数字经济背景下农产品电商绿色物流综合评价体系研究

数字经济背景下农产品电商绿色物流综合评价体系研究[摘 要]随着数字经济的发展，农产品电商迎来其前所未有的机遇。在农村电商发展的背景和消费者的高需求下，电商平台努力为农产品的选购提供便捷途径，建立足够完善的绿色物流体系。基于此，本研究聚焦数字经济背景下农产品电商绿色物流综合评价体系，从《2023中国统计年鉴》中选取九个指标，分为环境友好、基础设施、物流效率、技术创新四大类，构建综合评价体系进行主成分和聚类分析。通过主成分分析发现我国各省份之间存在较大差距，接着进行聚类分析，并根据不同发展水平的特点进行分析。最后提出应加强基础设施建设，推动绿色包装材料的研发与应用，优化运输路线，构建区域一体化合作平台，以此共同助力农产品电商绿色物流迈向可持续发展之路。[关键词]数字经济；农产品电商；绿色物流；综合评价体系RESEARCHONTHECOMPREHENSIVEEVALUATIONSYSTEMOFAGRICULTURALPRODUCTSE-COMMERCEGREENLOGISTICSINTHEDIGITALECONOMYBACKGROUND[Abstract]Asthedigitaleconomyevolves,agriculturalproducte-commerceisencounteringunprecedentedgrowthopportunities.Fueledbytheexpansionofrurale-commerceandheightenedconsumerdemand,e-commerceplatformsareactivelycreatingconvenientchannelsforagriculturalproductpurchaseswhileconcurrentlydevelopingaresilientgreenlogisticsframework.Withinthiscontext,thisstudyconstructsacomprehensiveevaluationsystemforgreenlogisticsinagriculturalproducte-commerceunderthedigitaleconomyparadigm.Nineindicators,organizedintofourkeyareas—environmentalsustainability,infrastructure,logisticsoperationalefficiency,andtechnologicalinnovation—aresourcedfromthe2023ChinaStatisticalYearbooktoestablishthisevaluationframework.Subsequently,principalcomponentanalysis(PCA)andclusteranalysisareapplied.PCAuncoversnotableprovincialdisparitiesacrossChina,promptingacluster-basedanalysistodiscerndistinctdevelopment-levelcharacteristics.Thestudyconcludesbyadvocatingstrategicinitiativestodrivesustainablegrowthinagriculturalproducte-commerce'sgreenlogistics,encompassinginfrastructureenhancement,promotionofgreenpackagingmaterialR&Dandapplication,transportationrouteoptimization,andthecultivationofaregionalintegratedcooperationplatform.Thesecollectiveendeavorsaredesignedtousheragriculturalproducte-commerce'sgreenlogisticsintoatrajectoryofsustainabledevelopment.[Keywords]Digitaleconomy;agriculturalproductse-commerce;greenlogistics;comprehensiveevaluationsystem目录TOC\o"1-2"\h\u26240一、绪论 17596（一）选题背景 117936（二）选题意义 116161（三）研究方法 210597（四）研究思路与内容 23462二、国内外文献综述 422268（一）国外研究现状 429275（二）国内研究现状 41899（三）文献综述 526467三、农产品电商绿色物流发展现状及存在的问题 711251（一）农产品电商绿色物流发展现状 711017（二）农产品电商绿色物流存在的问题 826467四、农产品电商绿色物流综合评价体系的构建 911251（一）综合评价指标选取的原则 911017（二）综合评价指标的选取 922945五、农产品电商绿色物流综合评价研究 1121864（一）主成分分析 1120826（二）聚类分析 1723201六、结论与建议 20651（一）结论 2024784（二）建议与对策 209500参考文献 2220091致谢 2426139附录A 25 PAGE27一、绪论（一）选题背景数字经济是以使用数字化的知识与信息作为关键的生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。