏大的農戶有較為穩定的銷售渠道，對于新渠道的依賴度不高。反而是一些不以農業經營為主的農戶更喜歡使用直播模式，從而快速銷售并獲得空余時間從事其他業務。銷售難易度指標對于采納決策有正向影響，銷售難度的增加會讓農戶“不得不”選擇新渠道。在電商經驗與偏好方面，擁有傳統電商經驗是重要的采納決策因素。有經驗的農戶不僅對相關的技術與流程更為熟悉，而且了解電商渠道在效率方面的優勢，有更強的采納意向。此外，對于直播電商的熟悉度、偏好度以及周圍使用該模式人數的多少均對于采納決策有正向影響。

（2）模型2。加入控制變量后，總體擬合水平由31.40%提升至35.09%，各主要解釋變量均通過顯著性檢驗，影響方向同模型1一致。在控制變量方面，農產品品類存在明顯差異，水果經營更傾向于直播電商模式，達到了5%顯著性水平；而蔬菜經營則呈現負向特征，達到了1%顯著性水平。距離指標對于直播采納有微弱正向影響，達到10%顯著性水平，表明交易距離越遠的農戶越愿意采納直播模式。在地域識別方面，東北、華東、華南均存在顯著性負向影響。

（3）模型3。考慮Exp變量影響系數偏高，對于是否有電商使用經驗進行分組考察。在無經驗組，解釋變量中的性別、教育水平、銷售難易程度都未通過顯著性檢驗。農戶基本屬性與經營情況中的其他指標影響方向同前述模型相一致。在經驗偏好因素中，偏好指標以5%顯著性水平呈現負向影響。可以看出，在無經驗群體中，越是偏好強的主體反而越謹慎，實際采納的可能性較低。在控制變量方面，水果品類達到了1%顯著性水平，據此推斷，缺少經驗并不能夠明顯影響農戶在水果經營方面的選擇粘性。在有經驗組別，年齡指標在穩健回歸中呈現5%的弱正向影響，這與模型1、2的結論相反，對于具備經驗的主體，年齡偏高有利于其作出采納決策。教育指標的影響系數為0.8063，明顯高于模型1、2，體現出教育同新模式采納密切相關。對于生產經營因素，僅有銷售難度保持了較高顯著性，用地規模顯著性下降，而農業經營收入占比影響明顯弱化。對于經驗偏好因素，熟悉度及他人影響均未通過顯著性檢驗，表明經驗對這些因素有較強的遮蔽效應。

表3 模型回歸分析系數

（二）品類異質性分析

1.水果品類。在農戶基本屬性方面，性別影響未通過顯著性檢驗，而教育水平則在1%等級上表現為負向影響。該結論與現有水果直播經營有一定關聯，許多進行直播的角色由女性擔當，她們在渠道選擇決策中同樣起到了重要作用，因此性別選擇特征被弱化。在農戶經營方面，僅用地規模一項通過了1%顯著性檢驗，表明水果經營總體規模越小使用直播模式越劃算。在經驗偏好方面，經驗指標的系數達到2.505，明顯高于基礎模型。對直播模式的熟悉度及他人影響也達到了1%顯著性水平。偏好因素未通過顯著性檢驗。

2.蔬菜品類。在農戶基本屬性方面，年齡因素未通過顯著性檢驗，其余指標同基礎模型一致。在蔬菜經營中，男性決策的權重明顯提升，抑或是男性在蔬菜經營中的數量占比偏高。從蔬菜市場方面考察，由于其缺乏水果的“時尚”特征，普遍屬于低價農產品，因此女性參與直播的意愿相對較低。在農戶經營情況方面，銷售難易度指標達到1%顯著性水平。蔬菜經營選擇直播渠道，更多是出于銷售的困境，農戶不得不使用新的銷售模式。蔬菜農戶通常將直播模式作為銷售渠道的選項之一，即便使用該模式，其銷量占比也不一定高。在經驗偏好方面，具備電商經驗及對直播的熟悉度因素均通過了1%顯著性檢驗，而其余兩個指標未達到顯著性標準。

3.其他品類。在農戶基本屬性方面，教育指標的影響系數明顯偏高，原因是其他品類中有許多特色農產品，采用直播模式能夠達到理想的溝通效果，教育水平高能夠強化這種效果。在農戶經營情況方面，農業收入占比達到了1%顯著性水平，同基礎模型相反。主要原因是，其他品類中高價值農產品較多，偏向“精品化”與“量少價高”，農戶可以獲得較多的收入，因此在決策中容易產生更強的積極性。在經驗偏好方面，經驗指標影響同基礎模型一致，熟悉度與偏好情況未達到顯著性水平。他人影響通過1%顯著性檢驗，卻呈現負向影響，系數為-1.179。原因在于，在一些土、特農產品經營中，差異化可以達到較好效果，渠道差異化也可作為競爭手段。

