Как цифровые технологии помогают фермерам заключать выгодные контракты?

Договорное сельское хозяйство рассматривается как институциональный инструмент реализации устойчивого сельского хозяйства на микроуровне. В условиях цифровых технологий, преобразующих цепочки создания стоимости в сельском хозяйстве, изучение путей и механизмов, посредством которых цифровая трансформация стимулирует участие фермеров в договорном сельском хозяйстве, представляет собой важную исследовательскую задачу для содействия развитию современного сельского хозяйства.

На основе исследовательских данных, полученных от 1370 производителей винограда в провинции Ляонин (Китай) в 2023 году, мы изучили влияние цифровой трансформации на принятие фермерами решений об участии в договорном сельском хозяйстве с помощью бинарной логит-модели. Для проверки на эндогенность мы дополнительно использовали метод CMP и тест на пропущенные переменные Остера. Исследование показало, что: (i) Цифровая трансформация значительно повышает вероятность принятия фермерами решений об участии в договорном сельском хозяйстве. Что касается готовности к участию, то аналитические способности играют основную стимулирующую роль, в то время как технологические возможности оказывают сдерживающее влияние. Что касается поведения, связанного с участием, положительное влияние аналитических способностей также является устойчивым. (ii) Цифровая трансформация способствует принятию решений фермерами за счет расширения социальных сетей и повышения инновационной активности. При этом «социальные сети — инновационная активность» выступают в качестве цепочки опосредованного эффекта между цифровой трансформацией и принятием решений фермерами. (iii) По сравнению с мелкими фермерами, цифровая трансформация оказывает более значительное влияние на решения об участии в договорном сельском хозяйстве для крупных фермеров. Следовательно, результаты исследования могут быть полезны заинтересованным сторонам для реализации целенаправленных мер, направленных на стимулирование принятия фермерами решений об участии в договорном сельском хозяйстве. В разделе обсуждения обозначен ключевой теоретический прорыв данной работы: он прослеживает эволюцию соответствующих практик от локальных экспериментов к их масштабированию и применению в общенациональном масштабе, а также подчеркивает их потенциальную способность оказывать глобальное влияние.

В условиях традиционной модели сельскохозяйственного производства в Китае степень соответствия между современной системой циркуляции сельскохозяйственной продукции и методом ведения сельского хозяйства снизилась. В частности, требования системы циркуляции к стандартизации, масштабу и рыночно-ориентированному управлению плохо сочетаются с мелкими, рассредоточенными и основанными на опыте характеристиками традиционного сельскохозяйственного производства. Это ставит фермеров в невыгодное положение в сфере циркуляции сельскохозяйственной продукции и становится серьезным препятствием для структурных реформ в сфере предложения в сельском хозяйстве Китая и процесса модернизации сельского хозяйства (Zheng и Zhang, 2021). Однако эта проблема характерна не только для Китая, но и отражает глобальное противоречие между мелкотоварным производством и все более стандартизированными, рыночно-ориентированными сельскохозяйственными системами (Ma и Zhang, 2025). Договорное сельское хозяйство является неотъемлемым явлением индустриализации сельского хозяйства. Оно способствует органическому взаимодействию между фермерами и рынками. Само по себе договорное сельское хозяйство представляет собой устойчивую организационную форму ведения сельского хозяйства. Как институциональное соглашение, оно играет важнейшую роль в соединении фермеров с современным сельским хозяйством. Оно рассматривается как основная форма вертикального сотрудничества в аграрном секторе и играет положительную роль в регулировании структуры сельскохозяйственной промышленности и расширении производственной цепочки в сельском хозяйстве (Wang и др., 2014; Lu и др., 2021). Оно не только снижает транзакционные издержки, но и способствует трансформации методов сбыта сельскохозяйственной продукции. В данном исследовании под договорным сельским хозяйством конкретно подразумеваются письменные контракты, которые имеют заметные преимущества с точки зрения юридической силы, ясности и возможности принудительного исполнения. Письменные контракты определяют точные условия, особенно в отношении механизмов разрешения споров и обстоятельств, связанных с неисполнением обязательств, что существенно снижает неоднозначность толкования и согласовывает общее понимание соглашения сторонами. Такая ясность гарантирует, что все стороны имеют четкое представление о своих правах и обязанностях. Письменные контракты обладают большей юридической силой: после подписания обе стороны обязаны их соблюдать, что снижает риски неисполнения. С точки зрения защиты прав сторон, письменные контракты имеют явные преимущества перед неформальными устными соглашениями (Wang и др., 2014). Однако на практике фермеры проявляют низкую заинтересованность в участии в договорном сельском хозяйстве. Неформальные рыночные транзакции остаются преобладающей моделью в сельскохозяйственном производстве и маркетинге (Ding и др., 2024). В этом контексте существует острая необходимость в выявлении факторов, влияющих на решения фермеров об участии в договорном сельском хозяйстве.

Как ключевая мера для интеграции фермеров в современное сельское хозяйство и содействия устойчивому развитию сельского хозяйства, участие фермеров в контрактах стало заметной темой в современных исследованиях. Существующие исследования в основном рассматривают два аспекта принятия решений фермерами в договорном сельском хозяйстве: 1) Внутренние факторы: В исследованиях анализировались психологические восприятия, индивидуальные характеристики и черты управления производством, влияющие на участие фермеров в договорном сельском хозяйстве (Liu и Zhou, 2020; Xu и др., 2023; Li и др., 2025). Психологические восприятия включают самоэффективность, восприятие риска и доверие. Среди индивидуальных характеристик такие факторы, как пол, возраст и уровень образования, значительно влияют на решения фермеров относительно договорного сельского хозяйства. Черты управления производством в первую очередь определяются качеством почвы, членством в кооперативах и степенью специализации производства. 2) Внешние факторы: В исследованиях изучались внешние характеристики, влияющие на решения фермеров, с точки зрения социальных норм и государственной поддержки (Vamuloh и др., 2020; Wu и др., 2021; Xu и др., 2023; Nematollahi и др., 2025). В частности, нормативный надзор, обучающие инициативы и консультационные услуги были определены как факторы, способствующие участию фермеров в договорном сельском хозяйстве. Исследования также показывают, что фермеры в Китае находятся в невыгодном положении в развитии договорного сельского хозяйства — в основном из-за серьезной нехватки информации, технологий и капитала (Zheng и Zhang, 2021). Обзор существующей литературы показывает, что, хотя многочисленные факторы влияют на решения фермеров относительно договорного сельского хозяйства, существует относительный дефицит исследований, сосредоточенных на влиянии цифровой трансформации на поведение фермеров в отношении участия. Примечательно, что существующие исследования, проведенные с коммерческой точки зрения, показывают, что благодаря цифровой трансформации клиенты получают возможность проверять компоненты контрактов, тем самым усиливая контроль над условиями соглашений. Это повышает прозрачность информационной среды и дополнительно стимулирует заинтересованность в участии в контрактах (Zhao и Tan, 2012). Эти выводы предполагают, что цифровые технологии обладают потенциалом для устранения недостатков в участии в контрактах. В последние годы быстрое развитие интернет-информационных технологий в Китае не сопровождалось адекватными исследованиями эффектов цифровой трансформации в аграрной сфере. Поэтому необходимо дальнейшее изучение того, как цифровая трансформация может повысить участие фермеров в договорном сельском хозяйстве.

Ученые провели обширные исследования цифровой трансформации в различных дисциплинах и областях. В китайском контексте исследования цифровой трансформации в основном сосредоточены на ее последствиях для экономической отдачи и социального благосостояния (Tian и др., 2022; He и др., 2023). Исследования взаимосвязи между цифровой трансформацией и фермерами в основном сосредоточены на вопросах экологически чистого сельскохозяйственного производства и роста доходов фермеров (Zhong и др., 2023; Ma и Li, 2024). Цифровая трансформация становится важным новым драйвером и возможностью для расширения решений фермеров относительно участия в договорном сельском хозяйстве. С широким проникновением цифровой экономики в сельское хозяйство ускорилось строительство цифровых сельских территорий. Оно стало жизненно важным средством формирования новых драйверов роста для сельскохозяйственного и сельского развития в Китае (Wang и др., 2023). В январе 2020 года Министерство сельского хозяйства и сельских дел издало «План развития цифрового сельского хозяйства и сельских территорий (2019–2025)», в котором подчеркивается необходимость занять лидирующие позиции в развитии цифрового сельского хозяйства и использовать цифровизацию и информатизацию для содействия сельскому развитию. Значительный прогресс в цифровизации сельских районов Китая является неоспоримым фактом. Согласно 54-му Статистическому отчету о развитии Интернета в Китае, общенациональный уровень проникновения Интернета достиг 78,0%, а уровень использования мобильного Интернета составил 99,7% к июню 2024 года. Одновременно, по мере экономического развития и реализации политики субсидирования сельского хозяйства, многие телекоммуникационные компании снизили затраты и увеличили скорости специально для сельских районов. Таким образом, смартфоны и компьютеры стали незаменимыми «новыми сельскохозяйственными орудиями» в процессах сельскохозяйственного производства и потребления (Jiang и Wu, 2024). Участие фермеров в договорном сельском хозяйстве по своей сути предполагает внедрение сельскохозяйственных технологий (Wang и др., 2014). Цифровая трансформация расширяет доступ фермеров к информации, технологиям и другим ресурсам. Улучшенная доступность таких ресурсов облегчает внедрение передовых сельскохозяйственных технологий. Интеграция информационных технологий нового поколения через цифровую трансформацию предлагает осуществимые пути для изменения методов ведения сельского хозяйства и управления им. На фоне общенационального курса на цифровизацию и модернизацию сельского хозяйства исследование того, как цифровая трансформация влияет на решения фермеров об участии в договорном сельском хозяйстве, поможет определить пути продвижения модернизации сельского хозяйства.