在当下数字经济快速发展的时代环境里，农产品电商行业实现了从传统交易模式向智能化、生态化的转型。农产品电商即农产品电子商务，它对农村经济发展起到了促进作用，拓宽了各类农产品销售渠道，增加了农民收入，推动了农业现代化进程，提升了农产品市场影响力，农产品电商带来的一系列健康、环境问题，使它的发展变得日益离不开物流体系支持，保障食品新鲜与安全运输以及物流配送产生的能源消耗，成为行业发展关键部分。物流业在国民经济中作为基础性及战略性产业，是连接生产与消费的重要环节，物流具有强大的资源整合与辐射能力，在推动全国的经济发展与推动产业结构升级上具有重大作用。随着环境保护意识提高和绿色可持续发展观念深入人心，绿色物流在农产品电商领域的应用变得日益受重视，绿色物流作为数字经济与农业现代化的交汇点，通过大数据优化配送路径、区块链溯源保障质量安全、新能源设备降低碳排放，成为破解“卖难”与“物流贵”双重困境的关键。构建科学合理的农产品电商绿色物流综合评价体系，对推动农产品电商行业健康、可持续发展有关键现实意义。选题意义为引导行业朝着更具环保性、可持续性且水准更高的方向发展，开展针对农产品电商绿色物流综合评价体系的研究，随着消费者对于绿色、健康产品的需求持续攀升，那些拥有良好绿色物流体系的电商企业，一般更易赢得相关产品市场的信任以及消费者的喜爱，开展综合评价体系的研究，可促使当下社会的电商企业更关注物流过程中的环境保护问题，采取更快速、有效的举措降低物流运输过程中造成的污染与浪费，为从事农产品电商的企业给予清晰的绿色发展路径以及参考标准，帮企业优化运营流程，提升服务质量，提高市场竞争力。这对提升整个农产品供应链的绿色化程度有着积极推动作用。这项研究在丰富并发展绿色物流理论方面有关键意义，借助对电商物流综合评价体系展开深入剖析，可让物流理论体系得到完善，为相关领域研究给予全新思路与方法。研究方法1.文献分析法通过查阅近年来国内外关于农产品电商发展、绿色物流以及综合评价体系研究相关的文献，对研究农产品电商绿色物流提供思路，找出影响农产品电商绿色物流发展的相关影响，构建科学的评价指标，为科学、全面的对农产品电商绿色物流综合评价提供借鉴。2.定量分析法运用统计软件，先进行主成分分析，将多个指标化为少数几个综合指标，计算出其综合得分，从而得出除港澳台外全国31个省（市）在农产品电商绿色物流上的综合水平。随后用聚类分析对截面数据进行分类比较，找出不同类型地区物流发展的特点和优势。最后将主成分及聚类分析结果进行综合分析，比较不同地区的综合得分及聚类结果，从而更加全面地了解不同地区的发展状况，为制定更精确的政策提供建议。研究思路与内容1.研究思路本文以农产品电商绿色物流为研究内容，分析农产品电商绿色物流发展现状及存在的问题，然后从《2023中国统计年鉴》选出相应的评价指标，通过构建科学的评价指标对进行主成分与聚类分析，进一步揭示其农产品电商绿色物流发展的特点。研究框架如下：图1研究框架2.研究内容第一部分：绪论。先对农产品电商绿色物流背景及意义进行陈述，接着介绍研究方法、内容和思路。第二部分：文献综述。通过整理国外和国内与数字经济背景下农产品电商绿色物流相关文献，为建立农产品电商绿色物流综合评价体系提供思路及借鉴。第三部分：分析农产品电商绿色物流发展现状及存在的问题。主要内容为从多个维度对农产品电商绿色物流发展现状进行分析。第四部分：农产品电商绿色物流综合评价定量分析。先从《2023中国统计年鉴》选取九个指标进行归一化处理，而后进行主成分及聚类分析。第五部分：结论与建议。总结前文，并提出针对农产品电商绿色物流发展的具体对策和建议。二、国内外文献综述随着数字经济背景下农产品电商绿色物流在全球范围内的日益重视,学者们开始关注农产品电商以及绿色物流，并逐渐形成了通过云计算、大数据、物联网等新一代信息技术的广泛应用，推动实体经济与数字经济的深度融合，结合农产品电商绿色物流，从而保障农产品的质量安全，也有利于推动农业的绿色、可持续发展。（一）国外研究现状农产品电商在绿色物流服务方面的研究ChiZhou，DanyangBai，ZhibingLiu，JingYu，YapengFei（2024）在运用博弈模型,考察了自营物流模式(N)、第三方企业物流业态(S)、平台物流格式(E)这三种物流情景下成本系数对农产品销售商物流偏好的影响后，认为模式的选择取决于成本系数，优化农产品电商的绿色物流策略,需要构建合理的物流管理机制和完善的物流配送体系,以降低物流服务成本系数。