参与电商能否促进设施蔬菜种植户绿色生产？

李全海 朱鹏 郑军

关键词：农村电商；绿色生产；设施蔬菜；倾向得分匹配

设施蔬菜是中国蔬菜产业的重要组成部分，产量占比30%以上，在缓解蔬菜生产季节性和消费均衡性的矛盾中发挥了重要作用；但其对农药化肥过度依赖的特性，容易造成土壤酸化、板结等资源环境问题，也可能产生农产品质量安全问题，威胁消费者的权益和健康。为此，2023年中央一号文件提出实施“设施农业现代化提升行动”，明确了设施蔬菜产业的绿色转型方向；农业农村部印发《到2025年化肥减量化行动方案》和《到2025年化学农药减量化行动方案》，规划了设施蔬菜化肥农药减量增效的路径指南。然而，种植户作为中国设施蔬菜生产的“主力军”，其对绿色生产的回应并不积极，违规使用化肥农药的现象屡禁不止。因此，探究设施蔬菜种植户绿色生产行为的影响因素，引导其转型绿色生产，对于保障国家“菜篮子”安全具有重要的现实意义。

1文献综述

农业绿色生产转型的关键在于生态农业技术的学习采纳和绿色农资的高效使用。目前，学术界关于农户绿色生产行为影响因素的研究可以归纳为两类。一类是以成本收益为核心的现实因素。根据舒尔茨的理性小农假说，农户是理性的“经济人”，是否采用绿色生产方式，主要取决于成本和收益的综合考量［1］。而从事绿色生产的成本收益又因多种条件而转移，如个体特征中的劳动力年龄和受教育年限，经营特征中的农地规模和组织模式［2-3］，外部环境中的政策补贴、市场环境、非正式制度［4-6］，以及技术设备、生态化肥、生态农药等绿色农资的产品价格和可获得性等［7-8］。另一类则是以“有限理性”为基本逻辑的认知特征。在心理学接入新古典经济学分析框架后，农户的“社会人”属性逐渐成为关注重点，易用性感知、责任意识、绿色认知、价值感知等认知因素被视为农户制定和执行绿色生产决策的内生动力［9］，一般来说认知水平的提升会带动绿色生产行为的积极响应［10］；但也有研究发现，农业绿色生产转型过程中“叫好不叫座”的现象时有发生［11］，风险不确定性感知、饥荒经历等负面情绪的积累也会引发认知冲突，导致认知与行为的背离［12-13］。

随着农村网络基础设施日益完善，智能手机及其应用逐渐成为农民社交和消费的主要工具，农村电商应运而生［14］。近年来，政府逐渐意识到农村电商在提振经济增长和改造传统农业方面的积极效用，先后出台了“互联网+”行动计划和电子商务进农村综合示范项目等一系列政策组合，使农村电商得到迅速发展；据《2023中国农产品电商发展报告》显示，我国农村网络零售额达到2.17万亿元，其中农产品电商零售额高达5313.8亿元。在此背景下，学者们针对农村电商与农业绿色生产的相关关系进行了有益探索。研究发现，农村电商在一定程度上颠覆了传统销售模式，不仅实现了“小农户”与“大市场”的有机衔接，也加速了农产品供应链的扁平化，生产者可以越过中间商捕捉消费者的需求偏好，而消费者也可以通过产品评价和信息反馈督促生产者提高农产品质量［15］。客观来讲，农村电商引起的销售端变革，有望通过供应链逆向传导至生产端，赋能传统农业的绿色生产转型［16］。

虽然已有少数学者关注到参与电商对农户绿色生产行为的积极影响，但仍存在进一步的优化空间：一是鲜有文献聚焦设施蔬菜种植户这一特定对象，事实上设施蔬菜复种指数高，农药化肥投入呈现“高频、超量、多品种混用”的特点，加之生产环节相对封闭，抑制了自然光对残留农药的降解效应，隔绝了雨水对土壤肥害的稀释和分解效果，导致其土壤污染物积累严重，绿色生产水平亟待提升［17-18］。二是部分研究在构建理论机制时，忽视了经济学原理同现实依据的有机结合，没有紧密联系农村电商运行特点和设施蔬菜生产销售实际，未能真正回答赋什么能和如何赋能这两个关键问题。三是多数文献仅就农户是否参与电商进行探讨，缺乏对参与电商模式和参与电商强度的全面考察，难以揭示参与电商对农户绿色生产行为的差异性影响。鉴于此，本研究首先解析参与电商对设施蔬菜种植户绿色生产行为的影响机理，然后基于山东省的微观调研数据，利用倾向得分匹配估计其影响效应和异质性表现，借助中介模型对影响机理进行实证检验，以期从参与电商视角，为推动设施蔬菜种植户转型绿色生产提供经验借鉴。

