摘 要 为深入探索家庭农场互联网农业技术采纳行为的影响因素，以江苏省 9 市 270 户家庭农场调查数据为依据，分别运用 OLS 方法、优势分析法和交互效应分析法研究家庭农场主应用互联网农业技术行为的影响因素。结果表明: 预期收益对家庭农场应用互联网农业技术有直接的积极影响，是促进农场主应用互联网农业技术最重要因素; 网络规模和网络学习对农场主应用互联网农业技术有促进作用，预期收益与网络学习在影响农场主互联网农业技术应用过程中存在显著正向交互作用。据此，提出健全土地流转服务体系，打造互联网技术交流平台，创新农产品流通体系，拓展农场主社会网络范围等建议。
关键词 家庭农场; 互联网农业技术; 市场收益; 社会网络; 影响因素
一、引言
家庭农场是指主要以家庭成员为劳动力，从事规模化、商品化、集约化生产经营，且家庭主要收入来源为农业收入的新型农业生产经营主体①。截至 2016 年年底，在县级以上农业部门纳入名录管理的家庭农场达到 44. 5 万户，比 2013 年的 13. 9 万户增长了 2 倍多，其发展非常迅速②。但目前仍普遍采用传统生产经营方式，利用互联网农业技术开展生产经营活动还处于探索阶段，多数农场主仅依靠自我摸索和人际关系来判断生产销售环节发生的变化，导致生产效率低下，经营风险提高，农业收入降低等问题③④。运用互联网农业技术能够帮助家庭农场缩小“数字鸿沟”，获取“信息红利”，提高生产效率，加速产业升级，充分发挥对农业规模经营的促进作用。
目前国内外关于互联网农业技术的相关文献主要集中在以下两个方面: 一方面探讨互联网农业技术应用模式及发展前景。阎晓军等和戴起伟等分别构建了北京设施农业物联网采用模式及现代设施农业采用物联网技术的方案⑤⑥。张建云和陈晓栋等认为，互联网技术应用于农业生产过程中是农业生产方式变革的必经之路，加速了信息化与农业现代化的深度融合，给农业带来高附加值，能从根本上改变农业的弱质地位，是中国未来农业的发展方向⑦⑧。另一方面对互联网农业技术农户需求影响因素做相关分析。Davis 和 Smith 等认为农户对互联网农业技术的感知有用性对其采纳该技术的行为意图有重要影响⑨⑩。于良芝等研究发现，不同禀赋农户对信息服务技术的需求大相径庭，由于农户自身在获取资源条件方面的限制，现有互联网技术信息服务格局较倾向于资源禀赋优越的农户瑏瑡。
农户互联网技术采纳行为是指农户为了实现收益最大化目标，综合考虑自然资源禀赋特征及家庭生产经营特征，并在一定的社会经济条件下，决定是否采纳互联网技术的一种技术选择行为。农户农业技术的采用决策取决于技术采纳成本和预期收益的权衡比较瑏瑢。与传统生产经营技术相比，互联网农业技术是一项新型生产经营技术，农户运用互联网技术不仅需要学习大量的知识与操作技能，还需要投入一定资金且承担相应风险，因此只有当农户确定采纳互联网技术的预期市场收益大于传统生产技术带来的收益时，农户才会主动投资使用互联网技术。市场收益能够激励农户对新技术的有效需求。农户采纳新技术后获得的市场收益超过采纳传统技术的市场收益时，能够显著提高农户采纳该项技术的积极性瑏瑣瑏瑤 。除市场收益外，社会网络对新技术的推广也起到至关重要的作用，农户会通过观察对比自家与邻居田地的投入产出效益来不断学习改进，以提高生产经营水平瑏瑥。同时，社会网络还能帮助农户拓宽信息获取渠道，降低信息获取成本，加快技术投入应用。
通过对相关研究的梳理发现，目前国内外学者对互联网技术采纳行为影响因素的研究较少，且倾向于研究传统小规模农户，缺乏对规模经营农场主互联网技术采纳行为的关键动机研究。鉴于此，本文以江苏省为研究区域，以家庭农场调查数据为基础，从理性小农和社会网络理论出发，了解农场主对互联网技术包括产前网购生产资料、产中运用智能控制、产后开展电商营销的使用情况，分析农场主技术采纳行为的影响因素及具体作用机理，然后利用优势分析法评估影响因素的相对重要性，确定影响农场主互联网技术采纳的关键因素，进一步利用交互效应检验法重点分析市场收益类和社会网络类变量在影响农场主互联网技术采纳行为过程中的交互作用，进而提出完善互联网技术推广的政策建议，以促进“互联网 + 家庭农场”模式的发展，推进农业农村现代化。