ZhouC,BaiD,LiuZ,etal.OptimallogisticsservicestrategiesingreenagriculturalproductsupplychainswithE-commerceplatforms[J].SustainableOperationsandComputers,2024,5156-166.ZhouC,BaiD,LiuZ,etal.OptimallogisticsservicestrategiesingreenagriculturalproductsupplychainswithE-commerceplatforms[J].SustainableOperationsandComputers,2024,5156-166.影响绿色物流发展因素的研究YinuoZhou，XiangLi，YaxuanLi，QiyueSong（2024）认为要加大力度扎实推进快递包装减量化，加快培育可回收快递包装新模式,提升快递包装标准化、回收化、减量化、无害化水平，从而推进农产品电商物流向绿色化发展。ZhaoZ.ResearchontheDevelopmentofCross-borderAgriculturalE-commerceinLiaoningProvince[J].FrontiersinEconomicsandManagemen,2024,5(4):XiaohongMiao，ChuanNi（2024）认为在同一物流模式下，从物流运输方式角度出发，物流供应链优化后,农产品电商的应收账款周转天数库存天数和订单周期时间都有所减少，与原始值相比有了明显的改善。ZhaoZ.ResearchontheDevelopmentofCross-borderAgriculturalE-commerceinLiaoningProvince[J].FrontiersinEconomicsandManagemen,2024,5(4):MiaoX,NiC.Exploringthecross-bordere-commerceofagriculturalexportsanditslogisticssupplychaininnovationanddevelopmentstrategyunderdigitaltechnology[J].AppliedMathematicsandNonlinearSciences,2024,9(1):（二）国内研究现状在政府大力推动农村电商发展的背景下，加之消费者对高品质、丰富多样农产品的需求愈发强烈，电商平台顺势推出一系列优惠政策，为农产品的选购提供了便捷途径，成功吸引更多农户与企业投身农产品电商行业，有力地推动了市场规模的持续拓展。像淘宝、京东这类大型综合电商平台，凭借自身庞大的用户群体、完备的平台设施以及强大的物流配送能力，在农产品电商领域处于主导地位。众多农产品商家看准这一机遇，在农村地区积极推进网络覆盖，进而入驻这些平台，充分借助平台的流量优势，实现自家产品的销售。每逢“双十一”“618”等大型促销活动，平台会专门为农产品设立销售专区，吸引海量消费者前来选购。与此同时，各大物流企业也纷纷加大在农村地区的物流网点布局，全力提升配送效率。并且，冷链物流技术的发展，为农产品的保鲜提供了坚实保障，让农产品在运输与储存过程中能更好地保持品质。1.影响农产品电商发展因素的研究吴昊天（2024）认为农产品电商的发展与农产品流通效率有关，他的研究中表示，我国农产品电商从2015年到2022年发展状态呈整体波动式递增状态吴昊天.农村电商发展与农产品流通效率的耦合协调关系及影响因素分析[J].商业经济研究,2024,(22):114-117.；禤圆华（2024）研究发现，影响农产品电商发展的主要因素在于市场渠道、人才培养、政策支持等方面，这些因素导致农产品电商服务质量效率低、技术人才稀缺、出现差异化竞争禤圆华,唐智,蒙昕.基于TOE的农产品电商及跨境电商发展路径分析[J].农业经济,2024,(11):138-140.。吴昊天.农村电商发展与农产品流通效率的耦合协调关系及影响因素分析[J].商业经济研究,2024,(22):114-117.禤圆华,唐智,蒙昕.基于TOE的农产品电商及跨境电商发展路径分析[J].农业经济,2024,(11):138-140.2.农产品电商物流规划方面的研究姚冠新（2016）将研究内容归纳为农产品物流模式的基础性、探索性以及创新性研究三个层面，研究视角也包含了物流主体视角、供应链视角以及循环经济视角，指出了未来农产品物流模式研究的方向姚冠新,徐静,张冬梅,等.农产品物流模式研究综述[J].物流科技,2016,39(01):6-9.DOI:10.13714/ki.1002-3100.2016.01.003.；闫娜（2024）的研究中认为，数字经济背景下物流的高质量发展需要进行战略性规划闫娜.数字经济时代下现代物流高质量发展问题研究[J].中国航务周刊,2024,(36):63-65.。姚冠新,徐静,张冬梅,等.农产品物流模式研究综述[J].物流科技,2016,39(01):6-9.DOI:10.13714/ki.1002-3100.2016.01.003.