В существующей литературе по договорному сельскому хозяйству и цифровой трансформации, хотя были заложены ценные теоретические основы и предложены содержательные направления исследований, остаются три заметных пробела. Во-первых, в современных исследованиях не уделяется достаточного внимания цифровой трансформации как ключевой новой переменной, влияющей на решения фермеров об участии в контрактах. Более того, текущие исследования не дают полного объяснения внутренних механизмов. Этот разрыв создал пробел в интеграции цифровых технологий и исследований участия в договорном сельском хозяйстве. Во-вторых, что касается измерения цифровой трансформации, ряд соответствующих исследований страдает от чрезмерно упрощенных показателей — полагаясь исключительно на бинарные переменные, такие как «статус использования Интернета», для упрощенного разграничения. Такой подход не позволяет точно отразить реальный уровень цифровой трансформации фермеров. В-третьих, большинство существующих исследований анализируют фермеров как однородную группу, пренебрегая внутренними неоднородностями среди отдельных фермеров. Это допущение гомогенизации может подорвать практическую объяснительную силу и применимость результатов исследований.

С точек зрения цифровой трансформации и договорного сельского хозяйства, данное исследование предоставляет теоретическую основу и практические идеи для поддержки развития сильной аграрной державы. В данной статье рассматриваются три ключевых вопроса: во-первых, может ли цифровая трансформация и ее различные аспекты способствовать участию фермеров в договорном сельском хозяйстве. Во-вторых, через какие пути? В-третьих, различия в участии фермеров разных масштабов в договорном сельском хозяйстве под влиянием цифровой трансформации. Исследование вносит вклад путем: (i) Предоставления микроуровневых доказательств для теории «неполных контрактов» в институциональной экономике. Расширяя границы исследований договорного сельского хозяйства. Интегрируя цифровую трансформацию с контрактными решениями фермеров. Данное исследование не только определяет, участвуют ли производители столового винограда в северном Китае в договорном сельском хозяйстве, но и предоставляет воспроизводимую и эмпирически проверенную китайскую модель для реструктуризации сельскохозяйственных цепочек создания стоимости в глобальном масштабе. (ii) Эмпирическое исследование механизмов действия через социальные сети и инновационную активность. Проясняя роль цифровой трансформации в принятии решений. (iii) Анализ участия фермеров разных масштабов в договорном сельском хозяйстве, предлагая понимание условий, влияющих на цифровую трансформацию, и подчеркивая ее потенциал в модернизации сельского хозяйства.

2.1 Прямые эффекты

Согласно Уильямсону (1985), затраты капитала и времени, связанные с получением и передачей информации на торговых рынках, представляют собой ключевой фактор, влияющий на структуру производственных организаций (Williamson, 1985). Транзакционные издержки в первую очередь возникают в результате совокупного воздействия асимметрии информации, ограниченной рациональности и оппортунизма. Из этих факторов асимметрия информации служит основным драйвером иррационального выбора поведения фермеров, тем самым подрывая их способность максимизировать ожидаемую полезность. Основываясь на теории ограниченной рациональности, цифровая трансформация играет важнейшую роль в принятии решений в условиях неопределенности. Она может снизить транзакционные издержки, позволяя решениям фермеров приближаться к оптимальным результатам, достижимым в условиях полной рациональности. Для фермеров участие в контрактных соглашениях представляет собой критически важное решение в контексте сельскохозяйственного производства. Как готовность фермеров, так и их фактическое поведение в отношении участия оказывают значительное влияние не только на их экономическое положение, но и на распределение ресурсов и доступ к возможностям развития. Таким образом, цифровая трансформация облегчает участие фермеров в контрактных соглашениях. Опираясь на существующие исследования, данное исследование классифицирует цифровую трансформацию по трем измерениям: способность к подключению, технологическая способность и аналитическая способность (Lenka и др., 2017). Основываясь на теории трансформации через делегирование полномочий. Способность к подключению смягчает информационное воздействие, определенное Уильямсоном. Способность к подключению служит предпосылкой для преодоления фермерами порога участия в контрактных соглашениях, поскольку она интегрирует фрагментированные информационные потоки и тем самым повышает эффективность участия. Технологическая способность относится к способности собирать информацию с помощью цифровых устройств и применять цифровые технологии. Она обеспечивает техническую поддержку договорного сельского хозяйства. Технологическая способность дает фермерам больший контроль над рыночными сроками и отношениями с клиентами, что значительно укрепляет их стремление к операционной автономии. Примечательно, что с точки зрения теории транзакционных издержек, договорное сельское хозяйство может снизить транзакционные риски, с которыми сталкиваются фермеры. Однако договорное сельское хозяйство должно опираться на четкие контрактные положения для обеспечения стабильности сотрудничества. Это неизбежно накладывает жесткие ограничения на автономию фермеров в производстве и операциях, что по сути представляет собой «контрактные издержки» для фермеров при участии в договорном сельском хозяйстве. Основываясь на ресурсной концепции, технологическая способность предоставляет фермерам более широкие возможности для маневра в производственных решениях и выборе рыночных стратегий. В этот момент предельная полезность рыночных гарантий, предоставляемых договорным сельским хозяйством, значительно снижается для фермеров с более высокой технологической способностью. Таким образом, видно, что технологическая способность оказывает значительное отрицательное влияние на решения фермеров об участии в контрактах. Аналитическая способность предполагает координацию и обмен информацией. Она способствует органической интеграции разнообразной информации, знаний и навыков. Основываясь на теории информационного поиска, аналитическая способность облегчает взаимодействие и связь между покупателями и продавцами. Она может снизить информационное трение и трудности сопоставления, а также снизить затраты на поиск (Faulkner и Laschinger, 2021). Это постоянное использование эффективной информации имеет важное значение для самостоятельного участия фермеров в договорном сельском хозяйстве (Aker, 2022). Поэтому мы предлагаем следующую гипотезу:

H1: Цифровая трансформация оказывает значительное положительное влияние на решения фермеров об участии в контрактах, что включает готовность к участию и поведение в отношении участия.

H1a: Способность к подключению оказывает значительное положительное влияние на решения фермеров об участии в контрактах, что включает готовность к участию и поведение в отношении участия.

H1b: Технологическая способность оказывает значительное отрицательное влияние на решения фермеров об участии в контрактах, что включает готовность к участию и поведение в отношении участия.

H1c: Аналитическая способность оказывает значительное положительное влияние на решения фермеров об участии в контрактах, что включает готовность к участию и поведение в отношении участия.

2.2 Косвенные эффекты

Опираясь на теорию укорененности, решения фермеров об участии в договорном сельском хозяйстве определяются не только принципом максимизации прибыли, но и глубоко укоренены в конкретных социальных отношениях и структурах (Simon, 1947). Эта укорененность проявляет отчетливые локальные особенности в китайском сельском контексте: Сельский Китай по сути является «локальным обществом» в концепции Фэя (1998), с социальной структурой, центрированной на «модели дифференцированных ассоциаций». Сосредоточенная на индивиде, эта структура расходится наружу концентрическими кругами на основе «географических связей» и «родственных уз», формируя социальную сеть, характеризующуюся разной степенью близости, что глубоко формирует логику принятия решений фермерами. Вместо формальных институтов или рыночных правил фермеры склонны полагаться и доверять этой социально укорененной сети, основанной на дифференцированной модели ассоциаций, при принятии операционных решений (Lü и др., 2021). Как нематериальный актив, такие социальные сети значительно расширяют доступ фермеров к возможностям развития (Hong и др., 2021; Ma и др., 2024). В частности, данное исследование предполагает, что расширение социальных сетей может значительно увеличить вероятность участия фермеров в договорном сельском хозяйстве.

Цифровая трансформация помогает смягчить географические ограничения, присущие операционным контекстам фермеров. Облегчая постоянное поддержание сильных существующих социальных связей и установление новых слабых связей, цифровая трансформация эффективно расширяет структуры социальных сетей фермеров (Luo и Liu, 2022). Опираясь на теорию встраивания в социальные сети, цифровая трансформация снижает информационную избыточность в социальных сетях фермеров, одновременно повышая частоту взаимодействий между участниками сети. Одновременно эта трансформация приводит к значительному снижению затрат на поддержание социальных сетей. Это в конечном итоге достигает одновременной оптимизации масштаба сети (ширины) и качества отношений (силы) (Wei и др., 2025). Согласно теории социального обмена, для максимизации своих интересов через обмен ресурсами индивиды развивают кооперативные отношения, движимые общей выгодой, которые укрепляют социальные сети (Dienesch и Liden, 1986). Поэтому мы предлагаем исследовательскую гипотезу 2:

H2: Цифровая трансформация расширяет участие фермеров в принятии решений о договорном сельском хозяйстве путем расширения их социальных сетей.