二、理论分析与研究假说
( 一) 理论分析
美国学者舒尔茨与波普金是“理性小农”理论的代表性人物，该理论认为农场主会理性配置资源，以获最大利润瑏瑦。利益驱动农场主采用高效节能的先进技术，互联网数据分析能为农场主提供精准的市场需求信息，进行个性化营销，提高市场销售率，同时能够通过互联网技术建立食品追溯体系为消费者提供安全保障，形成质量安全良性循环系统，保证产品市场占有率，增加农场主经济收入瑏瑧瑏瑨。高珊等研究发现市场价格对农场主种植效益有正向激励作用瑏瑩。因此，改善农民生产投入配置的有效途径之一就是通过市场因素调动农场主积极性。
英国著名人类学家 R. 布朗最早提出社会网络的概念，其具有高密集度和较短传播路径，能有效促进技术的推广效率。农场主通过社会网络开拓互联网技术信息获取渠道，在了解互联网技术特性的同时，降低信息搜集成本。此外，农场主间社会网络的形成建立在长期相处的基础上，这就使得相互之间具备良好的信任关系，不仅对技术的传播应用有说服力，同时可有效缓解农场主采纳技术时的信贷约束压力，并且社会网络具有的外部性可促使农场主进行技术交流，减少使用风险，提高利用效益瑐瑠。
( 二) 研究假说
结合江苏省调研实际情况，本文将家庭农场主互联网技术采纳行为即农场主产前利用移动互联网技术购买生产资料、产中利用智能物联网技术进行精准控制及产后利用互联网大数据分析技术开展电子商务营销的行为作为因变量，将影响家庭农场主对产前、产中、产后等相关互联网技术采纳的市场收益类和社会网络类因素作为自变量，同时将农场主禀赋类影响因素作为控制变量。
1. 市场收益
作为理性经济人的家庭农场主，市场收益对其投资行为必然产生影响，综合相关学者的研究及调研的实际情况，这里用预期收益、投资成本、订单保障、品牌认证 4 个指标来衡量家庭农场主能够感知的市场收益瑐瑡。具体假设为: 将互联网技术应用于农业生产，可有效缩短产品生产周期，增强交付能力，当家庭农场主预期应用互联网技术后收益增加时，其应用互联网技术的积极性相应提高。当应用互联网技术的投入成本较少时，农场主应用该项技术的可能性越大。订单生产模式是保障农场主收入与促进产业结构调整的有效途径。有订单保障的农场主会倾向于利用先进生产技术保障农产品的产出与质量。当生产具有品牌认证，有市场前景的农产品时，农场主一般会通过先进技术来不断提高产品品质，开拓市场。
2. 社会网络
家庭农场主的社会网络主要由其亲朋好友、左邻右舍及农技专家等构成，是家庭农场主人脉和关系的代表。社会网络对农场主互联网技术的采纳应用行为有重要影响，本文将社会网络划分为网络规模、网络互惠、网络信任、网络学习等四个维度瑐瑢瑐瑣。农场主社会网络规模越大，人脉越广，筹集到所需资金的可能性越大，因而越有可能投资应用互联网技术; 农场主之间互帮互助，共同分担风险，农场主越有信心采纳互联网技术，农场主对村里发布的政策消息越信任，越有可能将其推广的互联网技术应用于农业生产; 农场主与农技员交流学习互联网技术越频繁，能够积累与互联网技术相关的有效信息越多，对互联网技术的采纳意愿越强烈。
3. 农场主禀赋
本文将农场主禀赋类变量分成农场主个人特征和家庭经营特征两方面，农场主个人特征包括农场主性别、年龄、文化程度，家庭经营特征包括生产面积、收入水平、务农人数。具体假设为: 男性户主外出机会较多，见识广泛，更容易投资应用互联网技术。年轻农场主做事充满朝气，敢于尝试新鲜事物，会积极采用互联网技术。农场主文化程度越高，能够掌握新技术的能力越强，越有可能采纳互联网技术。家庭农场的生产占地面积越广，所需的生产资料越多，农场主越会利用先进互联网技术以节约生产成本; 农场主家庭收入水平越高，可用于投资互联网技术的资金越多，越有可能应用互联网技术。农场主家中务农人数越少，为保证产品品质和数量，越有可能将互联网技术应用于农业生产。