闫娜.数字经济时代下现代物流高质量发展问题研究[J].中国航务周刊,2024,(36):63-65.（三）文献综述总体来说，国内外对农产品电商绿色物流方面的研究都取得了显著的成果。这些研究重点聚焦于农产品自身、物流环节以及农产品电商的发展等层面，目的在于对农产品电商的未来发展进行优化。就农产品电商绿色物流的综合评价体系而言，国内的研究才刚刚起步。已有的研究多着眼于物流效率、成本、质量等方面的评估，然而却缺少一套具有系统性的综合评价体系。鉴于环保政策的不断推进以及消费者环保意识的提升，我们应当优化资源配置，完善物流基础设施，政府也会根据地区的实际情况针对性的提出政策，包括完善基础设施建设、加强人才培养等一系列措施，推动不同地区农产品电商绿色物流的发展。通过学习参考国内外文献，为本文提供了理论基础和方法借鉴。农产品电商绿色物流发展现状及存在的问题农产品电商绿色物流是指以绿色发展理念为导向，采用环保、节能减排的技术和手段，实现农产品从产地到消费者手中的高效、环保的物流活动。在数字经济的大环境背景下，构建农产品电商的绿色物流综合评价体系十分关键，该体系和农产品的质量及安全紧密相关，而且对环境保护以及可持续发展有着直接的影响。首要的任务是明确绿色物流的目标，也就是要全力达成技术效益、社会效益与环境效益的最佳平衡状态，在搭建绿色物流评价体系的时候，要充分考虑农产品电商的特性，比如产品容易腐坏、对时效性要求较高以及存在地域差异等情况，还要关注供应链的各个环节，包括生产、加工、包装、运输、仓储以及销售等方面，以此保证每个环节可符合绿色环保的标准。农产品电商绿色物流发展现状数字技术逐渐普及随着科技发展，物联网技术开始广泛应用于农产品物流过程中，通过物流传感器可实时监测农产品的温度、湿度、光照等环境参数，以及运输车辆的位置、状态等信息，实现对农产品运输和存储过程的全程监控，确保农产品品质。大数据技术也被用于分析电商数据和物流数据，如电子商务交易数据、库存数据、运输路线数据等，帮助企业优化了物流决策，提高了物流效率。政策支持力度加大随着消费者环保意识的不断提高，对绿色农产品以及绿色物流服务的需求日益增长。因此，国家和地方政府出台了一系列支持农产品电商绿色物流发展的政策，如对使用新能源运输车辆的企业给予购置补贴和运营补贴，对采用环保包装材料的企业给予税收优惠等。同时，政府还鼓励企业建设绿色物流设施，推动物流园区的绿色化改造。这些政策为农产品电商绿色物流的发展提供了有力的支持，但在政策执行过程中，部分地区存在落实不到位、监管不严格等问题。农产品电商与绿色物流协同不断加强农产品电商企业与物流企业之间的合作日益紧密，通过建立长期稳定的合作关系，实现了资源共享和优势互补。电商企业能够及时向物流企业提供订单信息和库存信息，物流企业则根据这些信息合理安排运输和配送计划，提高了物流运作的效率和准确性。此外，一些电商平台还与物流企业共同开展绿色物流项目，如推广绿色包装、优化配送流程等，提升了整个供应链的绿色化水平。但仍有一些企业之间存在信息沟通不畅、协同机制不完善等问题，影响了绿色物流的整体效果。农产品电商绿色物流存在的问题数据整合与共享困难多数农产品电商企业和物流企业在数字技术应用方面较为领先，如利用大数据进行精准营销和物流路径规划，采用物联网实现农产品全程追溯。但企业之间所使用的不同数字技术系统之间的数据格式和标准不统一，例如农产品生产环节的监测数据与物流环节的运输数据难以直接整合，同时各企业之间存在数据壁垒，物流信息平台相互独立，数据共享机制不完善，阻碍了对农产品物流全过程的精准监控和优化，无法有效实现绿色物流所要求的资源高效配置。基础设施建设滞后多数地区农产品产地的物流基础设施建设薄弱，如农村地区的道路状况差，冷链物流设施不足，导致农产品在运输和储存过程中的损耗率较高。同时，物流园区的绿色化改造进展也相对缓慢，缺乏配套的充电桩、太阳能设施等环保基础设施，无法满足新能源运输车辆的使用需求，制约了农产品电商绿色物流的发展。电商与物流协同效率低农产品电商企业和物流企业之间的信息沟通不畅，存在信息延迟、不准确等问题，导致物流配送计划与电商订单需求不匹配，经常出现货物积压或配送不及时的情况。同时，双方在绿色物流项目实施过程中，缺乏有效的协同机制和合作模式，各自为政，难以形成合力，无法充分发挥绿色物流的优势，降低了整个供应链的效率和效益。农产品电商绿色物流综合评价体系的构建综合评价指标选取的原则综合评价体系是一个系统性的工具，它能够全面收集、深度整理并精准分析多维度的数据信息，借助一系列严谨科学、切实合理的评价指标与方法，对特定对象的整体态势或复杂现象展开全方位、客观公正且定量化的评估。农产品电商绿色物流综合评价体系聚焦的特定对象为农产品电商在物流环节的绿色化程度，涵盖了从农产品生产源头，历经加工、包装、运输、仓储，直至抵达消费者手中的整个物流链条。科学性原则：评价指标的选取、权重的设定以评价方法的运用，都需要牢牢建立在科学理论与方法的基础之上。对于农产品电商绿色物流而言，要科学的筛选出能够真实反映绿色物流核心要素的指标，以此确保评价结果的准确性和可信度。