2理论分析与研究假说

销售环节是农产品价值实现的必经之路，农村电商赋能设施蔬菜绿色生产本质上是电子商务与农产品供应链融合之后衍生出的新兴销售模式对农户生产行为决策的一次逆向重塑，其重点在于“赋什么能”和“如何赋能”两个关键问题。

就“赋什么能”而言，一方面，农村电商激活了种植户绿色生产的“原动力”，使其“想要做”。实际上，追求个人收益的最大化是种植户从事绿色生产的主要目的，但在传统销售模式中，受资源禀赋贫弱和信息不对称的制约，个体种植户在绿色农产品销售过程中处于不利地位［5，16］；而农村电商则拉近了种植户与消费者之间的空间距离，增强了种植户在绿色农产品市场中的话语权［15-16，19］，能帮助其拓宽利润空间，激发其绿色生产积极性。另一方面，农村电商赋予了种植户绿色生产的“新动能”，确保其“能做到”。在前互联网时代，种植户是典型的信息弱势群体，获取和处理信息的效率低下，导致其生产行为决策大多基于主观感受和先前经验［20］，对于绿色生产常常是一问三不知，既不知何为绿色生产，也不知为何绿色生产，更不知如何绿色生产。而农村电商等互联网应用的广泛推广则有效降低了相关信息的搜寻成本［21］，能帮助种植户跨越信息素养的数字鸿沟，改善其对绿色生产的行为认知［22］；而且农村电商特有的质量信誉评价机制使种植户不得不直面消费者的舆论压力［15］，抬高了搭便车的投机成本，有助于落实绿色生产的行为决策。据此，提出假说H1。

H1：参与电商对设施蔬菜种植户绿色生产行为有正向影响。

就“如何赋能”而言，设施蔬菜的种植利润等于销售收益与总成本之差，而生产环节的蔬菜产量和生产成本相对固定，因此农村电商激活种植户绿色生产“原动力”的主要手段应是提高价格预期和降低交易成本。但同时，种植户从事绿色生产需要破除信息资源的约束壁垒，其中信息获取是前提，信息评价是关键［22］。可见，农村电商赋予种植户绿色生产“新动能”既依赖于互联网拓宽信息获取渠道的“共性”特征，也取决于电子商务质量信誉评价的“个性”功能。参与电商对设施蔬菜種植户绿色生产行为的影响机理如图1所示。

（1）价格预期激励机制。价格经济学认为，货币价格是商品价值实现的判别标准，但在传统销售模式下，绿色农产品的商品价值并未得到完全实现。一是因为消费者缺乏有效的辨别手段，对绿色农产品的购买欲望不强烈；二是因为许多上游生产者经常以次充好扰乱市场的价格机制，导致优质农产品的生产者因“逆向选择”陷于溢价竞争的不利局面［19］；三是因为中间商话语权较高，经常利用自身信息与资源优势制造价格差，压缩绿色农产品的利润空间［23］。而农村电商更有利于实现绿色农产品的商品价值。其一，通过图文介绍、视频演绎等产品展示机制向消费者传递真实的农产品生产和品质信息，有利于增强其信任程度，提升其溢价支付意愿；其二，借助产品质量认证提升市场辨识度，抑制其他生产者的投机行为，保障绿色农产品的“优质优价”［24］；其三，搭建生产者与消费者的直接对话平台，提高生产者的议价能力，降低中间商的市场垄断地位，帮助生产者争取更多的溢价份额［25］。价格预期提升以后，为追求个人利益的最大化，种植户倾向于将更多的资源要素投入到绿色生产中。

（2）交易成本节约机制。按照交易费用理论的基本观点，农产品从生产者流向消费者的过程会产生一定的费用支出，其大小取决于资产专用性、交易频率以及市场不确定性［26］。与传统销售模式相比，农村电商显著降低了设施蔬菜的交易成本。一是设施蔬菜保质期短且不便于长距离运输，因而在传统销售模式下产品滞销风险较大，生产者需要投资建设或者租用专门的生鲜冷库进行贮藏；而农村电商拓宽了设施蔬菜的销售渠道，有助于降低货物积压概率，缩短设施蔬菜的贮藏周期，减少专用性物质资产的费用支出。二是与传统销售模式相比，农村电商绕过了中间商，实现了供求双方的直接对话，减少了交易达成所需的主体数量，降低了设施蔬菜的交易频率。三是传统销售模式中，设施蔬菜交易双方一般借助口头契约或者简化合同确定交易的时间、数量和金额，法律效力较弱，违约风险的发生概率较高；而农村电商生成的电子票据相对规范，并且有第三方见证，法律效力较强，违约成本较高，减少了交易过程的不确定性。而在交易费用降低后，种植户销售绿色设施蔬菜的利润空间被进一步拓宽，其从事绿色生产的积极性将会更高。

