“兩山”轉(zhuǎn)化背景下江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品前景調(diào)查

崔馨然 姜宇 何偉航

摘?要：文章利用Excel、SPSS、Python等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用交叉列、卡方檢驗、結(jié)合熵權(quán)法的TOPSIS法對江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的購買現(xiàn)狀作出描述與分析，同時基于XGBoost、隨機(jī)森林等9種機(jī)器學(xué)習(xí)算法對江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品市場發(fā)展前景進(jìn)行分析。最后針對調(diào)查和分析結(jié)果，文章得出結(jié)論：方便程度、學(xué)歷、品牌知名度、居住地、溯源信息、節(jié)日購買傾向是影響消費(fèi)者購買江西特色農(nóng)產(chǎn)品的重要因素。注意的是，特色農(nóng)產(chǎn)品品牌的建立和宣傳在文化、節(jié)日關(guān)聯(lián)度方面產(chǎn)生積極影響，這使得“文化”給綠色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品賦能十分具有可行性。

關(guān)鍵詞：生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品；卡方檢驗；熵權(quán)法；TOPSIS；機(jī)器學(xué)習(xí)

中圖分類號：F323文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1005-6432（2024）08-0027-05

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.08.006

1?研究背景及意義

“兩山”轉(zhuǎn)化是借助生態(tài)農(nóng)業(yè)、生態(tài)工業(yè)、生態(tài)旅游等，將綠水青山轉(zhuǎn)變?yōu)榻鹕姐y山。其中，生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品價值的實現(xiàn)是尤為關(guān)鍵的一環(huán)。江西三面環(huán)山，而且地貌類型齊全、水資源豐富、植被覆蓋率極高，擁有得天獨厚的優(yōu)勢，那么如何將自然優(yōu)勢更多更好地轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益是值得探索的問題。江西省每年都會在農(nóng)產(chǎn)品宣傳上投入頗多，其中農(nóng)博覽、綠博會受到大家的廣泛關(guān)注。由此可見，江西省一直致力于打造有名的江西品牌，助力江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品“走出去”。

基于此背景，筆者對江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品價值現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)查，從其購買現(xiàn)狀和銷售影響因素兩方面出發(fā)，以期對江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的未來發(fā)展提出可行性的建議。

2?調(diào)查方案設(shè)計

2.1?樣本容量

在抽樣調(diào)查中，根據(jù)隨機(jī)原則抽選樣本誤差不可避免，所以筆者采取改變樣本容量的方式，將誤差調(diào)整至可以接受的范圍。根據(jù)樣本容量得到計算公式如下：

n=（Zα2）2E2σ2（1）

在1－α為95%的置信水平下，筆者取可接受的估計誤差E=0.1。經(jīng)過預(yù)調(diào)查環(huán)節(jié)中回收的50份問卷，得到抽取的樣本方差為1.18，筆者確定調(diào)整前樣本容量為457份。考慮到抽樣調(diào)查中不可避免產(chǎn)生的無效問卷，對上述樣本量進(jìn)行了調(diào)整。調(diào)整公式為：

調(diào)整后樣本量=調(diào)整前樣本量有效問卷率=4570.968=472（2）

確定最終的樣本容量為472，實際發(fā)放問卷531份，有效問卷477份。

2.2?問卷指標(biāo)體系

問卷指標(biāo)見表1。

3?調(diào)查對象信息概要

調(diào)查問卷的第一部分是被調(diào)查者信息，為調(diào)查不同特征的人群對江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的了解程度，分別選取了性別、居住地、年齡、學(xué)歷進(jìn)行調(diào)查，結(jié)果如下。

3.1?樣本性別分布

本次調(diào)查中，采用實地調(diào)研法和線上調(diào)查問卷填寫兩種方式，被調(diào)查者中男性為244人，占比51%；女性為233人，占比49%，男女比例接近1∶1，性別構(gòu)成較為合理。

3.2?樣本居住地分布

被調(diào)查人員來自全國各地，其中，江西省填寫調(diào)查問卷人員為90人；省外填寫人員為387人。

3.3?樣本年齡段分布

在477份有效問卷的填寫者中，年齡在18歲以下的有53人，占總?cè)藬?shù)的11.11%；年齡在18～30歲的有216人，占總?cè)藬?shù)的45.28%；年齡在31～45歲的有98人，占總?cè)藬?shù)的20.55%；年齡在46～60歲的有63人，占總?cè)藬?shù)的13.21%；年齡在60歲以上的有47人，占總?cè)藬?shù)的9.85%。

