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区域物流网络结构演化分析与实证作者：杨光华,邹敏来源：《物流科技》2010年第08期摘要:区域物流网络结构演化分析可以了解区域物流的本质特征,认为聚集与扩散是演化的动力机制,根据其空间结构演化阶段可分为四个阶段。
最后用赫佛因得指数HI和分布非均衡系数δ模型,以湖南省为例验证区域物流网络结构的演化和发展。
关键词:区域物流网络;演化阶段;实证;湖南省中图分类号:F061.5文献标识码:AAbstract: The evolution analysis of regional logistics network structure may know the essence characteristics, the paper think that aggregation and proliferation are its driving force, and its evolution stages may divide for four stages base on its space structure. In last, the paper, using coefficient HI and δ, tested evolvement and development of regional logistics network structure with Hunan province.Key words: regional logistics network; evolution stages; relevant empirical; hunan province0引言区域物流网络由各级物流节点和连线以及所属经济“组织”构成的相互联系、相互作用的系统结构形式。
对区域物流网络,特别是区域物流网络演化进行分析可了解区域物流的本质特征,而国内有关区域物流网络的研究多以政府宏观物流发展政策为主,并未深入全面展开区域物流网络演化分析工作[1]。
2023年12月Dec.2023重庆工商大学学报(社会科学版)Journal of Chongqing Technology and Business University Social Science Edition第40卷第6期Vol.40㊀No.6doi :10.3969/j.issn.1672-0598.2023.06.002㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀∗收稿日期:2022-05-08㊀基金项目:国家社会科学基金项目(17BJY143) 基于农户福利增长的农产品电子商务发展机制与模式研究 ;重庆市教育委员会人文社会科学研究项目(22SKGH191) 数字经济促进农民共同富裕的机制路径研究 ;重庆市社科规划项目重大项目(2023ZDLH01) 西部陆海新通道助推重庆对老挝贸易发展研究 ;东北财经大学博士后科研资助项目(BSH201711) 基于农户福利增长的农产品电子商务发展机制与模式研究 ;国家社会科学基金重大项目(21&ZD120) 双循环新格局下现代流通体系创新及高质量发展路径研究 ㊀作者简介:宋瑛(1977 ),女,四川成都人;博士,重庆工商大学经济学院教授㊁长江上游经济研究中心研究员,主要从事农产品流通㊁农村区域发展㊁内陆开放经济研究㊂吴文雨(1995 ),男,四川内江人;重庆工商大学长江上游经济研究中心硕士研究生,主要从事农产品电子商务研究㊂㊀本文引用格式:宋瑛,吴文雨.农户采纳农产品电商的影响因素研究 基于Logit -ISM 模型[J].重庆工商大学学报(社会科学版),2023,40(6):14-26.