Инновационная активность фермеров глубоко формируется под влиянием института мелких хозяйств Китая и структуры цепочки создания стоимости винограда. В этом контексте ограниченно рациональное принятие решений фермерами склоняется к зависимому от пути развитию. Только пробуждение инновационного сознания может побудить их к достижению прорывов. Между тем, виноградарство является высокотрудоемким. Быстрая технологическая эволюция и обновление знаний побуждают фермеров выходить за рамки эмпирических традиций, способствуя инновациям. Фермеры с более сильным инновационным сознанием с большей вероятностью будут участвовать в договорном сельском хозяйстве. Чтобы снизить неопределенность, связанную с новыми сельскохозяйственными технологиями, фермеры часто занимают выжидательную позицию (Xue и др., 2025). Долгосрочные контракты способствуют формированию стабильных транзакционных ожиданий, в то время как краткосрочные контракты могут приводить к спекулятивному поведению. Фермеры с более высокой инновационной активностью с большей вероятностью принимают новые возможности, поскольку они готовы идти на риск ради потенциально более высокой отдачи. Предыдущие исследования предполагают, что договорное сельское хозяйство представляет собой институциональное соглашение, движимое инновациями (Alulu и др., 2021).

Основываясь на теории диффузии инноваций (Rogers, 1962), цифровая трансформация предоставляет фермерам расширенный доступ к возможностям и операционное удобство в сельскохозяйственном производстве и управлении. В частности, многогранный доступ к информации расширяет кругозор и стимулирует творческие способности, тем самым повышая инновационную активность. Более того, постоянное воздействие многомерных информационных потоков, обеспечиваемое цифровой трансформацией, вызывает итеративные обновления когнитивных рамок. Когда фермеры наблюдают репрезентации выгод, связанные с разнородным инновационным поведением, возникает эффект «референтной группы» под влиянием механизмов социального обучения. Следовательно, это запускает переход через порог их инновационного сознания.

Поэтому мы предлагаем следующую гипотезу 3:

H3: Цифровая трансформация расширяет участие фермеров в принятии решений о договорном сельском хозяйстве за счет укрепления их инновационной активности.

Расширение социальной сети повышает инновационную активность. Ограниченная рациональность китайских мелких хозяйств и их реляционная укорененность меняют пути активации инновационного сознания. Гао (2002) подчеркивает, что инновации — это постепенный процесс, встроенный в конкретные социальные системы и промышленные структуры. Активация инновационного сознания зависит от взаимодействия фермеров через социальные сети. Договорное сельское хозяйство по своей сути предполагает внедрение новых технологий (Wang и др., 2014), что часто сопряжено с неизвестными рисками. Исследования показывают, что социальные сети служат неформальными механизмами страхования и разделения рисков. Они снижают потерю полезности, связанную с провалом инноваций (Zhang и др., 2023). Предыдущие исследования подчеркивают, что сеть расширяет человеческий капитал и направляет ресурсы через передачу инновационного сознания (Li и Lv, 2025). По сути, социальные сети снижают асимметрию информации через информационные мосты и снижают психологический порог для попыток инноваций. Внутренняя неопределенность инноваций склонна вызывать у фермеров склонность к избеганию риска, тем самым подавляя инициацию поведенческих решений. Социальные сети решают эту дилемму через механизм двойной поддержки: на уровне эмоциональной поддержки эмоциональные связи, формируемые доверием в сети, смягчают психологическую тревогу фермеров и страх потерь, связанных с провалом инноваций; на уровне ресурсной поддержки взаимодополняемость и обмен ресурсами между узлами сети смягчают воздействие рисков. Эти две формы поддержки вместе ослабляют воспринимаемый фермерами инновационный риск, активируют их скрытую готовность к инновациям и облегчают трансформацию инновационного сознания от когнитивного измерения к практическим решениям и поведению. Поэтому мы предлагаем исследовательскую гипотезу 4:

H4: Цифровая трансформация расширяет инновационную активность за счет расширения социальных сетей, тем самым облегчая участие фермеров в принятии решений о договорном сельском хозяйстве.

Основываясь на предыдущем содержании и обзоре литературы, концептуальная модель исследования проиллюстрирована на Рисунке 1.

Рисунок 1. Исследовательская структура.

3.1 Источник данных

Данные получены из выборочного обследования производителей винограда, проведенного исследовательской группой в основных виноградарских районах провинции Ляонин, Китай, с июня по август 2023 года. Провинция Ляонин имеет долгую историю виноградарства и является основной виноградарской провинцией Китая. Ляонин является второй по величине провинцией Китая как по площади насаждений, так и по общему объему производства винограда, и лидирует в стране по мощности холодильного хранения столового винограда. Виноградарская промышленность занимает ключевое место как в региональной плодовой промышленности, так и в общенациональной виноградарской промышленности. Виноград характеризуется скоропортящейся природой, высокими транспортными расходами и неравномерным качеством. Договорное сельское хозяйство с большей вероятностью снижает риски поставок при торговле. Поэтому изучение решений фермеров об участии в контрактах на продажу винограда является репрезентативным.

Данные собирались с помощью структурированных личных интервью. Для обеспечения типичности и репрезентативности исследуемого района и объектов исследования данное исследование выбирает шесть основных производственных уездов в основных виноградарских районах провинции Ляонин в качестве исследуемой территории, основываясь на распределительных характеристиках пяти географических подразделений провинции Ляонин: Ляобэй, Ляоси, Ляочжун, Ляонань и Ляодун, включая район Суцзятунь и уезд Факу в Шэньяне, город Дэнта в Ляояне, город Бэйчжэнь в Цзиньчжоу, город Линъюань в Чаояне и город Гайчжоу в Инкоу. Места проведения исследования были определены методом «стратифицированной выборки + случайной выборки». Во-первых, были определены образцовые уезды/районы на основе основных районов производства свежего винограда в провинции Ляонин, за исключением Хуаньжэнь-Маньчжурского автономного уезда (специализированный регион производства ледяного виноградного вина). Впоследствии из каждого образцового уезда/района были выбраны волости в соответствии с их статусом ключевых виноградарских районов, в результате чего было получено в общей сложности 18 образцовых волостей. Для каждой образцовой волости были случайным образом выбраны 3–4 деревни, что дало в общей сложности 65 образцовых деревень. Наконец, примерно 20 домохозяйств, занимающихся виноградарством, были случайным образом отобраны из каждой деревни для проведения опроса. Всего было собрано 1412 анкет. Учитывая реалии договорного сельского хозяйства, мы дополнительно исключили выборки с респондентами младше 18 лет или старше 80 лет, а также с противоречивой логикой анкет (например, противоречивые ответы на разные формулировки одного и того же основного вопроса) или аномальными значениями. Эффективный объем выборки составил 1370 фермеров. Коэффициент валидности выборки составил 97,03%.

3.2 Постановка модели

Для проверки гипотезы 1 и 1a, 1b, 1c мы выбираем модель Logit. Предпосылки модели Logit: отсутствие полного разделения и мультиколлинеарности, а также независимые и одинаково распределенные члены ошибок, следующие стандартному логистическому распределению. Модель Logit детерминированно отображает линейный предиктор на единичный интервал (0, 1) с помощью сигмоидального преобразования, тем самым гарантируя, что все подобранные значения остаются корректными вероятностями. Построены следующие модели:

В Уравнении 1, Y_i обозначает либо готовность к участию, либо поведение в отношении электронной коммерции i-го фермера, которое равно 1 в случае участия и 0 в противном случае. DE_i обозначает уровень цифровой трансформации i-го фермера. В Уравнении 2, Y_ij обозначает эффект j-го измерения цифровой трансформации на готовность или поведение i-го фермера в отношении участия в договорном сельском хозяйстве. DE_ij обозначает j-е измерение цифровой трансформации i-го фермера. DE_ij (j = 1,2,3) представляет соответственно способность к подключению, технологическую способность и аналитическую способность i-го фермера. Control обозначает контрольные факторы. α_0 и β_0 являются константами, ε_i и ε_ij обозначают случайные члены ошибки.

На основе вышеуказанного уравнения модель механизма показана ниже:

задает регрессию цифровой трансформации на медиаторную переменную. mid_ij обозначает значение медиаторной переменной, принятое i-м фермером, конкретно включая либо социальную сеть, либо инновационную активность. γ_0 обозначает константу, γ_1j и γ_2j являются оцениваемыми параметрами, ε_1ij обозначает случайный член ошибки.