3.4?樣本學(xué)歷分布

學(xué)歷在初中及以下的有58人，占總?cè)藬?shù)的12%；學(xué)歷在高中或中專的有92人，占總?cè)藬?shù)的19%；學(xué)歷在本科或大專的有200人，占總?cè)藬?shù)的42%；學(xué)歷在研究生及以上的有127人，占總?cè)藬?shù)的27%。

4?江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的購買現(xiàn)狀分析

4.1?調(diào)查對象基本信息與了解情況、購買情況的差異分析

4.1.1?卡方檢驗

江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的了解情況可通過了解程度、了解途徑、溯源信息方面體現(xiàn)。江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的購買情況可通過是否購買、家庭購買年支出、購買渠道方面來體現(xiàn)。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，首先利用卡方檢驗對調(diào)查對象基本信息與江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品了解情況、購買情況進(jìn)行差異分析。

原假設(shè)：調(diào)查對象基本信息對江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品了解情況沒有顯著影響，檢驗結(jié)果見表2。

在對江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的了解程度中，居住地、年齡段、學(xué)歷對其有顯著影響；居住地、學(xué)歷會顯著影響了解途徑；居住地、學(xué)歷會顯著影響溯源信息。下面分別對顯著影響因素與生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品了解情況做交叉分析。

江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的購買情況中，在對是否購買生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品當(dāng)中，只有居住地和年齡段對其有顯著影響；年齡段、學(xué)歷會對生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的家庭購買年支出產(chǎn)生顯著影響。除性別以外，其他基本信息都會影響對江西特色農(nóng)產(chǎn)品的購買渠道。

4.1.2?基本信息與了解程度交叉分析

第一，居住地和年齡與了解程度交叉分析。江西省內(nèi)對農(nóng)產(chǎn)品很熟悉的占比14%，遠(yuǎn)超于省外的1%；不了解或很少了解的占比情況也小于省外。對于不同年齡段的人群來說，老一輩的人對江西特色農(nóng)產(chǎn)品的了解程度較高，年齡較小的人了解程度相對較低。

第二，學(xué)歷與了解程度交叉分析。對于不同學(xué)歷的人群來說，在對江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的了解程度方面，大部分人對江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的了解程度普遍偏低。受教育程度越高的人相對于低學(xué)歷人群對江西特色農(nóng)產(chǎn)品的了解程度越高。

4.1.3?居住地和學(xué)歷與了解渠道交叉分析

江西省內(nèi)更加偏向通過線下實體渠道了解特色農(nóng)產(chǎn)品，而省外由于線下有關(guān)江西的農(nóng)產(chǎn)品門店較少。因此，通過直播間等網(wǎng)絡(luò)渠道來了解的占比會高；對于不同學(xué)歷的人群來說，受教育程度較高的人通過直播間和微信推送渠道了解農(nóng)產(chǎn)品的占比較大；相反，受教育程度較低的人更偏好通過線下實體店或者朋友介紹的渠道了解。

4.1.4?基本信息與溯源信息交叉分析

江西省外相對于省內(nèi)人群更加關(guān)注生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的溯源信息，省內(nèi)人群關(guān)注溯源信息的占比較少；對于不同受教育程度的人群來說，受教育程度越高的人往往更加關(guān)注生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的溯源信息，反之受教育程度越低的人關(guān)注度較低。

4.1.5?基本信息與是否購買交叉分析

不論省內(nèi)還是省外人群，曾經(jīng)購買過生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的人數(shù)占比都比較大，且江西省外購買人數(shù)比省內(nèi)占比高。對于不同年齡段的人來說，年齡越小購買過農(nóng)產(chǎn)品的人數(shù)占比越小，反之越高。

4.1.6?基本信息與家庭購買年支出交叉分析

新生代、受教育程度高的人群對家庭購買江西特色農(nóng)產(chǎn)品的年支出高于老一輩、受教育程度低的人群。而受教育程度不高、退休的老一輩人群，了解購買渠道較少，花費(fèi)相對較少。

4.1.7?基本信息與購買渠道交叉分析

第一，居住地、年齡與購買渠道交叉分析。江西省內(nèi)通過菜市場、超市和社區(qū)團(tuán)購的線下渠道購買農(nóng)產(chǎn)品占比大于電商、直播間等線上渠道。相反，省外更加偏向通過線上的渠道購買特色農(nóng)產(chǎn)品，這可能是由于省內(nèi)相比省外有更多的線下門店，采購相比省外更加方便，不管是年輕人還是老一輩的人，大多數(shù)還是會偏向從線下超市或者社區(qū)購買農(nóng)產(chǎn)品，其次是通過小程序、App或者電商購買農(nóng)產(chǎn)品。

