我国涉农电子商务研究回顾
——基于CSSCI的文献计量分析
2018-04-08李良强曹云忠李开明
□李良强 杨 锐 曹云忠 李开明
[1. 四川农业大学 都江堰 611830;2. 四川省科技促进发展研究中心 成都 610041]
引言
电子商务在近20年来迅猛发展并逐渐渗透到各行各业,提高了企业组织的运营效率,大大地改变了人们的生活和生产方式[1]。农业电子商务、农村电子商务、农产品电子商务(以下统称为涉农电子商务)是电子商务与传统农业的结合。国家高度重视涉农电子商务的发展。例如国务院关于印发《全国农业现代化规划(2016~2020年)》的通知中提出“加快发展农产品电子商务,完善服务体系,引导新型经营主体对接各类电子商务平台[2]”。2017年中央一号文件首次将农村电商单独陈列,提出推进农村电商发展[3]。
涉农电子商务引起了不同专业领域的专家、学者、企业和实践者广泛深入地研究,涉农电子商务已经成为“三农”问题研究和电子商务研究中的热门话题。但是目前的涉农电子商务的研究成果在研究主题结构上相对比较分散、研究方法比较传统、研究结论之间相互缺乏有机的联系,这就使得对于涉农电子商务的研究难以形成一个统一、有效的研究框架,难以清晰地描绘出我国涉农电子商务研究的脉络,影响了对我国涉农电子商务的进一步研究。因此,有必要对我国涉农电子商务的研究成果进行系统梳理。
本文从国内被CSSCI检索的期刊中抽取114篇涉农电子商务学术论文为对象,利用文献计量方法、内容分析方法、关键词的频繁项挖掘和网络可视化的方法,分别从理论基础、研究方法、关键词三个层面进行回顾和统计分析,总结出我国涉农电子商务研究的现状,从而在此基础上为未来研究提供参考启示。
一、数据描述
本研究中所选取的文章主要来源于中国知网(CNKI)数据库中被CSSCI检索的期刊,其原因主要如下:(1)CSSCI期刊是从全国2700余种中文人文社会科学学术性期刊中精选出学术性强、编辑规范的期刊作为来源期刊,其涵盖范围广、时间长,能够反映国内学者研究的水平;(2)很多学者或期刊针对国内某个领域或某项专题的综述、研究主题演化、热点分析等方面的分析也采用了CSSCI期刊作为期刊源[4~7]。
在文献检索过程中,我们分别以“农村电子商务”“农产品电子商务”“农业电子商务”为检索词对CSSCI期刊源中文献的标题名、关键词、主题进行检索。以上检索时间都是截止到2016年12月31日,共检索出123篇文献。对于检索出的文献,我们对其文章标题、摘要、关键词、文献内容逐一核对,发现其中有4篇文献的研究内容与涉农电子商务无关,于是对其进行了删除。此外,还有5篇被删除是因为其不属于研究型学术论文,对其也进行了删除,最终确定了114篇符合要求的文献进入到本文的统计分析环节。
我们首先对114篇文献分别从发表的期刊、论文发表时间及作者所在的工作机构进行了简单统计分析。114篇来源于54本CSSCI检索期刊。这些期刊中,《中国流通经济》《科技管理管理》《农村经济》刊登数量占据前三名。其中《中国流通经济》刊登了有11篇关于涉农电子商务的文章,数量最多,占比9.65%。另外有9本期刊刊登了两篇关于涉农电子商务的文章,有30本期刊只刊登了一篇关于是涉农电子商务的文章。表1是发表涉农电子商务的期刊统计结果(刊登论文数大于3)。表2展示了涉农电子商务文章历年发表数目的统计结果。在CSSCI期刊中最早刊登关于涉农电子商务学术文章的年份为2003年,文章发表在《生产力研究》上。2007年国务院颁发《中共中央国务院关于推进社会主义新农村建设的若干意见》,要“支持发展农产品直销配送、连锁经营、电子商务交易”。在2007~2014年,相关文章的发表数量相比前期进入了一个稳定期。随着2015年“互联网+传统行业”理念的提出后,有关涉农电子商务学术文章发表数目迅速增多。由此可见,涉农电子商务研究仍然是我国电子商务研究领域和农村问题研究领域的热点问题,并且现在其研究过程正处于一个快速发展时期。
