淘宝数据的农业信息不对称实证研究

中图分类号:F064。1文献标识码:A文章编号:1003-9082(2017)06-0010-02

一。引言

信息不对称(asymmetricinformation)指交易中的各人拥有的信息不同。在社会政治。经济等活动中,一论文网些成员拥有其他成员无法拥有的信息,由此造成信息的不对称。农业市场正在走向市场化。商品化,面临着许多方面的信息不对称问题,这直接影响了农业的市场竞争力和整体素质的提升。目前,阿里巴巴集团主导下的电商模式正影响。改变着全国各领域经济的形式,淘宝中的农业店铺数量在逐年增加。农业商品种类也越来越丰富。在新时代下,农业与电商相结合的趋势不可避免。因此研究农业信息不对称和淘宝的关系具有重要的理论和实践意义。

二。农业信息不对称影响因素分析

1。农业信息不对称问题的表现形式

农业现今存在的信息不对称问题,主要是指在农业生产销售环节中,务农者由于自身条件的限制,在获取各类农业信息时处于不对称的地位,由此造成务农者无法根据市场的需求及时运用先进的生产技术来满足市场对不同层次的农产品的需求问题。

1。1务农者在获取农业科技信息上处于不对称地位

现代社会,科技进步速度快,技术革新时间短,然而绝大多数务农者依旧是依靠经验法“来进行生产销售。使得农业新技术难以投入实地生产,导致务农者难以提高劳动生产率。

1。2务农者在获取市场信息方面处于不对称地位

务农者由于自身收集市场信息的手段与能力有限,并且务农者在跟踪这些信息时常常需要付出较大的机会成本与时间成本,再加之务农者获取相关信息的渠道较窄,某些农业生产资料仍然具有一定的排他性。所以,务农者很难及时获取到有效的消费需求信息。市场供给信息。生产资料供求信息。农业生产所需资金信息等相关的农业市场信息。

1。3务农者在获取政策信息方面处于不对称地位

农业分布广,各地区之间的生产差异较大,农业生产以个体生产为主的情况较多,导致各地区农业情况差异大,农业政策无法实时有效惠及每一位务农者;又根据本项目成员的实地调研情况所知,农业政策想要落地生效的难度较大,在基层层面上的宣传力度不够,导致务农者很难了解到实时的农业政策。

2。务农者在获得各种信息上处于不对称地位的原因

2。1务农者的文化素质相对较低,导致其获取信息的能力较弱

现阶段务农者的受教育程度多为小学。初中,并且多数人为中老年人,年纪较大。从而不知道可以运用哪些手段从何处获得有用的农业信息,即便获得了信息,也很难理解并加以运用。

2。2全国没有建立起有效的农业市场信息传导机制

根据本项目组成员实地调研得知,现阶段,多数务农者获取农业信息的方式主要在与他人交流获得,少部分会通过电视。广播来获取农业信息,只有极少部分人会通过书籍。网络获得农业信息。然而从这些渠道获得的信息多数为天气等一些普通信息,务农者很难深入了解自己生产的产品所需要的技术。

2。3农业信息传递层次较多,使得信息失真情况严重

因为没有有效的农业市场信息传导机制,导致农业信息需要进行多层级的传递才能最终传达到使用者手中。这不仅导致到达农户手中的信息远远滞后于市场需求;在传递过程中因每个人的理解。需求不同,每传递一次信息,信息最原始涵盖的内容就会被改变一次,最终导致信息失真。

三。指标与模型选择

1。指标选择

本文中,被解释变量为各省农民人均纯收入(Y);解释变量的选择为各省农业淘宝店铺数量(N)。

1。1被解释变量的选择

本文用各省农民人均纯收入来代替各省的农业信息不对称情况。由上文的分析,可见从务农者角度看信息不对称产生的原因主要有以下几点:(1)务农者受教育水平过低。(2)务农者难以获得大量的土地承包信息,再加上第一点,大多数人无法形成规模产业,导致生产成本过高,在市场上无较大竞争力。(3)各地区务农者无法完全做到因地制宜来种植最合适的农产品。(4)各地区的助农惠农政策有所不同。还有其它各方面原因。

以上各?数据均较难收集(例如,务农者教育水平的数据。各地区的土地流转信息,在各地区的统计年鉴。国家统计年鉴均无法查找到),且这些变量难以量化,无法得到准确的数学模型,不适合用于进行计量经济学的分析。

而这些因素最终都可以通过收入反应出来:务农者受教育水平高,接受到的信息更多,也更好利用信息,以提高劳动生产率,从而提高个人收入;由理论。事实可知规模生产是提高收入的有利手段;务农者因地制宜来种植最合适或符合市场需求的农产品,均可以提高收入等等,故而以各省农民人均纯收入作为各省的农业信息不对称程度的代替量。

1。2解释变量的选择

文章中的各省农业淘宝店铺数量均为作者在淘宝上调研得到,依照农业部全国农产品批发价格指数“所包含样本品为基础,经过一系列实践过程后,本文中农业淘宝店铺涵盖的农产品如下:蔬菜。水果。肉类(牛肉。猪肉。羊肉。鸡肉)。在搜集数据过程中,均使用新鲜蔬菜“的格式对各省蔬菜类农产品商铺数量进行统计(其它同)。