三、数据来源与样本描述
( 一) 数据来源
本研究数据来源于 2018 年 8 - 10 月份课题组对江苏省的实地调查。江苏省位于我国华东地区，是我国农业大省之一。近年来江苏省家庭农场呈现多元化发展态势，从设施大棚到特色家禽养殖，从单纯的种养业到集采摘、观光、餐饮、住宿等多功能于一体的绿色生态家庭农场。根据江苏省通信管理局发布《江苏省互联网发展状况报告》显示截至 2017 年年底，网民数量达到 4903 万人，互联网普及率达到 61. 1% ，苏南地区普及率最高。综合考虑生产设施环境及经济发展水平等因素，调查地区包括镇江、常州、苏州、泰州、扬州、南通、徐州、盐城、宿迁等九个市的农村地区，本次调查主要围绕家庭农场互联网技术采纳行为展开，调查对象是家庭农场，样本数据主要包括 9 个市的 33 个乡镇，采用典型抽样法每个乡镇选取 1 - 4 个村，每个村随机选取 2 - 3 个家庭农场。为保证调查问卷的真实性和有效性，采用直接访谈法进行调研，课题组调查人员与家庭农场主进行面对面访谈，调查员代为填写调查问卷。共发放调查问卷 282 份，经筛选后得到有效问卷 270 份，有效回收率为 95. 7% 。
( 二) 样本描述
样本农场主的基本特征如表 1 所示: 受访者男性居多，占 85. 93% ; 户主平均年龄 43 岁。家庭农场主的学历多集中在高中及中专水平，多数农场主家庭收入在 20 万以下，户均面积多在 101 - 300 亩之间，多数家庭农场中有 3 - 5 人从事农业劳动。
根据实际调研情况，本文将家庭农场主采纳的互联网技术分为移动互联网技术、智能物联网技术和互联网大数据分析技术等三种子技术。从家庭农场主采纳互联网技术情况来看( 表 2) ，在 270 户中，分别有 151 户、94 户、116 户采用互联网技术购买产前生产资料、进行产中精准控制、开展电子商务营销，各占样本总数的 55. 93% 、 34. 81% 、42. 96% ，说明家庭农场主对购买产前生产资料的采用比例最高，开展电子商务营销次之，产中精准控制采纳应用比例最低。从技术组合来看，未采纳应用任何子技术和仅采用一种子技术的农场主共计 142 户，占 52. 59% ，采用两种子技术的农场主为 73 户，占 27. 04% ，采用全部子技术的农场主为 55 户，占 20. 37% ，不同农场主对互联网技术的采纳应用程度不同。
( 三) 描述性分析
农场主采纳互联网技术是在多种因素影响下综合考虑的结果，与农场主周围社会网络的影响、互联网技术投入产出效益和农场主自身禀赋有关。自变量、控制变量及各解释变量的说明见表 3。
四、家庭农场互联网技术采纳行为影响因素分析
( 一) 市场收益、社会网络对家庭农场互联网技术采纳行为影响
本文的因变量为家庭农场主互联网技术采纳行为 Y，自变量为社会网络类和市场收益类变量，控制变量为农场主禀赋类变量，将自变量和控制变量分别置入 Y 的线性估计模型。运用 SPSS 20. 0 统计软件进行 OLS 估计，结果如表 4 所示。其中，模型 I 采用强制进入对 Y 进行线性回归，模型 II 则采用逐步回归法以确定最佳回归模型，为下文的优势分析确定模型基础。从多重共线性诊断结果可以看出，模型中所有变量的容差均大于 0. 1，说明回归结果没有受到自变量共线性问题的影响。各影响因素分析如下:
( 1) 市场收益。根据表 4 模型 I 显示，在市场收益类变量中，预期收益、投入成本、品牌认证对农场主互联网技术应用行为分别在 1% 、10% 、10% 的水平上显著，其中预期收益和品牌认证的方向为正，投入成本的方向为负。可以表明，农场主预期收益越高，生产投入成本越少，生产品牌认证产品，则将互联网技术应用于实际生产中的概率越高。表明作为理性经济人的农场主不仅具有前瞻性思维，注重技术投资的长期盈利能力，而且也在意成本投入多少。品牌认证的农产品更能够保障食品安全，销售渠道宽阔，有利于农场主进一步利用互联网大数据分析技术开展网上电子商务精准营销。订单模式对农场主互联网技术应用无显著影响，可能原因在于虽然订单农业的发展能够保障农产品销售市场，提高产品有效供给率，但由于订单农业生产方式存在农场主无法按时完成和采购商违约等行为，使得订单农业模式发展存在一定风险，调查中应用订单生产模式的农场主数量较少，在调研的 270 户家庭农场中仅有 22. 59% 的农场主采用这种生产模式，也就使得订单模式生产对互联网技术应用行为的促进作用不太明显。
(2) 社会网络。由表 4 模型 I 可知，网络规模对家庭农场主应用互联网技术有显著正向影响。网络规模越大，农场主拥有的社会资源越丰富，接触的新技术、新信息的机会就越多，同时筹集资金的渠道更广阔，进而应用互联网技术的概率也就越高。网络互惠对农场主互联网技术采纳行为有一定的正向促进作用，农场主之间互相帮助，共同进步，有利于促进农场主采纳互联网技术的自信心。此外，网络学习对家庭农场主应用互联网技术具有显著正向作用。即当农场主与农技员之间交流技术越频繁，能够学习和掌握技术知识的机会越多，越有可能将互联网 技 术 应 用 于 实 际 生 产 中。在调研中也发现有 55. 93% 的农场主希望能够与农技员多沟通交流，及时解决生产中遇到的问题。而网络信任对于农场主互联网技术使用行为的影响并不显著，这可能由于农场主对村里政策信任与否都无法帮助农场主解决实质性问题，不足以成为农场主应用互联网技术的原因。
( 3) 其他变量。从表 4 可知，年龄对农场主互联网技术应用有显著的负向影响，即农场主年龄越大，将互联网技术应用于农业生产的概率越小，年龄较大的农场主，由于思想保守以及身体精力方面的因素，使得他们一时无法接受新鲜事物，所以应用互联网技术的积极性和能力有所下降。文化程度对农场主互联网技术应用有显著正向影响，这表明文化程度越高，将互联网技术应用于农业生产的概率越高。农场主文化程度越高，知识面越广，领悟和接受新技术的速度越快，进而应用互联网技术的积极性越高。农场占地面积对互联网技术的应用有显著正向作用，生产面积越广，所需耗费的人力、物力、财力越多，合理应用互联网技术购买生产资料、进行智能控制和精准营销，则可有效降低损耗，提高农产品生产和销售效率。农场主家庭收入水平对互联网技术应用有显著正向作用，农场主收入水平越高，能够投资利用互联网技术的资金越充足，因而会积极采纳互联网技术，提高生产经营效率。
( 二) 自变量相对重要性优势分析
1. 优势分析方法计算原理
多元回归分析中，表示自变量相对重要性的指标有标准回归系数、偏相关系数和 t 统计量等，但都无法避免自变量间的相关性影响。Budescu 等提出的优势分析方法有效解决了这一问题，这一方法用于确定多元线性回归中自变量相对重要性。该方法通过平均各自变量的直接效应、总体效应和偏效应，将自变量相对重要性直观地表示为各自变量的总平均贡献占已知方差的百分比，进而全面比较各自变量的相对重要性瑐瑤。
其步骤包括: 首先，经过逐步回归法确定一个最佳回归模型，称其为全模型( 表 4 中模型 II) ，并计算由全模型衍生出来的子模型，共有 2P - 1个子模型( P 为全模型中自变量的个数) ; 其次，将自变量依次加入到不含自变量自身的各个子模型中，并计算由此而来的 R2 改变量; 然后，根据公式( 1) 计算每个自变量对于解释因变量的平均贡献量; 最后，根据公式( 2) 计算出自变量解释因变量的总平均贡献量，即所解释的全模型已知方差的比例。
2. 优势分析结果
