北京工商大学学报
(
社会科学版
)摇 摇 摇 摇 2015
年
摇
第
1
期
息的人
,
以保证信息的准确性
。
此次调研共发放问卷
735
份
,
剔除存在数据缺
失的问卷后
,
共收到有效问卷
217
份
,
有效问卷回收
率为
29郾 5%。
样本的描述性统计特性如表
1
所示
。
表
1摇
样本特征情况一览表
基本特征变量
频数 百分比
/ %
< 30
岁
12
5郾 5
30 ~ 39
岁
42
19郾 4
农户年龄
40 ~ 49
岁
101
46郾 5
50 ~ 59
岁
47
21郾 7
逸60
岁
15
6郾 9
小学及以下
50
23郾 3
农户文化程度
初中
105
48郾 8
高中
(
中专
)
49
22郾 8
大专及以上
11
5郾 1
1
年
22
10郾 2
2
年
45
20郾 9
购销关系长度
3 ~ 4
年
69
31郾 5
5 ~ 9
年
51
23郾 7
逸10
年
28
13郾 7
生产类型
种植业
131
60郾 4
养殖业
86
39郾 6
摇 摇 (
二
)
问卷与变量测量
本研究的调查问卷长达
5
页
,
大约需要
25
分
钟填写完成
,
其中包括几个李克特量表和一组旨
在收集分类资料的多项选择题
。
量表均来自前人
研究中使用过的成熟量表
,
但由于研究背景的差
异
,
所以我们对量表的问项作了相应修改
,
以使之
符合中国本土文化情境下的农产品渠道关系
。
在
确定调查问卷之前
,
我们与有农村生活经历或多
年从事农产品营销研究的学者进行了反复讨论
,
以确保问卷题项能够反映研究情境的特点并为调
查对象所理解
。
私人关系
( GX)
的量表由人情
( RQ)、
感情
(GQ)
和信任
(TR)
三个维度构成
,
其中人情和感
情的量表来自
Lee
和
Dawes(2005)
[31]
,
各包括
4
个和
5
个题项
;
信任的量表来自
Doney
和
Cannon
(1997)
[23]
,
包括
8
个题项
。
分配公平
(DF)
和程
序公平
(PF)
的量表来自
Kumar
等
(1995)
[12]
,
各
包括
4
个题项
。
农户投机行为
( SP)
的量表来自
Ping(1993)
[32]
,
包括
4
个题项
。
(
三
)
量表的信度和效度
如表
2
所示
,
信度方面
,
本研究所用量表的
Cronbach蒺s
琢
值均超过了
0郾 6
的最低可接受水平
。
接着
,
我们计算了量表的组合信度
( composite reli鄄
ability,CR),
各变量的组合信度
(CR)
都大于
0郾 7,
说明此量表具有良好的内部一致性
。
我们采用
AMOS17郾 0
进行了验证性因子分析
( CFA),
结果
如表
2
所示
。
在模型中
,
所有题项的因子标准载
荷均大于
0郾 5(
p
< 0郾 001),
同时
,
所有变量的平均
抽取方差
(AVE)
大于或接近
0郾 5,
这说明本研究
的各变量具有充分的收敛效度
。
此外
,
表
2
中测
量模型与数据的拟合度指标表明
,
测量模型和数
据具有较好的拟合度
。
最后
,
据
Fornell
和
Larcker(1981)
[33]
的研究
结论
,
为了确保各个潜变量
( TR、GQ、RQ、DF、PF
和
SP)
之间存在着内涵和实证方面的差异
,
模型
中每个潜变量的
AVE
的平方根应该大于该潜变
量与其他潜变量的相关系数
。
从表
3
可以看出
,
该条件得到了满足
,
这表明本研究使用的量表具
有很好的判别效度
。
同时
,
我们还控制了可能会对因变量产生影
响的控制变量
———
农户年龄
(NL)、
学历
(XL)、
家
庭农业劳动力人数
(RS)、
生产类型
( LX)
和关系
长度
(relationship length,RL)。
首先
,
农户的年龄
越大
,
其社会经验越丰富
,
生产技能较之年轻人也
更为纯熟
,
这不仅对农业绩效有直接影响
,
对农户
自身投机时机把握和处理也会比较有利
。
与之相
反
,
学历高有助于提高农业绩效
,
但在一定程度上
也会抑制农户的投机行为
,
因为通常学历高的人
会比较在意自己在他人心中的形象
。
本文中
,
主
要将学历分为四类测量
:1 =
小学及以下
,2 =
初
中
,3 =
高中
(
中专
),4 =
大专及以上
。
同时
,
农户
的生产规模与家庭农业劳动力人数密切相关
,
而
生产规模对交易行为有直接的影响
。
其次
,
不同
的生产类型对农业资源禀赋要求不同
,
特别是养
殖业相对于种植业将投入更多的专有资产
,
因而
会对农业绩效和渠道投机行为有影响
。
本文主要
划分两类进行测量
:0 =
种植业
,1 =
养殖业
。
最
后
,
关系长度是关系紧密程度的重要属性
,
会对
·8·