通过对涉农电子商务文章作者工作机构统计,结果表明这114篇文章的作者主要分布在149家机构。有7家机构发表了3篇以上的相关文章,138家机构的作者发表了一篇关于涉农电子商务的文章,发布文章最多的机构为西安交通大学经济与金融学院。这表明涉农电子商务的研究机构分布相对比较广泛,但是也体现了一定程度的集中。表3展示了发表涉农电子商务文章数目排名前10的作者机构和数目统计结果。
表1 发表涉农电子商务的期刊统计结果
表2 涉农电子商务文章历年发表数目的统计结果
二、研究设计
本文的研究设计框架如图1所示。下面将按四个步骤对这两大模块进行分别阐述。
第一步为文献数据的获取和预处理。首先利用查询工具从中国知网(CNKI)中查询和抓取与本文相关的所有数据,获得原始语料库。然后对从原始语料库中提取关键词以及时间的信息,去掉抓取重复后,通过对英文关键词的大写归一化、各关键词之间的分离和去标点符号等措施,最终形成正式语料库。
表3 文章作者机构的统计结果
图1 本文研究设计框架
第二步为理论基础的编码和标注。如果文献中阐述了研究涉农电子商务的理论和研究视角,我们就将这种理论和视角标注为理论基础的。如果在文献中没有明确说明,则将该文献的理论标注为没有。
第三步为研究方法的编码和标注。借鉴前人文献研究方法的分类方法:非实证研究和实证研究方法,将实证研究分为概念研究与应用研究;将实证研究分为定性研究(案例研究、半结构化访谈、行为研究、扎根理论)和定量研究(调查研究、实验、现场研究、量表开发、内容分析、文本挖掘、社会网络分析、数学建模)[8]。
第四步为关键词分析。关键词是论文作者为对文章内容及观点的总结挑选出来的凝练指标,也是文献计量学研究的重要指标。通过对关键词的统计分析,可以总体上显示一个研究领域的总体内容特征、内容之间的内在相关关系、研究主题的演化发展脉络趋势以及研究的热点和重点领域等。本文中的关键词分析主要表现为三个方面:首先对关键词进行描述性统计;其次利用最大频繁项集方法对文献中关键词之间的共现关系进行挖掘,进行可视化展示,体现关键词之间的内在联系;最后对关键词的历史研究主题演化进行分析。
其中最大频繁项挖掘方法源于数据挖掘算法中的关联规则[11]。关联规则用于反映数据项集之间的关系,其主要步骤包括产生频繁项集和从频繁项集中得到规则[12~13]。关键词的频繁项挖掘就是把关键词当成数据项,每篇文章的关键词当成一条记录,设置最低支持度,找出关键词之间的关系[14]。然后通过关键词之间的两两关系进行可视化展示[15~16]。
本文的研究设计方面借鉴和遵守了经典综述研究中的框架、流程和规范,同时在研究方法划分、关键词演化方面体现了对涉农电子商务研究的特点,从而保证了研究的可行性和合理性。
三、研究结果
(一)理论基础的分析结果
根据文献的统计结果表明,涉农电子商务研究中采用的理论基础十分丰富。在进入分析环节的114篇文献中,只有26篇文章中没有明确给出理论基础,剩下的88篇均被标注为有理论基础,所采用的理论有34个。其中有11个理论在这些文章中的次数大于等于2,如表4所示。另外的23个理论在这些文章中使用次数仅为1。
从这些理论的分布来源来看,它们有来自于信息系统和电子商务研究,比如信息技术扩散、关键成功因素、信息化、信息服务、知识管理等;有来自于经济学,比如效用理论、信息经济学、产业集群理论;有来自于市场营销,比如网络营销、商业模式、商业生态系统;有来自于心理学,比如信任、消费者行为、消费者参与意愿、购买意愿等。这些来自信息系统、经济学、市场营销和心理学等领域的理论被应用到涉农电子商务研究中,为该领域的研究提供了多样化的研究视角和理论基础。
表4 理论基础的统计分析结果
(二)研究方法的分析结果
表5给出了研究方法的统计结果。114篇文献中,共采用了25种研究方法。其中有59篇采用了非实证研究方法,55篇采用了实证研究方法。实证方法中,其中采用定性研究的方法为33篇,在定性研究中,使用较多的方法为调查(31篇);在定量研究中,使用较多的方法为数学建模、内容分析、文献计量、层次分析法、二手数据、量表开发和聚类分析方法等。
表5 研究方法的统计结果