搜索蔬菜和水果时,会出现少量并非销售农产品的店铺出现,但依旧计算在内,以弥补未计算的销售其它类农产品的店铺。统计肉类店铺时细分为猪肉。牛肉。羊肉。鸡肉四小类,不计算非农户销售农产品的商铺且同一店铺经人工筛选不重复计数。水产品的销售以沿海省份居多,多是中间商,并且沿海省份销售水果。蔬菜的店铺数量巨大,总数中不记销售水产品的店铺的影响较小。故本文搜集数据不包含水产品。2。模型的确定

模型如下:Y=β0+β1N+μi,其中β0,β1为待估参数,μi为随机误差项。

四。数据

搜集到全国28省。市。自治区的相关数据,见表1。

数据不包含第一产业量比重较小的北京。上海。天津三地。农业人均纯收入使用数据库最新数据2013年数据,店铺数量则为2016年数据,在时间上有差距,本文使用其它多年数据检验后发现,二者的时间差只影响方程的截距项,不影响解释变量前系数。

五。回归结果及其含义

根据上诉面板数据,使用最小二乘法求出,的估计量。结果如下:

Y=1。88087星号N+6953。3066

t=(4。26574)(12。98837)R2=0。4117AdjustedR2=0。3891

F=18。1965S。E=1908。308D。W=0。9842

其中,Y为各省农业人均收入(元),N为各省淘宝农业店铺数(家)。

N的系数1。88087表示,其它因素不变的情况下,平均而言,各省淘宝农业店铺数每增加一家,该省农业人均纯收入增加1。88087元。

R2值0。411719表明,该模型的解释变量解释了各省农业人均纯收入变异的41。1719百分号。

六。检验

根据计量经济学相关理论,文章所得模型是否能够合理揭示研究对象在经济活动中的相关关系,能否用于实践应用,还取决于模型是否通过检验。

1。经济意义检验

通过模型结果可知,各省农业人均纯收入和各省淘宝农业店铺数成正相关,符合经济学的一般意义,方程通过经济检验。

2。统计意义检验

2。1拟合优度检验

可决系数R2=0。411719,模型拟合优度较好,回归系数显著。R2值只有41百分号的主要原因有,在统计淘宝农业店铺数量时存在部分统计误差,因讨论内容有限方程未涵盖所有影响农业人均纯收入的因素。

2。2显著性检验

在给定显著性水平时,α=4。225,F0。05=18。19654>F0。05(1,26),则说明回归方程是高度显著的,表明变量N整体上对Y有高度的显著性影响,模型可以通过方程的显著性检验。

2。3显著性检验

N。Constant的t值分别为t1=4。26574。t0=12。98837。在显著性水平时,α=2。056,t0。025(26)=2。056,可见|t|>t0。025(26),说明包括常数在内的2个变量都在95百分号的水平上显著,方程通过了变量的显著性检验。

3。计量经济学经验

3。1异方差性检验

用White检验法来检验异方差。由检验结果可见,nR2=4。9984。在显著性水平为α=0。05,临界值χ2(2)=5。9915;nR2=4。9984<5。9915,所以接受原假设,表明模型不存在异方差。

3。2自相关检验

给定显著性水平α=0。05,dL=1。33,dU=1。48。D。W=0。984211

七。建议

由上文可见,增加区域内的农业淘宝店铺数量,可以增加该地区的农业人均纯收入,从而有效解决农业信息不对称问题。

1。在农村地区推广淘宝

2014年11月11日,马云在双11当天的演讲中透露,阿里将会为广大农村地区提供便捷的服务,为提高农村地区生活水平提供平台“。在全国各农村地区推广农村淘宝服务站,让农产品可以以淘宝为平台实现更大的盈利。

2。加强在农业地区电子商务的宣传力度

国家可以在全国农业地区范围内加大对电子商务的宣传力度,让务农者了解电子商务可以帮助自身解决农业信息不对称问题,可以帮助个人销售农产品,可以通过现代网络学校了解更多农业知识,以提高劳动生产率,最终提高家庭经济收入。

3。国家适当补贴农业电子商务

国家可以适当补贴农业电子商务,降低务农者进入电子商务的成本。例如:补贴农产品的快?f费用;补贴务农者在电商平台上开店时所需的注册费用等等相关费用,让务农者积极进入电子商务领域。

4。鼓励企业和个人积极投入农村电子商务

鼓励企业利用自身拥有的规模。技术。人才实力。市场等优势积极介入农村电子商务,帮助广大务农者进行生产销售活动,增加农产品的市场销量,打开市场,提高务农者收入,最终改善农业信息不对称问题。

鼓励拥有电子商务技术的个人投身于农村事业当中,帮助乡村基层群众了解。使用电子商务技术。

八。总结

文章构建的模型在现实生活中可以提供一定的理论指导,但在使用时需要注意结合模型和现实情况,因为的农村地区淘宝属于起步发展阶段,还没有形成固定的模式,又由于模型本身是未包含所有解释变量,且模型是动态的,所以在不同时间周期内影响它的主要因素不一定相同。这个模型还只是一个初步研究结论,在此基础上,还将进一步展开较为深入的研究。

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