农户采纳农产品电商的影响因素研究基于Logit -ISM 模型∗宋㊀瑛,吴文雨(重庆工商大学长江上游经济研究中心,重庆㊀400067)摘要:农产品电商已成为推进农业产业化㊁数字化和农民持续增收的新动能,探究电子商务的农户采纳行为影响因素及其逻辑关系,对于提高农户电商采纳,进而促进脱贫攻坚和乡村振兴有机衔接具有重要的现实意义㊂利用631份西部山区农户问卷调查数据,运用Logit 模型探析农户采纳电子商务行为的影响因素,并运用ISM 模型解析影响因素之间的内在关联及层次结构㊂研究结果表明:农户的健康状况㊁受教育程度㊁家庭收入水平㊁收入结构㊁家人务工状况㊁地形特征㊁距乡镇距离㊁宽带入户等8个因素对农户电子商务采纳具有显著影响㊂其中,宽带入户是表层直接因素,家庭收入水平是第二层因素,健康状况㊁收入结构㊁家人务工状况是第三层因素,而农户受教育程度㊁地形特征㊁距乡镇距离则是影响农户采纳的深层根源因素㊂基于此,提出扶持电子商务在偏远地区的发展㊁强化教育培训与人才引进㊁加大新型基础设施建设和融合应用㊁重视电商服务站建设等政策建议㊂关键词:农产品电商;采纳行为;农民增收;创业返乡;Logit -ISM 模型中图分类号:F724.6;F327㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀文章编号:1672-0598(2023)06-0014-13一、引言随着移动互联网㊁大数据㊁人工智能等数字技术的日益发展并向 三农 领域广泛渗透,农产品电41第6期宋瑛,吴文雨:农户采纳农产品电商的影响因素研究子商务应运而生并得到蓬勃发展㊂农产品电子商务现已成为农产品营销和供应链再造的新框架㊁农户生产与销售的新工具㊁农业农村全面发展及农民增收的新驱动㊂已有广泛研究证实,农产品电子商务显现出农户增收效应[1][2][3]㊁就业或创业带动效应[4][5]㊁农业发展及环境优化效应[6][7]㊁农户人力资本提升效应[8]㊂国家高度重视农产品电子商务对解决 三农 问题的重要作用㊂习近平总书记2020年4月20日在陕西省金米村调研指出: 电商作为新兴业态,既可以推销农副产品㊁帮助群众脱贫致富,又可以推动乡村振兴,是大有可为的㊂ [9]近年来,在‘商务部关于促进电子商务应用的实施意见“(2013年)‘国务院办公厅关于促进内贸流通健康发展的若干意见“(2014年)‘国家乡村振兴战略规划(2018 2022年)“以及连续最近7年中央 一号文件 等一系列政策的支持下,中国农产品电子商务快速发展,农户将农产品由线下转向线上销售日益普遍㊂据商务部公开数据,2020年全国农村网络零售额达1.79万亿元,同比增长8.9%;国家级贫困县农产品网络零售额达406.6亿元,同比增长43.5%,网商总数达306.5万家,增幅为13.7%,吸引了一大批农民工㊁大学生㊁退伍军人返乡创业①㊂在城乡融合发展的背景下,通过市场机制和政策引导相结合,激励更广泛农户深度融入电商化农产品产业链,对于脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接具有重要的现实意义㊂作为农产品电商生态圈不可或缺的市场主体,农户对电子商务的广泛认同并积极参与是农产品电商快速发展并取得实效的前置条件㊂这就引申出一系列须回应的现实问题:农产品电子商务的农户采纳行为影响因素是什么?这些影响因素之间具有怎样的逻辑关联?对这些问题的实证回应,对于探寻电子商务在农村发展的内在机制,进而提高农户对农产品电子商务的参与度,促进农产品电子商务的发展以及农业增效㊁农户增收及福利改善等,具有重要的现实意义和丰富的政策蕴含㊂二、文献回顾依据采纳主体不同,可将农产品电商采纳行为的研究成果分为两类㊂一类是以企业或农业组织为决策主体的研究,如Fatuma等[10]基于技术采纳模型研究指出,预算限制㊁互联网普及率㊁互联网了解程度和培训次数是企业采纳电子商务的主要制约因素㊂Al-Busaidi等[11]认为影响企业采纳电商的主要因素为企业规模,相比中小型企业,大公司更可能采纳电子商务㊂姚志[12]运用有序Logistic模型分析指出,家庭农场㊁种养大户等经营主体的电商行为认知强于合作社㊁农业企业等规模较大的经营主体㊂吕丹和张俊飚[13]认为人力资源㊁物流条件㊁资金充裕度以及政策扶持是影响新型农业经营主体采纳电子商务最重要的因素㊂另一类则是以农户为决策主体的研究㊂Jamaluddin[14]基于印度518份农户调查数据,研究发现网络质量㊁网络费用㊁缺乏电商组织是制约农户电商采纳的主要因素,而电子商务培训则会促进用户采纳电子商务㊂Patel等[15]和郭锦墉等[16]运用技术采纳模型,研究认为感知有用性㊁感知易用性和感知风险均显著影响农民采纳电子商务的意愿㊂周静等[17]认为农户参与电子商务的意愿受电商态度㊁主管规范和直觉行为控制的共同作用㊂白懿玮等[18]基于二元Logistic回归模型实证表明,农户兼业情况㊁家庭年收入㊁承担运输费用㊁为损耗负责对农户选择电商渠道具有显著正向影响,农户负责运输工作及运输损①2021年1月28日商务部例行新闻发布会公布数据㊂51重庆工商大学学报(社会科学版)第40卷耗率对农户选择电商渠道存在显著负向影响㊂马泽波[19]研究表明,农户采纳意愿受学历水平㊁收入水平㊁物流建设㊁农业规模㊁农产品标准化程度㊁政府推动等因素的影响㊂罗昊等[20]基于二元Logistic模型和Ordered