（3）信息获取便利机制。按照新古典经济学的“信息完全假定”，构建理想的绿色农产品市场环境，需要借助信息要素的充分流动来消除买卖双方的“信息不对称”现象［27］。但在传统销售模式下，时空限制抬高了信息搜寻成本，加之部分主体为实现套利经常散播虚假信息，导致生产者与消费者之间存在明显的双向信息壁垒，容易滋生“价高质劣”和“劣币驱逐良币”的市场乱象，不仅抑制了消费者的购买欲望，也降低了生产者的绿色转型信心［28］。而农村电商则在一定程度上打破了交易过程中的信息壁垒。对于消费者来讲，农村电商的数字追溯体系能利用大数据、云计算等现代信息技术打通生产、加工、物流环节的“信息孤岛”，并借助全媒体的可视化表达功能向其传递真实可靠的产权和质量安全信息，能激发其对绿色农产品的支付意愿，有助于扩大绿色农产品的市场规模［29］。对于生产者来讲，一是农村电商缩短了信息传递链条，使其能迅速了解绿色农产品的市场行情和消费者偏好，结合区域供求和价格波动制定生产计划和销售策略，有利于提升其销售业绩［14］；二是农村电商针对绿色农产品的信息认证、审核和监管机制有效制裁了“以次充好”“水军刷单”和“恶意差评”等虚假信息，维护了正规生产者的声誉和市场地位，有助于降低其经营风险［30］。总之，农村电商有助于打破买卖双方之间的信息壁垒，构筑更加理想的绿色农产品市场环境，使从事绿色生产的种植户更容易趋近最优均衡点［31］。

（4）质量信誉评价机制。由于绿色农产品的经验品属性，消费者之间存在交流购买体验的现实需求。但在传统销售模式下，消费者获取产品和服务信息的主要渠道是物理感知和标签介绍，无法直接接触其他消费者的客观评价，给部分生产者和中间商创造了投机空间。而电商销售模式虽然弱化了物理线索，但通过独特的质量信誉评价机制建立了消费者之间的信息沟通渠道，能对生产者的绿色行为产生间接影响。一方面，对于消费者来讲，其他顾客对产品和服务的评价往往比商家介绍更加真实，好的图文评价能帮助其打消疑虑，放大感知价值，强化其对绿色农产品的消费信念［32］。另一方面，平台为了营造良好的竞争环境和吸引客户青睐，会主动通过主页广告投放、搜索引擎推荐、店铺星级显示等方式向质量信誉评价优秀的商家导流，而在互联网环境中，流量和销量本就是一体两面，这种引流有助于增加绿色农产品的浏览量和订单量［33］。当然，质量信誉评价机制的优势还在于抬高了生产者的投机成本，毕竟一旦“东窗事发”，消费者的差评和平台的限流都可能产生“乘数”效应，造成产品销量的持续下滑［34］。基于上述推理，本研究认为农村电商的质量信誉评价机制既能通过好评和引流拉动种植户从事绿色生产的积极性，也能借助差评和限流倒逼种植户减少投机行为。据此，提出假说H2。

H2：参与电商通过价格预期激励、交易成本节约、信息获取便利、质量信誉评价4个中介机制对设施蔬菜种植户绿色生产行为产生正向影响。

3研究设计

3.1数据来源

本研究所用样本来自课题组2020—2021年对山东省蔬菜产业重点县设施蔬菜种植戶的微观调查。主要基于如下考量：一是种植户是设施蔬菜生产的“主力军”，同时也是设施蔬菜绿色生产的“后进生”。设施蔬菜生产者一般可分为种植户、家庭农场、蔬菜工厂3类，其中种植户占比高达70%以上，而且其经营规模小且分散，资源禀赋较为贫弱，绿色生产水平远低于家庭农场和蔬菜工厂。二是以山东省作为研究区域具有代表性和典型性。一方面山东省蔬菜产量位居全国第一，61县（区）被农业农村部划定为蔬菜产业重点县，是全国蔬菜产业的“领头羊”，另一方面山东省是农药化肥密集使用的“重灾区”，设施蔬菜尤为甚之。

首先，按照地理区位，采取非概率抽样方法，在鲁东遴选潍坊市下辖的安丘市和寿光市，在鲁中遴选淄博市下辖的临淄区和高青县，在鲁西遴选聊城市下辖的莘县、冠县和阳谷县，在鲁南遴选临沂市下辖的郯城县和莒南县，在鲁北遴选滨州市下辖的博兴县和惠民县，共计五市十一县开展调研。其次，考虑到设施蔬菜不同于大田作物，其生产分布并不均匀，以村为单位难以收集到相对随机的数据，故按照随机分层抽样的原则，在各县区选择3～5个乡镇，每个乡镇随机选择20～30位设施蔬菜种植户开展调研。共计发放问卷986份，审查去除无效问卷后，共回收有效问卷900份，其中，临沂市148份、淄博市196份、滨州市169份、潍坊市242份、聊城市145份，有效回收率达91.28%。