​系统性原则：要把农产品电商绿色物流当作一个有机整体来看待，它全面涉及从生产一直到销售的各个环节，这些环节彼此关联、相互作用，在构建评价体系的时候，绝不能孤立地去考量某一个环节，如此才能保证整个体系完整且系统地呈现出绿色物流的实际状况。​可操作性原则：构建的评价体系要方便实际操作以及数据收集，指标数据可借助行业报告、政府公开数据等多个渠道较容易地获取，并且评价方法不能太过繁杂，不然在实际应用的时候难以有效施行。可持续性原则：由于绿色物流将可持续发展作为目标，其评价体系应当着重关注对于长期发展潜力以及环境影响的评估，要审视当下节能减排以及环保措施的落实状况，还要考量物流企业以及电商平台在推动绿色物流持续发展方面所做出的规划与投入。导向性原则：评价体系需拥有明确的导向功能，可引领农产品电商以及物流企业坚定地朝着绿色物流的方向不断发展，借助设定具体的评价指标以及目标值，为企业清晰地指明改进的方向。综合评价指标的选取为了科学构建评价指标体系，基于以上评价指标的选取原则，本论文从环境友好、基础设施建设、物流效率和技术创新能力四大方面选取评价指标。具体如下：环境友好指标：该指标重点考量农产品在运输、存储以及销售过程中对环境造成的污染情况，具体涉及农业碳排放量、城镇村土地利用情况等方面。基础设施建设指标：此指标着重关注农产品电商于促进社会和谐发展以及帮地区经济增长等实际呈现情况，像是农村投递路线里程数、农产品货物的周转数量、农村所设立的快递营业网点的具体数目以及网络宽带接入端口的相关情况等。物流效率指标：反映物流效率的指标数据可从成本、速度、资源利用等多个维度提取，其中包括快递业务累积量、货物周转量。技术创新能力指标：技术创新能力指标涉及到新技术的研发投入以及实际应用状况，还包括信息化水平的相关进展情况，比如电子商务交易额和物流业R&D经费投入。构建一套完备公正的综合评价指标体系，对于引领农产品电商物流的发展而言，有十分关键的意义，可为政策制定者在制定相关政策时，以及企业在规划自身发展策略时，提供极具价值的决策参考依据。综上分析，本文的评价指标选取如表1所示。表1农产品电商绿色物流综合评价指标体系一级指标二级指标变量指标性质环境友好农业碳排放量(万吨)X1逆向指标城镇村土地利用情况X2正向指标基础设施农村投递路线（公里）X3正向指标营业网点个数X4正向指标农村宽带接入用户X5正向指标物流效率快递业务量累积X76正向指标货物周转量X7正向指标技术创新电子商务交易额X8正向指标物流业R&D经费投入X9正向指标五、农产品电商绿色物流综合评价研究本论文筛选出2022年除港澳台外全国31个省（市）的数据，围绕其物流综合评价体系展开了颇为细致的剖析与实践活动。运用大数据分析技术针对所收集到的数据展开处理与分析，从中提取出对电商物流产生影响的关键因素。主成分分析主成分分析基本原理研究过程中，如果变量过多不仅会增加分析的复杂性，也会出现信息重合情况，而主成分分析法则可以很好解决此类问题，其主要利用降维思想，将原来多个变量划分为少数几个综合指标。设研究问题中有n个地区，p个评价指标，将p个评价指标作为p个随机变量，记为x1，x2，…，xp，由此可得原始数据矩阵如下：X将p个指标进行线性变换，得到线性组合yi，yi为第i个主成分，线性变换过程如下：y主成分分析计算步骤主成分分析的运算步骤可分为以下五步：（1）对数据标准化。公式如下：Z其中Zij为标准化后数据，xij为原始数据，x=1（2）计算相关系数矩阵。公式如下：R（3）计算特征值及特征向量。计算λE−R=0得特征根λi,i=1,2,…P,其中（4）选取主成分。常用的标准是按累计贡献率到85%来确定主成分的个数。方差贡献率：第i个主成分的方差在所有方差中的占比。公式如下：v累计贡献率：即前k个主成分的方差其占所有方差的比重。其计算的公式如下：V（5）计算综合得分。经过标准化处理构建的主成分如下：F其中Fi为第i个主成分，z计算k个主成分的综合得分为：F采用SPSS进行主成分分析主成分分析法剔除了人为主观因素的影响，使我们可以根据各项指标中所含信息来给予它们相应的权重等级，本文运用SPSS软件对清洗后数据进行主成分分析处理。具体步骤如下：（1）数据标准化处理各项指标都有不同的单位和量纲，为此要对其进行标准化处理及非负平移后，结果如下：表2对截面数据进行标准化处理ZX1ZX2ZX3ZX4ZX5ZX6ZX7ZX8ZX93.30660.18980.10170.37020.13100.30810.12753.01452.54061.72390.23980.04980.45840.05690.19450.34600.56800.51120.04902.85372.46121.62072.58170.81621.87900.28490.76120.21671.23860.97280.78640.53240.11640.85050.45760.24800.06481.97531.71700.55670.16520.04530.68450.36220.1907

