電商技術、動態能力與小農戶增收

蔡潔 李文靜 夏顯力

摘 要： 電商技術作為數字經濟催生的新業態，成為推動小農戶增收的重要途徑?；陉兡系貐^實地調研數據，使用Tobit回歸模型分析電商技術對小農戶增收的影響，利用條件分位數回歸模型分析小農戶電商技術采納增收情況的異質性，利用中介效應模型剖析電商技術采納促進小農戶收入中的作用機制。研究結果表明：電商技術采納對小農戶增收具有顯著的促進作用，這種促進作用呈波動變化;電商技術采納能夠有效縮小小農戶收入的不平衡性，這種影響呈現先增后減的特征;電商技術通過提高小農戶的動態能力促進其收入增加，通過提高知識獲取能力、整合利用能力縮小小農戶收入不均衡。在此基礎上，提出通過強化地方政府對電商技術采納的重視程度、提升小農戶動態能力等舉措來增加小農戶收入、促進收入均衡等對策建議。

關鍵詞： 電商技術;動態能力;小農戶增收;客觀收入剝奪

中圖分類號：F323.8 ?????????文獻標志碼：A ?文章編號：1009-9107（2023）05-0091-11

收稿日期：2022-11-20 ?DOI：10.13968/j.cnki.1009-9107.2023.05.10

基金項目： ?陜西省社會科學基金項目（2020R026）;陜西省自然科學基金項目（2021JQ-294）;陜西省哲學社會科學重大理論與現實問題研究項目（2022HZ1077）;中央高?；痦椖浚–HD 300102112604）

作者簡介： ?蔡潔，女，長安大學人文學院講師，碩士生導師，主要研究方向為公共政策分析。

黨的十八大以來，農民收入呈現出來源日趨多元、差距逐漸縮小，但也面臨著增收動力減弱、提升農民收入增速有較大壓力、實現持續增收難度較大等問題［1-3］。對此，有必要探尋更加多元化和穩定的增收渠道，促進農戶持續增收。在數字經濟時代，電子商務作為一種新型的小農戶對接市場的方式，可以打通線上線下渠道，有效拓寬農產品的銷售半徑，助推小農戶提升掌握市場變化的能力，優化農產品流通體系，賦能小農戶享受數字紅利、提高收入水平［4-6］。在貧困地區推廣電子商務所帶來的增收脫貧效應更加顯著［7］。但也有研究認為隨著農村電商的轉型，小農戶將逐漸脫離市場而被排斥在互聯網市場之外，是否采納電商技術對其經濟收入并無明顯影響［8-10］。邵占鵬指出由于存在同行之間的惡性競爭以及可投入運營的資金不足，小農戶在電商市場中并不占據有利地位［11］。電商的“平臺效應”也會使得利益更加集中于少數人手中，導致生產者剩余減少［12］。

現有文獻對電商的影響效應做了大量研究，但關于小農戶參與電商的增收效應方面仍然存在分歧，電商技術影響小農戶增收的機制有待探究，理論分析滯后于實踐需要。本文基于陜南地區的實地調研數據，采用中介效應法， 研究電商技術對小農戶增收的相互作用機制，以便找到借助電商技術推進鄉村振興、促進共同富裕的對策。

一、理論分析與研究假說

（一）電商技術采納對小農戶收入的影響

小農戶在農產品生產及銷售過程中，可以通過采納電子商務技術穩步增加產品銷售額。首先，電子商務具備信息擴散快、互動性強、信息完整等優點，它可以有效地解決信息不對稱問題。小農戶能夠更容易地 獲取市場信息，實現消費端和產業端信息互融互通，使得小農戶能夠有效參與到市場中。農戶還可以實現跨越時間和空間限制的信息匹配，大大擴寬市場版圖，增加農產品的銷售數量［13］。其次，電商技術為農產品流通指出了一種全新的發展方向，加強了小農戶自身發展能力［14］。農產品流通過程中利用以互聯網為載體的電商平臺，為農產品插上了“云翅膀”，打破了時空的限制，減少了農產品從生產到營銷流程中的諸多中間環節，使得農產品生產商與消費者的交易更加透明和簡捷，消費者可以高效地購買所需的農產品，擴大了農產品銷售市場半徑，分散的消費需求借助電商平臺快速集合起來，為實現農產品供求精準對接搭橋鋪路。