3.3 Описание переменной

3.3.1 Зависимая переменная: решение фермера об участии в договорном сельском хозяйстве

Зависимая переменная состоит из готовности к участию в договорном сельском хозяйстве и поведения в отношении участия в договорном сельском хозяйстве. Обе являются бинарными категориальными переменными 0–1, где 1 указывает на участие, а 0 — на его отсутствие. Договорное сельское хозяйство изначально определяется как контрактное соглашение между фермером и покупателем, определяющее условия производства и продажи сельскохозяйственной продукции. Оно охватывает как контракты на продажу, так и производственные контракты (Guo и Jolly, 2008). В своей простейшей форме контракт на продажу предполагает, что стороны просто договариваются о цене и количестве, в то время как фермер самостоятельно принимает производственные и операционные решения. Однако производственный контракт подразумевает, что приобретатель осуществляет контроль над производственными решениями фермера, и фермер может быть обязан платить за определенные услуги, предоставляемые приобретателем (Tan и др., 2022). Договорное сельское хозяйство, рассматриваемое в данном исследовании, представляет собой форму переговоров между покупателями и фермерами. В частности, оно включает подписание юридически обязывающего письменного контракта на продажу на согласованных условиях. По этому контракту фермеры поставляют покупателям сельскохозяйственную продукцию определенного количества и качества, а покупатели приобретают эту продукцию в соответствии с соглашением. Обе стороны соблюдают согласованные условия в отношении цены сделки, процесса и других аспектов (Tan и др., 2022). Среди опрошенных 31,2% фермеров выразили готовность участвовать в договорном сельском хозяйстве, в то время как только 12,1% фактически участвовали. Это указывает на заметный разрыв между готовностью фермеров к участию и фактическим поведением. Готовность к участию является необходимой предпосылкой для запуска фактического поведения в поведенческом принятии решений, она обеспечивает психологическую мотивацию к действию. Однако это необходимая, но недостаточная антецедентная психологическая переменная для реализации поведения. Преобразование готовности в реальные действия ограничено множеством практических барьеров, что приводит к относительно низкой эффективности преобразования. Это наблюдение соответствует основным положениям «ограниченной рациональности» (поведенческая экономика) и теории запланированного поведения.

3.3.2 Объясняющая переменная: цифровая трансформация

Процесс цифровой трансформации можно охарактеризовать как «подключение» (Способность к подключению) → «эффективное использование цифровых инструментов» (Технологическая способность) → «распространение и обмен информацией» (Аналитическая способность). Другими словами, процесс цифровой трансформации можно концептуализировать как последовательное продвижение: от первоначального установления цифрового подключения, к умелому применению цифровых инструментов для производства и управления, и, в конечном итоге, к активному распространению и интерактивному обмену информацией с добавленной стоимостью. Таким образом, опираясь на существующие исследования, цифровая трансформация делится на способность к подключению, технологическую способность и аналитическую способность (Lenka и др., 2017). Способность к подключению относится к способности фермеров получать доступ и использовать Интернет с помощью цифровых продуктов или услуг. Технологическая способность относится к способности собирать информацию с помощью цифровых устройств и эффективно применять цифровые технологии. Аналитическая способность — это способность передавать и обмениваться цифровыми технологиями и информацией. См. Таблицу 1 для подробностей.

Таблица 1. Шкала измерения цифровой трансформации.

Учитывая сложность и нелинейную взаимосвязь между показателями цифровой трансформации, синтез показателей осуществляется на основе предшествующих результатов исследований многомерных характеристик переменных (Wang и Zhang, 2025). Процесс расчета выглядит следующим образом: На первом этапе 10 показателей, связанных с цифровой трансформацией, приводятся к безразмерному виду, и для вычисления веса каждого показателя используется метод энтропии (Таблица 1). Сложно точно определить важность каждого измерения уровня цифровой трансформации с помощью субъективных суждений, в то время как метод весов энтропии объективно назначает веса на основе информационной энтропии, присущей данным, тем самым эффективно избегая смещений, возникающих при субъективном взвешивании. Кроме того, метод весов энтропии может отражать вклад каждого показателя в общий уровень путем расчета степени его дисперсии — показатели с более высокой дисперсией содержат более богатую информацию и получают более разумные весовые назначения. На втором этапе рассчитывается уровень подизмерений цифровой трансформации фермеров. На третьем этапе подизмерения цифровой трансформации объединяются для получения общего уровня цифровой трансформации (Таблица 2). Средний уровень цифровой трансформации опрошенных фермеров составляет 0,185, что полностью соответствует результатам репрезентативного исследования Чжана и др. (2025), сосредоточенного на цифровой трансформации сельских районов Китая. Это совпадение в независимых исследовательских контекстах не только подтверждает надежность метода измерения, принятого в данном исследовании, но и согласует наши выводы с академическим консенсусом относительно текущего этапа цифровой трансформации среди китайских фермеров.

Таблица 2. Объяснение показателей и статистические характеристики.

3.3.3 Переменные механизма: социальная сеть и инновационная активность

Социальная сеть операционализируется как сеть межличностных связей, формируемых фермерами на основе родства, дружбы и других неформальных отношений. Она состоит из трех измерений: сила социальной сети, высота социальной сети и ширина социальной сети (Chen и др., 2025; Li и др., 2025). Сила социальной сети относится к силе социальных сетевых отношений или количеству контактов участников социальной сети в пределах определенного временного интервала. Ядром силы социальной сети являются «близость отношений» и «активность взаимодействия». Пункты «S11» и «S12» выбраны в качестве измерительных индикаторов, охватывающих два основных сценария: «повседневное взаимодействие» и «эмоциональное поддержание», которые могут полностью поддержать измерение силы социальной сети. Высота социальной сети индексирует профессиональный престиж и неформальный авторитет лиц, с которыми взаимодействуют фермеры (Hong и Luo, 2023). «S13» и «S14» используются для измерения высоты социальной сети. Родственники и друзья, работающие в правительстве, имеют профессии с высоким социальным признанием, что может принести фермерам косвенное одобрение престижа; в то же время такие личные сетевые ресурсы могут также усилить дискурсивную силу фермеров в социальных взаимодействиях. Быть представителем крупной фамилии в деревне указывает на большую численность семьи и долгую историю поселения поколений. В сельском обществе знакомых члены крупных фамилий с большей вероятностью завоюют доверие соседей и обладают социальным влиянием. Ширина социальной сети относится к охвату социальной сети, т.е. размеру сети (Feng и др., 2024). Ширина социальной сети измеряется пунктами «S15» и «S16». Количество родственников и друзей, посещающих дома респондентов во время Весеннего фестиваля, напрямую соответствует двум основным типам целей подключения в социальных сетях фермеров и напрямую количественно определяет охват и общий масштаб социальных сетей. В соответствии с нашей обработкой цифровой трансформации, мы рассчитываем индексы для конструкта социальной сети и каждого подизмерения, используя идентичную процедуру взвешивания. Определения переменных и соответствующие значения приведены в Таблице 3.

Таблица 3. Шкала измерения социальной сети и склонности к риску.

В данной статье инновационная активность описывается как отношение и склонность индивидуальных лиц, принимающих решения, при столкновении с новыми вещами, идеями и технологиями. Гао (2002) предложил теорию диффузии инноваций среди фермеров в науке о сельскохозяйственном распространении. Инновационная активность, задействованная в этой теории, по сути относится к принятию фермерами новых технологий. Данное исследование опирается на исследование Гао. Инновационная активность измеряется вопросом к фермерам: «Приняли бы вы новую сельскохозяйственную технологию, если она будет распространена соответствующими государственными органами?» Результатом является упорядоченная многокатегориальная переменная от 1 до 4. Более высокие значения представляют большую инновационную активность (Таблица 2).

3.3.4 Контрольные переменные

Чтобы изолировать причинное влияние цифровой трансформации на участие фермеров в договорном сельском хозяйстве, мы контролируем весь набор детерминант, которые, как неоднократно было показано, влияют на решения о внедрении (Wang и др., 2014; Liu и Zhou, 2020; Li и Wang, 2025). Они охватывают индивидуальные черты, характеристики домохозяйств и производственные характеристики на уровне фермы. Для поглощения ненаблюдаемой региональной неоднородности на протяжении всего анализа включены фиксированные эффекты провинций (Таблица 2).

4.1 Результаты базовой регрессии

Перед регрессией мы проверили мультиколлинеарность между переменными. Наиболее эффективным методом определения проблемы мультиколлинеарности является коэффициент инфляции дисперсии (VIF), который оценивается путем определения величины коэффициента инфляции для каждой переменной модели. VIF всех переменных составляет <10, и тест для готовности к участию и поведения в отношении участия показывает, что максимальные VIF составляют 1,28 и 1,35 соответственно. Поэтому можно утверждать, что мультиколлинеарность между переменными в данной рукописи слабая и может быть проведен эмпирический регрессионный анализ.

В Таблице 4 представлены средние предельные эффекты (dy/dx) из оценок Logit влияния цифровой трансформации на участие фермеров в договорном сельском хозяйстве. Регрессии (1) и (4) показывают влияние цифровой трансформации на готовность и поведение фермеров. Используется метод обратного пошагового отбора для удаления незначимых переменных до тех пор, пока все оставшиеся переменные не превысят 10% уровень значимости, спецификации в регрессиях (2) и (5). Величины коэффициентов и статистическая значимость практически не меняются, что указывает на устойчивость основных результатов к процедурам отбора переменных.

