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    鄉(xiāng)村振興視域下農(nóng)村電商社會關注度的空間分異及解析

    2024-12-31 00:00:00彭仁孚李旭
    鄉(xiāng)村科技 2024年12期
    關鍵詞:空間分異農(nóng)村電商關注度

    摘 要:在數(shù)字經(jīng)濟的大背景下,農(nóng)村電商在承載三產(chǎn)融合、鄉(xiāng)村振興等方面已經(jīng)成為重要引擎,助力鄉(xiāng)村經(jīng)濟實現(xiàn)跨越式發(fā)展。因此,研究我國31個省(自治區(qū)、直轄市)農(nóng)村電商的社會關注度,對探索鄉(xiāng)村振興的發(fā)展路徑顯得尤為重要。借助百度指數(shù)大數(shù)據(jù)平臺,利用莫蘭指數(shù)及百度指數(shù)畫像分析,研究結果顯示:全國農(nóng)村電商社會關注度呈空間正相關,在空間上呈集聚分布格局。農(nóng)村電商公眾關注度高值聚集區(qū)主要在長三角和珠三角區(qū)域,低值聚集區(qū)主要體現(xiàn)在西部省份。據(jù)此,為進一步優(yōu)化農(nóng)村電商布局并強化其作為鄉(xiāng)村振興引擎的作用,建議應構建農(nóng)村電商戰(zhàn)略性大聯(lián)盟、加大農(nóng)村電商政策宣傳力度、合理引導電商人才的培育和流動。

    關鍵詞:鄉(xiāng)村振興;農(nóng)村電商;關注度;空間分異

    中圖分類號:F323 文獻標志碼:A 文章編號:1674-7909(2024)12-28-5

    DOI:10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.12.006

    0 引言

    農(nóng)村電子商務在推動農(nóng)村三產(chǎn)融合、促進鄉(xiāng)村振興及轉變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式等方面已經(jīng)成為重要引擎[1]。電子商務信息技術與農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展相結合,可解決農(nóng)產(chǎn)品供求錯配問題,促進農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)深度融合,擴大農(nóng)產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)有效供給渠道,助推鄉(xiāng)村振興工作的新發(fā)展。2024年中央一號文件強調(diào)要“實施農(nóng)村電商高質(zhì)量發(fā)展工程”。在政府政策層面,政府出臺了多項農(nóng)村電商扶持政策,為“三農(nóng)”問題提供創(chuàng)新解決方案,有力推動了我國農(nóng)業(yè)向市場化、現(xiàn)代化的轉型進程。在學術研究層面,越來越多的課題和研究指向農(nóng)村電商,賦予了農(nóng)村電商更多的學術內(nèi)涵。電子商務信息技術是推動農(nóng)村三產(chǎn)融合的重要力量,有助于農(nóng)村經(jīng)濟的繁榮,提升教育和衛(wèi)生資源的均衡分配,并強化政府透明度和民眾參與度。汪向東等[2]主張通過農(nóng)村電商,借助互聯(lián)網(wǎng)消除時空隔閡,簡化流通流程,直接鏈接市場供需,助力農(nóng)民打破信息壁壘,融入大市場。林海英等[3]給予貧困地區(qū)開展農(nóng)村電商方面更為深入、全面的關注與研究,尤其是對農(nóng)村電商開展成效的檢驗尤為重要。在大眾層面,隨著移動終端的智能化、網(wǎng)絡的高速化、信息技術的普遍化,拉動了網(wǎng)絡創(chuàng)業(yè)和網(wǎng)絡消費,幫扶貧困地區(qū)培育和銷售特色產(chǎn)品,實現(xiàn)了農(nóng)村電商發(fā)展的自我造血和輸血功能。商務部數(shù)據(jù)顯示,2023年逾400縣實施農(nóng)村電商政策,覆蓋逾兩千村級站點,國家正借助電商綜合示范,激發(fā)農(nóng)村網(wǎng)絡零售活力。由此可見,農(nóng)村電商對鄉(xiāng)村振興乃至整個社會經(jīng)濟發(fā)展具有重要戰(zhàn)略意義。各級政府決策者意識到可將農(nóng)村電商應用到貧困地區(qū)或不發(fā)達地區(qū)的鄉(xiāng)村振興工作中,尤其是可鼓勵農(nóng)村群體公眾利用電子商務手段進行農(nóng)產(chǎn)品經(jīng)營。農(nóng)村電商社會關注度一定程度上反映了公眾的農(nóng)村電商意識和重視程度。雖然國內(nèi)外學者在電子商務幫扶農(nóng)村扶貧領域的研究頗多,但是對農(nóng)村電商社會關注度的研究相對有限。