在進行農產品生產及銷售時，小農戶可以通過采納電商技術提高產品銷售價格。首先，小農戶采納電商技術后能夠根據市場的需求變動，適時調整農產品采購計劃，生產適銷、適量的農產品，并形成市場倒逼機制，加速相應產業的轉型升級，提高產品的附加值，從而提高農產品的售價。其次，電子商務具有逆向信息反饋特點，有助于發展特色農產品，可以為消費者提供定制化、個性化和專屬化的產品，這種“私人訂制”的產品在市場中具備較強的不可替代性，價格往往是普通產品的數倍。最后，隨著社會化商業形式，比如通過新媒體、社交平臺等維護粉絲社群、發布產品銷售信息等的興起，營銷手段逐漸多樣化，可以激發出更多的產品需求，如果供給在短期內保持不變，需求增加，產品的價格會隨之上升。

本文認為電商技術通過提升小農戶產品銷售額和銷售價格提高其收入。由此，提出如下研究假說：

H 1：電商技術采納能夠提高小農戶收入。

（二）動態能力在電商技術采納影響小農戶收入過程的中介作用

Wang等學者認為動態能力是指企業不斷地整合、重構和再創造資源和能力的行為導向，它可以利用特有的知識、信息和資源改進核心能力，從而在變化多端的外部環境取得和維持長久的競爭優勢［15］。本文將動態能力定義為在電子商務技術融入農業生產經營過程中，農戶為應對消費者需求變化和流通渠道變革，根據組織獲取知識、整合利用、重構配置內部經營流程的能力。

隨著市場競爭的日益激烈，農戶不得不付出努力來贏得優勢地位，一些擁有較強動態能力的農戶通常愿意付出較多的成本和精力，持續完善農產品銷售模式和策略［16］。電商動態能力在農產品生產和銷售方面主要體現為：在生產層面，通過緊密關注消費者對農產品需求的變動，提高農產品生產效率與應對市場變化的反應能力;在銷售層面，根據數字技術特性制定農產品營銷計劃與策略，增強農戶對市場的反應靈敏度［14］。

本文將小農戶的動態能力作為探究電商技術采納與小農戶增收關系的重要變量來開展理論分析，認為動態能力在小農戶采納電商技術后產生。由此，提出如下研究假說：

H 2：動態能力在電商技術采納與小農戶收入的關系中發揮了中介作用。

二、研究設計

（一）數據來源

本文數據來源于課題組2021年7-8月在陜南地區開展的實地調研。為保證調研樣本的代表性，根據經濟發展水平、地理位置等多種因素抽取了安康市的漢陰縣、商洛市的柞水縣和漢中市的城固縣三個縣進行調研，每個縣選取10～13個村，每個樣本村隨機抽取12～15個農戶進行調查，該調研的問卷內容涉及家庭純收入、家庭結構、家庭成員年齡、性別等多項內容。本次調研共調查了500個農戶，收回有效問卷480份，刪除問題問卷及非小農戶的樣本后，獲取408個有效樣本，有效率為81.60％。

（二）變量選擇與描述性統計

1.因變量。因變量是小農戶家庭人均純收入和客觀收入剝奪指數（KIDI指數），其中小農戶家庭人均純收入是指2020年小農戶家庭純收入的總額除以家庭總人口數，可以反應家庭人均收入情況。為消除異方差等的影響，對小農戶家庭人均純收入進行取對數處理?？陀^收入剝奪指數（KIDI指數）用于反映個體層面收入不平等狀況，是將各受訪個體與參照群中比其收入高的其他個體進行比較，從而得出個體收入剝奪狀況，用來反映小農戶內部的收入不均衡狀況。在用于測度個體層面的收入不平等指標中，較為常用的主要有 Yitazhaki 指數、Podder 指數和 Kakwani 指數［17］，由于Kakwani指數可以克服其他指數存在的可分解性、量綱性、正規性、轉移不變性等問題，故采用Kakwani指數來測度小農戶個體層面收入不平等問題。首先將小農戶樣本 X中的每個樣本按照收入的高低進行升序排列，從而得到樣本集合X=X（x 1，x 2，x 3…，x n ），隨后運用以下公式進行測算：

