周一至周五 | 9:00—22:00

期刊论文网 > 农业论文 > 农业经济论文 > 农业经济论文征稿参考文献 基于主成分分析的农产品电商评价指标研究

农业经济论文征稿参考文献 基于主成分分析的农产品电商评价指标研究

2018-11-19 15:02:23来源:组稿人论文网作者:婷婷

  摘要:随着互联网技术应用普及,特别是农产品生产经营方式变革,农产品电商进入高速发展期,如何对农产品电商进行合理适度的评价以促进农产品电商健康发展,已成为当今社会所关注的热点。本研究在对北京农产品电商现状调研的基础上,对农产品电商评价进行了系统分析,基于主成分分析法构建了具有代表性的评价指标体系。

  关键词:农产品电商;评价指标;主成分分析

  2016年1月,中国互联网络信息中心(CNNIC)发布《第37次中国互联网络发展状况统计报告》, 报告显示:截止2015年12月,中国网民规模达6.88亿,互联网普及率达到50.3%,“互联网+”行动计划不断助力企业发展。由互联网电子商务技术带来的农业发展势必为农产品电商带来巨大机遇,农产品生产经营方式正在面临着供给侧改革,如何应对日益庞大的互联网市场,成为农产品生产经营者不得不思量的新问题。目前,农产品电商逐渐形成了阿里系、京东系等平台电商、还有一些具有较强竞争力的农产品电商;以及处于成长型的特色农产品电商,尽管出现了众多农产品电商平台,但其发展水平良莠不齐,亟需一个相对统一的评价指标体系来加以评判和引导,从而规范我国农产品电商市场,提高其整体发展质量和水平。

  1.评价指标构建原则

  1.1科学性原则

  从实际出发,客观真实地反映农产品电商的发展现状,通过科学有效的方法,架构具有合理地科学解释的指标体系。

  1.2系统性原则

  所设指标不但要从不同的角度反映出农产品电商的主要特征和发展状态,而且还要反映农产品电商各指标之间的内在逻辑关系,使之具有系统性。

  1.3实用性原则

  构建评价指标体系主要是为了分析农产品电商发展现状,为政府更好地引导农产品电商健康发展服务,因此,评价指标应该符合互联网特点,简单、清晰且易于理解。不仅便于数据获取和统计分析,更有助于政府和社会了解电商发展水平。

  1.4定性定量相结合的原则

  综合评价农产品电商发展水平,要确立定性与定量相结合的指标体系,保证评价过程严谨客观同时有利于分析结果的处理。

  2.评价指标的初步设想

  在前期调研、研究文献以及专家建议下对评价指标进行设想分级,共分为两级指标:

  一级指标共分为6个。包括电商交易额、电商市场份额、企业基础数据、在线支付情况、电商发展速度、电商发展质量。

  二级指标共计36个。其中:

  一级指标农产品电商交易额内包含:企业间电商交易额、网络零售交易额、基于移动互联网交易额、通过第三方平台产生的交易额、面向国内交易额、京内电商交易额、京外电商交易额,共计7个二级指标;

  一级指标电商市场份额:电商采购额、电商销售额、订单总数、日均订单处理量、网上用户数量、企业用户数量、个人用户数量、市场份额、单次订单量、单次订单额,共计10个;

  一级企业基础数据:主营业务收入、主要产品名称、产品产量、BtoB、BtoC、注册地、注册时间、职工人数、专业技术人员、物流人员数、企业销售收入中网上订单金额的比重,共计11个;

  一级在线支付情况:在线支付比例、在线支付笔数,共计2个;

  一级电商发展速度:自有物流、自有仓库,共计2个;

  一级电商发展质量:无公害农产品、绿色食品、有机食品、农产品地理标志,共计4个。(见表1)

  3.主成分分析指标遴选

  主成分分析(Principal Component Analysis)主要利用降维的思想,在保证信息损失最少的前提下,将多个因子变量转化为较少数几个综合指标(即主成分),其中每个主成分因子都是原始指标的线性组合,这些主成分能够反映原始数据的绝大部分信息,且所含的信息互不重叠。采用这种方法可以最大化降低变量之间共线性的问题,使得复杂问题得以简化,同时得到更为科学、高效、准确的分析信息。