    1 數(shù)據(jù)來源

    百度指數(shù)依托百度搜索引擎海量用戶的行為數(shù)據(jù)構建而成,已成為大數(shù)據(jù)時代背景下至關重要的研究分析參數(shù)之一。舒海兵等[4]將百度指數(shù)運用到中國經(jīng)濟不確定性指標的研究中。吳湘華等[5]證明了基于用戶關注度的百度指數(shù)在學術期刊網(wǎng)絡影響力評價中的有效性。筆者以百度指數(shù)獲取的數(shù)據(jù)為統(tǒng)計分析依據(jù),以“農(nóng)村電商”為搜索關鍵詞,獲取中國31個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)在2020—2023年關于農(nóng)村電商的網(wǎng)絡公眾關注度信息,選取年整體日平均值作為基礎數(shù)據(jù),運用Stata統(tǒng)計分析軟件,對這些數(shù)據(jù)進行處理,進而得到公眾關注度的折線分析曲線圖和空間自相關分析。

    2 研究方法

    此研究采用空間自相關分析莫蘭指數(shù)法,基于百度指數(shù)大數(shù)據(jù)平臺采集到大量的數(shù)據(jù),結合定性和定量研究的方法[6],采用Stata軟件進行分析,計算全局莫蘭指數(shù)及局部莫蘭指數(shù),進而繪制莫蘭指數(shù)散點圖[7]。為便于莫蘭指數(shù)散點圖的繪制,這里用阿拉伯數(shù)字1~31分別代表中國31個省(自治區(qū)、直轄市):北京1、天津2、河北3、山西4、內(nèi)蒙古5、遼寧6、吉林7、黑龍江8、上海9、江蘇10、浙江11、安徽12、福建13、江西14、山東15、河南16、湖北17、湖南18、廣東19、廣西20、海南21、重慶22、四川23、貴州24、云南25、西藏26、陜西27、甘肅28、青海29、寧夏30、新疆31。首先,構建空間鄰接權重矩陣;然后將2020—2023年獲取的農(nóng)村電商關注度作為面板數(shù)據(jù)進行分析,可以得出各年份的全局莫蘭指數(shù)、局部莫蘭指數(shù)和莫蘭指數(shù)散點分布圖。

    3 結果分析

    3.1 農(nóng)村電商關注度總體情況

    從全年整體日平均值數(shù)值來看,如圖1所示,2020—2023年全年整體日平均值分別為407人次、306人次、289人次、214人次,近4年農(nóng)村電商關注度呈現(xiàn)逐年下跌趨勢,2023年較2022年下降25.4%,2022年較2021年下降6.2%,2021年較2020年下降24.8%。2020年4月出現(xiàn)數(shù)值高位。每年的2—4月出現(xiàn)關注的小熱度,與每年的“兩會”召開時間較為貼近,說明農(nóng)村電商公眾關注度與國家政策有一定的相關性。雖然2023年關注度較為平穩(wěn),但是較2020年、2021年卻下行了三成以上,是與全球的經(jīng)濟大環(huán)境相關,還是農(nóng)村電商在精準扶貧、鄉(xiāng)村振興中的作用有限,有待進一步研究。

    從空間尺度來看,如圖2所示,各個省份關注的熱度極為不均衡,經(jīng)濟發(fā)展較好的省份往往農(nóng)村電商的熱度也較高,如廣東省、江蘇省、浙江省等的關注度處于較高位。西藏、青海、海南、寧夏、新疆等?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)對農(nóng)村電商的關注度不盡如人意。

    3.2 農(nóng)村電商關注度全局空間自相關分析

    如表1所示,2020年全國農(nóng)村電商關注度全局莫蘭指數(shù)I值為0.274,為顯著正空間自相關,隨后2021—2023年的全局莫蘭指數(shù)I值變化不大,分別為0.236、0.357、0.344。對全局莫蘭指數(shù)I值進行顯著性檢定,連續(xù)4年的檢驗Z值均大于1.96,表示全國各省份農(nóng)村電商關注度的分布有顯著的關聯(lián)性,這種關聯(lián)性表現(xiàn)為一種空間自相關性,即低關注度地區(qū)與高關注度地區(qū)并非孤立存在,而是呈現(xiàn)出一種集聚的趨勢。換言之,那些在農(nóng)村電商領域表現(xiàn)活躍、關注度高的地區(qū),往往與其周邊地區(qū)形成了緊密的聯(lián)動效應,共同推動著整個區(qū)域農(nóng)村電商的發(fā)展。根據(jù)這一現(xiàn)象,未來的農(nóng)村電商發(fā)展應更加注重區(qū)域間的協(xié)調(diào)發(fā)展,通過政策引導、資源共享等方式,促進各地區(qū)農(nóng)村電商的均衡發(fā)展。2020至2023年間,全國各省份農(nóng)村電商關注度呈現(xiàn)出顯著的空間自相關特征。這段時間內(nèi)的全局莫蘭指數(shù)I值對應Z值為2.621,P值僅為0.004,凸顯了高度的統(tǒng)計顯著性。這表明,各省份農(nóng)村電商關注度并非隨機分布,而是形成了明顯的集聚現(xiàn)象,低值區(qū)域與高值區(qū)域各自聚集,呈現(xiàn)出一種空間上的正相關態(tài)勢。

