农业信息资源配置对农产品电商绩效影响机制研究——以东部地区为例
发布时间:2023-04-21 02:53
在数字农业背景下,探究农业信息资源配置对农产品电商发展的影响关系对提高农业信息资源利用水平、拓展农产品电商经营规模具有重要的现实意义。基于全信息转换理论,利用东部10省市的面板数据,构建以农业信息资源配置水平为门槛变量的面板门槛模型,从农户信息转化能力与农村产业结构两条逻辑主线进一步剖析农业信息资源配置对农产品电商绩效的影响关系。结果表明,2011—2018年东部地区农业信息资源平均配置水平介于0.4~0.5之间。其中,长三角地区>珠三角地区>环渤海地区,多省市均呈现"W(M)型"变化特征。农业信息资源配置水平对农产品电商绩效存在单一门槛的影响效应,且始终正向促进农产品电商发展;然而跨过"门槛界限"后,促进作用减弱49.7%。研究表明,信息技术生产率悖论也存在于农产品电商的发展过程中。因此,为推进农业信息资源配置水平对农产品电商绩效的持续发展,农业信息资源低配置地区应该继续采取信息要素驱动发展模式;而高配置地区应向农产品电商全产业链技术综合集成方向转变。同时结合电商物流、电能供应等基建配备,从而全面提升东部地区乃至全国各地农产品电商发展的绩效水平。
【文章页数】:11 页
【文章目录】:
1 理论分析与研究假设
1.1 理论分析
1.2 研究假设
2 研究方法
2.1 面板门槛模型
2.2 变量选择与测量方法
1)被解释变量及测量。
2)解释变量及测量。
3)控制变量及测量。
2.3 区域选择与数据来源
3 结果与分析
3.1 农业信息资源配置水平
3.2 单位根检验与门槛模型检验
3.2.1 单位根检验
3.2.2 门槛模型检验
3.3 农业信息资源配置水平对农产品电商绩效的门槛效应分析
3.3.1 门槛变量对农产品电商绩效的影响
3.3.2 控制变量对农产品电商绩效的影响
3.4 稳健性检验
4 结论与政策建议
4.1 结论
4.2 政策建议
本文编号:3795690
【文章页数】:11 页
【文章目录】:
1 理论分析与研究假设
1.1 理论分析
1.2 研究假设
2 研究方法
2.1 面板门槛模型
2.2 变量选择与测量方法
1)被解释变量及测量。
2)解释变量及测量。
3)控制变量及测量。
2.3 区域选择与数据来源
3 结果与分析
3.1 农业信息资源配置水平
3.2 单位根检验与门槛模型检验
3.2.1 单位根检验
3.2.2 门槛模型检验
3.3 农业信息资源配置水平对农产品电商绩效的门槛效应分析
3.3.1 门槛变量对农产品电商绩效的影响
3.3.2 控制变量对农产品电商绩效的影响
3.4 稳健性检验
4 结论与政策建议
4.1 结论
4.2 政策建议
本文编号:3795690
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