Probit模型,研究发现农户对电商政策的了解程度㊁年龄㊁受教育程度㊁村里地位㊁种地规模㊁收入主要来源㊁政策支持等均影响农民的电商营销行为㊂周勋章和路剑[21]研究表明年龄㊁受教育程度㊁电商培训㊁产品特色程度等对农户电子商务采纳有显著影响㊂已有研究成果为本研究提供了理论和方法的重要参考或借鉴,但仍有值得改进的空间:第一,在样本选择上,鲜有涉及西部欠发达山区的国家级电商示范县,研究样本对象仍需进一步拓展;第二,在农户采纳农产品电商行为的影响因素上,大多考虑了农户特征㊁家庭特征㊁基础设施㊁政府支持等因素,对地区特征㊁产品特征等因素考虑不足;更为重要的是,已有研究只是证实了诸多影响因素的存在性及作用方向,并未对这些因素之间的逻辑关联㊁因果关系作进一步的讨论,使得研究结论的政策蕴含不足㊂基于此,本研究选择重庆和贵州欠发达山区的国家电商示范县631个农户为考察样本,综合采用Logit和ISM模型,实证分析农户采纳农产品电子商务的影响因素及其内在的逻辑关联,这一研究取向无疑具有重要的理论及现实意义㊂三、研究设计与模型构建(一)数据来源本文数据来自对重庆市的奉节县㊁秀山县㊁云阳县以及贵州省黔东南州凯里市4个 电子商务进农村 国家示范县的实地调研,上述4个县级样本均为欠发达山区㊂样本农户采取随机抽样的方法,调查对象要求为居住在农村并进行农业生产或销售的农户,包括电商农户和非电商农户㊂在实地调查中,由经过严格培训的调查员到每一家农户亲自询问并按实际所述填写问卷㊂由于某些农户的文化水平偏低,所以研究员会对调查对象提出问题并进行详细地解释,每份问卷的填写时间均超过一个小时,并由课题负责人对于所填的问卷进行逐一核实甚至打电话或者实地进行回访,确保了调研数据的规范性和准确性㊂调查内容主要包括农户的个人及家庭信息,如年龄㊁健康状况㊁人均净收入㊁是否加入合作社等;区域地理特征,如所处地地形㊁距乡镇距离等;产品特征,如产品类型㊁是否为特色农产品等;基础设施条件,如宽带入户㊁快递点建设等㊂此次调研共发放700份问卷,筛选剔除无效问卷后,得到有效问卷631份,有效回收率为90.14%,其中电商农户问卷306份,非电商农户问卷325份㊂样本农户的基本特征情况见表1㊂表1 样本农户及受访者的基本特征指标选项样本数(个)比例(%)地区凯里市9515.06奉节县15524.56秀山县11418.07云阳县26742.3161第6期宋瑛,吴文雨:农户采纳农产品电商的影响因素研究续表1指标选项样本数(个)比例(%)年龄35岁以下42 6.65 35~49岁19330.59 50~64岁25640.57 65岁以上14022.19健康状况良好36758.16一般20933.12差558.72受教育程度小学及以下36357.52初中18028.53高中(中专)609.51大专21 3.33大学及以上7 1.11受访者以35~64岁年龄段的农户为主,其中50岁及以上的农户比重为62.76%;受教育程度以初中及以下为主,占总体样本86.05%,反映出西部山区农村劳动力年龄层次偏大㊁受教育程度普遍偏低的基本事实㊂(二)变量选择结合已有的研究成果[22][23][24],以及实地调研数据的可获得性,本研究将农户采纳农产品电子商务的影响因素分为户主特征㊁家庭特征㊁区域特征㊁农产品特征㊁基础设施条件5类因素,共14个特征变量(见表2)㊂表2 变量解释与统计性描述类别变量变量代码及含义均值标准差Min Max 是否参与农产品电商是= 1 ,否= 0 0.4850.501个人特征年龄35岁以下= 1 ,35~49岁= 2 ,50~64岁= 3 ,65岁以上= 4 2.7830.86514健康状况良好= 1 ,一般= 2 ,差= 3 1.5060.65213受教育程度小学及以下= 1 ,初中= 2 ,高中(中专)= 3 ,大专= 4 ,大学及以上= 5 1.620.87215家庭特征是否以农业收入为主是= 1 ,否= 0 0.4330.49601家庭人均年净收入10000元以下= 1 ,10000~19999元= 