特色作物在高質量鄉村振興視角下網絡營銷評價研析

楊超振 蘇艷 陳曉艷 譚忠達 劉曉利 楊忠義

摘 要：基于云南多樣化的作物種質資源，在實施鄉村振興戰略推動高質量發展的新形勢下，如何評價在綠色引領構建現代農業產業體系、生產體系和經營體系，特別在利用區域特色作物創新鄉土特色產業，涌現大量新產業新業態的效果是當務之急。在網絡營銷成為當下主流趨勢的影響下，主要圍繞特色作物產品、網絡營銷環境、網絡營銷策略和市場反應四個因子開展研究，提出“特色作物網絡營銷效果評價指標體系”，通過調查、數據整理和分析，驗證“特色作物網絡營銷效果評價模型”的可行性。文章創制的特色作物網絡營銷評價指標正向影響特色作物網絡營銷效果，其效果評價模型成立可行。文章創制的《特色作物網絡營銷評價指標體系》對特色作物網絡營銷效益有深遠的意義，集合評價指標提出農業高質量發展新形勢下特色農產品網絡營銷的建議，可提升整體營銷水平，助推鄉村振興。

關鍵詞：特色作物;農業高質量發展;網絡營銷評價;鄉村振興;指標體系

中圖分類號：F724.6 文獻標識碼：A 文章編號：1005-6432（2022）10-0001-11

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.10.001

1 引言

在中國高質量發展的新形勢下，人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾在鄉村最為突出，特別是脫貧后的鄉村穩得住興得起，實施鄉村振興戰略是解決新時代我國社會主要矛盾的方法之一，到2050年全面實現鄉村農業強、農村美、農民富。當前，政策環境、資源基礎、市場需求、后發經濟、生態自然等優勢都為實施鄉村振興戰略奠定了基礎，圍繞政策導向，充分利用現有基礎優勢，根據特色農業“供給側”結構性改革指導意見，大力發展鄉村振興產業。云南具有生態和植物資源優勢，為特色作物和特色農產品的發展奠定了物質基礎。當今市場是主題，網絡營銷是主要的營銷手段，克服高質量發展短板，構建科學合理的網絡營銷效果評價指標和模型有利于促推綠色農業的發展。據《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，2020年3月中國網絡購物用戶規模達到7.1億，網民規模9.04億，互聯網普及率達到64.5%;國家統計局數據顯示，2019年社會消費品零售總額411649億元，比2018年增長8.0%。網上零售額106324億元，比2018年增長16.5%。其中農產品網絡零售額達到3975億元，同比增長27%，帶動300多萬貧困農民增收。據中華人民共和國商務部信息顯示，2020年上半年，云南農村網絡零售額257.33億元，同比增長18.17%;農產品網絡零售額137.08億元，同比增長33.06%?！?020阿里農產品電商報告》指出云南成為西部地區僅有的2個躋身全國農產品電商銷售額前十的省份。云南文山、勐海憑借當地的特色農產品上榜“貧困縣農產品電商銷售前十強縣”。網絡營銷是以互聯網為主的營銷活動，其特點和優勢[1-10]充分說明網絡營銷是云南實現脫貧致富“鄉村振興”的一個重要手段。

從植物資源看，植物資源是創制特色作物和特色農產品的物質基礎，是社會經濟技術條件下人類可以利用與可能利用的植物。中國約有的3.4萬多種高等植物中，云南就有1.5萬多種，占全國植物種類近1/2，是種類最多的省份，被譽為“植物王國”;是中國17個生物多樣性關鍵地區和全球34個物種最豐富的熱點地區之一，也是中國重要的生物多樣性寶庫和西南生態安全屏障。

從作物資源看，作物種質資源是人類生存與發展的戰略性資源，是提高農業綜合生產能力、國家食物安全的重要保證，是農業可持續發展的重要基礎。中國擁有糧食、纖維、油料、蔬菜、果樹、糖、煙、茶、桑、牧草、綠肥、熱作等340多種作物種質資源、47萬份種質的信息[11]。云南垂直分布的生態環境，復雜多樣的氣候、地貌和植被，多姿多彩的民族文化，以及因地制宜的生產方式孕育了豐富的云南作物種質資源，締造了多種作物的起源地和多樣性中心，是優異資源的富集地區，是中國作物種質資源最多的省份，豐富多彩的作物資源舉世矚目[12]。