第二，學(xué)歷與購買渠道交叉分析。對于不同受教育程度的人群來說，不論受教育程度高低大部分普遍對特色農(nóng)產(chǎn)品的購買渠道都來源于超市或者社區(qū)團(tuán)購相關(guān)的線下渠道。在App小程序、電商或直播間相關(guān)的線上渠道購買的較少。

4.2?江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的購買現(xiàn)狀評價

4.2.1?變量說明

4.2.2?購買現(xiàn)狀評價模型以及指標(biāo)構(gòu)建

將TOPSIS和熵權(quán)法結(jié)合進(jìn)行購買現(xiàn)狀評價，在二級指標(biāo)了解情況和購買情況中選取了解程度、了解途徑、溯源信息、家庭購買年支出、是否購買、購買渠道、售后情況、產(chǎn)品質(zhì)量、送達(dá)時間、方便程度10個指標(biāo)進(jìn)行分析。

第一，熵權(quán)法。熵權(quán)法研究各因素指標(biāo)的重要程度，熵是系統(tǒng)無序程度的一個度量，如果指標(biāo)的信息熵越小，該指標(biāo)提供的信息量越大，權(quán)重越高。一般步驟為：獲取樣本數(shù)據(jù)；計算比重矩陣；計算第j個指標(biāo)的熵值；計算第j個指標(biāo)的熵權(quán)。權(quán)重確定后，通過加權(quán)便可計算綜合指標(biāo)[1]，能得到每個指標(biāo)的熵權(quán)，如表4所示。由此可以看出，家庭購買年支出、溯源信息、了解程度占比權(quán)重最高。

通過計算，得出表5結(jié)果如下：很不滿意人數(shù)有136人，不滿意人數(shù)有180人，一般人數(shù)有129人，滿意人數(shù)有26人，很滿意人數(shù)有6人。可以明顯地看出，用戶對于江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的評價很低，477個用戶中只有32個用戶給出了滿意及以上的評價，占比僅為6%。

5?影響江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品銷售的因素分析

5.1?指標(biāo)劃分以及因子重要性挑選

文章選擇OLS、PLS、XGBoost等9種機(jī)器學(xué)習(xí)算法指標(biāo)進(jìn)行回歸分析。算法以表6中細(xì)分指標(biāo)作為自變量，購買頻率作為因變量，以8∶2比例劃分訓(xùn)練集和測試集，網(wǎng)格調(diào)參的方式獲取最佳參數(shù)。

經(jīng)計算發(fā)現(xiàn)，上述機(jī)器學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確率均在80%以上，表現(xiàn)較好。為了便于篩選因子，文章以每個算法中重要性排名前10的因子作為重要因子，最終以所有算法中重要因子累計次數(shù)之和排名前6的因子作為最終重要因子。表6展示了單因子檢驗中顯著的因子以及各項因子在線性和非線性算法所得重要因子中出現(xiàn)的次數(shù)[2]。

文章使用的線性算法包括：OLS、PLS、Lasso、Ridge、ElasticNet和SVM?6種；非線性算法包括GDBT、XGBoost、隨機(jī)森林。

根據(jù)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，方便程度、學(xué)歷、品牌知名度、居住地、溯源信息、節(jié)日購買傾向是最重要的六個指標(biāo)。其中，購買的方便程度位居第一，這充分說明了在追求效率的時代，消費(fèi)者對于購買便捷性的需求是非常重視的。

因此，購買渠道的構(gòu)建以及送達(dá)的時效性都是商家和政府有關(guān)部門需要持續(xù)努力的方向。其次，學(xué)歷的重要性也是值得關(guān)注的方向，它背后折射出不同學(xué)歷的人對綠色商品的價值認(rèn)同感是有差異的。

與此同時，品牌知名度和居住地兩個因素的出現(xiàn)也突出了加速知名品牌構(gòu)建及品牌傳播推廣的緊迫性，要想發(fā)揮江西綠色優(yōu)勢，帶動江西綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展，讓江西品牌“走出去”、走更廣是非常重要的方向。

出乎意料的是，文化關(guān)聯(lián)度下的節(jié)日購買傾向也在眾多指標(biāo)中脫穎而出，這與中國人骨子里的“家庭、節(jié)日”的傳統(tǒng)觀念不謀而合，進(jìn)一步表明“文化”給綠色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品賦能是十分具有可行性的。

5.2?因子重要性分析

為了進(jìn)一步分析方便程度、學(xué)歷、品牌知名度、居住地、溯源信息、節(jié)日購買傾向，這六個重要因子對未來購買頻率的影響，文章使用表現(xiàn)較好的XGBoost算法對模型進(jìn)行訓(xùn)練，并且借助部分依賴圖（以下簡稱PDP）來解釋各個因素對未來購買頻率的影響，詳見圖1。