2 ,20000~29999元= 3 ,30000元以上=4 1.9970.99714家人是否务工是= 1 ,否= 0 0.8130.39013是否为贫困户是= 1 ,否= 0 0.2460.43101是否加入合作社是= 1 ,否= 0 0.3280.47001区域特征家庭所处地形山地= 1 ,丘陵= 2 ,平原= 3 1.1570.37713距乡镇距离居住地与乡镇实际距离(km)7.166 5.38902571重庆工商大学学报(社会科学版)第40卷续表2类别变量变量代码及含义均值标准差Min Max产品特征农产品类型生鲜类农产品= 1 ,非生鲜类农产品= 0 0.8650.34201是否为特色农产品是= 1 ,否= 0 0.5990.49001基础设施条件是否宽带入户是= 1 ,否= 0 0.6040.49001是否有快递点是= 1 ,否= 0 0.4140.49301家庭特征方面,以农业为主的农户家庭占43.26%,以兼业为主的农户家庭占56.74%㊂家庭人均年净收入大多数在20000元以内,家庭中有务工人员的占81.3%,贫困户样本和合作社成员样本分别占总样本的24.56%和32.81%㊂家庭所处地形多为山地,占总样本的84.79%,地形的自然条件也是造成农户兼业的重要原因㊂家庭距乡镇距离最小值0千米,最大值25千米,平均值7.2千米㊂产品特征方面,本文将粮食和棉花油料林产品等一般经济作物类及烟茶药材类归为非生鲜产品,将蔬菜瓜果和畜禽水产养殖类归为生鲜产品,86.47%的样本农户以生鲜类农产品种养为主;特色农产品( 三品一标 )生产者占总样本的59.9%㊂基础设施条件方面,有宽带入户的样本农户㊁所在村庄有快递点的样本农户分别占60.38%和41.36%㊂(三)Logit模型本研究采用广泛应用于微观个体决策行为分析的Logit模型,实证分析农户采纳农产品电子商务的影响因素㊂设农户 采纳 农产品电子商务(Y=1)的概率为P,农户不采纳农产品电子商务的概率则为1-P㊂Logit模型建立如下:Ln P1-P()=b0+b1x1+b2x2+ +b m x m(1)式中,x m为农户采纳农产品电子商务的影响因素,b0为常数项,b m为自变量的回归系数㊂(四)ISM模型解释结构模型(Interpretative Structural Modeling Method,ISM)广泛应用于复杂社会经济因素内在逻辑关系的研究[25]-[28]㊂其基本思想为,在提取社会经济因素的基础上,利用有向图㊁矩阵等工具,对各影响因素的逻辑层次关系进行揭示[29],使得诸多因素的关系更具层次性和条理性[30]㊂本研究根据Logit模型获取农户采纳农产品电子商务的影响因素,进一步引入ISM模型深入探讨各影响因素之间的层次结构及逻辑关联㊂假设Logit模型估计结果获得的农户采纳农产品电子商务的影响因素有k个,用S0表示农户是否采纳农产品电商,影响因素为S i i=1,2, k()㊂用邻接矩阵表明影响因素之间存在的逻辑关系,则邻接矩阵R中的元素R ij定义为:R ij=1,S i对S j有直接影响0,S i对S j无直接影响{(2)式中:i㊁j=0,1,2, ,k㊂由邻接矩阵R可得到可达矩阵N: 81第6期宋瑛,吴文雨:农户采纳农产品电商的影响因素研究N =R +I ()n +1=R +I ()n ʂR +I ()n -1ʂ ʂR +I ()2ʂR +I ()(3)式中:2ɤn ɤk ,I 为单位矩阵,矩阵的幂运算采用布尔运算法则㊂最高层因素可以根据(4)来确定:L =S i |P S i ()ɘQ S i ()=P (S i ){}(4)式中:i =1,2, k ,P S i ()为可达集,即从因素S i 出发可以达到的全部因素的集合,即S i 行中所有矩阵元素为1的列所对应的要素集合,Q S i ()为先行集,表示可以到达因素S i 的全部因素的集合,即S i 列中所有矩阵元素为1的行所对应的要素集合㊂利用(4)式得到最顶层L 1所包括的影响因素后,从原可达矩阵N 中去除L 1中影响因素对应的行和列,从而得到矩阵N ᶄ,对N ᶄ重复(4)式,得到L 2;从N ᶄ中去除L 2中影响因素对应的行与列,得到矩阵N ᵡ,对N ᵡ重复(4)式,得到L 3,重复上述步骤即可得到每一层次含有的影响因素㊂将每一层次的要素重新排序可得调整后的可达矩阵B ,然后再将同一层级的因素与相邻层级相连,即得到农户采纳农产品电商行为影响因素的层次结构㊂四、实证分析(一)农户采纳农产品电商的影响因素分析运用stata 15.0软件对基于二元Logit 模型和调查数据提取的相关变量进行模型回归,首先对所有变量进行Logit 回归,得到表3中模型1的回归结果㊂然后逐次删除不显著的变量,直到所有变量均在10%水平上显著,回归结果见表3中模型2㊂表3 农户采纳电子商务行为影响因素的Logit 模型回归结果是否参与农产品电商模型1模型2户主特征年龄0.157(0.122) 健康状况-0.327∗∗(0.156)-0.283∗(0.152)受教育程度0.306∗∗(0.124)0.262∗∗(0.115)家庭特征是否以农业收入为主-0.548∗∗∗(0.189)-0.513∗∗∗(0.185)家庭人均年净收入0.350∗∗∗(0.102)0.354∗∗∗(0.099)家人是否有务工人员-1.906∗∗∗(0.269)-1.881∗∗∗(0.265)是否为贫困户0.234(0.215) 是否加入合作社0.220(0.192)91重庆工商大学学报(社会科学版)第40卷续表3是否参与农产品电商模型1模型2区域特征家庭所处地形-0.729∗∗∗(0.263)-0.659∗∗∗(0.246)距乡镇距离-0.036∗∗(0.018)-0.038∗∗(0.017)产品特征农产品类型0.108(0.272)是否为特色农产品0.106(0.201)基础设施条件是否宽带入户0.706∗∗∗(0.210)0.626∗∗∗(0.196)是否有快递点0.164(0.195)常数0.925(0.718)1.658∗∗∗(0.548)㊀㊀注:∗㊁∗∗㊁∗∗∗分别表示在10%㊁5%㊁1%水平上显著㊂1.户主特征㊂农户的健康状况通过5%的显著性水平检验,与电商采纳行为呈负向相关㊂农户的受教育程度在5%水平显著,且系数为正,受教育程度对于农户采纳农产品电商呈正向相关,教育水平有助于提升农户对电子商务的接纳能力与风险承担能力,反映了提升农户的受教育程度对于电子商务扩散的重要意义㊂2.家庭特征㊂是否以农业收入为主与电子商务采纳行为呈显著负相关,可能的原因是以非农业收入为主的家庭往往具有更好的社会资本和就业创业能力,有助于电子商务技术的采纳应用㊂然而,家人是否有务工人员与电子商务采纳呈显著的负相关,在一定程度上反映了农村当前青壮劳动力大量外出后,留在家中多为健康状况及文化程度欠佳的人员,这些农户受其意识㊁能力㊁身体等约束,对电子商务的认知水平及参与能力低下,故采纳电子商务的可能性更小㊂家庭人均年净收入与采纳电商行为呈显著正相关,表明家庭收入越高,采纳意愿越强㊂是否为贫困户和是否加入合作社未通过显著性检验㊂3.区域特征㊂家庭所处地形在1%统计检验水平显著,且系数符号为负㊂这说明,农户所在地域海拔越低,采纳农产品电商的可能性也越低㊂山地相对于丘陵和平原地区,自然地理和交通条件差,农产品营销渠道缺乏,通过电子商务更显著促进这些偏僻落后地区的农产品 出村进城 ,农户参与电商的积极性很强,而这几年的电商扶贫也正是聚焦于这些欠发达山区,促农增收成效显著㊂距乡镇的距离与采纳行为呈较显著的负相关,反映了农户家庭距乡镇越远,采纳电商的意愿越低㊂这与朱希刚和赵绪福[31]研究表明乡镇到农户的距离与农户的新技术采用呈负相关的结论一致㊂4.产品特征㊂农产品类型和是否为特色农产品均未通过显著性检验㊂5.基础设施㊂是否宽带入户在1%统计检验水平显著,且系数符号为正,表明宽带入户对农户采纳电子商务具有显著促进作用㊂宽带入户为农户了解与应用互联网提供了可能与基础条件㊂02第6期宋瑛,吴文雨:农户采纳农产品电商的影响因素研究(二)农户电商采纳行为影响因素的ISM分析在Logit模型回归结果的基础上,进一步分析对农户电商采纳行为具有显著影响的因素㊂由表2可看出,影响农户采纳农产品电商行为的因素有8个,用S1㊁S2㊁S3㊁S4㊁S5㊁S6㊁S7㊁S8分别代表健康状况㊁受教育程度㊁是否以农业收入为主㊁家庭人均年净收入㊁家人是否务工或为村干部㊁家庭所处地形㊁距乡镇距离㊁是否宽带入户㊂根据已有文献[32][33][34]和咨询专家学者的意见,得出如图1所示的上述8个农户采纳农产品电商行为影响因素之间的逻辑关系㊂其中, V 表示行因素影响列因素, A 表示列因素影响行因素, 0 则表示行因素与列因素间没有相互影响㊂A A A A A A A A