3.2研究方法

3.2.1变异系数法

为保证绿色生产行为评价体系中各指标权重设置的合理性，参考朱鹏等［23］的研究，采用客观赋权范畴中的变异系数法，按照各指标的变异程度来确定指标权重。该方法可有效减少主观赋权产生的随意性误差。具体公式如下：

在公式（1）中，k表示不同的绿色生产行为，Vk为变异系数，Sk为标准差，Mk为平均值。在公式（2）中，Wk为指标变异权重，等于该指标变异系数除以全部指标变异系数之和，变异权重越大，意味着指标重要程度越高。

3.2.2倾向得分匹配

考虑到是否参与电商本质上属于种植户的自选择行为，采用倾向得分匹配对可能存在的自选择偏差予以控制。首先，采用Logit模型来估计设施蔬菜种植户的倾向匹配得分P（Zi），即参与电商的概率值。其中，Zi为匹配变量，Di为处理变量，Di=1表示参与电商，Di=0表示未参与电商，Pr为概率函数，i表示种植户，具体公式如下：

其次，依据计算得出的倾向匹配得分，选择近邻匹配、核匹配、半径匹配等方式将处理组（参与电商）和对照组（未参与电商）进行匹配。匹配完成后使用平衡性检验考察组别间系统偏差的消除情况，使用共同支撑域检验考察匹配过程中的样本损失情况，二者均通过意味着匹配效果理想。

最后，将因变量在处理组和对照组之间差分，计算出处理组（电商户）绿色生产行为的平均处理效应，以此衡量参与电商对设施蔬菜种植户绿色生产行为的影响程度，其表达式為：

其中：ATT表示处理组（电商户）绿色生产行为的平均处理效应，Y1为参与电商的设施蔬菜种植户绿色生产行为得分均值，Y0为未参与电商的种植户绿色生产行为得分均值，E为条件数学期望。

3.2.3中介模型

本研究借鉴温忠麟等［35］的研究，构建中介模型检验参与电商对设施蔬菜种植户绿色生产行为的影响机制。具体公式如下：

其中：Y代表本研究被解释变量，即由变异系数法加权测出的设施蔬菜种植户的绿色生产行为。X代表核心解释变量参与电商。H则代表参与电商影响设施蔬菜种植户绿色生产行为的中介变量。a、b、c、c'表示待估系数，e表示模型残差。

3.3变量设置及描述性统计

3.3.1被解释变量

从蔬菜种植角度讲，设施蔬菜绿色生产涵盖产前环节的设施材料、产中环节的药肥施用、产后环节的废弃物处理等方面，其中农药和化肥直接关系到蔬菜品质和人身健康，是消费者最为关心，同时也是绿色转型最为棘手的两大桎梏［17-18］。因此，参照《绿色食品蔬菜标准与技术规程》和《无公害蔬菜生产技术操作规程》，借鉴梁志会等［36］和杜三峡等［37］的研究，以绿色用药和绿色施肥为例，构建设施蔬菜种植户绿色生产行为的评价体系，设置投入品管理、化肥农药减量、化肥农药替代3个维度进行测度。为避免主观赋权的随意性，采用变异系数法进行加权汇总，结果见表1。

样本统计结果呈现出以下特点：①设施蔬菜绿色生产水平有待提升。样本区域种植户目标层得分均值为0.537，意味着900位设施蔬菜种植户中仅有53.7%的人实施了绿色生产。②绿色施肥行为的采纳比例高于绿色用药行为。一级指标中设施蔬菜种植户绿色施肥行为的得分均值为0.607，绿色用药行为的得分均值为0.477，意味着有60.7%的种植户采纳了绿色施肥行为，但仅有47.7%的种植户采用绿色用药行为。③六种绿色生产行为的采纳情况并不一致。按照得分均值从高到低依次为，拒用高毒农药0.902、有机肥施用0.774、化肥施用记录0.710、统防统治0.510、测土配方施肥0.462、生物防控0.351。

3.3.2核心解释变量

设施蔬菜种植户在选择参与电商时需要面临一系列的决策组合，其中是否参与电商、参与电商强度和参与电商模式是3个关键要素。在调查的有效样本中，设施蔬菜种植户参与农村电商的情况呈现出以下特点：①总体参与水平较低，电商户占比仅为35.44%，未参与电商的种植户占比高达64.56%。②参与电商强度有待提高，55.93%的种植户通过电商销售的设施蔬菜不足总销量的50%。③平台电商占据主导地位，66.77%的种植户选择在京东到家、淘菜菜等平台电商上销售设施蔬菜。

