Page 147 - 《华中农业大学学报（社会科学版）》2025年第3期

142 华中农业大学学报（社会科学版） （总177 期）

主动追求生产、销售方式的持续更新，以此实现良好的经济绩效 。布局和开展直播销售能够助力农
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业企业提高自身的创新意识，进而相应地改进人才结构与人才素质，从而强化藉由销量提升与价格
提高的增收效应 。由此提出如下假说：
[36]
H 4：品牌宣传与品牌创新对直播销售影响茶叶企业经营收入的过程具有正向调节作用。
基于以上分析构建直播销售影响茶叶企业经营收入的理论分析框架如图1。

图 1 直播销售影响茶叶企业经营收入的理论分析框架

二、数据来源与变量选取

1.数据来源
本文数据来源于国家茶叶全产业链大数据中心 2022 年 4-6 月对茶叶企业的问卷调查，调研样
本覆盖安徽、福建、广东、广西、贵州、河南、湖北、湖南、江苏、江西、山东、陕西、上海、四川、云南、浙
江、重庆等 17 个省市。国家茶叶全产业链大数据中心专门开展茶产业数据的采集、存储、挖掘工作，
为涉茶政府部门、经营主体、科研机构、公众等提供专业权威的数据服务。中心致力于解决茶产业基
础数据分散匮乏的问题，支撑茶产业科学决策，助推我国茶产业数字化转型。通过前期建设，中心目
前已经具备数据采集、分析和发布能力。其中，数据采集是茶叶全产业链大数据建设最基础也是最
具亮点的系统，项目结合茶产业的实际情况，按照 PC 端与移动端相结合的方法，采用线上汇聚、数据
直报和问卷调查 3种数据采集方式，可对各大电商关于茶叶销售的数据进行监测汇聚，同时对采集的
数据进行分类统一进入相应数据仓库，数据不失一般性、代表性和科学性 。然而，由于大数据中心
[37]
平台 2019 年才获得农业农村部批复，2021 年正式投入使用，入驻企业数量相对较少。本文共收集了
260 家茶叶企业数据，在剔除题项缺填率较大、缺乏关键信息的问卷以及明显存在极端值的问卷后，
得到有效问卷258份 ，有效率99.23%。
①
2.变量选取
（1）被解释变量。本文关注的是直播带来的营收增长影响，被解释变量设置的目标是刻画营业
收入增长情况。分析中具体采用问卷题项中的“茶叶企业 2021 年营业收入与 2020 年相比的变化情
况”来刻画被解释变量。具体题项为：Y=1 表示营收下降≥10%；Y=2 表示营收下降<10%；Y=3
表示持平发展；Y=4表示营收增长<10%；Y=5表示营收增长≥10%。
（2）解释变量。核心解释变量为直播销售使用情况，采用问卷中“贵企业是否开展直播销售”这
一虚拟变量进行刻画。其中，X=1 表示茶企开展了直播销售；X=0 表示茶企未开展直播销售，但可
能开展了其他形式的电商销售。
（3）控制变量。根据既有研究 [38‐39] ，本文将控制变量划分为两种类型：一是茶企决策人的个体特

① 由于企业调研涉及企业敏感数据，数据获取非常困难，据作者查阅相关文献所知，258 家茶企数量已是现有研究中最多的样本
数量。