KIDI（x，x k）= 1 n×μ x ??∑ ?n j=i+1 （x j-x i）=γ+ ?x ???k ?μ+ x ??k-x k μ x ???（1）

式中：μ x 表示總樣本中小農戶的平均收入;γ+ ?x ???k表示集合中收入超過x k ?的樣本所占的比重（％）; μ+ ?x ???k表示集合X 中收入超過樣本收入的均值;KIDI指數的取值范圍為（0，1），取值越接近1表明樣本受到的收入剝奪情況越嚴重［18］。

2.核心解釋變量。本文的核心解釋變量是小農戶電商技術采納情況。小農戶有多種采納電商技術形式，例如網絡銷售創業、為電商公司提供貨源、網絡購物等。受制于小農戶先賦性脆弱、脫鉤于大市場、持續增收乏力等因素的制約，陜南地區小農戶直接進行電商創業的能力和資本均存在不足，僅有少數有商業頭腦、敢于嘗試新事物的小農戶通過網絡銷售創業，大部分小農戶作為生產者以供貨的方式間接采納電商技術。結合以往學者的觀點，將小農戶電商技術采納行為界定為小農戶在農產品的流通環節中利用現代信息技術以供貨者身份為電商公司或者組織提供過貨源，或以銷售者身份通過電商平臺在網上銷售過農產品［19］。出于數據可用性的考慮，將核心解釋變量小農戶電商技術采納情況設置為二元變量，小農戶為電商公司或相關組織提供過貨源或者其在網上銷售過農產品記為1，否則為0。

3.控制變量。大量研究表明，部分客觀特征會對小農戶的增收效果產生影響，因此控制了這些可能影響增收效果的變量。結合研究問題及現有文獻，選取戶主年齡、戶主性別、家庭結構、是否為電商示范縣、非農就業比、農地經營面積、村莊與縣城距離、家庭社會關系網、解決問題能力等可能影響小農戶增收的因素作為控制變量。

4.中介變量。中介變量是小農戶動態能力。根據Teece等對動態能力的描述，將小農戶的動態能力劃分為知識獲取能力、整合利用能力和重構轉變能力［20］。知識獲取能力主要估計小農戶通過電商技術從外界獲得資源和信息的能力;整合利用能力用來測量小農戶協調利用所掌握的知識和資源的能力［21］;重構轉變能力主要反映了小農戶通過對掌握的信息和資源進行重新配置從而形成持續競爭優勢的能力［22］。具體變量的描述性統計如表1所示。

（三）共同方法偏差和信度、效度檢驗

將知識獲取能力、整合利用能力和重構轉變能力全部測量的9個題項進行探索性因子分析，利用Harman單因子法進行共同方法偏差的檢驗，結果表明首個因子能解釋總變異量的26.946％（小于4％），表明樣本不存在嚴重的共同方法偏差問題。同時，對知識獲取能力、整合利用能力和重構轉變能力的測度題項進行信度和效度檢驗，檢驗結果如表2所示。各維度測度題項的Cronbachα均大于0.70，表明各題項具有相當的信度。各維度測度題項的 AVE 值大于0.50，表明聚合效度較為良好;Bartlett 球形檢驗統計值均通過1％的顯著性水平，說明適合做因子分析。此外，所有測度指標的因子載荷均大于0.60，表明測量模型具有良好的收斂效度。

（四）模型設定

為了分析小農戶電商技術采納對家庭收入的影響，構建如下基準回歸模型：

A i=α 0+α 1T i+α 2X i+ε i ?（2）

式中：被解釋變量A為小農戶的家庭純收入;核心解釋變量T為小農戶電商技術采納情況;X為影響小農戶家庭純收入的一系列控制變量，包括戶主性別、戶主年齡、家庭結構、非農就業占比、農地經營面積、村莊距縣城距離、是否為電商示范縣、家庭社會關系網、解決問題能力等;ε為隨機擾動項;α 0、α 1、α 2 是模型的待估參數。