根据表 4 中逐步回归法得到的最佳回归模型( 模型 II) ，确定了优势分析中的全模型，按照优势分析法计算步骤计算自变量对于预测因变量各自的总平均贡献。为便于运算，在农场主互联网技术应用行为的优势分析中，将表 4 最佳回归模型( 模型 II) 中的 5 个自变量分别命名为: X1( 预期收益) 、X2( 网络规模) 、X3( 网络学习) 、X4( 文化程度) 、X5( 农场占地面积) 。计算整理后的自变量优势分析权重结果如表 5。
如表 5 所示，农场主应用互联网技术的影响因素中，重要 性 排 序 依 次 为: 预 期 收 益 ( 42. 63% ) 、网 络 学 习 ( 33. 54% ) 、文化程度( 9. 09% ) 、网络规模( 8. 15% ) 、农场占地面积( 6. 58% ) 。由此可知，在农场主应用互联网技术过程中，预期收益是重要程度最高的影响因素，这与前文理论分析具有一致性，即农场主对应用互联网技术后带来的预期收益是决定其采纳该种技术的关键因素。社会网络类变量中网络学习变量对农场主利用互联网技术行为有较重要的影响，其重要程度与预期收益十分接近，发挥着重要的辅助作用。此外，在影响农场主互联网技术采纳行为的因素中，文化程度表现出了位于第 3 的重要性，表明提高农场主文化程度对于提高互联网技术应用概率具有重要意义。
五、结论及政策启示
本文从理性小农理论和社会网络理论出发，运用 OLS 方法分析了农场主互联网技术采纳行为的作用机理，然后运用优势分析法确定最佳回归模型中变量的相对重要性，进而重点分析了市场收益类变量和社会网络类变量等关键因素对农场主互联网技术采纳行为的交互作用。应用互联网技术发展现代农业在保证粮食安全、销售收益、品牌认可的同时有助于农场主集聚资源，稳固实力，扩大经营规模，产生规模效益。而农场主是否采纳应用互联网技术，不仅与自身禀赋有关，还与市场收益因素与社会网络因素等关键因素息息相关。
农场主对应用互联网技术后的预期收益感知越高，投入成本越少，积极生产品牌认证产品，其应用互联网技术的概率越高; 农场主往来亲朋数量、农场主之间互帮互助以及与农技员交流机会都显著正向影响农场主互联网技术采纳应用行为; 在影响互联网技术采纳应用行为中，预期收益发挥着至关重要的作用，预期收益与网络学习在推动农场主应用互联网技术进程中存在相互促进的交互作用。研究结论表明，市场收益是刺激农场主采纳互联网技术的首要因素，较高的预期收益可以显著促使农场主应用互联网技术。预期收益与网络学习在影响农场主行为时存在相互促进作用，对于预期收益不乐观的农场主，即使增加其与农技员交流学习的机会，也无法显著提升其应用互联网技术的行为。
基于以上研究结论，提出以下政策建议: 第一，健全土地流转服务体系，培育新型农业经营主体。农地适度规模经营有助于家庭农场土地资源集约利用，积极采纳互联网技术，应健全农村土地流转服务体系，完善土地流转法律法规，切实保障农场主土地权益，同时要积极创建和培育多种形式的新型农业经营主体，为全面实施乡村振兴战略提供坚实基础。第二，打造互联网技术交流平台，构建三产融合发展体系。互联网技术为农业发展带来了思维方式的变革，宜着力打造互联网技术交流平台，开展线上线下相结合的技术专家互动，避免交流局限性。同时应用互联网思维经营农业生产，构建三产融合发展体系，让农民共享全产业链增值效益。第三，创新农产品流通体系，推动农场主生产方式转变。农产品流通体系的发展与创新，能够保障农产品有效供给，加快农业供给侧结构性改革，应不断探索农产品流通体系的创新建设，减少流通环节，提高农产品流通效率。同时，将互联网技术融入农业生产，推动农场主生产方式转变，促进农民增收。第四，拓展农场主社会网络范围，完善民间融资法规制度。社会网络的良性拓展有助于农场主积累人脉关系，获得更多有效信息，更多资金筹集渠道，政府应努力营造和谐社会的良好氛围，让农村成为农民安居乐业的幸福家园，让亲朋邻里更加和睦友善，此外，要完善民间融资法规制度，保障农场主资金安全。——论文作者：倪 浩 刘志民
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