從特色作物資源看，2017年“中國作物種質信息網”向社會發布了第一批農作物特色種質資源目錄，主要是在食味品質、加工品質、營養成分和特殊用途等方面具有較明顯特色，包括糧食、油料、蔬菜、果樹和熱作等87種農作物共439份特色種質資源，主要為地方品種、創新資源和育成品種等，部分育成品種已通過品種審定。從農產品地理標志看，2008—2020年中國有3000余個獲農產品地理標志登記證書，云南85個，其中動物27個，植物（特色作物）58個，包括果樹19個、蔬菜12個、茶葉7個、藥食作物5個等[13]。利用云南作物資源，發掘特色作物，創造特色農產品，研究特色農產品網絡營銷和服務中的相關因素，建立綜合評價體系，提升營銷整體水平的新機制，營造植物資源高效利用的“源—研—產—供—銷—文—服”全值鏈管理循環模式，創建網絡營銷效果評價模型，分析影響特色農產品網絡營銷的制約因素，探索新形勢下網絡營銷新策略，為鄉村振興做貢獻。

聚焦高質量發展的視野下實施“鄉村振興”中存在的短板，即資源利用率低、人才技術缺乏、評價體系單一、規?；a業化低、新產品創制能力低、營銷策略少等。當前突出問題是各地區通過因地制宜的發展，特色作物有一定的儲量，但受市場、營銷手段等因素的影響，制約了云南農業可持續發展的速度。在互聯網高速發展的今天，根據當前特色作物網絡營銷特點（普及性、便捷性、普遍性、公平性、多樣性、規范性、高效性、安全性、集成性等）和優勢（提高銷售準確度、放大銷售機會、擴大品牌影響力等），憑借其特點和優勢成為當今主流。但梳理近幾年的研究結果和實際體驗發現，網絡營銷特別是特色作物網絡營銷中在政府助推、引導消費、風險意識、品種單一、品質控制、同質競爭、附加價值、基礎建設、網絡營銷人才、保質配送、標準法治、結盟機制、信譽機制、網絡知名度、支付安全、網絡銷售渠道和市場分析等方面還存在短板和問題[14-29]。

網絡營銷是當今主要的營銷活動，各行各業在網絡營銷研究方面取得了許多成果。云南由于資源豐富，有開發價值的植物資源盛多，但其發展還存在短板和不足。以市場為核心，結合科學營銷策略探研“資源—研究—生產—供給—銷售—文化—服務”全值鏈管理循環新模式，主要圍繞特色作物產品、網絡營銷環境、網絡營銷策略和網絡營銷反應四個因子開展研究，側重分析影響特色作物網絡營銷效果的諸多因素，提出高質量發展要求下特色作物網絡營銷效果評價模型，助推特色作物產業發展。根據市場變化規律，結合科學營銷策略探研“資源—研究—生產—供給—銷售—文化—服務”全值鏈管理循環新模式，分析影響特色農產品網絡營銷的因素，參考新的研究成果，結合云南實際提出特色農產品網絡營銷活動評價指標，構建 “特色作物網絡營銷效果評價模型”，通過調查分析驗證其可行性，并提出新形勢下特色農產品網絡營銷的對策，提升整體營銷水平。

2 研究內容及方法

2.1 研究思路

總體研究思路是根據市場變化規律，結合科學營銷策略探研“資源—研究—生產—供給—銷售—文化—服務”全值鏈管理循環新模式，如圖1所示。文章研究側重的是分析影響特色作物網絡營銷效果的諸多因素，參考最新研究結果[30～41]，通過創建網絡營銷效果評價模型（如圖2所示），分析因素關系，提出高質量實施“鄉村振興”戰略背景下的特色作物網絡營銷實施策略。

2.2 研究內容

在高質量發展的形勢下，如何高效利用云南具有豐富特色的作物資源，針對當前特色農產品存在的主要影響因子，圍繞特色作物產品、網絡營銷環境、網絡營銷策略和市場反應四個因子開展研究，通過數據整理和分析，驗證“特色作物網絡營銷效果評價模型”的可行性，提出新形勢下特色農產品網絡營銷的對策，為提升整體營銷水平，助推鄉村振興提供建議性對策。