（五）內生性處理

本文的研究重點是電商技術對小農戶增收的影響。曾億武等的研究發現農業經營主體自身特質和所擁有的資源等相關因素決定了其是否采納電商技術，收入越高的農業經營主體越偏好于電商技術的采納［23］;林海英等在分析貧困戶參加農村電商對收入影響時，發現二者彼此相互影響，產生內生性問題［24］。在這種情形下，如果僅僅使用Tobit模型來對式（2）進行估計，其估計結果可能會存在偏差。因此，本文將在一般Tobit模型的基礎上引入工具變量，通過使用IV-Tobit模型來對可能的內生性問題加以解決和處理。

本文選擇小農戶是否有電商平臺交易行為作為小農戶是否采納電商技術的工具變量。如果小農戶通過例如淘寶、天貓、京東、蘇寧易購、拼多多等購物平臺銷售或購買過生產資料或農產品，則認為小農戶有電商平臺交易行為，否則認為無電商平臺參與行為。馬彪等將家庭農場對電子商務的偏好作為家庭農場是否開展農產品電商的工具變量，并通過不可識別檢驗、過度識別檢驗、弱工具變量檢驗、內生性檢驗等一系列檢驗，證實家庭農場對農產品電子商務的偏好是一個有效的工具變量［25］。 故參考馬彪等的做法，引入“小農戶是否有電商平臺交易行為”這樣一個與小農戶采納電商技術情況相關性較強但是又相對外生的變量作為工具變 量，利用IV-Tobit模型重新回歸。在本次調查的408個觀測樣本中，有電商平臺交易行為的比重為51.3％。

（六）異質性分析

探討電子商務技術采納是否導致小農戶內部收入差距擴大，還需要考察電商發展對不同家庭的增收效應。本文擬通過條件分位數處理效應對小農戶電商技術采納增收情況的異質性進行詳細分析。小農戶是否采納農電商技術 T i是一個二元虛擬變量，假設第 i個小農戶采用了電商技術，其家庭純收入記為A1 i，否則記為A0 i，可以得到電商技術采納對小農戶收入的影響為：

A i=A1 iT i+A0 i（1-T i） ??（3）

假設小農戶家庭收入是關于核心被解釋變量和控制變量的線性函數，電商技術對小農戶收入影響的線性分位數回歸方程可以寫成：

At i=X iβ τ+T iθ τ+ε i，Q ?ε ???i（τ）=0 ??（4）

式中： β τ與θ τ為控制變量X和處理變量T i的待估參數;θ τ是τ分位點上的處理效應;Q ?ε ???i（τ）是不可觀測隨機變量ε i的τ分位數。

小農戶是否采納電商技術與其收入之間或許存在潛在的內生性問題，即處理變量T i 或許是內生的，那么參數估計結果可能存在偏差。為了應對這一問題，本文根據Abadie等［26］提出的方法，引入二元工具變量代替變量，估計內生條件下的條件分位數處理效應：

（ β ^ ??τ，θ ^ ??τ） =arg min ?E［κρ τ（A i-X iβ-T iθ）］ ?（5）

其中，權重的具體表現形式為：

κ=1- T（1-IV） 1-P（IV=1｜X） - （1-T）IV P（IV=1｜X） = ?????1 ?????如果 ?T=IV1- 1 1-P（IV=1｜X） ???如果 ?T=1，IV=01- 1 P（IV=1｜X） ?????如果 ?T=0，IV=1 ????（6）

三、實證結果分析

（一）基準回歸

表3報告了Tobit、IV-Tobit方法對式（2）的參數估計結果。

核心解釋變量方面，列（1）～（2）中，是否采納電商技術對小農戶家庭人均純收入的估計系數均為正，表明電商技術的采納確實會在一定程度上提高小農戶收入。Tobit模型與IV-Tobit模型的估計結果基本一致，且都通過10％的顯著檢驗，回歸結果較為穩健，證實了假說1的合理性，即電商技術采納能夠提高小農戶家庭收入。

