安徽省農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營(yíng)主沛的影響機(jī)理研究

摘要：農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營(yíng)主體在農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展過(guò)程中起著至關(guān)重要的作用。本文對(duì)影響安徽省農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營(yíng)主體空間分布差異的影響因素進(jìn)行了回歸分析，結(jié)果表明：特色農(nóng)產(chǎn)品種類、各類快遞營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)、郵路總長(zhǎng)度及電子商務(wù)應(yīng)用情況等四個(gè)因素起到較為顯著的正向推動(dòng)作用，而農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量、人力資源情況、金融支持、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等因素的影響力則較弱。

關(guān)鍵詞：農(nóng)產(chǎn)品電商;經(jīng)營(yíng)主體;回歸分析;影響因素

近年來(lái)，在國(guó)家政策的推動(dòng)下，隨著我國(guó)農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)逐步普及、基礎(chǔ)設(shè)施逐步完善，我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品電商迅速發(fā)展。發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品電商對(duì)于提高農(nóng)民收入、推動(dòng)農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和社會(huì)轉(zhuǎn)型有重要的意義。

隨著農(nóng)產(chǎn)品電商逐步成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的熱點(diǎn)，廣大學(xué)者也對(duì)其進(jìn)行深入研究。從現(xiàn)有的研究成果來(lái)看，當(dāng)前學(xué)者主要圍繞農(nóng)產(chǎn)品電商的模式、平臺(tái)、物流、消費(fèi)者等方面展開(kāi)，而缺乏對(duì)農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營(yíng)主體的研究。而農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營(yíng)主體在農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展過(guò)程中起著至關(guān)重要的作用，因此有必要對(duì)影響農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營(yíng)主體發(fā)展的因素進(jìn)行分析，進(jìn)而提出促進(jìn)其發(fā)展的對(duì)策。安徽省作為農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)業(yè)資源豐富，質(zhì)量?jī)?yōu)異，同時(shí)安徽省也非常重視農(nóng)產(chǎn)品電商的發(fā)展。因此，本文以安徽省農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營(yíng)主體為例，研究確定影響其空間分布的因素，并通過(guò)回歸分析確定顯著影響因素，進(jìn)而有針對(duì)性地提出發(fā)展對(duì)策。

一、安徽省農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營(yíng)主體的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部信息中心和中國(guó)國(guó)際電子商務(wù)中心研究院聯(lián)合發(fā)布的《2019全國(guó)縣域數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展報(bào)告》顯示：在2018年農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額上，天貓、淘寶共占據(jù)75%的市場(chǎng)份額。無(wú)論是從農(nóng)產(chǎn)品的網(wǎng)絡(luò)零售額還是從銷售量來(lái)看，天貓、淘寶平臺(tái)依然是農(nóng)產(chǎn)品線上銷售的主渠道。因此本文以天貓、淘寶網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)店鋪為基礎(chǔ)，開(kāi)展安徽省農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營(yíng)主體的影響機(jī)理研究工作。

本文利用淘寶網(wǎng)的店鋪搜索功能，剔除月銷售量為0，重復(fù)及不相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)店鋪，共獲得1858家安徽省農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)店鋪數(shù)據(jù)，具體結(jié)果見(jiàn)表1。