  本项研究选择知名度较高、具有B2C、B2B农产品电商平台以问卷调查的形式进行了数据收集,实际收集65份调查问卷,经筛选剔除不相关及不符合要求的数据共收集农产品电商平台调查数据有效数据57份,回收率87.69%。

  3.1原始数据预处理及检验

  本文采用SPSS 22.0中的标准化处理方法,所得数据经KMO检验和Bartlett检验(见表2),结果KMO值为0.790>0.7,Bartlett显著水平为0.000<0.05,即指标之间相互独立,适合做主成分分析。

  注:SPSS22.0生成

  3.2主成分分析法提取主因子

  应用SPSS软件进行分析处理得到6个初始特征值大于1的因子,累计方差贡献率达到77.167%,但增加2个因子累计方差贡献率可以达到79.829%且初始特征值都极接近1,若增加3个因子累计方差贡献率可以达到82.147%,但初始特征值偏离1较多,因此选择增加2个因子,这样降维获得主成分因子能更合理。(见表3)

  为了对因子载荷量进行更好的解释,需要对成分矩阵进行旋转。通过最大方差法进行正交旋转之后的矩阵如表4。可以看出第1主成分因子在订单总数、网上用户数量、个人用户数量、电商销售额、日均订单处理量、基于移动互联网交易额、在线支付比例、企业销售收入中网上订单金额的比重、在线支付笔数、网络零售交易额、单次订单额、京内电商交易额、B to C、单次订单量14个指标上的载荷比较高;第2主成分因子在注册时间、注册地、职工人数3个指标上的载荷比较高;第3主成分因子自有仓库、自有物流、专业技术人员3个指标上的载荷比较高;第4主成分因子在企业用户数1个指标上的载荷比较高;第5主成分因子在无公害农产品、绿色食品2个指标上的载荷比较高;第6主成分因子在通过第三方平台产生的交易额1个指标上的载荷比较高;第7主成分因子在自有仓库、主营业务收入2个指标上的载荷比较高;第8主成分因子在面向国内交易额1个指标上的载荷比较高。不同的载荷分布区间生成了8个主成分因子,由表3可知这8个因子累计方差贡献率为78.657%,所以这8个主成分具有足够的代表性。为进一步强化对农产品电商的实际应用,课题组选择20余家有代表性的农产品电商进行了深度访谈,对8个主成分进行了适度提炼,由此归纳出具有一定可操作性的评价指标体系,详见表5。

  4.关于指标的补充性思考

  对农产品电商的评价是一个系统工程,从政府及社会关注角度,上述8个主成分基本涵盖了相关主要信息,可以从整体予以基本把握,经过实践检验,得到了较为广泛的基本认同。为了进一步就农产品电商企业进行研究,我们针对电商个体进行了深入探究,就企业管理来讲,还有几个方面需要在企业发展中予以关注:

  一是财务。包括资金来源、运营成本、利润共计3个指标。从运营资金方面评价农产品电商生存能力。

  二是包装、仓储、物流。从包装标准化、产品物流及保存、冷链物流效率、物流费用这4个指标反映农产品电商在交易过程中的农产品特别是生鲜农产品品质保障能力。

  三是线上交易客户数据。涉及访问量、用户数量、活跃用户数量、用户转化率、客户数量、客户流失率、客单价、客单量、复购率、每天订单数、回头客比例、投诉率、消费者线上购买习惯等13个指标,基本反映了农产品电商的客户关系管理运营能力。

  此外,消费者定位和特色成为农产品电商竞争优势的主要体现。

  农产品电商评价指标体系的构建是“互联网+”行动的客观要求,也是政府强化电商引导与宏观管理的现实需要,随着互联网在供给侧改革中的应用,其评价指标亦必与时俱进。

栏目分类