控制變量方面，非農就業占比、農地經營面積和解決問題能力與小農戶家庭收入顯著正相關。非農就業占比越高，小農戶獲得收入的途徑越多，使得小農戶收入結構更加多樣化，從而實現提高收入的目的;實際經營的農地面積與土地的規模效應呈現正相關關系，因此經營的農地面積越多，越有益于小農戶家庭收入的增加;小農戶解決日常問題能力越強，越能夠掃除農產品生產和銷售過程中的障礙，從而獲得較高的收入;村莊到縣城的距離與小農戶的收入呈負相關關系，說明村莊距縣城越近越會增加使小農戶收入提高的可能性。一般而言，距縣城較近的小農戶，能夠以更少的成本獲得更多的發展機會和各種發展資源，如縣城交通便利、人口眾多、商業機會多，便于農產品的銷售，從而增加其收入。在這兩個模型中戶主性別、年齡變量均不顯著，說明不論是男性還是女性戶主、無論戶主年齡多大對小農戶收入均無顯著影響。

上述結論已經證明了電商技術采納能夠促進小農戶增收，那么在經濟發展不均衡的今天，電商技術的采納能否縮小小農戶貧富差距尚有待考察。列（3）～（4）中是否采納電商技術對客觀收入剝奪指數的估計系數均為負，表明電商技術的采納會縮小小農戶內部的收入差距。同樣地，兩種模型的估計結果基本一致，回歸結果較為穩健。在其他情況不變的前提下，采納電商技術時的客觀收入剝奪指數要顯著小于未采納電商技術時的客觀收入剝奪指數。此外，與Tobit的回歸結果相比，IV-Tobit模型得到的回歸系數絕對值要大，表明內生性問題使Tobit模型低估了電商技術采納對縮小小農戶收入不均衡的影響。

控制變量方面，非農就業比、農地經營面積與客觀收入指數呈負相關關系。與以農為生的小農戶相比， 非農就業比較高的小農戶收入不平等的程度更低，或許是因為從事非農生計活動會拓寬就業渠道和增加收入來源，并改善家庭福利狀況，從而抑制了小農戶個體層面的收入不平等。經營農地面積較大的小農戶可能擁有豐富的物質資本的積累，這使得運用資源縮小收入差距變得容易。小農戶家庭結構、村莊距縣城的距離與客觀收入剝奪指數呈正相關關系，表明戶主所在家庭結構越合理、所在村莊與縣城距離較近的小農戶，其個體遭受的收入剝奪越輕，進而其收入不平等程度越低。

（二）基于分位數回歸的異質性估計

雖然Tobit的回歸結果都表明電商技術的采納能夠顯著提高小農戶家庭收入，分位數回歸與其相比，更不容易受到極端值影響，可以有效測度電商技術對小農戶家庭純收入與客觀收入剝奪指數在不同分位點上的分布效應。因此利用條件分位數處理效應模型展開進一步的分析。

表4中分位數回歸結果顯示，五個分位點上電商技術的估計系數均為正數，且都通過了5％的顯著性檢驗，說明電商技術的采納對小農戶增收具有顯著的影響?？傮w來說，電商技術采納的估計系數伴隨分位數的增加對小農戶增收的作用呈現波動變化，并在q=0.50處達到最大邊際貢獻點，系數絕對值為0.621，說明電商技術的采納對中等收入小農戶的增收效應要大于低收入與高收入小農戶。這可能是因為相較于低收入小農戶來說，中等收入水平的小農戶擁有較多的資金和機會學習、采納電商技術;而對于高收入小農戶來說，中等收入水平的小農戶的初始收入較低，電商技術采納對小農戶增收作用的邊際貢獻較高。