从统计结果来看,我国涉农电子商务的研究方法主要体现在非实证研究上,实证研究虽然也占据了一定的比重,但是主要侧重于利用调查方法进行的定性研究。一方面是由于我国涉农电子商务的发展相对滞后,侧重于用非实证方法来对其发展前景、问题提出相应的对策;另一方面,由于“互联网+农业”的提出,与涉农相关的电子商务也有了丰富的数据积累,能够为涉农电子商务提供较好的数据支撑,使得学者不断反思和改进以非实证和定性研究为主的研究方法。
(三)关键词的分析结果
1. 关键词的统计描述
本文数据的114篇文章中总共有461个关键词,文章最少关键词数目为2个,最多为6个,平均为4个。去掉重复的关键词以后,总共有311个独有关键词。去掉与涉农电子商务密切相关的共有关键词:电子商务、农村电子商务、农产品、农业电子商务、农产品电子商务、农村电商、农业,其余排名前10的关键词如表6所示。
表6 排名前10的关键词
2. 关键词关联分析
通过最大频繁项挖掘方法对文献中关键词之间的两两关系进行挖掘,总共挖掘出823对两两关键词之间的共现关系。以关键词为节点,最大频繁项集方法挖掘出来的两两关键词对的共现作为网络的边[17~18],进行关键词的网络化展示。同时借助Gephi软件可以对涉农电子商务中的关键词网络结构进行网络结构参数计算(见表7)和可视化展示(图2、图3、图4分别展示了与农业、农村和农产品共现的关键词网络图)。
3. 关键词演化分析
对于关键词的演化分析,我们从三个方面进行了统计分析。(1)历年关键词的统计分布;(2)热门关键词的历年分布情况;(3)新增关键词的统计。
表7 关键词网络结构参数
图5给出了历年关键词统计的柱状分布图。从图中可以看出自2007年以后,随着涉农电子商务研究的文献数目的逐渐增多,与之相随的每年文献关键词数目也随着文献数目的增加而呈现出稳步上升趋势,特别是2015年和2016年关键词数目有快速发展的趋势。
图2 与农业共现的关键词网络
图3 与农村共现的关键词网络
图4 与农产品共现的关键词网络
通过统计每个关键词在所有文献中出现的次数,然后对其排序。在关键词排序中处于排行前6的关键词分别为:电子商务、农村电子商务、农产品、农业电子商务、农产品电子商务、农村电商。这些词从2003年~2016年的历年分布情况如图6所示。最开始出现的关键词为农业电子商务,在“互联网+”的理念提出后,农村电子商务和农村电商的数目快速增加(为了统计方便,再统计关键词时候没有将同类型关键词合并,例如没有将农村电子商务和农村电商进行合并)。
图5 历年关键词数目统计
图6 排行前6的关键词历年分布情况
紧随这6个热门关键词的频数比较高的5个关键词分别为:发展模式、淘宝村、信息化、案例分析和产业集群,他们的历年分布情况如图7所示。这些关键词分别体现了涉农电子商务中的研究主题和研究方法。研究主题主要体现在农村和农业电子商务的发展模式为利用电子商务进行信息化的改造实现产业集群,探索出农村电子商务和农业电子商务的发展模式,其中“淘宝村”是一个典型的发展模式。这个时间段,学者采用的热门研究方法主要为案例分析方法。
新增关键词在一定程度上反映了一段时间学科领域内有新的研究主题出现。经统计,2012~2016年,新增加的涉农电子商务关键词分别为:农村电子商务、农村电商、淘宝村、农产品电子商务、产业集群、农产品流通、农民网商、生鲜农产品、农产品、互联网+、冷链物流、农产品供应链、农业现代化、涉农企业、数字鸿沟、网购、鲜活农产品、形成机理、支付结算、专业村等。这些关键词的出现体现了涉农电子商务有了新的研究主题:涉农企业和农民、农村如何通过“互联网+”的理念,来对生鲜农产品进行网络销售、购买、加工、运输等,实现“淘宝村”、专业村的发展模式。同样也研究了涉农电子商务的形成机理以及支付结算等具有的自身特点。
图7 其余排行前5关键词的历年分布情况
四、讨论
综合前面三个部分的统计结果,本文分别以农业、农村和农产品为对象入手,利用电子商务为手段进行整合、研究,可以提炼出涉农电子商务的一个综合示意图,如图8所示。农业、农产品、农村电子商务是一个互相交叉和融合的情境。实现农产品的电子商务,是农业信息化的一个重要方面,也是农村电子商务发展的重要组成部分。三者利用电子商务的技术、研究理念各自对自身领域进行改造,从而促进各自领域的发展。
图8 涉农电子商务的总体框架