表4 農產品分類穩健回歸系數

（三）地區異質性分析

1.東北地區。年齡影響同基礎模型一致，性別指標未通過顯著性檢驗，教育水平與家庭人數的顯著性分別下降為10%與5%，基本屬性對于直播選擇的影響總體弱化。在農戶經營情況方面，各指標的影響方向同基礎模型一致，但顯著性均降為5%。在經驗偏好方面，經驗與熟悉度的影響最為顯著，偏好程度的顯著性為5%，他人影響作用并不顯著。

2.華北地區。年齡、性別及家庭人數的影響同基礎模型近似，而教育水平指標未通過顯著性檢驗。在農戶經營情況方面，僅銷售難易度指標達到了1%顯著性水平，并呈現正向影響。在經驗偏好方面，是否具備經驗依然影響顯著，直播偏好呈現5%顯著性，而他人影響指標呈現微弱負向影響。

表5 地區分類穩健回歸系數

3.華東地區。在農戶基本屬性與農戶經營情況方面，各指標的影響與基礎模型近似。在經驗偏好方面，是否具備經驗及對直播熟悉度的影響非常顯著，他人正向影響的顯著性為5%，而偏好指標未通過顯著性檢驗。

4.華南地區。年齡與家庭人數的影響同基礎模型一致。性別在1%水平上呈現負向影響，女性參與直播電商的偏好更為明顯。在經驗偏好方面，經驗指標顯著性達到了1%，顯著影響著農戶直播采納決策。他人影響同樣達到了1%顯著性水平。

5.其他地區。在農戶基本屬性與農戶經營情況方面，各因素的影響同基礎模型一致。在經驗偏好方面，經驗指標的系數也很高，達到了2.768。熟悉度、偏好及他人影響均通過了1%顯著性檢驗。

綜合分區域回歸結果，電商經驗偏好以及農戶經營情況影響的一致性較好，進一步印證了基礎模型的結論。農戶基本屬性存在一定的異質性影響，如教育因素在平均教育水平滯后地區的影響偏高，而在平均教育水平較高地區則幾乎無影響。

四、研究結論與政策建議

通過實證研究發現，農戶特征及電商經驗偏好對于直播電商選擇存在顯著影響，對電商模式采納起到了關鍵作用。（1）在農戶特征方面，較年輕的男性農戶在直播選擇中有極強的偏好，而教育水平的影響相對較弱。原因是：當前直播平臺的成熟化以及手機端操作的便利性改善，極大地降低了模式采納的技術門檻。家庭成員規模對于直播電商采納有積極影響。用地規模與農業收入占比對于直播采納有顯著負向影響，這與傳統電商采納存在明顯差異。原因是：當前直播電商在農產品領域尚處于發展階段，主要承擔輔助渠道職能，規模化的農戶更傾向于持續性較好的渠道，而直播渠道存在一定的波動性，短期銷售績效優于長期績效。（2）在電商經驗與偏好方面，獲得經驗對農戶直播采納非常關鍵。由于農戶群體對新模式選擇相對保守，相關經歷能夠明顯降低農戶群體在風險、成本方面的擔憂，具備經驗的農戶在直播選擇中甚至存在結構性差異。對于直播電商的熟悉度、偏好度及他人的影響也會帶來積極的影響。（3）在異質性方面，品類的異質化差異強于區域異質化，主要在于農產品品種屬性對于渠道選擇有明顯的影響。總體來看，當前直播電商對于農戶來說屬于典型的補充型渠道，有利于部分水果與農業特產的銷售，能夠在短期緩解滯銷問題。應正視農產品直播電商的定位與作用，促進其實現農產品流通渠道“協調器”的作用。

基于本文研究結論，提出以下政策建議：第一，應以第三方平臺為主體，進一步降低直播模式的使用門檻，使更多高年齡農戶主體能夠方便地使用直播電商。平臺可以簡化農產品電商注冊、錄入、發布的業務流程，整合相應的結算與物流等輔助功能，使農戶能夠更容易地完成相應操作，改善其直播采納的意愿。第二，適度提升農產品直播電商渠道的穩定性，使其逐漸具備“長效”的渠道特征。從實證結果可見，規模化的農戶反而不傾向使用直播電商。原因在于直播渠道的“熱點”效應顯著，但衰減速度很快。應嘗試探索農產品直播渠道的連續使用模式，將直播內容與部分錄播內容結合起來，延長銷售端口的可用時間，并在平臺層面向一般消費品靠攏。第三，提升農產品直播平臺的專業性，促進農產品直播向垂直化方向發展。垂直電商在品類經營深度方面有明顯優勢，能夠適應經營中的“零、散、小”特點。同時，垂直化還可以根據農產品品類差異調整平臺模式，更好地促進農產品直播渠道的專業化發展。第四，經驗獲取是影響農戶直播模式采納的關鍵，具備條件的地區應幫助農戶改善對電商的認知，并獲取電商經營的經驗。