3.3.3匹配变量

为控制样本自选择问题，参考李晓静等［16］和张晓慧等［38］的研究，选取兼业程度、年龄和受教育年限3个指标作为个体特征的匹配依据，选取种植收益、农业收入比重和劳动力人数3个指标作为经营特征的匹配依据，选取互联网使用频率、电商认知和电商培训作为互联网特征的匹配依据，选取社会网络和物流环境作为环境特征的匹配依据。在设计问卷之初，考虑到多数种植户文化水平有限，因此调研问题主要借鉴广泛应用于社会科学研究的李克特五分法设置选项，通过梳理政策文件和已有文献科学划分选项区间，以使问卷语言简单直观，受访者能准确和充分地理解问题内容，并迅速做出回答。值得注意的是，在匹配特征中，电商户设施蔬菜种植收益的整体均值低于非电商户，似乎是意料之外；但实际上，后文的估计结果证实，种植收益并没有对种植户是否参与电商产生显著影响，即电商户和非电商户在该变量上并不存在统计意义上的显著差异。可能的解释是，设施蔬菜的反季节特性使得部分规模型种植户拥有专属稳定的销售渠道，如特供酒店、企业、机关单位等，其收入可能比普通的电商户更高。

3.3.4中介变量

结合理论分析，参考李晓静等［16］和王翠翠等［15］的研究，以“种植户对本年度设施蔬菜的销售价格预期”作为中介变量价格预期的考察指标，以“种植户对设施蔬菜销售过程中所需支付的交易费用判断”作为中介变量交易成本的考察指标，以“种植户对设施蔬菜口碑评价的在意程度”作为中介变量质量信誉评价的考察指标，为保证问卷调研的准确性，均采用李克特五分法从低到高依次打分。此外，参考高杨等［39］的研究，以“种植户获取农业相关信息的常用渠道数目”作为中介变量信息获取的考察指标。由表2可知，电商户在价格预期、信息获取和质量信誉评价的得分均值分别为2.64、2.68、2.46，均高于非电商户；而电商户交易成本的得分均值为1.77，低于非电商户，意味着参与电商可能通过提高价格预期、拓宽信息渠道和追求正向信誉评价三种正向机制，以及降低交易成本这一负向机制影响设施蔬菜种植户绿色生产行为。

3.3.5工具变量

为控制其他内生性问题，参考刘同山等［40］的研究，选取村参与电商率为工具变量。从逻辑角度讲，农村的社会网络由熟人关系交织而成，本村参与农村电商人数越多，设施蔬菜种植户对电商运行模式和相关政策的了解就越深入，其參与电商的概率值就越高，达到了工具变量的相关性门槛；同时，个体是否参与电商难以左右全村人的参与决策，达到了工具变量的外生性门槛。此外，工具变量农村参与电商率的F值为38.45，拒绝弱工具变量假设。对比来讲，村参与电商率作为一种客观数据，测度结果更为准确，而且避免了主观性工具变量的个人偏好问题。综合考虑上述结果，村参与电商率能够满足进行研究的基本要求。

3.3.6分类变量

为细化研究结论，综合考虑设施蔬菜种植户的群体特征和生产现实，将作物类别、经营规模、风险偏好设置为分类变量，考察参与电商对设施蔬菜种植户绿色生产行为的异质性影响。

4实证结果与分析

4.1参与电商对设施蔬菜种植户绿色生产行为的影响效应

4.1.1倾向得分估计

首先，借助Logit模型确定倾向得分估计值，以衡量种植户参与电商的可能性，结果见表3。

从表3可以看出：①个体特征中，变量农户兼业程度的系数为-0.522，变量受教育年限的系数为0.325，两者都在1%的统计水平上显著，说明不兼业且受教育年限多的设施蔬菜种植户更倾向参与电商。②经营特征中，变量农业收入比重的系数为0.149且在5%的统计水平上显著，说明以农业为主要收入来源的种植户对参与电商的积极性更高。③互联网特征中，变量互联网使用频率的系数为0.297，变量电商认知的系数为0.405，变量电商培训的系数为0.305，三者均在1%的统计水平上显著，说明设施蔬菜种植户在日常生活中使用互联网工具频率越高，对农村电商认知越清晰，参与电商培训次数越多，其参与电商的概率越大。