二、影響因素確定及模型構(gòu)建

從表1可以看出，安徽省農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)店鋪在各地級(jí)市數(shù)量分布差距懸殊，大部分農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)店鋪集聚在少數(shù)城市。為理解這種空間分布的差異，本文采用回歸分析法對(duì)主要影響因素進(jìn)行分析，從而確定各影響因素的顯著程度。要對(duì)安徽省農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營(yíng)主體空間分布差異進(jìn)行分析，需要定義兩類變量，一類是被解釋變量，也稱因變量，即安徽省農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)店鋪數(shù)量（Y）。另一類是解釋變量，也稱自變量，通過(guò)對(duì)已有學(xué)者關(guān)于電子商務(wù)空間分布影響因素的總結(jié)，結(jié)合農(nóng)產(chǎn)品的特性，發(fā)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營(yíng)主體的空間分布差異的影響因素有產(chǎn)品供給、物流配備、金融支持、政策支持、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等方面。鑒于數(shù)據(jù)的局限性與可獲取性，本文把安徽省農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營(yíng)主體空間分布差異的影響因素歸納為13個(gè)。產(chǎn)品供給情況：選取農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量（噸）（X，）和特色農(nóng)產(chǎn)品種類（Xz）來(lái)衡量;物流配備情況：選取各類快遞營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)（Xs）和郵路總長(zhǎng)度}Xa）來(lái)衡量;人力資源情況：選取普通高等學(xué)校和中等職業(yè)學(xué)校在校生人數(shù)（X）和人均受教育程度（X）來(lái)衡量;金融支持情況：選取金融機(jī)構(gòu)本外幣存、貸款年末余額（X）來(lái)衡量;政策支持情況：選取電子商務(wù)應(yīng)用情況（X）、農(nóng)林水事務(wù)財(cái)政支出（X）和互聯(lián)網(wǎng)普及率（X）（用固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入率）來(lái)衡量;經(jīng)濟(jì)環(huán)境：選取人均可支配收入（X）、各地食品價(jià)格指數(shù)（X）、人均GDP（X）來(lái)衡量。建立多元回歸方程。

其中，β，β，…，β為模型的回歸系數(shù)。

以安徽的16個(gè)城市作為樣本，則為：

其中，i表示安徽省的第i個(gè)城市。

三、研究步驟

第一步，數(shù)據(jù)的獲得。為消除所獲取原始數(shù)據(jù)存在的統(tǒng)計(jì)方法、方差、量綱的差異，本文將對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行取對(duì)數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)化處理。

第二步，相關(guān)性的檢驗(yàn)。不是所有變量都適合做回歸分析的，只有與因變量相關(guān)度較高的自變量才能納入回歸模型。為了準(zhǔn)確的確定影響安徽省農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)店鋪空間分布差異的因素，本文將對(duì)因變量與各自變量利用PEAR-SON相關(guān)系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，剔除相關(guān)性弱以及不顯著的因素，從而確定與因變量相關(guān)性強(qiáng)的自變量。

第三步，多重共線性的診斷。自變量之間如果存在較強(qiáng)的相關(guān)性，將會(huì)降低模型的穩(wěn)定性，甚至還會(huì)出現(xiàn)與實(shí)際相悖的情況。為提高模型的精確度，使分析結(jié)果真實(shí)可靠，本文在回歸分析之前，需對(duì)各自變量進(jìn)行共線性診斷。

第四步，主成分分析。對(duì)原自變量進(jìn)行因子分析，提取主成分F。

F∑tZLX

其中，t為各自變量的權(quán)重，ZLX為各自變量的標(biāo)準(zhǔn)化值。

第五步，主成分回歸分析。以F、F為自變量，店鋪數(shù)量為因變量進(jìn)行線性回歸分析。

第六步，數(shù)據(jù)的還原。將各自變量代人，得回歸方程。

四、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)的獲得

本文所需數(shù)據(jù)從安徽省統(tǒng)計(jì)局、安徽省各市統(tǒng)計(jì)公報(bào)、新農(nóng)村商網(wǎng)、快遞網(wǎng)、淘寶網(wǎng)、中商產(chǎn)業(yè)研究院等獲取、整理得到原始數(shù)據(jù)，對(duì)原始數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)化處理，處理后的數(shù)據(jù)記為：ZLY、ZLX。（i=1，2……13）限于篇幅，本文省略獲取、處理后的數(shù)據(jù)。

（二）相關(guān)性的檢驗(yàn)

利用SPSS 24.0里的PEARSON相關(guān)系數(shù)對(duì)因變量ZLY與各自變量進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見(jiàn)表2。