S00000V00S10000V V S20A A0V S3V A0A S4V0A S500S60S7S8图1㊀影响因素间的逻辑关系由图1和(2)式可得到影响因素间的邻接矩阵R(略),然后利用(3)式和Matlab9.0软件,进一步得到如(5)式的影响因素的可达矩阵M㊂再根据(4)式和(5)式得到L0={S0}㊂然后根据确定其余层次因素的方法依次得到L1={S8},L2={S4},L3={S1,S3,S5},L4={S2,S6,S7}㊂根据L1㊁L2㊁L3㊁L4得到重新排序后的可达矩阵B,详见(6)式㊂M=S0S1S2S3S4S5S6S7S8S0S1S2S3S4S5S6S7S8100000000110010001101110001100110001100010001100011001100110101100110011100000001éëêêêêêêêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúúúúúúú(5)12重庆工商大学学报(社会科学版)第40卷B=S0S8S4S1S3S5S2S6S7S0S8S4S1S3S5S2S6S7100000000110000000111000000111100000111010000111001000111010100111010010111010001éëêêêêêêêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúúúúúúú(6)由(6)式可看出,S0处在第一层,S8处在第二层,S4处在第三层,S1㊁S3㊁S5处在第四层,S2㊁S6㊁S7处在第5层,形成了具有逻辑关系的因素链㊂用有向箭头连接得到农户采纳农产品电商行为意愿影响因素之间的关联和层次结构(如图2所示)㊂采纳农产品电商行为是否宽带入户家庭人均年净收入健康状况是否以农业收入为主家人是否务工家庭所处地形受教育程度距乡镇距离图2㊀关联层次结构图由图2可知,农户采纳电子商务的影响因素可分为4层,每一层对上一层产生影响㊂在Logit模型得出的8个主要因素中,家庭所处地形㊁受教育程度㊁距乡镇距离是影响农户是否采纳农产品电子商务的深层次原因;健康状况㊁是否以农业收入为主㊁家人是否务工是第三层因素;家庭人均年净收入是第二层因素;是否宽带入户是直接驱动因素㊂可用 一路径㊁二动力 来概括这些影响因素间的层级和结构关系㊂一路径:家庭所处地形㊁受教育程度㊁距乡镇距离ң是否以农业收入为主ң家庭人均年净收入ң是否宽带入户ң农户采纳电商行为㊂在该路径中,所处地形㊁受教育程度和距乡镇距离从根源上影响农户电子商务采纳行为,是促进电子商务技术扩散和应用的底层逻辑㊂例如,受教育程度决定农户的社会网络㊁营销渠道及就业创业渠道的可得性,直接影响农户家庭收入结构和收入水平;所处地形和距乡镇距离属于地理和交通条件,这两类因素均影响农户的收入来源和收入水平㊂家庭的收入结构是否以农业收入为主会影响家庭收入水平,以农业收入为主的家庭的人均年净收入大多低于多种收入来源的家庭,而家庭收入水平越高,安装宽带及应用互联网的可能性也越大,因此宽带入户成为农户采纳电子商务的直接驱动因素㊂二动力:影响农户采纳农产品电商的驱动力因素还包括健康状况和家人是否务工㊂健康状况和家人22第6期宋瑛,吴文雨:农户采纳农产品电商的影响因素研究是否务工影响家庭人均年净收入水平,如健康状况差的农户相比健康状况良好的农户会减少生产活动或降低创收能力,从而导致收入减少;而有外出务工人员的家庭,外出务工人员的知识水平和能力通常更强㊁健康状况更好,这进一步降低了家庭采纳电子商务的可能性㊂综上所述,农户采纳电子商务行为受个人特征㊁家庭特征㊁区域特征和基础设施条件的共同制约㊂当区域特征和个人特征能对家庭人均年收入产生正向作用时,宽带入户成为农户家庭的基础设施,将促进农户家庭对互联网和电子商务的认知㊂一旦认知达到一定程度,农户将实现对电子商务的应用和采纳㊂(三)农户电商采纳行为影响因素的比较分析为讨论参与和未参与电商农户的异质性,将未显著影响农户采纳电商行为的6个因素进行比较分析㊂从表4可见,参与和未参与电商农户在年龄㊁贫困户身份㊁农产品类型和是否为特色农产品的统计性差异不大,但是否加入合作社㊁有无快递点的统计性差异较大㊂电商农户中有37.6%加入了农民专业合作社,非电商农户中仅有28.3%加入合作社㊂农民专业合作社社员比例较低也说明在西部山区合作社发展得不充分,合作社在农产品电商化过程中的作用有限㊂46.1%的电商农户所在村有快递点,非电商农户中仅有36.9%的所在村有快递点㊂作为农产品上行和工业品下行的关键枢纽,快递点的缺失将严重影响农户对电子商务的认知与应用㊂统计结果中暴露的 