奉化水蜜桃电子商务现状、问题及对策建议 –基于奉化水蜜桃桃农的调研数据开题报告

 2022-02-02 09:02

1. 研究目的与意义、国内外研究现状(文献综述)

1.1研究意义:

农业作为我国国民经济发展的基础产业,在经济发展中有十分重要的地位。依托地区特色资源,立足于地区比较优势,努力发展农业优势特色产业,可以进一步提高农业的综合效益,提升农产品的区域竞争力,实现农民的收入增长,带动周边优势特色农产品的发展。

奉化地处浙东低山丘陵地带,属中亚热带季风气候区,具有得天独厚的栽桃条件,气候温和,光照充足,土壤疏松且显微酸性,排水性能良好,适宜水蜜桃栽培,是全国水蜜桃栽培的重点产区。截至2018年, 奉化水蜜桃栽培面积达5.3万亩, 总产量超5万吨, 总产值近6亿元, 已成为奉化农业十大主导产业之首, 也是奉化促进农村增绿、农业增收、农民致富的支柱产业,但同时奉化还存在着知名度不高、抵御市场风险能力低、水蜜桃物流运输损耗等问题。通过开展相关研究,希望可以为奉化水蜜桃电子商务的进一步发展提供一定的借鉴作用,同时为其他地区的水蜜桃发展提供有益参考。

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2. 研究的基本内容和问题

2.1研究目标:

电子商务发展至今,已经成为了一个新兴的、有潜力的市场,农产品电子商务是发展的趋势所必要的。并且目前我国生鲜农产品电子商务行业发展不足,还存在较大的市场空间,因此本文的研究目标如下:

(1)针对奉化水蜜桃农业合作社的电子商务发展进行调研,研究目前奉化水蜜桃合作社的发展现状,找出影响奉化水蜜桃电子商务发展的因素。

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3. 研究的方法与方案

3.1研究方法:

(1)问卷调查:阅读文献,初调研之后,设计调查问卷。到奉化当地合作社进行实地调研。

(2)文献研究法:总结和归纳国内外文献,对于电子商务、特色农产品进行界定和解读,通过阅览相关的书籍、学术论文、学术期刊及互联网资源来完成论文的写作,使本论文相关理论更有科学性和借鉴意义。

(3)定性分析与定量分析的结合:采用AHP模型对问卷调查取得的数据进行显著性分析,再对回归结果进行定性分析,找出影响奉化水蜜桃合作社电子商务发展的因素,并为特色农产品的电子商务发展提供参考意见.

3.2技术路线:

课题确定

特色农产品电子商务的模式相关文献研读

实地调研 数据收集

统计年鉴 文献数据 数据库 调查问卷数据

数据筛选、处理

计量分析

描述性分析

措施建议

得出结论,

撰写报告与心得

3.3实验方案:

前期:先进行研究目标和研究内容确定,查阅相关的农业资料,了解奉化水蜜桃的发展历史和过程,对于奉化水蜜桃的电子商务的发展有一个初步的了解。

中期:根据浙江统计年鉴,了解奉化水蜜桃的产量等数据,并收集相关的数据和资料,确定使用实地问卷调查的形式,并确定问卷题目的类型和具体题目内容,在实地调研期间根据预调研期间了解的当地水蜜桃农户的基本情况,更有针对性,与研究内容相符合,对问卷做出相关调整,最终确定问卷内容。

后期:将由实地调研所得到的数据进行筛选分析,利用AHP模型进行定性分析与定量分析的结合,得出相关结论,了解影响奉化水蜜桃电子商务发展的相关因素,并且由此得出一些措施建议——如何更好的进行推广,为奉化水蜜桃电子商务发展提供参考。

3.4可行性分析:

(1)课题可行性:农业是国民经济的基础,伴随着电子商务的不断发展,农业与互联网的结合是必然趋势,同时特色农产品能满足人们的更多方面的需求,各地如何根据自己的优势推动特色农产品的发展,已成了需要尽快解决的问题,因此这个课题具有现实可行性。同时国内外学者对电子商务、特色农产品的研究无论是在研究内容,还是在研究方法上都日益丰富,这为本课题的研究奠定了可借鉴的理论基础。

(2)技术可行性:AHP层次分析法模型具有定性分析与定量分析相结合地处理各种决策因素的特点,并且系统灵活简洁,这在一定程度上降低了对主观随意性。在收集、筛选、处理相关数据过程中,使用Excel软件以及其他辅助处理数据的软件,例如SPSS等。

4. 研究创新点

(1)研究内容创新:以奉化水蜜桃为切入点,结合生鲜农产品电子商务模式的特点,整合相关理论,基于调研所得的奉化水蜜桃合作社在电子商务模式下的数据进行进一步的统计分析。

(2)研究视角创新:将视角具体而微化,聚焦于奉化区,重点研究合作社,更具有针对性和典型性。

5. 研究计划与进展

时间

内容

2019.10-2019.11

查阅相关年鉴、文献,明确奉化区的水蜜桃相关情况,了解水蜜桃在奉化的历史和发展趋势。

2020.3上旬

到奉化实地考察、走访,对当地合作社农户进行问卷调查,获取相关数据。

2020.3中旬

熟悉所用模型。将调查所获数据进行汇总

2020.3下旬

根据数据分析总结并得到研究结论。

2020.4上旬

初稿完成。

2020.4下旬

撰写研究报告以及数据处理心得。

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