Journal of Agricultural Big Data ›› 2023, Vol. 5 ›› Issue (4): 95-102.doi: 10.19788/j.issn.2096-6369.230412
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JIA Cheng1,2(), YI HongMei2,3,*(
)
Received:
2023-08-30
Accepted:
2023-10-10
Online:
2023-12-26
Published:
2024-01-05
JIA Cheng, YI HongMei. Analysis of China's Rural E-commerce Research Dataset[J].Journal of Agricultural Big Data, 2023, 5(4): 95-102.
Table 2
Proxy variables of provincial or city-level sales of agricultural products sold by e-commerce and their data source"
区域划分 | 农产品电商销售额测度指标与计算公式 | 数据来源 |
---|---|---|
省级层面 | 阿里巴巴公司在全国农产品电商交易中的平均占比对阿里巴巴的农产品电商交易额进行放大得到全国的农产品电商交易额近似值 | 2013-2022年 《农产品电子商务白皮书》 |
电子商务销售额×最终消费率(按支出法)× 居民消费率(居民消费占最终消费的比例)× 恩格尔系数 | 2013-2022年 《中国统计年鉴》 | |
中国快递网点农村覆盖率 | 2013-2022年《中国统计年鉴》 | |
农村人均可支配收入、农村消费品零售额占全社会消费品零售额的比重、第一产业生产总值、第一产业增加值占地区生产总值的比重、平均每百户拥有固定电话数量、平均每百户拥有计算机数量、农村互联网普及率、农村投递业务总长度、固定资产投资中第一产业所占比重、固定资产投资中交通运输、仓储和邮电所占比重、农村第一产业从业人员比率以及农产品区域公共品牌价值等指标权重加总 | 2013-2022年 《中国统计年鉴》 | |
市级层面 | 城市互联网普及率 | 2013-2022年《中国城市统计年鉴》 |
城市单位土地面积上销售农产品的网络店铺数量 | 以阿里巴巴电商平台(淘宝、天猫等)的卖家地理位置信息为数据基础,采用小型爬虫软件获取在线店铺的店铺名称、商店量、月销量及开店时间等信息,通常以截面数据为主 |
Table 3
Basic information on different datasets of rural e-commerce"
信息 | 农村电商数据集Ⅰ | 农村电商数据集Ⅱ | ||
---|---|---|---|---|
淘宝村与电商指数数据库 | 电子商务进农村综合示范县数据库 | 农产品电商数据库 | 农产品跨境电商数据库 | |
研究主题 | (1)“淘宝村”的形成机理及内在动力 (2)“淘宝村”演化的时空规律及其影响因素 (3)“淘宝村”现象的经济社会效应 | (1)中国电商政策内容分析 (2)电商政策对农村电商发展、降低贫困发生率、生态环境效益等方面的经济效应 | (1)农产品电商发展模式的内生机理及路径优化 (2)农产品电商发展的区域特征、影响因素以及对经济社会的影响 (3)农户农产品电商采纳行为及影响效应分析 | (1)国家或地区之间农产品跨境电商模式对比、政策评估以及对经济社会的影响效应 (2)农产品跨境电商(企业)发展的影响因素 |
指标测度 | (1) 、(2)、(3)均可为①是否为淘宝村 ②淘宝村数量 ③电子商务发展指数 | (1)政策文本内容 (2)是否为电子商务进农村综合示范县 | (1)案例分析内容 (2)农产品电商发展水平 (3)农户农产品电商采纳行为或意愿 | (1)①农产品跨境电商进出口额②是否加入跨境电商平台 ③农村所在城市是否为跨境电商综试区 (2)微观企业农产品跨境电商发展水平 |
指标内容 | ①、②各级行政区划名称、辖区内淘宝村的名称及数量等 ③网商指数(OBI)与网购指数(OSI) | (1)政策内容包括文件标题、文件号、发文单位、发布内容、发布信息等 (2)机构健全与政策配套、物流支持、电商培育、电商扶贫、示范情况及开展综合示范工作基础等内容 | (1)案例分析数据 (2)农产品销售额(真实值、近似值、调查值) (3)①是否采纳电商销售农产品②采纳电商的意愿程度 | (1)①海关电子商务模式与海关保税电商模式进出口额加总②通过农产品相关企业是否成为“阿里巴巴”中国站付费会员衡量③获批时间、获批数量与获批批次 (2)跨境农产品电商对其自身发展的评价标准(农业综合竞争力和农产品电商发展竞争力) |
数据来源 | ①、②、③阿里平台交易数据、阿里研究院 | (1)政策内容来自中共中央、国务院及其组成部分和直属机构、全国性社会团体正式发展的公开文件 (2)中华人民共和国商务部流通发展司 | (1)理论模型的仿真数据 (2)①县级农产品电商销售额真实值来源阿里巴巴平台等 ②省市县农产品电商销售额近似值来自不同指标数量关系的计算 (3)CRRS数据库、全国农村固定观察点数据、不同科研结构的连续调查数据 | (1)①中国海关总署数据库 ②阿里巴巴中国网站③国务院发布文件和网经社跨境电商综试区数据库 (2)科研机构或高校科研团队调查 |
时间跨度 | ①和②2009-2022年 ③2013-2021年 | (1)2001-2022年 (2)2014-2021年 | (1)理论数据以理论推导的模型需求为准; (2)①2018-2020年 ②2013-2022年 (3)CRRS数据库2020与2022年两轮;其余数据跨度多为某一年的月度区间 | (1)①2018-2022年 ②2003-2022年 ③2015-2022年 (2)截面数据 |
覆盖范围 | 中国内地各个省级行政区、城市、区县、村镇等层面 | 中国内地各个区县层面 | 中国内地各个省级行政区、城市、区县及农户(家庭农场等)个体等层面 | (1)①国家或地区层面 ②、③覆盖中国内地31个省市 (2)覆盖中国局部省市地区 |
优势 | 数据公开、连续可得。适合国内外对中国农村电商经济效应的研究 | 数据精准县域层次,公开易得。适合于中国电商政策评估效应研究 | 指标测度较为简单,涵盖中国内地省市县层面与微观个体层面,研究问题更为深入,对计量模型要求一般 | 适合案例分析;部分数据通过爬虫技术获取,且能够体现数据时效性 |
劣势 | 评估指标单一,且淘宝村评选存在非随机性 | 示范县评选标准在时间上的变化为政策评估提出挑战,同时县域评选也存在非随机性,对计量模型要求较高 | 部分数据涉及商业机密,无法共享;数据搜集成本较高,实证结果存在区域局限性 | 数据难以获取,且多为非平衡面板数据,无法解决自选择问题,而且无法有效共享 |
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