Таблица 4. Результаты оценок базовой регрессионной модели.

Таблица 4 показывает, что цифровая трансформация оказывает значительное положительное влияние на готовность фермеров к участию в договорном сельском хозяйстве. В частности, более высокие уровни цифровой трансформации связаны с более сильными контрактными намерениями. Способность к подключению не проходит проверку на значимость, в то время как технологическая способность имеет отрицательную значимость на уровне 10%, а аналитическая способность имеет положительную значимость на уровне 1%. Широкое распространение смарт-устройств в сельских районах делает способность к подключению менее критичной для участия. Договорное сельское хозяйство характеризуется стандартизированным производством и контролем рыночных каналов, при этом его основная ценность сосредоточена на снижении рисков и обеспечении дохода. Напротив, технологическая способность помогает фермерам генерировать более высокие ожидаемые доходы, что относительно ослабляет традиционное преимущество договорного сельского хозяйства в балансировании риска и дохода. Когда колебания цен на спотовом рынке превышают фиксированную цену, указанную в контракте, фермеры с более высокой технологической способностью склонны гибко корректировать свои стратегии ценообразования для получения премиальной отдачи — и этот поведенческий выбор соответственно снижает их зависимость от фиксированных контрактов. Следовательно, технологическая способность оказывает отрицательное влияние на готовность фермеров к участию в договорном сельском хозяйстве. Участие в контрактах требует обмена информацией и двусторонней коммуникации, где аналитическая способность снижает асимметрию информации, позволяя фермерам выявлять рыночные возможности, снижать транзакционные издержки и повышать уверенность в участии в договорном сельском хозяйстве.

Столбцы 4–6 Таблицы 4 показывают влияние цифровой трансформации на поведение фермеров в отношении участия в договорном сельском хозяйстве. Результаты показывают, что цифровая трансформация оказывает положительное и статистически значимое влияние на участие на уровне 10%, и только аналитическая способность значима на уровне 5%. Влияние технологической способности и способности к подключению подтверждается, но является слабым. Полученные данные показывают, что способность фермеров распространять информацию является решающим фактором их фактического участия в договорном сельском хозяйстве. Теории информации и поведенческого принятия решений могут объяснить этот результат. Информация и принятие решений внутренне взаимосвязаны: научная формулировка решений основывается на информации, а аналитическая способность служит ключевым фактором для лиц, принимающих решения, в отборе и интеграции достоверной информации. В контексте договорного сельского хозяйства фермерам часто трудно достичь максимизации ожидаемой полезности в условиях полной рациональности. Однако аналитическая способность как раз смягчает это ограничение, приближая результаты принятия решений фермерами к оптимальному состоянию в условиях полной рациональности и создавая возможности для фермеров в принятии решений об участии в договорном сельском хозяйстве. Гипотезы H1 и H1c подтверждены, H1b получает частичную поддержку, а H1a не поддерживается.

4.2 Эмпирические результаты по потенциальным влияющим механизмам

① Анализ медиаторного эффекта. В этом разделе используется Модель (3) для изучения механизмов передачи, с фокусом на влиянии на социальные сети и инновационную активность. Таблица 5 показывает, что цифровая трансформация значительно усиливает силу и ширину социальных сетей на уровне значимости 1%, в то время как ее влияние на высоту социальной сети статистически незначимо. Это указывает на то, что медиаторный эффект социальных сетей в основном осуществляется через их силу и ширину. Преодолевая географические ограничения, цифровая трансформация не только позволяет фермерам поддерживать сильные связи, основанные на родстве и географической близости, но и служит мостом для межрегиональных связей, облегчая установление новых слабых связей. Это служит ключевым мостом, облегчающим участие фермеров в договорном сельском хозяйстве. Важно отметить, что социальная стратификация остается заметной среди групп фермеров, сопровождаемая устойчивой асимметрией ресурсов. Эти факторы ограничивают фермеров в пределах однородных сетей и препятствуют формированию связующих связей, которые облегчают социальную мобильность вверх. Даже в эпоху цифровизации и информатизации такие явления не привели к эффективному повышению высоты социальных сетей фермеров. Гипотеза H2 подтверждена.

Таблица 5. Тест механизма действия.

Таблица 5 показывает, что результаты в столбце (5) указывают на то, что цифровая трансформация проходит проверку на значимость на уровне 5%. Цифровая трансформация позволяет фермерам выходить на более широкие рынки и связываться с различными заинтересованными сторонами. Цифровая трансформация снижает затраты на поиск и сокращает неопределенность инноваций. По мере того как информация переходит от дефицита к изобилию, субъективная отдача обновляется через байесовское обучение. Ожидаемая отдача увеличивается, стимулируя внедрение инноваций, и это разнообразие стимулирует новые идеи и решения, усиливая их инновационную активность и делая их более склонными к участию в ориентированном на модернизацию договорном сельском хозяйстве. Гипотеза H3 подтверждена.

② Анализ цепного медиаторного эффекта. Таблица 5 (столбец 5) исследует цепной медиаторный эффект «социальные сети — инновационная активность». Во-первых, анализ механизмов показывает, что инновационная активность служит каталитическим драйвером участия фермеров в принятии контрактных решений. Во-вторых, как показано в столбце (1), коэффициент влияния цифровой трансформации на социальные сети является значимо положительным, что указывает на то, что цифровая трансформация усиливает социальные сети. Кроме того, столбец (5) показывает, что социальные сети положительно влияют на инновационную активность на уровне значимости 1%, что свидетельствует о существовании цепного медиаторного эффекта между социальными сетями и инновационной активностью. Сельскохозяйственные инновации сталкиваются с двойной неопределенностью, возникающей из природных и рыночных рисков. Отдельные фермеры несут существенные затраты на пробные ошибки при самостоятельном внедрении новых технологий, в то время как присущие социальным сетям механизмы доверия и взаимопомощи смягчают воспринимаемые фермерами риски и психологическое сопротивление, предоставляя критическую «гарантию безопасности» для внедрения инноваций. С точки зрения социальных норм, ключевые узлы в социальных сетях часто выступают в роли «инновационных демонстраторов»; их успешные практики генерируют положительные социальные стимулы, а регулярное общение и взаимодействие в сетях облегчают пробуждение и усиление инновационной активности фермеров. Гипотеза H4 подтверждена.

Мы дополнительно применяем процедуру bootstrap для проверки цепных медиаторных путей «цифровая трансформация → социальная сеть → инновационное мышление → готовность к участию в договорном сельском хозяйстве» и «цифровая трансформация → социальная сеть → инновационное мышление → поведение участия в договорном сельском хозяйстве». Как показано в Таблице 6, 95% доверительные интервалы для косвенных эффектов составляют [0,0006, 0,0112] и [0,0012, 0,0138] соответственно. Ни один из интервалов не пересекает ноль, цепные медиаторные эффекты значимы.

Таблица 6. Bootstrap цепной медиаторный эффект.

4.3 Тесты на устойчивость

В данной статье проводятся тесты на устойчивость тремя способами. Во-первых, с точки зрения правительства, ограничивается выборка путем исключения пожилой сельской рабочей силы (мужчины старше 60, женщины старше 55), так как договорное сельское хозяйство ориентировано на население трудоспособного возраста (Wang и др., 2022). Во-вторых, в статье заменяются модели. ① Как Logit, так и Probit модели являются распространенными формами моделей дискретного выбора. В данной статье используется модель Probit для замены модели Logit для повторной регрессии. ② Учитывая возможную корреляцию между случайными возмущениями готовности и поведения в отношении участия в договорном сельском хозяйстве, используется модель кажущихся несвязанных регрессий для совместной оценки двух уравнений. ③ Основываясь на структуре кажущихся несвязанных регрессий, модель Biprobit задает рекурсивную систему уравнений и реализует двухэтапную оценку с помощью метода максимального правдоподобия. Поэтому в данной статье параметры повторно оцениваются в рамках структуры Biprobit. В-третьих, для проверки надежности результатов синтеза показателей, данное исследование дополнительно использовало метод равновзвешенного среднего в качестве альтернативного подхода для построения показателя уровня цифровой трансформации. Основываясь на предположении о равных весах, метод среднего интегрирует все подпоказатели через арифметическое среднее, устраняя зависимость от характеристик данных для назначения весов и отличаясь простотой в эксплуатации и интуитивностью результатов. Как показано в Таблице 7, результаты данного исследования не зависят от метода синтеза показателей. Таким образом, результаты данного исследования являются устойчивыми.