文章借助PDP圖分析六個重要因子對未來購買頻率的影響效應(yīng)，方便程度與未來購買頻率間存在非線性關(guān)系，但整體上來看未來購買頻率與方便程度之間存在單調(diào)遞增的關(guān)系。隨著人們對特色農(nóng)產(chǎn)品購買便捷程度的提高，購買特色農(nóng)產(chǎn)品的頻率也會隨之提高。

學(xué)歷對未來購買頻率的影響效應(yīng)，從圖中可以看出購買頻率與學(xué)歷之間呈反比，隨著人們受教育程度的提高，未來購買農(nóng)產(chǎn)品的頻率反而會降低，這可能是由于受教育程度高的群體對于農(nóng)產(chǎn)品接觸較少，農(nóng)產(chǎn)品對于普通民眾的接觸程度較高。

品牌知名度與未來購買頻率之間存在非線性的關(guān)系，人們往往愿意購買品牌知名度較高的產(chǎn)品。

居住地與未來購買頻率之間呈負(fù)相關(guān)，0代表的是省外，1代表的是省內(nèi)，省外的民眾未來對江西生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的購買頻率高于省內(nèi)的民眾。

關(guān)于溯源信息，從圖中可以看出兩者呈正相關(guān)，當(dāng)人們更加關(guān)注江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品追溯信息時，人們未來購買的頻率會不斷提高。

節(jié)日購買傾向與未來購買頻率之間的關(guān)系，從圖中可以看出，未來購買頻率隨著節(jié)日購買傾向單調(diào)遞增，未來人們更愿意在節(jié)假日期間購買江西特色農(nóng)產(chǎn)品。

6?江西特色生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的發(fā)展建議

6.1?特色產(chǎn)品搭臺，文化旅游結(jié)合

舉辦以江西特色農(nóng)產(chǎn)品為抓手的文化旅游節(jié)、采摘旅游嘉年華、旅游商品產(chǎn)業(yè)推廣等活動，實現(xiàn)以文化旅游與特色農(nóng)產(chǎn)品相結(jié)合的現(xiàn)代化形式，帶動文化和旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展[3]。

通過特色農(nóng)產(chǎn)品與文旅結(jié)合，不僅可以吸引四面八方游客來品嘗江西當(dāng)?shù)靥厣r(nóng)產(chǎn)品，提升江西特色農(nóng)產(chǎn)品的認(rèn)可度和知名度，還可以讓游客領(lǐng)略江西特有的文旅資源的風(fēng)韻與魅力。

6.2?樹立本土品牌形象，打造地域品牌特色

大多農(nóng)產(chǎn)品由于自身生產(chǎn)規(guī)模小、不成熟且經(jīng)營者缺乏品牌概念的原因[3]，在一定程度上限制了特色農(nóng)產(chǎn)品的發(fā)展，所以在打造農(nóng)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化、品牌建設(shè)、宣傳推廣方面尤為重要。

要想實現(xiàn)江西特色農(nóng)產(chǎn)品的長久發(fā)展，就需要樹立品牌意識，深挖地域文化資源，打造獨特品牌競爭力。

6.3?個性化精準(zhǔn)定位，多樣化網(wǎng)絡(luò)營銷

當(dāng)前計算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)與電子商務(wù)發(fā)展迅速，并且網(wǎng)絡(luò)購物在后疫情的時代背景下，已經(jīng)漸漸成為一種主流消費(fèi)模式。

江西省特色農(nóng)產(chǎn)品的推廣可以充分利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計和各種新式媒體渠道，對各類用戶的購買需求、購買種類、回購頻率等信息進(jìn)行有效分析，篩選目標(biāo)客戶，了解顧客喜好，將江西特色農(nóng)產(chǎn)品推送到明確的受眾群體手中[4]。

參考文獻(xiàn)：

[1]雷玲，脫瀟瀟.基于供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的陜西現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技園區(qū)綜合創(chuàng)新發(fā)展能力評價——基于熵權(quán)法與TOPSIS相結(jié)合的模型[J].科技管理研究，2019，39（3）：114-120.

[2]李斌，邵新月，李玥陽.機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的基本面量化投資研究[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019（8）：61-79.

[3]范曉雪，?李香翠，?劉馨，等.江西農(nóng)產(chǎn)品品牌建設(shè)的現(xiàn)狀、問題和對策[J].江西農(nóng)業(yè)，?2021（24）.

[4]許瑩瑩.基于江西精準(zhǔn)扶貧的直播帶貨效果研究[J].農(nóng)村實用技術(shù)，2021（5）：95-97.