2.3 研究方法

2.3.1 評價體系創建

（1）自變量指標體系。整理相關研究學術成果[42～47]，結合特色作物網絡營銷影響的權重因素，以市場為中心，綠色發展為主導，創建一級自變量指標4個，即特色作物產品（X1-X10）、網絡營銷環境（X11-X15）、網絡營銷策略（X16-X25）、市場反應（X26-X33），構建了33個二級自變量指標，如圖2所示。

（2）因變量指標體系。以市場為核心，根據市場特征和表現，結合特色農業效益的評價指標，參考以往的研究[48～51]和實際調查結果，創建了3個特色作物網絡營銷因變量指標（如圖3所示），即Y1經濟效益（政府投入、投資融資、產品附加值、產量規模、產品結構、生產效率、盈利回報等），Y2社會效益（帶動發展、帶動就業、帶動致富、帶動意識、帶動和諧），Y3生態效益（生態建設、綠色覆蓋、循環利用、資源健康、環境污染）。經濟效益、生態效益和社會效益三個因變量之間存在相互發展、相互促進、相互矛盾、相互制約的關系。

圖3 特色作物網絡營銷效果評價指標體系Fig.3 Evaluation index system of characteristic crop network marketing effect

2.3.2 數據整合處理

文章主要針對云南特色作物網絡營銷的參與者，即農業生產、加工、經營、科研教育、資源信息共享平臺、各類相關管理等人員進行數據采集。數據收集采用是根據文章研究目的，采取第三方問卷平臺進行，其特點是面廣、客觀、快捷、易用、低成本，可最大限度避免意向性的影響。對回收問卷進行修繕處理，整合后應用SPSS、Excel等統計軟件進行統計分析。

2.3.3 問卷設計

根據創建的33個二級自變量指標制定問卷內容，一是網絡營銷的參與者的基本信息;二是網絡營銷的評價指標。定量評價標準采用李克特量表，劃分為1～5分五個檔次，1分為非常不同意，2分為不同意，3分為未定，4分為同意，5分為非常同意。

2.3.4 研究設計

研究思路：通過分析影響特色作物網絡營銷評價指標的信度，提高評價指標的有效性和可信度，通過效度、相關性和回歸分析厘清特色作物網絡營銷自變量評價指標對因變量效果指標的影響。

研究對象：一是自變量X1-33云南特色作物網絡營銷影響指標因子效度;二是因變量Y1-3特色作物網絡營銷效果;三是自變量指標因子X對因變量Y的特色作物網絡營銷效果的相關性。

研究方法：

第一步：采用普遍應用的克朗巴哈Alpha系數法進行信度分析，計算公式為：

經預調研，Alpha分析其系數值為0.748大于0.7，說明可信度較高，確定最終問卷。

第二步：采用因子分析方法進行效度分析。

第三步：采用Pearson相關分析法進行相關性分析。

第四步：采用Linear Regression線性回歸對各變量進行回歸分析，探研自變量指標因子X與因變量Y特色作物網絡營銷效果之間關系。

2.3.5 研究假設

文章在文獻回顧與梳理的基礎上，分析特色作物網絡營銷自變量評價指標對因變量效果指標的正負影響，提出如表1所示的假設，其中“+”代表自變量指標因子X對因變量Y特色作物網絡營銷效果具有正向影響，“-”則代表自變量指標因子X對因變量Y特色作物網絡營銷效果具有負向影響。

3 結果與分析

按文章設計要求，數據采集和問卷發出采取第三方問卷平臺進行，總發放問卷300份，收回有效問卷274份，問卷回收率達到91.33%，基本滿足了文章的要求。

3.1 數據描述性統計分析

利用統計軟件對數據基本情況進行了描述性統計分析，具體見表2。

3.2 信度分析

3.2.1 自變量信度分析

對33個（X1-33）影響網絡營銷自變量指標數據進行信度分析，克隆巴赫Alpha值為0.864大于0.7，說明問卷數據可信性是可靠的，如表3、表4所示。

3.2.2 因變量信度分析

對17個（Y1-1-Y1-7、Y2-1-Y2-5、Y3-1-Y3-5）特色作物網絡營銷效果數據進行信度分析，克隆巴赫Alpha值為0.826大于0.7，說明問卷數據可信性是可靠的，如表3、表5所示。