從表5估計結果來看，電商技術的采納不僅有助于縮小小農戶內部收入差距，且在不同的收入剝奪指數分位點上采納電商技術的作用大小不同。第一，電商技術的系數絕對值隨分位數遞增呈現先上升后下降的態勢，整體呈現“兩頭小中間大”的特征，表明電商技術對促進中等收入小農戶收入分配均衡的影響大于低收入與高收入小農戶。第二，電商技術在q=0.25和q=0.50分位點的系數估計值較高，系數絕對值為0.160，且均在1％的水平上統計顯著，表明電商技術的采納對于中低收入和中等收入小農戶內部收入差距的縮小作用最為明顯。電商技術在q=0.10、q=0.75和q=0.90分位點的系數估計值的絕對值相對較低，分別為0.070、0.090和0.080，表明電商技術的采納對低收入、中高收入和高收入小農戶內部收入差距縮小的促進作用相對較小。電商技術影響客觀收入剝奪指數的分布效應結果表明，電商技術的采納對縮小小農戶內部收入差距具有一定的促進作用，隨著分位點的增加，電商技術對小農戶收入差距的影響呈現先增后減的特征，當q=0.25和q=0.50分位點時，電商技術采納最能縮小小農戶收入差距，促進收入分配均衡。

（三）穩健性檢驗

為驗證回歸結果的穩健性，在基準回歸的基礎上通過多重傾向得分匹配法對電商技術采納對小農戶的增收效果與收入剝奪的抑制效果進行穩健性檢驗。

分別采用k近鄰匹配法（k=4）、核匹配法、半徑匹配法進行匹配，表6匯報了上述 3種匹配方法的估計結果。根據測算結果來看，處理組的平均效應為 0.456，表明在排除其他因素的影響下，采納電商技術促使小農戶家庭純收入顯著提高45.6％。估計結果顯示，使用 3種不同方法匹配后所獲得的估計結果基本一致，表明樣本數據具備較為良好的穩健性。經過偏差校正匹配后，實驗組的平均處理效應為0.437，并且通過了 5％水平下的顯著性檢驗。多重傾向得分匹配法的實證結果同樣表明，采納電商技術對小農戶收入有著顯著的正向影響，電商技術的應用有益于小農戶增收。

同樣地，為了檢驗電商技術采納對小農戶內部收入不均的抑制效果是否穩健，在這里也使用上述幾種方法進行檢驗。從測算結果的平均值來看，小農戶如果沒有采納電商技術，其KIDI指數為0.576，但由于在農產品流通過程中采納了電商技術，其客觀收入剝奪指數下降為0.501。因此，根據表7傾向得分匹配的處理效應結果可知，在其他因素既定前提下，電商技術的采納對小農戶內部收入不平等現象產生了顯著的負向影響，即電商技術的采納確實對小農戶內部個體收入不平等產生了抑制作用。此外，不同匹配方法測算的估計系數之間具有高度一致性，且估計系數和顯著性也與基本回歸結果大致相同，因此，電商技術采納對小農戶內部收入差距有一定抑制作用的結論依然成立，回歸結果具有穩健性。

（四）中介效應檢驗

本文擬采用Bootstrap法檢驗中介效應。Bootstrap法其實質是對觀察信息進行再抽樣，進而對樣本總體的分布特征進行統計和推斷。其具備穩健性和效率高的特點，故而得到廣泛應用。本研究借鑒溫忠麟等［27］的中介效應模型分析“電商技術-動態能力-小農戶增收”的作用機制，設置模型如下：

Y ij=α 0+α 1M ij+α 2I ij+φ ij ?（7）

M ij=β 0+β 1X ij+β 2I ij+ε ij ?（8）

Y ij=γ 0+γ 1M ij+γ 2X ij+γ 3I ij+η ij ?（9）

式中：解釋變量X ij為電商技術;I ij為控制變量，包括農戶性別、健康狀況、婚姻狀況等;中介變量M ij表示知識獲取能力、整合利用能力、重構轉變能力;Y ij 為被解釋變量，包含小農戶家庭人均純收入（取對數）和客觀收入剝奪指數KIDI指數。