4.4 Тест на эндогенность

Решение фермеров об участии в договорном сельском хозяйстве часто ищет поддержки для повышения цифровой трансформации, вызывая эндогенность обратной причинности. Кроме того, ненаблюдаемые пропущенные переменные могут навредить результатам базовой регрессии, поэтому требуются дальнейшие тесты для точности. ① Обратная причинность. Для бинарной объясняемой переменной оценщик CMP превосходит обычный 2SLS. Мы выбираем количество ежегодных тренингов по виноградарству в качестве инструментальной переменной. Эти обучающие программы опираются на слайд-деки, мобильные приложения и другие электронные ресурсы, которые тесно связаны с цифровым мастерством производителя. Частота тренингов в первую очередь отражает интенсивность получения знаний и навыков, связанных с практиками виноградарства — в основном управление водой и питательными веществами, борьба с вредителями и болезнями, а также техника пакетирования гроздей. Эти содержания не затрагивают основные элементы договорного сельского хозяйства, такие как толкование контрактных положений, выбор партнеров по сотрудничеству и реагирование на риски неисполнения — информацию или навыки, непосредственно связанные с «решениями об участии». Вышеуказанные тренинги проводятся в основном на предпроизводственном и производственном этапах, а не в отношении специфических проблем договорного сельского хозяйства. Это соответствует требованиям релевантности и экзогенности. Таблица 8 сообщает о положительной корреляции с цифровой трансформацией на уровне 1%. Тест на эндогенность подтверждает, что цифровая трансформация является эндогенной. После тестов CMP предыдущие результаты остаются устойчивыми.

Таблица 7. Тест на устойчивость.

② Может существовать проблема пропущенных переменных. Следуя Остеру (2019), мы проверяем влияние потенциальных пропущенных переменных на результаты регрессии. (i) Рассчитываем β^. Если оно лежит в пределах 99,5% доверительного интервала исходной оценки, это указывает на то, что пропущенные переменные пренебрежимо малы, и оценка параметра влияния цифровой трансформации на готовность фермеров к участию в контрактах остается надежной. (ii) Рассчитываем значение δ при β^=0. Если значение > 1, это означает, что для того, чтобы оценка параметра влияния цифровой трансформации на поведение фермеров в отношении участия в контрактах изменилась значительно, объясняющая сила пропущенных переменных в отношении него должна быть по крайней мере в несколько раз больше, чем у существующих контрольных переменных. Результаты показывают, что результаты расчетов цифровой трансформации лежат в пределах 99,5% доверительного интервала, и значение составляет 2,054, что больше 1. Следовательно, коэффициент поведения фермеров в отношении участия в контрактах стабилен, и пропущенные переменные не угрожают нашим основным выводам.

4.5 Анализ неоднородности

Развитие крупномасштабного сельскохозяйственного производства является как академическим консенсусом, так и краеугольным камнем сельскохозяйственной политики Китая (Hu и др., 2024; Su и Luo, 2024). Тем не менее, в условиях все более цифровой экономики остается ключевой вопрос: используют ли крупные фермы цифровые инструменты для более бесшовной интеграции с обширными рынками? Другими словами, способствует ли цифровая трансформация непропорционально участию в договорном сельском хозяйстве среди крупных производителей? Чтобы ответить на эти вопросы, мы исследуем влияние цифровой трансформации на решение об участии в договорном сельском хозяйстве различных групп фермеров, что может более четко интерпретировать граничные условия эффективности цифровой трансформации.

Таблица 8. Результаты регрессии с инструментальными переменными.

Не имея строгого теоретического порога, мы следуем конвенции и разделяем производителей по площади возделывания. Руководствуясь предыдущими работами и ограниченными размерами подвыборок, мы классифицируем фермы, превышающие среднее значение выборки в 8,808 му, как крупные; все остальные считаются мелкими. В реальности домохозяйства обычно ведут семейные предприятия. На практике супружеская пара совместно управляет тремя виноградными теплицами, покрывающими площадь около 9 му. Деление по среднему значению близко к реальной ситуации, что указывает на разумность метода классификации.

Цифровая трансформация оказывает неоднородное влияние на решения фермеров об участии в контрактах (Таблица 9). В отношении готовности к участию она проходит проверку на значимость на уровне 5% для всех фермеров, с немного большим коэффициентом для крупных. В отношении поведения она значительно влияет на крупных фермеров на уровне 10%, но не на мелких. Она повышает готовность для всех, но влияет только на действия крупных фермеров. Результаты показывают, что цифровая трансформация облегчает участие в договорном сельском хозяйстве для ферм, превышающих критический масштаб. Мы проводим анализ чувствительности порога классификации размера фермы, при этом анализ привязан к среднему значению выборки. Следуя существующей литературе (Yusup и Li, 2025), мы используем медиану площади посадки (7 му) в качестве альтернативного критерия группировки. На основе этого критерия мы повторно оцениваем регрессионную модель. Результаты показывают, что основные эмпирические выводы остаются по существу неизменными, что предоставляет убедительное доказательство устойчивости результатов, представленных в данном исследовании.

Таблица 9. Анализ неоднородности.

С точки зрения цифровой трансформации, в данной статье исследуются пути и механизмы влияния цифровой трансформации и ее различных измерений на решение фермеров об участии в контрактах на основе микроданных обследования производителей винограда в районах провинции Ляонин, Китай. Цель состоит в том, чтобы предоставить идеи и перспективы для помощи фермерам в интеграции в развитие современного сельского хозяйства с помощью цифровых средств. Сделаны следующие выводы:

(i) Цифровая трансформация положительно влияет на готовность и поведение фермеров в отношении участия в контрактах. Аналитическая способность способствует готовности к участию, в то время как технологическая способность сдерживает ее. Стимулирующий эффект аналитической способности на поведение в отношении участия также очевиден. (ii) Цифровая трансформация способствует принятию фермерами решений об участии в контрактах путем расширения их социальных сетей и повышения их инновационной активности. «Социальная сеть — инновационная активность» играет значительную цепную медиаторную роль. (iii) По сравнению с мелкими фермерами, цифровая трансформация оказывает большее влияние на решения крупных фермеров. По сравнению с предыдущими исследованиями, данная статья не только обогащает исследования предпосылок и механизмов действия принятия решений фермерами в договорном сельском хозяйстве, но и проводит групповое обсуждение результатов исследования, раскрывая потенциал развития цифровой трансформации в процессе модернизации сельского хозяйства. Она предоставляет новые идеи для разработки и реализации сельскохозяйственной политики и выдвигает следующие контрмеры и предложения:

(i) Мы предлагаем новую парадигму «договорного сельского хозяйства, стимулируемого цифровой трансформацией», которая представляет собой новую модель управления сельским хозяйством, ориентированную на цифровое ядро, направленную на перестройку отношений в сельскохозяйственной цепочке создания стоимости. Мы рекомендуем реализовать инициативу «Цифровой лидер-гусь», которая культивирует технологически подкованных, влиятельных фермеров в качестве цифровых посредников. Эта программа должна выходить за рамки обычного обучения навыкам и вместо этого уделять первоочередное внимание повышению доступности и функционального использования платформ обмена информацией. (ii) Мы предлагаем «двухколесный привод» строительства платформ и механизмов стимулирования, направленный на реализацию трансформации логики коллективных действий от «мобилизованного участия» к «эндогенной синергии». Активно создавать общественные платформы обмена и взаимопомощи, возглавляемые и поддерживаемые различными субъектами, такими как деревенские кадры и управленческие таланты. Создать цифровую платформу для разделения рисков, полагаясь на цифровые технологии для достижения точной оценки рисков и многостороннего разделения рисков. Усилить механизмы информирования и стимулирования для новаторов-демонстраторов. (iii) Мы предлагаем модель «переконфигурации власти в цепочке создания стоимости», направленную на перебалансировку структуры распределения власти в сельскохозяйственной цепочке создания стоимости с помощью средств цифровой трансформации. С одной стороны, с участием крупных фермеров в договорном сельском хозяйстве в качестве ядра. Оптимизировать механизм подписания контрактных опционов, полностью учитывая интересы фермеров. В полной мере использовать их демонстрационную и лидирующую роль. С другой стороны, в ответ на практическую дилемму ограниченных каналов сбыта для мелких фермеров. Рекомендуется создать дифференцированную, адаптированную к региону систему маркетинговой поддержки. Установить новый механизм распределения стоимости, чтобы мелкие фермеры также могли разделять выгоды от добавленной стоимости, приносимые цифровой экономикой.

