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      農產品電商發展與果品價格相關性研究

      發布時間:2020-12-09 10:02所屬分類:農業科技加入收藏

      【編者的話】 農產品電商發展與果品價格相關性研究是理論指導實踐的有益嘗試。隨著農業電商體系、機制的不斷完善和發展,相信此方面研究也會顯現

        【編者的話】 農產品電商發展與果品價格相關性研究是理論指導實踐的有益嘗試。隨著農業電商體系、機制的不斷完善和發展,相信此方面研究也會顯現更進一步的現實意義。我們希望和歡迎更多科研院校的類似研究成果能夠見諸本刊,給予果品生產、經營者以更為科學的產銷指導。

      農產品論文

        隨著移動互聯網基礎設施和相關技術的不斷完善,兼具便利性和安全性的農產品電商取得了長足發展。我們利用時間序列GRANGER模型對農產品電商發展與果品價格相關性進行了實證研究,并基于研究結論提出了相關分析與建議。

        1 農產品電商對果業發展的意義

        農產品電子商務依托互聯網平臺,運用信息化與科學化方式,配合市場化運作,實現果品銷售的電子化信息化運營,對果農收入水平提升具有重要意義。

        一是農產品電商的發展減少了果品銷售中間環節,大大降低了交易成本,有利于果農增收。在傳統營銷模式中,果品從田間地頭到消費者餐桌需經多個中間環節,而隨著電商的發展,果農借助農產品電商平臺即可在網上出售果品,交易、支付、配送等多環節實現了一站式服務,減少了購銷中間環節,從而降低了交易成本。

        二是農產品電商的發展有助于消費者更加了解優質果品,利于優質果品銷售量的提升。隨著收入水平的普遍提高,消費者對果品安全提出了更高要求,他們不但追求物美價廉,而且注重營養和安全。傳統果品銷售模式不能給消費者提供足夠充分的果品信息,導致消費者無從選擇,而電商的發展則有利于提升優質果品知名度,從而提高優質果品銷量。

        三是農產品電商的發展使果業生產更加貼近市場,貼近消費者需求。互聯網加快了果品產銷信息傳播速度,從而有效了解果業生產、銷售各階段各環節信息不對稱的問題,有利于果農充分掌握和及時分析果品供需情況,有效降低經營風險。更重要的是,果農可以借助互聯網了解相關果品的深加工動向,學習更為先進的生產技術經驗,生產出更符合市場需求的優質果品。

        據我們初步統計,自2015年以來,涉及農村電子商務的國家級文件就有20多份,各地關于農村電子商務的政策更是數不勝數。2016年中央一號文件指出,“大力推進‘互聯網+’現代農業,應用物聯網、云計算、大數據、移動互聯等現代信息技術,推動農業全產業鏈改造升級。”2017年的中央一號文件將農村電商單獨列出并予以強調,進一步支持農產品電商發展。

        2 農產品電商與果品價格相關性研究的意義

        前面探討了農產品電商發展對果農增收的長遠意義,但目前農產品電商與果品價格相關性如何,對果農增收效果怎樣,仍需通過數據加以驗證。

        為此,我們參考了《農產品電商發展對農業轉型升級的倒逼效應——基于省際靜態與動態面板數據的實證分析》等多篇文獻,提出假設:果品平均價格將隨著農產品電商的發展而 提升。

        我們推斷,隨著農產品電商的發展,優質果品的優勢將得以進一步體現,從而實現優果消費需求量的提升,進而實現優果生產量的提升,最終推高果品整體價格。此外我們認為果品價格還可能與以下兩個因素有關:一是消費水平的提高使得人們愿意花更多的錢購買更加優質的果品,從而提升對優質果品的需求,進而提升果品均價;二是隨著農業機械的廣泛使用,果業生產成本大幅降低,果品消費價格將隨之降低。

        針對以上假設,我們通過時間序列GRANGER模型對相關數據進行了實證檢驗。

        3 GRANGER因果關系模型的構建

        3.1 變量選擇及預處理

        1)變量選擇。基于數據可得性原因,我們選取了全國電商物流農村業務量指數作為指標,以近似地代表我國農產品電商發展情況。由于該數據自2015年1月開始發布,因此我們將數據時間范圍確定為2015年1月至2019年 6月。

        水果具有附加值高、產品地區和質量差異性較為明顯、消費半徑大等特點,且價格受市場供求關系影響較大,適合利用電商渠道銷售。商務部自2005年起每周公布蘋果、香蕉、葡萄、鴨梨、香蕉的周環比價格指數,我們以此計算各種水果以2015年1月為基期的價格指數(假設2015年1月的水果價格指數為100),并通過簡單平均法,近似地計算我國自2015年1月以來的總體水果價格指數。

        此外,我們選取了全國農業機械行業主營業務收入和全國居民人均可支配收入作為指標,來代表我國農業機械普及程度以及居民財富擁有量。本文選取的變量說明見表1。

        2)描述性統計。上述變量中,FRU為周度數據,ELI為月度數據,AMI、INC為季度數據。通過線性插值法將所有變量轉換為周度數據。由于AMI和INC屬于年度累計數據,而ELI和FRU屬于指數數據,具有跨年累計特性,不能直接用于比較,因此使用差分法計算FRU、ELI、AMI和INC這4個指標的周度增量,并分別用DFRU、DELI、DAMI和DINC來表示。差分后數據的描述性統計量見表2。

        3)變量預處理。因使用GRANGER因果檢驗時須確保所有變量為平穩序列,否則可能導致偽回歸,所以我們先對以上4個變量的對數值進行了ADF檢驗及平穩性處理,見表3。

        從單位根檢驗表中可以看到,人均可支配收入和農業機械行業收入的周增量(DAMI和DINC)為一階單整序列,需要對其進行再次差分后方能得到平穩序列。為保證所有數據的同一性,我們對4個數據均進行差分后進行回歸,使用D2FRU、D2ELI、D2AMI和D2INC來代表經過差分后的序列。

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