续表2-1对截面数据进行标准化处理ZX1ZX2ZX3ZX4ZX5ZX6ZX7ZX8ZX90.12911.69251.08340.95300.37040.27070.60380.54560.55770.09960.99880.92380.58270.28170.09740.24100.04560.17090.04681.45000.86150.78550.38810.11950.23810.09250.19812.48810.16970.29510.55960.01000.44644.28223.24471.77180.05302.74762.93852.78123.08661.34411.56031.84623.42580.15121.43973.00833.38292.60133.52071.78761.48442.16010.04942.28351.43941.46102.00700.54991.48770.71611.03210.20460.80461.22681.03241.61280.66201.49550.69020.96920.16871.38550.84181.13871.30640.28770.67120.31630.50180.02123.85553.22062.25352.44200.89331.88421.98651.94920.01003.29902.27912.14962.35950.69101.54990.48361.02380.06771.80181.89981.46091.47930.50080.99240.68131.12320.08212.12082.30851.41581.73250.36350.38120.49371.05240.09642.38623.41084.14312.33804.62983.71353.88653.94020.09311.23971.20841.26491.86490.16980.67820.29960.19820.57490.12350.17450.15170.41130.03351.31310.12580.06480.30210.67610.52980.94020.84610.17560.50691.16130.61640.08442.43302.52442.71933.31470.44810.41700.74171.08780.32740.88911.73001.22140.89770.08360.18050.28450.18160.10771.34592.43101.15171.09390.14430.25770.18650.28353.42330.01000.86660.01000.02610.01000.01000.01000.01000.12210.96271.10541.37831.11930.18120.57170.32670.69040.16261.02511.42040.52830.86780.03820.48040.09200.13232.62350.30540.34660.06990.15810.01290.08580.06290.02950.62740.19590.01000.08560.13290.02330.10850.03410.07460.03461.95450.62020.23630.83040.03300.32440.13730.0849（2）主成分分析适用性检验进行主成分分析的前提是要确定数据适合使用该方法，通常采用KMO检验和Bartlett球形检验。其中，KMO检验用于检查变量间的相关性，取值为0到1。KMO值越接近1，说明指标变量间的相关性越强，一般该值大于0.6可进行主成分分析。Bartlett球形检验用于检验变量是否各自独立，通常显著性小于0.05时，说明符合标准，适合做主成分分析。对标准化处理后数据进行KMO和Bartlett球形检验结果如下：表3KMO和Bartlett的检验 KMO值0.729Bartlett球形度检验近似卡方288.727

续表5-1方差解释率df36p

值0.000根据结果可知，KMO值为0.729大于0.6，说明数据可以进行主成分分析。同时，Bartlett球形检验结果显示p值小于0.05，可以进行主成分分析。主成分提取表4公因子方差初始提取ZX11.0000.740ZX21.0000.792ZX31.0000.867ZX41.0000.930ZX51.0000.842ZX61.0000.778ZX71.0000.655ZX81.0000.913ZX91.0000.899表4通过公因子方差展示了变量的共同度，即提取出各个主成分对原始变量的解释程度。从表4可知，公因子方差均高于0.4，说明主成分提取的公因子对原始变量解释程度较高，信息丢失较少。表5方差解释率成分初始特征值提取载荷平方和总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%15.30358.91858.9185.30358.91858.91822.11323.47682.3942.11323.47682.39430.5165.73388.12740.4364.84292.96950.2592.87295.841