По сравнению с предыдущими исследованиями, данная статья не только обогащает предшествующие исследования решений фермеров об участии в договорном сельском хозяйстве, но и проводит групповой анализ полученных результатов, чтобы раскрыть потенциал развития цифровой трансформации в процессе модернизации сельского хозяйства. В ней дополнительно исследуется медиаторный эффект социальных сетей и инновационной активности, а также выявляется последовательный медиаторный эффект, при котором независимая переменная оказывает свое влияние на зависимую переменную через несколько медиаторных переменных последовательным образом. Это устраняет существующий пробел в отношении неясного механизма, через который цифровая трансформация влияет на решения фермеров об участии в контрактах. Предыдущие исследования использовали простые показатели для цифровой трансформации, такие как использование мобильного телефона или Интернета. В данной статье процесс цифровой трансформации может быть охарактеризован как «подключение» (Способность к подключению) → «эффективное использование цифровых инструментов» (Технологическая способность) → «распространение и обмен информацией» (Аналитическая способность). Эмпирические результаты показывают, что цифровая трансформация значительно способствует решениям фермеров об участии в договорном сельском хозяйстве, что согласуется с выводами на уровне предприятий о цифровой трансформации и участии в контрактах (Zhao и Tan, 2012). Это расширяет литературу о факторах, влияющих на решения фермеров об участии в контрактах, и углубляет наше понимание лежащего в основе процесса принятия решений. Социальные сети и инновационное сознание составляют ключевые механизмы, через которые цифровая трансформация влияет на участие фермеров в контрактах, при этом путь «социальная сеть → инновационное сознание» функционирует как цепной медиатор. Эти выводы расширяют область применения социальных сетей и инновационного сознания и раскрывают внутренний механизм, с помощью которого цифровая трансформация влияет на участие фермеров в договорном сельском хозяйстве. Более того, влияние цифровой трансформации на участие в контрактах значительно различается между крупными и мелкими хозяйствами. Это предлагает новые идеи для разработки и реализации сельскохозяйственной политики. Хотя данное исследование основано на региональном практическом контексте виноградарства в провинции Ляонин, его теоретический и эмпирический вклад вышел за пределы ограничений конкретного географического масштаба.

Во-первых, как представитель крупномасштабных товарных культур в Китае, промышленные характеристики Ляонина демонстрируют существенное сходство с основными регионами производства товарных культур по всей стране (например, Шаньдун, Хэнань, Хэбэй). Эта конструкция «наибольшего сходства» гарантирует, что результаты выходят за географические границы. Во-вторых, основные переменные, построенные в данном исследовании, сформировали отчетливые конструкты, укорененные в китайском локальном контексте. Ключевые выводы, подтвержденные строгими тестами на устойчивость, предлагают теоретическую ссылку и эмпирические идеи для связанных исследований в различных регионах и типах экономических культур. В-третьих, основываясь на единой институциональной структуре Национальной стратегии цифрового развития села, представленная в данной статье структура принятия решений об участии в договорном сельском хозяйстве и пути политического вмешательства по сути представляют собой институционализированную реализацию национальных стратегий на местном уровне. Они предоставляют воспроизводимые инструменты политики для основных регионов производства фруктов и овощей по всей стране. Вклад исследования не только дополняет микроуровневые эмпирические данные о решениях фермеров об участии в контрактах в Китае, но и обогащает мезоуровневые теории о расширении цифровой экономики в сельском хозяйстве. Примечательно, что дилемма адаптивности между моделями мелкотоварного производства и рыночно-ориентированными системами циркуляции, рассматриваемая здесь, не является уникальной для Китая, а скорее представляет собой универсальную проблему в глобальной реконфигурации сельскохозяйственных цепочек создания стоимости. Следовательно, извлеченные пути цифровой трансформации и политическая логика служат как теоретическим отображением модернизации сельского хозяйства Китая, так и справочной структурой для аналогичных аграрных экономик. Это представляет собой теоретический прорыв, продвигающийся от локальных исследований к общенациональному масштабированию и, в конечном итоге, к глобальной значимости.

Хотя в данном исследовании мы провели теоретический и эмпирический анализ систематическим образом, все еще существуют некоторые ограничения, которые необходимо устранить. Во-первых, в данном исследовании мы обнаружили, что фермеры с готовностью к участию не полностью преобразовали это в фактическое поведение, поскольку процесс преобразования ограничен множеством практических барьеров. Следует отметить, что данное исследование в первую очередь сосредоточено на влиянии и механизме цифровой трансформации на решения фермеров об участии в контрактах. Следовательно, факторы, влияющие на этот разрыв между готовностью и поведением, не были включены в качестве основных переменных для эмпирической проверки, но мы утверждаем, что это представляет собой весьма перспективное направление для будущего углубленного изучения. Последующие исследования могли бы дополнительно изучить основные драйверы этого разрыва и разработать целенаправленные стратегии вмешательства. Во-вторых, некоторые конструкты измерялись с помощью отдельных пунктов. Хотя определение этих конструктов в данном исследовании строго соответствует устоявшейся литературе, однопунктовые измерения могут в некоторой степени снизить валидность оценки конструкта. Основываясь на этом, будущие исследования могли бы разработать комплексные многомерные многопунктовые шкалы с помощью систематических обзоров литературы и углубленных экспертных интервью. Такой подход позволил бы более полно и точно отразить суть конструктов, дополнительно повысив научную строгость и валидность измерений в смежных исследованиях. В-третьих, ограниченные временем и ресурсами, настоящее исследование ограничено кросс-секционными данными. Поэтому будущие исследования должны отдавать приоритет построению многопериодных, многорегиональных панельных обследований или квазиэкспериментальных дизайнов для изучения долгосрочных эффектов. Чтобы предоставить лицам, принимающим политические решения, всесторонние, высокодетализированные доказательства для эффективного проектирования и реализации политики.

1.    Aker J. (2022). Dial "a" for agriculture: a review of information and communication technologies for agricultural extension in developing countries. Agric. Econ. 48, 631–647. doi: 10.1111/j.1574-0862.2011.00545.x. CrossRef. Google Scholar.

2.    Alulu J., Jakinda Otieno D., Oluoch Kosura W. (2021). Comparison of technical efficiency and technology gaps between contracted and non-contracted vegetable farmers in Western Kenya. Cogent Food Agric. 7, 30–54. doi: 10.1080/23311932.2021.1910156. CrossRef. Google Scholar.

3.    Chen Z., Li X. J., Xia X. L. (2025). A study on the impact of participation in contract farming on farmers' quality and safety production behaviors: based on the perspective of spatial spillover effects. Agric. Technol. Econ. 3, 87–105. doi: 10.13246/j.cnki.jae.2025.03.001. CrossRef. Google Scholar.

4.    Dienesch R. M., Liden R. C. (1986). Leader-member exchange model of leadership: a critique and further development. Acad. Manag. Rev. 11, 618–634. doi: 10.2307/258314. CrossRef. Google Scholar.

5.    Ding H., Zhang R., Tan Y. (2024). Innovative agricultural product production and marketing system: promoting organic linkage between smallholders and modern agricultural development. Issues Agric. Econ. 2, 121–134. doi: 10.13246/j.cnki.iae.20230908.003. CrossRef. Google Scholar.

6.    Faulkner J., Laschinger H. (2021). The effects of structural and psychological empowerment on perceived respect in acute care nurses. J. Nurs. Manag. 16, 214–221. doi: 10.1111/j.1365-2834.2007.00781.x. CrossRef. Google Scholar.

7.    Fei X. T. (1998). From the soil: the foundations of Chinese society. Beijing: Peking University Press. Google Scholar.

8.    Feng X., Shi X., Zhao Z. (2024). The impact of geographical indication agricultural products on farmers' livelihood vulnerability and well-being: a case study of the arid highland area in the Yellow River Basin. Geogr. Res. 43, 2702–2720. doi: 10.11821/dlyj020230972. CrossRef. Google Scholar.

9.    Gao Q. J. (2002). Agricultural extension studies. Beijing: China Agricultural Press. Google Scholar.

10. Guo H., Jolly R. W. (2008). Contractual arrangements and enforcement in transition agriculture: theory and evidence from China. Food Policy 33, 570–575. doi: 10.1016/j.foodpol.2008.04.003. CrossRef. Google Scholar.

11. He S., Yang S., Razzaq A., Erfanian S., Abbas A. (2023). Mechanism and impact of digital economy on urban economic resilience under the carbon emission scenarios: evidence from China's urban development. Int. J. Environ. Res. Public Health 20, 44–54. doi: 10.3390/ijerph20054454. CrossRef. Google Scholar.

12. Hong W. J., Luo B. L. (2023). The institutions cultivated: rice cultivation, collective action, and land rights stability. Southern Econ. 7, 1–20. doi: 10.19592/j.cnki.scje.402219. CrossRef. Google Scholar.

13. Hong M. Y., Yang X. J., Xu Y. C. (2021). Clan networks and the resource allocation effects of land transfer: a blessing or a curse? Econ. Rev. 3, 145–164. doi: 10.19361/j.er.2021.03.09. CrossRef. Google Scholar.

14. Hu X. Y., Xu J. H., Luo B. L. (2024). The new round of land rights confirmation promotes scaled operation: evidence from discrete and consolidated land transfers. Econ. (Q.) 24, 1533–1549. doi: 10.13821/j.cnki.ceq.2024.05.10. CrossRef. Google Scholar.

15. Jiang W. G., Wu K. (2024). The practical logic of rural collective economy promoting farmers' common prosperity: based on the experience of "common Prosperity Village" construction in Hejiayan Village, Chongqing. Rural Econ. 10, 12–23. doi: 10.26957/j.cnki.cn51-1029/f.2024.10.002. CrossRef. Google Scholar.

16. Lenka S., Parida V., Wincent J. (2017). Digitalization capabilities as enablers of value co-creation in servitizing firms. Psychol. Mark. 34, 92–100. doi: 10.1002/mar.20975. CrossRef. Google Scholar.