    3.3 農(nóng)村電商關注度局部空間自相關分析

    通過對2022年數(shù)據(jù)的深度剖析,觀察到在農(nóng)村電商關注度方面,部分省區(qū)市的Moran's I指數(shù)及Z值均為正,且在1%的顯著性水平下,無論是高值還是低值,這些區(qū)域(河北、上海、江蘇、山東、河南、西藏、青海、新疆等)均呈現(xiàn)出顯著的空間集聚效應。然而,如天津、山西、福建、江西、廣東、四川等地,其Moran's I和Z值均為負,且未通過顯著性檢驗,顯示出一種隨機分布模式。這背后的原因可能是這些區(qū)域的經(jīng)濟水平差異較大,缺乏明顯的空間相關性。這一發(fā)現(xiàn)為讀者理解全國農(nóng)村電商的發(fā)展趨勢提供了新的視角。

    Moran's I指數(shù)一般為[-1,1],表2輸出結果中部分省份Moran's I指數(shù)略大于1,如上海、江蘇、山東、新疆,原因在于這些省(自治區(qū)、直轄市)的農(nóng)村電商關注度與全國平均水平相差較大,出現(xiàn)極高或極低值,這并不影響對空間關聯(lián)的分析。

    莫蘭指數(shù)散點圖(見圖3至圖6),以(WZ,Z)為坐標,縱軸衡量莫蘭指數(shù)值,橫軸則是標準化統(tǒng)計量Z的數(shù)值。這一圖形主要用于揭示局部空間的非穩(wěn)定性,直觀展現(xiàn)了空間滯后因子WZ與Z數(shù)據(jù)對的交互關系。如圖5所示,北京、河北等省市形成了電商高度集中的熱點區(qū)域,而內(nèi)蒙古、遼寧等省區(qū)則處于電商發(fā)展的低谷地帶。值得注意的是,天津、山西等省市雖處于低谷包圍之中,卻呈現(xiàn)出電商發(fā)展的活力。而廣東省、重慶市則在高值區(qū)域內(nèi)獨樹一幟,成為區(qū)域電商發(fā)展的獨特亮點。整體上,我國農(nóng)村電商發(fā)展呈現(xiàn)出多元化、差異化的態(tài)勢。圖3、圖4、圖6同樣可以得出類似結果。

    3.4 人群屬性

    百度指數(shù)通過其“人群畫像”功能,對農(nóng)村電商搜索人群的屬性進行了深度洞察。從大數(shù)據(jù)中挖掘出的信息,展現(xiàn)了農(nóng)村電商的公眾印象。分析顯示,2020至2023年,男性對農(nóng)村電商的關注度略高于女性,占據(jù)52%的比例。而在年齡分布上,中青年群體成為主要關注者,其中20至49歲的人群占據(jù)了高達83%的比例,特別是20至29歲的年輕人,他們的關注熱情最高,占比達到了39.7%。在地域分布上,華東、西南、華中、華南和華北地區(qū)成為農(nóng)村電商的熱土。這些地區(qū)的消費者對農(nóng)村電商的關注度顯著,展現(xiàn)了對新型電商模式的積極接受和期待。從這些數(shù)據(jù)中,可以看出農(nóng)村電商在中國社會的廣泛影響力和未來潛力,其正逐漸滲透到各個年齡層和地域,成為連接農(nóng)村與城市的重要橋梁。

    4 媒體對農(nóng)村電商的關注度分析

    百度指數(shù)精心打造的資訊模塊,匯集了網(wǎng)民在各大平臺的閱讀、轉發(fā)與評論行為,構筑了龐大的數(shù)據(jù)網(wǎng)。這一工具不僅能記錄網(wǎng)民對農(nóng)村電商的關注軌跡,更能衡量其對相關內(nèi)容的主動關注力度。截至2024年6月,農(nóng)村電商的資訊指數(shù)日均值為190 393人次,新聞頭條日均值為292人次,移動日均值為177人次,相比之下,娛樂、美妝、服飾等行業(yè)的資訊指數(shù)高達百萬級別,凸顯出農(nóng)村電商資訊的關注度相對較低。

    5 結論和建議

    以百度指數(shù)中公眾對“農(nóng)村電商”的關注指數(shù)為基礎數(shù)據(jù),運用Stata軟件分析莫蘭指數(shù),分析中國各省份農(nóng)村電商公眾關注度的空間自相關關系。結論如下。