*在0.05級(jí)別（雙尾），相關(guān)性顯著

**在0.01級(jí)別（雙尾），相關(guān)性顯著

通過(guò)表2可知，在初步確定的因素中只有ZLX、ZLX、ZLX、ZLX通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，且相關(guān)系數(shù)較高。同時(shí)，相關(guān)系數(shù)均為正值，說(shuō)明這4個(gè)自變量與因變量之間成正相關(guān)的關(guān)系。因此，后期僅對(duì)自變量ZLX、ZLX、ZLX、ZLX進(jìn)行分析。

（三）多重共線性的診斷

利用SPSS 24.0進(jìn)行多元線性回歸分析性發(fā)現(xiàn)，除了自變量ZLX外，其他自變量的方差膨脹因子VIF值均大于5。方差膨脹因子大于等于5，則自變量的多重共線性較強(qiáng)?？梢耘卸ㄗ宰兞縕LX、ZLX、ZLX、ZLX之間存在多重共線性問(wèn)題。

（四）主成分分析

利用SPSS 24.0對(duì)ZLX、ZLX、ZLX、ZLX進(jìn)行KMO與巴特利特球形度檢驗(yàn)，得MO值為0.735與巴特利特球形檢驗(yàn)顯著性水平為。，則所選自變量適合進(jìn)行主成分分析。

對(duì)自變量ZLX、ZLX、ZIX、ZLX和因變量LZY進(jìn)行主成分分析，結(jié)果見(jiàn)表3、表4。

提取方法：主成分分析法。

a提取了2個(gè)成分。

通過(guò)表3可以看出，前兩個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率分別為75.801%和18.879%，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)94.680%，這說(shuō)明前兩個(gè)主成分反映了原數(shù)據(jù)94.6809的信息，提取前兩個(gè)主成分是合適的。

通過(guò)公式（1）、表3和表4可獲得兩個(gè)主成分F，F(xiàn)，的表達(dá)式。

（五）主成分回歸分析

將ZLX、ZLX、ZLX、ZLX的數(shù)值代人主成分表達(dá)式（2）、（3），計(jì)算出F、F的值，然后以F、F為自變量，ZLY為因變量，建立主成分回歸模型。

將F、F數(shù)據(jù)輸人SPSS 24.0進(jìn)行線性回歸分析，發(fā)現(xiàn)F的顯著性檢驗(yàn)水平為0.270>0.05，顯著性檢驗(yàn)結(jié)果不顯著。因此本文采用逐步回歸分析法進(jìn)行分析。由回歸結(jié)果可得：F值為12.133，相應(yīng)的顯著水平為0.004<0.05，說(shuō)明模型的整體擬合程度較好;調(diào)整后R方為0.426，說(shuō)明該模型的整體擬合效果一般。因常數(shù)項(xiàng)α值極小為-4.649E-8，對(duì)整個(gè)回歸方程的影響也極小，故本文舍去常數(shù)項(xiàng)。則主成分回歸方程如下。

LZY=0.392F1

（六）數(shù)據(jù)的還原

依據(jù)主成分分析的原理，將F轉(zhuǎn)換為原來(lái)的自變量，轉(zhuǎn)換后的回歸方程如下。

上式表明，特色農(nóng)產(chǎn)品種類、各類快遞營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)、郵路總長(zhǎng)度及電子商務(wù)應(yīng)用情況對(duì)安徽省農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)店鋪的空間分布差異有著較為顯著的正向推動(dòng)作用，回歸系數(shù)依次為0.134，0.215，0.207，0.2160