续表5-1方差解释率成分初始特征值提取载荷平方和总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%60.2012.23498.07670.0991.10599.18180.0480.53299.71290.0260.288100.000表5针对主成分提取情况，以及主成分提取信息量情况进行分析，从表5可知：第一主成分的贡献率为58.918%，第二主成分的贡献率为23.476%，前两个主成分的累计贡献率达到82.394%，故选取前两个主成分便可很好概括该组数据。计算主成分得分与综合得分表6成分矩阵名称成分成分1成分2ZX1-0.4240.749ZX20.731-0.508ZX30.870-0.331ZX40.960-0.093ZX50.839-0.372ZX60.8350.284ZX70.6670.458ZX80.6190.728ZX90.8260.465结合公式（7）可得成分1表达式为：FF从表5已知第一和第二主成分的方差贡献率分别为58.918%、23.476%，由公式（8）可得综合得分表达式为：F将主成分得分和综合得分具体计算结果按综合得分降序排序如下：表7主成分得分与综合得分省份F1F2综合得分排名广东6.98192.67805.75561浙江4.05410.51283.04512江苏4.08310.02462.92673山东3.5309-0.63292.34464上海0.01734.56591.31335河南2.0211-1.39581.04756四川2.0867-1.64681.02297河北1.7950-1.34000.90188安徽0.9551-0.62310.50559湖北0.6428-0.56900.297510北京-1.27453.79920.171111湖南0.6666-1.16440.144912福建0.06810.14190.089113广西-0.3883-0.9393-0.545314陕西-0.5877-0.4807-0.557215江西-0.5964-0.5903-0.594716云南-0.3541-1.2097-0.597817重庆-1.03440.3142-0.650118辽宁-0.7627-0.4133-0.663119贵州-0.9013-0.7512-0.858620山西-1.0943-0.3108-0.871121内蒙古-0.9008-0.8396-0.883422甘肃-1.2437-0.7874-1.113723黑龙江-1.3833-0.8011-1.217424新疆-1.4148-1.0103-1.299625天津-2.34091.1633-1.342526吉林-1.6654-0.6258-1.369227海南-2.17530.4218-1.435328青海-2.94821.0104-1.820329西藏-3.10971.3875-1.828430宁夏-2.72690.1119-1.918031通过表7可以清晰的看出，综合得分最高的省份为广东，说明广东省在全国物流发展水平中属于顶尖地位。综合得分前五的分别为广东、浙江、江苏、山东、上海。这五个省（市）在2022年的农产品电商绿色物流综合评价体系中占据主导地位，皆属于农业大省，且经济发展较好。而排名中在福建之后的省份综合得分均小于0，说明在农产品电商绿色物流综合评价体系中低于平均水平，属于劣势地位。在综合得分为中第一名与最后一名相差7.7，且在全国除港澳台外的31个省份中有13个省份的综合得分大于0，18个省份小于0，发展低水平省份占据了58.06%，说明我国的农产品电商绿色物流综合评价体系在各省份之间存在较大差距。聚类分析1.聚类分析基本原理聚类分析又被称为群分类，它的主要思想是将相似的对象归为一类，不同的对象归为不同的类。其中“相似”或“不同”通常是基于数据对象之间的某种距离或相似性度量来定义。系统聚类的基本思路是，定义能度量样品间（或变量间）相似程度（或亲疏关系）的统计量，在此基础上求出各样品（或变量）之间的相似程度度量值，按相似程度的大小，把变量进行逐一分类，关系密切的类聚集到一个小的分类单位，关系疏远的类聚集到一个大的分类单位，直到所有的样品和变量都聚集完毕，把不同的类型一一划分出来，形成一个亲疏关系谱系图，用以更直观地显示分类对象的差异和联系。聚类方法很多，本文选择将8个指标进行系统聚类，其中欧式距离的公式如下：d其中，x=x2.采用spss软件进行聚类分析通过前文的主成分分析得到各个引子的得分以及排名，发现各省份之间农产品电商绿色物流发展水平相差较大。现将综合得分导入SPSS软件进行聚层次聚类，对我国除港澳台外的31个省（市）的农产品电商绿色物流发展水平进行分类评价。得到谱系图如下：图10系统聚类谱系图根据树状图，我们大致可以把我国31个省（市）划分成以下四个类别：第一类：广东；第二类：浙江、江苏、山东；第三类：上海、河南、四川、河北、安徽、湖北、北京、湖南、福建；第四类：广西、陕西、江西、云南、重庆、辽宁、贵州、山西、内蒙古、甘肃、黑龙江、新疆、天津、吉林、海南、青海、西藏、宁夏。