①趙大偉、景愛萍、陳建梅：《中國農產品流通渠道變革動力機制與政策導向》，《農業經濟問題》2019年第1期；劉建鑫、王可山、張春林：《生鮮農產品電子商務發展面臨的主要問題及對策》，《中國流通經濟》2016年第12期。

②王志和：《“直播+電商”如何助力鄉村振興》，《人民論壇》2020年第15期。

③昝夢瑩、王征兵：《農產品電商直播：電商扶貧新模式》，《農業經濟問題》2020年第11期。

④謝偉、李培馨：《影響企業電子商務采納的關鍵因素》，《經濟管理》2012年第2期。

⑤劉麗華：《農產品電子商務供應鏈體系構建研究》，《物流技術》2012年第15期。

⑥張聰穎、霍學喜：《社會資本多維視角與農戶銷售渠道選擇——基于微觀調研數據的實證》，《華中農業大學學報》（社會科學版）2017年第1期；朱紅根、宋成校：《家庭農場采納電商行為及其績效分析》，《華南農業大學學報》（社會科學版）2020年第6期。

⑦E.Cloete,M.Doens,B2B E-Marketplace Adoption in South African Agriculture,Information Technology for Development,2008,14(3),pp.184-196.

⑧魯釗陽、廖杉杉：《農產品電商發展的區域創業效應研究》，《中國軟科學》2016年第5期。

⑨姚志：《新型農業經營主體電商認知行為差異及影響因素實證》，《中國流通經濟》2017年第9期。

⑩鐘濤：《直播電商的發展要素、動力及成長持續性分析》，《商業經濟研究》2020年第18期。

?耿榮娜、張向先、郭順利：《社會化電子商務用戶信息采納行為影響因素研究》，《情報科學》2017年第10期；郭錦墉、肖劍、汪興東：《主觀規范、網絡外部性與農戶農產品電商采納行為意向》，《農林經濟管理學報》2019年第4期。

?P.A.Pavlou,Consumer Acceptance of Electronic Commerce:Integrating Trust and Risk with the Technology Acceptance Model,International Journal of Electronic Commerce,2003,7(3),pp.101-134;S.Taylor,P.A.Todd,Decomposition and Crossover Effects in the Theory of Planned Behavior:A Study of Consumer Adoption Intentions,Internet Journal of Business in Marketing,1995(12),pp.137-155.

?王艷玲、張廣勝、李全海：《基于技術接受模型的電商平臺采納行為及影響因素》，《企業經濟》2020年第3期；V.Venkatesh,M.G.Morris,G.B.Davis,F.D.Davis,User Acceptance of Information Technology:Toward a Unified View,MIS Quarterly,2003,27(3),pp.425-478.

?唐立強、周靜、劉杰：《農戶電商渠道選擇行為及影響因素研究——基于遼寧省設施草莓產業的調查》，《農林經濟管理學報》2019年第5期。

?張辰、劉彩虹、陳婭利：《農戶的農產品電商行為現狀及相關影響——以浙江為例的研究》，《統計與管理》2020年第2期。

?曾億武、郭紅東：《農產品淘寶村形成機理：一個多案例研究》，《農業經濟問題》2016年第4期。

?魏曉蓓、王淼：《鄉村振興戰略中農村電商聚集化“2+”模式研究》，《山東大學學報》（哲學社會科學版）2018年第6期。

??郭全中：《中國直播電商的發展動因、現狀與趨勢》，《新聞與寫作》2020年第8期。

?M.D.Williams,N.P.Rana,Y.K.Dwivedi,The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology:A Literature Review,Journal of Enterprise Information Management,2015,28(3),pp.443-488;V.Venkatesh,J.Y.L.Thong,X.Xu,Unified Theory of Acceptance and Use of Technology:A Synthesis and the Road Ahead,Journal of the Association for Information Systems,2016,17(5),pp.328-376.

?顏強、王國麗、陳加友：《農產品電商精準扶貧的路徑與對策——以貴州貧困農村為例》，《農村經濟》2018年第2期。

?魯釗陽：《網絡直播與生鮮農產品電商發展：驅動機理與實證檢驗》，《中國軟科學》2021年第3期。

?紀良綱、王佳淏：《“互聯網+”背景下生鮮農產品流通電商模式與提質增效研究》，《河北經貿大學學報》2020年第1期。