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农业科技创新对农业电子商务发展的影响基于湖

来源:湖南中学物理 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-06-23

【作者】:网站采编
【关键词】:
【摘要】:农业科技是第一生产力,而创新是引领农业发展的第一动力,农业科技创新是推动农业电子商务发展的引擎。湖南省在国家相关政策文件的指导下,根据本省实际情况,提出一系列关于

农业科技是第一生产力,而创新是引领农业发展的第一动力,农业科技创新是推动农业电子商务发展的引擎。湖南省在国家相关政策文件的指导下,根据本省实际情况,提出一系列关于科技创新与农业电商的实施意见,如“完善农业科研创新保障机制,鼓励和支持农业科技自主创新”、“加快农业科技成果转化”与“支持企业参与涉农电子商务平台建设”等,对促进湖南省农业电商发展发挥了政策引领与战略指导作用。伴随着全国农业科技创新成果的逐年增加,湖南省的农业科技创新也在稳步增长,湖南省农业电子商务的发展呈现出明显的上升趋势。

本文通过实证研究农业科技创新对农业电子商务的影响,以期进一步完善湖南省农业科技创新的政策建议,为农业电子商务的稳定发展提供持续力量。

1 湖南省农业电子商务与农业科技创新的发展现状及存在问题

湖南省作为农业大省,拥有丰富的农产品,具有得天独厚的生产优势,虽然少数特色优质农产品打响了品牌,销售量居于全国前列,但大部分农产品还是存在产销脱节等问题。农业电子商务的发展无疑为解决这些问题提供了新途径。近几年来,湖南省政府推出了一系列的政策,大力建设农村网络基础设施,农业电子商务逐渐发展起来,呈现出逐年上升的良好态势。湖南省2017 年农村电商公共服务体系逐渐完善,累计认定涉农电商企业585 家,建成县级电商服务中心170 个,村级电商服务站12 602 个,全省农村电子商务(含县域电子商务和农产品电子商务)总交易额约1 800 亿元,在全国排名第12 位。2018 年全省农产品网络零售额为135.2 亿元,同比增长33.9%。2019 年全省农产品网络零售额为188.91 亿元,同比增长39.73%,培育孵化了11 533 个扶贫示范网店,浏阳市成为全国10 个获得国务院办公厅通报表彰的发展农村电商和产销对接成效明显的地方之一。

虽然湖南省在推动农业电子商务发展方面成绩显著,但也存在一定的问题。第一,农业创新成果在全国居于前列,但转化率不高。图1 为全国2008 ~2018年“农林牧渔”发明与实用新型专利分类统计图。截止目前,湖南省学科为“农业工程”的专利数为4 854 个,占总数量的8.75%,发表数量由2010 年167 个,至2015 年415 个、2016 年477 个、2017 年527 个、2018 年809 个、2019 年1036 个、2020 年1 125 个,呈稳定增长趋势。但部分农业电商企业在经营多年后,仍然处于亏损状态,农民的收入与全国平均水平相比,存在明显的差距。据中国农业部权威数据显示,湖南全省农村人口人均收入14 093 元,包括粮食收入。

图1 2008 ~2018 年 “农林牧渔” 发明与实用新型专利分类统计图

表1 2018 年全国十大农业大省研究与试验发展(R&D) 经费情况数据来源: 中国科技年鉴序号 省份 R&D 经费(亿元) R&D 经费投入强度(%)1 2 3 4 5 6 7 8 9广 东江 苏山 东湖 北四 川河 南湖 南河 北广 西黑龙江2 704.7 2 504.4 1 643.3 822.1 737.1 671.5 658.3 499.7 144.9 135 2.78 2.7 2.15 2.09 1.81 1.4 1.81 1.39 0.71 0.83 10全国平均值 1229.875 1.

第二,湖南省农业科技创新高端成果产出不高,有一个最根本的原因是科研经费投入较低。表1 为2018 年全国十大农业大省研究与试验发展(R&D)经费情况,全国R&D 经费平均值为1 229.875 亿元,湖南省仅仅为658.3 亿元。相对于全国其他农业大省,湖南省R&D 经费排名第7,处于较低水平,这从一定程度上限制了湖南省农业科技成果的产出。

2 实证分析

2.1 指标选取模型构建。本文主要采用格兰杰因果检验的方法考察农业科技创新与农业电子商务发展的关系。格兰杰因果关系检验在时间序列计量经济学模型中被广泛采用,是一种非常重要的因果检验方法,最早由格兰杰(Granger,1969)提出[1]。

本文选取农产品网络销售额(Y)作为被解释变量,农产品网络销售额较为客观地反映出农业电子商务的发展程度。模型的解释变量采用政府的R&D 科技财政经费投入(FTF),能够较好地衡量科技创新投入。本文选取农业电子商务服务企业和机构数量(AC)作为控制变量。得到计量模型如下:

2.2 实证检验

2.2.1 变量的单位根检验。本文所采用的数据是时间序列数据,所以数据的平衡性对于构建模型至关重要。数据不平衡会存在伪回归或者传统T 检验失效等情况。所以,我们首先对各变量进行平衡性检验。本文采用ADF 检验方法,对Y、FTF 与AC 变量分别进行单位根的平稳性检验,检验结果见表2。

表2 数据的平稳性检验原序列 一阶差分序列 二阶差分序列变量ADF 检验值 结 果 ADF 检验值 结 果 ADF 检验值 结果InY InFTF 不平稳不平稳不平稳-不平稳不平稳不平稳-平稳平稳平稳

文章来源:《湖南中学物理》 网址: http://www.hnzxwlzz.cn/qikandaodu/2021/0623/725.html

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