4.1.2共同支撑域与平衡性检验

（1）共同支撑域检验。匹配完成后，如果共同支撑域面积过小，代表着样本损失太多，匹配效果不佳。如图2所示，匹配后共同支撑域面积大于匹配前，说明匹配效果较好。同时，处理组和对照组的倾向得分区间相交为［0.06，0.84］，区间长度尚可，区间内包含863个样本种植户，仅损失37个样本种植户，共同支撑域检验通过。

（2）平衡性检验。倾向得分匹配后，处理组和对照组样本在各匹配变量上不能存在系统差异，因此还需进行平衡性检验。结果见表4。

匹配前，电商户和非电商户在匹配特征上存在显著差异。个体特征中的兼业程度、年龄和受教育年限，经营特征中的种植收益、农业收入比重和劳动力人数，互联网特征中的互联网使用频率、电商认知、电商培训，环境特征中的物流环境，均值差异都高于10%，t统计量显著。而匹配后，除变量互联网使用频率外，两者的匹配变量均值差异缩小到10%以内，均未通过t检验，说明偏差并不明显；而且电商户和非电商户在匹配变量互联网使用频率上的均值差异虽达到12.70%，但未通过t检验，差异不显著。平衡性检验通过。

4.1.3影响效应估计

（1）是否参与电商。共同支撑域和平衡性检验成立之后，采用近邻匹配（一对二）、近邻匹配（一对四）、半径匹配和核匹配计算参与电商对设施蔬菜种植户绿色生产行为的影响效应，结果见表5。

由表5可以看出，近邻匹配（一对二）、近邻匹配（一对四）、半径匹配、核匹配估计出的影响效应分别为0.225、0.235、0.246、0.242，均在1%的统计水平上显著，均值结果为0.237，意味着参与电商的设施蔬菜种植户采纳绿色生产行为的概率比非电商户高23.7%，即假说H1成立。此外，匹配前处理组的ATT为0.259，匹配后下降至0.237，意味着匹配前的估计结果是包含内生效应和处理效应在内的混合效应，借助倾向得分匹配则清除了内生效应，有效避免了样本的自选择偏误。

（2）参与电商强度。以参与强度为依据可以将电商户归为两类，一类是借助电商出售的设施蔬菜占总销量50%及以下，即低强度参与型；另一类是借助电商售卖的设施蔬菜占总销量51%～100%，即高强度参与型。参与强度的不同，反映了种植户销售结构中电商与其他销售渠道的地位高低，可能会造成影响效应的差异性表现。采用近邻匹配（一对二）的估计结果见表6。

从ATT结果来看，高强度参与电商的设施蔬菜种植户采纳绿色生产行为的概率比非电商户高41.5%，低强度参与电商的提升效果仅为18.7%。可能的解释是，绿色用药和绿色施肥所需的技术设备具有较强的资产专用性，设施蔬菜种植户转型绿色生产往往面临着较高的资金门槛，但低强度参与电商所带来的溢价激励有限，难以弥补设施蔬菜绿色生产的高额成本支出，导致种植户的利润空间被压缩，不利于激发其对绿色生产的投资动机。

（3）参与电商模式。现阶段设施蔬菜种植户参与农村电商的模式大体分为两类：一类是以商家身份参与京东到家、淘菜菜、美团优选等平台电商；另一类则是以微信朋友圈、qq空间、微博推广等社交媒体作为销售主阵地［42］。广义上，两者都属于电子商务范畴，但严格来讲，各自模式的运行特点并不一致，有可能引起影响效应的分化。采用近邻匹配（一对二）的估计结果见表7。

从ATT结果来看，参与平台电商的设施蔬菜种植户采纳绿色生产行为的概率比非电商户高33.4%，社交电商的提升效果仅为14.6%。可能的原因有两点：①从激励角度讲，平台电商辐射范围广、客户流量大，能提供稳定的销量保证，有助于激发生产者的绿色生产信心；而社交电商过度依赖销售者的社会网络和营销推广能力，收益不确定性较大，不利于回收投资成本，抑制了生产者的绿色生产积极性。②从倒逼角度讲，目前社交电商运行规范性不足，产品质量监管力度薄弱，消费者质量信誉评价机制欠缺，生产者投机成本较低，导致农村电商对设施蔬菜绿色生产的赋能效果大打折扣。

4.2内生性检验

为避免其他内生性问题，采用工具变量法重新估计参与电商对设施蔬菜种植户绿色生产行为的影响。同时，为保持研究逻辑的一致性，参考朱鹏等［23］的研究，将上文得出的倾向得分视作控制变量，以避免样本的自选择偏误。第一阶段和第二阶段的回归结果见表8。