3.3 效度分析

3.3.1 特色作物網絡營銷評價指標效度量表的因子分析

對33個（X1-33）影響網絡營銷自變量評價指標進行KMO和Bartelett球形度檢驗，如表6檢驗結果所示，KMO的取值為0.726，介于0.7～0.8，說明該組數據適合進行因子分析，Bartlett統計量的顯著性概率是0，小于0.5，此外卡方統計的顯著性概率小于0.01，這同樣說明該組數據具有相關性，符合因子分析的相關要求。

從表7中可以看出，對特色作物網絡營銷效度量表進行因子分析成功抽取了4個因子（特征值大于1），累計解釋方差百分比68.794%，大于60%，且從表8中可以看出各因子載荷都大于0.5，這說明操作變量選取較為可信，應予保留，特色作物網絡營銷評價指標效度量表結構效度良好。

3.3.2 特色作物網絡營銷效果效度量表的因子分析

對17個（Y1-1-Y1-7、Y2-1-Y2-5、Y3-1-Y3-5）特色作物網絡營銷效果進行KMO和Bartelett球形度檢驗，從表9顯示結果可以看出KMO值為0.689，大于0.6，說明該組數據適合進行因子分析。此外，Bartelett球形度檢驗的卡方值為1395.168，卡方統計值的顯著性概率小于0.01，這說明該組數據具有相關性，符合因子分析的要求。

從表10中可以看出，對特色作物網絡營銷效果量表進行因子分析成功抽取了4個因子（特征值大于1），累計解釋方差百分比75.263%，大于60%，且從表11中可以看出各因子載荷都大于0.5，這說明操作變量選取較為可信，應予保留，特色作物網絡營銷效果量表結構效度良好。

通過上述信度與效度分析可以看出，本研究量表的信度和效度都較好，整個問卷的設計較為合理。

3.4 相關性分析

分析特色作物網絡營銷評價指標與效果之間的相關性，采用Pearson相關分析法的相關系數來描述各變量之間的關系。如表12所示，由統計結果可以看出，33個（X1-33）影響特色作物網絡營銷自變量評價指標項與17個（Y1-1-Y1-7、Y2-1-Y2-5、Y3-1-Y3-5）特色作物網絡營銷因變量效果項在0.01水平下顯著正相關。此外，經濟效益與特色作物網絡營銷評價指標呈現高度相關，社會效益與特色作物網絡營銷評價指標呈現中等程度相關，生態效益與特色作物網絡營銷評價指標呈現低度相關的趨勢。

綜上所述，特色作物網絡營銷自變量評價指標對因變量效果指標之間存在著較強的正向相關。

3.5 回歸分析

采用Linear Regression線性回歸對各變量之間進行回歸分析，以X①特色作物產品評價指標為自變量，特色作物網絡營銷效果（Y）為因變量，進行多層級線性回歸，形成模型1;在模型1的基礎上加入自變量X②網絡營銷環境因子形成模型2;在模型2的基礎上加入自變量X③網絡營銷策略因子形成模型3;在模型3的基礎上加入自變量X④市場反應因子形成模型4，分析結果如表13所示。

模型1的最大VIF為1.000，模型2的最大VIF為1.886（小于10），這表明模型的變量之間不存在多重共線性問題。模型1中X①和Y在0.01顯著水平下呈正相關，且相關系數為0.668，說明特色作物產品評價指標正向影響特色作物網絡營銷效果。

模型2中X①、X②同Y均在0.01顯著水平下呈正相關，且相關系數分別為0.324、0.234，說明特色作物產品因子和網絡營銷環境因子正向影響特色作物網絡營銷效果。

模型3中X①、X②和X③同Y均在0.01顯著水平下呈正相關，且相關系數分別為0.327、0.286、0.167，說明特色作物產品因子、網絡營銷環境因子和網絡營銷策略因子正向影響特色作物網絡營銷效果。

模型3中X①、X②、X③和X④同Y均在0.01顯著水平下呈正相關，且相關系數分別為0.369、0.267、0.186、0.258，說明特色作物產品因子、網絡營銷環境因子、網絡營銷策略因子和市場反應因子共同正向影響特色作物網絡營銷效果。

四個模型的最大VIF都小于5，這表明模型的變量之間不存在多重共線性問題。與模型1相比其調整R2逐步增加，這說明除特色作物自身評價指標外增加變量后模型能夠解釋因變量變動的百分比增加。