最后一公里 疏通问题,物流基础设施建设的不足进一步制约了农户对电商的采纳㊂表4 非显著性影响因素的统计比较参与电商农户未参与电商农户变量均值标准差Min Max均值标准差Min Max 年龄 2.7220.90414 2.8400.82314是否为贫困户0.2290.421010.2620.44001是否加入合作社0.3760.485010.2830.45101农产品类型0.8630.345010.8670.33901是否为特色农产品0.6080.489010.5910.49201是否有快递点0.4610.499010.3690.48301五、结论与政策启示农户是否采纳电子商务直接影响农产品电子商务的发展及其经济社会效应㊂本文利用黔渝地区631户农户实地调查数据,选取5个方面14个变量作为农户电商采纳的影响因素,采用Logit回归分析方法,确定影响农户采纳行为的关键因素;采用ISM模型构建相互关联的影响因素链,分析农户采纳农产品电商行为影响因素的内在结构㊂具体得到结论如下:(1)Logit回归分析表明,受教育程度㊁家庭人均年净收入㊁是否宽带入户对农户采纳农产品电商具有显著的正向影响;是否以农业收入为主㊁是否有家人务工㊁所处地形㊁距乡镇距离对农户采纳行为具有显著的负向影响㊂(2)ISM解释结构模型分析表明,是否宽带入户是表层直接影响因素,直接影响农户采纳电子商务的基本条件;家庭人均年净收入是第二层因素;户主健康状况㊁家庭收入结构㊁是否有家人务工是第三层因素;所处地形㊁户主受教育程度㊁距乡镇距32。
区域物流产业系统耗散结构的形成与演化方向辨别——以长三角地区为例周凌云;穆东;喻小贤【摘要】依据区域物流产业集聚发展特性,利用耗散结构理论,探讨区域物流产业系统耗散结构的形成条件,分析区域物流产业系统通过要素在非线性作用下产生的“巨涨落”而达到向稳定有序结构演化的机理,建立区域物流产业系统演化模型,并依据熵值分析和熵流判别模型探讨区域物流产业系统的演化方向,可为区域物流产业可持续发展提供科学决策依据.【期刊名称】《北京交通大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2013(012)002【总页数】8页(P27-33,47)【关键词】区域物流产业系统;耗散结构理论;熵流分析;演化机理【作者】周凌云;穆东;喻小贤【作者单位】淮阴工学院交通工程学院,江苏淮安223003;南京大学工程管理学院,江苏南京210093;北京交通大学经济管理学院,北京100044;淮阴工学院交通工程学院,江苏淮安223003【正文语种】中文【中图分类】F252区域物流是区域经济系统的重要组成部分,对经济的发展起着重要的支持和保障作用。
目前,关于区域物流的研究主要集中在区域物流战略规划、区域物流发展策略、区域物流与区域经济关系、区域物流需求预测等方面[1_3],而对区域物流产业系统特性及演化的研究则较少。
区域物流产业涉及多个行业,包含多种业态,承担不同物流分工,占据不同的“生态位”,他们相互依托、相互作用、相互影响,共同耦合构成一个开放的、非线性复杂系统,其内部结构演化是学术研究的重点,而耗散结构理论正好满足以上要求。
耗散结构理论揭示系统从无序到有序的条件和机制,把系统科学提高到研究系统发展和演化的阶段,已被广泛应用于系统演化及可持续发展研究等。
本文在分析区域物流产业系统内涵基础上,应用耗散结构理论对区域物流产业系统耗散结构形成和演化机理进行研究,并从系统熵变角度对区域物流产业系统演化方向进行辨别,从而为区域物流产业协调与可持续发展提供决策依据。
生态经济系统的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ演化与负熵理论探讨论文报告：生态经济系统的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ演化与负熵理论探讨目录：1. 演化生态经济系统的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ函数分析2. 负熵理论在生态经济系统中的应用3. 生态经济系统可持续发展的策略思考4. 生态经济系统的调控机制与政策支持5. 总结与展望一、演化生态经济系统的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ函数分析Ｌｏｇｉｓｔｉｃ函数起源于生态学领域，是描述生物种群生长规律和自我调节能力的经典数学模型。