第一阶段的回归结果显示，村参与电商率对设施蔬菜种植户是否参与电商的影响系数为0.116，在1%的统计水平上通过了显著性检验，即工具变量与解释变量之间呈显著的正相关关系。第二阶段的回归结果显示，工具变量对设施蔬菜种植户绿色生产行为的影响系数为0.348，在1%的统计水平上通过了显著性检验，即工具变量与被解释变量呈显著的正相关关系，意味着在考虑其他内生性问题后，参与电商促进设施蔬菜种植户绿色生产行为的假说依然成立。

4.3群体异质性分析

农户是高度异质性群体，在经营目标和资源禀赋方面不尽相同，这种主体异质性往往会导致行为差异［43］。为进一步细化参与电商对不同群体绿色生产行为的影响差异，本研究结合设施蔬菜的生产实际，根据作物类别、经营规模、风险偏好对种植户进行分类。不同群体的ATT见表9。

（1）就作物类别而言，参与电商后，叶菜类设施蔬菜种植户采纳绿色生产行为的概率会提高26.6%，根茎类种植户则会提高31.5%。可能的原因在于：①食用部位不同导致药肥施用情况有所差异。根茎类的植物根系长期深埋地下，生长情况和病虫害侵袭程度无法直接观测，而且药肥需要经过土壤富集方能发挥效果，导致整体利用率不高。在此情境下，为保证植物块茎的形成和膨大，同时最大化灭杀有害病菌，种植户往往超量施用药肥，导致投入成本远高于叶菜类设施蔬菜。②绿色生产有助于降低药肥投入成本。绿色生产技术诸如测土配方施肥和统防统治技术，能够精准研判植物根系的生长状况和病虫害侵袭程度，辅助种植户确定最优的药肥施用量、施用次数和施用间隔，有效减少了投入成本，放大了参与电商的赋能效果。

（2）就经营规模而言，参与电商后，各种规模的设施蔬菜种植户采纳绿色生产行为的概率都会提高，影响效应从高到低依次是中等规模农户38.5%、大规模农户35.6%、小规模农户17.6%。究其原因，规模差异会导致生产过程中单位收益与成本的不同，进而导致生产者的行为分化。具体来讲：①大规模种植户资源禀赋充裕，实现了一定程度的规模经济，设施蔬菜种植过程的绿色化水平本就不低，因此电商的影响效应相对局限。②小规模种植户禀赋条件相对弱势，很难达到绿色生产所附加的现实门槛，而且零散经营使其难以充分获取绿色农产品的市场溢价，抑制了参与电商的赋能效果。

（3）就风险偏好而言，参与电商对不同风险偏好的设施蔬菜种植户绿色生产行为均能产生积极影响，但影响效应大小有所差别，从高到低依次是风险偏好型41.8%、风险中立型32.7%、风险规避型18.4%。主要原因在于：①风险规避型种植户倾向于稳定收益和规避风险，在选择参与电商和绿色生产时较为谨慎；而风险偏好型种植户倾向于“富贵险中求”，充分调动现有资源来参与电商和转型绿色生产，以追求设施蔬菜种植利润的最大化。②设施蔬菜种植容易遭受大风、冰雹等自然灾害侵袭，风险发生概率较高，风险损失数额超出一般种植户的承受范围，但多数地区设施蔬菜农业保险覆盖率低于30%，且品种结构由单一险种（气象灾害类保险）主导，因此在风险和保障不匹配的情况下，设施蔬菜种植户为保证收益和成本维持在合理区间，往往对于转型绿色生产慎之又慎，侧面放大了风险偏好所导致的行为差异。

4.4机制分析

前文理论分析发现，价格预期、交易成本、信息获取、质量信誉评价是参与电商影响设施蔬菜种植户绿色生产行为的中介桥梁，该部分参考温忠麟等［35］的研究，将上述中介变量置于统一模型，借助SPSS的process插件检验其显著性和效应占比，具体结果见表10。

首先，从中介效应显著性来看，价格预期、交易成本、信息获取、质量信誉评价所承担的间接效应值分别为0.054、0.044、0.022、0.028，各自95%的置信区间都不含0，且直接效应显著，意味着这四个中介变量是显著的部分中介变量，即假说H2成立。

其次，从中介效应占比来看，从高到低依次为价格预期20.48%、交易成本16.60%、质量信誉评价10.63%、信息获取8.28%，意味着价格预期激励机制和交易成本节约机制是参与电商影响设施蔬菜绿色生产的主要中介机制，信息获取便利机制和质量信誉评价机制属于次要中介机制。可能的解释是，设施蔬菜种植户本质上是理性的“经济人”，从事蔬菜种植和绿色生产的首要目标是追求个人利益的最大化，设施蔬菜的销售价格和交易成本直接关系到净收益，因此对其更为关注；而信息获取和质量信誉评价虽然也有可能影响其利润空间，但这种影响多是间接发生，影响程度相对较小，并非设施蔬菜种植户的关注重点。结合理论分析，农村电商基于互联网所迸发的“新动能”虽然产生了积极效果，但仍然居于辅助地位，侧面说明目前农村电商的信息获取机制和质量信誉评价机制并非十分完善，需要进一步出台具体措施，挖掘其赋能潜力。