17. Li J. Y., Luo L., Fu X. H. (2024). The impact of multidimensional support on the green production transformation in agriculture: evidence from 562 rice growers in Sichuan Province. Resour. Environ. Arid Areas 38, 69–79. doi: 10.13448/j.cnki.jalre.2024.245. CrossRef. Google Scholar.

18. Li W., Lv B. (2025). The impact of industry–university–research collaboration on the development of new quality productive forces: mediating effect of digital innovation level and moderating role of executives' innovation awareness. J. Suzhou Univ. Sci. Technol. (Soc. Sci. Ed.). 42, 28–37. Google Scholar.

19. Li J., Sun J., Wang M. (2025). Income effects of the "leading enterprises + farmers" in pig farming: a perspective based on transaction characteristics. China Agric. Resour. Zoning 46, 194–207. Google Scholar.

20. Liu X., Zhou L. (2020). Contractual attribute arrangements in contract farming: farmers' risk attitudes and contract choice decisions. J. Nanjing Agric. Univ. (Soc. Sci. Ed.) 20, 140–148. doi: 10.19714/j.cnki.1671-7465.2020.0030. CrossRef. Google Scholar.

21. Lü J., Liu H., Xue Y. (2021). Risk aversion, social networks, and farmers' excessive use of fertilizers: evidence from corn growers in Northeast China. Agric. Technol. Econ. 1, 4–17. doi: 10.13246/j.cnki.jae.2021.07.001. CrossRef. Google Scholar.

22. Lu Y., Xiang P., Yu L. (2021). Does contract farming promote farmers' adoption of organic agriculture? Evidence from a quasi-natural experiment in Xiangxi, Hunan, China. Chin. J. Eco-Agric. 31, 1683–1694. doi: 10.12357/cjea.20230080. CrossRef. Google Scholar.

23. Luo M. Z., Liu Z. Y. (2022). Adoption of digital technology, expansion of social networks, and farmers' common prosperity. Southern Econ. 3, 1–16. doi: 10.19592/j.cnki.scje.391614. CrossRef. Google Scholar.

24. Ma X. L., Guo Y. F., Jin B. H. (2024). From "cooperative + company" to cooperatives running companies: how organizational model transformation promotes the value realization of agricultural ecological products. China Rural Econ. 10, 42–63. doi: 10.20077/j.cnki.11-1262/f.2024.10.003. CrossRef. Google Scholar.

25. Ma R., Li L. (2024). The impact of digital literacy on tea farmers' adoption of multi-stage organic fertilizer. Chin. Agric. Resour. Reg. Plan. 45, 22–36. Google Scholar.

26. Ma R. H., Zhang C. (2025). Rural land transfer and international competitiveness of Chinese agricultural products: based on export technology complexity. Chin. J. Agric. Resour. Reg. Plan. 1–25. Google Scholar.

27. Nematollahi M., Guitouni A., Heydari J., Gerbrandt E. M. (2025). Win-win contract farming in dual-channel agribusiness supply chains under yield, quality, and price uncertainty. Int. J. Prod. Econ. 286:109635. doi: 10.1016/j.ijpe.2025.109635. CrossRef. Google Scholar.

28. Oster E. (2019). Unobservable select and coefficient stability: theory and evidence. J. Bus. Econ. Stat. 2, 187–204. doi: 10.1080/07350015.2016.1227711. CrossRef. Google Scholar.

29. Rogers E. M. (1962). Diffusion of innovations. New York: Free Press. Google Scholar.

30. Simon H. A. (1947). Administrative behavior: a story of decision processes in business organization. New York: Macmillan Press. Google Scholar.

31. Su K. Y., Luo B. L. (2024). Can unified planting promote farmers' green production behavior? — a case study on the reduced use of chemical fertilizers and pesticides. J. Huazhong Agric. Univ. (Soc. Sci. Ed.) 5, 44–56. doi: 10.13300/j.cnki.hnwkxb.2024.05.005. CrossRef. Google Scholar.

32. Tan Y. F., Lu Q., Zhang S. X. (2022). Can contract farming promote green production transformation of farmers? Agric. Technol. Econ. 7, 16–33. doi: 10.13246/j.cnki.jae.20220428.001. CrossRef. Google Scholar.

33. Tian H., Wang A., Zhu Z. (2022). Digital empowerment: the impact of internet use on farmer credit and its heterogeneity—evidence from choice experiments. Agric. Technol. Econ. 4, 82–102. doi: 10.13246/j.cnki.jae.2022.04.008. CrossRef. Google Scholar.

34. Vamuloh V. V., Kozak R. A., Panwar R. (2020). Voices unheard: barriers to and opportunities for small farmers' participation in oil palm contract farming. J. Clean. Prod. 275–288. doi: 10.1016/j.jclepro.2020.121955. CrossRef. Google Scholar.

35. Wang J. H., Dou L. L., Wang Y. (2022). The impact of agricultural marketization on the resource utilization behavior of livestock and poultry waste under environmental regulation policies. China Rural Econ. 1, 93–111. Google Scholar.

36. Wang D. X., Peng Z. Q., Li L. (2023). Measuring and evaluating the integration development level of China's digital economy and agriculture. China Rural Econ. 6, 48–71. doi: 10.20077/j.cnki.11-1262/f.2023.06.004. CrossRef. Google Scholar.

37. Wang H. H., Wang Y., Delgado M. S. (2014). The transition to modern agriculture: contract farming in developing countries. Am. J. Agric. Econ. 96, 1257–1271. doi: 10.1093/ajae/aau036. CrossRef. Google Scholar.

38. Wang Z., Zhang X. (2025). Study on the spatial network structure characteristics of tourism resource development in the Wuling Mountain area and its social welfare effects. J. Nat. Resour. 40, 912–933. doi: 10.31497/zrzyxb.20250404. CrossRef. Google Scholar.

39. Wei P., Cai R., Yan J. (2025). Research on the network characteristics and driving mechanisms of digital economy policy diffusion: a social network analysis based on 533 policy texts. J. Manag. 38, 97–113. doi: 10.19808/j.cnki.41-1408/F.2025.0007. CrossRef. Google Scholar.

40. Williamson O. E. (1985). The economic institutions of capitalism: firms, markets, relational contracting. New York: Free Press. Google Scholar.

41. Wu M., Wang L. L., Zhao B. H. (2021). Heterogeneity of farmers' endowments and agricultural contract choices. Stat. Decis. 37, 172–176. doi: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2021.02.037. CrossRef. Google Scholar.

42. Xu G., Tan Y. F., Lu Q. (2023). Exploring the pathways for recovery of production post-pandemic: a study from the perspective of contract farming. Agric. Econ. Manag. 4, 112–126. doi: 10.3969/j.issn.1674-9189.2023.04.010. CrossRef. Google Scholar.

43. Xue Y., Yang C., Zhang Y. (2025). From "one flower blooms alone" to "a hundred flowers blossom": how rural entrepreneurship diffusion drives agricultural industrial cluster development. China Rural Econ. 3, 41–60. doi: 10.20077/j.cnki.11-1262/f.2025.03.004. CrossRef. Google Scholar.

44. Yusup G., Li X. Q. (2025). Heterogeneous impacts of the digital economy on low-carbon transition of Chinese cities: from the perspective of urban sprawl and factor distortion. Sci. Technol. Manag. Res. 45, 199–210. Google Scholar.

45. Zhang B., Guo F., Sun L. (2023). Formal institutions, informal institutions, and internal income disparities in rural areas: a perspective based on digital inclusive finance and social networks. Southern Finance 4, 19–32. doi: 10.3969/j.issn.1007-9041.2023.04.002. CrossRef. Google Scholar.

46. Zhang J. H., Yang K. F., Zhao W. C. (2025). Empowerment through fingertips, shared prosperity across fields: how does digital technology narrow the income gap among farmers? J. Financ. Econ. 51, 34–48. doi: 10.16538/j.cnki.jfe.20250617.402. CrossRef. Google Scholar.

47. Zhao Y., Tan Z. B. (2012). E-commerce, bank credit, and financing of small and medium enterprises: a theoretical model based on information economics. Econ. Res. 47, 99–112. Google Scholar.

48. Zheng L., Zhang X. (2021). Social capital, information availability, and farmers' participation in contract farming: evidence from a survey of 534 farmers in Inner Mongolia. J. Arid Land Resour. Environ. 35, 28–33. doi: 10.13448/j.cnki.jalre.2021.035. CrossRef. Google Scholar.

49. Zhong W., Li D., Luo B. (2023). Digital empowerment: promoting small farmers' integration into modern agricultural development—evidence from national micro-data. J. Jinan Univ. (Philos. Soc. Sci. Ed.) 45, 81–93. doi: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2021.02.037. CrossRef. Google Scholar.

Yang X, Liu J, Zhang R, Gu L and Jing Z (2026) Study on the pathways and mechanisms of digital empowerment driving farmers’ participation decisions in contract farming. Front. Sustain. Food Syst. 9:1724881. doi: 10.3389/fsufs.2025.1724881

Перевод статьи «Study on the pathways and mechanisms of digital empowerment driving farmers’ participation decisions in contract farming» авторов Yang X, Liu J, Zhang R, Gu L and Jing Z., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык

Фото: Designed by Freepik