在生态经济系统中，生产与消费之间的相互关系和资源的有限性也可以用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ函数来分析。
Ｌｏｇｉｓｔｉｃ函数主要分为三个阶段：初级增长期、成熟期和降落期。
在生态经济系统中，初始时阶段的资源利用率低，增长速度较慢；成熟期资源的有效利用率达到最高水平；后期资源供给远远无法满足需求，增长速度逐步减缓甚至降落。
在分析生态经济系统中不可避免会遇到各种问题，需要及时调整模型对问题求解。
二、负熵理论在生态经济系统中的应用负熵理论是信息论中的重要概念之一，主要是指熵的体系下相反的趋势和张力。
在生态经济系统中，负熵是指在循环与再生的过程中，系统能够在高效利用资源、传递信息、再生循环等方面产生负熵效应，使体系得到有计划、有序、有理的发展。
健康的生态系统更能体现负熵的作用，负熵效应有利于提高生态经济系统的稳定性和效益，进一步促进生态经济发展，同时诱导消费者形成绿色消费习惯，促进减少资源消耗、减少污染等，实现社会可持续发展。
三、生态经济系统可持续发展的策略思考以往的经济模式存在大量损害自然环境和资源的行为，为了使生态经济呈现可持续发展的趋势，需要优化实践策略。
首先是推广先进节能环保技术，从而降低没有必要的消费成本，同时也能够使环境受到的影响降低，为进一步的发展提供了有利的环境。
另外则是通过发展低碳产业，通过资源投入发展出符合生态环境保护所需的发展，从而带头发展一个具有良好发展的生态经济社会体系。
四、生态经济系统的调控机制与政策支持政策支持既是落实生态经济政策、规划的重要手段，也是生态经济发展的前提，各地需要结合实际情况，起草可执行性更强，符合发展需求的政策，同时为了使政策能够得到具体执行，还需硬性的调控措施，《关于促进生态文明建设的若干意见》，明确了各项工作要求，进一步促进生态文明建设的紧迫性和重要性。
logistic模型的研究与应用文献综述摘要：一、引言1.物流行业的背景及挑战2.Logistic模型的基本概念与意义二、Logistic模型的发展历程1.早期研究2.近年来的发展三、Logistic模型的应用领域1.物流与供应链管理2.市场营销与销售预测3.生物医学与生态学4.社会经济与政策分析四、Logistic模型的优势与局限性1.优势a.适用于分类问题b.具有良好的预测能力c.易于理解和操作2.局限性a.数据要求较高b.对样本量有一定要求c.无法处理多元线性关系五、Logistic模型在物流行业的应用案例1.货物配送路径优化2.库存管理与需求预测3.运输调度与优化六、Logistic模型在其它领域的应用案例1.市场营销与销售预测2.生物医学与生态学3.社会经济与政策分析七、未来发展趋势与展望1.技术创新与智能化发展2.跨学科研究与应用3.我国在该领域的发展前景八、总结1.Logistic模型的重要性2.各领域应用的启示3.进一步研究的建议正文：一、引言随着全球经济的发展和贸易往来的日益频繁，物流行业面临着巨大的挑战和机遇。
如何在激烈的市场竞争中提高运输效率、降低运营成本、提升客户满意度，成为物流企业关注的焦点。
Logistic模型作为一种常用的预测与优化工具，在物流领域得到了广泛的应用。
本文通过对Logistic模型的研究与应用进行文献综述，旨在揭示其在物流行业及相关领域的优势与局限性，为今后我国在该领域的研究和应用提供参考。
二、Logistic模型的发展历程Logistic模型起源于20世纪50年代，早期研究主要关注于物流领域的运输问题。
近年来，随着大数据、互联网等技术的发展，Logistic模型在各个领域得到了广泛关注，应用范围不断扩大。
三、Logistic模型的应用领域1.物流与供应链管理：Logistic模型在物流领域主要应用于运输调度、路径优化、库存管理等方面。
通过对运输网络的优化，企业可以降低运输成本、提高运输效率；通过库存管理和需求预测，企业可以更好地应对市场波动，确保供应链的稳定运行。