五、結(jié)論與建議

本文在對(duì)已有學(xué)者關(guān)于電子商務(wù)空聞分布影響因素總結(jié)的基礎(chǔ)卜，結(jié)合農(nóng)產(chǎn)品的特性，從產(chǎn)品供給、物流配備、金融支持、政策支持、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等方面提出了13個(gè)影響農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營(yíng)主體空間分布差異的因素。從回歸分析的結(jié)果來(lái)看，在初步確定的13個(gè)影響因素中，只有4個(gè)顯著性影響因素，其他的均為非顯著性影響因素，這與因素的強(qiáng)相關(guān)性及農(nóng)產(chǎn)品的特性有密不可分的關(guān)系。在顯著性影響因素中，特色農(nóng)產(chǎn)品種類衡量的是產(chǎn)品供給情況，各類快遞營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)和郵路總長(zhǎng)度衡量的是物流配備情況，電子商務(wù)應(yīng)用情況衡量的是政策支持情況。雖然特色農(nóng)產(chǎn)品種類、各類快遞營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)、郵路總長(zhǎng)度及電子商務(wù)應(yīng)用情況對(duì)安徽省農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)店鋪的空間分布差異都有著較為明顯的正向推動(dòng)作用，但作用的大小各不盡相同，其中電子商務(wù)應(yīng)用情況影響力最大，其次是各類快遞營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)、郵路總長(zhǎng)度，特色農(nóng)產(chǎn)品種類最低。而農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量、人力資源情況、金融支持、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等因素的影響力則較弱。

根據(jù)以上對(duì)安徽省農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營(yíng)主體空間分布差異的影響因素分析，本文提出相應(yīng)的建議。

一是政府應(yīng)加大對(duì)電子商務(wù)應(yīng)用的支持。一方面，優(yōu)化規(guī)范農(nóng)產(chǎn)品電商的扶持政策，積極推進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)、電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范等工作，從政策上引導(dǎo)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員，返鄉(xiāng)人員積極開(kāi)展農(nóng)產(chǎn)品電商工作。另一方面，通過(guò)行業(yè)協(xié)會(huì)、地方高校、培訓(xùn)機(jī)構(gòu)、電商企業(yè)等機(jī)構(gòu)積極開(kāi)展農(nóng)產(chǎn)品電商從業(yè)者的技能培訓(xùn)教育工作。

二是打通農(nóng)產(chǎn)品上行的物流通道。應(yīng)逐步完善縣鄉(xiāng)村物流基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)，支持產(chǎn)地建設(shè)農(nóng)產(chǎn)品儲(chǔ)藏保鮮、分級(jí)包裝等設(shè)施，鼓勵(lì)大型物流企業(yè)在縣鄉(xiāng)和具備條件的村建立物流配送網(wǎng)點(diǎn)，并逐步提升物流效率，降低物流成本。

三是積極培育區(qū)域特色農(nóng)產(chǎn)品品牌。在安徽省各地級(jí)市中，阜陽(yáng)市農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，但農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營(yíng)主體的數(shù)量卻并不是很大，這與其特色農(nóng)產(chǎn)品品牌不足有很大關(guān)系。因此，各地區(qū)應(yīng)利用本區(qū)域的農(nóng)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)，積極申請(qǐng)“三品一標(biāo)”農(nóng)產(chǎn)品認(rèn)證，大力發(fā)展特色農(nóng)產(chǎn)品，重點(diǎn)培育區(qū)域特色農(nóng)產(chǎn)品品牌。

四是雖然從回歸分析結(jié)果看金融支持、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等方面的因素對(duì)農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營(yíng)主體的空間分布差異影響力相對(duì)較弱.但也不能忽視。

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作者簡(jiǎn)介：

王翠娟，萬(wàn)博科技職業(yè)學(xué)院，安徽合肥。

基金項(xiàng)目：安徽省高校人文社會(huì)科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目“安徽省農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營(yíng)主體的分布特征及機(jī)理研究”（項(xiàng)目編號(hào)：SK2019A0885）;安徽省教育廳人文社科重點(diǎn)研究項(xiàng)目：新常態(tài)下安徽省小微企業(yè)發(fā)展策略研究（SK2016A0982）。