4 結論與建議

4.1 研究結論

（1）從信度和效度分析結果表明：特色作物網絡營銷評價指標和效果的克隆巴赫Alpha值分別為0.864、0.826，都大于0.8，特色作物網絡營銷自變量評價指標和效果的KMO分別為0.726、0.689，大于0.7，說明整個問卷的設計較為合理，問卷整理數據具有良好的信度和效度。

（2）從相關性分析結果表明：特色作物網絡營銷自變量評價指標與因變量效果指標之間存在著較強的正向相關。經濟效益與特色作物網絡營銷評價指標呈現高度相關，社會效益與特色作物網絡營銷評價指標呈現中等程度相關，生態效益與特色作物網絡營銷評價指標呈現低度相關。

（3）從回歸分析結果表明：特色作物網絡營銷評價指標中的四方面（X①特色作物產品因子;X②網絡營銷環境因子;X③網絡營銷策略因子;X④市場反應因子）的評價指標，其回歸系數分別為0.369、0.267、0.186、0.258，均顯著正相關，在0.01水平上顯著不為0。由此得出，結論特色作物網絡營銷評價指標正向影響特色作物網絡營銷效果。

綜上所述，文章創制的“特色作物網絡營銷評價指標體系”對特色作物網絡營銷效益成立并有深遠的意義。

4.2 建議

云南發展綠色產業的當務之急是充分進行資源的整合共享利用，發揮云南區域優勢，發展特色產業，以市場為中心，以經濟效益、社會效益和生態效益為導向，評價篩選特色資源，創制綠色產品和營銷戰略，助推云南特色農業供給側改革。結合文章研究及針對特色作物網絡營銷具體提出如下三方面的建議：

（1）特色作物產品方面：一是提高作物資源保護意識和措施，增加作物資源的儲備量，為地方特色產品的挖掘和開發奠定物質基礎;二是根據市場需求，依據價值理論構建特色作物高效利用的評價標準和體系，為新產品產生創制提供參考依據;三是根據綠色產品的要求，提升完善生產環境;四是整合跨領域的先進成果，不斷提升生產技術;五是集合先進的技術和設施打破特色作物種植生產等地理限制，擴大生產規模滿足產業化需求;六是在保持特色作物自身特征特性的基礎上，遵循規定需要和潛在需要，不斷改善產品質量;七是根據特色作物的地方特點，不斷改進傳統產品包裝適應現代物流、保鮮方面的要求;八是加強特色作物的深加工及延伸產品研發，拓展產品多樣化;九是深入挖掘特色作物的性能值，提高產品性價比;十是繼承和發展特色作物的傳統影響，通過智力創造提升產品附加值。

（2）網絡營銷環境方面：一是高效的政府政策引導，推動特色作物的高效利用和產業化;二是針對特色作物和鄉村振興的區域存在信息溝通網絡、物流配送網絡等制約因素，加強基礎設施建設十分必要;三是特色作物受飲食文化差異的影響十分突出，在傳承傳統飲食文化的同時，重視食源文化研究和開發;四是針對特色農產品網絡營銷中的問題，健全標準體系維護特色作物的可持續發展;五是完善相關法規，為網絡營銷的安全性保駕護航。

（3）網絡營銷策略方面：一是經營理念的創新是可持續性發展的生命、互聯網快速發展給網絡營銷帶來了廣闊的創念空間，整合市場資源不斷創造新思路;二是開創多樣的營銷模式，適應不斷變化的市場發展;三是不斷分析現行特色農產品網絡營銷的問題和不足，創制新的營銷手段;四是資源共享的程度決定規模經濟性發展，解放理念，創造共享新機制，推進規模發展;五是利用網絡營銷的優勢，加強特需人員的服務;六是必須重視網絡營銷的售后服務，提供質量，確保特色作物的健康發展;七是構建特色作物的大數據精準營銷系統，依托高效運算能力及人工智能技術開展大數據精準營銷;八是充分利用社群情感拓展特色作物的影響力;九是保護和利用品牌效益是當前特色農產品面臨的主要問題;十是特色作物所在地域人員素質因素限制，需加強網銷人才的培訓。

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[基金項目]科技部、財政部國家科技資源共享服務平臺項目（項目編號：NCGRC-2021-47）。

[作者簡介]楊超振（1991—），男，四川成都人，博士，研究方向：農業資源、信息與經濟;通訊作者：楊忠義（1964—），男，四川成都人，研究員，研究方向：農業資源。