最后，从各中介的重要性来看：①农村电商在激活种植户追求个体利益最大化这一“原动力”时，提升价格预期比降低交易成本更加有效。从数据上看，价格预期的中介占比为20.48%，高于交易成本中介的16.60%。从现实角度讲，一方面随着收入水平提升和消费理念升级，人们对绿色无公害的设施蔬菜愈发青睐，并且愿意支付高于平均水准的市场价格；而且在绿色农产品质量参差不齐的现实情境下，高质量的绿色设施蔬菜所能獲取的产品溢价空间十分可观，因此价格“天花板”的上限更高。另一方面，虽然农村电商相对传统销售明显减少了交易费用支出，但这种减少往往呈现边际递减，而且无论是交易成本还是生产成本，都存在一个用来保证交易和生产活动有序进行的基本门槛，除非出现技术迭代升级，否则这种成本“地板”很难大幅降低。②农村电商在赋予种植户绿色生产“新动能”时，仍要以质量信誉评价机制为“主攻点”。从数据上看，质量信誉评价的中介占比为10.63%，略高于信息获取中介的8.28%。从本质上讲，信息获取中介发挥作用的核心机理在于互联网技术拉近了人与人之间的空间距离，而这恰恰是所有互联网应用的“共性特征”，即使是微信、qq等社交工具也能帮助种植户掌握更多的信息资源；反观质量信誉评价机制则是农村电商的“特色功能”，能显著区别于其他的互联网应用，在规范平台引流不当、商家刷单好评、买家恶意差评等不良现象后，有望实现农村电商和设施蔬菜绿色生产的协同进步。

5结论与对策建议

本研究基于山东省五市十一县的微观调研数据，运用倾向得分匹配和中介模型分析了参与电商对设施蔬菜种植户绿色生产行为的影响效应和路径，得出如下结论：①参与电商的设施蔬菜种植户采纳绿色生产行为的概率比非电商户高23.7%，经工具变量法检验后依然成立；从参与强度角度讲，高强度参与比低强度参与电商更能提高设施蔬菜种植户的绿色生产水平；从参与模式角度讲，平台电商的促进效果要强于社交电商。②群体异质性分析表明，作物类别、经营规模和风险偏好会导致影响效应分化，参与电商对根茎类、中等规模、风险偏好型设施蔬菜种植户绿色生产行为的影响效应尤为明显。③参与电商通过价格预期激励、交易成本节约、信息獲取便利、质量信誉评价来影响设施蔬菜种植户绿色生产行为；从占比结果来看，前两者是主要中介，后两者是次要中介。

上述结论表明，引导设施蔬菜种植户参与电商是推动其实现绿色生产转型的有效途径。据此提出以下建议：①激发设施蔬菜种植户参与电商积极性，提升其参与电商强度，鼓励多元化参与电商。具体来讲，在种植户个体特征和经营特征等硬性条件难以改变的情境下，一是要积极开展电商培训，普及农村电商和互联网应用的相关知识，提高种植户电商认知水平；二是通过典型带动和宣传推广，培育种植户对农村电商的信心，引导其提升电商销售量；三是平台电商应充分发挥自身优势，借助平台补贴、店铺推荐、客户引流等多种方式辐射带动更多设施蔬菜种植户，而社交电商需完善运行规范，加强产品质量监管，健全消费者信息评价和维权机制，挖掘对设施蔬菜绿色生产的赋能潜力。②综合考虑作物类别、经营规模、风险偏好等群体异质性特征，制定差异化的电商推广策略。具体来讲，一是重点关注中等规模、根茎类设施蔬菜种植户，通过信贷优惠、农机补贴等扶持政策充分挖掘其潜力，使其成为农村电商赋能设施蔬菜绿色生产的“主力军”；二是建立健全设施蔬菜的农业风险保障机制，针对绿色生产优化赔付广度和力度，满足种植户日益多样化的风险保障需求。③疏通农村电商赋能设施蔬菜绿色生产的现实渠道。在电商推广过程中，要重点完善绿色设施蔬菜的价格激励机制和交易成本节约机制，拓宽种植户的信息获取渠道，密切关注消费者的信息反馈。④完善补贴体系，为农村电商赋能设施蔬菜绿色生产提供支持政策。联合银行、物流公司等第三方机构为电商户提供资金借贷和物流优惠，完善生态药、有机肥等绿色农资的价格补贴政策，优化绿色农机设备的购置补贴力度。