表8匯報了知識獲取能力、整合利用能力、重構轉變能力在電商技術與小農戶家庭純收入關系中的中介效應。表8的第（1）列是電商技術對小農戶收入的總效應，二者呈顯著正相關關系。列（2）、列（3）和列（4）分別是重構轉變能力、知識獲取能力、整合利用能力與核心解釋變量是否采納電商技術的參數估計情況，回歸系數通過1％水平下的檢驗，表明中介變量與小農戶農產品電商技術采納情況呈顯著正相關關系。列（5）是分別將重構轉變能力、知識獲取能力、整合利用能力與農產品電商引入回歸方程后得到的估計結果，將中介變量放入回歸方程后，小農戶是否采納電商技術與其收入之間呈正相關關系，說明在農產品生產和經營過程中融入動態能力能夠提升小農戶家庭人均純收入。綜上所述，假說2得以驗證，即動態能力在電商技術和小農戶收入關系中發揮了中介作用。

表9顯示了動態能力在電商技術與客觀收入剝奪關系中的中介效應。第（1）列是電商技術采納對客觀收入剝奪指數的總效應，二者呈顯著負相關關系。列（2）、列（3）和列（4）分別是知識獲取能力、整合利用能力、重構轉變能力與電商技術采納的參數估計情況，回歸結果顯示中介變量與電商技術采納呈顯著正相關關系，列（5）是分別將知識獲取能力、整合利用能力、重構轉變能力與核心解釋變量電商技術采納一并納入回歸方程的估計結果，將動態能力放入回歸方程后，小農戶是否采納電商技術與客觀收入剝奪指數呈負相關關系，說明在采納電商技術過程中融入動態能力能夠縮小小農戶內部收入差距。綜上所述，知識獲取能力和整合利用能力在電商技術采納和小農戶收入差距關系中發揮了中介效應，而重構轉變能力的中介作用不顯著。

考慮中介效應模型可能存在內生性的問題，本文以小農戶是否有電商平臺交易行為作為工具變量，采用基于工具變量估計的中介效應檢驗方式，分別估計知識獲取能力、整合利用能力、重構轉變能力對電商技術采納對小農戶增收的中介效應。表 10是基于工具變量估計的因果中介檢驗結果。表10的第 2 行以知識獲取能力作為中介變量，回歸結果顯示，知識獲取能力對電商技術與小農戶增收的影響的總效應在 1％的統計水平上為 1.180，間接效應估計系數在5％的統計水平上為1.012，故知識獲取能力是電商技術促進小農戶增收的重要因素之一;整合利用能力的間接效應估計系數為 0.843，且通過了 10％水平上的顯著性檢驗，中介效應占比為71.38％;重構轉變能力間接效應估計系數在5％的統計水平上為0.991，中介效應占比為83.91％，說明重構轉變能力在小農戶電商技術采納與其增收之間發揮了中介作用，小農戶在采納電商技術過程中提高重構轉變能力能夠增加其收入。綜上所述，基于IV估計的因果中介效應分析的結果與上文提出的假說2是一致的，即動態能力在電商技術和小農戶收入關系中發揮了中介作用。

同樣地，以客觀收入剝奪指數為被解釋變量，以是否有電商平臺交易行為作為工具變量，以是否采納電商技術為核心解釋變量，采用中介效應的工具變量法，分別估計知識獲取能力、整合利用能力、重構轉變能力對電商技術的采納影響小農戶客觀收入剝奪指數的中介效應，回歸結果如表 11所示。從中介效應檢驗的結果來看， 知識獲取能力間接效應估計系數為-0.197，并且通過了1％水平上的顯著檢驗，中介效應占比為84.29％，表明知識獲取能力是影響小農戶客觀收入剝奪指數的重要因素之一;整合利用能力間接效應估計系數在10％的統計水平上為-0.163，中介效應占比為69.88％;重構轉變能力間接效應估計系數在5％的統計水平上為-0.193，中介效應占比為82.56％。該回歸結果與理論分析一致：電商技術的采納對小農戶客觀收入剝奪指數的作用是通過動態能力的中介作用實現的。