    ①整體研究表明,全國農(nóng)村電商公眾關注度與國家政策極為相關,每年的“兩會”期間,關注度呈現(xiàn)上升趨勢,說明公眾對國家政策及支持的渴望比較關切。全國各個省市農(nóng)村電商公眾關注度與各個省份的生產(chǎn)總值有一定的關聯(lián),生產(chǎn)總值高的省份關注度也相應較高。

    ②全局莫蘭指數(shù)空間自相關研究表明,全國農(nóng)村電商公眾關注度的空間自相關Moran's I值雖然有所波動,但各年全國農(nóng)村電商公眾關注度仍呈正空間自相關,在空間上呈集聚分布格局。

    ③局部莫蘭指數(shù)空間自相關研究表明,農(nóng)村電商公眾關注度高值聚集區(qū)主要在長三角和珠三角區(qū)域,低值聚集區(qū)主要在西部省份,低值聚集區(qū)、不顯著的隨機分布區(qū)和高值聚集區(qū)呈自西向東分布。

    ④中青年群體是關注農(nóng)村電商的主流人群。從人群屬性的分析中可以看出,中青年群體是關注農(nóng)村電商的主流人群,占據(jù)絕大多數(shù)。從電子商務發(fā)展的現(xiàn)狀來看,中青年群體接受能力強,對電子商務的便利性和經(jīng)濟性功能更為熟悉。

    鑒于得出的研究結論,提出一些思考與建議。

    第一,通過空間自相關分析,省份區(qū)域存在正向的空間關聯(lián),有較強的比鄰效應和集聚效應。鑒于此,一方面,可以考慮構建農(nóng)村電商戰(zhàn)略性大聯(lián)盟,將相近的省份聯(lián)合為一個大集團式區(qū)域,充分發(fā)揮大聯(lián)盟在人力資源、電商平臺技術環(huán)境、農(nóng)產(chǎn)品品牌等方面的比較優(yōu)勢。另一方面,在農(nóng)村電商發(fā)展上,也要改變將區(qū)域割裂分別扶持的思路,在省份大區(qū)域內(nèi)部的地區(qū)實行同樣的扶持政策力度,避免優(yōu)質(zhì)農(nóng)村電子商務企業(yè)向政策相對寬松的鄰近地區(qū)遷移。

    第二,通過整體日平均數(shù)值分析來看,農(nóng)村電商公眾關注度與國家政策發(fā)布及“兩會”召開時間節(jié)點有一定的關聯(lián),受政策影響較大。建議應當加大農(nóng)村電商政策宣傳力度,引導社會公眾關注和重視農(nóng)村電商的開展。國家針對農(nóng)村電商出臺了大量的政策性文件,這些政策的擬定和出臺是基于大量的社會調(diào)研和試驗的,具有一定的驅動作用,讓農(nóng)村公眾讀懂和運用好這些政策是開展農(nóng)村電商的首要工作。

    第三,農(nóng)村電商的公眾關注度本質(zhì)上是對該領域有興趣的人員展現(xiàn)出的關注態(tài)勢,其核心是人力資源的聚集。因此,合理引導電商人才的培育和流動,引導電商人才援助農(nóng)村地區(qū),鼓勵和支持有影響力的電商企業(yè)開展農(nóng)村電商,顯得尤為重要。阿里巴巴等企業(yè)在幫扶農(nóng)村電商方面已經(jīng)做了大量工作,但是依靠幾家企業(yè)是遠遠不夠的。需要更多的企業(yè)和大眾來關注農(nóng)村電商,才能真正助力鄉(xiāng)村振興,助力國家的經(jīng)濟發(fā)展。

    參考文獻:

    [1]李世杰.發(fā)展農(nóng)村電商助力深度貧困地區(qū)脫貧攻堅[N].中國經(jīng)濟時報,2018-07-13(4).

    [2]汪向東,張才明.互聯(lián)網(wǎng)時代我國農(nóng)村減貧扶貧新思路:“沙集模式”的啟示[J].信息化建設,2011(2):6-9.

    [3]林海英,解瑋,侯淑霞.基于EST和SLA理論框架的貧困地區(qū)農(nóng)村電商減貧效果研究述評[J].商業(yè)經(jīng)濟研究,2019(5):114-117.

    [4]舒海兵,孟辰,陳毓琳,等.基于百度搜索指數(shù)的中國經(jīng)濟不確定性指標研究[J].金融經(jīng)濟學研究,2024,39(4):3-21.

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    [7]田野,夏杰長.農(nóng)村電商、農(nóng)村居民就業(yè)與共同富裕[J].中國流通經(jīng)濟,2024,38(6):66-76.

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