近年来,我国电子商务(简称电商)的蓬勃发展,为农业电商的发展带来了新的机遇。电子商务以其低成本,高效率,打破时空界限等优势,为农产品流通注入了极大的活力。农业电商已成为实现农业高效化、网络化、现代化的重要决定因素,是解决农业市场流通矛盾和驱动传统农业实现现代化的重要途径。农产品电商被认为是继“服装”“图书”"3C产品”之后的“第四个电商热潮”。而农业电商的发展,离不开农业经营主体的积极参与。对于整个农业电商产业链而言,农业经营主体扮演的是“源头工厂”的角色。由于所处行业的特殊性以及客观条件的制约,农业经营主体的电商化程度还不高。虽然近年来农村电商发展较快,还涌现出批紧跟电商潮流的“淘宝村”,但是农业电商的体量还不大。因此,如何吸引和推动更多的农业经营主体参与到农业电商中来,并借助电商实现转型升级,是当前农业电商发展需要解决的基本问题之。分析农业经营主体的实际情况,从中发现影响和制约其接受和发展电商的关键因素(包括客观环境因素和主观因素),对于促进农业电商的发展和农产品流通的转型升级,具有十分现实的意义。
近年来,电商相关的研究备受关注。国内关于农业电商的文献主要以宏观理论研究和对策研究为主。许多学者针对农业电商的发展模式和途径提出r.系列的观点,试图从不同角度来完善农业电商理论。相对来说,农业电商方面的量化分析和实证研究还比较缺乏。虽然也有部分学者结合实际案例对农业电商进行分析,但是类似文献这样通过构建理论模型进行量化研究的还比较在这背景之下,本文基于技术接受模型,结合农业电商和农业经营主体的特点,构建电商化采纳模型,采用问卷调查的方式,对农业经营主体的电商化意愿开展实证研究,分析其中的关键性影响因素。农业经营主体包括农业企业、农民专业合作社、家庭农场、种养大户、经营性农业服务组织等。本文主要以农业企业和农民专业合作社(含家庭农场)为调查研究对象。
对于农业经营主体而言,电商是一种新兴的商业模式,而且这种商业模式是以互联网和信息技术为支撑的。由于所在行业的特点,农业经营主体对于电商和互联网技术的接受程度相对其他行业而言是比较低的。技术接受模型(TechnologyAcceptance Model,简称TAM)是Davi s运用理性行为理论研究用户对信息系统接受时所提出的一个模型。经过多年的实践和发展,TAM模型的应用已经不仅限于信息技术,同样适用于各种新的技术和商业模式。利用TAM模型,能够量化地评价和分析农业经营主体对电商这一新兴商业模式的接受和适应程度,并从中发现影响其接受度的关键因素。根据TAM模型,用户的感知有用性和感知易用性共同决定了用户对信息系统的使用意愿(或者说采纳意向),而使用意愿则最终决定用户是否采纳这种系统。为此,提出以下假设:
H9主体(农业经营主体)对于电商的感知易用性正向影响感知有用性。
H10主体对于电商的感知易用性正向影响主体开展电商的意愿。
H11主体对于电商的感知有用性正向影响主体开展电商的意愿。
另外,农业经营主体对电商的感知易用性会同时受到外部因素和内部因素的影响。对于电商而言,外部因素主要体现在政策、市场以及配套服务(如物流)等方面,而内部因素主要是指农业经营主体所拥有的人才、经验、资金、技术等。为此,进一步提出以下假设:
H1主体的专业人才因素正向影响主体对于电商的感知易用性。
H2主体的经验因素正向影响主体对于电商的感知易用性。
H3主体的资金支持正向影响主体对于电商的感知易用性。
H4主体的技术水平正向影响主体对于电商的感知易用性。
H5主体的整体水平正向影响主体对于电商的感知易用性。
H6政策环境正向影响主体对于电商的感知易用性。
H7相关的配套服务正向影响主体对于电商的感知易用性。
H8市场认同正向影响主体对于电商的感知易用性。
另外,新扩散理论(Innovation Diffusion Theory,简称IDT)认为,影响人们对创新想法或产品接受的因素主要包括相对优势、兼容性、复杂性、可试用性和可观察性。其中,相对优势和TAM模型中的感知有用性相对应;兼容性和复杂性可以用TAM模型中的感知易用性进行描述;而可试用性和可观察性可以通过感知风险来进行测度。对于电商而言,预期的风险大致包括经济、时间以及隐私等因素。此外,有研究表明,个体的创新性特质越高,感知风险越低。为此,提出以下假设:
H12主体的主体创新性负向影响主体对于开展电商的感知风险。
H13主体的主体创新性正向影响主体开展电商的意愿。
H14主体对于开展电商的经济风险负向影响主体开展电商的意愿。
H15主体对于开展电商的时间风险负向影响主体开展电商的意愿。
H16主体对于开展电商的隐私风险负向影响主体开展电商的意愿。
在分析农业电商发展现状的基础之上,结合农业经营主体自身的特点,提出个面向农业经营主体开展电商意愿的研究模型(如图1所示)。在经典的TAM模型基础之上,引入了内部因素、外部因素、主体创新性和感知风险四个额外的因素。