(一)农业电子商务研究主题
通过农业电子商务的历年分布图可以看出,农业电子商务从2008年首次在CSSCI期刊文章中出现,其次在2010年出现4次,在2012年出现1次和2016年出现2次。农业电子商务处于一个宏观层面,在电子商务与农业结合的前期探索过程中出现的次数较多,为研究热门。但随着研究的深入,对农业电子商务的研究逐渐减少。另外通过分析与农业电子商务关键词网络的K-核子网络关系发现与农业电子商务研究主题相关的关键词为:农业物联网、农业信息化、精准农业、工业反哺农业、农业商务信息、农业信息化推广等方面。这表明农业电子商务相关的研究主题逐渐聚焦到建设农业物联网、推广农业信息化、高效发布农业商务信息,对传统农业进行行业改造,从而更好地实现精准农业和工业反哺农业。
(二)农村电子商务研究主题
农村电子商务或农村电商自2007年出现后,分别于2008年、2011年、2014年和2016年出现,而且其出现的次数逐年增多。通过分析与农村电子商务关键词网络的K-核子网络发现与农村电子商务研究主题相关的分别为:农村电商生态圈、农村信息化、农村物流、农村消费市场、农村经济、淘宝村、支付结算、产业集群等。这些与农村电子商务相关的关键词,体现了涉农电子商务的发展找到了新的落脚点和发展方向。通过以建设农村专业村、淘宝村的发展实现农村信息化、建立农村电商生态圈、打开农村消费市场来发展农村经济,最后建立相应的专业农村电子商务产业集群,实现农村经济和乡镇建设的振兴。
(三)农产品电子商务研究主题
涉农电子商务研究文献中,农产品这个关键词在2009~2016年期间除了2014年,均有出现。通过分析与农产品电子商务关键词网络的K-核子网络分析,发现与产品电子商务研究主题相关的分别为:农产品流通、消费者信任、鲜活农产品、农产品供应链、生鲜农产品、特色农产品、农产品市场等。这表明在农产品电子商务研究中,生鲜(鲜活)农产品、特色农产品是主要的研究对象,农产品的流通和供应链的建立运营占据着重要的位置,同样如何取得消费者对农产品的信任也是一项重要的研究课题。
五、结论与启示
涉农电子商务研究成为电子商务领域和“三农”研究的重要话题。但是目前我国对涉农电子商务的研究成果在主题上相对比较分散、研究方法传统、研究结论之间相互缺乏有机的联系,这就使得对于涉农电子商务难以形成一个统一、有效的研究框架。本文对国内CSSCI期刊中涉农电子商务的文献分别从理论基础、研究方法和关键词分析三个角度进行了统计分析研究,以及从农业电子商务、农村电子商务和农产品电子商务三个层面进行讨论,为涉农电子商务的未来研究提供了一个综合、统一的分析结果,能够为未来涉农电子商务的研究工作提供以下几个方面的启示。
第一、在研究理论方面,涉农电子商务可以借鉴和综合利用信息系统、经济学、市场营销和心理学等领域的相关理论来进行研究。这些理论能够为涉农电子商务研究提供新的视角,有助于该研究领域的范围扩大,深度加深。
第二、在研究方法方面,由于目前的涉农电子商务研究方法较为传统,其中非实证研究和定性研究占据很大一部分比例。而与之密切相关的信息系统学科和电子商务研究已经普遍使用二手数据、内容分析等定量研究方法来进行,因此有必要对这些研究方法进行借鉴。同时,随着“互联网+农业”和大数据的发展,涉农电子商务领域中可供研究的二手数据、文本内容、消费者行为等数据也不断积累,在未来的研究中,学者们可以充分使用定量实证研究方法,拓宽研究方法手段。
第三、研究主题方面,本文通过关联词之间的最大频繁项集挖掘和网络化展示,可以很清楚地展示关键词之间的关系和随着时间的演化关系。通过针对不同农业、农村、农产品三个层次的关键词网络和历史演化,可以清楚了解涉农电子商务的研究热点和研究趋势,同时也可以探知这个领域的未来潜在研究价值点所在。同时随着农业的发展和技术的发展,与涉农电子商务密切相关的主题;精准扶贫、农村环境保护、农村空心化、乡村振兴、生态农业、资源有效利用、绿色有机食品、农产品安全,这些都是涉农电子商务未来研究的主题。
[1] 汪应洛. 电子商务学科的理论基础和研究方向[J]. 中国科学基金, 2007, 4: 193-201.