四类农产品电商绿色物流综合评价分析如下：（1）高水平类。广东、浙江、江苏、山东经济发展水平高，不仅农业和电商产业基础完善，也有雄厚的资金来建设物流基础设施，拥有十分发达的交通网络，为物流发展奠定了基础。这四个省份不仅经济总量大，人口也多，为发展物流吸引与培养了大量人才。特别是广东省和浙江省作为经济强省，对农产品的种植、采收、售卖这一系列流程有着充分了解，其电商平台搭建也非常完善，拥有许多高新科技企业和电商平台，加上当地政策的扶持，吸引了大量国内外投资来发展物流业。（2）中水平类。上海、河南、四川、河北、安徽、湖北、北京、湖南、福建这几个省（市），其经济发展水平虽不及广东和浙江这样的强省，但其本身在农产品电商绿色物流发展上处于中等水平，拥有发展优势，能吸引国内外投资商带来经济效益，促进了其物流业的发展。同时也面临一些共性挑战，它们在物流基础设施、政策支持、市场需求等方面具备一定基础，但在绿色化转型、区域协同、技术应用深度等方面仍有提升空间。（3）低水平类。广西、陕西、江西、云南、重庆、辽宁、贵州、山西、内蒙古、甘肃、黑龙江、新疆、天津、吉林、海南、青海、西藏、宁夏这18个省（市）受经济发展、市场需求等多方面因素影响，基础设施不够完善，加上大部分城市山区面积较大，受地形限制，物流成本高且效率低，这是制约物流发展的重要因素。由于这些城市政策支持力度相对不足，缺乏对人才吸引力，市场活力不足，物流产业也不够集中，难以形成规模效应，物流业发展潜力有待进一步挖掘。六、结论与建议上述章节从理论层面和数理层面出发，表明农产品的流通效率和物流质量直接关系到农产品电商的发展。本章节将对上述章节分析的结果总结归纳，并提出合理的建议。结论在数字经济迅速发展的情形下，构建农产品电商绿色物流综合评价体系有着相当关键的现实意义，本研究剖析数字经济跟农产品电商绿色物流的内在联系，构建了一套全面且针对性突出的综合评价体系，此体系从多个维度对农产品电商绿色物流进行系统性评估，呈现出数字经济对农产品电商绿色物流发展的重大影响以及背后的作用原理。本文以2022年除港澳台外全国31个省（市）的数据，通过构建农产品电商绿色物流综合评价体系，结合主成分与聚类分析的定量分析得到的结论如下：数字经济作为新型经济形态，对农产品电商绿色物流起到了积极的推动作用，有效提升了物流效率，推动了农产品电商绿色物流的快速发展。评价体系构建之时综合考量了基础设施、技术以及社会等诸多方面的因素，其目的在于全面且客观地呈现农产品电商绿色物流的发展水平。从环境、基础设施、经济效益、技术创新能力四方面构建评价指标进行主成分分析以及聚类分析，分析得出我国各省份之间在农产品电商绿色物流方面存在较大差距。在农产品电商绿色物流综合评价的过程中，一些省份由于占据农业优势及电商平台带来的经济效益高，而拥有丰厚的物流资源及市场需求，成为推动绿色物流快速发展的重要因素，在低水平省份中存在当地基础设施不够完善、地形地势影响物流效率等问题，加上及本地产业较为传统电商平台推广不够广泛从而导致对绿色物流的推动有限。建议与对策根据以上分析，我们可以得知农产品电商绿色物流综合评价体系仍存在一些问题，对于缩小各省份之间的差距，促进协调发展，本文提出了以下建议：1.加强中、低水平省份的基础设施建设要加大农村地区网络、地形地势方面的基础设施建设投入，提高互联网普及程度以及网络覆盖范围，切实保障农产品电商顺利运营。在运输基础设施方面，政府应综合考虑当地农产品物流运输需求和物流业发展状况，制定长期规划，优化交通网络，推动多式联运，以提高物流运输效率、降低成本大力推进物流配送中心智能化改造，引入先进物流管理系统和技术，如自动化仓库、智能物流系统、无人机配送等提升物流运作效率。2.推动绿色包装材料的研发与应用出台适当的奖惩机制，对企业进行约束，以免造成不必要的环境污染。要鼓励企业踊跃采用环保且可降解的绿色包装材料，有效减少包装废弃物的产生数量，要强化对包装材料的循环利用举措，积极推广循环包装模式，以降低包装成本支出。3.优化运输路线对农产品电商的物流运输路线给予优化，借助大数据以及云计算等技术手段，对其运输路线加以改进，缩短运输所需时间，同时降低能源消耗，另外积极推广智能配送以及预约配送等新型配送模式，以此提高配送效率，并且提升服务质量。4.构建区域一体化合作平台各地政府应当加强政策调和，构建完善的绿色物流法律法规以及政策体系，制订并且完善相关法律法规，清晰界定农产品电商绿色物流的具体要求和标准，加大政策扶持的程度，促进区域合作，鼓励相关企业加强合作，定期开展交流会议或活动，激励企业采用绿色物流技术与方式，引导社会资本投入到绿色物流领域当中。农产品电商绿色物流想要获得发展，政府、企业以及消费者的协同努力是必不可少的，采取落实加强基础设施建设、推动绿色包装材料的研发与应用、优化运输路线以及配送策略、建立健全法律法规与政策体系等一系列措施，有希望推动农产品电商绿色物流实现较好发展，为我国农业的可持续发展贡献出积极的力量。

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