四、結論與建議

電商技術不但可以為農產品產銷銜接提供一個新型渠道，而且可以促進小農戶穩定增收目標的實現。本文通過構建“電商技術采納-動態能力-小農戶增收”的中介效應模型，基于陜南地區的實地調研數據，實證檢驗了農產品電子商務技術采納行為對小農戶增收之間的影響，并深入分析了電商技術采納對小農戶內部收入差距的影響。研究發現：（1）電商技術的采納能夠顯著促進小農戶收入的提升，并對小農戶內部收入差距具有一定抑制作用;（2）農產品電商技術的采納對小農戶增收效應及小農戶收入均衡具有一定異質性，電商技術采納對小農戶增收的影響呈現波動變化，其中對中等收入小農戶的增收效應最為明顯，對小農戶內部收入差距的影響呈現先增后減的特征;（3）電商技術采納通過提高小農戶的動態能力促進其收入增加，知識獲取能力、整合利用能力能夠縮小小農戶內部收入不均衡性，而重構轉變能力的中介作用不顯著。

為提升農產品電商技術采納的增收效應，激發小農戶的內在動力，本文提出以下建議。（1）地方政府要重視電商技術的采納對小農戶增收以及縮小小農戶內部收入差距的積極作用。地方政府應當嘗試構建一整套完整的電商技術采納教學體系，引導和鼓勵專業人士深入到農村中去，在推廣農村電商技術的同時直接從源頭上構建電子商務的流通鏈條。政府要制定和出臺科學合理的政策，對小農戶電商技術的采納行為進行有力而持久的支持，使更多小農戶有機會融入電商平臺、采納電商技術，形成良性的內生發展，為其持續增收與縮小內部收入差距提供保障。（2）要注重提升小農戶的動態能力。對于政府而言，應該為小農戶提供線上線下多渠道的學習途徑，從而為小農戶提升自身的知識獲取能力和整合利用能力提供平臺，讓信息化的優勢得以體現，充分釋放農產品電商的增收效應并縮小小農戶內部收入差距。對于小農戶自身而言，需提升其農產品電商適應的程度，以提高電商動態能力，即利用所獲取的知識和資源，從農產品供應到消費環節全過程均融入和采納電子商務技術以提高市場競爭優勢的能力，從而有效發揮動態能力的中介作用，實現增收目標。此外，還應重視自身學習意識的提高，積極主動參與到電商技術的培訓教學當中，提升自身電商技術采納與利用數字技術解決農業產銷問題的能力，推動優質農產品走向全國乃至世界市場，實現產銷兩旺、多方共贏。

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E-commerce Technology，Dynamic Ability and Income Increase of Smallholder Farmers

CAI Jie1，LI Wenjing1，XIA Xianli2

（1.College of Humanities，Changan University，Xian 710064;2.College of Economics and Management，Northwest A&F University，Yangling，Shaanxi 712100，China）

Abstract： The core goal of rural revitalization and the “agriculture， rural areas and farmers” policy is to promote smallholder farmers sustained and stable income increase.As a new business model spun off directly from the digital economy，e-commerce technology has become an important way to promote the income increase of smallholder farmers.Based on the field research data in southern Shaanxi，we introduced the IV Tobit model for endogeneity analysis based on the Tobit regression model to analyze the impact of e-commerce technology on smallholder farmers income increase，analyzed the heterogeneity of smallholder farmers adoption of e-commerce technology for income increase using the conditional quantile regression model，and finally constructed a mediating effect model based on the robustness test using the propensity score matching method to analyze the mediating role of dynamic capabilities in the adoption of e-commerce technology in promoting smallholder income.The results show that the adoption of e-commerce technology has a significant contribution to the income of smallholder farmers，and this contribution fluctuates;the adoption of e-commerce technology can effectively reduce the imbalance of smallholder farmers income， and this effect is characterized by first increasing and then decreasing.The mechanism of action study found that e-commerce technology promotes smallholder farmers income increase by improving their dynamic capacity，and reduces the income imbalance of smallholder farmers by improving their knowledge acquisition and integration capacity.On this basis，we propose to strengthen the local governments attention to the adoption of e-commerce technology，enhance the dynamic capacity of smallholder farmers to increase their income，and promote income balance.

Key words： e-commerce technology;dynamic ability;increase income of smallholder farmers;objective income deprivation

（責任編輯：楊峰）