[2] 国务院关于印发全国农业现代化规划(2016~2020年)的通知. [DB/OL]. (2016-10-20). http://www.gov.cn/zhengce/content/2016-10/20/content_5122217.htm.
[3] 中共中央国务院关于深入推进农业供给侧结构性改革 加快培育农业农村发展新动能的若干意见. [DB/OL].(2017-02-05). http://www.gov.cn/zhengce/2017-02/05/conte nt_5165626.htm.
[4] 冀芳, 张夏恒. 学术期刊微信公众平台影响力研究—基于5种CSSCI来源期刊的实证分析[J]. 情报杂志,2016(4): 147-151.
[5] 苏楠. 基于CSSCI的我国大数据研究可视化分析[J].情报科学, 2016(3): 112-116.
[6] 庞长伟, 李垣. 国内商业模式研究现状—基于2000-2014年CSSCI论文情况分析[J]. 华东经济管理, 2016(3): 178-184.
[7] 谭力文, 伊真真, 效俊央. 21世纪以来国内组织行为学研究现状与趋势—基于CSSCI(2000-2013)文献的科学计量分析[J]. 科技进步与对策, 2016(1): 154-160.
[8] 严威, 黄京华, 张瑾. 微博研究回顾: 信息、服务和网络[J]. 科研管理, 2017(4): 123-131.
[9] BÉLANGER F, CARTER L. Digitizing government interactions with constituents: an historical review of egovernment research in information systems[J]. Journal of the Association for Information Systems, 2012, 13(5): 363-394.
[10] SMITH H J, DINEV T, XU H. Information privacy research: an interdisciplinary review[J]. MIS quarterly, 2011,35(4): 989-1016.
[11] TAN P N, STEINBACH M, KUMAR V. Data mining cluster analysis: basic concepts and algorithms[Z]. Introduction to data mining, 2013.
[12] BORGELT C. Frequent item set mining[J]. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 2012, 2(6): 437-456.
[13] HAN J, PEI J. Mining frequent patterns by patterngrowth: methodology and implications[J]. ACM SIGKDD explorations newsletter, 2000, 2(2): 14-20.
[14] 徐硕, 乔晓东, 朱礼军, 等. 共现聚类分析的新方法:最大频繁项集挖掘[J]. 情报学报, 2012, 31(2): 143-150.
[15] 巴志超, 杨子江, 朱世伟, 王蕾. 基于关键词语义网络的领域主题演化分析方法研究[J]. 情报理论与实践, 2016(3): 67-72.
[16] 王程韡. “大数据”是“大趋势”吗: 基于关键词共现方法的反事实分析[J]. 科学学与科学技术管理, 2015(1):3-11.
[17] 李雪蓉, 张晓旭, 李政阳, 柏林, 张奇, 张建新, 乔晗,汪寿阳. 商业模式的文献计量分析[J]. 系统工程理论与实践,2016(2): 273-287.
[18] 吉亚力, 田文静, 董颖. 基于关键词共现和社会网络分析法的我国智库热点主题研究[J]. 情报科学, 2015(3): 108-111.